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インシデント管理データテンプレート

Freshservice

インシデント管理の属性 (19) インシデント管理のアクティビティ (14) 抽出ガイド (3)

インシデント管理データテンプレート

このテンプレートは、インシデント管理を効果的に分析できるよう、データの準備を支援するものです。収集すべき基本的な属性、追跡すべき重要なアクティビティ、ソースシステムから情報を抽出する方法をまとめています。この資料を使って、データ準備のプロセスを効率化してください。

収集を推奨する属性
追跡すべき主要なアクティビティ
抽出方法

イベントログを初めて扱いますか。学ぶプロセスマイニングのイベントログを作成する方法.

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インシデント管理の属性

インシデント管理プロセスを詳細に分析するため、イベントログに含めることを推奨するデータ項目です。

5 必須 7 推奨 7 任意

	名前	説明
	インシデントID IncidentId	各インシデントレコードを一意に識別し、インシデントのライフサイクル全体を追跡するための主キーです。
説明インシデントIDは、インシデント管理分析の基盤です。ケースIDとして機能し、関連するすべてのアクティビティ、タイムスタンプ、属性の変更を1つの一貫した流れに結び付けます。プロセスマイニングでは、すべてのイベントログエントリがインシデントIDに関連付けられるため、各インシデントのエンドツーエンドのプロセスフローを再構成できます。これは、サイクルタイムの計算、プロセスバリアントの分析、個々のケースに固有のボトルネックの特定に欠かせません。一意の識別子がなければ、異なるインシデントを区別し、報告から解決までの経路を分析することはできません。重要な理由各インシデントを一意に識別し、作成から終了までのライフサイクルをエンドツーエンドで追跡・分析できます。入手先チケットの主識別子です。Freshservice Tickets APIでは、チケットオブジェクトの「id」フィールドから取得できます。例 INC-10234INC-10235INC-10236
	アクティビティ名 ActivityName	インシデントのライフサイクルにおいて、ある時点で発生した特定の業務アクティビティまたはイベントの名称です。
説明アクティビティ名は、「Incident Assigned to Group」、「Status Changed to Pending」、「Incident Resolved」など、インシデント管理プロセスにおける1つのステップまたはイベントを表します。これらのアクティビティは、時間の経過に伴うインシデントデータの変更から導出されます。この属性は、検出されたプロセスマップのノードを定義するため、プロセスマイニングの基盤となります。アクティビティの順序と頻度を分析することで、実際のインシデント解決プロセスを可視化し、一般的な経路を特定し、標準手順からの逸脱を検出できます。また、頻繁な再割り当てなど、やり直しのループも把握できます。重要な理由プロセスマップ上のステップを定義し、インシデント解決フロー、ボトルネック、逸脱を可視化・分析できます。入手先 Freshserviceの直接のフィールドではありませんが、ステータス、優先度、担当者・グループの割り当て、メモの追加など、チケットプロパティの変更から導出されます。例インシデント報告インシデントをグループに割り当て解決メモを追加インシデントを解決
	イベントタイムスタンプ EventTimestamp	アクティビティまたはイベントが発生した正確な日時です。
説明イベントタイムスタンプ（開始時刻）は、アクティビティが実行された正確な時点を示します。作成から終了まで、インシデントのライフサイクルに含まれる各アクティビティには、対応するタイムスタンプがあります。この属性は、時間に基づくすべてのプロセスマイニング分析に欠かせません。イベントを時系列に並べ、アクティビティ間の所要時間を計算し、ケース全体のサイクルタイムを測定し、待機時間を分析するために使用します。また、SLAパフォーマンス、引き継ぎの遅延、全体の解決時間を追跡するダッシュボードの基盤となります。重要な理由イベントの時系列を示すため、所要時間の計算、サイクルタイムの分析、プロセスパフォーマンスの把握に欠かせません。入手先 Freshserviceの「created_at」や「updated_at」、チケットの会話または監査ログ内のタイムスタンプなど、さまざまなタイムスタンプフィールドから導出されます。例 2023-10-26T10:00:00Z2023-10-26T10:05:14Z2023-10-27T14:30:00Z
	ソースシステム SourceSystem	データを抽出したシステムです。通常は「Freshservice」です。
説明データの取得元を識別する属性です。この場合は一貫して「Freshservice」になりますが、複数のシステムからのデータを統合してプロセス全体を把握する環境では重要なフィールドです。ソースシステム属性を含めることは、データガバナンスと追跡可能性を高めるためのベストプラクティスです。データの出所を明確にできるため、検証やデバッグ、将来的に他のサービス管理システムや業務システムをプロセスマイニングプロジェクトへ追加する際に役立ちます。重要な理由インシデント管理データの取得元を明確にし、データの追跡可能性とガバナンスを確保します。入手先通常は、データ変換（ETL）処理中にデータセットを識別するために付与する固定値です。例 FreshserviceFreshservice-EUFreshservice-PROD
	最終データ更新 LastDataUpdate	このプロセスのデータが最後に更新または抽出された時点を示すタイムスタンプです。
説明ソースシステムからデータセット全体が最後に更新された日時を示す属性です。個々のイベントではなくデータセット全体に適用されるメタデータフィールドですが、一貫性を保つためにイベントレベルにも含めることがあります。分析では、データの鮮度とダッシュボードやKPIが対象とする期間を把握するために重要です。分析結果がどの程度新しいデータに基づいているかを確認でき、最新のインシデントが分析に含まれているかどうかについて、利用者の認識をそろえられます。重要な理由データの新しさを示し、分析の対象期間を把握できるようにします。入手先データ抽出（ETL）処理中に生成されるメタデータのタイムスタンプです。例 2023-11-01T02:00:00Z2023-11-02T02:00:00Z
	インシデントカテゴリ IncidentCategory	インシデントを分類するカテゴリです。「Hardware」、「Software」、「Network」などがあります。
説明インシデントカテゴリは、報告された問題の種類に基づいてインシデントを分類するための項目です。この階層的な分類によって、適切なチームへインシデントを振り分けやすくなり、傾向分析にも役立ちます。この属性は、「Incident Categorization Accuracy」ダッシュボードで使用し、初期分類の誤りが再割り当てによる解決時間の長期化につながっていないかを分析します。カテゴリ別にインシデントをまとめることで、繰り返し発生する問題を特定し、サポート工数が集中している領域を把握し、改善施策を調整できます。重要な理由インシデントの傾向を分析し、分類の誤りが解決の遅延を引き起こしていないかを確認できます。入手先 Freshserviceの標準フィールドですが、カスタマイズできます。Tickets APIの「category」から取得でき、関連フィールドとして「sub_category」と「item_category」があります。例ハードウェアソフトウェアネットワーク障害アカウントアクセス
