ソニック

事務職の集計力を劇的に変える3関数

「店舗別の売上合計を、フィルターで絞って毎回SUMで計算している」「特定の条件に当てはまる件数を、いちいち目で数えている」

そんな経験、事務職なら毎日のようにあるはずです。

私自身、学校事務員時代、生徒の出欠日数や得点データを「条件付きで集計」する作業に毎日30分以上かけていました。フィルターをかけて、SUMでコピペして、また別の条件で集計し直して……

そんな業務を変えたのが、SUMIF・COUNTIF・AVERAGEIFという3つの集計関数でした。条件を指定するだけで、瞬時に集計結果が出ます。

この記事では、3つの集計関数の使い方から実務テクニックまで、コピペで使えるサンプル付きで完全解説します。

こんな方におすすめ

• 店舗別・商品別・部署別など「条件付き集計」をよくやる事務職の方
• フィルター＋SUMの繰り返し作業に疲れたバックオフィスの方
• Excelの「次の一歩」を学びたい初級〜中級者の方

第1章｜なぜSUMIF・COUNTIF・AVERAGEIFが事務職の必修なのか

3関数が解決する業務

この3関数は、「条件に合うデータだけを集計したい」というニーズに完璧に応えてくれます。

• **SUMIF**：条件に合うものの「合計」を出す（例：A店の売上合計）
• **COUNTIF**：条件に合うものの「件数」を数える（例：未完了の件数）
• **AVERAGEIF**：条件に合うものの「平均」を出す（例：男子生徒の平均点）

実務でこの3関数が活躍するシーン

• 店舗別・部署別の売上集計
• 商品別の販売数・在庫数の集計
• ステータス別（完了・未完了など）の件数集計
• カテゴリ別の平均値算出
• 月別・年別のレポート作成

Before/After｜3関数の威力

第2章｜SUMIF｜条件に合うものの「合計」を出す

SUMIFの基本構文

=SUMIF(範囲, 検索条件, 合計範囲)

3つの引数の意味

実例｜店舗別の売上合計

売上データに「店舗名」「商品」「売上」の3列があるとします。「東京店」の売上合計を出すには：

=SUMIF(A:A, "東京店", C:C)

これだけで、東京店の売上合計が瞬時に出ます。フィルター＋SUMの2ステップが、関数1つで完結。

実例｜「100以上」の数値を集計したい

数値の条件指定では、比較演算子を使います。

=SUMIF(C:C, ">=100", C:C)
# 100以上の値だけ合計する

=SUMIF(C:C, "<=50", C:C)
# 50以下の値だけ合計する

=SUMIF(C:C, "<>0", C:C)
# 0以外の値を合計する

実例｜部分一致で集計（ワイルドカード）

「店舗名に「東京」が含まれる」のような部分一致は、ワイルドカード「*」を使います。

=SUMIF(A:A, "*東京*", C:C)
# 店舗名に「東京」を含む全店舗の売上合計

=SUMIF(A:A, "東京*", C:C)
# 「東京」で始まる店舗名（東京本店、東京支店など）

SUMIFS｜複数条件のSUM（応用編）

「複数の条件を同時に満たすデータ」を集計したい場合は、**SUMIFS**を使います。

=SUMIFS(合計範囲, 条件範囲1, 条件1, 条件範囲2, 条件2, ...)

実例：東京店かつ商品Aの売上合計

=SUMIFS(C:C, A:A, "東京店", B:B, "商品A")

SUMIFSは条件をいくつでも追加できる強力な関数。月別×店舗別×商品別など、複雑な集計が一発でできます。

※SUMIFの引数順は「範囲, 条件, 合計範囲」、SUMIFSは「合計範囲, 範囲1, 条件1, …」と順番が違うので注意。

第3章｜COUNTIF｜条件に合うものの「件数」を数える

COUNTIFの基本構文

=COUNTIF(範囲, 検索条件)

SUMIFと違って、合計範囲が不要。シンプルです。

実例｜ステータス別の件数

タスクリストで「未完了」の件数を数えたい場合：

=COUNTIF(D:D, "未完了")

