最適なオープンソース解析プラットフォームの選択
Googleアナリティクス（GA）は最も広く使われている解析プラットフォームで、現在アクティブな上位100万サイトの50.3%が使用しています。おそらくあなたも今使っていることでしょう。
しかし、無料ツールであるにもかかわらず、Googleアナリティクスはプロプライエタリ・ソフトウェアであり、閲覧データ、メタデータ、検索履歴をサードパーティに渡していることになります
信用できますか？私たちは信用しません。
このような管理の欠如は、潜在的なプライバシーリスクやコンプライアンス問題につながる可能性があります。これらの問題はEUの一般データ保護規則（GDPR）に基づき、2018年以降、これまでに1件平均250万ユーロ、総額約66億ユーロの制裁金を科しています。
オープンソースの解析プラットフォームは解決策を提供します。より安全で透明性の高い代替手段であり、顧客データの収集・保存方法を完全にコントロールできます。しかし、これらのツールは何ですか？どこにあるのでしょうか？そして、最も重要なことは、どのようにあなたのニーズに最適なものを選択するのでしょうか？
このガイドでは、オープンソースのアナリティクス・プラットフォームの利点と特徴を探り、代表的なセルフホスト型オープンソースのGoogleアナリティクス代替ツールであるMatomoを含む、人気のあるオプションを比較します。
オープンソースの解析プラットフォームとは？
アナリティクス・プラットフォームとは、データを収集、処理、解析し、洞察力を高め、傾向を特定し、情報に基づいた意思決定を行うためのソフトウェアです。ユーザーが過去のパフォーマンスを理解し、現在の活動を監視し、将来の結果を予測するのに役立ちます。
オープンソースのアナリティクス・プラットフォームは、誰でも基礎となるソースコードを閲覧、変更、配布できるアナリティクス・スイートの一種です。
単一の事業体がコードを所有・管理するプロプライエタリなアナリティクス・プラットフォームとは対照的に、オープンソースのアナリティクス・プラットフォームはフリー・オープンソース・ソフトウェア（FOSS）の原則を遵守しています。これにより、誰もがソフトウェアを使用、研究、共有し、ニーズに合わせてカスタマイズできるようになり、コラボレーションと透明性が促進されます。
オープンソース解析とフリーソフトウェアファウンデーション
FOSSのコンセプトはソフトウェアの自由という考え方に根ざしています。フリーソフトウェアファウンデーション(FSF)によると、この考え方はユーザーに与えられた4つの基本的な自由によって定義されています：
- どのような目的であれ、好きなようにプログラムを使用したり実行したりする。
- プログラムがどのように動作するかを研究し、好きなように変更する。
- 他の人を助けるためにコピーを再配布する。
- コードを改良し、改良版のコピーを他の人に配布する。
ソースコードへのオープンアクセスは、これらの自由を保証するための前提条件です。
FOSSライセンシングの重要性
FSFは、オープンソース解析プラットフォームの基礎となるフリーソフトウェア運動に貢献してきました。とりわけGNU一般公衆ライセンス（GPL）を創設し、すべてのソフトウェア配布がソースコードを含み、同じライセンスの下で配布されることを保証しています。
しかし、GPLの特定の法的問題や抜け穴に対処するために、コピーレフトや寛容ライセンスを含む他のライセンスが開発されてきました。これらのライセンスの下で配布されているアナリティクス・プラットフォームは、FSFに準拠しているため、オープンソースとみなされます。
オープンソース解析プラットフォームの利点と欠点
オープンソース解析プラットフォームは、プロプライエタリなものに代わる魅力的な選択肢を提供しますが、いくつかの課題もあります。
オープンソース・アナリティクスの利点
- データの完全な所有権：多くのオープンソース・ソリューションでは、アナリティクス・プラットフォームを自社でホストできます。これにより、顧客データを完全に管理でき、プライバシーとセキュリティを確保できます。
- カスタマイズ可能なソリューション：ソースコードにアクセスできるため、特定のニーズに合わせてプラットフォームをカスタマイズできます。
- 完全な透明性：データをどのように収集、処理、保存しているかをコードで確認できるため、プライバシー規制の遵守を確実にすることができます。
- コミュニティ主導の開発：オープンソースプロジェクトは、グローバルな開発者コミュニティの貢献から恩恵を受けます。そのため、より迅速な技術革新、迅速なバグ修正、そして場合によっては、より幅広い機能を実現することができます。
- 事前定義された制限なし：セルフホスト型のオープンソース解析プラットフォームは、データの保存や処理に任意の制限を課しません。自社のサーバーリソースによってのみ制限されます。
オープンソース解析の短所
- 技術的な専門知識が必要：セルフホスト型のオープンソースプラットフォームのセットアップとメンテナンスには、多くの場合、技術的な知識が必要です。
- ライブ/専任のサポートチームがない：多くのプロジェクトには活発なコミュニティがありますが、専任のサポートは商用製品に比べると限定的かもしれません。
