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買掛金の支払い処理用データテンプレート

SAP ECC

買掛金支払い処理の属性(21) 買掛金支払い処理のアクティビティ(13) データ抽出ガイド(3)

買掛金の支払い処理用データテンプレート

このテンプレートでは、必要なデータ項目とマイルストーンを特定し、SAP ECCの支払いワークフローを体系的にマッピングできます。属性とアクティビティの一覧に加え、イベントログの作成に役立つデータ抽出の手順も掲載しています。このガイドに沿って分析することで、支払いの遅延を特定し、財務業務を効率化できます。

支払い分析に必要なデータ項目
ワークフローの追跡に必要な主要プロセスマイルストーン
SAP ECC向けデータ抽出手順

イベントログを初めて作成する方はこちら：プロセスマイニング用イベントログの作成方法.

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買掛金支払い処理の属性

この表では、支払いの全過程を詳しく分析するために、SAP ECCから取得することを推奨するデータ項目を示します。

5 必須 10 推奨 6 任意

	名前	説明
	アクティビティ名 ActivityName	実行された具体的なプロセス手順または操作です。
説明この属性は、請求書の転記、支払ブロックの設定、支払処理の実行など、買掛金プロセスで発生したイベントを表します。プロセスマップのノードを定義します。分析では、アクティビティの順序を使ってプロセスのバリアントを可視化し、手戻りのループ（ブロック解除後に再度ブロックするなど）を特定し、標準の承認ワークフローへの適合性を確認できます。重要な理由プロセスの流れを決定し、請求書の処理経路を可視化するために必要です。入手先トランザクションコード（TCODE）、変更伝票オブジェクトクラス（CDHDR）、またはワークフローログから取得例請求書を転記支払ブロックを解除価格を変更
	イベントのタイムスタンプ EventTimestamp	アクティビティが発生した正確な日時です。
説明この属性には、SAPシステムで操作が行われた正確な時刻が記録されます。通常、関連テーブルの日付フィールドと時刻フィールド（CPUDTやCPUTMなど）を組み合わせます。サイクルタイム、承認リードタイム、プロセス処理量など、時間に基づくすべての重要業績評価指標（KPI）の算出に欠かせません。タイムスタンプが正確でなければ、イベントの順序を特定したり、効率を測定したりできません。重要な理由イベントの順序付けと所要時間の算出に不可欠です。入手先 SAP ECCのBKPFテーブル（CPUDT/CPUTM）またはCDHDRテーブル（UDATE/UTIME）例 2023-10-15T09:30:00Z2023-10-15T14:45:12Z2023-10-16T08:15:00Z
	ソースシステム SourceSystem	SAP ERPインスタンスの識別子です。
説明この属性は、データの抽出元となったSAP ECCシステムまたはクライアントを識別します。複数のシステムがある環境では、データを分離し、地域や事業部門ごとのパフォーマンスを分析するうえで重要です。プロセスビューを特定の環境に絞り込めます。また、複数のSAPインスタンスから同じプロセスマイニングデータモデルにデータを取り込む場合も、ケースを一意に識別できます。重要な理由複数のERP環境でデータの一意性とコンテキストを確保します。入手先システム設定または抽出パラメーター例 SAP_ECC_PRODERP_NASAP_P01
	最終データ更新日時 LastDataUpdate	直近のデータ抽出日時です。
説明この属性は、ソースシステムからデータレコードが最後に更新された日時を示します。分析対象データの鮮度を確認し、増分データの読み込みを管理するために使います。ダッシュボードでは、リアルタイムのデータを見ているのか、前の期間のスナップショットを見ているのかを確認できます。未決済請求書を運用面から監視するうえで重要な情報です。重要な理由データの遅延と信頼性を把握するための情報です。入手先 ETLプロセスのメタデータ例 2023-11-01T00:00:00Z2023-11-01T12:00:00Z
	請求書番号 InvoiceNumber	仕入先の請求書を一意に識別する番号です。
説明この属性は、買掛金プロセスの中心となるケース識別子です。SAP ECCでは、システム全体で一意になるよう、クライアント、会社コード、会計年度、会計伝票番号（BELNR）を連結して構成されます。仕入先に対する特定の債務に関連するすべてのアクティビティをまとめます。分析では、このフィールドを使って支払債務のライフサイクル全体を追跡します。請求書の受領またはスキャンから、総勘定元帳への最終消込の記帳まで、プロセスマイニングツールで履歴を再構成できます。重要な理由イベント、ステータス変更、財務転記を1つのプロセスインスタンスに結び付ける基本キーです。入手先 SAP ECCのBKPFテーブルのBELNRフィールド（BUKRSおよびGJAHRと組み合わせて使用）例 1000-2023-1900001234US01-2023-51000008922000-2024-1500004455
	ユーザー名 UserName	アクティビティを実行したユーザーのIDです。
説明この属性は、イベントを実行したSAPユーザーID（USNAM）を識別します。トランザクションヘッダーまたは変更ログに記録されます。手作業による処理率の分析やリソース分析ビューに使う汎用属性の「ユーザー」にマッピングされます。バッチジョブなどの自動システムユーザーと、手動で調整を行うユーザーを区別できます。重要な理由リソース分析と自動化率の算出が可能になります。入手先 SAP ECCのBKPFテーブルのUSNAMフィールド、またはCDHDRテーブルのUSERNAMEフィールド例 BSMITHWF-BATCHSAP_WORKER
	仕入先番号 VendorNumber	仕入先または債権者を一意に識別する番号です。
説明この属性は、請求書に関連付けられた外部仕入先を一意に識別します（LIFNR）。仕入先マスターデータに紐付いており、名称、住所、支払条件などを確認できます。仕入先分析は、より有利な条件の交渉、支出の集約、繰り返し発生する問題の解決に役立ちます。このフィールドを使うと、プロセスの非効率性と特定の仕入先との関連を分析でき、仕入先からの問い合わせ・サポート件数のダッシュボードにも役立ちます。重要な理由仕入先ごとのパフォーマンス分析が可能になります。入手先 SAP ECCのBSEGテーブルのLIFNRフィールド、またはLFA1テーブル例 0000100234VEND-5592102938
	会社コード CompanyCode	財務諸表を作成する組織単位です。
説明会社コード（BUKRS）は、SAP財務会計における中心的な組織単位です。企業構造内の特定の法人または子会社を表します。この属性を使って、子会社や地域ごとにプロセスのパフォーマンスを分析できます。事業部門間で支払い遅延率や自動化率を比較し、優れた実績を上げている部門や改善が必要な部門を特定できます。重要な理由組織間のベンチマークに使う主要な分析軸です。入手先 SAP ECCのBKPFテーブルのBUKRSフィールド例 1000US01DE10
	伝票タイプ DocumentType	会計伝票の種類（請求書、クレジットメモなど）を分類します。
説明伝票タイプ（BLART）は会計記録を分類し、通常の仕入先請求書（KRなど）、クレジットメモ（KG）、支払い（KZ）を区別します。サイクルタイムを正確に分析するには、伝票タイプによる絞り込みが欠かせません。クレジットメモは通常の請求書とは異なるプロセスをたどるためです。同じ条件のプロセス同士を比較できます。重要な理由請求書やクレジットメモなど、異なる財務ワークフローを区別します。入手先 SAP ECCのBKPFテーブルのBLARTフィールド例 KRREKG
