REDUCE+VSTACKが遅い理由と解決策｜エクセル関数応用

公開日：2025-09-27　最終更新日：2025-12-12

REDUCE+VSTACKが遅い理由と解決策

LAMBDAヘルパー関数で、セル範囲や配列を処理する時、各要素は単一の値（スカラー値）しか扱えません。

MAP関数・SCAN関数・BYROW関数は、10行のデータは10行*1列でしか出力できません。複数列の出力はできません。
そして、REDUCE関数は基本的には1行データしか出力できません。
そのため、REDUCE関数の出力結果をVSTACKで積み重ねることで、複数行・複数列の配列を出力する数式が作成されます。

しかし、このREDUCE+VSTACKでは、データ行数が多くなった時、とても処理時間が遅くなってしまう欠点があります。
今回は、なぜREDUCE+VSTACKが遅いのか、そして、解決方法はあるのかを検討します。

LAMBDAヘルパー関数について

関数名	構文
	説明
MAP	=MAP(array1, lambda_or_array)
	配列にLAMBDAを適用して新しい値を作成することにより、配列内の各値を新しい値にマッピング（元配列に対して異なるデータを割り当て）して形成された配列を返します。
REDUCE	=REDUCE([初期値], 配列, LAMBDA(アキュムレーター, 値, 計算))
	配列にLAMBDAを適用して、各要素の計算結果を次の要素のLAMBDAアキュムレーターに渡すことで、配列を累積値に減らします。
SCAN	=SCAN([initial_value], 配列, LAMBDA(アキュムレーター, 値, 計算))
	配列にLAMBDAを適用して、各要素の計算結果を次の要素のLAMBDAアキュムレーターに渡しつつ出力配列を作成していきます。
BYROW	=BYROW(配列, LAMBDA(パラメーター, 計算))
	配列の各行ごとにLAMBDAを適用して、行単位での計算結果を元配列と同じ行数（列数は1）の配列で返します
BYCOL	=BYCOL(配列, LAMBDA(パラメーター, 計算))
	配列の各列ごとにLAMBDAを適用して、列単位での計算結果を元配列と同じ列数（行数は1）の配列で返します。

REDUCE+VSTACKのサンプル

A列のデータを"-"で分割して複数列で出力します。

=LET(入力,OFFSET(A1,0,0,B1),
DROP(REDUCE("",入力,LAMBDA(x,y,VSTACK(x,TEXTSPLIT(y,"-")))),1)
)

数式の処理の流れ

準備：B1セルで指定された行数のA列のデータ範囲を入力として定義します。
ループ開始：REDUCE関数が入力の各行を順番に処理します。
行の処理：現在の行のデータyがハイフンで分割され（TEXTSPLIT）、新しい配列になります。
積み重ね：この新しい配列が、それまでの結果xの下に縦に結合されます（VSTACK）。
出力：すべての行の処理が終わると、最初に入れた空の初期値（1行目）がDROP関数で取り除かれ、A列の全データが分割されて縦一列にまとまった最終配列が出力されます。

この数式は1000件くらいなら問題ありません。ほぼ一瞬で終わります。
しかし、数千件から1万件くらいになると突然多大な時間がかかるようになってしまいます。
以下では実際に計算時間を計ってみます。

時間計測のVBA


  
    
      Sub test()

      　　Dim s As Single

      　　Dim ary(1 To 5, 1 To 1) As Double, i As Long

      　　For i = 1 To 5

      　　　　Range("B1").Clear

      　　　　s = Timer

      　　　　Range("B1").Value = 10000

      　　　　ary(i, 1) = Timer - s

      　　Next

      　　Range("F1:F5").Value = ary

      End Sub

Timer関数は精密ではありませんが、秒単位の計測には問題ありません。

件数ごとの時間を計測

件数	1000	2000	3000	5000	10000
1	0.160156	0.534668	1.645996	5.707031	28.090332
2	0.155273	0.656738	1.380859	5.344238	25.991211
3	0.135254	0.708984	1.103027	6.301758	25.828125
4	0.171875	0.489258	1.193848	6.234375	26.279297
5	0.168945	0.549316	1.476074	6.206055	26.390137
平均	0.158301	0.587793	1.359961	5.958691	26.515820

