dbtとは？初心者にもわかるデータ変換ツールの基礎ガイド共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

dbtとは？

dbt はデータビルドツールの略で、データウェアハウスの中の「生データ」を分析に使える形に整える作業を、コードとして管理する道具です。英語の名前がそのまま日本語にも使われています。簡単に言うと、データの変換 rules をファイルとして書き、それを実行することでデータを整えます。

例として、売上データを分析する場面を想像してください。生の売上テーブルから、日付ごと、商品ごとに集計したテーブルを作るには、いくつかの段階の変換が必要です。dbt はその流れを「モデル」という SQL ファイルとして保存します。モデルは依存関係を持つことができ、dbt が順番に実行してくれます。

dbt の主要な要素

dbt には、モデル、テスト、ドキュメント、依存関係のグラフという四つの大事な要素があります。以下でそれぞれをざっくり解説します。

・モデル：SQL ファイルでデータの変換を定義します。生データから必要な列を選んだり、新しい列を作ったりします。

・依存関係：ref() という記法を使って、他のモデルを参照します。これにより、どの順番でデータを作るかを自動で決められます。

・テスト：データの品質を確かめるルールを設定し、問題があれば通知してくれます。

・ドキュメント：dbt がデータの仕組みを自動で文書化してくれ、分析チームみんなが理解しやすくなります。

実際の使い方の流れ

1. dbt をインストールして、プロジェクトを作成します。Python のパッケージ管理ツールを使うのが一般的です。

2. データウェアハウスと接続する設定を用意します。接続先は BigQuery、Snowflake、Redshift などの代表的なデータベースです。ここを正しく設定することで、dbt がデータをどこに書くかを知ります。

3. モデル を作成します。models/ というフォルダに SQL ファイルを置くのが基本形です。例として raw_orders という生データを元に orders_summary という集計テーブルを作るとします。コードの例は下のようになります。

from {{ ref('raw_orders') }} のような参照を使うと、依存関係が正しく扱われます。具体的な SQL は用途に合わせて書き換えればOKです。

4. dbt run を実行します。これにより、モデルが実際に計算され、データウェアハウスに新しいテーブルやビューが作られます。

5. dbt test を実行してデータの品質をチェックします。期待している値の範囲や、NULL が入っていないかといったルールをあらかじめ設定しておくと役立ちます。

6. dbt docs generate を実行すると、データの仕組みがまとまったドキュメントが作成され、ブラウザで閲覧できるようになります。共有すべき情報が一挙に手に入る便利機能です。

実例と簡単な活用例

ここでは、実務でよく使われる基本的な変換の例を挙げます。生データ raw_orders には id、order_date、customer_id、amount などの列があるとします。dbt ではこれを元に orders_by_day という日付別の売上集計テーブルを作ることができます。

SQL 例（ざっくりした形）:

select

date_trunc('day', order_date) as day,

sum(amount) as total_amount

from {{ ref('raw_orders') }}

group by 1

order by day

なぜ dbt が現代のデータ分析で人気なのか

dbt の大きな魅力は、データの変換手順を「コード」として一元管理できる点です。従来は Excel や SQL の断片が散らばっていたり、誰がどの変換を作ったか分かりづらくなるケースがありました。dbt はそれらを改善して、再現性・可観測性・協働性を高めます。データの変換ロジックをテストできる点も安心材料です。新しいデータソースを追加しても、既存の変換が崩れにくい構造を作りやすいのも利点です。

まとめとおすすめの学習の進め方

初学者のポイントは、まず dbt の全体像をつかむことです。モデルの意味、依存関係、テスト、ドキュメントといった要素を頭の中で結びつけてください。次に、公式ドキュメントやチュートリアルを参考に、簡単なプロジェクトから始めるのが良いでしょう。実際に自分のデータ環境を整えて、日常のデータ分析の中で「何をどう変換するか」を考えながら少しずつ手を動かしていくと、自然と理解が深まります。

