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買掛金請求書処理用データテンプレート

Microsoft Dynamics 365

買掛金請求書処理の属性 (21) 買掛金請求書処理のアクティビティ (14) 抽出ガイド (4)

買掛金請求書処理用データテンプレート

このテンプレートは、買掛金請求書処理を分析・最適化するために必要なデータを収集できるよう案内します。重要な属性とアクティビティを整理し、情報の抽出方法も説明しています。このテンプレートを使うことで、詳細なイベントログを作成し、プロセスパフォーマンスを深く分析できます。

収集を推奨する属性
追跡する主要アクティビティ
抽出方法

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.

テンプレートをダウンロード

買掛金請求書処理の属性

買掛金請求書処理を詳細に分析するため、イベントログに含める推奨データ項目です。詳細なインサイトを得られます。

3 必須 6 推奨 12 任意

	名前	説明
	請求書 Invoice	各仕入先請求書ドキュメントを一意に識別するIDです。
説明 Invoiceは主なケースIDとして機能し、請求書の受領から最終的な支払いまで、すべてのアクティビティを関連付けます。これにより、買掛金プロセスにおける個々の請求書の進行をエンドツーエンドで分析できます。分析では、このIDでイベントをグループ化することが、請求書ごとのプロセスフローを再構築する最初のステップです。ケース単位の総サイクル時間などのKPIを算出し、個々の請求書の進行に特有のバリアントやボトルネックを特定できます。重要な理由請求書のライフサイクル全体を追跡するための基本キーであり、買掛金におけるすべてのプロセスマイニング分析の基盤です。入手先通常は、Dynamics 365 Financeの「Vendor invoice」ページまたは関連するデータエンティティにある仕入先請求書番号です。例 INV-00125475000921DE-8832-2023
	アクティビティ ActivityName	実行された業務プロセス上のステップの名称です。
説明この属性は、請求書について特定の時点で発生したアクションまたはイベントを記録します。たとえば、「Invoice Registered」や「Invoice Approved」などです。これらのアクティビティが、検出されたプロセスマップのノードになります。アクティビティの順序と頻度の分析は、プロセスマイニングの基本です。プロセスフローを可視化し、一般的な経路とまれな経路（バリアント）を特定するとともに、遅延や再処理の原因となるアクティビティを明らかにできます。重要な理由アクティビティはプロセスにおける「何を行ったか」を定義し、プロセスマップの作成やプロセスフローと変動の分析を可能にします。入手先通常は、Dynamics 365のAPモジュールにあるステータス変更、ワークフロー履歴ログ、またはドキュメントの計上記録から取得します。例請求書登録請求書承認済み不一致解消支払い実行
	開始時刻 EventTime	アクティビティまたはイベントが発生した時点を示すタイムスタンプです。
説明この属性は各アクティビティの日付と時刻を示し、イベントを時系列に並べたり、処理時間を算出したりするために欠かせません。イベントログの時間情報を支える基盤です。分析では、開始時刻を使って、アクティビティ間のサイクル時間、待機時間、ケース全体の所要時間など、時間に関するすべての指標を算出します。ボトルネックの特定や、SLAに対するプロセスパフォーマンスの測定にも重要です。重要な理由このタイムスタンプは、イベントを正しい順序に並べ、サイクル時間やボトルネックなど、すべてのパフォーマンス指標を算出するために欠かせません。入手先 Dynamics 365の取引レコード、ワークフロー履歴ログ、または計上日フィールドにある作成日、変更日、計上日などのフィールドから取得します。例 2023-04-15T09:00:12Z2023-04-18T14:35:00Z2023-05-02T11:21:45Z
	ユーザー UserName	アクティビティを実行したユーザーです。
説明請求書の登録や承認など、プロセス上のステップを完了した担当ユーザーを特定します。通常は、Dynamics 365のユーザーIDに関連付けられます。ユーザー別にパフォーマンスを分析すると、トレーニングの必要性、パフォーマンスの高い担当者、業務量の分布を把握できます。承認時間やリソース効率に焦点を当てたダッシュボードでは、どのユーザーやチームがボトルネックになっているかを管理者が確認するために役立ちます。重要な理由作業を特定の担当者に関連付けることで、業務量やパフォーマンスを分析し、トレーニングの機会を特定できます。入手先通常は、取引の「Created by」または「Modified by」フィールド、あるいはDynamics 365のワークフロー履歴ログに記録されています。例 j.doea.smithr.williams
	仕入先 VendorName	請求書を提出したサプライヤーまたは仕入先の名称です。
説明この属性は、請求書に関連付けられた仕入先を識別します。仕入先データには、通常、名称、ID、カテゴリーなどが含まれます。仕入先別にAPプロセスを分析すると、不一致が頻発するなど、問題のある請求書を継続的に提出する仕入先、特別な支払条件を持つ仕入先、処理サイクルが長い仕入先を特定できます。この分析結果を、仕入先との関係や連携の改善に役立てられます。重要な理由プロセスを仕入先別に分けて分析できるため、不一致の頻発や支払い遅延など、仕入先固有の問題を特定できます。入手先仕入先請求書ヘッダーから関連付けます。通常は、仕入先勘定番号に基づいて「VendTable」データエンティティから取得します。例 Contoso LtdFabrikam IncNorthwind Traders
	支払条件 PaymentTerms	仕入先と合意した請求書の支払条件です。
説明仕入先請求書を支払う条件を定義します。たとえば、「Net 30」は30日以内の支払い、「2/10 Net 30」は10日以内に支払えば2％割引、そうでなければ30日以内に支払う条件を示します。支払条件別に分析すると、契約内容の違いが支払いの適時性やキャッシュフローに与える影響を把握できます。早期支払い割引の機会を特定し、特定の条件だけ遵守が難しいかどうかを確認するためのコンプライアンス分析にも利用できます。重要な理由支払期限と割引の機会を定義し、キャッシュフロー管理やコスト削減に直接影響します。入手先仕入先マスターデータ、または発注書・請求書ヘッダーに指定されています。「PaymTermId」などのフィールドに保存されます。例 30日後払い60日後払い10日以内2％割引、30日後払い
	発注書番号 PurchaseOrderNumber	請求書に関連付けられた発注書を一意に識別する番号です。
説明この属性は、請求書と対応する発注書（PO）を関連付けます。請求書には、発注書に基づくものと、発注書に基づかないものがあります。この属性を分析すると、異なるワークフローに従うことが多い、発注書ベースと非発注書ベースの請求書処理を区別できます。発注書照合の効率を測定し、請求書の詳細が発注書と一致しない場合に発生する問題を特定するうえでも欠かせません。重要な理由異なるプロセスに従う発注書ベースの請求書と非発注書ベースの請求書を区別し、照合効率を分析するために役立ちます。入手先仕入先請求書のヘッダーまたは明細にあり、通常は「VendInvoiceInfoTable」の「PurchId」というフィールドに保存されています。例 PO-000432PO-000511
	請求書支払期日 InvoiceDueDate	支払条件に基づいて算出された、請求書の支払期限です。
説明この日付は、違約金を避け、仕入先との契約を遵守するために請求書を支払う期限を示します。通常は、請求書日付と指定された支払条件に基づいて算出されます。この属性は「支払条件の遵守」分析に欠かせません。「支払い実行」日と「請求書支払期日」を比較することで、支払い遅延を自動的に検出し、遵守率を算出できます。また、良好な仕入先関係を維持するために、支払いの優先順位付けにも役立ちます。重要な理由期日どおりの支払い実績の測定、仕入先との関係管理、支払い遅延手数料の回避に欠かせません。入手先請求書日付と支払条件に基づく計算フィールドです。通常は、仕入先取引テーブル（例：「VendTrans」）の「DueDate」などのフィールドに保存されています。例 2023-05-152023-06-302023-07-01
	請求書金額 InvoiceAmount	請求書の合計金額です。
説明仕入先請求書で支払うべき合計金額を示します。各ケースにおける重要な財務指標です。この属性により、APプロセスを財務面から分析できます。高額な請求書を優先したり、金額のしきい値に応じて承認時間を分析したり、支払い遅延や早期支払い割引が財務に与える影響を把握したりできます。重要な理由財務面の背景情報を提供し、高額な請求書が異なる方法で処理されているかどうかなど、金額に応じたプロセスの動きを分析できます。入手先仕入先請求書ヘッダーにあり、通常は「VendInvoiceInfoTable」の「InvoiceAmount」などのフィールドに保存されています。例 1500.75250.0012345.50
	ソースシステム SourceSystem	データの抽出元となったシステムです。
説明この属性はイベントデータの発生元を識別します。この場合、通常は「Microsoft Dynamics 365」です。複数のシステム（OCRスキャンツールやD365など）のデータを統合する場合に、特に重要になります。プロセスマイニング分析では、データの系譜の確認、トラブルシューティング、プロセスを支える技術環境の把握に役立ちます。特定のシステムからのイベントだけに絞って分析することもできます。重要な理由データの発生元に関する重要な背景情報を提供し、データ検証や複数システムにまたがるプロセス分析に役立ちます。入手先通常は「Microsoft Dynamics 365」という固定値で、データの抽出・変換処理中に追加されます。例 Microsoft Dynamics 365 FinanceD365 F&OAX2012
	会社コード CompanyCode	請求書を処理する法人を識別する項目です。
説明この属性は、請求書を担当する組織内の特定の会社または法人を識別します。複数会社で運用している場合、重要な組織ディメンションです。会社コードでAPプロセスを分析すると、異なる事業部門や法人間でパフォーマンスを比較できます。特定の法人の効率が低い、手戻り率が高い、または異なるプロセスバリアントに従っているかを確認できるため、標準化やベストプラクティスの共有につながります。重要な理由組織内の異なる法人や事業部門間で、パフォーマンスのベンチマークとプロセス比較を行えます。入手先 Dynamics 365のほぼすべてのトランザクションテーブルにある標準項目です。通常は「DataAreaId」という名前です。例 USMFDEMFGBSI
	入庫番号 GoodsReceiptNumber	請求書に関連する入庫伝票の識別子です。
説明この属性は、請求書を受領した商品またはサービスの記録に関連付けます。発注書、入庫、請求書による三者照合に必要です。プロセスの照合効率を分析するうえで欠かせません。「Goods Receipt Matched」アクティビティの遅延や失敗をこの識別子で追跡し、元の入庫伝票を確認できます。これにより、買掛金に影響する調達や受入工程の問題を特定できます。重要な理由三者照合の効率を分析し、入荷処理に起因する問題を特定しやすくします。入手先発注明細を介して関連付けられます。通常は梱包明細仕訳（「VendPackingSlipJour」）または関連テーブルにあります。例 GRN-00981GRN-01024
	最終データ更新 LastDataUpdate	ソースシステムから最後にデータを更新した時点のタイムスタンプです。
説明この属性は、Microsoft Dynamics 365から新しいデータを取得してイベントログを最後に更新した時点を示します。分析対象データの新しさを把握するための情報です。ダッシュボードや継続的な監視では、現在表示しているプロセスデータが最新かどうかを判断するために、このタイムスタンプが欠かせません。データの鮮度に関する認識をそろえ、データパイプラインの状態を監視するのにも役立ちます。重要な理由データの新しさを把握できるため、分析に基づいて適切なタイミングで正確な業務判断を行ううえで重要です。入手先データの抽出・ロード（ETL）ツールが、データの取り込み時に生成して付与するメタデータフィールドです。例 2023-06-01T02:00:00Z2023-06-02T02:00:00Z
	割引適用期限 EarlyPaymentDiscountDate	早期支払割引の適用を受けるために、請求書を支払う期限です。
説明仕入先が提示した割引を受けるために、請求書を支払える最終日を示します。請求書日付と支払条件の割引部分から算出されます。たとえば「2/10 Net 30」の「10」に該当します。「早期支払割引ステータス」分析の基準となる日付です。「支払予定日」または「支払実行日」とこの期限を比較することで、割引を適用できたかを判定し、財務最適化の指標を明確に示せます。重要な理由コスト削減を実現する目標日を定め、支払の優先順位付けと効率改善を支える重要な基準になります。入手先支払条件と請求書日付に基づいてシステムが計算します。「VendTrans」の「CashDiscDate」などの項目に保存されます。例 2023-04-252023-05-102023-06-15
	差異理由 DiscrepancyReason	請求書の差異を示す理由コードまたは説明です。
説明請求書が保留になった場合や差異が特定された場合に、その理由を記録します。たとえば、「価格不一致」、「数量差異」、「入庫未登録」などです。「差異解消と手戻り」の分析に欠かせない属性です。理由別に手戻りを分類すると、プロセスの非効率を生む根本原因を特定できます。たとえば「価格不一致」が最も多い場合、購買部門と仕入先のデータ整合性を高める必要があると判断できます。重要な理由手戻りの根本原因を示し、例外処理や手作業を減らすための改善策を検討できます。入手先 APモジュール内の請求書保留テーブル、ワークフローコメント、または差異記録用の項目に保存される場合があります。例価格不一致数量差異無効な発注書
	手戻りあり IsRework	請求書に手戻りが発生したかどうかを示す計算フラグです。
説明請求書のプロセスフローに「差異解消」や、初回の失敗後に行われる2回目の「請求書データ検証」などの手戻りアクティビティが含まれる場合に、真に設定されます。ケース全体を対象に計算します。「差異手戻り率」KPIを直接支えます。追加の手作業が必要だった請求書を簡単にフィルタリングして集計できるため、データ品質の低さやプロセス例外の影響を定量化できます。重要な理由手戻りを直接測定し、プロセス例外や非効率の規模を簡単に定量化・分析できます。入手先ソースシステムの項目ではありません。ケース内で、手戻りを示す特定のアクティビティが発生したかどうかを確認し、プロセスマイニングツールで計算します。例 truefalse
	承認者 ApproverName	特定のステップで請求書を承認または却下したユーザーです。
説明この属性は、ワークフローで承認判断を行った担当者を識別します。複数段階の承認が必要な請求書では、ステップごとに異なる承認者が設定される場合があります。「請求書承認サイクルタイム分析」ダッシュボードに欠かせません。承認者別に分析すると、業務量などの要因によってプロセスのボトルネックになっている担当者を特定できます。承認サイクルを短縮するための対策を、対象を絞って実施できます。重要な理由承認プロセスを詳細に分析し、個人またはチーム単位のボトルネックを特定できます。入手先各承認ステップを完了したユーザーを記録するワークフロー履歴ログ（「WorkflowTrackingStatusTable」）から取得されます。例 David ChenMaria GarciaAP_Manager_Group
	支払遅延あり IsLatePayment	支払が期限後に行われたかどうかを示す計算フラグです。
説明「支払実行」アクティビティが「請求書支払期限」より後に発生した場合に、真に設定されます。支払条件への不遵守をケース単位で明確に示します。「支払条件コンプライアンス率」KPIの計算を簡単にします。遅延支払の件数と金額をすばやくフィルタリングしてダッシュボードに表示でき、遅延理由の根本原因分析にも役立ちます。重要な理由支払条件に適合しない支払を分析し、期限内支払KPIを算出するための、明確でシンプルなフラグを提供します。入手先ソースシステムの項目ではありません。「支払実行」アクティビティのタイムスタンプと「InvoiceDueDate」属性を比較し、プロセスマイニングツールで計算します。例 truefalse
	早期支払割引額 EarlyPaymentDiscountAmount	請求書を早期に支払った場合に適用される可能性がある割引額です。
説明この属性は、支払条件で定められた早期支払いに対する仕入先の割引額を金額で示します。「早期支払割引ステータス」ダッシュボードに欠かせない財務データです。適用できた割引と適用できなかった割引の価値を定量化し、請求書の承認や支払予定作成の効率化を促す明確な財務上の根拠を示します。重要な理由プロセス効率化による財務上の機会を定量化し、プロセスパフォーマンスとコスト削減を直接結び付けます。入手先請求書金額と支払条件に基づく計算項目です。「VendTrans」などのテーブルや、関連する現金割引項目で確認できます。例 30.015.00246.91
	自動処理かどうか IsAutomated	アクティビティがシステムによって自動的に実行されたかどうかを示すフラグです。
説明この真偽値属性により、人が実行したアクティビティと、請求書の自動転記や照合など、システムが自動実行したアクティビティを区別できます。 APプロセスの自動化レベルを測定するうえで重要です。Straight-Through Processing（STP）率の算出や、今後の自動化に適した手作業の特定に役立ち、最終的にコストと処理時間の削減につながります。重要な理由 Straight-Through Processing率を測定し、自動化と効率を高める機会を特定できます。入手先アクティビティに関連付けられたユーザーがシステムユーザーまたはバッチユーザー（例：「Admin」、「BatchUser」）かどうかを確認して算出します。例 truefalse
	請求書ステータス InvoiceStatus	請求書の現在の処理ステータスです。
説明この属性は、請求書のプロセスにおける最後に確認された状態を示します。たとえば、「In Progress」、「Approved」、「Paid」、「Cancelled」などです。請求書のライフサイクル上の現在位置を把握できます。プロセスマイニングではアクティビティからフローを導出しますが、最終ステータスがあると、検証や、未処理の請求書全体の現在の状態をまとめる業務向けダッシュボードの作成に役立ちます。「Approved」だがまだ「Paid」ではない請求書だけに絞り込むこともできます。重要な理由請求書の現在の状態を概要レベルで示します。フィルタリングや、ステータス別のダッシュボード作成に役立ちます。入手先通常、APモジュール内の文書ステータスまたはワークフローステータスの項目から取得されます。例処理中承認済み支払済みキャンセル済み