	インシデントステータス IncidentStatus	ライフサイクルにおけるインシデントの現在のステータスです。「Open」、「Pending」、「Resolved」、「Closed」などがあります。
説明インシデントステータスは、インシデントの現在の状態を示します。「In Progress」から「Pending」、または「Resolved」から「Closed」への移行など、ステータスの変更は、検出されたプロセスマップを構成する主要なイベントです。この属性は、インシデントの経過を把握するための基盤です。各ステータスにとどまった時間を分析すると、ユーザーの返信を待つ「Pending」状態が長すぎるなど、ボトルネックを特定できます。また、サイクルタイム計算の開始点と終了点を定義するうえでも重要です。重要な理由インシデントのライフサイクルに沿った進捗を追跡し、遅延が発生しやすい段階を特定できます。入手先 Freshservice Tickets APIの「status」フィールドから取得できます。値は数値です。例オープン対応中保留中解決済みクローズ済み
	インシデント優先度 IncidentPriority	インシデントの優先度です。対応と解決の緊急度を決定します。
説明インシデント優先度は、インシデント対応に必要な速度と注力度を決める主要フィールドです。通常は「Low」、「Medium」、「High」、「Urgent」などの段階で定義され、SLA目標を決める要因になります。プロセスマイニングでは、優先度はフィルタリングと分析に欠かせない軸です。高優先度と低優先度のインシデントの解決プロセスを比較し、重要な問題が効率的に処理されているかを確認できます。ダッシュボードでは、サイクルタイムやSLA遵守状況などの指標を優先度別に分け、サポート管理者が具体的な改善案を検討できるようにします。重要な理由重要度の高いインシデントを優先して分析でき、SLAパフォーマンスの評価やリソース配分に欠かせません。入手先 Freshservice Tickets APIの「priority」フィールドから取得できます。値は数値です（例：1はLow、4はUrgent）。例低中高緊急
	インシデント重大度 IncidentSeverity	インシデントの重大度です。業務への影響を示します。
説明インシデント重大度は、インシデントが業務に与える影響を測定し、通常は「Low」、「Medium」、「High」、「Critical」に分類します。優先度と関連しますが、重大度は影響度、優先度は緊急度に焦点を当てます。重大度と影響度の組み合わせによって、最終的な優先度が決まることがよくあります。重大度別に分析すると、業務への影響が大きいインシデントに組織がどの程度対応できているかを把握できます。ダッシュボードで解決時間やSLAパフォーマンスを重大度別に分け、影響の大きい問題にライフサイクル全体を通じて適切な注意とリソースが配分されているかを確認できます。重要な理由インシデントの業務への影響を測定し、被害の大きい問題の抑制に焦点を当てた分析ができます。入手先 Freshserviceの標準フィールドで、Tickets APIの「impact」から取得できます。値は数値です。例低中高
	割り当て済みグループ AssignedGroup	現在インシデントを担当しているサポートグループまたはチームです。
説明割り当て済みグループは、「Level 1 Support」、「Network Team」、「Database Admins」など、インシデントを担当するチームを示します。この属性の変更は、異なる機能チーム間でのエスカレーションまたは移管を意味します。割り当て済みグループを分析すると、引き継ぎや移管による遅延を把握できます。プロセスマイニングによってグループ間のインシデントの流れを可視化し、一般的なエスカレーション経路を明らかにするとともに、各グループが対応を開始するまでの待機時間を測定できます。これにより、組織上のボトルネックや、チーム間の連携を効率化する機会を特定できます。重要な理由担当チームを追跡するため、引き継ぎ、エスカレーション、チーム間の遅延を分析するうえで重要です。入手先 Freshservice Tickets APIの「group_id」フィールドから取得できます。このIDをGroups APIと結合すると、グループ名を取得できます。例サービスデスクネットワーク運用インフラストラクチャサポート
	割り当て済み担当者 AssignedAgent	現在インシデントの解決を担当しているサポート担当者の名前またはIDです。
説明割り当て済み担当者は、ある時点でインシデントを担当するサービスデスクの従業員を識別します。この属性の変更は、担当者間で担当が移管されたことを示します。この属性は、担当者の業務量、担当者別の平均解決時間、初回連絡での解決率を追跡するダッシュボードを作成するうえで欠かせません。また、遅延や非効率の原因となる担当者間の引き継ぎを分析するためにも使用します。担当者の割り当てを追跡することで、管理者はトレーニングの必要性を特定し、高い成果を上げているチームメンバーを把握できます。重要な理由担当者のパフォーマンス、業務量の分布、担当者間の引き継ぎが解決時間に与える影響を分析できます。入手先 Freshservice Tickets APIの「responder_id」フィールドから取得できます。このIDをAgents APIと結合すると、担当者の名前を取得できます。例 John DoeJane SmithSupportBot
	解決SLA目標時刻 ResolutionSlaTargetTime	SLAポリシーに基づき、インシデントを解決する予定の期限を示すタイムスタンプです。
説明インシデント解決の期限となる日時を記録する属性です。この目標時刻は、チケットに適用されたサービスレベル合意（SLA）ポリシーによって決まり、通常は優先度などの要因に左右されます。この目標時刻は、「SLA Adherence Rate」KPIの計算と「SLA Performance Dashboard」の基盤となります。実際の解決時刻と目標時刻を比較し、期限内に解決されたか、SLAに違反したかを判定できます。サービスレベルのコンプライアンスを測定するうえで欠かせません。重要な理由解決の期限を示し、SLAコンプライアンスの計算と、期限超過のリスクがあるインシデントの特定に必要です。入手先 Freshservice Tickets APIの「fr_due_by」（初回応答）および「due_by」（解決）フィールドから取得できます。例 2023-10-26T14:00:00Z2023-10-27T09:00:00Z2023-11-05T17:00:00Z
	SLA違反フラグ IsSlaBreached	定義されたSLA目標時刻までにインシデントが解決されなかった場合にtrueとなる計算フラグです。