コンポーネント	説明
モデル	データ変換を定義する SQL ファイル
依存関係	ref() で他モデルを参照し、実行順を決める
テスト	データ品質を保証するルール
ドキュメント	データの仕組みを自動生成して共有

dbtの関連サジェスト解説

dbt とは医療: dbt とは医療で用いられる治療法の一つで、英語名は Dialectical Behavior Therapy、日本語では「弁証法的行動療法」と呼ばれます。感情のコントロールが難しい人や、衝動的な行動、自己傷つけや自傷の衝動をもつ人に効果があるとされ、医療現場の精神科や心療内科で用いられます。DBT は「変化を促す力」と「受容の姿勢」を両立させる考え方が特徴で、ただ辛さを我慢するのではなく、感情の波を安定させ、現実的な行動を選べるよう支援します。治療は大きく四つの技能領域で構成されます。1) マインドフルネス（今この瞬間に気づく練習） 2) ストレス対処法（危機的な場面で冷静さを保つ技術） 3) 感情調整（感情を理解し、適切に調整する方法） 4) 人間関係の技能（自分のニーズを伝えつつ、相手と健全な関係を築く練習）。これらは個別療法とグループ技能訓練の両方で学び、困ったときには電話を使ったコーチングや、治療者チームの協議も活用します。対象は主に境界性人格障害の症状や、感情の起伏が大きい人に効果があるとされますが、うつ病や不安障害、摂食障害などにも補完的に用いられることがあります。DBT はエビデンスに基づいた医療行為であり、決して即効性の薬のような魔法ではありません。受けるには本人の努力と家族・医療者の協力が大切です。医療機関で DBT を検討する場合は、主治医と相談し、DBT の資格を持つセラピストがいる医療機関を探しましょう。
dbt cloud とは: dbt cloud とは、dbt Labs が提供するデータ変換のクラウドサービスです。dbt はデータウェアハウス上の SQL での変換作業を管理するツールで、モデルと呼ばれる SQL ファイルを連携させてデータの依存関係を自動的に処理します。dbt cloud はこの dbt をクラウド環境で使えるようにし、ウェブでの開発環境や実行、スケジュール、テスト、ドキュメント作成を一箇所で行えるようにします。使い方の流れを大まかに説明します。まず Snowflake や BigQuery などのデータウェアハウスに接続します。次に Git リポジトリと連携させ、dbt のプロジェクトを作成します。開発者はブラウザのエディタでモデルを編集し、ローカルの代わりにクラウド上で実行します。実行は自動スケジュールで行うこともでき、失敗時には通知が届くよう設定できます。dbt cloud の主な利点は三つです。第一に再現性と追跡性が高い点です。コードベースで変換を管理するため、誰がいつ何を作成したかが分かります。第二にチーム協働です。Git 連携と共有された環境で共同作業が進み、デプロイの一貫性が保てます。第三に品質管理です。dbt のテストやスナップショット、ドキュメント機能を使ってデータの品質を自動的に検証できます。dbt cloud はデータエンジニアだけでなくデータ分析チームにも役立ちます。日々のデータ変換を自動化し、結果の信頼性を高め、ビジネスの意思決定をサポートします。初めて使う人は、公式のチュートリアルや Git との連携設定から始めると理解が進みやすいです。注意点としては、クラウドサービスであるためネットワークや認証の設定が必要であり、コストは使い方次第で変わります。学習コストを抑えるにはサンプルプロジェクトを試して段階的に機能を増やすのがおすすめです。
dbt semantic layer とは: dbt semantic layer とは、データ分析の世界で使われる「意味のある層」についての考え方と、それを実現する仕組みです。まず、dbt（data build tool）はデータウェアハウスの中でSQLを使ってデータを整形する道具。次に semantic layer は、その整形済みのデータのうえに、“指標”や“次元”の意味を一度に定義しておく場所です。たとえば売上を計算する式や、顧客のセグメント分けを、1つの場所に置いておく感じです。こうして BI ツールが同じ定義を使って報告を作れば、部門ごとに微妙に違う解釈が生まれることを防げます。dbt semantic layer の大きなメリットは三つです。第一に“一元化”です。指標の意味を一度決めておけば、別々のレポートが同じ定義を参照します。第二に“再利用性”です。新しいレポートを作るときも、すでに定義済みの式を使えばSQLを書き直す手間が減ります。第三に“ガバナンス”です。誰がどの指標を作ったか記録され、ミスが起きにくくなります。使い方のイメージはこんな感じです。dbt のモデルとしてテーブルやビューを作るとき、同時にセマンティックレイヤーに指標と次元を登録します。例として「売上高」は売上の総額、つまり価格×数量の合計として定義します。次に Looker や Tableau、Power BI などの BI ツールからこの定義を呼び出して、ダッシュボードを作ります。これにより、分析者は複雑なSQLを毎回書かず、直感的な名前で分析を進められます。初めての人は、dbt の公式ドキュメントの導入ガイドを読んで、モデルとセマンティックレイヤーの役割をつなぐ図を見つけると理解しやすいでしょう。
dbt run とは: dbt run は、データ変換ツール dbt の核心コマンドです。dbt は「データビルドツール」の略で、データウェアハウスの中の生データを、分析に使える形のテーブルやビューへと変換する作業を手伝います。初心者にも分かるように言うと、データを横に積み上げていくレシピ（モデル）を作っておき、dbt run を実行すると、それぞれのレシピが順番に実行され、データベースの中に新しい表が作られます。モデルは通常 SQL で書き、他のモデルの出力を参照したり、元の生データから集計・結合を行います。使い方の基本は次のとおりです。まず dbt プロジェクトを作成し、models ディレクトリに .sql ファイルを置きます。各ファイルは「どんな加工をして何を作るか」を SQL で表現します。ファイルの中で材料となるデータ源は sources や raw データとして定義します。次に、dbt を実行するための接続情報を含む profiles.yml を設定します。ここには使うデータウェアハウス（Snowflake, BigQuery, Redshift, PostgreSQL など）への接続先が書かれています。dbt run を実行すると、dbt はモデル間の依存関係を自動的に解決して、正しい順番で SQL を実行します。結果はデータウェアハウスの中にテーブルやビューとして現れます。実行の形は「マテリアライゼーション」という設定で変わり、デフォルトは table または view です。インクリメンタルモードを使えば、すでにあるデータを再計算せず、更新が必要な部分だけ更新することもできます。初めてのときは、dbt run のほかに dbt test（品質チェック）、dbt docs でドキュメント生成、dbt seed で静的データの投入なども合わせて学ぶと便利です。実務では CI（連携ツール）と組み合わせて自動化することが多く、学習コストは高く見えるかもしれませんが、慣れると SQL だけでデータ加工の全体像を管理できる強力な tool です。

