GA4探索レポートの作り方完全ガイド【初心者でも5分で作成可能】
GA4の標準レポートでは物足りない、もっと詳しくデータを分析したい――そんな悩みを抱えていませんか？
GA4の探索レポート機能を使えば、標準レポートでは見られない詳細なデータ分析が可能になります。しかし、いざ探索レポートを作ろうとすると「操作方法がわからない」「何から始めればいいのかわからない」と躓いてしまう方も多いでしょう。
**この記事では、GA4探索レポートの作り方を初心者でも理解できるよう、画像付きで徹底解説します。**基本的な作成手順から実務で使える具体的な活用例まで、この記事を読めばすぐに探索レポートを作成できるようになります。
5分後には、あなたも自分専用の分析レポートを作成できるようになっているはずです。
目次
GA4探索レポートとは？標準レポートとの違いを理解する
GA4探索レポートは、自分で自由にカスタマイズできる分析レポート機能です。標準レポートでは見られないデータを詳しく分析したいときに活用します。
探索レポートを使えば、ディメンション（分析の切り口）や指標（測定する数値）を自由に組み合わせて、自分だけのオリジナルレポートを作成できます。また、セグメント機能を使って特定条件のユーザーだけに絞り込んだ分析も可能です。
GA4探索レポートの基本概念と特徴
GA4探索レポートは、ユニバーサルアナリティクス（UA）のカスタムレポートやLooker Studioに近い機能です。標準レポートとの大きな違いは「カスタマイズの自由度」にあります。
探索レポートの主な特徴は以下の5つです。
- ドラッグ&ドロップで簡単に指標やディメンションを設定できる
- 7種類のテンプレートから目的に合ったレポート形式を選べる
- セグメント機能で特定条件のユーザーだけを抽出して分析できる
- フィルタ機能で表示データを細かく絞り込める
- レポートをURL共有やPDF/CSVでエクスポートできる
探索レポートは「特定のデータを深掘りして分析したい」「ユーザー行動の経路を可視化したい」といったニーズに応える機能です。
標準レポートと探索レポートの5つの違い
標準レポートと探索レポートにはどのような違いがあるのでしょうか。以下の表で主な違いを比較します。
| 比較項目 | 標準レポート | 探索レポート |
|---|---|---|
| カスタマイズ性 | 固定されたレポート形式 | 自由にカスタマイズ可能 |
| セグメント機能 | 利用不可 | 利用可能 |
| データの詳細度 | 基本的なデータのみ | 詳細なデータ分析が可能 |
| レポート保存 | 自動保存 | 手動で保存が必要 |
| 利用目的 | 定期的な数字の確認 | 特定データの深掘り分析 |
標準レポートは「Webサイト全体の健康状態を定期的にチェックする」用途に適しています。一方、探索レポートは「特定の課題を詳しく調査する」「仮説検証のためにデータを分析する」用途に向いています。
両方のレポートを使い分けることで、効率的なサイト分析が実現できます。
探索レポートを使うべき3つのケース
探索レポートは万能ではありません。標準レポートで十分な場合もあります。探索レポートを使うべき具体的なケースは以下の3つです。
1. 標準レポートにない指標やディメンションを確認したいとき 標準レポートでは月別データを確認できませんが、探索レポートなら月別・週別・日別など細かい粒度で分析できます。また、標準レポートにない「ランディングページ+クエリ文字列」などのディメンションも利用可能です。
2. 特定条件のユーザーだけを分析したいとき 「購入したユーザーだけの行動」「特定の流入元から来たユーザーの動き」など、セグメント機能を使った条件絞り込み分析が必要な場合は探索レポートが必須です。
3. ユーザーの行動経路やコンバージョンファネルを可視化したいとき 「ユーザーがどのページを経由してコンバージョンしたか」「どの段階で離脱が多いか」といったファネル分析は、探索レポートの「ファネルデータ探索」テンプレートで実現できます。
これらのケースに当てはまる場合は、積極的に探索レポートを活用しましょう。
GA4探索レポートの基本的な作り方【5ステップで完了】
GA4探索レポートの作成は、5つのステップで完了します。初めての方でも画面の指示に従えば、5分程度で最初のレポートを作成できます。
ここでは最も使いやすい「自由形式」テンプレートを例に、基本的な作成手順を解説します。
ステップ1：GA4管理画面から「探索」メニューにアクセス
まず、GA4の管理画面にログインします。画面左側のメニューから「探索」アイコンをクリックしてください。
探索画面に移動すると、テンプレートギャラリーが表示されます。ここには「自由形式」「ファネルデータ探索」など7種類のテンプレートと「空白」オプションが並んでいます。
過去に作成した探索レポートがある場合は、画面下部に一覧で表示されます。既存のレポートをクリックすれば、すぐに編集画面を開けます。
ステップ2:テンプレート選択（空白 or テンプレート)
次にレポートのテンプレートを選択します。初めて探索レポートを作る方は「自由形式」を選ぶのがおすすめです。
「自由形式」をクリックすると、探索レポートの編集画面が開きます。画面は大きく3つのエリアに分かれています。
