GA4で「ユーザーを勘違いする」罠｜セッションとユーザーの数字が合わない理由

2026年07月19日

クリオ

Web制作ディレクター / フロントエンジニア

こんにちは！

今日は「GA4で『ユーザーを勘違いする』罠」について解説します。

セッションとユーザー数がなぜ違う？現場の混乱あるある

僕も最初は、めっちゃ勘違いしていたんですよ。
GA4で「ユーザー数」と「セッション数」を見たとき、「あれ、同じ数になるはずじゃ？」って思ってたんです。
でも実は、これらは全く違う概念なんですよね。

現場でよく見るのは、クライアントから「ユーザー数が100人なのに、セッション数が150なのは何でですか？」という質問です。
正直なところ、この質問は毎月のように受けます。
ほんま、ここを理解していないと、データを読み間違えて施策の判断を誤ることになってしまうんです。

例えば、ある月のレポートを見たら：

これを見ると「あ、500人のユーザーがサイトに来てくれたんだな」と思いがちですが、実は違うんです。
同じ人が複数回訪問している可能性が高いわけですよ。

GA4では「ユーザー」の定義がちょっと複雑です。
ここをしっかり理解することが、正確なデータ分析の第一歩になります。

ユーザーとは、サイトに訪問した「個人」のことです。
GA4では、Googleのシグナルやクッキーを使って個人を判定しています。
同じ人が何度も訪問しても、ユーザー数はカウントされません（重複なし）。

一方、セッションとは、ユーザーがサイトで過ごした「訪問」のことです。
30分以上操作がなかったら、それはセッション終了。
その後、また訪問したら、新しいセッションがカウントされるわけです。

ですから、1人のユーザーが3回訪問したら、セッション数は3になります。
でもユーザー数は1のままやん。
ここですよ、多くの人が引っかかるポイント。

ここからはほんまに注意が必要です。
GA4では、Googleアナリティクス4という新しいバージョンになったことで、user_idという概念が入ってきました。

もし「User-ID機能」を有効にしていたら、ログインユーザーの行動を個別に追跡できるようになるんです。
つまり、同じ人が異なるデバイスから訪問した場合でも「同じユーザー」として認識されるんですね。

僕の失敗談ですが、ある案件で User-ID 機能を入れたことで、ユーザー数が劇的に減りました。
それは、実際には多くのユーザーが複数デバイスから訪問していたから。
一見、ユーザー数が減ったように見えましたが、実はより正確な計測ができるようになったわけです。

GA4のレポートを見ていると、似たような名前の指標がいっぱい出てきます。
ここで勘違いすると、もう数字は信頼できなくなってしまいます。

例えば、このように見えたとしましょう：

「あ、新規ユーザーが700人で、リターニングが300人か。
合わせて1000人か」って思ったら、そこまでです。
実は、このレポートの見方によって解釈が変わるんですよ。

実務的には、僕がよく見るのはセッション数をベースにした分析です。
なぜなら、セッション数の方が「サイト内でどれだけの活動があったか」を示すからです。

例えば：

この場合、ユーザーあたりのセッション数が2.4というのは、「平均して1人のユーザーが2.4回訪問している」という意味です。
つまり、リピーターがそこそこいるサイトだということが分かります。

もしこれが1.1だったら、「ほぼ初見さんばかり。
リピーターが少ないな」と判断できるわけです。

GA4の「レポート」セクションを開いたら、まず見るべきは「ユーザーの獲得」というレポートです。
ここには、期間ごとのユーザー数とセッション数がグラフで表示されます。

次に「エンゲージメント」セクションで「セッション」というレポートを見ると、セッションの詳細が分かります。
ここで セッションあたりの平均エンゲージ時間 や セッション当たりのイベント数 を見ると、ユーザーがどれだけサイトに熱中しているか分かるんです。

僕の経験上、この2つのレポートを毎月チェックするだけで、クライアントへの説明が格段にうまくなります。
「あ、このユーザーが何回も来てくれてる」「でも1回来たきりの人が多い」みたいな傾向が見えるようになるんですよ。

ここからは、現場で本当によく見かけるパターンです。

勘違い1：「ユーザー数が減った＝サイト訪問者が減った」

これ、実は違う可能性があります。
例えば、セッション数は増えているのに、ユーザー数が減っているケースがあります。
これは「既存ユーザーがより多く訪問するようになった」ということです。
むしろいいことやん。

勘違い2：「セッション数 ÷ ユーザー数 = 訪問頻度」

これは正確ですが、期間によって大きく変わります。
1日のデータなら平均