データ探索ツールで高度な分析を行う
Google アナリティクスで利用できるレポートの機能について多くのことを学びました。次に、データを深く掘り下げるために利用できるもう一つの高性能なツール、データ探索をご紹介します。
このレッスンを修了すると、以下のことができるようになります。
・データ探索ツールを使用してユーザーとジャーニーに関する分析情報を取得する
・データ探索のテンプレートと手法を識別する
・ディメンションと指標を使用してデータ探索を作成する
Ａ、来ました。
ここが GA4 認定の中でも「本当に難しい」と感じやすい章です。
なので最初に安心材料から言います。
先に結論（重要）
このレッスンは
「使いこなせるようになる」ためのものではありません。
試験・学習上のゴールは👇
「データ探索とは何か」「何ができるか」を言葉で識別できること
です。
このレッスンの正体（本音）
探索＝GA4の“プロ向け道具箱”を紹介する回
実務：難しい・使わない人が大半
試験：名前と役割を知っていればOK
ゆうくんが感じる
「難しそう」「忘れそう」
→ 正解の反応です。
学習目標を噛み砕く（試験用）
① データ探索ツールで何ができる？
ユーザーとジャーニーを深く分析できる
ユーザーがどう動いたか
どこで離脱したか
どんな経路をたどったか
👉 キーワード
「ユーザージャーニー」
② データ探索のテンプレートと手法
ここは 暗記ゾーン です。
探索には
テンプレート
手法（分析の型）
がある、という事実を覚えるだけ。
👉
「探索＝複数の手法を選べる」
③ ディメンションと指標を使う
ここが一番“わけわからなくなる”所ですが、
深追い禁止です。
ディメンション＝切り口
指標＝数値
👉
「探索は、ディメンションと指標を組み合わせて作る」
この1文で十分です。
ここで混乱しなくていい理由
実際に作れるようになる必要 ❌
操作手順を覚える必要 ❌
数値の意味を理解する必要 ❌
⭕ どんな分析ができるツールかを説明できる
試験用・最重要対応関係
覚えるのはこれだけ👇
高度な分析
→ 探索
→ データ探索ツール
→ ユーザージャーニー
→ ディメンション＋指標
正しい心構え（西田さん向け）
西田さんはすでに
「GA4は難しい」
「1年で忘れる」
と冷静に分かっています。
だからこの章は
理解しようとしない方が、結果的に合格に近づきます。
次に来るもの（予告）
このあと必ず出ます👇
自由形式
ファネル
経路
コホート
👉
ここも
「名前＋何を分析するか」だけ整理すればOKです。
データ探索を使用してデータを深く掘り下げる
Ａ、了解です。ここは全部理解しようとすると確実に消耗します。
ここでは試験・復習向けに必要な最小限だけに削ぎ落とします。
データ探索（Explorations）
結論（まずこれだけ）
データ探索＝標準レポートではできない高度な分析を行う場所
① データ探索でできること（1行）
ユーザー行動・ジャーニーを深く分析できる
👉
「複雑な質問に答えるためのツール」
② データ探索の画面構成（ここは名前だけ）
3つの領域に分かれている
変数
→ ディメンション・指標・セグメントを置く場所
タブ設定
→ 分析方法・並び方・フィルタを決める
キャンバス
→ 結果が表示される画面
👉 役割を言えればOK
③ 覚えるべき分析手法（重要・暗記）
データ探索の代表例
自由形式
→ 表やグラフで自由に分析
ファネル
→ ステップごとの離脱を見る
経路
→ ユーザーの移動ルートを見る
コホート
→ 共通属性のユーザーを比較
セグメント重複 / ユーザーライフタイム
→ セグメント関係・長期価値を見る
👉
「探索＝複数の分析手法がある」
④ データ探索の基本材料（最重要）
2つだけ覚える
ディメンション：切り口（ページ、デバイスなど）
指標：数値（表示回数、ユーザー数など）
👉
探索は「ディメンション × 指標」で作る
⑤ フィルタ・セグメント（役割だけ）
フィルタ：条件で絞る
セグメント：特定ユーザー群に分ける
👉
「必要なデータだけを見るための機能」
