ドラッグだけで年・月・四半期を一発集計！ExcelピボットのみでOK
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日付情報を含むデータ分析において、
「四半期」「年月日」「曜日」などの軸で集計するケースは多くあります。
本記事では、Excelのピボットテーブルを使って、
四半期・年・月・日・曜日ごとに集計する手順を紹介します。
Excelのピボットテーブルでは、
元データに含まれる「日付」（例：2024/03/15）のフィールドを追加すると、
その日付をもとに「年」「四半期」「月」といった
上位の単位へ自動的にグループ化されます。
この自動グループ化により、
年別・四半期別・月別といった単位での集計が、
特別な操作なしに実現できます。
目次
日付を含む元データを準備
本記事では、
Excelのピボットテーブルを使って、
日付情報を軸にした集計方法を解説するために、
以下のような構成のサンプルデータを使用します。
| 日付 | 商品名 | カテゴリ | 数量 | 金額 |
|---|---|---|---|---|
| 2024/01/11 木 | 商品A | 日用品 | 2 | 8783 |
| 2024/01/17 水 | 商品B | 日用品 | 2 | 7685 |
| 2024/01/30 火 | 商品C | 食品 | 5 | 9677 |
| 2024/01/31 水 | 商品D | 日用品 | 2 | 3286 |
| 2024/02/15 木 | 商品E | 食品 | 3 | 6234 |
| 2024/02/22 木 | 商品F | 日用品 | 4 | 733 |
| 2024/02/23 金 | 商品G | 日用品 | 1 | 7696 |
| 2024/02/26 月 | 商品H | 衣料 | 3 | 6705 |
| 2024/02/27 火 | 商品I | 衣料 | 2 | 6470 |
| 2024/03/04 月 | 商品J | 食品 | 1 | 4383 |
| 2024/03/13 水 | 商品K | 食品 | 5 | 1484 |
| 2024/03/16 土 | 商品L | 衣料 | 4 | 4705 |
| 2024/03/23 土 | 商品M | 衣料 | 1 | 6315 |
| 2024/03/29 金 | 商品N | 日用品 | 2 | 1469 |
| 2024/03/30 土 | 商品O | 衣料 | 2 | 9154 |
| 2024/04/03 水 | 商品P | 日用品 | 5 | 2390 |
| 2024/04/05 金 | 商品Q | 日用品 | 5 | 7951 |
| 2024/04/20 土 | 商品R | 食品 | 2 | 907 |
| 2024/04/22 月 | 商品S | 食品 | 5 | 4005 |
| 2024/04/28 日 | 商品T | 食品 | 4 | 5205 |
| 2024/05/01 水 | 商品U | 日用品 | 4 | 718 |
| 2024/05/22 水 | 商品V | 食品 | 5 | 1842 |
| 2024/05/31 金 | 商品W | 日用品 | 5 | 2212 |
| 2024/06/18 火 | 商品X | 日用品 | 2 | 1622 |
| 2024/06/28 金 | 商品Y | 食品 | 2 | 2965 |
| 2024/07/03 水 | 商品Z | 日用品 | 4 | 6993 |
| 2024/07/07 日 | 商品A | 食品 | 1 | 2251 |
| 2024/07/11 木 | 商品B | 衣料 | 4 | 1050 |
| 2024/07/19 金 | 商品C | 食品 | 1 | 1496 |
| 2024/07/22 月 | 商品D | 日用品 | 1 | 4332 |
| 2024/08/08 木 | 商品E | 食品 | 5 | 3675 |
| 2024/08/09 金 | 商品F | 日用品 | 5 | 3843 |
| 2024/08/10 土 | 商品G | 衣料 | 1 | 4050 |
| 2024/08/26 月 | 商品H | 食品 | 3 | 4958 |
| 2024/09/01 日 | 商品I | 衣料 | 3 | 6082 |
| 2024/09/04 水 | 商品J | 日用品 | 3 | 5626 |
| 2024/09/07 土 | 商品K | 衣料 | 1 | 4317 |
| 2024/09/08 日 | 商品L | 日用品 | 3 | 2950 |
| 2024/09/10 火 | 商品M | 衣料 | 5 | 521 |
| 2024/09/12 木 | 商品N | 衣料 | 3 | 1549 |
| 2024/09/24 火 | 商品O | 衣料 | 2 | 5282 |
