Power BI Next Step: はじめてのレポート作り

このレクチャーでは、このコースの概要を紹介します。

このコースのゴールはとてもシンプルです。
100分で、みなさんと一緒に、 “動く” レポートを作ること。

題材として用意したのは、在庫データですが、心配はいりません。
在庫やロジスティクスの業務をしていない方でも、学ぶ内容は どんなデータにも応用できる“レポート作成の型” です。

このコースでは、次の3つを体験していただきます。

1. データを取り込む
   ご覧のExcelファイルをPower BIに読み込むだけ。リレーションは使いません。

   
   

2. シンプルなDAX計算を使う
   使うDAXは、Excelとほぼ同じ感覚で扱える「SUM」と「DIVIDE」のみに絞りました。

   
   

3. レポートを作り上げる
   KPIカードやスライサー、ビジュアルを配置して、1ページの“動くレポート”を完成させます。

この「シンプルさ」が、このコースの大きな特徴です。
Power BIの標準機能だけを使うので、難しい設定や高度なDAXに悩むことはありません。

完成したレポートは、御覧のような販売数量や倉庫の状況が一目で確認できるダッシュボードになります。

この一枚を作り上げることで、Power BIを 「触ったことがあるツール」から「自分で使えるツール」 へと変えていく感覚を、きっと味わえるはずです。

そしてもうひとつ。
このコースで学ぶレポート作成の流れは、在庫データに限らず、営業データ、顧客データ、経理データなど、さまざまなデータにそのまま応用できます。

受講後には、「次は自分の手元のデータでやってみようかな」と思える自信をもっていただくのがこのコースのゴールです。

では、Power BIでの“最初の成功体験”を一緒に作っていきましょう。

このレクチャーでは、これからPower BIレポートを作っていくわけですが、その元となるデータをみなさんと一緒にみていきたいと思います。

このレクチャーのダウンロードに、"inventory_data"というエクセルファイルを置いています。ダウンロードしていただいて、お手元でファイルを開いて聞いていただきたいと思います。

今回は、実務に近い、そして手触り感があるもの題材にしたかったので、在庫をテーマにしました。在庫、英語でInventoryですね。本職で在庫を扱われている方は、こういう感じでデータって出るかな？と思われるかも知れませんね。今回のデータは、学習のために、在庫を出しつつ、同時に指標も計算できるようにしていますので、御覧の形式になっていますのでご了承ください。

本職で在庫を扱わないみなさん。テーマこそ在庫ですが、数値を置き換えれば、みなさんご自身のスペシャリティにも即適用できる内容になっています。このデータは、自分の仕事で言えば、これに置き換えられるな、と思いながら受講いただくと、実務への引き寄せもぐっとできるようになります。また、ああ、在庫について、そういう考え方もあるのか、とみなさんのビジネス知識の幅を広げていただけるように説明していきたいと思います。

では、前置きが長くなって申し訳ないですが、元データの説明です。

このデータは、あるDIYストアの在庫と販売のデータです。販売と言えばみなさん売上を考えるかと思いますが、在庫を考える時に販売と言えば、売上原価を見ます。なぜなら、在庫金額が売れて、売上原価になりますので。また、単純に、売上って原価に利益をのっけて販売しますよね。ですので、１つのモノが売れた時に、売上金額と原価、ひいては、在庫金額ってイコールじゃないです。利益の分差が出ます。でも、売上原価として計上されるものと、手元からなくなる在庫金額はイコールです。在庫が売りて、原価になるわけですので。

というわけで、この元データ。1行毎に、ある日の倉庫における在庫状況と販売情報が出ています。

このデータは「在庫データ」という名前になっていますが、内容はシンプルです。
列の意味をざっくり整理すると、次の通りです。より詳しい内容は、そのデータをビジュアルなどで使う時に再度説明しますので、ここではそういうものね、と思っていただくだけでOKです。

• 日付：取引の日付です。このデータは2025年単年のデータが日単位であります。

• 地域：どのエリアのデータか（北、南、東、西）

• カテゴリ：製品の分類（たとえば家具やアクセサリーなど）

• サプライヤー：仕入れ先の名前

• 倉庫：どの倉庫に保管されているか

• 注文ステータス：受注を受けた注文にして、それが出荷済み、キャンセル、保留などの状態

• 販売数量：販売した数量

• 在庫数量：その時点での在庫の数量

• 輸送コスト（円）：配送にかかった費用

• リードタイム（日数）：サプライヤーから倉庫に在庫が届くまでの日数

• バックオーダー：注文が保留や未処理の状態かどうか

• 売上原価（円）：その販売にかかった原価

• 平均在庫数量：期間中の平均在庫数

• 倉庫容量：その倉庫の最大保管数です。日ごとに変動するものとします。

繰り返しになりますが、ここで大事なのは、「このデータは“題材”に過ぎない」 ということです。
この構造を理解しておけば、営業データでも顧客データでも同じ手順で分析できます。

実務でみなさんがレポートを作る時、いきなりPower BIにデータを読み込ませるのではなく、まずは；

1. 行や列の内容をざっと眺めて、どういう情報があるかイメージをつかむ

2. 数字の桁や単位をチェックして、Power BIに読み込んだときに混乱しないようにする

3. 不要なフィルターや書式がかかっていないかも軽く確認しておく

これを行ってほしいと思います。

また、こうしてPower BIに読み込ませる前に、ファイルを眺めているので、やっちゃいがちですが、

• データファイルは「閉じた状態」で読み込むとスムーズです

• 列名はExcelと同じ状態で取り込まれるので、どの列が何を意味しているかを把握しておくと、作業が速くなります

このステップを押さえておくことで、Power BIでの作業が格段にスムーズになります。

以上、このレクチャーでは、Power BIにデータを読み込む前に、元データを確認しました。

では、次のレクチャーでは、実際にPower BIにこのデータを読み込んでいきましょう。

このレクチャーでは、Power BIにデータを読み込ませます。

Power BI Desktopを起動していただけますでしょうか？起動の仕方として、みなさんのデスクトップ上にショートカットがあれば、それをクリック。私がよくやるのは、ウィンドウズボタンを押しまして、Power と入れると、Power BIかPower Pointが出ますので、それをクリックします。

すると、データソースを選択するか、空白のレポートで始める　と出るので、空のレポートをクリックします。

では、ここまで来ましたら、Excelを読み込みます。リボンのデータを取得のエクセルでもいいですし、横のエクセルブックのアイコン。はたまたExcelからデータをインポートする、どちらからでもいいです。

