Adobe Experience Platform用語集 adobe-experience-platform-glossary
A
アクセス制御：役割ベースのアクセス制御により、管理者はExperience Platformのユーザーにアクセスと権限を割り当てることができます。 権限には、サンドボックスの作成、スキーマの定義、データセットの管理など、Experience Platform の機能の表示や使用の機能が含まれます。
アクセスキー ID：アクセスキー ID は、Amazon S3 秘密鍵アクセスキーに関連付けられる一意の識別子です。 アクセスキー ID と秘密アクセスキーは、Amazon Web Services （AWS）リクエストへの署名に一緒に使用されます。
アクション：タグのコンテキストでは、アクションとは、イベントが発生した後に何が起こるか、条件が評価および渡されるかを定義する特定のタイプのルールコンポーネントです。
アクティブ化：アクティブ化は、セグメントまたはプロファイルを宛先（Oracle Eloqua、Google、Salesforce Marketing Cloud など）にマッピングするためにユーザーが実行するアクションです。
アクティビティ:Offer Decisioning では、アクティビティには、オファーの選択を通知するロジックが含まれています。
管理者:Adobe Admin ConsoleでExperience Platformの権限を設定およびカスタマイズできる、組織内の 1 人以上の個人。
Adobe Admin Console: Adobe Admin Consoleは、Adobe製品の使用権限と組織内でのアクセスを一元的に管理できる場所を提供します。 管理者は、コンソールを使用して、「データセットの管理」、「データセットの表示」、「プロファイルの管理」など、様々な Platform 機能に対するアクセス権限をユーザーのグループに付与できます。
Adobe Experience Platform: Adobe Experience Platformは企業全体でデータとコンテンツを標準化します。リアルタイムの顧客プロファイルを強化し、データサイエンスを可能にし、コンテンツベロシティを加速することで、カスタマージャーニー全体でエクスペリエンスのパーソナライゼーションを推進します。
Adobe Experience Platform クエリサービス: データアナリストが分析および機械学習で使用するイベントおよびプロファイルをクエリできるようにします。 Query Service を使用すると、データサイエンティストやアナリストは、Experience Platformに保存されているすべてのデータセット（行動データや、POS、CRM など）を取り込み、これらのデータセットにクエリを実行して、データに関する具体的な質問に回答できます。
Adobe Experience Platform セグメント化サービス: リアルタイム顧客プロファイルデータからセグメントを作成し、オーディエンスを生成できるようにします。 これらのオーディエンスは、データレイク内の独自のデータセットにエクスポートできます。
Adobeインテリジェントサービス: Attribution AIや顧客 AI などのインテリジェントサービスは、機械学習の人工知能ベースのモデルです。専用の設計が施されており、実行および操作にはExperience Platformが必要です。
Adobe I/O: Adobe I/Oは開発の一部であり、Experience Platform者が Platform の統合、拡張、カスタマイズに必要とするすべての手段（API、イベント、Developer Console、役立つツールなど）を利用できます。
Adobe Sensei: Adobe Senseiは、Experience Platformを強化するインテリジェンス フレームワークです。 また、ブランドの能力を強化し、パーソナライズされた顧客体験をリアルタイムで提供する AI サービスも提供します。
Amazon S3 バケット: Amazon S3 バケットは、Amazon エコシステムに保存されるデータの基本的なコンテナです。 グループにはオブジェクトが含まれ、各オブジェクトは、一意の開発者が割り当てたキーを使用して保存および取得されます。
Amazon S3 コネクタ: Amazon S3 コネクタを使用すると、Experience Platformのお客様は、Amazon S3 データに安全に接続してアクセスできます。
APA:Australia Privacy Act (Privacy Act) は個人のプライバシーを促進および保護し、オーストラリア政府機関および組織による個人情報の取り扱いを規制します。 Privacy Act には、民間部門の組織に適用される原則が含まれています。 例えば、個人には、個人情報が収集される理由と使用方法、アクセス機能、データ消去および個人情報の訂正機能を理解する権利が与えられます。
追加保存方法:「追加」保存方法は、接続を介して取り込むサードパーティデータを指定し、データセットの最後に新しいデータまたは行を追加する場合に使用されるオプションです。 以前に取り込んだ行は変更されず、最後にスケジュールされた実行以降に作成された行のみが Experience Platform に取り込まれます。ソースシステムで変更された行は、Experience Platform 上で変更されません。
配列：配列は、同じデータタイプを持つ順序付き要素に対して使用されます。
人工知能：人工知能とは、視覚、音声認識、意思決定、言語間の翻訳など、通常、人間の知能を必要とするタスクを実行できるコンピュータシステムの理論と開発です。
属性：属性は、プロファイルを表す、指定された特性です。
属性の結合：リアルタイム顧客プロファイル API を使用して結合ポリシーを定義する場合、attributeMerge オブジェクトは、データの競合が発生した場合に結合ポリシーがプロファイル属性に優先順位を付ける方法を示します。 Platform UI で結合ポリシーを定義する際の 結合メソッド を選択する操作と同等です。
Attribution AI: Attribution AI は、Adobe Senseiを活用したインテリジェントサービスで、カスタマーライフサイクル全体にわたってアルゴリズムによるマルチチャネルアトリビューション機能を提供します。
オーディエンス：オーディエンスとは、セグメント定義の条件を満たすプロファイルの結果セットです。
オーディエンスサイズ：オーディエンスサイズは、セグメント定義の条件を満たし、オーディエンスメンバーシップの対象となるプロファイルの合計数です。
オーディエンススナップショット：オーディエンススナップショットは、セグメント化の際にセグメント条件を満たすプロファイルをすべて取得します。
B
バックフィル：スケジュールされたソースの場合、バックフィルオプションを使用して履歴データを取り込むことができます。
バックフィル期間：バックフィル期間は、ソース接続を介してサードパーティの履歴データを取り込む期間を設定するオプションです。 バックフィル期間として「永遠」を選択すると、ソースデータの履歴全体がExperience Platformに取り込まれます。
バッチ：バッチは、一定期間にわたって収集された一連のデータで、単一の単位として処理されます。 データセットは複数のバッチで構成されます。
バッチ ID：バッチ ID は、Adobeで生成されるデータバッチの識別子です。
バッチ取得：バッチ取得では、データをバッチファイルとしてExperience Platformに取り込むことができます。 バッチとは、単一の単位として取り込まれる 1 つ以上のファイルで構成されるデータの単位です。
