Field Discovery エージェント

Adobe Experience Platformでオーディエンスやオンボーディングデータを構築する場合、ビジネスコンセプトに適したXDM フィールドを特定するには、多くの場合、スキーマを手動で参照したり、フィールドの命名方法を事前に正確に把握したりする必要があります。 フィールドが異なると、同じ概念を異なる名前（都道府県、地域、場所など）で表すことがあり、誤ったフィールドを選択すると、下流ワークフローにエラーが発生します。

Field Discovery Agentは、Adobe Experience PlatformのAIを活用したエージェントで、AI アシスタントの自然言語クエリを使用してXDM フィールドを検索、評価、選択するのに役立ちます。 ビジネスのコンセプト、ワークフローの目標、特定のフィールド名など、求めているものをプレーンな言語で説明すると、エージェントはランク付きのフィールド候補をサポートコンテキストと共に返します。

Field Discovery Agentは、他のExperience Platform エージェントがフィールドまたはエンティティの参照を解決する必要がある場合、AI Assistant内でバックグラウンドで自動的に呼び出されます。 そのような場合は、バックグラウンドで動作し、使用しているエージェントの精度を向上させます。 自分の作業にフィールドの検出が必要な場合は、AI アシスタントに明示的なフィールド検索プロンプトを記述します。 Field Discovery Agentは、フィールド情報のみを表示します。 スキーマ、データセット、オーディエンスは変更されません。また、既存のアクセス制御とサンドボックスのコンテキストを尊重します。

これを使用するタイミング when-to-use-this

マッピング、セグメンテーション、クエリにランク付けのフィールド提案、サンプル値、使用コンテキストが必要な場合、AI アシスタントでフィールド発見エージェントを明示的に使用します。 別のExperience Platform エージェントがバックグラウンドで呼び出してフィールドまたはエンティティの参照を解決する場合、暗黙的に使用されます。 その場合、そのエージェントのワークフローに残り、別のフィールド検索プロンプトを発行しません。

前提条件 prerequisites

Field Discovery Agentを使用するには、次の条件を満たしていることを確認します。

XDM スキーマに関する基本的な知識と、セグメント化またはデータワークフローでのフィールドの使用方法を理解することで、より効果的に結果を解釈できます。 詳しくは、XDMの概要および​ スキーマエディターのドキュメント ​を参照してください。

AI アシスタントのアクセスを有効にし、必要な権限を付与する方法については、Agent Orchestrator アクセス ガイド ​を参照してください。

Field Discovery Agent関数 field-discovery-agent-functions

Field Discovery Agentはクエリを処理し、インテントに応じて3種類の出力のいずれかを返します。 これらの関数は、エージェントがクエリをどのように解釈するかを反映します。ユーザーはクエリを選択しません。 担当者は、説明した内容に基づいて、適切な応答タイプを自動的に決定します。

Field Discovery Agentの仕組み how-field-discovery-agent-works

大まかに言えば、エージェントは顧客の意図を解釈し、利用可能なデータを検索して、関連性ごとに結果をランク付けします。 クエリの言い方は各段階に直接影響し、それが結果の質に影響します。

AI アシスタントでクエリを送信すると、Field Discovery Agentは3つの段階でリクエストを処理します。

成果の把握 understand-your-results

Field Discovery Agentは、各クエリの構造化された結果セットを返します。 結果の構成要素を理解することで、試行錯誤することなく、候補フィールドを評価し、自信を持って行動することができます。

フィールドの​関連性 ラベルが​ 関連性が高い ​の場合、そのサンプル値は期待されるデータと一致し（使用可能な場合）、その​ 使用コンテキスト ​は使用する方法と一致する場合、フィールドを使用できる状態として扱います。 結果が​ 中程度の関連性 ​または​ 関連性 ​の場合、サンプル値が期待と一致しないか、使用コンテキストが制限されている場合は、クエリを調整し、続行する前に新しい結果セットを確認してください。

