ソース内のデータは、以下の要件を満たす必要があります。

• 日付（日付のみ）： yyyy-mm-dd（例：2023-04-18）
• 日付と時刻：
  • 形式： yyyy-MMM-dd hh:mm:ss （例：2023-APR-18 15:30:35）
  • タイムゾーン：UTC
• 数値：小数点以下は最大2桁
• 文字列の長さ：最大256文字
• 文字の制限：
  • フィールド名（列ヘッダー）：スペースや特殊文字は使用不可
  • その他のデータ：制限なし（すべての文字を使用可能）

BigQueryまたはSnowflakeのソーステーブルには、処理対象として共有するデータに加え、日付とバージョンの2列を追加する必要があります。

• 日付：
  • 列ヘッダー： dt
  • 列タイプ： date
  • データ形式： yyyy-mm-dd（例：2023-04-18）
  • 補足：BigQueryテーブルでは、この列を基準にパーティション分割する必要があります。
• バージョン：
  • 列ヘッダー： v
  • 列タイプ： string
  • データ形式： 数値（例：1、2、3、10）
  • 重要DCRがこの列で新しい値を検出するたびに、新しいレポートバージョンが生成されます。レポートに必要なデータが欠けないよう、この列の値を変更する際は、ソーステーブルに完全なデータセットを登録してください。

Amazon S3またはGCSに保存するソースファイルは、以下のファイル名と形式の要件を満たす必要があります。

• ファイル名はDCRの命名要件に準拠している必要があります。
• CSVまたはGZIP形式
  • GZIPで圧縮する元ファイルはCSV形式である必要があります。
• データフォルダあたりのデータソースファイル数：
  • CSV：最大1ファイル
  • GZIP：単一パートのファイルは最大1ファイル。マルチパートGZIPファイルを使用する場合は、filename_part01.csv.gz、filename_part02.csv.gz のように命名します。

1. AppsFlyerのサイドメニューから、［Collaborate］>［Data Clean Room］の順に選択します。
    

   

2. ［+ New source］をクリックします（メインページ、または［Sources］タブから操作できます）。
    

   

3. ［New source］の画面に沿って、以下の手順を進めます。

ソース名を入力します。ソースを識別しやすい任意の一意な名前を設定できます。必要に応じて、ソースの内容が分かる説明も追加できます（例：「2025年の全購入データ」）。

要件とガイドライン

• ソース名は、アカウント内の他のすべてのソースと重複しないようにしてください。重複している場合、ソースを保存できません。
• クラウド連携を使用する場合、ソース名とファイル名を一致させる必要はありません。
• ソース名の要件：
  • 文字数：2-80文字
  • 使用可能な文字：
    • 英字 (A-Z, a-z)
    • 数字 (0-9)、ただし名前の先頭には使用できません。
    • アンダースコア "_"
  • 使用できない文字：
    • スペース
    • その他の記号や特殊文字

ソースの保存場所を指定するには：

1. ソースを作成する、またはすでに作成している接続を選択します。
   • アカウントに接続が定義されていない場合は、［New connection］ダイアログが表示され、接続の作成を求められます。こちらの手順に従って接続を作成します。
   • 既存の接続とは別に新しい接続を使用する場合は、［+ New connection］をクリックし、こちらの手順に従って作成します。
2. ソースデータの保存場所に応じて、以下の該当する手順に進みます。

注記：大量のデータを扱う場合のパフォーマンスを最適化するため、データの一部が別途保存されることがあります。このデータはソースの更新時に更新され、ソースを削除すると削除されます。

BigQueryのソース保存場所

BigQueryのソースについて保存場所の指定を完了するには：

1. ソーステーブルがあるデータセットを選択します。
2. ソースデータがあるテーブルを選択します。

各選択肢には、接続の作成時に指定したBigQueryプロジェクトで利用可能なデータセットとテーブルがそれぞれ表示されます。

Snowflakeのソース保存場所

Snowflakeのソースについて保存場所の指定を完了するには：

1. ソースデータを含むshareを選択します。
2. ソーステーブルがあるschemaを選択します。
3. ソースデータがあるtableを選択します。

各選択肢には、接続の作成時に指定したSnowflakeアカウントで利用可能なshare、schema、tableがそれぞれ表示されます。

クラウドストレージバケットのソース保存場所

Amazon S3またはGCSを使用する場合、ソースの保存場所は、接続で指定したクラウドストレージバケットと、DCRがソース更新のたびにファイルを読み込む配下のフォルダパスで構成されます。 

