データ分析をしていると、
「広告費を増やしたら売上も上がってるのかな？」
「残業時間が長い部署ほど離職率が高い？」
といった“関係性”を調べたくなること、ありますよね。
そんなときに役立つのが相関係数。
そして、Power BIを使えばこの相関係数を誰でも簡単に可視化できます。
この記事では、Power BIで相関係数を算出・表示する方法を、初心者にも分かりやすく解説します。
Quick Measureを使った最短ルートから、DAXによる自作方法、散布図や相関行列の可視化まで、実務でそのまま使える内容です。
相関係数とは？数字の「一緒に動く度合い」を表す指標
相関係数とは、2つの数値の関係の強さを表す指標です。
値は -1〜+1 の間をとり、次のように読み取ります。
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+1 に近い：強い正の相関（片方が増えるともう片方も増える）
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-1 に近い：強い負の相関（片方が増えるともう片方は減る）
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0 に近い：関係が弱い（ほとんど無関係）
たとえば、「広告費と売上の相関係数が 0.85」なら、広告を増やすほど売上も伸びる傾向。
「残業時間と満足度の相関係数が -0.7」なら、残業が多いほど満足度が下がっている可能性を示しています。
このように、power bi 相関係数を使えば「なんとなく関係ありそう」をデータで証明できます。
Power BIで相関係数を出す最も簡単な方法
▶ Quick Measure（クイックメジャー）で自動算出
Power BIには「Quick Measure（クイックメジャー）」という機能があり、
たった数クリックで相関係数を自動計算できます。
手順
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モデリングタブで「クイックメジャー」を選択
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一覧から「Correlation coefficient（相関係数）」を選ぶ
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「Category」に比較対象の単位（例：店舗や日付）を指定
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「Measure X」に広告費、「Measure Y」に売上を指定
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OKを押すと自動で相関係数が作成される
作成されたメジャーをカードに配置すれば、「相関係数 = 0.82」のように表示されます。
power bi 相関係数をリアルタイムで確認できる、とても便利な方法です。
ワンポイント
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カテゴリ列がない場合は、Power Queryで「インデックス列」を追加して指定します。
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フィルターやスライサーを組み合わせると、期間・地域別の相関係数を簡単に比較できます。
DAXで相関係数を自作する方法（理解が深まる）
Quick Measureでも十分便利ですが、
DAXで自分の相関係数メジャーを作ると応用が効きます。
DAXにはExcelの CORREL 関数が存在しないため、次のような式を使って計算します。
これをメジャーとして登録すれば、
どんな組み合わせ（広告費×売上、満足度×リピート率など）でも相関係数を出せます。
散布図で相関を“見てわかる”形に
数値だけでなく、散布図を使うと関係性が一目でわかります。
手順
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「散布図」ビジュアルを追加
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X軸に広告費、Y軸に売上を設定
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詳細（もしくは凡例）に店舗や日付を追加
相関が強いほど、点が右上がりまたは右下がりの帯状になります。
カードに表示した相関係数とセットで使うと、分析の説得力がぐっと上がります。
相関行列で複数指標の関係を俯瞰する
「広告費と売上だけでなく、他の指標もまとめて見たい」
というときに便利なのが**相関行列（Correlation Matrix）**です。
| 指標 | 広告費 | 売上 | 客数 | 満足度 |
|---|---|---|---|---|
| 広告費 | 1.00 | 0.85 | 0.78 | 0.10 |
| 売上 | 0.85 | 1.00 | 0.92 | 0.12 |
| 客数 | 0.78 | 0.92 | 1.00 | 0.08 |
| 満足度 | 0.10 | 0.12 | 0.08 | 1.00 |
Power BIでは、DAXを少し工夫すればこの相関行列も作れます。
条件付き書式で色をつけて、+1に近いほど赤、-1に近いほど青に設定すると、
どの関係が強いかが一目瞭然になります。
よくあるつまずきポイント
① カテゴリが設定されていない
相関係数を出すには、1対1で対応するカテゴリ（店舗・日付など）が必要です。
無ければインデックス列を追加して対応しましょう。
② 欠損値や外れ値の存在
欠損値（BLANK）や極端な数値は相関を歪めます。FILTER で除外したり、データを整えることが大切です。
③ 因果関係とは違う
相関係数が高いからといって「原因と結果」ではありません。
Power BIで相関を見つけたら、次のステップとして仮説検証を行うのが正しい使い方です。
実務での活用アイデア
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マーケティング分析：広告費と売上の相関を見て効果的な予算配分を判断
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人事分析：研修参加率と社員評価スコアの関係を可視化
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製造業：稼働時間と不良率の関係をチェック
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カスタマーサクセス：対応スピードと顧客満足度の相関を確認
このように、power bi 相関係数はどの部門でも使える万能ツールです。
「感覚ではなく、データで説明する」ことができるようになります。
まとめ：相関係数を使って“関係性”をデータで語ろう
Power BIで相関係数を活用すると、
バラバラな数字が「意味のある関係」に変わります。
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Quick Measureなら数クリックで作成できる
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DAXで自作すれば柔軟に応用可能
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散布図や相関行列で直感的に可視化できる
power bi 相関係数は、分析の第一歩を踏み出すための最高のツールです。
「なんとなく」を「確信」に変えるデータ分析、ぜひ今日から始めてみましょう。
✅ この記事のポイントまとめ
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Power BIで相関係数を求めるならQuick Measureが最短
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カテゴリ列（ペア）は必ず指定する
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散布図で関係を目で確認する
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相関行列で全体の関係を俯瞰
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相関は因果ではないが、仮説の出発点になる
💬 終わりに
相関係数は「関係を見つける」ための道具です。
Power BIを使えば、数字が“語り出す”瞬間をあなた自身の目で確かめられます。
次回は「Power BIで回帰分析を行う方法」についても詳しく紹介します。
データを活かした意思決定を、もう一歩先へ進めましょう。
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