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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

Oracle Fusion Financials

決算・レポーティング：期間決算と照合の属性(22) 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(1)

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：期間決算と照合のプロセスを分析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。収集すべき属性と、イベントログで追跡する主要なアクティビティを示しています。また、Oracle Fusion Financialsからデータを抽出する手順も紹介しているため、プロセスマイニングを始めるために必要なデータを揃えられます。

収集を推奨する属性
追跡する主要なアクティビティ
Oracle Fusion Financialsからのデータ抽出手順

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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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：期間決算と照合のプロセスを詳しく分析するため、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 8 推奨 9 任意

	名前	説明
	アクティビティ ActivityName	期間決算プロセスで発生した特定のタスクまたはイベントの名前です。
説明この属性には、期間決算ワークフローにおける個々の手順が記録されます。たとえば、「補助元帳の期間締め」「勘定照合の開始」「財務諸表の作成」などです。各アクティビティは、プロセス中の節目または実行された操作を表します。アクティビティの分析は、プロセスマイニングの基礎です。プロセスマップの可視化、アクティビティ間の時間測定によるボトルネックの特定、プロセスバリアントの分析による標準手順からの逸脱の把握に役立ちます。重要な理由プロセスの手順を定義する項目です。プロセスフローの可視化、ボトルネックの発見、逸脱の分析に欠かせません。入手先通常、取引の説明、ステータス変更、または総勘定元帳、補助元帳会計、Financial Consolidation and Closeなど、Oracle Fusion Financialsの各モジュールのイベントログから取得します。例期間開始補助元帳の期間締め照合の承認財務諸表の作成
	会計期間 FinancialPeriod	特定の月や四半期など、会計期間を一意に識別する値です。
説明会計期間はケースを識別する主要な項目であり、特定の報告サイクルにおける決算と勘定照合の全アクティビティをまとめます。たとえば「2023年1月」や「2024年第1四半期」は、それぞれ期間末決算プロセスの1つの実行単位を表します。プロセスマイニング分析では、この属性を使って期間決算プロセスの開始から終了までを把握できます。サイクルタイム全体の算出、期間ごとのパフォーマンス比較、決算プロセスにおける傾向や継続的な遅延の特定に役立ちます。重要な理由関連するすべての決算アクティビティを1つのプロセスインスタンスに結び付ける基本の識別子です。期間ごとの決算サイクルをエンドツーエンドで分析できます。入手先通常、総勘定元帳モジュールの期間名またはIDから取得します。Oracle Fusion Financialsでは、GL_PERIOD_STATUSESなどのテーブルで確認できます。例 2023年1月2023年2月2024年第1四半期2024年3月
	開始時刻 EventTime	特定のアクティビティまたはイベントが発生した時刻を示すタイムスタンプです。
説明開始時刻、つまりイベントのタイムスタンプには、アクティビティの実行時刻またはステータス変更の発生時刻が正確に記録されます。イベントを時系列に並べ、所要時間を算出するために欠かせないデータです。プロセスマイニングでは、このタイムスタンプを使って会計期間ごとのイベント順序を組み立て、アクティビティの所要時間とプロセス全体のサイクルタイムを算出します。パフォーマンス分析、ボトルネックの特定、期限の遵守状況の確認に欠かせません。重要な理由イベントの順序付け、サイクルタイムやアクティビティの所要時間など時間に関する指標の算出、プロセスの時間軸の把握に欠かせないタイムスタンプです。入手先通常、Oracle Fusion Financialsの各モジュールにある仕訳、照合、期間ステータスの作成日、最終更新日、取引日などの項目で確認できます。例 2023-01-28T09:00:00Z2023-02-01T14:30:15Z2023-02-03T11:21:05Z2023-02-05T17:00:00Z
	ソースシステム SourceSystem	データの抽出元となるシステムです。
説明この属性は、イベントデータの取得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Oracle Fusion Financialsですが、複数のシステムのデータを組み合わせる環境では特に役立ちます。分析では、データの取得元に関するコンテキストを示します。データガバナンスや検証、プロセスを支えるシステム環境の把握に欠かせません。インサイトを適切なアプリケーション環境に結び付けるうえでも役立ちます。重要な理由データの取得元に関する重要なコンテキストを示します。複数システムを使う環境で情報を明確にし、データガバナンスにも役立ちます。入手先通常、データ抽出時にデータセットの取得元を示す値として追加されます。例 Oracle Fusion FinancialsOracle Cloud ERP
	最終データ更新 LastDataUpdate	ソースシステムからデータが最後に更新された時刻を示すタイムスタンプです。
説明この属性には、Oracle Fusion Financialsからデータを最後に抽出した日時が記録されます。プロセスマイニングツールで分析するデータの鮮度を示します。分析がどの時点のデータに基づいているかを把握するために重要です。このタイムスタンプを確認することで、リアルタイムのダッシュボードやレポートの信頼性を判断し、最新の情報に基づいた意思決定につなげられます。重要な理由データの更新時期を把握できます。プロセス分析に基づいて意思決定するうえで重要な情報です。入手先データ取り込みの過程で生成・保存されるメタデータ項目です。抽出処理の実行時刻を記録します。例 2023-03-10T02:00:00Z2023-03-11T02:00:00Z
	アクティビティのステータス ActivityStatus	アクティビティの完了状況です。「完了」「進行中」「失敗」などがあります。
