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決算・レポーティング：期間締めと勘定照合のデータテンプレート

BlackLine

決算・レポーティング：期間決算と照合の属性 (20) 決算・レポーティング：期間決算と照合のアクティビティ (14) 抽出ガイド (1)

決算・レポーティング：期間締めと勘定照合のデータテンプレート

このテンプレートでは、決算・レポーティング：期間締めと勘定照合のデータを準備するためのガイドを提供します。収集すべき必須属性、追跡すべき重要なアクティビティ、データの抽出方法を説明します。この資料を使ってデータ準備を効率化し、分析を成功させてください。

収集を推奨する属性
追跡すべき主要なアクティビティ
BlackLineからの抽出方法

イベントログを初めて扱いますか。学ぶプロセスマイニングのイベントログを作成する方法.

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決算・レポーティング：期間決算と照合の属性

決算・レポーティングにおける期間決算と照合を詳細に分析するため、イベントログに含めることを推奨するデータ項目です。

5 必須 6 推奨 9 任意

	名前	説明
	アクティビティ ActivityName	決算プロセス中に発生した特定の業務イベントまたはタスクの名称です。
説明この属性は、「Reconciliation Prepared」や「Adjusting Journal Posted」など、決算・レポーティングプロセスにおける単一の手順またはマイルストーンを表します。これらのイベントは時系列に並べられ、各財務期間のプロセスフローを再構成します。アクティビティの順序と頻度を分析することで、実際のプロセス経路、標準手順からの逸脱、プロセスが滞留するボトルネックを特定できます。プロセスマップの作成と主要業績評価指標の計算に欠かせない要素です。重要な理由プロセスマップの基盤となり、プロセスフロー、バリアント、例外を可視化して分析できます。入手先通常は、Tasks、Journals、Account Reconciliationsなど、BlackLineの各種モジュール内のイベントログ、タスクステータス、監査証跡から導出されます。例照合準備完了照合認証完了調整仕訳の転記完了期間決算完了
	財務期間 FinancialPeriod	月や四半期など、特定の財務レポーティングサイクルを識別する一意の識別子です。主なケース識別子として使用されます。
説明財務期間は、そのレポーティングサイクルにおける決算と勘定照合に関連するすべてのアクティビティをまとめます。たとえば、「2023-01」は2023年1月のすべての決算アクティビティを表します。プロセスマイニングでは、この属性が決算プロセスのエンドツーエンドの所要時間を分析するうえで欠かせません。異なる期間のサイクル時間を比較できるため、時間の経過に伴う傾向、季節変動、プロセス改善の影響を特定できます。重要な理由これは、関連するすべての決算および照合アクティビティを結び付ける中核的な識別子です。各期間のプロセスフローとパフォーマンスを完全に把握できます。入手先通常は、BlackLineのPeriod CloseまたはReconciliationモジュール内のレポーティング期間の情報から導出されます。年と月のフィールドを組み合わせた値の場合があります。例 2023-122024年第1四半期2023-09FY2024-P03
	開始時刻 EventTime	アクティビティまたはイベントが開始した時点を示すタイムスタンプです。
説明 EventTimeは、決算プロセスの特定の手順が開始した正確な日時を示します。このタイムスタンプは、イベントを正しい順序に並べ、異なるプロセス手順間の所要時間を計算するうえで重要です。分析では、この属性を使って各ケースの時系列イベントログを作成します。サイクル時間、待機時間、処理時間など、遅延や非効率の特定に欠かせない時間関連指標を計算する基礎となります。重要な理由このタイムスタンプは、イベントの順序付け、プロセスフローの発見、所要時間に基づくすべてのパフォーマンス指標の計算に欠かせません。入手先 BlackLineのタスク、照合、仕訳レコードにおける作成日、開始日、または特定のステータス変更タイムスタンプに該当します。例 2023-10-02T09:00:00Z2023-10-05T14:30:15Z2023-10-10T11:21:05Z
	ソースシステム SourceSystem	イベントデータを抽出したシステムです。
説明この属性は、プロセスデータの取得元を識別します。このビューでは一貫して「BlackLine」になりますが、複数のシステムを扱う広い文脈では、データソースの区別に役立ちます。複数システムの分析では、データの系譜を把握し、システムごとのパフォーマンスを比較するうえで重要な項目です。単一システムのビューでも、データガバナンスと管理に必要な重要な背景情報を提供します。重要な理由データの取得元に関する重要な背景情報を提供し、データガバナンス、検証、他システムとの連携に役立ちます。入手先通常は、レコードのソースを示すために、データ変換処理中に追加される固定値です。例 BlackLineBlackLine-APIBlackLine-Reporting
	最終データ更新日時 LastDataUpdate	ソースシステムからデータが最後に更新された時点のタイムスタンプです。
説明この属性は、データセットが最後に更新された時点を示します。分析対象のデータがどの程度新しいかを把握でき、プロセス分析の情報が最新の状態にどの程度近いかを確認できます。ダッシュボードの利用者が、分析結果の適時性を理解するうえで重要です。期待値の調整に役立ち、十分に新しいデータに基づいて意思決定が行われていることを確認できます。重要な理由データの新しさを利用者に伝え、分析に基づく適時かつ適切な業務上の意思決定を支えます。入手先このタイムスタンプは、データの抽出、変換、読み込み（ETL）処理中に生成され、保存されます。例 2024-03-15T02:00:00Z2024-03-16T02:00:00Z
	会社コード CompanyCode	財務業務の対象となる法人を識別するコードです。
