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数字の変化は、GA4を見れば分かります。
しかし、本当に知りたいのは、
「なぜ、その数字になったのか。」
LensTech AI Webは、GA4などのWebアクセスデータをAIで整理・可視化・比較・分析し、
を読み解く、LensTech AI AnalyticsのWeb分析領域です。
アクセスを見るだけで終わらない。流入からCVまで、ユーザーの行動をつなげて見る。
このページは、LP制作の「確かめる」工程です。LPを公開した後、Webのデータで成果を確かめます。
LP制作の進め方を見るLensTech AI Webを見ることで得られること
「GA4は毎月見ている。でも、数字を確認するだけで終わっている。」
「アクセスは増えたのに、なぜCVが増えないのか分からない。」
「どのページやLPから改善すればよいのか、判断がつかない。」
「AIをWeb分析に使えそうだが、具体的に何ができるのか分からない。」
LensTech AI Webでは、こうした疑問に対して、
GA4などのWebデータを使った、実際のAI分析事例や分析ツールを紹介します。
完成したグラフを見るだけではなく、
という分析の流れまで見ることで、AIを活用したWeb分析を、自分のサイトに置き換えて具体的にイメージできます。
AIでできることは、GA4の数字を表にしたり、グラフを表示したりすることだけではありません。
例えば、
といった問いを、Webデータから分析することができます。
「GA4のデータから、ここまで分析できるのか。」
実際の事例を見ることで、AIを活用したWeb分析の可能性を知ることができます。
GA4では、流入、ページ、イベント、コンバージョンを、それぞれ別のレポートで確認することが多くあります。
しかし、ユーザーの行動は、
という一続きの流れです。LensTech AI Webでは、
「個別のレポートを見る」のではなく、「ユーザーの行動をつなげて見る」
というWeb分析の考え方を紹介します。
数字の変化そのものは、GA4を見れば分かります。
しかし重要なのは、
「なぜ、その数字になったのか。」
を考えることです。
例えばWebの売上であれば、
セッション×CVR×客単価
に分解できます。
購入までの行動であれば、
商品閲覧×カート率×購入率
まで分解できます。
AIを活用して複数の指標を比較することで、
「どこで変化が起きているのか。」
「何が原因候補なのか。」
を探しやすくなります。
Web分析では、サイト全体の平均だけで判断することはできません。
例えばCVRでも、
など、見る切り口を変えることで、異なる特徴が見えてきます。
分析ツールとして設計することで、
「レポートを作り直す」のではなく、「その場で切り替えて、考える」。
というWeb分析が可能になります。
AIは、分析結果を文章で説明するだけではありません。
GA4などのデータを取り込み、
といった分析画面を作ることもできます。
例えば、
などです。
AIで分析する。だけではなく、AIで「分析する仕組み」まで作る。
LensTech AI Webでは、その具体的な活用事例も紹介します。
これだけでは、データが更新されるたびに、同じ作業を繰り返すことになります。
分析ツールとして残しておけば、
という使い方ができます。
分析結果を「その月だけのレポート」にせず、「繰り返し使える分析資産」にする。
これも、AIを活用してWeb分析ツールを作るメリットの一つです。
アクセス解析を、変える。
GA4には、たくさんの数字があります。
しかし、数字が並んでいるだけでは、
何が良かったのか。何が悪かったのか。どこを改善すべきなのか。
までは分かりません。
「アクセスが減った。」
では、見るべき場所も対策も変わります。
LensTech AI Webでは、
ところまでWebデータを深掘りします。
LensTech AI Webで見えるもの
Webサイトでは、ユーザーが突然CVするわけではありません。
一連の行動があります。
LensTech AI Webでは、この流れを分断せず、
一つの「ユーザー行動」として見ていきます。
8つの視点
01どこから来たのかを見る
ユーザーは、Organic Search、Paid Search、Direct、Email、Organic Social、Paid Social、Referral、Affiliateなど、さまざまな経路からサイトへ訪れます。
重要なのは、「どのチャネルから多く来ているか」だけではありません。
