目次
はじめに
近年、Google アナリティクス 4（GA4）の導入が進む中で、データの計測・収集環境は整いつつありますが、そのデータを「いかに分析し、具体的な改善アクションにつなげるか」というフェーズで課題を抱えている企業は少なくありません。
「ダッシュボードを見ても、数字の変化の『原因』がわからない」「分析ができる人が限られており、属人化している」といった悩みに対し、画期的な解決策となるのがLooker Studio Proの「会話分析」機能です。
本記事では、GA4データの高度な活用基盤の構築から、最新のAI会話分析機能のメリット、そして活用イメージまでを詳細に解説します。
①GA4のデータを「BigQueryを経由し、Looker Studioに接続して可視化する」メリット
まず、GA4データについて高度な分析を実践する方法として、。GA4管理画面のレポートを使用する手法や、API経由でLooker Studioにデータを可視化する手法がありますが、これらにはいくつかの制約が存在します。
上記制約を解決する手法として、「GA4 → BigQuery → Looker Studio」という連携フローでGA4データを分析する手法があります。この手法を採用する主なメリットは以下の通りです。
1. データの永続的な保存と制約の回避
GA4の標準機能やAPI連携には、データ保持期間の制限や、データ量が増えた際に発生する「サンプリング（データの抽出集計）」の問題があります。BigQueryを間に挟むことで、生データを半永久的に蓄積できるため、過去のデータと比較したり、サンプリングされていない正確なデータを用いた分析が可能になります。
2. データの加工とカスタマイズ性の向上
BigQuery上でデータを加工してからLooker Studioに出力できるため、GA4の管理画面では実現できない独自の集計定義や指標の作成が可能になります。これにより、自社のKPIに合わせた「カスタム性の高いダッシュボード」を構築できます。
上キャプチャのように、自社独自のKPIやそちらに合わせた分析をしやすくなるようにカスタマイズされたようなダッシュボードが構築可能。
②ダッシュボードにおける「悩み」
BigQueryとLooker Studioを組み合わせたダッシュボードは、特に定点観測していきたいデータやレポートの可視化という観点において非常に便利ですが、それだけで全ての課題が解決するわけではありません。運用フェーズに入ると、従来のダッシュボード形式にはいくつかの「不便さ」もあります。
1. 分析の属人化
ダッシュボードには豊富なレポートが用意されていますが、Web解析に慣れていない担当者からすると、「どこから見ればいいのか分からない」、「どのような順序でデータを読み解けばいいのか分からない」といった壁に直面します。結果として、社内でデータ分析ができるのが一部のスキル保持者に限られてしまい、「分析の属人化」が生じることで分析担当者とそうでない方との間で情報や考察の差が発生してしまう可能性がありました。
2. SQLスキルの壁
ダッシュボードは、定点観測用に事前に定義された指標やグラフを表示させることが主な目的のものです。もし「レポートには載っていないが、このデータとあのデータを掛け合わせて見たい」といった突発的なニーズが発生した場合、SQL（データベース言語）を書いて集計し直す必要があるため、SQLスキルがある人材がいない場合、上記のようなデータは可視化・分析することを自社内で完結させることは困難でした。
3. 分析の即時性
ダッシュボードに表示されるのは定量データであり、テキストで考察が記載されるものではないため、定量データを分析して言語化して整理する工程が必要になります。また、他にもダッシュボードにはデータを分析するためにSQLによる集計をする必要が生じた際、SQLを書けるエンジニアやアナリストに依頼することになり、分析の即時性が損なわれる要因となっていました。
③Looker Studio Proの会話分析とは？
こうしたダッシュボードにおける「悩み」を突破できるソリューションが、Looker Studio Proの「会話分析」機能です。
この機能は、ユーザーがチャットベースで自然言語（日本語）を使ってデータに質問を投げかけるだけで、自然言語処理AIが裏側でデータを集計・分析し、回答を返してくれる機能です。
例えば、「先月に比べてコンバージョンが下がった要因は？」とチャットに入力すると、AIが自動的に関連するデータを探索し、グラフやテキストで要因の仮説を提示してくれます。裏側ではPythonやSQLが動いていますが、ユーザーはその複雑な処理を意識することなく、まるで「優秀なアナリストと会話をする」ように分析を進めることができます。
④Looker Studio Proの会話分析は何をもたらすのか？
Looker Studio Proの会話分析を導入することで、3つの大きなメリットを享受できます。
1. 分析の属人化の解消
専門的な知識がない担当者でも、チャットで質問するだけで高度な分析結果を得られるようになります。これにより、特定のアナリストに依存していた分析業務が開放され、誰でもデータに基づいた意思決定ができる「データ分析の民主化」が実現します。
2. 分析の即時性の確保
手動でレポートを何枚も閲覧したり、SQLを書いて集計を待ったりする必要がなくなり、AIに質問をするだけで短時間で集計結果と考察を得られるようになります。
3. 施策の深化とスピードアップ
分析にかかる工数が劇的に削減されるため、浮いた時間を「なぜそうなったのかの深掘り」や「具体的な改善施策の立案」に充てることができます。AIとの対話を通じて要因を深掘りすることで、解像度の高い分析が可能になり、より精度の高い施策を迅速に打てるようになります。
⑤Looker Studio Proの会話分析の活用例
具体的にどのような分析ができるのか実際に活用例を紹介します。
シチュエーション：セッション増・購入減の謎を解く
デモでは、以下のデータ状況を分析対象としました。
• セッション数： 昨対比で約40%増加（好調）
• 購入数： 昨対比で1%減少
• 購入率（CVR）： 昨対比で30%低下
「訪問者は増えているのに、なぜ購入が減ってしまったのか？」という典型的な課題に対し、会話分析機能を使って要因を特定しました。
上記シチュエーションを実際に会話分析した様子が以下の動画となっていますので、詳細はこちらを再生してご覧ください。
重要な機能：「エージェント」による分析精度の向上
動画内でも紹介していますが、会話分析には、分析の精度を上げられる「エージェント」という機能が存在します。これは、分析の手順や指標の定義を事前にAIに学習させておく機能です。
このエージェント機能を使用することで、AIが質問者の望んでいる分析を実行し、より精度の高い分析結果を返すようになります。
ただし、会話分析する対象のデータの列（フィールド）の定義や分析したい指標の集計定義を詳細に設定していないと分析精度の向上は期待できないため、エージェント機能を活用するためには対象のデータの中身の定義を詳細に把握・整理しておくことが非常に重要です。
⑥まとめ
Looker Studio Proの会話分析機能は、従来のダッシュボードが抱えていた「分析の難易度」や「手間の多さ」という課題を解決する強力なツールです。
• BigQuery連携による強固なデータ基盤
• 自然言語処理AIによる直感的なデータ探索
• エージェント機能による精度の高い分析フローの確立
これらを組み合わせることで、分析スキルを持たない担当者であっても、AIという「専属のアナリスト」と共にデータを深掘りし、スピーディーに課題を発見・解決できるようになります。「データ分析をする時間がない」、「ダッシュボードはあるが活用できていない」と感じている方は、Looker Studio Proの会話分析を使ってデータ活用のステージをさらに一段引き上げてみましょう。
