Adobe Experience Platform用語 adobe-experience-platform-glossary
A
アクセス制御：役割ベースのアクセス制御を使用すると、管理者はExperience Platformのユーザーにアクセス権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秘密鍵に関連付けられた一意の識別子です。 アクセスキーIDとシークレットアクセスキーは、一緒にAmazon Web Services （AWS）リクエストに署名するために使用されます。
アクション: タグのコンテキストでは、アクションは、イベントが発生し、条件が評価および渡された後に何が起こ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: アクティブ化とは、オーディエンスまたはプロファイルをOracle Eloqua、Google、またはSalesforce Marketing Cloudなどの宛先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のアクティビティには、オファーの選択に役立つ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人以上のユーザー。
Adobe Admin Console: Adobe Admin Consoleでは、Adobe製品の使用権限とアクセス権を一元管理できます。 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Experience Platform機能に対するアクセス権限をユーザーグループに付与できます。
Adobe AI ML Framework: Adobe AI ML Frameworkは、Experience Platform データを活用して、データサイエンティストがML主導のインテリジェンスサービスをより迅速、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する統合マシンラーニング （ML） フレームワークです。
Adobe Experience Platform: Adobe Experience Platformは、企業全体のデータとコンテンツを標準化し、リアルタイムの消費者プロファイルを強化して、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させることで、カスタマージャーニー全体で顧客体験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、Analyticsおよびマシンラーニングで使用するイベントとプロファイルをクエリできるようにします。 Adobe Experience Platform Query Serviceを利用すれば、データサイエンティストやアナリストは、Experience Platformに保存されているあらゆるデータセット（行動データだけでなく、POS （販売時点情報管理）、CRM （顧客関係管理）など）を取得して、クエリを実行し、データに関する具体的な質問の答えを入手できます。
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オーディエンスを構築および生成できます。 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書き出すことができます。
Adobe インテリジェントサービス: Attribution AIやCustomer AIなどのインテリジェントサービスは、機械学習を利用したAI ベースのモデルで、目的に応じて構築され、Experience Platformで実行および運用する必要があります。
Adobe I/O: Adobe I/OはExperience Platformの一部であり、API、イベント、開発者コンソール、便利なツールなど、開発者がExperience Platformを統合、拡張、カスタマイズするために必要なあらゆる機能にアクセスできます。
Adobe AI: Adobe AI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ているデータの基本コンテナです。 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処理方法を規制します。 Privacy Actには、民間組織に適用される原則が含まれています。 例えば、個人情報が収集される理由とその使用方法、データへのアクセス、データの消去、個人情報の修正などを理解する権利が個人に与えられます。
追加保存戦略: 「追加」保存戦略は、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、同じデータ型を持つ順序付き要素に使用されます。
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、通常は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ーシステムの理論および開発のことです。
属性：属性は、プロファイルを表す指定された特性です。
属性結合: Real-Time Customer Profile 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を優先する方法を示します。 Experience Platform UIで結合ポリシーを定義する際に結合メソッド を選択することと同じです。
アトリビューション AI: Attribution AIは、Adobe AI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、類似の行動や特徴を共有するユーザーの集まりです。 この人物のコレクションは、セグメント定義（Experience-Platformで生成されたオーディエンス）を使用してAdobe Experience Platformで生成するか、外部ソース（外部で生成されたオーディエンス）から生成できます。
オーディエンス評価方法: バッチ、ストリーミング、エッジの3つのオーディエンス評価方法があります。 バッチセグメンテーションにより、プロファイルデータを一度に移動して、対応するオーディエンスを作成できます。 ストリーミングセグメンテーションにより、ストリーミングデータをExperience Platformに取り込んで、ほぼリアルタイムでオーディエンスを評価できます。 Edgeのセグメンテーションにより、同ページの広告やパーソナライズのユースケースに対して、ほぼリアルタイムでオーディエンスを評価できます。
オーディエンスの書き出し: オーディエンスの書き出しは、Experience Platformの2種類の宛先のうちの1つです。 オーディエンスの書き出しを使用すると、宛先に適合し、マッピングされたプロファイルを送信できます。 オーディエンスとユーザーID、匿名データを使用し、通常はソーシャルネットワークなど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できます。
オーディエンス ID: オーディエンス IDは、オーディエンスに関連付けられた自動生成された識別子です。
オーディエンスメンバーシップ: プロファイルが現在所属しているオーディエンスを表示するオーディエンスメンバーシップ。
オーディエンスルール: オーディエンスルールは、プロファイルがオーディエンスに適格かどうかを決定する条件を定義します。
オーディエンスサイズ: オーディエンスサイズは、オーディエンスの条件を満たし、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、セグメント化時にオーディエンス条件に適格なすべてのプロファイルをキャプチャします。
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」オプションを使用すると、履歴データの取り込みが可能になります。
