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Power Query は、データの変換と準備のための非常に強力なツールですが、大容量のファイルを扱うのが独特な課題になる時があります。Power Query は、さまざまなソースのデータを発見、接続、結合、調整できるデータ接続テクノロジーであり、その直感的なインターフェースと強力な機能によって、Excel や Power BI でデータを扱う多くのプロフェッショナルにとって、なくてはならないツールとなっています。

本記事の重要なポイントとして、以下の５つが挙げられます：

  • Power Query は大容量ファイルだと大変になるが、これはハードウェアの制約や非効率的なデータ処理に起因することが多い。
  • 64ビット版の Excel と Power Query にグレードを上げると、大規模データセットのパフォーマンスが大幅に上がる。
  • 大容量ファイルを分割し、インポート前にデータを前処理することで、メモリの使用量を削減して効率を上げることができる。
  • 早期にデータをフィルタリングする、バックグラウンドクエリローディングを無効にするといったベストプラクティスで、Power Query のパフォーマンスを最適化することができる。
  • データ統合プラットフォームでデータ処理能力が高まることから、ローカルハードウェアの制約を緩和するクラウドベースのソリューションがもたらされる。

大容量ファイルを扱う場合、Power Query の効率とパフォーマンスが非常に重要になります。大規模なデータセットで、処理が遅れたり、クラッシュが引き起こされたり、エラーにつながったりして、ワークフローや生産性に影響が出ますからね。そこで本記事では、Power Query を実際に使った経験に基づいた実践的なソリューションとベストプラクティスを提供することを目的として、このような問題のトラブルシューティングに関する総合的なガイドをご紹介します。

Power Query とその一般的な使用法について

Power Query は、Microsoft が開発した強力なデータ接続テクノロジーで、Excel と Power BI に統合されており、ユーザーはさまざまなソースのデータを発見、接続、結合、改良することができます。また、直感的なインターフェースと強力な機能により、データの変換と準備に非常に重要なツールとなっています。

主な機能と利点:

  • データ接続：Power Query は、データベース、Web ページ、Excel ファイル、クラウド サービスなどのさまざまなデータ ソースに接続できる。
  • データ変換：ユーザーは、単純なデータ型の変更から複雑なデータの結合や分割まで、幅広い変換機能を使ってデータのクリーンアップや再形成ができる。
  • 自動化されたワークフロー：Power Query を使うと、データ処理タスクを自動化できるため、時間の節約になり、手動によるエラーのリスクが軽減される。
  • Excel および Power BI との統合：高度なデータ操作のために Excel とシームレスに統合し、強固なデータ モデルの視覚化と分析のために Power BI とシームレスに統合する。

データ処理における一般的なユースケース：

  • クリーニング：重複の削除、欠損値の処理、データ タイプの修正を行う。
  • 結合：複数のソースからのデータを結合して、統合されたデータセットを作成する。
  • 集約：合計、平均、その他の統計的尺度の計算など、インサイトを提供するためのデータをまとめる。
  • フィルタリング：定められた基準に基づいて、データの特定のサブセットを抽出する。

Power Query の機能と利点の詳細な概要については、こちらの記事をご覧下さい（英語）：Mastering Power Query In Excel: A Comprehensive Guide.（Excel で Power Query をマスターする： 総合ガイド）

大容量ファイルの問題の特定

Power Query で大容量ファイルを扱う際に直面する主な問題の１つに、パフォーマンスの低下があります。ファイルサイズが大きくなるにつれ、データの読み込みや変換、更新に要する時間は指数関数的に増大します。これはよくクエリのパフォーマンス低下につながり、Power Query が予期せずクラッシュする時さえあります。

もうひとつのよくある問題として、メモリの制限が挙げられます。非常に大きなデータセットを扱うと、システムのメモリが圧迫されて、メモリ不足のエラーが発生したり、パフォーマンスが極端に下がったりすることがよくありますが、これは、64ビット版に比べてメモリ制限の厳しい 32 ビット版の Excel を使っている場合に特に問題となります。

症状とエラーメッセージ

Power Query が大容量ファイルを扱うときに、何らかの症状やエラーメッセージがよく現れます。

筆者が遭遇したい出来事を以下に挙げてみましょう：

  • 読み込みに時間がかかる： クエリのデータ読み込みや変換の実行に異常に時間がかかる。
  • メモリ不足エラー：Power Query が利用可能なメモリを使い果たしたことを示す 「メモリ エラー: メモリ割り当て失敗」といったメッセージがポップアップ表示される。
  • クラッシュまたはフリーズ： データ処理中に Power Query や Excel がクラッシュしたり、応答しなくなることがある。
  • エラーメッセージ：「メモリ不足のためクエリの実行に失敗しました」、「この操作を完了するのに十分なストレージがありません」などの具体的なエラーは、大容量ファイルの処理に関する問題の指標となる。

