Excelユーザー必見！Power Queryでデータ処理を劇的効率化する方法

Power Queryでデータ処理を効率化！複数データの統合や自動化の方法を具体例で解説。初心者でも簡単に始められ、業務改善が可能に！

データ処理に時間がかかりすぎて、もっと効率的に作業したいと感じたことはありませんか？そんな悩みを解決するのが、ExcelやPower BIで使える強力なツール「Power Query」です。複数のデータソースを簡単に取り込み、整形や統合をわずか数クリックで完了。さらに、一度設定したルールを保存すれば、次回以降は自動でデータを更新できるので、手作業の繰り返しとはおさらばです。この記事では、Power Queryの基本から応用テクニック、他ツールとの連携方法までを具体例とともにわかりやすく解説します。初心者でも安心して使える操作手順や業務改善の実例を交えながら、あなたの作業効率を劇的にアップさせる方法をお伝えします。今すぐPower Queryの魅力をチェックして、業務改善の第一歩を踏み出しましょう！

Power Queryとは？その基本と概要

Power Queryは、ExcelやPower BIに搭載されているデータ取得・変換ツールで、データの取り込みから整形までを簡単に行える便利な機能です。日々のデータ処理を効率化したい方や、手作業のミスを減らしたい方にとって強力な助けとなります。具体的には、異なる形式のデータをまとめたり、不要なデータを削除したり、データの形を変えたりする作業を自動化できます。

たとえば、毎月異なる形式で送られてくる売上データを1つにまとめる場合、手動では時間がかかりますが、Power Queryを使えば一度設定するだけで次回以降はクリックひとつで作業が完了します。データ処理の時間を短縮し、分析に集中できるようになるのがこのツールの魅力です。

Power Queryの定義と歴史

Power Queryは、データの「取り込み」「変換」「保存」を効率よく行うためにMicrosoftが開発したツールで、2013年にExcelのアドインとして登場しました。その後、Excelの標準機能に統合され、「データ取得と変換」というセクションで利用できるようになりました。

Power Queryは、いわゆるETLツール（Extract, Transform, Load）の一種です。ETLとは、データを取得（Extract）し、整形（Transform）して、データベースやExcelに保存（Load）するプロセスのことで、データ分析の基盤を作る際に欠かせない技術です。 たとえば、SQLデータベースから売上データを取り込み、特定の地域や商品のみを抽出して集計する場合、手作業では多くの時間がかかりますが、Power Queryでは数ステップで完了します。こうした効率の良さから、企業のデータ分析だけでなく、日常的なデータ処理でも幅広く活用されています。

Power QueryがExcelユーザーに与える利点

Power Queryは、Excelユーザーにとって次のような大きな利点をもたらします：

1. 時間短縮
   データ整形や統合の作業を自動化できるので、手作業に比べて大幅に時間を短縮できます。たとえば、複数のCSVファイルを1つにまとめる作業が、数クリックで完了します。
2. 正確性の向上
   手動作業では発生しやすいミスを減らし、クリーンで正確なデータを提供できます。たとえば、商品名のスペルミスを一括で修正することも簡単です。
3. 柔軟性
   異なる形式のデータ（Excel、CSV、Webデータ、SQLデータベースなど）を自由に取り込んで整形できます。たとえば、オンラインショップの売上データをAPI経由で取り込み、直接Excelで分析できるようにすることも可能です。
4. 分析準備の効率化
   Power Queryで整形したデータをピボットテーブルやグラフにそのまま利用できるため、データ分析がスムーズに進みます。

具体的な例として、毎月行う売上レポート作成を考えてみましょう。Power Queryでフォルダ内のすべてのCSVファイルを自動で読み込み、日付順に並べたデータを作成するクエリを設定すれば、次回以降のレポート作成は更新ボタンを押すだけで完了します。これにより、報告作業にかける時間が半分以下になるケースもあります。