- 統合の課題：スタック内の他のツールとの統合には、カスタム開発が必要な場合があります。
- 機能ギャップ：特定のプラットフォームによっては、成熟したプロプライエタリ・ソリューションと比較して機能にギャップがあるかもしれません。
プロプライエタリなアナリティクスよりもオープンソースの方が優れている理由
Googleアナリティクスのようなプロプライエタリなアナリティクス・プラットフォームは、長い間、多くの企業にとって最適な選択肢でした。しかし、データプライバシー、ベンダーロックイン、カスタマイズの制限に関する懸念の高まりが、オープンソースに代わるものへのシフトを促しています。
ベンダーのロックインがありません
プロプライエタリなプラットフォームは、ユーザーをそのエコシステムに閉じ込め、条件、価格、将来の開発をコントロールします。データの移行にはコストがかかり、アップデートはベンダーに依存することになります。
オープンソースのプラットフォームでは、ユーザーはプロバイダーを変更したり、ソフトウェアを修正したり、開発に貢献したりすることができます。また、GAや他のプロプライエタリなプラットフォームからデータをインポートするための専用の移行ツールを作成することもできます。
データプライバシーに関する懸念
独自の解析プラットフォームは、GDPRやカリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）のような規制の下で、データプライバシー侵害やそれに伴う罰金のリスクを高める可能性があります。これは、不透明な「ブラックボックス」設計により、データの収集、処理、使用方法が不明瞭になりがちなためです。
多くの場合、企業はベンダーのデータ取り扱いについて限られた可視性しか持たず、さらにコントロールもできません。ベンダーがデータを自社の利益のために使用しているのか、それとも広く共有しているのかがわからず、プライバシー侵害やその他のデータ保護違反につながる可能性があります。
こうした罰金は数百万から数十億に達することもあります。例えば、Zoomは2021年にCCPA違反で8,500万ドルの罰金を科されましたが、史上最大の罰金はEUのGDPRに基づきアイルランドのデータ保護法（DPA）がMetaに課した12億ユーロの罰金です。
カスタマイズ
独自プラットフォームは、多くの場合、画一的なアプローチを提供します。カスタマイズのオプションはあるかもしれませんが、最終的にはベンダーが提供するものに制限されます。一方、オープンソースのプラットフォームは、比類のない柔軟性を提供します。
無制限のデータ処理
プロプライエタリな解析プラットフォームでは、特に無料プランの場合、収集・処理できるデータ量が制限されることが多いです。これらの制限を超えると、通常は有料プランにアップグレードする必要がありますが、これはトラフィックの多いウェブサイトや大規模なデータセットを持つ企業にとっては問題となります。
セルフホスティングツールでは、サーバーリソースに基づいてデータ処理が制限されるため、追加コストなしで必要なだけのデータを収集・解析できます。
ブラックボックス効果なし
プロプライエタリなツールはクローズドソースであるため、データ処理方法の透明性に欠けることが多いです。そのアルゴリズムがどのように機能するのか、あるいは特定の指標をどのように計算するのかを理解し、検証することは難しいです。この「ブラックボックス」効果は、信頼の問題につながり、データの正確性を検証することを困難にします。
オープンソースのアナリティクス・プラットフォームに求められる11の主要機能
顧客データから実用的な洞察力を引き出すには、適切なオープンソースのアナリティクス・プラットフォームを選ぶことが重要です。ここでは、検討すべき11の主要機能を紹介します：
#1. 豊富なサポートドキュメントとリソースライブラリ
技術的な専門知識があっても、プラットフォームに関する課題や疑問に遭遇することがあります。強力なサポート体制は不可欠です。包括的なドキュメント、活発なコミュニティ・フォーラム、そしてミッション・クリティカルなデプロイメントのための専門家によるサポート・オプションを備えたプラットフォームを探しましょう。
#2. ライブ解析
ライブデータとレポートにアクセスできることは、タイムリーで情報に基づいた意思決定を行う上で非常に重要です。ライブ解析機能は、以下を可能にします：
- ウェブサイトのトラフィックを随時モニター
- キャンペーンパフォーマンス追跡の最適化
- トラフィックの急増、減少、エラーなどの問題を迅速に特定し、対応することで、迅速なトラブルシューティングを可能にします。
例えば、Matomoは10秒ごとにトラッキングデータを更新しており、Webサイトのパフォーマンスをライブで確認するには十分な機能です。
#3. 個人データのトラッキング
ユーザーの行動を理解することは、効果的なアナリティクスの核心です。プライバシーを尊重しながら個人データをトラッキングできるプラットフォームを探しましょう。これには以下のような機能が含まれます：
- 個々のユーザーの詳細なプロフィールを作成し、複数のセッションにわたるインタラクションをトラッキングします。
- デモグラフィック、興味、購買履歴など、ユーザー固有の属性を追跡。