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時間の長さを設定するオプションです。 「forever」のバックフィル期間を選択すると、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: バッチとは、一定期間にわたって収集され、単一の単位として一緒に処理された一連のデータです。 データセットは複数のバッチで構成され、
バッチ ID: バッチ IDは、データのバッチに対してAdobeで生成されたIDです。
バッチ取り込み: バッチ取り込みでは、データをExperience Platformにバッチファイルとして取り込むことができます。 バッチとは、1 つ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。
バッチセグメンテーション: バッチセグメンテーションは、進行中のデータ選択プロセスの代わりであり、セグメント定義を通じ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。 作成したオーディエンスは保存されて保存され、使用するために書き出すことができます。
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を実行するために必要なすべての設定とコードを含むファイルまたはファイルのセットであり、web サイトまたはモバイルアプリにライブラリをデプロイできます。
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（頻度キャッピングとも呼ばれます）を決定ルールで使用して、オファーの表示回数を定義します。 上限には2つの種類があります。結合されたターゲットオーディエンスで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）と、同じエンドユーザーに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 アプリケーションとサードパーティ製テクノロジーへの利用可能な接続を持つギャラリーです。 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リネージュの記録システムです。 Experience Platformに取り込まれたすべてのデータは、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、ルックアップ、監視、データガバナンスの目的で、そ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: Experience Data Model （XDM）では、クラスは、スキーマの構築に使用される最小のフィールドセットを定義し、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、PostgreSQL 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ーションです。
コレクション: Offer Decisioningでは、コレクションは、マーケターが定義した事前定義された条件（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 アクションとの組み合わせ：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、コンソールはクエリのステータスと操作に関する情報を提供します。 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、または組織のデータガバナンスポリシーに関連するデータを分類するために使用されます。
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広範な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で、カリフォルニア州における消費者データプライバシーの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導入と実施に特化した新しい機関であるカリフォルニア州プライバシー保護庁を設立しました。
C1契約ラベル: C1契約データ使用ラベルは、個人またはデバイスの識別子を含めずに、集約された形式でAdobe Experience Cloudからのみデータを書き出せ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、サードパーティにエクスポート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、オンサイトまたはクロスサイトのいずれの広告またはコンテンツもターゲットにするための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、興味に基づくコンテンツまたは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。 興味にもとづくターゲティング、または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。サイトで収集されたデータは、ユーザーの興味に関する推論を行うために使用されます。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ます。これらの推論に基づいて、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。 オンサイト広告ターゲティングには、組織のweb サイトまたはアプリでの広告の選択と配信、またはそのような広告の配信と効果を測定する方法が含まれます。 これには、利用者の関心に関する過去に収集されたオンサイトデータを使用して、広告を選択し、どのような広告が表示され、いつ、どこに表示されたかについてのデータを処理し、利用者が広告の選択や購入など、広告に関連する行動を起こしたかどうかなどが含まれます。
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効果を測定する方法が含まれます。 これには、ユーザーのコンテンツの選択に対する関心に関する以前に収集された情報、どのようなコンテンツが表示されたか、どのくらいの頻度で、どのくらいの時間、表示されたか、いつどこで表示されたか、使用がコンテンツに関連するアクション（コンテンツの選択など）を実行したかどうかに関するデータが含まれます。
C8契約ラベル: C8契約データ使用ラベルは、組織のweb サイトまたは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に対する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、データをステッチ ID アクティベーションに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。 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 ラベルはセグメントに自動的に適用されます。
作成日列: 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、作成日列を選択することはオプションです。 追加保存戦略が選択され、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、使用可能なスキーマから「作成日」キー列を指定する必要があります。 「作成日」オプションは、「上書き」保存戦略が選択されている場合は使用できません。
選択したテーブルを作成：選択したテーブルを作成（CTAS）は、完全で有効なSQL クエリの一部として実行されるSQL コマンドで、Query Serviceにデータセット内のクエリの結果を保持するように指示します。 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、または複数のオフサイトソースからのデータの組み合わせを含む、複数のサイトからのデータの組み合わせです。