説明会社コードは、組織内の特定の法人を表します。財務決算業務は、連結前に会社コードごとに個別に実施されることが多いです。この属性は、法人単位で決算プロセスを分析するうえで重要です。異なる法人間のパフォーマンスを比較でき、特に会社間照合期間の分析に役立ちます。どの法人の決算プロセスが最も複雑または非効率なのかを特定できます。重要な理由法人別にプロセスを分析できるため、法人固有のボトルネックやパフォーマンス上の問題を特定するうえで重要です。入手先 BlackLineおよびソースERP内の仕訳や照合など、ほとんどの財務取引で標準フィールドとして利用できます。例 1000US01DE012500
	担当ユーザー ResponsibleUser	アクティビティを実行した、または担当している人物のユーザーIDまたは氏名です。
説明この属性は、照合の準備や仕訳の転記など、特定のタスクを実行する責任者を識別します。ユーザー名、従業員ID、またはメールアドレスの場合があります。担当ユーザー別にデータを分析することで、作業負荷の配分、個人のパフォーマンス、トレーニングの必要性を把握できます。高い成果を上げている担当者は誰か、作業が均等に配分されているか、手戻りやエラーがどこで最も頻繁に発生しているかを確認するのに役立ちます。重要な理由作業負荷の配分分析、特定のユーザーグループに起因するボトルネックの特定、チームパフォーマンスの評価に欠かせません。入手先 BlackLineの各モジュールにある「Assigned To」、「Completed By」、「Preparer」、「Certifier」、「Approver」などのフィールドから取得できます。例 john.doejane.smithuser123
	照合ステータス ReconciliationStatus	照合タスクの現在または最終的なステータスです。
説明この属性は、特定の時点における照合の状態を記録します。たとえば、「Not Started」、「In Progress」、「Certified」、「Rejected」などです。個々の照合の進捗と結果を把握できます。ステータス別の分析は、Reconciliation Status Breakdownダッシュボードに欠かせません。保留中、完了、対応が必要な照合の件数を管理者がすぐに確認できます。ステータス間の遷移を追跡することで、手戻りのループやレビュー・承認サイクルの遅延を特定できます。重要な理由照合の進捗と結果を明確に把握でき、滞留の特定や手順のコンプライアンス状況の追跡に役立ちます。入手先 BlackLineのAccount Reconciliationsモジュール内のレコードにあるステータスフィールドから直接取得できます。例作成済み証明済み承認済み却下期限超過
	終了時刻 EventEndTime	アクティビティまたはイベントが完了した時点を示すタイムスタンプです。
説明 EventEndTimeは、特定のタスクが完了した正確な日時を示します。StartTimeと組み合わせて、個々のアクティビティの処理時間を計算します。分析では、各手順にかかった時間を計算するうえでEndTimeが重要です。これにより、プロセス全体で最も時間を要しているアクティビティを特定でき、ボトルネック分析とリソース配分の評価の基礎となります。重要な理由アクティビティの処理時間を計算できるため、ボトルネックの特定と業務効率の測定に欠かせません。入手先 BlackLineのタスク、照合、仕訳レコードにおける完了日、最終更新日、または特定のステータス変更タイムスタンプに該当します。例 2023-10-02T11:30:00Z2023-10-05T15:00:45Z2023-10-10T11:25:10Z
	総勘定元帳勘定 GLAccount	照合または仕訳に関連付けられた総勘定元帳の勘定番号です。
説明この属性は、勘定科目表のうち、照合または調整の対象となる特定の勘定を識別します。プロセスアクティビティに詳細な財務上の背景情報を付加します。総勘定元帳勘定別の分析は、Manual Journal Adjustment Trendsダッシュボードに欠かせません。どの勘定で手動介入が最も多く必要かを特定できます。また、同一期間内に同じ勘定で複数の調整や照合が行われる手戻りの検出にも使われます。重要な理由財務上の背景情報を提供し、エラーが発生しやすい勘定、頻繁な調整が必要な勘定、決算の遅延を引き起こす勘定を特定できます。入手先 BlackLineのAccount ReconciliationsおよびJournal Entryモジュールにある主要フィールドです。例 101000405020210010
	部門 Department	アクティビティまたはユーザーに関連付けられた機能部門またはチームです。
説明部門属性は、アクティビティを担当する「Corporate Accounting」や「Internal Audit」などの事業部門を示します。この情報は、ユーザープロファイルやタスクの内容から導出されることが多いです。この切り口により、組織内の異なる部門間でプロセスパフォーマンスを比較できます。どの部門の効率が高いか、決算期間に追加のリソースが必要な部門はどこか、部門間の引き継ぎによって遅延が発生している箇所はどこかを特定できます。重要な理由異なる事業部門間のパフォーマンス比較を可能にし、部門単位の作業負荷とボトルネックを分析するうえで重要です。入手先 BlackLineまたは関連するERPシステム内で、ResponsibleUserに紐付いたユーザープロファイルデータ、またはタスクや総勘定元帳勘定自体の属性から取得できます。例経理部門FP&A内部監査税務
	仕訳ID JournalId	特定の仕訳を一意に識別するIDです。
説明仕訳IDは、BlackLineで作成および転記された各手動修正仕訳を一意に識別するキーです。これにより、各仕訳を作成から転記まで個別に追跡できます。このIDは、手動仕訳修正傾向ダッシュボードに欠かせません。手動修正の正確な件数を数えられるほか、基礎となるデータやプロセスの問題を示す可能性がある特定の仕訳の詳細にドリルダウンできます。重要な理由各手動仕訳を一意に識別します。修正件数の集計や、修正件数が多い根本原因の調査に欠かせません。入手先 BlackLineのJournalsモジュールで各仕訳に対してシステムが生成する一意の識別子です。例 JRN-2023-10-001JRN-2023-10-002ADJ-58321
	修正金額 AdjustmentAmount	手動修正仕訳の金額です。
