安藤健一（データエンジニア兼社内アナリスト・事業会社）

BigQueryのセクションが目的に合致するので、まずナビの「BigQuery/AI」リンクをクリックして関連コンテンツを確認する。

サイドバーに「BigQueryでセッション・エンゲージメントを分析するクエリ集」というリンクがある。これがまさに今必要なセッション単位の再集計クエリに関する内容のはずだ。

セッション・エンゲージメント分析のクエリ集ページに到達した。目次に「２４：流入元ごとのセッション数を取得」があり、これがチャネル別セッションCVRの算出に直結する。まずページをスクロールしてクエリの内容と、session_idやイベントスコープの扱いを確認したい。

セッション・エンゲージメント分析のクエリ集ページにいるが、目次を見ると流入元ごとのセッション数（２４）が最も直接的に関連する。まず「ページごとの流入回数、離脱数、直帰数」や「流入元ごとのセッション数」のクエリを確認したい。ただし今表示されているのは２１・２２番付近なので、２４番「流入元ごとのセッション数を取得」のアンカーリンクをクリックして直接移動する。

流入元ごとのセッション数クエリが表示されている。WITH句でga_session_idとsource/mediumをUNNESTして取得し、session_id単位で集計するロジックが確認できる。スクロールして全クエリとエンゲージドセッションの集計ロジックを確認したい。

ページ番号26「ページ別の訪問回数を取得」が見えているが、チャネル別セッションCVRの課題解決にはページ遷移・コンバージョン分析クエリ集の方が直結しそう。サイドバーに「BigQueryでページ遷移・コンバージョンを分析するクエリ集」へのリンクがあるので確認したい。

ページ遷移・コンバージョン分析のクエリ集に来た。目次を見るとeコマースCVR（クエリ32）や新規・リピートユーザーなどがある。まずスクロールしてキーイベントのCV数やCVRを算出するSQLが載っているか確認する。

目次を見ると「３４：コンバージョン率や購入率を取得」がチャネル別セッションCVRに最も関連しそう。そのアンカーリンクに飛んで内容を確認する。

CVRクエリのSQLが表示されている。`count(distinct concat(user_pseudo_id,'-',session_id))`でセッション数を算出し、キーイベント数を割っている構造が確認できる。これは自分が書いていたクエリと同じアプローチだが、session_idの結合ロジック（イベントスコープ vs セッションスコープ）の詳細を確認するためにさらにスクロールして全体を把握したい。

現在のページはユーザープロパティ関連のセクション（クエリ35・36）まで来ているが、キーイベントベースのCVRクエリやセッションスコープとの結合ロジックが見当たらない。セッション・エンゲージメント分析のクエリ集ページに戻って、session_idの結合ロジックを確認する方が効率的かもしれない。ただし、まずこのページを上部に戻ってコンバージョン率クエリの全体を確認する。

セッション・エンゲージメント分析クエリ集のページに戻ってきた。目次を見ると「２４：流入元ごとのセッション数を取得」が今の課題（チャネル別セッション数の集計）に直結する。このセクションに直接ジャンプしてクエリとロジックを確認する。

流入元ごとのセッション数取得クエリが表示されている。UNNESTでevent_paramsからsession_idやmedium/sourceを引き出す構造が確認できる。このクエリのロジックと実行結果、そして次のセクション（エンゲージしたユーザー数）も確認したい。

セッション・エンゲージメントクエリ集のページにいるが、今見えているのは見出し「２５：エンゲージしたユーザー数を取得」と「２６：ページ別の訪問回数を取得」のみ。チャネル別CVR算出に必要なsession_idとイベントスコープの結合ロジックを確認するため、もう少し上に戻って流入元別セッション数クエリのSQL全体を確認したい。ただし、ページ遷移・コンバージョン分析クエリ集にキーイベントベースのCVRクエリがあるはずなので、そちらに移動する方が課題解決に直結する。

ページ遷移・コンバージョン分析クエリ集に来た。目次に「３２：アイテムごとのeコマースイベント発生回数とCVR」があるが、チャネル別セッションCVR（キーイベントベース）のクエリを探している。まずスクロールしてページ全体のクエリ一覧を把握する。

