リリースサマリー 26.04 | 2026年2月19日
リリースバージョン 26.04 において、Algonomy DXP 製品に以下の主要な機能強化、改善、および不具合修正がリリースされました。
ソーシャルプルーフ(Social Proof)
ソーシャルプルーフメッセージデザインのスタンドアロンプレビュー
ソーシャルプルーフ(Social Proof)に組み込みプレビュー機能が追加され、クライアントのWebサイトURLを必要とせず、エディター内で直接メッセージデザインを視覚的に確認できるようになりました。プレビューでは、設定されたフォント、色、枠線、アイコン、レイアウト、テキストが定義どおりに反映された自己完結型の表示がレンダリングされます。
テキスト、フォントスタイル、サイズ、色、背景、枠線、配置などのデザイン変更は、プレビュー領域に即時反映されます。本機能強化により、ライブサイトへの埋め込み依存が不要となり、デザインワークフローが効率化され、公開前のメッセージ表示確認をより迅速に行えるようになりました。
Jira: ENG-31364
ソーシャルプルーフ MVT のサードパーティトラフィック割り当て対応
ソーシャルプルーフ(Social Proof)は、クライアントサイド統合において、サードパーティのA/Bテストツールからの MVT トリートメント割り当ての受け渡しに対応しました。これにより、Optimizely などのプラットフォームを使用して外部でトラフィック配分を制御しながら、組み込みの MVT レポートおよび分析機能を引き続き利用して測定を行うことができます。
mvt_ftr パラメータは r3_common を通じて受け渡し可能となり、client.js 実装でもサポートされました。これは既存の p13n 統合における動作と一貫しています。R3_COMMON.setMVTForcedTreatment のサポートにより、強制トリートメントが正しく反映され、ソーシャルプルーフ(Social Proof)および アンサンブルAI(Ensemble AI)を含む関連 API に送信されます。本機能強化により、正確なレポーティングを維持しながら、より柔軟な実験運用が可能になります。
Jira: ENG-31696
エンタープライズダッシュボード
テストドライブにおけるユーザー属性の可視化
テストドライブでは、ユーザー ID を入力した際に、セグメントとともにユーザー属性も表示されるようになり、ユーザーレベルのインサイトが強化されました。既存の「User Segments」タブは「User Info」に名称変更され、ユーザープロファイルへの直接リンクが追加されました。このリンクは新しいブラウザタブで開きます。
User Info 画面では、セグメントとユーザー属性が別々のセクションに表示されます。属性はキーと値のペア形式で表示され、バッチ属性とリアルタイム属性の両方を含む統合セットが表示されます。対象ユーザーにセグメントまたは属性が存在しない場合は、その旨が明確に表示されます。本機能強化により、プレビューや検証時にユーザーデータがレコメンデーションやコンテンツ結果へどのように影響しているかをより深く理解できます。
Jira: ENG-31787
祖先階層からのプライマリカテゴリ表示
商品カタログでは、カテゴリ階層の祖先レベルで定義された場合でも、商品のプライマリカテゴリが正しく表示されるようになりました。プライマリカテゴリが直接割り当てられたカテゴリと一致しない場合、システムは割り当てカテゴリの祖先を確認し、適切なプライマリカテゴリを表示します。これにより、有効なプライマリカテゴリが常に表示されます。
プライマリカテゴリセクションでは、直接カテゴリを含む完全なカテゴリパスが表示され、視覚的に明確に区別されます。プライマリカテゴリおよびルートパスは強調表示され、該当する場合はプライマリカテゴリおよびリーフカテゴリのカテゴリ ID も表示されます。重複を避けるため、直接カテゴリは一般カテゴリ一覧から除外されます。本機能強化により、カテゴリ設定の可視性が向上し、カテゴリ主導のレコメンデーションの挙動をより明確に理解できます。
Jira: ENG-31789
エンゲージ(Engage)
コンテンツ テストドライブでのメールコンテンツプレビュー
コンテンツ テストドライブでは、標準のメール画像リクエストフローを使用して、メールプレースメント向けのパーソナライズドコンテンツをプレビューできるようになりました。メールプレースメントを選択すると、メールチャネルが自動的に適用され、レイアウト、キャンペーン、日付の専用入力フィールドが表示されます。日付フィールドにはタイムスタンプ形式の値が自動入力され、カウンターが自動インクリメントされるため、一意のプレビューリクエストを容易に生成できます。
メールチャネルが選択されると、テストドライブは標準の Personalize API の代わりにメール画像エンドポイントを呼び出し、検証用に画像リクエストおよびクリックリクエストを含む生成済み HTML コードを表示します。リクエスト URL およびルールビューはメール動作に合わせて非表示になります。本機能強化により、テストドライブ画面を離れることなく、メールプルーフのより正確な検証とテストの効率化が可能になります。
Jira: ENG-31550
データエンジニアリング
更新注文に対応した注文重複排除の強化