| 2024/10/01 火 | 商品P | 食品 | 1 | 847 |
| 2024/10/05 土 | 商品Q | 衣料 | 3 | 8576 |
| 2024/10/09 水 | 商品R | 日用品 | 4 | 2782 |
| 2024/10/10 木 | 商品S | 衣料 | 4 | 5572 |
| 2024/10/11 金 | 商品T | 衣料 | 2 | 8657 |
| 2024/10/15 火 | 商品U | 日用品 | 3 | 9882 |
| 2024/10/17 木 | 商品V | 衣料 | 4 | 6203 |
| 2024/10/22 火 | 商品W | 食品 | 3 | 830 |
| 2024/10/23 水 | 商品X | 日用品 | 1 | 4466 |
| 2024/10/25 金 | 商品Y | 食品 | 1 | 6256 |
| 2024/11/04 月 | 商品Z | 衣料 | 3 | 9035 |
| 2024/11/09 土 | 商品A | 衣料 | 5 | 9286 |
| 2024/12/07 土 | 商品B | 日用品 | 4 | 866 |
| 2024/12/25 水 | 商品C | 衣料 | 2 | 4588 |
| 2025/01/10 金 | 商品D | 食品 | 2 | 8246 |
| 2025/01/27 月 | 商品E | 日用品 | 4 | 2725 |
| 2025/02/07 金 | 商品F | 日用品 | 5 | 8230 |
| 2025/02/16 日 | 商品G | 食品 | 5 | 7941 |
| 2025/02/26 水 | 商品H | 衣料 | 5 | 5585 |
| 2025/02/28 金 | 商品I | 食品 | 1 | 6717 |
| 2025/03/14 金 | 商品J | 食品 | 4 | 1541 |
| 2025/03/15 土 | 商品K | 食品 | 3 | 6461 |
| 2025/04/12 土 | 商品L | 衣料 | 3 | 1413 |
| 2025/04/17 木 | 商品M | 食品 | 2 | 9245 |
| 2025/04/24 木 | 商品N | 食品 | 3 | 5470 |
| 2025/05/04 日 | 商品O | 日用品 | 5 | 9197 |
| 2025/05/09 金 | 商品P | 衣料 | 4 | 6473 |
| 2025/05/18 日 | 商品Q | 衣料 | 5 | 8272 |
| 2025/05/21 水 | 商品R | 衣料 | 1 | 3367 |
| 2025/05/25 日 | 商品S | 日用品 | 4 | 2630 |
| 2025/05/26 月 | 商品T | 食品 | 4 | 7824 |
| 2025/06/02 月 | 商品U | 食品 | 3 | 2701 |
| 2025/06/12 木 | 商品V | 衣料 | 3 | 7939 |
| 2025/06/13 金 | 商品W | 日用品 | 5 | 2872 |
| 2025/06/24 火 | 商品X | 衣料 | 1 | 9893 |
| 2025/06/28 土 | 商品Y | 衣料 | 2 | 2664 |
| 2025/07/05 土 | 商品Z | 日用品 | 5 | 6439 |
| 2025/07/21 月 | 商品A | 食品 | 4 | 2254 |
| 2025/07/27 日 | 商品B | 日用品 | 2 | 5792 |
| 2025/08/07 木 | 商品C | 日用品 | 2 | 1560 |
| 2025/08/11 月 | 商品D | 日用品 | 5 | 3703 |
| 2025/08/18 月 | 商品E | 食品 | 1 | 1984 |
| 2025/08/29 金 | 商品F | 日用品 | 4 | 5399 |
| 2025/09/09 火 | 商品G | 食品 | 1 | 905 |
| 2025/09/19 金 | 商品H | 日用品 | 4 | 8049 |
| 2025/09/25 木 | 商品I | 食品 | 2 | 9651 |
| 2025/09/30 火 | 商品J | 衣料 | 4 | 2919 |
| 2025/10/10 金 | 商品K | 衣料 | 1 | 3723 |
| 2025/10/18 土 | 商品L | 食品 | 2 | 5517 |
| 2025/10/26 日 | 商品M | 食品 | 3 | 8257 |
| 2025/10/29 水 | 商品N | 日用品 | 3 | 2809 |
| 2025/10/31 金 | 商品O | 日用品 | 1 | 7920 |
| 2025/11/01 土 | 商品P | 衣料 | 1 | 5066 |
| 2025/11/17 月 | 商品Q | 食品 | 3 | 7891 |
