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貴社の記帳から報告まで - 期間締めと勘定調整データテンプレート

BlackLine

記帳から報告まで - 期間締めと勘定調整の属性 (21) 記帳から報告まで - 期間締めと勘定調整のアクティビティ (14) 抽出ガイド (1)

貴社の記帳から報告まで - 期間締めと勘定調整データテンプレート

このテンプレートは、貴社の記帳から報告まで - 期間締めと勘定調整データの準備に関する包括的なガイドを提供します。収集すべき必須属性、追跡すべき重要なアクティビティを概説し、このデータを抽出するための実用的なガイダンスを提供します。このリソースを活用して、データ準備プロセスを合理化し、分析の成功を確実にしてください。

収集を推奨する項目
追跡すべき主要アクティビティ
BlackLineからのデータ抽出ガイド

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.

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記帳から報告まで - 期間締めと勘定調整の属性

これらは、記帳から報告まで - 期間締めと勘定調整プロセスの包括的な分析のために、イベントログに含めることを推奨するデータフィールドです。

5 必須 6 推奨 10 任意

	名前	説明
	アクティビティ ActivityName	期間締め処理中に発生した特定のビジネスイベントまたはタスクの名前。
説明この属性は、「勘定調整準備済み」や「調整仕訳転記済み」など、記帳から報告までのプロセスにおける単一のステップまたはマイルストーンを記述します。これらのイベントは、各会計期間のプロセスフローを再構築するために時系列に並べられます。アクティビティの順序と頻度を分析することで、実際のプロセスパス、標準手順からの逸脱、およびプロセスが停滞するボトルネックを特定できます。これは、プロセスマップを作成し、KPIを計算するための基本的な要素です。その重要性プロセスマップの基盤となり、プロセスフロー、バリアント、および例外の可視化と分析を可能にします。取得元これは通常、BlackLineのタスク、仕訳、勘定調整などのさまざまなモジュール内のイベントログ、タスクステータス、または監査証跡から導き出されます。例勘定調整準備済み勘定調整認定済み調整仕訳転記済み期間締め済み
	会計期間 FinancialPeriod	月や四半期など、特定の財務報告サイクルの一意の識別子。これは主要なケース識別子として機能します。
説明会計期間は、特定の報告サイクルにおける勘定の締めと調整に関連するすべてのアクティビティをグループ化します。たとえば、「2023-01」は2023年1月のすべての締め処理活動を表します。プロセスマイニングにおいて、この属性は期間締めプロセスのエンドツーエンド期間を分析するために不可欠です。異なる期間間のサイクルタイムの比較を可能にし、傾向、季節変動、および時間の経過に伴うプロセス改善の影響を特定するのに役立ちます。その重要性これは、関連するすべての締め処理と勘定調整アクティビティを結びつけ、各期間のプロセスフローとパフォーマンスの全体像を可能にするコア識別子です。取得元これは通常、BlackLineの期間締めまたは勘定調整モジュール内の報告期間コンテキストから導き出されます。年と月のフィールドの組み合わせである場合があります。例 2023-122024-Q12023-09FY2024-P03
	開始時刻 EventTime	アクティビティ／イベントの開始を示すタイムスタンプ。
説明 EventTimeは、期間決算プロセスの特定のステップが開始された正確な日時を提供します。このタイムスタンプは、イベントを正しく時系列に並べ、異なるプロセスステップ間の期間を計算するために不可欠です。分析において、この属性は各ケースの時系列イベントログを構築するために使用されます。これは、サイクルタイム、待機時間、処理時間など、すべての時間関連メトリクスを計算する基礎となり、遅延や非効率性を特定するために不可欠です。その重要性このタイムスタンプは、イベントの順序付け、プロセスフローの発見、およびすべての期間ベースのパフォーマンスメトリクスの計算に不可欠です。取得元これは、BlackLineのタスク、勘定調整、または仕訳入力レコードにおける作成日、開始日、またはステータス変更タイムスタンプに対応します。例 2023-10-02T09:00:00Z2023-10-05T14:30:15Z2023-10-10T11:21:05Z
	ソースシステム SourceSystem	イベントデータを抽出したシステム。
説明この属性は、プロセスデータの発生源を特定します。このビューでは一貫して「BlackLine」となりますが、複数のシステムが関与するより広範なコンテキストでは、データソースを区別するのに役立ちます。マルチシステム分析では、このフィールドはデータリネージを理解し、システム固有のパフォーマンス比較を行うために不可欠です。単一システムビューであっても、データガバナンスと管理に関する重要なコンテキストを提供します。その重要性データの由来に関する重要なコンテキストを提供し、データガバナンスや検証、他システムとの統合に不可欠です。取得元これは通常、データ変換プロセス中にレコードのソースをラベル付けするために追加される静的な値です。例 BlackLineBlackLine-APIBlackLine-Reporting
	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`タイムスタンプ`。
説明この属性は、データセットが最後に更新された日時を示します。分析されているデータの鮮度に関するコンテキストを提供し、ユーザーがプロセスインサイトの最新性を認識していることを保証します。これは、ダッシュボードの利用者が分析の適時性を理解するために重要です。期待値を管理し、意思決定が十分に新しいデータに基づいて行われていることを確認するのに役立ちます。その重要性分析に基づくタイムリーで適切なビジネス意思決定を行う上で不可欠な、データの最新性についてユーザーに情報を提供します。取得元このタイムスタンプは、データ抽出、変換、およびロード (ETL) プロセス中に生成され、保存されます。例 2024-03-15T02:00:00Z2024-03-16T02:00:00Z
	GL勘定 GLAccount	勘定調整または仕訳入力に関連付けられた総勘定元帳勘定番号。
説明この属性は、調整または調整されている勘定科目表からの特定の勘定を識別します。プロセス活動の詳細な財務コンテキストを提供します。総勘定元帳勘定別に分析することは、手動仕訳調整トレンドダッシュボードにとって不可欠であり、最も手動介入が必要な勘定を特定するのに役立ちます。また、単一期間内に同じ勘定に対して複数の調整や勘定調整の試みが発生するような手戻りを検出するためにも使用されます。その重要性財務的なコンテキストを提供し、どの勘定科目がエラーを起こしやすいか、頻繁な調整が必要か、または決算の遅延を引き起こすかを特定するのに役立ちます。取得元これはBlackLineの勘定調整および仕訳入力モジュールの主要なフィールドです。例 101000405020210010