	支払い方法 PaymentMethod	請求書の支払いに使う方法（小切手、銀行振込、ACHなど）です。
説明この属性（ZLSCH）は、支払いに使用する方法、または実際に使用した方法を示します。手動の小切手、銀行振込、電子決済を区別できます。このフィールドは、支払い方法別の自動化状況を示すダッシュボードと、電子決済の導入率を示す重要業績評価指標（KPI）に使われます。高コストな手動小切手から低コストな電子送金への移行状況を組織が把握できます。重要な理由支払い実行段階の効率とコストを追跡します。入手先 SAP ECCのBSEGまたはBKPFテーブルのZLSCHフィールド例 CTU
	支払ブロックコード PaymentBlockCode	請求書が支払いブロックの対象かどうか、およびその理由を示します。
説明この属性（ZLSPR）には、自動支払処理で請求書が選択されないようにするコードが格納されます（例：「R」は請求書照合、「A」はロック）。この属性の監視は、支払ブロック・保留の解消状況を示すダッシュボードの中心となります。支払い遅延の主な理由を特定し、請求書がブロック状態にある期間を測定できます。重要な理由プロセス上の問題や手作業による介入の必要性を示す主要な指標です。入手先 SAP ECCのBSEGテーブルのZLSPRフィールド例 ARnull
	支払条件 PaymentTerms	支払いと割引の条件を定めるコードです。
説明この属性には、支払条件キー（ZTERM）が格納されます。請求書の支払期日や現金割引の適用有無（例：10日以内の支払いで2％割引）を定めます。早期支払割引の適用率を算出する際のベースラインです。このコードを使って目標支払日を計算し、割引の取り逃しやペナルティにつながる差異を特定します。重要な理由支払期限と割引の機会を定めます。入手先 SAP ECCのBSEGテーブルのZTERMフィールド例 Z001NT300002
	消込日 ClearingDate	システム上で請求書の消込または支払いが完了した日付です。
説明この属性（AUGDT）は、総勘定元帳の未消込明細が消し込まれた日時を記録し、支払いプロセスの完了を示します。「請求書の平均サイクルタイム」KPIの終了時刻として使用します。この日付を支払期日と比較することで、支払いが期限内だったか、遅延したかを判定できます。重要な理由財務プロセスの完了を示します。入手先 SAP ECCテーブルBSEGのフィールドAUGDT 例 2023-11-202023-12-05
	発注書番号 PurchaseOrderNumber	請求書に関連付けられた購買伝票の参照番号です。
説明この属性には、発注書に基づく請求書の場合、発注書番号（EBELN）が格納されます。買掛金プロセスと調達プロセスを結び付けます。発注書との照合・不一致監査のダッシュボードに欠かせない情報です。このフィールドを分析すると、発注書に基づく請求書の割合を算出し、発注書に基づく処理とそうでない処理の効率を比較できます。重要な理由買掛金と調達を結び付け、照合を伴うワークフローを特定します。入手先 SAP ECCのBSEGテーブルのEBELNフィールド例 45000123894500099221null
	請求金額 InvoiceAmount	現地通貨での請求書の合計金額です。
説明この属性は、仕入先への支払額を表します（DMBTRまたはWRBTR）。プロセスの非効率性が財務に与える影響を評価するうえで重要です。このフィールドをアクティビティ金額にマッピングすると、金額を加味した重要業績評価指標（KPI）を算出できます。たとえば、高額な請求書の支払い遅延は、少額の請求書の遅延よりも大きな影響を及ぼします。運転資本への影響に基づいて、優先して対応する業務を決めるのに役立ちます。重要な理由プロセスインスタンスの金銭的な規模を定量化します。入手先 SAP ECCのBSEGテーブルのDMBTRフィールド（現地通貨）またはWRBTRフィールド（伝票通貨）例 1500.00230.5010500.00
	参照番号 ReferenceNumber	仕入先が紙の請求書に記載した請求書番号です。
説明参照番号（XBLNR）は、仕入先が指定する外部識別子です。請求書の作成時に手動で入力するか、OCRで読み取ります。この属性は、二重支払い防止の分析における主要な照合キーです。同じ仕入先、同じ金額で参照番号が重複していないかをアルゴリズムで確認し、二重支払いの可能性を検出します。重要な理由重複の特定や、仕入先ごとの請求書の監査に欠かせません。入手先 SAP ECCのBKPFテーブルのXBLNRフィールド例 INV-2023-00199887766OCT-BILLING
	支払い遅延の有無 IsLatePayment	支払いが期日後に行われたかを示すフラグです。
説明この真偽値属性は、消込日と正味支払期日を比較して算出します。消込日が正味支払期日より後の場合、フラグはTrueになります。「支払い遅延率」KPIを直接算出するために使用します。このフラグを事前に算出しておくと、可視化の設定で複雑なロジックを記述せず、Trueの件数を数えるだけで済むため、ダッシュボードを簡単に作成できます。重要な理由期日遵守状況に関するKPIのレポート作成を簡単にします。入手先算出式：消込日＞正味支払期日例 truefalse
	支払基準日 BaselinePaymentDate	支払条件の計算を開始する日付です。
説明この属性（ZFBDT）は、正味支払期日と割引期限を計算する際の起点です。設定によって、通常は請求書の受領日または伝票日付が使われます。支払い遅延率を正確に分析するには、このフィールドが正しく設定されている必要があります。ベースライン日が誤っていると、その後の支払期日の計算や支払い遅延フラグもすべて不正確になります。重要な理由滞留期間と支払期日の計算に使う基準日です。入手先 SAP ECCのBSEGテーブルのZFBDTフィールド例 2023-10-012023-11-15
	正味支払期日 NetDueDate	請求書の支払い期限として算出される日付です。
説明この属性は、支払いの最終期限を示します。支払条件の最長支払日数を基準支払日に加算して算出します。「支払遅延・ペナルティ監視」の基準として使用します。この算出フィールドがなければ、サービスレベル契約の期限を超過した請求書を特定できません。重要な理由プロセス全体の目標期限です。入手先算出式：基準支払日＋支払条件（日数）例 2023-11-302023-12-15
	発注書ベースかどうか IsPOBased	請求書が発注書に紐付いているかを示すフラグです。
説明この真偽値属性は、発注書番号フィールドに値が入力されているかどうかに基づいて算出されます。データを発注書あり（MM-LIV）と発注書なし（FI-AP）のフローに分けます。この分類は「発注書なし処理の効率分析」に欠かせません。発注書のない請求書は、通常、手動承認の回数が多く、サイクルタイムも長くなるためです。重要な理由プロセス効率分析の基本となる分類です。入手先算出値：EBELNがnullでも空でもない場合はTrue 例 truefalse
	通貨コード CurrencyCode	請求金額の通貨キーです。
説明この属性（WAERS）は、請求書の発行通貨（USD、EURなど）を示します。複数通貨を扱うプロセスに対応できます。分析では、通貨別の支出を集計したり、「キャッシュフローと支払いの可視化」ダッシュボードで通貨換算を行い、レポートを統合したりする際に使用します。重要な理由金額を正しく財務的に解釈するために必要です。入手先 SAP ECCテーブルBKPFのフィールドWAERS 例 USDEURGBP

