ドキュメント Experience Platform リアルタイム顧客プロファイルガイド

非構造化データを使用したリアルタイムの顧客プロファイルにより、顧客との会話をパーソナライズし、顧客の意図を活性化できます

最終更新日： 2026年11月13日

トピック：
Customer profiles

作成対象：

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この機能は現在 ベータ版 です。機能とドキュメントは変更される場合があります。このベータ版に参加するには、Adobe カスタマーケアまたはアカウント担当者にお問い合わせください。

Adobe Experience Platformでは、複数チャネルからのデータをリアルタイムの顧客プロファイルと組み合わせることで、顧客データを統合ビューに集約することができます。非構造化データを含むリアルタイム顧客プロファイルは、会話形式などのテキストベースの顧客データを利用して、既存の顧客プロファイルを拡張できます。これにより、顧客向けの担当者は、設定されたプロファイルコンテキストと会話履歴を使用して、オーディエンスの選定と下流のパーソナライゼーションのためのシグナルを定義できます。

非構造化データを使用したプロファイルの理解 understanding

現在、Adobe Real-Time CDP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構造化データを統合し、それらのデータを統合された顧客像にまとめています。これにより、あらゆる顧客とのやり取りについて、実用的なタイムスタンプ付きのアカウントを提供できます。ただし、これは非構造化データの取り込みをカバーするものではなく、会話、文字起こし、またはその他のマルチモーダルデータ（PDFや画像など）からのデータはプロファイルで使用できません。

非構造化データを使用したプロファイルにより、会話などのテキストベースの顧客データを顧客のコンテキストやシグナル抽出に利用でき、サポートされているエージェントやチャネルをまたいでインタラクションをパーソナライズできます。

非構造化データを含むプロファイルは、Experience Platformのお客様に次の機能を提供します。

顧客の意図を理解する：会話、メッセージ、検索クエリ、通話記録、アンケート、その他のテキストベースのインタラクションを取り込んで、既存の顧客プロファイルを充実させます。
会話のパーソナライズ: プロファイル属性、オーディエンスメンバーシップ、会話履歴を組み合わせることで、Brand Conciergeや他のカスタマーサービス担当者が、エージェント、セッション、デバイス、チャネルをまたいで、パーソナライズされたエクスペリエンスを継続的に提供できるようにします。
リアルタイムでインテントをアクティブ化：会話からマーケター定義のシグナルを抽出し、オーディエンス、ジャーニー、パーソナライゼーションを通じてアクティブ化します。これらのダウンストリームアクティベーションは、Adobe Journey OptimizerやTargetを含むExperience Platform全体で使用できます。

ユースケース use-cases

非構造化データを使用したプロファイルでは、会話データをアクティベーションシグナルとして使用してエンゲージメントを促進し、インバウンドパーソナライゼーションやアウトバウンドアクティベーションをより簡単に推進できます。これにより、これらのプロファイルをさまざまなユースケースで使用できます。

会話型パーソナライゼーション

小売

買い物客がトレーニングウェアを要求します。会話型AI エージェントは、非構造化データを使用してプロファイルを活用し、買い物客のロイヤルティ層、アクティブウェアの好み、既知の興味にもとづいてレコメンデーションをカスタマイズします。

旅行&観光業界

旅行者は、どの旅行が自分に最も適しているかを尋ねます。会話型AI エージェントは、非構造化データを使用してプロファイルを活用し、利用者が好む出発空港、ロイヤルティステータス、旅行設定などにもとづいて、レコメンデーションをカスタマイズすることができます。

金融サービス

顧客がクレジットカードについて尋ねます。会話型AI エージェントは、非構造化データを使用してプロファイルを活用し、関係層と既存のカード保有状況に基づいてレコメンデーションをカスタマイズし、さまざまなカードを比較できます。

通信

オーディエンスは、電話や計画について質問します。会話型AI エージェントは、非構造化データを使用してプロファイルを活用し、現在のプラン、既存のデバイス、ロイヤルティステータスに基づいてレコメンデーションをカスタマイズします。

自動車

自動車販売店を訪問した人は、以前、融資オプションに興味を示したことがあります。会話型AI エージェントは、非構造化データでプロファイルを活用し、その既知の関心を利用して、会話に関連するローンやリースオプションを呼び込むことができます。

