配布資料として作られた集計済みの表は、見やすい代わりに 再集計には向かない形 になっています。月が列方向に並び、支店が行方向に並んだ、いわゆるクロス集計表です。この形のままだと、ピボットテーブルやグラフにそのまま流し込めません。

そこで活躍するのが、Power Query の ピボット解除（アンピボット） という機能です。横に広がった集計表を、分析しやすい「縦持ち（タテ型）データ」に一発で変換してくれます。しかも一度作れば、翌月以降は更新ボタン1クリックで使い回せるのもうれしいところ。

この記事では、Power Query が初めての事務職の方でも迷わないように解説します。月別×支店別のクロス集計表を縦持ちに戻す手順を、操作画面つきで紹介します。

なお本記事は Windows 版 Excel（Microsoft 365 / 2016 以降） での操作を前提にしています。

Power Query のピボット解除とは？横持ちを縦持ちに変える機能

Power Query のピボット解除とは、 横持ちの表を「縦持ち」に変換する機能 。行方向と列方向に広がった値を、1列1項目の形に並べ替えてくれます。英語の操作名から「アンピボット」とも呼ばれます。

まずは、横持ちと縦持ちが具体的にどう違うのかを見ておきましょう。ここがイメージできると、後の操作がぐっとわかりやすくなります。

横持ち（クロス集計表）の例

配布資料でよく見るのが、次のような形です。1行が1支店で、各月の売上が列方向に並んでいます。

人が読むぶんにはとても見やすい表。ただし「月」という情報が列見出しに散らばっているため、分析ツールから見ると扱いにくい構造になっています。

縦持ち（タテ型データ）の例

これをピボット解除すると、次のような形になります。

「月」が1つの列にまとまり、「売上」も1つの列にまとまりました。これが縦持ちです。1行が1つの実績を表す形になっているのがポイントです。

なぜ縦持ちにする必要があるのか

ピボットテーブルやグラフ、Power BI などの分析ツールは、 縦持ちのデータを前提に作られています 。縦持ちなら「行ラベルに支店、列ラベルに月、値に売上」と自由に組み替えられます。

横持ちのままだと、月が増えるたびに集計範囲を直す必要があり、メンテナンスが大変。「分析の前処理として、まず縦持ちに直す」という流れを覚えておくと、いろいろな場面で応用が効きます。

Power Query そのものの全体像をまだ押さえていない方は、 Excel Power Query入門｜コピペ集計を卒業する4つの自動化レシピ や Power Query完全ガイド もあわせて読んでみてください。

Power Query でピボット解除する手順【4ステップ】

それでは、先ほどの月別×支店別のクロス集計表を、実際にピボット解除していきます。やることはシンプルで、大きく4ステップです。

ゴールは「支店・月・売上の3列からなる縦持ちの表」を作ることです。完成イメージを頭に置きながら進めていきましょう。

前提として、Excel シートに次のクロス集計表が入っているものとします。A1セルに「支店」、B1〜D1に「4月」「5月」「6月」、A2以降に各支店のデータが入っている状態です。

ステップ1：表をテーブルにして Power Query に取り込む

まず、変換したい表を Power Query に読み込みます。

1. クロス集計表の中のセルをどこか1つクリックする
2. 「データ」タブを開く
3. 「データの取得と変換」グループの 「テーブルまたは範囲から」 をクリックする
4. 範囲の確認ダイアログが出たら、範囲と「先頭行をテーブルの見出しとして使用する」にチェックが入っていることを確認して「OK」を押す

これで Power Query エディターが別ウィンドウで開きます。中央のプレビューに、さきほどのクロス集計表がそのまま表示されているはず。

ステップ2：基準にする列（支店）を選択する

次に、 縦に残したい列 を選びます。今回は「支店」を縦に残し、月の列だけを縦持ちに変換します。

Power Query エディターのプレビューで、 「支店」列のヘッダーをクリック して選択します。列全体が緑色などでハイライトされればOK。

ここで選んだ列は、変換後もそのまま縦に残ります。「分析の軸になる列」を選ぶイメージです。

ステップ3：「その他の列のピボット解除」を実行する

支店列を選択した状態のまま、変換を実行します。

1. エディター上部の 「変換」タブ を開く
2. 「列のピボット解除」ボタンの右側にある下向き矢印（▼） をクリックする
3. メニューから 「その他の列のピボット解除」 を選ぶ