セッションは多いがCVRは低いチャネルもあれば、セッションは少ないがCVRや1セッションあたり売上は高いチャネルもあります。
流入量×CVR×売上
「量」と「質」の両方から流入を評価します。
例えば分かること
流入量で見ると、Organic Searchが最大です。
02どこで離脱しているのかを見る
ユーザーがサイトへ来ても、全員が購入や問い合わせまで進むわけではありません。ECであれば、Landing → Product View → Add to Cart → Checkout → Purchase というファネルがあります。
LensTech AI Webでは、各段階の人数、次の段階へ進んだ割合、離脱人数、離脱率を比較します。
一番大きな離脱は、どこで起きているのか。
「CVRが低い」で終わらず、
「どこで落ちているか」まで見る。
これがファネル分析です。
商品ページまでは来ているが、カートへ進んでいない。改善候補は「商品ページ」にあります。
03なぜ売上・CVが変化したのかを見る
例えば、今月の売上が前月より減ったとします。Webでは、売上を次のように分解できます。
セッション×CVR×客単価
すると、流入量が減ったのか。購入率が下がったのか。客単価が下がったのか。を切り分けられます。
セッションが増えていても、CVRが大きく下がれば売上は減るかもしれません。CVRが変わらなくても、流入量が減れば売上は下がります。
結果を見るだけではなく、
「どの数字が結果を動かしたのか」を見る。
LensTech AI Webでは、時系列だけでは分からない数字の背景まで分析します。
売上を最も動かしたのは「CVR」です。
※各要因の寄与は、変化率の対数比で売上差額を按分した参考値です。
04どのページに改善余地があるのかを見る
PVが多いページが、必ずしも良いページとは限りません。多く見られている一方で、そのページから大量に離脱している可能性もあります。
などをページ単位で比較します。さらに、
PV×離脱率
のように複数の指標を組み合わせることで、「よく見られているが、そこで去られているページ」を見つけることができます。
見られているページと、
成果につながるページは、同じとは限りません。
「アクセスが多いページ」から、「改善すべきページ」へ。見る視点を変えることで、Web改善の候補が見えてきます。
健康コラムは最も見られている一方で、最も去られているページでもあります。
05商品・カテゴリごとの「買われ方」を見る
ECサイトでは、売上ランキングだけではユーザー行動は分かりません。商品ごとに、閲覧 → カート投入 → 購入へ進む割合を見ることで、商品ごとの特徴を比較できます。
同じ「売上」という結果でも、その手前の行動は異なります。
閲覧→カート→購入
を商品・カテゴリ単位で分解し、「どこを改善すると成果につながりそうか」を考えます。
ナイトケア サプリ閲覧は多いがカートに入らない
腸活 プロバイオティクスカートには入るが購入されない
美容 コラーゲン閲覧数は少ないが購入率が高い
改善すべき場所は、商品ごとに違います。
06一度来たユーザーが戻ってきているかを見る
新しいユーザーを集めるだけではなく、一度来たユーザーが、その後も戻ってきているかを見ることも重要です。
初めて訪れた月ごとにユーザーをまとめ、1か月後、2か月後、3か月後、6か月後と再訪率を追うことで、ユーザーとの関係がどの程度継続しているのかを確認できます。
さらに、初回だけではなく、その後の累計売上まで追うことで、
「一度のCV」ではなく、
「長期的なユーザー価値」を見る。
| 初回月 | 1か月後 | 2か月後 | 3か月後 | 6か月後 |
|---|---|---|---|---|
| 1月 | 32% | 24% | 20% | 14% |
| 2月 | 31% | 23% | 19% | — |
| 3月 | 30% | 22% | 18% | — |
| 4月 | 26% | 17% | 13% | — |
| 5月 | 22% | 14% | — | — |
| 6月 | 20% | — | — | — |
| 初回月 | 1か月後 | 2か月後 | 3か月後 | 6か月後 |
|---|---|---|---|---|
| 1月 | ¥6,200 | ¥7,900 | ¥9,100 | ¥11,800 |
| 2月 | ¥6,100 | ¥7,700 | ¥8,900 | — |
| 3月 | ¥6,100 | ¥7,600 | ¥8,700 | — |
| 4月 | ¥5,900 | ¥6,800 | ¥7,400 | — |
