データ抽出の達人になろう!第2弾!GoogleスプレッドシートのFILTER関数を徹底解説

はじめに

Googleスプレッドシートには、膨大なデータを効率的に操作するための多くの便利な関数があります。その中でも、特定の条件に基づいてデータをフィルタリングし、必要な情報だけを簡単に抽出できる関数がFILTER関数です。FILTER関数を活用すれば、手動でデータを探す手間が省け、条件に合致したデータを素早く見つけて表示することができます。

本記事では、FILTER関数の基本的な使い方から、実際の業務で役立つ応用的な使い方、さらには高度なデータ抽出テクニックまでを紹介します。この記事を読めば、スプレッドシートのデータ管理がさらに効率的になり、複雑なデータセットをスムーズに処理できるようになるでしょう。


目次

1. FILTER関数とは?

FILTER関数は、Googleスプレッドシートで特定の条件に基づいてデータを抽出するための強力なツールです。データ範囲を指定し、その範囲内で特定の条件に合致するデータのみを返すことができます。これにより、特定の基準でデータを素早く絞り込むことができ、データセットが大きい場合でも効率よく情報を扱えます。

FILTER関数を使用すれば、簡単に条件付きでデータを抽出し、特定の列や行に基づいてデータセットを縮小できます。また、FILTER関数は動的にデータをフィルタリングするため、データが更新されるたびに条件に基づいて結果も自動で更新されます。


2. FILTER関数の基本的な使い方

FILTER関数の基本的な使い方を理解することから始めましょう。まずは基本構文を確認し、その後で単一の条件を使ったシンプルなフィルタリングの例を紹介します。

2.1 基本構文

=FILTER(範囲, 条件1, [条件2], ...)

範囲: データの抽出対象となる範囲を指定します。

条件1: 抽出するための基準となる条件を指定します。これに合致するデータが抽出されます。

条件2: さらに条件を追加する場合に使用します。複数条件を組み合わせてフィルタリングすることも可能です。


2.2 単一条件でのフィルタリング

基本的な使用方法として、単一の条件でデータをフィルタリングする例を見てみましょう。例えば、以下のようなデータセットがあるとします。

商品名売上
ノートPC100,000
スマホ60,000
タブレット70,000

このデータから、売上が50,000円以上の商品を抽出したい場合、次のようにFILTER関数を使用します。

=FILTER(A2:B4, B2:B4 >= 50000)

結果

商品名売上
ノートPC100,000
スマホ60,000
タブレット70,000

このように、条件に合った行だけがフィルタリングされ、売上が50,000円以上の商品が抽出されました。


3. FILTER関数の実例

次に、FILTER関数を使用した具体的な実例を見ていきます。これにより、どのようにデータを効率よくフィルタリングできるかを実際に確認できます。


実例1:売上データから特定の範囲の売上を抽出

販売データを使って、売上が特定の範囲内にある商品を抽出したいときにFILTER関数が便利です。たとえば、売上が60,000円から100,000円の範囲内の商品だけを表示したい場合は、次のように使用します。

=FILTER(A2:B4, B2:B4 >= 60000, B2:B4 <= 100000)

結果

商品名売上
ノートPC100,000
スマホ60,000
タブレット70,000

このように、売上が指定範囲内の商品が抽出されます。


実例2:複数の条件を使ってフィルタリング

FILTER関数は、複数の条件を組み合わせて使うことも可能です。例えば、売上が60,000円以上で、かつ商品名に「PC」が含まれている商品を抽出する場合、次のように使用します。

=FILTER(A2:A4, B2:B4 >= 60000, SEARCH("PC", A2:A4))

結果

商品名
ノートPC

ここでは、売上が60,000円以上で、かつ商品名に「PC」という文字が含まれる商品が抽出されました。


実例3:特定のカテゴリの商品を抽出

複数のカテゴリが含まれるデータセットから、特定のカテゴリの商品を抽出したい場合、FILTER関数を使用して効率的にデータを整理できます。

例えば、以下のデータから「家具」カテゴリの商品を抽出する例です。

商品名カテゴリ売上
ノートPC電子機器100,000
スマホ電子機器60,000
家具20,000
イス家具15,000
=FILTER(A2:C5, B2:B5 = "家具")