dbtの同意語

データビルドツール: dbtの基本的な役割を指す言い方。データを“構築”・再整形するためのツールで、SQLを使ってデータモデルを作成し、テストやドキュメント管理も同じ場所で行えます。
データ変換ツール: 生データを所望の形に整える機能を持つツール全般を指します。dbtはデータを整形・整頓する中心的な役割を果たします。
ELTツール: Extract-Load-Transformの手順を用いるデータ変換ツール。dbtはデータウェアハウス内で変換を実行するELTの代表例です。
SQLベースの変換フレームワーク: SQLを主な言語としてデータの変換・モデリングを行う枠組み。dbtはSQLの記述で高度な変換を実現します。
データモデリングと検証のフレームワーク: データモデルの設計と品質チェック（テスト）を組み合わせ、再現性の高いデータパイプラインを作るための枠組み。dbtはこの両方をサポートします。
データウェアハウス向け変換レイヤー: データウェアハウスに格納する前のデータを整形する“変換レイヤー”を提供する機能のこと。dbtはこのレイヤーの実装を担います。
データパイプラインの変換層: データパイプラインの流れの中で、元データを最終形へ変換する処理を担当する層を指します。dbtはこの層の変換を実現します。
Git連携で管理するデータ変換ツール: モデルの変更をGitで追跡・管理することで、再現性と協業を向上させる設計のツール。dbtはコードとしてのデータ変換を管理します。

dbtの対義語・反対語

ETL: Extract-Transform-Load の略。dbt は ELT の考え方でデータウェアハウス内での変換を行いますが、ETL はデータを取り込み時に変換して格納する従来型の手法です。データの処理順序が異なります。
生データ: まだ加工・整形がされていない“原始的”なデータの状態。dbt はこのデータを変換して分析できる形に整えるのが目的ですが、生データそのものは未加工です。
未加工データパイプライン: データを入力してそのまま外部へ渡す、変換を挟まないパイプラインのこと。dbt の変換・検証の思想とは反対の方向性です。
手動SQL変換: SQL を自動化ツールなしで手作業で組み、データを変換する方法。dbt の自動化・仕様化（テンプレート・テスト・ドキュメント化）とは対照的です。
外部ETLツール任せの変換: Airflow などの外部ETLツールに処理を任せ、dbt を使わずにデータを変換・統合するアプローチ。dbt の内部変換機能と対比的です。
テストなしのSQL運用: dbt はデータ検証・ドキュメント化を前提としますが、それを使わずにSQLの実装だけで回す運用。品質保証機能が欠けがちになる点が対義と解釈できます。

