この単純作業、正直しんどいですよね。気づけば半日が消えていることもあります。

そんな手作業を一気に解決してくれるのが、Excelに標準搭載されている Power Query（パワークエリ） です。「データの取り込みから加工までを記録して、ボタン1つで何度でも再現する」というツールで、VBAも数式も書かずに自動化できます。

この記事では、Power Query が初めての事務職向けに、毎月のコピペ集計を卒業する4つの実務レシピを紹介します。「縦結合」「CSV取り込み」「列の整形」「更新ボタン1クリック」の4つができれば、あなたの「コピペお作法」のかなりの部分は消えます。

なお本記事は Windows 版 Excel での操作を前提にしています。Mac 版 Excel は一部のコネクタ（フォルダー取り込み等）が制限されているためご注意ください。

Power Query 使い方の全体像｜毎月のコピペ集計が消える理由

Power Query は、Excel 2016 以降の Windows 版 Excel に標準搭載されているデータ加工ツールです。Microsoft 365 / Excel 2019 / 2021 / 2024 すべてで「データ」タブの「データの取得と変換」グループから使えます（Excel 2010・2013 は別途アドインが必要でした）。

「複数のファイルを読み込む」「不要な列を削除する」「日付を整える」といった一連の操作を 手順として記録 し、ソースデータが更新されたら「更新」ボタン1クリックで全部やり直してくれる仕組みです。

Power Query でできる4つのこと

実務でとくに効くのは、次の4つです。

• 複数シート・複数ファイルの結合: 部署別シートやフォルダ内CSVを1つの表にまとめる
• 列の削除・並び替え・型変換: 不要列をカット、日付や数値の形を整える
• 条件によるフィルター・行の絞り込み: 「2026年4月以降だけ」といった抽出
• 更新ボタンによる再現: 一度作った処理を翌月以降も使い回す

これらを組み合わせると、毎月の集計作業がほぼ自動になります。

関数や VBA との違い

「VLOOKUP や SUMIFS でも似たことはできるよね？」と思う方もいるかもしれません。たしかにできますが、表の構造が変わるたびに数式を直す必要があります。Power Query は 列名ベース で処理するため、列が増えても数式の修正は不要です。

VBAとの違いはメンテナンス性です。VBA は自分でループやエラー処理を書く必要があり、書いた本人以外は触りづらくなりがちです。Power Query は GUI 操作が「適用したステップ」として記録されるため、後から見返しやすく、同僚への引き継ぎもラクになります。

詳しい全体像は モダンExcelとは？Power Query・Power Pivotから最新機能まで解説 の記事もあわせて読んでみてください。

Power Query を使う前の準備

まずは画面の見方と、最初に覚える操作を押さえます。ここを飛ばすと「ボタンが見つからない」で止まりがちなので、軽くおさらいしておきましょう。

起動方法と画面の見方

Excel を起動して、リボンの「データ」タブを開きます。左端にある「データの取得と変換」グループが Power Query の入り口です。

「データの取得」ボタンから、取り込みたいソース（ブック・CSV・フォルダなど）を選ぶと、別ウィンドウで Power Query エディター が開きます。エディター画面は3つのエリアに分かれます。

• 左側のクエリペイン: 作成したクエリの一覧
• 中央のプレビュー: データの中身（取り込んだ表）
• 右側の適用したステップ: 操作の履歴（このあとが重要）

「適用したステップ」には、操作するたびに新しい行が増えていきます。後から「ここを変更したい」と思ったら、対応するステップをクリックするだけで戻ったり編集したりできます。

最初に覚える3つの操作

エディターで最初に使うのは、次の3つです。

• 列の削除: 列ヘッダーを右クリック →「削除」
• データ型の変更: 列ヘッダー左のアイコンをクリック → 型を選ぶ
• 閉じて読み込む: 左上の「閉じて読み込む」ボタン → Excel シートに結果を出力

この3つができれば、最低限のレシピは動かせます。それでは実際のレシピに入っていきましょう。

レシピ1：複数シートを Power Query で縦に結合する

最初のレシピは、 複数シートの縦結合 です。「部署別シートを1枚にまとめる」「月別シートを1つの表にする」といった作業に効きます。

こんな業務シーンで使えます

たとえば1つのブックに「営業部」「経理部」「総務部」という3つのシートがあり、それぞれに同じ列構成のメンバー名簿が入っているとします。これを「全社名簿」として1枚にまとめるイメージです。

従来は3つのシートを開いて、行をコピーして、新しいシートに貼り付け……を繰り返していたはずです。これが数クリックで終わります。

操作手順

操作は次の流れです。

1. 各シートの表を「テーブル」として登録（範囲を選択して Ctrl + T）しておく
2. 「データ」タブ →「データの取得」→「その他のデータソースから」→「空のクエリ」を選ぶ
3. Power Query エディターが開いたら、「詳細エディター」を開く
4. 次のような M 言語のコードを入力する

let
    Source = Excel.CurrentWorkbook(),
    Filtered = Table.SelectRows(Source, each [Name] <> "結合先"),
    Combined = Table.Combine(Filtered[Content])
in
    Combined

このコードは「現在のブックにある全テーブルを取得 → 結合先シートを除外 → 残りを縦に結合」という処理です。最初は「ちょっとむずかしく見える」かもしれませんが、やっていることはシンプルです。

各シートの表を「テーブル」として登録しておくと、Power Query が自動で認識してくれます。

更新ボタンで使い回す

シートに行を追加したり、新しい部署のシートを増やしたりしても、「データ」タブ →「すべて更新」をクリックするだけで結合結果が再計算されます。翌月の名簿更新でも、同じクエリを使い回せます。

「複数表をくっつける」だけなら ExcelのVLOOKUP関数の使い方 でも対応できますが、 行方向の結合 は Power Query の方が圧倒的に速くてキレイです。

レシピ2：Power Query でフォルダ内のCSVを自動で取り込む

2つ目のレシピは、 フォルダ内CSVの一括取り込み です。「毎月送られてくる売上CSV」「店舗別の日報CSV」のように、定期的に増えていくファイルを扱う業務にぴったりです。

こんな業務シーンで使えます

「2026-04-売上.csv」「2026-05-売上.csv」のようなファイルが、共有フォルダに毎月追加されるケースを想像してください。従来はファイルを1つずつ開いて、コピーして、貼り付けて……としていたはずです。

このレシピを組むと、「フォルダに新しいCSVを置く → Excelで更新ボタンを押す」だけで全月のデータが1つの表になります。

操作手順

「データ」タブ →「データの取得」→「ファイルから」→「フォルダーから」を選びます。CSVが入っているフォルダを指定すると、フォルダ内のファイル一覧が表示されます。

「結合」ボタンを押し、サンプルファイルを選んで OK を押すと、Power Query エディターが開きます。エディター内では、次のような操作で整えていきます。

• 不要な列（ファイルパス・拡張子など）を削除
• ヘッダー行を「1行目をヘッダーとして使用」で確定
• 各列のデータ型を設定（日付・整数・通貨など）

最後に「閉じて読み込む」を押すと、Excel シートに全CSVの結合結果が出力されます。

新しいファイルを追加すれば勝手に取り込まれる

このレシピのすごいところは、後からCSVを追加しても 特別な作業がいらない 点です。フォルダに新しいCSVを保存して、Excel で「すべて更新」を押すだけで自動で取り込まれます。

CSVが文字化けする場合は、エディター上部の「ソース」ステップを開き、「ファイルの元の形式」を「日本語(シフトJIS)」または「65001: Unicode (UTF-8)」に切り替えてください。

なお Mac 版 Excel では「フォルダーから」コネクタの一部機能が制限されている場合があります。冒頭でも触れたとおり、本記事は Windows 版 Excel での操作を前提に解説しています。

レシピ3：Power Query で列の削除と型変換を定型化する

3つ目のレシピは、 列の整形を定型化 することです。基幹システムからエクスポートしたデータには、不要な列やフォーマット崩れがよくあります。これを毎月手作業で直しているなら、Power Query 一択です。