説明このブール属性は、インシデントの解決時間がSLA目標を超えたかどうかを示す計算指標です。実際の解決タイムスタンプと「ResolutionSlaTargetTime」を比較して導出します。このフラグは、「SLA Adherence Rate」KPIと「SLA Performance Dashboard」への直接の入力値です。インシデントごとのSLAパフォーマンスを明確な二値結果で示すため、集計や傾向分析が容易になります。サービス目標を達成できなかったインシデントの件数と割合をすばやく把握できます。重要な理由各インシデントのSLAコンプライアンスを直接測定でき、全体の遵守率の計算や問題領域の特定が容易になります。入手先「Incident Resolved」のタイムスタンプと「ResolutionSlaTargetTime」フィールドを比較し、データ変換中に導出する計算フィールドです。例 truefalse
	依頼者の部門 RequestersDepartment	インシデントを報告したユーザーが所属する部門です。
説明依頼者の業務部門を示す属性です。「Sales」、「Finance」、「IT」などがあります。通常は、Freshservice内のユーザープロファイルから取得します。依頼者の部門別にインシデントを分析すると、特定の事業部門が問題の影響を過度に受けていないか、部門固有の問題がないかを把握できます。インシデントの業務への影響を理解するための背景情報となり、重要な部門に影響する問題の修正を優先する際にも役立ちます。重要な理由業務上の背景を示し、部門ごとのインシデントの傾向と影響を分析できます。入手先チケットの依頼者に関連付けられています。チケットの「requester_id」を使って「Requesters」APIエンドポイントから取得し、「department_id」と部門名を参照できます。例営業マーケティング財務人事
	再開フラグ IsReopened	ResolvedまたはClosedになった後にインシデントが再開された場合にtrueとなる計算フラグです。
説明このブール属性は、再開されたインシデントを特定する計算フラグです。インシデントが「Resolved」または「Closed」になった後、ステータスがOpenまたはIn Progressに戻るとtrueになります。このフラグは、「Incident Reopening Rate」KPIの計算と「Recurring Incidents」ダッシュボードに欠かせません。再開率が高い場合、初回解決の品質、根本原因分析の不十分さ、早すぎる終了に問題がある可能性があります。これらのケースを分析すると、修正の品質と持続性を高められます。重要な理由解決プロセスの問題を特定し、初回の修正が効果を発揮せず、やり直しにつながったインシデントを明らかにします。入手先イベントログ内のアクティビティの順序から導出する計算フィールドです。同じインシデントIDについて、「Incident Reopened」のようなアクティビティが発生した場合、またはClosed状態のアクティビティの後にOpen状態のアクティビティが続いた場合にtrueになります。例 truefalse
	回避策を提供 WorkaroundProvided	最終的な解決前に、ユーザーへ一時的な回避策を提供したかどうかを示すフラグです。
説明このブール属性は、恒久対策の開発中にインシデントの影響を抑えるため、一時的な修正または回避策を実施したかどうかを示します。チェックボックスまたは特定のステータスで記録することがよくあります。プロセスマイニングでは、「Workaround Effectiveness Metrics」ダッシュボードを支える属性です。回避策の有無でインシデントの解決時間を比較し、一時的な修正が業務の中断を抑え、ユーザーから見た全体の解決を早めるうえで効果的かどうかを確認できます。重要な理由一時的な回避策がインシデントの影響を抑え、体感上の解決を早める効果を測定できます。入手先通常はカスタムのブール（チェックボックス）フィールドです。Freshserviceの「Ticket Fields」設定で存在を確認する必要があります。例 truefalse
	報告チャネル ReportingChannel	インシデントが報告された方法またはチャネルです。「Email」、「Portal」、「Phone」などがあります。
説明報告チャネルは、ソースとも呼ばれ、インシデントがどのようにサポートシステムへ登録されたかを示します。一般的なチャネルには、メール、セルフサービスポータル、電話、チャットがあります。この属性を分析すると、報告チャネルごとの効率を評価できます。「Reporting Channel Efficiency」ダッシュボードでは、チャネル別のインシデント件数と平均解決時間を比較し、どの方法が効果的か、どの方法にプロセス改善が必要かを確認します。たとえば、ポータル経由のインシデントは、最初から構造化された情報が多く含まれるため、より早く解決できる場合があります。重要な理由効率の高い報告チャネルを特定し、インシデント受付プロセスを改善する機会を見つけられます。入手先 Freshservice Tickets APIの「source」フィールドから取得できます。値は数値です。例メールポータル電話チャット
	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間で移管された回数です。
説明引き継ぎ回数は、ライフサイクル中にインシデントが再割り当てされた回数を数値化する計算指標です。「AssignedAgent」または「AssignedGroup」属性が変更されるたびに、この回数が増えます。引き継ぎ回数が多い場合、プロセスの非効率、初期振り分けの誤り、担当者の知識不足が原因である可能性があります。この指標は、「Incident Handoff Count」KPIと「Handoff And Transfer Delay Analysis」ダッシュボードを支え、過度な移管によって遅延が発生しているインシデントやプロセス経路を特定するのに役立ちます。重要な理由やり直しと再割り当てを数値化し、誤った振り分けや知識不足による非効率を特定できます。入手先 1つのインシデントのライフサイクル全体で、「AssignedAgent」または「AssignedGroup」フィールドの異なる値や変更の数を数えて導出する計算指標です。例 0125
	根本原因 RootCause	調査後に特定された、インシデントの根本的な原因です。
説明根本原因属性は、インシデントにつながった本質的な問題を記録します。通常は、根本原因分析（RCA）の一環として、解決中または解決後にサポート担当者が入力します。この属性は、「Recurring Incidents And Root Causes」ダッシュボードと「Root Cause Analysis Completion Rate」KPIに欠かせません。共通する根本原因を分析することで、場当たり的なインシデント対応から予防的な問題管理へ移行し、再発を防ぐ恒久対策を実施できます。その結果、繰り返し発生する問題を減らせます。重要な理由繰り返し発生するインシデントの根本原因を特定・排除し、予防的な問題管理を進められます。入手先 Freshserviceの標準機能では対応が限られるため、カスタムフィールドであることが多い項目です。「Ticket Fields」設定で、「Root Cause」または同様の名前のフィールドを確認してください。例ソフトウェアバグネットワーク設定エラーユーザートレーニングの問題ハードウェア障害