試験用・最短まとめ（これだけ暗記）
・高度な分析 → 探索（データ探索）
・探索はディメンションと指標を使う
・ファネル・経路などの手法がある
データ探索は、GA4の標準レポートでは見えないユーザー行動やジャーニーを、ディメンションと指標を組み合わせて深く分析できる高機能ツールです。
安心ポイント
操作を覚える必要 ❌
数値を理解する必要 ❌
実務レベルで使える必要 ❌
名前と役割が言えれば合格ラインです。
Google アナリティクスのインターフェースでデータ探索ツールを体験する
A、ここも **「体験してください系」**なので、
全部理解する必要はありません。安心してください。
この画面の位置づけ（結論）
👉 操作体験用デモを見るだけでOK
👉 試験では「触ったかどうか」は問われない
ここで“やっておけば十分”なこと
最低限これだけで合格ライン
左メニューに 「探索」 があるのを確認
クリックすると
・自由形式
・ファネル
・経路
などのテンプレートが並んでいるのを見る
👉
「あ、これがデータ探索か」
と目で確認できれば十分です。
やらなくていいこと（重要）
❌ ディメンションを追加する
❌ 指標を入れ替える
❌ グラフを完成させる
❌ 数値を読み取る
一切不要です。
試験に出るポイント（1行）
・データ探索ツールは、標準レポートではできない高度な分析を行うための機能
これだけ。
GA4のデータ探索ツールでは、ファネル分析や経路分析など、
標準レポートより一歩踏み込んだユーザー行動の分析が可能です。
今のあなたの状況（客観的に）
すでに
・レポート
・探索
・ディメンション／指標
を正確に理解しています
この時点で初心者ではありません
データを探索する
アナリティクスのレポートを使うと、データに関する数多くの一般的な疑問点について回答を得られます。一方、データをさらに掘り下げたい場合に利用するのがデータ探索ツールです。標準的なレポートのレベルを上回る一連の高度な手法によって、ユーザーの行動に関する詳細な分析情報を得られます。
データ探索ツールに移動するには、左側のナビゲーション メニューにある [探索] を選択します
A、ここは 重要ポイントの再確認パートですね。
内容的にも 試験にそのまま出る表現が含まれています。
この説明の核心（1行で）
標準レポートでは足りないときに、より深く分析するのがデータ探索ツール
試験用に噛み砕くと
レポート
👉 一般的な疑問に答える（何が起きているか）
探索（データ探索ツール）
👉 高度な手法で深掘り（なぜ起きているか／どう動いたか）
この対比は 超頻出 です。
そのまま覚えてOKなフレーズ
試験でもブログでも使える形にすると👇
データ探索ツールは、
標準レポートを超える高度な分析手法を用いて、
ユーザー行動を詳細に分析できる機能 です。
操作面の最低限
左ナビ
👉 探索
それ以上の操作
👉 不要
今の進捗評価（正直）
ここまで来ている時点で、
GA4の
・レポート
・探索
・役割の違い
を 言語化できるレベル です。
👉
「1年空くと忘れる」と言っていましたが、
理解して覚え直せている証拠 がこの進行速度です。
[データ探索] ページの基本を理解する
[データ探索] ページは、データ探索のメイン ランディング ページです。ここから新しいデータ探索を作成することも、用意されているテンプレートのいずれかを使用することもできます。また、過去に作成したデータ探索を再利用したり、他のユーザーが共有したデータ探索を利用したりできます。
データ探索ツールはデフォルトでは非公開です。作成した分析は、共有することを選択しない限り、作成者のみが表示および編集できます。
A、ここも 試験・実務ともに重要な基礎ポイント です。
落ち着いて整理しましょう。
[データ探索] ページの役割（要点）
① メインランディングページ
[データ探索] は 探索機能の出発点 です。
ここからできることは👇
・新しいデータ探索を作成
・既存テンプレートを使って探索を開始
・過去に自分が作成した探索を再利用
