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サービスリクエスト管理データテンプレート

Freshservice

サービスリクエスト管理属性 (20) サービスリクエスト管理活動 (15) 抽出ガイド (3)

サービスリクエスト管理データテンプレート

このテンプレートは、サービスリクエスト管理プロセス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。必須属性、追跡すべき主要アクティビティ、および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概説しています。このリソースを利用して、詳細なプロセス分析のための堅牢なイベントログを構築してください。

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.

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サービスリクエスト管理属性

これらは、サービスリクエスト管理プロセスを網羅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 5 推奨 10 任意

	名前	説明
	アクティビティ名 ActivityName	サービスリクエストにおいて特定の時点で発生したイベントまたはタスクの名前。
説明アクティビティ名（Activity Name）は、サービスリクエストのライフサイクルにおける特定のステップまたはイベントを記述します。これらのアクティビティは、システム監査ログ、ステータス変更、または「エージェントにリクエスト割り当て済み」、「メモ追加」、「サービスリクエスト解決済み」などのユーザーによる特定の行動から抽出されます。この属性は、サービスリクエストのフローを視覚的に表現するプロセスマップを構築する上で不可欠です。異なるアクティビティの順序と頻度を分析することで、組織は実際のプロセスを理解し、ステップ間のボトルネックを特定し、アクティビティ期間を測定し、コンプライアンス違反または非効率なプロセスバリアントを検出することができます。その重要性この属性はプロセスマップのステップを定義し、サービスリクエストワークフローの可視化と分析を可能にします。取得元 Freshserviceのチケットに関連付けられた「活動」または「監査」から生成されます。多くの場合、システムイベントをビジネスに適した活動名にマッピングするための変換ロジックを必要とします。例サービスリクエスト作成済みリクエストが担当者にアサインサービスリクエスト解決済みサービスリクエストクローズ済み
	イベント日時 EventTime	アクティビティが発生した正確なタイムスタンプ。
説明イベント時刻は、サービスリクエストに対して特定の活動が記録された日付と時刻を捕捉します。このタイムスタンプは、イベントを正しく順序付けし、それらの間の期間を計算するために不可欠です。プロセスマイニングでは、この属性は各ケースの活動を順序付けるために使用され、すべての時間ベースの分析の基礎となります。サイクルタイム、活動間の待機時間、サービスレベルアグリーメント（SLA）の遵守を計算するために使用されます。正確なタイムスタンプは、ボトルネックを特定し、プロセスパフォーマンスを理解するために極めて重要です。その重要性このタイムスタンプはイベントを時系列に並べ、サイクルタイムやボトルネック検出を含むすべてのパフォーマンス分析の基礎となります。取得元これは、Freshservice内のアクティビティまたは監査ログエントリの作成タイムスタンプに対応します。例 2023-10-26T10:00:00Z2023-10-26T11:35:10Z2023-10-27T14:20:05Z
	サービスリクエストID ServiceRequestId	各サービスリクエストの一意の識別子。
説明サービスリクエストIDは、Freshserviceにログされた各新規サービスリクエストに割り当てられる一意の番号またはコードです。これは、リクエストの作成からクローズまでのライフサイクル全体を追跡するための主キーとして機能します。プロセスマイニングにおいて、このIDはケースIDとして機能するため、極めて重要です。ステータス変更、エージェント割り当て、メモなど、関連するすべてのイベントはこの識別子を使用してリンクされます。各サービスリクエストIDのジャーニーを分析することで、プロセスの完全なエンドツーエンドの可視化、共通の経路の特定、および個々のケースに影響を与える逸脱やボトルネックの検出が可能になります。その重要性これは、すべての関連イベントを結びつけ、単一のサービスリクエストのエンドツーエンドのジャーニーを追跡することを可能にする不可欠なケースIDです。取得元これはFreshserviceのチケットオブジェクトの主要なフィールドです。UIで表示され、Freshservice APIを通じて利用可能です。例 SR-12943SR-13501SR-14011
	ソースシステム SourceSystem	`データ`が`抽出`された`システム`を`特定`します。
説明この属性は、プロセスデータの発生元システムを指定します。このケースではFreshserviceです。複数のシステムからのデータが包括的なプロセスビューのために統合されている環境で特に役立ちます。単一システム分析では冗長に思えるかもしれませんが、将来の拡張性とデータガバナンスのためにこの属性を含めることはベストプラクティスです。これにより、データソースの明確性が確保され、データ統合パイプラインの管理に役立ちます。その重要性データのリネージとトレーサビリティを確保し、複数のシステムからのデータを結合する場合やデータガバナンスの目的で極めて重要です。取得元これは通常、データ抽出および変換（ETL）プロセス中に追加される静的な値です。例 FreshserviceFreshservice-API-v2
	最終データ更新 LastDataUpdate	データがソースシステムから最後に更新された日時を示すタイムスタンプ。
説明この属性は、Freshserviceからデータセットが最後に抽出または更新された日時を記録します。これにより、分析対象データの鮮度に関するコンテキストが提供されます。あらゆるプロセス分析において、データの鮮度を知ることは極めて重要です。このタイムスタンプは、ユーザーが最新の情報を見ているかを理解するのに役立ち、タイムリーな運用上の意思決定や、分析から得られる洞察を信頼する上で不可欠です。その重要性データが最新であることをユーザーに通知し、分析と意思決定が最新情報に基づいていることを保証します。取得元この値は、データ抽出および変換（ETL）プロセス中に、データセットに生成され付与されます。例 2024-05-21T02:00:00Z2024-05-20T02:00:00Z
	サービスタイプ ServiceType	リクエストされているサービスの特定の種類またはカテゴリ。
説明サービスタイプ（Service Type）は、「新規ハードウェアリクエスト」、「ソフトウェアアクセス」、「パスワードリセット」など、必要なサービスの種類に基づいてリクエストを分類します。これは多くの場合、ユーザーが選択したサービスカタログアイテムに関連付けられています。この属性により、サービスリクエストをセグメント化し、異なる種類のサービス間のプロセスとパフォーマンスを比較することができます。「サービスタイプあたりの平均アクティビティ数」のようなKPIを計算する上で不可欠であり、どのサービスがより複雑またはリソースを多く消費するかを特定するのに役立ちます。この分析は、特定のサービスタイプのプロセス簡素化および自動化の取り組みを推進することができます。その重要性異なるカテゴリのリクエスト間でのプロセスフローと複雑さの比較を可能にし、標準化または自動化の領域を特定するのに役立ちます。取得元これは、構成に応じて、Freshserviceのチケットオブジェクト上の「カテゴリ」、「アイテム」、またはカスタムフィールドに対応することが多いです。例新入社員オンボーディングソフトウェアライセンスリクエストVPNアクセス