Power BIってSQL Serverからとか、Dataverseからとか、なんかいかにもITのプロが好んで使うようなデータソースからデータひっぱってこれます。なんかそういう話を聞くと、エクセルって駄目なのかなぁととか思うかも知れないのですが、これだけエクセルからデータを引っ張ってくる方法が出ているってことは、それだけメジャーってことじゃないかな？とも思います。

では、今回は、画面左上のメニューから、「ホーム」タブ → 「データの取得」 → 「Excel」 をクリックします。

先ほどダウンロードしたサンプルファイル 「inventory_data」 を選んで開きます。

そうすると、ナビゲーターという画面が開き、データのプレビュー画面が表示されます。

今回は、ワークシートが一つしかないので、これをクリックしてチェックを入れます。複数のワークシートを取り込んだり、複数のワークシートがある中の１つだけを取り込む場合には、右のプレビューを見て、自分が思っているものかどうかをチェックします。

確認できたら、Power Query Editorでデータの確認をします。ですので、いきなり読み込みではなく、「データの変換」 を押します。

Power Query Editorが開きました。Power Query Editorは、Power BIとは別のウィンドウで表示されます。そして、Power Query Editorが開いている時には上書き保存ができませんのでご注意ください。Power Query Editorを開いたら、一気に作業を仕上げるとか、途中で一度、閉じて読み込むとして、Power BIに戻ってから、上書き保存。その後、再度Power Query Editorを立ち上げて作業を再開する必要があります。

さて、このPower Query Editorでは、さまざまなデータ加工ができます。これはこれで一つのコースに成り得る内容です。幸いにも、今回は元データのエクセルをしっかり作っているので、加工は不要です。ここでは、Power Query Editorを開いた時にみなさんにやっていただきたいことを２点だけお伝えしたいと思います。まず、クエリ名の確認です。こちらにクエリと出ています。そしてSheet1ってなっています。これは何かというと、元データであるエクセルのワークシート名です。

今回は一つしかないですが、ワークシートを複数取り込むことだってあります。その時に、今回のようなSheet1だと、そのワークシートに何があるのかわかりづらいですよね。ですので、ここはそのクエリ、言い換えると元データのワークシートが含むデータを端的に示すものに変えます。

今回は、Inventory_Dataとしておこうと思います。ダブりクリックすると変えられます。

もう一つしていただきたいのは、データ型の確認です。今、それぞれの列の先頭に名前がありますね。この先頭の名前のことをヘッダーと呼びます。これは元データであるエクセルと一緒です。その横に、日付、とか地域、とかこっちだと販売数量とか出ています。これがデータ型です。この列にはどんなデータが入っていますよ、というのをこのアイコンで示しています。開くと結構な種類があります。

データ型の確認というのは、具体的には、各列に入っているデータと、そのデータ型が一致しているかを確認するということです。

さて、これって一つづつやっていたら、大変です。しかも、基本的にPower BIは非常に優秀であるため、自動でつけてくれたデータ型はだいたい合っています。

ですので、特にチェックしてほしいのは、日付データです。これがちゃんと日付のデータ型になっているか？今回のデータでは、こちらの最初にもろ日付があります。これがカレンダーのアイコン。カレンダーは何か？と思ってヘッダーをクリックすると、日付と出ています。OKですね。

日付が確認できた後は、テキストか数字かをチェックします。結局Power BIに取り込むデータは、テキストデータか数字か？の２つに分けられます。テキストというのは、このABCのアイコンです。ざっと見て、列のデータがテキストか？逆に言えば、数字じゃないか？を見て、その列がABCのアイコンになっているかチェックします。よさそうですね。

そして、残りは数字。数字データが数字のアイコンになっているか？を確認します。10進数なのか、それとも整数なのか？の細かい違いはありますが、今回のデータでは違いは問題ありません。とにかく数字のデータ型であればOKです。これもよさそうです。

経験則で言えば、このテキストと数字についてPower BIが自動でつけたデータ型が間違っていたというのは、ほとんどありませんでした。

はい。ではこれでPower Query Editorでやりたいことはできましたので、ホームの閉じて適用をクリックします。

Power BIにデータが取り込まれました。ここで一旦上書き保存をしましょう。Power Query Editorを開いているときは、上書き保存ができませんので。

すると、いままでなかった、データに、Inventory Dataというクエリ名が出てますね。これは元データではSheet1でした。

以上、このレクチャーでは、Power BIに元データの取り込みを行いました。
次のレクチャーでは、レポート画面の見た目を整えていこうと思います。

このレクチャーでは、ビジュアルを作っていく前に、Power BIのレポートの見た目、レイアウトを整えたいと思います。具体的には、何をするかというと、色味を変える、ヘッダーをつける、そして仕切り線を入れます。

こうしたことは、後からでもできるのですが、この段階でやっておくことで、グラフやKPIカードを追加したときに配置がしやすくなり、見やすいレポートに仕上がります。

そして、何より、ビジュアルを作る前に、レイアウトができているとなんだかテンションがあがる、というのもありますね。お弁当箱が用意されて、後はそこにつめていけばよいって感覚です。ちょっと抽象的過ぎますかね。

はい。では、まず色味から変えていきます。Power BIレポート、多くの場合でなんかこのレポートはプロっぽいな、とかこなれているな、と感じるポイントは何かといえば、色味です。多くの方は、デフォルトの設定で使います。（棒グラフを作る）例えば、棒グラフ作ればこういう青。勝手に私はこれをPower BI ブルーと呼んでいますが、この色味。こういう色味ばっかりのビジュアルが並んでいると、ああ、いつもの感じか、となります。

（実際に見せるー書式/列）書式で、色を変えることもできます。ただ、こんなに選択肢ある中で、いちいち選ぶのもメンドクサイです。私もそうですが、第一何色にしたら良いか？センスに自信がないので決められません。（色をもとに戻す）

そういう時に使いたいのが、こちらの表示のテーマです。Power BIが、色味と書式をセットで提案してくれています。そのセットも、Power BIがこういう色味と書式が合うよとセットにしてくれたものです。これを使います。ここはみなさんお好きな色を選んでいただければと思います。私はこの背景が暗いやつを使います。御覧のように、さきほど作ったビジュアルのグラフの色や、書式の色が変わりましたね。はい。これを使います。

なんとなく、私が見てきた中では、日本の方は、背景色は白を選びがちです。欧米の方は、背景はダークトーンを選びがちかなと思います。個人的にはこれだけでもテンションがあがります。