- ユーザー体験を理解するために、異なるデバイスやプラットフォームにわたるユーザーIDを追跡します。
#4. コンバージョントラッキング
最終的には、ウェブサイトがビジネス目標の達成にどれだけ効果的であるかを測定したいものです。コンバージョントラッキングでは以下のことが可能です：
- 購入、サインアップ、ダウンロードなどの重要業績評価指標（KPI）を定義し、追跡します。
- コンバージョンを妨げるユーザージャーニーのボトルネックを特定します。
- マーケティングキャンペーンのROIを測定します。
#5. セッションの記録
セッションの記録は、個々のユーザーセッションのリプレイを見ることで、開発チームにユーザー行動の質的理解を与えます。これは次のようなことに役立ちます：
- ユーザビリティの問題を特定します。
- ユーザーがどのようにサイトをナビゲートし、さまざまな要素とやりとりしているかを理解します。
- バグやエラーの発見。
#6. A/Bテスト
実験はウェブサイトを最適化し、コンバージョン率を向上させる鍵です。以下のようなA/Bテスト機能が統合されているものを探しましょう：
- 見出し、画像、行動喚起、ページレイアウトなど、ウェブサイトのさまざまなバリエーションをテストします。
- 主要指標への影響を測定します。
- 推測ではなく、ユーザーの行動パターンにおける統計的に有意な差異に基づいて変更を実施します。
#7. カスタムレポートとダッシュボード
ビジネスにはそれぞれ独自のレポートニーズがあります。以下を可能にする柔軟なプラットフォームを探しましょう：
- 最も重要な指標に焦点を当てたカスタムレポートを作成します。
- KPIの概要が一目でわかる、パーソナライズされたダッシュボードの作成します。
- レポート作成を自動化し、チームの貴重な時間を節約します。
#8. データサンプリングをしません
データサンプリングは時間と処理能力を節約できますが、サンプルがデータセット全体を代表していない場合、不正確な洞察につながることもあります。解決策は、データサンプリングを完全に避けることです。
顧客のデータを100％処理することで、正確で偏りのないレポートを作成し、顧客行動の真の姿を提供することができます。
#9. Googleアナリティクス移行ツール
IGoogleアナリティクスから移行する場合、データのエクスポート／インポートツールを使えば時間と労力を節約できます。オープンソースのアナリティクスプロジェクトの中には、GAから新しいプラットフォームへ過去のデータを移行し、貴重なインサイトを保存する専用のデータインポーターを提供しているものもあります。これらのツールは、データの継続性を維持し、移行を簡素化するのに役立ち、新しいアナリティクスプラットフォームのセットアップに伴う手作業の労力を軽減します。
#10 幅広い顧客層
解析プラットフォームの顧客基盤の広さと多様性は、その信頼性と能力を示す強力な指標となり得ます。以下について考えてみましょう：
- 対象業種
- 利用企業の規模
- 規制の厳しい業界で信頼されているかどうか
政府や軍部など、セキュリティやプライバシーに関する要件が厳しい大企業から信頼されているプラットフォームは、そのセキュリティとデータ保護能力を物語っています。
#11 セルフホスティング
セルフホスティングは、顧客のデータとインフラを比類なくコントロールすることができます。
顧客のデータがサードパーティのサーバーに置かれるクラウドベースのソリューションとは異なり、セルフホスティングは自社でサーバーとデータベースを管理することを意味します。このアプローチにより、顧客のデータは自社のインフラ内に留まり、プライバシーとセキュリティが強化されます。
モバイルアプリのアナリティクスなど、他の機能もありますが、これら11の機能は、理想的なツールを見つけるために選択肢を絞り込むのに役立ちます。
オープンソースのアナリティクスプラットフォームを選ぶ：ステップバイステップガイド
適切なセルフホスト型オープンソース解析プラットフォームは、貴社のデータ戦略に大きな影響を与えます。以下のステップに従って最適な選択をしましょう：
ステップ1. ニーズと目的を定義する
アナリティクス・プラットフォームで何を達成したいかを明確にすることから始めましょう：
- 関連するKPIを特定します。
- 生成するレポートの種類、頻度、配布方法を決定します。
- GDPRやCCPAなど、プライバシーやコンプライアンスに関するニーズも考慮しましょう。
ステップ2. 予算を決める
セルフホスティングのオープンソースプラットフォームは通常無料で使用できますが、セルフホスティングには以下のようなコストがかかります：
- サーバーのハードウェアとインフラ
- 継続的なメンテナンス、アップデート、サポート費用
- プラットフォームをカスタマイズする場合は、開発リソース
ステップ3. スケーラビリティとパフォーマンスを考慮します
アナリティクスのスケーリングは、サーバーインフラのスケーリングも意味するため、セルフホスティングのプラットフォームでは問題になる可能性があります。プラットフォームを選択する前に、以下の点を考慮する必要があります：
- 現在のトラフィック量と予測される成長
