1章: Excel日付と時刻関数の基本を理解する
Excelは、データ分析やデータ集計等、多様な業務に利用可能な強力なツールです。その中でも、日付と時刻関数はデータの期間の演算や日時に基づいた集計を行う際に欠かせません。この章では、その基本を理解するため必要な基礎知識を紹介します。
1.1 日付と時刻のシリアル値とは
Excelにおいて日付は、1900年1月1日を基準としたシリアル値で管理されています。シリアル値は、日数または時間を整数または小数で表します。例えば、1900年1月1日は1となり、1日後の1900年1月2日は2となります。
したがって、Excel上で「2020年1月1日」と表示される日付の内部値は43831（= 2020年1月1日 – 1900年1月1日）となります。同様に、時刻もシリアル値で管理されており、1日を1として、その内部の経過時間を小数で表します。例えば、午前6:00は、1日の4分の1経過した時間となるため、シリアル値は0.25となります。
シリアル値による日付/時刻の管理は、日付や時刻の演算を可能にしています。
1.2 Excelにおける日付関数と時刻関数
Excelには、日付と時刻に関するさまざまな関数が用意されています。これらはそれぞれ、日付関数と時刻関数と呼ばれます。日付関数はDATE関数やTODAY関数などを含み、特定の日付を生成する、本日の日付を返すといった機能があります。また、時刻関数はNOW関数やTIME関数などを含み、現在の時刻を返したり、特定の時刻を生成したりします。
これらの関数は単体で使用することもできますが、一緒に使うことで更に高度な演算を可能にします。例えば、特定の期間の日付や時刻を計算する、条件ごとに日付や時刻をグループ化する等の操作が可能となります。
次章では、主要な日付関数について紹介します。日付データを効率的に操作して、これらの知識を活用しましょう。
2章: 日付データの取扱い：主要な日付関数の紹介と使用例
Excelには数々の日付関数が用意されており、これらの関数を熟知することで日付データの操作がより効率的になります。ここでは、たくさんある日付関数の中から主要なものをピックアップして紹介します。
2.1 TODAY関数とNOW関数
TODAY関数は現在日付を返す関数で、時刻情報は含まれません。対してNOW関数は現在日付と時刻を返す関数であり、今日の日付を含む詳細な時刻情報が得られます。引数は不要です。
=TODAY()
=NOW()
上記のとおり、括弧は空けて使用します。
2.2 DATE関数
DATE関数は指定した年、月、日から日付を作成します。これにより、特定の日付を生成することができます。引数としては、順に年、月、日を入力します。
=DATE(2021, 1, 1)
上記の例では、2021年1月1日という日付を生成しています。
2.3 DAY、MONTH、YEAR関数
DAY関数、MONTH関数、YEAR関数はそれぞれ、日付から日、月、年の情報を抽出します。
=DAY(A1)
=MONTH(A1)
=YEAR(A1)
A1セルに日付が入力されている場合、上記のように関数を使用することで日または月または年の情報を抽出できます。
これらの関数を用いると、日付データから特定の部分を取り出したり、特定の日付を作成したりすることが可能になり、データ分析やレポート作成、日付演算等に活用できます。
2.4 EOMONTH関数とEDATE関数
月末日を求めるEOMONTH関数や指定した月数後（前）の日付を求めるEDATE関数も非常に便利です。引数としては、基準の日付と月数を入力します。月数にはマイナスを入力することも可能で、この場合は基準日から過去にさかのぼった日付を取得します。
=EOMONTH(A1, 0)
=EDATE(A1, 1)
A1セルに日付が入力されている場合、上記のように関数を使用することで、その月の月末日を取得したり1か月後の日付を取得したりできます。
Excelの日付関数はこれだけにとどまらず、更に多くの関数が用意されています。これらの関数は単独で使用するだけでなく、複数組み合わせて使用することで、さらに複雑な日付の処理も可能になります。
3章: 時刻データの取扱い：主要な時刻関数の紹介と使用例
今さらではあるかもしれませんが、Excelは日付だけでなく、時刻データの操作にも非常に優れています。
それでは実際に何ができるのか見ていきましょう。今回は時刻関数の基本を抑えるため、以下の主要なものを紹介します。
3.1 TIME関数
TIME関数は指定した時間、分、秒から時刻を作成します。これにより、特定の時刻を生成することができます。引数としては、順に時間、分、秒を入力します。
=TIME(9, 0, 0)
上記の例では、9時00分00秒という時刻を表現しています。
そして、TIME関数は日付関数と同じく日付や時間の計算に使用することも可能です。
3.2 HOUR、MINUTE、SECOND関数
HOUR関数、MINUTE関数、SECOND関数は、それぞれ時刻から時間、分、秒の情報を抽出します。これにより、時間情報を細かく把握したり、時間の集計等を行うことができます。
