【アクセス解析とは】AI時代に数字に振り回されないための読み方と改善へ活かす方法

アクセス解析を導入したものの、どの数値を見ればよいのか分からず、レポートを眺めるだけで終わっていないでしょうか。さらに近年は、AI検索や生成AIの回答結果を経由してサイトに流入するユーザーも増え、これまでの指標の読み方だけでは説明できない動きが出始めています。株式会社デパートでは、Web制作とその後の運用を一貫して担当する中で、解析ツールを導入しただけでは改善が進まないサイトを数多く見てきました。本記事は、UXデザインの設計力と、ブランド構築支援の表現力の高さを強みにするWeb制作会社株式会社デパートがまとめました。AI時代の流入経路の変化もふまえながら、アクセス解析を事業の判断材料として活用するための見方と、改善につなげる体制づくりのポイントについて解説します。

サイト分析のやり方については「Web分析のやり方とは？おすすめツールと成果に直結する戦略的フレームワーク」で詳しく紹介しています。

アクセス解析の価値は、数値の量ではなく解釈の質で決まる

アクセス解析は、見る指標の数を増やすほど精度が上がるわけではありません。重要なのは、数値の裏にあるユーザーの行動や心理を、サイトの目的に照らして解釈できるかどうかです。 PV数やセッション数が伸びていても、問い合わせや資料請求につながっていなければ、事業の成果としては評価できません。

さらに、AI検索や生成AIの回答内で自社の情報が参照された場合、ユーザーはサイトを訪問せずに必要な情報を得てしまうことがあります。この場合、従来のアクセス解析ではセッション数として表れないため、流入数だけを見ていると、実際の認知や評価の変化を見落とすことがあります。アクセス解析を活用するうえでまず整理すべきは、見る指標の数ではなく、どの指標をどの目的のために確認するのか、そしてその指標が今のユーザーの情報収集行動を反映できているのかという点です。

アクセス解析の基本となる考え方

数値を見る前に、まずアクセス解析がどういうものか、どんなツールで何が確認できるのかを整理しておきます。

そもそもアクセス解析とは

アクセス解析とは、Webサイトに訪れたユーザーの数や行動経路、離脱状況などをツールで記録し、分析する取り組みです。つまり、ユーザーがどこから来て、サイト内でどう動き、どこで離れたのかを数値で把握する仕組みです。

感覚的に「サイトが見られているかどうか」を判断するのではなく、流入経路、閲覧ページ、滞在時間、コンバージョン(問い合わせや購入などの成果行動)といったデータをもとに、サイトの状態を客観的に確認できる点がアクセス解析の役割です。このデータを見るだけで終わらせず、改善につなげる材料として使えるかどうかが、運用の成果を左右します。

まずは無料で導入したいGoogleの標準ツール

アクセス解析を始める段階では、無料で利用できるGoogleの標準ツールから着手するのが基本です。

• Googleアナリティクス4(GA4)：サイトへの流入経路、ページごとの閲覧状況、コンバージョンまでの行動を確認できます。現在主流となっている解析ツールです

• Googleサーチコンソール：どのような検索キーワードでサイトが表示され、クリックされているかを確認できます。検索結果での見え方を把握する役割を持ちます

この2つを連携させることで、検索からの流入とサイト内での行動を一通り確認できる状態が整います。費用をかけずに始められるため、アクセス解析にまだ慣れていない段階では、まずこの範囲を使いこなすことを優先するとよいでしょう。

出典：https://marketingplatform.google.com/about/analytics/

出典：https://search.google.com/search-console/about?hl=ja

より高度な分析をしたい場合に検討したい有料ツール

無料ツールである程度の運用に慣れてきたら、目的に応じて有料ツールの導入を検討します。

• ヒートマップツール：ユーザーがページ内のどこをクリックし、どこまでスクロールしたかを視覚的に確認できます。数値だけでは分からない行動の傾向をつかむのに役立ちます

  • 例　Microsoft Clarity　https://clarity.microsoft.com/lang/ja-jp

• BI(ビジネスインテリジェンス)ツール：Looker StudioやTableauなどが代表例で、GA4や広告データ、CRMなど複数のデータソースを統合し、経営判断に近い粒度でレポートを自動生成できます

  • 例　データポータル（Looker Studio, Data Studio）　https://cloud.google.com/data-studio?hl=ja

