Power BIの増分更新（インクリメンタル更新）とは？ 大量データ更新を効率化する方法を分かりやすく解説

2025.10.08

#Power BI #増分更新 #インクリメンタル更新 #データ更新

Power BIを利用していると、データ更新に時間がかかりすぎて業務に支障をきたすことがあります。特に大規模データを扱う環境では、毎回の更新が「フルリフレッシュ」となり、数百万件、数千万件といった膨大なデータをすべて読み込み直すため、処理時間が非常に長くなります。

「レポートの更新が終わらない」
「夜間にスケジュール実行したのに翌朝まで処理が残っている」
こうした悩みは、多くの管理者・開発者が直面している課題です。
この問題を解決するのが 「増分更新（インクリメンタル更新）」 です。

増分更新を導入すれば、過去のデータを繰り返し読み込むことなく、新規データや更新分だけを処理できるため、更新時間を大幅に短縮できます。
本記事では、Power BIの増分更新について、概要・仕組み・設定方法・メリット・注意点 を整理し、効率的なデータ更新を実現するためのポイントを解説します。

Power BIのデータ更新における課題と限界

Power BIでImportモードを使っている場合、データ更新のたびにソースから最新データを取得し直します。この仕組みは「フルリフレッシュ」と呼ばれ、少量データでは問題になりませんが、データ量が増えると深刻な課題を引き起こします。

通常の「フルリフレッシュ」とは

フルリフレッシュでは、更新のたびにすべてのデータをソースから再読み込みします。

シンプルで確実ですが、過去データも含めて毎回処理するため効率が悪く、数百万件を超えるような環境では更新が現実的ではなくなります。

フルリフレッシュで発生する主な課題

• 更新時間が長くなる

数百万件〜数千万件規模のデータでは、更新に数時間かかることもあります。

• ネットワークやリソースに大きな負荷がかかる

サーバーやPower BIサービスに大きな処理負荷がかかり、同時利用や他の処理に影響が出やすくなります。

• 更新失敗リスクの増加

データ量が増えるほど、タイムアウトやエラーが発生する確率が高まります。

これらの課題は「大量データを運用する環境」ほど顕著に現れます。

大規模データ運用における限界

フルリフレッシュは「少量データ」や「開発・検証段階」では有効です。しかし、本番環境でデータが積み上がり続ける場合には効率が悪く、業務に支障をきたします。このような背景から、Power BIには 「増分更新（インクリメンタル更新）」 が用意されています。

過去データを毎回処理せずに、新規や変更があったデータだけを更新する仕組みであり、大規模運用においては欠かせない機能となります。

Power BIの増分更新（インクリメンタル更新）とは

Power BIでは、大規模データを効率的に更新するために「増分更新（インクリメンタル更新）」という仕組みが用意されています。従来のフルリフレッシュとは異なり、すべてのデータを再取得するのではなく、新規データや更新されたデータのみを処理します。

これにより、更新時間を大幅に短縮し、リソース消費を抑えることができます。

基本の考え方

増分更新の基本はシンプルです。

• 過去のデータは「固定」とみなし、再処理しない
• 新規に追加されたデータだけを読み込む
• 一部の更新があったデータだけを処理対象とする

この仕組みにより、更新対象は「直近の一定期間」に限定されます。

たとえば「過去5年間のデータがあるが、直近3か月分だけ更新すればよい」といったケースでは、残りのデータを再計算する必要がなくなります。結果として、フルリフレッシュより高速で効率的な更新が可能になります。

利用できる環境

増分更新は便利な機能ですが、利用するにはいくつかの前提条件があります。

• Power BI Premium / Premium Per User (PPU) / Microsoft Fabric容量が必要
• Importモードで取り込んだテーブルに対して利用可能（DirectQueryでは不可）
• 更新範囲を判定するための日付列が必須

特に「日付列がないデータ」には適用できないため、実装前にテーブル設計を確認することが重要です。

実際の利用イメージ

Power BI Desktopで増分更新を設定する場合は「増分更新ポリシー」を利用します。

• 日付列を基準に「過去〇年分は保持」「直近△日分を更新」と指定できる
• 設定すると、Power BIは自動的に「固定データ」と「更新対象データ」を区分して処理する
• レポートをPower BIサービスに発行すれば、スケジュール更新にも対応可能

Power BIの増分更新（インクリメンタル更新）の仕組みと設定方法

Power BIの増分更新は、過去の固定データを再処理せず、直近のデータだけを更新対象にする仕組みです。
ここでは、公式サンプルデータ 「Financials」 を用いて、実際の設定方法を紹介します。