- 左側「変数」エリア：使用するディメンション・指標・セグメントを登録する場所
- 中央「タブの設定」エリア：レポートの表示形式や配置を設定する場所
- 右側「レポート表示」エリア：実際のデータが表示される場所
なお、「空白」を選ぶと完全にゼロから設定する必要があるため、操作に慣れてから使うのが良いでしょう。自由形式にはあらかじめディメンションと指標が設定されているため、初心者でも扱いやすくなっています。
ステップ3：ディメンションと指標の追加方法
レポートで使用するディメンションと指標を追加します。画面左側の「変数」エリアで設定を行います。
ディメンションの追加方法：
- 「ディメンション」の右上にある「+」ボタンをクリック
- 検索窓に追加したいディメンション名を入力（例：「日付」「ページタイトルとスクリーン名」など）
- 表示された候補からディメンションにチェックを入れる
- 右上の「インポート」ボタンをクリック
指標の追加方法：
- 「指標」の右上にある「+」ボタンをクリック
- 検索窓に追加したい指標名を入力（例：「セッション」「表示回数」「コンバージョン」など）
- 表示された候補から指標にチェックを入れる
- 右上の「インポート」ボタンをクリック
ディメンションと指標は複数同時に追加できます。後から追加・削除も自由にできるため、まずは必要そうなものを登録しておきましょう。
ステップ4：データのドラッグ&ドロップ設定
追加したディメンションと指標を、実際のレポートに反映させます。中央の「タブの設定」エリアでドラッグ&ドロップ操作を行います。
基本的な設定方法：
- 「変数」エリアから使いたいディメンションをドラッグ
- 「タブの設定」の「行」にドロップ
- 「変数」エリアから使いたい指標をドラッグ
- 「タブの設定」の「値」にドロップ
設定が完了すると、右側のレポート表示エリアに実際のデータが表示されます。
ビジュアリゼーションの変更： 「タブの設定」の「手法」で表示形式を変更できます。「表」「棒グラフ」「折れ線グラフ」「円グラフ」「散布図」など、データの種類に応じて最適な表示方法を選びましょう。
例えば時系列データなら「折れ線グラフ」、全体に占める割合を見たいなら「円グラフ」が適しています。
ステップ5：レポートの保存と共有設定
レポートを作成したら、必ず保存しましょう。探索レポートは自動保存されないため、手動での保存が必要です。
レポートの保存方法： 画面左上のレポート名（デフォルトでは「無題の探索」）をクリックし、わかりやすい名前に変更します。レポート名を変更すると自動的に保存されます。
レポートの共有方法： 作成したレポートを他のメンバーと共有する方法は2つあります。
1. URLで共有する方法
- 画面右上の「共有」ボタンをクリック
- 「リンクを取得」を選択してURLをコピー
- 共有したい相手にURLを送信
注意点として、共有された相手も同じGA4プロパティの閲覧者以上の権限が必要です。URLで共有されたレポートは読み取り専用となり、編集はできません。
2. データをエクスポートして共有する方法
- 画面右上のダウンロードアイコンをクリック
- PDF、CSV、Googleスプレッドシートから形式を選択
- ダウンロードしたファイルを共有
以上の5ステップで、基本的な探索レポートの作成が完了します。
目的別：GA4探索レポートの7つのテンプレート活用法
GA4探索レポートには7種類のテンプレートが用意されています。それぞれ異なる分析目的に特化しており、目的に応じて使い分けることで効率的な分析が可能です。
各テンプレートの特徴と活用法を解説します。
自由形式探索：最も使いやすい基本テンプレート
自由形式は探索レポートの中で最も汎用性が高く、よく使われるテンプレートです。ディメンションと指標を自由に組み合わせて、表やグラフを作成できます。
自由形式が適している分析：
- 日別・週別・月別のトレンド分析
- 流入元別のセッション数やコンバージョン率の比較
- ページ別のパフォーマンス分析
- デバイス別・地域別のユーザー行動分析
自由形式では、表・棒グラフ・折れ線グラフ・円グラフ・散布図・地図など、様々な表示形式を選択できます。見たいデータに応じて最適な表示方法を選びましょう。
初めて探索レポートを使う方は、まず自由形式で基本操作に慣れることをおすすめします。
ファネルデータ探索：CVまでのユーザー行動を可視化
ファネルデータ探索は、ユーザーがコンバージョンに至るまでの行動ステップを可視化するテンプレートです。各ステップでの離脱率を確認し、改善ポイントを特定できます。
ファネルデータ探索が適している分析：
- ECサイトの購入ファネル分析（商品ページ閲覧→カート追加→購入）
- フォーム到達率・完了率の分析
- 資料請求や問い合わせまでの導線分析
- 会員登録プロセスの離脱ポイント特定
ファネルデータ探索では、各ステップでの通過率と離脱率が一目で確認できます。離脱が多いステップを特定し、UI改善やコンテンツ最適化に活用しましょう。
また、セグメントを追加することで「デバイス別」「流入元別」のファネル比較も可能です。
経路データ探索：サイト内のユーザー動線を分析
経路データ探索は、ユーザーがサイト内をどのように移動しているかを可視化するテンプレートです。開始点（または終了点）を指定して、その前後のページ遷移を確認できます。
