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経費管理データ``テンプレート

Expensify

経費管理`属性` (21) 経費管理`アクティビティ` (13) 抽出ガイド (3)

経費管理データ``テンプレート

この`テンプレート`は、経費管理プロセスを分析するために必要な`データ`を収集するための明確な`ロードマップ`を提供します。収集すべき重要な`属性`、追跡すべき主要な`アクティビティ`、そしてExpensify`システム`からこの情報を抽出するための実用的なガイダンスを概説しています。この`リソース`を使用して、強力なプロセスマイニング`インサイト`のための`データ`を準備してください。

包括的な分析のために収集を推奨する`属性`
正確なプロセスディスカバリのために追跡すべき主要なアクティビティ
`データ`抽出のための実用的なガイダンス

イベントログについて初めての方へ：プロセスマイニングのイベントログ作成方法.

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経費管理`属性`

これらは、包括的な経費管理分析と最適化のために`イベントログ`に含めることを推奨する`データフィールド`です。

3 必須 5 推奨 13 任意

	名前	説明
	アクティビティ名 ActivityName	経費報告書に関して特定の時点で発生したビジネス`イベント`の名前。
説明 `アクティビティ`名とは、「経費報告書提出済み」や「マネージャー承認済み」など、経費管理プロセスにおける特定の`ステップ`や`マイルストーン`を記述するものです。これはプロセス`マップ`の`バックボーン`を形成し、アナリストが`ワークフロー`を可視化し、一般的な`パス`を特定し、逸脱や`ボトルネック`を発見することを可能にします。`アクティビティ`の順序を分析することは、プロセスの効率性と`コンプライアンス`を理解する上で不可欠です。その重要性この`属性`は、プロセス`マップ`における`ステップ`を定義し、プロセス`フロー`、バリエーション、手戻り`ループ`を可視化し分析することを可能にします。取得元この`属性`は通常、Expensifyからの報告書`ステータス`変更、コメント、または履歴ログ``エントリを標準化された`アクティビティ`の`リスト`に`マッピング`することによって導出されます。例経費レポート提出済みマネージャー承認経理部門却下済み精算実行済み
	イベント日時 EventTime	経費報告書に関して特定の`アクティビティ`または`イベント`が発生した日時を示す`タイムスタンプ`。
説明 `イベントタイム`は、プロセス内の各`アクティビティ`の正確な日付と時刻を提供します。この時間情報は、サイクル`タイム`、期間、および異なる`ステップ`間の待機時間を計算するために不可欠です。これにより、`ボトルネック`、時間の経過に伴うパフォーマンス傾向、および`サービスレベル契約`への`コンプライアンス`の分析が可能になります。正確な`タイムスタンプ`がなければ、`プロセスマイニング`分析は`フローディスカバリ`に限定されます。その重要性 `タイムスタンプ`は、すべての時間`ベース`の分析にとって不可欠です。`サイクルタイム`の計算、`ボトルネック`の特定、プロセスパフォーマンスの監視などが含まれます。取得元これは、Expensify報告書`データ`における各履歴ログ``エントリまたは`ステータス`変更に関連付けられた作成`タイムスタンプ`です。例 2023-10-26T10:00:00Z2023-10-27T14:35:10Z2023-11-01T09:12:05Z
	経費レポートID ExpenseReportId	経費報告書の一意の識別子で、提出から精算までのすべての関連`アクティビティ`を`グループ`化します。
説明経費報告書`ID`は、経費管理プロセスの主要な`ケース`識別子です。各`ID`は、従業員が承認と精算のために提出した単一の経費のまとまりを表します。この`属性`は、経費報告書のエンドツーエンド`ジャーニー`を追跡するために不可欠であり、すべての提出、承認、却下、支払いを含むその全`ライフサイクル`の再構築を可能にします。その重要性すべての関連`イベント`を単一のプロセス`インスタンス`に集約することを可能にし、これはあらゆる`プロセスマイニング`分析の基礎となります。取得元これは経費報告書データ``オブジェクトの主`キー`であり、Expensify `API`報告書`エンドポイント`を介して「reportID」として利用できることが多いです。例 RPT_84321RPT_99012RPT_10573
	報告書合計金額 ReportTotalAmount	経費報告書の合計金額。
説明この`属性`は、単一の経費報告書に含まれるすべての経費の合計を表します。これは、追加の精査が必要な高額経費や、異なる承認`パス`をたどる経費を特定するなど、さまざまな分析に使用される重要な財務`メトリック`です。また、財務報告や組織全体の支出`パターン`を理解するためにも使用されます。その重要性高額な経費レポートの分析を可能にし、支出傾向を特定するのに役立ち、財務および`コンプライアンス`の`ダッシュボード`にとって不可欠です。取得元 Expensifyレポート`オブジェクト`で利用可能であり、しばしば「total」または「amount」と命名されています。例 150.752500.0089.50
	従業員部門 EmployeeDepartment	申請者が所属する事業部門または部署。
説明この`属性`は、経費報告書を提出する従業員の組織部門（「営業部」、「エンジニアリング部」、「マーケティング部」など）を示します。これは分析にとって不可欠な`ディメンション`であり、ビジネスの異なる部門間で`サイクルタイム`、却下率、規程`コンプライアンス`の比較を可能にします。これにより、部門固有の問題や研修の必要性を特定するのに役立ちます。その重要性強力な`ドリルダウン`分析を可能にし、異なる事業部門間でプロセスパフォーマンスと`コンプライアンス`を比較できます。取得元この情報は、報告書の`タグ`として、またはExpensifyにおける申請者のユーザー``プロファイルに関連付けられて保存されている場合があります。外部のHR``システムからの`エンリッチメント`（`データ`の補完）が必要になることもあります。例営業マーケティングエンジニアリング財務
	承認者 Approver	経費報告書の承認または却下を担当する`ユーザー`の名前または`ID`。
説明承認者`属性`は、提出された経費報告書に対して行動を起こすマネージャーまたは経理チーム``メンバーを特定します。これは、承認時間、却下率、`ワークロード`配分など、承認者固有の行動を分析するために不可欠です。承認者のパフォーマンスを理解することは、研修の必要性を特定し、`ワークロード`を再配分し、承認プロセスを効率化するのに役立ちます。その重要性この`属性`は、承認`ボトルネック`、`ワークロード`配分、および承認者固有の却下率を分析するための鍵となります。取得元この情報は、報告書の履歴またはワークフロー``ログにあり、多くの場合、承認または却下の`イベント`に関連付けられています。この`フィールド`は「managerEmail」などと`ラベル`付けされている場合があります。例 jane.doe@example.comjohn.smith@example.comfinance.approver@example.com
