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支払い処理データテンプレート

Adyen

支払い処理の属性(19) 支払い処理のアクティビティ(16) データ抽出ガイド(2)

支払い処理データテンプレート

このテンプレートでは、Adyenの支払い処理を分析するために必要なデータの収集方法を説明します。追跡する属性とプロセスのアクティビティを示し、データ抽出の手順も紹介します。プロセスマイニングに必要な情報を漏れなく収集する際にお役立てください。

収集を推奨する属性
追跡する主なアクティビティ
Adyenからデータを抽出する手順

イベントログを初めて作成する方はこちら：プロセスマイニング用イベントログの作成方法.

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支払い処理の属性

Adyenの支払い処理を詳しく分析するには、次のデータ項目をイベントログに含めることをおすすめします。

5 必須 6 推奨 8 任意

	名前	説明
	アクティビティ名 EventCode	決済プロセスで発生する具体的な段階または処理です。
説明この属性は、AUTHORISATION、CAPTURE、REFUNDなど、発生した具体的なイベントを示します。プロセスマップのノードを定義し、取引の流れを決定します。分析では、これらのコードを人が理解しやすいアクティビティ名に変換して、プロセスの流れを可視化します。コードの順序の違いから、通常処理や例外処理など、異なるプロセス経路を把握できます。重要な理由プロセスマイニングモデルにおけるプロセスの「何をするか」を定義し、プロセスの流れを可視化します。入手先 Adyen Notification Webhooksの「eventCode」フィールドです。例 AUTHORISATIONCAPTUREREFUNDCANCELLATIONCHARGEBACK
	イベントのタイムスタンプ EventDate	決済アクティビティが発生した日時です。
説明この属性には、オーソリや精算などのイベントがシステムに記録された正確なタイムスタンプが保存されます。これにより、ケース内のアクティビティを時系列に並べられます。分析では、サイクルタイムの算出、ボトルネックの特定、時間経過に伴うシステムの処理量の把握に欠かせません。「決済サイクル時間（全体）」など、時間に基づくすべてのKPIに利用できます。重要な理由イベントの順序付けと、所要時間に基づく各種指標の算出に必要です。入手先 Adyen Notification Webhooksの「eventDate」フィールドです。例 2023-10-27T10:00:00+01:002023-10-27T10:05:30+01:002023-10-28T09:15:00+01:00
	決済取引ID PspReference	Adyenが各決済取引に割り当てる一意の参照識別子です。
説明この属性は、Adyenの環境における決済ライフサイクル全体の主キーとして機能します。最初の支払い依頼と、その後の承認、売上確定、決済、返金やチャージバックなどのイベントを結び付けます。分析では、このIDを使って個別のイベントを1つのケースにまとめ、プロセス全体を再構成します。購入者が支払いを開始してから最終的な決済に至るまで、個々の支払いの流れを追跡できます。重要な理由関連のないイベントを、プロセスマイニングで分析できる1つのプロセスインスタンスにまとめる基本的な識別子です。入手先 Adyen Payment Responseの「pspReference」またはSettlement Detail Reportの「PSP Reference」列。例 851564567890123479145612345678908825641234567890
	ソースシステム SourceSystem	データの取得元となるシステムの名前です。
説明この固定属性は、レコードの取得元がAdyenであることを示します。AdyenとSAPなど、複数のシステムを組み合わせてプロセスマイニングを行う場合、データの来歴を追跡するうえで重要です。分析では、決済ゲートウェイ、ERP、受注管理システムのどこで発生したアクティビティかを絞り込めます。重要な理由複数のシステムを対象とするプロセスマイニングで、データの来歴を追跡するために重要です。入手先データ抽出時に設定される固定値です。例 AdyenAdyen_Production
	最終データ更新日時 LastDataUpdate	レコードが最後に抽出または更新された日時です。
説明この属性は、プロセスマイニングモデルのデータがどの程度新しいかを示します。リアルタイムのデータか、ある時点のスナップショットかを確認できます。分析では、主にデータガバナンスやデータパイプラインが正常に稼働しているかの検証に使う技術項目です。重要な理由データの鮮度を追跡するための技術項目です。入手先データ抽出時のシステム時刻です。例 2023-10-30T12:00:00Z
	加盟店アカウント MerchantAccount	Adyenで取引を処理する加盟店アカウントです。
説明 Adyenでは、1つの会社アカウントに複数の加盟店アカウントを設定できます。この属性は、決済を処理した事業部門、ブランド、地域法人を特定します。分析では、主な分類軸として使用します。事業部門やブランドごとにパフォーマンス、失敗率、取引量を比較し、改善が必要な領域を特定できます。重要な理由事業部門や子会社ごとのパフォーマンス分析に役立ちます。入手先 Adyen Payment Request/Responseの「merchantAccount」です。例 MyStore_UKMyStore_USGlobalSales_Main
	取引金額 PaymentAmount	決済取引の金額です。
説明この属性は、取引に関連する金額を表します。通常、生のデータでは最小通貨単位（例：セント）で保存されますが、レポートでは適切な単位に変換する必要があります。「決済処理量」ダッシュボードでの分析に利用でき、高額な手戻りケースの優先順位付けにも役立ちます。また、処理した取引の総額や、取引失敗による金銭的影響の算出にも使用します。重要な理由金銭的影響の分析と処理量の監視に必要です。入手先 Adyen Payment Requestの「amount.value」です。例 10005509900
	手戻りの有無 IsRework	取引に再試行やエラー修正があったかを示すフラグです。
説明ケース内でオーソリが複数回試行された場合、または「決済拒否」の後に再試行するなどのアクティビティがある場合に、trueとなるブール値のフラグです。「決済の手戻りと例外の発生箇所」ダッシュボードで使用します。問題のあるケースに絞って、プロセスが理想経路から外れる理由を分析できます。重要な理由手作業またはシステムによる介入が必要な非効率なケースを特定します。入手先失敗イベントの発生回数が0を超える場合に算出されます。例 truefalse
	拒否理由 RefusalReason	決済が拒否または失敗した理由を説明するテキストです。