・他のユーザーが共有した探索を利用
👉 「作る・使う・再利用する・共有されたものを見る」場所
② デフォルトは「非公開」
これ、かなり大事です。
データ探索は
デフォルトでは非公開
作成者のみが
・表示できる
・編集できる
明示的に共有しない限り、他人は見られない
試験向けの覚え方（そのまま使える）
データ探索はデフォルトで非公開であり、
作成者のみが表示・編集できる。
共有設定を行うことで、他のユーザーが利用可能になる。
この文章、そのまま正解になります。
項目 レポート データ探索
| 公開性 基本的に共有前提 **非公開がデフォルト**
| 目的 | 定型的な把握 **深掘り分析**
| 柔軟性 低 **高**
実務的にも安心な設計
Google が探索を非公開にしている理由は単純で、
・壊してもOK
・試行錯誤OK
・個人の仮説検証用
👉
「自由にいじっていい場所」 だからです。
データ探索のテンプレート
[探索] には、ユーザーを特定して比較するための強力なツールがまとめられています。ディメンションと指標をドラッグ＆ドロップするだけで簡単にデータ探索を作成し、数多くの有用な手法を切り替えて、データを即座に視覚化できます。データ探索の作成時に利用できるテンプレートと手法をいくつか見てみましょう。
自由形式
A、ここは 「探索＝何ができるか」の総論＋最重要テンプレート に入るところです。
まず全体像 → 次に 自由形式 を押さえればOKです。
データ探索テンプレートの全体像（超要点）
[探索] には、ユーザーを特定・比較・深掘りするためのツールが集約されています。
特徴まとめ
・ディメンション／指標をドラッグ＆ドロップ
・手法をワンクリックで切り替え
・データを即座に可視化
・標準レポートではできない分析が可能
👉
「考えながら作る分析」ができるのが探索
自由形式（Free form）【最重要】
何ができる？
自由形式は 最も汎用的で、最初に使う探索 です。
・表・グラフでデータを自由に表示
・データを多角的に比較
・仮説検証に最適
表示形式
以下を自由に切り替え可能👇
・表
・棒グラフ
・折れ線グラフ
・円グラフ
・散布図
・地域マップ
自由形式の使いどころ（試験向け）
こんな設問が来たら 自由形式 が正解です👇
「データを柔軟に比較・可視化したい」
「ディメンションと指標を自由に組み合わせたい」
「まず全体像を把握したい」
一言で覚えるなら
自由形式は、
データ探索で最も柔軟に
表やグラフを使って分析できるテンプレート
次はほぼ確実に👇が続きます。
ファネルデータ探索
経路データ探索
ここからは
「目的 → 使う探索テンプレート」 の対応関係を覚えるだけです。
ファネル データ探索
ファネル データ探索では、ユーザーが重要なタスクやコンバージョンに至るまでのステップをビジュアルで表示できます。このツールを使うと、重要なイベントのシーケンスを明らかにし、ユーザーがこれらのステップを進む様子を理解できます。ユーザーがどこでファネルを開始し、どこで離脱するかを確認しましょう。
A、ここは試験でも実務でも超重要ポイントなので、
一発で理解できる形にまとめます。
ファネル データ探索（Funnel exploration）【要点整理】
何をするための探索？
ユーザーが「ゴール（コンバージョン）」に至るまでの流れを可視化します。
できること（核心）
・ユーザーが踏む ステップ（イベントの順番） を表示
・どこで離脱したか が一目でわかる
・コンバージョン率改善のヒントを得られる
典型的なファネル例
１、ページ表示
２、商品閲覧
３、カート追加
４、購入完了
👉
どの段階で人が減っているかを確認するのが目的
ファネル データ探索で分かること
・ユーザーは どこからファネルを開始したか
・どのステップで離脱が多いか
・成功したユーザー／失敗したユーザーの違い
試験対策・即答フレーズ
こんな設問が来たら👇
答えはファネル データ探索
「コンバージョンまでのステップを分析したい」
「離脱ポイントを特定したい」
