【第557回】 Marketing Cloud Next コンサルタント 模擬試験 Part.1 難易度低
こちらは、すべて私の方で作成した完全オリジナルの模擬試験です。
難易度別に、以下の 3 種類の模擬試験を用意しました。
本番で見慣れない問題や思わぬ問題が出題されても焦らず対応できるように、また、試験直前の実力チェックとしてぜひご活用ください。
本番の合格ラインの目安は、72％ ですが、「難易度：低」ですので、88％ を目指してください。当然 1 回目で 88％でなくとも、最終的に試験直前に腕試しして頂き、88％ となっていれば良いと思います。
というわけで、105 分で 60 問中 53 問以上の正解を目指しましょう！
私の友人であり Salesforce MVP でもある Rodrigo Santander（ロドリゴ・サンタンデール）さんと、この模擬問題の特設サイトを立ち上げました。
サイト上でも模擬問題に挑戦できますので、ぜひ試験対策の一環としてご活用ください。日本語で表示するには「日本語翻訳」機能を用いてください。
プラットフォーム設定とガバナンス
第 1 問
設問
ある企業が Marketing Cloud Next の導入を検討しています。担当者は、まず利用可能な機能を確認し、すぐに環境設定を開始したいと考えています。
Marketing Cloud Next コンサルタントが最初に行うべきことはどれですか？
A. Data 360 を有効化する
B. ディスカバリーセッションを実施し、ビジネス目標や現在の環境を確認する
C. Salesforce CRM コネクタを作成する
D. デフォルトのメールチャネルを追加する
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B. ディスカバリーセッションを実施し、ビジネス目標や現在の環境を確認する
解説
Marketing Cloud Next の導入では、いきなり製品設定を開始するのではなく、まずビジネス目標、ユースケース、既存システム、データ、チャネル、同意、組織構造などを把握します。
その結果をもとに、Data 360、ID 解決、ビジネスユニット、チャネルなどの具体的な構成へ落とし込みます。
試験で「コンサルタントが最初に何をすべきか？」と問われた場合は、まずビジネス要件を理解することを意識しましょう。
第 2 問
設問
システム管理者が Marketing Cloud Next の初期セットアップを開始しようとしています。
セットアップを実行するユーザーに必要な権限の組み合わせはどれですか？
A. System Administrator + Marketing Cloud Admin
B. System Administrator + Data Cloud Architect
C. System Administrator + Data Cloud Architect + Marketing Cloud Admin
D. Data Cloud Architect + Marketing Cloud Manager
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C. System Administrator + Data Cloud Architect + Marketing Cloud Admin
解説
Marketing Cloud Next のセットアップには、次の 3 つが必要です。
System Administrator プロファイル
Data Cloud Architect 権限セット
Marketing Cloud Admin 権限セット
特に、Marketing Cloud Manager ではなくMarketing Cloud Adminが必要である点に注意しましょう。
第 3 問
設問
ある企業では Marketing Cloud Next の初期セットアップを実施し、データキットをインストールしました。その後、同一人物に重複したメールが送信されることを防ぐため、顧客データを統合したいと考えています。
初期セットアップで利用できる ID 解決のマッチングルールとして正しい組み合わせはどれですか？
A. Normalized Email / Lead to Contact / Device to Known
B. Exact Email / Account to Contact / Device to Anonymous
C. Normalized Email / Account to Lead / Anonymous to Known
D. Exact Email / Lead Conversion / Web to Contact
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A. Normalized Email / Lead to Contact / Device to Known
解説
Marketing Cloud Next の初期セットアップでは、データキットのインストール後に ID 解決を設定できます。
ここでは、
Normalized Email：メールアドレスによる照合
Lead to Contact：変換前のリードと変換後の取引先責任者を照合
Device to Known：匿名の Web 訪問者を既知のプロファイルと照合
という 3 つのマッチングルールが用意されています。
名称と目的の組み合わせを覚えておくのがポイントです。
第 4 問
設問
グローバル企業が Marketing Cloud Next Advanced Edition を導入しています。日本ブランドと米国ブランドのマーケティング活動およびデータを分離するため、2 つのビジネスユニットを作成する予定です。
データスペースの設計として正しいものはどれですか？
A. 2 つのビジネスユニットで1つのデータスペースを共有する
B. 各ビジネスユニットにそれぞれ異なるデータスペースを関連付ける
C. 1 つのビジネスユニットに複数のデータスペースを関連付ける
D. ビジネスユニットとデータスペースを関連付ける必要はない
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B. 各ビジネスユニットにそれぞれ異なるデータスペースを関連付ける
解説
Marketing Cloud Next では、
ビジネスユニット ↔ データスペース = 1対1
という関係になります。
1 つのデータスペースを複数のビジネスユニットで共有することはできません。
また、初めてビジネスユニットを有効化するときは 2 つのビジネスユニットを作成する必要があるため、2 つ以上のデータスペースを事前に準備しておく必要があります。
第 5 問
設問
ある企業では、営業担当者をビジネスユニットのメンバーとして追加したいと考えています。営業担当者にはプロモーションメッセージの送信とパフォーマンスダッシュボードの閲覧を許可しますが、キャンペーンのフローを有効化する権限は与えたくありません。
最も適切なロールはどれですか？
A. Marketing Cloud Admin
B. Marketing Cloud Manager
C. Marketer-Standard
D. Marketer-ReadOnly
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D. Marketer-ReadOnly
解説
Marketer-ReadOnly はキャンペーンのフローを有効化できませんが、プロモーションメッセージの送信やパフォーマンスダッシュボードの閲覧は可能です。
一方、Marketer-Standard はキャンペーンのフローを有効化できます。
「誰にどこまで操作させるか」というガバナンスのシナリオでは、この2つの違いが重要です。
第 6 問
設問
Summer ’26 で、企業が不要になったビジネスユニットを非アクティブ化しようとしています。
コンサルタントが説明すべき内容として正しいものはどれですか？
A. 非アクティブ化後でも、必要になれば再度有効化できる
B. 非アクティブ化したビジネスユニットのデータスペースは、別のビジネスユニットで再利用できる
C. 最後に残ったアクティブなビジネスユニットも非アクティブ化できる
D. 非アクティブ化は元に戻せず、関連付けられていたデータスペースも別のビジネスユニットで再利用できない
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D. 非アクティブ化は元に戻せず、関連付けられていたデータスペースも別のビジネスユニットで再利用できない
解説
Summer ’26 からビジネスユニットを非アクティブ化できますが、これは元に戻すことができない永続的な操作です。
さらに、
事前にアクティブなフローを無効化する
Marketing Performance Intelligence をアンインストールする
最後のアクティブなビジネスユニットは非アクティブ化できない
使用していたデータスペースは別のビジネスユニットで再利用できない
という制約があります。
特に「非アクティブ化できる＝後で戻せる」ではない点に注意しましょう。
第 7 問
設問
企業が Marketing Cloud Next でブランド化されたメール配信環境を構築しています。送信ドメインの認証は完了しています。
メール内のリンクについても、自社ブランドを反映したドメインを使用したいと考えています。
設定すべきものはどれですか？
A. Verified From Address
B. ブランドトラッキングドメイン
C. カスタムランディングページドメイン
D. Reply Mail Management
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B. ブランドトラッキングドメイン
解説
ドメインにはそれぞれ異なる役割があります。
送信ドメイン：メールをどのドメインから送信するか
ブランドトラッキングドメイン：メール内のリンクをどのドメインで表示・追跡するか
カスタムランディングページドメイン：ランディングページをどのドメインで公開するか
この問題では「メール内のリンク」がポイントなので、ブランドトラッキングドメインが正解です。
なお、ブランドトラッキングドメインを設定する前に、送信ドメインが完全に認証されている必要があります。
第 8 問
設問
ある企業では Marketing Cloud Next からのメール送信量が増加し、Salesforce によって専用 IP プールへの移行が開始されました。
このときの動作として正しいものはどれですか？
A. すべてのメールが即座に専用 IP へ切り替わる
B. ユーザーが専用 IP を購入し、手動で切り替える必要がある
C. 30 日間かけて共有 IP から専用 IP へトラフィックが段階的に移行する
