はい、ごめんください。Microsoft Clarity（クラリティ）大好きコスギです。

この記事は Microsoft 社の公式記事「A Practical Framework for Making Website KPIs Actionable」を和訳しつつ、私の考えなども入れたものです（公式記事の和訳許可を得ています）。ノイズなく読みたい方は以下からどうぞ。

以下に、要点を3行で。

ウェブサイトのKPIを実行に移すための実践フレームワーク

何十ものダッシュボード、グラフ、アラートが注意を奪い合う中で、ウェブサイトのKPIを追いかけることは、いつの間にか受け身の作業になりがちです。指標を定義し、ダッシュボードを作り、そして時間が経つにつれて、確認する頻度は減り、信頼度は下がり、行動に結びつくことも少なくなっていきます。

問題は「何を測るか」ではありません。「測った後にどうするか」です。

より難しく、そしてより重要な課題は、KPIを常に目に見える状態に保ち、定期的にレビューし、実際のユーザー行動に基づいて運用する仕組みと習慣を作ることです。その仕組みがなければ、正しい指標を選んでいても、チームが忙しくなるにつれて背景に埋もれていきます。

この記事では、ウェブサイトのKPIを継続的なフィードバックループに変えるための実践的なフレームワークを紹介します。具体例として Microsoft Clarity を使いますが、原則はどのアナリティクスツールにも当てはまります。目的は、より多くの指標を追うことではなく、すでに気にかけている指標を理解しやすく、無視しにくくすることです。

1. ダッシュボードではなく、行動から始める

ダッシュボードやレポートに触れる前に、KPIを数字よりも具体的なものに紐づけておくと効果的です。それは、繰り返し観察されるユーザー行動です。

意味のあるKPIはすべて、あるパターンの代理指標です。ユーザーがスムーズに進んでいるか、それとも苦戦しているか。明確な導線を見つけているか、迷子になっているか。自信を持って行動しているか、途中でためらっているか。そういったパターンを反映しています。

よくある行動パターンに名前をつける

いきなり「直帰率」や「コンバージョン率」に飛びつくのではなく、まず目に見える行動に名前をつけることから始めましょう。

• ウロウロ（迷子）（Confusion loops）…ページ間を行ったり来たりする、メニューを何度も開く
• モヤモヤ（ためらい）（Hesitation patterns）…繰り返しのクリック、過度なスクロール、フォームの途中放棄
• イライラ（摩擦）（User friction）…デッドクリック、レイジクリック、繰り返されるエラー

チーム内でこれらのパターンに共通の言葉ができると、KPIは抽象的なものではなくなります。数字を追うのではなく、「特定の行動が増えているか、減っているか」を追うようになるのです。

2. 定期的な観察を促すダッシュボードを設計する

ダッシュボードは単にKPIを表示するだけではありません。チームがそれをどう見るか（あるいは見ないか）を地味に左右しています。

散らかったダッシュボードは、読み飛ばすか無視する習慣を作ります。目的を持って整理されたダッシュボードは、正しいデータに自然と目が向きます。

ダッシュボードのカードをカスタマイズする

ダッシュボードの小さな調整が、大きな効果を生むことがあります。追いたいKPIに直接関係しないレポートやデータは、移動するか、優先度を下げるか、非表示にしましょう。

Clarity でできる主な変更は以下の通りです。

• デフォルトのカードタブを設定して、最も意味のあるビューが最初に表示されるようにする
• 意思決定に役立たない優先度の低いカードを非表示にする
• ページやファネルのステップだけでなく、行動ごとにカードをグルーピングする

たとえば、ブログのパフォーマンス改善に取り組んでいるとします。ブログへの流入に広告を出していないのであれば、広告カードはあまり価値がありません。非表示にすれば、ダッシュボードのファーストビューに、リファラルやチャネルのカードなど、読者がどこからコンテンツを見つけているかを示す、より関連性の高いカードを表示できます。

3. セッション録画をKPIトラッキングの一部にする

グラフは便利ですが、すべてを語ってくれるわけではありません。

KPIが「良い方向」に動いていても、その裏でユーザー体験が地味に悪化していることがあります。もっと背景を理解しなければ、誤った結論を出しやすくなります。

だからこそ、セッション録画はたまに深掘りするものではなく、KPIトラッキングの定常的なプロセスの一部であるべきです。

軽めの「録画を見る」習慣を作る

何時間も動画を見る必要はありません。やるべきことはシンプルです。

• KPIに紐づいた少数のサンプルを、定期的にレビューする
• 指標の変化を解釈する前に、セッションを見る
• 数字が示していることを、録画で裏付ける

さらに、Clarity のハイライト機能を使えば、セッション録画をユーザー行動の重要な瞬間だけに凝縮した短いリールにまとめられるため、このプロセスを高速化できます。

この考え方を実践している良い事例が、AllEvents チームの取り組みです。プロダクトのユーザー体験を刷新する中で、チーム全員でセッション録画を毎日見る習慣を作りました。イベントデータとセッション録画を組み合わせて分析するこの日課が、主要な課題の特定と、よりスムーズなデジタル体験の設計に役立ったとのことです。

4. セグメントを使い、流入の変化に合わせてKPIの精度を保つ

サイト全体の平均値は、オーディエンス（訪問者全体）が安定しているときにしか機能しません。流入元や意図のレベル、ユーザーの期待値が変化すると、ひとつのKPIが行動の重要な変化を隠してしまうことがあります。

ここで登場するのが、セグメントです。

ひとつのグローバルな数値を追って「現実を反映しているだろう」と期待するのではなく、セグメントを使えば、KPIが異なるタイプのユーザーに対しても成り立つかを確認できます。そのKPIが実際に誰の行動を表しているのか、そして誰の行動を覆い隠しているのかが見えてきます。

セグメントを使えば、より的確な問いを立てられます。

• 新規ユーザーとリピーターで行動は違うか？
• 目的意識の高い流入が最も苦戦しているのはどこか？
• どのオーディエンスが最も摩擦を経験しているか？

例：AI経由の流入をトラッキングする

AI経由の流入の行動パターンは、従来のチャネルからの流入とは異なる傾向があります。これらのユーザーは、サイトの深い階層に直接着地したり、ナビゲーションを完全にスキップしたり、コンテンツを素早く消化したりすることがあります。

ChatGPT やその他のAIツールからの流入でセグメントを作成すれば、KPIを文脈の中でトラッキングできます。以下のようなことが可能です。

• 従来のリファラルとエンゲージメントのパターンを比較する
• AI経由のユーザーを混乱させているコンテンツ、あるいは満足させているコンテンツを特定する
• このオーディエンスに対する体験が時間の経過とともに改善しているかをトラッキングする

5. ループを閉じる：KPIの観察から実行へ

KPIトラッキングで最も見落とされがちなのは、計測そのものではありません。計測後の継続的なフォローです。

KPIの定義、ダッシュボードの構築、定期的な観察まではやっているチームは多いです。しかし、観察から行動への明確な道筋がなければ、指標は停滞します。ミーティングで話題にはなり、認識はされるものの、次のミーティングまでサラッと先送りされるのです。

効果的なKPIトラッキングと受け身のレポーティングを分けるのは、繰り返し可能なループです。見たことを、変えることにつなげるループです。

成果を出しているチームは、シンプルだけれども規律のあるサイクルを回しています。

1. KPIを観察して、何が変わったか、何が停滞しているかを見つける
2. セッション録画でパターンを検証し、その理由を理解する
3. 改善すべき行動をひとつだけ決める（長い修正リストではなく）
4. その行動に紐づいた具体的な変更を実行する
5. 次のデータと録画で、行動がどう変わったかを観察する

このループがあれば、KPIは実際のユーザー体験に根ざしたものであり続けます。「指標は動いたか？」ではなく、「ユーザーの行動は本当に改善したか？」と問うようになるのです。

KPIトラッキングがこのように機能すると、ダッシュボードはステータスレポートではなくなります。早期警告システムとなり、より良い意思決定を促す仕組みになるのです。

まとめ

ダッシュボード、KPI、指標は、行動に移せるストーリーを語ってくれるときにだけ意味を持ちます。ダッシュボードにセッション録画と適切なセグメントを組み合わせることで、受け身の数字が実際に意思決定を導くシグナルに変わります。パターンが見え、知見が明確になり、すべてのKPIが月に一度ちらっと眺める数字ではなく、改善のためのツールになります。

2026年、成果を出すサイトは最も多くのデータを持っているサイトではありません。ユーザーの行動を見て、理解し、それに応えるチームによって形作られるサイトです。

余談：小さいサイトだからこそ、このフレームワーク

• レポートつくってもらったけど、結局誰も見てないんだよね
• クラリティは面白かったけど、もう見てないよ、時間かかるし
• とはいっても改善はしたいから、プロから見て直せそうなところない？

……なんて声は、よく聞きます。今なら、アクセス解析データからすぐに問題点を指摘してくれますが、それもプロセスの一部分でしかないので、改善サイクルはまわりません。

で、この記事のフレームワークも「全部やらなくていい、回すことが大事」と言ってくれているんですよね。そんなにいっぺんにできませんて。1個ずつ回していけば十分なんです。慣れたら頻度を上げれば良いだけ。

大規模サイトなら専任のアナリストがいて、データを見る仕組みが組織に組み込まれていることでしょう。でも月間1万セッションもないサイトでは、他にやることがたくさんあります。ウェブの改善を提案しても、改修にコストがかかりすぎて施策が回らないことも珍しくありませんし、そもそも効果を見込めるとも限りません。

特に BtoB ならセッション数よりも、サイトに来てくれた人を優雅にエスコートできるかどうか、笑顔でしつこく追えるかどうかがキモになりますしね。だからこそ、仕組みはラクじゃないと続きません。人間はナマケモノですから。

ラクにするためには、「せめてこれだけは」という観点で見たら良いんです。たとえば、

• 来店型のショップで、メインは Instagram
• Google ビジネスプロフィールは登録済み
• ホームページは独自ドメインを持っている
• ビジネスの存在証明として持っているだけで、更新していない

なんてケース。来店型ということは「とにかくお店に迷わず来てもらう」ことがホームページの目的になりますから、徹底的にわかりやすくするだけでいいんです。地図はもちろん、写真で道順を伝えたり、動画を載せたり。これだけ手をかけたら、見てくれた人の反応が気になりますよね。それを確認するだけでもいいんです。

あとはむしろ、Instagram や Google ビジネスプロフィールの数値のほうが重要になるので、同じように改善サイクルを回していきましょう。

今はホームページだけでなく、SNSやLINEなどのマルチメディアで横断的にユーザーとの接点を保ち続ける必要がありますよね。そういった動線設計もやっていますので、「色々やりたいけれど、何から手をつけたらいいのかわからない」「WordPress（ワードプレス）をもっとどうにかしたい」という方は、そのままの言葉でご相談ください。わからないことがわからない方は少なくありません。

「どうしたらもっと良くなるか」を、一緒に考えるパートナーになりたいと願っています。

はい、ごめんください。Microsoft Clarity（クラリティ）大好きコスギです。
この記事は Microsoft 社の公式記事「The Top 5 KPIs for an AI-Mediated Web」を和訳しつつ、私の考えなども入れたものです（和訳公開の許可を得ています）。ノイズなく読みたい方は以下からどうぞ。

以下に、要点を3行で。

AIを介したウェブサイトにおける主要な5つのKPI

アクセス解析に、奇妙な現象が見え始めています。

流入は横ばい、あるいは減少傾向。にもかかわらず、特定のソースからのコンバージョンは伸びている。「パフォーマンスが悪い」ように見えるコンテンツが、なぜか意思決定に影響を与え続けている。

このズレは、計測のバグではありません。ウェブの使われ方そのものが変わっているのです。

人々はもはや、検索結果やホームページから始めるとは限りません。AIツールや大規模言語モデル（LLM）から始めるケースが増えています。AIが読み、比較し、要約し、どの情報を伝える価値があるかを判断する、つまり、ユーザーがあなたのウェブサイトにたどり着く前から、AIがあなたの会社に対する認識を形作っているのです。

これは、アクセス解析にとって新たな課題を生み出します。

従来のKPIは、訪問中や訪問後の成果を測るには優れています。セッション数、直帰率、コンバージョンなどです。そしてオーガニック検索やリスティング広告など、ほとんどの流入チャネルは、インプレッションやクリックに関する詳細なデータを提供してくれます。それに対して、LLMはインプレッションやレコメンドに関するデータを一切提供しません。

AIを介したウェブサイトにおいて、サイト運営者や事業者が直面する最大の課題は、このブラックボックスの中で何が起きているかを理解し、それがビジネスの収益にどう影響しているかを定量化する方法を見つけることです。

この記事では、それを実現するための実践的なKPIを紹介します。今日からチームが計測できるシグナルから、より先を見据えた指標まで、AIがビジネスの「見つけられやすさ（discoverability：ディスカバラビリティ＝発見性）」にどう関わっているかを理解するためにトラッキングすべき指標を探っていきます。

1. AI経由の流入（AI Referral Traffic）

何を測るのか

AI経由の流入は、AIツール上のリンクをクリックして訪問者がサイトに来たセッションをトラッキングします。ChatGPT、Copilot、Gemini、Claude、Perplexity などからの流入であり、従来の検索・SNS・直接流入とは異なるものです。

なぜ重要なのか

AIツールが情報への主要な入口になるにつれ、発見のあり方そのものが変わりつつあります。生成AIツールがクエリ（特に情報収集系のクエリ）に答える最初のステップとなることで、従来の検索クリックは減少すると予測されています。

この環境では、単にページビューを測るだけでは不十分です。AIツールがいつ実際の人間の訪問者をサイトに送っているかを知る必要があります。AI経由の流入を把握することで、AIによる発見（見つけられやすさ）を可視化し、アクションにつなげられるようになります。

• あなたのコンテンツがAIの提案結果に表示されているか
• AI経由の訪問がどれくらいの頻度でサイトにアクセスしているか
• これらの訪問者が他のチャネルと比べてどう行動しているか

このシグナルは、AIがファネルに影響を与えている最初の実証的な兆候です。たとえ流入量がまだ少なくても。

トラッキング方法

AIツールは参照元のリンクにUTMを付与するため、この指標の計測は非常に簡単です。多くのアナリティクスツールは、既存のチャネルレポートでこのチャネルからの流入をすでに計測できています。

Clarity は、AI経由の流入を2つの専用チャネルグループに分けることで、さらに詳細なレベルの情報を提供します。AI Platform（AIとの自然なやり取りからのアクセス）と Paid AI Platform（AIとのやり取り上に表示される広告からのアクセス）です。ChatGPT が広告を導入するという噂が広がる中、これは特に重要になってきています。

2. AI経由のコンバージョン（AI Referral Conversions）

何を測るのか

AI経由のコンバージョンは、AI経由の訪問者がサイト上で意味のあるアクション（会員登録、デモ依頼、購読、購入など）を完了した頻度をトラッキングします。

AI経由の流入が「AIは訪問者を送ってくれているか？」に答えるのに対し、AI経由のコンバージョンはより重要な問い、「その訪問者は実際にビジネスに貢献しているか？」に答えます。

なぜ重要なのか

AIを介したウェブサイトでは、サイトへのアクセス数だけでは誤ったシグナルになります。AIはユーザーがサイトに到達する前に「事前選別」を行い、選択肢を要約し、絞り込み、特定の次のステップへ誘導することが多いのです。

その結果、AI経由の訪問者は以下の傾向があります。

• より明確な意図を持っている
• 意思決定プロセスのより先の段階にいる
• すぐに行動する準備ができている

AI経由のコンバージョンを測ることで、単なる好奇心のクリックではなく、この新しいチャネルをリード・売上・成果に直接結びつけられます。これは、AIからのアクセスを単なる「興味深い流入元」から「信頼できる成長の手がかり」に変えるKPIです。

懐疑的な見方も、ここで覆ります。AI経由の流入が全セッションの中で小さな割合であっても、コンバージョン率が高ければ、その重要性は再定義されます。訪問者数は少なくても、最も重要な指標でより高いコンバージョンを達成するチャネルは、量の多い流入元を上回る可能性があるのです。

トラッキング方法・概算方法

AI経由のコンバージョンは、AI経由の流入をセグメント化すれば、今日から完全に計測可能です。

実際には以下のように行います。

• AI Platform の流入でセッションをフィルタリング
• 検索・SNS・直接流入のチャネルとコンバージョン率を比較
• AI経由の訪問者がどの目標を最も多く達成しているかを評価

3. ボットおよびクローラーの活動（Bot and Crawler Activity）

ボットおよびクローラーの活動は、インデックス用ボット、AIクローラー、LLM がコンテンツにアクセスする頻度をトラッキングします。Copilot や ChatGPT を動かすような有用なボットと、それほど有用でないスクレイピングボット（ページの情報を自動収集するボット）の両方を含みます。人間のセッションに注目するのではなく、流入やコンバージョンが発生する前に、AIがあなたのコンテンツをどれだけ見ているかを示す指標です。

