GA4で「3〜4割が消える」は本当か——ベン図で重複排除した保守的推計

前回の記事「GA4は「正解」じゃない——3割が消える7つの構造的欠陥」で、私はこう書いた。

クライアントサイド計測で失われるデータは全体の30〜40%に達する

批判的な読者なら、こう思ったはずだ。

「重複を無視して足し算しているだけでは？」

「SafariユーザーがAd Blockも使っていたら、それは二重カウントだろう」

その通りだ。そして、その批判を先回りして封殺するために、この記事を書く。

あなたのGA4から消えている4つの経路

GA4のクライアントサイド計測からデータが消える経路は、大きく4つある。それぞれの影響度を、一次情報から確認していこう。

■ Safariユーザーが “幽霊” になる——ITPの7日ルール

ITP（Intelligent Tracking Prevention）とは、AppleがSafariに実装したトラッキング防止機能であり、JavaScriptで設定された全cookieの有効期限を最長7日間に制限する仕組みだ。

ユーザーがそのサイトと7日間インタラクション（クリック・タップ等）しなければ、cookieは消える。

さらに厳しいケースもある。広告クリック経由（?gclid=や?fbclid=等のトラッキングパラメータ付きURL）でサイトに到達した場合、cookieの寿命は24時間にまで短縮される。

（出典：WebKit — Tracking Prevention Policy https://webkit.org/tracking-prevention/ ）

では、日本でSafariはどれだけ使われているか。

StatCounter（2026年7月）のデータによると：

• 日本・全デバイス合計：Safari 23.19%
• 日本・モバイル限定：Safari 47.77%

（出典：StatCounter GlobalStats https://gs.statcounter.com/browser-market-share/all/japan ）

前回の記事で「Safariシェア60%超」と書いた部分は、日本のモバイルOS市場でiOSが63.59%という数字と混同されやすい。iOSユーザーの全員がSafariを使うわけではない——iPhone上でChromeを使うユーザーも多い。ただし、iOS上のChromeもWebKitエンジンを使用しており、ITPの影響は同等に受ける。

つまり正確には：

日本のモバイルトラフィックの約64%（iOS比率）が、ITPの影響下にある。

全デバイスで見ると、日本のデスクトップ/モバイル比率は約57:43（StatCounter）。加重平均すると：

• ITP影響範囲 ≒ 64% × 43%（モバイル比率）+ 15% × 57%（デスクトップMac Safari推計）≒ 36%

では、このユーザーの何割が実際にcookie失効の影響を受けるか。

ITP定量モデル： 平均再訪周期14日（EC業界の一般的な数値）の場合、cookie寿命7日を超える再訪は全体の約50%。つまり、ITP対象ユーザーの半数が、再訪時に「新規ユーザー」としてカウントされる。

ITP単独での計測歪み ≒ 36% × 50% ≒ 18%

ただし、ここでは保守的にSafariシェア（全デバイス23%）ベースの数字も併記する。

保守的推計（Safari全デバイスベース）: 23% × 50% ≒ 12%

■ 少数精鋭のFirefoxユーザーが見えなくなる——ETP

ETP（Enhanced Tracking Protection）とは、MozillaがFirefoxに標準搭載したトラッキング保護機能であり、トラッカーとして分類されたドメインからのcookieを自動的にブロックする。

日本でのFirefoxシェアは2.84%（StatCounter, 2026年7月）。数字だけ見ると小さい。

（出典：StatCounter GlobalStats https://gs.statcounter.com/browser-market-share/all/japan ）

しかし前回も書いた通り、Firefoxユーザーは「技術リテラシーが高い層」に偏っている。あなたのサイトの最もエンゲージメントの高い——つまり最も購買力の高いセグメントが、ここに含まれている可能性がある。

ETP単独影響度 ≒ 3%

■ そもそもGA4が起動しない——広告ブロッカーの壁

広告ブロッカーとは、ブラウザの拡張機能やOS機能としてGA4の計測タグ（gtag.js）そのものをブロックするツールであり、タグが発火しなければそのセッションは「存在しなかったこと」になる。

