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決算・レポーティング：期間決算と照合のデータテンプレート

Microsoft Dynamics 365

決算・レポーティング：期間決算と照合の属性(18) 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) データ抽出ガイド(2)

決算・レポーティング：期間決算と照合のデータテンプレート

このテンプレートでは、決算・レポーティングの期間決算と照合のプロセスを最適化するために必要なデータの収集方法を詳しく説明します。必要なデータ属性、記録すべき主要なアクティビティ、Microsoft Dynamics 365からデータを抽出する方法を紹介します。データ準備に役立て、プロセス分析を始める際にご利用ください。

収集を推奨する属性
記録すべき主要なアクティビティ
Microsoft Dynamics 365からのデータ抽出ガイド

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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決算・レポーティング：期間決算と照合の属性

決算・レポーティングの期間決算と照合のプロセスを詳しく分析するために、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 4 推奨 9 任意

	名前	説明
	アクティビティ名 ActivityName	期間決算プロセスで発生した業務イベントまたはタスクの名前です。たとえば、「試算表を作成」や「勘定照合を開始」などがあります。
説明アクティビティ名は、期間決算のワークフロー全体における個々の手順を表します。ソースデータの各イベントレコードは、いずれかのアクティビティに対応し、財務期間ごとのイベントの順序を構成します。この属性は、実際の業務の進め方を示すプロセスマップを可視化するため、プロセスマイニングの基礎となります。プロセスの流れの分析、標準手順からの逸脱の特定、主な節目の間にかかった時間の測定に使用します。重要な理由プロセスマップの基盤となる属性です。期間決算サイクルにおける手順の順序、ボトルネック、逸脱を可視化して分析できます。入手先 General LedgerやFinancial reportingなど、Dynamics 365の各モジュールにある取引タイプ、ステータス変更、特定のイベントログに基づく業務ロジックから導出します。例未払・未収計上仕訳を転記銀行照合を完了財務諸表を作成総勘定元帳の期間を締める
	イベント時刻 EventTime	特定の期間決算アクティビティが実行または完了した正確な日時です。
説明イベント時刻は各アクティビティに関連付けられたタイムスタンプで、イベントの時系列を示します。プロセスの流れを構成し、時間に基づく分析を行うために必要なデータです。プロセスマイニングでは、このタイムスタンプを使ってサイクルタイム、所要時間、アクティビティ間の待ち時間を算出します。ボトルネックの特定、期限に対するプロセスの状況の監視、期間決算プロセスの時間的な推移の把握にも使用します。重要な理由サイクルタイムの算出、ボトルネックの特定、イベントの順序の把握など、時間に基づく分析に欠かせない属性です。入手先通常は、Dynamics 365の取引、仕訳、ステータスレコードにある「CreatedDateTime」や「ModifiedDateTime」など、システムが生成するタイムスタンプフィールドに対応します。例 2023-12-28T14:20:15Z2024-01-02T09:05:00Z2024-01-05T17:30:45Z
	財務期間 FinancialPeriod	財務報告サイクルを一意に識別する値です。たとえば、2023年12月を「2023-12」と表します。期間末に関連するすべてのアクティビティをまとめる、主要なケース識別子として使用します。
説明財務期間は、通常は月または四半期ごとに行う、特定の期間の決算プロセス全体を表します。決算の開始から、その期間の財務諸表の最終承認まで、すべてのアクティビティがこの識別子に関連付けられます。プロセスマイニング分析では、この属性を使って各ケースの範囲を定義します。期間決算のサイクルタイム全体を測定し、期間ごとのパフォーマンスを比較できるほか、決算のたびに繰り返し発生する全体的なボトルネックを特定できます。重要な理由分析の対象を定める重要なケース識別子です。報告サイクルごとに、期間決算プロセス全体を開始から終了まで評価できます。入手先多くの場合、Microsoft Dynamics 365の財務カレンダーまたは元帳期間のテーブルにあるFiscal YearフィールドとPeriodフィールドから作成する複合キーです。例 2023-122024-012024年第1四半期2023年度第12期
	ソースシステム SourceSystem	データの抽出元となる情報システムを示します。このプロセスでは、通常「Microsoft Dynamics 365」です。
説明この属性は、プロセスデータの発生元を示します。複数のERPや財務システムを使用する環境では、データソースを区別し、データの来歴を明確にするのに役立ちます。分析では、追跡可能性を確保し、複数のシステムにまたがるモデルを作成する際に役立ちます。分析結果をさらに調査する場合に、正しい記録システムまでさかのぼれるようにします。重要な理由データの追跡可能性を確保します。複数のシステムを使用する環境では、プロセスイベントを発生元のシステムに正しく対応付けるために欠かせません。入手先通常、データの抽出、変換、読み込み（ETL）の過程で付与される固定値で、データセットの発生元を示します。例 Microsoft Dynamics 365D365 F&OAX2012
	最終データ更新日時 LastDataUpdate	データがソースシステムから最後に更新または抽出された日時を示すタイムスタンプです。
説明この属性は、分析対象データの基準日を示します。プロセスマイニングの分析やダッシュボードのデータがどの程度新しいか、また現在の分析に適しているかを把握するうえで重要です。利用者はこのタイムスタンプを見て、利用可能な最新データを確認します。データの鮮度がわかるよう、通常はダッシュボード上で目立つ位置に表示されます。重要な理由データの鮮度を把握するための重要な情報となり、プロセス分析がどの時点までのデータに基づいているかを確認できます。入手先この値は、データの抽出、変換、読み込み（ETL）の過程で生成され、保存されます。例 2024-03-15T02:00:00Z2024-03-16T02:00:00Z2024-03-17T02:00:00Z
	会社コード CompanyCode	決算処理の対象となる法人または会社を識別するコードです。
説明会社コードは、組織内の個別の法人を表します。財務データと決算業務は、このコードごとに分けて管理されます。法人間のパフォーマンスを比較するための重要な分析軸です。決算処理が効率的な会社や、課題を抱えている会社を特定し、対象を絞った改善につなげられます。「決算処理全体のサイクルタイム」など、多くのダッシュボードでは、この属性による分類が必要です。重要な理由法人ごとの決算処理のパフォーマンスを分析するための主要な絞り込み・比較軸です。入手先 Dynamics 365では、ほぼすべての取引テーブルにある「DataAreaId」フィールドに対応します。例 USMFDEMFGBSI
	担当ユーザー ResponsibleUser	アクティビティを実行した人のユーザーIDまたは名前です。
説明この属性は、決算処理の特定のタスクを担当した人を示します。仕訳を転記した人、照合を承認した人、レポートを作成した人などが該当します。ユーザー別に分析すると、業務負荷の分布や研修の必要性を把握し、個人やチームのパフォーマンスを評価できます。ユーザーの生産性やリソース管理に関するダッシュボードの主要な分析軸であり、「ユーザーあたりの平均アクティビティ数の差異」KPIの算出にも必要です。重要な理由業務負荷の分布、ユーザーのパフォーマンス、リソース配分を分析し、負荷が集中しているチームや個人を特定できます。入手先 Dynamics 365の取引レコードにある「CreatedBy」や「ModifiedBy」などのフィールドに対応します。ユーザー情報は通常、「システム管理」モジュールで管理されます。例 j.does.smithr.williamsFINANCE_AUTOMATION_BOT
	総勘定元帳勘定科目 GlAccount	仕訳の転記や照合などのアクティビティに関係する、総勘定元帳の具体的な勘定科目番号です。
説明総勘定元帳勘定科目は、取引の影響を受ける勘定科目一覧上の個別の勘定科目を示します。財務業務を詳細に把握できます。この属性は、照合のパフォーマンス分析や問題のある勘定科目の特定に欠かせません。「決算後の修正頻度」や「総勘定元帳勘定科目の照合パフォーマンス」などのダッシュボードでは、このフィールドを使って、修正が頻繁に発生する勘定科目や照合に時間がかかる勘定科目を特定します。重要な理由財務データを詳細に分析し、修正頻度が高い勘定科目や照合に時間がかかる勘定科目を特定できます。入手先 Dynamics 365の「GeneralJournalAccountEntry」や「LedgerJournalTrans」などの元帳取引テーブルにあります。例 110110601500212100
