Power BI初心者が避けるべき5つのミス【これやってた…】

「なんか見づらいレポート」になってませんか?

Power BIで初めてレポートを作ったとき、こんな反応もらったことありませんか?

「うーん、情報が多すぎて…」
「何を見ればいいかわからない」
「なんか読み込みが遅いんだけど…」

私、最初に作ったレポート、自信満々で見せたら上司に「…で、結論は?」って言われて、めちゃくちゃ凹みました😭

でも安心してください!Power BI初心者のミスって、実はパターンがあるんです。

今日は、私が実際にやってしまった(そしてあなたもたぶんやってる)5つのミスと、その解決方法を紹介します!

ミス1:デフォルトのラベルをそのまま使う

やっちゃってたこと 😅

Power BIって、データソースの列名をそのままタイトルや軸ラベルに使いますよね。

例えば:
– グラフのタイトル:「sales_amount_yen」
– 軸ラベル:「product_category_name_jp」
– 凡例:「status_cd」

「データベースの列名がそのまま!」状態です。

私の失敗談:

上司:「status_cdって何?」
私:「えっと、1が承認済みで、2が...」
上司:「じゃあ『承認済み』って書いて」
私:「...はい」

なぜダメなの?

見る人はデータベースの列名なんて知りません!

あなたにとっては「当たり前」の用語でも、レポートを見る人(上司、クライアント、他部署の人)には暗号にしか見えないんです。

解決方法 ✨

ビジュアルのタイトルを変更

  1. ビジュアルを選択
  2. 「書式」ペイン → 「全般」
  3. 「タイトル」をオンにして、わかりやすいタイトルに変更

Before: sales_amount_yen
After: 月別売上金額(円)

軸ラベルをわかりやすく

  1. 「書式」ペイン → 「X軸」または「Y軸」
  2. 「タイトル」をオンにして変更

Before: product_category_name_jp
After: 商品カテゴリー

メジャー名も日本語に!

DAXメジャーを作るとき、最初から日本語名にしましょう。

// ❌ これだと...
Total_Sales = SUM(Sales[Amount])

// ✅ これなら誰でもわかる!
合計売上 = SUM(Sales[Amount])

クイック勝利! 🎯
既存のレポート、今すぐ5分でラベルを全部日本語化してみてください。
見違えるように「伝わる」レポートになりますよ!

ミス2:情報を詰め込みすぎる

やっちゃってたこと 😅

「せっかく作るんだから、いろんな情報を入れよう!」

って思って、1ページに10個も15個もグラフを詰め込んでました。
– 売上推移
– 商品別内訳
– 地域別分布
– 顧客ランキング
– 前年比較
– 予算達成率
– トレンド分析
– …もっと入る!

画面がグラフで埋め尽くされてる状態です。

なぜダメなの?

認知過負荷(コグニティブ・オーバーロード) という心理学用語があります。

人間の脳は、一度に処理できる情報量に限界があるんです。
情報が多すぎると:
– 何を見ればいいかわからない
– 重要なポイントが埋もれる
– 結局何も理解できない

「全部重要!」→「結局何も伝わらない」になっちゃうんですよね😭

解決方法 ✨

「1ページ1メッセージ」の原則

Before:

ページ1: 売上ダッシュボード(グラフ15個)

After:

ページ1: 売上サマリー(KPI 3-4個)
ページ2: 商品別詳細分析(グラフ 3-5個)
ページ3: 地域別分析(グラフ 3-5個)

優先順位をつける

ステップ1: 本当に必要なものだけ残す
「このグラフがなかったら意思決定できない?」

NO → 削除or別ページへ

ステップ2: 視線の流れを意識
– 重要なKPIは左上
– ストーリーの順番に配置
– 関連する情報はグループ化

フィルターとドリルダウンを活用

全部を1ページに入れるんじゃなくて:
– スライサーで切り替えられるようにする
– ドリルダウンで詳細を見せる
– ツールチップで補足情報を追加

Miku’s実践例:

メインページ:
  └ KPI: 今月の売上、前月比、目標達成率
  └ 大きなグラフ1つ: 月次トレンド
  └ スライサー: 地域、商品カテゴリー

↓ 詳細はドリルダウンまたは別ページ

クイック勝利! 🎯
今あるレポート、グラフが7個以上あったら要注意。
「これなくても大丈夫かも?」ってグラフ、思い切って削除してみましょう。
スッキリして、むしろ見やすくなりますよ!

