GA4 のトリセツ

目次 › 第 10 部 BigQuery と Looker Studio

10.3 BigQuery エクスポートの設定

GA4 の生データを BigQuery に出力します。
応用書籍換算 約 8 ページ

この章で学ぶこと

  • GA4 のデータを BigQuery に出力するメリット
  • Google Cloud のプロジェクトを準備する手順
  • GA4 と BigQuery をリンクする手順と設定の選び方
  • BigQuery の料金の考え方

BigQuery エクスポートのメリット

BigQuery（ビッグクエリ）は、Google Cloud のデータ分析のサービスで、大量のデータを SQL で高速に集計できます。GA4 には、計測したイベントの 生データ（1 件 1 件のイベントのデータ）を、BigQuery に出力する機能があります。この機能は、無料版の GA4 でも使えます。

GA4 の画面との違い

比べる点GA4 の画面（レポート・探索）BigQuery
データの形集計された数値1 件 1 件のイベントの生データ
しきい値・サンプリング適用されることがある適用されない
データの保持期間探索は最大 14 か月（無料版）自分で決められる（削除しない限り残る）
分析の自由度用意されたディメンション・指標の範囲SQL で自由に集計・加工できる
他のデータとの結合データのインポートなど限定的CRM、売上、広告など、社内のデータと自由に結合できる
必要な知識GA4 の操作SQL、BigQuery の操作
費用無料（GA4 の無料版）データの保存と、クエリの処理に応じて費用がかかることがある

BigQuery が役立つ場面

  • 14 か月より前のデータと比べたい（毎年のキャンペーンを長期で比べるなど）
  • しきい値やサンプリングの影響を受けない、正確な集計が必要
  • GA4 の画面ではできない、複雑な分析をしたい（ユーザーごとの行動の順番、独自のアトリビューションなど）
  • CRM の成約データや、店舗の売上データと組み合わせたい
  • Looker Studio のダッシュボードを、高速に表示したい

ポイント BigQuery エクスポートは、リンクした日以降のデータ しか出力されません。過去のデータをさかのぼって出力することはできないので、「いつか使うかもしれない」と思ったら、早めに設定しておくのがおすすめです。

Google Cloud プロジェクトの準備

BigQuery を使うには、Google Cloud のプロジェクト が必要です。

手順

  1. Google Cloud コンソール（console.cloud.google.com）に、Google アカウントでログインする
  2. 新しい プロジェクト を作る（例：example-ga4-analytics）
  3. 「BigQuery API」が有効になっていることを確認する
  4. 必要に応じて、請求先アカウント を設定する

請求先アカウントとサンドボックス

状態内容
BigQuery サンドボックス（請求先なし）クレジット カードを登録せずに、無料の範囲で試せる。ただし、テーブルの有効期限が自動で設定される、日次エクスポートのみ（ストリーミングは使えない）などの制限がある
請求先アカウントあり制限なく使える。無料の枠を超えた分の料金がかかる

注意 サンドボックスのまま使うと、テーブルに 有効期限（一定の日数で自動削除）が付くため、長期のデータの保存には向きません。本格的に使う場合は、請求先アカウントを設定し、テーブルの有効期限の設定を確認しましょう。

権限

GA4 と BigQuery をリンクする人には、次の権限が必要です。

ツール必要な権限
GA4プロパティの 編集者以上
Google Cloudプロジェクトの オーナー（または、リンクに必要な権限を持つロール）

リンクの設定

リンクの手順

  1. GA4 の管理画面の「サービス間のリンク設定」→「BigQuery のリンク」を開く
  2. 「リンク」を押す
  3. 「BigQuery プロジェクトを選択」で、準備したプロジェクトを選ぶ
  4. データのロケーション（データを保存する地域）を選ぶ
  5. 出力するデータストリームと、イベントを選ぶ（すべて、または一部を除外）
  6. エクスポートの頻度 を選ぶ
  7. 「送信」を押す

データのロケーション

選び方例
日本のリージョンasia-northeast1（東京）
マルチリージョンUS、EU

ロケーションは、あとから変更できません。社内のほかのデータ（CRM など）を BigQuery に置いている場合は、同じロケーションにすると、結合が簡単になります。社内のデータの保管のルールも確認しましょう。

エクスポートの頻度

頻度テーブル内容
毎日events_YYYYMMDD1 日分のデータが、1 日に 1 回まとめて出力される。確定したデータ
ストリーミングevents_intraday_YYYYMMDDほぼリアルタイムで出力される。追加の料金がかかる
ユーザーデータ（毎日）pseudonymous_users_YYYYMMDD などユーザー単位のデータ（ユーザー プロパティ、予測の値など）

注意 無料版の GA4 では、毎日のエクスポートに 1 日あたりのイベント数の上限 があります（上限を大きく超え続けると、エクスポートが一時停止されることがあります）。アクセスの多いサイトでは、不要なイベントを除外するか、ストリーミングのエクスポートを検討しましょう。上限の最新の値は、公式ヘルプで確認してください。

出力を確認する

リンクを設定すると、通常は 翌日 から、BigQuery に analytics_<プロパティ ID> という名前の データセット が作られ、その中にテーブルが出力されます。

example-ga4-analytics（プロジェクト）
  └ analytics_123456789（データセット）
       ├ events_20261027
       ├ events_20261028
       └ events_intraday_20261028（ストリーミングの場合）

料金の考え方

BigQuery の料金は、主に ストレージ（データの保存）と コンピューティング（クエリの処理）の 2 つで決まります。

料金内容目安
ストレージ保存しているデータの量に応じてかかる毎月一定の量までは無料。長期間変更していないデータは安くなる
クエリ（オンデマンド）クエリが 読み取ったデータの量 に応じてかかる毎月一定の量までは無料
ストリーミングストリーミングのエクスポートで書き込んだ量に応じてかかる—

料金の単価や無料の枠は変わることがあるため、Google Cloud の料金のページで最新の情報を確認してください。

費用を抑えるポイント

ポイント内容
必要な列だけを選ぶSELECT * を避ける。BigQuery は列ごとにデータを保存しているため、選んだ列の分だけ読み取る
期間を絞る_TABLE_SUFFIX で、必要な日付のテーブルだけを読む（次の章）
実行前に読み取り量を確認するクエリのエディタの右上に、読み取る予定のデータ量が表示される
集計テーブルを作るダッシュボードで使う集計は、毎日 1 回、小さな集計テーブルに保存し、そのテーブルを Looker Studio から読む
予算アラートを設定するGoogle Cloud の請求で、予算のアラート（一定の金額を超えたらメール）を設定する
割り当ての上限を設定する1 日にクエリで読み取れる量の上限を設定し、想定外の高額な請求を防ぐ

ポイント 中小規模のサイトであれば、GA4 のデータの保存とクエリは、無料の枠の範囲に収まる ことも少なくありません。まずは無料の枠で試しつつ、予算アラートを設定して、費用を見守りましょう。

まとめ

  • BigQuery エクスポートを使うと、GA4 の生データを、しきい値やサンプリングなしで、長期間保存して自由に分析できる
  • エクスポートはリンクした日以降のデータだけなので、早めに設定する
  • Google Cloud のプロジェクトを準備し、GA4 の管理画面から BigQuery とリンクする。ロケーションはあとから変えられない
  • エクスポートには、毎日（確定データ）とストリーミング（ほぼリアルタイム）がある
  • 料金はストレージとクエリで決まり、必要な列と期間に絞る、予算アラートを設定するなどで費用を抑える

次の章では、BigQuery に出力された GA4 のテーブルの構造を学びます。

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