【Excel業務効率化】複数ブックを1つにまとめる4つの方法

2024年11月30日2024年12月5日

mamu

Excelでの作業効率を上げるため、今回は複数のブックを1つにまとめる方法をご紹介します。マクロを使わずに簡単に実現できる手法です。特に大量のデータを扱う場合に重宝する方法となっています。

この記事のポイント

作業時間：約5分
難易度：初級
対象バージョン：Excel 2019以降
マクロ知識：不要

前提条件

結合するブックには以下の条件が必要です：

各ブックの構造（列の配置など）が同一であること
突然異なるデータ（住所録の中に売上データなど）が含まれていないこと

今回は具体例として、株価データの結合を例に解説します。1日あたり4000銘柄以上のデータを1か月分まとめる作業を想定しています。この方法を使えば、大量のデータでも簡単に結合することができます。

必要な環境

Windows 10以降
Excel 2019、Microsoft 365、もしくはExcel 2021
十分なメモリ容量（大量データを扱う場合）

ここからは具体的な手順を説明していきます。画像を交えながら、誰でも実践できるように丁寧に解説していきますので、ぜひ最後までお付き合いください。

サンプルファイルのご案内

サンプルデータの構造

各ファイルは以下の15項目（A列～O列）で構成されています：

コード（A列）：証券コード
現在日付（B列）：取引日
現在値時刻（C列）：データ取得時刻
銘柄名称（D列）：会社名
現在値（E列）：株価
出来高（F列）：取引量
売買代金（G列）：取引金額
時価総額（H列）：企業価値
逆日歩（I列）：信用取引指標
信用倍率（J列）：信用取引指標
貸借倍率（K列）：信用取引指標
権利落日（L列）：権利確定日
決算発表日（M列）：業績発表日
PER（N列）：株価収益率
PBR（O列）：株価純資産倍率

サンプルファイルについて

ファイル名：sample_stock_data_01.xlsx ～ sample_stock_data_10.xlsx
各ファイル約4000行のデータ
期間：2024年6月1日～6月10日（各ファイルで異なる日付）
ファイルサイズ：各約0.5MB

【ダウンロードリンク】
※サンプルファイルをダウンロードして、実際に手順を試していただけます

複数ブックを1つにまとめる手順

1. 新規ブックの作成

まずは白紙のExcelブックを用意します。この新規ブックが、複数のデータを統合する場所となります。

2. データの取得

メニューバーの「データ」タブをクリック
「データの取得」をクリック
「ファイルから」にマウスを合わせる
「フォルダーから」を選択

サンプルファイルの配置

ファイル構成

今回は以下のような環境で作業を進めます：

保存場所：C:\test
ファイル形式：.xlsx（Excel 2007以降）
ファイル数：10個
期間：2024年4月8日～4月19日（土日祝日を除く）
各ファイル約4000行のデータ

ファイル一覧

C:\test\20240408.xlsx （4月8日：月曜日）
C:\test\20240409.xlsx （4月9日：火曜日）
C:\test\20240410.xlsx （4月10日：水曜日）
C:\test\20240411.xlsx （4月11日：木曜日）
C:\test\20240412.xlsx （4月12日：金曜日）
C:\test\20240415.xlsx （4月15日：月曜日）
C:\test\20240416.xlsx （4月16日：火曜日）
C:\test\20240417.xlsx （4月17日：水曜日）
C:\test\20240418.xlsx （4月18日：木曜日）
C:\test\20240419.xlsx （4月19日：金曜日）

