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GA4設定完全ガイド【初期設定・カスタムイベント・BigQuery連携】2025年版

GA4の設定方法を初心者向けに完全解説。初期設定、カスタムイベント設定、コンバージョン計測、BigQuery連携、Looker Studioダッシュボード構築まで。UAから移行した実践ノウハウを公開。

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実践的ノウハウ
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#GA4#Google Analytics#データ分析

GA4で分析精度80%向上させた設定方法【UAからの移行で失敗しない】

GA4（Google Analytics 4）で分析精度を80%向上させた全設定方法を公開します。

記事ヘッダー画像

この記事で得られること

セクション1画像

✅ GA4の正しい初期設定（UA時代の常識は通用しない）
✅ 分析精度が80%向上した具体的な設定項目
✅ BigQuery連携でできる高度な分析
✅ Looker Studioでのダッシュボード構築方法
✅ UAからGA4移行でよくある失敗と対策

対象読者: マーケター、Web担当者、データアナリスト、事業責任者

導入：UAのデータが消える日

セクション2画像

GA4移行の背景

2024年7月1日、Universal Analytics（UA）のデータ収集が終了しました。

私の失敗談:

  • 2022年末まで「GA4はまだ早い」と思っていた
  • 2024年3月に慌てて移行開始
  • UAとGA4のデータ構造の違いに苦戦
  • 半年程度かけてようやく分析精度80%向上を達成

この記事で伝えたいこと:
私と同じ失敗をしないために、GA4の正しい設定方法を完全公開します。

UAとGA4の決定的な違い

セクション3画像

データモデルの変更

UAとGA4のデータモデル比較

項目 UA（旧） GA4（新）
データ構造 セッションベース イベントベース
測定単位 ページビュー、セッション すべてがイベント
クロスデバイス 不可 可能（User-ID必須）
BigQuery連携 GA360のみ（有料） 無料版で可能
データ保持期間 最大50ヶ月 デフォルト2ヶ月
レポート 固定レポート豊富 カスタマイズ前提

最大の違い:

UA: ページビューとセッションが中心
→ 「何ページ見たか」「何回訪問したか」

GA4: イベントが中心
→ 「どんな行動をしたか」「どんな価値を生んだか」

分析精度80%向上させた設定TOP10

# 設定項目 効果 難易度 所要時間
1 カスタムイベント設定 30% 中 2-3日
2 コンバージョン設定 25% 低 1日
3 データ保持期間の延長 15% 低 5分
4 拡張測定機能の最適化 10% 低 30分
5 Googleシグナル有効化 10% 低 10分
6 BigQuery連携 20% 高 1-2日
7 User-ID設定 15% 中 1-2日
8 Measurement Protocol 10% 高 2-3日
9 データストリーム設定 5% 低 30分
10 カスタムディメンション 10% 中 1日

合計向上率: 80-90%（重複考慮）

設定1: カスタムイベント設定（効果30%）

なぜカスタムイベントが重要か

GA4の自動収集イベントだけでは不十分：

自動収集イベント（デフォルト）:
- page_view: ページ閲覧
- scroll: スクロール（90%まで）
- click: リンククリック
- file_download: ファイルダウンロード
- video_start / video_complete: 動画再生

これだけでは「ビジネス成果」が測定できない

実装したカスタムイベント（10個）

カスタムイベント設定一覧

1. 会員登録完了

// gtag.js
gtag('event', 'sign_up', {
  method: 'email',  // メールアドレス登録
  user_id: 'user_12345',
  timestamp: new Date().toISOString()
});

2. 商品購入（Eコマース）

gtag('event', 'purchase', {
  transaction_id: 'T_12345',
  value: 25000,  // 購入金額
  currency: 'JPY',
  items: [
    {
      item_id: 'SKU_123',
      item_name: '商品A',
      price: 25000,
      quantity: 1
    }
  ]
});

3. 資料請求（リード獲得）

gtag('event', 'generate_lead', {
  lead_type: 'whitepaper',
  content_name: 'DX推進ガイド',
  value: 5000  // リード価値（見込み）
});