このタイプのサイト上の動きを監視することで、AI経由の流入やコンバージョンの背景にある「なぜ」を理解するための、ファネル上流のデータが得られます。

たとえば、AI経由の流入が少なく、増加していないとしましょう。ボットとクローラーの活動を分析すれば、根本的な問題を特定し、対処する手がかりが得られます。

クロールは多いのに流入が少ない場合：AIシステムはコンテンツを読んでいますが、流入できるようにはしていません。このパターンは多くの場合、関連性がない、あるいは明確さが足りないことを示しています。AIはあなたを見ているものの、回答を合成する際にあなたのコンテンツを「優先」していないのです。これはページのメッセージング、構造、またはセマンティックな明確さに問題がある可能性を示唆しています。

クロールが少ない場合：あなたのサイトは、そもそも推薦してくれるかもしれないシステムに見られていません。解決策は「見つけられやすさ（discoverability：ディスカバラビリティ＝発見性）」の向上に集中することです。つまり、内部リンクの改善、スキーママークアップ、技術的な構造の整備、あるいはAIクローラーにページを訪問させるきっかけとなる外部シグナルの強化などです。

さらに一歩進めて、各LLMごとにクロール活動とAI経由の流入の関係を分析することもできます。

このプロセスは、SEOチームがクリックやコンバージョンを気にする前に、検索のインプレッション指標を使って表示の問題をトラブルシューティングするのと同じです。同様に、ボットとクローラーの活動は、流入やコンバージョンが発生するよりもっと前の段階で、AIからの見え方を診断するのに役立ちます。

トラッキング方法

ボットやクローラーの活動は、従来サーバーログ、CDN、ボット管理プラットフォームなどのインフラレベルのツールでしか確認できませんでした。これらはすべてのリクエストをキャプチャし、有益なAIエージェントと汎用ボットを区別できます。

現在では、行動分析ツールがこれらのシグナルをダッシュボードに直接統合し始めており、チームが単なるクロール量だけでなく、AIのインタラクションが人間の行動やコンバージョンとどう相関しているかを確認しやすくなっています。インフラデータと実用的なサイト分析の橋渡しが進んでいます。

Clarity はボットとAIクローラーのシグナルを直接アナリティクスに表示（和訳記事）するようになり、以下を区別できます。

• AIエージェント（既知のLLMインデックスやAIツールに関連するもの）
• 従来のボット（検索エンジンクローラー、スクレイパー、汎用の自動化）
• 人間の訪問者

これにより以下が可能になります。

• ボット活動全体のトレンドを時系列で測定
• ページごとのAIボットヒット数をセグメント化して、AIシステムがどこに時間を費やしているかを把握
• ボット活動とAI経由の流入トレンドを比較して、情報収集（ingestion）がどこで終わり、紹介（recommendation）が始まるかを確認
• クロール率が高いのに流入が少ないページを特定 → 典型的な診断パターン

4. AIによる引用（AI Citations）

• 実際の画面は公式記事の「AI Citations」のセクションをどうぞ。私は実際に使えるようになってから画面の説明をします。

何を測るのか

「AIによる引用」は、ユーザーがサイトにクリックして訪問しなくても、あなたのコンテンツをAIが生成する回答の中で使われたり、参照されたり、根拠として利用されたりしている状況をトラッキングします。人間による訪問を捉える「AI経由の流入」とは異なり、「AIによる引用」は上流での影響力を明らかにします。つまり、AIが回答、要約、レコメンドする際、その情報源としてあなたのコンテンツを使っていることを示してくれます。

なぜ重要なのか

ゼロクリックのAI体験が、「可視性（見つけられやすさ）」の定義を変えつつあります。あなたのコンテンツは、流入やクリック数といったアクセス解析の結果にまったく反映されないまま、ユーザーの問いに答えているかもしれません。AIによる引用の状況を知ることは、水面下で行われているやりとりを表面化させ、事業者やブランドが以下のことを可能にします。

• どのコンテンツがAIの回答に意味のある貢献をしているかを把握できる
• コンテンツがAIの情報源になっているのに出典元として明示されていない箇所を特定できる
• 競合がより多く認知を獲得しているトピックを検出できる
• 明確さ、構造、権威性を改善するための更新を優先できる

トラッキング方法

AIによる引用は、まだ新しい計測分野です。現時点では、ウェブ全体で統一された計測基準は存在していません。

多くのツールは、いくつかのプロンプトを用意し、AIに回答を生成させ、その出力にブランド名やURLが含まれるか、といった方法で引用を推定しています。これらの方法は傾向を把握する助けになりますが、AI内部で実際にどの情報が参照されたのかを直接観測しているわけではありません。あくまで「再現テスト」に近いアプローチです。

一方で、より構造的な方法も登場し始めています。AIの回答生成を支える「情報取得と根拠づけの仕組み（retrieval and grounding layer）」と連携し、実際の参照・引用の活動を集約して可視化する考え方です。

たとえば Clarity の新しいAIによる引用機能では、AIが生成した文章を後から解析するのではなく、Microsoft の情報検索基盤（retrieval layer）を通じて、あなたのコンテンツがどの程度参照・根拠として使われたかが表示されます。

5. AIレコメンド（AI Recommendations）

現状：北極星（North Star）／将来に向けた指標

何を測るのか

AIレコメンドは、購買目的や意思決定系のプロンプトに対して、AIシステムがあなたの製品、サービス、ブランドをどのように提案しているかを定性的に測定するものです。

AIによる引用とは異なります。引用はあなたのコンテンツを情報源として出典元を明らかにすることです。しかしレコメンドは、それよりも深い意味を持ちます。つまり、AIがあなたの提供するものを「ソリューション」として位置づけているのです。

なぜ重要なのか

情報収集を目的とした従来の流入が、AIによる回答によってゼロクリックにますます移行する中、本当の戦略的価値は参照されること（知識提供＝上流）から推薦されること（行動促進＝下流）へと移行しています。

最も重要になるのは、AIシステムが以下を行うかどうかです。

• 比較の中であなたの製品を提案する
• 候補リストにあなたのサービスを含める
• 「○○に最適なツール」の回答であなたのブランドに言及する
• 購入検討シーンであなたのソリューションを推薦する

これが新たな戦場です。

もしAIがユーザーとウェブを仲介するなら、そのレコメンドに影響を与えることは、かつて検索で1位を取ることと同じくらい重要になります。AIレコメンドは、流入の測定から説得力の測定への転換を示しています。

現時点で把握する方法

今のところ、AIレコメンドを本格的に計測できる標準化されたウェブ解析ツールは存在しません。クロールデータや引用とは異なり、レコメンドされているかどうかを直接確認することは難しいためです。

しかし、私たちは以下の方法で疑似的に把握する方法があります。

• 購入される文脈を整理する（例：「中小企業向けの最適なCRM」「Xの代わりに使える安いツール」など）
• 主要なAIツールで、比較や意思決定段階のプロンプトをテストする
• 自社のブランドが表示されるか、どのように説明されるか、競合がどう位置づけられているかを観察する
• コンテンツ、SEOの順位、権威性の進化に伴う変化を時系列でモニタリング

AIレコメンドは、AIを介したウェブサイトにおけるウェブ解析の最先端領域です。丁寧な定性調査によって、ビジネスに関わる意図に対してAIがどう影響しているかを理解し、知見を広げていくことも可能です。

その気づきを数字で測れて改善に使える指標に変えることが、これからの分析の新しい領域になります。ユーザーへの影響は、クリックする前、ページを見る前、アクセス解析ツールに記録される前に、すでに起きていますから。

参考：AIにオススメされるかどうか、現時点でできること

AIレコメンドの、現時点で把握する方法の具体例です。

ただこれ、自分の使っている生成AIだと情報が偏りかねないので、ログアウトして使ったり利害関係のない相手に確認してもらうと、より精度の高い回答が出てきますよ。

① お客さんがAIに聞きそうな質問をリストアップする

「自社を知らないお客さんが抱えている悩みや比較の言葉」で考えるのがポイント。それぞれは自社のサービスなどに変えてくださいね。

• 課題起点
  「小規模オフィスの防音対策、何から始めればいい？」「従業員5人の会社で使える勤怠管理の方法は？」
• 比較・検討
  「税理士に頼むのと会計ソフトで自分でやるの、どっちがいい？」「○○と△△のサービスの違いは？」
• 地域＋ニーズ
  「○○市で相続の相談ができるところは？」「○○駅周辺でランチ会議に使える場所は？」
• 条件指定
  「月額1万円以下で使える○○ツールは？」「初心者でもできる○○の方法は？」
• 不安・懸念
  「○○を導入して失敗するケースは？」「○○のデメリットは？」

② 複数のAIに実際に聞いてみる

リストアップした質問を実際に聞いてみます。同じ質問でもAIごとに回答の傾向がかなり違うので、お客さんが使っていそうなAIを想定して2個以上は試してみてください。

• ChatGPT
  知名度の高いサービスを挙げやすい。具体的な社名・サービス名を出す傾向
• Gemini
  Google 検索の結果を参照しやすく、SEOが強いサイトが反映されやすい
• Copilot（Bing）
  出典リンク付きで回答するため、ウェブ上に情報があるかどうかが直接影響する
• Claude
  慎重で、根拠が弱いと「一般論」に留まる傾向。逆に言えば、推薦されたら信頼度は高い
• Perplexity
  検索結果をベースに回答するため、最新の情報が反映されやすい

③ 結果を記録する

スプレッドシートにでも記録を残しておきましょう。これこそ、AIに記録させるのでも良いのですが。

1. 質問した日付
2. 使ったAIツール
3. 質問文（そのまま）
4. 自社名が出たか（Yes / No）
5. 出た場合、どう紹介されていたか（正確か、古い情報か、間違いはないか）
6. 競合としてどこが挙がったか（上位3つ程度）
7. 気づいたこと（自由メモ）

④ 定期的に繰り返す

AIの回答は変化します。ただでさえ固定化しないのに、学習データの更新、アルゴリズムの変更、情報の更新によって変わるので、1回やって一喜一憂して終わりではなく、定点観測しましょう。SEOと同じですね。

• 重要な質問を3つ × 3回 × ChatGPT・Gemini でやってみるのが基本
• 月1回以上、同じ質問リストを同じAIに投げる
• 大きなサイト更新やコンテンツ追加をした後にも、臨時で確認してみると変化が見えやすい
• 結果の記録と改善アクションはセットで考えること（ただの好奇心対応にしない）

余談：受け身のままではいられない

「数年前までは、わざわざサイトにアクセスして内容を見て、それで判断していたんだよね」なんて振り返る時代が来るかもしれません。

そもそも「流入」は、その行動を前提にした概念ですもんね。今後、AIが意志決定に関わるのであれば、この概念そのものが変わるわけで、パラダイムシフトと言えるのでしょう。

一昔前は、「ホームページから問い合わせてもらえれば答える」のが一般的だったために、「お問い合わせの送信」がコンバージョンになっていたんですよね。これはまだ、知りたい情報がどのカテゴリにあるのかを人力検索していた時代でした。判断の負荷はそこそこありましたが、それが当たり前だったわけです。

今では、「問い合わせるためには、せめて興味を持ってもらわないとアカン」とさまざまな情報を公開するようになり、検索エンジンがどんどん進化して人の意思決定に介入するようになりました。SNSもアルゴリズムによってフィルターバブルがかかるので、自分の意思がなんなのか曖昧になってきた時代のようにも思います。余談ですが、自己分析とか昔からあったものの、SNSも相まって今ものすごく “流行っている” ように感じていたのですが、「選んでいるようで選ばされている」ことへの直感的な警鐘でもあるんですかね。考えすぎか。

人は1日に3万回以上も意志決定しているそうなので、意志決定コストをラクにしたいというのが本能だとしたら、このまま行けば、ほとんどの人はAIに頼るようになるのが当たり前になるでしょうねと。

テクニカルに考えたらSEOのロングテール×SNSの口コミのハイブリッドな感じもしますが、AIに選ばれるために特別なことをするのではなく、人に選ばれる理由を明確に言語化することが本質だと思うんですよね。

出すべき情報と出すべきではない情報のバランスを見極めながら、AIの向こうにいるお客さんに届けましょ。

はい、ごめんください。Microsoft Clarity（クラリティ）大好きコスギです。
先日公開された「AI Bot Activity」（日本語では「AIの可視性」）について、Clarity の公式ドキュメントに基づきつつ、導入方法や費用、具体的な見方や考え方についてまとめました。

すでに（有料で）CDNを導入している中規模サイト、もしくは WordPress で Clarity のプラグインを導入しているウェブサイト担当者向けです。

結論を3行で。

「うーん……まあ難しいことはわかったけど、せっかくなら、なんかイイカンジで使えない？」という方は、最後に分析用のプロンプトを紹介したので、思考停止して使ってみてください。個人的には、知識を覚えるより行動してなんぼだとも思うので。AIを使うたび、人の仕事が増えていく……！

Clarity の AI Bot Activity とは

検索エンジンのクローラーなど「ボット」によるアクセスは、ほとんどの場合「ノイズ」として扱われていました。人によるアクセスではないため、マーケティングに活用しにくかったんですよね。

しかしAI時代の昨今、「AIボット」が検索・要約・補助回答・学習などの目的でウェブサイトにアクセスするケースが急増しています。それはAIが自動的に収集するものもありますが、人の代わりにAIが収集するため、改めて注目されている背景があります。

背景や概要については、以下の記事をご覧ください。

ということで、具体的な話です。

AI Bot Activity の注意点

大事なことが公式ドキュメントの冒頭に書かれているので紹介します。

Bot activity represents requests made to your site and doesn’t indicate that content was retrieved, grounded, cited, or surfaced in AI generated responses. These metrics reflect observed bot behavior and may not translate into traffic, attribution, or downstream outcomes.
ボットアクティビティはサイトへのリクエストを表すものであり、コンテンツが取得、グラウンディング、引用、またはAI生成レスポンスで表示されたことを示すものではありません。これらの指標は観測されたボットの行動を反映したものであり、トラフィック、アトリビューション、またはダウンストリームの成果には反映されない可能性があります。

つまり、とても勘違いしやすいし期待したくなるんですが、以下のことはわかりません。

• AIに紹介される
• AIに引用され、要約や回答に使われる
• AIから成果（流入・CV）につながる

AI Bot Activity でわかることは、あくまで「ログ」であって「答え」ではないんです。「東京スカイツリーの高さは634mです」という情報と大差ありません。「なんだ、じゃあいいや」と、ここで読むのを辞めてもらっても問題ありません。むしろ、やるべきお仕事に戻ってください。

読み進めるなら「自分は何を期待しているのか」を問いかけてくださいね。

AI Bot Activity の導入方法

まず、AI Bot Activity は、Microsoft Clarity を導入しているだけでは使えません。AI Bot Activity を使うには、追加の条件が必要です。

• Microsoft Clarity が正しく導入されている
• Clarity のプロジェクトが有効である（データが取れている）
• CDN（もしくは WordPress の Clarity 公式プラグイン）が導入されている／導入できる ← コレ

「CDN」とは、ものすごくざっくりいうと「主に表示を速くするための、サイトの入口ゲート」です。建物の出入口に監視ゲートを設置して、疑わしいものはブロックし、安全と判断したものはファストスルーするみたいな機能です。つまり、たくさんの何かが通れば混雑して大変なので、ある程度は無料だとしても、ほとんどの場合は従量課金で使える機能なんですよね。

AI Bot Activity は、この CDN などの入口で記録されたアクセス情報をもとに表示されます。

CDN を使う際の注意点（費用感）

AI Bot Activity を有効にする方法はいくつかありますが、CDN を使う場合は CDN 側の仕様や料金体系が関係します。Clarity 自体は無料でも、CDN の「ログ取得」や「リクエスト処理」に関する料金がかかる場合が想定されます。従量制なので。

……それなりに従量課金が必要になりますね。Cloudflare の無料版では LogPush が使えないので有料版に対応しているのですが、Cloudflare 側でAIボットの確認やブロックもできる（「守り」の活用方法）ため、個人的には疑問が残ります。今後「攻め」の活用方法として、AIボットの流入をセグメントとして使えるようになることを期待。まだβ版ですしね。

WordPressのプラグインならカンタン

WordPress サイトの場合、Microsoft Clarity の公式プラグインでカンタンに導入できる場合があります。すでに Clarity をプラグインで導入しているのなら、話は早いです。以下の流れで有効化しましょう。

• エックスサーバーのレンタルサーバーで確認できているものです。契約状況によっては実行できないケースもあるかもしれません。
• プラグインが有効なら、自動的に有効化されている可能性がなきにしもあらZoo……