ワークフローとデータ処理への影響

このような問題がワークフローに与える影響は大きく、パフォーマンスの低下や頻繁なクラッシュで、データ処理パイプライン全体が混乱する可能性があり、それが遅延やフラストレーションの増大につながります。そして Power Query がクラッシュしたりフリーズしたりすると、未保存の作業が失われることが多く、変換やクエリを一からやり直すことになります。

さらに、このような問題はデータの正確性や信頼性にも影響します。Power Query が大容量のファイルと格闘している場合、データ処理が不完全になったり、エラーが見落とされたりするリスクが高まり、その結果、不正確なデータに基づく分析や意思決定に欠陥が生じる可能性があります。

Power Query が大容量ファイルで機能しない原因

Power Query で大きなファイルを扱う場合、さまざまな要因によってパフォーマンスの問題やエラーが発生する可能性があります。

主な原因を分類して、わかりやすいように以下のような表にしました：

ハードウェアの制約：

問題

説明

メモリ（RAM）

メモリが不足すると、メモリ不足エラーが発生し、パフォーマンスが下がる可能性がある。ファイルが大きいほど、効率的な処理のためにより多くの RAM が必要になる。

CPU

古い CPU や性能の低い CPU では、大規模なデータ変換に必要な集中的な計算がしにくくなる可能性がある。

ディスクスペース

ディスク容量が限られていると、特に一時ファイルを扱う場合に、大規模なデータセットの読み込みや保存の機能に影響する可能性がある。

ソフトウェアの制約：

問題

説明

バージョンの問題

Excel または Power Query の古いバージョンを使うと、新しいバージョンに存在する最適化やバグ修正が適用されない可能性がある。

32 ビットと 64 ビット

Excel の 32 ビット バージョンには 2 GB のメモリ制限があり、多くの場合は大容量ファイルには不十分。64 ビット バージョンにグレードを上げると、パフォーマンスが大幅に上がる。

ファイル関連の問題：

問題

説明

ファイルサイズ

非常に大きなファイルだとメモリ使用量と処理時間は増える。ファイルを小さく管理しやすいチャンクに分割すると、この問題が軽減される。

ファイル形式

ファイル形式によっては、他の形式よりも効率的なものもある。たとえば、CSV ファイルは構造が単純なため、大体 Excel ファイルよりも処理が速い。

ファイルの複雑さ

多くの列、複雑な計算式、または広範なメタデータがあるファイルだと、Power Query の速度が落ちる可能性があるが、データ構造をシンプルにすることで解決できる。

詳しい解説

ハードウェアの制約

筆者の経験から言うと、ハードウェアの制約は、大容量ファイルを扱う Power Query の問題の一般的な原因となっており、RAM（ランダム アクセス メモリ）の不足は、最も重大なボトルネックです。大規模なデータセットを扱う場合、システムのメモリが過負荷になって、メモリ不足エラーが発生します。なので RAM のグレードを上げると、大容量ファイルをよりスムーズに処理できるようになり、大きな違いが生まれます。

CPU の制約も影響があります。古い CPU や性能の低い CPU では、Power Query によるデータ変換に必要な集中的な計算にうまく対応できない場合があり、その結果、パフォーマンスが下がって、処理時間が長くなる可能性があります。この問題は、より強力な CPU に投資することで軽減されます。

ディスク容量は、主な問題になることは少ないものの、特にシステムのストレージ容量が不足している場合は、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。これは、処理中に作成された大規模なデータセットや一時ファイルの読み込みと保存に影響を与える可能性があります。

ソフトウェアの制約

使っている Excel と Power Query のバージョンは、パフォーマンスに大きく影響し、例えば古いバージョンだと、大容量ファイルの処理を改善する重要な最適化やバグ修正が行われていない可能性があります。このような改善の恩恵を受けるために、常に最新バージョンが使われていることを確認してください。

もうひとつの重要な要因に、ソフトウェアのアーキテクチャがあります。32ビット版 Excel のハードメモリー制限は 2GB で、大きなデータセットには不足しがちなので、大容量ファイルを効率的に処理するには、より多くの RAM を利用できる 64ビット版にグレードを上げることが非常に重要です。