必須推奨任意

買掛金請求書処理のアクティビティ

正確なプロセス発見とパフォーマンス分析のため、イベントログに記録すべき主要なプロセス手順と重要な節目です。

5 推奨 9 任意

	アクティビティ	説明
	承認申請済み	請求書が正式にワークフローへ送信され、権限を持つ担当者による確認と承認を受ける状態になったことを示します。承認サイクルの開始点です。
重要な理由承認サイクル時間の測定を開始する重要なマイルストーンです。データ入力・照合にかかった時間と、承認に要した時間を区別できます。入手先特定の請求書ドキュメントについて、D365のワークフロー履歴ログ（WorkflowTrackingStatusTable）に記録される明示的なイベントです。送信時のタイムスタンプが記録されます。取得ワークフロー追跡履歴から、請求書の「Submitted」イベントを抽出します。イベントタイプ explicit
	支払い実行	支払い仕訳帳の計上によって、支払いが正式に実行されたことを示します。この取引により、計上済み請求書によって発生した債務が決済されます。
重要な理由プロセスの主な終了イベントです。支払条件の遵守状況や支払い遅延の特定、エンドツーエンドの最終サイクル時間の測定に使用します。入手先支払い仕訳帳が計上された際に記録される明示的なイベントです。決済情報は仕入先取引テーブル（VendTrans）に保存され、支払いと請求書が関連付けられます。取得 VendTransの支払い決済レコードにある取引日を使用します。イベントタイプ explicit
	請求書承認済み	ワークフローで最終承認が行われ、請求書を支払いのために計上できる状態になったことを示します。請求書が支払い段階に入る前の重要なマイルストーンです。
重要な理由承認サイクルの終了を示します。「Submitted for Approval」からこのアクティビティまでの時間は、承認のボトルネックや長時間実行されているワークフローを特定するための重要なKPIです。入手先ワークフローのステータスが「Completed」または「Approved」に更新された際に、ワークフロー履歴ログ（WorkflowTrackingStatusTable）に記録される明示的なイベントです。取得ワークフロー追跡履歴から、請求書の「Approved」または「Completed」イベントを抽出します。イベントタイプ explicit
	請求書登録	手入力、OCRスキャン、または電子データ交換（EDI）によって、システムに請求書レコードが最初に作成されたことを示します。請求書処理ライフサイクルの開始点です。
重要な理由このアクティビティは、プロセスの主な開始イベントです。この時点から支払いまでの時間を分析することで、請求書処理全体のサイクル時間を算出できます。これは重要なパフォーマンス指標です。入手先 VendInvoiceInfoTableなどの保留中仕入先請求書テーブルまたは請求書仕訳帳テーブルにある、請求書ヘッダーレコードの作成タイムスタンプ（CreatedDateTimeフィールド）から推定します。取得請求書ヘッダーレコードの作成タイムスタンプを使用します。イベントタイプ inferred
	請求書計上済み	承認済みの請求書が総勘定元帳に正式に記録され、財務上の債務が発生したことを示します。重要で、多くの場合は取り消しが容易でない会計取引です。
重要な理由計上は、請求書が支払い可能になったことを示す主要なマイルストーンです。すべての検証・承認ステップが完了し、債務が認識されたことを確認できます。入手先明示的な取引です。計上日時は、仕入先請求書仕訳帳（VendInvoiceJour）および関連する総勘定元帳エントリ（GeneralJournalEntry）に記録されます。取得 VendInvoiceJourまたはGeneralJournalEntryテーブルの計上タイムスタンプを使用します。イベントタイプ explicit
	不一致特定	請求書が発注書または入荷記録との検証・照合に失敗し、手作業による対応が必要になった時点で発生します。通常、請求書には保留または特定のステータスが設定されます。
重要な理由このアクティビティを起点に再処理ループが始まります。発生頻度と原因を分析することは、プロセスの非効率、データ品質の問題、仕入先の問題を特定するうえで重要です。入手先請求書の履歴に明示的に記録される場合があります。また、照合差異に関連する理由コードとともに請求書が「On Hold」に設定された時点から推定することもできます。請求書ヘッダーのステータス変更を確認します。取得請求書のステータスが「On Hold」に設定された時点、または不一致フラグが設定された時点のタイムスタンプを取得します。イベントタイプ inferred
	不一致解消	不一致の特定後に、保留を解除したり請求書を修正したりする対応です。請求書は、照合または承認のために再送信できる状態になります。
重要な理由このアクティビティによって再処理ループが終了します。不一致の解消にかかった時間は、例外処理プロセスの効率を示す重要な指標です。入手先請求書から「On Hold」ステータスが削除された時点、または却下後に請求書がワークフローへ再送信された時点のタイムスタンプから推定します。取得保留が解除された時点、または却下後に請求書が再送信された時点のタイムスタンプを取得します。イベントタイプ inferred
	入荷照合済み	三者間照合では、入荷記録と照合することで、請求された商品またはサービスが受領済みであることを確認します。請求書の内容と実際の納品を確認するステップです。
重要な理由このアクティビティを追跡すると、三者間照合の効率を分析し、入荷情報の欠落や誤りによる遅延を特定できます。入手先発注書照合と同様に、商品受領仕訳帳（Packing Slips）との照合が成功したことを示す請求書のステータス更新から推定します。取得三者間照合の成功を示すステータス変更またはフラグを確認します。イベントタイプ inferred
	支払い予定	計上済みの請求書が支払い提案または支払い仕訳帳に選択・追加され、今後の支払い処理に組み込まれます。支払う意思が示された状態です。
重要な理由このアクティビティは、キャッシュフロー予測や支払条件の遵守状況を分析するうえで重要です。早期支払い割引が検討され、計画されているかどうかも確認できます。入手先請求書を含む支払い仕訳帳明細（LedgerJournalTrans）の作成から推定します。仕訳帳明細の取引日が、予定支払日を示します。取得請求書を参照する支払い仕訳帳明細の作成日を使用します。イベントタイプ inferred
	支払い消込済み	会社が実行した支払いが銀行で決済され、銀行照合プロセスによって確認されたことを示します。支払い完了を確認する最終的な財務上の記録です。
重要な理由現金流出を最終的に確認するアクティビティです。支払い実行から銀行での決済までの時間を分析することは、資金管理やキャッシュマネジメントにとって重要です。入手先銀行照合モジュールから取得します。支払いに対応する銀行明細行がD365で照合・計上された時点から推定します。取得銀行取引データ（BankStmtISOAccountStatement）を元の支払いに関連付ける必要があります。イベントタイプ inferred
	発注書照合済み	請求書を1件以上の発注書に関連付け、数量、価格、条件を確認するプロセスです。発注書に基づく請求書では、重要な検証ステップとなります。
重要な理由このアクティビティは、初回照合率の測定や、照合プロセスのボトルネック特定に欠かせません。ここで失敗すると、不一致を解消するための再処理ループにつながることが少なくありません。入手先請求書レコードの照合ステータスが「Matched」に更新された時点、または明細レベルの照合情報が正常に保存された時点から推定できます。通常は、仕入先請求書明細に関連するテーブルに保存されています。取得発注書照合の成功に関連する、請求書ヘッダーまたは明細のステータス変更を特定します。イベントタイプ inferred
	請求書データ検証済み	照合や承認の前に、取得した請求書データの完全性と正確性をシステムまたはユーザーが初期確認したことを示します。自動化されたシステム検証の場合も、手作業による確認の場合もあります。
重要な理由このアクティビティを追跡すると、データ品質の低さによる遅延を特定できます。ここで失敗率が高い、または処理時間が長い場合は、OCRの精度など、データ取得プロセスに問題がある可能性があります。入手先これは多くの場合、推定イベントです。請求書のステータスが「New」または「Draft」から「Validated」や「Ready for Matching」などに変わった時点のタイムスタンプ、またはワークフローへの送信前に最後に変更された時点から導出できます。取得検証の成功を示すステータス変更、またはワークフロー送信前の更新イベントのタイムスタンプを取得します。イベントタイプ inferred
	請求書却下	承認者がワークフロー内で請求書を却下し、通常は修正または確認のために起票者へ差し戻します。これにより、再処理ループが始まります。
重要な理由却下を追跡すると、承認の遅延や再処理の原因を特定できます。請求書コードの問題、ポリシー違反、書類不足などを明らかにするのにも役立ちます。入手先承認者が「Reject」アクションを選択した際に、ワークフロー履歴（WorkflowTrackingStatusTable）に記録される明示的なイベントです。取得ワークフロー追跡履歴から、請求書の「Rejected」イベントを抽出します。イベントタイプ explicit
	請求書取消	通常は誤りを修正するため、計上後の請求書が無効化または取り消されたことを示します。プロセスにおける例外的な代替終了点です。
重要な理由取消を追跡すると、プロセス品質やエラー率を把握できます。取消頻度が高い場合は、上流プロセスに構造的な問題がある可能性があります。入手先明示的なイベントです。D365は、元の請求書仕訳帳に関連付けられた反対仕訳またはクレジット取引を作成します。この反対仕訳の計上日が取消日を示します。取得元の請求書に関連付けられた反対仕訳の計上日を特定します。イベントタイプ explicit

