データクレンジングは、手元にある情報を「価値ある資産」に変えるための大切な工程です。
一見きれいに見えるデータでも、目に見えない改行や全角・半角の混在が、集計エラーの大きな原因となります。
この記事では、データクレンジングを効率的に進めるための12個のエクセル関数や機能を紹介します。作業を安全に進めるための注意点についても解説しますので、ぜひ参考にしてください。
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データの重複や表記ゆれは、分析精度の低下を招く大きな要因です。自社での作業に限界を感じたら、クラリテへお任せください。 名寄せやエラー抽出を行い、データベースを最適化することで、業務効率と分析の信頼性を劇的に向上させます。正確な管理への第一歩として、まずはお気軽にご相談ください。
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データクレンジングは、収集したデータから誤字・脱字、表記のゆれ、重複といった「ノイズ」を取り除き、データの品質を向上させる一連の作業を指します。
主な目的は以下の3つです。
順にみていきましょう。
データ入力時のミスやシステムごとの書式の違いを解消し、情報の精度を上げることがデータクレンジングの目的のひとつです。
たとえば「株式会社」と「(株)」が混在していると、コンピュータはそれらを別のデータとして認識してしまいます。不備を一定のルールで統一することで、初めて正確な検索や集計ができるようになるのです。
修正を適切に行うことは、後続の業務での差し戻しを防ぎ、修正コストを減らすことにつながります。
バラバラに存在する同じ顧客の情報を一つにまとめ、データのダブりをなくす「名寄せ」をすることもデータクレンジングの重要な目的です。また、セル内に紛れ込んだ不要な改行や空白を消す作業も工程に含まれます。
名寄せを行うことで、同じ人に二重に案内を送るようなミスを防ぎ、正確な顧客分析ができるようになります。
不要なデータを取り除くことでVLOOKUP関数などの照合機能が正しく動くようになり、異なるデータ同士を紐付けられるようになるため、より深い分析が可能になるのです。
データクレンジングの最終的な目的は、手元にあるデータを「経営判断の武器」として使える状態に変えることです。どれほど優れた分析ツールを使っても、元のデータが間違っていては正しい答えは出せないためです。
日付の形式を揃えたり足りない数値を補ったりすることで、統計的な信頼性が生まれます。整えられた数値に基づいて算出された指標こそが、迷いのない経営判断を後押ししてくれます。
単なる事務作業ではなく、ビジネスの競争力を高めるための戦略的な準備だと言えるでしょう。
エクセルには、データの不備を自動で修正し、ルールに基づいた形式に整えるための強力な関数が多数用意されています。ここでは、データクレンジングに活用できるエクセル関数を12個ご紹介します。
それぞれについて画像付きで解説していきます。
TRIM関数は、セル内の文字列に含まれる余計な空白を取り除くために使われます。
TRIM関数：「=TRIM(文字列)」
例えば以下のように会社名のスペースがバラバラの場合に有効です。
TRIM関数は単語間のスペースを1つだけ残し、前後の空白や連続する不要な隙間をすべて削除してくれます。
見た目が揃うだけでなく、VLOOKUP関数などを使った際の照合エラーを防ぐ効果も期待できます。
CLEAN関数は、印刷できない制御文字やセル内の不要な改行を削除するための関数です。Webサイトからコピー＆ペーストしたデータや、特定のシステムから出力したCSVデータには、目に見えない改行コードが含まれていることがあり、これが原因で集計エラーやレイアウト崩れが発生します。
CLEAN関数：「=CLEAN(文字列)」
例えば以下のように会社名に不要な改行がある場合に有効です。
「=CLEAN(文字列)」と入力すると、セル内の改行が取り除かれ、1行のクリーンな文字列に変換されます。TRIM関数と組み合わせて「=TRIM(CLEAN(A1))」のように使用することで、改行と不要なスペースを同時に処理でき、データクレンジングの効率がさらに向上します。
日本語のデータ入力において最も頻発する「表記ゆれ」が、全角と半角の混在です。ASC関数は全角の英数・カタカナを半角に変換し、JIS関数は逆に半角を全角に変換します。
ASC関数：=ASC(文字列)
JIS関数：=JIS(文字列)
例えば、電話番号を「=ASC(文字列)」で処理すれば、全角数字をすべて半角に統一でき、システムへのインポートエラーを未然に防ぐことができます。
特に電話番号・郵便番号・アルファベットなどは、全角・半角が混ざると別データとして扱われてしまうため、ASC関数やJIS関数を活用して効率的に修正しましょう。
特定の規則を持つ文字列から、必要な部分だけを抽出したい場合には、RIGHT関数、LEFT関数、MID関数が有効です。
LEFT関数：=LEFT(文字列, 文字数)
左端から指定数を抽出する。 例：住所から都道府県だけを抽出する
RIGHT関数：=RIGHT(文字列, 文字数)
右端から指定数を抽出する。例：商品コードの末尾の識別番号を抜く
MID関数：=MID(文字列, 開始位置, 文字数)
任意の箇所から指定の文字数分を抽出する。例：住所から区だけを抽出する
RIGHT関数・LEFT関数・MID関数は、一つのセルにまとまってしまった情報を分割し、データベースとして扱いやすい形式に再構築する際に重宝します。
英字を含むデータにおいて、大文字と小文字の表記を統一するために使用します。メールアドレスのリストやブランド名の管理に役立ちます。
