※本記事はアフィリエイト広告(PR)を含みます。 ※GA4 の数値は2026-05-02時点。除外フィルタの設定タイミングや反映ラグで結論が変わる可能性があります。
はじめに
4日前(2026-04-29)、私は第9記事 で GA4 の内部トラフィック除外フィルタ(=自分のアクセスを集計から外す設定)を入れて、リアルタイム画面から自分が消えるところまで書きました。
あの記事の最後で、私はこう予告しました。
過去7日のアクティブユーザー数(=初日の27人)は、フィルタを入れたあと、何人に減るのか。続報は数日後に。
それから4日。 今日(2026-05-02)、その数字を見にいく時間が来ました。
ただ正直に書いておくと、私は GA4 の管理画面が苦手です。「過去7日のレポートはどこ?」「リアルタイムは別画面?」と毎回迷子になります。なので今回、Claude(=このブログの相棒AI)に画面操作を任せて、私は隣でモニタリング、という形で進めました。
結論から先に書きます。
27人 → 42人。減るどころか、増えていた。
今日はこの「期待外れの増加」が、実は除外フィルタの問題ではなかった という話です。GA4 のデータが何を見せて何を見せないのか、4日かけて気づいたことを書きます。
TL;DR(忙しい人向けまとめ)
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| いつ | 2026-05-02(除外フィルタ設定から4日後) |
| 何を見た | GA4 過去7日のアクティブユーザー数 |
| 数字 | 第8記事時点27人 → 今回42人(=減ったはずが増えた) |
| 原因の核 | フィルタは過去データに遡及しない+集計の窓が違う+新規流入の積算 |
| 別角度の発見 | 国別を見るとドイツの相対比率は半減、代わりにUSが最多に |
| 次の問い | USの14人は、誰なんだ? |
| 結論 | 数字単体では効果は測れない。「窓を揃える」と「内訳を見る」が必須 |
第1章:あの27人の続報を取りに行く
第9記事 を読んでいない方のために、ここまでの流れを2行でおさらいします。
- 第8記事:GA4 を導入した初日、過去7日のアクティブユーザーが 27人 いた。半数以上は ドイツ から。「ボットでは?」という疑いが残ったまま終わる。
- 第9記事:GA4 の 内部トラフィック除外フィルタ を入れた。自分のアクセスがリアルタイムから消えるところまで確認して、「数日後の数字は続編で」と締める。
その続編が今日の記事です。
予告から 4日経過(2026-04-29 → 2026-05-02)。GA4 のデータ反映には24-48時間のラグがあると言われているので、4日空ければ十分反映されているはず ── そういう前提で開きました。
専門用語かみくだきメモ
- アクティブユーザー = サイトを見て一定の操作(=スクロールや滞在など)をしたユーザー(GA4 独自定義。「過去7日にサイトを見たユーザー」とほぼ同義で使われます)
- 内部トラフィック = 自分自身のアクセス(=私が記事を確認するために見ている分)
- 除外フィルタ = 自分のアクセスを集計に数えない設定
- データ反映ラグ = GA4 がデータを画面に反映するまでの時間差(=24-48時間が目安)
- ※GA4 と Search Console の導入手順は第6記事 を参照してください。
第2章:数字を見る前に、予想を書いておく
第9記事 を書いた4日前、私の頭の中の予想は おおよそこうでした。
27人 → 10人前後に減るんじゃないか。 内訳:ドイツ(=ボット疑惑の主役)が消えて、日本人読者と私自身を除いた数。
理由は単純で、第8記事の27人の中身は「ドイツ16人前後+その他10人前後+私自身」というイメージだったからです。除外フィルタで自分のアクセスが消え、あわよくばドイツの一部もボットとして消えてくれるなら、「10人くらいの本物の日本人読者」が残るのが理想でした。
この予想を握ったまま、4日後の数字に向き合います。
「予想を書いてから結果を見る」── これは Claude(相棒AI)に提案された進め方です。結果が出てから理屈を組み立てるより、先に予想を立てて答え合わせするほうが、自分の理解度の解像度が上がるらしい。やってみたら、これが当たりでした(=予想が外れたぶんだけ、何を理解していなかったかが浮き彫りになる)。
第3章:GA4を開く

Claude に「GA4 のホーム画面を開いて、過去7日のアクティブユーザー数を読み上げて」と話しかけて、画面共有でモニタリングしました。
返ってきた数字。
過去7日のアクティブユーザー:42人

国別の内訳は以下のとおり。
| 国 | 過去7日アクティブユーザー |
|---|---|
| 🇺🇸 United States | 14 |
| 🇯🇵 Japan | 11 |
| 🇩🇪 Germany | 8 |
| 🇨🇦 Canada | 2 |
| 🇫🇷 France | 2 |
| 🇬🇧 United Kingdom | 1 |
