Looker Studioは2026年4月16日にData Studioへ改称されました。日本語ドキュメント上の製品名表記は「データポータル」ですが、検索需要は従来の呼称に集中しているため、この記事ではLooker Studioと書きます。改称後もGA4を接続する手順は変わりません。ただし作り始めると、すぐ壁に当たります。フィールド一覧に「離脱率」が無く、「コンバージョン率」という名前の指標も見つからないからです。GA4コネクタで実際に取れるフィールドを一次情報で確認したうえで、設定画面で再現できる粒度までまとめます。
まとめ：Looker Studioでコンバージョン率と離脱率を扱うときの結論
- コンバージョン率に相当するのは「セッション キーイベント率」（
sessionKeyEventRate）。コンバージョン率という名前の指標は現行のGA4 Data APIスキーマに載っていません。 - 離脱率はGA4 Data APIに存在せず、GA4コネクタ経由では取得できません。直帰率で代替するか、BigQueryエクスポートから自前で算出します。
- イベント単位のCV率は、キーイベントとして登録すれば
sessionKeyEventRate:event_nameが用意されます。未登録イベントの率は取得できません。 - ファネルグラフはLooker Studioの標準グラフですが、ステップの順序遵守を判定しません。GA4のファネルデータ探索とは数値が一致しません。
以下、フィールド一覧の確認から順に、設定画面での操作に落として説明します。
GA4コネクタで使える指標と、離脱率が欠けている理由
Looker Studioの公式ドキュメント「Connect to Google Analytics」は、コネクタが扱えるフィールドの範囲をこう定義しています。「You can use Data Studio to visualize any of the fields that are available in the Google Analytics Data API (GA4)」。フィールド一覧に何が出るかは、GA4管理画面の見え方ではなくData APIのスキーマで決まる。ここを押さえると、以降の「無い」「合わない」の大半は説明がつきます。
コンバージョン率の実体としての「セッション キーイベント率」
GA4 Data APIのスキーマに載っている指標は sessionKeyEventRate（セッション キーイベント率）で、定義は「キーイベントが発生したセッションの割合」です。ユーザー単位なら userKeyEventRate（ユーザー キーイベント率）、件数そのものは keyEvents（キーイベント）を使います。かつての sessionConversionRate は現行スキーマの一覧に含まれていません。GA4で「コンバージョン」という言葉は、キーイベントをもとにGoogle広告側で作成する計測点を指す用語に整理されています。ダッシュボードのラベルを「コンバージョン率」にするのは構いませんが、参照先はセッション キーイベント率だと理解しておかないと、GA4のレポートと突き合わせたときに原因を追えません。
GA4 Data APIに離脱数・離脱率フィールドが無い理由
GA4ヘルプの「ディメンションと指標」には、指標「離脱数」が確かに載っています。定義は「あるページまたはスクリーンで発生した1回のセッション内で記録された、最後のイベントの回数」です。ところがGA4 Data APIのスキーマには、exits も entrances も exitRate も1件もありません。日本語版スキーマを「離脱」で検索しても0件です。GA4本体に離脱率という指標がそもそも無く、離脱数はAPIに公開されていない。この2つが重なった結果、Looker Studioのフィールド一覧に離脱率が現れません。
コネクタの仕様上の制約なので、フィールド検索の仕方を変えても出てきません。なお、ユニバーサルアナリティクス時代から一般に使われてきた指標としての離脱率の定義は離脱率とは？ウェブページからの離脱行動を示す重要指標の定義にまとめてあります（GA4に離脱率という指標が無い点は本記事のとおりです）。用語を確認したうえで、次章以降の代替実装を選んでください。
コンバージョン率ダッシュボードの作成手順
データソース接続からスコアカード設置までの操作
- Looker Studioのホームで［作成］からデータソースを選び、Google アナリティクス コネクタを選択します。接続にはGA4プロパティへの「表示と分析」以上の権限が必要です。
- アクセス許可を求められたら［承認］を押し、アカウントとプロパティを選んでから右上の［接続］を押します。
