• 作成日 : 2025年12月2日

スプレッドシートの最大行数と最大列数はいくつ？容量制限を徹底解説

Googleスプレッドシート（以下、スプレッドシート）を使用する際、データの規模に応じた容量計画が重要になります。本記事では、スプレッドシートの最大行数と最大列数、そして実運用での容量管理について、初心者向けに詳しく解説します。大規模なデータベース構築やチーム全体でのデータ管理を検討している方は、ぜひ参考にしてください。

Googleスプレッドシートの最大行数と最大列数

Googleスプレッドシートの上限は最大10,000,000セルで、列数は最大18,278列です。行数の上限は「セル数の上限内で、使用している列数との掛け算が1,000万セルを超えない範囲」で決まるため、列が少なければより多くの行を扱うことができます。

これは非常に大規模な容量であり、一般的なビジネスデータベースの用途であればまず容量不足に陥ることはありません。しかし、データ量が膨大な場合や複雑な計算を含む場合は、パフォーマンスの低下が生じることがあります。

最大行数の100万行というのは、連続したデータを入力できる上限です。最大列数の18,278列は、A列から始まり、最後の列である「ZZZ」列までのすべての列をカバーしています。

スプレッドシートの10,000,000セル／18,278列という上限は、ファイル全体（すべてのシートの合計）に対して適用されます。複数シートを作成しても、同じファイル内では総セル数が1,000万セルを超えないように設計する必要があるため、データが増えてきた場合はファイルを分割したり、古いデータを別ファイルにアーカイブしたりする運用が重要です。

実際の運用で直面する行数制限のシーン

大規模な顧客データベース

100万行という上限は、一見すると十分に思えますが、実際のビジネスデータでは制限に近づくことがあります。例えば、大規模なEコマースプラットフォームで日々の取引記録を保存する場合、1日あたり数千から数万件のデータが蓄積されます。数年分のデータを1つのシートで管理すると、数百万行に達する可能性があります。

このような場合、年単位や月単位でシートを分割する、あるいは古いデータをアーカイブシートに移す工夫が必要です。スプレッドシートは複数シートの管理に対応しているため、分割して、各シートを最適な規模で保つことが必要です。

センサーやログデータの記録

IoTセンサーやWebサーバーのアクセスログなど、自動的に生成されるデータは、短期間で膨大な量になります。例えば、1分ごとにセンサーデータを記録する場合、1日で1,440行、1年で525,600行が蓄積されます。複数のセンサーがある場合、あっという間に100万行に達する可能性があります。

このような用途では、スプレッドシートよりも専門的なデータベース（BigQueryなど）の導入を検討する必要があります。ただし、小規模なセンサーシステムや試験的な運用なら、スプレッドシートでも対応可能です。

統計分析用の大規模データセット

学術研究やマーケットリサーチで、膨大なサンプルデータを収集する場合があります。例えば、数百万件のアンケート回答やトランザクション記録を分析する場合、スプレッドシートの最大行数に接近することがあります。

このような場合、スプレッドシートは基本的なデータビジュアライゼーションには向いていますが、本格的な統計分析にはPythonやRなどの専門ツールの使用が推奨されます。

スプレッドシートの最大列数を活用する場合

複雑なデータ構造での列の多用

スプレッドシートで18,278列という上限は、通常の用途ではほぼ必要になりません。しかし、複雑なデータモデルを構築する場合、多くの計算列や参照列が必要になることがあります。例えば、複数の商品カテゴリに対して、各月の売上、コスト、利益率、前年同月比などを計算すると、列数が急増します。

こうした場合、列を効率的に使用する工夫が重要です。不要な中間計算列は削除し、必要な列のみを保持することで、シート全体の可読性が向上し、管理も容易になります。

多次元データの横展開

複数の地域、複数の期間、複数の商品カテゴリなどの多次元データを扱う場合、それらを横方向に展開すると列数が増加します。例えば、全国50地域の12ヶ月のデータを横展開すると、600列程度になります。

このような場合、データを縦方向（行方向）に配置し直す「データの正規化」という手法を検討します。これにより、列数を削減しつつ、行数が増加しますが、通常は行数のほうが扱いやすくなります。

スプレッドシートのパフォーマンスに影響を与える要因

行数よりも影響が大きい計算式の複雑さ

スプレッドシートのパフォーマンス低下の主な原因は、実は行数や列数そのものではなく、計算式の複雑さです。 例えば、100万行すべてに複雑な配列数式が適用されている場合、スプレッドシートは計算負荷が非常に大きくなり、応答速度が低下します。

対策として、複雑な計算が本当に全行で必要なのかを検討します。例えば、特定の条件に合致した行のみに計算式を適用する、あるいは計算結果をキャッシュして参照するといった工夫が効果的です。

条件付き書式の過度な適用

条件付き書式（セルの背景色や文字色を条件に応じて変更する機能）を大量の行に適用すると、スプレッドシートのパフォーマンスが著しく低下します。例えば、100万行すべてに複数の条件付き書式ルールが設定されている場合、画面のスクロールや更新に時間がかかるようになります。

条件付き書式が本当に必要な範囲に限定する、あるいは複数のルールを統合して数を減らすといった工夫が重要です。

画像やメディアの埋め込み

スプレッドシートに大量の画像やグラフを埋め込むと、ファイルサイズが増大し、ブラウザのメモリ使用量が増加します。結果として、スプレッドシート全体の動作が遅くなります。

