ユニバーサル アナリティクス（以下UA）の停止が発表されました。Google アナリティクス 4（以下GA4）への移行を迫られています。
7月1日以降、UAはデータ収集を停止し、さらに半年後にはデータが削除され、閲覧もできなくなりそう。

2023 年 7 月 1 日をもって、標準のユニバーサル アナリティクス プロパティにおける新しいヒットの処理は停止されます。 現在ユニバーサル アナリティクスをご利用のお客様には、Google アナリティクス 4 を使用するための準備をしていただくことをおすすめします。

ユニバーサル アナリティクスのサポートは終了します
support.google.com/analytics/answer/11583528?hl=ja&ref_topic=10094551

「今までのデータはどうなるの？」
「コロナ前と後の比較とかできなくなっちゃうの？」
「とにかく、UAのデータをバックアップしなくちゃ！」

アナリティクスヘルプをみると、データのエクスポートには3つの方法が提示さています。

1. レポートを個別にエクスポート
2. GA Reporting APIを使用
3. BigQueryを使用（GA360利用の場合）

でも、この3つの方法だけではありません。
ウェブ通おススメの方法はこちら。

4. バックアップ専用ツール「Analytics Backup by QA」を利用

ユニバーサルアナリティクスをバックアップする4つの方法をそれぞれ簡単に説明します。

1. レポートを個別にエクスポート

UAの機能を使って、データをエクスポートします。

（参考）レポートのエクスポートと共有
support.google.com/analytics/answer/1038573

形式はCSV、TSV、TSV 形式（Excel）、Excel（XLSX）、Google スプレッドシート、PDFから選べます。

あらかじめ、必要なレポートや期間を設定し、画面に表示させてからエクスポートします。
手動での作業なので、管理するサイトが多い場合や必要なデータが多い場合は手間がかかります。

Googleスプレッドシートのアドオンを使うと、最新データを自動で取得できます。

（参考）アナリティクスのデータをスプレッドシートに移動する
support.google.com/a/users/answer/9308667?hl=ja

基本は表データなので、数字が並ぶだけのデータになります。
解析するためには、データの成型が必要です。

メリット

簡単にバックアップできる。
無料。

デメリット

運用しているサイト・ビューがたくさんあると、ひとつずつエクスポートするのが手間。
数字のみのデータ。

2. GA Reporting APIを使用

APIを使うことで、UAからプログラムを介してデータを取得できます。
Java、Python、PHPなどいくつかの種類があります。
ちなみにPHPの場合はcomposerで操作します。

（参考）Google アナリティクス Reporting API
developers.google.com/analytics/devguides/reporting/core/v4

取得方法やコマンドは、それぞれの分野に詳しい方がブログ等で解説しているので、検索してください。
取得データは、csvなどで保存できます。

メリット

ディメンジョンやメトリクスの指定で柔軟なデータを取得できる。
無料。

デメリット

プログラミングの知識が必要。
数字のみのデータ。

3. BigQueryを使用（GA360利用の場合）

360（有料）を契約している大規模サイトのみ利用できるサービスです。
なので、詳しくは割愛します。

（参考）Google アナリティクス 360 をご利用の場合: BigQuery へのエクスポートも可能
support.google.com/analytics/answer/3437618

4. バックアップ専用ツール「Analytics Backup by QA」を利用

ウェブ通おススメのバックアップ！
というか、宣伝です。けど、とてもおススメなんです！

Analytics Backup by QA
ga-backup.com/

• 1クリックで大量のビューをバックアップ
• バックアップデータは使いやすいユーザーインターフェース（UI）で閲覧
• アクセス解析・サイト運用のプロが開発

ウェブ通の運営会社である「株式会社ウェブジョブズ」が開発。
長年、ウェブ通でアクセス解析を担当した丸山だからこそできる、自分が使いたい、皆さんにも使っていただきたいアプリです。

Analytics Backup by QAは、UAのデータを取得・バックアップし、同じくウェブジョブズが開発したアクセス解析ツールQAアナリティクスのUIで閲覧できます。
1日ずつデータを取得するので、過去のデータとの比較なども柔軟に行えます。

システムとしては、UAのデータをGoogle アナリティクスAPI経由でダウンロードし、任意のサーバーに保存します。

WPプラグインなのでサーバーにWordPressは必要ですが、サイト本体はWordPressで作成されていなくても使用できます。

バックアップしたデータは成形不要。表やグラフで分かりやすいUIをご用意。

QAアナリティクスのUIは、GA4よりも使いやすいと好評です。
UAのようにグラフや表で可視化されるので、直感的に理解できます。

Google アナリティクスAPIを設定すれば、管理しているサイトのプロパティ・ビューを複数個、まとめてダウンロードできます。
しかし、1日あたりに取得できるデータには制限があるので、あれこれ無制限にデータを取得すると、期限までにダウンロードが終わらないかもしれません。

Analytics Backup by QAは、全てのデータの取得はしません。
アクセス解析・サイト運用のプロが開発しているから、今後の分析に過不足ないデータを見極めてダウンロードします。目標値や完了数もバックアップできます。

「高額だけど、うちのサイトにそんな価値あるかなぁ」
「APIって設定が難しそう」
と思われる方もあるでしょう。

Analytics Backup by QAには「パートナープログラム」が用意されています。
パートナー企業がライセンスを取得し、エンドユーザーにサービスを提供します。

エンドユーザーは使いやすい価格でデータをバックアップし、閲覧できます。
Google アナリティクスAPIの設定方法が分からない、WordPressサーバーの構築ができないときも大丈夫。
手間のかかる設定やバックアップ環境構築なども請け負ってくれるパートナー企業様をご紹介します。

近い将来、Analytics Backup by QAとQAアナリティクスも連携できるよう計画しています。
バックアップデータと移行後のデータを同じツールで閲覧、比較できるようになるんです。

メリット

プラグイン経由でデータを表示し、活用しやすい。
データをまとめてダウンロードできる。

デメリット

有料。
APIには利用制限があるため、移行に日数がかかる。

バックアップとアナリティクスを検討しよう

UAとGA4は、どちらもGoogleのアプリですが、システムは異なっています。
UAはGoogleが他社から買収したシステムでアクセスの数値を計測、GA4は新たにGoogleが開発したシステムでユーザー行動を計測するので、システムの目的が違います。
Googleがすすめるバックアップの方法でも、UAからGA4にデータをインポートすることはできません。
過去のデータを数字として、またはPDFなど加工できないデータとして保管するだけです。

Analytics Backup by QAなら、必要なデータを簡単にバックアップでき、取得したデータは分かりやすいUIで閲覧できます。

※この記事は2023年1月1日ウェブ通メルマガで配信した内容を若干変更して掲載しています。

丸山です。
新年おめでとうございます。

去年の総括と今年2023年

久々のメルマガで「総括」ってなんだよって話ですが。

まず直近の私は、先週末は東京でISMに登壇したり。
▼ISM LT 祭り 2022 開催レポート
ismhub.com/entry/2022/12/25/082343

今年でデータが削除されるGoogleアナリティクスのデータをバックアップするソフトウェアを作ったりしてます。

ツール名は「Google Analytics Data Backup By QA」。
提供中のQAアナリティクスはWordPressプラグインですが、「Google Analytics Data Backup By QA」はWordPress以外のサイトのGAデータもバックアップ可能です。

2023年7月1日のユニバーサルアナリティクス停止前に大切なデータを安全に移行しバックアップできます。
ただ数字としてバックアップするだけでなく、BIツールを使ってのデータ加工は不要。
移行したデータはユニバーサルアナリティクスより使いやすいと評判のQAビュー画面でいつでも自由に閲覧OKです。

▼Google Analytics Data Backup by QA（グーグルアナリティクスバックアップbyQA）
ga-backup.com/

去年一年は、こんな感じでGA停止にともなう「アクセス解析ツールに振り回されていない？」がテーマで。
ISMのLTを聞いてくれた人からは、こんな感想が。

• 脳死でGA使ってたので、新しい視点でした。
• これは素晴らしい！！ユーザー行動の定義に悩んでいるのだが、そのヒントが満載でした。
• 「全録」「イニシアチブなかったんじゃない。ツール使わされてる」←記憶に残ったワードです。

「ツール選択にイニシアチブをもてば、実はアクセス解析は簡単かもよ」というのが本当にお伝えしたいことなんですよね。
私が感じているこれから数年のアクセス解析ツールのトレンドと2023年アクセス解析ツール展望について以下記事にまとめています。

▼2023年アクセス解析ツール業界の展望 – アクセス解析＆ヒートマップ QAアナリティクス
quarka.org/analytics-tools-outlook-2023/

ということで去年は、こんな感じでGAの終了と組織に向き合ったバタバタの年で、とにかく忙しかったです。
なんといっても新しい概念とツールの提唱だし、やることが多すぎ、書き物でも新機能開発のドキュメントも作らねばならず、依頼されている原稿も書くことができない。
文字通り心を失うと書いて「忙」。ついでに心を亡くすには「忘れる」もあるんですよね。恐ろしや。

とはいえGAの終了は今年7/1なので、このまま行くと今年の方が忙しそうですが、、
まぁサッカーW杯じゃないですけど、人生で頑張るところってそんなに回数があるわけでもないので、なんとか根性出したいと思っています。

