経費管理データテンプレート

Ramp

経費管理の属性 (19) 経費管理のアクティビティ (12) 抽出ガイド (3)

経費管理データテンプレート

このテンプレートでは、経費管理プロセスの分析と最適化に必要なデータを収集するための手順を示します。必須の属性、追跡すべき主要なアクティビティ、Rampからデータを抽出するための具体的な手順をまとめています。この資料を使って、プロセスの発見と改善に必要な情報を漏れなく収集してください。

収集を推奨する属性
追跡すべき主要なアクティビティ
Rampからの抽出手順

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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経費管理の属性

経費管理プロセスを詳細に分析するため、イベントログに含める必須のデータ項目です。

3 必須 6 推奨 10 任意

	名前	説明
	アクティビティ名 ActivityName	経費管理プロセス内のある時点で発生した、特定のイベントまたはタスクの名前です。
説明この属性は、「経費提出」「マネージャー承認済み」「経費精算実行」など、経費報告書のライフサイクルにおける1つのステップを示します。これらのアクティビティがプロセスマップのノードとなり、プロセスフローの可視化と分析を可能にします。アクティビティを分析すると、頻度の高いステップ、ボトルネックが発生する箇所、ワークフローごとの違いを特定できます。業務の順序を理解し、各段階のパフォーマンスを測定するための中核的な要素です。重要な理由プロセスマップ上のステップを定義し、開始から終了までのプロセスフローを可視化・分析できるようにします。入手先通常、Rampの各経費報告書に関連付けられたイベントログまたはステータス変更レコードから取得します。例経費提出マネージャー承認済み経理確認待ち経費精算実行
	イベントタイムスタンプ EventTimestamp	アクティビティが発生した正確な日時です。
説明プロセス内の各アクティビティには、発生日時を記録するタイムスタンプが対応します。この時系列データによってイベントを時系列に並べられ、時間に関するすべての分析の基礎になります。プロセスマイニングでは、タイムスタンプを使ってアクティビティ間の処理時間やケース全体の所要時間を計算し、遅延を特定します。パフォーマンスの監視とプロセス改善の機会を見つけるうえで重要な情報です。重要な理由イベントの時系列を示す属性であり、所要時間の計算とパフォーマンス分析に欠かせません。入手先通常、Rampのイベントログまたは取引データで、アクティビティやステータスのレコードとともに確認できます。例 2023-10-26T10:00:00Z2023-10-26T14:30:00Z2023-10-27T09:00:00Z
	経費精算書ID ExpenseReportId	各経費報告書を一意に識別するIDであり、プロセスにおける主なケース識別子です。
説明 Expense Report IDは、1件の経費提出に関連するすべてのイベントとアクティビティをまとめます。経費申請の最初の入力から最終的な支払いまでを、時系列で追跡できます。プロセスマイニングでは、この属性が各経費報告書のエンドツーエンドの流れを再構成するために欠かせません。ケースIDとして使用することで、処理時間を正確に計算し、ボトルネックを特定し、承認プロセスで報告書がたどるさまざまな経路を可視化できます。重要な理由関連するすべてのアクティビティを1つのプロセスインスタンスに結び付ける基本属性であり、エンドツーエンドの分析を可能にします。入手先通常、Rampの主要な経費報告書テーブルまたは取引テーブルで確認できます。例 ER-2023-08-1123ER-2023-09-4591ER-2023-10-0024
	ポリシー違反フラグ PolicyViolationFlag	経費レポートがポリシー違反としてフラグ付けされたかどうかを示すフラグです。
説明このブール型属性は、システムの自動チェックによって、支出上限の超過や重複経費の申請など、会社の経費ポリシーに違反する可能性が検出された場合にtrueになります。このフラグは、「ポリシー違反検出」ダッシュボードと関連KPIに欠かせません。ポリシー管理の有効性を測定し、コンプライアンス違反が起きやすい領域を特定できます。その結果を、ポリシーの更新や従業員トレーニングに役立てられます。重要な理由ポリシーの遵守状況を直接測定し、コンプライアンスに反する支出と関連リスクの特定・削減に役立ちます。入手先通常、Ramp内でシステムが生成するフラグです。申請または承認プロセス中に、自動ポリシーチェックによって設定されます。例 truefalse
	ユーザー名 UserName	アクティビティを実行したユーザーの名前またはIDです。経費を提出した従業員や承認者などが該当します。
説明この属性は、経費報告書の提出、承認、確認など、プロセス内の特定のイベントを担当した個人を識別します。従業員の名前または一意のユーザーIDを指定できます。ユーザー別に分析すると、業務負荷の分布を把握し、成果の高い担当者を特定し、追加研修が必要な担当者を見つけられます。承認パフォーマンスやリソース管理に関するダッシュボードにも欠かせません。重要な理由プロセスアクティビティを特定の個人に紐付け、担当者単位でのパフォーマンス分析と研修ニーズの特定を可能にします。入手先通常、Rampの各経費報告書の監査証跡または取引履歴に記録されます。例 Alice JohnsonBob SmithCharlie Brownシステム自動化
	修正理由 RevisionReason	経費レポートが修正のため従業員に差し戻された際に入力された理由です。
説明承認者が経費レポートを却下または差し戻す際には、通常、理由を入力します。この属性には、「領収書不足」、「カテゴリ間違い」、「ポリシー対象外」などの理由が記録されます。この情報は、「経費修正率と原因」ダッシュボードにとって非常に有用です。手戻りの主な理由を分析することで、申請プロセスにある構造的な問題を特定し、エラーを減らすための対象を絞ったトレーニングやシステム改善を実施できます。重要な理由手戻りの根本原因を直接把握できるため、初回申請の品質を高めるための対策を具体化できます。入手先 Rampで「経費レポートを修正のため差し戻し」アクティビティが発生した際、コメントまたは却下詳細として記録されます。例明細付き領収書不足経費がポリシー上限を超過経費カテゴリの選択が不正確取引の重複
	報告書合計金額 ReportTotalAmount	経費報告書の合計金額です。
説明この属性は、1つのレポートに含まれるすべての経費の合計額を表します。支出パターンを把握するための主要な財務指標です。プロセス分析では、レポート金額を使ってケースを分類し、高額なレポートが異なる承認経路をたどるか、処理に時間がかかるかを調査できます。支出分析ダッシュボードや、コスト削減の機会を見つけるための分析に欠かせません。重要な理由分析における重要な財務軸となり、金額別にレポートを分類し、支出全体を追跡できます。入手先 Rampの経費レポートオブジェクトにおける主要フィールドです。例 150.752500.0089.99
	従業員の所属部門 EmployeeDepartment	経費報告書を提出した従業員の所属部門です。
説明この属性は、経費を提出した従業員が所属する事業部門または部署を示します。たとえば、「営業」「エンジニアリング」「マーケティング」などです。さまざまな組織領域のプロセスパフォーマンスを絞り込み、比較できるため、分析における重要な切り口になります。部門間の承認時間、差し戻し率、ポリシー遵守状況の違いを明らかにし、対象を絞った改善施策を支援できます。重要な理由異なる事業部門間でプロセス指標を比較し、効率、コンプライアンス、支出の違いを明らかにします。入手先通常、Rampの従業員ユーザープロファイル、または連携済みの人事システムに関連付けられています。例営業マーケティングエンジニアリング財務
	経費カテゴリ ExpenseCategory	経費に割り当てられたカテゴリです。例として「出張」、「ソフトウェア」、「食事」などがあります。
