ー これは 2025年10月1日に Data Cloud コンサルタント資格を1週間で取ると決めた I の奮闘記です ー
こんにちは！I です。10/1 にData Cloud コンサルを1週間で取得するぞ、と心に決めた私。ゆえに受験日は10/8です。あと3日でData Cloud のコンサル取得は出来るのか!? 挑戦のスタートです！
【5日目の学習内容】
・過去問に取り組み
◆第1問◆
Northern Trail Outfitters (NTO) は、過去6か月以内に購入した顧客を対象にプロモーションキャンペーンを送るセグメントを作成しました。追加要件として、「直近1週間以内に購入した顧客は除外したい」というものが出ました。このときコンサルタントは何を使えばよいでしょうか？
A. ストリーミングインサイト
B. バッチ変換
C. セグメンテーション除外ルール
D. 関連属性
答え：C
◆第2問◆
Amazon S3 へのアクティベーション時、セグメントメタデータを含むファイル形式は？
A. csv ファイル
B. json ファイル
C. zip ファイル
D. txt ファイル
答え：B
◆第3問◆
Data Cloud の主な価値は？
A. 顧客とその関連データの統合ビューを提供する
B. 匿名データの単一情報源を作る
C. 行動を基にパーソナライズされたキャンペーンを作る
D. ゴールデンレコードで全システムを接続する
答え：A
◆第4問◆
S3 へのアクティベーション時に CSV ファイルに含まれる情報は？
A. データクラウド内のデータソースマニフェスト
B. 操作ログ
C. アクティベーションされたデータペイロード
D. セグメント定義のメタデータ
答え：C
※S3へのアクティベーション＝Salesforce Data Cloud に蓄積・統合された顧客データを、Amazon S3（クラウドストレージ）にエクスポートして、外部システムで活用できる状態にすること
◆第5問◆
エンゲージメント関連属性がペイロードに含まれない場合の確認ポイントは？
A. 関連するエンゲージメントイベントが 過去90日以内に発生しているか
B. アクティベーションが、エンゲージメントデータではなくプロファイルデータを基にしたセグメント を参照しているか
C. 関連属性への正しいパスが選択されているか
D. アクティベーション対象のプロファイルに統合されたコンタクトポイント（Unified Contact Point） があるか
答え：AとC
※ペイロードに含まれるのは過去90日以内のエンゲージメントイベント
◆第6問◆
B2C Commerce Order Bundle を使用して注文データの履歴データを取り込む際、コンサルタントが留意すべき点はどれか？
A. B2C Commerce Order Bundle は、過去 12 か月分の履歴データを取り込む。
B. B2C Commerce Order Bundle は、過去 6 か月分の履歴データを取り込む。
C. B2C Commerce Order Bundle は、履歴データを一切取り込まず、作成時点からの新規注文のみを取り込む。
D. B2C Commerce Order Bundle は、過去 30 日分の履歴データを取り込む。
答え：D
参考ヘルプ：https://help.salesforce.com/s/articleView?id=data.c360_a_create_commerce_cloud_starter_bundle.htm&type=5&utm_source=chatgpt.com
◆第7問◆
Service Cloudを利用している企業がContactレコードに携帯電話番号、自宅電話、勤務先電話を保存している。このデータをData Cloud に取り込み、すべての電話番号を正しくマッピングしてアクティベーションで利用可能にするために、コンサルタントが取るべき最も効率的な方法は？
A. Contact オブジェクトを取り込み、勤務先電話・携帯電話・自宅電話を Contact データストリームから Contact Point Phone データマップオブジェクトにマッピングする。
B. Contact オブジェクトを取り込み、ストリーミング変換を使って電話番号を正規化し、3行を持つ別の Phone データレイクオブジェクト（DLO）に格納し、この新しい DLO を Contact Point Phone データマップオブジェクトにマッピングする。
C. Contact オブジェクトを取り込み、計算インサイトを作成して電話番号を正規化し、Contact Point Phone データマップオブジェクトにマッピングする。
D. Contact オブジェクトを取り込み、Contact データストリームに電話番号の数式項目を作成して Contact Point Phone データマップオブジェクトにマッピングする。
答え：A
◆第8問◆
Account DMO（データモデルオブジェクト）と Contact Point Address DMO の間に新しい 1対1（1-to-1）リレーションシップ を保存しようとしたところ、エラーが発生した。
このエラーを修正するために、コンサルタントはどうすればよいでしょうか？