	部門 Department	アクティビティまたは実行者が所属する機能部門です。「財務」「管理会計」「買掛金」などが該当します。
説明部門属性は組織上の情報を示し、アクティビティを特定の業務機能に結び付けます。仕訳を転記したユーザーの部門や、総勘定元帳（GL）勘定科目群を担当する部門などが該当します。分析では、各部門が決算処理にどのように関わっているかを把握するために使います。部門間の引き継ぎや遅延、リソースのボトルネックを特定し、「ユーザーの業務負荷とパフォーマンス」などのダッシュボードに役立てられます。重要な理由組織上の情報を加えることで、機能部門ごとのプロセスのパフォーマンスや業務負荷の分布を分析できます。入手先ユーザープロフィール、またはDynamics 365の取引に関連付けられた財務分析コードから取得できます。例経理買掛金財務計画・分析内部監査
	仕訳ID JournalEntryId	仕訳文書を一意に識別するIDです。
説明仕訳IDは、総勘定元帳に作成された各仕訳に割り当てられる一意の番号です。Dynamics 365の元取引に直接たどるために使います。全体的なプロセス分析で常に使うわけではありませんが、詳細な調査や根本原因の分析に役立ちます。決算後の修正などの異常が見つかった場合、このIDを使ってソースシステム内の該当取引をすばやく特定し、詳しく調査できます。重要な理由 ERPの元取引に直接たどれるため、特定の仕訳の根本原因を調べる際に、すばやく詳細を確認できます。入手先「LedgerJournalTable」や「LedgerJournalTrans」などのテーブルにある「JournalNumber」フィールドに対応します。例 JV-001234GENJ005678ACCR-000987
	実際の完了日 ActualCompletionDate	会計期間の決算処理で、最後のステップが完了した実際の日付です。
説明この属性は、会計期間のケースにおける最後のアクティビティのタイムスタンプを示します。「総勘定元帳期間の締め」や「財務諸表の承認」などが該当します。他のデータから算出する属性であり、決算処理全体のサイクルタイムを計算するうえで重要です。また、「目標完了日」と比較して「決算処理の期限内完了率」KPIを算出し、期限どおりに完了したかを明確に測定できます。重要な理由各期間のプロセス終了点を定め、全体のサイクルタイムや期限内完了率のKPIを算出できます。入手先イベントログで各「FinancialPeriod」ケースの最後に記録されたアクティビティのタイムスタンプを特定して算出します。例 2023-01-06T11:00:00Z2023-02-04T18:30:00Z2023-03-07T09:45:00Z
	手戻りかどうか IsRework	同じケース内で、同じ項目に対してアクティビティまたは一連のアクティビティが繰り返された場合に真となる、計算済みの真偽値です。
説明手戻りフラグは、作業が複数回行われたケースを特定します。承認後に再開された照合や、取り消して再転記された仕訳などが該当します。この属性は、プロセスの非効率や無駄を定量化するうえで重要です。「照合の手戻り率」KPIの算出や「決算処理の手戻りと逸脱」ダッシュボードに使われ、重複作業につながる品質上の問題や手順の不明確さを明らかにします。重要な理由繰り返し作業を特定してプロセスの非効率を定量化し、品質上の問題や手順改善の機会を見つけられます。入手先データ変換時に、同じ会計期間内で同じ対象（同じ総勘定元帳勘定科目など）に対してアクティビティが繰り返されたかを判定して算出します。例 truefalse
	決算後の修正かどうか IsPostCloseAdjustment	会計期間の試算表作成後に修正仕訳が転記された場合に真となる、計算済みの真偽値です。
説明この属性は、決算サイクルの後半に行われた修正を特定します。同じ会計期間内で、「試算表の作成」または「財務諸表の承認」の節目を過ぎてから発生した「修正仕訳の転記」アクティビティにフラグを付けます。データ品質とプロセス管理を示す重要な指標です。「決算後の修正仕訳率」KPIの算出や「決算後の修正頻度」ダッシュボードに使われ、遅れて変更が発生する根本原因の特定に役立ちます。重要な理由遅れて行われた修正を特定し、データ品質やプロセス管理上の問題を明らかにします。こうした修正は、財務報告の整合性を損なうおそれがあります。入手先各会計期間のケース内でイベントの順序を確認し、データ変換時に算出します。例 truefalse
	照合区分 ReconciliationCategory	実施する照合の種類を分類します。「銀行」「会社間」「固定資産」などが該当します。
説明照合区分は、個々の勘定科目の照合を、その性質に応じて分類します。個別の総勘定元帳勘定科目を見るよりも、上位の視点で状況を把握できます。区分別に分析すると、特定の種類の照合に共通する問題を見つけやすくなります。たとえば「総勘定元帳勘定科目の照合パフォーマンス」ダッシュボードで、会社間照合が銀行照合より一貫して長引いているかを確認し、対象を絞った改善につなげられます。重要な理由照合業務を分類し、パフォーマンスを比較するとともに、特定の照合種類に共通する問題を特定できます。入手先専用の照合モジュールに保存されている場合や、照合対象の総勘定元帳勘定科目のプロパティから取得できる場合があります。Microsoft Dynamics 365の文書をご確認ください。例銀行照合会社間貸借対照表：未払計上固定資産補助元帳
	目標完了日 TargetCompletionDate	対象となる会計期間の決算処理を完了する予定日、または目標日です。
説明目標完了日は、会計期間の決算を完了する期限です。決算カレンダーやスケジュールで定められていることがよくあります。この属性は、スケジュールに対するパフォーマンスの評価に欠かせません。実際の完了日と目標日を比較する「決算処理の期限内完了率」KPIの基準になります。目標日からのずれを分析すると、決算処理の予測可能性や信頼性を把握できます。重要な理由期限に対するパフォーマンスを測定するための属性です。決算処理の期限内完了率を算出できます。入手先 Dynamics 365の会計期間またはカレンダー設定テーブルに保存されている場合があります。外部の計画ツールから取得する必要がある場合もあります。Microsoft Dynamics 365の文書をご確認ください。例 2023-01-052023-02-042023-03-06
	終了時刻 EndTime	所要時間を測定できるアクティビティが終了した日時を示すタイムスタンプです。
説明照合タスクなど、瞬時に完了しないアクティビティの場合、このタイムスタンプはそのタスクの完了時点を示します。「StartTime」（「EventTime」）と組み合わせることで、個別の所要時間を特定できます。この属性は主に、個々のアクティビティの処理時間を算出するために使います。「修正仕訳の平均処理時間」などのKPIや、特定のタスクにかかった時間の内訳を分析するダッシュボードに欠かせません。重要な理由個々のアクティビティの処理時間を正確に算出できるため、タスク単位のボトルネックを特定するうえで役立ちます。入手先このデータの取得は難しい場合があります。ステータス変更のタイムスタンプ、「ModifiedDateTime」フィールド、またはログに記録された開始・終了イベントの組み合わせから取得できることがあります。例 2024-01-02T11:00:00Z2024-01-02T15:30:00Z2024-01-03T10:00:00Z
	自動処理かどうか IsAutomated	アクティビティを人ではなく、システムまたは自動化ボットが実行したかどうかを示す真偽値です。
説明この属性は、決算処理における手作業と自動処理を区別します。自動インターフェースによる仕訳の転記や、システムが作成したレポートなどを特定できます。この分析軸を使うと、プロセスの自動化の度合いを把握できます。自動化による効率向上の測定、新たな自動化の機会の特定、エラーや例外なく自動処理が行われているかの確認に役立ちます。重要な理由自動化がプロセスに与える影響を測定し、効率向上に向けた追加の自動化機会を特定できます。入手先通常、「担当ユーザー」が既知のシステムアカウントまたはサービスアカウントに該当するかどうかで判定します。例 truefalse
	金額 Amount	仕訳金額など、財務取引に関連する金銭的な値です。
説明この属性は、アクティビティの金銭的な価値を記録します。仕訳の転記、修正、照合などで特に役立ちます。プロセスマイニングの分析では、金額を基準に問題の優先順位を付けられます。たとえば、決算後の修正額を分析すれば、高額な修正に注目できます。また、プロセスマップを金額で絞り込み、高額または少額の取引フローだけを表示できます。重要な理由プロセスイベントに財務面の情報を加え、金銭的な影響に基づく分析を可能にします。たとえば、高額な修正の調査を優先できます。入手先 Dynamics 365の「GeneralJournalAccountEntry」などのテーブルにある「AmountCur」や「TransactionCurrencyAmount」などの金額フィールドにあります。例 15000.50-250.00125000.00

