財務DX / Power BI Dashboard作成シリーズ
はじめに
前回のVol.3では、Power Queryを使って5つのCSVファイルを取り込み、ヘッダーの設定やデータ型の変換、KPI計算用のカスタム列の追加までを行いました。これで、Dashboardで使用する以下の5つのテーブルが作成されました。
Dim_line_name（ラインマスター）Fact_monthly_kpi（売上・原価）Fact_defect_rate（不良率）Fact_equipment_utilization（設備稼働率）Fact_inventory_turnover（在庫回転率）
しかし、現時点では、今回作成するCalendarテーブルとの関連付けがまだ設定されておらず、期間を軸にした分析はできません。そのため、このままでは「ライン別に分析する」「特定の期間だけ表示する」といったPower BIらしい分析を行うことができません。
そこで今回は、次の2つの作業を行います。
- Calendarテーブルを作成する
- 各テーブルのリレーション（関係性）を設定する
これらを設定することで、すべてのテーブルがひとつのデータモデルとしてつながり、次回以降のDAX計算やDashboard作成の土台が完成します。
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。
Calendarテーブルとは
実務では、次のような時系列分析を行う場面がよくあります。
- 前年同期比を計算する
- 四半期ごとに集計する
- 複数のFactテーブルを同じ期間で分析する
Vol.3では、各Factテーブルの「Year/Month」列をDate型に変換しました。これは、これから作成するCalendarテーブルの「Date」列と同じデータ型に揃え、リレーションを設定できるようにするためです。
Calendarテーブルは、Power BIが日付を正しく認識するための専用マスターテーブルです。前年同期比や累計、四半期集計など、多くの時系列分析はこのテーブルを基準に計算されます。
すべてのFactテーブルをCalendarテーブルと関連付けることで、異なるデータを同じ期間軸で集計・分析できるようになります。Power BIで時系列分析を行う際の基本となるテーブルであり、実務でもほぼ必ず作成します。
Step 1：CalendarテーブルをDAXで作成する
今回は、Power BI Desktop上でDAXを使ってCalendarテーブルを作成します。
「モデリング」タブから「新しいテーブル」をクリックします。
数式バーに次のDAXを入力します。
Calendar =
ADDCOLUMNS(
CALENDAR(DATE(2023,1,1), DATE(2026,12,31)),
"Year", YEAR([Date]),
"Month", MONTH([Date]),
"YearMonth", FORMAT([Date], "YYYY-MM")
)CALENDAR関数は、指定した開始日から終了日までの連続した日付を1日1行で生成する関数です。実務ではFactテーブルの最小日付・最大日付に合わせて設定することが一般的です。
続いてADDCOLUMNSを使い、「Year」、「Month」、「YearMonth」の列を追加しています。このうち「Year」列は、あとの回で期間スライサーとして使用します。Month・YearMonthは本シリーズでは使用しませんが、四半期集計や月名表示など、実務でCalendarテーブルを拡張する際によく使われる列なので、あわせて用意しておきます。
Calendarテーブルの期間は、Factテーブルの日付がすべて含まれるように設定する必要があります。期間が短すぎると必要なデータが分析対象から外れ、長すぎると実績のない期間まで表示されることがあります。そのため、Factテーブルの日付範囲に合わせて設定することが重要です。
Calendarテーブルを作成したら、「Date」列のData Type（データ型）が「Date」になっていることを確認し、必要に応じてFormat（書式）を「Short Date」に変更します。
Step 2：Calendarテーブルを日付テーブルとしてマークする
テーブルを作成しただけでは、Power BIはこのテーブルが「日付専用のテーブル」であることを認識しません。日付インテリジェンス関数（前年同期比などの計算で使用するSAMEPERIODLASTYEARやDATEADDなど）を正しく機能させるために、作成したテーブルを「日付テーブル」として明示的にマークする必要があります。
