一人で作業しているぶんには問題ありません。でも会議でQUERYの読み方が出てこなかったり、チャットで関数名をカタカナで書けなかったりすると困りますよね。

この記事では、スプレッドシート関数の読み方をアルファベット順にまとめました。ExcelにはないSheets独自関数の読み方も専用セクションで解説しています。ブラウザの検索機能（Ctrl+F）で関数名を入力すれば、目的の読み方がすぐ見つかりますよ。

スプレッドシート関数の読み方を知っておくべき理由

実は、Googleは関数名の公式なカタカナ読みを統一して公表していません。そのため、人によって読み方がバラバラになりがちです。たとえばQUERYは「クエリー」と読む人もいれば「クエリ」と言う人もいます。

では、なぜ読み方を知っておくとよいのでしょうか。具体的なメリットを3つ紹介します。

• 会議やミーティングでスムーズに話せる: 「えーっと、あの…ARRAYFORMULAっていう関数」とつまずかず、「アレイフォーミュラでまとめて計算します」とサラッと言えます
• チャットやメールで正確に伝わる: カタカナで書けると、関数名を知らない相手にも読みやすいメッセージになります
• 業務の引き継ぎがラクになる: 後任者にスプレッドシートを渡すとき、口頭で関数名を伝えられると説明がスムーズです

読み方を知っているだけで、周囲とのコミュニケーションがぐっとラクになります。スプレッドシートの関数全般については、スプレッドシートのVLOOKUP関数の使い方ガイドもあわせて参考にしてください。

読み方のルール｜接頭辞・接尾辞パターンで覚えるコツ

たくさんの関数を丸暗記する必要はありません。実は、関数名には共通するパターンがあります。接頭辞・接尾辞のルールを覚えておくと、初めて見る関数でも読み方を推測できます。

たとえばVLOOKUPの「V」はVertical（垂直）の略です。縦方向に検索する関数だとわかりますよね。同じようにIMPORTRANGEは「IMPORT（取り込む）＋RANGE（範囲）」の組み合わせです。別のシートから範囲を取り込む関数だと名前から推測できます。

なお、関数によっては読み方が揺れるものもあります。QUERYやFLATTENなどは複数の読み方が使われています。この記事では代表的な読み方を掲載していますが、「絶対にこれが正解」というものではない点は覚えておいてください。

Sheets独自関数の読み方一覧

ここがこの記事の核です。GoogleスプレッドシートにはExcelにない独自の関数があります。読み間違えやすいものが多いので、語源とあわせて押さえておきましょう。

GOOGLE系・IMPORT系の関数の読み方

外部サービスやWebからデータを取り込む関数のグループです。Sheetsならではの便利な関数が並びます。

GOOGLEFINANCEは「グーグルファイナンス」と読みます。株価や為替レートをリアルタイムで取得できる関数です。IMPORTRANGEは「インポートレンジ」です。「インポートランジ」と読み間違えやすいので注意してください。

配列・抽出・正規表現系の関数の読み方

スプレッドシートのデータ処理を強力にする関数のグループです。読み方が難しいものが集まっています。

ARRAYFORMULAは「アレイフォーミュラ」と読みます。array（配列）とformula（数式）の組み合わせです。1つの数式を範囲全体に適用できるSheets独自の関数です。

QUERYは「クエリー」または「クエリ」と読みます。SQLに似た構文でデータを抽出できる強力な関数です。SPARKLINEは「スパークライン」で、セル内に小さなグラフを表示できます。

よく使う関数の読み方と使い方リスト

読み方を覚えつつ、実際の使い方まで把握しておくと業務に直結します。以下は使用頻度が高い関数の早見表です。読み方を確認したら、リンク先で詳しい使い方もチェックしてみてください。

よく間違えられる関数の読み方ランキング

会話で使うとき特に注意したい、読み方が揺れやすい関数をまとめました。Sheetsユーザーが迷いがちなものを順に紹介します。

1. ARRAYFORMULA → 「アレイフォーミュラ」

「アレーフォーミュラ」や「アレイフォーマット」と読んでしまう方がいますが、「アレイフォーミュラ」が正しい読み方です。array（配列）とformula（数式）を組み合わせた名前です。Sheetsを代表する独自関数なので、ぜひ正確に覚えておきましょう。→ ARRAYFORMULA関数の詳しい使い方はこちら

2. QUERY → 「クエリー」

「クエリィ」や「クォリー」と読む方もいますが、「クエリー」または「クエリ」が主流です。query（問い合わせ）が語源です。データベースに問い合わせるイメージの関数だと覚えると忘れにくいです。→ QUERY関数の詳しい使い方はこちら

3. IMPORTRANGE → 「インポートレンジ」

「インポートランジ」と読みがちですが、「インポートレンジ」が正確です。import（取り込む）とrange（範囲）の組み合わせです。別のスプレッドシートから範囲を取り込む関数だと名前から推測できます。→ IMPORTRANGE関数の詳しい使い方はこちら

4. VLOOKUP → 「ブイ ルックアップ」

「ブイロックアップ」や「ビールックアップ」と読んでしまう方がいますが、「ブイ ルックアップ」が正しい読み方です。V（ブイ）はVertical（縦方向）の略です。縦方向に検索する関数であることを表しています。→ VLOOKUP関数の詳しい使い方はこちら

5. SPARKLINE → 「スパークライン」

「スパークリン」や「スパークルライン」と読む方もいますが、「スパークライン」が正確です。spark（火花）とline（線）を組み合わせた言葉です。セル内に小さな折れ線グラフを表示できる関数です。→ SPARKLINE関数の詳しい使い方はこちら

A〜F の関数読み方一覧

ここからは、アルファベット順に主要な関数の読み方を一覧で紹介します。Ctrl+F（MacはCommand+F）で関数名を検索すると、目的の読み方がすぐ見つかります。

「A」から始まる関数の読み方

「C」から始まる関数の読み方

「D」から始まる関数の読み方

「E」から始まる関数の読み方

「F」から始まる関数の読み方

G〜M の関数読み方一覧

続いてG〜Mの関数です。GOOGLE系のSheets独自関数もこのグループに含まれます。

「G」から始まる関数の読み方

「H」「I」から始まる関数の読み方

「J」〜「M」から始まる関数の読み方

N〜Z の関数読み方一覧

最後はN〜Zの関数です。REGEX系・SORT系のSheets独自関数もこのグループに含まれます。

「N」「O」「P」から始まる関数の読み方

「Q」「R」から始まる関数の読み方

「S」から始まる関数の読み方

「T」〜「Z」から始まる関数の読み方

まとめ

スプレッドシート関数の読み方を、アルファベット順とSheets独自関数の専用セクションでまとめました。最後に大事なポイントを振り返ります。

• Googleは公式なカタカナ読みを統一していないため、読み方は揺れることがあります
• 接頭辞・接尾辞のパターン（GOOGLE-/IMPORT-/REGEX-/-IF など）を覚えると推測しやすくなります
• ARRAYFORMULA（アレイフォーミュラ）・QUERY（クエリー）・IMPORTRANGE（インポートレンジ）はSheets独自で間違えやすい関数です

会議やチャットで関数名を伝えるとき、読み方に自信があるとコミュニケーションがスムーズになります。気になる関数があったら、リンク先で詳しい使い方もチェックしてみてください。Excel版の読み方も知りたい方は、Excel関数の読み方一覧もあわせてどうぞ。

スプレッドシートの実務でよく使う関数も解説しています。検索や照合はVLOOKUP関数の使い方ガイドが便利です。動的なリスト作成はUNIQUE・SEQUENCE・SORTで動的リストを作る方法が参考になります。

この記事は、Googleスプレッドシートの全関数をアルファベット順にまとめた辞書ページです。関数名をクリックすると、詳しい使い方の解説記事にジャンプできます。ブラウザの検索機能（Ctrl+F / Command+F）で関数名を入力すれば、目的の関数がすぐ見つかりますよ。