B2B

訪問者は以前、税務アドバイザリーサービスに興味を示していました。会話型AI エージェントは、非構造化データを使用してプロファイルを活用し、レコメンデーションをカスタマイズしたり、関連サービスを推奨したりすることができます。

シグナルの抽出と活性化

小売

買い物客は、凍てつくような風の強い環境で、ハーフマラソンのトレイルのトレーニングについて言及しています。非構造化データを使用したプロファイルにより、オーディエンスの選定のためにアウトドアパフォーマンスの意図を抽出し、web サイトや寒い天候でのトレーニングアパレル用に電子メールで関連するアパレルのオファーを送信することができます。

旅行&観光業界

旅行者の日本への旅行の様子を説明します。伝統的な旅館、温泉、茶道などへの関心が含まれます。非構造化データを含むプロファイルは、オーディエンスの選定に対する日本の関心を引き出し、パーソナライズされたweb サイトバナーや記念日の「休暇」メールなどの関連する旅行オファーを提供することができます。

金融サービス

ある顧客が、退職後の貯蓄を確認したいと述べています。非構造化データを使用したプロファイルは、オーディエンスの選定のために「退職計画」という意図を抽出し、割り当てられたアドバイザーとの予約を促すweb サイトの招待状やメールなどのパーソナライズされたフォローアップを設定することができます。

通信

加入者は、バッテリー寿命が短く、画面に亀裂が生じている携帯電話について、今すぐアップグレードする準備ができていることを伝えています。非構造化データを含むプロファイルは、「デバイスをアップグレードする準備ができている」という意図を抽出し、web サイトや電子メールによるトレードイン機会を含む、パーソナライズされたオファーを設定することができます。

自動車

訪問者は自分の車のリースがすぐに終了すると言っているので、新しい車を購入する必要があります。非構造化データを含むプロファイルは、代替案の意図を抽出し、訪問者がサイトに戻ったときにパーソナライズされた金融オファーを提供することができます。

B2B

ある訪問者が、会社は年次帳簿を閉鎖し、税金を申告する必要があると言います。非構造化データを使用したプロファイルは、年末の決算の意図を抽出し、関連する会計および税務サービスの推奨事項を提案することができます。

連続性

クロスエージェント（小売）

買い物客が、ショッピングアシスタントに、寒い天候でのトレイルランニングにジャケットが必要だと話したとします。その後、カスタマーサービス AI担当者にサイズについて質問します。非構造化データを含むプロファイルにより、サービスエージェントは以前の会話履歴や顧客コンテキストからのデータを使用できるため、買い物客は要件を繰り返す必要がありません。

クロスチャネル（旅行および観光業界）

旅行者が、web サイトの会話型AI エージェントと日本への記念旅行について話し合い、希望する日程と伝統的な旅館への興味を共有します。その後、旅行者はWhatsAppを通じて企業に連絡します。両方のインタラクションが旅行者のIDにリンクされている場合、WhatsApp エージェントは、非構造化データを含むプロファイルを使用して、WhatsApp エージェントとweb サイトの会話を共有し、発見を再開するのではなく計画を継続することができます。

クロスデバイス（小売）

買い物客がノートパソコンのAI エージェントと匿名でチャットし、寒い天候での外出に適した衣料品について話し合い、終了する前にログインします。その後、ユーザーは携帯電話でログインします。匿名の会話がサインイン IDにリンクされると、非構造化データを含むプロファイルにより、この匿名の会話をデバイス間で利用できるようになり、エージェントは話し合いを続行できます。

クロスセッション（自動車）

顧客が、会話型AI エージェントに対して、車両のオプション、予算、今後のリース有効期限について話し合います。その後、ユーザーは数日後に戻り、新しい会話を開始します。非構造化データを含むプロファイルにより、以前の会話の履歴が利用可能になるため、エージェントは会話にもとづいて検索を再開できます。

サンプルフロー sample-flow

アパレルとアウトドアウェアを販売するretailerを検討しましょう。

この例では、Johnがretailerのサイトを訪問し、AI エージェントを使用してトレーニングウェアのレコメンデーションを求めます。 Johnさんがログインしているので、非構造化データを含むプロファイルは、ゴールドロイヤルティ層、アクティブウェアの好み、アウトドアスポーツへの興味など、設定された顧客コンテキストを提供できます。担当者は、このコンテキストを使用して、推奨事項をさらにカスタマイズできます。

