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。

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ます。

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 です。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です。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です。「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です。

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です。

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

たったこれだけです。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分もかからず終わります。

「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、自動化の意味が薄れてしまうのです。

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す。

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、元のクロス集計表が再現できます。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。

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です。

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です。

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です。

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。

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。

実はその作業、Excelの「フラッシュフィル」と「Power Query」を使い分けるだけで、大幅に時短できます。手作業や複雑な関数でやりくりしていたものが、Ctrl+Eひとつかボタン数回で片付くようになります。

この記事では、同僚に教える感覚で「いつフラッシュフィルを使い、いつPower Queryに切り替えるか」を、名簿整理に絞って具体的に解説します。使い分け早見表、実務シナリオ別の手順、Ctrl+Eが効かないときの原因別対処法までセットでどうぞ。

Excelのフラッシュフィルとは？名簿整理が10倍速になる理由

フラッシュフィルは、Excelが入力パターンを自動で読み取り、隣接する列の残りのセルを一気に埋めてくれる機能です。たとえば「山田太郎」の隣に「山田」と1件入力するだけで、残りの行も自動で姓だけ抜き出してくれます。

関数を書かなくていい、IFやLEFT・MID・FINDの組み合わせで悩まなくていい。これが名簿整理を速める第一歩です。Excel 2013以降に標準搭載されているので、職場の環境がそれ以降なら追加インストールも不要です。

出典: Microsoft公式「データを Excel のフラッシュ フィルを使って入力する」

フラッシュフィルとPower Queryをセットで使う発想

フラッシュフィルは「目の前の1ファイルを今すぐ整える」のが得意な機能です。一方でPower Queryは「同じ整形ルールを毎月くり返し使う」「複数シートを1つに結合する」のが得意です。

つまり両者は競合する機能ではなく、役割が違う相棒です。1回きりの作業はフラッシュフィル、繰り返し作業はPower Query。この使い分けだけで作業時間が大幅に変わります。

動作環境（Excel 2013以降／Win版推奨）

フラッシュフィルはExcel 2013以降に搭載されています。Power QueryはExcel 2016以降のWindows版に標準搭載されており、「データ」タブの「データの取得と変換」グループから利用できます。Excel 2010・2013のWindows版ではアドインとして提供されていた経緯があるため、古いPCでは「Power Query」タブが別表示になっていることもあります。

Mac版Excelの場合、Power Queryは一部のデータソース（フォルダーコネクタなど）が制限されています。本格活用ならWindows版がおすすめです。Power Queryを含むモダンExcelの全体像はモダンExcelとは？Power Query・Power Pivotから最新機能まで解説で整理していますので、あわせてどうぞ。

フラッシュフィル vs Power Query｜使い分け早見表

判断に迷ったら、この表だけ覚えておけばOKです。

1回きりの整形ならフラッシュフィル

「いま目の前の名簿だけ、姓と名に分けたい」「メアドを小文字にしたい」のような単発作業なら、迷わずフラッシュフィルです。Ctrl+Eを押せば3秒で終わります。テンプレ化する必要がない、その場限りの整形こそフラッシュフィルの独壇場です。

繰り返し使うならPower Query

「毎月5支店から送られてくる名簿を統合して、表記ゆれを直して、重複を削除する」このような繰り返し作業はPower Queryの独壇場です。一度ルールを作れば、翌月は「すべて更新」ボタン1つで完了します。担当者が変わったとしてもクエリが手順書代わりになるので、引き継ぎが格段に楽になります。