導入のステップ

STEP

Microsoft Clarity の［設定］→ ［AIの可視性］に進む

設定画面の左メニューの一番下にある「AIの可視性」から、「ボットアクティビティのセットアップ」の［開始する］をクリックします。

STEP

［＋プロバイダーを追加］ボタンから進む

何も設定されていなければ、追加しましょう。

STEP

使用しているサーバーもしくはCDNを選ぶ

使用している CDN を選べますが、今回は「サーバー WordPress（WordPress server）」を選びます。

• ウェブサイトが WordPress で構築されている
• Microsoft Clarity の公式プラグインが有効化されている
• Microsoft Clarity のデータを WordPress の管理画面で確認できている

という3つの条件が揃っていれば、表示されます。

表示されない場合は使えません。AIボットの挙動を見たいだけの場合は、Cloudflare の無料版でも十分です。後述の「守りの使い方」も参照してください。

STEP

［セットアップの確認］ボタンから進む

① Microsoft Clarity の WordPress プラグインのバージョンを確認してください

・Microsoft Clarity プラグインの最新バージョンがインストールされていることを確認してください。インストールされていない場合は、こちらから更新してください。

インストールされている Microsoft Clarity のプラグインが最新版（執筆時バージョン：0.10.15）になっていればOKです。［セットアップの確認］から進みましょう。

STEP

WordPress Integration を「現在の統合」として確認できる

STEP2 と同じ画面です。ここに Connected された WordPress Integration が表示されていれば、AI Bot Activity の機能を使えます。

水色の「dashboard」か、ヘッダメニューの「ダッシュボード」で「AIの可視性」を選んで進みましょう。

STEP

Bot Activity を確認できる

こんな画面が表示されます。開けたら、まずは色々と確認してみましょう。

AI Bot Activity（AIの可視性）をどう使えばよいのか

AI Bot Activity ダッシュボードの画面を大きく分けると、以下の3＋1の要素で構成されています（和訳の違和感は御愛嬌……）。

• ボット演算子（Bot operator）＋ AI要求（AI requests）
• ボット アクティビティ（Bot activity）
• パス要求（Path requests）

それぞれを見ることで、AIボットのアクセス状況を俯瞰できるようになっています。詳細は後述しますが、以下の順番で見ていくのがオススメです。

1. 大きな傾向（AI要求）をまず見る
2. どんなAIがアクセスしているか（ボット演算子） を確認
3. アクセスの性質（ボット アクティビティ） を俯瞰
4. 具体的なページ（パス要求） をチェック

どのように意思決定して活かすのかは、「守り」と「攻め」の2つの考え方があります。

守りの活用

CDN は従量課金制なので、不要なボットに何度もアクセスされると、そのぶんお金がかかります。シンプルに困りますよね。

また、自分のコンテンツをAIの学習から守りたいということもあるでしょう。AIに紹介されないリスクを軽減するなら「NotebookLM のボットからは守る」など、用途を想定してブロックする方法もあります。（個人的に、時代を考えたら焼け石に水のいたちごっこだろうと思うのですが……）

こういった「ボットからアクセスされることで困ることをなんとかする」のが守りの活用。現状がわからないことには判断できませんので、Clarity の Bot Activity を使うことで、何が起きているかを把握することは可能です。

ただ、その後の施策は別なので、本当に守りたいのであれば CDN という「監視ゲート」を導入して、検知したものをブロックするような使い方がオススメです。どのみち CDN でブロックできれば、Clarity には反映されませんし。

この使い方は、アクセス解析ツール初期の使い方に似ています。いろんなボットがありましたよねえ……（遠い目）コメントスパムとか、リファラースパムとか、よくわからない User-Agent があったような。コメントが閉じられるのが当たり前の時代になって滅亡したのかもしれませんが、おそらくそういったボットも検知できるのでは。

攻めの活用

守りの活用がボットを「ノイズ」として除外する方法なら、攻めの活用はボットを「代弁者」として積極的に活かすことです。今の時代、ほとんどの方が知りたいのはこちらでしょう。Clarity の AI Bot Activity も、どちらかというと「攻めの活用」です。とはいえ、現在はただの情報でしかないため、過度な期待は禁物です。β版ですし。

CDNを使うか、WordPress のプラグインを使うという前提での話になりますが、興味があるなら Clarity 以外の方法もある（今後出てくる可能性も高い）ので、調べてみてください。

攻めの活用をするには、以下の3段階です。

1. AIが何をしに来ているか（役割）を定義する
2. 重視したい役割に合わせた仮説を立て、AIのアクセスが多いページを調整する
3. 調整したページを中心に、人とAIのアクセスを検証する

ということで、次から攻めの活用を前提にした画面説明です。画面左上の設定を少し変えておきましょう。

ボット演算子（Bot operator）からわかること

「ボットオペレーター」という言葉はあるのですが、和訳がそもそもわかりにくいので「ボット」で進めます。

「どんな会社のどんなシステムがどれくらいアクセスしているか」を把握できるものです。

AI要求（AI requests）

画像で「5.44%」と表記されている箇所の数値です。これはすべてのアクセスのうち、AIが関係するアクセスの割合です。内訳を見るとわかるのですが、AIが学習のためにアクセスするケースもあれば、人がAIに依頼してアクセスするケースもあります。

基準値はないのでなんとも言えませんが、内訳と合わせ、守りの活用を検討すべきかどうかも判断してください。サイトの性質や業種などにもよりますが、公式の数値などを見ると、だいたい5〜15％くらいが一般的でしょうかね。

ボットの一覧（Bot operator）

どんなボットがアクセスしているのかがわかります。画面の左上で「AI bots」を選ぶとAIボットのみに絞り込まれ、「All traffic」を選ぶとすべてのアクセスが表示されます。すべてのアクセスのうち「Likely Human Traffic（たぶん人間のアクセス）」が一番多くなるのでは。

• namecheap ってなんだ？と思いますよね。どうも WordPress の標準的な内部通信が namecheap として検出されているようです。一旦スルーしておきましょう。有識者の方がいらしたらXなどにてコメントください。

ボット アクティビティ（Bot activity）からわかること

上記の「ボット演算子（Bot operator）」が誰（どのAI・どのシステム）が来ているかを示すものに対し、この「ボット アクティビティ（Bot activity）」は何をしに（どんな目的で）来ているかを示すものです。

要するに、「目的別ボットの一覧」ですね。

Bot activity で分類される「目的」とは

Bot activity で分類されている目的（Intent）は「このページが ChatGPT からアクセスされている」といった具体的なことはわかりません。

しかし、サイト全体の傾向を知ることで、

• 自社サイトが「どの文脈でAIに見られているか」の仮説を立てられる
• 守るべきアクセス（過剰なクロール等）と、活かせるアクセス（検索・要約目的など）を切り分けられる
• AI時代において、どの情報を強化・整理すべきかの判断材料になる

といった「意思決定のヒント」を得ることができます。あくまでヒント。

パス要求（Path requests）からわかること

「ボット演算子（Bot operator）」が誰（どのAI・どのシステム）が来ているかを示すもの、「ボット アクティビティ（Bot activity）」は何をしに（どんな目的で）来ているかを示すもので、「パス要求（Path requests）」は、どのURLに来ているかを示すものです。

具体的とはいえ、どのボットがどのURLに来ているかまではわからないため、「All traffic」を「AI bots」に変えて（AIのアクセスのみに絞り込んで）確認することをオススメします。

URLにはリンクが張ってあるので、クリックすると確認できます。

Clarity にも「人気ページ一覧」がありますが、ここでの対象は人ではなくAIボットです。人のアクセスとは、少し異なる傾向が見られるのではないでしょうか。

ウチはコラムへのアクセスが目立ちますが、これは人のアクセスでもよくあることです。もともとSEOを想定してつくっていますし。そしてAIがアクセスしているURLのコンテンツは「ちゃんと読みたい」より「これなんだっけ？」に応答している印象もありますね。ファストアンサー。

よくありそうな質問と回答

というか私が気になった備忘録も兼ねて。

まとめ：中小企業サイト担当者の方へ

色々と書き連ねましたが、大前提として「Bot Activity は無理に使わなくてもいい」のです。判断材料が増えることは、必ずしも良いとは限らないですし。

それでも導入できたのなら、これだけは知っておこう、というものをまとめました。

Bot Activity から「考えるといいこと／誤解しやすいこと」

現実問題、限られたリソースの中でできることはシンプルです。

1. まずは「何が起きているか」を知る
2. コストやリスクがあるなら、守る
3. 余力があれば、攻めの仮説を立てる

Bot Activity は、AI時代の健康診断になりうるものですが、本格的に使えるのはもう少し先ですかね。

おまけ

Bot Activity のデータは、CSV でダウンロードできます。つまり、AIに分析してもらえます。そのデータと合わせて、以下のプロンプトで依頼してみてください。

この Bot Activity のデータから、このサイトはどんなふうにAIから認識されていると仮説が立ちますか？

私のカスタムプロンプトはかなり厳しめに入れているので、上記だけでこれだけ出てきますが、もし意図と異なるようなら「仮説を5つ以上」とか「私に3つ質問してから分析して」などと依頼をカスタマイズするのもオススメです。

出力したものを見たい方は以下をどうぞ。タグなどは全部抜いているので参考程度に。

これを受け、施策にまとめたのが以下。

AI向け施策まとめ（カエルコムニスの場合）

よくあるAIOの施策は、以下のようなことが言われているので、だいたい合ってますかね。個人的には、ちょっとしたコツ＋愚直な E-E-A-T という認識です。AIの出力に寄せている印象もあるので、人間らしさを出せるのは一次情報くらいですYO

この5つの観点から、注力したいページをAIに評価してもらっても良いのではないでしょうか。人間の仕事だけが増えていきますねえ……

はい、ごめんください。Microsoft Clarity（クラリティ）大好きコスギです。
この記事は Ihab Rizk さんによって書かれた Microsoft 社の公式記事を和訳しつつ、私の考えなども入れたものです（和訳公開の許可を得ています）。ノイズなく読みたい方は以下からどうぞ。

以下に、要点を3行で。

Microsoft Clarity での AI Bot Activity：AI が実際にどのようにサイトにアクセスしているかを見る

従来の解析ツールでは、人間のユーザーがサイト上で何をしたか（クリック位置、スクロール位置、コンバージョンなど）だけが見えていました。しかし、今や大量に発生しているAIシステムや自動化されたエージェントによるアクセスは、ほとんど可視化されていませんでした。

これらのAIシステムやクローラーはページを読み込み、リソースを取得し、継続的にサイトを訪問します。このようなアクセスはインフラ負荷に影響するだけでなく、コンテンツがAIによってどのように要約・引用・表示されるかにも関わってきます。つまり、ユーザーが情報を発見する方法そのものに影響を与える可能性があるのです。しかし、従来の分析ツールではこれらを捉えることができませんでした。

そこで Microsoft は AI Bot Activity（AIボットアクティビティ） を Clarity に導入し、これらのアクセスを「見える化」できるようにしました。

AI時代にボットの活動が重要な理由

かつてクローリングといえば、主に検索エンジンがインデックス作成のためにコンテンツを収集することを意味していました。

しかし現在、ボットによるクローリングは、コンテンツがAIシステムによって後でどのように使われるか（要約、引用、AIアシスタントでの表示など）を示す最も早い段階で観測できるシグナルとなっています。従来のクローラーとは異なり、AIシステムは複数のプラットフォームにわたって大量かつ継続的にコンテンツにアクセスします。

これにより、事業主やサイト運営者には新たな疑問が生まれます。

• どのシステムが自社のコンテンツにアクセスしているのか？
• このボットによるアクセスは価値あるものか、それとも単なる負荷なのか？
• どのページが最も頻繁にアクセスされているのか？
• （エージェントなどによる）自動化されたアクセスは、将来の表示・エンゲージメントにどう関係するのか？

こうした疑問には、アクセスそのものを測定できないと答えようがありません。Bot Activity は推測に頼らず、これらの動きを把握できるよう設計されています。

AIアクセスの可視性を新たなレベルへ

AI Bot Activity は、認証済みボットがコンテンツにどのようにアクセスしているかを明らかにします。クローラーのトラフィックをノイズとして無視するのではなく、Clarity はそれを測定・分析可能なデータに変えます。

AI Bot Activity で確認できること：

• どの AI システム／プラットフォームがサイトへアクセスしているか
• どれくらいの頻度・規模でクロールしているか
• 最も自動化されたアクセスが多いページ、パス、リソースはどこか

これは推測やモデル化に基づくものではありません。AI Bot Activity は、CDN連携を通じて収集された実際のサーバーサイドログを利用しており、クライアントサイドのアナリティクスでは取得できないデータです。

その結果、インフラに実際に到達しているリクエストに基づいた、信頼性の高い自動アクセスの全体像を把握できます。

AI Bot Activity で確認できること

Clarity の Crawling Activity（日本語では「AIの可視性」）ダッシュボードでは、以下を確認できます。

• AI クロールリクエストの割合
  人間のトラフィックを含む全リクエストに対して、AI ボットが占める割合
• 目的別ボット活動
  アクセスしたボットを主な用途（検索インデックス用、AI学習用など）別にグループ化
• オペレーター別リクエスト
  どのプラットフォーム／組織がどれだけアクセスしているか
• パス別リクエスト
  自動化されたシステムが頻繁にアクセスしているページやリソース

これらにより、単なるノイズだったボットのアクセスを、測定可能なオーディエンスとして理解できるようになります。

実際のサーバーサイドデータに基づく設計

AI Bot Activityの特徴は、その背後にあるデータにあります。

クライアントサイドのスクリプトや推測に頼るのではなく、接続されたCDNからのサーバーサイドログを使用して、高精度でクローラーの動作を識別します。これにより、オペレーター、目的、リクエストパターンごとに信頼性の高い分類が可能になります。

その結果、自動化システムがコンテンツにどうアクセスしているかを、より明確かつ正確に把握できます。

盲点から情報に基づいた意思決定へ

AI Bot Activity 自体は、ボットのアクセスをブロックしたり制御したりする機能ではありません。代わりに、次のような意思決定のための情報として活用できます。

• パフォーマンスとインフラの計画
• クロールポリシーとアクセス戦略の策定
• コンテンツの優先順位づけと最適化
• 自動化されたアクセスのコストと影響の評価

可視化されたデータに基づき、推測ではなくデータに基づく意思決定が可能になります。

AI Bot Activity をはじめる

AI Bot Activity は、Microsoft Clarity の ダッシュボード → AIの可視性（AI Visibility）から「AI Bot Activity」として利用できます。

機能を有効にするには、プロジェクト設定の AI Visibility セクションで対応する CDN を接続します。サポートされている CDN は Fastly、Amazon CloudFront、Cloudflare などです。

WordPress サイトで最新版の Clarity プラグインを利用している場合は、自動的に機能が有効になります。古いプラグインを使っている場合は更新が必要です。

• 注釈：具体的には公式ドキュメントを参照してください。

これは始まりに過ぎない

AI Bot Activity は Microsoft Clarity の AI 可視化機能の第一歩です。

今後、より深いインサイトや関連性の高い指標を追加し、事業主やマーケティングチームが自動化されたアクセスをより深く理解できるよう進化していきます。

余談：AI Bot Activity は AI を使う人に思いを馳せられるツール

ここからは私の感想です。

今回紹介した AI Bot Activity は、「AI向けに何をすればいいのか」を教えてくれるツールではありません。ですが、AIを使う人のことを考えるための材料にはなります。

いま巷では、「AIに読まれないサイトはアブナイ！」「AIに紹介されるかどうかが重要だ！」といった煽りも散見されます。冷静に考えたら、んなわけあるかい（アブナイって、いつ何がどうなるって？）と思いますが、わからなければ不安になりますよね。

そもそも、AIに読まれる前に人に読まれていないサイトも少なくありませんし、「誰の、どんなときに、どんな価値を提供しているのか」を言葉にできていないままでは、AIの話だけが先行してしまいます。これは、本末転倒です。

AI Bot Activity で現状把握しておくことは重要ですが、これを見て「AIからアクセスされていない！ヤバい！」と焦る必要はありません。業界の基準も示されていないので、「今、ウチはこうなんだな」と把握するだけで十分です。

Microsoft 公式でも「これは始まりに過ぎない（This Is Just the Beginning）」とあるとおり、これからなんです。見えないものまで見えたつもりになると、かえって判断を誤ります。過剰な期待をする前に、まずは人を見ましょう。

これまでの情報の流れは

人 → ウェブ → ビジネス → 人

だったのが、これからもっと

人 → AI → ウェブ → ビジネス → 人

になっていくでしょう。CtoC から BtoB が生まれた過程を考えたら、人の存在そのものが見えにくくなるのは自然な流れかもしれません。

ですがビジネスをする限り、その先には必ず人がいて、社会があると思うんです。AIを意識することは、その前提を忘れるためではなく、むしろ「誰に、どんな価値を届けているのか」を問い直すためのきっかけだと、私は思います。