注文重複排除ロジックが強化され、特に食料品ユースケースなどで単一の注文 ID が複数回更新されるシナリオにより適切に対応できるようになりました。新しいサイトレベル設定を有効にすると、合計売上や数量の変更に関係なく、サイト ID、通貨、および注文 ID に基づいて重複排除が行われます。
同一注文 ID の複数レコードが同日に受信された場合、タイムスタンプに基づく最新バージョンのみが処理され、それ以前のレコードはすべて重複として扱われます。これにより、正確な注文レポートが保証され、更新注文による指標の過大計上を防止し、分析およびパフォーマンス測定のための下流データがよりクリーンになります。
Jira: ENG-31594
その他の機能強化
リリースバージョン 26.04 において、以下の機能強化およびアップグレードが実施されました。
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Jira # |
モジュール/タイトル |
概要 |
一般提供開始日 |
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ファインド(Find): 検索におけるリージョン対応クエリタグ処理 |
リージョン不一致によって検索結果がゼロ件となる問題を防ぐため、クエリタグ処理が改善されました。クエリタグは関連リージョンのリストとともに保存され、検索処理時にリージョンごとの正確性が確保されます。 検索サービスは、クエリ実行時に要求されたリージョンに基づいてクエリタグを選択します。本機能強化により、特にマルチリージョン環境において検索関連性と一貫性が向上します。 |
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ファインド(Find): クエリ理解のためのタグ付きフィルターの設定可能化 |
Query Understanding フィルターに対する制御を強化するため、新しい設定オプションが追加されました。enableTaggedFilters フラグにより、フィルターのタグ付けおよび除外動作を制御できます。デフォルトではこのフラグは false に設定されています。有効にすると、タグ付けされたフィルター句がクエリの一部として適用され、既存のタグ付きフィルタリング動作と一致します。無効にすると、タグ付けを行わずにフィルターが適用され、ファセットにはフィルターされた値のみが表示されます。Query Understanding フィルターは、ファセットに単一のタグ付き値が含まれる場合にのみ適用されます。 さらに、Find リクエストにおいて Query Understanding フィルターを完全に有効または無効にするための新しい設定項目 queryUnderstanding.tagging.enableFilters=true/false が追加されました。queryUnderstanding.tagging.enableFilters=false に設定すると、以降の呼び出しで Query Understanding フィルターが無効になります。これにより、クライアントは自社の要件に応じてフィルタリング動作をより柔軟に管理できるようになります。 |
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ファインド(Find): Publisher ジョブの Airflow への移行 |
WOC Aggregator、Global Ranking Publisher、および Related Searches Publisher ジョブが、集中オーケストレーションおよび管理のため Airflow へ移行されました。シームレスな実行を確保するため、コンテナマッピング、メモリ割り当て、スケジューリング、ジョブチェーン設定などを含む必要な構成更新が Consul および Airflow 変数に適用されました。 本移行により、これらのジョブは標準化された Airflow ワークフローを通じて管理されるようになり、環境全体における運用の一貫性、可視性、および保守性が向上しました。 |
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ファインド(Find): サイト全体フィルターを尊重するクエリタグインデックスの更新 |
JSON 設定で定義されたサイト全体フィルターを尊重するように、クエリタグ生成が強化されました。クエリタグ生成時に固定フィルターが適用され、生成されるコレクションが意図したカタログ範囲を正確に反映します。 さらに、カタログ更新が発生するとクエリタグコレクションが自動的に再生成されます。これにより、インデックスが常に最新のカタログ状態と整合し、長期的に正確な検索動作が維持されます。 |
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エンタープライズダッシュボード: 新しい構成可能な戦略ページの改善 |
新しい構成可能な戦略ページにおいて、複数のユーザビリティ改善が実施されました。ツールチップはクリックおよびホバーの両方で動作するようになり、モデルタイプのラベルが明確化され、「Filters」パネルはより分かりやすい名称である「Advanced Settings」に変更されました。 さらに、「No Filters Applied」オプションが、User’s Activity モデルを含むすべてのモデルで選択可能になりました。これらの更新により一貫性が向上し、戦略設定がより直感的になりました。 |
