Microsoft Clarity 運用方法（使い方）

画面構成

• セッションリスト: 各セッションの概要（日時、ページ数、クリック数、デバイス、参照元など）が表示されます。ソートやフィルターが可能です。
• 再生画面 (インラインプレイヤー): 選択したセッションの行動を再生。再生速度変更、スキップ、イベントタイムライン表示、ヒートマップオーバーレイなどの機能があります。
• セッション情報: 再生中のセッションの詳細データ（デバイス、OS、地域、滞在時間、訪問経路など）。
• イベントタイムライン: クリック、スクロール、ページ遷移などのイベントが時系列で表示され、クリックすると再生箇所がジャンプします。カスタムタグイベントも表示されます。
• Copilotによる要約: セッション内容をAIが要約してくれます（長時間のセッションや複数セッションの概要把握に）。

使い方

1. 目的設定: 何を明らかにしたいか（例: フォーム離脱の原因、特定CTAがクリックされない理由）を明確にします。
2. フィルター適用: ダッシュボードやフィルター機能で、分析したいセッション（例: フォームページを閲覧したがCVしなかったセッション）に絞り込みます。
3. 複数セッション観察: 絞り込んだセッションを複数（目安: 10〜20件程度）観察し、共通する行動パターンやつまずき箇所を探します。倍速再生やイベントタイムラインの活用で効率化します。
4. 気づきの記録: 観察して気づいた点（例: 「ここで迷っているようだ」「ボタンが見つけにくいのでは？」）を具体的にメモします。
5. 仮説立案・施策化: 気づきから改善仮説を立て、具体的な施策に落とし込みます。

注意点

• 実際の動画ではなくDOMの再現なので、表示が崩れることがあります。
• マスキング設定が重要です（設定方法参照）。
• データはダウンロード・削除できません（共有はURL発行のみ）。

ヒートマップ：ページ全体の傾向把握

特定のページにおけるユーザー行動の傾向を、色の濃淡で視覚的に表示します。ページのどこが注目され、どこが見られていないかを直感的に理解するのに役立ちます。

種類

• クリックマップ: ページ上のどこがクリック（タップ）されたかを表示。クリックが多いほど赤くなります。
  • クリックの種類: 「すべて」「デッドクリック」「イライラしたクリック」「エラークリック」「最初のクリック」「最後のクリック」で絞り込み表示可能。
• スクロールマップ: ページのどの深さまでスクロールされたかの到達率を表示。到達率が高いほど赤くなります。どこでユーザーが離脱しているかの目安になります。
• エリアマップ: ページ内の指定した領域（複数の要素を含む）における合計クリック数を表示。ナビゲーションメニュー項目ごとの人気度比較などに使えます。2025年、新機能として「注意（アテンションマップ）」が追加され、エリアマップはクリック/タップ マップの下に移動し、グレーアウトされています。詳しくはアテンションマップ含む、ヒートマップ全種活用方法の解説をご覧ください。



機能

• デバイス切り替え: PC/タブレット/モバイル表示を切り替え。
• フィルター適用: 特定の条件（参照元、新規/リピーターなど）で絞り込んだユーザーのヒートマップを表示可能。
• 比較: 2つの異なるセグメント（フィルター条件）のヒートマップを並べて比較できます（例: CVユーザー vs 非CVユーザー）。
• スクリーンショット変更: 動的コンテンツ（メニュー開閉など）がある場合、表示するページのスクリーンショットを切り替えることができます。
• Copilotによるインサイト: クリックマップとスクロールマップの情報を基に、AIが改善提案などを要約してくれます。

使い方

• 対象ページ選択: 分析したい主要ページ（ランディングページ、フォームページ、商品詳細ページなど）を選択します。
• ヒートマップ種別選択: 知りたいことに合わせてクリック/スクロール/エリアマップを選択。
• デバイス切り替え: PCとモバイル両方を確認します（特にモバイル）。
• 傾向分析:
• クリックマップ: CTAはクリックされているか？想定外の箇所がクリックされていないか（デッドクリック）？
• スクロールマップ: 重要な情報（CTAなど）までスクロールされているか？どこで離脱が多いか？
• エリアマップ: ナビゲーションやリスト項目で人気なのはどれか？
• フィルター/比較活用: 必要に応じてフィルターを適用したり、セグメント比較を行ったりして深掘りします（例: 新規ユーザーとリピーターでクリック箇所は違うか？）。
• レコーディング連携: 気になる箇所（例: クリックが多いデッドクリック箇所）をクリックすると、該当するレコーディングを再生できます。

注意点

• データ量がある程度ないと傾向は掴みにくいです。
• ヒートマップはあくまで傾向であり、個々のユーザーの意図はレコーディングで確認が必要です。

フィルターとセグメント：
分析対象の絞り込み

Clarityの分析力を最大限に引き出すのがフィルター機能です。様々な条件を組み合わせて分析対象ユーザーを絞り込み、特定の行動パターンや課題を発見しやすくします。

