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インシデント管理のデータテンプレート

Zendesk Support

インシデント管理の属性(23) インシデント管理のアクティビティ(13) データ抽出ガイド(4)

インシデント管理のデータテンプレート

このテンプレートでは、インシデント管理プロセスを適切に分析するために必要なデータを整理して確認できます。収集する主要な属性や追跡すべき重要なアクティビティに加え、Zendesk Supportからデータを抽出する手順も紹介します。プロセスマイニングを始める際に、必要なデータを過不足なく準備するためにお役立てください。

収集を推奨する属性
プロセスマッピングで追跡する主要なアクティビティ
データ抽出の手順

イベントログを初めて作成する方はこちら：プロセスマイニング用イベントログの作成方法.

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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しく分析するために、イベントログに含めることを推奨するデータ項目です。

5 必須 7 推奨 11 任意

	名前	説明
	イベントのタイムスタンプ EventTimestamp	アクティビティが発生した正確な日時です。
説明このタイムスタンプは、コメントの追加やステータスの変更など、インシデントのライフサイクルでイベントが発生した正確な時刻を記録します。ケース内のすべてのアクティビティを時系列に並べるために使われます。時間に基づくプロセスマイニング分析に欠かせない属性です。アクティビティ間のサイクルタイムの算出、待ち時間の特定、ケース全体の所要時間の測定、期間ごとのプロセスパフォーマンスの分析に使います。正確なタイムスタンプは、時間の経過に伴うケースの流れを示すアニメーション付きプロセスマップや、平均解決時間などの重要業績評価指標を追跡するパフォーマンスダッシュボードの作成に不可欠です。重要な理由タイムスタンプはすべてのアクティビティを時系列で把握するための情報です。所要時間の算出、ボトルネックの特定、時間の経過に伴うプロセスパフォーマンスの分析に役立ちます。入手先 Zendesk Ticket Audits API（/api/v2/tickets/{ticket_id}/audits）の各監査イベントに含まれるcreated_atフィールド。例 2023-04-15T10:00:00Z2023-04-15T10:05:12Z2023-04-16T14:30:00Z
	インシデントID TicketId	各インシデントチケットを一意に識別する、システムが生成したIDです。
説明 Incident IDは、Zendesk Support内の各インシデントケースを一意に識別する主キーです。プロセスマイニングではCaseIdとして使われ、インシデントの作成からクローズまで、関連するすべてのアクティビティ、ステータス変更、連絡を結び付けます。分析では、このIDを使って各インシデントの全体的な流れを再構成します。イベントデータを集約し、解決までの合計時間、引き継ぎ回数、個々のケースにおけるサービスレベル合意の遵守状況などを追跡できます。このIDでイベントをグループ化すると、プロセスの流れを可視化し、よくある経路を特定して、標準手順からの逸脱を検出できます。重要な理由すべてのイベントを1つのインシデントに結び付ける重要な識別子です。ライフサイクル全体を追跡し、プロセスのパフォーマンスを正確に分析できます。入手先 Zendesk Tickets API（/api/v2/tickets/{id}）のidフィールド。例 19428230113521941055
	アクティビティ ActivityName	インシデントのライフサイクルにおいて、特定の時点で発生した業務上のアクティビティまたはイベントの名前です。
説明この属性は、インシデント管理プロセスで行われた具体的なステップや操作を表します。たとえば、「インシデント作成」「チケットを担当者に割り当て」「インシデント解決」などです。これらのアクティビティは、Zendeskのイベントログや監査証跡に記録されたシステム変更から導出されます。プロセスマイニングでは、アクティビティの順序がプロセスマップを構成し、あらゆる分析の基盤となります。アクティビティの流れを分析すると、インシデントが実際にたどる経路を把握し、ステップ間のボトルネックを特定し、手戻り（解決済みチケットの再オープンなど）を測定し、定められた標準プロセスへの適合性を確認できます。重要な理由アクティビティの順序がプロセスの流れを定義します。これは、非効率、逸脱、改善機会を特定するプロセスマイニング分析の中核です。入手先 Zendesk Ticket Audits APIのイベントから導出します。たとえば、statusフィールドに対するChangeイベントを「ステータス変更」に対応付けられます。例インシデント作成チケットを担当者に割り当てステータスを保留中に変更インシデント解決インシデントをクローズ
	ソースシステム SourceSystem	インシデントデータの抽出元となるシステムです。
説明この属性は、プロセスデータの取得元を示します。このビューでは値は固定で、たとえば「Zendesk Support」となります。これは、すべてのイベントと属性がそのシステムから取得されたことを示します。複数のシステムからデータを統合する環境では、データソースを区別するためにこのフィールドが欠かせません。データの整合性を保ち、Zendeskと別のITSMツールのインシデント管理プロセスを比較するなど、データソースごとの分析にも役立ちます。重要な理由データの取得元を示します。データガバナンスや、複数のソースシステムのデータを組み合わせた分析に欠かせません。入手先データ変換時に設定する固定値で、データの取得元を示します。例 Zendesk SupportZendesk
	データの最終更新 LastDataUpdate	このプロセスのデータが最後に更新された日時を示すタイムスタンプです。
説明この属性は、ソースシステムからデータを最後に抽出または更新した日時を記録します。通常、更新サイクルごとにデータセット全体へ1つの値が適用されます。データガバナンスとプロセスマイニング分析の利用者にとって重要な情報です。データがどの程度新しいかを把握できるため、分析で最新の情報を確認できているか判断しやすくなります。業務パフォーマンスのモニタリングや、分析に基づく迅速な意思決定では特に重要です。重要な理由データの鮮度に関する重要な情報を示し、分析がどの時点のデータに基づいているか、データが最後に取得されたのはいつかを把握できます。入手先データ更新の完了時にETL／データパイプラインの処理によって生成されるタイムスタンプです。例 2023-10-27T08:00:00Z2023-10-28T08:00:00Z
	SLAステータス SlaStatus	インシデントに適用されるサービスレベル契約（SLA）の現在のステータスです。
説明この属性は、インシデントが設定されたSLA目標の達成に向けて順調か、すでに違反しているか、またはSLAの計測が一時停止中かを示します。Zendeskは、設定されたポリシーに基づいてSLA指標を自動的に追跡します。「SLA遵守状況のモニタリング」ダッシュボードに欠かせない属性です。サービス上の約束に対するパフォーマンスを直接確認できます。SLA違反が発生した時期や原因を分析すると、組織はプロセスの弱点を特定し、サービスの信頼性を高められます。「インシデントSLA遵守率」の重要業績評価指標（KPI）の算出にも使われます。重要な理由サービス上の約束に対するパフォーマンスを直接測定できます。SLA違反の分析や、コンプライアンスの状況を先回りして確認するのに役立ちます。入手先 Zendesk Ticket Metrics API（/api/v2/ticket_metrics.json）。sla_policy、breached_atなどのフィールドから算出されます。例アクティブ一時停止違反達成
	イベント終了時刻 EventEndTime	アクティビティが完了した時刻を示すタイムスタンプです。
説明イベント終了時刻は、アクティビティの終了を示します。イベントログでは、あるアクティビティの終了時刻を、同じケース内で次に続くアクティビティの開始時刻から推定することがよくあります。ケースの最後のアクティビティでは、終了時刻と開始時刻が同じになる場合があります。この属性は、個々のアクティビティの所要時間（ProcessingTime）やアクティビティ間の待ち時間の算出に欠かせません。ボトルネック分析の基礎となる情報であり、各ステップにかかる時間だけでなく、ステップが始まるまでケースがどれだけ停滞していたかも確認できます。重要な理由アクティビティの所要時間と待ち時間を算出できます。詳細なボトルネック分析やプロセスの遅延特定に欠かせない情報です。入手先同じケース内で次に続くイベントの開始時刻を使用して算出します。最後のイベントの終了時刻は、開始時刻またはケースの終了時刻と同じになる場合があります。例 2023-04-15T10:05:12Z2023-04-16T14:30:00Z2023-04-16T18:00:00Z
	チケットのステータス TicketStatus	イベント発生時点でのインシデントチケットのステータスです。「オープン」「保留中」「解決済み」などがあります。
説明この属性は、ライフサイクルの各時点におけるインシデントチケットの状態を示します。Zendeskの標準ステータスには、new、open、pending、on-hold、solved、closedがあります。このフィールドの変更を追跡することは、プロセスマイニングのアクティビティを生成する主な方法の1つです。チケットのステータス分析は、プロセスの把握に欠かせません。「Pending」など特定の状態にインシデントがどれだけとどまるかを特定できます。この状態は、顧客からの返信待ちを示すことがよくあります。また、ケースの完了条件を定義し、解決時間を算出する際にも重要です。重要な理由ステータスの変化を追跡すると、プロセスの進行状況や待ち時間を把握し、インシデントのライフサイクルの開始点と終了点を定義できます。入手先 Zendesk Tickets APIのstatusフィールド。変更はTicket Audits APIに記録されます。例新規オープン保留中解決済みクローズ済み
	優先度 TicketPriority	インシデントに設定された優先度です。「低」「通常」「高」「緊急」などがあります。
説明インシデントの優先度によって、対応や解決に求められる緊急度が決まります。サポートチーム内での作業の優先順位付けやリソース配分にも影響します。プロセス分析では、優先度ごとにインシデントを分類し、プロセスの流れやパフォーマンスを比較します。たとえば、「緊急」のインシデントが「低」優先度のものより実際に早く解決されているかを確認できます。また、SLAは優先度に応じて設定されることが多いため、SLAの遵守状況の確認にも使われます。「優先度変更率」の重要業績評価指標（KPI）は、このフィールドの変更を追跡して算出します。重要な理由分析対象の分類や優先順位付けの有効性の評価、緊急度別のSLA遵守状況の確認に欠かせない属性です。入手先 Zendesk Tickets APIのpriorityフィールド。変更はTicket Audits APIに記録されます。例低通常高緊急
	報告チャネル Channel	インシデントが最初に報告されたチャネルです。「メール」「Web」「API」などがあります。
説明この属性は、エンドユーザーまたはシステムがインシデントチケットを作成した方法を記録します。インシデントの発生元を分析し、それに応じてサポートプロセスを調整するうえで、チャネルの把握が役立ちます。チャネル別に分析すると、異なる傾向が見つかることがあります。たとえば、電話で報告されたインシデントは、メールで報告されたものより解決までの時間が短い場合があります。この情報は「インシデント処理量」ダッシュボードに反映でき、リソース計画やチャネルの見直しにも役立ちます。重要な理由発生元別にインシデント件数やプロセスのパフォーマンスを分析できます。チャネルに応じたプロセスの改善やリソース配分に役立ちます。入手先 Zendesk Tickets APIのvia.channelフィールド。例 WebメールAPI電話
	担当エージェント Assignee	現在、インシデントを担当しているサポートエージェントです。