	会社コード CompanyCode	財務活動が実行されている法人の識別子。
説明会社コードは、組織内の特定の法人を表します。財務締め処理活動は、統合される前に各会社コードで個別に実行されることがよくあります。この属性は、エンティティレベルでの期間締めプロセスを分析するために不可欠です。異なる法人間のパフォーマンス比較を可能にし、特に会社間勘定調整期間分析にとって重要です。どのエンティティが最も複雑または非効率な締め処理プロセスを持っているかを特定するのに役立ちます。その重要性これにより、プロセス分析を法主体ごとにセグメント化することができ、主体固有のボトルネックやパフォーマンス問題を特定する上で不可欠です。取得元 BlackLineおよび基幹ERPシステムにおける仕訳入力や勘定調整を含む、ほとんどの財務取引で標準フィールドとして利用可能です。例 1000US01DE012500
	勘定調整ステータス ReconciliationStatus	勘定調整タスクの現在の、または最終的なステータス。
説明この属性は、特定の時点での勘定調整の状態、例えば「未開始」、「進行中」、「認定済み」、または「却下済み」を捉えます。これは個々の勘定調整の進捗と結果のスナップショットを提供します。ステータスによる分析は、勘定調整ステータス内訳ダッシュボードに不可欠であり、マネージャーは保留中、完了済み、または注意が必要な勘定調整の数を迅速に確認できます。ステータス間の移行を追跡することは、手戻りループやレビューと承認サイクルにおける遅延を特定するのに役立ちます。その重要性勘定調整の進捗と結果を明確に把握でき、バックログの特定や手順への準拠状況の追跡に役立ちます。取得元 BlackLineの勘定調整モジュールのレコードのステータスフィールドから直接利用可能です。例準備済み認証済み承認済み却下延滞
	担当ユーザー ResponsibleUser	アクティビティを実行した、または割り当てられた担当者のユーザーIDまたは名前。
説明この属性は、勘定調整の準備や仕訳入力の転記など、特定のタスクの実行責任者を特定します。ユーザー名、従業員ID、またはメールアドレスになります。責任者ユーザー別にデータを分析することは、ワークロード配分、個人のパフォーマンス、およびトレーニングニーズを理解するための鍵です。これにより、トップパフォーマーは誰か、作業が均等に割り当てられているか、どこで手戻りやエラーが最も頻繁に発生しているかという疑問に答えるのに役立ちます。その重要性ワークロード配分分析、特定のユーザーグループによるボトルネックの特定、およびチームパフォーマンスの評価に不可欠です。取得元 BlackLineモジュール内の「担当者（Assigned To）」、「完了者（Completed By）」、「作成者（Preparer）」、「認証者（Certifier）」、または「承認者（Approver）」などのフィールドで見られます。例 john.doejane.smithuser123
	終了日時 EventEndTime	アクティビティまたはイベントが完了した時点を示すタイムスタンプ。
説明 EventEndTimeは、特定のタスクが完了した正確な日時を提供します。これはStartTimeと組み合わせて、個々の活動の処理時間を計算するために使用されます。分析において、EndTimeは各ステップにかかる時間を算出するために不可欠です。これにより、プロセス全体の中でどの活動が最も時間を消費しているかを特定し、ボトルネック分析やリソース配分評価の基礎を形成するのに役立ちます。その重要性これにより、活動の処理時間計算が可能となり、これはボトルネックの特定や運用効率の測定において不可欠です。取得元 BlackLineのタスク、勘定調整、または仕訳記録における完了日、最終更新日、または特定のステータス変更タイムスタンプに対応します。例 2023-10-02T11:30:00Z2023-10-05T15:00:45Z2023-10-10T11:25:10Z
	部署 Department	アクティビティまたはユーザーに関連付けられた機能部門またはチーム。
説明部門属性は、「経理部門」や「内部監査」など、アクティビティを担当する事業単位を示します。この情報は、ユーザープロファイルやタスク自体の性質から導き出されることがよくあります。このディメンションは、組織の異なる部門間のプロセスパフォーマンスを比較するのに価値があります。最も効率的な部門、締め期間中に追加のリソースが必要な部門、および部門間の引き継ぎが遅延を引き起こしている箇所を特定するのに役立ちます。その重要性これにより、異なる事業部門間のパフォーマンス比較が可能となり、部門レベルのワークロードおよびボトルネック分析にとって不可欠です。取得元この情報は、ResponsibleUserにリンクされたユーザープロファイルデータ、またはBlackLine内または関連するERPシステム内のタスクまたは総勘定元帳勘定自体のプロパティから取得できます。例企業会計FP&A内部監査税金
	仕訳ID JournalId	特定の仕訳入力（Journal Entry）の一意の識別子です。
説明仕訳IDは、BlackLine内で作成および転記された各手動調整仕訳入力に対する一意のキーです。これにより、各仕訳が作成から転記まで個別に追跡できることが保証されます。このIDは、手動仕訳調整トレンドのダッシュボードに不可欠です。手動調整の正確な数を数えることを可能にし、アナリストが根本的なデータやプロセスの問題を示す可能性のある特定の入力の詳細をドリルダウンして調査することを可能にします。その重要性各手動仕訳入力（Manual Journal Entry）を一意に識別します。これは、調整数を集計し、調整量が多発する根本原因を調査する上で不可欠です。取得元これはBlackLine仕訳モジュールにおける各入力に対してシステムが生成する一意の識別子です。例 JRN-2023-10-001JRN-2023-10-002ADJ-58321
	処理時間 ProcessingTime	アクティビティの開始から終了までの計算された期間。
説明処理時間、またはサイクルタイムとは、アクティビティが開始（StartTime）してから終了（EndTime）するまでの経過時間です。これはタスクのアクティブな作業時間を測定します。これはプロセスマイニングにおける基本的な指標であり、プロセス内で最も時間のかかるステップを特定するために使用されます。アクティビティ、ユーザー、または部門別に処理時間を分析することで、ボトルネックや、プロセス改善が全体の締め処理サイクル短縮に最も大きな影響を与えうる領域を特定するのに役立ちます。その重要性この計算されたメトリクスは、最も時間のかかるアクティビティを特定するために不可欠であり、これらはプロセス改善の主要なターゲットとなることが多いです。取得元 EventEndTimeからEventTime（StartTime）を引いて計算されます。これは通常、プロセスマイニングツール内で実行されます。例 864003600172800
	勘定調整タイプ ReconciliationType	勘定調整を、貸借対照表、損益計算書（P&L）、または会社間などのカテゴリに分類します。