ジョンは「私はハーフマラソンのトレーニングをしているし、朝は凍てつくような風が強い。私は過熱することなく暖かく保つことができる何かが必要です。担当者は、Johnの述べたニーズと既存の嗜好を組み合わせて、軽量で風に強いランニングジャケットなどの適切なアパレルを推奨できるようになりました。

さらに、Experience Platformでは、非構造化データを含むプロファイルを使用して、マーケターが定義した「アウトドアパフォーマンス」インテントシグナルを会話から検出します。その結果、このシグナルにより、Johnは「アウトドアパフォーマンスの意図」オーディエンスの資格を得ることができ、その後のパーソナライズされた体験をサポートすることができます。

例えば、retailerでは、「Outdoor Performance Intent」オーディエンスを使用して、Johnがweb サイトに戻ったときに寒い天候のトレーニングのオファーを示したり、Adobe Journey Optimizerなどのアプリケーションを通じてパーソナライズされたメールを送信したりすることができます。適切なオーディエンスとジャーニーを設定すれば、このメールでは、関連するランニングアパレルと、ゴールドメンバーへのダブルポイントオファーの両方を特集できます。

Betaの前提条件 prerequisites

非構造化データでプロファイルを使用するには、は次の前提条件を満たしている必要があります。

既に既存のReal-Time CDPまたはAdobe Journey Optimizer ユーザー
notさんはHealthcare Shield アドオンを使用しています

これらの前提条件をすべて満たしている場合は、非構造化データを含むプロファイルのイネーブルメントをリクエストする方法について詳しくは、Adobe カスタマーケアにお問い合わせください。

要件 requirements

非構造化データを設定してプロファイルを続行する前に、次の手順を完了する必要があります。

ID グラフリンクルールを有効にする
プロファイル対応データセットを作成し、少なくとも1つのプロファイルをこのデータセットに取り込みます
- これにより、非構造化データを含むプロファイルがプロファイルストーリーを作成します。このデータセットは、会話やその他の非構造化データが取り込まれるデータセットとは別のです。

非構造化データを含むプロファイルを有効にしたら、次の手順を設定してこの機能を使用できます。

Experience Platformへの非構造化データの取り込み
会話をパーソナライズするためのプロファイルコンテキストの設定
非構造化データからデータを抽出し、アクティベーションするためのシグナルを設定できます

非構造化データの取り込み ingest

パーソナライゼーションプロセスの一環として非構造化データを使用するには、まずExperience Platformにそのデータを取り込む必要があります。

非構造化データの取り込み方法は、非構造化データのソースによって異なります。

標準の生テキスト

生のテキストを使用した標準のシンプル IDのユースケースでは、ExperienceEvent スキーマとデータセットを使用して、データをExperience Platformに取り込むことができます。これは、トランスクリプト、会話、メモ、レビューの読み込みなど、ほとんどのユースケースに最適です。

スキーマの作成

note important
IMPORTANT
プロファイルの非構造化データスキーマを not 有効にします。プロファイルやID用の非構造化データデータセットなどです。

まず、データセットのXDM ExperienceEvent スキーマを作成する必要があります。このスキーマには、次の情報を含める必要があります。

unstructuredContent フィールドグループ。非構造化コンテンツフィールドグループについて詳しくは、XDM GitHubを参照してください。
既知の個人をマークするID。このIDは、ID マップまたはID記述子としてマークされたフィールドのいずれかです。

スキーマの作成方法については、スキーマの作成ガイドを参照してください。

データセットの作成

note important
IMPORTANT
プロファイルまたはIDの非構造化データデータセットを not 有効にします。

スキーマを作成した後、このスキーマを使用するデータセットを作成できます。既存のスキーマに基づいてデータセットを作成する方法については、データセットの作成ガイドを参照してください。

データセットを作成したら、新しく作成したデータセットのIDを指定しながら、v2/dataSets エンドポイントに対してPATCH リクエストを行うことができます。これにより、非構造化データを含むプロファイルで使用するデータセットを更新できます。

accordion

非構造化データを含むプロファイルのデータセットを有効にするためのパッチ要求と応答のサンプル。

code language-shell

curl -X PATCH https://platform.adobe.io/data/foundation/catalog/v2/dataSets/67b3077efa10d92ab7a71858 \
  -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
  -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
  -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
  -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "extensions": {
        "adobe_unifiedProfile": {
            "semanticProfile": {
                "enablement": {
                    "status": "READY"
                }
            }
        },
        "adobe_dataContent": {
            "channel": "call_transcripts"
        }
    }
  }'

