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調達から支払いまで：購買発注のデータテンプレート

SAP Ariba

調達から支払いまで：購買発注の属性(22) 調達から支払いまで：購買発注のアクティビティ(14) データ抽出ガイド(2)

調達から支払いまで：購買発注のデータテンプレート

このテンプレートでは、調達から支払いまでの購買発注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。追跡する属性とアクティビティに加え、ソースシステムからデータを抽出する手順も紹介します。プロセスの可視化と改善に向けて、正確で十分なデータをそろえる際にお役立てください。

収集を推奨する属性
追跡する主なアクティビティ
データ抽出の手順

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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調達から支払いまで：購買発注の属性

調達から支払いまでの購買発注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。

3 必須 6 推奨 13 任意

	名前	説明
	アクティビティ名 ActivityName	発注書プロセスの特定の時点で発生したイベントまたはタスクの名前です。
説明アクティビティ名は、「発注書作成」「発注書承認」「入庫計上」など、発注書のライフサイクルにおけるステップを示します。これらのアクティビティの順序を基に、プロセスマップが作成されます。アクティビティの分析は、プロセスマイニングの中心となるものです。プロセスの流れを可視化し、よくあるバリアントやまれなバリアントを特定するとともに、各ステップ間の所要時間を測定できます。「発注書変更」などのアクティビティの順序や頻度を把握することは、「発注書変更率分析」ダッシュボードなどで重要です。重要な理由プロセスのステップを定義する属性です。プロセスの流れを可視化し、ボトルネック、手戻り、逸脱を特定できます。入手先 SAP Aribaの文書履歴やワークフローに関連するテーブルから、ステータス変更、トランザクションコード、イベントログをマッピングして生成します。例発注書を承認発注書を変更入庫を計上発注書に対する請求書を受領
	イベント時刻 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付与されるタイムスタンプで、開始時刻を記録します。イベントを時系列に並べ、プロセスの各ステップ間の所要時間やサイクルタイムを算出するために欠かせないデータです。「発注書のエンドツーエンドサイクルタイム」や「発注書の承認サイクルタイム」のダッシュボードなど、時間に基づくほぼすべての分析で重要な属性です。「発注書作成」と「発注書承認」のタイムスタンプの差を測ることで、「発注書の平均承認サイクルタイム」などの主要業績評価指標を算出できます。重要な理由イベントを正しい順序に並べ、サイクルタイムや待ち時間など、所要時間に基づく指標を算出するための基本となるタイムスタンプです。入手先通常、SAP Aribaの発注書に関する監査証跡または変更ログのデータに記録されています。例 2023-04-15T10:30:00Z2023-04-16T14:05:22Z2023-05-01T09:00:15Z
	発注書 PurchaseOrderNumber	各発注書文書を一意に識別する番号で、プロセスの中心となるケース識別子です。
説明発注書番号は、調達プロセス全体にわたる関連アクティビティやイベントを結び付ける主キーです。番号ごとに1件の購買取引を表し、発注書の作成から完了またはキャンセルまでを追跡できます。プロセスマイニングでは、この属性がケース単位の分析の基礎となります。発注書ごとの一連の流れを再構成できるため、サイクルタイムの算出、プロセスのバリアントの特定、個々の発注書のステータス追跡が可能です。発注書番号ごとにプロセスを分析すると、全体の流れを把握し、個別の取引におけるボトルネックや逸脱を特定できます。重要な理由各発注書のライフサイクル全体を分析するために、すべてのプロセスステップを結び付ける基本的なケースIDです。入手先 SAP Ariba Buying and InvoicingまたはSAP Ariba Sourcingの発注書にある主要項目です。例 PO7000123456PO7000123457PO7000123458
	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。
説明発注書の承認や入庫計上など、特定のプロセスステップを実行した担当者を示す属性です。一意のユーザーIDまたは氏名が記録されます。ユーザー別に実績を分析すると、トレーニングが必要な担当者や優れた実績を上げている担当者を特定できます。また、「発注書承認のコンプライアンス逸脱」ダッシュボードなど、コンプライアンスに関する分析にも欠かせません。必要な承認ステップを省略した担当者を特定できます。業務量の分布やリソース配分の把握にも役立ちます。重要な理由担当者ごとの実績、業務量、コンプライアンスを分析し、説明責任を明確にできます。トレーニングの必要性やプロセスの逸脱を特定するうえでも重要です。入手先通常、SAP Ariba内のワークフローや文書履歴のログに記録され、各イベントに関連付けられています。例 john.smithLROSSIjane.doe
	仕入先名 VendorName	商品やサービスの調達先である仕入先の名前です。
説明発注書に関わる外部パートナーを示す属性です。仕入先は調達から支払いまでのプロセスにおける重要な関係者であり、その実績はプロセス全体の効率に直接影響します。仕入先名は実績分析の主要な切り口です。「仕入先の納品実績」ダッシュボードでは、仕入先ごとに納品日を比較します。仕入先別にプロセスを分析すると、納期遅延が多い仕入先、手戻りを発生させる仕入先、請求処理が複雑な仕入先を特定でき、仕入先との関係管理に役立つインサイトが得られます。重要な理由仕入先の実績を分析し、信頼できる取引先や、遅延などの問題を引き起こしている仕入先を特定できます。入手先 SAP Aribaの発注書文書のヘッダーにある標準項目です。例グローバルオフィス用品株式会社テックソリューションズ合同会社アドバンスト・インダストリアル・パーツ
	入庫日 GoodsReceiptDate	商品を受領した日、またはサービスの完了をシステムに正式に記録した日付です。
説明「入庫計上」または「サービス確認入力」アクティビティのタイムスタンプを示す属性です。発注した品目を受領したことを正式に確認します。実際の納品日を測るうえで重要な日付です。「希望納品日」と比較して、納品日の差異や納期遵守に関する重要業績評価指標（KPI）を算出します。「入庫計上の適時性」ダッシュボードでは、納品後に入庫がどれだけ早く記録されたかを評価します。これは在庫の正確性や請求書の迅速な支払いに関わります。重要な理由実際の納品日を示します。納品実績の算出やサプライチェーンの遅延特定に欠かせません。入手先発注書を参照する入庫文書またはサービス入力シートのタイムスタンプです。例 2023-06-02T11:00:00Z2023-07-14T15:30:00Z2023-08-22T09:45:00Z
	希望納品日 RequestedDeliveryDate	依頼元が商品またはサービスの納品を希望する日付です。
説明購買依頼または発注書の作成時に、業務部門が指定する目標納品日です。実際の納品実績を測る際のベースラインとなります。「仕入先の納品実績」ダッシュボードや「入庫の納期遵守率」重要業績評価指標（KPI）に欠かせない属性です。希望納品日と実際の入庫日を比較することで、仕入先の納期遵守状況を測定し、納品日の差異を算出して、納期を継続的に守れていない仕入先を特定できます。仕入先との関係管理やサプライチェーンのリスク軽減にも役立ちます。重要な理由納期遵守の実績を測るベースラインです。仕入先の信頼性やサプライチェーンの効率を評価するうえで重要です。入手先発注書文書の明細にある標準の日付項目です。例 2023-06-012023-07-152023-08-20
	発注書金額 PurchaseOrderAmount	発注書の合計金額です。
説明発注書に記載された商品やサービスの合計金額を表す属性です。特に指定がない限り、税金やその他の費用は含みません。プロセスで処理される取引の金額を把握するための主要な財務指標です。分析では、発注書金額を基にプロセスを分類することがよくあります。たとえば、高額の発注書は、低額のものとは異なる、より厳格な承認経路をたどる場合があります。金額の大きい取引を優先してプロセス改善に取り組んだり、部門や仕入先ごとの支出傾向を分析したりする際にも使えます。重要な理由各ケースの金額に関するコンテキストを示します。金額に基づく分析で改善の優先順位を決め、発注金額がプロセスに与える影響を把握できます。入手先発注書文書のヘッダーにある標準の計算項目です。すべての明細金額を合計します。例 1500.0025000.50500.75
	部門名 DepartmentName	発注書に関連付けられた事業部門またはコストセンターです。
説明購買依頼を起票した組織単位、または購買の対象となる組織単位を示す属性です。発注書のコストセンター情報から取得することがよくあります。「部門別発注書処理効率」ダッシュボードでは、この属性を使って部門ごとのサイクルタイムやプロセスのバリアントを比較できます。ベストプラクティスに沿っている部門や、追加のトレーニングまたはプロセス改善が必要な部門を特定できます。「部門別発注書サイクルタイムの差異」重要業績評価指標（KPI）の算出にも使います。重要な理由事業部門間で実績を比較し、部門ごとのボトルネックを特定するとともに、ベストプラクティスを共有できます。入手先発注書のヘッダーまたは明細に記録され、コストセンターや依頼者のプロフィールに関連付けられていることがよくあります。例マーケティングIT運用施設管理研究開発
	イベント終了時刻 EventEndTime	アクティビティの完了時刻を示すタイムスタンプです。手作業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。
説明 StartTimeがアクティビティの開始時刻を示すのに対し、EventEndTimeは終了時刻を示します。システムが自動生成する多くのイベントでは、開始時刻と終了時刻は同じです。一方、手作業のタスクや長時間実行される自動処理では、開始時刻と終了時刻の差がアクティビティの処理時間を表します。この属性は「ProcessingTime」指標の算出に使われ、「発注書アクティビティ所要時間分析」ダッシュボードに欠かせません。完了までに時間がかかっているタスクを特定し、トレーニング、リソースの再配分、自動化を検討する際に役立ちます。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し、特に時間のかかるタスクを特定できます。入手先 SAP Aribaの文書を確認してください。明示的なデータがない場合は、後続アクティビティの開始時刻から算出する必要があることがあります。例 2023-04-15T10:45:00Z2023-04-16T14:05:30Z2023-05-01T11:00:00Z
