🔀 Step 12: CASE文と条件分岐

複雑な条件判定をマスターしよう!

📋 このステップで学ぶこと

CASE式とは何か（SQLの「if文」）
検索CASE式と単純CASE式の違い
ピボット変換（行を列に展開）
条件付き集計（SUM + CASE、COUNT + CASE）
実務での活用パターン

🎯 1. CASE式とは?

1-1. SQLの「if文」

プログラミング言語には if文（条件分岐）がありますよね。SQLにも同じような機能があり、それが CASE式 です。

💡 プログラミングとの比較

プログラミング（Python）	SQL（CASE式）
if price >= 1000: return ‘高価格’ elif price >= 500: return ‘中価格’ else: return ‘低価格’	CASE WHEN price >= 1000 THEN ‘高価格’ WHEN price >= 500 THEN ‘中価格’ ELSE ‘低価格’ END

if / elif / else が WHEN / WHEN / ELSE に対応しています。

1-2. CASE式でできること

CASE式の主な用途:

値の変換：数値を文字に変換（1→’小’, 2→’中’, 3→’大’）
分類・ランク付け：範囲でグループ分け（0-19歳→’10代’）
計算の切り替え：条件によって計算方法を変える
NULL処理：NULLを別の値に置き換え
ピボット変換：行データを列データに変換
条件付き集計：特定の条件だけをカウント・合計

1-3. CASE式の基本構文

📌 CASE式の基本形

※横にスクロールできます

CASE 
    WHEN 条件1 THEN 結果1
    WHEN 条件2 THEN 結果2
    WHEN 条件3 THEN 結果3
    ELSE デフォルト値
END

各部分の意味:

CASE → CASE式の開始
WHEN 条件 THEN 結果 → 条件が真なら結果を返す
ELSE デフォルト値 → どの条件にも当てはまらない場合
END → CASE式の終了（必須!）

📋 2. CASE式の評価順序

2-1. 上から順に評価される

CASE式は 上から順に条件を評価 し、最初に当てはまった条件 で結果が決まります。それ以降の条件は評価されません。

📌 順序が重要な理由

例えば、価格を「高価格」「中価格」「低価格」に分類する場合:

順序	条件	price = 1500 の場合
1番目	price >= 1000	✅ 当てはまる → ‘高価格’
2番目	price >= 500	（評価されない）
3番目	ELSE	（評価されない）

1500円は「>= 1000」にも「>= 500」にも当てはまりますが、最初に当てはまった「高価格」が結果になります。

2-2. 厳しい条件を先に書く

❌ 間違った順序（緩い条件が先）:

※横にスクロールできます

— 間違い: すべて「低価格」になってしまう
CASE 
    WHEN price >= 100 THEN ‘低価格’    — ほぼ全部ここに当てはまる!
    WHEN price >= 500 THEN ‘中価格’    — 評価されない
    WHEN price >= 1000 THEN ‘高価格’   — 評価されない
END

✅ 正しい順序（厳しい条件が先）:

※横にスクロールできます

— 正しい: 厳しい条件を先に
CASE 
    WHEN price >= 1000 THEN ‘高価格’   — 1000以上だけ
    WHEN price >= 500 THEN ‘中価格’    — 500以上1000未満
    ELSE ‘低価格’                      — 500未満
END

2-3. ELSEの役割

ELSE は「どの条件にも当てはまらなかった場合」のデフォルト値を指定します。

ELSEを省略すると:

ELSEを省略した場合、どの条件にも当てはまらないと NULL が返されます。想定外の値への対応として、ELSEを書くことを推奨します。

🔰 3. 簡単な例で理解する

3-1. 例1：価格で商品を分類する

やりたいこと：商品を価格帯で「高価格」「中価格」「低価格」に分類する

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SELECT 
    product_name,
    price,
    CASE 
        WHEN price >= 1000 THEN ‘高価格’
        WHEN price >= 500 THEN ‘中価格’
        ELSE ‘低価格’
    END AS price_category
FROM products
ORDER BY price DESC
LIMIT 10;

クエリの解説:

CASE ... END → CASE式全体
WHEN price >= 1000 THEN '高価格' → 1000円以上なら「高価格」
WHEN price >= 500 THEN '中価格' → 500円以上1000円未満なら「中価格」
ELSE '低価格' → それ以外（500円未満）は「低価格」
AS price_category → CASE式の結果に列名をつける

結果イメージ:

product_name	price	price_category
高級メロン	5,000	高価格
まぐろ	3,000	高価格
ぶどう	500	中価格
りんご	150	低価格
バナナ	120	低価格

3-2. 例2：在庫状況を判定する

やりたいこと：在庫数に応じて「在庫切れ」「在庫少」「通常」「在庫豊富」を表示する

※横にスクロールできます

SELECT 
    product_name,
    stock,
    CASE 
        WHEN stock = 0 THEN ‘在庫切れ’
        WHEN stock < 10 THEN '在庫少'
        WHEN stock < 50 THEN '通常'
        ELSE '在庫豊富'
    END AS stock_status
FROM products
ORDER BY stock;