Power Queryの主な機能と特徴

Power Queryには、データ処理を効率化するための多彩な機能が備わっています。その特徴をいくつか紹介します：

1. データの取り込み
   Power Queryは、ExcelファイルやCSVだけでなく、WebデータやSQLデータベース、SharePointリスト、APIなど、多様なソースからデータを取得できます。たとえば、GoogleアナリティクスのデータをWeb経由で直接取得してExcelで分析することができます。
2. データの変換と整形
   不要な行や列を削除したり、データ型を変更したり、テキストデータを分割して新しい列を作るなど、さまざまな整形が可能です。たとえば、日付データがテキスト形式で入力されている場合、それを「日付型」に変換して日付順に並べることができます。
3. データの結合と統合
   複数のデータソースを1つにまとめたり、データを縦方向や横方向に結合する機能があります。たとえば、国内と海外の売上データを1つの表に統合し、地域別に分析することができます。
4. 自動化と更新
   一度設定したクエリを保存しておけば、更新ボタンを押すだけで新しいデータに対して同じ操作を適用できます。たとえば、毎月の売上データをフォルダに追加するだけで、最新のレポートが自動的に完成します。
5. エラー処理
   データにエラーがある場合、それを検出し、簡単に修正するためのツールも用意されています。たとえば、数値データに文字列が含まれている場合、該当セルを特定して修正できます。

【Power Queryの流れ】

Power Queryの基本プロセス：

Power Queryはこのプロセスを一貫して自動化するので、効率的に作業を進められるのがポイントです。 Power Queryを活用すれば、Excel業務が驚くほどスムーズになります。データ整形の面倒な部分を引き受けてくれるこのツールを、ぜひ日々の業務に取り入れてみてください

Power Queryの基本的な使い方

Power Queryを初めて使うときは、少し戸惑うかもしれませんが、基本を押さえると驚くほど効率的にデータを処理できるようになります。基本的な流れとしては、以下のステップを踏みます：

1. データを取り込む
   さまざまなデータソース（Excel、CSV、Web、データベースなど）から必要なデータを取得します。
2. データを整形する
   不要な行や列を削除したり、形式を揃えたりして、分析しやすい形に変換します。
3. クエリを保存してExcelに出力する
   整形したデータを保存し、Excelで使える形に出力します。
4. 更新を自動化する
   新しいデータが追加された際に同じ操作を適用することで、毎回の作業を自動化します。

これを順に行うことで、日々のデータ処理を効率化できます。

データの取り込み方法

Power Queryの最初のステップは「データを取り込む」ことです。Excelのリボンから「データ」タブを開き、「データの取得」ボタンをクリックすると、さまざまなデータソースが表示されます。

たとえば、CSVファイルからデータを取り込みたい場合は、以下の手順を行います：

1. データの取得をクリック
   「ファイルから」を選び、「CSV」をクリックします。
2. ファイルを選択
   取り込みたいCSVファイルを指定します。
3. プレビューを確認
   ファイルのプレビューが表示されるので、データが正しく読み込まれているか確認します。

この操作により、取り込んだデータがPower Queryエディターに表示され、整形作業ができるようになります。

具体例として、売上データ（CSV形式）を取り込む場合、次のような画面が表示されます：

このように、データソースを選ぶだけで簡単にExcelに取り込めます。

データの整形と変換の基本操作

取り込んだデータは、そのままでは使いづらい場合が多いので、Power Queryエディターで整形や変換を行います。

主な整形操作：

1. 不要な行や列の削除
   データに余計な列や行が含まれている場合、それを削除できます。たとえば、「空白行を削除」や「特定の列を削除」することで、必要な部分だけを残せます。
2. データ型の変更
   数値、テキスト、日付など、データ型を適切な形式に変更します。たとえば、「売上額」がテキスト型で取り込まれている場合、数値型に変換すると計算がスムーズになります。
3. 列の分割や結合
   名前の列を「姓」と「名」に分けたり、複数の列を結合して新しい列を作成したりできます。たとえば、「山田 太郎」というデータを「姓：山田」「名：太郎」と分けるのは数クリックで可能です。

