Power BIのインポートとDirect Queryの違いとは　データの取りこみ方の違いを分かりやすく解説

2018.12.04

#Power BI #違い #Direct Query #インポート

Power BIを使ってレポートやダッシュボードを作成する際、最初に直面するのが「データをどのように取り込むか」という選択です。

インポート、Direct Query、ライブ接続 いずれもPower BIの代表的な接続方式ですが、それぞれに特徴や適したシーンがあります。「更新が遅い」「レポートが重い」「関数が使えない」などの悩みは、多くの場合この接続方式の選択が影響しています。

そこで本記事では、Power BIの接続方式を比較し、違いやメリット・デメリットを整理しながら、実務でどう選択すべきかを解説します。

まず押さえておきたい「インポート」「Direct Query」「ライブ接続」の違い

Power BIでデータを扱う方法は、大きく 「インポート」「Direct Query」「ライブ接続」 の3つに分かれます。

一見すると似ているようですが、データの保存先や更新の仕組み、操作できる自由度などが大きく異なります。
たとえば、

• 「サクサク操作できるけど更新回数に制限がある」インポート方式
• 「常に最新のデータが見られるけど、レポートが重くなりがち」なDirect Query
• 「全社的に統一されたデータモデルを活用できるけど、自由なカスタマイズは難しい」ライブ接続

といったように、それぞれに強みと弱みが存在します。

まずは3方式の全体像を整理した表を見てみましょう。

判断の基準は「自由度」「リアルタイム性」「運用体制」

3方式を比較すると、選択の基準は大きく以下の3点に集約されます。

• 自由度：どこまでDAXやモデリングを駆使して分析をしたいか
• リアルタイム性：最新データをどのタイミングで反映させたいか
• 運用体制：データ基盤やサーバーの管理を誰が担うのか

つまり、「どんな分析をしたいのか」「どのくらい最新データが必要か」「どの部門が基盤を管理するか」によって、選ぶべき方式が変わります。

インポート方式：柔軟な分析が可能な基本スタイル

Power BIで最もよく使われる接続方式が「インポート方式」です。

これは、外部データベースやクラウドサービスからデータをPower BIにコピーして保持する方法で、データがPower BIの内部（メモリ上）に保存されます。
一度取り込んでしまえばPower BI上で自由に操作できるため、ユーザーにとって「軽快で扱いやすい」のが大きな特徴です。

インポートの仕組みとメリット

インポート方式では、接続元からデータを取得した後、Power BIが内部にデータを保持し、分析用に最適化された形（列指向データベース：VertiPaq）に変換します。

これにより、複雑な計算やDAX関数を利用しても高速に処理が行われます。

主なメリット

• 高速に動作（データはPower BI内に保持されるためDBアクセス不要）
• DAX関数やカスタム計算がほぼ制約なしで使える
• 大量のデータをまとめて圧縮して保持できる（効率的なメモリ管理）
• オフライン環境でもレポートを操作できる

特に、「レポートをサクサク操作したい」「高度なDAX計算を駆使したい」という場合には、インポート方式が最も適しています。

デメリット（更新回数の制限／大規模データには不向き）

便利な一方で、インポート方式には以下のような制約があります。

• データ更新はスケジュール依存

Power BI Service（Proライセンス）では1日8回まで、Premiumでは最大48回までの更新しかできません。リアルタイム分析には不向きです。

• 大規模データは非効率

数億件規模のデータをインポートしようとすると、処理が非常に重くなり、ファイルサイズ制限（1GB／データセット）がネックになることもあります。

つまり、最新データを常時追いたいケースや、データ量が膨大なケースには向いていません。

向くケース（経営会議用レポート・複雑な指標分析）

インポート方式が最も効果を発揮するのは、次のようなケースです。

• 経営会議や定例報告用に作成する「スナップショット型のレポート」
• 複雑な指標やKPIを自由に組み合わせて分析する場面
• レポートを軽快に操作したい利用者向けのダッシュボード

まとめると：「多少のデータ更新の遅れは許容できるけれど、高速な操作性や柔軟な分析を優先したい」という場合は、インポート方式が最適です。

Direct Query方式：最新データを扱う強力な選択肢

Direct Queryの仕組みとメリット

Direct Queryは、データをPower BI内に取り込まず、ユーザーがレポートを操作するたびにデータベースに直接クエリを送信して結果を返す方式です。

そのため、常に最新データを反映できる点が最大の強みです。

• リアルタイム性：在庫数や売上速報など、変化が激しい業務データを即時に反映。
• 容量制約を回避：大規模データでもPower BIにインポートせず利用できるため、ストレージを圧迫しない。
• セキュリティ・ガバナンス：データが常に元のDB側で管理されるため、権限やRLS（行レベルセキュリティ）を活用しやすい。

「鮮度の高いデータをそのまま活用したい」ケースでは非常に有効です。

デメリット（処理の重さ／関数制約）

ただしDirect Queryは万能ではありません。実務では次のような課題に直面しがちです。

• 処理が重い：毎回データベースにクエリを送信するため、ネットワークやDB性能に依存する。レポートが遅いと感じる原因になりやすい。
• DAX関数の制約：DATEADDなど一部の時間知能関数は利用不可。集計やフィルタリングの自由度が落ちる。