これを見て分かる通り、件数に対して「二次関数的に増えている」ことが見て取れると思います。

REDUCE+VSTACKが遅い理由と解決方法

REDUCE + VSTACKの遅い理由

REDUCE関数とVSTACK関数を組み合わせる処理は、中間結果の配列を繰り返し最初からコピー＆再構築するため、処理コストがデータサイズの二乗 (N^2) に比例して増大し、遅延が発生します。

累積的なオーバーヘッド

REDUCEは、与えられた範囲の要素を一つずつ取り出し、その結果をアキュムレータ（中間結果の配列 x）に積み重ねていきます。

VSTACK(x, 新しいデータ)が実行されるたびに、Excelはすでに蓄積されている全てのデータ x をメモリ上でコピーし直してから、その下に新しいデータを結合し、これを新しい配列として格納します。

例えば、10,000行目の処理では、既に9,999行分のデータをコピーし直す必要があります。
このコピー作業が各ステップで累積されるため、全体でかかる作業量は 1+2+…+N となり、データ量 N が増えるほど、非線形に処理時間が長くなります。

解決方法: データ分割による高速化

この N^2 コストを避ける現実的な手法が、データを小さなブロックに分割し、それぞれのブロック内で完結させてから最後に結合するという方法です。

分割で速くなる理由

10,000行を例に取ると、5,000行ずつに分割して処理することで、累積的なコピー作業の最大値を半分に抑えることができます。

一括処理のコスト: 10,000^2 に比例
分割処理のコスト: 2×(5,000^2) に比例

このように分割することで、全体の作業量は「分割数 × （各ブロックサイズ）^2」の規模に抑えられ、元の O(N^2) に比べて大幅に減少します。
各ブロック内の REDUCE は比較的小さな配列だけを再構築すればよいため、処理速度は大きく改善します。
最後にVSTACKでブロック同士を結合する際には大きなコピーが発生しますが、その回数はごく少なく、全体の処理コストに与える影響は小さくなります。

Tree-based Reductionでさらに高速化

データ分割による高速化を理論的に突き詰めたものがTree-based Reduction（ツリーベース・リダクション）です。
これは、分割したデータの結合を、さらに効率的に行う手法です。

概念とメリット

Tree-based Reductionは、配列の処理を二分探索（バイナリツリー）のように構造化し、以下の流れで結合します。

均等な分割: 全データを均等なサイズのチャンクに分割します。
並列的な処理: 各チャンクで独立した処理（REDUCE + VSTACKなど）を実行します。
ツリー結合: チャンクの結果を、隣り合うペアで同時に結合（VSTACK）し、次のレベルに進みます。この結合を1つの配列になるまで繰り返します。

レベル	結合対象（ペア）	配列サイズ	総結合回数
レベル 1	小さな結果（N/4）同士を結合	N/2	4
レベル 2	中サイズの結果（N/2）同士を結合	N	2
レベル 3	巨大な結果（N）同士を結合	Final	1

この手法により、大規模な配列のコピー＆再構築を繰り返すことがなくなり、処理コストはO(NlogN)まで下げられます。
これは$O(N^2)$よりも遥かに効率的であり、分割処理の最も理想的な形です。

Excelでの実装の現実：ブロック・リダクション

Excelの標準関数（REDUCEは逐次処理）だけでこのTree-based Reductionのようにツリー構造を動的かつ完全に実装するのは非常に複雑です。

実務的には、「分割による高速化」を最大限に活用し、手動でデータをいくつかの大きなチャンクに分けて、以下の2段階で処理します。

チャンク内処理: 各チャンク内で、通常通りREDUCEを使って各行でVSTACKを実行し、中間配列を構築します。
このVSTACKの最大コストは、元のデータ全体（例：10,000行）ではなく、チャンクのサイズ（例：1,000行）に限定されます。
最終結合: 各チャンクで完成した「大きな結果の塊」を、最後に一度だけ（または数回）VSTACKで結合します。

この方法により、最もコストのかかる「巨大な配列を引数とするVSTACKの実行」を、「大きくなったブロックでのVSTACKの回数を減らす」ことによって回避します。
これが最もシンプルで効果的な高速化手法であるブロック・リダクションになります。

