2025.05.12

GA4のAPIでできることとは？設定方法や知っておきたい問題点、BigQueryとの違いを紹介

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GA4を日々の業務で利用する中で「データをBIツールに自動で出力し、可視化したい」「より柔軟なレポートを作成したい」と感じることもあると思います。

Google Analytics Data APIを利用することで、BIツールへのデータの出力・更新にかかる工数を削減でき、より柔軟なレポート作成が可能になります。

本記事では、GA4で取得できるデータや管理画面上で可能な分析を整理したうえで、GA4の管理画面では実現が難しいこと、Google Analytics Data APIでできることと設定方法について紹介します。そのうえで、Google Analytics Data APIの問題とそれに対する2つの解決策について詳しく紹介します。

なお、弊社EVERRISEでは、GA4のデータの高速抽出・AWS連携をスムーズにするツールとして「JetJunction」を提供しています。JetJunctionを利用することで、作業コストを大幅に削減し、GA4の分析・施策の幅を広げます。JetJunctionについて、詳しくは下記の無料資料をご覧ください。

GA4で取得できるデータ
GA4の管理画面で可能な分析
GA4の管理画面で実現できないこと
Google Analytics Data APIとは？APIでできること
- BIツールへのデータ連携と可視化
- GA4の管理画面では作成できないレポートの実現
GA4のAPIの設定・連携・実行方法
GA4のAPIの問題
APIが抱える問題の解決策①BigQuery
APIが抱える問題の解決策②JetJunction
- JetJunctionとは
- JetJunctionで実現できること
GA4のデータの活用幅をさらに広げるCDP

GA4で取得できるデータ

GA4ではイベントをデータの計測単位として使用しており、すべてがイベントとして記録される仕組みになっています。イベントとは、ユーザーがwebサイトやアプリで起こしたあらゆる行動を指します。

イベントベースで収集したデータは、主に以下のような形式で整理され、web上でのユーザー行動を詳細に分析可能です。

データ	目的	内容	例
ユーザーデータ	「誰が」を知る	webサイトやアプリを訪問したユーザーに関する属性情報	・年齢・性別・地理的位置・言語・デバイスやブラウザー情報　など
セッションデータ	「いつ・どれだけ」を知る	ユーザーがwebサイトやアプリを訪れてから離脱するまでの一連のインタラクション	・訪問した日時・訪問した回数・訪問の持続時間・訪問したページ　など
イベントデータ	「何を」を知る	ユーザーがwebサイトやアプリ内で行った特定の行動やアクション	・ページビュー・ボタンのクリック・ビデオの再生・商品購入・フォーム送信・ニュースレター登録　など
キーイベント（旧コンバージョン）データ	「どのような成果か」を知る	設定した目標やコンバージョンの達成状況	・コンバージョンの発生回数・コンバージョンに至るまでのユーザーの行程・コンバージョンの価値　など

GA4の管理画面で可能な分析

GA4は分析に特化したツールであり、取得したデータを使ってできる主な分析の例を3つ紹介します。

セグメンテーション分析
リアルタイムデータ分析
エンゲージメント分析

セグメンテーション分析

GA4にはセグメントを作成する機能があり、年齢・性別などのデモグラフィック情報を利用してセグメントを作成し、異なるユーザーグループの行動パターンを比較分析できます。

また、ユーザーデータだけでなく、ユーザーがwebサイト上で行った商品の購入やフォームの送信など特定のアクションに基づいてセグメントを作成し、ユーザー行動の傾向を分析するなど、さまざまな切り口でのセグメンテーション分析が可能です。

これにより、例えば、20代の男性ユーザーと40代の女性ユーザーという異なるデモグラフィックのセグメントを作成し、どのコンテンツがそれぞれのグループに人気があるかを分析できます。加えて、過去に高額商品を購入したユーザーと低額商品を購入したユーザーを別々にセグメント化し、それぞれの購入パターンやサイト内行動を分析することも可能です。

関連：セグメンテーションとは？2つの観点での活用方法と成功事例

リアルタイムデータ分析

GA4には一部のデータをほぼリアルタイムで表示する機能があります。

webサイトに現在アクセスしているユーザー数やアクティブなページ、商品をカートへ追加するなどの特定のアクションをリアルタイムで確認し、トラフィックの変動を把握できます。