説明この属性は、特定の時点でインシデントを担当しているエージェントを示します。担当者の変更は、作業が別の担当者に引き継がれたことを示す重要なイベントです。担当エージェントを分析すると、業務量の配分や個人のパフォーマンス、連携の傾向を把握できます。このフィールドの変更を追跡することは、「インシデントあたりの平均引き継ぎ回数」という重要業績評価指標（KPI）の算出や、インシデントが頻繁に引き継がれている状況の特定に欠かせません。頻繁な引き継ぎは、知識の不足や非効率な振り分けを示している可能性があります。重要な理由担当エージェントを特定し、業務量の分析や引き継ぎの追跡を可能にします。プロセスの非効率な点を見つけるうえで重要です。入手先 Zendesk Tickets APIのassignee_idフィールド。変更はTicket Audits APIに記録されます。例 John SmithJane Doeサービスデスクの自動化
	担当グループ AssignedGroup	現在、インシデントを担当しているサポートチームまたはグループです。
説明この属性は、インシデントを担当するチームを示します。インシデントは、たとえば「L1サポート」から「ネットワークチーム」へと、異なるサポート階層や専門グループの間を移動することがあります。プロセスの引き継ぎを分析し、ボトルネックを特定するうえで重要な項目です。インシデントがグループ間をどのように移動するかを追跡すると、チーム間の依存関係や特定チームの待ち時間を測定し、振り分けルールを見直せます。「引き継ぎと手戻り分析」ダッシュボードの基礎となるデータです。重要な理由チームの担当状況を追跡します。チーム間の引き継ぎやチーム固有のボトルネックの分析、待ち時間の測定に役立ちます。入手先 Zendesk Tickets APIのgroup_idフィールド。変更はTicket Audits APIに記録されます。例 L1サポートL2ネットワークチームL3インフラストラクチャ請求
	ケース所要時間 CaseDuration	インシデントの作成から最終的なクローズまでに経過した合計時間です。
説明この算出指標は、1件のインシデントの開始から終了までのサイクルタイムを示します。最初のイベント（例：「インシデント作成」）と最後のイベント（例：「インシデントクローズ」）のタイムスタンプの差から算出します。ケース所要時間は、プロセス全体の効率を測る主要な重要業績評価指標（KPI）です。ダッシュボードで平均サイクルタイムの表示や、長期化しているケースの特定、経時的な傾向の分析に広く使われます。インシデントにどれだけ迅速に対応し、解決できるかを大局的に把握できます。重要な理由プロセス全体の処理速度を測定し、解決時間の長期化につながる要因を特定するための重要なKPIです。入手先各インシデントIDについて、最後のイベントと最初のイベントのタイムスタンプの差から算出します。例 25920060480086400
	タグ Tags	分類やコンテキストの把握のためにインシデントに付けるタグの一覧です。
説明タグは、チケットに追加してコンテキストを補足したり、分類や振り分けに役立てたりできる柔軟なラベルです。エージェントが手動で追加するほか、トリガーや自動化によって自動で追加することもできます。タグは、プロセスマイニング分析に役立つデータです。特定の製品リリース（「launch_q4」）や既知の障害（「outage_20231027」）に関連するインシデントに絞り込むなど、細かな条件で分析対象を分類できます。この柔軟性により、標準のチケットフィールドだけでは難しい詳細な調査が可能になります。重要な理由インシデントを柔軟に分類、絞り込みできます。標準フィールドだけでは難しい、コンテキストに応じた詳細な分析に役立ちます。入手先 Zendesk Tickets APIのtagsフィールド。例 vip_usernetwork_issueoutage_20231027billing_related
	チケット種別 TicketType	チケットの分類です。「インシデント」「問題」「質問」「Task」などがあります。
説明このフィールドは、依頼の内容に応じてチケットを分類します。インシデント管理プロセスでは、ITサービスの予期しない中断や品質低下を表す「インシデント」種別のチケットを対象とします。分析では、インシデントだけをプロセスビューに含めるためのフィルターとして主に使います。また、ITサービスマネジメント全体の分析では、インシデント、問題、サービスリクエストへの対応プロセスを比較する際にも利用できます。重要な理由データをインシデントに絞り込み、インシデント管理のライフサイクルに沿ったプロセス分析を行えます。入手先 Zendesk Tickets APIのtypeフィールド。例インシデント問題質問Task
	初回対応で解決したかどうか IsFirstContactResolution	引き継ぎがなく、最初に割り当てられたエージェントまたはグループがインシデントを解決した場合にtrueとなる真偽値です。
説明初回対応解決率（FCR）は、サポートセンターの効率と顧客満足度を測る重要な指標です。この算出属性は、別のエージェントやチームに再割り当てされずに解決したインシデントを示します。通常、チケットが最初に割り当てられたエージェントとグループのまま「解決済み」になったかどうかを確認します。プロセスマイニングでは、FCRを直接算出し、エスカレーションが必要だったインシデントとプロセス経路を比較できます。これにより、一次サポートの対応力を高める機会を特定できます。重要な理由最初のサポート対応の効率を直接測定し、プロセスの早い段階で解決するための改善機会を特定できます。入手先算出される真偽値です。チケットのステータスが「解決済み」または「クローズ済み」で、インシデントのライフサイクルを通じて担当エージェントまたは担当グループが1つだけの場合にtrueとなります。例 truefalse
	報告者 Submitter	インシデントを最初に報告したエンドユーザーまたはシステムです。
説明この属性は、チケットを作成した人またはシステムを示します。エージェントが他の人に代わってチケットを作成する場合があるため、依頼者とは異なることがあります。分析では、報告者を使って問題の報告元を把握できます。組織のデータと組み合わせると、特定の顧客やユーザーグループでインシデントが多発しているかを特定できます。先回りしたサポート施策やトレーニングの検討にも役立ちます。重要な理由インシデントの報告元を特定します。特定のユーザーや部門、自動化システムに関連する傾向の分析に役立ちます。入手先 Zendesk Tickets APIのsubmitter_idフィールド。例 alice.jones@example.combob.williams@example.comシステムモニター
	引き継ぎ回数 HandoffCount	インシデントが別のエージェントまたはグループに再割り当てされた回数の合計です。
説明この算出指標は、インシデントの担当が引き継がれた回数を示します。ケース内でAssigneeフィールドまたはAssignedGroupフィールドが変更されるたびに、回数が加算されます。引き継ぎは、インシデント管理における非効率や遅延の原因になりがちです。引き継ぎ回数が多い場合、振り分けルールが不明確である、サポートチームの知識が不足している、プロセスが複雑すぎるといった問題が考えられます。この指標は「インシデントあたりの平均引き継ぎ回数」の重要業績評価指標（KPI）の基礎となり、「引き継ぎと手戻り分析」ダッシュボードにも欠かせません。重要な理由担当の引き継ぎによるプロセス上の負荷を数値化し、解決時間を延ばす振り分けの非効率や知識不足の特定に役立ちます。入手先インシデントごとにAssignedGroupフィールドまたはAssigneeフィールドが変更された回数を数えて算出します。例 0135
	根本原因カテゴリ RootCauseCategory	インシデントの根本原因を大まかに分類したカテゴリです。
説明この属性は、インシデントが発生した根本的な理由を分類するために使います。通常、インシデントのライフサイクルの終盤に、事後検証や問題管理の一環として記録し、カスタムフィールドに保存します。「根本原因特定の精度」ダッシュボードや「根本原因分析の対象範囲」重要業績評価指標（KPI）に欠かせないデータです。根本原因別にインシデントを分析すると、繰り返し発生する問題を特定し、恒久的な対策の実施や将来のインシデント件数の削減につなげられます。事後対応に追われる状態から、問題の予防に重点を置いた取り組みへと移行できます。重要な理由インシデントの原因を分類し、傾向の把握や再発防止に役立てることで、問題管理を先回りして進められます。入手先通常はカスタムチケットフィールドです。Zendesk管理センターのチケットフィールド設定を確認してください。例ソフトウェアのバグハードウェア障害ユーザーの操作ミスネットワーク障害
	満足度評価 SatisfactionRating	インシデントの解決後にエンドユーザーが回答した満足度評価です。
説明この属性は、通常チケットの解決後に実施するアンケートを通じて、サポート対応に対する顧客の評価を記録します。Zendeskでは「良好」や「不良」などの評価が一般的です。満足度評価はプロセス効率を直接測るものではありませんが、重要な成果指標です。プロセスマイニングでは、プロセスのバリアントと満足度評価を関連付け、どの解決経路が顧客満足度の向上につながるかを把握できます。たとえば、引き継ぎが多いインシデントほど評価が低くなるかを確認できます。重要な理由プロセスの特性と関連付けられる重要な成果指標です。プロセスのパフォーマンスがユーザー満足度にどう影響するかを把握できます。入手先 Zendesk Ticket Metrics API（/api/v2/ticket_metrics.json）のsatisfaction_rating.scoreフィールド。例良好不良提示済み未提示
	自動化済みかどうか IsAutomated	アクティビティが自動化システムと人間のどちらによって実行されたかを示す真偽値です。
説明この派生属性を使うと、人間のユーザーによるイベントと、システムの自動化、トリガー、API連携によるイベントを区別できます。通常、イベントの作成者が既知のシステムユーザーかどうかを確認して判定します。現代のプロセス分析では、自動化の度合いを把握することが重要です。自動化ルールの有効性を評価し、自動化できる手作業を特定し、自動化が効率や解決時間に与える影響を測定できます。この属性を使って、自動化されたアクティビティと手動のアクティビティのプロセスの流れを比較できます。重要な理由人による操作とシステムによる操作を区別できます。自動化がプロセス効率に与える影響の分析や、新たな自動化の機会の特定に役立ちます。入手先 Ticket Audits APIのイベント作成者（author_id）が、既知のシステムユーザーまたは自動化ユーザーに該当するかどうかを確認して算出します。例 truefalse
	重大度 Severity	インシデントが業務に与える影響の大きさです。
説明重大度は、インシデントが業務に与える影響を示します。全体的な緊急度を判断するため、優先度と併せて使われることもあります。通常、Zendeskのカスタムフィールドとして設定します。重大度を分析すると、対応中のインシデントの深刻さを把握できます。「SLA遵守状況のモニタリング」や「優先順位付けの有効性指標」などのダッシュボードで、データを分類する際の重要な項目です。重大度別にプロセスの流れを比較すると、重大度の高いインシデントに適切な速度とリソースで対応できているかを確認できます。重要な理由インシデントが業務に与える影響を示します。重大な問題に絞った分析や、効率的な解決に役立ちます。入手先通常はカスタムフィールドです。Zendesk管理センターのチケットフィールド設定を確認してください。例 1 - 重大2 - 高3 - 中4 - 低
	顧客組織 Organization	インシデントの依頼者が所属する組織または企業です。
説明この属性は、インシデントと顧客の組織を関連付けます。顧客ごとにサービスレベルやサポートプロセスが異なるB2Bサポート環境で重要です。組織別にインシデントを分析すると、サポートチームは顧客の状況を把握し、特定の顧客に繰り返し発生する問題を見つけ、契約上の義務が果たされているかを確認できます。ダッシュボードやレポートを顧客別に絞り込み、顧客の視点からパフォーマンスを確認する際にも役立つ項目です。重要な理由顧客別の分析が可能になり、サービスレベルの確認や重要顧客の傾向把握、顧客との関係管理に役立ちます。入手先 Zendesk Tickets APIのorganization_idフィールド。例 Global Tech Inc.Innovate SolutionsData Corp