その勢いで2月に人生初バンコク行ってきます。
▼これ
WordCamp Asia 2023
asia.wordcamp.org/2023/

AI元年

去年を振り返ると、戦争やら冬期オリンピックやら、先日のワールドカップやらいろいろあったわけですが。
私達ウェブの仕事に関係するところだと「AI元年」というのがぴったりな年だと感じています。

たとえば、あびるさんのブログでこんな記事が。
▼ChatGPTに人間の悩みを相談して、一般人の回答と比べてみたら絶望した件
note.com/abiruy/n/n1ce61691a18a

AIの回答が人間を超えているんですよね。
落合陽一氏によると、再来年の2025年にはAIが人間を超えるそうです。

いわゆるシンギュラリティですが、当初イメージされた人間的思考をするロボットはまだ先で。
どうやら直近では、24時間働き知的労働や生産を行ってしまう、いわゆる格安の知的生産工場。

たとえば市場調査とかもAIがさっとやってしまうし、仮にダメな回答が出ても、ずっと働かせれば、いつか凄い回答を出してくれる。
そうなると検索クエリの大半を占める「知りたい」の意味も変わってきて、そりゃGoogleも焦るわけです。

▼グーグルが方針変更、ChatGPTに対抗へ…ピチャイCEOが新しいAI製品の開発を指示
www.businessinsider.jp/post-263637

これからは音楽やイラストなど、多くの「静的コンテンツ」はもうAIが生産してしまいます。
数千円で文句も言わずに働くゴーストライターを雇うようなもので、まさに18世紀の産業革命で起こったことが再び来る気がします。
思ったよりも早く。あと二年くらいで。

AIの著作権的な問題は解決するのか？

これは、既に海外の人はあまり気にしていないですし、いつしか誰も気にならなくなると想定しています。
そういうのを気にしておとなしくなったテレビが、最初は無法地帯だったYouTubeに持って行かれたように、面白いコンテンツがあればそこに人は流れてしまいますので。
なのでAIが浸食するのは時間の問題。

その点、先ほどのGoogleの記事の中で「AIはまだ信頼に足る回答を出せない」というGoogleの（正しい）見解があるのが少し気になります。
以前のメルマガでも少し触れましたが、私の中で最近のGoogleの動きで気になっているのは「正しさ」に対する取組みで。
そこにこだわると、いつしか公共機関のようになってしまい、人間がお金で求めるものとはずれてしまうのではないかと。
Googleの動きのまずさが気になっています。

未来はどうなるのか？

AI元年が来たということで、このメルマガっぽく未来予測を書こうかと思ったのですが、それは5年前に書いていて、今も変わっていないのでした。
ということで、もしご興味があればこっちを読んでもらって。
▼【プレミアム】第2回AI・人工知能 EXPOレポート
webtan-tsushin.com/aiexpo2018-03
webtan-tsushin.com/aiexpo2018-04

後者の冒頭にありますが、改めて今年2023年は
「テクノロジーをうまく活用して自分の業務を効率化し、時間を生み出すこと」
「新しいテクノロジーに慣れること（実感すること）」
「AIとは何かを知り、サービスに応用できる想像力をつけること」
がテーマだと思います。

現在、私はCopilotというAIにプログラムを書いてもらっていますが、まぁ便利です。
おそらく2年後には数十倍早くなっているはずで、使う使わないで大きな差が生まれるでしょう。恐ろしや。

丸山は今年何をする予定？

私の今年は冒頭のように「2023年にGAが停止する」という世界的イベントに向き合おうと思っていまして。
AI元年がきたように、ウェブ解析も実は今年が元年で、適当に対処した人と、そうじゃない人で、大きく分岐すると思います。
その中で、どこまで目指すモノに近づくことができるのか。

「早く行きたければ一人で行け、遠くへ行きたければみんなで行け」

岸田総理が引用していたので、より有名になったことわざですが、これを本当に実感していまして。

一人でやれることには限界があるので、今年はいかに同じ想いをもった人と共闘し、組織的なことも整備できるか、チャレンジだと思っています。

さらに今年からはこの「みんな」の中に「AI」が入ってくるのは間違いなく。

例えば一人でもAIを使って生産性を向上させると、とんでもなく遠くにいけることも増えてくると。

本当にトライアンドエラーを繰り返しながらですけど、走りながら、学びながら、頑張っていきたいと考えています。

そもそも私がQAを作っているのは、データやAI分野でも総合力で勝負すれば日本人が海外勢にも勝負できるということをやってみたいからで、総合力で勝てなければ意味が無い。

そういう「勝つ」という視点では、今年は私の人に甘い気質が裏目にでたことも多かったと感じており、今年は自分や他人に対してもっと厳しさと覚悟をもって、「勝つ」に取り組んでいきたいと思っています。

ということで今年は勝負の年ですので、どうしてもメルマガの内容も偏ってしまうと思いますが、たとえば海外に行った話とか、生身の自分が感じた内容をこのメルマガではお伝えしたいなと思っています。

本年もよろしくお願いします。

編集後記

今年は「アクセス解析元年」という1テーマに集中しようと思っていますので、なんか初心表明みたいな内容になったのですが、ちょっと違う感じでいうと。

何回かメルマガに登場している私の友人は、自己資金上場を達成した後、宮崎でコワーキングスペースを運営したりしています。
▼脱・東京至上主義。宮崎・青島をもっと面白い場所に
20do.jp/022/

↓彼のメッセージはこんな感じ。

今、時代はピンチとチャンスが同時にきている状態です。
これは、若い人たちにとっては重要なこと。ピンチの影響を受けずに、チャンスを最大限生かすためには、東京への憧れに固執しないことが大事なのではないかなと思います。

まぁ難しいこと考えるまでもなく、やっぱり自然は多様で面白いですからね。私も宮崎がとても楽しかったですし、先日実家の新潟に戻ったのですが、とても刺激的でした。

生前P.F.ドラッカーは、未来の経済競争が激しくなる中で、人はニ拠点生活（物理的or精神的）のようなものを求めるようになると予言しましたが。
私も、なんとなくそんな感じで、勝負の中でも、うまくバランスをとっていきたいなぁと思っています。

（※本記事はメルマガ週刊！ウェブ担当者e通信（5/25送付）のものを一部修正して公開しています)

QAアナリティクスがver3.0にアップデートしました。

▼QA Analytics – QAアナリティクス – – WordPress プラグイン | WordPress.org 日本語
ja.wordpress.org/plugins/qa-heatmap-analytics/

この動画を見てもらうとわかりやすいと思います。関西の人には馴染みのある形だと思います笑。
▼QAアナリティクスの画面イメージ。WordPressがある時 （※音がでます）

森野さんからはTwitterでこんなご意見をもらっています。

広告を出していなくて自然検索とSNS経由からのアクセスがほとんどであれば、GA4じゃなくてQAアナリティクスでほぼ問題なし。目標設定の機能ができてくれたらGA4は保険というか勉強用になると思う。広告も運用者しだいでGA4って感じかな～。

— 森野誠之 (@uneidou) May 24, 2022

実際私も今はQAをメインで使う感じになっています。

…で、QAを使ってどう改善すればいいの？

QAはアナリティクスを触ったことがない人でも使えるように考えて作っています。
じゃあその先に何が待っているのか。

森野さんだけじゃなく、松尾さんはじめ凄腕のマーケッターの人とも話すのですが、やはり今後は「使い方をもっと知りたい」というニーズが出るという見解は一致しています。

「データ解析ノウハウを学んで、自ら改善していけるようにしたい」ということですね。

データ解析ノウハウを学ぶには

ではデータ解析ノウハウはどう学べばよいのでしょう？

書店にいけばGoogleアナリティクス本もたくさん出ていますし、ウェブ解析士協会さんもありますし、a2i(アナリティクスアソシエーション）さんもあります。
また統計的な学習では回帰分析とかもあります。いくつか本を読んだことがある人も多いのではないかと思います。

とはいえ、データ解析にはなかなか解決できない２つの根本問題があります。

1. 時間がない問題
2. 社内で勉強してもらう必要がある問題

これはずっと解決できない問題ですから、別の究極の質問に変えた方がいいと思うのです。

「より短い時間で、誰がどうすれば上手にデータ活用できるの？」と。

ワークマン事例から「より短い時間で上手にデータ活用」を学ぶ

ワークマンは近年売上を伸ばし続けていますが、エクセル経営で有名です。

▼ ワークマンが駆使する「自作エクセル」を初公開　データ経営の要 xtrend.nikkei.com/atcl/contents/18/00599/00004/

これが一つの回答になるかもしれません。なんといっても社員全員がExcelを使って自主的に考えて動いているわけですから。

では彼らはどうやったのか？記事から抜粋するとこんな内容でした。

前提

ワークマンはほぼフランチャイズなので、全社員≒本部の社員というイメージです。

扱うデータ

品揃えと売上の関連データ

教育方法

社員全員がExcelでデータの使い方研修を3年間受ける。講師は社員

• 1年目：商品分析システムの使い方
• 2年目：Excelの使い方
• 3年目：データ加工方法

結果

• 本部スーパーバイザーの加盟店に対する提案力向上（数字があるので説得力が増した）
• 部署別の経営会議に幹部も参加．数値を中心に議論
• トップダウンから並列な関係へ

