CursorやClaude Codeで作るWordPressサイト——計測だけが20年前のまま

Cursor でプラグインを書き、Claude Code でテーマを改修し、V0.dev でUIを組み立てる。AIコーディングツールが当たり前になった今、個人や小規模チームでも「全工程AI化」が現実になっています。それなのに、多くのサイトで「計測」だけがAIの恩恵を受けていないという奇妙な状況が続いています。

GA4を導入し、同意バナーを設置し、ダッシュボードをたまに眺める——この作業フローは2004年のGoogle Analytics登場時からほとんど変わっていません。Cursorで書いたコードがリアルタイムでAIにレビューされる一方で、計測データだけはGoogleのサーバに閉じ込められ、AIから直接触れない状態です。

この記事では、AIコーディング文脈で計測がなぜ難しいのかを整理したうえで、WordPress向けファーストパーティ計測プラグイン FPAI がその問題をどう解決するかを具体的に解説します。

GA4が「AIコーディングワークフロー」に刺さらない3つの理由

1. データがGoogleのDBに閉じ込められている

GA4のセッション・PV・コンバージョンデータは、すべてGoogleのサーバに保存されます。Cursorや Claude Code からそのデータに直接アクセスする手段はなく、必ずGA4 Data API → 認証フロー → クエリ設計 → JSON/CSVエクスポート → 整形、という前処理パイプラインが必要です。「AIにデータを渡す」という本来のゴールに到達する前に、配管工事だけで半日が溶けます。

2. Cookie同意バナーでデータが最初から欠損している

日本でも欧州でも、Cookie同意バナーは今や標準装備です。各種調査によれば、欧州訪問者の40〜60%がCookieへの同意を拒否します。つまりGA4に記録されるのは、実際の訪問者のうち多くて6割程度。サンプルが半分欠けたデータをClaudeに渡して「このページの改善策を提案して」と頼んでも、統計的に意味のある提案は返ってきません。AIの精度は入力データの質に直結します。

3. AIエージェントとの統合が「カスタム実装の山」になる

CursorでAI分析スクリプトを書こうとすると、まずGA4 APIの認証ロジックを実装し、ページネーション付きのクエリを書き、レートリミットに対処し、レスポンスをClaudeのコンテキストに合う形に変換する——という工程が毎回発生します。プロジェクトの本質である「AIに判断させる」部分にたどり着く前に、データアクセス層の抽象化だけでスプリントが終わるのはよくある話です。

GA4の計測精度の現実：Cookie同意バナーの拒否率・ブラウザのITP・広告ブロッカーを合算すると、実訪問者のうちGA4に記録されるのは50〜70%程度というのが現場の肌感覚です。AIに渡すデータセットが最初から3割欠損していれば、どれだけ良いプロンプトを書いても限界があります。

FPAIが「AIネイティブ計測」である3つの理由

FPAI（First Party AI Analytics）は、WordPressのファーストパーティ計測プラグインです。GA4との最大の違いは、最初からAIワークフローに組み込まれることを前提に設計されている点です。

1. データは自分のWordPress DBに直接保存される

FPAIが収集するセッション・PV・イベント・コンバージョンは、すべて wp_fpai_sessions、wp_fpai_pageviews、wp_fpai_events、wp_fpai_conversions という標準的なMySQLテーブルに格納されます。WordPressのコアと同じデータベースです。

Cursorで書いたPythonスクリプトからSQL直打ちでも、Claude Codeからも、BunやDenoで書いた集計ジョブからも——変換層なし、API認証なし、エクスポート不要で、どんなAIツールからでも直接アクセスできます。これがGAとの根本的な差です。

2. Cookie不要 = 全訪問者が100%計測される

FPAIはCookieを一切使用しません。同意バナーは不要で、欧州GDPRも日本の電気通信事業法も対応済みです。計測できる訪問者は常に100%の母集団——Claudeに渡すデータに欠損がありません。サンプルサイズが大きいほどAIの提案精度は上がるため、これは計測設計として非常に重要なポイントです。

3. AIチャットがプラグイン本体に内蔵されている

WP管理画面の「FPAI → AI Analysis」を開くだけで、Claude・ChatGPT・Gemini・Grok・Perplexity・Mistral・DeepSeek・Cohere・Qwen、計9社のAIモデルと自然言語でチャットできます。「先週のトップランディングページは？」「CVRが下がっているページと要因は？」と日本語で聞けば、FPAIが自動でSQLを組み立ててデータを取得し、AIに渡します。CursorでSQLを書く必要も、CSVをダウンロードする必要も、まったくありません。

「AIネイティブ」の定義：①データ構造がそのままAIのコンテキストに乗せられる、②APIキーを入れるだけでAIと接続できる、③AIに渡すための前処理が不要——この3点を満たすことです。FPAIはWordPressの世界でこれを実現する最初のプラグインです。

実例：CursorとFPAIで構築した完全自動化ワークフロー

抽象論よりも実例を見た方が分かりやすいでしょう。このサイト（fpai.orora.co.jp）自体が、FPAIを活用した自動化ループの生きたサンプルです。以下が毎週完全自動で動いています。

