GA4は多機能ですが、「あとちょっとここが見たい！」という時に困ること、ありませんか？
- チャネル別のイベント数を日別で比較したい
- 特定のコンバージョンが、どの流入経路で起きたかを深掘りしたい
- セッションではなく、ユーザー単位で見たい…
こうした要望に応えてくれるのが、BigQuery＋Looker Studioの組み合わせです。
でも、「SQLが書けないと無理」「GCPは怖い」と感じていた方も多いはず。
1. BigQueryは非エンジニアには遠い存在……だった？
実際に私も、こんな経験をしました：
- 取り急ぎデータが欲しいから、逆引きSQL参考書片手にネットでサンプル探しまくる
- でも、サンプルコードには当たり外れが多くて、時間だけが過ぎる
- 「これは使えそう！」とコピペしたら、少しカスタマイズしただけで動かなくなる
event_paramsの中から値を取り出すだけで、2時間消えたことも…
たどり着いた結論はひとつ：
BigQueryでGA4のデータを扱うには“構造”を知っている必要がある。
2. Looker Studio＋ChatGPTで変わった「SQLとの付き合い方」
でも、今は違います。
- Looker Studioは、BigQueryに「カスタムクエリ」で直接アクセスできる
- ChatGPTは、自然言語からSQLクエリを生成してくれる
この2つを組み合わせれば、「SQLが書けない＝BigQueryが使えない」時代は終わります。
3. ChatGPTにクエリをお願いしてみる（プロンプト例付き）
以下のような自然な日本語でも、ChatGPTは意図を汲んでSQLを書いてくれます。
例1：イベントの回数を日別に見たい
GA4のBigQueryデータから、イベント名「purchase」の件数を日別にカウントするSQLを書いてください。例2：流入元別のコンバージョン数
source / medium ごとのコンバージョンイベント（例えば generate_lead）の回数を集計したいです。
直近30日分、日別にカウントしてください。例3：特定のページを見たセッションだけに絞りたい
page_title に "資料請求" を含むページを見たセッションだけを対象に、
イベント "contact_submit" の日別件数を出したい。4. クエリをLooker Studioに貼る → レポート化する
- Looker Studioで「BigQuery」接続を作成
- 「カスタムクエリ」オプションを選択
- ChatGPTが生成したクエリをそのまま貼り付け
- データタイプや日付フィールドを確認して完了！
以降は、通常のLooker Studioの操作と同じです。
SQLが書けなくても、自分の設計でレポートが作れます。
5. よくあるつまずきポイントと乗り越え方（体験談あり）
| つまずきポイント | 解決策 |
|---|---|
event_params が展開されていない | UNNEST(event_params) を使う |
event_date が文字列で扱いづらい | PARSE_DATE('%Y%m%d', event_date) を使う |
| テーブル指定でエラーになる | events_* のようにワイルドカードで指定し、 _TABLE_SUFFIX で期間を制限する |
私も最初、event_params.key = 'foo' で値が出ずにハマりました。
実は配列なのでUNNESTしないとダメなんです。
このあたりの構造は、ChatGPTに聞くと一発でスッキリします。
6. 活用シーン：GA4からのイベント分析、LTV、チャネル比較など
- LPごとのCV計測がGA4でうまくいかない時
- ユーザーごとのイベント数やセッション数を算出したい時
- Looker StudioのBlended Dataが重すぎてつらい時
あらかじめ整形したクエリ結果だけをLookerに渡すことで、快適なレポートが作れます。
7. まとめ：AIをパートナーにすれば、BigQueryは“使える武器”になる
BigQueryはたしかに強力。
でも、ChatGPT＋Looker Studioの組み合わせがあれば、
非エンジニアでも「必要な分析」を自分でできる時代です。
最初はつまずくかもしれません。
でもその経験があるからこそ、ChatGPTとの相性が抜群になる。
まずは「日別イベント件数」などのシンプルな分析から試してみてください。