- 現在のトラフィック処理能力
- プラットフォームのスケーラビリティオプション
ステップ#4. 候補となるソリューションの調査と評価
貴社の要件に合致するオープンソースのアナリティクス・プラットフォームをいくつか候補に挙げます。上記の機能に加えて、以下のような要素も考慮してください：
- 使いやすさ
- コミュニティとサポート
- 包括的なドキュメント
- プラットフォームのセキュリティ実績
ステップ#5. 無料トライアルに登録し、徹底的なテストを行います
多くのプラットフォームが無料トライアルやデモを提供しています。このような機会を利用して、プラットフォームの機能をテストし、ユーザーインターフェイスなどを評価しましょう。
ウェブサイトに複数の独立したトラッキングコードを埋め込むことができますので、複数のアナリティクスプラットフォームを同時にテストすることができます。そうすることで、同じデータに基づいて結果を比較・検証することができ、比較がより客観的で信頼できるものになります。
ステップ#6. 導入と継続的な管理の計画を立てます
プラットフォームを選択したら、ドキュメントに従ってソフトウェアのインストールと設定を行います。他のプラットフォームから乗り換える場合は、既存データの移行方法を計画します。
チームがそのプラットフォームについてトレーニングを受けていることを確認し、アップデート、セキュリティパッチ、バックアップの計画を立てます。そうすれば、ダウンタイムを最小限に抑えながら、新しいプラットフォームに移行する準備が整います。
トップセルフホスティングオープンソースアナリティクスツール
3つの著名なセルフホスティングオープンソースアナリティクスツールを見てみましょう。
| Main Features | Analytics updated every 10 seconds, custom reports, dashboards, user segmentation, goal tracking, e-commerce tracking, funnels, heatmaps, session recordings, A/B testing, SEO tools and more advanced features. |
| Best for | Businesses of all sizes and from all verticals. Advanced users |
| Licencing | GPLv3 (core platform).Various commercial licences for plugins. |
| Pricing | Self-hosted: Free (excluding paid plugins).Cloud version: Starts at $21.67/mo for 50K website hits when paid annually. |
Matomoは、データプライバシーとユーザーコントロールを最優先した強力なウェブ解析プラットフォームです。10秒ごとに更新されるライブ解析、カスタムレポート、eコマーストラッキングなど、包括的な機能スイートを提供しています。フル機能を備えたオープンソースのセルフホスティングプラットフォーム（無料）か、クラウドベースのフルマネージドな有料解析サービスかを選択できます。
また、Matomoは100％データ所有権を提供し、NASA、欧州委員会、ahrefs、国連などの大企業を含む100万以上のウェブサイトのユーザーベースを持っています。
Plausible
| Main Features | Basic website analytics (page views, visitors, referrers, etc.), custom events, goal tracking and some campaign tracking features. |
| Best for | Website owners, bloggers and small businesses.Non-technical users. |
| Licencing | AGPLv3. |
| Pricing | Self-hosted: FreeCloud version: Starts at $7.50/mo for 10K website hits when paid annually. |
Plausibleアナリティクスは、シンプルで使いやすいように設計された、軽量でプライバシー重視の解析ツールです。複雑な設定や押し付けがましいトラッキングをすることなく、必要不可欠なウェブサイトのトラフィックデータを提供します。
Fathom Lite & Fathom Analytics
| Main features | Basic website analytics (page views, visitors, referrers, etc.), custom events and goal tracking. |
| Best for | Website owners and small businesses.Non-technical users. |