推奨任意

抽出ガイド

Microsoft Dynamics 365からデータを取得する方法

ステップ

データ管理ワークスペースへのアクセス：Microsoft Dynamics 365 Finance and Operationsにログインします。メインのダッシュボードに移動し、データ管理ワークスペースを検索または選択します。
新しいエクスポートプロジェクトの作成：データ管理ワークスペースで、エクスポートタイルを選択します。新規をクリックして新しいエクスポートプロジェクトを作成します。わかりやすい名前（例：AP_Invoice_Event_Log_Export）と説明を入力します。
必要なデータエンティティの追加：プロジェクトの詳細で、エンティティの追加をクリックします。次の標準データエンティティを検索して追加します。各エンティティを個別に追加する必要がある場合があります。
- 仕入先請求書ヘッダー（VendInvoiceInfoTable）
- 転記済み仕入先請求書（VendInvoiceJour）
- 仕入先取引（VendTrans）
- 仕入先決済取引（VendSettlement）
- ワークフロー追跡ステータス（WorkflowTrackingStatusTable）
- 支払仕訳明細（LedgerJournalTrans）
- 銀行取引（BankAccountTrans）
エクスポート形式の設定：追加した各エンティティで、対象データ形式を指定します。シンプルで多くのデータ変換ツールと互換性があるため、CSVを推奨します。初回実行時は、フィルターと確認ができるように「ステージングをスキップ」オプションを「いいえ」に設定します。
フィルターと日付範囲の適用：各エンティティを選択してフィルターをクリックします。分析対象の法人（会社）で絞り込むことが重要です。主要な日付フィールド（例：仕入先請求書ヘッダーの作成日時）に日付範囲フィルターを適用し、直近6か月など、運用しやすい期間にデータ量を制限します。
エクスポートジョブの設定：プロジェクト設定を保存します。アクションペインのエクスポートボタンをクリックすると、手動でエクスポートを実行できます。定期的に抽出する場合は、定期データジョブの作成オプションを使って、毎週などの自動実行を設定します。
エクスポートファイルのダウンロード：ジョブが完了したら、ジョブ履歴に移動します。そこからパッケージをダウンロードできます。パッケージは、データエンティティごとに分かれたCSVファイルを含むZIPファイルです。
データの結合と変換：ダウンロードしたパッケージを解凍します。Power BI（Power Query）、Pythonスクリプト、データベース（例：SQL Server）などの外部ツールを使って、個別のCSVファイルを読み込みます。以下のクエリセクションに記載された変換ロジックを適用し、ファイルを結合してデータをピボットし、必要なイベントログ形式（1行につき1アクティビティ）に変換します。
イベントログファイルの仕上げ：変換ロジックを適用した後、結果のテーブルを1つのCSVファイルにエクスポートします。列見出しが必要な属性（Invoice、ActivityName、EventTime、UserName、VendorName、InvoiceAmount、InvoiceDueDate、PaymentTerms、PurchaseOrderNumber）と一致していることを確認します。
プロセスマイニングツールへのアップロード：完成したCSVファイルをプロセスマイニングアプリケーションにアップロードできます。

設定

主要データエンティティ： 抽出には標準エンティティのセットを使用します。特に重要なのは、Vendor invoice headers（請求書の基本データ）、Vendor posted invoices（転記済みデータ）、Workflow tracking status（承認イベント）、Vendor transactions（支払情報）です。
エクスポート形式： 対象データ形式にはCSVを使用します。軽量で、データ変換ツールで広くサポートされています。
増分エクスポートと全件エクスポート： 初回分析では、指定した履歴期間の全件エクスポートを実行します。継続的な監視では、定期ジョブを設定します。Data Management Frameworkは増分エクスポートに対応していますが、エンティティの変更追跡を慎重に設定する必要があります。
日付範囲フィルタリング： データセットのサイズを制限するため、必ず日付範囲フィルターを設定します。システムに過度な負荷をかけずに意味のある分析を行うため、3～6か月分のデータを抽出するのが一般的です。Vendor invoice headersエンティティのcreatedDateTime項目でフィルターします。
Company（法人）フィルター： Company（DataAreaId）でフィルターすることが重要です。複数の法人のデータを一度に分析すると、プロセスが標準化されていない限り複雑になる場合があります。
セキュリティと権限： エクスポートを実行するユーザーには、Data managementワークスペースへのアクセス権と、指定したすべてのデータエンティティへの読み取り権限を持つセキュリティロールが必要です。通常は、Data management administratorロール、または同等の権限を持つカスタムロールが必要です。

a サンプルクエリ sql

-- This is a conceptual SQL query representing the logic to be applied in an external tool (e.g., Power BI, Python, SQL DB)
-- to transform the exported D365 CSV files into a single event log.
-- Replace '[Your Company]' with the legal entity ID you are analyzing.

-- Step 1: Define CTEs (Common Table Expressions) to represent your loaded CSV files.

WITH VendInvoiceInfoTable AS (
    -- Represents the 'Vendor invoice headers' CSV file
    SELECT * FROM [dbo].[VendInvoiceInfoTable_Export]
),
VendInvoiceJour AS (
    -- Represents the 'Vendor posted invoices' CSV file
    SELECT * FROM [dbo].[VendInvoiceJour_Export]
),
VendTrans AS (
    -- Represents the 'Vendor transactions' CSV file
    SELECT * FROM [dbo].[VendTrans_Export]
),
VendSettlement AS (
    -- Represents the 'Vendor settlement transactions' CSV file
    SELECT * FROM [dbo].[VendSettlement_Export]
),
WorkflowTrackingStatusTable AS (
    -- Represents the 'Workflow tracking status' CSV file
    SELECT * FROM [dbo].[WorkflowTrackingStatusTable_Export]
),
LedgerJournalTrans AS (
    -- Represents the 'Payment journal lines' CSV file
    SELECT * FROM [dbo].[LedgerJournalTrans_Export]
),
BankAccountTrans AS (
    -- Represents the 'Bank transactions' CSV file
    SELECT * FROM [dbo].[BankAccountTrans_Export]
),
-- Step 2: Extract each activity as a separate SELECT statement and UNION them together.

FinalEventLog AS (
    -- 1. Invoice Registered
    SELECT
        i.INVOICENUM AS "Invoice",
        'Invoice Registered' AS "ActivityName",
        i.CREATEDDATETIME AS "EventTime",
        i.CREATEDBY AS "UserName",
        i.VENDORNAME AS "VendorName",
        i.INVOICEAMOUNT AS "InvoiceAmount",
        i.DUEDATE AS "InvoiceDueDate",
        i.PAYMENT AS "PaymentTerms",
        i.PURCHID AS "PurchaseOrderNumber"
    FROM VendInvoiceInfoTable i
    WHERE i.DATACOMPANY = '[Your Company]'

    UNION ALL

    -- 2. Invoice Data Validated (approximated by workflow start)
    SELECT
        i.INVOICENUM AS "Invoice",
        'Invoice Data Validated' AS "ActivityName",
        w.CREATEDDATETIME AS "EventTime",
        w.USERID AS "UserName",
        i.VENDORNAME AS "VendorName",
        i.INVOICEAMOUNT AS "InvoiceAmount",
        i.DUEDATE AS "InvoiceDueDate",
        i.PAYMENT AS "PaymentTerms",
        i.PURCHID AS "PurchaseOrderNumber"
    FROM WorkflowTrackingStatusTable w
    JOIN VendInvoiceInfoTable i ON w.CONTEXTRECID = i.RECID
    WHERE w.TRACKINGTYPE = 'Submission' AND w.DATACOMPANY = '[Your Company]'

    UNION ALL

    -- 3 & 4. Purchase Order & Goods Receipt Matched (approximated by posting for PO invoices)
    SELECT
        vj.INVOICENUM AS "Invoice",
        'Purchase Order Matched' AS "ActivityName",
        vj.INVOICEDATE AS "EventTime",
        vj.MODIFIEDBY AS "UserName",
        vj.VENDORNAME AS "VendorName",
        vj.INVOICEAMOUNT AS "InvoiceAmount",
        vj.DUEDATE AS "InvoiceDueDate",
        vj.PAYMENT AS "PaymentTerms",
        vj.PURCHID AS "PurchaseOrderNumber"
    FROM VendInvoiceJour vj
    WHERE vj.PURCHID IS NOT NULL AND vj.PURCHID <> '' AND vj.DATACOMPANY = '[Your Company]'

    UNION ALL

    -- 5. Discrepancy Identified (approximated by a rejection event)
    SELECT
        i.INVOICENUM AS "Invoice",
        'Discrepancy Identified' AS "ActivityName",
        w.CREATEDDATETIME AS "EventTime",
        w.USERID AS "UserName",
        i.VENDORNAME AS "VendorName",
        i.INVOICEAMOUNT AS "InvoiceAmount",
        i.DUEDATE AS "InvoiceDueDate",
        i.PAYMENT AS "PaymentTerms",
        i.PURCHID AS "PurchaseOrderNumber"
    FROM WorkflowTrackingStatusTable w
    JOIN VendInvoiceInfoTable i ON w.CONTEXTRECID = i.RECID
    WHERE w.TRACKINGTYPE = 'Rejection' AND w.DATACOMPANY = '[Your Company]'

    UNION ALL

    -- 6. Invoice Submitted For Approval
    SELECT
        i.INVOICENUM AS "Invoice",
        'Invoice Submitted For Approval' AS "ActivityName",
        w.CREATEDDATETIME AS "EventTime",
        w.USERID AS "UserName",
        i.VENDORNAME AS "VendorName",
        i.INVOICEAMOUNT AS "InvoiceAmount",
        i.DUEDATE AS "InvoiceDueDate",
        i.PAYMENT AS "PaymentTerms",
        i.PURCHID AS "PurchaseOrderNumber"
    FROM WorkflowTrackingStatusTable w
    JOIN VendInvoiceInfoTable i ON w.CONTEXTRECID = i.RECID
    WHERE w.TRACKINGTYPE = 'Submission' AND w.DATACOMPANY = '[Your Company]'

    UNION ALL

    -- 7. Invoice Approved
    SELECT
        i.INVOICENUM AS "Invoice",
        'Invoice Approved' AS "ActivityName",
        w.CREATEDDATETIME AS "EventTime",
        w.USERID AS "UserName",
        i.VENDORNAME AS "VendorName",
        i.INVOICEAMOUNT AS "InvoiceAmount",
        i.DUEDATE AS "InvoiceDueDate",
        i.PAYMENT AS "PaymentTerms",
        i.PURCHID AS "PurchaseOrderNumber"
    FROM WorkflowTrackingStatusTable w
    JOIN VendInvoiceInfoTable i ON w.CONTEXTRECID = i.RECID
    WHERE w.TRACKINGSTATUS = 'Completed' AND w.TRACKINGTYPE = 'Approval' AND w.DATACOMPANY = '[Your Company]'

    UNION ALL

    -- 8. Invoice Rejected
    SELECT
        i.INVOICENUM AS "Invoice",
        'Invoice Rejected' AS "ActivityName",
        w.CREATEDDATETIME AS "EventTime",
        w.USERID AS "UserName",
        i.VENDORNAME AS "VendorName",
        i.INVOICEAMOUNT AS "InvoiceAmount",
        i.DUEDATE AS "InvoiceDueDate",
        i.PAYMENT AS "PaymentTerms",
        i.PURCHID AS "PurchaseOrderNumber"
    FROM WorkflowTrackingStatusTable w
    JOIN VendInvoiceInfoTable i ON w.CONTEXTRECID = i.RECID
    WHERE w.TRACKINGTYPE = 'Rejection' AND w.DATACOMPANY = '[Your Company]'