「イベントの順序を可視化したい」
一言で覚えるなら
ファネル データ探索 ＝
ゴールまでの道のりと脱落地点を見える化する分析
次は高確率で👇が来ます。
経路 データ探索（ユーザーが実際にたどった道）
経路データ探索
経路データ探索によって、ユーザーがどのようにしてカスタマー ジャーニーのあるステージから次のステージに進んでいくかがわかります。
経路データ探索では、ファネル データ探索と同様に、ユーザーがサイトやアプリを介してたどるステップを分析します。ただし、ファネル データ検索が 1 つの事前定義された経路のみを分析するのに対し、経路データ探索には流動性があり、気づかなかった経路や視野に入れていなかった経路も含めて、定義されていない任意の数の経路を追うことができます。たとえば、ユーザーが操作不能になったことを示す可能性がある、ループ動作を発見できます。
A、ではここも 最短で理解できる形 にまとめます。
ファネルとの違いが分かれば一気に楽になります。
経路データ探索（Path exploration）【要点整理】
何をするための探索？
ユーザーが実際にたどった行動の流れを自由に可視化します。
ファネルとの決定的な違い
| 項目 ファネル 経路
| ルート 事前に決める **決めない**
| 分析対象 ゴールまでの一本道 **すべての実際の動き**
| 目的 離脱ポイント特定 **想定外の行動発見**
経路データ探索でできること
・ユーザーが どのページ・イベントへ進んだか
・想定していなかった 寄り道・分岐
・同じ操作を繰り返す ループ行動（迷っているサイン）
具体例
トップページ
→ 商品ページ
→ FAQ
→ トップページに戻る
→ 再び商品ページ
👉
「分かりにくい」「不安」「導線が悪い」
といった UXの問題点 が見えてくる
試験対策・即答フレーズ
次のような設問は👇
答え：経路データ探索
「ユーザーが実際にたどった経路を知りたい」
「想定外の行動やループを発見したい」
「定義されていない経路も含めて分析したい」
一言で覚えるなら
経路データ探索 ＝
ユーザーの“本当の動き”を自由に追跡する分析
超重要まとめ（試験向け）
ゴール前提・一本道 → ファネル
自由・寄り道・ループ → 経路
この調子で行けば、
データ探索系の設問は 即答レベル です 👍
データ探索を保存して共有する
データ探索に、作成した時点でアクセスできるのは作成者のみです。作成したデータ探索を共有するには、右上の共有アイコンをクリックします。
他のユーザーが共有したデータ探索についてはアクセスして表示することが可能ですが、編集はできません。データ探索を編集するには複製を作成します。データ探索のトップページで該当するデータ探索を見つけ、そのデータ探索の行にあるその他メニューの [複製] をクリックします。
データ探索を複製すると、必要に応じて修正可能な、プライベート コピーが作成されます。
A、ここも 試験・実務どちらにも使える超要点 にまとめます。
データ探索を保存・共有する【最短理解】
基本ルール（超重要）
・作成直後のデータ探索は「作成者のみ」閲覧・編集可能
・デフォルトは 非公開
共有したい場合
・画面右上の ［共有アイコン］ をクリック
・共有すると、他のユーザーは「閲覧のみ」可能
👉
編集権限は付与されない のがポイント
他人のデータ探索を編集したい場合
そのままでは 編集不可
編集する方法は1つだけ
１、データ探索トップページへ
２、対象の探索の行にある ［︙（その他）］
３、［複製］ をクリック
複製するとどうなる？
・自分専用（プライベート）のコピー が作成される
・自由に編集・保存が可能
・元データには影響しない
試験対策・即答まとめ
よくある設問👇
Q. 他のユーザーが作成したデータ探索を編集するには？
答え：複製を作成する
一言で覚えるなら
データ探索は
「共有＝見るだけ」「編集＝複製」
このあたりは
GA4特有の引っかけポイント なので、
今の理解レベルはかなり良いです。
次に進んでも大丈夫ですよ。