Excelの関数一覧を探している方は、Excel関数一覧（アルファベット順）もあわせてどうぞ。

このページの使い方

TIP

関数名がリンク（青色）になっているものは、クリックすると解説記事が開きます。リンクがない関数は、今後順次追加していきます。

A〜Cの関数

「A」から始まる関数

「B」から始まる関数

「C」から始まる関数

D〜Fの関数

「D」から始まる関数

「E」から始まる関数

「F」から始まる関数

G〜Iの関数

「G」から始まる関数

「H」から始まる関数

「I」から始まる関数

J〜Mの関数

「J」から始まる関数

「K」から始まる関数

「L」から始まる関数

「M」から始まる関数

N〜Rの関数

「N」から始まる関数

「O」から始まる関数

「P」から始まる関数

「Q」から始まる関数

「R」から始まる関数

S〜Zの関数

「S」から始まる関数

「T」から始まる関数

「U」から始まる関数

「V」から始まる関数

「W」から始まる関数

「X」から始まる関数

「Y」から始まる関数

「Z」から始まる関数

まとめ

この記事では、Googleスプレッドシートの全関数をアルファベット順にまとめました。関数名がわかっているときは、ブラウザの検索機能（Ctrl+F / Command+F）を使うと目的の関数をすぐに見つけられます。

「やりたいことは決まっているけれど関数名が思い出せない」というときは、機能別のスプレッドシート関数一覧から逆引きするのが便利です。数学・統計・論理・文字列・検索など、目的のカテゴリから関数を探せますよ。IMPORTRANGE関数の基本はIMPORTRANGE関数の使い方も参考にしてください。

スプレッドシートならではの関数をまとめて知りたい方はExcelにないSheets専用関数17選、数式がエラーになったときはスプレッドシートのエラー値一覧もあわせてどうぞ。

このページはブックマークしておくと、スプレッドシートの作業中にいつでも辞書として使えます。気になる関数があれば、リンク先の解説記事で具体的な使い方を確認してみてください。

でも、いざ調べてみると関数の数が多くて迷ってしまいますよね。「どれがSheetsだけのものでExcelにもあるのか」「難しそうだけど自分にも使えるのか」がわかりにくいのが正直なところです。

この記事では、Sheetsならではの便利関数を17個ピックアップしました。それぞれ「何ができるか」「Excelでの代替手段」「難易度」の3つを一覧表で整理しています。簡単なものから紹介するので、気になった関数の使い方記事へそのまま進んでみてください。

スプレッドシート独自関数とは？Excelとの違い

スプレッドシートの独自関数とは、Googleスプレッドシートで使えてExcelには標準で備わっていない関数のことです。代表的なのがQUERYやIMPORTRANGE、GOOGLEFINANCEなどです。これらはGoogleのサービスと連携したり、SQLのような独自構文を使ったりします。

ただし、注意したい点があります。FILTERやUNIQUE、SORTといった関数は「Sheets独自」と紹介されることが多いです。実はこれらはExcelの最新版（Microsoft 365）にも同じ名前で存在します。

つまり「Excelにない関数」と「Excelにもあるが使い方が少し違う関数」が混ざっているのです。この記事では両者を区別して整理しました。表のExcel代替列を見れば、Excelで同じことができるかどうかが一目でわかります。

ExcelとSheetsの全体的な違いを知りたい方は、ExcelとGoogleスプレッドシートの違い比較もあわせて参考にしてください。

Sheets独自関数17選の比較一覧表

まずは全体像をつかみましょう。17個の関数を「何ができるか」「Excelでの代替手段」「難易度」の3列で一覧にしました。気になる関数があれば、関数名のリンクから詳しい使い方記事へ進めます。

難易度は次の3段階です。★は数式を入れるだけで使える初級、★★は引数の理解が必要な中級、★★★は他の関数や構文と組み合わせる上級を表します。

このあと、用途別に4つのグループに分けて各関数を簡単に紹介します。詳しい構文や実務例はそれぞれの個別記事にまとめてあります。

データ取得・外部連携系の独自関数

ここで紹介するグループは、Sheetsならではの強みが詰まっています。Googleのサービスやインターネットと連携してデータを取り込む関数です。Excelには代替手段がないものが多く、Sheets独自の価値が高いカテゴリです。

QUERY｜SQLのような構文で表を抽出・集計する

QUERY関数は、SQLに似た構文で表からデータを取り出せる関数です。「SELECT（列を選ぶ）」「WHERE（条件で絞る）」「ORDER BY（並べ替える）」などを組み合わせて使います。1つの数式で抽出・絞り込み・並べ替え・集計まで一気にできます。

ExcelにはQUERYに相当する関数はありません。FILTERやSORTを組み合わせれば近いことはできますが、QUERYほど柔軟ではありません。構文を覚える必要があるため難易度は★★★ですが、覚えると作業が劇的にラクになります。詳しくはQUERY関数の使い方で解説しています。

IMPORTRANGE｜別ファイルのデータを取り込む

IMPORTRANGE関数は、別のスプレッドシートファイルから指定範囲を取り込む関数です。離れた場所にあるシートのデータを、自動で参照できます。元データが更新されれば、取り込み先も自動で反映されます。

初回は参照先へのアクセス許可が必要です。許可しないとエラーになるので注意してください。複数人でデータを分担管理するときに便利です。使い方はIMPORTRANGE関数の使い方で詳しく紹介しています。

GOOGLEFINANCE｜株価・為替レートを取得する

GOOGLEFINANCE関数は、株価や為替レートを取得できる関数です。銘柄コードを指定するだけで、現在値や過去のデータをシートに表示できます。投資管理や為替換算の自動化に役立ちます。

ExcelにはSTOCKHISTORY関数がありますが、取得できる情報は限定的です。なお、取得データには遅延がある場合があります。詳しくはGOOGLEFINANCE関数の使い方をご覧ください。

GOOGLETRANSLATE・DETECTLANGUAGE｜翻訳と言語判定

GOOGLETRANSLATE関数は、セルのテキストを指定した言語に翻訳します。Google翻訳の機能をそのまま数式で使えるイメージです。DETECTLANGUAGE関数は、テキストが何語で書かれているかを自動判定して言語コードを返します。

この2つを組み合わせると、言語がバラバラのデータを自動で仕分けして翻訳できます。海外とのやり取りが多い方には特に便利です。どちらも引数がシンプルなので難易度は★です。詳しくはGOOGLETRANSLATE関数の使い方とDETECTLANGUAGE関数の使い方で解説しています。

IMAGE｜URLの画像をセルに表示する

IMAGE関数は、画像のURLを指定するとセルの中に画像を表示してくれる関数です。商品リストにサムネイルを並べたり、QRコードを表示したりできます。

ExcelにもIMAGE関数が2022年頃に追加されたため、今では両方で使えます。ただSheetsの方が歴史が古く、広く使われてきた関数です。使い方はIMAGE関数の使い方で紹介しています。

データ操作・抽出系の関数

このグループは、表のデータを絞り込んだり並べ替えたりする関数です。FILTERやUNIQUEはExcelの最新版（365）にも同じ名前で存在します。そのため厳密にはSheets独自ではありませんが、Sheetsで日常的によく使う便利関数なので紹介します。

FILTER｜条件に合う行だけを抽出する

FILTER関数は、指定した条件に合う行だけを抜き出す関数です。「売上が10万円以上の行だけ表示する」といった抽出が数式1つでできます。元データを変えずに、別の場所に結果を表示できるのが便利です。

Excel 365にも同名のFILTER関数があり、使い方はほぼ同じです。難易度は★★です。詳しくはFILTER関数の使い方をご覧ください。

UNIQUE｜重複を除いた値を返す

UNIQUE関数は、範囲の中から重複を取り除いて一意の値だけを返す関数です。「顧客リストから重複なしの会社名一覧を作る」といった用途で活躍します。

Excel 365にも同名のUNIQUE関数があります。引数1つで使えるので難易度は★です。使い方はUNIQUE関数の使い方で解説しています。

SORT・SEQUENCE｜並べ替えと連番生成

SORT関数は、範囲を指定した列で並べ替える関数です。元データを並べ替えずに、別の場所に並べ替えた結果を表示できます。SEQUENCE関数は、連番（数列）を自動で生成する関数です。「1から100までの連番」を数式1つで作れます。

