決済処理データテンプレート

Adyen

決済処理データテンプレート

このテンプレートは、Adyenでの決済処理を分析するために必要なデータ収集に関する包括的なガイドを提供します。追跡すべきすべての必須データ属性とプロセスアクティビティ、およびデータ抽出の実践的な手順を概説しています。これを活用して、効果的なプロセスマイニングに必要なすべての重要な情報を確実に捕捉してください。

収集を推奨する項目
追跡すべき主要アクティビティ
Adyenからの実用的なデータ抽出ガイダンス

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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決済処理属性

これらは、Adyen内での決済処理を包括的に分析するためにイベントログに含めることを推奨するデータフィールドです。

5 必須 7 推奨 8 任意

	名前	説明
	アクティビティ名 EventCode	決済ライフサイクルで発生している特定の段階またはアクション。
説明この属性は、AUTHORISATION、CAPTURE、REFUNDなど、発生した特定のイベントを定義します。これはプロセスマップ内のノードを決定し、トランザクションのフローを決定します。分析において、これらのコードはプロセスフローを可視化するために人間が読めるアクティビティ名に変換されます。これらのコードのシーケンスのバリエーションは、ストレートスルー処理対例外処理など、異なるプロセスパスを示します。その重要性プロセスマイニングモデルの「何」を定義し、プロセスフローの可視化を可能にします。取得元 Adyen通知Webhookの「eventCode」フィールド。例 AUTHORISATIONCAPTURE返金CANCELLATIONCHARGEBACK
	イベントのタイムスタンプ EventDate	特定の決済アクティビティが発生した日時。
説明この属性は、イベント（承認や精算など）がシステムにログ記録された正確なタイムスタンプを記録します。これにより、ケース内のアクティビティを時系列順に並べることができます。分析において、これはサイクルタイムの計算、ボトルネックの特定、および時間の経過に伴うシステムの処理能力の決定に不可欠です。「決済サイクル全体の時間」など、すべての時間ベースのKPIをサポートします。その重要性イベントの順序付けと、すべての期間ベースのメトリクス計算に不可欠です。取得元 Adyen通知Webhookの「eventDate」フィールド。例 2023-10-27T10:00:00+01:002023-10-27T10:05:30+01:002023-10-28T09:15:00+01:00
	決済トランザクションID PspReference	Adyenによって各決済トランザクションに割り当てられる一意の参照識別子。
説明この属性は、Adyenエコシステム内の決済ライフサイクル全体の主キーとして機能します。最初の決済リクエストを、承認、キャプチャ、精算、および潜在的な返金やチャージバックなどの後続イベントにリンクします。分析において、このIDは個別のイベントを単一のケースにグループ化するために使用され、エンドツーエンドのプロセス再構築を可能にします。これにより、アナリストは購入者の開始から最終的な財務精算までの決済の特定の過程を追跡できます。その重要性これは、個々のイベントを1つのプロセスインスタンスにグループ化し、プロセスマイニングを行うための基本的なリンクです。取得元 Adyen支払いレスポンス「pspReference」または決済詳細レポートの「PSP Reference」列。例 851564567890123479145612345678908825641234567890
	ソースシステム SourceSystem	`データ`の`発信元``システム`名です。
説明この静的属性は、レコードがAdyenから来たものであることを識別します。マルチシステムプロセスマイニング（例：AdyenとSAPの組み合わせ）では、これは系統を追跡するために不可欠です。分析において、ユーザーは決済ゲートウェイ内で発生したアクティビティと、ERPまたは注文管理システム内で発生したアクティビティを区別してフィルタリングできます。その重要性複数システムでのプロセスマイニングにおけるデータリネージにとって不可欠です。取得元抽出中の静的値。例 AdyenAdyen_Production
	最終データ更新 LastDataUpdate	レコードが最後に抽出または更新されたタイムスタンプ。
説明この属性は、プロセスマイニングモデルにおけるデータの鮮度を示します。ユーザーがリアルタイムデータを見ているのか、それともスナップショットを見ているのかを理解するのに役立ちます。分析において、これは主にデータガバナンスと、パイプラインが正しく実行されているかを確認するための技術的なフィールドとして使用されます。その重要性データ鮮度を追跡するための技術フィールド。取得元抽出時のシステム時刻。例 2023-10-30T12:00:00Z
	マーチャントアカウント MerchantAccount	トランザクションを処理するAdyen内の特定のマーチャントアカウント。
