GA4のデータをBIツールで可視化する方法——Looker Studio・Power BI・NAVIGATE BIの比較

合同会社NAVIGATE 代表の金井です。

Google Analytics 4（GA4）に移行して数年が経ちましたが、「データは溜まっているのに活用できていない」という声を多くの企業から聞きます。

GA4の標準レポートは確かに多機能ですが、「見たい切り口でデータを見る」「経営層に分かりやすく報告する」という場面では力不足を感じることも多いのではないでしょうか。

本記事では、GA4のデータを外部のBIツールで可視化する3つの方法を、実際の手順とともに解説します。

GA4標準レポートの限界

まず、GA4の標準レポートで多くの企業が感じている課題を整理します。

UIの複雑さ

GA4はユニバーサルアナリティクス（UA）と比較して、UIが大幅に変更されました。「探索レポート」を使えば柔軟な分析は可能ですが、ディメンションや指標の設定、セグメントの作成など、操作に慣れるまでの学習コストが高いのが実情です。

マーケティング担当者や経営層が「自分でデータを見に行ける」状態を作るのが難しい。これがGA4の最大の課題です。

カスタマイズの限界

標準レポートのレイアウトや表示形式は固定されており、自社独自のKPIダッシュボードを構築するには探索レポートを駆使する必要があります。しかし、探索レポートには以下の制約があります。

• 共有設定が限定的（個人レベルでの作成が基本）
• データの保持期間に制約がある（最大14ヶ月）
• 他のデータソースとの統合ができない
• 見た目のカスタマイズ幅が狭い

レポーティング業務の非効率

週次・月次で経営層にWebサイトのパフォーマンスを報告する場合、GA4の画面をキャプチャしてスライドに貼り付ける。そんな作業に毎回30分以上かけている企業は少なくありません。

BIツールと連携すれば、こうしたレポート作成を自動化し、常に最新のデータをダッシュボードで確認できるようになります。

方法1：Looker StudioでGA4を可視化する

特徴

Looker StudioはGA4との連携が最もスムーズな選択肢です。同じGoogle製品であるため、ネイティブコネクタが用意されており、数クリックでデータを接続できます。近年はGoogleがAI機能の統合を進めており、自然言語での操作やAIによる集計の補助も段階的に強化されています（この流れはGoogleが「データに話しかける」時代を本気で作りにきたで詳しく書いています）。

導入手順

ステップ1：Looker Studioにアクセス

lookerstudio.google.comにアクセスし、Googleアカウントでログインします。

ステップ2：データソースの追加

「作成」→「データソース」→「Google アナリティクス」を選択。GA4プロパティを選んで接続します。承認画面が表示されたら許可をクリック。

ステップ3：レポートの作成

テンプレートを使う方法と、空白のキャンバスから作る方法があります。初めての場合はテンプレートギャラリーから「GA4」で検索し、既存のテンプレートをベースにカスタマイズするのがおすすめです。

ステップ4：主要KPIの配置

以下のような指標をダッシュボードに配置します。

• セッション数・ユーザー数の推移（折れ線グラフ）
• チャネル別のセッション構成（円グラフ）
• ページ別の表示回数ランキング（テーブル）
• コンバージョン率の推移（スコアカード）
• デバイス別のユーザー比率（積み上げ棒グラフ）

ステップ5：共有設定

右上の「共有」ボタンからURLを共有、または定期的なメール配信を設定します。

メリット

• 無料で利用できる
• GA4とのネイティブ連携で設定が簡単
• テンプレートが豊富
• URLで簡単に共有可能
• 自動更新でレポート作成が不要

デメリット

• 大量データの処理速度が遅いことがある
• 計算フィールドの表現力に限界がある
• サンプリングされたデータが表示される場合がある
• データの加工・変換機能が弱い

方法2：Power BIでGA4を可視化する

特徴

Power BIでGA4を可視化するには、BigQuery経由で接続するのが一般的です。GA4のデータをBigQueryにエクスポートし、Power BIからBigQueryに接続するという流れになります。

導入手順

ステップ1：GA4からBigQueryへのエクスポート設定

GA4の管理画面から「BigQueryリンク」を設定します。

• GA4管理画面 → プロパティ設定 → BigQueryリンク
• BigQueryプロジェクトを選択
• エクスポートタイプ（毎日/ストリーミング）を選択

設定後、翌日からデータがBigQueryに蓄積されます。

ステップ2：BigQueryでのデータ準備

GA4のBigQueryエクスポートデータはネストされた構造になっているため、ビューやスケジュールクエリでフラットなテーブルに変換しておくと、Power BIでの操作がスムーズになります。

例えば、日別のセッション数やページビュー数をまとめたサマリーテーブルを作成しておくと便利です。

ステップ3：Power BIからBigQueryに接続

Power BI Desktop → 「データを取得」→「Google BigQuery」を選択。Googleアカウントで認証し、プロジェクトとデータセットを指定します。

ステップ4：データモデルの構築

Power BIのデータモデルでテーブル間のリレーションシップを設定し、DAXで必要な計算指標を定義します。

ステップ5：ダッシュボードの作成

Power BIのビジュアルを使ってダッシュボードを構築します。フィルターやスライサーを設定し、インタラクティブに分析できる環境を整えます。

メリット

• BigQuery経由で生データにアクセスでき、サンプリングの影響を受けない
• Power Queryでデータの前処理が柔軟にできる
• 他のデータソース（CRM、広告データなど）と統合しやすい
• DAXによる高度な計算指標の定義が可能
• 予測分析やAIインサイト機能を活用できる

