ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー2026年4月10日執筆ーーーーーーーーーーーーーーーーー
- Power Query 、Power Pivot 入門（１）初心者向け使い方、アドイン、ピボットテーブルの作成なども解説のPodcast
- はじめに
- モダンExcelが変えるデータ分析のパラダイム
- Power Pivotアドインの有効化とセットアップ
- Power Queryによるデータの取得と変換
- Power Pivotによるデータモデルの構築
- ピボットテーブルとダッシュボードの作成
- 2026年の最先端：Python in Excelとの融合
- 結論：モダンExcelの習得がもたらす未来
- 参考資料
- はじめに
- Power Pivotとは？
- Power Pivotのアドインの追加
- Power Pivotの初心者向け使い方
- おわりに
Power Query 、Power Pivot 入門（１）初心者向け使い方、アドイン、ピボットテーブルの作成なども解説のPodcast
下記のPodcastは、Geminiで作成しました。
はじめに
現代のビジネスシーンにおいて、データは「新しい石油」とも称されるほど重要な資産となっています。しかし、その資産を価値ある情報へと変換するためには、膨大かつ煩雑なデータを効率的に処理する術を身につけなければなりません。長年、多くのビジネスパーソンにとって、Excelを用いたデータ集計は、VLOOKUP関数の多用やマクロの作成、あるいは地道なコピー＆ペースト作業を意味していました。しかし、2026年現在のExcelには、これらの伝統的な手法を過去のものとする、極めて強力な「モダンExcel」という仕組みが備わっています。その中核を成すのが、データの取得と整形を担う「Power Query（パワークエリ）」と、高度なデータ分析と集計を可能にする「Power Pivot（パワーピボット）」です 。
本稿では、これら2つのツールの基礎から応用、そしてAIアシスタント「Microsoft Copilot」を活用した最新のデータ処理手法に至るまで、初心者の皆様に向けて丁寧に解説を行います。かつては何時間も費やしていた定型業務を、ボタン一つで完了させる「仕組み化」の第一歩をここから踏み出していきましょう 。
モダンExcelが変えるデータ分析のパラダイム
従来のExcel作業では、一つのシートにすべてのデータを貼り付け、関数を駆使して表を完成させることが一般的でした。しかし、この手法には「データ量が増えると動作が重くなる」「集計ルールが複雑になるとメンテナンスが困難になる」「元データの更新に合わせて手作業での再加工が必要になる」といった重大な欠点がありました。モダンExcelは、これらの課題を「データの取得」「変換・整形」「モデル化」「可視化」という明確なプロセスに分離することで解決します 。
Power Queryの役割：データの自動クレンジング
Power Queryは、外部の様々な場所にあるデータとExcelを繋ぐ「架け橋」であり、同時にデータをきれいに掃除する「全自動クリーナー」でもあります 。CSVファイルやWebサイトの表、あるいはSQLデータベースなど、形式の異なるデータソースから情報を吸い上げ、不要な列の削除、型の変換、表記揺れの解消といった加工をマウス操作だけで実行できます 。最大の特徴は、一度設定した加工手順が「ステップ」として保存されることです。翌月、新しいデータが追加されても、「更新」ボタンをクリックするだけで、保存されたステップが瞬時に再現されます 。
Power Pivotの役割：大規模データの統合と分析
Power Pivotは、いわば「Excelの中にある超高速データベース」です。通常のExcelシートには1,048,576行という行数制限がありますが、Power Pivotが扱う「データモデル」には、その制約が実質的に存在しません 。数百万、数千万行におよぶ大規模データをデスクトップ上で軽快に処理し、複数のテーブルを関連付ける「リレーションシップ」を構築することで、VLOOKUP関数を使わずに異なるデータを紐付けることができます 。また、「DAX（Data Analysis Expressions）」という高度な計算言語を用いることで、複雑な指標計算も可能になります 。
Power Pivotアドインの有効化とセットアップ
Power Pivotは、Excel 2013以降の多くのエディションに標準搭載されていますが、初期状態では「アドイン」として無効化されている場合があります 。利用を開始するためには、まずこの機能を有効にし、リボン（メニュー）に「Power Pivot」タブを表示させる必要があります 。
最新版Excelでの有効化手順
- Excelを起動し、上部のリボンにある「ファイル」タブをクリックします。
- 左下のメニューから「オプション」を選択します 。
- 「Excelのオプション」ダイアログが表示されたら、左側のリストから「アドイン」をクリックします。
- 画面下部にある「管理」ボックスのプルダウンメニューから「COM アドイン」を選択し、「設定」ボタンをクリックします 。
- 「Microsoft Power Pivot for Excel」のチェックボックスをオンにし、「OK」をクリックします 。
- リボンのタブに「Power Pivot」が表示されたことを確認してください。
アドインが表示されない場合の対処法
稀に、上記の手順を行ってもタブが表示されない、あるいは突然消えてしまうといった現象が発生することがあります。これは、Excelの異常終了時などにアドインが「使用できないアイテム」として登録されてしまった場合に起こります 。