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、処理されます。
カスタム ID名前空間：特定の組織またはビジネスケースのIDを表すために、組織でカスタム 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データフィールドに特定のラベルを作成して適用できます。
Customer AI:Customer AIは、Adobe AIを搭載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強化し、顧客セグメンテーション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の書き出しのコンテキストでは、ユーザーが指定した日時に、開始日から終了日まで、1日1回、毎日、フルまたは増分ファイルの書き出しを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るデータ要素のセットです。
データ要素: タグのコンテキストでは、データ要素は、ルールと拡張機能の中で、クライアントデバイスに存在する特定のデータを指すために使用されるポインターです。
データ取り込み: データ取り込みは、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、さまざまな方法でExperience Platformに取り込むことができます。
データ層: タグのコンテキストでは、データ層とは、クライアントデバイス上に存在するデータ構造で、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みます。
データ ガバナンス: データ ガバナンスには、データがデータ使用に関する規制および組織ポリシーに準拠していることを確認するために使用される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簡素化および自動化します。
データセットラベル: データ使用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: Data Science Workspaceは、Experience Platform内で、Experience 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、インテリジェントなオーディエンスの作成、インサイトの生成、予測を行うことで、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することができます。
データソース: データソースは、ユーザーがデータのオリジンとして指定したものです。 データソースの例としては、モバイルアプリ、プロファイルおよび/またはエクスペリエンスイベント、web サイトの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とは、組織のデータアセットの管理、監視、および実施の責任者です。 また、データスチュワードは、データガバナンスポリシーを保護し、政府の規制や組織のポリシーに準拠するように維持します。
データストリーム: データストリームは、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。
データ型: データ型は、階層表現に複数のプロパティを含むオブジェクト型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、プライバシー関連の考慮事項と契約条件を反映したデータを分類して、規制や企業ポリシーに準拠することができます。 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されるか、適用されます。 データ使用ラベルは、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: データフローとは、ソースからExperience 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。 宛先のコンテキストでは、データフローは宛先インスタンス と同義です。
データフロー実行: データフロー実行とは、ユーザーが指定したスケジュールに基づいてExperience Platformに格納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）を含むデータのコレクション（通常はテーブル）のストレージおよび管理構造です。
データセット ID：取り込まれたデータセットに対してAdobeが生成したID。
データセット出力: データセット出力は、特定のQuery Service実行に使用する「テーブルを選択として作成」オプション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を要求する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: Experience Data Model （XDM）では、記述子は、フィールドの特定の動作を説明するスキーマ関連メタデータの追加セットです。 記述子は、Experience Platformで使用して、2つのスキーマ間の関係など、意図したスキーマ動作を理解できます。
宛先：宛先とは、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のエンドポイントの一般的な用語です。
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。
宛先インスタンス：宛先インスタンスは、UIまたはAPIを介して作成された、Experience Platformの特定の宛先への個別の設定された接続です。 これは、Experience Platformから宛先エンドポイントへの単一のアクティベーションパイプラインを表します。 データフローとも呼ばれます。
直接呼び出しルール: タグのコンテキストでは、直接呼び出しルールは、イベント検出および参照システムを無視して、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: Experience Data Model （XDM）では、表示名は、UIに表示されるフィールドのユーザーにとって使いやすい名前です。
E
対象オファー：対象オファーは、上流で定義された制約を満たしているため、プロファイルに対して一貫して提供できます。
実施要件ルール: Offer Decisioningでは、実施要件ルールが、カレンダー、スケジュール、上限の制約に関連するプロファイルに適用されます。
メールターゲティングマーケティングアクション：メールターゲティングキャンペーンで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、サイトまたは環境上のHTML内に配置された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、事前定義された一連の値に制限される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一連のデプロイメント手順です。 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: エラー診断により、取り込んだバッチに対する詳細なエラーメッセージの生成が可能になります。 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されるエラーの割合を設定できます。