関連性ラベル

Field Discovery Agentは、フィールド結果ごとに​Fields Identified パネルの​ Relevance ​列に、フィールドがクエリにどの程度一致しているかを示す関連性ラベルを割り当てます。

すべての結果に「重要度」ではなく「中程度に関連」または「関連」というラベルが付いている場合、クエリが広すぎるか、スキーマメタデータと一致しない用語を使用している可能性があります。 フィールドの命名方法を反映した、より具体的な言語やドメイン用語でプロンプトを絞り込むことができます。

サンプル値

フィールド検出エージェントは、各フィールドの提案と並行して、フィールドのデータから得られたサンプル値をサンドボックスに表示します。 値の例は、フィールドを選択する前に、想定されるデータのタイプがフィールドに含まれていることを確認するのに役立ちます。

サンプル値は、データセットのアクセス権限内のフィールドにのみ表示されます。 Experience Platformのデータガバナンスと使用制限について詳しくは、​ データガバナンスの概要を参照してください。

フィールドにサンプル値が表示されない場合、現在のサンドボックスでフィールドが空になったり、権限に基づくデータセットへのアクセスが含まれない場合があります。 基数が高いフィールド（識別子やUUID フィールドなど）も、代表的なサンプル値を返さない場合があります。 サンプル値は集計され、頻度ベースで、個々のプロファイルに対して追跡することはできません。

使用状況

各フィールドの結果には、データエコシステム全体のどこにフィールドが表示されるかを示す使用コンテキストが含まれます。

Audience → Dataset → Destination → Schema

公開されたオーディエンスで使用され、アクティブなデータセットに表示され、ライブの宛先にマッピングされ、スキーマで定義されたフィールドは、環境で実際に使用されていることが示されています。 これにより、スキーマ定義内にのみ存在し、実際には使用されていないフィールドと、アクティブに依存しているフィールドが区別されます。 このシグナルを関連ラベルやサンプル値と組み合わせて使用することで、より多くの情報にもとづいたフィールド選択が可能になります。

AI アシスタントの結果

Field Discovery Agentは、AI アシスタント応答内の​Fields Identified パネルで結果を返します。 パネルには、次の3つの列を含むテーブルが表示されます。

結果説明 セクションは、Fields Identified テーブルの下に表示され、各結果の説明やサポート詳細など、追加のフィールドレベルのコンテキストを提供します。 AI アシスタント インターフェイスの操作に関するガイダンスについては、AI アシスタント UI ガイド ​を参照してください。

フィールド探索エージェントの使用 use-field-discovery-agent

自然言語を使用したAI アシスタントを通じて、Field Discovery Agentを操作します。 エージェントには明確な意図のステートメントが必要です。漠然としたクエリまたは過度に短いクエリでは、質の低い結果が生成されるか、Field Discovery Agentを呼び出すことはまったくできません。

明示的なフィールド検出の場合は、次のワークフローに従います。属性またはマッピングの問題を特定し、フィールド検索クエリを送信し、Fields Identified パネルでランク付けされた結果と使用状況を確認し、意図に合った​フィールド名 パスを選択して、そのXDM パスをセグメントビルダー、クエリサービス、または別のワークフローに適用します。

Field Discovery Agentを使用するには：

必要に応じて、応答の上にある「推論完了」ドロップダウンを選択し、Field Discovery Agentがリクエストを処理したことを確認します。 ドロップダウンには、どのエージェントが呼び出されたかを示す理由の詳細が表示されます。

AI アシスタント インターフェイスに関するガイダンスについては、AI アシスタント UI ガイド ​を参照してください。

サポートされるユースケース supported-use-cases

次の節では、代表的なシナリオとサンプルプロンプトを含むField Discovery Agentの3つの各機能について説明します。 結果には、フィールドの評価に役立つ関連性ラベルと使用コンテキストが含まれます。 結果の解釈については、結果の理解を参照してください。 Field Discovery Agentは、フィールド情報のみを返します。オーディエンスの作成、クエリの実行、他のツールへのデータのプッシュは行いません。 フィールドを特定したら、フィールド名​列からそのXDM パスを読み取り、ダウンストリームワークフローで使用します。

