AI で生成され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。マッピング先を既存のスキーマに選択できます。ただし、使用するスキーマや構造が不明な場合は、代わりに、Platform UI 内の機械学習（ML）モデルに基づく動的な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、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。

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の「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。ローカルファイルをアップロード ​で、「データを追加」を選択します。

XDM スキーマに CSV をマッピング ​のワークフローが表示されるので、データフローの詳細 ​手順を開始します。

「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」を選択し、新しいコントロールを表示します。マッピングする CSV データに適したクラス（Profile または ExperienceEvent）を選択します。 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 B2B モデルで運営する場合、「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終了したら、「次へ」を選択します。

データの選択

データを選択 ​の手順で、左の列を使用して 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、ファイルを開くエクスプローラーダイアログを開いてファイルを選択するか、直接ファイルを列にドラッグ＆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。処理が完了すると、マッピング手順が表示され、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、個々のフィールドのマッピングが表示されます。

NOTE

ソースからターゲットへのフィールドマッピングワークフローでは、様々な条件に基づいて、スキーマ内のすべてのフィールドをフィルタリングできます。 デフォルトの動作では、マッピングされたすべてのフィールドが表示されます。 表示されるフィールドを変更するには、検索入力フィールドの横にあるフィルターアイコンを選択し、ドロップダウンオプションから選択します。
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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。十分な設定ができた時点で、「終了」を選択してマッピングを完了し、事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が設定され、ダウンストリームの Platform サービスで利用できる状態になります。

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。ソースフィールドの横にある「編集」アイコン（ ）を選択して、右側の列の詳細を編集してから、「適用」を選択します。

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終了したら、「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 によって生成され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、バッチ取得を使用してそのデータを 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。事前に作成されたソース接続を使用した、リアルタイムでの Platform へのデータストリーミングについて詳しくは、ソースの概要を参照してください。

また、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 ファイルの構造とコンテンツに基づいて、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がデータの形式に一致することで、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に、時間を節約し、精度を高めることができます。 このワークフローについて詳しくは、ML-Assisted schema creation guide を参照してください。