Power BI で 24 時間以上の時間データを扱う！長時間の集計と可視化のポイント

1. はじめに

業務シフトや稼働時間、稼働日数など、24 時間を超える長時間のデータを管理・分析したいケースは意外と多いです。しかし、通常の「hh:mm:ss」形式の時間データでは、24 時間を超えると 日付が切り替わってしまう ため、思わぬトラブルが起こることも。

本記事では、Power BI で 24 時間を超える時間データを正しく扱う方法をわかりやすくご紹介します。あわせて、100 万行を超える大規模 CSV データを取り込む際の注意点や、困り事を解決する無料相談・セミナー情報もまとめました。

2. 24 時間以上の時間データを扱うときの課題

  1. 標準の「時刻型」では 24 時間を超えると切り捨てられる

    • Power BI の「時刻」データ型は 0:00:00 から 23:59:59 の範囲で認識されるため、24 時間を超える値は 翌日に繰り越される 形になってしまいます。

  2. 合計時間の計算がうまくいかない

    • たとえば「作業時間が 25 時間」でも、単純に時刻型で計算すると 1 時間として表示されるなど、正しい累計が出にくいトラブルが発生します。

  3. テキストとしての管理は集計に不向き

    • 24 時間以上の時間を無理やり文字列で管理していると、合計や平均を出すたびに 別途変換 が必要で手間が増える場合があります。

3. Power BI で 24 時間以上を扱うための方法

3-1. 「Duration（持続時間）」データ型を使う（Power Query）

  1. Power Query で「変換」→「データ型：Duration」

    • CSV などのインポート時に、24 時間以上の値が「テキスト」や「数値」で入っている場合、まずは Power Query で「Duration」型に変換するのがおすすめ。

    • Duration 型では日数・時間・分・秒といった形で扱えるため、24 時間を超えた時間も正しく保持できます。

  2. 「日」「時間」「分」「秒」へ分割して表示

    • 必要に応じて、「Add Columns（列の追加）」→「From Duration」で、Duration を日・時間・分・秒などの要素に分割して管理可能。

    • 例: 1.2 日の Duration なら、1 日と 4.8 時間 として分割表示できる。

3-2. DAX で独自に合計・書式を制御する

  • 合計時間（時間単位）のメジャーを作成

    DAX
    TotalHours =
    SUMX(
    TableName,
    TableName[DurationColumn] * 24
    )

    • Duration 型は「1.0 = 1 日」として扱われるため、「×24」で時間換算ができます。

    • これで合計時間（24 時間超でも可）を数値として保持できます。

  • 書式を工夫して表示

    • Power BI の書式設定では、通常の「時刻型」だと 24 時間を超えて表示できないため、カスタム書式や 文字列連結 を駆使して「xx日 xx時間 xx分」などと表示する方法が有効です。

3-3. テキスト形式を使う場合の注意点

  • どうしてもテキスト形式で「31:00:00」のように管理したい場合、集計のたびに変換が必要になるため、パフォーマンスやメンテナンス性が低下する傾向があります。

  • 長時間を頻繁に集計するのであれば、Duration 型 + DAX の組み合わせが最もスムーズです。

4. 100 万行を超える大規模データでも使えるコツ

  1. Power Query で不要列を削除し、必要データのみ残す

    • 特に 24 時間以上の時間列がある場合、テキスト変換 → Duration の処理を大量行で行うと負荷が高いため、不要な列を先に削除してから変換するとパフォーマンスを改善できます。

  2. DirectQuery の検討

    • どうしてもデータ量が多い場合、インポートモードではメモリがひっ迫することも。ビジネス要件に応じて DirectQuery を利用することで、元データベースに対してリアルタイムにクエリを投げる構成も検討しましょう。

  3. 要約テーブルの活用

    • 日単位、週単位、月単位など グループ化した要約テーブル を作成して可視化に利用し、必要に応じてドリルダウンで詳細を確認するのが効率的です。

5. もし困り事があるなら、まずは無料相談

「24 時間以上の作業時間を正しく可視化したい」「大量行データで Power BI が重くなる」「CSV の複雑な加工をどうすればいい？」など、Power BI や Power Automate でのお悩みがあればお気軽にご相談ください。

6. セミナーで学ぶ！DAX 関数とデータ活用

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DAX と適切なデータモデリングがあれば、24 時間を超える時間計測や大量データの分析もスムーズに行えます。組織のデータドリブン文化をさらに推進しましょう。

7. まとめ

  • Power BI の標準「時刻型」では 24 時間を超える値が扱いにくい

  • Duration 型（または DAX を用いた時間計算） を活用して正しく集計

  • 大規模データを扱う場合 は、前処理・DirectQuery・要約テーブルでパフォーマンスを改善

  • 困ったときは無料相談 & セミナー で専門知識を取り入れ、最短ルートで成果を上げる

長時間を扱うシーンでは一見ハードルが高そうですが、Power Query の Duration 型や DAX メジャーを使えばスムーズに実装できます。ぜひ今回のポイントを参考に、24 時間超の時間データを正しく分析・可視化してみてください！

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