説明この属性は、経費をあらかじめ定義したカテゴリに分類し、会社の支出を追跡・管理しやすくします。1つの経費レポートに複数のカテゴリの明細が含まれる場合があります。経費カテゴリ別の分析は、「支出カテゴリ分析」ダッシュボードに欠かせません。財務チームは、どの分野に支出しているかを把握し、予算の遵守状況を確認し、時間の経過に伴う支出の傾向や異常を見つけられます。重要な理由詳細な支出分析が可能になり、主なコスト要因や予算を最適化する機会を特定できます。入手先通常、Rampの経費レポートにおける明細レベルの情報です。分析によっては、レポート単位に集計する必要があります。例航空運賃飲食・接待ソフトウェアサブスクリプション事務用品
	イベント終了時刻 EventEndTime	所要時間のあるアクティビティが終了した時刻を示すタイムスタンプです。
説明多くのアクティビティは瞬時に完了しますが、「ポリシーチェック実行」のように、測定可能な所要時間を持つものもあります。この属性は、そのようなアクティビティの終了時刻を記録し、StartTimeを補完します。開始時刻と終了時刻の両方があれば、アクティビティの処理時間を正確に計算できます。「平均ポリシーチェック時間」などのKPIや、プロセス全体の中で自動タスクまたは手動タスクにかかった時間を正確に特定するために必要です。重要な理由個々のアクティビティの所要時間を正確に計算できるため、非効率なプロセスステップの特定に役立ちます。入手先所要時間のあるアクティビティでは、Rampのイベントデータに記録されます。瞬時に完了するイベントでは、StartTimeと同じ値にできます。例 2023-10-26T10:00:05Z2023-10-26T14:35:10Z2023-10-27T09:10:00Z
	ソースシステム SourceSystem	データの抽出元となったアプリケーションを識別します。
説明プロセスデータの記録元システムを示す属性です。この場合はRampです。複数のシステムからデータを統合する環境で、データの出所を明確にするのに役立ちます。分析では、特定のソースからのデータを絞り込んだり、データの検証やガバナンスに利用したりできます。重要な理由データの出所に関する情報を提供します。データガバナンスや、複数のシステムからデータを統合する際に重要です。入手先通常、データの抽出・変換処理中に追加される固定値（「Ramp」）です。例 Ramp
	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日時を示すタイムスタンプです。
説明直近のデータ抽出日時を記録する属性です。分析対象データの鮮度を把握できます。どの分析でも、データがいつ更新されたかを知ることは、結果を正しく解釈するうえで重要です。この属性によって、最新の情報を確認しているかどうかを判断できます。重要な理由データの適時性を示し、最新かつ関連性のある情報に基づいて分析できるようにします。入手先通常、データの抽出処理中に生成・追加されるタイムスタンプです。例 2023-11-01T06:00:00Z
	手戻りあり IsRework	経費レポートが少なくとも1回、修正のため差し戻され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、対象ケースで「経費レポートを修正のため差し戻し」アクティビティが発生したかどうかを確認して算出します。少なくとも1回の修正サイクルを経たレポートではtrueになります。このフラグを使うと、「経費レポート修正率」KPIを簡単に計算でき、初回で承認されたレポートと手戻りが発生したレポートを容易にフィルタリング・比較できます。この2つのグループを分析すると、修正による時間とコストへの影響を把握できます。重要な理由手戻り分析の対象を簡単に分類し、修正のために差し戻されたレポートの頻度と影響を定量化できます。入手先データ変換時に、ケース内に修正アクティビティが存在するかを確認して算出するフィールドです。例 truefalse
	払い戻し方法 ReimbursementMethod	払い戻しの支払いを実行する方法です。ACHや電信送金などがあります。
説明この属性は、従業員への払い戻しに使われた支払いチャネルを示します。方法によって、処理時間や費用が異なる場合があります。方法別に払い戻しの処理状況を分析すると、最も効率的な支払いチャネルを特定できます。「払い戻し方法のパフォーマンス」ダッシュボードでは、このデータを使って処理時間と信頼性を比較し、支払い方法の改善につなげられます。重要な理由異なる支払いチャネルの処理状況を比較し、速度と信頼性の向上に役立てられます。入手先 Rampの支払いまたは払い戻しレコードで確認できる情報です。例 ACH送金法人カード入金口座振込
	承認ステップ数 ApprovalStepCount	経費レポートが通過した正式な承認ステップの合計数です。
説明この計算指標は、1つの経費レポートで発生した「マネージャー承認」や「財務承認」など、個別の承認アクティビティの数を数えます。承認ワークフローの複雑さを定量化できます。「レポートあたりの平均承認ステップ数」KPIと「シンプルな経費承認経路」ダッシュボードで使用します。特にレポート金額やカテゴリとの関係を分析すると、金額の小さい単純な経費に対して、承認プロセスが過度に複雑になっていないかを確認できます。重要な理由ワークフローの複雑さを定量化し、特にリスクの低いレポートについて、簡素化できる箇所の特定に役立ちます。入手先イベントログ内の各ケースについて、承認に関連する特定のアクティビティの発生回数を数えて算出します。例 123
	承認マネージャー ApprovingManager	承認ステップを実行したマネージャーの名前です。
説明この属性は、従業員の経費レポートを確認・承認したマネージャーを特定します。レポートを申請したユーザーとは異なります。承認マネージャーの追跡は、「マネージャー承認サイクルタイム」ダッシュボードに欠かせません。承認業務の負荷と処理状況を分析し、承認が速いマネージャーとボトルネックになっているマネージャーを把握できます。業務量の調整や追加支援にも役立ちます。重要な理由承認者ごとの処理状況を分析し、承認ワークフローのボトルネックを特定して解消できます。入手先 Rampの承認ワークフローデータの一部であり、マネージャーがレポートに対して操作した際に記録されます。例 Jane DoeJohn MillerSusan Chen
	申請方法 SubmissionMethod	経費レポートを申請したチャネルです。モバイルアプリやWebポータルなどがあります。
説明この属性は、従業員がどのように経費レポートを申請したかを示します。一般的な方法には、モバイルアプリ、デスクトップのWebブラウザー、メール転送があります。申請方法を分析すると、ユーザー行動やテクノロジーの利用状況を把握できます。たとえば、特定のチャネルから申請されたレポートで修正率が高い場合、そのチャネルの画面に使いにくさがある可能性があります。重要な理由ユーザー行動を理解するための背景情報となり、特定の申請チャネルでエラー率や遅延が高くなっていないかを確認できます。入手先 Rampのシステムログにある申請イベントのメタデータに記録される場合があります。例モバイルアプリWebポータルメール
	監査結果 AuditOutcome	経費レポートに対する内部監査または外部監査の結果です。
説明正式な監査を受けた経費レポートについて、最終結果を記録します。例として「承認」、「一部否認」、「追加情報が必要」などがあります。このデータは、「経費監査パフォーマンス」ダッシュボードの中心となります。監査プロセスの有効性を評価し、結果ごとの発生頻度を追跡し、監査指摘事項による財務上の影響を把握できます。重要な理由監査プロセスの有効性と結果を測定し、コンプライアンスや統制上の弱点を把握できます。入手先詳細な経費監査にRampの監査モジュールまたは連携システムを使用している場合、そこに記録されます。例合格注記付きで合格却下エスカレーション済み
	財務承認者 FinanceApprover	経費レポートを承認した財務チームのユーザーです。
説明財務レビューのステップを含むワークフローでは、財務部門内で最終承認を行った個人またはチームを特定します。この属性を使うと、「財務レビュー効率」ダッシュボードで、個人またはチーム単位の処理状況を分析できます。ボトルネックの特定、業務量の配分評価、財務レビュー段階の有効性測定に役立ちます。重要な理由財務レビュー段階の処理状況を詳細に分析し、プロセス上の重要な統制ポイントを改善できます。入手先 Rampの経費レポートの承認履歴に、財務レビュー段階の記録として保存されます。例財務チームADavid Lee財務自動化ボット