説明この属性は、決算処理における特定のタスクの結果や現在の状態を記録します。たとえば、仕訳のインポートは「成功」または「失敗」、照合は「承認済み」または「却下」として記録されます。このステータスは、プロセスの例外や結果を把握するうえで重要です。自動処理の失敗率を特定し、承認ワークフローでの差し戻しを追跡できます。また、保留中と完了済みのアクティビティを確認し、決算処理の進捗をリアルタイムで把握できます。重要な理由ステータスを追跡することで、例外や失敗、手戻りの発生を特定し、プロセスの品質と信頼性を把握できます。入手先通常は、Oracle Fusion Financialsの各モジュールにある取引ヘッダーまたは明細のステータス項目に記録されています。例完了進行中承認済み却下エラー
	仕訳タイプ JournalEntryType	仕訳の分類です。「標準」「取消」「修正」などがあります。
説明この属性は、目的に応じて仕訳を分類します。このプロセスで重要なタイプの1つが「修正」です。照合の結果として行われる訂正や振替を示すことがよくあります。修正仕訳件数のKPIとダッシュボードで使用します。修正仕訳に絞り込むことで、訂正の頻度を把握できます。訂正が多い場合、前段階の取引処理や会計方針に問題がある可能性があります。修正を減らすことは、プロセス改善の重要な目標です。重要な理由通常の転記と修正仕訳を分けて、決算処理中の手戻りや訂正に焦点を当てた分析ができます。入手先 GL_JE_HEADERSテーブルのJE_CATEGORYフィールドとJE_SOURCEフィールドに記録されていることがよくあります。簡略化したタイプを作成するには、マッピングが必要な場合があります。例標準修正振替未払・未収計上
	会社コード CompanyCode	期間決算の対象となる法人または会社を識別する値です。
説明会社コードは、Oracleの用語では法人識別子を指し、期間決算を行う特定の事業体を表します。グローバル組織では複数の会社コードがあり、それぞれに独自の決算プロセスがあります。この属性は比較分析に欠かせません。法人ごとの期間決算のパフォーマンスを比較し、標準手順に沿っている法人や、逸脱・遅延が発生している箇所を特定できます。事業の特定領域をドリルダウンする際の重要なフィルターです。重要な理由法人ごとに決算プロセスを絞り込んで比較できます。グローバルプロセスの標準化に欠かせません。入手先勘定科目表の法人または貸借一致セグメントの値に該当します。Oracle Fusion Financialsのほぼすべての財務取引に含まれる重要な属性です。例 101210US01DE01
	担当ユーザー ResponsibleUser	アクティビティを実行したユーザーまたは従業員です。
説明この属性は、特定のタスクを実行した担当者を示します。たとえば、照合を承認した会計担当者や、財務諸表を作成したコントローラーなどです。通常、ユーザーIDまたは従業員名に関連付けられています。担当ユーザーを分析すると、業務負荷の分布や研修の必要性を把握し、チームや個人のパフォーマンスを評価できます。繁忙期の期間決算で業務負荷の偏りを監視し、タスクが適切に割り当てられているか確認するダッシュボードの作成にも役立ちます。重要な理由業務負荷の分布やリソース配分の分析、自動化や研修の機会の特定に欠かせません。入手先通常、Oracle Fusion Financialsの仕訳や照合オブジェクトなどの取引レコードにある「作成者」または「最終更新者」の項目で確認できます。例 john.doejane.smithcontroller_ussarah.jones
	照合タイプ ReconciliationType	実施する勘定照合の種類です。
説明この属性は、貸借対照表、損益計算書、会社間取引など、照合の種類を分類します。種類によって、ワークフローや複雑さ、リスクの度合いが異なる場合があります。この属性は、照合タイプ別パフォーマンスのダッシュボードで使用します。属性で絞り込むと、照合カテゴリーごとのサイクルタイムや件数を比較できます。遅延や滞留が発生しやすく、プロセス改善が必要な種類を特定するのに役立ちます。重要な理由照合プロセスを対象を絞って分析できるため、高リスク口座や会社間取引の照合など、特定の種類に固有のボトルネックを特定できます。入手先勘定科目一覧の勘定科目タイプから取得できます。また、Account Reconciliation Cloud Service（ARCS）モジュールを使用している場合は、モジュール内の属性から取得できます。例貸借対照表損益計算書銀行勘定調整会社間取引
	目標完了日 TargetCompletionDate	アクティビティまたは決算処理全体の予定期限です。
説明この属性には、決算カレンダーや社内SLAで定められた主要なマイルストーンの予定完了日が記録されます。実績を測定する際の基準となります。決算期限の遵守状況のダッシュボードと決算期限内完了率のKPIで使用します。実際の完了時刻（EventTime）と目標日を比較し、遅延を自動的に検出してスケジュールの遵守状況を測定できます。決算処理の規律を保つのに役立ちます。重要な理由期限内の完了状況と期限の遵守状況を測定できます。財務報告を適時に行ううえで欠かせない指標です。入手先この情報は、決算管理ツールやOracle Financials内のカスタム決算カレンダー設定で管理されていることがよくあります。例 2023-01-31T23:59:59Z2023-02-02T17:00:00Z2023-02-28T23:59:59Z
	終了時刻 EndTime	アクティビティが完了した時刻を示すタイムスタンプです。
説明終了時刻には、アクティビティが完了した日時が正確に記録されます。開始時刻が開始を示すのに対し、終了時刻は完了を示すため、各手順の所要時間を正確に算出できます。この属性は、個々のアクティビティの処理時間を算出するうえで欠かせません。終了時刻から開始時刻を差し引くことで、期間決算プロセスのどの手順に最も時間がかかっているかを特定し、ボトルネックや非効率な点を明らかにできます。重要な理由アクティビティの処理時間を算出できます。ボトルネックの特定や業務効率の測定に欠かせません。入手先開始時刻と同様に、Oracle Fusion Financialsの取引テーブルにある最終更新日や専用の完了日項目で確認できることがよくあります。例 2023-01-28T09:05:10Z2023-02-01T15:00:00Z2023-02-03T11:45:30Z
	部門 Department	アクティビティまたはケースに関連する事業部門またはコストセンターです。
説明この属性は、期間決算のアクティビティを担当または支援する部門を示します。たとえば、「経理部」「財務計画・分析」「内部監査」などです。プロセスを組織の観点から把握できます。部門ごとにプロセスを分けて分析すると、事業部門間で決算の効率を比較できます。また、部門間の引き継ぎがスケジュールに与える影響や、部門ごとの業務負荷の分布も分析できます。重要な理由組織内の各部門のプロセスを比較し、優れた手順の特定や標準化に役立ちます。入手先 Oracle Fusion Financialsでは、ユーザープロファイル、総勘定元帳勘定科目のコストセンターセグメント、または法人の組織構造から取得できる場合があります。例経理部買掛金財務部財務計画・分析
	仕訳ID JournalEntryId	仕訳を一意に識別するIDです。