| Licencing | Fathom Lite: MIT Licence (self-hosted).Fathom Analytics: Proprietary. |
| Pricing | Fathom Lite: Free but currently unsupported.Cloud version: Starts at $12.50/month for up to 50 sites when paid annually. |
Fathomは2018年にオープンソースのプラットフォームとしてスタートしました。しかし、創設者たちがV1.0.1をリリースした後、Fathom Analyticsというクローズドソースの有償プロプライエタリモデルに切り替えました。それ以来、常にクローズドソースです。
しかし、オープンソース版のFathom Liteはまだ利用可能です。これは非常に限られた機能しか持たず、クッキーを使用し、現在同社はサポートしていません。新しい機能は開発されておらず、稼働時間も保証されていません。
Matomo vs. Plausible vs. Fathom
Matomo、Plausible、Fathomはすべてオープンソースで、プライバシーを重視したGoogle アナリティクスの代替ツールです。データサンプリングなし、データ所有権、EUベースのクラウドホスティングなどの機能を提供しています。
この3つを比較してみましょう：
| Matomo | Plausible | Fathom | |
| Focus | Comprehensive, feature-rich, customizable | Simple, lightweight, beginner-friendly | Simple, lightweight, privacy-focused |
| Target User | Businesses, marketers and analysts seeking depth | Beginners, bloggers, and small businesses | Website owners and users prioritising simplicity |
| Open Source | Fully open-source | Fully open-source | Limited open-source version |
| Advanced analytics | Extensive | Very limited | Very limited |
| Integrations | 100+ | Limited | Fewer than 15 |
| Customisation | High | Low | Low |
| Data management | Granular control, raw data access, complex queries | Simplified, no raw data access | Simplified, no raw data access |
| GDPR features | Compliant by design, plus GDPR Manager | Guides only | Compliant by design |
| Pricing | Generally higher | Generally lower | Intermediate |
| Learning curve | Steeper | Gentle | Gentle |
オープンコアのジレンマ
オープンソースのプラットフォームは有益で信頼できるため、そのように偽って売り込む企業もあります。
かつてはオープンソースであったが、後に商用となり、「おとり商法 」と批判されているものもあります。また、「オープン・コア」モデルと呼ばれる、プロプライエタリな機能を備えた限定的なオープンソースの「コア」を提供する企業もあります。この二重ライセンスは倫理的で持続可能なものではありますが、価値の低いオープンソースバージョンを提供し、価値ある機能を有料の壁の後ろに隠すという悪用もあります。
しかし、他の企業は、より倫理的な方法でデュアルライセンシングモデルを受け入れており、オープンソースライセンスの下で幅広いツールを備えた価値あるソリューションを提供し、プレミアムで非本質的なアドオンのみを有料機能として残しています。
Matomoはこの実践の代表例であり、オープンソース解析の原則を支持しながら、ユーザーの利益のために持続可能なビジネスモデルを開発しています。
オープンソースのデータアナリティクスツールとしてMatomoを選択
オープンソースのアナリティクスプラットフォームは、Google アナリティクスのようなプロプライエタリなソリューションよりも魅力的な利点を提供します。より高い透明性、データの所有権、カスタマイズ性を提供します。プロプライエタリなものよりもオープンソースの解析プラットフォームを選択することで、顧客データをよりコントロールし、ユーザーのプライバシー規制への準拠をサポートします。
包括的な機能、強力なツール、プライバシーへのコミットメント、活発なコミュニティにより、Matomoは主要な選択肢として際立っています。倫理的でユーザー重視のアナリティクスを実現するために、Matomoに乗り換えましょう。