「GA4は難しい…」そう感じていませんか？生成AIでデータ分析が好きになる魔法

2025年07月29日 23:402025年07月27日 07:22

広報・マーケ

レベル★

この記事でわかること	GA4が難しい理由と苦手意識の克服法専門知識なしで、AIとデータ対話を始める3ステップ素朴な疑問からビジネスのヒントを見つける「魔法の質問」
この記事の対象者	GA4の専門用語や複雑な操作に挫折した方データ活用の第一歩が踏み出せないマーケティング・企画担当者ツール操作より、顧客理解に時間をかけたい方
効率化できる業務	数時間要したレポートの要点抽出を数分へ短縮レポート設定不要でキャンペーン効果を直接分析データとの対話で顧客インサイト発見の時間を半減

「またこの画面か…」

Google Analytics 4（GA4）を開くたびに、まるで宇宙語のような専門用語の羅列と、どこをクリックすれば欲しい情報にたどり着けるのか分からない複雑なインターフェースに、そっとため息をついている。そんな経験はありませんか？

かつてのユニバーサルアナリティクス（UA）の時代は、もう少しシンプルだった気がする。「PV数」「直帰率」といった馴染みのある言葉で、サイトの健康状態をなんとなく把握できていた。しかし、GA4に変わってからというもの、「エンゲージメント率」「イベント」「探索レポート」…次から次へと現れる新しい概念に、正直なところ、ついていけていない。

「データに基づいて意思決定をしろ、と上司は簡単に言うけれど…」「本当はもっとお客様のことを理解して、良いサービスを届けたいだけなのに…」

そんな風に、データ活用の重要性は痛いほど分かっているのに、ツールが難解すぎるせいで、いつしかデータを見ること自体が億劫になってしまった。もし、あなたが少しでもそう感じているのなら、この記事はきっと、あなたのためのものです。

実は、その「データ分析が苦手」という意識、あなたのせいではないかもしれません。ただ、あなたとデータの「対話方法」が、少しだけ合わなかっただけなのです。

この記事を読み終える頃、あなたはきっと、難解なGA4の画面と格闘する代わりに、まるで優秀で優しいパートナーと話すかのように、楽しくデータと対話できるようになっているはずです。その魔法の鍵こそが、今話題の「生成AI」なのですから。

なぜ私たちはGA4に挫折してしまったのか？

そもそも、なぜ多くの人がGA4を「難しい」と感じるのでしょうか。それは決して、私たちの能力が低いからではありません。原因は、GA4というツールの構造的な特性にあるのではないでしょうか。

まずは、専門用語の壁です。GA4は、Webサイトやアプリを横断してユーザー行動を深く分析できるよう、非常に高度な設計になっています。そのため、そこで使われる言葉も「セッション」から「イベント」へ、「直帰率」から「エンゲージメント」へと、より専門的で抽象的なものになりました。まるで、いきなりプロの分析官と同じ言葉で話すことを求められているような感覚。これでは戸惑うのも無理はありません。

そして、自由すぎるインターフェースです。「探索レポート」を使えば、理論上はどんな切り口でもデータを分析できます。しかし、それは裏を返せば「明確な問いを持っていなければ、何も見つけられない」ということでもあります。広大な海に一人で放り出され、「さあ、好きな魚を釣ってごらん」と言われているようなもの。釣り方すら分からないのに、途方に暮れてしまいますよね。

そんな「専門用語」と「自由すぎるインターフェース」という二つの壁が、私たちの前に立ちはだかっていたのです。

そこに「生成AI」という名の黒船がやってきた

この膠着状態を、根本から覆したのが生成AIの登場です。ChatGPTやGeminiといったAIは、私たちの日常に驚くべきスピードで浸透していますが、その真価はデータ分析の世界でこそ、より輝きを放ちます。

何が革命的かと言うと、それは、「自然言語でデータと対話できるようになった」ことです。

もう、専門用語を覚える必要はありません。もう、レポートの作り方に悩む必要もありません。

あなたが知りたいことを、普段使っている言葉でAIに尋ねるだけ。

「先月、うちのサイトで一番読まれた記事は何？」「20代の女性がよく買ってくれる商品って、どんなものが多いの？」「広告から来た人と、検索で来た人って、サイト内での動きに違いはある？」

こんな風に、まるで新人の部下に尋ねるかのように質問すれば、AIがGA4のデータと格闘し、分析し、そして分かりやすい言葉で答えを教えてくれるのです。これは、データ分析における「通訳」を手に入れたようなもの。私たちが挫折した「専門用語」と「自由すぎる海」という壁を、AIがいとも簡単に取り払ってくれるのです。

この流れはすでに世界的な潮流となりつつあり、多くの企業がAIを活用したデータ分析へと舵を切り始めています。今、私たちはデータ分析の新しい時代の入り口に立っていると言えるでしょう。

【簡単3つのステップ】今日から始める、生成AIとのデータ対話術

「でも、AIなんてそれこそ難しそう…」と感じるかもしれませんね。ご安心ください。ここからは、誰でも簡単に始められる3つのステップをご紹介します。専門知識は一切不要。必要なのは、あなたの「知りたい」という気持ちだけです。

ステップ1：目的という名の「対話のテーマ」を決める

いきなりAIに「何か面白いこと教えて」と聞いても、AIは困ってしまいます。まずは、あなたがデータと何を話したいのか、その「テーマ」を決めましょう。

難しく考える必要はありません。

「最近、サイトのアクセスが減っている気がする。原因は何だろう？」
「新しいキャンペーンを始めたけど、効果は出ているのかな？」
「お客様は、うちのサービスのどこを一番気に入ってくれているんだろう？」

