GA4データのAI分析ガイド｜ChatGPT・Gemini活用法

GA4をもっと分かりやすく分析したい、数字の変化をきちんと把握したい。
そんなときに役立つのが、ChatGPT や Gemini などの生成AIを使った「AI分析」です。

とはいえ、

• 「AIにGA4のデータをどう渡せばいいのか分からない」
• 「ChatGPT と Gemini の違いがよく分からない」

と感じている方も多いと思います。実際、GA4とAIをうまく組み合わせて活用できているケースはまだ少なく、いくつかのコツを知っているかどうかで、分析の質が大きく変わります。

この記事では、

• ChatGPT と Gemini の特性と使い分け
• GA4データをAIに読み込ませる具体的な手順
• 初心者でもすぐ試せる「PDFレポートを使った簡単AI分析」
• 課題抽出・改善提案まで導くプロンプト例
• AI分析の限界と注意点

など、GA4×AI分析に必要なポイントをやさしく解説します。

AIを活用すれば、これまで数時間かかっていたレポート分析が数分で整理され、改善ポイントや次に見るべき指標がすぐに分かるようになります。これからGA4の分析力を高めたい方や、業務効率化を進めたい方にとって、必ず役立つ内容です。

GA4をAIで分析するべき理由

GA4（Google Analytics 4）は非常に高機能ですが、

• 画面構成が複雑
• 指標や用語が多い
• どのメニューから何を見れば良いか分かりづらい

と感じる方が多いツールです。その結果、

• 「どこが悪いのか分からない」
• 「数値変動の理由をうまく説明できない」

といった悩みにつながりやすくなります。

このGA4分析のハードルを下げてくれる手段として、近年注目されているのが ChatGPT や Gemini を活用した「AI分析」です。
AIを使うことで、人力では時間のかかる分析作業を効率化し、数値の要約 → 変化の理由 → 課題整理 → 改善案まで短時間で整理できるようになります。

AIが特に得意とする4つの領域

AI分析はさまざまな面で役立ちますが、特に次の領域で真価を発揮します。

① 要約（全体像の整理）

大量の数値を短時間で整理し、「今月は何が起きたのか？」をコンパクトにまとめられます。

② 傾向把握

人力では見落としがちな微細な変化も、一定のロジックで判定し続けられるため、トレンドの把握に向いています。

③ 課題抽出

チャネル・ページ・デバイスなど、複数の切り口を同時に比較しながら、

• なぜセッションが減ったのか
• どのページがボトルネックになっているのか

といった、GA4の課題の深掘りに適しています。

④ 改善案の生成

見つかった課題に対して、

• UI改善
• 導線改善
• LP改善

など、施策レベルの提案まで自動で出せます。

GA4をAIで分析する方法｜3つの主要アプローチを徹底比較

GA4をAIで分析する方法は、ざっくり分けると次の3つです。

• 方法①：GA4標準の「インサイト」「予測」機能を使う
• 方法②：ChatGPT・GeminiにGA4データを読み込ませる
• 方法③：BigQuery × AIモデルで高度分析する

それぞれ、手軽さ・専門性・自由度が異なります。自分のスキルや目的に合わせて選ぶことが重要です。

方法① GA4標準の「インサイト」「予測」機能を使う

GA4には標準で「インサイト」と「予測」といったAI的な機能が備わっています。

メリット

• 自動で変化点を検出して通知
• 異常値（急増・急減）が分かる
• 今後の売上やコンバージョンの予測が見られる
• 操作が簡単で初心者でも使いやすい

特に「変化に気づける」という点で、初歩的なGA4分析としては優秀です。

デメリット

• 深い分析はできず、原因までは分からない
• ロジックがブラックボックスで説明がしづらい
• 絞り込みや比較軸を自由に設定できない
• カスタマイズ性が低い

向いている人

• GA4初心者
• まずは「大きな変化に気づく」レベルから始めたい人

方法② ChatGPT・Geminiに GA4データを読み込ませる

より深い分析を行いたい場合は、ChatGPTやGeminiにGA4データを直接読み込ませる方法が有効です。

メリット

• PDFやCSVを読み込み、要約・変化点・課題抽出を自動生成
• 問題の原因を論理的に整理
• 施策レベルの改善案まで提案
• プロンプト次第で自由度の高い分析が可能

