

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)
集計処理とは?初心者にも分かる基本と実例
「集計処理」とは、集めたデータを「合計」「平均」「カウント」「最大・最小」などの指標にまとめる作業のことを指します。データをただ並べるだけではなく、意味のある数字に変える作業です。この作業を通じて、データの傾向を読み取る力が身につきます。
なぜ集計処理が大切なのか
私たちは日常生活の中で様々なデータを見かけます。売上のデータ、出席データ、ゲームのスコアなどを「そのままの大きさ」で見るだけでは、何が良くて何を改善すべきかがわかりません。集計処理を使うと、データをひと目で比較できる指標に変えることができます。例えば、月ごとの売上を合計して「今月は先月より増えたのか減ったのか」を判断できます。
集計の基本となる用語と手順
まず知っておきたいのは、集計で使う基本的な指標です。以下のものを覚えておくとよいでしょう。
- 合計: 数値をすべて足し合わせた値
- 平均: 合計を件数で割った値
- 個数(カウント): データの件数
- 最大・最小: データの中で一番大きい・小さい値
集計を行う手順はシンプルです。
- 1. データを集める
- 2. どんな指標が必要かを決める
- 3. 同じグループで集計する場合は「グループ分け」をする
- 4. 計算を実行して結果を出す
実例で理解を深める
例として、3つのクラスのテスト結果を使ってみましょう。以下のデータは各クラスの点数です。
| クラス | 点数 |
|---|---|
| A | 72 |
| B | 88 |
| C | 67 |
| A | 90 |
| B | 76 |
| C | 85 |
このデータから、クラスごとの平均点を出してみるとします。クラスAの点数は72と90の2つ、クラスBは88と76、クラスCは67と85です。これを足して件数で割れば、各クラスの平均点が求まります。Aの平均は81、Bは82、Cは76となります。
全体の合計は478で、全体の平均点は478を6で割って約79.7点となります。
実務で役立つポイント
Excel や Google スプレッドシート、または簡易なプログラミングを使って集計を自動化するのが一般的です。初心者には、まずは表計算ソフトを使って、データを整理し、関数を使って集計する練習をおすすめします。たとえばSUM関数で合計、AVERAGE関数で平均を計算します。データが多いと、手作業では時間がかかりミスも増えます。そこで自動化の力を借りることが大切です。
まとめと次のステップ
この説明のポイントは、集計処理はデータを意味のある数字に変える作業だという点です。データをそのまま見ても理解は難しいですが、適切な指標を選んで計算すると、物事の動きや傾向がはっきり見えてきます。次のステップとしては、身近なデータを使って「合計」「平均」「最大・最小」「個数」など、基本的な指標を自分で計算してみることです。練習を重ねると、データを読み解く力がぐんと高まります。
集計処理の同意語
- 集計
- データを集めて合計・平均・件数などの要約値にまとめる処理。複数のレコードを一つのまとめ結果にする作業全般を指します。
- 集約
- 複数のデータを一つの要約値にまとめる処理。集計と似ていますが、特定の指標に限定せず広く要約する意味も含みます。
- データ集計
- データを集計する作業のこと。生データを要約値へ集約して、報告や分析に使える形にする作業。
- 集計作業
- 実際に集計を行う作業工程のこと。データの要約結果を作るための手続き全体を指します。
- アグリゲーション処理
- 英語の aggregation に相当する表現。データを統合・集約して要約値を作る処理。
- アグリゲーション
- データをまとめて要約値を作ること。合計・平均・件数などを算出する処理全般を指します。
- ロールアップ処理
- データを階層レベルで集約する処理。BIやデータウェアハウスでデータの粒度を上げて要約します。
- 要約処理
- データを要約して見やすい形にする処理。代表値の計算や件数の集計などを含みます。
- データ要約処理
- データを要約値に変換する処理。複数データを1つの要約で表現します。
- 統計処理
- データから統計量を算出する処理。平均・中央値・分散などの指標を求める作業です。
- 合計計算