A. Contact Point Address DMO に追加の項目をマッピングする。
B. アカウントレコードの総数が ID 解決に十分であることを確認する。
C. 複数の連絡先を1つのアカウントに対応できるように、多対1（many-to-one） にカーディナリティを変更する。
D. Account を Contact Point Email および Contact Point Phone にもマッピングする。
答え：C
※人そのものの情報を格納するのがContact DMO は、住所情報を格納するのがと Contact Point Address DMO
※DataCloudではよく以下のような設定がなされる
Account（法人） 1 ─── 多 Contact（担当者）
Contact 1 ─── 多 Contact Point Address（住所）
Contact 1 ─── 多 Contact Point Email / Phone（連絡先）
※カーディナリティとは数の関係のこと 例）1対1,1対多,多対多
◆第9問◆
Data Cloud から Amazon S3にデータをアクティベートするため、接続する際どの認証タイプが推奨されるか？
A. S3 の秘密鍵証明書（Private Key Certificate）を使用する
B. 暗号化されたユーザー名とパスワードを使用する
C. S3 上で生成された JWT トークンを使用する
D. S3 のアクセスキーとシークレットキーを使用する
答え：D
※Data Cloud とAmazon S3の接続にはアクセスキーとシークレットキーが必要
◆第10問◆
複数のスキーマで、同じ「人物」を指す項目がそれぞれ違う名前で表現されている。
（例：「user（ユーザー）」「contact（取引先責任者）」「subscriber（購読者）」など）
こういった異なるスキーマ上の項目を、共通の標準データモデルに対応付ける作業をなんというか？
A. Segment（セグメント）
B. Harmonize（ハーモナイズ／調和）
C. Unify（ユニファイ／統合）
D. Transform（トランスフォーム／変換）
答え：B
◆第11問◆
アカウントの統合（Account Unification）を実行したところ、想定より統合率が低かった。
この環境ではAccount を Individual DMO と Contact Point Email DMO にマッピングしている。
統合率を高めるには、どうすればよいか？
A. 照合ルール（reconciliation rules）を「Most Occurring（最頻値）」に変更する。
B. Individual Identity Ruleset（個人IDルールセット）を無効にする。
C. マッチングルール（matching rules）の数を増やす。
D. データソース上のアカウント住所情報を更新する。
答え：C
※マッチングルールを増やすことで本来統合すべきデータの欠落を防ぐことが出来る。
（例）ID解決が会社名一致のみ 株式会社シーアールエムコネクトと（株）シーアールエムコネクトは統合されない →統合率の低下
ID解決が会社名一致、電話番号一致 →電話番号で一致した場合に統合＝統合率が上がる
◆第12問◆
セグメンテーションで属性の「値のサジェスト機能」を有効にするには、DMO（Data Model Object）を作成するとき、どこで行うでしょうか？
A. Data Mapping（データマッピング）
B. Data Transformation（データ変換）
C. Segment Setup（セグメント設定）
D. Data Stream Setup（データストリーム設定）
答え：A
◆第13問◆
設定が正常に完了した Amazon S3 のデータストリームが、更新（リフレッシュ）時に 「NO FILE FOUND（ファイルが見つかりません）」 というエラーメッセージを返した。コンサルタントが取るべき対応として正しいものはどれか？
A. Data Cloud ユーザーに正しいアクセス権限が設定されているか確認する。
B. Data Cloud セットアップで Amazon S3 のデータソースが有効になっているか確認する。
C. 指定された S3 バケットの場所にファイルが存在するか確認する。
D. S3 ユーザーに正しいアクセス権限が設定されているか確認する。
答え：AとC
※Amazon S3のデータソースが有効になっていなければそもそもアクセスできないのでBは間違い
◆第14問◆
Identity Resolution（識別解決）プロセス＝ID解決にて、同じメールアドレスや電話番号を共有している別人が、誤って同一人物としてマッチングされてしまっていることに気づいた。どうするべきか？
A. 既存のルールセットを修正して、より厳しいマッチング条件に変更し、ルールセットを実行して結果を確認し、必要に応じて調整する。
B. マッチングルールを減らした新しいルールセットを作成して実行し、2つのルールセットを比較・検証し、承認後に新しいルールセットに移行する。
C. より厳しいマッチング条件で新しいルールセットを作成・実行し、2つのルールセットを比較・検証し、承認後に新しいルールセットに移行する。
