みなさま、こんばんは🌙
水曜日のお仕事や家事など、今日も一日本当にお疲れ様でした😌
突然ですが、
月末になるたび、複数のExcelファイルを一つずつ開いてコピーしていませんか？
たとえば、
1月.xlsx
2月.xlsx
3月.xlsx
という月別ファイル。
または、
東京支店.xlsx
大阪支店.xlsx
名古屋支店.xlsx
という店舗別ファイルです。
まず一つ目のファイルを開きます。
そしてデータをコピーします。
次に、集計用Excelへ貼り付けます。
さらに次のファイルを開いて、同じ作業を繰り返します。
ファイルが数個なら、それほど大変ではありません。
しかし、10個、20個、50個と増えてくるとどうでしょうか。
「集計作業だけで午前中が終わってしまった」
そんなこともありますよね。
そこで今夜ご紹介したいのが、
Power Query Excel自動化です💻✨
Power Queryを使えば、同じような構造のExcelやCSVをまとめて読み込み、一つのデータとして扱えるようになります。
つまり、
「ファイルを全部開いてコピペする仕事」そのものを減らせる
ということなんです。
昨日はPower Automateでメール・保存・Excel・通知をつなぐ方法をご紹介しました。
また、一昨日はAI OCR。
さらにその前はExcel自動化でした。
そして今日は、
「集まったデータをどうやって一つにまとめるのか？」
を一緒に見ていきましょう✨
🌿 Power Query Excel自動化とは？
Power Queryは、Excelなどのデータを取り込み、整理し、必要な形へ変換するための機能です。
普段Excelを使っていても、
「名前は聞いたことがあるけれど、使ったことはない」
という方も多いと思います。
そこで、まずは簡単な例で考えてみましょう。
毎月のExcelを一つにまとめる
たとえば、毎月同じ形式で売上ファイルを作っているとします。
1月売上.xlsx
2月売上.xlsx
3月売上.xlsx
それぞれには、
日付。
商品名。
数量。
金額。
担当者。
という同じ列があります。
通常なら、3つのExcelを一つずつ開き、集計表へコピーしますよね。
しかし、Power Queryでは指定したフォルダー内のファイルをまとめて読み込むことができます。
そのため、一つずつファイルを開く作業を減らせます。
さらに、後から新しい月のファイルを追加した場合も、設定したクエリを更新して読み込める仕組みにできます。
📂 12か月分のExcelをまとめるとどうなる？
ここでもう少し具体的に考えてみます。
「2026年売上」というフォルダーがあるとします。
その中には、
01月.xlsx
02月.xlsx
03月.xlsx
04月.xlsx
05月.xlsx
06月.xlsx
というファイルがあります。
また、すべて同じ形式です。
これまでの集計方法
まず1月分を開きます。
そしてコピーします。
次に集計表へ貼り付けます。
さらに2月分を開きます。
そしてまたコピーします。
これを12か月分繰り返します。
しかし、毎月この作業をするのは大変ですよね。
Power Queryを使った場合
一方で、Power Queryではフォルダーを読み込み元として指定できます。
そのため、複数ファイルをまとめて一つのデータとして扱えるようになります。
さらに7月になり、
07月.xlsx
を同じフォルダーへ追加したとします。
その場合も、設定した処理を更新することで、新しいデータを追加しやすくなります。
つまり、
「7月分をどこへ貼り付ける？」
と毎回考える必要を減らせるんです☺️
✨ Power Query Excel自動化が便利な仕事
Power Queryは、特に同じ形のデータが複数ある仕事と相性があります。
そこで、代表的な使い方を見てみましょう。
① 毎月の売上集計
まずは月別売上です。
1月。
2月。
3月。
というように月ごとにExcelを保存している場合、Power Queryを使いやすくなります。
また、毎月同じ列構成にしておけば、データをまとめやすくなります。
そのため、月次集計のたびに過去のExcelを開く作業も減らせます。
② 複数店舗のデータ集約
次に、店舗別データです。
本店。
A店。
B店。
C店。