ファイル関連の問題

ファイル自体のサイズは基本的な問題であり、ファイルが大きければ大きいほど、本質的に多くのメモリと処理能力が必要になります。筆者は最終的に、大容量ファイルをより小さく管理しやすい塊に分割することで、パフォーマンスが大幅に上がることに気づきました。

ファイル形式も重要です。例えば、複雑なフォーマットやメタデータが含まれている可能性のある Excel ファイルよりも、構造が単純な CSV ファイルの方が大体処理が速いです。なので、より効率的なファイル形式を選ぶことで、データ処理は効率化されます。

最後に、ファイルの複雑さも大きな要因となります。多数の列や複雑な Excel の数式、または広範なメタデータがあるファイルだと、Power Query の速度が落ちる可能性があります。これは列数を減らしたり、不要な数式を削除するなど、データ構造をシンプルにすることで、このようなパフォーマンスの問題が軽減されます。

大容量ファイルを扱うための解決策と回避策

Power Query で大容量ファイルを扱う場合、効果的なソリューションや回避策を導入することで、パフォーマンスは大幅に上がってエラーは軽減されます。以下で、セットアップを最適化して大規模なデータセットをより効率的に処理するための実践的な戦略を見ていきましょう。

ハードウェアとソフトウェアのセットアップの最適化：

解決策

説明

ハードウェアのアップグレード

RAM を増やし、より強力な CPU にグレードを上げることで、大容量ファイルの処理能力が大幅に上がり、メモリが増えることで、データのキャッシュと処理がよくなる。

64 ビット バージョンの使用

64ビット版の Excel と Power Query に切り替えると、32ビット版で課せられていた 2GB のメモリ制限がなくなり、大規模なデータセットをより効率的に扱えるようになる。

データ前処理技術：

解決策

説明

データの前処理

Power Query に読み込む前に、不要な列の削除やデータのフィルター処理、データセットの要約など、データをクリーンアップしてシンプルにすると、ファイル サイズと複雑さが軽減される。

大容量ファイルの分割

大容量ファイルをより小さく管理しやすいチャンクに分割すると、処理速度が上がってメモリ使用量が削減される。各チャンクは個別に処理してから結合することができる。

効率的なファイル形式の使用：

解決策

説明

効率的な形式の選択

Excel ではなく CSV などの処理しやすいファイル形式を選ぶと、データの読み込みと変換の速度が上がる。CSV ファイルはよりシンプルで、リソースをあまり消費しない

詳しい解説

ハードウェアとソフトウェアのセットアップの最適化

ハードウェアのアップグレードは、最もインパクトのある変更のひとつだと思われます。RAM を増やすことで、システムはより大きなデータセットをより効率的に処理できるようになることから、メモリ不足エラーが発生する可能性が下がります。同様に、より強力な CPU だと、データ変換に必要な集中的な計算をよりうまく処理することができることから、処理時間の短縮につながります。

Excel と Power Query を 64ビット版に切り替えることも重要なステップです。32ビット版のメモリは 2GB に制限されており、大規模なデータセットには不十分なことが多いですが、64ビットバージョンだと、より多くの RAM を使うことができ、大容量ファイルを扱う際にスムーズに操作することができます。

データ前処理技術

Power Query に読み込む前に、不要な列の削除や、無関係な行のフィルタリング、可能であればデータの要約によるデータクリーニングなど、データを前処理することで、ファイルサイズと複雑さを劇的に減らすことができます。前処理は、Power Query の処理が必要なデータ量が軽減されるだけでなく、データ変換プロセス全体の効率化になります。

大容量ファイルを小さな塊に分割するのも、筆者が使ったことのある効果的な戦略です。巨大なデータセットを小さなファイルに分割することで、各チャンクを独立して処理し、その結果をマージすることができます。この方法でシステムのメモリ負荷が減り、クラッシュや速度低下を防ぐことができます。

効率的なファイル形式の使用

効率的なデータ処理には、適切なファイル形式の選択が重要です。例えば、CSVファイルは Excel ファイルよりもはるかにシンプルで、一般的に読み込みと処理が速いです。Excel ファイルには複雑な書式や数式、メタデータが含まれることがありますが、CSV ファイルはプレーンテキストなので、リソースをあまり必要としません。ちなみに筆者は、Power Query で処理する前には、大容量の Excel ファイルを 可能な限り CSV に変換しています。