	ステータス Status	サービスリクエストのライフサイクルにおける現在のステータス。
説明ステータスフィールドは、特定の時点でのサービスリクエストの状態を表します。例えば、「オープン」（Open）、「保留中」（Pending）、「解決済み」（Resolved）、または「クローズ済み」（Closed）などです。ステータス変更は、プロセスマイニング用アクティビティの主要なソースとなることがよくあります。ステータスを分析することで、プロセスフローにコンテキストが提供され、リクエストが特定の状態に費やす時間を理解するのに役立ちます。例えば、「保留中」ステータスでの長期間は、リクエスター情報または外部ベンダーからの入力を待つボトルネックを示唆する可能性があります。これは、異なるプロセスステージの開始点と終了点を定義するための重要な属性です。その重要性各イベントに重要なコンテキストを提供し、「オープン」（Open）や「保留中」（Pending）などの異なる状態に費やされた時間を測定することで、遅延を特定するのに役立ちます。取得元 Freshserviceのチケットオブジェクトで「ステータス」フィールドとして利用可能です。例オープン保留中解決済みクローズ
	優先度 Priority	サービスリクエストの優先度レベル。例: 低（Low）、中（Medium）、高（High）、または緊急（Urgent）。
説明優先度は、サービスリクエストの重要性と緊急性を示し、多くの場合、目標解決時間と割り当てられるリソースを決定します。優先度は、ルールに基づいて自動的に設定することも、エージェントによって手動で設定することもできます。プロセスマイニングにおいて、優先度は分析の重要な側面です。リクエストをセグメント化し、高優先度項目と低優先度項目のプロセスフローとパフォーマンスを比較するために使用されます。これは、SLA遵守分析およびトリアージ段階で優先順位付けが効果的かつ迅速に行われているかを理解するために不可欠です。その重要性 SLA遵守分析にとって極めて重要であり、リクエストがビジネスへの影響に応じてトリアージおよび処理されているかを理解するためにも重要です。取得元 Freshserviceのチケットオブジェクトで「優先度」フィールドとして利用可能です。例低中高`緊急`
	担当チーム AssignedTeam	サービスリクエストの対応に割り当てられたサポートチームまたはグループ。
説明この属性は、「ITサポートレベル2」や「ハードウェア調達」など、サービスリクエストを担当する機能グループまたはチームを示します。リクエストは個別のエージェントによって処理される前にチームに割り当てられる場合があります。「担当チーム」で分析することは、チームレベルのパフォーマンス、ワークロードを理解し、特定の機能領域に固有のボトルネックを特定するのに役立ちます。異なるチームがリクエストをどの程度効率的に処理しているかを評価し、サポート組織全体のリソース配分を最適化する上で不可欠です。その重要性チームまたはグループレベルでのパフォーマンスおよびワークロード分析を可能にし、リソース管理および機能的なボトルネックの特定に不可欠です。取得元 Freshserviceのチケットオブジェクトで「グループ」フィールドとして利用可能です。例サービスデスクネットワーク運用アプリケーションサポート
	担当者 AssignedAgent	サービスリクエストに現在割り当てられている個別エージェントの名前。
説明この属性は、特定の時点においてサービスリクエストを担当しているサポート担当者を特定するものです。担当者の割り当ては、リクエストのライフサイクルを通じて変化することがあります。「担当者」を分析することは、担当者のパフォーマンスや業務負荷の分散状況を把握する上で非常に重要です。これにより、担当者ごとの平均解決時間、対応中のリクエスト数、再割り当て率といったKPIの算出が可能になります。その結果、高いパフォーマンスを発揮している担当者や、追加のトレーニングが必要な担当者の特定、さらには業務負荷の偏りの解消に役立てることができます。その重要性エージェントのワークロード、パフォーマンス、および再割り当て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のチケットオブジェクトで「エージェント」または「応答者」フィールドとして利用可能です。例 Alice JohnsonRobert Smith未割り当て
	`SLA`期日 SlaDueDate	SLAに従ってサービスリクエストが解決されると予想されるタイムスタンプ。
説明この属性は、適用されるSLAポリシーで定義されたサービスリクエスト解決の期限を指定します。これは、リクエストの作成時刻、優先度、およびSLAで定義された営業時間に基づいて計算されたタイムスタンプです。これは、リアルタイムパフォーマンスの監視および事後SLAコンプライアンス分析のための重要なデータポイントです。実際の解決時間とSlaDueDateを比較することで、「達成」（Met）または「違反」（Breached）の判断が可能になります。これは、SLAコンプライアンス率KPIを計算するための基盤となります。その重要性これは解決の目標期限であり、サービスリクエストがSLAを達成したか違反したかを計算するための基礎となります。取得元これはFreshservice内の計算フィールドであり、チケット上では「期日」として表示されます。API経由で利用可能です。例 2023-10-28T17:00:00Z2023-11-01T09:00:00Z
	SLAポリシー名 SlaPolicyName	リクエストに適用されるサービスレベル契約（SLA）ポリシーの名前。
説明この属性は、サービスリクエストの目標応答時間および解決時間を規定する特定のSLAポリシーを特定します。ポリシーは通常、優先度、サービスタイプ、またはリクエスターグループなどの要素に基づいて決定されます。どのSLAポリシーが適用されているかを知ることは、SLAコンプライアンス＆違反分析ダッシュボードにとって不可欠です。これにより、定義された目標に対するパフォーマンスの正確な測定が可能になり、どのポリシーが最も頻繁に違反されているかを分析するのに役立ちます。これは、プロセスパフォーマンスまたはSLA目標自体の実現可能性のレビューにつながる可能性があります。その重要性リクエストが測定される特定のサービス目標を特定し、正確なSLA遵守レポートにとって不可欠です。取得元この情報はチケットに関連付けられたSLAデータの一部です。特定のSLA関連APIエンドポイントまたはフィールドへのクエリが必要となる場合があります。例高優先度インシデント - 4時間標準リクエスト - 3日VIPサポート - 1時間
	SLA違反 IsSlaBreached	サービスリクエストが解決SLA目標を超過したかどうかを示すブーリアンフラグ。
説明この計算属性は、サービスリクエストがSLA期限後にクローズされたかどうかを示す単純な真偽フラグです。「サービスリクエストクローズ済み」または「サービスリクエスト解決済み」のタイムスタンプを「SlaDueDate」と比較することで導出されます。この属性は、SLAコンプライアンスダッシュボードの分析と可視化を簡素化します。全体的なSLAコンプライアンス率KPIを計算するための簡単なフィルタリングと集計を可能にします。このフラグでセグメント化することで、違反されたリクエストと期限内に解決されたリクエストのプロセス特性を迅速に分離し、分析するのに役立ちます。その重要性目標を達成できなかったリクエストをフィルタリングおよび集計するための明確なフラグを提供することで、SLAコンプライアンス分析を簡素化します。取得元これは、データ変換中に最終解決タイムスタンプを「SlaDueDate」フィールドと比較することによって導出される計算フィールドです。例 truefalse