	ソースシステム SourceSystem	データの抽出元のシステムを示します。この場合はSAP Aribaです。
説明プロセスデータの取得元を示す属性です。複数のシステムが連携する環境では、データの取得元を区別し、データの来歴を確認するうえで重要です。分析では、特定のシステムのデータに絞り込んだり、異なるプラットフォーム間のプロセスの連携を把握したりする際に役立ちます。データガバナンスや検証に必要なメタデータであり、正しいデータセットに基づいて分析できるようにします。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。複数のシステムを利用する環境でのデータガバナンス、検証、分析に欠かせません。入手先通常、データの抽出・変換時に追加される固定値（「SAP Ariba」）です。例 SAP AribaSAP-Ariba-USAribaCloud
	最終データ更新日時 LastDataUpdate	このイベントの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 SAP Aribaからデータを最後に取得した日時を示す属性です。分析対象のデータがどの程度新しいかを把握するための重要なメタデータです。プロセスマイニングでは、データの更新時期を把握することが、レポート作成や意思決定に欠かせません。このタイムスタンプを確認すれば、「発注書の処理件数の推移」などのダッシュボードや重要業績評価指標（KPI）が、最新の情報に基づいているかを確認できます。重要な理由データの更新状況を示し、分析対象の情報がどの程度最新かを把握できるため、インサイトへの信頼にもつながります。入手先通常、データの抽出、変換、ロード（ETL）処理中に生成され、データセットに追加されるタイムスタンプです。例 2023-10-27T02:00:00Z2023-10-28T02:00:00Z
	品目グループ MaterialGroup	特性の似た品目やサービスをまとめるための分類です。
説明 Aribaで「商品分類コード」と呼ばれる品目グループは、購入する品目を分類するためのものです。支出分析や、商品・サービスの種類に応じた調達戦略の適用に役立ちます。プロセスマイニングでは、この属性を使って購入品目の種類ごとに調達プロセスを分析できます。たとえば、IT機器と事務用品では承認プロセスが異なる場合があります。品目の分類に応じて分析を細分化することで、購入カテゴリごとにプロセス改善を検討できます。重要な理由購入する商品やサービスのカテゴリ別にプロセスを分析し、品目による調達方法の違いを明らかにできます。入手先発注書の明細にある標準項目です。「商品分類コード」と表示されることがよくあります。例 IT機器事務用品専門サービス
	手戻りの有無 IsRework	発注書が却下後に再提出されるなど、手戻りのループが発生したかを示す計算フラグです。
説明アクティビティの順序から算出されるブール属性です。たとえば、「発注書承認」の後に「発注書変更」が続き、さらに再承認された場合など、発注書のプロセスが後戻りすると「true」に設定されます。これは、最初から最後まで滞りなく進む理想的なプロセスからの逸脱を示します。このフラグは「発注書の手戻りループ率」重要業績評価指標（KPI）の算出や、非効率な流れをプロセスマップ上で絞り込む際に欠かせません。手戻りが発生したケースを特定することで、入力ミスや要件の不明確さなどの根本原因を調査し、初回承認率の改善につなげられます。重要な理由プロセスの非効率や手戻りが発生したケースを直接特定できます。ループの影響を定量化し、解消に向けた取り組みの対象を絞り込めます。入手先ソースシステムにはない属性です。データ変換時に、各ケースのアクティビティの順序から算出します。例 truefalse
	発注書ステータス PurchaseOrderStatus	ライフサイクルにおける発注書の現在のステータスです。
説明「発注中」「入荷中」「請求済み」「完了」など、発注書の現在の状態を示す属性です。プロセス全体のどの段階に発注書があるかを把握できます。プロセスマイニングではアクティビティから流れを再構成しますが、現在のステータスを使うと、ケースを絞り込んで現在の業務量を把握できます。たとえば、分析担当者は未完了の「進行中」の発注書だけに絞り込めます。また、プロセストレースの最後のアクティビティを検証する際にも使えます。重要な理由発注書のライフサイクル上の現在地をすばやく把握できます。進行中または完了したケースに絞り込む際に便利です。入手先 SAP Aribaの発注書文書のヘッダーにある標準のステータス項目です。例発注中入荷中完了キャンセル済み
	発注書タイプ PurchaseOrderType	標準、包括契約、外注など、発注書の分類です。
説明発注書タイプは、業務上の目的に応じて発注書を分類します。タイプによってプロセスの経路が異なり、承認や履行のルールも異なる場合があります。この属性を使ってプロセスを分類すると、より意味のある分析ができます。たとえば、「標準発注書」と「サービス発注書」のサイクルタイムを分けて分析すると、異なる種類のボトルネックが見つかることがあります。データをより均質なグループに分けることで、特定の調達シナリオを明確に把握できます。重要な理由発注書のタイプ別に分析対象を分類できます。タイプごとにプロセスの流れが異なる場合があるため、より正確なインサイトが得られます。入手先 SAP Aribaの文書を確認してください。通常、発注書のヘッダーで設定できる項目です。例標準発注書サービス発注書包括発注書
	発注書のエンドツーエンドサイクルタイム POEndToEndCycleTime	最初の購買依頼の作成から発注書の最終完了までにかかった合計時間です。
説明発注書プロセス全体の所要時間を測る計算属性です。通常、「購買依頼作成」イベントから始まり、「発注書完了」または最後の「入庫計上」イベントで終了します。プロセス効率を全体的に把握できます。「エンドツーエンド発注書サイクルタイム」重要業績評価指標（KPI）および「発注書のエンドツーエンドサイクルタイム」ダッシュボードの主要指標です。組織全体の実績や、プロセス改善の効果を追跡できます。仕入先、部門、品目グループごとに合計サイクルタイムを分けて分析すると、リードタイムが長くなる主な要因を特定できます。重要な理由発注書の処理にかかった合計時間を示します。プロセス全体の効率や顧客体験を俯瞰する指標です。入手先データ変換時に、ケースごとの最も早いタイムスタンプと最も遅いタイムスタンプの差から算出します。例 P15DP30D12HP7D
	発注書変更の有無 IsPurchaseOrderChanged	発注書が最初の作成後に変更されたかを示すブールフラグです。
説明特定のケースに「発注書変更」アクティビティがある場合に「true」となる派生属性です。ケース単位で変更の有無を示すため、変更率を簡単に分析できます。このフラグは「発注書変更率」重要業績評価指標（KPI）の算出に使います。変更された発注書と変更されていない発注書をすばやく分類して比較できるため、サイクルタイムの長期化や請求内容の不一致増加など、変更が後続のプロセスに与える影響を把握できます。「発注書変更率分析」ダッシュボードでは、変更の頻度を定量化します。重要な理由変更された発注書を簡単に特定できるフラグです。変更率の算出や、変更による影響の分析に役立ちます。入手先各発注書番号について「発注書変更」イベントの有無を確認し、データ変換時に算出するフラグです。例 truefalse
	納品日の差異 DeliveryVariance	希望納品日と実際の入庫日の差として算出される時間です。
説明納品が予定よりどれだけ早いか、または遅いかを測り、仕入先の納品実績を定量化する指標です。「入庫日」から「希望納品日」を差し引いて算出します。正の値は納期遅延、負の値は予定より早い納品、ゼロは納期どおりの納品を示します。「仕入先の納品実績」ダッシュボードと「仕入先の納品実績の差異」重要業績評価指標（KPI）の基礎となる計算です。仕入先ごとの差異を分析すると、信頼できる取引先とそうでない取引先を特定でき、仕入先との交渉やリスク管理の方針に役立ちます。納期どおりかどうかだけでなく、納品日のずれの大きさも把握できます。重要な理由納品がどれだけ遅れたか、または早かったかを正確に測り、仕入先の納期遵守状況を定量化します。仕入先の実績管理に欠かせません。入手先データ変換レイヤーで「入庫日」から「希望納品日」を差し引いて算出します。例 P2D-P1DP0D
	購買依頼番号 PurchaseRequisitionNumber	発注書の前段階にあたる購買依頼を識別する一意の番号です。
説明発注書と、その起点となった購買依頼を結び付ける属性です。発注書を直接作成した場合など、購買依頼が先行しないケースもあります。最初の依頼から調達プロセス全体を分析するうえで、この関連付けは欠かせません。「購買依頼から発注書への変換ファネル」ダッシュボードや「購買依頼から発注書への変換時間」重要業績評価指標（KPI）に必要です。このつながりを分析すると、依頼の承認から仕入先への正式な発注までに生じる遅延を特定できます。重要な理由発注書と最初の依頼を結び付け、購買依頼の作成から発注の履行までを一貫して分析できます。入手先通常、発注書の明細にある参照項目で確認できます。例 PR10004567PR10004568PR10004569
	購買組織 PurchasingOrganization	資材やサービスの調達と、仕入先との交渉を担当する組織単位です。
説明購買組織は調達体制における主要な組織で、購買の戦略面を担当します。地域や事業部門ごとに異なる購買組織が設けられている場合があります。購買組織ごとにプロセスを分析すると、会社内の各組織における効率、コンプライアンス、仕入先管理の違いを把握できます。ベストプラクティスの標準化や、組織レベルのボトルネック、非効率の原因の特定にも役立ちます。重要な理由戦略的な購買組織間で、プロセスの効率やコンプライアンスを俯瞰して分析できます。入手先発注書文書のヘッダーにある標準の組織データ項目です。例 PO_US01PO_EMEAPO_GLOBAL
	通貨 DocumentCurrency	発注書の金額に使われる通貨コードです。
説明発注書金額の通貨（USD、EUR、GBPなど）を示す属性です。あらゆる財務データの解釈に欠かせないコンテキストです。複数の国や地域にまたがるプロセスを分析する場合、文書通貨は金額を正しく解釈し、比較するために重要です。財務に関するすべての重要業績評価指標（KPI）やダッシュボードでこの項目を使い、単一通貨に絞り込むか、適切な為替レートを適用して正確に集計・比較する必要があります。重要な理由すべての金額項目に必要なコンテキストを示し、正確な財務分析を可能にするとともに、異なる通貨の金額を誤って合算するのを防ぎます。入手先 SAP Aribaの発注書文書のヘッダーにある標準項目です。例 USDEURGBPJPY