説明 Adyenでは、単一の企業アカウントの下に複数のマーチャントアカウントを設置できます。この属性は、どの特定の事業部門、ブランド、または地域エンティティが支払いを処理したかを識別します。分析においては、これはセグメンテーションの主要なディメンションとして機能します。これにより、関係者は異なる事業部門やブランド間でパフォーマンス、失敗率、および取引量を比較し、改善すべき具体的な領域を特定できます。その重要性事業部門または子会社別のパフォーマンスをセグメント化するための鍵。取得元 Adyen支払いリクエスト/レスポンス「merchantAccount」。例 MyStore_UKMyStore_USGlobalSales_Main
	手戻り IsRework	トランザクションが再試行またはエラー修正を含んでいたかを示すフラグ。
説明このケースに複数の承認試行が含まれる場合、または「支払い拒否」のようなアクティビティとその後の再試行が含まれる場合にtrueとなるブール値フラグです。分析においては、これは「支払い手戻りおよび例外ホットスポット」ダッシュボードに反映されます。これにより、アナリストは問題のあるケースを特定してフィルタリングし、なぜプロセスフローが「ハッピーパス」に従っていないのかを理解することができます。その重要性手動またはシステムによる介入を必要とする非効率なケースを特定します。取得元失敗イベントの発生回数 > 0に基づいて計算されます。例 truefalse
	拒否理由 RefusalReason	決済が拒否または失敗した理由を説明するテキスト記述。
説明トランザクションが失敗した場合、Adyenは理由コードまたは説明（例：「残高不足」、「CVC拒否」、「期限切れカード」）を提供します。分析において、これは「決済トランザクション失敗率」ダッシュボードの主要な推進要因となります。これらの理由を分析することで、失敗が技術的な問題、不正ルール、または購入者の行動によるものかを特定し、具体的な是正措置を導き出すのに役立ちます。その重要性決済失敗の根本原因分析における主要な属性。取得元 Adyen支払いレスポンス「refusalReason」。例拒否済み残高不足期限切れカードアクワイアラーエラー不正
	支払ステータス PaymentStatus	決済の現在の状態（例：承認済み、精算済み、拒否済み）。
説明この属性は、決済トランザクションの最新の既知ステータスを反映しています。これは通常、ケース内の最新のアクティビティから導出されます。分析においては、ケースの迅速なフィルタリング（例：「現在拒否されているすべての決済を表示」）を可能にします。「決済処理能力とステータス監視」ダッシュボードにとって不可欠です。その重要性トランザクションの現在の健全性のスナップショットを提供します。取得元ケース内の最後のイベントコードから派生します。例決済済み拒否済み承認済み
	支払方法 PaymentMethod	購入者が決済に使用した具体的な方法（例：Visa、PayPal）。
説明この属性は、使用された決済手段のタイプを捕捉します。これにはクレジットカードブランド（Visa、MC）、デジタルウォレット（PayPal、Apple Pay）、または地域決済方法（iDEAL、Sofort）が含まれます。分析において、これは「決済方法パフォーマンスインサイト」ダッシュボードにとって不可欠です。特定の決済方法と承認率、処理速度、または技術的失敗との間の相関関係を特定するのに役立ちます。その重要性異なる支払いプロバイダー間での成功率とコストを分析する上で不可欠です。取得元 Adyen支払いレスポンス「paymentMethod.brand」または「paymentMethod.type」。例 visamcpaypalidealklarna
	支払金額 PaymentAmount	決済トランザクションの金銭的価値。
説明この属性は、トランザクションに関連付けられた財務的価値を表します。通常、生データでは最小単位（例：セント）で保存されますが、レポート作成のために変換する必要があります。分析において、これは「決済処理能力」ダッシュボードを有効にし、高価値の手戻りケースの優先順位付けに役立ちます。また、処理された総量と失敗したトランザクションの財務的影響を計算するためにも使用されます。その重要性財務影響分析とスループット監視に必要です。取得元 Adyen支払いリクエスト「amount.value」。例 10005509900
	決済サイクル全体の時間 TotalCycleTime	決済リクエスト作成から精算までの合計期間。
説明これは、最初のイベント（例：「決済リクエスト受領」）から「決済精算済み」イベントまでの経過時間を測定する計算メトリクスです。分析において、これは主要な効率性KPIです。キャッシュフローの速度を強調します。長いサイクルタイムは、捕捉の遅延や精算サイクルに関する問題を示している可能性があります。その重要性運転資金最適化のためのKPI。取得元計算式：タイムスタンプ（決済済み）- タイムスタンプ（作成済み）。例 2日4時間5分
	アクワイアラーリファレンス AcquirerReference	アクワイアリング銀行が提供する参照番号。