	チャネル Channel	サービスリクエストが提出された方法またはチャネル。
説明チャネル（Channel）は、サービスリクエストがどのように作成されたかを示します。例えば、セルフサービスポータル、メール、電話、チャットなどです。この情報は、ユーザーの好みやチャネルの効率性を理解するのに役立ちます。チャネル別にプロセスを分析することで、重要な洞察が得られます。例えば、ポータル経由で提出されたリクエストは、メール経由で提出されたものよりも完全で、迅速に解決される可能性があり、メールではより多くの往復のやり取りが必要になる場合があります。この分析は、より効率的なチャネルを推進する取り組みの指針となります。その重要性提出チャネルがプロセス効率、解決時間、または必要な手戻りの量に影響を与えるかどうかを分析するのに役立ちます。取得元 Freshserviceのチケットオブジェクトで「ソース」フィールドとして利用可能です。例メールポータル電話番号チャット
	リクエスター部署 RequestorDepartment	リクエスターが所属する部署。
説明この属性は、サービスリクエストを提出したユーザーの所属部署（例: 「営業部」、「経理部」、「人事部」）を指定します。この情報は通常、システム内のユーザープロファイルから取得されます。部署別のプロセスパフォーマンス分析は一般的な要件です。特定の部署が解決時間の長期化を経験しているか、または固有のプロセスニーズを持っているかを浮き彫りにすることができます。この洞察は、リソース配分、トレーニングイニシアチブ、または部署固有のサービス提供の作成に役立ちます。その重要性事業単位ごとのプロセスセグメンテーションを可能にし、部門固有の問題やパフォーマンスの変動を特定するのに役立ちます。取得元この情報はリクエスターのプロファイルを介してリンクされています。Freshserviceのデフォルトの「部署」フィールドまたはカスタムユーザーフィールドに含まれる場合があります。例財務マーケティング情報技術
	再割り当て回数 ReassignmentCount	サービスリクエストが異なるエージェントまたはチームに再割り当てされた合計回数。
説明これは、各サービスリクエストにおける「リクエスト再割り当て」または類似のアクティビティの発生回数をカウントする計算属性です。再割り当て回数が多い場合、初期トリアージの問題、不正確なスキルベースのルーティング、またはワークロードの不均衡を示すことが多いです。この属性は「エージェントパフォーマンスとワークロード配分」ダッシュボードおよび「リクエストあたりの平均エージェント再割り当て数」KPIを直接サポートします。このメトリクスを分析することで、チケットがたらい回しにされる原因となるプロセス上の弱点を組織が特定するのに役立ち、解決時間を増加させ、エージェントとリクエスターの両方を不満にさせます。その重要性ルーティングの非効率性とプロセス摩擦を測定します。高いカウントは、初期トリアージまたはエージェントのワークロードに問題があり、遅延につながることを示します。取得元これは、データ変換中に各「ServiceRequestId」の特定の割り当て変更アクティビティをカウントすることで計算されます。例 013
	処理時間 ProcessingTime	アクティビティに実作業として費やした時間。
説明処理時間（Processing Time）は、単一アクティビティの期間を示す計算メトリクスです。これは、アクティビティの開始時刻（StartTime）から終了時刻（EndTime）を引くことで算出されます。このメトリクスは、ボトルネック分析の基本となります。各アクティビティタイプの処理時間を集計することで、プロセス内で最も時間が費やされている箇所が明確になります。これにより、アナリストは「内部レビュー実行済み」や「外部ベンダー対応」など、最も時間のかかるステップに改善の取り組みを集中させることができます。その重要性個々のプロセスステップの期間を数値化し、最も時間のかかるアクティビティやボトルネックを直接的に浮き彫りにします。取得元データ準備中に、イベントの「EventTime」（開始時刻）を「EndTime」（次のイベントのタイムスタンプ）から減算することによって計算されます。例 360086400300
	手戻り IsRework	リクエストに手戻りの活動が含まれているかどうかを示すブーリアンフラグ。
説明この計算フラグは、サービスリクエストが手戻りを示す特定のアクティビティを経た場合にTrueに設定されます。例として、解決後に再オープンされること（「サービスリクエスト再オープン」）、複数回の再割り当て、またはユーザーからの繰り返しの情報要求（「リクエスターから情報要求」）が挙げられます。この属性はプロセス非効率性の分析を簡素化します。手戻りが発生したケースを簡単にフィルタリングし、それらのプロセスマップとサイクルタイムを「クリーンな」ケースと比較することを可能にします。これは「サービスリクエスト手戻り分析」ダッシュボードを直接サポートし、非効率な引き継ぎや不完全な初期情報の影響を数値化するのに役立ちます。その重要性非効率なループや繰り返し発生するステップを含むケースを簡単に特定・分析し、品質低下によるコストを数値化するのに役立ちます。取得元データ変換中に、各「ServiceRequestId」の活動シーケンスにビジネスロジックを適用することによって計算されます。例 truefalse
	申請者 Requestor	サービスリクエストを提出したユーザー。
説明この属性は、サービスリクエストを発行した個人（通常は従業員）を特定します。サービスデスクを誰が利用しているか、そしてそのニーズは何かに関するコンテキストを提供します。プロセスフロー分析の主要な側面ではないものの、リクエスターやその関連部署によって分析することでパターンが明らかになることがあります。例えば、特定の部署が頻繁に不完全なリクエストを提出しており、ターゲットを絞ったトレーニングの必要性を示している可能性があります。また、顧客体験に焦点を当てた分析にも不可欠です。その重要性リクエストを発行したユーザーに関するコンテキストを提供し、個人、部署、または場所ごとのリクエストパターン分析を可能にします。取得元 Freshserviceのチケットオブジェクトで「依頼者」フィールドとして利用可能です。例 John DoeJane Smithサービスアカウント
	終了日時 EndTime	アクティビティが完了した正確なタイムスタンプ。
説明終了時刻（End Time）は、アクティビティの完了タイムスタンプを表します。Freshserviceの多くのイベントでは、開始時刻と終了時刻が同じであり、瞬時イベントとなっています。しかし、ステータスベースのアクティビティの場合、終了時刻は次のステータス変更のタイムスタンプとなります。この属性は、アクティビティの期間とそれらの間の待機時間を計算するために不可欠です。開始時刻から終了時刻を引くことで、特定のタスクの処理時間を決定できます。これは、どの活動が最も時間がかかり、最適化の主要な候補であるかを特定する上で極めて重要です。その重要性活動期間の計算を可能にし、ボトルネックの特定と個々のステップの処理時間の測定に不可欠です。取得元これはFreshserviceログの直接的なフィールドではありません。特定のサービスリクエストについて、シーケンス内の後続イベントのタイムスタンプを取得することによって導出する必要があります。例 2023-10-26T10:05:15Z2023-10-26T14:00:20Z2023-10-28T09:30:00Z