経路データ探索が適している分析：
- コンバージョンに至ったユーザーの行動経路
- 特定ランディングページからのユーザー動線
- 離脱が多いページからの遷移パターン
- よく閲覧されるページの組み合わせ
経路データ探索では、ツリー図やサンキーダイアグラムでユーザーの動きを視覚的に把握できます。「想定外のページ遷移」や「効果的な導線」を発見できるため、サイト構造の改善に役立ちます。
セグメントの重複：複数セグメントの比較分析
セグメントの重複は、複数のセグメント間でユーザーがどの程度重複しているかを確認するテンプレートです。ベン図で視覚的に重複を表示します。
セグメントの重複が適している分析：
- 「購入ユーザー」と「メルマガ登録ユーザー」の重複確認
- 「モバイルユーザー」と「コンバージョンユーザー」の関係性
- 複数のキャンペーン経由ユーザーの重複状況
- 新規ユーザーとリピーターの行動パターン比較
この分析により、「どのセグメントを優先的にアプローチすべきか」「複数の施策を組み合わせたときの相乗効果」などが明らかになります。
ユーザーエクスプローラ：個別ユーザーの詳細行動
ユーザーエクスプローラは、個々のユーザーの行動履歴を時系列で確認できるテンプレートです。特定ユーザーがどのようにサイトを利用したかを詳細に追跡できます。
ユーザーエクスプローラが適している分析：
- コンバージョンユーザーの具体的な行動パターン
- 特定の問い合わせをしたユーザーの閲覧履歴
- 高エンゲージメントユーザーの利用実態
- 問題が発生したユーザーの行動トレース
ユーザーエクスプローラでは、ユーザーID単位で閲覧ページ、イベント、コンバージョンなどを時系列で確認できます。ただし、個人を特定できる情報は表示されないため、プライバシーに配慮した分析が可能です。
コホートデータ探索：時系列でのユーザー分析
コホートデータ探索は、特定期間に初めて訪問したユーザー群（コホート）を追跡し、その後の行動を分析するテンプレートです。ユーザーのリテンション率や継続利用状況を確認できます。
コホートデータ探索が適している分析：
- 新規ユーザーの定着率（リテンション率）
- キャンペーン実施時期別のユーザー継続率
- 季節別の顧客ライフサイクル分析
- アプリやサービスの利用継続状況
コホート分析により、「いつ獲得したユーザーが継続利用しているか」「どの施策が長期的な効果を持つか」が明らかになります。
ユーザーのライフタイム：LTV分析に最適
ユーザーのライフタイムは、ユーザーが初回訪問から現在までに生み出した価値（LTV：ライフタイムバリュー）を分析するテンプレートです。
ユーザーのライフタイムが適している分析：
- 流入元別のLTV比較
- 初回購入商品別の継続購入状況
- ユーザー属性別の生涯価値
- マーケティング施策のROI評価
このテンプレートを使うには、GA4でeコマース計測や収益イベントを設定している必要があります。LTV分析により、どの獲得チャネルが最も価値の高い顧客を連れてくるかを判断できます。
実務で使える探索レポート作成例5選【コピペOK設定付き】
ここからは、実際の業務ですぐに使える具体的な探索レポートの作成例を紹介します。設定内容をそのまま使えるため、初めての方でも簡単に実践的なレポートを作成できます。
例1：流入元別のコンバージョン率分析レポート
流入元別のコンバージョン率を比較することで、どのチャネルが最も効果的かを判断できます。広告予算の配分やマーケティング戦略の見直しに活用できる重要なレポートです。
作成手順：
- 探索メニューから「自由形式」を選択
- ディメンション（行）に「セッションの参照元/メディア」を追加
- 指標（値）に「セッション」「コンバージョン」「セッションのコンバージョン率」を追加
- タブの設定で「行」に参照元/メディア、「値」に各指標をドラッグ&ドロップ
設定詳細：
- テンプレート：自由形式
- ディメンション：セッションの参照元/メディア
- 指標：セッション、コンバージョン、セッションのコンバージョン率
- 期間：過去30日間（または任意の期間）
このレポートにより、Google検索、SNS、メールマーケティングなど、各流入元のコンバージョン効率を一目で比較できます。コンバージョン率の高い流入元に予算を集中させる判断材料になります。
例2：ランディングページ別の離脱率レポート
ランディングページごとの離脱率を分析することで、改善が必要なページを特定できます。離脱率が高いページはコンテンツやUIの見直しが必要です。
作成手順：
- 探索メニューから「空白」を選択
- ディメンション（行）に「ランディングページ+クエリ文字列」を追加
- 指標（値）に「セッション」「表示回数」「離脱率」「平均エンゲージメント時間」を追加
- タブの設定でビジュアリゼーションを「表」に設定
設定詳細：
- テンプレート：空白
- ディメンション：ランディングページ+クエリ文字列
- 指標：セッション、表示回数、離脱率、平均エンゲージメント時間
- 並び替え：セッション数の降順
このレポートでは、流入数が多いにもかかわらず離脱率が高いページを発見できます。そのようなページは優先的に改善することで、サイト全体のパフォーマンス向上につながります。
例3：購入ファネル分析レポート（ECサイト向け）