説明この属性は、総勘定元帳の仕訳にシステムが割り当てる一意のIDです。手動仕訳や修正仕訳の転記に関するアクティビティで特に重要です。個々の仕訳、特に修正仕訳のライフサイクル全体を追跡するために使用します。このIDを使うと、修正仕訳の件数を算出し、手戻りを特定の財務転記までさかのぼって確認できます。重要な理由特定の財務転記を追跡できます。監査や修正仕訳の件数・内容の分析に欠かせません。入手先 GL_JE_HEADERSテーブルの主キーで、通常はJE_HEADER_IDという名前です。例 JE1002345JE1002378JE1002412
	仕訳金額 JournalEntryAmount	仕訳の借方または貸方の合計金額です。
説明この属性は、仕訳の金額を記録します。修正、未払・未収計上、その他の財務転記の規模を示します。修正仕訳の金額を分析すると、プロセスのエラーや例外が財務に与える影響を把握できます。金額の大きい修正や頻繁な修正は、内部統制の重大な弱点や、早急な対応が必要な問題を示している可能性があります。仕訳件数の分析に金額の重要性を加味できます。重要な理由修正の財務的影響と重要性を評価し、軽微な訂正と重大な財務諸表の修正を区別できます。入手先対象の仕訳について、GL_JE_LINESテーブルの借方金額を合計して算出します。例 15000.00250.75125000.50
	会社間取引かどうか IsIntercompanyTransaction	同一企業内の異なる法人間で行われた取引かどうかを示すフラグです。
説明この真偽値属性（true/false）は、会社間取引の相手先が関係する取引や照合を識別します。こうしたアクティビティは複雑になりやすく、不一致や遅延が発生することがあります。会社間照合フローのダッシュボードと会社間照合率のKPIで使用します。このサブプロセスを切り分けて分析し、法人間取引に固有のボトルネックを特定することで、連結財務諸表の正確性向上に役立ちます。重要な理由複雑化や問題が起きやすい会社間照合プロセスを切り分け、対象を絞って分析・改善できます。入手先 Oracleの会社間取引専用モジュール（AGIS）から特定できます。また、明細間または貸借一致セグメント間で会社コードのセグメントが異なる仕訳を分析して特定することもできます。例 truefalse
	元帳 LedgerName	取引と残高が属する元帳の名前です。
説明 Oracle Fusion Financialsの元帳は、勘定科目表、カレンダー、通貨によって定義される財務取引の記録です。法人の主元帳のほか、異なる会計基準に対応する副元帳または報告用元帳があります。元帳ごとの分析は、会計要件（IFRSと米国会計基準など）によって異なるプロセスを把握するうえで重要です。各報告基準に沿った効率的なプロセスの実施に役立ちます。重要な理由会計に関する重要なコンテキストを示し、会計基準や報告要件ごとに分析を分けられます。入手先財務データとともに主要な総勘定元帳テーブルに保存されます。GL_JE_HEADERSやGL_BALANCESなどのテーブルでは、LEDGER_IDで参照されることがよくあります。例米国主元帳英国主元帳IFRS報告用元帳
	国 Country	法人または会社コードに関連付けられた国です。
説明この属性は、法人が事業を行う国を示し、決算処理の地理的な背景を把握するために使用します。国別にプロセスを分析すると、各国の法定要件、商慣行の違い、地域のシェアードサービスセンターのパフォーマンスによる差が明らかになることがあります。地域ごとの比較を行い、地域差がプロセスの効率に与える影響を把握できます。重要な理由決算処理を地域別に分析し、各国の規制や地域チームのパフォーマンスによる違いを把握できます。入手先通常は、Oracle Fusion Financialsの法人または事業部門の設定から取得します。例 USAドイツ日本ブラジル
	手戻りかどうか IsRework	手戻りに該当するアクティビティを識別する計算フラグです。
説明この真偽値属性はプロセスフローから算出し、手戻りを示すアクティビティにフラグを付けます。決算処理でよくある例は、同じ口座で「照合承認済み」の後に「修正仕訳転記」が発生するケースです。照合が不十分だった可能性を示します。この属性を使うと、非効率の大きな要因である手戻りの頻度と影響を定量化できます。手戻りのループを特定・分析することで、研修不足や手順の不備など、エラーの根本原因を診断し、是正措置を講じることができます。重要な理由以前の作業を修正するアクティビティにフラグを付け、プロセスの非効率を定量化してエラーの根本原因の特定に役立てます。入手先プロセスマイニングツールで手戻りのパターンを定義して算出します。たとえば、「承認」の後に「訂正」が続くパターンを指定します。例 truefalse
	期限内かどうか IsOnTime	アクティビティが目標日までに完了したかどうかを示す計算フラグです。
説明この真偽値属性は、アクティビティの実際の完了タイムスタンプ（EventTimeまたはEndTime）と予定期限（TargetCompletionDate）を比較します。期限内または期限前に完了した場合はtrue、遅れた場合はfalseになります。スケジュールの遵守状況を明確に測定でき、決算期限内完了率のKPIの基礎となります。期限超過につながるボトルネックをすばやく特定し、決算カレンダーの遵守状況を管理者が確認するための明確な指標になります。重要な理由スケジュールの遵守状況を明確に二分して測定できるため、重要な決算期限の遵守状況を簡単に追跡できます。入手先データ変換時にEventTimeとTargetCompletionDateを比較して算出します（EventTime <= TargetCompletionDate）。例 truefalse
	決算サイクルタイム PeriodCloseCycleTime	決算処理全体の開始から完了までにかかる時間です。
説明財務期間の決算にかかる合計時間を、ケース単位で算出する指標です。対象の財務期間における最後のアクティビティのタイムスタンプから、最初のアクティビティのタイムスタンプを差し引いて算出します。決算・レポーティングプロセスの主要な重要業績評価指標（KPI）です。プロセス全体の効率を大局的に把握でき、決算の迅速化を目指す改善施策の進捗確認に使用します。重要な理由決算処理全体の効率を測定する指標です。財務部門の経営層が重視するテーマの1つです。入手先プロセスマイニングツールでケース単位に算出します。ケースの最も早いStartTimeから最も遅いStartTimeを差し引きます。例 P5D4HP7D12HP4D20H
	総勘定元帳の勘定科目 GLAccountNumber	照合対象、または転記先となる総勘定元帳の勘定科目番号です。
説明この属性は、勘定照合や修正仕訳などのアクティビティに関係する総勘定元帳の勘定科目番号を示します。財務分析を詳細に行うために使用します。勘定科目ごとに修正仕訳の件数や照合のパフォーマンスを分析できます。頻繁に修正が必要な口座や照合に時間がかかる口座を特定し、サブプロセスに潜む問題を把握するのに役立ちます。重要な理由詳細な分析により、繰り返し修正が必要な口座や照合の遅延が常態化している口座を特定できます。入手先 GL_JE_LINESなどの総勘定元帳テーブルに含まれる基本項目で、あらゆる照合プロセスの中心となります。例 111001401000625003212001