必須推奨任意

経費管理のアクティビティ

プロセスを正確に発見し、パフォーマンスを測定するため、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。

5 推奨 7 任意

	アクティビティ	説明
	マネージャー承認済み	マネージャーが経費を確認して承認し、経理確認や経費精算などの次のステップへ進められる状態にします。明示的なユーザー操作によって記録されます。
重要な理由最初の承認段階が正常に完了したことを示す重要な節目です。承認ワークフローの分析やボトルネックの特定に欠かせません。入手先マネージャーが「Approve」をクリックした際に、経費の承認履歴にイベントとして記録されます。イベントログには承認者のIDとタイムスタンプが含まれている必要があります。取得マネージャー権限を持つユーザーが「Approve」を実行した時点でイベントが記録されます。イベントタイプ explicit
	会計システムと同期済み	NetSuite、QuickBooks、Xeroなどの連携済み会計システムに、経費取引データが正常に計上された状態です。プロセスにおける財務記録作成の完了を示します。
重要な理由エンドツーエンドのプロセスにおける最後のアクティビティです。ここでの遅延は、財務報告の正確性や決算のスピードに影響する可能性があります。入手先連携ログ、またはRampの経費オブジェクトのステータス更新として記録されます。「同期済み」「計上済み」「エクスポート済み」などのステータスを確認してください。取得データの同期が正常に完了すると、会計連携サービスによってログエントリが作成されます。イベントタイプ explicit
	経費提出	従業員が経費に必要な情報がすべて揃っていることを確認し、承認プロセスに提出します。これは、経費を「下書き」または「要対応」の状態から「承認待ち」の状態へ移す、明示的なユーザー操作です。
重要な理由承認と経費精算のサイクルが正式に始まる重要な節目です。承認と経費精算のSLAを測定する際の基準点になります。入手先経費オブジェクトのステータス履歴から取得されます。取引を確認のために提出するユーザー操作に対応します。取得ユーザーが「Submit」ボタンをクリックし、ステータスが変更された時点で記録されます。イベントタイプ explicit
	経費発生	経費が作成されたことを示します。通常は、法人カードの利用時に自動で記録されるか、従業員が立替経費を手動で登録した際に発生します。このイベントは、通常、取引データフィードまたはユーザーインターフェース上の操作から取得されます。
重要な理由経費ライフサイクルの主な開始イベントです。このイベントからの経過時間を分析することで、提出の遅れやプロセス全体の処理速度を把握できます。入手先 Rampのカード取引ログ、または手動で入力された経費オブジェクトの作成日時から生成されます。経費テーブルまたは取引テーブルで、最初のレコード作成イベントを確認してください。取得カード取引が処理された時点、またはユーザーが新しい経費を登録した時点で直接記録されます。イベントタイプ explicit
	経費精算実行	経費精算の支払いが正常に処理され、従業員に送金された状態です。通常、従業員側では最後のステップとなり、支払いサイクルの終了を示します。
重要な理由経費精算プロセスの主な終了イベントです。提出からこの時点までの所要時間は、従業員満足度とプロセス効率を測る重要なKPIです。入手先支払い処理ログ、または支払いプロバイダーとの連携から取得します。Rampの経費ステータスは「精算済み」または「支払済み」に更新されます。取得支払いシステムが送金の成功を確認した時点でイベントが記録されます。イベントタイプ explicit
	ポリシーチェック実行	システムが設定済みの会社ポリシーに照らして経費を自動監査し、違反の可能性がある項目にフラグを付けます。通常、提出直後にシステムが生成するイベントです。
重要な理由自動コンプライアンスチェックの効率と、プロセスへの影響を測定します。よくあるポリシー違反や、従業員研修が必要な領域の特定にも役立ちます。入手先経費取引に関連付けられた監査証跡またはログに記録される可能性があります。「policy_check」または「compliance_scan」に関連するシステムイベントを確認してください。取得自動ポリシーエンジンが取引を処理した後、システムログのエントリが作成されます。イベントタイプ explicit
	マネージャー確認待ち	経費が提出され、従業員の直属のマネージャーによる確認を待っている状態です。提出後に経費のステータスが「マネージャー承認待ち」または同様の値に変わった場合に、この状態を推定できます。
重要な理由マネージャー承認段階の開始点を示します。この状態にかかった時間を分析することは、マネージャーの承認時間を測定・改善するうえで重要です。入手先経費オブジェクトのステータスが「承認待ち」などに変更され、マネージャーのキューに割り当てられたことから推定します。ステータス履歴の追跡が必要です。取得経費のステータスが「マネージャー承認待ち」になった時点のタイムスタンプから算出します。イベントタイプ inferred
	経理承認済み	経理チームが経費を確認して最終承認し、経費精算と会計システムとの同期に進められる状態にします。経理チームのメンバーによる明示的なユーザー操作として記録されます。
重要な理由支払い前の最終承認ゲートを示します。このアクティビティを分析することで、承認プロセス全体の所要時間と経理チームの効率を把握できます。入手先経費の承認履歴にイベントとして記録されます。経理部門のユーザーに関連付けられた承認イベントを確認してください。取得経理権限を持つユーザーが「Approve」を実行した時点でイベントが記録されます。イベントタイプ explicit
	経理確認待ち	承認済みの経費がエスカレーションされ、経理または会計チームによる確認を待っている状態です。高額な経費やポリシーフラグが付いた経費で発生することが多く、ステータスの変更から推定します。
重要な理由経理確認サイクルの開始点を示します。この段階にかかった時間を測定することで、経理チームの負荷と効率を評価し、自動化の機会を特定できます。入手先マネージャー承認後、経費オブジェクトのステータスが「経理承認待ち」に変更されたことから推定します。経費のステータス履歴へのアクセスが必要です。取得経費のステータスが「経理確認待ち」に更新された時点のタイムスタンプから算出します。イベントタイプ inferred
	経費の差し戻し	マネージャーまたは経理担当の承認者が経費を却下し、従業員に修正を求めて差し戻した状態です。ステータスが「要修正」または「却下」に変更されたことから取得します。
重要な理由プロセス内の手戻りループを示すアクティビティであり、処理時間を直接増加させます。これらのイベントを追跡することで、提出時によくある誤りを特定し、初回承認率を高められます。入手先経費オブジェクトのステータスが「要修正」または同様の状態に変更されたことから推定します。イベントには、この操作を開始した承認者を関連付ける必要があります。取得経費のステータスが「要修正」または「却下」になった時点のタイムスタンプから算出します。イベントタイプ inferred
	経費精算予定	立替経費の場合、承認済み金額が支払い処理のキューに登録された状態です。すべての承認を通過し、支払い可能になったことを示します。
重要な理由承認プロセスと支払い実行プロセスを分ける節目です。承認による遅延と支払い処理による遅延を切り分けるのに役立ちます。入手先最終承認後、経費のステータスが「経費精算待ち」または「支払い準備完了」に変更されたことから推定します。支払いが一括処理される場合は、明示的なイベントとして記録されることもあります。取得ステータスが「支払い準備完了」に変更されたこと、または支払いバッチテーブルにレコードが作成されたことから算出します。イベントタイプ inferred
	領収書添付	領収書が経費に関連付けられた時点を示します。OCRによる照合で自動的に関連付けられる場合と、ユーザーが手動で添付する場合があります。領収書ファイルが取引レコードに正常にリンクされた時点で記録されます。
重要な理由このアクティビティを追跡すると、必要書類の不足による遅延を特定できます。コンプライアンスの確保と監査への備えに欠かせないステップです。入手先領収書がアップロードまたは照合された際に、経費履歴または取引履歴に記録されます。添付ファイルの作成イベント、または「receipt_attached」を示すフラグを確認してください。取得システムが領収書の画像またはファイルを経費レコードにリンクした時点でイベントが作成されます。イベントタイプ explicit