説明この属性は、実行されている勘定調整のタイプを分類します。これは、異なるタイプの勘定調整が、異なるレベルの複雑さ、リスク、および予想される完了時間を持つ可能性があるため、重要です。この属性を使用することで、異なる勘定調整カテゴリに関連するパフォーマンスと課題を比較するために分析をセグメント化できます。たとえば、会社間勘定調整が標準的な貸借対照表勘定調整よりも著しく時間がかかっているかどうかを判断するのに役立ちます。その重要性これにより、異なる勘定調整カテゴリのセグメント化された分析が可能となり、それぞれ異なる複雑性とリスクプロファイルを持つことが多いです。取得元これは、総勘定元帳勘定のプロパティまたはBlackLineの勘定調整テンプレート設定から導き出すことができます。例貸借対照表損益会社間取引銀行照合
	手戻り IsRework	手戻りループの一部である活動を識別する、計算されたフラグです。
説明このフラグは、プロセスが不必要にステップを繰り返していることを示すアクティビティに対してtrueに設定されます。例えば、同じ勘定調整に対して「勘定調整却下済み」イベントの後に別の「勘定調整準備済み」イベントが続いた場合、手戻りとしてマークされます。手戻りの特定は、プロセスの非効率性と品質問題を明らかにする上で不可欠です。「勘定調整手戻り率」KPIはこの属性に基づいて計算され、初回で正しく作業が完了しておらず、無駄な労力と遅延につながっている領域を強調表示します。その重要性非効率なプロセスループや繰り返し作業を検出し、無駄な労力を定量化し、品質問題の根本原因を特定するのに役立ちます。取得元これは通常、プロセスマイニングツールのアルゴリズムによって計算されます。このアルゴリズムは、同じケース内で繰り返されるアクティビティのシーケンスを検出し、多くの場合、同じReconciliationIdまたはGLAccountが関与しています。例 truefalse
	期限内である IsOnTime	期間決算が目標期日までに完了したかどうかを示す、計算されたフラグです。
説明このブール型属性は、「期間締め済み」アクティビティの実際の完了時間と、その会計期間の「TargetCompletionDate」を比較することによって導き出されます。これは、期限遵守のシンプルで明確な指標を提供します。このフラグは、「オンタイム期間締め完了率」KPIを計算するための基礎となります。これにより、期限内に完了した期間と遅延した期間を容易にフィルタリングおよび可視化でき、期限を逃した期間を迅速に特定し、さらなる調査が必要な期間を特定するのに役立ちます。その重要性これは、期限内に完了しなかったケースを明確にフラグ付けすることで、パフォーマンス追跡を簡素化し、コンプライアンスとSLA報告を直接サポートします。取得元最終的な「期間決算完了」活動のタイムスタンプを「TargetCompletionDate」属性と比較して計算されます。これはプロセスマイニングツール内で実行されます。例 truefalse
	照合ID ReconciliationId	特定の勘定調整タスクの一意の識別子です。
説明勘定調整IDは、会計期間内の特定の総勘定元帳勘定に対して実行される各勘定調整に割り当てられる一意のキーです。これにより、個々の勘定調整のプロセスを通じたジャーニーを正確に追跡できます。分析において、このIDは、同じ勘定に対して時間とともに発生する可能性のある異なる勘定調整を区別するのに役立ちます。詳細なドリルダウン、特定の課題の調査、および各アイテムのステータスと履歴を正確に追跡するために不可欠です。その重要性個々の勘定調整項目を追跡するためのユニークなキーを提供し、詳細な分析や特定の課題領域へのドリルダウンを可能にします。取得元これはBlackLine勘定調整モジュールにおける各勘定調整レコードに対してシステムが生成する一意の識別子です。例 REC-893475REC-893476REC-893477
	目標完了日 TargetCompletionDate	会計期間が締められるべき計画された期限。
説明この属性は、期間締め処理を完了するための公式な期限を表します。これは、実際の完了時間が測定されるベンチマークとして機能します。この日付は、「オンタイム期間締め完了率」KPIを計算するために不可欠です。「期間締め済み」アクティビティの実際の完了タイムスタンプをこの目標日付と比較することで、分析は遅延した期間を特定し、遅延の程度を測定できます。これはコンプライアンスと報告にとって極めて重要です。その重要性期限内パフォーマンスを測定するためのベンチマークであり、期限内決算完了率のようなコンプライアンス関連KPIを計算する上で不可欠です。取得元この日付は通常、BlackLine内の期間締めカレンダーまたはタスク管理設定で設定されます。例 2023-10-15T23:59:59Z2024-01-12T23:59:59Z
	自動化 IsAutomated	活動がシステムによって実行されたか、人間のユーザーによって実行されたかを示すブール値フラグです。
説明このフラグは、システムによって自動的に実行されるタスク（例：低リスク勘定調整の自動認定）と、ユーザーによって手動で実行されるタスクを区別します。これは、締め処理における自動化のレベルを理解する上で重要です。この属性を分析することで、自動化イニシアチブの影響を測定できます。自動化されたタスクと手動タスクの速度と一貫性を比較し、効率を向上させ、人為的ミスを削減するためのさらなる自動化の機会を特定するために使用できます。その重要性プロセスにおける自動化レベルを測定し、手作業の自動化機会を特定するのに役立ち、それによって効率を向上させます。取得元これは、ResponsibleUserがシステムアカウントまたはサービスアカウントであるかどうかを確認するか、BlackLineのタスクプロパティ内の特定のフラグから導き出すことができます。例 truefalse
	調整額 AdjustmentAmount	手動調整仕訳入力の金銭的価値。
説明この属性は、手動調整の財務的影響を捉えます。単一の値として、または個別の借方と貸方の金額として表現できます。調整の量に加えてその価値を分析することで、その重要性のより完全な全体像が得られます。特定の勘定や部門に対する大規模または頻繁な調整は、重大な財務報告リスクや、対処すべき重要な上流のプロセス障害を示す可能性があります。その重要性手作業による調整が財務に与える影響を定量化し、高額な変更を伴う領域の調査を優先するのに役立ちます。取得元 BlackLineの仕訳（Journals）モジュール内の金額フィールドで利用可能です。例 1500.75-250.0010000.00
	通貨 Currency	USDやEURなどの金銭的金額の通貨コード。
説明この属性は、AdjustmentAmountの通貨を指定します。多国籍企業では、仕訳入力はさまざまな現地通貨で行われることがあります。通貨は、あらゆる金融金額にとって必要な文脈的属性です。これにより、金銭的価値が正しく解釈され、適切な集計と比較が可能になり、分析のために標準的な報告通貨への換算がしばしば必要となります。その重要性あらゆる金銭的価値に不可欠なコンテキストを提供し、正確な解釈を保証し、報告のための正しい通貨換算を可能にします。取得元通常、BlackLine仕訳モジュールの金額フィールドの隣、または関連する会社コードのプロパティにあります。例 USDEURGBPJPY