- 復元方法: 「管理」ボックスで「使用できないアイテム」を選択して「移動」をクリックします。リストに「Microsoft Office Power Pivot」があれば、それを選択して「有効にする」をクリックすることで、正常に表示されるようになります 。
Power Queryによるデータの取得と変換
データの分析を開始する前に、まずは対象となるデータをインポートし、集計に適した形に整形する必要があります。Power Queryエディターを用いることで、プログラミングコードを一行も書くことなく、高度なデータ加工を実現できます 。
外部データのインポート：CSVファイルの場合
実務で最も頻用されるのがCSVファイルの取り込みです。しかし、CSVには「文字化け」や「不要なデータの混入」といった問題が付きまといます。Power Queryを使えば、これらをインポートの過程で解決できます 。
- 「データ」タブをクリックし、「データの取得と変換」グループにある「データの取得」→「ファイルから」→「テキストまたは CSV から」を選択します 。
- ファイル選択画面で対象のファイルを選び、「インポート」をクリックします。
- プレビュー画面が表示されます。日本語が化けている場合は「932: 日本語 (シフト JIS)」または「65001: Unicode (UTF-8)」に切り替えます 。
- 画面右下の「データの変換」をクリックします 。これにより、専用の「Power Query エディター」が起動します。
Power Query エディターでの基本操作
エディターで行うすべての操作は、画面右側の「適用したステップ」パネルに記録され、いつでも取り消しや順序の変更が可能です 。
- 不要な列の削除: 列のヘッダーを右クリックし、「削除」を選択します 。
- データ型の設定: 列名左のアイコンをクリックし、日付や通貨などの適切な型へ変更します。これを怠ると計算エラーの原因になります 。
- クエリの結合: 「追加」や「マージ」を用いることで、複数のファイルを縦に繋げたり、別のマスタ表から情報を紐付けたりすることが容易に行えます 。
2026年：Copilot in Power Queryの活用
2026年現在のExcelでは、AIアシスタント「Microsoft Copilot」がPower Queryの操作を強力にサポートします 。これまで数式を覚える必要があった複雑な条件分岐も、AIに自然言語で指示を出すだけで完了します。
例えば、Copilotに「『売上高』が100万円以上の行だけを抽出して、消費税を含めた新しい列を追加して」と入力すれば、AIが最適な変換ステップを提案し、実行してくれます 。これにより、初心者は操作方法を「探す」時間から解放され、より本質的な「分析」に注力できるようになりました 。
Power Pivotによるデータモデルの構築
Power Queryで整形されたデータは、次に「データモデル」へと読み込まれます。データモデルとは、複数のテーブルを関連付けた、Excel内部の仮想的なデータベースです 。
リレーションシップの設定
異なるテーブル（例：売上データと商品マスタ）を関連付けるには、Power Pivotウィンドウの「ダイアグラム ビュー」を使用します 。共通の項目（商品IDなど）をマウスでドラッグ＆ドロップして線で繋ぐだけで、VLOOKUP関数を使わずに情報を紐付けることができます 。
DAX（Data Analysis Expressions）による計算
Power Pivotでは、DAXという言語を用いて高度な集計が行えます 。
- メジャー: 「売上合計」や「前年比成長率」など、ピボットテーブルで再利用可能な計算式を作成します 。
- Copilotによる生成: 2026年現在、DAXの数式もCopilotに「利益率を計算するメジャーを作成して」と頼むだけで、正確な式が生成されます 。
ピボットテーブルとダッシュボードの作成
データモデルが完成したら、いよいよ分析結果を可視化します 。
- 「挿入」タブから「ピボットテーブル」をクリックし、「データモデルから」を選択します 。
- フィールドリストから、関連付けられた複数のテーブルの項目を自由に組み合わせて配置します。
- スライサーの活用: 「年度」や「地域」などのスライサーを配置することで、クリック一つで分析対象を切り替えられるインタラクティブなダッシュボードが作成できます 。
2026年の最先端：Python in Excelとの融合
2026年のモダンExcelにおいて避けて通れないのが「Python in Excel」です 。これはExcelのセル内で直接Pythonコードを実行できる機能で、Power Queryとの相乗効果が期待されています 。
- 役割分担: データの読み込みや基本的なクレンジングはPower Queryで行い、そこから得られた「きれいなデータ」に対してPythonを用いて高度な統計分析や予測モデルの構築を行うのが現在のベストプラクティスです 。
- Copilotの代筆: Pythonコードの記述もCopilotがサポートするため、プログラミング未経験者でも恩恵を受けることが可能です 。
結論：モダンExcelの習得がもたらす未来
Power QueryとPower Pivotの導入は、単なるスキルの習得に留まりません。それは「データの作業者」から、価値を生み出す「分析者」へと変貌を遂げるプロセスです 。
これまでのExcel作業は、更新のたびに同じ作業を繰り返す「フロー型」の業務でした。しかし、モダンExcelの仕組みを構築すれば、一度作った仕組みが資産として積み上がる「ストック型」の業務へと転換できます 。AIという強力な相棒が加わった今、初心者にとってのハードルは劇的に低くなっています 。まずは身近なCSVデータの読み込みから、あなたの業務の「仕組み化」を始めてみてください。