説明この属性は、手動修正による財務上の影響を記録します。単一の値として表すことも、借方金額と貸方金額に分けて表すこともできます。修正件数に加えて金額を分析すると、修正の重要性をより正確に把握できます。特定の勘定や部門で高額または頻繁な修正が発生している場合、財務報告上の重要なリスクや、対処が必要な上流プロセスの重大な問題を示している可能性があります。重要な理由手動修正による財務上の影響を数値化し、金額の大きい変更が発生している領域の調査に優先順位を付けられます。入手先 BlackLineのJournalsモジュール内の金額フィールドで利用できます。例 1500.75-250.0010000.00
	勘定照合タイプ ReconciliationType	勘定照合を、貸借対照表、損益計算書、会社間などの種類に分類します。
説明この属性は、実施する勘定照合のタイプを分類します。勘定照合の種類によって、複雑さ、リスク、想定完了時間が異なるため、重要な属性です。この属性を使うと、分析を分割し、勘定照合カテゴリごとのパフォーマンスや課題を比較できます。たとえば、会社間勘定照合に標準的な貸借対照表勘定照合より大幅に時間がかかっているかどうかを確認できます。重要な理由複雑さやリスクの特性が異なる勘定照合カテゴリを分けて分析できます。入手先 BlackLineのGL勘定のプロパティまたは勘定照合テンプレートの設定から取得できます。例貸借対照表損益計算書会社間取引銀行勘定調整
	手戻りかどうか IsRework	手戻りループに含まれるアクティビティを特定する計算済みフラグです。
説明このフラグは、プロセスで不要な手順が繰り返されていることを示すアクティビティにtrueを設定します。たとえば、同じ勘定照合で「勘定照合却下」イベントの後に再び「勘定照合準備完了」イベントが発生した場合、手戻りとしてマークします。手戻りを特定すると、プロセスの非効率や品質上の問題を明らかにできます。「勘定照合手戻り率」KPIはこの属性に基づいて算出されます。作業が一度で正しく完了せず、余分な作業や遅延が発生している領域を把握できます。重要な理由非効率なプロセスループや繰り返し作業を示し、無駄になった作業量の定量化と品質問題の根本原因の特定に役立ちます。入手先通常、プロセスマイニングツールのアルゴリズムで算出します。同じケース内で繰り返されるアクティビティの並びを検出し、多くの場合、同じReconciliationIdまたはGLAccountを含むシーケンスを特定します。例 truefalse
	期限内かどうか IsOnTime	期間締めが目標日までに完了したかどうかを示す計算済みフラグです。
説明このブール型属性は、財務期間の「期間締め完了」アクティビティの実際の完了時刻と「TargetCompletionDate」を比較して算出します。期限の遵守状況を簡潔かつ明確に示します。このフラグは、「期限内期間締め率」KPIの基礎となります。期限内の期間と遅延した期間を簡単にフィルタリングして可視化できるため、期限を過ぎて追加調査が必要な期間をすばやく特定できます。重要な理由期限を守れなかったケースを明確に示すことで、パフォーマンスの追跡を簡単にし、コンプライアンスとSLAレポーティングを直接支援します。入手先最後の「期間締め完了」アクティビティのタイムスタンプと「TargetCompletionDate」属性を比較して、プロセスマイニングツール内で算出します。例 truefalse
	照合ID ReconciliationId	特定の勘定照合タスクを一意に識別するIDです。
説明照合IDは、会計期間内に特定のGL勘定に対して実施された各勘定照合に割り当てられる一意のキーです。これにより、個々の勘定照合がプロセスを進む過程を正確に追跡できます。分析では、このIDによって、同じ勘定に対して時間をおいて実施された複数の勘定照合を区別できます。詳細なドリルダウン、特定の問題の調査、各項目のステータスと履歴の正確な追跡に欠かせません。重要な理由個々の勘定照合項目を追跡する一意のキーとなり、特定の問題領域を詳細に分析してドリルダウンできます。入手先 BlackLineのAccount Reconciliationsモジュールで各勘定照合レコードに対してシステムが生成する一意の識別子です。例 REC-893475REC-893476REC-893477
	目標完了日 TargetCompletionDate	会計期間を締める際の予定期限です。
説明この属性は、期間締めプロセスを完了するための正式な期限を表します。実際の完了時刻を測定する際の基準となります。この日付は、「期限内期間締め率」KPIの計算に欠かせません。「期間締め完了」アクティビティの実際の完了タイムスタンプとこの目標日を比較することで、期限に遅れた期間を特定し、遅延の程度を測定できます。これは、コンプライアンスとレポーティングにおいて重要です。重要な理由期限内のパフォーマンスを測定する基準であり、「期限内期間締め率」など、コンプライアンス関連KPIの計算に欠かせません。入手先通常、BlackLineの期間締めカレンダーまたはタスク管理設定で指定されます。例 2023-10-15T23:59:59Z2024-01-12T23:59:59Z
	自動実行かどうか IsAutomated	アクティビティがシステムによって実行されたか、人が実行したかを示すブール型フラグです。
説明このフラグは、システムが自動的に実行したタスク（低リスクの勘定照合の自動認証など）と、ユーザーが手動で実行したタスクを区別します。締めプロセスの自動化レベルを把握するうえで重要です。この属性を分析すると、自動化施策の効果を測定できます。自動タスクと手動タスクの速度や一貫性を比較し、効率向上や人的ミスの削減に向けて、さらなる自動化の機会を特定できます。重要な理由プロセスの自動化レベルを測定し、手動タスクを自動化できる領域を特定することで、効率向上につなげられます。入手先 ResponsibleUserがシステムアカウントまたはサービスアカウントかどうかを確認するか、BlackLineのタスクプロパティ内にある特定のフラグから取得できます。例 truefalse
	通貨 Currency	金額の通貨コードです。USDやEURなどが該当します。
説明この属性は、AdjustmentAmountの通貨を指定します。多国籍の組織では、仕訳がさまざまな現地通貨で記録される場合があります。通貨は、財務金額を扱う際に必要なコンテキスト属性です。金額を正しく解釈できるようにし、正確な集計や比較を可能にします。分析では、標準レポーティング通貨への換算が必要になることもあります。重要な理由金額を正しく解釈し、レポーティングに必要な通貨換算を正確に行うための重要な情報を提供します。入手先通常、BlackLineのJournalsモジュールの金額フィールドの近く、または関連するCompany Codeのプロパティにあります。例 USDEURGBPJPY