必須推奨任意

サービスリクエスト管理活動

これらは、サービスリクエストワークフローの正確な発見と分析のために、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。

6 推奨 9 任意

	アクティビティ	説明
	SLA Target Breached	サービスリクエストの解決時間が、定義されたサービスレベルアグリーメント（SLA）目標を超過した場合に発生する計算されたイベントです。これは直接的なシステムイベントではなく、解決時間とSLA期日を比較することで導出されます。
その重要性これは、コミットメントに対するサービスパフォーマンスを直接測定し、経営層にとって重要なKPIです。どのリクエストタイプや優先度が失敗するリスクが最も高いかを特定するのに役立ちます。取得元「解決済み」タイムスタンプと「SLA期日」タイムスタンプを比較して計算されます。解決時間が遅い場合、このイベントがトリガーされます。取得解決タイムスタンプとSLA期日タイムスタンプを比較します。`resolved_at > sla_due_by`の場合、このイベントを作成します。イベントタイプ calculated
	サービスリクエストクローズ済み	これは最終アクティビティであり、サービスリクエストのライフサイクルの終了を示します。通常、「解決済み」状態で一定期間経過後、再オープンされることなく自動的に発生します。
その重要性このイベントは、プロセスインスタンスの決定的な終了を示します。「解決済み」と「クローズ済み」の間の時間は、リクエスターの確認期間を表します。取得元チケットのステータス変更履歴から推測されます。これはステータスが「クローズ済み」に変化したときのタイムスタンプに対応します。取得チケットステータスが「クローズ済み」に変更されたときのタイムスタンプを捕捉します。イベントタイプ inferred
	サービスリクエスト作成済み	このアクティビティは、新しいリクエストがFreshserviceに正式にログされたときに、サービスリクエストのライフサイクルが始まることを示します。このイベントは、サービスカタログ、メール、または他のチャネルを通じて新しいチケットレコードが生成され、一意のサービスリクエストIDが作成される際に明示的に捕捉されます。
その重要性これはプロセスの主要な開始イベントです。このアクティビティから他のアクティビティまでの時間を分析することは、全体的なサイクルタイムを測定し、初期の処理遅延を特定するために不可欠です。取得元このイベントはFreshserviceに明示的に記録されています。通常、チケット作成タイムスタンプに対応するチケットのアクティビティログまたは監査証跡で見つけることができます。取得 Freshserviceチケットデータのチケット作成タイムスタンプを使用する。イベントタイプ explicit
	サービスリクエスト解決済み	この重要なマイルストーンは、エージェントが解決策を提供し作業が完了したと見なす時点を示します。これはチケットステータスが「解決済み」に変更され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、アクティブな作業フェーズの終了を示します。この時点までの期間は、エージェントとプロセスの効率の重要な指標であり、SLA計算の基礎となります。取得元チケットのステータス変更履歴から推測されます。これはステータスが最初に「解決済み」に設定されたときのタイムスタンプに対応します。取得チケットステータスが最初に「解決済み」に変更されたときのタイムスタンプを捕捉します。イベントタイプ inferred
	リクエストが担当者にアサイン	サービスリクエストが特定の担当エージェントに割り当てられた時点を示します。これは重要なマイルストーンであり、チケットの「担当エージェント」または「所有者」フィールドへの変更を追跡することで推測されます。
その重要性このアクティビティは、エージェントのワークロードを分析し、割り当てプロセスにおけるボトルネックを特定するために不可欠です。作成から割り当てまでの時間は、主要なパフォーマンス指標となります。取得元チケットの活動ログまたはフィールド監査証跡から、「エージェント」または「アサイン先」フィールドへの変更を監視することによって推測されます。取得「担当エージェント」フィールドが入力されたとき、またはその値が変更されたときのタイムスタンプを捕捉します。イベントタイプ inferred
	外部ベンダー対応中	このアクティビティは、チケットが外部ベンダーまたは第三者に引き渡され、解決される時点を示します。「ベンダー保留中」や「第三者待ち」のような特定のステータス変更から推測されます。
その重要性ベンダーとの連携は大幅な遅延を引き起こす可能性があります。このアクティビティを追跡することは、ベンダーのパフォーマンスと、それがサービスリクエスト全体のサイクルタイムに与える影響を測定するために不可欠です。取得元チケットのステータス変更履歴から推測されます。外部ベンダーへの依存を追跡するために特別に設定されたステータスを探します。取得チケットステータスフィールドが第三者待ちを示す値に変化したことを検出します。イベントタイプ inferred
	サービスリクエスト再オープン済み	依頼者が「解決済み」とマークされた後も問題が継続していることを示したときに発生し、チケットがオープン状態に戻る原因となります。これは「解決済み」から「オープン」または「進行中」に戻るステータス変更から推測されます。
その重要性再オープンされたリクエストは、初回解決率の低さや顧客不満の強い兆候です。この手戻りループを追跡することは、解決策の品質を向上させる上で極めて重要です。取得元活動ログ内のチケットのステータス変更履歴から推測されます。これは「解決済み」から「オープン」への直接的なステータス遷移です。取得解決済み状態からオープン状態へのステータス変更を検出します。イベントタイプ inferred
	メモ追加	エージェントまたはリクエスターによってサービスリクエストに追加された公開または非公開のメモを表します。これは、チケットの会話履歴またはアクティビティログに明示的に記録されるイベントです。
その重要性メモの頻度とタイミングを分析することで、コミュニケーションパターン、コラボレーションの効率、およびプロセス内の混乱点を明らかにできます。取得元 Freshserviceのチケットの会話履歴に明示的にログが記録されます。各メモにはタイムスタンプと作成者が含まれます。取得チケットの会話またはコメントログから各エントリを抽出します。イベントタイプ explicit
	リクエスターによる解決確認	このアクティビティは、提供された解決策が満足できるものであることのリクエスターからの明示的な確認を表します。これは、肯定的なアンケート回答や、チケットがクローズされる前の特定のコメントから推測される場合があります。
その重要性確認は解決策の品質に関する直接的なフィードバックを提供します。確認率が低い場合、解決策がユーザーのニーズを完全に満たしていない可能性を示唆していることがあります（再開されなくても）。取得元これは直接捕捉するのが難しく、カスタム設定が必要な場合があります。チケットにリンクされた顧客満足度調査の回答や、特定のタグの適用から推測できる場合があります。取得解決後に付与された満足度調査やタグなど、関連データの分析が必要です。イベントタイプ inferred
	リクエストが優先順位付けされた	このアクティビティは、サービスリクエストに低、中、高などの優先度レベルが割り当てられるときに発生します。これは、チケット履歴内の「優先度」フィールドの変更を検出することで推測されます。
その重要性優先順位付けは、リソース配分とSLA目標達成の確保にとって不可欠です。この活動を分析することで、リクエストが正しくタイムリーに評価されていることを確認できます。取得元 Freshserviceのチケットのフィールド変更履歴から推測されます。「優先度」フィールドの更新を探し、変更のタイムスタンプを捕捉します。取得「優先度」フィールドがnullまたは以前の値から変更されたことを検出し、タイムスタンプを記録します。イベントタイプ inferred
	リクエストが再アサインされた	このアクティビティは、初期割り当て後に担当エージェントまたはグループの変更があった場合に捕捉します。「担当エージェント」または「担当グループ」フィールドへのその後の更新を検出することで推測されます。
その重要性頻繁な再割り当ては、初期のトリアージ、エージェントのスキルマッチング、またはワークロードのバランス調整に潜在的な問題があることを示します。この活動は、エージェント再割り当て数KPIと手戻り分析にとって不可欠です。取得元チケットのフィールド変更履歴から推測されます。このイベントは、「担当エージェント」または「担当グループ」フィールドが初期値設定後に更新されるたびにログに記録されます。取得初回割り当て後に「担当エージェント」または「担当グループ」フィールドへの変更を検出します。イベントタイプ inferred
	リクエストトリアージ済み	新規作成されたサービスリクエストの初期評価とカテゴリー分類を表します。このアクティビティは通常、優先度が初めて設定された時点、またはリクエストがグループに割り当てられた時点から推測され、リクエストがレビューされ、キューに入ったことを示します。
その重要性トリアージの追跡は、初期対応チームの効率を測定するのに役立ちます。この段階での遅延は、全体的な解決時間とSLAコンプライアンスに重大な影響を与える可能性があります。取得元活動ログから推測されます。作成後に発生する最初の「優先度設定」または「グループ割り当て」イベントのタイムスタンプによって特定できます。取得優先度フィールドの変更または割り当てグループフィールドの変更のいずれかの最も早いタイムスタンプを特定します。イベントタイプ inferred
	依頼者からの情報提供	依頼者が必要な情報で応答し、エージェントが作業を再開できる場合に発生します。これは通常、チケットステータスが「保留中」の状態から自動的に「オープン」に戻る際に推測されます。
その重要性このアクティビティは、情報リクエストのサイクルを完結させます。情報の要求と提供の間隔は、分析し最適化すべき重要な待機時間です。取得元「保留中」の状態から「オープン」または「進行中」の状態に戻るステータス変更から推測され、多くの場合、依頼者からの返信によってトリガーされます。取得チケットステータスがペンディング状態からオープン状態に変化したことを検出します。イベントタイプ inferred
	依頼者への情報要求	担当エージェントがリクエスターから追加情報を必要とし、作業が一時停止する時点を表します。これは、チケットのステータスが「保留中」（Pending）または「顧客からの返信待ち」（Awaiting Customer）に変更されたことから推測されます。
その重要性このアクティビティは、遅延と手戻りの一般的な原因を浮き彫りにします。その頻度を分析することで、リクエストテンプレートや初期データ収集を改善する機会を特定するのに役立ちます。取得元チケットのステータス変更履歴から推測されます。「顧客応答待ち」や「情報待ち」のようなステータスへの変更を探します。取得チケットステータスフィールドがユーザー入力待ちを示す値に変化したことを検出します。イベントタイプ inferred
	内部レビュー実施済み	提案された解決策またはリクエストの履行が、続行する前に内部レビューまたは承認を必要とすることを示します。これは、「承認待ち」や「内部レビュー」などの状態へのステータス変更から推測されます。
その重要性内部レビューは、特に複雑なリクエストや影響の大きいサービスリクエストにおいて、ボトルネックの原因となり得ます。この期間を測定することで承認ワークフローの合理化に役立ちます。取得元チケットのステータス変更履歴から推測されます。ワークフローで「内部承認待ち」のような特定のステータスが使用される必要があります。取得チケットステータスフィールドが内部レビューまたは承認を示す値に変化したことを検出します。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