説明これは、カード取引を処理する基盤となる金融機関（アクワイアラー）によって割り当てられる外部参照です。Adyen PSP参照とは異なります。分析において、このフィールドは「決済照合遅延分析」にとって重要です。外部台帳の銀行取引明細書とAdyenの記録を照合するために使用されるキーです。その重要性 3者照合と外部調整に不可欠です。取得元 Adyen支払いレスポンス「additionalData.acquirerReference」。例 1234567890987654321
	不正リスクスコア RiskScore	不正検知エンジンによってトランザクションに割り当てられたリスクスコア。
説明 AdyenのRevenueProtectエンジンは、不正行為の可能性を示す数値スコア（0-100）を割り当てます。スコアが高いほど、手動レビューや自動ブロックがトリガーされることがよくあります。分析においては、これは「財務コンプライアンスリスク概要」をサポートします。高リスクスコアとチャージバックを関連付けることで、不正防止ルールを調整するのに役立ちます。高スコアでも支払いが成功した場合は、リスクモデルにおける誤検知を示している可能性があります。その重要性不正防止ロジックの効率性を分析するために不可欠です。取得元 AdyenリスクAPI応答またはレポート作成「fraudResult.accountScore」。例 025100
	承認コード AuthorisationCode	承認時に発行者から返される承認コード。
説明購入者のカードに資金が予約されたことを示すコードです。これは承認が成功したことの証明となります。分析においては、主に監査とトレーサビリティのために使用されます。「支払い承認済み」アクティビティが正当であったことを検証します。その重要性監査証跡のための承認成功の証明。取得元 Adyen支払いレスポンス「authCode」。例 123456098712
	精算バッチ番号 BatchNumber	資金の精算に関連付けられたバッチ番号。
説明 Adyenは、決済された支払いをバッチにまとめて支払いを実行します。この属性は、特定のトランザクションがどのバッチに属するかを識別します。分析においては、これは支払いを出金サイクルごとにグループ化するために使用されます。特定のバッチに遅延がないかを監査するのに役立ち、「支払い決済済み」アクティビティの追跡をサポートします。その重要性個々のトランザクションを大量の財務決済にリンクします。取得元 Adyen決済詳細レポート「バッチ番号」。例 100255
	購入者インタラクションタイプ ShopperInteraction	支払いがEコマース、POS、またはサブスクリプション（継続承認）であったかを示します。
説明この属性は、購入者と販売者の間のインタラクションの性質を分類します。一般的な値は`Ecommerce`（オンライン）、`POS`（店舗内）、または`ContAuth`（継続/サブスクリプション）です。分析において、これは異なるビジネスモデルと販売チャネルを区別するのに役立ちます。POSとEcommerceの間ではプロセスフローが大きく異なることが多いため、これはクリーンなプロセス発見のための重要なフィルターとなります。その重要性オンライン、店舗内、定期支払い間のプロセスフローを区別します。取得元 Adyen支払いリクエスト「shopperInteraction」。例 Eコマース継続承認POSモト
	購入者国 ShopperCountry	購入者の2文字の国コード。
説明この属性は、購入者の所在地を示し、通常はカード発行国または請求先住所から導出されます。分析においては、地域別のパフォーマンス分析に利用されます。特定の国で、現地の銀行インフラストラクチャにより承認拒否率が高いか、処理時間が遅いかを特定するのに役立ちます。その重要性支払いパフォーマンスの地理的セグメンテーションを可能にします。取得元 Adyen支払いリクエスト「countryCode」または「billingAddress.country」。例 NLUSドイツ
	通貨 PaymentCurrency	トランザクションの通貨を示す3文字のISOコード。
説明この属性は、`PaymentAmount`が表現される通貨を定義します。一般的な値にはEUR、USD、GBPなどが含まれます。分析において、これはトランザクションを市場別にグループ化するために使用され、異なる地域間でデータを集計する際に財務値を正規化するために不可欠です。その重要性複数通貨レポート作成のために金額フィールドを文脈化します。取得元 Adyen支払いリクエスト「amount.currency」。例 EURUSDGBP
	顧客ID ShopperReference	複数のトランザクションにわたって購入者を識別するために使用される一意のリファレンスです。
説明この識別子は、異なるトランザクションを同じ顧客エンティティにリンクします。決済リクエスト中にマーチャントによって提供されます。分析において、これにより顧客中心の分析が可能になり、不正行為における常習犯や、成功したトランザクション分析におけるロイヤルカスタマーの検出が可能になります。「顧客」汎用マッピングを促進します。その重要性顧客レベルでの集計と行動分析を可能にします。取得元 Adyen支払いリクエスト「shopperReference」。例 CUST-001user_12345email@example.com

