GA4とBigQueryの連携ガイド｜メリット・設定方法・注意点を徹底解説

2020年にリリースされたGA4（Google アナリティクス4プロパティ）では、無料でBigQueryと連携できるようになりました。

BigQueryとGA4を連携させることで、UA（ユニバーサルアナリティクス）では取得できない生データをエクスポートできるため、データ分析の精度や自由度が高まります。

本記事では、GA4とBigQueryを連携でできることやメリット、連携方法、注意点を詳しく解説します。日本におけるアクセス解析の第一人者である、小川卓氏のアドバイスもお届けしますので、ぜひ参考にしてください。

BigQueryは、GCP（Google Cloud Platform）が提供しているデータウェアハウス（DWH）で、ビッグデータを解析するサービスです。

超高速データ処理により数億行以上のデータでも数秒?数十秒で解析ができることに加え、高度な専門知識がなくてもデータ分析ができるため、多くの企業で導入されています。

これまで、UAとBigQueryを連携させるためには、有料版UAを使用する必要がありました。GA4では無料で連携できるようになっています。

本章では、データ分析におけるGA4とBigQueryを連携させる4つのメリットをご紹介します。
 

GA4の生データをSQLで分析できる

UAでは有償オプションを利用しなければ生データを取得できず、グラフや表などに集計されたデータのみ閲覧が可能でした。GA4ではBigQueryとの連携によって生データの取得が可能になります。

GA4の生データを取得することで、SQL（Structured Query Language）を使った分析ができるため、データ分析の自由度がより高まります。
 

GA4データとBigQueryデータを組み合わせられる

既にBigQueryを使用してデータを管理している場合には、GA4のデータと組み合わせたデータ分析が可能になります。

エクセルで集計されたオフラインデータと、GA4から収集されたオンラインデータとの組み合わせによって、精度の高い顧客分析を実現できるでしょう。
 

BIツールを使用してデータを可視化できる

BigQueryはBIツール（ビジネスインテリジェンスツール）との連携が可能です。BIツールを使用すると、GA4からエクスポートした生データからグラフや表を作成できます。

BIツールとは、さまざまなデータを分析・見える化し、経営や業務に活用できるソフトウェアです。

GA4とBigQuery、さらにBigQueryとBIツールを連携させれば、データ分析の幅が大きく広がるでしょう。

これまで、UAでGoogle データポータルやTableauといったBIツールを使用しているケースもあるでしょう。そういった場合、GA4への移行後はどうなるのかウェブアナリストの小川氏に伺いました。

「Google データポータルを使用している場合には、作り直しが必要です。その他BIツールを使用したい場合には、まずはBigQueryと連携しなければいけません。現状では、API連携を正式リリースしているツールは少ないですが、今後対応していくはずです。」（小川氏）
 

過去データを蓄積できる

UAでは最長で50か月までデータを保持できましたが、GA4では最長14か月までとデータの保持期間が大幅に短くなっています。

長期期間データを保存・分析したい場合には、GA4とBigQueryを連携し、BigQueryにデータをエクスポートしておきましょう。
 

GA4とGigQueryの連携手順は次の3ステップで、容易に行えます。

BigQueryとの連携・運用をお考えの場合には、まずは本記事の手順に沿って連携し、BigQueryの無料トライアルを試してみると良いでしょう。
 

1. GCPアカウントの登録

BigQueryを使用するには、まずは公式ページからGCPアカウントを作成します。

アカウントの登録方法手順は次の通りです。

1. ［BigQueryの無料トライアル］をクリック
   
2. アカウント情報を入力し、［続行］をクリック
   
3. クレジットカード情報と請求先の住所を入力して完了

この手順が終わると、自動的にGoogle Cloudでログインした状態になります。
 

2. プロジェクト作成

次に、GCP上に新規プロジェクトを作成します。

プロジェクトの作成手順は次の通りです。

1. TOPページから［My First Project］を開き、［新しいプロジェクト］を選択
   
   
2. プロジェクト名と組織名を入力し［作成］をクリックで完了
   

3. GA4上でリンク設定

最後に、GA4上でBigQueryとのリンク設定を行います。

リンク設定の手順は次の通りです。

1. GA4のプロパティから［管理］→［BigQueryのリンク］→［リンク］をクリック
   
2. ［BigQueryでリンクを作成する］の画面から［BigQueryプロジェクトを選択］をクリック
   
3. 先ほど作成したプロジェクトを選択し、ロケーションの設定を行い［次へ］をクリック
   
4. 構成の設定を行い［次へ］をクリック
   
5. 確認画面が表示されるので、設定に問題がなければ［送信］で完了
   

頻度を「ストリーミング」に設定すると、リアルタイムでデータ出力を行えます。ただし、ストリーミングインサートの料金が適用されて、コストが高くなってしまうので注意が必要です。