実例｜数値条件のカウント

=COUNTIF(C:C, ">=100")
# 100以上の数のカウント

=COUNTIF(C:C, "<>")
# 空白以外のセル数（入力済みの数）

=COUNTIF(D:D, "")
# 空白セルの数

実例｜部分一致でカウント

=COUNTIF(B:B, "*Excel*")
# B列に「Excel」を含む件数

=COUNTIF(A:A, "田中*")
# 「田中」で始まる名前の件数

COUNTIFS｜複数条件のカウント

「東京店かつ完了済み」のような複数条件のカウントには**COUNTIFS**を使います。

=COUNTIFS(A:A, "東京店", D:D, "完了")
# 東京店かつ完了済みの件数

実務での活用シーン

• 提出書類の進捗管理（提出済み/未提出の件数）
• 出欠記録（出席/欠席のカウント）
• アンケート集計（選択肢別の人数）
• 在庫管理（在庫切れの商品数）
• クレーム集計（カテゴリ別の件数）

第4章｜AVERAGEIF｜条件に合うものの「平均」を出す

AVERAGEIFの基本構文

=AVERAGEIF(範囲, 検索条件, 平均範囲)

SUMIFと同じ引数構成。「合計範囲」が「平均範囲」になっただけ。

実例｜部署別の平均給与

=AVERAGEIF(A:A, "営業部", C:C)
# 営業部の平均給与

実例｜男女別の平均点

=AVERAGEIF(B:B, "男", C:C)
# 男子生徒の平均点

=AVERAGEIF(B:B, "女", C:C)
# 女子生徒の平均点

AVERAGEIFS｜複数条件の平均

=AVERAGEIFS(平均範囲, 条件範囲1, 条件1, 条件範囲2, 条件2)

# 営業部かつ30歳以上の平均給与
=AVERAGEIFS(C:C, A:A, "営業部", D:D, ">=30")

AVERAGEIFの注意点

空白セルは「0」として扱われず、平均計算から除外される。

この仕様は便利な一方、データに空白が混ざっていると意図と違う結果になることがあります。空白セルを「0として平均に含めたい」場合は、空白を0に置換してから計算しましょう。

第5章｜3関数の使い分け｜一目で分かる比較表

どれを使うか迷ったら

• **「合計したい」→ SUMIF**
• **「数えたい」→ COUNTIF**
• **「平均を出したい」→ AVERAGEIF**
• **「複数条件」→ S付き（SUMIFS、COUNTIFS、AVERAGEIFS）**

第6章｜実務で使える組み合わせテクニック

テクニック1｜月次レポートの自動生成

月初に「先月の店舗別売上合計」を出す業務、毎月手作業ですか？

仕組み

1. 売上データに「年月」の列を作る（=TEXT(日付, “yyyy-mm”)）
2. レポートシートに、店舗名と年月を入力する欄を作る
3. SUMIFSで集計

# 売上明細の「年月」列がE列、「店舗」がA列、「売上」がC列の場合
=SUMIFS(C:C, A:A, "東京店", E:E, "2026-06")

E列の年月とA列の店舗名を変えるだけで、どの月のどの店舗の集計も一発。

テクニック2｜「達成率」の自動計算

予算と実績を比べる業務で大活躍。

# A列=店舗名、B列=予算、C列=実績
# 東京店の予算達成率
=SUMIF(A:A, "東京店", C:C) / SUMIF(A:A, "東京店", B:B)

テクニック3｜重複カウント

顧客名簿で「同じ顧客が何回登場しているか」を確認したい場合。

# A2セルから始まる顧客名リストで、A2の顧客が何回登場するか
=COUNTIF(A:A, A2)

これをA列全体にドラッグすれば、各顧客の登場回数が一覧で出ます。1より大きい行は重複登録です。

テクニック4｜カテゴリ別の構成比

「全体の売上のうち、各商品が占める割合」を出す。

# B列=商品、C列=売上
# 商品Aの構成比（パーセント）
=SUMIF(B:B, "商品A", C:C) / SUM(C:C)

第7章｜もっと先へ｜Pythonでの実現方法

Excelの限界

SUMIF・COUNTIF・AVERAGEIFは強力ですが、以下のような場合はExcelでは厳しくなります：

• 数十万行以上のデータを集計したい
• 複数の集計を毎日繰り返す
• 集計結果を別ファイルに自動出力したい
• クロス集計（店舗×商品×月など）を一発で作りたい

Pythonのgroupbyで同じことを実現

Pythonのpandasライブラリには、SUMIFと同等以上の機能「groupby」があります。

# Excelの場合
# =SUMIF(A:A, "東京店", C:C)

# Pythonの場合
import pandas as pd

df = pd.read_excel("売上.xlsx")