たったこれだけ。実行すると、選択していた「支店」以外の列（4月・5月・6月）が一気に縦持ちに変換されます。

変換後のプレビューは、次のような形になっているはずです。新しく「属性」と「値」という2つの列ができています。

「属性」列に月（4月・5月・6月）が、「値」列に売上が入りました。これでもう縦持ちのデータができています。

ステップ4：列名をわかりやすく変更する

最後に、自動でついた「属性」「値」という列名を、内容に合った名前に変えておきます。このひと手間で、あとの分析がぐっとラクになります。

1. 「属性」列のヘッダーを ダブルクリック して、 「月」 と入力する
2. 同じように「値」列のヘッダーをダブルクリックして、 「売上」 と入力する

これで「支店・月・売上」の3列がそろいました。あとは左上の 「閉じて読み込む」 をクリックすれば、Excel の新しいシートに縦持ちの表が出力されます。

ここまでが基本の流れです。慣れれば1分もかからず終わるはず。

「その他の列のピボット解除」を使うべき理由

ステップ3で「列のピボット解除」ではなく、あえて 「その他の列のピボット解除」 を選んだのには理由があります。ここは実務でとても効いてくるポイントなので、少し詳しく説明します。

Power Query のピボット解除には、似たメニューが3種類あります。それぞれの違いを押さえておきましょう。

3つのピボット解除メニューの違い

• 列のピボット解除: 選択した列を縦持ちに変換する
• その他の列のピボット解除: 選択した列「以外」をすべて縦持ちに変換する
• 選択した列のみピボット解除: 選択した列だけを縦持ちにする（他の操作の影響を受けない）

一見すると「列のピボット解除」で月の列（4月・5月・6月）を選べばよさそうに見えますよね。実際それでも変換はできます。

翌月の列が増えても自動で対応できる

問題は、 翌月以降に「7月」の列が増えたとき です。

「列のピボット解除」で4月〜6月を名指しで選んでいると、新しく増えた7月の列は変換対象から漏れてしまいます。毎月クエリを直す羽目になり、これでは自動化の意味が薄れてしまいますよね。

一方「その他の列のピボット解除」なら、 「支店以外は全部縦持ちにする」 という指定になります。そのため、月の列がいくつ増えても、更新ボタンを押すだけで自動的に取り込まれます。

「軸になる列を選ぶ」という発想で「その他の列のピボット解除」を使う。これがメンテナンスに強いクエリを作るコツです。

縦持ちにしたあとの活用テクニック

ピボット解除で縦持ちにしたデータは、ここからが本番です。分析の前処理が終わった状態なので、いろいろな集計に展開できます。代表的な活用例を紹介しましょう。

ピボットテーブルで自由に集計し直す

縦持ちにした表を Excel シートに出力したら、その表を元に ピボットテーブル を作ってみましょう。

「挿入」タブ →「ピボットテーブル」を選びます。行に「支店」、列に「月」、値に「売上の合計」を配置すれば、元のクロス集計表を再現できるはず。さらに行と列を入れ替えたり、月だけで合計を出したりと、自由自在に組み替えられます。

「最初の横持ち表に戻すこともできるし、別の切り口でも見られる」という状態になるわけですね。

Power Query 上でそのまま集計する

ピボットテーブルを使わず、Power Query の中で集計まで済ませてしまう方法もあります。縦持ちにした後に「グループ化」を使えば、支店ごとの合計や平均をクエリ内で計算できます。

グループ化の詳しい手順は、 Power Queryのグループ化で集計する方法 で解説しています。「縦持ちに変換 → グループ化で集計」という流れは、定例レポート作成の鉄板パターン。

複数の表を結合してから縦持ちにする

支店ごとにファイルが分かれている場合は、まず複数の表をまとめてから縦持ちにする、という応用もできます。

表どうしをキーで突き合わせる方法は Power Queryのマージで複数テーブルを結合する方法 を、データの表記ゆれや空白を整える方法は Power Queryのデータクレンジング入門 を参考にしてください。

ピボット解除でつまずきやすいポイント3選

最後に、ピボット解除を始めたばかりの人がよくつまずく3つのポイントと、その対処法をまとめておきます。

基準にする列まで一緒に縦持ちになってしまう

「支店の値まで属性列に入ってしまった」というケースです。これは、ステップ2で支店列を選ばずにピボット解除を実行したときに起こります。

対処法はシンプルです。右側の「適用したステップ」で、ピボット解除のステップを削除してやり直します。そのうえで、 必ず先に「支店」列を選択してから 「その他の列のピボット解除」を実行してください。

