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メタデータスタジオとは？
🍀 メタデータスタジオとは？
メタデータスタジオ（Metadata Studio）とは、 EinsteinがData 360のデータを正しく理解できるように、 オブジェクトや項目のメタデータを確認・調整するための機能 です。
Marketing Cloud Nextでは、自然な言葉からセグメント条件を生成する 「Einsteinセグメント作成」などで、Einstein データプリズムが活用されます。
メタデータスタジオでデータの意味や用途を明確にしておくことで、 ユーザーの指示に合ったオブジェクトや項目が選択されやすくなります。
そもそもメタデータとは？
メタデータとは、 データの名前・意味・構造などを説明する情報 です。
顧客や購買に関する値
- 顧客名：山田 太郎
- 購入日：2026年8月1日
- 購入金額：10,000円
データの意味を示す情報
- オブジェクト名
- 項目名
- オブジェクトや項目の説明
メタデータスタジオで調整するのは、 顧客名や購入日などの実際のデータではありません。
Einsteinが各データの意味を判断するときに参照する、 オブジェクトや項目の説明などを整えます。
メタデータスタジオとEinstein データプリズムの関係
メタデータスタジオとEinstein データプリズムは、 EinsteinがData 360のデータをより正確に理解するために、 互いに連携する仕組みです。
Einstein データプリズム
ユーザーが入力した自然な言葉を分析し、 Data 360にあるオブジェクトや項目などのメタデータと結び付けます。
どのデータを参照すればよいかを判断し、 AIによる結果の生成を支援するグラウンディング技術です。
メタデータスタジオ
Einstein データプリズムが参照する、 オブジェクトや項目の説明などを管理者が確認・調整するための機能です。
不足している説明を追加したり、 利用しないオブジェクトを対象から除外したりできます。
メタデータスタジオでデータの意味や説明を整えることで、 Einstein データプリズムがユーザーの指示とData 360のデータを より正確に結び付けられるようになります。
管理者が説明を整える
データの意味が明確になる
データプリズムが解釈する
生成結果の改善につながる
メタデータスタジオでできること
オブジェクトや項目を確認する
Einstein データプリズムで利用されるオブジェクトや項目を確認します。
説明の内容を確認する
生成されたオブジェクトや項目の説明が、 実際のデータの意味や用途と合っているかを確認します。
不足している情報を追加する
説明が不足している場合は、 Einsteinが理解しやすい具体的な情報を追加します。
不要なオブジェクトを除外する
Einsteinで利用しないオブジェクトを除外し、 参照するデータの範囲を絞り込みます。
💡 項目の説明を整える例
「利用日」という項目名だけでは、 申込日・購入日・サービスの利用日など、 何を表しているのかEinsteinが正確に判断できない可能性があります。
例えば、説明を 「顧客が最後にサービスを利用した日付」 と具体的にすることで、項目の意味を判断しやすくなります。
Einsteinセグメント作成との関係
Einsteinセグメント作成では、ユーザーが入力した自然な言葉をもとに、 EinsteinがData 360のオブジェクトや項目を選択し、 セグメント条件を生成します。
💡 セグメント作成の例
「最近30日以内に商品を購入していない顧客」
この指示を受けると、EinsteinはData 360にある顧客情報、 購入履歴、購入日などに関するオブジェクトや項目を探し、 セグメント条件の作成を支援します。
しかし、項目の説明が不足していたり、 同じような名前の項目が複数存在したりすると、 意図とは異なる項目が選択される可能性があります。
メタデータスタジオで説明や対象範囲を整えることで、 Einsteinが適切なデータを選択しやすくなり、 セグメント作成結果の改善につながります。
結果が期待どおりにならない場合
⚠️ メタデータの状態を確認しましょう
Einsteinセグメント作成の結果が不明確な場合や、 期待した条件にならない場合は、次の点を確認します。
- オブジェクトの説明が、実際の用途と合っているか
- 項目の説明が具体的に記載されているか
- 同じような意味の項目が複数存在していないか
- 利用しないオブジェクトが対象に含まれていないか
- ユーザーが入力した指示が曖昧になっていないか
説明を記載するときのポイント
何を表すデータかを明記する
「日付」「区分」だけではなく、 どのような日付・区分なのかを具体的に記載します。
どの場面で使うかを記載する
購入分析、顧客の分類、キャンペーン対象者の抽出など、 データの用途を分かりやすく記載します。
似た項目との違いを明確にする
作成日と購入日など、意味が似ている項目がある場合は、 それぞれの違いが分かるように説明します。
不要な対象を除外する
Einsteinで利用しないオブジェクトを除外し、 関係するデータを判断しやすい状態にします。
⚠️ メタデータを整えれば、必ず正しい結果になるわけではありません
Einsteinによって生成されたセグメント条件は、 有効化する前に必ず確認しましょう。
使用されている項目、条件、対象人数などを確認し、 想定した顧客が抽出される条件になっているかを確認することが大切です。