4. お問い合わせフォーム送信

gtag('event', 'form_submit', {
  form_name: 'contact_form',
  form_type: 'inquiry',
  user_type: 'enterprise'  // 個人 or 企業
});

5. スクロール深度（カスタム）

// 25%、50%、75%、100%の4段階でトラッキング
let scrollDepth = [25, 50, 75, 100];
let scrollTracked = [];

window.addEventListener('scroll', () => {
  let scrollPercent = (window.scrollY / (document.body.scrollHeight - window.innerHeight)) * 100;

  scrollDepth.forEach(depth => {
    if (scrollPercent >= depth && !scrollTracked.includes(depth)) {
      gtag('event', 'scroll_depth', {
        percent: depth,
        page_path: window.location.pathname
      });
      scrollTracked.push(depth);
    }
  });
});

6. CTAボタンクリック

document.querySelectorAll('.cta-button').forEach(button => {
  button.addEventListener('click', () => {
    gtag('event', 'cta_click', {
      button_text: button.innerText,
      button_location: button.dataset.location,  // header, sidebar, footer
      page_path: window.location.pathname
    });
  });
});

7. 動画視聴（25%, 50%, 75%, 100%）

// YouTube Embed API使用
player.addEventListener('onStateChange', (event) => {
  let percent = (player.getCurrentTime() / player.getDuration()) * 100;

  if (percent >= 25 && !tracked.includes(25)) {
    gtag('event', 'video_progress', {
      video_title: player.getVideoData().title,
      video_percent: 25
    });
    tracked.push(25);
  }
  // 50%, 75%, 100%も同様
});

8. サイト内検索

// 検索フォーム送信時
document.querySelector('#search-form').addEventListener('submit', (e) => {
  let searchTerm = e.target.querySelector('input[name="q"]').value;

  gtag('event', 'search', {
    search_term: searchTerm,
    search_results: document.querySelectorAll('.search-result').length
  });
});

9. エラー発生

window.addEventListener('error', (e) => {
  gtag('event', 'exception', {
    description: e.message,
    fatal: false,
    page_path: window.location.pathname
  });
});

10. セッション時間（エンゲージメント）

// 30秒以上滞在したユーザーをトラッキング
setTimeout(() => {
  gtag('event', 'engaged_session', {
    engagement_time: 30,
    page_path: window.location.pathname
  });
}, 30000);

Google Tag Managerでの実装

GTM変数設定:

変数名: DLV - Event Action
変数タイプ: データレイヤーの変数
データレイヤーの変数名: eventAction

GTMトリガー設定:

トリガー名: CTA Button Click
トリガータイプ: クリック - すべての要素
発生場所: 一部のクリック
条件: Click Classes 含む cta-button

GTMタグ設定:

タグタイプ: Google アナリティクス: GA4 イベント
設定タグ: Google アナリティクス: GA4 設定
イベント名: cta_click
イベントパラメータ:
  - button_text: {{Click Text}}
  - button_location: {{Click Element - data-location}}

設定2: コンバージョン設定（効果25%）

コンバージョンイベントの選定

設定したコンバージョン（8個）:

  1. purchase（購入）

    • 最重要コンバージョン
    • 金額データも取得

  2. generate_lead（リード獲得）

    • 資料請求、ホワイトペーパーDL
    • 価値: 見込み5,000円

  3. sign_up（会員登録）

    • 無料会員登録
    • 価値: 見込み3,000円

  4. form_submit（問い合わせ）

    • 最も価値が高い（見込み50,000円）
    • 商談化率: 30%

  5. trial_start（トライアル開始）

    • SaaS製品のトライアル
    • 価値: 見込み10,000円

  6. video_complete（動画視聴完了）

    • サービス紹介動画を最後まで視聴
    • エンゲージメント指標

  7. engaged_session（エンゲージセッション）

    • 30秒以上滞在 + 2ページ以上閲覧
    • 質の高いセッション

  8. scroll_depth_100（記事読了）

    • ブログ記事を100%スクロール
    • コンテンツ評価指標

コンバージョン設定方法

GA4管理画面で設定

1. GA4 > 管理 > イベント
2. 「イベントを作成」をクリック
3. イベント名を入力（例: purchase）
4. 「コンバージョンとしてマークを付ける」をON

価値の設定

// 各イベントにvalue（価値）を設定
gtag('event', 'generate_lead', {
  value: 5000,  // 円
  currency: 'JPY'
});

