財務DX / Power BI KPI ダッシュボード作成シリーズ
はじめに
前回のVol.2では、Power BI Desktopのインストール方法と画面構成を確認しました。リボン、レポートキャンバス、データペインなど、基本的なパーツの役割はイメージできたのではないでしょうか。
今回は、Power BIにデータを取り込み、KPI計算に使えるデータの土台を整えます。
スクリーンショットについて
本シリーズでは、日本語版・英語版の記事で共通のスクリーンショットを使用するため、掲載しているPower BI Desktopのスクリーンショットは英語表示で統一しています。
本文ではメニュー名や操作内容を日本語でも併記しているため、日本語版Power BI Desktopをご利用の場合でも、そのまま読み進められます。
今回使用するサンプルデータ
実務では、分析に必要なデータが複数のファイルやデータベーステーブルに分かれていることが一般的です。このような実務をイメージして、今回は以下の5つのCSVファイルを用意しました。学習しやすいよう、構造はシンプルにしています。
サンプルデータをダウンロード する
| ファイル名 | 内容 | 列名 |
|---|---|---|
| Dim_line_name.csv | 生産ラインマスターデータ | LineName |
| Fact_monthly_kpi.csv | 売上・原価データ | Year/Month Line Name Net Sales COGS SG&A Target Operating Margin |
| Fact_equipment_utilization.csv | 設備稼働率データ | Year/Month Line Name Utilization Rate Target Utilization Rate |
| Fact_inventory_turnover.csv | 在庫回転率データ | Year/Month Line Name Product Category Beginning Inventory Purchases Ending Inventory COGS Target Inventory Turnover |
| Fact_defect_rate.csv | 不良率データ | Year/Month Line Name Production Quantity Defect Quantity Target Defect Rate |
Step 1：Power BIファイルを保存する
作業を開始する前に、まずPower BIファイルに名前を付けて保存します。
実務では、作業の最初にファイルを保存し、作業中も「Ctrl + S」でこまめに保存する習慣をつけておくと、途中で問題が起きた場合でも、それまでの作業内容を残すことができます。
Vol.2で起動した「Blank Report（空白のレポート）」を開いた状態で、「File（ファイル）」をクリックします。
次の画面で「Save As（名前を付けて保存）」をクリックします。
ファイル保存画面で、ファイル名を「KPI Dashboard」に設定し、ファイルの種類が「Power BI file (*.pbix)」になっていることを確認します。「Save（保存）」をクリックします。
Power BIファイルを保存（上書き保存）すると、画面上部にファイル名と保存時刻が表示されます。
Step 2：Power Queryで最初のCSVファイルを取り込む
まず、一つ目のサンプルファイルを取り込んでいきます。
「Home（ホーム）」タブ ➜ 「Get data（データを取得）」 ➜ 「Text/CSV（テキスト/CSV）」を選択します。
「Connect to data source（データ ソースへの接続）」画面で「Browse（参照）」をクリックし、対象のフォルダから一つ目のサンプルファイルDim_line_name.csvを選択して、「Open（開く）」をクリックします。「Next（次へ）」と進みます。
「Preview file data（ファイル データのプレビュー）」画面が表示されます。
1行目が列名として認識されていないため、データをそのまま読み込むのではなく、「Load（読み込み）」ボタン右側の下矢印をクリックし、「Transform data（データの変換）」を選択します。
Step 3：ヘッダーと列名を整える
Power Query Editorが開きます。画面の左側に「Queries（クエリ）」ペイン、右側に「Query Settings（クエリの設定）」ペイン、中央にデータの「Preview（プレビュー）」画面が表示されます。
1. １行目をヘッダーに設定する
列を選択した状態で、「Home（ホーム）」タブの「Use First Row as Headers（1行目をヘッダーとして使用）」をクリックします。
「LineName」は列名として設定されたことを確認できます。この変換処理は、画面右側の「Applied Steps（適用したステップ）」に記録されます。
Power Queryでは、このように行った変換処理がステップとして保存されるため、同じデータソースを更新した際にも、設定した処理が同じ順番で再実行されます。
2. 列名を変更する
サンプルデータのほかのテーブルでは、生産ラインを表す列名を「Line Name」としているため、生産ラインマスターの列名も同じ表記に揃えます。