必須推奨任意

買掛金支払い処理のアクティビティ

買掛金の支払いプロセス全体を可視化するために追跡する、主要なプロセス手順とステータスの変更です。

7 推奨 6 任意

	アクティビティ	説明
	支払いを転記	支払処理を実行し、銀行振込を開始するか小切手を印刷します。システム内に支払伝票が作成されます。
重要な理由資金流出が確定する時点です。このタイムスタンプを使って実際の支払いサイクル時間を算出し、割引期限に間に合ったかを確認します。入手先支払伝票のBKPFテーブル（伝票タイプ「ZP」など）。記録トランザクションXの実行時に記録イベントタイプ explicit
	支払ブロックを解除	支払ブロックの解除を記録し、請求書を次回の支払処理の対象にします。多くのSAP設定では、承認の代替指標として扱われます。
重要な理由支払いを妨げていた問題が解消されたことを示します。ブロック設定から解除までの時間が、問題解決にかかる時間のボトルネックです。入手先 BSEG-ZLSPRの新しい値が空欄である変更伝票（CDHDR/CDPOS）。記録変更前後のステータスフィールドを比較イベントタイプ inferred
	支払ブロックを設定	請求書明細に支払ブロックキーを設定したことを記録します。これにより、自動支払プログラムで請求書が選択されなくなります。
重要な理由支払い遅延や割引の取り逃しにつながる主な要因です。ブロック理由コードを分析すると、価格差異、入庫記録の不足、手動保留のいずれが遅延の原因かを特定できます。入手先オブジェクトBELEGの変更伝票（CDHDR/CDPOS）、フィールドBSEG-ZLSPR（Payment Block Key）。記録変更前後のステータスフィールドを比較イベントタイプ inferred
	請求書の受領を記録	仕入先の請求書に記載された日付を基準日として記録します。会計伝票ヘッダーのDocument Dateフィールドから取得します。
重要な理由滞留期間分析と仕入先の支払条件への適合性を評価する際のベースラインになります。この日付と入力日の差から、郵便物の仕分けやスキャンの遅れを把握できます。入手先 BKPFテーブルのBLDATフィールド（Document Date）。記録トランザクションXの実行時に記録イベントタイプ explicit
	請求書の消込を完了	請求書明細と支払伝票を対応付け、未消込項目の残高をゼロにする会計処理です。これにより、請求書のライフサイクルが完了します。
重要な理由プロセスの完了を示します。支払いサイクル全体の時間を算出し、債務が消滅したことを確認するうえで欠かせません。入手先 BSEGテーブルのAUGDTフィールド（Clearing Date）に値が設定されます。記録トランザクションXの実行時に記録イベントタイプ explicit
	請求書を作成	請求書データがSAP ECCに入力された時点を示します。このタイムスタンプは、ERP内でデジタル処理が始まった時点を表します。
重要な理由社内の処理時間と仕入先の待ち時間全体を算出するうえで重要です。受領から作成までの時間が長い場合、上流の受付業務にボトルネックがある可能性があります。入手先 BKPFテーブルのCPUDTフィールド（Entry Date）およびCPUTMフィールド（Entry Time）。記録トランザクションXの実行時に記録イベントタイプ explicit
	請求書を転記	請求書が総勘定元帳および補助元帳に正常に転記されたことを示します。この処理により、システムに債務が計上されます。
重要な理由請求書が正式な債務として認識された状態です。ここから通常の支払滞留期間と支払期日の計算が始まります。入手先 BSTATが空欄（通常転記）であるBKPFテーブルの作成。記録トランザクションXの実行時に記録イベントタイプ explicit
	割引期限を超過	現金割引1または2の適用期間を過ぎたことを示す計算イベントです。割引によるコスト削減の機会を逃した可能性があります。
重要な理由割引適用状況のダッシュボードに直接反映されます。プロセスの遅延による金銭的損失を定量化できます。入手先 BSEG-ZBD1T（日数）をBKPF-BLDAT（Document Date）に加算し、現在日または支払日と比較して算出します。記録フィールドXとYの比較から算出イベントタイプ calculated
	支払提案を作成	自動支払プログラム（F110）で、支払い候補として請求書が選択されたことを示します。支払い対象の仮リストに追加された状態です。
重要な理由支払可能な状態から支払い処理中への移行を示します。この段階を把握することで、実際に資金が口座から出る前に、財務部門が必要な資金を管理できます。入手先 REGUHテーブル（支払プログラムの決済データ）の作成日。記録トランザクションXの実行時に記録イベントタイプ explicit
	支払期日を超過	請求書が正味支払期日を過ぎても未決済であることを示す計算イベントです。請求書が期限超過であることを示します。
重要な理由支払い遅延の分析に役立ちます。状況を監視することで、仕入先との関係悪化や遅延損害金の発生を防ぎやすくなります。入手先 BSEG-ZBD3T（正味日数）をベースライン日に加算し、現在日と比較して算出します。記録フィールドXとYの比較から算出イベントタイプ calculated
	支払条件を変更	支払条件を手動で変更する、特定の手戻りイベントです。支払期日と現金割引の条件が変わります。
重要な理由支払猶予期間を意図的に延ばす場合や、マスターデータの誤りを修正する場合に行われます。キャッシュフロー予測や割引適用率に直接影響します。入手先 BSEG-ZTERMフィールドの変更伝票（CDHDR/CDPOS）。記録トランザクションXの実行時に記録イベントタイプ explicit
	請求書データを変更	最初の転記後に行われた、請求書ヘッダーまたは明細データの手動変更を記録します。参照番号、テキストフィールド、税コードなどがよく変更されます。
重要な理由手戻りや手作業による介入が発生したことを示します。変更が頻繁な場合、データの取得元に品質上の問題があるか、初回入力時の検証が不十分である可能性があります。入手先オブジェクトBELEGの変更伝票（CDHDR/CDPOS）。ブロックキーの変更を除く。記録トランザクションXの実行時に記録イベントタイプ explicit
	請求書を保留保存	会計転記を行わずに、請求書を下書きとして保存したことを示します。この状態では、データ入力を中断したり、最終転記の前に内容を確認したりできます。
重要な理由支払い処理の開始を遅らせる仮状態の請求書を特定できます。この状態の請求書が多い場合、データ入力が非効率であるか、承認要件が明確でない可能性があります。入手先 VBKPFテーブル、またはBSTATが「V」のBKPFテーブル。記録変更前後のステータスフィールドを比較イベントタイプ inferred

推奨任意

データ抽出ガイド

SAP ECCからデータを取得する方法

ステップ

SAP ECCでトランザクションコードSQVI（QuickViewer）を開きます。
ビュー名（例：Z_AP_MINING）を入力して「作成」をクリックします。「データソース」ポップアップで「テーブル結合」を選択します。
結合定義画面で「編集」から「表を挿入」を選択します。テーブルBKPF（会計伝票ヘッダー）とBSAK（会計：仕入先の二次索引）を追加します。BSAKには消込済み明細が含まれます。未消込明細が必要な場合は、通常、別途抽出するかテーブルBSIKと結合する必要があります。このガイドでは、BSAKにある消込済みの履歴を対象とします。
BKPFとBSAKの結合条件を確認します。会社コード（BUKRS）、会計伝票番号（BELNR）、会計年度（GJAHR）で結合されていることを確認してください。通常、これらの条件はシステムによって自動的に提案されます。
メインの定義画面に戻り、出力項目（一覧項目）と選択項目（フィルター項目）を選択します。
左側の「使用可能な項目」一覧から、一覧項目として次の重要な列を選択します：BKPF-BELNR（請求書番号）、BKPF-BUKRS（会社コード）、BKPF-GJAHR（会計年度）、BKPF-BLDAT（伝票日付）、BKPF-BUDAT（転記日付）、BKPF-CPUDT（入力日付）、BKPF-CPUTM（入力時刻）、BKPF-USNAM（ユーザー名）、BKPF-XBLNR（参照／請求書ID）、BKPF-AWKEY（オブジェクトキー）、BSAK-LIFNR（仕入先）、BSAK-AUGDT（消込日付）、BSAK-AUGBL（消込伝票）、BSAK-DMBTR（金額）、BSAK-WAERS（通貨）、BSAK-ZFBDT（基準日）、BSAK-ZBD1T（支払条件1）、BSAK-ZLSPR（支払ブロック）、BSAK-ZLSCH（支払方法）。
QuickViewを保存し、「実行」（F8）をクリックします。
選択画面で会社コードと、対象となる会計年度または転記日付の範囲（例：過去12か月）を入力します。
レポートを実行して一覧を生成します。一覧が表示されたら、「一覧」から「エクスポート」、「表計算」を選択し、生のデータをExcelまたはCSVファイルとして保存します。
SQVIの出力はフラットな一覧（請求書1件につき1行）です。ProcessMindの要件を満たすには、アクティビティごとに1行となるイベントログ形式に変換する必要があります。エクスポートした表計算データを変換するには、以下のクエリセクションに記載されたSQLロジックを使用してください。

設定

結合設定：BKPF（ヘッダー）とBSAK（仕入先の消込済み明細）をBUKRS、BELNR、GJAHRで内部結合します。
日付範囲：一覧のサイズを抑えるため、過去6～12か月の転記日付（BUDAT）で絞り込むことを推奨します。
対象範囲：この抽出ではBSAKを対象とするため、処理が完了した（消込済み／支払い済みの）請求書のみが表示されます。この設定では未消込請求書（BSIK）は対象外です。
項目選択：イベントのタイムスタンプに使用するため、伝票日付、転記日付、入力日付、消込日付をすべて選択してください。
権限：トランザクションSQVIへのアクセス権と、財務テーブルの表示権限が必要です。