説明取引が失敗すると、Adyenから理由コードまたは説明（例：「残高不足」、「CVC拒否」、「カードの有効期限切れ」）が返されます。「決済取引失敗率」ダッシュボードの分析で主な要因となります。理由を分析することで、失敗の原因が技術的な問題、不正利用対策のルール、購入者の行動のいずれにあるかを特定し、具体的な対策につなげられます。重要な理由決済失敗の根本原因を分析するための主要な属性です。入手先 Adyen Payment Responseの「refusalReason」です。例拒否残高不足カードの有効期限切れアクワイアラーエラー不正利用
	支払い方法 PaymentMethod	VisaやPayPalなど、購入者が支払いに使用した方法です。
説明この属性には、クレジットカードブランド（Visa、MC）、デジタルウォレット（PayPal、Apple Pay）、地域の決済方法（iDEAL、Sofort）など、使用された決済手段の種類が記録されます。「支払い方法別パフォーマンスインサイト」ダッシュボードでの分析に役立ちます。支払い方法ごとに、オーソリ率、処理速度、技術的な失敗との関連を確認できます。重要な理由決済プロバイダーごとの成功率やコストの分析に欠かせません。入手先 Adyen Payment Responseの「paymentMethod.brand」または「paymentMethod.type」です。例 visamcpaypalidealklarna
	決済ステータス PaymentStatus	決済の現在の状態です（例：オーソリ済み、精算済み、拒否）。
説明この属性は、決済取引について把握できている最新のステータスを示します。多くの場合、ケース内の最新のアクティビティから取得します。ケースをすばやく絞り込めます（例：「現在拒否されている決済をすべて表示」）。「決済処理量とステータスの監視」ダッシュボードに必要です。重要な理由取引の現在の状態を把握できます。入手先ケース内の最後のイベントコードから取得します。例精算済み拒否オーソリ済み
	アクワイアラー参照番号 AcquirerReference	アクワイアリング銀行が発行する参照番号です。
説明カード取引を処理する金融機関（アクワイアラー）が割り当てる外部参照番号です。AdyenのPSP参照番号とは異なります。「決済照合の遅延分析」で重要な項目です。Adyenの記録と、外部台帳にある銀行明細を照合する際のキーとして使用します。重要な理由 3者間照合と外部データとの照合に必要です。入手先 Adyen Payment Responseの「additionalData.acquirerReference」です。例 1234567890987654321
	オーソリコード AuthorisationCode	承認時にカード発行会社から返されるオーソリコードです。
説明購入者のカードで資金が確保されたことを示すコードです。オーソリが成功した証拠となります。分析では、主に監査と追跡に使用します。「決済オーソリ済み」アクティビティが正当なものであることを確認できます。重要な理由監査証跡において、オーソリ成功を証明します。入手先 Adyen Payment Responseの「authCode」です。例 123456098712
	不正利用リスクスコア RiskScore	不正検知エンジンが取引に付与するリスクスコアです。
説明 AdyenのRevenueProtectエンジンは、不正利用の可能性を示す数値スコア（0～100）を付与します。スコアが高い場合、手動審査や自動ブロックの対象になることがあります。「財務コンプライアンスリスクの概要」の分析に役立ちます。高いリスクスコアとチャージバックの関連を調べることで、不正利用対策のルールを調整できます。高いスコアにもかかわらず決済が成功している場合は、リスクモデルの誤検知が考えられます。重要な理由不正利用防止の判定ロジックの有効性を分析するために必要です。入手先 Adyen Risk APIの応答、またはReportingの「fraudResult.accountScore」です。例 025100
	精算バッチ番号 BatchNumber	資金の精算に関連付けられたバッチ番号です。
説明 Adyenでは、精算済みの決済をまとめてバッチ単位で入金します。この属性は、各取引がどのバッチに属するかを示します。分析では、入金サイクルごとに決済を分類します。特定のバッチに遅延がないかの監査や、「決済精算済み」アクティビティの追跡に役立ちます。重要な理由個々の取引と一括精算を関連付けます。入手先 Adyen Settlement Detail Reportの「Batch Number」です。例 100255
	購入者との取引形態 ShopperInteraction	決済がEcommerce、POS、またはサブスクリプション（ContAuth）のいずれで行われたかを示します。
説明この属性は、購入者と加盟店の間で行われた取引の形態を分類します。一般的な値は、`Ecommerce`（オンライン）、`POS`（店舗）、`ContAuth`（継続課金／サブスクリプション）です。分析では、ビジネスモデルや販売チャネルの違いを見分けるのに役立ちます。POSとEcommerceではプロセスの流れが大きく異なることが多いため、正確なプロセスの把握に欠かせないフィルターです。重要な理由オンライン、店舗、継続課金の決済プロセスを区別できます。入手先 Adyen Payment Requestの「shopperInteraction」です。例 EcommerceContAuthPOSMoto
	購入者の国 ShopperCountry	購入者の国を示す2文字のコードです。
説明この属性は購入者の所在地を示し、通常はカード発行国または請求先住所から取得します。分析では、地域ごとのパフォーマンス分析に使用します。現地の銀行インフラの影響で、特定の国の拒否率が高い、または処理時間が長いといった傾向を特定できます。重要な理由地域別に決済パフォーマンスを分類できます。入手先 Adyen Payment Requestの「countryCode」または「billingAddress.country」です。例 NLUSDE
	通貨 PaymentCurrency	取引通貨を示す3文字のISOコードです。
説明この属性は、「PaymentAmount」の通貨を示します。一般的な値はEUR、USD、GBPなどです。分析では、市場ごとの取引の分類に使用します。複数の地域のデータを集計する際に、金額の基準をそろえるためにも必要です。重要な理由複数通貨のレポートで金額の通貨を明確にします。入手先 Adyen Payment Requestの「amount.currency」です。例 EURUSDGBP
	顧客ID ShopperReference	複数の取引にわたって購入者を識別するための一意の参照値です。
説明この識別子を使って、異なる取引を同じ顧客に関連付けます。決済リクエスト時に加盟店から提供されます。分析では、顧客単位でデータを確認できます。不正利用の分析では繰り返し問題を起こす顧客を、取引成功の分析ではリピーターを特定できます。また、「顧客」の汎用マッピングにも使用できます。重要な理由顧客単位での集計と行動分析が可能になります。入手先 Adyen Payment Requestの「shopperReference」です。例 CUST-001user_12345email@example.com