必須推奨任意

記帳から報告まで - 期間締めと勘定調整のアクティビティ

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

6 推奨 8 任意

	アクティビティ	説明
	勘定調整認定済み	作成者が勘定調整に関する作業を完了し、正式にレビューのために提出した時点を示します。これは通常、BlackLineの勘定調整モジュール内の調整オブジェクトのステータス変更によって記録されます。
その重要性これはプロセスにおける重要な引き継ぎ点です。認定と承認の間の時間を分析することで、勘定調整レビューワークフローにおけるボトルネックが明らかになり、勘定調整承認時間KPIをサポートします。取得元勘定調整モジュールにおけるステータス変更タイムスタンプから推測されます。イベントは、勘定調整のステータスが「認証済み」またはレビュー準備完了を示す同様の状態に移行したときに発生します。取得勘定調整ステータスフィールドが「認証済み」に変更されたときにイベントが生成されます。イベントタイプ inferred
	期間締め処理開始	このアクティビティは、特定の期間の財務締め処理の公式な開始を示します。通常、BlackLineの締め処理管理モジュールにおけるスケジュールされたイベントであり、タスクがアクティブになり、期間が「オープン」と指定されます。
その重要性これはプロセスにおける主要な開始イベントです。全体期間締めサイクルタイムやソースデータ収集リードタイムなど、すべてのサイクルタイム計算はこの時点から開始されます。取得元このイベントは、BlackLine締め処理管理（タスク管理）モジュールから取得される可能性が高いです。締め処理計画の有効化日付、またはその会計期間の最も早いタスク開始日付から推測できます。取得決算スケジュールにおいて、タスクまたは期間が「アクティブ」になることに関連する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
	期間締め済み	これは、締め処理関連のすべてのタスクが完了し、会計期間が正式に締められたことを示す最終アクティビティです。この期間についてこれ以上取引を転記することはできません。
その重要性これはプロセスにおける主要な終了イベントです。全体期間締めサイクルタイムを計算し、オンタイム期間締め完了率を決定するために使用されます。取得元このイベントは、期間の全体ステータスが「クローズ済み」に設定されたときにBlackLine締め処理管理モジュールから取得できるほか、締め処理計画における最終タスクの完了タイムスタンプから推測することもできます。取得期間のステータスが「クローズ済み」になったタイムスタンプ、または最後に完了したタスクのタイムスタンプを特定します。イベントタイプ inferred
	照合承認済み	勘定調整の最終承認を表し、すべてのレビューレベルが完了したことを示します。このイベントは、勘定調整が最終承認ステータスに達したときに記録されます。
その重要性これは、重要な作業単位の完了を示す主要なマイルストーンです。エンドツーエンドの勘定調整サイクルタイムを測定し、承認のボトルネックを特定するために不可欠です。取得元 BlackLineの勘定調整モジュール内の最終承認ステータス変更タイムスタンプから推測されます。これは、勘定調整のワークフローが完全に完了した際に発生します。取得勘定調整ステータスが「承認済み」またはワークフローの最終承認ステータスに変更されたときに、イベントが生成されます。イベントタイプ inferred
	調整仕訳転記済み	BlackLineで作成された調整仕訳入力が、基幹ERPシステムの総勘定元帳に正常に転記されました。これは修正が正式に記録されたことを示します。
その重要性このアクティビティは、手動調整仕訳数KPIを直接サポートし、頻繁な手動修正を必要とするデータ品質の低さや統制上の弱点を持つ領域を特定するために不可欠です。取得元 BlackLineの仕訳入力モジュールにおけるステータス変更を通じて取得されます。このイベントは、仕訳のステータスが「転記済み」に更新された際に発生し、多くの場合ERPとの連携により確認されます。取得仕訳入力（Journal Entry）のステータスが「転記済み」に変更された際に、イベントが記録されます。イベントタイプ inferred
	財務諸表生成済み	貸借対照表や損益計算書などの正式な財務諸表が作成されました。これは、主要な報告パッケージがまとめられたことを示す重要なマイルストーンです。
その重要性会計プロセスから財務報告および分析への移行を示します。これを追跡することで、決算の最終報告フェーズの効率性を測定するのに役立ちます。取得元これはBlackLine締め処理管理モジュールにおける主要なタスクとして管理される可能性が高いです。このタスクの完了は、報告書がレビュー準備完了であることを示します。取得決算計画における「財務諸表作成」タスクの完了タイムスタンプを記録します。イベントタイプ inferred
	ソースデータ読み込み済み	ERPのようなソースシステムからBlackLineへのトランザクションデータの読み込み完了を表します。これは、期間の勘定調整および仕訳入力活動を開始するための前提条件です。
その重要性データロードの遅延は、決算プロセス全体にとって大きなボトルネックとなります。この活動を追跡することで、データ収集のリードタイムを測定し、上流のデータソースの問題を特定するのに役立ちます。取得元これは締め処理管理モジュール内の特定のタスク完了として記録される可能性があります。あるいは、指定された会計期間にBlackLineにインポートされた最初のトランザクションのタイムスタンプから推測することもできます。取得特定の「データロード」タスクの完了タイムスタンプを記録するか、当該期間の最も早いトランザクションインポートタイムスタンプを使用します。イベントタイプ inferred
