# Definition Builder ガイド

> 5 ステップのウィザードを使って DQS の Definition を作成する手順を解説します。オブジェクト、項目、しきい値、ディメンションの重みを設定しましょう。

Source: https://dataqualitysense.com/ja/resources/using-dqs/definition-builder/
Last updated: 2026-06-03

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## Definition とは

Definition（定義）とは、DQS において設定済みのデータ品質チェックのことです。どの Salesforce オブジェクトを分析するか、どの項目を含めるか、どの機能を測定するか、そしてどのしきい値を適用するかを指定します。

Definition はレシピのようなものだと考えてください。あなたは DQS に対して、どの材料（項目）を調べ、どの基準（しきい値）を適用するかを伝えます。DQS は、スキャンを実行するたびにあなたのレシピに従います。

## 5 ステップのウィザード

Definition Builder は、次の 5 つのステップをガイドします。

1. **Select Capabilities（機能の選択）** - 何を測定するかを選ぶ
2. **Define Scope（範囲の定義）** - どのオブジェクトと項目を対象にするかを選ぶ
3. **Add Filters（フィルタの追加）** - レコードの対象を絞り込む（任意）
4. **Configure（設定）** - しきい値とオプションを設定する
5. **Review（確認）** - 検証して有効化する

各ステップは前のステップの上に積み上がります。どのステップでも進捗を保存し、後で再開できます。

## ステップ 1：Select Capabilities（機能の選択）

このステップでは、どのデータ品質ディメンションを測定するかを選びます。

### 利用できる機能

ウィザードには 2 つのパネルが表示されます。

**Data Quality（運用上の衛生状態）**
- Completeness（完全性） - 項目は入力されているか？
- Validity（妥当性） - 値は期待される形式に従っているか？
- Uniqueness（一意性） - レコードは重複していないか？
- Timeliness（適時性） - データは最新か？
- Consistency（一貫性） - 値は統一されているか？

**AI Readiness（Agentforce への準備）**
- PII Detection（PII 検出） - 機微なデータは、AI に公開される前に保護されているか？

### 機能を選択する

1. 機能のカードをクリックして選択する
2. カードがハイライトされ、チェックマークが表示される
3. 包括的な分析を行うために複数の機能を選択する
4. もう一度クリックすると選択が解除される

> **ヒント：** 最初の Definition では 2〜3 個の機能から始めましょう。後から追加できます。

### ベストプラクティス：絞り込んで始める

当面の目標に応じて機能を選択しましょう。

| 目標 | 推奨される機能 |
|------|--------------------------|
| データ入力品質を改善する | Completeness、Validity |
| 重複を見つける | Uniqueness |
| 古くなったレコードを整理する | Timeliness |
| AI / Agentforce に備える | すべての AI Readiness |
| データの全面監査 | すべての機能 |

機能を選択したら **Continue** をクリックします。

## ステップ 2：Define Scope（範囲の定義）

このステップでは、どの Salesforce オブジェクトと項目を分析するかを選びます。

### オブジェクトを選択する

1. オブジェクト選択のドロップダウンを使う
2. オブジェクト名または API 名で検索する
3. クリックしてオブジェクトを選択する

DQS は標準オブジェクトとカスタムオブジェクトに対応しています。正しいものを選べるよう、ウィザードにはオブジェクトのラベルと API 名が表示されます。

> **ヒント：** Contact、Lead、Account のような価値の高いオブジェクトから始めましょう。これらは通常、データ品質の影響が最も大きい対象です。

### 項目を選択する

オブジェクトを選ぶと、ウィザードに利用可能な項目が表示されます。

1. 項目はタイプ別（テキスト、数値、日付など）にグループ化される
2. 項目の行をクリックして選択する
3. 検索ボックスで特定の項目を探す
4. 分析対象として複数の項目を選択する

ウィザードは、項目タイプに基づいて、各項目にどの機能が適用できるかを表示します。

| 機能 | 対応する項目タイプ |
|------------|------------------------|
| Completeness | ほとんどのタイプ（テキスト、数値、日付、picklist など） |
| Validity | テキスト、メール、電話、URL、picklist |
| Uniqueness | すべてのタイプ |
| Timeliness | Date、DateTime のみ |
| Consistency | テキスト、picklist、メール |

