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

`インシデント管理データテンプレート`

Zendesk Support

インシデント管理属性 (24) インシデント管理アクティビティ (13) 抽出ガイド (4)

`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、インシデント管理プロセスを効果的に分析するために必要な必須データの構造化された概要を提供します。収集すべき主要な属性、追跡すべき重要なアクティビティを概説し、Zendesk Supportからこのデータを抽出するための実用的なガイダンスを含んでいます。プロセスマイニングプロジェクトが堅牢で完全なデータセットから開始されることを保証するためにご活用ください。

収集を推奨する項目
`プロセスマッピング`のために追跡すべき主要な活動
実践的なデータ抽出ガイド

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を徹底的に分析する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 12 任意

	名前	説明
	イベントのタイムスタンプ EventTimestamp	アクティビティが発生した正確な日時。
説明このタイムスタンプは、コメントが追加されたりステータスが変更されたりするなど、インシデントライフサイクルでイベントが発生した正確な瞬間を記録します。これにより、ケース内のすべてのアクティビティの時系列順序が提供されます。この属性は、時間ベースのプロセスマイニング分析にとって不可欠です。アクティビティ間のサイクルタイムを計算し、待機時間を特定し、ケース全体の期間を測定し、異なる期間にわたるプロセスパフォーマンスを分析するために使用されます。正確なタイムスタンプは、時間の経過とともにケースの流れを示すアニメーションプロセスマップを作成し、平均解決時間などのKPIを追跡するパフォーマンスダッシュボードを構築するために不可欠です。その重要性タイムスタンプはすべてのアクティビティの時系列コンテキストを提供し、期間の計算、ボトルネックの特定、および時間の経過に伴うプロセスパフォーマンスの分析を可能にします。取得元 Zendesk Ticket Audits API (/api/v2/tickets/{ticket_id}/audits)、各監査イベントのcreated_atフィールド。例 2023-04-15T10:00:00Z2023-04-15T10:05:12Z2023-04-16T14:30:00Z
	インシデントID TicketId	各インシデントチケットに割り当てられる、システムによって生成された一意の識別子。
説明インシデントIDは、Zendesk Support内で各インシデントケースを一意に識別する主キーです。プロセスマイニングにおいてはCaseIdとして機能し、インシデントが作成された瞬間からクローズされるまでの、関連するすべてのアクティビティ、ステータス変更、およびコミュニケーションをリンクします。分析において、このIDはすべてのインシデントのエンドツーエンドのジャーニーを再構築するために不可欠です。これにより、イベントデータを集計して、個々のケースの総解決時間、引き渡し回数、サービスレベル契約の遵守などのメトリクスを追跡できます。このIDでイベントをグループ化することで、アナリストはプロセスフローを可視化し、共通の経路を特定し、標準手順からの逸脱を検出できます。その重要性これは、すべてのイベントを単一のインシデントに接続する不可欠な識別子であり、ライフサイクル全体を追跡し、プロセスパフォーマンスを正確に分析することを可能にします。取得元 Zendesk Tickets API (/api/v2/tickets/{id})、idフィールド。例 19428230113521941055
	アクティビティ ActivityName	インシデントのライフサイクルにおける特定の時点で発生したビジネス活動またはイベントの名前。
説明この属性は、「インシデント作成」、「担当者にチケット割り当て」、「インシデント解決」など、インシデント管理プロセス内で実行された特定のステップまたはアクションを記述します。これらのアクティビティは、Zendeskからのイベントログまたは監査証跡データ（システム変更が記録される場所）から導出されます。プロセスマイニングにおいて、これらのアクティビティのシーケンスはプロセスマップを形成し、すべての分析の基礎となります。アクティビティのフローを分析することで、組織はインシデントが実際にたどるパスを発見し、ステップ間のボトルネックを特定し、手戻りループ（例：解決済みチケットの再オープン）を測定し、定義された標準プロセスとの適合性を確認できます。その重要性アクティビティのシーケンスはプロセスフローを定義します。これは、非効率性、逸脱、および改善機会を特定するためのプロセスマイニング分析の核となります。取得元 Zendeskチケット監査APIのイベントから導き出されます。例えば、ステータスフィールドの変更イベントは「ステータス変更」にマッピングできます。例インシデント作成済み`チケット担当者アサイン済み`ステータスが保留に変更されましたインシデントの解決インシデントクローズ済み
	ソースシステム SourceSystem	`インシデント``データ`が抽出された`システム`です。
説明この属性は、プロセスデータの発生元を識別します。このビューの場合、値は静的であり、例えば「Zendesk Support」となり、すべてのイベントと属性がそのシステムから取得されたことを示します。複数のシステムからのデータが結合される環境では、このフィールドは異なるデータソースを区別するために重要です。データの整合性を確保し、Zendeskのインシデント管理プロセスを別のITSMツールと比較するなど、ソース固有の分析を可能にします。その重要性データの出所を特定します。これはデータガバナンスや、複数のソースシステムからのデータを組み合わせた分析にとって重要です。取得元データ変換中にデータソースを識別するために設定される静的な値。例 Zendesk SupportZendesk
	最終データ更新 LastDataUpdate	このプロセスのデータが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、ソースシステムからの最新のデータ抽出または更新の日時を記録します。通常、特定の更新サイクルからのデータセット全体に適用される単一の値です。この情報は、データガバナンスとプロセスマイニング分析の利用者にとって不可欠です。データの鮮度に関するコンテキストを提供し、アナリストが最も現在利用可能な情報を閲覧しているかを理解するのに役立ちます。これは、運用パフォーマンスを監視し、分析に基づいてタイムリーな決定を下す上で特に重要です。その重要性データ鮮度に関する重要なコンテキストを提供し、ユーザーが分析の最新性を理解し、データがいつ最後に取得されたかを確認できるようにします。取得元データ更新の完了時にETL/データパイプラインプロセスによって生成されたタイムスタンプ。例 2023-10-27T08:00:00Z2023-10-28T08:00:00Z
	SLAステータス SlaStatus	インシデントに対するサービスレベル契約（SLA）の現在のステータス。
説明この属性は、インシデントが定義されたSLA目標を達成する途中であるか、既に違反しているか、またはSLAタイマーが一時停止されているかを示します。Zendeskは設定されたポリシーに基づいてSLAメトリクスを自動的に追跡します。これは「SLAコンプライアンス監視」ダッシュボードにとって重要な属性です。サービスコミットメントに対するパフォーマンスの直接的な尺度を提供します。SLAがいつ、なぜ違反されたかを分析することで、組織はプロセスの弱点を特定し、サービス信頼性を向上させることができます。これは「インシデントSLA順守率」KPIを直接サポートします。その重要性サービスコミットメントに対するパフォーマンスを直接測定し、SLA違反の分析とコンプライアンス改善のためのプロアクティブな監視を可能にします。取得元 Zendesk Ticket Metrics API (/api/v2/ticket_metrics.json)、sla_policy、breached_atなどのフィールドから派生。例アクティブ一時停止中違反`履行済`
	イベントの終了時刻 EventEndTime	アクティビティの完了時刻を示すタイムスタンプ。
説明イベント終了時間はアクティビティの完了を示します。イベントログデータでは、あるアクティビティの終了時間は、そのケースにおけるシーケンスの次のアクティビティの開始時間として推測されることがよくあります。ケースの最後のアクティビティの場合、終了時間は開始時間と同じであることがあります。この属性は、個々のアクティビティの期間（処理時間）とアクティビティ間の待機時間を計算するために不可欠です。この情報はボトルネック分析の基礎となり、アナリストはステップにかかる時間だけでなく、そのステップが開始される前にケースがアイドル状態であった時間も把握できるようになります。その重要性アクティビティの期間と待ち時間を計算できるため、詳細なボトルネック分析やプロセス遅延の特定を行う上で不可欠です。取得元同一ケース内の次のイベントの開始時間として計算されます。最終イベントの終了時間は、その開始時間またはケースのクローズ時間と同じになることがあります。例 2023-04-15T10:05:12Z2023-04-16T14:30:00Z2023-04-16T18:00:00Z