推奨任意

抽出ガイド

Rampからデータを取得する方法

ステップ

AdminまたはBookkeeperの権限でRampアカウントにログインします。
左側のメニューから取引セクションへ移動します。この画面には、法人カードの支出がすべて表示されます。
データに必要なフィルターを適用します。最低限、分析対象期間のDate Rangeを設定します。必要に応じて、Status、Category、部門などの属性でも絞り込めます。
取引一覧の右上にあるExportボタンをクリックします。
エクスポート画面で、エクスポートタイプに取引、形式にCSVを選択します。ファイルをダウンロードし、transactions_export.csvという名前を付けます。
次に、左側のメニューから払い戻しセクションへ移動します。この画面には、従業員が申請した立替経費がすべて表示されます。
データの整合性を保つため、取引のエクスポートで使用したものと同じ日付範囲フィルターを適用します。
Exportボタンをクリックし、払い戻しデータをCSVファイルとしてダウンロードします。このファイルにreimbursements_export.csvという名前を付けます。
エクスポートした2つのCSVファイル（transactions_export.csvとreimbursements_export.csv）を、提供されたPythonスクリプトと同じディレクトリに配置します。
Pythonスクリプトを実行します。スクリプトは両方のファイルを読み込み、業務イベントごとに個別の行を作成してデータを変換し、1つの構造化されたイベントログに統合します。
スクリプトはramp_event_log.csvというファイルを出力します。このファイルはProcessMindの要件に従って整形されています。
分析のため、ramp_event_log.csvファイルをProcessMindにアップロードします。

設定

権限：完全な取引データと精算データにアクセスしてエクスポートするには、Rampで「Admin」または「Bookkeeper」のロールが必要です。
日付範囲：初回分析では、十分なプロセスの変動を把握できるよう、6～12か月以上の期間を選択してください。継続的なモニタリングでは、より短く直近の期間を使用できます。
データの整合性：一貫したデータセットを維持するため、TransactionsとReimbursementsの両ファイルをエクスポートする際、まったく同じ日付範囲とフィルターを使用してください。
エクスポート形式：変換スクリプトはカンマ区切りファイルを処理するよう設計されているため、両方のエクスポートで必ずCSV形式を選択してください。
ファイル名：transactions_export.csvとreimbursements_export.csvのファイル名を使用するか、変換スクリプト内のファイルパス変数を適宜更新してください。

a サンプルクエリ python

import pandas as pd
import numpy as np

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration ---
TRANSACTIONS_FILE = class="hl-string">'transactions_export.csv'
REIMBURSEMENTS_FILE = class="hl-string">'reimbursements_export.csv'
OUTPUT_FILE = class="hl-string">'ramp_event_log.csv'

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Load Data ---
def load_data():
    try:
        transactions_df = pd.read_csv(TRANSACTIONS_FILE)
        reimbursements_df = pd.read_csv(REIMBURSEMENTS_FILE)
        print(class="hl-string">"Successfully loaded transactions and reimbursements files.")
        return transactions_df, reimbursements_df
    except FileNotFoundError as e:
        print(fclass="hl-string">"Error: {e}. Make sure '{TRANSACTIONS_FILE}' and '{REIMBURSEMENTS_FILE}' are in the same directory.")
        return None, None

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main Transformation Logic ---
def transform_to_event_log(transactions_df, reimbursements_df):
    events = []

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Standardize column names for easier processing
    class=class="hl-string">"hl-comment"># These names are based on typical Ramp CSV exports, adjust if your export has different headers
    transactions_df.rename(columns={
        class="hl-string">'Transaction ID': class="hl-string">'ExpenseReportId',
        class="hl-string">'User Name': class="hl-string">'UserName',
        class="hl-string">'Department': class="hl-string">'EmployeeDepartment',
        class="hl-string">'Amount': class="hl-string">'ReportTotalAmount',
        class="hl-string">'Category Name': class="hl-string">'ExpenseCategory',
        class="hl-string">'Transaction Date': class="hl-string">'ExpenseIncurredTimestamp',
        class="hl-string">'Receipts Attached At': class="hl-string">'ReceiptAttachedTimestamp',
        class="hl-string">'Submitted At': class="hl-string">'ExpenseSubmittedTimestamp',
        class="hl-string">'Manager Approved At': class="hl-string">'ManagerApprovedTimestamp',
        class="hl-string">'Needs Review At': class="hl-string">'FinanceReviewPendingTimestamp',
        class="hl-string">'Admin Approved At': class="hl-string">'FinanceApprovedTimestamp',
        class="hl-string">'Accounting Sync At': class="hl-string">'SyncedTimestamp',
        class="hl-string">'Memo': class="hl-string">'RevisionReason',
        class="hl-string">'State': class="hl-string">'Status'
    }, inplace=True)

    reimbursements_df.rename(columns={
        class="hl-string">'Reimbursement ID': class="hl-string">'ExpenseReportId',
        class="hl-string">'User Name': class="hl-string">'UserName',
        class="hl-string">'Department': class="hl-string">'EmployeeDepartment',
        class="hl-string">'Amount': class="hl-string">'ReportTotalAmount',
        class="hl-string">'Category Name': class="hl-string">'ExpenseCategory',
        class="hl-string">'Created At': class="hl-string">'ReimbursementScheduledTimestamp',
        class="hl-string">'Paid Out At': class="hl-string">'ReimbursementExecutedTimestamp',
        class="hl-string">'Memo': class="hl-string">'RevisionReason',
        class="hl-string">'State': class="hl-string">'Status'
    }, inplace=True)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Combine card transactions and reimbursements into a single dataframe for processing common events
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Note: Reimbursements will be processed separately for reimbursement-specific events
    combined_df = transactions_df