必須推奨任意

決済処理アクティビティ

これらは、Adyen決済フローにおける正確なプロセス発見のためにイベントログに記録すべき主要なプロセスステップとマイルストーンです。

5 推奨 11 任意

	アクティビティ	説明
	入金確定	購入者から販売者への資金移動コマンドが正常に処理されました。これは即時（自動捕捉）または遅延（手動捕捉）の場合があります。
その重要性収益認識を確認します。承認とキャプチャの間の時間は、「支払い承認リードタイム」KPIにとって重要です。取得元 Adyen通知Webhook: eventCode 'CAPTURE'（成功='true'）取得 CAPTUREウェブフック成功時にログに記録されましたイベントタイプ explicit
	支払決済完了	資金は正常にクリアされ、マーチャントのAdyenアカウントに入金されました。これは決済詳細レポートに表示されます。
その重要性成功したプロセスの財務的な結論。「決済サイクル全体の時間」および「決済照合遅延分析」にとって不可欠です。取得元 Adyen決済詳細レポート（SDR）、レコードタイプ「Settled」。取得決済レポートにトランザクションが表示されたときにログに記録されましたイベントタイプ explicit
	決済リクエスト受領	Adyen決済プラットフォームによるトランザクションリクエストの最初の受領。これは、初期APIリクエストのタイムスタンプまたはpspReferenceの作成から取得されます。
その重要性プロセスインスタンスの絶対的な開始を示します。エンドツーエンドの総サイクルタイムを計算するために不可欠です。取得元 Adyen Payment APIログ、またはpspReferenceの作成に関連するタイムスタンプ。取得 API経由でpspReferenceが生成されたときにログに記録されましたイベントタイプ explicit
	決済承認済み	カード発行会社または決済方法が取引を承認し、資金が確保されました。標準のAdyen通知ウェブフックを介して捕捉されます。
その重要性トランザクションが有効であり、資金が利用可能であることを示す重要なマイルストーンです。キャプチャの前提条件となります。取得元 Adyen通知Webhook: eventCode 'AUTHORISATION'（成功='true'）取得 AUTHORISATIONウェブフック成功時にログに記録されましたイベントタイプ explicit
	決済拒否	トランザクションは発行者またはAdyenのリスクルールによって拒否されました。失敗ステータスを含む承認ウェブフックを介して捕捉されます。
その重要性「支払いトランザクション失敗率」KPIに直接影響します。拒否理由の分析は、承認率の最適化に役立ちます。取得元 Adyen通知Webhook: eventCode 'AUTHORISATION'（成功='false'）取得 AUTHORISATIONウェブフック失敗時にログに記録されましたイベントタイプ explicit
	キャプチャ失敗	承認された資金を捕捉する試みが失敗しました。多くの場合、技術的なタイムアウトや承認と捕捉の間でのカードステータスの変更が原因です。
その重要性手戻りまたは再試行を必要とする重大なエラーポイントです。「支払い例外率」に寄与します。取得元 Adyen通知Webhook: eventCode 'CAPTURE_FAILED' 取得 CAPTURE_FAILEDウェブフック時にログに記録されましたイベントタイプ explicit
	チャージバック取り消し済み	異議申し立てに勝利し、資金が販売者に戻されました。これは例外の解決に成功したことを意味します。
その重要性リスク管理にとって好ましい結果。最初のチャージバックによる財務的影響を相殺します。取得元 Adyen通知Webhook: eventCode 'CHARGEBACK_REVERSED' 取得 CHARGEBACK_REVERSEDウェブフック時にログに記録されましたイベントタイプ explicit
	チャージバック通知受信済み	Adyenはカードスキームから異議申し立て通知を受け取りました。これにより、異議申し立てワークフローがトリガーされます。
その重要性主要なコンプライアンスおよびリスク指標です。「コンプライアンス違反率」に影響し、即座の手動介入が必要です。取得元 Adyen通知Webhook: eventCode 'CHARGEBACK' または 'NOTIFICATION_OF_CHARGEBACK' 取得 CHARGEBACKウェブフック時にログに記録されましたイベントタイプ explicit
	チャージバック防御済み	チャージバックに異議を申し立てるために、Adyenに証拠が提出されました。これは、異議申し立てフローにおける手戻り/手動アクティビティを表します。
その重要性収益保護に費やされた労力を追跡します。「決済手戻り率」にとって重要です。取得元証拠提出を示すAdyen紛争APIまたはケース管理ログ。取得「防御策提出済み」へのステータス変更から推測されるイベントタイプ inferred
	リスクスクリーニング実施済み	AdyenのRevenueProtectエンジンは、トランザクションにおける不正信号を分析します。これは、承認応答における不正スコアまたはリスク結果の存在から推測されます。
その重要性高リスクスコアは、手動レビューや自動拒否をトリガーし、ボトルネックやプロセス終了点を作り出す可能性があります。取得元 Adyen支払いレスポンス（fraudResultフィールド）またはケース管理ログ。取得 fraudResultオブジェクトの存在から推測されるイベントタイプ inferred
	技術エラーをログに記録済み	Webhookの失敗やAPIタイムアウトなど、処理中にシステムエラーが発生しました。インターフェースの特定のエラーコードで識別されます。
その重要性技術的な失敗と財務的な失敗を分類することで、「支払いトランザクション失敗率」分析を直接サポートします。取得元 AdyenインターフェースログまたはAPIコールにおける特定の失敗応答。取得エラー応答コード5xxまたは4xxが返されたときにログに記録されましたイベントタイプ explicit
	支払いキャンセル済み	資金が捕捉される前に承認が無効になりました。これにより、購入者のカードに確保されていた資金が解放されます。
その重要性有効な注文が顧客のリクエストや在庫切れなどにより完了前に終了するプロセスループを表します。取得元 Adyen通知Webhook: eventCode 'CANCELLATION' 取得 CANCELLATIONウェブフック時にログに記録されましたイベントタイプ explicit
	支払い確認済み	決済済みトランザクションのバッチに関連する資金が、マーチャントの銀行口座に支払われました。
その重要性「決済照合サイクルタイム」にリンクされた、ビジネスへの実際の現金送金を表します。取得元 Adyen通知Webhook: eventCode 'PAYOUT_THIRD_PARTY' または支払いレポートから推測。取得支払いレポートのバッチIDをトランザクションIDに結合するイベントタイプ inferred
	精算のため決済送信済み	Adyenは、金融処理のためにトランザクションをアクワイアリング銀行またはネットワークに転送しました。ステータスはSentForSettlementに変更されます。
その重要性運用処理から金融決済への移行を示します。ここでの遅延はキャッシュフローに影響を与えます。取得元 AdyenトランザクションステータスAPI、またはステータス変更履歴ログから推測されます。取得ステータスフィールドのSentForSettlementへの移行を比較するイベントタイプ inferred
	返金精算済み	返金は財務的に処理され、販売者アカウントから引き落とされました。決済詳細レポートで確認済みです。
その重要性返金プロセスのループを閉じます。返金がエラーによるものであった場合、「平均エラー解決時間」にとって重要です。取得元 Adyen決済詳細レポート、レコードタイプ「Refunded」または「RefundedReversed」。取得決済レポートに返金が表示されたときにログに記録されましたイベントタイプ explicit
	返金開始	購入者への資金返還リクエストがトリガーされました。これにより、逆のプロセスフローが開始されます。
その重要性決済後の例外を示します。高い返金率は、上流の品質問題を示している可能性があります。取得元 Adyen通知Webhook: eventCode 'REFUND' 取得 REFUNDウェブフックトリガー時にログに記録されましたイベントタイプ explicit