- フィールドパネルが開いたら、上部の認証情報を決めます。選べるのは［オーナーの認証情報］［閲覧者の認証情報］［サービス アカウントの認証情報］の3種類です。
- 右上の［レポートを作成］を押し、続いて［レポートに追加］でデータソースをレポートに取り込みます。
- スコアカードを配置し、指標に「セッション キーイベント率」を設定します。同じ画面に「キーイベント」「セッション」のスコアカードも並べます。率だけを置くと母数が見えず、増減の解釈ができません。
- ツールバーの［コントロールを追加］から［期間設定］を1つ置きます。前期比を出すなら各スコアカードを選び、［プロパティ］パネルの［設定］タブ＞［デフォルトの期間］＞［比較期間］で「前の期間」を選んで［適用］。比較期間はコントロール側ではなくグラフ側の設定で、レポート編集者だけが変更できます。
ここまでで、プロパティ全体のCV率は表示できます。実務で足りなくなるのは次の段階です。
キーイベント別セッションCV率の取得手順と、避けるべき回避策
セッション キーイベント率の定義は「キーイベントが発生したセッションの割合」であって、特定のキーイベントの割合ではありません。問い合わせ送信と資料請求の2つをキーイベントに登録していれば、「どちらか一方でも発生したセッションの割合」が出ます。同じセッションで両方が起きても1回として数えるため、2つの率を足した値にもなりません。フォーム別の改善効果を見たいのに、片方を直しても数字が動いたのか薄まったのか分からない。この状態を先に解消します。
解決策はGA4側に用意されています。GA4 Data APIのスキーマには「各キーイベントのキーイベント率指標」という節があり、プロパティに登録した各キーイベントごとに sessionKeyEventRate:event_name（特定のキーイベントが発生したセッションの割合）と userKeyEventRate:event_name が作られます。Looker Studio側は「Data APIで使用可能なフィールドを可視化できる」という仕様なので、キーイベント登録後にデータソースを開いて［フィールドを更新］でスキーマを取り込み直せば、イベント名付きの指標を選べます。追加の計算フィールドは要りません。ただしGoogleの開発者フォーラムには、全体のセッション キーイベント率は動くのに特定のキーイベントを指定するとエラーになる、という報告も上がっています。まず1つスコアカードに置いて値が返ることを確かめてから、本番のレポートに広げてください。
条件が1つあります。同じドキュメントが「キーイベントとして登録されていないイベントのキーイベント率をリクエストしようとすると、リクエストは失敗します」と書いているとおり、対象イベントをキーイベントとして登録しておく必要があります。登録できる数はGA4の「設定の制限」によりプロパティごとに30個まで。上限を引き上げるにはGoogle アナリティクス 360へのアップグレードが必要です。
ここで、キーイベント登録を避けるために ga_session_id をイベントスコープのカスタムディメンションとして登録し、COUNT_DISTINCT でセッション数を自作する手法を紹介している解説があります。この方法は採用しないでください。GA4ヘルプ「カスタム ディメンションとカスタム指標について」は「標準のプロパティを使用している場合は、不要な高基数のカスタム ディメンションは作成しないでください」としたうえで、避けるべき例に「カスタム ディメンションを使用して、セッションごとに一意の ID（セッション ID など）を送信している」を名指しし、データが「（other）」行に集約される可能性があるとも書いています。丸められた値を数えても正しいCV率にはなりません。30個の枠を超えるほど細かい率が要るなら、次章と同じくBigQueryエクスポート側で算出します。
離脱率の代替実装3パターンと選択基準
直帰率とエンゲージメント率での代替と、その限界
もっとも手数が少ないのは直帰率（bounceRate）への置き換えです。ただし読み替えを間違えると、指標名だけ似た別物を見ることになります。GA4の直帰率の定義は「エンゲージメントのなかったセッションの割合」で、計算式は（セッション数 – エンゲージメントのあったセッション数）÷ セッション数。GA4ヘルプは「直帰率は、エンゲージメント率の逆数です」と書いています。ユニバーサルアナリティクス時代の「1ページだけ見て帰ったセッションの割合」ではありません。
直帰率はセッション単位の指標でもあります。「このページで何割が離れたか」というページ単位の問いには答えません。ランディングページの改善判断には使えますが、フォーム入力ページやカート画面のように、セッションの途中にあるページの離脱を見たい場合に直帰率を代用するのは誤りです。この用途では次のBigQuery方式を選んでください。
