回帰分析とは？かいきぶんせき
回帰分析とは、結果となる変数（目的変数）と、それに影響する変数（説明変数）の関係を数式で表し、過去の実績から係数を推定して将来値を予測する統計手法。プロジェクトでは、規模と工数、レビュー時間と欠陥摘出数のように実績が貯まっている組で、見積りの根拠を作るのに使う。
最終更新：2026-10-06
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見積りが担当者の経験だけに依っていると、根拠を問われても「これくらいだと思う」としか言えず、発注者との合意も社内の承認も通りにくい。過去案件のデータから関係式を作れば、見積り値に幅と根拠が付き、外れたときも前提のどこが違ったのかを後から検証できる。組織のプロセス資産として実績値を貯めることが、そのまま見積り精度の土台になる。
具体例
過去30案件の開発規模（FP）と実績工数から回帰式を求め、新規案件の規模を代入して工数を予測する。あわせて実測点のばらつきから予測の幅を出し、その幅をコンティンジェンシー予備の根拠としてスポンサへ示す。
試験での引っ掛け
相関があることと因果関係があることは別で、両方に効いている第三の要因を見落とすと外れる。データの範囲外へ伸ばす外挿は誤差が大きく、過去に例の無い規模の案件へそのまま当てるのは危険。決定係数が高いことは、そのモデルが将来も当たることを保証しない。
関連用語
出た過去問
出典：令和7年度 秋期 プロジェクトマネージャ試験 午前Ⅱ 問3（IPA）
プロジェクトの成果を予測する際に用いる回帰分析の説明はどれか。
正解：アウトプットとこれに対応した一連のインプット変数との関係について多数のデータを用いて分析し、統計学的関係を明らかにする。
要点：回帰分析は実績データから統計的関係を求め予測する
回帰分析は、結果として得られたアウトプットと、それに影響していると考えられる複数のインプット変数との関係を、多数の実績データを使って統計的に明らかにする手法である。得られた関係式を使って将来の成果を予測できる点が特徴となる。原因の究明や差異の判定を目的とする他の技法とは異なる。
出典・参考
解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。