- 複数の数値を足し合わせて合計を算出する計算。集計処理の一部として頻繁に用いられます。
- 平均計算
- データの値の平均を算出する計算。集計の基本的な要素の一つです。
集計処理の対義語・反対語
- 未集計
- 集計されていない状態。データがまだ合計・集約されていない、結果を出していない状態を指す。
- 生データ処理
- 集計前の生データをそのまま処理すること。データの要約や集計を行わず、原始値を扱う処理。
- 個別データ処理
- 各レコードを個別に処理する方法。グルーピングして合計を出す集計とは対照的に、個々のデータをそのまま扱う状態。
- 明細表示処理
- 集計結果ではなく、明細レベルのデータを表示・処理する方式。
- 行レベル処理
- データを行単位で処理すること。行ごとの処理を重視し、行の結合・集計を前提としない。
- 非集計
- 集計を行わない、または集計を前提としない処理。
- 展開処理
- 集約されたデータを展開して、細部を表示・処理すること。
- 詳細化処理
- 集計データの代わりに、より詳細な明細データを扱う処理。
- 手動処理
- 自動化された集計処理とは異なり、手作業で行う処理。
- データ分解処理
- データを分解・細分化して個別に処理すること。集計を避ける方向性の処理。
集計処理の共起語
- 集計表
- 集計後の結果を表形式でまとめたもの。行や列でカテゴリを分け、集計値を分かりやすく表示します。
- ピボットテーブル
- 行・列を自由に組み替えて集計表を作成できる表計算機能。
- クロス集計
- 行と列でデータを並べて集計・比較する表形式の出力。
- 集計関数
- データを集約するための関数群の総称(例:SUM、AVG、MAX、MIN、COUNT)。
- GROUP BY
- SQLでデータを指定列でグルーピングして集計する句。
- HAVING
- グループ化後の集計結果に条件を付けるSQL句。
- SQL
- データベースからデータを取得し集計処理を行う基本的な言語。
- OLAP
- オンライン分析処理。多次元データを高速に集計・分析する概念。
- データウェアハウス
- 企業全体のデータを統合して集計可能なデータ基盤。
- データマート
- 部門別に特化したデータウェアハウスのサブセット。
- BI
- ビジネスインテリジェンス。データ分析と可視化で意思決定を支援する領域。
- ダッシュボード
- 重要指標を視覚的に表示する画面。
- KPI
- 主要業績指標。事業の成果を定量化して追跡する指標。
- 指標
- 分析の対象となる数値。集計の結果として表れる数値データ。
- 粒度
- 集計の細かさ。日次・月次・年次など、集計単位の細かさを指します。
- 集計期間
- 集計対象の期間(例:2024年Q1、月次など)。
- 集約単位
- 集計のカテゴリの単位(例:店舗別、商品別)。
- グルーピング
- データを特定の列でまとめて集計する操作。
- ウィンドウ関数
- SQLで、行ごとに集計を計算する機能。OVER句と組み合わせて使います。
- ロールアップ
- 階層的な集計を上位の粒度へまとめる操作。
- CUBE
- 多次元のロールアップを実現するOLAP演算。
- スライサー
- BIツールでデータを絞り込むUI要素。
- フィルター
- 集計前にデータを絞る条件設定。
- 欠損値処理
- NULL値などの欠損データをどう扱うか決定する前処理。
- データクレンジング
- データの不整合を修正して正確性を高める作業。
- パフォーマンス
- 集計処理の速度と効率性。処理時間の指標となる要素。
- 最適化
- 実行時間短縮やリソース削減のための調整・工夫。
- 並列処理
- 複数の計算を同時に実行して処理を速くする技術。
- 分散処理
- データを複数ノードに分散して処理する手法。
- ETL
- データを取り出し、変換し、集計に適した形で読み込む前処理。
- SQL関数
- SQLで使われる集計・分析用の関数群(例:SUM、AVG、COUNT、MAX、MIN)。
- CSV
- カンマ区切りのテキスト形式。データ取り込み元として広く使われる。
- Excel
- 表計算ソフトの機能を使い、手軽に集計表を作成する場面が多いツール。
- JSON
- データの表現形式の一つ。API経由で集計対象データを受け渡す際に使われる。
- API連携