ミス3:色使いが…カオス

やっちゃってたこと 😅

Power BIのデフォルトカラー、そのまま使ってました。

しかも:
– グラフAは青系
– グラフBは緑系
– グラフCはオレンジ系
– 同じカテゴリーなのに、ページによって色が違う

「カラフル=見やすい」だと思ってたんですよね…

なぜダメなの?

色には意味があります。

  • 色がバラバラ → 見る人が混乱
  • 同じ商品なのに色が違う → 「違うもの?」と勘違い
  • 原色だらけ → 目が疲れる、集中できない

私の失敗談:
「A商品」がページ1では青、ページ2では緑になってて、
上司に「この2つは別の商品?」って聞かれました😅

解決方法 ✨

カラーパレットを統一する

ステップ1: テーマを設定
1. 「表示」タブ → 「テーマ」
2. 組み込みテーマを選ぶか、カスタムテーマを作成

ステップ2: カテゴリーごとに色を固定

A商品 → 常に青 (#1f77b4)
B商品 → 常に緑 (#2ca02c)
C商品 → 常に オレンジ (#ff7f0e)

色の選び方のルール

🎨 基本の3色ルール:
1. メインカラー(1色): 最も重要なデータ
2. サブカラー(2-3色): カテゴリー分け
3. グレー: それ以外の情報

良い例:

売上(重要!)  → 濃い青
利益         → 明るい青
その他の商品  → グレー

悪い例:

全部バラバラの原色 🌈

意味のある色を使う

  • 緑 → 良い、達成、成長
  • 赤 → 警告、未達成、減少
  • 青 → 中立、情報

例:

予算達成率:
100%以上 → 緑
80-99%  → 黄色
80%未満 → 赤

Watch Out! ⚠️
色覚特性(色弱・色盲)を持つ人もいます!
– 赤と緑だけで区別しない
– 明度(明るさ)の差もつける
– パターン(点線、実線など)も併用

クイック勝利! 🎯
テーマギャラリーから「Accessible」テーマを試してみましょう。
アクセシビリティに配慮された色使いになってますよ!

ミス4:データが重すぎてレポートが遅い

やっちゃってたこと 😅

「とりあえず全データ読み込んでおこう!」

  • 過去10年分のデータ全部
  • 使わない列も全部インポート
  • リレーションシップぐちゃぐちゃ
  • DAXメジャーも非効率

結果:
– ファイルサイズ: 500MB超え
– レポート開くのに30秒
– フィルター変更すると「灰色の死の画面」(グレー・ボックス・オブ・デス)

なぜダメなの?

遅いレポート = 使われないレポート

どんなに綺麗なレポート作っても、開くのに30秒かかったら誰も見ません😭

しかもPower BI Serviceにアップロードできる容量にも制限があります。

解決方法 ✨

データを減らす(Power Queryで!)

1. 必要な列だけ選択

// ❌ 50列全部読み込む
Source = Excel.Workbook(File.Contents("data.xlsx"))

// ✅ 必要な5列だけ
Source = Excel.Workbook(File.Contents("data.xlsx"))
RemoveColumns = Table.SelectColumns(Source, {"日付", "商品", "数量", "金額", "地域"})

2. 期間を絞る

// 過去2年分だけにする
FilteredRows = Table.SelectRows(Source,
    each [日付] >= Date.AddYears(DateTime.Date(DateTime.LocalNow()), -2))

3. 集計してからインポート
詳細データが不要なら、Power Queryで先に集計:

// 日次データを月次に集計
Grouped = Table.Group(Source, {"年月", "商品"},
    {{"合計売上", each List.Sum([売上]), type number}})

DAXメジャーを最適化

❌ 遅い書き方:

売上合計 =
CALCULATE(
    SUM(Sales[Amount]),
    FILTER(
        ALL(Sales),
        Sales[Date] <= MAX(Sales[Date])
    )
)

✅ 速い書き方:

売上合計 = SUM(Sales[Amount])
// シンプルが一番速い!

リレーションシップをチェック

  • 多対多のリレーションシップは避ける
  • 使わないテーブルは削除
  • 計算列より メジャーを使う

Pro Tip 💡
「パフォーマンス アナライザー」を使いましょう!

  1. 「表示」タブ → 「パフォーマンス アナライザー」
  2. 「記録の開始」
  3. レポートを操作
  4. どのビジュアルが遅いかチェック!

クイック勝利! 🎯
Power Queryエディターで「列の削除」→「列の選択」→使ってない列を全部削除。
これだけでファイルサイズがググッと減りますよ!