フラッシュフィルで一発解決する名簿整理パターン4選

ここからは、フラッシュフィルが特に効くシーンを具体的に紹介します。どれも名簿整理の現場ですぐに使えるワザです。

パターン1：姓と名を別の列に分割する

A列に「山田 太郎」のようにスペース区切りの氏名が並んでいるとき、B列とC列に姓と名を分けたいケースです。

1. B2セルに「山田」と手入力します
2. B3セルにカーソルを置いてCtrl + Eを押します
3. B列の残りに姓が自動で埋まります
4. C列でも同様に、C2に「太郎」と入力してCtrl + Eで完了です

姓と名のあいだが全角スペースでも半角スペースでも、見出し行を除いた最初の例さえ正しければフラッシュフィルが区切りを学習してくれます。

パターン2：氏名から姓だけ・名だけ抽出する

スペース区切りでない場合でも、フラッシュフィルは「最初の2文字」「最後の2文字」のようなパターンも学習します。

A列          B列（フラッシュフィル）
山田太郎  →  山田
佐藤花子  →  佐藤

ただし「中村」と「中村山」のように姓の文字数が混在する名簿では誤認識することがあります。その場合は手動で2〜3件を例示してからCtrl + Eしてください。「斉藤」「斎藤」「齋藤」のような字種混在も、最初の例で代表的なパターンを示してあげると精度が上がります。

パターン3：メールアドレスを小文字に統一する

外部から集めた名簿は、メアドの大文字小文字が混在していることがよくあります。

1. B2セルに、A2セル「Tanaka@Example.com」を小文字化した「tanaka@example.com」を入力します
2. B3セルでCtrl + Eを押します
3. B列全体が小文字に統一されます

LOWER関数を使う方法もありますが、フラッシュフィルなら関数を覚える必要すらありません。逆に大文字へ統一したい場合は、最初の例を「TANAKA@EXAMPLE.COM」のように入力すればUPPER相当の整形になります。

パターン4：電話番号のハイフン付け足し

「09012345678」のようなハイフンなしの電話番号に、「090-1234-5678」とハイフンを付けたいケースです。

1. B2セルに「090-1234-5678」と手入力します
2. 次の行でCtrl + Eを押します
3. 全行に同じ区切りでハイフンが入ります

!_images/excel-flash-fill-power-query-meibo/02_result_flash-fill-phone.png

逆にハイフン削除も同じ手順で可能です。「表記が統一されていない名簿」を1分で直せる便利ワザです。固定電話の「03」始まりと携帯の「090」始まりが混在する場合は、片方の例を2件追加で示すと両方とも正しく整形されます。

Power Queryで根本解決する名簿整理パターン3選

ここからは、フラッシュフィルでは対応できない「複数ファイル統合」「ルール化」「重複削除」を、Power Queryで根本解決します。

Power Queryの基本操作にまだ自信がない方は、まずPower Query入門｜コピペ集計を卒業する4つの自動化レシピを先に読んでおくと、この先の手順がスムーズに理解できますよ。

パターン1：複数シートの名簿を1つに結合する

各支店から届いた名簿シートを1つに統合するパターンです。

1. すべての名簿を1つのフォルダにまとめます
2. Excelで「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
3. フォルダを指定して「結合」→「データの結合と変換」を実行します
4. Power Queryエディターで列構成を整え、「閉じて読み込む」をクリックします

翌月以降は、同じフォルダに新しい名簿を追加して「すべて更新」を押すだけで、自動的に最新データに置き換わります。支店ごとに列の順番が違っても、Power Queryが列名で自動マッチングしてくれるのでズレに強いのも実務的なメリットです。

※ Power Queryのフォルダー結合操作画面は、デスクトップ版Excel（Windows）でご確認ください。

パターン2：表記ゆれを置換ルールで一括統一する

「(株)」と「株式会社」、「Tokyo」と「東京」のような表記ゆれを一括で揃えるパターンです。

1. Power Queryエディターで対象列を選択します
2. 「変換」タブ →「値の置換」をクリックします
3. 検索する値と置換後の値を入力します
4. 「OK」をクリックすると、「適用したステップ」に履歴が残ります

変換例:
(株)テクノ商事 → 株式会社テクノ商事
(有)山田工業   → 有限会社山田工業

このルールは一度設定すれば、次回以降も自動で適用されます。Excelの置換機能と違って操作をやり直す必要がありません。複数パターンを置換したいときは、ステップを追加するだけで履歴として積み上がるので、修正・取り消しもクリック数回で対応できます。

