Power Queryの使い方解説｜データの取り込み・整形・ファイル結合を自動化する手順

ExcelのPower Queryを使ってデータの取り込み、列の整形、複数ファイルの結合、自動更新を行う手順をわかりやすく解説します。プログラミング不要で毎月のデータ加工業務を効率化できます。

毎月や毎週、他システムからエクスポートしたCSVファイルや、拠点ごとに届く複数のExcelファイルを1つの表にまとめ、不要な行を消し、日付や数値の形式を整えるといった作業に多くの時間を取られていないでしょうか。

このような定型的なデータ加工業務は、Excelに標準搭載されている「Power Query（パワー・クエリ）」を活用することで完全に自動化できます。一度データ整形の仕組みを構築すれば、次からは「更新ボタン」を1回押すだけで、新しいデータの取り込みから整形までが完了します。

この記事では、Power Queryを使ったデータの取り込み、列や値の整形、フォルダ内にある複数ファイルの自動結合、そしてデータ更新の手順までを詳しく解説します。

なお、Excel全体の効率化ステップやスキルの位置づけを確認したい方はExcelスキルの学習ロードマップを、Pythonを用いた高度なデータ処理を行いたい場合は非エンジニアのためのPython業務自動化入門を参考にしてください。

Power Query（パワー・クエリ）とは

Power Queryは、Excel 2016以降に標準機能として組み込まれているデータ変換・接続ツールです（Excel 2010/2013ではアドインとして利用可能）。外部のデータソースに接続し、必要な形にデータを加工してExcelのワークシートに読み込む一連の処理を記録・実行できます。

マクロ（VBA）やPythonとの違い

データ処理の自動化手法には、Power Queryのほかにマクロ（VBA）やPythonがあります。それぞれの特徴と使い分けは下表のとおりです。

項目	Power Query	マクロ（VBA）	Python
主な用途	データの取り込み・整形・結合	Excel操作の全般的な自動化	大規模データ処理・機械学習・Web自動化
学習難易度	低（マウス操作が中心）	中（コードの記述が必要）	中〜高（環境構築・コード記述が必要）
プログラム言語	不要（内部ではM言語が動作）	VBA（Visual Basic for Applications）	Python
得意な作業	データのクレンジング、ファイル結合	シート操作、セル色の変更、ファイル保存	大容量ファイルの高速処理、複雑な解析

マクロのように複雑なコードを書く必要がなく、画面上のボタン操作だけで処理を構築できる点がPower Query最大のメリットです。データ集計の前処理（クレンジング）においては、最も安全かつ効率的に導入できるツールといえます。

プログラミングによる高度な処理が必要な場合は、非エンジニアのためのPython業務自動化入門を参照してください。

手順1：データソースからの「取り込み」手順

Power Queryの第一歩は、加工したいデータをExcel上に読み込む「取り込み」作業です。Excelファイル、CSVファイル、テキストファイルなど様々な形式に対応しています。

Excelファイルからの取り込み手順

Excelを開き、新しいブック（または加工結果を出力したいブック）を準備します。
上部リボンの「データ」タブを選択します。
「データの取得と変換」グループにある「データの取得」をクリックします。
「ファイルから」＞「ブックから」を選択します。
ダイアログボックスが表示されるので、取り込みたいExcelファイルを選択し、「インポート」をクリックします。
「ナビゲーター」画面が表示されたら、左側のリストから取り込みたい「シート名」または「テーブル名」を選択します。
画面右下に表示される「データの変換」ボタンをクリックします。

※「読み込み」をクリックすると整形前のデータがそのままシートに出力されてしまうため、必ず「データの変換」を選択してPower Queryエディターを起動させてください。

CSV・テキストファイルからの取り込み手順

CSVファイルやテキストファイルを取り込む場合の手順もほぼ同様です。

「データ」タブ＞「データの取得」＞「ファイルから」＞「テキストまたは CSV から」をクリックします。
対象のCSVファイルを選択し、「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。ファイル文字コード（エンコード）や区切り記号（カンマ、タブなど）が正しいか確認します。
文字化けしている場合は、「元のファイル」のドロップダウンリストから「932: 日本語 (シフト JIS)」や「65001: Unicode (UTF-8)」を選択して正しく表示されるように変更します。
プレビューが正しく表示されたら、「データの変換」をクリックします。

手順2：Power Query エディターで行う「列・データの整形」

「データの変換」をクリックすると、「Power Query エディター」という専用の画面が立ち上がります。この画面で行った操作が手順（ステップ）として自動的に記録されていきます。

画面右側に表示されている「適用したステップ」には、実行した操作が上から順に並びます。操作をやり直したい場合は、ステップの左側にある「×」アイコンをクリックするだけで、その操作を取り消すことが可能です。

不要な行・列の削除

データの中に含まれる不要なヘッダー情報、タイトル行、集計行、または業務に使わない列を削除します。

不要な行の削除手順

Power Query エディターの「ホーム」タブにある「行の削減」グループから「行の削除」をクリックします。
用途に合わせて「上位の行を削除」「下位の行を削除」「空行の削除」「重複の削除」などを選択します。
例えば、1〜3行目に不要なタイトルが記載されている場合は「上位の行を削除」を選び、削除する行数に「3」を入力して「OK」をクリックします。

