JOINで表をつなぐ：顧客と注文を結びつけて分析する｜マーケターのためのSQL入門 第4回

INNER JOIN：両方の表にあるものだけをつなぐ

まずは、6月の注文に、その注文をした顧客の流入元を付けてみましょう。

SELECT o.order_id, o.customer_id, c.channel, o.amount
FROM orders AS o
INNER JOIN customers AS c
  ON o.customer_id = c.customer_id
WHERE o.order_date >= '2026-06-01'
ORDER BY o.order_date;

書き方のポイントは3つです。

1. FROM 表A JOIN 表B ON 条件：ONのあとに「どの列とどの列が同じなら、行をつなぐか」を書きます。ここでは o.customer_id = c.customer_id です。
2. 表の別名：FROM orders AS o のように、表にも短い別名を付けられます。2つの表に同じ名前の列（customer_id）があるので、「o.customer_id」「c.channel」のように、どちらの表の列かを書き分けます。
3. JOINのあとにWHEREやGROUP BY：つないだ結果は1つの表として扱えるので、これまで学んだWHERE・GROUP BY・ORDER BYがそのまま使えます。

「消えた行」に気づく

ここで、6月30日の注文 O115 が結果に入っていないことに気づいたでしょうか。O115 は顧客 C009 の注文ですが、サンプルデータの customers には C009 がいません（退会して顧客の情報が消えた、データの取り込み漏れなど、実務でもよく起こる状況を想定しています）。

INNER JOINは、ONの条件に合う相手が両方の表にある行だけを残します。相手が見つからない行は、黙って結果から消えます。実際、つなぐ前の注文は15件ですが、INNER JOINでつないだ後に数えると14件になります。

SELECT COUNT(*)
FROM orders AS o
INNER JOIN customers AS c
  ON o.customer_id = c.customer_id;

エラーも警告も出ないので、気づかないまま「売上の合計」を出すと、O115 の1,900円が抜けた数字を報告してしまいます。JOINの前後で件数を数えて、減っていないかを確かめる習慣をつけましょう。

LEFT JOIN：片方の表の行をすべて残す

「一度も買っていない会員も含めて、顧客ごとの注文数を出したい」ときは、INNER JOINでは困ります。注文がない顧客は、注文の表に相手がいないため消えてしまうからです。

このようなときはLEFT JOINを使います。LEFT JOINは、FROMに書いた左側の表の行をすべて残し、右側の表に相手がいれば値を付け、いなければNULL（値なし）を入れます。

SELECT c.customer_id, c.channel, o.order_id, o.amount
FROM customers AS c
LEFT JOIN orders AS o
  ON c.customer_id = o.customer_id
WHERE c.customer_id IN ('C007', 'C008');

C008 は注文がありませんが、LEFT JOINなので行は残り、注文の列はNULLになりました。

LEFT JOINのあとの数え方に注意

LEFT JOINでつないだあとに顧客ごとの注文数を数えるときは、COUNT(*) と COUNT(o.order_id) の違いに注意します。

SELECT c.customer_id,
       COUNT(*)          AS wrong_count,
       COUNT(o.order_id) AS orders
FROM customers AS c
LEFT JOIN orders AS o
  ON c.customer_id = o.customer_id
GROUP BY c.customer_id
ORDER BY c.customer_id;

注文のない C008 は、COUNT(*) だと「1」になってしまいます。LEFT JOINで残った行（注文の列がNULLの行）を1行として数えるからです。第3回で学んだとおり、COUNT(列) はNULLを数えないので、COUNT(o.order_id) なら正しく「0」になります。

流入元ごとの成績を出す

LEFT JOINとGROUP BYを組み合わせると、流入元ごとの顧客数・注文数・売上を、注文がない顧客も含めて出せます。

SELECT c.channel,
       COUNT(DISTINCT c.customer_id) AS customers,
       COUNT(o.order_id)             AS orders,
       COALESCE(SUM(o.amount), 0)    AS sales
FROM customers AS c
LEFT JOIN orders AS o
  ON c.customer_id = o.customer_id
GROUP BY c.channel
ORDER BY sales DESC;

COALESCEは「最初のNULLでない値を返す」関数で、売上がNULLになる場合に0を入れるために使っています。検索広告から来た顧客は2人ですが、6件・28,800円と、1人あたりの購入が多いことが分かります。

「相手がいない行」を探す

LEFT JOINのあとに「右側の列がNULLの行」だけを取り出すと、相手がいない行を探せます。これは、データの抜けを見つけたり、施策の対象者を探したりするのに便利です。

一度も注文していない会員（購入を促すメールの対象）を探すなら、次のとおりです。

SELECT c.customer_id, c.prefecture
FROM customers AS c
LEFT JOIN orders AS o
  ON c.customer_id = o.customer_id
WHERE o.order_id IS NULL;

逆に、注文の表を左にすると、顧客の表に存在しない顧客の注文（データの不整合）が見つかります。

SELECT o.order_id, o.customer_id, o.amount
FROM orders AS o
LEFT JOIN customers AS c
  ON o.customer_id = c.customer_id
WHERE c.customer_id IS NULL;

先ほどINNER JOINで消えた O115 が見つかりました。分析を始める前に、こうした「相手のいない行」がどれくらいあるかを確かめておくと、あとで数字が合わない原因をすぐに突き止められます。

