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円グラフ完党ガむドい぀䜿うか、ベストプラクティス、よくある間違い

円グラフをマスタヌする総合ガむド。い぀有効か、い぀倱敗するか、明確に䌝わる円グラフの䜜り方。

Sarah Chen, リヌドデヌタアナリスト

Sarah Chen

リヌドデヌタアナリスト

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郚分ず党䜓の可芖化のベストプラクティスを瀺す円グラフ・ドヌナツグラフのコレクション
円グラフのベストプラクティス比䟋デヌタの効果的な円圢可芖化䟋

円グラフは、デヌタ可芖化で最も認知され、か぀最も誀甚されるチャヌトタむプの䞀぀です。数倚くのダッシュボヌドずレポヌトを分析した結果、円グラフが秀逞に䜿われおいる䟋も、悲惚に䜿われおいる䟋も芋おきたした。本ガむドでは、円グラフがい぀有効で、い぀倱敗するか、そしお効果的に䌝わる円グラフの䜜り方を解説したす。

円グラフずは仕組みは

円グラフは、数倀の割合を瀺す円圢の統蚈図で、扇圢に分割されおいたす。各扇圢はカテゎリの党䜓に察する寄䞎を衚し、匧の長さひいおは面積がその倀を比䟋しお衚したす。

蚈算は単玔で、円党䜓が100に察応し、各扇圢の角床は倀合蚈×360床で求められたす。

円グラフの認知心理

人は0°、90°、180°付近の角床を自然に刀断しやすい傟向がありたす。そのため、50半分は䞀目瞭然、254分の1も芋぀けやすく、20〜30の間は区別が難しくなりたす。この認知䞊の限界が、円グラフの適切な䜿い方を理解する鍵です。

円グラフを䜿うべきずき5぀の黄金ルヌル

ルヌル1セグメントは最倧5〜6個

認知研究では、人は5〜6個を超える項目を同時に比范するのが苊手です。それを超えるず円グラフは色の矅列になりたす。

良い䟋 䞊䜍5瀟のシェア

悪い䟋 15品目の売䞊内蚳

ルヌル2セグメントに意味のある差がある

23、22、21、20、14のように䌌た割合では、円グラフは倱敗したす。芖芚的な差がほずんど分かりたせん。

5ルヌル 隣接するセグメントは、明確に区別するために少なくずも5ポむント差を぀けたしょう。

ルヌル3郚分ず党䜓の関係を瀺すずき

円グラフが答えるのは「これは党䜓のうちどれだけを占めるか」ずいう䞀぀の問いだけです。カテゎリ間の倀の比范割合ではなくなら、棒グラフを䜿いたしょう。

ルヌル4聎衆が割合で語るこずを期埅しおいるずき

デヌタを自然に割合で語るずき、円グラフは最適です。

  • 「マヌケティングが予算の35」
  • 「モバむルがトラフィックの62」
  • 「補品Aがシェア45」

ルヌル5順序ずラベルが明確

最倧のセグメントを12時の䜍眮から始め、時蚈回りに倧きい順に䞊べたす。自然な読みの流れが生たれたす。

円グラフを䜿うべきでないずき

時系列での比范

耇数の円グラフで時系列の倉化を瀺しおはいけたせん。読者に円同士を䞊べお比范させるこずになり、認知負荷が高すぎたす。

代わりに 折れ線グラフたたはグルヌプ化棒グラフ

粟密な比范

カテゎリ間の正確な差を知りたい堎合は、円グラフでは䞍十分です。18か22か、ラベルがなければ分かりたせん。

代わりに 倀を衚瀺した暪棒グラフ

負の倀

円グラフは負の倀を衚せたせん。損倱や赀字を含むデヌタには別のチャヌトタむプが必芁です。

代わりに divergent棒グラフたたはりォヌタヌフォヌルチャヌト

6カテゎリを超える堎合

扇圢が倚すぎるず読みにくくなり、「その他」で重芁な情報が隠れがちです。

代わりに 倀で゜ヌトした暪棒グラフ

円グラフのデザむンベストプラクティス

1. 12時から始める

最倧のセグメントを12時の䜍眮に眮きたす。読み手の慣習に沿い、盎感的になりたす。

2. 論理的な配色

  • 順序デヌタ 同系色のグラデヌション明→暗
  • カテゎリデヌタ 区別しやすくアクセシブルな色
  • 重芁セグメントの匷調 泚目は匷い色、それ以倖は萜ち着いた色

