こんにちは、JADEのコンサルタントの郡山です。 この半年ほどで、生成AIがWebマーケティングの現場で活用される場面が一気に増えたと感じています。2026年も引き続き「AIを活用したWebマーケティング戦略・手法」というテーマは注目度が高いのだろうと予想しています。
そこで、2026年最初の【#現場で役立つGA4】の記事は「AI時代のデータ活用は何から始めればいいのか」というテーマです。
結論から言うと、AI時代のデータ活用には2つの重要な視点があると思います。
- AIが分析を代行する今こそ、「正しく計測する」ことの重要性が高まっている
- データの民主化が進む今、問われるのは「データ品質」という土台
一緒に考えていきましょう。
この記事を読んでもらえれば、こんなことがわかります
💡 「測定し、分析し、改善する」という本質は変わらない
💡 ツールの進化で、より早く・多くの人がデータに基づく意思決定ができる
💡 AIに任せる時代だからこそ問われる「データ品質」とは
【もくじ】
- 1. GA4のデータ活用の風景が劇的に変わった2025年
- 2. 「測定し、分析し、改善する」本質は変わらない
- 3. 「AIに任せる」時代だからこそ問われるデータの品質
- 4. データ基盤整備への投資をどう進めるべきか
- 5. まとめ：正しいデータ設計がAI活用の最強の武器になる
1. GA4のデータ活用の風景が劇的に変わった2025年
2020年10月にGA4が正式リリースされてから5年以上が経過しました。
旧バージョンのユニバーサルアナリティクスからの移行はできているが、高度な分析が可能になった反面、その複雑さから十分に活用できていない現場が多いと感じています。
しかし、【専門知識がないとデータを引き出せない】という従来のハードルの超え方は、2025年に新しい方法が登場し注目されています。
Analytics AdvisorやMCPサーバーによって、自然言語でAIにGA4やClarityのデータを扱えるようになった点ですね。
a2iの大内さんのコラムでは、私たちは今AI活用のLevel 1のスタートラインに立っていると解説されています。
- Level 1：AIアシストによる分析 「聞けば答える・改善案やヒントを断片的に出す・改善の実行は人間」
- Level 2：AI主導の探索分析 「AIが横断的に分析し改善や予測をし、人間が選択し監督する」
- Level 3：AIエージェント型意思決定 「目的地を人が決め、分析、改善、検証までAIが自律的に実行」
人間が問いを立て、AIが集計・分析する段階です。
- このGA4プロパティで先週比でOrganic Searchセッションが伸びているLPのTop10を教えて
- ClarityでそのLPから回遊を始めて問い合わせしたユーザーのレコードを見せて
といった指示をすれば、集計して簡単な分析コメントも添えてくれる時代になりました。
AIによってデータ活用のハードルが劇的に下がったことに私も衝撃を受けました。
2. 「測定し、分析し、改善する」本質は変わらない
AIが便利になればなるほど、集計されたデータから示唆を得てWebマーケティングのネクストアクションの意思決定を素早くできることが期待されます。
GA4に限らず、さまざまなツール・データを対象にAIが役割を担う領域は拡大していくでしょう。
その際に重要になっていくのは以下の3つの「品質」だと私は考えています。
- 「AIに渡しているデータは正しいか？」（測定しているデータの品質）
- 「AIが集計した方法・結果は正しいか？」（集計する手法・レポートの品質）
- 「AIが出力した内容は適切か？」（分析したアウトプットの品質）
私たちはデータをもとに意思決定をして、サイトや広告をより良くして、ユーザー体験やCVRなどの改善をしていきたいのです。
測定・集計・分析をして、改善を続けていくという取り組みの本質はAIが台頭する時代になっても変わりません。
今までも、正しく測定・蓄積されたデータを見て判断することが大事ですよね。
3. 「AIに任せる」時代だからこそ問われるデータの品質
AIの登場によってデータ活用・分析のスピード感と試行回数の数は加速度的に増えています。
しかし、簡単にデータを出力できるようになった分、参照するデータやツール側の設定が間違っていれば、AIは誤った分析結果を出し続けます。
【分析のスピードが上がる = データの誤りが与える影響も大きくなる】というリスクがあります。
GA4に限らず、自社のデータ（資産）を正しく蓄積していくことが重要であることは今も昔も変わりません。
人が見ても、AIに手伝ってもらっても正しい結果を得ることができるデータが測定されていることがまず必要だよね、と改めて注目されているのです。
4. データ基盤整備への投資をどう進めるべきか
では適切にデータを測定し続ける基盤作りに注力できるかというと、中々難しいという声をよく聞きます。
- GA4は無料で使えるのだから、無料の範囲でまずは担当者で頑張ってみてと言われる
- データが揃っても売上が伸びるわけではない、投資する際の費用対効果の説明が難しい
- データが溜まっても活用できる体制や人員がいない
などなど、さまざまな意見があります。
このような現場の悩みは、AIの登場を機に改めて見直してもよいのではと私は思います。
- 合っているかどうかわからないデータが溜まっていても十分に活用できない
- 集計されているデータが適切なら、設定も集計も分析もAIの力を借りて推進できる
- 【AIでいきなり成果を出す】ことではなく、【正しいデータを蓄積するための整備する】ことがAI時代のWebマーケティングの第一歩
人が見てもAIが見てもちゃんと意思決定ができるデータが何かしらのツールで測定できているかを振り返るところから始めてみてはいかがでしょうか。
SEOや広告、コンテンツ制作などさまざまな現場で活用される土台として、意思決定するためのデータを貯めるべきだと議論できると良いですね。
5. まとめ：正しいデータ設計がAI活用の最強の武器になる
MCPサーバーなどの技術により、データ集計のハードルは劇的に下がりました。AIはますます進化し、活用できるシーンが拡張されていくと予想されています。
しかし、AIを活用するには「正しいデータが測定できている」ことが大前提です。
単なる「GA4設定の重要性」といったお話ではなく、「AI時代においてデータ（資産）の価値がより高まった」という文脈で自社の現場を見直すところから始めてみてはいかがでしょうか。
「とりあえずタグを貼る」時代も、「UAからGA4に移行する時代」も終わりました。
「ちゃんと使い物になるデータを測定するために足元を見直す時代」の始まりではないかなと私は感じています。
データの品質が低い、十分ではない状況では施策の精度も低くなります。
データを見ないで勘でCVRを伸ばすことは無理です。
GA4という高性能な体重計でいろんなデータを測定できれば、AIがダイエットのサポートしてくれる時代になったのです。
AIによってデータ活用の民主化が進む今、問われるのは「データ品質」という土台だと感じてもらえればとても嬉しいです。
私たちJADEはGA4のデータ活用のご相談を承っております。
ご興味があればお気軽にご相談くださいませ。
