集計の基本：GROUP BYと集計関数で数字をまとめる｜マーケターのためのSQL入門 第3回

GROUP BY：グループごとにまとめる

全体の合計だけでなく、「カテゴリーごと」「月ごと」「顧客ごと」の数字を知りたいことがほとんどです。そのときに使うのがGROUP BYです。カテゴリーごとの注文件数と売上を出してみましょう。

SELECT category,
       COUNT(*)    AS orders,
       SUM(amount) AS sales
FROM orders
GROUP BY category
ORDER BY sales DESC;

図1のように、GROUP BY category は、15行の注文を「食器」「雑貨」「インテリア」の3つのグループに分け、グループごとに集計関数を計算します。件数がいちばん多いのは雑貨（6件）ですが、売上がいちばん大きいのはインテリア（38,600円）だと分かります。件数だけ、売上だけを見ていると気づかない違いです。

同じように、顧客ごとにまとめると、誰がたくさん買ってくれているかが分かります。

SELECT customer_id,
       COUNT(*)    AS orders,
       SUM(amount) AS sales
FROM orders
GROUP BY customer_id
ORDER BY sales DESC;

GROUP BYのルール：SELECTに書けるもの

GROUP BYを使うときには、大事なルールがあります。SELECTに書けるのは、GROUP BYに書いた列と、集計関数だけです。

たとえば GROUP BY category のときに、SELECTに order_id をそのまま書くと、どうなるでしょうか。食器のグループには5件の注文があるので、どの order_id を出せばよいかが決まりません。BigQueryをはじめ多くのデータベースは、この書き方をエラーにします（SQLiteのように、どれか1つの値を勝手に出してしまうデータベースもあり、かえって間違いに気づきにくくなります）。

グループの中の値を出したいときは、MIN(order_date)（最初の注文日）やMAX(amount)（最高額）のように、集計関数で「どの値を出すか」を決めて書きます。

月別に集計する

マーケティングのレポートで最もよく使うのが、月別の集計です。注文日を「年-月」に変えて、それでGROUP BYします。

SELECT substr(order_date, 1, 7)    AS month,
       COUNT(*)                    AS orders,
       SUM(amount)                 AS sales,
       COUNT(DISTINCT customer_id) AS buyers
FROM orders
GROUP BY month
ORDER BY month;

ここで使った substr(order_date, 1, 7) は、「2026-04-05」という文字の1文字目から7文字を取り出して「2026-04」にする書き方です（SQLiteの場合）。日付を月にまとめる書き方は、データベースによって違う「方言」が出やすいところです。BigQueryでは、日付型の列に対して FORMAT_DATE(‘%Y-%m’, order_date) や DATE_TRUNC(order_date, MONTH) を使います。詳しくは第6回で扱います。

また、ここでは GROUP BY に別名の month を書いています。GROUP BY でSELECTの別名を使えるかどうかもデータベースによって違うので、使えない場合は GROUP BY substr(order_date, 1, 7) のように式をそのまま書きます。

HAVING：まとめた結果を絞る

GROUP BYでまとめた結果に条件を付けたいときは、WHEREではなくHAVINGを使います。たとえば「2回以上注文している顧客」を出すなら、次のように書きます。

SELECT customer_id,
       COUNT(*) AS orders
FROM orders
GROUP BY customer_id
HAVING COUNT(*) >= 2
ORDER BY orders DESC, customer_id;

ORDER BYに「orders DESC, customer_id」と2つの列を書くと、注文回数が同じときは customer_id の順に並びます。並び順を決めきっておくと、何度実行しても同じ結果になります。

WHEREとHAVINGの違い

第1回で学んだ処理の順番を思い出してください。WHEREはGROUP BYより前、HAVINGはGROUP BYより後に処理されます。

• WHERE：まとめる前の「1行ずつ」に条件を付ける（例：5月以降の注文だけを使う）
• HAVING：まとめた後の「グループごとの結果」に条件を付ける（例：売上の合計が15,000円以上のカテゴリーだけを出す）

両方を組み合わせることもできます。「5月以降の注文で、売上の合計が15,000円以上のカテゴリーについて、平均の注文金額を出す」なら、次のとおりです。

SELECT category,
       ROUND(AVG(amount)) AS avg_amount
FROM orders
WHERE order_date >= '2026-05-01'
GROUP BY category
HAVING SUM(amount) >= 15000
ORDER BY avg_amount DESC;