SORTとSEQUENCEはどちらもExcel 365に同名関数があります。SORTは引数の指定方法がExcelと少し異なる点に注意してください。詳しくはSORT・SORTN・SORTBY関数の使い方とSEQUENCE関数の使い方で紹介しています。

なお、UNIQUE・SEQUENCE・SORTを組み合わせると、自動で更新される動的なリストを作れます。実例はUNIQUE・SEQUENCE・SORTで動的リストを作る方法で解説しています。

配列を自動展開・整形する関数

このグループは、データを配列としてまとめて処理する関数です。少し上級者向けですが、覚えると複雑な集計や整形を一気に処理できます。ARRAYFORMULAとSPARKLINE以外は、Excel 365にも同名関数があります。

ARRAYFORMULA｜数式を範囲全体に自動展開する

ARRAYFORMULA関数は、1つの数式を範囲全体に自動で展開する関数です。「1行目に入れた数式を、1000行分まとめて適用する」といった使い方ができます。1セルに数式を入れるだけで列全体が計算されるので、数式のコピーが不要になります。

Excel 365では「スピル」という仕組みで自動展開できます。ただSheetsでは、IMPORTRANGEやSPLITと組み合わせるときに今でもARRAYFORMULAを明示的に使う場面が多いです。詳しくはARRAYFORMULA関数の使い方をご覧ください。

BYROW・BYCOL｜行・列ごとに関数を適用する

BYROW関数は行ごとに、BYCOL関数は列ごとに、それぞれ関数をまとめて適用する関数です。たとえば「各行の合計を一気に計算する」といった処理ができます。LAMBDA関数（無名関数）と組み合わせて使うため、難易度は★★★と高めです。

読み方はBYROWが「バイロウ」、BYCOLが「バイコル」です。Excel 365にも同名関数があります。詳しくはBYROW関数の使い方とBYCOL関数の使い方で解説しています。

TOCOL・TOROW・FLATTEN｜配列を1列・1行にまとめる

TOCOL関数は範囲を縦1列に、TOROW関数は範囲を横1行に変換する関数です。バラバラに並んだデータを、1列や1行にまとめたいときに使います。FLATTEN関数は、複数の範囲をまとめて縦1列に平坦化する関数です。

TOCOLとTOROWはExcel 365に同名関数があります。FLATTENはSheets独自で、Excelには代替がありません。詳しくはTOCOL関数の使い方、TOROW関数の使い方、FLATTEN関数の使い方で紹介しています。

SPARKLINE｜セル内に小さなグラフを描く

SPARKLINE関数は、セルの中に小さなグラフを描画する関数です。折れ線・横棒・縦棒・正負の4タイプがあります。売上の推移をひと目で見せたり、進捗バーを作ったりできます。

Excelにもスパークライン機能はありますが、こちらはセルの機能であって関数ではありません。Sheetsでは関数として使えるので、数式の中に組み込めるのが強みです。使い方はSPARKLINE関数の使い方で詳しく解説しています。

どの独自関数から覚えるべき？難易度別のおすすめ

17個もあると、どれから手を付ければいいか迷いますよね。難易度別に、おすすめの覚える順番を紹介します。

• まずはここから（難易度★）: UNIQUE・SORT・SEQUENCE・GOOGLETRANSLATE・DETECTLANGUAGE・IMAGE。引数がシンプルで、入れるだけですぐ効果を実感できます
• 次のステップ（難易度★★）: FILTER・IMPORTRANGE・ARRAYFORMULA・GOOGLEFINANCE・SPARKLINE・TOCOL・TOROW・FLATTEN。引数の意味を理解すれば実務で大活躍します
• 慣れてきたら（難易度★★★）: QUERY・BYROW・BYCOL。構文やLAMBDA関数の理解が必要ですが、覚えると作業効率が大きく上がります

最初から全部を覚える必要はありません。普段の業務でよく使うデータ処理に近いものから1つずつ試してみてください。1つ使えるようになると、関連する関数も自然と身につきます。

なお、関数名の読み方が気になる方は、スプレッドシート関数の読み方一覧もあわせてどうぞ。会議やチャットで関数名を伝えるときに役立ちます。

まとめ

GoogleスプレッドシートのSheets独自関数17個を、機能・Excel代替・難易度の3つの観点で整理しました。最後に大事なポイントを振り返ります。

• QUERY・IMPORTRANGE・GOOGLEFINANCE・SPARKLINE・FLATTENなどはExcelに代替がなく、Sheetsならではの強みです
• FILTER・UNIQUE・SORT・SEQUENCE・BYROW・BYCOL・TOCOL・TOROWはExcel 365にも同名関数があります
• まずは難易度★の簡単な関数から試し、慣れたら★★・★★★へ進むのがおすすめです

Sheetsの独自関数を使いこなせると、Excelでは手間がかかる作業もぐっとラクになります。気になった関数があったら、リンク先の個別記事で詳しい使い方をチェックしてみてください。ExcelとSheetsの全体的な違いはExcelとGoogleスプレッドシートの違い比較で、関数の読み方はスプレッドシート関数の読み方一覧でそれぞれ解説しています。

この記事では、Googleスプレッドシートの関数を機能別に分類した一覧表としてまとめました。「数学・三角」「統計」「論理」「文字列」「検索・参照」など、やりたいことのカテゴリから目的の関数を逆引きできます。関数名がリンクになっているものは、クリックすると解説記事にジャンプできますよ。

Excelの関数一覧を探している方はExcel関数一覧【機能別】もあわせてどうぞ。

このページの使い方

まず覚えるべきスプレッドシート関数10選

スプレッドシートの関数は数百種類ありますが、実務でよく使うのは一部だけです。まずこの10個を覚えれば、日常業務の8割はカバーできますよ。

まずはこの10個を押さえてから、必要に応じて専門的な関数に広げていくのが効率的です。

入門・基礎・設定

スプレッドシートの基本的な使い方や設定に関するガイド記事です。

数学・三角関数

合計・切り上げ・切り捨て・三角関数など数値計算を行う関数群です。SUMやROUND、MODなど日常業務で頻出する関数から、三角関数・行列計算まで揃っています。

統計関数

平均・分散・標準偏差など、データ分析で使う関数群です。AVERAGE・COUNTIF・SUMIFSなど実務頻出の関数から、統計検定に使う専門的な関数まで揃っています。

論理関数

条件分岐や真偽判定など、IF文を中心とした関数群です。スプレッドシートで「もし〜なら」を表現するときに使います。

文字列関数

文字列の結合・抽出・検索・置換など、テキスト操作を行う関数群です。正規表現を使えるREGEXシリーズはスプレッドシート独自の強みです。

日付・時刻関数

日付計算や時刻の抽出・変換を行う関数群です。期間の計算、営業日の算出、シリアル値と日付の変換などに使います。

検索・参照関数

別表からデータを引いたり、セルを参照したりする関数群です。VLOOKUP・XLOOKUP・INDEX/MATCHなど、最も使用頻度が高い関数が揃っています。

配列・スピル関数

範囲全体に数式を適用したり、動的に結果を展開するスピル関数群です。ARRAYFORMULAやFILTER・UNIQUEなど、スプレッドシートならではの強力な関数が揃っています。

データベース関数

データベース形式（1行目がラベルの表）に対して条件付き集計を行う関数群です。D関数とも呼ばれます。

財務関数

利息・償却・債権価格・投資評価など、財務・会計計算を行う関数群です。

エンジニアリング関数

進数変換・複素数計算・ビット演算など、エンジニアリング向けの高度な計算を行う関数群です。

情報関数

セルの値の種類やエラー状態を調べる関数群です。IS系関数を使ったエラー処理や条件分岐に活用できます。

WEB・外部データ関数

Webからデータを取得したり、別スプレッドシートのデータを参照する関数群です。IMPORTRANGEやQUERYはスプレッドシート独自の強力な機能です。IMPORTRANGE関数の基本構文と権限許可の手順はIMPORTRANGE関数の使い方で解説しています。