D. 30 日間メール送信を停止した後、専用 IP へ切り替わる
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C. 30 日間かけて共有 IP から専用 IP へトラフィックが段階的に移行する
解説
Marketing Cloud Next では、最初は共有 IP プールからメールが送信されます。
送信量が一定の閾値に達すると Salesforce が専用 IP プールを自動的に割り当て、30 日間かけて段階的にトラフィックを移行します。
IP Management Type は、
General → Transition → Dedicated
と変化します。
General：共有 IP
Transition：共有 IP から専用 IP への移行中
Dedicated：専用 IP への移行完了
「専用 IP をユーザーが購入・追加する」のではなく、Salesforce が送信量に応じて自動管理する点も重要です。
同意管理
第 9 問
設問
ある企業では、1 人の顧客が 2 つのメールアドレスを使用しています。
personal@example.com：プロモーションメールにオプトイン済み
work@example.com：同意レコードなし
マーケティング担当者は、同一人物なので両方のメールアドレスにプロモーションメールを送信できると考えています。
Marketing Cloud Next の同意管理として正しい対応はどれですか？
A. Individual が同じであるため、両方に送信できる
B. 片方のメールアドレスがオプトイン済みであれば、もう片方にも送信できる
C. work@example.com に対して明示的なオプトインを取得する必要がある
D. personal@example.com の同意レコードを work@example.com に変更する
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C. work@example.com に対して明示的なオプトインを取得する必要がある
解説
Marketing Cloud Next の同意は、Individual や顧客 ID 単位ではなく、Contact Point（メールアドレスや電話番号）単位で管理されます。
そのため、同じ人物が複数のメールアドレスを持っていても、それぞれの Contact Point に対して同意が必要です。
また、標準では Implicit Opt-Out（暗黙のオプトアウト） が適用されるため、同意レコードが存在しない work@example.com にはプロモーションメールを送信できません。
第 10 問
設問
ある企業では、既存のマーケティングシステムから Marketing Cloud Next へ大量のメール同意情報を移行する予定です。
既存システムには、顧客が実際にオプトインした日時も保存されています。
CSV で同意情報をインポートするとき、コンサルタントが推奨すべき対応はどれですか？
A. 移行日をすべての Consent Date として設定する
B. Consent Date は不要なので、メールアドレスのみインポートする
C. 既存システムで記録されている実際の同意取得日を引き継ぐ
D. インポート時には同意取得日をすべて現在時刻に変更する
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C. 既存システムで記録されている実際の同意取得日を引き継ぐ
解説
レガシーシステムから同意データを移行するときは、Consent Date（同意取得日）を正確に維持することが重要です。
これにより、監査時に利用者が「いつ」同意したのかを確認できます。
また、手動インポートではメールアドレス（または電話番号）と同意日が必要で、同意日は DateTime 型である必要があります。
第 11 問
設問
営業担当者から、「取引先責任者のレコードページを見ながら、その顧客の現在の同意状況を確認し、必要に応じて手動で変更したい」という要望がありました。
最も適切な機能はどれですか？
A. Data Explorer
B. Privacy Consent Status
C. Preference Center
D. ConsentAuditTrail
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B. Privacy Consent Status
解説
Privacy Consent Status は、CRM のレコードページに配置できる Lightning Web Component（LWC） です。
営業担当者やカスタマーサービス担当者などが、CRM レコードを確認しながら顧客の同意状況を確認・更新する場合に利用できます。
一方、Preference Center は顧客自身が購読内容を管理する画面です。この違いを押さえておきましょう。
第 12 問
設問
管理者は、顧客からの同意リクエストを受け取ったときに、フローを利用して Communication Subscription Consent を自動的に作成・更新したいと考えています。
次のうち、Marketing Cloud Next の同意管理でサポートされていないフローはどれですか？
A. Data Cloud トリガーフロー
B. イベントトリガーフロー
C. オンデマンドフロー
D. レコードトリガーフロー
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D. レコードトリガーフロー
解説
同意管理でサポートされているフローは、次の 3 種類です。
Data Cloud トリガーフロー → Create Consent
イベントトリガーフロー → Consent Request
オンデマンドフロー → Consent Request
レコードトリガーフローは対象外です。
また、Data Cloud トリガーフローだけアクションが Create Consent で、他の 2 つは Consent Request である点も余裕があれば覚えておきましょう。
第 13 問
設問
ある企業では、2 つの SMS 送信用 Sender Code を使用しています。
顧客が Sender Code A から届いた SMS に「STOP」と返信しました。
その後の同意状態として正しいものはどれですか？
A. Email、SMS、WhatsApp のすべてがオプトアウトされる
B. すべての SMS Sender Code がオプトアウトされる
C. Sender Code A に対する SMS 同意が OPT_OUT になる
D. Communication Subscription のすべてのチャネルがオプトアウトされる
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C. Sender Code A に対する SMS 同意が OPT_OUT になる
解説
SMS の同意は、メールや WhatsApp とは異なり、Sender Code（送信者コード）単位で管理されます。
そのため、Sender Code A に「STOP」と返信しても、別の Sender Code の同意状態には影響しません。
試験では、次の違いを押さえておきましょう。
Email → Subscription × Channel
WhatsApp → Subscription × Channel
SMS → Sender Code
また、SMS では STOP、CANCEL、UNSUBSCRIBE などのオプトアウトキーワードが自動的に処理されます。
第 14 問
設問
顧客がプロモーションメールに含まれる One-Click Unsubscribe を使用して購読を解除しました。
Marketing Cloud Next では、どのように処理されますか？
A. その顧客のすべての Communication Subscription がオプトアウトされる
B. そのメール送信時に利用された Communication Subscription がオプトアウトされる
C. Email、SMS、WhatsApp のすべてがオプトアウトされる
D. 顧客の Contact Point が削除される
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B. そのメール送信時に利用された Communication Subscription がオプトアウトされる
解説
One-Click Unsubscribe を実行した場合、そのメール送信時に使用された Communication Subscription がオプトアウトされます。
すべての購読を解除する Unsubscribe All とは異なります。
また、Unsubscribe All も永久的な配信拒否ではなく、現在登録されている購読を一括でオプトアウトする機能です。その後、顧客が再びオプトインすることは可能です。
第 15 問
設問
ある企業では、今後使用しない Communication Subscription が存在しています。
管理者は管理画面を整理するため、その Communication Subscription を削除しようとしています。
Salesforce のベストプラクティスとして最も適切な対応はどれですか？
A. Communication Subscription を削除し、新しく作り直す
B. Communication Subscription を削除し、同意履歴だけを CSV に保存する
C. Communication Subscription は削除せず、Preference Center から非表示にする
D. Communication Subscription Consent のみを削除する
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C. Communication Subscription は削除せず、Preference Center から非表示にする
解説
Communication Subscription を削除すると、それに紐づく同意履歴も失われてしまうため、削除しないことが推奨されています。
不要になった場合は、Communication Subscription 自体を保持したまま、Preference Center から非表示にして、利用者が選択できないようにします。
試験では「不要になったから削除する」という選択肢がひっかけとして出てきた場合に注意しましょう。
第 16 問
設問
マーケティング担当者が Content Builder で、Marketing Landing Pages に使用するウェブトラッキング用の同意バナーを変更しました。
しかし、実際のランディングページを確認すると、以前のバナーが引き続き表示されています。