前提条件の確認: アナリティクスモジュールでレポートにアクセスおよび作成する権限を持つFreshserviceユーザーロールがあることを確認してください。これは通常、ProまたはEnterpriseプランが必要です。
自動化の構成（必要に応じて）: 正確なイベントキャプチャのために、Freshserviceの「管理」->「ワークフロー自動化」で2つの特定の自動化を確認または作成します。1つ目は、チケットの解決SLAタイマーが期限切れになったときに、プライベートメモまたは特定のタグ（例: 「SLA_Breached」）をチケットに追加する自動化です。2つ目は、肯定的な顧客満足度調査がチケットで受信されたときに、特定のタグ（例: 「Resolution_Confirmed」）を追加する自動化です。
「作成イベント」レポートの作成: Freshserviceのアナリティクスタブに移動します。新しいレポートを作成し、データソースとして「チケット」モジュールを選択します。このレポートは、各サービスリクエストの最初のイベントを捕捉します。
「作成イベント」レポートウィジェットの構成: 「データテーブル」ウィジェットを追加します。列（メトリクス）を構成して、チケットID、作成日時、担当者、グループ、優先度、ステータス、カテゴリを含めます。例えば、過去6ヶ月など、目的の作成日付範囲でフィルターを適用します。
「作成イベント」データのエクスポート: レポートを実行し、データテーブルウィジェットをCSVファイルにエクスポートします。ファイル名を「creation_events.csv」とします。
「更新イベント」レポートの作成: 2番目のレポートを作成し、今度はデータソースとして「チケット活動」モジュールを選択します。このレポートは、各サービスリクエストのその後のすべての変更とメモを捕捉します。
「更新イベント」レポートウィジェットの構成: 「データテーブル」ウィジェットを追加します。列に、チケットID、活動日付、実行者、活動タイプを含め、「変更」の下に、フィールド、古い値、新しい値を含めます。また、各イベントのコンテキストを提供するために、グループ、担当者、優先度、ステータス、カテゴリなどのチケットレベルの属性も追加する必要があります。
「更新イベント」レポートのフィルター: 「活動日付」で作成レポートで使用したのと同じ日付範囲に一致するフィルターを適用します。さらに、「活動タイプ」をフィルターして、「ステータス変更」、「優先度変更」、「グループ変更」、「エージェント変更」、「プライベートメモ追加」、「パブリックメモ追加」などの関連するイベントのみを含めます。
「更新イベント」データのエクスポート: レポートを実行し、データテーブルウィジェットをCSVファイルにエクスポートします。ファイル名を「update_events.csv」とします。
データの結合と変換: 2つのCSVファイルをスプレッドシートプログラムで開くか、データ準備スクリプトを使用します。「update_events.csv」のすべてのデータをコピーし、「creation_events.csv」のデータの下に貼り付けて、「event_log.csv」という新しいファイルに保存します。
活動と属性のマッピング: 結合された「event_log.csv」ファイルに、ServiceRequestId、ActivityName、EventTime、SourceSystem、LastDataUpdate、AssignedAgent、AssignedTeam、Priority、Status、ServiceTypeという新しい列を作成します。下記のクエリセクションで定義されたロジックを使用してこれらの列を埋めます。このステップには、生のデータを最終的なイベントログ形式に変換するために、数式またはスクリプトを使用することが含まれます。
最終エクスポート: 変換された「event_log.csv」ファイルを保存します。EventTimeとLastDataUpdateの日付形式がISO 8601のような標準形式であることを確認してください。このファイルは、プロセスマイニングツールへのアップロード準備が整っています。

設定

Freshserviceプラン: アナリティクスモジュールを含むプラン（通常はProまたはEnterprise）が必要です。
ユーザー権限: エクスポートを実行するユーザーは、アナリティクスでレポートを作成および実行する権限が必要です。
日付範囲: データセットを管理しやすくするため、過去3〜6ヶ月など、最近の期間のデータを抽出することを推奨します。作成レポートには「Created at」に基づいて、更新レポートには「Activity Date」に基づいて一貫した日付範囲フィルターを適用してください。
レポートフィルター: 「チケット」モジュールのレポートでは、「タイプ」＝「サービスリクエスト」でフィルターをかけ、正しいプロセスを特定します。「チケット活動」レポートでは、「活動タイプ」をフィルターして、関連する変更（ステータス、優先度、担当、メモ）のみを含め、エクスポートデータ内のノイズを減らしてください。
必要な自動化: 「SLAターゲット違反」および「依頼者による解決確認」活動の抽出は、これらのイベント発生時にチケットにメモまたはタグを追加する既存のワークフロー自動化ルールに依存します。これらのルールがない場合、この方法では活動を捕捉できません。

a クエリ例 config

/*
This extraction method uses the Freshservice UI. The following describes the configuration
and post-processing logic required to generate the event log.
*/

-- Step 1: Configuration for Report 1 (Creation Events)
MODULE: Tickets
WIDGET_TYPE: Data Table
COLUMNS:
  - Ticket ID
  - Created at
  - Assigned to
  - Group
  - Priority
  - Status
  - Category
FILTERS:
  - Created at IS WITHIN [Specify Start Date] and [Specify End Date]
  - Type EQUALS 'Service Request'

-- Step 2: Configuration for Report 2 (Update Events)
MODULE: Ticket Activities
WIDGET_TYPE: Data Table
COLUMNS:
  - Ticket ID
  - Activity Date
  - Activity Type
  - Field (from Changes)
  - Old Value (from Changes)
  - New Value (from Changes)
  - Performed by
  - Group (ticket attribute)
  - Assigned to (ticket attribute)
  - Priority (ticket attribute)
  - Status (ticket attribute)
  - Category (ticket attribute)
FILTERS:
  - Activity Date IS WITHIN [Specify Start Date] and [Specify End Date]
  - Ticket Type EQUALS 'Service Request'
  - Activity Type IN ('Status changed', 'Priority changed', 'Group changed', 'Agent changed', 'Private Note added', 'Public Note added')

-- Step 3: Post-Processing Logic to create the final event log file
/* 
Apply this logic to each row of the combined data from the two exported CSV files.
The logic uses a CASE statement structure to map raw data to the final ActivityName.
*/

-- Column Mapping Logic:
`ServiceRequestId` = `Ticket ID`
`EventTime` = IF row is from creation_events.csv THEN `Created at` ELSE `Activity Date`
`SourceSystem` = 'Freshservice'
`LastDataUpdate` = CURRENT_TIMESTAMP()
`AssignedAgent` = `Assigned to`
`AssignedTeam` = `Group`
`Priority` = `Priority`
`Status` = `Status`
`ServiceType` = `Category`

-- ActivityName Mapping Logic:
CASE
  WHEN row is from creation_events.csv THEN 'Service Request Created'
  WHEN `Activity Type` = 'Group changed' AND `Old Value` IS NULL THEN 'Request Triaged'
  WHEN `Activity Type` = 'Priority changed' THEN 'Request Prioritized'
  WHEN `Activity Type` = 'Agent changed' AND `Old Value` IS NULL THEN 'Request Assigned to Agent'
  WHEN `Activity Type` IN ('Agent changed', 'Group changed') AND `Old Value` IS NOT NULL THEN 'Request Reassigned'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `New Value` IN ('Pending Customer', 'Awaiting Customer Response') THEN 'Information Requested from Requestor'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `Old Value` IN ('Pending Customer', 'Awaiting Customer Response') AND `New Value` = 'Open' THEN 'Information Provided by Requestor'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `New Value` IN ('Pending Vendor', 'Awaiting Third Party') THEN 'External Vendor Engaged'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `New Value` IN ('Pending Approval', 'Internal Review') THEN 'Internal Review Performed'
  WHEN `Activity Type` = 'Private Note added' AND `Note Content` CONTAINS 'SLA Breached' THEN 'SLA Target Breached' -- Requires custom automation
  WHEN `Activity Type` IN ('Private Note added', 'Public Note added') THEN 'Note Added'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `Old Value` IN ('Resolved', 'Closed') AND `New Value` IN ('Open', 'In Progress') THEN 'Service Request Reopened'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `New Value` = 'Resolved' THEN 'Service Request Resolved'
  WHEN `Activity Type` = 'Private Note added' AND `Note Content` CONTAINS 'Resolution Confirmed' THEN 'Resolution Confirmed by Requestor' -- Requires custom automation
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `New Value` = 'Closed' THEN 'Service Request Closed'
  ELSE NULL -- Filter out these rows
END AS ActivityName

ステップ

前提条件: システムにPython 3.6以降がインストールされており、requestsおよびpandasライブラリが利用可能であることを確認してください。また、チケットデータの読み取り権限を持つFreshservice APIキーが必要です。
APIキーの取得: 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アイコンをクリックし、「プロフィール設定」に進むと、右側のペインにAPIキーが表示されます。このキーを安全にコピーしてください。
スクリプトの保存: 提供されたPythonコードを、ローカルマシン上のextract_freshservice_srm.pyという名前のファイルに保存します。
スクリプトパラメータの構成: 保存したスクリプトをテキストエディターで開きます。上部にある構成セクションを見つけ、FRESHSERVICE_DOMAIN、API_KEY、START_DATE、END_DATEのプレースホルダー値を置き換えます。インスタンスでカスタムステータスの数値IDが異なる場合は、STATUS_MAPPING辞書を調整してください。
ライブラリのインストール: 必要なライブラリがインストールされていない場合は、コマンドラインまたはターミナルを開き、pip install requests pandasコマンドを実行します。
スクリプトの実行: コマンドラインまたはターミナルを使用して、スクリプトを保存したディレクトリに移動します。python extract_freshservice_srm.pyコマンドを実行してスクリプトを実行します。
実行の監視: スクリプトはコンソールに進捗状況の更新を出力し、現在処理中のチケットのページを表示します。日付範囲とチケットの量によっては、時間がかかる場合があります。
イベントログの取得: スクリプトが正常に完了すると、同じディレクトリにfreshservice_event_log.csvという名前のファイルが作成されます。このファイルには抽出されたイベントログが含まれています。
アップロードの準備: 生成されたCSVファイルは、必要な列（ServiceRequestId、ActivityName、EventTime、SourceSystem、LastDataUpdate）で構成されており、ProcessMindにアップロードする準備ができています。通常、これ以上のフォーマットは不要です。

