【2026年最新】ClaudeとGA4をMCPで連携する方法｜GA4の知識ゼロでもAIが分析してくれる環境を5ステップで構築

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Claude DesktopとGA4をMCP（Model Context Protocol）で連携することで、GA4の操作知識がなくてもClaudeに日本語で質問するだけでサイトのアクセスデータを分析できる環境が構築できます。追加費用は¥0で、構築にかかる時間は合計約35分です。この記事では、コマンドプロンプトを使ったことがない方でも構築できるよう、全手順をステップ形式で解説します。

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ClaudeとGA4のMCP連携でできることとは？

「GA4は導入しているが、数字の見方がわからない」「レポートを作るのに時間がかかる」という担当者・経営者は少なくありません。ClaudeとGA4をMCPで連携することで、これらの課題をまとめて解決できます。まず仕組みと変化を整理します。

MCPとは何か——ClaudeがGA4を「直接読める」仕組み

MCPとは、ClaudeなどのAIが外部ツールやデータと直接連携するための標準プロトコルです。連携後はClaudeがGA4のデータを直接取得して分析できます。

MCPはAnthropic社が策定した通信規格で、AIが外部のシステム・データと安全に接続するための仕組みです。MCPを使わない場合、GA4のデータをClaudeで分析するには「GA4からCSVをエクスポート→ClaudeにコピーするまたはCSVを貼り付け→質問する」という手順が必要でした。MCP連携後はその仲介作業が不要になり、Claudeに話しかけるだけでリアルタイムのGA4データが分析できます。

GA4の知識がなくても分析できる理由

従来のGA4分析では、「ディメンション」「指標」「セグメント」などのGA4固有の概念を理解した上で、画面を操作する必要がありました。MCP連携後は、Claudeが自然言語を解釈してGA4 APIに適切なリクエストを送るため、利用者はGA4の操作知識を必要としません。「先月のアクセスが多かったページを教えて」「スマートフォンからの訪問者のコンバージョン率はどのくらい？」という日本語の質問がそのまま分析指示になります。

AI活用の全体像については「中小企業がAI活用をどこから始めるべきか？5ステップはこちら」をご覧ください。

従来のGA4分析との違い

項目	従来のGA4分析	Claude MCP連携後
操作方法	GA4の画面を開いて項目を選択	Claudeに日本語で質問するだけ
必要なスキル	GA4の操作知識・指標の理解	日本語で質問できればOK
分析にかかる時間	レポート作成に30分〜	質問から回答まで数秒
アウトプット	数字・グラフ	数字＋AIによる解釈と改善示唆
分析できる指標	1画面につき数種類	26種類の分析を横断して質問可能

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この環境で使える分析機能26種類

連携後に使える分析ツールは26種類です。GA4の主要な分析項目をすべてカバーしています。自社が知りたい情報に合わせてClaudeに質問するだけで、以下の分析が瞬時に実行されます。

リアルタイム・概要系（2種）

• get_realtime_users：リアルタイムアクティブユーザー数＋ページ別内訳
• get_overview：主要KPIをまとめて取得（PV・セッション・CVRなど）

流入・トラフィック系（4種）

• get_traffic_sources：チャネル別セッション・ユーザー・CV数
• get_source_medium：参照元/メディア別の詳細データ
• get_campaign_performance：キャンペーン別CV数・CVR
• get_organic_keywords：検索キーワード別セッション数

ページ分析系（3種）

• get_top_pages：上位ページのPV・滞在時間・直帰率
• get_landing_pages：ランディングページ別の直帰率・CVR
• get_exit_pages：離脱率の高いページランキング

コンバージョン系（3種）

• get_conversions：イベント別CV数・CVR
• get_conversion_by_source：流入元別CV数・CVR
• get_conversion_by_page：ページ別CV数

ユーザー属性系（3種）

• get_user_demographics：国・言語・デバイス別内訳
• get_device_breakdown：デバイス別（PC・スマホ・タブレット）CVR比較
• get_new_vs_returning：新規 vs リピーターの行動比較

マルチタッチ・経路系（4種）

• get_cross_channel_cv_summary：全チャネルの貢献度サマリー
• get_first_last_channel_comparison：ファーストタッチ vs ラストタッチ比較
• get_assisted_conversions：アシストCV分析
• get_conversion_path_length：シングル vs マルチタッチCV比率

曜日・時間帯系（4種）

• get_by_day_of_week：曜日別セッション・CV・CVR
• get_by_hour：時間帯別流入・CVピーク検出
• get_by_day_and_hour：曜日×時間帯ヒートマップ
• get_channel_by_day_of_week：チャネル別曜日別流入比較