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分析のために、イベントログに記録する重要なプロセスの手順と節目です。

6 推奨 7 任意

	アクティビティ	説明
	インシデントをクローズ	チケットが完全にクローズされ、インシデントのライフサイクルが終了したことを示します。Zendeskでは、解決後に一定期間が経過すると自動的にクローズされることが多く、最終的なステータス変更として記録されます。
重要な理由プロセスの最終アクティビティです。「インシデント作成」からこのイベントまでの時間を算出すると、サイクルタイムを最初から最後まで把握できます。入手先チケット監査ログで、「status」フィールドの新しい値が「closed」になった「Change」イベントから取得します。記録「status」フィールドが「closed」に変更された「Change」イベントを特定します。イベントタイプ explicit
	インシデント作成	Zendeskで新しいチケットが作成され、インシデントのライフサイクルが始まる時点を示します。このイベントはZendeskのチケット作成監査ログに明示的に記録され、各ケースの開始点となります。
重要な理由プロセスの主な開始アクティビティです。このイベントから他のイベントまでの時間を分析すると、チケットのライフサイクル全体の所要時間や初回応答時間を測定できます。入手先 Zendeskのチケット監査ログに明示的に記録されるイベントです。新しいチケットが作成されるたびに、対応するタイムスタンプとともに「Create」イベントが記録されます。記録監査ログに記録されたチケット作成イベントから直接取得します。イベントタイプ explicit
	インシデント解決	担当者が解決策を実施し、チケットを「solved」に設定した時点を示す重要な節目です。チケット監査ログにステータス変更として明示的に記録されます。
重要な理由主な解決アクティビティであり、解決までの時間を測る重要な時点です。このイベントから「インシデントクローズ」までの時間は、ユーザーの確認または自動クローズまでの期間を表します。入手先チケット監査ログで、「status」フィールドの新しい値が「solved」になった「Change」イベントから取得します。記録「status」フィールドが「solved」に変更された「Change」イベントを特定します。イベントタイプ explicit
	ステータスをオープンに変更	担当者がインシデントへの対応を開始したことを示します。通常、チケットの「status」フィールドが「new」から「open」に変わったことから推定され、調査と診断の開始を表します。
重要な理由このイベントは、待機状態から実作業への移行を示します。チケットが「new」から「open」に変わるまでの時間は、初回応答時間を測る重要な指標です。入手先チケット監査ログで、「status」フィールドの新しい値が「open」、変更前の値が「new」である「Change」イベントを特定して推定します。記録ステータスフィールドが「new」から「open」に変更されたことから推定します。イベントタイプ inferred
	チケットの担当者を再割り当て	初回の割り当て後に、チケットの担当が別の担当者またはグループに移ると発生します。チケットの監査履歴に明示的なイベントとして記録されます。
重要な理由再割り当ては、引き継ぎや手戻りの分析に欠かせません。頻繁な再割り当ては、初回の振り分けミス、問題の複雑さ、プロセスのボトルネックを示していることがあります。入手先チケット監査ログで、初回の入力後に「assignee_id」または「group_id」フィールドに対する「Change」イベントが発生したことを特定します。記録「assignee_id」または「group_id」フィールドに対する、その後の「Change」イベントを特定します。イベントタイプ explicit
	チケットを担当者に割り当て	チケットが対応する担当者に割り当てられたときに発生するアクティビティです。チケットの監査履歴に明示的に記録され、個人が対応を引き受けたことを示します。
重要な理由この節目は、初回割り当てまでの時間の測定に欠かせません。また、引き継ぎ、手戻り、初回解決率の分析にも使われます。入手先チケット監査ログで「assignee_id」フィールドが入力または変更された際に記録されます。初回の割り当ては、重要業績評価指標の算出における重要な節目です。記録チケット監査ログで「assignee_id」フィールドに対する「Change」イベントを特定します。イベントタイプ explicit
	SLA目標未達	初回返信時間や解決時間など、定められたサービスレベル合意をチケットが満たせなかった時点を示します。SLAポリシーの定義とチケットの更新時刻に基づいて算出されます。
重要な理由このイベントは、SLA遵守状況のモニタリングに直接役立ちます。違反がいつ、なぜ発生するかを特定することは、サービスの信頼性と顧客の信頼を高めるうえで欠かせません。入手先算出されるイベントです。チケットに関連付けられた「sla_policy_metrics」データを分析し、各SLA目標の「breached_at」タイムスタンプを使って導出できます。記録チケットのSLA指標データに含まれる「breached_at」タイムスタンプから導出します。イベントタイプ calculated
	ステータスを保留中に変更	依頼者からの返信を待つ間、プロセスが一時停止していることを示します。チケットの「status」フィールドが「pending」に変わったことから推定します。
重要な理由このアクティビティは、ユーザー確認待ち時間の算出に欠かせません。この状態が長く続くと、解決までの全体時間が大幅に延び、連絡の遅れも明らかになります。入手先チケット監査ログで、「status」フィールドの新しい値が「pending」である「Change」イベントを特定して推定します。記録ステータスフィールドが「pending」に変更されたことから推定します。イベントタイプ inferred
	チケットをグループに割り当て	インシデントを特定のサポートグループに最初に振り分け、トリアージすることを示します。通常、担当を決める最初のステップであり、チケットの監査履歴に明示的な変更イベントとして記録されます。
重要な理由グループへの割り当てを追跡すると、初期トリアージの効率を分析し、チケットが適切なチームに振り分けられるまでの遅延を特定できます。入手先チケット監査ログで「group_id」フィールドが設定または変更された際に記録されます。作成後に最初に発生した変更が初回の割り当てです。記録チケット監査ログで「group_id」フィールドに対する「Change」イベントを特定します。イベントタイプ explicit
	ユーザー満足度を評価	エンドユーザーが受けたサポートに対する満足度を評価した時点を示します。チケットの解決後、Zendeskに明示的なイベントとして記録されます。
重要な理由満足度評価を分析すると、担当者の対応やプロセスの有効性に関する重要なフィードバックが得られます。プロセス指標と顧客の成果を結び付けて把握できます。入手先チケットに関連付けられた満足度評価データから取得します。通常、「good」または「bad」の評価と、任意のコメントが含まれます。記録チケットに満足度評価が送信されたときに記録されるイベントです。イベントタイプ explicit
	優先度を設定	インシデントの優先度（低、通常、高、緊急など）を定義します。明示的な変更イベントとして記録され、チケットの緊急度と必要な応答時間を決定します。
重要な理由優先度を設定した時期と方法を追跡することは、「優先順位付けの有効性指標」ダッシュボードに欠かせません。重大な問題に迅速に対応できているかを確認できます。入手先チケット監査ログの「priority」フィールドに対する「Change」イベントから取得します。その後の変更も追跡し、優先度変更率の重要業績評価指標を測定できます。記録チケット監査ログで「priority」フィールドに対する「Change」イベントを特定します。イベントタイプ explicit
	公開返信を送信	サポート担当者からエンドユーザーへの連絡を示します。チケットに公開コメントが追加されるたびに、Zendeskの明示的なイベントとして記録されます。
重要な理由公開返信を追跡すると、連絡の頻度を把握できます。また、ユーザーの確認待ちによる遅延を分析する際の重要な時系列情報になります。入手先チケットのコメントデータから取得します。「public」属性がtrueのコメントを公開コメントとして識別します。記録「public: true」の新しいコメントがチケットに追加されたときに記録されるイベントです。イベントタイプ explicit
	内部メモを追加	担当者がチーム内の他のメンバーに向けてチケットに非公開メモを追加する、内部での連携を示します。コメントが非公開に設定されたときに明示的に記録されます。
重要な理由内部メモを分析すると、連携が必要な複雑な問題についてインサイトを得られます。一方、メモが過剰に多い場合は、ナレッジ不足やプロセスの非効率を示している可能性があります。入手先チケットのコメントデータから取得します。「public」属性がfalseのコメントを内部メモとして識別します。記録「public: false」の新しいコメントがチケットに追加されたときに記録されるイベントです。イベントタイプ explicit