注意点

ファイル名は日付形式（YYYYMMDD）で統一
土日祝日のデータは含まれていません
すべてのファイルが同じ列構造（A列～O列）を持つ

フォルダー選択後の操作

フォルダーを選択して「開く」をクリックすると、「フォルダーの内容」ウィンドウが表示されます。ここで以下の操作を行います：

1. ファイル一覧の確認

表示されたウィンドウには、選択したフォルダー（C:\test）内のExcelファイルが一覧表示されています。

10個のファイルが表示されていることを確認
すべてのファイルが.xlsx形式であることを確認

2. 結合操作

画面下部にある「結合」ボタンをクリック
表示されたメニューから「データの変換と結合」を選択

3. パラメーターの設定

「Fileの結合」ダイアログが表示されます。ここでは：

「サンプルファイルパラメーター」で最初のファイルのシートが表示されます
右側のプレビュー画面でデータの内容を確認できます

この状態で、データの内容が正しく表示されていることを確認します。特に：

すべての列（A列～O列）が正しく認識されているか
データ型が適切か（数値、日付など）

を確認しましょう。

フォルダー内のファイル結合

データプレビューの確認

表示されているウィンドウで確認すべきポイント：

左側：ファイル一覧（10ファイルすべてが表示されている）
中央：データのプレビュー表示
下部：「結合」ボタンの位置

結合の実行手順

画面下部の「結合」ボタンをクリック
「データの変換と結合」を選択
表示された「Fileの結合」ダイアログで以下を確認：
- シート名が正しく選択されているか
- プレビューにデータが正しく表示されているか
- 列名（コード～PBR）が正しく認識されているか

Power Query エディタでのデータ確認

Power Query エディタの画面説明

Power Query エディタが開くと、以下の要素が表示されます：

左側：クエリの一覧
- 「結合されたファイル」という名前で新しいクエリが作成されています
- データの変換履歴も確認できます
中央：データのプレビュー
- すべてのファイルのデータが結合された状態
- A列～O列まですべての項目が表示されています
- サンプルとなる数行分のデータが表示されます
右側：クエリの設定
- 適用された手順の一覧
- データ型などの情報

データの読み込み

この段階では特に加工の必要がないため：

左上の「閉じて読み込む」をクリック
- データの読み込みが開始されます
- 約4万行（4000行×10ファイル）のデータが結合されます
- 読み込み中はプログレスバーが表示されます

データ結合の完了確認

結合されたデータの確認

新しいシートに約43,000行のデータが読み込まれました：

行数：約43,000行（4,300行×10営業日分）
列数：15列（A列～O列）
データ期間：2024年4月8日～4月19日（土日を除く10営業日）

結合データの確認ポイント

すべての日付のデータが正しく結合されているか
- 「現在日付」列で4月8日から4月19日までのデータを確認
- 土日を除く10営業日分のデータが存在
データの整合性チェック
- 重複データがないか
- 欠損値（空白セル）がないか
- 数値や日付のフォーマットが統一されているか

データの活用方法

このように結合されたデータは以下のような分析に活用できます：

10日間の株価推移の分析
銘柄ごとの取引量の推移
PERやPBRの期間変化の確認
時価総額の変動分析

データ活用のヒント

結合したデータは以下のような分析に活用できます：

ピボットテーブルでの期間分析
Power BIとの連携
条件付き書式による重要データの可視化

その他の結合方法

では、別の方法もご紹介していきましょう。以下の手法を実践的に試してみましょうか：

Power BIを使用した方法
- より高度な分析が可能
- データの自動更新にも対応
VBAを使用する方法
- マクロを使用しても比較的シンプルに実装可能
- 定期的な更新作業の自動化に便利

1. Power BIを使用した方法

Power BIでのデータ取得手順

Power BIデスクトップを起動します
ホーム画面で「データを取得」をクリック
「エクセルブック」を選択
ファイル選択ダイアログでC:\testフォルダーに移動

フォルダー内のファイル確認

表示されたダイアログでは：

10個のExcelファイル（20240408.xlsx ～ 20240419.xlsx）が表示されています
各ファイルのサイズと更新日時も確認できます

Power BIでのデータ結合手順（続き）

データソースの選択

最初のファイル（20240408.xlsx）を選択
左側のプレビューペインで「Sheet1」にチェックを入れる
- これにより「読み込み」と「データの変換」ボタンが有効になります
- データのプレビューが右側に表示されます