関連記事：CSVフォーマット： データ精度のヒントとコツ

大容量ファイルを Power Query で扱う際のベストプラクティス

Power Query で大容量ファイルを効果的に管理するには、データの読み込みと処理にベストプラクティスを採り入れる必要があります。ここでは、筆者がワークフローの効率化やパフォーマンス向上に役立った実践的なヒントとテクニックをご紹介します。

効率的なデータの読み込みと処理のヒント

早期にデータをフィルタリングする：筆者が採り入れている最も効果的なプラクティスの１つは、クエリプロセスのできるだけ早い段階でデータをフィルタリングすることです。フィルタを適用することで、Power Query が処理するデータ量を大幅に減らすことができます。例えば、直近１年間のデータにしかいらないのであれば、そのフィルタをクエリの最初に適用します。これにより、クエリの実行速度が上がるだけでなく、システムのメモリへの負荷も最小限に抑えられます。

バックグラウンドクエリの読み込みを無効にする：もう１つの有効な手段は、バックグラウンドクエリの読み込みを無効にすることです。Power Query がバックグラウンドで複数のクエリを同時に読み込むと、システムリソースを大量に消費し、パフォーマンスが下がります。バックグラウンドクエリの読み込みを無効にすることで、有効なクエリにより多くのリソースが割り当てられ、パフォーマンスが上がります。この設定は、クエリのプロパティで調整できます。

パフォーマンスを上げるテクニック

増分データローディング

増分データローディングは、非常に大きなデータセットを扱うときに特に有効な戦略だと思われます。データを全部いっぺんに読み込むのではなく、管理しやすい小さな塊に分けて読み込みます。各チャンクを個別に処理してから、次のチャンクを読み込むということです。この方法で、メモリ使用量をより効果的に管理して、システムが膨大なデータ量に圧倒されるのを防ぐことができます。

ステージングクエリの使用

ステージングクエリは、パフォーマンスを上げるもう一つの強力なテクニックです。複雑な変換をよりシンプルな中間ステップに分解することで、データ変換プロセスのさまざまな部分を分離して最適化することができます。例えば、データクリーニングのステージングクエリ、フィルタリングのステージングクエリ、そして他のデータセットとマージするステージングクエリを作成するといいかもしれません。このモジュラーアプローチにより、各ステップのトラブルシューティングや微調整がしやすくなり、全体的なパフォーマンスの向上につながります。

よくある問題のトラブルシューティングとデバッグ

Power Query で大容量ファイルを扱う場合、問題の遭遇はほぼ不可避です。ここでは、このような問題をトラブルシューティングするためのステップバイステップガイドを見ていきましょう：

トラブルシューティングのステップバイステップガイド

１．システムリソースのチェック

トラブルシューティングの最初のステップは、システムリソースのチェックです。システムに、大規模なデータセットを処理するのに十分なメモリと CPU（中央処理装置）のパワーがあることを確認してください。Windows のタスクマネージャや Mac のアクティビティモニタのような監視ツールで、クエリプロセス中にシステムリソースが最大になっているかどうかを特定することができます。リソースに制約がある場合は、ハードウェアのグレードを上げるか、現在の設定を最適化することを検討してください。

２．クエリ手順の確認

次に、Power Query のステップを見直します。非効率なステップひとつが、大幅な速度低下やエラーの原因になることもあります。なので、潜在的なボトルネックを特定するために、各ステップを順を追って確認しましょう。処理されるデータ量を減らすために、プロセスの早い段階でシンプル化または適用できる変換を探してください。

３．よくあるエラーとその解決方法

  • メモリ不足エラー：このエラーは、システムで使用可能なメモリが不足したときに大体発生する。この解決には、データを小さなチャンクに分割するか、より多くのメモリを利用できる 64 ビット バージョンの Excel にアップグレードすることを検討する。
  • パフォーマンスが遅い：クエリの実行速度が遅い場合は、削除または最適化できる不要な手順がないかチェックする。データ型が正しく設定され、CSV などの効率的なファイル形式が使用されていることを確認する。
  • クエリ実行に失敗：このエラーは、データタイプが正しくない、データ構造に互換性がないなど、さまざまな理由で発生する可能性がある。データ ソースを再確認し、変換がすべてデータ形式と互換性があることを確認する。

このトラブルシューティングのステップで多くのありがちな問題を解決できますが、より強固なソリューションが必要な場合もあります。そのような場合に、Integrate.io のような強固なプラットフォームで大きな違いが生まれます。