最も可能性の高い原因はどれですか？
A. Communication Subscription Consent を更新していない
B. Data 360 の ID 解決を再実行していない
C. Experience Cloud でマーケティングランディングページサイトを再公開していない
D. Privacy Consent Status を更新していない
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C. Experience Cloud でマーケティングランディングページサイトを再公開していない
解説
Marketing Landing Pages で使用するウェブトラッキング用の同意バナーを変更した場合、Experience Cloud でマーケティングランディングページサイトを再公開する必要があります。
Content Builder でバナーを変更しただけでは、公開済みサイトへ変更が反映されない点がポイントです。
また、このウェブトラッキング用の同意は、メールや SMS などのメッセージ送信に対する同意とは別のものです。
ウェブトラッキングでは、ページビュー、フォーム送信、リンククリック、ボタンクリックなどが匿名 ID に紐づいて記録され、後から既知の人物と関連付ける仕組みをアイデンティティ・ステッチングと呼びます。
データモデリング、ID 解決、セグメント
第 17 問
設問
ある企業では、CRM の顧客ランクを「Silver」から「Gold」に変更しました。しかし翌日、Marketing Cloud Next から送信されたメールには、変更前の「Silver」が表示されていました。
コンサルタントがトラブルシューティングを行う場合、最も適切な確認方法はどれですか？
A. メールコンテンツを削除して再作成する
B. CRM → DLO → DMO → ID 解決 → データグラフの順に最新データが反映されているか確認する
C. セグメントのみを再公開する
D. CRM のレコードを再度保存する
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B. CRM → DLO → DMO → ID 解決 → データグラフの順に最新データが反映されているか確認する
解説
Data 360 では、データが取り込まれてから Marketing Cloud Next で利用されるまでに複数の処理段階があります。
基本的には、
DLO への取り込み → DMO へのマッピング → DMO 間のリレーションシップ → ID 解決 → Calculated Insight → Segment → Data Graph
という流れです。
メールのパーソナライゼーションで古い値が使用された場合、最終結果だけを見るのではなく、どの段階まで最新データが到達しているかを順番に確認することが重要です。
特に今回のような属性値の場合は、CRM → DLO → DMO → ID解決 → Data Graph の流れを確認します。
第 18 問
設問
ある企業が外部システムから顧客データを Data 360 に取り込みました。DLO へのデータ取り込みと DMO への項目マッピングは正常に完了しています。
しかし、その項目がセグメントビルダーで選択できません。
次に確認すべきことはどれですか？
A. DLO のレコード数を増やす
B. DMO が最終的に Individual へつながるリレーションシップを持っているか確認する
C. Value Suggestions を有効化する
D. Data Space Filter を削除する
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B. DMO が最終的に Individual へつながるリレーションシップを持っているか確認する
解説
DLO にデータが存在し、DMO にマッピングされているだけでは、すべての Marketing Cloud Next 機能から利用できるとは限りません。
セグメントなどで関連 DMO の属性を利用するためには、DMO 間のリレーションシップが適切に設定され、最終的に Individual へつながっていることを確認する必要があります。
試験では、
「DLO にデータがある」≠「Marketing Cloud Next から利用できる」
という考え方を押さえておきましょう。
第 19 問
設問
企業が新しいデータソースを Data 360 に取り込むことになりました。ソースには Salesforce 標準のデータモデルでは表現しにくそうな項目が多数存在します。
担当者は最初からカスタム DMO を作成することを提案しています。
コンサルタントが最初に検討すべきことはどれですか？
A. 必ずカスタム DMO を作成する
B. DLO を直接セグメントから利用する
C. 既存の標準 DMO で表現できないか確認する
D. すべての項目を Calculated Insight に変換する
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C. 既存の標準 DMO で表現できないか確認する
解説
Data 360 ではカスタム DMO を作成できますが、基本的には標準 DMO の利用を優先します。
Salesforce の一部の機能は、特定の標準 DMO や項目へデータがマッピングされていることを前提に動作するためです。
代表的な例として放棄カートなどのリテイルトリガーがあります。
したがって、いきなりカスタム DMO を作成するのではなく、まず標準 DMO で要件を表現できないか検討することが推奨されます。
第 20 問
設問
セグメント作成時、マーケティング担当者が「都道府県」というテキスト項目の値を毎回手入力するのではなく、データに存在する値から候補を選択できるようにしたいと考えています。
どこで設定する必要がありますか？
A. セグメントの公開設定
B. DMO の対象項目
C. Data Space Filter
D. データストリーム
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B. DMO の対象項目
解説
テキスト型の項目について、実際に含まれる値を候補として表示する機能が Value Suggestions（値の提案）です。
Value Suggestions はセグメント作成時に利用する機能ですが、設定する場所はセグメントではなく DMO 側です。
DMO の新規項目作成時、または既存項目の編集時に有効化します。
「セグメントで使う機能だからセグメントで設定する」と考えないように注意しましょう。
第 21 問
設問
Marketing Cloud Next の初期構築中に、ID 解決によって毎日大量のクレジットが消費されていることが判明しました。まだ本番運用は開始していません。
コンサルタントが最初に行うべき対応はどれですか？
A. Unified Individual を削除する
B. ID 解決の自動実行を停止する
C. すべての DMO マッピングを削除する
D. ID 解決の実行頻度を増やして処理を早く完了させる
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B. ID 解決の自動実行を停止する
解説
構築中に意図しない ID 解決が繰り返されている場合、原因を調査している間にもクレジットが消費され続ける可能性があります。
そのため、まず ID 解決の自動実行を停止して追加のクレジット消費を防ぐことが重要です。
その後、
DMO や項目マッピングの変更
マッチルールの変更
データ更新状況
などを確認し、全件再処理などが発生している原因を調査します。
「まず何をするべきか」というシナリオでは、先に不要な消費を止め、その後原因を調査するという順番がポイントです。
第 22 問
設問
ある企業では、ID 解決の精度を改善するため、一致ルールに新しいマッチング基準を追加しようとしています。
追加後の統合率への影響として正しいものはどれですか？
A. 1 つのルール内に基準を追加すると OR 条件となり、統合率が上がる
B. 1 つのルール内に基準を追加すると AND 条件となり、統合率が下がる
C. ルールセットにルールを追加すると AND 条件となり、統合率が下がる
D. ルールとルールセットのどちらも常に OR 条件で評価される
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B. 1 つのルール内に基準を追加すると AND 条件となり、統合率が下がる
解説
ID 解決では、ルールとルールセットで条件の評価方法が異なります。
1 つのルール内の複数基準 → AND
ルールセット内の複数ルール → OR
そのため、1 つのルールに基準を追加すると、すべてを満たす必要があるため統合率は低下する方向になります。
逆に、ルールセットへ別のルールを追加すると、いずれかのルールに一致すればよいため統合率は向上する方向になります。
この Rule = AND / Rule Set = OR は、試験対策として特に押さえておきたいポイントです。
第 23 問
設問
ある企業では、CRM、EC サイト、コールセンターの 3 つのデータソースから顧客の年齢情報を取得しています。
企業では「コールセンターで本人確認を行って取得した年齢情報を、他のシステムより常に優先したい」という要件があります。
ID 解決の調整ルールとして最も適切なものはどれですか？
A. 最終更新
B. 最も頻繁
C. ソース優先度
D. Normalized Email
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C. ソース優先度
解説
調整ルールでは、統合された複数の値からどの値を優先するかを決定します。
主な方法は、
最終更新：最も新しい値を優先
最も頻繁：最も多く出現する値を優先
ソース優先度：指定したデータソースの優先順位に従う
の 3 種類です。
今回の要件では、「コールセンターの情報を常に優先する」と明確に信頼するデータソースが決まっているため、ソース優先度が適しています。
なお、デフォルトの調整ルールは最終更新です。
第 24 問
設問
ある小売企業では、次の 2 つの条件を同じ購入履歴レコードで満たした顧客をセグメント化したいと考えています。
商品の色 = 黄色
商品カテゴリ = 靴
セグメントビルダーでは、どのように条件を構成すべきですか？
A. 「色 = 黄色」と「商品カテゴリ = 靴」を別々のコンテナに配置する
B. 「色 = 黄色」と「商品カテゴリ = 靴」を同じコンテナに配置する
C. 2 つの条件を別々のセグメントとして作成して Waterfall セグメントにする
D. Calculated Insight を作成しなければ実現できない
