こんにちは、JADEのコンサルタントの郡山です。
#現場で役立つGA4、今回は「GA4の使い方の変化」について整理してみました。AIの登場により、私たちのGA4活用方法も大きく変わりつつあります。
2025年7月にローンチされたGoogle Analytics 4の公式MCPサーバーについて、関心が高まっています。
「GA4のデータ分析をGeminiやClaudeなどのAIに任せる」という、解析の新しい「当たり前」が誕生したのでは？と気になっている方が多いのではないでしょうか。
この記事を読んでいただくと、こんなことがわかります
💡 AIを活用してGA4のデータ分析をするために必要なことを学べる
💡 AI活用時代のGA4担当者に求められる役割と責任を把握できる
💡 AIに力を借りるために「人がやるべきこと」を理解できる
今回は、AIの登場によって私たちがGA4をどのように活用することができるのか、何が重要なのか私なりの見解をまとめてみました。
GA4の扱いに長けた方も、初級者の方も楽しんで読んでもらえると嬉しいです。
GA4のデータを集計・分析する手段が増えた
「ウェブサイトにGoogle タグを実装して、訪問したユーザーのサイト内の行動を計測したデータを活用する」というGA4の基本的な仕組みは変わっていません。
一方で、レポート作成や分析などGA4のデータを活用する実作業において、AIに依頼・相談できるシーンが増えてきました。
このような変化が起きている中で、まずは従来からあるGA4のデータ活用手段を整理しておきましょう。
一般的なGA4のレポート作成手段
一般的には、「集計したいデータを組み合わせてGA4のレポートを作成する」手段として以下のようなレポート機能が検討できます。
| 集計する環境 | 概要 |
|---|---|
| GA4管理画面 > 標準レポート | GA4管理画面でデフォルトで用意されているレポート機能 |
| GA4管理画面 > 探索レポート | GA4管理画面で任意のデータの組み合わせでカスタムレポートを作成する機能 |
| Looker Studio > 標準コネクタ経由 | GA4 Data API経由でカスタムレポートを作成する機能 |
| Looker Studio > BigQueryエクスポート経由 | BigQueryへエクスポートしたGA4のデータをLooker Studio で接続してカスタムレポートを作成する機能 |
| Google スプレッドシート > Data API経由 | GA4 Data API経由でカスタムレポートを作成する機能 |
| Google スプレッドシート > Connected Sheets経由 | スプレッドシート上でBigQueryにエクスポートしたGA4のデータを集計する機能 |
ユーザー数やキーイベント数などのKPIを日別、月別で確認するといった「モニタリング分析」や、仮説検証や目的に沿ったデータを探索する「アドホック分析」をするために、これらのレポート・機能を使ってきました。
いままでの分析では、以下のような能力が求められてきました。
- それぞれのレポートの仕様や操作方法などを理解している
- 多少データを適切に集計するレポートを作成できる
- 得られた集計結果を正しく分析する
従来はこのような能力を備えた担当者が集計・分析する必要がありました。しかし今、これらに加えて全く新しいアプローチが生まれています。
AIに依頼するGA4のレポート作成手段
「GA4のデータ集計・分析をGeminiやClaudeなどのAIエージェントに依頼する」という新しい手段が登場しました。
GA4探索レポート等からCSVエクスポートしたデータをClaudeにアップロードして分析を依頼する、といった使い方であれば今すぐに試せます。
MCPサーバー経由でGA4のデータ分析をGeminiに依頼する、といった活用方法は環境構築などのハードルがありますが、こちらもさまざまな手段があり注目度が高まっていますね。
AIに集計・分析・可視化といった作業を任せる際に注意すべきなのは、以下の点です。
- 集計対象となるデータの品質に問題がなく、十分なデータ量で提供できている
- どのようなデータが含まれていて、どんな文脈で分析をしようとしているか指示が明確である
- AIが出力した結果の精度を判断できる知識を分析担当者が持っている
分析とは比較である。ちゃんと指示すればAIは分析してくれる。
ビジネスにおいて、データ分析とは「定量的なデータを比較し特徴を発見すること」を指します。
LINEヤフー株式会社シニアストラテジストの安宅和人氏の著書『イシューからはじめよ』 では、「分析とは何か?」という問いに「分析とは比較、すなわち比べることだ」と答えています。