こんな業務シーンで使えます

たとえば基幹システムから「売上明細.xlsx」を出力すると、次のようなクセがあるとします。

• 「メモ」「処理ID」「更新日時」など、集計に不要な列が10列以上ある
• 「金額」列が文字列として読み込まれて、SUM できない
• 日付列が「20260401」のような数値になっていて、月別集計しにくい

これらを Power Query エディターで整形しておけば、翌月以降は更新ボタン1クリックで全部直してくれます。

操作手順

ファイルを取り込んでエディターが開いたら、次の手順で整えます。

1. 不要列の削除: Ctrl キーを押しながら不要な列ヘッダーをクリック → 右クリック →「列の削除」
2. 型の変換: 列ヘッダーの左にあるアイコン（ABC など）をクリック → 「整数」「通貨」「日付」などを選ぶ
3. 日付フォーマット: 数値で入っている日付列は「変換」タブ →「データ型」→「テキスト」に変換 → 「列の分割」で年月日に分けて再結合、または「カスタム列」で Date.FromText を使う

「適用したステップ」を見ると、操作した分だけステップが増えていきます。これが翌月以降の「自動処理レシピ」になります。

ステップが記録されるしくみ

Power Query は GUI 操作を内部的に M 言語というコードに変換して保存しています。「詳細エディター」を開けば、コードを直接見たり編集したりできます。

最初は GUI 操作だけで十分ですが、慣れてきたら M 言語を覗いてみると、より細かい制御ができるようになります。

集計用途で SUMIFS と組み合わせる場合は、 ExcelのSUMIFS関数の使い方 もあわせてどうぞ。Power Query で整形した表をピボットテーブルや SUMIFS で集計する流れが王道です。

レシピ4：Power Query で「更新」ボタン1クリックの仕組みを作る

最後のレシピは、 「更新」ボタン1クリックで全部終わる仕組み を作ることです。ここまでの3つのレシピを組み合わせ、毎月のルーチン作業を完全自動化します。

ピボットテーブルとの連携

Power Query で整形した表は、そのまま ピボットテーブルの元データ として使えます。

クエリの結果を Excel シートに出力した後、「挿入」タブ →「ピボットテーブル」でピボットを作成します。これで「Power Query で整形 → ピボットで集計」という流れが完成します。

ソースデータが変わったら、「データ」タブ →「すべて更新」を押すだけで、Power Query の処理とピボットの集計が 連動して 再計算されます。

全クエリの一括更新

ファイル内に複数のクエリがある場合、 Ctrl + Alt + F5 で全クエリを一括更新できます。クエリを1つずつ更新する必要はありません。

特定のクエリだけ更新したい場合は、「データ」タブ →「クエリと接続」を開き、対象クエリを右クリックして「更新」を選びます。

ファイルを開いたときに自動更新する設定

「ファイルを開いたときに最新データを自動で取り込みたい」という場合は、次の設定を入れておきます。

1. 「データ」タブ →「クエリと接続」を開く
2. 対象クエリを右クリック →「プロパティ」
3. 「使用」タブの「ファイルを開くときにデータを更新する」にチェック

これで、毎朝ファイルを開くだけで最新の集計が自動で表示されます。「コピペお作法」が完全に消える瞬間です。

Power Query でつまずきやすいトラブル3選

最後に、Power Query を始めたばかりの人がよくつまずく3つのトラブルと対処法をまとめておきます。

日付が「45000」などの数値になってしまう

これは、Power Query が日付列を「数値（シリアル値）」として認識してしまったケースです。対処法はシンプルです。

エディターで対象の列を選び、「変換」タブ →「データ型」→「日付」をクリックします。これで日付として表示されます。

数値が「YYYYMMDD」形式（例: 20260401）の場合は、「変換」タブ →「データ型」を「テキスト」に変えてから、「列の分割」で年月日に切り分けて再結合する方法もあります。

CSVが文字化けする

CSV を取り込んだら「縺薙ｓ縺ｫ縺｡縺ｯ」のように文字化けする場合は、エンコードの設定が原因です。

エディターの「適用したステップ」から「ソース」を開きます。「ファイルの元の形式」というドロップダウンがあるので、「日本語(シフトJIS)」または「65001: Unicode (UTF-8)」に切り替えてください。多くの場合、これで直ります。

クエリが消えた・編集できない

「さっき作ったクエリが見つからない！」というケースもよくあります。クエリは Excel ブック自体に保存されているので、消えてはいません。表示されていないだけです。

「データ」タブ →「クエリと接続」をクリックすると、画面右側にクエリ一覧ペインが表示されます。クエリ名をダブルクリックすればエディターが開いて編集できます。

それでも見つからない場合は、ブックを保存し直してから開き直すと表示されることがあります。

まとめ：Power Query は「縦結合」から始めよう

Power Query を使えば、毎月のコピペ集計はほぼ消えます。最初の一歩としておすすめなのが、レシピ1の 複数シートの縦結合 です。

理由は3つあります。

• 既存のExcelブックだけで完結する（外部ファイル不要）
• 操作がシンプルで、効果が目に見えてわかる
• 「更新ボタン1クリック」の威力を最初に体験できる

縦結合に慣れたら、CSV取り込み（レシピ2）→ 列整形（レシピ3）→ 自動更新（レシピ4）と段階的に広げていきましょう。

Excel の関数とPower Queryは敵ではなく、組み合わせて使うのが正解です。詳しい全体像は モダンExcelとは？Power Query・Power Pivotから最新機能まで解説 もチェックしてみてください。 ExcelとGoogleスプレッドシートの違い でデータ取り込みの選択肢を比較しているので、こちらもあわせてどうぞ。

毎月のコピペ作業から卒業する第一歩、今日のうちに踏み出してみてください。

しかも、翌月になればまた同じことをゼロからやり直しです。正直、しんどいですよね。

この終わりのない手作業を、根本から消してくれる機能があります。Excelに標準搭載されている Power Query（パワークエリ） です。一度「やり方」を記録しておけば、翌月以降はボタン1つで全部やり直してくれます。VBAも難しい数式も書きません。

この記事は、そんな Power Query の 全体像をつかむための入口 になるピラー記事です。「Power Query とは何か」「何ができて、何が変わるのか」をまず俯瞰します。そのうえで、次にどの操作から覚えればいいかという学習ロードマップまで整理します。個別の操作手順は各詳細記事で深掘りしているので、読み終わったら気になったところへ進んでみてくださいね。

なお本記事は Windows 版 Excel での操作を前提にしています。Mac 版 Excel は一部の機能（フォルダー取り込みなど）が制限されているのでご注意ください。

Power Queryとは｜モダンExcelの三本柱の一角

Power Query（パワークエリ）とは、データの取り込みから加工までの操作を自動化する Excel標準のデータ加工ツールです。一連の作業を「手順」として記録し、ボタン1つで何度でも再現できます。Excel 2016以降のWindows版に最初から入っています。「データ」タブの「データの取得と変換」グループから使えますよ。

ポイントは、作業を「結果」ではなく「手順」として残すところです。たとえば「フォルダ内のCSVを全部読み込む → いらない列を消す → 日付を整える → 集計する」という流れを考えてみましょう。この手順を一度作っておけば、来月データが更新されても 更新ボタン1クリックで同じ結果 が出てきます。コピペのやり直しは不要になりますよ。

モダンExcelの三本柱とは

近年のExcelは、単なる「表計算ソフト」から「データを扱うためのプラットフォーム」へと進化しました。この進化を支える機能群が モダンExcel と呼ばれていて、次の三本柱で構成されています。

• Power Query: データの取得・整形・結合（データを準備する役割）
• Power Pivot: 大量データの集計・データモデル構築（データを分析する役割）
• DAX / ピボットテーブル: 分析結果の可視化・指標計算（データを見せる役割）

この三本柱のうち、いちばん最初の「データを準備する」工程を担うのが Power Query です。どんな分析も、まずデータがきれいに揃っていないと始まりません。だからこそ Power Query は、モダンExcelの 入口であり土台 にあたる存在なんです。