ビジネスコンセプトのフィールドの識別

特定のデータの概念または属性を記述すると、Field Discovery Agentは、説明に一致するフィールドのランキングリストを返します。

「顧客の本国または州を表すフィールドはどれですか？」
「購買取引日に関連するフィールドを検索します。」
「メールマーケティングの同意に関する情報が含まれるフィールドはどれですか？」

応答は、候補フィールドを関連ラベルとXDM パスとともに​識別されたフィールド パネルにリストします。 Highly Relevant​というラベルが付いたフィールドは、記述したコンセプトに最も近いものです。 上位の結果が​ 高関連性 ​ではなく​ 中程度に関連性の高い ​または​ 関連性の高い ​とラベル付けされている場合は、より具体的な用語またはフィールドレベルのコンテキストを使用してクエリを絞り込みます。

ユースケース向けのフィールドレコメンデーションを取得する

ワークフローの目標またはユースケース（セグメントの構築、データセットのオンボーディング、クエリの準備など）を説明する場合、Field Discovery Agentは、関連性によって優先順位付けされ、その目的に沿ったフィールドを推奨します。

「価値の高い顧客のオーディエンスを築きたいのです。 どのフィールドを使用すればよいですか？」
「購入傾向をモデル化するためのレコメンデーションフィールド」
「小売取引データセットをオンボーディングする際に、どのフィールドを含める必要がありますか？」

応答は、関連性の高いコンテキストを含むフィールドの優先順位付けリストを返します。 推奨される各フィールドの使用コンテキストを確認して、環境で積極的に使用されていることを確認します。

フィールドのコンテキストを強化

名前またはパスで特定のフィールドについて質問すると、Field Discovery Agentは、データセット、オーディエンス、宛先をまたいだサンプル値、スキーマの場所、使用状況など、そのフィールドの詳細なコンテキストを返します。

「フィールド person.name.lastNameについて詳しく教えてください。」
「どのサンプル値がhomeAddress.stateProvinceに存在しますか？」
「データセットとオーディエンスでフィールド commerce.purchases.valueはどこで使用されていますか？」

応答は、フィールドのサンプル値、スキーマの場所、関連するデータセット、フィールドが表示されるオーディエンスまたは宛先を返します。 このコンテキストを確認して、フィールドに期待するデータが保持されていることを確認します。

スコープ内およびスコープ外 in-scope-and-out-of-scope

この節では、Field Discovery Agentで実行できる処理と実行できない処理について説明します。 タスクのガイダンスについて詳しくは、​ サポートされているユースケース ​を参照してください。 プラットフォームの制約については、​ ガードレールと制限を参照してください。

スコープ内

次のリストは、Field Discovery Agentが実行できるタスクを示しています。このリストを使用して、ワークフローでエージェントに依存する前に、エージェントがリクエストに対応できるかどうかを確認します。

範囲外

次のリストは、Field Discovery Agentが実行しないアクションを示しています。これを使用して、スコープ外の作業をエージェントに依存しないようにします。

ガードレールと制限 guardrails-and-limitations

Field Discovery Agentは、結果の可用性と品質に影響を与えるプラットフォームレベルの制約の中で動作するため、これらのガードレールは重要です。 この手法を利用することで、欠けている結果、遅延している結果、不完全な結果を解釈し、現実的な期待の上で予期せぬギャップをトラブルシューティングできます。

ナレッジベース

Field Discovery Agentは、Experience Platform環境のスキーマとメタデータで定期的に更新されるナレッジベースに依存しています。 結果は、スキーマのリアルタイムの状態ではなく、クエリの時点でのナレッジベースの状態を反映します。また、データの取り込みからエージェントで表示されるまでの間に遅延が発生する可能性があります。