	チケットステータス TicketStatus	イベント発生時のインシデントチケットのステータス（「オープン」、「待機中」、「解決済み」など）。
説明この属性は、インシデントチケットのライフサイクルにおけるさまざまな時点での状態を反映します。標準的なZendeskのステータスには、新規、オープン、待機中、保留中、解決済み、クローズ済みが含まれます。このフィールドへの変更を追跡することは、プロセスマイニングのアクティビティを生成する主要な方法です。チケットのステータスを分析することは、プロセスを理解する上で不可欠です。インシデントが「待機中」などの特定の状態にどれくらいの時間を費やしているか（これは多くの場合、顧客からの返信待ちを示します）を特定するのに役立ちます。また、ケースの完了を定義し、解決時間を計算するための鍵でもあります。その重要性ステータス変更の追跡は、プロセスの進行状況を理解し、待機時間を特定し、インシデントライフサイクルの開始点と終了点を定義するための鍵です。取得元 Zendesk Tickets API、statusフィールド。変更はTicket Audits APIに記録されます。例新規オープン待機中解決済みクローズ済み
	優先度 TicketPriority	インシデントに割り当てられた優先度レベル（「低」、「通常」、「高」、「緊急」など）。
説明インシデントの優先度は、対応と解決に必要な緊急度を決定します。これはサポートチーム内での作業の優先順位付けとリソース配分において重要な要素です。プロセス分析では、優先度を使用してインシデントをセグメント化し、それらのプロセスフローとパフォーマンスを比較します。例えば、アナリストは「緊急」のインシデントが実際に「低」優先度のものよりも早く解決されているかを確認できます。また、SLAは優先度レベルに基づいて定義されることが多いため、SLAコンプライアンスの監視にも使用されます。「優先度変更率」KPIは、このフィールドへの変更を追跡することに依存しています。その重要性この属性は、分析のセグメント化、優先順位付けの有効性の評価、および異なる緊急度レベルに対するSLAコンプライアンスの監視に不可欠です。取得元 Zendesk Tickets API、priorityフィールド。変更はTicket Audits APIに記録されます。例低通常高緊急
	報告チャネル Channel	インシデントが最初に報告されたチャネル（「Eメール」、「ウェブ」、「API」など）。
説明この属性は、エンドユーザーまたはシステムがインシデントチケットを作成するために使用した方法を捕捉します。チャネルを理解することは、インシデントのソースを分析し、それに応じてサポートプロセスを調整するために重要です。チャネル別にインシデントを分析することで、異なるパターンが明らかになることがあります。例えば、電話で報告されたインシデントは、メールからのインシデントと比較して解決時間が短い場合があります。この情報は「インシデント処理量ダッシュボード」をサポートし、リソース計画とチャネル最適化の取り組みに役立ちます。その重要性発生源別のインシデント量とプロセスパフォーマンスの分析に役立ち、チャネル固有のプロセス改善とリソース配分を可能にします。取得元 Zendesk Tickets API、via.channelフィールド。例 webemailapi電話
	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チームまたはグループ。
説明この属性は、インシデントを担当するチームを示します。インシデントは、「L1サポート」から「ネットワークチーム」など、異なるサポート階層や専門グループ間を移動することがよくあります。これは、プロセス引き渡しを分析し、ボトルネックを特定するための重要なディメンションです。グループ間のインシデントの流れを監視することで、アナリストはチーム間の依存関係を測定し、特定のチームのキュー時間を計算し、ルーティングルールを最適化できます。これは「引き渡しと手戻り分析」ダッシュボードを直接サポートします。その重要性チームのオーナーシップを追跡します。これは、チーム間の引き渡しを分析し、チーム固有のボトルネックを特定し、キュー時間を測定するために不可欠です。取得元 Zendesk Tickets API、group_idフィールド。変更はTicket Audits APIに記録されます。例 L1サポートL2ネットワークチームL3インフラストラクチャBilling
	担当者 Assignee	現在インシデントを担当している個々のサポート担当者。
説明この属性は、特定の時点でのインシデント担当者を識別します。担当者の変更は、作業が一人から別の人へ引き渡されたことを示す重要なイベントです。割り当てられた担当者を分析することは、ワークロードの分散、個人のパフォーマンス、およびコラボレーションパターンを理解するのに役立ちます。このフィールドへの変更を追跡することは、「インシデントあたりの平均引き渡し回数」KPIを計算し、インシデントが頻繁にたらい回しにされる状況を特定するために不可欠であり、これは知識のギャップや非効率なルーティングを示唆する可能性があります。その重要性担当エージェントを特定し、作業負荷分析や引き継ぎの追跡を可能にします。これはプロセスの非効率性を特定するために不可欠です。取得元 Zendesk Tickets API、assignee_idフィールド。変更はTicket Audits APIに記録されます。例 John Smithジェーン・ドウサービスデスク自動化
	ケース期間 CaseDuration	インシデント作成から最終クローズまでの経過総時間。
説明この計算されたメトリックは、単一のインシデントのエンドツーエンドのサイクルタイムを表します。最初のイベント（例：「インシデント作成」）のタイムスタンプと最後のイベント（例：「インシデントクローズ済み」）のタイムスタンプの差を取って計算されます。ケース期間は、全体のプロセス効率に関する主要業績評価指標（KPI）です。平均サイクルタイムを表示し、長期化しているケースを特定し、時間の経過に伴う傾向を分析するために、ダッシュボードで頻繁に使用されます。プロセスがインシデントをどの程度迅速に処理し解決できるかを示す高レベルの指標を提供します。その重要性これは、プロセス全体の速度を測定し、解決時間の長期化に寄与する要因を特定するための重要なKPIです。取得元各インシデントIDの最後のイベントのタイムスタンプと最初のイベントのタイムスタンプの差を見つけることによって計算されます。例 25920060480086400
	タグ Tags	インシデントの分類とコンテキストのために適用されるタグのリストです。
説明タグは、チケットに追加して追加のコンテキストを提供したり、分類やルーティングを支援したりできる柔軟なラベルです。担当者が手動で追加することも、トリガーや自動化によって自動的に追加することもできます。タグは、プロセスマイニング分析のための豊富なデータソースです。特定の製品ローンチ（「launch_q4」）や既知の障害（「outage_20231027」）に関連するインシデントをフィルタリングするなど、分析のためのきめ細かなセグメントを作成するために使用できます。この柔軟性により、標準的なチケットフィールドを超える詳細な調査が可能になります。その重要性インシデントの分類やフィルタリングを柔軟に行うことで、標準フィールドだけでは難しい詳細な状況に応じた分析を可能にします。取得元 Zendesk Tickets API、tagsフィールド。例 vip_usernetwork_issueoutage_20231027billing_related
	チケットタイプ TicketType	チケットの分類（「インシデント」、「問題」、「質問」、「タスク」など）。
説明このフィールドは、リクエストの性質に基づいてチケットを分類します。インシデント管理プロセスは、特にタイプが「インシデント」であるチケットに焦点を当てます。これは、ITサービスの予期せぬ中断または品質低下を表します。分析では、この属性は主に、インシデントのみがプロセスビューに含まれるようにするためのフィルターとして使用されます。また、より広範なITSM分析で、インシデント、問題、またはサービスリクエストの処理プロセスを比較するためにも使用できます。その重要性インシデントに特化してデータをフィルタリングできるため、プロセス分析がインシデント管理のライフサイクルに関連していることを保証します。取得元 Zendesk Tickets API、typeフィールド。例インシデント問題質問タスク
	処理時間 ProcessingTime	単一のアクティビティの期間。タスクに積極的に取り組んだ時間を表します。