クエリの例 sql

/* 
  POST-EXTRACTION TRANSFORMATION SCRIPT
  Apply this SQL logic to the raw Excel export from SQVI to generate the Event Log.
  Input Table Name: [Raw_SQVI_Export]
*/

/* 1. Invoice Receipt Recorded */
SELECT
  "Invoice Number" AS InvoiceNumber,
  'Invoice Receipt Recorded' AS ActivityName,
  CAST("Document Date" AS DATETIME) AS EventTimestamp,
  'SAP ECC' AS SourceSystem,
  GETDATE() AS LastDataUpdate,
  "Company Code" AS CompanyCode,
  "Vendor" AS VendorNumber,
  "Amount" AS InvoiceAmount,
  "Currency" AS Currency
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Document Date" IS NOT NULL

UNION ALL

/* 2. Invoice Created */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Invoice Created',
  CAST(CONCAT("Entry Date", ' ', "Entry Time") AS DATETIME),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Entry Date" IS NOT NULL

UNION ALL

/* 3. Invoice Parked */
/* Limitation: Historical park status is not preserved in BSAK. Utilizing Entry Date as proxy if distinct from Posting. */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Invoice Parked',
  CAST(CONCAT("Entry Date", ' ', "Entry Time") AS DATETIME),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Entry Date" < "Posting Date"

UNION ALL

/* 4. Invoice Posted */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Invoice Posted',
  CAST("Posting Date" AS DATETIME),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Posting Date" IS NOT NULL

UNION ALL

/* 5. Payment Block Applied */
/* Limitation: Only shows current block status (ZLSPR) on the cleared item. */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Payment Block Applied',
  CAST("Posting Date" AS DATETIME),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Payment Block" IS NOT NULL AND "Payment Block" <> ''

UNION ALL

/* 6. Invoice Data Changed */
/* Limitation: Cannot be extracted via SQVI BKPF/BSAK join. Requires CDHDR table. Row excluded or placeholder. */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Invoice Data Changed',
  NULL,
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE 1=0

UNION ALL

/* 7. Payment Term Changed */
/* Limitation: Requires Change Log extraction. */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Payment Term Changed',
  NULL,
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE 1=0

UNION ALL

/* 8. Payment Block Removed */
/* Limitation: Requires Change Log extraction. */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Payment Block Removed',
  NULL,
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE 1=0

UNION ALL

/* 9. Payment Proposal Created */
/* Proxy: Uses Clearing Date minus 1 day as estimation since REGUH table is not in join. */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Payment Proposal Created',
  DATEADD(day, -1, CAST("Clearing Date" AS DATETIME)),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Clearing Date" IS NOT NULL

UNION ALL

/* 10. Payment Posted */
/* Logic: Uses Clearing Date as the effective payment date. */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Payment Posted',
  CAST("Clearing Date" AS DATETIME),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Clearing Date" IS NOT NULL AND "Clearing Doc" IS NOT NULL

UNION ALL

/* 11. Invoice Cleared */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Invoice Cleared',
  CAST("Clearing Date" AS DATETIME),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Clearing Date" IS NOT NULL

UNION ALL

/* 12. Discount Due Date Passed */
/* Logic: Checks if Clearing Date > (Baseline Date + Term 1 Days). */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Discount Due Date Passed',
  DATEADD(day, CAST("Terms 1" AS INT), CAST("Baseline Date" AS DATETIME)),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Clearing Date" > DATEADD(day, CAST("Terms 1" AS INT), CAST("Baseline Date" AS DATETIME))

UNION ALL

/* 13. Due Date Passed */
/* Logic: Checks if Clearing Date > Net Due Date. */
SELECT
  "Invoice Number",
  'Due Date Passed',
  DATEADD(day, CAST("Terms 1" AS INT) + CAST("Terms 2" AS INT), CAST("Baseline Date" AS DATETIME)),
  'SAP ECC',
  GETDATE(),
  "Company Code",
  "Vendor",
  "Amount",
  "Currency"
FROM [Raw_SQVI_Export]
WHERE "Clearing Date" > DATEADD(day, CAST("Terms 1" AS INT) + CAST("Terms 2" AS INT), CAST("Baseline Date" AS DATETIME))

ステップ

前提条件の準備：Pythonにpyrfcとpandasライブラリがインストールされていることを確認します。スクリプトを実行するマシンにSAP NetWeaver RFC SDKをインストールする必要があります。SAPユーザーアカウントには、汎用モジュールRFC_READ_TABLEの実行権限と、テーブルBKPF、BSAK、BSIK、REGUH、CDHDR、CDPOS、VBKPFの読み取り権限が必要です。
接続設定：スクリプトの接続パラメーター（15～22行目）を、SAP ECCのホスト、システム番号、クライアント、ユーザー、パスワードに合わせて更新します。抽出範囲を指定するため、TargetCompanyCodeとDateFrom／DateToの変数を設定します。
スクリプトの処理概要：スクリプトは順次データを抽出します。まず請求書ヘッダー（BKPF）と明細（BSAK／BSIK）を取得して、分析対象の基礎データを作成します。次に、最初の手順で取得した伝票に絞り込んで支払いデータ（REGUH）と変更ログ（CDHDR／CDPOS）を照会し、データ転送量を抑えます。
テーブルの行幅制限への対応：標準のRFC_READ_TABLE汎用モジュールでは、行のサイズが512バイトに制限されることがよくあります。スクリプトには、応答がこの制限内に収まるよう、必要な列だけを要求する補助関数が含まれています。各テーブルのデータからpandasのDataFrameを作成します。
データ変換：スクリプトはヘッダーと明細のデータを結合し、「プロセスオブジェクト」を作成します。次に、このオブジェクトを処理して、作成、転記、受領の各アクティビティに標準のタイムスタンプを設定します。支払条件に基づいて、支払期日と割引期限も計算します。
変更ログの解析：スクリプトはCDHDRとCDPOSのデータを処理し、特定の項目の変更を特定します。「ZLSPR」の変更は「支払ブロック設定／解除」アクティビティに、「ZTERM」の変更は「支払条件変更」アクティビティに対応付けます。
イベントログの作成：抽出した各アクティビティをメインのイベント一覧に追加します。この一覧をpandasの最終DataFrameに変換し、InvoiceNumber、ActivityName、EventTimestamp、SourceSystemなどの必須列を含めます。
エクスポート：最後に、DataFrameをsap_ap_event_log.csvという名前のCSVファイルにエクスポートします。このファイルはProcessMindにアップロードできる形式です。
スクリプトの実行：コマンドラインからpython sap_ap_extraction.pyを実行します。各テーブルから取得したレコード数を示す進捗ログをコンソールで確認してください。
検証：生成されたCSVファイルを開きます。日付がISO形式で、「Invoice Amount」が浮動小数点数として正しく書式設定されていることを確認します。「ActivityName」列に、定義済みの13種類のアクティビティが含まれていることも確認してください。

設定

**RFC_READ_TABLE：**この標準汎用モジュールが有効で、アクセス可能である必要があります。行幅を広げるためにカスタムコピー（例：/SAPDS/RFC_READ_TABLE）を使用している場合は、スクリプト内の汎用モジュール名を更新してください。
**日付範囲：**推奨する抽出期間は3～6か月です。RFC経由で6か月を超える期間のCDHDR／CDPOSを取得すると、処理が非常に遅くなり、タイムアウトする可能性があります。
**会社コードのフィルター：**対象となる財務組織にデータを絞るため、必ず会社コード（BUKRS）でフィルタリングしてください。
**分割取得：**大量のデータを扱うシステムでは、一度に広い期間を照会してメモリ不足にならないよう、日ごとに処理するスクリプトに変更してください。
**変更ログのオブジェクト：**スクリプトでは、オブジェクトクラス「BELEG」でCDHDRを絞り込みます。会計伝票の変更が、この標準オブジェクトクラスで記録されていることを確認してください。

