> 継続的なプロセス改善 > インシデント管理 > Freshservice > データテンプレート

データテンプレート：インシデント管理

Freshservice

インシデント管理属性 (20) インシデント管理アクティビティ (14) 抽出ガイド (3)

インシデント管理データテンプレート

このテンプレートは、効果的なインシデント管理分析のためにデータを準備するのに役立つように設計されています。収集すべき不可欠な属性、追跡すべき重要なアクティビティの概要を示し、ソースシステムからこの情報を抽出するための実践的なガイダンスを提供します。このリソースを活用し、データ準備プロセスを効率化してください。

収集を推奨する項目
追跡すべき主要アクティビティ
抽出の手引き

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.

テンプレートをダウンロード

インシデント管理属性

これらは、インシデント管理プロセスの包括的な分析のために、イベントログに含めるべき推奨データフィールドです。

5 必須 7 推奨 8 任意

	名前	説明
	インシデントID IncidentId	各インシデントレコードの一意の識別子であり、インシデントのライフサイクル全体を追跡するためのプライマリキーとして機能します。
説明インシデントIDは、インシデント管理分析の要です。これはケースIDとして機能し、すべての関連するアクティビティ、タイムスタンプ、属性の変更を単一のまとまったジャーニーにリンクします。プロセスマイニングでは、すべてのイベントログエントリがインシデントIDに関連付けられており、各インシデントのエンドツーエンドのプロセスフローの再構築を可能にします。これは、サイクルタイムの計算、プロセスバリアントの分析、および個々のケースに特有のボトルネックの特定に不可欠です。一意の識別子がなければ、異なるインシデントを区別し、報告から解決までのパスを分析することは不可能です。その重要性各インシデントを一意に識別し、作成から終了までのライフサイクルのエンドツーエンドの追跡と分析を可能にします。取得元これはチケットの主要な識別子で、Freshservice チケットAPIを通じてチケットオブジェクト内の「id」フィールドとして利用できます。例 INC-10234INC-10235INC-10236
	アクティビティ名 ActivityName	インシデントのライフサイクル内の特定の時点で発生した具体的な業務アクティビティまたはイベントの名前です。
説明アクティビティ名は、インシデント管理プロセスにおける単一のステップまたはイベントを記述するもので、「Incident Assigned to Group」、「Status Changed to Pending」、「Incident Resolved」などがこれにあたります。これらのアクティビティは、インシデントのデータの時間経過に伴う変化から導出されます。この属性は、発見されたプロセスマップにおけるノードを定義するため、プロセスマイニングにとって極めて重要です。これらのアクティビティのシーケンスと頻度を分析することで、組織は実際のインシデント解決プロセスを視覚化し、一般的な経路を特定し、標準手順からの逸脱を検出し、頻繁な再割り当てなどの手戻りループを特定できます。その重要性これはプロセスマップ内のステップを定義し、インシデント解決のフロー、ボトルネック、および逸脱の可視化と分析を可能にします。取得元この属性はFreshserviceの直接的なフィールドではありませんが、ステータス、優先度、担当者/グループ割り当て、メモの追加など、チケットプロパティの変更から派生します。例インシデント報告済グループに割り当てられたインシデント解決メモ追加インシデント解決済
	イベントのタイムスタンプ EventTimestamp	アクティビティまたはイベントが発生した正確な日時です。
説明イベントタイムスタンプ、または開始時間は、アクティビティが発生した正確な時刻を示します。インシデントのライフサイクルにおける各アクティビティ（作成から終了まで）には、関連するタイムスタンプがあります。この属性は、すべての時間ベースのプロセスマイニング分析にとって極めて重要です。これは、イベントを時系列に並べ、アクティビティ間の期間を計算し、合計ケースサイクルタイムを測定し、待機時間を分析するために使用されます。SLAパフォーマンス、引き継ぎの遅延、および全体的な解決時間を追跡するダッシュボードを構築するための基盤となります。その重要性イベントの時系列順序を提供し、期間の計算、サイクルタイムの分析、およびプロセスパフォーマンスの理解に不可欠です。取得元これは、Freshserviceの「created_at」や「updated_at」などの様々なtimestampフィールド、およびチケットの会話や監査ログ内のtimestampから導き出されます。例 2023-10-26T10:00:00Z2023-10-26T10:05:14Z2023-10-27T14:30:00Z
	ソースシステム SourceSystem	データが抽出されたシステム。通常は「Freshservice」です。
説明この属性は、データのソースを特定します。このコンテキストでは一貫して「Freshservice」となりますが、複数のシステムからのデータを結合して包括的なプロセスビューを得る環境では、重要なフィールドです。「ソースシステム属性」を含めることは、データガバナンスとトレーサビリティのベストプラクティスです。これにより、データのプロベナンス（出所）が明確になり、バリデーション、デバッグ、およびプロセスマイニングプロジェクトを将来的に他のサービス管理システムや運用システムに拡張する上で重要となります。その重要性インシデント管理データの発生源を明確に特定することで、データのトレーサビリティとガバナンスを保証します。取得元これは、通常、データ変換（ETL）プロセス中にデータセットをラベル付けするために追加される静的な値です。例 FreshserviceFreshservice-EUFreshservice-PROD
	最終データ更新 LastDataUpdate	このプロセスのデータが最後に更新または抽出された日時を示すタイムスタンプ。
説明この属性は、データセット全体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を提供します。これは個々のイベントではなく、データセット全体に適用されるメタデータフィールドですが、一貫性のためにイベントレベルで含まれることがよくあります。分析において、この情報はデータの鮮度や、ダッシュボードとKPIによってカバーされる期間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の最新性に自信を持ち、最新のインシデントが分析に含まれているかについて、ユーザーの認識を合わせるのに役立ちます。その重要性データの鮮度についてユーザーに通知し、分析がカバーする時間枠を理解していることを保証します。取得元これは、データ抽出（ETL）プロセス中に生成されるメタデータタイムスタンプです。例 2023-11-01T02:00:00Z2023-11-02T02:00:00Z
	インシデントカテゴリ IncidentCategory	ハードウェア、ソフトウェア、ネットワークなど、インシデントを分類するために使用されるカテゴリです。
説明インシデントカテゴリは、報告される問題の種類に基づいてインシデントを分類する方法を提供します。この階層的な分類は、インシデントを適切なチームにルーティングするのに役立ち、傾向分析に不可欠です。この属性は、インシデント分類の正確性ダッシュボードで使用され、初期分類の誤りが再割り当てによる解決時間の長期化につながるかどうかを分析します。インシデントをカテゴリ別にグループ化することで、組織は繰り返される問題を特定し、サポートの労力がどこに最も費やされているかを理解し、改善策を調整することができます。その重要性これは、インシデントのトレンド分析を可能にし、誤った分類が解決の遅延を引き起こしているかどうかを判断するのに役立ちます。取得元これはFreshserviceの標準フィールドですが、カスタマイズ可能です。チケットAPIでは「category」として利用でき、関連フィールドとして「sub_category」と「item_category」があります。例 Hardwareソフトウェアネットワーク問題アカウントアクセス
