【第407回】 Data Cloud ： セグメント演算子の解説

Data Cloud では、セグメントのキャンバスに属性をドラッグすると、データ型に応じて「演算子（オペレーター）」を選択できます。これらを正確に理解することで、オーディエンスを精密に絞り込むことが可能になります。

演算子は、以下の 4 種類に分類されます。

• 日付（Date / DateTime）

• 数値（Numeric）

• テキスト（Text）

• ブール値（Boolean）

この記事では、それぞれの演算子がどう機能するのかを解説します。

日付（Date / DateTime）演算子

日付型属性に使用できる演算子です。

① Has No Value （値なし）

日付型属性の値が Null のオーディエンスを探します。

② Has Value （値あり）

日付型属性の値が Null ではなく、値があるオーディエンスを探します。

③ Is On （当日）

カレンダーで指定した日（当日）に、イベントが発生したオーディエンスを探します。

④ Is Before （次の日の前）

カレンダーで指定した日より前に、イベントが発生したオーディエンスを探します。指定した日（当日）は含みません。

⑤ Is After （次の日の後）

カレンダーで指定した日より後に、イベントが発生したオーディエンスを探します。指定した日（当日）は含みません。

⑥ Is Between （次の範囲内にある）

カレンダーで指定した開始日（00:00:00）から終了日（23:59:59）までにイベントが発生したオーディエンスを探します。指定した日をそれぞれ含みます。

⑦ Is Anniversary Of （次のアニバーサリーの日付）

属性の日付の「月」と「日」が、今日の「月」と「日」と一致するオーディエンスを探します。この演算子では、「年」の部分は無視されます。例えば、今日が誕生日である人や、今日が結婚記念日である人を抽出します。

⑧ Is Not Anniversary Of （次のアニバーサリーの日付ではない）

属性の日付の「月」と「日」が、今日の「月」と「日」と一致しないオーディエンスを探します。「年」の部分は無視されます。

⑨ Greater Than Last Number Of Days （最後の日数より大きい）

今日の日付から 指定した日数分を遡り、それより前の日付で発生したイベントを探します。遡った結果の日付自体は、その結果に含まれません。

例えば、入会年月日が 180 日より前の人（入会して半年が経過している人）だけに絞りたいような時に利用できます。

例：2025 年 11 月 30 日の任意の時間で再計算をする場合に、5 を指定したとすると、5 日前の 11 月 25 日 00:00:00 より前（過去）のイベントがすべて抽出されます。この場合の 5 日前自体のデータは含まれません。

⑩ Last Number Of Days （最後の日数）

抽出を開始する現在の時刻までの「直近で過去 〇 日間」でイベントが発生したオーディエンスを探します。
3 ヶ月以内（90 日）に入会したした人を探す場合など

例：6 を指定して 2025 年 11 月 30 日 15:00 に再計算 →
2025 年 11 月 24 日 00:00:00 〜 2025 年 11 月 30 日 15:00:00 が対象となります。

⑪ Next Number Of Days （次の日数）

抽出を開始する現在の時刻から「将来の 〇 日間の終わり（23:59:59）まで」に発生するイベントを探します。

例：2 を指定して 2025 年 11 月 30 日 15:00 に再計算 →
2025 年 11 月 30 日 15:00 〜 2025 年 12 月 2 日 23:59:59 が対象となります。