ECサイトにおける購入プロセスの各ステップでの離脱状況を可視化します。カート放棄率の改善や決済完了率の向上に役立ちます。
作成手順：
- 探索メニューから「ファネルデータ探索」を選択
- ステップを以下のように設定：
- ステップ1：商品詳細ページ閲覧（イベント：page_view、ページロケーションに「/product/」を含む）
- ステップ2：カートに追加（イベント：add_to_cart）
- ステップ3：決済プロセス開始（イベント：begin_checkout）
- ステップ4：購入完了（イベント：purchase）
- セグメントで「デバイスカテゴリ」を追加してデバイス別比較
設定詳細：
- テンプレート：ファネルデータ探索
- ステップ数：4ステップ
- 期間：過去30日間
- セグメント：すべてのユーザー（またはデバイス別）
このファネル分析により、どのステップで最も多くのユーザーが離脱しているかが明確になります。離脱が多いステップに対して具体的な改善施策を実施しましょう。
例4：フォーム完了率の改善分析レポート
問い合わせフォームや資料請求フォームの完了率を分析します。BtoBサイトやリード獲得サイトで重要な分析です。
作成手順：
- 探索メニューから「ファネルデータ探索」を選択
- ステップを以下のように設定：
- ステップ1：フォームページ閲覧（特定のページパスを指定）
- ステップ2：フォーム入力開始（カスタムイベント：form_start）
- ステップ3：フォーム送信（イベント：form_submit）
- ステップ4：完了ページ閲覧（サンクスページのパス）
- セグメントで流入元別に分析
設定詳細：
- テンプレート：ファネルデータ探索
- ステップ数：4ステップ
- 期間：過去90日間（データ量を確保）
- 追加分析：流入元別、デバイス別のセグメント比較
フォーム到達からの離脱率、入力開始からの離脱率を確認し、フォーム設計の改善ポイントを特定できます。特にモバイルでの離脱率が高い場合は、入力しやすいUI設計への変更が必要です。
例5：リピート率とエンゲージメント分析レポート
新規ユーザーとリピーターの行動を比較し、ユーザー定着率を分析します。継続利用を促す施策の効果測定に活用できます。
作成手順：
- 探索メニューから「自由形式」を選択
- セグメントで「新規ユーザー」と「リピーター」を作成
- ディメンション（行）に「日付」を追加
- 指標（値）に「アクティブユーザー数」「エンゲージメント率」「セッションあたりの平均エンゲージメント時間」を追加
- ビジュアリゼーションを「折れ線グラフ」に変更
設定詳細：
- テンプレート：自由形式
- セグメント：新規ユーザー、リピーター（カスタムセグメントで作成）
- ディメンション：日付
- 指標：アクティブユーザー数、エンゲージメント率、平均エンゲージメント時間
- ビジュアリゼーション：折れ線グラフ
このレポートにより、新規ユーザーとリピーターのエンゲージメントの違いを可視化できます。リピーターのエンゲージメントが低い場合は、コンテンツの新鮮さやパーソナライゼーション施策の見直しが必要です。
よく使うディメンションと指標の組み合わせ一覧
探索レポートを効果的に活用するには、適切なディメンションと指標の組み合わせを理解することが重要です。ここでは実務でよく使う組み合わせを紹介します。
基本的なディメンション20選（設定方法付き）
探索レポートで頻繁に使用するディメンションを紹介します。それぞれの特徴と活用シーンを理解して、分析に役立てましょう。
時間関連のディメンション：
- 日付：日別のトレンド分析に使用
- 年月：月別の推移を確認
- 週：週単位での変動を分析
- 時（時刻）：時間帯別のアクセス分析
ユーザー関連のディメンション：
- デバイスカテゴリ：PC、モバイル、タブレットの比較
- 市区町村：地域別の分析
- 国：国別のユーザー分布
- 性別：ユーザー属性分析
- 年齢：年代別の行動パターン
- 新規/既存：新規ユーザーとリピーターの識別
トラフィック関連のディメンション：
- セッションの参照元/メディア：流入元の詳細分析
- セッションのデフォルトチャネルグループ：Organic Search、Paid Search、Socialなどのチャネル分類
- セッションのキャンペーン：広告キャンペーン別の分析
- ランディングページ：最初に閲覧されたページ
- ランディングページ+クエリ文字列：URLパラメータを含む詳細分析
ページ/コンテンツ関連のディメンション：
- ページタイトルとスクリーン名：ページタイトル別の分析
- ページパスとスクリーンクラス：URL別の分析
- ページロケーション：完全なURL（パラメータ含む）
- 出口ページ：ユーザーが最後に閲覧したページ
- イベント名：発生したイベントの種類別分析
これらのディメンションを目的に応じて使い分けることで、多角的なサイト分析が可能になります。
重要な指標15選（計算式と意味）
探索レポートで使用頻度が高い指標を、その意味と活用方法とともに紹介します。
基本的なトラフィック指標：
- アクティブユーザー数：指定期間内にサイトを訪問したユーザー数
- 新規ユーザー数：初めてサイトを訪問したユーザー数
- セッション：ユーザーがサイトを訪問した回数