作成したCalendarテーブルを選択した状態で、「テーブルツール」タブから「日付テーブルとしてマーク」をクリックします。表示されたダイアログで、日付列にDate列を指定し、「OK」をクリックします。
この設定を行っておくことで、Vol.5以降で扱う前年同期比などのDAX計算が正しく動作するようになります。忘れやすいステップですが、必ず行っておきましょう。
Step 3：テーブルの関係を整理する（スタースキーマ）
リレーションを設定する前に、6つのテーブルがそれぞれどういう役割を持っているかを整理しておきます。
| テーブル | 役割 |
|---|---|
| Calendar | 日付のマスター |
| Dim_line_name | ラインのマスター |
| Fact_monthly_kpi | 売上・原価の実績データ |
| Fact_defect_rate | 不良率の実績データ |
| Fact_equipment_utilization | 設備稼働率の実績データ |
| Fact_inventory_turnover | 在庫回転率の実績データ |
Vol.3で説明した通り、Dimはマスターテーブル、Factは実績テーブルです。Calendarテーブルは日付のマスターテーブルになります。Power BIでは、マスタテーブル（Dim）を中心に配置し、各Factテーブルと接続します。
この構造をスタースキーマ（Star Schema）と呼び、Power BIで推奨される代表的なデータモデルです。Factテーブル同士を直接接続するのではなく、マスターテーブルを中心に構成することで、シンプルで管理しやすいデータモデルになります。この構造にすることで、集計の一貫性が保たれ、Power BIのパフォーマンスも向上しやすくなります。
次のStepは、モデルビューでスタースキーマを用いたテーブル間のリレーション構築を行います。
Step 4：モデルビューでリレーションを設定する
Power BI Desktop左側の「Model View（モデルビュー）」アイコンを開きます。
Power BIは、列名やデータ型、データ内容などからリレーションシップを自動検出することがあります。今回のサンプルでは、Dim_line_nameと各Factテーブルは自動的に接続されているはずですが、環境によっては自動作成されない場合もあります。
モデルビューで、図のようにDim_line_nameと各Factテーブルが実線でつながっていることを確認してください。
リレーションが作成されていない場合は、これから説明するCalendarテーブルと同じ手順で手動で接続してください。また、誤ったリレーションが作成されている場合は、その実線を右クリックして「Delete（削除）」し、正しい列を選択して接続し直してください。
一方、Calendarテーブルは今回新しく作成したため、自動ではFactテーブルとのリレーションは作成されません。そのため、ここで手動で接続します。
Calendarテーブルの「Date」列を、Fact_monthly_kpiテーブルの「Year/Month」列へドラッグ＆ドロップします。
「New Relationship（新しいリレーションシップ）」が表示され、次の設定になっていることを確認し、「OK」をクリックします。通常は自動的に設定されますが、異なる場合は修正してください。
| 設定項目 | 設定 |
|---|---|
| Cardinality（カーディナリティ） | 1対多（1:*） |
| Cross-filter direction（クロスフィルターの方向） | 単一 |
| Mark this relationship active（このリレーションシップをアクティブにする） | オン |
続けて、次の3つも同じように接続します。
- Calendar[Date] → Fact_defect_rate[Year/Month]
- Calendar[Date] → Fact_equipment_utilization[Year/Month]
- Calendar[Date] → Fact_inventory_turnover[Year/Month]
すべて接続すると、CalendarとDim_line_nameを中心としたスタースキーマが完成します。
Step 5：ファイルを保存する
設定が完了したら、Ctrl + Sでファイルを保存します。
Vol.3で作成した「KPIDashboard.pbix」に、Calendarテーブルとリレーションが追加された状態になります。
よくあるご質問