⑫ Last Number Of Months （最後の月数）

過去の「〇 ヶ月」でイベントが発生したオーディエンスを探します。
当月は含まれません。

例：2 を指定し 2025 年 11 月 30 日に再計算 →
2025 年 9 月〜 10 月のすべてのイベントが対象となります。11 月は含まれません。

⑬ Next Number Of Months （次の月数）

将来の「〇 ヶ月」でイベントが発生する予定のオーディエンスを探します。
当月は含まれません。

例：1 を指定し 2025 年 11 月 30 日に再計算 →
来月（2025 年 12 月）のすべてのイベントが対象となります。当月は含まれません。

⑭ Last Year （昨年）

前年全体を対象にして、イベントが発生したオーディエンスを探します。

⑮ This Year （今年）

今年全体を対象にして、イベントが発生したオーディエンスを探します。

⑯ Next Year （来年）

来年全体を対象にして、イベントが発生するオーディエンスを探します。

⑰ Day Of Week （曜日）

指定した「曜日」にイベントが発生したオーディエンスを探します。

⑱ Day Of Month （月の日）

指定した日（1〜31）にイベントが発生したオーディエンスを探します。

⑲ Not Day Of Month （月の日ではない）

指定した日（1〜31）以外にイベントが発生したオーディエンスを探します。

⑳ Before Day Of Month （月の日の前）

このオペレーターは 日付の “日” の部分だけ を比較します。
つまり、月や年は比較せず、日付の「何日か」だけを使ってフィルターします。例えば、フィルターで次のように設定したとします。

Before Day Of Month = 10（※数字だけを入力）この場合、

• 「1 日〜 9 日の間の日付」を持つレコードだけが対象となります

• 月や年は無視されます

㉑ After Day Of Month （月の日の後）

このオペレーターは 日付の “日” の部分だけ を比較します。
つまり、月や年は比較せず、日付の「何日か」だけを使ってフィルターします。例えば、フィルターで次のように設定したとします。

After Day Of Month = 10（※数字だけを入力）この場合、

• 「11 日〜 31 日の日付」を持つレコードだけが対象となります

• 月や年は無視されます

㉒ Month Of The Year （今年の月）※ 日本語では「月」と表示

指定した月（1〜12）にイベントが発生したオーディエンスを探します。

㉓ Not Month Of The Year （今年の月ではない）※ 日本語では「月ではない」と表示

指定した月（1〜12）以外でイベントが発生したオーディエンスを探します。

㉔ Is This Month （今月）

今月イベントが発生したオーディエンスを探します。

㉕ Is Next Month （来月）

来月イベントが発生する予定のオーディエンスを探します。

㉖ Is Last Month （先月）

昨月イベントが発生したオーディエンスを探します。

㉗ Is Today （今日）

今日イベントが発生したオーディエンスを探します。

㉘ Is Tomorrow （明日）

明日イベントが発生する予定のオーディエンスを探します。

㉙ Is Yesterday （昨日）

昨日イベントが発生したオーディエンスを探します。

㉚ Last Number Of Years （最後の年数）

過去の「カレンダー年（〇 年前）」でイベントが発生したオーディエンスを探します。

例：2025 年にセグメントが再カウントされた場合、5 の値を指定すると、2020 年 1 月から 2020 年 12 月に発生したすべてのイベントが返されます。

数値（Numeric）演算子

数値型属性に使用できる演算子です。パーセンテージ型も含まれます。

① Has Value （値あり）

値が Null または 空 でないオーディエンスを探します。

② Has No Value （値なし）

値が Null または 空 のオーディエンスを探します。

③ Is Equal To （次の値と等しい）

指定した値と一致するオーディエンスを探します。

④ Is Not Equal To （次の値と等しくない）

指定した値と一致しないオーディエンスを探します。

※ 対象のフィールドが Null の場合はセグメントに含まれません。
Null も含めたい場合は、「Has No Value」と「Is Not Equal To」を OR ブロックに入れます。