説明このメトリックは、アクティビティの開始から終了までの経過時間を測定します。イベントログの各行のEventEndTimeとEventTimestampの差として計算されます。処理時間（アクティビティ期間とも呼ばれます）は、アクティブな作業時間とアイドルまたは待機時間を区別するのに役立ちます。「ボトルネックアクティビティ概要」ダッシュボードでは、特定の活動の平均処理時間が高い場合、複雑で時間のかかるタスクを示している可能性があります。これは、タスク間の遅延を表す待機時間とは異なります。その重要性特定のアクティビティのアクティブな作業時間を測定し、本質的に時間のかかるタスクを特定し、簡素化または自動化の候補を特定するのに役立ちます。取得元各アクティビティのEventEndTimeとEventTimestampの差として計算されます。例 30018003600
	初回解決であるか IsFirstContactResolution	インシデントが最初の担当エージェントまたはグループによって、引き継ぎなしで解決された場合にTrueとなるブール値フラグです。
説明初回接触解決（FCR）は、サポートセンターの効率性と顧客満足度にとって重要な指標です。この計算属性は、他のエージェントやチームに再割り当てされることなく解決されたインシデントにフラグを立てます。このロジックは通常、チケットが最初の担当エージェントとグループに割り当てられたまま「解決済み」ステータスに達したかどうかをチェックします。プロセスマイニングでは、これによりFCR率を直接計算し、FCRインシデントのプロセスパスとエスカレーションが必要だったインシデントのプロセスパスを比較することで、フロントラインサポートを強化する機会を特定するのに役立ちます。その重要性初期サポートの接点の効率を直接測定し、プロセスの早期段階で解決を移行する機会を特定するのに役立ちます。取得元計算されたブール値フラグ。「解決済み」または「クローズ済み」のチケットステータスであり、インシデントのライフサイクルを通じて一意の担当者または担当グループが1つだけであった場合にTrueとなります。例 truefalse
	引き継ぎ回数 HandoffCount	インシデントが異なる担当者またはグループに再割り当てされた総回数。
説明この計算されたメトリックは、インシデントの担当が変更された回数を定量化します。担当者または担当グループフィールドの変更ごとに、このカウントがケースに対して増加します。引き渡しは、インシデント管理における非効率性と遅延の一般的な原因です。高い引き渡し回数は、ルーティングルールの不明瞭さ、サポートチームの知識のギャップ、または過度に複雑なプロセスを示している可能性があります。このメトリックは「インシデントあたりの平均引き渡し回数」KPIの基礎であり、「引き渡しと手戻り分析」ダッシュボードにとって不可欠です。その重要性引き渡しによって生じるプロセス摩擦を定量化し、ルーティングの非効率性やナレッジギャップによって解決時間が長引く原因を特定するのに役立ちます。取得元インシデントのAssignedGroupまたはAssigneeフィールドが変更された回数を数えることによって計算されます。例 0135
	提出者 Submitter	インシデントを最初に報告したエンドユーザーまたはシステム。
説明この属性は、チケットを作成した人物またはエンティティを識別します。これはリクエスターとは異なり、担当者が他の誰かの代理でチケットを作成する場合があるためです。分析では、提出者を使用して、誰が問題を報告しているかを理解できます。組織データと組み合わせることで、特定の顧客またはユーザーグループが大量のインシデントを経験しているかどうかを特定するのに役立ちます。これは、プロアクティブなサポートイニシアチブやトレーニングの取り組みを導くことができます。その重要性インシデントレポートの発生源を特定し、特定のユーザー、部署、または自動化システムに関連するパターンを見つけるために分析できます。取得元 Zendesk Tickets API、submitter_idフィールド。例 alice.jones@example.combob.williams@example.comシステムモニター
	根本原因カテゴリ RootCauseCategory	インシデントの根本原因の大まかな分類。
説明この属性は、インシデントが発生した根本的な理由を分類するために使用されます。通常、インシデントライフサイクルの終盤、多くの場合、事後分析や問題管理プロセスの一部として捕捉され、カスタムフィールドに保存されます。このデータは、「根本原因特定精度」ダッシュボードと「RCAカバレッジ」KPIに不可欠です。根本原因別にインシデントを分析することは、再発する問題を特定し、恒久的な修正を実装して将来のインシデント量を削減する取り組みを導くのに役立ちます。これは、事後的な対処からプロアクティブな問題防止へと焦点を移します。その重要性インシデントの原因を分類することで、プロアクティブな問題管理を可能にし、傾向を特定して将来の発生を防ぐのに役立ちます。取得元これは通常カスタムチケットフィールドです。Zendesk管理センターの「チケットフィールド」設定を確認してください。例ソフトウェアバグハードウェア障害`ユーザーエラー`ネットワーク障害
	満足度評価 SatisfactionRating	インシデント解決後にエンドユーザーが提供した満足度評価。
説明この属性は、顧客がサポート体験に関して提供するフィードバックを捉えるもので、通常、チケット解決後にアンケートを通じて収集されます。Zendeskにおける一般的な評価は「良い」または「悪い」です。プロセス効率の直接的な測定値ではありませんが、満足度評価は重要な成果指標を提供します。プロセスマイニングでは、これをプロセスバリアントと相関させることで、どの解決パスがより高い顧客満足度につながるかを理解できます。例えば、引き渡しが多いインシデントは低い評価を受ける傾向があるでしょうか？その重要性プロセス特性と関連付けられる主要な成果指標を提供し、プロセスパフォーマンスがユーザー満足度にどのように影響するかを理解するのに役立ちます。取得元 Zendesk Ticket Metrics API (/api/v2/ticket_metrics.json)、satisfaction_rating.scoreフィールド。例 goodbadoffered未提供
	自動化 IsAutomated	アクティビティが自動システムまたは人間のエージェントによって実行されたかどうかを示すブール値フラグです。
説明この派生属性は、人間のユーザーによって実行されたイベントと、システム自動化、トリガー、またはAPI統合によって実行されたイベントを区別するのに役立ちます。通常、イベントの作成者が既知のシステムユーザーであるかどうかを確認することで決定されます。自動化のレベルを理解することは、現代のプロセス分析にとって不可欠です。自動化ルールの有効性を評価し、自動化可能な手動タスクを特定し、効率と解決時間に対する自動化の影響を測定するのに役立ちます。この属性を使用して、自動化されたアクティビティと手動アクティビティのプロセスフローを比較できます。その重要性人間とシステムの動作を区別することは、自動化がプロセスの効率に与える影響を分析し、新たな自動化の機会を特定するために不可欠です。取得元イベントの作成者（チケット監査APIのauthor_id）が既知のシステムまたは自動化ユーザーに対応するかどうかをチェックすることで導き出されます。例 truefalse
	重大度 Severity	インシデントがビジネスに与える影響のレベル。
説明 Severity（重要度）は、インシデントのビジネスへの影響を定義し、多くの場合、優先度と組み合わせて全体的な緊急度を決定します。通常、Zendeskのカスタムフィールドとして設定されます。重要度を分析することは、処理中のインシデントの重要性を理解するのに役立ちます。「SLAコンプライアンス監視」や「優先度設定効果指標」のようなダッシュボードでデータをセグメント化するための重要なディメンションです。異なる重要度レベルのプロセスフローを比較することで、重要度の高いインシデントが適切な速度とリソースで処理されているかどうかを明らかにできます。その重要性インシデントのビジネスへの影響を示し、最も重要な問題に焦点を当てた分析を可能にし、それらが効率的に解決されることを保証します。取得元これは通常カスタムフィールドです。Zendesk管理センターの「チケットフィールド」設定を確認してください。例 1 - Critical2 - High3 - Medium4 - Low
	顧客組織 Organization	インシデントを要求した担当者が所属する組織または会社。
説明この属性は、インシデントを顧客の組織にリンクさせます。サービスレベルやサポートプロセスが顧客によって異なるB2Bサポート環境にとって不可欠です。組織別にインシデントを分析することで、サポートチームは顧客の健全性を監視し、特定のクライアントに影響を与える再発する問題を特定し、契約上の義務が満たされていることを確認できます。これは、ダッシュボードやレポートをフィルタリングして、顧客中心のパフォーマンスビューを提供するための重要なディメンションです。その重要性顧客固有の分析を可能にし、サービスレベルの監視、主要アカウントの傾向特定、顧客関係の効率的な管理を支援します。取得元 Zendesk Tickets API、organization_idフィールド。例 `Global Tech Inc.`革新的な解決策Data Corp