必須推奨任意

調達から支払いまで：購買発注のアクティビティ

調達から支払いまでの購買発注プロセスを正確に把握するため、イベントログに記録する主なプロセスステップとマイルストーンです。

6 推奨 8 任意

	アクティビティ	説明
	入庫を計上	商品を実際に受領し、SAP Aribaに記録したことを示します。ユーザーが発注書の明細に対する入庫文書を作成して提出した時点で記録される明示的なイベントです。
重要な理由納品を確認する重要なマイルストーンであり、仕入先の納品実績を測定する終点です。また、三点照合を行う場合は、請求書の支払を可能にします。入手先 PurchaseOrderに関連付けられた入庫文書の作成または提出のタイムスタンプから記録します。記録入庫文書の提出タイムスタンプに基づきます。イベントタイプ explicit
	発注書が完了	このアクティビティは、商品やサービスの受領と請求書の処理がすべて完了し、発注書のライフサイクルが正常に終了したことを示します。発注書のステータスが「受領済み」「請求済み」または同様の最終状態に変わったことから判断します。
重要な理由プロセスが正常に完了したことを示す主な終点です。この状態に達するまでの時間を測定すると、全体のサイクルタイムを把握でき、プロセス全体の効率を測る重要な指標になります。入手先 PurchaseOrderのステータスが「受領済み」などの最終状態に変わった時点のタイムスタンプから判断します。すべての明細の受領が完了すると、発注書は完了したとみなされます。記録発注書のステータスが「受領済み」または同様の完了状態に変わったことから判断します。イベントタイプ inferred
	発注書を仕入先に送付	承認済みの発注書を仕入先に正式に送信した時点を示します。通常はAriba Network経由で送信されます。発注書のステータスが「送信済み」または「発注済み」に変わった時点で記録します。
重要な理由社内処理から社外への履行へ移る時点です。仕入先のリードタイムと納品実績を測定する開始点になります。入手先 PurchaseOrder文書のステータスが「送信済み」または「発注済み」に変わった時点のタイムスタンプから判断します。これはAribaで標準的なステータス変更です。記録ステータスが「送信済み」または同様の状態に変わった時点のタイムスタンプから判断します。イベントタイプ inferred
	発注書を作成	このアクティビティは、承認済みの購買依頼から、または直接、SAP Aribaで正式な発注書文書を作成したことを示します。発注書文書の作成タイムスタンプから記録し、発注書のライフサイクルの正式な開始を表します。
重要な理由直接発注する場合、ここがプロセスの開始点です。購買依頼から発注書への変換時間と、発注書処理全体のサイクルを測定する重要なマイルストーンです。入手先 SAP Ariba BuyingのPurchaseOrder文書オブジェクトの作成タイムスタンプから記録します。この時点のステータスは通常、「作成中」または「提出済み」です。記録発注書文書の作成タイムスタンプに基づきます。イベントタイプ explicit
	発注書を承認	発注書に必要な社内承認がすべて完了し、仕入先に送付できる状態になったことを示します。指定されたワークフローの完了後、発注書文書のステータスが「承認済み」に変わったことから判断します。
重要な理由承認サイクルタイムの測定や、管理者による確認のボトルネックの特定に欠かせないマイルストーンです。ここでの遅延は、仕入先への納期と調達効率に直接影響します。入手先 PurchaseOrder文書のステータスまたは「ApprovedState」フィールドが「Approved」に変わった時点のタイムスタンプから判断します。承認履歴ログから詳細なデータを取得できます。記録発注書の承認フローにおける最終承認アクションのタイムスタンプから判断します。イベントタイプ inferred
	購買依頼を作成	このアクティビティは、発注書に先立って商品やサービスを正式に依頼する購買依頼の作成を示します。SAP Aribaでは通常、ユーザーが新しい購買依頼文書を保存して提出した時点で記録され、作成タイムスタンプを含む明示的な記録が作成されます。
重要な理由これは調達プロセスの主な開始点です。このイベントから発注書の作成までにかかる時間を分析すると、購買依頼から発注までのサイクルタイムを把握し、初期段階のボトルネックを特定できます。入手先 SAP Ariba Buyingモジュールの購買依頼文書の作成日から、このイベントを記録します。「提出済み」へのステータス変更が、正式な開始を示すこともよくあります。記録購買依頼文書の作成タイムスタンプに基づきます。イベントタイプ explicit
	サービスの確認を入力	サービスが提供されたことの確認を示します。商品における入庫に相当します。サービス用の発注書に対してサービスシートが作成され、承認された時点で記録します。
重要な理由このアクティビティは、サービス注文の履行状況を追跡し、支払を可能にするうえで重要です。適時性を分析することで、サービスの提供と関連支出を管理できます。入手先 PurchaseOrderに関連付けられたServiceSheet文書の承認タイムスタンプから記録します。記録サービスシート文書の承認タイムスタンプに基づきます。イベントタイプ explicit
	事前出荷通知を受領	仕入先がAriba Network経由で事前出荷通知（ASN）を送信し、商品を出荷したことを知らせた時点で、このアクティビティを記録します。ASNには、品目、数量、追跡情報など、出荷に関する詳細が含まれます。
重要な理由 ASNによってサプライチェーンの状況が見えるため、受領部門は納品に備えられます。輸送中の在庫を追跡し、納品時期を予測するための重要な情報です。入手先 PurchaseOrderの明細に関連付けられたShipNotice文書の作成日から記録します。記録事前出荷通知（ASN）文書の作成タイムスタンプに基づきます。イベントタイプ explicit
	仕入先が発注書を確認	仕入先が発注書を受領して内容を確認し、履行する意思を示したことを表します。仕入先がAriba Network経由で注文確認文書を提出し、発注書のステータスが更新された時点で記録します。
重要な理由このアクティビティにより、仕入先が注文を処理していることを確認できます。仕入先の対応状況や、最初の発注内容の正確性を追跡するのに役立ちます。入手先仕入先から注文確認を受領した後、PurchaseOrderのステータスが「確認済み」に更新された時点のタイムスタンプから判断します。記録関連する注文確認文書の作成日、または発注書のステータス変更に基づきます。イベントタイプ inferred
	商品を仕入先に返品	このアクティビティは、破損、不具合、誤納品などを理由に商品を仕入先へ返品したことを記録します。元の入庫に対する返品入庫またはデビットメモが作成された時点で記録します。
重要な理由返品を追跡すると、仕入先の品質や納品精度に関する問題が明らかになります。返品の頻度と理由を分析することで、仕入先の選定や管理の改善につなげられます。入手先返品専用の入庫文書の作成、または入庫数量がマイナスであることから判断できます。具体的な方法は設定によって異なります。記録数量がマイナスの入庫、または種類が「返品」の入庫の作成から判断します。イベントタイプ inferred