ブロック・リダクションの実例

2分割の場合

=LET(
範囲1,OFFSET(A1,0,0,B1/2),
範囲2,OFFSET(A1,B1/2,0,B1/2),
出力1,DROP(REDUCE("",範囲1,LAMBDA(x,y,VSTACK(x,TEXTSPLIT(y,"-")))),1),
出力2,DROP(REDUCE("",範囲2,LAMBDA(x,y,VSTACK(x,TEXTSPLIT(y,"-")))),1),
VSTACK(出力1,出力2)
)

数式の構成と処理の流れ
この数式はLET関数を使って複数の処理ステップを変数として定義し、最後にそれらを結合しています。

1. データの分割（範囲1, 範囲2）
入力データ全体を2つに分けて、それぞれの処理範囲を定義しています。B1セルには、処理するデータ全体の件数が入っていると仮定しています。
- 範囲1:
  定義: OFFSET(A1, 0, 0, B1/2)
  役割: A1セルを基準に、全件数（B1）の前半（1/2）にあたるデータ範囲（例：A1からA5000）を取得します。
- 範囲2:
  定義: OFFSET(A1, B1/2, 0, B1/2)
  役割: A1セルを基準に、前半の行数（B1/2）だけ下に移動した位置から、後半（1/2）にあたるデータ範囲（例：A5001からA10000）を取得します。
2. ブロックごとの処理（出力1, 出力2）
分割されたそれぞれの範囲で、REDUCE+VSTACKによるテキスト分割と縦積み処理を独立して実行します。
- 出力1:
  定義: DROP(REDUCE("",範囲1,LAMBDA(x,y,VSTACK(x,TEXTSPLIT(y,"-")))),1)
  役割: 範囲1のデータに対し、ハイフン（-）で区切ってTEXTSPLITで分割し、その結果をVSTACKで縦に積み重ねます。処理の最後に、DROPでREDUCE関数の初期値である不要な1行目を取り除きます。
  性能効果: この処理で積み重ねられる配列の最大サイズは全データの半分に制限されます。
- 出力2:
  定義: DROP(REDUCE("",範囲2,LAMBDA(x,y,VSTACK(x,TEXTSPLIT(y,"-")))),1)
  役割: 出力1と同様の処理を範囲2のデータに対して行い、結果を配列として出力します。
3. 最終結合（VSTACK(出力1, 出力2)）
定義: VSTACK(出力1, 出力2)
役割: 前半の処理結果（出力1）と後半の処理結果（出力2）を、最後に一度だけVSTACKで結合し、全件の最終結果として返します。

分割前には約26秒約かかっていたので半分の時間に短縮できました。

柔軟に分割回数回数を変更できるように

分割数を指定できるように数式を書き替えます。

=LET(入力,OFFSET(A1,0,0,B1),分割,10,r,ROWS(入力),d,IF(r<分割,2,分割),
分割行数,LET(i,INT(r/d),REDUCE(HSTACK(1,i),SEQUENCE(d-1),LAMBDA(x,y,VSTACK(x,HSTACK(y*i+1,IF(y=(d-1),r,(y+1)*i)))))),
独自関数,LAMBDA(rng,DROP(REDUCE("",rng,LAMBDA(x,y,VSTACK(x,TEXTSPLIT(y,"-")))),1)),
分割処理,LAMBDA(n,LET(st,INDEX(分割行数,n,1),ed,INDEX(分割行数,n,2),rng,DROP(DROP(入力,-r+ed),st-1),独自関数(rng))),
REDUCE(分割処理(1),SEQUENCE(d-1,,2),LAMBDA(x,y,VSTACK(x,分割処理(y))))
)

ご提示の数式は、「REDUCE+VSTACKが遅くなる問題」を解決するために、入力データを指定した数（最大10）のブロックに自動で分割し、それぞれのブロックでテキスト分割処理を実行した後、結果を結合して出力する「柔軟なブロック・リダクション」を実装したものです。
これは、前の数式で手動で2分割していた処理を、任意の分割数に対応できるように汎用化・複雑化したものです。
数式の主要な機能と構造
この数式はLET関数を使って、以下の4つのステップを実行しています。