モダンExcel全体の位置づけをもっと詳しく知りたい方は、モダンExcelとは何かをやさしく解説した記事も合わせて読んでみてください。

なぜ今、Power Queryを学ぶ価値があるのか

理由はシンプルで、事務作業の「毎月くり返す系」をまるごと自動化できる からです。月次のデータ集計、複数支店の売上まとめ、システムから落としたCSVの整形。こうした「単純だけど時間がかかる作業」こそ、Power Queryが最も得意とする領域です。

しかも、関数やVBAと違って GUI操作（マウスで選んでクリックする操作）が中心 なので、プログラミングの知識がなくても始められます。難しそうに見えますが、やっていることは「いつもの手作業をマウスで一度だけやる」だけなんです。

Power Queryでできること｜取得・整形・結合・更新の4工程

Power Queryの仕事は、大きく4つの工程に分けて考えると一気にわかりやすくなります。バラバラの機能を覚えるのではなく、「データが流れていく順番」として捉えるのがコツです。

[取得] → [整形] → [結合・集計] → [更新]
 データを      汚れを       複数の表を     翌月も
 読み込む      落とす       くっつける     使い回す

それぞれの工程が、いつものコピペ作業のどの部分を肩代わりしてくれるのかを見ていきましょう。

工程1: 取得（データを読み込む）

最初の工程は、データを Power Query に取り込むところです。Excelファイル、CSV、フォルダ内の複数ファイル、Webページの表、データベースなど、いろいろな場所からデータを読み込めます。

いちばん効果が大きいのは「フォルダ内のファイルをまとめて読み込む」パターンです。たとえば支店ごとに分かれた12ヶ月分のCSV。1ファイルずつ開いてコピペ……ではなく、フォルダを指定するだけで全部つなげて読み込めます。

• 複数ファイルの一括取り込み → フォルダ内の複数ファイルを結合する方法
• Webサイトの表の取り込み → Web上のデータを取得する方法

工程2: 整形（データの汚れを落とす）

次は、読み込んだデータをきれいに整える工程です。実務のデータは、たいてい「そのままでは使えない」状態で届きます。余計な列、結合されたセル、半角と全角が混ざった文字、おかしな日付形式。こうした汚れを落とすのが整形です。

不要な列の削除、データ型の変換、文字列の分割や結合、空白の除去などをマウス操作で進められます。一度やり方を記録すれば、翌月の汚れも同じ手順で自動的にきれいになります。

• データ整形の基本 → Power Queryのデータクレンジング入門
• 列の分割・結合 → 列を分割・結合する方法

工程3: 結合・集計（複数の表をくっつける）

データが揃ったら、複数の表をくっつけたり、集計したりする工程です。ここがコピペ作業のいちばんつらかった部分を肩代わりしてくれます。

「価格表と注文表を商品コードで突き合わせる」「縦に積み重ねて1つの表にする」「カテゴリごとに合計を出す」。こうした処理が、数式なしでできます。VLOOKUPを大量に貼って重くなる……という悩みからも解放されますよ。

• 表の突き合わせ（マージ） → Power Queryでテーブルをマージする方法
• グループ化して集計 → グループ化で集計する方法
• クロス集計表を縦持ちに変換 → ピボット解除（アンピボット）の使い方

工程4: 更新（翌月も使い回す）

最後が、Power Query最大のごほうびとも言える「更新」です。ここまでの取得・整形・結合・集計は、すべて 手順として記録 されています。だから、元データが新しくなったら 更新ボタンを押すだけ で、まったく同じ処理がもう一度走ります。

毎月のコピペ集計が消えるのは、この更新の仕組みがあるからです。さらに、ファイルを開いたときに自動で更新する設定にすれば、ボタンを押す手間すら省けます。

• 自動更新の設定 → Power Queryの更新を自動化する方法

Power Queryと関数・VBAの違い｜どれを使えばいいのか

「VLOOKUPやSUMIFSでも同じことができるよね？」「VBAでマクロを組めばいいのでは？」と思う方もいるはずです。たしかにどれも自動化の手段ですが、得意分野がはっきり違います。違いを表にまとめてみました。

ざっくり言うと、こういう使い分けになります。

• 1つのセルで計算したい → 関数（SUMIFS・VLOOKUPなど）
• 大量データの取り込み・整形・集計を毎月くり返す → Power Query
• Excelの枠を超えた複雑な操作（メール送信・印刷など）を自動化したい → VBA・マクロ

つまり Power Query は「データの準備工程」に特化した道具です。関数やVBAと競合するというより、役割分担して組み合わせる のが正解なんです。

それぞれの使い分けをもっと深く知りたい方は、次の比較記事が参考になります。

• Power Queryと関数・VBA・Power Automateの使い分け
• Power QueryとPower Pivot・Power BIの違い
• Power QueryとGASなど自動化ツールの選び方

Power Queryの学習ロードマップ｜どの順番で覚えればいい？

ここまで読んで「便利そうだけど、何から手をつければ？」と感じた方へ、おすすめの学習順を3ステップで整理します。いきなり全部やろうとせず、効果の大きいところから1つずつ攻めていくのがコツですよ。

ステップ1: まずは「取得」と「更新」だけ覚える

最初のゴールは、「フォルダ内のCSVを読み込んで、来月は更新ボタンで再現する」 ことです。整形も集計もまだ気にしなくて大丈夫。「データを読み込む → 更新で使い回す」という Power Query の基本サイクルを体で覚えるのが目的です。

ここだけで、毎月のファイルを開いてコピペする作業が消えます。最初の入口としては、Power Queryの入門レシピ記事で実際に手を動かしてみるのがおすすめです。

ステップ2: 「整形」で汚れを落とせるようになる

次は、読み込んだデータをきれいにする整形を覚えます。不要な列の削除、データ型の変換、文字列の分割。このあたりができると、「読み込んだけど結局手直しが必要」という状態がなくなります。

データクレンジングの基本と、列の分割・結合をセットで身につけると、たいていの「汚れたデータ」に対応できるようになりますよ。

ステップ3: 「結合・集計」で表をまとめる

最後に、複数の表をくっつけるマージや、カテゴリ別に合計を出すグループ化を覚えます。ここまで来れば、「複数ファイルを読み込んで、整えて、突き合わせて、集計して、更新で使い回す」という一連の自動化が完成です。月次集計のほとんどが、ボタン1つで終わるようになります。

さらに踏み込みたくなったら、Power Queryの裏側で動いている M言語 を少しだけ覗いてみるのもおすすめです。GUI操作では届かない細かい処理ができるようになります。

• M言語でカスタム列を作る方法

Power Queryでよくあるつまずきと対処の方向性

最後に、学習を始めたばかりの方がつまずきやすいポイントを整理しておきます。「あ、これ自分のことだ」と思ったら、リンク先で詳しく確認してみてくださいね。

• 更新が遅い・固まる: データ量が多い、または重い処理を毎回やり直しているのが原因です。読み込む範囲を絞る、不要なステップを削るなどで改善できます。
• エラーが出て更新できない: ファイルの場所が変わった、列名が変わったなどが原因です。記録したステップが迷子になっているケースが多いんです。
• Mac版で機能が使えない: フォルダー取り込みなど一部機能はWindows版限定です。

更新が遅いときやエラーが出たときの具体的な対処は、トラブル対処の記事で詳しくまとめています。困ったときの駆け込み寺として覚えておくと安心ですよ。

まとめ｜Power Queryは「毎月のコピペ」を消す土台になる

Power Query（パワークエリ）とは、データの取得・整形・結合・更新を自動化するExcel標準ツールでした。モダンExcelの三本柱の一角を担う存在です。最後にこの記事のポイントを振り返っておきましょう。

• Power Queryは、データの準備工程を「手順」として記録し、更新ボタン1つで再現できる
• モダンExcelの三本柱（Power Query・Power Pivot・DAX/ピボット）の入口であり土台にあたる
• 「取得 → 整形 → 結合・集計 → 更新」の4工程で、毎月のコピペ集計が消える
• 関数・VBAと競合せず、役割分担して組み合わせるのが正解
• 学習は「取得・更新 → 整形 → 結合・集計」の順で1つずつ進めるのが効率的