必須推奨任意

インシデント管理アクティビティ

これらは、正確なプロセス発見と分析のためにイベントログで捕捉すべき重要なプロセスステップとマイルストーンです。

6 推奨 7 任意

	アクティビティ	説明
	`チケット担当者アサイン済み`	このアクティビティは、チケットが特定の担当者に処理のために割り当てられたときに発生します。これはチケットの監査履歴に記録される明示的なイベントであり、個人がオーナーシップを持ったことを示します。
その重要性このマイルストーンは、初回割り当てまでの時間を測定するために不可欠であり、引き渡し、手戻り、初回解決率を分析するための基礎となります。取得元チケット監査ログにおいて、「assignee_id」フィールドが入力または変更されたときに取得されます。最初の割り当てはKPI計算の重要なマイルストーンです。取得チケット監査ログ内の「assignee_id」フィールドの「変更」イベントによって特定されます。イベントタイプ explicit
	インシデントクローズ済み	チケットが永久にクローズされたときに、インシデントライフサイクルの最終的な終了を示します。Zendeskでは、これは解決済みになってから一定期間後に自動的に発生することが多く、最終ステータス変更として記録されます。
その重要性これはプロセスにおける決定的な終了アクティビティです。総プロセス期間は「インシデント作成」からこのイベントまで計算され、サイクルタイムのエンドツーエンドビューを提供します。取得元チケット監査ログにおいて、「status」フィールドの新しい値が「closed」になる「変更」イベントを介して取得されます。取得「status」フィールドが「closed」になる「変更」イベントによって特定されます。イベントタイプ explicit
	インシデントの解決	この重要なマイルストーンは、担当者が解決策を実装し、チケットを「解決済み」とマークしたときに発生します。これは明示的なアクションであり、チケット監査ログのステータス変更として記録されます。
その重要性これは主要な解決アクティビティであり、解決までの時間を測定するための重要なポイントです。このイベントと「インシデントクローズ済み」の間の時間は、ユーザー確認または自動クローズ期間を表します。取得元チケット監査ログにおいて、「status」フィールドの新しい値が「solved」になる「変更」イベントを介して取得されます。取得「status」フィールドが「solved」になる「変更」イベントによって特定されます。イベントタイプ explicit
	インシデント作成済み	Zendeskで新しいチケットが作成されたときに、インシデントライフサイクルの開始を示します。このイベントはZendeskのチケット作成監査ログを通じて明示的に記録され、すべてのケースの出発点となります。
その重要性これは主要な開始アクティビティです。このイベントから他のイベントまでの時間を分析することは、チケットのライフサイクル全体の期間と初期応答時間を測定するために不可欠です。取得元これはZendeskのチケット監査ログに記録される明示的なイベントです。すべての新しいチケットは、対応するタイムスタンプを持つ「作成」イベントを生成します。取得監査ログ内のチケット作成イベントから直接。イベントタイプ explicit
	ステータスを Open に変更	エージェントがインシデントに積極的に取り組み始めたことを示します。この活動は通常、チケットの「ステータス」フィールドが「新規」から「オープン」に変化することから推測され、調査および診断フェーズの開始を意味します。
その重要性このイベントは、キューイングからアクティブな作業への移行を示します。チケットが「新規」ステータスから「オープン」に移行するまでの期間は、初回応答時間の重要な指標です。取得元チケット監査ログにおいて、「status」フィールドの新しい値が「オープン」で、以前の値が「新規」であった「変更」イベントを特定することから推測されます。取得ステータスフィールドが「新規」から「オープン」に変更されたことから推測されます。イベントタイプ inferred
	チケット再割り当て	初期割り当て後、チケットの所有権が別エージェントまたはグループに転送されたときに発生します。これはチケットの監査履歴に追跡される明示的なイベントです。
その重要性再割り当ては、引き渡しと手戻りを分析する上で非常に重要です。再割り当ての頻度が高い場合、初期ルーティングの誤り、複雑な問題、またはプロセスのボトルネックを示していることがよくあります。取得元チケット監査ログにおいて、「assignee_id」または「group_id」フィールドが最初に設定された後の「変更」イベントを特定することで取得されます。取得「assignee_id」または「group_id」フィールドの後続の「変更」イベントによって特定されます。イベントタイプ explicit
	SLA Target Breached	チケットが初回返信時間や解決時間などの定義されたサービスレベル契約を満たせなかった瞬間を示します。このイベントはSLAポリシー定義とチケット更新タイムスタンプに基づいて計算されます。
その重要性このイベントはSLAコンプライアンス監視を直接サポートします。違反がいつ、なぜ発生するかを特定することは、サービス信頼性と顧客信頼を向上させる上で基本です。取得元これは計算されたイベントです。チケットに関連付けられた「sla_policy_metrics」データを分析し、各SLAターゲットの「breached_at」タイムスタンプを使用して導出できます。取得チケットのSLAメトリックデータ内の「breached_at」タイムスタンプから導き出されます。イベントタイプ calculated
	ステータスが保留に変更されました	プロセスがリクエスターからの応答を待って一時停止していることを示します。このイベントは、チケットの「ステータス」フィールドが「保留中」に変化する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、ユーザー確認待機時間の計算に不可欠です。この状態での長い期間は、全体的な解決時間を著しく増大させ、コミュニケーションの遅延を浮き彫りにする可能性があります。取得元チケット監査ログにおいて、「status」フィールドの新しい値が「保留中」である「変更」イベントを特定することから推測されます。取得ステータスフィールドが「保留中」に変更されたことから推測されます。イベントタイプ inferred
	チケットがグループに割り当てられました	インシデントが特定のサポートグループに初回ルーティングまたはトリアージされることを表します。これは通常、責任を割り当てる最初のステップであり、チケットの監査履歴に明示的な変更イベントとして記録されます。
その重要性グループ割り当てを追跡することは、初期トリアージプロセスの効率を分析し、チケットが適切なチームにルーティングされる前の遅延を特定するのに役立ちます。取得元チケット監査ログにおいて、「group_id」フィールドが設定または変更されるたびに取得されます。作成後のこの変更の最初のインスタンスが初期割り当てです。取得チケット監査ログ内の「group_id」フィールドの「変更」イベントによって特定されます。イベントタイプ explicit
	ユーザー満足度が評価されました	エンドユーザーが受けたサポートに対する満足度評価を提供する時点を表します。これはチケットが解決された後にZendeskで捕捉される明示的なイベントです。
その重要性満足度評価を分析することで、エージェントのパフォーマンスとプロセスの有効性に関する重要なフィードバックが得られ、プロセス指標と顧客の結果を結びつけます。取得元チケットに関連付けられた満足度評価データから取得されます。これには通常、評価（「良い」または「悪い」）とオプションのコメントが含まれます。取得チケットの満足度評価が提出されたときに記録されるイベント。イベントタイプ explicit
	優先度設定済み	インシデントの優先度レベル（例：低、通常、高、緊急）が定義されます。これは明示的な変更イベントとして記録され、チケットの緊急度と必要な応答時間を決定します。
その重要性優先度がいつどのように設定されるかを追跡することは、「優先順位付け有効性メトリクス」ダッシュボードにとって不可欠であり、重要な問題が迅速に対処されることを保証します。取得元チケット監査ログ内の「priority」フィールドに対する「変更」イベントから取得されます。その後の変更も追跡して、優先度変更率KPIを測定できます。取得チケット監査ログ内の「priority」フィールドの「変更」イベントによって特定されます。イベントタイプ explicit
	公開返信が送信されました	サポート担当者からエンドユーザーに送信されるコミュニケーションを表します。これはZendeskにおける明示的なイベントであり、公開コメントがチケットに追加されるたびに記録されます。
その重要性公開返信の追跡は、コミュニケーション頻度を理解するために重要であり、ユーザー確認の遅延を分析する際のタイムラインの重要な部分となりえます。取得元チケットコメントデータから取得されます。「public」属性がtrueの場合、コメントは公開メモとして識別されます。取得「public: true」の新しいコメントがチケットに追加されたときに記録されるイベント。イベントタイプ explicit
	内部メモが追加された	このアクティビティは、担当者が他のチームメンバーのためにチケットにプライベートなメモを追加する、内部コラボレーションを示します。これはコメントが非公開としてマークされたときに明示的に捕捉されます。
その重要性内部メモの分析は、連携が必要な複雑な問題に関する洞察を提供しますが、過剰な数は知識のギャップやプロセスの非効率性を示す可能性があります。取得元チケットコメントデータから取得されます。「public」属性がfalseの場合、コメントは内部メモとして識別されます。取得「public: false」の新しいコメントがチケットに追加されたときに記録されるイベント。イベントタイプ explicit

推奨任意

抽出ガイド

Zendesk Supportから**データ**を取得する方法

ステップ

Zendesk Exploreにアクセスする: Zendesk Exploreでレポートを作成および管理する権限を持つユーザーアカウントで、Zendesk Supportインスタンスにログインします。
新しいレポートを作成する: Exploreモジュールに移動します。左側のナビゲーションバーにある「レポート」アイコンをクリックし、「新しいレポート」ボタンをクリックします。
データセットを選択する: 「データセットの選択」ウィンドウで、「Support: Ticket updates [default]」データセットを選択します。このデータセットには、すべてのチケット変更の監査証跡が含まれており、イベントログの作成に不可欠です。
初期属性（列）を追加する: レポートビルダーで「行」セクションに移動します。「追加」をクリックし、次の属性を選択します。これらがイベントログの列となります: Ticket ID、Update - Timestamp、Ticket status、Assignee name、Ticket group、Ticket priority、Ticket channel、Changes - Field name、Changes - Previous value、Changes - New value、Comment public。
計算属性を作成する: これは最も重要なステップです。「計算」メニュー（ビーカーアイコン）に移動し、「標準計算属性」を選択します。以下の「クエリ」セクションで定義されている3つの属性、ActivityName、SourceSystem、LastDataUpdateを作成します。提供されている数式を正確にコピーする必要があります。
レポート列を絞り込む: 新しく作成した計算属性（ActivityName、SourceSystem、LastDataUpdate）を「行」セクションに追加します。ActivityNameの作成に使用した生フィールド（Changes - Field name、Changes - Previous value、Changes - New value、Comment public）を削除して、表示を整理できます。
レポートフィルターを追加する: 「フィルター」セクションに移動し、「追加」をクリックします。Update - Dateのフィルターを追加し、適切な日付範囲（例：過去3ヶ月間）を選択します。計算属性ActivityNameに別のフィルターを追加し、null値を除外して、目的のアクティビティに対応しないチケット更新を削除します。
レポートを実行して確認する: 属性とフィルターを追加すると、Zendesk Exploreは自動的にレポートを更新します。データテーブルを確認し、行と列が期待どおりに表示されていることを確認します。レポートはイベントごとに1行を表示するはずです。
データをCSVにエクスポートする: レポートが完成したら、右上隅にある「エクスポート」ボタンをクリックし、「CSV」を選択します。ZendeskがCSVファイルを生成し、ダウンロードします。
アップロードの準備をする: エクスポートされたCSVファイルを開きます。プロセスマイニングツールの必須属性名に一致するように列ヘッダーの名前を変更します（例：「Ticket ID」をTicketId、「Update - Timestamp」をEventTimestampに変更）。タイムスタンプの日付形式がISO 8601に準拠していることを確認します。ファイルはこれでアップロードの準備が整いました。

設定

Zendeskデータセット: レポートは「Support: Ticket updates [default]」データセットに基づいて構築する必要があります。これは、プロセスをイベントごとに再構築するために必要な詳細な監査証跡を提供する唯一の標準データセットです。
日付範囲フィルタリング: データ量を制限するために日付フィルターを適用することが重要です。「Update - Date」属性を主なフィルターとして使用してください。初期分析では、通常3～6ヶ月分のデータ範囲が推奨されます。
アクティビティフィルター: 「ActivityName」計算属性を作成した後、この値がnullの行を除外するようにレポートをフィルターする必要があります。これにより、イベントログから無関係なチケット変更（例：システム更新、タグ変更）が削除されます。
計算属性: この抽出のロジックは、生のチケットフィールドの変更を人間が読めるアクティビティ名に変換するために、標準の計算属性に大きく依存しています。式の正確性が鍵となります。
前提条件: レポートを実行するユーザーは、Zendesk Exploreで少なくとも「Viewer」ロールが必要です。レポートを作成および保存するには、「Editor」または「Admin」権限が必要です。

a クエリ例 config

This extraction is configured using the Zendesk Explore UI. The core logic is contained within a standard calculated attribute. 