初期設定と分割数の決定：処理対象範囲と分割数を定義します。
分割行数の計算：データを均等に分割するための各ブロックの開始行と終了行を計算します。
ブロック内処理の定義：REDUCE+VSTACKによるテキスト分割処理を独自関数として定義します。
REDUCE+VSTACKでTEXTSPLIT処理しています。
全ブロックの実行と結合：REDUCEを使ってすべてのブロック処理（分割処理）を実行し、その結果を順次VSTACKで結合します。

分割数ごとの処理時間

	10分割	20分割	50分割	100分割	200分割
1	1.236328	0.759766	0.336914	0.287109	0.382813
2	1.193359	0.698242	0.330078	0.280273	0.398438
3	2.327148	0.633789	0.362305	0.302734	0.369141
4	1.940430	0.689453	0.347656	0.298828	0.364258
5	1.811523	0.657227	0.340820	0.430664	0.377930
平均	1.701758	0.687695	0.343555	0.319922	0.378516

100分割までは明らかに早くなっていますが、200分割で逆に増えてしまいました。
これは、ブロック数が多くなりすぎると、最後に行われる全ブロックのVSTACKで時間がかかってしまうようになるためです。

さらに、1段階上の速度を目指して。

分割をさらにもう一段増やします。
全体を2分割して処理します。

=LET(入力,OFFSET(A1,0,0,B1),分割,100,r,ROWS(入力),d,IF(r<分割,2,分割),
分割行数,LET(i,INT(r/d),REDUCE(HSTACK(1,i),SEQUENCE(d-1),LAMBDA(x,y,VSTACK(x,HSTACK(y*i+1,IF(y=(d-1),r,(y+1)*i)))))),
独自関数,LAMBDA(rng,DROP(REDUCE("",rng,LAMBDA(x,y,VSTACK(x,TEXTSPLIT(y,"-")))),1)),
分割処理,LAMBDA(n,LET(st,INDEX(分割行数,n,1),ed,INDEX(分割行数,n,2),rng,DROP(DROP(入力,-r+ed),st-1),独自関数(rng))),
前半,REDUCE(分割処理(1),SEQUENCE(INT(d-1)/2,,2),LAMBDA(x,y,VSTACK(x,分割処理(y)))),
後半,REDUCE(分割処理(INT(d-1)/2+2),SEQUENCE(INT(d-1)/2,,INT(d-1)/2+3),LAMBDA(x,y,VSTACK(x,分割処理(y)))),
VSTACK(前半,後半)
)

全体を大きく2分割することで、100分割の場合で微差ですが僅かに速くなっているようです。
2分割ではなく、数分割にすればより速くなるはずです。

さらに大量データで

10万件で分割数500で時間を計測しました。

10万件では、やはり時間がかかってしまいますね。
ここでは2段階目で2分割にしましたが、これをさらに3段階以上にして分割数も増やすことで速くすることは可能です。
それを、突き詰めて再帰的に処理するようにしたものが、「Tree-based Reduction」です。
ただし、これの実装には、かなり複雑な数式を作成しなければなりませんので、保守性まで考えると無理に実装することは勧められません。
別の方法（PowerQueryやVBA等）を検討することを推奨します。

https://x.com/furyutei/status/1971872032280531358
上のX（Twitter）のリンク先では、配列を再帰的に2分割していく手法(Tree-based Reductionを多段階にしたものに相当）の数式を紹介してくれています。
再帰なので数式を読み解くのは大変ですが、この方法なら件数が増えてもかなり高速に処理できます。

=LAMBDA(入力,LET(
BYROWEX,
LAMBDA(f,LET(fx,LAMBDA(x,f(LAMBDA(varray,func,x(x)(varray,func)))),fx(fx)))(
LAMBDA(BYROWEX,LAMBDA(varray,func,LET(n,ROWS(varray),IF(n=1,LET(r,func(varray),IFERROR(r,r&{0})),LET(q,QUOTIENT(n,2),
VSTACK(BYROWEX(TAKE(varray,q),func),BYROWEX(DROP(varray,q),func)))))))),
BYROWEX(入力,LAMBDA(v,TEXTSPLIT(v,"-")))
))(TAKE(A:.A,H1))

※この記事の作成には、一部で生成AI（ChatGPTとGemini）を使用しています。

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