日本の広告ブロッカー利用率は、業界調査によると約15.8%。これは世界平均の31.5%と比べてかなり低い。

（出典：Backlinko — Ad Blocker Usage and Demographic Statistics, 2025年更新データ https://backlinko.com/ad-blockers-users ）

ただし、この15.8%はPC・モバイルの加重平均だ。PCに限定すると20〜30%というデータもある。ECサイトのようにデスクトップ比率が高いサイトでは、影響が上振れする。

広告ブロッカー単独影響度（保守的）≒ 15%

■ 法改正が追い風、同意拒否という “静かな断絶”——Consent Mode

Consent Modeとは、cookie同意バナーで「拒否」を選んだユーザーの行動データを、完全な計測ではなく推計（行動モデリング）で補完するGoogleの仕組みだ。つまり、拒否されたセッションのデータは「推計値」になる。

グローバルのcookie同意バナー拒否率は、業界調査によると平均42%。

（出典：justanalytics.app / kukie.io 等の業界調査レポート）

ただし、日本では事情が異なる。2026年8月現在：

1. 改正個人情報保護法（2022年4月施行）で個人関連情報の第三者提供規制が強化
2. 改正電気通信事業法（2023年6月施行）で外部送信規律が義務化
3. 次期改正個人情報保護法（2026年7月成立・公布）で「連絡可能個人関連情報」の規制を更に強化

（出典：個人情報保護委員会 https://www.ppc.go.jp/personalinfo/legal/r8kaiseihogohou/ ）

法改正を受けてcookie同意バナーを導入する日本企業は急増しているが、全サイトに一律で導入されているわけではない。バナーがないサイトでは、この要因はゼロだ。

Consent Mode単独影響度（バナー導入率を加味）≒ 5〜15%

ここでは、バナー導入が進んでいる中規模以上のEC・BtoBサイトを想定し、保守的に5%を採用する。

なぜ「単純な足し算」ではダメなのか

ここまでの数字を単純に足すと：

12% + 3% + 15% + 5% = 35%

「ほら、やっぱり3〜4割じゃないか」と言いたくなるが、この計算は統計的に間違っている。

なぜか。重複しているからだ。

Safariを使っていて、かつ広告ブロッカーも入れているユーザーがいる。このユーザーは、ITPでcookieを消され、同時にAd Blockでタグもブロックされている。2つの要因に引っかかっているが、「消えるデータ」としては1人分だ。

足し算すると、この人を「2人分消えた」と計上してしまう。これが過大推計の原因だ。

さらに、これらの要因には正の相関がある。「プライバシー意識の高い層」は、Safariを選び、Ad Blockを入れ、cookieも拒否する傾向がある。重複は偶然ではなく、構造的だ。

ベン図で重複排除する——和集合の計算式

4つの要因をA, B, C, Dとし、それぞれが独立事象であると仮定する。すると、少なくとも1つの要因でデータが消える確率（和集合）は、以下の包除原理（inclusion-exclusion principle）で計算できる：

P(A∪B∪C∪D) = 1 − (1−P(A)) × (1−P(B)) × (1−P(C)) × (1−P(D))

各要因の保守的推計値を代入する：

• P(ITP) = 0.12（Safari全デバイスベース）
• P(ETP) = 0.03
• P(AdBlock) = 0.15
• P(Consent) = 0.05

計算：

= 1 − (1 − 0.12) × (1 − 0.03) × (1 − 0.15) × (1 − 0.05)
= 1 − 0.88 × 0.97 × 0.85 × 0.95
= 1 − 0.6893
= 0.3107