必須推奨任意

インシデント管理のアクティビティ

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る主要なプロセス手順とマイルストーンです。

7 推奨 7 任意

	アクティビティ	説明
	インシデントの優先度を設定	インシデントの優先度が設定または更新されたときに発生します。優先度によって、解決の緊急度とSLA目標が決まります。インシデント履歴内の「Priority」フィールドの変更を監視して取得します。
重要な理由優先度の設定が誤っていたり遅れたりすると、SLA違反や非効率なリソース配分につながる可能性があります。このアクティビティを分析することで、重大インシデントに迅速に対応できているかを確認できます。入手先「Priority」フィールドへのすべての更新を記録するインシデントのアクティビティログから推定します。取得「Priority」フィールドの値が設定または変更された監査ログのタイムスタンプを使用します。イベントタイプ inferred
	インシデントをグループに割り当て	インシデントをサポートグループに初めて割り当てたことを示します。ルーティングルールによる自動処理、またはディスパッチャーによる手動処理で実行されます。インシデントの監査ログで「Group」フィールドが初めて入力された記録を追跡して取得します。
重要な理由割り当てを追跡することは、初回応答時間の測定とディスパッチプロセスのボトルネック特定に重要です。インシデントが適切なチームへどれだけ効率的に振り分けられているかを分析できます。入手先インシデントのアクティビティログで、「Group」フィールドが入力または変更された最初の記録から推定します。取得インシデントの「Group」フィールドに初めて値が入力されたタイムスタンプを特定します。イベントタイプ inferred
	インシデントを解決	担当者が修正を実施し、インシデントが解決したと判断した時点を示します。インシデントのステータスが「Resolved」に変更されたときに取得されます。Freshserviceでは、SLAの計測を停止する重要な基準です。
重要な理由解決時間（TTR）を測定するための重要な基準です。「Resolved」から「Closed」までの期間を分析すると、ユーザー確認の遅延や自動クローズポリシーを把握できます。入手先インシデントのアクティビティログで、「Status」フィールドが「Resolved」に更新された時点を特定して推定します。取得ステータスが「Resolved」に変更されたアクティビティログの記録からタイムスタンプを取得します。イベントタイプ inferred
	インシデント報告	Freshserviceで新しいインシデントレコードが作成されたことを示します。インシデントのライフサイクルの開始点であり、通常はポータルやメールからエンドユーザーが報告するか、サービスデスクの担当者がユーザーに代わってチケットを作成したときに発生します。このイベントには作成時刻が明示的に記録されます。
重要な理由このアクティビティは、プロセス全体の主要な開始イベントです。このイベントから解決までの時間を分析することは、全体のサイクルタイムとSLA遵守状況を測定する基本となります。入手先インシデントテーブルの作成時刻から取得します。Freshserviceでは、新しいチケットごとにこの情報が明示的に記録されます。取得メインのインシデントレコードにある「Created at」のタイムスタンプを使用します。イベントタイプ explicit
	インシデント終了	インシデントレコードを正式に終了する最終処理を示します。通常は、「Resolved」状態になってから一定期間が経過した後に自動的に実行されるか、担当者が手動で実行します。このイベントによって、インシデントのライフサイクルが終了します。
重要な理由このアクティビティは、プロセスの確定した終点です。このイベントまでの合計時間は、ユーザーによる確認期間を含む、インシデントのライフサイクル全体の所要時間を示します。入手先インシデントのアクティビティログで、「Status」フィールドが「Closed」に更新された時点を特定して推定します。取得ステータスが「Closed」に変更されたアクティビティログエントリのタイムスタンプを使用します。イベントタイプ inferred
	ステータスを進行中に変更	インシデントの調査と対応が正式に開始されたことを示します。担当者がインシデントのステータスを「In Progress」に変更したときに取得されます。チケットのアクティビティ履歴に記録される標準的なステータス変更です。
重要な理由待機時間と実作業時間を区別するための基準となります。インシデントが「In Progress」の状態にとどまった時間を分析することは、解決に必要な作業量を把握するうえで重要です。入手先インシデントのアクティビティログで、「Status」フィールドが「In Progress」に更新された時点を特定して推定します。取得アクティビティログで「In Progress」へのステータス変更を抽出し、そのタイムスタンプを使用します。イベントタイプ inferred
	解決メモを追加	担当者が解決メモを追加してインシデントの解決策を記録したときに発生します。Freshserviceでは、ステータスを「Resolved」に変更する前に行う個別の操作です。この操作と内容は明示的に記録されます。
重要な理由解決策が特定されたことを示します。この時点から「Incident Resolved」ステータスになるまでの時間から、社内レビューや文書化にかかる負荷を把握できます。入手先インシデントに解決メモが追加された時刻から取得します。会話履歴に記録されます。取得インシデントの会話ログで「Resolution Note」の記録にあるタイムスタンプを特定します。イベントタイプ explicit
	SLA目標に違反	インシデントの経過時間が、応答または解決に設定されたSLA目標を超えたときに発生する計算イベントです。FreshserviceはSLAの状態を内部で追跡しており、SLAポリシーとタイムスタンプを比較してこのイベントを導出できます。
重要な理由サービスレベルの合意事項に対する遵守状況を直接測定します。違反がいつ、なぜ発生したかを特定することは、SLAパフォーマンスダッシュボードと継続的な改善に欠かせません。入手先解決または応答のタイムスタンプとSLA目標の期限を比較して計算します。Freshserviceでは、チケットに「SLA Violated」のフラグが付くことがあります。取得「Resolved at」と「Due by」のタイムスタンプを比較するか、「SLA Status」フィールドが「Violated」に変更された時点から導出します。イベントタイプ calculated
	インシデントを再オープン	以前に「Resolved」とマークされたインシデントが、通常はユーザーが解決に同意しなかったことを理由に、オープン状態へ戻されたときに発生します。「Resolved」から「Open」や「In Progress」などの状態へステータスが変更されたことから推定します。
重要な理由再オープン率が高い場合、解決品質に問題があるか、修正が不完全である可能性があります。手戻りと担当者のパフォーマンスを分析するための重要な指標です。入手先インシデントのアクティビティログで、「Resolved」からアクティブなステータスへの変更を検出して推定します。取得アクティビティログを絞り込み、「Resolved」から「Open」または「In Progress」への「Status」変更を確認します。イベントタイプ inferred
	インシデントを再割り当て	インシデントが担当者またはグループから別の担当者またはグループへ転送されたことを示します。解決プロセスにおける引き継ぎにあたります。初期割り当て後に「Agent」または「Group」フィールドが変更されたことを検出して推定します。
重要な理由頻繁な再割り当てや引き継ぎは、プロセスの非効率、知識不足、初期ルーティングの誤りを示していることが多いです。これらのイベントを分析することで、遅延の原因を特定して減らせます。入手先初回割り当て後に「Agent」または「Group」フィールドが変更された記録を、インシデントのアクティビティログで追跡して推定します。取得チケットの監査履歴で「Agent」または「Group」フィールドの変更を検出します。イベントタイプ inferred
	ステータスを保留中に変更	通常はユーザーまたは第三者からの情報を待つため、解決プロセスが一時停止した時点を示します。「Pending」状態へのステータス変更から推定します。この状態に費やした時間は、SLA計算から除外されることが多いです。
重要な理由保留状態に費やした時間を特定することは、外部依存関係と遅延を把握するうえで重要です。担当者の作業時間と待機時間を分けて分析できます。入手先「Status」フィールドが「Pending」や「Awaiting User Response」などの値に更新されたときのインシデントのアクティビティログから推定します。取得アクティビティログで保留状態へのステータス変更を抽出し、対応するタイムスタンプを使用します。イベントタイプ inferred
	初回応答を送信	インシデントの報告後、担当者がユーザーに初めて連絡したことを示します。公開メモまたは直接の返信が該当します。Freshserviceでは、担当者によるすべてのコミュニケーションがタイムスタンプ付きで記録されます。
重要な理由初回応答SLAの達成は、顧客満足度に関わる重要なKPIです。このアクティビティにより、担当者が新しいインシデントにどれだけ迅速に対応を開始したかを測定、分析できます。入手先インシデントの会話ログで、担当者が追加した最初の公開メモまたは返信のタイムスタンプを特定します。取得インシデントの会話履歴を確認し、担当者が作成した最も早い記録を抽出します。イベントタイプ explicit
	回避策を提供	インシデントの影響を抑えるため、一時的な解決策または回避策がユーザーに伝えられたことを示します。取得には、専用のチェックボックス、特定のメモタイプ、担当者メモ内のキーワード分析など、システムの個別設定が必要になる場合があります。
重要な理由回避策が業務への影響を軽減する効果と、最終的な解決時間との関係を分析できます。回避策の有効性を測定するダッシュボードにも役立ちます。入手先通常、明示的なイベントとして記録されるものではありません。「workaround」などのキーワードを含むメモを検出するか、カスタムの「Workaround Provided」チェックボックスフィールドを使用して変更を記録することで推定できます。取得カスタムフィールドの変更、または担当者メモのキーワード分析から推定します。イベントタイプ inferred
	担当者をインシデントに割り当て	特定の担当者がインシデントの対応に割り当てられた時点を示します。チケットの個別の担当者が決まったことを意味します。担当者と割り当て時刻は、チケットのアクティビティ履歴に記録されます。
重要な理由担当者の業務量、パフォーマンス、グループへの割り当て後に個人がインシデントを引き受けるまでの時間を分析できます。担当者パフォーマンスのダッシュボードに欠かせない情報です。入手先インシデントのアクティビティログまたは監査証跡で「Agent」フィールドの変更を追跡します。取得「Agent」フィールドの変更に対応するタイムスタンプを特定します。イベントタイプ inferred