次に、ヘッダーをつけます。ヘッダーとは何かと言うと、パワポのスライドなんかにある、タイトルやメッセージをつける部分です。みなさんご自身でのみPower BIレポートを使う時には不要です。なにせみなさんご自身で作っているので、その内容は何か？は分かります。でも、他の人に見せようとするときには、Power BIでもヘッダーがあると、これは何の話なのか？分かります。では作っていきます。

さきほど例で作ったビジュアルは削除します。そして、挿入で四角形を入れます。色味は、自動で決まったこの色でいいかなと思います。これを画面上部に配置します。

で、ここからお好みですが、私は最近、角を丸めるのがマイブームです。書式/シェイプ/丸い角を10にします。すると、角が丸くなります。あと、角に完全にひっつけるのではなく、ちょっと上と横に隙間をあけます。あと、影もつけてみましょうか。書式/全般/効果/影をオンにします。すると、御覧のようになりました。すでに背景がダークで、このヘッダーの色なのでコントラストが十分ついています。影をやるとやりすぎなようなので、オフにします。このように、境界をつけたり、影をつけたりするのは、なんとなくやりがちですが、デザインという観点の他に、他ビジュアルとの境界がハッキリしているか？という観点で判断してもよいでしょう。

では、ここにタイトルを入れていきます。挿入、今度はテキストボックスです。Inventory Management Reportとちょっとカッコつけて、英語にします。文字の大きさは32くらいにします。書式/全般/効果で背景の透過性を100%にします。はい。そして、ヘッダーの上に配置します。この時、ちょうど中央に置きたいわけですが、便利な機能があります。テキストボックスをチェックした後に、コントロールを押しながらヘッダーをクリック。ちょっとわかりにくいですが、今、両方選ばれた状態です。この状態で、書式/配置。中央揃えと、上下中央揃えを行います。するとキチンとそろいます。これはPower Pointでも同じ機能がありますね。

最後に仕切り線を入れます。あと少しです。このレポートでは、左にKPIカードとスライサー。そして右側にビジュアルを配置しようと思っています。その境界線です。挿入/図形/線です。すると横線ができます。図形の書式/回転/シェイプを90度にします。この辺はパワポのように簡単に回転できない点がもどかしいです。すると縦線になりました。色はこのままでいいですね。左側に境界線として引きます。上は、ヘッダーとちょうどひっつくくらいにします。この線の左側にKPIカードなど入れて、右側にビジュアルを入れます。個人的にはこうして、仕切りが入ると後は、お弁当箱におかずを入れるようにつめていけばよいって気になります。

この幅はもちろん後で変えられますので今は適当で大丈夫です。

以上、このレクチャーでは、レポートのレイアウト、見た目を整えました。

次のレクチャーでは、最初の山場。KPIカードを作っていきます。なぜ山場かというと、DAXを使うからです。ただ、簡単で、エクセルでもなじみのあるような数式しか使わないのでご安心ください。引き続き、一緒に学習を進めていきましょう。

このレクチャーからは、KPIカードを作っていきます。

KPIカードとは何かというと、KPI、重要な指標。これを示すカードになります。

どの会社さんでも重要な指標ってありますよね。指標って言い方が分かりづらければ、数字。多くの会社では売上が重要な数字です。そのほか、業種によって重要な数字は違います。例えば、ホテルなんかだと、空室率。コールセンターだと、かかってきた電話に対して、どのくらい応答できたか？を示す、応答率というものがあるそうです。

そのような重要な数値、KPIをバシッと出すのがKPIカードです。

まず、このレクチャーでは、この会社では、倉庫がどのくらい有効に利用できているかを示す、倉庫利用率なるものを重要視しているとします。倉庫のキャパがどれだけ有効に使われたかの指標です。

KPIカードビジュアルには、２つのステップがあります。１つは倉庫利用率自体を計算する。２つ目はそれをカードビジュアルに適用する。この２つです。

では、さっそく倉庫利用率から計算しましょう。まず、倉庫利用率は、御覧の数式により計算します。

（テキストボックスで表示する）

倉庫利用率 = 在庫数量 ÷ 倉庫容量

テーブルビューにいきます。この在庫数量を、倉庫容量で割り算します。単純な割り算ですね。

では、この計算をPower BIでやってみましょう。

Inventory Dataをクリックします。そうすると、テーブルツールに新しいメジャーというのがあります。ここをクリックします。

メジャーというのは、Power BIで言うところの数式のことです。メジャーと出ていますが、ここにその数式の名前を入れます。今回は、倉庫利用率を計算したいので、倉庫利用率と入れます。

そしたら、数式を入れていくわけですが、横に長くやると数式分かりづらいので、シフトを押しながらエンターを押してください。

そうすると、御覧のように行を増やせます。こうした方が分かりやすいです。では、せっかく行があるので、２行目に、割り算をするよ、というDAXを入れます。DAXとはエクセルでいうところの関数ですね、SUMとかAVERAGEとかの。DIvideと入れると、簡単な数式な説明が出てきます。英語なので分け分からないですが、結局、最初に分子、割られる数を入れてね。そしたら、カンマで区切って次に分母、割る数入れてね、と言っています。

倉庫利用率のメモに追加しておきます。（下記をメモに追加）

DIVIDE (分子 , 分母)

じゃあ、ってことでまずは割られる数。今回は在庫数量です。それをどうやって表示ここに持ってくるか？
多くの人はここで躓きます。どうやってもってくるの？と

ここで、エクセルでおなじみのSUMと使います。そして、シングルクオテーションを入れます。すると、入れる数値の候補が出てきました。お目当ての在庫数量を選択します。で、今の状態はSUＭ式が開けっ放しになっているので閉じカッコをします。

はい、これでまず、（テキストボックスを示す）この部分ができました。

なぜ、SUMをしたかですが、エクセルでは数式を計算する時、セル単位ですよね。でも、Power BIの場合にはセルではなく、列毎を選んで計算します。その時、列の数値を丸ごと使うので、合計をする、SUMをかませる必要があります。この辺りは、考え出すとますますわかりにくくなることでもあります。

ここの理解で躓くよりは、Power BIでの計算では、列を直接使えない。SUMをかませないといけない、と覚えていければいいのかなと思います。そうしてメジャーを作っていくうちに、慣れてくるかと思います。最初でひっかかってメジャーやDAXに苦手意識を持つのはもったいないです。