	発注書に対する請求書を受領	発注書を参照する仕入先の請求書を受領し、SAP Aribaに入力したことを示します。このイベントによって、調達プロセスとその後の支払プロセスがつながります。
重要な理由このアクティビティは、調達と財務をつなぐ重要な接点です。運転資金を管理し、仕入先への支払を期日どおりに行ううえで、タイミングが重要になります。入手先 PurchaseOrderへの参照を含む、Ariba Invoicingの請求書文書の作成タイムスタンプから記録します。記録発注書に関連付けられた請求書文書の作成タイムスタンプに基づきます。イベントタイプ explicit
	発注書をキャンセル	履行前に発注書を終了したことを示します。通常は購買組織が開始しますが、まれに仕入先が開始する場合もあります。
重要な理由これは重要な例外であり、プロセスの終点です。発注書がキャンセルされた理由を分析すると、計画、予算、仕入先の信頼性に関する問題が明らかになることがあります。入手先 PurchaseOrder文書のステータスが「キャンセル済み」または「クローズ済み」に変わった時点のタイムスタンプから判断します。記録ステータスが「キャンセル済み」に変わった時点のタイムスタンプから判断します。イベントタイプ inferred
	発注書を変更	このアクティビティは、作成後に発注書へ加えられた変更を記録します。数量、価格、納期などの変更が該当します。発注書文書の新しいバージョンが作成され、多くの場合、再承認ワークフローが開始されます。
重要な理由変更を追跡すると、プロセスの非効率、手戻りのループ、調達エラーの根本原因を特定できます。変更率が高い場合、初期段階で要件を十分に把握できていない可能性があります。入手先同じPurchaseOrder文書に複数のバージョンがあることから記録します。各バージョンの作成タイムスタンプを、このイベントに使用できます。記録発注書文書の新しいバージョンが作成され、保存された時点で記録します。イベントタイプ explicit
	購買依頼を承認	必要な関係者全員が購買依頼を最終承認し、発注書への変換を許可したことを示します。通常は、購買依頼文書のステータスが「承認済み」に変わったことと、最終承認のタイムスタンプから判断します。
重要な理由このマイルストーンで、依頼に対する社内承認の段階が完了します。発注書の作成前に、社内統制と承認ワークフローの効率を測定するのに役立ちます。入手先購買依頼文書の承認履歴またはステータスフィールドから判断します。イベントのタイムスタンプは、ステータスが「承認済み」に変わった日付に対応します。記録購買依頼の「ApprovedState」フィールドが「Approved」に変わった時点のタイムスタンプから判断します。イベントタイプ inferred

推奨任意

データ抽出ガイド

SAP Aribaからデータを取得する方法

ステップ

分析レポートを開く：レポート管理者またはレポートユーザーの権限を持つユーザーでSAP Aribaにログインします。「管理」>「分析レポート」を選択し、レポート用ダッシュボードを開きます。
新しいレポートを作成する：「作成」をクリックして「レポート」を選択します。利用可能なレポート形式から「トランザクションレポート」を選び、取引データに基づくレポートを作成します。
データモデル（ファクト）を選択する：調達データを含む適切なデータモデルを選択します。「調達ワークスペースデータ」や「ソーシングおよび調達データ」、または[お使いの調達データマート]のようなカスタムファクトが一般的です。これをレポートの基礎として選択します。
レポートの内容（ファクトとディメンション）を追加する：「データフィールド」パネルで必要なオブジェクトをレポートクエリに追加します。最低限、購買発注、購買依頼、入庫、請求書、ユーザーのファクトを含めます。必要なフィールドを各オブジェクトから「レポート列」セクションにドラッグ＆ドロップします。
レポート列を定義する：イベントログの作成に必要なフィールドをすべて追加します。後で変換するため、幅広い形式でエクスポートします。次の項目を含めてください。
- Purchase Order.ID（PurchaseOrderNumberとして）
- Purchase Requisition.Time Created
- Purchase Requisition.Approved Date
- Purchase Order.Time Created
- Purchase Order.Approved Date
- Purchase Order.Version Time Created（変更の記録用）
- Purchase Order.Ordered Date（仕入先への送信日として）
- Order Confirmation.Confirmation Date
- Advance Ship Notice.Time Created
- Receipt.Receipt Date（GoodsReceiptDateとして）
- Service Sheet.Approved Date
- Invoice.Time Created
- Purchase Order.Closed Date（完了の記録用）
- Purchase Order.Canceled Date
- さらに、User.Name、Department.Name、Supplier.Name、Purchase Order.Total Cost、Purchase Order.Req Delivery Dateも追加します。
レポートのフィルターを設定する：「フィルター」タブを開き、主要なタイムスタンプにフィルターを設定してデータ量を制限します。一般的には、過去3～6か月のPurchase Order.Time Createdを指定します。分析対象を絞るため、会社コードや購買組織などの重要なフィルターも追加します。
レポートを保存して実行する：ProcessMind_P2P_PO_Extractionなど、内容が分かる名前でレポートを保存します。大規模なデータセットでは、システムへの負荷を避けるため「スケジュール」機能を使い、夜間に実行してください。すぐには実行しないでください。
レポートデータをエクスポートする：レポートの実行が完了したら、スケジュール済みレポートを開き、完了したレポートを見つけて出力をダウンロードします。データ変換ツールとの互換性を高めるため、エクスポート形式にはCSVを選択してください。
データを変換する：エクスポートしたCSVは、購買発注ごとに1行の幅広い形式です。これを縦長のイベントログに変換します。Microsoft Excel Power Query、Python、専用のETLツールなどを使い、日付列をピボット解除します。元ファイルの各行について、値が空でない日付列ごとに新しい行を作成します。各行にはPurchaseOrderNumber、元の日付列の見出しから取得したActivityName、その日付列の値であるEventTimeを含めます。
仕上げてアップロードする：変換後のCSVに、PurchaseOrderNumber、ActivityName、EventTimeなどの必須列見出しがあることを確認します。ファイルをプロセスマイニングプラットフォームにアップロードできる状態になりました。

