Google Analytics（GA）の数字を読んでまとめるだけの月次レポートは、もう仕事になりません。クライアントが自分のAIに同じ数字を渡せば、同じようなレポートが出てくるからです。
確かめるために、同じ数字をGemini、GPT、Claudeの3つのAIに渡してみました。使ったのは、ウェブ解析士協会（WACA）サイトの2026年8月と9月のGAの数字です。チャネル別、ランディングページ別、デバイス別、キーイベント（コンバージョン）別。どれも、GAの標準レポートで見られます。指示の要旨は以下のとおりです。
「あなたはウェブ解析の専門家です。資格の認定試験と講座を提供している団体のサイトの数字です。9月の月次レポートと、10月に取り組むべき改善提案を3つ書いてください。」
返ってきた3つのレポートの要点は、スライドにまとめています（3つのAIのレポート）。
3つのAIは、同じことを書いた
3つのAIの指摘は、ほとんど同じでした。
- セッション数は前月比10.4%増えた
- 成果として設定したイベント（キーイベント）は53.6%増えたが、増えたのはほぼ「会員登録ページの閲覧」で、購入は微減している。合計だけを見て、成果が増えたと判断してはいけない
- 入口のページ（ランディングページ）が記録されない「(not set)」が2,471セッションもあり、エンゲージメント率は7.2%。計測に問題がある
- 講座の案内ページ（/course/wac）が入口として伸びた
- スマートフォンからの訪問が約21%増えたが、エンゲージメント率はパソコンより約8ポイント低い
改善提案も、大枠は重なりました。「計測とKPIを直す」と「申し込みまでの動線を改善する」は、3つとも出しています。違ったのは、どちらを最優先にするかと、3つめの提案でした。
どれもよくできています。キーイベントの合計に惑わされず、中身を分けて見ている。(not set) を見逃さない。GPTとClaudeは、9月が8月より1日短いことまで計算に入れ、キーイベントの増加1,005件のうち927件が会員登録ページの閲覧だと割り出していました。数字の要約としては、新人の解析士なら合格点です。
あなたのクライアントも同じことができる
このレポートは、あなたのクライアントにも書けます。
AIに頼むのに、専門知識はいりません。標準レポートの数字を渡すことと、AIに一言頼むことだけです。
「クライアントはAIに詳しくない」と思うかもしれません。たしかに今は、もっと初歩的なところでつまずいているクライアントが多い。だから、AIで作ったきれいなレポートをこれまでどおり出せば、しばらくは同額の報酬をもらえるでしょう。
しかしAIは毎月使いやすくなり、クライアントの担当者は、いつか自分でAIに数字を渡します。そして、あなたのレポートとほとんど同じものを読むのです。あなたのレポートを聞いた担当者は言います。「まあ、そうですよね」。そして気づきます。このウェブコンサルは、クライアントの支援をしているのではなく、知らないことを利用してお金を要求していたのかと。
もっとはっきり言います。IT情報に弱い人に対し、AIの出力をそのまま売る仕事は、社会にとって必要ありません。素人でも同じ仕事ができるなら、ウェブコンサルタントがやらなくていいし、お金も頂いてもいけない。
ウェブコンサルタントの出番はどこか
では、ウェブコンサルタントの出番はどこにあるのか。答えは、3つのAIにできなかったことです。
1つめは、何のためか知らないままレポートを書いたことです。このサイトで、誰に何をしてもらいたいのか。9月に何を仕掛けたのか。AIは知りません。3つとも提案に優先順位を付けてはいましたが、組織の事業の目標を知ったうえでの順位ではありません。
ウェブコンサルタントは、事業の目標を知ったうえで数字を見ます。サイトの目的を決め、それに合わせて計測を設計し、毎月の施策も把握しているからです。報告会の場で「9月は何をしましたか」と聞くようでは、遅すぎます。前提を知っていれば、数字が大きく動いた月に、まず何を確かめるべきかも絞れます。
2つめは、推測で埋めたことです。会員登録ページの閲覧が約6倍になった理由を、3つのうち2つのAIが推測で書いていました。「会員獲得キャンペーンや広告施策」「会員向けの広告を出したと考えられる」。購入（purchase）が何の購入なのかを、推測で書いたAIもありました。数字はGAのレポートに出ていますが、9月にこの組織（WACA）が何をしたのかは、レポートのどこにも書いてありません。
3つめは、確かめなかったことです。会員登録ページの閲覧が6倍になったのは、施策が当たったからなのか。それとも、キーイベントの設定を変えたからなのか。(not set) は、どんな仕組みで生まれているのか。どれも、GAの標準レポートで集計された数字を眺めているだけでは分かりません。計測の設定と施策の記録を確かめ、必要ならGAのレポートに集計される前のデータ（BigQuery〈Googleのデータ分析用のデータベース〉に書き出したログ）と突き合わせて、はじめて確かめられます。AIも、計測を確認して直すよう提案はしました。
ウェブコンサルタントは報告する前に、自分で確かめるのです。
AIは、渡された数字の範囲では見事に働きます。しかし今回、何を問うべきか、数字が正しいか、結論が事業の成果につながるかは、どのAIも確かめませんでした。そこを引き受けるのがウェブコンサルタントです。
AIに足りなかったのは、2種類の材料でした。1つは何のためのレポートか、9月に何をしたかといった事業の文脈。もう1つは、計測の設定やGAのレポートに集計される前のログのような、クライアントの手元にしかないデータです。AIを使って前提を確かめ、事業の判断に責任を持つ。ウェブコンサルタントは、クライアントの期待を超えて事業の成果に貢献して、はじめて対価をもらえます。
ウェブコンサルタントならではの力を、AIを使って身につける
AIを使うな、と言っているのではありません。AIで手を抜いてウェブコンサルタントを名乗るのをやめようと言っているのです。
素人にはできない、ウェブコンサルタントならではの力を、AIを使いながら身につけるのです。問いを立てる力。AIが知らない事実を足し、AIに渡すデータの質を上げる力。AIの出力を確かめる力。この3つは、はじめにで挙げた3つの力（AI利用・データ入力・表現）を使うときに、いつも欠かせない構えです。この連載では、AI利用を中心にした3つの力を、この構えとあわせて身につけます。
この記事のワークは、書籍に掲載する予定です。
では、AIへの頼み方を工夫すればいいのでしょうか。「あなたは一流の専門家です」と書けば答えは良くなるのでしょうか。
この連載は、私が講師を務めるWACAマーケティングテクノロジスト講座の内容をもとにしています。
