この記事でわかること
レポートの数字の誤りは、結論が正しくても信用を落とします。内訳の合計、率と平均の再計算、元データからの数え直し、記載値の突き合わせという4つの検算の基本と、税込・税抜の混在などよくある落とし穴、GA4や広告管理画面で合計が合わなくても正しいケースを解説します。
生成AIによる要約
結論が正しくても、数字の誤りは信用を落とす
レポートの数字に誤りが見つかると、読み手はほかの数字も疑い始めます。結論そのものが正しくても、1か所の誤りでレポート全体の信用が下がります。
筆者が作った分析資料でも、こうした誤りがありました。単価を比べる表で、片方の数字は税抜、もう片方は税込で計算していたのです。比率はすべて一律にずれていました。結論の向きは変わりませんでしたが、表の数値はすべて直すことになりました。
数字の誤りは、目で見直すだけではなかなか見つかりません。本記事では、提出前に機械的に確かめる検算の手順を整理します。あわせて、合計が合わなくても正しいケースも紹介します。
検算の4つの基本
1. 内訳の合計が全体と一致するか
チャネル別、キャンペーン別、商品別などの内訳を足して、全体の数字と一致するかを確かめます。費用、クリック数、コンバージョン数、売上のように、足し算できる指標が対象です。
一致しない場合は、内訳の区分に漏れや重複がないかを疑います。ある区分にも別の区分にも入っている項目があると、内訳の合計が全体より大きくなります。どの区分にも入らない項目があると、小さくなります。
2. 率と平均は、合計から計算し直す
クリック率、コンバージョン率、平均単価のような率や平均は、行ごとの値を平均してはいけません。合計の数字から計算し直します。
たとえば、キャンペーンAは表示回数1,000回・クリック50回で、クリック率は5%だとします。Bは表示回数100回・クリック10回で、10%です。2つのクリック率を単純に平均すると7.5%です。しかし全体のクリック率は、60クリック÷1,100回で約5.5%です。
逆方向の確かめ方もあります。区分ごとの率を、それぞれの母数（この例では表示回数）で重み付けして平均します。この加重平均が全体の率と一致すれば、計算は正しいと言えます。
3. 元データから別の経路で数え直す
集計した結果を見直すのではなく、元のデータから別の方法でもう一度数えます。同じ集計結果を何度見ても、集計の段階での誤りは見つかりません。
たとえば、スプレッドシートで集計した数字を、媒体の管理画面やBigQueryから取り直した数字と比べます。2つの経路で同じ値になれば、集計の誤りはまずないと言えます。
4. 記載した値と計算した値を突き合わせる
最後に、レポートに書いた数字が、計算した値と一致しているかを確かめます。表から本文やスライドに書き写すときの転記ミスは、意外と多いものです。
「前月比+12%」「約3倍」のような比率や倍率も対象です。元の2つの数字から計算し直して、書いた値と一致するかを見ます。
よくある落とし穴
筆者がこれまでに出会った誤りから、気づきにくいものを紹介します。
税込と税抜が混ざる
冒頭の例です。同じ「単価」でも、データの取り出し方によって税込と税抜が混ざることがあります。
見分ける手がかりは、比率がすべて同じ割合でずれていることです。消費税率10%なら、比率は一律に約1割ずれます。比べる2つの数字が、同じ定義で計算されているかを確かめます。
同じものが複数のIDに分かれている
ある商品別の売上ランキングで、上位の順位が実態と違っていたことがあります。同じ商品が、色やサイズの違いで複数の商品IDに分かれていたためです。IDのまま並べると売上が分散し、別の商品が1位に見えていました。
商品名などでまとめて集計するときにも注意が必要です。プログラムで名前をキーにまとめると、同じ名前の行が合算されず、後から来た行で上書きされることがあります。まとめた後の合計が、まとめる前の合計と一致するかを必ず確かめます。
ラベルと計算方法が一致していない
ある資料で、比較の基準のラベルと、実際の計算が食い違っていたことがありました。基準の対象範囲が、ラベルに書いた範囲より狭くなっていたのです。ラベルどおりの範囲で基準を取り直すと、一部の評価が「高い」から「安い」へ逆転しました。
ラベルには統計量を「中央値」と書いていましたが、実際の計算は加重平均でした。こちらは比べる側の数字に合わせて加重平均のままとし、ラベルを直しました。
数字そのものが正しくても、何を計算した数字なのかの説明が違えば、読み手は誤った結論を出します。表の見出しや注記の言葉と、実際の計算方法が一致しているかも検算の対象です。
管理画面とAPIで、対象が違う