グラフ・ピボット・データ分析

データの可視化や集計に関するガイド記事です。

GAS・マクロ・自動化

Google Apps Script（GAS）やマクロを使った自動化に関するガイド記事です。

AI・Gemini活用

GoogleスプレッドシートのAI機能・Geminiを活用したガイド記事です。

共有・共同編集・設定

スプレッドシートの共有設定・権限管理・共同作業に関するガイド記事です。

トラブル・エラー解決

スプレッドシートのよくあるトラブルやエラーの解決策をまとめたガイド記事です。

ExcelとGoogleスプレッドシートの比較

ExcelとGoogleスプレッドシートの比較・使い分けに関するガイド記事です。

あわせて読みたい関連リファレンス

機能別の一覧とあわせて、次のリファレンス記事もブックマークしておくと便利です。

• Googleスプレッドシート関数一覧（アルファベット順） — 関数名から探したいときの辞書として使えます
• ExcelにないSheets専用関数17選 — スプレッドシート独自関数のまとめです
• スプレッドシートのエラー値一覧 — 数式エラーの原因と対処をまとめています

Excelの関数と似ているようで微妙に違う書き方に、最初は戸惑いますよね。しかもDAX関数は200以上あります。Microsoft Learnの公式ドキュメントを眺めても情報量が多すぎて、どこから手をつけるか迷いがちです。

この記事では、DAX関数を機能別に整理した一覧表と、最初に覚えるべき7つの関数をまとめました。「やりたいこと」から逆引きできる目的別リファレンスなので、ぜひブックマークして使ってください。

なお、Excelの関数を探している方はExcel関数一覧（機能別）をどうぞ。SUMやVLOOKUPなどの基本関数はExcel関数一覧（アルファベット順）から引けます。

DAX関数とは？Excel関数と何が違うの？

DAX（Data Analysis Expressions）は、データ分析用の数式言語です。Power BIやExcelのパワーピボットで使います。見た目はExcel関数に似ていますが、中身はかなり別モノです。

DAXが必要になる場面

DAXが活躍するのは、こんな場面です。

• Power BIのレポートで売上集計や前年比を出したい
• Excelのパワーピボットでピボットテーブルに独自の計算を追加したい
• 複数のテーブルをまたいで分析したい
• SQL Server Analysis Services や Azure Analysis Services で集計モデルを作りたい

ふだんのExcel作業では使わない関数ですが、Power BIに触れるなら避けて通れません。ExcelのGETPIVOTDATA関数のように、ピボット系の集計を扱う方はとくに知っておきたいところです。

Excel関数との違い3つ

ExcelとDAXの大きな違いを3つにまとめました。

とくに重要なのがフィルターコンテキストという考え方です。Power BIのスライサーや行ラベルの選択状態に応じて、計算対象が自動的に変わります。

たとえば「売上合計」というメジャーを作るとします。スライサーで「東京」を選ぶだけで、東京の売上だけが集計されるしくみです。Excelのように条件式を書き直す必要がありません。

フィルターコンテキストと行コンテキストの関係

DAXには2種類のコンテキストがあります。ここでつまずく方がとても多いので、最初に整理しておきましょう。

CALCULATEは行コンテキストをフィルターコンテキストに変換する「コンテキスト変換」という特殊な動きをします。SUMXなどのX系関数の中でCALCULATEやメジャーを呼び出すと、自動でこの変換が起きる点を覚えておきましょう。

NOTE
フィルターコンテキストと行コンテキストの違いは、DAXでつまずきやすい最初の壁です。まずは「スライサーの選択状態＝フィルターコンテキスト」「1行ずつの処理＝行コンテキスト」と覚えてください。

まず覚えるべきDAX関数7選

200以上ある関数のなかでも、まずこの7つを覚えれば基本的な分析はカバーできます。

CALCULATE – 条件付き集計の要

DAXの中核ともいえる関数です。フィルターコンテキストを上書きして、条件付きの集計ができます。

東京売上 = CALCULATE(
    SUM(売上[金額]),
    売上[地域] = "東京"
)

スライサーの状態に関係なく「東京」だけの売上を返します。CALCULATEはDAXで最も使う関数なので、真っ先に慣れておきましょう。ExcelでいうSUMIFSの強化版のような位置づけです。Excel側の条件付き集計はSUMIFS関数と比較しながら学ぶと理解が早まります。

SUMX – 行単位の計算と集計

テーブルの各行で計算してから合計する関数です。「単価 x 数量」のような行ごとの計算に使います。

売上合計 = SUMX(
    売上テーブル,
    売上テーブル[単価] * 売上テーブル[数量]
)

ExcelのSUMPRODUCTに近い感覚で使えますよ。SUMXは「行コンテキスト」を作りながら処理するため、行ごとの計算結果をあとから合計できます。AVERAGEX・COUNTX・MAXX・MINXなど、同じ考え方の関数が一式そろっています。

FILTER – 絞り込みテーブル

テーブルから条件に合う行だけを取り出します。CALCULATEと組み合わせることが多いです。

高額売上 = CALCULATE(
    SUM(売上[金額]),
    FILTER(売上, 売上[金額] > 100000)
)

単純な条件ならCALCULATE単体で書けます。しかし複雑な条件や複数列をまたぐ条件では、FILTERが必須になります。

ALL – フィルターを外してパーセント計算

テーブルや列に適用されたフィルターをすべて解除します。構成比（パーセント）を出すときに欠かせません。

売上構成比 = DIVIDE(
    SUM(売上[金額]),
    CALCULATE(SUM(売上[金額]), ALL(売上))
)

分母を「フィルターなしの全体合計」にします。すると各カテゴリの構成比が求められます。ALLEXCEPTを使えば、特定の列のフィルターだけを残すことも可能です。

RELATED – テーブルをまたいで値を取る

リレーションシップで関連づけたテーブルから値を引っ張ります。ExcelのVLOOKUPに近い役割です。

カテゴリ名 = RELATED(商品マスタ[カテゴリ])

リレーションシップが設定済みなら、RELATED一発で取れます。設定がない場合はLOOKUPVALUEを使ってみてください。Excel側でVLOOKUPを使っている方は、VLOOKUP関数の考え方と対応させて覚えると入りやすいです。

DIVIDE – ゼロ除算を安全に処理

DAXの割り算は、/ 演算子ではなく DIVIDE を使うのが鉄則です。

利益率 = DIVIDE(
    SUM(売上[利益]),
    SUM(売上[売上高]),
    0
)

分母がゼロのときは第3引数の値（この例なら0）を返します。/ 演算子だとInfinityエラーが出て、ビジュアルが壊れることも。前年比や構成比など、割り算を含むメジャーでは必ずDIVIDEを使いましょう。

SWITCH – 条件分岐の定番

IF文をネストしたくなるような条件分岐は、SWITCHで書くとスッキリします。

売上ランク = SWITCH(TRUE(),
    [売上合計] >= 1000000, "A",
    [売上合計] >= 500000, "B",
    [売上合計] >= 100000, "C",
    "D"
)

SWITCH(TRUE(), 条件1, 結果1, 条件2, 結果2, ..., 既定値) の形が定番です。IF文の深いネストより可読性が上がり、修正もしやすくなります。ExcelのIFERROR関数と同じ発想ですが、条件分岐は SWITCH、エラー処理は IFERROR と使い分けましょう。

【機能別】DAX関数一覧

ここからは、DAX関数を機能別に一覧で紹介します。やりたいことからカテゴリを選んで探してみてください。

集計関数

SUM・AVERAGE・COUNTなど、データの合計・平均・件数を求める関数です。Excel関数と名前が似ているものが多いので、取りかかりやすいカテゴリですよ。

フィルター関数

データの絞り込みやフィルターコンテキストの制御を行う関数です。CALCULATEやFILTERなど、DAXの核となる関数がここに集まっていますよ。

タイムインテリジェンス関数

前年比・年度累計・前月比など、日付をベースにした期間計算ができる関数です。Power BIのレポートでとくに重宝するカテゴリですよ。

NOTE
タイムインテリジェンス関数を使うには、データモデルに「日付テーブル（カレンダーテーブル）」が必要です。CALENDAR関数やCALENDARAUTO関数で用意でき、さらに「マークアズデートテーブル」を指定しておくとより安定動作します。