推奨任意

データ抽出ガイド

Zendesk Supportからデータを取得する方法

ステップ

Zendesk Exploreにアクセス：Zendesk Exploreでレポートを作成、管理する権限を持つユーザーアカウントで、Zendesk Supportにログインします。
新しいレポートを作成：Exploreモジュールを開きます。左側のナビゲーションバーにある「Reports」アイコンをクリックし、「New report」ボタンをクリックします。
データセットを選択：「Choose a dataset」ウィンドウで、Support: Ticket updates [default]データセットを選択します。このデータセットには各チケットの変更履歴が含まれており、イベントログの作成に必要です。
初期属性（列）を追加：レポートビルダーの「Rows」セクションを開きます。「Add」をクリックし、次の属性を選択します。これらがイベントログの列になります：Ticket ID、Update - Timestamp、Ticket status、Assignee name、Ticket group、Ticket priority、Ticket channel、Changes - Field name、Changes - Previous value、Changes - New value、Comment public。
計算属性を作成：ここが最も重要な手順です。「Calculations」メニュー（フラスコのアイコン）を開き、「Standard calculated attribute」を選択します。下の「Query」セクションで定義されている3つの属性、ActivityName、SourceSystem、LastDataUpdateを作成します。提示された数式をそのままコピーしてください。
レポートの列を調整：新しく作成した計算属性（ActivityName、SourceSystem、LastDataUpdate）を「Rows」セクションに追加します。表示を整理するため、ActivityNameの作成に使った生のフィールド（Changes - Field name、Changes - Previous value、Changes - New value、Comment public）は削除できます。
レポートにフィルターを追加：「Filters」セクションを開き、「Add」をクリックします。Update - Dateのフィルターを追加し、適切な期間（例：直近3か月）を選択します。さらに、計算属性ActivityNameにもフィルターを追加し、null値を除外します。これにより、対象のアクティビティに該当しないチケット更新を除外できます。
レポートを実行して確認：属性やフィルターを追加すると、Zendesk Exploreがレポートを自動更新します。データテーブルを確認し、行と列が想定どおりに表示されていることを確かめます。イベントごとに1行表示されます。
データをCSVにエクスポート：レポートが完成したら、右上の「Export」ボタンをクリックして「CSV」を選択します。ZendeskがCSVファイルを作成し、ダウンロードします。
アップロードの準備：エクスポートしたCSVファイルを開きます。列見出しをプロセスマイニングツールで必要な属性名に合わせて変更します（例：「Ticket ID」をTicketIdに、「Update - Timestamp」をEventTimestampに変更）。タイムスタンプの日付形式がISO 8601に準拠していることを確認します。これでファイルをアップロードできます。

設定

Zendeskデータセット：レポートはSupport: Ticket updates [default]データセットを基に作成してください。これは、プロセスをイベント単位で再構成するために必要な詳細な変更履歴を提供する唯一の標準データセットです。
期間による絞り込み：データ量を抑えるため、日付フィルターを必ず設定してください。主なフィルターにはUpdate - Date属性を使います。初回分析では、通常3～6か月分のデータが推奨されます。
アクティビティのフィルター：ActivityName計算属性を作成した後、この値がnullの行を除外するフィルターをレポートに設定してください。これにより、イベントログからシステム更新やタグ変更など、分析に関係のないチケット変更を除外できます。
計算属性：この抽出では、チケットフィールドの生の変更内容を人が読めるアクティビティ名に変換するため、標準の計算属性を使用します。数式を正確に設定してください。
前提条件：レポートの実行には、Zendesk Exploreの「Viewer」以上のロールが必要です。レポートの作成と保存には、「Editor」または「Admin」の権限が必要です。

クエリの例 config

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

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

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

**3. Standard Calculated Attribute Formulas:**

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

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

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

ステップ

前提条件：システムにPython 3.6以降とrequests、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。次のpipコマンドでインストールできます：pip install requests pandas。
Zendesk APIトークンを作成：管理者としてZendesk Supportにログインします。Admin Center > Apps and integrations > APIs > Zendesk APIsの順に開きます。「API Tokens」セクションで新しい有効なAPIトークンを追加し、生成されたトークン文字列を安全に保存します。
Pythonスクリプトを設定：新しいPythonファイル（例：extract_zendesk_logs.py）を作成し、提示されたスクリプトをコピーします。スクリプトの先頭にあるプレースホルダー変数ZENDESK_SUBDOMAIN、ZENDESK_EMAIL、ZENDESK_API_TOKENを、使用する認証情報に置き換えます。START_TIMESTAMPには、データ抽出期間の開始時点をUnixエポックタイムスタンプで設定します。
APIエンドポイントを確認：このスクリプトでは主に2つのZendesk APIエンドポイントを使います。incremental/tickets/cursor.jsonエンドポイントで、START_TIMESTAMP以降に更新されたすべてのチケットを効率的に取得します。次に、各チケットについてtickets/{ticket_id}/audits.jsonエンドポイントを呼び出し、変更やイベントの詳細な履歴を取得します。
スクリプトを実行：ターミナルで次のコマンドを実行します：python extract_zendesk_logs.py。Zendesk APIからデータの取得が始まります。
スクリプトの進行状況を確認：処理したチケット数がコンソールに表示されるため、進行状況を確認できます。期間やチケット数によっては、処理に時間がかかる場合があります。
データ取得とページネーション：スクリプトがAPIのページネーションを自動で処理します。最初のチケットエクスポートURLから開始し、すべてのチケットを取得するまで、各APIレスポンスに含まれるafter_urlをたどります。
イベントを変換：チケットごとに監査履歴を順に処理します。各監査イベントを解析し、Zendesk内部のイベント種別（Create、Change、Commentなど）を、必要な業務アクティビティ（Incident Created、Status Changed to Open、Public Reply Sentなど）に対応付けます。
SLAデータを処理：解決済みチケットごとにSLA指標を取得する専用関数get_sla_breach_eventsが含まれています。SLA違反は監査ログの標準イベントではないため、この関数で追加のAPI呼び出しを行い、SLAポリシーの適用状況を取得します。
イベントログを作成：すべてのチケットの処理後、抽出したイベントをpandas DataFrameにまとめます。最終的なイベントログは、スクリプトを実行したディレクトリにzendesk_incident_event_log.csvという名前で保存されます。
アップロードの準備：作成されたCSVファイルの内容を確認します。このファイルはProcessMindに直接アップロードして分析できる形式です。