設定

FRESHSERVICE_DOMAIN: 貴社FreshserviceのURLです。例: yourcompany.freshservice.com。
API_KEY: Freshserviceユーザープロフィールから取得した個人APIキーです。これは厳重に管理する必要があります。
START_DATE / END_DATE: チケット抽出の期間です。「YYYY-MM-DD」形式で指定します。初回分析では、データ量と洞察のバランスをとるため、3〜6ヶ月の範囲が推奨されます。
STATUS_MAPPING: スクリプト内の重要なPython辞書で、イベント推論に使用されるカスタムステータス名（例: 「外部ベンダー対応」）を、Freshserviceインスタンス内の対応する数値ステータスIDにマッピングします。システム設定に合わせてこれらのIDを確認・更新する必要があります。
APIレート制限: FreshserviceプランのAPIレート制限に留意してください。スクリプトはこれらの制限を遵守するため、チケットを順次処理しますが、非常に大規模なデータセットの場合、より小さな日付範囲で抽出をバッチ処理する必要があるかもしれません。
データスコープ: スクリプトは「サービスリクエスト」タイプのチケットのみを抽出するように設定されています。このフィルターは初回チケット取得時に適用されます。

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 Freshservice domain and API key
FRESHSERVICE_DOMAIN = class="hl-string">"[your_domain].freshservice.com" 
API_KEY = class="hl-string">"[YOUR_API_KEY]"

class=class="hl-string">"hl-comment"># Set the date range for the extraction (YYYY-MM-DD)
START_DATE = class="hl-string">"2023-01-01"
END_DATE = class="hl-string">"2023-12-31"

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Map your custom status names to their numeric IDs in Freshservice ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># To find these IDs, you may need to inspect API responses or admin settings
class=class="hl-string">"hl-comment"># Common defaults: Open: 2, Pending: 3, Resolved: 4, Closed: 5
STATUS_MAPPING = {
    class="hl-string">'Open': 2,
    class="hl-string">'Pending': 3, 
    class="hl-string">'Resolved': 4, 
    class="hl-string">'Closed': 5,
    class="hl-string">'Awaiting Customer': 3, class=class="hl-string">"hl-comment"># Example, often maps to Pending
    class="hl-string">'Pending Vendor': [6], class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your actual ID(s) for this status
    class="hl-string">'Pending Approval': [7]  class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your actual ID(s) for this status
}
class=class="hl-string">"hl-comment"># --- END CONFIGURATION ---

BASE_URL = fclass="hl-string">"https://{FRESHSERVICE_DOMAIN}/api/v2"
AUTH = (API_KEY, class="hl-string">"X")

class=class="hl-string">"hl-comment"># Caching for agent and group lookups to reduce API calls
agent_cache = {}
group_cache = {}

def get_api_data(url):
    class="hl-string">"""Helper function to handle API requests and rate limiting."""
    while True:
        try:
            response = requests.get(url, auth=AUTH)
            response.raise_for_status() class=class="hl-string">"hl-comment"># Raise an exception for bad status codes
            return response.json()
        except requests.exceptions.HTTPError as e:
            if e.response.status_code == 429: class=class="hl-string">"hl-comment"># Rate limit exceeded
                print(class="hl-string">"Rate limit exceeded. Waiting for 60 seconds...")
                time.sleep(60)
                continue
            else:
                print(fclass="hl-string">"HTTP Error: {e}")
                return None
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Request Error: {e}")
            return None

def get_agent_name(agent_id):
    class="hl-string">"""Fetch agent name by ID with caching."""
    if not agent_id: return None
    if agent_id in agent_cache:
        return agent_cache[agent_id]
    data = get_api_data(fclass="hl-string">"{BASE_URL}/agents/{agent_id}")
    if data and class="hl-string">'agent' in data:
        name = data[class="hl-string">'agent'][class="hl-string">'first_name'] + class="hl-string">' ' + data[class="hl-string">'agent'][class="hl-string">'last_name']
        agent_cache[agent_id] = name
        return name
    return None

def get_group_name(group_id):
    class="hl-string">"""Fetch group name by ID with caching."""
    if not group_id: return None
    if group_id in group_cache:
        return group_cache[group_id]
    data = get_api_data(fclass="hl-string">"{BASE_URL}/groups/{group_id}")
    if data and class="hl-string">'group' in data:
        name = data[class="hl-string">'group'][class="hl-string">'name']
        group_cache[group_id] = name
        return name
    return None

def parse_iso_datetime(dt_string):
    if not dt_string: return None
    return datetime.fromisoformat(dt_string.replace(class="hl-string">'Z', class="hl-string">'+00:00'))

def main():
    event_log = []
    last_data_update = datetime.now().isoformat()

    page = 1
    while True:
        print(fclass="hl-string">"Fetching tickets, page {page}...")
        query = fclass="hl-string">'"created_at:>\\'{START_DATE}\\class="hl-string">' AND created_at:<\\'{END_DATE}\\class="hl-string">' AND ticket_type:\\\'Service Request\\\class="hl-string">'"'
        url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}/tickets?query={query}&page={page}&per_page=100"

        data = get_api_data(url)

        if not data or class="hl-string">'tickets' not in data or not data[class="hl-string">'tickets']:
            break

        tickets = data[class="hl-string">'tickets']

        for ticket in tickets:
            service_request_id = ticket[class="hl-string">'id']
            created_at = parse_iso_datetime(ticket[class="hl-string">'created_at'])
            due_by = parse_iso_datetime(ticket[class="hl-string">'due_by'])
            resolved_at = parse_iso_datetime(ticket[class="hl-string">'resolved_at'])
            closed_at = parse_iso_datetime(ticket[class="hl-string">'closed_at'])

            class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity: Service Request Created ---
            event_log.append({
                class="hl-string">'ServiceRequestId': service_request_id,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Service Request Created',
                class="hl-string">'EventTime': created_at,
                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Freshservice',
                class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
                class="hl-string">'AssignedAgent': get_agent_name(ticket.get(class="hl-string">'responder_id')),
                class="hl-string">'AssignedTeam': get_group_name(ticket.get(class="hl-string">'group_id')),
                class="hl-string">'Priority': ticket[class="hl-string">'priority'],
                class="hl-string">'Status': ticket[class="hl-string">'status'],
                class="hl-string">'ServiceType': ticket.get(class="hl-string">'category')
            })
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Fetch conversations for detailed history
            conv_url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}/tickets/{service_request_id}/conversations"
            conversations = get_api_data(conv_url)
            
            if not conversations or class="hl-string">'conversations' not in conversations:
                continue
                
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Sort conversations chronologically
            sorted_convos = sorted(conversations[class="hl-string">'conversations'], key=lambda x: parse_iso_datetime(x[class="hl-string">'created_at']))

            initial_group_assigned = False
            initial_priority_set = False
            initial_agent_assigned = False
            triaged = False

            for conv in sorted_convos:
                conv_time = parse_iso_datetime(conv[class="hl-string">'created_at'])

                class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity: Note Added ---
                if conv[class="hl-string">'body_text']:
                     event_log.append({
                        class="hl-string">'ServiceRequestId': service_request_id,
                        class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Note Added',
                        class="hl-string">'EventTime': conv_time,
                        class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Freshservice',
                        class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
                        class="hl-string">'AssignedAgent': get_agent_name(ticket.get(class="hl-string">'responder_id')),
                        class="hl-string">'AssignedTeam': get_group_name(ticket.get(class="hl-string">'group_id')),
                        class="hl-string">'Priority': ticket[class="hl-string">'priority'],
                        class="hl-string">'Status': ticket[class="hl-string">'status'],
                        class="hl-string">'ServiceType': ticket.get(class="hl-string">'category')
                    })

                class=class="hl-string">"hl-comment"># Process system activities from the activity log within conversations
                if class="hl-string">'activities' in conv and conv[class="hl-string">'activities']:
                    for activity in conv[class="hl-string">'activities']:
                        shipping_info = activity.get(class="hl-string">'shipping_info', {})
                        changes = shipping_info.get(class="hl-string">'changes', {})
                        