| 5月 | ¥5,800 | ¥6,500 | — | — |
| 6月 | ¥5,700 | — | — | — |
4月以降に初めて来たユーザーは、戻ってくる割合も、その後の累計売上も伸びにくくなっています。
07ユーザー環境による違いを見る
サイト全体では問題がなくても、特定の環境だけ成果が悪化していることがあります。
LensTech AI Webでは、Device、OS、Browser、Regionなどへ切り替えながら、セッション、エンゲージメント、PV、CV、CVR、売上などを比較します。
「サイト全体の平均」では
見えない差を見る。
これもWeb分析の重要な視点です。
モバイルだけ、全体平均を大きく下回っています。
08「いつもと違う」を見つける
Webデータでは、突然アクセスが落ちる、特定LPだけCVRが急落する、フォーム離脱が急増する、特定チャネルだけ流入が減る、ページビューが不自然に増減する、といった変化が起こることがあります。
LensTech AI Webでは、時系列データや複数KPIを比較しながら、「いつもと違う変化」を見つけます。
しかし、異常を見つけただけでは終わりません。
「何が原因候補なのか。」
を深掘りします。
その前後で確認するもの
「違う」だけでは判断しない。
例えば、モバイルのCVRが7.0%、PCのCVRが7.8%だったとします。数字だけを見れば、PCの方が高いと言えます。
しかし、データ件数によっては、その差が偶然でも起こり得る可能性があります。
LensTech AI Webの分析事例では、必要に応じて比率の差を統計的に確認し、有意・傾向・判断保留など、「その差をどこまで信じてよいか」も確認できるようにします。
AIで比較する。だけではなく、判断できるだけのデータがあるかまで考える。
p = 0.13この件数では、偶然でも起こり得る差です。
※2つの比率の差のz検定（両側）。表示の目安：p<0.05を「有意」、p<0.10を「傾向」、それ以外を「判断保留」としています。
分析するデータ
| 分析対象 | 主な指標・内容 |
|---|---|
| アクセス | Users、Sessions、Views |
| 流入 | Channel、Source、Medium、Campaign |
| 行動 | Engagement、Events、Key Events |
| ページ | Page、Landing Page、PV、入口、離脱 |
| CV | Conversion、Purchase、Inquiry、CVR |
| ファネル | Landing、閲覧、カート、フォーム、購入等 |
| 商品 | 商品閲覧、カート投入、購入、購入率 |
| 時系列 | 日次、週次、月次、前月比 |
| ユーザー | New / Returning、Retention、Cohort |
| 環境 | Device、OS、Browser、Region |
| 売上 | Revenue、客単価、1セッションあたり売上 |
| 品質確認 | 異常値、計測異常、データ欠損等 |
ダッシュボードで、「その場で考える」。
ExcelやPowerPointで分析資料を作る場合
切り口を変えるたびに、
が必要になることがあります。
分析結果をダッシュボードとして設計すると
といった分析を、
「その場で切り替えながら考える」ことができます。
LensTech AI Web × LP制作
試作の評価で見つけた弱点が、公開後も読者のつまずきになっていないか。アクセスデータで確かめます。
公開後に確かめること
CASE 02では、評価で「初回価格の条件が分かりにくい」と指摘された箇所を直しました。公開後は、その周辺で読者が離れていないかを確かめます。
ここから先は、架空のテストデータでつくった分析ダッシュボードのデモです。
AIで、こんな分析ツールも作れます。
今回の分析ダッシュボード
データ区分：架空データ・シミュレーションこのページの分析デモ用に用意した架空の設定です。事例シリーズ「AI活用部の吉田君」の舞台（健康食品カンパニー・レンズテックフード）とは別の設定で、会社・商品・顧客・数値はすべて架空です。
LensTech AI Webの分析事例では、架空の健康食品ECサイトを想定したテストデータを使用しています。
単にランダムな数字を並べるのではなく、分析によって発見できる変化を意図的に含めています。
これにより、ダッシュボードが数字を表示できるかだけでなく、
変化を発見し、原因候補までたどれるかを確認できます。
タブを選ぶと、画面が切り替わります。
概要主要KPI、月次推移、チャネル別成果、購入ファネルを一覧で把握。