設定

前提条件：分析レポートの作成、実行、スケジュール設定には、「レポートユーザー」または「レポート管理者」の権限を持つユーザーアカウントが必要です。
レポート形式：「トランザクションレポート」を使用します。複数のデータファクト（購買発注、購買依頼、請求書など）を1つのレポートにまとめられるため、プロセス全体を記録できます。
データモデル（ファクト）：購買発注と関連文書を結合した「調達ワークスペースデータ」などの詳細な調達データマート、または同等のカスタムデータマートを基にレポートを作成します。
期間のフィルター：データセットのサイズを抑えるため、必ず日付フィルターを設定します。まずは、過去3～6か月の購買発注作成日を指定することをお勧めします。
主なデータフィルター：データの関連性を保ち、量を調整するため、会社コードや購買組織で絞り込みます。これにより、特定の事業部門に対象を限定できます。
パフォーマンスに関する考慮事項：購買発注が数万件を超えるデータセットでは、必ず利用の少ない時間帯にレポートを実行するようスケジュールしてください。大規模で複雑なレポートをオンデマンドで実行すると、すべてのユーザーのシステムパフォーマンスに影響する可能性があります。

クエリの例 sql

/*
This is a conceptual SQL query representing the logic to be built in the SAP Ariba Analytical Reporting UI.
The final output is a single CSV file that is later transformed into an event log.
The Ariba UI does not use SQL directly; this query illustrates the required data structure and joins.
*/

-- Activity: Purchase Requisition Created
SELECT
  po.PO_NUMBER AS "PurchaseOrderNumber",
  'Purchase Requisition Created' AS "ActivityName",
  pr.CREATION_TIME AS "EventTime",
  pr_creator.USER_NAME AS "UserName",
  dept.DEPARTMENT_NAME AS "DepartmentName",
  vendor.VENDOR_NAME AS "VendorName",
  po.TOTAL_AMOUNT AS "PurchaseOrderAmount",
  po.REQUESTED_DELIVERY_DATE AS "RequestedDeliveryDate",
  NULL AS "GoodsReceiptDate"
FROM [Ariba.POHeader] po
LEFT JOIN [Ariba.PRHeader] pr ON po.PR_ID = pr.PR_ID
LEFT JOIN [Ariba.Users] pr_creator ON pr.CREATED_BY_USER_ID = pr_creator.USER_ID
LEFT JOIN [Ariba.Departments] dept ON po.DEPARTMENT_ID = dept.DEPT_ID
LEFT JOIN [Ariba.Vendors] vendor ON po.VENDOR_ID = vendor.VENDOR_ID
WHERE po.CREATION_TIME BETWEEN '[START_DATE]' AND '[END_DATE]' AND po.COMPANY_CODE IN ('[Your Company Code]')

UNION ALL

-- Activity: Purchase Requisition Approved
SELECT
  po.PO_NUMBER AS "PurchaseOrderNumber",
  'Purchase Requisition Approved' AS "ActivityName",
  pr.APPROVAL_TIME AS "EventTime",
  pr_approver.USER_NAME AS "UserName",
  dept.DEPARTMENT_NAME AS "DepartmentName",
  vendor.VENDOR_NAME AS "VendorName",
  po.TOTAL_AMOUNT AS "PurchaseOrderAmount",
  po.REQUESTED_DELIVERY_DATE AS "RequestedDeliveryDate",
  NULL AS "GoodsReceiptDate"
FROM [Ariba.POHeader] po
LEFT JOIN [Ariba.PRHeader] pr ON po.PR_ID = pr.PR_ID
LEFT JOIN [Ariba.Users] pr_approver ON pr.APPROVED_BY_USER_ID = pr_approver.USER_ID
LEFT JOIN [Ariba.Departments] dept ON po.DEPARTMENT_ID = dept.DEPT_ID
LEFT JOIN [Ariba.Vendors] vendor ON po.VENDOR_ID = vendor.VENDOR_ID
WHERE po.CREATION_TIME BETWEEN '[START_DATE]' AND '[END_DATE]' AND po.COMPANY_CODE IN ('[Your Company Code]') AND pr.APPROVAL_TIME IS NOT NULL

UNION ALL

-- Activity: Purchase Order Created
SELECT
  po.PO_NUMBER AS "PurchaseOrderNumber",
  'Purchase Order Created' AS "ActivityName",
  po.CREATION_TIME AS "EventTime",
  po_creator.USER_NAME AS "UserName",
  dept.DEPARTMENT_NAME AS "DepartmentName",
  vendor.VENDOR_NAME AS "VendorName",
  po.TOTAL_AMOUNT AS "PurchaseOrderAmount",
  po.REQUESTED_DELIVERY_DATE AS "RequestedDeliveryDate",
  NULL AS "GoodsReceiptDate"
FROM [Ariba.POHeader] po
LEFT JOIN [Ariba.Users] po_creator ON po.CREATED_BY_USER_ID = po_creator.USER_ID
LEFT JOIN [Ariba.Departments] dept ON po.DEPARTMENT_ID = dept.DEPT_ID
LEFT JOIN [Ariba.Vendors] vendor ON po.VENDOR_ID = vendor.VENDOR_ID
WHERE po.CREATION_TIME BETWEEN '[START_DATE]' AND '[END_DATE]' AND po.COMPANY_CODE IN ('[Your Company Code]')

UNION ALL

-- Activity: Purchase Order Approved
SELECT
  po.PO_NUMBER AS "PurchaseOrderNumber",
  'Purchase Order Approved' AS "ActivityName",
  po.APPROVAL_TIME AS "EventTime",
  po_approver.USER_NAME AS "UserName",
  dept.DEPARTMENT_NAME AS "DepartmentName",
  vendor.VENDOR_NAME AS "VendorName",
  po.TOTAL_AMOUNT AS "PurchaseOrderAmount",
  po.REQUESTED_DELIVERY_DATE AS "RequestedDeliveryDate",
  NULL AS "GoodsReceiptDate"
FROM [Ariba.POHeader] po
LEFT JOIN [Ariba.Users] po_approver ON po.APPROVED_BY_USER_ID = po_approver.USER_ID
LEFT JOIN [Ariba.Departments] dept ON po.DEPARTMENT_ID = dept.DEPT_ID
LEFT JOIN [Ariba.Vendors] vendor ON po.VENDOR_ID = vendor.VENDOR_ID
WHERE po.CREATION_TIME BETWEEN '[START_DATE]' AND '[END_DATE]' AND po.COMPANY_CODE IN ('[Your Company Code]') AND po.APPROVAL_TIME IS NOT NULL

UNION ALL

-- Activity: Purchase Order Changed
SELECT
  po.PO_NUMBER AS "PurchaseOrderNumber",
  'Purchase Order Changed' AS "ActivityName",
  ver.VERSION_CREATION_TIME AS "EventTime",
  changer.USER_NAME AS "UserName",
  dept.DEPARTMENT_NAME AS "DepartmentName",
  vendor.VENDOR_NAME AS "VendorName",
  po.TOTAL_AMOUNT AS "PurchaseOrderAmount",
  po.REQUESTED_DELIVERY_DATE AS "RequestedDeliveryDate",
  NULL AS "GoodsReceiptDate"
FROM [Ariba.POHeader] po
INNER JOIN [Ariba.POVersions] ver ON po.PO_ID = ver.PO_ID AND ver.VERSION_NUMBER > 1
LEFT JOIN [Ariba.Users] changer ON ver.CHANGED_BY_USER_ID = changer.USER_ID
LEFT JOIN [Ariba.Departments] dept ON po.DEPARTMENT_ID = dept.DEPT_ID
LEFT JOIN [Ariba.Vendors] vendor ON po.VENDOR_ID = vendor.VENDOR_ID
WHERE po.CREATION_TIME BETWEEN '[START_DATE]' AND '[END_DATE]' AND po.COMPANY_CODE IN ('[Your Company Code]')