必須推奨任意

支払い処理のアクティビティ

Adyenの支払いフローを正確に把握するため、次の主要なプロセスの手順や節目をイベントログに記録してください。

5 推奨 11 任意

	アクティビティ	説明
	支払いの決済完了	資金の清算が完了し、加盟店のAdyenアカウントに入金された状態です。Settlement Detail Reportで確認できます。
重要な理由正常に完了したプロセスの財務上の最終段階です。「Overall Payment Cycle Time」や「Payment Reconciliation Delay Analysis」に欠かせません。入手先 Adyen Settlement Detail Report（SDR）のレコードタイプ「Settled」。記録取引がSettlement Reportに表示された時点で記録イベントタイプ explicit
	支払いを売上確定	購入者から加盟店へ資金を移す指示が正常に処理された状態です。即時（自動売上確定）または遅延（手動売上確定）で処理されます。
重要な理由売上の認識を確認します。承認から売上確定までの時間は、「Payment Authorization Lead Time」の重要業績評価指標（KPI）に関わります。入手先 Adyen Notification Webhook：eventCodeが「CAPTURE」、successが「true」。記録 CAPTURE webhookの成功時に記録イベントタイプ explicit
	支払いを承認	カード発行会社または支払い方法によって取引が承認され、資金が確保された状態です。Adyen標準の通知Webhookから記録します。
重要な理由取引が有効で、資金が利用可能であることを示す重要な節目です。売上確定の前提条件です。入手先 Adyen Notification Webhook：eventCodeが「AUTHORISATION」、successが「true」。記録 AUTHORISATION webhookの成功時に記録イベントタイプ explicit
	支払いを拒否	発行会社またはAdyenのリスクルールによって取引が拒否された状態です。失敗ステータスの承認Webhookから記録します。
重要な理由「Payment Transaction Failure Rate」に直接影響します。拒否理由を分析することで、承認率の改善に役立ちます。入手先 Adyen Notification Webhook：eventCodeが「AUTHORISATION」、successが「false」。記録 AUTHORISATION webhookの失敗時に記録イベントタイプ explicit
	支払い依頼を受信	Adyenの決済プラットフォームが取引依頼を最初に受信した時点です。最初のAPIリクエストのタイムスタンプ、またはpspReferenceの作成時刻から記録します。
重要な理由プロセスインスタンスの開始時点を示します。エンドツーエンドのサイクル時間を算出するうえで欠かせません。入手先 Adyen Payment APIのログ、またはpspReferenceの作成時刻。記録 API経由でpspReferenceが生成された時点で記録イベントタイプ explicit
	チャージバックに反証を提出	チャージバックに異議を申し立てるため、Adyenに証拠を提出した状態です。異議申し立ての流れにおける手戻りまたは手作業のアクティビティを示します。
重要な理由売上を守るためにかかった作業を追跡します。「Payment Rework Rate」の算出に重要です。入手先証拠の提出を示すAdyen Disputes APIまたはCase Managementのログ。記録ステータスが「Defense Supplied」に変わったことから判定イベントタイプ inferred
	チャージバックを取り消し	異議申し立てが認められ、資金が加盟店に返還された状態です。例外が正常に解決したことを示します。
重要な理由リスク管理上の望ましい結果です。最初のチャージバックによる財務上の影響を相殺します。入手先 Adyen Notification Webhook：eventCodeが「CHARGEBACK_REVERSED」。記録 CHARGEBACK_REVERSED webhookの受信時に記録イベントタイプ explicit
	チャージバック通知を受信	Adyenがカードネットワークから異議申し立ての通知を受信した状態です。異議申し立てのワークフローが始まります。
重要な理由コンプライアンスとリスクを示す重要な指標です。「Compliance Incident Rate」に影響し、速やかな手動対応が必要です。入手先 Adyen Notification Webhook：eventCodeが「CHARGEBACK」または「NOTIFICATION_OF_CHARGEBACK」。記録 CHARGEBACK webhookの受信時に記録イベントタイプ explicit