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

財務決算の実態を正確に把握して分析するため、イベントログに記録する主要なプロセスの手順と節目です。

6 推奨 8 任意

	アクティビティ	説明
	修正仕訳の記帳	照合で判明した残高の修正、未払費用の計上、その他の調整を行うため、総勘定元帳に手動仕訳を記帳することを示します。記帳はそれぞれ個別の取引として記録されます。
重要な理由特に照合の承認後に修正仕訳が多く発生している場合、手戻りや上流プロセスの問題が考えられます。データ品質の改善には、こうした仕訳の追跡が重要です。入手先 GL_JE_HEADERSテーブルとGL_JE_LINESテーブルに記録されます。修正仕訳は、通常「手動」または「修正」に設定される仕訳カテゴリやソースから特定できます。記録対象期間内で、カテゴリが「修正」の仕訳の作成日と記帳日から特定します。イベントタイプ explicit
	勘定照合の開始	特定の総勘定元帳勘定科目、または複数の勘定科目の照合が始まったことを示します。照合担当者への割り当てや初回のステータス変更など、照合に関する最初の操作から判定することがよくあります。
重要な理由このイベントは、重要で時間のかかることが多いサブプロセスの開始を示します。このイベントから承認までの時間を測定すると、照合のサイクルタイムを算出し、滞留を特定できます。入手先 Oracle Account Reconciliation Cloud Service（ARCS）では、照合のステータスが「担当者による作業中」または同様の初期状態に変わった時刻から判定できます。記録対象期間の特定の勘定照合が「保留中」または「新規」の状態を離れた時点に関連する、最も早いタイムスタンプから判定します。イベントタイプ inferred
	期間の最終締め	総勘定元帳の会計期間を最終的に締める、取り消しできない操作です。この操作の後は期間を再開できず、変更もできません。
重要な理由このアクティビティは、期間末のケースにおける明確な終了イベントです。決算サイクル全体の所要時間を測定する最終タイムスタンプとなり、報告データの完全性を保ちます。入手先 GL_PERIOD_STATUSESテーブルで期間ステータスを「永久クローズ」に更新する、明示的な操作です。操作とタイムスタンプはシステムに記録されます。記録 GL_PERIOD_STATUSESに記録された会計期間のステータス変更ログから、「永久クローズ」への変更を取得します。イベントタイプ explicit
	期間開始	特定の会計期間における決算プロセスの正式な開始を示します。通常、総勘定元帳モジュールで、権限を持つユーザーが取引の記帳を可能にするために明示的に実行する操作です。
重要な理由このアクティビティは、期間末のケースにおける明確な開始イベントです。期間決算のサイクルタイム全体の測定や、決算開始の遅れの特定に欠かせません。入手先総勘定元帳モジュールで、期間のステータスが「オープン」に変更された際に記録されます。各期間のステータスとタイムスタンプを記録するGL_PERIOD_STATUSESテーブルで確認できます。記録 GL_PERIOD_STATUSESに記録された会計期間のステータス変更ログから取得します。イベントタイプ explicit
	照合の承認	レビュー担当者が勘定照合を正式に承認し、正確性と完全性を確認したことを示します。照合ワークフローの完了を示す重要な節目です。
重要な理由承認をもって、勘定科目の照合サイクルが終了します。照合のパフォーマンス測定や、その後の決算手順への移行に欠かせない節目です。入手先 Oracle ARCSで、権限を持つレビュー担当者が照合のステータスを「承認済み」または「クローズ」に更新した際に記録される、明示的なイベントです。タイムスタンプも記録されます。記録照合システムの監査証跡に記録された、ステータスが「承認済み」に変更された時刻から取得します。イベントタイプ explicit
	財務諸表の作成	損益計算書、貸借対照表、キャッシュフロー計算書など、主要な財務諸表の作成を示すイベントです。通常、ユーザーが開始するシステム処理です。
重要な理由データ処理段階の終了と、最終レビュー・承認段階の開始を示す大きな節目です。財務諸表の承認にかかる時間を測定するうえで欠かせません。入手先財務報告ジョブの正常な完了、またはFinancial Reporting StudioやNarrative Reportingなど、Oracle Fusionのレポートツールで公開されたレポートの作成時刻から判定できます。記録最終レポート一式を作成するスケジュール済みジョブの完了時刻から判定します。イベントタイプ inferred
	仕訳のインポート完了	このアクティビティは、要約された補助元帳取引やその他の外部データを総勘定元帳にインポートしたことを示します。照合や修正に備えて財務データを集約します。
重要な理由データ収集にかかる時間を把握するには、データインポートの完了を追跡することが重要です。この時点で、決算を進めるために必要な生のデータが総勘定元帳にそろいます。入手先 GL_JE_BATCHESテーブルとGL_IMPORT_REFERENCESテーブルで、対象の会計期間に該当する仕訳インポート処理が正常に完了したことを確認します。記録補助元帳または外部インポートを示すソースを持つ仕訳バッチの作成日から特定します。イベントタイプ explicit