- 表示回数：ページが表示された回数（ページビュー）
- ユーザーあたりのセッション数：1ユーザーあたりの平均訪問回数
エンゲージメント指標：
- エンゲージメント率：エンゲージメントのあったセッションの割合
- セッションあたりの平均エンゲージメント時間：1セッションあたりの滞在時間
- ユーザーあたりの平均エンゲージメント時間：1ユーザーあたりの合計滞在時間
- セッションあたりのイベント数：1セッションあたりのイベント発生回数
コンバージョン関連指標：
- コンバージョン：コンバージョンイベントの発生回数
- セッションのコンバージョン率：コンバージョンに至ったセッションの割合（計算式：コンバージョン÷セッション×100）
- ユーザーのコンバージョン率：コンバージョンに至ったユーザーの割合
eコマース関連指標：
- 購入による収益：購入イベントから得られた総収益
- 購入数：購入イベントの発生回数
- 平均購入収益：1回の購入あたりの平均収益額（計算式：購入による収益÷購入数）
これらの指標を適切に組み合わせることで、サイトのパフォーマンスを多面的に評価できます。
セグメント設定の実践例10パターン
セグメント機能を使うと、特定条件のユーザーだけに絞り込んだ分析が可能です。実務でよく使うセグメントの設定例を紹介します。
1. コンバージョンユーザーセグメント
- 条件：イベント名が「purchase」または「generate_lead」に一致
- 用途：コンバージョンしたユーザーの行動パターン分析
2. モバイルユーザーセグメント
- 条件：デバイスカテゴリが「mobile」に一致
- 用途：モバイルとPCでのUX比較
3. 特定流入元セグメント
- 条件：セッションの参照元/メディアが「google/organic」に一致
- 用途：自然検索からの流入の質を分析
4. 高エンゲージメントユーザーセグメント
- 条件：セッションあたりの平均エンゲージメント時間が180秒以上
- 用途：コアユーザーの行動特性を理解
5. カート放棄ユーザーセグメント
- 条件：イベント名「add_to_cart」が発生し、かつ「purchase」が未発生
- 用途：購入に至らなかったユーザーの離脱要因分析
6. 初回訪問セグメント
- 条件：ユーザーのセッション数が1
- 用途：新規ユーザーのファーストインプレッション分析
7. リピーターセグメント
- 条件：ユーザーのセッション数が2以上
- 用途：継続利用ユーザーの行動パターン
8. 特定地域セグメント
- 条件：市区町村が「東京」「大阪」「名古屋」のいずれかに一致
- 用途：主要都市でのパフォーマンス分析
9. 広告流入セグメント
- 条件：セッションのデフォルトチャネルグループが「Paid Search」または「Paid Social」
- 用途：広告効果の測定
10. フォーム途中離脱セグメント
- 条件：イベント名「form_start」が発生し、かつ「form_submit」が未発生
- 用途：フォーム離脱の原因特定
これらのセグメントを組み合わせることで、より詳細なユーザー分析が可能になります。
GA4探索レポート作成時の注意点とトラブルシューティング
探索レポートを作成する際には、いくつかの制限や注意点があります。よくある問題とその解決方法を理解しておきましょう。
データサンプリングの制限と対処法
GA4の探索レポートでは、大量のデータを扱う場合にサンプリング（データの一部を抽出して処理）が発生することがあります。サンプリングが発生すると、正確なデータではなく推定値が表示されます。
サンプリングが発生する条件：
- 分析期間が長い（90日以上）
- フィルタやセグメントが複雑
- 大量のトラフィックがあるサイト
画面右上に「このレポートはXX%のセッションに基づいています」という表示が出た場合、サンプリングが発生しています。
サンプリングを回避する方法：
- 分析期間を短くする（30日以内に設定）
- セグメントやフィルタの条件を簡素化する
- ディメンションや指標の数を減らす
- BigQueryにエクスポートして完全なデータで分析する
サンプリングは避けられない場合もありますが、上記の対策で発生率を下げることができます。
「データがありません」と表示される場合の解決策
探索レポートで「データがありません」と表示される場合、いくつかの原因が考えられます。以下の手順で確認しましょう。
主な原因と対処法：
1. データ保持期間の設定が短い
GA4のデータ保持期間がデフォルトの2か月に設定されている場合、2か月以前のデータは探索レポートで表示されません。
対処法：管理画面の「データ設定」→「データ保持」で期間を14か月に変更（ただし既に削除されたデータは復元不可）
2. 選択した期間にデータが存在しない
レポート期間の設定が間違っている、またはGA4の設置前の期間を選択している可能性があります。
対処法：期間設定を確認し、GA4設置後の日付を選択
3. フィルタやセグメントの条件が厳しすぎる
設定した条件に該当するデータが存在しない場合があります。
対処法：フィルタやセグメントの条件を緩和するか、一時的に解除して確認
4. 選択したディメンションと指標の組み合わせが不適切
互換性のないディメンションと指標を組み合わせている可能性があります。
