データセットの有効期間（TTL）ガードレール ttl-guardrail

どのタイプのデータセットが TTL の対象となりますか？

TTL は、時系列データセットにのみ適用されます。 レコードタイプのデータセット（エンティティデータセットや分類データセットなど）は TTL の対象ではありません。 これらは、参照用に上記の表に一覧表示され、データレイク TTL およびプロファイルストア TTL の列には n/a と一覧表示されています。

この変更は、本番サンドボックスにのみ適用されますか？それとも開発サンドボックスにも適用されますか？

この変更は、すべてのサンドボックスタイプに適用されます。

プロファイルストアの 90 日の TTL で、プロファイル自体は影響を受けますか？

プロファイル自体ではなく、プロファイル内のシステム生成データセットのデータが 90 日後に削除されます。

システム生成データセットのデータが Customer Journey Analytics（CJA）にプッシュされると、CJA のデータも TTL の影響を受けますか？

Customer Journey Analytics のデータは、Experience Platform と同期されます。 したがって、システム生成データセットのデータの TTL によるデータの削除は、Customer Journey Analytics のデータにも影響します。

お客様は、プロファイルストアの Journey Optimizer システムデータセットデータの TTL を増やすことができますか？

TTL 拡張機能は、現在サポートされていません。 ただし、2025 年後半から、これらの拡張リクエストに対応できるように TTL プロセスを最適化する作業が予定されています。

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NOTE
プロファイルに保存されたデータには、合計データボリュームの使用権限が適用されます。 したがって、TTL 拡張機能の結果として増加したプロファイルのデータストレージは、合計データボリュームの使用権限に対してカウントされます。 詳細情報

お客様は、データレイクの Journey Optimizer システムデータセットデータの TTL を増やすことができますか？

TTL 拡張機能は、現在サポートされていません。 お客様は、宛先を通じてデータをエクスポートし、データを長期間保持できます。 詳細情報 さらに、Data Distiller 使用権限を持つお客様は、派生データセットを作成して、TTL なしでデータレイクにデータを保存できます。 詳細情報

TTL は次の機能に影響を与えますか？

• ストアを参照：いいえ

• ジャーニーのキャップ：いいえ

• オファーのキャップ：いいえ

• 送信時間の最適化（STO）：いいえ

• メッセージのフリークエンシーキャップ（ビジネスルールなど）：いいえ

• レポート：いいえ

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  NOTE
  Customer Journey Analytics（CJA）接続には既に TTL が実装されているので、影響を受けるデータセットデータの有効な最大ルックバック期間は 13 か月に短縮されます。

• Experience Platform データソース：該当なし - データソース経由でのエクスペリエンスイベントの取得はサポートされていません。

• 計算属性：はい - 最初のバックフィル計算は、過去 90 日間のデータに制限されます。計算属性は、以降の更新の増分イベントに基づいて更新されます。 以降の更新がルックバック期間（最大 6 か月）に達するとすぐに、TTL は基本的に、計算属性に影響を与えなくなります。 詳細情報。

• セグメント化とリターゲティング：はい - セグメント化はプロファイルストア内のデータに依存します。したがって、影響を受けるデータセットデータのルックバックは 90 日に制限されます。

• トラッキング：はい - 影響を受けるデータセットデータの有効な最大ルックバック期間は 90 日に短縮されます。 影響を受けるデータセットのデータは、データレイクに 13 か月間保存されます。

TTL の適用（バックフィルのユースケースなど）に使用されるタイムスタンプは何ですか？

イベントのタイムスタンプが使用されます（つまり、取り込み日ではありません）。

新しい TTL は、より長いデータ保持を必要とするユースケース（例：過去 120 日間にメールを受信したプロファイルを除外する、1 年を超えるメールの数を制限するなど）にどのような影響を与えますか？

新しい TTL ポリシーでは、プロファイルストア内のシステム生成データセットデータのルックバック期間が 90 日間、データレイク内のルックバック期間が 13 か月に制限されます。 これらの期間を超えてデータにアクセスする必要があるユースケースは影響を受けます。 例えば、プロファイルストアで 90 日以上経過したイベントに基づくオーディエンスのセグメント化やフリークエンシーキャップは、システムデータセットを使用して行うことはできなくなります。