接続を指定すると、AppsFlyerでソース作成時に必要な配下のフォルダパスを自動生成できます。

• AppsFlyerにフォルダを生成させると、設定を簡単に進められます。一方、こちらの手順に従ってフォルダを手動で作成することもできます。

AppsFlyerでフォルダを生成する場合、追加で必要なのはソースフォルダに付ける名前だけです。（新しいレポートバージョンを実行するためにソースを更新する際、この最上位フォルダにデータを配置します。）ソースフォルダを親フォルダの配下に作成するかどうかも指定できます。– 親フォルダには通常、input という名前を使用します。

クラウドストレージバケット内のソース保存場所の指定を完了するには、ソースフォルダ名を入力します。

• デフォルトでは、表示されるソースフォルダ名は以下のようになります。
  • ソースに付けた名前をもとに設定されます。DCRの命名要件を満たしていれば、用途に合わせてフォルダ名を変更できます。
  • input という名前の親フォルダの配下に生成されることが示されます。このフォルダは、DCRにアップロードするすべてのソースの親フォルダとして使用されます。
    • ［input］フォルダは必須ではありません。DCRの命名要件を満たしていれば、削除したり別の名前に変更したりできます。
    • 必須ではありませんが、［input］フォルダ、または同等の用途の別名フォルダを用意することを推奨します。特に、同じクラウドストレージバケットをデータファイルのアップロード（input）とレポートの受信（output）の両方に使用する場合は、強く推奨します。

ローカルファイルをソースとして使用する 

ローカルファイルからソースデータをアップロードすることもできます。ただし、ソースの保存場所にはクラウドサービスを設定することを強く推奨します。特に大規模なデータセットや自動更新を利用する場合は重要です。ローカルファイルは、主にテストやプラットフォームの機能を確認する目的で使用します。 

ローカルファイルを使用してソースデータをアップロードするには： 

ソースの保存場所を選択する際に［Local file system］をクリックし、［Next］を選択します。これにより、デバイスからローカルファイルをアップロードできるようになります。 

Data Collaboration Platform（DCP）でソースを設定する際は、そのソースをどのように更新するかを選択する必要があります。DCPでは、2つの同期方法を利用できます。Snapshot と Append。それぞれ異なるユースケースやデータフローに適しています。

• Snapshot — ソースを更新するたびにデータセット全体をアップロードし、既存のデータセットを新しいデータで完全に置き換える方法です。アップロードするファイルに常に最新かつ完全なデータセットが含まれる場合にのみ、この方法を選択してください。
• Append — データセット全体ではなく、新規または変更されたデータのみをアップロードする方法です。過去のデータセットは削除・更新されません。日次・週次レポートのような定期的なアップロードに適しています。アップロード量の削減（クラウドストレージコストの削減につながる可能性があります）、アップロード処理の高速化、レコード管理の簡素化などのメリットがあります。

Snapshotアップロードの要件

ソースを更新するたびに、以前のデータセットを完全に置き換える、自己完結型の完全なファイルをアップロードする場合に使用します。

対応するクラウドサービス

• Amazon S3
• Google Cloud Storage（GCS）
• BigQuery
• Snowflake

Snapshot更新方式では、以下のガイドラインに従ってください。

1. ソースフォルダのパス

   DCPでクラウドストレージのソースを登録すると、そのソースに対するルートパス（例：input/my_source_folder/）が定義されます。データセットを更新するたびに、現在のすべてのレコードを含む完全なスナップショットをこのフォルダへアップロードします。これにより、DCPは常に最新かつ完全なデータを処理できます。

2. 完全なスナップショットファイルのアップロード

/v=1/data/

/v=1/

フォルダ構成：

s3://af-dcr-xyz/abcd9876/input/source_name1/dt=2025-mm-dd/v=1/data/
└ bucket ┘ └ tenant ┘ └ingestion┘ └source┘└snapshot date┘└ver┘└files┘