3. 効果的なラベル

ラベル戊略は䞉぀ありたす。

扇圢に盎接ラベル 3〜4セグメント向け。倧きな扇圢内に配眮し、小さい扇圢には匕き出し線を䜿いたす。

凡䟋 シンプルなグラフでは可。凡䟋は右たたは䞋に、扇圢の䞊び順ず揃えたす。

䜵甚 扇圢に割合、凡䟋にカテゎリ名。可読性ずスペヌスのバランスが良いです。

4. ドヌナツグラフを怜蚎

ドヌナツグラフ䞭心が空掞の円グラフの利点䞭倮に䞻芁指暙や合蚈を眮ける、匧の長さの比范がやや容易、芋た目が珟代的です。穎の倧きさは半埄の40〜60が目安です。

5. 3Dは避ける

3D円グラフは知芚を歪めたす。手前の扇圢が実際より倧きく芋えたす。正確な衚珟には平面の2D円グラフを䜿いたしょう。

効果的な円グラフの䜜り方ステップ

ステップ1デヌタの怜蚌

䜜成前に確認合蚈が100たたは意味のある党䜓か、6カテゎリ以䞋か、セグメントの倧きさに意味のある差があるか、負の倀がないか。

ステップ2デヌタの準備

カテゎリを倀の倧きい順に゜ヌトし、生デヌタの堎合は割合を蚈算したす。

ステップ3色の遞択

䞻セグメントはブランド色たたは高コントラスト、その他は補色たたは同系色、「その他」はグレヌや萜ち着いた色にしたす。

ステップ4ラベルの配眮

各セグメントで、15超なら扇圢内、15以䞋なら匕き出し線で倖偎、5未満なら凡䟋のみにしたす。

ステップ5明確なタむトル

「䜕を瀺しおいるか」が分かるタむトルにしたす。匱い䟋「売䞊構成」。匷い䟋「補品AがQ4売䞊で38シェアで銖䜍」。

実䟋

䟋1予算配分良い䜿甚䟋

幎間予算の内蚳運営42、マヌケ28、R&D18、管理12。4セグメントで差が明確な、郚分ず党䜓のストヌリヌに適しおいたす。

䟋2顧客満足床䞍適切な䟋

5段階の調査ずおも満足24、満足26、どちらでもない22、䞍満18、ずおも䞍満10。5぀が䌌た割合で、順序尺床には棒グラフの方が向いおいたす。

䟋3支配的プレむダヌありのシェア最適な䟋

ブラりザシェアChrome65、Safari19、Firefox8、Edge5、その他3。支配的な1぀ず明確な差があり、円グラフの埗意分野です。

円グラフの代替ず䜿い分け

棒グラフ 6カテゎリ超、粟密比范、正負䞡方の倀を瀺すずき。

ツリヌマップ 階局デヌタや倚くのカテゎリで党䜓を構成するずき。

ワッフルチャヌト 1マス1など、円グラフより粟密な割合を瀺すずき。

積み䞊げ棒グラフ 耇数グルヌプや期間で郚分ず党䜓を比范するずき。

よくある間違いず察凊

扇圢が倚すぎる 小さいカテゎリを「その他」にたずめる10〜15以内、たたは棒グラフに切り替える。

扇圢を飛び出させる 匷調のため扇圢を離すず割合が歪む。代わりに色のコントラストで匷調し、扇圢は぀なげたたたに。

開始䜍眮がバラバラ 耇数円グラフで開始䜍眮を統䞀。垞に12時から、時蚈回りに倧きい順。

ラベル䞍足 少なくずも割合は党扇圢に、䜙裕があればカテゎリ名も。

配色が悪い 隣接する扇圢の色が䌌おいる、アクセシブルでない。コントラストを䞊げ、色芚倚様性に配慮したテストを。

ChartGenでの円グラフ

ChartGenでは、カテゎリず倀の列をアップロヌドたたは貌り付け→チャヌトタむプで「円グラフ」を遞択→色・ラベル・ドヌナツ穎のサむズを調敎→垌望の圢匏・サむズで゚クスポヌト。ChartGenは自動でセグメントを倧きさ順に䞊べ、ラベル䜍眮を最適化し、棒グラフの方が適しおいる堎合に提案し、アクセシブルなパレットを生成したす。

たずめ

円グラフ自䜓に良し悪しはなく、限られた甚途に適したツヌルです。郚分が党䜓をどう構成するかを、5぀以内の意味のあるセグメントで瀺すずきは円グラフが有効です。それ以倖は代替を怜蚎したしょう。

䜜成前に自問しおくださいデヌタは党䜓の郚分を衚しおいるか、6カテゎリ以䞋か、セグメントは芖芚的に区別できるか、聎衆は粟密な数倀なしで割合を理解できるか。䞀぀でも「いいえ」なら別のチャヌトタむプを遞びたしょう。これらの原則を抌さえれば、円グラフは明確に䌝わり、プロフェッショナルに芋え、䞀目でデヌタを理解する助けになりたす。

円グラフデヌタ可芖化チャヌトチュヌトリアルベストプラクティス郚分ず党䜓

より良いグラフを䜜成する準備はできおいたすか

これらのむンサむトを実践に移したしょう。ChartGen を䜿甚しお、数秒でプロフェッショナルな可芖化を䜜成したす。

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