• 競合分析ツール：Similarwebなどが代表例で、自社では計測できない競合サイトの推定トラフィック規模やチャネル構成を確認できます。自社の数値の良し悪しを、市場全体との比較で捉えたい場合に使われます

  • 例　Similarweb　https://www.similarweb.com/ja/

• AI搭載の分析ツール：数値の異常値検知や、自然言語での質問に対する要約回答など、集計や一次的な傾向把握の工数を減らせる機能を持つものが増えています

有料ツールを検討する判断基準は、機能の豊富さではなく、無料ツールだけでは答えが出せない疑問が出てきたかどうかです。たとえば「なぜこのページで離脱しているのか」という原因まで知りたい場合は、ヒートマップのような行動を可視化するツールが選択肢になります。一方で「複数の部署にまたがるデータを一つの画面で経営層に共有したい」場合はBIツール、「自社の数値が業界内でどの位置にあるのか把握したい」場合は競合分析ツールというように、知りたい問いに応じて使い分けることが大切です。

サイトの目的によって、見るべき指標は変わる

採用サイト、コーポレートサイト、ECサイトでは、ユーザーに取ってほしい行動が異なります。そのため、重視すべき指標も変わります。

サイトの目的を明確にしないまま指標を見ると、改善すべき箇所を見誤りやすくなります。まず確認すべきは、自社サイトがユーザーにどの行動を取ってほしいのかという点です。

流入経路の前提が、検索だけでなくなっている

これまでアクセス解析では、検索エンジンや広告、SNSからの流入を中心に確認すれば、ユーザーの動きをある程度把握できました。しかし現在は、AIチャットツールでの回答や、AI検索の要約結果を見たうえでサイトを訪問するユーザーが増えています。

これまでこうした流入は「Direct」や「Referral」に紛れてしまい、参照元を個別に確認しなければ把握しづらいという課題がありました。GA4には、ChatGPTやPerplexityなど主要なAIサービスからの流入を自動的に判別する「AI Assistant」というデフォルトチャネルグループが追加されており、これにより、これまで推測に頼っていたAI経由の流入を、ある程度切り出して確認できるようになっています。

このようなユーザーは、すでに概要を理解した状態でサイトに訪れるため、トップページから回遊するのではなく、特定のページに直接アクセスし、短時間で離脱する傾向が見られることがあります。この動きを単なる離脱率の悪化と捉えてしまうと、改善の方向性を誤る可能性があります。 「AI Assistant」チャネルのセッション数や、そこから先のページ遷移、コンバージョン率を他のチャネルと比較しながら確認し、ユーザーの期待値に合った受け皿になっているかを見ておく必要があります。

Google アナリティクスの新機能リリース情報
https://support.google.com/analytics/answer/9164320?hl=ja#05132026

数値の増減だけでなく、行動の流れを見る

直帰率や滞在時間といった単独の数値だけを見ると、判断を誤ることがあります。たとえば直帰率が高くても、AI検索の回答ですでに必要な情報を得たうえで、確認のためだけに訪問しているケースもあれば、サイト内で求めていた情報が見つからずに離脱しているケースもあります。

この違いを見分けるには、ページ単体の数値だけでなく、流入経路から離脱までの行動の流れを確認する必要があります。検索からの流入か、広告からの流入か、AI経由と思われる流入かによっても、ユーザーの期待値は異なります。

アクセス解析の基本的な進め方

ツールを導入しただけでは、改善にはつながりません。アクセス解析を成果に結びつけるには、以下の5つのステップで進めることが基本になります。

STEP1：サイト改善の目標(KGI・KPI)を具体的に設定する

「問い合わせを月に何件獲得したいか」「採用エントリーを何件増やしたいか」など、サイトが達成すべき最終目標(KGI)と、その達成度を測る中間指標(KPI)を具体的に決めます。目標が曖昧なままだと、どの数値を見るべきかも定まりません。

KGIには「売上30%アップ」や「問い合わせ件数50件/月」などを設定します。
KPIには、KGI達成のために重要となる「特定ページのセッション数」「コンバージョン率」「直帰率」といった具体的な指標を項目として設定します。
目的が明確になることで、どのデータに注目すべきかが定まります。

KGI・KPIについては「KPI分析とは？KPIツリーの作り方から原因分析の手順まで解説」で詳しく紹介しています。

STEP2：現状の数値を把握し、目標との差を確認する

GA4などのツールで、現在の流入数、コンバージョン率、主要ページの離脱率といった数値を確認し、STEP1で設定した目標とのギャップを明らかにします。

例えば、「コンバージョン率5%」という目標に対し、現状が2%であれば、3%の差があることがわかります。
このとき、特定の期間で数値を比較分析することで、季節的な変動や施策の効果などをより正確に把握できます。