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Process activities from the combined dataframe
    for _, row in combined_df.iterrows():
        base_event = {
            class="hl-string">'ExpenseReportId': row.get(class="hl-string">'ExpenseReportId'),
            class="hl-string">'UserName': row.get(class="hl-string">'UserName'),
            class="hl-string">'EmployeeDepartment': row.get(class="hl-string">'EmployeeDepartment'),
            class="hl-string">'ReportTotalAmount': row.get(class="hl-string">'ReportTotalAmount'),
            class="hl-string">'ExpenseCategory': row.get(class="hl-string">'ExpenseCategory'),
            class="hl-string">'PolicyViolationFlag': class="hl-string">'FLAGGED' in str(row.get(class="hl-string">'Flags')), class=class="hl-string">"hl-comment"># Infer from class="hl-string">'Flags' column
            class="hl-string">'RevisionReason': row.get(class="hl-string">'RevisionReason')
        }

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Expense Incurred
        if pd.notna(row.get(class="hl-string">'ExpenseIncurredTimestamp')):
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Expense Incurred', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'ExpenseIncurredTimestamp')})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Receipt Attached
        if pd.notna(row.get(class="hl-string">'ReceiptAttachedTimestamp')):
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Receipt Attached', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'ReceiptAttachedTimestamp')})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Expense Submitted
        if pd.notna(row.get(class="hl-string">'ExpenseSubmittedTimestamp')):
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Expense Submitted', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'ExpenseSubmittedTimestamp')})
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Inferred Activity: Policy Check Performed (assumed to happen right after submission)
            policy_check_ts = pd.to_datetime(row.get(class="hl-string">'ExpenseSubmittedTimestamp')) + pd.Timedelta(seconds=1)
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Policy Check Performed', class="hl-string">'EventTimestamp': policy_check_ts.isoformat()})
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Inferred Activity: Manager Review Pending (starts when submitted)
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Manager Review Pending', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'ExpenseSubmittedTimestamp')})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Manager Approved
        if pd.notna(row.get(class="hl-string">'ManagerApprovedTimestamp')):
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Manager Approved', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'ManagerApprovedTimestamp')})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Finance Review Pending
        if pd.notna(row.get(class="hl-string">'FinanceReviewPendingTimestamp')):
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Finance Review Pending', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'FinanceReviewPendingTimestamp')})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Finance Approved
        if pd.notna(row.get(class="hl-string">'FinanceApprovedTimestamp')):
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Finance Approved', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'FinanceApprovedTimestamp')})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Synced with Accounting System
        if pd.notna(row.get(class="hl-string">'SyncedTimestamp')):
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Synced with Accounting System', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'SyncedTimestamp')})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Expense Sent Back for Revision
        if row.get(class="hl-string">'Status') == class="hl-string">'REJECTED' and pd.notna(row.get(class="hl-string">'Updated At')):
             events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Expense Sent Back for Revision', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'Updated At')}) class=class="hl-string">"hl-comment"># Using last updated time for rejection

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Process reimbursement-specific activities
    for _, row in reimbursements_df.iterrows():
        base_event = {
            class="hl-string">'ExpenseReportId': row.get(class="hl-string">'ExpenseReportId'),
            class="hl-string">'UserName': row.get(class="hl-string">'UserName'),
            class="hl-string">'EmployeeDepartment': row.get(class="hl-string">'EmployeeDepartment'),
            class="hl-string">'ReportTotalAmount': row.get(class="hl-string">'ReportTotalAmount'),
            class="hl-string">'ExpenseCategory': row.get(class="hl-string">'ExpenseCategory'),
            class="hl-string">'PolicyViolationFlag': False, class=class="hl-string">"hl-comment"># Typically less flagging on reimbursements
            class="hl-string">'RevisionReason': row.get(class="hl-string">'RevisionReason')
        }

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Reimbursement Scheduled
        if row.get(class="hl-string">'Status') == class="hl-string">'APPROVED' and pd.notna(row.get(class="hl-string">'ReimbursementScheduledTimestamp')):
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Reimbursement Scheduled', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'ReimbursementScheduledTimestamp')})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Reimbursement Executed
        if row.get(class="hl-string">'Status') == class="hl-string">'PAID' and pd.notna(row.get(class="hl-string">'ReimbursementExecutedTimestamp')):
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Reimbursement Executed', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'ReimbursementExecutedTimestamp')})

    if not events:
        print(class="hl-string">"Warning: No events were generated. Check the input files and column names.")
        return None

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Create final DataFrame
    event_log_df = pd.DataFrame(events)
    event_log_df[class="hl-string">'EventTimestamp'] = pd.to_datetime(event_log_df[class="hl-string">'EventTimestamp'])
    event_log_df.sort_values(by=[class="hl-string">'ExpenseReportId', class="hl-string">'EventTimestamp'], inplace=True)
    
    return event_log_df

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main execution block ---
if __name__ == class="hl-string">"__main__":
    transactions_df, reimbursements_df = load_data()
    if transactions_df is not None and reimbursements_df is not None:
        event_log = transform_to_event_log(transactions_df, reimbursements_df)
        if event_log is not None:
            event_log.to_csv(OUTPUT_FILE, index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ')
            print(fclass="hl-string">"Successfully created event log with {len(event_log)} events. Saved to '{OUTPUT_FILE}'.")

ステップ

前提条件と環境設定：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。pip install requests pandasを実行して必要なPythonライブラリをインストールします。また、API認証情報を生成するため、Rampインスタンスの管理者アクセス権が必要です。
Ramp API認証情報を生成：Rampアカウントにログインします。Settingsに移動し、サイドメニューからDeveloper APIを選択します。「Create App」をクリックしてアプリケーション名を入力し、必要なスコープを設定します。transactions:read、reimbursements:read、users:readが必要です。作成後、Client IDとClient Secretを安全にコピーします。
Pythonスクリプトを設定：たとえばextract_ramp_log.pyという新しいPythonファイルを作成します。提供されたPythonスクリプトをこのファイルにコピーします。テスト目的で、Client IDとClient Secretを環境変数またはスクリプトに直接設定します。セキュリティ上、環境変数の使用を強く推奨します。
抽出日付範囲を設定：スクリプトのmain実行ブロック内にあるSTART_DATEとEND_DATEの変数を探します。データを抽出する期間を定義するよう、これらの日付を調整します。初回分析では3～6か月の期間を推奨します。
スクリプトを実行：ターミナルでpython extract_ramp_log.pyコマンドを使ってスクリプトを実行します。スクリプトはRamp APIで認証し、users、transactions、reimbursementsの各エンドポイントからデータを取得し、ページネーションを自動的に処理します。
API呼び出しを理解：スクリプトはまずすべてのユーザーデータを取得し、ユーザーIDと氏名、部門の対応表を作成します。次に、指定した日付範囲内のすべての払い戻しを取得します。各払い戻しについて、承認履歴と支払い履歴を抽出します。
データをイベントログに変換：スクリプトの中心的な処理では、各払い戻しと関連する状態履歴を順に処理します。「MANAGER_APPROVAL」や「FINISHED」などの状態変更を、「Manager Review Pending」や「Reimbursement Executed」などの個別のアクティビティに変換します。また、関連する取引データを取得し、「Expense Incurred」と「Receipt Attached」のイベントを作成します。
データの補完：スクリプトは各イベントにユーザー情報、部門情報、経費カテゴリを追加し、プロセス分析用の詳細なデータセットを作成します。
出力を確認：スクリプトが完了すると、同じディレクトリにramp_event_log.csvが生成されます。このCSVファイルを表計算ソフトで開き、想定どおりにデータが抽出されていることを確認します。
アップロードの準備：生成されたCSVファイルには、必須列のExpenseReportId、ActivityName、EventTimestampと、その他の推奨属性が含まれています。このファイルはProcessMindに直接アップロードできます。