応答が成功すると、新しく更新されたデータセットのIDを含むHTTP ステータス 200が返されます。

code language-json
`[ "@/dataSets/67b3077efa10d92ab7a71858" ]`

データを取得

これで、スキーマとデータセットが設定されたので、Experience Platformへのデータの取り込みを開始できます。 CSV、JSON、Parquetはすべてサポートされているため、標準のソースコネクタを使用してデータをExperience Platformに読み込むことができます。データを取り込む際に、非構造化テキストをrawText フィールドに入力し、IDをidentity列に入力します。

組織ID、サンドボックス情報、データセット情報、取り込み方法（生のテキスト XDMを含む単純なID）などの情報をAdobe カスタマーケアに問い合わせて、データ取り込みの設定を完了できるようになりました。

WhatsApp Business

note availability
AVAILABILITY
WhatsApp コネクタはクローズ済みベータです。

WhatsApp コネクタの設定方法については、WhatsApp コネクタガイドを参照してください。

WhatsApp コネクタを設定すると、WhatsAppWebhook Raw Event データセットが自動的に作成されます。このデータセットは、チャネル情報も適用された非構造化データを含むプロファイルに対して自動的に有効になります。

WhatsApp コネクタを設定した後、Adobe カスタマーケアに、組織ID、サンドボックス情報、チャネル（WhatsApp Business）、およびモード（ストリーミングまたはバッチ）などの情報を問い合わせて、非構造化データを含むプロファイルに使用するコネクタを許可リストに加えるします。

Brand Concierge Conversations

Brand Conciergeの会話では、ユーザープロンプト、エージェントの応答、フィードバックを追跡する3つのデータセットが自動的に作成されます。

非構造化データを含むプロファイルでこれらのデータセットを有効にするには、3つのデータセットのそれぞれのIDを指定しながら、v2/dataSets エンドポイントに対してPATCH リクエストを行う必要があります。

accordion

非構造化データを含むプロファイルのデータセットを有効にするためのパッチ要求と応答のサンプル。

code language-shell

curl -X PATCH https://platform.adobe.io/data/foundation/catalog/v2/dataSets/67b3077efa10d92ab7a71858 \
  -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
  -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
  -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
  -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "extensions": {
        "adobe_unifiedProfile": {
            "semanticProfile": {
                "enablement": {
                    "status": "READY"
                }
            }
        }
    }
  }'

応答が成功すると、新しく更新されたデータセットのIDを含むHTTP ステータス 200が返されます。

code language-json
`[ "@/dataSets/67b3077efa10d92ab7a71858" ]`

プロファイルコンテキストの設定

非構造化データをExperience Platformに取り込んだ後は、プロファイルコンテキストを設定して、会話のパーソナライズに役立てることができます。このプロファイルストーリーは、CoworkerまたはExperience Platform APIを使用して設定できます。

CX Enterprise Coworker

Coworker内で「セマンティックプロファイル設定を作成したい」と尋ねることで、設定を開始できます。

Coworkerは、次の手順を実行して、非構造化データを使用してプロファイルを設定する手順をガイドします。

同僚は「ユースケースは何か」と尋ねます？
ユースケースを説明したら、Coworkerはユースケースに基づいて、関連属性のリストを提供します
属性が正常に表示されることを確認したら、Coworkerが残りの設定オプションを案内します。デフォルトでは、設定には no 個のオーディエンス説明があり、precise個のプロファイルナラティブを使用し、no個のマーケティングアクションラベルを使用し、default個のユーザー名前空間を使用します。
- オーディエンスの説明をプロファイルストーリーに追加して
  - オーディエンスの説明を含めると、プロファイルがそのオーディエンスに適格である場合に、プロファイルのストーリーにコンテキストが追加されます。オーディエンスの説明を追加すると、パーソナライゼーションを受け取る顧客をnot フィルタリングします。
- プロフィールストーリーの正確さ
- マーケティング活動は
- 使用されるユーザー名前空間