2日分のスナップショット構成例：

source_name1/
  dt=2025-08-10/
    v=1/
      data/
        snapshot.parquet
      _SUCCESS
  dt=2025-08-11/
    v=1/
      data/
        snapshot.parquet
      _SUCCESS

2日分のソースファイルについて完全なスナップショットをアップロードした場合（日付／バージョン／dataフォルダと _SUCCESS ファイルをプログラムで作成）、バケット／フォルダ構成は以下のようになります。
 

Appendアップロードの要件

前回のアップロード以降に追加・変更されたデータだけをアップロードする場合に使用します。

Appendを使用する理由

• 効率性 — アップロード量を削減
• データの整合性 — 変更履歴をすべて保持でき、時系列分析に活用可能
• プライバシー対応 — レコード削除や同意管理を簡素化

対応するクラウドサービス：AWS S3、Google Cloud Storage（GCS）
注記：BigQueryとSnowflakeはAppend方式に対応していないため、Snapshot方式を使用する必要があります。

Append更新方式では、以下のガイドラインに従ってください。

1.ソースフォルダの設定

2.Append（差分）ファイルのアップロード

フォルダ構成：

s3://af-dcr-xyz/abcd1234/input/source_name/dt=2025-08-10/
└ bucket ┘ └ tenant ┘ └ ingestion ┘ └ source ┘ └ day partition ┘

週次の差分フォルダ構成例：

source_name/
  dt=2025-08-04/
  dt=2025-08-05/
  dt=2025-08-06/
  dt=2025-08-07/
  dt=2025-08-08/
  dt=2025-08-09/
  dt=2025-08-10/

要点一覧：

ポイント：週次でアップロードする場合でも、データは必ず日付ごとの dt=YYYY‑MM‑DD フォルダに分けて整理してください。

ソースフィールドをDCPフィールドにマッピングし、テストしたうえで設定を保存します。

1. ソースフィールドを読み込む
2. ソースフィールドを設定する
3. EUユーザーが含まれるか確認する
4. ソースデータをテストする
5. ソースを保存する

1.ソースフィールドを読み込む

ソースフィールドは自動的に読み込まれます。手動で読み込む必要がある場合は、ソースの保存場所に応じて以下の手順に従ってください。

データウェアハウスのソース

データウェアハウス（BigQueryまたはSnowflake）にあるソースからフィールドを読み込むには、［Load fields from source］をクリックします。

クラウドストレージバケットのソース

クラウドストレージバケット（Amazon S3またはGCS）にあるソースからフィールドを読み込むには、プロトタイプのソースファイルをアップロードする必要があります。

ソースフィールドをDCPフィールドにマッピングするため、以下のいずれかの方法でプロトタイプをアップロードします。 

• ローカルファイルからソースのプロトタイプ版をアップロードできます。
  • この方法を選択すると、AppsFlyerがソースフォルダのパスを自動的に作成します。

                                                                — または —

• 接続済みのクラウドバケットから、ソースファイルのプロトタイプ版を直接アップロードできます。
  • この方法を選択した場合は、さらに以下のいずれかを選びます。
    • AppsFlyerでソースファイル用のクラウドフォルダを自動生成する、または
    • ソースファイル用のクラウドフォルダを手動で作成する

プロトタイプのソースファイルをアップロードするには、以下の該当するタブの手順に従ってください。

2.ソースフィールドを設定する

ソースフィールドを読み込むと、各ソースフィールド（列）に対応するDCPフィールドが表示されます。各ソースフィールドを確認し、横にあるドロップダウンリストから適切なDCPフィールドを選択してマッピングします。以下の点に注意してください。

AIによるフィールドタイプの自動検出

DCPでは、列名をもとにAIが各ソース列に適したDCPフィールドを提案できます。

AIによる自動検出を有効にするには：

1. ［Map source fields］セクションで、以下のバナーを探します。「フィールドのマッピングをすばやく行いたいですか？［Activate DCP AI Assistant］」［Activate DCP AI Assistant］をクリックします。
2. フィールドが読み込まれたら、［Auto detect field types］をクリックします。DCPが各列名を評価し、対応するDCPフィールドを提案します。
3. 保存する前に、それぞれの提案内容を確認してください。提案をそのまま採用することも、他のフィールドと同様に手動でマッピングを変更することもできます。