	リスク審査を実施	AdyenのRevenueProtectエンジンが、不正利用の兆候について取引を分析します。承認応答に不正スコアまたはリスク結果が含まれているかどうかから判定します。
重要な理由リスクスコアが高い場合、手動審査や自動拒否が発生し、ボトルネックやプロセスの終了につながることがあります。入手先 Adyen Payment ResponseのfraudResultフィールド、またはCase Managementのログ。記録 fraudResultオブジェクトの有無から判定イベントタイプ inferred
	入金を確認	決済済み取引のバッチに関連する資金が、加盟店の銀行口座に支払われた状態です。
重要な理由事業者への実際の資金移動を示し、「Payment Reconciliation Cycle Time」に関連します。入手先 Adyen Notification Webhook：eventCodeが「PAYOUT_THIRD_PARTY」、またはPayout Reportから判定。記録 Payout ReportのバッチIDをTransaction IDに結合イベントタイプ inferred
	売上確定に失敗	承認済みの資金を売上確定する処理に失敗した状態です。承認から売上確定までの間に発生した技術的なタイムアウトやカード状況の変化が原因となることがあります。
重要な理由手戻りや再試行が必要となる重大なエラー箇所です。「Payment Exception Rate」に影響します。入手先 Adyen Notification Webhook：eventCodeが「CAPTURE_FAILED」。記録 CAPTURE_FAILED webhookの受信時に記録イベントタイプ explicit
	技術エラーを記録	Webhookの失敗やAPIのタイムアウトなど、処理中にシステムエラーが発生した状態です。インターフェースに表示される特定のエラーコードから特定します。
重要な理由技術的な失敗と財務上の失敗を分類し、「Payment Transaction Failure Rate」の分析に直接役立てます。入手先 Adyen Interfaceのログ、またはAPI呼び出しで返された特定の失敗応答。記録エラー応答コード5xxまたは4xxが返された時点で記録イベントタイプ explicit
	支払いをキャンセル	資金が売上確定される前に承認が取り消された状態です。購入者のカードで確保されていた資金が解放されます。
重要な理由有効な注文が完了前に終了するプロセスループを示します。顧客からの依頼や在庫のタイムアウトが原因となることがあります。入手先 Adyen Notification Webhook：eventCodeが「CANCELLATION」。記録 CANCELLATION webhookの受信時に記録イベントタイプ explicit
	支払いを決済処理へ送信	Adyenが取引を、金融処理を行うアクワイアリング銀行またはネットワークに転送した状態です。ステータスはSentForSettlementに変わります。
重要な理由業務処理から金融決済への移行を示します。この段階での遅延はキャッシュフローに影響します。入手先 Adyen Transaction Status API、またはステータス変更履歴のログから判定。記録ステータスフィールドがSentForSettlementに変わったことを確認イベントタイプ inferred
	返金の決済完了	返金の金融処理が完了し、加盟店のアカウントから引き落とされた状態です。Settlement Detail Reportで確認します。
重要な理由返金プロセスの完了を示します。エラーが原因の返金の場合、「Average Error Resolution Time」の算出に重要です。入手先 Adyen Settlement Detail Reportのレコードタイプ「Refunded」または「RefundedReversed」。記録返金がSettlement Reportに表示された時点で記録イベントタイプ explicit
	返金を開始	購入者に資金を返す依頼が開始された状態です。逆方向のプロセスフローが始まります。
重要な理由決済完了後に発生した例外を示します。返金率が高い場合、上流工程の品質に問題がある可能性があります。入手先 Adyen Notification Webhook：eventCodeが「REFUND」。記録 REFUND webhookの発生時に記録イベントタイプ explicit