SessionsRevenue
調査まとめ重要な問いに対する「答え・詳細・根拠」を整理。
Q. 今月、売上が下がった主な要因は？
答えLP購入率の低下（CVR -0.4pt）
詳細セッションは増加。特定LP経由の購入率だけが急落。
根拠月次要因分解LP別CVR日次推移
Q. Organic流入が減ったのはいつから？
答え3月第2週から段階的に減少
根拠チャネル別日次LP別流入
集客チャネルセッション量とCVR、売上を組み合わせ、流入の量と質を比較。
月次トレンド売上の増減を、セッション・CVR・客単価に分解。
商品・ファネル閲覧からカート、購入までの離脱と商品ごとの購入行動を確認。
ページPV、入口、離脱等から改善候補ページを探索。
ユーザー・端末リテンション、累計売上、Device、OS、Browser、地域を比較。
検証シナリオ意図的に入れた変化を、元データから確認。
データ定義KPIの定義、計算式、分析上の注意点を確認。
グラフを見るだけではありません。
LensTech AI Webでは、分析結果を一方的に表示するだけではなく、次のことまで確認できる分析を目指します。
「AIがそう言ったから」ではなく、
「データを見ると、こう考えられる」。
という状態を作るためです。
例えば、こんな問いを分析します。
SEO・Adsとは、見る場所が違う。
LensTech AISEO
「なぜ検索流入が増減したのか」
LensTech AIAds
「広告費がどこで成果へ変わったのか」
LensTech AIWebこのページ
「来たユーザーが、その後どう動いたのか」
集客の成果は、
「サイトへ連れてきた」で終わりません。
その後どう動いたかまで見る。
そこを担うのがLensTech AI Webです。
Webから、売上までつなげる。
LensTech AI Webだけでも、多くのことが分かります。しかし、Webの最終結果を他のデータとつなげれば、事業成果まで見ることができます。
ECであればWebBusiness
BtoBであればWebSales
事業成果までつなげて考える。
これがLensTech AI Analytics全体との関係です。
こんな方におすすめです
UsersやSessionsの増減は確認しているものの、原因分析まで進めていない方。
毎月GA4からデータを取り出し、Excelで集計・グラフ化している方。
流入、ページ、ファネル、デバイスなどを横断して原因候補を探したい方。
どのLP・ページ・導線から確認すべきか、データから候補を見つけたい方。
Webの数字だけではなく、その前後のデータも含めて考えたい方。
実際のダッシュボードや分析事例から、自社での活用イメージを持ちたい方。
AIで、Web分析はどう変わる？
GA4やCSV、Excelなどから分析対象データを集める。
日付、チャネル、ページ、イベント等を分析しやすい形へ整える。
Session、Page、Campaign、Productなどの関連データを結び付ける。
KPI、時系列、ファネル、散布図、コホートなどで見えるようにする。
期間、チャネル、ページ、商品、デバイスなどで違いを見る。
「なぜ変わったのか」を関連指標から追う。
分析結果から、次に確認すべき仮説を整理する。
AIが答えを決めるのではありません。
Webデータには、ユーザーの行動が記録されています。しかし、数字だけで、ユーザーがなぜその行動をしたのか、改善すれば必ず成果が上がるのかまで断定することはできません。
AIAIを活用するところ
人人が担うところ
AIは「答え」そのものではありません。
Webデータを、
考えやすくするレンズです。
LensTech AI 事例シリーズ
架空の中堅商社の「健康食品カンパニー・レンズテックフード」で、AI知財部とAI活用部を兼任する吉田君。いまのメインの仕事は、AIを活用したLP制作です。どんな相談があって、どう対応したのかを紹介します。
相談
営業部（中川部長）
「卸先の候補に、会社の強みが伝わる1枚もののページがほしい」
吉田君の対応
整理 → 冒頭の打ち出し方を比較 → 構成・コピー・主役の画像 → 試作して採点 → 直すべき点を整理
相談
商品企画・開発部（松田部長）× Web・EC部（小林部長）
「新しいサプリメントの、定期購入のLPを作りたい」
吉田君の対応
整理 → 訴求の軸を比較 → 商品の主役画像を先に固める → 試作して採点 → 直した版を作成
LPを公開した後の「確かめる」工程です。どちらの型でも、試作の評価で直した箇所が、公開後に読者のつまずきになっていないかを確かめます。