データ活用の肝は「フィードバック」

私がワークマン経営でどの企業でも真似できるなと思ったのは下記2点です。

1. 見るデータを絞る
2. 社員がみんなに教える

データ解析とは、つまるところ市場からのフィードバックを得て、各自が独りよがりにならずに着想することに価値があると私は考えています。

なんでデータ解析をしないと不安になったり問題になるかというと、市場からのフィードバックをまったく無視して独りよがりの施策をしてしまうからで、それは外す確率が高くなります。
「今の方向性があっているのか？」の確証もずっと持てません。体重計のらずに手当たり次第にダイエットするのと一緒というか。

これが全員がデータ解析を学ぶ大きなメリットで、統計とかそういうのは関係なく「市場からのフィードバックをもとに独りよがりにならず考えようよ」ということなんですよね。

ですので究極の質問「より短い時間で、誰がどうすれば上手にデータ活用できるの？」に対しての答えは

• まず見るデータを絞って
• みんながデータからフィードバックを得て
• それぞれの立場で着想できたらよい

が正解だと思っています。

QAが目指すモノ

1年前のnoteにも書いたのですが、QAのコンセプトはまさに上記です。

▼データの‟分析”はもうやめよう。WordPress無料プラグイン「QA Heatmap Analytics」が実現するこれからのWebマーケティング note.com/qateam/n/nfd612fa7822d

今QAで頂いている意見は、地味ですが、それを反映できているのかなと思います。

• UIが見やすい
• 「伸びているランディングページ」が、見れるのが良い
• 各指標の数値をページ遷移なしで見れるのでGA4に比べてストレスがない
• 数値やグラフの期間表示が早く、これもGA4よりストレスがない

【悲報】QAアナリティクスの感想嬉しいけど、使ってみないとわからないことばかり。

・「伸びているランディングページ」が、見れるのが良い
・各指標の数値をページ遷移なしで見れるのでGA4に比べてストレスがない
・数値やグラフの期間表示が早く、これもGA4よりストレスがない
・UIが見やすい

— 丸山耕二 / WebJobs (@koji_maruyama) May 24, 2022

望むすべての人にデータによるインスピレーションを

最後はQAへの想いを。

noteにも書きましたが、私は一部の人だけがデータを見る文化を変えたいと思っています。

データを見る側の人も孤独になるし、見ない側の人は独りよがりになりやすいし、共通認識も生まれづらい。ついでにそうやって日本全体もIT貧乏になっていき、誰もハッピーではありません。

日本人には底地があると思います。多くの人がデータを使えるようになれば、それはもっとすごくなると信じています。

今の黒船信仰が強いまま、特にこのタイミングで何も起こらず「GA4を学べないやつはダメだ」なんて気風のままでいけば、おそらくデータを使える人が限られたままになってしまうどころか、多くの人がよりデータを見なくなります。
せっかくワークマンが魔法ではない誰でもできる秘訣の一つを教えてくれているのに、これはあまりにもったいないと思っています。

データツールは別に一つじゃなくて、ExcelとTableauを同時に使ってもいいし、GA4とQAに関してはむしろ同時に使ってもらった方がいいです（私達もそうしています）

QAの目標は最初から変わっていません。

「望むすべての人にデータによるインスピレーションを」

小さな会社で作っているので、まだまだ全然及ばないことが多いですが、森野さんの力も借りて、一歩ずつ日本から世界に誇れるツールにしたいと思っています。

IT後進国とバカにされるけど、日本だって底力は世界に負けていない。
そういえるようになりたいなぁと思います。

裏話：QAはマーケティング的には失敗

ちょっと最後にこっそり裏話を…

QAはマーケティング的には失敗しています（苦笑）

なぜかというと、先ほどのお客さんの意見をみてもらうとわかるのですが「速度が速くてストレスがない」など、バーンと機能比較表に出るようなキャッチーな特徴がありません。
よくマーケティングで言われるように「使ってみないとよくわからない商品」は、キャッチーではなく拡散しづらいのでとても難しいです。

更に悪いことにQAは「誰でもすぐに使えて分かりやすい」を目指しているため、「使い方がわからないツール」でもないので書くことも少なく、わざわざブログで説明を書いてくれる人も少ないです。

もう一つおまけに「緊急で使う必要性を感じない」商品です。これも問題。

実際我々はこれで苦労しているので、もし何かサービスや商品の販売で苦労している場合、ぜひ上記に当てはまっていないかチェックされることをオススメします（苦笑 ← 2回目）

ただ本格的に今年は社内でデータ活用をするんだ！と思っている方向けには、強い味方になれる自信があります。
実際、QAを使うことで、下記のように大きく売上を伸ばしたブロガーさんがいらっしゃいます。

• 毎月4万円 → 毎月140万円
• 毎月7万円 → 毎月200万円

収入が１桁から３桁になり、法人を設立されたり副業から本業に独立されました。「このツールは正直広めたくない」とまで言われています（困るけど）。QAはこのあたり含め森野さんに入ってもらって、一緒に広めていくような活動を今後していく予定です。

QAはひっそりとキャンペーン中です

7/31までQAはひっそりキャンペーンをやっています。
quarka.org/plan/

法人の方で「今年こそデータ解析の文化を社内に！」という方には、プラチナパックを検討してもらうといいかなぁと思います。
なぜかというと、プラチナパックには「法人サポート」がついているのですが、サポートとは、データ活用のご相談にのるプランです。

そして今回が初めての一期生なので、内容が悪く言えば手探りなんですが、よく言うとお客様と相談しながらになるので、必然的にカスタマイズ性が高くなり手厚くなります。
つまり言葉を変えると年間のデータ解析コンサルティング+ヒートマップ全ページ自動取得でトータル年間5万円って感じなんですよね。

…と、あまり書くと我々側がサポートでパンクするかもしれないので、ひっそりですが、そんな内容なので宜しければぜひ。

Google アナリティクス（ユニバーサル アナリティクス）の2023年計測停止に伴って、「GA4どうする？」と話題になっていますね。

GA4へのツール移行、ぶっちゃけて言うとメチャクチャ難易度高いです。
ひとりで頑張るウェブ担当者を応援するウェブ通としては、わざわざ難しいGA4を使う必要はないサイトがある、と思っています。

GA4をがんばって使う必要がないサイト・ウェブ担当者

• GAよりもSearch Consoleをよく見る
• GAではPV数、ページ離脱率、訪問経路をチェックし、サイト改善に活かしている
• GAで細かくサイト分析をし、サイト改善施策を検討するのは年1回ペースくらい
• ひとりウェブ担当者でサイト分析以外の業務が多い
• GA4の学習コスト、GA4の設計外注などの予算がない中小企業
• 10万PV/月以下のWordPressサイト

上記に該当するサイト・ウェブ担当者の方、「GA4を勉強しなきゃ！」と焦る必要はありません。
以下のようなデータが取得できて閲覧できれば、サイト運用・改善施策対応に問題がない方は多いのではないでしょうか？

上記画像は、ユーザー行動解析ツールQA ヒートマップアナリティクスの管理画面です。

宣伝っぽくなってしまうのですが、QAはWordPress公式プラグインなので、WordPressサイトであれば簡単に導入できます（現在WP以外サイトへの対応も開発中）。
さらにヒートマップや録画再生機能があるので、サイト改善・ページリライトなどの施策検討において、GAで数値を眺めるよりもいいアイデアが浮かびやすいです。

GA4に取り組む前に、まずはサイト運用でGAをどう使っていたかの棚卸し、そしてアクセス解析ツールの検討から始めましょう！

なぜGoogleはユニバーサルアナリティクスをやめるのか？

ところで、なぜGoogleはユニバーサルアナリティクスの計測停止を決めたのでしょうか？
GA4が発表になったころ（QAの開発初期と同時期なのですが…）、丸山は以下のように予想していました。

スマートフォン時代に入り、ユーザーの行動は、以前ほどシンプルではなくなってきています。その中で、イベントを計測するようになったというのは理にかなっていると思います。

データ分析の最大の敵は「インフラコスト」
（中略）
そんな全サイトで、今までのデータに加え、さらにその数十倍となるであろう全てのユーザーの行動データを詳細に長期間記録するというのは、さすがのGoogleといえどもちょっときついはずです。

引用：ウェブサイト分析ソフトウェア開発の舞台裏（前編） – 無料のWordPressヒートマッププラグイン【QA Heatmap Analytics】

そもそもGoogleがアナリティクスを無料で提供する理由は「世界中のサイト傾向を把握し、ユーザーを追跡する」だったはずですが、この目的はもう達成されています。かつ最近のプライバシー問題でユーザー追跡は排除されていくので、ますますGoogleアナリティクスの役割はGoogleにとって曖昧になります。なのに未だにめちゃくちゃお金がかかっている。
（中略）
そんなわけで、多くの人が使っている現行のGoogleアナリティクスはそのうちサポート終了のお知らせがきたり、過去データが強制削除される可能性が高いと私は予想しています。

引用：データの‟分析”はもうやめよう。Wordpress無料プラグイン「QA Heatmap Analytics」が実現するこれからのWebマーケティング｜QA広報チーム｜note 

Googleは、2023年中にサードパーティーCookieの利用廃止を発表しています。
上に引用したユーザー追跡の排除対応ですね。

そしてアメリカではデータプライバシーに関連して、現在のCCPAを拡大・強化した「カリフォルニア州消費者プライバシー権法（CPRA）」が2023年1月1日に施行されます。
欧州のGDPRで制裁金を課せられているGoogleとしては、個人データに関して2023年はキーとなる年だったのかもしれませんね。

