【完全保存版】PMとエンジニアが共有すべき「GA4イベント設計書」。UX改善のためのカスタム実装リスト

「PV（ページビュー）は増えた。でも、なぜかCVR（成約率）が上がらない」

Google Analytics 4 (GA4) を導入したものの、ダッシュボードに並ぶ数字を見て、そう頭を抱えているPMやマーケターは少なくありません。

「滞在時間」や「スクロール率」といった標準指標だけでは、**「ユーザーがどこで怒り、どこで諦めたか」**という心の動きまでは見えないからです。

ユーザー体験（UX）を改善し、売上を伸ばすために必要なのは、デフォルトの計測設定ではありません。

ビジネス（PM）と技術（エンジニア）が共通言語として会話できる、
**「戦略的なカスタムイベント設計」**です。

本記事では、ユーザーの「つまづき（Friction）」を可視化し、システムログと連携して原因を特定するための**「GA4イベント設計図」**を公開します。

そのまま実装指示書として使えるレベルにまとめていますので、ぜひブックマークしてご活用ください。

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1. 戦略：GA4とDBを繋ぐ「Trace ID」の魔法

個別のイベント定義に入る前に、最も重要な「仕掛け」について解説します。

GA4の弱点は「個人や個別のエラー原因を特定できないこと」です。これを解決するために、バックエンドのログ基盤とGA4を一本の線で繋ぎます。

カスタムディメンション設定

以下のパラメータを、すべてのイベントに付与（またはユーザープロパティとして設定）します。

パラメータ名	値の例	役割・目的
trace_id	req_abc12345	★最重要 リクエスト毎に発行する一意なID。GA4で異常を見つけた際、このIDを使ってDynamoDBなどのログ基盤を検索し、詳細な原因を特定します。
user_rank	vip, guest	セグメント分析 「VIP会員だけエラーが多い（特定の機能を使っているため）」といった傾向を発見します。
app_version	v2.5.0	リリース監視 「新バージョンリリース直後にエラーが急増していないか」を監視します。

※trace_id を使った詳細ログ基盤（AWS SQS/DynamoDB）の構築方法については、こちらの技術記事（リンク設置予定）で詳しく解説しています。

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2. 実装リスト①：ユーザーの「イライラ」を検知する (UX Friction)

PMが最も注視すべき指標です。ユーザーがサイト内で「迷い」「怒り」「諦め」を感じた瞬間をトリガーします。

📌 form_validation_error (入力エラー)

フォームでの離脱原因を特定します。「必須項目漏れ」なのか「入力形式ミス」なのかを可視化します。

• 発火タイミング: 入力フォームでバリデーションエラーが表示された瞬間
• パラメータ:
  • field_name: エラーが出た項目 (例: email, password)
  • error_msg: エラーメッセージ (例: invalid_format)
• 分析アクション: 特定の項目のエラー率が高い場合、入力例（プレースホルダー）の改善や、自動補正ロジックの導入を検討します。

📌 rage_click (レイジクリック / 連打)

ユーザーの「苛立ち」を計測します。

• 発火タイミング: 短時間（例: 1秒以内）に同じ要素を3回以上クリックした時
• パラメータ:
  • element_id: クリックされたボタンや画像のID
  • click_count: クリック回数
• 分析アクション: 反応しないボタン、ローディングが表示されず処理中かわからないボタンを改修します。

📌 search_no_result (検索結果ゼロ)

機会損失を計測します。

• 発火タイミング: サイト内検索の結果が「0件」だった時
• パラメータ:
  • search_term: 検索されたキーワード
  • category_filter: 絞り込み条件
• 分析アクション: ユーザーが求めているのに在庫がない商品や、「表記揺れ（iphone / アイフォン）」でヒットしていないキーワードを特定し、在庫拡充や検索ロジック改善に繋げます。

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3. 実装リスト②：システムの「健康状態」を検知する (Tech Health)

アーキテクトやテックリードがPMに報告するための指標です。「画面は表示されているが、裏で壊れている」状態を発見します。

📌 api_failure (API通信エラー)

フロントエンドからバックエンドへの通信失敗を計測します。

• 発火タイミング: APIレスポンスが 400系 / 500系 だった時
• パラメータ:
  • endpoint: APIのパス (例: /api/v1/checkout)
  • status_code: HTTPステータス (例: 500)
  • response_time_ms: 応答時間
• 分析アクション: 「カート追加」ボタンを押しても何も起きない（裏で500エラー）などのサイレントキルを検知し、即座に修正します。

📌 core_web_vitals (表示速度)

GoogleのSEO評価および、ユーザーの体感速度を計測します。

• 発火タイミング: ページ読み込み完了時（Web Vitalsライブラリ等を使用）
• パラメータ:
  • metric_name: 指標名 (LCP, CLS, FID)
  • value: スコアまたは秒数
  • network_type: 通信環境 (4g, wifi)
• 分析アクション: 表示速度が3秒を超えるセッションのCVRがいかに低いかを可視化し、パフォーマンス改善（画像の軽量化、Next.js最適化など）の投資判断に使います。

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4. 実装リスト③：購買行動の「迷い」を検知する (Funnel)

ECサイトやSaaSにおいて、最も重要な「カゴ落ち（Cart Abandonment）」の真因を探ります。

📌 remove_from_cart (カート削除)

「買うのをやめた」理由を推測します。

• 発火タイミング: カートから商品を削除した時
• パラメータ:
  • item_id: 商品ID
  • price: 金額
• 分析アクション: カート追加後に削除される率が高い商品は、「送料が高い」「説明不足で不安になった」などの可能性があります。

📌 checkout_option_change (決済・配送変更)

決済フローでの迷いを計測します。

• 発火タイミング: 決済方法や配送方法を変更した時
• パラメータ:
  • from_option: 変更前 (例: credit_card)
  • to_option: 変更後 (例: convenience_store)
• 分析アクション: クレジットカード入力後にコンビニ払いに変更している場合、「カードエラーが発生した」または「セキュリティに不安を感じた」可能性があります。

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5. 運用：このデータをどう定例会議で使うか？

これらのイベントを実装するだけでは意味がありません。

週次の定例ミーティング（PM × エンジニア）で、以下のように活用してください。

1. PMの観測 (GA4):「今週、checkout 画面での api_failure イベントが前週比 150% に増えている。特にiOSユーザーが多い」
2. エンジニアの調査 (Trace ID):「GA4から抽出したエラーの trace_id を使い、DynamoDBのログを確認します……特定しました。iOSの特定のバージョンで、日付選択コンポーネントがバグっています」
3. アクション:「影響範囲は売上の約5%です。明日緊急リリースします」

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まとめると、データは「共通言語」になる

「感覚」で語り合うのはやめましょう。

「なんとなく使いにくい」ではなく、**「rage_click が商品詳細ページで300回発生している」**と語り合うことで、チームは初めて「事実」に向き合うことができます。

この設計書をベースに、あなたのプロダクトに合わせてカスタマイズし、「ユーザーの痛み」に即座に反応できる強いチームを作ってください。

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👇 【あわせて読みたい】「異常」を見つけた後、どう調査する？

【AWS】GA4×DynamoDBで実現する「UX改善」ログ分析基盤。SQS/Lambdaアーキテクチャの全貌

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👉 記事を読む：AWSによる非同期ログ基盤の構築手法

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GA4（ビジネス）とAWS（技術）の両方を理解し、プロダクトの成長を牽引できるアーキテクトは、市場で最も希少価値が高い人材です。

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