**1. Dataset Selection:**
* `Support: Ticket updates [default]`

**2. Report Columns (Add to 'Rows' panel):**
* `Ticket ID`
* `ActivityName` (Calculated Attribute)
* `EventTimestamp` (Use the `Update - Timestamp` attribute)
* `SourceSystem` (Calculated Attribute)
* `LastDataUpdate` (Calculated Attribute)
* `Ticket status`
* `Assignee name`
* `Ticket group`
* `Ticket priority`
* `Ticket channel`
* `SLA metric status`
* `EventEndTime` (Use the `Update - Timestamp` attribute again)

**3. Standard Calculated Attribute Formulas:**

**Attribute Name:** `ActivityName`
**Formula:**
```
IF ([Changes - Field name] = "status" AND [Changes - Previous value] = NULL AND [Changes - New value] = "new") THEN "Incident Created"
ELIF ([Changes - Field name] = "status" AND [Changes - New value] = "open") THEN "Status Changed to Open"
ELIF ([Changes - Field name] = "status" AND [Changes - New value] = "pending") THEN "Status Changed to Pending"
ELIF ([Changes - Field name] = "status" AND [Changes - New value] = "solved") THEN "Incident Resolved"
ELIF ([Changes - Field name] = "status" AND [Changes - New value] = "closed") THEN "Incident Closed"
ELIF ([Changes - Field name] = "group_id") THEN "Ticket Assigned to Group"
ELIF ([Changes - Field name] = "assignee_id") THEN "Ticket Assigned to Agent"
ELIF ([Changes - Field name] = "priority") THEN "Priority Set"
ELIF ([Changes - Field name] = "satisfaction_score") THEN "User Satisfaction Rated"
ELIF ([Changes - Field name] = "SLA metric breach") THEN "SLA Target Breached"
ELIF ([Comment public] = TRUE) THEN "Public Reply Sent"
ELIF ([Comment public] = FALSE) THEN "Internal Note Added"
ELSE NULL
ENDIF
```

**Attribute Name:** `SourceSystem`
**Formula:**
```
"Zendesk Support"
```

**Attribute Name:** `LastDataUpdate`
**Formula:**
```
NOW()
```

ステップ

前提条件: Python 3.6以上とrequestsおよびpandasライブラリがシステムにインストールされていることを確認します。これらはpipを使用してインストールできます: pip install requests pandas。
Zendesk APIトークンの生成: 管理者としてZendesk Supportインスタンスにログインします。Admin Center > アプリと連携 > API > Zendesk APIに移動します。「APIトークン」セクションで、新しい有効なAPIトークンを追加し、生成されたトークン文字列を安全に保存します。
Pythonスクリプトの構成: 新しいPythonファイル（例：extract_zendesk_logs.py）を作成し、提供されたスクリプトをコピーします。スクリプトの冒頭にあるプレースホルダー変数：ZENDESK_SUBDOMAIN、ZENDESK_EMAIL、ZENDESK_API_TOKENを、ご自身の資格情報で更新します。START_TIMESTAMPを設定し、希望するデータ抽出期間の開始点（Unixエポックタイムスタンプ）を定義します。
APIエンドポイントの理解: スクリプトは主に2つのZendesk APIエンドポイントを使用します。incremental/tickets/cursor.jsonエンドポイントは、START_TIMESTAMP以降に更新されたすべてのチケットを効率的に取得するために使用されます。各チケットについて、スクリプトはtickets/{ticket_id}/audits.jsonエンドポイントを呼び出し、すべての変更とイベントの詳細な履歴を取得します。
スクリプトの実行: ターミナルからpython extract_zendesk_logs.pyコマンドを使用してスクリプトを実行します。スクリプトはZendesk APIからのデータ取得を開始します。
スクリプトの進捗状況の監視: スクリプトは処理されたチケットの数をコンソールに表示し、進捗状況を監視できるようにします。日付範囲とチケットの量によっては、これにかなりの時間がかかる場合があります。
データ取得とページネーション: スクリプトはAPIページネーションを自動的に処理します。最初のチケットエクスポートURLから開始し、各APIレスポンスで提供されるafter_urlをたどって、その期間のすべてのチケットが取得されるまで続行します。
イベント変換: 各チケットについて、スクリプトは監査履歴を反復処理します。各監査イベントを解析し、Zendeskの内部イベントタイプ（例：作成、変更、コメント）を、必要なビジネスアクティビティ（例：インシデント作成、ステータス変更（オープン）、公開返信送信）にマッピングします。
SLAデータの処理: スクリプトには、解決済みチケットごとにSLAメトリクスを取得するための専用関数get_sla_breach_eventsが含まれています。SLA違反は監査ログの標準イベントではないため、これは必要です。この関数は、SLAポリシー適用詳細を取得するために追加のAPI呼び出しを行います。
イベントログの生成: すべてのチケットが処理された後、スクリプトは抽出されたイベントをpandas DataFrameにコンパイルし、最終的なイベントログをzendesk_incident_event_log.csvという名前のCSVファイルとして、スクリプトが実行されたのと同じディレクトリに保存します。
アップロードの準備: 生成されたCSVファイルが正しいか確認します。このファイルは、ProcessMindに直接アップロードして分析するために必要な形式になっています。

設定

Zendesk API認証情報: Zendeskのサブドメイン、管理者またはエージェントアカウントに関連付けられたメールアドレス、および有効なAPIトークンを提供する必要があります。これらの認証情報は安全に保管し、本番環境で使用するバージョン管理されたスクリプトにハードコードしないでください。
開始タイムスタンプ (START_TIMESTAMP): この整数値は、データ抽出の開始点を決定します。Unixエポックタイムスタンプである必要があります。システムに過負荷をかけずに意味のある量のデータを収集するため、過去3～6ヶ月間を開始点とすることをお勧めします。特定の日付の正しいタイムスタンプを取得するには、オンラインコンバーターを使用できます。
APIレート制限: スクリプトは多数のAPI呼び出しを行います。Zendeskはプランによって異なるレート制限を課しています。スクリプトは中程度のデータ量であれば機能しますが、非常に大規模なインスタンスの場合、レート制限に達して429エラーを受信するのを避けるため、ループ内にtime.sleep()呼び出しを追加する必要がある場合があります。
必須Pythonライブラリ: スクリプトはAPI呼び出しを行うためのrequestsライブラリと、データ操作およびCSVエクスポートのためのpandasライブラリに依存しています。これらがPython環境にインストールされていることを確認してください。
ユーザー権限: APIトークンに関連付けられたユーザーアカウントには、監査およびチケットメトリクスを含むチケットデータを読み取るための十分な権限が必要です。

a クエリ例 python

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

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- CONFIGURATION --- 
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your Zendesk details
ZENDESK_SUBDOMAIN = class="hl-string">"[your_subdomain]"
ZENDESK_EMAIL = class="hl-string">"[your_login_email@example.com]"
ZENDESK_API_TOKEN = class="hl-string">"[your_zendesk_api_token]"

class=class="hl-string">"hl-comment"># Set the start time for the incremental export (Unix epoch timestamp)
class=class="hl-string">"hl-comment"># Example: 1672531200 is for January 1, 2023 00:00:00 UTC
class=class="hl-string">"hl-comment"># It's recommended to extract the last 3-6 months of data.
START_TIMESTAMP = 1672531200 

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- SCRIPT --- 
BASE_URL = fclass="hl-string">"https://{ZENDESK_SUBDOMAIN}.zendesk.com/api/v2"
AUTH = (fclass="hl-string">"{ZENDESK_EMAIL}/token", ZENDESK_API_TOKEN)
SOURCE_SYSTEM = class="hl-string">"Zendesk Support"
LAST_DATA_UPDATE = datetime.utcnow().isoformat() + class="hl-string">'Z'

def get_sla_breach_events(ticket_id, session):
    class="hl-string">"""Fetches SLA metrics for a ticket and creates breach events."""
    sla_events = []
    try:
        metrics_url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}/tickets/{ticket_id}/metrics.json"
        response = session.get(metrics_url)
        response.raise_for_status()
        metrics = response.json().get(class="hl-string">'ticket_metric', {})
        
        if metrics and metrics.get(class="hl-string">'sla_policy'):
            for sla in metrics.get(class="hl-string">'sla_policy').get(class="hl-string">'policy_metrics', []):
                if sla.get(class="hl-string">'breach_at'):
                    breach_timestamp = sla[class="hl-string">'breach_at']
                    sla_events.append({
                        class="hl-string">'TicketId': ticket_id,
                        class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'SLA Target Breached',
                        class="hl-string">'EventTimestamp': breach_timestamp,
                        class="hl-string">'SourceSystem': SOURCE_SYSTEM,
                        class="hl-string">'LastDataUpdate': LAST_DATA_UPDATE,
                        class="hl-string">'TicketStatus': class="hl-string">'breached',
                        class="hl-string">'Assignee': metrics.get(class="hl-string">'assignee_updated_at'), 
                        class="hl-string">'AssignedGroup': metrics.get(class="hl-string">'group_stations'),
                        class="hl-string">'TicketPriority': None, class=class="hl-string">"hl-comment"># Not directly available in metrics
                        class="hl-string">'Channel': None, class=class="hl-string">"hl-comment"># Not directly available in metrics
                        class="hl-string">'SlaStatus': fclass="hl-string">"{sla.get('metric')} Breached",
                        class="hl-string">'EventEndTime': breach_timestamp
                    })
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(fclass="hl-string">"Could not fetch SLA metrics for ticket {ticket_id}: {e}")
    return sla_events

def process_ticket(ticket, session):
    class="hl-string">"""Processes a single ticket's audits to extract all relevant events."""
    all_events = []
    ticket_id = ticket[class="hl-string">'id']
    ticket_created_at = ticket[class="hl-string">'created_at']
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Incident Created event
    all_events.append({
        class="hl-string">'TicketId': ticket_id,
        class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Incident Created',
        class="hl-string">'EventTimestamp': ticket_created_at,
        class="hl-string">'SourceSystem': SOURCE_SYSTEM,
        class="hl-string">'LastDataUpdate': LAST_DATA_UPDATE,
        class="hl-string">'TicketStatus': class="hl-string">'new',
        class="hl-string">'Assignee': ticket.get(class="hl-string">'assignee_id'),
        class="hl-string">'AssignedGroup': ticket.get(class="hl-string">'group_id'),
        class="hl-string">'TicketPriority': ticket.get(class="hl-string">'priority'),
        class="hl-string">'Channel': ticket.get(class="hl-string">'via', {}).get(class="hl-string">'channel'),
        class="hl-string">'SlaStatus': None,
        class="hl-string">'EventEndTime': ticket_created_at
    })
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Process audits for other events
    audits_url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}/tickets/{ticket_id}/audits.json"
    try:
        response = session.get(audits_url)
        response.raise_for_status()
        audits = response.json().get(class="hl-string">'audits', [])
        