ポイント:

stock = 0 を最初に書く（最も厳しい条件）
stock < 10 は「1〜9」に当てはまる（0は除外済み）
stock < 50 は「10〜49」に当てはまる
ELSE は「50以上」に当てはまる

3-3. CASE式が使える場所

CASE式は SELECT句だけでなく、様々な場所で使えます。

📌 CASE式が使える場所

場所	用途	例
SELECT句	新しい列を作る	CASE ... END AS 列名
WHERE句	条件で絞り込み	WHERE CASE ... END = '値'
ORDER BY句	動的な並び替え	ORDER BY CASE ... END
GROUP BY句	条件でグループ化	GROUP BY CASE ... END
集計関数内	条件付き集計	SUM(CASE ... END)

3-4. 例3：ORDER BYでCASE式を使う

やりたいこと：在庫切れを最優先で表示する（通常の数値順ではなく）

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SELECT 
    product_name,
    stock,
    CASE 
        WHEN stock = 0 THEN '在庫切れ'
        WHEN stock < 10 THEN '在庫少'
        ELSE '正常'
    END AS stock_status
FROM products
ORDER BY 
    CASE 
        WHEN stock = 0 THEN 1      -- 在庫切れを1番に
        WHEN stock < 10 THEN 2     -- 在庫少を2番に
        ELSE 3                      -- 正常を3番に
    END,
    product_name;

ポイント:

ORDER BY でCASE式を使うと、優先度順に並び替えできる
数値（1, 2, 3）を返すことで順序を制御
同じ優先度内では product_name でソート

🔍 4. 検索CASE式（自由な条件を書ける）

4-1. 検索CASE式とは

検索CASE式は、各 WHEN で自由な条件式を書けるタイプです。これが最も一般的に使われる形です。

📌 検索CASE式の構文

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CASE 
    WHEN 条件式1 THEN 結果1
    WHEN 条件式2 THEN 結果2
    WHEN 条件式3 THEN 結果3
    ELSE デフォルト値
END

条件式には =、>、<、BETWEEN、IN、AND、OR など、何でも使えます。

4-2. 例1：季節を判定する

やりたいこと：注文日の月から季節を判定する（12-2月→冬、3-5月→春、6-8月→夏、9-11月→秋）

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SELECT 
    order_id,
    order_date,
    CASE 
        WHEN strftime('%m', order_date) IN ('12', '01', '02') THEN '冬'
        WHEN strftime('%m', order_date) IN ('03', '04', '05') THEN '春'
        WHEN strftime('%m', order_date) IN ('06', '07', '08') THEN '夏'
        ELSE '秋'
    END AS season
FROM orders
ORDER BY order_date DESC
LIMIT 10;

クエリの解説:

strftime('%m', order_date) → 日付から月を抽出（'01'〜'12'）
IN ('12', '01', '02') → 12月、1月、2月のいずれか
複数の値をまとめて判定するのに IN が便利

4-3. 例2：顧客ランクを判定する

やりたいこと：顧客の総購入額でランクを判定する

コードを段階的に見ていきましょう。

ステップ1：顧客ごとの総購入額を計算

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SELECT 
    c.customer_id,
    c.customer_name,
    SUM(o.total_amount) AS total_purchase
FROM customers c
LEFT JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id
GROUP BY c.customer_id, c.customer_name

ステップ2：総購入額でランクを判定

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CASE 
    WHEN SUM(o.total_amount) >= 100000 THEN 'プラチナ'
    WHEN SUM(o.total_amount) >= 50000 THEN 'ゴールド'
    WHEN SUM(o.total_amount) >= 10000 THEN 'シルバー'
    ELSE 'ブロンズ'
END AS customer_rank

ポイント:

CASE式の条件に集計関数（SUM）を使える
厳しい条件（>= 100000）を先に書く

完成コード:

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SELECT 
    c.customer_name AS 顧客名,
    COALESCE(SUM(o.total_amount), 0) AS 総購入額,
    CASE 
        WHEN SUM(o.total_amount) >= 100000 THEN 'プラチナ'
        WHEN SUM(o.total_amount) >= 50000 THEN 'ゴールド'
        WHEN SUM(o.total_amount) >= 10000 THEN 'シルバー'
        ELSE 'ブロンズ'
    END AS 顧客ランク
FROM customers c
LEFT JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id
GROUP BY c.customer_id, c.customer_name
ORDER BY 総購入額 DESC NULLS LAST;

結果イメージ:

顧客名	総購入額	顧客ランク
山田太郎	150,000	プラチナ
鈴木花子	75,000	ゴールド
田中次郎	25,000	シルバー
佐藤美咲	5,000	ブロンズ