トレンド系（2種）

• get_daily_trend：日別PV・セッション・CV推移
• get_period_comparison：2期間比較（増減率付き）

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構築に必要なものと費用

必要なもの一覧

構築を始める前に以下が揃っているかを確認してください。

項目	条件
Claude Desktopのプラン	ProまたはMaxプラン（無料プランはMCP非対応）
GA4へのアクセス権	対象プロパティの「編集者」または「管理者」権限
Googleアカウント	GA4管理に使っているアカウントと同一のもの
PC環境	Windows（本記事の手順はWindows向け）
インターネット接続	構築中・利用中ともに必要

費用の内訳——追加コスト¥0の理由

コスト：今回の構成では追加費用は発生しません。
GA4 Data APIは無料、Google Cloudはサービスアカウント作成のみで有料サービス不使用。Claude DesktopはProプランのサブスクリプション料金のみです。

項目	費用	備考
GA4 Data API	無料	トークン制クォータあり・通常の中小企業サイトの分析頻度では超過しません（出典：Google Analytics Data API公式、2026年4月）
Google Cloudプロジェクト	無料	サービスアカウント作成のみ
Claude Desktop	プラン料金のみ	追加API呼び出し費用なし
追加費用合計	¥0	完全無料

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構築手順——5つのステップ

構築の全体像は以下の通りです。合計所要時間は約35分です。

#	ステップ	作業場所	所要時間
1	Claude Desktopをインストールする	PC	約5分
2	Node.jsをインストールする	PC	約5分
3	Google Cloudでサービスアカウントを作成する	Google Cloud Console	約10分
4	OAuth PlaygroundでGA4に権限を付与する	OAuth Playground	約5分
5	MCPサーバーを構築してClaude Desktopに登録する	PC	約10分

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STEP 1｜Claude Desktopをインストールする（約5分）

Claude DesktopはMCP連携に対応した専用のデスクトップアプリです。ブラウザ版のclaude.aiとは別のアプリのため、別途インストールが必要です。

1. claude.ai/download にアクセスし、Windows版をダウンロードします。
2. ダウンロードした .exe ファイルを実行し、画面の指示に従ってインストールします。
3. 起動後、Anthropicアカウント（claude.aiと共通）でサインインします。

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STEP 2｜Node.jsをインストールする（約5分）

Node.jsとは、JavaScriptをPC上で動かすためのソフトウェアです。MCPサーバーの実行に必要なため、インストールします。

1. nodejs.org にアクセスし、LTS版（左側のボタン）をダウンロードします。
2. ダウンロードした .msi ファイルを実行し、すべて「Next」で進めてインストールします。
3. インストール後、コマンドプロンプトを開いて以下を入力し、Enterを押します。

node -v

v24.x.x のようなバージョン番号が表示されればインストール成功です。

コマンドプロンプトの開き方： Windowsキーを押して「cmd」と入力し、「コマンドプロンプト」を選択してください。

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STEP 3｜Google Cloudでサービスアカウントを作成する（約10分）

サービスアカウントとは、人間の代わりにプログラムがGoogleのAPIにアクセスするための専用アカウントです。ClaudeがGA4のデータを取得する際に使います。

3-1. プロジェクトの作成

1. console.cloud.google.com にアクセスします（GA4と同じGoogleアカウントでログイン）。
2. 画面上部「プロジェクトの選択」→「新しいプロジェクト」をクリックします。
3. プロジェクト名は任意です（例：ga4-mcp ）。

3-2. GA4 Data APIの有効化

1. 左メニュー「APIとサービス」→「ライブラリ」を開きます。
2. 「Google Analytics Data API」を検索して「有効にする」をクリックします。

3-3. サービスアカウントの作成と鍵のダウンロード

1. 「APIとサービス」→「認証情報」→「認証情報を作成」→「サービスアカウント」を選択します。
2. 名前は任意です（例：ga4-mcp-sa ）。権限の指定はスキップしてOKです。
3. 作成後、そのサービスアカウントを開いて「鍵」タブ→「鍵を追加」→JSONファイルをダウンロードします。
4. ダウンロードしたJSONファイルの名前を credentials.json に変更します。

サービスアカウントのメールアドレスの確認方法： credentials.json を開いてclient_email の値を確認してください。次のSTEP 4で使います。

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STEP 4｜OAuth PlaygroundでGA4にサービスアカウントを追加する（約5分）

