「一週間溶かした」。一週間のExcel作業をPower Queryで5分に変えた話：仕込み半日で済むなら今すぐやるべき

いきなり大量データの分析を依頼された
― AIのサポートで Power Query を使って解決した一週間の記録 ―

Power Queryを使えば、
Excelと手作業で「一週間」かかっていた集計作業が、
わずか「5分」で終わるようになります。

結論から言います。
私は、Power Queryを学ぶために、一週間、自分の時間を使いました。

結果として、Power Queryを「使える側」になりました。
データが素直であれば、おそらく一日で形にはなったと思います。

ただし、現場のデータはそう簡単ではありません。
少しずつ、いい加減なデータが混ざっていました。
その「例外」への対応に、一週間かかったのです。

正直に言えば、
もし最初から「正しい考え方」を知っていれば、
半日で仕組みは作れたと思います。

それでも、この一週間の泥臭い試行錯誤があったからこそ、
Power Queryの仕組みを、体で理解することができました。

この記事の読者には、
私の寄り道を知って、同じ落とし穴にハマらず、
一日から二日で、Power Queryを使えるようになってほしいと思っています。

この記事があなたに約束する「3つの解放」

この記事は、
単なる「Power Queryで苦労しました」という報告記事ではありません。

大量のデータを、
Excelと手作業、そして体力で乗り切ってきた人が送る、
いわば「サバイバル記録」です。

読み終えたとき、あなたは次の悩みから解放されます。

データ量という「恐怖」からの解放

データが1,000行から10万行に増えても、
あなたの作業時間は「5分（更新ボタンを押すだけ）」から変わりません。

コピペミスという「不安」からの解放

「自分のミスで数字がズレるかもしれない」という不安から卒業できます。
一度作った仕組みは、二度と嘘をつきません。

やり直しという「無駄」からの解放

データの差し替えは自由自在。
来月の集計も、去年の分析も、ファイルを置き換えるだけで完了します。

学びの一週間は、人生でたった一度でいい。
最初のハードルを越えれば、
細かいことは生成AIが助けてくれます。

1. データ量に依存しない「定数時間」の仕組み

複数の部署からExcelデータを集め、
一つの帳票にまとめる作業は、よくあると思います。

右クリックでフィルターをかけ、
特定の行をコピーして、
別のシートに貼り付ける。

100行程度なら、数分〜数十分で終わります。
では、もし明日、そのデータが10万行に増えたらどうなるでしょうか。

手作業の最大のリスクは、
作業時間がデータ量に比例して増えていくことです。

時間が伸びれば、集中力は落ち、
思わぬコピペミスが紛れ込みます。

Power Queryが救ってくれるのは、
この「足し算の世界」からの脱出です。

Power Queryでやるのは、作業ではなく「仕組み作り」。
一度やり方を覚えさせれば、
あとは更新ボタンを押すだけ。

100行でも、1万行でも、
終わるまでの時間は「ほぼ一定」。

作業時間が、
データ量に左右されなくなります。

仕組み化とは、
目の前の作業を片付けることではありません。
将来の時間を、不毛な作業から守るという決断です。

2. 「差し替え」が自由自在になる感動

部署ごと、月ごとに作られたクロス集計表を、
全社分まとめる作業を考えてみましょう。

二部署、二ヶ月分なら何とかなります。
では、20部署、5年分ならどうでしょうか。

部署ごとに60ヶ月分。
それが20部署で、1,200の表になります。

この規模になると、
手作業では現実的ではありません。

Power Queryで仕組みを作っておけば、
やることはとてもシンプルです。

フォルダ内のデータを差し替えて、
更新ボタンを押すだけ。

定期集計でも、
調査や分析のやり直しでも、
「一度作れば、二度と同じ苦労はしなくていい」。

この安心感が、
考えて仕事をする余裕を生んでくれます。

ここから先は、
私が実際に一週間つまずいた原因と、
「今なら、どう考えて・どう避けるか」を整理します。

Power Queryを触り始めた人が、
いちばん時間を溶かしやすいポイントと、
そこから抜け出すための考え方です。

【ここから有料化も検討していましたが、今回は全体像を共有することを優先して無償にしました】

ここからは、
私が実際に一週間つまずいたポイントを、
「今なら、どう考えてどう避けるか」という視点で整理します。

Power Queryの操作手順を、
細かく追う記事ではありません。

・なぜ、うまくいかなくなったのか
・どこで考え方を間違えやすいのか