推奨任意

データ抽出ガイド

Adyenからデータを取得する方法

ステップ

Merchant Reportロールを持つユーザーアカウントでAdyen Customer Areaにログインします。
レポートに移動し、メニューからSettlement detailsを選択します。
Automatic generationの設定を確認するか、1回限りのエクスポートの場合はGenerate reportを選択します。
設定パネルで、形式がCSV（カンマ区切り値）になっていることを確認します。
Include columnsですべてを選択するか、次の項目にチェックを入れます：Company Account、Merchant Account、Psp Reference、Merchant Reference、Payment Method、Creation Date、TimeZone、Type、Modification Reference、Gross Currency、Gross Debit、Gross Credit、Exchange Rate、Net Currency、Net Debit、Net Credit、Commission、Markup、Scheme Fees、Interchange。
重要：財務処理の全体を記録できるよう、レポートの対象にすべてのJournal Types（Settled、Refunded、Chargeback、PaidOutなど）が含まれていることを確認します。
対象期間（例：過去90日間）を指定してレポートを生成します。精算レポートは取引日ではなく、精算バッチ日を基準に生成されます。
生成されたCSVファイルを、データ抽出に使用する環境にダウンロードします。
以下の変換スクリプトを実行し、横持ち形式のCSV台帳をProcessMindで必要な縦持ち形式のイベントログに変換します。
スクリプトでは、Creation Dateを縦持ちに変換して「支払いリクエスト受信」イベントを作成し、Type列の値を財務アクティビティに対応付けます。
出力CSVに次のヘッダーが含まれていることを確認します：PspReference、EventCode、EventDate、SourceSystem。
変換後のCSVファイルをProcessMindにアップロードします。

設定

レポートの種類：決済明細レポート（財務台帳）
ファイル形式：CSV（標準のカンマ区切り）
粒度：取引単位（財務仕訳1件につき1行）
タイムゾーン：UTC（他のシステムと抽出データをそろえるため、強く推奨します）
期間：取引作成日ではなく、決済バッチ（バッチ締め日）に基づきます。増分抽出を行う場合は、期間の重複を考慮してください。
必須列：Psp Reference（キー）、種類（アクティビティ）、Creation Date、Booking Date（イベントのタイムスタンプ）、Merchant Account。
フィルター設定：プロセス全体を把握できるよう、ChargebackやRefundの種類が除外されない設定にしてください。

クエリの例 python

import pandas as pd
from datetime import datetime

class=class="hl-string">"hl-comment"># CONFIGURATION
INPUT_FILE = class="hl-string">'settlement_detail_report.csv'
OUTPUT_FILE = class="hl-string">'adyen_event_log.csv'
SOURCE_SYSTEM = class="hl-string">'Adyen'

class=class="hl-string">"hl-comment"># Load the Adyen Settlement Detail Report
class=class="hl-string">"hl-comment"># Skip standard Adyen header rows if present (often reports start on row 1 or have metadata on top)
df = pd.read_csv(INPUT_FILE, keep_default_na=False)

class=class="hl-string">"hl-comment"># Define the output list
event_log = []

class=class="hl-string">"hl-comment"># Helper function to append events
def add_event(psp_ref, activity, timestamp, attributes):
    if not timestamp or str(timestamp).strip() == class="hl-string">'':
        return
    base_event = {
        class="hl-string">'PspReference': psp_ref,
        class="hl-string">'EventCode': activity,
        class="hl-string">'EventDate': timestamp,
        class="hl-string">'SourceSystem': SOURCE_SYSTEM,
        class="hl-string">'LastDataUpdate': datetime.utcnow().isoformat(),
        class="hl-string">'MerchantAccount': attributes.get(class="hl-string">'Merchant Account', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'PaymentMethod': attributes.get(class="hl-string">'Payment Method', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'PaymentAmount': attributes.get(class="hl-string">'Gross Credit', 0) if attributes.get(class="hl-string">'Gross Credit') else attributes.get(class="hl-string">'Gross Debit', 0) * -1
    }
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Merge optional attributes
    base_event.update(attributes)
    event_log.append(base_event)

class=class="hl-string">"hl-comment"># Iterate through the ledger rows
for index, row in df.iterrows():
    psp_ref = row.get(class="hl-string">'Psp Reference')
    journal_type = row.get(class="hl-string">'Type')
    creation_date = row.get(class="hl-string">'Creation Date') class=class="hl-string">"hl-comment"># Used for Auth/Request
    booking_date = row.get(class="hl-string">'Booking Date')   class=class="hl-string">"hl-comment"># Used for Settlement/Financials
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Common attributes for this row
    row_attrs = {
        class="hl-string">'MerchantAccount': row.get(class="hl-string">'Merchant Account'),
        class="hl-string">'PaymentMethod': row.get(class="hl-string">'Payment Method'),
        class="hl-string">'RefusalReason': row.get(class="hl-string">'Refusal Reason', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'PaymentStatus': journal_type
    }

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- 1. DERIVED UPSTREAM ACTIVITIES ---
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Since this is a settlement report, we infer the Request/Auth from the Creation Date
    class=class="hl-string">"hl-comment"># of the first record we see for this PSP Reference. 
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Logic: If Creation Date exists, implies Request and Auth occurred.
    
