Power BIでパレート図を作成する完全ガイド：效果的な問題分析とデータドリブン意思決定のための実践手法

ビジネス分析では「80% の結果が 20% の原因から生じる」というパレート法則が、超優先順位を明確にする力強なツールとして利用されています。Power BIを使い、この法則をパレート図として効果的に可視化する方法を習得すれば、より戦略的で影響力のあるデータ分析に繋げられます。本記事では、Power BIでパレート図を作成する実践テクニックを、基礎から専門的な広い実用例まで含めて解説します。

パレート法則とは？

パレート法則は、イタリアの経済学者ヴィルフレド・パレートが発見した経験則で、「全体の結果の大部分は一部20%の原因によって生じる」という概念です。ビジネスの文脈では、次のような例に適用されます：

• 売上の 80% は 20% の最大額の客から生まれる
• 不良品の 80% は 20% の原因から発生
• 売れ行き商品は全体の 20% の商品が売上の 80% を占める

この法則を 可視化 すると、どこにリソースを集中すべきかが明確になり、効果的な対策が可能になります。

Power BI でのパレート図構成

パレート図は、棒グラフの値と線グラフの累積比率を合わせた 複合チャート で表現されます：

主要構成

• 棒グラフ: 各項目の値を降順で表示
• 線グラフ: 累積比率（2本目のY軸）
• 80%基準線: 目栄的な矩線を追加

データ準備

効果的な分析のためには、次のような準備が必要です：

• 結果カテゴリーと値を正しく連携
• 一期間の統一
• 失われた値（NA）や異常値の処理

実装手順

Step 1: 値の合計と下位付け

売上Ranking =
RANKX(
    ALL(商品[商品名])
    ,CALCULATE(SUM(売上データ[売上金額]))
    ,
    ,DESC
)

Step 2: 累積比率の計算

累積比率 =
VAR TotalSales = CALCULATE(SUM(売上データ[売上金額]), ALL(商品[商品名]))
VAR CumulativeSales =
    CALCULATE(
        SUM(売上データ[売上金額])
        ,FILTER(
            ALL(商品[商品名])
            , [売上Ranking] <= MAX([売上Ranking])
        )
    )
RETURN DIVIDE(CumulativeSales, TotalSales, 0)

Step 3: 視覚化の構成

1. 棒グラフ：商品名 (降順)，売上金額
2. 線グラフ：同じX軸，累積比率%
3. 背景に背景線で 80% を表示

Step 4: スタイリング

• 色分け：重要商品は別の色を適用
• 標準値はパラメータ化も可

業界別実用例

小売

• 商品基盤改善：低流動商品の構成規制
• 定期レビューで順位変化を監視

制造

• 不良品原因の集中分析
• 技術改善の優先順位化

サービス業

• 問題の反応が多いカテゴリーを特定
• サービス向上アクションの優先順位化

トラブルシューティング

• 累積比率が不正し：次のポイントを確認
  • ソート順
  • ALL関数の適用
• 表示が見づらい：
  • 色を重要度に合わせる
  • 背景線と文字サイズを調整

KPI連携

• 背景にカード表示で “80% を占める商品比率” を描画
• アラート機能でアクションへ連携

まとめ