推奨任意

抽出ガイド

Freshserviceからデータを取得する方法

ステップ

Freshserviceの分析にアクセス：レポートへのアクセスと作成に必要な権限を持つアカウントでFreshserviceインスタンスにログインします。メインメニューから分析モジュールに移動します。
新しいレポートを作成：New Reportボタンをクリックします。「Incident Management Event Log」など、内容が分かる名前を入力します。データソースの選択を求められたら、Incident Managementモジュールを選択します。
レポートウィジェットを選択：レポートエディターで新しいウィジェットを追加し、種類としてTableを選択します。これがイベントログデータの基礎になります。
主要なデータ列を追加：右側のデータソースパネルから、必要なフィールドをテーブルの列設定にドラッグ＆ドロップします。まず、Incident ID、Created at、Agent、Group、Priority、Severity、Status、Categoryを追加します。
アクティビティデータを組み込む：個々のイベントを取得するには、チケットのアクティビティデータを結合または含める必要があります。Activitiesデータソースをウィジェットに追加します。このデータソースから、イベントのタイムスタンプ用にPerformed atを、発生した変更を説明するActivity descriptionなどのフィールドを追加します。
計算列「ActivityName」を作成：最も重要な手順です。新しい計算列または数式フィールドを作成します。ネストしたIF文またはCASE関数を使い、生のアクティビティデータを必要なActivityNameの値に変換します。14個のアクティビティそれぞれの詳細なロジックについては、クエリセクションを参照してください。
「EventTimestamp」を設定：EventTimestamp用の別の計算列を作成します。この列では、「Incident Reported」アクティビティにはCreated atのタイムスタンプを、それ以外のイベントにはアクティビティのPerformed atのタイムスタンプを使用します。
レポートフィルターを適用：レポートフィルターを設定してデータを絞り込みます。最低限、Created atフィールドに日付範囲フィルターを設定します。直近3～6か月の範囲を推奨します。また、Ticket TypeがIncidentのチケットのみを含めるフィルターを追加します。
レポートを実行して調整：レポートを実行し、データのプレビューを生成します。ActivityName列とEventTimestamp列に正しく値が入っていることを確認します。必要に応じて数式とフィルターを調整します。
レポートを保存してエクスポート：レポートの出力を確認し、問題がなければ保存します。Exportオプションを使い、形式としてCSVを選択します。
エクスポートをスケジュール（任意）：継続的に分析する場合は、レポートの実行とエクスポートを自動化できます。毎日または毎週などのスケジュールを設定し、CSVをメールまたは別の保存先に配信します。
アップロード用にデータを準備：エクスポートしたCSVファイルを開きます。列見出しをProcessMindの必要なスキーマ（IncidentId、ActivityName、EventTimestamp、AssignedAgent、AssignedGroupなど）に合わせて変更します。SourceSystem列（値は「Freshservice」）とLastDataUpdate列（現在のタイムスタンプ）を追加します。これでファイルをアップロードできます。