何でもかんでも可視化されると、目を背けたくなることもありますが、想定が通用しなかったときこそ面白いんじゃないでしょうかね。

導入から活用の考え方を記事にしたので、こちらもどうぞ。

はい、ごめんください。Microsoft Clarity（クラリティ）大好きコスギです。
この記事は Ryan Loftus さんによって書かれた Microsoft 社の公式記事を和訳しつつ、私の考えなども入れたものです。ノイズなく読みたい方は以下からどうぞ。

実際のユーザー行動を見ると崩れ去る、6つのウェブサイト神話

デジタルマーケティングは、すでに約30年の歴史があります。その中で、「マーケティングやWebサイトはこうあるべき」「ユーザーはこう行動するはずだ」という、強く信じられてきた考え方が数多く生まれてきました。

公平を期すなら、それらの多くは一定の真実に基づいています。たとえば、「説明的なCTA（コール・トゥ・アクション）」が「詳しくはこちら」のような曖昧な表現よりも優れたユーザー体験を提供すること。明確な価値提案が重要であること。そして、表示速度の速いサイトほどコンバージョン率が高い傾向にあること。

しかし、広く受け入れられている考え方すべてが、精査に耐えうるわけではありません。では、「本当に正しいもの」と「単に慣れ親しんだ思い込み」を、どうやって見分ければよいのでしょうか。

そこで登場するのが 行動分析（Behavior Analytics） です。

行動分析は、集計された数値や社内の意見だけに頼るのではなく、実際の人が、あなたのサイトで何をしているのかを観察することを可能にします。どこで迷い、何を無視し、どのように摩擦を回避しようとするのか。

そして、実際のユーザーが実際のWebサイトを使う様子を見ていると、非常に一般的な前提が、次々と崩れていきます。

神話1：私たちのナビゲーションはわかりやすい

なぜそう思ってしまうのか

多くのチームは、自分たちのナビゲーションはわかりやすいと信じています。なぜなら、内部的には意味が通っているからです。ラベルは明確に感じられ、構造も論理的に見えます。関係者の間では「よく整理されている」という認識で一致していることが多いでしょう。チームの誰もが目的の情報を見つけられるのであれば、ユーザーも同じようにできるはずだ、と考えてしまいます。

実際のユーザーはどうしているか

しかし、セッションレコーディングを見ると、まったく違う様子が見えてきます。ユーザーは複数のメニュー項目の上を行き来し、あるページをクリックしては、すぐに戻るボタンを押し、別の選択肢を試します。中には、ナビゲーション全体を無視するユーザーもいます。また、「正しい使い方」でナビゲートすることをやめ、スクロールしたり、検索を使ったりする人も少なくありません。

私が関わったあるプロジェクトでは、およそ30％のユーザーがナビゲーションに問題を抱えていることがわかりました。彼らはページを開いては「違う」と感じて戻り、それを何度も繰り返した末に、必要な情報を見つけるか、あきらめるかのどちらかに至っていました。

実務で意味すること

内部でのわかりやすさと、外部でのわかりやすさは同じではありません。チームは製品や用語、構造を知りすぎているため、初めて訪れるユーザーと同じ視点でサイトを体験することができません。ナビゲーションのわかりやすさは、前提として信じるものではなく、観察によって確認されるべきものなのです。

コスギ注

この話、「関心動線」と通じるんですよね。

私が関わらせていただいているウェブサイトで、力を入れ始めた関連サービスのページがないから、新しく作る提案をしようと思っていたんです。そしたら「コスギさん、それもうあるし、グローバルナビから行けます……」と言われ、横転。

そんな場所にあるのに、アクセス数は全体の0.1％未満……なぜなら、流入のほとんどが広告経由、つまりサイトに流入する目的が限られていたことが大きかったんです。主要なページの動線は太かったし、そこを回遊する改善もできていたからこそ、少しズレた関連サービスへの動線に（途中からとはいえ1年以上関わっている私ですら）気づかなかったほど……CVRより低いなんて。

関連サービスは現在のユーザーと直接関わるものではないからこそ、「太い動線から回遊の道を作ればいいじゃない」と安易にできるものでもないので、現在のビジネスモデルから引き直しているところです。仮説検証真っ只中。

ナビゲーションがわかりやすいかどうか？の基本チェックポイント

• グローバルメニューのページごとに確認
  • そもそも使われているかどうか、セッション数やユーザー数を確認
  • 使用を想定しているページのクリック（タップ）ヒートマップを確認
  • そのページを起点として、前後のページを確認
• サブメニューも同様に確認
  • 特にモバイルで、タップしないと出てこないメニューは使われにくい
  • ただ並べているだけでアクセスされないのであれば、必要な下層ページからの動線がない可能性も

なお、特定のページは主に関係者が使っていることもあります。それ自体に問題はありませんが、サイトの目的の検証のために影響を考慮・対処しておく必要はありますよね。

神話2：もう誰も文章なんて読まない

なぜそう思ってしまうのか

私たちは日常的に、「注意力は短くなっている」「ユーザーは流し読みしかしない」といった話を耳にします。そのため、長文コンテンツは価値がなく、短いほうが常に良いのだと考えてしまいがちです。

実際のユーザーはどうしているのか

ユーザーはすべてを読むわけではありませんが、自分にとって関係があり、信頼でき、理解しやすいと感じた内容はきちんと読みます。

ユーザーはスクロールし、立ち止まり、自分の疑問に答えてくれるセクションに時間を使います。構成が整理された長文コンテンツは、今でも非常に高い成果を出しています。実際、平均読了時間が8〜10分に達する長文記事も数多く存在します。

もう一つ、ユーザーが読むかどうかに大きく影響する重要な要素があります。それが「可読性」です。500語にも及ぶ長い段落を目にして、「これは読む気がしない」と感じた経験はないでしょうか。ユーザーも同じです。

短い段落、狭めのコンテンツ幅、目次のような機能は、ページ滞在時間に大きな影響を与えます。こうした工夫があることで、ユーザーは必要なセクションを素早く見つけ、そこに深く関与することができます。

実務における意味

問題は文章の長さではありません。有用性です。ユーザーが避けているのは「読むこと」ではなく、「関係がなく、情報密度の低いコンテンツ」です。価値があり、理解しやすいと感じられる情報であれば、ユーザーは時間を割いて向き合います。

コスギ注

「最近、AI 生成の文章が増えているよな〜」と思いながら読んだセクションです。笑って読んでいたんですが、だんだん真顔になりました。

AI は平均的な出力をするので、とても無難なんですよね。わかりやすいですが、それだけ。

「平均的に出力されたものに価値はない」と断言することはできませんが、スマホネイティブの子どもたちが動画で情報を仕入れているのを目の当たりにしていると、少なくとも AI ネイティブの時代は来るはずで、それまでに提供価値に向き合う必要があるのだろうなって。「価値」って、人間にしか出せない「異常値」であり、「約束された変化量」だと思うのです。だから、これからは今よりもっと、経験を積んできた人の言葉が貴重になります。

これまで私はわかりやすさを重視してきましたが、それだけじゃダメなんだよなと薄々感じていたところに、「アクセス数の継続的でゆるやかな減少」「典型的なヒートマップへの変化（今までアテンションの強かった部分が薄まってファーストビューで終わりつつある）」という事実を突きつけられています。

確かにまだ終わってはいませんが、想定される未来のためには、今のうちに向き合うしかないですね……。

文章が読まれているか？の基本チェックポイント

• 記事の目次のクリック（タップ）ヒートマップを確認
  • 長い記事は目次から注目箇所がわかる場合も多いです
  • 部分的に読まれているなら、そのセクションからの動線も検討できます
• スクロールマップとアテンションマップも確認
  • そのページに価値を感じている箇所がわかります
  • 目次が長すぎると離脱されるケースも少なくありません

長いから読まれないのか、価値が伝わる前に離脱しているのかを見極めるところから。

神話3：ファーストビューがすべて

なぜそう思ってしまうのか

この考え方は、理解しやすい前提から生まれています。ユーザーがすぐに目にしないものは、存在しないのと同じだと感じてしまうからです。そして、これまで述べてきたように、注意力は短くなっていると言われています。

実際のユーザーはどうしているのか

データは一貫して、ユーザーがスクロールしていることを示しています。しかも多くの場合、ページに到達してから数秒以内にスクロールが始まります。

重要な文脈、裏付けとなる情報、意思決定に必要な材料は、ファーストビューよりもはるか下に配置されていることが多く、ユーザーはそれらを積極的に探しにいきます。

実務における意味

この神話が本当に破綻するのは、チームがページ上部だけを最適化し、実際にユーザーを納得させている下部のコンテンツを軽視してしまうときです。どちらも重要ですが、その役割は異なります。

ファーストビューは期待値を設定し、ファーストビュー以下のコンテンツが信頼を獲得します。ページが失敗するのは、ファーストビューをスタート地点ではなく、ゴールとして扱ってしまったときです。

コスギ注

ファーストビューが、ゴールではなくスタートというのは、本当にそう。

なんですが、神話というほど強固な偏見かな？と思うくらいには、私のまわりで「ファーストビューだけやっていればいい！！！」という人を見たことがありません。

なんなら、まだファーストビューを軽視している人のほうが多いくらいの印象です。スタートにすらなっていないというか。トップページのファーストビューで、自己満足で抽象的な「わかるようでわからないスライドショー」を掲載しているサイトは山ほどあるし、それを疑問に思わない制作者もたくさんいるんじゃないでしょうか。はいブーメランブーメラン

これは、評価基準が明確でないことにも起因していると思います。ファーストビューで、注視やクリック（タップ）を生み出せないか、もう少し考えてみてもいいかもしれませんね。そういう仮説のある施策なら、検証も捗りますよ。

ちなみに、マーキーでヘッダーに出したキャンペーンのお知らせは、ファーストビュー改善施策の中でも一番スベったことを報告しておきます。みんなスクロールしたいんだきっと。

ファーストビューが機能しているか？の基本チェックポイント

• そもそもスクロールされているかを確認
  • スクロールマップとアテンションマップでユーザーの停止箇所をチェック
  • スクロールされていなければ、直帰しているかグローバルナビで移動しているかのどちらか
• ファーストビューにおける行動を確認
  • クリックかスクロールか、それ以外の何かがあるか？
  • それは想定している行動か？

ファーストビューは期待をつくる箇所なので、ページの目的ごと（トップ／ページ／記事／フォームなど）に仮説検証してみると見えてくるものがありますよ。

神話4：自分にとって速い＝みんなにとっても速い

なぜそう思ってしまうのか

自分のノートパソコンでページが素早く読み込まれれば、それが「誰にとっても速い」と考えてしまうのは自然なことです。

実際のユーザー体験

Webサイトのパフォーマンスは、使用しているデバイス、ネットワーク環境、所在地、そして訪問者が新規かリピーターかによって大きく異なります。キャッシュの影響により、社内のメンバーには高速に感じられるサイトでも、初めて訪れたユーザーには大きな遅延が発生していることがあります。

もう一つ重要な要素があります。検索エンジン（そしておそらくAIプラットフォームも）はモバイルファースト・インデックスを使用しています。つまり、検索エンジンはモバイル版サイトを基準に評価を行い、デスクトップ版サイトは見ていないということです。そして多くの場合、モバイルのパフォーマンススコアは、デスクトップよりも低くなります。デスクトップでは高速に表示されるサイトでも、モバイルではそうとは限りません。

実務で意味すること

一人の体験が、全体を代表することはありません。ユーザーが実際にどのようにサイトを体験しているかを理解するには、すべてのデバイスにおけるパフォーマンスを測定する必要があります。

Google Lighthouse のようなツールは有用ですが、スコアは一度に1条件ずつ生成され、結果が大きく変動することもあります。その点で、Microsoft Clarity のダッシュボードにある「パフォーマンス概要カード」は有用です。これは、サイトやページにおけるすべてのセッションを集計したパフォーマンススコアを表示します。

コスギ注

サイトのパフォーマンスを測るための、コアウェブバイタルの主な指標は3つあります。

LCP（Largest Contentful Paint）：ページ内で最も大きなコンテンツが表示されるまでの時間のこと。ページの読み込み速度に直結し、2.5秒が良好とされています。

INP（Interaction to Next Paint）：ユーザーのクリックなどから、ブラウザが応答して表示するまでの遅延時間のこと。ページ内の応答性に直結し、0.2秒（200ミリ秒）が良好とされています。

CLS（Cumulative Layout Shift）：ページ読み込み中に要素がズレる度合いのこと。クリックしようと思ったらあとからバナーが出てきて、それをクリックしてしまった、みたいなことがないかどうかの指標です。0.1未満が良好とされています。

こういった指標に改善が必要な場合、チリツモでユーザーに負荷をかけてしまいます。

価値を知っている人にとってはなんとも思わないかもしれませんが、それほど期待していないユーザーは、1秒で「縁がなかった」とみなしかねません。改めて考えたらすごい時代ですね。

本当に速いのか？の基本チェックポイント

• 30日間のパフォーマンススコアを確認
  • パフォーマンススコアの赤い部分（スコア 1〜50）だけで絞り込める
  • どんな状況で置きていたのかをレコーディングなどで確認
  • 極端にユーザー数が少ない場合は、その環境で起きているだけの場合もある
• イライラしたクリックを確認
  • 表示が遅いと何度もクリック（タップ）しがち
  • 速度以前に、そもそも期待した反応を用意できていない場合もある

「速く表示されること」は、スムーズに行動してもらうための要因のひとつでしかないので、速さそのものが神話になりかけているかもしれませんね。

神話5：私たちはユーザーでもあるから、ユーザーを理解している

なぜそう思ってしまうのか

社内の人間は、一日中そのサイトを使っています。製品を使い、導線を把握し、全体の流れを理解しています。そのため、それがユーザー行動を理解していることと同義だと感じてしまいます。

実際のユーザーはどうしているのか

このブログを読んでいるあなたは、おそらく多くの人とは違う形でWebサイトを使っています。一般的なユーザーよりも忍耐強く、目的意識が高く、デジタルの操作にも慣れています。

さらに、あなたにはそのサイトを理解する金銭的な動機もあります。

しかし、実際のユーザーにはその動機がありません。彼らは、あなたと同じ文脈や語彙、摩擦への耐性を共有していません。次に何が起こる「はず」なのかも知りませんし、それを待ってくれることもありません。

実務における意味

慣れは、盲点を生みます。製品やサイトをよく知れば知るほど、初めて訪れたユーザーの視点で見ることは難しくなります。セッションレコーディングを見たり、ヒートマップを分析したりすることで、社内テストではほとんど見落とされてしまうギャップが明らかになります。

コスギ注

これはねえ……特にモバイルのヒートマップがわかりやすいですが、下層ページなのに一番クリック（タップ）されているところが「ハンバーガーメニュー」ってケースがたまにあります。広告流入の場合は特に。

もちろん、ページ内のクリック要素にもよりますが、「アテンションマップがファーストビューに集中している」＋「ハンバーガーメニューが一番タップされている」ときのユーザーの頭の中は、混乱しています。

ページに来たけれども、期待した内容ではないためにグローバルメニューを見て、それっぽいところを探しているわけですね。当然、このメニューになければ離脱します。

直帰せずに期待してくれているだけ、まだ大きな可能性があるので、ランディング直前の状況にフィットさせましょう。場合によってはランディング前（広告のクリエイティブとか）の調整が必要になることもありますよね。

思い込みがどれくらいあるか？の基本チェックポイント

• デッドクリックやイライラしたクリックを確認
  • 「そこクリックする！？」と思うところや、リンク切れを発見できる
  • そもそも連打を想定していない行動を発見できる
• 「クイックバック」と「一度で完了」で絞り込んでレコーディングを確認
  • ページの滞在時間が極端に少ないケースを確認できる（悪いことだけではない）
  • レコーディングは「詳細」から特定のイベントを絞り込める

他にも、404ページにアクセスした際の挙動をわかるようにしておくと、致命的な想定外をカバーしやすいですね。

神話6：大きな成果には、大きな変更が必要

なぜそう思ってしまうのか

意味のある成果を出すには、大規模なリニューアルや大きな刷新、あるいはまったく新しいユーザージャーニーが必要だと感じてしまいがちです。実際、公平を期すなら、それが当てはまる場合もあります。大規模なWebサイトの再設計や、長期的なパフォーマンス改善への投資が、大きな成果をもたらすことも確かにあります。

しかし、それが常に必要というわけではありません。

実際に起きていること

行動分析が明らかにするのは、小さな混乱点が、過度に大きな問題を引き起こしているという事実です。そうした特定の瞬間を修正するだけで、劇的な成果につながることがあります。