リアルタイムデータは、緊急の問題にスピーディーに対応したり、マーケティング活動の効果を短期的に評価する場合に特に有効です。また、webサイトやアプリ上で特定のキャンペーンを実施した際に、その効果を直ちに確認し、必要に応じてキャンペーンの調整を行うことにも利用できます。

エンゲージメント分析

GA4は、昨今のユーザー行動の多様化と複雑化に対応するため、イベントベースの計測により特定のユーザーアクションやエンゲージメントパターンをより詳細に捉えることができるようになっています。

ボタン・リンクのクリックなどのユーザーアクションやwebページへの滞在時間、スクロールの深さなど、ユーザーのエンゲージメントレベルを測定するカスタムイベントを設定し、どの商品・コンテンツがもっともユーザーの関心を惹いているのかを分析できます。

また、ユーザーがwebサイトやアプリ上でたどる経路を追跡し、その一連の流れを分析することも可能です。これにより、ユーザーのサイト内での行動パターンや特定のコンバージョンに至るまでの経路を把握できます。例えば、商品閲覧から購入に至るまでのユーザーの流れを追跡し、購入プロセスの最適化に役立てることができます。

GA4の管理画面で実現できないこと

GA4の標準・探索レポートを利用することで、さまざまな分析が可能です。しかし、以下のことはGA4の管理画面では実現できません。

スプレッドシートなどにGA4のデータを自動で出力・定期更新
複数の条件を組み合わせた柔軟なレポートの作成

こうしたニーズに対応するために提供されているのが、Google Analytics Data APIです。

Google Analytics Data APIとは？APIでできること

Google Analytics Data APIとは、GA4で計測されたデータを各種ツールで利用するための機能です。Google Analytics Data APIを使用することで、GA4のユーザーデータやセッションデータ、イベントデータ、キーイベント（旧コンバージョン）データなどを自動的に取得し、BIツールやDWH、独自のアプリケーションに連携できます。

APIの利用により可能となる、代表的な2つのことを紹介します

BIツールへのデータ連携と可視化
GA4の管理画面では作成できないレポートの実現

BIツールへのデータ連携と可視化

Google Analytics Data APIを利用することで、GA4のデータをBIツールやGoogleスプレッドシートに自動で出力・更新することができます。

例えば、Google Analytics Data APIを使ってGA4のデータをLooker Studioに連携することで、常に最新の数値を反映したダッシュボードを構築可能です。これにより、KPIの進捗管理や施策別の成果の比較、媒体別の成果の観測など、GA4のデータの可視化の幅が広がります。

また、定期レポートの作成や数値管理の手作業を省略できるため、業務効率の向上効果も期待できます。

GA4の管理画面では作成できないレポートの実現

GA4の管理画面で作成できるレポートの種類や柔軟性には制限があります。Google Analytics Data APIを利用することで、自社の分析要件に合わせたより柔軟なレポート作成・データ分析が行えるようになります。

例えば、GA4の管理画面上でも「時間」ディメンションを使って1時間単位でユーザーのCVRや流入傾向を分析可能です。しかし、設定できる時間帯は「0時」「9時」などあらかじめ定義された1時間刻みに限定されているため「9：30～10：30」など任意の時間帯を指定できません。Google Analytics Data APIを利用することで、自由に時間帯を定義したり、1時間未満の粒度でのレポート作成が可能となります。

GA4のAPIの設定・連携・実行方法

Google Analytics Data APIを設定・連携・実行する方法は以下のとおりです。

アカウントを作成する
APIを有効にする
GA4とGCPを連携する
APIを実行する

ここでは、APIで取得したデータの出力先をGoogleスプレッドシートにした場合を例に紹介します。

1.アカウントを作成する

Google Analytics Data APIは、Google Cloud Platform（GCP）のサービスの1つであり、Googleアカウントと連携してGCPのアカウントを作成する必要があります。

