ロールアップ集計（ろーるあっぷしゅうけい）
最終更新：2026/4/28
ロールアップ集計は、詳細なデータをより粗い粒度で集計し、階層的に要約する手法である。
別名・同義語 集計階層集計
ポイント
データ分析において、多次元データを効率的に分析するために用いられる。データの可視化や傾向把握に役立つ。
ロールアップ集計とは
ロールアップ集計は、データウェアハウスやOLAP（Online Analytical Processing）などの分野で広く用いられるデータ集計の手法です。詳細なトランザクションデータやイベントログなどを、より上位の概念で集計することで、データの全体像を把握しやすくします。例えば、日別の売上データを月別、四半期別、年別に集計するなどがロールアップ集計の典型的な例です。
ロールアップ集計の目的
ロールアップ集計の主な目的は、以下の通りです。
- データ量の削減: 詳細なデータを集計することで、データ量を大幅に削減し、処理速度を向上させます。
- 傾向の把握: 集計されたデータから、データの傾向やパターンを把握しやすくします。
- 意思決定の支援: 把握した傾向に基づいて、より適切な意思決定を行うことができます。
ロールアップ集計の具体的な手法
ロールアップ集計は、通常、以下の手順で行われます。
- 次元の特定: 集計の対象となる次元（時間、地域、商品など）を特定します。
- 階層構造の定義: 各次元に対して、階層構造を定義します（例：時間 → 年、月、日）。
- 集計関数の選択: 集計に使用する関数（合計、平均、最大値、最小値など）を選択します。
- 集計の実行: 定義された階層構造と集計関数に基づいて、データを集計します。
ロールアップ集計の応用例
ロールアップ集計は、様々な分野で応用されています。