Google アナリティクス（ユニバーサル アナリティクス）の計測停止について

現行のGoogle アナリティクス（ユニバーサル アナリティクス）は、2023年7月1日（土）をもって計測を停止し、その後少なくとも6か月間は過去データを閲覧できるようにする、とGoogleが2022年3月16日に発表しました。

▼ユニバーサル アナリティクスのサポートは終了します｜Google アナリティクス ヘルプ
support.google.com/analytics/answer/11583528?hl=ja

Web界隈の人たちのTwitterやFacebookは先週大騒ぎでしたね（他人事ではまったくないのですが）。GA4がリリースされたときから「いつかくる」とは分かっていましたが、こんなに早くアナウンスされるとは…驚きました。

簡単に無料版について、計測停止スケジュールとポイントをまとめます。

• 2023年7月1日（土）まで
  • 現行ユニバーサルアナリティクス
    データ収集・計測OK、閲覧OK
  • GA4
    データ収集・計測OK、閲覧OK

• 2023年7月1日（土）～数ヶ月間（おそらく2023年12月31日（日）まで）
  • 現行ユニバーサルアナリティクス
    データ収集・計測STOP、7月1日までのデータ閲覧OK
  • GA4
    データ収集・計測OK、閲覧OK

• 2024年1月1日（月）～
  • GA4
    データ収集・計測OK、閲覧OK

• 2023年7月1日までにやっておくべきこと
  • アクセス解析ツールの検討
  • GA4に移行する場合
    ・GA4でデータが蓄積されるよう設定する
    ・GA4を学んで知る、触ってみる
    ・データ収集・解析の要件定義
    ・データ収集およびレポートの設計
    ・データ収集の設定・レポート設定
    ・Google タグマネージャーを理解する<
    ・タグ設計・設定
  • Google アナリティクスと連携しているツールの設定変更
    ・APIを利用した現行ユニバーサルアナリティクスも、上記スケジュール同様に停止
    ・GA4を使用する場合はAPIの移行設定
    ・Google AdWords、Google タグマネージャー、Google データポータル、Google スプレッドシートなど各種連携見直し
    ・WordPressなどCMSの設定見直し

残り1年と少し。まずは現状把握と今後の対応の検討を！

Googleが強く推奨するGA4とは？

GA4とは、2020年10月にリリースした「Google アナリティクス 4 プロパティ」の略称です。
現行ユニバーサルアナリティクスとの大きな違いは、「イベント計測型」「アプリとWebを横断して計測」「BigQueryが無料で使える」こと。

ツールとしての設計思想が、これまでのユニバーサルアナリティクスと大きく異なっています。
現行ユニバーサルアナリティクスはページ単位でのセッションを計測するツール設計ですが、GA4はイベントを計測するツール設計です。

GA4は、ページの概念がないアプリをサイトとともに計測できるようになっているため、サイトとアプリを持つ企業にとっては分析がしやすいツールと言えるかもしれません。
また大量のデータを分析して有効活用したい企業にとっても、BigQueryが無料で使えるのはありがたいですね。

残念ながら、現時点ではユニバーサルアナリティクスからGA4へのデータ移行はできません。もし2023年7月1日以降はGA4を本格的に使って分析を行ないたい、と考えているのであれば、早めにGA4での計測を開始してデータを貯めておいたほうがいいでしょう。

イベント計測型

「イベント計測」とは「ブラウザ上で取得もしくは設定できる何らかのアクションを計測」することを指しています。
たとえば「問い合わせボタンをクリックした」とか「ユーザーがページをスクロールした」など、サイト訪問ユーザーやアプリ利用ユーザーが行なった行動を「イベント」と言います。

現行ユニバーサルアナリティクスでも、「問い合わせボタンのクリック」などのイベントを目標設定することはできましたが、GA4はもっと細かくイベント計測のための設計・設定ができます。

つまりGA4では、デフォルト以外で取得したいすべてのイベントに対して設定をしていく必要があります。
タグの数が非常に膨大になり煩雑になりがちであるため、Google タグマネージャーとGA4を連携して、タグマネでタグの管理をするのがほぼ必須となります。

また前述した「BigQueryが無料で使える」のはメリットなのですが、BigQueryからデータを取得するためにはSQLの知識が必要です。
SQLの習得は、なかなかウェブ担当者にとって高いハードルですよね。。。

GA4の現状

現行ユニバーサルアナリティクスでは、サイトにタグさえ入れれば、あとは勝手に計測してアクセス数もレポートも見せてくれました。
GA4では、まず「何を計測するのか？」「どんなイベントを取得するのか？」「どんなレポートを出すのか？」など計測のための設計が必須です。
設計をしてからタグ設定して、ようやく見たいデータの計測・閲覧ができるようになります。

GA4への移行手順については、アユダンテさんの記事が詳しいので参考にしてください。

▼教えてアユダンテGA4編「ユニバーサルアナリティクス(UA) からGA4へ移行する大事なポイントは？」 
ayudante.jp/column/2022-03-17/11-00/

正直ひとりですべてやるのは難しいツールになるなー、と思います。Web運用の業務のかたわら、GA4・タグマネ・SQLを一から学習して使いこなせるようにしていくのはかなり難易度が高いです。

しかもGA4は現時点はまだ完全なツールではなく、日々進化している状況です。そのため学習しようにも、理解した部分の仕様が変わることも起こっています。

2023年以降のアクセス解析はどうする？

このような状況では、ひとりで頑張るウェブ担当者の方は「現行ユニバーサルアナリティクスが計測停止になるから、同じGoogleのGA4に移行すればいいんでしょ？」と簡単には考えられないと思います。

そこで今後のアクセス解析はどうするのがよいか？をまとめます。

1. 現行ユニバーサルアナリティクスでどの数値をみているか、GA閲覧頻度、分析頻度を棚卸し
2. サイト改善のために「絶対必要な数値やデータは何か」を洗い出し
3. 1,2から、他のアクセス解析ツールの選択肢はあるのかを検討
4. 1,2,3から、GA4に移行するしかないと判断したら、現行ユニバーサルアナリティクスと並行してGA4でも計測を開始しておく
5. GA4の設計・設定について学習する

Web運用はサイトの規模や種類などによって異なります。GAで見ている数値、重要視しているデータは当然変わってきます。
そのため「GA4への移行しか選択肢がない」と考えず、自分たちのサイトでどのようにGAが使われているのか？を把握することから始めましょう。

他のアクセス解析ツールとの比較

現行UAとGA4、そしてユーザー行動解析ツールQA ヒートマップアナリティクスと比較しました。
Google アナリティクスとよく比較検討されるAdobe アナリティクスは、高機能で導入にもサポートがほぼ必須、かつ有料版のため、比較から外しています。

現行GA（ユニバーサルアナリティクス）は2023年7月1日に計測停止されますが、GA4への移行を焦ることはありません。
まずは何の数値がサイト改善に必要なのか？どんなデータを取得したいのか？から棚卸しすることから始めましょう！

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PDCAサイクルという言葉を、知らないという人はほとんどいないでしょう。

もはや、一般的なビジネス用語として定着した感じがします。

一方で、最近では、PDCAサイクルに代わってOODAループという理論が注目されていることをご存知でしょうか？

この記事では、

• OODAループとPDCAサイクルの違い
• OODAループが注目されている背景
• PDCAサイクルに代わって、OODAループが注目されている理由
• OODAループを学ぶのに最適な本

について、ご説明していきます。

PDCAサイクルとOODAループ

PDCAサイクルについて

PDCAサイクルとは、

• Plan→計画
• Do→実行
• Check→検証
• Action→改善

の頭文字をとったものです。

PDCAサイクルとはどんなものだったか、簡単に確認しておきますね。

PDCAサイクルは、意思決定と行動に関する理論です。

ビジネスではざっくりと、「計画と改善を繰り返す」くらいの意味で捉えている人が多いと思います。

もともと製造業の品質管理から生まれたもので、数年先が見通せる環境で活躍する理論です。

「車の部品の強度を、5年で20%アップさせよう」

「三年間で、コンビニの品切れによる機会損失を20%削減しよう」

「再来年の営業成績を30%アップさせよう」

というように、上層部が立てた計画を、現場が実行していきます。

OODAループについて

OODAループとは、

• Observe→観察
• Orient→情勢判断
• Decide→意思決定
• Act→行動

の頭文字をとったものです。

OODAループも、PDCAサイクルと同じく、意思決定と行動に関する理論です。

最近、PDCAサイクルに代わって注目され始めています。(理由は後述)