バッチセグメント化：バッチセグメント化は、継続的なデータ選択プロセスの代わりに使用でき、セグメント定義を介してすべてのプロファイルデータを一度に移動し、対応するオーディエンスを生成します。 作成したセグメントは保存され、保存されて使用するために書き出しできます。
ビルド：タグのコンテキストでは、ビルドとは、ライブラリ内に含まれるビジネスロジックの実行に必要なすべての設定とコードを含んだファイルまたはファイルのセットです。これにより、そのライブラリを web サイトまたはモバイルアプリにデプロイできます。
ビジネスインテリジェンスツール: ビジネスインテリジェンス（BI）ツールは主に Experience Platform Query Service と統合されています。 BI ツールは、内部および外部システムから大量の非構造化データを収集し、処理するアプリケーションソフトウェアの一種です。
C
キャッピング:Offer Decisioning では、キャッピング（フリークエンシーキャッピングとも呼ばれます）は、決定ルールでオファーの提示回数を定義するために使用されます。 上限には、2 つの種類があります。組み合わせたターゲットオーディエンスに対してオファーを提案できる回数（「グローバルキャップ」と呼ばれます）、および同じエンドユーザーに対してオファーを提案できる回数（「プロファイルキャップ」と呼ばれます）です。
カタログ：ソースと宛先のコンテキストでは、カタログは、Adobeアプリケーションやサードパーティのテクノロジーに接続できるギャラリーです。 Catalog Service と混同しないでください。
Catalog Service: Catalog Service （Catalog とも呼ばれます）は、Adobe Experience Platform内のデータの場所と系列の記録システムです。 Experience Platformに取り込まれるすべてのデータはファイルおよびディレクトリとしてデータレイクに保存されますが、Catalog には、参照、監視およびデータガバナンスのために、これらのファイルおよびディレクトリのメタデータと説明が保持されます。
CCPA:California Consumer Privacy Act (CCPA) は、米国カリフォルニア州の居住者のプライバシー権と消費者保護を強化します。 CCPA は、自分の個人データにアクセスして削除する権利、自分の個人データが販売または開示されているかどうか（および誰に）を知る権利、第三者へのデータの販売をオプトアウトする権利など、カリフォルニア在住者に新しいデータのプライバシー権を提供します。
クラス：エクスペリエンスデータモデル（XDM）では、クラスは、スキーマの構築に使用される最小フィールドのセットを定義し、スキーマが表すビジネスオブジェクトの基本動作を定義します。
クライアント：クライアントは、プロトコルまたは HTTP API を介して Query Service に接続する外部ツールまたはアプリケ PostgreSQL ションです。
コレクション:Offer Decisioning では、コレクションは、マーケターが事前に定義した条件（オファーのカテゴリなど）に基づくオファーのサブセットです。
PII マーケティングアクションと組み合わせる：個人を特定できる情報（PII）と匿名データを組み合わせたマーケティングアクション。 広告ネットワーク、広告サーバー、およびサードパーティのデータプロバイダーをソースとするデータの契約には、直接識別可能なデータとの併用に関する特定の契約上の禁止条項が含まれていることがよくあります。
コマンドラインインターフェイス: コマンドラインインターフェイスは、生のクエリ実行のために Query Service に接続するために使用できるテキストベースのツールです。
組成：組成とは、組み合わせて構成するコンポーネントをグループ化したスキーマです。
条件：タグのコンテキストでは、条件とは、true または false を返す必要がある論理文を評価するルールコンポーネントです。 すべての条件はtrueに評価され、すべての例外条件は、ルールに対するアクションが実行される前にfalseに評価される必要があります。
コンソール:Query Service では、コンソールには、クエリのステータスと操作に関する情報が表示されます。 コンソールには、Query Service への接続状態、実行中のクエリ操作、およびこれらのクエリによるエラーメッセージが表示されます。
契約（「C」）ラベル：契約（「C」）データ使用ラベルは、契約上の義務があるデータや組織のデータガバナンスポリシーに関連するデータの分類に使用されます。
CPRA:California Consumer Privacy Rights Act (CPRA) は California Consumer Privacy Act (CCPA) の一部を拡張および修正します。 CPRA は、消費者の権利を拡大し、機密性の高い個人情報のより広い定義を通じてカバーされるデータの種類を拡大することにより、カリフォルニア州の消費者データプライバシーに対する新しいベースラインを確立します。 さらに、CPRA は、データプライバシールールの実装と適用に取り組む新しい機関として、California Privacy Protection Agency を設立しました。
C1 コントラクト ラベル:C1 コントラクト データ使用ラベルは、個人またはデバイスの ID を含めずに、集計された形式でのみAdobe Experience Cloudからデータをエクスポートできることを指定します。 たとえば、ソーシャルネットワークから生成されたデータなどです。
C2 契約ラベル:C2 契約データ使用ラベルは、サードパーティに書き出すことができないデータを指定します。 一部のデータプロバイダーでは、最初に収集された場所からのデータのエクスポートを禁じる条項が契約に含まれています。たとえば、ソーシャルネットワークの契約によって、多くの場合、ソーシャルネットワークから受信するデータの転送が制限されます。C2 は C1 よりも制限が厳しく、集計と匿名データのみが必要です。
C3 契約ラベル:C3 契約データ使用ラベルは、直接識別可能な情報と組み合わせたり、その他の方法で使用したりできないデータを指定します。 一部のデータプロバイダーでは、データと直接識別可能な情報の組み合わせや併用を禁じる条項が契約に含まれています。たとえば、広告ネットワーク、広告サーバー、サードパーティのデータプロバイダーをソースとするデータの契約には、多くの場合、直接識別可能なデータの使用に関する特定の契約上の禁止事項が含まれます。
C4 契約ラベル:C4 契約データ使用ラベルは、オンサイトでもクロスサイトでも、広告やコンテンツのターゲティングにデータを使用できないことを指定します。 C4 は、C5、C6、C7 の各ラベルを含む、最も厳しいラベルです。
C5 契約ラベル:C5 契約データ使用ラベルは、興味/関心に基づくコンテンツや広告のクロスサイトターゲティングにデータを使用できないことを指定します。 興味/関心に基づくターゲティング（パーソナライゼーション）は、次の 3 つの条件が満たされた場合に発生します。オンサイトで収集されたデータはユーザーの興味を推測するために使用され、別のサイトやアプリなどの別のコンテキストで使用され、それらの推測に基づいて提供されるコンテンツや広告を選択するために使用されます。
C6 契約ラベル:C6 契約データ使用ラベルは、オンサイト広告ターゲティングにデータを使用できないことを指定します。 オンサイト広告ターゲティングには、組織の web サイトやアプリに表示する広告の選択と配信、またはそのような広告の配信品質と有効性の測定が含まれます。 これには、ユーザーの関心について既に収集されているオンサイトデータを使用して広告を選択する場合や、表示された広告、広告が表示された日時と場所、広告に関連する何らかのアクション（広告の選択や購入など）をユーザーが実行したかどうかに関するデータを処理する場合が含まれます。
