DAX で過去データを取得する: 前年・前月・前週・前日の出し方ガイド

はじめに

Power BI や Excel の Power Pivot で時間の推移を分析するには、DAX の「時間知能関数（Time Intelligence Functions）」の理解が欠かせません。特に、前年・前月・前週・前日の数値を取得して比較分析を行うことは、売上分析や業績評価で非常によく使われるパターンです。

本記事では、DAX を使って 前年 (YoY)、前月 (MoM)、前週 (WoW)、前日 (DoD) の値を求める方法を、実践的なコード例とともに解説します。

前提: 日付テーブルの準備

これらの計算を行うには、連続した日付を持つカレンダーテーブルが必要です。まず、以下のように Date テーブルを用意しましょう。

Date = CALENDARAUTO()

また、分析対象のファクトテーブル（例: Sales）と日付テーブルを Sales[Date] → Date[Date] のようにリレーションで結んでおく必要があります。

前年の値を取得する

前年同月の売上など、前年の同一日・同一週・同一月のデータを取得するには SAMEPERIODLASTYEAR 関数を使います。

Sales Last Year = CALCULATE(
    SUM(Sales[Amount]),
    SAMEPERIODLASTYEAR(Date[Date])
)

この関数は、現在のコンテキストの日付と同じ期間の1年前を自動で参照してくれます。ただし、「日単位」などの単一日フィルターでは空になることがあるため、その場合は DATEADD(Date[Date], -1, YEAR) の利用を検討してください。

前月の値を取得する

前月の同じ日・月の売上を取得するには PARALLELPERIOD または PREVIOUSMONTH を使います。

Sales Last Month = CALCULATE(
    SUM(Sales[Amount]),
    PREVIOUSMONTH(Date[Date])
)

または、より柔軟に使いたい場合は：

Sales Last Month (Flexible) = CALCULATE(
    SUM(Sales[Amount]),
    PARALLELPERIOD(Date[Date], -1, MONTH)
)

違い:

PREVIOUSMONTH: 直前の「月」全体
PARALLELPERIOD: N か月前の同期間（柔軟）

前週の値を取得する

DAX の PARALLELPERIOD は DAY, MONTH, QUARTER, YEAR のみを正式にサポートしており、WEEK は非対応です。そのため、前週を求めたい場合は、日付テーブルに「週番号」や「週開始日」などのカスタム列を用意し、それを用いたロジックが必要です。

カスタム列を使った前週の計算例

Date テーブルに以下のような列を追加：

YearWeek = YEAR([Date]) * 100 + WEEKNUM([Date], 2)

（2 は ISO 準拠の月曜始まり）

次に、以下のようなメジャーを定義：

Sales Last Week = 
VAR CurrentWeek = MAX(Date[YearWeek])
VAR LastWeek = CALCULATE(
    SUM(Sales[Amount]),
    FILTER(ALL(Date), Date[YearWeek] = CurrentWeek - 1)
)

注意点

年を跨ぐ週番号の処理には工夫が必要（例：202401 から 202352 への切り替えなど）
ISOWEEKNUM を使用することで ISO 準拠の週番号を取得可能（2016年以降の Excel／Power BI で利用可）

前日の値を取得する

前日のデータ取得には PREVIOUSDAY 関数を使います。

Sales Yesterday = CALCULATE(
    SUM(Sales[Amount]),
    PREVIOUSDAY(Date[Date])
)

DATEADD 関数の活用

もう少し汎用的に「1日前」「1か月前」「1年前」などを扱いたい場合、DATEADD を使うことも可能です。

例：1年前

Sales LY = CALCULATE(
    SUM(Sales[Amount]),
    DATEADD(Date[Date], -1, YEAR)
)

注意点：

DATEADD は DAY、MONTH、QUARTER、YEAR のみをサポート（WEEK は非対応）
連続した日付が必要（欠損があるとエラーになる可能性あり）
PARALLELPERIOD より柔軟だが、