Google Cloud公式サイトにアクセスし、右上の「無料で利用開始」をクリックします。

アカウント情報を設定し、「同意して続行」をクリックします。

支払情報を設定し「無料で利用開始」をクリックします。

Google Cloudのコンソール画面が表示されるので、ページ上部の「My First Project」をクリックします。

右上にある「新しいプロジェクト」をクリックし、プロジェクトを作成します。

2.APIを有効にする

ナビゲーションメニューから「APIとサービス」にカーソルを合わせ「ライブラリ」をクリックします。

APIライブラリで「Google Analytics Data API」を検索してクリックします。

「有効にする」をクリックし、APIを有効化します。

3.GA4とGCPを連携する

Google スプレッドシートでは、シートに紐付いたGoogle Apps Script（GAS）という開発ツールを利用してGoogle Analytics Data APIを実行します。APIを実行するためには、GA4とGoogle Cloud Platformを紐付ける必要があります。

GCPのナビゲーションメニューから「Cloudの概要」にカーソルを合わせて「ダッシュボード」をクリックします。

「プロジェクト情報」内にある「プロジェクト番号」をコピーします。

Googleスプレッドシートを開き「拡張機能」の「Apps Script」をクリックします。

Google Apps Scriptのスクリプトエディタ画面に移行するので、左側にある「プロジェクトの設定」をクリックします。

「GCPのプロジェクト欄」にコピーしたプロジェクト番号を入力し「プロジェクトの設定」をクリックします。

4.APIを実行する

GA4のAPIでは、メソッドを使って操作を行います。メソッドとは、特定のデータを取得したり設定を変更したりするための操作手段（機能）を指します。

GA4のAPIにおける代表的なメソッドは、以下のとおりです。

メソッド名	できること
runReport	セッション数やユーザー数、イベント数をディメンション・指標で絞って取得しレポートを作成できる。
batchRunReports	1度のAPIの呼び出しで複数のレポートを作成できる。作成できるレポートはrunReportと同様。
runPivotReport	クロステーブル（ピボットテーブル）形式でレポートを作成できる。
runRealtimeReport	GA4のリアルタイムデータから、カスタムレポートを作成できる。
properties.audienceExports	GA4で定義されたオーディエンスに属するユーザー情報を、API経由で取得できる。取得したデータは、広告やCRMでの分析に利用できる。

そのほかのAPIメソッドについては、Google Analytics Data API の概要をご確認ください。

そのうえで、Googleリファレンスに記載されているコードを、Apps Scriptのスクリプトエディタに貼り付けて実行します。

サンプルコードをコピーしたら、10行目の「YOUR-GA4-PROPERTY-ID」と書かれた箇所に、取得した自社のGA4プロパティのIDを入力し、保存します。

最後に「実行」をクリックするとGoogle Analytics Data APIが実行されます。

GA4のAPIの問題

Google Analytics Data APIを利用することで、GA4のデータを外部ツールに連携し自動的に出力・更新できるようになったり、柔軟なレポート作成が行えます。

その一方で、以下のような問題を抱えています。

GA4以外のデータと組み合わせた分析に向かない
リアルタイム連携でのデータが扱いづらい
現場のマーケターにAPIを活用できるスキルが必要

GA4以外のデータと組み合わせた分析に向かない

GA4以外で取得したほかのデータと組み合わせて分析したい場合、Google Analytics Data APIでは実現が難しいです。これは、Google Analytics Data APIが取得できるデータが、GA4側であらかじめ集計・加工されたレポート形式のデータに限られているためです。

ほかのシステムのデータと組み合わせて分析するには、未加工のRAWデータを扱う必要がありますが、Google Analytics Data APIではRAWデータの直接取得には対応していません。

疑似的な方法として、Google Analytics Data APIを使ってディメンション別や日別、ユーザー属性別に細かくデータを切り出し、外部で統合・再構築することで、RAWデータに近い状態を作ることは一応可能です。しかしこのやり方は、Google Analytics Data APIの割り当て制限にすぐに達してしまい、日を分けて対応しても全データの取得に膨大な時間がかかるため、現実的ではありません。

また、Google Analytics Data APIの割り当て制限を回避する方法としてアナリティクス360を利用する方法もありますが、月額100万円以上のコストが発生するため、多くの企業にとっては現実的な選択肢とは言えません。

