Last update: Thu Jun 27 2019 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)
リリース日：2019年6月28日（PT）
Adobe Experience Platform の新機能：
既存の機能の更新：
Data Science Workspace dsw
Adobe Experience Platform Data Science Workspace は、機械学習モデルを構築して運用することで、データサイエンティストがAdobe ソリューションおよびサードパーティシステムをまたいでデータやコンテンツから洞察をシームレスに生成できるようにする、Experience Platform 内の完全に管理されたサービスです。 Data Science Workspace は Experience Platform と緊密に統合されており、XDM データの調査と準備、その後、機械学習のインサイトを使用してデータを自動的に強化するモデルの開発と運用など、エンドツーエンドの Real-Time Customer Profile ータサイエンスライフサイクルを強化します。
主な特長
プロビジョニングと分離の計算
データサイエンティストが Experience Platform 内の信頼できないコードを安全な方法で実行できるようにするために必要な、専用のコンピューティングリソースをプロビジョニングします。
初めてのユーザーエクスペリエンス
Python、R、PySpark、Scala Spark など、様々な機械学習フレームワークや言語の標準サンプルが含まれています。
ノート
Jupyter Notebooks を活用したデータサイエンティスト/データエンジニア向けのカスタマイズされた環境により、データの準備、機能の抽出、キュレートされたリストと一般的な機械学習フレームワークを使用した ML モデルの開発が可能になります。
データの調査
Experience Platform Data Access SDKと統合された Experience Platform に取り込まれた XDM データへのシームレスなアクセス。
データの視覚化
SQL クエリを Jupyter Notebooks で実行して、データ準備と機能エンジニアリングを迅速化する機能。
パイプライン機能
コア XDM データを機能スキーマに変換するための機能エンジニアリングパイプラインをデプロイするための Scala／PySpark 用 API／SDK。
モデルオーサリング
データ科学者がデータやコンピューティングリソースにアクセスするためのインフラストラクチャコードを導入しなくても、モデル開発に集中できるテンプレートとランタイム。モデルコードをインポートして操作できるようにすることで、Experience Platform のデータからインサイトを導き出すことができます。
エンタープライズモデル管理
マルチテナントデータモデルをサポートし、モデルのバージョンと関連するハイパーパラメーターの設定を追跡して、パートナーエコシステムの基盤を提供します。
モデル評価
Python、PySpark、R、Scala の回帰モデルと分類モデルを評価して最適化します。
モデルの導入
複数のテストの実行間で評価指標と設定を比較し、最適なモデルをサービスとして発行する機能。
バッチスコア
機械学習のインサイトで Real-Time Customer Profile を強化したり、データセットとして Experience Platform に書き戻したりします
スケジュール設定
Experience Platform Orchestration サービスと統合して、API を通じてユーザー定義のスケジュールでモデルのトレーニング、スコアリング、機能パイプラインを自動化します。
既知の問題
- 現在、スケジュールと機能のパイプラインは API でのみ使用できます。今後のリリースで UI が追加される予定です。
詳しくは、「Data Science Workspace の概要」を参照してください。
Decisioning Service decisioning
Adobe Experience Platform Decisioning Service は、特定の個人に使用可能な一連のオプションから「次善のエクスペリエンス」をプログラムでインテリジェントに選択し、任意のチャネルやアプリケーションに配信して、レポートと分析を実行する機能を提供します。
事前に組み込まれたリッチデータモデルを使用すると、「次に最適なオファー」の判定を、チャネルに依存しない方法でおこなうことができます。
主な特長
ビジネスオブジェクトリポジトリー
JSON リポジトリーモデルによって駆動されるスキーマを使用すると、開発者は様々なビジネスオブジェクトを作成、読み取り、更新、削除できます。リポジトリーは、汎用の表現型クエリ API と、スキーマ対応検索を提供します。
リポジトリーコンテナ
開発者は、ビジネスオブジェクトリポジトリー内で、プロジェクト、ビジネスまたは組織単位、またはプロジェクトのライフサイクルステージ（開発と統合、ステージング、実稼働用など）に関する懸念を分離できます。これらの分離は、リポジトリーコンテナと呼ばれます。
役割と権限
組織は Admin Console を使用して、プロファイルを作成および管理し、タイプ、アクセス操作、コンテナ別にリソースへのターゲットアクセスを許可することができます。 ユーザーをこれらのアクセスプロファイルに追加し、有効なアクセス権限をそれらのポリシーから自動的に計算できます。