パターン3：重複行を削除する

同じ人が複数行に登録されている名簿の重複を消すパターンです。

1. Power Queryエディターで重複判定したい列を選択します
2. 「ホーム」タブ →「行の削減」→「重複の削除」をクリックします
3. 「適用したステップ」に「削除された重複」が追加されます

複数列を組み合わせた重複判定もできます。たとえば「氏名」と「メールアドレス」の両方が一致する行だけ削除する、という指定も可能です。Excel本体の「重複の削除」と違って、元データを壊さずクエリ側で処理してくれるのも安心ポイントです。

フラッシュフィルが効かないときの対処法

「Ctrl+Eを押しても反応しない」「予測がおかしい」というトラブルは、原因がだいたい決まっています。原因別に切り分けていきましょう。

自動認識がオフになっている

「ファイル」→「オプション」→「詳細設定」→「自動的にフラッシュ フィルを行う」のチェックを確認してください。オフになっているとCtrl + Eを押しても期待通りに動きません。会社支給のPCでは管理者がこの設定を変更しているケースもあるので、最初に確認しておくと安心です。

出典: Microsoft公式「データを Excel のフラッシュ フィルを使って入力する」

規則性が読み取れないパターン

フラッシュフィルは1〜数件の例から「規則性」を学習します。例が少なすぎたり、パターンが曖昧だったりすると誤認識します。

失敗しやすい例:
1件目: 山田太郎 → 山田
2件目: 佐々木一郎 → 佐々木

→ Excelは「最初の2文字を取る」と誤学習する可能性あり

対処法は「例を3〜4件入力してからCtrl + Eを押す」ことです。それでもうまくいかない場合は、TRIM関数やASC関数で前処理してからフラッシュフィルする、という二段構えが効きます。なおPHONETIC関数でふりがなを取り出すワザは、Excel内で入力された日本語にしか機能しない点に注意してください。外部システムからエクスポートしたデータには読み仮名情報が含まれていないため、PHONETICでは空欄になります。

隣接列にデータがない・離れている

フラッシュフィルは「隣接する列」のパターンしか学習できません。元データのA列と入力するB列のあいだに空白列があると、Ctrl+Eを押しても何も起こらない、というのはよくあるつまずきポイントです。空白列を削除するか、いったん隣に貼り直してから実行してください。

まとめ｜名簿整理を10倍速にするための判断基準

最後に、現場で迷わないための判断基準をまとめます。

• 今日1回だけの作業 → フラッシュフィル（Ctrl + E）
• 来月も同じ作業をする → Power Query
• 複数ファイルを統合したい → Power Query一択
• 重複削除や表記ゆれ統一 → Power Query
• 姓名分割やメアド整形 → フラッシュフィルが最速
• 数千行以上のデータ → Power Queryのほうが安定

両者は競合ではなく相棒です。「いま目の前を片付ける」のがフラッシュフィル、「来月の自分を楽にする」のがPower Queryと覚えておけば、名簿整理で半日つぶす必要はなくなります。

Power Queryをこれから本格的に使ってみたい方は、入門編のPower Query入門｜コピペ集計を卒業する4つの自動化レシピから始めると、この記事の内容がそのまま実務に直結しますよ。

最近のExcelは関数やグラフだけのツールではなくなっています。データの取り込みから分析、さらにはAI活用まで、びっくりするほど進化しているんです。

この記事では、モダンExcelの基本から2026年時点の最新機能まで、まるっと解説していきます。「Power Queryって何？」「Python in Excelって聞いたけどよくわからない」という方も、読み終わるところにはスッキリ理解できるはずです。

モダンExcelとは

従来のExcelとの違い

モダンExcelとは、Power QueryやPower Pivotといったデータ分析ツールを活用する、新しいExcelの使い方を指す言葉です。

もともとExcelは「セルに数値を入れて、関数で計算して、グラフにする」という使い方が主流でした。それが2010年ごろからデータ分析向けの強力なツールが追加され、できることが大きく広がりました。

