コワーキングスペース 代表 鶴田 賢太 AIでGA4データとビジネス情報を統合分析し、課題特定から改善案、実装・効果測定、月次/四半期レビューまでをテンプレ付きで自動化し、短期で成果に直結するサイト改善を実現する実践手順を解説し、取得手順やプロンプト例、数値目標まで具体化して迷いなくPDCAを回せるようにする
- 対話型プロンプトでビジネス情報を自動構造化
- GA4探索の設定手順とCSVエクスポートを提示
- AI全体診断のプロンプトと出力形式を提供
- 実行と効果測定を継続する月次・四半期レビュー運用と注意点
- 期間設定：過去30日間／出力形式：CSV
- 例示予算：月20万円／売上目標：300万円
こんにちは、Room8オーナーの鶴田です！
「GA4の数字は一応見てるけど、正直何が良いのか悪いのかよく分からない…」
こういう声、めちゃくちゃよく聞きます。セッション数は把握してる、PVも見てる、でも「だから何？」「で、何を改善すればいいの？」って状態ですよね。
僕も最初はそうでした。数字は見れるけど、その数字から「具体的に何をすべきか」が分からない。専門書を読んでも理論ばっかりで、結局「うちのサイトは何をすればいいんだ？」って迷子になる。
でも、AIを活用すれば話は別です。ビジネス情報とGA4データをAIに渡すだけで、「あなたのサイトの課題はここ、改善すべきはこれ、具体的にはこうしましょう」まで、全部教えてくれる。
今回は、専門知識ゼロでもプロ級の分析結果を得られる「AIを使ったアナリティクス分析とサイト改善」の実践ガイドをお届けします。面倒な理論は抜きにして、「明日から何をすればいいか」が明確になる内容にしました。
なぜAIでアナリティクス分析するのか？
従来の手動分析の限界
アナリティクスを見て「とりあえずPVを増やそう」「CVRを改善しよう」って考えること、ありますよね。でも実際のところ、本当にPVが問題なのか？CVRが最優先なのか？データを眺めてるだけでは、なかなか判断できない。
例えば、月間1万PVあるサイトで「もっとアクセスを増やしたい」と考えてる人がいたとします。でも実際にデータを深く分析すると、アクセス数は十分で、問題は「来訪者の質」や「サイト内の導線設計」だったりする。アクセス増加の施策に時間をかけても、売上には繋がらない。
手動分析でよくある問題：
- データは見てるけど、何から手をつければいいか分からない
- 感覚で「これが問題だろう」と決めつけてしまう
- 複数の数値を見比べても、優先順位がつけられない
- 改善策を思いついても、本当に効果があるか不安
AIを使った分析のメリット
AIにアナリティクスデータを分析してもらうと、こういう「迷い」や「見落とし」がなくなります。
- 客観的な判断：人間の思い込みに左右されない数値ベースの分析
- 包括的な視点：複数の指標を同時に評価して、本当の問題を特定
- 優先順位の明確化：複数の課題から「最初に手をつけるべきもの」を特定
- 具体的な改善案：「何となく改善」ではなく「どう改善するか」まで提示
- リソース最適化：限られた時間と予算で最大の効果を得る方法を提案
まあ、要するに「AIが優秀なマーケティングコンサルタント」になってくれるわけです。データを読み解く時間も大幅に短縮できるし、改善施策の精度も格段に上がる。
ステップ1：AIとの対話でビジネス情報を自動整理（5分で完了）
AIに的確な診断をしてもらうには、あなたのビジネスについて教える必要があります。でも「何を整理すればいいか分からない」「テンプレート記入が面倒」という人も多いですよね。
そこで、AIが質問してくれて、答えるだけで必要な情報が自動的に構造化される対話型プロンプトを使いましょう。
ビジネス情報自動生成プロンプト
以下をChatGPTやGeminiにコピペして実行してください：
私のビジネスについて順次質問し、回答に基づいてGA4分析用のビジネス情報を構造化してください。
【進行ルール】
1. 一度に1つの質問のみ
2. 回答に応じて次の質問を調整
3. 専門用語は使わず、分かりやすい言葉で質問
