--- title: "【Power BI入門 #1】データの取り込み/「データ成型」の基本をマスター！" description: "Power BI入門ブログ #1 初学者必見！全ての分析の出発点となる「データの接続と変換」を解説。公式サンプルデータを使い、データの取り込みからPower Queryでのデータ型変換、「閉じて適用」までの手順を丁寧に解説しています。初心者目線で躓きやすいポイントを詳しく紐解く実践ガイダンスです。" image: https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/AI-Generated%20Media/Images/Power%20BI-3.png --- [![BI-LAB\_01](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/BI-LAB_01.png?width=800&height=220&name=BI-LAB_01.png) ![BI-LAB\_01](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/BI-LAB_01.png?width=800&height=220&name=BI-LAB_01.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi) [![ご相談・お問い合わせ](https://hubspot-no-cache-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/default/5935783/interactive-160578501294.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs/cta/wi/redirect?encryptedPayload=AVxigLIPxmfwwTAV8BeFbWh9aAZL3%2B3BmmtQKeflwxmUJbJyoL6ccCmvS6KEjUrz2oniRXDz4nWc0nsJbaklo3N3hc62hf5WG0OGoN65qQN6CbjiD59IIh0AWUk9M1gm3h%2FRD99S1gtzwbVGP5fxbzfJH13%2BOzTS7eaDzyIwDdLN%2FgKU1IwfbgyMkPWG%2F3yJ6c1e6tW%2FzPvnR8iBOonKlg%3D%3D&webInteractiveContentId=160578501294&portalId=5935783) - サービス紹介 - [DATA-TERASU](https://service.insight-lab.co.jp/data-terasu) - [DATA-CONPASS](https://service.insight-lab.co.jp/data-conpass) - [Data Analytics Dojo](https://service.insight-lab.co.jp/data-DOJO) - 取り扱い製品 - [Snowflake](https://service.insight-lab.co.jp/snowflake) - [dbt](https://service.insight-lab.co.jp/dbt) - [TROCCO](https://service.insight-lab.co.jp/TROCCO) - [Qlik](https://service.insight-lab.co.jp/Qlik) - [Vizlib](https://service.insight-lab.co.jp/Vizlib) - [Sisense](https://service.insight-lab.co.jp/sisense) - [Tableau](https://service.insight-lab.co.jp/Tableau) - [導入事例](https://solution.insight-lab.co.jp/bi/download-case-studies) - [お役立ち資料](https://download.insight-lab.co.jp/bi/download) - [ニュース](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/tag/%E3%83%8B%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%82%B9) ###### 7 分で読むことができます。 # [【Power BI入門 #1】データの取り込み/「データ成型」の基本をマスター！](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/powerbi-training-1) 執筆者 [BI LAB編集室](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/author/bi-lab) 更新日時 2026年10月9日 ###### Topics: [AI](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/tag/ai) [BIツール](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/tag/biツール) [ITツール](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/tag/itツール) [Power BI](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/tag/power-bi) ![Power BI](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/AI-Generated%20Media/Images/Power%20BI-3.png) 目次   ## はじめに 皆さん、こんにちは！本記事では、Power BIの使い方を特に初学者の方に向け、ステップバイステップで解説していきます。筆者がBIツール初心者な上、営業職である点、理解に苦しんだところは特に詳しく解説しています。 いきなりマイクロソフトのサンプルを一人で進めるより、ぐっとハードルが低くなっている内容です！ 記念すべき第一回は、すべての分析の出発点となる「データの接続と変換」です。 ※[AdventureWorks Sales サンプル](https://github.com/microsoft/powerbi-desktop-samples/blob/main/AdventureWorks%20Sales%20Sample/AdventureWorks%20Sales.xlsx)←こちらからサンプルExcelデータの取得をお願いします。また、Power BI Desktopがインストールされていない方は、Microsoftストアもしくは、公式ストアからダウンロードしてください。 ## データの取り込み Power BIでの作業は、手元にあるデータをツールにつなぐことから始まります。本日から学習用として、先ほどダウンロードしていただいたMicrosoftが提供しているサンプルデータを使用します。 手順 1\. Power BI Desktopを起動し、空のレポートを作成。 2.「ホームタブ」にある「データを取得」から「Excelブック」を選択。 ![データを取得](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%92%E5%8F%96%E5%BE%97.png?width=601&height=299&name=%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%92%E5%8F%96%E5%BE%97.png) 3\. Excelファイル「AdventureWorks Sales」を選択し、開く。  ![データ選択](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E9%81%B8%E6%8A%9E.png?width=600&height=298&name=%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E9%81%B8%E6%8A%9E.png) 4.ナビゲーター画面が出てきたら、取り込みたい項目にチェック。（今回、「\_data」以外のすべて） 5\.「データの変換」を選択する。 ※「読み込み」をクリックした際はデータ取り込み後にデータ変換が可能になります。  ![ファイル選択](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%A4%E3%83%AB%E9%81%B8%E6%8A%9E.png?width=601&height=457&name=%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%A4%E3%83%AB%E9%81%B8%E6%8A%9E.png) これにより、先ほど取得したExcelデータを加工できる状態にしました。 ## Power Queryを理解する 「データの変換」をクリックすると、「Power Query」という別ウィンドウが開きます。 ![Power Queryエディター画面](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Power%20Query%E3%82%A8%E3%83%87%E3%82%A3%E3%82%BF%E3%83%BC%E7%94%BB%E9%9D%A2.png?width=601&height=274&name=Power%20Query%E3%82%A8%E3%83%87%E3%82%A3%E3%82%BF%E3%83%BC%E7%94%BB%E9%9D%A2.png) Power Queryでは、取り込んだ生データを分析に適した形に加工することができます。 ITの現場では、「ETL (Extract,Transform,Load) 」と呼ばれる、プロセスの中心を担う非常に強力なツールです。 分かりやすく言えば、「データの調理場」とも言えます。 Power Queryの最も優れた点は、画面右側の「適用したステップ」にあります。ここでは、私たちが行った操作がすべて履歴として記録されます。 これは単なる「元に戻す」機能ではなく一度このステップを作成してしまえば、元のExcelデータが更新されても、Power BIが**この手順を自動で再現**してくれるという優れものです。この機能は、手作業の多いExcel業務を自動化する鍵となります。 ## データ型の変換 システムがデータを正しく処理するためには、「どの列が数値で、どの列が文字列か、日付か」などを厳密に定義する必要があります。 【なぜ型変換が重要か】 もし「売上金額」の列が「テキスト型（ABC）」として認識されていると、後にメジャー（データを分析するための計算式）を使用する工程で「合計値を出す」といった計算ができなくなります。特に「日付」の列が正しくカレンダーマーク（日付型）になっているかは、時系列分析を行う上で不可欠なチェック項目です。正しい型を再設定する習慣をつけましょう。 各列名の左側にある小さなアイコンを確認してください。 - **1.2 / 1.23：** 10進数（売上や利益などの数値） - **ABC：** テキスト（商品名や国名など） - **カレンダーマーク：** 日付 ![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/%7BD999B45C-7649-4E3B-8DF6-6041580B4CC8%7D-png.png?width=1088&height=54&name=%7BD999B45C-7649-4E3B-8DF6-6041580B4CC8%7D-png.png) では、以下の表をもとに、データ型の変換を行いましょう。 | クエリ | 列 | データ型 | | --- | --- | --- | | Customer | カスタマーキー | 整数 | | Date | 日付キー | 整数 | | | 日付 | 日付 | | | 月キー | 整数 | | Product | プロダクトキー | 整数 | | | 標準のコスト | 10 進数 | | | 定価 | 10 進数 | | Reseller | ResellerKey | 整数 | | Sales | 販売注文ラインキー | 整数 | | | ResellerKey | 整数 | | | カスタマーキー | 整数 | | | プロダクトキー | 整数 | | | 注文日キー | 整数 | | | 期限日キー | 整数 | | | 出荷日キー | 整数 | | | 販売地域キー | 整数 | | | 注文数量 | 整数 | | | 単価 | 10 進数 | | | 拡張金額 | 10 進数 | | | 単価割引率パーセント | パーセント | | | 製品標準コスト | 10 進数 | | | 合計製品コスト | 10 進数 | | | 売上金額 | 10 進数 | | SalesTerritory | 販売地域キー | 整数 | | SalesOrder | 販売注文ラインキー | 整数 |     ## 閉じて適用でレポート画面へ データの整理が終わったら、画面左上の「閉じて適用」ボタンをクリックします。 これにより、Power Queryでの加工手順が確定し、整えられたデータがPower BI Desktop本体へとロードされます。画面右側の「データ」ペインに、整理したフィールド名が並んでいれば、準備は完璧です。 次回は、今回整えたデータをどう構造化していくか、Power BIの心臓部である「データモデル」について解説します！ ## 参考文献 [https://learn.microsoft.com/ja-jp/power-bi/create-reports/desktop-dimensional-model-report](https://learn.microsoft.com/ja-jp/power-bi/create-reports/desktop-dimensional-model-report)   BIツールを体験してみませんか？ INSIGHT LABでは、BIツールの無料紹介セミナー（動画）を配信しています。初めてBIツールをご利用される方を対象に、BIツールの概要や、複数あるBIツールの違いについて分かりやすくご説明いたします。 [![セミナー一覧はこちら](https://hubspot-no-cache-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/default/5935783/28023fdf-0a76-48bf-9815-43744ce7a2b2.png)](https://hubspot-cta-redirect-na2-prod.s3.amazonaws.com/cta/redirect/5935783/28023fdf-0a76-48bf-9815-43744ce7a2b2) - [Tweet](https://twitter.com/share) ![BI LAB編集室](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/image%20(3)-3.png) #### 執筆者 [BI LAB編集室](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/author/bi-lab) BI LAB（データ活用研究所）編集室です。 