GA4 のトリセツ

目次 › 第 10 部 BigQuery と Looker Studio

10.6 データ連携と自動化

CRM や社内データとの結合、レポートの自動化を紹介します。
応用書籍換算 約 6 ページ

この章で学ぶこと

  • GA4 のデータ API でできること
  • GA4 のデータを CRM などの社内のデータと結合する方法
  • 定期的なレポートを自動化する方法

データ API の概要

GA4 には、プログラムからデータを取得・操作するための API が用意されています。

API内容使いどころ
Google Analytics Data APIGA4 のレポートのデータ（ディメンションと指標）を取得する社内のシステムやスプレッドシートに、定期的に数値を取り込む
Google Analytics Admin APIGA4 のアカウントやプロパティの設定を、取得・変更する多くのプロパティの設定を、まとめて確認・変更する
Measurement Protocolサーバーから GA4 にイベントを送る（第 9 部）オフラインの成果を送る

Data API で取得できるデータ

Data API では、GA4 のレポートと同じように、ディメンションと指標を指定してデータを取得します。

リクエストの例（イメージ）
プロパティ：properties/123456789
期間：2026-10-01 〜 2026-10-27
ディメンション：date、sessionDefaultChannelGroup
指標：sessions、keyEvents
特徴内容
画面と同じ数値GA4 の画面と同じ処理の結果を取得できる（しきい値なども同様に適用される）
割り当て（クォータ）1 時間・1 日あたりに使える量に上限がある
使い方プログラム（Python、JavaScript、Google Apps Script など）から呼び出す。スプレッドシートのアドオンを使う方法もある

API と BigQuery の使い分け

目的向いている方法
GA4 の画面と同じ数値を、定期的に取り込みたいData API
生データで、自由な分析をしたいBigQuery
長期間のデータを保存したいBigQuery（または Data API で取得した結果を保存）
少ない手間で、スプレッドシートに数値を取り込みたいData API（アドオンや Looker Studio 経由）

ポイント Looker Studio の GA4 コネクタも、内部では Data API を使っています。プログラムを書かずに GA4 のデータを使いたい場合は、まず Looker Studio やスプレッドシートのアドオンを試しましょう。

CRM データとの結合

GA4 でわかるのは、サイトの中での行動までです。問い合わせのあと、その見込み顧客が成約したか、購入した顧客が、その後どれくらい購入しているか などは、CRM（顧客管理システム）や基幹のシステムにデータがあります。

GA4 のデータと CRM のデータを組み合わせると、次のような分析ができるようになります。

分析わかること
流入元別の成約率どのチャネル・広告から来た問い合わせが、実際に成約しやすいか
流入元別の LTVどのチャネルから獲得した顧客が、長期的に多く購入しているか
成約した顧客のサイトでの行動成約した人は、問い合わせの前にどのページを見ていたか

結合の方法

GA4 のデータと CRM のデータを結びつけるには、両方に共通の キー が必要です。

キー内容注意点
User-ID会員の ID を GA4 に送っている場合、CRM の会員 ID と結びつけられるGA4 に送る ID は、氏名やメールアドレスではなく、社内の ID にする
client_id（user_pseudo_id）問い合わせのフォームで、ブラウザの client_id を隠しフィールドで送り、CRM に保存する同意の取得とプライバシー ポリシーへの記載が必要
取引 IDpurchase の transaction_id と、基幹システムの注文番号を一致させる注文番号の形式をそろえる
問い合わせの IDフォームの送信のイベントに、問い合わせの受付番号をパラメータで付ける受付番号に個人情報を含めない

BigQuery で結合する例

CRM の成約データを BigQuery にアップロードし、GA4 のデータと結合します。

-- GA4：問い合わせのイベント（受付番号と流入元）
WITH leads AS (
    SELECT
        (SELECT value.string_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'inquiry_id') AS inquiry_id,
        collected_traffic_source.manual_source AS source,
        collected_traffic_source.manual_medium AS medium
    FROM `project.analytics_123456789.events_*`
    WHERE _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20260701' AND '20260930'
        AND event_name = 'generate_lead'
)
-- CRM：成約のデータ（受付番号、成約したか、金額）
SELECT
    leads.source,
    leads.medium,
    COUNT(*) AS lead_count,
    COUNTIF(crm.is_closed) AS closed_count,
    SAFE_DIVIDE(COUNTIF(crm.is_closed), COUNT(*)) AS close_rate,
    SUM(crm.deal_amount) AS deal_amount
FROM leads
LEFT JOIN `project.crm.deals` AS crm
    ON leads.inquiry_id = crm.inquiry_id
GROUP BY leads.source, leads.medium
ORDER BY deal_amount DESC

