背景
以下記事にてGA4データをClaude desktopにて自然言語で取得した。
続いて、BigQueryにエクスポートしたデータについても同様にClaude desktopにて扱うことを試みる
現場では、GA4探索レポート、Google Analytics Data APIでは分析出来ないものに対してBigQueryを使うという運用がされていることが多いだろう。理由はコスト面だ。
自然言語で問い合わせたことに対して、生成AIがGoogle Analytics Data APIとBigQueryのどちらを使うべきかを判断して結果を返してくれることが理想である。
結果
自然言語にて問い合わせを行うと、Google Analytics Data APIとBigQueryを自動で使い分けて値を算出してくれた。
しかし、明示的にGoogle Analytics Data APIとBigQueryを使い分けるよう指定する必要があった。
使用例
プロンプト
全ての期間にて、
セッション内で離脱する一つ前に行ったイベントのイベント数ランキングを作成して
Google analytics APIで算出できるならAPIにて行う。もし算出できない場合のみbigqueryを使うようにして
プロパティは以下です
XXXXXXXX
bigqueryテーブルは以下です project_id.analytics{property_id}.events*
結果
設定手順
以下URL通りに行えばよい
全体像としては、以下。指示通りに行えば問題ない
- GCPにてAPIやサービスアカウントセットアップ
- Claude desktopの基礎設定
- ローカルにて環境構築
- 環境変数の設定やビルドなど
- claude desktopのconfigファイルの記述
(補足)サービスアカウントへのロール付与
GCP consoleにて
IAM➡プリンシパルとしてサービスアカウントを追加➡ロールを付与
※サービスアカウントというタブにてロールを付与するのかと思ったが違ったため共有する
感想とメモ
- クエリの処理量を確認してから実行するようにしたい
- プロンプトにて明示的に指示してみたがデータ量を表示してはくれなかった
- スキーマを読み取ってくれるのもありがたい
- テーブル名などを指定しなくてもスキーマを確認した上でクエリを書いてくれる
- カラムごとの説明を設定しておくと精度が上がりそう
- テーブルスキーマを理解するためのクエリを回すなどを行うので人がBigQueryにて作業を行うときよりもコストはかかりそう
- Claude desktopは有料版だとプロジェクトというものが使えるらしい。これを使うとGA4プロパティIDごとにプロジェクトを分けることが出来る。
- GA4プロパティやBIgQueryテーブルを明示的にしてせずとも分析を行えそう