参考資料
- Excel in 2026: Cloud, AI, and Python Turn Spreadsheets into Decisions, https://windowsforum.com/threads/excel-2026-cloud-ai-and-python-turn-spreadsheets-into-decisions.395627/
- 最新のExcel Power Query（パワークエリ）の使い方解説、https://note.com/eiji71/n/n22e4b9b6ca03
- Excel Copilot 2026 Practical Prompts & Agent Mode、https://nexacu.com.au/insights-blog/copilot-for-excel-2026-practical-prompts-agent-mode-time-saving-examples/
- 「仕組み」で作るモダンExcel～集計分析を自動化、https://www.insource.co.jp/ihl/250620_power_query.html
- Mastering Power Query in Excel: A Comprehensive Guide、https://www.integrate.io/blog/mastering-power-query-in-excel-a-comprehensive-guide/
- Power Pivot: Powerful data analysis and data modeling in Excel、https://support.microsoft.com/ja-jp/office/powerpivot-excel-%E3%81%A7%E3%81%AE%E5%BC%B7%E5%8A%9B%E3%81%AA%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E5%88%86%E6%9E%90%E3%81%A8%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF-%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AA%E3%83%B3%E3%82%B0-a9c2c6e2-cc49-4976-a7d7-40896795d045
- Power BI Copilot: Write DAX Measures Fast、https://community.fabric.microsoft.com/t5/Power-BI-Community-Blog/Power-BI-Copilot-Write-DAX-Measures-Fast/ba-p/4804928
- Excel 用 Power Pivot アドインを起動する、https://support.microsoft.com/ja-jp/office/excel-%E7%94%A8-power-pivot-%E3%82%A2%E3%83%89%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%92%E8%B5%B7%E5%8B%95%E3%81%99%E3%82%8B-a891a66d-36e3-43fc-81e8-fc4798f39ea8
- Power Pivot: Overview and Learning、https://support.microsoft.com/en-au/office/power-pivot-overview-and-learning-f9001958-7901-4caa-ad80-028a6d2432ed
- Excel 2026 "Power Query" CoPilot "Python" 新機能、https://note.com/pc_article/n/n700021d385cb
- 10 Copilot Prompts Every Workplace Persona Should Be Using、https://www.changingsocial.com/blog/10-copilot-prompts-to-be-using-in-2026/
- Excel Learning Roadmap: Beginner to Expert (2026)、https://www.coursera.org/resources/excel-learning-roadmap
- Power QueryとPython in Excelとの相乗効果、https://www.fortience.com/insight/column/241219-00/
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー2021年8月26日執筆ーーーーーーーーーーーーーーーーー
はじめに
Power Queryで色々なデータを読み込み、Power Pivotで作成したデータ同士のリレーションやピボットテーブルを簡単に作成し、 Power Viewで視覚的にグラフ化するということがExcelで可能です。
そこで、Microsoftのチュートリアルにしたがって進めることにより、Power Query、Power Pivot、Power Viewについて学んでいきたいと思います。
最初は、Power QueryでAccessのデータベースを読み込み、そのデータを用いて簡単なピボットテーブルを作成するまでを紹介します。
なお、Power Queryについては、次の記事を参照してください。
この記事を読むと、次の疑問について知ることができます。
★Power Pivotのアドインの追加するにはどうするの？
