AIで作ったアプリに、いつ（どうやって）分析を入れるか

数週間前、知り合いの創業者が自分のアプリをリリースしました — 小さなピラティススタジオがレッスンのキャンセル待ちリストを管理するためのツールです。彼女はAIアプリビルダーを使って一週間ほどで作りました。木曜日に公開しました。日曜日に彼女が言うには、誰かが使っているのかどうか、まったくわからないとのこと。

「登録は何件あったの？」「わからない」「登録した人は実際に使ってる？」「わからない」「どこかで詰まってる人はいる？」「わからない」

彼女が不注意だったわけではありません。ただ、まだアプリに分析を入れていなかっただけです。そして多くの非エンジニアの創業者と同じく、分析は「あとで、ユーザーが増えてから」入れればいいと思い込んでいたのです。問題は、その「あとで」が決して来ないことです。なぜなら分析がなければユーザーが何人いるかもわからず、だから「あとで」がいつなのかも判断できないからです。

AIアプリビルダーでアプリを作って、計測を入れるべきか迷いながらそれを眺めているなら、この記事はあなたのためのものです。いつ始めるか、何を計測するか、何を無視するか、そして自分をデータ屋に変えてしまわずに済む、いちばんシンプルなやり方を取り上げます。

いちばん短い答え

AIで作ったアプリには、初日に、ユーザーが一人もいないうちに 基本的な分析を入れましょう。豪華なダッシュボードではありません。行動ヒートマップでもありません。たった3つか4つのことだけです。どれを計測すべきかは、これから説明します。

ローンチ前にやる理由は、まったく実用上のものです。ユーザーがゼロのアプリに計測を足すのは、すでに動いていて人が頼りにしているアプリに後付けするよりも、はるかに簡単だからです。アプリが小さいうちなら、AIビルダーはきれいに組み込んでくれます。いったん本物のユーザーが使い始めると、どんな変更もリスキーに感じられ、ずるずる先延ばしにしてしまいます。

みんなこれを飛ばしてしまうが、飛ばしてはいけない理由

非エンジニアの創業者が分析を飛ばす、いちばんよくある理由は、ユーザーの少なさが恥ずかしいからです。彼らはこう考えます。数字が恥ずかしくなくなったら分析を入れよう、と。これはまったく逆です。あなたは、恥ずかしくない数字に たどり着こうとしている のです。分析がなければ、自分のやっていることが何か効いているのかどうか、判断できません。

二つ目の理由は、分析ツールが威圧的に見えることです。「Google Analytics」「Mixpanel」「PostHog」「Amplitude」と聞くだけで、目が泳ぎます。これらのツールのほとんどは、グラフを眺めるのが仕事の人がいる十数人規模の会社のプロダクトマネージャー向けに作られています。あなたにはそれは要りません。あなたが知るべきことは4つだけで、ほとんどどのツールでもその4つは教えてくれます。

初日に計測すべき4つのこと

あなたがAIで作ったアプリが、私がよく目にするものに少しでも似ているなら — 小さなSaaS、社内ツール、マーケットプレイス、ディレクトリ、ニッチなプロダクト — 最初の段階で実際に意味を持つのは、次の4つの数字です。

1. 何人がアプリに来たか

これがいちばんシンプルです。ただ「今日、何人のユニークな人がトップページを訪れたか」です。ほとんどの分析ツールは、入れた瞬間にこれをタダで教えてくれます。これは、ほかすべての分母になります。

この数字を取りつかれたように見たくなるはずです。やめましょう。日々の変動が大きいからです。週単位の傾向を見ましょう。

2. そのうち何人が登録するか（あるいは「最初の本当の一歩」を踏むか）

アプリが求める最初のコミットメントが何であれ — 登録する、無料トライアルを始める、最初のプロジェクトを作る、デモを予約する — それが起きたときを計測しましょう。これがあなたのコンバージョンイベントです。

訪問者100人で登録4件でローンチしたなら、登録率は4%です。これは、今から動かそうと試せる数字です。訪問者100人でローンチして、何人が登録したか見当もつかないなら、最適化のしようがありません。

3. そのうち何人が翌日（または翌週）戻ってくるか

これは、初期に誰も計測しないのに、いちばん重要な数字です。これはリテンション（継続率）と呼ばれ、AIで作ったアプリにとっては、本物の何かをつかんだのか、それとも一度きりの目新しさを作っただけなのかを、静かに教えてくれるものであることがよくあります。

ここで凝ったものは要りません。ただ、今週登録した人のうち、翌週に戻ってきて何かをしたのは何人か、です。答えがほぼゼロなら、トップページにどれだけ流入があっても解決しない問題を抱えています。

4. どこで人が離脱するか

何らかのフロー — 登録、オンボーディング、最初のタスク、決済 — があるなら、各ステップを計測しましょう。あらゆるクリックではありません。名前のついたステップだけです。そうすれば、こう見えます。100人が登録を始め、80人がメールを入力し、50人がそれを確認し、20人がダッシュボードにたどり着いた。

