

岡田 康介
名前:岡田 康介(おかだ こうすけ) ニックネーム:コウ、または「こうちゃん」 年齢:28歳 性別:男性 職業:ブロガー(SEOやライフスタイル系を中心に活動) 居住地:東京都(都心のワンルームマンション) 出身地:千葉県船橋市 身長:175cm 血液型:O型 誕生日:1997年4月3日 趣味:カフェ巡り、写真撮影、ランニング、読書(自己啓発やエッセイ)、映画鑑賞、ガジェット収集 性格:ポジティブでフランク、人見知りはしないタイプ。好奇心旺盛で新しいものにすぐ飛びつく性格。計画性がある一方で、思いついたらすぐ行動するフットワークの軽さもある。 1日(平日)のタイムスケジュール 7:00 起床:軽くストレッチして朝のニュースをチェック。ブラックコーヒーで目を覚ます。 7:30 朝ラン:近所の公園を30分ほどランニング。頭をリセットして新しいアイデアを考える時間。 8:30 朝食&SNSチェック:トーストやヨーグルトを食べながら、TwitterやInstagramでトレンドを確認。 9:30 ブログ執筆スタート:カフェに移動してノートPCで記事を書いたり、リサーチを進める。 12:30 昼食:お気に入りのカフェや定食屋でランチ。食事をしながら読書やネタ探し。 14:00 取材・撮影・リサーチ:街歩きをしながら写真を撮ったり、新しいお店を開拓してネタにする。 16:00 執筆&編集作業:帰宅して集中モードで記事を仕上げ、SEOチェックやアイキャッチ作成も行う。 19:00 夕食:自炊か外食。たまに友人と飲みに行って情報交換。 21:00 ブログのアクセス解析・改善点チェック:Googleアナリティクスやサーチコンソールを見て数字を分析。 22:00 映画鑑賞や趣味の時間:Amazonプライムで映画やドラマを楽しむ。 24:00 就寝:明日のアイデアをメモしてから眠りにつく。
集約関数・とは?初心者でもすぐわかる基礎ガイド
集約関数とは、たくさんのデータをまとめて、ひとつの値として返してくれる特別な計算のことです。たとえば売上データの合計金額や平均値、データの個数を知りたいときに使います。データベースやスプレッドシートでは、同じグループごとに値を集約することがとてもよくあります。
よく使われる代表的な集約関数には、SUM、AVG、COUNT、MIN、MAXがあります。これらはデータの集計を短い命令で行えるため、データを分析するうえでとても役立ちます。
代表的な集約関数と役割
ここで大事なのは 「集約する対象が複数の行にわたる」 という点です。集約関数は、データをグループ化して1つの値を作るために使います。
グループ化と集約の関係
多くの場合、集約関数だけではデータを1つの値に絞り込むことはできません。そこで GROUP BY という仕組みを使い、どのグループごとに集約を行うかを指定します。たとえば地域ごと、月ごと、カテゴリごとなど、同じ条件のデータをひとまとめにして集約します。
実践的な例
次のデータを使って簡単な集約を見てみましょう。データは売上の地域別リストです。
region | amount |
---|---|
East | 120 |
West | 300 |
East | 220 |
North | 150 |
West | 100 |
このデータに対して地域ごとに合計金額を出すと、以下のようになります。
region | total_amount |
---|---|
East | 340 |
West | 400 |
North | 150 |
実際のSQLは次のようになります。これは最も基本的な形です。
SELECT region, SUM(amount) AS total_amount FROM sales GROUP BY region;
集約関数を使うときの注意点
まず、NULL の扱いに気をつけましょう。SUM や AVG などは NULL を除外して計算します。それに対して COUNT(*) は表の全行を数え、COUNT(column) は列の値が NULL でない行だけを数えます。
練習問題
次のデータを使って、地域ごとの 合計金額 を求めるSQLを考えてみましょう。
region | amount |
---|---|
East | 50 |
South | 80 |
East | 70 |
South | 120 |
解答の例: SELECT region, SUM(amount) FROM sales GROUP BY region;
まとめ
集約関数は、データをまとめてひとつの数値に変える便利な道具です。SUM や AVG、MIN、MAX、そして COUNT を使いこなすことで、データの傾向や規模をすばやく把握できます。グループ化と組み合わせることで、地域や期間ごとなど、さまざまな切り口で分析することが可能です。
集約関数の同意語
- 集約関数
- データをグループ化して要約・集計する機能を提供する関数。合計・平均・最大値・最小値・件数などを計算するのに使われる代表的な関数群の総称です。
- 集計関数
- データをグループごとに要約して値を取り出す関数の総称。SUM、AVG、MAX、MIN、COUNT などが代表例です。
- アグリゲート関数
- 英語の Aggregate Function の日本語表現。SQL などで用いられる「集約処理を行う関数」という意味を指します。
- アグリゲーション関数
- Aggregate Function の別表現。名称はほぼ同じ意味で、文献によってこちらが用いられることもあります。
- Aggregate Function
- 英語表記。国際的な文献や公式ドキュメントで使われる名称。日本語の集約関数と同義です。
集約関数の対義語・反対語
- 非集約関数