「AI活用部の吉田君」の人物・会社・事業カンパニー・商品・相談・会話はフィクションです。事例の成果物は、本番制作前のたたき台です。
YouTubeで、Web分析を見る。（公開準備中）
文章や静止画だけでは伝えにくい分析の流れを、架空のテストデータを入れた分析ダッシュボードを操作しながら紹介する予定です。
FAQ
LensTech AI Webは、GA4などのWebアクセスデータをAIで整理・可視化・比較・分析し、ユーザーがどこから来て、サイト内でどう動き、購入・問い合わせなどのCVへどうつながったのかを見るLensTech AI AnalyticsのWeb分析領域です。
GA4そのものを置き換えることを目的としたものではありません。
GA4等から得られるデータを使い、
を設計し、AIを活用した分析方法や分析ツールの事例を紹介します。
目的に合わせて、
などを組み合わせ、一つの分析画面として設計できる点です。
単独の指標を見るのではなく、「数字同士のつながりを見る」ことを重視します。
はい。
GA4等から出力したCSV・Excelなどを使い、目的に合わせた集計・可視化・分析を行うことができます。
ただし、実施できる分析は元データに含まれる項目や粒度によって異なります。
必ずしも分かるわけではありません。
データから、
を整理することはできますが、その背景にある事業上・運用上の事情までデータだけで判断できるとは限りません。
AIの分析結果と元データを確認しながら、人が意味を考えることが重要です。
LensTech AI SEOは、検索需要、キーワード、検索順位、表示回数、CTRなど、主に検索結果からサイトへ来るまでを分析します。
LensTech AI Webは、サイトへ訪問した後のページ閲覧、イベント、ファネル、CVなど、主にサイトへ来てからの行動を分析します。
両方をつなげることで、検索 → 流入 → 行動 → CVまで追うことができます。
LensTech AI Adsは、広告費、Impressions、Clicks、CTR、CPC、CPA、ROASなど、広告投資の成果を中心に分析します。
LensTech AI Webは、広告から流入したユーザーも含め、サイト訪問後にどのように行動し、CVしたのかを分析します。
いいえ。分析事例は、このページのデモ用に用意した架空の設定（架空の健康食品EC「Wellness+ Market」）とテストデータ（合成データ）で作成しています。実在の企業・商品・顧客のデータではありません。
また、事例シリーズ「AI活用部の吉田君」の舞台（健康食品カンパニー・レンズテックフード）とも別の設定です。
LensTech AIの事例シリーズです。架空の中堅商社の「健康食品カンパニー・レンズテックフード」で、AI知財部とAI活用部を兼任する吉田君が、社内の部署から届くLP制作の相談に、AIで構成・コピー・画像・試作ページを作って応える様子を紹介します。
どんな相談があって、どう対応したのかを、企業公式サイト型と通販LP型の2つの型で紹介します。人物・会社・相談・データはフィクションです。
LensTech AI Analyticsの7つのレンズ
LensTech AI Webで紹介する内容は、AIを活用したWebデータ分析・分析ツールの事例紹介を目的としています。
掲載する分析結果は、使用したデータ、集計条件、分析期間、指標定義、計算方法、AI出力等に基づくものであり、すべての事象や原因を網羅・保証するものではありません。
また、AIによる整理・分析・解釈には、誤りや解釈の違いが含まれる可能性があります。
重要な意思決定を行う場合は、必ず元データ、一次情報、計測条件、計算根拠等をご確認ください。
掲載する分析事例は、このページのデモ用に用意した架空の企業設定とテストデータ（合成データ）を使ったシミュレーションです。実在の企業・商品・顧客の実績を示すものではありません。
事例シリーズ「AI活用部の吉田君」に登場する人物・会社・事業カンパニー・商品・相談・会話・データはフィクションです。事例には、架空の企業設定やシミュレーションデータを含みます。
事例で紹介する成果物は、生成AIを活用した予備調査・一次検討のためのたたき台であり、正式な調査、事業計画、専門家による判断、承認済みの提案を代替するものではありません。
健康食品を題材とする事例について、効能効果や広告表現を検討する場合は、医薬品医療機器等法、景品表示法、健康増進法等への適合性を、必ず専門家とともに確認してください。
LensTechAI
WebレンズテックAI ウェブ
アクセス数の向こう側にある、
ユーザー行動を見る。
Webデータを、AIでもっとクリアに。