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

財務決算サイクルを正確に把握・分析するために、イベントログに記録すべき主要なプロセスのステップと節目です。

5 推奨 9 任意

	アクティビティ	説明
	勘定照合を承認	作成された勘定照合をマネージャーまたはレビュー担当者が確認し、承認したことを示すアクティビティです。通常は、Financial closeワークスペースのタスクの最終ステータス更新として記録します。
重要な理由勘定照合の完了を示す重要な節目です。「平均照合承認時間」のKPIを算出し、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 Financial closeワークスペースのタスク管理エンティティから取得します。照合タスクのステータスが「完了」または「承認済み」に変更されたタイムスタンプをイベントとして記録します。記録決算タスクのステータスが「完了」または同等の最終ステータスに更新されたタイムスタンプを記録します。イベントタイプ explicit
	期間決算プロセスを開始	特定の期間における財務決算プロセスの開始を示すアクティビティです。通常は、Financial closeワークスペースで決算スケジュールが作成された時点、または元帳期間のステータスが初めて変更された時点から推定します。
重要な理由開始イベントとして、期間決算のサイクルタイム全体を測定するうえで重要です。このイベントからの経過時間を分析すると、プロセス全体の所要時間やスケジュールの遵守状況を把握できます。入手先「Financial close」設定の作成日、または対象の財務期間における最初の決算タスクの記録時刻から推定します。このデータは、Financial closeワークスペースのエンティティに保存されています。記録財務決算チェックリストの作成タイムスタンプ、または対象期間の決算アクティビティのうち最も早いタイムスタンプを使用します。イベントタイプ inferred
	総勘定元帳の期間を締める	プロセスの最終アクティビティです。総勘定元帳の期間を正式に締め、以降の転記を停止します。Dynamics 365内で明示的に記録され、監査可能なステータス変更です。
重要な理由最終的な終了イベントとして、平均期間決算サイクルタイムの算出に欠かせないアクティビティです。財務期間が最終的に完了し、元に戻せなくなったことを示します。入手先元帳カレンダー（LedgerPeriodエンティティ）から取得します。期間のステータスが「クローズ」に変更されたタイムスタンプをイベントとして記録します。記録監査証跡から、LedgerPeriodのステータスフィールドが「クローズ」に設定されたタイムスタンプを特定します。イベントタイプ explicit
	試算表を作成	把握済みの修正がすべて転記され、暫定試算表をレビューできる状態になったことを示す重要な節目です。データ入力の完了を示す、推定イベントです。
重要な理由財務諸表を作成する前の重要な確認ポイントです。データ修正の段階と、報告・レビューの段階を区切ります。入手先概念上の節目です。財務諸表の作成開始前に転記された最後の修正仕訳のタイムスタンプから推定できます。記録財務諸表の作成タスクが始まる前に、対象期間について転記された最後のGeneralJournalEntryのタイムスタンプを使用します。イベントタイプ inferred
	財務諸表を承認	経営層が対象期間の財務諸表を確認し、最終承認したことを示す節目です。多くの場合、Financial closeワークスペースのタスクとして記録します。
重要な理由レビュー段階の完了を示す重要な業務上の節目です。財務諸表のレビュー時間と、プロセス全体のガバナンスを測定するために欠かせません。入手先 Financial closeワークスペースから取得します。対象期間の決算チェックリストにある最終承認タスクの完了タイムスタンプを記録します。記録 Financial closeワークスペースで指定された「最終承認」タスクの完了タイムスタンプを使用します。イベントタイプ explicit
	会社間仕訳を転記	組織内の異なる法人間の残高を照合するために、仕訳を転記するアクティビティです。総勘定元帳の仕訳ログから明示的なイベントとして取得します。
重要な理由会社間照合は、複雑さや遅延の原因になることがよくあります。このアクティビティを監視すると、会社間照合時間のKPIを測定し、非効率な箇所を特定できます。入手先 GeneralJournalEntryテーブルから取得します。「Intercompany」フラグが設定されている場合、または取引に会社間勘定が含まれる場合に識別します。記録 GeneralJournalEntryのレコードを、取引タイプが会社間転記を示す条件で絞り込みます。イベントタイプ explicit
	修正仕訳を転記	最初の照合が完了した後、最終決算の前に修正仕訳を転記したことを示すイベントです。特定の仕訳名や転記日で識別できる、明示的な取引です。
重要な理由修正の頻度が高い場合、データ品質や上流のプロセスに問題がある可能性があります。このアクティビティを監視すると、決算後修正仕訳率を測定し、問題のある勘定を特定できます。入手先 GeneralJournalEntryテーブルから取得します。「Adjustment」として指定された仕訳名を持つ仕訳、または試算表の作成日以降に転記された仕訳を絞り込んで識別します。記録 GeneralJournalEntryのレコードを、特定のJournalName、または他の節目との関係に基づく転記日で絞り込みます。イベントタイプ explicit
	勘定照合を開始	貸借対照表勘定など、特定の総勘定元帳勘定の照合作業をユーザーが開始したことを示します。Financial closeワークスペース内のタスクのステータス変更として記録します。
重要な理由個々の勘定の照合サイクルタイムを測定する際の開始点です。照合の開始までに最も時間がかかる勘定を特定できます。入手先 Financial closeワークスペースのタスク管理エンティティから取得します。照合タスクのステータスが「進行中」に変更されたタイムスタンプをイベントとして記録します。記録決算タスクのステータスが「進行中」または同等の状態に更新されたタイムスタンプを記録します。イベントタイプ explicit
	未払・未収計上仕訳を転記	未払費用や未収収益の仕訳を転記したことを示すイベントです。総勘定元帳の取引データから明示的に取得し、特定の仕訳名や仕訳タイプで識別します。
重要な理由未払・未収計上のタイミングと件数を追跡すると、決算時の作業量を把握できます。仕訳に必要な情報を集める際の依存関係や、ボトルネックの可能性を特定するのにも役立ちます。入手先 GeneralJournalEntryテーブルとGeneralJournalAccountEntryテーブルから取得します。決算期間中に転記された取引を絞り込み、「ACCR」など、未払・未収計上用に指定された仕訳名を確認します。記録 GeneralJournalEntryのレコードを、未払・未収計上に使われる特定のJournalNameまたはPostingTypeで絞り込みます。イベントタイプ explicit
	総勘定元帳の期間を再開	締め済みの期間を再開し、遅れて発生した修正を転記する際の例外アクティビティです。「クローズ」から「保留」または「オープン」への明示的なステータス変更として記録します。
重要な理由期間の再開は標準プロセスからの大きな逸脱であり、管理上の不備や重大な誤りを示す可能性があります。発生頻度を追跡することは、プロセス改善とコンプライアンスのために重要です。入手先元帳カレンダー（LedgerPeriodエンティティ）から取得します。期間のステータスが「クローズ」から未クローズの状態に戻ったタイムスタンプをイベントとして記録します。記録監査証跡から、LedgerPeriodのステータスが「クローズ」から変更されたタイムスタンプを特定します。イベントタイプ explicit
	補助元帳を保留	買掛金や売掛金などの取引補助元帳について、対象期間の新規取引の転記を停止した時点を示します。各モジュールの元帳期間のステータス変更を確認して記録します。
重要な理由総勘定元帳の作業を始める前にデータの整合性を確保する、重要な管理ポイントです。ここで遅れが生じると、決算スケジュール全体に影響が及ぶ可能性があります。入手先各補助元帳モジュールの元帳カレンダー期間のステータスから推定します。買掛金や売掛金などのステータスが「保留」に変わると、このアクティビティが発生したことを示します。記録 LedgerPeriodエンティティの監査証跡で、モジュールごとに絞り込み、「保留」へのステータス変更を特定します。イベントタイプ inferred
	財務諸表を作成	損益計算書や貸借対照表などの正式な財務報告書を作成するアクティビティです。レポートを実行する必要があるため、このイベントの記録が難しい場合があります。
重要な理由最終レビューの開始を示します。このアクティビティから最終承認までの所要時間は、経営層によるレビューの効率を測る重要業績評価指標（KPI）です。入手先 Financial Reporter（旧Management Reporter）ツールのシステムログに、この情報が含まれている場合があります。ただし、通常は取引テーブルに保存されないため、独自のログ記録が必要になることがあります。記録システムログの分析または独自のイベント記録が必要です。標準的な導入環境では利用できない場合があります。イベントタイプ inferred
	銀行照合を完了	銀行照合が完了し、転記されたことを示すアクティビティです。銀行照合レコードのステータス変更から、明示的なイベントとして取得します。
重要な理由決算プロセスにおける重要な節目です。完了時点を追跡すると、銀行照合サイクルの処理量と所要時間を測定できます。入手先 BankStatementエンティティのステータスが「照合済み」に変わった時点、または関連する照合仕訳の転記タイムスタンプから推定します。記録 BankStatementのステータスフィールドが「照合済み」に更新されたタイムスタンプを特定します。イベントタイプ inferred
	銀行照合を開始	特定の銀行口座と期間における銀行照合の開始を示します。ユーザーが新しい銀行照合ワークシートを作成した時点で、明示的なイベントとして取得します。
重要な理由このアクティビティのタイミングは、銀行照合のサブプロセスを把握するうえで重要です。現金照合業務の効率を測定する際の開始点になります。入手先 BankStatementテーブルとBankStatementLineテーブルから取得します。新しい銀行取引明細書の照合レコードが作成されたタイムスタンプを、イベント時刻として使用します。記録対象の財務期間について、BankStatementテーブルの「CreatedDateTime」フィールドを使用します。イベントタイプ explicit