    UNION ALL

    -- 9. Discrepancy Resolved (approximated by resubmission after rejection)
    SELECT
        i.INVOICENUM AS "Invoice",
        'Discrepancy Resolved' AS "ActivityName",
        w_submit.CREATEDDATETIME AS "EventTime",
        w_submit.USERID AS "UserName",
        i.VENDORNAME AS "VendorName",
        i.INVOICEAMOUNT AS "InvoiceAmount",
        i.DUEDATE AS "InvoiceDueDate",
        i.PAYMENT AS "PaymentTerms",
        i.PURCHID AS "PurchaseOrderNumber"
    FROM WorkflowTrackingStatusTable w_submit
    JOIN VendInvoiceInfoTable i ON w_submit.CONTEXTRECID = i.RECID
    WHERE w_submit.TRACKINGTYPE = 'Submission' AND w_submit.DATACOMPANY = '[Your Company]'
      AND EXISTS (
          SELECT 1 FROM WorkflowTrackingStatusTable w_reject
          WHERE w_reject.CONTEXTRECID = w_submit.CONTEXTRECID
            AND w_reject.TRACKINGTYPE = 'Rejection'
            AND w_reject.CREATEDDATETIME < w_submit.CREATEDDATETIME
      )

    UNION ALL

    -- 10. Invoice Posted
    SELECT
        vj.INVOICENUM AS "Invoice",
        'Invoice Posted' AS "ActivityName",
        vj.CREATEDDATETIME AS "EventTime",
        vj.CREATEDBY AS "UserName",
        vj.VENDORNAME AS "VendorName",
        vj.INVOICEAMOUNT AS "InvoiceAmount",
        vj.DUEDATE AS "InvoiceDueDate",
        vj.PAYMENT AS "PaymentTerms",
        vj.PURCHID AS "PurchaseOrderNumber"
    FROM VendInvoiceJour vj
    WHERE vj.DATACOMPANY = '[Your Company]'

    UNION ALL

    -- 11. Payment Scheduled
    SELECT
        ljt.INVOICENUM AS "Invoice",
        'Payment Scheduled' AS "ActivityName",
        ljt.CREATEDDATETIME AS "EventTime",
        ljt.CREATEDBY AS "UserName",
        vj.VENDORNAME AS "VendorName",
        vj.INVOICEAMOUNT AS "InvoiceAmount",
        vj.DUEDATE AS "InvoiceDueDate",
        vj.PAYMENT AS "PaymentTerms",
        vj.PURCHID AS "PurchaseOrderNumber"
    FROM LedgerJournalTrans ljt
    JOIN VendInvoiceJour vj ON ljt.INVOICENUM = vj.INVOICENUM AND ljt.DATACOMPANY = vj.DATACOMPANY
    WHERE ljt.POSTED <> 'Yes' AND ljt.INVOICENUM <> '' AND ljt.DATACOMPANY = '[Your Company]'

    UNION ALL

    -- 12. Payment Executed
    SELECT 
        vt.INVOICE AS "Invoice",
        'Payment Executed' AS "ActivityName",
        vt.TRANSDATE AS "EventTime",
        vt.CREATEDBY AS "UserName",
        vj.VENDORNAME AS "VendorName",
        vj.INVOICEAMOUNT AS "InvoiceAmount",
        vj.DUEDATE AS "InvoiceDueDate",
        vj.PAYMENT AS "PaymentTerms",
        vj.PURCHID AS "PurchaseOrderNumber"
    FROM VendTrans vt
    JOIN VendSettlement vs ON vt.RECID = vs.OFFSETRECID
    JOIN VendTrans vt_inv ON vs.TRANSRECID = vt_inv.RECID
    JOIN VendInvoiceJour vj ON vt_inv.VOUCHER = vj.LEDGERVOUCHER AND vt_inv.DATACOMPANY = vj.DATACOMPANY
    WHERE vt.TRANSTYPE = 'Payment' AND vt.DATACOMPANY = '[Your Company]'

    UNION ALL

    -- 13. Payment Cleared
    SELECT 
        vt.INVOICE AS "Invoice",
        'Payment Cleared' AS "ActivityName",
        bt.CLEAREDDATE AS "EventTime",
        bt.CREATEDBY AS "UserName",
        vj.VENDORNAME AS "VendorName",
        vj.INVOICEAMOUNT AS "InvoiceAmount",
        vj.DUEDATE AS "InvoiceDueDate",
        vj.PAYMENT AS "PaymentTerms",
        vj.PURCHID AS "PurchaseOrderNumber"
    FROM BankAccountTrans bt
    JOIN VendTrans vt ON bt.VOUCHER = vt.VOUCHER AND bt.DATACOMPANY = vt.DATACOMPANY
    JOIN VendInvoiceJour vj ON vt.INVOICE = vj.INVOICENUM AND vt.DATACOMPANY = vj.DATACOMPANY
    WHERE bt.CLEAREDDATE IS NOT NULL AND vt.TRANSTYPE = 'Payment' AND bt.DATACOMPANY = '[Your Company]'

    UNION ALL

    -- 14. Invoice Cancelled
    SELECT
        vj.INVOICENUM AS "Invoice",
        'Invoice Cancelled' AS "ActivityName",
        vj.MODIFIEDDATETIME AS "EventTime",
        vj.MODIFIEDBY AS "UserName",
        vj.VENDORNAME AS "VendorName",
        vj.INVOICEAMOUNT AS "InvoiceAmount",
        vj.DUEDATE AS "InvoiceDueDate",
        vj.PAYMENT AS "PaymentTerms",
        vj.PURCHID AS "PurchaseOrderNumber"
    FROM VendInvoiceJour vj
    WHERE vj.APPROVALSTATUS = 'Canceled' AND vj.DATACOMPANY = '[Your Company]'
)

SELECT * FROM FinalEventLog;

ステップ

前提条件とアクセス権： Microsoft Dynamics 365 Finance and Operationsデータベースへの読み取り専用SQLアクセスを用意します。この方法では、本番データベースのレプリカ（Azure SQL）またはBring-Your-Own-Database（BYOD）インスタンスを使用します。プライマリ本番データベースへの直接クエリは推奨しません。
データベースに接続： SQL Server Management Studio（SSMS）やAzure Data StudioなどのSQLクライアントを使い、提供された認証情報でデータベースインスタンスに接続します。
SQLクエリを準備： クエリセクションにあるT-SQLクエリをコピーし、SQLクライアントの新しいクエリウィンドウに貼り付けます。
パラメーターを設定： クエリの先頭にあるパラメーターセクションを確認します。@StartDateと@EndDateに分析期間を設定し、@CompanyIdに分析対象の特定の法人（例：「USMF」）を設定します。
クエリを実行： T-SQLスクリプト全体を実行します。実行時間は、日付範囲とシステム内の請求書データ量によって異なります。
初期結果を確認： クエリが完了したら、結果グリッドでデータが含まれていることと、列が正しいことを確認します。ActivityNameにさまざまな値が含まれているかも確認してください。
CSVにエクスポート： 結果セットをCSVファイルにエクスポートします。SSMSでは、結果グリッドを右クリックし、「Save Results As...」を選択してCSV形式を指定します。ファイル名はevent_log.csvにします。
CSV形式を確認： CSVファイルを開き、正しい列名のヘッダー行があることを確認します（Invoice、ActivityName、EventTimeなど）。EventTime列がYYYY-MM-DD HH:MI:SSのような標準形式になっていることを確認します。
プロセスマイニングツールにアップロード： CSVファイルをプロセスマイニングアプリケーションにアップロードできます。列は次のようにマッピングします：InvoiceをCase ID、ActivityNameをActivity、EventTimeをTimestampに割り当てます。

設定

データベース接続： この方法では、Dynamics 365 Azure SQLデータベースへの直接接続が必要です。本番環境のパフォーマンスへの影響を避けるため、読み取り専用レプリカまたはBYODインスタンスの使用を強く推奨します。
日付範囲： クエリには@StartDateと@EndDateのパラメーターが含まれています。クエリのパフォーマンスとデータ量を管理するため、まずは3～6か月など、限定した期間から始めることを推奨します。フィルターは請求書の作成日に適用します。
会社フィルター： @CompanyIdパラメーター（D365ではDataAreaIdと呼ばれます）は必須です。1つの会社だけを分析できるよう、特定の法人IDを設定してください。
ワークフローデータ： クエリは標準のD365ワークフロー履歴テーブル（WorkflowTrackingStatusTable）を使用します。組織で承認ワークフローを大幅にカスタマイズしている場合、承認ステップのクエリロジックを調整する必要があります。
パフォーマンスに関する考慮事項： 大規模なデータセットに対するクエリの実行は、リソースを大量に消費する場合があります。システムパフォーマンスへの影響を抑えるため、業務時間外に実行してください。非常に大規模なデータセットでは、期間を分割して実行することを検討してください。

a サンプルクエリ sql

-- ==========================================================================================
-- T-SQL EXTRACTOR FOR DYNAMICS 365 F&O - ACCOUNTS PAYABLE INVOICE PROCESSING
-- ==========================================================================================

-- Parameters: Configure these values for your extraction
DECLARE @StartDate DATE = '2023-01-01'; -- The start date of the extraction window
DECLARE @EndDate DATE = '2023-12-31';   -- The end date of the extraction window
DECLARE @CompanyId NVARCHAR(4) = '[YourCompanyId]'; -- The legal entity/company ID (e.g., 'USMF')

-- ==========================================================================================
-- Main Query: Do not edit below this line
-- ==========================================================================================

WITH BaseInvoices AS (
    -- Selects the core set of invoices to be analyzed based on the date range and company
    SELECT
        viit.NUM AS Invoice,
        viit.PURCHID AS PurchaseOrderNumber,
        viit.INVOICEACCOUNT,
        viit.INVOICEDATE,
        viit.INVOICEAMOUNTMST AS InvoiceAmount,
        dp.NAME AS VendorName,
        pt.DESCRIPTION AS PaymentTerms,
        viit.DUEDATE AS InvoiceDueDate,
        viit.CREATEDBY AS CreatedUserId,
        viit.CREATEDDATETIME,
        viit.RECID AS VendInvoiceInfoTableRecId,
        viit.DATAREAID
    FROM VendInvoiceInfoTable viit
    LEFT JOIN VendTable vt ON viit.INVOICEACCOUNT = vt.ACCOUNTNUM AND viit.DATAREAID = vt.DATAREAID
    LEFT JOIN DirPartyTable dp ON vt.PARTY = dp.RECID
    LEFT JOIN PaymTerm pt ON vt.PAYMTERMID = pt.PAYMTERMID AND vt.DATAREAID = pt.DATAREAID
    WHERE viit.CREATEDDATETIME >= @StartDate 
      AND viit.CREATEDDATETIME < DATEADD(day, 1, @EndDate) 
      AND viit.DATAREAID = @CompanyId
)

-- 1. Invoice Registered
SELECT
    bi.Invoice,
    'Invoice Registered' AS ActivityName,
    bi.CREATEDDATETIME AS EventTime,
    u.NAME AS UserName,
    bi.VendorName,
    bi.InvoiceAmount,
    bi.InvoiceDueDate,
    bi.PaymentTerms,
    bi.PurchaseOrderNumber
FROM BaseInvoices bi
LEFT JOIN USERINFO u ON bi.CreatedUserId = u.ID

UNION ALL

-- 2. Invoice Data Validated (Approximated by first review step in workflow)
SELECT
    bi.Invoice,
    'Invoice Data Validated' AS ActivityName,
    wst.CREATEDDATETIME AS EventTime,
    u.NAME AS UserName,
    bi.VendorName,
    bi.InvoiceAmount,
    bi.InvoiceDueDate,
    bi.PaymentTerms,
    bi.PurchaseOrderNumber
FROM BaseInvoices bi
JOIN WorkflowTrackingStatusTable wst ON bi.VendInvoiceInfoTableRecId = wst.CONTEXTRECID
LEFT JOIN USERINFO u ON wst.USERID = u.ID
WHERE wst.CONTEXTTABLEID = tableidget('VendInvoiceInfoTable')
  AND wst.TRACKINGTYPE = 2 -- Task/Work Item
  AND wst.WORKFLOWSTEPID LIKE '%Review%'
  AND bi.DATAREAID = wst.CONTEXTCOMPANY

UNION ALL

-- 3 & 4. Purchase Order / Goods Receipt Matched (Approximated by last modification when status is 'Passed')
SELECT
    bi.Invoice,
    'Purchase Order Matched' AS ActivityName, -- Assuming PO and GR matching is one event
    viit.MODIFIEDDATETIME AS EventTime,
    u.NAME AS UserName,
    bi.VendorName,
    bi.InvoiceAmount,
    bi.InvoiceDueDate,
    bi.PaymentTerms,
    bi.PurchaseOrderNumber
FROM BaseInvoices bi
JOIN VendInvoiceInfoTable viit ON bi.VendInvoiceInfoTableRecId = viit.RECID
LEFT JOIN USERINFO u ON viit.MODIFIEDBY = u.ID
WHERE viit.LASTMATCHINGSTAT = 2 -- Passed