UNION ALL

-- Activity: Purchase Order Sent To Vendor
SELECT
  po.PO_NUMBER AS "PurchaseOrderNumber",
  'Purchase Order Sent To Vendor' AS "ActivityName",
  po.ORDERED_TIME AS "EventTime",
  sender.USER_NAME AS "UserName",
  dept.DEPARTMENT_NAME AS "DepartmentName",
  vendor.VENDOR_NAME AS "VendorName",
  po.TOTAL_AMOUNT AS "PurchaseOrderAmount",
  po.REQUESTED_DELIVERY_DATE AS "RequestedDeliveryDate",
  NULL AS "GoodsReceiptDate"
FROM [Ariba.POHeader] po
LEFT JOIN [Ariba.Users] sender ON po.ORDERED_BY_USER_ID = sender.USER_ID
LEFT JOIN [Ariba.Departments] dept ON po.DEPARTMENT_ID = dept.DEPT_ID
LEFT JOIN [Ariba.Vendors] vendor ON po.VENDOR_ID = vendor.VENDOR_ID
WHERE po.CREATION_TIME BETWEEN '[START_DATE]' AND '[END_DATE]' AND po.COMPANY_CODE IN ('[Your Company Code]') AND po.ORDERED_TIME IS NOT NULL

UNION ALL

-- Activity: Vendor Confirmed Purchase Order
SELECT
  po.PO_NUMBER AS "PurchaseOrderNumber",
  'Vendor Confirmed Purchase Order' AS "ActivityName",
  oc.CONFIRMATION_TIME AS "EventTime",
  'System/Vendor' AS "UserName",
  dept.DEPARTMENT_NAME AS "DepartmentName",
  vendor.VENDOR_NAME AS "VendorName",
  po.TOTAL_AMOUNT AS "PurchaseOrderAmount",
  po.REQUESTED_DELIVERY_DATE AS "RequestedDeliveryDate",
  NULL AS "GoodsReceiptDate"
FROM [Ariba.POHeader] po
INNER JOIN [Ariba.OrderConfirmations] oc ON po.PO_ID = oc.PO_ID
LEFT JOIN [Ariba.Departments] dept ON po.DEPARTMENT_ID = dept.DEPT_ID
LEFT JOIN [Ariba.Vendors] vendor ON po.VENDOR_ID = vendor.VENDOR_ID
WHERE po.CREATION_TIME BETWEEN '[START_DATE]' AND '[END_DATE]' AND po.COMPANY_CODE IN ('[Your Company Code]') AND oc.CONFIRMATION_TIME IS NOT NULL

UNION ALL

-- Activity: Advance Ship Notice Received
SELECT
  po.PO_NUMBER AS "PurchaseOrderNumber",
  'Advance Ship Notice Received' AS "ActivityName",
  asn.CREATION_TIME AS "EventTime",
  'System/Vendor' AS "UserName",
  dept.DEPARTMENT_NAME AS "DepartmentName",
  vendor.VENDOR_NAME AS "VendorName",
  po.TOTAL_AMOUNT AS "PurchaseOrderAmount",
  po.REQUESTED_DELIVERY_DATE AS "RequestedDeliveryDate",
  NULL AS "GoodsReceiptDate"
FROM [Ariba.POHeader] po
INNER JOIN [Ariba.ASNs] asn ON po.PO_ID = asn.PO_ID
LEFT JOIN [Ariba.Departments] dept ON po.DEPARTMENT_ID = dept.DEPT_ID
LEFT JOIN [Ariba.Vendors] vendor ON po.VENDOR_ID = vendor.VENDOR_ID
WHERE po.CREATION_TIME BETWEEN '[START_DATE]' AND '[END_DATE]' AND po.COMPANY_CODE IN ('[Your Company Code]') AND asn.CREATION_TIME IS NOT NULL

UNION ALL

-- Activity: Goods Receipt Posted
SELECT
  po.PO_NUMBER AS "PurchaseOrderNumber",
  'Goods Receipt Posted' AS "ActivityName",
  rcpt.RECEIPT_TIME AS "EventTime",
  receiver.USER_NAME AS "UserName",
  dept.DEPARTMENT_NAME AS "DepartmentName",
  vendor.VENDOR_NAME AS "VendorName",
  po.TOTAL_AMOUNT AS "PurchaseOrderAmount",
  po.REQUESTED_DELIVERY_DATE AS "RequestedDeliveryDate",
  rcpt.RECEIPT_TIME AS "GoodsReceiptDate"
FROM [Ariba.POHeader] po
INNER JOIN [Ariba.Receipts] rcpt ON po.PO_ID = rcpt.PO_ID
LEFT JOIN [Ariba.Users] receiver ON rcpt.CREATED_BY_USER_ID = receiver.USER_ID
LEFT JOIN [Ariba.Departments] dept ON po.DEPARTMENT_ID = dept.DEPT_ID
LEFT JOIN [Ariba.Vendors] vendor ON po.VENDOR_ID = vendor.VENDOR_ID
WHERE po.CREATION_TIME BETWEEN '[START_DATE]' AND '[END_DATE]' AND po.COMPANY_CODE IN ('[Your Company Code]') AND rcpt.RECEIPT_TYPE = 'Goods'

UNION ALL

-- Activity: Services Confirmation Entered
SELECT
  po.PO_NUMBER AS "PurchaseOrderNumber",
  'Services Confirmation Entered' AS "ActivityName",
  ss.APPROVAL_TIME AS "EventTime",
  ss_creator.USER_NAME AS "UserName",
  dept.DEPARTMENT_NAME AS "DepartmentName",
  vendor.VENDOR_NAME AS "VendorName",
  po.TOTAL_AMOUNT AS "PurchaseOrderAmount",
  po.REQUESTED_DELIVERY_DATE AS "RequestedDeliveryDate",
  ss.APPROVAL_TIME AS "GoodsReceiptDate"
FROM [Ariba.POHeader] po
INNER JOIN [Ariba.ServiceSheets] ss ON po.PO_ID = ss.PO_ID
LEFT JOIN [Ariba.Users] ss_creator ON ss.CREATED_BY_USER_ID = ss_creator.USER_ID
LEFT JOIN [Ariba.Departments] dept ON po.DEPARTMENT_ID = dept.DEPT_ID
LEFT JOIN [Ariba.Vendors] vendor ON po.VENDOR_ID = vendor.VENDOR_ID
WHERE po.CREATION_TIME BETWEEN '[START_DATE]' AND '[END_DATE]' AND po.COMPANY_CODE IN ('[Your Company Code]') AND ss.APPROVAL_TIME IS NOT NULL

UNION ALL

-- Activity: Goods Returned To Vendor
SELECT
  po.PO_NUMBER AS "PurchaseOrderNumber",
  'Goods Returned To Vendor' AS "ActivityName",
  rcpt.RECEIPT_TIME AS "EventTime",
  returner.USER_NAME AS "UserName",
  dept.DEPARTMENT_NAME AS "DepartmentName",
  vendor.VENDOR_NAME AS "VendorName",
  po.TOTAL_AMOUNT AS "PurchaseOrderAmount",
  po.REQUESTED_DELIVERY_DATE AS "RequestedDeliveryDate",
  NULL AS "GoodsReceiptDate"
FROM [Ariba.POHeader] po
INNER JOIN [Ariba.Receipts] rcpt ON po.PO_ID = rcpt.PO_ID AND rcpt.RECEIPT_TYPE = 'Return'
LEFT JOIN [Ariba.Users] returner ON rcpt.CREATED_BY_USER_ID = returner.USER_ID
LEFT JOIN [Ariba.Departments] dept ON po.DEPARTMENT_ID = dept.DEPT_ID
LEFT JOIN [Ariba.Vendors] vendor ON po.VENDOR_ID = vendor.VENDOR_ID
WHERE po.CREATION_TIME BETWEEN '[START_DATE]' AND '[END_DATE]' AND po.COMPANY_CODE IN ('[Your Company Code]')

UNION ALL

-- Activity: Invoice Received Against PO
SELECT
  po.PO_NUMBER AS "PurchaseOrderNumber",
  'Invoice Received Against PO' AS "ActivityName",
  inv.CREATION_TIME AS "EventTime",
  'System/AP' AS "UserName",
  dept.DEPARTMENT_NAME AS "DepartmentName",
  vendor.VENDOR_NAME AS "VendorName",
  po.TOTAL_AMOUNT AS "PurchaseOrderAmount",
  po.REQUESTED_DELIVERY_DATE AS "RequestedDeliveryDate",
  NULL AS "GoodsReceiptDate"
FROM [Ariba.POHeader] po
INNER JOIN [Ariba.Invoices] inv ON po.PO_ID = inv.PO_ID
LEFT JOIN [Ariba.Departments] dept ON po.DEPARTMENT_ID = dept.DEPT_ID
LEFT JOIN [Ariba.Vendors] vendor ON po.VENDOR_ID = vendor.VENDOR_ID
WHERE po.CREATION_TIME BETWEEN '[START_DATE]' AND '[END_DATE]' AND po.COMPANY_CODE IN ('[Your Company Code]')