画像が必要な場合は、できるだけ圧縮してからアップロードする、あるいは本当に必要な部分のみに画像を限定することが推奨されます。

複数シートを使用したデータ分割戦略

シート分割のメリット

Googleスプレッドシートの「ファイル」は複数のシート（タブ）を含むことができます。ただし、1ファイルあたりの上限は「合計1,000万セル」と「最大18,278列（ZZZ列）」であり、この制限はファイル内のすべてのシートの合計に対して適用されます。

そのため、シートを増やしても「使えるセル数」が増えるわけではありません。

大量データを扱う場合は、シート分割だけでなく、ファイル自体を年度別・用途別に分割したり、古いデータを別ファイルにアーカイブする といった運用で容量とパフォーマンスを管理する必要があります。

シート分割のもう一つのメリットは、データの論理的な整理が容易になることです。営業データ、在庫データ、コストデータなど、カテゴリごとにシートを分けることで、チームメンバーが必要なデータを素早く見つけられます。

効果的なシート分割の方法

時系列データの場合、年単位や月単位でシートを分割することが一般的です。例えば「2024年度」「2025年度」というように分けることで、各シートが適切なサイズに保たれます。

カテゴリ別のデータなら、「営業部」「企画部」「製造部」といったように部門ごとにシートを作成します。また、生データ用と分析用で分けるのも有効です。生データシートは原本を保持し、分析シートでは集計やフィルタリングを行うという運用が、データの信頼性を保証します。

シート間のデータ連携

複数シートに分割したデータを集計する場合、IMPORTRANGE関数やVLOOKUP関数を使用して、異なるシート間でデータを参照できます。例えば、各月のシートから売上データを参照し、年間集計シートで合計を計算するといった用途に活躍します。

ただし、複数シート間の参照が増えすぎると、計算負荷が高まるため注意が必要です。

データサイズと費用の関係

Googleスプレッドシートの容量制限

Googleスプレッドシートには、1ファイルあたり最大1,000万セル／18,278列という構造上の上限があり、行数・列数が増えるほどその上限に近づきます。また、セル数が増えればファイルの実サイズも大きくなるため、

などの影響も無視できません。

実運用では、1つのファイルに大量のデータや複雑な計算を詰め込みすぎず、用途や期間ごとにファイルを分割し、必要に応じてデータベース（BigQuery や RDBMS）への移行も検討するのが安全です。

ただし、Googleドライブの全体的なストレージ容量には制限があります。無料アカウントなら15GB、有料アカウント（Google One）なら100GB以上のストレージが利用できます。これらの制限を超える場合は、古いデータのアーカイブ化や削除が必要になります。

大規模データ管理への移行時期

スプレッドシートのパフォーマンスが低下し始めたら、より専門的なツールへの移行を検討する時期です。Google BigQueryは、数十億行以上の膨大なデータに対応できます。また、MySQLやPostgreSQLなどの関係型データベースも、エンタープライズレベルのデータ管理に適しています。

移行のタイミングの目安は、スプレッドシートの操作が1秒以上かかるようになった場合です。

スプレッドシートの容量効率を高める工夫

不要なデータの定期的な削除

スプレッドシートにデータが蓄積されすぎると、パフォーマンスが低下します。定期的に不要なデータを削除する、あるいはアーカイブシートに移すことが重要です。例えば、1年以上使用されていない営業機会は、別のアーカイブシートに移すといった運用ルールが有効です。

計算式の最適化

複雑な計算式を使用している場合、より効率的な書き方に変更することで、パフォーマンスが向上します。例えば、複数のIF文を組み合わせるより、SWITCH関数やIFS関数を使用するほうが処理が軽くなります。また、不要な中間列を削除し、計算を直接セルに組み込むのも効果的です。

定期的なメンテナンス

スプレッドシートを定期的に見直し、不要な計算式や条件付き書式を削除する習慣が重要です。また、複数シートに分散したデータを統合できないか検討することで、ファイル全体の構造が効率化されます。

スプレッドシートの最大行数を意識した適切な運用

Googleスプレッドシートには、1ファイルあたり最大10,000,000セル（1,000万セル）と、1シートあたり最大18,278列（ZZZ列）という上限があります。多くのビジネス用途ではこの範囲内で十分に運用できますが、列数や計算式が増えると実際に扱える行数はその分少なくなります。

複数シートによるデータ分割、計算式の最適化、不要なデータの定期削除といった工夫により、スプレッドシートを効率的に運用できます。また、データがスプレッドシートのセル上限やパフォーマンスの許容範囲を大きく超える見込みがある場合は、早期に専門的なデータベースツールへの移行を検討することが重要です。

本記事で紹介した「セル上限・列上限」の知識と容量管理のテクニックを活用することで、スプレッドシートがより堅牢で拡張性の高いデータ管理ツールになるでしょう。チーム全体で容量管理のルールを統一し、データの信頼性を保ちながら、スプレッドシートの利便性を最大限に引き出してください。

• 監修：マネーフォワード クラウド

  マネーフォワード クラウド 業務効率化の基礎知識 編集部では、業務効率化や生産性向上のノウハウ、クラウドツールの使い方など、ビジネスシーンで役立つ基礎知識をご紹介しています。