集約処理とは？初心者でもわかる基礎と実例共起語・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）

集約処理とは何か

集約処理とは、複数のデータをひとつのまとまりとして要約する作業のことです。数字の列や文字データをそのまま並べるのではなく、合計・平均・最大値などの「要約結果」を作ることで、全体の傾向をつかみやすくします。

日常生活の例で言えば、クラスの出席点を日ごとに集計して平均点を出したり、買い物のレシートの金額を全部足して総額を出したりする行為と同じです。集約処理を活用すると、データの山の中から「何が大切か」を見つけやすくなります。

集約処理の代表的な種類

代表的な集約には以下のようなものがあります。合計は全体の量、平均は中心の値、最大・最小は範囲を示します。

データの並び	集約結果
売上日付別データ	月別売上の合計
テストの点数	平均点・最大点・最小点

実務での使い方の例

データベースやスプレッドシートでは集約処理を使って、膨大なデータを読みやすい形に変えます。例えば顧客別の購買金額を「顧客ごとにまとめて合計」を算出したり、日付ごとに訪問数を集計して日次のトレンドを確認したりします。

データベースの用語では GROUP BY という指示を使い、集約関数 SUM、AVG、MAX、MIN などを組み合わせます。コードの例を簡単に示すと、データを顧客ごとに分けて売上を足し合わせるといった処理になりますが、ここでは概念だけを押さえるとよいでしょう。

集約処理の注意点

正確さを保つにはデータの整合性が大切です。データが欠けていたり、重複していたりすると集約の結果も変わってしまいます。計算の前にデータを確認する、期間の取り扱いを揃えるなどの準備が必要です。

まとめと取り組み方のヒント

集約処理はデータを意味ある情報に変える第一歩です。初心者でも、基本の集約操作 合計・平均・最大・最小 を理解し、実際のデータで練習するだけで身につきます。まずは自分の身近なデータから始めて、月間の支出や成績の推移などを集計してみましょう。

データの例題と演習

次の小さな例で集約の考え方を確認します。表にある売上データを使い、月別の合計を出す方法を追います。

<th>月

売上
1月	120
2月	150
3月	130
合計	400

このデータに対する平均は約 133.3 となります。これが集約処理の基本的な考え方の一例です。

集約処理の同意語

集計処理: データを集計して、合計や平均などの集計値を作る処理。売上データを日次や月次で集約する場面で使われます。
要約処理: データの要点を抜き出して小さな要約値を作る処理。レポート作成時の要点抽出に使われることが多いです。
統合処理: 複数のデータ源を1つにまとめ、矛盾を解消しつつ1つのまとまりとして扱えるようにする処理。
合算処理: 数値を足し合わせて合計値を算出する処理。売上の総額を求めるような場面で使われます。
データ集約: データを集めてまとめ、代表値や総計などの形で要約する作業の総称。
データ集計: データの値を集約して、合計・平均・最大値などの指標を算出する処理。
データ統合処理: 複数のデータソースを統合して1つのデータセットにする処理。データ品質の整合性を保つ工夫が必要です。
ロールアップ処理: BIで使われる用語で、階層的にデータを集約して上位粒度の集計を作る処理。
集約化: 集約の実現を目的とした処理のこと。データをまとめる方向に働く動作を指します。

集約処理の対義語・反対語

分散処理: データや計算を複数の場所・ノードに分けて同時に実行する処理形態。集約処理が“まとめて一か所で処理する”の対義語として捉えられ、情報を分散して扱うことでスケーラビリティや耐障害性を高める。
個別処理: 各データやタスクを独立して処理する方式。全体での集約を前提とせず、個々の結果を個別に得ることを重視する。
単一処理: 一つの処理ユニットだけで完結させる処理形態。複数データをまとめて処理・集約することを避ける。
逐次処理: 処理を順番に1つずつ実行する方式。並列性や集約的な統合を最小限に抑える。
分割処理: データやタスクを細かく分割して個別に処理するやり方。集約して統合する前提を前提としない発想。
非集約処理: データを集約せず、原データのまま処理・出力する方法。集約を前提としない点が対となる。
ローカル処理: 特定の場所・ノード内で完結して処理する方式。全体の集約・共有を前提とせず、局所的な処理を重視する。