- 外部データを取得・連携して集計に活用する仕組み。
- ジョブ
- 定期的な集計処理を自動実行するタスク。
- バッチ処理
- 大量データを一括で処理して集計を作成する処理方式。
- スケジューリング
- 集計ジョブを決まった時刻に実行する設定。
- データ品質
- 正確さ・一貫性・完全性を保つための品質管理。
集計処理の関連用語
- 集計処理
- データを一定の基準で要約して数値として表す処理。売上総額・件数・平均などを算出します。
- 集計
- データを要約して小さな集計値を作る行為。総計・平均・件数などを求める操作です。
- アグリゲーション
- データを要約する計算の総称。代表的な集計関数として SUM、AVG、COUNT、MIN、MAX があります。
- 集計関数
- データを集計する機能。SQLやBIツールで使われる代表的な関数群です。
- SUM
- 合計を計算する集計関数。指定した値をすべて足し合わせます。
- AVG
- 平均値を求める集計関数。指定した値の平均を算出します。
- COUNT
- 件数を数える集計関数。NULLをどう扱うかは文脈によります。
- MIN
- 最小値を求める集計関数。
- MAX
- 最大値を求める集計関数。
- GROUP BY
- SQLでデータを特定の列ごとにグループ化して集計する句です。
- HAVING
- GROUP BYの結果に対して条件を付ける句。集計後の条件設定に使います。
- WHERE
- 行レベルの条件を指定して、集計前にデータを絞り込む句。
- ウィンドウ関数
- OVER句と組み合わせ、各行を基準に連続した集計を計算します。例:移動平均、順位付け。
- ローリング集計
- 時間の経過とともに連続して集計する方法。直近n期間の累計や移動平均が代表例です。
- 移動平均
- 過去の一定期間の平均を連続して算出する集計方法。トレンドを滑らかにします。
- ピボットテーブル
- データを行と列に配置して、複数の切り口で集計結果を表示する手法。
- クロス集計
- 複数のディメンションを組み合わせてセルに集計値を並べる表示形式。
- OLAP
- オンライン分析処理。多次元データを高速に集計・分析する仕組みです。
- OLAPキューブ
- 多次元データのデータ構造で、軸を回して異なる視点の集計が可能。
- GROUPING SETS
- 複数のグルーピングパターンを一度に作成する機能。
- CUBE
- すべてのディメンションの組み合わせを自動で作成して集計します。
- ROLLUP
- 階層的な集計を順次集計していく方式。小計・大計を自動で作成します。
- データウェアハウス
- 企業全体のデータを蓄積し、分析用に最適化した大規模データ基盤。
- データマート
- 部門別・用途別に特化したデータの集合。集計がしやすいよう整備されています。
- サマリーテーブル/集計テーブル
- 事前に集計結果を保存しておくテーブル。クエリを速くします。
- ビジネスインテリジェンスBIツール
- データを集計・可視化するツール群。例: Power BI、Tableau、Looker。
- ドリルダウン/ドリルアップ
- 詳細データへ降りたり、上位概要へ戻ったりする操作。
- 粒度/データの粒度
- データの細かさのこと。日次・月次・年次など、集計の単位を決めます。
- 集計期間
- 集計の対象期間。日次・週次・月次・四半期・年次など。
- データ整形
- 集計前にデータを整え、使いやすい形に整える作業。欠損値処理や重複削除を含みます。
- データ前処理
- 分析に先立ちデータを整える一連の作業。ETL/ELTの前半に位置します。
- ETL/ELT
- データを取り込み、変換して、格納する一連のプロセス。集計前の準備にも用います。
- 欠損値の扱い
- データに欠損がある場合の処理方針。集計結果に影響します。
- 外れ値対策
- データの外れ値をどう扱うかを決める処理。集計の安定性を保つことが目的です。
- 指標(KPI)とメジャー/ディメンション
- 集計結果を評価する指標。メジャーは数値データ、ディメンションは切り口となる情報です。
- 算出フィールド/計算フィールド
- BIツールで追加の計算式を定義する領域。新しい指標を作れます。
- キャッシュによる集計高速化
- 頻繁に使われる集計結果を一時的に保存して高速化します。



