日付・時刻関数

日付や時刻の値を作成・変換・分解するための関数です。カレンダーテーブルの作成やデータの日付加工に使います。

文字列関数

テキストの結合・切り出し・変換を行う関数です。書式変換のFORMATはレポート表示でよく使います。ExcelのTEXT関数に対応する関数で、TEXT関数と同じ書式指定文字が使えます。

論理関数

IF・AND・ORなどの条件分岐やブール演算を行う関数です。Excel関数とほぼ同じ感覚で使えるものが多いですよ。エラー処理に使うIFERRORは、ExcelのIFERROR関数と引数の書き方が同じです。

数学・三角関数

四則演算の補助、丸め処理、三角関数などを扱います。DIVIDE（ゼロ除算対策つきの割り算）はとくに頻出です。

統計関数

分布・順位・標準偏差など、統計処理に使う関数です。RANKXは売上ランキングなどの業務レポートでよく登場します。ExcelのRANK関数と用途は似ていますが、DAXではテーブル全体に対して評価する点が違います。

テーブル操作関数

テーブルの結合・列の追加・集約テーブルの作成などを行う関数です。SUMMARIZECOLUMNSはレポート作成の定番です。2023年以降はWINDOW・OFFSET・INDEXなど「ビジュアル計算」向けの関数も追加されています。

リレーションシップ関数

テーブル間のリレーションシップを活用して、関連する値を取得したりクロスフィルターを制御したりする関数です。

情報関数

値の型チェックやフィルター状態の確認など、データの「状態を調べる」関数です。条件分岐と組み合わせて使うことが多いですよ。

親子関数

組織図やBOM（部品表）のような親子階層データを扱う関数です。階層パスの取得や特定の位置の要素抽出ができます。

財務関数

利率・減価償却・キャッシュフロー計算など、財務分析に使う関数です。Excelの財務関数とほぼ同じ名前・引数で使えます。

その他の関数

業務シーン別：どのDAX関数を使えばいい？

一覧を見ても「結局どれを使えばいいの？」と迷うこともありますよね。ここではよくある業務シーンごとに、使う関数の組み合わせを紹介します。

月別・年別の売上合計を出したい

基本はSUMだけでOKです。Power BIの日付テーブルと組み合わせれば、月別・年別の集計はスライサーが自動で処理してくれます。

年度累計（YTD）を出したいときはTOTALYTDが便利です。

年度累計売上 = TOTALYTD(
    SUM(売上[金額]),
    カレンダー[Date]
)

Excel側で同じような累計を出す場合はSUMIFS関数で日付範囲を指定するやり方もあります。DAXの方がスライサーとの連携がスムーズです。

前年同期比を計算したい

SAMEPERIODLASTYEARを使えば、1年前の同じ期間の値を取れます。

前年売上 = CALCULATE(
    SUM(売上[金額]),
    SAMEPERIODLASTYEAR(カレンダー[Date])
)

前年比を出すなら、DIVIDEと組み合わせます。ゼロ除算も安全に処理してくれますよ。

前年比 = DIVIDE(
    SUM(売上[金額]) - [前年売上],
    [前年売上],
    0
)

N期間ずらしたい場合はDATEADDを使ってみてください。月単位・四半期単位など柔軟に指定できます。

条件に合う行だけ集計したい

CALCULATEとFILTERの組み合わせが定番です。

大口売上 = CALCULATE(
    SUM(売上[金額]),
    FILTER(売上, 売上[金額] >= 500000)
)

単純な列の値での絞り込みなら、FILTERなしでもCALCULATEの引数に直接条件を書けます。

東京売上 = CALCULATE(
    SUM(売上[金額]),
    売上[地域] = "東京"
)

ExcelでいうCOUNTIFのように「条件に合う行数」を数えたいときは、COUNTROWSとFILTERを組み合わせてみてください。

東京件数 = COUNTROWS(
    FILTER(売上, 売上[地域] = "東京")
)

構成比（パーセント）を計算したい

ALLで全体のフィルターを解除して、分母を作ります。

売上構成比 = DIVIDE(
    SUM(売上[金額]),
    CALCULATE(SUM(売上[金額]), ALL(売上[カテゴリ]))
)

ALLで「カテゴリ」列のフィルターだけを解除すると、各カテゴリが全体に占める割合が計算できます。スライサーの絞り込みを保持したい場合はALLSELECTEDを使ってみてください。

ランキング表示を作りたい

RANKX関数で順位を付けられます。売上上位から並べたいときに使います。

売上ランキング = RANKX(
    ALL(売上[商品名]),
    [売上合計],
    ,
    DESC
)

第1引数にランキング対象のテーブル、第2引数に順位付けの基準メジャーを渡します。Excel側ではRANK関数を使いますが、DAXではテーブル全体に対してランクを付ける考え方になります。

条件分岐メジャーを作りたい

売上金額に応じたランク分け、達成率に応じたステータス表示など、条件分岐はSWITCHが定番です。

達成ステータス = SWITCH(TRUE(),
    [達成率] >= 1.0, "達成",
    [達成率] >= 0.9, "あと少し",
    [達成率] >= 0.7, "要フォロー",
    "要改善"
)

SWITCH(TRUE(), ...) 形式を使うと、IF文を何重もネストせずにすっきり書けます。ダッシュボードのステータス表示や、条件付き書式の判定に便利です。

在庫・KPIのしきい値判定を自動化したい

しきい値を超えた場合にアラートを出したい、在庫切れ警告を出したい、といった判定もDAXで書けます。

在庫アラート = 
VAR _在庫数 = SUM(在庫[数量])
VAR _基準 = 10
RETURN
    SWITCH(TRUE(),
        _在庫数 = 0, "在庫切れ",
        _在庫数 < _基準, "要発注",
        "問題なし"
    )

VAR / RETURN を使うと中間計算を名前付きで保持できます。Power BIのカードビジュアルやテーブルで、色分け付きのステータス列として表示できますよ。

DAX関数を学ぶときのコツ

DAXは奥が深い言語です。ここでは初心者がつまずきやすいポイントと、学習を進めるコツを整理しました。

フィルターコンテキストの理解が最優先

DAXでつまずく原因の多くは、フィルターコンテキストの理解不足です。スライサーで何かを選んだとき、ビジュアルで行ラベルを指定したとき、計算結果がどう変わるかを意識しましょう。

NOTE
CALCULATEは「フィルターコンテキストを上書きする」関数です。元のフィルターを完全に置き換えるわけではなく、条件を追加・変更する動きをします。ALLでフィルターを解除した状態に、新しい条件を足すこともできます。

計算列とメジャーの違いを知る

DAXには「計算列」と「メジャー」という2つの書き方があります。用途がまったく違うので、最初に区別しておきましょう。

迷ったらメジャーを使うのが基本です。計算列は「行ごとに値を固定したい」場合や、スライサーやフィルターで使う列が必要な場合だけ使います。

VAR / RETURN でコードを読みやすくする

同じ式を何度も使う長いメジャーは、VAR / RETURN を使うとパフォーマンス・可読性ともに向上します。

前年比成長 = 
VAR _当期 = SUM(売上[金額])
VAR _前年 = CALCULATE(SUM(売上[金額]), SAMEPERIODLASTYEAR(カレンダー[Date]))
VAR _差分 = _当期 - _前年
RETURN
    DIVIDE(_差分, _前年, 0)

VARで定義した変数は1度だけ評価され、再利用されます。DIVIDEの中で同じメジャーを2回呼び出すより計算コストが下がりますよ。デバッグで中間値を確認したいときにも便利です。

TIP
複雑なメジャーを書くときは、各 VAR を段階的に追加してデバッグしましょう。 RETURN _中間値 で一時的に戻り値を変えれば、途中計算の値が確認できます。