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B. 「色 = 黄色」と「商品カテゴリ = 靴」を同じコンテナに配置する
解説
関連属性を使ったセグメントでは、条件を同じコンテナに入れるか、別々のコンテナに入れるかによって意味が変わります。
同じコンテナに、
色 = 黄色
商品 = 靴
を設定すると、同じ関連レコードで両方を満たす必要があるため、「黄色の靴を購入した人」が対象になります。
一方、別々のコンテナにすると、「黄色い服を購入したことがあり、別の購入で青い靴を購入した人」も条件を満たす可能性があります。
同じコンテナ = 同じ関連レコード
という考え方を押さえておきましょう。
第 25 問
設問
ある企業では、複数のセグメントに同じ顧客が含まれています。
マーケティング担当者は、次の優先順位で顧客を割り当て、一度上位のセグメントに割り当てられた顧客を下位のセグメントから除外したいと考えています。
VIP 顧客
優良顧客
一般顧客
最も適切な機能はどれですか？
A. 動的セグメント
B. Waterfall セグメント
C. リアルタイムセグメント
D. Calculated Insight
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B. Waterfall セグメント
解説
Waterfall セグメントは、複数のセグメントに優先順位を設定し、上位から順番に顧客を割り当てることでセグメント間の重複を除外する機能です。
試験問題で、
複数のセグメント
優先順位
重複を除外
というキーワードが登場した場合は、Waterfall セグメントを検討しましょう。
第 26 問
設問
マーケティング担当者は、直近数日間の顧客行動を利用するキャンペーンのため、標準セグメントをできるだけ高い頻度で更新したいと考えています。
高速公開（Rapid Publish）を利用した場合の動作として正しいものはどれですか？
A. 過去 24 か月のデータを利用し、1 時間ごとに更新できる
B. 過去 7 日分のデータを利用し、1 時間または 4 時間ごとに更新できる
C. 過去 90 日分のデータを利用し、12 時間または 24 時間ごとに更新できる
D. すべての履歴データを利用してリアルタイムに更新できる
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B. 過去 7 日分のデータを利用し、1 時間または 4 時間ごとに更新できる
解説
標準セグメントの公開スケジュールには、主に次の選択肢があります。
更新しない：静的なセグメントとして利用
標準公開：12 時間または 24 時間ごと
高速公開：1 時間または 4 時間ごと
高速公開では更新頻度を高められる一方、利用できるデータは直近 7 日分に限定されます。
また、高い頻度で更新するため、利用量やコストへの影響も考慮する必要があります。
第 27 問
設問
ある企業では、顧客の Web 行動が発生した直後に対象者を判定し、Marketing Cloud Next のフローを開始したいと考えています。
最も適切な組み合わせはどれですか？
A. 動的セグメント + ブロードキャストフロー
B. 標準セグメント + セグメントフロー
C. リアルタイムセグメント + イベントトリガーフロー
D. Waterfall セグメント + オンデマンドフロー
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C. リアルタイムセグメント + イベントトリガーフロー
解説
リアルタイムセグメントは、リアルタイムデータグラフを基に作成し、イベントトリガーフローで利用します。
一方、動的セグメントを利用できるのはブロードキャストフローのみです。
試験では細かな構築手順よりも、
リアルタイムデータグラフ → リアルタイムセグメント → イベントトリガーフロー
という組み合わせを押さえておきましょう。
第 28 問
設問
Data 360 には顧客のロイヤルティランクが正しく保存されています。しかし、マーケティング担当者がそのランクをメールの差し込みフィールドとして利用しようとしても選択できません。
DMO のマッピングとリレーションシップは正しく設定されています。
次に確認すべきことはどれですか？
A. ロイヤルティランクがデータグラフに含まれているか
B. Waterfall セグメントが作成されているか
C. Data Space Filter が無効になっているか
D. Value Suggestions が有効になっているか
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A. ロイヤルティランクがデータグラフに含まれているか
解説
Data 360 にデータが存在することと、Marketing Cloud Next の各機能から利用できることは別です。
特に、
メールの差し込みフィールド
動的コンテンツ
フローの決定要素
フォームの事前入力
では、データグラフが重要になります。
DMO に値が存在していても、必要な属性がデータグラフに含まれていなければ、メールのパーソナライゼーションなどで利用できない場合があります。
第 29 問
設問
マーケティング担当者が見込み客（Prospect）を対象としたセグメントを作成しました。
しかし、確認すると、すでにリードへ変換された見込み客もセグメントに含まれています。
最も適切な対応はどれですか？
A. 変換済み Prospect は自動的に除外されるため、対応は不要
B. Prospect Status != Converted などの条件を追加する
C. Converted Lead 項目を削除する
D. 見込み客を Salesforce キャンペーンへ追加してからセグメント化する
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B. Prospect Status != Converted などの条件を追加する
解説
変換済みの見込み客は通常のリストビューには表示されませんが、セグメントでは自動的に除外されるわけではありません。
そのため、見込み客だけを対象にしたい場合は、
Prospect Status != Converted
などの条件を明示的に指定する必要があります。
なお、見込み客（Prospect）は Salesforce キャンペーンに直接追加できません。キャンペーンメンバーとして追加できるのは、Lead または Contactです。
第 30 問
設問
企業が展示会を開催し、マーケティングへのサインアップを行った参加者の CSV ファイルを入手しました。
担当者は、このリストに対してData 360 の通常のデータ処理や ID 解決を待たず、できるだけ早くメールを送信したいと考えています。
最も適切な機能はどれですか？
A. 標準セグメント
B. Waterfall セグメント
C. アクション可能リスト（Actionable List）
D. リアルタイムデータグラフ
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C. アクション可能リスト（Actionable List）
解説
アクション可能リスト（Actionable List）は、既知のオーディエンスを静的なリストとして管理し、すばやくマーケティング施策の対象にするための機能です。
CSV からリードをインポートして、通常の
Data 360 への取り込み → ID 解決 → データグラフ更新
などの処理を待たずに、Marketing Cloud Next から送信を開始できます。
展示会などで取得したリストをすぐに利用したいケースは、代表的なユースケースです。
第 31 問
設問
ある企業では、Marketing Cloud Next のメールパーソナライゼーション用に初めてデータグラフを作成しました。
そのデータグラフをビルドした直後に、誤って設定した関連 DMO と属性を取り外したいという要望が出ています。
最も適切な対応はどれですか？
A. ビルド済みのデータグラフから、不要な DMO と属性を削除する
B. データグラフを一時停止してから、不要な DMO と属性を削除する
C. データグラフを削除し、必要な DMO と属性だけを含めて新しく作り直す
D. DMO のリレーションシップを解除すれば、データグラフから自動的に削除される
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C. データグラフを削除し、必要な DMO と属性だけを含めて新しく作り直す
解説
データグラフは、一度ビルドすると、後からオブジェクトや属性を取り外すことができません。
そのため、不要な DMO や属性を除外したい場合は、既存のデータグラフを削除し、必要なオブジェクトと属性だけを含めて新しく作り直す必要があります。
データグラフは Marketing Cloud Next のパーソナライゼーションで重要な役割を持つため、作成時には、どの DMO や属性を含めるかを事前に整理しておくことが重要です。
キャンペーン、フロー、コンテンツ
第 32 問
設問
ある企業では、1 つのマーケティング施策の中で、次の 3 つのフローを実行したいと考えています。
新規顧客向け Welcome フロー
購入者向けフォローアップフロー
未購入者向けリマインドフロー
これらを 1 つのキャンペーンで管理できますか？
A. できない。1 つのキャンペーンには1つのフローしか関連付けられない
B. できる。1 つのキャンペーンには複数のフローを関連付けられる
C. できるが、それぞれのフローを別のキャンペーンにも関連付ける必要がある
D. できない。キャンペーンとフローは直接関連付けられない
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B. できる。1 つのキャンペーンには複数のフローを関連付けられる
解説
Marketing Cloud Next では、1 つのキャンペーンに複数のフローを関連付けることができます。
一方、逆方向には制約があり、1 つのフローを複数のキャンペーンへ関連付けることはできません。
つまり、
1 Campaign → 複数 Flow：可能
1 Flow → 複数 Campaign：不可
です。
キャンペーンはオーディエンス、フロー、コンテンツ、目標、結果などをまとめて管理する「箱」であり、実際のメッセージ送信やマーケティング処理はフローが担当します。
第 33 問
設問
マーケティング担当者がキャンペーンに設定されたセグメントの条件を変更しました。
しかし、キャンペーンレコードのセグメントプレビューを見ると、変更前の対象者が表示されています。
最も適切な対応はどれですか？
A. キャンペーンを削除して再作成する