クエリの例 python

import sys
from datetime import datetime, timedelta
import pandas as pd
from pyrfc import Connection

class=class="hl-string">"hl-comment"># === CONFIGURATION ===
SAP_CONN_PARAMS = {
    class="hl-string">'user': class="hl-string">'YOUR_USER',
    class="hl-string">'passwd': class="hl-string">'YOUR_PASSWORD',
    class="hl-string">'ashost': class="hl-string">'YOUR_SAP_HOST',
    class="hl-string">'sysnr': class="hl-string">'00',
    class="hl-string">'client': class="hl-string">'100',
    class="hl-string">'lang': class="hl-string">'EN'
}

TARGET_COMPANY_CODE = class="hl-string">'1000'
DATE_FROM = class="hl-string">'20230101'
DATE_TO = class="hl-string">'20230131'
SOURCE_SYSTEM_ID = class="hl-string">'SAP_ECC_01'

class=class="hl-string">"hl-comment"># === RFC HELPER ===
def read_table(conn, table_name, fields, options, row_limit=0):
    class="hl-string">"""Reads SAP table via RFC_READ_TABLE and returns a DataFrame."""
    print(fclass="hl-string">"Reading {table_name}...")
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Format fields for RFC
    rfc_fields = [{class="hl-string">'FIELDNAME': f} for f in fields]
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Call RFC
    try:
        result = conn.call(class="hl-string">'RFC_READ_TABLE',
                           QUERY_TABLE=table_name,
                           DELIMITER=class="hl-string">';',
                           FIELDS=rfc_fields,
                           OPTIONS=[{class="hl-string">'TEXT': o} for o in options],
                           ROWCOUNT=row_limit)
    except Exception as e:
        print(fclass="hl-string">"Error reading {table_name}: {e}")
        return pd.DataFrame()

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Parse output
    data = []
    headers = [f[class="hl-string">'FIELDNAME'] for f in result[class="hl-string">'FIELDS']]
    
    for line in result[class="hl-string">'DATA']:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Simple split by delimiter; robust parsing handles fixed width if delimiter fails, 
        class=class="hl-string">"hl-comment"># but semicolon is standard for this approach.
        values = line[class="hl-string">'WA'].split(class="hl-string">';')
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Handle cases where split might be shorter if trailing fields are empty
        if len(values) < len(headers):
            values += [class="hl-string">''] * (len(headers) - len(values))
        data.append(dict(zip(headers, values)))
        
    return pd.DataFrame(data)

def main():
    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Connect to SAP
    try:
        conn = Connection(**SAP_CONN_PARAMS)
    except Exception as e:
        print(fclass="hl-string">"Connection failed: {e}")
        return

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Extract BKPF (Header)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Filters: Company Code and Entry Date (CPUDT)
    bkpf_fields = [class="hl-string">'BUKRS', class="hl-string">'BELNR', class="hl-string">'GJAHR', class="hl-string">'BLART', class="hl-string">'BLDAT', class="hl-string">'BUDAT', class="hl-string">'CPUDT', class="hl-string">'CPUTM', class="hl-string">'USNAM']
    bkpf_opts = [
        fclass="hl-string">"BUKRS = '{TARGET_COMPANY_CODE}' AND CPUDT >= '{DATE_FROM}' AND CPUDT <= '{DATE_TO}'"
    ]
    df_bkpf = read_table(conn, class="hl-string">'BKPF', bkpf_fields, bkpf_opts)
    
    if df_bkpf.empty:
        print(class="hl-string">"No documents found.")
        return

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Extract Vendor Line Items (BSAK - Cleared, BSIK - Open)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># To avoid huge queries, we filter BSIK/BSAK by the same date range or join later.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># For robustness in RFC, we filter by BUKRS and Date range on CPU date or BUDAT similar to BKPF
    item_fields = [class="hl-string">'BUKRS', class="hl-string">'BELNR', class="hl-string">'GJAHR', class="hl-string">'BUZEI', class="hl-string">'LIFNR', class="hl-string">'DMBTR', class="hl-string">'WAERS', class="hl-string">'ZFBDT', class="hl-string">'ZTERM', class="hl-string">'ZBD1T', class="hl-string">'ZBD2T', class="hl-string">'ZLSPR', class="hl-string">'AUGDT', class="hl-string">'AUGBL']
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Note: BSIK/BSAK are huge. In production, chunk by BELNR list derived from BKPF or Date.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Here we use the date range on BUDAT for simplicity of the example.
    item_opts = [
        fclass="hl-string">"BUKRS = '{TARGET_COMPANY_CODE}' AND BUDAT >= '{DATE_FROM}' AND BUDAT <= '{DATE_TO}'"
    ]
    
    df_bsik = read_table(conn, class="hl-string">'BSIK', item_fields, item_opts)
    df_bsak = read_table(conn, class="hl-string">'BSAK', item_fields, item_opts)
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Combine Open and Cleared items
    df_items = pd.concat([df_bsik, df_bsak], ignore_index=True)
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Filter items to only those present in our BKPF fetch (Inner Join logic)
    df_items = df_items[df_items[class="hl-string">'BELNR'].isin(df_bkpf[class="hl-string">'BELNR'])]

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Extract Payment Data (REGUH)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Filter by Date range roughly matching the process
    reguh_fields = [class="hl-string">'LAUFD', class="hl-string">'LAUFI', class="hl-string">'XVORL', class="hl-string">'VBLNR', class="hl-string">'LIFNR']
    reguh_opts = [
        fclass="hl-string">"LAUFD >= '{DATE_FROM}'"
    ]
    df_reguh = read_table(conn, class="hl-string">'REGUH', reguh_fields, reguh_opts)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 5. Extract Change History (CDHDR/CDPOS)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This is expensive. Filter by OBJECTCLAS class="hl-string">'BELEG' and Date.
    cdhdr_fields = [class="hl-string">'OBJECTCLAS', class="hl-string">'OBJECTID', class="hl-string">'CHANGENR', class="hl-string">'UDATE', class="hl-string">'UTIME', class="hl-string">'USERNAME']
    cdhdr_opts = [
        fclass="hl-string">"OBJECTCLAS = 'BELEG' AND UDATE >= '{DATE_FROM}'"
    ]
    df_cdhdr = read_table(conn, class="hl-string">'CDHDR', cdhdr_fields, cdhdr_opts)
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Filter CDHDR to only relevant Invoice Numbers (OBJECTID usually contains BELNR + GJAHR)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Construct OBJECTID list from BKPF
    valid_object_ids = set(df_bkpf[class="hl-string">'BELNR'] + df_bkpf[class="hl-string">'GJAHR'])
    df_cdhdr = df_cdhdr[df_cdhdr[class="hl-string">'OBJECTID'].isin(valid_object_ids)]
    
    if not df_cdhdr.empty:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Get CDPOS for these changes
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Cannot pass thousands of CHANGENR. Split if needed. 
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Here assuming volume allows single fetch or loop.
        change_nums = df_cdhdr[class="hl-string">'CHANGENR'].unique().tolist()
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Chunking needed for production
        cdpos_fields = [class="hl-string">'OBJECTCLAS', class="hl-string">'OBJECTID', class="hl-string">'CHANGENR', class="hl-string">'TABNAME', class="hl-string">'FNAME', class="hl-string">'VALUE_NEW', class="hl-string">'VALUE_OLD']
        df_cdpos = pd.DataFrame()
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Simple chunk loop
        chunk_size = 100
        for i in range(0, len(change_nums), chunk_size):
            chunk = change_nums[i:i + chunk_size]
            chunk_str = class="hl-string">"'".join(chunk)
            opts = [fclass="hl-string">"OBJECTCLAS = 'BELEG' AND CHANGENR IN ('{chunk_str}')"]
            df_chunk = read_table(conn, class="hl-string">'CDPOS', cdpos_fields, opts)
            df_cdpos = pd.concat([df_cdpos, df_chunk])
            