UNION ALL

-- 5. Discrepancy Identified (Approximated by last modification when status is 'Failed')
SELECT
    bi.Invoice,
    'Discrepancy Identified' AS ActivityName,
    viit.MODIFIEDDATETIME AS EventTime,
    u.NAME AS UserName,
    bi.VendorName,
    bi.InvoiceAmount,
    bi.InvoiceDueDate,
    bi.PaymentTerms,
    bi.PurchaseOrderNumber
FROM BaseInvoices bi
JOIN VendInvoiceInfoTable viit ON bi.VendInvoiceInfoTableRecId = viit.RECID
LEFT JOIN USERINFO u ON viit.MODIFIEDBY = u.ID
WHERE viit.LASTMATCHINGSTAT = 3 -- Failed

UNION ALL

-- 6. Invoice Submitted For Approval
SELECT
    bi.Invoice,
    'Invoice Submitted For Approval' AS ActivityName,
    wst.CREATEDDATETIME AS EventTime,
    u.NAME AS UserName,
    bi.VendorName,
    bi.InvoiceAmount,
    bi.InvoiceDueDate,
    bi.PaymentTerms,
    bi.PurchaseOrderNumber
FROM BaseInvoices bi
JOIN WorkflowTrackingStatusTable wst ON bi.VendInvoiceInfoTableRecId = wst.CONTEXTRECID
LEFT JOIN USERINFO u ON wst.USERID = u.ID
WHERE wst.CONTEXTTABLEID = tableidget('VendInvoiceInfoTable') 
  AND wst.TRACKINGTYPE = 1 -- Submission
  AND bi.DATAREAID = wst.CONTEXTCOMPANY

UNION ALL

-- 7. Invoice Approved (Final approval of the workflow)
SELECT
    bi.Invoice,
    'Invoice Approved' AS ActivityName,
    wst.CREATEDDATETIME AS EventTime,
    u.NAME AS UserName,
    bi.VendorName,
    bi.InvoiceAmount,
    bi.InvoiceDueDate,
    bi.PaymentTerms,
    bi.PurchaseOrderNumber
FROM BaseInvoices bi
JOIN WorkflowTrackingStatusTable wst ON bi.VendInvoiceInfoTableRecId = wst.CONTEXTRECID
LEFT JOIN USERINFO u ON wst.USERID = u.ID
WHERE wst.CONTEXTTABLEID = tableidget('VendInvoiceInfoTable') 
  AND wst.TRACKINGTYPE = 5 -- Completion
  AND bi.DATAREAID = wst.CONTEXTCOMPANY

UNION ALL

-- 8. Invoice Rejected
SELECT
    bi.Invoice,
    'Invoice Rejected' AS ActivityName,
    wst.CREATEDDATETIME AS EventTime,
    u.NAME AS UserName,
    bi.VendorName,
    bi.InvoiceAmount,
    bi.InvoiceDueDate,
    bi.PaymentTerms,
    bi.PurchaseOrderNumber
FROM BaseInvoices bi
JOIN WorkflowTrackingStatusTable wst ON bi.VendInvoiceInfoTableRecId = wst.CONTEXTRECID
LEFT JOIN USERINFO u ON wst.USERID = u.ID
WHERE wst.CONTEXTTABLEID = tableidget('VendInvoiceInfoTable') 
  AND wst.TRACKINGTYPE = 7 -- Rejection
  AND bi.DATAREAID = wst.CONTEXTCOMPANY

UNION ALL

-- 9. Discrepancy Resolved (Approximated by workflow 'Request Change' step)
SELECT
    bi.Invoice,
    'Discrepancy Resolved' AS ActivityName,
    wst.CREATEDDATETIME AS EventTime,
    u.NAME AS UserName,
    bi.VendorName,
    bi.InvoiceAmount,
    bi.InvoiceDueDate,
    bi.PaymentTerms,
    bi.PurchaseOrderNumber
FROM BaseInvoices bi
JOIN WorkflowTrackingStatusTable wst ON bi.VendInvoiceInfoTableRecId = wst.CONTEXTRECID
LEFT JOIN USERINFO u ON wst.USERID = u.ID
WHERE wst.CONTEXTTABLEID = tableidget('VendInvoiceInfoTable') 
  AND wst.TRACKINGTYPE = 3 -- RequestChange
  AND bi.DATAREAID = wst.CONTEXTCOMPANY

UNION ALL

-- 10. Invoice Posted
SELECT
    bi.Invoice,
    'Invoice Posted' AS ActivityName,
    vij.CREATEDDATETIME AS EventTime,
    u.NAME AS UserName,
    bi.VendorName,
    bi.InvoiceAmount,
    bi.InvoiceDueDate,
    bi.PaymentTerms,
    bi.PurchaseOrderNumber
FROM BaseInvoices bi
JOIN VendInvoiceJour vij ON bi.Invoice = vij.INVOICEID AND bi.INVOICEDATE = vij.INVOICEDATE AND bi.INVOICEACCOUNT = vij.INVOICEACCOUNT AND bi.DATAREAID = vij.DATAREAID
LEFT JOIN USERINFO u ON vij.CREATEDBY = u.ID

UNION ALL

-- 11. Payment Scheduled (Creation of a payment journal line for the invoice)
SELECT DISTINCT
    bi.Invoice,
    'Payment Scheduled' AS ActivityName,
    ljt.CREATEDDATETIME AS EventTime,
    u.NAME AS UserName,
    bi.VendorName,
    bi.InvoiceAmount,
    bi.InvoiceDueDate,
    bi.PaymentTerms,
    bi.PurchaseOrderNumber
FROM BaseInvoices bi
JOIN VendTrans vt ON bi.Invoice = vt.INVOICENUM AND bi.DATAREAID = vt.DATAREAID
JOIN LedgerJournalTrans ljt ON vt.VOUCHER = ljt.VOUCHER AND vt.TRANSDATE = ljt.TRANSDATE AND vt.DATAREAID = ljt.DATAREAID
JOIN LedgerJournalTable ljh ON ljt.JOURNALNUM = ljh.JOURNALNUM AND ljt.DATAREAID = ljh.DATAREAID
LEFT JOIN USERINFO u ON ljt.CREATEDBY = u.ID
WHERE ljh.JOURNALTYPE = 2 -- Vendor Payment
  AND ljh.POSTED = 0

UNION ALL

-- 12. Payment Executed (Posting of the payment journal)
SELECT
    bi.Invoice,
    'Payment Executed' AS ActivityName,
    vs.TRANSDATE AS EventTime, -- Settlement Date
    u.NAME AS UserName,
    bi.VendorName,
    bi.InvoiceAmount,
    bi.InvoiceDueDate,
    bi.PaymentTerms,
    bi.PurchaseOrderNumber
FROM BaseInvoices bi
JOIN VendTrans vt_inv ON bi.Invoice = vt_inv.INVOICENUM AND bi.DATAREAID = vt_inv.DATAREAID
JOIN VendSettlement vs ON vt_inv.RECID = vs.TRANSRECID
JOIN VendTrans vt_pay ON vs.OFFSETRECID = vt_pay.RECID
LEFT JOIN USERINFO u ON vs.CREATEDBY = u.ID

UNION ALL

-- 13. Payment Cleared (Bank reconciliation date)
SELECT 
    bi.Invoice,
    'Payment Cleared' AS ActivityName,
    bt.CLEAREDDATE AS EventTime,
    u.NAME AS UserName,
    bi.VendorName,
    bi.InvoiceAmount,
    bi.InvoiceDueDate,
    bi.PaymentTerms,
    bi.PurchaseOrderNumber
FROM BaseInvoices bi
JOIN VendTrans vt_inv ON bi.Invoice = vt_inv.INVOICENUM AND bi.DATAREAID = vt_inv.DATAREAID
JOIN VendSettlement vs ON vt_inv.RECID = vs.TRANSRECID
JOIN VendTrans vt_pay ON vs.OFFSETRECID = vt_pay.RECID
JOIN BankAccountTrans bat ON vt_pay.VOUCHER = bat.VOUCHER AND vt_pay.TRANSDATE = bat.TRANSDATE AND vt_pay.DATAREAID = bat.DATAREAID
JOIN BankTrans bt ON bat.RECID = bt.BANKACCOUNTTRANSRECID
LEFT JOIN USERINFO u ON bt.CREATEDBY = u.ID
WHERE bt.CLEAREDDATE > '1900-01-01'

UNION ALL

-- 14. Invoice Cancelled
SELECT
    bi.Invoice,
    'Invoice Cancelled' AS ActivityName,
    vij.MODIFIEDDATETIME AS EventTime,
    u.NAME AS UserName,
    bi.VendorName,
    bi.InvoiceAmount,
    bi.InvoiceDueDate,
    bi.PaymentTerms,
    bi.PurchaseOrderNumber
FROM BaseInvoices bi
JOIN VendInvoiceJour vij ON bi.Invoice = vij.INVOICEID AND bi.INVOICEDATE = vij.INVOICEDATE AND bi.INVOICEACCOUNT = vij.INVOICEACCOUNT AND bi.DATAREAID = vij.DATAREAID
LEFT JOIN USERINFO u ON vij.MODIFIEDBY = u.ID
WHERE vij.INVOICECANCELLED_RU = 1 -- Note: This field can be localization-specific. Adjust if needed.

ORDER BY Invoice, EventTime;

ステップ

前提条件：Azure ADにアプリケーションを登録：
- Azure Active Directory管理センターに移動します。
- 「App registrations」に移動し、新しい登録を作成します。
- 「API permissions」でDynamics ERPの権限を追加し、user_impersonation（委任された権限）を選択します。
- 「Certificates & secrets」で新しいクライアントシークレットを作成し、値を安全に保管します。
- Application（client）IDとDirectory（tenant）IDを控えます。
前提条件：Dynamics 365にアプリケーションユーザーを作成：
- Dynamics 365 F&Oで、「System administration」>「Users」>「Users」に移動します。
- 新しいユーザーを作成し、User IDとUser nameを設定します。プロバイダーにはAzure ADテナント（例：https://sts.windows.net/[your_tenant_id]）を設定します。
- Azure ADアプリ登録のApplication（client）IDをClient ID項目に入力します。
- このユーザーに適切なセキュリティロールを割り当てます（仕入先請求書、支払、ワークフロー履歴への読み取りアクセス権を持つロールなど）。
ローカルPython環境を設定：
- Python 3.7以降がインストールされていることを確認します。
- ターミナルで次のコマンドを実行し、必要なライブラリをインストールします：pip install requests msal pandas
Pythonスクリプトを設定：
- 提供されたPythonスクリプトをファイル（例：extract_d365_ap.py）にコピーします。
- スクリプト先頭のプレースホルダー変数に値を入力します：D365_URL、TENANT_ID、CLIENT_ID、CLIENT_SECRET、DATA_AREA_ID（D365の会社ID。例：「USMF」）、START_DATE、END_DATE。
スクリプトを実行：
- ターミナルからスクリプトを実行します：python extract_d365_ap.py
- スクリプトはAzure ADで認証し、Dynamics 365 OData APIから定義された各アクティビティのデータを取得します。ページネーションも自動的に処理します。
データを変換・統合：
- スクリプトは各アクティビティのAPIから返されたJSONを処理します。
- 複数のD365データエンティティ（VendorInvoiceHeaders、WorkflowTrackingStatusTable、VendTransなど）のソース項目を、必要なイベントログ構造（Invoice、ActivityName、EventTimeなど）にマッピングします。
- 各アクティビティのデータを1つのマスターイベントログに統合します。
データを並べ替え・クリーニング：
- 請求書ごとにイベントログを時系列で並べ替え、イベントの順序を正しくします。
- 基本的なデータ型の変換はpandasライブラリで処理します。
最終イベントログをエクスポート：
- スクリプトは、統合済みのイベントログをd365_ap_event_log.csvという名前で同じディレクトリに保存します。
- このファイルは、ProcessMindなどのプロセスマイニングツールにアップロードできる形式になっています。

設定

認証： スクリプトはOAuth 2.0クライアント資格情報フローを使用します。Azure ADアプリ登録と、適切な読み取り権限を持つDynamics 365の対応するアプリケーションユーザーが必須です。
データエンティティ： 抽出には標準のD365 F&O ODataエンティティを使用します。主なエンティティは、VendorInvoiceHeaders、VendorInvoiceLines、WorkflowTrackingStatusTable、VendTrans、VendorPaymentJournalLines、BankCanceledChecksです。アプリケーションユーザーがこれらに対する読み取りアクセス権を持っていることを確認してください。
日付範囲： START_DATEとEND_DATEの変数に抽出期間を設定します。初回分析では、データ量とパフォーマンスのバランスを考慮し、3～6か月の期間を推奨します。
会社フィルター： DATA_AREA_ID変数は必須のフィルターです。D365のどの法人（会社）からデータを抽出するかを指定します。
ワークフロー設定： スクリプトは、ワークフロー履歴内に特定のアクティビティ名（例：「Approve vendor invoice」、「Resolve Discrepancy」）があることを前提としています。組織固有のワークフロー設定に合わせて、スクリプトのフィルタリングロジックを調整する必要がある場合があります。
パフォーマンス： OData APIは非常に大規模なデータセットでは遅くなる場合があります。スクリプトはページネーションに対応していますが、高度なAPIスロットリング向けの再試行ロジックは備えていません。大規模な抽出は、業務時間外に実行することを推奨します。

a サンプルクエリ python

import requests
import msal
import pandas as pd
import time
import urllib.parse

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- CONFIGURATION --- 
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your Dynamics 365 Finance & Operations details
D365_URL = class="hl-string">"https://[your_d365_instance].operations.dynamics.com"
TENANT_ID = class="hl-string">"[your_azure_tenant_id]"
CLIENT_ID = class="hl-string">"[your_azure_app_client_id]"
CLIENT_SECRET = class="hl-string">"[your_azure_app_client_secret]"

class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your specific data filters
DATA_AREA_ID = class="hl-string">"[your_company_id]" class=class="hl-string">"hl-comment"># e.g., class="hl-string">'USMF'
START_DATE = class="hl-string">"2023-01-01T00:00:00Z"
END_DATE = class="hl-string">"2023-12-31T23:59:59Z"