4-4. 例3：複数条件を組み合わせる

やりたいこと：在庫と価格を組み合わせて優先度を判定する

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SELECT 
    product_name AS 商品名,
    price AS 価格,
    stock AS 在庫,
    CASE 
        WHEN stock = 0 THEN '販売停止'
        WHEN stock < 5 AND price >= 1000 THEN '高級品・要補充'
        WHEN stock < 10 THEN '補充推奨'
        WHEN stock > 100 THEN '過剰在庫注意'
        ELSE '正常'
    END AS ステータス
FROM products
ORDER BY stock;

ポイント:

AND で複数条件を組み合わせられる
stock < 5 AND price >= 1000 → 在庫5未満かつ 1000円以上
条件の順序に注意（stock = 0 を最初に）

📝 5. 単純CASE式（値を直接比較）

5-1. 単純CASE式とは

単純CASE式は、1つの値と複数の値を = で比較するタイプです。検索CASE式より簡潔に書けます。

📌 単純CASE式の構文

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CASE 列名
    WHEN 値1 THEN 結果1
    WHEN 値2 THEN 結果2
    WHEN 値3 THEN 結果3
    ELSE デフォルト値
END

CASE の直後に列名を書き、各 WHEN で値だけを書きます。

5-2. 検索CASE式と単純CASE式の比較

同じ処理を両方で書いた場合:

検索CASE式	単純CASE式
CASE WHEN category = 'fruit' THEN '果物' WHEN category = 'vegetable' THEN '野菜' ELSE 'その他' END	CASE category WHEN 'fruit' THEN '果物' WHEN 'vegetable' THEN '野菜' ELSE 'その他' END

単純CASE式の方が短く書けます。category = を省略できます。

5-3. 例1：カテゴリを日本語に変換

やりたいこと：英語のカテゴリコードを日本語に変換する

※横にスクロールできます

SELECT 
    product_name AS 商品名,
    category AS カテゴリコード,
    CASE category
        WHEN 'fruit' THEN '果物'
        WHEN 'vegetable' THEN '野菜'
        WHEN 'meat' THEN '肉類'
        WHEN 'fish' THEN '魚類'
        ELSE 'その他'
    END AS カテゴリ名
FROM products
LIMIT 10;

結果イメージ:

商品名	カテゴリコード	カテゴリ名
りんご	fruit	果物
バナナ	fruit	果物
キャベツ	vegetable	野菜
牛肉	meat	肉類

5-4. 例2：曜日番号を曜日名に変換

やりたいこと：strftime('%w')で得られる曜日番号（0-6）を曜日名に変換する

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SELECT 
    order_date AS 注文日,
    strftime('%w', order_date) AS 曜日番号,
    CASE strftime('%w', order_date)
        WHEN '0' THEN '日曜日'
        WHEN '1' THEN '月曜日'
        WHEN '2' THEN '火曜日'
        WHEN '3' THEN '水曜日'
        WHEN '4' THEN '木曜日'
        WHEN '5' THEN '金曜日'
        WHEN '6' THEN '土曜日'
    END AS 曜日名
FROM orders
ORDER BY order_date DESC
LIMIT 7;

ポイント:

strftime('%w', order_date) → 曜日番号（'0'=日曜〜'6'=土曜）
戻り値は文字列なので、WHEN も '0' のように文字列で比較
ELSEがなくても、0-6のすべてをカバーしているのでOK

5-5. 例3：ステータスコードを文字に変換

やりたいこと：数値のステータスコードを人間が読める形に変換する

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SELECT 
    order_id AS 注文ID,
    status AS ステータスコード,
    CASE status
        WHEN 0 THEN '未処理'
        WHEN 1 THEN '処理中'
        WHEN 2 THEN '発送済'
        WHEN 3 THEN '配達完了'
        WHEN 9 THEN 'キャンセル'
        ELSE '不明'
    END AS ステータス名
FROM orders
LIMIT 10;

活用シーン:

マスターデータの変換：コード → 名称
レポート作成：英語 → 日本語
フラグの解釈：0/1 → '無効'/'有効'

⚖️ 6. 検索CASE式と単純CASE式の使い分け

📌 使い分けの基準

タイプ	使う場面	例
単純CASE式	値の変換（= での比較）	コード → 名称、ID → 名前
検索CASE式	範囲判定、複雑な条件	>= 1000、AND/OR、IN

迷ったら検索CASE式でOK! 検索CASE式はどんな条件でも書けるので、汎用性が高いです。

⚠️ 単純CASE式の制限

単純CASE式は = での比較のみです。以下はできません:

❌ 範囲判定（>= 1000）
❌ NULL判定（IS NULL）
❌ 複数条件（AND、OR）
❌ パターンマッチ（LIKE）

これらが必要な場合は検索CASE式を使ってください。

🔄 7. ピボット変換（行を列に）

7-1. ピボット変換とは

ピボット変換とは、行データを列データに変換することです。Excelのピボットテーブルと同じ考え方です。

💡 ピボット変換のイメージ

変換前（行データ）:

年	月	売上
2024	1月	100万
2024	2月	120万
2024	3月	150万

変換後（列データ）:

年	1月	2月	3月
2024	100万	120万	150万

月が「行」から「列」に変換されています。レポートでは列形式の方が見やすいことが多いです。

7-2. ピボット変換の基本パターン

📌 ピボット変換の公式

※横にスクロールできます

SELECT 
    グループ化する列,
    SUM(CASE WHEN 条件1 THEN 値 ELSE 0 END) AS 列名1,
    SUM(CASE WHEN 条件2 THEN 値 ELSE 0 END) AS 列名2,
    SUM(CASE WHEN 条件3 THEN 値 ELSE 0 END) AS 列名3
FROM テーブル
GROUP BY グループ化する列;

ポイント: 「条件に合う場合だけ値を足す、合わない場合は0」という処理を列ごとに行います。

7-3. 例1：月別売上を横に並べる

やりたいこと：2024年の1月〜6月の売上を列に展開する

コードを段階的に見ていきましょう。

ステップ1：1月の売上だけを取り出す

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SUM(CASE WHEN strftime('%m', order_date) = '01' THEN total_amount ELSE 0 END) AS 一月

解説:

strftime('%m', order_date) = '01' → 1月の場合
THEN total_amount → 売上金額を返す
ELSE 0 → 1月以外は0
SUM(...) → 1月の売上だけが合計される

ステップ2：2月〜6月も同様に

※横にスクロールできます

SUM(CASE WHEN strftime('%m', order_date) = '02' THEN total_amount ELSE 0 END) AS 二月,
SUM(CASE WHEN strftime('%m', order_date) = '03' THEN total_amount ELSE 0 END) AS 三月,
-- 以下同様...

完成コード:

※横にスクロールできます

SELECT 
    strftime('%Y', order_date) AS 年,
    SUM(CASE WHEN strftime('%m', order_date) = '01' THEN total_amount ELSE 0 END) AS 一月,
    SUM(CASE WHEN strftime('%m', order_date) = '02' THEN total_amount ELSE 0 END) AS 二月,
    SUM(CASE WHEN strftime('%m', order_date) = '03' THEN total_amount ELSE 0 END) AS 三月,
    SUM(CASE WHEN strftime('%m', order_date) = '04' THEN total_amount ELSE 0 END) AS 四月,
    SUM(CASE WHEN strftime('%m', order_date) = '05' THEN total_amount ELSE 0 END) AS 五月,
    SUM(CASE WHEN strftime('%m', order_date) = '06' THEN total_amount ELSE 0 END) AS 六月,
    SUM(total_amount) AS 合計
FROM orders
WHERE strftime('%Y', order_date) = '2024'
GROUP BY strftime('%Y', order_date);

結果イメージ:

年	一月	二月	三月	四月	五月	六月	合計
2024	1,000,000	1,200,000	1,500,000	1,800,000	1,600,000	2,000,000	9,100,000

7-4. 例2：カテゴリ別売上のピボット

やりたいこと：月ごとに、カテゴリ別の売上を列に展開する

※横にスクロールできます

SELECT 
    strftime('%Y-%m', o.order_date) AS 年月,
    SUM(CASE WHEN p.category = '果物' THEN o.total_amount ELSE 0 END) AS 果物,
    SUM(CASE WHEN p.category = '野菜' THEN o.total_amount ELSE 0 END) AS 野菜,
    SUM(CASE WHEN p.category = '肉類' THEN o.total_amount ELSE 0 END) AS 肉類,
    SUM(o.total_amount) AS 合計
FROM orders o
JOIN products p ON o.product_id = p.product_id
GROUP BY strftime('%Y-%m', o.order_date)
ORDER BY 年月 DESC
LIMIT 6;

結果イメージ:

年月	果物	野菜	肉類	合計
2024-06	50,000	30,000	80,000	160,000
2024-05	45,000	28,000	75,000	148,000
2024-04	40,000	25,000	70,000	135,000

📊 8. 条件付き集計

8-1. SUM + CASE：条件付き合計

SUM(CASE ...) を使うと、特定の条件を満たす値だけを合計できます。

例：平日と週末の売上を別々に集計

※横にスクロールできます

SELECT 
    strftime('%Y-%m', order_date) AS 年月,
    SUM(total_amount) AS 総売上,
    SUM(CASE 
        WHEN strftime('%w', order_date) NOT IN ('0', '6') 
        THEN total_amount ELSE 0 
    END) AS 平日売上,
    SUM(CASE 
        WHEN strftime('%w', order_date) IN ('0', '6') 
        THEN total_amount ELSE 0 
    END) AS 週末売上
FROM orders
GROUP BY strftime('%Y-%m', order_date)
ORDER BY 年月 DESC
LIMIT 6;

クエリの解説:

strftime('%w', order_date) → 曜日番号（'0'=日曜、'6'=土曜）
NOT IN ('0', '6') → 日曜・土曜以外 = 平日
IN ('0', '6') → 日曜・土曜 = 週末

