データセットの有効期間（TTL）ガードレール ttl-guardrail

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。

• 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

  note
  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。

顧客維持に時間を要する顧客には、次の2つのオプションがあります。

• 外部ストレージに書き出し: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書き出します。 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

• 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。

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。

This section contains structured knowledge intended to support interpretation, retrieval, and question answering related to this topic.

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.
• Plan for the enforcement on existing customer sandboxes starting October 1, 2026.
• 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 after which system-generated dataset data is dropped (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 (hard limit; TTL extensions are not currently supported).
• Data lake TTL: 13 months for Journey Optimizer system-generated dataset data (hard limit; TTL extensions are not currently supported).
• AJO Message Export Dataset and AJO Message Event Metadata Dataset: 30 days data lake TTL (hard limit; both require the Message Export add-on).
• TTL is enforced on new sandboxes and new organizations as of February 2025, and on existing customer sandboxes starting October 1, 2026 (hard enforcement date).
• 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 look-back is a maximum of 6 months.
• Segmentation and retargeting look-back is limited to 90 days on affected profile store data.

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; you can export data through Destinations, or, with a Data Distiller entitlement, create derived datasets stored without a TTL.
• Q: When does enforcement reach existing sandboxes? — Starting October 1, 2026.
• 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.