対処法：ディメンションと指標の組み合わせを見直す
5. プロパティへのアクセス権限がない
閲覧権限が制限されているプロパティやビューの場合、データが表示されないことがあります。
対処法：管理者に権限設定を確認
これらの確認を行ってもデータが表示されない場合は、GA4のトラッキングコードが正しく設置されているかを確認しましょう。
レポートが重い・表示が遅い時の改善方法
探索レポートの表示に時間がかかる場合、以下の方法でパフォーマンスを改善できます。
レポートが重くなる原因：
- 分析期間が長すぎる
- 複数のセグメントを同時に適用している
- ディメンションや指標を大量に追加している
- カーディナリティ（固有値の数）が高いディメンションを使用
改善方法：
1. 分析期間を短縮する
90日間のデータではなく、30日間や7日間など短い期間で分析することで、処理速度が向上します。
2. セグメント数を減らす
複数のセグメントを同時比較すると処理が重くなります。必要最小限のセグメントに絞りましょう。
3. 不要なディメンション・指標を削除する
変数エリアに追加したまま使用していないディメンションや指標は削除しましょう。
4. カーディナリティの低いディメンションを使用する
「ページロケーション」（すべてのURLが含まれる）より「ページパス」（パラメータを除外）の方が処理が軽くなります。
5. レポートを複数に分割する
1つのレポートで多くの分析をしようとせず、目的別に複数のレポートを作成しましょう。
これらの対策を実施することで、レポートの表示速度を改善できます。
共有したレポートが見られない場合の確認ポイント
探索レポートを共有したのに相手が見られない場合、以下の点を確認しましょう。
チェックポイント：
1. GA4プロパティへのアクセス権限
共有相手が同じGA4プロパティに対して「閲覧者」以上の権限を持っているか確認します。権限がない場合は、管理者に権限付与を依頼する必要があります。
2. 共有方法の確認
URLで共有する場合と、データをエクスポートして共有する場合では、必要な権限が異なります。
- URL共有：相手もGA4へのアクセス権限が必要
- エクスポート共有：権限不要だが、データは静的（更新されない）
3. 共有リンクの有効性
共有リンクが正しくコピーされているか、リンクが切れていないか確認します。
4. プライベートブラウジングモードの影響
シークレットモードやプライベートブラウジングで開いている場合、Googleアカウントにログインしていない可能性があります。
5. ネットワーク制限
企業のファイアウォールやセキュリティ設定でGA4へのアクセスがブロックされている可能性があります。
解決策：
- 相手のGA4アクセス権限を確認し、必要に応じて管理者に権限付与を依頼
- URLではなくPDFやCSVでエクスポートして共有
- 相手に正しいGoogleアカウントでログインしているか確認してもらう
共有機能を使う前に、これらの条件を満たしているか確認することで、スムーズな情報共有が可能になります。
探索レポートを活用したデータ分析の実践テクニック
基本的な操作方法を理解したら、より高度な分析テクニックを習得しましょう。ここでは実務で役立つ応用的な活用方法を紹介します。
セグメント機能で精度の高い分析を実現する方法
セグメント機能を使いこなすことで、探索レポートの分析精度が大幅に向上します。効果的なセグメント活用のテクニックを紹介します。
複数セグメントの比較分析：
1つのレポートに複数のセグメントを追加することで、グループ間の違いを可視化できます。例えば、「モバイルユーザー」と「PCユーザー」のセグメントを同時適用すれば、デバイス別のコンバージョン率を一目で比較できます。
シーケンスセグメントの活用:
「ページAを閲覧した後にページBを閲覧したユーザー」のように、特定の行動順序を条件にしたセグメントを作成できます。これにより、理想的なユーザー動線をたどったユーザーの特性を分析できます。
除外条件の設定:
「コンバージョンしなかったユーザー」のように、特定の条件に該当しないユーザーを抽出することも重要です。改善すべきユーザーグループを特定する際に活用しましょう。
セグメント作成のベストプラクティス:
- 明確な分析目的を持ってセグメントを作成する
- セグメント名をわかりやすく命名する（後で見返したときに理解できるように）
- 同時比較するセグメントは2～3個に抑える（多すぎるとレポートが見づらくなる）
- よく使うセグメントは保存して再利用する
セグメント機能を戦略的に活用することで、ユーザーグループごとの特性を深く理解できます。
フィルタ機能で必要なデータだけを抽出するコツ
フィルタ機能を使うと、表示されたデータの中から特定の条件に合うデータだけを抽出できます。セグメントとフィルタの違いを理解して使い分けましょう。
セグメントとフィルタの違い:
- セグメント：ユーザーやセッション単位でデータを分類（「このユーザー全体の行動」）
- フィルタ：レポートに表示されたデータを絞り込む（「このデータの一部だけを表示」）
フィルタの効果的な使い方:
1. 特定ページの除外
管理画面や決済完了ページなど、分析に不要なページを除外することで、より正確な分析が可能になります。
例：ページパスに「/admin/」を含まないデータのみ表示