Power Query エディターの起動

「データの変換」をクリック
- チェックを入れないとボタンが無効のままなので注意
- Power Query エディターが起動します

Power Query エディターでのデータ結合

追加のファイル取得

「ホーム」タブの「新しいソース」をクリック
「Excel」を選択
次のファイル（20240409.xlsx）を選択
同様に「Sheet1」にチェックを入れて「OK」をクリック

データの結合

左側の「クエリ」ペインに2つのクエリが表示されます
1つ目のクエリを選択した状態で：
- 「ホーム」タブの「結合」をクリック
- 「クエリの追加」を選択

Power Query エディターでのデータ結合（続き）

クエリの追加設定

表示された「追加」ダイアログで：

「テーブルの追加」から2つ目のクエリ（20240409のデータ）を選択
「OK」をクリック
- 2つのテーブルが自動的に結合されます
- 列構造が同じため、自動的に整列されます

結合結果の確認

結合後のプレビュー画面で：

データが約8,600行（4,300行×2日分）になっていることを確認
すべての列（A列～O列）が正しく結合されているか確認

残りのファイルの追加

同じ手順を繰り返し、残りのファイルも追加します：

「新しいソース」→「Excel」で順次ファイルを追加
各ファイルの「Sheet1」を選択
「追加」機能で既存のデータに結合

最終確認

すべてのファイルを結合後：

約43,000行のデータ（4,300行×10営業日分）
15列すべてが正しく結合されているか確認
日付順（4月8日～19日）に正しく並んでいるか確認

データの読み込み

「閉じて適用」をクリック
- Power BIのメイン画面に戻ります
- 結合されたデータがテーブルとして読み込まれます

2. VBAを使用した結合方法

VBAのメリット

処理が高速
一度作成すれば繰り返し利用可能
Excelから直接実行できる
メモリ効率が良い

準備作業

新規ブックを作成
Alt + F11 でVBエディタを起動
「挿入」→「標準モジュール」を選択

VBAコード

Sub CombineExcelFiles()
    ' 変数の宣言
    Dim FolderPath As String
    Dim Filename As String
    Dim Sheet As Worksheet
    Dim TargetRow As Long
    Dim LastRow As Long
    
    ' 初期設定
    Application.ScreenUpdating = False
    FolderPath = "C:\test\"
    TargetRow = 2  ' 1行目はヘッダー用
    
    ' 最初のファイルからヘッダーをコピー
    Workbooks.Open FolderPath & "20240408.xlsx"
    Rows(1).Copy ThisWorkbook.Sheets(1).Rows(1)
    ActiveWorkbook.Close
    
    ' フォルダ内のファイルを順次処理
    Filename = Dir(FolderPath & "*.xlsx")
    
    Do While Filename <> ""
        ' ファイルを開く
        Workbooks.Open FolderPath & Filename
        
        ' データ行数を取得
        LastRow = ActiveSheet.Cells(Rows.Count, 1).End(xlUp).Row
        
        ' データをコピー（ヘッダーを除く）
        Range("A2:O" & LastRow).Copy ThisWorkbook.Sheets(1).Cells(TargetRow, 1)
        
        ' 次の開始行を設定
        TargetRow = TargetRow + LastRow - 1
        
        ' ファイルを閉じる
        ActiveWorkbook.Close False
        
        ' 次のファイル名を取得
        Filename = Dir()
    Loop
    
    Application.ScreenUpdating = True
    MsgBox "完了しました。", vbInformation
End Sub

使用方法

上記のコードをVBエディタに貼り付け
FolderPathの値を必要に応じて変更
F5キーまたは実行ボタンでマクロを実行

注意点

マクロを有効にする必要があります
ファイルパスは必ず最後に「\」をつけてください
すべてのファイルが同じ構造である必要があります

実行結果の確認

マクロ実行後：
- 自動的に約43,000行のデータが結合されます
- 処理速度は数秒～十数秒程度
- 「完了しました。」というメッセージが表示
データの確認ポイント：
- ヘッダー行（1行目）が正しくコピーされているか
- すべてのデータが連続して結合されているか
- A列～O列まですべての列が正しく結合されているか