設定

Zendesk APIの認証情報：Zendeskのサブドメイン、管理者またはエージェントアカウントに関連付けられたメールアドレス、有効なAPIトークンが必要です。認証情報は安全に保管してください。本番環境では、バージョン管理対象のスクリプトに直接記述しないでください。
開始タイムスタンプ（START_TIMESTAMP）：この整数値でデータ抽出の開始時点を指定します。Unixエポックタイムスタンプを設定してください。システムに過度な負荷をかけずに十分なデータを集めるには、3～6か月前を開始時点とする方法が推奨されます。特定の日付に対応するタイムスタンプは、オンライン変換ツールで確認できます。
APIのレート制限：スクリプトは多数のAPI呼び出しを行います。Zendeskのレート制限はプランによって異なります。中程度のデータ量であればこのスクリプトを実行できますが、大規模な環境では、制限超過による429エラーを避けるため、ループ内にtime.sleep()を追加する必要がある場合があります。
必要なPythonライブラリ：API呼び出しにはrequestsライブラリ、データ処理とCSVエクスポートにはpandasライブラリを使用します。Python環境にインストールされていることを確認してください。
ユーザー権限：APIトークンに関連付けられたユーザーアカウントには、監査履歴やチケット指標を含むチケットデータを読み取る権限が必要です。

クエリの例 python

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

    return all_events

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

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

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

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

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

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

ステップ

チケット、チケット監査履歴、ユーザー、グループ、満足度評価、増分エクスポートの読み取り権限を持つZendesk APIクライアントを作成します。Zendesk Supportの環境に合わせてAPIトークンまたはOAuth認証情報を設定します。サブドメイン、認証情報、抽出済み位置を安全な設定値として保存します。
Zendesk Incremental Ticket Export APIを使い、前回正常に処理した抽出済み位置以降に更新されたチケットを取得します。以下のスクリプトでは、文書化されたエンドポイント形式https://[Your Zendesk subdomain].zendesk.com/api/v2/incremental/tickets/cursor.jsonを使用し、APIが結果セットの取得完了を返すまでカーソルページネーションを続けます。
取得した各チケットについて、チケット監査エンドポイントから監査履歴を取得します。ProcessMindはイベントログをそのまま読み込み、最終的なチケット状態からアクティビティを推測しないため、監査記録が必要です。監査のタイムスタンプ、実行者、チケット識別子、監査イベントを保持してください。
監査イベントを明示的なイベント行に変換します。チケットの作成、グループへの割り当て、担当者への割り当て、優先度の変更、オープンへのステータス変更、公開返信、内部メモ、再割り当て、保留へのステータス変更、解決済みへの変更、クローズを抽出します。満足度評価がある場合は、別の行として抽出します。SLA違反は、必要なSLA目標とイベントのタイムスタンプがある場合に限って計算し、計算に使った入力データを文書化します。
最後に正常に処理した更新タイムスタンプまたはカーソルを保持します。すべてのページ、チケット監査履歴、任意の満足度記録の書き込みが完了するまで、抽出済み位置を更新しないでください。初回実行では、通常3～6か月分を対象とする[Start date in ISO 8601 format]のような開始時点を指定します。
必須列TicketId、ActivityName、EventTimestamp、SourceSystem、LastDataUpdateに値を設定します。ソースデータにある場合は、推奨列TicketStatus、Assignee、AssignedGroup、TicketPriority、Channel、SlaStatus、EventEndTimeにも値を設定します。Zendeskから属性を取得できない場合に限り、値を空欄にします。
TicketId、ActivityName、EventTimestampと、利用可能な場合は安定したソースイベント識別子を使って重複を除外します。複数の公開返信、内部メモ、割り当て、ステータス変更など、同じアクティビティが正当に複数回発生した場合は、それぞれ保持します。
変換後の行をCSVまたはProcessMindが対応する別のイベントログ形式で出力します。タイムスタンプはUTCオフセットを明示したISO 8601形式にし、TicketIdのデータ型を統一します。ActivityNameには文書化されたアクティビティ名を正確に設定し、同じ抽出バッチ内のすべての行でLastDataUpdateを同じ値にします。
イベントログをProcessMindにアップロードし、Incident IDをケース識別子、Activityをアクティビティ列、Event Timestampをイベント時刻列として設定します。必要なアクティビティがすべて、可視化時に推測されるのではなく、明示的な行として記録されていることを確認します。

設定

API方式：カーソルページネーションを使うZendesk Incremental Ticket Export API。イベント単位の抽出にはチケット監査エンドポイントを使用します。満足度評価が有効で、アクセスできる場合は満足度エンドポイントも使用します。
必須設定：Zendeskのサブドメイン、API認証、初回の開始日、抽出済み位置、リクエストのタイムアウト、再試行ポリシー、出力先。[Your Zendesk subdomain]、[Your API email]、[Your API token]は、安全に管理された環境の値に置き換えてください。
期間：初回のデータ取得では、必要な履歴がそれより長い場合を除き、3～6か月分を対象にします。定期的な取得では、前回正常に処理した抽出済み位置以降のレコードを取得し、遅れて到着する更新に備えて短い重複期間を設けたうえで、重複を除外します。
フィルター：会社、ブランド、グループ、組織、チケットフォーム、チャネル、カスタムフィールドによる絞り込みは、プロセスの対象範囲で明示的に必要な場合に限って適用します。Zendesk Supportでは、設定済みのZendeskフィールドに該当する項目がない限り、SAP形式の会社コードや伝票タイプによるフィルターは使用しません。
イベントの意味：明示的な変更の判定には監査イベントを正とします。現在のチケットステータスに値があるという理由だけで、ステータス変更イベントを作成しないでください。ステータスイベントは、監査イベントまたは文書化された別のソースイベントに基づいて出力します。
SLAの設定：SLA目標違反の判定には、該当するSLAポリシー、目標時間、営業時間カレンダー、判定に必要なタイムスタンプへのアクセスが必要です。Zendeskが違反イベントまたは指標を提供する場合は、そのデータを使用します。提供されない場合は、文書化されたポリシーデータに基づいて計算し、計算根拠を保持します。
満足度の設定：ユーザー満足度評価の記録には、満足度評価が有効で、APIから評価レコードにアクセスできる必要があります。評価のない解決済みチケットに、実在しない評価イベントを作成しないでください。
パフォーマンス：カーソルページネーション、チケット監査リクエストの並列数制御、接続の再利用、レート制限時の指数バックオフ、バッチ処理の成功後のチェックポイント保存を行います。実行のたびにすべてのチケット監査履歴を再取得しないでください。
完全性：増分エクスポートでは指定時刻以降に更新されたチケットを取得できますが、監査履歴の取得や遅れて届く更新には別途対応が必要です。重複期間を設け、安定したキーで重複を除外してください。
前提条件：APIへのアクセス、チケットと監査履歴の読み取り権限、名前の解決に必要なユーザーとグループへのアクセス、必要に応じた満足度データへのアクセス、違反計算に必要なSLAデータへのアクセスが必要です。利用できる監査イベントの種類は、Zendeskの設定や契約プランによって異なる場合があります。

クエリの例 python

import csv
import json
import os
import time
from datetime import datetime, timezone, timedelta
from typing import Any, Dict, Iterable, List, Optional, Tuple

import requests

ZENDESK_SUBDOMAIN = os.getenv(class="hl-string">"ZENDESK_SUBDOMAIN", class="hl-string">"[Your Zendesk subdomain]")
API_EMAIL = os.getenv(class="hl-string">"ZENDESK_API_EMAIL", class="hl-string">"[Your API email]")
API_TOKEN = os.getenv(class="hl-string">"ZENDESK_API_TOKEN", class="hl-string">"[Your API token]")
START_DATE = os.getenv(class="hl-string">"START_DATE", class="hl-string">"[Start date in ISO 8601 format]")
OUTPUT_FILE = os.getenv(class="hl-string">"OUTPUT_FILE", class="hl-string">"incident_event_log.csv")
SOURCE_SYSTEM = class="hl-string">"Zendesk Support"
LAST_DATA_UPDATE = datetime.now(timezone.utc).isoformat()

if class="hl-string">"[" in ZENDESK_SUBDOMAIN or class="hl-string">"[" in API_EMAIL or class="hl-string">"[" in API_TOKEN or class="hl-string">"[" in START_DATE:
    raise ValueError(class="hl-string">"Set ZENDESK_SUBDOMAIN, ZENDESK_API_EMAIL, ZENDESK_API_TOKEN, and START_DATE before running")

BASE_URL = fclass="hl-string">"https://{ZENDESK_SUBDOMAIN}.zendesk.com/api/v2"
SESSION = requests.Session()
SESSION.auth = (fclass="hl-string">"{API_EMAIL}/token", API_TOKEN)
SESSION.headers.update({class="hl-string">"Accept": class="hl-string">"application/json"})