デメリット

• BigQueryの設定が必要（技術的なハードルが高い）
• BigQueryの利用料金が発生する（分析クエリ量による従量課金）
• Power BI Proのライセンス費用がかかる
• 初期設定に数日〜1週間程度かかる
• GA4のBigQueryスキーマの理解が必要

Power BIとLooker Studioのどちらが自社に向くかは、Power BIとLooker Studio——中小企業はどちらを選ぶべきかで詳しく比較しています。

方法3：NAVIGATE BIでGA4を可視化する

特徴

NAVIGATE BIは「日本語で質問するだけ」でGA4のデータを可視化できる自然言語BIツールです。SQLもDAXも計算フィールドの設定も不要。「先月のPV数は？」「オーガニック検索からのコンバージョン数を月別で見せて」と入力するだけで、即座にグラフや表が表示されます。

導入手順

ステップ1：データソースの接続

NAVIGATE BIの管理画面からGA4プロパティを接続します。OAuth認証で数クリックで完了します。

ステップ2：質問を入力する

ダッシュボード画面の入力欄に、知りたいことを日本語で入力します。

例：

• 「今月のセッション数と先月比を教えて」
• 「直帰率が高いページのトップ10は？」
• 「SNSからの流入はどのチャネルが多い？」
• 「コンバージョン率が改善しているページを見せて」

ステップ3：ダッシュボードへの保存

生成されたグラフや表は、ダッシュボードに固定できます。よく確認するKPIを並べておけば、毎朝データを確認する習慣が自然と生まれます。

メリット

• 専門知識が一切不要
• 日本語で質問するだけで即座に可視化
• 分析スキルのないメンバーも全員がデータにアクセスできる
• 「何を聞けばいいか」を提案するサジェスト機能付き
• レポート作成の完全自動化が可能

デメリット

• 非常に複雑なカスタム分析には向かない場面もある
• 有料サービスである
• データモデリングの自由度はPower BIに劣る

3つのアプローチの比較まとめ

比較項目	Looker Studio	Power BI	NAVIGATE BI
初期コスト	無料	BigQuery + Power BI Pro	有料プラン
設定の難易度	低い	高い	非常に低い
必要な技術スキル	基本的なBI操作	SQL + DAX + BigQuery	不要（日本語入力のみ）
データの鮮度	リアルタイム	BigQuery更新頻度による	接続設定による
カスタマイズ性	中程度	非常に高い	中程度
他データとの統合	限定的	非常に柔軟	対応データソースによる
共有のしやすさ	URL共有（無料）	ライセンス必要	URL共有
導入期間	即日	1〜2週間	即日

どのツールを選ぶべきか——3つのシナリオ

シナリオ1：まず無料で始めたい

おすすめ：Looker Studio

GA4との連携が最も手軽で、テンプレートを使えば30分程度で基本的なダッシュボードが完成します。Web担当者が一人で運用できるレベルの分析であれば、Looker Studioで十分です。

シナリオ2：複数のデータソースを統合した本格的な分析基盤が必要

おすすめ：Power BI（+ BigQuery）

GA4だけでなく、CRMデータ・広告データ・売上データを横断して分析したい場合は、Power BIの統合力が活きます。ただし、社内にデータエンジニアやBI担当者がいることが前提です。

シナリオ3：全社員がデータを見られる文化を作りたい

おすすめ：NAVIGATE BI

「データ活用は一部の詳しい人だけのもの」という状況を変えたいなら、自然言語BIが最も効果的な選択肢のひとつです。営業担当が「先週の問い合わせ数は？」と聞き、経営者が「前年同月比の売上推移を見せて」と聞く。そんなデータドリブンな文化を最短で構築できます（自然言語BIの背景は自然言語でデータ分析する時代もご覧ください）。

GA4データ活用を成功させる3つのポイント

最後に、どのツールを選ぶにしても共通する成功のポイントをお伝えします。

1. まずKPIを明確にする

「何でも見られる」ダッシュボードを作ろうとすると挫折します。まずは3〜5個の重要KPIに絞り、それを毎日チェックする習慣をつけることが先です（指標の選び方は経営ダッシュボードの作り方にまとめています）。

2. 見る人に合わせて情報量を調整する

経営層には概要レベルの数字を、マーケティング担当には詳細なブレイクダウンを。同じデータでも見る人によって最適な粒度は異なります。

3. アクションにつなげる仕組みを作る

データを見て「ふーん」で終わっては意味がありません。「この数値がこの閾値を下回ったらこのアクションを取る」というルールを事前に決めておくことで、データが意思決定に直結します。

まとめ

GA4のデータ活用は、ツール選びよりも「誰が」「何のために」見るのかを明確にすることが重要です。

• Webリテラシーの高い担当者が運用する → Looker Studio
• データ基盤を本格構築する → Power BI + BigQuery
• 誰もがデータに触れられる環境を作る → NAVIGATE BI

自社に合ったアプローチが分からない場合は、まずLooker Studioで小さく始め、組織のデータ活用が進んだ段階で次のステップを検討するのが現実的です。

---

「GA4のデータを活用したいが何から始めればいいか分からない」「ダッシュボードを作ったが誰も見ていない」。そんなお悩みがあれば、NAVIGATEにご相談ください。御社のデータ活用の現状をヒアリングし、最適なツール選定から運用定着まで一貫してサポートいたします。自然言語BIツール「NAVIGATE BI」の無料デモも実施しています。

無料相談を申し込む