Power Query はとても便利と聞いたけれど、どのように活用すれば良いのか分からない
という方も多いと思います。
Power Query を使った仕事は従来の仕事の進め方とは違って「仕組み」を構築する仕事になります。
一度 Power Query で「仕組み」を構築してしまえば「労働」はコンピューターが人間の代わりに行ってくれるようになります。
人間は「仕組み」を実行するボタンを押すだけです。これで、人手では1週間もかかっていたような作業もあっという間に処理が終わるようになります。
Power Query を活用できれば仕事が劇的に改善できます。
この記事では Power Query の活用事例を実務のシーンをまじえて解説します。
（ケース1）複数人から集めたデータを一括まとめ｜コピペ作業からの卒業
よくある実務のシーン（ケース1）
会社などの組織では多くの人と連携して仕事をします。そこではデータを相手から受け取って処理するシーンが多いと思います。
通常であればデータを入手してから自分のファイルにデータをコピー＆ペーストして集計するなど、単純ですが手間な作業が続きます。
このように単調なのにミスが許されない作業は人にとってかなり苦痛です。
さらに処理するファイルが複数になってしまうと、その手間は何倍にもなります。
Power Query で複数ファイルの一括読み取り
Power Query にはフォルダに保管された複数のファイルをまとめて読み取る機能があります。
これは仮にファイルが100個あっても問題なく処理ができます。
Power Query で一つのファイルの読み取り方を設定した後は、同じ処理をいくつものファイルに対して実行することができます。
コンピューターは人にとっては苦痛で時間がかかる同じ作業をなんの苦も無くこなします。
このような場面で Power Query は非常に有用です。
フォルダに保管した複数のファイルを Power Query で読み取る方法は以下の記事にまとめていますので、興味を持たれた方は是非ご覧ください。
（ケース2）システムからダウンロードしたデータを自動取込み｜手動の編集作業を自動化
よくある実務のシーン（ケース2）
IT の発展で会社などの組織にはいくつもの管理システムが動いていて、そこからデータをダウンロードして処理するというケースが多くなっています。
困ったことに次のようにシステムごとにデータの形式が異なることが多いです。
- CSV、テキスト、Excel、PDF など出力ファイルの形式が違う
- 最初の何行かにヘッダー情報が入っているなど体裁が違う
- ページ形式になっていて数行おきにデータが入っている（SAPなどで多い）
これを人の手で対処しようとすると、いくら工夫したとしても幾つもの作業工程を経てようやくデータそのものを取り出すことができます。
これも時間がかかるばかりでなく、作業ミスが混入してしまうリスクがあります。
Power Query にファイル読み取りパターンを覚えさせる
Power Query は様々なデータの読み取り、編集機能がついています。しかも、マウス操作で簡単に利用することが可能です。
Power Query の強力な機能で一度ファイルからデータを取り出す手順を作成すると、次回からは自動で同じ処理を実行させることが可能です。
ちょうどロボットに作業を教えるような感じで Power Query にデータ処理の方法を覚えこませることができるのです。
簡単な操作でできる上に、次回からは自動実行が可能な Power Query のファイル読み取り機能、これは使わない手はありません。
ファイルの読み取りについては次の記事に詳しくまとめていますので、興味を持たれた方は是非ご覧ください。
（ケース3）専門知識不要でデータベースのデータを活用｜マウスで簡単操作
よくある実務のシーン（ケース3）
会社などの組織の様々なシステムの多くは裏でデータベースが動いていて大切なデータを保管しています。
このシステムのデータを社内で活用できるようにシステム部門が公開している場合があります。
このような場合は通常 DWH（Data Ware House／データの倉庫）と呼ばれる参照専用のデータベースにデータを保管して利用者に提供されています。
しかし、データベースのデータを扱うには SQL というデータベースを操作する プログラム言語 を習得する必要があります。
プログラム言語の習得は多くの人にとってはかなりハードルが高く、ここで諦めざるを得ないケースがほとんどです。
Power Query でデータベースのデータを Excel のように扱う
実は SQL言語 によるデータ処理は、Excel の フィルター や VLOOKUP関数 など日常的に私たちが行なっているようなデータ処理と同じ内容になっています。
ただ、これがプログラム言語であるということだけでハードルが高くなってしまっているのです。
このようなデータベースの操作を Excel のようにマウス操作でできる のが Power Query なのです。
扱うデータは本格的なデータベースのデータなのに、マウス操作で簡単に扱えるというのが Power Query の大きなメリットです。
これにより、これまで行っていた次のような操作が Power Query の「更新」というワンクリックで完了するようにできます。
手作業の場合の工程
- システムを操作して必要なデータをダウンロード
- ダウンロードしたデータを読み込み
- 自分で管理している Excel ファイルにデータをコピー＆ペースト
- 必要な Excel 関数を入力して集計
一つ一つの作業ステップは単純で難しくはないように見えますが、手作業となると案外面倒であったり、作業ミスが入ってしまうリスクもあります。
このような単純作業を Power Query は完全自動化することが可能なのです。
このようにコンピューターが得意な作業はコンピューターにやらせて仕事の効率を上げることで仕事を大きく改善することができます。
Power Query によるデータベースの活用については次の記事に詳しくまとめていますので、興味を持たれた方は是非ご覧ください。
（ケース4）管理表をデータ化して活用｜データの活用拡大
よくある実務のシーン（ケース4）
Excel の表で自分の仕事を管理されている方は非常に多いと思います。