ただし「モダンExcel」はMicrosoft公式の名称ではありません。日本のExcelコミュニティを中心に広まった呼び方で、従来の使い方と区別するために生まれた言葉です。

モダンExcelが注目される理由

なぜ今モダンExcelが注目されているのか、理由を整理してみましょう。

• データ量の増加: 業務で扱うデータが年々増えており、手作業での集計に限界がある
• VBAなしで自動化できる: Power Queryを使えば、プログラミングなしでデータの取り込みや加工を自動化できる
• 複数データの統合が簡単: 異なるファイルやシステムからのデータを一つにまとめられる
• 再現性が高い: 一度作った処理を「更新」ボタンひとつで何度でも繰り返せる

特に「VBAは難しくて手が出ない」と感じている方にとって、モダンExcelは作業効率化の強い味方になってくれますよ。

モダンExcelの主要ツール

モダンExcelの中核となるのが、Power QueryとPower Pivotの2つです。それぞれの役割を見ていきましょう。

Power Query（データの取得・整形）

Power Queryは、さまざまなデータソースからデータを取り込み、使いやすい形に整える為のツールです。

具体的にできることは以下のとおりです。

たとえば、毎月届くCSVファイルの売上データを「取り込んで → 不要な列を消して → 日付形式を整えて → 集計用シートに反映する」という一連の作業を、Power Queryなら一度設定するだけで自動化できます。

対応バージョン: Excel 2016以降は標準搭載されています。Excel 2010・2013では無料アドインとしてダウンロードが必要です。

操作は「データ」タブの「データの取得」から始められます。プログラミングの知識は不要で、マウス操作だけで設定できるのがうれしいポイントです。

Power Pivot（高度なデータ分析）

Power Pivotは、通常のピボットテーブルをパワーアップさせたツールです。複数のテーブルを「リレーションシップ」でつなげて、高度なデータ分析ができます。

通常のピボットテーブルとの違いをまとめると、こんな感じです。

Power Pivotの計算式はDAX（Data Analysis Expressions）という専用の言語を使います。ちょっとむずかしく見えますが、基本的な使い方であればExcel関数に似た感覚で書けるので安心してください。

注意点: Power Pivotは全てのExcelエディションで使えるわけではありません。Microsoft 365、Office Professional Plus、Excel 2021（Windows版）などが対応しています。お使いのエディションで使えるかは、Microsoftの公式サイトで確認してみてください。

Power QueryとPower Pivotの連携

この2つのツールは、セットで使うのが基本です。

1. Power Queryでデータを取り込み、きれいに整形する
2. 整形したデータをPower Pivotのデータモデルに読み込む
3. Power Pivotで複数のテーブルをリレーションシップで接続する
4. DAX関数で分析用の計算式（メジャー）を作成する
5. ピボットテーブルやピボットグラフで結果を可視化する

「Power Queryがデータの下ごしらえ担当、Power Pivotが分析担当」と覚えるとわかりやすいですよ。

2026年のExcel最新機能

モダンExcelの進化はPower QueryとPower Pivotだけにとどまりません。ここ数年で追加された注目の新機能を紹介します。

Python in Excel

2024年9月に一般提供が開始された「Python in Excel」は、Excelのセル内で直接Pythonコードを実行できる機能です。

• pandas、matplotlib、seabornなどのライブラリが使える
• 統計分析や機械学習の前処理をExcel上で完結できる
• Pythonの実行はMicrosoftのクラウド上で行われるため、ローカル環境の構築が不要

セルに =PY( と入力するだけでPythonモードに切り替わります。Excelのデータをそのままpandasのデータフレームとして扱えるので、Pythonを知っている方にとってはかなり便利です。