デメリット

• 入力データ（PDF / CSV）の質によって精度が大きく変わる
• プロンプト設計が必要
• 比較軸が不足していると分析が浅くなりがち

向いている人

• GA4の全体像を素早くつかみたい人
• 改善案までほしい人
• レポート作成を効率化したい人（AIレポートの自動生成など）

方法③ BigQuery × AIモデルで高度な分析を行う

最も自由度が高いのが、「BigQueryにGA4データを蓄積 → AIモデルに学習させる」という高度なアプローチです。

メリット

• 生データを自由に加工・集計できる
• 高精度なAIモデルによる予測・クラスタリングが可能
• 企業規模の大きいデータ分析に最適
• LTV分析や行動ログ分析など、複雑な分析も実現できる

デメリット

• SQLやBIツールなど専門知識が必要
• セットアップに工数がかかる
• BigQueryのコストが発生する場合がある
• 初心者向けではない

向いている人

• データアナリストなどの上級者
• 大規模データを扱う企業
• 独自のAIモデルを構築したいチーム

3つの方法の比較表（初心者／中級者／上級者の最適解）

以下は、手軽さ・専門性・自由度・コスト の4軸で整理した比較表です。

結論、もっともバランスが良いのは「方法② ChatGPT × Gemini」です。

• 手軽さ：非エンジニアでも実装可能
• 自由度：プロンプトで分析内容を柔軟にコントロール可能
• コスト：無料〜低コストでスタート可能

特に、インハウスプラスのような網羅的なLooker Studioテンプレートを使うと、AIが理解しやすいデータ構造になっており、より深い分析が行えます。

GA4テンプレートはこちら

ChatGPT × Geminiを使ってGA4をAIで分析する手順

方法②の「ChatGPT × Gemini」を使ったAI分析は、次の5ステップで実現できます。

• GA4 → Looker Studioでデータを整理（テンプレート推奨）
• レポートをPDF化し、AIが読み取りやすい“構造化データ”にする
• GeminiにPDFをアップロードして要約・変化点を抽出する
• ChatGPTで課題の深掘り・改善案を生成する
• レポート化 → 実際の施策へ落とし込む

GA4データをAI向けに整える準備（PDF化・整理）

GA4の画面をそのままAIに渡しても、情報がバラバラで部分的な分析に留まってしまいます。
そのため、まずは「AIが読みやすい形に整理する」工程が重要になります。

Looker Studioを使う理由

• 必要な切り口のデータを 1つのレポートに集約 できる
• 一度作ってしまえば、以降は自動更新されるため、データ整理の工数を削減できる

テンプレートを使うメリット

特に初心者の方は、一からレポートを設計する必要はありません。
インハウスプラスの体系的に整理されたGA4テンプレートを使うと、

• サマリ
• 月別・週別・日別
• ユーザー
• 集客（流入経路）
• ページ
• ランディングページ
• コンバージョン（キーイベント）
• 期間比較（前月比／前年比）

など、AI分析に必要な切り口が一通り揃った状態のレポートをすぐに用意できます。AI分析の下準備として非常に効率的です。

GA4テンプレートはこちら

Geminiで“要点抽出・構造化”する

Google Geminiは画像・PDFの理解力に優れたマルチモーダルAIです。Looker Studioで作成したPDFレポートを最初に読み込ませるAIとして最適です。

Geminiに向いている作業

• PDFレポートをそのまま読み取る
• グラフや表から数値を抜き出す
• 情報を項目ごとに整理してまとめる
• 要点（KPIの変化・大きな増減）を短時間で抽出する

つまりGeminiは、「まず現状のデータを正しく理解し、使いやすい形に整えるAI」 です。
これは、人間でいうと、「たくさんの資料を読み込み、必要な情報をまとめて渡してくれるアシスタント」のような役割を果たします。

ChatGPTで“課題深掘り・改善案”まで導く

Geminiが整理してくれた「素材」を手にすると、次に力を発揮するのがChatGPTです。
ChatGPTは、ロジカルな推論や改善案の提案がとても得意です。

ChatGPTに向いている作業

• なぜその数字が変動したのか、理由を深掘りする
• 各チャネル・LPの課題を特定する
• 優先度付きの改善案を作成する
• レポートの文章（サマリ・示唆）を自然な日本語で生成する
• 「次にやるべきこと」をわかりやすく整理する