・どう整理すれば、遠回りせずに済むのか

その「思考の分岐点」を、言語化しています。

同じ作業を前にして、
「今回は、ちゃんと仕組みで片づけたい」
と思っている方のための内容です。

3. 実録：私が一週間「溶かした」混乱の正体

Power Queryの解説書には、
「簡単に複数の帳票を結合できる」と書いてあります。

でも、現場のデータはきれいではありません。

当時はわからなかったのですが、
私が一週間時間を溶かした原因は、次の3つでした。

① 不要行の数が違う帳票

先頭に不要な行が2行ある帳票と、
4行ある帳票が混在していました。
この差が、自動化を止めます。

② Mコードに触った瞬間、GUIが効かなくなる

ボタン操作では解決できず、
Mコードを直接編集。
その結果、操作履歴が記録されなくなりました。

Mコードは、Power Queryで実施する作業を書いたプログラムのようなものです。通常は自動生成されるので気にしなくていいのですが、細かいことをしたい時には、直接修正することが必要な場合があります。

③ そもそも項目が存在しない

結合すべき列が、
帳票によっては存在しない。
人間なら察せますが、クエリはエラーを出します。

今なら、どれも短時間で対処できます。
でも当時は、すべてが初めてでした。

4. 時間を溶かさないための「サバイバル3箇条」

一週間の試行錯誤を経て、
初心者が迷いにくくなる鉄則を3つにまとめました。

① 全体像の「地図」を持つ

• 結合前に整える

• 結合する

• 結合後に整える

この流れを知っていれば、
細かい操作は後から調べれば十分です。

② 非破壊の原則を守る

クエリや関数は必ず複製してから編集する。
戻れる安心感が、作業効率を守ります。

③ 生成AIをM言語の先生にする

MコードはAIが得意な分野です。
コードを読ませて、解説と修正を頼めば十分です。

5. 実例：防衛省オープンデータを集計してみる

Power Queryの練習用サンプルとして、
私が今回あえて選んだのが、
防衛省が公開している「留学生受入実績」というオープンデータです。

正直に言うと、
これは「初心者向けの優しいデータ」ではありません。

• 年度は1行目にしか書かれていない

• 見出しの配置が年度ごとに微妙に違う

• 国名（列）が年によって増えたり減ったりする

現場で出てくるデータに、とても近い形です。

今回私は、

• インデックスを使って年度を拾い

• 見出しを一度きれいに整え

• 「その他をピボット解除」で構造を一本化する

という流れで、
年度や国構成が変わっても壊れない結合クエリを作りました。
できれば挑戦してみてください。

今なら30分ほどで仕掛けを作れます。一度できれば、データが増えてもフォルダに追加するだけです。

操作の考え方を別記事にまとめました。

「Power Queryをちゃんと使えるようになりたい」
そう思っているなら、
このデータは本当に良いサンプルです。

きれいすぎない。
でも、逃げずに向き合えば、必ず整理できる。
よかったら、一緒に挑戦してみてください。

データはここにあります
https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&toukei=00700002&tstat=000001143026

6. まとめ：それは「半年分の自由」を買う投資

一週間の試行錯誤を経て、
私は確信しています。

この一週間は、
将来の「半年分の手作業」を消し去る投資でした。

もし「今回だけだから」と妥協していたら、
同じ苦労を、何度も繰り返していたと思います。

学びの一週間は、人生でたった一度でいいです。

もし今、
手作業でやれば終わるけれど、気が遠くなる作業があるなら、一度、Power Queryの利用を検討してください。

その時間は、
あなたを「作業員」から
「価値を生み出す人」に引き上げてくれる、
とても良い投資になるはずです。

ここまで読んでいただき、ありがとうございます。

同じ考え方でまとめているマガジンがあります。

📘 シリーズマガジン：「仕事を仕組みで片づける」
👉 https://note.com/hrskad/m/m8135c221f351

📘 シリーズマガジン：「働く人のソフトスキル - 人と働く力」
👉 https://note.com/hrskad/m/m9fb31ffda2ee

📘 シリーズマガジン：「働く人のための“ 最低限の知識” 」
👉 https://note.com/hrskad/m/m1d10de2ca2fb

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