最初の一歩としては、まず「フォルダ内のファイルを読み込んで、更新ボタンで使い回す」だけでも十分に効果を実感できます。気になった工程のリンクから、ぜひ実際に手を動かしてみてくださいね。あなたの「毎月の半日」が、ボタン1つに変わるはずですよ。

Power Queryには「フォルダから結合」という機能があり、決まったフォルダを指定するだけで、その中に入っている複数のExcelブックを縦にまとめて1つの表にしてくれます。しかも一度設定してしまえば、翌月は新しいファイルをフォルダに置いて「更新」ボタンを押すだけ。集約作業がほぼ自動化されます。

この記事では、複数の支店別・月別Excelブックをフォルダ指定で一括結合する手順を、前提条件から運用方法まで順を追って解説します。Power Queryそのものが初めての方は、先にPower Queryとは｜モダンExcelの三本柱を完全解説で全体像をつかんでおくと、この記事の内容がよりスムーズに理解できます。

フォルダ結合がうまくいくための前提条件

フォルダ結合は強力な機能ですが、対象ファイルの中身がバラバラだと正しく結合できません。設定を始める前に、次の3つを揃えておくことが成功の鍵です。

1. 列構成（見出し）を全ファイルで統一する

A列が「日付」、B列が「商品名」、C列が「金額」というように、すべてのブックで列の順番と見出しが揃っている必要があります。ある支店だけ列の順番が違ったり、余計な列が混ざっていたりすると、結合後の表で値がずれてしまいます。

2. 取り込むシート名を統一する

各ブックでデータが入っているシートの名前を揃えておきます。たとえば全ブックで「売上」というシート名にしておけば、Power Query側で「売上シートだけを取り込む」という指定がしやすくなります。シート名がバラバラだと意図しないシートまで結合対象になることがあります。

3. 対象ファイルだけをフォルダに入れる

指定したフォルダの中にあるファイルは原則すべて結合対象になります。集計に関係ないメモ用ブックや一時ファイルが混ざっていると、それも取り込もうとしてエラーになります。結合用のフォルダは専用に1つ作り、対象ブックだけを入れておくのが安全です。

この「揃える」作業を最初に徹底しておくだけで、後の手順がぐっと楽になります。支店にファイルを送ってもらうときは、配布用のテンプレートを1つ用意して、それを各支店に記入してもらう運用にすると、列構成もシート名も自然に揃います。

フォルダから結合する基本手順

前提が整ったら、実際にPower Queryで結合していきます。Excelの「データ」タブから操作します。

1. データタブ → データの取得 → ファイルから → フォルダーから を選びます。
2. 結合したいExcelブックが入っているフォルダを指定します。
3. フォルダ内のファイル一覧がプレビュー表示されます。ここで内容を確認したら、画面下の 結合 ボタンの右側にある三角を押し、データの結合と変換 を選びます。
4. 「Filesの結合」ダイアログが開きます。サンプルファイルとして1つ目のブックの中身が表示されるので、取り込みたいシート（またはテーブル）を選んで OK を押します。

これだけで、フォルダ内の全ブックの同じシートが縦に連結された1つの表が、Power Queryエディターに表示されます。あとは右上の 閉じて読み込む を押せば、Excelのシートに結合結果が一括で書き出されます。

最初は手順が多く感じるかもしれませんが、実際にやってみると数クリックで終わります。重要なのは、3の「データの結合と変換」を選ぶことです。ここで単に「読み込む」を選ぶとファイルの一覧だけが取り込まれてしまうので注意してください。

ヘルパークエリの仕組みを理解する

フォルダ結合を実行すると、画面左のクエリ一覧に見慣れないクエリやフォルダーがいくつも自動生成されます。「サンプルファイル」「ファイルの変換」「パラメーター1」といったものです。これらをまとめてヘルパークエリと呼びます。

ヘルパークエリの役割は、ざっくり言うと「1つのファイルに対する処理手順をテンプレート化し、それをフォルダ内の全ファイルに自動で適用する」ことです。仕組みを分解すると次のようになります。

• サンプルファイル: フォルダ内の最初の1つを「お手本」として取り込んだもの。どのシートをどう読むかをここで定義します。
• ファイルの変換: サンプルファイルに対して行った処理（シートの選択など）を、1つの関数としてまとめたもの。
• メインのクエリ: フォルダ内の各ファイルに対して「ファイルの変換」関数を順番に適用し、結果をすべて縦に連結します。

つまり、お手本に対して1回だけ整形手順を作れば、同じ手順がフォルダ内の全ファイルに自動展開される、という設計です。最初は触らずに、まず結合結果を眺めてみるのがおすすめです。仕組みを把握したい場合は「サンプルファイル」クエリの整形手順を確認すると、どんな処理が全ファイルに適用されているかが見えてきます。

もし結合後に「不要な行を消したい」「列を1つ削除したい」といった共通の整形をしたい場合は、メインのクエリ側で追加するのが基本です。各ファイル共通の前処理（ヘッダー行の調整など）はサンプルファイル側で行います。データの整形そのものの基本操作はPower Queryでデータクレンジングを始める基本ステップで詳しく扱っているので、合わせて読んでみてください。

ファイルを追加したら「更新」ボタンで取り込む運用

フォルダ結合の最大のメリットは、ここからの運用にあります。翌月、新しい支店ブックが届いたときの作業はとてもシンプルです。

1. 届いたExcelブックを、結合用フォルダに保存する。
2. 集計用のExcelファイルを開き、データタブ → すべて更新 を押す。

たったこれだけで、新しく追加したファイルの中身が自動的に結合結果に追加されます。クエリを作り直す必要は一切ありません。フォルダの中身を見て、新しいファイルがあれば自動で取り込んでくれるからです。

この運用に乗せると、毎月の集約作業は「ファイルをフォルダに入れる → 更新を押す」だけになります。手作業のコピペが消えるので、貼り付け漏れや行ずれといったミスも起きません。

注意点として、追加するファイルも前提条件（列構成・シート名の統一）を必ず満たしている必要があります。新しいファイルだけ列構成が違うと、その分だけ値がずれたりエラーになったりします。配布テンプレートを使い回すルールを徹底しておきましょう。

ファイル名を列として残すテクニック（Source.Name）

複数ファイルを結合すると、どの行がどのファイル（=どの支店・どの月）から来たのかが分からなくなってしまいます。そこで役立つのが Source.Name 列です。

フォルダ結合を行うと、Power Queryは自動的に Source.Name という列を生成し、各行の出どころとなったファイル名をそこに記録してくれます。たとえばファイル名を「2026-05_東京支店.xlsx」のように決めておけば、Source.Name列を見るだけで月と支店が一目で分かります。

このSource.Name列を活用すると、結合後にできることが一気に広がります。

• ファイル名から「支店名」や「年月」を別の列に切り出す（区切り文字での列分割）。
• 切り出した支店名や年月を使って、ピボットテーブルやPower Queryのグループ化で集計する。

もしSource.Name列が表示されていない、あるいは結合の過程で消してしまった場合は、メインのクエリの整形ステップを見直すと復活させられます。ファイル名の付け方を「年月_支店名」のように統一しておくことが、後の分析のしやすさを大きく左右します。命名ルールは最初に決めておくのがおすすめです。

CSV結合との違いと使い分け

フォルダ結合はCSVファイルに対しても使えますが、Excelブックの結合とは少し勝手が違います。違いを押さえておくと、トラブルを避けられます。

CSVの場合: 1ファイル=1つの表というシンプルな構造なので、フォルダを指定すればほぼそのまま縦結合できます。シート選択の手間がなく、設定は最も簡単です。文字コードや区切り文字さえ揃っていれば、サクッと結合できます。

Excelブックの場合: 1ファイルの中に複数シートが存在しうるため、「どのシートを取り込むか」をサンプルファイルで指定する必要があります。その分ひと手間増えますが、シート名を統一しておけば問題なく扱えます。