PDCAサイクルの起源が製造業であるのに対し、OODAループは朝鮮戦争の航空戦から生まれたものです。

戦争で戦っているパイロットが、激しい変化に対応しながら、スピーディに意思決定をしていくためのものでした。

PDCAサイクルが上層部からの指示をもとに、Plan(計画)を立てるのに対し、OODAループでは、現場が自ら意思決定を行います。

OODAループは、政治や経営などを始めとして、幅広い分野で活用されており、米国のビジネススクールでも教えられているようです。

環境変化が激しい、主に新規事業や基礎研究などで活躍します。

OODAループの概念図

OODAループを概念図にして表すと、次のようになります。

PDCAサイクルと違って、計画(Plan)からではなく、Observe(観察)からスタートしていますね。

上層部から計画を与えられるのではなく、現場が情報収集をして、自ら判断、決定、行動していくのです。

もちろん、大枠の目的や目標は上層部から現場に与えられています。

しかし、目的や目標を達成するための手段は、激しい変化に合わせて、現場が素早く決めていくのです。

OODAループが注目されている背景

OODAループが注目されている背景には、VUCAと呼ばれる社会情勢があります。

知らない方も多いかと思いますので、VUCAという言葉から説明していきますね。

 VUCAについて

VUCAとは、

• Volatility→変動性
• Uncertainty→不確実性
• Complexity→複雑性
• Ambiguity→曖昧性

の頭文字をとっている言葉です。

Volatility(変動性)

Volatilityとは、変動性という意味の英単語です。

AI、IoT、5Gといった技術革新によって、変化が激しい状況をさします。

新しい技術がどんどん生まれ、数年前の勝ちパターンが通用しなくなっている業界も多いでしょう。

Uncertainty(不確実性)

Uncertaintyとは、不確実性という意味の英単語です。

将来が見通せない状況を指します。

コロナウィルス一つとっても、十数年先、数年先すら予測が難しい現状です。

Complexity(複雑性)

Complexityとは、複雑性という意味の英単語です。

従来は、自動車業界は自動車業界のこと、小売業界は小売業界のことだけを考えていればよかったと思います。

最近では、業界の垣根、国境の垣根が薄くなりつつあると言えるでしょう。

GAFA(Google, Apple, Facebook, Amazon)を始めとした巨大IT企業が、業界、国境の壁を超えて、市場を奪いにきています。

Ambiguity(曖昧性)

Ambiguityとは、曖昧性という意味の英単語です。

絶対的な正解が見つからない状況を指しています。

従来であれば、より大きな資本を持つ、大企業が絶対的な力を持っていました。

しかし、今では、伝統的な大企業は、組織が大きく官僚的な文化ゆえに、激しい変化に対応できず、倒産してしまうケースも少なくありません。

アップル社では３ヶ年計画を「ドリーム」と呼ぶ

VUCAの時代で、将来が不確実であるいうことを示す事例を紹介します。

米国アップル社は、計画について次のようにとらえていると言うのです。

• 3ヶ月計画=事業計画
• 1カ年計画=中期計画
• 3カ年計画=ドリーム

アップル社では、3ヶ年計画を「ドリーム」と表現していると言います。(OODA Management, 原田 勉)

一般的な企業では、中期計画といえば、3~5年計画を指すことが多いでしょう。

イノベーションのスピードが早く、3年後なんて予測ができないという理由から、ドリームと表現しているというのです。

変化のスピードがどれほど早いかを示す、いい事例と言えますね。

なぜPDCAサイクルではなく、OODAループなのか？ 

VUCAの時代にPDCAサイクルがうまく回らない理由 

VUCAの時代にPDCAサイクルがうまく回らない理由は、変化が激しい環境のもとでは、うまく計画(Plan)が立てられないことが挙げられます。

PDCAサイクルにおいて、計画(Plan)は上層部が将来の予測にもとづいて立てるのですが、将来の予測が当たらない場合が多いです。

変化が激しい状況では、上層部が正しい情報、最新の情報を手に入れることが難しくなってきています。

上層部が、誤った予測から計画(Plan)を立ててしまうのです。

変化が激しい環境で、PDCAサイクルがどううまくいかないのか、具体的にご説明します。

まず、Plan(計画)の段階に、上層部が、

• 古くなった情報
• 誤った情報

をもとに、現場が実行するべき計画を作ってしまいます。

Do(実行)の段階では、現場がPlan(計画)を実行しようとしますが、そもそも計画の時点で失敗しているのでうまくいくはずもありません。

Check(検証)の段階でうまくいかなった原因を探すと、計画の段階で失敗していたことに気づきます。

Action(改善)の段階で、教訓を活かそうと、

• より新しい情報
• より正確な情報

を集めて上層部は改善策を考えます。

しかし、現場がDo(実行)する頃には、また環境が変わってしまい、改善策が空回りしてしまうのです。

VUCAの時代にOODAループが注目されている理由

VUCAの時代にOODAループが注目されているのは、OODAループでは現場に権限を持たせることで、激しい環境変化にスピーディに対応できるからです。

PDCAサイクルでは上層部がPlan(計画)をたて、現場がDo(実行)していたのに対し、OODAループでは現場がObserve(情報収集)からAct(実行)までの全てを行います。

戦場で戦うパイロットには、上司からの指示を待っている余裕はありません。

自分で情報収集を行い、戦況を判断し、意思決定して動いていかなくてはならないのです。

AI、IoTなど、変化が激しい時代には、戦場のパイロットのように意思決定をしていく必要があると言えるでしょう。

変化が激しい環境で、OODAループがどのように活躍するか、具体的にご説明しますね。

まず、現場がしっかりとObserve(観察)を行うことで、現場でしかわからない細部の情報や変化まで把握することができます。

次に、観察した情報をもとに、現場がOrient(情勢判断)を行います。現場にいる人間がリアルタイムで行うため、より専門的で、スピーディな判断ができます。

Orient(情勢判断)にもとづいて、そのまま現場がDecide(意思決定)をこないます。上層部とのやりとりが挟まない分、リアルタイムで実践的な意思決定となります。

Decide(意思決定)が終わると、速やかにAct(実行)に移されます。Act(実行)してからも、その結果や外部の状況変化を常にObserve(観察)し、スムーズに、Orient(情勢判断)、Decide(意思決定)、Act(実行)につなげていくのです。

PDCAサイクルと比較して、迅速にループが回るので、激しい変化にも対応できることがわかるでしょう。

OODAループを学ぶ人に最適な本

最後に、

「もっと詳しく、OODAループのことを知りたい」

という方に向けて、OODAループを学ぶのに最適な本を2冊ご紹介します。

どちらも、私が実際に購入して、読んでみてよかったと思う本です。

OODA LOOP(ウーダループ) – 次世代の最強組織に進化する意思決定スキル

最初にご紹介するのは、「OODA LOOP(ウーダループ) – 次世代の最強組織に進化する意思決定スキル」という本です。

OODAループの生みの親であるジョン・ボイド大佐に長年師事されていた、企業コンサルタントのチェット・リチャーズさんが書かれています。

少し難しいビジネス書ですが、アマゾンや書店で他の本と比べてみる限り、OODAループについてもっとも詳しく書いてある本だと感じました。

もともと海外の本ですが、2019年に日本版が出版されています。

OODA Management(ウーダ・マネジメント) – 現場判断で成果をあげる次世代型組織のつくり方

次にご紹介するのは、「OODA Management(ウーダ・マネジメント) – 現場判断で成果をあげる次世代組織の作り方」という本です。

神戸大学大学院で教授をされている、原田勉さんが書かれています。

先ほどの本「OODA LOOP(ウーダループ) – 次世代の最強組織に進化する意思決定スキル」の翻訳と解説を書かれた方のようです。

著者の方が日本人ということもあり、先ほどの本よりも、だいぶとっつきやすく、読みやすいと思います。

2020年8月に出版された新しい本です。

企業の事例がたくさん書かれてあって、理解が深まりやすい内容でした。

まとめ

環境変化が激しくなっている今、PDCAサイクルに代わって、OODAループが注目され始めています。

日本ではOODAループはまだ馴染みがありませんが、VUCAの時代においては、必要に迫られて定着していく可能は高いかも知れません。

特に変化の早いウェブ業界において知っておいて損はない言葉ですので、ご紹介しました。

※以下の記事は2020年10月14日時点の情報を元に記載しています。今後アップルなどの方針に変更がある可能性もあります。

ITPとIDFA利用制限がGoogleアナリティクスに与える影響

そもそもITPやIDFAって何？

ITPはIntelligent Tracking Preventionの頭文字。日本語訳すると「賢く（怪しい）計測を防ぐ」みたいな意味でしょうか。Googleアナリティクスも最近は怪しい対象になってしまったため影響を受けています。

IDFAはIDがメインの単語でIdentifier for Advertisersの頭文字。ITPとは全く別物です。直訳すれば「広告のための識別子」であり、アプリの広告計測に使われている端末固有のIDのことです。

この2つについては後ほど詳しくご説明します。

最新のITPによるGoogle アナリティクスへの影響

結論から言うと影響があります。具体的には下記です。

• ITPはiOS（iPhoneなどが採用するOS）の機能で「第三者の追跡サービスである」場合に発動する
• Google アナリティクスは第三者の追跡サービスと認定されているため、ITPの対象となっている
• ITPが発動すると7日間、もしくは24時間でGoogleアナリティクスのCookieが消える（流入経路によって違う動き）
• Cookieが消えるので、Googleアナリティクスリマーケティングに影響がある
• Cookieが消えたあと再訪問しても、新規ユーザーのアクセスとして記録される

iOSのデータを見る時は注意が必要ということですね。

IDFA利用制限によるGoogle アナリティクスへの影響

こちらは結論から言うとありません。 ただしGoogleアナリティクスではなく、アプリ計測を考えた広義のアクセス解析という意味では影響があります。

ITPやIDFA利用制限がなぜ話題になっているの？

結論をまずお伝えしましたが、それだけでは、ITPやIDFAについて木を見て森を見ずです。 ITPやIDFA制限は主にiPhone（他Apple製品）に関する制限なのですが、いまいちよくわからないという人も多いと思います。