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- AUTHENTICATION --- 
def get_access_token():
    class="hl-string">"""Authenticates with Azure AD and returns an access token."""
    authority = fclass="hl-string">"https://login.microsoftonline.com/{TENANT_ID}"
    scope = [fclass="hl-string">"{D365_URL}/.default"]
    app = msal.ConfidentialClientApplication(
        CLIENT_ID, authority=authority, client_credential=CLIENT_SECRET
    )
    result = app.acquire_token_for_client(scopes=scope)
    if class="hl-string">"access_token" in result:
        return result[class="hl-string">'access_token']
    else:
        raise Exception(fclass="hl-string">"Error acquiring token: {result.get('error_description')}")

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- DATA FETCHING --- 
def fetch_odata_data(access_token, entity_url):
    class="hl-string">"""Fetches all pages of data from a given OData entity URL."""
    all_records = []
    headers = {
        class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Bearer {access_token}',
        class="hl-string">'Content-Type': class="hl-string">'application/json',
        class="hl-string">'Prefer': class="hl-string">'odata.maxpagesize=1000' class=class="hl-string">"hl-comment"># Request pagination
    }
    while entity_url:
        try:
            response = requests.get(entity_url, headers=headers, timeout=60)
            response.raise_for_status() class=class="hl-string">"hl-comment"># Raise an exception for bad status codes
            data = response.json()
            all_records.extend(data[class="hl-string">'value'])
            entity_url = data.get(class="hl-string">'@odata.nextLink') class=class="hl-string">"hl-comment"># Get URL for the next page
            print(fclass="hl-string">"Fetched {len(all_records)} records so far...")
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"An error occurred: {e}")
            time.sleep(5) class=class="hl-string">"hl-comment"># Simple retry logic
            class=class="hl-string">"hl-comment"># More robust error handling might be needed for production
            continue
    return all_records

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- MAIN SCRIPT --- 
def main():
    print(class="hl-string">"Acquiring access token...")
    token = get_access_token()
    all_activity_dfs = []

    base_api_url = fclass="hl-string">"{D365_URL}/data"

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Common attributes to select
    common_attrs = class="hl-string">'VendorAccount,InvoiceNumber,InvoiceAmount,InvoiceDate,DueDate,PaymentTermsName,PurchaseOrderNumber'

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Invoice Registered
    print(class="hl-string">"\nExtracting 'Invoice Registered'...")
    entity = class="hl-string">'VendorInvoiceHeaders'
    filters = fclass="hl-string">"dataAreaId eq '{DATA_AREA_ID}' and CreatedDateTime ge {START_DATE} and CreatedDateTime le {END_DATE}"
    url = fclass="hl-string">"{base_api_url}/{entity}?$select={common_attrs},CreatedDateTime,CreatedBy&$filter={filters}"
    records = fetch_odata_data(token, url)
    df = pd.DataFrame(records)
    if not df.empty:
        df[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Invoice Registered'
        df.rename(columns={class="hl-string">'InvoiceNumber': class="hl-string">'Invoice', class="hl-string">'CreatedDateTime': class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'CreatedBy': class="hl-string">'UserName', class="hl-string">'VendorAccount': class="hl-string">'VendorName'}, inplace=True)
        df[class="hl-string">'PaymentTerms'] = df[class="hl-string">'PaymentTermsName']
        df[class="hl-string">'InvoiceDueDate'] = df[class="hl-string">'DueDate']
        all_activity_dfs.append(df)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Get a list of invoice numbers for subsequent queries
    if class="hl-string">'Invoice' in df.columns:
        invoice_list = df[class="hl-string">'Invoice'].unique().tolist()
        if not invoice_list:
            print(class="hl-string">"No invoices found in the specified date range. Exiting.")
            return
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Prepare for class="hl-string">'in' clause in OData filter
        invoice_filter_part = class="hl-string">" or ".join([fclass="hl-string">"RefRecIdTable/InvoiceNumber eq '{inv}'" for inv in invoice_list])
        vendtrans_filter_part = class="hl-string">" or ".join([fclass="hl-string">"Invoice eq '{inv}'" for inv in invoice_list])
    else:
        print(class="hl-string">"No invoices registered in the period. Exiting.")
        return

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Activities from Workflow History (Submitted, Approved, Rejected, Discrepancy related)
    print(class="hl-string">"\nExtracting workflow activities...")
    entity = class="hl-string">'WorkflowTrackingStatusTables'
    class=class="hl-string">"hl-comment"># NOTE: The class="hl-string">'Comment' field filter is highly dependent on your specific workflow configuration.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Adjust the activity names like class="hl-string">'Submit', class="hl-string">'Approve', class="hl-string">'Reject', class="hl-string">'Resolve' as needed.
    activity_filters = class="hl-string">"(contains(Comment, 'Submit') or contains(Comment, 'Approv') or contains(Comment, 'Reject') or contains(Comment, 'Discrepancy') or contains(Comment, 'Validat'))"
    filters = fclass="hl-string">"({invoice_filter_part}) and {activity_filters}"
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Expand to get invoice number and other details
    url = fclass="hl-string">"{base_api_url}/{entity}?$select=Comment,CreatedDateTime,UserId&$expand=RefRecIdTable($select=InvoiceNumber,VendorAccount,InvoiceAmount,DueDate,PaymentTermsName,PurchaseOrderNumber)&$filter={filters}"
    records = fetch_odata_data(token, url)
    df_wf = pd.DataFrame(records)
    if not df_wf.empty:
        df_wf[class="hl-string">'Invoice'] = df_wf[class="hl-string">'RefRecIdTable'].apply(lambda x: x.get(class="hl-string">'InvoiceNumber') if isinstance(x, dict) else None)
        df_wf[class="hl-string">'VendorName'] = df_wf[class="hl-string">'RefRecIdTable'].apply(lambda x: x.get(class="hl-string">'VendorAccount') if isinstance(x, dict) else None)
        df_wf[class="hl-string">'InvoiceAmount'] = df_wf[class="hl-string">'RefRecIdTable'].apply(lambda x: x.get(class="hl-string">'InvoiceAmount') if isinstance(x, dict) else None)
        df_wf[class="hl-string">'InvoiceDueDate'] = df_wf[class="hl-string">'RefRecIdTable'].apply(lambda x: x.get(class="hl-string">'DueDate') if isinstance(x, dict) else None)
        df_wf[class="hl-string">'PaymentTerms'] = df_wf[class="hl-string">'RefRecIdTable'].apply(lambda x: x.get(class="hl-string">'PaymentTermsName') if isinstance(x, dict) else None)
        df_wf[class="hl-string">'PurchaseOrderNumber'] = df_wf[class="hl-string">'RefRecIdTable'].apply(lambda x: x.get(class="hl-string">'PurchaseOrderNumber') if isinstance(x, dict) else None)
        
        def map_activity(comment):
            comment = str(comment).lower()
            if class="hl-string">'submit' in comment: return class="hl-string">'Invoice Submitted For Approval'
            if class="hl-string">'approv' in comment: return class="hl-string">'Invoice Approved'
            if class="hl-string">'reject' in comment: return class="hl-string">'Invoice Rejected'
            if class="hl-string">'discrepancy identified' in comment: return class="hl-string">'Discrepancy Identified' class=class="hl-string">"hl-comment"># Assumes specific comment
            if class="hl-string">'discrepancy resolved' in comment: return class="hl-string">'Discrepancy Resolved' class=class="hl-string">"hl-comment"># Assumes specific comment
            if class="hl-string">'match' in comment: return class="hl-string">'Purchase Order Matched' class=class="hl-string">"hl-comment"># Assumes step name
            if class="hl-string">'receipt matched' in comment: return class="hl-string">'Goods Receipt Matched' class=class="hl-string">"hl-comment"># Assumes step name
            if class="hl-string">'validat' in comment: return class="hl-string">'Invoice Data Validated' class=class="hl-string">"hl-comment"># Assumes step name
            return None

        df_wf[class="hl-string">'ActivityName'] = df_wf[class="hl-string">'Comment'].apply(map_activity)
        df_wf.rename(columns={class="hl-string">'CreatedDateTime': class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'UserId': class="hl-string">'UserName'}, inplace=True)
        df_wf.dropna(subset=[class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'Invoice'], inplace=True)
        all_activity_dfs.append(df_wf)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Activities from Posted Transactions (Posted, Paid, Cancelled)
    print(class="hl-string">"\nExtracting posted transactions (Invoice, Payment, Cancellation)...")
    entity = class="hl-string">'VendTrans'
    filters = fclass="hl-string">"dataAreaId eq '{DATA_AREA_ID}' and ({vendtrans_filter_part})"
    url = fclass="hl-string">"{base_api_url}/{entity}?$select=Invoice,TransDate,CreatedDateTime,TransactionType,LastSettleVoucher,VendorAccount&$filter={filters}"
    records = fetch_odata_data(token, url)
    df_vt = pd.DataFrame(records)
    if not df_vt.empty:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Invoice Posted
        df_posted = df_vt[df_vt[class="hl-string">'TransactionType'] == class="hl-string">'Invoice'].copy()
        df_posted[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Invoice Posted'
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Payment Executed
        df_paid = df_vt[df_vt[class="hl-string">'TransactionType'] == class="hl-string">'Payment'].copy()
        df_paid[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Payment Executed'
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Invoice Cancelled (often a reversal of the invoice transaction)
        class=class="hl-string">"hl-comment"># This logic may need adjustment based on how cancellations are recorded
        df_cancelled = df_vt[(df_vt[class="hl-string">'TransactionType'] == class="hl-string">'Invoice') & (df_vt[class="hl-string">'Invoice'].str.contains(class="hl-string">'CANCEL', na=False))].copy()
        df_cancelled[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Invoice Cancelled'

        df_trans = pd.concat([df_posted, df_paid, df_cancelled])
        df_trans.rename(columns={class="hl-string">'TransDate': class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'VendorAccount': class="hl-string">'VendorName'}, inplace=True)
        df_trans[class="hl-string">'UserName'] = class="hl-string">'System' class=class="hl-string">"hl-comment"># Usually a system-driven event
        all_activity_dfs.append(df_trans)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 11. Payment Scheduled
    print(class="hl-string">"\nExtracting 'Payment Scheduled'...")
    entity = class="hl-string">'VendorPaymentJournalLines'
    filters = fclass="hl-string">"dataAreaId eq '{DATA_AREA_ID}' and ({vendtrans_filter_part})"
    url = fclass="hl-string">"{base_api_url}/{entity}?$select=JournalBatchNumber,CreatedDateTime,AccountDisplayValue,Invoice,AmountInTransactionCurrency&$filter={filters}"
    records = fetch_odata_data(token, url)
    df = pd.DataFrame(records)
    if not df.empty:
        df[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Payment Scheduled'
        df.rename(columns={class="hl-string">'CreatedDateTime': class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'AccountDisplayValue': class="hl-string">'VendorName'}, inplace=True)
        df[class="hl-string">'UserName'] = class="hl-string">'System' 
        df[class="hl-string">'InvoiceAmount'] = df[class="hl-string">'AmountInTransactionCurrency']
        all_activity_dfs.append(df)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 13. Payment Cleared
    print(class="hl-string">"\nExtracting 'Payment Cleared'...")
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This requires linking payments to bank data, which can be complex.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This example assumes we can find cleared checks and relate them back via voucher.
    settle_vouchers = df_vt[df_vt[class="hl-string">'LastSettleVoucher'].notna()][class="hl-string">'LastSettleVoucher'].unique().tolist()
    if settle_vouchers:
        voucher_filter = class="hl-string">" or ".join([fclass="hl-string">"CheckNumber eq '{v}'" for v in settle_vouchers])
        entity = class="hl-string">'BankCanceledChecks' class=class="hl-string">"hl-comment"># This entity name might vary
        filters = fclass="hl-string">"dataAreaId eq '{DATA_AREA_ID}' and ({voucher_filter})"
        url = fclass="hl-string">"{base_api_url}/{entity}?$select=CheckNumber,ClearedDate,AccountID&$filter={filters}"
        records = fetch_odata_data(token, url)
        df_cleared = pd.DataFrame(records)
        if not df_cleared.empty:
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Map back to invoice
            map_voucher_invoice = df_vt.set_index(class="hl-string">'LastSettleVoucher')[class="hl-string">'Invoice'].to_dict()
            df_cleared[class="hl-string">'Invoice'] = df_cleared[class="hl-string">'CheckNumber'].map(map_voucher_invoice)
            df_cleared.dropna(subset=[class="hl-string">'Invoice'], inplace=True)
            df_cleared[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Payment Cleared'
            df_cleared.rename(columns={class="hl-string">'ClearedDate': class="hl-string">'EventTime'}, inplace=True)
            df_cleared[class="hl-string">'UserName'] = class="hl-string">'System'
            all_activity_dfs.append(df_cleared)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- FINAL ASSEMBLY --- 
    print(class="hl-string">"\nAssembling final event log...")
    if not all_activity_dfs:
        print(class="hl-string">"No activities were extracted. Exiting.")
        return