推奨任意

抽出ガイド

Adyenからデータを取得する方法

ステップ

Merchant Reportロールを持つユーザーアカウントでAdyenカスタマーエリアにログインします。
レポートに移動し、メニューから決済詳細を選択します。
自動生成設定を見つけるか、一度限りのエクスポートにはレポートを生成を選択します。
設定パネルで、フォーマットがCSV（カンマ区切り値）に設定されていることを確認します。
列を含めるの下で、すべてを選択するか、具体的に次の項目をチェックしてください：Company Account、Merchant Account、Psp Reference、Merchant Reference、Payment Method、Creation Date、TimeZone、Type、Modification Reference、Gross Currency、Gross Debit、Gross Credit、Exchange Rate、Net Currency、Net Debit、Net Credit、Commission、Markup、Scheme Fees、およびInterchange。
重要: レポートの範囲に、財務ライフサイクル全体を捕捉するために、すべてのジャーナルタイプ（決済済み、返金済み、チャージバック、支払い済みなど）が含まれていることを確認してください。
希望する日付範囲（例：過去90日間）でレポートを生成します。決済レポートは、トランザクション日ではなく、決済バッチ日に基づいて生成されることに注意してください。
生成されたCSVファイルをローカルの抽出環境にダウンロードします。
以下の変換スクリプトを実行して、「ワイド」CSV台帳をProcessMindで必要な「ロング」イベントログ形式に再形成します。
スクリプトは重要な変換を実行します：Creation Dateをアンピボットして「支払いリクエスト受信済み」イベントを作成し、Type列を特定の財務アクティビティにマッピングします。
出力CSVにヘッダー（PspReference、EventCode、EventDate、SourceSystem）が含まれていることを確認します。
最終的に変換されたCSVをProcessMindにアップロードします。

設定

レポートタイプ: 決済詳細レポート（財務元帳）
ファイル形式: CSV（標準カンマ区切り）
粒度: トランザクションレベル（財務仕訳エントリごとに1行）
タイムゾーン: UTC（他のシステムとの抽出を整合させるために強く推奨）
日付範囲: 決済バッチ（バッチクローズ日）に合わせます。トランザクション作成日ではありません。増分実行の場合は、重複の処理を確実にしてください。
必須列: Psp Reference（キー）、Type（アクティビティ）、Creation Date、Booking Date（イベントタイムスタンプ）、Merchant Account。
フィルター設定: プロセスの完全性を確保するために、「チャージバック」または「返金」タイプを除外するフィルターがないことを確認してください。

a クエリ例 config

import pandas as pd
from datetime import datetime

# CONFIGURATION
INPUT_FILE = 'settlement_detail_report.csv'
OUTPUT_FILE = 'adyen_event_log.csv'
SOURCE_SYSTEM = 'Adyen'

# Load the Adyen Settlement Detail Report
# Skip standard Adyen header rows if present (often reports start on row 1 or have metadata on top)
df = pd.read_csv(INPUT_FILE, keep_default_na=False)

# Define the output list
event_log = []

# Helper function to append events
def add_event(psp_ref, activity, timestamp, attributes):
    if not timestamp or str(timestamp).strip() == '':
        return
    base_event = {
        'PspReference': psp_ref,
        'EventCode': activity,
        'EventDate': timestamp,
        'SourceSystem': SOURCE_SYSTEM,
        'LastDataUpdate': datetime.utcnow().isoformat(),
        'MerchantAccount': attributes.get('Merchant Account', ''),
        'PaymentMethod': attributes.get('Payment Method', ''),
        'PaymentAmount': attributes.get('Gross Credit', 0) if attributes.get('Gross Credit') else attributes.get('Gross Debit', 0) * -1
    }
    # Merge optional attributes
    base_event.update(attributes)
    event_log.append(base_event)

# Iterate through the ledger rows
for index, row in df.iterrows():
    psp_ref = row.get('Psp Reference')
    journal_type = row.get('Type')
    creation_date = row.get('Creation Date') # Used for Auth/Request
    booking_date = row.get('Booking Date')   # Used for Settlement/Financials
    
    # Common attributes for this row
    row_attrs = {
        'MerchantAccount': row.get('Merchant Account'),
        'PaymentMethod': row.get('Payment Method'),
        'RefusalReason': row.get('Refusal Reason', ''),
        'PaymentStatus': journal_type
    }

    # --- 1. DERIVED UPSTREAM ACTIVITIES ---
    # Since this is a settlement report, we infer the Request/Auth from the Creation Date
    # of the first record we see for this PSP Reference. 
    # Logic: If Creation Date exists, implies Request and Auth occurred.
    
    if creation_date:
        # Activity: Payment Request Received
        add_event(psp_ref, 'Payment Request Received', creation_date, row_attrs)
        
        # Activity: Risk Screening Performed (Inferred from existence of transaction)
        # Note: True risk score requires 'Payments Accounting Report', inferred here for process continuity
        add_event(psp_ref, 'Risk Screening Performed', creation_date, row_attrs)
        