増分更新の基本的な仕組み

増分更新は以下の流れで動作します。

• データに含まれる日付列（Financialsでは Date 列）を基準に管理
• RangeStartとRangeEndという2つのパラメータを使い、更新対象範囲を指定
• 更新時には「新規データ」や「更新データ」だけを処理し、過去分は保持する

例えば、Financialsの売上データが5年間分あっても「直近3か月」だけを更新対象にすれば、残りの数年分は再取得されません。これにより、更新時間の短縮と処理安定性の向上が実現できます。

Financialsを使った設定手順

以下の流れでPower BI Desktopに設定します。

1.Financialsサンプルを読み込む

• [データを取得] → [サンプルデータ] → [Financials] を選択。
• Date 列を含む売上データが読み込まれます。

2.RangeStart / RangeEnd パラメータを作成

• Power Queryエディタを開き、[パラメータの管理]から



■ RangeStart（DateTime型、例：2022-01-01）

■ RangeEnd（DateTime型、例：2023-01-01）


を追加します。

3.日付列をパラメータで絞り込み

• Financialsテーブルの Date 列に対して、以下のような条件を設定します。


これにより、更新時には RangeStart〜 RangeEndの範囲内データだけが読み込まれます。

4.増分更新ポリシーを設定

• Power BI Desktopの [モデリング] → [増分更新] を選択。

もしくはデータテーブルから対象を選択→ [増分更新]


• 「保持するデータの期間」と「更新するデータの期間」を指定します。

例：過去5年間保持、直近3か月を更新

※増分更新の設定自体は Power BI Desktopで可能ですが、実際に「直近○か月のみ更新される」などの動作が有効になるのは Power BIサービスに発行し、スケジュール更新を実行した場合です。
Desktop上では「設定画面まで」を確認できるものの、更新結果の反映までは確認できない点にご注意ください。

5.Power BIサービスに発行しスケジュール更新を設定

• PBIXをサービスに発行し、スケジュール更新を設定すれば、定期的に「直近3か月分のみ更新」が実行されます。

設定イメージ

FinancialsのDate列を基準にすると、次のような運用が可能になります。

保持データ：過去5年間の履歴データ
更新対象：直近3か月の新規・更新分のみ

 
結果として、毎回の更新では「数か月分のデータ処理」だけで済み、大規模データでも短時間でリフレッシュできるようになります。

Power BIの増分更新を活用するメリット


増分更新（インクリメンタル更新）は、Power BIで大規模データを扱う際に特に効果を発揮します。

従来のフルリフレッシュと比べてどのような利点があるのか、整理してみましょう。

更新時間を大幅に短縮できる

• フルリフレッシュでは、毎回すべてのデータを再取得する必要があります。
• 一方、増分更新では「新規データ」や「更新分」だけを処理するため、更新時間が大幅に短縮されます。

例：1億件の売上データをフル更新すると数時間かかるケースでも、増分更新なら直近数か月分のみ処理すれば数分で完了することもあります。

リソース消費を抑え、安定稼働できる

• サーバーやPower BIサービスにかかる負荷が軽減され、他の処理に影響しにくくなります。
• 更新失敗リスクも減り、スケジュール更新を安心して運用できるようになります。

実運用に即した柔軟な設定が可能

• 「保持する期間」と「更新する期間」を細かく設定できるため、業務要件に合わせて運用できます。

例えば「過去5年分は保持し、直近3か月分だけ更新」といった指定が可能です。

注意点（メリットとセットで理解すべき点）

増分更新は強力ですが、利用にあたってはいくつかの前提条件があります。

• 日付列が必須（基準列がなければ適用できない）
• Importモード専用（DirectQueryでは利用不可）
• Premium / PPU / Fabric環境が必要（Proライセンス単体では不可）
• 初回更新はフルリフレッシュ になるため、大量データでは最初の処理が長時間になる

これらを理解したうえで導入すれば、増分更新は非常に効果的に活用できます。

まとめ ― Power BIの増分更新を導入すべき理由


Power BIでデータ量が増え続ける環境では、
従来のフルリフレッシュは時間もリソースも非効率です。
増分更新（インクリメンタル更新）を導入すれば、

• 更新時間を短縮し業務効率を改善できる
• サービスのリソース消費を抑えて安定稼働できる
• 運用要件に応じた柔軟なデータ管理が可能になる

といった大きなメリットを得られます。

一方で、利用には Premium/PPU環境や日付列の存在 が必要となるため、事前に要件を確認しておくことが重要です。増分更新は「大量データを扱うBI運用には必須の機能」と言っても過言ではありません。

Power BIを本格的に活用している管理者・開発者であれば、必ず押さえておきたい機能です。



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