2. 数値範囲の指定
セッション数が100以上のページだけを表示するなど、閾値を設定してノイズを除去できます。
例：セッション数が100より大きいデータのみ表示
3. 正規表現の活用
正規表現を使うことで、複数の条件を一度に指定できます。
例：ページパスが「/product/」または「/category/」で始まるデータを表示
4. 動的フィルタの利用
「上位10件」「下位5件」のように、動的にデータを絞り込むことができます。パフォーマンスの良いページや改善が必要なページを素早く特定できます。
フィルタ機能を使いこなすことで、大量のデータの中から重要な情報を効率的に抽出できます。
比較期間設定で前月比・前年比を可視化
探索レポートでは、2つの期間を比較する機能があります。施策の効果測定や季節変動の分析に活用しましょう。
比較期間の設定方法:
- 変数エリアの期間設定で「比較」にチェックを入れる
- 比較したい期間を選択（例：前年同期間、前月同期間など）
- レポートに前期比や前年比が自動的に表示される
効果的な比較分析の例:
1. 前月比較でトレンドを把握
毎月のパフォーマンス推移を確認し、成長率を可視化できます。急激な変化があった場合の原因究明にも役立ちます。
2. 前年同期比較で季節性を理解
ECサイトなどでは、季節によって売上が大きく変動します。前年同期と比較することで、本当の成長なのか季節要因なのかを判断できます。
3. キャンペーン実施前後の比較
マーケティング施策の実施前後でデータを比較し、効果を定量的に評価できます。
比較分析の注意点:
- 比較する期間は同じ日数にする（30日と31日では公平な比較ができない）
- 祝日や特別なイベントの影響を考慮する
- 季節変動が大きい業界では前年同期比較が有効
比較機能を活用することで、データの変化を時系列で理解し、より深い洞察が得られます。
カスタムディメンション・指標の活用法
標準のディメンションや指標では分析できない独自の要件がある場合、カスタムディメンションやカスタム指標を作成できます。
カスタムディメンションの作成例:
- 会員ランク（ゴールド、シルバー、ブロンズ）
- 記事カテゴリ（ニュース、コラム、インタビュー）
- ユーザー属性（有料会員、無料会員、非会員）
カスタム指標の作成例:
- 特定の重要イベントの発生回数
- カスタマイズした収益計算
- 独自のエンゲージメント指標
作成手順:
- GA4管理画面の「データ表示」→「カスタム定義」を選択
- 「カスタムディメンション」または「カスタム指標」を作成
- イベントパラメータやユーザープロパティと紐付ける
- 24時間後から探索レポートで利用可能
カスタムディメンション・指標を活用することで、ビジネス特有の分析ニーズに対応できます。
よくある質問（FAQ）
GA4探索レポートに関してよく寄せられる質問とその回答をまとめました。疑問点の解決にお役立てください。
探索レポートは何個まで作成できますか？
回答:
GA4の探索レポートには作成数の上限があります。1つのプロパティあたり500個までのレポートを保存できます。
ただし、実際には500個も作成することは稀です。よく使うレポートを10～20個程度用意しておき、定期的に見直して不要なレポートを削除することをおすすめします。
レポートが増えすぎて管理が難しくなった場合は、以下の方法で整理しましょう。
レポート整理のコツ:
- レポート名に日付や目的を明記する（例：「2024年12月_流入元分析」）
- 使用頻度の低いレポートは定期的に削除する
- 類似したレポートはテンプレート化して1つにまとめる
- フォルダ分けはできないため、命名規則を統一して検索しやすくする
また、複数のユーザーで同じプロパティを使用している場合、全ユーザーの作成したレポートの合計が500個までとなるため、チーム内で管理ルールを決めておくと良いでしょう。
作成したレポートを他の人と共有する方法は？
回答:
探索レポートの共有方法には、主に2つの方法があります。それぞれの特徴と使い分けを理解しましょう。
方法1：URLで共有（リアルタイム共有）
レポートのURLを共有することで、相手も同じレポートにアクセスできます。この方法のメリットは、データが常に最新の状態で表示されることです。
共有手順:
- 共有したいレポートを開く
- 画面右上の「共有」ボタンをクリック
- 「リンクを取得」を選択
- 表示されたURLをコピーして相手に送信
注意点として、共有相手も同じGA4プロパティに対して閲覧者以上の権限が必要です。また、共有されたレポートは読み取り専用となり、相手が編集することはできません（コピーして自分用にカスタマイズすることは可能）。
方法2：データをエクスポート（静的データ共有）
PDF、CSV、Googleスプレッドシートなどの形式でデータをエクスポートして共有できます。この方法は、GA4へのアクセス権限がない相手にも共有できる点がメリットです。
エクスポート手順:
- 共有したいレポートを開く
- 画面右上のダウンロードアイコンをクリック
- エクスポート形式を選択（PDF、CSV、TSV、Googleスプレッドシート）
- ダウンロードしたファイルを相手に送信