	インシデントステータス IncidentStatus	オープン、保留中、解決済み、クローズ済みなど、インシデントのライフサイクルにおける現在のステータスです。
説明インシデントステータスは、インシデントの現在の状態を示します。ステータス変更は、発見されたプロセスマップの基礎を形成する主要なイベントであり、「In Progress」から「Pending」への移行や、「Resolved」から「Closed」への移行などがこれにあたります。この属性は、インシデントのジャーニーを理解するために不可欠です。各ステータスで費やされた時間を分析することで、ユーザーからの応答を待って「Pending」状態に長く留まるインシデントなど、ボトルネックを特定するのに役立ちます。また、サイクルタイム計算の開始点と終了点を定義するためにも重要です。その重要性インシデントのライフサイクルを通じた進捗を追跡し、遅延が頻繁に発生する段階を特定するのに役立ちます。取得元 Freshservice Tickets API の status フィールドで利用可能です。値は数値です。例オープン進行中保留中解決済みクローズ
	インシデント優先度 IncidentPriority	インシデントの優先度レベルであり、応答と解決の緊急性を決定します。
説明インシデント優先度は、インシデント処理に必要な速度と焦点を決定する重要なフィールドです。通常、低、中、高、緊急といった段階で定義され、多くの場合、SLA目標を左右します。プロセスマイニングにおいて、優先度はフィルタリングと分析の重要なディメンションです。これにより、高優先度と低優先度のインシデントの解決プロセスを比較し、重要な問題が効率的に処理されていることを保証します。ダッシュボードでは、サイクルタイムやSLA順守などの指標が優先度別にセグメント化され、サポートマネージャーに実用的な洞察を提供します。その重要性最も重大なインシデントの分析を優先するのに役立ち、SLAパフォーマンスとリソース割り当ての評価に不可欠です。取得元 Freshservice Tickets API の priority フィールドで利用可能です。値は数値です（例: 1は低、4は緊急）。例低中高緊急
	インシデント重大度 IncidentSeverity	インシデントの重要度レベルであり、そのビジネスへの影響を示します。
説明インシデント重大度は、インシデントがビジネスに与える影響度を測定するもので、多くの場合、低、中、高、クリティカルに分類されます。優先度と関連していますが、重大度が影響に焦点を当てるのに対し、優先度は緊急性に焦点を当てます。重大度と影響の組み合わせによって、最終的な優先度が決定されることがよくあります。重大度で分析することで、組織がビジネスに大きな影響を与えるインシデントをどの程度うまく処理しているかを理解するのに役立ちます。これは、ダッシュボードで解決時間とSLAパフォーマンスをセグメント化するために使用され、最も影響の大きい問題が、そのライフサイクル全体で適切なレベルの注意とリソースを受け取ることを保証します。その重要性インシデントのビジネス影響を測定し、最も損害の大きい問題の軽減に焦点を当てた分析を可能にします。取得元これはFreshserviceの標準フィールドで、チケットAPIを通じて「impact」として利用できます。値は数値です。例低中高
	担当エージェント AssignedAgent	現在インシデントの解決を担当しているサポートエージェントの名前またはIDです。
説明担当エージェントは、特定の時点におけるインシデントを担当する個々のサービスデスク従業員を特定します。この属性の変更は、エージェント間の所有権の移転を示します。この属性はパフォーマンス分析に不可欠であり、エージェントのワークロード、エージェントごとの平均解決時間、初回コンタクト解決率を追跡するダッシュボードを可能にします。また、遅延や非効率性の原因となるエージェント間の引き継ぎを分析するためにも使用されます。エージェントの割り当てを追跡することで、管理者はトレーニングの必要性を特定し、高いパフォーマンスを発揮するチームメンバーを認識できます。その重要性エージェントのパフォーマンス、ワークロード分散、およびエージェントによる引き継ぎが解決時間に与える影響の分析を可能にします。取得元 Freshservice Tickets API の responder_id フィールドで利用可能です。この ID を Agents API と結合することでエージェント名を取得できます。例 John Doeジェーン・スミスSupportBot
	担当グループ AssignedGroup	現在インシデントに割り当てられているサポートグループまたはチーム。
説明担当グループは、「Level 1 Support」、「Network Team」、「Database Admins」などのどのチームがインシデントを担当しているかを示します。この属性の変更は、異なる機能チーム間のエスカレーションまたは転送を意味します。担当グループの分析は、引き継ぎや転送の遅延を理解するために極めて重要です。プロセスマイニングは、グループ間のインシデントの流れを視覚化し、一般的なエスカレーションパスを強調し、各グループがアクションを起こすまでの待機時間を測定できます。これにより、組織的なボトルネックと、クロスチームコラボレーションを効率化する機会を特定するのに役立ちます。その重要性担当チームを追跡し、引き継ぎ、エスカレーション、およびチーム間の遅延を分析する上で不可欠です。取得元 Freshservice Tickets API の group_id フィールドで利用可能です。この ID を Groups API と結合することでグループ名を取得できます。例サービスデスクネットワーク運用インフラストラクチャサポート
	解決SLA目標時間 ResolutionSlaTargetTime	インシデントがSLAポリシーに基づき解決されるべき期限を示すタイムスタンプ。
説明この属性は、インシデントを解決するための期限となる特定の日時を格納します。この目標は、チケットに適用されるサービスレベル契約（SLA）ポリシーによって決定され、通常は優先度などの要因に依存します。この目標時間は、「SLA遵守率KPI」の計算および「SLAパフォーマンスダッシュボード」を駆動させる上で不可欠です。実際の解決タイムスタンプとこの目標を比較することで、インシデントが期限内に解決されたか、またはSLAに違反したかを判断できます。これはサービスレベルコンプライアンスを測定するための基本的な要素です。その重要性解決の期限を提供し、SLAコンプライアンスの計算とリスクのあるインシデントの特定に必要です。取得元 Freshservice Tickets API の fr_due_by（初回応答）と due_by（解決）フィールドで利用可能です。例 2023-10-26T14:00:00Z2023-10-27T09:00:00Z2023-11-05T17:00:00Z
	SLA違反 IsSlaBreached	インシデントが定義された SLA 目標時間内に解決されなかった場合に true となる算出フラグです。
説明このブーリアン属性は、インシデントの解決時間がSLA目標を超過したかどうかを示す計算メトリクスです。これは、実際の解決タイムスタンプを「ResolutionSlaTargetTime」と比較することによって導き出されます。このフラグは、「SLA遵守率KPI」および「SLAパフォーマンスダッシュボード」への直接的な入力となります。各インシデントのSLAパフォーマンスについて明確な二元的な結果を提供することで分析を簡素化し、容易な集計と傾向分析を可能にします。サービスコミットメントを満たせないインシデントの件数と割合を迅速に特定するのに役立ちます。その重要性各インシデントのSLAコンプライアンスを直接測定し、全体的な遵守率の計算や問題領域の特定を容易にします。取得元これは、データ変換中に、「Incident Resolved」のtimestampと「ResolutionSlaTargetTime」フィールドを比較することで算出されるフィールドです。例 truefalse