5月以降の雑貨の売上は11,100円なので、HAVINGの条件で外れました。WHEREで「使う行」を決め、GROUP BYでまとめ、HAVINGで「出すグループ」を決める、という流れです。

よくある誤解：「HAVINGはWHEREの言い換え」

HAVINGとWHEREは、どちらも「条件で絞る」ので、同じものに見えます。しかし、絞る対象が違います。「金額が5,000円以上の注文だけを集計したい」ときに HAVING amount >= 5000 と書くと、エラーになるか、意図しない結果になります。1行ずつの条件はWHERE、集計した値の条件はHAVING、と使い分けましょう。

CASE式：自分なりの区分を作る

データの中にない区分で集計したいこともあります。たとえば「5,000円以上の注文と、それ未満の注文で、売上を比べたい」ときです。このようなときは、CASE式で区分を作ってから、GROUP BYします。

SELECT CASE
         WHEN amount >= 5000 THEN '5000円以上'
         ELSE '5000円未満'
       END AS price_band,
       COUNT(*)    AS orders,
       SUM(amount) AS sales
FROM orders
GROUP BY price_band;

CASE式は「もし〇〇なら△△、そうでなければ□□」という、表計算ソフトのIF関数のような書き方です。WHENは上から順に判定され、最初に当てはまったものが使われます。注文の件数では4件しかない5,000円以上の注文が、売上では半分以上を占めていることが分かります。

CASE式は、年齢を年代に、金額を価格帯に、流入元を「広告」「広告以外」にまとめるなど、分析の切り口を自分で作るときに欠かせません。第5回のファネル分析でも使います。

実務ではこう使う

集計のSQLを書けるようになると、管理画面にはない切り口の数字を、自分で出せるようになります。たとえば次のようなものです。

• 月別の売上・注文件数・購入者数と、購入者1人あたりの売上
• 商品カテゴリー別、価格帯別の売上の構成
• 2回以上買ってくれた顧客の数（リピーターの数）と、その割合

実務では、次の点に気をつけると、数字の食い違いを防げます。

1. 数える単位を名前に入れる：orders（件数）と buyers（人数）のように、別名で単位を区別する
2. 期間の定義をそろえる：注文日で集計するのか、出荷日で集計するのか。月の区切りは日本時間か
3. 合計を突き合わせる：カテゴリー別の売上を足すと、全体の売上と一致するかを確かめる（サンプルでは38,600＋18,300＋12,900＝69,800円で一致）
4. NULLと「その他」を確かめる：カテゴリーが空の注文がないか、CASE式のELSEに想定外の値が入っていないか

出した数字の読み方、たとえば平均と中央値の違いや、前月との差が偶然かどうかの見分け方は、マーケターのためのデータ分析・統計入門で詳しく扱っています。

この回のまとめ

• COUNT・SUM・AVG・MIN・MAXの集計関数で、たくさんの行を1つの数字にまとめます。平均はROUNDで丸めると読みやすくなります。
• COUNT(*) は件数、COUNT(DISTINCT 列) は重複を除いた数（人数など）です。集計関数はNULLを無視します。
• GROUP BYで行をグループに分けて、グループごとに集計します。SELECTに書けるのは、GROUP BYの列と集計関数だけです。
• まとめる前の行の条件はWHERE、まとめた後のグループの条件はHAVINGに書きます。
• CASE式で価格帯などの区分を自分で作り、その区分でGROUP BYできます。

確認テスト

次回予告

次回は、2つ以上の表をつなぐJOINを学びます。顧客の表と注文の表を customer_id でつなぎ、「流入元ごとの売上」のような分析をします。表をつなぐと行が消えたり増えたりする落とし穴と、その避け方も、実際の結果で確かめます。

参考資料

• Google Cloud「GoogleSQL：Query syntax（GROUP BY・HAVING）」（確認日：2026年11月12日）https://docs.cloud.google.com/bigquery/docs/reference/standard-sql/query-syntax
• Google Cloud「GoogleSQL：Date functions（FORMAT_DATE・DATE_TRUNC）」（確認日：2026年11月12日）https://docs.cloud.google.com/bigquery/docs/reference/standard-sql/date_functions