C7 契約ラベル:C7 契約データ使用ラベルは、コンテンツのオンサイトターゲティングにデータを使用できないことを指定します。 オンサイトコンテンツのターゲティングには、組織の web サイトやアプリ上のコンテンツの選択と配信、またはそのようなコンテンツの配信と有効性を測定することが含まれます。 これには、コンテンツを選択するユーザーの関心に関して以前に収集された情報、表示されたコンテンツに関するデータの処理、表示されたコンテンツの頻度と期間、表示された日時と場所、コンテンツの選択などコンテンツに関連するアクションをユーザーが実行したかどうかに関する情報が含まれます。
C8 契約ラベル:C8 契約データ使用ラベルは、組織の web サイトやアプリの測定にデータを使用できないことを指定します。 これには、興味に基づくターゲティングは含まれません。興味に基づくターゲティングとは、他のコンテキストでコンテンツや広告をパーソナライズするために、このサービスを使用することに関する情報を集めたものです。
C9 契約ラベル:C9 契約データ使用ラベルは、データサイエンスワークフローでデータを使用できないことを指定します。 一部の契約には、データサイエンスに使用されるデータの明示的な禁止が含まれています。 人工知能（AI）、機械学習（ML）、モデリングのためのデータの使用を禁止する用語で表現される場合があります。
C10 契約ラベル:C10 契約データ使用ラベルは、ステッチ ID のアクティベーションにデータを使用できないことを指定します。 一部のデータ使用ポリシーは、パーソナライゼーションのためのステッチ ID データの使用を制限します。セグメントの結合ポリシーで「プライベートグラフ」オプションが使用されている場合、C10 ラベルがセグメントに自動的に適用されます。
作成日列：作成日列の選択は、ソース接続を介してサードパーティデータを指定する場合のオプションです。 「追加保存方法」が選択されていて、データセットスキーマに複数の日付フィールドが含まれている場合は、作成日キー列を指定するために、使用可能なスキーマから選択する必要があります。 「保存方法を上書き」が選択されている場合、「作成日」オプションは使用できません。
Create Table as Select: Create Table as Select （CTAS）は、完全で有効な SQL クエリの一部として実行されると、クエリの結果をデータセットに保持するように指示する SQL コマンド Query Service す。 新しい結果セットを作成したり、以前の結果を上書きしたり、以前の結果に追加したりできます。
クロスサイトデータ：クロスサイトデータは、オンサイトデータとオフサイトデータの組み合わせや、複数のオフサイトソースからのデータの組み合わせなど、複数サイトのデータを組み合わせたものです。
クロスサイトターゲティングマーケティングアクション：クロスサイト広告のターゲティングにデータを使用するマーケティングアクション。 オンサイトデータとオフサイトデータの組み合わせや、複数のオフサイトソースから得られるデータの組み合わせなど、複数サイトのデータの組み合わせは、クロスサイトデータと呼ばれます。クロスサイトデータは通常、顧客の関心を推測するために収集および処理されます。
カスタム ID 名前空間：組織は、特定の組織やビジネスケースの ID を表すために、カスタム ID 名前空間を作成できます。
カスタムラベル：カスタムデータ使用ラベルを使用すると、特定のビジネスニーズを満たす特定のラベルを作成してデータフィールドに適用できます。
顧客 AI：顧客 AI は、Adobe Senseiを活用したインテリジェントサービスで、AI ベースの傾向を使用して顧客プロファイルを充実させ、顧客のセグメント化とターゲティングの取り組みを強化します。
D
毎日：スケジュールされたファイル書き出しのコンテキストでは、完全ファイル書き出しまたは増分ファイル書き出しを、開始日からユーザーが指定した時刻の終了日まで、毎日 1 回スケジュールします。
データディクショナリ：タグのコンテキストでは、データディクショナリ（データマップとも呼ばれます）は、プロパティ内で定義された一連のデータ要素です。
データ要素：タグのコンテキストでは、データ要素は、ルールおよび拡張機能内で使用され、クライアントデバイスに存在する特定のデータ部分を指すポインターです。
データ取得：データ取得とは、ソースからExperience Platformにデータを追加するプロセスです。 データは、ストリーミング、バッチ、ソースコネクタ経由での追加など、様々な方法で Platform に取り込むことができます。
データレイヤー：タグのコンテキストでは、データレイヤーは、ページまたは画面が表示されるコンテキストに関するメタデータを含む、クライアントデバイスに存在するデータ構造です。
データガバナンス：データガバナンスには、データ使用に関する規制や組織のポリシーをデータが確実に遵守できるようにするための戦略とテクノロジーが含まれます。
データ統合パートナー: データ統合パートナーは、コードを記述することなく、200 を超えるソースからExperience Platformへの大量のデータの読み込みと変換をシンプル化し、自動化します。
データセットラベル：データ使用状況ラベルをデータセットに追加できます。 データセット内のすべてのフィールドは、データセットのラベルを継承します。
Data Science Workspace:Experience Platform内の Data Science Workspace を使用すると、Platform とAdobeアプリケーション間のデータを利用して機械学習モデルを作成し、インテリジェントセグメントを作成、インサイトを生成、予測を提供することで、エンドユーザーのデジタルエクスペリエンスを大幅に強化できます。
データソース：データソースは、ユーザー指定のデータオリジンです。 データソースの例としては、モバイルアプリ、プロファイルやエクスペリエンスイベント、web サイトプロファイルイベント、CRM などがあります。
データスチュワード：データスチュワードは、組織のデータアセットの管理、監視および実施に責任を負う人です。 また、データスチュワードは、政府の規制や組織のポリシーに準拠するために、データガバナンスポリシーが保護および維持されていることを確認します。
データストリーム：データストリームとは、同じスキーマを共有し、同じソースから送信されるメッセージのセットまたはコレクションです。
データタイプ：データタイプは、階層表現に複数のプロパティを含んだオブジェクトタイプフィールドを定義する、再利用可能な XDM リソースです。
データ使用ラベル：データ使用ラベルを使用すると、規制や企業ポリシーに準拠するためにプライバシー関連の考慮事項や契約条件を反映したデータを分類できます。 データセットに追加されたデータ使用ラベルは、そのデータセット内のすべてのフィールドに継承または適用されます。 データ使用ラベルをフィールドに直接適用することもできます。
データフロー：データフローは、ソースから Platform に送られ、宛先に送られる、データの仮想パイプラインです。
データフロー実行：データフロー実行は、ユーザーが指定したスケジュールに基づいてExperience Platformが開始されるデータフローです。
データセット：データセットは、スキーマ（列）とフィールド（行）を含んだデータコレクション（通常はテーブル）のストレージおよび管理用の構成体です。
データセット ID：取り込まれたデータセットのAdobe生成 ID。
データセット出力：データセット出力は、特定の Query Service ータセット実行に対して「テーブルを選択として作成」オプションが何に使用されるかを決定するためのメカニズムを提供します。
重複排除キー：ユーザーがプロファイルの重複排除する ID を決定する、ユーザー定義のプライマリキー
