【診断ツールの活用】

Power BI Desktop:

ステップ1: パフォーマンスアナライザーを開く
├─ 「表示」タブ
├─ 「パフォーマンスアナライザー」にチェック
└─ 右側にパネルが表示される

ステップ2: 記録開始
├─ 「記録の開始」をクリック
├─ レポートページを操作
│  ├─ ページを開く
│  ├─ フィルターを変更
│  ├─ スライサーを操作
│  └─ ドリルダウン
└─ 「記録の停止」

ステップ3: 結果の確認
表示内容:
┌────────────────────────────────┐
│ ビジュアル名     時間(ms)      │
├────────────────────────────────┤
│ 売上推移         1,245ms       │
│  - DAXクエリ:    1,100ms       │
│  - その他:       145ms         │
│                                │
│ 商品別売上       450ms         │
│  - DAXクエリ:    380ms         │
│  - その他:       70ms          │
│                                │
│ 顧客マトリックス 2,800ms  ⚠️   │
│  - DAXクエリ:    2,650ms  ⚠️   │
│  - その他:       150ms         │
└────────────────────────────────┘

分析ポイント:
✓ 合計時間が長いビジュアル
✓ DAXクエリ時間の割合
✓ ビジュアル更新の時間
✓ ボトルネックの特定

ステップ4: DAXクエリをコピー
├─ 遅いビジュアルを展開
├─ 「クエリのコピー」
├─ DAX Studioで分析（後述）
└─ 最適化の実施

【改善例1: イテレーターの最適化】

❌ 非効率（SUMX使用）:
売上合計 = 
SUMX(
    売上,
    売上[数量] * 売上[単価]
)
→ 各行をイテレートして遅い

✅ 効率的（SUM使用）:
// 金額列がある場合
売上合計 = SUM(売上[金額])

// または、計算列で金額を事前計算
売上[金額] = 売上[数量] * 売上[単価]
売上合計 = SUM(売上[金額])

─────────────────────────────

【改善例2: FILTER vs CALCULATE】

❌ 非効率:
売上合計(全期間) = 
CALCULATE(
    SUM(売上[金額]),
    FILTER(
        ALL(日付),
        日付[年] >= 2020
    )
)
→ テーブル全体をスキャン

✅ 効率的:
売上合計(全期間) = 
CALCULATE(
    SUM(売上[金額]),
    日付[年] >= 2020,
    ALL(日付)
)
→ 内部最適化が効く

─────────────────────────────

【改善例3: IF vs DIVIDE】

❌ 非効率:
成長率 = 
IF(
    [去年売上] <> 0,
    ([今年売上] / [去年売上]) - 1,
    0
)

✅ 効率的:
成長率 = 
DIVIDE([今年売上], [去年売上], 0) - 1
→ ゼロ除算を自動処理、高速

【ベストプラクティス】

✅ パターン1: 変数の活用
前年同期比 = 
VAR 今期売上 = SUM(売上[金額])
VAR 前年売上 = 
    CALCULATE(
        SUM(売上[金額]),
        SAMEPERIODLASTYEAR(日付[日付])
    )
VAR 比率 = DIVIDE(今期売上 - 前年売上, 前年売上)
RETURN
    比率

メリット:
├─ 計算を再利用（重複計算なし）
├─ 読みやすい
└─ パフォーマンス向上

─────────────────────────────

✅ パターン2: テーブル変数
売上トップ10 = 
VAR TopProducts = 
    TOPN(
        10,
        VALUES(商品[商品名]),
        [売上合計],
        DESC
    )
RETURN
    CALCULATE(
        [売上合計],
        TopProducts
    )

メリット: 中間結果を保存して再利用

─────────────────────────────

✅ パターン3: KEEPFILTERS使用
特定地域売上 = 
CALCULATE(
    SUM(売上[金額]),
    KEEPFILTERS(地域[地域名] = "東京")
)

メリット: 既存フィルターを尊重

【ビジュアル数を減らす方法】

1. ページ分割
├─ サマリーページ（概要）
├─ 詳細ページ1（売上分析）
├─ 詳細ページ2（顧客分析）
└─ ドリルスルーページ（個別詳細）

2. ブックマーク活用
├─ ボタンで表示切替
├─ 必要なビジュアルのみ表示
├─ 初期は一部のみ表示
└─ 例: 「詳細を見る」ボタン

3. ツールヒントページ
├─ 詳細はツールヒントページで表示
├─ メインページは簡潔に
└─ マウスオーバーでオンデマンド表示

4. ドリルスルー
├─ サマリー → 詳細
├─ 別ページで詳細表示
├─ 右クリックで遷移
└─ 必要な時のみ読み込み

効果: ページ読み込み 20-30% 高速化

【データポイントを減らす方法】

問題: 1つのビジュアルに大量データ
❌ 1年分の日次データ（365点）をすべて表示
❌ 全商品（5,000件）をリストに表示
❌ 全顧客（10万件）を散布図に表示