たとえば、ある Clarity の顧客は、クライアントの支援において、コンバージョン数ゼロの状態から40件の新規相談予約を獲得し、同時にデッドクリック率を9.5％から0.5％まで低下させました。しかも、サイト全体を再設計したわけではありません。行動分析によって問題点を特定し、1つの新しいランディングページを設計しただけでした。その効果は即座に、かつ明確に表れました。

実務における意味

規模よりも、精度です。最大の改善は、多くの場合、ユーザー行動に基づいたデータから導かれる、焦点を絞った変更によって生まれます。

結論

多くのWebサイトに関する神話が残り続けているのは、それらがもっともらしく、安全に感じられるからです。こうした考え方は、不確実性を減らし、意思決定を容易にしてくれるという意味で、ある種の安心感を与えてくれます。

しかし、セッションレコーディングを実際に見ていると、どれほど自信を持っていた前提であっても、簡単に揺さぶられることがあります。そして、実際の行動を観察し始めると、ユーザーのニーズに本当に応えるための、データに基づいた意思決定が、はるかに行いやすくなります。

余談：Microsoft Clarity でわかる「見たくない現実」

Clarity を使い始めると、誰もが一度は「これは正直、見たくなかったな……」と感じる瞬間があると思います。

私の場合、それはクライアントに提案してゴーサインをもらった施策がスベったときでした。自分のサイトなら自己責任で済みますが、クライアントワークではそうはいきません。目的をしっかり共有し、説明責任を果たさなければ、改善提案はおろか、改善施策を継続することすらできなくなります。

もうひとつ頭を抱えたのは、「この業種のユーザーは文章を（マジで）読まない」という現実を突きつけられたときです。オペレーションの負荷軽減を目的に、わかりやすく説明したページを作り、イラストや図解も入れたものの、誤解を防ごうとして文章が増え、結局読まれない……そんなドツボにハマったこともありました。もちろん、読む人は読むので無駄ではなかったのですが、考え方を根本から変えざるを得ませんでした。

それでも私は、Clarity が大好きです。もっと使ってほしい。

ウェブ制作会社が Clarity を使えば、提案の糸口になります。しかし、わかりやすい分だけ、常に費用対効果を求められる道を選ぶことでもあります。ツール自体に費用はかからないので導入はしやすいですが、意外と茨の道ですよ。

まず、Clarity で問題を発見したからといって、簡単に効果が出るとは期待しないほうがいい。そもそものビジネスモデルから考えなければ改善できないことも多いですし、定量データを見ずに定性データだけで改善できることのインパクトなんて、たかが知れています。少なくとも、中小企業がそんなことにお金を出すわけがありません。

むしろ大切なのは、しっかりと目的と目標を設定し、「本気で改善してくれようとしているんだ」という信頼を得て、責任を共にしていけるかどうか。個人的には、Clarity を通してユーザーを、クライアントの大事な顧客を、一緒に見つめる制作会社が増えてほしいと思っています。

AI時代、「これがいい」より「これでいい」と選ばれかねない時代です。せっかくなら私たちも、「一緒にやるならあなた方がいい」と選ばれたいじゃないですか。

Microsoft Clarity は、そういうものを見せてくれるツールだと思っています。

はい、ごめんください。Microsoft Clarity（クラリティ）大好きコスギです。

「クラリティってスゴイ！」とよくわからずに使っている方は、8月27日頃に送られてきた「Action required: Cookie Consent Requirements for 〜」という件名の英語メールにビックリしたのではないでしょうか。「スパムかな？」と思われた方も少なくないかもしれません。

結論として、みなさんが気になるところを3行で。

「ウチみたいな弱小サイトならここまでしなくてもいいんじゃないかな〜、正直メンドクサイし……」と考えている中小零細企業・フリーランス、そして似たようなクライアントを抱えるウェブ屋の方に向けて、かなりゆるめに書きました。WordPress を使っているならプラグインで無料から対応できるので、試してみてください。認識の間違っているところがあればツッコミ大歓迎！

どうすればいいかの判断まとめ

Microsoft Clarity を利用 × EU諸国からのアクセスが多い？

2025年10月31日まで Cookie 利用同意バナーを使用しないとツールが使い物になりません。

CookieYes × WordPress で Cookie 利用同意に対応する方法

Microsoft Clarity を利用 × EU諸国からのアクセスは誤差程度？

Microsoft Clarity 側で自動的に対応されるため、Cookie 利用同意バナーは使わなくても（今のところ）大きな影響はありませんが、同意されないとデータがどうなるのかは確認しておきましょう。

Cookie 利用の同意を得られないと、どうなる？

GA4 や Microsoft Clarity などデータを外部に送信するアクセス解析ツールを使っている？

法律上の義務である「外部通信規律」の対象になる可能性がゼロではないので、確認しておきましょう。

Cookie 利用同意バナーに関わらずやるべき「外部送信規律」への対応

外部通信規律への対応は今回の Microsoft Clarity の件とは別の話ですが、法律上の義務としてこの機会に確認・対応しておくことをオススメします。

Microsoft Clarity から来たメールの意味を3行で

「今まではゆるかったけど、10月31日からは厳格に制限するよ。データ欲しかったら同意管理ちゃんとやってね」という、Microsoft からの最後通告的なお知らせですね。アメリカはわりかしゆるいので「同意モードあるから使ってね〜」みたいな感じだったんですが、そうも言っていられなくなったという印象です。

「Action required: Cookie Consent Requirements for 〜」の内容

メールの文章は翻訳をかけてもらえればわかると思うのですが、専門用語が多くて理解できない方のために、ざっくりと解説します。まずは冒頭から。

Microsoft Clarity will begin enforcing cookie consent requirements in the European Economic Area (EEA), UK, and Switzerland. To avoid impact to data collection and Clarity features’ functionalities, you must send an explicit consent signal to Clarity using one of the supported methods. We are rolling out enforcement in phases, with full enforcement taking effect on October 31st, 2025.

We have received numerous questions regarding the upcoming changes to cookie consent requirements, and we would like to help clarify what this means for you.

次は、自分のホームページ（に導入しているクラリティ）での対応についてです。主に3つあるので、どれかの方法で2025年10月31日までに対応してくださいね、という内容です。日付がめっちゃ強調されてる……

What Does This Mean for ［クラリティのプロジェクト名］?

Action Required:

Starting October 31st, you are required to share user consent signals for sessions originating from the EEA, UK, and Switzerland. If consent is not obtained and signaled using one of the supported methods, certain Clarity features will be impacted. Please ensure consent signals are implemented before this date to avoid disruptions to ［クラリティのプロジェクト名］ functionality for users in these regions.

• You can share consent via Google Consent Mode, supported Consent Management Platforms (CMPs), or Clarity Consent API.
• Most CMPs support Google Consent Mode. If you prefer a native CMP-Clarity integration, you can use CookieYes.
• For customers who use content management systems to host their sites and integrate Clarity, review the recommended plugins: Third-Party Integrations.

For more details, refer to our Clarity Consent documentation.

Rollout Status: This requirement will be enforced across the European region by October 31st, 2025.

次はよくある質問です。ここは和訳のみで解説しますが Cookie 利用同意が前提の話なので必要な方のみどうぞ。

ヨーロッパの話なら、日本は関係ないのでは？

「うちは日本向けのサイトだから、関係ないよね？」と受け取る日本人の方も多いハズ。

実は、EU等の対象地域からアクセスされた場合、クラリティの同意モードが自動的に「NO」になります。これが、Microsoft 側の大きなアップデート。だから「何もしなければ自動的にデータが取りにくくなるから早めに対応してね」という話です。

Consent-driven cookie use: Clarity does not place cookies in the EEA, UK, or Switzerland unless valid consent is received. If consent is denied (Consent=NO), any existing Clarity first-party cookies are deleted.

ですので、EU等からのアクセスが誤差程度なら、当面はクラリティの自動判定（同意がなければクッキー不使用）に任せても、大きな実害は出にくいです（その分、EU等からのアクセスデータは使い物にならなくなるほど粗くなります）（後述）。

Cookie 利用同意バナーに関わらずやるべき「外部送信規律」への対応

「なら、何もしなくていいんだな！」と安心するのはまだ早いです。この機会に、2023年6月に施行された改正電気通信事業法の「外部送信規律」について確認しておきましょう。英語の次は漢字です……！

一次情報として、以下の総務省のページが参考になります。

総務省｜自分に関する情報が第三者に送信される場合、 自身で確認できるようになります。

私は法律の専門家ではありません。違和感がある箇所は随時アップデートしていますが、事業主として対応する際は専門家に確認をしてください。

「外部送信規律」は、すべての事業者が対象になる義務？

物事を軽視しがちな私のスタンスとしては、迷ったら外部送信規律に対応しておいたほうが間違いないのですが、総務省の資料としては対象外のケースが明示されています。

そして、「電気通信事業者」に該当しなければ、外部送信規律の対象にもなりません（うっそお！？と声出ました……パンフレットを見ていたのに読めてなかった……田中さん、ご指摘ありがとうございます！）

外部送信規律は、電気通信事業法に基づき、「電気通信事業」を営む者に適用される規律です。オンラインサービスにおける「電気通信事業」の考え方は以下のとおりであり、該当しない場合は、外部送信規律は適用されません。

総務省パンフレット P17・P18

そもそも、社内イントラネットで使っているウェブシステムや、宿の受付だけをしているサイト、商品の販売用に商品紹介とカートのみを使っている、などは対象外になります。そして、自社の情報発信しかしていないコーポレートサイトやブランドサイトなども対象外です。ここに GA4 などを入れていても、対象外です。

ですが、こういったサイトで外部情報を取り込みながら「お役立ちコンテンツ」などを入れる、つまりオウンドメディアの機能をもたせた時点で「電気通信事業者」とみなされます。当然、アフィリエイトサイトの運営事業者も「電気通信事業者」に該当します。

「自己の需要のためかどうか」の判断が、非常に、難しい。

ですから「それなら、この場合はどうなの？」と迷うこともあるでしょう。迷ったら対応しておくに越したことはありません。そんなに難しい話ではありませんから。

「外部送信規律」は通知・公表の義務

そもそも「外部送信規律」は「規制（禁止）」や「ガイドライン（推奨）」とは違い、「規律（実施）」で、電気通信事業法の条文そのものに位置づけられた、通知または公表における法律上の義務です。

（利用者に通知し、又は利用者が容易に知り得る状態に置くべき事項）
第二十二条の二の二十九　法第二十七条の十二本文の総務省令で定める事項は、情報送信指令通信ごとに、次に掲げる事項とする。
一　当該情報送信指令通信が起動させる情報送信機能により送信されることとなる利用者に関する情報の内容
二　前号に規定する情報の送信先となる電気通信設備を用いて当該情報を取り扱うこととなる者の氏名又は名称
三　第一号に規定する情報の利用目的

電気通信事業法施行規則 | e-Gov 法令検索

つまり、「送信される利用者情報の内容」「情報送信先の事業者名」「利用目的」の3つを通知、もしくは利用者が容易に知り得る状態にしておく必要があります。そして、同意取得やオプトアウトは義務ではないので、まずは通知・公表で対応できます。

Cookie 利用同意バナーを使うと、同意取得やオプトアウトに関して対応できるので、GDPR 対応が必要であればお金をかけて対応しておくほうが安全ですね。

「外部送信規律」の対象は 「利用者に関する情報」

個人を特定できる情報だけではなく、以下が対象になります。

①は保護する対象としてわかりやすいですが、②は利用者の意思に関わらず収集されているというのがポイント。GA4 や Microsoft Clarity は、これらの情報から訪問者の行動を分析できるのです。

……匿名とはいえ、ちょっと怖くないですか？

ホームページの運営者はこれを理解して、どんな情報を外部に送信しているのかを明示しておく必要がある、ということですね。

「外部送信規律」の「外部（第三者）」は何を指している？

事業者（あなたのホームページ）が収集した利用者情報を、自社以外の別の事業者に送ることを指します。

たとえば、GA4 なら Google LLC、Microsoft Clarity なら Microsoft Corporation などです。どんなツールを導入しているかを再度確認してみましょう。なお、事業者内で完結する利用や、単にサーバーに保存するだけなら「外部送信」にはあたりませんが、素人判断は難しいところです。Chrome のデベロッパーツールで確認するとわかりやすいんですけどね。

なお、note株式会社の外部送信に関する公表事項のページは、どんなツールがどんな情報を送っているのか、参考になるかもしれません。

少なくともプライバシーポリシーに追記しておこう

GA4 と Microsoft Clarity をホームページに導入している場合、以下のような内容をプライバシーポリシーの項目に含めておくだけでも対応できます。

以下はコピペして使うことを想定していますが、事業者の責任で利用し、専門家のレビューを推奨します。カエルコムニス株式会社は、利用に伴う損害や責任を負いません。

CookieYes × WordPress で Cookie 利用同意に対応する方法

WordPress には Microsoft Clarity の公式プラグインがあるものの、残念ながら同意モードには（まだ）対応していないため、Microsoft が推奨している「CookieYes」に登録して Cookie 同意バナーを実装するのがオススメです。

ただし、CookieYes の無料版にはアクセス数の制限があったり、地域別の出し分けができなかったり、英語版しかなかったりするので、月10ドルの有料版を導入するのが現実的です。

有料版→無料版にはできませんが、無料版→有料版にはできるので、無料プランでの登録方法を以下に示します。

STEP

CookieYes のプラグインをインストール

プラグインの「新規インストール」から「CookieYes」を検索すると確認できます。

https://wordpress.org/plugins/cookie-law-info/

一般的な方法でインストールできますが、CookieYes の公式ドキュメントはこちらにも。自動翻訳でだいたい読めます。

https://www.cookieyes.com/documentation/install-cookieyes-wordpress-plugin

STEP

CookieYes の無料版に登録

プラグインをインストールしたら、ダッシュボードから［Connect to a new account］をクリックして進みます。

「Start Free Trial」に進むとクレジットカード情報を求められて有料契約になります（14日間は無料ですが無料版にはできません）。必要なプランを選びましょう。

無料版は以下の条件があるので「月に1,000件くらいしかアクセスがない」「とりあえず試してみたい」という方向けです。この機会に Cookie 利用同意を導入したいなら、月10ドルのベーシックプランがオススメです。

Free プラン（無料）

• 100 ページ/サイト
• 月に 5,000PV まで
• 基本設定のみ
• 言語は英語のみ
• 地域によって出し分けできない

Basic プラン（$10/月/ドメイン）

• 600ページ/サイト
• 月に 100,000 PVまで
• 詳細設定も可能
• 日本語にも対応できる
• 地域によって出し分けできる
• 自動的に日本語にしてくれる

日本人にとっては、言語の壁があるのは痛いかもしれません……なお、「ページビューが超えたらどうなる？」「更新時期はいつ？」と気になる方は、公式のFAQをどうぞ。

メールアドレスをパスワードを設定し、利用規約に同意すれば登録完了して、以下のようなダッシュボードに遷移します。認証確認のメールが届いているので、確認しておきましょう。

STEP

「Microsoft consent mode & Clarity API integration」を確認

「Advanced Settings」に進んで下の方にスクロールすると、「Microsoft consent mode & Clarity API integration」の項目が2つともオンになっていることがわかります。これで CookieYes 側はOK。

STEP

WordPress に戻っても接続されていない場合は既存アカウントで接続

WordPress のプラグインから登録すれば（理論的には）問題ないはずなのですが、以下のような画面のまま接続されていないように見える場合は、既存のアカウントで接続するため［Connect to an existing account］を選んで進みましょう。

上記の流れならログインしているはずなので、［Connect Site to CookieYes］をクリックして進みます。

プラグインの設定のまま進んでいいかと聞かれるので、「Keep the web app for this site」にチェックを入れたまま［Continue］で進みます。ちなみに、CookieYes 側で設定していたならもう一つの選択肢です。

また価格表が出てくるので、先ほど選んだプランを選びましょう。無料なら左の［Continue with Free］です。

CookieYes のダッシュボードが表示されたら、WordPress 側に戻りましょう。

Your website is connected to CookieYes web app と表示されていたら完了です。

STEP

Cookie 同意バナーの色を変える

「Cookie Banner」から編集できます。コーポレートカラーを入れておいても良いかもしれませんね。

なお、無料版では自動的に日本語になりません（有料版なら日本語を使えます）ので、英語の文章を日本語に書き換えることで対応できます。ただし、当然のことながら英語圏の方にも日本語が表示されることになるため、本末転倒感は否めませんね……。

Cookie 利用の同意を得られないと、どうなる？

Cookie（クッキー）は、訪問者のアクセス情報を保持する小さな塊なのですが、これが無効になるとセッションの連続性が失われ、すべてのページビューが独立したセッションとして扱われるため、ユーザー行動の分析がほぼ不可能になります。クラリティを入れている意味……