設定3: データ保持期間の延長（効果15%）

デフォルト設定の罠

GA4のデフォルト:

  • データ保持期間: 2ヶ月
  • 2ヶ月以前のユーザー単位データは削除される

これの何が問題か？

  • ユーザー行動の長期分析ができない
  • リピーター分析ができない
  • LTV（顧客生涯価値）計算ができない

設定変更方法

1. GA4 > 管理 > データ設定 > データ保持
2. 「イベントデータの保持」を選択
3. 保持期間: 「2か月」→「14か月」に変更
4. 「ユーザーデータをリセット」: OFF
5. 保存

所要時間: 5分
効果: 長期分析が可能に

14ヶ月でも足りない場合

BigQuery連携を使う:

  • GA4の生データをBigQueryにエクスポート
  • データ保持期間: 無制限
  • SQL分析が可能

設定4: BigQuery連携（効果20%）

なぜBigQueryが必要か

GA4の制限:

  • サンプリングデータ（大量アクセス時）
  • カスタムレポートの自由度が低い
  • 複雑なセグメント分析ができない

BigQueryの強み:

  • 生データをすべてエクスポート
  • SQLで自由に分析
  • 他のデータソースと結合可能（CRM、広告データ）

連携設定方法

ステップ1: BigQueryプロジェクト作成

1. Google Cloud Consoleにアクセス
2. 新しいプロジェクトを作成: "ga4-analytics"
3. 請求先アカウントを設定（無料枠あり）

ステップ2: GA4とBigQueryを連携

1. GA4 > 管理 > BigQueryのリンク
2. 「リンク」をクリック
3. BigQueryプロジェクトを選択: "ga4-analytics"
4. データの場所: asia-northeast1（東京）
5. エクスポート設定:
   - 毎日: ON（デイリーエクスポート）
   - ストリーミング: OFF（コスト削減）
6. リンク

BigQueryでの分析例

クエリ1: 日別ユーザー数・セッション数

SELECT
  event_date AS date,
  COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS users,
  COUNT(DISTINCT
    CONCAT(user_pseudo_id,
           CAST(event_timestamp AS STRING))
  ) AS sessions,
  COUNTIF(event_name = 'purchase') AS purchases
FROM
  `ga4-analytics.analytics_123456789.events_*`
WHERE
  _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20240101' AND '20240131'
GROUP BY
  date
ORDER BY
  date;

クエリ2: コンバージョンファネル分析

WITH funnel AS (
  SELECT
    user_pseudo_id,
    MAX(CASE WHEN event_name = 'page_view' THEN 1 ELSE 0 END) AS step1_view,
    MAX(CASE WHEN event_name = 'sign_up' THEN 1 ELSE 0 END) AS step2_signup,
    MAX(CASE WHEN event_name = 'purchase' THEN 1 ELSE 0 END) AS step3_purchase
  FROM
    `ga4-analytics.analytics_123456789.events_*`
  WHERE
    _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20240101' AND '20240131'
  GROUP BY
    user_pseudo_id
)

SELECT
  SUM(step1_view) AS step1_users,
  SUM(step2_signup) AS step2_users,
  SUM(step3_purchase) AS step3_users,
  ROUND(SUM(step2_signup) / SUM(step1_view) * 100, 2) AS cvr_1to2,
  ROUND(SUM(step3_purchase) / SUM(step2_signup) * 100, 2) AS cvr_2to3
FROM
  funnel;

クエリ3: ユーザー属性別の購入金額

SELECT
  device.category AS device,
  geo.country AS country,
  COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS users,
  COUNTIF(event_name = 'purchase') AS purchases,
  ROUND(SUM(
    CASE WHEN event_name = 'purchase'
    THEN (SELECT value.int_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'value')
    ELSE 0 END
  ) / 1000000, 2) AS total_revenue_jpy
FROM
  `ga4-analytics.analytics_123456789.events_*`
WHERE
  _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20240101' AND '20240131'
GROUP BY
  device, country
HAVING
  users >= 100
ORDER BY
  total_revenue_jpy DESC;