4. 全ての情報が集まったら、構造化されたテンプレートを出力
【収集する情報項目】
・業種と主要商品/サービス
・ターゲット顧客
・月間売上目標
・主要なコンバージョン
・現在の課題感
・サイト種別と運営状況
・マーケティング予算とリソース
【最初の質問から開始】
まず、あなたのビジネスについて教えてください。
どのような商品やサービスを提供していますか？対話の流れ例
AI: まず、あなたのビジネスについて教えてください。どのような商品やサービスを提供していますか？
あなた: オンラインで英会話レッスンをやってます
AI: オンライン英会話レッスンなんですね。どのような形式でレッスンを提供していますか？グループレッスンか、マンツーマンか、それとも両方でしょうか？
あなた: マンツーマンです。月額制で継続レッスン
AI: マンツーマンの月額制レッスンですね。主にどのような方々がお客様になりますか？年齢層や職業など教えてください。
あなた: 30-40代のビジネスパーソンが多いです。英語を学び直したい人たち
AI: なるほど。月間の売上目標はありますか？具体的な金額でも、「だいたいこのくらい」でも構いません。
あなた: 300万円を目指してます
AI: 300万円の目標ですね。お客様がサービスを申し込む前に、まず何をしてもらいたいですか？いきなり有料契約か、それとも体験レッスンなどがありますか？
あなた: まず無料体験レッスンを申し込んでもらってます
AI: 無料体験レッスンが最初のステップなんですね。現在、サイト運営で困っていることや課題に感じていることはありますか？
あなた: アクセスはそこそこあるんですが、体験レッスンの申込みまでなかなか繋がらないんです
（… 対話続行）
最終的な出力例
対話が完了すると、以下のような構造化された情報が自動生成されます：
【ビジネス情報整理完了】
【基本情報】
・業種：オンライン英会話スクール
・主要商品/サービス：マンツーマン英会話レッスン（月額制）
・ターゲット顧客：英語を学び直したい30-40代ビジネスパーソン
【ビジネス目標】
・月間売上目標：300万円
・主要なコンバージョン：無料体験レッスン申込み
・現在の課題感：サイトにアクセスはあるが申込みに繋がらない
【サイト概要】
・サイト種別：サービス紹介サイト（LP中心）
・運営期間：開設から1年半
・更新頻度：月2-3回ブログ記事追加
【リソース状況】
・マーケティング予算：月20万円
・運営体制：代表と事務スタッフ1名
・技術スキル：WordPressの基本操作は可能
この情報をGA4分析用として保存してください。メリット：
- テンプレート記入不要、対話するだけ
- 重要な項目の聞き忘れがない
- AIが自然な流れで質問してくれる
- 最終的に構造化された情報が完成
この自動生成された情報を、次のステップでGA4データと合わせてAI診断に使います。
ステップ2：GA4から診断用データを取得
次に、AIに分析してもらうためのGA4データを取得します。設定は1つだけなので、迷う必要はありません。
GA4データ取得の具体的手順
1. GA4の「探索」→「空白」を選択
2. ディメンション追加（緑の「+」ボタン）
以下を順番に追加：
- 「時刻」→「日付」を選択
- 「トラフィック ソース」→「セッションの参照元」を選択
- 「ページ / スクリーン」→「ランディングページ + クエリ文字列」を選択
- 「地域」→「国」を選択
- 「プラットフォーム / デバイス」→「デバイスカテゴリ」を選択
3. 指標追加（青の「+」ボタン）
以下を順番に追加：
- 「セッション」→「セッション」を選択
- 「ユーザー」→「アクティブユーザー」を選択
- 「ユーザー」→「新規ユーザー数」を選択
- 「イベント」→「キーイベント」を選択（設定済みの場合）
- 「セッション」→「セッション キーイベント率」を選択
- 「セッション」→「エンゲージメント率」を選択
- 「ページ / スクリーン」→「表示回数」を選択
4. 期間設定
「過去30日間」に設定（データ量として最適）
5. レポート設定