# 店舗別の売上合計
result = df.groupby("店舗")["売上"].sum()
print(result)

# 店舗別の件数（COUNTIF相当）
count_result = df.groupby("店舗").size()

# 店舗別の平均（AVERAGEIF相当）
avg_result = df.groupby("店舗")["売上"].mean()

3行のコードで、何百万行のデータでも一瞬で集計できます。SUMIFの限界を超えたら、Pythonへのステップアップを検討してください。

詳しくは別記事「【完全ガイド】pandasで売上データを自動集計する」をご覧ください。

第8章｜つまずき対処＆まとめ

よくあるトラブル

トラブル1：結果が「0」になる

原因：

検索条件が一致していない（半角全角の違い、末尾の空白など）。

対処：

元データを「データの区切り位置」機能でクリーニング、またはTRIM関数で余分な空白を除去します。

トラブル2：意図と違う集計結果になる

原因：

「範囲」と「合計範囲」が違うサイズになっている。

対処：

両方を「列全体（A:A）」または「同じ行数の範囲」で指定します。

トラブル3：SUMIFSの引数順を間違える

対処：

# SUMIF：範囲→条件→合計範囲
=SUMIF(A:A, "東京", C:C)

# SUMIFS：合計範囲→範囲1→条件1→範囲2→条件2
=SUMIFS(C:C, A:A, "東京", B:B, "商品A")

引数順がSUMIFと逆になるので注意。

トラブル4：データを追加したら集計に反映されない

対処：

元データを「テーブル（Ctrl + T）」にしておくと、データを追加しても集計範囲が自動で拡張されます。

この記事のまとめ

• SUMIF・COUNTIF・AVERAGEIFは事務職の集計力を変える3関数
• 「合計」「件数」「平均」を、条件付きで一発計算
• S付き（SUMIFS等）で複数条件にも対応
• 月次レポート・達成率・構成比の自動化に最適
• Excelの限界を超えたらPythonのgroupbyへ

FAQ

Q1. SUMIFとSUMIFS、どちらを覚えるべき？

実務ではSUMIFSの使用頻度の方が圧倒的に高いです。複数条件に対応できるSUMIFSを優先的にマスターしましょう。SUMIFは「単一条件で十分」「過去のExcelファイルで使われていた」場合に必要になります。

Q2. ピボットテーブルとSUMIFの違いは？

ピボットテーブルは「対話的に集計表を作る」ツール、SUMIFは「特定の集計結果を関数で出す」用途です。レポートのテンプレを毎月使い回すならSUMIF、その場で柔軟に集計を組み替えたいならピボットテーブルが向いています。

Q3. 「空白以外」を条件にするには？

“<>” を使います。例：=COUNTIF(A:A, “<>”) で空白以外のセル数。逆に「空白だけ」は “” を指定。

Q4. 大文字小文字を区別したい

SUMIF・COUNTIF・AVERAGEIFは大文字小文字を区別しません。区別したい場合はSUMPRODUCT関数とEXACT関数を組み合わせる必要があります。

Q5. もっと複雑な集計をしたい

Excelで対応が難しくなったら、Pythonでのgroupby集計にステップアップしましょう。詳しくは別記事「pandasで売上データを自動集計する」をご覧ください。

次にやるべき3つの行動

• **今すぐ**：自分の業務で「フィルター＋SUMで集計している」業務をリストアップ
• **今日中**：その中の1つを、SUMIFまたはSUMIFSで書き直してみる
• **今週中**：月次レポートのSUMIFS化を実装し、毎月の作業時間を計測

「フィルター＋SUM」を卒業しましょう。一度仕組みを作れば、来月も再来月も自動で集計が完成します。

3関数で、事務職の集計力が変わる

SUMIF・COUNTIF・AVERAGEIFは、ピボットテーブルと並んで「事務職の集計の三種の神器」です。これらを使いこなせば、毎日の集計作業が劇的に変わります。

そして、Excel集計関数で対応が難しくなったら、Pythonでのgroupby集計（pandas）へのステップアップを検討してください。さらに広い世界が待っています。

最新の解説記事は、新着記事から順次公開しています。X（旧Twitter）でも更新情報を発信していますので、ぜひフォローしてください。

この記事を書いた人

ソニック｜バックオフィス出身の業務効率化ブロガー。学校事務員時代に生徒の出欠データ・成績集計でSUMIF・COUNTIFを日常的に活用。現在のデータサイエンス業務ではpandas.groupbyに移行し、より大規模なデータを一瞬で集計中。リアルな実体験をもとにしたノウハウを発信中。

→ 詳しいプロフィールはこちら｜→ はじめての方へ