⑤ Is Less Than （次の値未満）

指定した値より小さいオーディエンスを探します。

⑥ Is Less Than or Equal To （次の値以下）

指定した値以下のオーディエンスを探します。

⑦ Is Greater Than （次の値より大きい）

指定した値より大きいオーディエンスを探します。

⑧ Is Greater Than or Equal To （次の値以上）

指定した値以上のオーディエンスを探します。

⑨ Is Between （次の範囲内にある）

開始値と終了値の範囲に含まれるオーディエンスを探します。

⑩ Is Not Between （次の範囲内にない）

開始値と終了値の範囲外のオーディエンスを探します。

テキスト（Text）演算子

URL、メール、電話番号などもテキスト型として扱われます。

① Has Value （値あり）

値が Null または 空 でないオーディエンスを探します。

② Has No Value （値なし）

値が Null または 空 のオーディエンスを探します。

③ Is Equal To （次の値と等しい）

指定した文字列と一致するオーディエンスを探します。

④ Is Not Equal To （次の値と等しくない）

指定した文字列と一致しないオーディエンスを探します。

※ 対象のフィールドが Null の場合はセグメントに含まれません。
Null も含めたい場合は、「Has No Value」と「Is Not Equal To」を OR ブロックに入れます。

⑤ Contains （次の文字列を含む）

指定した文字列を含むオーディエンスを探します。

⑥ Does Not Contain （次の値を含まない）

指定した文字列を含まないオーディエンスを探します。

⑦ Matches（一致）

正規表現パターンに一致するオーディエンスを探します。

例えば、属性の値に TestSearch という文字列が含まれているかを調べたい場合、正規表現を使うと TestSearch を含むすべてのデータ が検索結果としてヒットします。

例：

• TestSearch Results

• TestingSearching（⇒ Test(ing)Search(ing)のように、部分でも OK）

このように、完全一致だけでなく「部分的に含まれているもの」もまとめて検索できるのが、正規表現演算子の便利なポイントです。

⑧ Doesn’t Match （一致しません）

正規表現パターンと一致しないオーディエンスを探します。

⑨ Begins With （次の値で始まる）

指定した文字列で始まるオーディエンスを探します。

⑩ Exists As A Whole Word （次の単語が存在する）

指定した文字列が「単語として」存在するかを判定します。

例：hello world には hello は存在、hel は存在しない

⑪ Is Not In （次の値のいずれとも一致しない）

指定した複数の値のいずれにも一致しないオーディエンスを探します。
最大 100 個まで指定可能で、「値の提案」機能が有効ならドロップダウンから選択できます。
カンマ区切りも投入が可能です。以下のような例です。

alpha,beta,gamma,delta,echo,foxtrot,golf,hotel,india,juliet,kilo,lima,mike,november,oscar,papa,quebec,romeo,sierra,tango,uniform,victor,whiskey,xray,yankee,zulu,apple,banana,cherry,date,elderberry,fig,grape,honeydew,ice,juice,kiwi,lemon,mango,nectarine,orange,peach,quince,raspberry,strawberry,tomato,ugli,vanilla,watermelon,xenon,yogurt,zephyr,cloud,storm,rain,snow,wind,sky,river,lake,forest,mountain,valley,desert,ocean,beach

⑫ Is In （次の値のいずれかと一致する）

指定した複数の値のいずれかに一致するオーディエンスを探します。
最大 100 個まで指定可能で、「値の提案」機能が有効ならドロップダウンから選択できます。カンマ区切りも投入が可能です。

ブール値（Boolean）演算子

① Has Value （値あり）

値が Null でないオーディエンスを探します。

② Has No Value （値なし）

値が Null のオーディエンスを探します。

③ Is True （True）

値が Null でなく、True のオーディエンスを探します。

④ Is False （False）

値が Null でなく、False のオーディエンスを探します。

いかがでしたでしょうか。

特に注意したいポイントは、やはり 日付データのタイムゾーン変換 の部分かと思います。それ以外については、比較的シンプルに使える印象です。

たとえば、「今日の日付から過去 6 カ月分」というような取得は直接できないため、“過去 180 日” のように日数へ変換して指定する必要がある など、少し痒いところに手が届かない部分も存在します。この点は注意してください。

Data Cloud のセグメンテーション演算子は、データ型ごとに豊富で奥が深い機能です。それぞれの演算子が どのようなレコードを対象にするのか を理解しておくことで、より精度の高いオーディエンスセグメントを構築できるようになります。迷ったときは、ぜひこのページを参考にしてください。

今回は以上です。

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