PascaleBeier

hitkeep

AIを活用し、ユーザーのプライバシーに配慮しながらウェブサイトのアクセス状況や行動を詳細に分析できる、マーケティング担当者向けの次世代ウェブ解析ツールです。

調査分析 Go ai-analytics ai-native ai-visibility analytics analytics-dashboard conversion-analytics cookieless custom-domains data-sovereignty duckdb ecommerce-analytics go google-analytics-alternative model-context-protocol open-source-analytics privacy-friendly self-hosted single-sign-on web-analytics website-analytics スコア: 77.5

スター数

フォーク数

イシュー

言語

MIT

ライセンス

new

ステータス

GitHubで見る ↗ 公式サイト ↗

⚙ 何ができるか

🤖

AIによる詳細分析

AIがウェブサイトのデータを分析し、ユーザー行動やトレンドに関する深い洞察（インサイト）を提供することで、データに基づいた意思決定を支援します。

🍪

クッキーレス追跡

ユーザーのプライバシーを保護するため、Cookie（クッキー）を使わずにウェブサイト訪問者の行動を追跡し、GDPR（一般データ保護規則）などのデータ規制にも対応できます。

💾

データ自由な活用

収集したデータを自由にエクスポートでき、自社で完全に管理できるため、データの所有権と活用方法をコントロールできます。

⚙️

柔軟な導入方法

自社のサーバーに導入することも、クラウドサービスとして利用することも選択できるため、企業の運用体制やセキュリティ要件に合わせて導入が可能です。

🔧 仕組みの図解

コード設置

分析したいウェブサイトに、専用のトラッキングコードと呼ばれる短いプログラムを埋め込みます。

➡

データ収集

ウェブサイト訪問者の行動データが、Cookieを使わずに安全かつ自動的に収集されます。

➡

AI分析・可視化

収集されたデータはAIによって分析され、分かりやすいダッシュボードでアクセス状況やユーザー行動として表示されます。

👥 こんな人に便利そう

📈

デジタルマーケター

ウェブサイトのパフォーマンスを詳細に把握し、データに基づいたマーケティング戦略や効果的な改善策を立案したい方に最適です。

🛡️

プライバシー重視の企業

GDPRなどのデータプライバシー規制に準拠しつつ、効果的なウェブ解析を行いたい企業や、データの主権を重視する企業に適しています。

📏 導入の難易度

★ ★ ★ ★ ★

やや難しい

自社サーバーでの導入は、Go言語やサーバー構築の基本的な知識が必要ですが、クラウドサービスを利用すれば比較的容易に始められます。

✅ まとめ

hitkeepは、プライバシー保護とAIによる高度な分析を両立する次世代のウェブ解析ツールです。データの所有権を確保しつつ、マーケティング担当者がサイト改善のための深い洞察を得るのに役立ちます。特にデータプライバシー規制への対応を重視し、自社でデータをコントロールしたい企業にとって、強力な選択肢となるでしょう。

リポジトリ作成日	2025-11-08
最終コミット日	2026-08-22
当サイトでの発見日	2026-08-17