これらの手順を実行すると、非構造化データコンテキストを含むプロファイルが作成されます。

API呼び出し

Experience Platform APIを使用して、非構造化データコンテキストを使用してプロファイルを設定できます。

続行する前に、関連ドキュメントへのリンク、このセクションのサンプル API呼び出しを読むためのガイド、任意のExperience Platform APIを正常に呼び出すために必要なヘッダーに関する重要な情報については、入門ガイドをお読みください。

カテゴリを取得 get-categories

まず、プロファイルのコンテキストのカテゴリを取得する必要があります。カテゴリは、サンドボックスで使用可能なプロファイル属性のグループです。

API 形式

code language-http
`GET /semanticprofile/config/category`

リクエスト

次のリクエストは、サンドボックス内で使用可能なすべてのカテゴリとその属性のリストを取得します。

accordion

使用可能なカテゴリを取得するためのサンプルリクエスト。

code language-shell

curl -X GET https://platform.adobe.io/data/core/semanticprofile/config/category \
 -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
 -H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}' \
 -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
 -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'

応答

応答が成功すると、組織とサンドボックスで使用可能なカテゴリのリストを含むHTTP ステータス 200が返されます。

accordion

組織とサンドボックスに属するカテゴリと属性のリストを含むサンプル応答

code language-json

{
  "requestId": "b2c3d4e5-f6a7-8901-bcde-f23456789012",
  "result": [
    {
      "categories": [
        {
          "name": "Customer Demographics",
          "attributes": [
            "person.name.firstName",
            "person.name.lastName",
            "person.gender",
            "person.maritalStatus"
          ]
        },
        {
          "name": "Contact Information",
          "attributes": [
            "personalEmail.address",
            "mobilePhone.number"
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

table 0-row-3 1-row-3 2-row-3 3-row-3 4-row-3
フィールド	タイプ	説明
`requestId`	文字列	リクエストの一意のID。
`result`	配列	サンドボックスで使用可能なカテゴリを含む配列。
`categories.name`	文字列	カテゴリの名前。
`categories.attributes`	配列	カテゴリ内で使用可能な属性のリストを含む配列。

設定の作成

サンドボックスで使用可能なカテゴリを取得したら、設定を作成できます。この設定には、プロファイルデータのカテゴリと属性、強調表示するオーディエンス、マーケティングアクション、ストーリーの精度、名前空間が含まれます。

API 形式

code language-http
`POST /semanticprofile/config/configuration`

リクエスト

次のリクエストでは、指定されたオーディエンス、マーケティングアクションなし、ファジーなストーリー精度、メール名前空間などの顧客デモグラフィックカテゴリを使用して、非構造化データ設定のプロファイルを作成します。

accordion

プロファイル設定を作成するためのサンプルリクエスト。

code language-shell

curl -X POST https://platform.adobe.io/data/core/semanticprofile/config/configuration \
 -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
 -H 'Content-Type: application/json' \
 -H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}' \
 -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
 -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
 -d '{
    "data": {
        "name": "CustomerSummary",
        "configurationDetails": {
            "category": [
                {
                    "name": "Customer Demographics",
                    "attributes": [
                        "person.name.firstName",
                        "person.name.lastName"
                    ]
                }
            ],
            "segments": {
                "limit": 1,
                "selection_mode": "inclusion",
                "inclusion": [
                    {
                        "id": "b2cf20ca-5d07-4ef2-b50a-994eb2c11349",
                        "priority": "1"
                    }
                ],
                "exclusion": []
            },
            "marketingActions": [],
            "narrative_precision": "fuzzy",
            "personNamespace": {
                "isPersonNamespaceEnabled": true,
                "code": ["Email"]
            }
        }
    }
 }'