推奨任意

データ抽出ガイド

Microsoft Dynamics 365からデータを取得する方法

ステップ

前提条件の確認：Microsoft Dynamics 365環境でAzure Data Lake Linkが設定されていることを確認します。これにより、必要なF&Oデータベーステーブルのレプリカを組織のAzureサブスクリプション内でクエリできるようになります。
アクセス権の取得：Azure Data Lake Storageアカウントにアクセスするためのセキュリティ認証情報と権限を取得します。また、Azure Synapse Analytics Serverless SQL poolsやAzure Databricksなど、データに対してSQLを実行できるクエリエンジンへのアクセスも必要です。
対象テーブルの特定：選択したクエリツールを使ってデータレイクに接続し、必要なDynamics 365テーブルのパスを特定します。抽出に必要な主なテーブルは、LedgerFiscalPeriod、LedgerPeriodModuleAccessControl、GeneralJournalEntry、GeneralJournalAccountEntry、BankCStmt、ClosingSheetTaskです。
SQLクエリの設定：提示されたSQLスクリプトをクエリエディターにコピーします。スクリプト冒頭の設定セクションで、抽出範囲を定義するStartDate、EndDate、CompanyFilterの各パラメーターを設定します。また、[Your Accrual Journal Name]などの仕訳名のプレースホルダーを、組織固有の設定に合わせて更新します。
抽出スクリプトの実行：設定したSQLクエリを実行します。このスクリプトは、複数のソーステーブルのイベントを1つのイベントログ形式にまとめるよう設計されています。指定された14種類すべてのアクティビティのデータを取得し、統合します。
初期結果の確認：クエリの実行後、出力を簡単に確認します。選択した期間に対して行数が妥当であること、FinancialPeriod、ActivityName、EventTimeなどの主要な列に想定どおりデータが入力されていることを確認します。
イベントログのエクスポート：クエリ結果をCSV形式でエクスポートします。文字化けを防ぐため、UTF-8でエンコードされていることを確認します。
アップロードの準備：プロセスマイニングツールにアップロードする前に、エクスポートしたCSVファイルの列見出しが必要な属性名と完全に一致していることを確認します：FinancialPeriod、ActivityName、EventTime、SourceSystem、LastDataUpdate、ResponsibleUser、CompanyCode、部門、GlAccount。

設定

日付範囲：傾向や繰り返し発生するパターンを特定するため、少なくとも終了済みの会計期間を6～12期間分抽出することをおすすめします。クエリのStartDate変数とEndDate変数で期間を指定してください。
会社コードによる絞り込み：DataAreaIdフィールドに対応するCompanyFilter変数を使い、抽出対象を特定の法人に絞ります。全社分を一度にクエリすると、リソースを多く消費する場合があります。
仕訳名の設定：「未払計上仕訳の転記」「会社間仕訳の転記」「修正仕訳の転記」などのアクティビティは、Dynamics 365環境で使用する仕訳名に基づいて特定します。クエリ内の[Your Accrual Journal Name]などの仮の値は、組織で実際に使用している仕訳名に置き換えてください。
Financial Close Workspace：「勘定照合開始」や「財務諸表承認」など複数のアクティビティは、Dynamics 365のFinancial Close Workspaceを使用していることを前提としています。このモジュールを使用していない場合、該当するアクティビティは抽出されません。
前提条件：この方法では、Dynamics 365のAzure Data Lake Linkが有効化され、完全に同期されている必要があります。クエリを実行するユーザーまたはサービスプリンシパルには、データレイクストレージの読み取り権限が必要です。