	提出者 Submitter	経費報告書を作成し、提出した従業員。
説明申請者`属性`は、経費を発生させ、精算を求めている従業員を特定します。この情報は、従業員、部門、または役割ごとの経費`パターン`を分析するために使用されます。どの従業員または`グループ`が最も遅延を経験しているか、または最も高い規程違反率を持っているかについての疑問に答えるのに役立ち、より良い従業員`エクスペリエンス`分析に貢献します。その重要性従業員の視点からプロセスパフォーマンスを分析することを可能にし、頻繁な問題や遅延があるグループを特定するのに役立ちます。取得元これは経費報告書`オブジェクト`の主要`フィールド`であり、通常は「policyEmail」、「submitterEmail」、または「employeeEmail」と`ラベル`付けされています。例 sara.jones@example.comkevin.lee@example.commaria.garcia@example.com
	規程違反`フラグ` PolicyViolationFlag	レポートがポリシー違反としてフラグ付けされている場合に真となる真偽値`インジケーター`です。
説明この`フラグ`は、経費報告書が支出上限の超過や領収書の欠如など、1つ以上の規程違反を`トリガー`したかどうかを示します。Expensifyの自動`システム`はしばしばこれらの問題を`フラグ`付けします。この`属性`は、規程違反オーバービュー``ダッシュボードにとって不可欠であり、`コンプライアンス`の問題を定量化し、改善`ターゲット`領域を特定するのに役立ちます。その重要性ポリシー`コンプライアンス`を直接測定し、追加の精査が必要なレポートを特定するのに役立ち、`コンプライアンスダッシュボード`の主要な入力となります。取得元 Expensifyのレポートには、`hasViolations`のような特定のフィールドや`ステータス`、あるいは同様の真偽値`フラグ`が含まれていることが多く、これが違反を示します。例 truefalse
	イベントの終了時刻 EventEndTime	特定の`アクティビティ`が終了した`タイムスタンプ`。測定可能な期間を持つ`アクティビティ`に有用です。
説明経費管理における多くの`アクティビティ`は瞬時に行われますが、「マネージャー審査」のような一部の`アクティビティ`は開始時刻と終了時刻を`モデル`化できます。`イベント`終了時刻は、そのような`アクティビティ`の完了を示します。これは開始時刻と組み合わせて、個々の`ステップ`の正確な処理時間を計算するために使用され、時間の費やされ方についてより詳細な視点を提供します。その重要性 `アクティビティ`処理時間の計算を可能にし、実作業時間と待機時間を区別するのに役立ちます。取得元これは通常、直接的な`フィールド`ではありません。同じ`ケース`に対するシーケンス内の次の`イベント`の`タイムスタンプ`を取得することによって導出されます。例 2023-10-26T10:05:12Z2023-10-27T15:00:00Z
	ソースシステム SourceSystem	データを抽出した元システム。
説明この`属性`は、プロセス`データ`の`オリジン`を特定します。この`ケース`では「Expensify」です。これは`データガバナンス`にとって重要であり、特に複数の`システム`からの`データ`が結合される環境ではなおさらです。`データ`の来歴を追跡し、プロセスの`コンテキスト`を理解するのに役立ちます。その重要性 `データ`の来歴にとって重要な`コンテキスト`を提供し、複数のソース``システムからの`データ`が同じ環境にロードされる場合に、プロセスを区別するのに役立ちます。取得元これは`データ`変換プロセス中に付加されるべき`静的`な値（「Expensify」）です。例 ExpensifyExpensifyAPI-v2.0
	一次承認であるか IsFirstPassApproval	レポートが却下や修正なしに承認された場合に真となる算出`フラグ`です。
説明このブール``フラグは、各経費報告書が却下や修正のための差し戻しなどの負の結果なしに承認プロセスを通過したかどうかを判断するために計算されます。これは、プロセス品質と効率の直接的な尺度であり、一次承認率`KPI`に直接影響します。高い割合は、申請の質が高く、規程がよく理解されていることを示します。その重要性初期提出の品質と承認`フロー`の効率を直接測定し、手戻りの頻度を強調します。取得元これは、特定のExpenseReportIdに対する`アクティビティ`のシーケンスをチェックすることで計算されます。シーケンスに「マネージャー却下」、「経理却下」、または「報告書が差し戻しされました」が含まれていない場合、`フラグ`は`true`になります。例 truefalse
	最終データ更新 LastDataUpdate	このレコードのデータがソースシステムから最後に更新された日時を示すタイムスタンプ。
説明この`属性`は、`データ`がプロセスマイニング`ツール`に最後に抽出・更新された日時を記録します。これは`データ`の鮮度に関する透明性を提供し、分析の`カレント`さを理解するために不可欠です。これにより、`ユーザー`は`インサイト`を信頼し、タイムリーな`データ`に基づいた情報`ディシジョン`（意思決定）を行うのに役立ちます。その重要性プロセス分析の関連性と正確性にとって極めて重要である`データ`の鮮度を、ユーザーが認識していることを保証します。取得元これは通常、`データ`抽出`ジョブ`の`タイムスタンプ`であり、`データ`変換（`ETL`）プロセス中に付加されます。例 2023-11-20T08:00:00Z2023-11-21T08:00:00Z
	処理時間 ProcessingTime	単一の`アクティビティ`に費やされた時間の長さ。
説明処理時間（Processing Time）は、`アクティビティ`の開始時刻と終了時刻の間の時間を測定する計算された`メトリック`です。これは、`タスク`に費やされたアクティブな時間を表します。例えば、マネージャーが報告書を承認する前に開いていた時間などを測定できます。この`メトリック`は、アクティブな作業時間と待機時間を区別するために使用され、プロセスの効率性に関するより深い`インサイト`を提供します。その重要性実作業時間と待機時間を区別するのに役立ち、`ボトルネック`のより正確な特定を可能にします。取得元これは、`データ`変換中に`EventEndTime`から`EventTime`を減算することによって計算されます。例 864003600600
	却下理由 RejectionReason	承認者が経費報告書を却下したり、修正のために差し戻したりする際に提供する理由。