table 0-row-4 1-row-4 2-row-4 3-row-4 4-row-4 5-row-4 6-row-4 7-row-4 8-row-4 9-row-4 10-row-4 11-row-4 12-row-4 13-row-4 14-row-4
フィールド	必須	タイプ	説明
`name`	○	文字列	設定の名前。これは、Narrative APIのキーとして使用されます。
`configurationDetails`	はい	オブジェクト	カテゴリ、オーディエンスの詳細、マーケティングアクション、ストーリー精度、名前空間など、設定の詳細を含むオブジェクト。
`category`	はい	配列	設定で使用するカテゴリに関する情報を含む配列。
`category.name`	はい	文字列	使用するカテゴリの名前。このは、GET カテゴリ API呼び出しの値と一致する必要があります。
`category.attributes`	はい	配列	使用する属性の配列。これらの属性は、使用したカテゴリの一部である必要があります。
`segments`	×	オブジェクト	設定に追加するオーディエンスを含むオブジェクト。
`segments.limit`	×	数値	設定に追加するオーディエンスの最大数。
`segments.selection_mode`	×	文字列	オーディエンスを選択する方法。現時点では、`inclusion`のみがサポートされています。
`segments.inclusion`	×	配列	含めるオーディエンスを含む配列。オーディエンスは、セグメント定義IDと優先度の両方を含むオブジェクトとして書き込まれます。低い数値は高い優先度を意味します（つまり、「1」が最も高い優先度です）。
`marketingActions`	×	配列	設定に適用するマーケティングアクションを含む配列。マーケティングアクションについて詳しくは、マーケティングアクションエンドポイントガイドを参照してください。
`narrative_precision`	×	文字列	設定ストーリーの精度レベル。サポートされている値には、`precise`、`fuzzy`、`value_only`などがあります。 `precise`：記述的な内容を含むリテラル値。 `fuzzy`：範囲またはパーセンタイル。 `value_only`：範囲またはパーセンタイル表現のない正確な値。
`personNamespace`	×	オブジェクト	設定のID名前空間の詳細を含むオブジェクト。このフィールドを空白のままにすると、サンドボックスのデフォルトの名前空間が使用されます。
`personNamespace.isPersonNamespaceEnabled`	×	ブール値	`true`に設定すると、`personNamespace.code`にリストされている名前空間が使用されます。それ以外の場合は、サンドボックスのデフォルトの名前空間が使用されます。
`personNamespace.code`	×	配列	ナレーションで使用するID名前空間コードをリストする配列。

応答

応答が成功すると、HTTP ステータス 200が一意のリクエスト IDと、新しく作成した設定の詳細で返されます。

accordion

新しく作成された設定を含むサンプル応答。

code language-json

{
    "requestId": "aaaa479b53a61598",
    "result": {
        [
            "CustomerSummary"
        ],
        "configurations": [
            {
                "name": "",
                "configurationDetails": {
                    "category": [
                        {
                            "name": "Customer Demographics",
                            "llm_desc": "",
                            "attributes": [
                                {
                                    "field": "person.name.firstName",
                                    "xdm_desc": "First Name",
                                    "llm_desc": ""
                                },
                                {
                                    "field": "person.name.lastName",
                                    "xdm_desc": "Last Name",
                                    "llm_desc": ""
                                }
                            ]
                        }
                    ]
                },
                "segments": {
                    "limit": 1,
                    "selection_mode": "inclusion",
                    "inclusion": [
                        {
                            "id": "b2cf20ca-5d07-4ef2-b50a-994eb2c11349",
                            "priority": "1",
                            "name": "High Value Customers",
                            "description": "Customers with LTV > $500",
                            "totalProfiles": 125000
                        }
                    ],
                    "exclusion": []
                },
                "marketingActions": [],
                "narrative_precision": "fuzzy",
                "personNamespace": {
                    "isPersonNamespaceEnabled": true,
                    "code": [
                        {
                            "code": "Email",
                            "name": "Email"
                        }
                    ]
                }
            }
        ]
    }
}

プロファイルコンテキストが作成されたので、Brand Conciergeまたはその他のカスタマーサービス担当者に対して設定を保存できます。

Brand Conciergeのプロファイルコンテキスト profile-context-brand-concierge

Brand Conciergeで、プロファイル設定を適用するコンシェルジュを選択します。

Brand Conciergeが表示され、コンシェルジュの一覧が表示されます。

コンシェルジュを選択したら、Personalization タブに移動し、以前に作成したコンフィギュレーションを選択して、Saveを選択し、プロファイルコンフィギュレーションを適用します。