具体例：商品の売上データを整形する

以下のようなデータがあったとします：

この場合、以下の操作を行います：

1. 計算列を追加
   「数量 × 単価」で売上額を計算する列を追加します。
2. データ型を変更
   数量や単価がテキスト型になっている場合、数値型に変換します。

結果として、以下のように整形されたデータが完成します：

クエリの保存と更新手順

Power Queryで整形したデータは、「閉じて読み込む」ボタンをクリックしてExcelに出力します。この際、整形済みのデータが新しいシートに追加されます。

さらに便利なのが、更新ボタンを押すだけで新しいデータを取り込める「クエリの更新」機能です。たとえば、毎月新しいCSVファイルをフォルダに追加するだけで、最新データがExcelに反映されます。

手順：

1. クエリを保存
   エディター画面右上の「閉じて読み込む」をクリックし、Excelのシートに出力します。
2. データを更新
   新しいデータを追加したら、Excelの「データ」タブから「更新」ボタンを押すだけで、同じ整形手順が適用されます。

【Power Queryの操作フロー】

Power Query操作の流れ：

この流れを一度設定すれば、繰り返しの作業を省いて、業務効率を大幅に向上させることができます。 Power Queryを使うと、データ処理の負担が驚くほど軽減されます。

Power Queryを活用したデータ処理の応用テクニック

Power Queryの基本操作に慣れてきたら、応用テクニックを使ってさらに複雑なデータ処理や自動化に挑戦してみましょう。これらのテクニックを活用すれば、複数のデータソースを効率よく統合したり、繰り返し行う作業を自動化したり、エラーをスムーズに解決したりできるようになります。以下では、具体的な操作例を交えながら、各応用方法を詳しく説明します。

複数データソースの結合方法

異なる形式やソースから取得したデータを1つにまとめる作業は、業務でよく発生しますよね。Power Queryには、これを簡単に行える「マージ」と「アペンド」の機能があります。

マージの手順（横方向の結合）：

1. データを取り込む
   2つ以上のデータソース（例：売上データと顧客情報）をPower Queryエディターに読み込みます。
2. 共通のキーを選択
   結合する際の基準となる「キー列」（例：顧客ID）を指定します。
3. 結合の種類を選択
   必要に応じて「左外部結合」「完全外部結合」などを選びます。たとえば、売上データにすべての顧客情報を追加したい場合は「左外部結合」を選びます。

結果として、次のように2つのテーブルが1つに統合されます:

アペンドの手順（縦方向の結合）：

1. 同じ構造のデータを準備
   異なる期間や地域ごとのデータを一つにまとめます。
2. 「アペンドクエリ」を選択
   縦に結合したいクエリを指定します。

これにより、以下のようにデータが統合されます：

この機能を使えば、複数のファイルやデータベースを効率よくまとめることができます。

定期的なデータ更新の自動化

Power Queryの自動化機能は、繰り返し行う作業を大幅に効率化してくれます。特に、月次や週次で同じフォーマットのデータを処理する場合に便利です。

定期的な更新の仕組み：

1. 「フォルダからデータを取得」機能を使う
   フォルダ内に保存された全ファイルを一括で読み込み、同じ整形処理を適用できます。
2. 更新ボタンで最新データを反映
   新しいファイルをフォルダに追加するだけで、データが自動で統合されます。

具体例

月ごとの売上データ（CSV形式）をまとめる場合、以下の手順で自動化できます：

• 「フォルダからデータを取得」を選択し、月次の売上データが保存されているフォルダを指定します。
• データを整形して、不要な列を削除し、売上合計を計算します。
• 次月のデータをフォルダに追加したら、「更新」ボタンを押すだけで、すべてのデータが最新の状態になります。

これにより、手動でのデータ統合作業を完全に省けます。

エラー処理とトラブルシューティングのコツ

データ処理を行う際、エラーは避けられません。でも、Power Queryにはエラーを特定し、修正するための便利なツールが揃っています。

エラーの検出と解決：

1. エラーの特定
   Power Queryエディターでは、エラーが発生した箇所が赤いセルで表示されます。
2. エラー内容の確認
   エラーメッセージをクリックすると、問題の詳細が表示されます。たとえば、「無効なデータ型」というエラーの場合、数値型とすべき列に文字列が含まれていることが原因です。
3. 修正方法
   該当列を選択し、「データ型の変更」から正しい型（数値や日付など）に修正します。