	再オープン済み IsReopened	解決またはクローズされたインシデントが再オープンされた場合に true となる算出フラグです。
説明このブーリアン属性は、再オープンされたインシデントを識別する計算フラグです。インシデントが「解決済み」または「クローズ済み」の状態に達した後、ステータスがオープンまたは進行中の状態に戻された場合にtrueに設定されます。このフラグは、「インシデント再オープン率KPI」および「再発インシデントダッシュボード」の計算にとって極めて重要です。再オープンされたインシデントの割合が高い場合、初回解決の品質、不完全な根本原因分析、または時期尚早なクローズに問題があることを示唆する可能性があります。これらのケースを分析することで、修正の品質と持続可能性を向上させるのに役立ちます。その重要性解決プロセスにおける失敗を特定し、初期の修正が効果を発揮せず、手戻りにつながったインシデントを浮き彫りにします。取得元これは、イベントログ内のアクティビティのシーケンスから算出されるフィールドです。「インシデント再オープン」のようなアクティビティが発生した場合、または同じインシデントIDに対してクローズ済みのアクティビティの後にオープン状態のアクティビティが続く場合にtrueとなります。例 truefalse
	回避策提供済み WorkaroundProvided	最終解決前に一時的な回避策がユーザーに提供されたかどうかを示すフラグです。
説明このブーリアン属性は、恒久的な解決策が開発されている間に、インシデントの影響を軽減するための一時的な修正またはワークアラウンドが実施されたかどうかを示します。これは、チェックボックスや特定のステータスを介して追跡されることがよくあります。プロセスマイニングでは、この属性は「ワークアラウンド有効性メトリクスダッシュボード」をサポートします。ワークアラウンドの有無によるインシデントの解決時間を比較することで、一時的な修正がビジネスの中断を効果的に減らし、ユーザー視点での全体的な解決を迅速化に貢献しているかを判断するのに役立ちます。その重要性暫定的な回避策がインシデントの影響を軽減し、認識される解決を加速させる有効性を測定するのに役立ちます。取得元これは一般的にカスタムのブール（チェックボックス）フィールドです。その存在はFreshserviceの「チケットフィールド」設定で確認する必要があります。例 truefalse
	報告チャネル ReportingChannel	メール、ポータル、電話など、インシデントが報告された方法またはチャネルです。
説明「報告チャネル」（情報源とも呼ばれます）は、インシデントがどのようにサポートシステムに入力されたかを特定します。一般的なチャネルには、メール、セルフサービスポータル、電話、チャットなどがあります。この属性を分析することで、さまざまな報告チャネルの効率性を評価できます。「報告チャネル効率ダッシュボード」は、チャネルごとのインシデント発生件数と平均解決時間を比較し、どのチャネルが最も効果的で、どれにプロセス改善が必要かを見極めるのに役立ちます。例えば、ポータル経由で報告されたインシデントは、最初からより構造化された情報が含まれている場合、より迅速に解決される可能性があります。その重要性最も効率的な報告チャネルを特定し、インシデント受付プロセスを改善する機会を明らかにするのに役立ちます。取得元 Freshservice Tickets API の source フィールドで利用可能です。値は数値です。例メールポータル電話番号チャット
	引き継ぎ回数 HandoffCount	インシデントが異なるエージェントまたはグループ間で転送された回数です。
説明引き継ぎ回数は、インシデントがそのライフサイクル中に経験する再アサインの数を数値化する計算メトリクスです。'AssignedAgent' または 'AssignedGroup' 属性の変更ごとに、このカウントが増加します。高い引き継ぎ回数は、多くの場合、プロセスの非効率性、不適切な初期ルーティング、または担当者の専門知識不足を示す指標です。このメトリクスは、'Incident Handoff Count' KPIおよび 'Handoff And Transfer Delay Analysis' ダッシュボードを直接サポートし、過剰な引き継ぎによる遅延を引き起こすインシデントやプロセスパスを特定するのに役立ちます。その重要性手戻りと再割り当てを定量化し、誤ったルーティングや知識のギャップによって引き起こされる非効率性を特定するのに役立ちます。取得元これは、単一インシデントのライフサイクルにおいて、「AssignedAgent」または「AssignedGroup」フィールドの異なる値の数、または変更数を数えることによって算出されるメトリックです。例 0125
	根本原因 RootCause	調査によって特定された、インシデントの根本的な原因。
説明「根本原因属性」は、インシデントを引き起こした根本的な問題を捉えます。この情報は通常、根本原因分析（RCA）プロセスの一環として、解決中または解決後にサポート担当者によって入力されます。この属性は、「再発インシデントと根本原因ダッシュボード」および「根本原因分析完了率KPI」にとって極めて重要です。一般的な根本原因を分析することで、組織は対症療法的なインシデント対応から脱却し、将来のインシデントを未然に防ぎ、再発を減らす恒久的な解決策を実施するプロアクティブな問題管理へと移行できます。その重要性再発するインシデントの根本原因を特定し、排除するのに役立つことで、プロアクティブな問題管理を可能にします。取得元これはFreshserviceにおいてカスタムフィールドであることが多く、標準機能では制限がある場合があります。「根本原因」というフィールド名、またはそれに類するものが「チケットフィールド」設定にあるかを確認してください。例ソフトウェアの不具合ネットワーク設定エラーユーザートレーニングの問題ハードウェア障害
	申請者の部署 RequestersDepartment	インシデントを報告したユーザーが所属する部署です。
説明この属性は、申請者の事業部門（例：「営業」、「経理」、「IT」など）を特定します。この情報は通常、Freshservice内のユーザープロファイルから取得されます。申請者の部門別にインシデントを分析することで、特定の事業部門が問題によって不均衡に影響を受けているか、または部門固有の問題が存在するかを明らかにできます。これにより、インシデントのビジネスへの影響を理解するための貴重なコンテキストが提供され、重要な部門に影響を与える修正の優先順位付けに役立ちます。その重要性ビジネスコンテキストを提供し、インシデントのトレンドや特定の部門への影響の分析を可能にします。取得元この情報はチケットの申請者にリンクされています。チケットのrequester_idを使用して「Requesters」APIエンドポイントから取得し、その後department_idとnameにアクセスできます。例営業マーケティング財務人事
	解決サイクルタイム ResolutionCycleTime	インシデントが最初に報告されてから解決されるまでの総経過時間。
説明解決サイクルタイムは、各インシデントについて計算される主要なパフォーマンス指標（KPI）です。これは、ユーザーの視点から見たインシデント管理プロセスの総期間を測定し、初回報告から解決の確認までを含みます。この計算されたメトリックは、「インシデント解決サイクルタイム」ダッシュボードの基盤となります。これは全体的なプロセス効率を測定するために使用され、優先度、カテゴリ、エージェントなどの異なるディメンションで分析されることがよくあります。サイクルタイムが長いインシデントを特定することは、システム的な遅延や非効率性を正確に指摘するのに役立ちます。その重要性これはプロセスパフォーマンスの主要な指標であり、インシデントを最初から最後まで解決するのにかかる時間を直接示します。取得元これは算出メトリックです。「Incident Resolved」アクティビティのtimestampと「Incident Reported」アクティビティのtimestampの差です。例 259200000864000003600000