                        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Priority Change Activities ---
                        if class="hl-string">'priority' in changes:
                            event_log.append({
                                class="hl-string">'ServiceRequestId': service_request_id,
                                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Request Prioritized',
                                class="hl-string">'EventTime': conv_time,
                                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Freshservice',
                                class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
                                class="hl-string">'AssignedAgent': get_agent_name(ticket.get(class="hl-string">'responder_id')),
                                class="hl-string">'AssignedTeam': get_group_name(ticket.get(class="hl-string">'group_id')),
                                class="hl-string">'Priority': changes[class="hl-string">'priority'][1], class=class="hl-string">"hl-comment"># New value
                                class="hl-string">'Status': ticket[class="hl-string">'status'],
                                class="hl-string">'ServiceType': ticket.get(class="hl-string">'category')
                            })
                            if not initial_priority_set and not triaged:
                                initial_priority_set = True
                                triaged = True
                                event_log.append({**event_log[-1], class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Request Triaged'})
                        
                        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Assignment Change Activities ---
                        if class="hl-string">'responder_id' in changes:
                            activity_name = class="hl-string">'Request Assigned to Agent' if not initial_agent_assigned else class="hl-string">'Request Reassigned'
                            initial_agent_assigned = True
                            event_log.append({
                                class="hl-string">'ServiceRequestId': service_request_id,
                                class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
                                class="hl-string">'EventTime': conv_time,
                                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Freshservice',
                                class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
                                class="hl-string">'AssignedAgent': get_agent_name(changes[class="hl-string">'responder_id'][1]),
                                class="hl-string">'AssignedTeam': get_group_name(ticket.get(class="hl-string">'group_id')),
                                class="hl-string">'Priority': ticket[class="hl-string">'priority'],
                                class="hl-string">'Status': ticket[class="hl-string">'status'],
                                class="hl-string">'ServiceType': ticket.get(class="hl-string">'category')
                            })
                        
                        if class="hl-string">'group_id' in changes:
                            activity_name = class="hl-string">'Request Reassigned' class=class="hl-string">"hl-comment"># Any group change after creation is a reassignment
                            if not initial_group_assigned and not triaged:
                                activity_name = class="hl-string">'Request Triaged'
                                initial_group_assigned = True
                                triaged = True
                            event_log.append({
                                class="hl-string">'ServiceRequestId': service_request_id,
                                class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
                                class="hl-string">'EventTime': conv_time,
                                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Freshservice',
                                class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
                                class="hl-string">'AssignedAgent': get_agent_name(ticket.get(class="hl-string">'responder_id')),
                                class="hl-string">'AssignedTeam': get_group_name(changes[class="hl-string">'group_id'][1]),
                                class="hl-string">'Priority': ticket[class="hl-string">'priority'],
                                class="hl-string">'Status': ticket[class="hl-string">'status'],
                                class="hl-string">'ServiceType': ticket.get(class="hl-string">'category')
                            })
                        
                        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Status Change Activities ---
                        if class="hl-string">'status' in changes:
                            old_status, new_status = changes[class="hl-string">'status']
                            
                            if new_status == STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Resolved']:
                                event_log.append({**event_log[-1], class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Service Request Resolved', class="hl-string">'EventTime': conv_time, class="hl-string">'Status': new_status})
                            elif new_status == STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Closed']:
                                event_log.append({**event_log[-1], class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Service Request Closed', class="hl-string">'EventTime': conv_time, class="hl-string">'Status': new_status})
                            elif new_status == STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Awaiting Customer']:
                                event_log.append({**event_log[-1], class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Information Requested from Requestor', class="hl-string">'EventTime': conv_time, class="hl-string">'Status': new_status})
                            elif old_status == STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Awaiting Customer'] and new_status == STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Open']:
                                event_log.append({**event_log[-1], class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Information Provided by Requestor', class="hl-string">'EventTime': conv_time, class="hl-string">'Status': new_status})
                            elif old_status in [STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Resolved'], STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Closed']] and new_status == STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Open']:
                                event_log.append({**event_log[-1], class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Service Request Reopened', class="hl-string">'EventTime': conv_time, class="hl-string">'Status': new_status})
                            elif new_status in STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Pending Vendor']:
                                event_log.append({**event_log[-1], class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'External Vendor Engaged', class="hl-string">'EventTime': conv_time, class="hl-string">'Status': new_status})
                            elif new_status in STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Pending Approval']:
                                event_log.append({**event_log[-1], class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Internal Review Performed', class="hl-string">'EventTime': conv_time, class="hl-string">'Status': new_status})
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Derived/Calculated Activities ---
            class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity: SLA Target Breached ---
            resolution_time = closed_at or resolved_at
            if due_by and resolution_time and resolution_time > due_by:
                event_log.append({
                    class="hl-string">'ServiceRequestId': service_request_id,
                    class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'SLA Target Breached',
                    class="hl-string">'EventTime': due_by,
                    class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Freshservice',
                    class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
                    class="hl-string">'AssignedAgent': get_agent_name(ticket.get(class="hl-string">'responder_id')),
                    class="hl-string">'AssignedTeam': get_group_name(ticket.get(class="hl-string">'group_id')),
                    class="hl-string">'Priority': ticket[class="hl-string">'priority'],
                    class="hl-string">'Status': ticket[class="hl-string">'status'],
                    class="hl-string">'ServiceType': ticket.get(class="hl-string">'category')
                })

            class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity: Resolution Confirmed by Requestor (Inferred from survey) ---
            if ticket.get(class="hl-string">'satisfaction_ratings'):
                for rating in ticket[class="hl-string">'satisfaction_ratings']:
                    if rating.get(class="hl-string">'ratings'): class=class="hl-string">"hl-comment"># Check if there is a rating
                        rating_time = parse_iso_datetime(rating.get(class="hl-string">'created_at'))
                        if resolved_at and rating_time > resolved_at:
                            event_log.append({
                                class="hl-string">'ServiceRequestId': service_request_id,
                                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Resolution Confirmed by Requestor',
                                class="hl-string">'EventTime': rating_time,
                                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Freshservice',
                                class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
                                class="hl-string">'AssignedAgent': get_agent_name(ticket.get(class="hl-string">'responder_id')),
                                class="hl-string">'AssignedTeam': get_group_name(ticket.get(class="hl-string">'group_id')),
                                class="hl-string">'Priority': ticket[class="hl-string">'priority'],
                                class="hl-string">'Status': ticket[class="hl-string">'status'],
                                class="hl-string">'ServiceType': ticket.get(class="hl-string">'category')
                            })
                            break class=class="hl-string">"hl-comment"># Only add one confirmation event

        page += 1

    if not event_log:
        print(class="hl-string">"No events were generated. Please check your configuration and date range.")
        return

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Create DataFrame and save to CSV
    df = pd.DataFrame(event_log)
    df = df.sort_values(by=[class="hl-string">'ServiceRequestId', class="hl-string">'EventTime'])
    df[class="hl-string">'EventTime'] = df[class="hl-string">'EventTime'].dt.strftime(class="hl-string">'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    df[class="hl-string">'LastDataUpdate'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'LastDataUpdate']).dt.strftime(class="hl-string">'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    output_filename = class="hl-string">'freshservice_event_log.csv'
    df.to_csv(output_filename, index=False)
    print(fclass="hl-string">"Successfully extracted {len(df)} events to {output_filename}")