なぜOAuth Playgroundを使うのか
GA4管理画面からのサービスアカウント追加は、2026年4月下旬に発生したGoogle側のバグにより「このメールアドレスはGoogleアカウントと一致しません」エラーになるため、APIエンドポイントで直接追加する方法で回避します。

1. developers.google.com/oauthplayground にアクセスします。
2. 左側「Input your own scopes」に以下を入力して「Authorize APIs」をクリックします。

https://www.googleapis.com/auth/analytics.manage.users

3. GA4管理者のGoogleアカウントでログインして許可します。
4. 「Exchange authorization code for tokens」をクリックします。
5. HTTP MethodをPOSTに変更し、Request URIに以下を入力します。

https://analyticsadmin.googleapis.com/v1alpha/properties/『プロパティID』/accessBindings

プロパティIDの確認方法： GA4管理画面→管理→プロパティ設定に表示される数字（例：123456789）です。

6. 「Enter request body」をクリックし、以下を貼り付けます。

{
  "user": "『サービスアカウントのメールアドレス』",
  "roles": ["predefinedRoles/viewer"]
}

7. 「Send the request」をクリックします。右側に HTTP/1.1 200 OKが表示されれば成功です。

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STEP 5｜MCPサーバーをセットアップしてClaude Desktopに登録する（約10分）

5-1. フォルダとファイルの準備

1. 以下のパスに作業フォルダを作成します。

C:\Users\『ユーザー名』\Documents\ga4-mcp

2. STEP 3でダウンロードした credentials.json をそのフォルダ内に移動します。
3. コマンドプロンプトを開き、以下を順番に実行します（1行ずつEnterを押してください）。

cd C:\Users\『ユーザー名』\Documents\ga4-mcp
npm init -y
npm install @modelcontextprotocol/sdk @google-analytics/data

それぞれのコマンドの意味は次の通りです。cd はフォルダを移動するコマンド、 npm init -y はプロジェクトの初期設定、npm install は必要なライブラリのインストールです。

5-2. package.jsonの修正

package.json をメモ帳で開き、"type": "module" の行を追加します。

{
  "name": "ga4-mcp",
  "version": "1.0.0",
  "main": "index.js",
  "type": "module",
  ...
}

注意： "type" が2箇所存在する場合は下側の値が優先されます。"type": "commonjs" の行がある場合は削除してください。

5-3. index.jsの配置

MCPサーバー本体となる index.js ファイルをフォルダ内に配置します。

フォルダ構成の確認：

ga4-mcp/
├── index.js           ← MCPサーバー本体
├── credentials.json   ← Google Cloudで作成したJSONキー
├── package.json
└── node_modules/

MCPサーバー本体となる index.js ファイルをフォルダ内に配置します。以下のコードをコピーして index.js という名前で保存してください。

import { Server } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/index.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
import { CallToolRequestSchema, ListToolsRequestSchema } from "@modelcontextprotocol/sdk/types.js";
import { BetaAnalyticsDataClient } from "@google-analytics/data";
import { readFileSync } from "fs";
import { join, dirname } from "path";
import { fileURLToPath } from "url";

const __dirname = dirname(fileURLToPath(import.meta.url));

const keyFile = readFileSync(join(__dirname, "credentials.json"), "utf-8");
const credentials = JSON.parse(keyFile);

const analyticsClient = new BetaAnalyticsDataClient({
  credentials: {
    client_email: credentials.client_email,
    private_key: credentials.private_key,
  },
});

const PROPERTY_ID = "『プロパティID』"; // ← ご自身のGA4プロパティIDに書き換えてください

const server = new Server(
  { name: "ga4-mcp", version: "2.0.0" },
  { capabilities: { tools: {} } }
);

プロパティIDの確認方法： GA4管理画面→管理→プロパティ設定に表示される数字です。"『プロパティID』"の部分をご自身の数字に書き換えてください（例："123456789"）。

コードの残りの部分（26種類の分析ツール定義とAPI呼び出し処理）は行数が多いため、以下からダウンロードしてそのままご利用ください。プロパティIDを書き換えるだけで動作します。

// ── 以降は各分析ツールの定義が続きます ──
// server.setRequestHandler(ListToolsRequestSchema, ...) 以降の全コードを含む完全版を
// 以下のリンクまたはお問い合わせよりご提供しています。

完全版index.jsの入手方法： 上記CTAよりお問い合わせいただくか、下記フォームよりご連絡ください。GA4のプロパティIDをお知らせいただければ、設定済みのindex.jsをお送りします。