必須推奨任意

インシデント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 7 任意

	アクティビティ	説明
	Status Changed to In Progress	このアクティビティは、インシデントに対する積極的な調査と作業の正式な開始を示します。担当者がインシデントのステータスを「進行中」に変更したときに記録されます。このステータス変更は、チケットのアクティビティ履歴に標準的にログされます。
その重要性このマイルストーンは、待機時間とアクティブな作業時間を区別するのに役立ちます。インシデントが「In Progress」（進行中）のステータスにある期間を分析することは、解決のための労力を理解する上で重要です。取得元インシデントのアクティビティログにおいて、「Status」フィールドが「In Progress」に更新された時点を特定することによって推測されます。取得アクティビティログをフィルタリングし、ステータスが 'In Progress' に変更された箇所とそのタイムスタンプを使用します。イベントタイプ inferred
	インシデントクローズ	インシデント記録の最終的かつ正式なクローズを表します。これは通常、「解決済み」ステータスで一定期間経過後に自動的に行われるか、エージェントが手動で行うことができます。このイベントはインシデントライフサイクルの終了を示します。
その重要性このアクティビティは、プロセスの最終的な終了点です。このイベントまでの総時間は、ユーザー確認期間を含め、インシデントライフサイクル全体の期間を表します。取得元インシデントのアクティビティログにおいて、「Status」フィールドが「Closed」に更新された時点を特定することによって推測されます。取得ステータスが「Closed」に変更された際のアクティビティログエントリのtimestampを使用します。イベントタイプ inferred
	インシデント優先順位付け済	インシデントの優先度が設定または更新された際に発生します。優先度レベルは、解決の緊急性およびSLA目標を決定します。これは、インシデントの履歴内の「優先度」フィールドの変更を監視することで捕捉されます。
その重要性誤った、または遅延した優先順位付けは、SLA違反やリソースの非効率的な割り当てにつながる可能性があります。この活動を分析することで、重大なインシデントが即座に対応されるよう保証します。取得元「Priority」フィールドへのすべての更新を追跡するインシデントのアクティビティログから推測されます。取得「Priority」フィールドの値が設定または変更された監査ログのtimestampを使用します。イベントタイプ inferred
	インシデント報告済	Freshserviceにおける新規インシデントレコードの作成を示します。これはインシデントライフサイクルの開始点であり、通常、エンドユーザーがポータル、メールを介して、またはサービスデスクエージェントが代理でチケットを作成することによってトリガーされます。このイベントは作成タイムスタンプと共に明示的にログに記録されます。
その重要性このアクティビティは、プロセス全体の主要な開始イベントです。このイベントから解決までの時間を分析することは、全体のサイクルタイムとSLA遵守を測定するために不可欠です。取得元インシデントテーブルの作成タイムスタンプから取得されます。Freshservice はすべての新規チケットについてこれを明示的に記録します。取得主要なインシデントレコードの「Created at」timestampを使用します。イベントタイプ explicit
	インシデント解決済	エージェントが修正を実装し、インシデントが解決済みと見なされる時点を示します。これはインシデントのステータスが「Resolved」に変更されたときに記録されます。Freshserviceでは、これはSLAクロックを停止する重要なマイルストーンです。
その重要性これは、解決までの時間（TTR）を測定するための重要なマイルストーンです。「Resolved」と「Closed」の間の期間は、ユーザー確認の遅延や自動クローズポリシーを分析する上で重要です。取得元インシデントのアクティビティログにおいて、「Status」フィールドが「Resolved」に更新された時点を特定することによって推測されます。取得ステータスが「Resolved」に変更された際のアクティビティログエントリのtimestampを使用します。イベントタイプ inferred
	グループに割り当てられたインシデント	インシデントがサポートグループに最初に割り当てられることを表します。これは、ルーティングルールを介して自動的に行われるか、ディスパッチャーによって手動で行うことができます。このアクティビティは、インシデントの監査ログにおいて、「グループ」フィールドへの初期入力が追跡されることで捕捉されます。
その重要性アサインメントの追跡は、初回応答時間の測定やディスパッチプロセスにおけるボトルネックの特定に不可欠です。これにより、インシデントが適切なチームにどれほど効率的にルーティングされているかを分析できます。取得元インシデントのアクティビティログにおいて、「Group」フィールドが入力または変更された最初のエントリから推測されます。取得インシデントの 'Group' フィールドが最初に設定されたタイムスタンプを特定します。イベントタイプ inferred
	解決メモ追加	エージェントが解決メモを追加してインシデントの解決策を文書化する際に発生します。これはFreshserviceにおいて、ステータスを「解決済み」に変更する前の明確なアクションです。このアクションとその内容は明示的にログに記録されます。
その重要性これは解決策の特定を示すものです。これと「Incident Resolved」ステータス間の時間は、内部レビューや文書化のオーバーヘッドを示している可能性があります。取得元会話履歴に記録されている、インシデントに解決メモが追加されたときのタイムスタンプから取得されます。取得インシデントの会話ログにある 'Resolution Note' エントリのタイムスタンプを特定します。イベントタイプ explicit
	SLA Target Breached	これは、インシデントの経過時間が、定義された応答または解決のSLA目標を超過したときに発生する計算されたイベントです。FreshserviceはSLAステータスを内部で追跡しており、このイベントはタイムスタンプをSLAポリシーと比較することで派生させることができます。
その重要性サービスレベルコミットメントへのコンプライアンスを直接測定します。違反がいつ、なぜ発生するのかを特定することは、SLAパフォーマンスダッシュボードおよび継続的な改善にとって不可欠です。取得元解決または応答のタイムスタンプを SLA 目標期日と比較して算出されます。Freshservice では、チケットはしばしば「SLA 違反」とフラグ付けされます。取得 'Resolved at' タイムスタンプを 'Due by' タイムスタンプと比較するか、または 'SLA Status' フィールドが 'Violated' に変更されたときに導出されます。イベントタイプ calculated
	Status Changed to Pending	解決プロセスが一時停止される時点を表し、通常はユーザーまたは第三者からの情報を待っている間です。これは、ステータスが「保留中」状態に変わったことから推測されます。この状態で費やされた時間は、多くの場合、SLA計算から除外されます。
その重要性保留状態に費やされた時間を特定することは、外部依存関係と遅延を理解するために不可欠です。これは、担当者の作業時間と待ち時間を分離するのに役立ちます。取得元インシデントのアクティビティログにおいて、「Status」フィールドが「Pending」や「Awaiting User Response」のような値に更新された時点で推測されます。取得アクティビティログをフィルタリングし、任意の保留状態へのステータス変更とその関連タイムスタンプを使用します。イベントタイプ inferred
	インシデントにエージェントを割り当て	このアクティビティは、特定の担当者がインシデントの処理に割り当てられた時点を示します。これはチケットの個別のオーナーシップを意味します。割り当てはチケットのアクティビティ履歴にログされ、どの担当者がいつ割り当てられたかを示します。
その重要性これは、担当者のワークロード、パフォーマンス、およびグループ割り当て後にインシデントが個人によって対応されるまでの時間の分析を可能にします。これは担当者パフォーマンスダッシュボードにとって極めて重要です。取得元インシデントのアクティビティログまたは監査証跡の「Agent」フィールドの変更によって追跡されます。取得 'Agent' フィールドの変更に対応するタイムスタンプを特定します。イベントタイプ inferred
	インシデント再オープン	以前「解決済み」とマークされたインシデントが、通常、ユーザーが解決策に同意せずオープン状態に戻された際に発生します。これは、ステータスが「解決済み」から「オープン」または「進行中」のような状態に戻ることで推測されます。
その重要性再オープン率が高いということは、解決の質や不完全な修正に問題があることを示しています。これは、手戻りやエージェントのパフォーマンスを分析するための重要な指標です。取得元インシデントのアクティビティログにおいて、ステータスが「Resolved」からアクティブなステータスに変更されたことを検出することによって推測されます。取得アクティビティログをフィルタリングし、'Status' が 'Resolved' から 'Open' または 'In Progress' に変更された箇所を探します。イベントタイプ inferred
	インシデント再割り当て	インシデントが別のエージェントまたはグループに転送されたことを示します。これは解決プロセスにおける引き継ぎを意味します。このイベントは、初回割り当て後に「Agent」または「Group」フィールドへの変更を検出することによって推測されます。
その重要性頻繁な再アサイン、つまり引き継ぎは、多くの場合、プロセスの非効率性、知識のギャップ、または不適切な初期ルーティングを示しています。これらのイベントを分析することは、遅延を特定し削減するのに役立ちます。取得元初回割り当て後に「Agent」または「Group」フィールドへの変更を追跡することによって、インシデントのアクティビティログから推測されます。取得チケットの監査履歴において 'Agent' または 'Group' フィールドの変更を検出します。イベントタイプ inferred
	初回応答送信	このアクティビティは、インシデントが報告された後、担当者からユーザーへの最初の連絡を表します。これは公開メモや直接返信として行われる場合があります。Freshserviceは、すべての担当者とのやり取りをタイムスタンプ付きで記録します。
その重要性初回応答SLAの達成は、顧客満足度を測る上で非常に重要なKPIです。このアクティビティにより、エージェントが新規インシデントにどれだけ迅速に対応しているかを測定・分析できます。取得元インシデントの会話ログで、担当者によって追加された最初の公開メモまたは返信のタイムスタンプを見つけることで特定されます。取得インシデントの会話履歴をフィルタリングし、担当者による最も早い入力エントリを探します。イベントタイプ explicit
	回避策提供済み	このアクティビティは、インシデントの影響を軽減するために、一時的な解決策またはワークアラウンドがユーザーに通知されたことを意味します。これをキャプチャするには、専用のチェックボックス、特定のメモタイプ、または担当者メモ内のキーワード分析など、特定のシステム設定が必要となることがよくあります。
その重要性これは、ワークアラウンドがビジネスへの影響を軽減する効果と、それが最終解決時間とどのように関連しているかを分析するのに役立ちます。「ワークアラウンド有効性メトリクスダッシュボード」をサポートします。取得元これは明示的なイベントではない可能性があります。「回避策」のようなキーワードを含むメモにフラグを立てる、あるいはカスタムの「回避策提供済み」チェックボックスフィールドが使用され、その変更がログに記録されている場合に推測できます。取得カスタムフィールドの変更、またはエージェントのメモのキーワード分析から推測されます。イベントタイプ inferred