B. フローの新しいバージョンを作成する
C. セグメントを再公開する
D. Data Graph を削除して再作成する
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C. セグメントを再公開する
解説
キャンペーンレコードのセグメントプレビューには、最後に公開された時点のセグメントデータが表示されます。
そのため、セグメントの条件を編集しただけでは、キャンペーン側のプレビューが最新になるとは限りません。
この場合は、セグメントを再公開して最新化します。
また、セグメントを利用するフローでは、フロー実行直前にセグメントを再公開して、できるだけ最新の対象者を利用する設定も可能です。
第 34 問
設問
ある企業では、顧客が登録フォームを送信したことをきっかけとして Welcome メールを送信したいと考えています。
最も適切なフローはどれですか？
A. Activation-Triggered Flow
B. Automation Event-Triggered Flow
C. Broadcast Flow
D. Audience Flow
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B. Automation Event-Triggered Flow
解説
Automation Event-Triggered Flow は、顧客行動やデータ変更などのイベント発生をきっかけとして開始するフローです。
フォーム送信は代表的なイベントの 1 つです。
そのほか、
Email の開封やリンククリック
SMS / WhatsApp などのエンゲージメント
Lead や Contact などの作成・更新
リアルタイムデータグラフの変更
などもイベントとして利用できます。
標準イベント・カスタムイベントともに、イベント発生後、約 15 分以内にフローが実行される点も試験対策として押さえておきましょう。
第 35 問
設問
ある企業では、API から郵便番号を渡し、その値に基づいて Dynamic Segment の対象者を決定してプロモーションメールを送信したいと考えています。
また、対象となるセグメントメンバーはフローを開始した後に判定したいという要件があります。
最も適切なフローはどれですか？
A. Audience Flow
B. Broadcast Flow
C. Activation-Triggered Flow
D. Automation Event-Triggered Flow
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B. Broadcast Flow
解説
Broadcast Flow は、Dynamic Segment を使用して対象者を決定し、API、Apex、別の Flow などから実行するフローです。
特に重要なのは、フロー開始後にセグメントメンバーシップが判定されることです。
一方、Audience Flow は Segment Members、List Members、Campaign Members などの特定のオーディエンスを対象として、即時またはスケジュールで実行します。
試験では、
Dynamic Segment + プログラムから実行 + 開始後にメンバー判定
という要件があれば、Broadcast Flow を選びます。
第 36 問
設問
ある企業では、顧客が商品を購入した直後に外部システムから Marketing Cloud Next のフローを呼び出し、注文確認メールを送信したいと考えています。
呼び出す際には、注文 ID と購入金額もフローへ渡す必要があります。
最も適切なフローはどれですか？
A. Audience Flow
B. Activation-Triggered Flow
C. On-Demand Flow
D. Segment Flow
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C. On-Demand Flow
解説
On-Demand Flow は、必要なタイミングで即座に呼び出すことを目的としたフローです。
API または Apex から実行でき、呼び出し時に注文 ID や購入金額などの情報を一緒に渡すこともできます。
そのため、
商品購入 → 外部システムから即座に呼び出す → 注文情報を渡す → 確認メール
というシナリオに適しています。
第 37 問
設問
ある企業では、キャンペーン A に Flow X を関連付けています。Flow X には Version 1 と Version 2 があり、Version 2 が最後に有効化されたバージョンです。
Flow X はキャンペーン A の共有設定を継承しています。その後、管理者がキャンペーン A を削除しました。Flow X 自体には共有ルールが設定されていません。
この操作後の Flow X について正しい説明はどれですか？
A. キャンペーン A とともに Flow X とすべてのバージョンが削除される
B. Flow X は残り、Version 2 が最後に有効化されたバージョンとして保持されるが、共有ルールがないため非公開になる
C. Flow X は残るが、キャンペーンとの関連付けが解除されるため Version 1 に自動的に戻る
D. Flow X は残り、キャンペーン A の共有設定もそのまま保持される
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B. Flow X は残り、Version 2 が最後に有効化されたバージョンとして保持されるが、共有ルールがないため非公開になる
解説
キャンペーンとフローの関係では、バージョン管理と共有設定を別々に考える必要があります。
まず、キャンペーンを削除しても、関連付けられているフロー自体は削除されません。削除されるのはキャンペーンとフローの関連付けです。
また、キャンペーンに関連付けられている間、フローはキャンペーンの共有設定を継承します。しかしキャンペーンを削除すると、フローは自身の共有ルールに戻ります。今回の Flow X には共有ルールがないため、非公開になります。
一方、キャンペーンを削除したからといって、フローのバージョンが以前の Version 1 に戻るわけではありません。
したがって、Flow X とそのバージョンは残るものの、アクセス範囲が変化するという B が正解です。
第 38 問
設問
マーケティング担当者は、顧客をランダムに複数のカスタマージャーニーへ振り分け、どのパスが最も高い成果を出すかを自動的に判定したいと考えています。
システムに勝者を自動選択させる場合、Path Experiment ではどの仕組みが利用されますか？
A. Linear Regression を使用し、90% の信頼度で勝者を決定する
B. Bayesian Prediction を使用し、95% 以上の信頼度で勝者を決定する
C. Random Forest を使用し、99% 以上の信頼度で勝者を決定する
D. Einstein Engagement Scoring のスコアが最も高いパスを必ず選択する
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B. Bayesian Prediction を使用し、95% 以上の信頼度で勝者を決定する
解説
Path Experiment で Automated を選択すると、システムがテスト結果から勝者パスを自動的に判定します。
この判定には ベイズ予測（Bayesian Prediction）が使用されます。
あるパスが他のすべてのパスを上回る確率について、95% 以上の信頼度に達すると、そのパスが勝者として選択されます。
95% に達するパスがなかった場合は、設定した Fallback Behavior が適用されます。
試験では、
Automated → Bayesian Prediction → 95%
の組み合わせを覚えておきましょう。
第 39 問
設問
マーケティング担当者が Path Experiment で、顧客をパス A とパス B へ 50% ずつランダムに割り当てました。
実際には対象者 6 人のうち、パスAに 4 人、パスBに 2 人が割り当てられました。
これは正常な動作ですか？
A. 異常。必ず 3 人ずつに割り当てられる
B. 異常。最低 10 人いなければ Path Experiment は実行できない
C. 正常。設定した割合は確率的な目標値であり、正確な人数配分を保証しない
D. 正常。ただし次回実行時には必ず 2 人と 4 人に逆転する
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C. 正常。設定した割合は確率的な目標値であり、正確な人数配分を保証しない
解説
Path Experiment の Path Percentage は、正確な人数配分を保証するものではありません。
個人の一意の ID と実験 ID を基に、それぞれの顧客についてパスが決定されます。
そのため 50%：50% に設定していても、対象者が 6 人なら 4：2 になることもあります。
母数が大きくなるほど、実際の割合が設定した割合へ近づいていきます。
また、一度パスを割り当てられた個人が同じ実験へ再び入った場合は、同じパスに割り当てられることも重要です。
第 40 問
設問
ある Unified Individual には、次の 3 つのメールアドレスが紐づいています。
Marketing Cloud Engagement：aaa@example.com
CRM：bbb@example.com
Amazon S3：ccc@example.com
企業は、メール送信時に CRM のメールアドレスを最優先し、存在しない場合に別のソースのメールアドレスを使用したいと考えています。
最も適切な機能はどれですか？
A. Reconciliation Rules
B. Source Priority Order
C. Value Suggestions
D. Path Experiment
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B. Source Priority Order
解説
ID 解決によって複数のレコードが同じ Unified Individual に統合されても、各データソースの Contact Point が 1 つに統合されるわけではありません。
複数のメールアドレスは Contact Point として残ります。
Activation で、その中からどの Contact Point を優先して利用するかを決定するのが Source Priority Order です。