そこで、今回は特にアクセス解析分野の観点から、ITP及びIDFAの利用制限とはいったい何なのか？その影響を簡単にまとめてみたいと思います。

Apple製品ではプライバシーが強化され続けている

2017年6月5日のWWDCにおいてAppleが発表したITP（Intelligent Tracking Prevention） は、サードパーティCookieのサイト超えトラッキングを防止する機能で、サイト超え広告配信を行っていたベンダーに衝撃を与えました。

それから3年、2020年6月22日のWWDCで発表されたiOS 14では、さらなるプライバシー強化が行われ、ITPのみならずIDFA(Identifier for Advertisers)と呼ばれる広告主向けの端末情報取得にもユーザーの許可がいるようになっています。

そもそもアップルは何がしたいの？

そもそも、アップルは何がしたいのでしょうか？ アップルはプライバシーについてとても重視しており、見たことがある人も多いとは思いますが最近ではCMまでやっています。

10月14日午前2時からのiPhone12が発表されたAppleEventでもセキュリティやプライバシーの話が本当に多かったです。

GAFAの中でも、Appleだけはユーザーの個人データを保持せず、プライバシーを重視するポジションを打ち出しています。

www.apple.com/jp/privacy/

上記のページにはっきりと「Safariは追跡者からあなたを守ります。インテリジェントトラッキング防止機能（つまりITP）がインターネット広告から追いかけられないようにします」と書いてあります。

つまりアップルは、ユーザーが不快な広告（少なくともアップルはそう思っている）に追いかけられないように配慮したいと思っているということです。

推測の域を出ませんが、アップルがプライバシーを重視するのには下記の理由があるように思います。

• 企業ポリシー（もともとロックで自由を愛する企業）
• 勝てるポジショニング（AppleはGAFのようにデータを取得せずとも成立するビジネスモデル。エッジコンピューティング型）
• GDPRなどの個人情報保護の流れ（対立して制裁をうけるのは避けたい）

なんとなくですが「機械は各個人のために、その個人のプライバシーを守りながら働くべき」というポリシーを感じます。 GAFAの中でも特殊ポジションです。

そもそも我々はなぜユーザーを把握（トラッキング）したいの？

Appleの思惑とは別に、多くのインターネット企業は各個人の情報をなるべくたくさん欲しいと思っています。

もし個人の趣味や誕生日などが詳細にわかれば、その人向けにカスタマイズした案内（広告）を届けることができ、結果的に購入率があがる可能性が高いからですね。

これってテクノロジー企業が行うと気持ち悪いような気がしますが、今まで保険の営業さんなどが普通に行っていたようなことです。 追っかけ広告は気持ち悪いですが、仲の良い営業さんから誕生日に電話がかかってくると嬉しかったりしますよね。

こういった行為自体についてはAppleも頑なにダメだとは思っていないようで、問題は「ユーザーの許可なく情報を収集していること」と捉えているようです。GDPRでもユーザーの許可なくCookieにユーザーの推測につながる情報を保存することは禁止しています。

どちらが良いのか？についての論争は平行線を辿ると思いますのでここでは避けますが、こういった事情があるという前提でiOS14に搭載されているITPとIDFAについてそれぞれまとめます。

ITPについて

ITPは「ユーザーを追跡するCookieなど」への対策

ITP（Intelligent Tracking Prevention）は第三者の追跡を防止するブラウザの機能です。iOSやMacなどに搭載されています（※）。 「サイト超えトラッキングを防ぐ」という命名でデフォルトでONになっています。

アプリで利用するWK WebView classにも適用されるためiPhoneのChromeなどサードベンダーのブラウザにも適用されます。

このITPがオンになっていると、「このサイトはデータ収集している（サイト超えトラッキングしている）」という怪しいドメインに対してJavaScriptで発行されたCookie情報をブロックします。

上記の怪しいドメインの分類はAI（機械学習）で行われていますが、イメージを掴むために大雑把にいえばITPは、GoogleやFacebookなどサイト超えして情報を収集している第三者に、サイト閲覧者の情報を渡さないための機能です。

※ ITPはアップルだけではなくWebkitの仕様です
ITPは実はAppleだけのものではありません。WebkitというAppleが中心となって開発されているオープンソースのHTMLレンダリングエンジン群の仕様で作成されており、このWebkitはプレステなどのゲーム機にも利用されています。

そのWebkitに搭載されている機能の一つがITPです。

▼Intelligent Tracking Prevention -Webkit（英語）
webkit.org/blog/7675/intelligent-tracking-prevention/

余談ですがWebkit開発には以前Googleも積極的に参画していましたが、やはり開発方針の違いがあり、離脱はしていませんがGoogleがメインで関わるのはBlink/ChronimumというWebkitから派生したプロジェクトになっています。

ITPの影響を受けるのは？

ITPはもともと「ユーザーを追跡する第三者のCookie」を排除しようとしており、JavaScriptで発行されたCookieを対象にしています。従ってPHPなどでCookieを発行できる（つまり自社サーバーでCookieを生成できる）場合は対象になりません。※サーバー側でCookieをセットする場合はJavaScriptで書き換えられないようHttpOnlyとSecure属性の付与が推奨です。webkit.org/blog/8613/intelligent-tracking-prevention-2-1/

しかし、より根本的には「許可なくユーザーを追跡しようとする第三者を排除」しようとしています。 その目的のためITPは段階的にアップデートされており、その度にCookieや代替手段の利用制限が強化されています。

• ITP1.0 怪しいサイトの3rd-party Cookieが24時間で削除
• ITP2.0 怪しいサイトの3rd-party Cookieは全てブロック
• ITP2.1 怪しいサイトにデータを送る1st-party Cookieも7日間で削除
  ここでGoogle Analyticsにも影響が発生
  webkit.org/blog/8613/intelligent-tracking-prevention-2-1/
• ITP2.2 1st-party Cookieとリンクデコレーションを見て怪しかったらCookieを24時間で削除
  webkit.org/blog/9521/intelligent-tracking-prevention-2-2/
• ITP2.3 Cookieの代替処理（localstorageやリンクデコレーション）にも対策が行われる　←イマココ
  webkit.org/blog/9521/intelligent-tracking-prevention-2-3/

この進化の過程で、上述のようにGoogle Analyticsも対象になりました（※）。

Googleアナリティクスは我々のサイトの計測を行っていますが、やはり第三者による計測で、かつJavaScriptを使ってCookieを発行しています。つまり思いっきりサイト超えトラッキングをしています。

そのため対象になってしまうのです。

※WebkitのITPは仕様の説明なので、実際のiOSへの実装はバグなども含めて違っていたりします。 細かい検証はこの方がやってくれているので参考になると思います。

▼ITPの変遷・最新の仕様と挙動の違い／対策の必要性と方法 -marketechlabo www.marketechlabo.com/itp-latest

GoogleアナリティクスへのITPの影響

冒頭でもお伝えしましたが下記になります。

• ITPはiOS（iPhoneなどが採用するOS）の機能で「第三者の追跡サービスである」場合に発動する
• Google アナリティクスは第三者の追跡サービスと認定されているため、ITPの対象となっている
• ITPが発動すると7日間、もしくは24時間でGoogleアナリティクスのCookieが消える（流入経路によって違う動き）
• Cookieが消えるので、GoogleアナリティクスではiPhoneユーザーを追跡できなくなる
• 従って、Cookieが消えたあと再訪問しても、新規ユーザーのアクセスとして記録される
• Cookieが消えるので、Googleアナリティクスリマーケティングができない

これ以上の影響が考えられるかどうかはわかりませんが、ITPの根本目的がプライバシー保護である以上、極端な話、第三者のGoogleを頼った場合、まったくデータ収集が行えなくなる可能性も0ではないかも知れません。

ITPへの対策は？

ITPへの対策はCNAMEクローキングなど様々な情報が出ていますが、あまりテクニックに走ると本質を見失います（SEO対策における「キーワードを詰め込め！」などと一緒です※）。

ITPの根本はアップルがプライバシーを重視して「許可なくユーザーを追跡する第三者」を排除しようとしていることであり、第三者はいつかバレます。その観点に立てば、Googleなどの第三者を（少なくとも表向きには）排除して自社内に解析サーバーを立てるしかありません。

この目的で出てきたのが、最近話題になったGoogleタグマネージャーのサーバーサイドタグです。サーバーサイドタグの仕組みをざっくりいうと、自社内に解析サーバーをたてて、そこからデータをGoogleアナリティクスなどに分配するという仕組みです。表向きは第三者が絡まず、裏で第三者にデータを配信するため、ITP対策になります。

しかしおわかりの通りGCP（Googleのレンタルサーバー）を別途借りる必要があるためお金もかかるし、そもそもサーバーエンジニアがいないと構築の難易度が高いです。

もっと手軽にということであれば、我々が開発しているワードプレスのプラグインQA Heatmap Analyticsを活用してもらう手もあります。こちらであればワードプレスにプラグインをいれるだけで、自動的に自社解析サーバーを構築でき、データ収集を行えます。裏でデータを配信するわけでもないので元々のITPポリシーとしても合致します。