この管理表の情報は他の人の仕事にも関連するので、定期的に関係者に共有するというケースも多いはずです。
しかし、その管理表は受け取る側では少し形を変えて活用したいというケースが多いはずです。
何故ならお互いの仕事の内容が違うために、データを見る観点も異なるからです。
このように管理表の受け渡しをすると、その度にデータの加工処理が必要になります。
この毎回のデータ加工のひと手間が仕事の負担になってしまいます。
自分の管理表を Power Query でデータ化、そしてデータ加工
自分が分かりやすいように作成した管理表を他の人にも使えるような「データ」に仕上げる工程は Power Query で完全自動化が可能です。
Power Query は管理表のようなデータを読み込んで、不要なデータを削除したり、形を整えるというようなデータ加工の機能が沢山搭載されています。
しかもこれらのデータ操作はマウス操作で Excel のテーブルを操作しているような感覚で行うことが可能です。
しかも、Power Query は読み取り専用で動作するので、元データを破損する心配もありません。
さらに Power Query は VLOOKUP 関数 のようにデータとデータを結合する操作も非常に簡単にできますので、自分の管理表を拡張してデータをより使いやすい形にすることもできます。
このようにデータ加工は Power Query に任せることで、自分は肝心な管理表のメンテナンス作業に集中することができます。
（ケース5）データの差分チェック・突合を自動化｜強力なデータ処理の活用
よくある実務のシーン（ケース5）
実務では大量のデータ同士を比較して抜けが無いかチェックをするような作業がしばしば発生します。
仕事では抜けがあってはいけないので、このようなチェック作業は非常に重要です。
特にお金の管理の場面ではこれはかなりシビアな問題になります。
しかし、そのたびに手作業で VLOOKUP 関数を駆使してチェックするのは非常に手間です。
しかも、そのようなチェック作業を定期的に行うのであれば、仕事の負担はかなり大きなものになってしまいます。
Power Query の強力なテーブル結合機能で差分チェックを自動化
Power Query はデータの取り込みからデータの結合までマウス操作で簡単に実行できます。
この機能を活用することで２つのデータの間の差分を簡単に出力することが可能です。
しかも、Power Query で一度差分チェックの工程を作成できたら次回からは「更新」ボタンをワンクリックで完全自動で処理が可能です。
Power Query のこの機能を活用することで膨大なデータの比較チェックも手間無しで正確に実行することが可能です。
このような Power Query の２つのデータを結合する機能については次の記事に詳しくまとめていますので、興味を持たれた方は是非ご覧ください。
（ケース6）管理表とシステムデータを統合して「見える化」｜BI ツール構築
よくある実務のシーン（ケース6）
実務では自分の管理表のデータとシステムのデータを比較チェックすることが多いと思います。
例えばコスト計上の 計画と実績 の比較などがあります。
これを Excel 関数で実現しようとすると少なくとも次のような工程をこなす必要があり、非常に面倒な作業になります。
手作業の場合の工程
- システムからデータをダウンロード
- ダウンロードしたファイルを開いてデータ部分をコピー
- 自分の管理表ファイルにデータをペースト
- Excel 関数を入力して集計
- グラフを作成して「見える化」
多くの仕事の現場ではこのデータの「見える化」の作業に数名の担当者が配置されて、この作業を１、２週間かけて行われています。
場合によってはこの作業の専任担当者が配置されていることも珍しくはありません。
このような作業は一つ一つは単純で機械的な作業ですが、非常に多くの作業工程があるために専任であたっても非常に多くの時間が必要なのです。
このような作業のやり方には次の２つの大きな問題があります。
手作業の問題点
- 専任スタッフの人件費負担
- データを評価できるまでに時間がかかり過ぎる
このような作業に頭を悩ませている方も多いかと思います。
Power Query でデータ処理から見える化まで一気に処理
人にとって非常に負担ないくつものステップに渡るデータ処理こそ Power Query が最も得意とするところです。
この作業は要約すると次のようなデータ処理になります。
- システムのデータを取り込み 【データ取得】
- データを綺麗に整形 【データ加工】
- 様々なデータと組み合わせ 【データ加工】
- 集計してグラフ化 【データ出力】
データ取得 、データ加工 、データ出力 は Power Query の機能の根幹です。
膨大なデータ処理ステップがあっても Power Query であればあっという間に処理が終わります。
しかもコンピューターはミスが無いので処理結果も信頼できます。
ですので、実際に人間がやると１週間かかるような作業が Power Query では１分以内に完了するということが実現できるのです。
会社経営で重要なBI
会社経営におけるデータの見える化は BI（Business Intelligence）と呼ばれており、経営の重要な判断に活用されています。
このような重要な仕事を人の手作業に頼っていると、作業ミスがあった場合に問題が大きくなります。
ですので Power Query を活用して正確な作業をするということはかなり重要になってきます。
まとめ
この記事では便利と言われている Power Query の実際の活用事例をご紹介しました。
Power Query をどのように活用すれば良いのかイメージが沸かなかった方にも活用方法のイメージが沸いたのではないでしょうか？
この記事で紹介したように Power Query を活用することで多くの業務を劇的に改善できる可能性があります。
まずは身近な小さな作業から Power Query を適用してその威力を感じ取るところから始めてみるのが良いと思います。
次第により大きな作業に拡大していくのが最も賢い進め方です。
Power Query は大規模な作業もこなすポテンシャルがありますので、是非最初の一歩を踏み出してみて下さい。
Power Query の活用が進めば、いつの間にか仕事が見違えるほど高度に成長していることでしょう。