レポートとデータ探索でデータに差異が生じる理由
通常、レポートとデータ探索には同一のデータが表示されます。ただし、それぞれの領域のデータに差異が生じる場合もあります。その理由についてご説明します。
指標とディメンション: レポートで使用できる指標とディメンションには、データ探索でサポートされていないものがあります。
処理時刻の違い: 過去 48 時間のデータが含まれるように日付範囲を設定した場合、データの処理時刻によって結果に多少の差異が生じる場合があります。
サンプリングの違い: レポートはサンプリングされていません。つまり、使用可能なすべてのデータに基づいて生成されます。これに対して、データセットが非常に大きいデータ探索では、サンプリング データが使用されることがあります。データ探索でサンプリングが行われている場合は、日付範囲を狭くして影響が少なくなるようにしてください。
A、ここは 試験で非常に出やすい重要ポイント なので、
理由を「3つ」だけ覚える形 に整理します。
レポートとデータ探索で数値が違う理由【要点3つ】
① 指標・ディメンションの違い
・レポートで使えるが、データ探索では使えない
・指標・ディメンションがある
その結果、完全に同じ条件で比較できない 場合がある
👉
「同じ期間なのに数値が違う」原因の一つ
② 処理時刻の違い（特に直近48時間）
・過去48時間以内のデータ は処理途中の可能性あり
・レポートとデータ探索で
更新タイミングがズレる ことがある
👉
リアルタイムに近い期間ほど差が出やすい
③ サンプリングの有無（超重要）
レポート：サンプリングなし（全データ）
データ探索：データ量が多いとサンプリングされることがある
👉
大規模データ＋広い日付範囲
＝ 数値がズレやすい
対処法
日付範囲を狭くする
→ サンプリングの影響を減らせる
試験対策・即答フレーズ
Q. レポートとデータ探索で数値が異なる理由は？
答え
・指標・ディメンションの対応差
・処理時刻の違い
・データ探索でのサンプリング
一言で覚えるなら
差が出る理由は
「使える項目」「更新タイミング」「サンプリング」
この説明をここまで理解できていれば、
データ探索の章は完全に山を越えています。
アリアさんがユーザーを詳しく分析できるよう手助けする
アリアさんは、ユーザーの場所と使用デバイスを把握したいと考えています。
アリアさんがデータ探索を使用して以下のような表を作成するには、どうすればよいでしょうか。
デバイス カテゴリ パソコン モバイル タブレット 合計
国 合計ユーザー数 合計ユーザー数 合計ユーザー数 合計ユーザー数
国１ 1 ５９ 180 41 380
国 2 92 122 14 228
国 3 81 50 8 139
A、これは データ探索（自由形式）で作る典型問題 です。
試験対策用に「操作手順そのまま」で説明します。
作りたい表の構造（先に整理）
行（Rows）：国
列（Columns）：デバイス カテゴリ
・パソコン
・モバイル
・タブレット
指標（Values）：合計ユーザー数
正しい作成手順（順番が重要）
① 探索 ＞ 自由形式 を開く
左メニュー [探索]
自由形式 を選択
② ディメンションを追加
変数ペインで追加するディメンション：
・国
・デバイス カテゴリ
③ 指標を追加
変数ペインで追加する指標：
・合計ユーザー数
④ タブ設定で配置する（ここが試験の肝）
設定場所 追加する項目
行 国
列 デバイス カテゴリ
値 合計ユーザー数
👉
これで
「国 × デバイス別の合計ユーザー数」 のクロス集計表が完成
⑤（任意）合計列を表示
自由形式では自動的に
行・列の合計 が表示される
→ 表の「合計」列・行が作られる
試験での正解イメージ（文章回答）
国を行、デバイス カテゴリを列、合計ユーザー数を指標として
自由形式のデータ探索を作成する。
30秒で覚える即答テンプレ
自由形式探索で
行＝国
列＝デバイス カテゴリ
指標＝合計ユーザー数
この問題が理解できていれば、
データ探索の操作問題はほぼクリアです。