TTL よりも長くデータを保持するための代替手段は何ですか？

より長い保持期間を必要とするお客様には、次の 2 つのオプションがあります。

• 外部ストレージにエクスポート：TTL の有効期限が切れる前に、AJO データセットから関連データをエクスポートします。 Adobe Journey Optimizer は、様々なクラウドストレージの宛先（Amazon S3、Azure Blob、Google Cloud Storage など）へのデータセットのエクスポートをサポートしています。 詳細情報
• Data Distiller 派生データセット：Data Distiller の使用権限を持つお客様は、重要なデータをデータレイクの派生データセットにコピーするための自動クエリを設定できます。このデータセットは、TTL なしで保存できます。 詳細情報

TTL の変更に備えて、お客様は何を行う必要がありますか？

• ユースケースを確認し、新しい TTL を超えてデータ保持が必要なユースケースを特定します。
• データを削除する前に、重要なデータを派生データセットにコピーする自動クエリを設定します。
• その他のニーズや潜在的な TTL 拡張（今後のリリースで予定）について詳しくは、アドビ担当者にお問い合わせください。

既存のサンドボックスに TTL を適用する前にお客様にはどのように通知されますか？

アドビでは、既存のサンドボックスに TTL を適用する前に、影響を受けるお客様に通知します。 当初2026年10月1日に予定されていた既存のサンドボックスへの適用は、Adobeによって延期されました。

Journey Optimizer システムで生成されたデータセットを削除できますか？

Journey Optimizer システムで生成されたデータセットは保護されており、標準の Adobe Experience Platform UI を通じて削除できません。 これらのデータセットは、Journey Optimizer の機能に不可欠で、システムによって管理されます。

Journey Optimizer システムデータセットを完全に削除する必要がある場合は（例：QA 環境、サンドボックスのクリーンアップ、または特定のデータハイジーン要件に対する）、アドビエンジニアリングまたはアドビカスタマーケアにお問い合わせください。 これらのデータセットを完全で安全に削除するには、特殊なバックエンド手順が必要です。

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NOTE
これらのシステムデータセット内の日常的なデータクリーンアップでは、Privacy Service を通じて利用できる​ データライフサイクル ​操作を使用して、特定のレコードまたは ID を削除します。 詳細情報

AI Knowledge Reference

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For complete understanding, this information should be combined with the documentation on this page. Neither source is intended to stand alone; the page describes the feature, while this section provides additional context that helps disambiguate terminology, intent, applicability, and constraints.

• TL;DR: This page explains the time-to-live (TTL) retention guardrails on Journey Optimizer system-generated datasets in the profile store (90 days) and the data lake (13 months), including rollout timing and options for retaining data longer.

Intents:

• Understand how long system-generated dataset data is retained in the profile store versus the data lake.
• Identify which datasets are subject to TTL.
• Understand that the enforcement on existing customer sandboxes, originally planned for October 1, 2026, has been delayed by Adobe.
• Retain data beyond the TTL using dataset export through Destinations or Data Distiller derived datasets.
• Understand the impact on segmentation, computed attributes, tracking, and Customer Journey Analytics.

Glossary:

• Time-to-live (TTL): retention guardrail applied to Journey Optimizer system-generated datasets (product-specific)
• Profile store: store subject to the 90-day TTL for impacted datasets (product-specific)
• Data lake: store subject to the 13-month TTL for impacted datasets (product-specific)
• Time-series dataset: dataset type that is subject to TTL
• Record-type dataset: dataset type not subject to TTL (marked n/a in both TTL columns)
• Data Distiller: entitlement that allows creating derived datasets stored in the data lake without a TTL (product-specific)

Guardrails:

