リリースサマリー 26.03 | 2026年2月3日

ENG-31473, ENG-31664

Discover:

新DiscoverにおけるBrowse BoostおよびBuryマーチャンダイジング

ダッシュボードに専用のBrowse BoostおよびBuryビューが追加され、新Discoverにおいてカテゴリの優先表示や順位下げを制御できるようになりました。ユーザーは明確な名称、日付範囲、環境制御を含むルールを作成でき、時間経過に伴うマーチャンダイジング意図の管理が容易になります。

ルールはカテゴリコンテキストを基準に、商品、ブランド、属性、価格条件で定義でき、正負両方のブーストに対応します。すべてのルールは単一ビューに一覧表示され、編集・削除が可能なため、継続的な管理が簡素化され、ブラウズ体験全体の一貫性が向上します。

ENG-31576

Recommend:

商品比較ナビゲーションの更新

商品比較機能がナビゲーション内の「Recommendations」セクションへ移動され、利用方法との整合性が向上しました。また、ページ名およびナビゲーションラベルが「Product Comparison」に簡素化され、「Configuration」という表記が削除されました。

これによりナビゲーションの明確性が向上し、より直感的な場所から商品比較機能へアクセスできるようになります。

ENG-31765

Recommend:

高度なマーチャンダイジングにおける商品詳細解決の改善

高度なマーチャンダイジングで特定の商品IDを使用してルールコンテキストを作成する際、商品情報が正しく読み込まれるようになりました。商品名が正しく表示され、既存商品が新規商品として表示される問題も解消されています。

これにより、商品ベースのコンテキスト定義時の正確性と明確性が向上し、ルール設定時の混乱が軽減されます。

PLAT-4163

Platform:

設定サイト向けリクエストログ機能の強化

設定済みサイトに限定して、すべてのREST API呼び出しのリクエストヘッダーおよびPOSTリクエストのボディを記録するようログ機能が強化されました。これらの情報はKibana上で確認でき、分析やトラブルシューティング時の可視性が向上します。

未設定サイトへの影響はなく、既存機能は従来どおり動作します。安定性を維持しながら、必要な場合のみ観測性を強化します。

ENG-31620

Ensemble AI:

Visual AIアンサンブルにおける性別フィルタリング

Visual AIを活用したアンサンブル結果が、ベクターデータベースの画像ベクトル使用時に性別フィルタリングを尊重するようになりました。視覚的類似性マッチングで返される商品は、シード商品の性別設定に合わせてフィルタリングされます。

これにより視覚主導型アンサンブルの関連性と一貫性が向上し、キュレーションコレクションがショッパーの期待やブランド表現により適合します。

ENG-31608

Enterprise Dashboard:

DSW戦略作成時のテーブル選択の簡素化

DSW戦略作成時のテーブル選択ドロップダウンに、関連するワークテーブルのみが表示されるようになり、直接使用を想定していない内部テーブルが除外されました。これにより選択プロセスが簡素化され、誤ったテーブルを選択するリスクが低減されます。

また、テーブル名から内部プレフィックスが削除され、戦略の作成およびレビュー時により読みやすくなりました。

ENG-31573

Enterprise Dashboard:

マルチコンテンツTest Driveにおけるキャンペーン表示の明確化

マルチコンテンツ配置向けContent Test Driveのキャンペーンビューでは、各コンテンツに対して最優先のキャンペーンのみが表示されるようになりました。これにより、同時に複数キャンペーンが有効に見えるという誤解を防ぎます。

さらに、Content NameおよびPriorityの列が追加され、どのキャンペーンが適用され、なぜ選択されたのかをより明確に理解できるようになりました。

ENG-31841

Discover:

ユーザー行動がない場合のパーソナライズ処理のスキップ

ユーザーに閲覧・クリック・購入履歴がない場合でもNew Browseでパーソナライズが適用されていた問題を修正しました。

現在はそのようなケースでは正しくパーソナライズがスキップされ、パフォーマンスが向上するとともに、カテゴリ結果が期待どおりに並び替えられます。

ENG-31799

Chatbot:

Chatbotサーバーのクライアント別計測対応

Chatbotサーバーがクライアント固有の計測設定を一貫して使用していなかった問題を修正しました。現在はクライアントレベルの計測設定が正しく適用されます。

さらに、rrserver環境をベースURLのr3_envクエリパラメータで設定できるようになり、既存のDynamic Experience計測動作と整合しました。

ENG-31478

Find:

グローバルランキングジョブにおけるNull Pointer問題の解消

実行中に予期しないnull条件が発生し、グローバルランキングジョブが失敗する問題を修正しました。本事象は本番環境で発生し、ランキング処理が正常に完了しない原因となっていました。

本修正により、ジョブは中断することなく安定して実行され、グローバルランキング更新の安定性と一貫性が向上しました。

ENG-31441

Data Engineering:

閾値未達時のSocial Proof（Social Proof）トラッキングの修正

製品に対して定義された閾値を満たすメッセージが存在しない場合に、Social Proofのインタラクションがトラッキングされない問題を修正しました。このケースでは体験はトリガーされていたものの、対応するトラッキングエントリが記録されていませんでした。

現在は、Social Proofメッセージが表示されない場合でもイベントが正しく記録されるようになり、すべての体験におけるSocial Proof動作をより正確にレポートできます。

ENG-31709

Recommend:

カテゴリレコメンデーションにおけるプライマリカテゴリフィルタリングの修正

戦略でプライマリカテゴリを使用するよう構成されているにもかかわらず、プライマリとしてマークされていないカテゴリが返される問題を修正しました。

現在はプライマリカテゴリ設定が正しく尊重され、マーチャンダイジングの意図に沿ったカテゴリレコメンデーションが提供されます。