説明経費報告書が却下された場合、承認者は通常その理由を提供できます。このテキスト``属性は、その理由を記録し、報告書が承認されない理由について貴重な定性的`インサイト`を提供します。却下理由を分析することで、一般的な提出エラー、不明確な規程、または従業員がさらなる研修を必要とする領域を特定するのに役立ち、一次承認率の向上への取り組みを直接的に支援します。その重要性手戻りが発生する理由を説明する定性`データ`を提供します。これは、報告書却下の根本原因分析にとって非常に重要です。取得元この情報は通常、却下`イベント`に関連付けられたコメントまたは履歴`ログ`にあります。例 75ドルを超える品目の領収書が不足しています誤った経費カテゴリが選択されました重複経費が提出されました
	合計サイクルタイム TotalCycleTime	経費報告書に関して最初の`イベント`の作成から最後の`イベント`の完了までに経過した合計時間。
説明総`サイクルタイム`は、単一の報告書に対する経費管理プロセスのエンドツーエンドの期間を測定するケース``レベルの計算です。これは、プロセス全体の効率性のための主要業績評価指標（`KPI`）です。この`メトリック`は、最初の`アクティビティ`（例：「経費報告書作成済み」）の`タイムスタンプ`と最後の`アクティビティ`（例：「精算実行済み」）の`タイムスタンプ`の差を取ることによって計算されます。その重要性これは、プロセス全体の速度を測定し、`システム`的な問題を示す可能性のある長期実行中の`ケース`を特定するための主要な`KPI`です。取得元この`属性`は、各ExpenseReportIdについて（MAX(`EventTime`) - MIN(`EventTime`)) を取得することによって計算されます。例 6048001209600259200
	報告書`ステータス` ReportStatus	経費報告書の`ライフサイクル`における現在の`ステータス`。
説明報告書`ステータス`は、「`OPEN`」（オープン）、「`SUBMITTED`」（提出済み）、「`APPROVED`」（承認済み）、「`REIMBURSED`」（精算済み）、「`CLOSED`」（クローズ済み）など、プロセスにおける経費報告書の現在の位置を示します。これは報告書の進捗状況の`スナップショット`を提供します。プロセスマイニングでは、この`属性`は`アクティビティ`名を導出するためによく使用されますが、報告書が各`ステータス`でどれくらいの時間を費やしているかを分析するための`ディメンション`としても使用できます。その重要性 `ケース`の現在の`ステータス`を示し、`プロセスマイニング`のアクティビティログを導き出すための情報源となることが多いです。取得元これはExpensify報告書`オブジェクト`の標準`フィールド`であり、しばしば「status」または「state」と名付けられています。例 SUBMITTEDAPPROVEDREIMBURSED`CLOSED`
	支払方法 PaymentMethod	従業員に精算を行うための方法。
説明この`属性`は、従業員がどのように精算されたか（「直接預金（`ACH`）」、「`PayPal`」、「法人`クレジットカード`」など）を記述します。支払い方法を分析することは、プロセスにおける精算部分を理解するのに役立ち、特に特定の`メソッド`がより長い遅延に関連している場合に有効です。プロセスの最終`ステップ`にさらなる`コンテキスト`を提供します。その重要性精算`フェーズ`の`コンテキスト`を提供し、異なる支払い方法に関連する遅延やコストを分析するために使用できます。取得元この情報は通常、クローズされた報告書の精算詳細内で利用可能です。例 ACHPayPalBill.com
	監査結果 AuditOutcome	経費報告書に対して実施された手動または自動監査の結果。
説明この`属性`は、監査の結果（「合格」、「不合格」、「所見付きで合格」など）を記録します。これは、すべての報告書または`サンプル`に対して、経費プロセスに正式な監査`ステップ`がある企業にとって関連性があります。監査結果を分析することは、コンプライアンス``レベルと既存の`コントロール`の有効性を理解するのに役立ちます。その重要性 `コンプライアンス`チェックの結果を直接測定し、監査プロセスの有効性を分析するために不可欠です。取得元これは概念的な`属性`であるか、`タグ`として、またはコメント内に保存されている可能性があります。その存在は、Expensify内での会社の特定のプロセス`コンフィグレーション`に依存します。例合格失敗 - ポリシー違反所見付きで合格
	経費カテゴリ ExpenseCategory	報告書内の個々の経費明細項目に割り当てられた`カテゴリ`。
説明経費カテゴリは、「交通費」、「接待交際費」、「`ソフトウェア`費」など、支出の種類を分類します。レポートには複数のカテゴリを含めることができますが、この`属性`は、例えば最も頻繁なカテゴリや最高額のカテゴリを採用することで、しばしばレポート`レベル`に非正規化されます。これは支出傾向の分析や特定の種類の経費に対するポリシー`コンプライアンス`のチェックに使用されます。その重要性支出パターン、ポリシー違反、および異なる種類の経費の承認時間を分析するのに役立ちます。取得元レポート内の明細項目`レベル`（「`トランザクション`」）で見つかります。`ケースレベル`に割り当てるには、集計または`ビジネスルール`が必要です。例航空運賃宿泊費食事代オフィス用品
	規程名 PolicyName	報告書に適用された経費規程の名前。
説明 Expensifyでは、異なる従業員グループが異なる経費ポリシーの対象となる可能性があります。この`属性`は、経費レポートのルールを管理する特定のポリシーを識別します。これは分析にとって重要な側面であり、異なるルールと承認`ワークフロー`を持つ可能性のある異なるポリシー間での`コンプライアンス`と効率性を比較できるためです。その重要性適用されるルールセットによってプロセス分析をセグメント化することを可能にし、異なるポリシーによって引き起こされる差異を理解するために不可欠です。取得元これはExpensifyの報告書`オブジェクト`の標準`フィールド`であり、しばしば「policyID」または「policyName」と名付けられています。例米国従業員規程UK営業`チーム`規程役員旅費規程
	通貨 Currency	経費報告書内の金額の通貨`コード`。
説明通貨`属性`は、報告書合計金額の通貨（例：USD、EUR、GBP）を指定します。これは、複数の国で事業を展開する組織にとって、財務`データ`が正しく解釈されることを保証するために極めて重要です。不正確な集計を避けるため、すべての金銭的価値はこの`属性`と合わせて分析されるべきです。その重要性すべての金額に必要な`コンテキスト`を提供することで、正確な財務分析とレポート作成を保証します。取得元これはExpensify報告書`オブジェクト`の標準`フィールド`であり、しばしば「currency」と呼ばれます。例 USDEURGBPCAD