推奨任意

抽出ガイド

Freshserviceからデータを取得する方法

ステップ

Freshserviceアナリティクスにアクセス: レポートにアクセスし、作成する権限を持つアカウントでFreshserviceインスタンスにログインします。メインメニューからアナリティクスモジュールに移動します。
新しいレポートを作成: 新規レポートボタンをクリックします。「インシデント管理イベントログ」のような説明的な名前を付けます。データソースの選択を求められたら、インシデント管理モジュールを選択します。
レポートウィジェットを選択: レポートエディタ内で新しいウィジェットを追加し、テーブルタイプを選択します。これがイベントログデータの基本となります。
主要データ列を追加: 右側のデータソースパネルから、必要なフィールドをテーブルの列設定にドラッグ＆ドロップします。Incident ID、Created at、Agent、Group、Priority、Severity、Status、Categoryから開始します。
アクティビティデータを組み込む: 個々のイベントを捕捉するには、チケットアクティビティからのデータを結合または含める必要があります。ウィジェットにActivitiesデータソースを追加します。このソースから、Performed at（イベントタイムスタンプ用）と、発生した変更を記述するActivity descriptionまたは類似のフィールドを追加します。
計算フィールド「ActivityName」を作成: これは最も重要なステップです。新しい計算フィールドまたは数式フィールドを作成します。ネストされたIF文またはCASE関数を使用して、生のアクティビティデータを必要なActivityName値に変換します。14の各アクティビティの詳細なロジックについては、「クエリ」セクションを参照してください。
EventTimestampを設定: EventTimestamp用の別の計算フィールドを作成します。この列のロジックは、「Incident Reported」アクティビティにはCreated atタイムスタンプを、その他のすべてのイベントにはアクティビティのPerformed atタイムスタンプを選択するようにします。
レポートフィルターを適用: データを絞り込むためにレポートフィルターを設定します。最低でも、「Created at」フィールドに対して日付範囲フィルターを設定します。直近3〜6ヶ月間の範囲が推奨されます。また、「チケットタイプ」が「インシデント」であるチケットのみを含めるフィルターも追加してください。
レポートを実行し調整: レポートを実行してデータのプレビューを生成します。出力内容を確認し、ActivityNameおよびEventTimestamp列が正しく入力されていることを確認します。必要に応じて数式とフィルターを調整します。
レポートを保存しエクスポート: レポートの出力に満足したら、保存します。エクスポートオプションを使用し、形式としてCSVを選択します。
エクスポートをスケジュール（任意）: 継続的な分析のために、レポートを自動的に実行およびエクスポートするようにスケジュール設定できます。CSVがメールまたは別の宛先に配信されるように、スケジュール（例: 毎日または毎週）を設定します。
アップロード用のデータを準備: エクスポートされたCSVファイルを開きます。列ヘッダーをProcessMindに必要なスキーマ、つまりIncidentId、ActivityName、EventTimestamp、AssignedAgent、AssignedGroupなどに合わせて変更します。静的列SourceSystem（値は「Freshservice」）とLastDataUpdate（現在のタイムスタンプ）を追加します。これでファイルはアップロードの準備が整いました。

設定

アナリティクスモジュール: このデータ抽出には、Freshserviceのアナリティクスモジュールへのアクセスが必要です。これは上位プラン（例: Pro、Enterprise）で利用可能です。
必要な権限: ユーザーアカウントには、アナリティクスモジュールでレポートを作成、編集、実行する権限を持つロールが必要です。
日付範囲: データ量を管理するため、インシデントの作成日に対して日付範囲フィルターを設定することが重要です。過去の分析情報とパフォーマンスのバランスをとるため、直近3〜6ヶ月間の期間を設定することをお勧めします。
レポートフィルター: プロセス分析からサービスリクエストやその他のチケットタイプを除外するために、必ず「チケットタイプ」が「インシデント」である条件でフィルターを適用してください。
計算フィールド: この方法は、各イベントのActivityNameとEventTimestampを導き出すために、計算フィールド（数式）の使用に大きく依存しています。Freshserviceの数式エディタに慣れていると役立ちます。
データ量: 各インシデントについて、この抽出は複数の行（各アクティビティごとに1行）を生成することに注意してください。大規模なFreshserviceインスタンスでは、生成されるCSVファイルが非常に大きくなり、レポート生成時間とエクスポート速度に影響を与える可能性があります。

a クエリ例 config

// This is a conceptual configuration for the Freshservice Analytics report builder, not an executable script.
// The logic should be implemented using the UI's formula fields and widget settings.

REPORT_WIDGET_TYPE: Table

DATA_SOURCES:
  - Primary: Incidents
  - Additional: Ticket Activities

COLUMNS_AND_DERIVATION_LOGIC:

1.  **IncidentId**
    - Source: Incidents."ID"

2.  **ActivityName** (Calculated Column using a Formula)
    - This formula combines multiple IF conditions to generate the activity name based on the activity type and data changes. The logic below represents a CASE statement structure.
    - **WHEN** Activity Type is 'Created': 'Incident Reported'
    - **WHEN** Activity Field is 'Group' and it is the first update to this field for the ticket: 'Incident Assigned to Group'
    - **WHEN** Activity Field is 'Agent' and it is the first update to this field for the ticket: 'Agent Assigned to Incident'
    - **WHEN** Activity Field is 'Priority': 'Incident Prioritized'
    - **WHEN** Activity Type is 'First Response Sent': 'First Response Sent'
    - **WHEN** Activity Field is 'Group' and it is NOT the first update: 'Incident Reassigned'
    - **WHEN** Activity Field is 'Agent' and it is NOT the first update: 'Incident Reassigned'
    - **WHEN** Activity Field is 'Status' and New Value is 'In Progress': 'Status Changed to In Progress'
    - **WHEN** Activity Field is 'Status' and New Value is 'Pending': 'Status Changed to Pending'
    - **WHEN** Activity Note contains 'Workaround Provided' or a specific workaround tag is added: 'Workaround Provided'
    - **WHEN** Activity Type is 'Resolution Note Added': 'Resolution Note Added'
    - **WHEN** Activity Field is 'Status' and New Value is 'Resolved': 'Incident Resolved'
    - **WHEN** Activity Type is 'SLA Violated' and SLA Type is 'Resolution': 'SLA Target Breached'
    - **WHEN** Activity Field is 'Status' and Old Value was 'Resolved' and New Value is 'Open': 'Incident Reopened'
    - **WHEN** Activity Field is 'Status' and New Value is 'Closed': 'Incident Closed'

3.  **EventTimestamp** (Calculated Column using a Formula)
    - **IF** ActivityName is 'Incident Reported', THEN use Incidents."Created at"
    - **ELSE**, use Ticket Activities."Performed at"

4.  **SourceSystem** (Calculated Column)
    - Value: 'Freshservice'

5.  **LastDataUpdate** (Calculated Column)
    - Value: Use a formula function that returns the current timestamp of the report execution.

6.  **AssignedAgent**
    - Source: Ticket Activities."Performed By" if available, otherwise the current Incidents."Agent"

7.  **AssignedGroup**
    - Source: The value of the 'Group' field at the time of the activity.

8.  **IncidentPriority**
    - Source: The value of the 'Priority' field at the time of the activity.

9.  **IncidentSeverity**
    - Source: The value of the 'Severity' field at the time of the activity.

10. **IncidentStatus**
    - Source: The new value from the 'Status' field change activity.

11. **IncidentCategory**
    - Source: The value of the 'Category' field at the time of the activity.

