AIが生成したレコメンデーションを使用して、CSV ファイルをXDM スキーマにマッピングする
CSV データを Adobe Experience Platform に取り込むには、データを Experience Data Model（XDM）スキーマにマッピングする必要があります。 既存のスキーマ にマッピングすることもできますが、使用するスキーマや構造化する方法が正確にわからない場合は、代わりにExperience Platform UI内のマシンラーニング（ML）モデルに基づく動的レコメンデーションを使用できます。
はじめに
このチュートリアルでは、Experience Platform の次のコンポーネントに関する十分な知識が必要です。
- Experience Data Model (XDM System)：Experience Platform が、カスタマーエクスペリエンスデータを整理する際に使用する、標準化されたフレームワーク。
- 少なくとも、XDM🔗の動作の概念を理解しておく必要があります。これにより、データを プロファイル クラス （レコード動作）またはExperienceEvent クラス （時系列動作）にマッピングするかどうかを決定できます。
- バッチ取り込み：Experience Platform がユーザー指定のデータファイルからデータを取り込む方法。
- Adobe Experience Platform データ準備：取り込んだデータを XDM スキーマに準拠するようにマッピングおよび変換できる一連の機能。 データ準備機能に関するドキュメントは、スキーママッピングに特に関連します。
データフローの詳細を入力
Experience Platform UIで、左側のナビゲーションで「ソース」を選択します。 カタログ ビューで、ローカルシステム カテゴリに移動します。 ローカルファイルのアップロードで、データを追加を選択します。
Map CSV XDM スキーマ ワークフローが、データフローの詳細 ステップから表示されます。
「ML レコメンデーションを使用して新しいスキーマを作成する」を選択すると、新しいコントロールが表示されます。 マッピングするCSV データに適したクラスを選択します（ プロファイル またはExperienceEvent）。 必要に応じて、ドロップダウンメニューを使用して、ご自分のビジネスに関連する業界を選択するか、提供されたカテゴリが該当しない場合は、空白のままにすることもできます。 組織が企業間取り引き（B2B） モデルで運営されている場合は、B2B データ チェックボックスを選択します。
ここから、CSV データから作成されるスキーマの名前と、そのスキーマで取り込まれるデータを含む出力データセットの名前を指定します。
続行する前に、オプションで、データフローに次の追加機能を設定できます。
データフローの設定が完了したら、次へを選択します。
データの選択
データを選択 ステップで、左側の列を使用してCSV ファイルをアップロードします。 ファイルを選択を選択してファイル エクスプローラーダイアログを開き、ファイルを選択するか、ファイルを列に直接ドラッグ&ドロップします。
ファイルをアップロードすると、サンプルデータセクションが表示され、受信したデータの最初の 10 行が表示され、正しくアップロードされたことを確認できます。 「次へ」をクリックして続行します。
スキーママッピングの設定
データフロー設定とアップロードした CSV ファイルに基づいて、ML モデルが実行され、新しいスキーマを生成します。 プロセスが完了すると、 マッピング 手順が入力され、生成されたスキーマ構造の完全にナビゲーション可能なビューと共に、各フィールドのマッピングが表示されます。
ここから、必要に応じてオプションで「フィールドマッピングを編集」または「関連付けられているフィールドグループを変更」を選択できます。 満足したら、終了を選択してマッピングを完了し、以前に設定したデータフローを開始します。 CSV データはシステムに取り込まれ、生成されたスキーマ構造に基づいてデータセットに入力されます。これにより、下流のExperience Platformサービスで使用できるようになります。
フィールドマッピングの編集 edit-mappings
フィールドマッピングプレビューを使用すると、既存のマッピングを編集したり、完全に削除したりできます。 UI でマッピングセットを管理する方法について詳しくは、データ準備マッピング用 UI ガイドを参照してください。
フィールドグループの編集 edit-field-groups
ML モデルを使用すると、CSV フィールドは既存の XDM フィールドグループに自動的にマッピングされます。 特定のCSV フィールドのフィールドグループを変更する場合は、スキーマツリーの横にある 編集 を選択します。
ダイアログが表示され、マッピング内の任意のフィールドの表示名、データタイプ、フィールドグループを編集できます。 適用を選択する前に、ソースフィールドの横にある編集アイコン（
ソースフィールドのスキーマレコメンデーションの調整が完了したら、保存を選択して変更を適用します。
次の手順
このガイドでは、AIが生成したレコメンデーションを使用してCSV ファイルをXDM スキーマにマッピングし、バッチ取り込みを通じてデータをExperience Platformに取り込む方法について説明しました。
CSV ファイルを既存のスキーマにマッピングする手順については、既存のスキーママッピングワークフローを参照してください。 事前構築済みのソース接続を使用してリアルタイムでExperience Platformにデータをストリーミングする方法については、 ソースの概要を参照してください。
機械学習（ML） アルゴリズムを使用して、サンプル CSV データからスキーマを生成することもできます。 このワークフローでは、CSV ファイルの構造と内容に基づいて、新しいスキーマが自動的に作成されます。 この新しく作成されたスキーマは、データのフォーマットに一致するため、時間を節約し、大規模で複雑なデータセットの構造、フィールド、データタイプを定義する際の精度を向上させます。 このワークフローについて詳しくは、ML支援スキーマ作成ガイド を参照してください。