        is_first_group_assignment = True
        is_first_agent_assignment = True

        for audit in audits:
            event_timestamp = audit[class="hl-string">'created_at']
            for event in audit.get(class="hl-string">'events', []):
                activity = {}
                event_type = event.get(class="hl-string">'type')

                if event_type == class="hl-string">'Change':
                    field_name = event.get(class="hl-string">'field_name')
                    value = event.get(class="hl-string">'value')
                    
                    if field_name == class="hl-string">'group_id' and value is not None:
                        activity_name = class="hl-string">'Ticket Assigned to Group' if is_first_group_assignment else class="hl-string">'Ticket Reassigned'
                        is_first_group_assignment = False
                        activity = {class="hl-string">'ActivityName': activity_name, class="hl-string">'AssignedGroup': value}

                    elif field_name == class="hl-string">'assignee_id' and value is not None:
                        activity_name = class="hl-string">'Ticket Assigned to Agent' if is_first_agent_assignment else class="hl-string">'Ticket Reassigned'
                        is_first_agent_assignment = False
                        activity = {class="hl-string">'ActivityName': activity_name, class="hl-string">'Assignee': value}
                        
                    elif field_name == class="hl-string">'priority':
                        activity = {class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Priority Set', class="hl-string">'TicketPriority': value}
                        
                    elif field_name == class="hl-string">'status':
                        if value == class="hl-string">'open': activity = {class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Status Changed to Open', class="hl-string">'TicketStatus': class="hl-string">'open'}
                        elif value == class="hl-string">'pending': activity = {class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Status Changed to Pending', class="hl-string">'TicketStatus': class="hl-string">'pending'}
                        elif value == class="hl-string">'solved': activity = {class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Incident Resolved', class="hl-string">'TicketStatus': class="hl-string">'solved'}
                        elif value == class="hl-string">'closed': activity = {class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Incident Closed', class="hl-string">'TicketStatus': class="hl-string">'closed'}
                        
                elif event_type == class="hl-string">'Comment':
                    is_public = event.get(class="hl-string">'public', False)
                    activity_name = class="hl-string">'Public Reply Sent' if is_public else class="hl-string">'Internal Note Added'
                    activity = {class="hl-string">'ActivityName': activity_name}

                elif event_type == class="hl-string">'SatisfactionRating':
                    activity = {class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'User Satisfaction Rated'}

                if activity:
                    base_event = {
                        class="hl-string">'TicketId': ticket_id,
                        class="hl-string">'EventTimestamp': event_timestamp,
                        class="hl-string">'SourceSystem': SOURCE_SYSTEM,
                        class="hl-string">'LastDataUpdate': LAST_DATA_UPDATE,
                        class="hl-string">'TicketStatus': ticket.get(class="hl-string">'status'),
                        class="hl-string">'Assignee': ticket.get(class="hl-string">'assignee_id'),
                        class="hl-string">'AssignedGroup': ticket.get(class="hl-string">'group_id'),
                        class="hl-string">'TicketPriority': ticket.get(class="hl-string">'priority'),
                        class="hl-string">'Channel': ticket.get(class="hl-string">'via', {}).get(class="hl-string">'channel'),
                        class="hl-string">'SlaStatus': None,
                        class="hl-string">'EventEndTime': event_timestamp
                    }
                    base_event.update(activity)
                    all_events.append(base_event)
    
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(fclass="hl-string">"Could not process audits for ticket {ticket_id}: {e}")

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Get SLA Breach events if ticket is solved
    if ticket.get(class="hl-string">'status') in [class="hl-string">'solved', class="hl-string">'closed']:
        all_events.extend(get_sla_breach_events(ticket_id, session))

    return all_events

def main():
    class="hl-string">"""Main function to fetch tickets and generate the event log."""
    all_ticket_events = []
    url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}/incremental/tickets/cursor.json?start_time={START_TIMESTAMP}"
    
    with requests.Session() as session:
        session.auth = AUTH
        
        ticket_count = 0
        while url:
            try:
                response = session.get(url)
                response.raise_for_status()
                data = response.json()
                tickets = data.get(class="hl-string">'tickets', [])
                
                for ticket in tickets:
                    ticket_count += 1
                    all_ticket_events.extend(process_ticket(ticket, session))
                    if ticket_count % 100 == 0:
                        print(fclass="hl-string">"Processed {ticket_count} tickets...")

                if data.get(class="hl-string">'end_of_stream', True):
                    print(class="hl-string">"Reached the end of the ticket stream.")
                    break
                
                url = data.get(class="hl-string">'after_url')
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Respect rate limits
                time.sleep(1) 

            except requests.exceptions.RequestException as e:
                print(fclass="hl-string">"An API error occurred: {e}")
                if hasattr(e, class="hl-string">'response') and e.response.status_code == 429:
                    retry_after = int(e.response.headers.get(class="hl-string">'Retry-After', 60))
                    print(fclass="hl-string">"Rate limit exceeded. Retrying after {retry_after} seconds...")
                    time.sleep(retry_after)
                else:
                    break

    if not all_ticket_events:
        print(class="hl-string">"No events were extracted. Check configuration and API access.")
        return

    print(fclass="hl-string">"\nTotal events extracted: {len(all_ticket_events)}")
    df = pd.DataFrame(all_ticket_events)
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Reorder columns for clarity
    cols = [
        class="hl-string">'TicketId', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTimestamp', class="hl-string">'EventEndTime', class="hl-string">'SourceSystem', class="hl-string">'LastDataUpdate',
        class="hl-string">'TicketStatus', class="hl-string">'Assignee', class="hl-string">'AssignedGroup', class="hl-string">'TicketPriority', class="hl-string">'Channel', class="hl-string">'SlaStatus'
    ]
    df = df[cols]
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Save to CSV
    output_file = class="hl-string">'zendesk_incident_event_log.csv'
    df.to_csv(output_file, index=False)
    print(fclass="hl-string">"Event log successfully saved to {output_file}")

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

ステップ

前提条件: Python 3.6以上とrequestsおよびpandasライブラリがシステムにインストールされていることを確認します。これらはpipを使用してインストールできます: pip install requests pandas。
Zendesk APIトークンの生成: 管理者としてZendesk Supportインスタンスにログインします。Admin Center > アプリと連携 > API > Zendesk APIに移動します。「APIトークン」セクションで、新しい有効なAPIトークンを追加し、生成されたトークン文字列を安全に保存します。
Pythonスクリプトの構成: 新しいPythonファイル（例：extract_zendesk_logs.py）を作成し、提供されたスクリプトをコピーします。スクリプトの冒頭にあるプレースホルダー変数：ZENDESK_SUBDOMAIN、ZENDESK_EMAIL、ZENDESK_API_TOKENを、ご自身の資格情報で更新します。START_TIMESTAMPを設定し、希望するデータ抽出期間の開始点（Unixエポックタイムスタンプ）を定義します。
APIエンドポイントの理解: スクリプトは主に2つのZendesk APIエンドポイントを使用します。incremental/tickets/cursor.jsonエンドポイントは、START_TIMESTAMP以降に更新されたすべてのチケットを効率的に取得するために使用されます。各チケットについて、スクリプトはtickets/{ticket_id}/audits.jsonエンドポイントを呼び出し、すべての変更とイベントの詳細な履歴を取得します。
スクリプトの実行: ターミナルからpython extract_zendesk_logs.pyコマンドを使用してスクリプトを実行します。スクリプトはZendesk APIからのデータ取得を開始します。
スクリプトの進捗状況の監視: スクリプトは処理されたチケットの数をコンソールに表示し、進捗状況を監視できるようにします。日付範囲とチケットの量によっては、これにかなりの時間がかかる場合があります。
データ取得とページネーション: スクリプトはAPIページネーションを自動的に処理します。最初のチケットエクスポートURLから開始し、各APIレスポンスで提供されるafter_urlをたどって、その期間のすべてのチケットが取得されるまで続行します。
イベント変換: 各チケットについて、スクリプトは監査履歴を反復処理します。各監査イベントを解析し、Zendeskの内部イベントタイプ（例：作成、変更、コメント）を、必要なビジネスアクティビティ（例：インシデント作成、ステータス変更（オープン）、公開返信送信）にマッピングします。
SLAデータの処理: スクリプトには、解決済みチケットごとにSLAメトリクスを取得するための専用関数get_sla_breach_eventsが含まれています。SLA違反は監査ログの標準イベントではないため、これは必要です。この関数は、SLAポリシー適用詳細を取得するために追加のAPI呼び出しを行います。
イベントログの生成: すべてのチケットが処理された後、スクリプトは抽出されたイベントをpandas DataFrameにコンパイルし、最終的なイベントログをzendesk_incident_event_log.csvという名前のCSVファイルとして、スクリプトが実行されたのと同じディレクトリに保存します。
アップロードの準備: 生成されたCSVファイルが正しいか確認します。このファイルは、ProcessMindに直接アップロードして分析するために必要な形式になっています。

