ウィンドウ関数とは？SQL試験で差がつくGROUP BYとの違いと出題対策

データベーススペシャリスト試験や応用情報技術者試験の午後問題で頻出の「ウィンドウ関数」。SQLの上級者向け機能でありながら、「そもそも何が“ウィンドウ”なの？」「GROUP BYとの違いがいまいち分からない」と感じる方も多いのではないでしょうか。

実務では売上ランキングの計算や累積値の集計、人事評価の並び替えなど、データの“部分的な集計”が必要な場面でウィンドウ関数は非常に強力なツールになります。しかし、その「直感的に分かりにくい概念性」が、学習のハードルを上げているのも事実です。

この記事では、ウィンドウ関数とは何か、なぜ“ウィンドウ”という名前がついているのかといった語源・概念の理解から始め、試験で狙われやすい出題パターンやよくある引っかけポイントまでを、図解・具体例・比喩を交えて体系的に解説します。

PARTITION BY と GROUP BY の混同を解きほぐしながら、「なぜそれが必要なのか」まで腹落ちさせることを目指します。

ウィンドウ関数の語源と基本概念│なぜ“ウィンドウ”なのかを図解で理解する

SQLにおける「ウィンドウ関数」とは、行ごとの計算において“集計の枠（ウィンドウ）”を指定して処理を行う関数のことです。
例えば「各部署ごとの給与順位」や「各月ごとの累積売上」など、全体ではなく“ある範囲内”での集計を行いたいときに使われます。

🔍 なぜ「ウィンドウ」なのか？

“ウィンドウ（window）”とは、日本語で言う「窓」ではなく、「範囲」「枠組み」の意味です。
つまり、ウィンドウ関数は「ある範囲（枠）を定義し、その中で集計・順位付けなどを行う」機能なのです。

📊 図解：通常の集計 vs ウィンドウ関数

→ これは RANK() OVER (PARTITION BY 部署 ORDER BY 給与 DESC) によって、部署ごとに給与を並び替えた例です。
GROUP BY では「営業」「総務」それぞれ1行にしかならず、このような行単位の情報保持と集計の併用はできません。

💡 ここで追加質問：

「GROUP BY でも集計できるなら、なぜわざわざウィンドウ関数を使うの？」
次セクションではこの疑問を解決します！

GROUP BYとの違いとPARTITION BYの意味│ウィンドウ関数の“部分集計”を直感的に理解する

SQL初学者がウィンドウ関数で最も混乱しやすいのが、「GROUP BYとどう違うの？」という点です。
結論から言えば、GROUP BYは“行をまとめる”集計、PARTITION BYは“まとめずに、範囲を指定して集計”する機能です。

🧠 比喩で理解：「GROUP BYは集団写真、PARTITION BYは名簿の横にメモ」

• GROUP BY：各部署の代表を1人ずつ並べて、集合写真を撮る →「1部署＝1行」のデータになる
• PARTITION BY：全社員が名簿に並んだまま、横に「この人は部署内で何位」などメモを書き加える → 行数はそのまま！

🔍 実例比較：GROUP BY vs ウィンドウ関数

テーブル例（社員データ）

📌 GROUP BY を使った場合

SELECT 部署, AVG(給与) FROM 社員 GROUP BY 部署;

→ 「部署ごとに集計」して、行数が部署数に減る

📌 ウィンドウ関数（PARTITION BY）を使った場合

SELECT *, AVG(給与) OVER (PARTITION BY 部署) AS 部署別平均
FROM 社員;

→ 行数は変わらず、集計結果を“追加情報として横に貼る”のがウィンドウ関数の特徴です。

✔ POINT：GROUP BYとPARTITION BYの違いまとめ表

ウィンドウ関数の使いどころとNG例│試験や実務で使われるパターンと避けるべきケース

ウィンドウ関数は非常に柔軟な機能ですが、「何でもウィンドウ関数で済ませればいい」というわけではありません。
このセクションでは、よく使われる代表的な場面と、逆に使わない方が適切なケースをセットで紹介します。

