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ラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。

※2026年7月追記：本記事は、2025年10月に配信したPodcastの書き起こしを基にしています。Podcastでお伝えした「Google Analytics MCPサーバーは誰に向いているのか」「新しいツールをどう選ぶのか」という話の流れを残しながら、現在のGoogle公式情報に合わせて、MCPサーバーの機能と読み取り範囲を補足しました。

このPodcast/書き起こしで得られること（要点）

• Google Analytics MCPサーバーとは何か
• 便利なツールでも、Webサイト分析の初心者には勧めにくい理由
• MCPサーバーを使ったデータ分析が向いている人
• AIへ集計を任せる範囲と、人が判断すべき範囲
• 新しいツールを導入する前に考えたいこと

ポッドキャスト一部抜粋

Google Analyticsの「MCPサーバー」は本当に誰にでも便利なツールか

Google Analyticsの「MCPサーバー」とは何か。そして、誰もが使うべき便利なものなのか。私の結論は、そうではありません。ある程度データ分析やGoogle Analyticsが分かっている人でなければ、かえって判断を誤るリスクがあります。

Introducing the Google Analytics MCP Server｜Google Analytics公式動画

Google Analytics MCPサーバーとは

Google Analytics MCPサーバーは、Google Analyticsのデータと、Geminiなどの大規模言語モデル（LLM）をつなぐためにGoogleが公開している仕組みです。普段使う言葉で質問すると、Google Analytics Data APIやAdmin APIを通じて、条件に合うデータを取得できます。

例えば、通常レポート、ファネルレポート、リアルタイムレポートを取得できます。アカウントやプロパティの情報、カスタムディメンションやカスタム指標も確認できます。

2026年7月30日時点では、Googleの公式リポジトリで「Experimental」と案内されている実験的なローカルMCPサーバーです。また、Google公式ドキュメントでは、読み取り専用であり、Google Analyticsの設定を変更できないと明記されています。

ここで区別しておきたいのは、MCPサーバーがGoogle Analyticsからデータを取得する処理と、取得したデータをAIが解釈する処理です。MCPサーバーを導入しただけで、AIが事業の事情まで理解し、正しい改善案を自動的に出せるようになるわけではありません。

導入方法や現在の対応機能は変わる可能性があります。実際に試す場合は、Google Analytics MCPサーバーの公式案内と、Google公式GitHubリポジトリを確認してください。

Google Analytics MCPサーバーは誰のためか

今回は、以前からお話ししようと思っていたGoogle Analytics MCPサーバーについて扱います。ただ、必ずしも「便利だから使ってみましょう」という内容ではありません。

MCPサーバーは、普段使う言葉でAIへ指示を出せるため、「分析が簡単になる」「専門知識がなくても使える」と受け取られやすいツールです。しかし、私自身が使い込むほど、分析に慣れていない方が安易に手を出すと、かえって判断が難しくなると感じています。

そこで今回は、MCPサーバーが本当に役立つ人に加えて、業務で使うツールとどう向き合い、何を基準に選ぶべきかまでお話しします。

「新しいツールを導入したものの、結局使わなくなった」「便利になるはずが、逆に手間が増えた」。そのような経験がある方にも、判断材料として受け取っていただければと思います。

Google Analytics MCPサーバーは、本当に初心者向けなのか

結論：分析に慣れていないなら、急いで使わなくてよい

まず、今回の話で一番お伝えしたい結論からお話しします。

Webサイト分析の初心者であれば、Google Analytics MCPサーバーを急いで導入する必要はありません。

ここでいう「初心者」は、経験年数や役職で決まりません。次のような状態を指しています。

• Google Analyticsに出てくる「指標」や「ディメンション」の意味を、自分の言葉で説明できない
• どの指標とディメンションを組み合わせれば、何を判断できるのかイメージできない
• 期間、比較対象、フィルタを変えると、結果がどのように変わるか判断できない
• Google Analyticsの画面を開いても、アクセス数を確認するだけで終わることが多い

少しでも当てはまる場合は、MCPサーバーを無理に使うより、まずGoogle Analyticsの画面に慣れた方がよいでしょう。表示されるデータが何を意味するのかを、一つずつ自分の言葉で理解することが先です。

そのうえで、Looker Studioなどを使ってデータを可視化し、自分でレポートを組み立てる経験を積む方が、実務の土台を作れます。AIへ質問する前に、自分が何を知りたいのかを決められる状態を目指してください。

MCPサーバーが真価を発揮する「データとの壁打ち」

では、MCPサーバーはどのような人にとって有効なのでしょうか。

一言でいえば、データと対話、つまり壁打ちができる中級者以上の方です。

各指標の意味を理解し、「この指標とこのディメンションを組み合わせれば、仮説を確かめられるのではないか」と次の質問を作れる人を指します。

私自身がMCPサーバーを使うのは、Google Analyticsから必要なデータを取り出し、別のデータと組み合わせて相関関係を探ったり、回帰分析を検討したりする場面です。少し手間のかかる集計を対話形式で進め、結果を見ながら次の条件へ掘り下げられる点には、大きな魅力があります。

例えば、私のコンサルティングでは、毎月同じ数字を報告する定型レポートではなく、その時々の状況に応じてストーリーを組み立て、提案内容を変えています。その場で「この角度から見たらどうだろう」「このデータと組み合わせたら何が分かるだろう」と、AIと壁打ちをしながら分析を深める使い方には、MCPサーバーがよく合います。

一方、毎月決まった形式のレポートを作ることが主な業務なら、MCPサーバーを使う利点は小さいかもしれません。Looker StudioやData API、BigQueryなどを使い、同じ条件で確実にデータを取得できる仕組みを作る方が適している場合があります。

MCPサーバーを使いこなすための注意点と私の実践例

AIの解釈を、そのまま意思決定へつなげない

MCPサーバーを使えるようになった方にも、最初に注意していただきたい点があります。AIが出した解釈や提案を、そのまま事業上の意思決定へつなげないことです。

データの集計をAIへ任せる使い方は有効です。しかし、前提条件を十分に与えず、「このデータから改善点を提案してください」「課題へ優先順位を付けてください」と判断まで委ねると、一般的で当たり障りのない回答になりやすくなります。

AIは、数値の変化が大きい箇所を指摘できます。一方、その変化が事業全体へどの程度影響するか、対象ページへ来た人が見込み客なのか、季節要因があるのかまでは、データだけで判断できない場合があります。

例えば、サイト全体のアクセス数が10万ある中で、ある1ページの直帰率が20ポイント悪化したとします。1ページだけを見れば大きな変化ですが、サイト全体への影響はわずかかもしれません。アクセス数が多か