月の列が「数値」ではなく「文字列」になっている

縦持ちにした後、「値」列が文字列のままで合計できないことがあります。元の表で金額がテキストとして入っていた場合に起こりがち。

対処法は、 「値」列のヘッダー左にあるデータ型アイコンをクリックし、「整数」または「10進数」に変更する ことです。これで合計や平均が計算できるようになります。

不要な合計行・合計列まで縦持ちに含まれてしまう

元のクロス集計表に「合計」の行や列が含まれていると、それも縦持ちに変換されて二重集計の原因になります。

対処法は、Power Query に取り込んだ直後に 不要な合計行・合計列を削除しておく ことです。合計列はヘッダーを右クリックして「列の削除」、合計行は「行の削除」やフィルターで除外します。元データを整えてからピボット解除するのが安全。

データの整え方をもっと知りたい方は、 Power Queryのデータクレンジング入門 もチェックしてみてください。

まとめ：クロス集計表は「その他の列のピボット解除」で縦持ちに

Power Query のピボット解除を使えば、横持ちのクロス集計表を、分析しやすい縦持ちデータに数クリックで変換できます。

今回の手順のポイントは次の3つです。

• 基準にする列（支店）を先に選択 してから変換する
• 「その他の列のピボット解除」 を使えば、月の列が増えても自動で対応できる
• 縦持ちにした後は ピボットテーブルやグループ化 で自由に集計し直せる

「配布資料の集計表をもらったけど分析できない」という場面は、事務の仕事でよく出てきますよね。そんなときに、まずピボット解除で縦持ちに戻すクセをつけておくと、その後の作業が一気にラクになります。

一度クエリを作っておけば、翌月のデータも更新ボタン1クリックで縦持ちに変換できます。Power Query の全体像は Excel Power Query入門｜コピペ集計を卒業する4つの自動化レシピ でも紹介しているので、まだの方はあわせて読んでみてください。

まずは手元のクロス集計表で、今日のうちにピボット解除を試してみてください。

この記事は次のような人におすすめ

• 「部門 × 商品」のようなクロス集計表を数式だけで作りたい
• ピボットテーブルより手軽にクロス表を作成したい
• PIVOTBY関数とGROUPBY関数の違いを知りたい

ExcelのPIVOTBY関数とは？

PIVOTBY（ピボットバイ）関数は、データを行と列の2軸でグループ化し、クロス集計表を自動生成する関数です。「PIVOT（軸）」+「BY（〜で指定）」で、「指定した軸で回転させる」という意味があります。

たとえば売上データの「部門」を行、「商品」を列に配置して「金額」をSUMで合計してみましょう。部門 × 商品のクロス表が数式ひとつで完成します。結果はスピル（動的配列）で出力されます。スピルとは、数式の結果が複数セルに自動展開される機能です。データが増えても数式の修正は不要ですよ。

PIVOTBY関数はMicrosoft 365で利用できる関数です。Excel 2021以前のバージョンでは使用できません。

PIVOTBY関数の書き方（構文と引数）

基本構文

=PIVOTBY(行フィールド, 列フィールド, 値, 集計関数, [ヘッダー], [行集計], [行の並び順], [列集計], [列の並び順], [フィルター配列], [基準])

引数の説明

NOTE

必須の引数は4つです。まずは「行フィールド」「列フィールド」「値」「集計関数」の基本形をおさえましょう。

PIVOTBY関数の基本的な使い方

次のような売上データがA1:D13にあるとします（1行目がヘッダー）。

部門 × 商品のクロス集計表を作るには、次のように書きます。

=PIVOTBY(A2:A13,B2:B13,D2:D13,SUM)

結果はスピルで展開され、以下のようなクロス表が自動生成されます。

行フィールドにA2:A13（部門列）、列フィールドにB2:B13（商品列）を指定します。値にD2:D13（金額列）、集計関数にSUMを指定すれば完成です。部門と商品の2軸で集計されたクロス表がこれだけで出来上がります。

TIP

集計関数はSUMのほかにAVERAGE、COUNT、MAX、MINなども使えます。カッコは付けずに関数名だけを指定してください。

ヘッダー付きで出力する

ヘッダー行を含めた範囲を指定し、第5引数に3を設定すると、結果にもヘッダーが付きます。

=PIVOTBY(A1:A13,B1:B13,D1:D13,SUM,3)