クエリの例 sql

WITH Config AS (
    -- Configuration: Set the start date, end date, and company code filter for the extraction.
    SELECT
        CAST('2023-01-01' AS DATETIME) AS StartDate,
        CAST('2023-12-31' AS DATETIME) AS EndDate,
        'USMF' AS CompanyFilter -- Replace 'USMF' with your target company code (DataAreaId)
),
AllEvents AS (
    -- 1. Period Close Process Initiated
    -- Inferred from the first recorded action on a fiscal period module within the date range.
    SELECT
        FORMAT(lpmac.MODIFIEDDATETIME, 'yyyy-MM') AS FinancialPeriod,
        'Period Close Process Initiated' AS ActivityName,
        MIN(lpmac.MODIFIEDDATETIME) AS EventTime,
        lpmac.MODIFIEDBY AS ResponsibleUser,
        lpmac.DATAREAID AS CompanyCode,
        NULL AS Department,
        NULL AS GlAccount
    FROM LedgerPeriodModuleAccessControl lpmac
    JOIN Config ON lpmac.DATAREAID = Config.CompanyFilter AND lpmac.MODIFIEDDATETIME BETWEEN Config.StartDate AND Config.EndDate
    GROUP BY FORMAT(lpmac.MODIFIEDDATETIME, 'yyyy-MM'), lpmac.MODIFIEDBY, lpmac.DATAREAID

    UNION ALL

    -- 2. Subledgers Placed On Hold
    -- Captures when modules like Accounts Payable (Vend) and Accounts Receivable (Cust) are put on hold.
    SELECT
        FORMAT(lpmac.MODIFIEDDATETIME, 'yyyy-MM') AS FinancialPeriod,
        'Subledgers Placed On Hold' AS ActivityName,
        lpmac.MODIFIEDDATETIME AS EventTime,
        lpmac.MODIFIEDBY AS ResponsibleUser,
        lpmac.DATAREAID AS CompanyCode,
        NULL AS Department,
        NULL AS GlAccount
    FROM LedgerPeriodModuleAccessControl lpmac
    JOIN Config ON lpmac.DATAREAID = Config.CompanyFilter AND lpmac.MODIFIEDDATETIME BETWEEN Config.StartDate AND Config.EndDate
    WHERE lpmac.ACCESSLEVEL = 2 -- 2 corresponds to 'On hold'
      AND lpmac.MODULENUMBER IN (2, 3) -- 2 for 'Cust', 3 for 'Vend'. Adjust if needed.

    UNION ALL

    -- 3. Accrual Journals Posted
    -- Captured from General Journal Entries with a specific journal name for accruals.
    SELECT 
        FORMAT(gje.ACCOUNTINGDATE, 'yyyy-MM') AS FinancialPeriod,
        'Accrual Journals Posted' AS ActivityName,
        gje.CREATEDDATETIME AS EventTime,
        gje.CREATEDBY AS ResponsibleUser,
        gje.LEDGER_DATAREAID AS CompanyCode,
        NULL AS Department,
        gjae.LEDGERACCOUNT AS GlAccount
    FROM GeneralJournalEntry gje
    JOIN GeneralJournalAccountEntry gjae ON gje.RECID = gjae.GENERALJOURNALENTRY
    JOIN Config ON gje.LEDGER_DATAREAID = Config.CompanyFilter AND gje.ACCOUNTINGDATE BETWEEN Config.StartDate AND Config.EndDate
    WHERE gje.JOURNALNAME = '[Your Accrual Journal Name]' -- !! IMPORTANT: Replace with your actual journal name for accruals

    UNION ALL

    -- 4. Intercompany Journals Posted
    -- Captured from General Journal Entries with a specific journal name for intercompany transactions.
    SELECT 
        FORMAT(gje.ACCOUNTINGDATE, 'yyyy-MM') AS FinancialPeriod,
        'Intercompany Journals Posted' AS ActivityName,
        gje.CREATEDDATETIME AS EventTime,
        gje.CREATEDBY AS ResponsibleUser,
        gje.LEDGER_DATAREAID AS CompanyCode,
        NULL AS Department,
        gjae.LEDGERACCOUNT AS GlAccount
    FROM GeneralJournalEntry gje
    JOIN GeneralJournalAccountEntry gjae ON gje.RECID = gjae.GENERALJOURNALENTRY
    JOIN Config ON gje.LEDGER_DATAREAID = Config.CompanyFilter AND gje.ACCOUNTINGDATE BETWEEN Config.StartDate AND Config.EndDate
    WHERE gje.JOURNALNAME = '[Your Intercompany Journal Name]' -- !! IMPORTANT: Replace with your actual journal name for intercompany postings

    UNION ALL

    -- 5. Bank Reconciliation Started
    -- The creation of a bank reconciliation statement record.
    SELECT 
        FORMAT(bs.CREATEDDATETIME, 'yyyy-MM') AS FinancialPeriod,
        'Bank Reconciliation Started' AS ActivityName,
        bs.CREATEDDATETIME AS EventTime,
        bs.CREATEDBY AS ResponsibleUser,
        bs.DATAREAID AS CompanyCode,
        NULL AS Department,
        bs.ACCOUNTID AS GlAccount
    FROM BankCStmt bs
    JOIN Config ON bs.DATAREAID = Config.CompanyFilter AND bs.CREATEDDATETIME BETWEEN Config.StartDate AND Config.EndDate

    UNION ALL

    -- 6. Bank Reconciliation Completed
    -- When a bank reconciliation is marked as reconciled.
    SELECT 
        FORMAT(bs.RECONCILEDATE, 'yyyy-MM') AS FinancialPeriod,
        'Bank Reconciliation Completed' AS ActivityName,
        bs.MODIFIEDDATETIME AS EventTime,
        bs.MODIFIEDBY AS ResponsibleUser,
        bs.DATAREAID AS CompanyCode,
        NULL AS Department,
        bs.ACCOUNTID AS GlAccount
    FROM BankCStmt bs
    JOIN Config ON bs.DATAREAID = Config.CompanyFilter AND bs.MODIFIEDDATETIME BETWEEN Config.StartDate AND Config.EndDate
    WHERE bs.RECONCILE = 1 -- 1 typically means 'Reconciled'

    UNION ALL

    -- 7. Account Reconciliation Started & 8. Account Reconciliation Approved
    -- Captured from the Financial Close Workspace task statuses.
    SELECT 
        FORMAT(cst.DUEDATE, 'yyyy-MM') AS FinancialPeriod,
        CASE cst.STATUS
            WHEN 1 THEN 'Account Reconciliation Started'   -- 1 for 'In progress', adjust status value if needed
            WHEN 3 THEN 'Account Reconciliation Approved'  -- 3 for 'Completed' or 'Approved', adjust status value
        END AS ActivityName,
        cst.MODIFIEDDATETIME AS EventTime,
        cst.MODIFIEDBY AS ResponsibleUser,
        cst.DATAREAID AS CompanyCode,
        cst.RESPONSIBLEDEPARTMENT AS Department,
        cst.ACCOUNTDISPLAYVALUE AS GlAccount
    FROM ClosingSheetTask cst
    JOIN Config ON cst.DATAREAID = Config.CompanyFilter AND cst.MODIFIEDDATETIME BETWEEN Config.StartDate AND Config.EndDate
    WHERE cst.TASKDESCRIPTION LIKE '%Reconcile%'
      AND cst.STATUS IN (1, 3)