必須推奨任意

決算・レポーティング：期間決算と照合のアクティビティ

正確なプロセス発見とボトルネック特定のため、イベントログに記録する主要なプロセス手順とマイルストーンです。

6 推奨 8 任意

	アクティビティ	説明
	期間決算完了	これは最終アクティビティです。決算関連のすべてのタスクが完了し、財務期間が正式に締められたことを示します。この期間について、これ以上の取引は転記できません。
重要な理由これはプロセスの主な終了イベントです。Overall Period Close Cycle Timeの計算と、On-Time Period Close Rateの判定に使用されます。入手先 BlackLineのClose Managementモジュールで期間全体のステータスが「Closed」に設定された時点から取得できます。または、決算計画内の最後のタスクの完了タイムスタンプから推定できます。取得期間のステータスが「Closed」になった時点のタイムスタンプ、または最後に完了したタスクのタイムスタンプを特定します。イベントタイプ inferred
	決算対象期間の開始	このアクティビティは、特定の期間における財務決算プロセスの正式な開始を示します。通常はBlackLineのClose Managementモジュールで予定されたイベントとして発生し、タスクが有効になって、その期間が「open」として指定されます。
重要な理由これはプロセスの主な開始イベントです。Overall Period Close Cycle TimeやSource Data Collection Lead Timeなど、すべてのサイクル時間の計算はこの時点から始まります。入手先このイベントは、BlackLineのClose Management（Task Management）モジュールから取得される可能性があります。決算計画の有効化日、またはその財務期間における最も早いタスク開始日から推定できます。取得タスク、または決算スケジュール上で期間が「active」になった時点に関連付けられた、最も早いタイムスタンプを特定します。イベントタイプ inferred
	照合承認完了	勘定照合の最終承認を示し、すべてのレビュー段階が完了したことを表します。照合が最終的な承認済みステータスに到達した時点で、このイベントが取得されます。
重要な理由これは重要な作業単位の完了を示す主要なマイルストーンです。エンドツーエンドの照合サイクル時間を測定し、承認のボトルネックを特定するために欠かせません。入手先 BlackLineのAccount Reconciliationモジュール内における最終承認ステータス変更のタイムスタンプから推定します。照合のワークフローが完全に完了した時点で発生します。取得照合のステータスが「Approved」またはワークフローの最終承認状態に変わった時点でイベントが生成されます。イベントタイプ inferred
	照合認証完了	担当者が勘定照合の作業を完了し、レビューのために正式に提出した時点を示します。通常は、BlackLineのAccount Reconciliationモジュール内にある照合オブジェクトのステータス変更によって取得されます。
重要な理由これはプロセスにおける重要な引き継ぎポイントです。認証から承認までの時間を分析することで、照合レビューのワークフローにおけるボトルネックを明らかにし、Reconciliation Approval Time KPIの分析に役立てられます。入手先 Account Reconciliationモジュールのステータス変更タイムスタンプから推定します。照合のステータスが「Certified」またはレビュー可能であることを示す同様の状態に移行した時点で発生します。取得照合のステータスフィールドが「Certified」に変わった時点でイベントが生成されます。イベントタイプ inferred
	調整仕訳の転記完了	BlackLineで作成された調整仕訳が、ソースERPシステムの総勘定元帳に正常に転記された状態です。これにより、修正が正式に記録されたことが示されます。
重要な理由このアクティビティはManual Adjustment Journal Count KPIを直接支えます。また、頻繁な手動修正を必要とするデータ品質の低い領域や統制上の弱点を特定するうえで重要です。入手先 BlackLineのJournal Entryモジュールにおけるステータス変更によって取得されます。仕訳のステータスが「Posted」に更新された時点で発生し、多くの場合、ERPとの連携によって確認されます。取得仕訳のステータスが「Posted」に変わった時点でイベントが記録されます。イベントタイプ inferred
	財務諸表の生成完了	貸借対照表や損益計算書などの正式な財務諸表が作成された状態です。主要なレポーティング資料一式が整ったことを示す重要なマイルストーンです。
重要な理由会計プロセスから財務レポーティングと分析へ移行したことを示します。これを追跡することで、決算における最終レポーティング段階の効率を測定できます。入手先通常は、BlackLineのClose Managementモジュール内の主要タスクとして管理されます。このタスクの完了は、財務諸表のレビュー準備が整ったことを示します。取得決算計画内の「Generate Financial Statements」タスクの完了タイムスタンプを取得します。イベントタイプ inferred
	ソースデータの読み込み完了	ERPなどのソースシステムからBlackLineへの取引データの読み込みが完了したことを示します。これは、その期間の照合や仕訳作業を開始するための前提条件です。