	会社間照合の完了	同一組織内の異なる法人間の取引照合が完了したことを示します。会社間残高が相殺されてゼロになることを確認する、専門的な照合アクティビティです。
重要な理由会社間照合は、決算プロセスで遅延や複雑さが生じる原因になりやすい工程です。所要時間を特定することで、連結報告に欠かせないクリティカルパス上のアクティビティを改善できます。入手先対象期間の会社間照合が「照合済み」または「クローズ」のステータスになった際に、会社間取引モジュールまたはARCSから取得できます。記録対象期間の会社間照合バッチのステータスが完了になった時刻から判定します。イベントタイプ inferred
	期間ステータスを「クローズ」に変更	総勘定元帳の期間ステータスを「クローズ」に変更する、最終段階の操作です。ただし、元に戻すことができます。期間を再開しない限り、新たな仕訳は記帳できません。
重要な理由このアクティビティは、会計期間の決算業務が実質的に終了したことを示しますが、取り消せない最終段階ではありません。コンプライアンスと統制に関わる重要な節目です。入手先 GL_PERIOD_STATUSESテーブルに記録される明示的なステータス変更です。期間のステータスが「クローズ」になったこととともに、ユーザーとタイムスタンプが記録されます。記録 GL_PERIOD_STATUSESに記録された会計期間のステータス変更ログから、「クローズ」への変更を取得します。イベントタイプ explicit
	照合をレビューに提出	このアクティビティは、勘定照合の作成担当者から、レビューと承認を担う担当者への引き継ぎを示します。通常、照合ツール内で明示的にステータスが変更されます。
重要な理由この引き継ぎで待ち時間が発生し、ボトルネックになる可能性があります。提出から承認までの時間を分析すると、レビューサイクルの遅れが明らかになり、リソース配分の見直しに役立ちます。入手先 Oracle ARCSで、照合のステータスが「準備中」から「レビュー待ち」または「提出済み」に変更された際に取得します。このステータス変更にはタイムスタンプが記録されます。記録照合システムでステータスが「承認待ち」または同等の状態に変更された時刻に基づきます。イベントタイプ explicit
	補助元帳の期間締め	買掛金、売掛金、資産などの補助元帳を期間ごとに締めることを示します。この操作により、補助元帳への新規取引の記帳が停止され、総勘定元帳を締めるための前提条件が整います。
重要な理由補助元帳の締めの遅れは、総勘定元帳の締め開始に直接影響する一般的なボトルネックです。このアクティビティを追跡することで、プロセスの早い段階で遅延の原因を切り分けられます。入手先 Oracle Fusion Financials内の各補助元帳の会計期間に関するステータス変更から取得します。通常、各補助元帳モジュールでステータス変更が記録され、タイムスタンプが付与されます。記録補助元帳の期間ステータステーブルで、特定のアプリケーション（買掛金、売掛金など）のステータスが「クローズ」になったことから判定します。イベントタイプ explicit
	試算表の作成	このアクティビティは、対象期間の試算表レポートを作成したことを示します。最終的な財務諸表の作成前に、借方合計と貸方合計が一致していることを確認する重要なチェックポイントです。
重要な理由試算表が初めて正常に作成された時点は、主な修正が完了した可能性を示す大きな節目です。最終報告段階に進む前の重要な手順です。入手先「試算表レポート」の同時実行リクエストまたはスケジュール済みプロセスが正常に完了したことから判定できます。システムには、これらのジョブの実行時刻が記録されます。記録システムのプロセススケジューラーログに記録された、試算表レポート作成ジョブの完了時刻から判定します。イベントタイプ inferred
	財務諸表のレビュー完了	作成された財務諸表の経営陣によるレビューが完了したことを示します。多くの場合、手作業で行われるため、記録の特定には関連するシステムアクティビティや手動入力からの推定が必要です。
重要な理由レビューサイクルは、決算の最終段階で大きな割合を占めることがよくあります。追跡することで経営陣によるレビューの遅れを特定し、報告全体のスケジュール短縮につなげられます。入手先このイベントを直接取得するのは困難です。ナラティブレポートツールでレポートのステータスが変更された時刻や、ワークフローツールの明示的な承認タスクから推定できる場合があります。記録 BPMワークフローで承認タスクが完了したなど、他のシステムイベントからの推定や手動入力が必要になる場合があります。イベントタイプ inferred
	連結処理の実行	複数の子会社や事業部門の財務データを集約し、親会社の財務諸表を作成する連結処理の実行を示します。個別の処理としてログに記録されます。
重要な理由複数の法人を持つ組織にとって、連結は重要かつ複雑な手順です。実行状況と所要時間を追跡することで、全社レベルの決算スケジュールを把握できます。入手先 Oracle Financial Consolidation and Close Cloud（FCCS）では、連結ルールと処理の実行が開始時刻と終了時刻とともに記録されます。このデータはジョブスケジューラーから抽出できます。記録 FCCSモジュールの連結ジョブまたはビジネスルールの実行ログから取得します。イベントタイプ explicit