設定

Zendesk API認証情報: Zendeskのサブドメイン、管理者またはエージェントアカウントに関連付けられたメールアドレス、および有効なAPIトークンを提供する必要があります。これらの認証情報は安全に保管し、本番環境で使用するバージョン管理されたスクリプトにハードコードしないでください。
開始タイムスタンプ (START_TIMESTAMP): この整数値は、データ抽出の開始点を決定します。Unixエポックタイムスタンプである必要があります。システムに過負荷をかけずに意味のある量のデータを収集するため、過去3～6ヶ月間を開始点とすることをお勧めします。特定の日付の正しいタイムスタンプを取得するには、オンラインコンバーターを使用できます。
APIレート制限: スクリプトは多数のAPI呼び出しを行います。Zendeskはプランによって異なるレート制限を課しています。スクリプトは中程度のデータ量であれば機能しますが、非常に大規模なインスタンスの場合、レート制限に達して429エラーを受信するのを避けるため、ループ内にtime.sleep()呼び出しを追加する必要がある場合があります。
必須Pythonライブラリ: スクリプトはAPI呼び出しを行うためのrequestsライブラリと、データ操作およびCSVエクスポートのためのpandasライブラリに依存しています。これらがPython環境にインストールされていることを確認してください。
ユーザー権限: APIトークンに関連付けられたユーザーアカウントには、監査およびチケットメトリクスを含むチケットデータを読み取るための十分な権限が必要です。

a クエリ例 python

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

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- CONFIGURATION --- 
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your Zendesk details
ZENDESK_SUBDOMAIN = class="hl-string">"[your_subdomain]"
ZENDESK_EMAIL = class="hl-string">"[your_login_email@example.com]"
ZENDESK_API_TOKEN = class="hl-string">"[your_zendesk_api_token]"

class=class="hl-string">"hl-comment"># Set the start time for the incremental export (Unix epoch timestamp)
class=class="hl-string">"hl-comment"># Example: 1672531200 is for January 1, 2023 00:00:00 UTC
class=class="hl-string">"hl-comment"># It's recommended to extract the last 3-6 months of data.
START_TIMESTAMP = 1672531200 

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- SCRIPT --- 
BASE_URL = fclass="hl-string">"https://{ZENDESK_SUBDOMAIN}.zendesk.com/api/v2"
AUTH = (fclass="hl-string">"{ZENDESK_EMAIL}/token", ZENDESK_API_TOKEN)
SOURCE_SYSTEM = class="hl-string">"Zendesk Support"
LAST_DATA_UPDATE = datetime.utcnow().isoformat() + class="hl-string">'Z'

def get_sla_breach_events(ticket_id, session):
    class="hl-string">"""Fetches SLA metrics for a ticket and creates breach events."""
    sla_events = []
    try:
        metrics_url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}/tickets/{ticket_id}/metrics.json"
        response = session.get(metrics_url)
        response.raise_for_status()
        metrics = response.json().get(class="hl-string">'ticket_metric', {})
        
        if metrics and metrics.get(class="hl-string">'sla_policy'):
            for sla in metrics.get(class="hl-string">'sla_policy').get(class="hl-string">'policy_metrics', []):
                if sla.get(class="hl-string">'breach_at'):
                    breach_timestamp = sla[class="hl-string">'breach_at']
                    sla_events.append({
                        class="hl-string">'TicketId': ticket_id,
                        class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'SLA Target Breached',
                        class="hl-string">'EventTimestamp': breach_timestamp,
                        class="hl-string">'SourceSystem': SOURCE_SYSTEM,
                        class="hl-string">'LastDataUpdate': LAST_DATA_UPDATE,
                        class="hl-string">'TicketStatus': class="hl-string">'breached',
                        class="hl-string">'Assignee': metrics.get(class="hl-string">'assignee_updated_at'), 
                        class="hl-string">'AssignedGroup': metrics.get(class="hl-string">'group_stations'),
                        class="hl-string">'TicketPriority': None, class=class="hl-string">"hl-comment"># Not directly available in metrics
                        class="hl-string">'Channel': None, class=class="hl-string">"hl-comment"># Not directly available in metrics
                        class="hl-string">'SlaStatus': fclass="hl-string">"{sla.get('metric')} Breached",
                        class="hl-string">'EventEndTime': breach_timestamp
                    })
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(fclass="hl-string">"Could not fetch SLA metrics for ticket {ticket_id}: {e}")
    return sla_events

def process_ticket(ticket, session):
    class="hl-string">"""Processes a single ticket's audits to extract all relevant events."""
    all_events = []
    ticket_id = ticket[class="hl-string">'id']
    ticket_created_at = ticket[class="hl-string">'created_at']
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Incident Created event
    all_events.append({
        class="hl-string">'TicketId': ticket_id,
        class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Incident Created',
        class="hl-string">'EventTimestamp': ticket_created_at,
        class="hl-string">'SourceSystem': SOURCE_SYSTEM,
        class="hl-string">'LastDataUpdate': LAST_DATA_UPDATE,
        class="hl-string">'TicketStatus': class="hl-string">'new',
        class="hl-string">'Assignee': ticket.get(class="hl-string">'assignee_id'),
        class="hl-string">'AssignedGroup': ticket.get(class="hl-string">'group_id'),
        class="hl-string">'TicketPriority': ticket.get(class="hl-string">'priority'),
        class="hl-string">'Channel': ticket.get(class="hl-string">'via', {}).get(class="hl-string">'channel'),
        class="hl-string">'SlaStatus': None,
        class="hl-string">'EventEndTime': ticket_created_at
    })
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Process audits for other events
    audits_url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}/tickets/{ticket_id}/audits.json"
    try:
        response = session.get(audits_url)
        response.raise_for_status()
        audits = response.json().get(class="hl-string">'audits', [])
        
        is_first_group_assignment = True
        is_first_agent_assignment = True

        for audit in audits:
            event_timestamp = audit[class="hl-string">'created_at']
            for event in audit.get(class="hl-string">'events', []):
                activity = {}
                event_type = event.get(class="hl-string">'type')

                if event_type == class="hl-string">'Change':
                    field_name = event.get(class="hl-string">'field_name')
                    value = event.get(class="hl-string">'value')
                    
                    if field_name == class="hl-string">'group_id' and value is not None:
                        activity_name = class="hl-string">'Ticket Assigned to Group' if is_first_group_assignment else class="hl-string">'Ticket Reassigned'
                        is_first_group_assignment = False
                        activity = {class="hl-string">'ActivityName': activity_name, class="hl-string">'AssignedGroup': value}

                    elif field_name == class="hl-string">'assignee_id' and value is not None:
                        activity_name = class="hl-string">'Ticket Assigned to Agent' if is_first_agent_assignment else class="hl-string">'Ticket Reassigned'
                        is_first_agent_assignment = False
                        activity = {class="hl-string">'ActivityName': activity_name, class="hl-string">'Assignee': value}
                        
                    elif field_name == class="hl-string">'priority':
                        activity = {class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Priority Set', class="hl-string">'TicketPriority': value}
                        
                    elif field_name == class="hl-string">'status':
                        if value == class="hl-string">'open': activity = {class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Status Changed to Open', class="hl-string">'TicketStatus': class="hl-string">'open'}
                        elif value == class="hl-string">'pending': activity = {class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Status Changed to Pending', class="hl-string">'TicketStatus': class="hl-string">'pending'}
                        elif value == class="hl-string">'solved': activity = {class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Incident Resolved', class="hl-string">'TicketStatus': class="hl-string">'solved'}
                        elif value == class="hl-string">'closed': activity = {class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Incident Closed', class="hl-string">'TicketStatus': class="hl-string">'closed'}
                        
                elif event_type == class="hl-string">'Comment':
                    is_public = event.get(class="hl-string">'public', False)
                    activity_name = class="hl-string">'Public Reply Sent' if is_public else class="hl-string">'Internal Note Added'
                    activity = {class="hl-string">'ActivityName': activity_name}

                elif event_type == class="hl-string">'SatisfactionRating':
                    activity = {class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'User Satisfaction Rated'}

                if activity:
                    base_event = {
                        class="hl-string">'TicketId': ticket_id,
                        class="hl-string">'EventTimestamp': event_timestamp,
                        class="hl-string">'SourceSystem': SOURCE_SYSTEM,
                        class="hl-string">'LastDataUpdate': LAST_DATA_UPDATE,
                        class="hl-string">'TicketStatus': ticket.get(class="hl-string">'status'),
                        class="hl-string">'Assignee': ticket.get(class="hl-string">'assignee_id'),
                        class="hl-string">'AssignedGroup': ticket.get(class="hl-string">'group_id'),
                        class="hl-string">'TicketPriority': ticket.get(class="hl-string">'priority'),
                        class="hl-string">'Channel': ticket.get(class="hl-string">'via', {}).get(class="hl-string">'channel'),
                        class="hl-string">'SlaStatus': None,
                        class="hl-string">'EventEndTime': event_timestamp
                    }
                    base_event.update(activity)
                    all_events.append(base_event)
    
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(fclass="hl-string">"Could not process audits for ticket {ticket_id}: {e}")