つまりChatGPTは、「データをもとに問題点を見つけ、施策を考えるコンサルタント」 のような役割です。

人間でいえば、整理済みの資料を受け取り、「課題はここです」「改善するにはこの順番で対応すべきです」と整理してくれる“頭脳担当”と言えます。

ChatGPT×Geminiが最適解である理由（役割の違い）

まとめると、2つのAIは次のように組み合わせると最大の効果を発揮します。

このように、「データアナリストのGemini」＋「コンサルのChatGPT」 の組み合わせは、GA4分析にとって最も自然で、最も再現性が高く、そして最も時間短縮につながる方法です。

初心者の方でも、この2つを順番に使うだけで、「現状の把握→原因の特定→改善案の提示」という、プロ並みの分析プロセスを再現できるようになります。

AIが正しく分析するためのデータ形式｜PDFとCSVの比較

GA4のデータをAIに読み込ませる際、多くの方が迷うのが「CSVで渡すべきか？ PDFで渡すべきか？」という点です。

結論から言うと、GA4のサマリ分析・原因分析・課題抽出にはPDF形式が有利です。AIが文脈を理解しやすく、分析の精度も安定しやすくなります。

ここでは、CSVとPDFそれぞれの特徴を整理します。

CSVを渡すと誤読しやすい理由

① 切り口ごとにファイルが分かれる

GA4の管理画面からCSVをダウンロードする場合、

• チャネル別
• ページ別
• コンバージョン別
• イベント別

といった分析軸ごとに、別々のCSVをダウンロードする必要があります。
複数のCSVをAIに渡しても、「どのファイル同士が関連しているか」をAIが理解しづらく、分析が浅くなりがちです。

② データの整合性を揃える必要がある

• 表示順がバラバラ
• 期間の切り方が異なる
• 前月比が含まれるファイルと含まれないファイルが混在

といった状態だと、AIはそれぞれを別文脈のデータと認識し、適切に比較できなくなります。

③ 比較軸（前月比／前年比）が欠落しやすい

前月比・前年比を扱うためには、比較期間を設定して都度CSVでダウンロードする工数が発生します。
比較軸が不足すると、AIは原因分析まで踏み込めません。

PDFがAIにとって“構造化データ”になる理由

一方、Looker Studioで作成したGA4レポートをPDF化すると、AIにとっては非常に扱いやすい「1冊の資料」になります。

① 表やグラフの構造がそのまま保持される

PDFでは、

• チャネル比較の表
• ページ別一覧
• グラフのレイアウト

などの構造情報がそのまま残るため、AIは「これはチャネル比較のページ」「これはページ別の詳細」といった文脈を理解しやすくなります。

② 複数の切り口が1ファイルに統合される

• サマリ
• 月別・週別・日別
• ユーザー
• 集客（流入経路）
• ページ
• ランディングページ
• コンバージョン（キーイベント）

などの情報が1つのPDFファイルに整理されることで、「全体像から詳細」という流れをたどりながら分析できるようになります。

③ 比較軸（前月比／前年比）がまとまっている

前月比・前年比・変化率なども同じレポート内に含められるため、AIが変化の理由推定やトレンド分析を行いやすくなります。

PDFは「見やすい資料」であるだけでなく、AIにとっての構造化データとして機能します。

まとめ：AIに渡すなら“PDF優位”を押さえておく

• CSV：切り口が分断されやすく、AIに理解させるには追加の説明やデータ加工が必要になります。
• PDF：文脈や前月比・前年比などの比較軸を保ったまま1つにまとまるため、AIにとっては「構造化データ」として扱いやすい形式です。

GA4の分析をAIでうまく活用したい場合は、PDF形式でデータを渡す方法がもっとも実用的で、精度も安定しやすいと言えます。

インハウスプラスの GA4テンプレートは、「人間にもAIにも読みやすい構造」を前提に設計されています。効率的にGA4データをAI分析したい方は、インハウスプラスのレポートPDFをぜひお試しください。