Event: 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す。これは、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、システムイベント、または時間の経過に伴う変更を追跡する可能性のあるその他の概念に関連する概念を表します。 このカテゴリに属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行動データです。
Experience Data Model （XDM） Experience Data Model （XDM）は、標準スキーマを使用してデータを統合し、Experience PlatformおよびAdobe Experience Cloud アプリケーションで使用するオープンソースの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を使用してインスタンスをトレーニングすることにより、トレーニングされた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。 これは、実際にサンプルモデリングプロジェクトを意味する一部のマシンラーニング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、顧客体験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場合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、何が発生したかを記録し、集計や解釈なしに何が起こったかを表す不変の事実です。 Experience Data Model （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。
完全ファイルの書き出し：選択したオーディエンスのすべてのプロファイル条件の完全なスナップショットを含む書き出しファイル。
増分ファイルの書き出し：最初のファイルが、選択したオーディエンスのすべてのプロファイル条件の完全なスナップショットであり、その後のファイルは、前回の書き出しからの増分プロファイル条件です。
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、拡張機能の開発者によって作成およびアップロードされた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の情報を提供します。 拡張機能パッケージには、拡張機能に関する情報を指定するマニフェスト、タグ拡張機能のビヘイビアーをエンドユーザーが設定するために必要なHTML/JavaScript、および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）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するコレクション内のオファーのどれにも適格で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、データからの機能を、機械学習モデルで必要とされる入力およびターゲット機能に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 スキーマで定義されている、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、参照目的の名前と、その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、これらに限定されません）。
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か、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、クエリおよびダウンストリームサービスの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、定期的なスケジュールされたクエリを実行する頻度が決まります。
G
ジオフェンス: ジオフェンスとは、GPSまたはRFID テクノロジによって定義される仮想的な地理的境界であり、モバイルデバイスが特定のエリアに出入りする際に、ソフトウェアが応答をトリガーできるようにするものです。
GDPR （一般データ保護規則）：一般データ保護規則（GDPR）は、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: ガードレールは、データとシステムの使用状況、パフォーマンスの最適化、Adobe Experience Platformでのエラーまたは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、医療効率の向上、医療保険の携行性の向上、患者と医療保険メンバーのプライバシー保護を目的として作成された米国連邦法です。 HIPAAの下で、個人は自身の情報にアクセスして修正を加え、医療記録や健康情報のコピーを入手する権利を有しています。 対象事業者および対象事業者の提携事業者は、HIPAA規制に準拠する必要がある。
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。
時間単位：スケジュールされたファイルの書き出しのコンテキストでは、増分ファイルの書き出しを3、6、8、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、電子メール 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取得した個々の顧客に関する情報をつなぎ合わせ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、特定のユーザーを識別または連絡先にできるデータを分類するために使用されます。
ID グラフ: ID グラフは、個々の顧客に存在するステッチ IDとリンク ID間の関係のマップです。 各ID グラフは、顧客の行動にもとづいてほぼリアルタイムに更新されます。 データ内のID関係の一般的な構造は プライベートグラフ で表され、個々のID グラフの構造的な設計図として機能します。
ID名前空間: ID名前空間は、電子メールアドレスや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をつなぎ合わせる機能により、リアルタイム顧客プロファイルにより、個々の顧客の全体像を提供することができます。
IDの結合: IDの結合とは、データフラグメントを特定し、それらを結合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、APIで参照として使用できるID名前空間の略語です。
ID値: ID値とID名前空間を組み合わせたID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一致させる場合、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、特定のユーザーを直接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。
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るデータを分類するために使用され、特定の人物を間接的に特定または連絡します。
IMS組織: IMS組織（IMS組織とも呼ばれることもあります）は、Adobe製品の会社内の会社または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に取り込むときに、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Experience Platform上に構築されたアプリケーション）を実行して操作する必要がある、機械学習のAI ベース モデルです。
興味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、利用者の関心を推測するために利用されます。