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よくある落とし穴：つなぐと行が「増える」

JOINのもう1つの落とし穴は、行が増えることです。つなぐ相手が複数あると、元の1行が相手の数だけ複製されるからです。

例として、流入元ごとの6月の広告費の表 ad_costs（架空のデータ）を用意しました。

6月の売上と広告費を流入元ごとに並べようとして、注文・顧客・広告費の3つの表をつないでから合計すると、次のようになります。

SELECT c.channel,
       SUM(o.amount) AS sales,
       SUM(a.cost)   AS cost
FROM orders AS o
INNER JOIN customers AS c
  ON o.customer_id = c.customer_id
INNER JOIN ad_costs AS a
  ON c.channel = a.channel AND a.month = '2026-06'
WHERE o.order_date BETWEEN '2026-06-01' AND '2026-06-30'
GROUP BY c.channel;

検索広告の広告費が60,000円になっています。本当は20,000円です。6月に検索広告の顧客の注文が3件あったため、広告費の1行が注文の3行それぞれにつながり、3回足されてしまったのです。このように、「1対多」でつないだあとに「1」の側の数字を合計すると、多い側の行数だけ水増しされます。

解決策：先にまとめてから、つなぐ

この問題を避けるには、粒度（1行が何を表すか）をそろえてからつなぐのが基本です。売上を先に流入元ごとにまとめて「1流入元＝1行」にしてから、同じく「1流入元＝1行」の広告費の表とつなぎます。

ここで便利なのがWITH句です。WITH 名前 AS (SQL) と書くと、その結果に名前を付けて、後ろのSQLで表のように使えます。

WITH june_sales AS (
  SELECT c.channel, SUM(o.amount) AS sales
  FROM orders AS o
  INNER JOIN customers AS c
    ON o.customer_id = c.customer_id
  WHERE o.order_date BETWEEN '2026-06-01' AND '2026-06-30'
  GROUP BY c.channel
)
SELECT a.channel,
       s.sales,
       a.cost,
       ROUND(s.sales * 100.0 / a.cost) AS roas_pct
FROM ad_costs AS a
LEFT JOIN june_sales AS s
  ON a.channel = s.channel
WHERE a.month = '2026-06';

広告費は正しく20,000円になり、売上÷広告費（ROAS）も計算できました。なお、この例は説明のための単純化で、「その流入元から最初に来た顧客の、6月の売上すべて」を広告の成果とみなしています。実際の広告の効果測定では、どの接点に成果を割り当てるか（アトリビューション）を別に考える必要があります。

WITH句は、長いSQLを「部品」に分けて、上から順に読めるようにする道具でもあります。第5回のファネル分析やRFM分析でも、WITH句で段階的に組み立てていきます。

実務ではこう使う

JOINが使えると、別々のシステムに入っているデータを組み合わせた分析ができるようになります。たとえば次のようなものです。

• 広告・SEO・SNSなど流入元ごとの、顧客数・購入数・売上・1人あたり売上
• 会員の属性（業種・地域など）ごとの、よく買われる商品
• 資料請求したが商談になっていないリード、会員登録したが購入していない顧客の一覧

実務でJOINを書くときは、次の4つを確かめると、数字の間違いを大きく減らせます。

1. つなぐ前に、両方の表の粒度とキーを確かめる：1行は何か、キーに重複はないか
2. JOINの前後で件数を数える：減っていれば「相手のいない行」、増えていれば「1対多の複製」を疑う
3. INNERかLEFTかを意識して選ぶ：残したいのはどちらの表の行か
4. 合計は元の表と突き合わせる：つないだ後の売上の合計が、元の注文の表の合計と一致するか

顧客のデータを広告・メール・MAなど複数のツールにまたがって統合したい場合は、顧客データ活用とCDP（全6回）や、データをまとめて流し込むETLツールおすすめ比較も参考になります。

この回のまとめ

• JOINは、共通の列（キー）で2つの表を横につなぐ書き方です。ONにつなぐ条件を書き、表に別名を付けて列を書き分けます。
• INNER JOINは両方の表に相手がいる行だけを残し、相手がいない行は黙って消えます。JOINの前後で件数を確かめます。
• LEFT JOINは左側の表の行をすべて残し、相手がいなければNULLを入れます。数えるときは COUNT(*) ではなく COUNT(右側の列) を使います。
• LEFT JOINのあとに「右側がNULL」の行を取り出すと、未購入の会員やデータの不整合を探せます。
• 1対多でつなぐと「1」の側の数字が複製されて水増しされます。WITH句で先にまとめ、粒度をそろえてからつなぎます。

確認テスト

次回予告

次回は、ここまでの書き方を組み合わせて、マーケティングの代表的な分析をSQLで書きます。商品ページから購入までのファネル、初回購入の月ごとに顧客の継続を追うコホート分析、最新購入日・購入回数・購入金額で顧客を分けるRFM分析を、WITH句で段階的に組み立てます。

参考資料

• Google Cloud「GoogleSQL：Query syntax（JOIN operation）」（確認日：2026年11月12日）https://docs.cloud.google.com/bigquery/docs/reference/standard-sql/query-syntax