具体例：欠損値の修正

売上データに空白のセルが含まれている場合、次のように対処します：

• 空白セルを「0」に置き換える
  「変換」タブの「値の置換」を使って空白セルを特定し、0に置き換えます。
• 空白行を削除する
  「フィルタ」機能を使い、空白行を削除します。

トラブルシューティングのヒント：

• 適用される手順を確認する
  「適用される手順」のリストをチェックし、どの操作がエラーの原因になっているかを確認します。
• 元データの確認
  入力データ自体に問題がある場合は、ソースを修正することでエラーを防げます。

【Power Queryの応用例】

複数データソースの結合（マージ）：

定期的なデータ更新：

Power Queryを活用すれば、日々のデータ処理が劇的に効率化します。エラー対応も含めてこれらの機能を使いこなせるようになれば、データ分析の精度とスピードが大幅に向上します。

Power Queryと他のツールとの連携

Power Queryは、ExcelやPower BIといったMicrosoft製品だけでなく、さまざまなデータ分析ツールやサービスとも連携できるのが魅力です。他のツールと連携することで、データの収集、変換、分析のすべてを効率化できるようになります。たとえば、Google AnalyticsやSalesforce、SQLデータベースなどのデータを簡単に取り込むことができ、これにより異なるデータソースを統合して分析の幅を広げることが可能になります。

Power Queryが提供するAPIやクラウドサービスとの連携機能は、特にデータ分析や業務効率化において強力なツールになります。次に、具体例を交えながら連携の方法を説明します。

Power QueryとPower BIの連携方法

Power QueryとPower BIは、Microsoftが提供するデータ分析ツール同士なので、非常にスムーズに連携できます。この連携により、Power Queryで整形・変換したデータをPower BIでそのまま活用できるため、データ処理から可視化までの流れが効率的に進みます。

連携の手順：

1. データ取得
   Power BI Desktopを開き、「データの取得」ボタンをクリックします。Power Queryと同じインターフェースでデータソースを選択し、必要なデータを取り込みます。
2. Power Queryで整形
   取り込んだデータはPower Queryエディターで直接編集できます。たとえば、Webデータから商品レビューを取得し、特定のキーワードを含むレビューだけを抽出する処理を行います。
3. データモデルの作成
   Power Queryで整形したデータをPower BI内でテーブルとして使用します。たとえば、売上データを日付別、地域別に集計し、可視化に利用します。
4. レポートの作成
   整形されたデータを基に、ダッシュボードやレポートを作成します。たとえば、地図ビジュアルを使って、地域ごとの売上を視覚的に表現することができます。

具体例

たとえば、ECサイトの売上データをPower Queryで整形し、Power BIで以下のようなレポートを作成できます：

このように、データを加工した後に、簡単にビジュアル化することで、データ分析がさらに直感的になります。

他のデータ分析ツールとの統合事例

Power Queryは、Microsoft以外のデータ分析ツールとも連携が可能で、これにより多様なデータソースを活用できます。

1. SQLデータベースとの連携

SQLデータベースに保存された売上データや在庫データをPower Queryで直接取得できます。たとえば、次のような操作が可能です：

• クエリを直接実行
  SQLサーバーから必要なデータを取り込む際に、Power Query内でSQLクエリを実行し、条件を指定してデータを抽出します。
• データ整形と統合
  SQLで取り込んだデータをExcelや他のデータソースと結合し、最終的なデータセットを作成します。

具体例として、在庫データ（SQL）と販売データ（CSV）を統合して、「在庫切れリスク」のリストを作成することができます。

2. クラウドサービスとの連携

Power Queryは、Google AnalyticsやSalesforceなど、クラウドベースのサービスとも連携できます。たとえば、Google AnalyticsのトラフィックデータをPower Queryで取り込み、特定のキャンペーンの効果を分析することが可能です：