VBA方式のメリット

Power Queryと比べて処理が高速
メモリ使用量が少ない
エラー発生時にメッセージで通知
コードの修正で柔軟な対応が可能

補足：Pythonを使用した結合方法

Pythonを使用する利点

大容量データの高速処理
柔軟なデータ加工が可能
自動化が容易
無料で利用可能

必要な環境

Python 3.x
pandas ライブラリ
openpyxl ライブラリ

準備作業（初心者向け詳細手順）

Pythonのインストール
- Python公式サイト（python.org）からダウンロード
- インストール時に「Add Python to PATH」にチェック
必要なライブラリのインストール
- コマンドプロンプトを開く以下のコマンドを実行：
pip install pandas openpyxl
コードの保存手順
- メモ帳を開く（スタートメニュー→メモ帳）
- 下記のコードをコピー＆ペースト
- 「ファイル」→「名前を付けて保存」を選択
- 保存先：C:\test
- ファイル名：test.py
- 「ファイルの種類」で「すべてのファイル(.)」を選択
- 文字コード：UTF-8
- 「保存」をクリック
実行方法
- コマンドプロンプトを開く以下のコマンドを順に実行：
cd C:\test
python test.py

注意点

初めてPythonを使用する場合は環境構築から必要
コマンドプロンプトの操作に慣れが必要
ファイル保存時の拡張子（.py）の設定に注意

import pandas as pd
import os

def combine_excel_files(folder_path):
    # 結合用の空のDataFrame
    combined_df = pd.DataFrame()
    
    # フォルダ内のExcelファイルを処理
    for filename in os.listdir(folder_path):
        if filename.endswith('.xlsx'):
            # ファイルパスを作成
            file_path = os.path.join(folder_path, filename)
            
            # Excelファイルを読み込み
            df = pd.read_excel(file_path)
            
            # データを結合
            combined_df = pd.concat([combined_df, df], ignore_index=True)
    
    # 結果を新しいExcelファイルに保存
    combined_df.to_excel('combined_data.xlsx', index=False)
    
    return combined_df

# 実行例
folder_path = r'C:\test'
result_df = combine_excel_files(folder_path)
print(f"合計行数: {len(result_df)}")

補足：開発ツールを使用する方法

より効率的にPythonコードを作成・実行するには、統合開発環境（IDE）の使用をお勧めします。

Visual Studio Code（VSCode）を使用する場合：

VSCodeのインストール
- Microsoft公式サイトからVSCodeをダウンロード・インストール
拡張機能のインストール
- Python拡張機能をインストール（VSCode内で「Python」を検索）
- Excel Viewer拡張機能（オプション：Excelファイルのプレビューに便利）
使用方法
- C:\testフォルダーをVSCodeで開く
- 新規ファイル作成（Ctrl + N）
- Pythonファイルとして保存（.py）
- コードを書いて実行（F5キー）
VSCodeのメリット
- コードの色分け表示
- 入力補完機能
- デバッグが容易
- Git連携が可能

このように、開発ツールを使用することで、より快適にコード作成・実行が可能になります。

まとめ：各手法の比較と選び方

Power Query

難易度：初級
処理速度：中程度
自動化：可能
特徴：
- 視覚的で操作が簡単
- 手順が分かりやすい
- Excel標準機能で利用可能

VBA

難易度：中級
処理速度：速い
自動化：簡単
特徴：
- 処理が高速
- カスタマイズ性が高い
- マクロとして保存可能

Power BI

難易度：初級
処理速度：中程度
自動化：可能
特徴：
- 分析機能が充実
- ビジュアル化が容易
- レポート作成に最適

Python

難易度：上級
処理速度：速い
自動化：簡単
特徴：
- 大量データに強い
- 柔軟な処理が可能
- 無料で利用可能

よくある質問（FAQ）

Q1. どの方法を選べばいいですか？

日常的な作業の場合：Power Queryがおすすめです
- 視覚的に操作できる
- 手順が分かりやすい
- 次回も同じ手順で実行可能
大量のデータを定期的に処理する場合：VBAがおすすめです
- 処理が高速
- ボタン1つで実行可能
- カスタマイズが容易