目標と現状のギャップを客観的なデータで認識することが、次のアクションの起点となります。

STEP3：データをもとにサイトが抱える課題の仮説を立てる

目標と現状の差を生んでいる原因は何か、データをもとに仮説を立てます。
例えば、「特定のページの直帰率が高い」というデータに対しては、「ページの表示速度が遅いのではないか」「ユーザーが求める情報が見つかりにくいのではないか」といった仮説が考えられます。

この段階では、分析データから考えられる可能性を複数洗い出し、最も影響が大きく、改善が見込めそうな課題に優先順位をつけることが重要です。

STEP4：仮説に基づいて具体的な改善施策を実行する

立てた仮説を検証するために、具体的な改善施策を実行します。
例えば、「ユーザーが求める情報が見つかりにくい」という仮説であれば、「重要な情報へのリンクを目立つ位置に設置する」「ナビゲーションの文言を分かりやすく変更する」といった方法が考えられます。
施策は一度に複数行うのではなく、一つずつ実行することで、どの施策が効果的だったかを正確に検証しやすくなります。複数の仮説がある場合は、影響範囲や工数を踏まえて優先順位をつけましょう。

STEP5：施策の効果をデータで振り返り、次の改善に活かす

施策を実行した後は、一定期間のデータを確認し、狙った数値が改善したかを検証します。
KPIの数値が改善されていれば、その施策は成功と判断できます。もし数値に変化がなかったり、悪化したりした場合は、仮説が間違っていたと考え、別の角度から新たな仮説を立て直します。

このサイクルを一度きりで終わらせず、繰り返し回し続けられる体制を持てるかどうかが、アクセス解析の成果を左右します。

具体的にどこを見るべきか、判断の進め方

数値を見ることと、改善アクションに落とし込むことの間には距離があります。実際にどうつなげるのか、具体例で見ていきます。

最初に見る3つの指標

アクセス解析を始めたばかりの段階では、すべての指標を追うのではなく、以下の3つから着手することをおすすめします。

1. 流入経路別のセッション数：検索、広告、SNS、紹介に加えて、GA4の「AI Assistant」チャネルからの流入規模を確認します

2. 主要ページの離脱率：トップページやサービスページなど、事業上重要なページで離脱が多くないかを確認します

3. コンバージョンに至るまでの経路：問い合わせや申し込みに至ったユーザーが、どのページを経由しているかを確認します

この3つを確認するだけでも、サイトのどこに課題がありそうかという仮説は立てやすくなります。特に「AI Assistant」チャネルは比較的新しい区分のため、最初は規模が小さく見えても、流入元としての伸び方を継続的に確認しておくと、今後の施策判断の材料になります。あわせて、解析ツールに搭載され始めているAIによる異常値検知や傾向分析の機能を使うと、見落としがちな変化に気づきやすくなります。ただし、こうした機能はあくまで気づきのきっかけであり、最終的な原因の判断は、サイトの目的に照らして人が行う必要があります。

数値が悪い箇所を見つけたあとに確認すること

離脱率が高いページを見つけた場合、すぐに文言を変更するのではなく、以下の点を順に確認します。

• そのページに到達したユーザーは、どこから来ているか(検索キーワード、広告、内部リンク、AI経由と思われる参照など)

• ページの表示速度に問題がないか

• スマートフォンとパソコンで離脱率に差がないか

• フォームや申し込みボタンまでの距離が長すぎないか

これらを確認することで、デザインの問題なのか、導線の問題なのか、表示速度の問題なのか、あるいはユーザーがすでに情報を得たうえでの自然な離脱なのかを切り分けやすくなります。原因を特定しないまま改修すると、別の課題が見えにくくなることもあるため、確認の順番を飛ばさないことが大切です。

アクセス解析のデータをサイト改善アクションに繋げる具体例

いずれの例でも、数値の確認だけで終わらせず、「誰が」「どの画面を」「どう直すか」まで具体化することが、改善アクションにつなげる際のポイントです。

例1：流入が少ないページのSEOコンテンツを見直す
アクセス解析で特定のページの流入が少ないことがわかった場合、SEO（検索エンジン最適化）の観点からコンテンツを見直します。まずは、Googleサーチコンソールなどのツールを使い、そのページがどのような検索キーワードで表示されているか、クリック率は低いかなどを確認します。
ユーザーが検索しているキーワードとコンテンツの内容がずれている場合は、タイトルや見出し、本文に適切なキーワードを盛り込み、内容をより充実させるリライトを行います。
企業サイトのSEO対策については「SEO対策はもう常識！企業のための効果的なホームページ」で詳しく紹介しています。