（collected_traffic_source には、UTM などのパラメータがあるイベントで値が入ります。流入元の取り方は、計測の方法に合わせて調整してください）

注意 GA4 のデータと CRM の個人のデータを結びつけると、「どの個人が、サイトでどんな行動をしたか」がわかる状態になります。これは、プライバシーの観点で慎重な扱いが必要です。利用の目的をプライバシー ポリシーで説明し、データにアクセスできる人を限り、社内のルールに沿って扱いましょう（第 11 部）。

GA4 にデータを戻す

結合して得られた情報（成約したかどうか、顧客のランクなど）を、GA4 に戻して使うこともできます。

方法内容
データのインポート（ユーザー データ）User-ID や client_id をキーに、ユーザーの属性を GA4 に取り込む
Measurement Protocol成約のイベントを、サーバーから GA4 に送る（第 9 部）
オフライン コンバージョンのインポートGoogle 広告に、成約のデータを取り込み、広告の入札の最適化に使う

定期レポートの自動化

毎月・毎週のレポートを、手作業で作っていると、時間がかかるうえに、ミスも起きやすくなります。

自動化の方法

方法内容手間
Looker Studio の定期配信レポートを、決まった日時に PDF でメール送信する少ない
GA4 のレポートのメール配信GA4 のレポートを、定期的にメールで送る（共有の機能）少ない
BigQuery のスケジュールされたクエリ毎日決まった時間に SQL を実行し、集計テーブルを更新する中程度
スプレッドシート ＋ Apps ScriptData API で数値を取得して、スプレッドシートに書き込み、メールやチャットに通知する中程度
データ パイプラインのツール複数のツールのデータを、定期的に BigQuery などに集める大きい

自動化の例：週次の KPI をチャットに通知する

毎週月曜日 9:00
1. BigQuery のスケジュールされたクエリで、前週の KPI（ユーザー数、キーイベント数、チャネル別の内訳）を集計する
2. 集計結果を、Looker Studio のダッシュボードに反映する
3. Apps Script などで、主な数値と前週比、ダッシュボードのリンクを、社内のチャットに投稿する

自動化するときの注意

注意点内容
異常に気づける仕組み自動化すると、数値を見なくなりがち。前週比が大きく変わったときに通知する、などの仕組みを入れる
計測の不具合の影響計測が止まっていても、レポートは自動で作られてしまう。データ品質の点検（第 11 部）と組み合わせる
担当者がいなくなったとき自動化の仕組みを作った人が異動しても続けられるよう、仕組みの説明と、アカウント・権限の管理を文書にしておく
費用スケジュールされたクエリが、想定より多くのデータを読み取っていないか、定期的に確認する

ポイント 自動化の目的は、レポートを作る時間を減らして、数値を見て考え、行動する時間を増やす ことです。自動化したレポートには、「今週のポイント」を人が 1〜2 行書き加えるだけでも、伝わり方が大きく変わります（第 12 部）。

まとめ

  • GA4 の Data API を使うと、画面と同じ数値をプログラムから取得でき、Admin API で設定を管理できる
  • 生データの自由な分析は BigQuery、画面と同じ数値の定期取得は Data API が向いている
  • User-ID、client_id、取引 ID などの共通のキーで、GA4 と CRM のデータを結びつけると、流入元別の成約率や LTV がわかる
  • 個人のデータと結びつけるときは、プライバシー ポリシーでの説明と、アクセスの制限が欠かせない
  • 定期レポートは、Looker Studio の配信や BigQuery のスケジュールされたクエリで自動化し、異常に気づく仕組みも入れる

これで第 10 部は終わりです。理解度クイズ で確認してみましょう。次の第 11 部では、プライバシーの法規制と同意管理、データの品質を守る方法を学びます。

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