差分列：差分列では、増分取り込みのタイムスタンプを表すソースデータフィールドを選択できます。
デルタ保存戦略：デルタ保存戦略は、ソース接続を介してサードパーティデータを取り込むためのオプションです。 このオプションを使用すると、ユーザーは、ソースデータの新しい行または変更された行を Experience Platform に取り込むように指定できます。新しい行がデータセットの末尾に追加され、変更された行が Experience Platform のデータセット内で更新されます。
記述子：エクスペリエンスデータモデル（XDM）では、記述子とは、フィールドの特定の動作を記述する、スキーマ関連のメタデータの追加セットです。 記述子は、2 つのスキーマ間の関係など、意図されたスキーマの動作を理解するためにExperience Platformで使用できます。
宛先：宛先は、オーディエンスがアクティブ化されて配信される、Adobeアプリケーション、広告プラットフォーム、クラウドストレージサービス、マーケティングサービスなど、あらゆるエンドポイントの一般用語です。
宛先カテゴリ：宛先カテゴリは、類似した特性を持つ宛先のグループです。
宛先カタログ：宛先カタログは、Experience Platformで使用可能な宛先のリストです。
直接呼出しルール：タグのコンテキストでは、直接呼出しルールは、イベント検出およびルックアップシステムをバイパスして、ページから直接呼び出されたときに実行されるルールです。
表示名：エクスペリエンスデータモデル（XDM）では、表示名は、UI に表示されるフィールドのわかりやすい名前です。
E
実施要件を満たすオファー：実施要件を満たすオファーは、アップストリームで定義された制約を満たすので、プロファイルに一貫して提示できます。
実施要件ルール:Offer Decisioning では、実施要件ルールは、カレンダー、スケジュール、キャッピング制約に関連するプロファイルに適用されます。
電子メールターゲティングマーケティングアクション：電子メールターゲティングキャンペーンのデータを使用するマーケティングアクション。
埋め込みコード：タグのコンテキストでは、埋め込みコードは、サイトまたは環境のHTML内に配置されるスクリプトタグです。 埋め込みコードは、ビルドを取得する場所をブラウザーに指示します。
列挙：列挙（列挙）は、事前定義済みの値のセットに制約される XDM フィールドです。
環境：タグのコンテキストでは、環境とは、ビルドのホスト配信とファイル形式を指定するデプロイメント手順のセットです。 ライブラリを構築する前に、環境とペアにする必要があります。
エラー診断：エラー診断では、取り込まれたバッチに関する詳細なエラーメッセージを生成できます。 エラーしきい値を使用すると、バッチが失敗する前に許容できるエラーの割合を設定できます。
イベント：タグのコンテキストでは、イベントは特定のタイプのルールコンポーネントであり、ルールの実行を開始するためにクライアントデバイスで発生するトリガーです。
イベントエンティティ：データモデリングのコンテキストでは、イベントエンティティは、顧客が実行できるアクションに関連する概念、システムイベント、または時間の経過に伴う変化を追跡する必要がある他の概念を表します。 このカテゴリに該当するエンティティは、XDM ExperienceEvent クラスに基づくスキーマで表す必要があります。
イベント：イベントは、プロファイルに関連付けられた動作データです。
Experience Data Model （XDM） Experience Data Model （XDM）は、標準スキーマを使用してExperience PlatformおよびAdobe Experience Cloud アプリケーションで使用するデータを統合するオープンソースフレームワークです。 XDM は、データの構造化と高速化を標準化し、大量のデータから洞察を得るプロセスを簡素化します。
実験：実験とは、実稼動データのサンプル部分でインスタンスをトレーニングし、トレーニング済みモデルを作成するプロセスです。 これは、ホールドアウトテストデータセットに対してテストされるトレーニング済みモデルとは異なります。また、これは、実際にはサンプルモデリングプロジェクトを意味する一部の機械学習フレームワークでの実験の概念とも異なります。
エクスペリエンスイベント：エクスペリエンスイベントは、カスタマーエクスペリエンスに関連するインタラクションまたはイベントが発生したときの、システムのスナップショットを表します。 エクスペリエンスイベントは、発生した事象の不変のファクトレコードであり、集計や解釈なしに発生したことを表します。 エクスペリエンスデータモデル（XDM）では、この概念は XDM ExperienceEvent クラスによってキャプチャされます。
完全ファイルを書き出し：選択したセグメントに対するすべてのプロファイル選定の完全なスナップショットを含む書き出しファイル。
増分ファイルのエクスポート：一連のエクスポートされたファイル。最初のファイルは、選択したセグメントに対するすべてのプロファイル資格の完全なスナップショットであり、それ以降のファイルは、前回のエクスポート以降の増分プロファイル資格です。
拡張機能：タグのコンテキストでは、拡張機能は、タグプロパティに追加された機能のパッケージです。 拡張機能は、通常、特定のマーケティングまたは分析ソリューションに焦点を当て、そのテクノロジーをクライアント環境にデプロイするために必要なツールを提供します。
拡張機能パッケージ：タグのコンテキストでは、拡張機能パッケージは、拡張機能開発者が作成およびアップロードする ZIP ファイルであり、タグユーザーがプロパティ内に拡張機能をインストールするために必要なすべてを提供します。 拡張機能パッケージには、拡張機能に関する情報、エンドユーザーがタグ拡張機能の動作を設定するために必要なHTMLやJavaScript、クライアント環境に配信される実行可能なJavaScript（必要な場合）を指定するマニフェストが含まれています。
F
フォールバックオファー：フォールバックオファーは、エンドユーザーが使用されるコレクション内のオファーのいずれにも資格がない場合に表示されるデフォルトのオファーです。
機能マッピング：機能マッピングとは、データから機械学習モデルで必要な入力機能とターゲット機能に機能をマッピングするプロセスを指します。
フィールド：フィールドは、データセットの XDM スキーマによって定義された、データセットの最下位レベルの要素です。 各フィールドには、参照用の名前と、フィールドに含まれるデータのタイプを示すタイプがあります。 フィールドタイプには、整数、数値、文字列、ブール値、オブジェクトを含めることができます（ただし、これに限定されるものではありません）。
フィールドグループ:「スキーマフィールドグループ」を参照してください。
フィールドラベル：フィールドラベルは、データセットから継承されるデータガバナンスラベルや、フィールドに直接適用されるデータガバナンスラベルです。
フィールド名：フィールド名は、クエリやダウンストリームサービスでフィールドの値を参照するために使用されます。
頻度:Query Service では、頻度によって、スケジュールされた繰り返しクエリの実行頻度が決まります。
G
ジオフェンス：ジオフェンスとは、GPS または RFID テクノロジーによって定義された仮想的な地理的境界であり、モバイルデバイスが特定の領域に入ったり出たりしたときに、ソフトウェアが応答をトリガーにすることができます。
GDPR （一般データ保護規則）：一般データ保護規則（GDPR）は、欧州連合（EU）内の個人の個人情報の収集と処理に関するガイドラインを設定する法的枠組みです。 GDPR は、データ管理の原則と個人の権利を定め、EU 市民のデータを扱う会社をすべて網羅しています。