8-2. COUNT + CASE：条件付きカウント

SUM(CASE WHEN 条件 THEN 1 ELSE 0 END) で、条件を満たす行数をカウントできます。

例：カテゴリごとの価格帯別商品数

※横にスクロールできます

SELECT 
    category AS カテゴリ,
    COUNT(*) AS 総商品数,
    SUM(CASE WHEN price >= 1000 THEN 1 ELSE 0 END) AS 高価格商品数,
    SUM(CASE WHEN price >= 500 AND price < 1000 THEN 1 ELSE 0 END) AS 中価格商品数,
    SUM(CASE WHEN price < 500 THEN 1 ELSE 0 END) AS 低価格商品数
FROM products
GROUP BY category
ORDER BY 総商品数 DESC;

ポイント:

THEN 1 ELSE 0 → 条件に合えば1、合わなければ0
SUM(...) → 1を合計 = 条件に合う件数
これで「高価格商品が何個あるか」をカウントできる

結果イメージ:

カテゴリ	総商品数	高価格商品数	中価格商品数	低価格商品数
果物	20	5	8	7
野菜	15	2	5	8
肉類	10	8	2	0

8-3. 比率の計算

やりたいこと：週末売上が全体の何%かを計算する

※横にスクロールできます

SELECT 
    strftime('%Y-%m', order_date) AS 年月,
    SUM(total_amount) AS 総売上,
    SUM(CASE 
        WHEN strftime('%w', order_date) IN ('0', '6') 
        THEN total_amount ELSE 0 
    END) AS 週末売上,
    ROUND(
        SUM(CASE 
            WHEN strftime('%w', order_date) IN ('0', '6') 
            THEN total_amount ELSE 0 
        END) * 100.0 / SUM(total_amount),
        1
    ) AS 週末比率
FROM orders
GROUP BY strftime('%Y-%m', order_date)
ORDER BY 年月 DESC
LIMIT 6;

比率の計算式:

週末比率 = 週末売上 ÷ 総売上 × 100

* 100.0 で小数計算にし、ROUND(..., 1) で小数点1桁に丸めています。

8-4. 例：達成率の計算と評価

やりたいこと：月次売上の目標達成率を計算し、達成状況を評価する

※横にスクロールできます

WITH monthly_sales AS (
    SELECT 
        strftime('%Y-%m', order_date) AS year_month,
        SUM(total_amount) AS actual
    FROM orders
    GROUP BY strftime('%Y-%m', order_date)
),
targets AS (
    SELECT '2024-01' AS year_month, 1000000 AS target
    UNION ALL SELECT '2024-02', 1200000
    UNION ALL SELECT '2024-03', 1500000
    UNION ALL SELECT '2024-04', 1800000
)
SELECT 
    t.year_month AS 年月,
    t.target AS 目標,
    COALESCE(ms.actual, 0) AS 実績,
    ROUND(COALESCE(ms.actual, 0) * 100.0 / t.target, 1) AS 達成率,
    CASE 
        WHEN COALESCE(ms.actual, 0) >= t.target THEN '✅ 達成'
        WHEN COALESCE(ms.actual, 0) >= t.target * 0.9 THEN '🟡 惜しい'
        WHEN COALESCE(ms.actual, 0) >= t.target * 0.8 THEN '🟠 要努力'
        ELSE '❌ 大幅未達'
    END AS 評価
FROM targets t
LEFT JOIN monthly_sales ms ON t.year_month = ms.year_month
ORDER BY t.year_month;

結果イメージ:

年月	目標	実績	達成率	評価
2024-01	1,000,000	1,050,000	105.0%	✅ 達成
2024-02	1,200,000	1,100,000	91.7%	🟡 惜しい
2024-03	1,500,000	1,250,000	83.3%	🟠 要努力
2024-04	1,800,000	1,200,000	66.7%	❌ 大幅未達

活用シーン:

営業レポート：売上目標の達成状況
KPI管理：指標の達成・未達を自動判定
ダッシュボード：視覚的な評価表示

💼 9. 実務での活用パターン

9-1. パターン1：在庫アラートの生成

やりたいこと：在庫状況に応じたアラートメッセージを表示する

※横にスクロールできます

SELECT 
    product_name AS 商品名,
    stock AS 在庫,
    CASE 
        WHEN stock = 0 THEN '🔴 緊急: 在庫切れ'
        WHEN stock <= 5 THEN '🟡 警告: 在庫僅少(' || stock || '個)'
        WHEN stock <= 20 THEN '🟢 注意: 在庫少なめ'
        ELSE '✅ 正常'
    END AS アラート,
    CASE 
        WHEN stock = 0 THEN '即時発注'
        WHEN stock <= 5 THEN '至急発注'
        WHEN stock <= 20 THEN '発注検討'
        ELSE 'なし'
    END AS 推奨アクション
FROM products
ORDER BY stock, product_name;