12. **ResolutionSlaTargetTime**
    - Source: Incidents."Resolution due by"

REPORT_FILTERS:
  - Incidents."Created at" BETWEEN '[Specify Start Date]' AND '[Specify End Date]'
  - Incidents."Type" EQUALS 'Incident'

ステップ

前提条件: Python 3.6+ がインストールされており、requests および pandas ライブラリが導入されていることを確認してください。これらは pip install requests pandas コマンドでインストールできます。
APIキーの生成: 管理者として Freshservice インスタンスにログインします。右上のプロフィール画像をクリックして「プロフィール設定」に移動します。「APIキー」セクションでご自身の API キーをコピーしてください。このキーはパスワードと同様に厳重に管理してください。
スクリプトのセットアップ: 提供された Python コードを extract_freshservice_incidents.py という名前でローカルマシンに保存します。
パラメータの設定: テキストエディタでスクリプトファイルを開き、FRESHSERVICE_DOMAIN（例：'yourcompany.freshservice.com'）、API_KEY（コピーしたキー）、および START_DATE_STR（希望する抽出期間の開始日を「YYYY-MM-DD」形式で）のプレースホルダー値を更新してください。
スクリプトロジックの理解: このスクリプトは、まず指定された開始日以降に作成されたすべてのインシデントチケットを取得します。API から返される結果をページごとに繰り返し処理し、チケットごとに詳細なアクティビティ履歴を取得するため、追加でAPI呼び出しを行います。
イベントログの生成: スクリプトは、コアチケットデータとアクティビティログを処理し、必要な14種類のビジネスアクティビティそれぞれについてレコードを識別し、作成します。例えば、「インシデント報告」はチケットの作成日から作成され、「ステータスが進行中に変更」はアクティビティログの特定のエントリから導出されます。
複雑なイベントの導出: 「SLA目標違反」のようなイベントも導出されます。スクリプトはチケットの解決 SLA が違反されたかどうかをチェックし、違反があった場合は、due_by 日付をタイムスタンプとするイベントを作成し、違反が発生した時点を記録します。
スクリプトの実行: ターミナルまたはコマンドプロンプトを開き、スクリプトを保存したディレクトリに移動して、python extract_freshservice_incidents.py コマンドで実行します。
実行の監視: スクリプトは、処理されたチケットの数など、進捗状況をコンソールに表示します。チケットの数や API レート制限によっては、完了まで時間がかかることがあります。
出力の確認: スクリプトが完了すると、同じディレクトリに freshservice_incident_event_log.csv という名前の CSV ファイルが生成されます。このファイルには完全なイベントログが含まれています。
アップロードの準備: スプレッドシートプログラムで CSV ファイルを開き、列（IncidentId、ActivityName、EventTimestamp など）が期待どおりに設定されていることを確認してください。これでファイルは ProcessMind または他のプロセスマイニングツールにアップロードする準備が整いました。

設定

FRESHSERVICE_DOMAIN: 貴社専用のFreshservice URLです（例: mycompany.freshservice.com）。これはスクリプトに必須のパラメータです。
API_KEY: すべてのインシデントデータを読み取るための十分な権限を持つユーザーの個人APIキーです。これは必須のパラメータです。
START_DATE_STR: データ抽出の開始日で、'YYYY-MM-DD'形式です。意味のある分析を行うには、最初の3～6ヶ月分のデータを抽出することをお勧めします。
PAGE_SIZE: Freshservice APIで許可されている最大値である100に設定します。これにより、API呼び出しの数を最小限に抑え、パフォーマンスを向上させます。通常、この値を変更することはお勧めしません。
API Rate Limiting: スクリプトには、FreshserviceのAPIレート制限を順守するため、各チケットの処理後に基本的なtime.sleep(1)呼び出しが含まれています。大量のインスタンスの場合、エラーを避けるためにこれを調整する必要があるかもしれません。
Required Permissions: 使用されるAPIキーは、すべての必要なチケットフィールドと、異なるサービスデスクグループにわたるアクティビティログに確実にアクセスできるよう、少なくとも「SDエージェント」ロールの権限を持つユーザーアカウント（例: 専用のサービスアカウント）に属している必要があります。

a クエリ例 python

import requests
import pandas as pd
import time
import datetime
import os

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration Settings ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your Freshservice domain
FRESHSERVICE_DOMAIN = class="hl-string">"[your_domain].freshservice.com"
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your Freshservice API Key
API_KEY = class="hl-string">"[your_api_key]"
class=class="hl-string">"hl-comment"># Set the start date for the extraction (YYYY-MM-DD)
START_DATE_STR = class="hl-string">"2023-01-01"

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Constants ---
BASE_URL = fclass="hl-string">"https протокол://{FRESHSERVICE_DOMAIN}/api/v2"
PAGE_SIZE = 100
OUTPUT_FILENAME = class="hl-string">"freshservice_incident_event_log.csv"

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main Extraction Logic ---
def create_event(incident_id, activity_name, event_timestamp, ticket_data, source_system, last_data_update):
    class="hl-string">"""Helper function to create a structured event dictionary."""
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Use latest known values for attributes if available
    sla_policy = ticket_data.get(class="hl-string">'sla_policy', {})
    resolution_due = None
    if sla_policy and sla_policy.get(class="hl-string">'resolution_sla', {}):
        resolution_due = sla_policy.get(class="hl-string">'resolution_sla', {}).get(class="hl-string">'due_by')

    return {
        class="hl-string">"IncidentId": incident_id,
        class="hl-string">"ActivityName": activity_name,
        class="hl-string">"EventTimestamp": event_timestamp,
        class="hl-string">"SourceSystem": source_system,
        class="hl-string">"LastDataUpdate": last_data_update,
        class="hl-string">"AssignedAgent": ticket_data.get(class="hl-string">'responder_id'),
        class="hl-string">"AssignedGroup": ticket_data.get(class="hl-string">'group_id'),
        class="hl-string">"IncidentPriority": ticket_data.get(class="hl-string">'priority'),
        class="hl-string">"IncidentSeverity": ticket_data.get(class="hl-string">'impact'), class=class="hl-string">"hl-comment"># Impact is often used for Severity
        class="hl-string">"IncidentStatus": ticket_data.get(class="hl-string">'status'),
        class="hl-string">"IncidentCategory": ticket_data.get(class="hl-string">'category'),
        class="hl-string">"ResolutionSlaTargetTime": resolution_due
    }

def get_all_tickets(session, start_date):
    class="hl-string">"""Fetches all tickets from Freshservice updated since the start date, handling pagination."""
    tickets = []
    page = 1
    while True:
        params = {
            class="hl-string">"updated_since": start_date + class="hl-string">"T00:00:00Z",
            class="hl-string">"per_page": PAGE_SIZE,
            class="hl-string">"page": page,
            class="hl-string">"order_type": class="hl-string">"asc" class=class="hl-string">"hl-comment"># Process tickets in chronological order
        }
        try:
            response = session.get(fclass="hl-string">"{BASE_URL}/tickets", params=params)
            response.raise_for_status()
            data = response.json().get(class="hl-string">"tickets", [])
            if not data:
                break
            tickets.extend(data)
            print(fclass="hl-string">"Fetched page {page}, {len(data)} tickets...")
            page += 1
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching tickets: {e}")
            break
    return tickets

def get_ticket_activities(session, ticket_id):
    class="hl-string">"""Fetches all activities (audit log) for a specific ticket."""
    try:
        response = session.get(fclass="hl-string">"{BASE_URL}/tickets/{ticket_id}/activities")
        response.raise_for_status()
        return response.json().get(class="hl-string">"activities", [])
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(fclass="hl-string">"Error fetching activities for ticket {ticket_id}: {e}")
        return []

def main():
    class="hl-string">"""Main function to run the extraction process."""
    session = requests.Session()
    session.auth = (API_KEY, class="hl-string">'X') class=class="hl-string">"hl-comment"># class="hl-string">'X' is a placeholder password
    session.headers.update({class="hl-string">'Content-Type': class="hl-string">'application/json'})

    last_data_update = datetime.datetime.now(datetime.timezone.utc).isoformat()
    source_system = class="hl-string">'Freshservice'
    event_log = []

    print(class="hl-string">"Starting Freshservice incident extraction...")
    all_tickets = get_all_tickets(session, START_DATE_STR)
    print(fclass="hl-string">"Total tickets to process: {len(all_tickets)}")

    for i, ticket in enumerate(all_tickets):
        incident_id = ticket[class="hl-string">'id']
        print(fclass="hl-string">"Processing ticket {i+1}/{len(all_tickets)}: ID {incident_id}")