逆に言うと、Cookie を使えるとこれだけの情報を取得できるということですね。

スゴイけれども、ちょっとコワイと感じたのなら、世界はきっとそのコワさをなくす方向に動きます。アクセス解析がすぐに滅亡する！ってことはありませんが、どんな未来になるかは注目していきたいところ。

この分野に関しては、私自身もまだまだ勉強中の身ですが、Cookie レス対応の国産ツールである「QA Analytics」や「QA ZERO」を開発している丸山さんの記事が未来を示唆しているのでご一読を。

はい、ごめんください。Microsoft Clarity（クラリティ）大好きコスギです。

「Microsoft Clarity って、スクロールマップはあるけどアテンションマップないんだよね……」と常々思っていましたが、2025年1月、ついにアテンションマップが搭載されました！！待ってた！待ってたよ！！

「（なんか盛り上がってるけど）アテンションマップって何？」「便利そうなのはわかったけど、どうやって活用したらいいの？」と思う方向けに解説した記事です。

Clarity の活用サポートも行っています。勉強会は記事にまとめる意図もあって聴講スタイルですが、ワークをしながらのセミナーのほうが得意なので、一緒に画面を見ながら進めていきましょう。

Microsoft Clarity のアテンションマップとは？

Microsoft Clarity は無料で使えるユーザー行動分析ツールで、ヒートマップ機能やレコーディング機能などが強みのサービスですが、ついにアテンションマップまで搭載されるようになりました。

アテンションマップを簡単にいうと「ページを見ている人が、画面上のどこを注視しているかを推定できるツール」です。これまでもクリックやスクロールなどのヒートマップはありましたが、どこに注目が集まっているかを手軽にチェックできるのがアテンションマップです。違いもあとで説明しますね。

アテンションマップでわかること

Microsoft Clarity のヒートマップ機能から「注意」を選ぶと確認できます。和訳ｪ……

• 重要なコンテンツが注目されているか
  「ここはスクロールを止めてほしい！」という推しポイントが赤い（注視度が高い部分）かどうかを確認できます。
• （逆に）注目が集まっていない部分はどこか
  青いエリア（注視度が低い）は「画面が止まっていない」だけなので、その理由を考えましょう。スムーズに読めている証拠ともいえます、が……？
• ボタンやバナーが見られているのにクリックされない要素
  スクロールマップやクリックマップと掛け合わせると、根拠や分析に深みが出ます。現実的な問題に向き合うことになります。

スクロールマップとアテンションマップの違い

Clarity にはもともとスクロールマップの機能があり、「ページのどこまでユーザーがスクロールしているか」がわかりました。ただし、スクロール率が高いからと言って「本当にそのコンテンツを読んでくれているかどうか」は不明だったんですよね。

スクロールマップは「移動の情報」、アテンションマップは「視線の情報」と捉えるとわかりやすいです。Clarity のヒートマップとしてもうひとつあるクリックマップは「クリックの情報」です。これはそのままですね。ヒートマップの活用に関してはこちらもどうぞ。

アテンションマップで見落としがちな注意点

ということで、アテンションマップを利用する際の注意点です。特に以下の3つは活用のポイントにもなりますので、押さえておきましょう。

注視しているとは限らない

アテンションマップは「ユーザーが該当箇所でブラウザを止めていた時間」をベースにしています。そのため、他タブで作業している間に画面が放置されている場合でも赤く表示されることがあり、実際に読んでいない可能性を含む点に留意が必要です。

クリックマップも合わせ、ヒートマップでわかることをコンビニに例えると、以下のような違いがあります。

アテンションマップを「コンビニの店内で立ち止まっている」と考えたら、商品を見ずにスマホを見ていることもありますよね。実際の画面でも、似たようなことが起きていますから、ユーザーの意図を捉えましょう。

赤くないエリアを見逃さない

赤いエリア（注目度が高い部分）にばかり目を奪われがちですが、実は青色や緑色の注目されていないエリアこそ重要かもしれません。「これは読んでほしい情報なのに読まれていない」「配置やデザインに問題があるかも」といった発見につながります。

行動データ（クリックやスクロール）との関連を確認

アテンションマップはあくまで「見ているかもしれない」だけであり、実際にクリックや購入、問い合わせといった行動につながっているかどうかは別問題です。アテンションマップ上で赤くなっているのにクリック率が低い部分や、逆に注目度が低くても成果を上げている要素がないかを合わせて検証しましょう。

アテンションマップの目的別活用チェックポイント

アテンションマップを活用しやすい目的ごとの活用パターンをご紹介します。単赤い部分を探すだけのツールではなく、「なぜそこが注目されている（されていない）のか」を、他の指標と合わせて考えることで得られるものが大きいのですよね。

ページの離脱率を下げたい

「このページでサイトを去ってしまうのをなんとかしたい」と思うことは多いです。サンクスページでの離脱はともかく、重要なページの離脱率が高いのは悩ましいですよね。スクロールマップを見て「ファーストビューを見ただけで帰ってしまう」「中盤で急に離脱が増える原因が知りたい」といった声も、サイト運営者あるあるではないでしょうか。特に、広告使ってファーストビューで離脱しているのを見るのは、叫びたくなるやつ……

スクロールマップもアテンションマップもファーストビューに集中しているなら、ユーザーの期待とのズレが大きいことがほとんどです。こういった現実を突きつけられるのも、Microsoft Clarity の良さであり痛さであり……

CTA（ボタン）のクリック率を上げたい

「ボタンを置いているのに、クリックしてもらえない」という悩みもあるあるです。「購入はこちら」「お問い合わせ」などがスルーされているのは、悲しいですよね……。

ウェブサイト上に「お問い合わせ」などざっくりしたコンバージョンポイントしかない場合は、「メルマガ登録」「友だち登録（LINE）」「SNSをフォロー」「資料請求」など、もっと手前のステップを新たにつくることが効果的な場合もあります。ユーザーの熱量の見極めも大切ですね。

コンテンツの配置を最適化して、読みやすさを向上させたい

私のように、つい情報量が多くなりがちなサイト運営者は、「本当に読まれているかな……というか、途中で疲れ果てていないかな……」と気になることがあります。渾身のネタを入れても「スベってないかな……」と気になるのも人の常。

人は「見たいものだけ見る」生き物なので、情報量は多いに越したことはありません。ただ、多すぎて到達できない要素があるなら、改善の余地がありますよね。自分の事例を参考情報として出しているものでも、「自分語り」と判断されて読み飛ばされることも少なくない……です……

その他の改善ヒント

フォームの離脱率を下げたい

フォームでアテンションマップを活用できるケースはありますが、項目が混んでいることが多いため、そこまで具体的なヒントは得られない事が多いのではないかと思います。

むしろ、エリアマップでフォームの項目ごとにエリアを調整して、クリックやタップの状況を見極めるほうが参考になるのではないでしょうか。

ユーザーの混乱や不満ポイントを発見したい

Clarity では「使いにくさ」でいうとイライラしたクリックやデッドクリックが挙げられるのですが、これはクリックマップでわかることがほとんどです。レコーディングと合わせて確認するのがオススメです。

大切なのは、データだけを見て決めつけるのではなく、関係者（デザイナーやカスタマーサービス担当など）とのコミュニケーションに基づいて改善していきましょう。

Microsoft Clarity のアテンションマップに関するよくある質問

あなたはアクセス解析のヒートマップデータから、ビジネス上の課題を見極めて改善アドバイスをするプロです。
添付した Microsoft Clarity のヒートマップデータから、この＊＊＊＊＊（例：トップページ、サービス概要）ページの問題点と改善案をアドバイスしてください。

Microsoft Clarity のヒートマップを活かすのは、人。

アテンションヒートマップそのものは、ヒートマップツールでは割と一般的な機能なので、やっとの印象も拭えないのですが、ウレシイことです。ページ分析がはかどりますね。

Microsoft Clarity で使えるヒートマップをまとめると、以下の3つです。

特にアテンションマップは、サイト運営者の推しポイントと、実際にユーザーが見ている部分とのギャップを埋めるのに役立ちます。「見られているのに行動されない」「注目されていないから行動もない」という事実が露わになることも多く、特に制作側にとっては胃の痛い話ですが、「ホームランを打てるのはプロでも3割だから、とにかくバッターボックスに立つ」というスタンスをクライアントと共有して、改善していきましょう。

はい、ごめんください。Microsoft Clarity（クラリティ）研究所のコスギです。

少しずつ広がりつつあるこの Clarity 、「無料でヒートマップが使えて、訪問者の行動がわかる！」という価値を期待して導入した方も多いと思います。あの Windows の Microsoft 社のツールだと知ってビックリする方もいますね。

とはいえ、「うちのサイトはアクセスが少ないから、Clarity を使っても意味あるかな？」と疑問に思う方もいるでしょう。とりあえず入れた GA4 を見ても、月間セッションが100件とかね。その半分は自分のアクセスだったりすると、切ないですね。

この記事では、アクセスが少なくても Clarity を有効活用できるのか、Clarity を使っても意味がないならどうすれば良いのかをまとめました。

ついでに、集客改善の相談に乗ってくれる GPT もつくってみたので、参考にどぞー

アクセス解析のデータが少ないと、何が起きる？

Clarity に限らず、アクセス解析のデータが少ないデメリットは、以下のようなことが挙げられます。

• 一部ユーザーの行動が全体傾向に見えてしまう（データの偏り）
• 分析したいページにユーザーが来ておらず、分析できない
• レコーディング機能で確認できるセッションが極端に少ないため、一般化しづらい
• 季節性やトレンド変動の判別が難しい（外部要因に左右される）
• 問題発見から対策立案までのリードタイムが長くなる（データがたまるまで時間がかかる）

デメリットというより、もはや解析以前の問題です。無い袖は触れません。このように改善効果検証が難しい環境では、アクセス解析を行うのは危険です。

データが少ないと仮説の精度が落ちる

Microsoft Clarity のヒートマップで考えてみましょう。ページ内のクリックやスクロール動向から改善ポイントを見つけるために効果的な機能なので、これが無料で使えることにワクワクした私のような方も少なくないはず。

以下は弊社サイトの中でも、商品の購入導線として重要なページを3日間（22PV、22タップ）と30日間（249PV、203タップ）で単純比較したものです。10倍以上の差がありますね。

上記はデータ量を日数で調整しているだけなので、そもそも別の問題が起きていることもあるでしょうが、得られるデータが少ないために偶然性が高く、仮説が異なっています。これって、結構怖くないですか？

では、どれくらいのデータがあれば良いの？

たとえば、A/Bテストで「コンバージョン率が0.5ポイント程度で変化するとして、それを90〜95%の信頼度で検出したい」となると、一般的には数千〜数万のセッションが必要です。要するに、こういうこと。

• 小さな差異を検出したいほど、必要なデータ量は増える。
• 信頼度を高めたいほど、必要なサンプル数は増える。

事業規模が大きければ数％の変化によって得られるインパクトが大きいため、この2つの重要性は高まりますが、小規模サイトでは「正直、数万のセッションはちょっと……」と感じるでしょう。

あくまで目安として、サイト全体の傾向を把握するなら、数％の差異を見込んで1,000〜5,000セッション以上が妥当だと考えます。あとは信頼度の問題です。競合サイトが気になるところですが、どの市場でどのくらいのシェアを見込んでいるかによります。ニッチな市場なら、そもそも母数が少ないですからね。

そして、Clarity のようにページ単位での行動傾向を把握するなら、せめて数百PVは欲しいところ。これより低い場合、偶然性の方が高くパターンが見いだせません。つまり、集客施策に力を入れたほうが良いフェーズですね。

しっかり解析するなら、この10倍以上が必要になると考えておくとわかりやすいでしょう。また、十分なデータ量が貯まる期間で解析サイクルも変わります。

「見たいページを見る」のではなく「なんのために解析するのか」に立ち戻ると、やるべきことが見えてくるのではないでしょうか。

アクセスが少ないサイトに共通する課題を洗い出す

とはいえ「アクセスが少ないのはわかってる。だから集客が課題だと思ってるけど、どうすればいいのかわからないYO！」という方も少なくないですよね。おつかれさまです。

そもそも、アクセスが少ない原因は、以下の4つに集約できます。

たとえば、紹介で継続的に回っているスモールビジネスの場合など、④のように無理にアクセスを増やす必要がなく、そもそもアクセス解析の必要がないケースもあります。自分のビジネスに注力したほうが良いでしょう。

とはいえ、「将来のためにアクセスはあったほうがいいし……」と考えるなら、いつ、どのようにするために、どこまで目指すのか、具体的に計画して取り組まないことには始まりません。

④を選ばないのであれば、①〜③の問題に取り組む必要があります。ひとりで考えるのがしんどければ、相談してくださいね。まあ、今なら ChatGPT に教えてもらえば、かなり整理されるんじゃないでしょうか。

上記の思考プロセスに基づいて集客課題の改善相談に乗ってくれるGPTをつくってみたので、「もっとアクセスを伸ばしたいんだけどな……！」と思っている方は使ってみてください。

少ないアクセスでもできる Clarity の活用法

明らかに集客改善が最優先の場合を除けば、アクセスが少ない場合でもできることはあります。広く分析できるほどのデータ量に頼れない分、特定の行動やページをじっくり観察することでインサイトを得られるのが Clarity のよいところ。

期間を長めに設定して傾向を把握する

短い期間では、たまたま来訪したユーザー数名の行動が全体を決定づけてしまいがちです。上記の「データが少ないと仮説の精度が落ちる」でも説明している状況ですね。

Clarity の解析対象期間はデフォルトが「過去3日間」になっています。クリックヒートマップを見て「全然クリックされてない！」と判断するのは早計ですが、お金をかけて追加したものだと余計に焦ってしまいますよね。これは制作側も冷や汗かきます。

Clarity の期間を「過去7日間」や「過去30日間」に設定してみると、いかがでしょうか。日ごとのアクセス変動に惑わされず、ユーザーの行動を把握しやすくなります。

特定のページや行動にフォーカスする

全体的にアクセスが少ないウェブサイトでは、トップページから順に分析してみても、薄い情報しか得られません（そりゃそうだよね、くらいのものしかわからない）。

そこで、ビジネス上重要なページ（お問い合わせ、商品詳細、サービス説明など、コンバージョンやコンバージョンの一歩手前のページ）や、特定の行動（必要な項目へのスクロール、CTAボタンのクリックなど）について深めてみると、少ないデータからでも改善のヒントが見つけやすいです。
※コンバージョン：ウェブサイトの目的を達成すること / CTA：コンバージョンに直結する行動を喚起すること

たとえば、「ある特定のランディングページ」がコンバージョンの入口となっているなら、そのページのヒートマップやレコーディングを継続的に確認してみましょう。似たようなランディングページをほかにも作っているなら、共通点も見えてくるかもしれません。

また、「資料請求ボタン」のクリックがあれば、その行動をしているユーザーがどのエリアで滞留しているか、どの要素に注目しているかが見えてくることもあります。

ページやボタンの意図がはっきりしているほど、Clarity の分析はラクになります。

たとえば、以下は弊社の主要コンテンツを一覧できるページで、どのカテゴリが人気なのかがわかります。

また、全体的にモバイルのユーザーが多い（6割以上）ですが、ショップページにアクセスしたユーザーに絞り込んで使用デバイスを確認してみると、以下のとおり。とはいえ購入したのはモバイルユーザーなので、PCでは情報収集に留まっている印象もあります。ここは伸びしろですね〜

改善施策後の行動比較で効果検証する

少ないデータであっても、何らかの改善施策を行った前後で比較すれば「クリックが増えた」「必要なエリアまでスクロールされた」といった小さな変化を捉えられます。データがたまれば、信頼度も高くなりますよね。

たとえば、ボタンのテキストを「こちらをクリック」「リンクはこちら」「もっと見る」などを「無料で相談する」「次：◎◎のデメリット3つ」などに変更するところからでも大丈夫です。汎用的な文言になっているボタンのテキストは比較的簡単に変更できて反応も変わるのでオススメです。

また、お問い合わせフォームの上に厳選したよくある質問を追加したら、そちらをクリックされただけでなく、同様の問い合わせが減ったなど、ビジネスインパクトがあるとウレシイですよね。こういった改善はユーザーのインサイトに共感しながら動線をなぞると見えてくることもあります。

変更前と変更後の2つの期間を Clarity で比較したい場合は多いと思います。ヒートマップなら比較機能がありますがダッシュボードにはないので、今のところ、タブを並べて確認するのが便利です。変化を実感すると、やる気も出ますよね。

以下は、弊社の主要コンテンツ一覧のビフォーアフター施策とその結果（施策前 5/1〜5/31、施策後 7/1〜7/31）です。

Before

After

クリックマップは上記のような感じ。明らかにファーストビューでのクリック箇所が増えています。ハンバーガーメニューに進んでしまっていたことも軽減されました。

これですね、スクロール量を減らして回遊を効率化したため、基本的な定量データとしてはさほどインパクトのある結果にはなっていません。しいてあげるとしたら、以下の2点です。10ポイント以上の改善は大きいですよね。