必須推奨任意

経費管理`アクティビティ`

正確なプロセス発見とボトルネック特定のため、イベントログに記録すべき主要ステップとマイルストーンは次のとおりです。

7 推奨 6 任意

	アクティビティ	説明
	マネージャー承認	直属のマネージャーまたは一次承認者が経費報告書を審査し、承認しました。この`イベント`は承認`ワークフロー``ログ`から取得され、承認者の行動と`タイムスタンプ`が記録されています。
その重要性承認プロセスにおける重要な節目です。提出からこの`イベント`までの時間を分析することで、マネージャー関連の`ボトルネック`を特定し、マネージャー承認サイクル`タイムKPI`を測定するのに役立ちます。取得元レポートの履歴または監査証跡から捕捉され、そこには承認`アクション`、承認者の名前、および`タイムスタンプ`が明示的に記録されています。取得レポートの`ワークフロー`履歴に個別の承認`アクション`として記録されます。イベントタイプ explicit
	報告書が差し戻しされました	マネージャーまたは経理部門のいずれかの承認者が、修正または追加情報を求めるためにレポートを従業員に返却します。これは通常、「処理中」の後に`ステータス`が「オープン」に変更されたことから推測されます。
その重要性この`アクティビティ`は、非効率の主な原因である手戻りを表します。これを追跡することで、手戻り`ループ`を定量化し、手戻り率`KPI`を測定し、根本原因を特定するのに役立ちます。取得元レポート`ステータス`が「処理中」または「提出済み」から「オープン」に戻る変更から推測されます。この`ステータス`変更の`タイムスタンプ`が`イベント`を示します。取得レポート`ステータス`が「処理中」から「オープン」に戻る変更から推測されます。イベントタイプ inferred
	報告書クローズ済み	精算や会計同期を含むすべての処理が完了した後、経費報告書は`システム`内で正式にクローズされます。この`イベント`は通常、「クローズ済み」のような最終的な`ステータス`から推測されます。
その重要性プロセスに明確な終点を提供します（精算とは別）。これは最終的な会計処理やアーカイブ``ステップの分析に役立ちます。取得元レポート`ステータス`が「クローズ済み」のような最終状態に変更されることから推測されます。これは通常、払い戻しと会計エクスポートの後で発生します。取得レポート`ステータス`が「クローズ済み」に変更されること、および関連する`タイムスタンプ`から推測されます。イベントタイプ inferred
	精算実行済み	支払いが従業員に正常に送金され、プロセスの精算部分が完了しました。これは、支払い処理`ログ`またはExpensifyにおける最終`ステータス`更新から取得されます。
その重要性これは、従業員向けの`サイクルタイム`を測定するための主要な`エンドポイント`です。「平均経費報告書`サイクルタイム`」と「平均精算リードタイム``KPI」にとって不可欠です。取得元レポート`ステータス`が「払い戻し済み」に変更されることから推測されます。Expensifyの支払い`システム`との連携により、この`ステータス`変更の`タイムスタンプ`が提供されます。取得レポート`ステータス`が「払い戻し済み」に変更されること、および関連する`タイムスタンプ`から推測されます。イベントタイプ inferred
	経理部門承認済み	経理部門または最終承認者が経費報告書を審査し、最終承認を与えました。この行動は`ワークフロー`履歴に記録され、通常は報告書`ステータス`を「承認済み」に変更します。
その重要性これは精算前の最終承認`ゲート`です。この`ステップ`にかかる時間は、全体の`サイクルタイム`と「平均精算リードタイム``KPI」にとって不可欠です。取得元レポートの履歴または監査証跡から捕捉され、そこには最終承認`アクション`、経理`チーム`の承認者、および`タイムスタンプ`が記録されています。取得レポートの`ワークフロー`履歴に個別の最終承認`アクション`として記録されます。イベントタイプ explicit
	経費レポート作成済み	従業員による新しい経費レポートの開始を示します。これは通常、Expensifyにレポートが最初に保存されたときの作成`タイムスタンプ`付きの明示的な`イベント`として捕捉されます。
その重要性この`アクティビティ`は、すべてのプロセス分析の開始点であり、作成から精算までの総`サイクルタイム`を測定するために不可欠です。取得元この`イベント`は、Expensifyの報告書履歴または監査`ログ`にある報告書作成`タイムスタンプ`から取得されます。すべての報告書`オブジェクト`には作成日があります。取得経費レポートの初回作成および保存時に記録されます。イベントタイプ explicit
	経費レポート提出済み	従業員は、承認`ワークフロー`を開始するために完成した経費報告書を正式に提出します。これは`データ`入力から審査プロセスへの重要な移行であり、通常は`ステータス`変更と提出`タイムスタンプ`によって記録されます。
その重要性この`アクティビティ`は、承認`サイクル`を`トリガー`する重要な`マイルストーン`です。これは、マネージャーと経理の審査時間を測定するための開始点として機能します。取得元レポートの`ステータス`が「オープン」または「下書き」から「処理中」または「提出済み」に変更されること、およびこの変更に関連する`タイムスタンプ`から推測されます。取得 `ステータス`が「処理中」に変更されること、および関連する提出`タイムスタンプ`から推測されます。イベントタイプ inferred
	マネージャー却下済み	一次承認者が経費報告書を審査し、却下したため、通常はプロセスが停止します。これは`ワークフロー``ログ`に却下`イベント`として記録され、多くの場合、理由が提供されます。
その重要性却下`イベント`を分析することは、経費レポート却下率`KPI`を理解する上で重要です。これにより、失敗の一般的な理由とプロセス改善が必要な領域を特定するのに役立ちます。取得元レポートの履歴から捕捉され、却下`アクション`、却下者の身元、および`タイムスタンプ`が記録されています。レポート`ステータス`は通常「却下済み」に変わります。取得レポートの`ワークフロー`履歴に個別の却下`アクション`として記録されます。イベントタイプ explicit
	レポートに経費を追加	スキャンされた領収書や手入力された経費など、従業員が特定の明細項目を報告書に追加する行為を表します。これは報告書の詳細な履歴`ログ`に`エントリ`として記録されます。
その重要性レポート作成から経費が追加されるまでの時間を分析することで、従業員による証拠収集や提出準備における遅延が明らかになることがあります。取得元経費レポートの監査証跡または履歴から取得され、個別の経費`エントリー`の追加などの`アクション`が記録されます。取得新しい経費明細が追加されるたびに、レポートの履歴に記録されます。イベントタイプ explicit
	会計計上済み	経費報告書からの財務`データ`は、会社の会計`システム`または`ERP`にエクスポートされ、転記されました。これは財務記録の観点からプロセスが完了したことを示す最終`ステップ`です。
その重要性財務`システム`における経費報告書の最終的なクローズを表します。これは、完全なエンドツーエンドプロセスを測定し、`データ`同期を確保するために重要です。取得元 Expensifyと会計`ソフトウェア`間の連携ログから捕捉されます。これは2つの`システム`からの`データ`を結合する必要がある場合があります。取得 `データ`が会計`システム`に正常に同期されたときに、連携履歴に記録されます。イベントタイプ explicit
	精算予定	最終承認後、経費レポートは支払い処理のためにキューに追加されます。この`イベント`は承認から支払い段階への移行を示し、レポート`ステータス`が「Reimbursing」に変わったときにしばしば捕捉されます。
その重要性払い戻し`リードタイム`の開始を示します。これと実際の支払いとの間の期間を分析することで、支払いプロセスにおける遅延を特定するのに役立ちます。取得元レポート`ステータス`が「払い戻し中」または「支払い処理中」に変更されること、および関連する`タイムスタンプ`から推測されます。取得レポートが支払い処理のためにキューに追加されたことを示す`ステータス`変更から推測されます。イベントタイプ inferred
	経理部門却下済み	経理部門が経費報告書を審査し、却下したため、精算プロセスが停止しました。この`イベント`は`ワークフロー`履歴に`タイムスタンプ`と却下理由とともに記録されます。
その重要性最終審査段階での`ボトルネック`と失敗の原因を特定します。これは全体的な却下率と`コンプライアンス`問題を分析するために不可欠です。取得元レポートの履歴から捕捉され、経理`チーム`による却下`アクション`が、`タイムスタンプ`とユーザーとともに記録されています。取得レポートの`ワークフロー`履歴に個別の却下`アクション`として記録されます。イベントタイプ explicit
	規程違反を検出	自動チェックにより、予算超過や領収書不足など、会社ポリシーに違反する経費が特定されます。この`イベント`は、レポートまたは明細項目に特定のポリシー違反`フラグ`が設定されたときに捕捉されます。
その重要性 `コンプライアンス`問題を強調し、どのポリシーが頻繁に違反されているかを特定するのに役立ち、`ターゲット`を絞ったトレーニングやポリシーの明確化を可能にします。これはポリシー違反数`KPI`にとって重要です。取得元経費レポート`データ`で「ポリシー違反」`フラグ`または`属性`がtrueに設定されることから推測されます。`タイムスタンプ`は、この`フラグ`が設定された時点に対応します。取得レポートのポリシー違反`属性`が更新されたときの`タイムスタンプ`から推測されます。イベントタイプ inferred