独立仮定・重複排除後の欠損率 ≒ 31%

ただし前提を見落としてはいけない。この計算は独立事象を仮定している。

実際には、先述の通り「プライバシー意識の高い層」は複数の要因が重複しやすい。要因間に正の相関がある場合、和集合の値は独立仮定よりも小さくなる。

つまり、独立仮定の31%は、現実の重複を無視した上限値だ。相関を考慮すれば、実際の欠損率はこれより低い。

だから「保守的推計」と呼ぶ。

3つのシナリオ——保守的・中央・最大

シナリオA：保守的推計（相関を最大限考慮）→ 20〜25%

プライバシー意識の高いユーザー層が要因を「兼務」していると仮定。例えば、Ad BlockユーザーのうちSafariユーザーが多い、cookie拒否もしている、等。重複が大きいほど和集合は小さくなり、実質的な欠損率は20〜25%に収まる。

該当するサイト： 日本国内のEC、モバイルユーザー比率が高い

シナリオB：中央推計（部分的相関）→ 30%前後

独立仮定に近いが、一部の正の相関を認めるモデル。前回の記事で示した「3〜4割」のうち、下限に近い。

該当するサイト： BtoBサイト、SaaS、デスクトップ比率が高い

シナリオC：最大推計（相関が低い環境）→ 40%超

Consent Modeの拒否率が高い（バナーのUI設計が「拒否しやすい」）、かつデスクトップ比率が高くAd Block利用率が20%を超える環境。さらにiOSベースのITP影響を加重計算すると、40%を超えるケースが成立する。

該当するサイト： EU向けサイト、グローバルEC、法令対応でバナーのボタン対等設計を実施済みのサイト

ITP定量モデル——「新規ユーザー数」の水増しを計算する

前回の記事で「Safariユーザーのリピート訪問が『新規2人』に見える」と書いた。これを定量化してみよう。

モデルの前提：

• cookie寿命：7日（ITP制限）
• 平均再訪周期：T日
• Safariユーザー比率：S%

cookie切れ確率は、単純化すると「再訪時にcookieが失効している確率」として：

P(cookie切れ) ≒ max(0, 1 − 7/T)

Safariの全デバイスシェア23%で計算すると、平均再訪周期14日のECサイトでは：

新規ユーザー数の水増し ≒ 23% × 50% ≒ 11.5%

つまり、GA4が表示する「新規ユーザー数」は、実際のユニークユーザー数より約12%多く見えている可能性がある。

「正確な数字」を求める必要はない

ここまで計算式を並べてきたが、最も重要なことを言う。

各要因のパラメータ——Safariシェア、Ad Block利用率、Consent拒否率——は、あなたのサイトの業界、ユーザー層、デバイス比率で大きく変動する。全サイト共通の「正解の数字」は存在しない。

正確な欠損率を知ることより、欠損が構造的に存在することを知ることの方が、100倍重要だ。

この認識があるかないかで、同じGA4のダッシュボードを見ても、意思決定の質が根本的に変わる。

データが壊れているのは分かった。では、それを見ている人間は？

ここまで2回の記事で、GA4の計測構造の限界を解剖してきた。

データの側はこれで十分だ。

次に問うべきは、そのデータを見ている人間の側——つまり広告代理店が、なぜ「チャネル最適化」以外の提案ができないのか、その構造的理由を分析する。

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データ計測基盤の構造的課題を定量的に診断し、意思決定の土台を再設計したい方へ。

📎 データソース・参考情報

• GA4は「正解」じゃない——3割が消える7つの構造的欠陥
• Apple WebKit Blog — Intelligent Tracking Prevention (ITP) 技術仕様
• Mozilla — Enhanced Tracking Protection (ETP) 技術仕様
• StatCounter GlobalStats — 日本のブラウザ市場シェア統計（デスクトップ+モバイル）
• StatCounter GlobalStats — 日本のモバイルブラウザ市場シェア統計
• Backlinko — Ad Blocker Usage and Demographic Statistics
• Google Developers — Consent Mode v2 技術ドキュメント
• 個人情報保護委員会 — 次期改正個人情報保護法（2026年7月成立・公布）
• Google Analytics ヘルプ — [GA4] データのしきい値について