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Merge CDHDR and CDPOS
        df_changes = pd.merge(df_cdpos, df_cdhdr, on=[class="hl-string">'OBJECTCLAS', class="hl-string">'OBJECTID', class="hl-string">'CHANGENR'])
    else:
        df_changes = pd.DataFrame(columns=[class="hl-string">'OBJECTID', class="hl-string">'FNAME', class="hl-string">'VALUE_NEW', class="hl-string">'VALUE_OLD', class="hl-string">'UDATE', class="hl-string">'UTIME', class="hl-string">'USERNAME'])

    class=class="hl-string">"hl-comment"># === PROCESS EVENTS ===
    events = []

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Join Headers and Items
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Ensure key columns are strings for merging
    df_full = pd.merge(df_bkpf, df_items, on=[class="hl-string">'BUKRS', class="hl-string">'BELNR', class="hl-string">'GJAHR'])

    for _, row in df_full.iterrows():
        invoice_num = row[class="hl-string">'BELNR']
        vendor = row[class="hl-string">'LIFNR']
        amount = row[class="hl-string">'DMBTR']
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Common attributes
        base_attrs = {
            class="hl-string">'InvoiceNumber': invoice_num,
            class="hl-string">'SourceSystem': SOURCE_SYSTEM_ID,
            class="hl-string">'CompanyCode': row[class="hl-string">'BUKRS'],
            class="hl-string">'VendorNumber': vendor,
            class="hl-string">'InvoiceAmount': amount,
            class="hl-string">'DocumentType': row[class="hl-string">'BLART'],
            class="hl-string">'LastDataUpdate': datetime.now().isoformat()
        }

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Invoice Created
        events.append({
            **base_attrs,
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Invoice Created',
            class="hl-string">'EventTimestamp': fclass="hl-string">"{row['CPUDT']}T{row['CPUTM']}",
            class="hl-string">'UserName': row[class="hl-string">'USNAM']
        })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Invoice Receipt Recorded
        if row[class="hl-string">'BLDAT']:
            events.append({
                **base_attrs,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Invoice Receipt Recorded',
                class="hl-string">'EventTimestamp': fclass="hl-string">"{row['BLDAT']}T00:00:00",
                class="hl-string">'UserName': row[class="hl-string">'USNAM']
            })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Invoice Posted
        if row[class="hl-string">'BUDAT']:
            events.append({
                **base_attrs,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Invoice Posted',
                class="hl-string">'EventTimestamp': fclass="hl-string">"{row['BUDAT']}T00:00:00",
                class="hl-string">'UserName': row[class="hl-string">'USNAM']
            })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Invoice Cleared
        if row[class="hl-string">'AUGDT'] and row[class="hl-string">'AUGDT'] != class="hl-string">'00000000':
            events.append({
                **base_attrs,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Invoice Cleared',
                class="hl-string">'EventTimestamp': fclass="hl-string">"{row['AUGDT']}T00:00:00",
                class="hl-string">'ClearingDate': row[class="hl-string">'AUGDT']
            })
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># 5. Payment Posted (Proxy via Clearing)
            class=class="hl-string">"hl-comment"># If cleared by payment document, assume Payment Posted same day
            events.append({
                **base_attrs,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Payment Posted',
                class="hl-string">'EventTimestamp': fclass="hl-string">"{row['AUGDT']}T23:59:59"
            })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 6. Payment Proposal Created
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Check REGUH
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Logic: REGUH contains payment proposals. We link via VBLNR (Payment Doc) or LIFNR matches
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Simplified: if we find a proposal for this vendor in the range
        class=class="hl-string">"hl-comment"># In practice, need tighter link via BSAK-AUGBL = REGUH-VBLNR
        if row[class="hl-string">'AUGBL']:
            prop = df_reguh[df_reguh[class="hl-string">'VBLNR'] == row[class="hl-string">'AUGBL']]
            if not prop.empty:
                 for _, p_row in prop.iterrows():
                    events.append({
                        **base_attrs,
                        class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Payment Proposal Created',
                        class="hl-string">'EventTimestamp': fclass="hl-string">"{p_row['LAUFD']}T00:00:00"
                    })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 7. Parked (Check if originally parked - simplified logic)
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Requires VBKPF check or document status history. Omitted for brevity in this block, 
        class=class="hl-string">"hl-comment"># usually involves checking if document ID exists in VBKPF list.

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 8-11. Change Log Activities
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Filter changes for this document
        obj_id = row[class="hl-string">'BELNR'] + row[class="hl-string">'GJAHR']
        doc_changes = df_changes[df_changes[class="hl-string">'OBJECTID'] == obj_id]
        
        for _, chg in doc_changes.iterrows():
            ts = fclass="hl-string">"{chg['UDATE']}T{chg['UTIME']}"
            fname = chg[class="hl-string">'FNAME']
            
            if fname == class="hl-string">'ZLSPR':
                if chg[class="hl-string">'VALUE_OLD'] == class="hl-string">'' and chg[class="hl-string">'VALUE_NEW'] != class="hl-string">'':
                    events.append({**base_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Payment Block Applied', class="hl-string">'EventTimestamp': ts, class="hl-string">'PaymentBlockCode': chg[class="hl-string">'VALUE_NEW']})
                elif chg[class="hl-string">'VALUE_OLD'] != class="hl-string">'' and chg[class="hl-string">'VALUE_NEW'] == class="hl-string">'':
                    events.append({**base_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Payment Block Removed', class="hl-string">'EventTimestamp': ts})
            elif fname == class="hl-string">'ZTERM':
                events.append({**base_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Payment Term Changed', class="hl-string">'EventTimestamp': ts})
            else:
                events.append({**base_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Invoice Data Changed', class="hl-string">'EventTimestamp': ts})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 12. Due Date Passed (Calculated)
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Calculate Net Due Date = Baseline Date (ZFBDT) + Max Days (ZBD1T or ZBD2T or ZBD3T)
        try:
            zfbdt = datetime.strptime(row[class="hl-string">'ZFBDT'], class="hl-string">'%Y%m%d')
            days = float(row[class="hl-string">'ZBD1T']) if row[class="hl-string">'ZBD1T'] else 0
            due_date = zfbdt + timedelta(days=days)
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># If today > due_date and not cleared (or cleared after due date)
            clearing_date = datetime.strptime(row[class="hl-string">'AUGDT'], class="hl-string">'%Y%m%d') if (row[class="hl-string">'AUGDT'] and row[class="hl-string">'AUGDT'] != class="hl-string">'00000000') else None
            check_date = clearing_date if clearing_date else datetime.now()
            
            if check_date > due_date:
                 events.append({
                    **base_attrs,
                    class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Due Date Passed',
                    class="hl-string">'EventTimestamp': due_date.isoformat()
                })
        except ValueError:
            pass class=class="hl-string">"hl-comment"># Handle date parsing errors

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 13. Discount Due Date Passed
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Logic similar to Due Date using discount terms

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Finalize
    df_events = pd.DataFrame(events)
    print(fclass="hl-string">"Generated {len(df_events)} events.")
    df_events.to_csv(class="hl-string">'sap_ap_event_log.csv', index=False)