        # Activity: Payment Authorised
        # Typically happens immediately after request for successful settled items
        add_event(psp_ref, 'Payment Authorised', creation_date, row_attrs)

    # --- 2. MAPPED FINANCIAL ACTIVITIES ---
    # Map Adyen Ledger Types to Process Activities using Booking Date
    
    if journal_type == 'Settled':
        add_event(psp_ref, 'Payment Settled', booking_date, row_attrs)
        
        # Activity: Payment Sent for Settlement
        # Inferred: Occurs shortly before settlement. 
        # Using Creation Date if Booking Date is distinct, or defaulting to Booking Date.
        sent_date = creation_date if creation_date else booking_date
        add_event(psp_ref, 'Payment Sent for Settlement', sent_date, row_attrs)

    elif journal_type == 'Refunded':
        add_event(psp_ref, 'Refund Initiated', creation_date, row_attrs)
        add_event(psp_ref, 'Refund Settled', booking_date, row_attrs)

    elif journal_type == 'Chargeback':
        add_event(psp_ref, 'Chargeback Notification Received', booking_date, row_attrs)

    elif journal_type == 'ChargebackRetried':
        add_event(psp_ref, 'Chargeback Defended', booking_date, {'IsRework': 'True'})

    elif journal_type == 'ChargebackReversed':
        add_event(psp_ref, 'Chargeback Reversed', booking_date, row_attrs)

    elif journal_type == 'PaidOut':
        # Payouts often group many transactions. 
        # If the report is at transaction level, this row represents the batch payout.
        add_event(psp_ref, 'Payout Confirmed', booking_date, row_attrs)

    elif journal_type == 'CaptureFailed':
        add_event(psp_ref, 'Capture Failed', booking_date, {'IsRework': 'True'})

    # --- 3. EXCEPTION HANDLING ---
    # These statuses often appear in 'Received payment details' reports but rarely in Settlement
    # unless fees were applied.
    
    elif journal_type == 'Refused': 
        add_event(psp_ref, 'Payment Refused', creation_date, row_attrs)
        
    elif journal_type == 'Cancelled':
        add_event(psp_ref, 'Payment Cancelled', creation_date, row_attrs)

    elif journal_type == 'Error':
        add_event(psp_ref, 'Technical Error Logged', booking_date, {'IsRework': 'True'})

# Convert to DataFrame
events_df = pd.DataFrame(event_log)

# Deduping: Adyen reports may have multiple lines for partial settlements.
# We sort by date and keep unique Activity per PSP Reference if timestamps match exactly.
events_df.drop_duplicates(subset=['PspReference', 'EventCode', 'EventDate'], inplace=True)

# Output
events_df.to_csv(OUTPUT_FILE, index=False)
print(f'Successfully extracted {len(events_df)} events to {OUTPUT_FILE}')

ステップ

前提条件の設定: Merchant Reportロールが有効なAdyenレポートユーザーがいることを確認してください。APIキーはカスタマーエリアの「開発者 > API認証情報」から取得してください。
必要なレポートの特定: この抽出は、Adyenが生成する2つの主要なCSVレポートに依存しています。それは、決済詳細レポート（決済、チャージバック、返金などの財務イベント用）と受信支払い詳細レポート（リクエスト、拒否、承認などの運用イベント用）です。
Python環境のセットアップ: pipを使用して必要なライブラリ（pandas、requests、numpy）をインストールします。これらはAPI通信とデータ変換に使用されます。
API接続の実装: Pythonスクリプト（以下に記載）を構成し、https://management-test.adyen.comまたはhttps://management-live.adyen.comエンドポイントに対して認証を行います。レポートAPIを使用して、特定の期間の利用可能なレポートをリストアップし、URLをダウンロードします。
データ取り込み: スクリプトは生のCSVデータをpandas DataFrameに読み込みます。Adyenレポートは通常「ワイド」（複数のステータス列を持つトランザクションごとに1行）であるため、変換が必要です。
アクティビティマッピング - 運用: 受信支払い詳細レポートを処理します。CreationDateを支払いリクエスト受信済みにマッピングします。Status列（例：承認済み、拒否済み、エラー）を検査するロジックを使用して、支払い承認済み、支払い拒否済み、または技術エラーログ記録済みイベントを生成します。
アクティビティマッピング - 財務: 決済詳細レポートを処理します。このレポートにはJournalType列が含まれています。Settledのような値を支払い決済済みに、Refundedを返金開始済みに、Chargebackをチャージバック通知受信済みにマッピングします。
複雑なアクティビティの推論:
- リスクスクリーニング実施済み: FraudScore列にデータが入力されており、-1より大きいことを確認します。
- 支払い確認済み: BatchNumberを介してトランザクションを決済レポートの支払いエントリにリンクします。
- チャージバック防御済み: SecondChargebackまたはDefenseジャーナルタイプを探します。
データ変換: pandasの「melt」または「stack」操作を適用して、ワイドなデータセットを、すべてのアクティビティが別々の行となるロングなイベントログ形式に変換します。
属性の標準化: 列名をターゲットスキーマ（PspReference、EventCode、EventDate、SourceSystem（'Adyen'にハードコード）、PaymentAmount）に一致するように変更します。日付がISO 8601形式で解析されていることを確認してください。
フィルタリング: Typeフィルターを使用して、プロセスステップを表さない内部調整行（例：ヘッダー行や残高繰越）を除外します。
最終エクスポート: スクリプトは処理されたDataFrameをadyen_event_log.csvという名前のCSVファイルにエクスポートし、ProcessMindへのアップロード準備が整います。