BigQueryエクスポートによるページ単位の離脱率算出
GA4のBigQueryエクスポートを有効にすると、データセット analytics_<property_id> に events_YYYYMMDD というテーブルが日次で作られます。イベント単位の生ログなので、セッション内で最後に見られたページを自分で判定できます。次のクエリは2026年7月分のページ単位離脱率を出す例です。
WITH pv AS (
SELECT
user_pseudo_id,
event_date,
(SELECT value.int_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'ga_session_id') AS session_id,
REGEXP_EXTRACT(
(SELECT value.string_value FROM UNNEST(event_params) WHERE key = 'page_location'),
r'^[^?#]+') AS page_url,
event_timestamp,
event_bundle_sequence_id,
batch_event_index
FROM `myproject.analytics_123456789.events_*`
WHERE _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20260630' AND '20260801'
AND event_name = 'page_view'
),
ranked AS (
SELECT
page_url,
event_date,
ROW_NUMBER() OVER (
PARTITION BY user_pseudo_id, session_id
ORDER BY event_timestamp DESC, event_bundle_sequence_id DESC, batch_event_index DESC
) AS rn
FROM pv
WHERE session_id IS NOT NULL
AND page_url IS NOT NULL
)
SELECT
page_url,
COUNT(*) AS views,
COUNTIF(rn = 1) AS exits,
SAFE_DIVIDE(COUNTIF(rn = 1), COUNT(*)) AS exit_rate
FROM ranked
WHERE event_date BETWEEN '20260701' AND '20260731'
GROUP BY page_url
ORDER BY views DESC実装上の勘所は4つ。第一に、セッションの粒度は user_pseudo_id と ga_session_id の組で決めます。ga_session_id はセッション開始時刻に由来する値で、ユーザーをまたいで一意ではないためです。Googleが公開しているGA4のBigQueryサンプルクエリでも、この2つは組で扱われています。
第二に、並べ替えのタイブレークを二重にします。エクスポートスキーマは event_timestamp について「同じリクエストで送信された複数のイベントは、同じタイムスタンプを共有できます」と明記していますが、その同一リクエストのイベントは event_bundle_sequence_id（アップロード用バンドルのシーケンシャルID）も同値です。バンドル内の順序まで決めるため、「デバイス上で発生した順序に基づいて、バッチ内の各イベントの順序を示す数値」である batch_event_index を第3キーに足しました。ここを省くと、同時刻のイベントが並んだセッションで離脱ページが実行のたびに入れ替わります。
第三に、読み取り範囲と集計範囲を分けます。_TABLE_SUFFIX を前後1日ずつ広げる理由は前後で違います。終端側（8月1日）は、7月31日の深夜に始まって日付をまたいだセッションの続きを拾うため。省くと月末ページが偽の離脱として数えられます。開始側（6月30日）は、6月30日に始まって7月1日へ続いたセッションの分母を欠けさせないためです。そのうえで最後の WHERE event_date BETWEEN '20260701' AND '20260731' は必須。省くと出力に6月30日と8月1日が混ざり、宣言した「7月分」になりません。
第四に、直近日を含めるときは数値が後から動くと考えてください。エクスポートの仕様では、日次テーブルに「その日にトリガーされたイベントが最長3日後まで記録されます」。定例レポートの締めを当日や前日に置くと、翌週に見た同じ期間の離脱率がずれます。