それぞれから同じ形式のExcelが届く会社もありますよね。
そこでPower Queryを使えば、店舗別ファイルを一つの表へまとめる方法を考えられます。
さらに店舗名の列を残しておけば、店舗ごとの比較もしやすくなります。
③ 担当者別のExcelをまとめる
また、営業担当者ごとに実績表を作っている場合にも活用できます。
たとえば、
田中さん.xlsx
鈴木さん.xlsx
佐藤さん.xlsx
というファイルです。
これまで管理者が一つずつ開いてコピーしていた場合でも、形式を統一すればPower Queryでまとめやすくなります。
④ CSVファイルをまとめる
さらに、Power QueryはExcelだけではありません。
たとえばシステムから、
20260901.csv
20260902.csv
20260903.csv
というCSVを毎日出力している場合です。
同じ構造なら、それらをまとめて扱える場合があります。
そのため、毎日のCSVを一つずつ開く手間も減らせます。
⑤ 過去データと最新データをまとめる
そして、年度別・月別に分かれたデータを一つにしたい場合にも便利です。
元ファイルを直接編集するのではなく、必要なデータを読み込んで集計する考え方ができます。
その結果、元データを残しながら分析用の表を作りやすくなります。
【ここに中間画像を挿入】
🤖 AIとPower Queryを組み合わせる
Power Queryを初めて使うと、
「列の削除」
「型の変更」
「クエリ」
「M言語」
など、少し難しそうな言葉が出てきます。
しかし、そこでAIを活用できます🤖✨
AIへ日本語で質問する
たとえば、
「Power Queryでフォルダー内のExcelをまとめたい」
と相談できます。
また、
「空白行を削除したい」
「日付列を日付形式へ変えたい」
「商品コードの先頭の0を残したい」
と具体的に質問することもできます。
さらに、
「このPower Queryのエラーは何が原因？」
と聞いて、原因を整理する使い方もあります。
MコードもAIへ相談できる
Power Queryでは、多くの処理を画面操作で作れます。
一方で、より細かな処理では「M」という言語が使われます。
そのため、コードの意味が分からない時には、AIへ説明してもらうこともできます。
ただし、AIが作ったコードをそのまま本番データで使うのはおすすめしません。
まずテスト環境で確認しましょう。
つまりAIは、
「Power Queryを全部任せる人」ではなく、「分からないところを一緒に考える先生」
として使うと安心です。
🔗 AI自動化シリーズをつなげるとどうなる？
ここ数日の記事を読んでくださった方は、少しずつ仕組みがつながってきたと思います。
まず8月30日は、AIとExcel・VBAを使った自動化をご紹介しました。
そして8月31日は、AI OCRで紙書類をデータ化する方法です。
さらに9月1日は、Power Automateでメール・保存・Excel・通知をつなぐ方法をご紹介しました。
Power Automate自動化｜メール・Excel・保存をAIでつなぐ仕事術
4つを組み合わせた仕事の流れ
そして今日のPower Queryを組み合わせます。
すると、たとえば次のような流れになります。
メールが届く
↓
Power Automateが添付ファイルを保存
↓
AI OCRで書類をデータ化
↓
ExcelやCSVとして蓄積
↓
Power Queryで複数ファイルを集約
↓
Excelで集計
↓
VBAで必要な処理を実行
↓
担当者へ通知
このように、以前は人が一つずつ行っていた仕事を少しずつつなげられます。
つまり、
「人がデータを運ぶ仕事」
を減らしていける可能性があるんです✨
📊 データをまとめるだけではない
Power Queryの便利なところは、単純に複数ファイルを一つにすることだけではありません。
実は、データを整える作業も記録できます。
毎月同じ整形作業を減らせる
たとえば毎回、
不要な1行目を削除する。
空白行を消す。
列名を変更する。
不要な列を削除する。
日付形式を整える。
数字の形式を変更する。
という作業があるとします。
これを毎月手作業で行うのは大変ですよね。
そこでPower Queryを使います。