ガードレール：ガードレールとは、Adobe Experience Platformでのデータやシステムの使用状況、パフォーマンスの最適化、エラーや予期しない結果の回避に関するガイダンスを提供するしきい値のことです。 ガードレールは、データの使用状況や消費量、ライセンスのエンタイトルメントに関連する処理方法を参照できます。
H
HIPAA:Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) は、医療の効率を向上させ、医療保険の携行性を向上させ、患者と医療保険メンバーのプライバシーを保護するために創設された米国連邦法です。 HIPAA の下では、個人は自分の情報にアクセスして修正し、医療記録や医療情報のコピーを取得する権利を有する。 対象となるエンティティおよび対象となるエンティティのビジネスアソシエートは、HIPAA 規制に従う必要があります。
ホスト：タグのコンテキストでは、ホストは、システムがビルドを配信するために必要な場所、ドメイン、ユーザー資格情報を指定します。
毎時：スケジュールされたファイル書き出しのコンテキストでは、増分ファイル書き出しを 3 時間、6 時間、8 時間または 12 時間ごとにスケジュールします。
I
ID:ID は、Cookie ID、デバイス ID、メール ID など、個々の顧客を一意に表す識別子です。
ID フィールド:ID フィールドは、複数のデータソースからの個々の顧客に関する情報を結合するために使用される XDM フィールドです。 スキーマをリアルタイム顧客プロファイルで使用できるようにするには、単一のプライマリ ID を定義する必要があります。
ID （「I」）ラベル:ID （「I」）データ使用ラベルは、特定の人物を識別したり、その人物への連絡に使用したりできるデータの分類に使用されます。
ID グラフ:ID グラフは、個々の顧客に存在するステッチされた ID とリンクされた ID の関係のマップです。 各 ID グラフは、顧客のアクティビティを使用してほぼリアルタイムで更新されます。 データ内の ID 関係の共通構造は、 プライベートグラフ によって表されます。これは、個々の ID グラフの構造ブループリントとして機能します。
ID 名前空間:ID 名前空間は、メールアドレスや CRM ID などの識別子のコンテキストを定義します。
ID サービス:Experience Platform Identity Service を使用すると、ID タイプの作成と管理が可能になり、デバイスやチャネルをまたいで顧客 ID をリンクできます。 ID を相互にリンクするサービスの機能により、リアルタイム顧客プロファイルで各顧客の完全な表現を提供できます。
ID ステッチ:ID ステッチは、データフラグメントを識別し、それらをステッチして完全なプロファイルレコードを形成するプロセスです。
ID シンボル: ID シンボルは、ID 名前空間の略称で、API で参照として使用できます。
ID 値:ID 名前空間と組み合わされた ID 値は、一意の個人、組織またはアセットを表す識別子です。 プロファイルフラグメント間でレコードデータを照合する場合、名前空間と ID 値が一致する必要があります。
I1 データ使用ラベル:I1 データ使用ラベルは、デバイスではなく特定の人物を直接識別したり、その人物への連絡に使用したりできるデータを分類するために使用されます。
I2 データ使用ラベル:I2 データ使用ラベルは、他のデータと組み合わせて使用でき、特定の人物を間接的に識別または連絡できるデータを分類するために使用されます。
IMS 組織: IMS 組織（IMS 組織とも呼ばれます）は、Adobe製品をまたいで会社または会社内の特定のグループを識別するために使用される名前です。 管理者は、組織のユーザーに対する機能のアクセスと権限を設定および管理できます。
取り込み：データ取り込みを参照してください。
取り込みスケジュール：取り込みスケジュールは、ソースからExperience Platformに取り込む際に、時間ベースのオプションを提供します。
入力機能：入力機能は、機能マッピングで指定され、機械学習モデルで予測の作成に使用されます。
Intelligent Services: Attribution AI や Customer AI などの Intelligent Services は、Experience Platform（またはAdobe Real-time Customer Data Platformなどの Platform に基づいて構築されたアプリケーション）を実行および操作する必要がある、機械学習の人工知能ベースのモデルです。
興味/関心に基づくターゲティングまたはパーソナライゼーション：興味/関心に基づくターゲティング（パーソナライゼーションとも呼ばれます）は、次の 3 つの条件を満たす場合に発生します。
- オンサイトで収集したデータは、ユーザーの関心を推測するために使用されます。
- データは、別のサイトやアプリ（オフサイト）など、別のコンテキストで使用されます。
- データは、これらの推論に基づいて提供するコンテンツまたは広告の選択に使用されます。
J
JupyterLab: Platform UI に統合された、プロジェクト Jupyter ースのオープンソースの web ベースのインターフェイス。
Jupyter Notebook: Jupyter Notebooks を JupyterLab と統合すると、Python、Scala、PySpark などの様々な言語で、Experience Platformデータのデータのクリーニングと変換、数値シミュレーション、統計モデリング、データのビジュアライゼーション、機械学習などを行うことができます。
K
L
LGPD：この Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) は、ブラジル国内のすべての個人または自然人の個人データの取り扱いを規制することを目的としています。 LGPD はブラジル国民に、自身の個人データにアクセスして削除する権利、自身の個人データが（誰に）販売または公開されているかどうかを知る権利、および自身のデータを第三者に販売することをオプトアウトする権利を与える。
ライブラリ：タグのコンテキストでは、ライブラリとは、クライアントデバイス上でタグライブラリがどのように動作するかの手順を含んだビジネスロジックのセットです。
ルックアップエンティティ：データモデリングのコンテキストでは、ルックアップエンティティは、個々のユーザーに関連付けることができる概念を表しますが、個人を識別するために直接使用することはできません。 このカテゴリに該当するエンティティは、カスタム Experience Data Model （XDM）クラスに基づくスキーマで表し、 スキーマ関係を介してプロファイルエンティティにリンクする必要があります。
M
機械学習（ML）：機械学習は、明示的にプログラムすることなくコンピュータが学習できるようにする学習分野です。
機械学習モデル：機械学習モデルは、履歴データと設定を使用してトレーニングされ、ビジネスユースケースを解決する機械学習レシピのインスタンスです。 Adobe Experience Platform Data Science Workspaceでは、機械学習モデルはレシピと呼ばれます。
必須属性：選択した属性がすべてのプロファイルレコードに含まれるようにする、ユーザーが有効にしたチェックボックス。 例：書き出されるすべてのプロファイルには、メールアドレスが含まれます。
マッピング：データマッピングは、ソースデータフィールドを宛先内の関連ターゲットフィールドにマッピングするプロセスです。
マーケティングアクション：データガバナンスフレームワークでは、マーケティングアクション（マーケティングユースケースとも呼ばれます）は、Experience Platformデータ利用者が行うアクションを表し、データ使用ポリシーの違反をチェックする必要があります。