1. マスターテーブル（Dimension）と実績テーブル（Fact）の違いは何ですか？
マスターテーブル（Dimension）は、日付や製品、顧客、ライン名などの「分析の軸」となるデータを管理するテーブルです。一方、実績テーブル（Fact）は、売上金額や不良率、設備稼働率などの「数値データ」を格納するテーブルです。
今回のDashboardでは、CalendarとDim_line_nameがマスターテーブル、4つのFactテーブルが実績テーブルにあたります。Power BIでは、マスターテーブルを中心に実績テーブルを接続する「スタースキーマ」が基本となります。
2. DAXとは何ですか？
DAX（Data Analysis Expressions）は、Power BIで計算列やメジャーを作成するための数式言語です。
Excelの関数に似た書き方ですが、複数のテーブルをまたいだ集計や前年同期比、累計など、Dashboardで必要となる高度な計算ができます。
次回のVol.5では、DAXの基本的な考え方から、実際にKPIを計算するメジャーの作成方法までを、手順に沿って解説します。
3. リレーションのカーディナリティ（多重度）とは何ですか？
カーディナリティとは、2つのテーブルがどのような関係で結び付くかを表す設定です。Power BIでは、次の4種類があります。
1対1（One to One）
両方のテーブルで値が重複しない場合に使用します。例えば、社員マスターと社員詳細テーブルのように、1人の社員に対して1件の詳細情報が対応するケースです。
1対多（One to Many）
最もよく使われるリレーションです。マスターテーブルでは値が一意で、実績テーブルでは同じ値が複数存在します。今回のDashboardでは、CalendarやDim_line_nameと4つのFactテーブルの関係がこれに該当します。
多対1（Many to One）
「1対多」を反対側のテーブルから見た関係です。Power BIでは接続する順序によって「1対多」と「多対1」の表示が変わることがありますが、意味は同じです。
多対多（Many to Many）
両方のテーブルで同じ値が重複している場合に使用します。複雑なデータモデルでは利用されますが、意図しない集計結果になることもあるため、初心者はできるだけ避けることをおすすめします。
本シリーズでは、すべて**「1対多（1:*）」**のリレーションを使用します。リレーション作成後に「1対多」になっていることを確認しましょう。
4. リレーションのCross-filter direction（クロスフィルターの方向）とは何ですか？
クロスフィルターは、リレーションを通じてフィルターがどの方向へ伝わるかを決める設定です。
本シリーズでは、CalendarやDim_line_nameからFactテーブルへフィルターが伝わる「単一（Single）」方向を使用します。
シンプルなスタースキーマでは単一方向が推奨され、モデルが分かりやすく、予期しない集計結果も起こりにくくなります。
5. アクティブリレーションとインアクティブリレーションの違いは何ですか？
アクティブリレーションは、Power BIが通常の集計で使用するリレーションです。一方、インアクティブリレーションはモデル内に存在していても、自動では使用されません。
1組のテーブル間には通常1つのアクティブリレーションしか設定できません。複数の日付列（受注日・出荷日など）を持つデータでは、必要に応じてインアクティブリレーションを作成し、DAXのUSERELATIONSHIP関数を使って切り替えることがあります。
今回作成するDashboardでは、すべてアクティブリレーションを使用するため、インアクティブリレーションを設定する必要はありません。
まとめ
今回は、DAXを使ってCalendarテーブルを作成し、CalendarとDim_line_nameを中心に各Factテーブルとのリレーションを設定しました。
これにより、6つのテーブルがスタースキーマで接続され、Power BIで分析を行うためのデータモデルが完成しました。
データモデルを正しく設計することで、複数のFactテーブルを同じ期間軸やライン別に分析できるようになり、今後作成するKPI計算やDashboardの基盤になります。
次回予告
次回のVol.5では、いよいよDAXを使ってDashboardに表示するKPIを計算していきます。営業利益率・不良率・設備稼働率・在庫回転率の4つを例に、DAXの基本となる「メジャー」の作成方法を学びます。前年比や目標達成率、累計といった、より実践的なDAX計算はVol.6以降で扱います。。