設定

API環境: デプロイフェーズに基づいて、Adyenテスト環境（management-test.adyen.com）とライブ環境（management-live.adyen.com）のエンドポイントを切り替えます。
認証: ヘッダーにx-api-keyを使用します。管理APIには基本認証を使用しないでください。
レポートタイプ:
- settlement_detail_report: 財務ライフサイクルイベントにとって重要です。
- received_payment_detail_report: 初期リクエストと承認ロジックにとって重要です。
日付範囲: Adyenレポートはバッチクローズに基づいて生成されます。スクリプトが対象のCreationDateから+7日をカバーするレポートをリクエストし、遅延決済を捕捉するようにしてください。
マーチャントアカウントのスコープ: 複数のマーチャントアカウントがある場合は、アカウントのリストを反復処理するか、利用可能な場合は会社アカウントレベルのレポートを使用してください。
Pandas設定: トランザクション量が10万行を超えるCSVを読み取る際は、型推論エラーを防ぐためにlow_memory=Falseを設定してください。

a クエリ例 python

import pandas as pd
import requests
import io
import numpy as np
from datetime import datetime

class=class="hl-string">"hl-comment"># Configuration
API_KEY = class="hl-string">'YOUR_ADYEN_API_KEY'
MERCHANT_ACCOUNT = class="hl-string">'YOUR_MERCHANT_ACCOUNT'
BASE_URL = class="hl-string">'https://management-live.adyen.com/v1'
HEADERS = {class="hl-string">'x-api-key': API_KEY, class="hl-string">'Content-Type': class="hl-string">'application/json'}

class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder for fetching report URLs via API
class=class="hl-string">"hl-comment"># In production, use GET /companies/{companyId}/reports or /merchants/{merchantId}/reports
class=class="hl-string">"hl-comment"># For this script, we assume the CSV content is loaded into DataFrames

def transform_adyen_data(received_payments_csv_path, settlement_details_csv_path):
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Load Data
    print(class="hl-string">'Loading reports...')
    df_received = pd.read_csv(received_payments_csv_path)
    df_settled = pd.read_csv(settlement_details_csv_path)

    events = []

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Process Received Payment Detail Report (Operational Events)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This report covers: Request, Auth, Refusal, Risk, Capture, Errors
    
    for _, row in df_received.iterrows():
        psp = str(row.get(class="hl-string">'PspReference', class="hl-string">''))
        created_date = pd.to_datetime(row.get(class="hl-string">'CreationDate'))
        amount = row.get(class="hl-string">'Amount', 0)
        status = row.get(class="hl-string">'Status', class="hl-string">'')
        fraud_score = row.get(class="hl-string">'FraudScore', None)
        refusal_reason = row.get(class="hl-string">'RefusalReason', class="hl-string">'')
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Payment Request Received
        events.append({
            class="hl-string">'PspReference': psp,
            class="hl-string">'EventCode': class="hl-string">'Payment Request Received',
            class="hl-string">'EventDate': created_date,
            class="hl-string">'PaymentAmount': amount,
            class="hl-string">'PaymentMethod': row.get(class="hl-string">'PaymentMethod', class="hl-string">''),
            class="hl-string">'RefusalReason': None,
            class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Adyen'
        })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Risk Screening Performed
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Inferred if a fraud score was calculated
        if pd.notna(fraud_score):
            events.append({
                class="hl-string">'PspReference': psp,
                class="hl-string">'EventCode': class="hl-string">'Risk Screening Performed',
                class="hl-string">'EventDate': created_date + pd.Timedelta(seconds=1), class=class="hl-string">"hl-comment"># Slight offset
                class="hl-string">'PaymentAmount': amount,
                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Adyen'
            })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Payment Authorised / Refused / Error
        if status == class="hl-string">'Authorised':
            events.append({
                class="hl-string">'PspReference': psp,
                class="hl-string">'EventCode': class="hl-string">'Payment Authorised',
                class="hl-string">'EventDate': created_date + pd.Timedelta(seconds=2),
                class="hl-string">'PaymentAmount': amount,
                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Adyen'
            })
        elif status == class="hl-string">'Refused':
            events.append({
                class="hl-string">'PspReference': psp,
                class="hl-string">'EventCode': class="hl-string">'Payment Refused',
                class="hl-string">'EventDate': created_date + pd.Timedelta(seconds=2),
                class="hl-string">'PaymentAmount': amount,
                class="hl-string">'RefusalReason': refusal_reason,
                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Adyen'
            })
        elif status == class="hl-string">'Error':
            events.append({
                class="hl-string">'PspReference': psp,
                class="hl-string">'EventCode': class="hl-string">'Technical Error Logged',
                class="hl-string">'EventDate': created_date + pd.Timedelta(seconds=2),
                class="hl-string">'PaymentAmount': amount,
                class="hl-string">'RefusalReason': row.get(class="hl-string">'AcquirerResponse', class="hl-string">'Technical Error'),
                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Adyen'
            })
        elif status == class="hl-string">'Cancelled':
            events.append({
                class="hl-string">'PspReference': psp,
                class="hl-string">'EventCode': class="hl-string">'Payment Cancelled',
                class="hl-string">'EventDate': created_date + pd.Timedelta(seconds=5),
                class="hl-string">'PaymentAmount': amount,
                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Adyen'
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Process Settlement Detail Report (Financial Events)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This report covers: Capture, Settlement, Refunds, Chargebacks, Payouts
    