★Power Pivotの初心者向け使い方はどうするの？
・Accessデータベースファイルの読み込み
・ピボットテーブルの作成
・フィルターによる絞り込み
OS、機種などで説明の仕方が変わってくることがありますので、私の使用しているパソコン環境について載せておきます。
パソコンOS ： Windows10 Pro
Windowsバージョン ： 21H1
Excel バージョン ： 2107
Power Pivotとは？
Power Pivotは、前に既述したPower Queryで色々なファイルを読み込み整理・加工したファイルを使いリレーションを設定し、ピボットテーブルの作成、データ同士のリレーションシップの作成などができるExcelのアドインソフトなのです。
ここでPower Pivotの特徴などをまとめてみましょう。
Power Pivotが利用できるMicrosoftのOffice製品などについては、次のサイトを参照ください。
また、Excel 2010 用 Power Pivot アドインは、Officeには含まれていませんが、次のサイトからダウンロードできます。
Power Pivotのアドインの追加
Power Pivotは、最初から利用できるようになっておりません。
アドインを追加して、初めてPower Pivotを利用できるようになります。
それでは、実際にPower Pivotのアドインの追加方法を紹介していきます。
Excelを起動し、ホーム画面の左メニューの「オプション」を選択します。
Excelのオプション画面が表示されますので、左メニューから「アドイン」をクリックし。下の管理の欄に「COMアドイン」を選び、「設定」をクリックします。
すると、COMアドオンが立ち上がりますので、Microsoft Power Pivot for Excelにチェックを入れ、「OK」をクリックします。
これで、Power PivotのアインがExcelに追加されました。
Excelを起動し、空白のブックをクリックしてBook1-Excelを開くと、下のメニューの中に「Power Pivot」が追加されていることがわかります。
Power Pivotの初心者向け使い方
最初は、MicrosoftのPower Pivotのチュートリアルで用意しているAccessデータベースファイル（olympicmedals.accdb）を読み込んでみます。
これらのファイルは、次のサイトからダウンロードすることができます。
それでは、早速読み込んでいきましょう。
Accessデータベースファイルの読み込み
Excelを起動して、上部メニューの「データ」⇒「データの取得」⇒「データベースから」⇒「Microsoft Accessデータベースから」を順に選択します。
データの取り込み画面が開くので、先ほどの「olympicmedals.accdb」を選択して「インポート」をクリックします。
ナビゲーターウインドウが開き、左にAccessファイルを見ることができ、5つのテーブルがあることが確認できます。
これらのテーブルをすべて選択するために、「複数のアイテムを選択」にチェックを入れると5つのテーブルにチェックを入れることができますので、全てにチェックを入れ、「読み込み」をクリックします。
ピボットテーブルの作成
Accessデータベースをインポートして読み込むと、右の「クエリと接続」画面に5つのクエリが作成れていることがわかります。
Disciplines 、Events 、Medals 、S_Teams 、W_Teamsの５つです。
それでは、ここで簡単なピボットテーブルを作成してみましょう。
上部メニューの「挿入」⇒「ピボットテーブル」で、ピボットテーブルの作成ウインドウが表示されますので、「このブックのデータモデルを使用する」にチェックを入れ、新規ワークシートまたは既存ワークシートのどちらかにチェックを入れて、「OK」をクリックします。
ピボットテーブルのフィールドの列に「Disciplines」の中から「Discipline」を列に、「Medals」の中の「NOC_CountryRegion」を行に、「Medal」を値とフィルターにそれぞれドラッグ＆ドロップします。
一応これで、オリンピック競技で各国がどの程度メダルを取っているかのピボットテーブルを作成できました。
フィルターによる絞り込み
上述の表ですと、全ての競技が入っていますので、縦長になり見通しが付きません。
そこで、自分で調べたい競技のみを抜き出した方が見やすくなります。
ここでは、アーチェリー、飛び込み、フェンシング、フィギュアスケート、スピードスケートとメダル数が90以上の国を抜き出したいと思います。
行ラベルの右の「▼」をクリックして、「すべて選択」のチェックを外し、Archary（アーチェリー）、Diving（飛び込み）、Fencing（フェンシング）、Figure Skating（フィギュアスケート）、Speed Skating（スピードスケート）のみにチェックを入れ、「OK」をクリックします。
次に、列ラベルの横のマークをくりっくして、「値フィルター」⇒「指定の値より大きい」をクリックします。
立ち上がった、値フィルターウインドウの値欄に90を記入して、「OK」をクリックします。
これにより、上述の5つの競技のメダルを合計90以上取った国のみが表示されるようになります。
おわりに
如何だったでしょうか？
Power Pivotとは？、Power Pivotのアドインを追加するにはどうするの？、Power Pivotの初心者向け使い方はどうするの？、Accessデータベースファイルの読み込み、ピボットテーブルの作成、フィルターによる絞り込みなどについて解説してきました。
この記事が少しでもあなたにとって役に立てればこれほど嬉しいことはありません。
以上です。
コメント