5-4. Claude Desktopの設定ファイルを編集

Claude Desktopの設定画面（左メニュー→設定→開発者）を開き、「設定を編集」をクリックします。mcpServers セクションを以下の通り追加します（既存の preferences セクションはそのまま残してください）。

{
  "preferences": { ... },
  "mcpServers": {
    "ga4": {
      "command": "node",
      "args": ["C:\\Users\\『ユーザー名』\\Documents\\ga4-mcp\\index.js"]
    }
  }
}

Claude Desktopを再起動後、設定画面の「開発者」タブで ga 4サーバーがrunning状態になれば設定完了です。チャット画面にハンマーアイコンが表示されれば、GA4の分析が開始できます。

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実際の使い方——Claudeへの質問例

設定完了後は、Claudeのチャット画面からGA4のデータを自然言語で分析できます。以下はよく使う質問パターンです。

よく使う質問パターン5選

① 全体の状況を把握したいとき

先月のサイト全体のアクセス状況を教えてください。
PV・セッション数・コンバージョン率をまとめて確認したいです。

② 流入経路を分析したいとき

今月はどの流入チャネルからのアクセスが最も多いですか？
各チャネルのコンバージョン率も合わせて教えてください。

③ 改善が必要なページを探したいとき

直帰率が高いページはどこですか？
上位10ページをリストアップしてください。

④ 投稿・施策のタイミングを最適化したいとき

曜日・時間帯別にアクセスが集中している時間帯を教えてください。
コンテンツ投稿の最適タイミングを提案してもらえますか？

⑤ 前月比較をしたいとき

今月と先月のアクセス数・コンバージョン数を比較して、
増減率と考えられる要因を教えてください。

分析結果の読み方と活用のコツ

Claudeは数値を返すだけでなく、「この数値が示す意味」と「改善のための示唆」もあわせて提示します。返ってきた回答をそのまま施策立案の起点として使うことができます。より詳しい分析が必要な場合は「さらに詳しく教えて」「この原因として考えられることは？」と追加質問することで、深堀り分析も可能です。

ChatGPTなど他のAIツールとの使い分けについては「中小企業のChatGPT活用ガイドはこちら」をご覧ください。

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トラブルシューティング

構築中・利用中に発生しやすい問題と対処法をまとめました。

現象	原因	対処法
ハンマーアイコンが表示されない	設定ファイルが読み込まれていない	設定画面の「開発者」タブから「設定を編集」をクリックして直接編集する
SyntaxError: Cannot use import	package.jsonに"type": "commonjs"が存在する	"type": "commonjs"の行を削除する
PERMISSION_DENIEDエラー	GA4にサービスアカウントの権限がない	STEP 4のOAuth Playgroundで再度権限付与を実行する
サービスアカウント追加エラー	Google側UIのバグ（2026年4月〜）	OAuth Playground経由でAPIエンドポイントから追加する（本文STEP 4参照）

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よくある質問

AI活用・DX支援の専門家への相談については「AI活用・DX支援の相談先の選び方はこちら」をご覧ください。

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「自社サイトのGA4をClaudeで分析したい」「構築のサポートをしてほしい」という方は、まずお気軽にご相談ください。 初回相談無料・オンライン対応可。 👉 [無料相談を予約する]

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執筆：アカンパニー・パートナーズ（ITコーディネーター・上級Web解析士） 本記事は筆者が実際に構築・動作確認した環境をもとに執筆しています。 参考：Anthropic公式サイト（anthropic.com）／Anthropic MCP仕様（modelcontextprotocol.io）／Google Analytics Data API公式ドキュメント（developers.google.com/analytics/devguides/reporting/data/v1、2026年4月確認）／Google Analytics Data API クォータ（developers.google.com/analytics/devguides/reporting/data/v1/quotas、2026年4月確認）／Node.js公式サイト（nodejs.org） ※本記事の手順・料金情報は2026年5月時点のものです。各サービスの仕様変更により手順が変わる場合があります。最新情報は各公式サイトでご確認ください。

投稿者プロフィール

アカンパニー・パートナーズ代表

プログラマーとしてキャリアをスタートし、製造業の社内SEとして「工場」の論理を、士業事務所の社内SEとして「先生」の論理を肌で学んできました。異なる文化を持つ組織の中でITを推進するには、技術力以上に「聴く力」と「翻訳力」が必要です。

現在はその経験を活かし、新潟の中小企業のDXを支援しています。

ITコーディネーター／上級ウェブ解析士／上級SNSマネージャー

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