推奨任意

データ抽出ガイド

Oracle Fusion Financialsからデータを取得する方法

ステップ

前提条件とセットアップ：Python 3.6以降がインストールされていることを確認します。pip install requests pandasを実行して必要なライブラリをインストールします。Oracle FusionのベースURL（例：https://[your-fusion-instance].oraclecloud.com）と、適切なデータアクセス権を持つ「Financial Analyst」や「General Ledger Manager」などのロールが割り当てられたユーザーアカウントのAPI認証情報を用意します。
スクリプトを設定する：提供されたPythonスクリプトをextract_r2r.pyなどのファイルにコピーします。BASE_URL、USERNAME、PASSWORDのプレースホルダーを、使用するOracle Fusion環境の情報に置き換えます。
抽出パラメーターを設定する：スクリプト内のSTART_DATEとEND_DATEの変数を調整し、データを抽出する期間を指定します。データ量を抑えるため、まずは3か月など短い期間から始めることをお勧めします。
スクリプトを実行する：ターミナルでpython extract_r2r.pyを実行します。スクリプトがOracle Fusion REST APIで認証を行い、定義された各アクティビティのデータ取得を開始します。
実行状況を確認する：各アクティビティのデータを取得するたびに、進行状況がコンソールに表示されます。日付範囲やデータ量によっては、完了までに時間がかかる場合があります。認証エラーやAPIの問題を示すメッセージがないか確認してください。
データの取得とページネーション：指定した日付範囲のすべてのレコードを取得するまで、スクリプトがAPIエンドポイントを繰り返し呼び出し、ページネーションを自動的に処理します。必須の14個のアクティビティすべてのデータを収集します。
変換と統合：APIから取得した各レコードを、スクリプトが標準形式に変換します。JSONフィールドをFinancialPeriod、ActivityName、EventTimeなど、イベントログに必要な列に対応付けます。すべてのアクティビティのデータは1つのデータ構造にまとめられます。
メタデータ列を追加する：すべてのデータを取得して変換した後、データのコンテキストと鮮度を記録するため、SourceSystem列とLastDataUpdate列を追加します。
イベントログをエクスポートする：統合済みのデータセットは、スクリプトと同じディレクトリにoracle_fusion_r2r_event_log.csvという名前のCSVファイルとしてエクスポートされます。
確認してアップロードする：生成されたCSVファイルを表計算アプリケーションで開き、データが揃っていることと正確であることを確認します。ProcessMindにアップロードする前に、すべての列が存在し、想定どおりに値が入力されていることを確認してください。