はい。では、次に、分母を入れていきます。分母と分子の区切りには、コンマが要りますね。ですのでコンマを入れて、次の行にいきます。

（テキストボックスを見る）割る数とは何か？倉庫容量ですね。ここも同様にいきなり倉庫容量をとれないので、SUMをかませます。そして、シングルクオテーションで候補を出して、倉庫容量を選びます。今、SUM式が開きっぱなしなので閉じます。

はい、これでメジャーができたっぽいですね。で、ここでやりがちなのは、これでエンターとすることです。でも、御覧ください。今、まだDIVIDEのカッコが閉じられていません。ですので閉じてエンターです。

すると、データの部分に「在庫利用率」と電卓のアイコンとともにメジャーが出ました。電卓のアイコンは、これは元からあったデータではなく、みなさんがメジャーで作ったやつだよ、と示すものです。

ちなみに、さっきの閉じカッコ。最近のPower BIだと、閉じカッコをこうして忘れても、勝手にPower BIが気を利かせてつけてくれることもあります。頼もしいですね。またカッコはカーソルを合わせると、どれがセットになっているかハイライトしてくれます。ここでも、ちゃんと閉じたかチェックできます。

はい、では、メジャーを作るステップができました。このレクチャーは、カードビジュアルを表示したところで終わりにしたいと思います。このステップは簡単ですね。ビジュアルでカードを選びます。

仕切りの中に配置して、そこに倉庫利用率を入れます。今は小数点ですね。これは割合なのでパーセンテージにします。倉庫利用率をクリックして、メジャーツール。そして、書式のパーセンテージです。小数点以下は１だけにします。はいこれでいいですね。一旦ここでレクチャーを区切ります。

以上、このレクチャーでは、最初のKPIカード、倉庫利用率を用意しました。

次のレクチャーでも引き続き、KPIカードを作っていきます。

前のレクチャーに引き続きまして、このレクチャーでもKPIカードを作っていきます。

今度は、在庫回転数なるものを作ります。これは、一定期間内に在庫が何回入れ替わったか？を示す指標です。多い方がいいんです。滞留していることの逆ですから。

ただ、このコースの学習の便宜上はポイントはそこではなく、どういう数式になっているかです。計算のやり方が分かれば、みなさんの実務でのKPIに当てはめることができますので。

では、在庫回転数の数式は以下の通りです。（前のテキストで残していたものを書き換える。Divideはそのまま）

売上原価　÷　平均在庫金額

テーブルビューにいきます。こことここの列を使って計算します。

注意すべきは、今回の式はまったく前のレクチャーと一緒だ、ということです。復習がてらできますね。中のパーツを変えるだけです。

では、作っていきましょう。２つのステップです。まずはメジャー作り。次にカードに当てはめです。

Inventory Dataをクリックして、テーブルツールの新しいメジャーです。

名前を在庫回転数として、行を増やします。

割り算ですので、Divideと入れます。２回目ですので、ここで一つ新しいテクニックです。前のレクチャーでDivideの閉じカッコについて触れました。最初に閉じカッコをしておくということもでできます。こんな感じで、適当に行をあけて閉じカッコをいれておきます。これで閉じカッコ忘れを防げます。

では、まず分子を入れます。分子は、売上原価です。いきなり売上原価は入れられません。どうするか？SUMでしたね。SUMとします。ここでも、閉じカッコを先にやる方法を使ってみましょう。閉じカッコして、カッコの中で、シングルクオテーションを入れます。すると候補が出ますので売上原価を選択します。

分子が入れ終わったら、コンマを入れます。

次に分母です。やはりSUMにして閉じカッコも先に。中に入って、シングルクオテーションで候補を出して、平均在庫金額を選びます。

はい。最後に、余計な行を削除してエンターとします。

はい。またデータに電卓アイコンが出てきて、在庫回転数とあります。

では、次のステップ。カードに当てはめます。カードをクリックしまして、配置。そこに在庫回転数を入れます。

今回は、先ほどの率と違って、何回転したか？の数ですのでパーセンテージは不要です。小数点以下もこのまま２にしたいと思います。

はい。これで２つのメジャーができました。全く同じ数式で項目を変えるだけでしたので、1回目に比べて、スムーズだったのではないでしょうか？こんな感じでDAXを利用したメジャー作りも一個目は大変です。いちいちSUMいれないといけないハウスルールみたいななのもあり、気持ちが折れそうになります。

なにせ、ビジュアルがドラッグアンドドロップでできるのに比べると、より際立って手間に感じますよね。でも、一個目をクリアして、同じような二個目をやると各段にハードルがさがります。

ぜひ、ちょっとづつでも、メジャーを作ってみていただきたいと思います。

以上、このレクチャーでは在庫回転数のメジャーを作りました。次は最後のメジャー作りに入っていきます。

さて、しつこいですが、このレクチャーでも、KPIカードを作ります。これでメジャー作りは最後です。

最初のメジャー作りは苦労しました。二つ目のメジャーは、ほとんど一つ目と同じだったので、幾分楽だったと思います。

三つ目で、これまでのメジャーに少しだけアレンジを加えます。同じようなメジャーを３つ作ることで、メジャーってそんなに苦手じゃないかも？と思っていただければと思います。

このレクチャーで作るのは、在庫回転日数というものを作ります。

数式はこんな感じです。（テキストボックスを書き換える）

(平均在庫金額 ÷ 売上原価 ) x 365

です。

なんか見たことありますね。在庫回転数は、売上原価を平均在庫金額で割りました。今回はその逆です。

あと、最後に365日をかけるところもちょっとこれまでにはありませんでした。この計算で何が出るかというと、在庫が何日で入れ替わるか？を示します。結果は、日数で出ますが、例えば結果が30日と出れば、30日で入荷した在庫が販売される、という意味になります。

さて、本当に実務でこうした指標を出されている方は、用意したデータや計算に違和感があるかもしれません。ただ、あくまで学習の便宜上計算しやすいようにデータを整えていますのでご容赦ください。

はい。では、作っていきましょう。

今回は3回目ということで、少しチート的にやっていきます。

在庫回転数のメジャーを開いて、まるごと選択してコピーします。

そうしたら新しいメジャーを作り、それをペーストします。

名前を在庫回転日数として「日」だけを追加します。で、ここは分子と分母が逆ですね。平均在庫の後にカンマをつけます。

で、一行開けて、売上原価の式をカットします。ctrl + x です。

して、平均在庫金額の下にペーストします。その後うしろのコンマを削除します。

最後にこの「かけ365」を加えます。

このDIVIDEの閉じカッコまでが、数式のこの部分（(平均在庫金額 ÷ 売上原価 ) ）です。ですので、最後に*365 とつけます。足す、引く、かける、割るの記号は、エクセルと同じです。

