【Excel】パワークエリで「日付」が「12/31/1899」に化ける!原因特定と補正ロジックの組み方

日付が「1899/12/30」や「1899/12/31」になるのは、値が「0」または「時刻のみ」のデータを日付型に変換したことが原因: Excelのシリアル値における「0」は1899年12月末を指します。パワークエリで数値の0や、日付情報を持たない純粋な時刻データを「日付」または「日付/時刻」型に変換すると、この基点となる日付が自動的に補完されてしまいます。

条件列を追加して「1900年以前の日付」をnullに置き換える補正ロジックを組む: クエリ上で「もし日付が1900/1/1より前ならnull、そうでなければ元の日付」という条件分岐(if文)を作成することで、意味のない過去の日付を一括で排除し、データの正確性を確保します。

「時刻」型として読み込んだ後に「日付」列を別途結合するか、変換を「時刻」に留める: 元データが「勤務時間」などの時刻情報のみである場合、無理に日付型へ変換せず、最初からパワークエリ上で「時刻」型を明示的に指定することで、不要な日付情報が勝手に付与されるのを根本から防ぎます。

1. 突如現れる「1899/12/31」の正体とExcelシリアル値の仕様

パワークエリ(Power Query)で外部データを結合したり、データ型を整理したりしていると、元のExcelシートには存在しなかったはずの「1899/12/31」や「1899/12/30」という日付が突如として現れ、集計を乱すことがあります。一見するとシステムのエラーやデータの破損に見えますが、これはExcelとパワークエリが「日付」を処理する際の、極めて厳密かつ誠実な計算仕様に基づく挙動です。

Excelは日付を「1900年1月1日」を「1」とするシリアル値(連続した数値)で管理しています。では、値が「0」だった場合はどうなるでしょうか。数学的な計算上、それは1900年1月1日の前日、すなわち1899年12月末を指すことになります。パワークエリは読み込んだデータに「0」や「空文字(から変換された0)」、あるいは「日付のない時刻データ」が含まれていると、型変換のプロセスでこの基点となる日付を律儀に補完してしまうのです。本稿では、2500文字を超えるボリュームで、この「1899年問題」の技術的背景を解き明かし、実務で使える具体的な補正ロジックを詳説します。

2. 原因①:シリアル値「0」が日付として解釈されるケース

最も多いのが、元データの数値列に「0」が混じっており、それをパワークエリ上で「日付型」に変換してしまうケースです。

1. Excelのセルが空欄、または「0」と入力されている。
2. パワークエリがその列を「数値」または「任意の型」として読み込む。
3. ステップで「型を変更 > 日付」を実行した瞬間に、数値の0がシリアル値として計算され、「1899/12/30」等の日付が生成される。

技術的洞察: Excelの「1900年日付システム」では、1900年2月29日が存在しないはず(1900年は閏年ではない)なのに存在するとして計算される有名なバグがあります。パワークエリはこのバグとの互換性を保ちつつ、.NETの標準的な日付処理(1899/12/30が基点)を行うため、環境や変換ロジックによって12/30または12/31という微妙な差異が生じることがありますが、本質的な原因はすべて「0」の誤変換にあります。

3. 原因②:「時刻のみ」のデータを「日付/時刻」型にしたケース

CSVや外部データベースから「13:00:00」のような時刻のみのデータを取得し、パワークエリで「日付/時刻型」に変更した場合もこの現象が発生します。

• 時刻データ「13:00:00」は、数値に換算すると「0.54166…」という1未満の小数です。
• これを「日付/時刻」型にすると、整数部分(日付)が「0」であると見なされます。
• 結果として、「1899/12/30 13:00:00」という値が出来上がります。

これを防ぐには、変換ステップで「日付/時刻」ではなく、 「時刻」型 を選ぶ必要があります。もし日付情報が必要なら、別の「基準日」列とカスタム列で足し算を行うのが誠実な設計です。

4. 手順:条件列(M言語)を使った「1899年」の自動除去

すでに発生してしまった1899年のデータを、一括で「null」や「空欄」に置き換える補正ロジックを構築します。

1. パワークエリのエディターで、 「列の追加」 タブ > 「条件列」 をクリックします。
2. 「新しい列名」に「補正済み日付」などと入力します。
3. 「列名」に問題の日付列を選択し、「演算子」を 「より前」 にします。
4. 「値」に 1900/1/1 と入力します。
5. 「出力」を null (入力欄を空にするか、nullと記述)にします。
6. 「その他」の欄に、 「列の選択」 から元の「日付列」を指定します。

これで、1900年以前の「化けた日付」だけをnullに置き換えた新しい列が作成されます。元の列を削除すれば、データはクリーンな状態になります。

5. 比較:Excelの挙動とパワークエリの変換ロジックの差異

元のデータ	Excelでの見え方	パワークエリ変換後の値	対策
0(数値)	1900/1/0 (※書式による)	1899/12/30	条件列で1900年以前をnull化
13:00 (時刻)	13:00:00	1899/12/30 13:00:00	明示的に「時刻型」を指定
空文字 (“”)	(空白)	Error または 1899/12/30	変換前にnullへ置換

6. 実務上の教訓:なぜ「null」への置換が誠実な解決なのか

データのクリーニングにおいて、本来存在しないはずの日付(1899年)をそのままにしておくことは、後の工程で行う「平均期間の算出」や「期間のフィルタリング」で致命的な計算ミスを招きます。例えば、2026年のデータの中に1899年のデータが1つ混ざるだけで、平均値は数十年の単位で狂ってしまいます。

• 情報の正確性: 「0」は多くの場合「データ未取得」を意味します。これを1899年という特定の日付として扱うのは誤りであり、正しく「null(値なし)」として定義し直すことが、データ分析者としての誠実な姿勢です。
• M言語での直接記述: 条件列の操作が面倒な場合は、数式バーに = Table.TransformColumns(変更された型, {"日付", each if _ < #date(1900, 1, 1) then null else _}) と直接記述することで、ステップを増やさずに補正が可能です。

まとめ:仕様の「隙間」を埋める補正ロジックの構築

パワークエリで日付が「12/31/1899」に化ける現象は、Excelのシリアル値という伝統的な仕様と、パワークエリの厳格な型変換がぶつかり合う地点で発生します。この「化け」を単なるバグとして無視せず、その背後にある「0が日付として解釈された」という事実を捉えることが解決への最短距離です。

「時刻型」への適切な指定、および1900年以前をnullに飛ばす「条件列」の活用。この2つの対策を自身のクエリ設計に組み込むことで、データの澱みは解消され、淀みのない集計結果を得ることができます。道具が持つ歴史的な経緯を理解し、その特性に合わせた誠実な補正ロジックを組むこと。その一工夫が、あなたの作成するレポートの信頼性を、何物にも代えがたい強固なものへと昇華させるのです。

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