| 2025/11/24 月 | 商品R | 日用品 | 4 | 4488 |
| 2025/11/26 水 | 商品S | 衣料 | 2 | 9948 |
| 2025/11/30 日 | 商品T | 食品 | 4 | 4665 |
| 2025/12/08 月 | 商品U | 衣料 | 2 | 4183 |
| 2025/12/09 火 | 商品V | 日用品 | 1 | 2613 |
それぞれの列の内容は以下の通りです。
- 日付：商品の購入日（例：2024/01/11 木）。曜日付きの日付形式で記載されています。
- 商品名：任意の製品名（例：商品A〜商品Z）。
- カテゴリ：商品が属する大分類（「日用品」「食品」「衣料」など）。
- 数量：その日に販売された商品の数量。
- 金額：該当商品の合計金額（単価 × 数量で計算されたもの）。
この表をもとに、
ピボットテーブルで「年」「四半期」「月」「日」
といった時間軸での集計を行っていきます。
ステップ１：日付フィールドの追加と自動グループ化
ピボットテーブルに「日付」フィールドを追加すると、
Excel はそのデータをもとに自動的なグループ化を行います。
このグループ化によって、
年・四半期・月といった上位の時間単位にデータが分類され、
集計がしやすくなります。
■ 手順概要
- 作成済みのピボットテーブルの行ラベルエリアに「日付」フィールドをドラッグ＆ドロップします。
- その瞬間、Excel が「日付」を検出し、自動的に以下のようにグループ化を行います：
- 年
- 四半期
- 月
📝 セルの書式設定が「日付」である必要があります。
ピボットテーブルを作成する方法は以下を見てください。 EXCELピボットテーブルで複数の値を一気に追加・集計 | データ分析ドットコム
■ フィールドリストでの見え方
「日付」フィールドをピボットテーブルに追加すると、
フィールドリスト内では次のように自動で項目が展開されます：
日付
├ 年
├ 四半期
└ 月
これらは階層構造としてピボットテーブル上に表示され、
例えば「年 → 月」のようにドリルダウン（詳細展開）が可能になります。
このように、Excelのピボットテーブルでは、
日付を追加するだけで自然に時間軸での集計が始まる設計になっています。
※先ほど同じGIFです
次のセクションでは、これらのフィールドを使って、
実際に年単位での集計を行っていきます。
ステップ２：年・月・四半期での集計方法
3. 年単位での集計方法
日付フィールドを追加すると、
「年」「四半期」「月」に自動で分かれます。
このセクションでは、
「年」だけを使った年単位の集計方法を紹介します。
なお、以降のセクションも、
不要なフィールドを削除し、目的の単位だけを残す
という流れは共通です。
- ピボットテーブルの行ラベルに「年」「四半期」「月」が表示されているのを確認します。
- 「四半期」「月」をエリア外にドラックします。
- 行ラベルに「年」だけが残っていれば完了です。
この操作により、行ラベルには「年」のみが残り、
年単位の集計結果が表示されます。
4. 月単位での集計方法
方法①：年単位での集計を行った場合
前のセクションでは、年単位の集計を行いました。
ここでは引き続き、
「月」だけを残して、
月単位で集計する手順を説明します。
- ピボットテーブルの行ラベルに「年」「四半期」「月」が表示されているのを確認します。
- 「四半期」「月」をエリア外にドラックします。
- 行ラベルに「年」だけが残っていれば完了です。
この設定により、
月ごとの集計結果が明確に表示されるようになります。
GIFは「年」と同様のため割愛します
方法②：年単位での集計を行ってない場合
ステップ１：日付フィールドの追加と自動グループ化の操作が完了していれば、
「年」「四半期」「月」の自動グループが作成されているはずです。
この状態から「月」フィールドだけを行ラベルエリアに配置します。
- ピボットテーブルのフィールドリストに「年」「四半期」「月」が表示されていることを確認します。
- 「月」フィールドを行ラベルエリアにドラッグします。
- ピボットテーブルの行ラベルに「月」だけが表示されていれば完了です。
5. 四半期単位での集計方法
前のセクションでは、
月単位での集計を行いました。
このセクションでは、
四半期単位で集計する方法を紹介します。
※ 操作手順は月とほぼ同様です。
単に「月」フィールドの代わりに「四半期」フィールドを使用するだけです。
まとめ
本記事では、
ピボットテーブルで日付情報をもとに、「年」「月」「四半期」ごとの集計を行う方法
を紹介しました。
「日付」フィールドを追加するだけで、
自動的に時間単位での集計が可能になるため、
特別な関数や複雑な手順を覚える必要はありません。
日付を含むデータの分析において、
まずはピボットテーブルを使って視覚的に傾向を捉える
――そんな第一歩として、今回の内容が参考になれば幸いです。