1行目・1列目に「部門」「商品A」「商品B」のようなヘッダーが自動表示されます。報告用の表を作るときに便利ですよ。

実践的な使い方・応用例

部門 × 商品の売上クロス集計

先ほどの基本例に総計行と総計列を追加してみましょう。第6引数（行集計）と第8引数（列集計）にそれぞれ1を指定します。

=PIVOTBY(A2:A13,B2:B13,D2:D13,SUM,,1,,1)

行と列の両方に総計が付くので、全体の構成がひと目で分かります。省略する引数の位置はカンマだけで飛ばしてくださいね。

担当者 × 月の受注件数マトリクス

データの行フィールドを担当者、列フィールドを月にすれば、担当者ごと・月ごとの件数表が作れます。集計関数をCOUNTに変えるだけです。

=PIVOTBY(A2:A13,C2:C13,D2:D13,COUNT)

列フィールドをC列（月）に変えただけで、まったく違うクロス表が出力されます。集計関数を切り替えれば合計・平均・件数など自在に対応できますよ。

カテゴリ × 四半期の売上比率表

PERCENTOF関数と組み合わせると、各セルを「全体に対する割合」で表示できます。第4引数にPERCENTOFを、第11引数（基準）に2（総計基準）を指定します。

=PIVOTBY(A2:A13,B2:B13,D2:D13,PERCENTOF,,,,,,,2)

各セルの値が「総計に対する割合」として表示されます。たとえば営業部 × 商品Aが全体の何%を占めるかがすぐに分かります。構成比の分析をしたいときに試してみてください。

特定条件でフィルターする

第10引数にTRUE/FALSEの配列を渡すと、条件を絞ったクロス集計ができます。金額が30000以上のデータだけで集計する場合です。

=PIVOTBY(A2:A13,B2:B13,D2:D13,SUM,,,,,,(D2:D13>=30000))

条件に合う行だけが集計対象になります。フィルター配列は元データと同じ行数にしてください。

よくあるエラーと対処法

#NAME? エラー

関数名のスペルミス、またはPIVOTBY関数に対応していないバージョンで発生します。PIVOTBY関数はMicrosoft 365専用です。Excel 2021以前ではこのエラーが表示されます。

対処法: バージョンを確認してください。スペルが正しいかもあわせてチェックしましょう。

#VALUE! エラー

行フィールド・列フィールド・値の行数が一致しない場合に発生します。ヘッダーの有無が揃っていないケースが多いです。

対処法: 3つの範囲の行数を揃えてください。ヘッダー行を含めるなら全部含める、除くなら全部除くように統一します。

#SPILL! エラー

スピル先のセル範囲に他のデータが入っている場合に発生します。PIVOTBY関数は行と列の両方向に展開するため、広い範囲が必要です。

対処法: 数式を入力するセルの右下方向に十分な空きスペースを確保してください。

#CALC! エラー

フィルター配列で全行が除外された場合や、空の配列が渡された場合に発生します。

対処法: フィルター条件を見直して、少なくとも1行はTRUEになるようにしてください。

GROUPBYとPIVOTBYの使い分け

PIVOTBY関数と同時期に追加されたGROUPBY関数も、データを集計する関数です。出力形式が大きく異なるので、目的に応じて使い分けましょう。

判断基準はシンプルですよ。

• 「〜ごとの合計を縦に並べたい」 → GROUPBY関数
• 「〜ごと × 〜ごとの表を作りたい」 → PIVOTBY関数

たとえば「部門ごとの売上合計」ならGROUPBY関数で十分です。「部門 × 四半期の売上表」のように2つの軸が必要なら、PIVOTBY関数を選びましょう。

PIVOTBYの結果を特定の列で並べ替えたい場合は、SORTBY関数も組み合わせて使えます。

まとめ

PIVOTBY関数は「行と列の2軸でデータをグループ化し、クロス集計表を自動生成する」関数です。

• 行フィールド・列フィールド・値・集計関数の4つを指定するだけで、クロス表が完成する
• 総計行・総計列の追加、ソート、フィルターなどオプション引数も充実している
• PERCENTOF関数と組み合わせれば、構成比の分析もできる
• 1軸の縦リスト集計ならGROUPBY関数、2軸のクロス表ならPIVOTBY関数と使い分ける
• Microsoft 365専用の関数なので、バージョンを確認してから使う

ピボットテーブルを作るほどでもないクロス集計は、PIVOTBY関数で数式化しておきましょう。データ更新時も自動で再計算されるので手間が省けます。ぜひ試してみてください。

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• SORTBY関数の使い方

関数一覧

Excel関数の一覧は下記の記事で確認できます。

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エラー値が表示される場合は、下記の記事も参考にしてみてください。

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