はい。これで不要な行を削除してエンターです。

では、カードビジュアルを作って、そこに在庫回転日数を入れます。すると、95と出ました。ということは、この会社では、在庫が入荷して、販売されるまで95日。約３か月かかるということですね。

はい。これでKPIカードがそろいました。カードの見た目を少し整えたいと思います。今は、何もないところに数値が浮かんでいる感じがします。カードの背景をヘッダーや、この仕切り線に近い感じにして統一感を出したいと思います。カードを選択しまして、書式/全般/効果/背景（真ん中の色）

全般の効果/視覚的な境界をオンにして、丸い角を10にします。するとこんな感じで角が取れます。

今、このカードで何を表しているか？項目が見えなにくいです。

書式/ビジュアル/カテゴリラベルで、フォントを18くらいにします。これで見えますね。１個の書式が決まったら、あとは書式コピーをいます。一つ目のカードをクリック。ホームの書式コピーで次の２つに書式をペーストします。

後でキチンとやりますので厳密にする必要はありませんが、一旦カードをそろえて配置しておきます。

この下には、カード1.5個分くらいのスペースをあけておいていただきたいと思います。後でスライサーを入れます。

はい。これでKPIカードの完成です。

以上、このレクチャーでは、在庫回転に数のKPIカードを作成しました。３回似たようなメジャーを作りました。なんだかメジャーって思ったよりも簡単だったな、と思っていただけたら嬉しいです。

次のレクチャーでは、一旦このスペースから離れまして、こちらのスペースで、ビジュアルを作っていきます。

このレクチャーからは、Power BIの大本命であるビジュアルを追加していきます。

待ってました！って感じですね。

では、作っていきましょう。一番最初に紹介したのは、こちらのゲージです。これって、棒グラフや折れ線グラフと違って、Power BI独特のものだと思います。また、KPIカードとも相性がいいんです。

まずは数値を入れてから使い方を説明します。ゲージの値に、倉庫利用率を入れます。すると、34.1%という値が出ました。これはこのKPIカードと同じ内容です。

で、次に、書式のビジュアル。ゲージの軸にいきます。ここでターゲットに0.7と入れます。すると、70％という線が出てきました。まだこれだ正体不明ですね。書式/全般/効果/背景そしてカラーです。

今は、このゲージの背景とうしろの色が同じ色で同化しています。ちょっとだけコントラストつけたいので、その他の色。今、選択されているのはこの〇で囲まれているところです。上にいくと明るくなりますので、ちょっとだけこの〇を上に動かします。はい。こうすると、ゲージの全容が出てきました。ついでに、グラフの説明の前に書式を整えてしまいます。書式/全般/視覚的な境界をオンに。角を10丸くします。あと、お好みですが、タイトルを真ん中にしておきます。

はい。これでいいですね。

ゲージの説明に移ります。これは何かというと、目標値に対して、今現在どの位置にいるか？を示すビジュアルです。さきほど、ターゲットと決めたもの。これが目標です。70％としてみました。それに対して、今は34.1％なので、まだまでだってパッとみてわかるわけです。KPIの数値ってそれ自体だとあまり意味がなく、それが高いか低いかの基準点が要りますよね。カードがその値そのものを示すものとしたら、ゲージは目標との差異をバシッと出してくれている点で異なります。

は。これで１つ目のビジュアルができました。

以上、このレクチャーでは、ゲージビジュアルを作りました。次のレクチャーでも引き続き、ビジュアルを作っていきます。

このレクチャーでは、縦棒グラフをつくっていきます。

（テーブルビューにいく）

ここでは、こちらの輸送コストを縦棒グラフにより、ビジュアル化します。このコストは、地域ごとでどういった差があるのか？そして、さらに何のカテゴリに対する出費が多いのかを見てみたいと思います。

では、ブランクのキャンバスで一回クリックしてから、この縦棒グラフをクリックします。

あるあるなのは、ゲージで作業を終えた後、じゃあ次ってことで、ゲージをクリックした状態のまま縦棒グラフを押すことです。すると、ゲージが縦棒に切り替わってしまいます。

ctrl + z でもとに戻せるのでご安心ください。あと、あるあるなのは、ブランクのキャンバス上でダブルクリックをすると、御覧のようにQ&Aが出てきます。これも何気にうっとうしいですよね。削除します。

そうならないために一回キャンバスを、クリックしてから、縦棒をクリックします。

最終的には、ゲージと同じくらいの大きさにしますが、説明の便宜上、おおきくスペースをとって説明します。

で、ここにX軸には地域を入れます。そしてY軸には輸送コストです。

さて、地域ごとの輸送コストはこんな感じかと。私は輸送コストが大きいもの順に左から並べようと思います。右上の点々をクリックします。軸の並べ替えで、輸送コストを選択します。これで、輸送コスト基準で並び替えます。そして、降順とすると大きいのは北部だとすぐわかります。

さて、今回はさらにカテゴリ別のものも出したかったわけです。

やり方は２つあります。１つは凡例に入れるやり方。これで各地域ごとのカテゴリ別の輸送コストが出ますね。エクセルでも見るグラフです。

もう一つ。Power BIならではの方法があります。今回はそれにします。カテゴリをX軸の地域の下にもっていきます。すると、ビジュアルの上に矢印がいくつか出てきました。

まず、みなさんに覚えていただきたいのは、一番左の上向き矢印。この後、他の矢印でこのグラフを展開しますが、とにかくここをクリックして、グレイアウトするまでクリックしたら元に戻ります。

はい。その上で、説明の便宜上一番右から２番目の２つの下向き矢印を説明します。これは分かりやすいです。これを押すと、カテゴリ別の輸送コストになりました。これは、X軸で、地域をなくしてカテゴリだけで

ビジュアルを作ってのと同じです。２つの下向き矢印は、X軸で並べた２つの切り口の一つ下ものを表示してくれます。では、上向き矢印でもとに戻ぢマス。次に、この一つの下向き矢印これをクリックします。

これ一つクリックしても何も起こりません。下向き矢印の背景に色がつきました。この状態で北部をクリックします。ここで出てきたものは何かというと、北部地域の中だけで、カテゴリ別のコストを出してくれています。

X軸の上にある地域の一部分について、下にあるカテゴリを表示してくれています。下向き矢印はまだ背景に色がついていますので、アクティベート状態です。もう一回クリックしてオフにします。