- 行：以下を順番にドラッグ&ドロップ
- 「日付」
- 「セッションの参照元」
- 「ランディングページ + クエリ文字列」
- 「デバイス カテゴリ」
- 列：空欄（何も入れない）
- 値：以下をドラッグ&ドロップ
- 「セッション」
- 「アクティブユーザー」
- 「キーイベント」
- 「エンゲージメント率」
- 「表示回数」
6. データエクスポート
右上の「共有」→「ファイルをダウンロード」→CSV形式
なぜこの設定なのか？
この1つの設定で、サイト全体の健康状態を診断するのに必要な全てのデータが取得できます。流入状況、ユーザー行動、コンバージョン、ページパフォーマンス…AIが総合的に判断するのに十分なデータです。
ステップ3：AI全体診断の実行
さあ、ここからがメインです。ビジネス情報とGA4データをAIに渡して、全体診断をしてもらいましょう。
AI全体診断プロンプト
あなたはWebマーケティングのプロフェッショナルです。私のビジネス情報とGoogle Analyticsデータを分析し、サイトの現状診断と改善提案をお願いします。
【私のビジネス情報】
[ステップ1で整理した情報をここに貼り付け]
【分析してほしい内容】
1. サイトの健康状態の総合評価（5段階評価）
2. 最も大きな問題点の特定（優先度順に3つ）
3. 見逃されがちだが重要な課題の指摘
4. 業界と比較した際の強み・弱みの分析
5. 売上目標達成のための改善ロードマップ
【提案の条件】
- 予算：月[X]万円以内
- 実装期間：3ヶ月以内で実現可能なもの
- 技術レベル：[ビジネス情報で記載したスキルレベル]に合わせて
【回答形式】
1. 【現状サマリー】：一言で現状を表現
2. 【最重要課題】：今すぐ取り組むべきこと
3. 【改善ロードマップ】：1ヶ月目、2ヶ月目、3ヶ月目の具体的アクション
4. 【期待される効果】：各施策の数値目標
5. 【注意点】：見落としがちなポイント
添付ファイル：Google Analyticsデータ（CSV）AI診断結果の実例
先ほどのオンライン英会話スクールの例で、実際にAI診断を受けた場合の回答例をご紹介します：
【現状サマリー】
集客力はあるが、コンバージョンまでの導線に大きな問題あり。
特にモバイルユーザーの離脱率が深刻（78%）。
【最重要課題】
スマートフォン対応の改善が最優先。
モバイル流入が全体の65%を占めるにも関わらず、CV率がPC比で1/3に低下。
【改善ロードマップ】
◆1ヶ月目：緊急対応
・モバイル申込みフォームの簡素化（項目数を8個→3個に削減）
・スマホ版トップページの読み込み速度改善
・モバイル専用のCTAボタン設置
◆2ヶ月目：体験向上
・無料体験レッスン予約システムのUI改善
・レッスン風景動画をファーストビューに配置
・お客様の声セクション追加
◆3ヶ月目：継続改善
・A/Bテストによるランディングページ最適化
・リターゲティング広告の設定
・既存顧客からの紹介制度導入
【期待される効果】
1ヶ月目：モバイルCV率 1.2% → 2.0%（+67%）
2ヶ月目：全体CV率 2.1% → 2.8%（+33%）
3ヶ月目：月間申込み数 45件 → 68件（+51%）
→ 売上目標300万円の達成可能性：85%
【注意点】
・改善後は必ずモバイルでのテストを実施
・競合他社も同様の課題を抱えている可能性が高いため、早期実行が重要
・予算20万円のうち、1ヶ月目に15万円を集中投下することを推奨ステップ4：改善施策の実行と効果測定
AI診断で明確になった改善策を、実際に実行していきます。
実行時のポイント
1. 優先順位を守る
AIが提案した順番通りに実行することが重要。人間の感覚で「これは簡単だから先にやろう」と順番を変えると、期待した効果が得られない場合があります。
2. 小さく始める
いきなり大規模な改修をするのではなく、まずは限定的にテストを実施。例えば、スマホ対応改善なら「1つのページだけ」から始める。
3. 数値で効果測定
改善施策を実行したら、必ず数値で効果を測定。「なんとなく良くなった気がする」ではダメ。GA4で具体的な数値変化を確認する。