一方、Reconciliation Rules は Unified Individual の属性値を調整するものであり、送信先となる Unified Contact Point の選択には使用しません。
Source Priority Order（Activation Template）を正しく利用するには、データグラフに Data Source を含める必要がある点も重要です。
第 41 問
設問
企業では、チームAの Marketing Workspace で作成した画像をチーム B でも利用しています。
さらに、チーム B の Workspace はチーム C の Workspace と共有されています。担当者は、A の画像は B を経由して C でも自動的に利用できると考えています。
正しい説明はどれですか？
A. A → B → C と共有されていれば、A のコンテンツは C でも自動的に利用できる
B. A のコンテンツをCでも利用するには、A → C の共有も必要
C. Workspace 間でコンテンツを共有することはできない
D. B で A のコンテンツをコピーすれば、自動的に C へ共有される
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B. A のコンテンツをCでも利用するには、A → C の共有も必要
解説
Marketing Workspace の共有は、推移的ではありません。
つまり、
A → B → C
という共有関係があっても、A のコンテンツが自動的に C へ共有されるわけではありません。
A の画像などを C でも利用・公開したい場合は、A → C の共有関係も必要です。
また、共有されたコンテンツはターゲットWorkspaceの ［ワークスペースと共有］フォルダーに表示されますが、ソースコンテンツを変更できるのはソースWorkspace側のコンテンツ作成者です。
第 42 問
設問
ある企業では、Marketing Workspace にデフォルトブランドを設定しています。
しかし、特定の商品キャンペーンだけは通常とは異なるブランドデザインを使用したいと考えています。
Marketing Cloud Next ではどのように対応できますか？
A. Workspace のデフォルトブランドは変更できないため対応できない
B. 新しい Marketing Workspace を必ず作成する
C. 特定のコンテンツに別のブランドを指定する
D. デフォルトブランドを削除してから新しいブランドを作成する
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C. 特定のコンテンツに別のブランドを指定する
解説
Marketing Cloud Next では、Marketing Workspace ごとにデフォルトブランドを設定できます。
ただし、すべてのコンテンツで必ずそのブランドを使用する必要はありません。
特定の商品やイベントなどでは、コンテンツごとに別のブランドを指定できます。
ブランドではカラー、フォント、ボタンスタイルだけでなく、ブランドアイデンティティやブランドトーンも設定できます。これらは Agentforce によるコンテンツ生成にも利用されます。
第 43 問
設問
マーケティング担当者がメールの画像とボタンを、同じ Personalization Point にリンクしました。
その後、画像側で新しいバリエーションとターゲティングルールを追加しました。
ボタン側ではどのような動作になりますか？
A. 何も変更されない
B. バリエーションとターゲティングルールが反映され、画像やスタイルも同じ内容に変更される
C. バリエーションとターゲティングルールは反映されるが、コンテンツ自体やスタイルは同期されない
D. Personalization Point のリンクが自動的に解除される
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C. バリエーションとターゲティングルールは反映されるが、コンテンツ自体やスタイルは同期されない
解説
複数のコンポーネントを同じ Personalization Point にリンクすると、
バリエーション
ターゲティングルール
優先度
などの設定を共有できます。
一方、画像、テキスト、スタイルなどのコンテンツ自体は同期されません。
また、リンクを解除すると Personalization Point が複製され、それまでのルールや優先度を維持したまま、それぞれを個別に編集できるようになります。
第 44 問
設問
あるメールでは、顧客の属性に応じて複数のコンテンツバリエーションを設定しています。
ある顧客が「Gold Member」と「Tokyo Resident」という2つのバリエーションの条件を同時に満たしました。
どのコンテンツが表示されますか？
A. 両方のバリエーションが同時に表示される
B. ランダムに 1 つが選択される
C. 優先度に基づいて表示するバリエーションが決定される
D. 必ずデフォルトバリエーションが表示される
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C. 優先度に基づいて表示するバリエーションが決定される
解説
動的コンテンツで顧客が複数のバリエーションの条件を満たした場合は、設定された優先度によって表示するコンテンツが決まります。
一方、どのターゲティングルールにも一致しなかった場合は、デフォルトバリエーションが表示されます。
試験では、
複数条件に一致 → 優先度
どの条件にも一致しない → Default Variation
という違いを押さえておきましょう。
第 45 問
設問
ある小売企業では、顧客ごとに最近閲覧した商品を最大 5 件、メール内に一覧形式で表示したいと考えています。
商品ごとに画像、商品名、価格を表示する必要があります。
最も適切な機能はどれですか？
A. Path Experiment
B. Repeater
C. Personalization Point
D. Content Variable
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B. Repeater
解説
Repeater（リピーター）は、データソースから取得した複数のレコードをメール内に繰り返し表示するためのコンポーネントです。
例えば、
最近閲覧した商品
注文履歴
イベント
プロモーション
などの複数レコードを一覧表示する場合に適しています。
Repeater Source を選択し、内部の画像や見出しなどに Merge Fields を設定して各レコードの値を表示します。
フィルタリングや並べ替えも可能です。
第 46 問
設問
ある企業では、顧客が注文を完了したことをきっかけにフローを開始し、その注文イベントに含まれている注文番号や購入金額をメール本文に表示したいと考えています。
最も適切な Data Source はどれですか？
A. Unified Individual
B. Event
C. Lookup Data Graph
D. Activation
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B. Event
解説
Event Data Source は、注文完了やフォーム送信など、フローを開始したイベントに含まれるデータをコンテンツで利用する場合に使用します。
今回のように、
注文完了イベント → フロー開始 → その注文番号や購入金額をメールに表示
というシナリオでは Event が適しています。
試験対策として、
1 つのコンテンツにつき Event Data Source は 1 つ
コンテンツ公開後は Event Data Source を削除・置換できない
という制約も押さえておきましょう。
第 47 問
設問
ある企業では、顧客が注文を完了した直後にフローを実行し、注文確認メールを送信しています。
メールには、フローを開始した注文イベントに含まれていない、外部の配送システムから取得した「配送予定日」を表示する必要があります。
配送予定日は、フローの実行中に HTTP Connector を使用して取得できます。
この値をメールへ渡すために最も適切な Data Source はどれですか？
A. Event
B. Content Variable
C. Data Graph
D. Activation
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B. Content Variable
解説
この問題のポイントは、「その値がどこから取得されるのか」です。
Event Data Source は、注文完了やフォーム送信など、フローを開始したイベントに含まれるデータをコンテンツで利用する場合に使用します。
一方、今回の「配送予定日」は注文イベントには含まれておらず、フロー実行中に HTTP Connector を使用して外部システムから取得しています。
このように、Flow から実行時に値をコンテンツへ渡す場合は Content Variable を使用します。Content Variable は Salesforce Flow で利用可能なデータソースへマッピングでき、MuleSoft や HTTP Connector などから取得したデータも利用できます。
したがって、
フローを開始したイベントのデータ → Event
Flow から実行時に渡すデータ → Content Variable
という使い分けがポイントです。
第 48 問
設問
マーケティング担当者が完成したメールを Preview & Test で確認しようとしましたが、プレビューに使用する受信者を選択できません。
最も適切な対応はどれですか？
A. Data Graph を Real-Time に変更する
B. 少なくとも 1 つのセグメントを公開する
C. テスト用 Contact を 5 件以上作成する
D. メールを先に公開する
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B. 少なくとも 1 つのセグメントを公開する
解説
メールの Preview & Test を利用するには、少なくとも 1 つの公開済みセグメントが必要です。
プレビューでは、セグメントとサンプル受信者を選択し、Merge Fields などが実際のデータでどのように表示されるかを確認します。
また、テスト送信については、
送信先は最大 5 メールアドレス
認証済みドメインの送信元を使用
テスト送信でもメッセージクレジットを消費
という点も押さえておきましょう。
第 49 問
設問
マーケティング担当者が Marketing Calendar で今後の施策を確認しています。
担当者は、カレンダー上でキャンペーンとセグメントフローの予定日を、それぞれドラッグ＆ドロップして変更したいと考えています。
正しい説明はどれですか？
