こんにちは、JADEのコンサルタントの郡山です。
ClaudeやGeminiなどのAIエージェントを活用した「データ分析の民主化」のトピックが非常に盛り上がっていますね。
ですが、AIにGA4のデータを渡す環境構築でつまづいてしまい活用を見送ったという声も多く見かけます。
そこで、今回はMCPサーバーの構築をしなくてもすぐに試せる手法でClaudeに分析をしてもらう実践例をご紹介します。
この記事を読んでもらえれば、こんなことがわかります
GA4のデータをClaudeに渡してみよう
「～のデータを集計して」といった自然言語のプロンプトで集計や分析をすぐに実行してもらうためのライトな手法をご紹介します。
- GA4の管理画面から必要なデータをCSVダウンロードする
- ダウンロードしたファイルをClaudeにアップロードする
- 「～の傾向をまとめて」といったプロンプトでClaudeに集計・分析してもらう
といった、誰でも真似しやすい手順の分析アプローチです。
本格的なAI活用を目指すのであればMCPサーバーやBigQueryにエクスポートしたデータを扱うパイプラインの構築が重要ですが、まずはライトな活用を実際に体験してみましょう。
AIに集計するデータを見てもらうことで、細かな集計の代行や分析の補助をしてもらうことができます。
01. GA4の管理画面からCSVダウンロード
まずはGA4管理画面から集計・分析したいデータをダウンロードします。
GA4の標準レポートでは、画面の右上のアイコンから表示しているレポートの内容を共有・エクスポート（ダウンロード）することが可能です。
「ファイルをダウンロード」からPDF・スプレッドシート・CSVの形式でダウンロードすることができるため、AIにデータを渡しやすいCSVかPDFで取得しましょう。
今回は「集客 > トラフィック獲得」レポートからセッションのデフォルトチャネルグループや参照元/メディアなどのレポートの集計結果をダウンロードしてみます。
また、分析軸に必要なレポートがあれば同じ集計期間でまとめてダウンロードしておくとよいでしょう。今回のサンプルケースでは、追加で以下のデータを標準レポートからダウンロードしました。
- セッションのキャンペーンごとのレポート
- ランディングページごとのレポート
- Search Consoleと連携したレポート
02. CSVファイルをClaudeにアップロード
集計・分析したいCSVファイルが揃ったら、Claudeにアップロードします。
その際、簡単でよいのでどんなデータで何を確認したいのか添えるようにします。
添付したのはGA4の直近28日間のデータです。
セッションの流入経路とランディングページ。そしてSearch Consoleの連携データを抽出しています。
対象データからわかる傾向をまとめてください。
AI活用をまずは試してみたい、しかしなかなか推進できない…と悩むポイントで「どんな仮説を設計して指示をすればいいかわからない」という声を聞いたことがあります。
個人の見解ですが「使ってみなければわからない」と強く感じているのでまずはやってみましょう！とおすすめしています。
使っていく中であれこれ聞いたり調べたり、ウェビナーなどで学び詳しくなっていけばよいと思います。まず試してみましょう。
補足したい情報があれば、後出しでもよいのでAIに伝えればOKです（キーイベントが何種類かあるとか、広告の配信状況とか）。
03. Claudeの分析結果を確認
Claudeの集計が完了すると簡易的なレポートが出力されます。
特に何も言わなくても、GA4の定量的なデータをまとめて傾向やネクストアクションの手がかりを教えてくれました。
GA4の管理画面で数値は見れるが、そこから何を読み取って次に何をすべきか？考えることが難しい人には嬉しい手がかりですね。
もちろん、集計結果や集計ロジック、分析の観点などブラッシュアップする余地は大いにあると思いますが…まずは、自分のサイトのデータを客観的にAIに見てもらう方法のご紹介でした。
発展した活用：探索レポートからCSVダウンロード
GA4の標準レポートだけでなく探索レポートでも同じ手法で集計・分析をすることが可能です。
探索レポートであればセグメントや自由な組み合わせの集計をすることができるので、簡単な例をご紹介します。
重要な行動をしたユーザーセグメントを作成
などなど、ユーザーセグメントを作成し、自由形式レポートで各セグメントを比較してみましょう。
ユーザー数、表示回数などページ単位の評価指標を集計
サンプルケースとして、記事ページやイベントの告知ページを対象にした「ページ単位の実績」を評価するための簡単なレポートを作成してみました。
- セグメント
- すべてのユーザー／CVユーザー
- ディメンション
- ページパスとスクリーンクラス／デバイスカテゴリ
- 指標
- アクティブユーザー／表示回数／アクティブユーザーあたりのビュー
- フィルタ
- 記事ページまたはイベント告知ページのみに絞り込み
ユーザーセグメントを複数適用することで、セグメントごとの閲覧傾向に差があるか見るための集計ですね。
探索レポート上でも棒グラフやヒートマップで各指標の多寡を推し量ることは可能ですが、これらをCSVダウンロードしてClaudeに渡してみましょう。
また、scrollやカスタムイベントなど補足できるデータを計測できていれば併せてダウンロードしておきましょう。
Claudeで集計・分析してみる
データをClaudeに渡す時は補足するのでしたね。
（最初の分析と同じチャット内なので最低限の説明しかしてませんが。ごめん）
データの読み込みと集計が完了すると、レポートを出力してくれます。
出力されたレポートの内容が正しいか、サイト運営やマーケティング施策の状況、外部要因などの背景を踏まえて適切な読み取り方をしているか…といった様々なレビューは必要です。
とはいえ、集計データを渡してすぐに傾向を示してくれるAIのサポートは参考になる点も多いです。
URLをディレクトリごとやカテゴリごとに分類してくれる点など、集計のちょっとした手間を代行してくれる点も個人的には嬉しいポイントです。
まずは試してみるところから
AI活用は、データを正しく計測する・適切な集計方法を選択する・誤った解釈などが混入していないかレビューするといった環境整備や運用フローが大事です。
このあたりの精度を高めていくために「まずはAIに慣れるために試してみる」という体験を早めにしておくことをおすすめしています。
AI活用を気軽に試してみるきっかけになれば幸いです。
今さら聞けないGA4・GTMの基本
AIだけでデータ分析を進めないための必須知識
本記事では「まずは試してみる」ことを入り口にGA4×AI分析のライトな手法をご紹介しましたが、試した先で出てくるのが「この結果、本当に正しいの？」という疑問です。
AIが出した集計や分析を鵜呑みにせず、自分の頭で判断できるようになるには、GA4・GTMの仕組みそのものへの理解が欠かせません。本ウェビナーでは、JADEコンサルタントのわたくし郡山が、イベント・パラメータ・ディメンションといったGA4/GTMの基本から、MCPやAPI・BigQueryがAI分析の裏側でどう関係しているのかまで、体系的にお話しします。
「まず試してみる」の次の一歩として、ぜひご参加ください。