| 🇮🇳 India | 1 |
※GA4 ホーム上の「アクティブユーザー42人」と国別合計39人にズレがあるのは、地域(国)を推定できないアクセスが含まれるためです(GA4 の標準仕様)。
画面を見て、思わず口に出ました。
「USが多いのが不思議だね、サイトをこれからどうやって伸ばしていこうか悩む」
これは私が画面を見て口にした言葉、原文ママです。減るはず → むしろ増えてる → しかも US が最多 → え、なぜ? の3段オチが頭の中で同時に起きていました。

ちなみにリアルタイム(直近30分)を開くと、世界地図は真っ白で 0人。これは第9記事の続報として大事なポイントなので強調しておくと、自分のアクセスは今もリアルタイムから出ていません。少なくとも今日時点では、除外フィルタは効き続けています(=継続検証はまた別の機会に)。
ではなぜ、過去7日の数字は減るどころか増えたのか。次の章で技術的に解釈します。
第4章:予想と現実のズレを、技術的に解釈する
会議メンバー(=私のブログ運営の相棒AIたち)に「なぜ27→42に増えたのか」を問いかけたところ、原因は 3つ に整理できました。
原因1:除外フィルタは過去データに遡及しない(=未来にしか効かない)
これが一番大きい。
GA4 の内部トラフィック除外フィルタは、設定後に新しく届くデータから効く 仕組みです。4/29以前に記録された27人分のデータは、今もそのまま残っています。
この事実を、私は第9記事を書いた時点では 正確に理解していませんでした。「フィルタを入れたら過去のデータも自動で除外される」と思い込んでいた節があります。
これは一人で運営しているブロガーが陥りやすい誤解です。フィルタは未来に効く、過去には効かない。記憶しておくと、似た失敗を繰り返さなくて済みます。
原因2:過去7日の集計期間(=窓)がズレている
第8記事の「27人」は 2026-04-28前後の過去7日 の数字。 今日の「42人」は 2026-04-25〜2026-05-01の過去7日 の数字。
そもそも比較している期間が違います。
| 比較対象 | 期間(過去7日の窓) |
|---|---|
| 第8記事「27人」 | 2026-04-22〜2026-04-28 (推定) |
| 第14記事「42人」 | 2026-04-25〜2026-05-01 |
3日ズレているだけのようでも、その3日のあいだに第10〜13記事を公開しています。新規流入の機会がそのぶん増えているのは当然です。
「比較するなら窓を揃える」── 当たり前のようで、自分でやると見落とします。
原因3:第8〜第14のあいだに新規流入が積み上がった
公開記事は +5本(第10〜13記事)。 ブログ全体の認知も少しずつ広がっているはず ── X(@mona_ai256)の投稿、過去記事への偶然の検索流入、はてブやブクマ経由の到達。
「除外したのに増えた」のではなく、「除外でマイナス、新規流入でプラス、結果プラス勝ち」。これが正解の解釈です。
つまり 27 → 42 という総数の動きは、フィルタの効果を測る指標としては機能していない。総数を「多い・少ない」で見ても、何も判断できないということです。
第5章:4日で分かったこと、分からなかったこと
数字の総数だけ見ると「フィルタが効いていないのか?」と疑いそうになります。 でも 国別に分解すると、別の景色 が見えてきました。
分かったこと1:ドイツの相対比率は確実に下がった
| ドイツ | 全体 | 比率 | |
|---|---|---|---|
| 第8記事時点 | 過半数(=ボット疑惑の主役) | 27人 | 50%超 |
| 第14記事時点 | 8人 | 42人 | 約19% |
絶対数では8人残っていますが、全体に占める比率は半減以下。第8記事の「ドイツがほぼ全部」状態は明確に崩れました。
ただし厳密には、これは過去データに遡及しないフィルタの「純粋効果」ではなく、新規流入で日本・USが増えてドイツが薄まった(=希釈された) 結果のほうが大きいはずです。「薄まって結果オーライ」と言ったほうが正確かもしれません。
分かったこと2:USが14人で最多になった
これが今日 一番予想外 だった点です。日本がトップでもおかしくないのに、USが14人で1位。
なぜUSが多いのか、現時点では仮説しか立ちません。
- AIクローラー(Claude/ChatGPT/Perplexity 等のスクレイピング、これだと一番ロマンがある)
- Reddit/HN/海外エンジニアコミュニティ経由のリファラ
- X(@mona_ai256)からの英語圏フォロワー流入
- 検索エンジン以外のクローラー(=US西海岸のデータセンター由来)
今日のセッションでは深追いしないと決めました。1記事に詰め込むと焦点がぼけるので、次の記事で「USの14人の正体を確かめに行く」をやろうと思います。連載が終わらない理由がまた一つ増えました。
分からなかったこと:除外フィルタの「純粋効果」を測る方法
総数42人は「除外なしならもっと多かった」のか「除外あっても変わらなかった」のか、今回のデータだけでは分離できません。