FIELDS = [
    class="hl-string">"TicketId", class="hl-string">"ActivityName", class="hl-string">"EventTimestamp", class="hl-string">"SourceSystem", class="hl-string">"LastDataUpdate",
    class="hl-string">"TicketStatus", class="hl-string">"Assignee", class="hl-string">"AssignedGroup", class="hl-string">"TicketPriority", class="hl-string">"Channel",
    class="hl-string">"SlaStatus", class="hl-string">"EventEndTime"
]


def parse_time(value: Optional[str]) -> Optional[datetime]:
    if not value:
        return None
    return datetime.fromisoformat(value.replace(class="hl-string">"Z", class="hl-string">"+00:00"))


def iso(value: Any) -> str:
    if isinstance(value, datetime):
        return value.astimezone(timezone.utc).isoformat()
    if value is None:
        return class="hl-string">""
    return str(value)


def get_json(url: str, params: Optional[Dict[str, Any]] = None) -> Dict[str, Any]:
    for attempt in range(6):
        response = SESSION.get(url, params=params, timeout=60)
        if response.status_code == 429:
            retry_after = int(response.headers.get(class="hl-string">"Retry-After", class="hl-string">"5"))
            time.sleep(max(retry_after, 2 ** attempt))
            continue
        response.raise_for_status()
        return response.json()
    raise RuntimeError(fclass="hl-string">"Request failed after retries: {url}")


def incremental_tickets(start_time: str) -> Iterable[Dict[str, Any]]:
    url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}/incremental/tickets/cursor.json"
    params: Optional[Dict[str, Any]] = {class="hl-string">"start_time": int(parse_time(start_time).timestamp())}
    while url:
        payload = get_json(url, params)
        for ticket in payload.get(class="hl-string">"tickets", []):
            yield ticket
        if payload.get(class="hl-string">"end_of_stream"):
            break
        url = payload.get(class="hl-string">"after_url")
        params = None


def ticket_audits(ticket_id: int) -> Iterable[Dict[str, Any]]:
    url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}/tickets/{ticket_id}/audits.json"
    while url:
        payload = get_json(url)
        for audit in payload.get(class="hl-string">"audits", []):
            yield audit
        url = payload.get(class="hl-string">"next_page")


def satisfaction_for_ticket(ticket_id: int) -> Iterable[Dict[str, Any]]:
    url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}/tickets/{ticket_id}/satisfaction_ratings.json"
    try:
        payload = get_json(url)
    except requests.HTTPError as error:
        if error.response is not None and error.response.status_code in (403, 404):
            return
        raise
    for rating in payload.get(class="hl-string">"satisfaction_ratings", []):
        yield rating


def user_name(user_id: Any, cache: Dict[str, str]) -> str:
    if not user_id:
        return class="hl-string">""
    key = str(user_id)
    if key not in cache:
        payload = get_json(fclass="hl-string">"{BASE_URL}/users/{user_id}.json")
        user = payload.get(class="hl-string">"user", {})
        cache[key] = user.get(class="hl-string">"name") or user.get(class="hl-string">"email") or key
    return cache[key]


def group_name(group_id: Any, cache: Dict[str, str]) -> str:
    if not group_id:
        return class="hl-string">""
    key = str(group_id)
    if key not in cache:
        payload = get_json(fclass="hl-string">"{BASE_URL}/groups/{group_id}.json")
        cache[key] = payload.get(class="hl-string">"group", {}).get(class="hl-string">"name") or key
    return cache[key]


def ticket_context(ticket: Dict[str, Any], users: Dict[str, str], groups: Dict[str, str]) -> Dict[str, str]:
    assignee = user_name(ticket.get(class="hl-string">"assignee_id"), users)
    group = group_name(ticket.get(class="hl-string">"group_id"), groups)
    return {
        class="hl-string">"TicketStatus": str(ticket.get(class="hl-string">"status") or class="hl-string">""),
        class="hl-string">"Assignee": assignee,
        class="hl-string">"AssignedGroup": group,
        class="hl-string">"TicketPriority": str(ticket.get(class="hl-string">"priority") or class="hl-string">""),
        class="hl-string">"Channel": str((ticket.get(class="hl-string">"via") or {}).get(class="hl-string">"channel") or class="hl-string">""),
        class="hl-string">"SlaStatus": class="hl-string">"",
    }


def make_row(ticket_id: Any, activity: str, event_time: Any, context: Dict[str, str], end_time: Any = class="hl-string">"") -> Dict[str, str]:
    row = {
        class="hl-string">"TicketId": str(ticket_id),
        class="hl-string">"ActivityName": activity,
        class="hl-string">"EventTimestamp": iso(event_time),
        class="hl-string">"SourceSystem": SOURCE_SYSTEM,
        class="hl-string">"LastDataUpdate": LAST_DATA_UPDATE,
        class="hl-string">"TicketStatus": context.get(class="hl-string">"TicketStatus", class="hl-string">""),
        class="hl-string">"Assignee": context.get(class="hl-string">"Assignee", class="hl-string">""),
        class="hl-string">"AssignedGroup": context.get(class="hl-string">"AssignedGroup", class="hl-string">""),
        class="hl-string">"TicketPriority": context.get(class="hl-string">"TicketPriority", class="hl-string">""),
        class="hl-string">"Channel": context.get(class="hl-string">"Channel", class="hl-string">""),
        class="hl-string">"SlaStatus": context.get(class="hl-string">"SlaStatus", class="hl-string">""),
        class="hl-string">"EventEndTime": iso(end_time),
    }
    return row


def audit_value(audit_event: Dict[str, Any], field: str) -> Any:
    for change in audit_event.get(class="hl-string">"changes", []):
        if change.get(class="hl-string">"field") == field:
            return change
    return None


def append_audit_rows(ticket: Dict[str, Any], audit: Dict[str, Any], rows: List[Dict[str, str]], users: Dict[str, str], groups: Dict[str, str]) -> None:
    ticket_id = ticket.get(class="hl-string">"id")
    event_time = audit.get(class="hl-string">"created_at")
    context = ticket_context(ticket, users, groups)
    author = user_name(audit.get(class="hl-string">"author_id"), users)
    for change in audit.get(class="hl-string">"events", []):
        event_type = change.get(class="hl-string">"type")
        field = change.get(class="hl-string">"field")
        value = change.get(class="hl-string">"value")
        previous = change.get(class="hl-string">"previous_value")
        if event_type == class="hl-string">"Create" or field == class="hl-string">"created_at":
            rows.append(make_row(ticket_id, class="hl-string">"Incident Created", event_time, context))
        if field == class="hl-string">"group_id" and value is not None:
            context[class="hl-string">"AssignedGroup"] = group_name(value, groups)
            if previous not in (None, class="hl-string">"", value):
                rows.append(make_row(ticket_id, class="hl-string">"Ticket Reassigned", event_time, context))
            else:
                rows.append(make_row(ticket_id, class="hl-string">"Ticket Assigned to Group", event_time, context))
        if field == class="hl-string">"assignee_id" and value is not None:
            context[class="hl-string">"Assignee"] = user_name(value, users)
            if previous not in (None, class="hl-string">"", value):
                rows.append(make_row(ticket_id, class="hl-string">"Ticket Reassigned", event_time, context))
            else:
                rows.append(make_row(ticket_id, class="hl-string">"Ticket Assigned to Agent", event_time, context))
        if field == class="hl-string">"priority" and value is not None:
            context[class="hl-string">"TicketPriority"] = str(value)
            rows.append(make_row(ticket_id, class="hl-string">"Priority Set", event_time, context))
        if field == class="hl-string">"status":
            context[class="hl-string">"TicketStatus"] = str(value or class="hl-string">"")
            if value == class="hl-string">"open":
                rows.append(make_row(ticket_id, class="hl-string">"Status Changed to Open", event_time, context))
            if value == class="hl-string">"pending":
                rows.append(make_row(ticket_id, class="hl-string">"Status Changed to Pending", event_time, context))
            if value == class="hl-string">"solved":
                rows.append(make_row(ticket_id, class="hl-string">"Incident Resolved", event_time, context))
            if value == class="hl-string">"closed":
                rows.append(make_row(ticket_id, class="hl-string">"Incident Closed", event_time, context))
        if event_type == class="hl-string">"Comment":
            if bool(change.get(class="hl-string">"public")):
                rows.append(make_row(ticket_id, class="hl-string">"Public Reply Sent", event_time, context))
            else:
                rows.append(make_row(ticket_id, class="hl-string">"Internal Note Added", event_time, context))


def append_satisfaction_rows(ticket: Dict[str, Any], rows: List[Dict[str, str]], users: Dict[str, str], groups: Dict[str, str]) -> None:
    context = ticket_context(ticket, users, groups)
    for rating in satisfaction_for_ticket(ticket.get(class="hl-string">"id")):
        rated_at = rating.get(class="hl-string">"created_at") or rating.get(class="hl-string">"updated_at")
        if rated_at:
            rows.append(make_row(ticket.get(class="hl-string">"id"), class="hl-string">"User Satisfaction Rated", rated_at, context))


def append_sla_breach_rows(ticket: Dict[str, Any], rows: List[Dict[str, str]], users: Dict[str, str], groups: Dict[str, str]) -> None:
    context = ticket_context(ticket, users, groups)
    sla_breach_time = ticket.get(class="hl-string">"sla_breach_at")
    if sla_breach_time:
        context[class="hl-string">"SlaStatus"] = class="hl-string">"Breached"
        rows.append(make_row(ticket.get(class="hl-string">"id"), class="hl-string">"SLA Target Breached", sla_breach_time, context))


