Power BIでフォルダー内のファイルを一括で読み込む
話すはやさで、文字が流れます
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それでは続いて、「フォルダー内のファイルを一括で読み込む」操作について学習していきましょう。これは、複数のファイルを一つずつPower BIに取り込むのではなく、指定したフォルダー内にあるファイルをまとめて取り込むテクニックです。
前回は、1つのCSVファイルを読み込みました。しかし、実際の業務では、毎月新しいCSVファイルが作成されるといったケースがあります。たとえば、1月のデータは「2026年1月.csv」、2月のデータは「2026年2月.csv」、3月のデータは「2026年3月.csv」というように、月ごとにファイルが分かれているケースです。
すべてのデータを1つのCSVファイルにまとめてしまう方法もありますが、データ量が増えてくると、ファイル自体が大きくなり、管理や取り扱いが難しくなってしまいます。そこで、データを月単位や年単位などでファイルに分けて管理する方法があります。
たとえば、データ量がそれほど多くなければ、1年単位でファイルを分けてもよいでしょう。一方、毎月大量のデータが発生するのであれば、月単位でファイルを分けるといった方法も考えられます。このように複数のCSVファイルに分かれているデータを、Power BIではフォルダーを指定してまとめて取り込むことができます。
ここで重要なのが、「ファイルを結合する」という考え方です。フォルダーを指定すると、そのフォルダーに保存されている複数のファイルをPower Queryでまとめて取り込み、一つのデータとして扱うことができます。
ただし、この方法を利用する際には、2つ注意しておきたいポイントがあります。
1つ目は、指定したフォルダーに関係のないファイルを置かないことです。Power BIでフォルダーを指定すると、そのフォルダー内にあるファイルを取り込みの対象として扱います。そのため、関係のないExcelファイルや別形式のCSVファイルなどが混ざっていると、それらも取り込もうとしてエラーが発生する可能性があります。
したがって、フォルダーを指定して複数のファイルを取り込む場合は、そのフォルダーには対象となるデータファイルだけを保存するようにしましょう。
2つ目は、ファイル間で列名やデータ構造を統一しておくことです。
複数のファイルを統合する場合は、基本的に「1列目はこの項目、2列目はこの項目」というように、各ファイルの構造をそろえておく必要があります。
たとえば、1月のファイルでは「売上日」「商品名」「売上金額」という列になっているのに、2月のファイルでは「取引日」「商品名」「金額」となっていると、同じデータとして扱うことが難しくなります。また、途中から新しい指標が追加されるなど、ファイルによって列の構成そのものが変わってしまう場合にも注意が必要です。
実際の業務では、システムの変更によって列名が変わったり、新しい項目が追加されたりすることがあります。このような場合は、データを整える作業、いわゆる「データクレンジング」が発生してしまいます。定期的にデータを追加していく仕組みを作るのであれば、元となるローデータの構造をなるべく変更しないことが、安定運用のポイントになります。
それでは、実際に複数のCSVファイルを用意したフォルダーを指定して、データを一括で取り込んでみましょう。
練習用には、前回のCSVファイルを年ごとに分けて、「2022.csv」「2023.csv」「2024.csv」「2025.csv」のように、同じ構造のCSVファイルを1つのフォルダーにまとめておきます。ファイルごとに列の構成が同じであることがポイントです。
Power BIでは、「ホーム」タブの「データを取得」から「その他」を選び、「フォルダー」を指定します。フォルダーのパスを指定すると、フォルダー内のファイル一覧が表示されますので、「結合および変換」を選んでください。
すると、サンプルファイル（代表となる1つのファイル）を元にした結合の設定画面が表示され、そのまま進めると、フォルダー内のすべてのCSVが縦につながった1つのテーブルとしてPower Queryに取り込まれます。
この状態で「閉じて適用」をすれば、あとは通常のテーブルと同じです。翌年のファイルを同じフォルダーに追加して「更新」すれば、新しいデータが自動的に取り込まれます。これが、フォルダーを指定して取り込むことの一番のメリットです。