結果をビューとして保存し、Looker StudioからBigQueryコネクタで接続すれば、ページ単位の離脱率をそのままグラフに置けます。GA4本体の「離脱数」がセッション内の最後のイベント全般を数えるのに対し、上のクエリは最後の page_view を数えている点だけ定義がずれます。この差が問題になる規模なら、pv と ranked の両方に event_name を持ち上げたうえで page_view の絞り込みを外し、分母を COUNT(*) から COUNTIF(event_name = 'page_view') に置き換えてください。絞り込みを外すだけだと分母が全イベント数に膨らみ、離脱率が実態より小さく出ます。プロジェクトID・データセット名・日付は自環境に置き換え、まず数日分で結果を確かめてから期間を広げます。エクスポート設定と費用の見積もりはGA4とBigQuery、Looker Studioの連携手順｜Search Console統合と費用の実額に、Dataformを組み込んだ構成例はBigQuery + Dataform + Looker Studio でダッシュボードを作ってみたにまとめています。
3つの代替案の選択基準
| 代替案 | 粒度 | 追加費用 | ダッシュボード化 | 向く場面 |
|---|---|---|---|---|
| 直帰率・エンゲージメント率 | セッション | なし | 可 | LPの改善判断 |
| GA4の離脱数（探索） | ページ | なし | 不可 | 単発の原因調査 |
| BigQueryエクスポート | ページ | 従量課金 | 可 | 継続監視・定例レポート |
GA4の「離脱数」について、公式ヘルプは用途をデータ探索ツールに限って説明しています。Data APIに無い以上Looker Studioにも持ち込めません。単発の調査には使えるが、ダッシュボードの常設指標にはできない。逆に、離脱ページの監視を毎週の定例で回すならBigQuery方式以外に選択肢はありません。日次のイベント量が小さいうちは直帰率で代替し、フォームやカートの途中離脱が論点になった時点でエクスポートを有効にする。この順番が費用と手間の面で無理がありません。
ファネルグラフでの到達率可視化とGA4ファネル探索との違い
ファネルグラフの必須フィールドと3つのスタイル
Looker Studioにはファネルグラフが標準搭載されています。［プロパティ］パネルの［設定］タブで、ディメンション（各ステップのラベル）、指標（各ステップの幅と配置を決める値）、並べ替えフィールドの3つを設定します。スタイルは平滑バー、ステップバー、逆三角形の3種類。逆三角形では［スタイル］タブの［高さの比率を使用する］により、値の大小を高さでも表現できます。データラベルの割合の種類を［以前の値に対する割合（%）］にすると、直前のバーとの比較になり、公式ドキュメントの例のように「商品を表示（100%）→ カートに追加（63.45%）→ 購入（44.77%）」という形で段階ごとの残存率が並びます。
設定でつまずきやすいのは並べ替えです。指標で並べ替えると値の降順・昇順になりますが、指標以外（ディメンションやディメンションのラベル）で並べ替えるとアルファベット順になります。「閲覧 → カート → 購入」のような業務上の順序で固定したい場合は、ステップ名の先頭に連番を付けたディメンションを別途用意するのが確実です。
GA4のファネルデータ探索と数値が一致しない理由
ここが既存の解説記事でもっとも誤解の多いところです。「オープンファネル」「クローズドファネル」はLooker Studioの機能ではありません。GA4のファネルデータ探索にある［ファネルをオープンにする］切替のことです。GA4ヘルプは、オープンファネルでは途中のステップから開始したユーザーもすべてカウントし、クローズドファネルでは最初のステップを経ていないユーザーを無視すると定義しています。さらにGA4のファネル探索は、指定の順序どおりにステップを踏んだ場合のみ通過と判定し、ステップは最大10個、比較できるセグメントは最大4つまでです。
Looker Studioのファネルグラフには、この順序判定がありません。公式のリファレンスが求める設定項目はディメンション・指標・並べ替えフィールドの3つだけで、経路の順序を評価する設定はそもそも存在しないからです。各ステップの値を独立に集計し、並べ替え順に幅を変えて描画する。それだけのグラフだと考えてください。途中のステップを飛ばしたユーザーも各バーに含まれます。Looker Studioの公式ドキュメントも「Data Studio will match the data, but not the explorations」と書いており、探索の数値と一致しない前提で作るものです。厳密な経路遵守の到達率が要るならGA4のファネルデータ探索を使ってください。探索側のテンプレートの使い分けはGA4で使える探索レポートテンプレートと分析手法の種類を紹介で整理しています。