そのファネルは、AIで作ったアプリにとって、あなたが手にする最も役立つデバッグツールです。なぜなら、どこに集中すべきかをまさに教えてくれるからです。100人が登録を始め、80人がメールを入力したのに、確認するのが50人だけなら、メールの問題です（確認メールが迷惑メールに入っているのかもしれないし、そもそも送られていないのかもしれません）。これで、AIビルダーに直してほしいと頼める、具体的なものができました。

何を無視すべきか

始めたばかりのときに計測すべき でない ものは次のとおりです。時間を浪費させ、必要以上のことをやるべきだという気にさせてしまうからです。

あらゆるボタンのクリック。 14人が「会社概要」リンクをクリックしたことを知る必要はありません。そのデータを使うことは一生ありません。
ページ滞在時間。 意味ありげに聞こえますが、そうではありません。昼食に行く間タブを開きっぱなしにした人が「20分間エンゲージ」とカウントされます。
直帰率。 コンテンツサイトには本当に役立ちますが、アプリ型のプロダクトにはほぼノイズです。
A/Bテスト。 1バリアントあたり週に数百人のユーザーがいるまでは、やってはいけません。8人でA/Bテストはできません。
デモグラフィック、スクロール深度、ヒートマップ。 いずれ役立ちます。今ではありません。

経験則：その指標が、今週あなたが下す判断を変えないなら、まだ計測しなくていいのです。

実際にどう入れるか（非エンジニア版）

ほとんどのAIアプリビルダーは、これを疑わしいほど簡単にしてくれます。ビルダーにこんな一文を渡します。

「分析の計測を追加して。[ツール名] を使って。誰かがトップページを訪れたとき、登録したとき、戻ってきてログインしたとき、そしてオンボーディングフローの各ステップで計測して。」

PostHog や Plausible のようなツールを使っているなら、アプリのヘッドに入れる小さなコードのスニペット（1〜2行）を生成してくれます。AIビルダーが、それをあなたの代わりに貼り付けてくれます。Google Analytics を使っているなら、同じことです — Google がスニペットをくれて、それをビルダーに渡せば、ビルダーが組み込んでくれます。

名前付きイベント（登録、ログイン、オンボーディングのステップ）については、普通の言葉で説明します。「ユーザーが登録フォームを正常に完了したら、signup_completed というイベントを送って。」ビルダーがコードを書きます。あなたではありません。

新しくAIで作るアプリに検討する価値があるツールを、おすすめ順に3つ。

Plausible — とにかくシンプルで、プライバシーに配慮していて、すっきりしたダッシュボードがあります。分析ゼロから役立つ分析までの最短ルートです。月額9ドルほどです。
PostHog — 太っ腹な上限まで無料で、より強力で、ダッシュボードを離れずにファネルやリテンションを扱えます。計測すべき本物のファネルができた瞬間に、その価値があります。
Google Analytics 4 — 無料で、どこでも使われていて、習得が苦痛です。マーケティングを回す予定で連携が必要なら使いましょう。そうでなければ飛ばして構いません。

一つ選んでください。二つ入れてはいけません。分析ツールが二つあると、作業は二倍、インサイトはゼロ倍です。

実際に効いてくる習慣

分析を見栄えだけの作業から、役立つツールに変えるのは、これです。決まったスケジュールでそれを見ることです。

週に一度、15分座って、4つの問いに答えましょう。

今週は先週と比べて何人が訪れたか？
何人が登録したか？
先週の登録者のうち、何人が戻ってきたか？
フローのどこで人が離脱したか？

それだけです。「データを探索しよう」としないこと。10個のレポートを開かないこと。4つの問いに答え、数字をメモアプリかスプレッドシートに書いて、次へ進みましょう。4週間たてば、傾向が見えてきます。8週間たてば、自分の加えた変更のどれが効いてどれが効かなかったかがわかります。

この記事の冒頭で触れた創業者は、私たちの会話の翌週の月曜に、自分のピラティススタジオ向けアプリに Plausible を入れました。かかったのは20分ほど — そのほとんどは、AIビルダーにイベントの名前を伝えるのに費やしました。二週間後、彼女は確信をもって私にこう話してくれました。いちばん良かった登録3件は、ある顧客が投稿した1つのInstagramの投稿から来たこと、3つ目のステップで早すぎる段階で支払い方法を求めていたせいで誰もオンボーディングを終えていなかったこと、そして11あるアクティブなスタジオのうち7つが少なくとも3回はアプリに戻ってきていたこと。これらの事実はどれも、彼女が分析を入れる前には存在しませんでした。そして、そのすべてが、彼女が次にすることを変えました。

40個のグラフが並んだダッシュボードは要りません。それが生きているかどうかを知る必要があるのです。4つの数字を入れましょう。週に一度それを見ましょう。残りは待っていられます。