使い分けの目安としては、データの配布元がCSVを出せるならCSVのほうが結合は手軽です。一方、支店側が普段からExcelで入力していて書式やシート構成を保ちたい場合は、Excelブックのまま結合するのが現実的です。どちらの形式でも「列構成を揃える」という前提は共通なので、まずはそこを最優先で整えましょう。

なお、結合したいデータがWeb上の表として公開されている場合は、フォルダではなくPower QueryでWebサイトのデータを取得する方法が使えます。データの所在に応じて取得方法を選び分けると、Power Queryの活用幅がさらに広がります。

まとめ

Power Queryのフォルダ結合を使えば、複数の支店別・月別Excelブックを、フォルダ指定だけで縦に一括結合できます。要点を整理します。

• 結合前に列構成とシート名を全ファイルで統一し、専用フォルダに対象ブックだけを入れておく。
• データタブの「フォルダーから」→「データの結合と変換」で結合する。
• 自動生成されるヘルパークエリが、お手本の整形手順を全ファイルに展開してくれる。
• 翌月以降はファイルをフォルダに置いて「すべて更新」を押すだけで取り込める。
• Source.Name列でファイル名（支店・年月）を保持し、後の集計に活かす。

最初の設定さえ済ませれば、毎月のコピペ集約作業から解放されます。まずは数個のサンプルブックで一度試してみて、更新ボタンで新ファイルが取り込まれる感覚をつかんでみてください。Power Query全体の使い方をさらに深めたい方は、Power Queryとは｜モダンExcelの三本柱を完全解説やはじめてのPower Queryも参考になります。

これを解決してくれるのが GETPIVOTDATA関数 です。ピボットテーブルの「フィールド名」と「アイテム名」を指定して値を取り出すので、ピボットの並び替えや展開状態が変わってもズレません。

この記事では、GoogleスプレッドシートのGETPIVOTDATA関数の構文、複数条件の指定方法、東エリア・Q1の売上を別シートから参照する実例、Excel版との違い、IFERROR と組み合わせたエラー対策までまとめて整理します。

GETPIVOTDATA関数とは？

GETPIVOTDATA関数（読み方：ゲットピボットデータ）は、ピボットテーブルから特定の集計値を取り出す関数 です。関数名は「GET（取得する）+ PIVOT DATA（ピボットデータ）」の素直な組み合わせです。

通常のセル参照（=A1 のような書き方）と違って、ピボットの フィールド名とアイテム名で値を指定 するのが特徴です。たとえば「エリア=東、四半期=Q1 の売上合計」のような自然な指定で値を引っ張れます。

ピボットテーブルは並び替えやドリルダウンで表の構造がしょっちゅう変わります。普通のセル参照だと、表が1行ずれるだけで値が壊れてしまいますが、GETPIVOTDATAなら 構造が変わっても正しい値を取り続けてくれる のが最大のメリットです。

NOTE

GETPIVOTDATA関数を使うには、参照先にピボットテーブルが存在している必要があります。普通のテーブルや単なる集計表では使えません。Googleスプレッドシートの「挿入」→「ピボットテーブル」で作成した正規のピボットを対象にする関数です。

GETPIVOTDATA関数の書き方（構文と引数）

GETPIVOTDATA関数の構文は次のとおりです。

=GETPIVOTDATA(値の名前, ピボットテーブルのセル, [元の列, ピボットのアイテム, ...])

引数は最初の2つが必須で、それ以降は条件のペアを必要なだけ追加します。

3つ目以降は 「列名」と「値」をペア で指定します。条件を増やすには、ペアを必要なだけ繰り返します。「エリア=東、四半期=Q1」なら、"エリア", "東", "四半期", "Q1" のように4つの引数を続けて書きます。

TIP

「値の名前」はピボットテーブル上に表示されている 正確な表示名 を指定する必要があります。Googleスプレッドシートでは「SUM of 売上」「COUNTA of 顧客名」のように 関数名 of 列名 の形式が自動付与されます。ピボットの値フィールドのヘッダ行を見て、表示通りに入力するのが確実です。

実用例1：ピボットの総計を取り出す

最もシンプルな使い方です。シート「ピボット」のA1セルからピボットテーブルが配置されているとします。値フィールドは「売上」を合計しているので、表示名は「SUM of 売上」になります。

別シートのダッシュボードで、総計をひっぱるには次のように書きます。

=GETPIVOTDATA("SUM of 売上", ピボット!A1)

第2引数の ピボット!A1 は、ピボットテーブル内のどのセルでも構いません。A1 でも D5 でも、ピボットの範囲内なら同じ結果になります。「このセルが含まれるピボットを参照する」という指定の意味だからです。

返ってくる値は、ピボットテーブル右下の総計セルと同じ値です。ダッシュボードに「全社売上」をデカデカと表示する用途にぴったりです。

実用例2：東エリアの売上を取り出す

条件を1つ追加して、特定エリアの売上を取り出します。

=GETPIVOTDATA("SUM of 売上", ピボット!A1, "エリア", "東")

引数の意味は次のとおりです。

• "SUM of 売上": 取り出したい値フィールド名
• ピボット!A1: ピボットテーブル内のセル
• "エリア": ソースデータの 列名（ピボットテーブルの行ラベル名ではなく元データの列名）
• "東": その列の絞り込み値

ここで重要なのは 「元の列」に指定するのはソースデータの列名 という点です。ピボットテーブル上の表示名（行ラベルとして表示されている文字列）ではなく、元データの列ヘッダの名称を指定します。多くの場合は同じですが、ピボット側で名称を変更している場合は元データ側の名称を使います。

実用例3：複数条件（東エリア・Q1）の指定

条件を2つ以上指定するには、列名と値のペアを続けて書きます。

=GETPIVOTDATA("SUM of 売上", ピボット!A1, "エリア", "東", "四半期", "Q1")

これで「エリア=東 かつ 四半期=Q1 の売上合計」が返ってきます。3つ目以降の引数は 2つで1ペア という構造を意識すると組み立てやすくなります。

3条件以上も同じ要領で書けます。

=GETPIVOTDATA("SUM of 売上", ピボット!A1, "エリア", "東", "四半期", "Q1", "商品カテゴリ", "家電")

NOTE

ピボットテーブルに含まれていない条件を指定すると #REF! エラーになります。たとえば「エリア」フィールドをピボットの行や列・フィルターのいずれにも配置していない状態で "エリア", "東" を指定するとエラーです。条件にしたいフィールドは必ずピボット側で行・列・フィルターのいずれかに入れておきましょう。

実用例4：セル参照を引数に使う

Googleスプレッドシート版の便利な特徴として、引数にセル参照を使える という点があります。条件値をセルに入れておけば、プルダウンの値で動的にレポートを切り替えられます。

たとえば、A1セルにエリア名（東・西・北・南）のプルダウンを用意し、A2セルに四半期（Q1〜Q4）のプルダウンを用意するとします。

=GETPIVOTDATA("SUM of 売上", ピボット!A1, "エリア", A1, "四半期", A2)

A1とA2の値を切り替えるだけで、対応する売上が動的に表示されます。簡易ダッシュボードを作るときの定番パターンです。

TIP

値フィールド名（第1引数）も同様にセル参照で書けます。=GETPIVOTDATA(B1, ピボット!A1, ...) のように B1 セルに「SUM of 売上」「SUM of 利益」のように切り替え可能な選択肢を入れておけば、表示する指標も切り替えられる柔軟なダッシュボードが組めます。

Excel版との違い

GETPIVOTDATA関数はExcel版にも同名の関数があり、計算ロジックは基本的に同じです。ただし、Googleスプレッドシート版とExcel版でいくつかの細かい違い があります。

最も体感差が大きいのが 自動挿入の有無 です。Excelではピボットの集計セルを = 入力後にクリックすると、自動的に GETPIVOTDATA関数 が組み立てられます。一方、Googleスプレッドシートでは普通のセル参照（=ピボット!C5）が入力されます。