設定

API認証情報：認証には有効なClient IDとClient Secretが必要です。これらはRampのダッシュボードで「Settings > Developer API」から生成します。
APIスコープ：スクリプトがデータにアクセスするには、特定の権限が必要です。APIキーで次のスコープが有効になっていることを確認してください：transactions:read（経費と領収書の詳細）、reimbursements:read（申請、承認、支払いのステータス）、users:read（従業員名と部署）。
日付範囲：抽出期間は、スクリプト内のSTART_DATEとEND_DATEパラメーターで指定します。初回は、データセットの規模を抑えるため、直近3～6か月などの期間から始めることを推奨します。フィルターは精算の作成日に適用されます。
ページネーション：スクリプトはRamp APIが提供するstarting_afterカーソルを使って、APIのページネーションを自動的に処理します。1回のリクエストにつき最大100件のバッチでレコードを取得し、日付範囲内のすべてのデータを確実に取得します。
レート制限：Ramp APIには通常、1分あたり600リクエストのレート制限があります。提供されたスクリプトは通常効率的に動作しますが、非常に大規模なデータセットでは、レート制限エラーが発生した場合にAPI呼び出しの間隔を少し空ける必要があります。

a サンプルクエリ python

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

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># It is recommended to use environment variables for credentials
CLIENT_ID = os.getenv(class="hl-string">'RAMP_CLIENT_ID', class="hl-string">'[Your_Ramp_Client_ID]')
CLIENT_SECRET = os.getenv(class="hl-string">'RAMP_CLIENT_SECRET', class="hl-string">'[Your_Ramp_Client_Secret]')

API_BASE_URL = class="hl-string">'https://api.ramp.com/v1'
TOKEN_URL = class="hl-string">'https://api.ramp.com/v1/public/customer/token'

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main Functions ---

def get_access_token():
    class="hl-string">"""Authenticates with the Ramp API to get a bearer token."""
    headers = {class="hl-string">'Content-Type': class="hl-string">'application/x-www-form-urlencoded'}
    data = {
        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': class="hl-string">'transactions:read reimbursements:read users:read'
    }
    try:
        response = requests.post(TOKEN_URL, headers=headers, data=data)
        response.raise_for_status()
        return response.json()[class="hl-string">'access_token']
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(fclass="hl-string">"Error obtaining access token: {e}")
        if e.response is not None:
            print(fclass="hl-string">"Response body: {e.response.text}")
        return None

def fetch_paginated_data(endpoint, access_token, params=None):
    class="hl-string">"""Fetches all data from a paginated Ramp API endpoint."""
    all_data = []
    headers = {class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Bearer {access_token}'}
    url = fclass="hl-string">"{API_BASE_URL}{endpoint}"
    
    while url:
        try:
            response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
            response.raise_for_status()
            data = response.json()
            all_data.extend(data.get(class="hl-string">'data', []))
            url = data.get(class="hl-string">'next') class=class="hl-string">"hl-comment"># Ramp uses a full URL for the next page
            params = None class=class="hl-string">"hl-comment"># Subsequent requests use the class="hl-string">'next' URL which includes params
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching data from {endpoint}: {e}")
            break
            
    return all_data

def map_state_to_activity(state, reason_code):
    class="hl-string">"""Maps reimbursement state history to a user-friendly activity name."""
    if reason_code == class="hl-string">'REJECTED':
        return class="hl-string">'Expense Sent Back for Revision'
    
    state_map = {
        class="hl-string">'SUBMITTED': class="hl-string">'Expense Submitted',
        class="hl-string">'MANAGER_APPROVAL': class="hl-string">'Manager Review Pending',
        class="hl-string">'ACCOUNTING_APPROVAL': class="hl-string">'Finance Review Pending',
        class="hl-string">'MANAGER_APPROVED': class="hl-string">'Manager Approved',
        class="hl-string">'ACCOUNTING_APPROVED': class="hl-string">'Finance Approved',
        class="hl-string">'PAYMENT_SCHEDULED': class="hl-string">'Reimbursement Scheduled',
        class="hl-string">'PAYMENT_PROCESSING': class="hl-string">'Reimbursement Executed', class=class="hl-string">"hl-comment"># Approximation
        class="hl-string">'FINISHED': class="hl-string">'Reimbursement Executed',
        class="hl-string">'SYNCED': class="hl-string">'Synced with Accounting System'
    }
    return state_map.get(state)

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main Execution ---
def main():
    class="hl-string">"""Main script to extract, transform, and save the event log."""
    print(class="hl-string">"Starting Ramp data extraction...")
    access_token = get_access_token()
    if not access_token:
        print(class="hl-string">"Failed to get access token. Exiting.")
        return

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Fetch Users for enrichment
    print(class="hl-string">"Fetching users...")
    users = fetch_paginated_data(class="hl-string">'/users', access_token)
    user_map = {u[class="hl-string">'id']: {class="hl-string">'name': fclass="hl-string">"{u['first_name']} {u['last_name']}", class="hl-string">'department': u.get(class="hl-string">'department')} for u in users}
    print(fclass="hl-string">"Found {len(user_map)} users.")

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Fetch Reimbursements within a date range
    START_DATE = class="hl-string">'2023-01-01T00:00:00Z'
    END_DATE = class="hl-string">'2023-12-31T23:59:59Z'
    print(fclass="hl-string">"Fetching reimbursements from {START_DATE} to {END_DATE}...")
    reimbursement_params = {class="hl-string">'created_at_gte': START_DATE, class="hl-string">'created_at_lte': END_DATE}
    reimbursements = fetch_paginated_data(class="hl-string">'/reimbursements', access_token, params=reimbursement_params)
    print(fclass="hl-string">"Found {len(reimbursements)} reimbursements.")

    event_log = []