UNION ALL

-- Activity: Purchase Order Completed
SELECT
  po.PO_NUMBER AS "PurchaseOrderNumber",
  'Purchase Order Completed' AS "ActivityName",
  po.COMPLETED_TIME AS "EventTime",
  'System' AS "UserName",
  dept.DEPARTMENT_NAME AS "DepartmentName",
  vendor.VENDOR_NAME AS "VendorName",
  po.TOTAL_AMOUNT AS "PurchaseOrderAmount",
  po.REQUESTED_DELIVERY_DATE AS "RequestedDeliveryDate",
  NULL AS "GoodsReceiptDate"
FROM [Ariba.POHeader] po
LEFT JOIN [Ariba.Departments] dept ON po.DEPARTMENT_ID = dept.DEPT_ID
LEFT JOIN [Ariba.Vendors] vendor ON po.VENDOR_ID = vendor.VENDOR_ID
WHERE po.CREATION_TIME BETWEEN '[START_DATE]' AND '[END_DATE]' AND po.COMPANY_CODE IN ('[Your Company Code]') AND po.STATUS = 'Completed'

UNION ALL

-- Activity: Purchase Order Cancelled
SELECT
  po.PO_NUMBER AS "PurchaseOrderNumber",
  'Purchase Order Cancelled' AS "ActivityName",
  po.CANCELLED_TIME AS "EventTime",
  canceller.USER_NAME AS "UserName",
  dept.DEPARTMENT_NAME AS "DepartmentName",
  vendor.VENDOR_NAME AS "VendorName",
  po.TOTAL_AMOUNT AS "PurchaseOrderAmount",
  po.REQUESTED_DELIVERY_DATE AS "RequestedDeliveryDate",
  NULL AS "GoodsReceiptDate"
FROM [Ariba.POHeader] po
LEFT JOIN [Ariba.Users] canceller ON po.CANCELLED_BY_USER_ID = canceller.USER_ID
LEFT JOIN [Ariba.Departments] dept ON po.DEPARTMENT_ID = dept.DEPT_ID
LEFT JOIN [Ariba.Vendors] vendor ON po.VENDOR_ID = vendor.VENDOR_ID
WHERE po.CREATION_TIME BETWEEN '[START_DATE]' AND '[END_DATE]' AND po.COMPANY_CODE IN ('[Your Company Code]') AND po.STATUS = 'Cancelled'

ステップ

前提条件：SAP Aribaの開発者アカウントを用意し、APIアクセスを有効にしたアプリケーションを作成します。APIキー、OAuthクライアントID、OAuthクライアントシークレットが必要です。アプリケーションの承認を受け、分析レポートAPIの権限を付与してください。
レポートビューを設定する：SAP Aribaの管理画面で、購買発注のライフサイクルに必要なフィールドをすべて含む分析レポートビュー（ビューのテンプレートとも呼ばれます）を設定します。このビューでは、購買依頼、購買発注、入庫、請求書のデータを結合します。API呼び出しに必要となるため、ビューのテンプレート名を正確に控えてください。
Pythonライブラリをインストールする：Python環境を用意し、API呼び出し用のrequestsとデータ操作用のpandasをインストールします。pip install requests pandasを実行してインストールできます。
Pythonスクリプトを設定する：提供されたPythonスクリプトを、たとえばariba_p2p_extractor.pyというファイルにコピーします。スクリプト冒頭のプレースホルダー変数に、Aribaの認証情報、APIエンドポイント、レポートビューのテンプレート名を入力します。
認証してトークンを取得する：スクリプトの最初の部分でOAuth 2.0認証を行います。Aribaの認証エンドポイントに認証情報を送信し、後続のAPI呼び出しに必要な一時アクセストークンを取得します。
レポートジョブを定義して送信する：スクリプトで、レポートジョブを定義するJSONペイロードを作成します。使用するビューのテンプレートと、購買発注の作成日などの期間フィルターを指定します。次に、このジョブをAribaレポートAPIに送信すると、レポートが非同期で作成されます。
ジョブの完了を確認する：レポートは非同期で作成されるため、スクリプトは一定間隔でAPIにリクエストを送信し、ジョブの状態を確認します。ステータスが「完了」に変わるまで確認を続けます。
レポートデータをダウンロードする：ジョブが完了すると、ステータス応答からダウンロードURLを取得します。GZIP圧縮されたCSV形式のレポートデータをダウンロードし、解凍します。
データをイベントログに変換する：ダウンロードしたCSVをpandasのDataFrameに読み込みます。通常、データは購買発注ごとに1行の幅広い形式です。スクリプトでこの表を縦長のイベントログに変換します。pr.TimeCreatedやpo.ApprovedDateなど、業務イベントに対応する列を順に確認し、有効なタイムスタンプごとに該当するアクティビティを表す行を作成します。
属性を割り当てる：変換時に、各イベントに必要な列としてPurchaseOrderNumber（ケースID）、ActivityName、EventTimeを設定します。また、UserName、VendorName、PurchaseOrderAmountなどの関連情報も各イベント行に割り当てます。
イベントログを保存する：すべてのアクティビティを処理してイベントログを作成したら、ケースIDとイベント時刻でデータを並べ替えます。最後に、DataFrameをariba_p2p_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アップロードできます。

設定

APIアプリケーション：「分析レポートAPI」へのアクセスを有効にしたアプリケーションをSAP Ariba Developer Portalに登録する必要があります。
レポートビューテンプレート：この方法では、あらかじめ作成したレポートビューを使用します。Aribaで購買依頼、購買発注、入庫、サービスシート、請求書など必要な文書タイプを結合し、必要な日付と属性のフィールドをすべて含むように設定してください。
認証：スクリプトではOAuth 2.0を使って認証します。Aribaアプリケーションの有効なAPIキー、クライアントID、クライアントシークレットを指定してください。
期間フィルター：抽出対象を絞るため、API呼び出しに購買発注の作成日（po.TimeCreated）のフィルターを含めてください。詳細度とパフォーマンスのバランスを取るには、通常3～12か月分のデータを指定します。
レルム名：APIエンドポイントの作成には、会社固有のAribaレルム名が必要です。
APIエンドポイント：認証にはapi.ariba.com、レポートには[お使いのレルム].ariba.comの正しいベースURLを使用してください。
データの粒度：プロセス分析で必要な詳細度に応じて、レポートビューを購買発注ヘッダーまたは明細レベルに設定してください。

クエリの例 python

import requests
import pandas as pd
import json
import time
import gzip
import io

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration Settings --- #
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your SAP Ariba Developer Portal application credentials
API_KEY = class="hl-string">'[Your_API_Key]'
CLIENT_ID = class="hl-string">'[Your_OAuth_Client_ID]'
CLIENT_SECRET = class="hl-string">'[Your_OAuth_Client_Secret]'

class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your company's Ariba realm information
REALM = class="hl-string">'[Your_Company_Ariba_Realm]'

class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with the exact name of your pre-configured reporting view in Ariba
VIEW_TEMPLATE_NAME = class="hl-string">'[Your_P2P_View_Template]'

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- API Endpoints --- #
AUTH_URL = class="hl-string">'https://api.ariba.com/v2/oauth/token'
API_BASE_URL = fclass="hl-string">'https://{REALM}.ariba.com/api/analytics-reporting-view/v1'

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Helper Functions --- #
def get_access_token():
    class="hl-string">"""Authenticates with Ariba and returns an access token."""
    auth_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
    }
    try:
        response = requests.post(AUTH_URL, data=auth_payload)
        response.raise_for_status()
        return response.json()[class="hl-string">'access_token']
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(fclass="hl-string">"Error getting access token: {e}")
        print(fclass="hl-string">"Response body: {response.text}")
        return None

def main():
    class="hl-string">"""Main function to run the extraction process."""
    access_token = get_access_token()
    if not access_token:
        return