A. キャンペーンもセグメントフローもドラッグして日付を変更できる
B. キャンペーンもセグメントフローもドラッグでは変更できない
C. キャンペーンの日付はドラッグで変更できるが、セグメントフローの送信日は変更できない
D. セグメントフローの送信日はドラッグで変更できるが、キャンペーンの日付は変更できない
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C. キャンペーンの日付はドラッグで変更できるが、セグメントフローの送信日は変更できない
解説
Marketing Calendar では、キャンペーンやフローの予定を日・週・月単位で確認できます。
ただし、カレンダー上での日付変更には違いがあります。
キャンペーン → ドラッグして日付変更可能
セグメントフロー → 送信日をドラッグして変更できない
また、Automation Event-Triggered Flow のように開始日を持たないフローは Marketing Calendar に表示されません。
この「キャンペーンはドラッグ可能、セグメントフローは不可」という違いは、そのまま選択問題にしやすいポイントです。
Agentforce と AI イノベーション
第 50 問
設問
ある企業では、Marketing Cloud Next Growth Edition を利用しています。
マーケティングチームには次の 2 つの課題があります。
顧客がメールを開封する可能性が最も高い時間帯に配信したい
ボットによる開封やクリックによって、キャンペーンのエンゲージメント指標が実態より高く見える問題を改善したい
追加の Advanced Edition 機能を利用せずに、これらの要件を満たす組み合わせはどれですか？
A. Einstein Send Time Optimization + Einstein Metrics Guard
B. Einstein Engagement Frequency + Einstein Engagement Scoring
C. Einstein Send Time Optimization + Einstein Engagement Scoring
D. Einstein Engagement Frequency + Einstein Metrics Guard
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A. Einstein Send Time Optimization + Einstein Metrics Guard
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この問題では、予測 AI の役割とエディションの両方を判断する必要があります。
Einstein Send Time Optimization（ESTO） は、顧客のエンゲージメントが最大化するよう、最適な送信時間を予測します。
Einstein Metrics Guard（EMG） は、ボットによる偽の開封やクリックを予測して除外し、エンゲージメント指標をより正確にします。
さらに、この2つはどちらも Growth Edition と Advanced Edition の両方で利用可能です。
一方、
Einstein Engagement Frequency（EEF）
Einstein Engagement Scoring（EES）
は Advanced Edition の機能です。
試験では名称だけでなく、
ESTO = Time → いつ送るか
EEF = Frequency → どのくらい送るか
EES = Scoring → 誰が反応しそうか
EMG = Metrics → ボットによる偽の反応を除外
という役割をシナリオから判断できるようにしておきましょう。
第 51 問
設問
ある企業が Agentforce Campaign Creation を使用して、新商品のキャンペーンを作成しています。
担当者は Agentforce との会話でキャンペーンの目的を伝え、ブリーフとシナリオのプレビューを確認しました。その後、ブランドやメッセージを調整し、キャンペーンを作成しました。
この後の動作として最も適切なものはどれですか？
A. キャンペーンだけが作成され、フローとコンテンツは担当者が手動で作成する
B. ブリーフを基に、キャンペーンに必要なフローやメッセージコンテンツが作成される
C. セグメントだけが作成され、キャンペーンレコードは作成されない
D. Agentforce はブリーフの作成までを担当し、それ以降のキャンペーン構築には関与しない
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B. ブリーフを基に、キャンペーンに必要なフローやメッセージコンテンツが作成される
解説
Campaign Creation Agent は、単にキャンペーンのアイデアや文章を生成するだけの機能ではありません。
基本的な流れは、
ビジネスユニットの特定 → 目的の確認 → 双方向シナリオの確認 → ブリーフ作成 → シナリオのプレビュー → ブランドやシナリオの調整 → キャンペーン作成 → フロー／コンテンツ作成
となります。
ブリーフの情報をもとに、オーディエンスとなるセグメントやメッセージコンテンツを生成することもできます。
また、双方向シナリオを選択した場合は、フローの最後に「エージェントに転送」要素が追加される点も押さえておきましょう。
第 52 問
設問
マーケティング担当者が Campaign Creation Agent を利用して作成したキャンペーンから、不要になったブリーフを削除しました。
すでに作成されているセグメントとコンテンツについて、正しい説明はどれですか？
A. ブリーフを削除すると、関連するセグメントとコンテンツも自動的に削除される
B. セグメントは残るが、コンテンツは削除される
C. セグメントとコンテンツは残せるが、その後 Agentforce から適切なサポートを受けられなくなる
D. ブリーフはキャンペーン作成後に削除できない
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C. セグメントとコンテンツは残せるが、その後 Agentforce から適切なサポートを受けられなくなる
解説
キャンペーンからブリーフを削除しても、すでに作成された関連セグメントやコンテンツを残すことは可能です。
ただし、Campaign Creation Agent はブリーフに記載されたキャンペーンの目的や戦略などの情報を利用してサポートします。
そのためブリーフを削除すると、Agentforce がキャンペーンのコンテキストを適切に利用できなくなり、その後の適切なサポートを受けられなくなります。
「ブリーフを削除する = 作成済み成果物も削除される」ではない点がポイントです。
第 53 問
設問
ある企業では、ロイヤルティレベルが上がった顧客へ SMS を送信し、顧客が返信した場合には Agentforce が購入履歴を参照しながら商品を提案し、そのまま購入につなげたいと考えています。
Conversational Marketing における各要素の役割として正しい組み合わせはどれですか？
A. Flow が顧客との会話を担当し、Agentforce が会話開始のタイミングを決定し、Data 360 が SMS を配信する
B. Flow が会話開始のタイミングを制御し、Agentforce が会話を担当し、Data 360 が顧客コンテキストを提供する
C. Data 360 が会話開始のタイミングを制御し、Flow が顧客コンテキストを提供し、Agentforce が SMS を配信する
D. Agentforce がすべての役割を担当するため、Flow と Data 360 は必要ない
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B. Flow が会話開始のタイミングを制御し、Agentforce が会話を担当し、Data 360 が顧客コンテキストを提供する
解説
Conversational Marketing は、主に次の 4 つの要素で構成されます。
チャネル：顧客との会話の入り口
Flow：メッセージを送り、会話を開始するタイミングを制御
Agentforce：顧客との実際の会話を担当
Data 360：統合プロファイルや購入履歴などの顧客コンテキストを提供
今回のケースでは、Flow がロイヤルティレベルの変更をきっかけに SMS を送り、返信後は Agentforce が会話を担当します。
その際、Data 360 の購入履歴などを利用することで、一般的な回答ではなく顧客一人ひとりに合わせた会話が可能になります。
Conversational Marketing の目的は単に会話を続けることではなく、プロアクティブに購入、予約、アップセルなどの具体的なビジネス成果につなげることです。
第 54 問
設問
ある企業では、Agentforce が顧客の購入履歴を利用して回答する仕組みを構築しています。
セキュリティチームから次の 2 つの要件が提示されました。
電話番号や住所などの PII を、そのまま外部 LLM に送信しない
LLM プロバイダーにプロンプト、顧客データ、生成された回答を保持させない
この2つの要件に対応する組み合わせとして最も適切なものはどれですか？
A. Dynamic Grounding + Toxicity Scorer
B. Custom Guardrails + Human-in-the-Loop
C. Data Masking + Zero Data Retention
D. Toxicity Scorer + Zero Data Retention
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C. Data Masking + Zero Data Retention
解説
この問題では、Einstein Trust Layer の各機能が何を保護するのかを区別する必要があります。
Data Masking は、電話番号、住所、クレジットカード番号などの PII を匿名化されたプレースホルダーに置き換えてから LLM に送信します。
一方、Zero Data Retention は、LLM プロバイダーにプロンプト、顧客データ、生成された回答を保持させないための仕組みです。送信したデータを外部モデルの学習にも使用させません。
一方、
Dynamic Grounding → 信頼できるデータに回答を基づかせる
Toxicity Scorer → 有害・不適切な回答を検出する
Custom Guardrails → ブランドガイドラインやトーンなどに従うよう制御する
という役割です。
第 55 問
設問