• Google Analyticsとの連携例
  ウェブサイトの訪問者数やコンバージョン率を取得し、Power Queryで地域別にデータを集計します。これにより、どの地域のキャンペーンが最も効果的かを分析できます。

3. クラウドストレージとの連携

OneDriveやSharePointなどのクラウドストレージに保存されたファイルをPower Queryで取り込み、自動的に更新することもできます。たとえば、チームで共有している売上データをリアルタイムで集計し、最新情報を反映したダッシュボードを作成できます。

図表で理解するPower Queryと他ツールの連携：

Power Queryは、さまざまなツールと連携することで、データ分析の幅を大きく広げてくれます。これを活用することで、日々のデータ処理がより効率的になり、データの活用価値を最大化できます。

Power QueryでExcel業務を効率化

Power Queryを使えば、日々のExcel業務が劇的に効率化します。手動で行っていたデータの取り込みや整形、集計作業を自動化できるので、作業時間を大幅に短縮できます。例えば、毎月異なるフォーマットで送られてくる売上データをまとめる作業を考えてみてください。通常であれば手作業でフォーマットを整えて分析を行う必要がありますが、Power Queryでは一度ルールを設定すれば、次回以降は数クリックで同じ作業を再現できます。

Power Queryが効率化するポイント：

• データの取り込みの自動化
  異なる形式のデータを簡単にExcelに取り込みます。たとえば、CSVやWebページ、SQLデータベースからデータを取得する場合も、統一した手順で処理できます。
• 複雑な整形作業をシンプルに
  列の削除や分割、データ型の変更といった作業を数クリックで実行可能。例えば、「姓と名が一緒になった列を分ける」といった操作も、簡単な設定で自動化できます。
• 繰り返し作業を省略
  一度設定したクエリを保存しておけば、毎回同じ作業を繰り返す必要がなくなります。売上データの月次集計など、頻繁に行う処理に最適です。

Power Query導入による業務改善の効果

Power Queryを導入すると、具体的にどのような業務改善効果が得られるのでしょうか？一言でいえば、「時間の短縮」と「正確性の向上」が挙げられます。次に、それぞれのポイントを具体例を交えてご説明します。

1. 時間の短縮

Power Queryを使えば、複雑なデータ整形や統合作業を自動化できます。例えば、複数の支店から送られてくるExcelファイルを1つにまとめる作業を考えてみてください。通常であれば、ファイルを開いて手作業でコピー＆ペーストする必要がありますが、Power Queryでは「フォルダからデータを取得」機能を使うことで、すべてのファイルを一括で取り込み、統合できます：

• 具体例
  「東京支店」「大阪支店」「福岡支店」の売上データを統合し、以下のような集計結果を作成する場合も効率的に行えます：

これらのデータは、Power Queryの設定を保存しておけば、次回以降のデータ更新時にボタン一つで自動更新できます。

2. 正確性の向上

手作業でデータを処理していると、どうしても入力ミスや計算ミスが発生しやすいですよね。Power Queryでは、あらかじめ設定したルールに基づいてデータ処理を行うため、こうしたミスを防ぐことができます。また、「適用される手順」のリストで処理内容を確認できるので、どのような操作を行ったかを後から見直すことも簡単です：

• 具体例
  売上データに欠損値やエラーが含まれている場合、Power Queryを使えば「空白セルを0に置き換える」「エラーを含む行を除外する」などの処理を簡単に適用できます。

今後の学習とスキルアップのためのリソース

Power Queryをさらに使いこなすためには、基本操作を学ぶだけでなく、応用スキルを身につけることが重要です。学習のために役立つリソースや方法をご紹介します。

1. Microsoft公式ドキュメント：

Microsoftの公式サイトでは、Power Queryの基本から応用までを学べる無料リソースが提供されています。特に「Power Query の入門ガイド」は、初心者でも分かりやすく、具体的な操作例が豊富に掲載されています。