最後、この２又に分かれた矢印にいきます。これを押すと、いきなりずらっとグラフが出てきました。もっとビジュアルを広げてみてみましょう。すると、西部のElectric、北部のFurnitureといった具合に、X軸で重ねて切り口の組み合わせ毎のグラフが出てきました。これはこれでニーズがありそうですよね。結局どの組み合わせが一番コスト使ってるだ、というのが分かりますので。では、上向き矢印でまた元に戻します。大きさをゲージにあわせて配置します。

では、ここから書式を設定します。まず、統一感を出したいのでさきほどのゲージの書式を適用します。はい。そして、データラベルをオンにします。そうすると、Y軸のメモリは要らないので、書式/Y軸/値をオフにします。そして今、タイトルに、輸送コスト（円）の合計って出てますよね。

ここが日本だとしたら、通貨が円だとわざわざ言う必要はなく、また合計っていうのも要りません。この場合はビジュアルのY軸。そしてこの中身を直接書き換えます。ここを書き換えられるのを知らない人は意外と多いです。また、輸送コストとタイトルに入っていて、金額もラベルで出しているので、Y軸が輸送コストなのは自明でしょう。Y軸のタイトルも消します。同じ理由で、X軸のタイトルも要りませんね。北部、とか出てたら地域の話って分かります。書式で、X軸、Y軸ともにタイトルをオフにします。

はい。これにより、グラフ自体もスッキリしましたね。

以上、このレクチャーでは棒グラフを作成しました。次のレクチャーでは、折れ線グラフを作っていきます。

このレクチャーでは、折れ線グラフを作っていきます。

（テーブルビューにいく）今回使うのは、販売数量と日付データです。折れ線グラフは時系列でデータを表示するのに良いといわれます。こういう場合はよく売上が折れ線グラフで出されますよね。

ただ、今回は在庫をテーマにしています。在庫の観点からいった時の売上は出荷数量になります。出した分が売上になるわけですから。

では、作っていきましょう。折れ線グラフをクリックします。そして、今回も説明の便宜上、大きくビジュアルを作って、あとでサイズを合わせます。

そして、X軸に日付。そしてY軸に販売数量を入れます。すると御覧のようになりました。これもPower BIをはじめてつかうとえっ！ってなるポイントです。日付データをビジュアルに入れると、Power BIが勝手に、年、四半期、月、日に分けてしまいます。今は、一番粒度の荒い年でビジュアル化されています。

年って2025年の１年しかないので、１点になります。これは焦りますよね。で、こうしたおせっかいはいいよ、と思う方は、下向き矢印をクリックして日付を選びます。これ本来のグラフです。一日毎の推移が見えます。今回は、これだと粒度が細かすぎます。というわけで、一旦ctrl + z で戻します。よく見るとと、棒グラフで説明した矢印が出てますね。これを使います。で、どれを使うかは今回の場合はほとんど違いはありませんが、今後も考えて二股下向きを使います。一回押すと四半期になりました。四半期だと粒度が荒いのもう一度押します。そうすると、月毎に出ました。この粒度の動きはこちらのX軸の粒度ですね。さらに落ちると、日になります。これだと細かすぎるの上向き矢印で一つ戻ります。明らかに季節によってハイシーズンとローシーズンがあるのが分かりますね。

では、書式を整えていきましょう。基本的には一貫性が欲しいのでさきほどの棒グラフの書式をコピペします。これにより、X軸とY軸のタイトルがなくなりました。でも、Ｘ軸が日付なのは明らかですし、Ｙ軸もタイトルに販売数量って来ているのでこれも自明ですので不要です。で、タイトル。販売数量の合計の、の合計は要らないですね。Y軸の項目名から「の合計」を削除します。さらにこの年、四半期、および月によるというのが長いですね。最終的には、このスペースに収めるのでこれだと長すぎます。ですので思い切って、書式のタイトルに行き、販売数量の推移に変えます。

さらに、データラベル。ここで一つ紹介したいことがあります。書式でデータラベルを開きます。で、今、ラベルの書式のオプションに密度、というのがあります。今50%です。これを100%にするとどうなるか？全部の項目につきます。これ明らかにごちゃごちゃしますよね。さらに今回、この狭いスペースに入れます。

具体的に数値をみようと思ったらカーソルをホバーさせればいいわけです。パッとみて、だいたいどのくらいの範囲で販売数量って推移しているのかな？最小と最大が分かればいいと思いませんか？

その場合はラベルの密度を0％にします。0%にしたらオフになりそうですが、最初と最後。最小と最大にのみ、ラベルが付きます。はい。これでいいです。

最後の仕上げに、これはホントになんとなくそれっぽいってことで、書式、ビジュアルで網掛け領域をオンにします。これって単にここにうっすら色がつくだけです。でも、なんかそれっぽくなった気がします。

はい。これでいいです。

では、このスペースに収めます。

以上、このレクチャーでは、折れ線グラフを作りました。

次のレクチャーでも引き続き、ビジュアルを作っていきます。

このレクチャーでは、ドーナツグラフを作っていきたいと思います。

（テーブルビューにいく）何を表現するかというと、こちらの平均在庫金額です。それをカテゴリの切り口で見ていきます。比率として、どのカテゴリの在庫を一番抱えているのかをドーナツグラフで見ていきます。

では、ドーナツグラフをクリックします。そして、値に平均在庫金額を入れます。そして、凡例に、カテゴリを入れます。

まずは書式を整えましょうか。棒グラフの書式をコピーして貼り付けます。

さて、ドーナツグラフは、他のグラフと比較して、スペースをとりがちといわれます。その理由はこの凡例です。凡例がないとどれがなんなのか分かりませんよね。ですので凡例があるだけ、スペースをとってしまうというわけです。

それを回避できる可能性があります。書式の詳細ラベルです。ラベルの内容をカテゴリ、全体に対する割合とします。すると、カテゴリがラベルに入りますよね。これにすると、金額は表示されなくなります。しかし、円グラフは比率を見るためのものです。金額を見たければ、棒グラフにすればよいわけです。それに金額が知りたければ、カーソルをホバーさせると見れます。

グラフの性質とそこで何を表現したいのか？を考えて、敢えて表示しないという決定も必要です。では、凡例は要らないのでオフにします。

あとこれはマイブームなんですが、書式のビジュアル。そしてスライスです。間隔という項目があります。これで内側のスペースを調整できます。なんとなく、中のスペースが大きい、このリングが薄い方がそれっぽい気がしていますので、70くらいにします。

はい。これで一見良さそうです。ただ、ここで一つ紹介したいことがあります。Power BIでビジュアルを作る時、数値をビジュアルに入れると、基本的には合計されます。そして多くの場合はそれでOKです。