	タスク完了	期間決算チェックリスト内の特定のタスクが、担当ユーザーによって完了とマークされました。これは、統制チェックや報告ステップなど、定義された手順の完了を表します。
その重要性タスクの完了状況を分析することで、決算期間内の進捗状況を詳細に把握できます。これにより、全体のタイムラインで遅延を引き起こしている特定のステップを特定するのに役立ちます。取得元これはBlackLine締め処理管理（タスク管理）モジュールからの明示的なイベントです。各タスクには、ユーザーが完了とマークしたときに記録される完了タイムスタンプがあります。取得ユーザーがタスクのステータスを「完了」に更新した際にログに記録されます。イベントタイプ explicit
	勘定調整レビュー済み	勘定調整が少なくとも1段階のレビューを通過したことを示します。多段階承認ワークフローにおいては、最終承認前の途中承認ステップを意味します。
その重要性このアクティビティは、複雑な承認チェーンで遅延がどこで発生するかを診断するのに役立ちます。初期のレビュー時間と、その後の上位レベルの承認時間を区別します。取得元勘定調整モジュールで、レビュー担当者権限を持つユーザーがワークフローを完全に完了させない承認アクションを実行した際のステータス変更から推測されます。取得勘定調整ステータスが「レビュー済み」や「レベル1承認済み」などの中間承認ステータスに変更された際に、イベントが記録されます。イベントタイプ inferred
	勘定調整却下済み	レビュー担当者が承認済みの勘定調整を却下し、修正のために作成者へ差し戻しました。このイベントは品質問題や例外を示唆し、手戻りループを引き起こします。
その重要性このアクティビティは、プロセス品質と手戻りを測定するために重要です。拒否の頻度が高いことは、不適切なトレーニング、不明確なポリシー、またはデータ品質の問題を示唆しています。取得元勘定調整モジュールにおけるステータス変更から推測されます。イベントは、勘定調整のステータスが「却下」に変更されたとき、または作成者のキューに差し戻されたときに記録されます。取得勘定調整ステータスフィールドが「却下済み」または同様の状態に更新されたときに、イベントがトリガーされます。イベントタイプ inferred
	勘定調整準備済み	ユーザーは勘定調整に必要な手順を完了しましたが、まだ正式なレビューのために提出していません。このイベントは、調整が「進行中」または「準備済み」のステータスで保存されたときに記録されます。
その重要性これを追跡することは、勘定調整に必要とされる初期の労力を理解するのに役立ちます。これと認定の間の期間が長い場合、複雑な勘定調整またはユーザーのワークロードの問題を示している可能性があります。取得元 BlackLineの勘定調整モジュールにおけるステータス変更から推測されます。これは、勘定調整が「未開始」からアクティブな状態に初めて移行する時点に対応します。取得勘定調整ステータスが「未開始」から「進行中」または同様のステータスに変更された際に、イベントが記録されます。イベントタイプ inferred
	期限切れタスク	スケジュールされた決算タスクが、完了することなく定められた期日を過ぎた状態です。これは現在の時刻とタスクの期日を比較して算出されるイベントです。
その重要性これは、締め処理の期限に決定的な影響を与える前に、コンプライアンス上の課題と潜在的なボトルネックを浮き彫りにします。これにより、締め処理プロセスをプロアクティブに管理できます。取得元これは明示的なシステムイベントではありません。締め処理管理モジュールデータ内のタスク完了タイムスタンプをタスク期限属性と比較することによって計算する必要があります。取得「タスク期日」と「タスク完了タイムスタンプ」を比較して計算されます。完了が期日後であった場合、そのタスクは遅延（Delinquent）と判断されます。イベントタイプ calculated
	試算表生成済み	予備的または最終的な試算表が生成およびレビューされる時点を表します。これは、最終財務諸表を作成する前の重要なマイルストーンです。
その重要性このアクティビティは、締め処理プロセスにおける主要な統制ポイントとして機能します。安定した試算表の生成における遅延は、先行する勘定調整または仕訳入力ステップにおける重大な問題を示すことがよくあります。取得元これはBlackLine締め処理管理モジュール内の特定のマイルストーンタスクとして管理されることがよくあります。その完了は、試算表の準備が完了したことを示します。取得決算計画における特定の「試算表作成」タスクの完了タイムスタンプを記録します。イベントタイプ inferred
	調整仕訳作成済み	ユーザーは調整中に必要な修正を特定し、BlackLine内で仕訳入力を作成しました。この仕訳はまだERPシステムに転記されていません。
その重要性仕訳の作成を追跡することは、調整の量とタイミングを理解するのに役立ちます。それは、問題の特定と、転記による最終的な解決を区別します。取得元これはBlackLine仕訳入力モジュールで捕捉される明示的なイベントである可能性が高いです。期間の新しい仕訳入力レコードの作成がこのイベントを生成します。取得ユーザーが新しい仕訳入力（Journal Entry）を保存した際に、ログエントリが作成されます。イベントタイプ explicit