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レコメンド(Recommend): ルール内で以前は不明だった商品の自動解決 |
カタログに未登録の商品を含んで作成されたルールは、それらの商品が利用可能になった際に自動更新されるようになりました。Rec Restriction、Boosting、または Manual Recommendation ルールをダッシュボード API 経由で取得する際、以前は名称が null であった商品は現在のカタログに基づいて解決されます。 商品が存在する場合は、不明として表示される代わりに商品名がレスポンスに反映されます。これにより、マーチャンダイザーによる手動更新を必要とせず、ルールが正確な商品情報を表示し、実行時に期待どおりに動作します。 |
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チャットボット: チャットボット応答カルーセル数の設定可能化 |
チャットボット UI では、レスポンス内で返却される商品カルーセルの数を設定できるようになりました。特にモバイルアプリ体験において、レスポンスを単一のカルーセルに制限することで会話を集中させ、複数カルーセル間で重複商品が表示される可能性を低減できます。 LLM 設定で定義された例の数に基づいてシステムが動的に調整されます。例が 1 つのみ設定されている場合、チャットボットは複数レスポンスではなく単一カルーセルを生成します。これにより、会話体験の制御性が向上し、ユーザーにとっての明確さが高まります。 |
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エンタープライズダッシュボード: エクスペリエンス オプティマイザーにおけるプレースメント単位の最適化指標設定 |
エクスペリエンス オプティマイザーでは、ページタイプ内でプレースメント単位の最適化指標設定が可能になりました。ページタイプ全体に対する指標設定に加え、プレースメントごとに個別の設定を追加し、必要に応じて異なる最適化指標を選択できます。例えば、商品ページ上のモバイルアプリ用プレースメントではアトリビュータブルコンバージョンを使用し、他のプレースメントではクリック率を使用することが可能です。 ユーザーは各ページタイプの下でプレースメント単位の設定を追加および管理でき、プレースメント指標がページタイプ指標と異なることを検証するバリデーションも実装されています。これにより、チャネルやプレースメントごとに最適化戦略をより柔軟に調整できます。 |
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ソーシャルプルーフ(Social Proof): ソーシャルプルーフ API リクエストへのエクスペリエンス ID 追加 |
ソーシャルプルーフ(Social Proof)UI が更新され、spMessages API リクエストにエクスペリエンス ID が付加されるようになりました。これにより、メッセージ取得およびトラッキング時に正しいエクスペリエンスコンテキストが渡されます。 |
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プラットフォーム: Kafka Repeater のデータセンター基盤構成 |
Kafka Repeater の設定が、静的なリージョン一致方式からデータセンター基盤方式へ更新されました。従来はデータセンターとリージョンのマッピング変更時に手動で設定更新が必要でした。 現在は中央設定を使用してリージョンスコープを動的に解決し、サービス再起動なしでリアルタイムに更新を適用できます。これにより、運用効率が向上し、設定ミスが削減されます。 |
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プラットフォーム: RapidConfig におけるリージョンおよびデータセンター削除対応 |
RapidConfig では、UI および API の両方を通じてリージョンおよびデータセンターの削除が可能になりました。管理者は削除前に影響範囲(関連サイトや割り当てなど)を確認でき、操作実行前に確認が求められます。 すべての削除操作では関連参照の自動クリーンアップが実行され、データベーストランザクション内で処理されるためデータ整合性が保証されます。これにより、リージョンおよびデータセンターのより安全で制御された管理が可能になります。 |
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エンタープライズダッシュボード: カタログ埋め込み画像ジョブにおける小文字正規化 |
カタログ埋め込み処理において、画像ジョブ実行時に性別属性値を小文字に正規化するよう更新されました。例えば「Male」は保存またはベクトル検索に使用される前に「male」に変換されます。 これにより、ベクトルデータベースでの一貫したマッチングが保証され、大文字・小文字の違いによる不一致を防ぎ、画像ベースの検索およびレコメンデーション結果の精度が向上します。 |
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プラットフォーム: ストリーミングエンリッチメントデータの Airflow ロールアップ |