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Process each reimbursement to create the event log
    for r in reimbursements:
        case_id = r[class="hl-string">'id']
        report_total = r[class="hl-string">'amount']
        submitter_id = r[class="hl-string">'user_id']
        submitter_details = user_map.get(submitter_id, {class="hl-string">'name': class="hl-string">'Unknown User', class="hl-string">'department': None})
        expense_category = r.get(class="hl-string">'merchant_name') class=class="hl-string">"hl-comment"># Best available proxy for category
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Process reimbursement state history
        for history in r.get(class="hl-string">'state_history', []):
            activity_name = map_state_to_activity(history[class="hl-string">'state'], history.get(class="hl-string">'reason_code'))
            if activity_name:
                event_log.append({
                    class="hl-string">'ExpenseReportId': case_id,
                    class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
                    class="hl-string">'EventTimestamp': history[class="hl-string">'created_at'],
                    class="hl-string">'UserName': user_map.get(history.get(class="hl-string">'user_id'), submitter_details)[class="hl-string">'name'],
                    class="hl-string">'EmployeeDepartment': submitter_details[class="hl-string">'department'],
                    class="hl-string">'ReportTotalAmount': report_total,
                    class="hl-string">'ExpenseCategory': expense_category,
                    class="hl-string">'PolicyViolationFlag': None, class=class="hl-string">"hl-comment"># Not directly available in reimbursement history
                    class="hl-string">'RevisionReason': history.get(class="hl-string">'reason_notes')
                })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Fetch and process associated transactions
        for tx_id in r.get(class="hl-string">'transaction_ids', []):
            try:
                tx_response = requests.get(fclass="hl-string">"{API_BASE_URL}/transactions/{tx_id}", headers={class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Bearer {access_token}'})
                tx_response.raise_for_status()
                tx = tx_response.json()

                class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Expense Incurred
                event_log.append({
                    class="hl-string">'ExpenseReportId': case_id,
                    class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Expense Incurred',
                    class="hl-string">'EventTimestamp': tx[class="hl-string">'user_transaction_time'],
                    class="hl-string">'UserName': submitter_details[class="hl-string">'name'],
                    class="hl-string">'EmployeeDepartment': submitter_details[class="hl-string">'department'],
                    class="hl-string">'ReportTotalAmount': report_total,
                    class="hl-string">'ExpenseCategory': tx.get(class="hl-string">'merchant_name'),
                    class="hl-string">'PolicyViolationFlag': tx.get(class="hl-string">'flagged_for_review'),
                    class="hl-string">'RevisionReason': None
                })

                class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Receipt Attached
                if tx.get(class="hl-string">'receipts') and len(tx[class="hl-string">'receipts']) > 0:
                    receipt_time = tx[class="hl-string">'receipts'][0].get(class="hl-string">'upload_time', tx[class="hl-string">'user_transaction_time']) class=class="hl-string">"hl-comment"># Use transaction time as fallback
                    event_log.append({
                        class="hl-string">'ExpenseReportId': case_id,
                        class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Receipt Attached',
                        class="hl-string">'EventTimestamp': receipt_time,
                        class="hl-string">'UserName': submitter_details[class="hl-string">'name'],
                        class="hl-string">'EmployeeDepartment': submitter_details[class="hl-string">'department'],
                        class="hl-string">'ReportTotalAmount': report_total,
                        class="hl-string">'ExpenseCategory': tx.get(class="hl-string">'merchant_name'),
                        class="hl-string">'PolicyViolationFlag': tx.get(class="hl-string">'flagged_for_review'),
                        class="hl-string">'RevisionReason': None
                    })

                class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Policy Check Performed (Approximation)
                if tx.get(class="hl-string">'flagged_for_review'):
                    event_log.append({
                        class="hl-string">'ExpenseReportId': case_id,
                        class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Policy Check Performed',
                        class="hl-string">'EventTimestamp': r.get(class="hl-string">'created_at'), class=class="hl-string">"hl-comment"># Use submission time as proxy
                        class="hl-string">'UserName': class="hl-string">'System',
                        class="hl-string">'EmployeeDepartment': submitter_details[class="hl-string">'department'],
                        class="hl-string">'ReportTotalAmount': report_total,
                        class="hl-string">'ExpenseCategory': tx.get(class="hl-string">'merchant_name'),
                        class="hl-string">'PolicyViolationFlag': True,
                        class="hl-string">'RevisionReason': None
                    })

            except requests.exceptions.RequestException as e:
                print(fclass="hl-string">"Could not fetch transaction {tx_id}: {e}")

    if not event_log:
        print(class="hl-string">"No events were generated. Check the date range and API responses.")
        return

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Create and save DataFrame
    print(class="hl-string">"Finalizing event log...")
    df = pd.DataFrame(event_log)
    df[class="hl-string">'EventTimestamp'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'EventTimestamp'])
    df = df.sort_values(by=[class="hl-string">'ExpenseReportId', class="hl-string">'EventTimestamp'])

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Ensure required columns are present
    final_columns = [
        class="hl-string">'ExpenseReportId', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTimestamp', class="hl-string">'UserName',
        class="hl-string">'EmployeeDepartment', class="hl-string">'ReportTotalAmount', class="hl-string">'ExpenseCategory',
        class="hl-string">'PolicyViolationFlag', class="hl-string">'RevisionReason'
    ]
    for col in final_columns:
        if col not in df.columns:
            df[col] = None
    
    df = df[final_columns]

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

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

ステップ

Rampのサブスクリプションにネイティブデータウェアハウス連携が含まれており、管理者が接続先を設定できることを確認します。SnowflakeやBigQueryなど、対応する対象ウェアハウスを選択し、自社のセキュリティ基準に従ってアクセスを設定します。正確なメニューの場所と接続先オブジェクトはRampの設定によって異なるため、必要に応じて[Configure based on your system]を使用します。
ウェアハウスの接続先、データベースまたはプロジェクト、スキーマまたはデータセット、リージョン、認証情報、同期範囲を設定します。Rampに表示される複製済みテーブル名と列名を記録します。テーブル名は連携方式とアカウント設定によって異なるため、推測しないでください。
複製された経費レポート、経費取引、領収書、承認、ポリシー、払い戻し、会計同期のデータを特定します。各ソースをイベントログに必要なフィールドへマッピングします。必須のライフサイクルイベントが明示的に表現されていない場合は、そのイベントを記録するソースのステータス履歴または監査データを特定します。
[Start date]と[End date]を使って、できれば3～6か月の抽出期間を定義します。会社または組織のフィルターは、対応するソースフィールドが利用できる場合にのみ適用します。ソースのタイムゾーンを保持するか、すべてのタイムスタンプを文書化された共通タイムゾーンに変換します。
ソースフィールドをExpenseReportId、ActivityName、EventTimestamp、UserName、EmployeeDepartment、ReportTotalAmount、ExpenseCategory、PolicyViolationFlag、RevisionReasonに正規化するウェアハウスビューまたはクエリを作成します。提供されたクエリ内の角括弧付きテーブル名と列名のプレースホルダーを、複製済みスキーマの名前にすべて置き換えます。
ライフサイクルの各アクティビティを、明示的なイベント行として抽出します。以下のクエリには、必須の12アクティビティそれぞれに対応する完全なSELECTブロックが1つずつ含まれています。無関係なレコードからイベントを推測することはありません。ステータスに基づくアクティビティでは、現在のレポートステータスだけでなく、ソースのステータス履歴またはイベントテーブルを使用して、過去の遷移を保持します。
識別子、タイムスタンプ、アクティビティラベル、重複処理、NULL処理を検証します。各イベントが正しいExpenseReportIdに属していること、またソースに正当なイベントが複数記録されている場合は繰り返しイベントが保持されていることを確認します。
結果をCSVまたはProcessMindが対応する別の表形式でエクスポートします。必須列名ExpenseReportId、ActivityName、EventTimestampを正確に含め、利用できる場合は推奨属性も追加します。ケース識別子にExpense Report IDを指定してファイルをアップロードします。ProcessMindはイベントログをそのまま読み込むため、不足しているアクティビティが自動的に作成されることはありません。