推奨任意

抽出ガイド

Expensifyから`データ`を取得する方法

ステップ

ドメイン管理者またはポリシー管理者の権限を持つExpensifyアカウントにログインします。
設定セクションに移動し、次にポリシーに移動して、データをエクスポートしたい特定のグループポリシーを選択します。
左側のメニューで、レポートカテゴリの下にあるエクスポート形式オプションを選択します。
新しいエクスポート形式を追加をクリックして、カスタムテンプレートの作成を開始します。テンプレートには、例えばProcessMind イベントログエクスポートのような分かりやすい名前を付けます。
エクスポートテンプレートエディターで、レポートエクスポートタイプを選択します。CSVファイルの列を定義します。新しい列を追加ボタンを使用して、必要な各フィールドを追加します。
下記のqueryセクションに示されている正確な数式を入力して列を設定します。これには、ケースID、各アクティビティのタイムスタンプ、およびすべての必須属性と推奨属性の列が含まれます。
必要なすべての列を追加したら、保存をクリックしてエクスポートテンプレートを作成します。
Expensifyのメインメニューからレポートページに移動します。フィルターを使用して、分析したいレポートを選択します。管理しやすいファイルサイズを確保するために、例えば過去3〜6ヶ月のような特定の日付範囲を設定することが重要です。
エクスポート先ボタンをクリックし、ドロップダウンリストから新しく作成したテンプレートであるProcessMind イベントログエクスポートを選択します。
ExpensifyはCSVファイルを生成し、ダウンロードリンクを送信します。そのファイルをローカルマシンにダウンロードします。エクスポートされたファイルは「ワイド」形式になり、経費レポートごとに1行、各アクティビティのタイムスタンプごとに個別の列があります。
ダウンロードしたデータを、プロセスマイニングに適したワイド形式からロング形式に変換します。マイクロソフトExcel（Power Queryの列のピボット解除機能を使用）、Python（pandasライブラリを使用）、またはその他のデータ準備ツールを使用できます。目標は、ExpenseReportId、ActivityName、EventTimeの列を持つ、アクティビティごとに1行を持つことです。
変換されたデータをCSVファイルとして保存し、ProcessMindアプリケーションにアップロードします。

設定

管理者権限: エクスポート形式の作成および管理を行うには、該当するポリシーに対するドメイン管理者またはポリシー管理者権限が必要です。
エクスポートテンプレート: カスタムエクスポートテンプレートを設定する必要があります。この方法はデフォルトのテンプレートでは機能しません。
日付範囲: エクスポートプロセスを迅速に行い、結果として得られるファイルサイズを管理しやすくするため、3〜6ヶ月のような特定の日付範囲でエクスポートをフィルタリングすることを強く推奨します。主要なフィルターとして提出日を使用してください。
レポートステータスフィルター: プロセスライフサイクル全体を把握するには、レポートステータスによるフィルタリングを避けてください。指定した日付範囲内のすべてのレポート（オープン、処理中、承認済み、払い戻し済み、クローズ済みを含む）をエクスポートしてください。
カスタムフィールド: 従業員部門などの属性は、組織固有のExpensify設定に依存します。この情報にタグまたはレポートフィールドを使用する場合は、対応する数式（例: {report:tag:Department}）をエクスポートテンプレートに追加する必要があります。

a クエリ例 config

/*
This is not a script, but a configuration for the Expensify custom export template.
In the export format editor, create a new column for each line below, using the text on the right as the formula.
*/

// Case ID and Required Attributes
ExpenseReportId: {report:id}
EventTime_Created: {report:created}
EventTime_Submitted: {report:submitted}
EventTime_Approved: {report:approved}
EventTime_Reimbursed: {report:reimbursed}
EventTime_Closed: {report:closed}

// Recommended Attributes
ReportTotalAmount: {report:total}
Submitter: {report:submitter:email}
Approver: {report:approverEmail}
EmployeeDepartment: {report:tag:[Your Department Tag Name]}
PolicyViolationFlag: {report:hasViolations}

// --- Transformation Logic Overview ---
/*
After exporting the CSV with the columns above, you must unpivot the timestamp columns.
1. Load the CSV into a data transformation tool (e.g., Excel Power Query, Python pandas).
2. Select all the timestamp columns (EventTime_Created, EventTime_Submitted, etc.).
3. Use the "Unpivot" function. This will create two new columns: one containing the original column names (e.g., 'EventTime_Created') and another with the timestamp values.
4. Rename the column with the names to `ActivityName` and the column with values to `EventTime`.
5. Clean up the `ActivityName` column by removing the 'EventTime_' prefix to get clean activity names like 'Expense Report Created', 'Expense Report Submitted', etc.
6. For activities that do not have a direct timestamp export (e.g., 'Manager Approved', 'Reimbursement Scheduled'), you can duplicate an existing timestamp column (like 'EventTime_Approved') in your export template and rename it accordingly (e.g., `EventTime_ManagerApproved`). This uses the same timestamp as a proxy for multiple events, which should be noted during analysis.
*/