✅ よく使われるシーン（試験にも頻出）

🔍 試験に出やすい組み合わせパターン

• PARTITION BY ＋ ORDER BY：集計対象と並び順を明示
• RANK vs ROW_NUMBER：同値の扱いで結果が異なる
• LAG/LEAD の OFFSET：前行・後行が存在しないときの NULL 処理が問われる

⚠ ウィンドウ関数を避けた方がいいケース

💡 POINT：試験では“使うべきか見極める力”が問われる

午後試験では、必ずしも「ウィンドウ関数を使え」という意図ではなく、「最適な手段を選べるか？」がポイントです。
そのため、「すべてをウィンドウ関数で解決しよう」とするのではなく、「これはGROUP BYの方が適切では？」という視点も重要です。

午後試験で狙われるSQLキーワードとウィンドウ関数の連携パターン

IPAのデータベース系試験では、「ウィンドウ関数そのもの」よりも、「ウィンドウ関数＋他のSQL構文」の組み合わせパターンで問われるケースが多く見られます。
ここでは試験に頻出するキーワードと、ウィンドウ関数との“連動関係”を具体的に紹介します。

✅ 試験でよく出るSQLキーワードと使い方

🔍 具体的な連携パターン例

① 累積売上をカテゴリ別に計算

SELECT 商品カテゴリ, 売上日, 売上金額,
       SUM(売上金額) OVER (PARTITION BY 商品カテゴリ ORDER BY 売上日) AS 累積売上
FROM 売上データ;

→ カテゴリごとに日付順で売上を積み上げる処理。ORDER BY の重要性が問われやすい

② 前回との差分を出す（LAGとの組み合わせ）

SELECT 社員ID, 月, 勤怠時間,
       勤怠時間 - LAG(勤怠時間) OVER (PARTITION BY 社員ID ORDER BY 月) AS 増減
FROM 勤怠記録;

→ LAG関数と演算を組み合わせるパターンは頻出。NULL考慮の選択肢もよく出題される。

③ ランキングで上位3位までを抽出（RANK + サブクエリ）

SELECT * FROM (
  SELECT 社員ID, 部署, 給与,
         RANK() OVER (PARTITION BY 部署 ORDER BY 給与 DESC) AS 順位
  FROM 社員
) AS ランク付け
WHERE 順位 <= 3;

→ 部署ごとに給与順位を付けて「上位3人のみ」を抽出。RANK関数＋サブクエリがよく使われる。

④ 最新月の値と過去月の差を比較（LEAD＋日付条件）

SELECT 商品ID, 月, 売上,
       売上 - LEAD(売上) OVER (PARTITION BY 商品ID ORDER BY 月 DESC) AS 前月比
FROM 売上データ;

→ LEAD関数と演算を組み合わせたパターン。ORDER BY の DESC 指定に注意。

⑤ 条件に応じて集計対象を切り替える（CASE＋ウィンドウ関数）

SELECT 社員ID, 勤務区分, 勤務時間,
       SUM(CASE WHEN 勤務区分 = '通常' THEN 勤務時間 ELSE 0 END)
       OVER (PARTITION BY 社員ID ORDER BY 日付) AS 通常勤務累積
FROM 勤怠記録;

→ CASEで条件分岐した累積集計。試験では「条件に応じた集計」が頻出です。

💡 試験対策のコツ

• OVER句の中身を読めば、何が起きているか分かるようになる
• ORDER BYがないと、期待通りに並ばない＝減点されやすい
• RANK系とROW_NUMBERの違いに着目せよ

試験でのひっかけポイントと間違えやすい落とし穴│ウィンドウ関数の誤用に注意

午後試験では、ウィンドウ関数の「基本的な書き方」よりも、“微妙な違いによる誤答”を誘う選択肢が多く出題されます。
ここでは、受験生がつまずきやすいポイントや、よくあるミスを整理します。

❗ よくある間違いとその原因

📌 試験でよく出る“ひっかけポイント”

• PARTITION BY の指定があるか・ないかの違いを読み落とさせる
• ORDER BY の順序（ASC / DESC）で意味が逆転する選択肢
• RANK系の数値のズレに着目できるか
• NULLに対する理解（初行のLAG/LEADの扱い）を問う設問