• 過剰なスクロールが 0.11%（12セッション）→ 0.01%以下（1セッション）
• 一覧から詳細ページへの遷移が 53.65% → 63.89%（10.24ポイント増）

これが7月以降も続いているため、改善効果としては高かったのではないかと思います。

Clarity は SEO と CRO の両方に目を向けられるツール

結局、アクセス解析は改善ポイントがわかる魔法でもなんでもなく、結果を示すものでしかありません。やったことが表れるだけなので、問題発見以上に目的検証のために使うほうが効果的なのですよね。

ですから、提供するコンテンツの価値やマーケティング戦略が欠けていれば、どんなに行動データを可視化しても明確な改善方向は得られません。「なにかイイコトがわかるんじゃないか」と期待する気持ちはわかります（こんなブログを立てているからこそ、私自身が誰よりも期待してます）が、コンバージョンから目を背けているうちは「解析やってるつもり」でしかないんです。

以下はフィルターとセグメントを活用しようで説明している図ですが、4つの改善ポイントに目を向けられることが、Microsoft Clarity の良さでもあるかなと思っています。どこまで解析するのかなんてキリがないので、少なくともこの4つを押さえておけるといいですね。

全体的なアクセス数は、多ければ多いほど良いというものではないですが、改善のためにはある程度必要。それを見極めながら自分のビジネスと未来のカスタマーとをマッチングさせていきたいですね。Clarity でお酒が呑める方は X（@clarityLabo）でお声がけください。お待ちしています✧٩( ‘ω’ )و✧← ほとんど呑めない

ということで、WACA Advent Calendar 2024 の16日目の記事でした。もうウェブ解析士ではありませんが、こうやってお誘いいただけてうれしかったです

イチから始める Microsoft Clarity（クラリティ）入門記事！

アクセス解析ツールといえば Google 社の提供している「GA4（ジーエーフォー）」が有名ですよね。関連書籍も多いです。ですが、ほとんどの場合「GA4 を入れてはみたけど難しくて活用できてない……！」が担当者のホンネではないでしょうか。GA4むつかしいよNE！

• 「GA4よりわかりやすい Microsoft Clarity（クラリティ）というものがあるらしい」
• 「ヒートマップを無料で使えるらしい」
• 「訪問者の行動も無料でわかるらしい」
• 「GA4 とも連携できるらしい」
• 「Clarity を導入してみたいけど、注意点なども含めた全体像が知りたい」

と、興味を持っている初心者から GA4 経験者までを対象としてまとめましたので、目次から必要な箇所を参考にしてください。また、Microsoft Clarity を使う前にポイントをチェックできるリスト（PDF）も合わせてどうぞ。

思ったより難しい……という方には、Clarity の導入から活用までのサポートも行っています。必要な設定を代行し、導入後のレクチャーも可能です。オンラインで画面を見ながら一緒に進めていきましょう。

ようこそ Clarity 沼へ！

Microsoft Clarity を使う前に確認しておくべきこと

Clarity を導入する前に、そもそも本当に使って良いのか・導入できるのかどうかをあらかじめ確認しておきましょう。

特に注意が必要な3つのポイント（リスク）

1. AI を導入できていない企業は（ポリシー的に）Microsoft Clarity を使えない
   ＝ （解析ツールの導入を相談される）制作会社は把握して対応できる必要がある
2. ユーザー行動データは個人情報なのかどうかは人それぞれ
   ＝ だからプライバシーポリシーに個人情報の範囲を明記しておくべし
3. 氏名やメールアドレスなど明らかな個人情報はマスキングしておくべし

上記は、Microsoft Clarity（クラリティ）のデメリット（リスク）と対処法にも詳しくまとめています。ここは必ず押さえておきましょう。また、導入時に注意が必要なポイントは以下の3つです。

ログインは個人アカウントに紐づく

メールアドレスとパスワードで登録するのではなく、以下のように Google や Microsoft、Facebook のどれかの個人アカウントで登録します。また、メールアドレスが紐づいていないので、他のアカウントで登録しなおすと、別のユーザーになります。継続的に運用するなら、どれかひとつにしておいたほうが良いでしょうね。

あまりよろしくない慣習として、同じログイン情報を外部の方と共有することがあるのですが、それを前提に導入しようとすると「あれっ？」となります。まあ……無理やり新しい Gmail をつくってそれを共有するという手もありますが、そのアカウントを誰がどのように管理するのか明確にしておきましょうね。

導入を支援する立場の方は、こういったツールでクライアントのメールアドレスをオーナー登録することがあると思いますが、Clarity はあとから管理者ユーザーを追加できます。ご安心ください。

改正電気通信事業法に基づく対応

2023年6月から施行された改正電気通信事業法に基づき、個人情報を取得しかねないツールの導入は慎重にならざるを得ません。GA4も含め、アクセス解析ツールが無料だからといって、ほいほい入れて良いものではないのです。Web 担当者フォーラムの記事が一番わかりやすいので、一読しておきましょう。

正直なところ、ここまでやっているウェブサイトがどれだけあるのかという疑問はありますが、だからこそしっかりと対応していただきたいです。ちなみに Microsoft Clarity の公式ページにもサンプルがあり、弊社カエルコムニスのプライバシーポリシーにも記載しています。もし違和感があればご指摘ください。コピペしていいけど自己責任でね！

なお、Microsoft Clarity の利用規約もちゃんと存在します。英語で長いですが、こういったものこそ ChatGPT に解説してもらうことをオススメします。ポイントは、以下。

日本では特に、データ収集・個人情報・ユーザー通知の部分が大切ですね。Microsoft Clarity は無料とされていますが、利用規約には「変えることもあるよ」と書かれています。今後、有料プランの可能性はあるかもしれません。

サーバーの設定によっては使えない場合がある

小規模事業者向けの一般的なレンタルサーバーはたいてい問題ありませんが、狙われやすい中〜大規模の企業が使用するようなサーバーは、コンテンツセキュリティポリシー（CSP）が厳密に設定されている場合があります。

特に、上述の改正電気通信事業法によって、CSPを強化したサーバーも少なくないでしょう。その設定によっては、Clarity が使えません。

実際に Clarity を導入しても動かない場合、Chrome なら開発者用ツールから検証して「Content Security Policy」という文言がエラー文に入っていたらCSPが理由です。Microsoft の公式ページ（英語）は以下のとおり。

「What should I do to add Clarity to my CSP?（CSP に Clarity を追加するにはどうすればよいですか?）」の項で対応方法を説明されています。大企業のウェブサイトに Clarity を導入する際には、サーバー管理者の方に依頼する可能性を共有しておきましょう。Google のツールなら問題ないことが多いのですが、Clarity はまだマイナーなツールということでしょうね。

これらがクリアできたら、早速 Clarity に登録してみましょう。

Microsoft Clarity に登録する

Clarity には、「アカウント」と「プロジェクト」という概念があります。全体構造はこんなかんじ。

最初にアカウントを新規登録し、最初のプロジェクトを作成します。Clarity を導入したいウェブサイトが2つ以上ある場合は、プロジェクトを追加していきます。アカウントがあれば、他のプロジェクトにメンバーとして参加できます。

アカウント：Microsoft Clarity にユーザーとして登録

Microsoft Clarity のトップページ（日本語版）にアクセスして、Google、Microsoft、Facebook のどれかで Clarity に登録します。難しいものではないですが、Google アカウントを使った場合の流れの画像を入れてあるので参考にどうぞ。3ステップで終わります。

Google アカウントを使った場合の3ステップ（クリックで開きます）

Gmail にログインできているパソコンで進めることを推奨します。

STEP

Microsoft Clarity のトップページにアクセス

Microsoft Clarity のトップページ（日本語版）にアクセスして、［サインアップ］もしくは［使い始める］をクリック

STEP

好きなアカウントを選択

Microsoft、Facebook、Google のどれかをクリック（今回は Google を選びました）

STEP

使いたいアカウントを選択

ここに設定されている名前とメールアドレスが、Microsoft Clarity に登録されます。登録後は、Clarity 登録者の名前とメールアドレスを変更できません。

プロジェクト：Microsoft Clarity にウェブサイトを登録する

ユーザー登録が済んだら、そのまま最初の「プロジェクト」を新しく作成し、対象のウェブサイトを登録します。上記の流れでそのまま進んだ方もいると思いますが、日本語で使うには設定を変更する必要があります。画像つきで解説していますので参考にどうぞ。

プロジェクトを新しく作成する3ステップ（クリックで開きます）

STEP

サイト名とドメインを登録する

英語の画面になりますが、日本語で使えますので落ち着いて進めましょう。

• Name：ウェブサイト名
• Website URL：ウェブサイトのドメイン（https://を含めない）
• Website industry：ウェブサイトの業種（※）

• 「Financial Services & Insurance（金融サービスと保険）」もしくは「Health & Wellness（健康とウェルネス）」のどちらかを選択した場合、追加の利用規約への同意が必要です。

（参考）センシティブな情報（金融情報や医療情報など）を扱うサイト向けの追加規約

追加規約のポイントは、以下。これは Google が提唱する「YMYL（Your Money or Your Life）」にも関連していると考えられます。同様に Microsoft も慎重に扱っていますので、対応しておきましょう。

保証事項

• あなたのデータ処理がデータ保護法に準拠していることを保証すること。
• Microsoft Clarity を使用してセンシティブデータを処理しないことを保証すること。
• センシティブデータには、医療情報、健康情報、税情報、非公開個人情報などを含む。

センシティブデータの定義（以下に限定するものではない）

• 米国医療保険携行性と責任に関する法律（HIPAA）およびその規制で定義される保護医療情報
• ワシントン州「My Health, My Data」法や他の州法で定義される消費者健康データ
• カリフォルニア州医療情報機密性法（CMIA）や他の州法で定義される医療情報
• カリフォルニア消費者プライバシー法（CCPA）などで定義されるセンシティブ個人情報
• 米国国税法や他の州法で定義される納税者識別情報または納税者申告情報
• Gramm-Leach-Bliley法や他の州法で定義される非公開個人情報（金融関連情報）
• 公正信用報告法（FCRA）で定義される消費者報告情報または医療情報
• その他のデータ保護法でセンシティブとされる個人データ

補償

Microsoft Clarity を利用することで規約の違反に起因する請求や訴訟による損害が発生した場合、Microsoft や関係者にその損害を賠償すること。

入力したら［Add new project］をクリックして進みます。

STEP

アカウントの設定画面を表示する

英語のままなので、右上のアカウントのアイコンをクリックして、「Manage Account」をクリックします。設定を変更すると毎回この画面に戻るので、慣れるためと思ってポチポチしましょう。

STEP

基本設定を日本人向けに変更する

画面を少しスクロールすると「Preferenses（基本設定）」の項目が出てきます。変更するたび STEP2 の画面に戻りますが、赤枠の部分は設定しておくことをオススメします。

• Language（言語）：日本語
• Country（国）：Japan（日本）← 変更しなくてもOK
• Date Format（日付の形式）：yyyy/mm/dd ← 年/月/日
• Start of week（週の開始）：Sunday（日曜日）← お好みで

Language を日本語に変えたあとは、日本語で使いやすくなります。

実際に Clarity を動かすためには「トラッキングコード」というものを使います。これは、ウェブサイトに訪問したユーザーのデータを収集するためのもので、Clarity 導入のキモです。

それでは、トラッキングコードをウェブサイトにインストール（意訳：クラリティをホームページに導入）していきましょう。

Microsoft Clarity の導入方法は3つある

次は、ウェブサイトに訪問したユーザーのデータを Microsoft Clarity で取得するための設定です。

ウェブ制作の知識がある方ならサクッと導入できると思いますが、3つの方法があることを覚えておいてください。最適な方法を選べるといいですね。

1. 仕組みがあれば簡単：Clarity のプラグインを使う
2. 将来性高めのイチオシ：Google タグマネージャーの Clarity 公式タグを使う
3. ウェブ担当者に共有：Clarity のトラッキングコードを直接記述する

仕組みがあれば簡単：Clarity のプラグインを使う

WordPress（ワードプレス）や Wix（ウィックス）など、一般的によく使われているシステム（CMS）には Clarity のプラグインがあります。それを使うと、アカウントやプロジェクトを設定するだけで使えます。

以下では、WordPress の Microsoft Clarity プラグインを使った Clarity の導入方法を画像つきで解説しています。

Microsoft Clarity プラグインを WordPress で使う4ステップ（クリックで開きます）

STEP

WordPress のプラグイン新規追加画面で「Microsoft Clarity」を検索

管理画面で「プラグイン」→「新規追加」と進んだところにあります。見つけたら［インストール］ボタンをクリックしてしばらく待ったあと、［有効化］ボタンをクリックしてください。

STEP

［Setup Clarity（Clarity のセットアップ）］ をクリックして設定画面に進む

プラグインを正常にインストールできたら、設定画面に進みましょう。画面が変わって以下のような表示が出ますので、［Setup Clarity］をクリックして進みます。

STEP

プロジェクトを選択

Microsoft Clarity にログインしていれば、以下のようにプロジェクト選択画面が表示されます。プロジェクトを選んで［続ける］をクリックしましょう。

STEP

Microsoft Clarity の画面が表示されれば成功

「プロジェクト ○○ 正常に統合されました」といった表示のあとに、Clarity の画面が表示されれば完了です。WordPress の管理画面から、いつでも確認できますね！

導入できたら「Microsoft Clarity が正常に稼働しているか確認」に進んでください。

将来性高めのイチオシ：Google タグマネージャーの Clarity 公式タグを使う

すでに他のアクセス解析ツールを導入しているなら、Google タグマネージャー（GTM）などの管理ツールでトラッキングタグを管理しているのではないかと思います。

ということで、GTM を使える方なら説明不要だと思いますが、GTM の画面を開かなくてもインストールする方法が公式ページにまとまっていますので、こちらを合わせてどうぞ。トリガーは「All Pages」で本当にええんか？という素朴な疑問は残ります。

導入できたら Clarity の画面に戻り、「Microsoft Clarity が正常に稼働しているか確認」に進んでください。

ウェブ担当者に共有：Clarity のトラッキングコードを直接記述する

特にシステムを入れておらず、Google タグマネージャーも導入していない場合、トラッキングコードをそのまま HTML 内に記述する方法があります。個人的にオススメはしないので、制作の知識がある担当者と相談してください。

トラッキングコードを取得する3ステップ（クリックで開きます）

STEP

セットアップ画面を開く

「設定」→「セットアップ」に「手動でインストールする」の項目があります。ここの［追跡コードを取得する］をクリックして進みます。

STEP

Clarity コードをコピー

<script>〜</script>で書かれているトラッキングコードをコピーします。［クリップボードにコピー］ボタンをクリックするだけ。

STEP

ウェブサイトの <head>〜</head> 内にペースト

基本的に、位置はどこでも問題ありません。

トラッキングタグを記述したページのみ解析できるため、ウェブサイト内の動線を分析したい場合には、すべてのページに記述する必要があります。

これで、Microsoft Clarity の導入が済んだので、正常に稼働しているかどうかを確認しましょう。

Microsoft Clarity が正常に稼働しているか確認する

データを取得するまでは最大2時間くらいかかりますが、早ければ30分経たずに取得することが多いようです。データを取得して訪問者が現れると、こんなふうに（ほぼ）リアルタイムに表示されます。［すぐに観る］をクリックして進み、レコーディングデータを確認してみましょう。

ただし、数時間経っても自分のアクセスデータすら取得できない場合、以下のような要因が考えられます。Chrome なら開発者用ツールを使うと確認しやすいですよ。

GA4との連携

すでに GA4 を導入している方は、ここが気になるポイントかと思います。

GA4 と Clarity それぞれの得意分野

GA4 だけでなく、Google サーチコンソールなどとも合わせると、以下のように対応分野が分かれます。

上記の四象限をそれぞれ連携させると、効果的ですよね。

GA4とのシームレスな連携はできない

GA4 と Google サーチコンソールはシームレスに連携できますが、Microsoft Clarity とは同じような連携ができません。

• GA4 のキーイベントを Microsoft Clarity で取得してフィルタに使う → 使えません
• GA4 でつくったカスタムセグメントを Microsoft Clarity で使う → 使えません
• GA4 を使えるユーザーを Microsoft Clarity のチームに同期できる → できません
• GA4 からシームレスに Microsoft Clarity のヒートマップやレコーディングを見る → 見れません

じゃあ何ができるのかというと、GA4の一部のデータを Microsoft Clarity で確認できるだけです。Clarity のフィルタなども有効になりません。

