比較を伝える6種：棒・横棒・グループ棒・スタック棒・レーダー・ドットプロット

「数値の大きさを比較する」は可視化の基本中の基本。同じデータでも、選んだグラフ次第で意思決定が変わります。今回は比較系の代表6種を、向き不向き・主要 BI（Business Intelligence） 対応で整理します。

1. 棒グラフ（縦）─ 比較の基本

用途：3〜10個程度のカテゴリの大小比較。月次売上の前年比較、製品別売上、地域別シェアなど。 強み：誰でも読める。長さ＝量、の認知が世界共通。 弱み：カテゴリ数が多すぎる（15以上）と読めない → 横棒へ。Y軸を 0 始まり以外にすると差が誇張される（詐欺グラフ問題）。

2. 横棒グラフ ─ ラベルが長いとき

用途：「日本の都道府県別売上」「商品名が長い場合のランキング」など、カテゴリラベルが長い時。 強み：縦書きラベル不要、ランキング表現が直感的（上から大きい順）。 弱み：時系列との相性は悪い（時間軸はやはり横軸が自然）。

3. グループ棒グラフ

用途：複数カテゴリ × 複数系列の比較。「製品 A/B/C」 × 「2024/2025/2026 年売上」など。 強み：個別系列の値が読みやすい。 弱み：系列数が3を超えると視覚的にうるさい。スタック棒と使い分け。

4. スタック棒（積み上げ）

用途：合計値と内訳を同時に見せる。「全社売上の事業部内訳」など。 強み：合計の比較と構成比が同時。 弱み：個別カテゴリの値が読みにくい（下のカテゴリで歪む）。100%スタックにすれば構成比専用に。

5. レーダーチャート（スパイダーグラフ）

用途：5〜8軸の総合評価（製品スペック比較、社員のスキル評価、ゲームキャラの能力値など）。 強み：「全体的に強い／一部突出」が形で読める。 弱み：軸数が多すぎると読めない、軸の順序で印象が変わる、面積比較は数学的に意味がない（誤読の温床）。ビジネス意思決定では補助的に使う。

6. ドットプロット（点グラフ）

用途：横棒と同じ用途だが、より精緻。点の位置で値を示す。データジャーナリズム界では「棒より読みやすい」と評価される。 強み：ゼロ起点でなくても誤読しにくい、複数系列を重ねやすい。 弱み：日本のビジネス現場では認知度が低く、「棒グラフでお願いします」と戻されがち。

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt
categories = ["Product A", "Product B", "Product C", "Product D", "Product E"]values = [120, 80, 95, 60, 110]
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 8))
# 1. 棒axes[0, 0].bar(categories, values, color="#1f77b4")axes[0, 0].set_title("棒グラフ")
# 2. 横棒axes[0, 1].barh(categories, values, color="#ff7f0e")axes[0, 1].set_title("横棒グラフ")
# 3. グループ棒x = np.arange(len(categories))width = 0.35axes[1, 0].bar(x - width/2, values, width, label="2025")axes[1, 0].bar(x + width/2, [v*1.1 for v in values], width, label="2026")axes[1, 0].set_xticks(x); axes[1, 0].set_xticklabels(categories, rotation=30)axes[1, 0].legend(); axes[1, 0].set_title("グループ棒")
# 4. ドットプロットaxes[1, 1].plot(values, categories, "o", markersize=15, color="#2ca02c")axes[1, 1].set_title("ドットプロット")axes[1, 1].grid(True, alpha=0.3)
plt.tight_layout()plt.show()

選び方フローチャート

Q1: カテゴリ名は長い？ → Yes：横棒／No：縦棒。 Q2: 複数系列？ → 系列数≤3：グループ棒／系列数>3：スタック棒。 Q3: 多軸の総合評価？ → レーダー（補助的に）。 Q4: 精緻に見せたい？ → ドットプロット。

次回予告

EP.03 は構成比系：円グラフ・ドーナツ・ツリーマップ・サンバースト・ワッフル。「100%の中の比率」を見せる定番群と、円グラフが嫌われる本当の理由を扱います。