### 項目ごとの設定

個々の項目に対して異なるしきい値を設定できます。これは次のような場合に役立ちます。

- 重要な項目により厳しいしきい値が必要なとき
- 一部の項目に固有の形式要件があるとき
- 項目ごとに鮮度の期待値が異なるとき

項目の横にある歯車アイコンをクリックすると、項目ごとの設定にアクセスできます。

項目を選択したら **Continue** をクリックします。

## ステップ 3：Add Filters（フィルタの追加・任意）

フィルタは、DQS が分析するレコードの対象を絞り込みます。このステップは任意ですが、大規模なデータセットや特定のユースケースでは役立ちます。

### フィルタを使う場面

| シナリオ | フィルタの例 |
|----------|----------------|
| 有効な取引先のみを分析する | Status = 'Active' |
| 最近のレコードに絞る | CreatedDate = LAST_90_DAYS |
| テストデータを除外する | Name does not contain 'Test' |
| 特定の地域を対象にする | BillingCountry = 'United States' |

### フィルタを組み立てる

1. **Add Condition** をクリックする
2. ドロップダウンから項目を選ぶ
3. 演算子（equals、contains、greater than など）を選ぶ
4. 値を入力する
5. 追加の条件について繰り返す

### フィルタロジック

AND/OR ロジックを使って条件を組み合わせます。

- **AND** - すべての条件が真である必要がある
- **OR** - いずれかの条件が真であればよい

例：`(Status = 'Active') AND (Industry = 'Technology' OR Industry = 'Finance')`

### レコード件数のプレビュー

ウィザードは、フィルタに一致するレコードの件数を表示します。これを使って、フィルタが意図どおりに機能していることを確認しましょう。

- 件数が 0 の場合、一致するレコードがありません（フィルタを確認してください）
- 件数が非常に多い場合、大規模な組織ではさらなる絞り込みが必要なことがあります

> **ヒント：** 最初の Definition では、全体像をつかむためにフィルタを省略しましょう。的を絞った分析のためには、後からフィルタを追加できます。

**Continue** をクリックして進みます（またはこのステップをスキップします）。

## ステップ 4：Configure（設定）

このステップでは、選択した各機能に対してしきい値とオプションを設定します。

### Global と Per-Field の設定

設定は 2 つのレベルで適用されます。

1. **Global（グローバル）** - すべての項目に対するデフォルト設定
2. **Per-Field（項目ごと）** - 特定の項目に対する上書き設定

まずグローバル設定を行い、必要に応じて個々の項目をカスタマイズしましょう。

### Completeness の設定

| オプション | 説明 | デフォルト |
|--------|-------------|---------|
| Treat blanks as incomplete | 空白のみの値を欠落として数える | Yes |
| Treat placeholders as incomplete | N/A、TBD、Unknown を欠落として数える | Yes |
| Custom placeholder values | 独自のプレースホルダーパターンを追加する | None |
| Threshold | 許容できる最低完全性 % | 95% |

**Contact における設定例：**
- Threshold：任意項目は 90%
- Threshold：Email のような必須項目は 99%
- Placeholders：N/A、TBD、Unknown、-、.

### Validity の設定

| オプション | 説明 | デフォルト |
|--------|-------------|---------|
| Pattern type | Email、URL、Fixed Length、Custom Regex | Email |
| Custom regex | 独自の検証パターン | None |
| Case sensitive | 大文字小文字を厳密に一致させる | No |
| Include blank values | 空白を無効として数える | No |

**組み込みパターン：**
- **Email** - RFC 5322 準拠の形式
- **URL** - HTTP/HTTPS 形式
- **Fixed Length** - 厳密な文字数

### Uniqueness の設定

| オプション | 説明 | デフォルト |
|--------|-------------|---------|
| Case sensitive | 「ABC」と「abc」を別物として扱う | No |
| Threshold | 許容できる最低一意性 % | 95% |

### Timeliness の設定

| オプション | 説明 | デフォルト |
|--------|-------------|---------|
| Freshness window (days) | データが古いとみなされるまでの日数 | 90 |
| Grace period (days) | 古いとフラグするまでの猶予 | 7 |
| Operational range | 期待される日付の最小／最大の境界 | None |

**項目別の設定例：**
- LastModifiedDate：30 日の鮮度ウィンドウ
- LastActivityDate：90 日のウィンドウ
- BirthDate：鮮度チェックは不要

### Consistency の設定

| オプション | 説明 | デフォルト |
|--------|-------------|---------|
| Expected values | 有効な値のリスト | None |
| Import from picklist | 項目の picklist から自動入力する | No |
| Case sensitive | 大文字小文字を厳密に一致させる | No |
| Top N dominant values | 最頻出値を表示する | 5 |

### PII Detection の設定

| オプション | 説明 | デフォルト |
|--------|-------------|---------|
| Pattern type | スキャン対象とする PII パターン | All patterns |
| Custom patterns | 組織固有の機微なデータ向けに独自の正規表現パターンを追加する | None |