一度変換の流れを作っておけば、新しいデータにも同じ処理を適用しやすくなります。
そのため、
「集計する仕事」だけでなく「データを整える仕事」も減らせる
可能性があります。
⚠️ ファイルの形式はそろえる
一方で、Power Queryを使うためには大切な準備があります。
それは、
元ファイルの形をできるだけ統一すること
です。
列の位置が違うと処理が難しくなる
たとえばAファイルが、
A列：日付
B列：商品名
C列：数量
だったとします。
しかしBファイルでは、
A列：商品名
B列：金額
C列：日付
となっていたらどうでしょうか。
毎回構造が違うため、単純にはまとめにくくなります。
そこで、自動化する前に入力形式をそろえておきます。
つまり、
「みんなが同じフォーマットを使う」
というルールも重要です。
このように、業務自動化では新しい機能だけでなく、仕事のルールを整えることも大切なんですね🌿
💡 最初は2つのファイルから試す
Power Queryを使い始める時に、最初から100ファイルを読み込む必要はありません。
まずは小さく始めましょう。
1月と2月だけでテストする
たとえば、
1月.xlsx
2月.xlsx
の2つだけを用意します。
そしてPower Queryで読み込みます。
次に、必要な列が正しいか確認します。
さらに二つのデータをまとめます。
最後に結果を確認します。
正常に動いたら、3月分を追加します。
そしてもう一度更新します。
このように一つずつ増やせば、問題が起きた時にも原因を見つけやすくなります。
つまり、
大きく始めるより、小さく成功させる。
これが自動化では大切です☺️
🔐 元データとバックアップも忘れない
また、大切なデータを扱う場合にはバックアップも必要です。
まず、元のExcelを残します。
さらに、CSVも消さずに保存します。
そして集計結果が正しいか確認します。
特に、
商品数。
売上金額。
在庫数。
請求金額。
など重要な数字は、人が確認することも必要です。
便利な自動化だからこそ、
結果を確認する仕組み
も一緒に作っておきたいですね。
🌿 「数字を作る仕事」から「数字を見る仕事」へ
Excelを使っていると、
データを集める。
コピーする。
貼り付ける。
形をそろえる。
という作業に時間を使いがちです。
しかし、本当に大切なのはその先です。
たとえば、
「なぜ売上が増えたのか？」
「どの商品が伸びているのか？」
「在庫は足りているのか？」
「どの店舗の数字が変化したのか？」
こうしたことを考えるためにExcelを使いますよね。
そこでPower Queryによって集計作業を減らします。
その結果、人は、
数字を作る仕事から、数字を見る仕事へ
時間を使えるようになります。
さらにAIを組み合わせれば、集計した数字の傾向を整理するサポートにも活用できます。
このように、単純作業を減らすことが、本当に考えるべき仕事へ時間を戻すことにつながります。
🕊️ 終わりに
今夜は、Power Query Excel自動化についてご紹介しました。
月別ファイル。
店舗別ファイル。
担当者別ファイル。
毎回一つずつ開いてコピーしているExcelがあるなら、
「Power Queryでまとめられないかな？」
と一度考えてみてください。
まず8月30日はExcel自動化。
次に8月31日はAI OCR。
そして9月1日はPower Automate。
さらに今日はPower Queryです。
このように少しずつ組み合わせることで、
AIと自動化を使った仕事の流れ
ができてきます✨
もちろん、全部を一度に変える必要はありません。
まずは一つ。
毎月繰り返しているコピペ作業を探してみましょう。
そして、
「これ、自動化できないかな？」
と考えてみる。
そこが業務改善のスタートです。
みなさまのExcelにも、
「これ、毎月全部開いているな……」
というファイルはありませんか？☺️
もしあれば、そこが次の自動化候補かもしれません。
水曜日、本日も一日本当にお疲れ様でした。
そして、週の後半も無理をしすぎず、ご自身の心地よいペースで進んでくださいね。
今夜もゆっくりお休みください🌙✨
突然ですが、
月末になるたび、複数のExcelファイルを一つずつ開いてコピペしていませんか？
1月.xlsx
2月.xlsx
3月.xlsx
あるいは、