    UNION ALL

    -- 9. Adjusting Journal Entries Posted
    -- Captured from General Journal Entries with a specific journal name for adjustments.
    SELECT 
        FORMAT(gje.ACCOUNTINGDATE, 'yyyy-MM') AS FinancialPeriod,
        'Adjusting Journal Entries Posted' AS ActivityName,
        gje.CREATEDDATETIME AS EventTime,
        gje.CREATEDBY AS ResponsibleUser,
        gje.LEDGER_DATAREAID AS CompanyCode,
        NULL AS Department,
        gjae.LEDGERACCOUNT AS GlAccount
    FROM GeneralJournalEntry gje
    JOIN GeneralJournalAccountEntry gjae ON gje.RECID = gjae.GENERALJOURNALENTRY
    JOIN Config ON gje.LEDGER_DATAREAID = Config.CompanyFilter AND gje.ACCOUNTINGDATE BETWEEN Config.StartDate AND Config.EndDate
    WHERE gje.JOURNALNAME = '[Your Adjustment Journal Name]' -- !! IMPORTANT: Replace with your actual journal name for adjustments

    UNION ALL

    -- 10. Trial Balance Prepared
    -- Inferred as the time of the last general journal posting for the period before the close.
    SELECT 
        FORMAT(gje.ACCOUNTINGDATE, 'yyyy-MM') AS FinancialPeriod,
        'Trial Balance Prepared' AS ActivityName,
        MAX(gje.CREATEDDATETIME) AS EventTime,
        MAX(gje.CREATEDBY) AS ResponsibleUser,
        gje.LEDGER_DATAREAID AS CompanyCode,
        NULL AS Department,
        NULL AS GlAccount
    FROM GeneralJournalEntry gje
    JOIN Config ON gje.LEDGER_DATAREAID = Config.CompanyFilter AND gje.ACCOUNTINGDATE BETWEEN Config.StartDate AND Config.EndDate
    GROUP BY FORMAT(gje.ACCOUNTINGDATE, 'yyyy-MM'), gje.LEDGER_DATAREAID

    UNION ALL

    -- 11. Financial Statements Generated & 12. Financial Statements Approved
    -- Captured from tasks in the Financial Close Workspace.
    SELECT 
        FORMAT(cst.DUEDATE, 'yyyy-MM') AS FinancialPeriod,
        CASE
            WHEN cst.TASKDESCRIPTION LIKE '%Generate Financial Statement%' AND cst.STATUS = 3 THEN 'Financial Statements Generated'
            WHEN cst.TASKDESCRIPTION LIKE '%Approve Financial Statement%' AND cst.STATUS = 3 THEN 'Financial Statements Approved'
        END AS ActivityName,
        cst.MODIFIEDDATETIME AS EventTime,
        cst.MODIFIEDBY AS ResponsibleUser,
        cst.DATAREAID AS CompanyCode,
        cst.RESPONSIBLEDEPARTMENT AS Department,
        NULL AS GlAccount
    FROM ClosingSheetTask cst
    JOIN Config ON cst.DATAREAID = Config.CompanyFilter AND cst.MODIFIEDDATETIME BETWEEN Config.StartDate AND Config.EndDate
    WHERE cst.TASKDESCRIPTION LIKE '%Financial Statement%'
      AND cst.STATUS = 3 -- 3 for 'Completed', assumes completion implies generation/approval

    UNION ALL

    -- 13. GL Period Closed
    -- The final closing of the General Ledger period.
    SELECT
        FORMAT(lfp.ENDDATE, 'yyyy-MM') AS FinancialPeriod,
        'GL Period Closed' AS ActivityName,
        lfp.MODIFIEDDATETIME AS EventTime,
        lfp.MODIFIEDBY AS ResponsibleUser,
        lfp.DATAREAID AS CompanyCode,
        NULL AS Department,
        NULL AS GlAccount
    FROM LedgerFiscalPeriod lfp
    JOIN Config ON lfp.DATAREAID = Config.CompanyFilter AND lfp.MODIFIEDDATETIME BETWEEN Config.StartDate AND Config.EndDate
    WHERE lfp.STATUS = 2 -- 2 corresponds to 'Closed'
      AND lfp.TYPE = 1 -- 1 corresponds to 'Operating'

    UNION ALL

    -- 14. GL Period Re-Opened
    -- When a previously closed period is set back to 'On Hold' or 'Open'.
    SELECT
        FORMAT(lfp.ENDDATE, 'yyyy-MM') AS FinancialPeriod,
        'GL Period Re-Opened' AS ActivityName,
        lfp.MODIFIEDDATETIME AS EventTime,
        lfp.MODIFIEDBY AS ResponsibleUser,
        lfp.DATAREAID AS CompanyCode,
        NULL AS Department,
        NULL AS GlAccount
    FROM LedgerFiscalPeriod lfp
    JOIN Config ON lfp.DATAREAID = Config.CompanyFilter AND lfp.MODIFIEDDATETIME BETWEEN Config.StartDate AND Config.EndDate
    WHERE lfp.STATUS IN (1, 3) -- 1 is 'On Hold', 3 is 'Open'
      AND lfp.TYPE = 1 -- 'Operating'
      AND EXISTS (
          -- This logic is complex; a simpler check is to assume any modification to Open/On Hold after a close is a reopen.
          -- A more robust solution requires change tracking, which is outside a simple SQL query.
          SELECT 1 FROM LedgerFiscalPeriod prev_status
          WHERE prev_status.RECID = lfp.RECID AND prev_status.MODIFIEDDATETIME < lfp.MODIFIEDDATETIME
      )
)
SELECT
    FinancialPeriod,
    ActivityName,
    EventTime,
    'Microsoft Dynamics 365' AS SourceSystem,
    GETUTCDATE() AS LastDataUpdate,
    ResponsibleUser,
    CompanyCode,
    Department,
    GlAccount
FROM AllEvents
WHERE ActivityName IS NOT NULL;

