Excelの折れ線グラフは、データの推移を視覚的に表現するのに便利なツールです。しかし、デフォルトの設定ではマーカーが表示されなかったり、デザインがシンプルすぎたりすることがあります。マーカーを適切にカスタマイズすることで、データの見やすさや強調したいポイントを明確にできます。
本記事では、Excelの折れ線グラフのマーカーを変更する方法について詳しく解説します。
折れ線グラフにマーカーを追加する
通常、Excelの折れ線グラフではデフォルトの状態ではマーカーが非表示になっています。まずは、マーカーを追加しましょう。

手順

- データを選択して折れ線グラフを作成する
- Excelのデータ範囲を選択し、「挿入」タブをクリック。
- 「折れ線グラフ」から適切なグラフタイプを選ぶ。※ここで「マーカー付き」を選ぶと楽
- データ系列の書式設定を開く
- グラフ内の折れ線を右クリックし、「データ系列の書式設定」を選択。
- 「①塗りつぶしと線」の「②マーカー」の「③マーカーのオプション」を選択
- マーカーを有効にする
- 「③マーカーのオプション」で「組み込み」または「自動」を選択。
- これにより、各データポイントにマーカーが追加される。
指定した形や大きさのグラフにしたい時は、「組み込み」を選択しましょう。
マーカーの種類を変更する
マーカーにはさまざまな種類があり、視認性を高めるために適切な形状を選ぶことが重要です。
手順
- データ系列の書式設定を開く
- グラフの折れ線を右クリックし、「データ系列の書式設定」を選択。
- マーカーのオプションを変更する
- 「マーカーオプション」内の「組み込み」を選択。
- 「種類」リストから円、正方形、三角形、十字などのマーカーを選択できる。
- 「サイズ」を調整して、適切な大きさに変更。
ポイント
- データ数が多い場合は、形が大きく個となるマーカー(▲と●など)にすると見やすくなる。
- 強調したいデータには大きめのマーカーを使用すると目立つ。

100 pixelほどの好きな画像を指定すると、マーカーにその画像が使用できます。オモシロ知識としてもっておくと使える日が来るかもしれません。※Adireeekのアディリー君を題材にしました。
マーカーの色や枠線をカスタマイズする
マーカーの色や枠線を変更することで、視認性を向上させることができます。
手順
- マーカーの塗りつぶしを変更
- 「データ系列の書式設定」で「マーカー」→「塗りつぶし」を選択。
- 「塗りつぶし(単色)」を選び、好みの色を設定。
- 枠線を変更する
- 「枠線」タブで「単色の線」を選択。
- 太さや色を調整して、マーカーを目立たせる。

ポイント
- 似た色の背景を使う場合は、枠線をつけて視認性を向上
- 異なる系列のデータには、それぞれ違う色を設定すると区別しやすい
特定のデータポイントだけマーカーを変更する
グラフ全体ではなく、一部のデータポイントのみ異なるマーカーを設定することも可能です。
手順
- 対象のマーカーをクリック
- グラフの中で変更したいマーカーをクリックして選択。
- 書式設定を変更
- 右クリックして「データポイントの書式設定」を選択。
- マーカーの種類や色を変更。

使用例
- 最高値や最低値を強調したいときに便利。
- 特定のイベント(例:売上の急増など)を目立たせたいときに活用できる。
マーカーのスタイルをテンプレート化する
同じスタイルのマーカーを毎回設定するのは面倒なので、テンプレートとして保存する方法もおすすめです。
手順
- 書式設定したグラフを選択
- すべての設定を終えたグラフをクリック。
- グラフテンプレートとして保存
- 右クリックして「グラフとして保存」を選択。
- 「テンプレートとして保存」ボタンを押し、適切な名前をつけて保存。
- 新しいグラフを作成
- 普段通り、グラフを挿入すると、グラフの選択画面の「テンプレート」の欄に作ったテンプレートを使用したグラフが追加されます。

プロットごとに設定をした場合、何番目だけ変更というテンプレートになります。上記の例では、5番と10番のプロットだけアディリー君を使用するというテンプレートができています。
メリット
- 他のデータに適用するとき、同じデザインのグラフをすぐ作れる。
- 複数のグラフを統一したデザインにできる。
まとめ
Excelの折れ線グラフでマーカーを変更することで、データをより分かりやすく強調できます。
今回紹介した方法
- マーカーを追加する
- マーカーの種類を変更する
- マーカーの色や枠線をカスタマイズする
- 特定のデータポイントだけマーカーを変更する
- マーカーのスタイルをテンプレート化する
これらの方法を活用すれば、より見やすく、視認性の高いグラフを作成できます。Excelでのデータ可視化をさらに効果的にするために、ぜひ試してみてください!









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