ただし、エクスポートしたデータは静的なため、最新のデータに更新されない点に注意が必要です。定期的なレポーティングには、Looker Studioで自動更新されるダッシュボードを作成する方法もおすすめです。
スマホアプリでも探索レポートは使えますか？
回答:
GA4のモバイルアプリでは、探索レポートの閲覧は可能ですが、作成や編集機能には制限があります。
モバイルアプリでできること:
- 既に作成済みの探索レポートを閲覧する
- レポートの期間を変更する
- 基本的なフィルタ操作
- レポートデータの確認
モバイルアプリではできないこと:
- 新規の探索レポートを作成する
- ディメンションや指標を追加・変更する
- セグメントを新規作成する
- ビジュアリゼーションを変更する
- レポートの詳細設定
本格的な探索レポートの作成や編集を行う場合は、PCのWebブラウザからGA4にアクセスする必要があります。
モバイルアプリは、外出先で定期的にチェックしているレポートを確認したり、速報値を素早く把握したりする用途に適しています。日常的な分析作業はPCで行い、移動中の確認にはモバイルアプリを使うという使い分けがおすすめです。
UAから移行した場合、過去のカスタムレポートは使えますか？
回答:
残念ながら、ユニバーサルアナリティクス（UA）のカスタムレポートは、GA4の探索レポートに自動的には移行されません。GA4とUAでは根本的にデータ構造が異なるためです。
主な違い:
- UAはセッションベースの計測、GA4はイベントベースの計測
- ディメンションや指標の名称・定義が異なる
- UAのビュー機能がGA4には存在しない
そのため、UAで使用していたカスタムレポートをGA4で再現するには、手動で新規作成する必要があります。
移行作業の手順:
- UAのカスタムレポートで使用していたディメンションと指標をリストアップ
- それぞれに対応するGA4のディメンション・指標を特定
- GA4の探索レポートで同等のレポートを新規作成
- データの定義が異なる場合は、計算方法を調整
一部のディメンションや指標は、GA4に直接の対応項目が存在しない場合があります。その際は、カスタムディメンションやカスタム指標を作成するか、代替となる指標で分析する必要があります。
移行作業は時間がかかりますが、この機会にレポートを見直し、本当に必要な分析に絞り込むことで、より効率的なレポート運用が実現できます。
探索レポートのデータ保持期間は？
回答:
GA4の探索レポートで利用できるデータの保持期間は、プロパティの設定によって異なります。デフォルトでは2か月ですが、最大14か月まで延長できます。
データ保持期間の種類:
- 2か月（デフォルト設定）
- 14か月（最大設定）
注意点として、データ保持期間の設定は「ユーザー単位のデータ」と「イベント単位のデータ」にのみ適用されます。集計済みのレポートデータ（標準レポートで表示されるデータ）は、設定に関係なく自動的に26か月間保持されます。
データ保持期間の確認・変更方法:
- GA4管理画面の「データ設定」→「データ保持」を選択
- 「イベントデータの保持」を確認
- 必要に応じて14か月に変更
重要な注意点:
データ保持期間を2か月から14か月に変更しても、過去に既に削除されたデータは復元されません。GA4を設定したら、できるだけ早くデータ保持期間を14か月に設定しておくことを強くおすすめします。
また、14か月を超える長期的なデータ分析が必要な場合は、BigQueryへのエクスポート機能を利用することで、無期限にデータを保存できます。BtoBサイトなど購買サイクルが長いビジネスでは、BigQueryの活用も検討しましょう。
まとめ：GA4探索レポートで実現できるデータ分析の未来
GA4の探索レポートは、Webサイト分析の可能性を大きく広げる強力なツールです。この記事で解説した内容を実践すれば、初心者でも5分で最初のレポートを作成でき、段階的に高度な分析へとステップアップできます。
探索レポートを活用することで実現できること:
- 標準レポートでは見られない詳細なユーザー行動の分析
- セグメント機能による特定ユーザーグループの深掘り
- ファネル分析によるコンバージョン最適化
- データに基づいた意思決定とマーケティング施策の改善
最初は「自由形式」テンプレートで基本操作に慣れ、徐々にファネルデータ探索や経路データ探索など、目的に応じたテンプレートを使い分けていきましょう。
また、探索レポートだけでなく、Looker Studioと組み合わせることで、より視覚的でわかりやすいレポーティングが可能になります。定期的に確認するレポートはLooker Studioで自動化し、詳細な分析が必要な時は探索レポートを使うという使い分けが効果的です。
次のステップとして:
- まずは本記事で紹介した基本的なレポートを1つ作成してみる
- 自社のビジネスに合わせてカスタマイズする
- 定期的にレポートを確認し、データに基づいた改善を実施する
- チーム内でレポートを共有し、組織全体でデータ活用を推進する
GA4探索レポートを使いこなすことで、より深いユーザー理解と効果的なWebサイト運営が実現できます。今日から早速、探索レポートを作成して、データドリブンなサイト改善を始めましょう。
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