東京支店.xlsx
大阪支店.xlsx
名古屋支店.xlsx
それぞれのファイルを開いて、
データをコピー。
集計用Excelへ貼り付け。
次のファイルを開く。
またコピー。
また貼り付ける……。
ファイルが5個くらいなら、まだ何とかできます。
でも10個、20個、50個と増えたらどうでしょうか。
「集計するだけで午前中が終わってしまった」
なんてこともありますよね。
しかも、
貼り付ける行を間違える。
同じデータを二重に入れる。
一つのファイルだけ忘れる。
列の位置を間違える。
といったミスも起こりやすくなります。
そこで今夜ご紹介したいのが、
Power Query Excel自動化です💻✨
Power Queryを利用すると、条件がそろっている複数のExcelやCSVファイルをまとめて読み込み、一つのデータとして扱えるようになります。
つまり、
「全部開いてコピペする仕事」そのものを減らせる
ということなんです。
昨日はPower Automateでメール・保存・Excel・通知をつなぐ方法をご紹介しました。
一昨日はAI OCR。
その前はExcel自動化。
今日はさらに、
「たくさんあるデータをどうやって一つにまとめるのか？」
を見ていきましょう✨
🌿 Power Queryとは？Excelのデータ整理を助けてくれる機能
Power Queryは、データを取り込み、整理し、必要な形へ変換するための機能です。
Excelを普段使っている方でも、
「名前は聞いたことがあるけれど使ったことはない」
という方も多いのではないでしょうか。
例えば、毎月同じ形式でExcelファイルが作られているとします。
1月売上.xlsx
2月売上.xlsx
3月売上.xlsx
それぞれの中に、
日付。
商品名。
数量。
金額。
担当者。
という同じ列があるとします。
普通なら3つのExcelを開いて、一つの集計表へコピーしますよね。
Power Queryを使えば、
指定したフォルダーに入っているファイルをまとめて読み込み、一つの表として結合する
という方法を利用できます。
MicrosoftのPower Queryでは、同じ構造を持つ複数ファイルを一つの論理テーブルへ結合できる仕組みが用意されています。
つまり毎月、
「今月分をコピーして一番下へ貼り付ける」
という作業から離れられる可能性があります。
📂 例えば12か月分のExcelをまとめる
具体的に考えてみましょう。
「2026年売上」というフォルダーがあります。
その中には、
01月.xlsx
02月.xlsx
03月.xlsx
04月.xlsx
05月.xlsx
06月.xlsx
というように、毎月の売上ファイルが保存されています。
すべて同じ形式です。
これまでなら、
1月を開く。
コピーする。
集計表へ貼る。
2月を開く。
コピーする。
貼る。
これを12回繰り返していました。
しかしPower Queryなら、フォルダーを読み込み元として指定し、複数ファイルのデータをまとめられます。
しかも次の月に、
07月.xlsx
を同じフォルダーへ追加した場合、
設定したクエリを更新することで、新しいデータを取り込めるような仕組みにできます。
「7月分をどこへ貼り付けよう？」
と考えなくても良くなるんです。
これは毎月データを集計している方には、とても便利ですよね☺️
✨ Power Query Excel自動化が便利な仕事5選
Power Queryは、特に「同じ形のデータがたくさんある仕事」と相性があります。
① 毎月の売上集計
例えば店舗や部署ごとに、
1月。
2月。
3月。
とファイルを保存している場合です。
毎月のファイル構造が同じなら、まとめて集計しやすくなります。
月次集計のたびに、
「先月の一番下の行を探す」
必要も減らせます。
② 複数店舗のデータ集約
本店。
A店。
B店。
C店。
各店舗から同じフォーマットのExcelが送られてくる。
このような仕事もPower Queryと相性があります。
例えば、
商品名。
販売数量。
売上金額。
店舗名。
というデータを一つにまとめれば、全店舗の集計表を作りやすくなります。
③ 複数担当者から届くExcelをまとめる
営業担当者ごとに実績表を作っている会社もありますよね。
田中さん.xlsx
鈴木さん.xlsx