推奨任意

抽出ガイド

BlackLineからのデータ取得方法

ステップ

事前準備: BlackLine APIアクセスの設定
- 管理者権限でBlackLineインスタンスにログインします。
- [管理]セクションから[API管理]を開きます。表示されない場合は、BlackLine管理者にお問い合わせください。
- 新しいAPIアプリケーションを登録し、Client IDとClient Secretを生成します。
- 照合、タスク、仕訳、ユーザーデータに必要な読み取りスコープをアプリケーションに付与します。
- スクリプトの認証に使用するリフレッシュトークン（Refresh Token）を生成します。
- Client ID、Client Secret、リフレッシュトークンは安全な場所に保管してください。
Python環境の構築
- システムにPython 3.8以降がインストールされていることを確認します。
- ターミナルまたはコマンドプロンプトを開き、次のコマンドを実行して必要なライブラリをインストールします: pip install requests pandas
Pythonスクリプトの設定
- 「クエリ」セクションから提供されたPythonコードを、extract_blackline_data.pyなどのファイル名で保存します。
- ファイルをテキストエディタで開き、冒頭の設定セクションを確認します。
- BLACKLINE_BASE_URL、CLIENT_ID、CLIENT_SECRET、REFRESH_TOKENの各プレースホルダーを、ステップ1で取得した情報に書き換えます。
- START_DATEとEND_DATE変数に、データ抽出の対象期間を「YYYY-MM-DD」形式で設定します。
スクリプトの処理ロジックについて
- スクリプトはまず、認証情報を使用してBlackLine APIで認証を行い、一時アクセストークンを取得します。
- 次に、指定された期間内の照合、タスク、仕訳のデータを順次APIコールで取得します。
- スクリプトにはAPIのページネーションを処理するロジックが含まれており、最初のページだけでなくすべてのレコードを漏れなく取得します。
データの変換とイベントの作成
- 取得された各レコード（照合、タスク、仕訳）は、1つ以上のイベントに変換されます。
- 例えば、1つの照合レコードから、データ内の複数のタイムスタンプに基づいて「照合準備完了」「照合認定済み」「照合承認済み」といった複数のイベントログ行が生成されます。
- スクリプトは、BlackLineのタスクリストから特定の定義名を検索することで、「決算期間の開始」や「財務諸表の作成」といった主要なマイルストーンを識別します。スクリプト内のMILESTONE_TASK_MAPPINGディクショナリを、実際のBlackLine設定のタスク名と一致するように更新してください。
スクリプトの実行
- ターミナルまたはコマンドプロンプトを開き、スクリプトを保存したディレクトリに移動します。
- 次のコマンドでスクリプトを実行します: python extract_blackline_data.py
- データ取得と処理の進行状況がコンソールに表示されます。
出力ファイルの確認
- スクリプトの完了後、同じディレクトリにblackline_event_log.csvという名前のCSVファイルが生成されます。
- このファイルには、ProcessMindへのアップロードに必要なカラム構成でフォーマットされたイベントログが含まれています。
- アップロード前にCSVファイルを開き、データが正しく完全であることを確認してください。

設定

API認証情報: スクリプトの実行には、BlackLineインスタンスで登録されたAPIアプリケーションのCLIENT_ID、CLIENT_SECRET、およびREFRESH_TOKENが必要です。これらの情報は機密情報として厳重に管理してください。
BlackLineベースURL: BlackLineインスタンスのAPIベースURLを指定する必要があります（例: https://api.blackline.com/v2）。
抽出期間: START_DATEとEND_DATEのパラメータでデータの抽出期間を指定します。初回抽出時は、データ量を適切に抑えつつ分析に十分な統計量を得るために、3〜6ヶ月程度の期間を設定することをお勧めします。
マイルストーンタスクのマッピング: 「期間クローズ」や「試算表作成」といった主要なプロセスマイルストーンを識別するには、MILESTONE_TASK_MAPPINGディクショナリの設定が必要です。BlackLineのタスク管理（Close Management）での正確なタスク名と一致するように設定してください。
ページネーション制限: LIMIT変数は、1回のAPIコールでリクエストするレコード数を制御します。通常はデフォルト設定で問題ありませんが、パフォーマンスやAPIサーバーの推奨事項に応じて調整可能です。
前提条件: APIユーザーアカウントには、勘定照合（Account Reconciliations）、タスク管理、仕訳入力（Journal Entry）の各モジュールに対する読み取り権限が必要です。権限がない場合、スクリプトの実行が失敗するか、不完全なデータしか取得できません。