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

ステップ

前提条件の確認: アナリティクスモジュールでレポートにアクセスおよび作成する権限を持つFreshserviceユーザーロールがあることを確認してください。これは通常、ProまたはEnterpriseプランが必要です。
自動化の構成（必要に応じて）: 正確なイベントキャプチャのために、Freshserviceの「管理」->「ワークフロー自動化」で2つの特定の自動化を確認または作成します。1つ目は、チケットの解決SLAタイマーが期限切れになったときに、プライベートメモまたは特定のタグ（例: 「SLA_Breached」）をチケットに追加する自動化です。2つ目は、肯定的な顧客満足度調査がチケットで受信されたときに、特定のタグ（例: 「Resolution_Confirmed」）を追加する自動化です。
「作成イベント」レポートの作成: Freshserviceのアナリティクスタブに移動します。新しいレポートを作成し、データソースとして「チケット」モジュールを選択します。このレポートは、各サービスリクエストの最初のイベントを捕捉します。
「作成イベント」レポートウィジェットの構成: 「データテーブル」ウィジェットを追加します。列（メトリクス）を構成して、チケットID、作成日時、担当者、グループ、優先度、ステータス、カテゴリを含めます。例えば、過去6ヶ月など、目的の作成日付範囲でフィルターを適用します。
「作成イベント」データのエクスポート: レポートを実行し、データテーブルウィジェットをCSVファイルにエクスポートします。ファイル名を「creation_events.csv」とします。
「更新イベント」レポートの作成: 2番目のレポートを作成し、今度はデータソースとして「チケット活動」モジュールを選択します。このレポートは、各サービスリクエストのその後のすべての変更とメモを捕捉します。
「更新イベント」レポートウィジェットの構成: 「データテーブル」ウィジェットを追加します。列に、チケットID、活動日付、実行者、活動タイプを含め、「変更」の下に、フィールド、古い値、新しい値を含めます。また、各イベントのコンテキストを提供するために、グループ、担当者、優先度、ステータス、カテゴリなどのチケットレベルの属性も追加する必要があります。
「更新イベント」レポートのフィルター: 「活動日付」で作成レポートで使用したのと同じ日付範囲に一致するフィルターを適用します。さらに、「活動タイプ」をフィルターして、「ステータス変更」、「優先度変更」、「グループ変更」、「エージェント変更」、「プライベートメモ追加」、「パブリックメモ追加」などの関連するイベントのみを含めます。
「更新イベント」データのエクスポート: レポートを実行し、データテーブルウィジェットをCSVファイルにエクスポートします。ファイル名を「update_events.csv」とします。
データの結合と変換: 2つのCSVファイルをスプレッドシートプログラムで開くか、データ準備スクリプトを使用します。「update_events.csv」のすべてのデータをコピーし、「creation_events.csv」のデータの下に貼り付けて、「event_log.csv」という新しいファイルに保存します。
活動と属性のマッピング: 結合された「event_log.csv」ファイルに、ServiceRequestId、ActivityName、EventTime、SourceSystem、LastDataUpdate、AssignedAgent、AssignedTeam、Priority、Status、ServiceTypeという新しい列を作成します。下記のクエリセクションで定義されたロジックを使用してこれらの列を埋めます。このステップには、生のデータを最終的なイベントログ形式に変換するために、数式またはスクリプトを使用することが含まれます。
最終エクスポート: 変換された「event_log.csv」ファイルを保存します。EventTimeとLastDataUpdateの日付形式がISO 8601のような標準形式であることを確認してください。このファイルは、プロセスマイニングツールへのアップロード準備が整っています。

設定

Freshserviceプラン: アナリティクスモジュールを含むプラン（通常はProまたはEnterprise）が必要です。
ユーザー権限: エクスポートを実行するユーザーは、アナリティクスでレポートを作成および実行する権限が必要です。
日付範囲: データセットを管理しやすくするため、過去3〜6ヶ月など、最近の期間のデータを抽出することを推奨します。作成レポートには「Created at」に基づいて、更新レポートには「Activity Date」に基づいて一貫した日付範囲フィルターを適用してください。
レポートフィルター: 「チケット」モジュールのレポートでは、「タイプ」＝「サービスリクエスト」でフィルターをかけ、正しいプロセスを特定します。「チケット活動」レポートでは、「活動タイプ」をフィルターして、関連する変更（ステータス、優先度、担当、メモ）のみを含め、エクスポートデータ内のノイズを減らしてください。
必要な自動化: 「SLAターゲット違反」および「依頼者による解決確認」活動の抽出は、これらのイベント発生時にチケットにメモまたはタグを追加する既存のワークフロー自動化ルールに依存します。これらのルールがない場合、この方法では活動を捕捉できません。

a クエリ例 config

/*
This extraction method uses the Freshservice UI. The following describes the configuration
and post-processing logic required to generate the event log.
*/

-- Step 1: Configuration for Report 1 (Creation Events)
MODULE: Tickets
WIDGET_TYPE: Data Table
COLUMNS:
  - Ticket ID
  - Created at
  - Assigned to
  - Group
  - Priority
  - Status
  - Category
FILTERS:
  - Created at IS WITHIN [Specify Start Date] and [Specify End Date]
  - Type EQUALS 'Service Request'

-- Step 2: Configuration for Report 2 (Update Events)
MODULE: Ticket Activities
WIDGET_TYPE: Data Table
COLUMNS:
  - Ticket ID
  - Activity Date
  - Activity Type
  - Field (from Changes)
  - Old Value (from Changes)
  - New Value (from Changes)
  - Performed by
  - Group (ticket attribute)
  - Assigned to (ticket attribute)
  - Priority (ticket attribute)
  - Status (ticket attribute)
  - Category (ticket attribute)
FILTERS:
  - Activity Date IS WITHIN [Specify Start Date] and [Specify End Date]
  - Ticket Type EQUALS 'Service Request'
  - Activity Type IN ('Status changed', 'Priority changed', 'Group changed', 'Agent changed', 'Private Note added', 'Public Note added')

-- Step 3: Post-Processing Logic to create the final event log file
/* 
Apply this logic to each row of the combined data from the two exported CSV files.
The logic uses a CASE statement structure to map raw data to the final ActivityName.
*/

-- Column Mapping Logic:
`ServiceRequestId` = `Ticket ID`
`EventTime` = IF row is from creation_events.csv THEN `Created at` ELSE `Activity Date`
`SourceSystem` = 'Freshservice'
`LastDataUpdate` = CURRENT_TIMESTAMP()
`AssignedAgent` = `Assigned to`
`AssignedTeam` = `Group`
`Priority` = `Priority`
`Status` = `Status`
`ServiceType` = `Category`

-- ActivityName Mapping Logic:
CASE
  WHEN row is from creation_events.csv THEN 'Service Request Created'
  WHEN `Activity Type` = 'Group changed' AND `Old Value` IS NULL THEN 'Request Triaged'
  WHEN `Activity Type` = 'Priority changed' THEN 'Request Prioritized'
  WHEN `Activity Type` = 'Agent changed' AND `Old Value` IS NULL THEN 'Request Assigned to Agent'
  WHEN `Activity Type` IN ('Agent changed', 'Group changed') AND `Old Value` IS NOT NULL THEN 'Request Reassigned'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `New Value` IN ('Pending Customer', 'Awaiting Customer Response') THEN 'Information Requested from Requestor'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `Old Value` IN ('Pending Customer', 'Awaiting Customer Response') AND `New Value` = 'Open' THEN 'Information Provided by Requestor'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `New Value` IN ('Pending Vendor', 'Awaiting Third Party') THEN 'External Vendor Engaged'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `New Value` IN ('Pending Approval', 'Internal Review') THEN 'Internal Review Performed'
  WHEN `Activity Type` = 'Private Note added' AND `Note Content` CONTAINS 'SLA Breached' THEN 'SLA Target Breached' -- Requires custom automation
  WHEN `Activity Type` IN ('Private Note added', 'Public Note added') THEN 'Note Added'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `Old Value` IN ('Resolved', 'Closed') AND `New Value` IN ('Open', 'In Progress') THEN 'Service Request Reopened'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `New Value` = 'Resolved' THEN 'Service Request Resolved'
  WHEN `Activity Type` = 'Private Note added' AND `Note Content` CONTAINS 'Resolution Confirmed' THEN 'Resolution Confirmed by Requestor' -- Requires custom automation
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `New Value` = 'Closed' THEN 'Service Request Closed'
  ELSE NULL -- Filter out these rows
END AS ActivityName

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