そのため、Googleスプレッドシートで GETPIVOTDATA を使うには 手で関数を書く必要 があります。慣れるまで少し面倒に感じますが、構文はシンプルなので一度覚えれば応用が利きます。

WARNING

Excelに慣れている方が「ピボットをクリックしただけで自動的にGETPIVOTDATAになる」と期待すると、Googleスプレッドシートでは普通のセル参照が入ってしまい、後でピボットの構造が変わったときに値が壊れる、というトラブルになりがちです。Googleスプレッドシートでは手書きが基本、と覚えておきましょう。

IFERRORと組み合わせたエラー対策

GETPIVOTDATA関数は条件に該当する値がないと #REF! などのエラーを返します。たとえば「東エリア・Q1」のデータが0件だと、エラー表示でダッシュボードが汚れてしまいます。

そんなときは IFERROR関数 と組み合わせるのが定番です。

=IFERROR(GETPIVOTDATA("SUM of 売上", ピボット!A1, "エリア", "東", "四半期", "Q1"), "データなし")

エラーの場合は "データなし" という文字列を返してくれるので、ダッシュボードの見栄えが保てます。0で埋めたい場合は次のように書きます。

=IFERROR(GETPIVOTDATA("SUM of 売上", ピボット!A1, "エリア", "東", "四半期", "Q1"), 0)

数値で返しておけば、後段の集計や条件付き書式とも素直に連携できます。

よくあるエラーと対処法

特に多いのが、ピボットを 縮小（折りたたみ）したことで参照範囲外 になるパターンです。GETPIVOTDATA は「現在ピボットに表示されている範囲」のデータを参照するので、折りたたまれた階層内の小計はエラーになる場合があります。ピボットを展開した状態で参照するのが安全です。

TIP

ピボットの値フィールド名は、Googleスプレッドシートでは「SUM of 売上」のように先頭が大文字で出ます。設定変更で名称を上書きできる（例: 「合計売上」など）ので、可読性を高めたい場合はピボット側で名称をリネームしておき、GETPIVOTDATA でも同じ名前を指定すると引数が読みやすくなります。

まとめ

GoogleスプレッドシートのGETPIVOTDATA関数は、ピボットテーブルから特定の集計値を取り出すための関数です。要点を整理すると次のとおりです。

• 構文: =GETPIVOTDATA(値の名前, ピボットテーブルのセル, [元の列, アイテム, ...])
• 第1引数: ピボットの値フィールド名（「SUM of 売上」など正確な表示名）
• 第2引数: ピボットテーブル内の任意のセル
• 第3引数以降: 列名と値の ペア単位 で条件を追加
• セル参照を引数に使える → プルダウン連動の動的ダッシュボードが作れる
• Excelとの違い: 自動挿入なし。Googleスプレッドシートでは手書き必須
• IFERROR と組み合わせる とエラー時の見栄えを整えられる

ピボットテーブルの構造が変わっても値がズレないという特性は、レポートやダッシュボードを長く使い続けるうえで大きな安心材料です。エリア別・四半期別・商品別といった集計値を別シートに展開するレポート作りで、ぜひ活用してみてください。

ピボットの値そのものを違う形で集計したいときは SUMIFS関数 や QUERY関数 と使い分けるのも有効です。条件で値を絞り込むだけなら SUMIFS、複雑な絞り込み・並び替え・SQL風の記述なら QUERY、ピボット集計済みの値を引っ張るなら GETPIVOTDATA、と覚えておくと判断がスムーズになります。

この記事は次のような人におすすめ

• 売上や経費データをカテゴリごとにサッと合計・平均したい
• ピボットテーブルを使わずに数式だけでグループ集計を作りたい
• GROUPBY関数とPIVOTBY関数の違いを知りたい

GROUPBY関数とは？

GROUPBY（グループバイ）関数は、データの行を指定した列でグループ化し、集計関数を適用して結果を返す関数です。英語の「group by」は「〜ごとにまとめる」という意味で、SQLのGROUP BY句と同じ発想の関数です。

たとえば売上データの「部門」列でグループ化して「金額」列をSUMで合計すれば、部門ごとの売上合計表が数式ひとつで出来上がります。結果はスピル（動的配列）で自動展開されるので、データが増えても数式を修正する必要がありません。

GROUPBY関数はMicrosoft 365（Office 365）専用の関数です。Excel 2021以前のバージョンでは使用できません。

GROUPBY関数の書き方（構文と引数）

基本構文

=GROUPBY(行フィールド, 値, 集計関数, [フィールドヘッダー], [合計の深さ], [並べ替え順], [フィルター配列], [フィールドの関係])

引数の説明

NOTE

必須の引数は3つだけです。まずは「行フィールド」「値」「集計関数」の3つを指定する基本形をおさえましょう。

GROUPBY関数の基本的な使い方

1列でグループ集計する

次のような売上データがA1:C11にあるとします（1行目がヘッダー）。

部門ごとの売上合計を求めるには、次のように書きます。

=GROUPBY(A2:A11,C2:C11,SUM)

結果はスピルで展開され、以下のような表が自動生成されます。

行フィールドにA2:A11（部門列）、値にC2:C11（金額列）、集計関数にSUMを指定しただけです。SUMIFS関数で部門ごとに数式を並べる必要がなくなります。

TIP

集計関数の引数はSUM、AVERAGE、COUNT、MAX、MINなど、通常のExcel関数名をそのまま指定します。カッコは付けません。

ヘッダー付きで集計する

データにヘッダー行が含まれている場合は、ヘッダー行ごと範囲に含めて第4引数を指定すると、結果にもヘッダーが表示されます。

=GROUPBY(A1:A11,C1:C11,SUM,2)

第4引数の「2」は「ヘッダーあり・表示する」を意味します。結果の1行目に「部門」「金額の合計」のようなヘッダーが自動表示されます。

集計関数を変えてみる

集計関数の部分を変えるだけで、さまざまな集計ができます。

=GROUPBY(A2:A11,C2:C11,AVERAGE)

部門ごとの平均金額を求めます。

=GROUPBY(A2:A11,C2:C11,COUNT)

部門ごとの件数を求めます。

=GROUPBY(A2:A11,C2:C11,MAX)

部門ごとの最大金額を求めます。

GROUPBY関数の実務活用パターン

総計行を追加する

第5引数（合計の深さ）に1を指定すると、結果の最後に総計行が追加されます。

=GROUPBY(A2:A11,C2:C11,SUM,,1)

第4引数は省略（既定値を使用）するので、カンマだけ入れています。結果は次のようになります。

報告資料に使うときは総計行があると便利ですよね。

結果を降順でソートする

第6引数に1を指定すると、結果が降順（大きい順）に並びます。

=GROUPBY(A2:A11,C2:C11,SUM,,,1)

売上が大きい部門から順に表示されるので、ランキング形式のレポートを作りたいときに使えます。

特定の条件でフィルターする

第7引数にTRUE/FALSEの配列を渡すと、条件に合う行だけを集計対象にできます。たとえば金額が30000以上のデータだけで集計する場合です。

=GROUPBY(A2:A11,C2:C11,SUM,,,,(C2:C11>=30000))

金額が30000未満の行は除外された状態で、部門ごとの合計が計算されます。

複数列でグループ化する

行フィールドに複数列を指定すると、組み合わせでグループ化できます。部門と商品の両方でグループ化して集計する場合は、HSTACK関数で列を結合して渡します。

=GROUPBY(HSTACK(A2:A11,B2:B11),C2:C11,SUM)

結果は「営業部 × 商品A」「営業部 × 商品B」のように、すべての組み合わせごとに集計値が表示されます。

ちょっとピボットテーブルに近い表が、数式だけで作れてしまいます。

LAMBDA関数でカスタム集計する

第3引数にLAMBDA関数を指定すれば、独自の集計ロジックも使えます。たとえば最大値と最小値の差（レンジ）を求める場合です。

=GROUPBY(A2:A11,C2:C11,LAMBDA(x,MAX(x)-MIN(x)))