送信後は一覧にプロジェクトが表示されます。
 

GA4と連携したデータは、Google CloudのBigQuery側から確認することができます。

まずはBigQueryを開き、GA4とリンク設定をしたプロジェクトを開きます。手順は次の通りです。

1. 管理画面TOPから画面左上のハンバーガーメニューを開き、［BigQuery］をクリック
   
2. ［エクスプローラ］の下に表示されている対象プロジェクトをクリック
   
3. プロジェクトの中に日次テーブルが生成される
    

GA4のリリースに伴い、BigQueryは無料でGA4と連携、利用できるように変更されました。データのエクスポートは無料で行えますが、それ以外の無料利用には制限があるので注意が必要です。

BigQueryでかかる使用料金は、次の2つです。

• ストレージ料金：データを保存するための料金
• 分析料金：クエリを処理するための料金

ストレージ料金と分析料金の各表を記載しましたので、参考にしてください。
 

ストレージ料金

ストレージ料金には、「アクティブストレージ料金」と「長期保存」の2種類があります。

「アクティブストレージ料金」は過去90日間に変更されたテーブルで、「長期保存」は過去90日以内に変更されていないテーブルです。

それぞれの料金は次の通りです。

【アクティブストレージ】

• 料金：$0.023 per GB
• 詳細：毎月10GBまで無料

【長期保存】

• $0.016 per GB
• 毎月10GBまで無料

参考：BigQueryの料金
 

分析料金

分析料金には、「オンデマンド料金」と「定額料金」の2つのモデルがあります。

デフォルトでは「オンデマンド料金」が適応され、クエリでスキャンされたデータに対して料金が発生します。

それぞれの料金は次の通りです。

【クエリ（オンデマンド）】

• $5 per TB
• 毎月1TBまで無料

【クエリ（月定額）】

• $2,400／月
• 100スロットまで

【クエリ（年定額）】

• $2,040／月
• 100スロットまで

参考：BigQueryの料金

詳しく料金を知りたい場合には、公式サイトの料金シミュレーターを活用してください。
 

GA4とBigQueryの連携設定は比較的容易ですが、使用する際は次の3点に注意しましょう。

「データエクスポートがされていない」などのトラブルを防げますので、設定前にご確認ください。
 

1日のエクスポート上限は100万イベントまで

標準プロパティでエクスポートできるのは、1日100万イベントまでです。

上限を継続的に超えると、BigQueryのエクスポートは一時停止され、数日間データが取れなくなる可能性があります。

一時停止すると、管理者と編集者にメール通知が届くようになっています。通知が届いたら、データフィルタリング機能からエクスポートするイベント数を減らす作業を行ってください。

その他、エクスポートが失敗する時の主な原因は公式ページに紹介されているので、参考にしてください。
 

データロケーションは後から変更できない

BigQueryでは、データ格納の要素としてデータセットがあります。データセットの作成時に、データを保存するロケーションを指定する必要があり、このロケーションは一度指定すると後から変更できません。

変更が必要な場合には、データセットを別のロケーションにコピーするか、手動でデータセットを別のロケーションに移動する必要があります。

不必要な作業を増やさないよう、ロケーションの指定は計画的におこないましょう。
 

SQLの知識が必要

BigQueryのデータは、データベース用語であるSQLを使用して分析します。そのため、運用時にはSQLの知識がある人材が必要です。

SQLの専門知識を持った人材がいない場合は、まずは無料トライアルを試し、SQLを使用したデータ活用ができるかどうか確認してみることをおすすめします。
 

UAではBigQueryとの連携は有料でしたが、GA4から無料で連携できるようになったため、BigQueryの活用によってデータ解析の幅が広がります。

本記事でご紹介したように、連携作業は容易に行えます。BigQueryの導入を検討されている場合には、まずは無料トライアルを試してみたうえで実際に必要かどうかの判断材料にご活用ください。