    if creation_date:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Payment Request Received
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Payment Request Received', creation_date, row_attrs)
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Risk Screening Performed (Inferred from existence of transaction)
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Note: True risk score requires class="hl-string">'Payments Accounting Report', inferred here for process continuity
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Risk Screening Performed', creation_date, row_attrs)
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Payment Authorised
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Typically happens immediately after request for successful settled items
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Payment Authorised', creation_date, row_attrs)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- 2. MAPPED FINANCIAL ACTIVITIES ---
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Map Adyen Ledger Types to Process Activities using Booking Date
    
    if journal_type == class="hl-string">'Settled':
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Payment Settled', booking_date, row_attrs)
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Payment Sent for Settlement
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Inferred: Occurs shortly before settlement. 
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Using Creation Date if Booking Date is distinct, or defaulting to Booking Date.
        sent_date = creation_date if creation_date else booking_date
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Payment Sent for Settlement', sent_date, row_attrs)

    elif journal_type == class="hl-string">'Refunded':
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Refund Initiated', creation_date, row_attrs)
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Refund Settled', booking_date, row_attrs)

    elif journal_type == class="hl-string">'Chargeback':
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Chargeback Notification Received', booking_date, row_attrs)

    elif journal_type == class="hl-string">'ChargebackRetried':
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Chargeback Defended', booking_date, {class="hl-string">'IsRework': class="hl-string">'True'})

    elif journal_type == class="hl-string">'ChargebackReversed':
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Chargeback Reversed', booking_date, row_attrs)

    elif journal_type == class="hl-string">'PaidOut':
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Payouts often group many transactions. 
        class=class="hl-string">"hl-comment"># If the report is at transaction level, this row represents the batch payout.
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Payout Confirmed', booking_date, row_attrs)

    elif journal_type == class="hl-string">'CaptureFailed':
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Capture Failed', booking_date, {class="hl-string">'IsRework': class="hl-string">'True'})

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- 3. EXCEPTION HANDLING ---
    class=class="hl-string">"hl-comment"># These statuses often appear in class="hl-string">'Received payment details' reports but rarely in Settlement
    class=class="hl-string">"hl-comment"># unless fees were applied.
    
    elif journal_type == class="hl-string">'Refused': 
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Payment Refused', creation_date, row_attrs)
        
    elif journal_type == class="hl-string">'Cancelled':
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Payment Cancelled', creation_date, row_attrs)

    elif journal_type == class="hl-string">'Error':
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Technical Error Logged', booking_date, {class="hl-string">'IsRework': class="hl-string">'True'})

class=class="hl-string">"hl-comment"># Convert to DataFrame
events_df = pd.DataFrame(event_log)

class=class="hl-string">"hl-comment"># Deduping: Adyen reports may have multiple lines for partial settlements.
class=class="hl-string">"hl-comment"># We sort by date and keep unique Activity per PSP Reference if timestamps match exactly.
events_df.drop_duplicates(subset=[class="hl-string">'PspReference', class="hl-string">'EventCode', class="hl-string">'EventDate'], inplace=True)

class=class="hl-string">"hl-comment"># Output
events_df.to_csv(OUTPUT_FILE, index=False)
print(fclass="hl-string">'Successfully extracted {len(events_df)} events to {OUTPUT_FILE}')

ステップ

前提条件の設定：Merchant Reportロールが有効なAdyenレポートユーザーを用意します。Customer AreaのDevelopers > API CredentialsからAPI Keyを取得します。
必要なレポートの特定：このデータ抽出では、Adyenが作成する主要なCSVレポートを2種類使います。決済、チャージバック、返金などの財務イベントにはSettlement Detail Reportを、リクエスト、拒否、承認などの業務イベントにはReceived Payment Detail Reportを使用します。
Python環境の準備：pipを使って、必要なライブラリ（pandas、requests、numpy）をインストールします。これらはAPI通信とデータ変換に使用します。
API接続の設定：以下に示すPythonスクリプトで、https://management-test.adyen.comまたはhttps://management-live.adyen.comのエンドポイントに接続するよう設定します。Report APIを使って、指定した日付範囲で利用可能なレポートを一覧表示し、URLからダウンロードします。
データの取り込み：スクリプトで生のCSVデータをpandasのDataFrameに読み込みます。Adyenのレポートは通常、取引ごとに1行あり、複数のステータス列を持つ「横持ち」形式のため、変換が必要です。
業務アクティビティの対応付け：Received Payment Detail Reportを処理します。CreationDateを「支払いリクエストの受領」に対応付けます。ステータス列（例：承認済み、拒否、エラー）を確認するロジックを使い、「支払い承認」「支払い拒否」「技術エラーの記録」イベントを作成します。
財務アクティビティの対応付け：Settlement Detail Reportを処理します。このレポートにはJournalType列があります。Settledなどの値を「支払い決済」に、Refundedを「返金開始」に、Chargebackを「チャージバック通知の受領」に対応付けます。
複雑なアクティビティの推定：
- リスクスクリーニングの実施：FraudScore列に値があり、-1より大きいかを確認します。
- 支払い確定：BatchNumberを使って取引を決済レポートの支払い項目に関連付けます。
- チャージバックへの異議申し立て：SecondChargebackまたはDefenseの仕訳の種類を確認します。
データ変換：pandasの「melt」または「stack」処理を適用し、横持ちデータを、各アクティビティが個別の行になる縦持ちのイベントログ形式に変換します。
属性の標準化：列名を対象スキーマに合わせて変更します：PspReference、EventCode、EventDate、SourceSystem（値は「Adyen」に固定）、PaymentAmount。日付がISO 8601形式で解析されることを確認します。
絞り込み：プロセスの手順を表さない内部照合用の行（見出し行や残高繰越行など）を、種類の条件で除外します。
最終エクスポート：処理済みのDataFrameをadyen_event_log.csvという名前のCSVファイルにエクスポートします。ProcessMindにアップロードできる状態になります。