エラーが出たときの調べ方

DAXでよく遭遇するエラーを4つまとめました。

エラーメッセージは一見むずかしそうに見えます。しかし「値を1つ期待されている」「テーブルを期待されている」など、型の不一致であることがほとんどです。引数の型を見直すだけで解決することが多いですよ。

覚える順番のおすすめ

学習効率を考えた順番です。

1. 基本集計: SUM、AVERAGE、COUNTなど
2. CALCULATE: 条件付き集計の基本パターン
3. DIVIDE / SWITCH: ゼロ除算対策と条件分岐
4. リレーションシップ関数: RELATED、RELATEDTABLE
5. タイムインテリジェンス: SAMEPERIODLASTYEAR、TOTALYTD
6. X系関数: SUMX、AVERAGEX、RANKX
7. テーブル操作: FILTER、ALL、SUMMARIZE
8. VAR / RETURN: パフォーマンスとデバッグ

この順番で覚えていくと、業務レポートの大半はカバーできます。

DAX関数学習におすすめのリソース

DAXは情報の更新が速い言語です。公式ドキュメントとツールを活用しましょう。

Microsoft Learn公式ドキュメント

• 機能別関数リファレンス: 各関数の構文・引数・戻り値・使用例が網羅されています
• 日本語版あり。機能別のカテゴリページから目的の関数を探せます
• 困ったらまずはここを参照する習慣をつけましょう

DAX Studio（無料ツール）

DAX Studio は無料のオープンソース開発ツールです。以下のことができます。

• メジャーやDAXクエリを書いて即座に実行
• パフォーマンス計測（どこで時間がかかっているか分析）
• Power BI デスクトップや Excel パワーピボットに接続
• メジャー定義の一覧表示・編集

本格的にDAXを書くなら、Power BI Desktopと併用して必ず入れておきたいツールです。

学習ルートのおすすめ

1. Power BI Desktopをインストールして、サンプルデータでメジャーを試す
2. Microsoft Learnの「Power BI入門」コースで基礎を学ぶ
3. 本記事で紹介した7関数を実際のデータで試す
4. 業務シーン別のメジャーを1つずつ作り、スライサーで動作確認する
5. DAX Studioでパフォーマンスを確認する習慣を身につける

よくある質問（FAQ）

Q. DAX関数はExcel関数と同じものですか？

名前が似ている関数は多いですが、別物です。DAXはテーブルと列を参照する仕組みで、セル参照のExcel関数とは考え方が異なります。たとえばSUMは名前こそ同じですが、DAXではSUM(売上[金額])のように列名で指定します。

Q. DAXはどこで使えますか？

主にPower BI Desktop、Excelのパワーピボット、SQL Server Analysis Services、Azure Analysis Servicesで使えます。ふつうのExcelのセルに入力しても動きません。Excelでは「データ」タブから「データモデルに追加」したテーブルに対して、メジャーや計算列として使います。

Q. CALCULATEが難しくて使いこなせません

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。「この条件のときだけ計算してね」とフィルターを指定しているだけです。まずはCALCULATE(SUM(...), 条件)の形で試してみてください。

Q. CALCULATEとCALCULATETABLEの違いは？

CALCULATEは単一の値（スカラー値）を返します。CALCULATETABLEはテーブルを返します。メジャーの中で使うならCALCULATE、サブクエリ的にテーブルを作るならCALCULATETABLEです。

Q. ExcelのVLOOKUPに相当するDAX関数は？

リレーションシップが設定済みならRELATED、未設定ならLOOKUPVALUEを使います。Power BIではリレーションシップを使うのが基本なので、RELATEDのほうが出番は多いですよ。Excel側のVLOOKUP関数と対応させて覚えると、使い分けが早く身につきます。

Q. VAR / RETURN はいつ使えばいいですか？

同じ式を複数回使う場合、または複雑な計算でデバッグしたい場合に使います。VARで定義した変数は1度だけ評価されるため、パフォーマンスも上がります。メジャーが5行を超えるなら、VAR / RETURN で分けて書くのが読みやすくなりますよ。

Q. 2023年以降に追加されたDAX関数にはどんなものがありますか？

WINDOW・OFFSET・INDEX・ORDERBY・PARTITIONBYなどのウィンドウ関数が追加されました。ビジュアル計算（Visual Calculations）機能と組み合わせて使うと、前期比・累計・移動平均などが今までよりシンプルに書けます。EVALUATEANDLOGというデバッグ関数も便利です。

Q. DAX関数の公式リファレンスはどこで見られますか？

Microsoft Learnの公式サイトに、機能別のDAX関数リファレンスが掲載されています。関数ごとの構文・引数・戻り値・使用例が確認できます。日本語版もあるので、引数の仕様で迷ったときはぜひ参照してください。

Q. ビジュアル計算とDAXメジャーはどう使い分ければよいですか？

ビジュアル計算は「特定のビジュアルだけで使う一時的な計算（累計・前期比など）」に向いています。一方、複数のビジュアルで共通して使いたい指標や、セマンティックモデル全体で管理したいビジネスロジックはDAXメジャーで定義します。「このビジュアルだけで完結する計算ならビジュアル計算、再利用するならメジャー」という判断基準が使いやすいです。

Q. DAX Query Viewはどんな場面で使いますか？

主にメジャーのデバッグと検証に使います。EVALUATE文でメジャーの計算結果をテーブル形式で確認でき、DEFINE MEASUREで一時的にメジャーを書き換えながら動作を検証できます。本番環境のセマンティックモデルを変えずに式の挙動を確かめたい場合に特に便利です。

ビジュアル計算（Visual Calculations）でメジャーを書かずに累計・移動平均を出す

2024年からプレビュー提供されていた「ビジュアル計算（Visual Calculations）」が、2026年5月のPower BIアップデートで正式リリース（GA）になりました。累計や移動平均、前期比といった「行の位置を意識した計算」を、メジャーを一切書かずに作れる新機能です。

ビジュアル計算とは、セマンティックモデルにDAXメジャーを追加せず、ビジュアル上で直接定義・実行するDAX計算のことです。テーブルやマトリックスの「表示結果（集計済みデータ）」に対して動作し、行の位置を認識して計算します。

これまで累計や移動平均は、WINDOWやOFFSETなどのウィンドウ関数を駆使した複雑なメジャーが必要でした。ビジュアル計算なら、ビジュアルを選んで数式バーに1行書くだけで完成します。

ビジュアル計算の専用関数

ビジュアル計算では、行位置を扱う専用関数が用意されています。いずれもウィンドウ関数のショートカットとして機能し、記述がぐっとシンプルになります。

たとえば累計売上を出したいときは、これだけで済みます。

累計売上 = RUNNINGSUM([売上金額])

移動平均なら、第2引数で対象期間を指定します。直近2行の移動平均を出す例です。

移動平均売上 = MOVINGAVERAGE([売上金額], 2)

前の行との差分（前期比の差）を出したいときは、PREVIOUSが活躍します。

前行との差 = [利益] - PREVIOUS([利益])

これらの計算を従来のメジャーで書くと、WINDOWやOFFSETを使った数行のコードが必要でした。ビジュアル計算ならワンライナーで書けるうえ、行コンテキストやフィルターコンテキストの細かい制御も不要です。

TIP
ビジュアル計算には11種類のテンプレート（累計・移動平均・親比率・総計比率・前値比較・末尾比較など）が用意されています。数式を覚えていなくても、テンプレートを選ぶだけで計算式の雛形が入力されますよ。

ビジュアル計算の制限事項

便利な反面、使えない場面もあります。GA後も継続している制限を押さえておきましょう。

• リレーションシップを参照できない: RELATED・USERELATIONSHIP・RELATEDTABLEは使用不可です。別テーブルの値を引っ張る計算には向きません。
• スライサーに適用できない: ビジュアル計算の結果はスライサーやフィルターの条件として使えません。
• 対応ビジュアルが限られる: R/Pythonビジュアル、一部のAIビジュアル、カスタムビジュアルには非対応です。
• 共有に制約がある: ダッシュボードへのピン留めやPublish to Webができず、エクスポートデータにも結果が含まれません。