- データは、別のサイトやアプリ（オフサイト）などの別のコンテキストで使用されます。
- データは、その推測にもとづいて、提供するコンテンツや広告を選択するために使用されます。
J
JupyterLab: Experience Platform UIに統合された、プロジェクト Jupyter用のオープンソースのweb ベースのインターフェイス。
Jupyter Notebook: JupyterLabと統合されたJupyter Notebooksでは、Experience Platform 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、マシンラーニングなどを、Python、Scala、PySparkなどのさまざまな言語で実行できます。
K
L
LGPD: Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD)は、ブラジル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はブラジル市民に対し、個人データへのアクセスと削除、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）を確認する権利、および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ています。
ライブラリ: タグのコンテキストでは、ライブラリは、タグライブラリがクライアントデバイスでどのように動作すべきかの手順を含む一連のビジネスロジックです。
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人に関連する概念を表しますが、個人を直接識別することはできません。 このカテゴリに属するエンティティは、カスタムエクスペリエンスデータモデル（XDM）クラスに基づくスキーマで表され、 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）: マシンラーニングは、コンピューターが明示的にプログラムされずに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、過去のデータと設定を使用してトレーニングされた機械学習レシピのインスタンスで、ビジネスのユースケース向けに解決されます。 Adobe Experience Platform Data Science Workspaceでは、マシンラーニングモデルをレシピと呼んでいます。
必須属性：すべてのプロファイルレコードに選択した属性が含まれていることを確認する、ユーザー対応のチェックボックス。 例：書き出されたすべてのプロファイルに電子メールアドレスが含まれています。
マッピング: データマッピングとは、ソースデータフィールドを宛先内の関連する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 データコンシューマーが実行するアクションであり、データ使用ポリシーの違反を確認する必要があります。
結合メソッド: Experience Platform UI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、競合が発生したときにデータフラグメントをどのように優先順位付けするかを指定します。 Real-Time Customer Profile 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、Experience Platformが複数のソースから取得した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使用するルールです。 データの競合が発生した場合、結合ポリシーは、プロファイルに含めるために優先するデータを決定します。
MHMDAa: 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。 医療データの開示、消費者の同意、削除を義務付け、権限のない医療データの販売を禁止しています。 さらに、同法により、医療施設周辺でのジオフェンシングの使用が違法とされている。
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のスニペットであり、ルールを作成することなくクライアント環境でアクションを実行します。
MODPA: 2024年のMaryland Online Data Privacy Act （MODPA）は、メリーランド州の居住者に、アクセス、修正、削除、データポータビリティなどの権利を付与します。 住民は、ターゲット広告、個人データの販売、プロファイリングをオプトアウトする可能性があります。 管理者は、プライバシー通知を提供し、リスクの高い処理のためにデータ保護評価を実施する必要があります。 MODPAは、メンタルまたはリプロダクティブヘルス施設周辺のジオフェンシングを禁止することで際立っています。 この法律は、35,000人以上の消費者からのデータを処理する企業や、1万人以上の消費者からのデータを処理し、そのデータの販売によって売上の20%以上を得る企業に適用されます。 これはメリーランド州検事総長によって執行されている。
いいえ
New Zealand Privacy Act: New Zealand Privacy Actは、代理店がニュージーランドの市民および組織の個人情報を収集、使用、開示、保存、およびアクセスする方法を制御します。 2020年、同法の最新版では、新たな犯罪、罰金の値上げ、データ侵害に対する強制通知、プライバシーコミッショナーの権限の強化など、プライバシー法の大幅な改正が導入されました。
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、またはトライアルに使用されるサンドボックスです。 実稼動用サンドボックスとは異なり、実稼動以外のサンドボックスはリセットおよび削除できます。
Notebooks: NotebooksはJupyter Notebookを使用して作成され、実行してデータ分析を実行できます。
O
オファー: （潜在的な）顧客に対するビジネスまたはセールス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、誰がオファーを参照または受け取ることができるか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、チャネルとアプリケーション全体で収集されたデータに基づいて、エンドユーザーとエンゲージする際に、オファー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フォールバックオファー、決定ルール、アクティビティの管理に使用される一元的なライブラリです。
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とは、顧客の興味関心を推測するために利用されるデータです。このデータをもとに、提供するコンテンツや広告を選択します。
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 サイトやアプリでの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と効果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、1回限りのオンデマンドの完全なファイル書き出しをスケジュールします。
上書き保存戦略: 「上書き」保存戦略は、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。取り込んだデータが指定した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、指定されたエラーしきい値内の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、監視または 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形式のストレージ 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: 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、または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、タイの市民に対し、保存された個人データへのアクセスや削除を要求する権利を認めています。