設定

Analyticsモジュール：この抽出にはFreshservice Analyticsモジュールへのアクセスが必要です。上位プラン（Pro、Enterpriseなど）で利用できます。
必要な権限：ユーザーアカウントには、Analyticsモジュールでレポートを作成、編集、実行できる権限を持つロールが必要です。
日付範囲：データ量を管理するため、インシデント作成日に日付範囲フィルターを設定することが重要です。履歴の把握と処理性能のバランスを考慮し、直近3～6か月の期間を推奨します。
レポートフィルター：プロセス分析からサービスリクエストなどの別のチケット種別を除外するため、必ずTicket TypeがIncidentとなるようにフィルターしてください。
計算フィールド：この方法では、各イベントのActivityNameとEventTimestampを導出するため、計算フィールド（数式）を多用します。Freshserviceの数式エディターに慣れていると作業が進めやすくなります。
データ量：この抽出では、1件のインシデントにつきアクティビティごとに複数の行が生成されます。Freshserviceの規模が大きい場合、CSVファイルが非常に大きくなり、レポート生成時間やエクスポート速度に影響する可能性があります。

a サンプルクエリ config

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

REPORT_WIDGET_TYPE: Table

DATA_SOURCES:
  - Primary: Incidents
  - Additional: Ticket Activities

COLUMNS_AND_DERIVATION_LOGIC:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ステップ

前提条件：Python 3.6以降と、requestsおよびpandasライブラリがインストールされていることを確認します。pip install requests pandasでインストールできます。
APIキーを生成：管理者としてFreshserviceにログインします。画面右上のプロフィール画像をクリックしてProfile Settingsを開きます。「API Key」セクションへ移動し、個人用APIキーをコピーします。このキーはパスワードと同じように管理してください。
スクリプトを設定：提供されたPythonコードを、ローカルマシン上でextract_freshservice_incidents.pyという名前のファイルに保存します。
パラメーターを設定：テキストエディターでスクリプトファイルを開きます。FRESHSERVICE_DOMAIN（例：「yourcompany.freshservice.com」）、API_KEY（コピーしたキー）、START_DATE_STR（抽出期間の開始日を「YYYY-MM-DD」形式で指定）のプレースホルダーを更新します。
スクリプトの処理を確認：スクリプトはまず、指定した開始日以降に作成されたすべてのインシデントチケットを取得します。APIが返す結果をページごとに処理し、各チケットについて、詳細なアクティビティ履歴を取得するために2回目のAPI呼び出しを行います。
イベントログを生成：スクリプトはチケットの基本データとアクティビティログを処理し、必要な14種類の業務アクティビティごとにレコードを作成します。たとえば、「Incident Reported」はチケットの作成日に基づいて作成し、「Status Changed to In Progress」はアクティビティログ内の特定の記録から導出します。
複雑なイベントを導出：「SLA Target Breached」などのイベントを導出します。スクリプトはチケットの解決SLAに違反したかを確認し、違反している場合はdue_by日付をタイムスタンプとするイベントを作成して、違反が発生した時点を記録します。
スクリプトを実行：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へ移動します。次のコマンドで実行します：python extract_freshservice_incidents.py
実行状況を確認：スクリプトは処理済みチケット数などの進捗をコンソールに表示します。チケット数やAPIのレート制限によっては、完了まで時間がかかる場合があります。
出力を確認：スクリプトが完了すると、同じディレクトリにfreshservice_incident_event_log.csvというCSVファイルが生成されます。このファイルには完全なイベントログが含まれます。
アップロード用に準備：表計算ソフトでCSVファイルを開き、IncidentId、ActivityName、EventTimestampなどの列が想定どおり入力されていることを確認します。これでProcessMindまたは別のプロセスマイニングツールへアップロードできます。

設定

FRESHSERVICE_DOMAIN：会社固有のFreshservice URLです。例：mycompany.freshservice.com。スクリプトで必須のパラメーターです。
API_KEY：すべてのインシデントデータを読み取る十分な権限を持つユーザーの個人用APIキーです。必須のパラメーターです。
START_DATE_STR：データ抽出の開始日を「YYYY-MM-DD」形式で指定します。意味のある分析を行うため、最初は3～6か月分のデータを抽出することを推奨します。
PAGE_SIZE：Freshservice APIで許可される最大値の100に設定し、API呼び出し回数を減らして性能を高めます。通常、この値は変更しないでください。
APIレート制限：スクリプトには、FreshserviceのAPIレート制限を守るため、各チケットの処理後にtime.sleep(1)を実行する基本的な待機処理が含まれています。大量のデータを扱う環境では、エラーを避けるため調整が必要になる場合があります。
必要な権限：使用するAPIキーは、異なるサービスデスクグループにまたがる必要なチケットフィールドとアクティビティログへアクセスできるよう、少なくとも「SD Agent」ロールの権限を持つユーザーアカウント（専用サービスアカウントなど）に属している必要があります。