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

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Define the reporting job with filters
    report_job_payload = {
        class="hl-string">"viewTemplateName": VIEW_TEMPLATE_NAME,
        class="hl-string">"filters": {
            class="hl-string">"createdDateFrom": class="hl-string">"2023-01-01T00:00:00Z",
            class="hl-string">"createdDateTo": class="hl-string">"2023-12-31T23:59:59Z"
        },
        class="hl-string">"outputFormat": class="hl-string">"csv"
    }

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Submit the report generation job
    print(class="hl-string">"Submitting report job...")
    try:
        submit_response = requests.post(fclass="hl-string">'{API_BASE_URL}/jobs', headers=headers, json=report_job_payload)
        submit_response.raise_for_status()
        job_id = submit_response.json()[class="hl-string">'jobId']
        print(fclass="hl-string">"Job submitted successfully. Job ID: {job_id}")
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(fclass="hl-string">"Error submitting job: {e}")
        print(fclass="hl-string">"Response body: {submit_response.text}")
        return

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Poll for job completion
    while True:
        print(class="hl-string">"Checking job status...")
        try:
            status_response = requests.get(fclass="hl-string">'{API_BASE_URL}/jobs/{job_id}', headers=headers)
            status_response.raise_for_status()
            status = status_response.json()[class="hl-string">'status']
            print(fclass="hl-string">"Current job status: {status}")
            if status == class="hl-string">'COMPLETED':
                download_url = status_response.json()[class="hl-string">'downloadUrl']
                break
            elif status in [class="hl-string">'FAILED', class="hl-string">'NO_DATA']:
                print(fclass="hl-string">"Job finished with status: {status}")
                return
            time.sleep(30)  class=class="hl-string">"hl-comment"># Wait for 30 seconds before polling again
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Error checking job status: {e}")
            return

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Download the report data
    print(fclass="hl-string">"Job completed. Downloading data from: {download_url}")
    try:
        download_headers = {class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Bearer {access_token}', class="hl-string">'apiKey': API_KEY}
        data_response = requests.get(download_url, headers=download_headers)
        data_response.raise_for_status()
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Decompress the gzipped content
        gzip_file = gzip.GzipFile(fileobj=io.BytesIO(data_response.content))
        df_raw = pd.read_csv(gzip_file)
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(fclass="hl-string">"Error downloading data: {e}")
        return

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Transform data into event log
    print(class="hl-string">"Transforming data into event log format...")
    event_log = []

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Rename columns for clarity, assuming view template field names like class="hl-string">'Purchase Order Id',
    class=class="hl-string">"hl-comment"># class="hl-string">'Requisition TimeCreated', class="hl-string">'PO ApprovedDate', etc. Adjust these to match your view template.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder names are used here.
    column_mapping = {
        class="hl-string">'[Purchase Order Id]': class="hl-string">'PurchaseOrderNumber',
        class="hl-string">'[Requisition TimeCreated]': class="hl-string">'pr_created_time',
        class="hl-string">'[Requisition ApprovedDate]': class="hl-string">'pr_approved_time',
        class="hl-string">'[PO TimeCreated]': class="hl-string">'po_created_time',
        class="hl-string">'[PO ApprovedDate]': class="hl-string">'po_approved_time',
        class="hl-string">'[PO LastModifiedDate]': class="hl-string">'po_changed_time',
        class="hl-string">'[PO OrderedDate]': class="hl-string">'po_sent_time',
        class="hl-string">'[PO ConfirmedDate]': class="hl-string">'po_confirmed_time',
        class="hl-string">'[ASN TimeCreated]': class="hl-string">'asn_received_time',
        class="hl-string">'[Receipt Date]': class="hl-string">'goods_receipt_time',
        class="hl-string">'[Service Sheet End Date]': class="hl-string">'service_confirmed_time',
        class="hl-string">'[Return Date]': class="hl-string">'goods_returned_time',
        class="hl-string">'[Invoice Date]': class="hl-string">'invoice_received_time',
        class="hl-string">'[PO CompletedDate]': class="hl-string">'po_completed_time',
        class="hl-string">'[PO CancelledDate]': class="hl-string">'po_cancelled_time',
        class="hl-string">'[PO Submitter]': class="hl-string">'UserName',
        class="hl-string">'[Department Name]': class="hl-string">'DepartmentName',
        class="hl-string">'[Vendor Name]': class="hl-string">'VendorName',
        class="hl-string">'[PO TotalAmount]': class="hl-string">'PurchaseOrderAmount',
        class="hl-string">'[PO DeliveryDate]': class="hl-string">'RequestedDeliveryDate',
        class="hl-string">'[Receipt Date]': class="hl-string">'GoodsReceiptDate'
    }
    df_raw.rename(columns=column_mapping, inplace=True)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Define activities and their corresponding timestamp columns
    activities = {
        class="hl-string">'Purchase Requisition Created': class="hl-string">'pr_created_time',
        class="hl-string">'Purchase Requisition Approved': class="hl-string">'pr_approved_time',
        class="hl-string">'Purchase Order Created': class="hl-string">'po_created_time',
        class="hl-string">'Purchase Order Approved': class="hl-string">'po_approved_time',
        class="hl-string">'Purchase Order Changed': class="hl-string">'po_changed_time',
        class="hl-string">'Purchase Order Sent To Vendor': class="hl-string">'po_sent_time',
        class="hl-string">'Vendor Confirmed Purchase Order': class="hl-string">'po_confirmed_time',
        class="hl-string">'Advance Ship Notice Received': class="hl-string">'asn_received_time',
        class="hl-string">'Goods Receipt Posted': class="hl-string">'goods_receipt_time',
        class="hl-string">'Services Confirmation Entered': class="hl-string">'service_confirmed_time',
        class="hl-string">'Goods Returned To Vendor': class="hl-string">'goods_returned_time',
        class="hl-string">'Invoice Received Against PO': class="hl-string">'invoice_received_time',
        class="hl-string">'Purchase Order Completed': class="hl-string">'po_completed_time',
        class="hl-string">'Purchase Order Cancelled': class="hl-string">'po_cancelled_time'
    }

    for index, row in df_raw.iterrows():
        base_event = {
            class="hl-string">'PurchaseOrderNumber': row.get(class="hl-string">'PurchaseOrderNumber'),
            class="hl-string">'UserName': row.get(class="hl-string">'UserName'),
            class="hl-string">'DepartmentName': row.get(class="hl-string">'DepartmentName'),
            class="hl-string">'VendorName': row.get(class="hl-string">'VendorName'),
            class="hl-string">'PurchaseOrderAmount': row.get(class="hl-string">'PurchaseOrderAmount'),
            class="hl-string">'RequestedDeliveryDate': row.get(class="hl-string">'RequestedDeliveryDate'),
            class="hl-string">'GoodsReceiptDate': row.get(class="hl-string">'GoodsReceiptDate')
        }

        for activity_name, time_col in activities.items():
            if time_col in row and pd.notna(row[time_col]):
                event = base_event.copy()
                event[class="hl-string">'ActivityName'] = activity_name
                event[class="hl-string">'EventTime'] = row[time_col]
                
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Special handling for class="hl-string">'Purchase Order Changed'
                class=class="hl-string">"hl-comment"># This event should only be created if it's after the PO creation time
                if activity_name == class="hl-string">'Purchase Order Changed':
                    if pd.notna(row.get(class="hl-string">'po_created_time')) and pd.to_datetime(row[time_col]) > pd.to_datetime(row[class="hl-string">'po_created_time']):
                        event_log.append(event)
                else:
                    event_log.append(event)

    df_event_log = pd.DataFrame(event_log)
    df_event_log[class="hl-string">'EventTime'] = pd.to_datetime(df_event_log[class="hl-string">'EventTime'])
    df_event_log.sort_values(by=[class="hl-string">'PurchaseOrderNumber', class="hl-string">'EventTime'], inplace=True)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 5. Save the final event log
    output_filename = class="hl-string">'ariba_p2p_event_log.csv'
    df_event_log.to_csv(output_filename, index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ')
    print(fclass="hl-string">"Event log successfully created and saved to {output_filename}")

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

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