不要な列の削除手順

不要な列のヘッダーをクリックして選択します（Ctrlキーを押しながら複数選択可能）。
列ヘッダー上で右クリックし、「削除」を選択します（選択した列以外を残したい場合は「他の列の削除」を選択します）。

ヘッダーの昇格（1行目をヘッダーとして使用）

取り込んだデータの1行目が「売上日」「商品名」などの項目名になっているにもかかわらず、Power Query上で「Column1」「Column2」と認識されている場合があります。

「ホーム」タブにある「1行目をヘッダーとして使用」をクリックします。
1行目のデータが列名（ヘッダー）に繰り上がります。

データ型の変更

列ごとに正しいデータ型（日付、数値、テキストなど）を設定しておかないと、後の集計作業で計算エラーが発生する原因になります。

変更したい列のヘッダー左側にあるアイコン（「123」や「ABC」などの表示）をクリックします。
表示されるリストから、適切なデータ型を選択します。
- 日付データ：日付
- 売上や数量などの数値：整数 または 通貨
- 商品コードや郵便番号など（頭の0を保持したい場合）：テキスト

列の分割と結合

氏名が1つの列にまとまっているものを姓と名に分けたり、年・月・日の列を組み合わせたりする操作も簡単に行えます。

列の分割手順（例：「姓名」を分ける）

分割したい列を選択します。
「ホーム」タブまたは「変換」タブにある「列の分割」をクリックし、「区切り記号による分割」を選択します。
区切り記号に「スペース」（または対象の記号）を選択し、「OK」をクリックします。

列の結合手順（例：「都道府県」と「市区町村」を合体させる）

結合したい複数の列を、Ctrlキーを押しながら順番に選択します。
「列の追加」タブ（または「変換」タブ）にある「列の結合」をクリックします。
区切り記号（「なし」や「ハイフン」など）を指定し、結合後の新しい列名を入力して「OK」をクリックします。

値の置換と表記揺れの修正

「（株）」と「株式会社」の表記揺れを統一したり、余計な空白スペースを取り除いたりする作業を行います。

文字列の置換

対象の列を選択し、右クリックから「値の置換」を選択します（「ホーム」タブにもあります）。
「検索する値」に置換前の文字、「置換後の後」に統一したい文字を入力して「OK」をクリックします。

余白（スペース）の除去

対象の列を選択します。
「変換」タブ＞「テキストの列」グループにある「書式」をクリックします。
「トリム」を選択すると、文字列の前後に含まれる余分な半角・全角スペースが一括で削除されます。

条件列・カスタム列の追加

元のデータには存在しない計算項目や分類フラグを新しく追加します。

条件列の追加（例：金額に応じて「大口」「通常」のラベルを付ける）

「列の追加」タブにある「条件列」をクリックします。
「新しい列名」を入力します（例：顧客区分）。
列名、演算子、値を指定します。
- 例：列名「売上金額」 / 演算子「以上」 / 値「1000000」 / 出力「大口」
- 「それ以外」に「通常」を入力します。
「OK」をクリックします。

手順3：フォルダ内の「複数ファイル」を1つに自動結合する手順

毎月、各拠点や各担当者から送られてくる同じフォーマットのExcelファイル（またはCSVファイル）を、コピー＆ペーストで1つのファイルにまとめる作業は、Power Queryが最も得意とする処理の一つです。

指定したフォルダに新しいファイルを追加するだけで、次回からは自動的に結合処理が行われます。

フォルダ指定での取り込み手順

結合したい複数のファイル（例：「売上データ_1月.xlsx」「売上データ_2月.xlsx」など）を、専用の1つのフォルダにまとめて保存しておきます。
作業用のExcelを開き、「データ」タブ＞「データの取得」＞「ファイルから」＞「フォルダから」を選択します。
ダイアログボックスで、対象のファイルが入っている「フォルダ」を選択し、「開く」をクリックします。

データの結合と変換のステップ

フォルダ内のファイル一覧が表示される画面で、右下の「データの結合」の横にある「▼」をクリックし、「データの結合と変換」を選択します。
「ファイルの結合」ダイアログボックスが表示されます。
「サンプルファイル」として最初のファイルが選択されているので、結合したい「シート名」または「テーブル名」をクリックして選択し、「OK」をクリックします。
自動的にPower Query エディターが起動し、フォルダ内の全ファイルのデータが縦に結合された状態の表が生成されます。

注意すべきポイントとファイル追加時の挙動

見出し（列名）の統一：結合するすべてのファイルで、1行目の見出し名が一致している必要があります。列名が異なると、別の列として認識されて横に広がってしまいます。
不要ファイルの混入防止：フォルダ内に一時ファイルや無関係なファイルが存在するとエラーの原因になります。Power Queryエディター上で「拡張子（.xlsxなど）」や「ファイル名」フィルタを設定し、対象ファイルのみに絞り込むステップを入れておくと安全です。