WARNING
ビジュアル計算はモデルに保存されず、そのビジュアル上にのみ存在します。複数のビジュアルで同じ計算を使い回したい場合は、従来どおりメジャーで定義してください。「このビジュアル限定の表示用計算」と割り切って使うのがコツです。

つまり「単一のビジュアル内で完結する表示計算」にはビジュアル計算、「複数の場所で再利用する集計」にはメジャー、という使い分けになります。累計や移動平均をサッと1つのレポートに足したいときは、ビジュアル計算がいちばん手軽ですよ。

DAX Query Viewでメジャーをデバッグする

メジャーを書いたのに「数値が合わない」「思った値が返ってこない」と悩んだ経験はありませんか。そんなときに役立つのが「DAX Query View（DAXクエリビュー）」です。2024年にPower BI Desktopへ追加され、Web版（Power BI Service）でも使えます。

DAX Query Viewは、DAXの「クエリ」を記述・実行・デバッグするための専用ビューです。ここでいうクエリとは、EVALUATEステートメントで始まるデータ取得用の式のこと。メジャーや計算列を定義する通常の「数式」とは別物で、SQLのSELECT文に近い感覚で使えます。

最大の用途は、メジャーのデバッグです。作ったメジャーが正しい値を返すか、ビジュアルに載せる前に単体でチェックできます。

メジャーを単体で実行して確認する

DAX Query Viewの一番かんたんな使い方は「Quick queries（クイッククエリ）」です。フィールドリストでメジャーを右クリックし、「Quick queries」→「Evaluate」を選ぶと、そのメジャーを単体実行するクエリが自動生成されます。

EVALUATE
    { [売上合計] }

これを実行すると、フィルターなしの状態でメジャーの値が返ります。「ビジュアルだと変な値だけど、素の値は正しいのか？」を切り分けるのに便利です。

テーブルの中身を確認したいときは、「Quick queries」→「Show top 100 rows」を選びます。

EVALUATE
    TOPN(100, 売上テーブル)

スコープ付きメジャーで安全にテストする

既存のメジャーを修正したいけれど、いきなりモデルを書き換えるのは怖い。そんなときはDEFINE MEASUREブロックでスコープ付きメジャーを定義します。モデルには影響を与えず、その場限りのメジャーとしてテストできます。

DEFINE
    MEASURE 売上テーブル[テスト売上] =
        CALCULATE(
            SUM(売上テーブル[金額]),
            売上テーブル[地域] = "東京"
        )
EVALUATE
    { [テスト売上] }

数式を調整しながら実行を繰り返し、納得のいく結果になったら「Update model with changes」でモデルへ反映できます。本番のメジャーを壊さずに試行錯誤できるのが大きな強みです。

TIP
Performance Analyzer（パフォーマンスアナライザー）と組み合わせると、ビジュアルが発行しているDAXクエリをそのままDAX Query Viewにコピーして実行できます。「どのビジュアルが遅いのか」「クエリのどこが重いのか」を分析するときに役立ちますよ。

NOTE
DAX Query ViewはPower BIのWebブラウザ版でも使えます。ただしWeb版はクエリを閉じると破棄され保存されません。返却できる行数もWeb版は99,999行まで、Desktop版は100万値までと差があります。じっくりデバッグするならDesktop版がおすすめです。

Copilot for Power BIでDAXメジャーを生成する

「DAXの構文をいちいち調べるのが面倒」という方には、AIアシスタントの「Copilot for Power BI」が選択肢になります。自然言語で指示するとDAXクエリを生成してくれたり、作ったメジャーの説明文を自動で書いてくれたりします。

DAX関連でCopilotができることは、主に次の2つです。

• DAXクエリの生成: DAX Query View内のCopilotチャットで、自然言語からDAXクエリを生成します
• メジャーの説明文の自動生成: モデル編集中にワンクリックで、メジャーのdescription（説明文）を生成します

ただし、Copilotは誰でもすぐ使えるわけではありません。利用には少しハードルがあるので、導入前に条件を確認しておきましょう。

ライセンス要件に注意

Copilot for Power BIを使うには、有料の容量ライセンスが必要です。2026年5月時点の要件は次のとおりです。

ポイントは、個人向けのPPU（Premium Per User、月20ドル）では使えないことです。Copilotは組織単位で契約する容量ライセンスが前提になります。

NOTE
以前は最低でもF64容量（月額約8,384ドル）が必要でしたが、2025年4月以降はF2（月額約262ドル）まで引き下げられました。以前より導入のハードルは大きく下がっています。とはいえ個人や小規模チームには依然として高めなので、本当に必要かを見極めてから契約しましょう。

日本語プロンプトは「動くことがある」レベル

日本語で指示を出したいところですが、ここにも注意が必要です。Copilotが公式にサポートしている言語は英語のみです。

Microsoftの公式ドキュメントには「英語以外の言語のプロンプトでも関連する応答が返ることはあるが、多言語利用は現時点で公式にはサポートされていない」と明記されています。日本語で入力して動くこともありますが、品質は保証されません。

WARNING
業務で安定した結果が欲しいなら、DAX生成のプロンプトは英語で書くのが無難です。「Create a measure for year-over-year sales growth」のように、シンプルな英語で指示すると精度が上がります。日本語プロンプトはあくまで「動けばラッキー」と考えておきましょう。

なお、Copilotの利用にはFabric容量のリージョンが対応リージョンである必要があり、主権クラウド（sovereign clouds）には非対応です。日本リージョンが対応しているかは、契約前にMicrosoft公式のリージョン提供状況ページで確認しておくと安心です。

Copilotは便利ですが、生成されたDAXが必ずしも正しいとは限りません。最終的には自分で内容を理解し、CALCULATEやDIVIDEといった基本関数の動きを把握しておくことが大切です。AIに任せきりにせず、検算できる力を持っておきましょう。

DAXメジャーが遅いときの最適化チェックリスト

「メジャーを書いたらレポートの表示がもたつくようになった」「スライサーを切り替えるたびに数秒待たされる」というのは、DAXを書きこむと必ずぶつかる壁です。原因のほとんどはメジャーの書き方にあり、ちょっとした書き換えで大きく改善するケースが多いですよ。

まずは「遅さを数値で見える化する」ところから始めましょう。

DAX Studio で遅さを診断する

無料ツールの DAX Studio には、メジャーの実行時間を測定する機能が用意されています。代表的なのが次の3つです。

ざっくりした見方として、SE時間が長ければデータ量・カーディナリティの問題、FE時間が長ければ式の書き方の問題と切り分けられます。Power BIの「Performance Analyzer（パフォーマンスアナライザー）」で重いビジュアルを特定したら、そこから出力されたDAXクエリをDAX Studioに貼ってServer Timingsを有効にし、実行する流れです。

よくあるパフォーマンス問題4選

実務で頻発する書き方の問題を、改善案とセットで整理しました。

1. FILTER の乱用

FILTERはテーブル全体を走査するため、単純な条件ならCALCULATEの引数に直接書くほうが速くなります。

遅い書き方:

東京売上 = CALCULATE(
    SUM(売上[金額]),
    FILTER(売上, 売上[地域] = "東京")
)

速い書き方:

東京売上 = CALCULATE(
    SUM(売上[金額]),
    売上[地域] = "東京"
)

複雑な複合条件や複数列をまたぐ判定でなければ、FILTERは不要です。

2. イテレータ関数のカーディナリティが高すぎる

SUMXやAVERAGEXの第1引数に「明細テーブル」をそのまま渡すと、数百万行を1行ずつ評価することになります。事前にSUMMARIZEで集約してから渡すか、そもそも計算列で済むなら計算列にすることも検討しましょう。

3. 同じ式を何度も計算している

DIVIDEなどの引数に同じ式が複数回出てくる場合、それぞれ別個に評価されます。VARで1度だけ計算し、結果を使い回すとFE時間が短縮できます。

前年比 = 
VAR _当期 = SUM(売上[金額])
VAR _前年 = CALCULATE(SUM(売上[金額]), SAMEPERIODLASTYEAR(カレンダー[Date]))
RETURN
    DIVIDE(_当期 - _前年, _前年, 0)