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

ステップ

Theobald Xtract Universalがインストールされ、ライセンスが有効で、対象のSAP ECCシステムへの接続が許可されていることを確認します。SAPユーザーが、設定対象の会計、仕入先、購買、支払い、消込、変更履歴のデータを読み取れることも確認してください。必要な権限は、SAPのセキュリティ設計によって異なります。
Xtract Universalで、対象のSAP ECCクライアント用のSAP接続を作成または選択し、承認済みの接続方法で認証情報を設定します。抽出SQLに認証情報を記載しないでください。SourceSystemに設定するSAPシステム識別子を記録します。
Xtract Universalでテーブル抽出オブジェクトを作成します。必要な会計伝票ヘッダー、仕入先明細、支払い、消込、支払条件、支払ブロック、変更履歴、支払提案のデータを含むSAPテーブルを選択します。クエリ内の[Your table name]と角括弧で囲まれた各項目参照を、SAP ECCシステムで利用できるオブジェクトに置き換えてください。対象オブジェクトは、リリース、業種別ソリューション、伝票モデル、設定によって異なります。
選択したソースデータで利用できる、最も信頼性の高い変更タイムスタンプまたは変更シーケンスを使って増分抽出を設定します。最後に成功した抽出のウォーターマークはイベントログの外部に保存し、[Last successful extraction timestamp]に使用します。対応している場合は短い重複期間を設け、その後、InvoiceNumber、ActivityName、EventTimestamp、ソースイベント識別子で重複を除去します。これにより、同一タイムスタンプや遅れて確定したデータによる更新漏れを防ぎます。
抽出フィルターを設定します。初回ロードは[Start date]から[End date]までに制限し、必要に応じて[Company Code filter]と[Document Type filter]を適用します。転記日、消込日、支払日、変更日は請求書の伝票日付と異なる場合があるため、履歴アクティビティを取得できるよう、ソースの日付範囲を十分に広く設定してください。
各ソースレコードを、InvoiceNumber、ActivityName、EventTimestamp、SourceSystem、LastDataUpdate、CompanyCode、VendorNumber、DocumentType、InvoiceAmount、PurchaseOrderNumber、PaymentTerms、PaymentBlockCode、PaymentMethod、UserName、ClearingDateの各イベント列に対応付けます。タイムスタンプの精度はソースのまま保持してください。ソースに日付しかない場合は、SAPに保存されていない正確な時刻を示すのではなく、合意済みの業務上の時刻ルールを適用し、そのルールを文書化します。
クエリにある13種類のアクティビティの処理を、それぞれ実装します。「請求書受領記録」では、会計伝票の伝票日付を基準日として使用します。「請求書作成」「請求書保留」「請求書転記」「支払ブロック設定」「請求書データ変更」「支払条件変更」「支払ブロック解除」「支払提案作成」「支払転記」「請求書消込」は、それぞれ対応するソースの証跡から個別の行として出力する必要があります。「割引期限経過」と「支払期日経過」は派生行です。抽出実行日と該当する割引期限および支払期日を比較して、明示的に生成してください。
Xtract Universalまたは後続のSQLレイヤーでデータ型を変換します。SAPの日付と時刻を一貫したタイムスタンプ型に変換し、空欄はNULLに統一し、識別子の先頭のゼロを保持します。通貨と小数の規則に従って金額を変換してください。複数のアクティビティを1行に連結しないでください。
Xtract Universalのジョブスケジュールと出力先を設定します。実行ごとに抽出行を承認済みのステージング先に書き込み、ロードが成功した後にのみウォーターマークを更新します。抽出実行時刻はLastDataUpdateとして保持します。イベントログを公開する前に、重複期間によって生じた重複行を整理してください。
以下の確認項目に沿って結果を検証します。必須の各アクティビティがActivityNameの値として含まれていること、すべてのイベントにInvoiceNumberが設定されていること、各請求書のタイムスタンプが時系列として妥当であることを確認してください。
最終結果を、イベントごとに1行のフラットテーブルまたは区切り形式のファイルとしてエクスポートまたは公開します。列名は必須の名称と完全に一致させてください。UTF-8エンコード、安定した列のデータ型、ISO互換のタイムスタンプ形式を維持します。InvoiceNumberをケース識別子、ActivityNameをアクティビティ、EventTimestampをイベントのタイムスタンプとして、イベントログをProcessMindにアップロードします。ProcessMindは提供された行を読み込み、欠落したイベントを推測しません。

設定

**抽出オブジェクト：**Theobald Xtract Universalのテーブル抽出オブジェクトを使用します。SAPのソーステーブルと項目は、SAP ECCのリリースと設定に応じて選択してください。ソースとの対応付けが確定するまでは、[Your table name]と[Configure based on your system]を使用します。
**増分モード：**ソースの変更タイムスタンプ、変更シーケンス、または同等の信頼できるウォーターマークを使用します。日付しか利用できない場合は、重複期間を設け、決定的な方法で重複を除去してください。出力先へのロードが成功したと確認できる前に、ウォーターマークを進めないでください。
**日付範囲：**初回ロードでは、約3～6か月の期間に制限します。支払条件、消込、支払提案、変更履歴が請求書作成から大幅に遅れて発生する場合は、期間を延長してください。定期ロードでは、最後に成功したウォーターマークに重複期間を加えた範囲を使用します。
**会社コード：**対象が特定の会社コードに限られる場合は、[Company Code filter]を適用します。会社コードが1つだけの場合も、出力にCompanyCodeを含めてください。
**伝票タイプ：**対象システムで請求書と貸方伝票に該当する伝票タイプを確認してから、[Document Type filter]を適用します。出力にはDocumentTypeを含めてください。
**請求書の識別範囲：**必要に応じて、会計伝票番号、会社コード、会計年度をソース伝票のキーとして使用し、設定済みのInvoiceNumberをProcessMindのケース識別子として出力します。請求書番号が一意でない場合は、InvoiceNumberに接頭辞を付けるなど、正規化が必要か確認してください。
**アクティビティの対応付け：**13種類すべてのアクティビティを個別に対応付けます。ソースのステータスや項目の変更ごとに、別のイベント行を出力してください。請求書転記、請求書消込、承認、期限超過などのイベントをProcessMindが推測することを前提にしないでください。
計算イベント：「割引期限経過」と「支払期日経過」を明示的に生成します。イベントを請求書ごとに1回、該当する期限ごとに1回、または抽出実行ごとに出力するのかを定義してください。推奨設計では、基準を初めて超えた時点で各イベントを1回出力し、重複除去用のイベントキーを保存します。
**タイムスタンプの処理：**ソースの日付と時刻の精度を保持します。SAPに日付しか保存されていない場合は、業務上の既定時刻を文書化してください。タイムゾーンを統一し、SAPシステムのタイムゾーンまたは変換ルールを抽出文書に記録します。
**データ変換：**SAP識別子の先頭のゼロを保持し、空の文字列はNULLに変換します。通貨の小数点位置を検証し、ProcessMindへのアップロード前に日付とタイムスタンプの形式を統一してください。
**パフォーマンス：**ソースから取得する列を絞り、日付と組織のフィルターをSAP側で適用し、増分抽出を行います。大量の履歴データは分割し、テーブル全体を無条件に走査しないでください。初回の負荷が高い抽出は、SAPの処理が集中する時間帯を避けて実行します。
変更履歴：「請求書データ変更」と「支払条件変更」の再現には、ソースの変更履歴または同等の監査証跡が必要です。変更伝票が保持されていない、またはアクセスできない場合、これらのアクティビティを確実に再構成することはできません。
支払提案：「支払提案作成」の記録には、自動支払プログラムの提案データにアクセスできる必要があります。支払転記だけでは、支払提案が作成された証拠として不十分です。
**前提条件：**SAP ECCへの接続、必要なSAP読み取り権限、関連する会計・支払いデータへのアクセス、Theobald Xtract Universalのライセンス、設定済みの出力先、ウォーターマークの保存先、抽出ジョブのスケジュール設定と実行権限を確認してください。