対応環境: Microsoft 365のExcel（Windows版・Web版）で利用可能です。

Copilot in Excel

Microsoft 365 Copilotの一部として提供されている「Copilot in Excel」は、AIを活用したデータ分析支援機能です。

自然言語で指示を出すだけで、以下のようなことができます。

• データの傾向や異常値の分析
• グラフや表の自動作成
• 数式の提案と説明
• ピボットテーブルの作成

たとえば「売上が前月比10%以上下がった商品を教えて」と入力するだけで、該当するデータを自動で抽出してくれます。

対応環境: Microsoft 365 Copilotのライセンスが別途必要です。

動的配列関数

Excel 2021やMicrosoft 365で使える動的配列関数も、モダンExcelの重要な機能です。1つの数式で複数のセルに結果を返すのが最大の特徴です。

代表的な動的配列関数を紹介します。

これらの関数を使いこなせると、従来VBAで書いていた処理をワークシート関数だけで実現できるケースが増えます。

モダンExcelの始め方

「機能はわかったけど、何から始めればいいの？」という方に向けて、具体的なステップを紹介します。

必要な環境と対応バージョン

モダンExcelの各機能を使うために必要な環境をまとめました。

最新機能をフルに活用するなら、Microsoft 365（旧Office 365）のサブスクリプションが最も確実です。

まず試してほしい3つのステップ

モダンExcelを始めるなら、以下の順番がおすすめです。

ステップ1: Power Queryでデータ取り込みを体験する

「データ」タブ → 「データの取得」→「ファイルから」→「ブックから」で、別のExcelファイルのデータを取り込んでみてください。マウス操作だけでデータの整形まで完了する便利さを実感できるはずです。

ステップ2: 動的配列関数を試す

XLOOKUP関数やFILTER関数を使ってみましょう。「1つの数式で複数セルに結果が出る」という体験は、従来のExcelの常識を覆してくれます。

ステップ3: Power Pivotでリレーションシップを体験する

2つのテーブルをリレーションシップでつないでピボットテーブルを作ってみてください。「別々のテーブルのデータを組み合わせて分析できる」という感覚がつかめます。

いきなり全部をマスターしようとしなくて大丈夫です。まずはPower Queryだけでも、日々の業務がグッと効率化されますよ。

よくある質問（FAQ）

Q. モダンExcelを使うのにプログラミングの知識は必要ですか？

A. Power QueryとPower Pivotだけなら不要です。 どちらもマウス操作ベースで使えます。Python in Excelを活用したい場合はPythonの基礎知識があると便利ですが、なくてもExcelの基本操作は変わらず使えます。

Q. Power QueryはExcel 2019でも使えますか？

A. 使えます。 Power QueryはExcel 2016以降に標準搭載されています。ただし最新のインターフェースや一部の接続先は、Microsoft 365のほうがより充実しています。

Q. モダンExcelとVBAはどちらを学ぶべきですか？

A. 目的によって異なります。 データ取り込みや定期集計の自動化ならPower Queryが手軽でミスも少ないです。既存のVBAマクロの保守や、Excelの細かいUI操作（セル書式変更、シート操作など）を自動化したい場合はVBAが向いています。両方を少しずつ覚えていくのが現実的なアプローチです。

Q. Power PivotはExcel Onlineでも使えますか？

A. 閲覧のみ可能です。 Excel Online（Webブラウザ版）ではPower Pivotのモデルを見ることはできますが、新しいモデルの作成や編集はデスクトップ版のExcelが必要です。

まとめ

モダンExcelとは、Power QueryやPower Pivotを中心としたデータ分析ツール群を活用する新しいExcelの使い方です。

この記事で紹介した内容をおさらいしましょう。

• Power Query: データの取り込みと整形を自動化するツール
• Power Pivot: 複数テーブルを結合して高度な分析ができるツール
• Python in Excel: Excelセル内でPythonを実行できる最新機能
• Copilot in Excel: AIによるデータ分析支援機能
• 動的配列関数: XLOOKUP、FILTER、SORT、UNIQUEなどの新世代関数

従来の「セルに数値を入れて関数で計算する」使い方も、もちろん大切です。でも、モダンExcelの機能を知っておくと、データが増えても効率的に対応できるようになります。

まずはPower Queryからでも始めてみてください。「こんなに簡単にデータ整理ができるのか」と驚くはずです。