例2：離脱率が高いページのデザインや導線を改善する
ユーザーがサイトにアクセスして最初の1ページだけ見て帰ってしまう「直帰」や、特定のページからの離脱率が高い場合、そのページに何らかの問題がある可能性が考えられます。例えば、情報が探しにくい、次のアクションへの導線（リンクやボタン）が分かりにくい、といった課題です。
この場合、ユーザーが目的の情報にたどり着きやすいようにナビゲーションを改善したり、関連ページへの内部リンクを設置したりするなどのデザイン・導線の改善が有効です。ヒートマップをしっかり確認し、ユーザー動向の分析が必要です。

例3：AI経由の流入から先のコンバージョン率が低い場合
「AI Assistant」チャネル経由のユーザーがどのページに着地し、どこで離脱しているかを確認します。すでに概要を理解した状態で訪問しているユーザーが多い場合、トップページからの回遊を前提とした構成ではなく、着地したページ単体で次の行動(問い合わせや資料請求)に進めるよう、ページ内の導線を見直します。

費用・工数・体制から見る、解析運用の判断基準

どこを見るべきかが分かっても、それを継続できる体制がなければ意味がありません。

アクセス解析は、ツールを導入した時点では成果が出ません。継続的に数値を確認し、改善案を出し、サイトに反映する一連の流れを誰が担当するのかが、成果を左右します。

近年はAIによるレポート自動生成や、自然言語で質問すると数値を要約してくれる機能を持つツールも増えています。こうした機能は集計や一次的な傾向把握の工数を減らせる一方で、要約された数値の解釈や、サイトの目的に合わせた改善案への落とし込みは、引き続き人の判断が必要です。社内に運用担当者がいる場合でも、以下を確認しておくと、無理のない運用計画を立てやすくなります。

• 月にどのくらいの時間を解析と改善に充てられるか

• ツールが出した示唆を、自社の目的に照らして取捨選択できる担当者がいるか

• 改善案が出たあと、誰がサイトを修正できるか(CMSの権限、HTMLの知識など)

• 改善の効果を、次の月にどう検証するか

工数が確保できない場合、AI機能付きのツールを導入しても、出力された示唆が活用されないまま放置されてしまうことがあります。その場合は、ツールの機能を増やすよりも、月次でレポートを確認し改善提案まで行う外部パートナーに一部を任せるという選択肢も検討材料になります。

Webサイト運用の基本と必要なスキルについては「Webサイト運用って具体的に何をするの？必要なこと作業内容や準備について紹介」で詳しく紹介しています。

ツールやAI分析だけでは解決できない課題

体制を整えたとしても、ツールやAI分析機能だけに頼ると見落としやすい課題があります。

アクセス解析ツールは、ユーザーが「何をしたか」を記録しますが、「なぜそうしたか」までは教えてくれません。AIによる分析機能が傾向や異常値を提示してくれる場合でも、その背景にあるユーザーの心理や、サイト特有の事情までは踏み込めないことがほとんどです。たとえば、フォームの入力途中での離脱が多いことは数値で分かっても、入力項目が多すぎるのか、エラー表示が分かりにくいのかは、ツールの数値だけでは判断できません。

この場合、ヒートマップツールでクリックの分布を確認したり、実際にユーザーにフォームを入力してもらうユーザビリティテストを行ったりすることで、原因が見えやすくなります。数値の確認と、行動の観察を組み合わせることで、改善の精度が上がります。

また、AI検索やAIチャットでの参照を意識するあまり、ページ内の文章をAIに読み取られやすい形式にすることだけに注力してしまうケースもあります。しかし、構造を整えても、サイト全体の情報設計に課題がある場合は、根本的な改善にはつながりません。たとえば、サービス内容が複数のページに分散していて、ユーザーが比較しにくい構造になっている場合は、ページの文言を変えるよりも、情報設計を見直す必要があります。