ステップ

前提条件とセットアップ: システムにPython 3がインストールされていることを確認してください。ターミナルまたはコマンドプロンプトでpip install requestsを実行して、必要なrequestsライブラリをインストールします。また、ExpensifyのAPI認証情報も必要です。
Expensify API認証情報の取得: 管理者権限でExpensifyアカウントにログインします。設定 > アカウント > 統合 > 公開APIに移動します。ここでpartnerUserIDとpartnerUserSecretを生成できます。これらの認証情報は会社データへのアクセスを提供するので、安全に保管してください。
Expensifyエクスポートテンプレートの設定: このスクリプトはカスタムデータエクスポートに依存しています。Expensifyで、設定 > ポリシー > [あなたのグループポリシー] > エクスポート形式に移動します。必要なすべての列を含む新しいエクスポートテンプレートを作成します。特に、レポートID、作成日、提出日、承認日、払い戻し日、クローズ日、合計金額、提出者メール、承認者詳細、ポリシー違反、および詳細なレポート履歴ログなどのフィールドを含めることが不可欠です。レポート履歴は、却下やコメントなどのイベントをキャプチャするために不可欠です。
Pythonスクリプトのカスタマイズ: 提供されているPythonスクリプトをファイル（例：extract_expensify_log.py）にコピーします。PARTNER_USER_ID、PARTNER_USER_SECRET、START_DATE、END_DATE、EXPORT_TEMPLATE_NAMEのプレースホルダー値を、あなたの特定の認証情報、希望する日付範囲、および前のステップで設定したエクスポートテンプレートの正確な名前に置き換えてください。
データダウンロードのためのスクリプト実行: ターミナルからpython extract_expensify_log.pyを使用してスクリプトを実行します。スクリプトはまずExpensify APIで認証を行い、次にレポートデータをエクスポートするジョブリクエストを送信します。エクスポートの準備ができたかどうかを数秒ごとにAPIに問い合わせます。
ファイルダウンロードを待機: エクスポートジョブが完了すると、スクリプトは結果のCSVファイルを自動的にダウンロードし、同じディレクトリにexpensify_raw_export.csvとして保存します。
生データのイベントログへの変換: スクリプトはダウンロードされたexpensify_raw_export.csvを読み込みます。これは、単一の経費レポートを表す各行を反復処理し、データを非ネスティングします。各関連する日付列と履歴ログエントリーについて、ビジネスアクティビティに対応するイベントログに個別の行を作成します。
最終イベントログファイルの生成: 生エクスポートからのすべてのレポートを処理した後、スクリプトは変換されたデータをexpensify_event_log.csvという名前の新しいファイルに書き込みます。このファイルは、必要な列:ExpenseReportId、ActivityName、EventTime、およびその他の推奨される属性で構成されています。
ProcessMindアップロードの準備: 最終のexpensify_event_log.csvファイルを開きます。列ヘッダーが要件と一致していること、およびデータ形式が正しいことを確認します。ファイルはこれで、ProcessMindにアップロードして分析する準備が整いました。

設定

API認証情報: 認証には、Expensifyの有効なpartnerUserIDとpartnerUserSecretが必要です。これらの認証情報に関連付けられたユーザーは、レポートデータにアクセスしエクスポートする権限を持っている必要があります。
Expensifyエクスポートテンプレート: これは最も重要な設定です。抽出全体は、Expensify UIで作成されたカスタムエクスポートテンプレートに依存します。このテンプレートには、アクティビティと属性を導き出すために必要なすべてのフィールド、特に承認、却下、その他のワークフローステップのタイムスタンプとコメントを含む詳細なレポート履歴ログが含まれている必要があります。
日付範囲フィルター: スクリプトにはSTART_DATEとEND_DATE変数が含まれています。大規模なデータセットを抽出する前に、プロセスが正しく機能することを確認するため、3〜6ヶ月といった小データ範囲から始めることをお勧めします。
レポートステータスフィルター: スクリプト内のAPIリクエストは、エクスポートの範囲を絞り込むためにreportStateフィルター（例：APPROVED、REIMBURSED、CLOSED）を含めるように変更できます。これはデータ量の管理や完了したプロセスに焦点を当てる場合に役立ちます。
Python環境: スクリプトには、requestsライブラリがインストールされたPython 3環境が必要です。他の特別なライブラリは不要なため、セットアップは比較的簡単です。

a クエリ例 python

import requests
import json
import time
import csv
from datetime import datetime

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- PLACEHOLDERS: Replace with your actual credentials and settings ---
PARTNER_USER_ID = class="hl-string">'[Your Expensify Partner User ID]'
PARTNER_USER_SECRET = class="hl-string">'[Your Expensify Partner User Secret]'

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- CONFIGURATION: Define the export parameters ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># Use YYYY-MM-DD format for dates
START_DATE = class="hl-string">'2023-01-01'
END_DATE = class="hl-string">'2023-06-30'
class=class="hl-string">"hl-comment"># The exact name of the custom export format you created in Expensify
EXPORT_TEMPLATE_NAME = class="hl-string">'[Your Custom Report Export Template Name]'

API_URL = class="hl-string">'https://integrations.expensify.com/Integration-Server/Doc/v1.0/'
RAW_EXPORT_FILE = class="hl-string">'expensify_raw_export.csv'
EVENT_LOG_FILE = class="hl-string">'expensify_event_log.csv'

def execute_api_job(job_description):
    class="hl-string">"""Submits a job to the Expensify API and returns the response."""
    auth_payload = {
        class="hl-string">'partnerUserID': PARTNER_USER_ID,
        class="hl-string">'partnerUserSecret': PARTNER_USER_SECRET
    }
    data = {
        class="hl-string">'requestJobDescription': json.dumps(job_description),
        class="hl-string">'credentials': json.dumps(auth_payload)
    }
    response = requests.post(API_URL, data=data)
    response.raise_for_status() class=class="hl-string">"hl-comment"># Raises an exception for bad status codes
    return response.json()