時々、「Microsoft Clarity は GA4 と連携できる！」と伝えている記事もありますが、連携できているといえるかどうかは疑問が残ります。公式も（UA時代の）GA と連携できる（GA4 のセグメントはサポートしてないよ）と言っています。

• Currently, Clarity doesn’t support segments in GA4.
  （現在、Clarity は GA4 のセグメントをサポートしていません。）
• Clarity doesn’t send playback URL to GA4 as it cannot accept High Cardinality rows.
  （Clarity は高基数行を受け入れることができないため、再生 URL を GA4 に送信しません。）

Google Analytics4 Integration with Clarity | Microsoft Learnより

今後に期待。

GA4とどのように “連携” させるか

では、GA4 とどのように連携して考えれば良いかというと、「GA4 で得られたパターンを Clarity で深堀りする」のがシンプルかと思います（これをシームレスにできるといいんですけどね……）。これは、先日開催された a2i のセミナーで、JADEの村山さんも話されていました。

セミナー後半の村山氏のセッションでは、より踏み込んだ分析アプローチが提示されました。特に注目すべきは、定量分析（GA4など）と定性分析（Clarity）の組み合わせ方です。「仮説の精度を高める」という視点から、定量データで見つけたパターンをClarityで深掘りする手法が、実例を交えて解説されました。

【活動報告】オンラインセミナー「Microsoft Clarityで深める真のユーザー理解」｜2024/9/25(水) – 活動報告 – アナリティクス アソシエーション

私も、GA4 や Google サーチコンソールを Looker Studio で閲覧できるようにしておき、伸びしろのあるパターンが見えると Clarity で絞り込み、レコーディングを10件くらい観察して背景を確認し、施策に落とし込んでいます。

よく忘れがちになってしまうのは、コンバージョンから目を背けないこと。つまり、シームレスに連携できたとしても目的志向でツールを扱わなければ、わかった気になってしまうだけです。そういったことを念頭に置いて、まずは Microsoft Clarity を楽しんでみてください。

Microsoft Clarity を導入できたら次にやること

データが取れることを確認できたら、ダッシュボードを見てみましょう。このあとの活用は以下の記事にまとめていますので、ひとつずつ確認すれば Clarity の機能をひととおり把握できます。

思ったより難しい……という方には、Clarity の導入から活用までのサポートも行っています。必要な設定を代行し、導入後のレクチャーも可能です。オンラインで画面を見ながら一緒に進めていきましょう。

Microsoft Clarity に関してはよくつぶやいていますので、導入方法や活用について気になることがあれば https://x.com/clarityLabo へお声がけください。

よくある質問と回答

他にもわからない点がありましたら、X（Twitter）の @claritylabo へお気軽にご相談ください。

Microsoft Clarity を使う前に備えておきたいチェックリスト

上記の内容をふまえ、Microsoft Clarity を導入する前に全体像を知っておくためのポイントを1枚のPDFにまとめました。以下から、ダウンロードしてお使いください（登録不要です）。

はい、ごめんください。Microsoft Clarity（クラリティ）大好きコスギです。

無料で使えるユーザー行動分析ツール「Microsoft Clarity」の勉強会。これまで初心者向けに解説してきましたが、第5回は Clarity 活用のキモといえる「フィルター」について深めました。以下のような内容です。

Clarity を効果的に活用するためには、お客様（カスタマー）の理解とウェブサイトの動線把握が重要となります。ここに向き合わないまま Clarity を活用しようとしても、「オモシロイ」以外の感想はなかなか出てきません。シンプルでカンタンだからこそ、顧客理解の有無で得られるものが変わります。要するに、

[ 何のために、誰の動きを見たいのか ]

Clarity の活用は、この一言に尽きます。正解はないからシンドくもあり、楽しくもあり。最近はAIにLP添削をしてもらうことも流行っているので、「このページは、誰のどんな目的で作られ、その人はこのサイトにどんなことを期待していると思いますか？」みたいにお願いしたら提案してくれるかもですね。

まずは、Microsoft Clarity のフィルター機能を知ることをメインに説明しています。これまでも使っているので、気になる箇所は Microsoft Clarity の使い方をまとめた過去の記事も参考にしてください。

Clarity の活用サポートも行っています。勉強会は記事にまとめる意図もあって聴講スタイルですが、ワークをしながらのセミナーのほうが得意なので、一緒に画面を見ながら進めていきましょう。

フィルターを使うための大前提

Microsoft Clarity は、ウェブサイトにおける「カスタマー（見込み客も含む）」の行動を分析し、つまずきを減らすためのツールです。

フィルターを使うための大前提は、行動を絞り込む相手、つまり、分析対象となるカスタマーを明確に定義することが重要です。Clarity でカスタマーにならないユーザーを観察しても時間が溶けるばかりですし、SEOにも直結するため、少なくともカスタマーのニーズくらいは想定しておきましょう。マーケティングにおける「誰に」ですから。

この図でいうところの、集客を担う［認知］→［訪問］の部分を改善するのがSEO、実際にウェブサイトの成果につながる［訪問］→［回遊］→［CV（コンバージョン）］を改善するのがCRO（Conversion Rate Optimization＝コンバージョン率最適化）です。

ただし、私（コスギ）としては、CRO＝Customer Relationship Optimization（顧客との関係性を最適化）と捉えています。この方が、ウェブサイトの改善を考えやすいのでオススメです。

例えば、ウェブサイトへの訪問数 10,000 件に対して申込数が 100 件であれば、100/10000＝0.001 で、1% のコンバージョン率になります。このコンバージョン率を 2% にするなら、以下のような2パターンが考えられます。

カスタマーにならないユーザーが多いようなら、集客対象のクエリやコンテンツの動線をカスタマーに最適化する（CRO）ことで、訪問数が減少しても申込数は次第に上がります。カスタマーに最適化されたサイトは、SEOにも効果を発揮し、訪問数も上がります。

ただしもちろん、カスタマーを見誤ってしまうとどちらも減って大爆死してしまうので、覚悟と勇気を持つ前に、しっかりとカスタマーを定義しておくことは必須です。徹底的に顧客理解を深めて実施した施策は、後悔ではなく経験が残ります。次につなげましょう。

Microsoft Clarity で使えるフィルター

ウェブサイト上でユーザーがつまずくポイントは、さまざまです。

ご自身でも、こういったことに少なからず「イラッ」としたことがあるのではないでしょうか。あなたの感じる「イラッ」は、誰かにとっても「イラッ」とします。使い慣れた自分のサイトは盲点になりやすいですが、初心に返って、実機で確認してみてください。このアンテナは、少なからず改善のヒントになります。

さて、Clarity にはたくさんのフィルターが用意されており、こういったつまづきを定量的・定性的にチェックすることができます。「イライラしたクリック」など、GA4では見たこともない、特徴的なフィルターは以下に紹介しています。合わせて参考にしてください。

ちなみに「この条件のユーザーは除外したいんだけどな〜！！」という場合には、一部のフィルターが使えます（すべてではないのですが）。カスタムフィルターは除外対象を設定できるので、使っていくうちに必要になったら思い出してください。「関係者除外」が一番わかりやすい例ではないでしょうか。

フィルターを保存してセグメントにしよう

Clarity では、設定したフィルターを保存したものを「セグメント」と呼びます。保存しておけばいつでも呼び出せるので、よく使うフィルターをセットしておくと良いですよね。

では、よく使うフィルターをどう見極めたら良いかという点で、STP分析を応用すると効果的です。

補足：STP分析とは

STP分析では、まず市場をいくつかのセグメントに分割します (セグメンテーション)。分割の方法でよくあるのが、性別や年令ですが、業種、規模、サービス内容など、ケースバイケースで検討する必要があります。

どのような軸で分割するかによって、求める顧客像が変わります。曖昧なまま進めると、違和感のある顧客しかいなかったり、市場が狭すぎて顧客がいなかったりが起こりますので、納得感のある軸を採用しましょう。

次に、分割したセグメントの中から、どのセグメントをターゲットとするかを決定します (ターゲティング)。

最後に、ターゲットとするセグメントにおいて、自社の立ち位置を明確化します (ポジショニング)。 同じセグメントには競合も存在するため、差別化や共創を図りながら、自社の強みを活かせるポジションを確立することが重要です。

UAV あなたが知らない あなたの会社だけの強み ― 顧客に選ばれ続ける「最強ブランド」のつくり方 #PR

STP分析では物足りないな……自社の強みをちゃんと出していきたい！という方は、UAV（ユニーク・アトラクティブ・バリュー）の思考プロセスを知れるこちらがオススメです。まだ市場ができていない場合は、VPC（バリュー・プロポジション・キャンバス）で考えてみるのもオススメ。PMFの全体像と合わせて、才流さんの記事も合わせてどうぞ。

https://sairu.co.jp/method/13700/

わかりやすい軸で考えてみましょう。たとえば、顧客単価と購入頻度の軸だと「高単価・リピーター」、「高単価・単発購入」、「低単価・リピーター」、「低単価・単発購入」の4つのセグメントに分けられます。すると、B（高単価・リピーター）のアップセルやクロスセルのために Clarity でフィルタリングして確認したり、A（高単価・単発購入）のリピートを促すためにBとの違いを Clarity で探索したり、などが考えられます。

フィルターは「なんとなく見たい切り口」でも使いやすいのですが、戦略に基づいたセグメントでフィルタリングしたほうが、得られるものは大きいのではないでしょうか。ただでさえ、時間が溶けるツールですから……

また、セグメントは、作成した後にウォッチリストに追加することも可能です（フィルターの設定とウォッチリストへの登録手順は動画でも説明しています）。ウォッチリストに追加しておけばいつでも確認できますし、すぐに絞り込むこともできます。期間の設定が含まれてしまうので、それだけちょっとややこしいんですけども。

フィルターの活用ケース

ダッシュボードから使うのが一番カンタンです。ぜひ知っておいてほしいのは、ダッシュボードの中でも「フィルター」と訳されている「ファネル機能」からのフィルタリング。物足りなくなったらカスタムフィルターもどうぞ。

ダッシュボードから使う（まずはここから）

「ダッシュボード」は、Clarity を開いてさまざまな数字が書かれている最初の画面のこと。「定性分析ツールじゃないんかーい！」とツッコみたくなるような、ウェブサイトのアクセス状況やユーザーの行動に関する様々なデータが表示されています。

問題のありそうなユーザー行動を絞り込んで分析したい場合、ダッシュボード上で該当する項目をクリックするだけで、簡単にフィルターを適用することができます。たとえば、デッドクリックが多い場合は、「デッドクリック」の項目をクリックすることで、デッドクリックが発生したセッションに絞り込むことができます。この辺は動画でも説明していますので、合わせてどうぞ。

さらに、Microsoft 社の AI である Copilot が搭載された「Clarity Chat」を使うことで、分析のヒントを得ることも可能です。カンタンな質問、たとえば、「過去7日間で、モバイルでタップの問題が起きているページを教えてください」と入力すると、Clarity Chat はデッドクリックが多いページを提案してくれます。また、「過去30日間のデータをもとに、トップページの改善ポイントを教えて」という依頼には、いくつかの指標から提案してくれます。コンサル的にアドバイスしてくれるというよりは、「ヒントはこの辺」と提示してくれる感じですね。

まだ回答精度は不安定ですが、たまに構ってあげると成長している印象はあります。

ファネル機能で使う（初級〜中級者向け）

（和訳では「フィルター」となっている）「ファネル機能」は、Microsoft Clarity のイチオシ機能です。

Clarity には、GA4の「キーイベント」のようにコンバージョンポイントを「設定」画面から設定すれば、それを追っていけるような仕様とはちょっと異なります。「スマートイベント」として設定することは可能ですが、ファネル機能でユーザーが目標達成までに通過するステップを定義し、各ステップにおけるユーザー数を可視化できると効率的に分析しやすいです。

ファネル機能はユーザーの直線的な動線分析に使いやすいです。ウェブサイトにフォームがあったら、ぜひ使ってみてください。動画では、弊社の公式サイトにあるショッピングカートでのファネルを確認し、レコーディング機能で何が起きているのかを確認して考察するまでを説明しています。

カスタムフィルターを使う（中級者以上向け）

Clarity には、デフォルトで用意されているフィルター以外にも、カスタムフィルターを作成することができます。カスタムフィルターは、デフォルトのフィルターでは取得できないデータを分析したい場合に役立ちます。だんだん物足りなくなってくるんですよ。

カスタムフィルターには、汎用的に使えるカスタムタグ以外にも、ログインユーザーを分析しやすいカスタムユーザーID、カスタムセッションID、カスタムページIDのセットがあります。カスタムラベルもありますが、レコーディングの判別に使用するものなので、大別すると2種類のカスタムフィルターが使えます。

カスタムタグは、Googleタグマネージャー (GTM) を使用することで、簡単に設定することができます。取得したいデータを変数に設定すれば、Microsoft Clarity 公式タグの Custom Options に設定するだけ。

上記で設定しているカスタムタグの変数は、以下のページで説明していますので参考にどうぞ。

GA4と自動的に連携できているわけではないので、GA4用に設定した変数があれば Clarity にも使えますね(/･ω･)/

Microsoft Clarity のフィルターに関するよくある質問

ダッシュボードの右上と枠内に「フィルター」があるのですが？

「フィルター」は「絞り込み」の意味ですが、下記のような違いがあります。

英語版なら「Filters」「Funnels」になっているのですが、和訳がわかりにくいだけです……

コンバージョンページのURLが変わるのですが、Microsoft Clarity で取得する方法は？

正規表現を使って対応できます。

正規表現がわからない場合は、ChatGPT などに教えてもらいましょう。

「ページサイズを変更しました」というフィルターはどう使えば？

重要度は高くないため、参考程度で問題ありません。

「ページサイズを変更しました」という指標で絞り込んでみると、モバイルの割合が高いことがわかります。これにより、ユーザーが画面を（指で）拡大するような動きの可能性が考えられます。ユーザーにとってはコンテンツが小さいのかもしれませんね。スマホの縦横を変えたことが示唆されていますが、個人的には疑問が残ります。

ただし、Clarity の指標は定義が曖昧なものが多く、レコーディングを見て問題なければ気にする必要はありません。テキストを選択しながら読んでいる行動がデッドクリックとして見なされるのと同じようなものと考えておいても良いのではないでしょうか。

あまりに多いなら、表示されている文字が小さい可能性があります。また、画像を拡大しようとしたりする行動が見られるなら、視認性を改善する余地があるかもしれません。

クリックヒートマップで、デッドクリックのみを絞り込む方法は？

フィルターの一覧ではなく、クリックヒートマップ → クリックの種類から選択します。

ヒートマップを表示して、クリックの種類のドロップダウンメニューを開くと、「すべて」「停止（デッドクリック）」「激怒（イライラしたクリック）」「エラー」「最初（ファーストクリック）」「前回（ラストクリック）」などから選べます。

クリックの種類や意味は、以下の記事からどうぞ。

https://clarity.kosgis.com/blog/microsoft-clarity-seminar-03/#index_id6

カスタムタグを設定するには？

カスタムタグの設定には、Googleタグマネージャー（GTM）の使用が推奨されています。

Clarity 公式が提供しているGTM用のタグを設定することで、簡単にカスタムタグを取得できます。上記のカスタムフィルターの設定も合わせてご確認ください。変数でKPIを取れるといいですよね。

Microsoft Clarity のカスタムタグは、GA4 の連携できない？

Clarity と GA4 の連携は限定的です。

Clarity 上で GA4 のデータを見れるタブはありますが、フィルターやキーイベントの連携はなく、基本的な指標が見えるだけとなっています。当然、カスタムタグも GA4 とは連携できません。

2024年12月現在、Microsoft Clarity 公式ドキュメントGA4 Integration でも以下のように記載されています。高基数は「データがめっちゃ多いから (other) としてまとめとくわ」みたいな処理をされるほど値が多いこと（意訳）を指します。つまり、再生URLが膨大になると (not set) になってしまって意味がなくなるので、やめたそうなんですよね。

• Currently, Clarity doesn’t support segments in GA4.
  （現在、Clarity は GA4 のセグメントをサポートしていません。）
• Clarity doesn’t send playback URL to GA4 as it cannot accept High Cardinality rows.
  （Clarity は高基数の行を受け入れることができないため、再生 URL を GA4 に送信しません。）

「カスタム」がついている「カスタムイベント」はどうやって使うのですか？

スマートイベントで利用できます。

スマートイベントはコードを書かなくても使えますが、イベントAPIを使用することで自由にカスタマイズして設定できます。これが、「カスタムイベント」。

個人的に、カスタムイベントはウェブサイトよりもモバイルアプリでの活用シーンが多いんじゃないかと考えています。

Microsoft Clarity 勉強会の今後の予定

これで一連の Microsoft Clarity に関するノウハウはまとまったので、定期的な勉強会は一旦終わります。これまでの勉強会の内容は、以下をご参照ください。