ポイント:

|| stock || → 文字列連結で在庫数をメッセージに埋め込み
絵文字を使って視覚的に分かりやすく
アラートとアクションを別の列で表示

9-2. パターン2：会員ランクに応じた割引計算

やりたいこと：顧客の総購入額に応じて割引率を変え、割引後価格を計算する

※横にスクロールできます

WITH customer_totals AS (
    SELECT 
        customer_id, 
        SUM(total_amount) AS total_purchase
    FROM orders
    GROUP BY customer_id
)
SELECT 
    c.customer_name AS 顧客名,
    o.order_id AS 注文ID,
    o.total_amount AS 通常価格,
    CASE 
        WHEN ct.total_purchase >= 100000 THEN 'プラチナ(15%OFF)'
        WHEN ct.total_purchase >= 50000 THEN 'ゴールド(10%OFF)'
        WHEN ct.total_purchase >= 10000 THEN 'シルバー(5%OFF)'
        ELSE 'ブロンズ(割引なし)'
    END AS 会員ランク,
    ROUND(o.total_amount * (1 - CASE 
        WHEN ct.total_purchase >= 100000 THEN 0.15
        WHEN ct.total_purchase >= 50000 THEN 0.10
        WHEN ct.total_purchase >= 10000 THEN 0.05
        ELSE 0
    END)) AS 割引後価格
FROM orders o
JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id
JOIN customer_totals ct ON o.customer_id = ct.customer_id
ORDER BY o.order_date DESC
LIMIT 10;

ポイント:

CTEで顧客の総購入額を事前に計算
CASE式を2回使用（ランク表示用と計算用）
1 - 割引率 で割引後価格を計算

9-3. パターン3：都道府県別の顧客ランク分布

やりたいこと：都道府県ごとに、顧客ランクの人数分布を横に展開する

コードを段階的に見ていきましょう。

ステップ1：各顧客のランクを判定

※横にスクロールできます

WITH customer_ranks AS (
    SELECT 
        c.prefecture,
        c.customer_id,
        CASE 
            WHEN SUM(o.total_amount) >= 100000 THEN 'VIP'
            WHEN SUM(o.total_amount) >= 50000 THEN '優良'
            ELSE '一般'
        END AS rank
    FROM customers c
    LEFT JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id
    GROUP BY c.prefecture, c.customer_id
)

ステップ2：都道府県ごとにピボット変換

※横にスクロールできます

SELECT 
    prefecture AS 都道府県,
    COUNT(*) AS 総顧客数,
    SUM(CASE WHEN rank = 'VIP' THEN 1 ELSE 0 END) AS VIP,
    SUM(CASE WHEN rank = '優良' THEN 1 ELSE 0 END) AS 優良,
    SUM(CASE WHEN rank = '一般' THEN 1 ELSE 0 END) AS 一般
FROM customer_ranks
GROUP BY prefecture

完成コード:

※横にスクロールできます

WITH customer_ranks AS (
    SELECT 
        c.prefecture,
        c.customer_id,
        CASE 
            WHEN SUM(o.total_amount) >= 100000 THEN 'VIP'
            WHEN SUM(o.total_amount) >= 50000 THEN '優良'
            ELSE '一般'
        END AS rank
    FROM customers c
    LEFT JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id
    GROUP BY c.prefecture, c.customer_id
)
SELECT 
    prefecture AS 都道府県,
    COUNT(*) AS 総顧客数,
    SUM(CASE WHEN rank = 'VIP' THEN 1 ELSE 0 END) AS VIP,
    SUM(CASE WHEN rank = '優良' THEN 1 ELSE 0 END) AS 優良,
    SUM(CASE WHEN rank = '一般' THEN 1 ELSE 0 END) AS 一般
FROM customer_ranks
GROUP BY prefecture
ORDER BY 総顧客数 DESC
LIMIT 10;

結果イメージ:

都道府県	総顧客数	VIP	優良	一般
東京都	150	20	45	85
大阪府	80	10	25	45
神奈川県	60	8	18	34

📝 練習問題

CASE式をマスターしましょう!

問題 1基本

価格で分類

商品を価格で「高価格」(500円以上)、「低価格」(500円未満)に分類してください。

※横にスクロールできます

SELECT 
    product_name AS 商品名,
    price AS 価格,
    CASE 
        WHEN price >= 500 THEN '高価格'
        ELSE '低価格'
    END AS 価格帯
FROM products
ORDER BY price DESC;

解説:

単純な2分類は WHEN 1つと ELSE で表現
500円ちょうどは「高価格」に分類される

問題 2基本

在庫状況の判定

商品の在庫数で「在庫切れ」(0)、「在庫少」(1-9)、「在庫あり」(10以上)に分類してください。

※横にスクロールできます

SELECT 
    product_name AS 商品名,
    stock AS 在庫数,
    CASE 
        WHEN stock = 0 THEN '在庫切れ'
        WHEN stock < 10 THEN '在庫少'
        ELSE '在庫あり'
    END AS 在庫状況
FROM products
ORDER BY stock;