BI、AI、DWHなどデータ活用に関するトレンドやニュースやコラムをほぼ毎日配信しています。押さえておきたい基本知識から、最新ニュース、事例インタビューやお役立ち情報・セミナーレポートまで、データ活用の専門家ならではの視点と情報量でお届けします。 ###### [前の投稿](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/seminar/nsc-isl) [![](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/%E5%85%B1%E5%82%AC%E3%82%BB%E3%83%9F%E3%83%8A%E3%83%BC_SAP%C3%97AI.png)](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/seminar/nsc-isl) ###### [【告知】ノムラシステムコーポレーションの共催セミナーを開催します](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/seminar/nsc-isl)   ## 最新記事 ###### 6 分で読むことができます。 #### [【Power BI入門 #1】データの取り込み/「データ成型」の基本をマスター！](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/powerbi-training-1) ###### 2026年 10月 9日 ###### 4 分で読むことができます。 #### [【告知】ノムラシステムコーポレーションの共催セミナーを開催します](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/seminar/nsc-isl) ###### 2026年 9月 10日 ###### 3 分で読むことができます。 #### [AZ-900から学ぶ！データ案件の予算オーバーを防ぐAzureコスト管理機能についてご紹介](https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/az-900から学ぶデータ案件の予算オーバーを防ぐazureコスト管理について) ###### 2026年 9月 3日 ##### サービス サービス - [DATA-CONPASS](https://service.insight-lab.co.jp/data-conpass) - [DATA-TERASU](https://service.insight-lab.co.jp/data-terasu) - [DATA-ANALYTICS-DOJO](https://service.insight-lab.co.jp/data-analytics-dojo) - [Data Knowledge Library](https://knowledge.insight-lab.co.jp/) - [セミナーアーカイブ](https://download.insight-lab.co.jp/seminar-archive) ##### データ活用ツール データ活用ツール - [Snowflake](https://service.insight-lab.co.jp/snowflake) - [dbt](https://service.insight-lab.co.jp/dbt) - [TROCCO](https://service.insight-lab.co.jp/TROCCO) - [Qlik](https://service.insight-lab.co.jp/Qlik) - [Vizlib](https://service.insight-lab.co.jp/Vizlib) - [Sisense](https://service.insight-lab.co.jp/sisense) - [Tableau](https://service.insight-lab.co.jp/Tableau) ##### 実績・事例 実績・事例 - [トヨタ自動車北海道](https://download.insight-lab.co.jp/bi/case-studies/toyota) - [テレビ東京コミュニケーションズ](https://download.insight-lab.co.jp/bi/case-studies/tv-tokyo) - [プラントフォーム](https://download.insight-lab.co.jp/bi/case-studies/plantform) - [スタイルブレッド](https://download.insight-lab.co.jp/ja/bi/case-studies/style-bread) - [協和企画](https://download.insight-lab.co.jp/bi/case-studies/kk) - [Jマテ．カッパープロダクツ](https://listen-web.com/story/isao-tooyama2/) ##### 運営会社 運営会社 - [会社概要](https://insight-lab.co.jp/about/) - [サイト運営責任者](https://twitter.com/Kajiwara81) - [お問い合わせ](https://contact.insight-lab.co.jp/main) [![Logo\_yoko\_C+W-1](https://knowledge.insight-lab.co.jp/hs-fs/hubfs/Logo_yoko_C+W-1.png?width=500&height=133&name=Logo_yoko_C+W-1.png "Logo_yoko_C+W-1")](https://www.insight-lab.co.jp/) - [個人情報保護方針/個人情報の取り扱いについて](https://insight-lab.co.jp/privacy/) Copyright © ＩＮＳＩＧＨＴ ＬＡＢ, Inc．All Rights Reserved. ```json { "@context" : "https://schema.org", "@type" : "BlogPosting", "author" : { "@type" : "Person", "name" : "BI LAB編集室", "url" : "https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/author/bi-lab" }, "dateModified" : "2026-10-09T04:07:48.382Z", "datePublished" : "2026-10-09T04:07:48.000Z", "headline" : "【Power BI入門 #1】データの取り込み/「データ成型」の基本をマスター！", "image" : [ "https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/AI-Generated%20Media/Images/Power%20BI-3.png" ], "mainEntityOfPage" : { "@id" : "https://knowledge.insight-lab.co.jp/bi/powerbi-training-1", "@type" : "WebPage" }, "publisher" : { "@type" : "Organization", "logo" : { "@type" : "ImageObject", "url" : "https://knowledge.insight-lab.co.jp/hubfs/Logo_tate-2.png" }, "name" : "INSIGHT LAB" } } ```