リアルタイム連携でのデータが扱いづらい

Google Analytics Data APIでは、runRealtimeReportメソッドを使用することで、リアルタイムデータを取得できます。しかし、取得できるデータは「○分前に発生したイベント」という形式で提供されるため、正確なタイムスタンプ（日付＋時刻）情報が含まれません。

また、リアルタイムレポートで取得可能なディメンションや指標は限定的で、通常の runReportメソッドと比較すると、選択できる項目数や柔軟性に大きな制約があります。例えば、ユーザー属性や詳細なイベントパラメータ、キャンペーン関連データなど、マーケティング施策の検証に必要な情報が含まれていないケースも多いため、あくまでもざっくりとした傾向を把握するための用途に限られるのが実情です。

そのため、リアルタイムデータをもとにした分析や施策の評価には限界があり、その点を理解したうえで利用する必要があります。

現場のマーケターにAPIを活用できるスキルが必要

Google Analytics Data APIを有効活用するためには、現場のマーケター自身がAPIに関する基本知識やスキルを身につける必要があります。Google Analytics Data APIを利用するには最低限のプログラミング言語の理解が求められるうえに、Google Analytics Data APIの仕様を把握していなければ、効率的なデータの取得・活用も難しいです。

また、Google Analytics Data APIに関する日本語の情報はまだ少なく、詳細な仕様や使い方を理解するためには、英語の公式ドキュメントを参照する力も求められます。

Google Analytics Data API自体は難解なものではありませんが、エンジニアの協力が得られない環境では運用が難航する可能性があり、その場合は外部パートナーの活用も視野に入れる必要があります。

このように、Google Analytics Data APIでGA4のデータを扱う場合、一定の限界や問題が存在します。そこで、より柔軟なデータ活用を実現するための代表的な2つの解決策を紹介します。

APIが抱える問題の解決策①BigQuery

BigQueryとは

Google Analytics Data APIの一部の問題は、BigQueryを利用することで解決できます。

BigQueryとは、GCP（Google Cloud Platform）にて提供されているクラウドDWHです。数テラバイトや数ペタバイトというビッグデータでも、超高速で解析することができます。

BigQueryでできること

より高度な分析

BigQueryではGA4のRAWデータを扱えます。そのため、GA4の管理画面やGoogle Analytics Data APIでは実現が難しかったほかのデータと組み合わせた分析や、より複雑な条件設定、時間軸を考慮した分析などをSQLを使用することで実現可能です。

例えば、GA4のデータとCRMの顧客属性データを組み合わせることで、チャネル別のLTV（顧客生涯価値）を可視化し、媒体ごとの投資対効果を正確に分析できます。また、購買データと組み合わせて、リピート率が高い流入経路やキャンペーンの傾向を把握することで、次回の施策検討時に役立てることも可能です。

大規模データの効率的な処理

ECサイトなどで蓄積される行動データが膨大な場合、GA4の管理画面やGoogle Analytics Data APIでは処理が追いつかず、レポート表示に時間がかかったり、画面が固まることがあります。

BigQueryは数百万件単位のセッションデータやイベントデータでも高速に処理できるため、大規模なアクセスログの可視化や分析を行うための基盤として非常に有効です。

データの長期保存とアクセス

GA4の管理画面やGoogle Analytics Data APIではデータの保存期間が限られているため、中長期的な視点での分析には不向きです。

BigQueryを利用すれば、GA4から収集したデータを形式を崩さずそのまま保存できるため、数年分にわたるデータの蓄積が可能になります。これにより、長期的なトレンド分析や時系列分析、成長率比較といった中長期視点での戦略立案に役立ちます。

さらに、保存したデータはSQLで柔軟に抽出・加工できるため、特定の期間やキャンペーンに絞った比較、季節要因の影響分析など、多様な切り口での分析にも対応できます。

GA4のデータ利用におけるBigQueryの問題

エンジニアがいないと実現が難しい

BigQueryを利用すれば、GA4のRAWデータを比較的簡単な設定で出力可能です、しかし、実際にそのデータを分析・利用するためには、JSON形式のイベントデータを解析し、必要な形に整える「前処理」という作業が必要になります。

前処理では、テーブル設計（スキーマ設計）やデータの正規化、SQLによる整形作業などが求められるため、エンジニアリングの知識がないマーケターだけで対応するのは難易度が高いです。