クエリの例 sql

WITH source_documents AS (
    SELECT
        [Invoice Number] AS InvoiceNumber,
        [Company Code] AS CompanyCode,
        [Vendor Number] AS VendorNumber,
        [Document Type] AS DocumentType,
        [Invoice Amount] AS InvoiceAmount,
        [Purchase Order Number] AS PurchaseOrderNumber,
        [Payment Terms] AS PaymentTerms,
        [Payment Block Code] AS PaymentBlockCode,
        [Payment Method] AS PaymentMethod,
        [User Name] AS UserName,
        [Clearing Date] AS ClearingDate,
        [Document Date] AS DocumentDate,
        [Invoice Created Timestamp] AS InvoiceCreatedTimestamp,
        [Invoice Parked Timestamp] AS InvoiceParkedTimestamp,
        [Invoice Posted Timestamp] AS InvoicePostedTimestamp,
        [Payment Block Applied Timestamp] AS PaymentBlockAppliedTimestamp,
        [Invoice Data Changed Timestamp] AS InvoiceDataChangedTimestamp,
        [Payment Term Changed Timestamp] AS PaymentTermChangedTimestamp,
        [Payment Block Removed Timestamp] AS PaymentBlockRemovedTimestamp,
        [Payment Proposal Created Timestamp] AS PaymentProposalCreatedTimestamp,
        [Payment Posted Timestamp] AS PaymentPostedTimestamp,
        [Invoice Cleared Timestamp] AS InvoiceClearedTimestamp,
        [Discount Due Date 1] AS DiscountDueDate1,
        [Discount Due Date 2] AS DiscountDueDate2,
        [Net Due Date] AS NetDueDate,
        [Source Change Timestamp] AS SourceChangeTimestamp,
        [Source System] AS SourceSystem
    FROM [Your table name]
    WHERE [Source Change Timestamp] >= CAST('[Last successful extraction timestamp]' AS TIMESTAMP)
      AND [Source Change Timestamp] < CAST('[End timestamp]' AS TIMESTAMP)
      AND [Document Date] >= CAST('[Start date]' AS DATE)
      AND [Document Date] < CAST('[End date]' AS DATE)
      AND ([Company Code] IN ([Company Code filter]) OR [Company Code filter] IS NULL)
      AND ([Document Type] IN ([Document Type filter]) OR [Document Type filter] IS NULL)
),
base_events AS (
    SELECT InvoiceNumber, 'Invoice Receipt Recorded' AS ActivityName, CAST(DocumentDate AS TIMESTAMP) AS EventTimestamp, SourceSystem, CompanyCode, VendorNumber, DocumentType, InvoiceAmount, PurchaseOrderNumber, PaymentTerms, PaymentBlockCode, PaymentMethod, UserName, ClearingDate FROM source_documents WHERE DocumentDate IS NOT NULL
    UNION ALL
    SELECT InvoiceNumber, 'Invoice Created', InvoiceCreatedTimestamp, SourceSystem, CompanyCode, VendorNumber, DocumentType, InvoiceAmount, PurchaseOrderNumber, PaymentTerms, PaymentBlockCode, PaymentMethod, UserName, ClearingDate FROM source_documents WHERE InvoiceCreatedTimestamp IS NOT NULL
    UNION ALL
    SELECT InvoiceNumber, 'Invoice Parked', InvoiceParkedTimestamp, SourceSystem, CompanyCode, VendorNumber, DocumentType, InvoiceAmount, PurchaseOrderNumber, PaymentTerms, PaymentBlockCode, PaymentMethod, UserName, ClearingDate FROM source_documents WHERE InvoiceParkedTimestamp IS NOT NULL
    UNION ALL
    SELECT InvoiceNumber, 'Invoice Posted', InvoicePostedTimestamp, SourceSystem, CompanyCode, VendorNumber, DocumentType, InvoiceAmount, PurchaseOrderNumber, PaymentTerms, PaymentBlockCode, PaymentMethod, UserName, ClearingDate FROM source_documents WHERE InvoicePostedTimestamp IS NOT NULL
    UNION ALL
    SELECT InvoiceNumber, 'Payment Block Applied', PaymentBlockAppliedTimestamp, SourceSystem, CompanyCode, VendorNumber, DocumentType, InvoiceAmount, PurchaseOrderNumber, PaymentTerms, PaymentBlockCode, PaymentMethod, UserName, ClearingDate FROM source_documents WHERE PaymentBlockAppliedTimestamp IS NOT NULL
    UNION ALL
    SELECT InvoiceNumber, 'Invoice Data Changed', InvoiceDataChangedTimestamp, SourceSystem, CompanyCode, VendorNumber, DocumentType, InvoiceAmount, PurchaseOrderNumber, PaymentTerms, PaymentBlockCode, PaymentMethod, UserName, ClearingDate FROM source_documents WHERE InvoiceDataChangedTimestamp IS NOT NULL
    UNION ALL
    SELECT InvoiceNumber, 'Payment Term Changed', PaymentTermChangedTimestamp, SourceSystem, CompanyCode, VendorNumber, DocumentType, InvoiceAmount, PurchaseOrderNumber, PaymentTerms, PaymentBlockCode, PaymentMethod, UserName, ClearingDate FROM source_documents WHERE PaymentTermChangedTimestamp IS NOT NULL
    UNION ALL
    SELECT InvoiceNumber, 'Payment Block Removed', PaymentBlockRemovedTimestamp, SourceSystem, CompanyCode, VendorNumber, DocumentType, InvoiceAmount, PurchaseOrderNumber, PaymentTerms, PaymentBlockCode, PaymentMethod, UserName, ClearingDate FROM source_documents WHERE PaymentBlockRemovedTimestamp IS NOT NULL
    UNION ALL
    SELECT InvoiceNumber, 'Payment Proposal Created', PaymentProposalCreatedTimestamp, SourceSystem, CompanyCode, VendorNumber, DocumentType, InvoiceAmount, PurchaseOrderNumber, PaymentTerms, PaymentBlockCode, PaymentMethod, UserName, ClearingDate FROM source_documents WHERE PaymentProposalCreatedTimestamp IS NOT NULL
    UNION ALL
    SELECT InvoiceNumber, 'Payment Posted', PaymentPostedTimestamp, SourceSystem, CompanyCode, VendorNumber, DocumentType, InvoiceAmount, PurchaseOrderNumber, PaymentTerms, PaymentBlockCode, PaymentMethod, UserName, ClearingDate FROM source_documents WHERE PaymentPostedTimestamp IS NOT NULL
    UNION ALL
    SELECT InvoiceNumber, 'Invoice Cleared', InvoiceClearedTimestamp, SourceSystem, CompanyCode, VendorNumber, DocumentType, InvoiceAmount, PurchaseOrderNumber, PaymentTerms, PaymentBlockCode, PaymentMethod, UserName, ClearingDate FROM source_documents WHERE InvoiceClearedTimestamp IS NOT NULL
    UNION ALL
    SELECT InvoiceNumber, 'Discount Due Date Passed', CAST(CURRENT_DATE AS TIMESTAMP), SourceSystem, CompanyCode, VendorNumber, DocumentType, InvoiceAmount, PurchaseOrderNumber, PaymentTerms, PaymentBlockCode, PaymentMethod, UserName, ClearingDate FROM source_documents WHERE ClearingDate IS NULL AND ((DiscountDueDate1 IS NOT NULL AND CURRENT_DATE > DiscountDueDate1) OR (DiscountDueDate2 IS NOT NULL AND CURRENT_DATE > DiscountDueDate2))
    UNION ALL
    SELECT InvoiceNumber, 'Due Date Passed', CAST(CURRENT_DATE AS TIMESTAMP), SourceSystem, CompanyCode, VendorNumber, DocumentType, InvoiceAmount, PurchaseOrderNumber, PaymentTerms, PaymentBlockCode, PaymentMethod, UserName, ClearingDate FROM source_documents WHERE ClearingDate IS NULL AND NetDueDate IS NOT NULL AND CURRENT_DATE > NetDueDate
),
final_events AS (
    SELECT
        InvoiceNumber,
        ActivityName,
        EventTimestamp,
        SourceSystem,
        CAST(CURRENT_TIMESTAMP AS TIMESTAMP) AS LastDataUpdate,
        CompanyCode,
        VendorNumber,
        DocumentType,
        InvoiceAmount,
        PurchaseOrderNumber,
        PaymentTerms,
        PaymentBlockCode,
        PaymentMethod,
        UserName,
        ClearingDate,
        ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY InvoiceNumber, ActivityName, EventTimestamp ORDER BY EventTimestamp) AS DuplicateRank
    FROM base_events
    WHERE InvoiceNumber IS NOT NULL
      AND EventTimestamp IS NOT NULL
)
SELECT
    InvoiceNumber,
    ActivityName,
    EventTimestamp,
    SourceSystem,
    LastDataUpdate,
    CompanyCode,
    VendorNumber,
    DocumentType,
    InvoiceAmount,
    PurchaseOrderNumber,
    PaymentTerms,
    PaymentBlockCode,
    PaymentMethod,
    UserName,
    ClearingDate
FROM final_events
WHERE DuplicateRank = 1
ORDER BY InvoiceNumber, EventTimestamp, ActivityName;

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