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とは、実施要件のルールと制約に基づいてカスタマイズ可能なマーケティングメッセージです。
PIPA （韓国）: Personal Information Protection Act （PIPA） は、韓国の居住者の個人データの処理と保護を規制しています。 PIPAは、通知、アクセス、コピーの取得、修正、削除、処理の停止を要求する権利を付与します。 個人情報管理者は、収集目的を定め、必要な最小限の範囲で合法的にデータを処理し、データの正確性を確保する必要があります。 また、PIPAは、個人データ保護規則を調査および実施するために、個人情報保護委員会を設立しました。
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: Experience Platform UIのワークスペースで、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ワークスペース。
ポリシー: データ使用ポリシーは、Experience 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活動を指定するルールです。
ポリシーの適用：組織内のポリシー違反を構成するデータ操作を防止するために、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での指定です。
優先度: Offer Decisioningでは、優先度は、適格性、カレンダー、上限など、すべての制約を満たすオファーをランク付けするために使用されます。
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ることもあります）は、ステッチされたIDとリンクされたID間の関係を示すプライベート マップで、ファーストパーティデータに基づいて構築され、組織でのみ表示されます。 組織ごとに1つのプライベートグラフのみが存在し、自社とやり取りする顧客一人ひとりに対して生成される個々のID グラフの構造設計図として機能します。
製品プロファイル：製品プロファイルを使用すると、管理者は、Experience Platformに関連付けられているすべてのサービスまたはサービスのサブセットに対するユーザーアクセス権を付与できます。
実稼動サンドボックス：実稼動サンドボックスは、実稼動環境で使用することを目的としたサンドボックスです。 実稼動以外のサンドボックスとは異なり、実稼動用サンドボックスはリセットまたは削除できません。
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されがちですが、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と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と保存に使用します。
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、通常は顧客に関連する属性を表します。 このカテゴリに属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：プロファイルへのアクセス
プロファイル書き出し: Profile書き出しは、Experience Platformの2種類の宛先のうちの1つです。 Profile書き出しは、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、生のPII データをメールと共に使用します。
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あり、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要求です。
クエリエディター: クエリエディターは、Query ServiceでSQL ステートメントを作成、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）は、既知の顧客データと未知の顧客データを統合し、信頼できる顧客プロファイルの構築、インテリジェントなセグメンテーション、デジタルカスタマージャーニー全体におけるリアルタイムのデータアクティベーションを実現します。
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、複数のチャネルからのデータを組み合わせることで、個々の顧客の全体像を提供します。 プロファイルにより、顧客データを個々のプロファイルに統合し、顧客とのあらゆるやり取りで実用的なタイムスタンプ付きのアカウントを提供します。
レシピ: レシピは、モデル仕様に対するAdobeの用語であり、トレーニングされたモデルの構築と実行に必要な特定のマシンラーニングプロセス、AI アルゴリズム、処理ロジック、およびコンフィギュレーションパラメーターを表すトップレベルのコンテナです。したがって、特定のビジネス上の課題を解決するのに役立ちます。
レコード: レコードは、データセットの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: Query Serviceでは、繰り返しによって、クエリを1回だけ実行するか、繰り返し実行するかを定義します。
表示域: Offer Decisioningでは、表示域とは、チャネルが場所や言語などのオファーを表示するために使用する情報です。
リソース: タグのコンテキストでは、リソースとは、タグ 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（拡張機能、データ要素、ルールなど）を指す一般的な用語です。
役割ベースのアクセス制御：役割ベースのアクセス制御を使用すると、管理者はExperience Platformのユーザーにアクセス権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、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。これらは、論理的にグループ化する必要があります。
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、アクションです。
Runtime: Runtime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 ランタイムを使用すると、レシピ ソースのDocker イメージにURLを入力できます。
S
サンプルデータ: サンプルデータは、データファイルのプレビューで、通常は最初の100行が表示されます。データサイエンティストやエンジニアは、データファイル内のスキーマやデータの種類を把握できます。
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進化を支援するために、単一のExperience Platform インスタンスを個別のバーチャル環境に分割するバーチャルな構造です。
サンドボックスリセット：サンドボックスリセットは、サンドボックス内のデータ、プロファイル、オーディエンスを含むすべてのデータを削除します。 サンドボックスのリセットは、内部または外部の宛先に接続されているデータに影響を与える可能性があります。