AWS環境での自由度が低い

BigQueryは母体がGoogleのサービスであるため、Googleのクラウド環境に依存します。そのため、AWS環境をメインで利用している場合、GA4データのためにGCPを運用する必要があり、二重で管理する手間が発生します。

課金体系が分かりづらくコスト管理がしにくい

BigQueryの課金体系は分かりづらく、いくらかかるか読みづらいといった問題があります。GCPを利用してない人は、GA4のデータのために利用することになるので、その費用の管理もする必要が出てきます。

APIが抱える問題の解決策②JetJunction

JetJunctionとは

GA4のデータ利用において、Google Analytics Data APIの一部の問題を解決するのがBigQueryです。そのBigQueryもデータの前処理が必要、AWS環境での自由度が低い、などの問題があります。これらGoogle Analytics Data APIおよびBigQueryの問題を解決し、作業コストを大幅に削減できるのが「JetJunction」です。

JetJunctionとは、GA4のデータを簡単に抽出・集計できる、EVERRISEが提供するツールです。

JetJunctionで実現できること

前処理不要で大量データの分析を行える

JetJunctionはBigQueryと同様にRAWデータを扱うことができ、さらに最短1分間隔でユーザー単位のデータを取得できます。また、簡単なSelect / JoinレベルのSQLの知識でデータを利用できるため、エンジニアの工数も削減可能です。

さらに、JetJunctionはユーザーの属性とセッションを切り分け、セッション単位で集計済みの加工データも提供しています。そのため、BigQueryで行うRAWデータのJSONデータを解析して必要な形に加工したり、扱いやすい形を定義してデータを加工する前処理も不要です。

AWS環境でGA4のデータを自由に扱える

JetJunctionは、GA4データをAmazon Redshiftにも出力可能です。そのため、AWS環境をメインとして利用している企業でも、GA4データのためにBigQueryを使う必要がなくなり、GCPの管理工数の削減に繋がります。

また、BigQueryをすでに利用している場合でも、JetJunctionで加工したデータをBigQueryに戻して利用することが可能です。

イベント数ごとの課金体系で分かりやすい

Google Analytics Data APIやBigQueryでは、費用が高い・料金体系が分かりにくいといった問題があります。一方、JetJunctionはイベント数に応じたシンプルな課金体系を採用しているため、コストを明確に把握したうえで管理可能です。

JetJunctionのより詳しい機能や特長、料金の目安について、詳しくは下記の無料資料をご覧ください。

無料資料：JetJunctionご紹介資料

GA4のデータの活用幅をさらに広げるCDP

データ活用の最初のステップとして、GA4（webトラッキング）のデータを分析することから始める企業が多いです。そこからデータ活用が進み、メールの配信履歴や購入履歴、実店舗への来店履歴、問合せ履歴などあらゆるデータを組み合わせて使いたいケースが出てくることが大半です。

その時に必要になってくるのが、CDPです。

CDPとは「カスタマーデータプラットフォーム：Customer Data Platform」の略称で、企業が持つ顧客データを「実在する個人」に紐付けて統合・管理し、顧客一人ひとりの正確な理解を可能にするプラットフォームです。CDPを使うことで、GA4データを含めて顧客に関するあらゆるデータを最大限活用できるようになります。

GA4だけでは「どの顧客の行動なのか」までは特定できませんが、CDPで顧客IDやメールアドレスと紐付けることで顧客一人ひとりのオンライン・オフラインでの行動を特定でき、さらにそのほかのデータも組み合わせて分析できるようになるため、より詳細な顧客理解が可能になります。加えて、分析したデータをもとに作成したセグメントに対して、施策を実施できます。

例えば、特定のページを閲覧していて、かつECサイトと実店舗での購入金額が10万円以上の顧客をセグメントとして作成し、その顧客に対してメール配信やプッシュ通知でお知らせを送ったり、webサイト上にバナーを表示させるといったことが可能です。

「CDPとは何か、どのようなことができるのか」について、詳しくは下記の無料動画をご覧ください。CDPに関する初歩的な知識をユースケースを交えながら説明します。

無料動画：「CDPとは何か」を知る顧客データ活用の基本