【活動報告】オンラインセミナー「GAの分析とモニタリングの適材適所ガイド― Looker Studio、探索、スプレッドシート、MCPサーバーの使い分け」｜2025/12/3(水)

セミナー概要

2026年は、生成AIを活用したデータ分析が本格化が期待される年です。GA4も生成AIを使った分析が選択肢になっています。MCPサーバーの登場により、GA4のデータに自然言語でアクセスし、集計から分析・改善提案までをAIと対話しながら進められる環境が整いつつあります。
一方で、GA4にはもともと標準レポート、探索レポート、スプレッドシートアドオン、Looker Studioといった多様なレポート機能が用意されています。MCPサーバーという新たな選択肢が加わった今、「結局どれを使えばいいのか？」という迷いはむしろ深まっているかもしれません。

2025年12月3日（水）に開催した本セミナーでは、株式会社JADEの郡山 亮氏が、これら5つのレポート機能を「適材適所」で使い分けるための判断基準を整理したうえで、MCPサーバーによるGA4分析の実践例を複数紹介しました。生成AI時代のデータ分析がどのように変わっていくのか、その具体像が見えてくるセミナーでした。

企画者からのコメント

いちしま 泰樹（a2iセミナー編成委員、株式会社真摯）

GA4の活用を進める中で「どのレポートを使えばいいか分からない」という声を耳にします。今回のセミナーでは、郡山様にそれぞれのレポート機能の特徴と使い分けを丁寧に解説していただき、「深掘りは探索レポート」「共有はLooker Studio」といった判断軸を具体的な事例とともに学ぶことができました。新しい選択肢であるMCPサーバーに関しても紹介いただいた活用例は実用的で、参加者の皆さまからも多くの質問が集まり関心の高さが印象的でした。レポートの選択に悩む時間を減らし、分析や改善に集中できる環境づくりの一助になればと思います。

セミナー内容

1. 5つのレポート機能の特徴
各レポート機能の位置づけが、明確なキャッチフレーズとともに整理されました。

標準レポート（「まず見る」レポート）： セットアップ不要で日次の数字チェックに最適。データ保持期間の制限がなく長期比較も可能。ただしディメンションは2つまで、セグメント機能は使えない

探索レポート（「なぜ？」を解明するレポート）： セグメント機能が使える唯一のツール。ファネル分析・経路分析・コホート分析に対応し、仮説検証に最適。無償版は14ヶ月の期間制限あり

スプレッドシートアドオン（「加工する」ためのレポート）： 関数・ピボット・VLOOKUPで自由に加工可能。他データとの結合や自動更新スケジュールの設定が強み

Looker Studio（「見せる」ためのレポート）： 関係者へのKPI共有・定期モニタリングの第一選択肢。計算フィールドやデータ統合も可能な無料BIツール

MCPサーバー（「クイックな集計・壁打ち」の相棒）： 自然言語でGA4・Google Search Console（GSC）・Microsoft Clarityなど複数APIを横断分析。環境構築のハードルはあるが、分析効率が大幅に向上

シーン別では、KPIモニタリングにはLooker Studio、CVユーザー分析には探索レポート、仮説のブレインストーミング・壁打ちにはMCPサーバーが第一候補として推奨されました。

2. MCPサーバー活用の実践例
MCP（Model Context Protocol）は、AIアプリケーションと外部ツール・データとの連携のためのプロトコルです。ClaudeやGeminiから自然言語でGA4のAPIにアクセスし、データ集計と分析を同時に実行できます。セミナーでは、JADEブログ「【プロンプト付】GA4とClarityのMCPサーバー活用例」をベースに3つの実践例が紹介されました。

▼【プロンプト付】GA4とClarityのMCPサーバー活用例

実践例①：GA4プロパティの設定チェックレポート
「このプロパティの設定に問題がないかチェックして」という指示だけで、AIがAdmin APIを実行し、拡張計測機能のON/OFF状況、カスタムイベントの監査、カスタムディメンション・指標の使用状況を網羅的に取得。カテゴリ別の星評価による「プロパティ健全性スコア」や、優先度順のNext Actionまで自動生成します。従来は専門知識と手作業を要した監査作業を、自然言語の指示でAIが支援できるようになった事例です。

実践例②：異常値の検出と課題発見
「GTM公開後に異常値を記録していないかチェックして」と指示すると、基準期間（Pre）と検証期間（Post）を比較し、イベント数の変化率算出、消失・新規イベントの検出、総合判定と推奨アクションの提示まで自動で行います。単なるデータ比較にとどまらず、「ブログ記事のバズ終息による自然減少」と「GTM実装変更による意図的な追加」を推察して確認事項を具体的に提示してくれる点が特徴的です。

実践例③：GA4学習コンテンツの作成
「標準レポートと探索レポートを使って回答する問題を作って」と依頼すると、実際のプロパティデータに基づいた演習課題を生成します。デバイス別エンゲージメント分析、訪問回数別のユーザー傾向把握、経路データ探索の問題など、手法・設定内容・期待される結果・発見ポイントを含む、実践的な研修教材が得られます。

なお、MCPサーバーの活用にあたっては、①出力内容の検証、②機密情報を扱う場合の適切なセキュリティ環境の構築、この2点が必須であることも強調されました。

まとめ

今回のセミナーで特に印象的だったのは、以下の3点です。

判断軸を持つことで「迷う時間」が減り「試す時間」が増える： 5つの判断軸で整理すれば、自ずと最適なツールが決まる
MCPサーバーはGA4分析の新たな選択肢として確立されつつある： プロパティ監査、異常値検出、学習コンテンツ作成など、従来は専門知識と手作業が必要だった業務をAIが支援できるようになった
「小さく作って、大きく育てる」アプローチが成功のカギ： いきなり完璧なレポートを目指さず、スモールスタートで試しながら改善を重ねる

レポート選択に迷う時間を減らし、データを活用する時間を増やすための道標となる、実践的なセミナーでした。
生成AIによるデータ分析が本格化する2026年、GA4×MCPサーバーという新たな組み合わせは、分析業務のあり方そのものを変える可能性を秘めています。本セミナーの内容が、その変化に備えるための一助となれば幸いです。

レポート執筆：a2i編集部

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