GeminiでGA4を分析する手順｜Gemini CLIのMCP設定

ブラウザー版ではなくGemini CLIを使う

この記事の対象はWindowsのPowerShellで動かすGemini CLIです。ブラウザー版Geminiの設定画面に、このMCP設定を貼り付ける手順ではありません。先にMCP設定記事でGoogle AnalyticsのAPIとADC認証を準備します。

公式資料を照合した手順です。実GA4への接続と第三者再現は未実施です。 GeminiのログインとGA4のADC認証は別です。一方へログインできても、もう一方の権限は得られません。

1．実行環境を確認する

公式の推奨環境に合わせ、Windows 11 24H2以降、Node.js 20以上、PowerShell、インターネット接続を用意します。会社で承認されたAI契約・アカウントを使ってください。

Node.js公式から導入後、PowerShellを開き直して確認します。

node --version
npm.cmd --version
npm.cmd install -g @google/gemini-cli
gemini.cmd --version

WindowsではPowerShellのスクリプト実行ポリシーによる不要なつまずきを避けるため、npmとGeminiの.cmdを明示しています。ポリシーを無条件に緩める必要はありません。バージョンを確認できない場合はPATHと導入先を確認します。

2．作業フォルダで起動し、認証する

許可された集計ファイルだけを置く専用フォルダを使います。次は作業場所の例です。すでに存在しても中身は消しません。

New-Item -ItemType Directory -Force -Path E:\work\ga4-ai-practice | Out-Null
Set-Location E:\work\ga4-ai-practice
gemini.cmd

初回は画面に沿って認証方法を選びます。Googleアカウントでのログインが許可されている環境なら、そのアカウントで進めます。組織がAPIキーやVertex AIを指定している場合は公式の認証手順と管理者の指示を優先します。認証情報は会話に貼り付けません。

フォルダを信頼するか聞かれた場合は内容を確認して判断します。信頼していないフォルダでは設定やMCPが制限される場合があります。他人から受け取ったフォルダ全体を、そのまま信頼しないでください。

3．settings.jsonへMCPを追加する

Gemini CLIを終了し、ユーザー設定%USERPROFILE%\.gemini\settings.jsonを編集します。既存ファイルはバックアップし、他の設定を保持してmcpServersへ追加します。ファイルがない場合はフォルダを作り、次のJSONを新規保存します。

{
  "mcpServers": {
    "analytics-mcp": {
      "command": "C:/YOUR_PIPX_FOLDER/pipx.exe",
      "args": ["run", "analytics-mcp"],
      "env": {
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "C:/YOUR_ADC_FOLDER/application_default_credentials.json",
        "GOOGLE_PROJECT_ID": "YOUR_PROJECT_ID"
      },
      "trust": false
    }
  }
}

3つの置換箇所はpipxの絶対パス、ADCのパス、CloudプロジェクトIDです。GA4の数値プロパティIDはここには書きません。trust: falseでツール実行時の確認を残します。フォルダの信頼と、このサーバーの実行確認は別の設定です。

Get-Content "$env:USERPROFILE\.gemini\settings.json" -Raw | ConvertFrom-Json | Out-Null

構文に問題がなければGemini CLIを起動し直し、会話欄で/mcpを実行します。Analytics MCPが接続され、取得用ツールを認識していることを確認します。これはPowerShellのコマンドではありません。

4．対象と取得条件を固定して質問する

まず前提条件シートを渡します。続いて次の依頼のIDと日付を置き換えます。接続確認とデータ取得を段階に分けます。

指定したGA4プロパティIDは123456789です（実際の値に置換）。
get_account_summariesで一致する名前とIDを示し、私の確認を待ってください。
次にget_property_detailsでタイムゾーンを確認してください。
別のプロパティに自動で切り替えないでください。

確認後、次のように依頼します。

確定したプロパティで、2026-09-01から2026-09-07までの
sessionsをrun_reportで取得してください。
ディメンションとフィルターは指定しません。
実行する引数を先に示し、承認を待ってください。
結果は数値と取得条件をセットで示してください。
エラーや欠損を推測の数値で埋めないでください。

実行確認にはツール名と引数が表示されます。依頼した対象・期間と合っているか確認します。GA4の数値を取得する場面で、無関係なシェル実行やファイル変更を要求されたら、その必要性を先に確認してください。

5．AIの文章より先に数値を照合する

取得後は同条件のGA4レポートと比べます。一致するまで改善提案に進まず、違う場合は期間・対象・フィルター・データの更新状態を記録します。CSVを使った練習は最初の分析に用意しています。

Geminiへ追加で依頼する例です。

取得した値だけを使い、観測事実と仮説を分けてください。
期間・指標定義・計測変更が不明な箇所は未確認としてください。
結果から直接は分からない検索順位や売上要因を断定しないでください。
最終行に、人が次に照合する資料を一つ示してください。

つまずいたときの分岐と完了条件

完了は、MCPの認識、プロパティの一致、取得条件の保存、元データとの照合までです。更新後に挙動が変わったら、クライアントの版とエラーを記録して小さな取得から再確認します。

公式資料と確認範囲

• Gemini CLI：導入と必要環境
• Gemini CLI：MCPサーバー設定
• Gemini CLI：信頼するフォルダ
• Google Analytics MCP：公式の接続例

確認日：2026年10月4日。取得を段階に分ける方法、質問例、完了基準は編集上の提案です。

制作：AI支援による構成・原稿作成。公式資料照合済み。実GA4アカウントへの接続、実務者監修、第三者再現は未実施です。教材の数値は架空例です。 公式資料確認日：2026年10月4日。次回確認予定：2027年1月4日。