最後にもお話しますが「そもそもユーザーを特定するための追跡って必要？」という観点は忘れたくないと思って我々はツールを開発しています。その点で自社のスタンスによって対策（そもそも対策するかどうかも含め）はわかれてくると思います。

※実際、CNAMEクローキングへの対策は現在開発中のWebkitにて行われていますので、そのうちiOSに搭載されるでしょう。

IDFAについて

IDFAは広告向けのiOSデバイス固有ID

IDFA(Identifier For Advertising)はITP（Intelligent Tracking Prevention）とI繋がりで名前に関連を感じなくもないですが、IDとIntelligentなのでまったく別物です。

IDFAはアプリが取得できる端末固有IDです。なんのために存在しているかというと、For Advertisingが示すようにアプリ開発者が広告効果の計測や広告表示を行うために存在しています。

つまり「広告のために端末（個人）を特定する」という現在のアップルのポリシーと対立するような仕組みをアップルが作っていたということになります。

IDFAの取得制限がかかる（ユーザー許可制に）

もうおわかりだと思いますが、このIDFAはAppleの現在のポリシーにあわないため、大幅に制限がかかることになりました。 具体的には「ユーザーが許可を出さないアプリにはIDFAは教えない」という改定です。

そもそもアプリの広告のために「取得OK」を押す人はいないでしょうから、ほとんどのアプリでIDFAはほぼ取得できないと考えた方がいいでしょう。

つまり、各アプリ開発ベンダーはiOS搭載機器に関して、個人を特定することができなくなったのです。

IDFA制限によるGoogle Analyticsやアクセス解析への影響は？

そもそもWebサイトのみの分析を行うのであれば、アプリも開発していないでしょうしIDFAを取得することはなかったと思いますので、影響はありません。もちろんGoogle アナリティクスにも影響はありません。

つまりIDFAの影響はアプリを開発していたベンダーに限られます。 これは自社アプリだけでなく、アプリ分析も含めて個人のターゲティング精度をあげていた広告配信業者やアクセス解析業者も対象になります。

想像の通り、Google、Facebook、Twitter社などはアプリを出していますし、そのアプリも計測して個人を特定していますので、もろに影響をうけます。つまり彼らのアプリ広告の配信精度が悪くなったり、アプリインストールのコンバージョン計測数に欠損が生じる可能性が極めて高いです。

広告についての影響は、アナグラムさんのブログが参考になります。
anagrams.jp/blog/impact-of-ios-14-on-operational-ads/

最後に。そもそも追跡ってどこまで必要？

以上、ITPとIDFAに関して主にアクセス解析の観点で書いてきました。

個人的にはICT業界って毎回3文字の新しい言葉が出てくるので辟易する部分もありますが、仕事なので覚えないと仕方が無いですね（苦笑）

さて、この問題は昨今の個人情報保護の高まりに関連しているのは間違いありません（もっと大きな流れでいうとデジタルと人間というテーマだと思いますが、それは本題とはそれるのでやめておきます）。

Appleはこの点においてプライバシー重視の立場を明確にしてきて、それはスティーブジョブズが生前言っていた個人のためのコンピューターと被る気がします。

私個人としては、ロジックにより個人最適化された情報（広告含む）は便利な面もあるので、立場的には中道なんですけど、マーケティング目的のアクセス解析という観点においてはちょっとアップルに近く「個人の追跡って必要？」と思う部分があります。

個人を特定しなくても、その正確性がたとえファジーでも、「だいたいこんな感じ」「ユーザーはたぶんこういう気持ち」ということが把握できれば、改善できる余地があります。全体像がわかればよいというか。

「個別最適化」「ユーザー志向」「全体傾向の把握」の３つをごちゃごちゃにしない

個別最適化

ユーザー個別の最適化は、営業さんみたいなもので「あなたにはこの車がオヌヌメ！」というヤツですから、これはこれで意義のあることだと思います。特に広告出稿では絶大な威力を発揮しますので、巨人であるGoogle広告やFacebook広告の精度向上にとって極めて重要なポイントの一つです。

しかし、これをコンピューターに自動でやらせると気持ち悪いし、ましてやインターネット全体を把握する第三者ツールを使ってそういうのはやめましょうよ、というのがアップルの立場ですね。

こうなると、まぁ広告系の費用対効果が悪くなる可能性はあるのですが、そもそもこのあたりの巨人達の戦いは我々のコントロール外です。エレンになにを言っても聞いてくれないでしょう。

立場をかえてアクセス解析の観点でいえば、自社で保有するデータだけでやればいいじゃない、という解決策はあります。「Aさんの誕生日が近いからお手紙を書こう」みたいな。まさに従来の営業ですね。これはアップルもOKですし、ユーザーも同意して渡した情報だから気持ち悪くない可能性が高いです。

ユーザー志向

一方ユーザー志向というのは、自社サイトのUI/UX関連の改善や、そもそもの商品・サービスの改善に繋げるためにユーザー目線を重視するという姿勢で、ユーザーの個別性は全く不要です。

この点において考えると、そもそもITPやIDFA制限は関係ないといえます。Google アナリティクスへの影響といっても新規ユーザーが増えるくらいでユーザー志向とは何ら関係ないですし、そんな細かいデータにこだわるよりユーザーインタビューをやった方が立派な情報量をもつ分析になります。

全体傾向の把握

全体傾向の把握は、自分達の思い込みを排除し、事実を中心とした判断を行うために必要ですが、その観点に立てばITPやIDFA利用制限は関係があります。

とはいえGoogleアナリティクスを中心としたサイト解析を考えるなら、たいしたことはありません。事実として「ITPによってiPhoneに関しての新規ユーザーはあてにならない」ということを知っていれば少なくとも大きく判断を間違えることはありません。

まぁ仮に知らずに間違えていたとしてもたぶん大きな判断ミスというのはないだろうと思います。

目的は「サイトをユーザーに気に入って貰うこと」であり、手がかりを得る手段の一つがアクセス解析にすぎない

もちろん巨額の広告費を使ってアプリ配信をしていたり大企業だとそうも言っていられないと思いますが、多くの一般中小企業においては、正確性にこだわるより「ユーザーに気に入って貰う」というファジーな考えで運用した方が、結果的に、ユーザー志向度があがってサイトが跳ねるかも知れません。

我々が開発しているQA Heatmap Analyticsでも個人を特定するような情報は保存しないようにしています。要望はあると思うので、社内データ活用におけるユーザー個別最適化には使えるようにしたいとは思っていますが。

より正確に個人を把握することは経済的な成功確率をあげるかも知れませんが、やはりデジタルが意図せぬ悪意のもと運用されると、個人のコントロールに近いところまでいってしまうと思うのです。

生存に関わらない範囲のデジタル活用については、もう少しファジーであっても、パズルじゃないですけど、むしろ隠されている部分がちらほらあった時に行う創意工夫の方が、実は楽しいのではないかな、と思っています。

間違いがあったらTwitterまで頂けると嬉しいです。

今回は主に参考サイトとSafariブラウザの機能を用いた検証をもとに記事を書いていきました。もし間違いがあったらTwitterまで頂けると嬉しいです。
twitter.com/koji_maruyama

参考サイト

【日本語】
a2iの大内さんのコラム
a2i.jp/column/post-25431/
ITPの変遷・最新の仕様と挙動の違い／対策の必要性と方法 -marketechlabo
www.marketechlabo.com/itp-latest
アナグラムさんのブログ
anagrams.jp/blog/impact-of-ios-14-on-operational-ads/

【英語】
ITPに関するWebkit公式サイトの情報など
webkit.org/blog/7675/intelligent-tracking-prevention/
www.digiban.co.jp/blog/marketing/itp
ITPに関するテスト結果の共有
www.simoahava.com/analytics/itp-2-1-and-web-analytics/ www.simoahava.com/privacy/intelligent-tracking-prevention-ios-14-ipados-14-safari-14/
各ブラウザのCookieやReferrerなどに対する取組がわかるサイト
www.cookiestatus.com/
Apple公式開発ドキュメント developer.apple.com/documentation/adsupport/asidentifiermanager/1614151-advertisingidentifier

※2018/11/1 日本でのデータスタジオの名称は「Google データポータル」に変わりました。

無料のビジュアライゼーションツールと
有料のビジュアライゼーションツールの違いは何か？

データスタジオの機能や使い方を簡単に紹介しましたが、無料のビジュアライゼーションツールであるデータスタジオと、有料であるTableauやDOMOでは何が異なるのでしょうか。私が考える違いは下記になります。

1. データ接続の汎用性
2. サポートの有無
3. 細かなビジュアライゼーション

1.データ接続の汎用性

データビジュアライゼーションツール内でわかりやすいグラフや図を作成し、表現するためにはデータそのものが必要不可欠です。
データビジュアライゼーションツールでは、データを取り込めるように作成されており、データ接続と呼ばれています。
データ接続においては、有料ツールの方がデータスタジオより取り込めるデータの種類、取り込んだ後のデータ加工が柔軟に対応できるよう開発され用意されていることが多いです。

データスタジオにおいても、データ接続できるデータの種類は増えていますが、Googleのツールということもあり、Googleプロダクトに特化してデータの利用提供がはじまったと言えます。
最近では3rdパーティーツールとのデータ接続も増えてきているため、有料ツールとの差は縮まっていく可能性も考えられます。
現時点でも120以上のデータ接続が用意されているため、多くのデータはデータスタジオで可視化可能です。
もし、データ接続が用意されていなくとも、CSVやGoogleスプレッドシートへデータをエクスポートすることができれば、Googleデータスタジオで利用することができるデータとなります。