重要な理由データ読み込みの遅延は、決算プロセス全体の大きなボトルネックになります。このアクティビティを追跡することで、データ収集のリードタイムを測定し、上流のデータソースに関する問題を特定できます。入手先 Close Managementモジュール内の特定タスクの完了として記録される場合があります。または、対象の財務期間についてBlackLineに最初の取引がインポートされた時点のタイムスタンプから推定することもできます。取得特定の「Load Data」タスクの完了タイムスタンプを取得するか、その期間における最も早い取引インポートのタイムスタンプを使用します。イベントタイプ inferred
	タスクの期限超過	予定された決算タスクが、完了しないまま設定された期限を過ぎた状態です。現在時刻とタスクの期限を比較して算出されるイベントです。
重要な理由決算期限に重大な影響が及ぶ前に、コンプライアンス上の問題と潜在的なボトルネックを明らかにします。これにより、決算プロセスを先回りして管理できます。入手先これは明示的なシステムイベントではありません。Close Managementモジュールのデータにあるタスクの期限属性と、タスク完了タイムスタンプを比較して算出する必要があります。取得「Task Due Date」と「Task Completion Timestamp」を比較して算出します。完了時刻が期限を過ぎている場合、そのタスクは期限超過と判定されます。イベントタイプ calculated
	タスク完了	決算チェックリスト内の特定のタスクが、担当ユーザーによって完了としてマークされた状態です。統制チェックやレポーティング手順など、定義された手続きの完了を示します。
重要な理由タスクの完了を分析することで、決算期間内の進捗を詳細に把握できます。全体のスケジュールで遅延を引き起こしている具体的な手順を特定するのに役立ちます。入手先これはBlackLineのClose Management（Task Management）モジュールから取得される明示的なイベントです。ユーザーがタスクを完了としてマークすると、各タスクの完了タイムスタンプが記録されます。取得ユーザーがタスクのステータスを「Completed」に更新した時点で記録されます。イベントタイプ explicit
	照合レビュー完了	照合が少なくとも1段階のレビューを通過したことを示します。複数段階の承認ワークフローでは、最終承認前の中間承認ステップに該当します。
重要な理由このアクティビティにより、複雑な承認経路のどこで遅延が発生しているかを診断できます。初回レビューの時間と、その後の上位承認にかかる時間を分けて分析できます。入手先 Account Reconciliationモジュールで、レビュー権限を持つユーザーがワークフローを完全には完了させない承認操作を行った際のステータス変更から推定します。取得照合のステータスが「Reviewed」や「Level 1 Approved」などの中間承認ステータスに変わった時点でイベントが記録されます。イベントタイプ inferred
	照合却下	レビュー担当者が認証済みの照合を却下し、修正のために担当者へ差し戻した状態です。このイベントは品質上の問題または例外を示し、手戻りのループを開始します。
重要な理由このアクティビティは、プロセス品質と手戻りを測定するうえで重要です。却下の頻度が高い場合、トレーニング不足、方針の不明確さ、またはデータ品質の問題が考えられます。入手先 Account Reconciliationモジュールのステータス変更から推定します。照合のステータスが「Rejected」に変更された時点、または担当者のキューに差し戻された時点でイベントが記録されます。取得照合のステータスフィールドが「Rejected」または同様の状態に更新された時点でイベントが発生します。イベントタイプ inferred
	照合準備完了	ユーザーが勘定照合に必要な手順を実行したものの、レビューのために正式に提出していない状態です。照合が「In-Progress」または「Prepared」を示すステータスで保存された時点で、このイベントが記録されます。
重要な理由これを追跡することで、照合に必要な初期作業量を把握できます。このイベントから認証までの期間が長い場合、照合が複雑であるか、ユーザーの作業負荷に問題がある可能性があります。入手先 BlackLineのAccount Reconciliationモジュールにおけるステータス変更から推定します。照合が「Not Started」からアクティブな状態へ初めて移行した時点に該当します。取得照合のステータスが「Not Started」から「In Progress」または同様の状態に変わった時点でイベントが記録されます。イベントタイプ inferred
	試算表の生成完了	暫定または最終の試算表が生成され、レビューされた時点を示します。最終財務諸表を作成する前の重要なマイルストーンです。
重要な理由このアクティビティは、決算プロセスにおける主要な統制ポイントです。安定した試算表の生成に遅延がある場合、先行する照合や仕訳の手順に重大な問題がある可能性があります。入手先通常は、BlackLineのClose Managementモジュール内の特定のマイルストーンタスクとして管理されます。このタスクの完了は、試算表の準備が整ったことを示します。取得決算計画内の特定の「Generate Trial Balance」タスクの完了タイムスタンプを取得します。イベントタイプ inferred
	調整仕訳の作成	ユーザーが照合中に必要な調整を特定し、BlackLine内で仕訳を作成した状態です。この仕訳は、まだERPシステムに転記されていません。
重要な理由仕訳の作成を追跡することで、調整の量と発生時期を把握できます。問題の特定と、転記による最終的な解決を区別できます。入手先これは、BlackLineのJournal Entryモジュールで明示的に取得されるイベントである可能性が高いです。その期間の新しい仕訳レコードが作成されると、このイベントが生成されます。取得ユーザーが新しい仕訳を保存した時点でログエントリが作成されます。イベントタイプ explicit