列名の「LineName」をダブルクリックし、間にスペースを追加し、列名が「Line Name」に変更されたことを確認します。列名変更処理も「Applied Steps（適用したステップ）」に記録されます。
Step 4：残り4つのCSVファイルを取り込む
続いて、残り4つのCSVファイルもPower Queryへ追加します。
Power Query Editorの「Home（ホーム）」タブから「New Source（新しいソース）」 → 「Text/CSV（テキスト/CSV）」を選択し、以下のファイルを1つずつ読み込みます。
Fact_monthly_kpi.csvFact_equipment_utilization.csvFact_inventory_turnover.csvFact_defect_rate.csv
取り込んだ各ファイルについて、列名が意図した状態になっているか確認し、必要に応じて、Step3で示した手順でヘッダー設定や列名変更を行います。
5つのファイルが取り込まれると、「Queries」ペインに5つのクエリが表示されます。
Step 5：取り込んだデータを確認する
データの取り込みが終わったら、取り込んだデータの行数とデータ型を確認します。
ここでは、Fact_monthly_kpi テーブルを例に確認方法を説明します。
1. 行数を確認する
行数確認は、データが途中で欠けていないかを確認する重要なステップです。
Power Query Editorの「Queries（クエリ）」ペインで、 Fact_monthly_kpi テーブルを選択します。画面左下に表示されている行数を確認します。今回のサンプルデータでは「129 ROWS（129行）」が正しい件数です。行数が想定と異なる場合は、フィルターや削除などの適用ステップを確認します。
2. データ型を確認する
データ型が誤っていると、後のDAX計算やリレーション設定で意図しない結果になりますので、事前に確認します。
以下はPower BIの主要なデータ型です。
- ：Date（日付）
- ABC：Text（テキスト）
- 123：Whole Number（整数）
- 1.2：Decimal Number（10進数）
- ％：Percentage（パーセンテージ）
各列の左側に表示されている「データ型アイコン」で、正しいデータ型になっていることを確認します。データ型が正しく設定されていない場合は、「データ型アイコン」をクリックして正しいデータ型を選択します。
Step 6：閉じて適用する
CSVファイルの取り込み、ヘッダー・列名の設定、行数・データ型の確認が終わったら、「Home（ホーム）」タブの「Close & Apply（閉じて適用）」 をクリックします。
Power Query Editorが閉じ、Power BI Desktopの「Data（データ）」ペインに、5つのテーブルが表示されます。
これでデータの取り込みが完了し、変換処理はPower BIに反映された状態になります。
Step 7：ファイルを上書き保存する
ここまでの作業が完了したら、「Ctrl + S」でPower BIファイルを上書き保存します。
次回以降は、この「KPI Dashboard.pbix」ファイルを使って、レポート作成を進めていきます。
まとめ
今回は、Power Queryで5つのCSVファイルを取り込み、ヘッダー・列名・行数・データ型を整えました。
今回行った作業は以下のとおりです。
- Power BIファイルの保存
- CSVファイルの取り込み
- ヘッダーと列名の設定と変更
- データの行数、データ型の確認
- Power BIへの適用
次回は、今回取り込んだテーブルを使って、Calendarテーブルの作成とテーブル間のリレーションシップ設定を行います。
よくあるご質問（FAQ）
1. マスターテーブルの前につける「Dim」にはどのような意味がありますか？
「Dim」は Dimension（ディメンション）の略で、分類・属性情報を持つマスターテーブルを表します。
「Fact」は、売上・原価・稼働率など、実績データを持つテーブルです。
Power BIで必須の命名規則ではありませんが、役割が分かりやすくなるため、実務でもよく使われます。
2. CSVファイルをPower BIに取り込むとき、「Load」ではなく「Transform data」を選ぶのはなぜですか？
「Load」はデータをそのまま読み込みます。
「Transform data」はPower Queryで整形してから読み込むため、実務ではこちらが基本です。
3. Power Queryで複数のCSVファイルを一度に取り込むことはできますか？
同じ構造のファイルであれば、「Folder」コネクタでまとめて取り込めます。
今回の5つのCSVは構造が異なるため、1ファイルずつ取り込んでいます。
4. Power BIのデータ型はなぜ重要ですか？
データ型は、データ取り込み後の計算やリレーション設定に影響します。
日付型は時系列分析、数値型はDAX計算に必須です。
5.「Year/Month」列はなぜ日付型に設定しますか？
後の工程でCalendarテーブルとリレーションシップを設定するためです。リレーションシップを設定する列は、同じデータ型（日付型）でないと接続できません。
次回予告
次回のVol.4では、Calendarテーブルを作成し、テーブル間のリレーションを整えて、Power BIのデータモデルを構築します。