2.サポートの有無

有料の場合、データビジュアライゼーションツールによって異なりますが、ツールによってはエンドユーザーがツールを使うためのサポート体制が整っています。
データビジュアライゼーションツールは、ツールの利用に慣れるまで戸惑いがちです。
ツールを利用している際に不明点が発生した場合、ネットで検索して解決方法が見つかることもありますし、見つからない場合にはツール提供企業からサポートを受けられるのは大きなメリットと言えます。

一方Googleが提供するデータスタジオは、ツール提供開始から数年しか経過していないこともあり、ネットで検索しても解決方法が見つかりづらいこともあります。
またGoogleによるサポートも用意されていないため、自力で解決しないといけない場面もあるかもしれません。
しかしGoogleアナリティクスに関する情報も、十年前と現在では現在のほうがネットに存在する情報が多くなっていますから、データスタジオに関してもこれからネットに情報が増えていく可能性が高いと想定されます。

3.細かなビジュアライゼーション

データスタジオも日々、改良が続けられていますが、有料のデータビジュアライゼーションツールの方が細かなデータビジュアライゼーションにおける表現が優れていることが多いです。
これは有料のデータビジュアライゼーションツールを利用した後に、データスタジオを利用すると頻繁に感じますが、有料のデータビジュアライゼーションツールはかゆいところに手が届いているなと思います。
特定のデータのみ変色させたり、レポート上に数値を反映させたりとデータビジュアライゼーションツールを利用する際の表現の幅が広いです。
データスタジオも今後、改善されていく可能性がありますが、現状では若干の差が存在すると言えます。

それでもデータスタジオの便利なところ

有料のデータビジュアライゼーションツールより、無料のデータスタジオの方が便利だなと感じる点は、なんと言ってもGoogle製品との連携です。
Googleドキュメント、Googleスライド内でGoogleデータスタジオで作成したレポートを展開しやすいのは、他ビジュアライゼーションツールと比べると大きな差といえるでしょう。
ネット接続が可能な環境であれば、スマホでも閲覧できるなど、デバイスを問わないのも大きな利点です。
さらなる利点としては、GoogleアナリティクスやGoogle広告であれば有料のデータビジュアライゼーションツールでもデータ接続が用意されていることが多いですが、Search Consoleに関してはデータ接続が用意されていないことが多いように見受けられます。

データ接続が用意されていないデータビジュアライゼーションツールの場合、Search Consoleのデータをデータビジュアライゼーションしようとすると、Search ConsoleのAPIを利用しデータを定期的に蓄積できる場所へエクスポートし続け、エクスポートした場所とデータビジュアライゼーションツールをデータ接続する必要があります。
そうなると技術的にハードルが高まることもあり、Search Consoleのデータはデータビジュアライゼーションしづらくなります。
そのようなハードルがなく、Search Consoleのデータを利用しやすいのはデータスタジオの大きなメリットの1つと言えるでしょう。

また無料のデータビジュアライゼーションツールであるため、今後データスタジオの利用者が増加することも考えられます。
Googleアナリティクスも、提供開始された当初は他にも有料なアナリティクスツールが多く存在しました。
しかしGoogleアナリティクスが無料であったこと、無料なのに高機能であったことから利用者が急増し、現在に至ります。
データスタジオが同じような道を辿るとしたら、数年後には多くの利用者を獲得しているでしょう。

おわりに

いかがでしょうか。
データビジュアライゼーションツールをデータスタジオとそれ以外の有料ツールの両側面から紹介させていただきました。
現在までにデータスタジオをまだ利用していない方は、試しに何かデータビジュアライゼーションされてみてはいかがでしょうか。
日々の体重、体脂肪率をスプレッドシートに記録し、それをデータビジュアライゼーションするだけでも今とは違った世界が開けると思います。

※2018/11/1 日本でのデータスタジオの名称は「Google データポータル」に変わりました。

データスタジオとは何か？

データスタジオとはGoogleが開発、提供している無料のデータビジュアライゼーションツールです。データビジュアライゼーションとはデータをグラフや図を利用して、わかりやすく表現することを指します。

データビジュアライゼーションの領域では、SQLを使えるなど専門的な技術等が必要なこともあります。しかしデータビジュアライゼーションツールでは、専門的な技術がなくてもツールを利用してグラフや図でわかりやすく表現することができるのです。

データビジュアライゼーションツールとしては現在、有料ツールが多く存在します。Tableau、DOMOなどが有名です。
一方でGoogleは、データスタジオとしてデータビジュアライゼーションツールを開発し、提供を開始しました。
他のツールとの大きな違いとしては、データスタジオは無料で利用することが可能だという点です。
なおデータスタジオは、下記のリンクから利用できます

Platform Home
marketingplatform.google.com/home?authuser=0

なぜデータビジュアライゼーションツールのニーズが高まっているのか

有料ツール（TableauやDOMO等）から無料ツール（Googleデータスタジオ等）まで、ビジュアライゼーションツールが広く普及しはじめているきっかけの1つとして、仕事上、業務内で接触するデータ量が加速度的に増えているということが挙げられます。

みなさまの仕事に関してはいかがでしょうか？　数十年前と比較しても仕事上で取り扱うデータの種類、量が格段に増えていることでしょう。
膨大なデータを活用して仕事を進めていくのに、数値を読み取りづらい、具体的なアクションに落とし込めないなど、扱いづらいデータであっては宝の持ち腐れです。
効率的にデータを扱う必要性が高まっているため、データビジュアライゼーションツールのニーズも高まっていると言えます。

データスタジオに関しては、Googleが開発して提供しているため、Webに関するデータを可視化する目的で利用するといったイメージがあります。
一方前述した有料のデータビジュアライゼーションツールであるTableauの場合は、Webに関するデータ利用としては後発ぎみで、製造業をはじめとする業務効率化が求められる業界を中心に使われ始めていたと感じています。
有名な某回転寿司チェーン店では、廃棄量を少なくするためにビジュアライゼーションツールを使い、廃棄量の改善に成功したという事例もお聞きしたことがあります。

使ってみたいけど何ができるのか？

データビジュアライゼーションツールを使ったことがない人にとっては、何ができるツールなのか不明だと思います。
イメージとしてはExcelで作成できるようなグラフを、より簡単に、直感的に作成することができると考えるとよいでしょう。

一般的にグラフやレポートは、「〇〇ごとに△△が見たい」といった目的からグラフやレポートが作成されます。
「年別に日本の人口の推移が見たい」となれば、〇〇がディメンションとして年別、△△が指標として日本の人口となり、推移を確認できる折れ線グラフや棒グラフを作成します。
この程度のディメンションと指標であれば折れ線グラフや棒グラフで対応できますし、複雑なデータを可視化するためにもさまざまなグラフフォーマットが用意されています。
グラフは簡単に変更可能なため、データスタジオを閲覧するユーザーにとって見やすいグラフを試行錯誤して選択していくとよいでしょう。

またデータスタジオ内では、レポートとエクスプローラの2つのレポートフォーマットが用意されています。
レポートとエクスプローラは下記から選択することが可能です。

レポートは、日毎、週毎、月毎、四半期毎など、定期的に閲覧する必要があるデータを可視化するレポートフォーマットとなり、「ダッシュボード」と呼ばれることもあります。
ダッシュボードとは、ひと目見ただけでいろいろな情報が確認できるツール、機能とイメージするとよいでしょう。

車にたとえるなら、一般的なガソリン車の運転席には速度表示の他に、エンジンの回転数、走行距離、残りガソリン量などを表示する機器が設置されています。
それらの表示機器が全て別の場所に存在すると、運転手は安全に走行することが難しくなってしまうでしょう。
車を運転する上で必要な情報が1箇所にまとまっていれば、そこをひと目見ただけで安全に運転することができます。
安全運転のために必要な情報を1箇所で取得できるのが、現在の車の運転席に設置されているダッシュボードです。

データスタジオのレポートにおいても使い方は同じです。
データスタジオでのダッシュボードは、仕事を円滑に進めるために必要な情報を見やすく可視化したレポートを作成して表示する機能と考えておきましょう。

エクスプローラはレポートで作成したダッシュボードとは異なり、一時的に深堀分析したいときに利用するのに特化しています。
たとえばレポートで作成したダッシュボードを閲覧しているときにポジティブorネガティブな変化があったとします。
その変化の原因を特定するために分析が必要ですが、作成したダッシュボードを編集していってしまうと、定期的に閲覧しなければいけないレポートの体裁が崩れかねません。
そんなときには、レポート内で表示していたダッシュボードのグラフと同じようなグラフをエクスプローラに展開します。
そのグラフに対して変化を与えることで、ポジティブorネガティブな変化の要因を探ることができます。

グラフに対する変化とは、棒グラフをバブルチャートに変更するといったグラフそのものを変化させることだけでなく、グラフを構成するディメンションや指標を変える、データを絞り込む、データを付け加える等、さまざまな変化の選択肢が存在します。
エクスプローラでグラフを変化させ、データ傾向における変化の要因を探してみましょう。

後編では、無料と有料のビジュアライゼーションツールでは何が違うのか。
データスタジオとそれ以外の有料ツールの両側面からご紹介します。

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