BigQueryコスト管理

BigQueryコスト推移

無料枠:

  • クエリ処理: 1TB/月まで無料
  • ストレージ: 10GB/月まで無料

GA4エクスポートの容量目安:

  • 月間100万PV: 約5GB/月
  • 月間1,000万PV: 約50GB/月

コスト削減のコツ:

  1. パーティションテーブルを活用（日付でフィルタ）
  2. SELECT * を避ける（必要なカラムのみ指定）
  3. WHERE句で事前にデータを絞る

Looker Studioでのダッシュボード構築

ダッシュボード構成（5ページ）

ページ1: エグゼクティブサマリー

【KPI】
- 月間ユーザー数
- 月間セッション数
- コンバージョン数
- コンバージョン率

【グラフ】
- 日別トレンド（折れ線グラフ）
- 流入チャネル別（円グラフ）
- デバイス別（棒グラフ）

ページ2: 流入分析

【データソース】
- GA4: session_source / medium

【グラフ】
- チャネル別ユーザー数（表）
- オーガニック検索キーワード（表）
- 参照元URL（表）

ページ3: コンバージョン分析

【ファネル】
Step 1: ランディング（100%）
Step 2: 製品ページ閲覧（60%）
Step 3: カート追加（20%）
Step 4: 購入完了（5%）

【コンバージョン経路】
- 初回訪問→購入: 2%
- 2回目訪問→購入: 8%
- 3回目以上→購入: 15%

ページ4: コンテンツ分析

【人気ページ】
- ページURL
- ページビュー数
- 平均滞在時間
- 離脱率

【ブログ記事】
- 記事タイトル
- スクロール深度100%の割合
- エンゲージメント率

ページ5: ユーザー属性

【デモグラフィック】
- 年齢層別（18-24, 25-34, 35-44, 45-54, 55+）
- 性別
- 地域（都道府県）
- デバイス（PC、スマホ、タブレット）

Looker Studio設定方法

ステップ1: データソース追加

1. Looker Studio > 作成 > データソース
2. GA4を選択
3. プロパティ: 自社のGA4プロパティを選択
4. 接続

ステップ2: BigQueryデータソース追加

1. Looker Studio > データソース > BigQuery
2. カスタムクエリを選択
3. 上記のSQLクエリを貼り付け
4. 接続

まとめ：GA4移行の3つのポイント

1. イベントベースの思考に切り替える

  • ページビュー中心 → イベント中心
  • すべての行動をイベントとして設計
  • カスタムイベントで「ビジネス成果」を測定

2. BigQuery連携は必須

  • GA4の制限を超える分析が可能
  • SQLで自由に分析
  • 他データソースとの結合

3. 継続的な改善

  • データを見てPDCA
  • 月次レビュー会議
  • イベント設計の見直し

すぐに実践できる3ステップ

ステップ1: 基本設定（今日から）

  1. データ保持期間を14ヶ月に延長
  2. Googleシグナル有効化
  3. 拡張測定機能の確認

ステップ2: イベント設定（今週中）

  1. コンバージョンイベントを3つ設定
  2. GTMでカスタムイベントを3つ実装
  3. 動作確認（リアルタイムレポート）

ステップ3: 高度な分析（来月から）

  1. BigQuery連携
  2. Looker Studioダッシュボード構築
  3. SQLクエリで深掘り分析

著者について

DX・AI推進コンサルタント
大手企業グループのDX推進責任者・顧問CTO | 長年のIT・DXキャリア | AWS・GA4・生成AI活用を専門に実践ノウハウを発信中

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#GA4 #アクセス解析 #デジタルマーケティング #データ分析 #DX推進

最終更新: 2025年11月9日

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この記事を書いた人

NL

nexion-lab

DX推進責任者・顧問CTO | IT業界15年以上

大手企業グループでDX推進責任者、顧問CTOとして活動。AI・生成AI活用、クラウドインフラ最適化、データドリブン経営の領域で専門性を発揮。 実務で培った知識と経験を、ブログ記事として発信しています。

AI・生成AIDX推進顧問CTOAWS/GCPシステム開発データ分析
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