各フィールドは、以下のいずれかの状態になります。

• Mapped：AIが確度の高い一致候補を1つ特定した状態です。内容を確認して採用するか、必要に応じて手動で変更します。
• Couldn't map：AIが対応するフィールドを特定できなかった状態です。手動でマッピングするか、未マッピングのままにします。

制限事項

• 列数の上限：AIによる検出は、1ソースあたり最大100列まで対応します。100列を超えるソースでは、「limit exceeded」というメッセージが表示されます。
• フィールド名の長さ：列名が100文字を超える場合、AIによる検出は利用できません。

フィールドを削除するには：

• 削除するフィールドの右側にカーソルを合わせ、表示されるゴミ箱アイコンをクリックします。

フィールドを手動で追加するには：

データソースには現在存在しないフィールドを、オーディエンスに追加する場合に使用します。

1. ［+ New field］をクリックします。空のフィールドが追加されます。
2. フィールド名を入力し、タイプを選択します。
    

利用できるフィールドタイプ：

• Identifier
  • Android ID
  • AppsFlyer ID
  • CUID
  • メールアドレス
  • ハッシュ化メールアドレス
  • ハッシュ化メールアドレス（ドットなし）
  • IDFA
  • IPアドレス
  • ID5 ID
  • MediaMath ID
  • モバイル広告ID
  • 電話番号
  • ハッシュ化電話番号（+なし）
  • プラットフォームID
  • SHA256ハッシュ化ID
  • SHA256電話番号
  • ZIP+5コード
  • ZIP+4コード
  • LUID
  • Person ID
• List of identifiers
  • ハッシュ化メールアドレス（ドットなし）のリスト
  • ハッシュ化電話番号（+なし）のリスト
  • ハッシュ化メールアドレスのリスト
  • ハッシュ化電話番号のリスト
  • メールアドレスのリスト
  • 電話番号のリスト
  • ID5 IDのリスト
  • MediaMath IDのリスト
  • モバイル広告IDのリスト
  • IDFAのリスト
  • Android IDのリスト
  • IPアドレスのリスト
• Boolean
• 日付と時刻
  • 日時
  • 日付
• DMA
  • 広告パーソナライズが有効
  • 広告ユーザーデータが有効
  • EU DMAの適用対象
• 数値
  • Double
  • 数値のリスト
  • Long
  • 数値
• テキスト
  • テキスト
  • App ID
  • テキストのリスト

Identifier とList of identifiers の違い：

Identifierタイプでは、1行につき1つの値を保持します（例：1行に1つのメールアドレス、または1つのCUID）。List of identifiersタイプでは、1行につき複数の値を配列として保持します（例：1行に複数のハッシュ化メールアドレスやデバイスID）。1レコードにつき複数の識別子で照合する必要があるソースで使用します。

ソースフィールドを再読み込みする

データファイルの構成を変更した場合は、その変更内容を反映するためにソースファイルを更新できます。

更新したフィールドをファイルから再読み込みするには：

1. ［Reload fields］をクリックします。
2. ファイルの保存場所を選択します。
   • ローカルファイルの場合：ファイルをアップロードします。
   • クラウドサービス上のファイルの場合：［Load from cloud bucket］をクリックし、画面の指示に従います。
3. ［OK］をクリックします。更新後のフィールドが表示されます。 

3.EUユーザーが含まれるか確認する

• 次の質問に対して、［Yes］または［No］を選択します。「ソースに、EU DMA規制の適用対象となる欧州のユーザーが含まれていますか？」

EU Digital Markets Actに関するプライバシー規制の詳細を確認してください。

4.ソースデータをテストする

• ［任意］［Test］をクリックして、ソースフィールドの形式や有効性にエラーがないか確認します。

5.ソースを保存する

• ［Save］をクリックしてソースを保存します。

確認後、新しいソースが［Sources］タブに追加されます。

1. ［Sources］タブ（Data Clean Room）に移動します。
2. ソース一覧で編集するソースにカーソルを合わせ、行の末尾にある編集アイコン をクリックします。
3. ［Edit source］ページで、以下の説明に従って必要な項目を編集します。
4. ［Save］をクリックします。

ソース名を編集する

ソース名を編集する際は、必ずこちらの命名要件に従ってください。

 ソースの保存場所を編集する

1. ［Edit source］ページ > ［Source location］で、別のデータ接続を選択します。
2. 該当する保存場所の詳細を選択します。
3. ［任意］ソースをテストします。
4. ［Save］をクリックします。