「３４：コンバージョン率や購入率を取得」のセクションに直接ジャンプしてキーイベントベースのCVR算出クエリを確認する。

CVR算出クエリが表示されている。`count(distinct concat(user_pseudo_id,'-',session_id))`でセッション数を分母にしているのが確認できる。ただしセッションスコープのディメンション（traffic_source等）との結合ロジックがまだ見えていない。さらに下スクロールして全体像を把握する。

今いるページはユーザープロパティ関連のクエリ（#35, #36）のセクションで、キーイベントベースのCVR算出クエリには辿り着けていない。セッション・エンゲージメント分析クエリ集に戻るか、別のアプローチを取る必要がある。残りページ数も2なので、サイドバーにある「BigQueryでセッション・エンゲージメントを分析するクエリ集」に直接移動してセッションスコープのディメンション結合ロジックを確認する。

セッション・エンゲージメント分析クエリ集のページに戻ってきた。目次を見ると「２４：流入元ごとのセッション数を取得」と「２５：エンゲージしたユーザー数を取得」が直接関係する。チャネル別CVRの分母・分子両方を確認するため、まず流入元ごとのセッション数セクションに移動する。

クエリ24の全体像が見えてきた。WITH predata句でuser_pseudo_id・session_id・medium・sourceをUNNESTで取得し、外側でsession_source_mediumごとにセッション数とエンゲージしたセッション数をカウントしている。このロジックがまさに知りたかった結合パターンだ。実行結果と、クエリ25（エンゲージしたユーザー数）も確認したい。

クエリ25（エンゲージしたユーザー数）のセクションまで確認できた。次はクエリ26（ページ別の訪問回数）が見えているが、チャネル別CVRに直結するキーイベント×セッション結合クエリがこのページにあるか確認するために、ページ遷移・コンバージョン分析クエリ集に移動すべきか判断したい。まず今いるページを少しスクロールして残りのクエリを把握する。

目次を確認したところ、クエリ32「アイテムごとのeコマースイベント発生回数とCVR」が見える。チャネル別セッションCVRに直結するクエリがあるかスクロールして確認したい。ただし、このページはページ遷移・コンバージョン分析クエリ集で、セッションスコープのディメンション結合ロジックよりもページ遷移分析が中心の可能性が高い。

セッション・エンゲージメント分析クエリ集のページに戻ってきた。目次を見ると「２４：流入元ごとのセッション数を取得」があり、チャネル別CVRの分母となるセッション数クエリを確認したい。直接アンカーリンクに飛ぶ。

クエリ24の全体像が見えてきた。predata CTEでsession_idとsource/mediumを取得し、外側でセッション数とエンゲージセッション数をカウントする構造だ。実行結果とクエリ25（エンゲージしたユーザー数）も確認したい。

クエリ25（エンゲージしたユーザー数）のセクションが見えているが、キーイベントとセッションを結合してCVRを算出するクエリはまだ確認できていない。ページ遷移・コンバージョン分析クエリ集（クエリ29）に移動してキーイベントベースのCVR算出SQLを確認する。

ページ遷移・コンバージョン分析クエリ集に再度辿り着いた。目次にクエリ32「アイテムごとのeコマースイベント発生回数とCVR」があるが、チャネル別セッションCVRに直結するクエリがあるか確認するためにスクロールして本文を見る。

クエリ34「コンバージョン率や購入率を取得」がチャネル別CVR算出に最も近いと思われるのでそこにジャンプする。ただし、このページはページ遷移・コンバージョン分析クエリ集で、セッションスコープのディメンション結合ロジックが載っているかは不明。まず34番のSQLを確認する。

クエリ34のSQLが表示されている。session_idの取得にUNNEST(event_params)を使っており、セッションスコープのディメンション結合ロジックが見えてきた。続きのFROM句やJOIN条件、チャネル別の集計部分を確認するためにスクロールする。

クエリ34の続きを確認したが、チャネル別セッションCVRの算出に必要なセッションスコープのディメンション結合ロジックが明確に示されていない。現在表示されているのはユーザープロパティ関連のクエリ（35・36）で、目的のコンテンツからは外れている。残りページ数も限られており、このサイトで求めている「セッションスコープのディメンション結合の正確な仕様とクエリ例」が得られなかったと判断する。