設定

連携先：Rampの標準ウェアハウス連携をSnowflakeまたはBigQuery向けに設定し、アカウント固有の正確な設定には[Configure based on your system]を使用します。
ソースオブジェクト：ウェアハウスで公開されている、複製済みの経費レポート、取引、領収書、承認、ポリシー、精算、会計同期のオブジェクトを使用します。[Your table name]と[Your column name]のプレースホルダーは、連携先で確認した名称に置き換えてください。
日付範囲：まず3～6か月分のデータから始めます。ウェアハウスのコスト、クエリ実行時間、イベント量、ProcessMindのアップロード上限を検証してから、期間を広げてください。
日付フィルター：期間中に発生したすべてのアクティビティを取得する場合は、レポートの作成日時だけでなく、イベントのタイムスタンプでフィルタリングします。
組織フィルター：Company Code、エンティティ、部署、カードプログラムなどのフィルターは、複製データに該当フィールドが存在する場合にのみ適用します。会社単位の制限が必要な場合は[Company filter]を使用します。
アクティビティ履歴：変更されない監査記録またはステータス履歴を優先します。現在の状態だけを保持するテーブルでは、領収書の添付、申請、承認、修正、精算、会計同期の履歴が残らない場合があります。
タイムスタンプの扱い：タイムスタンプを1つのタイムゾーンに統一し、ソースの値がUTCか現地時間かを記録します。可能な場合は、ソースの精度を維持してください。
必要なアクセス権：連携の設定、ウェアハウスオブジェクトの作成またはクエリ実行、経費・承認・精算・会計データへのアクセスには、管理者権限が必要になる場合があります。
ライセンスと利用可否：ウェアハウスへの複製、過去の監査データ、精算データ、会計同期データを利用できるかどうかは、Rampのプラン、有効化されたモジュール、連携設定、保持ポリシーによって異なります。
パフォーマンス：日付範囲を早い段階で絞り、必要な列だけを選択し、適切な場合は組織でフィルタリングします。大規模なデータセットでは、中間的な正規化ビューまたはテーブルを作成してください。対象ウェアハウスが対応する機能に応じて、パーティションまたはクラスタリングを設定します。
増分処理：定期的なロードでは、最後に処理したEventTimestampの最大値を基準に、少し重複する期間を設けたウォーターマークを使用します。重複排除は、ソースイベント識別子を検証できる場合にのみ行ってください。重複イベントを削除すると、プロセスの挙動が変わる可能性があります。

a サンプルクエリ python

import os
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine, text

CONNECTION_STRING = os.getenv(class="hl-string">"WAREHOUSE_CONNECTION_STRING", class="hl-string">"[Connection string]")
START_DATE = class="hl-string">"[Start date]"
END_DATE = class="hl-string">"[End date]"
COMPANY_FILTER = class="hl-string">"[Company filter]"

engine = create_engine(CONNECTION_STRING)

sql = text(class="hl-string">"""
WITH
expense_incurred AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Expense Incurred' AS ActivityName,
        [Expense incurred timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your expense incurred table]
    WHERE [Expense incurred timestamp column] >= :start_date
      AND [Expense incurred timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
receipt_attached AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Receipt Attached' AS ActivityName,
        [Receipt attached timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your receipt attachment table]
    WHERE [Receipt attached timestamp column] >= :start_date
      AND [Receipt attached timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
expense_submitted AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Expense Submitted' AS ActivityName,
        [Submission timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your expense submission table]
    WHERE [Submission timestamp column] >= :start_date
      AND [Submission timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
policy_check_performed AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Policy Check Performed' AS ActivityName,
        [Policy check timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your policy check table]
    WHERE [Policy check timestamp column] >= :start_date
      AND [Policy check timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
manager_review_pending AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Manager Review Pending' AS ActivityName,
        [Manager pending timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your expense status history table]
    WHERE [Status column] = 'Pending Manager Approval'
      AND [Manager pending timestamp column] >= :start_date
      AND [Manager pending timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
manager_approved AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Manager Approved' AS ActivityName,
        [Manager approval timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your manager approval table]
    WHERE [Manager approval timestamp column] >= :start_date
      AND [Manager approval timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
finance_review_pending AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Finance Review Pending' AS ActivityName,
        [Finance pending timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your expense status history table]
    WHERE [Status column] = 'Pending Finance Approval'
      AND [Finance pending timestamp column] >= :start_date
      AND [Finance pending timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
finance_approved AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Finance Approved' AS ActivityName,
        [Finance approval timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your finance approval table]
    WHERE [Finance approval timestamp column] >= :start_date
      AND [Finance approval timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
expense_sent_back AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Expense Sent Back for Revision' AS ActivityName,
        [Revision timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        [Revision reason column] AS RevisionReason
    FROM [Your expense status history table]
    WHERE [Status column] IN ('Needs Revision', 'Rejected')
      AND [Revision timestamp column] >= :start_date
      AND [Revision timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
reimbursement_scheduled AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Reimbursement Scheduled' AS ActivityName,
        [Reimbursement scheduled timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your reimbursement schedule table]
    WHERE [Reimbursement scheduled timestamp column] >= :start_date
      AND [Reimbursement scheduled timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
reimbursement_executed AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Reimbursement Executed' AS ActivityName,
        [Reimbursement executed timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your reimbursement payment table]
    WHERE [Reimbursement executed timestamp column] >= :start_date
      AND [Reimbursement executed timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
synced_with_accounting AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Synced with Accounting System' AS ActivityName,
        [Accounting sync timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your accounting synchronization table]
    WHERE [Accounting sync timestamp column] >= :start_date
      AND [Accounting sync timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
)
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM expense_incurred
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM receipt_attached
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM expense_submitted
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM policy_check_performed
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM manager_review_pending
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM manager_approved
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM finance_review_pending
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM finance_approved
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM expense_sent_back
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM reimbursement_scheduled
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM reimbursement_executed
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM synced_with_accounting
ORDER BY ExpenseReportId, EventTimestamp, ActivityName
""")

with engine.connect() as connection:
    event_log = pd.read_sql(
        sql,
        connection,
        params={
            class="hl-string">"start_date": START_DATE,
            class="hl-string">"end_date": END_DATE,
            class="hl-string">"company_filter": COMPANY_FILTER
        }
    )

event_log[class="hl-string">"EventTimestamp"] = pd.to_datetime(event_log[class="hl-string">"EventTimestamp"], errors=class="hl-string">"coerce", utc=True)
event_log = event_log[event_log[class="hl-string">"ExpenseReportId"].notna() & event_log[class="hl-string">"EventTimestamp"].notna()].copy()
event_log.to_csv(class="hl-string">"ramp_expense_event_log.csv", index=False)
print(event_log.head())
print(event_log.groupby(class="hl-string">"ActivityName", dropna=False).size())

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