SQLで平均を求める方法｜AVG関数の使い方と実務で失敗しないポイント

「SQLで平均を出したいけど、思った値にならない…」

「NULLやJOINの影響で平均がズレる理由がわからない…」

「GROUP BYやHAVINGとの違いが曖昧で不安…」

このような悩みを持つ方は非常に多く、実務でも“平均値のズレ”がバグや誤った意思決定の原因になるケースは少なくありません。

本記事では、SQLの集計関数であるAVG関数の基本から実務での応用・落とし穴までを体系的に解説します。

この記事を読むことで、以下が理解できます。

• AVG関数の正しい使い方と構文
• NULL・JOIN・型による平均値のズレの原因
• WHERE / GROUP BY / HAVINGの使い分け
• 実務で必須の「平均の定義」と設計の考え方

SQL初心者から実務経験者まで、「平均の扱いでミスしないレベル」まで引き上げます。

SQLのAVG関数とは？基本構文と考え方

AVG関数の役割

AVGは、指定した列の平均値を算出するSQLの集計関数です。

SELECT AVG(age) FROM users;

この1行で、全ユーザーの平均年齢が取得できます。

ALLとDISTINCTの違い

AVG(age)          -- 通常（ALL）
AVG(DISTINCT age) -- 重複除外

• ALL：すべての値を対象（デフォルト）
• DISTINCT：重複値を除外

⚠ 注意

DISTINCTは「人数」ではなく「値の種類」で平均が決まるため、

実務では意図しない結果になりやすいです。

AVG関数の戻り値と精度の注意点

平均は小数になる

整数カラムでも結果は小数になります。

例：

1, 2 → 平均 = 1.5

DBごとに表示精度が異なる

• MySQL：小数桁が長く出ることがある
• PostgreSQL：丸められることがある

👉 対策：明示的にROUNDを使う

SELECT ROUND(AVG(score), 2) FROM results;

NULLの扱い｜平均がズレる最大の原因

AVGはNULLを無視する

80, 90, NULL → 平均 = 85

👉 NULLは「0ではない」ため、計算対象から除外されます。

全てNULLの場合

NULL, NULL → 結果 = NULL

SELECT COALESCE(AVG(score), 0) FROM results;

実務ポイント

• NULLは「未入力」か「対象外」かで意味が変わる
• 平均の定義を必ず明文化する

条件付き平均｜WHEREの使い方

基本構文

SELECT AVG(score)
FROM results
WHERE class = 'A';

👉 クラスAだけの平均

よく使う条件例

-- 期間指定
WHERE created_at >= '2026-04-01'
  AND created_at < '2026-05-01'
-- ステータス指定
WHERE status = 'completed'

実務ポイント

• WHEREは「集計前のフィルタ」
• 平均の母集団を定義する最重要ポイント

グループ別平均｜GROUP BYの使い方

基本構文

SELECT department_id, AVG(age)
FROM users
GROUP BY department_id;

👉 部署ごとの平均年齢

ORDER BYで並び替え

ORDER BY AVG(age) DESC;

実務ポイント

• 粒度（グループの細かさ）で結果は大きく変わる
• 件数が少ないグループは信頼性が低い

HAVINGで平均条件を指定する

基本構文

SELECT dept, AVG(sales)
FROM orders
GROUP BY dept
HAVING AVG(sales) >= 100000;

WHEREとの違い

👉 平均に条件を付けるならHAVING

複数列の平均の扱い

各列の平均

SELECT AVG(score), AVG(point)
FROM results;

行単位の平均

SELECT AVG((score + point) / 2)
FROM results;

⚠ 注意

• NULLで計算が崩れる
• 単位や重みが揃っているか要確認

小数処理｜切り捨て・四捨五入

切り捨て

SELECT TRUNCATE(AVG(score), 1);

四捨五入

SELECT ROUND(AVG(score), 2);

実務ポイント

• 表示用か計算用かを分ける
• 丸めは最後に行う

実務でよくある失敗パターン

① JOINで平均がズレる

SELECT AVG(users.age)
FROM users
JOIN orders ON users.id = orders.user_id;

👉 注文数が多い人ほど重くなる

対策

SELECT AVG(age)
FROM (
  SELECT DISTINCT id, age FROM users
) t;

② DISTINCTの誤用

👉 値の重複を除外するだけで、行の重複ではない

③ 型による誤差

(score + point) / 2

👉 整数除算になる可能性

(score + point) / 2.0

④ 外れ値の影響

👉 平均は極端な値に弱い

代替指標

• 中央値
• パーセンタイル

信頼性の高い参考情報

• MySQL公式（集計関数）
  https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/group-by-functions.html
• PostgreSQL公式（AVG）
  https://www.postgresql.org/docs/current/functions-aggregate.html
• SQL標準仕様（ISO SQL）
  https://www.iso.org/standard/63555.html

👉 実務では「DBごとの差分確認」が必須です

まとめ

SQLのAVG関数はシンプルに見えて、実務では非常に奥が深い関数です。

重要ポイントを整理します。

• AVGはNULLを除外する
• WHEREで母集団を定義する
• GROUP BYで粒度を決める
• HAVINGで平均条件を指定する
• JOIN・型・外れ値に注意する

特に重要なのは、

👉 「平均の定義を業務視点で決めること」

です。

次にやるべきこと

• 実際のデータでAVGを試す
• JOINあり／なしで結果を比較する
• NULLや外れ値の影響を検証する

👉 このプロセスを回せるようになると、SQLの実務レベルは一気に上がります。

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