Power Query 実務テンプレ | データ取込・更新系：毎月届くCSVを同一形式で更新

まず「理想の運用イメージ」をはっきりさせる
全体構成の考え方（フォルダを“データベース”にする）
1. 毎月ファイルを「1つのフォルダに貯める」という発想
2. 一度だけ「変換ルール」を作り、あとは自動適用
具体例：売上CSVを毎月追加していくケース
重要ポイント1：サンプルファイルの変換を“丁寧に”作る
1. サンプルファイル側のMコードのイメージ
重要ポイント2：年月をファイル名から自動で取る
1. なぜ「年月列」を持たせると便利なのか
2. ファイル名から年月を取り出すMコード例
重要ポイント3：毎月の運用フローを“1行”にする
1. 実務での運用イメージ
2. フォルダ構成とファイル名ルールを“最初に決めておく”ことの大事さ
もう一歩先：データ量が増えてきたときの考え方
まとめと「あなたの現場用」に落とし込むヒント

まず「理想の運用イメージ」をはっきりさせる

目指すゴールはとてもシンプルです。

毎月届くCSVファイルを、あるフォルダにポンと入れるだけ。
Excel側では、Power Queryの［更新］ボタンを押すだけで、
過去分も含めた「累積データ」が自動で最新になる。

つまり、「コピペ作業ゼロ」「インポート設定やり直しゼロ」の状態を、
一度の仕込みでずっと使い回せるようにする、というのが今回の実務テンプレです。

全体構成の考え方（フォルダを“データベース”にする）

毎月ファイルを「1つのフォルダに貯める」という発想

まず大前提として、「毎月のCSVを1つのフォルダに全部入れていく」運用にします。

例として、こんなイメージです。

C:\Data\MonthlySales
- sales_2024-01.csv
- sales_2024-02.csv
- sales_2024-03.csv
- …

ファイル名は「年月が分かるようにしておく」と後でかなり楽になります。
Power Queryは「フォルダーから」取り込む機能を持っていて、
このフォルダを丸ごと“テーブル化”してくれます。

一度だけ「変換ルール」を作り、あとは自動適用

Power Queryの強みは、「一度作った変換手順を、後から来るファイルにも自動で適用できる」ことです。

やることは本質的に次の二つだけです。

フォルダを指定して、ファイル一覧をテーブルとして読み込む。
その中の「1つのサンプルファイル」に対して、列の整形・型変換などの手順を作る。

すると、その手順が「フォルダ内の全ファイル」に自動で適用され、
毎月ファイルを追加しても、同じ処理が勝手に走るようになります。

具体例：売上CSVを毎月追加していくケース

想定するCSVの中身

たとえば、毎月こんなCSVが届くとします。

日付,店舗,商品,数量,金額
2024/01/01,東京,りんご,10,1200
2024/01/01,大阪,みかん,5,500
...

2月分、3月分も同じ列構成（同じ順番・同じ列名）で出てくる前提です。
「同一形式で更新」というのは、この「列構成が毎月同じ」という意味だと思ってください。

ステップ1：フォルダから取り込む（Power QueryのUI操作イメージ）

Excelの［データ］タブから、だいたい次のような流れになります。

データの取得 → ファイルから → フォルダーから
先ほどの C:\Data\MonthlySales を指定
ファイル一覧が出てきたら「データの変換」を選ぶ

ここまでで、「ファイル名・拡張子・更新日・フォルダパス・コンテンツ（バイナリ）」などが並んだテーブルができます。
この「Content」列が、実際のCSVデータ本体です。

ステップ2：サンプルファイルに対して変換手順を作る

フォルダ取り込みのウィザードを進めると、「サンプルファイルに変換を適用」という流れになります。

中身としては、次のようなMコードが自動生成されます（イメージです）。

let
    Source = Folder.Files("C:\Data\MonthlySales"),
    #"Filtered Rows" = Table.SelectRows(Source, each [Extension] = ".csv"),
    #"Invoke Custom Function" = Table.AddColumn(
        #"Filtered Rows",
        "Transform File",
        each TransformFile([Content])
    ),
    #"Expanded Table Column" = Table.ExpandTableColumn(
        #"Invoke Custom Function",
        "Transform File",
        {"日付", "店舗", "商品", "数量", "金額"},
        {"日付", "店舗", "商品", "数量", "金額"}
    )
in
    #"Expanded Table Column"

ここで出てくる TransformFile というのが、「サンプルファイルに対して作った変換手順」を関数化したものです。
この関数が、フォルダ内の全CSVに対して適用され、最後に全部まとめて縦に結合（Append）されます。

重要ポイント1：サンプルファイルの変換を“丁寧に”作る

サンプルファイル側のMコードのイメージ

TransformFile の中身は、だいたいこんな構造になっています。

let
    Source = Csv.Document(
        Parameter1,
        [
            Delimiter = ",",
            Encoding = 65001,
            QuoteStyle = QuoteStyle.Csv
        ]
    ),
    #"Promoted Headers" = Table.PromoteHeaders(Source, [PromoteAllScalars = true]),
    #"Changed Type" = Table.TransformColumnTypes(
        #"Promoted Headers",
        {
            {"日付", type date},
            {"店舗", type text},
            {"商品", type text},
            {"数量", Int64.Type},
            {"金額", Int64.Type}
        }
    )
in
    #"Changed Type"

ここでの超重要ポイントは、「この変換手順が、毎月の全ファイルにそのまま適用される」ということです。

だからこそ、ここでやるべきことは次のようなイメージになります。

不要な列があれば削除する。
列名をきちんと揃える（後で変えない）。
型（数値・日付・テキスト）を正しく指定する。

一度ここを丁寧に作っておけば、来月以降は何も触らなくてOKになります。
逆に、ここを適当に作ると、毎月「型が合わない」「列が足りない」などのトラブルの元になります。

重要ポイント2：年月をファイル名から自動で取る

なぜ「年月列」を持たせると便利なのか

月次ファイルを累積するとき、よくやる集計が「月別の売上」「年別の売上」です。
このとき、CSVの中に「年月」列がないことも多いので、ファイル名から年月を取り出して列として追加しておくと、後の分析がとても楽になります。

たとえば、ファイル名が sales_2024-01.csv のような形式なら、
2024-01 の部分を抜き出して「対象年月」列として追加できます。

ファイル名から年月を取り出すMコード例

フォルダから取り込んだ最初のテーブルには、Name という列にファイル名が入っています。
そこから年月を抜き出して列を追加する例です。

let
    Source = Folder.Files("C:\Data\MonthlySales"),
    #"Filtered Rows" = Table.SelectRows(Source, each [Extension] = ".csv"),

    // ファイル名から「2024-01」の部分を抜き出す例
    #"Added Custom" = Table.AddColumn(
        #"Filtered Rows",
        "対象年月",
        each Text.Middle([Name], 6, 7),   // "sales_" が5文字なので、6文字目から7文字分
        type text
    )
in
    #"Added Custom"

この「対象年月」列は、そのまま後ろの結合結果にも引き継がれます。
ピボットテーブルやPower BIで集計するときに、「行：対象年月」「値：金額」のように簡単に使えるようになります。