GA4テンプレートはこちら

具体的なプロンプト集｜要約・原因分析・改善案まで網羅

AIを使ったGA4分析で最も重要なのは、どんなプロンプト（指示）を与えるかです。同じデータを渡しても、指示次第で分析の深さは大きく変わります。

ここでは、要約 → 原因分析 → 改善案 → 戦略化 まで一連の分析をカバーする「実務でそのまま使えるプロンプト」をまとめました。

Gemini（PDF解析向き）と ChatGPT（課題・改善案向き）で分けて紹介します。

GA4データのサマリ要約プロンプト（PDFアップ後に使う）

まず最初に、GA4全体の状況を短時間で把握するための要約プロンプトです。Looker StudioのPDFレポートを Gemini にアップロードした直後に使います。

プロンプト例（サマリ要約）

「このPDFを読み込み、今月のGA4データを以下の形式で要約してください。
・良かった点（3つ）
・悪かった点（3つ）
・前月比で大きく変動した指標（3つ）
・全体の総括（200字以内）」

このプロンプトは、要点だけ抜き取る“最初の1歩” として最適です。

異常値・減少の理由を深掘りするプロンプト（トラフィック急落／CV低下）

次に、数字の異常値や急落の原因を探るためのプロンプトです。

プロンプト例（異常値の理由）

「このPDFのデータをもとに、前月比で大きく減少している指標を3つ抽出し、それぞれについて “減少の背景理由” をデータの範囲内で推定してください。」

CV低下の理由を特定するプロンプト

「CV数が減少している理由を、チャネル／ページ／デバイスの切り口で整理し、データ上確認できる可能性を優先度順に分類してください。」

このステップで、何が起きているのか → なぜ起きたか が整理されます。

チャネル別・LP別で改善案を出すプロンプト（SEO／広告／SNS）

課題が見えたら、次は 改善案の生成 です。改善案は ChatGPT がもっとも得意とする領域です。

チャネル別改善案プロンプト

「各チャネル（Organic／Paid／Referral／Social）の課題を整理し、改善案を “短期施策（すぐできる）” と “中長期施策（構造改善）” に分けて提案してください。」

LPランキングから改善案を出すプロンプト

「直帰率・エンゲージメント・CVへの寄与度をもとに、改善優先度の高いLPを3つ選び、それぞれの改善施策を具体的に提示してください。」

SEO・広告・SNSなど複数チャネルを扱う方にも有効です。

CVR改善（導線・UI/UX）の提案プロンプト

CVR改善はAIに求められることが最も多いテーマです。

CVR改善案プロンプト

「CVR向上のために、UI/UX・導線設計・ページ速度・コンテンツ改善の4分類で改善案を提案してください。また、改善効果が高い順に優先度をつけて提示してください。」

離脱率の改善プロンプト

「離脱率が高いページに対して、検索意図を満たすための改善案を3つ提案してください。」

実務で使いやすい“提案資料レベル”のアウトプットが得られます。

Gemini用（PDF解析専用）プロンプト

Geminiは PDF解析に最も優れたAI のため、表構造や比較軸を理解させる指示が効果的です。

■ PDF解析プロンプト

「このPDFの表・グラフをすべて読み込み、
・前月比で増減した主要指標
・前年比で変動したチャネル
・異常値と思われる箇所
を一覧でまとめてください。」

ページ別の傾向把握プロンプト

「ページ別レポートの傾向を、上位5ページについて要点でまとめてください。」

PDFから“文脈を理解した要点”を整理してくれます。

ChatGPT用（論理的課題抽出）プロンプト（施策の優先度付け）

ChatGPTは論理構造化が強いので、改善案の整理・優先度付けに向いています。

課題の因果関係を整理するプロンプト

「Geminiが抽出した要点をもとに、課題と原因を因果関係で整理し、それぞれに対応する改善施策をセットで提案してください。」

改善ロードマップ作成プロンプト

「短期（1週間以内）・中期（1〜3ヶ月）・長期（3ヶ月以上）の3つに分けて、GA4改善のロードマップを作成してください。」

このプロンプトにより、実務に落とし込める改善計画が自動で作成できます。

まとめ：プロンプトを使い分けるとAI分析の質が一気に上がる

• Gemini：読む・要点をつかむ（PDF解析）
• ChatGPT：考える・改善案を作る（論理思考）

この組み合わせで、GA4分析 → 原因分析 → 改善案生成 → レポート化までをAIだけで効率化できます。

AIが苦手な領域と分析精度を上げるコツ

AIはGA4分析を大きく効率化してくれますが、万能ではありません。特に注意したいのが、次のポイントです。

因果関係と相関の取り違え

AIは数値の変化から「それっぽい理由」を語ることは得意ですが、それが必ずしも正しいとは限りません。

ありがちな誤読の例

• 「Organicが減少 → SEO順位が下がった」と決めつける
• 「CVRが低い → LPの質が悪い」と断定する
• 「直帰率が高い → コンテンツが弱い」と決めつける