  • 計測：FPAIが全訪問者の行動をWordPress MySQLに記録（Cookie不要・同意バナーなし）
  • 収集：毎週日曜深夜、AIがFPAI DBとGoogle Search Consoleからデータを集約
  • 分析：Claudeが「どの記事をリライトすべきか」「どのトピックで新規記事を書くか」を判断
  • 実行：WP REST API経由で最大10本のリライト・5本の新規記事を自動公開
  • 検証：翌週、CVが30%以上下落した記事は自動でロールバック

このループの全ステージにおいて、FPAIが提供する「自社DB上の構造化行動データ」が素材として機能しています。仮にGA4を使っていたら、各ステージで「データを取り出す前処理」にコストが発生し、これほどシンプルなループには絶対になりません。

ClaudeへのコンテキストはこのJSON一枚で完結する

毎週の戦略判断では、以下のコンテキストをClaudeに渡しています。

– 過去28日のGSCクエリ別 clicks / impressions / CTR / position – 過去28日のFPAI セッション・PV・WP.orgクリック数（ページ別） – 全記事の本文・メタ・対策キーワード一覧 – 過去12週の自動化アクション履歴と結果サマリ → Claudeが返すもの： 1. 診断（なぜ今この数字か） 2. リライト提案（どの記事をどう変えるか・優先度付き） 3. 新規記事提案（トピック・ターゲットキーワード・理由） 4. 非記事アクション（内部リンク整備・タイトル変更など）

FPAIのデータがそのままJSONでAIコンテキストに乗せられるからこそ、このプロンプトは数十行で完結します。GA4のData APIを経由すると、同じことをするためにコードが3〜4倍に膨れ上がります。Cursorで実際に両方試してみれば、その差は歴然です。

導入ステップ：Cursorを開いている間にセットアップが終わる

FPAIはWordPress公式プラグインディレクトリから完全無料で配布されています。手順は以下の3ステップだけです。

  • Step 1：WordPress.orgのFPAIプラグインページからプラグインをインストール（検索またはZIPアップロード）
  • Step 2：WP管理画面 → プラグイン → 有効化
  • Step 3：FPAI → AI Analysis を開き、使いたいAIプロバイダのAPIキーを入力

トラッキングスクリプトは有効化と同時に全ページへ自動挿入されます。GoogleアカウントのセットアップもGA4タグの設置もGTMの設定も、一切必要ありません。Cookie同意バナーの設置コストもゼロです。CursorやClaude Codeで作業している画面を閉じずに、数分でセットアップが完了します。

無料版で利用できる機能：PV・セッション・流入元・UTMパラメータ・デバイス情報・AIチャット分析。Pro版（買い切りライセンス）では、クリック・スクロール深度・フォーム送信・外部リンク・動画再生・JSエラーなどの高度なイベント計測と、データ保存期間の無制限化が解放されます。

GA4との比較まとめ：AIコーディングユーザーが切り替える理由

AIコーディングツールを使ってWordPressを運用している方向けに、FPAIとGA4の違いを整理します。

  • データの場所：GA4はGoogleのクラウド → FPAIは自分のMySQL
  • AI連携：GA4はAPI認証＋エクスポート＋整形が毎回必要 → FPAIはSQL直打ちまたは内蔵AIチャットで即アクセス
  • 計測完全性：GA4はCookie同意拒否・ITP・広告ブロッカーで30〜50%欠損 → FPAIはCookie不要で欠損ゼロ
  • セットアップコスト：GA4はGTM設定・同意バナー・API設定が必要 → FPAIはプラグイン有効化とAPIキー入力のみ
  • プライバシー規制対応：GA4はGDPR/電気通信事業法の対応が複雑 → FPAIはCookie不使用のためデフォルト準拠

GA4を完全に捨てる必要はありません。しかしAIワークフローの素材となるデータ基盤として、FPAIを並走させて比較するだけで、その差はすぐに体感できます。

まとめ：AIで作るなら、計測もAIが読める形に

CursorやClaude Codeで書いたコードがリアルタイムでAIにレビューされる時代に、計測データだけがGoogleのサーバに閉じ込められてAIから触れない——この非対称性は、AIコーディングユーザーにとって最大の摩擦源のひとつです。

FPAIは「AIが直接読める計測基盤」としてWordPressに設計されました。Cookie不要・同意バナー不要・データ完全所有・AI チャット内蔵。Cursorで数行のSQLを書けばすべての行動データに触れ、Claude Codeからもエクスポートなしで直接クエリを投げられます。AIコーディングの文脈で計測ツールを選ぶなら、データがどこにあるかは最初に確認すべき要件です。

FPAIはWordPress.orgから無料でダウンロードできます。CursorやClaude CodeでWordPress運用を効率化している方こそ、計測の土台もこの機会にAIネイティブな設計へアップグレードしてみてください。プラグインのインストールから最初のAIチャット分析まで、5分もあれば体験できます。