UPPER関数：=UPPER(文字列)
すべて大文字にする（例：a → A）
LOWER関数：=LOWER(文字列)
すべて小文字にする（例：A → a）
PROPER関数：=PROPER(文字列)
各単語の先頭のみ大文字にする（例：apple → Apple）
表記を指定して揃えるだけで、視認性が高く、システム照合に強いデータを作成できます。
PHONETIC関数は、セルに入力された「ふりがな情報」を参照して表示する関数です。
PHONETIC関数：=PHONETIC(文字列)
ただし、外部からコピーしたテキストなど「ふりがな情報」が含まれないデータの場合は、漢字がそのまま表示されるため、その際はエクセルの「ふりがなの編集」機能と併用する必要があります。
DATEDIF関数は、2つの日付の間の期間（年数、月数、日数）を計算する関数です。生年月日データから現在の「年齢」を算出したり、入社日から「勤続年数」を割り出す際に非常に便利です。
DATEDIF関数：=DATEDIF(開始日, 終了日, “単位”)
例として、勤続年数をDATEDIF関数で出してみます。
※TODAY()：今日の日付を自動で取得する関数
※”Y”：「Year（年）」の頭文字で満年数を出す指定
データクレンジングの過程で、入社日という「過去の記録」から、現在の「勤続年数」という「活用できる情報」を導き出すことが可能になります。
正確な勤続期間を把握しておくことで、永年勤続の表彰対象者の抽出や、キャリアに応じた適切な人員配置の判断にも役立てられるでしょう。
ここでは、関数以外のやり方でデータクレンジングをする方法を紹介します。
それぞれについて詳しく見ていきましょう。
エクセルの標準機能である「重複の削除」は、リストから重複する行を完全に取り除き、必要なデータのみを残すための方法です。
操作手順は以下です。
まずは重複をチェックしたいセル範囲（または表全体）を選択し、「データ」タブの「データツール」グループにある「重複の削除」をクリックします。
重複を削除したい列を選択します。
「OK」をクリックすると、重複していた行が削除され、削除された件数と残った件数が通知されます。
「重複の削除」機能は元データを直接書き換えるため、実行前にデータのバックアップを取るか、別シートにコピーしてから作業することをおすすめします。
エクセルの「検索と置換」は、シート全体から特定の文字を見つけ出し、別の文字へ一気に書き換えたいときに非常に便利な機能です。ショートカットキーの「Ctrl + H」を押すだけで専用の画面が開き、素早く作業を始められます。
たとえば、連絡先に含まれる「－（全角ハイフン）」をすべて「-（半角ハイフン）」に書き換えることが可能です。「検索する文字列」に変更前の文字を入れ、「置換後の文字列」に変更後の文字を入れて「すべて置換」を押すだけで修正が完了します。
文字を消したい場合は、「置換後の文字列」の欄を空欄にしたまま実行するだけで、対象の文字を一括で削除できます。
エクセルはデータクレンジングに非常に便利なツールですが、操作を一歩間違えると元データを破壊したり、意図しないデータの変質を招いたりするリスクがあります。作業を安全かつ確実に行うために、以下の3つの注意点を必ず守りましょう。
それぞれ見ていきます。
データクレンジングを開始する前に、必ず「元の状態」を保存しておくことが鉄則です。エクセルでの作業は、「重複の削除」や「置換」など、一度実行すると戻りきれない広範囲な変更を伴うことが多いためです。
作業用のファイルを別途作成するか、シートをコピーして「原本」と「作業用」を明確に分けるようにしましょう。
万が一、関数を設定し間違えてデータを消去してしまったり、誤った条件で置換を行ってしまったりしても、バックアップがあれば即座にやり直すことができます。
TRIM関数やASC関数などを使ってデータを整形した後、そのままの状態で元データを削除したり、他のシステムへ貼り付けたりすると、参照エラー（#REF!）が発生したり、意図しない計算が実行されたりすることがあります。
整形が完了したら、関数が入っているセル範囲をコピーし、同じ場所に「形式を選択して貼り付け」から「値」として貼り付け直しましょう。これにより、セルの中身が「数式」から「確定した文字列」へと変わり、データの安定性が確保されます。
他者にファイルを共有した際に表示が崩れる原因にもなるため、クレンジングの仕上げとして習慣化することが重要です。
他システムとの連携でCSV形式を扱う際は、エクセル特有の仕様に注意が必要です。特に「0」から始まる電話番号や商品コード（例：090…）をエクセルで開き、そのままCSVで保存すると、数値とみなされて先頭の「0」が消える可能性があります。防ぐには、読み込み時に書式を「文字列」に指定する必要があります。
また、文字コード（UTF-8やShift-JIS）の不一致による「文字化け」も頻発します。エクセルで編集したCSVをシステムにインポートする際は、システム側が要求する文字コードと一致しているか、メモ帳などで確認する癖をつけましょう。
エクセルの関数や機能を駆使すれば、多くのデータクレンジング作業を効率化できます。
しかし、大量のデータを扱う場合や、複雑な表記ゆれを一つずつ解消するには、膨大な時間と根気が必要になります。手作業によるミスや、担当者の負担増大も懸念されるでしょう。
もし、自社での作業が負担に感じられたり、より高い精度でのデータ整備を求められたりする場合は、専門のサービスへの外注がおすすめです。
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