- 集約関数は複数の行の値を1つの値にまとめる処理ですが、非集約関数は各行を個別に評価して値を返す関数のことです。例としてスカラー関数や行レベルの演算が該当します。
- スカラー関数
- 各行・各値に対して1つの結果を返す、集約を行わない関数です。文字列操作・日付処理・数値変換など、行ごとに処理して結果を出します。
- 窓関数(ウィンドウ関数)
- OVER句などを使い、現在の行を基準にした窓内の値を使って計算する関数。結果は各行に対して返され、全体を1つの値に集約しません。
- 非集約計算
- 集約を伴わない計算全般を指す表現。データをグループ化して1値にまとめず、個別の値を扱う処理を指します。
- 分解関数
- 集約の逆をイメージした概念的な表現。複数の値を1つにまとめるのではなく、1つの値を分解・展開して扱う処理を指すことがあります。
集約関数の共起語
- GROUP BY
- SQLでデータをグループ分けして集計するための句。グループごとにSUMやAVGなどを計算する際に使います。
- SUM
- 数値を合計する代表的な集約関数。グループ内の値を足し合わせて1つの値にします。
- AVG
- 平均値を求める集約関数。グループ内の数値の平均を算出します。
- COUNT
- 件数を求める集約関数。NULL値の扱いで挙動が変わる場合があるので注意。
- MAX
- 最大値を返す集約関数。グループ内の最大値を取得します。
- MIN
- 最小値を返す集約関数。グループ内の最小値を取得します。
- MEDIAN
- 中央値を求める集約関数。データの中央の値を示します(DBMSにより対応が異なる場合があります)。
- STRING_AGG
- 複数の文字列を1つの文字列に結合する集約関数。データの連結に使います(DBMS依存)。
- ARRAY_AGG
- 複数の値を配列として集約する関数。主にPostgreSQLなどで使われます。
- GROUP_CONCAT
- 文字列を結合して1つの文字列にする集約関数。MySQLなどで利用します。
- DISTINCT
- 集計対象の値の重複を除くための指定。例: COUNT(DISTINCT 列名)。
- HAVING
- GROUP BYの集計結果に対して条件を設定する句。累計値にも条件を適用できます。
- WHERE
- 集計前に行を絞り込む条件句。集計の前処理として使われます。
- ORDER BY
- 集計結果の並び替えを指定する句。集計結果を見やすく整理します。
- NULL値
- 欠損値を表す特別な値。集計関数の挙動はNULLの扱いによって変わります(多くは除外されます)。
- データベース
- データを組織的に格納するシステム。集計関数はデータベース内のSQL操作で使われます。
- SQL
- データベースと対話するための言語。集約関数はSQLの関数として提供されます。
- データ分析
- データを要約・解釈して洞察を得る作業。集約は分析の基本的な手段です。
- 総和
- SUMの日本語表現。数値をすべて足した合計値を指します。
- 平均
- AVGの日本語表現。グループ内の数値の平均を示します。
- 最大値
- MAXの日本語表現。グループ内の最大値を表します。
- 最小値
- MINの日本語表現。グループ内の最小値を表します。
- ROLLUP
- 階層的な集計を段階的に生成するGROUP BYの拡張機能。
- CUBE
- 多次元の集計を作成するGROUP BYの拡張機能。データを複数の軸で集計します。
- GROUPING SETS
- 複数の集計セットを同時に作成する高度なGROUP BYの機能です。
集約関数の関連用語
- 集約関数
- データの集合をひとつの値にまとめて返す、要約のための関数の総称です。SQLやデータ分析で頻繁に使われます。
- SUM
- 数値列の合計を返します。売上の合計や総数量を求めるときに使います。
- AVG
- 数値列の平均を返します。データの中心傾向を知る基本指標です(日本語では“平均”と呼ばれます)。
- MIN
- データ列の最小値を返します。最小の金額や最小スコアを知るときに役立ちます。
- MAX
- データ列の最大値を返します。最高値の把握に使います。
- COUNT
- データ列の件数を返します。欠損値の扱いは文脈によって異なるため注意が必要です。
- COUNT DISTINCT
- データ列の重複を除いた一意の値の件数を返します。ユニークな要素の数を知るときに便利です。
- MEDIAN
- データを並べたときの中央の値を返します。外れ値に影響されにくい指標として使われます。
- STDDEV
- データのばらつきを表す標準偏差を返します。データの散らばり具合を把握するのに役立ちます。
- VARIANCE
- データの分散を返します。STDDEVの基礎となる指標で、データがどれだけ散らばっているかを示します。
- GROUP BY
- 集計の単位を指定してデータをグルーピングする句です。グループごとに集約関数を適用します。
- ウィンドウ関数
- 行ごとに計算を行い、集計結果を各行に追加して返します。全体集計を行いつつ個々の行情報も保持したいときに使います。
- SUMIF
- 条件を満たすデータだけを足し合わせて合計を返します。条件付きの集計に便利です。
- COUNTIF
- 条件を満たすデータだけを数えて件数を返します。条件付きの件数を知りたいときに使います。
- ROLLUP
- 階層的な集計を段階的に行い、総計を含む複数の小計を同時に得られる機能です。
- CUBE
- 多次元の組み合わせで集計を生成します。複数の軸での集計結果をまとめて取得できます。
- GROUPING SETS
- 複数のグルーピングパターンを同時に計算する機能です。複数の小計を効率的に取得します。