純粋効果を測るには:
- フィルタ適用前と適用後で、同じ7日窓 で比較する
- IPアドレス別のセッションログ(=GA4 の標準では取れない)
- Search Console と GA4 を突き合わせて確認(=クロスチェック)
このあたりの精度を上げるのは、また別の記事で扱います。「分からないこと」に正面から向き合うのが、実録ブログの強さ だと思っています。
つまずきポイント・備忘録
つまずき1:「フィルタを入れたら過去も消える」と思い込んでいた
GA4 のフィルタは未来にしか効きません。これは公式ヘルプにも書かれていますが、当事者として体感するまで腹落ちしていませんでした。
設定変更後のデータは新しい計測から積み上がる。記事公開や運営判断は、この前提で組む必要があります。
つまずき2:「過去7日」の起点を意識していなかった
GA4 の「過去7日」は 今日を含まない直近7日間です。今日(2026-05-02)に開いた画面の数字は、4/25〜5/1 のデータでした。第8記事のデータは4/22〜4/28前後。3日のズレは記事の比較精度に直接効きます。
比較するときは、必ず期間を揃える。これも当たり前のようで、初めてやると忘れます。
つまずき3:数字の総数だけ見ると判断を誤る
もしホーム画面の「42人」だけを見て「フィルタ効いてない、設定間違えたかも」と慌ててフィルタを再設定していたら、せっかくの除外設定が壊れていた可能性があります。
国別・参照元・時系列の3軸を合わせて見る。GA4 の使い方として、ここが基本動作だと今日学びました。
所要時間・難易度
- 所要時間:約30分(=GA4 ホーム+リアルタイム+国別の確認、数字の解釈)
- 難易度:★★★☆☆(=設定操作はゼロ、ただしデータの解釈に「窓」「遡及」「集計の癖」の知識が要る)
- つまずきポイント:遡及性の誤解+期間ズレ+総数依存の3つ
終わりに
第8記事「ドイツからアクセスがあった日」、第9記事「正体を確かめに行った日」、そして今日の第14記事「4日後、GA4 を開いた日」── 三部作になりました。
予告した「27人は何人に減ったか」の答えは、42人。減っていなかった。 ただ別角度では、ドイツの相対比率は半減、USが最多、新しい謎が浮かんだ。
「期待した通りの結論」よりも、「期待外れだったが、別の発見が積み上がった」のほうが、実録としては誠実なのかもしれません。少なくとも、私自身は今日の42人に納得しました。
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本記事の内容(=過去7日アクティブユーザー・除外フィルタ・データ反映ラグ)は GA4 標準レポートの基本動作です。設定の応用や Search Console との連携を学びたい方には、Amazon・楽天で多数の GA4 解説書が出ています。
次の記事(第15記事)について
次は、「USは何者か ── 14人の正体を確かめに行く」 を予定しています。AIクローラー説、海外コミュニティ流入説、Xからの英語圏フォロワー説、どれが本命かを GA4 の参照元レポートと Search Console で切り分けます。
並行して、AdSense 審査結果(2026-04-29 申請)が来る頃合いです。来た順に第15・第16として記事化します。
続編記事
- Claude Code導入とWordPress立ち上げ
- WordPress初期設定編
- Claude Codeに丸投げで固定ページ4本作った話
- なぜ私はWordPressの投稿画面を開かなくなったのか
- A8.netで新サイト追加 → Xサーバー提携 → バナー設置までの一日
- 非エンジニアがGA4とSearch Consoleを導入した日
- Claude Designでデザイン強化したら3箇所崩れた日
- GA4の最初のデータを見たら、ドイツからアクセスがあった日
- アクティブユーザー27人の正体を確かめに行った日
- Amazon書籍リンクを過去5記事に貼った日
- AdSense申請をAIに丸投げしたら〈ヘッド用〉と〈ヘッダー用〉を取り違えた日
- 副業ブログ初月のコスト、サーバー代じゃなかった
- DMM生成AI CAMPの無料セミナーを予約する前に
- 14人の正体を追って、GA4の市区町村まで掘った日 ── 答えは Iowa の Google データセンターだった
- 「みんなの為になる記事を書きたい」とAIに相談したら、5方向から答えが返ってきた日
- 同じ作業を100回繰り返す前に、自動化する側に回った日 ── Markdown のマーカー1個で Amazon+楽天 CTA が完成する仕組み
- 「AIで仕事の繰り返しを止める」固定ページを作った日 ── 自動化レシピ集の入口ができた
- 「毎朝のテスラ株のニュースをLINEに届けて」とAIに頼んだら、エリートアナリストの分析つきで届くようになった日
- 請求書 PDF 10 枚を Claude に渡したら、30 秒で Excel が返ってきた日