佐藤さん.xlsx
これを管理者が毎回一つずつ開いてコピーするのではなく、同じ構造で統一しておけばPower Queryでまとめられる可能性があります。
④ CSVファイルをまとめる
Excelだけではありません。
システムから毎日、
20260901.csv
20260902.csv
20260903.csv
という形でデータを出力しているケースもあります。
こうした同じ構造のCSVファイルも、Power Queryでまとめて扱えます。
⑤ 過去データと最新データを一つにする
月別・年度別などで別々に保存されているデータを、一つの分析用データへまとめたい場合にも便利です。
過去のファイルを直接編集するのではなく、
元ファイルを残したまま、必要な情報を読み込んで集計する
という考え方ができます。
🤖 AIを使えばPower Queryの難しい部分も相談できる
Power Queryを初めて開くと、
「列の削除」
「型の変更」
「クエリ」
「M言語」
など、少し難しそうな言葉が出てきます。
そこでAIの出番です🤖✨
例えば、
「Power Queryでフォルダー内のExcelをまとめたい」
「空白行を削除したい」
「日付列を日付形式へ変えたい」
「商品コードの先頭の0を残したい」
「このPower Queryのエラーの意味を説明して」
という形で相談できます。
Power Queryでは多くの処理を画面操作で作れますが、裏側では「M」という言語が使われています。
より細かな加工が必要になった場合には、AIへMコードの意味を説明してもらったり、処理方法の候補を考えてもらったりすることもできます。
ただし、AIが作ったコードをそのまま本番データへ使用するのではなく、必ず内容を確認してくださいね。
AIは、
「Power Queryを代わりに全部操作する人」ではなく、「分からないところを一緒に考えてもらう先生」
くらいの感覚で使うのがおすすめです。
🔗 ここまでの自動化を全部つなげるとどうなる？
ここ数日の記事を読んでくださった方は、少しずつつながってきたかもしれません。
8月30日にご紹介したのは、
AIとExcel・VBAを使った繰り返し作業の自動化。
【内部リンク：AI×Excel自動化の記事】
リンク先：/2026/08/30/ai-excel-automation-work-efficiency/
8月31日は、
AI OCRで紙書類をデータ化する方法。
【内部リンク：AI OCRで紙書類をデータ化する記事】
リンク先：/2026/08/31/ai-ocr-document-digitalization/
そして昨日は、
Power Automateでメール・ファイル保存・Excel・通知を一本につなげる方法。
【内部リンク：Power Automate自動化の記事】
リンク先：/2026/09/01/power-automate-ai-workflow-automation/
さらに今日のPower Queryを組み合わせます。
すると、例えばこんな仕事の流れを考えられます。
メールが届く
↓
Power Automateが添付ファイルを保存
↓
AI OCRで紙・PDFの内容をデータ化
↓
ExcelやCSVとして蓄積
↓
Power Queryで複数ファイルを集約
↓
Excelで集計
↓
VBAなどで必要な処理を実行
↓
担当者へ通知
少し前まで、それぞれ人が操作していた作業です。
しかし、一つずつ仕組みを組み合わせれば、
「人がデータを運ぶ仕事」
を大きく減らせる可能性があります。
これこそ、AIや自動化を仕事へ取り入れる面白さだと思います✨
📊 一度作った「整形ルール」を繰り返し使える
Power Queryの便利なところは、単純に複数ファイルをくっつけることだけではありません。
例えば毎回、
不要な1行目を削除する。
空白行を消す。
列名を変更する。
不要な列を削除する。
日付形式を整える。
数字の形式を変更する。
という作業をしているとします。
これを手作業で毎月行うのは大変ですよね。
Power Queryでは、データをどのように変換したのかという処理の流れを記録できます。
そのため同じ構造の新しいデータを読み込んだ時にも、設定した変換処理を適用しやすくなります。
つまり、