class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Trigger the report export job
print(class="hl-string">'Requesting report export from Expensify...')
export_job_desc = {
    class="hl-string">'type': class="hl-string">'exportReport',
    class="hl-string">'credentials': {
        class="hl-string">'partnerUserID': PARTNER_USER_ID,
        class="hl-string">'partnerUserSecret': PARTNER_USER_SECRET
    },
    class="hl-string">'onReceive': {
        class="hl-string">'immediateResponse': [class="hl-string">'returnRandomFileName']
    },
    class="hl-string">'inputSettings': {
        class="hl-string">'type': class="hl-string">'report',
        class="hl-string">'filters': {
            class="hl-string">'startDate': START_DATE,
            class="hl-string">'endDate': END_DATE,
            class="hl-string">'markedAsExported': class="hl-string">'Expensify Export'
        }
    },
    class="hl-string">'outputSettings': {
        class="hl-string">'fileExtension': class="hl-string">'csv',
        class="hl-string">'fileBasename': EXPORT_TEMPLATE_NAME
    }
}

class=class="hl-string">"hl-comment"># The template is passed as a separate parameter for this job type
export_job_desc[class="hl-string">'template'] = fclass="hl-string">'<![CDATA[{EXPORT_TEMPLATE_NAME}]]>'

initial_response = execute_api_job(export_job_desc)
file_name = initial_response.get(class="hl-string">'fileName')

if not file_name:
    raise Exception(fclass="hl-string">'Failed to initiate export. Response: {initial_response}')

print(fclass="hl-string">'Export job started. Waiting for file: {file_name}')

class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Poll for the file until it's ready
while True:
    download_job_desc = {
        class="hl-string">'type': class="hl-string">'download',
        class="hl-string">'credentials': {
            class="hl-string">'partnerUserID': PARTNER_USER_ID,
            class="hl-string">'partnerUserSecret': PARTNER_USER_SECRET
        },
        class="hl-string">'fileName': file_name
    }
    download_response = execute_api_job(download_job_desc)
    if download_response.get(class="hl-string">'responseCode') == 200:
        print(class="hl-string">'File is ready for download.')
        with open(RAW_EXPORT_FILE, class="hl-string">'w', encoding=class="hl-string">'utf-8') as f:
            f.write(download_response[class="hl-string">'fileContents'])
        break
    elif download_response.get(class="hl-string">'responseCode') == 404:
        print(class="hl-string">'File not ready yet, waiting 10 seconds...')
        time.sleep(10)
    else:
        raise Exception(fclass="hl-string">'Failed to download file. Response: {download_response}')

class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Transform the raw export into an event log
print(fclass="hl-string">'Successfully downloaded raw data to {RAW_EXPORT_FILE}. Transforming to event log...')
event_log = []

with open(RAW_EXPORT_FILE, class="hl-string">'r', encoding=class="hl-string">'utf-8') as infile:
    reader = csv.DictReader(infile)
    for row in reader:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Standard report attributes
        report_id = row.get(class="hl-string">'Report ID')
        report_total = row.get(class="hl-string">'Total')
        submitter = row.get(class="hl-string">'Submitter Email')
        department = row.get(class="hl-string">'Submitter Department') class=class="hl-string">"hl-comment"># Assuming this is in your template
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Helper to create event rows
        def add_event(activity_name, event_time_str, approver=None, violation=None):
            if event_time_str:
                event_log.append({
                    class="hl-string">'ExpenseReportId': report_id,
                    class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
                    class="hl-string">'EventTime': event_time_str,
                    class="hl-string">'ReportTotalAmount': report_total,
                    class="hl-string">'Submitter': submitter,
                    class="hl-string">'EmployeeDepartment': department,
                    class="hl-string">'Approver': approver,
                    class="hl-string">'PolicyViolationFlag': violation
                })
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Expense Report Created
        add_event(class="hl-string">'Expense Report Created', row.get(class="hl-string">'Created'))

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Expense Report Submitted
        add_event(class="hl-string">'Expense Report Submitted', row.get(class="hl-string">'Submitted'))
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Manager Approved / Finance Approved
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Assumes approver details are in a single column like class="hl-string">'Approver 1: name@co.com (YYYY-MM-DD), Approver 2: ...'
        class=class="hl-string">"hl-comment"># This logic needs to be adapted to your specific export format.
        approvers_str = row.get(class="hl-string">'Approver History', class="hl-string">'') 
        if class="hl-string">'Manager' in approvers_str: class=class="hl-string">"hl-comment"># Example logic
             class=class="hl-string">"hl-comment"># Complex parsing might be needed here based on your template's format
             add_event(class="hl-string">'Manager Approved', row.get(class="hl-string">'Approved')) class=class="hl-string">"hl-comment"># Simplified, assumes class="hl-string">'Approved' date is manager's

        if class="hl-string">'Finance' in approvers_str: class=class="hl-string">"hl-comment"># Example logic
             add_event(class="hl-string">'Finance Approved', row.get(class="hl-string">'Final Approved')) class=class="hl-string">"hl-comment"># Assumes a separate column for final approval
        else:
             class=class="hl-string">"hl-comment"># Fallback if only one approval date exists
             add_event(class="hl-string">'Finance Approved', row.get(class="hl-string">'Approved'))

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Reimbursement Scheduled
        add_event(class="hl-string">'Reimbursement Scheduled', row.get(class="hl-string">'Reimbursing Start Date')) class=class="hl-string">"hl-comment"># Assumes this column exists

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Reimbursement Executed
        add_event(class="hl-string">'Reimbursement Executed', row.get(class="hl-string">'Reimbursed'))
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Report Closed
        add_event(class="hl-string">'Report Closed', row.get(class="hl-string">'Closed'))
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activities from Report History Log
        class=class="hl-string">"hl-comment"># This is CRITICAL. Your export template must include the detailed history.
        class=class="hl-string">"hl-comment"># The history is often a multi-line text block in a single CSV cell.
        history_log = row.get(class="hl-string">'Report History', class="hl-string">'')
        for line in history_log.split(class="hl-string">'\n'): class=class="hl-string">"hl-comment"># Assuming newline separated history
            line_lower = line.lower()
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Try to extract a timestamp from the history line
            try:
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Expensify history format is often like class="hl-string">'MMM DD: ...'
                class=class="hl-string">"hl-comment"># This parsing logic is an example and MUST be adjusted to your format
                timestamp_str = line.split(class="hl-string">':')[0]
                class=class="hl-string">"hl-comment"># A real implementation needs more robust date parsing
                event_time = datetime.now().strftime(class="hl-string">'%Y-%m-%d %H:%M:%S') class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder for parsed time
            except:
                continue