多岐にわたるフィルターの種類

• ユーザー情報: デバイス、ブラウザ、OS、国、言語、新規/リピーター、ClarityユーザーIDなど。
• ユーザー行動:
• 分析情報(Insights): イライラしたクリック、デッドクリック、過剰なスクロール、クイックバック。
• 操作(Actions): カーソル移動、入力テキスト有無、選択テキスト有無、ページリサイズ。
• クリックしたテキスト: 特定のテキストがクリックされたか。
• 閲覧者の種類/動作 (Content Insights): ページ閲覧数や読了状況による分類（要設定）。
• トラフィック: 参照元、チャネル、キャンペーン、ソース、メディア(中型)。
• パス: 閲覧ページURL、入口/出口ページ、ページ遷移元/先。正規表現も使用可能。
• セッション/ページ: 滞在時間、ページビュー数、クリック数。
• カスタムフィルター: CVに至ったユーザーと至らなかったユーザーをフィルターで分けて比較する等、カスタムタグやカスタムイベントで設定した独自データ（要設定）。

セグメント設定したフィルターを「セグメント」として保存可能

• よく使う条件セットを保存しておけば、ワンクリックで呼び出せます。
• 保存したセグメントはダッシュボードの「ウォッチリスト」に追加して定点観測できます。

使い方

1. 仮説設定: 「〇〇なユーザーは△△な行動をしているのではないか？」という仮説を立てます。
2. フィルター選択: 仮説に基づいて、該当するユーザーを絞り込むためのフィルターを複数組み合わせます（AND条件）。
3. データ確認: フィルター適用後のレコーディングやヒートマップを確認し、仮説を検証します。
4. セグメント保存: 定期的に確認したいフィルター条件はセグメントとして保存します。

ファネル機能(日本語UIでは「フィルター」タブ)

• ユーザーが特定の目標（購入完了、問い合わせ完了など）に至るまでのステップ（ページ遷移やクリック）を定義し、各ステップでの離脱率を可視化する機能です。
• 「新しいフィルター」→「ファネル」から作成します。
• 各ステップにはページURLやクリックされた要素（CSSセレクター）、カスタムタグなどを指定できます。
• 離脱が多いステップを特定し、そのステップで離脱したユーザーのレコーディングを見ることで、具体的な改善点を発見できます。

AI Insights（Copilot）
AIに分析を手伝わせる

Clarityには生成AI「Copilot」が組み込まれており、データを自分で掘る前に、AIに要点と当たりを聞けるのが特徴です。使える場所は主に3つあります。

Copilotが使える3つの場所

• ダッシュボードのチャット（Clarity Chat）：自然文でデータに質問し、関連するレコーディングやフィルターを提示してもらう
• レコーディングの要約：1セッションの行動内容をAIが文章で要約。長いセッションや大量のセッションの概要把握に
• ヒートマップのインサイト：表示中のクリック／スクロールマップから、注目点や改善提案をAIが要約

具体的な質問例と返ってくる粒度

ダッシュボードのチャットには、次のような自然文でそのまま聞けます。返答は「該当ページ名＋数値＋そのデータへのフィルター付きリンク」という粒度で返ってくることが多く、回答の数字を起点にレコーディングへ掘り進められます。

• 「過去7日間で離脱率が高いページは？」
• 「モバイルでデッドクリックが多いページは？」
• 「直帰が多い流入元は？」
• 「フォームページで離脱しているセッションを見せて」

Copilotは「答えを出す道具」というより「見るべき場所に連れて行ってくれる道具」と考え、分析の入口として活用するのがオススメです。

Copilotを使うときの注意点

Copilotの要約は便利ですが万能ではありません。指摘は仮説の入口として扱い、最終的な判断はレコーディングとヒートマップの実データで裏取りしてください。AIの当たりづけ→人の目での検証、という順番を崩さないのがコツです。

継続的な改善サイクル

Clarityを使った分析は一度で終わりにせず、PDCAサイクルを回して、継続的にサイトを改善していきましょう。

1. 課題発見・仮説立案: データから課題を発見し、改善仮説を立てる。
2. 施策実行: 仮説に基づいてサイトを改善する。
3. 効果測定: 改善後に再度Clarityでデータを計測し、効果を確認する。
4. 繰り返し: 効果が出ていれば次の課題へ、出ていなければ別の仮説で再挑戦。

コンバージョン以外にも様々なイベントを取得できるツールとしての特徴を活かしてA/Bテストの実施も効果的です。

Microsoft Clarity
コンテンツ一覧

• Clarity 導入方法
• Clarity 設定方法
• 運用方法（使い方）
• ヒートマップ徹底解説
• A/Bテストに活用する
• GA4やGoogle広告との連携
• 他ツールとの比較
• カスタムタグの使い方
• その他（利用規約、個人情報等）