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Get SLA Breach events if ticket is solved
    if ticket.get(class="hl-string">'status') in [class="hl-string">'solved', class="hl-string">'closed']:
        all_events.extend(get_sla_breach_events(ticket_id, session))

    return all_events

def main():
    class="hl-string">"""Main function to fetch tickets and generate the event log."""
    all_ticket_events = []
    url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}/incremental/tickets/cursor.json?start_time={START_TIMESTAMP}"
    
    with requests.Session() as session:
        session.auth = AUTH
        
        ticket_count = 0
        while url:
            try:
                response = session.get(url)
                response.raise_for_status()
                data = response.json()
                tickets = data.get(class="hl-string">'tickets', [])
                
                for ticket in tickets:
                    ticket_count += 1
                    all_ticket_events.extend(process_ticket(ticket, session))
                    if ticket_count % 100 == 0:
                        print(fclass="hl-string">"Processed {ticket_count} tickets...")

                if data.get(class="hl-string">'end_of_stream', True):
                    print(class="hl-string">"Reached the end of the ticket stream.")
                    break
                
                url = data.get(class="hl-string">'after_url')
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Respect rate limits
                time.sleep(1) 

            except requests.exceptions.RequestException as e:
                print(fclass="hl-string">"An API error occurred: {e}")
                if hasattr(e, class="hl-string">'response') and e.response.status_code == 429:
                    retry_after = int(e.response.headers.get(class="hl-string">'Retry-After', 60))
                    print(fclass="hl-string">"Rate limit exceeded. Retrying after {retry_after} seconds...")
                    time.sleep(retry_after)
                else:
                    break

    if not all_ticket_events:
        print(class="hl-string">"No events were extracted. Check configuration and API access.")
        return

    print(fclass="hl-string">"\nTotal events extracted: {len(all_ticket_events)}")
    df = pd.DataFrame(all_ticket_events)
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Reorder columns for clarity
    cols = [
        class="hl-string">'TicketId', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTimestamp', class="hl-string">'EventEndTime', class="hl-string">'SourceSystem', class="hl-string">'LastDataUpdate',
        class="hl-string">'TicketStatus', class="hl-string">'Assignee', class="hl-string">'AssignedGroup', class="hl-string">'TicketPriority', class="hl-string">'Channel', class="hl-string">'SlaStatus'
    ]
    df = df[cols]
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Save to CSV
    output_file = class="hl-string">'zendesk_incident_event_log.csv'
    df.to_csv(output_file, index=False)
    print(fclass="hl-string">"Event log successfully saved to {output_file}")

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

ステップ

Zendesk Exploreにアクセスする: Zendesk Exploreでレポートを作成および管理する権限を持つユーザーアカウントで、Zendesk Supportインスタンスにログインします。
新しいレポートを作成する: Exploreモジュールに移動します。左側のナビゲーションバーにある「レポート」アイコンをクリックし、「新しいレポート」ボタンをクリックします。
データセットを選択する: 「データセットの選択」ウィンドウで、「Support: Ticket updates [default]」データセットを選択します。このデータセットには、すべてのチケット変更の監査証跡が含まれており、イベントログの作成に不可欠です。
初期属性（列）を追加する: レポートビルダーで「行」セクションに移動します。「追加」をクリックし、次の属性を選択します。これらがイベントログの列となります: Ticket ID、Update - Timestamp、Ticket status、Assignee name、Ticket group、Ticket priority、Ticket channel、Changes - Field name、Changes - Previous value、Changes - New value、Comment public。
計算属性を作成する: これは最も重要なステップです。「計算」メニュー（ビーカーアイコン）に移動し、「標準計算属性」を選択します。以下の「クエリ」セクションで定義されている3つの属性、ActivityName、SourceSystem、LastDataUpdateを作成します。提供されている数式を正確にコピーする必要があります。
レポート列を絞り込む: 新しく作成した計算属性（ActivityName、SourceSystem、LastDataUpdate）を「行」セクションに追加します。ActivityNameの作成に使用した生フィールド（Changes - Field name、Changes - Previous value、Changes - New value、Comment public）を削除して、表示を整理できます。
レポートフィルターを追加する: 「フィルター」セクションに移動し、「追加」をクリックします。Update - Dateのフィルターを追加し、適切な日付範囲（例：過去3ヶ月間）を選択します。計算属性ActivityNameに別のフィルターを追加し、null値を除外して、目的のアクティビティに対応しないチケット更新を削除します。
レポートを実行して確認する: 属性とフィルターを追加すると、Zendesk Exploreは自動的にレポートを更新します。データテーブルを確認し、行と列が期待どおりに表示されていることを確認します。レポートはイベントごとに1行を表示するはずです。
データをCSVにエクスポートする: レポートが完成したら、右上隅にある「エクスポート」ボタンをクリックし、「CSV」を選択します。ZendeskがCSVファイルを生成し、ダウンロードします。
アップロードの準備をする: エクスポートされたCSVファイルを開きます。プロセスマイニングツールの必須属性名に一致するように列ヘッダーの名前を変更します（例：「Ticket ID」をTicketId、「Update - Timestamp」をEventTimestampに変更）。タイムスタンプの日付形式がISO 8601に準拠していることを確認します。ファイルはこれでアップロードの準備が整いました。

設定

Zendeskデータセット: レポートは「Support: Ticket updates [default]」データセットに基づいて構築する必要があります。これは、プロセスをイベントごとに再構築するために必要な詳細な監査証跡を提供する唯一の標準データセットです。
日付範囲フィルタリング: データ量を制限するために日付フィルターを適用することが重要です。「Update - Date」属性を主なフィルターとして使用してください。初期分析では、通常3～6ヶ月分のデータ範囲が推奨されます。
アクティビティフィルター: 「ActivityName」計算属性を作成した後、この値がnullの行を除外するようにレポートをフィルターする必要があります。これにより、イベントログから無関係なチケット変更（例：システム更新、タグ変更）が削除されます。
計算属性: この抽出のロジックは、生のチケットフィールドの変更を人間が読めるアクティビティ名に変換するために、標準の計算属性に大きく依存しています。式の正確性が鍵となります。
前提条件: レポートを実行するユーザーは、Zendesk Exploreで少なくとも「Viewer」ロールが必要です。レポートを作成および保存するには、「Editor」または「Admin」権限が必要です。

a クエリ例 config

This extraction is configured using the Zendesk Explore UI. The core logic is contained within a standard calculated attribute. 

**1. Dataset Selection:**
* `Support: Ticket updates [default]`

**2. Report Columns (Add to 'Rows' panel):**
* `Ticket ID`
* `ActivityName` (Calculated Attribute)
* `EventTimestamp` (Use the `Update - Timestamp` attribute)
* `SourceSystem` (Calculated Attribute)
* `LastDataUpdate` (Calculated Attribute)
* `Ticket status`
* `Assignee name`
* `Ticket group`
* `Ticket priority`
* `Ticket channel`
* `SLA metric status`
* `EventEndTime` (Use the `Update - Timestamp` attribute again)

**3. Standard Calculated Attribute Formulas:**

**Attribute Name:** `ActivityName`
**Formula:**
```
IF ([Changes - Field name] = "status" AND [Changes - Previous value] = NULL AND [Changes - New value] = "new") THEN "Incident Created"
ELIF ([Changes - Field name] = "status" AND [Changes - New value] = "open") THEN "Status Changed to Open"
ELIF ([Changes - Field name] = "status" AND [Changes - New value] = "pending") THEN "Status Changed to Pending"
ELIF ([Changes - Field name] = "status" AND [Changes - New value] = "solved") THEN "Incident Resolved"
ELIF ([Changes - Field name] = "status" AND [Changes - New value] = "closed") THEN "Incident Closed"
ELIF ([Changes - Field name] = "group_id") THEN "Ticket Assigned to Group"
ELIF ([Changes - Field name] = "assignee_id") THEN "Ticket Assigned to Agent"
ELIF ([Changes - Field name] = "priority") THEN "Priority Set"
ELIF ([Changes - Field name] = "satisfaction_score") THEN "User Satisfaction Rated"
ELIF ([Changes - Field name] = "SLA metric breach") THEN "SLA Target Breached"
ELIF ([Comment public] = TRUE) THEN "Public Reply Sent"
ELIF ([Comment public] = FALSE) THEN "Internal Note Added"
ELSE NULL
ENDIF
```

**Attribute Name:** `SourceSystem`
**Formula:**
```
"Zendesk Support"
```

**Attribute Name:** `LastDataUpdate`
**Formula:**
```
NOW()
```

`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

Zendesk Explore UIレポートからCSVファイルエクスポート

ステップ

設定

a クエリ例 config

Zendesk Support REST APIを使用するPythonスクリプト

ステップ

設定

a クエリ例 python

大量データ同期のためのZendesk増分エクスポートAPI

ステップ

設定

a クエリ例 python

Zendesk APIコネクタを備えたサードパーティETLツール

ステップ

設定

a クエリ例 config

今すぐ始めますか？

インシデント管理を最適化し、今日から迅速な解決へ

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

Zendesk Explore UIレポートからCSVファイルエクスポート

ステップ

設定

a クエリ例 config

Zendesk Support REST APIを使用するPythonスクリプト

ステップ

設定

a クエリ例 python

大量データ同期のためのZendesk増分エクスポートAPI

ステップ

設定

a クエリ例 python

Zendesk APIコネクタを備えたサードパーティETLツール

ステップ

設定

a クエリ例 config

お客様のプライバシーを大切にしています

今すぐ始めますか？

インシデント管理を最適化し、今日から迅速な解決へ

`インシデント管理データテンプレート`

`インシデント管理データテンプレート`