環境に追加された新しいスキーマ、フィールド、またはデータセットは、Field Discovery Agentの結果にすぐに表示されない場合があります。 結果は、最近の変更を反映するのに時間がかかる場合があります。

メタデータの品質とカバレッジ

結果の品質は、Experience Platform環境でのフィールドメタデータの品質と完全性によって異なります。 エージェントは、結果をランク付けするために、フィールド名、表示名、説明、使用状況の関連付けを使用します。 メタデータの不備や不足しているフィールドは、結果に表示されなかったり、予想よりもランクが低かったりする可能性があります。

スキーマ編集アクセス権がある場合は、次の方法で結果の品質を向上できます。

スキーマエディターでのフィールド表示名と説明の編集に関するガイダンスについては、UIでのスキーマの作成と編集を参照してください。

スキーマ編集のアクセス権がなく、結果が常に不足している場合は、Experience Platformの管理者またはデータエンジニアリングチームに連絡して、使用するスキーマのフィールドメタデータを確認してください。

アクセスとPIIの制約

Field Discovery Agentは、既存のすべてのExperience Platformアクセス制御を尊重し、現在のサンドボックスコンテキスト内で動作します。 アクセスが許可されたスキーマおよびデータセットのフィールドに対してのみ結果を受け取ります。

サンプル値は、同じデータセットレベルの権限によって管理されます。 PII制限を持つプロファイル対応データセットのフィールドは、必要なアクセス権を持っている場合にのみサンプル値を返します。 処理ガイダンスについては、​ サンプル値を参照してください。 Field Discovery Agentは、フィールドレベルのセキュリティまたはプロファイル対応のアクセス制限をバイパスしません。

ベストプラクティス best-practices

次のガイダンスを使用して、Field Discovery Agentから正確で実用的な結果を取得します。

プロンプト例 example-prompts

このセクションは、クイックリファレンスのプロンプトライブラリとして使用します。 Field Discovery Agentを初めて使用する場合は、最初に​ ベストプラクティス ​および​ サポートされているユースケース ​を読んで、各関数がいつ、なぜ適用されるのかを理解してください。

識別プロンプト

必要なデータコンセプトはわかっているが、どのフィールドに保持されているわけではないので、このプロンプトを使用します。

「顧客の州または地域を保持するフィールドはどれですか？」
「メール購読状況に関連するフィールドを検索します。」
「顧客の最初の購入日を含むフィールドはどれですか？」
「顧客生涯価値を表すフィールドを特定する」
「自分のプロファイルスキーマのどのフィールドがロイヤルティプログラムのメンバーシップに関連していますか？」

レコメンデーションプロンプト

ワークフローを開始する際に、特定の目標に含めるフィールドに関するガイダンスが必要な場合は、これらのプロンプトを使用します。

「リエンゲージメントオーディエンスを構築するためには、どのフィールドを使用すればよいですか？」
「90日以内に購入していない顧客をターゲットとするオーディエンスのフィールドをレコメンデーションする」
「解約リスクのモデル化に最も有用なフィールドは何か？」
「地理的セグメンテーションを作成する際に含める必要がある候補フィールド」
「購入傾向モデルを構築しています。 どのフィールドから始めればよいですか？」

強化プロンプト

候補フィールドがあり、セグメント、クエリ、またはマッピングで使用する前に検証する場合は、これらのプロンプトを使用します。

「もっとhomeAddress.stateProvinceについて教えてください。」
「commerce.purchases.valueのサンプル値を表示する」
「データセットとオーディエンスでperson.name.lastNameはどこで使用されていますか？」
「どのデータセットにフィールド web.webPageDetails.URLが含まれていますか？」
「アクティブな宛先にsegmentMembershipがマッピングされていますか？」

トラブルシューティング troubleshooting

このセクションは、結果が見つからない場合、予期しない場合、またはField Discovery Agentがリクエストを処理したかどうかわからない場合に使用します。

どのエージェントがリクエストを処理したかを確認するには、​ フィールド検出エージェントの使用の手順6を参照してください。