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title: GA4とBigQueryにおけるユーザー数差異の解剖学
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author: [渋谷TAIZI](https://convert.docswell.com/user/4514287294)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: GA4とBigQueryにおけるユーザー数差異の解剖学 by 渋谷TAIZI
published: March 28, 26
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# Page. 1

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JMY28KPJW.jpg)

GA4とBigQueryにおけるユーザー数差異の解剖学
データパイプラインの断層と、User-IDによる統合アーキテクチャの構築

# Page. 2

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJR9M5XY79.jpg)

乖離する2つの「真実」
GA4 標準レポート
BigQuery エクスポート
一般的な現象:
GA4のユーザー数
<
BigQueryのユーザー数
同じデータソースでありながら、Google シグナルのデータを利用したGA4レポートでは、
BigQueryエクスポートデータよりもユーザー数が少なく算出されるのが一般的です。

# Page. 3

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PEXQVK64JX.jpg)

GA4内部の重複除去メカニズム:
「3つのブラウザ、1人のユーザー」
Input
Process
Output
ブラウザ A
Google
シグナル
同一Googleアカウントへの
ログインを検知
GA4: 1人のユー
ザーとして認識
ブラウザ B
ブラウザ C
それぞれ異なるセッション
プラットフォームやデバイスをまたいだユーザーの重複除去。
これがGA4の標準レポートにおける強力な統合力となります。

# Page. 4

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BigQueryの死角:
輸出されないシグナルデータ
Input
Process
Output
ブラウザ A
Google
シグナル
user_pseudo_id (A)
user_pseudo_id (B)
user_pseudo_id (C)
ブラウザ B
ブラウザ C
それぞれ異なるセッション
BigQueryエクスポートでは
Google シグナルの情報は利用不可
3つの異なるIDが
そのまま記録される
シグナルデータがエクスポートされないため、BigQuery側では重複除去
が行われず、結果としてユーザー数が多くカウントされます。

# Page. 5

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L73WPKQ475.jpg)

システム・リアリティ: GA4 vs BigQuery
GA4 標準レポート
BigQuery エクスポート
重複除去の基準
Google シグナル(有効
時)
user_pseudo_id
Google シグナルデータの
利用
可能(統合される)
不可(利用できない)
算出されるユーザー数
相対的に少なくなる
相対的に多くなる
システム間の仕様の断絶が、根本的な数値差異を生み出しています。

# Page. 6

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/87DKL395JG.jpg)

統合アーキテクチャの構築:
2段階の重複除去アプローチ
Web/App Raw Traffic
User-ID (実装推奨)
BigQuery
ログインしていない
セッション
Google シグナル
GA4
BigQuery
user_idに基づく重複除去が最初に
行われます。ログイン中のユーザー
はBigQueryでも自動的に計算に使
用され、両システムで一致します。
user_idを持たないセッションが
対象。重複除去の基準はGoogleシ
グナルのままとなり、GA4標準レポー
トでのみ適用されます。
差異を極限まで軽減するためには、GA4プロパティでの「User-ID実装」と
「Google シグナルの有効化」の併用が不可欠です。

# Page. 7

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJPK24ZDE8.jpg)

注意すべき死角: 標準レポートにおける「しきい値」の適用
BigQueryの生データ
エクスポートデータには
しきい値は適用されない
が、対象情報の多くは
そもそも利用不可。
GA4
標準レポート
しきい値
(Thresholding)
標準レポートサーフェスでは、
プライバシー保護のための「し
きい値」が適用され、一部のデー
タが除外される場合があります。
しかし、このしきい値の適用対
象となり得る情報の多くは、そも
そもBigQueryエクスポートデー
タでは利用できないことが一般
的です。
一部のデータが返されない
(しきい値による制限)。

# Page. 8

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2EVVDXWGEQ.jpg)

最適化されたデータ基盤の完成
1. User-ID
両システムを貫く絶対的な「真の識別子」
2. Google シグナル
GA4 UIにおける高度な「クロスデバイス補完」
3. BigQuery
制限(しきい値)のない完全な「生のデータレイク」
これらを組み合わせることで、分析の目的に応じた「単一の真実(Single Source of Truth)」と、
プラットフォームの特性を最大限に活かしたハイブリッドなデータ分析が可能になります。