結合メソッド:Platform UI を使用して結合ポリシーを定義する場合、競合が発生したときにデータフラグメントを優先順位付けする方法を結合メソッドで指定します。 リアルタイム顧客プロファイル API を使用して結合ポリシーを定義する場合、結合メソッドは attributeMerge オブジェクトを使用して決定されます。
結合ポリシー：結合ポリシーは、複数のソースからの顧客データフラグメントを組み合わせて個々のプロファイルを作成する方法を決定するためにExperience Platformで使用されるルールです。 データの競合が発生した場合、結合ポリシーによって、プロファイルに含めるデータの優先順位を決定します。
MHMDAa：この Washington My Health My Data Act は、消費者の健康データに関するプライバシー権を強化します。 健康データの開示、消費者の同意、削除権を義務付け、許可なく健康データを販売することを禁止しています。 さらに同法は、医療施設の周辺でジオフェンスを使用することを違法にしている。
Mixin:「スキーマフィールドグループ」を参照してください。
モジュール：タグのコンテキストでは、モジュールは拡張機能によって提供される実行可能なJavaScriptのスニペットで、ルールを作成する必要なく、クライアント環境でアクションを実行します。
いいえ
New Zealand Privacy Act:New Zealand Privacy Act は、ニュージーランドの市民や団体の個人情報を収集、使用、開示、保管、アクセスさせる方法を管理しています。 2020 年に同法の最新版は、これらのプライバシー法に大幅な更新を加えました。これには、新規犯罪、罰金の増加、データ侵害の義務的通知、プライバシー局長の権限強化などが含まれます。
実稼動以外のサンドボックス：実稼動以外のサンドボックスは、通常、開発実験、テストまたは体験版に使用されるサンドボックスです。 実稼動サンドボックスとは異なり、非実稼動サンドボックスは、リセットや削除が可能です。
Notebooks: Notebooks は Jupyter Notebook を使用して作成され、データ分析を実行するために実行できます。
O
オファー：オファーは、（潜在的な）顧客に対するビジネスまたは販売の提案を含むマーケティングメッセージです。 オファーには、多くの場合、オファーを表示または受信する資格のあるユーザーを決定する特定のルールがあります。
Offer Decisioning: Offer Decisioning を使用すると、マーケターは、チャネルやアプリケーションをまたいで収集されたデータに基づいて、エンドユーザーと関わる際に、オファーの提案のルールとトレーニング済みモデルを管理できます。
オファーライブラリ：オファーライブラリは、パーソナライズされたオファーやフォールバックオファー、決定ルールおよびアクティビティを管理するために使用される一元化されたライブラリです。
オンサイトパーソナライゼーションマーケティングアクション：オンサイトコンテンツのパーソナライゼーションにデータを使用するマーケティングアクション。 オンサイトパーソナライゼーションは、ユーザーの興味を推測するために使用されるデータであり、それらの推測に基づいて提供されるコンテンツや広告の選択に使用されます。
オンサイトターゲティングマーケティングアクション：組織の web サイトやアプリに表示する広告の選択と配信を含む、オンサイト広告のデータを使用するマーケティングアクション。またはそのような広告の配信品質と有効性を測定するマーケティングアクション。
1 回: スケジュールされたファイル書き出しのコンテキストでは、は、1 回限りのオンデマンドの完全ファイル書き出しをスケジュールします。
保存方法を上書き:「上書き」保存方法は、接続経由でサードパーティデータを取り込むオプションです。取り込んだデータが指定のスケジュールで上書きされるかどうかを指定できます。
P
部分取り込み：部分取り込みでは、指定したエラーしきい値内で、バッチデータの有効なレコードを取り込むことができます。 失敗したレコードのエラー診断は、 モニタリング または ソース データフロー実行の概要でダウンロードまたはアクセスできます。
Parquet ファイル: Parquet ファイルは、複雑なネストされたデータ構造を持つ列ストレージファイル形式です。 パケットファイルは、データセットにデータを入力するためのスキーマを追加する場合に必要です。
PDPA：この Personal Data Protection Act (PDPA) は、タイのデータ所有者を個人データの違法な収集、使用、開示から保護するために導入されました。 欧州連合（EU）の GDPR に触発されたこの規制は、タイ国民に対し、保存されている個人データへのアクセスまたは削除をリクエストする権利を付与します。
パーソナライズされたオファー：パーソナライズされたオファーは、実施要件ルールおよび制約に基づいてカスタマイズできるマーケティングメッセージです。
プレースメント：プレースメントとは、エンドユーザーに対してオファーが表示される場所またはコンテキストです。
ポリシーワークスペース：データスチュワードが組織のデータ使用ラベルとポリシーを表示および管理できるようにする Platform UI のワークスペース。
ポリシー：データ使用ポリシーは、Platform データに適用される使用ラベルの適用に基づいて制限されるマーケティングアクションを指定するルールです。
ポリシーの適用：適用されたマーケティングアクションでデータ使用ポリシーを適用して、組織内でポリシー違反を構成するデータ操作を防ぐことができます。
プライマリキー: プライマリキーは、すべてのレコードを一意に識別するためのスキーマの指定です。
優先度:Offer Decisioning では、優先度を使用して、実施要件、カレンダー、キャッピングなど、すべての制約を満たすオファーをランク付けします。
プライベート ID グラフ：プライベート ID グラフ（プライベートグラフとも呼ばれます）は、ステッチされた ID とリンクされた ID の間の関係のプライベートマップで、ファーストパーティデータに基づいて作成され、組織のみが表示できます。 各組織に対して存在するプライベートグラフは 1 つだけで、ブランドとやり取りする各顧客に対して生成される個々の ID グラフの構造のブループリントとして機能します。
Experience Platformプロファイル：製品プロファイルを使用すると、管理者は、製品に関連付けられたすべてまたは一部のサービスに対するユーザーアクセスを付与できます。
実稼動用サンドボックス：実稼動用サンドボックスは、実稼動環境で使用するためのサンドボックスです。 非実稼動サンドボックスとは異なり、実稼動サンドボックスは、リセットも削除もできません。
プロファイル: サービスとしてのリアルタイム顧客プロファイルと混同しないように、プロファイルは、複数のソースからの結合されたレコードと時系列データから構築された、個々の顧客の完全な表現です。
プロファイルアクセス:Real-Time Customer Profile API の /entities エンドポイントを使用すると、プロファイルデータストアのレコードデータや時系列イベントにアクセスできます。 関連項目：プロファイル・エンティティ
プロファイルデータ：プロファイルデータとは、プロファイルデータストア内にある任意のデータを指します。
プロファイルデータストア：プロファイルデータストア（プロファイルストアとも呼ばれます）は、データレイクとは別のデータストレージシステムで、リアルタイム顧客プロファイルがプロファイルの作成および保存に使用します。
プロファイルエンティティ：プロファイルエンティティは、個人（通常は顧客）に関する属性を表します。 このカテゴリに該当するエンティティは、XDM Individual Profile クラスに基づくスキーマで表す必要があります。 関連項目：プロファイル・アクセス
