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アドホックデータの取り込みと使用

Last update: Thu Sep 25 2025 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

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このクイックスタートガイドでは、アドホックデータをExperience Platformに取り込んでCustomer Journey Analyticsで使用する方法について説明します。

これには、次の手順を実行する必要があります。

  • Experience Platformで CSV ファイルを使用してデータセットを作成 します。 このワークフローは、収集するデータのモデル（スキーマ）と、データ（データセット）を収集する場所を定義します。

  • Customer Journey Analytics で、接続を設定 ​します。この接続には、（少なくとも）Experience Platform アドホックデータセットを含める必要があります。

  • Customer Journey Analyticsで データビューを設定 し、Analysis Workspaceで使用するアドホックデータのフィールドから指標とディメンションを定義します。

  • Customer Journey Analytics で​ プロジェクトを設定 ​して、レポートとビジュアライゼーションを作成します。

NOTE
このクイックスタートガイドは、を使用してアドホックデータをExperience Platformに取り込み、Customer Journey Analyticsで使用する方法を説明する簡単なガイドです。 参照する際には、追加情報を調べることを強くお勧めします。

CSV ファイルを使用したデータセットの作成

このクイックスタートでは、ルックアップデータを表し、以下に示すものに類似した情報を含む CSV ファイルを使用します。

_id
tracking_code
ad_group
campaign_name
1
abc123
abc-adgroup
123 Campaign
2
def123
def-adgroup
123 Campaign
3
ghi123
ghi-adgroup
123 Campaign
4
abc456
abc-adgroup
456 キャンペーン
5
def456
def-adgroup
456 キャンペーン
NOTE
レコードベース（ルックアップ、プロファイル）のデータには、アドホックデータセットとスキーマを使用します。 アドホックデータセットとスキーマはあまり適していないので、時系列（イベント、概要）データには考慮しないでください。

アドホックデータ用の XDM スキーマを作成する必要はありません。 Experience Platformは、CSV ファイルのデータに基づいて以下を行うワークフローをサポートしています。

  1. アドホックスキーマを自動的に作成します。 このスキーマは、CSV ファイルの列に準拠しています。
  2. CSV ファイルからのデータを含むデータセットを作成します。

ワークフローを開始するには：

  1. Experience Platform インターフェイスの左パネルで「ワークフロー」を選択します。

  2. DataAdd CSV ファイルからデータセットを作成 を選択します。

  3. 右側のパネルから ローンチ を選択します。

  4. ワークフロー/CSV ファイルからデータセットを作成 ウィザードで、次の操作を行います。

    1. データセットを設定 手順で、次の操作を行います。

      1. データセットの 名前 を入力します。 例：Sample Data From CSV。

      2. オプションで 説明 を追加します。 例：Sample data from a CSV file。

      3. 1 つ以上のオプションの タグ を追加するか、1 つ以上の既存の タグ を選択します。

        アドホックデータセットの設定設定

      4. 「次へ」を選択します。

    2. データを追加 手順で、次の操作を行います。

      1. ファイルを選択 を選択して、コンピューターまたはネットワークから CSV ファイルを選択します。 または、コンピューターまたはネットワーク上の場所からファイルを ファイルをドラッグ&ドロップ にドラッグ&ドロップします。 ファイルがアップロードされ サンプルデータ が表示されます。

      2. 環境設定に従って、エラー診断 と 部分取り込みを有効にする を有効または無効にします。 部分取り込みを有効にする 場合、エラーしきい値 % を定義できます。

        アドホックデータセットへのデータの追加

      3. 「完了」を選択します。

データが正常に準備されてアップロードされると、Experience Platform インターフェイスの データセット にリダイレクトされます。
ステータスが StatusOrange ​ Processing の CSV からのサンプルデータ データセットの データセットアクティビティ が表示されます。

アドホックデータのデータセットアクティビティ

アドホックデータを検査するには：

  1. Experience Platform インターフェイスの左パネルの「データセット」を選択します。

  2. データセット の「参照」タブを選択します。 データセットがリストに表示されます。

  3. スキーマ 列からスキーマの名前を選択します。 例：CSV からのサンプルデータ…

    アドホックデータセットのスキーマを選択

  4. ポップアップで、「スキーマ名」を選択します。 例：CSV からのサンプルデータ – アドホックスキーマ - XXXXXXXXXX。 スキーマ/CSV からのサンプルデータ – アドホックスキーマ - XXXXXXXXXX インターフェイスにリダイレクトされます。

スキーマ/CSV からのサンプルデータ – アドホックスキーマ - XXXXXXXXXX インターフェイスで、

  • スキーマ/CSV からのサンプルデータ – アドホックスキーマ - XXXXXXXXXX の下にある最上位のテナント名オブジェクトを選択して、オブジェクト内のフィールドを表示します。 オブジェクト内のフィールドは、CSV ファイルの構造を表します。 アドホックデータのアップロードに基づいて、スキーマが自動的に作成されます。

    アドホックスキーマ

    note note
    NOTE
    ワークフローでは、スキーマ内のすべてのフィールドを文字列タイプに定義します。 このタイプは後で変更できません。 アドホックスキーマの定義をより柔軟に行う必要がある場合は、API を使用してアドホックスキーマを作成するを検討してから、 スキーマからデータセットを作成ワークフローを使用します。

接続の設定

Customer Journey AnalyticsでExperience Platform データセットを使用するには、workflow で生成されたアドホックデータセットを含む接続を作成します。

接続を使用すれば、Experience PlatformのデータセットをWorkspaceに統合できます。 これらのデータセットに関するレポートを作成するには、まずExperience PlatformとWorkspaceのデータセット間で接続を確立する必要があります。