フィールドマッピングを編集する

1. フィールドマッピングに移動し、必要な変更を行います。フィールドを変更するか、マッピング先のDCPフィールドを更新します。
2. ［Save］をクリックします。

オーディエンスで使用されていないソースは削除できます。ソースがオーディエンスで使用されている場合、そのソースを使用しているオーディエンスが通知に表示されます。ソースを削除するには、まずそのソースに紐づくオーディエンスを削除する必要があります。共有されたソースは、ソースの所有者のみが削除できます。

1. ［Sources］タブ（Data Clean Room）に移動します。
2. ソース一覧で、削除するソースの行にカーソルを合わせます。
3. 行の右側に表示される削除アイコン をクリックします。
4. ダイアログで［Delete］をクリックして確定します。

通常は、ソース作成時に必要なフォルダ構成をAppsFlyerで自動生成する方法が最も簡単です。ただし、フォルダを手動で作成する場合は、以下の手順で行えます。

DCRキーフォルダを作成する

セキュリティを最大限に高めるため、バケット直下のフォルダ（「DCRキーフォルダ」）には、アカウントに割り当てられた8文字の英数字のDCR keyを名前として使用する必要があります（例：01bcc5fb）。これは、AppsFlyerアカウントに関連付けられた他のパスワードやキーとは異なるものです。

DCRキーフォルダは通常、利用するクラウドサービスの管理画面から手動で作成します。

アカウントのDCR keyを確認するには：

• 画面右上の3点メニュー（アクション）をクリックし、［DCR key］を選択します。

DCRキーフォルダを作成すると、バケット／フォルダ構成は次のようになります。

最上位のinputフォルダ

必須ではありませんが、DCRキーフォルダの直下に最上位のinputフォルダを作成することを推奨します。このフォルダは、DCRにアップロードするファイル専用として使用します。

最上位のinputフォルダは通常、利用するクラウドサービスの管理画面から手動で作成します。

• 同じバケットを、データファイルのアップロード（input）とレポートの受信（output）の両方に使用する場合は、特に推奨します。
• DCRの命名要件を満たしていれば、このフォルダには任意の名前を付けられます。識別しやすいよう、通常は input/ という名前を使用します。

最上位のinputフォルダを作成すると、バケット／フォルダ構成は次のようになります。

データソースごとの第2階層フォルダ

DCRでは、処理対象となる複数のデータソースファイルを定期的にアップロードできます。各データソースには、それぞれ専用のフォルダ（「データソースフォルダ」）を割り当てる必要があります。

たとえば、毎日2つのファイルをDCRへアップロードして処理する場合：BI-data.csv と CRM-data.gzip には、それぞれ専用のデータソースフォルダを割り当てます。これらのフォルダには、たとえば BI-data/、CRM-data/ といった名前を付けられます。

データソースフォルダは通常、利用するクラウドサービスの管理画面から手動で作成します。

2つのデータソースフォルダを作成すると、バケット／フォルダ構成は次のようになります。

各データソースフォルダの配下には、ソースを更新するたびに日付とバージョンごとのサブフォルダを作成する必要があります。

GoogleはDigital Markets Act（DMA）の施行に伴い、2024年3月6日付でEUユーザー同意ポリシーを更新しました。AppsFlyerはGoogle App Attribution Partnerとして、広告主がGoogle Adsのマーケティングチャネルから最大限の価値を得られるよう支援しつつ、同ポリシーの要件に対応するために必要な変更を行いました。 

同意フィールドを追加する

Googleでオーディエンスをアクティベーションするためのソースを設定し、［Yes］を選択して「ソースに、EU DMA規制の適用対象となる欧州のユーザーが含まれていますか？」と回答する場合は、以下の表に記載されている追加の同意フィールドをソースファイルに含めてください。これにより、アクティベーション時に必要な情報をAppsFlyerからGoogleへ送信できます。

追加の同意フィールドとその値：

オーディエンスサイズへの影響

Googleへ送信される実際のオーディエンスサイズおよび推定オーディエンスサイズは、同意するユーザーと拒否するユーザーの数によって変動する可能性があります。