結果

商品名カテゴリ売上
家具20,000
イス家具15,000

この例では、カテゴリが「家具」である商品が抽出されています。


4. FILTER関数の応用

FILTER関数をさらに活用するために、数式や関数を組み合わせた応用例を紹介します。これにより、複雑なデータ抽出や動的なデータ処理が可能になります。


4.1 数式や関数を使った条件付きのフィルタリング

FILTER関数の条件部分に数式や他の関数を組み合わせることで、さらに複雑な条件に基づいてデータをフィルタリングできます。例えば、特定の列の平均を基準にデータをフィルタリングすることも可能です。

例:売上が平均以上の商品を抽出

=FILTER(A2:B4, B2:B4 >= AVERAGE(B2:B4))

結果

商品名売上
ノートPC100,000
タブレット70,000

この例では、売上が平均以上の商品(売上の平均値は76,666円)を抽出しています。


4.2 関数のネストで動的なデータ抽出

FILTER関数は、他の関数とネストして使用することができます。これにより、動的にデータを抽出したり、複数の条件を組み合わせた高度なフィルタリングが可能になります。

例:動的な基準でデータをフィルタリング

たとえば、特定のセルに入力された値を基準にしてフィルタリングを行う場合、次のように記述します。

=FILTER(A2:B4, B2:B4 >= D1)

ここでは、セルD1に入力された値(例えば、50,000)を基準に、売上がその値以上の商品をフィルタリングします。


5. FILTER関数のメリットとデメリット

5.1 メリット

自動更新:データが変更されると、FILTER関数の結果も自動的に更新されるため、常に最新の情報に基づいたデータを表示できます。

複数条件対応:複数の条件を組み合わせてデータをフィルタリングできるため、柔軟にデータを抽出することが可能です。

関数の組み合わせが容易:他の関数と組み合わせることで、さらに高度なデータ処理や動的なデータ抽出ができます。

5.2 デメリット

複雑な条件設定が難しい:複雑な条件を設定する場合、数式が長くなり、管理が難しくなることがあります。

大規模データでのパフォーマンス低下:非常に大量のデータを扱う場合、FILTER関数の処理速度が遅くなることがあります。


6. 他の関数との組み合わせ

FILTER関数は、他のGoogleスプレッドシートの関数と組み合わせて使うことで、その真価を発揮します。ここでは、SORT関数やQUERY関数との併用例を紹介します。


6.1 SORT関数とFILTER関数の組み合わせ

FILTER関数でデータを抽出した後に、SORT関数を使って並べ替えることができます。例えば、特定の条件でフィルタリングした後に、その結果を売上の昇順で並べ替えたい場合は次のようにします。

=SORT(FILTER(A2:B10, B2:B10 >= 50000), 2, TRUE)

6.2 QUERY関数との併用

QUERY関数とFILTER関数を組み合わせることで、SQLライクな文法を使用して複雑なデータ抽出を行うことが可能です。QUERY関数は、さらに柔軟なフィルタリングができ、複雑な条件でもシンプルなSQLクエリで処理できるため、FILTER関数と組み合わせることで強力なツールとなります。


7. まとめ:FILTER関数を使ってデータ抽出を効率化しよう

FILTER関数は、Googleスプレッドシートでのデータ抽出において非常に便利なツールです。特定の条件に基づいてデータを絞り込み、必要な情報を迅速に抽出できるため、データ管理や分析がより効率的になります。また、他の関数と組み合わせることで、複雑なデータ処理にも対応できるため、ビジネスや日常業務での使用にも非常に役立ちます。

この関数をマスターすることで、Googleスプレッドシートを使ったデータ処理がさらにパワフルで効率的になるでしょう。ぜひ、FILTER関数を活用して、データの管理をスマートに行ってみてください。

よかったらシェアしてね!
  • URLをコピーしました!
  • URLをコピーしました!

この記事を書いた人

ドローン撮影、動画編集、サイト運営、パソコンスキルを説明紹介

コメント

コメントする

目次