目次 › 第 10 部 BigQuery と Looker Studio

10.4 GA4 のエクスポート スキーマ

BigQuery に出力されたテーブルの構造を理解します。
応用書籍換算 約 10 ページ

この章で学ぶこと

• BigQuery に出力される GA4 のテーブルの種類
• イベントのパラメータ（event_params）が入っている形
• ユーザー プロパティ（user_properties）と商品（items）の形
• 日付とタイムゾーンの扱い

テーブルの種類

GA4 の BigQuery エクスポートでは、データセット analytics_<プロパティ ID> の中に、次のようなテーブルが作られます。

この章では、最もよく使う events_YYYYMMDD のテーブルを中心に説明します。

日付ごとのテーブル（シャード）

events_ のテーブルは、日付ごとに別のテーブル に分かれています（日付シャード テーブル）。複数の日のデータをまとめて集計するときは、ワイルドカード（*）と _TABLE_SUFFIX を使います。

SELECT event_name, COUNT(*) AS event_count
FROM `example-ga4-analytics.analytics_123456789.events_*`
WHERE _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20261001' AND '20261027'
GROUP BY event_name
ORDER BY event_count DESC

_TABLE_SUFFIX は、ワイルドカードの * の部分に当たる文字列（ここでは日付）です。条件で絞ると、必要な日のテーブルだけを読む ため、費用を抑えられます。

注意 events_* には、events_intraday_ のテーブルも含まれます（* の部分が intraday_20261028 になる）。日次のテーブルだけを読みたい場合は、上の例のように _TABLE_SUFFIX を日付の範囲で絞るか、_TABLE_SUFFIX NOT LIKE 'intraday%' の条件を付けましょう。

1 行 = 1 イベント

events_ のテーブルでは、1 行が 1 つのイベント です。たとえば、ユーザーがページを 3 つ見てボタンを 1 回クリックすると、page_view の行が 3 つ、クリックのイベントの行が 1 つ、のように記録されます（ほかに session_start や user_engagement などの行もあります）。

主な列

注意 traffic_source は、セッションの流入元ではなく、ユーザーの初回の流入元 です。セッションごとの流入元を集計したい場合は、collected_traffic_source やイベントのパラメータ（source、medium など）を使うか、新しく追加されたセッションの流入元の列（session_traffic_source_last_click など）が使えるかを確認しましょう。エクスポートのスキーマは、機能の追加にあわせて列が増えることがあります。

event_params の構造

GA4 のイベントのパラメータは、event_params という 繰り返しの RECORD（配列）に入っています。

形のイメージ

1 行（page_view のイベント）
├ event_name: page_view
└ event_params:
     ├ { key: "page_location",   value: { string_value: "https://www.example.co.jp/blog/" } }
     ├ { key: "page_title",      value: { string_value: "ブログ一覧" } }
     ├ { key: "ga_session_id",   value: { int_value: 1761612345 } }
     ├ { key: "ga_session_number", value: { int_value: 3 } }
     └ { key: "engagement_time_msec", value: { int_value: 5200 } }

パラメータの値は、型によって入る場所が違います。たとえば、ga_session_id は int_value に、page_location は string_value に入ります。

よく使うパラメータ

ポイント パラメータの値がどの型に入っているかわからないときは、string_value、int_value、double_value をすべて表示して確認するか、COALESCE でまとめて取り出す方法があります（次の章）。

user_properties と items

user_properties

ユーザー プロパティ も、event_params と同じ形の、繰り返しの RECORD に入っています。

user_properties:
  ├ { key: "member_rank", value: { string_value: "gold", set_timestamp_micros: ... } }
  └ { key: "login_status", value: { string_value: "logged_in", set_timestamp_micros: ... } }

set_timestamp_micros は、そのユーザー プロパティが設定された日時です。

items

EC のイベント（view_item、add_to_cart、purchase など）の 商品 の情報は、items という繰り返しの RECORD に入っています。1 つのイベントに、複数の商品が入ることがあります。

1 行（purchase のイベント）
├ event_name: purchase
├ ecommerce.transaction_id: T-20261028-0001
├ ecommerce.purchase_revenue: 12800
└ items:
     ├ { item_id: "SKU-001", item_name: "オーガニック コットン タオル", price: 3200, quantity: 4, item_revenue: 12800, ... }
     └ ...

日付とタイムゾーン

BigQuery のデータで、日付と時刻を扱うときは、タイムゾーン に注意が必要です。

日本時間の日時に変換する

SELECT
    event_name,
    TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp) AS event_time_utc,
    DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Tokyo') AS event_time_jst
FROM `example-ga4-analytics.analytics_123456789.events_20261028`
LIMIT 10

注意 時間帯ごとの集計（何時にアクセスが多いか、など）をするときに、event_timestamp をそのまま使うと、UTC の時刻になり、日本時間とは 9 時間ずれます。必ず日本時間に変換してから集計しましょう。

まとめ

• events_YYYYMMDD は日付ごとのテーブルで、ワイルドカードと _TABLE_SUFFIX で期間を絞って読む
• 1 行が 1 イベントで、ユーザーは user_pseudo_id（と user_id）で識別する
• パラメータは event_params の繰り返しの RECORD に、key と型ごとの値の形で入っている
• ユーザー プロパティは user_properties、商品の情報は items に、同じく繰り返しの形で入っている
• traffic_source はユーザーの初回の流入元であり、event_timestamp は UTC である点に注意する

次の章では、SQL を使って、GA4 のデータからユーザー数やセッション数、ページ別の数値を集計する方法を学びます。