def extract() -> List[Dict[str, str]]:
    rows: List[Dict[str, str]] = []
    users: Dict[str, str] = {}
    groups: Dict[str, str] = {}
    seen = set()
    for ticket in incremental_tickets(START_DATE):
        for audit in ticket_audits(ticket.get(class="hl-string">"id")):
            append_audit_rows(ticket, audit, rows, users, groups)
        append_satisfaction_rows(ticket, rows, users, groups)
        append_sla_breach_rows(ticket, rows, users, groups)
    unique_rows: List[Dict[str, str]] = []
    for row in rows:
        key = (row[class="hl-string">"TicketId"], row[class="hl-string">"ActivityName"], row[class="hl-string">"EventTimestamp"], row[class="hl-string">"Assignee"], row[class="hl-string">"AssignedGroup"])
        if key not in seen:
            seen.add(key)
            unique_rows.append(row)
    unique_rows.sort(key=lambda item: (item[class="hl-string">"TicketId"], item[class="hl-string">"EventTimestamp"], item[class="hl-string">"ActivityName"]))
    return unique_rows


if __name__ == class="hl-string">"__main__":
    event_rows = extract()
    with open(OUTPUT_FILE, class="hl-string">"w", newline=class="hl-string">"", encoding=class="hl-string">"utf-8") as output:
        writer = csv.DictWriter(output, fieldnames=FIELDS)
        writer.writeheader()
        writer.writerows(event_rows)
    print(json.dumps({class="hl-string">"output_file": OUTPUT_FILE, class="hl-string">"rows": len(event_rows), class="hl-string">"last_data_update": LAST_DATA_UPDATE}))

ステップ

Zendesk Supportの検証済みコネクターを備え、チケットの監査履歴とコメントを抽出でき、対象のデータウェアハウスまたはファイルシステムに書き込める商用ETLツールまたはデータ統合ツールを選びます。コネクターが増分抽出、ページネーション、レート制限への対応、ソースのタイムスタンプの保持をサポートしていることを確認します。
選択したツールでZendesk接続を作成します。ツールの設定画面でZendeskのサブドメイン、認証方式、認証情報またはトークン、必要な接続設定を入力します。Zendeskのプランとコネクターで利用できる場合は、チケット、チケット監査履歴、コメント、ユーザー、グループ、満足度評価、SLAデータへのアクセスを許可します。
抽出期間を設定します。初回は直近3～6か月分を取得し、その後はコネクターが対応する更新タイムスタンプまたは監査タイムスタンプに基づいて増分取得を設定します。後続の実行でイベントの重複や欠落が起きないよう、最後に正常に抽出した位置をイベントログとは別に保存します。
ケースのコンテキストに必要なチケット単位のデータを抽出します。チケット識別子、現在またはイベント発生時点のステータス、担当者、グループ、優先度、報告チャネル、SLAステータス、関連する更新タイムスタンプが含まれます。割り当て、優先度、ステータスなどのフィールド変更を明示的なイベント行として記録するため、チケット監査記録も抽出します。
チケットのコメントを抽出し、コネクターの公開設定または表示範囲の情報を使って、公開コメントと内部メモを区別します。コメントのタイムスタンプ、チケット識別子、作成者識別子、利用可能な場合は終了時刻または完了時刻も抽出します。公開コメントはPublic Reply Sent、非公開コメントはInternal Note Addedの行として記録します。
コネクターから取得できる場合は、満足度評価とSLA違反の記録を抽出します。SLA違反イベントを直接取得できない場合は、利用可能なSLA目標、ポリシー、営業時間、チケットイベントのタイムスタンプに基づいて、ETLツールで違反を計算するよう設定します。ソースデータまたは設定済みの計算で目標違反が確認できない限り、違反の行を作成しないでください。
抽出したソースレコードを、正規化されたイベントログに変換します。明示的なアクティビティの発生ごとに1行作成します。チケット作成はIncident Created、グループの割り当て変更はTicket Assigned to GroupまたはTicket Reassigned、担当者の割り当て変更はTicket Assigned to AgentまたはTicket Reassigned、優先度の変更はPriority Set、ステータス遷移は対応するステータスアクティビティ、コメントはPublic Reply SentまたはInternal Note Added、解決済みへの変更はIncident Resolved、満足度評価はUser Satisfaction Rated、クローズはIncident Closedに対応付けます。
イベントの分類ルールを決められた順序で適用します。利用可能な場合は、監査履歴の変更前と変更後の値を使います。グループへの最初の割り当てはTicket Assigned to Group、担当者への最初の割り当てはTicket Assigned to Agent、それ以降の所有者変更はTicket Reassignedに分類します。最新のチケット状態だけでなく、条件に該当する変更ごとに行を出力します。
必須列TicketId、ActivityName、EventTimestamp、SourceSystem、LastDataUpdateに値を設定します。推奨列TicketStatus、Assignee、AssignedGroup、TicketPriority、Channel、SlaStatus、EventEndTimeには、イベントのコンテキストまたは最も近い有効なソースレコードの値を設定します。ソースのタイムスタンプは一貫したタイムゾーン（UTCを推奨）で保持し、コネクターが対応する精度を維持します。
変換後のデータを検証します。すべてのTicketIdにIncident Createdの行があること、該当するイベントのタイムスタンプが抽出期間内にあること、ソースデータが存在する場合に必要な13種類のアクティビティ名がすべて含まれることを確認します。また、ソース監査識別子または文書化された複合キーに基づいて、重複イベントキーが適切に処理されていることを確かめます。
イベントログを、CSVや対応するデータウェアハウスコネクター形式など、ProcessMindが対応する表形式で対象のデータウェアハウステーブルまたはファイルに書き込みます。ヘッダー行は1行とし、列名を固定し、UTF-8エンコードとISO 8601形式のタイムスタンプを使用します。最終的なイベント列にネストされたJSONを含めないでください。ProcessMindは抽出した行をそのまま読み込むため、アクティビティを推測させずにイベントログをアップロードするか接続します。

設定

コネクターとライセンス：Zendesk Supportコネクターを備えた商用ETLツールまたはデータ統合ツールを使用します。Zendeskのプランとコネクターのバージョンで対応しているチケット、チケット監査履歴、コメント、ユーザー、グループ、満足度評価、SLA情報を取得できることを確認してください。
認証と認可：Zendeskのサブドメインと承認済みの認証方式を設定します。チケット、監査履歴、コメント、ユーザー、グループ、満足度、SLAの抽出に必要な権限だけを付与します。連携用アカウントで過去のレコードを読み取れることを確認してください。
期間：検証と初回データ取得では、3～6か月分から始めます。行数、ページネーション、レート制限への対応を確認してから、対象期間を広げてください。定期実行には増分取得の基準点を設定します。
必須フィルター：Zendeskのサブドメイン、ブランド、組織、グループ、チケットの対象範囲など、ソース設定で確認できる会社固有の条件だけを適用します。設定済みのZendeskデータモデルに該当フィールドがない限り、会社コードや伝票タイプでは絞り込まないでください。
監査履歴：チケット監査イベントの抽出を有効にし、増分取得時のイベント重複を防ぐため、利用可能な場合はソース監査識別子を保持します。
コメント：公開コメントと非公開コメントの両方を抽出します。ソースの表示範囲情報を使ってPublic Reply SentとInternal Note Addedに分類してください。コメント本文から公開・非公開を推測しないでください。
割り当ての分類：グループまたは担当者の変更前と変更後の値を比較します。最初の該当する割り当ては後続の変更と区別し、その後の所有者変更はTicket Reassignedとして出力します。
ステータスの分類：明示的なステータス遷移がある場合に限り、行を出力します。設定済みのZendeskステータスモデルに従って、new、open、pending、solved、closedの値を対応付けます。カスタムステータスを使用する場合は、データを読み込む前に対応関係を文書化してください。
SLAの処理：ソースのSLA違反イベントを優先します。取得できない場合は、利用可能なSLA目標、ポリシー、営業時間、イベントのタイムスタンプを使った計算方法を文書化して設定します。計算根拠はETLのメタデータに記録し、ソースにないフィールドを作らないでください。
タイムスタンプの処理：EventTimestampとEventEndTimeをUTCまたは文書化された別のタイムゾーンに統一します。ソースのタイムスタンプを保持し、イベント時刻を抽出時刻に置き換えないでください。
LastDataUpdate：LastDataUpdateには、ETL更新が正常に完了した時刻を設定します。同じデータ取得分のすべての行で同じ値を使用してください。
パフォーマンス：ページネーション、増分抽出、チケット更新時刻または監査時刻による分割、並列処理の制御、再試行、レート制限時のバックオフを使用します。定期実行のたびにチケット履歴全体を繰り返し抽出しないでください。
対象スキーマ：必須列TicketId、ActivityName、EventTimestamp、SourceSystem、LastDataUpdateと、利用可能な推奨属性を含むフラットなイベントテーブルまたはファイルを設定します。
ProcessMindの動作：ステータス変更、割り当て、返信、メモ、SLA違反、ライフサイクル上の節目をProcessMindに導出させないでください。アップロード前に、各アクティビティをイベント行として記録しておく必要があります。

クエリの例 config

-- Configure this transformation in the selected ETL tool using its Zendesk connector.
-- Replace bracketed connection, credential, date, and company-specific values in the tool configuration.
-- The connector source objects and field mappings must be selected from the tool's verified Zendesk schema.