部門ごとに金額の振れ幅（最大値 – 最小値）が算出されます。標準の集計関数にない計算もLAMBDA関数で自由に定義できるのがGROUPBY関数の強みです。

よくあるエラーと対処法

GROUPBY関数とPIVOTBY関数の違い

GROUPBY関数と同時期に追加されたPIVOTBY関数も、データを集計する関数です。一見似ていますが、出力形式がまったく異なります。

「部門ごとの売上合計」のように1軸でまとめたいならGROUPBY関数、「部門 × 四半期」のようにクロス表を作りたいならPIVOTBY関数です。

たとえば同じデータから「部門 × 商品」のクロス集計表を作るなら、PIVOTBY関数のほうが適しています。

=PIVOTBY(A2:A11,B2:B11,C2:C11,SUM)

行に部門、列に商品が並ぶクロス表が出力されます。GROUPBYでは複数列をHSTACKで結合してリスト形式で出すことになるので、見た目の違いを意識して使い分けてください。

SUMIFS関数との比較

グループ集計といえばSUMIFS関数を使っている方も多いですよね。GROUPBY関数との違いを整理します。

Microsoft 365を使っているなら、グループ集計はGROUPBY関数に置き換えたほうがメンテナンスが楽です。グループが増えても数式を追加する必要がないので、運用コストが大幅に下がります。

まとめ

GROUPBY関数は「データを指定した列でグループ化し、集計結果を一覧で返す」関数です。

• 行フィールド・値・集計関数の3つを指定するだけで、グループごとの集計表が自動生成される
• SUM、AVERAGE、COUNT、MAX、MINなど集計関数を切り替えるだけで、さまざまな集計ができる
• 総計行の追加、降順ソート、フィルターなどオプション引数も充実している
• 複数列でのグループ化はHSTACK関数と組み合わせる
• PIVOTBY関数はクロス集計表、GROUPBY関数は縦方向のリスト集計と使い分ける

ピボットテーブルを作るほどでもない日常的なグループ集計は、GROUPBY関数で数式化しておくとデータ更新時も自動で再計算されて便利です。ぜひ試してみてください。

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VLOOKUP・FILTER・SORT を組み合わせれば対応できますが、数式がどんどん長くなって読みにくくなります。

そんなときに使えるのが QUERY関数 です。SQLに似た命令文を1つの関数にまとめて書けるので、抽出・並べ替え・集計を一発で処理できます。

この記事では、基本の書き方からGROUP BY・PIVOTまで、実務データを使ってわかりやすく解説します。

QUERY関数とは？

QUERY関数（クエリ関数）は、SQLに似た命令文でデータを操作できるGoogleスプレッドシート専用の関数です。

英語の「query（問い合わせ）」が名前の由来で、データベースに対して「こういうデータをちょうだい」と問い合わせるイメージです。

たとえば、次のようなことが1つの数式でできます。

• 特定の列だけを取り出す（SELECT）
• 条件に合う行だけに絞り込む（WHERE）
• データを並べ替える（ORDER BY）
• グループごとに集計する（GROUP BY）
• 取得件数を制限する（LIMIT）

NOTE

QUERY関数はGoogleスプレッドシート専用です。Excelには同じ関数は存在しません。ExcelではFILTER関数やピボットテーブルで同様の処理を行います。

QUERY関数の書き方（構文と引数）

基本構文

=QUERY(データ, クエリ, [見出し])

引数の説明

第2引数の「クエリ」がこの関数のキモです。ダブルクォーテーション " " の中にSQL風の命令を書きます。

列の指定には A, B, C… のアルファベットを使います。データ範囲の左端列が A、2列目が B…という対応です。

TIP

「SQLなんて知らない」と思った方もご安心ください。使う命令は SELECT（選ぶ）・WHERE（絞る）・ORDER BY（並べる）くらいです。英単語の意味そのままなので、すぐ慣れます。

QUERY関数の基本的な使い方

ここでは、次のような売上データ（A1:E6）を使って説明します。

SELECT｜列を選んで取り出す

全5列のうち「担当者」と「金額」だけが欲しい場合は次のように書きます。

=QUERY(A1:E6, "SELECT A, E")

A列（担当者）とE列（金額）だけが取り出されます。見出し行もそのまま含まれるのが便利なポイントです。

全列を取得したい場合は SELECT * と書きます。

=QUERY(A1:E6, "SELECT *")

WHERE｜条件でデータを絞り込む

「東京支店だけ」に絞り込むには、WHERE句を使います。

=QUERY(A1:E6, "SELECT * WHERE B = '東京'")

文字列の条件はシングルクォーテーション ' ' で囲むのがルールです。ダブルクォーテーションではないので注意してください。

数値の条件はそのまま書けます。

=QUERY(A1:E6, "SELECT * WHERE E >= 40000")

金額が40,000円以上のデータだけが出力されます。

複数条件（AND / OR）

条件を組み合わせるには AND や OR を使います。

=QUERY(A1:E6, "SELECT * WHERE B = '東京' AND E >= 40000")

東京支店 かつ 金額40,000円以上の行だけが返ります。

=QUERY(A1:E6, "SELECT * WHERE B = '東京' OR B = '大阪'")

東京 または 大阪の行が返ります。

部分一致（contains / starts with / ends with）

「プラン」を含む商品を探したい場合は contains を使います。

=QUERY(A1:E6, "SELECT * WHERE D contains 'プラン'")

前方一致は starts with、後方一致は ends with です。

ORDER BY｜並べ替える

金額の大きい順に並べたい場合は ORDER BY に DESC（降順）を付けます。

=QUERY(A1:E6, "SELECT * ORDER BY E DESC")

小さい順（昇順）は ASC です。省略すると昇順になります。

複数列で並べ替えることもできます。

=QUERY(A1:E6, "SELECT * ORDER BY B ASC, E DESC")

支店名の昇順で並べてから、同じ支店内では金額の降順になります。

LIMIT｜取得件数を制限する

上位3件だけ取り出したいときは LIMIT を使います。

=QUERY(A1:E6, "SELECT * ORDER BY E DESC LIMIT 3")

ORDER BY と組み合わせれば「金額トップ3」のような使い方ができます。

QUERY関数の応用テクニック

GROUP BY｜グループごとに集計する

支店ごとの売上合計を出すには、GROUP BY と集計関数 sum() を組み合わせます。

=QUERY(A1:E6, "SELECT B, sum(E) GROUP BY B")

結果はこのようになります。

使える集計関数は次の5つです。

WHERE + GROUP BY の組み合わせ

営業部だけの支店別合計を出したい場合はこう書きます。

=QUERY(A1:E6, "SELECT B, sum(E) WHERE C = '営業部' GROUP BY B")

WHERE で先に絞り込んでから GROUP BY で集計する流れです。

PIVOT｜クロス集計する

「支店ごと × 部署ごと」のクロス集計を作るには PIVOT を使います。

=QUERY(A1:E6, "SELECT B, sum(E) GROUP BY B PIVOT C")

行が支店、列が部署の集計表が一発で出力されます。Excelのピボットテーブルに近い機能を、数式だけで実現できるのが強みです。

LABEL｜列見出しを変更する

GROUP BY の結果は見出しが sum 金額 のようになります。わかりにくい場合は LABEL で書き換えましょう。

=QUERY(A1:E6, "SELECT B, sum(E) GROUP BY B LABEL sum(E) '売上合計'")

LABEL 列指定 '表示名' の形式で指定します。

FORMAT｜表示形式を指定する

金額にカンマ区切りを付けたい場合は FORMAT を使います。

=QUERY(A1:E6, "SELECT A, E FORMAT E '#,##0'")

表示形式のコードは、セルの表示形式設定と同じ書き方です。

複数の句を組み合わせる

QUERY関数の真価は、複数の句を1つの数式にまとめられる点です。

=QUERY(A1:E6, "SELECT B, sum(E) WHERE E >= 30000 GROUP BY B ORDER BY sum(E) DESC LABEL sum(E) '売上合計'")