自社対応と外部相談の切り分け

ここまで整理してきた内容をふまえると、社内で対応できる範囲と、専門的な支援が必要になる範囲がおのずと見えてきます。

社内で対応しやすい範囲

• GA4とサーチコンソールを使った基本的な指標(流入経路、離脱率、コンバージョン率)の定期確認

• ツールのAI機能が提示する簡易的な傾向レポートの確認

• 明らかな表示崩れやリンク切れの修正

• 既存ページ内の文言修正

外部相談を検討したい範囲

• 情報設計やサイト構造そのものの見直しが必要な場合

• AI経由の流入が増える中で、計測方法や指標の見直しが必要な場合

• ヒートマップやユーザビリティテストを実施し、原因を特定したい場合

• 改善提案から実装まで、継続的な体制を組みたい場合

ツールが出す示唆をそのまま採用するのではなく、自社のビジネスドメインや事業目的に照らして優先順位をつける作業は、引き続き専門的な視点が必要になります。どの数値を、どの目的のために、どう解釈するかという前提が曖昧なままだと、改善の方向性が定まりにくくなるためです。

導入前・改善着手前に確認したいチェック項目

ここまでの内容を、実際に進める前のチェックリストとしてまとめます。

アクセス解析に関するよくある質問

ここでは、アクセス解析を始めるにあたって、多くのWeb担当者が抱く疑問について解説します。
基本的な内容から実践的な悩みまで、よくある質問とその回答をまとめました。

Q. アクセス解析とSEOはどのように関係していますか？

A. アクセス解析はSEO施策の効果を測定し、次の一手を考えるために不可欠です。
例えば、SEO対策を行ったキーワードからの流入数や、その後のユーザーの行動（滞在時間、離脱率など）を分析することで、施策が成功したかを判断します。

データに基づき、コンテンツの改善や新たなキーワード戦略を立てるなど、両者は密接に関係しています。

Q. 無料のアクセス解析ツールだけでサイト改善は可能ですか？

A. はい、可能です。
Googleアナリティクス（GA4）のような無料ツールでも、サイト改善に必要な基本的なデータは十分に得られます。小規模なサイトや初心者の場合、まずは無料ツールで分析と改善のサイクルを回す経験を積むことが重要です。
より高度な分析や手厚いサポートが必要になった段階で、有料ツールの導入を検討するのが効率的です。

Q. アクセス解析はどのような手順で進めればよいですか？

A. 目標(KGI・KPI)の設定、現状数値の把握、課題の仮説立て、施策の実行、効果検証という5つのステップを繰り返すのが基本の進め方です。一度の改善で終わらせず、検証結果をもとに次の仮説につなげるサイクルを継続できるかどうかが、成果に直結します。

Q. データが多すぎて、どこから分析すればいいか分かりません

A. まずはサイトの目的（KGI・KPI）に立ち返り、その目標達成に最も影響の大きいページから分析を始めるのがおすすめです。
例えば、コンバージョン率が目標なら問い合わせページや商品詳細ページ、集客が目標ならアクセスの多いブログ記事などに絞ります。

全体を漠然と見るのではなく、重要なページに的を絞ることで、分析の糸口が見つかりやすくなります。

Q. アクセス解析の改善は社内だけで完結できますか

A. 基本的な指標確認や軽微な修正は社内で対応できることが多いですが、サイト構造の見直しや、AI時代の流入経路をふまえた計測方法の検討が必要な場合は、専門的な知見が役立ちます。社内で対応できる範囲と、外部に相談した方がよい範囲を分けて考えることで、無理のない改善計画を立てやすくなります。

アクセス解析の精度は、AI時代こそ解釈する人の視点で決まる

ここまでの内容を踏まえると、アクセス解析はGA4のような無料ツールを正しく使いこなし、目標設定から効果検証までのステップを継続することがまず土台になります。そのうえで、AI検索や生成AI経由の流入が増えるほど、従来の指標だけでは見えない部分が増えるため、計測の前提自体を定期的に見直す姿勢が必要になります。

AIによる分析機能が示唆を提示してくれる場面が増えても、その示唆を自社の目的に照らして取捨選択し、サイトに反映する判断は、引き続き人が担う部分です。どの範囲を社内で担い、どこから専門的な支援を検討すべきか整理したい場合は、現状のサイト構造や運用体制を一度棚卸ししてみることをおすすめします。デパートでは、数値の裏にあるユーザーの行動や心理を読み解きながら、サイトの目的に合った改善の優先順位を一緒に整理することを大切にしています。どの指標を見るべきか、どこから着手すべきか迷う場合は、お気軽にご相談ください。