    event_log = pd.concat(all_activity_dfs, ignore_index=True)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Select and reorder columns
    final_cols = [
        class="hl-string">'Invoice', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'UserName',
        class="hl-string">'VendorName', class="hl-string">'InvoiceAmount', class="hl-string">'InvoiceDueDate', 
        class="hl-string">'PaymentTerms', class="hl-string">'PurchaseOrderNumber'
    ]
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Add missing columns with None
    for col in final_cols:
        if col not in event_log.columns:
            event_log[col] = None
    
    event_log = event_log[final_cols]
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Clean up and sort
    event_log.dropna(subset=[class="hl-string">'Invoice', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime'], inplace=True)
    event_log.sort_values(by=[class="hl-string">'Invoice', class="hl-string">'EventTime'], inplace=True)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Export to CSV
    output_filename = class="hl-string">'d365_ap_event_log.csv'
    event_log.to_csv(output_filename, index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ')
    print(fclass="hl-string">"\nExtraction complete. Event log saved to {output_filename}")

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

ステップ

Microsoft Power Platformで、Microsoft Dynamics 365にアクセスできる環境にデータフローを作成するか、既存のデータフローを開きます。必要なDynamics 365コネクタ、Power Queryの作成環境、DataverseまたはDynamics 365の権限、接続先の権限が利用できることを確認します。
標準のMicrosoft Dynamics 365コネクタを追加し、承認済みの環境、組織、またはテナントの情報を使って接続を設定します。[Your connection configuration]を、組織で必要な接続設定に置き換えます。データフローの定義に認証情報を含めないでください。
元データのレコードを含む請求書、ワークフロー、発注書、入荷、支払い、銀行照合、監査のエンティティを選択します。エンティティ名とフィールド名は、Dynamics 365のアプリケーションや設定によって異なります。そのため、各[Your ...]プレースホルダーを、環境に対応するエンティティ名またはフィールド名に置き換えます。
必要な会社、法人、伝票種別、請求書ステータス、抽出期間に対する元データのフィルターを設定します。最初は3～6か月のローリング期間を使用し、性能と完全性を確認してから期間を延長します。
Power Queryで、元データのフィールドを必要なイベントログスキーマに標準化します。出力にはInvoice、ActivityName、EventTime、UserName、VendorName、InvoiceAmount、InvoiceDueDate、PaymentTerms、PurchaseOrderNumberを含める必要があります。EventTimeは一貫した日時型に、InvoiceAmountは数値型に変換します。
必要なアクティビティごとにイベントクエリを1つ作成します。各クエリは、条件を満たす元イベントごとに1行を返し、抽出クエリで指定した正確なActivityNameの値を設定し、請求書識別子を保持する必要があります。ステータス、日付、フィールドの変更からアクティビティをProcessMindに推測させないでください。
14個のアクティビティクエリを、UNION ALLに相当する方法で結合します。別々のワークフロー操作、照合の試行、修正、支払い操作、その他の有効な元イベントを表す重複行は残します。元データの技術的な重複であることが確認できた場合に限り、重複を削除します。
Invoiceに値が入っていること、ActivityNameに承認済みの14個の値だけが含まれていること、EventTimeが入力済みで時系列処理に使用できることを確認します。利用可能な推奨属性がマッピングされていることも確認します。すべての結合で請求書のケース識別子が保持され、意図せず行数が増えていないことを確認します。
変換後のイベントログを、設定済みのPower Platformデータフローの接続先に読み込むか、CSVまたはProcessMindが対応する別の形式でエクスポートします。エクスポートする列名が、Invoice、ActivityName、EventTime、UserName、VendorName、InvoiceAmount、InvoiceDueDate、PaymentTerms、PurchaseOrderNumberと完全に一致していることを確認します。
完成したイベントログをProcessMindにアップロードし、Invoiceがケース識別子、ActivityNameがアクティビティ、EventTimeがイベントタイムスタンプとして設定されていることを確認します。可視化に明示的に抽出した行だけが表示され、ProcessMindが不足しているライフサイクルイベントを導出することを前提としていないことを確認します。

設定

接続：Power Platform Dataflowsを通じて、標準のMicrosoft Dynamics 365コネクタを使用します。[Your connection configuration]を、テナントで承認された環境および組織の設定に置き換えます。
元データのエンティティ：設定済みの請求書、ワークフロー、発注書、入荷、支払い、銀行照合、監査のエンティティを選択します。エンティティ名は、Dynamics 365の製品、バージョン、モジュール、カスタマイズによって異なります。
必須出力列：使用可能なイベント行には、Invoice、ActivityName、EventTimeが存在し、値が入力されている必要があります。
推奨出力列：元データのエンティティで利用できる場合は、UserName、VendorName、InvoiceAmount、InvoiceDueDate、PaymentTerms、PurchaseOrderNumberを含めます。
アクティビティの値：次の値を正確に使用します：Invoice Registered、Invoice Data Validated、Purchase Order Matched、Goods Receipt Matched、Discrepancy Identified、Invoice Submitted For Approval、Invoice Approved、Invoice Rejected、Discrepancy Resolved、Invoice Posted、Payment Scheduled、Payment Executed、Payment Cleared、Invoice Cancelled。
日付範囲：最初は3～6か月分の履歴から開始します。定期的な読み込みでは、選択したコネクタと接続先の機能に応じて、増分更新またはEventTimeのローリングフィルターを使用します。
フィルター：該当する法人または会社のフィルター、請求書の伝票種別フィルター、転記ステータスフィルター、元システムの日付フィルターを適用します。[Your company filter]と[Your document type filter]を、環境で設定した値に置き換えます。
タイムゾーン：元のタイムスタンプを、文書化した1つのタイムゾーンに変換します。監査可能性が必要な場合は元のタイムスタンプを保持し、夏時間への変換も記録します。
性能：結合前に元データのエンティティをフィルタリングし、必要な列だけを選択します。サイズの大きい関連エンティティを不要に展開せず、対応している場合は増分読み込みを使用します。照合エンティティと監査エンティティは、請求書ヘッダーのエンティティより大幅に大きくなる場合があります。
結合の動作：結合には安定した請求書識別子を使用します。1つの元イベントが、関係のない請求書明細、発注書、入荷、支払いレコードによって複数行に増えないよう、1対多の関係を確認します。
前提条件：Dynamics 365の読み取り権限、Power Platform Dataflowsへのアクセス、テナントに適したコネクタのライセンス、対象ストレージまたは接続先へのアクセス、ワークフロー、会計、支払い、銀行照合データを読み取る権限が必要です。
設定の違い：正確なエンティティ名、ステータス値、監査の可否、ワークフロー履歴の保持期間、支払い消込データは、Dynamics 365のアプリケーションと組織の設定によって異なります。ローカルマッピングが必要な箇所では、[Configure based on your system]を使用します。