• Profile store TTL: 90 days for Journey Optimizer system-generated dataset data (guardrail; TTL extensions are not currently supported). In the table, 90 days applies to the AJO Message Feedback Event Dataset, AJO Email Tracking Experience Event Dataset, AJO Push Tracking Experience Event Dataset, and AJO Channel Tracking Event Dataset; other datasets show n/a.
• Data lake TTL: 13 months for Journey Optimizer system-generated dataset data (guardrail; TTL extensions are not currently supported). Some datasets show n/a in the table.
• AJO Message Export Dataset and AJO Message Event Metadata Dataset: 30 days data lake TTL (both require the Message Export add-on).
• The TTL guardrail is rolled out in new sandboxes and new organizations as of February 2025, and its rollout to existing customer sandboxes has been delayed by Adobe (originally planned for October 1, 2026).
• The change applies to all sandbox types.
• TTL applies only to time-series datasets; record-type datasets are n/a in both the Data Lake TTL and Profile Store TTL columns.
• TTL enforcement uses the event timestamp, not the ingestion date.
• Journey Optimizer system-generated datasets are protected and cannot be deleted through the standard Adobe Experience Platform UI.
• Computed attributes: initial backfill calculation is limited to the last 90 days of data; subsequent updates are based on incremental events, and once they reach the look-back period (max 6 months) the TTL essentially no longer affects the computed attribute.
• Segmentation and retargeting look-back is limited to 90 days on affected dataset data, because segmentation depends on data in the profile store.
• Tracking: effective max look-back period of impacted dataset data is reduced to 90 days; data from impacted datasets resides for 13 months in the data lake.

Terminology:

• Canonical name: Time-to-live — Acronym: TTL
• Do not confuse: “profile store TTL” (90 days) ≠ “data lake TTL” (13 months)
• Do not confuse: “time-series dataset” (subject to TTL) ≠ “record-type dataset” (n/a, not subject to TTL)
• Do not confuse: dataset TTL (drops system-generated dataset data in the profile after 90 days) ≠ deletion of the profiles themselves (the profiles are not dropped)

FAQ:

• Q: Which datasets are subject to TTL? — Only time-series datasets; record-type datasets (such as entity and classification datasets) are not subject to TTL and are marked n/a.
• Q: Does the 90-day profile store TTL delete profiles? — No; the system-generated dataset data in the profile is dropped after 90 days, not the profiles themselves.
• Q: Can I increase the TTL? — TTL extensions are not currently supported. For Journey Optimizer system dataset data in the data lake, you can export data through Destinations to retain data longer, or, with a Data Distiller entitlement, create derived datasets to store the data in the data lake without a TTL.
• Q: When does enforcement reach existing sandboxes? — The rollout has been delayed by Adobe (originally planned for October 1, 2026). To initiate a TTL update outside of this rollout, see the Experience Platform TTL guide.
• Q: Which timestamp is used for enforcement? — The event timestamp, not the ingestion date.
• Q: Can I delete Journey Optimizer system-generated datasets? — No; they are protected and cannot be deleted through the standard Adobe Experience Platform UI; contact Adobe Engineering or Adobe Customer Care for permanent removal.

Personas:

• developer: Can find each dataset’s Data Lake TTL and Profile Store TTL in the table, such as the AJO Email Tracking Experience Event Dataset. Can see which datasets require the Decisioning add-on, Message Export add-on, or Journey Optimizer Loyalty license in the Availability column. The page states that record-type datasets show n/a in both the Data Lake TTL and Profile Store TTL columns. Where: “Impacted datasets”.
• admin: Can track the 90-day Profile Store TTL and 13-month Data Lake TTL guardrails on system-generated datasets, active since February 2025. Can export datasets to Destinations such as Amazon S3, Azure Blob, or Google Cloud Storage to retain data beyond the TTL. The page states that TTL extensions are not currently supported and enforcement on existing sandboxes has been delayed by Adobe. Where: “Guardrails”.

Onboarding:

• Level: Experienced
• First minimal step: Set up automated queries to copy critical data to derived datasets before data is deleted.
• Success check: The derived dataset is stored in the data lake without a TTL.
• Next: To delete specific records or identities from a protected system dataset: Perform data lifecycle operations (privacy/data-hygiene.md)