つまり「リアルタイム性」と「分析自由度」はトレードオフの関係にあるのです。

パフォーマンス改善のポイント（ビュー・集計・SQL側最適化）

Direct Queryを実用レベルで使うには、データベース側の設計と最適化が必須 です。

代表的な改善ポイントをまとめます。

• ビューを活用：分析に必要な列・行だけを切り出した専用ビューを作成し、クエリ処理を軽量化。
• 事前集計テーブル：売上日次や在庫日次など、粒度を落としたテーブルをDB側で用意しておく。
• SQL最適化：インデックス設計や結合条件の見直しでレスポンスを高速化。

「Power BI側で頑張る」のではなく、DB設計をBI利用に合わせて最適化するのが鉄則です。

向くケース（在庫管理／販売ダッシュボードなど）

Direct Queryは次のようなケースで特に効果を発揮します。

• 在庫管理システム：在庫数が分単位で変動する場合、常に最新状態を把握できる。
• 販売ダッシュボード：売上速報を経営層に提示する際、更新待ちなしで最新データを提供できる。
• セキュリティ重視の環境：データをPower BIに複製せず、DB内のアクセス制御をそのまま利用可能。

逆に「複雑なKPI計算」や「重い分析処理」をする場合にはインポート方式の方が適しています。

ライブ接続方式：データ一貫性とガバナンスを最優先

ライブ接続の仕組みとメリット

ライブ接続は、Power BIからAnalysis Services（Azure Analysis Services または SQL Server Analysis Services、通称 SSAS）に直接接続し、モデルをそのまま利用する方式です。

データモデリングはすべてSSAS側で行い、Power BIは「ビューア」としての役割に徹します。

メリット

• 一貫性：全ユーザーが同じデータモデルを利用するため、定義の違いによるレポート不一致が防げる。
• ガバナンス強化：RLS（行レベルセキュリティ）や権限管理をDB側に一元化できる。
• 運用負荷軽減：モデルの更新や管理をSSAS側に集約できるため、個々のレポート制作者は分析に専念可能。

特に全社共通レポートや監査・統制が重視される環境に適しています。

デメリット（モデリングの自由度が制限される）

一方で、ライブ接続方式には制約もあります。

• 新規列やメジャーを自由に作れない（すべてSSAS側で事前定義が必要）
• ローカルでのモデル編集不可（インポートやDirect Queryのように自由に加工できない）
• インフラ依存：SSASのパフォーマンスや設計に大きく左右される

つまり、「自由なモデリング」よりも「標準化と統制」を重視するケースに限られるのです。

向くケース（全社共通データモデル・セキュリティ重視の環境）

ライブ接続方式が適しているのは次のような場面です。

• 全社共通データモデル：経営層・各部門が同じ数字を参照したいとき
• セキュリティ重視の環境：部署や役職ごとに閲覧範囲を制御する必要があるとき（RLS必須）
• 大規模組織での標準化：IT部門が一元的にデータモデルを管理し、各部門はレポート作成に専念

設定手順の要点と注意点

Direct Queryの設定手順

Direct Queryを利用する場合、データベースとの接続をリアルタイムで行うため、最初の設定が非常に重要です。

基本の流れ（Power BI Desktop）

1. [ホーム] → [データの取得] をクリック



2. SQL Server などの接続先を選択



3. 認証情報を入力し、接続方式で「DirectQuery」を選択

この時点で、Power BIのデータモデリングは制約を受けるので、分析対象に必要な列やテーブルを正しく選ぶことがポイントです。

ライブ接続の設定手順

ライブ接続は、Analysis Servicesに接続してモデルを直接利用します。

設定手順（Power BI Desktop）

1. [ホーム] → [データの取得]



2. 「Analysis Services データベース」を選択

接続後はモデリング機能が制限されるため、必要なメジャーや列はすべてAnalysis Services側で事前に準備しておく必要があります。

よくあるトラブルと解決のヒント

接続方式ごとに、よくあるトラブルが存在します。

Direct Queryのよくある課題

• 認証エラー → SQL ServerやRedshiftなど、接続先のファイアウォールや認証設定を確認
• レポートが遅い → 不要な列を削除、SQLビューを活用して事前集計

ライブ接続のよくある課題

• 新しい列やメジャーが作れない → SSASモデル側に追加して再公開
• 権限不足で接続できない → RLSやロール設定をIT部門に依頼

まとめ：最適な接続方式を選ぶためのステップ

Power BIの「インポート」「Direct Query」「ライブ接続」は、それぞれ一長一短があります。
選び方を誤ると「レポートが遅い」「必要な分析ができない」といったトラブルにつながるため、以下の観点で整理しておきましょう。

選び方チェックリスト

小規模PoCで試す重要性

理論だけで判断せず、まずは PoC（概念実証） を行うことが大切です。
小規模なデータセットで「実際にどれくらい遅いのか」「どこまで関数が使えるのか」を試してから本番設計に進むと、後戻りを防げます。

専門家に相談した方が良いケース

以下に当てはまる場合は、データ基盤やBIに精通した専門家に相談することをおすすめします。

• 数千万件以上の大規模データを扱う
• 複数システムを統合して分析する必要がある
• RLS（行レベルセキュリティ）や監査対応を強化したい

Power BIの接続方式は「インポート」「Direct Query」「ライブ接続」の3種類があり、それぞれに強みと弱みがあります。重要なのは、 リアルタイム性を優先するのか、自由な分析を優先するのか、ガバナンスを優先するのか を明確にすることです。
記事で紹介したチェックリストや改善策を参考にしながら、小規模なPoCで試し、必要に応じて専門家へ相談することで、自社のデータ分析に最適なアプローチを選択できるはずです。Power BIの接続方式を正しく理解し、目的に合った方法を選ぶことが、データ活用の成果を最大化する第一歩となります。

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