推奨任意

抽出ガイド

BlackLineからデータを取得する方法

ステップ

前提条件：BlackLine APIアクセスを設定
- 管理者権限でBlackLineの環境にログインします。
- Adminセクションに移動し、API Managementを開きます。表示されない場合は、BlackLine管理者にお問い合わせください。
- 新しいAPI Application登録を作成し、Client IDとClient Secretを生成します。
- 勘定照合、タスク、仕訳、ユーザーデータに必要な読み取りスコープがアプリケーションに付与されていることを確認します。
- アプリケーション用のRefresh Tokenを生成します。スクリプトによる認証に使用します。
- Client ID、Client Secret、Refresh Tokenを安全に保管します。
Python環境を設定
- システムにPython 3.8以降がインストールされていることを確認します。
- ターミナルまたはコマンドプロンプトを開き、次のコマンドを実行して必要なライブラリをインストールします：pip install requests pandas
Pythonスクリプトを設定
- 「Query」セクションにあるPythonコードを、たとえばextract_blackline_data.pyというファイルとして保存します。
- テキストエディターでファイルを開き、先頭にある設定セクションを確認します。
- BLACKLINE_BASE_URL、CLIENT_ID、CLIENT_SECRET、REFRESH_TOKENのプレースホルダーを、手順1で取得した認証情報に置き換えます。
- START_DATEとEND_DATEの変数を設定し、データ抽出の期間を指定します。形式はYYYY-MM-DDです。
スクリプトのロジックを確認
- スクリプトはまず、認証情報を使ってBlackLine APIで認証し、一時的なアクセストークンを取得します。
- 次に、指定した日付範囲内の勘定照合、タスク、仕訳のデータを取得するため、APIを順番に呼び出します。
- APIのページネーションを処理するロジックが含まれているため、最初のページだけでなく、すべてのレコードを取得できます。
データ変換とイベント作成
- 取得した各レコード（勘定照合、タスク、仕訳）を、1つ以上のイベントに変換します。
- たとえば、APIから取得した1つの勘定照合レコードから、データ内の異なるタイムスタンプフィールドに基づき、「勘定照合準備完了」「勘定照合認証済み」「勘定照合承認済み」など、イベントログに複数の行を生成できます。
- スクリプトは、BlackLineのタスクリスト内で事前に定義された特定の名前を検索し、「締めに向けた期間開始」や「財務諸表生成」などの主要なマイルストーンアクティビティを特定します。BlackLineの設定にあるタスクの正確な名前に合わせて、スクリプト内のMILESTONE_TASK_MAPPING辞書を更新してください。
スクリプトを実行
- ターミナルまたはコマンドプロンプトを開き、スクリプトを保存したディレクトリに移動します。
- 次のコマンドでスクリプトを実行します：python extract_blackline_data.py
- データの取得と処理の進行状況が、コンソールに表示されます。
出力ファイルを確認
- スクリプトが完了すると、同じディレクトリにblackline_event_log.csvというCSVファイルが生成されます。
- このファイルには、ProcessMindにアップロードするために必要な列で整形されたイベントログが含まれます。
- アップロードする前にCSVを開き、データが正確かつ完全であることを確認します。

設定

API認証情報：スクリプトには、BlackLine環境で登録したAPIアプリケーションのCLIENT_ID、CLIENT_SECRET、REFRESH_TOKENが必要です。これらは機密情報として管理してください。
BlackLineのベースURL：BlackLine環境のAPIのベースURLを指定する必要があります。例：https://api.blackline.com/v2。
日付範囲：START_DATEとEND_DATEのパラメーターで抽出期間を指定します。最初の抽出では、分析に十分なデータを確保しつつデータ量を管理できるよう、3～6か月を推奨します。
マイルストーンタスクのマッピング：「期間締め完了」や「試算表生成」などの主要なプロセスマイルストーンを特定できるかどうかは、MILESTONE_TASK_MAPPING辞書に依存します。BlackLineのClose Management設定にある対応タスクの正確な名前に合わせて、このマッピングを設定してください。
ページネーションの上限：LIMIT変数は、API呼び出し1回あたりに要求するレコード数を指定します。通常はデフォルト値で十分ですが、パフォーマンスやAPIサーバーの推奨事項に応じて調整できます。
前提条件：APIユーザーアカウントには、Account Reconciliations、Task Management、Journal Entryモジュールの読み取り権限が必要です。権限がない場合、スクリプトが失敗するか、不完全なデータが返されます。

a サンプルクエリ python

import requests
import pandas as pd
import datetime
import time
import os

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- CONFIGURATION SECTION --- #
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your BlackLine instance details
BLACKLINE_BASE_URL = class="hl-string">"https://[your-instance].blackline.com/v2" class=class="hl-string">"hl-comment"># e.g., https://api.blackline.com/v2
CLIENT_ID = os.environ.get(class="hl-string">'BLACKLINE_CLIENT_ID', class="hl-string">"YOUR_CLIENT_ID")
CLIENT_SECRET = os.environ.get(class="hl-string">'BLACKLINE_CLIENT_SECRET', class="hl-string">"YOUR_CLIENT_SECRET")
REFRESH_TOKEN = os.environ.get(class="hl-string">'BLACKLINE_REFRESH_TOKEN', class="hl-string">"YOUR_REFRESH_TOKEN")