a クエリ例 python

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

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- CONFIGURATION SECTION --- #
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your BlackLine instance details
BLACKLINE_BASE_URL = class="hl-string">"https://[your-instance].blackline.com/v2" class=class="hl-string">"hl-comment"># e.g., https://api.blackline.com/v2
CLIENT_ID = os.environ.get(class="hl-string">'BLACKLINE_CLIENT_ID', class="hl-string">"YOUR_CLIENT_ID")
CLIENT_SECRET = os.environ.get(class="hl-string">'BLACKLINE_CLIENT_SECRET', class="hl-string">"YOUR_CLIENT_SECRET")
REFRESH_TOKEN = os.environ.get(class="hl-string">'BLACKLINE_REFRESH_TOKEN', class="hl-string">"YOUR_REFRESH_TOKEN")

class=class="hl-string">"hl-comment"># Date range for extraction (YYYY-MM-DD)
START_DATE = class="hl-string">"2023-01-01"
END_DATE = class="hl-string">"2023-06-30"

class=class="hl-string">"hl-comment"># API request settings
LIMIT = 100 class=class="hl-string">"hl-comment"># Records per page

class=class="hl-string">"hl-comment"># Mapping of BlackLine Task Names to ProcessMind Activity Names
class=class="hl-string">"hl-comment"># CRITICAL: Update these keys to match the exact names of tasks in your BlackLine instance.
MILESTONE_TASK_MAPPING = {
    class="hl-string">"Period Open": class="hl-string">"Period Open For Close",
    class="hl-string">"Load Source System Data": class="hl-string">"Source Data Loaded",
    class="hl-string">"Generate Preliminary Trial Balance": class="hl-string">"Trial Balance Generated",
    class="hl-string">"Generate Final Financial Statements": class="hl-string">"Financial Statements Generated",
    class="hl-string">"Close Period - Final": class="hl-string">"Period Closed"
}
class=class="hl-string">"hl-comment"># --- END CONFIGURATION --- #

def get_access_token():
    class="hl-string">"""Authenticates with BlackLine API to get an access token."""
    auth_url = fclass="hl-string">"{BLACKLINE_BASE_URL.replace('/v2', '')}/oauth/token"
    payload = {
        class="hl-string">'grant_type': class="hl-string">'refresh_token',
        class="hl-string">'refresh_token': REFRESH_TOKEN,
        class="hl-string">'client_id': CLIENT_ID,
        class="hl-string">'client_secret': CLIENT_SECRET
    }
    try:
        response = requests.post(auth_url, data=payload)
        response.raise_for_status()
        return response.json()[class="hl-string">'access_token']
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(fclass="hl-string">"Error getting access token: {e}")
        return None

def fetch_paginated_data(endpoint, headers, params):
    class="hl-string">"""Fetches all data from a paginated BlackLine API endpoint."""
    all_data = []
    url = fclass="hl-string">"{BLACKLINE_BASE_URL}/{endpoint}"
    offset = 0
    while True:
        params[class="hl-string">'offset'] = offset
        try:
            response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
            response.raise_for_status()
            data = response.json()
            records = data.get(class="hl-string">'data', [])
            all_data.extend(records)

            if len(records) < LIMIT:
                break
            offset += LIMIT
            time.sleep(0.5) class=class="hl-string">"hl-comment"># Be respectful to the API rate limits
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching data from {endpoint}: {e}")
            break
    return all_data

def main():
    class="hl-string">"""Main function to extract, transform, and save BlackLine data."""
    print(class="hl-string">"Starting BlackLine data extraction...")
    access_token = get_access_token()
    if not access_token:
        return

    headers = {
        class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Bearer {access_token}',
        class="hl-string">'Content-Type': class="hl-string">'application/json'
    }

    event_log = []
    last_data_update = datetime.datetime.now().isoformat()

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Fetch and process Reconciliations
    print(class="hl-string">"Fetching reconciliations...")
    rec_params = {class="hl-string">'limit': LIMIT, class="hl-string">'updatedAfter': START_DATE, class="hl-string">'updatedBefore': END_DATE}
    reconciliations = fetch_paginated_data(class="hl-string">'reconciliations', headers, rec_params)
    for rec in reconciliations:
        common_attrs = {
            class="hl-string">'FinancialPeriod': rec.get(class="hl-string">'periodName'),
            class="hl-string">'CompanyCode': rec.get(class="hl-string">'companyCode'),
            class="hl-string">'GLAccount': rec.get(class="hl-string">'accountNumber'),
            class="hl-string">'Department': rec.get(class="hl-string">'preparer', {}).get(class="hl-string">'department'),
            class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'BlackLine',
            class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update
        }
        if rec.get(class="hl-string">'preparedDate'):
            event_log.append({**common_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Reconciliation Prepared', class="hl-string">'EventTime': rec[class="hl-string">'preparedDate'], class="hl-string">'ResponsibleUser': rec.get(class="hl-string">'preparer', {}).get(class="hl-string">'username'), class="hl-string">'ReconciliationStatus': class="hl-string">'Prepared'}) 
        if rec.get(class="hl-string">'certifiedDate'):
            event_log.append({**common_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Reconciliation Certified', class="hl-string">'EventTime': rec[class="hl-string">'certifiedDate'], class="hl-string">'ResponsibleUser': rec.get(class="hl-string">'preparer', {}).get(class="hl-string">'username'), class="hl-string">'ReconciliationStatus': class="hl-string">'Certified'}) 
        if rec.get(class="hl-string">'reviewedDate'): class=class="hl-string">"hl-comment"># This may represent first or last review depending on config
            event_log.append({**common_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Reconciliation Reviewed', class="hl-string">'EventTime': rec[class="hl-string">'reviewedDate'], class="hl-string">'ResponsibleUser': rec.get(class="hl-string">'reviewer', {}).get(class="hl-string">'username'), class="hl-string">'ReconciliationStatus': class="hl-string">'Reviewed'}) 
        if rec.get(class="hl-string">'rejectedDate'):
            event_log.append({**common_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Reconciliation Rejected', class="hl-string">'EventTime': rec[class="hl-string">'rejectedDate'], class="hl-string">'ResponsibleUser': rec.get(class="hl-string">'reviewer', {}).get(class="hl-string">'username'), class="hl-string">'ReconciliationStatus': class="hl-string">'Rejected'}) 
        if rec.get(class="hl-string">'approvedDate'):
            event_log.append({**common_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Reconciliation Approved', class="hl-string">'EventTime': rec[class="hl-string">'approvedDate'], class="hl-string">'ResponsibleUser': rec.get(class="hl-string">'approver', {}).get(class="hl-string">'username'), class="hl-string">'ReconciliationStatus': class="hl-string">'Approved'}) 