dbtの共起語

dbt: データビルドツール（Data Build Tool）。データウェアハウス上でSQLを用いたデータ変換を自動化・再利用可能にするオープンソースのフレームワーク。
dbt Core: dbtのオープンソース実装。ローカル環境でも動作する核となるエンジン。
dbt Cloud: dbtの公式クラウドサービス。スケジューリング、共同編集、CI/CDなどを提供。
データウェアハウス: データを集約・分析するための大規模なデータストア。例: Snowflake、BigQuery、Redshift、PostgreSQL。
ELT: Extract-Load-Transformの略。dbtはTransformの段階を担当するツール。
SQL: dbtの変換はSQLで記述。モデルはSQLファイルとして定義する。
モデル: dbtの基本単位。SQLファイルでデータ変換の定義を記述。依存関係はref()で表現。
ref(): 他のモデルを参照するdbtの関数。依存関係を自動的に解決する。
source(): 宣言済みの外部ソースを参照する際に使う関数。
sources: dbt内で外部データソースを宣言・管理する機能。
Jinja: dbtでSQLをテンプレート化するためのテンプレートエンジン。
Macros: 再利用可能なSQLテンプレート。小さな機能を共通化する設計単位。
dbt macro: マクロの実体。Jinjaで記述し、複雑なロジックを簡潔化。
Materialization: モデルをデータベースにどう格納するかの設定。table / view / incremental / ephemeral。
テーブル: マテリアライゼーションの一つ。変換結果を実際のテーブルとして作成。
ビュー: マテリアライゼーションの一つ。変換結果をビューとして作成。
incremental: 増分ロード。初回は全量、それ以降は増分のみ更新。
ephemeral: エフェメラル。実テーブルを作らず、依存モデルのSQLに展開して実行。
seed: CSVなどの静的データをデータベースへロードする機能。
seeds: dbt seedsディレクトリのCSVをデータベースへ取り込む機能。
snapshots: 時間の経過によるデータの変化を追跡・保存する機能。SCDの実現によく用いられる。
tests: データ品質を検証するテスト。dbt testで実行。
not_null: 欠損値がないことを検証する標準テスト。
unique: 値が一意であることを検証するテスト。
relationships: テーブル間のリレーションの整合性を検証するテスト。
schema.yml: スキーマとテストを定義するYAMLファイル。
profiles.yml: データベース接続情報を定義する設定ファイル（接続プロファイル）。
dbt_project.yml: プロジェクト設定ファイル。モデルの格納場所や設定を管理。
packages: dbtパッケージの依存関係。外部のモデルやマクロを取り込む。
dbt_utils: 便利なマクロを提供する代表的なパッケージ。
adapters: データウェアハウス別の接続・機能を提供するアダプター群。
dbt-snowflake: Snowflake向けのdbtアダプター。
dbt-bigquery: BigQuery向けのdbtアダプター。
dbt-redshift: Redshift向けのdbtアダプター。
dbt-postgres: PostgreSQL向けのdbtアダプター。
Snowflake: Snowflakeデータウェアハウスの代表的な実装。
BigQuery: Google Cloudのデータウェアハウス。
Redshift: Amazon（関連記事：アマゾンの激安セール情報まとめ） Redshiftのデータウェアハウス。
PostgreSQL: PostgreSQLデータベース。
Git: コードをバージョン管理するツール。dbtのプロジェクトをGitで運用するのが一般的。
CI/CD: 継続的インテグレーション/デリバリー。dbtを自動で実行・検証する流れを作る。
dbt docs: dbtが生成するデータ辞書・リレーションのドキュメント機能。
dbt docs generate: ドキュメントを生成するコマンド。
dbt docs serve: 生成したドキュメントをローカルで閲覧するコマンド。
exposures: 分析成果物（ダッシュボード・レポートなど）を dbt から宣言する機能。
lineage: データの依存関係・流れを可視化する概念。dbt docsのリネージュで確認できる。
targetディレクトリ: dbtの実行結果が出力されるディレクトリ（例: target/）。
manifest.json: dbt実行後に生成されるメタ情報ファイル。モデル・依存関係の情報を含む。
dbt version: dbtのバージョン情報。更新で機能や挙動が変わることがある。