設定

API環境：導入段階に応じて、Adyenのテスト環境（management-test.adyen.com）と本番環境（management-live.adyen.com）を切り替えます。
認証：ヘッダーにx-api-keyを指定します。Management APIではBasic Authを使用しないでください。
レポートの種類：
- settlement_detail_report：財務処理のイベント記録に必要です。
- received_payment_detail_report：初回リクエストと承認の処理に必要です。
日付範囲：Adyenのレポートはバッチの締めに基づいて生成されます。遅延した精算を記録するため、対象のCreationDateから7日後までを含む期間のレポートをスクリプトで取得してください。
Merchant Accountの範囲：複数のMerchant Accountがある場合は、アカウントの一覧を順に処理するか、利用可能であればCompany Accountレベルのレポートを使います。
pandasの設定：取引量が10万行を超える場合は、型推定エラーを防ぐため、CSV読み込み時にlow_memory=Falseを指定します。

クエリの例 python

import pandas as pd
import requests
import io
import numpy as np
from datetime import datetime

class=class="hl-string">"hl-comment"># Configuration
API_KEY = class="hl-string">'YOUR_ADYEN_API_KEY'
MERCHANT_ACCOUNT = class="hl-string">'YOUR_MERCHANT_ACCOUNT'
BASE_URL = class="hl-string">'https://management-live.adyen.com/v1'
HEADERS = {class="hl-string">'x-api-key': API_KEY, class="hl-string">'Content-Type': class="hl-string">'application/json'}

class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder for fetching report URLs via API
class=class="hl-string">"hl-comment"># In production, use GET /companies/{companyId}/reports or /merchants/{merchantId}/reports
class=class="hl-string">"hl-comment"># For this script, we assume the CSV content is loaded into DataFrames

def transform_adyen_data(received_payments_csv_path, settlement_details_csv_path):
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Load Data
    print(class="hl-string">'Loading reports...')
    df_received = pd.read_csv(received_payments_csv_path)
    df_settled = pd.read_csv(settlement_details_csv_path)

    events = []

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Process Received Payment Detail Report (Operational Events)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This report covers: Request, Auth, Refusal, Risk, Capture, Errors
    
    for _, row in df_received.iterrows():
        psp = str(row.get(class="hl-string">'PspReference', class="hl-string">''))
        created_date = pd.to_datetime(row.get(class="hl-string">'CreationDate'))
        amount = row.get(class="hl-string">'Amount', 0)
        status = row.get(class="hl-string">'Status', class="hl-string">'')
        fraud_score = row.get(class="hl-string">'FraudScore', None)
        refusal_reason = row.get(class="hl-string">'RefusalReason', class="hl-string">'')
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Payment Request Received
        events.append({
            class="hl-string">'PspReference': psp,
            class="hl-string">'EventCode': class="hl-string">'Payment Request Received',
            class="hl-string">'EventDate': created_date,
            class="hl-string">'PaymentAmount': amount,
            class="hl-string">'PaymentMethod': row.get(class="hl-string">'PaymentMethod', class="hl-string">''),
            class="hl-string">'RefusalReason': None,
            class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Adyen'
        })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Risk Screening Performed
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Inferred if a fraud score was calculated
        if pd.notna(fraud_score):
            events.append({
                class="hl-string">'PspReference': psp,
                class="hl-string">'EventCode': class="hl-string">'Risk Screening Performed',
                class="hl-string">'EventDate': created_date + pd.Timedelta(seconds=1), class=class="hl-string">"hl-comment"># Slight offset
                class="hl-string">'PaymentAmount': amount,
                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Adyen'
            })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Payment Authorised / Refused / Error
        if status == class="hl-string">'Authorised':
            events.append({
                class="hl-string">'PspReference': psp,
                class="hl-string">'EventCode': class="hl-string">'Payment Authorised',
                class="hl-string">'EventDate': created_date + pd.Timedelta(seconds=2),
                class="hl-string">'PaymentAmount': amount,
                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Adyen'
            })
        elif status == class="hl-string">'Refused':
            events.append({
                class="hl-string">'PspReference': psp,
                class="hl-string">'EventCode': class="hl-string">'Payment Refused',
                class="hl-string">'EventDate': created_date + pd.Timedelta(seconds=2),
                class="hl-string">'PaymentAmount': amount,
                class="hl-string">'RefusalReason': refusal_reason,
                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Adyen'
            })
        elif status == class="hl-string">'Error':
            events.append({
                class="hl-string">'PspReference': psp,
                class="hl-string">'EventCode': class="hl-string">'Technical Error Logged',
                class="hl-string">'EventDate': created_date + pd.Timedelta(seconds=2),
                class="hl-string">'PaymentAmount': amount,
                class="hl-string">'RefusalReason': row.get(class="hl-string">'AcquirerResponse', class="hl-string">'Technical Error'),
                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Adyen'
            })
        elif status == class="hl-string">'Cancelled':
            events.append({
                class="hl-string">'PspReference': psp,
                class="hl-string">'EventCode': class="hl-string">'Payment Cancelled',
                class="hl-string">'EventDate': created_date + pd.Timedelta(seconds=5),
                class="hl-string">'PaymentAmount': amount,
                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Adyen'
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Process Settlement Detail Report (Financial Events)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This report covers: Capture, Settlement, Refunds, Chargebacks, Payouts
    