（テーブルビューにいく）ただ、今回ビジュアル化したのは、こちらの平均在庫金額です。平均なんですよね。ですので、ビジュアル化した時、平均をここでは合計して在庫の比率を出しています。何か違和感あります。今回の場合では、こうした数字を合計するのではなく、平均した方が内容として正しそうです。そういう時には、値のところで下向き矢印。そして、合計ではなく平均とします。その他最小や最大もありますね。ただ、デフォルトである合計を使うケースが圧倒的に多いですが、次に使うのは今回の平均や、カウントですね。カウントとは、データの値ではなく、データが何個あるか？を数えるものです。

今回はみなさんには、こうした合計以外の選択肢があるということを知っていただきたいと思います。それでは平均、とします。そうすると、微妙にビジュアルが変わりましたね。

さらに、タイトルを変えます。全般のタイトルです。ここでは、Power BIのデフォルトのタイトルではなく、「カテゴリ別保有在庫金額の割合」に変えます。

データ的に、厳密にはこれで保有在庫の割合って言っていいのか？という声も聞こえて来そうですが、その通りです。ここでは、あくまで学習の便宜上ということでご容赦ください。

以上、このレクチャーでは、円グラフを作りました。円グラフの書式以外に大事なところして、値にてデフォルト以外の選択肢があるということです。今回は平均を使いましたね。合計の他によく使うのは、カウントがあります。

次のレクチャーでも引き続き、ビジュアルを作っていきます。

このレクチャーでは、積み上げ横棒グラフを作っていきます。

（テーブルビューを見る）今回は、こちらの注文ステータスをビジュアル化します。これは何かというと、受注を受けて、それを出荷したのか、それとも出荷前にキャンセルされたのか、はたまたまだ出荷前の保留状態なのかを示したものです。

在庫担当としては、キャンセルや保留がなく、出荷済みの状態にしたいわけです。日々のレポートで、ちゃんと出荷したのか、それともまだ未出荷ものがあるのか。あるなら、それはキャンセルなのか保留なのかの比率をパッと見で見れるようにします。

では、積み上げ横棒を選びます。

そして、X軸に注文ステータス。そして凡例にも注文ステータスをいれます。

ここでみなさんに紹介したいのは、積み上げ横棒を一本で使うケースです。普通ですとここに、カテゴリとかをY軸に入れて、こんな感じのビジュアルがみなさんなじみあるかと思います。

用途がカテゴリ別にみたい場合ならばそれが正解です。

ただ、今回は、全体として出荷済ではないものがどのくらいあるのか、比率をパッと見たい、というニーズがあったとします。その場合には、この積み上げ横棒で横棒一本で、表現できます。

このグラフは、データの比率を表します。

なんかどっかのグラフと似ていませんか？
そうです。これはドーナツグラフのこのリボンを広げて伸ばしたものと一緒です。

比率を表す場合には、ドーナツグラフや円グラフ、はたまた、このコースでは扱いませんが、こちらのツリーマップがメジャーです。

さらにあまりメジャーではないですが、100%積み上げ横棒でも同じように表現できます。円グラフやツリーマップではなく、この100%積み上げ横棒を使いたい時ってどんな時か。（ビジュアルの縦幅を狭める）この100％積み上げ横棒ならば、こんな感じで、円グラフやツリーマップよりも少ないスペースで比率を表現できるというメリットがあります。

もし、みなさんが今後比率を表現する時に、どうしてもスペースが足りない！という時に、そういえば100%積み上げ横棒の一本使いかあるじゃないか！と思いだしてほしくて、ここで紹介しました。

幸いこのレポートでは、そんなにスペースに困っていないので、元のサイズに戻します。

では、書式に入っていいます。また棒グラフより書式をコピペします。その上で、タイトルを「注文ステータス」だけにします。書式/全般/タイトルで変更します。
さらに、タイトルで注文ステータスと言っていますので、凡例のタイトル要らないですね。

また、今は、データラベルが小数点２位まで出ていますが、ここまでこんなに精度いらないので、データラベルの詳細。小数点以下を0にします。

はい。これでOKです。

以上、このレクチャーでは、100%積み上げ横棒グラフを作りました。今回は、円グラフやツリーマップの代替としての使い方を紹介しました。

次のレクチャーで、ついにビジュアルは最後です。

引き続き一緒に学習をすすめていきましょう。

このレクチャーでは、横棒グラフを作っていきます。

いよいよ最後のビジュアルです。

（テーブルビューにいく）今回は、こちらの注文精度をビジュアル化します。

そしてこの注文精度をサプライヤーの切り口で出してみます。サプライヤーに注文を出して、商品を仕入れるわけですが、その精度を〇、×で示しています。

ポイントは、注文精度が数字ではなく、〇か×という記号だという点です。当然サプライヤーもテキストデータです。こういう状態でどうビジュアル化できるか？これが今回のポイントです。

では、ビジュアル作っていきましょう。

集合横棒グラフを作りまして、再度のスペースにいれます。そして、Y軸にサプライヤー。そしてX軸に注文精度を入れます。一旦ここで書式のコピーだけしておきましょうか。棒グラフから書式をコピペします。

はい。一旦ここでビジュアルをみてみましょう。

まず、注目してほしいのはX軸です。312、310と数字が出ています。これはなんでしょうか？X軸を見ると、カウントってなっていますね。通常、Power BIで数値データを入れると、数値は合計されます。

その設定を敢えて崩したのはこのドーナツグラフでした。ここでは、内容から合計ではなく、平均の方が正しいということで、わざと設定を合計から平均にしました。

今回は最初からカウントになりました。これはなぜかというと（テーブルビューにいく）さきほども見ました通り、ビジュアル化しているデータが数字ではなくテキストだからです。合計のしようがないんですよね。こういう時にPower BIはそのデータを数えてくれます。

このとき、サプライヤーAの312個は何を示しているかというと、注文精度の評価が〇か×に限らず、〇×が何個あるか？を数えているだけです。ちなみに、312+310+303+275＝1200です。この1200というのは、（テーブルビューにいく）このテーブルの行数である1200行と等しいです。なぜなら、この行１つづつに〇か×が入っているので、その合計は行と一致するハズです。