4. 計算列でできる処理をメジャーで書いている／その逆

「単価 × 数量」のように行ごとに値が固定で決まるものは計算列向き。スライサーの状態に応じて動的に変わる集計はメジャー向き。逆にすると、計算列はメモリを食い、メジャーは毎回再計算が走って遅くなります。

NOTE
計算列を増やすとモデルサイズが膨らみ、メモリ使用量が増えます。VertiPaq Analyzerで「Cardinality（個別値の数）」が高い列ほどメモリを消費しやすいので、本当に必要な計算列かを定期的に見直しましょう。

改善できたかを確認する習慣

メジャーを書き換えたら、変更前と変更後のServer Timingsを必ず見比べてください。体感では「速くなった気がする」だけのこともよくあります。数値で確認すると、書き換えがムダだったか効果が出たかが一目でわかりますよ。

コピペで使えるタイムインテリジェンス・テンプレート集

タイムインテリジェンス関数は便利ですが、書き慣れていないと毎回検索することになりますよね。ここではよく使うパターンをテンプレ化してまとめました。カレンダーテーブルの列名は環境に合わせて差し替えてください（例では カレンダー[Date] としています）。

NOTE
以下のテンプレートを動かすには、データモデルに「日付テーブル（カレンダーテーブル）」が必要です。CALENDARやCALENDARAUTOで作成し、「マークアズデートテーブル」を指定しておくのが基本です。詳しくは「タイムインテリジェンス関数」セクションも参照してください。

前年同期売上（年・四半期・月どれでも対応）

スライサーで選んでいる期間を、そのまま1年前にずらして集計します。

前年売上 = CALCULATE(
    SUM(売上[金額]),
    SAMEPERIODLASTYEAR(カレンダー[Date])
)

前年比（成長率）

DIVIDEとVARを組み合わせて、ゼロ除算とパフォーマンスの両方をケアした書き方です。

前年比 = 
VAR _当期 = SUM(売上[金額])
VAR _前年 = CALCULATE(SUM(売上[金額]), SAMEPERIODLASTYEAR(カレンダー[Date]))
RETURN
    DIVIDE(_当期 - _前年, _前年, 0)

数値の書式を「パーセント」にしておくと、レポートで +12% のように表示できます。

前月比

DATEADDで1か月ずらします。日数ベースではなく月単位でずれるので、月末の31日／30日問題もうまく処理されますよ。

前月売上 = CALCULATE(
    SUM(売上[金額]),
    DATEADD(カレンダー[Date], -1, MONTH)
)

前月比 = 
VAR _当月 = SUM(売上[金額])
VAR _前月 = [前月売上]
RETURN
    DIVIDE(_当月 - _前月, _前月, 0)

年度累計（YTD）

会計年度が1月〜12月ならシンプルに TOTALYTD で書けます。

年度累計売上 = TOTALYTD(
    SUM(売上[金額]),
    カレンダー[Date]
)

会計年度が4月始まりなど、暦年と違う場合は第3引数で年度末日を指定します。

年度累計売上(4月始まり) = TOTALYTD(
    SUM(売上[金額]),
    カレンダー[Date],
    "3/31"
)

四半期累計（QTD）・月度累計（MTD）

YTD と同じ書き方で、累計の単位だけが変わります。

四半期累計売上 = TOTALQTD(SUM(売上[金額]), カレンダー[Date])
月度累計売上 = TOTALMTD(SUM(売上[金額]), カレンダー[Date])

移動平均（直近3か月）

DATESINPERIOD で「現在の日付から3か月さかのぼった範囲」を取り、その期間の平均を出します。マーケティングや在庫レポートでよく使うパターンです。

3か月移動平均 = 
CALCULATE(
    AVERAGEX(
        VALUES(カレンダー[年月]),
        [売上合計]
    ),
    DATESINPERIOD(カレンダー[Date], MAX(カレンダー[Date]), -3, MONTH)
)

累計（指定期間の合計）

「期初からの累計」を出したいときは DATESBETWEEN を使います。年度の途中から始まる案件の累計にも応用できます。

期初からの累計 = CALCULATE(
    SUM(売上[金額]),
    DATESBETWEEN(
        カレンダー[Date],
        DATE(2026, 4, 1),
        MAX(カレンダー[Date])
    )
)

TIP
2026年5月にGAしたビジュアル計算（Visual Calculations）の RUNNINGSUM や MOVINGAVERAGE を使えば、上記の累計や移動平均をもっと短く書けます。1つのビジュアル内だけで使う計算ならビジュアル計算、複数のビジュアルやスライサーで再利用するならメジャー、と使い分けるのがおすすめです。

保守性が上がるDAXコーディング規約

DAX は書き始めると「動けば正義」になりがちですが、3か月後の自分が読み返したときに解読不能になることがよくあります。チームで共有するレポートならなおさらです。Power BI 業界で広く使われているスタイルをベースに、押さえておきたいルールを4つ紹介します。

メジャー名はビジネス語彙で書く

メジャー名はレポート利用者の目に直接触れます。Measure1 売上_集計2 のような技術寄りの名前ではなく、ビジネス側の用語をそのまま使いましょう。

英語で書く場合も Total Sales Sales LY のように、スペース区切りの自然な英語フレーズが基本です。フォルダ（Display folder）でカテゴリ分けすると、フィールドリストでも探しやすくなりますよ。

VAR 名は小文字・アンダースコア始まりで統一する

メジャーの中で使う変数（VAR）は、メジャー名と区別するためにアンダースコア始まりや小文字始まりで書くスタイルが定番です。本記事でも _当期 _前年 のように書いています。

前年比 = 
VAR _当期 = SUM(売上[金額])
VAR _前年 = CALCULATE(SUM(売上[金額]), SAMEPERIODLASTYEAR(カレンダー[Date]))
VAR _差 = _当期 - _前年
RETURN
    DIVIDE(_差, _前年, 0)

ぱっと見たときに「これはメジャー名じゃなくて、このメジャーの中だけで使う変数だな」と判別できるのが利点です。

引数は改行＋インデントで縦に並べる

CALCULATE や SWITCH など、引数を複数取る関数は1行に詰め込むと読めなくなります。引数ごとに改行し、インデントを揃えると、修正もレビューもラクになりますよ。

// 読みづらい
売上ランク = SWITCH(TRUE(), [売上合計] >= 1000000, "A", [売上合計] >= 500000, "B", [売上合計] >= 100000, "C", "D")

// 読みやすい
売上ランク = 
SWITCH(
    TRUE(),
    [売上合計] >= 1000000, "A",
    [売上合計] >= 500000, "B",
    [売上合計] >= 100000, "C",
    "D"
)

DAX Studio や Tabular Editor には「Format DAX」機能があるので、書きあがったメジャーを自動整形する習慣を付けると統一感が出ます。

1つのメジャーに1つの責務

1つのメジャーで「前年比も計算するし、達成度の判定もするし、書式も変える」となると、修正時にどこを直せばいいか分からなくなります。基準メジャーを分け、合成メジャーから呼び出す形にしましょう。

売上合計 = SUM(売上[金額])
前年売上 = CALCULATE([売上合計], SAMEPERIODLASTYEAR(カレンダー[Date]))
前年比 = DIVIDE([売上合計] - [前年売上], [前年売上], 0)

前年比 の中で SUM(売上[金額]) を直接書くのではなく、[売上合計] メジャーを呼ぶのがポイントです。後から「売上合計」の定義を「税抜き金額」に変えたくなったとき、売上合計 メジャー1つを直すだけで全部のメジャーに反映されますよ。

TIP
DAX のコーディング規約は SQLBI 社が公開しているガイド（dax.guide / sqlbi.com）が事実上の業界標準です。チームでスタイルを揃えたい場合は、SQLBI のスタイルガイドをベースに、自社のメジャー命名ルールを足していくとブレません。