ミス5:ストーリーがない(ただのグラフの羅列)

やっちゃってたこと 😅

グラフは作った。数字も正しい。でも…

「で、これを見てどうすればいいの?」

って言われる。

データは見せてるのに、インサイト(洞察)が伝わってない状態です。

なぜダメなの?

レポートの目的は「データを見せること」じゃなくて、
「意思決定を助けること」 なんです。

「売上が下がってる」→ わかった。で?
「A地域の売上が30%下がってて、対策が必要」→ これならアクションできる!

解決方法 ✨

「So What?」を考える

すべてのグラフに対して問いかけましょう:
「So What? だから何?」

例:
– グラフ:「月次売上推移」
– So What?:「7月から減少傾向」
– So What?:「特に関東エリアが顕著」
– So What?:「競合の新製品投入が原因の可能性」
– アクション:「関東エリアでプロモーション強化を検討すべき」

ストーリーの構成

良いレポートの流れ:

1. サマリー(結論)
   「今月の売上は目標未達。主な原因は...」

2. 現状(What)
   「売上トレンドはこう」

3. 原因(Why)
   「なぜなら〇〇地域が...」

4. 示唆(So What)
   「このままでは△△のリスク」

5. 推奨アクション(Next Action)
   「対策として××を提案」

テキストボックスを活用

グラフだけじゃなくて、言葉で説明を追加しましょう!

[テキストボックス]
⚠️ 注目ポイント
・A商品の売上が前月比-20%
・B地域での在庫不足が原因
・来月までに在庫補充が必要

ビジュアルの順番を意識

見る人の視線は:
左上 → 右上 → 左下 → 右下

重要な情報は左上に!

[左上]          [右上]
最重要KPI       補足グラフ

[左下]          [右下]
詳細分析        アクション提案

Real Talk 💬
私、最初は「綺麗なグラフを作ること」が目的になってました。
でも上司が求めてたのは「で、どうすればいい?」の答えだったんですよね。

データを見せるんじゃなくて、意思決定を助ける。
これを意識するだけで、レポートの価値が全然変わります!

クイック勝利! 🎯
今あるレポートの一番上に、テキストボックスで「今月のサマリー」を3行で追加してみましょう。
それだけで「伝わる」レポートに変わりますよ!

まとめ:今日から使える改善チェックリスト

よし!じゃあ今すぐできることをまとめますね。

✅ 今日の5分チェックリスト

  • [ ] ラベルチェック: データベース用語そのままになってない?
  • [ ] 情報量チェック: 1ページに7個以上グラフない?
  • [ ] 色チェック: 同じカテゴリーは同じ色?
  • [ ] 速度チェック: フィルター変更が5秒以内?
  • [ ] ストーリーチェック: 「だから何?」に答えられる?

🎯 優先度別 改善リスト

今すぐやる(5分):
1. デフォルトラベルを日本語化
2. 不要なグラフを削除
3. サマリーテキストを追加

今週中にやる(30分):
1. カラーテーマを統一
2. 不要な列をPower Queryで削除
3. パフォーマンスアナライザーで遅い部分を特定

来月までにやる(じっくり):
1. レポート全体のストーリーを再構築
2. DAXメジャーを最適化
3. ユーザーにフィードバックをもらって改善

最後に:完璧じゃなくていい

ここまで読んで、「やば、全部やってた…」って思いました?

大丈夫!私も全部やってました😊

最初から完璧なレポート作れる人なんていません。
大事なのは、少しずつ改善していくこと。

今日この記事で知ったこと、1つでいいから実践してみてください。
ラベルを日本語にするだけでも、全然違いますから!

そして、ユーザーからフィードバックもらいましょう。
「見づらい」って言われたら、「どこが?」って聞く。
それが次の改善につながります✨

あなたのレポート、どのミスが当てはまりましたか?
コメントで教えてください!一緒に改善方法を考えましょう😊

次に読む記事:
– Power BI パフォーマンス最適化の完全ガイド (coming soon!)
– DAXメジャー 遅い vs 速い 徹底比較 (coming soon!)
– 伝わるレポートのストーリー設計法 (coming soon!)

参考リソース:
– Power BI 公式ドキュメント – パフォーマンス最適化
– データビジュアライゼーションのベストプラクティス

P.S. Power BIでつまずいたこと、他にもありますか?
リクエストがあれば記事にしますので、コメントかお問い合わせからどうぞ!📬

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