a サンプルクエリ python

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ステップ

Freshserviceのプランと管理者権限で、Workflow Automatorルール、Webhookアクション、インシデントへのアクセス、チケットのアクティビティ履歴へのアクセスが許可されていることを確認します。受信側のチームと、送信先エンドポイント、認証方式、TLS要件、保持ポリシーを確認します。
Automatorを設定する前に、イベント契約を定義します。Webhookの配信1回につき1つのJSONオブジェクトを使用し、IncidentId、ActivityName、EventTimestamp、SourceSystem、LastDataUpdate、AssignedAgent、AssignedGroup、IncidentPriority、IncidentSeverity、IncidentStatus、IncidentCategory、ResolutionSlaTargetTimeを含めます。受信側では、元のWebhookペイロードと配信タイムスタンプを保持するよう設定します。
インシデント作成用のWorkflow Automatorルールを作成します。インシデント作成時に実行されるよう設定し、Incident Reportedアクティビティを送信するWebhookアクションを追加します。EventTimestampにはインシデントの作成タイムスタンプを、ActivityNameにはIncident Reportedを設定します。
割り当て、優先度、ステータス、コミュニケーション、メモ、SLA、クローズの変更に対応する更新ルールを作成します。Freshserviceアカウントで利用できるインシデントフィールドとアクティビティ履歴を使って条件を設定します。該当するアクティビティが発生するたびに、各ルールから個別のWebhookイベントを送信します。最終的なインシデントのスナップショットからProcessMindがアクティビティを推測することを前提にしないでください。
アクティビティの対応関係を明示的に設定します。Groupフィールドに初期値が設定されたときはIncident Assigned to Groupを、Agentフィールドに初期値が設定されたときはAgent Assigned to Incidentを送信します。Priorityが設定または変更されたときはIncident Prioritizedを、最初の条件を満たす公開エージェント返信またはメモが記録されたときはFirst Response Sentを送信します。初回割り当て後にAgentまたはGroupが変更されたときはIncident Reassignedを送信します。対応するステータス遷移ではStatus Changed to In ProgressとStatus Changed to Pendingを送信します。設定した回避策の指標が存在する場合に限りWorkaround Providedを送信し、解決メモが追加されたときはResolution Note Addedを送信します。ステータスがResolvedに変更されたときはIncident Resolvedを、設定したSLA違反条件を満たしたときはSLA Target Breachedを送信します。Resolvedからオープン状態へ変更されたときはIncident Reopenedを、Closedに変更されたときはIncident Closedを送信します。
Webhookのリクエスト本文をJSONに設定し、インシデント識別子、アクティビティ名、イベントタイムスタンプ、ソースシステム、最終データ更新日時、推奨されるコンテキスト属性を含めます。FreshserviceのWebhookエディターで公開されているWebhook変数を使用します。必須変数がWebhookエディターで利用できない場合は、承認済みのFreshserviceインターフェースを呼び出して受信サービス側で値を設定するか、推測で補わず空欄にしてください。
エンドポイントで冪等性と配信処理を設定します。Freshserviceが安定したイベント識別子を提供している場合は、それを使用します。提供されていない場合は、IncidentId、ActivityName、EventTimestamp、送信元の配信識別子から重複排除キーを作成します。ペイロードを永続的に受け入れた後にのみ、成功を示すHTTPレスポンスを返します。
管理されたインシデントを使って各ルールをテストします。インシデントを作成し、グループとエージェントを割り当て、優先度とステータスを変更し、条件を満たす返信を送信し、設定されている場合は回避策と解決メモを追加してから、解決、再オープン、クローズします。SLA違反については、管理されたポリシーまたはテストキューを使って別途テストします。想定される各アクティビティが、個別のWebhookペイロードとして届くことを確認します。
Webhookペイロードを永続的なステージング領域に保存し、タイムスタンプを単一のタイムゾーンに正規化して、各ペイロードを1行のイベントログに変換します。明示的なWebhookアクティビティごとに1行を保持します。LastDataUpdateには、業務イベントのタイムスタンプではなく、抽出または取り込みの更新時刻を設定します。
ステージングしたイベントログを検証し、完全に同一の配信だけを重複として削除します。複数回の優先度変更やステータス遷移など、正当な繰り返しアクティビティは保持します。すべての行にIncidentId、ActivityName、EventTimestamp、SourceSystem、LastDataUpdateが存在することを確認します。
正規化したイベントログをCSVまたはProcessMindが対応する別の形式でエクスポートします。列名には、IncidentId、ActivityName、EventTimestamp、SourceSystem、LastDataUpdate、AssignedAgent、AssignedGroup、IncidentPriority、IncidentSeverity、IncidentStatus、IncidentCategory、ResolutionSlaTargetTimeを正確に使用します。ファイルをアップロードするか、準備したイベントソースをProcessMindに接続し、IncidentIdをケース識別子、ActivityNameをアクティビティフィールドとしてマッピングします。