事前ビルドオファーオブジェクトモデル
Experience Platform 開発者は、最初にデータモデルを作成する必要なく、事前に作成された JSON スキーマと関係を活用して、オファーカタログの作成、決定ルールと制約の定義、意思決定用のオファーコレクションの組み立てを行うことができます。
プロファイルデータと非プロファイルデータに基づく判定ルール
Real-Time Customer Profile との緊密な統合により、開発者は、プロファイルデータを活用した決定ルールを作成できます。 プロファイル属性を使用して判定できるだけでなく、プロファイルのエクスペリエンスイベント履歴や、ユーザー ID に関係のない事業体（トラフィック状況、製品在庫など）に基づいて判定することもできます。Schema Registry ージにスキーマが存在する任意の Experience Data Model （XDM）エンティティを、決定ルールに使用できます。 ルールはファーストクラスエンティティであり、どの判定オプションやアクティビティでも再利用できます。
ランク付けと上限
特定のユーザーの適格性およびその他の制約をすべて満たす判定オプションがランク付けされ、最適なオプションが選択されます。ユーザーごとの追加制約とグローバル上限制約を使用して、使用可能なオプションの公開を制限できるので、リソースの制約やユーザーの疲労を考慮したパーソナライズ機能が可能です。
Decisioning REST API
この Decisioning Service は、単純な REST API を使用して呼び出し、特定の個人に対する次善のオファーを取得できます。 指標 API を使用して、リアルタイムのオファーの提案と上限の値を確認できます。
決定イベントの Data Lake および Query Service へのストリーミング
Decisioning Service は、すべての XDM 決定イベントを Data Lake に自動的にストリーミングするデータセットを自動作成します。 その後、Query Service を使用した分析およびレポートでデータセットを使用できるようになります。
開発者の有効化
様々なトピックのチュートリアルを含む Adobe I/O に関するドキュメントのセルフサービスへのオプトイン。
既知の問題
- オファーデータモデルは Schema Registry を通じて公開されないので、拡張できる方法は限られています。 モデルスキーマには、カスタムデータの添付ファイルを組み込める構造があります。今後、独自のカスタム判定ドメインを定義するために、ベース XDM モデルクラスを拡張できます。
- ユーザー管理ドメインモデルを使用してオファーをプロビジョニングする必要があり、ユーザーと統合はこの製品コンテキストで管理する必要があります。
Query Service query
Query Service には、標準の SQL を使用してAdobe Experience Platformのデータに対してクエリを実行し、分析やデータ管理の様々なユースケースに対応する機能が用意されています。 これは、Data Lake 内のデータセットを結合し、クエリ結果を新しいデータセットとして取得して、レポートや Data Science Workspace で使用したり、Profile Service に取り込んだりできる、サーバーレスのツールです。
Query Service を使用してデータ分析のエコシステムを構築し、様々なインタラクションチャネルをまたいだ消費者の全体像を把握できます。 次のチャネルが含まれます。
- POS システム
- Web
- Mobile
- CRM システム
主な特長
クエリ編集者
Web ベースのツールを使用して、クエリの書き込み、検証、テスト、実行をおこないます。コンソールには、クエリの実行に関する詳細情報と、クエリ結果のプレビュー機能が含まれます。
データセットの作成
標準の SQL 構文を使用して、Experience Platform にデータセットを作成します。
アドビ定義関数
セッションの識別やアトリビューションの設定など、一般的なタスクに対してショートカット機能を使用します。
BI ツール接続
一般的な BI ツールにある PostgreSQL （Postgres）ドライバーを使用して Query Service に接続し、レポートとビジュアライゼーションを作成します。 Tableau、Power BI、Looker などのツールがサポートされています。 「資格情報」タブで資格情報を検索します。
データベース管理ツールの接続
データ調査およびデータセット作成機能のために、Aqua Data Studio または DB Visualizer を Query Service に接続します。 Query Service は、R Studio からの接続もサポートしています。 「資格情報」タブで資格情報を検索します。
コマンドラインクエリツール
PSQL に接続して、コマンドラインからクエリを実行できるようにします。
クエリログ
Query Service で実行されたクエリの履歴を保持し、結果から編集、実行またはデータセットを作成するための以前の SQL を見つけることができます。
クエリスケジュール API
この API を使用してクエリを定期的に実行するようにスケジュールします。
既知の問題
- クエリの結果の 100 行のサンプルを Query Editor に示します。 結果セット全体を保持するには、クエリログのデータセット作成機能を使用します。