ステップ

前提条件と環境設定：Python 3.6以降がインストールされていることを確認し、pandasとrequestsライブラリを用意します。pipを使って次のようにインストールできます：pip install pandas requests。Dynamics 365インスタンス用のアプリケーションをAzure Active Directory（Azure AD）に登録し、財務データを読み取るための適切なAPI権限を付与します。このアプリケーションのTenant ID、Client ID、Client Secretを取得してください。
スクリプトパラメーターの設定：Pythonスクリプトを開き、先頭にある設定セクションを確認します。D365のベースURL、Azure ADのTenant ID、Client ID、Client Secretを所定の箇所に入力します。抽出範囲を指定するSTART_DATE、END_DATE、COMPANY_CODE（D365のDataAreaId）も設定してください。
認証の実装：スクリプトには、指定した認証情報を使ってAzure ADからOAuth 2.0アクセストークンを取得する関数が含まれています。このトークンを使って、以降のすべてのD365 ODataエンドポイントへのAPIリクエストを認証します。
データ抽出関数の定義：スクリプトには、API呼び出しを処理するメインのデータ取得関数get_d365_dataがあります。API応答に含まれる@odata.nextLinkをたどって自動的にページネーションを行い、クエリに該当するすべてのレコードを取得します。
アクティビティごとのクエリ実行：必要な14種類のアクティビティごとに、専用の関数（例：extract_gl_period_events、extract_journal_postings）が定義されています。各関数は、列を指定する$selectと、ステータス変更や特定の仕訳名など、対象イベントを絞り込む$filterを使って、必要なODataクエリを作成します。
データの取得と統合：スクリプトのメイン処理から、各抽出関数を順番に呼び出します。各関数はイベントログの構成に合わせたpandas DataFrameを返し、それらをリストにまとめます。
イベントログ形式への標準化：すべてのデータを取得した後、DataFrameのリストを連結して、1つの統合イベントログを作成します。SourceSystemやLastDataUpdateなどの固定列も追加します。LastDataUpdateにはスクリプトの実行時刻を設定します。
推定イベントの処理：「試算表作成」など、直接記録されないアクティビティも処理します。該当する会計期間で最後に「修正仕訳の転記」が行われた時刻を基にイベントを作成します。これにより、システムに直接記録がなくても節目を記録できます。
データ型の変換とクリーニング：EventTime列を適切な日時形式にし、その他の列にも適切なデータ型を設定します。また、EventTime列からFinancialPeriodを導出し、「YYYY-MM」形式に整えます。
CSVへのエクスポート：最後に、完成したイベントログのDataFrameをd365_period_close_event_log.csvという名前のCSVファイルに保存します。このファイルは、プロセスマイニングツールに直接アップロードできる形式です。

設定

認証：Azure ADへのアプリケーション登録が必要です。登録時にClient IDとClient Secretを作成してください。OData APIにアクセスするには、アプリケーションに「Dynamics ERP」の委任されたユーザー権限が必要です。
D365エンドポイントURL：スクリプト内のD365_BASE_URL変数に、組織固有のDynamics 365 Finance and Operations URLを設定します。例：https://your-d365-environment.operations.dynamics.com。
日付範囲：抽出期間を指定するため、START_DATE変数とEND_DATE変数を設定します。データ量とAPIの処理性能を考慮し、まずは3～6か月など短い期間から始めることをおすすめします。
会社コードによる絞り込み：期間決算プロセスを分析する法人の識別子（D365のDataAreaId）をCOMPANY_CODE変数に設定します。このスクリプトは、一度に1つの会社コードを対象として実行する設計です。
仕訳名による絞り込み：スクリプトでは、特定の仕訳転記アクティビティを識別するため、「ACCRUAL」「INTERCO」「ADJUST」などの仮の仕訳名を使います。D365の設定で実際に使用している仕訳名に置き換えてください。
Financial Close Workspace：照合タスク（「勘定照合開始」「勘定照合承認」）の抽出では、ClosingSheetなど、Financial Close Workspaceに関連する特定のエンティティを使うことを前提としています。実装内容に応じて、エンティティ名の変更が必要な場合があります。

クエリの例 python

import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime
import time

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- CONFIGURATION --- 
D365_BASE_URL = class="hl-string">"https://[your-d365-environment].operations.dynamics.com"
TENANT_ID = class="hl-string">"[your-tenant-id]"
CLIENT_ID = class="hl-string">"[your-client-id]"
CLIENT_SECRET = class="hl-string">"[your-client-secret]"

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- PARAMETERS ---
START_DATE = class="hl-string">"2023-01-01"
END_DATE = class="hl-string">"2023-12-31"
COMPANY_CODE = class="hl-string">"[YourCompanyCode]" class=class="hl-string">"hl-comment"># e.g., class="hl-string">'USMF'

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Function to get Access Token ---
def get_access_token():
    url = fclass="hl-string">"https://login.microsoftonline.com/{TENANT_ID}/oauth2/v2.0/token"
    payload = {
        class="hl-string">'grant_type': class="hl-string">'client_credentials',
        class="hl-string">'client_id': CLIENT_ID,
        class="hl-string">'client_secret': CLIENT_SECRET,
        class="hl-string">'scope': fclass="hl-string">"{D365_BASE_URL}/.default"
    }
    response = requests.post(url, data=payload)
    response.raise_for_status()
    return response.json()[class="hl-string">'access_token']

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Generic function to get data from D365 OData ---
def get_d365_data(entity_name, select_fields, filter_query, access_token):
    all_records = []
    api_url = fclass="hl-string">"{D365_BASE_URL}/data/{entity_name}?$select={select_fields}&$filter={filter_query}&cross-company=true"
    headers = {
        class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Bearer {access_token}',
        class="hl-string">'Content-Type': class="hl-string">'application/json'
    }
    
    while api_url:
        try:
            response = requests.get(api_url, headers=headers)
            response.raise_for_status()
            data = response.json()
            all_records.extend(data[class="hl-string">'value'])
            api_url = data.get(class="hl-string">'@odata.nextLink')
            time.sleep(0.1) class=class="hl-string">"hl-comment"># Small delay to be respectful to the API
        except requests.exceptions.HTTPError as err:
            print(fclass="hl-string">"HTTP Error fetching {entity_name}: {err}")
            print(fclass="hl-string">"Response content: {err.response.text}")
            break

    return pd.DataFrame(all_records)

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity Extraction Functions ---

def extract_gl_period_events(token):
    print(class="hl-string">"Extracting GL Period status changes...")
    entity = class="hl-string">"LedgerFiscalCalendarPeriods"
    fields = class="hl-string">"LedgerFiscalCalendarId,PeriodName,Status,ModifiedDateTime,ModifiedBy,LegalEntityId"
    filters = fclass="hl-string">"ModifiedDateTime ge {START_DATE}T00:00:00Z and ModifiedDateTime le {END_DATE}T23:59:59Z and LegalEntityId eq '{COMPANY_CODE}'"
    df = get_d365_data(entity, fields, filters, token)
    if df.empty:
        return pd.DataFrame()

    df.rename(columns={class="hl-string">'ModifiedDateTime': class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'ModifiedBy': class="hl-string">'ResponsibleUser', class="hl-string">'LegalEntityId': class="hl-string">'CompanyCode'}, inplace=True)
    df[class="hl-string">'FinancialPeriod'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'EventTime']).dt.strftime(class="hl-string">'%Y-%m')
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Map status to activities
    activity_map = {
        class="hl-string">'OnHold': [class="hl-string">'Period Close Process Initiated', class="hl-string">'Subledgers Placed On Hold'],
        class="hl-string">'Closed': [class="hl-string">'GL Period Closed'],
        class="hl-string">'Open': [class="hl-string">'GL Period Re-Opened'] class=class="hl-string">"hl-comment"># Assuming re-open moves from Closed to Open
    }
    
    event_dfs = []
    for status, activities in activity_map.items():
        for activity in activities:
            temp_df = df[df[class="hl-string">'Status'] == status].copy()
            temp_df[class="hl-string">'ActivityName'] = activity
            event_dfs.append(temp_df)

    result_df = pd.concat(event_dfs, ignore_index=True)
    return result_df[[class="hl-string">'FinancialPeriod', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'ResponsibleUser', class="hl-string">'CompanyCode']]

def extract_journal_postings(token):
    print(class="hl-string">"Extracting Journal Postings...")
    entity = class="hl-string">"GeneralJournalAccountEntryEntities"
    fields = class="hl-string">"JournalNumber,JournalCategory,PostingLayer,AccountingDate,CreatedBy,CompanyCode,LedgerAccount"
    filters = fclass="hl-string">"AccountingDate ge {START_DATE} and AccountingDate le {END_DATE} and CompanyCode eq '{COMPANY_CODE}'"
    df = get_d365_data(entity, fields, filters, token)
    if df.empty:
        return pd.DataFrame()
    
    df.rename(columns={class="hl-string">'AccountingDate': class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'CreatedBy': class="hl-string">'ResponsibleUser', class="hl-string">'LedgerAccount': class="hl-string">'GlAccount'}, inplace=True)
    df[class="hl-string">'FinancialPeriod'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'EventTime']).dt.strftime(class="hl-string">'%Y-%m')