    for _, row in df_settled.iterrows():
        psp = str(row.get(class="hl-string">'PspReference', class="hl-string">''))
        journal_type = row.get(class="hl-string">'JournalType', class="hl-string">'')
        process_date = pd.to_datetime(row.get(class="hl-string">'CreationDate')) class=class="hl-string">"hl-comment"># Or ProcessingDate
        amount = row.get(class="hl-string">'NetCredit', 0) if pd.notna(row.get(class="hl-string">'NetCredit')) else row.get(class="hl-string">'GrossCredit', 0)
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Map JournalType to Activities
        activity_name = None
        
        if journal_type == class="hl-string">'SentForSettlement':
            activity_name = class="hl-string">'Payment Sent for Settlement'
        elif journal_type == class="hl-string">'Settled':
            activity_name = class="hl-string">'Payment Settled'
        elif journal_type == class="hl-string">'SentForRefund' or journal_type == class="hl-string">'Refunded':
            activity_name = class="hl-string">'Refund Initiated'
        elif journal_type == class="hl-string">'SettledRefund':
            activity_name = class="hl-string">'Refund Settled'
        elif journal_type == class="hl-string">'Chargeback':
            activity_name = class="hl-string">'Chargeback Notification Received'
        elif journal_type == class="hl-string">'SecondChargeback' or journal_type == class="hl-string">'Defense':
            activity_name = class="hl-string">'Chargeback Defended'
        elif journal_type == class="hl-string">'ChargebackReversed':
            activity_name = class="hl-string">'Chargeback Reversed'
        elif journal_type == class="hl-string">'CaptureFailed':
            activity_name = class="hl-string">'Capture Failed'
        elif journal_type == class="hl-string">'PaidOut':
            class=class="hl-string">"hl-comment"># PaidOut is usually batch level, if psp is present, map it
            activity_name = class="hl-string">'Payout Confirmed'
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Logic for class="hl-string">'Payment Captured' 
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Adyen often auto-captures. If we see Settled, we assume Captured occurred prior if not explicitly logged.
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Here we rely on class="hl-string">'SentForSettlement' as the trigger for Capture success in many flows.
        if journal_type == class="hl-string">'SentForSettlement':
             events.append({
                class="hl-string">'PspReference': psp,
                class="hl-string">'EventCode': class="hl-string">'Payment Captured',
                class="hl-string">'EventDate': process_date - pd.Timedelta(seconds=1),
                class="hl-string">'PaymentAmount': amount,
                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Adyen'
            })

        if activity_name:
            events.append({
                class="hl-string">'PspReference': psp,
                class="hl-string">'EventCode': activity_name,
                class="hl-string">'EventDate': process_date,
                class="hl-string">'PaymentAmount': amount,
                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Adyen',
                class="hl-string">'MerchantAccount': row.get(class="hl-string">'MerchantAccount', MERCHANT_ACCOUNT),
                class="hl-string">'PaymentMethod': row.get(class="hl-string">'PaymentMethod', class="hl-string">'')
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Create DataFrame
    df_events = pd.DataFrame(events)
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># 5. Post-Processing & Cleanup
    if not df_events.empty:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Ensure standard columns
        df_events[class="hl-string">'LastDataUpdate'] = datetime.now().isoformat()
        df_events[class="hl-string">'TotalCycleTime'] = None class=class="hl-string">"hl-comment"># Calculated in ProcessMind
        df_events[class="hl-string">'IsRework'] = df_events[class="hl-string">'EventCode'].apply(lambda x: 1 if class="hl-string">'Chargeback' in x or class="hl-string">'Refused' in x else 0)
        df_events[class="hl-string">'PaymentStatus'] = df_events.sort_values(class="hl-string">'EventDate').groupby(class="hl-string">'PspReference')[class="hl-string">'EventCode'].transform(class="hl-string">'last')
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Filter invalid rows (empty PspReference)
        df_events = df_events[df_events[class="hl-string">'PspReference'] != class="hl-string">'nan']
        df_events = df_events[df_events[class="hl-string">'PspReference'] != class="hl-string">'']

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Sort
        df_events = df_events.sort_values([class="hl-string">'PspReference', class="hl-string">'EventDate'])
        
    return df_events

class=class="hl-string">"hl-comment"># Execution Entry Point
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace paths with actual file locations or API download streams
if __name__ == class="hl-string">'__main__':
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Example usage
    df_log = transform_adyen_data(class="hl-string">'received_payment_detail_report.csv', class="hl-string">'settlement_detail_report.csv')
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Export
    df_log.to_csv(class="hl-string">'ProcessMind_Adyen_Log.csv', index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    print(fclass="hl-string">'Extraction Complete. Generated {len(df_log)} events.')

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