    for _, row in df_settled.iterrows():
        psp = str(row.get(class="hl-string">'PspReference', class="hl-string">''))
        journal_type = row.get(class="hl-string">'JournalType', class="hl-string">'')
        process_date = pd.to_datetime(row.get(class="hl-string">'CreationDate')) class=class="hl-string">"hl-comment"># Or ProcessingDate
        amount = row.get(class="hl-string">'NetCredit', 0) if pd.notna(row.get(class="hl-string">'NetCredit')) else row.get(class="hl-string">'GrossCredit', 0)
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Map JournalType to Activities
        activity_name = None
        
        if journal_type == class="hl-string">'SentForSettlement':
            activity_name = class="hl-string">'Payment Sent for Settlement'
        elif journal_type == class="hl-string">'Settled':
            activity_name = class="hl-string">'Payment Settled'
        elif journal_type == class="hl-string">'SentForRefund' or journal_type == class="hl-string">'Refunded':
            activity_name = class="hl-string">'Refund Initiated'
        elif journal_type == class="hl-string">'SettledRefund':
            activity_name = class="hl-string">'Refund Settled'
        elif journal_type == class="hl-string">'Chargeback':
            activity_name = class="hl-string">'Chargeback Notification Received'
        elif journal_type == class="hl-string">'SecondChargeback' or journal_type == class="hl-string">'Defense':
            activity_name = class="hl-string">'Chargeback Defended'
        elif journal_type == class="hl-string">'ChargebackReversed':
            activity_name = class="hl-string">'Chargeback Reversed'
        elif journal_type == class="hl-string">'CaptureFailed':
            activity_name = class="hl-string">'Capture Failed'
        elif journal_type == class="hl-string">'PaidOut':
            class=class="hl-string">"hl-comment"># PaidOut is usually batch level, if psp is present, map it
            activity_name = class="hl-string">'Payout Confirmed'
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Logic for class="hl-string">'Payment Captured' 
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Adyen often auto-captures. If we see Settled, we assume Captured occurred prior if not explicitly logged.
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Here we rely on class="hl-string">'SentForSettlement' as the trigger for Capture success in many flows.
        if journal_type == class="hl-string">'SentForSettlement':
             events.append({
                class="hl-string">'PspReference': psp,
                class="hl-string">'EventCode': class="hl-string">'Payment Captured',
                class="hl-string">'EventDate': process_date - pd.Timedelta(seconds=1),
                class="hl-string">'PaymentAmount': amount,
                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Adyen'
            })

        if activity_name:
            events.append({
                class="hl-string">'PspReference': psp,
                class="hl-string">'EventCode': activity_name,
                class="hl-string">'EventDate': process_date,
                class="hl-string">'PaymentAmount': amount,
                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Adyen',
                class="hl-string">'MerchantAccount': row.get(class="hl-string">'MerchantAccount', MERCHANT_ACCOUNT),
                class="hl-string">'PaymentMethod': row.get(class="hl-string">'PaymentMethod', class="hl-string">'')
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Create DataFrame
    df_events = pd.DataFrame(events)
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># 5. Post-Processing & Cleanup
    if not df_events.empty:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Ensure standard columns
        df_events[class="hl-string">'LastDataUpdate'] = datetime.now().isoformat()
        df_events[class="hl-string">'TotalCycleTime'] = None class=class="hl-string">"hl-comment"># Calculated in ProcessMind
        df_events[class="hl-string">'IsRework'] = df_events[class="hl-string">'EventCode'].apply(lambda x: 1 if class="hl-string">'Chargeback' in x or class="hl-string">'Refused' in x else 0)
        df_events[class="hl-string">'PaymentStatus'] = df_events.sort_values(class="hl-string">'EventDate').groupby(class="hl-string">'PspReference')[class="hl-string">'EventCode'].transform(class="hl-string">'last')
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Filter invalid rows (empty PspReference)
        df_events = df_events[df_events[class="hl-string">'PspReference'] != class="hl-string">'nan']
        df_events = df_events[df_events[class="hl-string">'PspReference'] != class="hl-string">'']

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Sort
        df_events = df_events.sort_values([class="hl-string">'PspReference', class="hl-string">'EventDate'])
        
    return df_events

class=class="hl-string">"hl-comment"># Execution Entry Point
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace paths with actual file locations or API download streams
if __name__ == class="hl-string">'__main__':
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Example usage
    df_log = transform_adyen_data(class="hl-string">'received_payment_detail_report.csv', class="hl-string">'settlement_detail_report.csv')
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Export
    df_log.to_csv(class="hl-string">'ProcessMind_Adyen_Log.csv', index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    print(fclass="hl-string">'Extraction Complete. Generated {len(df_log)} events.')

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