GA4の管理画面を見るのは、もうやめなさい。Googleが隠したがる「BigQuery」で、顧客のLTVを予言する技術 -「昨日の売上」ではなく「明日の優良顧客」を見つける。PythonとSQLで構築する、月額無料からのデータ分析基盤

多くのマーケターや経営者が、この悩みを抱えています。
しかし、これはGoogleの意地悪ではありません。「管理画面（UI）で見るのは、もう卒業しなさい」というメッセージ。

八百屋の経営に例えてみましょう。 GA4の管理画面を見ている状態は、「昨日のレジのレシートを一枚一枚めくっている」のと同じです。「昨日は大根が10本売れた」という過去の事実しか分かりません。

しかし、本当に繁盛している店主は、レシートではなく**「顧客台帳（生データ）」**を見ています。 「佐藤さんは昨日大根を買ったから、来週は白菜を買いに来るはずだ」 「田中さんは最近来ていないから、クーポンを送ろう」

このように、過去の集計ではなく「未来の行動」を予言するために必要なのが、Googleが提供するデータウェアハウス、「BigQuery（ビッグクエリ）」です。

本記事では、GA4のデータをBigQueryに流し込み、AmazonやNetflixのような「予言するデータ分析基盤」を、ほぼ無料で構築する方法を解説します。

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第1章：なぜ「管理画面」ではダメなのか？

GA4の標準レポートには、決定的な弱点があります。それは「データが丸められている（サンプリング/しきい値）」ことです。

プライバシー保護の観点から、アクセス数が少ないデータは「身元が特定される可能性がある」として、Googleが勝手に隠してしまいます。これでは、中小企業のニッチな商品の分析や、特定ユーザーの追跡（行動ログ分析）は不可能です。

BigQueryなら「生（Raw）」で見れる

BigQuery連携を行うと、GA4が計測した1つ1つのアクセスログ（生データ）が、そのままデータベースに格納されます。 そこには「しきい値」も「サンプリング」もありません。

• GA4画面: 「30代男性が約100人来ました」
• BigQuery（データとの結合）: 「ユーザーID:12345の人が、1月27日18:00にトップページを見て、18:05に商品をカートに入れ、18:10に離脱しました」

この「解像度」の違いこそが、ビジネスの勝敗を分けます。 「なんとなくのお客様」を見るのか、「一人の人間」を見るのか。八百屋なら後者を選びますよね？

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第2章：データを「溜める」だけで終わらせない

「BigQueryに連携したけど、SQL（データベース言語）が書けないから放置している」という企業も多いですが、これは宝の持ち腐れです。

ここでやるべきは、「Webのデータ（GA4）」と「リアルのデータ（売上/CRM）」の結合です。 これこそが、O2O（Online to Offline）マーケティングの要です。

八百屋（Cxxx）の例で言えば：

1. Web行動 (GA4): サイトで「高級メロン」のページを3回見た。（でも、まだ買っていない）
2. リアル購買 (POS): 過去に店舗で「贈答用の箱」を買った履歴がある。

この2つをBigQuery上で紐付ける（JOINする）と、以下のような推論が成り立ちます。

「この人は自分用ではなく、今週末にお歳暮用のメロンを探している可能性が90%。すぐに『贈答用ラッピング無料』のクーポンを表示せよ」

GA4単体では、彼が「メロンを見ている人」であることしか分かりません。
リアルのデータを繋げることで初めて、「文脈（コンテキスト）」が見えてくるのです。

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第3章：LTV（顧客生涯価値）を予言する

データを統合できれば、次はAI（機械学習）の出番です。 「AI分析」というと難しそうですが、Google Cloudには BigQuery ML という機能があり、SQLを書くだけで簡単に未来予測モデルを作ることができます。

できること：未来の予言

• 解約予測 (Churn Prediction): 「この動き（アクセス頻度の低下＋価格ページの閲覧）をしているユーザーは、来月70%の確率で解約する」 → 先手を打って「継続割引オファー」を送る。
• LTV予測 (LTV Prediction): 「この初回購入者は、購入額は低いが、行動パターンが優良顧客に似ている。将来的に10万円使うファンになる」 → 広告費をかけてでも囲い込む。

「昨日の売上」を集計するのはExcelで十分です。
私たちがやるべきは、「明日の売上」を作るための**アクション（予言）**です。

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第4章：コストは「コーヒー1杯分」

「そんな高度なシステム、大企業しか使えない高いやつでしょう？」 いいえ。Google Cloudの料金体系は、中小企業に非常に優しく設計されています。

• GA4からのデータ転送: 無料
• データの保存: 毎月10GBまで無料
• データの分析（クエリ）: 毎月1TBまで無料

※２０２６年１月２７日現在では、上記のような料金体系に。
※詳しくは、GoogleCloudのBigQueryを参照してね。

よほどの大規模サイトでない限り、実質0円で運用を開始できます。 「難しそう」という理由だけで食わず嫌いをするには、あまりにもメリットが大きすぎます。

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まとめ：データは「見る」ものではなく「使う」もの

GA4の管理画面を開いて、グラフの上がり下がりに一喜一憂するのは、もう終わりにしましょう。 それは「天気を眺めている」のと同じで、ビジネスを動かしてはいません。

1. BigQueryに生データを溜める。
2. 顧客IDで、Webとリアルのデータを繋ぐ。
3. AIで未来を予測し、SENDO（動的LP）で出し分ける。

これが、データを「資産」に変える唯一の方法です。

次回は、このBigQueryに溜まったデータに対して、「社長、儲かってる？」と日本語で聞くだけで分析してくれる『AI番頭』の作り方を解説します。お楽しみに。

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