✅ 回避のためのチェックリスト

• OVER句の中に PARTITION BY と ORDER BY が適切にあるか？
• 集計対象の粒度は正しいか（部署単位、日付単位など）？
• 順位の扱い（同順位あり／なし）は設問に合っているか？
• NULLが返る可能性のある関数に対して補正が必要か？

コラム：集計関数とGROUP BY、そしてウィンドウ関数の真価

SQLを学んでいて混乱しやすいのが「集計関数とGROUP BYの関係」と「ウィンドウ関数におけるPARTITION BY・ORDER BYの役割」です。最後に整理しておきましょう。

前提：元データ

以下の売上テーブルを例に説明します。

集計関数とGROUP BYの関係

SELECT 部署, SUM(売上)
FROM 売上テーブル
GROUP BY 部署;

結果

ウィンドウ関数と PARTITION BY / ORDER BY

SELECT
  部署,
  名前,
  売上,
  SUM(売上) OVER (PARTITION BY 部署) AS 部署合計,
  SUM(売上) OVER (PARTITION BY 部署 ORDER BY 日付) AS 部署累計
FROM 売上テーブル;

結果

OVER() のかっこ内が空のとき

SELECT
  日付,
  名前,
  売上,
  SUM(売上) OVER () AS 総売上
FROM 売上テーブル;

結果

LAG / LEAD での前後比較

SELECT
  日付,
  名前,
  売上,
  LAG(売上, 1)  OVER (ORDER BY 日付) AS 前日売上,
  LEAD(売上, 1) OVER (ORDER BY 日付) AS 翌日売上
FROM 売上テーブル;

結果

RANK による順位付け

SELECT
  名前,
  売上,
  RANK() OVER (ORDER BY 売上 DESC) AS 売上順位
FROM 売上テーブル;

結果

【重要】RANK の ORDER BY は OVER() の内側に必要

外側（SELECT の最後）の ORDER BY はあくまで「表示順」を決めるだけで、順位の計算には影響しません。
順位の基準は必ず OVER(ORDER BY ...) の内側で指定します。

ROW_NUMBER による連番付与

SELECT
  名前,
  売上,
  ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY 売上 DESC) AS 行番号
FROM 売上テーブル;

結果

【注意】ROW_NUMBER の順序保証

ROW_NUMBER() はユニークな連番を振りますが、どの順番で番号が付くかは OVER(ORDER BY ...) の内側に書かないと保証されません。
もし OVER() を空にして外側にだけ ORDER BY を書いた場合、表示順は並び替えられても、番号の付与順序は内部処理依存となり、環境や実行計画によって変わる危険があります。

👉 したがって、必ず OVER 内の ORDER BY で順序を指定するのが正しい書き方です。

コラムまとめ

• 集計関数＋GROUP BY：行をまとめて短くする（グループの数だけ出力）
• ウィンドウ関数＋OVER()：行を残したまま「全体の集計結果」を列として追加
• ウィンドウ関数＋PARTITION BY：行を残したまま「グループ単位の情報」を列として追加
• ウィンドウ関数＋ORDER BY：順序依存の計算（累計、LAG/LEAD、順位付け、連番付け）を可能にする
• RANK / ROW_NUMBER の ORDER BY は OVER 内に必須（外側の ORDER BY は表示順だけを制御）

ウィンドウ関数を使えば、「集計」「比較」「順位付け」「連番付け」を、元の行を保持したまま自在に組み合わせられます。

まとめ│ウィンドウ関数を“理解して使える”技術にするために

ウィンドウ関数は「ただのSQL関数の一種」と捉えると難解ですが、「部分集計のための“窓”を開く道具」と考えることで、実務でも試験でも強力な武器になります。

この記事で紹介したように、GROUP BY との違いや PARTITION BY・ORDER BY の正しい使い方、LAG/LEAD などとの組み合わせパターンを押さえることが、午後試験対策の要になります。

• ウィンドウ関数は「集計＋詳細の同時表示」が得意
• GROUP BY では実現できない“行ごとの相対処理”を補える
• 試験では「微妙な指定漏れ」による誤答を誘う問題に注意

単なる丸暗記ではなく、概念を直感的に理解し、適切な場面で使いこなす力を身につけることが、スコアアップへの近道です。