同書では定量分析の3つの型を以下のように定義しています。
- 比較： 何らかの共通軸で、2つ以上の値を比べる
- 構成： 全体の値に対して部分の値がどの程度であるかで比べる
- 変化： 時間軸で同じものの値を比べる
GeminiやClaudeでGA4のデータ分析をするケースにおいても、データが揃っていれば前述のような比較・分析をしてくれます。分析して、傾向を取りまとめたり施策の考案もしてくれます。
AIがこれほど優秀に分析してくれるなら、「もう人間は不要なのでは？」と思う方もいるでしょう。しかし実際は、むしろ人間の役割がより明確になり、重要性が増している領域があります。では、GA4担当者に今後求められる役割や能力とはどんなものがあるのでしょうか。
AIではなくGA4担当者に求められる役割とは
AIがさまざまなシーンで分析作業を担当してくれるようになっていく中でも、人が（GA4担当者が）責任を持って取り組む業務は依然多いです。
データのマネジメント
当たり前ですが、AIに分析してもらうためのデータが正確（誤りがない、正しいこと）である必要があります。
Google タグやカスタムイベントのタグを適切に実装し、運用していく役割が重要である点は変わりありません。
正確なデータがあっても、それをどう設計するかで分析の質は大きく変わります。
データの設計
「対象となるサイト・事業・業界を熟知した人間」の目線で、ウェブサイトを訪問したユーザー行動を計測するGA4で計測すべきKGIやKPIを定義することが重要です。
「このサイトではどんなユーザー行動をGA4で計測すればいいかな？」
とChatGPTなどに聞いてみても良いですが、出力された結果を見極める能力を持った人がいないと採用してよいか判断できません。
対象サイトに最適な設定をして、カスタムイベントやカスタムディメンションを充実させないと分析できる領域が狭すぎます。
せっかく良い設計ができても、それが属人化してしまっては意味がありません。
データのドキュメント化
前述の通り、サイトごとのタグ実装やさまざまなカスタム設定、UTMパラメータの管理などGA4にまつわる設定で管理すべきものは非常に多いです。
また、四半期ごとに実施した施策や効果測定した結果なども併せてまとめておけると理想的です。
Notionやスプレッドシートなど、運用しやすい形式で適切にドキュメント化しておかないと、ブラックボックスが蓄積され続けてしまいます。
モニタリング環境の構築
GeminiやClaudeでGA4のデータを集計し、提案資料のようなフォーマットでまとめたりグラフ形式で可視化するといった取り組みは可能です。
しかし、複数の関係者とKPIを定期的に確認するといった「モニタリング分析」をするためのダッシュボード作成はGA4担当者が作成する必要性が高いです。
仮説の検証などをする、といったアドホック分析であればAIチャットボットを活用しやすいのですが、モニタリング分析はLooker Studioなどでダッシュボードを作成する方が利活用しやすいです。
集計・分析結果のレビュー
分析する手法や結果に対する考察が適切な内容であるか、品質をチェックするシーンが今後増えていくと思います。
GA4やLooker Studioの使い方や、SQL作成方法などをAIチャットボットに質問できれば集計や分析そのものができない、といった悩みごとは減ると思います。
代わりに、作成した提案資料や集計結果、レポートの内容が適切であるか判断をするレビュー業務は増えていくと考えています。
AIと共存するGA4担当者の新しい役割
生成AIに良い分析をしてもらいたいなら、以下のような「データ設計」に関する取り組みをGA4担当者が推進していくことが重要です。
- GA4で正確なデータを計測をする
- GA4で適切なカスタム設定を実装する
- 各種設定や施策をドキュメント化して管理する
複数の関係者とKPIを確認するためのダッシュボードやレポートなどを別途持っておくなど、依然として「AIではなく人が取り組むべき領域」はまだまだ多いです。
AIが代替してくれる領域が拡大していく流れは加速していくと思います。
しかし、事業やサイトの分析担当者の業務がゼロになることは無いです。
安心してAIにデータの分析を依頼できるための下地を作る、AIが出力した内容の精度を判断するといった新しいタスクも増えていくので、データの取り扱いに責任を持てるように取り組んでいく姿勢が大事だなと思います。
正しいデータかどうかはわからない、出力された内容は何となく良さそう、よし採用！というGoサインを出すようでは、Webマーケティングの施策精度は下がってしまいます。
AIに力を借りつつ、データドリブンのWebマーケティング施策を回せるようにGA4と自社サイトと向き合っていきましょう。