プロファイルの書き出し：書き出 Profile は、Experience Platformに存在する 2 種類の宛先の 1 つです。 書き出 Profile は、プロファイルと属性を含むファイルを生成し、マーケティングおよびメール自動化プラットフォームと統合するために、メールで生の PII データを使用します。
プロファイルフラグメント：プロファイルフラグメントは、特定の顧客に存在する ID のリストのうち 1 つだけの ID のプロファイル情報です。
プロファイル ID：プロファイル ID は、ID タイプに関連付けられた自動生成された識別子で、プロファイルを表します。
プロパティ：タグのコンテキストでは、プロパティは、一連のタグをデプロイするために必要なすべてのコンテナです。
Q
クエリ：クエリは、データベーステーブルからのデータのリクエストです。
クエリエディター：クエリエディターは、Query Service で SQL 文を記述、検証、送信するためのツールです。
R
Real-time Customer Data Platform: Adobe Real-time Customer Data Platform（Real-Time CDP）では、既知および未知の顧客データを統合し、シンプルな統合、インテリジェントなセグメント化、デジタルカスタマージャーニーを通じたリアルタイムのアクティベーションにより、信頼できる顧客プロファイルを作成します。
リアルタイム顧客プロファイル：リアルタイム顧客プロファイル（プロファイルとも呼ばれます）は、オンライン、オフライン、CRM、サードパーティなど、複数のチャネルのデータを組み合わせることで、各顧客の全体像を提供します。 プロファイルを使用すると、顧客データを個々のプロファイルにまとめて、顧客インタラクションごとにアクションにつながるタイムスタンプ付きアカウントを提供できます。
レシピ：レシピは、モデル仕様を表すAdobeの用語であり、トレーニング済みモデルを作成および実行するために必要な、特定の機械学習プロセス、AI アルゴリズム、処理ロジックおよび設定パラメーターを表す最上位のコンテナで、特定のビジネス上の問題を解決するのに役立ちます。
レコード：レコードとは、データセットに行として保持されるデータです。
レコードデータ：主体の属性に関する情報を提供します。主体は、組織または個人にすることができます。
繰り返し：繰り返しは、クエリを 1 回だけ実行するようにスケジュールするか、繰り返し実行するようにスケジュールするかを定 Query Service します。
表示域:Offer Decisioning では、表示域とは、チャネルがオファーを表示するために使用する情報（場所や言語など）です。
リソース：タグのコンテキストでは、リソースとは、拡張機能、データ要素、ルールなど、tagsa ユーザーがクライアント環境内で設定できるオプションを指す汎用的な用語です。
役割ベースのアクセス制御：役割ベースのアクセス制御により、管理者はExperience Platformのユーザーにアクセスと権限を割り当てることができます。 権限には、サンドボックスの作成、スキーマの定義、データセットの管理など、Experience Platform の機能の表示や使用の機能が含まれます。
ルール：タグのコンテキストでは、ルールは、論理的にグループ化する必要がある特定のイベント、条件、アクションのセットを定義するコンポーネントのコレクションです。
ルールコンポーネント：タグのコンテキストでは、ルールコンポーネントは、ルールを構成するイベント、条件およびアクションです。
ランタイム：ランタイムは、機械学習レシピのランタイム環境を指定します。 Python、R、Spark、PySpark および Tensorflow の各ランタイムでは、レシピソースの Docker イメージへの URL を入力できます。
S
サンプルデータ：サンプルデータは、データファイル（通常は最初の 100 行）のプレビューで、データサイエンティストまたはエンジニアに、データファイル内のスキーマやデータに関する情報を提供します。
サンドボックス：サンドボックスは、デジタルエクスペリエンスアプリケーションの開発と発展を支援するために、単一の Platform インスタンスを個別の仮想環境に分割する仮想構造です。
サンドボックスリセット：サンドボックスのリセットでは、サンドボックス内のデータ、プロファイル、セグメントを含むすべてのデータが削除されます。 サンドボックスのリセットは、内部宛先または外部宛先に接続されたデータに影響を与える可能性があります。
サンドボックス切り替えボタン:Experience Platformのサンドボックス切り替えコントロールを使用すると、アクセス権のあるサンドボックス間を移動できます。 サンドボックスを切り替えると、すべてのコンテンツが変更され、権限に基づいて機能へのアクセスが変更される場合があります。
スケジュール：スケジュールとは、サードパーティのデータソースからAdobe Experience Platformへのデータ取得の頻度やケイデンスに関するユーザー定義の仕様です。
スコアリング：スコアリングとは、トレーニング済みのモデルを使用してデータからインサイトを生成するプロセスです。
スキーマ：スキーマは、データの構造と形式を表現および検証する一連のルールです。 スキーマは、クラスおよびオプションのフィールドグループで構成され、データセットとデータストリームの作成に使用されます。 スキーマには、行動属性、タイムスタンプ、ID、属性定義、関係などが含まれる場合があります。
スキーマフィールドグループ：エクスペリエンスデータモデル（XDM）では、スキーマフィールドグループを使用すると、再利用可能なフィールドを拡張して、スキーマに含めることを目的とした 1 つ以上の属性を定義できます。
スキーマライブラリ：スキーマライブラリには、Adobeで使用できる業界標準の XDM リソースに加え、組織で定義されたカスタムリソースが含まれています。
スキーマレジストリ：スキーマレジストリは、スキーマライブラリ内のすべてのスキーマ関連リソースの表示と管理に使用されるユーザーインターフェイスと RESTful API を提供します。
秘密アクセスキー：秘密アクセスキーは、アクセスキー ID と組み合わせて使用される Amazon S3 キーで、AWS リクエストに署名します。
セグメント：セグメントは、オーディエンスになる多数のプロファイルを選定する属性とイベントデータを含む一連のルールです。
セグメントビルダー:Segment Builder は、セグメント定義の作成に使用される視覚的な開発環境です。 Experience Platformセグメント化サービスを使用するすべてのアプリケーションの共通コンポーネントとして機能します。
セグメント定義：セグメント定義は、ターゲットオーディエンスの主要な特性や行動を説明するルールセットです。 概念化が完了すると、セグメント定義で説明されているルールを使用して、セグメントの適格なオーディエンスメンバーが決定されます。
セグメント評価方法：スケジュール済みとオンデマンドの 2 つのセグメント評価方法があります。 スケジュールに沿った評価では、特定の時刻に書き出しジョブを実行するための定期的なスケジュールを有効にすることができます。これに対して、オンデマンド評価では、オーディエンスを直ちに作成するためのセグメントジョブを作成します。
セグメントの書き出し：セグメントの書き出しは、Experience Platformの 2 種類の宛先の 1 つです。 セグメントの書き出しを使用すると、宛先に適格でマッピングされたプロファイルを送信できます。 セグメント ID と偽名データを使用し、通常はソーシャルネットワークや他のデジタルメディアターゲットプラットフォームと統合します。
セグメント ID：セグメント ID は、セグメントに関連付けられた自動生成された識別子です。