### 処理コストインジケーター

各機能には処理コストが表示されます。

| コスト | 機能 | 影響 |
|------|--------------|--------|
| LOW | Completeness、Validity | 高速で、リソース消費が最小 |
| MEDIUM | Timeliness、Consistency、PII Detection | 中程度の処理時間 |
| HIGH | Uniqueness | 処理が長く、比較がより多い |

大規模なデータセットで機能を選ぶ際は、コストを考慮しましょう。

設定が完了したら **Continue** をクリックします。

## ステップ 5：Review（確認）

最後のステップでは、Definition の概要が表示されます。

### 確認チェックリスト

有効化する前に、次の項目を確認しましょう。

1. **Object** - 正しいオブジェクトが選択されているか
2. **Fields** - 重要な項目がすべて含まれているか
3. **Capabilities** - 適切なチェックが選択されているか
4. **Filters** - レコード件数が妥当に見えるか
5. **Thresholds** - 設定が要件に合っているか

### Definition の概要

概要には次の内容が表示されます。

- Definition 名（編集可能）
- 対象オブジェクトとレコード件数
- バリアントを含む、選択された機能
- 機能ごとの項目数
- 推定処理コスト

### Definition に名前を付ける

次の点が分かる、説明的な名前を使いましょう。
- 分析対象のオブジェクト
- 目的または範囲
- 担当者（任意）

**良い名前の例：**
- 「Contact Data Quality - Sales Team」
- 「Lead AI Readiness Check」
- 「Account Completeness - EMEA Region」

**良くない名前の例：**
- 「Definition 1」
- 「Test」
- 「My Definition」

### 保存と有効化

2 つの選択肢があります。

1. **Save as Draft** - 有効化せずに保存する（後で編集可能）
2. **Activate** - 保存してスキャンの準備を整える

下書き（Draft）の Definition は編集できます。有効（Active）な Definition はロックされますが、実行する準備が整っています。

## 例：Contact の Definition を作成する

Contact のデータ品質 Definition を作成する手順を見ていきましょう。

### ステップ 1：Select Capabilities

次を選択します。
- Completeness（欠落データのチェック）
- Validity（メールと電話の形式を検証）
- Timeliness（古くなった Contact レコードを見つける）

### ステップ 2：Define Scope

オブジェクト：Contact

項目：
- Email（text、email）
- Phone（phone）
- MailingCity（text）
- MailingState（text）
- MailingCountry（text）
- Title（text）
- LastActivityDate（date）

### ステップ 3：Add Filters

条件：`AccountId != null`（Account に紐づく Contact のみ）

レコード件数のプレビュー：15,234 件

### ステップ 4：Configure

**Completeness：**
- Threshold：90%
- Treat blanks as incomplete：Yes
- Placeholders：N/A、Unknown、TBD

**Validity：**
- Email 項目：Email パターン
- Phone 項目：Phone パターン（利用可能な場合）

**Timeliness：**
- LastActivityDate：60 日の鮮度ウィンドウ
- Grace period：14 日

### ステップ 5：Review

名前：「Contact Data Quality - Active Accounts」

概要：
- 7 項目
- 3 機能
- 15,234 件
- 推定コスト：LOW

**Activate** をクリックして完了します。

## Definition の管理

### すべての Definition を表示する

DQS のホーム画面から、次の内容が確認できます。
- すべての Definition
- ステータス（Draft、Active、Archived）
- 最終スキャン日
- クイックアクション

### Definition を編集する

- **Draft** - 完全に編集可能
- **Active** - 編集するには新しいバージョンを作成する
- **Archived** - 閲覧のみ

### Definition をアーカイブする

不要になった Definition をアーカイブします。
1. ドロップダウンメニューをクリックする
2. **Archive** を選択する
3. 確認する

アーカイブされた Definition は引き続き閲覧できますが、実行はできません。

## トラブルシューティング

### 「No fields available（利用できる項目がありません）」

**原因：** 選択した機能が、利用可能な項目タイプに一致していません。

**対処法：** 別の機能を選ぶか、対応する項目タイプを持つオブジェクトを選びましょう。

### 「0 records match filter（フィルタに一致するレコードが 0 件）」

**原因：** フィルタの条件が厳しすぎます。

**対処法：** フィルタの値を調整するか、条件を削除しましょう。

## 次のステップ

- [スキャンの実行](/ja/resources/using-dqs/running-scans/)：Definition を実行する
- [結果を理解する](/ja/resources/using-dqs/understanding-results/)：スキャン結果を解釈する