dbtの関連用語

dbt core: データ変換を定義し実行するためのオープンソースツール。SQLとJinjaを組み合わせ、モデル作成・テスト・ドキュメント化・実行を一元管理します。
dbt cloud: クラウド版の dbt。スケジュール実行、ジョブ管理、アクセス権限、CI/CD連携などをクラウド上で提供します。
モデル (models): dbt の中核となる変換ユニット。SQLファイルと任意のJinjaロジックでデータを変換・整形します。他のモデルを参照して依存関係を作れます。
シード (seeds): CSVファイルをデータベースのテーブルとして取り込む機能。固定データや参照データの格納に便利です。
スナップショット (snapshots): 過去のデータの履歴を保持する機能。SCD（Slowly Changing Dimensions）を実現するのに使います。
テスト (tests): データ品質を検証する仕組み。Not NullやUnique、Relationships、カスタムテストなどを定義できます。
ソース (sources): 外部データソースの定義。dbt に取り込み、参照するための出所情報を管理します。
source() (参照関数): 定義済みソースを参照する関数。source('my_source', 'my_table') のように使います。
ref() (参照関数): モデル間の依存関係を表現する関数。ref('モデル名') で別のモデルを参照します。
schema.yml (Schema設定): モデル・ソース・テストのメタ情報を記述するYAMLファイル。ドキュメント化にも利用します。
dbt_project.yml: dbt プロジェクトの基本設定ファイル。モデルのディレクトリ構成やデフォルト設定を定義します。
profiles.yml: データベース接続情報を格納する設定ファイル。環境ごとに接続先を切り替えられます。
マテリアライゼーション (materializations): モデルの出力をどのように作成するかを決定します。table／view／incremental／ephemeral 等があります。
table (テーブル出力): 完全な実体テーブルとして出力します。読み取り・結合が高速な反面、更新コストが大きい場合があります。
view (ビュー出力): データベースのビューとして出力します。実体は作らず、クエリで参照されます。
incremental (インクリメンタル): 新しいデータのみを追加更新する出力形式。大規模データのパフォーマンス向上に適します。
ephemeral (エフェメラル): 実体テーブルを作らず、他のモデルのクエリ内で展開される仮想的な出力形式。
dbt docs: モデル・ソース・テストの説明を含むドキュメントを生成・閲覧できる機能。
dbt docs generate / serve: ドキュメントを生成して、ローカルまたはサーバーで閲覧・共有できるコマンド。
exposures (エクスポージャー): BIダッシュボードやレポートなど、データの用途・消費先を定義・追跡するメタ情報。
dbt-utils: 公式パッケージの一つ。再利用可能なマクロを集約して、複雑なSQLを簡潔にします。
macros (マクロ): Jinjaで書く再利用可能なSQLロジック。共通処理を関数化して再利用します。
Jinja2: dbt のテンプレートエンジン。SQLとマクロを動的に生成するために使います。
packages.yml / パッケージ: 外部パッケージを管理するファイル。dbt-utils などを取り込み、機能を拡張します。
アダプター (adapters): dbt がデータベースとやり取りするための橋渡し。対応DBMSごとに異なるSQL方言を扱います。
dbt-postgres / dbt-snowflake / dbt-bigquery / dbt-redshift: 代表的な dbt アダプター。各データベースの特性に合わせた実装を提供します。
CI/CD 連携: 継続的インテグレーション/デリバリーと連携。PRベースのテスト実行やデプロイを自動化します。
dbt run: モデルを実際に実行してテーブルやビューを作成・更新します。依存関係に従って動作します。
dbt test: 事前に定義したデータ品質テストを実行します。問題があれば失敗として報告します。
dbt seed: シードデータをデータベースにロードします。静的データの投入に使います。
dbt snapshot: スナップショットを実行して履歴を記録します。データの変遷を追跡可能にします。
依存関係グラフ (DAG: Directed Acyclic Graph): モデル間の依存関係を可視化するグラフ。dbt が自動的に生成・更新します。