レポートで複雑な条件によってデータを絞り込む方法

はじめに

こんにちは。

今回はSalesforceのレポートで「検索条件ロジック」機能についてご紹介します。検索条件ロジックを使用することで、複数の検索条件を組み合わせ、より柔軟なデータの抽出が可能になります。

では機能について詳しくご紹介していきます。

検索条件ロジックの追加の基本知識

「検索条件ロジックの追加」機能とは？

検索条件ロジックとは、Salesforceレポートで複数の検索条件を組み合わせる際に、AND、OR、NOTといった論理演算子を活用して、条件をカスタマイズする機能です。

「検索条件ロジックの追加」の設定内容と方法

まず、レポートタブから該当のレポートを選択し、[編集]をクリックします。編集画面に移動したら、画像①のように、[検索条件]タブをクリックします。

次に条件を追加します。なお、検索条件ロジックを使用するには、2つ以上の条件を設定する必要があります。

次に、画像③のように、[検索条件]の下にある▼から[検索条件ロジックを追加]を選択します。

そうすると、画像④のように、検索条件ロジックの編集画面が出てきますので、論理演算子を使って編集します。追加したら適用をクリックして設定は完了です。

演算子の基本的ルールは以下の通りです。

【演算子の種類】
AND: すべての条件を満たす場合に一致（条件A AND 条件B）
OR: いずれかの条件を満たす場合に一致（条件A OR 条件B）
NOT: 指定条件を除外（NOT 条件A）※NOTは他の条件と組み合わせて使用してください（単独で使用するとエラーになります）

【条件番号】
各検索条件には自動で番号が付与されます（例: 1,2,3,4）。検索条件ロジックでこの番号を使って条件を指定します。

【括弧】
括弧を使用して条件の優先順位を明確にします。なお、開き括弧と閉じ括弧の数が一致していないと、ロジックが正しく機能しません。

使用例

具体的な使用例として、「失注商談」ではない「今年または去年の11月にクローズされた」商談レコードを表示する方法をご紹介いたします。この使用例は、前年前月との比較に使用できます。なお、本記事では「完了予定日」を商談がクローズされた日付として扱います。

「失注商談」ではない「今年または去年の11月にクローズされた」商談レコードを表示する方法

まず、レポートタブから新規の商談レポートを開始します。編集画面に移動したら、[検索条件]タブをクリックします。

次に、画像①のように、条件を追加します。また、今回追加した条件は以下のものとなります。

条件1：完了予定日　＞＝2023/11/1

条件2：完了予定日　＜＝2023/11/30

条件3：完了予定日　＞＝2024/11/1

条件4：完了予定日　＜＝2024/11/30

条件5：フェーズ　「Closed Lost」と一致しない

次に、▼から[検索条件ロジックを追加]を選択し、画像②のように演算子を活用して検索条件ロジックを編集します。今回使用するロジックは以下の通りです。

((1 AND 2) OR (3 AND 4)) AND 5

【ロジックの解説】

(1 AND 2): 2023年11月1日～11月30日の期間。

(3 AND 4): 2024年11月1日～11月30日の期間。

AND 5: どちらの期間でも「フェーズ」が「失注」ではないレコードを対象。

最後に適用をクリックし、忘れずに[保存＆実行]をクリックします。

すると、画像③のように、2023/11/1~30、または、2024/11/1~30　の期間に「完了予定日」が存在し、かつ、「失注商談」でない商談のみが表示されるようになりました。

主な注意点

「検索条件ロジック」機能の使用には制限事項や考慮事項が存在します。ここでは主な事項をご紹介します。
詳細は、以下のリンクをご確認ください。

• 以下の項目を使用する場合、検索条件ロジックは適用できません。（Salesforce Help）
  • トピック
  • 住所関連の項目（例: [町名・番地 1],[町名・番地 2],[町名・番地 3]）
  • 売上予測分類
  • キャンペーンのメンバー種別
  • ユーザーのプロファイル名
  • ログイン状況
  • カスタムロングテキストエリア項目
  • [元の値] 項目や [新しい値] 項目
  • 複合項目（例: [氏名]）

まとめ

今回はレポートでの「検索条件ロジック」の設定方法を紹介し、具体的な活用方法の1つとして「失注商談」ではない「今年または去年の11月にクローズされた」商談レコードを表示する方法を紹介しました。
この「検索条件ロジック」という機能を活用することで、より精密な条件設定が可能になり、必要なデータの抽出が容易になります。

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