Postgres テーブルから Enrichment API へエンリッチメントデータを同期する自動ロールアッププロセスが、ストリーミングクライアント向けに実装されました。これにより、ポータルまたはクライアントフィードを通じて作成されたエンリッチメントデータが、リアルタイム利用において常に利用可能となります。 各ロールアップ実行では、Postgres の最新データでアクティブデータセットが置き換えられ、データセット管理、計算、サブスクリプション、取り込みがプロセス内で処理されます。これにより、ストリーミングクライアントは常に最新のエンリッチメントデータを中断なく受け取ることができます。 |
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データエンジニアリング、ソーシャルプルーフ(Social Proof): ソーシャルプルーフ メッセージング API におけるエクスペリエンス単位評価 |
ソーシャルプルーフ(Social Proof)メッセージング API が強化され、指定されたエクスペリエンス ID のみを評価および返却するようになりました。API リクエストで 1 つ以上のエクスペリエンス ID を渡す新しいパラメータが追加され、しきい値およびコンテキスト条件が満たされた場合に、関連するエクスペリエンスのみが評価されます。 ログ記録では、要求されたかつ条件を満たしたエクスペリエンスのみが記録されるため、最適化が有効なクライアントサイド統合におけるレポーティング精度が向上します。 |
2026年2月19日 |
不具合修正およびサポート対応
リリースバージョン 26.04 において、以下の問題が修正されました。
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Jira # |
モジュール/タイトル |
概要 |
一般提供開始日 |
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データエンジニアリング: ソーシャルプルーフ API 機能における特殊文字のサニタイズ処理 |
文字列フィーチャー内に含まれるスペース、コロン、イコール記号、パイプなどの特殊文字が、ソーシャルプルーフ最適化モデルにおいて誤ったパースを引き起こし、下流のログ処理に影響を与える問題を修正しました。 コンテキストおよびアクション入力の両方における文字列フィーチャーは、Inference API 呼び出しおよびログ出力前にサニタイズされるようになりました。フィーチャー名や値に含まれる特殊文字は標準的な代替文字に置き換えられ、一貫したパースを保証し、モデル破損を防止します。 |
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エンタープライズダッシュボード: 単一通貨サイトにおけるプレースメントプロファイルチャート表示の修正 |
データが存在しているにもかかわらず、単一通貨サイトでプレースメントプロファイルページのチャートが表示されない問題を修正しました。 「View Chart」オプションを選択すると、チャートが正しく読み込まれるようになり、プレースメントパフォーマンスを正確に可視化できるようになりました。 |
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エンタープライズダッシュボード: 相対クリック URL および商品 URL に関するエラーハンドリングの改善 |
相対パスの商品 URL により、クリック URL 構築時に UI が失敗し、チャットボットが有効なレスポンスを返しているにもかかわらずエラーメッセージが表示される問題を修正しました。 URL 構築ロジック周辺に防御的エラーハンドリングを追加し、相対パスを安全に処理できるようにしました。これにより UI の障害を防ぎ、チャットボットのレスポンスが正しく表示されます。 |
2026年2月19日 |
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サイエンス: チャットボット検索における空結果処理の改善 |
チャットボットが商品が見つかったと表示しながら、ユーザーに結果を表示しない問題を修正しました。最終レスポンスロジックを修正し、中間検索結果を適切に評価するとともに、商品が見つからない場合は明確に示すようにしました。 また、過度に厳しいフィルターによって有効な結果が除外されることを防ぐため、ハードフィルタリングを改善しました。検索クエリでは承認されたハードフィルター値のみを適用するようになり、誤検出を減らし、全体的な検索体験を向上させています。 |
2026年2月19日 |
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チャットボット: チャットボット検索結果におけるハードフィルタリングの修正 |
チャットボット検索でハードフィルタリングが正しく適用されず、無関係な商品が返却される問題を修正しました。特定のケースでは、「grüne Schuhe(緑の靴)」のような検索に対し、意図したフィルター条件ではなく商品名内のキーワード一致による商品が返却されていました。 ハードフィルタリングロジックを修正し、検索結果が期待されるフィルター属性に厳密に従うようにしました。これにより結果の関連性が向上し、ユーザーの検索意図に正確に一致する商品が表示されます。 |
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