2. オンライン学習プラットフォーム：

UdemyやLinkedIn Learningでは、Power Queryを使った実践的な講座が多く提供されています。例えば、「業務効率化のためのPower Query実践講座」では、データ整形の自動化やPower BIとの連携方法を学べます。

3. 実際の業務で試す：

実際の業務でPower Queryを使いながら学ぶことも大切です。たとえば、既存の売上データをPower Queryで取り込んでピボットテーブルを作成したり、クエリの設定を変更して異なる視点でデータを分析したりする練習をしてみましょう。

4. コミュニティへの参加：

Power Queryのユーザーコミュニティに参加するのもおすすめです。オンラインフォーラムやSNSグループでは、他のユーザーがどのようにPower Queryを活用しているか学べるほか、自分の疑問を質問して解決策を得ることもできます。

Power Query導入の効果：

Power Queryを使えば、Excel業務を大幅に効率化できるだけでなく、正確性も高められることがわかります。

詳しい操作手順

問題例：複数のCSVファイルを統合し、売上データを月別に集計する

あなたの会社では、毎月異なるCSVファイルに売上データが保存されています。このデータをPower Queryを使って統合し、月別の売上合計を計算したいとします。以下の操作手順で、簡単にデータを統合・集計する方法を説明します。

前提データ

フォルダ内に以下の3つのCSVファイルが保存されています：

• 売上_2024_01.csv
• 売上_2024_02.csv
• 売上_2024_03.csv

各CSVファイルの内容（例）：

操作手順

1. フォルダ内のデータを取得する：

1. Excelを開き、リボンの「データ」タブをクリックします。
2. データの取得 > フォルダーからを選択します。
3. 売上データが保存されているフォルダを選択し、「フォルダの選択」をクリックします。
4. Power Queryエディターが起動し、フォルダ内のすべてのファイルが一覧表示されます。

2. データを確認して統合する：

1. ファイル名が一覧表示されている画面で「結合と変換」をクリックします。
2. Power Queryエディターで、各ファイルの中身がプレビューされます。確認後、「OK」をクリックします。
3. 各ファイルのデータが1つのテーブルに統合されます。

3. データを整形する：

1. 不要な列を削除
   「名前」や「フォルダー パス」など、分析に不要な列を右クリックして「削除」を選択します。
2. 「売上日」から月を抽出する
   「売上日」列を右クリックし、「列の追加 > 日付から > 月」を選択します。新しい「月」列が作成されます。
3. 売上を計算する
   「数量」と「単価」の列を選択し、「列の追加 > 標準計算 > 掛け算」を選択します。新しい「売上額」列が作成されます。

4. 月別に集計する：

1. リボンメニューの「ホーム」タブから「グループ化」を選択します。
2. 「月」列を基準にグループ化を設定し、操作として「売上額の合計」を選択します。
3. プレビュー画面に「月別売上合計」のテーブルが表示されます。

5. データを保存してExcelに出力する：

1. 「ホーム」タブで「閉じて読み込む」をクリックします。
2. 集計結果がExcelの新しいシートに表示されます。

完成したデータ：

操作のポイント：

• フォルダからのデータ取得：新しいCSVファイルをフォルダに追加するだけで、次回以降は「更新」ボタンを押すだけでデータが反映されます。
• クエリの自動化：一度設定した整形や集計処理が自動的に適用されるので、作業時間が大幅に短縮されます。

この手順を参考に、Power Queryを活用して複雑なデータ処理を簡単に自動化してみましょう！

まとめ

Power Queryは、ExcelやPower BIでのデータ処理を効率化する強力なツールです。異なる形式のデータを取り込み、整形、統合、分析準備を自動化できるため、時間短縮と正確性向上に大きく貢献します。複数データソースの結合や定期的なデータ更新の自動化、エラー処理など、幅広い機能を備え、繰り返し作業を省略できます。また、公式リソースやオンライン講座を活用してスキルを磨き、他のツールとの連携も積極的に試してみましょう。日々の業務効率が劇的に向上します！