            if class="hl-string">'added expense' in line_lower:
                add_event(class="hl-string">'Expense Added To Report', event_time)
            elif class="hl-string">'violation' in line_lower:
                add_event(class="hl-string">'Policy Violation Flagged', event_time, violation=True)
            elif class="hl-string">'rejected' in line_lower and class="hl-string">'manager' in line_lower:
                add_event(class="hl-string">'Manager Rejected', event_time)
            elif class="hl-string">'rejected' in line_lower and class="hl-string">'finance' in line_lower: class=class="hl-string">"hl-comment"># Example keyword
                add_event(class="hl-string">'Finance Rejected', event_time)
            elif class="hl-string">'unapproved' in line_lower or class="hl-string">'sent back' in line_lower:
                add_event(class="hl-string">'Report Sent Back For Revision', event_time)
            elif class="hl-string">'exported to' in line_lower or class="hl-string">'posting' in line_lower:
                 add_event(class="hl-string">'Accounting Posted', event_time)

class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Write the final event log file
if event_log:
    with open(EVENT_LOG_FILE, class="hl-string">'w', newline=class="hl-string">'', encoding=class="hl-string">'utf-8') as outfile:
        fieldnames = [class="hl-string">'ExpenseReportId', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'ReportTotalAmount', class="hl-string">'Submitter', class="hl-string">'EmployeeDepartment', class="hl-string">'Approver', class="hl-string">'PolicyViolationFlag']
        writer = csv.DictWriter(outfile, fieldnames=fieldnames)
        writer.writeheader()
        writer.writerows(event_log)
    print(fclass="hl-string">'Event log successfully created at {EVENT_LOG_FILE}')
else:
    print(class="hl-string">'No events were generated. Check the raw export file and script logic.')

ステップ

ドメイン管理者またはポリシー管理者の権限を持つExpensifyアカウントにログインします。
設定セクションに移動し、次にポリシーに移動して、データをエクスポートしたい特定のグループポリシーを選択します。
左側のメニューで、レポートカテゴリの下にあるエクスポート形式オプションを選択します。
新しいエクスポート形式を追加をクリックして、カスタムテンプレートの作成を開始します。テンプレートには、例えばProcessMind イベントログエクスポートのような分かりやすい名前を付けます。
エクスポートテンプレートエディターで、レポートエクスポートタイプを選択します。CSVファイルの列を定義します。新しい列を追加ボタンを使用して、必要な各フィールドを追加します。
下記のqueryセクションに示されている正確な数式を入力して列を設定します。これには、ケースID、各アクティビティのタイムスタンプ、およびすべての必須属性と推奨属性の列が含まれます。
必要なすべての列を追加したら、保存をクリックしてエクスポートテンプレートを作成します。
Expensifyのメインメニューからレポートページに移動します。フィルターを使用して、分析したいレポートを選択します。管理しやすいファイルサイズを確保するために、例えば過去3〜6ヶ月のような特定の日付範囲を設定することが重要です。
エクスポート先ボタンをクリックし、ドロップダウンリストから新しく作成したテンプレートであるProcessMind イベントログエクスポートを選択します。
ExpensifyはCSVファイルを生成し、ダウンロードリンクを送信します。そのファイルをローカルマシンにダウンロードします。エクスポートされたファイルは「ワイド」形式になり、経費レポートごとに1行、各アクティビティのタイムスタンプごとに個別の列があります。
ダウンロードしたデータを、プロセスマイニングに適したワイド形式からロング形式に変換します。マイクロソフトExcel（Power Queryの列のピボット解除機能を使用）、Python（pandasライブラリを使用）、またはその他のデータ準備ツールを使用できます。目標は、ExpenseReportId、ActivityName、EventTimeの列を持つ、アクティビティごとに1行を持つことです。
変換されたデータをCSVファイルとして保存し、ProcessMindアプリケーションにアップロードします。

設定

管理者権限: エクスポート形式の作成および管理を行うには、該当するポリシーに対するドメイン管理者またはポリシー管理者権限が必要です。
エクスポートテンプレート: カスタムエクスポートテンプレートを設定する必要があります。この方法はデフォルトのテンプレートでは機能しません。
日付範囲: エクスポートプロセスを迅速に行い、結果として得られるファイルサイズを管理しやすくするため、3〜6ヶ月のような特定の日付範囲でエクスポートをフィルタリングすることを強く推奨します。主要なフィルターとして提出日を使用してください。
レポートステータスフィルター: プロセスライフサイクル全体を把握するには、レポートステータスによるフィルタリングを避けてください。指定した日付範囲内のすべてのレポート（オープン、処理中、承認済み、払い戻し済み、クローズ済みを含む）をエクスポートしてください。
カスタムフィールド: 従業員部門などの属性は、組織固有のExpensify設定に依存します。この情報にタグまたはレポートフィールドを使用する場合は、対応する数式（例: {report:tag:Department}）をエクスポートテンプレートに追加する必要があります。

a クエリ例 config

/*
This is not a script, but a configuration for the Expensify custom export template.
In the export format editor, create a new column for each line below, using the text on the right as the formula.
*/

// Case ID and Required Attributes
ExpenseReportId: {report:id}
EventTime_Created: {report:created}
EventTime_Submitted: {report:submitted}
EventTime_Approved: {report:approved}
EventTime_Reimbursed: {report:reimbursed}
EventTime_Closed: {report:closed}

// Recommended Attributes
ReportTotalAmount: {report:total}
Submitter: {report:submitter:email}
Approver: {report:approverEmail}
EmployeeDepartment: {report:tag:[Your Department Tag Name]}
PolicyViolationFlag: {report:hasViolations}

// --- Transformation Logic Overview ---
/*
After exporting the CSV with the columns above, you must unpivot the timestamp columns.
1. Load the CSV into a data transformation tool (e.g., Excel Power Query, Python pandas).
2. Select all the timestamp columns (EventTime_Created, EventTime_Submitted, etc.).
3. Use the "Unpivot" function. This will create two new columns: one containing the original column names (e.g., 'EventTime_Created') and another with the timestamp values.
4. Rename the column with the names to `ActivityName` and the column with values to `EventTime`.
5. Clean up the `ActivityName` column by removing the 'EventTime_' prefix to get clean activity names like 'Expense Report Created', 'Expense Report Submitted', etc.
6. For activities that do not have a direct timestamp export (e.g., 'Manager Approved', 'Reimbursement Scheduled'), you can duplicate an existing timestamp column (like 'EventTime_Approved') in your export template and rename it accordingly (e.g., `EventTime_ManagerApproved`). This uses the same timestamp as a proxy for multiple events, which should be noted during analysis.
*/

経費管理データ``テンプレート

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抽出ガイド

Expensify内蔵カスタムレポートCSVエクスポート

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設定

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Python`スクリプト`による抽出（Expensify Public `API`経由）

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