設定

認証：このスクリプトではBasic認証を使用します。本番環境でセキュリティを高めるには、Oracle Identity Cloud Service内に機密アプリケーションを設定し、OAuth 2.0を使用するようスクリプトを変更することを強くお勧めします。
APIエンドポイント：主にFinancials REST APIのリソースを使用します。期間ステータスにはglPeriods、仕訳の詳細にはjournalBatchesを使用します。レポート作成など、標準のRESTエンドポイントで取得できないアクティビティについては、Enterprise Scheduler Service（ESS）のジョブ履歴を照会します。
日付範囲：スクリプトのSTART_DATEとEND_DATEパラメーターで抽出期間を指定します。初回の分析では、データ量とスクリプトの実行時間を抑えるため、3～6か月分を推奨します。
フィルタリング：スクリプトはAPIリクエストにqパラメーターを含め、lastUpdateDateに基づいてデータを絞り込みます。特定の会社または法人を対象とする場合は、LedgerIdによる絞り込みなど、追加のフィルターを設定できます。
ページネーション：パフォーマンスを高め、タイムアウトを避けるため、API呼び出しのlimitパラメーターは1リクエストあたり500件に設定されています。スクリプトがページを順に処理し、データセット全体を自動的に取得します。
前提条件：Oracle Fusion Financials環境へのアクセスが必要です。抽出に使用するユーザーアカウントには、REST API経由で総勘定元帳のデータを読み取るための適切なセキュリティロールと権限が必要です。

クエリの例 python

import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime
import os

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your Oracle Fusion instance details
BASE_URL = class="hl-string">"https://[your-fusion-instance].oraclecloud.com"
USERNAME = os.environ.get(class="hl-string">"FUSION_USER", class="hl-string">"your_username")
PASSWORD = os.environ.get(class="hl-string">"FUSION_PASSWORD", class="hl-string">"your_password")

class=class="hl-string">"hl-comment"># Set the date range for extraction (YYYY-MM-DD)
START_DATE = class="hl-string">"2023-01-01"
END_DATE = class="hl-string">"2023-12-31"

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Generic API Fetch Function ---
def fetch_data(endpoint, q_filter, fields):
    all_items = []
    offset = 0
    limit = 500
    url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}{endpoint}"
    
    headers = {
        class="hl-string">'Content-Type': class="hl-string">'application/vnd.oracle.adf.resourceitem+json'
    }
    
    while True:
        params = {
            class="hl-string">'q': q_filter,
            class="hl-string">'fields': fields,
            class="hl-string">'limit': limit,
            class="hl-string">'offset': offset,
            class="hl-string">'onlyData': class="hl-string">'true'
        }
        try:
            response = requests.get(url, auth=(USERNAME, PASSWORD), headers=headers, params=params)
            response.raise_for_status()
            data = response.json()
            items = data.get(class="hl-string">'items', [])
            all_items.extend(items)
            
            if not data.get(class="hl-string">'hasMore', False):
                break
            offset += limit
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching data from {endpoint}: {e}")
            break
            
    return all_items

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main Extraction Logic ---
def main():
    event_log = []
    now_utc = datetime.utcnow().isoformat() + class="hl-string">'Z'
    date_filter = fclass="hl-string">"lastUpdateDate between '{START_DATE}T00:00:00.000Z' and '{END_DATE}T23:59:59.999Z'"

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Period Opened, Closed, Permanently Closed
    print(class="hl-string">"Fetching Period Status changes...")
    period_data = fetch_data(class="hl-string">'/fscmRestApi/resources/11.13.18.05/glPeriods', date_filter, class="hl-string">"periodName,periodStatus,lastUpdateDate,lastUpdatedBy,ledgerName,ledgerId")
    for p in period_data:
        activity_map = {
            class="hl-string">'OPEN': class="hl-string">'Period Opened',
            class="hl-string">'CLOSED': class="hl-string">'Period Set to \'Closed\class="hl-string">'',
            class="hl-string">'PERMANENTLY_CLOSED': class="hl-string">'Period Permanently Closed'
        }
        activity_name = activity_map.get(p.get(class="hl-string">'periodStatus'))
        if activity_name:
            event_log.append({
                class="hl-string">'FinancialPeriod': p.get(class="hl-string">'periodName'),
                class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
                class="hl-string">'EventTime': p.get(class="hl-string">'lastUpdateDate'),
                class="hl-string">'EndTime': p.get(class="hl-string">'lastUpdateDate'),
                class="hl-string">'ResponsibleUser': p.get(class="hl-string">'lastUpdatedBy'),
                class="hl-string">'CompanyCode': p.get(class="hl-string">'ledgerId'),
                class="hl-string">'ActivityStatus': class="hl-string">'Completed',
                class="hl-string">'JournalEntryType': None,
                class="hl-string">'ReconciliationType': None,
                class="hl-string">'Department': None,
                class="hl-string">'TargetCompletionDate': None
            })
            