「毎月データを集計する」だけではなく、「毎月データを整える作業」まで減らせる
ということなんです。
⚠️ ファイルの形をそろえることがとても大切
ここはPower Queryを使う上で、とても重要です。
フォルダー内の複数ファイルをまとめる場合、
基本的には同じような構造で作っておく必要があります。
例えば、
Aファイル
A列：日付
B列：商品名
C列：数量
なのに、
Bファイル
A列：商品名
B列：金額
C列：日付
というように毎回形式が大きく違うと、思った通りにまとめられないことがあります。
Microsoftの公式ドキュメントでも、フォルダー内のファイルを適切に結合するには、ファイル形式や構造をそろえることが重要と案内されています。
だからこそ自動化を始める前に、
「入力するExcelの形式を統一する」
ことも、とても大切なんです。
自動化というと新しい機能ばかりに目が行きます。
でも実は、
「みんなが同じフォーマットを使う」
というルール作りも大きな業務改善なんですよね🌿
💡 Power Queryで最初に試すなら「2つのファイル」から
いきなり100個のファイルをまとめる必要はありません。
まずは、
1月.xlsx
2月.xlsx
のように、同じ形式のファイルを2つ用意してみます。
そして、
Power Queryで読み込む。
必要な列を確認する。
二つのデータをまとめる。
結果を確認する。
ここまで試してみます。
正常に動いたら、3月分を追加して更新してみる。
さらに4月分を追加する。
こうして少しずつ確認していけば、仕組みを理解しやすくなります。
AIや自動化は、
大きく始めるより、小さく成功させる。
このほうが続けやすいと思います☺️
⚠️ 元データは必ず残しておく
Excel自動化の記事でもお話ししましたが、重要なデータを扱う時はバックアップが大切です。
特に初めてPower Queryを試す場合は、
元のExcelファイル。
元のCSV。
集計前データ。
を残した状態でテストしましょう。
Power Queryは元データを直接書き換える用途とは異なりますが、集計結果を仕事に利用する以上、読み込みや変換が正しいか確認する必要があります。
商品数。
売上金額。
在庫数。
請求金額。
こうした数字に間違いがないか、人が確認することも忘れないようにしたいですね。
🌿 コピペする時間から「数字を見る時間」へ
Excelを使っていると、
データを集める。
コピーする。
貼る。
形をそろえる。
という作業に時間を使いがちです。
しかし、本当に大切なのはその先ですよね。
「なぜ売上が増えたのか？」
「どの商品が伸びているのか？」
「在庫は足りるのか？」
「どの店舗の数字が変化しているのか？」
こうしたことを考えるためにExcelを使っているはずです。
Power Queryによってデータを集める時間を減らせれば、人は、
数字を作る仕事から、数字を読む仕事へ
時間を使えるようになります。
AIや自動化を取り入れる意味は、ここにあるのではないでしょうか。
🕊️ 終わりに
今夜は、Power Query Excel自動化についてご紹介しました。
月別ファイル。
店舗別ファイル。
担当者別ファイル。
毎回一つずつ開いてコピーしているExcelがあるなら、
「Power Queryでまとめられないかな？」
と一度考えてみてください。
一昨日はExcelそのものを自動化。
昨日は紙をAI OCRでデータ化。
さらにPower Automateで仕事同士をつなげました。
そして今日は、たくさん集まったデータをPower Queryで一つにする。
少しずつ、
AIと自動化を使った仕事の流れ
が完成してきましたね✨
全部を一度に変える必要はありません。
まずは一つ。
毎月繰り返しているコピペを探してみる。
その小さな発見から、仕事のやり方は大きく変わるかもしれません。
みなさまのExcelにも、
「これ、毎月全部開いているな……」
というファイルはありませんか？☺️
もしあれば、そこが次の自動化候補です。
水曜日、本日も一日本当にお疲れ様でした。
週の後半も無理をしすぎず、ご自身の心地よいペースで進んでくださいね。
今夜もゆっくりお休みください🌙✨
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