こんにちは、DX攻略部のkanoです。
Webサイトやアプリの利用状況を計測するGA4（Google Analytics 4）は、単なるアクセス解析ツールにとどまらず、顧客行動や購買プロセスの「見える化」を通じてビジネスの意思決定を支える重要なデータ基盤になります。
本記事では、初心者の方にもわかりやすく、GA4で集めたデータをGoogle BigQueryに集約し、TROCCOでSalesforceへ連携（Reverse ETL）した上で、Lookerによるダッシュボードを活用する一連の手順を解説します。
各ステップで押さえるポイントや注意点を具体的な画面イメージや「用語解説」を交えて紹介しますので、これからDX（デジタルトランスフォーメーション）を始めたい企業のご担当者様に最適な入門ガイドとしてご活用ください。
GA4とCRM×BI連携で目指す企業のDX化
日頃からGA4を使っている企業様は多いと思いますが、ただただデータを眺めているだけに終わっていませんか？
GA4の導入を検討している、またはすでに導入している企業様は、CRM×BI連携で企業のDX化をさらに推進していきましょう。
最初に、GA4とCRM×BI連携で目指す企業のDX化に関する基本的な考え方から解説していきます。
GA4データ活用がもたらすDX価値
Webサイトやアプリの利用状況を計測するGoogle Analytics 4（GA4）は、アクセス数だけでなく、ユーザー行動や購買プロセスなどをより詳細に把握できます。
これを社内システムと結びつけることで、データに基づいた意思決定、いわゆる「デジタルトランスフォーメーション（DX）」を加速できます。
DXとは、デジタル技術を活用してビジネスの仕組みや文化を変革し、競争力を高める取り組みのことです。
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CRM×BI連携で描くデータドリブン全体像
例えば、GA4で取得した「Webで商品詳細を見た顧客」というデータがあります。
そのデータを実際にどのタイミングで商談化したかをSalesforce（顧客管理システム、CRM）上で追跡します。
そして、追跡したデータをレポートツール（BI）で可視化できれば、マーケティング施策の効果検証や営業プロセスの改善がスムーズになるのです。
この考え方に基づいて、本記事では、GA4→BigQuery→Salesforce→BIへとつなぐ一連の流れを、初心者にもわかりやすく解説していきます。
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CRM連携基盤：Salesforce×TROCCO
GA4で得たデータをSalesforceとTROCCOを使って分析するための流れについて紹介します。
TROCCOで実現するGA4→BigQueryパイプライン
TROCCOは、さまざまなデータソースからデータを収集し、クラウド上のデータ倉庫（Data Warehouse：DWH）へ定期的に自動取り込みするツールです。
最初にGA4で収集した「ユーザー行動ログ」をBigQuery（Googleのデータ倉庫サービス）にまとめる仕組みを構築しましょう。
TROCCOは非エンジニアでも簡単にデータを扱う流れを構築できるので、画面の指示に従って勧めばOKです。
今回の場合であれば、TROCCOの管理画面でGA4のアカウント情報を設定し、「データ転送」で転送元にGoogle Analytics 4、転送先にGoogle BigQueryを選びます。
その後は、GA4やBigQueryの接続情報を登録し、必要な情報を定義すれば、以降はノーコードでデータが更新され続けます。
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BigQueryからSalesforceへのReverse ETL設計
Reverse ETLとは、データ倉庫に溜まった分析用データを、Salesforceなどの業務システムに送り返す仕組みです。
TROCCO上で、BigQuery上の特定ビュー（分析用のまとめデータ）をSalesforceコネクタの設定で、同期先のカスタムオブジェクトを選択します。
この設定を行うことで、営業リストや顧客スコアなどを最新の状態でCRMに反映できます。
Reverse ETLを導入すると、分析チームが作った高度な指標を営業現場がリアルタイムに活用できるようになり、マーケ・営業・CS（カスタマーサクセス） の連携がスムーズになります。
また、ノーコード転送に置き換えることで、人為ミスと工数を削減でき、Single Source of Truthで計算した値を直接書き戻すため、数字が一貫するのもポイントです。
Single Source of Truthについては、下記の記事で詳しく解説していますのでぜひ参考にしてみてください。
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実装ステップと注意点
実装する際のステップや注意点を以下にまとめました。
- データ項目のマッピング確認
GA4側の指標名（例：イベント名、セッション数）とSalesforce側の項目名にズレがないかチェックします
- 同期頻度の調整
毎時／毎日といった同期タイミングを、業務に合わせて設定します
- エラーログの監視
フィールド型が合わない、データ量が想定以上などのエラーを早期発見できるよう、通知設定を行う
これらの点に注意して実装すれば、トラブルを防ぎやすくなります。
データウェアハウス：BigQuery活用術
BigQueryの活用術として、データウェアハウス（DWH）に絡めたものを紹介します。
BigQueryの特長とパフォーマンス最適化
BigQueryはGoogleが提供するフルマネージドなデータ倉庫で、ペタバイト級のデータを高速にクエリ（検索）できます。
課金は「実行したクエリ量」による従量制なので、小規模分析からスタートし、徐々に規模を拡大していくのに適しています。
パフォーマンスを維持するために、パーティション分割（日時ごとにデータを分ける）、クラスター化（検索キーで並び替え）などの仕組みを適用しましょう。
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dbtを用いたデータモデル運用フロー
