【Power BI入門】家計簿分析レポート#2 ~何を知りたいか?要件を整理する~
この記事は「Power BI入門 家計簿レポート」シリーズの第2回目で、要件定義の考え方を解説していきます。
家計簿分析レポートをさっそく作り始めたいのですが、何から手をつければよいのですかな…?
レポートの作成を始める前に、まずPower BIレポートでの分析で、何を知りたいのか?という要件を整理していきましょう!
前回(第1回目)では、このシリーズで何を作るか、どんなダッシュボードが完成するかをお見せしました。
今回は「何を知り、何を判断したいか」、つまり家計簿データ分析の要件を整理していきます。
- Power BIレポートの要件を整理する方法
- 現在の悩み(課題)から、必要な指標を洗い出すやり方
- 必要なデータや、取得元を整理する方法
Power BIについて詳しく学びたい方は、ぜひパワ実のPower BI入門書もご参考ください!
YouTube動画で見たい方は、こちらからどうぞ!
今回実施するところ
このシリーズでは、Power BIを使ったデータドリブンな意思決定の流れを学ぶことができます。
今回は、①の目的・要件の明確化と、②「必要なデータの検討」の途中までをやっていきます。

データを触り始める前に、この2ステップをしっかり整理しておくことで、その後のPower BIレポート作成がスムーズになります!
要件定義の流れ
最初に行う要件定義は、次の4つのステップで進めていきます。
- 現在の悩み(課題)を洗い出す
- 現在の課題から、分析で知りたいことを整理する
- 分析で知りたいことから、必要な指標 (KPI)を洗い出す
- 必要な指標 (KPI)から、必要なデータと取得元を整理する
この4つのステップを順番に進めることで、「何となくレポートを作る」ではなく、「目的から逆算してデータを揃える」という設計の考え方が身につきますぞ!
家計簿データ分析で何を知りたいのか?
現在の悩み(課題)を洗い出す
今回想定するケースは、前回お話したように、30代の共働き夫婦と、保育園に通う子供が1人いる家族です。

この家族は、次のような悩みを持っています。
- 毎月いくらNISAに積み立てられるか分からない
- 老後や教育費が本当に大丈夫か不安
- どこを節約すればいいか見えていない
Power BIでレポートを作るとき、まずやるべきことは、こうした「今の悩み(課題)」を、洗い出してみることです。
現在の課題から、分析で知りたいことを整理する
今の悩み・課題を整理したら、そこから「分析で知りたいこと」を考えていきます。
今回の家族が持つ悩みから、分析で知りたいことを洗い出すと、次のようになります。
- 現在の年間収支はどうなっているか?
- 毎月どこに、いくら使っているか?
- 毎月いくらNISAに積み立てられるか?
- 今の積立ペースで老後・教育費は足りるか?
このように、現在の悩み整理し、「分析で知りたいこと」に変換することで、分析の目的が明確になります。
必要なデータを洗い出す
分析で知りたいことから、必要な指標(KPI)を洗い出す
分析で知りたいことが整理できたら、次はそれをKPI(具体的な指標)に落としていきます。
今回のケースで知りたいことから、必要な指標(KPI)を考えると、以下のようになります。

このように、必要な指標を洗い出すことができました。
KPIを先に決めることで、次のステップで「どのデータが必要か」がを検討することができます。
必要な指標(KPI)から、必要なデータと取得元を整理する
次に、このKPIを出すために、何のデータが必要か、そしてそのデータはどこから取得できるかを整理します。
必要なデータと、取得元は、以下のように整理できました。

今回はマネーフォワードMEから取得できる家計簿のCSVデータと、口座残高のデータをコピーして使います。
必要な指標やデータを整理しておくと、次のデータモデル設計のステップや、運用方法の検討もスムーズに進みますな!
さいごに
この記事は、「Power BI入門 家計簿レポート」シリーズの第2回で、家計簿データ分析の要件を整理していきました。
Power BIを使ったデータ分析は、「何を知りたいか」の整理から始まります。
以下の流れで整理すると、必要なデータが明確になります。
- 現在の悩み(課題)を洗い出す
- 現在の課題から、分析で知りたいことを整理する
- 分析で知りたいことから、必要な指標 (KPI)を洗い出す
- 必要な指標 (KPI)から、必要なデータと取得元を整理する
この流れは、実際の業務でのPower BI開発にそのまま使える考え方なので、是非活用していただければと思います。
次回は、今回洗い出した必要なデータをもとに、データモデルの設計をしていきます!