ある企業では、Agentforce を利用した会話型マーケティングを導入しています。
顧客から複雑な契約変更について質問された場合、Agentforce だけで回答させるのではなく、人間の担当者へ引き継ぎたいと考えています。
同時に、通常の商品に関する質問については、企業の公式データを利用して回答させ、存在しない商品情報を生成するリスクを低減したいと考えています。
最も適切な組み合わせはどれですか？
A. Human-in-the-Loop + Dynamic Grounding
B. Data Masking + Einstein Metrics Guard
C. Zero Data Retention + Einstein Engagement Scoring
D. Toxicity Scorer + Einstein Send Time Optimization
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A. Human-in-the-Loop + Dynamic Grounding
解説
2つの要件を分けて考えることがポイントです。
複雑なケースを Agentforce だけで処理せず、人間の担当者へエスカレーションする仕組みが Human-in-the-Loop です。
一方、Dynamic Grounding は、企業の信頼できるデータや顧客データを AI の回答に組み込み、回答を実際のデータに基づかせます。これにより、ハルシネーションを抑制できます。
したがって、
AIでは対応困難 → Human-in-the-Loop
回答を信頼できるデータに基づかせる → Dynamic Grounding
という組み合わせになります。
Einstein Trust Layer 関連の問題では、機能名そのものを暗記するだけでなく、「ブランドを守る」「有害回答を防ぐ」「ハルシネーションを抑える」「PIIを守る」「LLMに保持させない」「人間へ引き継ぐ」のどの要件なのかを切り分けて考えることが重要です。
分析とパフォーマンスインサイト
第 56 問
設問
ある企業では、Marketing Cloud Next で実施している複数のキャンペーン、フロー、コンテンツを横断して、全体的な傾向やパフォーマンスインサイトを確認したいと考えています。
メール単体や特定フローだけではなく、マーケティング施策全体を俯瞰して分析することが要件です。
最も適切な機能はどれですか？
A. Email Engagement
B. Flow Performance
C. Marketing Performance Intelligence
D. Engagement Details
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C. Marketing Performance Intelligence
解説
Marketing Performance Intelligence は、キャンペーンやコンテンツを横断して、マーケティング全体のパフォーマンス、傾向、インサイトを確認するための機能です。
一方、
Flow Performance → フロー単位
Content Performance → メール、SMS、WhatsApp、ランディングページなどのコンテンツ単位
Email Engagement → CRM 標準のメールエンゲージメント分析
Engagement Details → 個々の Prospect、Lead、Contact の最近の活動
という違いがあります。
試験では、「全体」「キャンペーン」「フロー」「コンテンツ」「個人」のどの粒度で分析したいのかを見極めることが重要です。
第57問
設問
営業担当者から、取引先責任者のレコードページ上で、次の 2 つを確認したいという要望がありました。
顧客が現在どの程度マーケティングにエンゲージしているかを数値で把握したい
最近どのメールを開封したか、どのような活動を行ったかを確認したい
最も適切な組み合わせはどれですか？
A. Engagement Score + Engagement Details
B. Campaign Performance + Flow Performance
C. Email Engagement + Deliverability
D. Marketing Performance Intelligence + Content Performance
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A. Engagement Score + Engagement Details
解説
CRM の Prospect、Lead、Contact のレコードページでは、個人単位のエンゲージメントを確認するために次の2つを利用できます。
Engagement Score
顧客のエンゲージメント度合いをスコアとして確認Engagement Details
最近のメール開封など、実際のエンゲージメント活動の詳細を確認
つまり、
Score = どのくらいエンゲージしているか
Details = 実際に何をしたか
という違いです。
ダッシュボードではなく、CRM レコードページで個人の状態を確認したいという要件がポイントです。
第 58 問
設問
あるメールキャンペーンでは、次の結果となりました。
送信数：10,000
開封数：4,000
クリック数：1,000
マーケティング担当者は、「メールを開封した人のうち、何％がクリックしたか」を確認したいと考えています。
確認すべき指標はどれですか？
A. メールクリック率
B. Email Click-Through Rate
C. Open Rate
D. Conversion Rate
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B. Email Click-Through Rate
解説
この問題では、分母が何かを確認します。
メールクリック率
送信されたメールのうち、クリックにつながった割合
→ 分母は送信数Email Click-Through Rate
開封されたメールのうち、クリックにつながった割合
→ 分母は開封数
今回確認したいのは「開封した人のうち、何％がクリックしたか」なので、Email Click-Through Rate が適切です。
この例では、
1,000 ÷ 4,000 = 25%
となります。
名称が似ているため、試験では分母が送信数なのか、開封数なのかを確認しましょう。
第 59 問
設問
マーケティング担当者に Marketing Performance Intelligence を利用させたいと考えています。
そのユーザーは Marketing Cloud Next のキャンペーンやコンテンツにはアクセスできますが、「マーケティングパフォーマンス」が表示されません。
最初に確認すべきものはどれですか？
A. Marketing Cloud Admin 権限セット
B. Tableau Next Included App Business User 権限セット
C. Data Cloud Architect 権限セット
D. 標準レポートフォルダへのアクセス権
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B. Tableau Next Included App Business User 権限セット
解説
Marketing Performance Intelligence を利用するには、Tableau Next Included App Business User 権限セットが必要です。
この権限セットによって、ユーザーは「マーケティングパフォーマンス」へアクセスできます。
一方、CRM 標準の Email Engagement や SMS Engagement などのダッシュボード／レポートが見えない場合は、保存されているレポートフォルダやダッシュボードフォルダへのアクセス権を確認する必要があります。
つまり、
Marketing Performance Intelligence が見えない
→ Tableau Next Included App Business UserCRM 標準レポートが見えない
→ フォルダアクセス権
という切り分けを意識しましょう。
第 60 問
設問
ある取引先責任者が、商談成立までに次のキャンペーンへエンゲージしました。
Campaign A：商談作成の 20 日前にメールをクリック
Campaign B：商談作成の 5 日後にSMSをクリック
Campaign C：商談成立の 2 日前にメールをクリック
この取引先責任者は商談の Contact Role として登録されており、商談は Closed Won になりました。
Opportunity Influence で Last Touch モデルを使用した場合、100% のクレジットが付与されるキャンペーンはどれですか？
A. Campaign A
B. Campaign B
C. Campaign C
D. 3 つのキャンペーンへ均等に配分される
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C. Campaign C
解説
Opportunity Influence の Last Touch は、商談成立前に最後にエンゲージしたキャンペーンへ 100% のクレジットを付与します。
今回のクリックは、
Campaign A：商談作成 20 日前
Campaign B：商談作成 5 日後
Campaign C：商談成立 2 日前
の順です。
Campaign C が Closed Won の直前に行われた最後のクリックなので、Last Touch では Campaign C に100% のクレジットが付与されます。
なお、Opportunity Influence では、次の条件も重要です。
対象は Closed Won の商談
クリックした人物が商談の Contact Role である必要がある
Data 360 の Unified Profile ではなく、個人オブジェクトに紐づく Email / SMS のクリックエンゲージメントを利用する
対象クリックは、商談作成の 30 日前から Closed Won まで
First Touch なら最初の対象エンゲージメントに100%
Last Touch なら最後の対象エンゲージメントに100%
いかがでしたでしょうか。
これらの問題は、設問自体も読みやすく、問われている内容も基本的な内容ばかりだったかと思いますが、もし間違えた部分があれば、自分の弱みを再確認できたのではないかと思います。
この後、Part. 2、Part. 3 は、設問自体も読み込む力が必要になったりと、難易度が上がっていきますので、是非そちらも取り組んで、本番の試験が簡単に思えるレベルまで訓練してください。
今回は以上です。