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder journal categories, update based on your setup
    journal_map = {
        class="hl-string">'Allocation': class="hl-string">'Accrual Journals Posted', class=class="hl-string">"hl-comment"># Example mapping
        class="hl-string">'Intercompany': class="hl-string">'Intercompany Journals Posted',
        class="hl-string">'Adjustment': class="hl-string">'Adjusting Journal Entries Posted' class=class="hl-string">"hl-comment"># Example mapping
    }
    
    df[class="hl-string">'ActivityName'] = df[class="hl-string">'JournalCategory'].map(journal_map)
    result_df = df.dropna(subset=[class="hl-string">'ActivityName'])
    return result_df[[class="hl-string">'FinancialPeriod', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'ResponsibleUser', class="hl-string">'CompanyCode', class="hl-string">'GlAccount']]

def extract_bank_reconciliations(token):
    print(class="hl-string">"Extracting Bank Reconciliations...")
    entity = class="hl-string">"BankReconciliationHeaders"
    fields = class="hl-string">"ReconciliationDate,ReconciliationStatus,CreatedDateTime,CreatedBy,DataAreaId,BankAccount"
    filters = fclass="hl-string">"CreatedDateTime ge {START_DATE}T00:00:00Z and CreatedDateTime le {END_DATE}T23:59:59Z and DataAreaId eq '{COMPANY_CODE}'"
    df = get_d365_data(entity, fields, filters, token)
    if df.empty:
        return pd.DataFrame()
    
    df.rename(columns={class="hl-string">'DataAreaId': class="hl-string">'CompanyCode', class="hl-string">'BankAccount': class="hl-string">'GlAccount'}, inplace=True)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Started event
    started_df = df.copy()
    started_df[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Bank Reconciliation Started'
    started_df[class="hl-string">'EventTime'] = started_df[class="hl-string">'CreatedDateTime']
    started_df[class="hl-string">'ResponsibleUser'] = started_df[class="hl-string">'CreatedBy']
    started_df[class="hl-string">'FinancialPeriod'] = pd.to_datetime(started_df[class="hl-string">'EventTime']).dt.strftime(class="hl-string">'%Y-%m')

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Completed event
    completed_df = df[df[class="hl-string">'ReconciliationStatus'] == class="hl-string">'Reconciled'].copy()
    completed_df[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Bank Reconciliation Completed'
    completed_df[class="hl-string">'EventTime'] = completed_df[class="hl-string">'ReconciliationDate'] class=class="hl-string">"hl-comment"># Using ReconciliationDate as completion time
    completed_df[class="hl-string">'ResponsibleUser'] = completed_df[class="hl-string">'CreatedBy']
    completed_df[class="hl-string">'FinancialPeriod'] = pd.to_datetime(completed_df[class="hl-string">'EventTime']).dt.strftime(class="hl-string">'%Y-%m')
    
    result_df = pd.concat([started_df, completed_df], ignore_index=True)
    return result_df[[class="hl-string">'FinancialPeriod', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'ResponsibleUser', class="hl-string">'CompanyCode', class="hl-string">'GlAccount']]

def extract_close_workspace_tasks(token):
    print(class="hl-string">"Extracting Close Workspace Tasks (placeholder)...")
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This is a placeholder. The entity name class="hl-string">'ClosingSheetTasks' might be different in your system.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Common entities: ClosingSheet, FinancialPeriodCloseWorkspace, ClosingSheetTasks
    entity = class="hl-string">"[FinancialCloseTaskEntity]"
    fields = class="hl-string">"TaskDescription,Status,ModifiedDateTime,ModifiedBy,DataAreaId,MainAccount"
    filters = fclass="hl-string">"ModifiedDateTime ge {START_DATE}T00:00:00Z and ModifiedDateTime le {END_DATE}T23:59:59Z and DataAreaId eq '{COMPANY_CODE}'"
    class=class="hl-string">"hl-comment"># df = get_d365_data(entity, fields, filters, token)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># if df.empty:
    class=class="hl-string">"hl-comment">#     return pd.DataFrame()
    class=class="hl-string">"hl-comment"># For demonstration, creating a dummy dataframe
    print(fclass="hl-string">"SKIPPING: Entity '{entity}' not queried. This requires system-specific entity name.")
    return pd.DataFrame()

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main Execution Logic ---
if __name__ == class="hl-string">"__main__":
    print(class="hl-string">"Starting D365 Period Close data extraction...")
    access_token = get_access_token()
    all_events = []

    all_events.append(extract_gl_period_events(access_token))
    all_events.append(extract_journal_postings(access_token))
    all_events.append(extract_bank_reconciliations(access_token))
    all_events.append(extract_close_workspace_tasks(access_token)) class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder call

    event_log = pd.concat([df for df in all_events if not df.empty], ignore_index=True)
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Handle Inferred and Missing Events ---
    if not event_log.empty and class="hl-string">'Adjusting Journal Entries Posted' in event_log[class="hl-string">'ActivityName'].values:
        print(class="hl-string">"Inferring 'Trial Balance Prepared' events...")
        adj_journals = event_log[event_log[class="hl-string">'ActivityName'] == class="hl-string">'Adjusting Journal Entries Posted'].copy()
        adj_journals[class="hl-string">'EventTime'] = pd.to_datetime(adj_journals[class="hl-string">'EventTime'])
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Infer as last adjusting entry per period
        trial_balance_events = adj_journals.loc[adj_journals.groupby(class="hl-string">'FinancialPeriod')[class="hl-string">'EventTime'].idxmax()]
        trial_balance_events[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Trial Balance Prepared'
        event_log = pd.concat([event_log, trial_balance_events], ignore_index=True)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder for class="hl-string">'Financial Statements Generated' and class="hl-string">'Approved'
    class=class="hl-string">"hl-comment"># These are often manual or hard to track. A common approach is to infer them based on the final closing date.

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Final Formatting ---
    if not event_log.empty:
        event_log[class="hl-string">'SourceSystem'] = class="hl-string">'Microsoft Dynamics 365'
        event_log[class="hl-string">'LastDataUpdate'] = datetime.utcnow().isoformat() + class="hl-string">'Z'
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Standardize columns
        final_cols = [class="hl-string">'FinancialPeriod', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'SourceSystem', class="hl-string">'LastDataUpdate', 
                        class="hl-string">'ResponsibleUser', class="hl-string">'CompanyCode', class="hl-string">'Department', class="hl-string">'GlAccount']
        for col in final_cols:
            if col not in event_log.columns:
                event_log[col] = None

        event_log = event_log[final_cols]
        event_log.sort_values(by=[class="hl-string">'FinancialPeriod', class="hl-string">'EventTime'], inplace=True)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Save to CSV
        output_filename = class="hl-string">'d365_period_close_event_log.csv'
        event_log.to_csv(output_filename, index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ')
        print(fclass="hl-string">"Extraction complete. Event log saved to {output_filename}")
    else:
        print(class="hl-string">"No events found for the specified criteria.")

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