こんな、日々の業務でふと感じる素朴な疑問こそが、最高のテーマになります。この「問い」が、あなたとAIの対話を導くコンパスになるのです。

ステップ2：データをAIに「お見合い」させる

テーマが決まったら、次はそのテーマについて話すための「資料」として、データをAIに渡します。これを私は「お見合い」と呼んでいます。

多くのAI分析ツールでは、GA4のアカウントと連携させる機能があったり、あるいはGA4から必要なデータをCSV形式でダウンロードして、それをAIにアップロードしたりします。

ここでのポイントは、「欲張りすぎないこと」。最初から全てのデータを渡そうとすると、AIも混乱してしまいます。まずはステップ1で決めたテーマに関係ありそうなデータ、例えば「特定の期間のアクセスデータ」や「特定ページの閲覧データ」など、範囲を絞って渡してあげると、AIも的確な答えを返しやすくなります。

ステップ3：「魔法の質問」を投げかけてみる

さあ、いよいよ対話の始まりです。AIに質問を投げかけてみましょう。ここでも、完璧な質問をしようと気負う必要はありません。むしろ、少し曖昧で人間らしい質問の方が、意外な発見につながることがあります。

【魔法のプロンプト（質問）例】

要約系の質問：「このデータ、一言でいうと何がポイント？小学生にも分かるように教えて」
深掘り系の質問：「このグラフで、ここだけ急に数字が伸びているのはなぜ？考えられる理由を3つ挙げてみて」
提案系の質問：「このデータを見る限り、もっとお客様に喜んでもらうために、私たちが次にやるべきことは何だと思う？壁打ち相手になってアイデアを出してほしい」
視点変更系の質問：「もしあなたがうちの会社の社長だったら、このデータを見てどんな指示を出す？」

どうでしょう？まるで人間と話しているみたいですよね。AIは、あなたが投げかけた言葉の意図を汲み取り、一生懸命に答えを探してくれます。答えが的外れだったら、「ごめん、そういうことじゃなくて…」ともう一度言い直せばいい。その対話のキャッチボールこそが、データ分析の新しいカタチなのです。

あるマーケターの物語：AIとの対話が生んだ小さな奇跡

ここで、私の知人である、とあるアパレルECサイトのマーケターAさんの話を聞いてください。彼女もまた、GA4にすっかり心を折られてしまった一人でした。

Aさんの失敗談 最初にAI分析ツールを導入した日、彼女は逸る気持ちを抑えきれず、GA4の全データをAIに連携し、こう尋ねました。「うちのサイトの売上を上げるための画期的な方法を教えて」。返ってきたのは、あまりにも一般的で、どこかの教科書から引用したかのような回答の数々。「顧客体験を向上させる」「SNSでの発信を強化する」…。そんなことは、もう百も承知でした。「やっぱりAIなんて、この程度か…」。彼女はがっかりして、ツールを閉じてしまいました。

Aさんの成功談 数週間後、ふとサイトを眺めていたAさんは、ある赤いワンピースだけが、なぜかコンスタントに売れ続けていることに気づきました。広告も出していない、特別な特集も組んでいない、ごく普通のワンピースです。「どうしてこの服だけ…？」その素朴な疑問を、彼女は思い出したようにAIに投げかけてみました。「この赤いワンピースを購入したお客様って、他にどんな商品を見ていますか？」。

AIの答えは、驚くべきものでした。なんと、そのワンピースを買ったお客様の多くが、特定のマタニティウェアやベビーグッズを一緒に閲覧していたのです。これまでAさんのチームは、そのワンピースを「20代独身女性向け」として販売していました。しかし、データが示していたのは、「出産を控えた、あるいは小さな子供を持つ女性が、自分へのご褒美や、少しだけ気分を変えたい時に選んでいるのではないか」という、全く新しい顧客像でした。

この発見から、Aさんのチームは、ワンピースの紹介ページに「ママになっても、私らしく輝く一枚」というキャッチコピーを追加し、マタニティ関連商品の近くにバナーを設置しました。結果、そのワンピースの売上は、さらに3倍に跳ね上がったのです。

これは、壮大な経営戦略会議から生まれたものではありません。一人のマーケターの「なんでだろう？」という小さな問いと、AIとの誠実な対話が生んだ、小さな奇跡の物語です。

まとめ：さあ、データと「おしゃべり」しよう

最後に、今日の話を3行でまとめさせてください。

GA4での挫折は、あなたのせいではありません。ただツールとの相性が悪かっただけ。
生成AIは、難しい言葉を翻訳してくれる、あなたのための優しくて賢い「相棒」です。
完璧な分析は不要です。まずは「これって、なんでだろう？」という小さな問いから始めましょう。

データは、決して私たちを責め立てるためのものではありません。それは、画面の向こう側にいる大切なお客様一人ひとりの、声なき声の集まりです。その声に耳を傾け、もっとお客様を理解し、より良いサービスを届けたい。私たちの本来の目的は、そこにあったはずです。

生成AIは、その目的へとまっすぐに進むための、新しい翼を授けてくれます。

もしこの記事を読んで、少しだけ心が軽くなったなら、ぜひ試してみてください。この週末にでも、会社のパソコンをこっそり開いて。ほんの少しのデータと一緒に、AIにこう話しかけてみるのはどうでしょう。

「やあ、はじめまして。ちょっと、君と話がしたいんだけど、いいかな？」

きっと、あなたの新しいデータ活用が、その一言から始まるはずです。

引用元

impress「GA4で挫折した人」こそ試したい！生成AIと始めるこれからのデータ活用術」