翌月以降は、新しいファイル（例：「売上データ_3月.xlsx」）をそのフォルダの中に放り込むだけで、次の手順で解説する「更新」操作を行うことで自動的に結合データに追加されます。

手順4：処理結果の出力と「データ更新」の手順

Power Query エディターでの整形や結合が完了したら、加工後のデータをExcelシートに出力し、データ更新ができる状態にします。

Excelシートへの読み込み（出力）

Power Query エディターの「ホーム」タブ左上にある「閉じ閉じて読み込む」をクリックします。
新しいワークシートが作成され、整形済みのデータが綺麗な「テーブル形式」（緑色などの装飾がついた表）で読み込まれます。

もし出力先を既存のシートに指定したい場合は、「閉じて次に読み込む...」を選択し、ダイアログボックスで出力先のセルを指定します。

元データ変更時の「手動更新」手順

元データのファイル内容が修正されたり、フォルダに新しいファイルが追加されたりした場合は、以下のいずれかの操作を行うだけでデータ加工が瞬時に再実行されます。

方法1：出力されたテーブル内の任意のセルを右クリックし、「更新」を選択します。
方法2：「データ」タブにある「すべて更新」ボタンをクリックします。
ショートカットキー： Ctrl + Alt + F5 を押します。

この操作を実行すると、Power Query内部で記録された全ステップ（取り込み、不要行削除、型変更、結合など）が最新データに対して自動適用され、表示されているテーブルが最新の状態に置き換わります。

整形されたテーブルデータを使ってそのまま集計分析を行いたい場合は、Excelピボットテーブルの使い方｜集計・グループ化・データ更新の手順を組み合わせて活用すると非常に効率的です。また、他のマスタ表と結合して参照したい場合はExcelのXLOOKUP関数の使い方とVLOOKUPからの移行手順も併せて参照してください。

Power Query利用時によくあるトラブルと対処法

Power Queryを運用する中で発生しやすい代表的なエラーと、その解決手順を解説します。

1. 元データの列名変更・削除によるエラー

症状

元データの見出し名が「商品コード」から「商品ID」に変更されたり、列自体が削除されたりすると、「テーブルの列 '商品コード' が見つかりませんでした」というエラー（Expression.Error）が発生します。

対処法

「データ」タブ＞「クエリと接続」をクリックし、画面右側にクエリ一覧を表示させます。
エラーが出ているクエリをダブルクリックして Power Query エディターを開きます。
画面右側の「適用したステップ」で、黄色の警告マークが付いているステップ（多くは「変更された型」や「削除された列」）を確認します。
数式バーに表示されている古い列名を新しい列名に書き換えるか、エラーの原因となっているステップの「×」をクリックして一度削除し、再度操作を行い直します。

2. ファイルの保存場所（ファイルパス）変更によるエラー

症状

取り込み元のファイルやフォルダを別のフォルダに移動したり、ドライブレター（CドライブからDドライブなど）が変わったりすると、データソースが見つからず更新エラーになります。

対処法

Power Query エディターを開きます。
「ホーム」タブにある「データソースの設定」をクリックします。
一覧から変更したいデータソースを選択し、「ソースの変更」をクリックします。
「参照」ボタンを押し、移動後の新しいファイルパスを指定して「OK」をクリックします。

3. 日付フォーマットの崩れや文字化け

症状

CSVデータなどを読み込んだ際、「2026/04/01」が数値の「46113」になったり、「年/月/日」以外の形式で文字列として認識されて日付型に変換できない場合があります。

対処法

文字列から日付への変換: 日付列を選択し、右クリック＞「型の変更」＞「ロケールを使用...」を選択します。データ型を「日付」、ロケール（国・地域）を「日本語 (日本)」や「英語 (米国)」など、元データの形式に合った地域に指定して変換します。

まとめ：定型データ加工を自動化して本来業務に集中しよう

Power Queryは、プログラミング知識がなくても、マウス操作だけでデータの前処理を完全自動化できるツールです。

取り込み：Excel、CSV、フォルダなど様々なソースからデータを取得
整形：不要なデータの削除、型の指定、表記揺れの表記統一、列の追加
結合：フォルダ内の複数ファイルを自動で1つに集約
更新：ボタン1つで毎回同じ整形処理を瞬時に再現

一度Power Queryで仕組みを作っておけば、これまで毎月数時間かけていたコピペ作業やデータ加工作業作業が数秒で終わるようになります。空いた時間をデータの分析や改善提案といった本来注力すべき業務に充てていきましょう。

生成AIを活用してデータ分析やプロンプトによる効率化を組み合わせたい方は事務作業での生成AIの使い方や生成AIで表データを分析する手順も参考にしてください。また、リスキリング全体の計画や学習の進め方について確認したい場合は学び直し全体の進め方ガイドをご覧ください。

確認先

Microsoft Learn（Power Query ドキュメント）
Microsoft サポート（Excel の Power Query について）