セグメントメンバーシップ：セグメントメンバーシップには、プロファイルが現在どのセグメントに属しているかが表示されます。
セグメントルール：セグメントルールは、プロファイルがセグメントに該当するかどうかを決定する条件を定義します。
セグメント化：セグメント化とは、大規模な顧客、見込み客または消費者のグループを、類似の属性を共有し、特定のマーケティング戦略に同様に応答する小規模なグループに分割するプロセスです。
Sensei ML フレームワーク: Sensei ML フレームワークは統合機械学習（ML）フレームワークであり、Experience Platformデータを活用して、データサイエンティストが ML 駆動型のインテリジェンスサービスを迅速でスケーラブルかつ再利用可能な方法で開発できるようにします。
機密（「S」）ラベル：機密（「S」）ラベルは、機密と見なされるデータの分類に使用されます。例えば、機密としてマークする必要がある様々なタイプの行動データや地理データなどです。
サービス:Adobeインテリジェントサービスを活用して、AI サービスと ML サービスを運用する強力なフレームワーク。 サービスは、顧客体験をリアルタイムでパーソナライズし、カスタムのインテリジェントなサービスを運用します。
単一 ID パーソナライゼーションマーケティングアクション：オンサイトコンテンツのパーソナライゼーションにデータを使用するマーケティングアクション。 オンサイトパーソナライゼーションは、ユーザーの興味に関する推論をおこなうために使用されるデータであり、それらの推論に基づいて提供されるコンテンツまたは広告の選択に使用されます。
S1 データ使用ラベル:S1 データ使用ラベルは、デバイスの正確な位置の特定に使用できる緯度と経度を指定するデータを分類するために使用されます。
S2 データ使用ラベル:S2 データ使用ラベルは、広く定義されたジオフェンス領域の特定に使用できるデータの分類に使用されます。
Source: ソースは、Platform の任意の入力コネクタの一般用語です。 参照：Source コネクタ
Source属性: ソース属性は、ソースデータセットのフィールドです。 ソース属性は、ターゲットスキーマフィールドにマップされます。
Source カタログ: ソースカタログは、Experience Platformで使用可能なソースコネクタのリストです。
Source カテゴリ: ソースカテゴリは、類似した特性を持つソースのグループです。
Source コネクタ: Source コネクタ（ソースとも呼ばれます）を使用すると、複数のソースからデータを簡単に取り込むことができ、Experience Platformサービスを利用したデータの構造化、ラベル付け、拡張が可能になります。 データは、クラウドベースのストレージ、サードパーティのソフトウェア、CRM システムなど、さまざまなソースから取り込むことができます。
ストリーミング接続：ストリーミング接続は、Adobeが提供する一意のエンドポイントで、Experience Platformにデータをストリーミングするために組織に関連付けられています。
標準 ID 名前空間：標準 ID 名前空間は、Adobeが提供する事前定義された ID 名前空間であり、顧客の特定に一般的に使用される業界標準のソリューションを表しています。
ストリーミング取得：ストリーミング取得では、クライアントサイドおよびサーバーサイドのデバイスから、リアルタイムでExperience Platformにデータを送信できます。
ストリーミングセグメント化：ストリーミングセグメント化は、ユーザーのアクティビティに応じてセグメントを更新する継続的なデータ選択プロセスです。 セグメントを作成して保存すると、受信データに対してセグメント定義が Real-Time Customer Profile に適用されます。セグメントの追加と削除は定期的に処理され、ターゲットオーディエンスの関連性が維持されます。
システム表示：システム表示は、データ Real-Time Customer Profile ースを通じて宛先に送られるソースデータセットを視覚的に表現したものです。
T
タグ:Adobe Experience Platformでは、関連する顧客体験をすべてのクライアントデバイスで強化するために必要な分析、マーケティングおよび広告の統合をデプロイ、統合および管理するツールがタグによって提供されます。
ターゲット機能：機能マッピングでは、ターゲット機能とは、モデルによって予測される機能のことです。
時系列データ：時系列データは、レコードの主体によって直接または間接的にアクションが実行された時点のシステムのスナップショットを提供します。
トレーニング済みモデル：トレーニング済みモデルは、モデルトレーニングデータのセットがモデルインスタンスに適用された、モデルトレーニングプロセスの実行可能な出力を表します。 トレーニング済みモデルは、そのモデルから作成されたインテリジェント Web サービスへの参照を保持します。トレーニング済みモデルは、インテリジェント web サービスのスコアリングおよび作成に適しています。
トークン：トークンは、Query Service でコンピューターサービスの使用を承認するために使用できる 2 要素認証セキュリティの一種です。
U
UCPA:Utah Consumer Privacy Act は、企業が収集した個人データの内容、企業による個人データの使用方法、企業による個人データの販売の有無を知る権利を消費者に与えます。 消費者は、ビジネスに対して、自分の個人データの削除または販売の停止を要求できます。
和集合スキーマ：和集合スキーマは、同じクラスを共有し、ス Real-Time Customer Profile ーマが有効になっているスキーマの統合です。 1 つの組織に対して複数の結合スキーマが存在できますが、クラスごとに 1 つの結合スキーマしか存在できません。
V
VCDPA:Virginia Consumer Data Protection Act (VCDPA) は、個人データへのアクセス、削除、修正の権利を含む、新しいデータプライバシー権をバージニア州の居住者（「コンシューマー」）に提供します。 また、消費者は、個人データの販売のオプトアウト、個人データに基づくプロファイリングのオプトアウト、および個人広告目的の処理を行う権利を有します。
W
X
XDM: 「エクスペリエンスデータモデル（XDM）」を参照してください。
XDM Decision Event:XDM Decision Event は、決定アクティビティの結果とコンテキストに関する考察をキャプチャするために使用される、時系列ベースのクラスです。 これには、決定がどのように行われたか、いつ行われたか、どのオプションが提案され（そして選択されたか）、決定に影響を与えた、または決定プロセス中に観察されうるコンテキスト状態が存在したかに関する情報が含まれます。
XDM ExperienceEvent:XDM ExperienceEvent は、イベント（または一連のイベント）が発生したときのシステムの状態（主体が関与する時点や ID など）を取り込むために使用される、時系列ベースのクラスです。 関連項目：エクスペリエンスイベント
XDM 個人プロファイル:XDM Individual Profile は、識別された主体や部分的に識別された主体の両方の属性を 1 つの表現で示す、レコードベースのクラスです。 高度に識別されるプロファイルには、個人的なコミュニケーションやターゲットを絞ったエンゲージメントに使用したり、詳細な個人情報（名前、性別、生年月日、場所など）および連絡先情報（電話番号や電子メールアドレスなど）を含めたりできます。
XDM システム: XDM システムは、ダウンストリームExperience Platformサービスで使用する XDM スキーマを操作できるフレームワークを表します。