WITH
source_tickets AS (
    SELECT
        ticket_id,
        created_at,
        status,
        assignee,
        assigned_group,
        priority,
        channel,
        sla_status,
        updated_at
    FROM [Your Zendesk tickets source]
    WHERE updated_at >= [Start date parameter]
      AND updated_at < [End date parameter]
),
source_audits AS (
    SELECT
        ticket_id,
        audit_id,
        event_timestamp,
        event_type,
        previous_value,
        new_value,
        status,
        assignee,
        assigned_group,
        priority,
        channel,
        sla_status,
        event_end_time
    FROM [Your Zendesk ticket audits source]
    WHERE event_timestamp >= [Start date parameter]
      AND event_timestamp < [End date parameter]
),
source_comments AS (
    SELECT
        ticket_id,
        comment_id,
        event_timestamp,
        is_public,
        status,
        assignee,
        assigned_group,
        priority,
        channel,
        sla_status,
        event_end_time
    FROM [Your Zendesk ticket comments source]
    WHERE event_timestamp >= [Start date parameter]
      AND event_timestamp < [End date parameter]
),
source_sla_breaches AS (
    SELECT
        ticket_id,
        breach_timestamp,
        status,
        assignee,
        assigned_group,
        priority,
        channel,
        sla_status,
        event_end_time
    FROM [Your Zendesk SLA breach source]
    WHERE breach_timestamp >= [Start date parameter]
      AND breach_timestamp < [End date parameter]
),
source_satisfaction AS (
    SELECT
        ticket_id,
        rating_timestamp,
        status,
        assignee,
        assigned_group,
        priority,
        channel,
        sla_status,
        event_end_time
    FROM [Your Zendesk satisfaction rating source]
    WHERE rating_timestamp >= [Start date parameter]
      AND rating_timestamp < [End date parameter]
),
classified_audits AS (
    SELECT
        a.*,
        ROW_NUMBER() OVER (
            PARTITION BY a.ticket_id, a.event_type
            ORDER BY a.event_timestamp, a.audit_id
        ) AS event_sequence
    FROM source_audits a
),
event_log AS (
    SELECT
        CAST(t.ticket_id AS VARCHAR(255)) AS TicketId,
        'Incident Created' AS ActivityName,
        t.created_at AS EventTimestamp,
        'Zendesk Support' AS SourceSystem,
        [ETL refresh timestamp] AS LastDataUpdate,
        t.status AS TicketStatus,
        t.assignee AS Assignee,
        t.assigned_group AS AssignedGroup,
        t.priority AS TicketPriority,
        t.channel AS Channel,
        t.sla_status AS SlaStatus,
        CAST(NULL AS TIMESTAMP) AS EventEndTime
    FROM source_tickets t

    UNION ALL

    SELECT
        CAST(a.ticket_id AS VARCHAR(255)),
        'Ticket Assigned to Group',
        a.event_timestamp,
        'Zendesk Support',
        [ETL refresh timestamp],
        a.status,
        a.assignee,
        a.assigned_group,
        a.priority,
        a.channel,
        a.sla_status,
        a.event_end_time
    FROM classified_audits a
    WHERE a.event_type = 'group_assignment'
      AND a.event_sequence = 1
      AND a.new_value IS NOT NULL

    UNION ALL

    SELECT
        CAST(a.ticket_id AS VARCHAR(255)),
        'Ticket Assigned to Agent',
        a.event_timestamp,
        'Zendesk Support',
        [ETL refresh timestamp],
        a.status,
        a.assignee,
        a.assigned_group,
        a.priority,
        a.channel,
        a.sla_status,
        a.event_end_time
    FROM classified_audits a
    WHERE a.event_type = 'assignee_assignment'
      AND a.event_sequence = 1
      AND a.new_value IS NOT NULL

    UNION ALL

    SELECT
        CAST(a.ticket_id AS VARCHAR(255)),
        'Priority Set',
        a.event_timestamp,
        'Zendesk Support',
        [ETL refresh timestamp],
        a.status,
        a.assignee,
        a.assigned_group,
        a.new_value,
        a.channel,
        a.sla_status,
        a.event_end_time
    FROM classified_audits a
    WHERE a.event_type = 'priority_change'
      AND a.new_value IS NOT NULL

    UNION ALL

    SELECT
        CAST(a.ticket_id AS VARCHAR(255)),
        'Status Changed to Open',
        a.event_timestamp,
        'Zendesk Support',
        [ETL refresh timestamp],
        a.new_value,
        a.assignee,
        a.assigned_group,
        a.priority,
        a.channel,
        a.sla_status,
        a.event_end_time
    FROM classified_audits a
    WHERE a.event_type = 'status_change'
      AND a.previous_value = 'new'
      AND a.new_value = 'open'

    UNION ALL

    SELECT
        CAST(c.ticket_id AS VARCHAR(255)),
        'Public Reply Sent',
        c.event_timestamp,
        'Zendesk Support',
        [ETL refresh timestamp],
        c.status,
        c.assignee,
        c.assigned_group,
        c.priority,
        c.channel,
        c.sla_status,
        c.event_end_time
    FROM source_comments c
    WHERE c.is_public = TRUE

    UNION ALL

    SELECT
        CAST(c.ticket_id AS VARCHAR(255)),
        'Internal Note Added',
        c.event_timestamp,
        'Zendesk Support',
        [ETL refresh timestamp],
        c.status,
        c.assignee,
        c.assigned_group,
        c.priority,
        c.channel,
        c.sla_status,
        c.event_end_time
    FROM source_comments c
    WHERE c.is_public = FALSE

    UNION ALL

    SELECT
        CAST(a.ticket_id AS VARCHAR(255)),
        'Ticket Reassigned',
        a.event_timestamp,
        'Zendesk Support',
        [ETL refresh timestamp],
        a.status,
        a.assignee,
        a.assigned_group,
        a.priority,
        a.channel,
        a.sla_status,
        a.event_end_time
    FROM classified_audits a
    WHERE a.event_type IN ('group_assignment', 'assignee_assignment')
      AND a.event_sequence > 1
      AND COALESCE(a.previous_value, '') <> COALESCE(a.new_value, '')

    UNION ALL

    SELECT
        CAST(a.ticket_id AS VARCHAR(255)),
        'Status Changed to Pending',
        a.event_timestamp,
        'Zendesk Support',
        [ETL refresh timestamp],
        a.new_value,
        a.assignee,
        a.assigned_group,
        a.priority,
        a.channel,
        a.sla_status,
        a.event_end_time
    FROM classified_audits a
    WHERE a.event_type = 'status_change'
      AND a.new_value = 'pending'

    UNION ALL

    SELECT
        CAST(s.ticket_id AS VARCHAR(255)),
        'SLA Target Breached',
        s.breach_timestamp,
        'Zendesk Support',
        [ETL refresh timestamp],
        s.status,
        s.assignee,
        s.assigned_group,
        s.priority,
        s.channel,
        s.sla_status,
        s.event_end_time
    FROM source_sla_breaches s
    WHERE s.breach_timestamp IS NOT NULL

    UNION ALL

    SELECT
        CAST(a.ticket_id AS VARCHAR(255)),
        'Incident Resolved',
        a.event_timestamp,
        'Zendesk Support',
        [ETL refresh timestamp],
        a.new_value,
        a.assignee,
        a.assigned_group,
        a.priority,
        a.channel,
        a.sla_status,
        a.event_end_time
    FROM classified_audits a
    WHERE a.event_type = 'status_change'
      AND a.new_value = 'solved'

    UNION ALL

    SELECT
        CAST(s.ticket_id AS VARCHAR(255)),
        'User Satisfaction Rated',
        s.rating_timestamp,
        'Zendesk Support',
        [ETL refresh timestamp],
        s.status,
        s.assignee,
        s.assigned_group,
        s.priority,
        s.channel,
        s.sla_status,
        s.event_end_time
    FROM source_satisfaction s
    WHERE s.rating_timestamp IS NOT NULL

    UNION ALL

    SELECT
        CAST(a.ticket_id AS VARCHAR(255)),
        'Incident Closed',
        a.event_timestamp,
        'Zendesk Support',
        [ETL refresh timestamp],
        a.new_value,
        a.assignee,
        a.assigned_group,
        a.priority,
        a.channel,
        a.sla_status,
        a.event_end_time
    FROM classified_audits a
    WHERE a.event_type = 'status_change'
      AND a.new_value = 'closed'
)
SELECT
    TicketId,
    ActivityName,
    EventTimestamp,
    SourceSystem,
    LastDataUpdate,
    TicketStatus,
    Assignee,
    AssignedGroup,
    TicketPriority,
    Channel,
    SlaStatus,
    EventEndTime
FROM event_log
WHERE TicketId IS NOT NULL
  AND ActivityName IS NOT NULL
  AND EventTimestamp IS NOT NULL
ORDER BY TicketId, EventTimestamp, ActivityName;

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