Integrate.io：大容量ファイル向けの Power Query の強化

Integrate.io は、大規模なデータセットの管理と変換のプロセスをシンプル化および強化するように設計されたクラウドベースのデータ統合プラットフォームです。さまざまなデータ ソースとシームレスに統合できるツール スイートがあることから、大規模なファイルを効率的に処理するのに非常に重要な強固なデータ処理機能を得られます。

Integrate.io を使う主な利点の１つに、「クラウドベースの処理能力」がありますす。従来のオンプレミスソリューションとは異なり、Integrate.io はクラウドのスケーラビリティを活用して、ローカル ハードウェアの制限に制約されることなく大量のデータを処理します。つまり、サイズに関係なく、大規模なデータセットをサッと効率的に処理できるということです。

クラウドベースの処理能力

Integrate.io はクラウド コンピューティングを利用して、データ処理タスクをローカル マシンから強力なクラウド サーバーにオフロードします。これにより、ローカル リソースが解放されるだけでなく、データ処理時間も大幅に短縮されます。また、クラウドのインフラストラクチャは、ニーズに応じて拡張できるように設計されており、最大のデータセットでも簡単に処理できます。

データ変換機能

Integrate.io はデータ変換を得意とし、データのクリーンアップ、フォーマット、集計を行う幅広いツールがあります。そして、複数のデータソースの結合や、特定のデータサブセットのフィルター処理、複雑な変換の適用が必要な場合でも、そのようなタスクを効率的に実行するための直感的なインターフェイスを提供します。また、このプラットフォームはさまざまなデータ形式に対応していることから、既存のデータ ワークフローとの互換性が確保されています。

関連記事（英語）：Data Transformation Showdown: Integrate.io vs. Power Query（データ変換対決： Integrate.ioとPower Queryの比較）

Integrate.io で Power Query をさらに活用しよう

Integrate.io には大容量ファイル処理のための強力なソリューションがありますが、その機能を Power Query のベスト プラクティスと組み合わせることで、最良の結果を得ることができます。データの早期フィルタリング、バックグラウンドクエリローディングの無効化、効率的なファイルフォーマットの使用を継続していき、Power Query と Integrate.io の両方を活用することで、データ処理ワークフローは最適化され、最大限に効率が上がります。

Integrate.io の詳細をご希望の方は、こちらからデモをご予約いただくか、１４日間の無料トライアルにご登録ください。これらのリソースを活用することで、Integrate.io がデータ処理のエクスペリエンスをどのように変革できるかをぜひご覧ください。

Q&A

Q. 複数のワークシートで構成された大容量の Excel ファイルをインポートおよび変換するときに、Power Query の効率を上げるにはどうすればいいですか?

A. データをバッファリングすることで効率を上げることができます。Power Query は本来データをうまくキャッシュしませんが、単一のクエリ内で Table.Buffer または Binary.Buffer を使うことで、データを一度読み込んで再利用することができます。また、ワークシートを .csv ファイルとして保存し、Power Query をその .csv ファイルに接続する方法もあります。詳しい手順とビジュアルガイドについては、カスタム関数に関する YouTube のチュートリアルをご覧ください。

Q. 大きすぎて処理が遅くなり、効率的に作業できなくなった大規模な Power BI のデータセットファイルを管理および最適化するにはどうすればいいでしょうか。

A. 大規模な Power BI のデータセットを管理するには、Power Query ではなく まずは SQL ソースで変換を実行しましょう。Power BI にインポートする前に、SQL で管理ビューを作成してデータをシンプルにし、さらに、データセットを個々のレポートに特化した複数の小さなデータセットに分割します。そして DAX Studio などのツールを使って、大きなテーブルや列を特定して最適化します。詳しいガイダンスについては、Power BI モデルとデータフローの最適化に関するコミュニティのアドバイスをご参照ください。

Q. Excel 2016 の Power Query がスプレッドシートに読み込めず、「ダウンロードが完了しませんでした」というエラーが出るのはなぜですか？

A. このエラーは、フォルダ構造やソースファイルの変更など、さまざまな理由で発生する可能性があります。ソースファイルが変更または移動されていないことを確認してください。クエリを複製し、新しいワークシートに再度読み込んでみてください。さらに、ソースファイルの列名やデータ形式に変更がないか確認してください。そして必要に応じて、データを新しいシートに再インポートし、インポート手順を元のシートにコピーしてください。