a サンプルクエリ sql

WITH
InvoiceRegistered AS (
    SELECT
        CAST([Your invoice identifier field] AS varchar(255)) AS Invoice,
        CAST('Invoice Registered' AS varchar(100)) AS ActivityName,
        CAST([Your invoice creation timestamp field] AS datetime2) AS EventTime,
        CAST([Your invoice creation user field] AS varchar(255)) AS UserName,
        CAST([Your vendor name field] AS varchar(255)) AS VendorName,
        CAST([Your invoice amount field] AS decimal(38, 6)) AS InvoiceAmount,
        CAST([Your invoice due date field] AS date) AS InvoiceDueDate,
        CAST([Your payment terms field] AS varchar(255)) AS PaymentTerms,
        CAST([Your purchase order number field] AS varchar(255)) AS PurchaseOrderNumber
    FROM [Your invoice entity]
    WHERE [Your invoice creation timestamp field] >= CAST('[Your start date]' AS datetime2)
      AND [Your invoice creation timestamp field] < CAST('[Your end date]' AS datetime2)
      AND [Your company filter field] = '[Your company filter]'
      AND [Your document type field] = '[Your document type filter]'
),
InvoiceDataValidated AS (
    SELECT
        CAST([Your invoice identifier field] AS varchar(255)) AS Invoice,
        CAST('Invoice Data Validated' AS varchar(100)) AS ActivityName,
        CAST([Your validation timestamp field] AS datetime2) AS EventTime,
        CAST([Your validation user field] AS varchar(255)) AS UserName,
        CAST([Your vendor name field] AS varchar(255)) AS VendorName,
        CAST([Your invoice amount field] AS decimal(38, 6)) AS InvoiceAmount,
        CAST([Your invoice due date field] AS date) AS InvoiceDueDate,
        CAST([Your payment terms field] AS varchar(255)) AS PaymentTerms,
        CAST([Your purchase order number field] AS varchar(255)) AS PurchaseOrderNumber
    FROM [Your invoice validation entity]
    WHERE [Your validation timestamp field] >= CAST('[Your start date]' AS datetime2)
      AND [Your validation timestamp field] < CAST('[Your end date]' AS datetime2)
      AND [Your validation result field] = '[Your successful validation value]'
),
PurchaseOrderMatched AS (
    SELECT
        CAST([Your invoice identifier field] AS varchar(255)) AS Invoice,
        CAST('Purchase Order Matched' AS varchar(100)) AS ActivityName,
        CAST([Your purchase order match timestamp field] AS datetime2) AS EventTime,
        CAST([Your match user field] AS varchar(255)) AS UserName,
        CAST([Your vendor name field] AS varchar(255)) AS VendorName,
        CAST([Your invoice amount field] AS decimal(38, 6)) AS InvoiceAmount,
        CAST([Your invoice due date field] AS date) AS InvoiceDueDate,
        CAST([Your payment terms field] AS varchar(255)) AS PaymentTerms,
        CAST([Your purchase order number field] AS varchar(255)) AS PurchaseOrderNumber
    FROM [Your purchase order matching entity]
    WHERE [Your purchase order match timestamp field] >= CAST('[Your start date]' AS datetime2)
      AND [Your purchase order match timestamp field] < CAST('[Your end date]' AS datetime2)
      AND [Your match result field] = '[Your successful match value]'
),
GoodsReceiptMatched AS (
    SELECT
        CAST([Your invoice identifier field] AS varchar(255)) AS Invoice,
        CAST('Goods Receipt Matched' AS varchar(100)) AS ActivityName,
        CAST([Your goods receipt match timestamp field] AS datetime2) AS EventTime,
        CAST([Your match user field] AS varchar(255)) AS UserName,
        CAST([Your vendor name field] AS varchar(255)) AS VendorName,
        CAST([Your invoice amount field] AS decimal(38, 6)) AS InvoiceAmount,
        CAST([Your invoice due date field] AS date) AS InvoiceDueDate,
        CAST([Your payment terms field] AS varchar(255)) AS PaymentTerms,
        CAST([Your purchase order number field] AS varchar(255)) AS PurchaseOrderNumber
    FROM [Your goods receipt matching entity]
    WHERE [Your goods receipt match timestamp field] >= CAST('[Your start date]' AS datetime2)
      AND [Your goods receipt match timestamp field] < CAST('[Your end date]' AS datetime2)
      AND [Your match result field] = '[Your successful match value]'
),
DiscrepancyIdentified AS (
    SELECT
        CAST([Your invoice identifier field] AS varchar(255)) AS Invoice,
        CAST('Discrepancy Identified' AS varchar(100)) AS ActivityName,
        CAST([Your discrepancy creation timestamp field] AS datetime2) AS EventTime,
        CAST([Your discrepancy user field] AS varchar(255)) AS UserName,
        CAST([Your vendor name field] AS varchar(255)) AS VendorName,
        CAST([Your invoice amount field] AS decimal(38, 6)) AS InvoiceAmount,
        CAST([Your invoice due date field] AS date) AS InvoiceDueDate,
        CAST([Your payment terms field] AS varchar(255)) AS PaymentTerms,
        CAST([Your purchase order number field] AS varchar(255)) AS PurchaseOrderNumber
    FROM [Your invoice discrepancy entity]
    WHERE [Your discrepancy creation timestamp field] >= CAST('[Your start date]' AS datetime2)
      AND [Your discrepancy creation timestamp field] < CAST('[Your end date]' AS datetime2)
      AND [Your discrepancy status field] = '[Your open discrepancy value]'
),
InvoiceSubmittedForApproval AS (
    SELECT
        CAST([Your invoice identifier field] AS varchar(255)) AS Invoice,
        CAST('Invoice Submitted For Approval' AS varchar(100)) AS ActivityName,
        CAST([Your submission timestamp field] AS datetime2) AS EventTime,
        CAST([Your submission user field] AS varchar(255)) AS UserName,
        CAST([Your vendor name field] AS varchar(255)) AS VendorName,
        CAST([Your invoice amount field] AS decimal(38, 6)) AS InvoiceAmount,
        CAST([Your invoice due date field] AS date) AS InvoiceDueDate,
        CAST([Your payment terms field] AS varchar(255)) AS PaymentTerms,
        CAST([Your purchase order number field] AS varchar(255)) AS PurchaseOrderNumber
    FROM [Your invoice workflow entity]
    WHERE [Your submission timestamp field] >= CAST('[Your start date]' AS datetime2)
      AND [Your submission timestamp field] < CAST('[Your end date]' AS datetime2)
      AND [Your workflow action field] = '[Your submission action value]'
),
InvoiceApproved AS (
    SELECT
        CAST([Your invoice identifier field] AS varchar(255)) AS Invoice,
        CAST('Invoice Approved' AS varchar(100)) AS ActivityName,
        CAST([Your approval timestamp field] AS datetime2) AS EventTime,
        CAST([Your approval user field] AS varchar(255)) AS UserName,
        CAST([Your vendor name field] AS varchar(255)) AS VendorName,
        CAST([Your invoice amount field] AS decimal(38, 6)) AS InvoiceAmount,
        CAST([Your invoice due date field] AS date) AS InvoiceDueDate,
        CAST([Your payment terms field] AS varchar(255)) AS PaymentTerms,
        CAST([Your purchase order number field] AS varchar(255)) AS PurchaseOrderNumber
    FROM [Your invoice workflow entity]
    WHERE [Your approval timestamp field] >= CAST('[Your start date]' AS datetime2)
      AND [Your approval timestamp field] < CAST('[Your end date]' AS datetime2)
      AND [Your workflow action field] = '[Your approval action value]'
),
InvoiceRejected AS (
    SELECT
        CAST([Your invoice identifier field] AS varchar(255)) AS Invoice,
        CAST('Invoice Rejected' AS varchar(100)) AS ActivityName,
        CAST([Your rejection timestamp field] AS datetime2) AS EventTime,
        CAST([Your rejection user field] AS varchar(255)) AS UserName,
        CAST([Your vendor name field] AS varchar(255)) AS VendorName,
        CAST([Your invoice amount field] AS decimal(38, 6)) AS InvoiceAmount,
        CAST([Your invoice due date field] AS date) AS InvoiceDueDate,
        CAST([Your payment terms field] AS varchar(255)) AS PaymentTerms,
        CAST([Your purchase order number field] AS varchar(255)) AS PurchaseOrderNumber
    FROM [Your invoice workflow entity]
    WHERE [Your rejection timestamp field] >= CAST('[Your start date]' AS datetime2)
      AND [Your rejection timestamp field] < CAST('[Your end date]' AS datetime2)
      AND [Your workflow action field] = '[Your rejection action value]'
),
DiscrepancyResolved AS (
    SELECT
        CAST([Your invoice identifier field] AS varchar(255)) AS Invoice,
        CAST('Discrepancy Resolved' AS varchar(100)) AS ActivityName,
        CAST([Your discrepancy resolution timestamp field] AS datetime2) AS EventTime,
        CAST([Your discrepancy resolution user field] AS varchar(255)) AS UserName,
        CAST([Your vendor name field] AS varchar(255)) AS VendorName,
        CAST([Your invoice amount field] AS decimal(38, 6)) AS InvoiceAmount,
        CAST([Your invoice due date field] AS date) AS InvoiceDueDate,
        CAST([Your payment terms field] AS varchar(255)) AS PaymentTerms,
        CAST([Your purchase order number field] AS varchar(255)) AS PurchaseOrderNumber
    FROM [Your invoice discrepancy entity]
    WHERE [Your discrepancy resolution timestamp field] >= CAST('[Your start date]' AS datetime2)
      AND [Your discrepancy resolution timestamp field] < CAST('[Your end date]' AS datetime2)
      AND [Your discrepancy status field] = '[Your resolved discrepancy value]'
),
InvoicePosted AS (
    SELECT
        CAST([Your invoice identifier field] AS varchar(255)) AS Invoice,
        CAST('Invoice Posted' AS varchar(100)) AS ActivityName,
        CAST([Your posting timestamp field] AS datetime2) AS EventTime,
        CAST([Your posting user field] AS varchar(255)) AS UserName,
        CAST([Your vendor name field] AS varchar(255)) AS VendorName,
        CAST([Your invoice amount field] AS decimal(38, 6)) AS InvoiceAmount,
        CAST([Your invoice due date field] AS date) AS InvoiceDueDate,
        CAST([Your payment terms field] AS varchar(255)) AS PaymentTerms,
        CAST([Your purchase order number field] AS varchar(255)) AS PurchaseOrderNumber
    FROM [Your invoice posting entity]
    WHERE [Your posting timestamp field] >= CAST('[Your start date]' AS datetime2)
      AND [Your posting timestamp field] < CAST('[Your end date]' AS datetime2)
      AND [Your posting status field] = '[Your posted value]'
),
PaymentScheduled AS (
    SELECT
        CAST([Your invoice identifier field] AS varchar(255)) AS Invoice,
        CAST('Payment Scheduled' AS varchar(100)) AS ActivityName,
        CAST([Your payment scheduling timestamp field] AS datetime2) AS EventTime,
        CAST([Your payment scheduling user field] AS varchar(255)) AS UserName,
        CAST([Your vendor name field] AS varchar(255)) AS VendorName,
        CAST([Your invoice amount field] AS decimal(38, 6)) AS InvoiceAmount,
        CAST([Your invoice due date field] AS date) AS InvoiceDueDate,
        CAST([Your payment terms field] AS varchar(255)) AS PaymentTerms,
        CAST([Your purchase order number field] AS varchar(255)) AS PurchaseOrderNumber
    FROM [Your payment proposal or journal entity]
    WHERE [Your payment scheduling timestamp field] >= CAST('[Your start date]' AS datetime2)
      AND [Your payment scheduling timestamp field] < CAST('[Your end date]' AS datetime2)
      AND [Your payment scheduling status field] = '[Your scheduled value]'
),
PaymentExecuted AS (
    SELECT
        CAST([Your invoice identifier field] AS varchar(255)) AS Invoice,
        CAST('Payment Executed' AS varchar(100)) AS ActivityName,
        CAST([Your payment execution timestamp field] AS datetime2) AS EventTime,
        CAST([Your payment execution user field] AS varchar(255)) AS UserName,
        CAST([Your vendor name field] AS varchar(255)) AS VendorName,
        CAST([Your invoice amount field] AS decimal(38, 6)) AS InvoiceAmount,
        CAST([Your invoice due date field] AS date) AS InvoiceDueDate,
        CAST([Your payment terms field] AS varchar(255)) AS PaymentTerms,
        CAST([Your purchase order number field] AS varchar(255)) AS PurchaseOrderNumber
    FROM [Your payment journal entity]
    WHERE [Your payment execution timestamp field] >= CAST('[Your start date]' AS datetime2)
      AND [Your payment execution timestamp field] < CAST('[Your end date]' AS datetime2)
      AND [Your payment execution status field] = '[Your executed value]'
),
PaymentCleared AS (
    SELECT
        CAST([Your invoice identifier field] AS varchar(255)) AS Invoice,
        CAST('Payment Cleared' AS varchar(100)) AS ActivityName,
        CAST([Your bank clearing timestamp field] AS datetime2) AS EventTime,
        CAST([Your bank reconciliation user field] AS varchar(255)) AS UserName,
        CAST([Your vendor name field] AS varchar(255)) AS VendorName,
        CAST([Your invoice amount field] AS decimal(38, 6)) AS InvoiceAmount,
        CAST([Your invoice due date field] AS date) AS InvoiceDueDate,
        CAST([Your payment terms field] AS varchar(255)) AS PaymentTerms,
        CAST([Your purchase order number field] AS varchar(255)) AS PurchaseOrderNumber
    FROM [Your bank reconciliation entity]
    WHERE [Your bank clearing timestamp field] >= CAST('[Your start date]' AS datetime2)
      AND [Your bank clearing timestamp field] < CAST('[Your end date]' AS datetime2)
      AND [Your bank clearing status field] = '[Your cleared value]'
),
InvoiceCancelled AS (
    SELECT
        CAST([Your invoice identifier field] AS varchar(255)) AS Invoice,
        CAST('Invoice Cancelled' AS varchar(100)) AS ActivityName,
        CAST([Your cancellation timestamp field] AS datetime2) AS EventTime,
        CAST([Your cancellation user field] AS varchar(255)) AS UserName,
        CAST([Your vendor name field] AS varchar(255)) AS VendorName,
        CAST([Your invoice amount field] AS decimal(38, 6)) AS InvoiceAmount,
        CAST([Your invoice due date field] AS date) AS InvoiceDueDate,
        CAST([Your payment terms field] AS varchar(255)) AS PaymentTerms,
        CAST([Your purchase order number field] AS varchar(255)) AS PurchaseOrderNumber
    FROM [Your invoice cancellation entity]
    WHERE [Your cancellation timestamp field] >= CAST('[Your start date]' AS datetime2)
      AND [Your cancellation timestamp field] < CAST('[Your end date]' AS datetime2)
      AND [Your cancellation status field] = '[Your cancelled value]'
)
SELECT Invoice, ActivityName, EventTime, UserName, VendorName, InvoiceAmount, InvoiceDueDate, PaymentTerms, PurchaseOrderNumber FROM InvoiceRegistered
UNION ALL
SELECT Invoice, ActivityName, EventTime, UserName, VendorName, InvoiceAmount, InvoiceDueDate, PaymentTerms, PurchaseOrderNumber FROM InvoiceDataValidated
UNION ALL
SELECT Invoice, ActivityName, EventTime, UserName, VendorName, InvoiceAmount, InvoiceDueDate, PaymentTerms, PurchaseOrderNumber FROM PurchaseOrderMatched
UNION ALL
SELECT Invoice, ActivityName, EventTime, UserName, VendorName, InvoiceAmount, InvoiceDueDate, PaymentTerms, PurchaseOrderNumber FROM GoodsReceiptMatched
UNION ALL
SELECT Invoice, ActivityName, EventTime, UserName, VendorName, InvoiceAmount, InvoiceDueDate, PaymentTerms, PurchaseOrderNumber FROM DiscrepancyIdentified
UNION ALL
SELECT Invoice, ActivityName, EventTime, UserName, VendorName, InvoiceAmount, InvoiceDueDate, PaymentTerms, PurchaseOrderNumber FROM InvoiceSubmittedForApproval
UNION ALL
SELECT Invoice, ActivityName, EventTime, UserName, VendorName, InvoiceAmount, InvoiceDueDate, PaymentTerms, PurchaseOrderNumber FROM InvoiceApproved
UNION ALL
SELECT Invoice, ActivityName, EventTime, UserName, VendorName, InvoiceAmount, InvoiceDueDate, PaymentTerms, PurchaseOrderNumber FROM InvoiceRejected
UNION ALL
SELECT Invoice, ActivityName, EventTime, UserName, VendorName, InvoiceAmount, InvoiceDueDate, PaymentTerms, PurchaseOrderNumber FROM DiscrepancyResolved
UNION ALL
SELECT Invoice, ActivityName, EventTime, UserName, VendorName, InvoiceAmount, InvoiceDueDate, PaymentTerms, PurchaseOrderNumber FROM InvoicePosted
UNION ALL
SELECT Invoice, ActivityName, EventTime, UserName, VendorName, InvoiceAmount, InvoiceDueDate, PaymentTerms, PurchaseOrderNumber FROM PaymentScheduled
UNION ALL
SELECT Invoice, ActivityName, EventTime, UserName, VendorName, InvoiceAmount, InvoiceDueDate, PaymentTerms, PurchaseOrderNumber FROM PaymentExecuted
UNION ALL
SELECT Invoice, ActivityName, EventTime, UserName, VendorName, InvoiceAmount, InvoiceDueDate, PaymentTerms, PurchaseOrderNumber FROM PaymentCleared
UNION ALL
SELECT Invoice, ActivityName, EventTime, UserName, VendorName, InvoiceAmount, InvoiceDueDate, PaymentTerms, PurchaseOrderNumber FROM InvoiceCancelled;

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