多くの場合はただの相関であり、因果ではありません。AIの回答はあくまで「仮説」として扱い、人が検証する前提で使うことが大切です。

CSVをそのまま渡したときの誤読

CSVは便利な形式ですが、AIにとっては文脈を失いやすいデータです。

• 切り口ごとにファイルがバラバラ
• 比較軸（前月比／前年比）が不足
• 期間の異なるデータが混ざる

といった状態だと、AIは「別々の文脈」として解釈してしまい、誤った前提で推論を行うリスクがあります。

正確な分析のために必要な“1ファイル構造”とは？

AI分析の精度を上げるうえで最も重要なのは、「1つの資料の中に、必要な切り口・比較軸が整理されていること」です。
この点で、Looker StudioのPDFレポート、とくにインハウスプラスのGA4テンプレートPDFは、

• チャネル・ページ・コンバージョンを1冊に統合
• 表構造・比較軸（前月比／前年比）がそのまま保持
• Geminiの視覚理解と相性が良い

といった特長があり、AIの誤読を減らす設計になっています。

GA4テンプレートはこちら

AI分析と相性抜群のGA4テンプレート

GA4をAIで分析する際、分析結果の精度は「AIに渡すデータ構造」で大きく変わります。

AIは「文脈のつながったデータ」をもっとも得意とするため、複雑なGA4のデータを整理された1つのPDFファイルにまとめてから渡すのが理想です。

インハウスプラスの GA4テンプレート（Looker Studio）は、この「AIが理解しやすいデータ構造」をテンプレート側で自動的に形成してくれる設計になっています。

GA4テンプレートはこちら

まとめ｜GA4をAIで分析するなら「PDF × Gemini × ChatGPT」が最適解

GA4の分析はどうしても複雑になりがちですが、AIを正しく組み合わせることで、

• 何が起きているのか（現状）
• なぜ起きたのか（原因）
• どう改善するのか（施策）

を短時間で整理できるようになります。
そのための最適な組み合わせが、「PDF × Gemini × ChatGPT」です。

この記事の要点まとめ（3行）

• GA4データは、Looker StudioでPDF化するとAIがもっとも理解しやすい“構造化データ”になる。
• GeminiはPDF解析と要点抽出が得意で、「全体像と変化点」を最速で把握できる。
• ChatGPTは課題分析と改善案生成が得意で、具体的な施策レベルまで落とし込める。

まず試すべき最短ステップ（PDF → Gemini）

初心者の方でも、次の2ステップだけで「今月の課題」を明確にできます。

1. Looker StudioのGA4レポートをPDF出力する
2. そのPDFをGeminiにアップロードし、サマリと変化点を抽出してもらう

これだけで、どこから改善すべきかの当たりがつきます。その要点をChatGPTに渡せば、さらに深い改善策を整理できます。

GA4テンプレでAI分析を加速する

インハウスプラスの GA4テンプレート を使えば、

• サマリ
• 月別・週別・日別
• ユーザー
• 集客（流入経路）
• ページ
• ランディングページ
• コンバージョン（キーイベント）
• 期間比較（前月比／前年比）

といった情報が、最初からAI向けに整理された状態でPDF化できます。GA4のAI分析を「早く・正確に・深く」行いたい方にとって、もっとも手軽で効果の高い方法のひとつです。ぜひお試しください

GA4テンプレートはこちら

小林 浩之 | Hiroyuki Kobayashi( CEO & Marketer )

DeNAのデジタルマーケティング責任者として年間450億円を超えるECプラットフォームのマーケティングを担当。2014年に独立し、上場企業から資金調達後のスタートアップまでさまざまな企業のデジタルマーケティングのプロジェクトに関わり見識を広げた後、2018年3月に株式会社CALLOSUMを創業。