=HOUR(A1)
=MINUTE(A1)
=SECOND(A1)
A1セルがたとえば9時30分15秒の場合、それぞれ9, 30, 15を返します。
これらの関数を用いると、時刻データから特定の部分を取り出すことができます。
3.3 NOW関数
時間を扱うときに便利なのがNOW関数です。NOW関数は現在の日付と時間を返します。
TODAY関数が日付だけを返すのに対して、NOW関数は日付に加えて時間まで含めて返してくれます。使用法は以下の通りです。
=NOW()
NOW関数もTIME関数と同様に引数は必要ありません。この関数を使えば、現在の時刻を取得でき、それを基にした身近なスケジューリングや時間の計測など、より高度な演算が可能になります。
Excelの時刻関数を活用すれば、時刻データの取得や管理がスムーズに行えます。少しでも作業の効率化の一助になれればと思います。
次章ではデータの期間演算について、日付と時間の差を詳しく見ていきますのでご期待ください。
4章: データの期間の演算：日付と時刻の差を求める方法
これまで日付や時間を管理し、取得する方法を見てきました。では、日付や時間の間隔、つまりそれらの差分を求める為の手法を学んでみましょう。Excelでは以下の様な方法で日付や時間の前後を計算することができます。
4.1 日付の差分
日付の差分は簡単に求めることができます。Excelでは、日付の内部では数値（シリアル値）として管理され、新しい日付から過去の日付を引くだけでその間の日数を簡単に求められます。
=B1 - A1
上記の場合、セルB1に新しい日付（例：2020年12月15日）、セルA1に過去の日付（例：2020年12月1日）としています。このとき、計算結果は14となり、2つの日付の差が14日であることが分かります。
4.2 時間の差分
同様に時間の差分も計算可能です。時間の場合も日付と同じく、新しい時間から過去の時間を引く形で差を求めます。
=TIME(HOUR(B2), MINUTE(B2), SECOND(B2)) - TIME(HOUR(A2), MINUTE(A2), SECOND(A2))
B2セルには新しい時間（例：13:30）、A2セルに過去の時間（例：9:00）を入力します。上記の場合、結果は0.1875となりますが、この値を24時間制で表示するために24を掛けてやります。
= 24 * (TIME(HOUR(B2), MINUTE(B2), SECOND(B2)) - TIME(HOUR(A2), MINUTE(A2), SECOND(A2)))
上記のように修正すると、結果は4.5となり、2つの時刻の差が4時間30分であることを表します。
日時は通常文書でも頻繁に使われますが、日付や時間の差分、つまり期間を計算する機能は、プロジェクトのスケジューリングや労働時間の管理など、ビジネスシーンにおいて高い効果を発揮します。
日付や時間の演算知識は、Excelの活用において不可欠です。上記の例を参考に、日付と時間の差の計算にトライしてみましょう。
5章: 時間データの集計：ピボットテーブルを用いた集計と分析の方法
数値が入ったデータ列だけでなく、日付や時間もピボットテーブルで扱うことができます。ピボットテーブルを用いて、日時データを集計し分析する方法を見ていきましょう。
5.1 ピボットテーブルの作成
まずは、データが入力された範囲を選択して、[挿入]タブの[ピボットテーブル]を選択します。
[ピボットテーブルの作成]ダイアログが表示されたら、適切な設定をして[OK]を選択します。すると新しいシートが開かれ、ピボットテーブルが作成されます。
5.2 日時データの集計
次に、ピボットテーブルのフィールドに日付や時刻のデータに対応するフィールドをドラッグして配置します。手順は以下の通りです。
- 左の[フィールドリスト]から日付または時刻のフィールドを、中央の[行]エリアにドラッグ＆ドロップします。
- 次に集計したいデータを[値]エリアにドラッグ＆ドロップします。データは自動的に集計され、結果がピボットテーブルに表示されます。
なお、日付や時刻のデータがグループ化されてしまって表示結果が期待通りでない場合は、ピボットテーブル上で右クリックし、[グループ化]→[グループ化の解除]を選択します。
5.3 ピボットテーブルを利用した分析
ピボットテーブルは大量のデータを素早く眺め、分析する強力なツールです。日時データを用いると更に詳細な分析が可能になります。
例えば、時間帯別の売上額を分析したい場合や、曜日ごとのアクセス数を分析したい場合などに活用できます。
日時に関連するデータを期間ごとに計算したり、時間帯ごとにグループ化したりと、日時データの管理や分析が容易になります。
ピボットテーブルの多機能さを最大限に活用し、効率的に日時データを分析しましょう。
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