さて、理屈は分かっていいけど、今みたいのは、各サプライヤーの注文精度がどうなっているかです。それをするにはもう一つ加える必要があります。凡例に注文精度を入れます。すると、御覧のような形で、各サプライヤーで注文精度が〇と×で表示されました。こうしてみると、おおむねどのサプライヤーも注文精度は良いことが分かりますね。あと一つ分かるのは、注文数の大小にかかわらず注文精度が×の数はほぼ一定だということです。ただ、サプライヤーCは注文の総数が少ないわりに、注文精度が×の数が多いです。ここはちょっと気になります。

さて、ついでにこのビジュアルを今使っている集合横棒と似ている積み上げ横棒にしてみましょう。すると、御覧のようになります。さきほどお伝えした、×の数はほぼどのサプライヤーは同じ。ただ、サプライヤーCは他に比べて注文数が少ない割に、注文精度が×の数が他とほぼ同じ、というのがより見えてきました。

どちらのビジュアルを採用するかは、このビジュアルでみなさんがどういったストーリーを語りたいか、によります。

私は今回、おおむね注文精度は良い、というストーリーにしたいとします。ですので、積み上げではなく集合に戻します。

はい。では、最後に少し書式を整えて終わりにします。まず凡例。これまでタイトルは自明だからオフにすることがおおかったです。でも、ここでは〇、×ってなんの話ってなりそうなので残します。また、位置を中央にします。書式、凡例、オプションの中央上詰めです。

また、タイトルもちょっとくどいので変えます。書式、全般、タイトルです。「サプライヤー別注文精度」とします。

はい。これでいいですね。

以上、このレクチャーでは、横棒グラフを作りました。これでビジュアルの作成は終わりです。

次のレクチャーでは、スライサーを作っていきます。

このレクチャーでは、スライサーを作っていきます。

スライサーを作る上で考えたい、何をスライサーとして置くか？の考え方とスペースが少ない時用のおススメ書式を紹介したいと思います。

さて、今、こうしてレポートができました。

ここからスライサーを作っていきます。スライサーはフィルターと同じ意味ですね。スライサーで設定した切り口でレポートが切り替わります。

実務でもみなさんがスライサーを作る時、何をスライサーとして置くとよいか？を検討する時、一つの基準として、誰が見るのか？そしてその人はどういう切り口でみたいのか？を考えてみると良いかと思います。

（テーブルビューにいく）例えば、この会社では、組織図的に、地域で分かれているとします。東西南北でそれぞれ支部があるイメージです。そして、その支部の中では、カテゴリ毎にさらに部署わけされているとします。ですので、北事業部には、この4つの部門がある。そんなイメージです。

（レポートビューにいく）そうした背景がある時、レポートを見る人は何を切り口にみたいでしょうか？今見ているのは、全体のレポートです。私が北事業部の責任者ならば、とにかく自分の北事業部がみたいです。もしくは、私が、東事業部のaccessories担当ならば、東のaccessoriesだけをみたいと思います。

こうして考えれば、スライサーとしてここにふさわしいのは、地域とカテゴリだな、とわかります。

こういった誰の、という視点を入れてスライサーを検討するとよいでしょう。まあ、実務だとレポートを公開すると、例えば北事業部の責任者から、北だけみたいんだけど、とか、accessoriesの担当者から、自分のカテゴリだけみたいんだけど、とリクエストが来ます。そのリクエストに応えていたら、自然とそのスライサーになった、というのはあるあるです。

ではスライサーを作っていきましょう。まず、地域を入れます。デフォルトだと御覧のように一覧が出ます。これだとスペースを食いすぎです。書式/ビジュアル/スライサーの設定で、スタイルをドロップダウンにします。すると、御覧のようにスッキリします。書式は、KPIカードから借りましょう。書式コピーで適用します。ではこれをコピペして、今度は地域の代わりに、カテゴリを入れます。はい。これでいいですね。

試しに、北部とすると、北部だけのレポートになります。さらにカテゴリをElectronicsで絞ると北部でさらにElectronicsが出ます。スライサーをクリアにしようと思ったら、この消しゴムアイコンをクリックすればOKです。

はい。これでいいですね。以上、このレクチャーでは、スライサーを設定しました。

次のレクチャーでは最後の微調整を行います。

みなさまここまでお疲れさまでした。

ここまでのレクチャーでレポートは出来上がっています。このレクチャーでは、最後の微調整を行います。

まず微調整です。何をするかというと、ビジュアルを整列させます。Power BIはこんな感じでビジュアルを動かすと、ガイドが出るので、だいたい配置はフリーハンドでもうまくいきます。ただ、最後の仕上げとして、整列させる機能を紹介しておきます。

ここで、整列をさせる前にやっておきたいのが、このウィンドウを閉じることです。こんな感じで全部のウィンドウを閉じると、ビジュアルが大きく出ます。どうしてもウィンドウを開けておくと、ビジュアル部分が小さくなってしまいます。

で、配置ですが、今回、お気づきかもしれませんが、私はビジュアルにおいて、単色になりそうなものを上段に持っていきました。そして、複数の色が出そうなものを下段にしました。こういう配置もありますし、重要度が高いものから左上に寄せていく、方法もあります。パワポなんかだとZの法則というのがありますね。目線は、こんな感じでZを描くように動く、という法則です。それに沿って、ビジュアルを置くのもありです。

では、まず、KPIカードとスライサーを整列させます。上と下の位置をまず決めます。上下に同じくらいの隙間をとりまして、これらのビジュアルをctrlを押しながら全部選択します。

そして、書式で、まず、左に揃えて、その後上下に整列させます。

はい。これでいいです。今度は、ビジュアル上段です。ゲージの上段をカードに合わせます。あと販売数量の右端を決めます。この状態で上段をctrlを押しながら全部選択します。そして、書式で、上揃えと左右に整列をさせます。

下段行きましょう。基準とするカテゴリ別のドーナツグラフの位置を決めます。右端のビジュアルの位置を決めます。上段の右端と合わせたいですね。そしたら、3つをctrlを押しながら選択。書式で上揃えと左右に整列をさせます。はい。これでＯＫです。

おめでとうございます！これでレポートが完成しました。

みなさんは、無味乾燥したエクセルデータをゼロから御覧のレポートに仕立てました。このレポートはスライサーによって切り口を変えることができます。さらに、DAXを使った3つのKPIレポートと、6つのビジュアルにより、在庫情報を網羅的に示すレポートとなっています。

今回はテーマとしてたまたま在庫にしていますが、このコースで学んだテクニックは、みなさんご自身の実務にも必ず適用できるものかと思います。

このコースが、みなさんご自身の実務で、最初のレポートを作るきっかけになりましたら、こんなにうれしいことはないです。これまでご受講いただきありがとうございました！