設定

トリガーの範囲：インシデント作成用と各更新条件用に、Workflow Automatorルールを分けて設定します。受信側で厳密なアクティビティマッピングを行わない限り、1つの広範な更新ルールでは重複または曖昧なイベントが発生する可能性があります。
Webhookペイロード：すべてのペイロードに必須属性を含めます。イベント発生時点で取得できる場合は、推奨属性も含めます。監査と再送に備えて、生のペイロードを保持します。
アクティビティの意味：初回のグループおよびエージェント割り当てと、その後の変更を区別する必要があります。後続の変更はIncident Reassignedとなり、初回の設定は対応する初回割り当てアクティビティとなります。
ステータス処理：Freshserviceアカウントで設定されている正確なステータス値にマッピングします。カスタムの保留中またはオープンのステータスを使用している場合は、それらの値を明示的にマッピングします。
初回応答：公開返信、公開メモ、その他のコミュニケーション種別のどれを対象とするか定義します。定義を一貫して適用し、インシデントごとに最初の条件を満たすコミュニケーションに対してのみイベントを送信します。
回避策の検出：専用フィールド、チェックボックス、メモ種別、承認済みキーワードルールのいずれかを設定します。この設定がなければ、Workaround Providedを確実に特定できません。
SLA違反：明示的なSLA違反トリガー、または現在時刻とResolutionSlaTargetTimeを比較する別のスケジュール処理を設定します。最終的なインシデントのスナップショットだけでは、違反のタイムスタンプを再構成できません。
日付範囲：初回検証では、約3～6か月分のインシデントを使用します。リアルタイム運用では、対象分析期間の開始前に取り込みを始め、再送に備えてWebhook履歴を保持します。
フィルター：承認済みの会社、ワークスペース、部門、サービス、カテゴリ、日付のフィルターだけを適用します。アカウント設定で公開されていないFreshserviceのフィールド名やフィルター構文を推測しないでください。
性能：非同期でWebhookを処理し、受信リクエストをキューに入れ、後続システムへの書き込みをまとめて実行します。IncidentIdとEventTimestampにインデックスを設定します。Webhook受信中に同期的な補足情報取得を行わないでください。
信頼性：再試行、デッドレター処理、監視、重複抑制を設定します。失敗した配信を記録し、問題を修正した後に再送します。
前提条件：管理者アクセス、Workflow Automatorの利用権限、Webhook権限、HTTPSエンドポイント、認証設定、必要なFreshserviceプランの機能、ProcessMindに対応した保存またはアップロードの仕組みが必要です。
セキュリティ：HTTPSを使用し、可能な範囲で受信アクセスを制限します。認証情報を定期的に更新し、機密性の高いフィールドを最小限にします。ペイロードにインシデントの説明やメモを含める場合は、適切に保護してください。

a サンプルクエリ config

const REQUIRED_ACTIVITIES = [
  "Incident Reported",
  "Incident Assigned to Group",
  "Agent Assigned to Incident",
  "Incident Prioritized",
  "First Response Sent",
  "Incident Reassigned",
  "Status Changed to In Progress",
  "Status Changed to Pending",
  "Workaround Provided",
  "Resolution Note Added",
  "Incident Resolved",
  "SLA Target Breached",
  "Incident Reopened",
  "Incident Closed"
];

const REQUIRED_COLUMNS = [
  "IncidentId",
  "ActivityName",
  "EventTimestamp",
  "SourceSystem",
  "LastDataUpdate",
  "AssignedAgent",
  "AssignedGroup",
  "IncidentPriority",
  "IncidentSeverity",
  "IncidentStatus",
  "IncidentCategory",
  "ResolutionSlaTargetTime"
];

function normalizeTimestamp(value) {
  if (value === null || value === undefined || value === "") {
    return null;
  }
  const date = new Date(value);
  if (Number.isNaN(date.getTime())) {
    throw new Error("Invalid timestamp: " + String(value));
  }
  return date.toISOString();
}

function textOrNull(value) {
  if (value === null || value === undefined || value === "") {
    return null;
  }
  return String(value);
}

function getField(payload, names) {
  for (const name of names) {
    if (payload[name] !== undefined && payload[name] !== null) {
      return payload[name];
    }
  }
  return null;
}

function normalizeWebhookPayload(payload, receivedAt) {
  const incidentId = getField(payload, ["IncidentId", "incident_id", "ticket_id", "id"]);
  const activityName = getField(payload, ["ActivityName", "activity_name"]);
  const eventTimestamp = getField(payload, ["EventTimestamp", "event_timestamp", "timestamp", "created_at", "updated_at"]);

  if (incidentId === null || incidentId === "") {
    throw new Error("IncidentId is required");
  }
  if (activityName === null || activityName === "") {
    throw new Error("ActivityName is required");
  }
  if (!REQUIRED_ACTIVITIES.includes(String(activityName))) {
    throw new Error("Unsupported ActivityName: " + String(activityName));
  }
  if (eventTimestamp === null || eventTimestamp === "") {
    throw new Error("EventTimestamp is required");
  }

  const row = {
    IncidentId: textOrNull(incidentId),
    ActivityName: textOrNull(activityName),
    EventTimestamp: normalizeTimestamp(eventTimestamp),
    SourceSystem: textOrNull(getField(payload, ["SourceSystem", "source_system"])) || "Freshservice",
    LastDataUpdate: normalizeTimestamp(getField(payload, ["LastDataUpdate", "last_data_update"])) || normalizeTimestamp(receivedAt),
    AssignedAgent: textOrNull(getField(payload, ["AssignedAgent", "assigned_agent", "agent"])),
    AssignedGroup: textOrNull(getField(payload, ["AssignedGroup", "assigned_group", "group"])),
    IncidentPriority: textOrNull(getField(payload, ["IncidentPriority", "incident_priority", "priority"])),
    IncidentSeverity: textOrNull(getField(payload, ["IncidentSeverity", "incident_severity", "severity"])),
    IncidentStatus: textOrNull(getField(payload, ["IncidentStatus", "incident_status", "status"])),
    IncidentCategory: textOrNull(getField(payload, ["IncidentCategory", "incident_category", "category"])),
    ResolutionSlaTargetTime: normalizeTimestamp(getField(payload, ["ResolutionSlaTargetTime", "resolution_sla_target_time"]))
  };

  for (const column of REQUIRED_COLUMNS) {
    if (!(column in row)) {
      throw new Error("Missing output column: " + column);
    }
  }
  return row;
}

function deduplicateRows(rows) {
  const seen = new Set();
  return rows.filter((row) => {
    const key = [
      row.IncidentId,
      row.ActivityName,
      row.EventTimestamp,
      row.SourceSystem
    ].join("|");
    if (seen.has(key)) {
      return false;
    }
    seen.add(key);
    return true;
  });
}

async function processWebhookBatch(webhookPayloads, receivedAt) {
  const rows = webhookPayloads.map((payload) => normalizeWebhookPayload(payload, receivedAt));
  const deduplicatedRows = deduplicateRows(rows);
  deduplicatedRows.sort((left, right) => {
    if (left.IncidentId !== right.IncidentId) {
      return left.IncidentId.localeCompare(right.IncidentId);
    }
    return left.EventTimestamp.localeCompare(right.EventTimestamp);
  });
  return deduplicatedRows;
}

module.exports = {
  REQUIRED_ACTIVITIES,
  REQUIRED_COLUMNS,
  normalizeWebhookPayload,
  deduplicateRows,
  processWebhookBatch
};

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