公開前に潰しておくGA4コネクタの制限
関係者に配る前に次の4点を確認してください。いずれも公式ドキュメントに記載のある挙動で、設定ミスではないためレポート側の作り方で回避します。
- GA4のセグメントと比較は、Google アナリティクス コネクタでは利用できません。同等の絞り込みはフィルタか計算フィールドで組み直します。
- 積み上げ棒グラフで、複雑なフィルタとISO年 ISO週のような日付ディメンションを組み合わせると、セッション数が二重計上されて膨らむことがあります。公式の回避策はBigQueryにビューを作ってそちらへ接続する方法です。
- レポートはGA4 Data APIの割り当ての対象です。超過するとグラフにエラーが表示されます。1ページに置くグラフの数と自動更新の頻度を抑えます。
- 計算フィールドでフィルタしたテーブルでは、集計行の合計が表示されない、あるいは総計が null になる場合があります。
4点目までクリアしたら、最後に認証情報の設定を見直します。［オーナーの認証情報］のまま社外へ共有すると、GA4の閲覧権限を持たない相手にもデータが見えてしまいます。ツール自体の権限モデルと料金体系はLooker Studioとは｜無料BIツールの機能・料金・BigQuery連携と企業導入の判断【2026年最新】にまとめました。
よくある質問
Looker StudioとData Studioは何が違うのですか？
同じ製品です。2022年にData StudioからLooker Studioへ改称されたあと、2026年4月16日のリリースノートで「We’ve rebranded Looker Studio as Data Studio.」と再びData Studioへ戻されました。Gemini in LookerもGemini in Data Studioへ名称変更されています。日本語ドキュメントでの製品名表記は「データポータル」。既存のレポートはそのまま使え、lookerstudio.google.com は datastudio.google.com へリダイレクトされます。ただし同じリリースでホーム画面が刷新され、Data Studio上でのデータエージェントの新規作成も廃止されました。
Looker Studioで離脱率は表示できますか？
GA4コネクタ経由では表示できません。Looker Studioが扱えるのはGA4 Data APIにあるフィールドだけで、そのスキーマに exitRate も exits も存在しないためです。GA4には指標「離脱数」がありますが、公式ヘルプがデータ探索ツールでの利用を案内している指標で、APIには公開されていません。ダッシュボードで継続的に見たい場合は、BigQueryエクスポートから自分でページ単位の離脱率を計算し、BigQueryコネクタで接続します。
直帰率と離脱率は何が違いますか？
数える単位が違います。GA4の直帰率はセッション単位で、エンゲージメントのなかったセッションの割合（エンゲージメント率の逆数）です。離脱率はページ単位で、そのページが最後に見られた回数の割合を指します。1回のセッションで直帰と判定されるページは1つ、離脱ページも1つで、途中のページは離脱に数えられません。フォームやカートのように途中のページを評価したい場合、直帰率は代用になりません。
Looker Studioでファネルは作れますか？
作れます。標準のファネルグラフに、ディメンション・指標・並べ替えフィールドの3つを設定します。ただし各ステップを独立に集計するだけで、ユーザーが順序どおりに進んだかは判定しません。「最初のステップを経たユーザーだけを追う」クローズドファネルはGA4のファネルデータ探索の機能で、Looker Studio側には該当する設定がありません。経路の遵守を含めた到達率が必要なときはGA4の探索を使ってください。
コンバージョン率がGA4のレポートと合わないのはなぜですか？
まず参照している指標を確認してください。Looker Studioの「セッション キーイベント率」は、登録済みキーイベントのいずれかが発生したセッションの割合で、個別イベントの率ではありません。イベントを指定したいなら sessionKeyEventRate:event_name 形式の指標を選びます。次に集計の差です。GA4のレポートと探索は集計方法が異なり、Looker Studioが一致するのはレポート側だけです。積み上げ棒グラフでISO週などを使っている場合は、セッション数の二重計上も疑ってください。