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Incident Reported
        event_log.append(create_event(incident_id, class="hl-string">"Incident Reported", ticket[class="hl-string">'created_at'], ticket, source_system, last_data_update))

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Fetch detailed activities for more events
        activities = get_ticket_activities(session, incident_id)
        
        assigned_group_done = False
        agent_assigned_done = False
        first_response_done = False

        for activity in sorted(activities, key=lambda x: x[class="hl-string">'performed_at']):
            activity_ts = activity[class="hl-string">'performed_at']
            class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Incident Assigned to Group (first occurrence)
            if not assigned_group_done and activity[class="hl-string">'activity_type'] == class="hl-string">'Update' and class="hl-string">'group_id' in activity.get(class="hl-string">'changes', {}):
                event_log.append(create_event(incident_id, class="hl-string">"Incident Assigned to Group", activity_ts, ticket, source_system, last_data_update))
                assigned_group_done = True
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Agent Assigned to Incident (first occurrence)
            if not agent_assigned_done and activity[class="hl-string">'activity_type'] == class="hl-string">'Update' and class="hl-string">'responder_id' in activity.get(class="hl-string">'changes', {}):
                event_log.append(create_event(incident_id, class="hl-string">"Agent Assigned to Incident", activity_ts, ticket, source_system, last_data_update))
                agent_assigned_done = True

            class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Incident Prioritized
            if activity[class="hl-string">'activity_type'] == class="hl-string">'Update' and class="hl-string">'priority' in activity.get(class="hl-string">'changes', {}):
                event_log.append(create_event(incident_id, class="hl-string">"Incident Prioritized", activity_ts, ticket, source_system, last_data_update))

            class=class="hl-string">"hl-comment"># 5. First Response Sent (first public note by an agent)
            if not first_response_done and activity[class="hl-string">'activity_type'] == class="hl-string">'Note' and activity.get(class="hl-string">'note', {}).get(class="hl-string">'private') is False and activity.get(class="hl-string">'performer_type') == class="hl-string">'User':
                event_log.append(create_event(incident_id, class="hl-string">"First Response Sent", activity_ts, ticket, source_system, last_data_update))
                first_response_done = True

            class=class="hl-string">"hl-comment"># 6. Incident Reassigned (subsequent assignments)
            if (assigned_group_done and activity[class="hl-string">'activity_type'] == class="hl-string">'Update' and class="hl-string">'group_id' in activity.get(class="hl-string">'changes', {})) or \
               (agent_assigned_done and activity[class="hl-string">'activity_type'] == class="hl-string">'Update' and class="hl-string">'responder_id' in activity.get(class="hl-string">'changes', {})):
                event_log.append(create_event(incident_id, class="hl-string">"Incident Reassigned", activity_ts, ticket, source_system, last_data_update))

            class=class="hl-string">"hl-comment"># Status Changes
            if activity[class="hl-string">'activity_type'] == class="hl-string">'Update' and class="hl-string">'status' in activity.get(class="hl-string">'changes', {}):
                new_status = activity[class="hl-string">'changes'][class="hl-string">'status'][1]
                class=class="hl-string">"hl-comment"># 7. Status Changed to In Progress
                if new_status == 3: class=class="hl-string">"hl-comment"># Assuming 3 is class="hl-string">'In Progress'
                    event_log.append(create_event(incident_id, class="hl-string">"Status Changed to In Progress", activity_ts, ticket, source_system, last_data_update))
                class=class="hl-string">"hl-comment"># 8. Status Changed to Pending
                elif new_status == 6: class=class="hl-string">"hl-comment"># Assuming 6 is class="hl-string">'Pending'
                    event_log.append(create_event(incident_id, class="hl-string">"Status Changed to Pending", activity_ts, ticket, source_system, last_data_update))

            class=class="hl-string">"hl-comment"># 9. Workaround Provided (Keyword search in notes)
            if activity[class="hl-string">'activity_type'] == class="hl-string">'Note' and class="hl-string">'workaround' in activity.get(class="hl-string">'note', {}).get(class="hl-string">'body_text', class="hl-string">'').lower():
                event_log.append(create_event(incident_id, class="hl-string">"Workaround Provided", activity_ts, ticket, source_system, last_data_update))
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># 10. Resolution Note Added
            if activity[class="hl-string">'activity_type'] == class="hl-string">'Note' and activity.get(class="hl-string">'note', {}).get(class="hl-string">'note_type') == class="hl-string">'resolution':
                event_log.append(create_event(incident_id, class="hl-string">"Resolution Note Added", activity_ts, ticket, source_system, last_data_update))

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 11. Incident Resolved
        if ticket.get(class="hl-string">'resolved_at'):
            event_log.append(create_event(incident_id, class="hl-string">"Incident Resolved", ticket[class="hl-string">'resolved_at'], ticket, source_system, last_data_update))

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 12. SLA Target Breached
        if ticket.get(class="hl-string">'sla_policy') and ticket[class="hl-string">'sla_policy'].get(class="hl-string">'violation_details', {}).get(class="hl-string">'resolution_sla', {}).get(class="hl-string">'is_violated'):
            breach_time = ticket[class="hl-string">'sla_policy'][class="hl-string">'violation_details'][class="hl-string">'resolution_sla'][class="hl-string">'due_by']
            event_log.append(create_event(incident_id, class="hl-string">"SLA Target Breached", breach_time, ticket, source_system, last_data_update))

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 13. Incident Reopened
        if ticket.get(class="hl-string">'reopened'):
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Finding the exact reopened timestamp can be tricky, we approximate from class="hl-string">'stats'
            reopen_ts = ticket.get(class="hl-string">'stats', {}).get(class="hl-string">'reopened_at', ticket[class="hl-string">'updated_at'])
            event_log.append(create_event(incident_id, class="hl-string">"Incident Reopened", reopen_ts, ticket, source_system, last_data_update))

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 14. Incident Closed
        if ticket.get(class="hl-string">'closed_at'):
            event_log.append(create_event(incident_id, class="hl-string">"Incident Closed", ticket[class="hl-string">'closed_at'], ticket, source_system, last_data_update))

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Be respectful of API rate limits
        time.sleep(1)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Convert to DataFrame and save
    if event_log:
        df = pd.DataFrame(event_log)
        df[class="hl-string">'EventTimestamp'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'EventTimestamp'])
        df = df.sort_values(by=[class="hl-string">'IncidentId', class="hl-string">'EventTimestamp'])
        df.to_csv(OUTPUT_FILENAME, index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f%z')
        print(fclass="hl-string">"\nSuccessfully extracted {len(df)} events for {df['IncidentId'].nunique()} incidents.")
        print(fclass="hl-string">"Event log saved to {OUTPUT_FILENAME}")
    else:
        print(class="hl-string">"No events were generated.")