「パーソナライゼーション」タブがBrand Conciergeに表示されます。

他の顧客向けエージェントとのプロファイルコンテキスト profile-context-other

他の顧客向けエージェントとプロファイルコンテキストを使用するには、Experience Platform APIを使用して顧客のプロファイルコンテキストを検索し、会話履歴を取得する必要があります。これらの両方の値を取得することで、エージェントは会話を開始する前に、完全で関連するコンテキストを適切に取得できます。

顧客のプロファイルコンテキストを検索するには、entityIdNS、entityId、configurationNameをクエリパラメーターとして提供しながら、/semanticprofile/lookup/narrative エンドポイントにGET リクエストを行う必要があります。

プロファイルストーリーを取得するためのリクエストと応答のサンプル

code language-shell

curl -X GET "https://platform.adobe.io/data/core/semanticprofile/lookup/narrative?entityIdNS=Email&entityId=jane.doe%2B1@example.com&configurationName=CustomerSummary" \
  -H "Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}" \
  -H "x-api-key: {API_KEY}" \
  -H "x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}" \
  -H "x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}"

table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2
クエリパラメーター	説明
`entityIdNS`	ID名前空間。これは、サンドボックスで定義された名前空間である必要があります。使用可能な値には、`Email`、`ECID`および`CRMID`が含まれます。
`entityId`	名前空間内のID値。予約済み文字をエンコードするURLを必ずしてください。例えば、探している電子メールが`john+1@example.com`の場合、これは`john%2B1@example.com`と書く必要があります。
`configurationName`	以前に作成した設定の名前。

応答が成功すると、プロファイルコンテキストに関する情報を含むHTTP ステータス 200が返されます。

code language-json
`{ "requestId": "7f3a9c8e-4d7b-4a6e-9f2c-1b6e8d4a2c91", "narrative": "Jane Doe is a member of the 'High Value Loyalty' audience. Her primary email address is jane.doe+1@example.com." }`

table 0-row-2 1-row-2 2-row-2
フィールド	説明
`requestId`	リクエストに対して生成された一意のID。
`narrative`	生成された自然言語プロファイルの概要。

顧客の以前の会話履歴を検索するには、entityIdNSとentityIdをクエリパラメーターとして提供しながら、/semanticprofile/query/v1/profile エンドポイントに対してPOST リクエストを行う必要があります。

リクエストとレスポンスの例

code language-shell

curl -X POST "https://platform.adobe.io/data/core/semanticprofile/query/v1/profile?entityIdNS=Email&entityId=jane.doe%2B1@example.com" \
 -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
 -H 'Content-Type: application/json' \
 -H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}' \
 -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
 -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
 -d '{
    "conversations": {}
 }'

table 0-row-2 1-row-2 2-row-2
クエリパラメーター	説明
`entityIdNS`	ID名前空間。これは、サンドボックスで定義された名前空間である必要があります。使用可能な値には、`Email`、`ECID`および`CRMID`が含まれます。
`entityId`	名前空間内のID値。予約済み文字をエンコードするURLを必ずしてください。

| リクエストフィールド | タイプ | 説明 |
| ------------- | -------- | ---- | ----------- |
| conversations | オブジェクト | 会話に関する情報を返すかどうかを決定するオブジェクト。空のオブジェクトのままにすると、インタラクション、メタデータ、シグナルに関する情報が自動的に受信されます。 |

サンプル応答は、要求されたエンティティの会話に関する情報を含むHTTP ステータス 200を返します。

code language-json

{
    "conversations": {
        "items": [{
            "conversation_id": "conv-001",
            "channel": "web-chat",
            "created_at": "2026-05-02T14:03:11Z",
            "last_active_at": "2026-05-02T14:21:55Z",
            "participants": [{
                "identity_map": {
                    "Email": [{
                        "id": "jane.doe+1@example.com",
                        "primary": true
                    }]
                },
                "role": "customer",
                "is_author": true
            }],
            "interactions": [{
                "interaction_id": "int-001",
                "timestamp": "2026-05-02T14:03:11Z",
                "contents": [{
                    "content_value": "Hi, I'd like to upgrade my plan.",
                    "content_type": "TEXT"
                }]
            }]
        }],
    "has_more": true,
    "page_token": "eyJjdXJzb3IiOi…"
  }
}

ストーリーと会話の両方を入手した後、この情報をサードパーティのAI エージェントに提供することができます。その結果、AI エージェントは、顧客が誰であるかだけでなく、顧客が話し合った内容に関する情報も入手できます。