- 近期リリースでは、ビューのサポートと、クエリにスケジュールを適用するための UI が追加されます。
Query Service について詳しくは、 製品ドキュメント を参照してください。
Experience Data Model（XDM） xdm
標準化と相互運用性は、Experience Platform の背後にある重要な概念です。アドビが推進する Experience Data Model（XDM）は、顧客体験データを標準化し、顧客体験管理のスキーマを定義する取り組みです。
XDM はパブリックに文書化された仕様であり、デジタルエクスペリエンスのパワーを向上させるために設計されています。Adobe Experience Platform 上のサービスと通信するすべてのアプリケーションに共通の構造と定義を提供します。XDM 標準規格に準拠することで、すべての顧客体験データを共通の表現に反映させて、迅速かつ統合的な方法でインサイトを提供できます。顧客アクションから有益なインサイトを得たり、セグメントを通じて顧客オーディエンスを定義したり、パーソナライズ機能のために顧客属性を使用したりできます。
XDM は、Adobe Experience Platformを活用し Experience Cloud、適切なユーザーに、適切なチャネルで、正確に適切なタイミングで適切なメッセージを配信できるメカニズムです。
Experience Platform の基礎となる方法論は、XDM System がスキーマ Experience Data Model コンポーネントで使用できるよう Experience Platform 操作するものです。
新機能
JSON スキーマの制約
次のデータ型に、制約を定義する追加のオプションがユーザーインターフェイスに追加されました：
string最小／最大長、パターン、デフォルト値、形式（
JSON スキーマドラフト 6 で定義）、
double最小／最大、デフォルト値。
カスタム $id
POST リクエストでリソースを作成する際に、独自の $id 値を指定できるようになりました。
スキーマレジストリのパフォーマンスの改善
和集合スキーマの生成を最適化し、API の応答時間を大幅に改善するためにスキーマキャッシングを改善しました。
バグの修正
- identityMap フィールドをコンテキスト/プロファイルからおよび独自のスキーマフィールドグループに移動して、ID の定義をより直感的にしました。
- コンテキスト／ID マップを使用して、スキーマ／プロファイルに基づいて既存のすべてのパッチを適用しました。
- バージョンが指定されていない場合のエラーメッセージを修正しました。
- プロファイル結合スキーマ呼び出しに対してランダムな応答を Schema Registry が提供していたバグを修正しました。
- 和集合スキーマに Schema Registry で正しいフィールドが表示されないバグを修正しました。
- ID 記述子が有効な名前空間で作成できないことがあるバグを修正しました。
- オブジェクトが
allOf の代わりに properties を使用する場合の逆参照の問題を修正しました。
既知の問題
- フィールドを追加して、Experience Platform が指定したフィールドグループを拡張することはできません。
- フィールドグループがスキーマ構成から削除されている場合、記述子は削除されません。
- ラベルのない列挙フィールドを作成できません。
Schema Registry API と Schema Editor を使用した XDM の操作について詳しくは、XDM システムのドキュメント を参照してください。
Segmentation Service segmentation
Segmentation Service は、プロファイルストアからプロファイルの特定のサブセットを定義し、プロファイルストア内のマーケティング可能なユーザーグループを区別する基準を記述します。 セグメントは、レコードデータ（人口統計情報など）や、ブランドの顧客タッチポイントを表す時系列イベントに基づいて作成できます。
例えば、ランニングシューズに重点を置いたメールキャンペーンでは、過去 30 日間にランニングシューズを検索したが購入を完了しなかったすべてのオーディエンスのユーザーセグメントを使用できます。別の例として、セグメントを使用してターゲットサイトのコンテンツを作成し、特定の層の報酬プログラムに属する訪問者にのみ表示することもできます。
新機能
相対時間ルール
14 日前、3 ～ 5 時間前など、周期的な時間枠を選択できるようになりました。
XDM フィールドの概要
左側のパネルの属性については、基礎となるデータのビューを提供する要約が利用可能になりました。
左パネルの検索
左パネルのセグメント部分の検索機能を改善しました。
eVar のわかりやすい名前
わかりやすい名前のサポートを強化し、Adobe Analytics からカスタムイベントやディメンション内で取り込まれた情報をより簡単に確認できるようにしました。
結合ポリシーのサポート
シンプルなドロップダウンを使用して、セグメント定義に適用する結合ポリシーを選択できるようになりました。
バグの修正
- 左パネルで属性とイベントの構築ブロックの読み込みが遅くなる断続的な問題を修正しました。
- 見積もりが「NaN」応答を返す問題を修正しました。
- 一部のフィールドで、誤ったルール作成キャンバスが開くエラーを修正しました。
既知の問題
詳しくは、「セグメント化サービスの概要」を参照してください。