Q2. 処理中にエラーが出た場合は？

メモリ不足エラーの場合
- 32bit版から64bit版Excelへの移行を検討
- 不要なアプリケーションを終了
- 一度に処理するファイル数を減らす
ファイルが開けない場合
- ファイルが他のプログラムで開かれていないか確認
- ファイル名やパスに日本語が含まれていないか確認
- ファイルが破損していないか確認

Q3. データ量が多い場合の注意点は？

十分なメモリ容量を確保する
64bit版Excelの使用を推奨
不要な列は事前に削除
処理前にデータのバックアップを作成

Q4. 結合したデータの更新方法は？

Power Query：「データ」タブから「更新」
VBA：マクロを再実行
Power BI：「更新」ボタンをクリック
Python：スクリプトを再実行

トラブルシューティング：よくある問題と解決方法

メモリ関連の問題

メモリ不足エラーが発生する場合

原因：大量のデータを一度に処理しようとしている
解決策：
- Excelを64bit版に変更
- 不要なアプリケーションを終了
- データを分割して処理

処理が極端に遅くなる場合

原因：ファイルサイズが大きすぎる
解決策：
- 不要な列を削除
- 数式を値に変換
- フィルターを活用して必要なデータのみ結合

データの整合性の問題

データの型が混在する場合

原因：ファイルごとに列の形式が異なる
解決策：
- Power Queryで列の型を統一
- VBAで型変換を追加
- 元データの形式を統一

文字化けが発生する場合

原因：文字コードの不一致
解決策：
- ファイルの文字コードをUTF-8に統一
- 日本語を含むパスを避ける
- 半角・全角を統一

実行時のエラー

「ファイルが見つかりません」エラー

原因：パスの指定が間違っている
解決策：
- パスの最後に「\」があるか確認
- ファイル名が正確か確認
- フォルダ権限を確認

「実行時エラー」が表示される

原因：VBAのコードに問題がある
解決策：
- エラー処理を追加
- デバッグモードで確認
- 変数の初期化を確認

応用例：データ結合の活用方法

1. 定期的なデータ更新の自動化

Power Queryの場合

「データ」タブの「更新」を設定
「プロパティ」で更新時間を指定
OneDriveと連携して自動更新

VBAの場合

' タスクスケジューラーから呼び出し可能な形に修正
Sub AutoUpdateDaily()
    ' 実行時のログを残す
    Dim logFile As String
    logFile = "C:\test\log.txt"
    
    ' 処理実行
    CombineExcelFiles
    
    ' 完了時刻を記録
    Open logFile For Append As #1
    Print #1, "更新完了: " & Now
    Close #1
End Sub

2. データの加工例

結合後のデータ整理

重複データの削除
日付順での並べ替え
条件付き書式の適用
- 株価の上昇：緑
- 株価の下落：赤
- 出来高の増加：太字

ピボットテーブルの活用

日付ごとの集計
銘柄別の分析
時価総額による分類

3. レポート作成への展開

日次レポート

前日比較の自動計算
グラフの自動更新
サマリーページの作成

月次レポート

月間推移の可視化
業種別の集計
パフォーマンス分析

4. データのクリーニング自動化

異常値の検出
欠損値の補完
フォーマットの統一

YouTube

マクロ不要、Excelで複数のブックを１つにまとめる。 offce365を契約しています。エクセルはよく使うソフトですが、使うたびに色々な知識が必要となります。本日は、複数のブックを１つに結合する方法を紹介します。ただし、エ…

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