この1行で「金額30,000円以上のデータを支店ごとに集計し、合計の大きい順に並べ替え、見出しも整える」ができます。

NOTE

句の記述順序は決まっています。SELECT → WHERE → GROUP BY → PIVOT → ORDER BY → LIMIT → OFFSET → LABEL → FORMAT → OPTIONS の順に書いてください。順番を間違えるとエラーになります。

セル参照をクエリに埋め込む

条件をセルの値で動的に切り替えたい場合は、文字列結合を使います。

たとえば G1 セルに支店名が入っているとします。

=QUERY(A1:E6, "SELECT * WHERE B = '"&G1&"'")

"SELECT * WHERE B = '" と "'" の間に &G1& を挟む形です。ちょっとむずかしく見えますが、やっていることはシンプルです。クエリ文字列の中にセルの値を差し込んでいるだけです。

TIP

プルダウンと組み合わせると、選択した値に応じてデータが自動で切り替わるダッシュボードが作れます。プルダウンの作り方は スプレッドシートのプルダウン作り方｜色付け・連動まで解説 を参考にしてください。

QUERY関数でよくあるエラーと対処法

日付をWHEREで使うときの注意

日付を条件にする場合は date 'yyyy-MM-dd' という特別な書き方が必要です。

=QUERY(A1:E100, "SELECT * WHERE A > date '2026-01-01'")

セル参照で日付を指定する場合は TEXT 関数で変換します。

=QUERY(A1:E100, "SELECT * WHERE A > date '"&TEXT(G1,"yyyy-MM-dd")&"'")

VLOOKUP・FILTER・SORTとの使い分け

QUERY関数は万能ですが、シンプルな処理なら他の関数のほうが手軽です。使い分けの目安をまとめました。

TIP

迷ったら「やりたいことが2つ以上あるか？」で判断してみてください。抽出だけならFILTER、並べ替えだけならSORT。でも「抽出して並べ替えて集計もしたい」なら、QUERY関数の出番です。

まとめ

QUERY関数は、Googleスプレッドシートで使える最強のデータ操作関数です。

この記事で紹介した句を振り返っておきましょう。

まずは SELECT と WHERE だけで十分です。慣れてきたら GROUP BY や PIVOT にも挑戦してみてください。

データ操作の効率がぐっと上がりますよ。

条件を指定できないと、フィルターで絞ってから手作業で確認する羽目になります。データ量が多いほど手間がかかりますよね。

MAXIFS関数を使えば、条件付きで最大値を取り出せます。この記事では基本の書き方から複数条件の応用例まで丁寧に解説します。

MAXIFS関数とは？条件付きで最大値を返す関数

MAXIFS関数は、条件に合うデータだけを対象にして最大値を返す関数です。読み方は「マックスイフス」。Maximum + If + S（複数条件）が名前の由来です。

MAX関数は「範囲全体の最大値」を返す関数です。一方MAXIFSは「条件を満たすデータの最大値」を返します。たとえば「東京支店だけの最高売上」を取り出せます。

基本構文

=MAXIFS(最大値範囲, 条件範囲1, 条件1, [条件範囲2, 条件2, ...])

引数の説明

TIP

引数の順番はSUMIFS関数と同じです。「対象範囲が先頭、その後に条件ペア」と覚えてください。

基本的な使い方｜1つの条件で最大値を取り出す

ここからはサンプルデータを使って説明します。

部署ごとの最高売上を求める

東京支店の最高売上額を取り出してみましょう。

=MAXIFS(D2:D10, B2:B10, "東京")

結果は 1,050,000 です。B列が「東京」のデータ（6件）のうち、D列の最大値を返しています。

数式の読み方はこうです。

• D2:D10 → 最大値を求める範囲（売上列）
• B2:B10 → 条件を調べる範囲（部署列）
• “東京” → 条件（部署が東京）

!_images/spreadsheet-maxifs-function/03_result_maxifs-basic.png

大阪の最高売上も同様に求められます。

=MAXIFS(D2:D10, B2:B10, "大阪")

結果は 880,000 です。

複数条件での使い方｜2つ以上の条件を組み合わせる

MAXIFS関数は条件を追加するだけで複数条件に対応できます。

部署 × 月で絞り込む

「東京支店の1月の最高売上」を求める場合です。

=MAXIFS(D2:D10, B2:B10, "東京", C2:C10, "1月")

結果は 930,000 です。部署が「東京」かつ月が「1月」のデータは田中（850,000）と佐藤（930,000）の2件。そのうち大きい方が返ります。

比較演算子を使う

「売上が80万円以上のデータのうち最大値」のような条件も書けます。

=MAXIFS(D2:D10, D2:D10, ">=800000")

結果は 1,050,000 です。比較演算子は条件をダブルクォーテーションで囲んでください。

使える比較演算子は次のとおりです。

ワイルドカードを使う

条件にワイルドカード（*、?）を使った部分一致もできます。

=MAXIFS(D2:D10, A2:A10, "田*")

この式は担当名が「田」で始まる人の最高売上を返します。結果は 920,000（田中の3月売上）です。

MINIFSとのセット使い｜最大値と最小値を同時に把握

MINIFS関数はMAXIFS関数の「最小値バージョン」です。構文はまったく同じで、返す値が最大値か最小値かの違いだけです。

=MAXIFS(D2:D10, B2:B10, "東京")  → 1,050,000（最大値）
=MINIFS(D2:D10, B2:B10, "東京")  → 780,000（最小値）

この2つをセットで使うと、部署ごとの「売上レンジ」がわかります。

=MAXIFS(D2:D10, B2:B10, "東京") - MINIFS(D2:D10, B2:B10, "東京")

結果は 270,000 です。最大値と最小値の差から、データのばらつきを把握できます。

よくあるエラーと対処法

MAXIFS関数で困りやすいポイントを2つ紹介します。

結果が0になる（条件に一致するデータがない）

MAXIFS関数は、条件に合うデータが1件もないと0を返します。

=MAXIFS(D2:D10, B2:B10, "名古屋")

サンプルデータに「名古屋」はないので、結果は 0 です。

「0は正しい最大値なのか、それとも該当なしなのか」を区別したい場合はCOUNTIFS関数と組み合わせてください。

=IF(COUNTIFS(B2:B10, "名古屋")=0, "該当なし", MAXIFS(D2:D10, B2:B10, "名古屋"))

#VALUE! エラー（範囲サイズの不一致）

最大値範囲と条件範囲の行数が異なると#VALUE!エラーになります。

=MAXIFS(D2:D10, B2:B5, "東京")  → #VALUE!

D2:D10は9行、B2:B5は4行なので不一致です。すべての範囲の行数を揃えてください。

NOTE

IFS系関数に共通するルールです。SUMIFS・AVERAGEIFSでも同じエラーが起きます。

IFS系関数の引数は同じパターン｜一度覚えれば応用できる

MAXIFS関数の引数の順番は、他のIFS系関数と共通です。

共通パターンは「対象範囲が先頭、その後に条件ペア」です。COUNTIFSだけは数えるだけなので対象範囲がありません。

この構造を覚えておけば、新しいIFS系関数も迷わず使えますよ。

まとめ

MAXIFS関数は「条件を指定して最大値を取り出す」関数です。MAXだけでは実現できなかった「部署別」「期間別」の最大値が、1つの数式で求められます。

この記事のポイント

• 構文は =MAXIFS(最大値範囲, 条件範囲1, 条件1, ...)
• 条件ペアを追加するだけで複数条件にも対応
• MINIFSとセットで使うと最大値・最小値を同時に把握できる
• 結果が0なら条件一致データなし、#VALUE!なら範囲サイズを確認
• 引数の並びはSUMIFS・AVERAGEIFSと同じ

次のステップ：関連する集計関数

MAXIFS関数の使い方がわかったら、同じIFS系の関数もあわせて覚えてみてください。引数の構造が同じなので、すぐに使いこなせるようになりますよ。

• スプレッドシートのSUMIFS関数の使い方
• スプレッドシートのAVERAGEIFS関数の使い方
• スプレッドシートのCOUNTIFS関数の使い方
• スプレッドシートのMAX関数の使い方