解説:

厳しい条件（stock = 0）を先に書く
stock < 10 は「1〜9」に当てはまる

問題 3基本

単純CASE式でカテゴリ変換

カテゴリを日本語に変換してください。('fruit'→'果物', 'vegetable'→'野菜', その他→'その他')

※横にスクロールできます

SELECT 
    product_name AS 商品名,
    CASE category
        WHEN 'fruit' THEN '果物'
        WHEN 'vegetable' THEN '野菜'
        ELSE 'その他'
    END AS カテゴリ
FROM products
LIMIT 10;

解説:

単純CASE式は値の変換に便利
CASE の直後に列名を書く

問題 4応用

顧客ランクの判定

顧客の総購入額で、10万円以上→「VIP」、5万円以上→「優良」、それ以外→「一般」に分類してください。

※横にスクロールできます

SELECT 
    c.customer_name AS 顧客名,
    COALESCE(SUM(o.total_amount), 0) AS 総購入額,
    CASE 
        WHEN SUM(o.total_amount) >= 100000 THEN 'VIP'
        WHEN SUM(o.total_amount) >= 50000 THEN '優良'
        ELSE '一般'
    END AS 顧客ランク
FROM customers c
LEFT JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id
GROUP BY c.customer_id, c.customer_name
ORDER BY 総購入額 DESC NULLS LAST;

解説:

集計関数（SUM）もCASE式の条件に使える
GROUP BY と組み合わせて顧客ごとに判定

問題 5応用

季節の判定

注文日の月から季節を判定してください。(12-2月→冬、3-5月→春、6-8月→夏、9-11月→秋)

※横にスクロールできます

SELECT 
    order_id AS 注文ID,
    order_date AS 注文日,
    CASE 
        WHEN strftime('%m', order_date) IN ('12', '01', '02') THEN '冬'
        WHEN strftime('%m', order_date) IN ('03', '04', '05') THEN '春'
        WHEN strftime('%m', order_date) IN ('06', '07', '08') THEN '夏'
        ELSE '秋'
    END AS 季節
FROM orders
ORDER BY order_date DESC
LIMIT 10;

解説:

INを使って複数の値をまとめて判定
strftime('%m', ...)で月を抽出

問題 6応用

条件付きカウント

カテゴリごとに、高価格商品(1000円以上)と低価格商品(1000円未満)の数を表示してください。

※横にスクロールできます

SELECT 
    category AS カテゴリ,
    COUNT(*) AS 総商品数,
    SUM(CASE WHEN price >= 1000 THEN 1 ELSE 0 END) AS 高価格商品数,
    SUM(CASE WHEN price < 1000 THEN 1 ELSE 0 END) AS 低価格商品数
FROM products
GROUP BY category
ORDER BY 総商品数 DESC;

解説:

SUM + CASE で条件付きカウント
THEN 1 ELSE 0 で条件に合う行を数える

問題 7応用

平日・週末の売上

月ごとに、平日の売上と週末の売上を別々に集計してください。

※横にスクロールできます

SELECT 
    strftime('%Y-%m', order_date) AS 年月,
    SUM(CASE 
        WHEN strftime('%w', order_date) NOT IN ('0', '6') 
        THEN total_amount ELSE 0 
    END) AS 平日売上,
    SUM(CASE 
        WHEN strftime('%w', order_date) IN ('0', '6') 
        THEN total_amount ELSE 0 
    END) AS 週末売上,
    SUM(total_amount) AS 総売上
FROM orders
GROUP BY strftime('%Y-%m', order_date)
ORDER BY 年月 DESC
LIMIT 6;

解説:

strftime('%w', ...)で曜日番号（0=日曜、6=土曜）
NOT IN ('0', '6') で平日を判定

問題 8チャレンジ

月別売上のピボット

1月から6月までの月次売上を、列に展開して表示してください。

※横にスクロールできます

SELECT 
    strftime('%Y', order_date) AS 年,
    SUM(CASE WHEN strftime('%m', order_date) = '01' THEN total_amount ELSE 0 END) AS 一月,
    SUM(CASE WHEN strftime('%m', order_date) = '02' THEN total_amount ELSE 0 END) AS 二月,
    SUM(CASE WHEN strftime('%m', order_date) = '03' THEN total_amount ELSE 0 END) AS 三月,
    SUM(CASE WHEN strftime('%m', order_date) = '04' THEN total_amount ELSE 0 END) AS 四月,
    SUM(CASE WHEN strftime('%m', order_date) = '05' THEN total_amount ELSE 0 END) AS 五月,
    SUM(CASE WHEN strftime('%m', order_date) = '06' THEN total_amount ELSE 0 END) AS 六月
FROM orders
GROUP BY strftime('%Y', order_date)
ORDER BY 年;

解説:

ピボット変換の基本パターン
各月ごとに SUM + CASE を書く

問題 9チャレンジ

複雑な条件判定

商品に対して、在庫と価格の組み合わせで優先度を判定してください。
- 在庫0 → 「緊急」
- 在庫1-5かつ高額(1000円以上) → 「高」
- 在庫1-9 → 「中」
- その他 → 「低」

※横にスクロールできます

SELECT 
    product_name AS 商品名,
    price AS 価格,
    stock AS 在庫,
    CASE 
        WHEN stock = 0 THEN '緊急'
        WHEN stock <= 5 AND price >= 1000 THEN '高'
        WHEN stock < 10 THEN '中'
        ELSE '低'
    END AS 優先度
FROM products
ORDER BY 
    CASE 
        WHEN stock = 0 THEN 1
        WHEN stock <= 5 AND price >= 1000 THEN 2
        WHEN stock < 10 THEN 3
        ELSE 4
    END,
    product_name;

解説:

AND で複数条件を組み合わせ
ORDER BY でも CASE を使って優先度順に並べる

問題 10チャレンジ

達成率の評価

月次売上に対して、目標額(150万円)との比較で達成率と評価を表示してください。
- 100%以上 → 「達成」
- 90%以上 → 「惜しい」
- 80%以上 → 「要努力」
- 80%未満 → 「未達」

※横にスクロールできます

WITH monthly_sales AS (
    SELECT 
        strftime('%Y-%m', order_date) AS 年月,
        SUM(total_amount) AS 実績
    FROM orders
    GROUP BY strftime('%Y-%m', order_date)
)
SELECT 
    年月,
    実績,
    1500000 AS 目標,
    ROUND(実績 * 100.0 / 1500000, 1) AS 達成率,
    CASE 
        WHEN 実績 >= 1500000 THEN '達成'
        WHEN 実績 >= 1350000 THEN '惜しい'
        WHEN 実績 >= 1200000 THEN '要努力'
        ELSE '未達'
    END AS 評価
FROM monthly_sales
ORDER BY 年月 DESC
LIMIT 6;

解説:

CTEで月次売上を事前に計算
達成率と評価を同時に計算

📝 Step 12 のまとめ

✅ 学んだこと

CASE式：SQLの条件分岐（if文に相当）
検索CASE式：自由な条件式が書ける（範囲判定など）
単純CASE式：値の変換に便利（= での比較のみ）
ピボット変換：行を列に展開（SUM + CASE）
条件付き集計：特定条件だけをカウント・合計
ORDER BY での使用：動的な並び替え

📌 CASE式の基本形

※横にスクロールできます

-- 検索CASE式（一般的）
CASE 
    WHEN 条件1 THEN 結果1
    WHEN 条件2 THEN 結果2
    ELSE デフォルト
END

-- 単純CASE式（値の変換）
CASE 列名
    WHEN 値1 THEN 結果1
    WHEN 値2 THEN 結果2
    ELSE デフォルト
END

-- ピボット変換
SUM(CASE WHEN 条件 THEN 値 ELSE 0 END) AS 列名

-- 条件付きカウント
SUM(CASE WHEN 条件 THEN 1 ELSE 0 END) AS 件数

📌 重要なポイント

上から順に評価：厳しい条件を先に書く
ENDは必須：忘れるとエラーになる
ELSEを推奨：省略するとNULLになる
どこでも使える：SELECT、WHERE、ORDER BY、GROUP BY...

❓ よくある質問

Q1: 検索CASEと単純CASEの使い分けは?

値の変換なら単純CASE（コード→名称）、範囲判定や複雑な条件なら検索CASE（>= 1000、AND/OR）を使います。迷ったら検索CASEでOKです。

Q2: ELSEは必須ですか?

必須ではありませんが、推奨します。ELSEがない場合、どの条件にも当てはまらないとNULLになります。想定外の値への対応として、ELSEを書きましょう。

Q3: ピボット変換は自動でできませんか?

一部のDBMS（SQL ServerのPIVOT句など）には専用機能がありますが、SQLiteにはありません。CASE式を使った方法が最も汎用的で、どのDBMSでも使えます。

Q4: CASEはWHERE句でも使えますか?

はい、どこでも使えます。SELECT句、WHERE句、ORDER BY句、GROUP BY句、HAVING句など、どこでも使用可能です。

Q5: CASE式の中にCASE式を入れられますか?

はい、ネストできます。ただし、複雑になりすぎる場合はCTEで分割するか、複数のWHENで書く方が読みやすいです。

Q6: 実務で最もよく使うのは?

ランク判定（顧客、商品）と条件付き集計（カテゴリ別、期間別）が圧倒的に多いです。レポート作成ではピボット変換もよく使います。

🎓 次のステップでは

Step 13: 高度なINSERT/UPDATE/DELETEでは、データの挿入・更新・削除の応用テクニックを学びます。UPSERT、一括更新、サブクエリを使ったデータ操作など、実務で必須のスキルです!

📝

学習メモ

SQL応用・パフォーマンス最適化 - Step 12

📋 過去のメモ一覧 ▼