はじめに月次レポートの会議。「売上は伸びてる？」と聞かれて、あなたはこう答える。全体売上：1,200万円（前月比 +8%）でも次の質問で止まる。「どのチャネルが効いてるの？」「新規と既存、どっちが伸びてる？」同じデータを持っているのに、答えられない。この詰まりは、スキル不足ではなく、“見方が設計されていない”ことで起きます。Power BIなどで使われるDAX関数は、単なる計算式ではありません。同じデータでも、どの視点で見るかを切り替えるための仕組みつまりDAXは、「計算」ではなくデータの見方を設計するための言語です。DAX関数は数多く存在しますが、現場で繰り返し使われるパターンは限られています。本記事では、その中でも「データの見方を設計する上で核になる10個」に絞って整理します。ここでは、関数を網羅するのではなく、・どんな“問い”に答えるために使われるのか・その結果、どんな意思決定が変わるのかという流れで整理します。この記事を読み終えた明日には、同じデータでも「どの切り口で見れば判断できるか」を自分で設計できるようになります。まず押さえたい：DAXは「問いに対する見方」をつくる同じ売上データでも、問いが変われば見るべき数字は変わります。・全体は伸びているか？・どのチャネルが伸びているか？・どの顧客層が利益に貢献しているか？この「問いごとに見方を切り替える」ために、DAX関数が使われます。ここからは、実際の現場でよく出てくる“問い”ごとに、どの関数がどう使われるのかを見ていきます。① 「特定の条件で見たい」─世界を切り替える例：広告が効いているかを知りたい全体売上：1,200万円「今月いい感じですね」で会話が終わりそうになる。でも実際に知りたいのはここ。「広告って意味あったの？」この問いに答えられないと、次のアクション（増やす／止める）が決まらない。ここで必要なのが「広告という条件で切った世界」です。📌CALCULATE / FILTER / ALL・CALCULATE：条件を変えて再計算する・FILTER：条件に合うデータだけを取り出す・ALL：いまかかっている条件を外して“全体”に戻すどう見え方が変わるか→ 「全体」ではなく「広告だけの世界」が見える意思決定はどう変わるか→ 広告費を増やすのか、他チャネルに回すのかを“根拠を持って”決められる② 「過去と比べたい」─変化を捉える例：今月の伸びは本物か？全体売上：1,200万円（前月比 +8%）一見良さそうに見える。でもここでよく起きるズレ。「たまたまキャンペーン当たっただけでは？」実際に前年同月を見ると前年同月：1,250万円（実は下がっている）“伸びている”という認識が一瞬で崩れる。📌SAMEPERIODLASTYEAR / DATEADD・SAMEPERIODLASTYEAR：前年同期間を取得する・DATEADD：時間軸をずらして比較するどう見え方が変わるか→ “点”ではなく“文脈付きの変化”としてデータが見える意思決定はどう変わるか→ 一時的な成果か、本当に伸びているのかを見極められる③ 「単位を変えて見たい」─集計の粒度を変える例：売上は伸びている。でもなぜか利益が残らない・売上合計：1,200万円（好調）・利益合計：150万円（思ったより少ない）ここで起きているのは「売上」という見方と「利益」という見方のズレ単純な合計では、このズレは見えない。📌SUMX / AVERAGEX・SUMX：1件ずつ計算して合計・AVERAGEX：1件ずつ計算して平均どう見え方が変わるか→ 商品ごとの利益や、顧客単位の価値といった“構造”が見える意思決定はどう変わるか→ 売上を追うのか、利益を取りにいくのかという判断軸が変わる④ 「どこに注力するか決めたい」─優先順位をつける例：全部やりたい。でもリソースが足りない・商品A：300万円・商品B：250万円・商品C：80万円現場ではよくこうなる。「全部伸ばしたい」でも現実は「どれかに集中しないといけない」📌RANKX / TOPN・RANKX：順位をつける・TOPN：上位N件を抽出するどう見え方が変わるか→ “全部”ではなく“優先すべき対象”が見える意思決定はどう変わるか→ リソースをどこに集中させるか、迷わず決められる⑤ 「割合で見たい」─指標として整える例：施策AとB、どちらが良かったのか？A：訪問数 10,000 → CV 200B：訪問数 2,000 → CV 80数字だけ見ると、Aの方が良さそうに見える。でも割合で見るとA：CVR 2%B：CVR 4%評価が逆転する。📌DIVIDE・DIVIDE：エラーを防ぎながら割り算を行うどう見え方が変わるか→ 数値が“比較できる指標”に変わる意思決定はどう変わるか→ 見かけの数字ではなく、本質的な成果で判断できるまとめDAX関数は、単なる計算式ではありません。どの問いに対して、どの見方でデータを切り取るかを決めるための手段です。重要なのは、関数を覚えることではなく、どんな問いを立てるかその問いに対して、どう見れば判断できるかを考えることです。データを「集計する」から「意思決定に使う」へ。その一歩として、本記事の10関数を“使い分けの型”として捉えてみてください。数字は正しい。でも、見方を間違えると意思決定は簡単にズレる。だからこそ、重要なのは「どの関数を使うか」ではなく、「どの見方でデータを見るか」を設計することです。もし、「自社のデータをどう切れば意思決定につながるのか分からない」「レポートはあるが、アクションに繋がっていない」と感じているなら、データの“見方設計”から見直す必要があります。UDATAでは、データ分析の前段である「問い設計」から支援しています。お気軽にご相談ください。▶ お問い合わせはこちら：https://udata.co.jp/contact