class=class="hl-string">"hl-comment"># Date range for extraction (YYYY-MM-DD)
START_DATE = class="hl-string">"2023-01-01"
END_DATE = class="hl-string">"2023-06-30"

class=class="hl-string">"hl-comment"># API request settings
LIMIT = 100 class=class="hl-string">"hl-comment"># Records per page

class=class="hl-string">"hl-comment"># Mapping of BlackLine Task Names to ProcessMind Activity Names
class=class="hl-string">"hl-comment"># CRITICAL: Update these keys to match the exact names of tasks in your BlackLine instance.
MILESTONE_TASK_MAPPING = {
    class="hl-string">"Period Open": class="hl-string">"Period Open For Close",
    class="hl-string">"Load Source System Data": class="hl-string">"Source Data Loaded",
    class="hl-string">"Generate Preliminary Trial Balance": class="hl-string">"Trial Balance Generated",
    class="hl-string">"Generate Final Financial Statements": class="hl-string">"Financial Statements Generated",
    class="hl-string">"Close Period - Final": class="hl-string">"Period Closed"
}
class=class="hl-string">"hl-comment"># --- END CONFIGURATION --- #

def get_access_token():
    class="hl-string">"""Authenticates with BlackLine API to get an access token."""
    auth_url = fclass="hl-string">"{BLACKLINE_BASE_URL.replace('/v2', '')}/oauth/token"
    payload = {
        class="hl-string">'grant_type': class="hl-string">'refresh_token',
        class="hl-string">'refresh_token': REFRESH_TOKEN,
        class="hl-string">'client_id': CLIENT_ID,
        class="hl-string">'client_secret': CLIENT_SECRET
    }
    try:
        response = requests.post(auth_url, data=payload)
        response.raise_for_status()
        return response.json()[class="hl-string">'access_token']
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(fclass="hl-string">"Error getting access token: {e}")
        return None

def fetch_paginated_data(endpoint, headers, params):
    class="hl-string">"""Fetches all data from a paginated BlackLine API endpoint."""
    all_data = []
    url = fclass="hl-string">"{BLACKLINE_BASE_URL}/{endpoint}"
    offset = 0
    while True:
        params[class="hl-string">'offset'] = offset
        try:
            response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
            response.raise_for_status()
            data = response.json()
            records = data.get(class="hl-string">'data', [])
            all_data.extend(records)

            if len(records) < LIMIT:
                break
            offset += LIMIT
            time.sleep(0.5) class=class="hl-string">"hl-comment"># Be respectful to the API rate limits
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching data from {endpoint}: {e}")
            break
    return all_data

def main():
    class="hl-string">"""Main function to extract, transform, and save BlackLine data."""
    print(class="hl-string">"Starting BlackLine data extraction...")
    access_token = get_access_token()
    if not access_token:
        return

    headers = {
        class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Bearer {access_token}',
        class="hl-string">'Content-Type': class="hl-string">'application/json'
    }

    event_log = []
    last_data_update = datetime.datetime.now().isoformat()

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Fetch and process Reconciliations
    print(class="hl-string">"Fetching reconciliations...")
    rec_params = {class="hl-string">'limit': LIMIT, class="hl-string">'updatedAfter': START_DATE, class="hl-string">'updatedBefore': END_DATE}
    reconciliations = fetch_paginated_data(class="hl-string">'reconciliations', headers, rec_params)
    for rec in reconciliations:
        common_attrs = {
            class="hl-string">'FinancialPeriod': rec.get(class="hl-string">'periodName'),
            class="hl-string">'CompanyCode': rec.get(class="hl-string">'companyCode'),
            class="hl-string">'GLAccount': rec.get(class="hl-string">'accountNumber'),
            class="hl-string">'Department': rec.get(class="hl-string">'preparer', {}).get(class="hl-string">'department'),
            class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'BlackLine',
            class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update
        }
        if rec.get(class="hl-string">'preparedDate'):
            event_log.append({**common_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Reconciliation Prepared', class="hl-string">'EventTime': rec[class="hl-string">'preparedDate'], class="hl-string">'ResponsibleUser': rec.get(class="hl-string">'preparer', {}).get(class="hl-string">'username'), class="hl-string">'ReconciliationStatus': class="hl-string">'Prepared'}) 
        if rec.get(class="hl-string">'certifiedDate'):
            event_log.append({**common_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Reconciliation Certified', class="hl-string">'EventTime': rec[class="hl-string">'certifiedDate'], class="hl-string">'ResponsibleUser': rec.get(class="hl-string">'preparer', {}).get(class="hl-string">'username'), class="hl-string">'ReconciliationStatus': class="hl-string">'Certified'}) 
        if rec.get(class="hl-string">'reviewedDate'): class=class="hl-string">"hl-comment"># This may represent first or last review depending on config
            event_log.append({**common_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Reconciliation Reviewed', class="hl-string">'EventTime': rec[class="hl-string">'reviewedDate'], class="hl-string">'ResponsibleUser': rec.get(class="hl-string">'reviewer', {}).get(class="hl-string">'username'), class="hl-string">'ReconciliationStatus': class="hl-string">'Reviewed'}) 
        if rec.get(class="hl-string">'rejectedDate'):
            event_log.append({**common_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Reconciliation Rejected', class="hl-string">'EventTime': rec[class="hl-string">'rejectedDate'], class="hl-string">'ResponsibleUser': rec.get(class="hl-string">'reviewer', {}).get(class="hl-string">'username'), class="hl-string">'ReconciliationStatus': class="hl-string">'Rejected'}) 
        if rec.get(class="hl-string">'approvedDate'):
            event_log.append({**common_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Reconciliation Approved', class="hl-string">'EventTime': rec[class="hl-string">'approvedDate'], class="hl-string">'ResponsibleUser': rec.get(class="hl-string">'approver', {}).get(class="hl-string">'username'), class="hl-string">'ReconciliationStatus': class="hl-string">'Approved'}) 