解決策:

1. Top N フィルター
売上トップ20商品のみ表示:
├─ フィルター: Top N
├─ 値: 売上
├─ 表示: 20
└─ 他は「その他」にまとめる

2. 集約
日次 → 週次 → 月次:
├─ 長期トレンド: 月次で十分
├─ 最近1ヶ月: 日次
└─ ドリルダウンで詳細

3. サンプリング
10万顧客 → 1万顧客:
├─ ランダムサンプル
├─ 代表的な顧客
└─ 統計的に有意

4. データポイント上限
Power BI設定:
├─ 散布図: 最大3,500点
├─ カラムチャート: 最大1,000カテゴリ
├─ テーブル: ページング推奨
└─ 警告が出たら対策必須

効果: 該当ビジュアル 60-80% 高速化

【削除すべき列】

1. 使用していない列
├─ レポートで参照されていない
├─ 計算で使われていない
└─ リレーションシップに不要

2. 中間計算列
├─ Power Queryで使用後不要
└─ 最終結果のみ残す

3. 重複列
├─ 同じ情報の別表現
└─ 正規化で解決

4. 詳細すぎる列
├─ タイムスタンプ → 日付で十分
├─ 住所詳細 → 都道府県で十分
└─ 集約レベルを上げる

削除手順:

Power Query Editor:
├─ 列を右クリック
├─ 「削除」
└─ 「閉じて適用」

または:

モデルビュー:
├─ 列を右クリック
├─ 「列を非表示」（削除より安全）
└─ レポートから見えなくなる

メリット:
✓ ファイルサイズ削減
✓ 更新時間短縮
✓ メモリ使用量削減

【効率的なモデル設計】

1. スタースキーマ（推奨）

ファクトテーブル（中央）:
└─ 売上トランザクション（多）

ディメンションテーブル（周囲）:
├─ 商品マスター（少）
├─ 顧客マスター（少）
├─ 日付マスター（少）
└─ 店舗マスター（少）

リレーションシップ:
売上 → 商品（多対一）
売上 → 顧客（多対一）
売上 → 日付（多対一）
売上 → 店舗（多対一）

2. 多対多を避ける
❌ 多対多リレーションシップ
→ ✅ ブリッジテーブルで分解

例:
学生 ←→ 授業（多対多）
↓
学生 → 履修（多対一）
履修 → 授業（多対一）

3. 双方向フィルターの制限
原則: 単方向（ディメンション → ファクト）
例外: 限定的に双方向使用

4. 非アクティブリレーションシップ
複数の日付列がある場合:
売上[注文日] → 日付（アクティブ）
売上[出荷日] → 日付（非アクティブ）
売上[配達日] → 日付（非アクティブ）

メジャーで使い分け:
出荷ベース売上 = 
    CALCULATE(
        SUM(売上[金額]),
        USERELATIONSHIP(売上[出荷日], 日付[日付])
    )

【ベストプラクティス】

1. フィルターを早い段階で適用

✅ 良い順序:
   データソース接続
   → フィルター（2020年以降）  ← 早い！
   → 列選択
   → 型変更
   → カスタム列

❌ 悪い順序:
   データソース接続
   → カスタム列  ← フォールディング中断
   → フィルター  ← 遅い
   → 列選択

2. データベースビューの活用
✅ データベース側で:
   ├─ 複雑な結合
   ├─ 集約
   └─ 計算
   
   Power Query側で:
   ├─ ビューに接続
   └─ 簡単な変換のみ

3. ネイティブクエリの使用
SQL:
= Sql.Database(
    "サーバー名",
    "DB名",
    [Query="
        SELECT 
            商品ID,
            商品名,
            SUM(売上金額) AS 売上
        FROM 売上
        WHERE 年 >= 2020
        GROUP BY 商品ID, 商品名
    "]
)
→ データベースで集約してから取得（高速）

【Before/After比較テンプレート】

測定項目:

1. 読み込み時間
Before: __秒
After: __秒
改善: __%削減

2. フィルター応答
Before: __秒
After: __秒
改善: __%削減

3. ファイルサイズ
Before: __MB
After: __MB
改善: __%削減

4. 更新時間
Before: __分
After: __分
改善: __%削減

5. ユーザー満足度
Before: __/5
After: __/5
改善: 向上 / 変化なし

記録方法:
├─ Excelに測定結果を記録
├─ パフォーマンスダッシュボード作成
├─ 定期的にレポート
└─ 継続的改善