GA4完全ガイド：イベントベース計測、UAからの移行、BigQuery活用とプライバシー対応

2025年11月22日 最終更新日時 : 2025年11月22日 エバープレイ編集部

Google Analytics とは：概要と歴史

Google Analytics（以下GA）は、Google が提供するウェブ／アプリ解析プラットフォームです。ウェブサイトやアプリに設置したタグ（計測コード）を通じてユーザーの行動データを収集・解析し、トラフィックの状況、ユーザー属性、コンバージョン経路などを可視化します。広告効果の測定やサイト改善、マーケティング施策の最適化に広く利用されてきました。

長年は「Universal Analytics（UA）」が主流でしたが、プライバシー規制やクロスプラットフォーム要件に対応するために、Google は「Google Analytics 4（GA4）」へ移行を進めています。標準のUniversal Analytics プロパティは 2023年7月1日にデータ収集を終了し、UA 360（有料版）は 2024年7月1日に終了しました。現在は GA4 が公式の後継として提供されています。

GA4 の特徴：イベントベースの計測モデル

GA4 の大きな特徴は「イベントベース」の計測モデルです。従来の UA は「ヒットタイプ（ページビュー、イベント、トランザクションなど）」と「セッション」「ユーザー」を軸にしていましたが、GA4 ではすべてがイベントとして扱われ、各イベントに自由にパラメータを付与できます。これにより、ウェブとアプリを統合して同一の分析基盤で扱うことが容易になりました。

  • 自動収集イベント：ページビューや初回訪問などの基本イベントが自動で収集される。
  • 拡張計測（Enhanced Measurement）：スクロール、動画再生、ファイルダウンロードなどを設定だけで取得可能。
  • カスタムイベントとパラメータ：柔軟にイベント名とパラメータを定義して詳細な行動をトラッキングできる。

主要な概念と用語

GA4 を使う上で抑えておくべき主要概念は次の通りです。

  • イベント（event）：ユーザーのあらゆる操作を表現する単位。クリックやページ表示、購入など。
  • パラメータ（parameter）：イベントに付随する詳細情報（商品ID、カテゴリ、金額など）。
  • ユーザー属性（User Properties）：ユーザーに対する静的／半静的な属性（会員ランクなど）。
  • コンバージョン（conversion）：重要な達成目標。任意のイベントをコンバージョンに設定可能。
  • Measurement ID：GA4 のトラッキング識別子（例：G-XXXXXXX）。

データ収集とタグ実装

ウェブサイトでは主に gtag.js（グローバルサイトタグ）または Google Tag Manager（GTM）を用いて GA4 タグを設置します。WordPress 利用者には Google が提供する公式プラグイン「Site Kit」や GTM を通す方法が手軽です。モバイルアプリ向けには Firebase Analytics と連携します。

計測の実装ポイント：

  • 基本的なページビューだけでなく、重要なユーザー行動（購入、フォーム送信、CTA クリックなど）をイベント化する。
  • イベント名とパラメータを体系的に設計し、命名規則を統一する（英小文字、アンダースコア等）。
  • 管理画面でコンバージョンとしてマークして成果指標に反映する。

レポートと分析機能

GA4 は従来の標準レポートに加え、より柔軟な分析ツールを提供します。

  • 探索（Explorations）：セグメント化、ファネル分析、行動フローなどを自由に作成できる高度分析機能。
  • デバッグビュー（DebugView）：リアルタイムにイベント送信を確認でき、実装検証に便利。
  • リアルタイムレポート：現在のアクティブユーザーやイベントを即時に確認。
  • Audiences とセグメント：ユーザー属性や行動に基づくセグメントを広告配信や解析に利用。

サンプルリングと BigQuery エクスポート

大量データを扱う際、UA ではインターフェース上のサンプリングが頻繁に発生しました。GA4 でも探索など一部のレポートでサンプリングが発生することがありますが、BigQuery への生データ（イベント）エクスポートを有効にすれば、サンプリングなしで大規模データの詳細解析が可能です。GA4 は無料版でも BigQuery エクスポートをサポートしている点が強みです。

プライバシーと法規制対応

近年のプライバシー規制（GDPR、CCPA 等）やブラウザのクッキー制限に対応するため、GA4 では以下のような機能・注意点があります。

  • IP アドレスの自動マスキング（IP 個別保持は不可）。
  • データ保持期間の設定（ユーザーデータの保持期間を短く設定可能）。
  • コンセントモード（Consent Mode）：ユーザーの同意状態に応じて計測方法を調整し、欠損データを補完する機能。
  • サーバーサイドタグ（Server-side tagging）：クッキー依存を減らし、プライバシーに配慮した実装が可能。

実装時は必ず法務・プライバシー担当と連携し、利用規約やプライバシーポリシー、同意取得フローを整備してください。

アトリビューションとコンバージョン計測の注意点

GA4 ではアトリビューション（どのチャネルがコンバージョンに貢献したか）を扱うための各種モデルが用意されています。データ駆動型アトリビューション（Data-Driven Attribution, DDA）やラストクリックなどを選べますが、レポートによってデフォルトのアトリビューションが異なることがあるため、施策評価時にはモデルを統一することを推奨します。

移行のポイント（Universal Analytics → GA4）

UA 終了に伴い、移行は必須です。基本的なステップは以下の通りです。

  • GA4 プロパティを早めに併設して並行運用する（歴史的データは GA4 に自動移行されないため、早期導入でデータ蓄積を始める）。
  • 重要なゴールや eコマース計測を GA4 のイベントに置き換える。UA のゴールは自動変換されないため手動マッピングが必要。
  • カスタムレポートやダッシュボードを再構築する。探索や BigQuery を活用してこれまでの要件を満たす設計にする。

実務でのベストプラクティス

  • 実装計画（トラッキング要件定義）を作成し、イベント命名規則とパラメータ設計を文書化する。
  • テスト環境で DebugView を活用し、イベントやパラメータが期待通りに収集されることを確認する。
  • 内部トラフィックやボットを除外する設定を行う（フィルタやデータフィルタ）。
  • BigQuery にエクスポートして生ログを保存・解析することで、将来的な分析の柔軟性を高める。
  • プライバシー遵守とユーザー同意の管理を優先し、Consent Mode 等を導入する。

制約と限界

GA4 は強力ですが万能ではありません。主な制約は以下の通りです：

  • 過去の UA データを GA4 に自動移行する仕組みはないため、歴史データの活用には事前のエクスポートが必要。
  • 一部の高度なカスタム分析は BigQuery や外部 BI を併用する必要がある。
  • サンプリングやデータ保持設定、データ処理遅延（大規模データでは若干の遅延）が発生する場合がある。

まとめ

Google Analytics（特に GA4）は、ウェブとアプリを統合してイベントベースでユーザー行動を深堀りできる現代的な解析プラットフォームです。移行完了後は柔軟なイベント設計、BigQuery 連携、プライバシー対応を柱にした設計が重要になります。実務では実装・テスト・ドキュメント化・法務対応をセットで進めることで、信頼できるデータ基盤を構築できます。

参考文献

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IT
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