dbt（Data Build Tool）は、SQLベースで「生データを分析用モデルに変換・整形」するためのフレームワークです。
dbtを使ったモデル運用の流れは、下記の3つのポイントを押さえて実行しましょう。
- モデル：テーブルやビューを定義したSQLファイル
- マクロ：定型処理を再利用できるカスタム関数
- ドキュメント：テーブル定義や依存関係を自動生成
これらをGitリポジトリでバージョン管理し、プルリクエストベースで変更をレビューすると、安全にデータ構造をアップデートできます。
dbtについてさらに詳しく知りたい方は、下記の記事を参考にしてみてください。
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TROCCOで組むETL／ELTパイプライン例
TROCCOを活用すれば、以下のような流れをワンストップで管理できます。
- GA4からBigQueryへのデータ取り込み（ELT）
- dbtによるモデル変換
- 変換後データの別プロジェクトへのエクスポート（ETL的用途）
GUI上でジョブスケジュールを設定し、失敗時は自動リトライさせることも可能です。
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BI可視化：セルフサービス分析環境構築
GA4のデータを活用してBIの可視化を目指しましょう。
BIは「Business Intelligence（ビジネス・インテリジェンス）」の略です、
企業が持つさまざまなデータ（売上実績、顧客情報、Webアクセスログなど）を集めて整理・分析し、グラフやレポートとして「見える化」し、経営や現場の意思決定を支援する仕組み・考え方を指します。
Lookerダッシュボード設計のポイント
Lookerはデータベースに直接接続し、ノーコード／ローコードでダッシュボードを作成できるBIツールです。
初心者向けのポイントは、以下の点です。
- Explore（エクスプロア）
あらかじめ用意されたフィールドをドラッグ＆ドロップやクリックだけで絞り込み、リアルタイムに結果を確認できる対話型の分析画面で、裏で実行されるSQLのプレビューも可能です
- Looks／ダッシュボード
個別のクエリ結果を「Look」として保存し、複数のLookを組み合わせてダッシュボードを作成・共有。スケジュール配信やPDF／PNGエクスポートにも対応しています
- Studio in Looker（プレビュー）
ドラッグ＆ドロップやレスポンシブレイアウトを利用した新しいレポート作成画面です。既存のExploreやLookMLモデルを生かしつつ、より直感的にレポート設計できます
- 権限設定
ユーザーをグループ／ロールに分け、モデルごと・行レベルで閲覧範囲を細かく制御し、データガバナンスを保ちながらセルフサービスを実現します
上記のような機能を活用し、非エンジニアでも簡単にグラフや表を作成できる仕組みを設計しましょう。
社内セルフサービス化を促進するデータアクセス設計
セルフサービス分析とは、SQLやプログラミング不要で社員が自分でデータを取り出せる状態を指します。
テンプレートダッシュボードの共有、データ利用ガイドの整備（利用例やFAQ）、Slack連携で「ここをクリックするとレポートを送る」ボタンなど、定型レポートの自動配信も併せて整備すると導入ハードルが下がります。
社内ポータル活用による利用定着施策
ダッシュボードへのリンクをまとめた社内ポータルサイトを用意しましょう。
たとえば、利用頻度の高い情報をトップに配置、新着レポートや注目指標をバナーでお知らせする、といったものです。
また、コメント機能で改善要望をフィードバックといった工夫を取り入れると、自然と社員の「データを参照する」習慣が根付きます。
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データガバナンスと運用管理
GA4のデータを活用するうえで重要なデータガバナンスと運用管理について紹介します。
データカタログ導入の要点
データカタログは「どのデータがどこにあるか」を整理した辞書です。
AlationやCollibraなどのツールを使い、データセットの説明文、更新履歴、所有者情報を一元管理することで、誰がどのデータを使って良いかを明確化できます。
こんにちは、DX攻略部のくろさきです。 現代のビジネス環境では、データの活用が企業の競争力を左右する重要な要素となっています。 しかし、多くの企業では「必要なデータがどこにあるのかわからない」「データの信頼性が不明確」といった課[…]
アクセス制御ポリシーと運用フロー
個人情報や機密情報を含むテーブルは、アクセス権限を厳格に管理する必要があります。
BI／データ倉庫側でロールベースの権限設定や、承認ワークフローを工夫し、申請→承認→付与を自動化するといった対策です。
また、定期的に権限レビューを実施といった運用フローを文書化し、IT部門とビジネス部門が連携して進めましょう。
品質管理とモニタリング体制
データの正確性を保つために、データ品質チェック（NULL率や重複率の監視）、ジョブ稼働状況のアラート設定、SLA（稼働保証水準）の定義を行いましょう。
定義付けをしっかりと行い、不具合が起こった際に即座に原因を特定しやすい仕組みを構築しておくことが重要です。
こんにちは、DX攻略部のくろさきです。 現代のビジネス環境では、データが企業の競争力を左右する重要な資産となっています。 しかし、データの量と種類が増加する中で、正確性や一貫性を保ち、適切に活用することは容易ではありません。 […]
まとめ
DX推進の第一歩は、GA4で収集した行動データを活用して、ビジネス全体を「見える化」することにあります。
本ガイドでは、TROCCOを使ってGA4データをGoogle BigQueryにまとめ、Reverse ETLでSalesforceへ同期する手順を解説しました。
これらのステップを踏むことで、GA4を使った真のデータドリブンDXが実現できるのでぜひ取り組んでみてください。
DX攻略部では、GA4やGTMに関する情報を発信するだけでなく、各企業様に合わせたマーケティング施策のご相談を受け付けています。
GA4やGTMの導入など自社の目的に合わせた設定方法にお悩みの方は、ぜひDX攻略部にご相談ください！