効果測定用プロンプト
施策実行から2週間後、再度GA4データを取得して以下のプロンプトでフォローアップ分析を依頼：
前回提案いただいた改善施策を実行しました。効果測定をお願いします。
【実行した施策】
[実際に実行した内容を記載]
【実行期間】
[開始日]から[終了日]まで
【改善前後のデータ比較】
改善前データ：[前回のCSVデータ]
改善後データ：[新しいCSVデータ]
【知りたいこと】
1. 施策の効果は出ているか？
2. 予想通りの結果か、想定外か？
3. 次に実行すべき施策の調整案
4. さらなる改善の余地はあるか？
【回答形式】
・効果測定結果（数値での比較）
・成功要因・失敗要因の分析
・次フェーズの推奨アクション月次・継続運用での活用法
AI全体診断は、1回やって終わりではありません。月次で定期実行することで、継続的な改善サイクルを回せます。
月次レビュープロンプト
月次レビューをお願いします。
【今月の実績データ】
[最新のGA4データを添付]
【先月からの変化点】
[サイト改修、新商品リリース、キャンペーン実施など]
【ビジネス状況の変化】
[売上目標の変更、競合状況、市場環境など]
【分析依頼】
1. 月次KPIの達成状況評価
2. 前月比での変化要因分析
3. 新たに発見された課題の特定
4. 来月の重点施策提案
【回答形式】
・今月の総合評価（5段階）
・KPI達成状況のサマリー
・新規課題と対応策
・来月のアクションプラン四半期戦略見直しプロンプト
四半期レビューによる戦略見直しをお願いします。
【過去3ヶ月のデータ推移】
[3ヶ月分のGA4データを添付]
【実行した主要施策】
[この3ヶ月で実行した改善施策のリスト]
【ビジネス環境の変化】
[業界動向、競合状況、自社商品/サービスの変化]
【見直し依頼】
1. 現在の戦略の有効性評価
2. 市場変化への対応状況
3. 新たな機会領域の特定
4. 次四半期の戦略方向性
これまでの改善施策の効果を踏まえ、より大きな成果を得るための戦略提案をお願いします。AI診断を成功させるコツ
データ品質を保つ
正確なデータが分析の前提
- GA4の設定ミス（重複計測、除外設定漏れ）がないか確認
- 異常値（急激なトラフィック増減）がある場合は背景情報も併記
- データ期間は一貫して同じ設定で取得
AIの回答を鵜呑みにしない
AIは優秀だが万能ではない
- 提案内容が自社のリソースで実行可能かは人間が判断
- 業界特有の事情はAIが知らない場合もある
- 複数回質問して、回答の一貫性を確認
継続的な改善サイクル
一度の診断で終わらず、継続運用
- 月次での定期診断を習慣化
- 施策実行後は必ず効果測定
- PDCAサイクルをAIと一緒に回す
まとめ：AIとデータで見えてくる改善の道筋
今回の「AI全体診断」、いかがでしたか？
従来の分析： 数字は見れるけど、何をすべきか分からない
AI診断後： 具体的に何をいつまでにすべきかが明確
この差は本当に大きいです。僕自身、この手法を使い始めてから、サイト改善の効率が格段に上がりました。なにより、「これで合ってるのかな？」という不安がなくなった。AIが客観的に判断してくれるので、迷わず実行に集中できる。
今日からできること：
- ビジネス情報の整理（今すぐ5分で）
- 記事のテンプレートを使って基本情報を整理
- GA4データの取得（今週中に）
- 記事の手順通りに設定してCSVダウンロード
- AI診断の実行（来週末までに）
- プロンプトをコピペしてAIに診断依頼
まずは小さく始めてみてください。最初の診断で「あ、うちのサイトの問題はここだったのか！」という発見があるはず。そして、その発見から具体的な改善アクションが見えてくる。
専門知識がなくても大丈夫。AIがあなたのサイトの「主治医」になってくれます。データという客観的な事実と、AIという優秀なアドバイザーを活用して、サイトを着実に改善していきましょう。
次回は「Search Console編」で、検索からの流入分析をAIで効率化する方法をお届けします。お楽しみに！