    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Subledger Period Closed
    print(class="hl-string">"Fetching Subledger Period Close status...")
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This is inferred from the GL period's closingStatus property.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># A status of class="hl-string">'C' (Closed) or class="hl-string">'W' (Close pending) in sub-fields often indicates subledger closure.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># For a more direct approach, specific subledger period APIs would be needed.
    subledger_period_data = fetch_data(class="hl-string">'/fscmRestApi/resources/11.13.18.05/glPeriods', date_filter, class="hl-string">"periodName,closingStatus,lastUpdateDate,lastUpdatedBy,ledgerName,ledgerId")
    for p in subledger_period_data:
        if p.get(class="hl-string">'closingStatus') in [class="hl-string">'C', class="hl-string">'W']:
            event_log.append({
                class="hl-string">'FinancialPeriod': p.get(class="hl-string">'periodName'),
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Subledger Period Closed',
                class="hl-string">'EventTime': p.get(class="hl-string">'lastUpdateDate'),
                class="hl-string">'EndTime': p.get(class="hl-string">'lastUpdateDate'),
                class="hl-string">'ResponsibleUser': p.get(class="hl-string">'lastUpdatedBy'),
                class="hl-string">'CompanyCode': p.get(class="hl-string">'ledgerId'),
                class="hl-string">'ActivityStatus': class="hl-string">'Completed',
                class="hl-string">'JournalEntryType': None,
                class="hl-string">'ReconciliationType': None,
                class="hl-string">'Department': None,
                class="hl-string">'TargetCompletionDate': None
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Journal Entries Imported & 8. Adjusting Journal Entry Posted
    print(class="hl-string">"Fetching Journal Entries...")
    journal_filter = fclass="hl-string">"actualFlag='A' and postedDate between '{START_DATE}' and '{END_DATE}'"
    journal_data = fetch_data(class="hl-string">'/fscmRestApi/resources/11.13.18.05/journalBatches', journal_filter, class="hl-string">"journalBatchName,postedDate,createdBy,jeSource,jeCategory,periodName,ledgerId")
    for j in journal_data:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Imported journals often come from specific sources like class="hl-string">'Payables', class="hl-string">'Receivables', etc.
        if j.get(class="hl-string">'jeSource') not in [class="hl-string">'Manual']:
            activity_name = class="hl-string">'Journal Entries Imported'
            entry_type = class="hl-string">'Imported'
        else:
            activity_name = class="hl-string">'Adjusting Journal Entry Posted'
            entry_type = class="hl-string">'Adjusting'
        event_log.append({
            class="hl-string">'FinancialPeriod': j.get(class="hl-string">'periodName'),
            class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
            class="hl-string">'EventTime': j.get(class="hl-string">'postedDate'),
            class="hl-string">'EndTime': j.get(class="hl-string">'postedDate'),
            class="hl-string">'ResponsibleUser': j.get(class="hl-string">'createdBy'),
            class="hl-string">'CompanyCode': j.get(class="hl-string">'ledgerId'),
            class="hl-string">'ActivityStatus': class="hl-string">'Completed',
            class="hl-string">'JournalEntryType': entry_type,
            class="hl-string">'ReconciliationType': None,
            class="hl-string">'Department': None,
            class="hl-string">'TargetCompletionDate': None
        })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 4, 5, 6, 7. Reconciliation Activities (Placeholder - requires ARCS or equivalent module)
    print(class="hl-string">"Fetching Reconciliation activities (Placeholder)...")
    class=class="hl-string">"hl-comment"># These activities are typically in Oracle ARCS. The endpoint below is a professional placeholder.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># You would need to use the ARCS REST API if you have that module.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Example endpoint: /armRestApi/v1/reconciliations

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 9, 10, 11. Report Generation and Consolidation (via ESS Jobs)
    print(class="hl-string">"Fetching ESS Job history for reports and consolidation...")
    ess_filter = fclass="hl-string">"(jobDefinitionName like '%TrialBalance%' or jobDefinitionName like '%Consolidation%' or jobDefinitionName like '%FinancialStatement%') and lastUpdateDate between '{START_DATE}T00:00:00.000Z' and '{END_DATE}T23:59:59.999Z'"
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Note: The ESS job history endpoint is often accessed via SOAP APIs or specific REST resources.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># The below is a representation of what such a query might look like.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># A common method is a BI Publisher report on ESS tables, exposed as a REST service.
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># 12. Financial Statements Reviewed
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This is often a manual step and may not be logged in a standard way. It could be a specific ESS job
    class=class="hl-string">"hl-comment"># status change, a custom object, or inferred from a subsequent action.

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Final Data Processing ---
    if not event_log:
        print(class="hl-string">"No events found for the specified criteria.")
        return

    df = pd.DataFrame(event_log)
    df[class="hl-string">'SourceSystem'] = class="hl-string">'Oracle Fusion Financials'
    df[class="hl-string">'LastDataUpdate'] = now_utc

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Reorder and fill missing columns
    final_cols = [class="hl-string">'FinancialPeriod', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'EndTime', class="hl-string">'ResponsibleUser', class="hl-string">'Department', class="hl-string">'CompanyCode', class="hl-string">'ReconciliationType', class="hl-string">'ActivityStatus', class="hl-string">'JournalEntryType', class="hl-string">'TargetCompletionDate', class="hl-string">'SourceSystem', class="hl-string">'LastDataUpdate']
    for col in final_cols:
        if col not in df.columns:
            df[col] = None
    df = df[final_cols]
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Sort by time
    df[class="hl-string">'EventTime'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'EventTime'])
    df = df.sort_values(by=[class="hl-string">'FinancialPeriod', class="hl-string">'EventTime']).reset_index(drop=True)

    df.to_csv(class="hl-string">'oracle_fusion_r2r_event_log.csv', index=False)
    print(class="hl-string">"Extraction complete. Event log saved to oracle_fusion_r2r_event_log.csv")

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

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