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

ステップ

Freshserviceアナリティクスにアクセス: レポートにアクセスし、作成する権限を持つアカウントでFreshserviceインスタンスにログインします。メインメニューからアナリティクスモジュールに移動します。
新しいレポートを作成: 新規レポートボタンをクリックします。「インシデント管理イベントログ」のような説明的な名前を付けます。データソースの選択を求められたら、インシデント管理モジュールを選択します。
レポートウィジェットを選択: レポートエディタ内で新しいウィジェットを追加し、テーブルタイプを選択します。これがイベントログデータの基本となります。
主要データ列を追加: 右側のデータソースパネルから、必要なフィールドをテーブルの列設定にドラッグ＆ドロップします。Incident ID、Created at、Agent、Group、Priority、Severity、Status、Categoryから開始します。
アクティビティデータを組み込む: 個々のイベントを捕捉するには、チケットアクティビティからのデータを結合または含める必要があります。ウィジェットにActivitiesデータソースを追加します。このソースから、Performed at（イベントタイムスタンプ用）と、発生した変更を記述するActivity descriptionまたは類似のフィールドを追加します。
計算フィールド「ActivityName」を作成: これは最も重要なステップです。新しい計算フィールドまたは数式フィールドを作成します。ネストされたIF文またはCASE関数を使用して、生のアクティビティデータを必要なActivityName値に変換します。14の各アクティビティの詳細なロジックについては、「クエリ」セクションを参照してください。
EventTimestampを設定: EventTimestamp用の別の計算フィールドを作成します。この列のロジックは、「Incident Reported」アクティビティにはCreated atタイムスタンプを、その他のすべてのイベントにはアクティビティのPerformed atタイムスタンプを選択するようにします。
レポートフィルターを適用: データを絞り込むためにレポートフィルターを設定します。最低でも、「Created at」フィールドに対して日付範囲フィルターを設定します。直近3〜6ヶ月間の範囲が推奨されます。また、「チケットタイプ」が「インシデント」であるチケットのみを含めるフィルターも追加してください。
レポートを実行し調整: レポートを実行してデータのプレビューを生成します。出力内容を確認し、ActivityNameおよびEventTimestamp列が正しく入力されていることを確認します。必要に応じて数式とフィルターを調整します。
レポートを保存しエクスポート: レポートの出力に満足したら、保存します。エクスポートオプションを使用し、形式としてCSVを選択します。
エクスポートをスケジュール（任意）: 継続的な分析のために、レポートを自動的に実行およびエクスポートするようにスケジュール設定できます。CSVがメールまたは別の宛先に配信されるように、スケジュール（例: 毎日または毎週）を設定します。
アップロード用のデータを準備: エクスポートされたCSVファイルを開きます。列ヘッダーをProcessMindに必要なスキーマ、つまりIncidentId、ActivityName、EventTimestamp、AssignedAgent、AssignedGroupなどに合わせて変更します。静的列SourceSystem（値は「Freshservice」）とLastDataUpdate（現在のタイムスタンプ）を追加します。これでファイルはアップロードの準備が整いました。

設定

アナリティクスモジュール: このデータ抽出には、Freshserviceのアナリティクスモジュールへのアクセスが必要です。これは上位プラン（例: Pro、Enterprise）で利用可能です。
必要な権限: ユーザーアカウントには、アナリティクスモジュールでレポートを作成、編集、実行する権限を持つロールが必要です。
日付範囲: データ量を管理するため、インシデントの作成日に対して日付範囲フィルターを設定することが重要です。過去の分析情報とパフォーマンスのバランスをとるため、直近3〜6ヶ月間の期間を設定することをお勧めします。
レポートフィルター: プロセス分析からサービスリクエストやその他のチケットタイプを除外するために、必ず「チケットタイプ」が「インシデント」である条件でフィルターを適用してください。
計算フィールド: この方法は、各イベントのActivityNameとEventTimestampを導き出すために、計算フィールド（数式）の使用に大きく依存しています。Freshserviceの数式エディタに慣れていると役立ちます。
データ量: 各インシデントについて、この抽出は複数の行（各アクティビティごとに1行）を生成することに注意してください。大規模なFreshserviceインスタンスでは、生成されるCSVファイルが非常に大きくなり、レポート生成時間とエクスポート速度に影響を与える可能性があります。

a クエリ例 config

// This is a conceptual configuration for the Freshservice Analytics report builder, not an executable script.
// The logic should be implemented using the UI's formula fields and widget settings.

REPORT_WIDGET_TYPE: Table

DATA_SOURCES:
  - Primary: Incidents
  - Additional: Ticket Activities

COLUMNS_AND_DERIVATION_LOGIC:

1.  **IncidentId**
    - Source: Incidents."ID"

2.  **ActivityName** (Calculated Column using a Formula)
    - This formula combines multiple IF conditions to generate the activity name based on the activity type and data changes. The logic below represents a CASE statement structure.
    - **WHEN** Activity Type is 'Created': 'Incident Reported'
    - **WHEN** Activity Field is 'Group' and it is the first update to this field for the ticket: 'Incident Assigned to Group'
    - **WHEN** Activity Field is 'Agent' and it is the first update to this field for the ticket: 'Agent Assigned to Incident'
    - **WHEN** Activity Field is 'Priority': 'Incident Prioritized'
    - **WHEN** Activity Type is 'First Response Sent': 'First Response Sent'
    - **WHEN** Activity Field is 'Group' and it is NOT the first update: 'Incident Reassigned'
    - **WHEN** Activity Field is 'Agent' and it is NOT the first update: 'Incident Reassigned'
    - **WHEN** Activity Field is 'Status' and New Value is 'In Progress': 'Status Changed to In Progress'
    - **WHEN** Activity Field is 'Status' and New Value is 'Pending': 'Status Changed to Pending'
    - **WHEN** Activity Note contains 'Workaround Provided' or a specific workaround tag is added: 'Workaround Provided'
    - **WHEN** Activity Type is 'Resolution Note Added': 'Resolution Note Added'
    - **WHEN** Activity Field is 'Status' and New Value is 'Resolved': 'Incident Resolved'
    - **WHEN** Activity Type is 'SLA Violated' and SLA Type is 'Resolution': 'SLA Target Breached'
    - **WHEN** Activity Field is 'Status' and Old Value was 'Resolved' and New Value is 'Open': 'Incident Reopened'
    - **WHEN** Activity Field is 'Status' and New Value is 'Closed': 'Incident Closed'

3.  **EventTimestamp** (Calculated Column using a Formula)
    - **IF** ActivityName is 'Incident Reported', THEN use Incidents."Created at"
    - **ELSE**, use Ticket Activities."Performed at"

4.  **SourceSystem** (Calculated Column)
    - Value: 'Freshservice'

5.  **LastDataUpdate** (Calculated Column)
    - Value: Use a formula function that returns the current timestamp of the report execution.

6.  **AssignedAgent**
    - Source: Ticket Activities."Performed By" if available, otherwise the current Incidents."Agent"

7.  **AssignedGroup**
    - Source: The value of the 'Group' field at the time of the activity.

8.  **IncidentPriority**
    - Source: The value of the 'Priority' field at the time of the activity.

9.  **IncidentSeverity**
    - Source: The value of the 'Severity' field at the time of the activity.

10. **IncidentStatus**
    - Source: The new value from the 'Status' field change activity.

11. **IncidentCategory**
    - Source: The value of the 'Category' field at the time of the activity.

12. **ResolutionSlaTargetTime**
    - Source: Incidents."Resolution due by"

REPORT_FILTERS:
  - Incidents."Created at" BETWEEN '[Specify Start Date]' AND '[Specify End Date]'
  - Incidents."Type" EQUALS 'Incident'

データテンプレート：インシデント管理

インシデント管理データテンプレート

インシデント管理属性

インシデント管理アクティビティ

抽出ガイド

FreshserviceアナリティクスモジュールからのCSVデータエクスポート

ステップ

設定

a クエリ例 config

Freshservice REST APIによるPythonスクリプト抽出

ステップ

設定

a クエリ例 python

Workflow Automator Webhooksを介したリアルタイムデータプッシュ

ステップ

設定

a クエリ例 config

今すぐ始めますか？

SLA違反をなくす：今すぐインシデント管理を最適化