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Fetch and process Tasks
    print(class="hl-string">"Fetching tasks...")
    task_params = {class="hl-string">'limit': LIMIT, class="hl-string">'updatedAfter': START_DATE, class="hl-string">'updatedBefore': END_DATE}
    tasks = fetch_paginated_data(class="hl-string">'tasks', headers, task_params)
    today = datetime.datetime.now().isoformat()
    for task in tasks:
        common_attrs = {
            class="hl-string">'FinancialPeriod': task.get(class="hl-string">'periodName'),
            class="hl-string">'CompanyCode': task.get(class="hl-string">'companyCode'),
            class="hl-string">'GLAccount': None,
            class="hl-string">'Department': task.get(class="hl-string">'assignee', {}).get(class="hl-string">'department'),
            class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'BlackLine',
            class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update
        }
        if task.get(class="hl-string">'status') == class="hl-string">'Completed' and task.get(class="hl-string">'completedDate'):
            activity_name = MILESTONE_TASK_MAPPING.get(task.get(class="hl-string">'name'), class="hl-string">'Task Completed')
            event_log.append({**common_attrs, class="hl-string">'ActivityName': activity_name, class="hl-string">'EventTime': task[class="hl-string">'completedDate'], class="hl-string">'ResponsibleUser': task.get(class="hl-string">'assignee', {}).get(class="hl-string">'username'), class="hl-string">'ReconciliationStatus': None})
        elif task.get(class="hl-string">'dueDate') and task.get(class="hl-string">'dueDate') < today and task.get(class="hl-string">'status') != class="hl-string">'Completed':
             event_log.append({**common_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Task Delinquent', class="hl-string">'EventTime': task[class="hl-string">'dueDate'], class="hl-string">'ResponsibleUser': task.get(class="hl-string">'assignee', {}).get(class="hl-string">'username'), class="hl-string">'ReconciliationStatus': None})

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Fetch and process Journals
    print(class="hl-string">"Fetching journals...")
    journal_params = {class="hl-string">'limit': LIMIT, class="hl-string">'updatedAfter': START_DATE, class="hl-string">'updatedBefore': END_DATE}
    journals = fetch_paginated_data(class="hl-string">'journals', headers, journal_params)
    for journal in journals:
        common_attrs = {
            class="hl-string">'FinancialPeriod': journal.get(class="hl-string">'periodName'),
            class="hl-string">'CompanyCode': journal.get(class="hl-string">'companyCode'),
            class="hl-string">'GLAccount': journal.get(class="hl-string">'lines', [{}])[0].get(class="hl-string">'accountNumber'), class=class="hl-string">"hl-comment"># Get account from first line
            class="hl-string">'Department': journal.get(class="hl-string">'creator', {}).get(class="hl-string">'department'),
            class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'BlackLine',
            class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update
        }
        if journal.get(class="hl-string">'createdDate'):
            event_log.append({**common_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Adjusting Journal Created', class="hl-string">'EventTime': journal[class="hl-string">'createdDate'], class="hl-string">'ResponsibleUser': journal.get(class="hl-string">'creator', {}).get(class="hl-string">'username'), class="hl-string">'ReconciliationStatus': None})
        if journal.get(class="hl-string">'postedDate'):
            event_log.append({**common_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Adjusting Journal Posted', class="hl-string">'EventTime': journal[class="hl-string">'postedDate'], class="hl-string">'ResponsibleUser': journal.get(class="hl-string">'poster', {}).get(class="hl-string">'username'), class="hl-string">'ReconciliationStatus': None})

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Create DataFrame and save to CSV
    if not event_log:
        print(class="hl-string">"No events found for the specified period.")
        return

    df = pd.DataFrame(event_log)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Add missing recommended columns with null values if they don't exist
    recommended_cols = [class="hl-string">'EventEndTime']
    for col in recommended_cols:
        if col not in df.columns:
            df[col] = None

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Reorder columns to match ProcessMind requirements
    final_cols = [class="hl-string">'FinancialPeriod', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'EventEndTime', class="hl-string">'SourceSystem', class="hl-string">'LastDataUpdate', class="hl-string">'ResponsibleUser', class="hl-string">'Department', class="hl-string">'ReconciliationStatus', class="hl-string">'CompanyCode', class="hl-string">'GLAccount']
    df = df[final_cols]

    output_file = class="hl-string">'blackline_event_log.csv'
    df.to_csv(output_file, index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f')
    print(fclass="hl-string">"Extraction complete. Event log saved to {output_file}")

if __name__ == class="hl-string">"__main__":
    main()

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