サンドボックススイッチャー: Experience Platformのサンドボックススイッチャーコントロールでは、ユーザーがアクセスでき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へのデータ取り込みの頻度または頻度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、トレーニングされたモデルを使用して、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し、検証する一連のルールです。 スキーマは、クラスと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、関係などが含まれます。
スキーマフィールドグループ:Experience Data Model （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、スキーマに含める属性を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で使用可能な業界標準のXDM リソースと、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。
秘密鍵：秘密鍵アクセスキーは、Amazon S3 キーで、アクセスキーIDと組み合わせてAWS リクエストに署名するために使用されます。
セグメントビルダー: Segment Builderは、オーディエンスの構築に使用するビジュアル開発環境です。 これは、Experience Platform Segmentation Service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または動作を説明するために使用されるルールセットです。 概念化されると、セグメント定義で概説されたルールは、オーディエンスの適格メンバーを決定するために使用されます。
セグメンテーション: セグメンテーションとは、顧客、見込み顧客、消費者の大規模なグループを、同様の属性を共有し、特定のマーケティング戦略に同様に対応する小さなグループに分割するプロセスです。
機密（「S」）ラベル：機密（「S」）ラベルは、機密としてマークする様々な種類の行動データや地理的データなど、機密と見なされるデータを分類するために使用されます。
サービス: Adobe インテリジェントサービスを活用して、AIおよびML サービスを運用するための強力なフレームワークです。 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：サイト内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、デバイスの正確な場所を判断するため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 データ使用ラベルを使用すると、広く定義されたジオフェンス領域を決定するために使用できるデータを分類できます。
Source: ソースは、Experience Platformの任意の入力コネクタの一般的な用語です。 関連項目：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、同様の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 サービスを使用してデータの構造化、ラベル付け、強化が可能になります。 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あり、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済みのID名前空間です。これは、顧客を特定するため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ます。
ストリーミング取り込み: ストリーミング取り込みでは、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Experience Platformにリアルタイムでデータを送信できます。
ストリーミングセグメンテーション: ストリーミングセグメンテーションは、ユーザーのアクティビティに応じてオーディエンスを更新する、継続的なデータ選択プロセスです。 オーディエンスが作成され保存されると、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。 追加や削除は定期的に処理され、オーディエンスの関連性を維持します。
システム ビュー: システム ビューは、Real-Time Customer Profileを経由して宛先に送信されるソースデータセットを視覚的に表したものです。
T
タグ: Adobe Experience Platformでは、タグを使用して、すべてのクライアントデバイスで適切な顧客体験を実現するために必要な分析、マーケティング、広告の統合をデプロイ、統合、管理するツールを提供します。
ターゲット機能：機能マッピングでは、ターゲット機能はモデルによって予測される機能です。
時系列データ：時系列データは、アクションがレコード主体によって直接または間接的に実行された時点で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 モデル：トレーニング モデルは、一連のトレーニング データがモデル 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。 トレーニングされたモデルは、スコア付けやインテリジェントなweb サービスの作成に適しています。
トークン: トークンは、2要素認証セキュリティの一種であり、Query Serviceでコンピューターサービスの使用を認証するために使用できます。
U
UCPA: Utah Consumer Privacy Actは、企業が収集する個人データ、企業による個人データの使用方法、および企業による個人データの販売状況を消費者が知る権利を作成します。 消費者は、個人データの削除または販売停止を企業に要求できます。
結合スキーマ：結合スキーマは、同じクラスを共有し、Real-Time Customer Profileに対して有効になっているスキーマの統合です。 1つの組織に複数の結合スキーマを存在させることはできますが、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、バージニア在住の方（「消費者」）に対して、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提供します。 消費者はまた、個人データの販売をオプトアウトする権利、個人データに基づくプロファイリングをオプトアウトする権利、および個人広告目的の処理も有します。
W
X
XDM: Experience Data Model （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観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のか、いつ決定されたか、どのようなオプションが提案され（選択された）、決定に影響を与えた、または決定プロセス中に観察された可能性のあるコンテクストの状態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）が発生した際のシステムの状態を取得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、関係する被写体の時点とIDが含まれます。 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、識別された被写体と部分的に識別された被写体の両方の属性を単一表現する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 System: XDM Systemは、ダウンストリームのExperience Platform サービスで使用するXDM スキーマを操作するフレームワークを表します。