接続を作成するには：

  1. Customer Journey Analytics UI で、必要に応じて データ管理 から「接続」を選択します。

  2. 「新しい接続を作成」を選択します。

  3. 名称未設定の接続 ​画面で、次の手順を実行します。

    1. 「接続設定」で接続に名前を付けて説明します。

    2. データ設定 ​の​ サンドボックス ​リストから適切なサンドボックスを選択し、毎日のイベントの平均数 ​リストから日次イベントの数を選択します。

      接続設定

    3. 「データセットを追加」を選択します。

  4. 「データセットを追加」の「データセットを選択」手順で、次の操作を行います。

    1. 前に作成したデータセット（例：CSV からのサンプルデータ、および接続に含める他のデータセット）を選択します。 アドホックデータセットには、Adhoc ​​ データセットタイプ ​ があります。

      データセットを追加

    2. 「次へ」を選択します。

  5. 「データセットを追加」の「データセット設定」手順で、次の操作を行います。

    アドホックデータセットの場合：

    1. アドホックデータセットのタイプを選択します。 例：Lookup。

    2. アドホックスキーマで定義された使用可能なキーから キー を選択します。

    3. 接続の一部として追加したイベントデータセットから 一致するキー を選択します。

    4. データソースタイプ ​リストから正しいデータソースを選択します。「その他」を指定している場合は、データソースの説明を追加します。

    5. 必要に応じて​ すべての新しいデータを読み込み ​および​ データセットの既存データのバックフィル ​を選択します。

      データセットの設定

    6. 「データセットを追加」を選択します。

    7. 「保存」を選択します。

アドホックデータセットで使用できる設定について詳しくは、 アドホックデータセット設定を参照してください。

IMPORTANT
時系列データにアドホックデータセットとスキーマを使用しないことを一般的に推奨する上で、時系列データには CSV からデータセットを作成 ワークフローを使用できません。 このワークフローでは、すべてのフィールドを文字列型に定義しますが、後で変更することはできません。 時系列ベースのデータセット（イベントまたは概要）を接続に追加する場合、このタイプのデータセットには、DateTime タイプのフィールドが少なくとも 1 つ定義されている必要があります。
アドホック時系列データを使用する必要がある場合は、API を使用してアドホックスキーマを作成してから、 スキーマからデータセットを作成ワークフローを使用することを検討してください。

接続を作成したら、 データセットの選択と組み合わせ、 接続のデータセットのステータスとデータ取り込みのステータスの確認など、様々な管理タスクを実行できます。

データ表示の設定

データ表示は、Customer Journey Analytics に特有のコンテナで、接続からデータを解釈する方法を決定できます。Analysis Workspace で使用可能なすべてのディメンションと指標、およびこれらのディメンションと指標からデータを取得する列を指定します。データ表示は、Analysis Workspace でレポートの準備を行う際に定義します。

データ表示を作成するには：

  1. Customer Journey Analytics UI で、必要に応じて データ管理 から「データビュー」を選択します。

  2. 「新しいデータ表示を作成」を選択します。

  3. 設定 ​手順で、次の操作を行います。

    1. 接続リストから 接続 を選択します。

    2. 接続に名前を付け、（オプションで）説明します。

      データ表示の設定

    3. 「保存して続行」を選択します。

  4. コンポーネント ​手順で、次の操作を行います。

    1. 指標 または ディメンション コンポーネントボックスに含めるスキーマフィールドや標準コンポーネントを追加します。 アドホックデータを含むデータセットから関連するフィールドを必ず追加してください。 これらのフィールドにアクセスするには：

      1. イベントデータセット を選択します。

      2. アドホックおよびモデルベースのフィールド を選択します。

        データビュー – アドホックコンポーネント

      3. アドホックスキーマから METRICS または DIMENSIONS にフィールドをドラッグ&ドロップします。

    2. 必要に応じて、 派生フィールドを使用して、デフォルトの文字列タイプおよび形式から別のタイプまたは形式にアドホックフィールドを変更します。

    3. 「保存して続行」を選択します。

  5. 設定 ​手順で、次の操作を行います。

    設定をそのままにし、「保存して終了」を選択します。

データビューの作成および編集方法について詳しくは、 データビューの概要を参照してください。 および、データビューで使用できるコンポーネントと、セグメントとセッションの設定の使用方法について説明します。

プロジェクトの設定

Analysis Workspaceは、分析をすばやく構築し、データに基づいてインサイトを共有できる、柔軟なブラウザーツールです。 ワークスペースプロジェクトでは、データコンポーネント、テーブル、およびビジュアライゼーションを組み合わせて、分析を作成し、組織内の任意のユーザーと共有できます。

プロジェクトを作成するには：

  1. Customer Journey Analytics UI で、上部メニューの「プロジェクト」をクリックします。

  2. 左側のナビゲーションの「プロジェクト」を選択します。

  3. 「プロジェクトを作成」を選択します。

  4. 「空のプロジェクト」を選択します。

  5. リストから データビューを選択します。

  6. 最初のレポートを作成するには、​ パネル ​ の ​ フリーフォームテーブル ​ でディメンションと指標のドラッグ&ドロップを開始します。 アドホックデータに基づく指標またはディメンションを含めます。

コンポーネント、ビジュアライゼーション、パネルを使用してプロジェクトを作成し、分析を構築する方法について詳しくは、Analysis Workspace の概要を参照してください。

SUCCESS
すべての手順が完了しました。まず、収集するアドホックデータ（CSV ファイル）を定義します。 ワークフローを使用して、その CSV ファイルからアドホックデータセットとスキーマを作成しました。 取り込んだアドホックデータと他のデータを使用するように、Customer Journey Analyticsで接続を定義しました。 データ表示の定義では、使用するディメンションと指標を指定でき、最後に、最初のプロジェクトを作成し、データを視覚化および分析します。
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