D. 既存のルールセットを修正して、より厳しいマッチング条件に変更し、2つのルールセットを比較・検証し、承認後に新しいルールセットに移行する。
答え：C
※既存のルールを変えると過去の照合結果まで変わってしまうため新規のルールを作成するのがベストプラクティス
◆第15問◆
データストリームの処理パフォーマンスを最適化するためにできるアクションはどれか？
A. 取り込み時にデータクレンジング（Data Hygiene）変換を無効にする。
B. 取り込むデータにプライマリキー（Primary Key）を設定する。
C. データの保持期間を延長する。
D. 不要なデータ変換を避けるようにデータマッピングを最適化する。
答え：BとD
※データクレンジング変換を無効にすると不正確データがそのまま入ってしまうので注意
◆第16問◆
Data Cloud で データストリーム（Data Stream）を削除した場合、何が起こるか？
A. 関連するデータレイクオブジェクト（DLO）も削除される。
B. 取り込まれたデータは Data Cloud 内に残る。
C. そのデータストリームを使用しているセグメントはすべて削除される。
D. データモデルオブジェクト（DMO）へのマッピングは保持される。
答え：B
◆第17問◆
Data Cloud に取り込まれたデータ（ingested data）の 保持期間（retention）をコントロールするために、コンサルタントが取ることができる対応として正しいものはどれか？
A. ポリシーを使用して、定義した期間が経過したデータを自動で削除する。
B. データ処理後に変換ロジックを使ってデータを削除する。
C. データレイクオブジェクト（DLO）を定期的に手動で削除する。
D. データストリーム作成時に、データ保持ルールを設定する。
答え：AとD
※Data Cloud は、取り込んだデータを永久に保存しておくのではなく、保持期間（Retention Period）をあらかじめ決めて、自動的に削除できる仕組みがある。
※Data Cloud ではデータ保持ポリシーを設定でき特定のオブジェクトに対してデータ保持期間を定義できる。この期間を超えるとデータは自動的に削除される。
※変換ロジックは取り込み時のデータを整えるものでありデータ保持管理の仕組みではない。
◆第18問◆
Amazon S3 バケットからデータを取り込むための新しいデータストリーム（Data Stream）を設定したが、初期設定後に「失敗（Failed）状態」になっている。このとき、管理者が行うべきトラブルシューティング手順として正しいものはどれか？
A. データレイクオブジェクト（DLO）のマッピングを確認する。
B. S3 バケットのパスとファイル名を確認する。
C. S3 バケットの暗号化設定を確認する。
D. S3 バケットのリージョンが設定と一致しているか確認する。
答え：BとD
※初回設定直後のエラーはS3設定やパスの間違いにあるケースが多い
※S3との接続は「S3バケット名」「ファイル名」「パス」を正しく設定する必要がある
※Amazon S3にはリージョンがあり、リージョン設定も正しく行わないと接続が出来ない
※マッピングミスが影響するのはデータ接続後
※暗号化はファイルの読み取りにくさに影響があるものの、接続自体の影響はない
◆第19問◆
Data Cloud 管理者が、Identity Resolution（ID解決）のマッチ率（Match Rate）を改善するために「計算項目（Calculated Field）」を活用したいと考えている。有効な計算項目として正しいものはどれか？
A. 名（First Name）と姓（Last Name）を結合して1つのフィールドを作る。
B. 電話番号を標準フォーマットに変換する。
C. データから重複レコードを削除する。
D. 関連オブジェクトへの参照関係を作成する。
答え：AとB
※「1つの氏名フィールド」としてマッチングした方が精度が高いケースがある
※電話番号は表記ゆれが多いため標準フォーマット（正規化）した方がよい
◆第20問◆
Data Cloud において、「Calculated Insights（計算インサイト）」を使用する必要があるのは、どのシナリオか？
A. 過去30日以内に購入した顧客を特定する。
B. 過去7日間のウェブサイトのユニーク訪問者数を集計する。
C. ニュースレターに登録したすべての顧客をリスト化する。
D. 複数の取引をまたいで顧客の累計ライフタイムバリュー（LTV）を表示する。
答え：BとD
※Calculated Insights（計算インサイト）とはData Cloud の中で取り込まれたデータを基に
・集計集計（COUNT、SUM、AVGなど）
・グルーピング（GROUP BY）
・期間の指定（例：過去◯日間）
・条件付きの集計（特定の行動に対して）
といった高度な計算処理を事前に実行し、結果をセグメントや分析に活用できるようにする機能
※過去30日以内に購入した顧客は購入日から30日内という簡単なセグメント設定のみで抽出可能だが、
Webサイトのユニーク訪問者はアクセスログ（行動データ）をユーザーIDごとにグルーピングして一意
な訪問者数を COUNT(DISTINCT)するさらに7日間で集計する必要があるため、計算インサイトが必要
となる。
ー 5日目の学習はここまでです。残り2日です！ ー