Google広告のAPIのドキュメントによると、管理画面は削除済みのキャンペーンなどを暗黙のうちに除外します。一方、APIは除外しません。APIで取得したデータを集計すると、管理画面の数字と合わないことがあります。管理画面とそろえるには、APIの取得条件で削除済みを除きます。
丸めの誤差
四捨五入した値を足したり掛けたりすると、元の値で計算した結果と1ずれることがあります。筆者も、累積の金額を1円違えて書いたことがあります。計算は丸める前の値で行い、表示するときだけ丸めます。
合わなくても正しいケース
検算をしていると、合計が合わないのに、誤りではないケースにも出会います。代表的なものを知っておくと、原因探しに時間をかけずに済みます。
- 重複を除いて数える指標: GA4のユーザー数は、同じ人を1人として数えます。同じ人が複数のチャネルから訪れると各行に数えられるため、行の合計が全体より大きくなることがあります
- 「(other)」行: GA4では、表の行数が上限を超えると、少ない値が「(other)」にまとめられます。個別の行を足しても全体にならないことがあります
- データのしきい値: GA4では、個人が推測されないように、一部の行が表示されないことがあります。適用されると、レポートのデータ品質の表示に通知が出ます
- サンプリング: GA4の探索レポートなどでは、データの一部から全体を推定することがあります。このときも、データ品質の表示に使用したデータの割合が出ます
- 推定による数え方: GA4の画面のユーザー数やセッション数は、推定の方法で数えています。ヘルプでは、誤差は通常1%未満とされています。BigQueryで厳密に数えた値とは、わずかにずれます
- Google広告の分割表示とアセットの合計: クリックの種類などで分割すると、合計欄に数値ではなく「—」が表示されることがあります。二重に数えないためです。アセットのレポートでも、合計行は重複を除いて数えるため、行の合計と一致しないことがあります
これらの差は、誤りではなく仕様です。ただし、仕様による差なのかを確かめずに「仕様だから」で片付けるのは危険です。差の大きさが仕様で説明できる範囲かどうかを見ます。
許容する差を先に決めておく
元データから数え直すと、ツールの仕様によって小さな差が出ることがあります。そのため、どこまでの差なら許容するかを先に決めておきます。
たとえば、費用やコンバージョン数のように厳密に数えられる指標は、差ゼロを求めます。GA4の画面のユーザー数とBigQueryの集計を比べるなら、1〜2%程度の差は許容する、といった具合です。基準を決めておけば、差を見つけたときに、調べるべきかをすぐに判断できます。
検算を仕組みにする
毎月同じ形のレポートを作るなら、検算も毎回同じ手順で回せるようにしておきます。筆者は、集計とは別に、元データから数え直して突き合わせる検算用のスクリプトを用意しています。結果を「一致」「不一致」の一覧で出し、不一致がゼロになってから提出します。
ある分析では、ブランドごとに同じ形の資料を9本作りました。数値を手で書き写していたら、本数×項目数の分だけ転記ミスの機会があります。そこで、本文の数値はデータから自動で差し込み、別のスクリプトで元データから独立に計算し直して照合しました。
運用メモ 検算は、レポートの作成者とは別の視点で行うほど効果があります。人に頼めない場合でも、集計とは別の経路で数え直すことで、同じ思い込みによる誤りを避けられます。
提出前のチェックリスト
- 内訳の合計は、全体の数字と一致しているか
- 率や平均は、行の平均ではなく合計から計算しているか
- 元データから、別の経路で数え直した値と一致しているか
- 本文やスライドに書いた数字・比率は、計算した値と一致しているか
- 比べる数字どうしの定義（税込・税抜、期間、対象）はそろっているか
- 同じものが複数の行やIDに分かれていないか
- 表の見出しや注記の言葉は、実際の計算方法と一致しているか
- 合わない差は、仕様で説明できる範囲に収まっているか
まとめ
レポートの数字は、提出する前に機械的に検算します。基本は、内訳の合計、率と平均の再計算、元データからの数え直し、記載値の突き合わせの4つです。
税込・税抜の混在や、IDの分かれ、ラベルと計算方法の食い違いは、見た目では気づきにくい誤りです。一方で、ユーザー数や「(other)」行のように、合わなくても正しいケースもあります。許容する差を先に決め、検算を毎回同じ手順で回せるようにしておくと、数字の信用を保てます。
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参照元
ryottaman
広告代理店で17年、現在は事業会社でインハウスマーケティングを担当しています。
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