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Fetch and process Tasks
    print(class="hl-string">"Fetching tasks...")
    task_params = {class="hl-string">'limit': LIMIT, class="hl-string">'updatedAfter': START_DATE, class="hl-string">'updatedBefore': END_DATE}
    tasks = fetch_paginated_data(class="hl-string">'tasks', headers, task_params)
    today = datetime.datetime.now().isoformat()
    for task in tasks:
        common_attrs = {
            class="hl-string">'FinancialPeriod': task.get(class="hl-string">'periodName'),
            class="hl-string">'CompanyCode': task.get(class="hl-string">'companyCode'),
            class="hl-string">'GLAccount': None,
            class="hl-string">'Department': task.get(class="hl-string">'assignee', {}).get(class="hl-string">'department'),
            class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'BlackLine',
            class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update
        }
        if task.get(class="hl-string">'status') == class="hl-string">'Completed' and task.get(class="hl-string">'completedDate'):
            activity_name = MILESTONE_TASK_MAPPING.get(task.get(class="hl-string">'name'), class="hl-string">'Task Completed')
            event_log.append({**common_attrs, class="hl-string">'ActivityName': activity_name, class="hl-string">'EventTime': task[class="hl-string">'completedDate'], class="hl-string">'ResponsibleUser': task.get(class="hl-string">'assignee', {}).get(class="hl-string">'username'), class="hl-string">'ReconciliationStatus': None})
        elif task.get(class="hl-string">'dueDate') and task.get(class="hl-string">'dueDate') < today and task.get(class="hl-string">'status') != class="hl-string">'Completed':
             event_log.append({**common_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Task Delinquent', class="hl-string">'EventTime': task[class="hl-string">'dueDate'], class="hl-string">'ResponsibleUser': task.get(class="hl-string">'assignee', {}).get(class="hl-string">'username'), class="hl-string">'ReconciliationStatus': None})

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Fetch and process Journals
    print(class="hl-string">"Fetching journals...")
    journal_params = {class="hl-string">'limit': LIMIT, class="hl-string">'updatedAfter': START_DATE, class="hl-string">'updatedBefore': END_DATE}
    journals = fetch_paginated_data(class="hl-string">'journals', headers, journal_params)
    for journal in journals:
        common_attrs = {
            class="hl-string">'FinancialPeriod': journal.get(class="hl-string">'periodName'),
            class="hl-string">'CompanyCode': journal.get(class="hl-string">'companyCode'),
            class="hl-string">'GLAccount': journal.get(class="hl-string">'lines', [{}])[0].get(class="hl-string">'accountNumber'), class=class="hl-string">"hl-comment"># Get account from first line
            class="hl-string">'Department': journal.get(class="hl-string">'creator', {}).get(class="hl-string">'department'),
            class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'BlackLine',
            class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update
        }
        if journal.get(class="hl-string">'createdDate'):
            event_log.append({**common_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Adjusting Journal Created', class="hl-string">'EventTime': journal[class="hl-string">'createdDate'], class="hl-string">'ResponsibleUser': journal.get(class="hl-string">'creator', {}).get(class="hl-string">'username'), class="hl-string">'ReconciliationStatus': None})
        if journal.get(class="hl-string">'postedDate'):
            event_log.append({**common_attrs, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Adjusting Journal Posted', class="hl-string">'EventTime': journal[class="hl-string">'postedDate'], class="hl-string">'ResponsibleUser': journal.get(class="hl-string">'poster', {}).get(class="hl-string">'username'), class="hl-string">'ReconciliationStatus': None})

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Create DataFrame and save to CSV
    if not event_log:
        print(class="hl-string">"No events found for the specified period.")
        return

    df = pd.DataFrame(event_log)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Add missing recommended columns with null values if they don't exist
    recommended_cols = [class="hl-string">'EventEndTime']
    for col in recommended_cols:
        if col not in df.columns:
            df[col] = None

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Reorder columns to match ProcessMind requirements
    final_cols = [class="hl-string">'FinancialPeriod', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'EventEndTime', class="hl-string">'SourceSystem', class="hl-string">'LastDataUpdate', class="hl-string">'ResponsibleUser', class="hl-string">'Department', class="hl-string">'ReconciliationStatus', class="hl-string">'CompanyCode', class="hl-string">'GLAccount']
    df = df[final_cols]

    output_file = class="hl-string">'blackline_event_log.csv'
    df.to_csv(output_file, index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f')
    print(fclass="hl-string">"Extraction complete. Event log saved to {output_file}")

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

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