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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) 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示します。収集すべき主要な属性、追跡すべき重要なアクティビティに加え、Zendesk Supportからデータを抽出するための具体的な手順もまとめています。プロセスマイニングプロジェクトを、十分で信頼性の高いデータセットから始めるためにご利用ください。

収集を推奨する属性
プロセスマッピングで追跡すべき主要なアクティビティ
データ抽出の具体的な手順

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 11 任意

	名前	説明
	イベントタイムスタンプ 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、コメントが追加された時点やステータスが変更された時点など、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。この属性は、時間に基づくプロセスマイニング分析の基礎となります。アクティビティ間のサイクルタイムを算出し、待機時間を特定し、ケース全体の所要時間を測定し、期間ごとのプロセスパフォーマンスを分析するために利用します。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の作成や、平均解決時間などのKPIを追跡するパフォーマンスダッシュボードの構築に欠かせません。重要な理由タイムスタンプによってすべてのアクティビティを時系列で把握できるため、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が可能になります。入手先 Zendesk Ticket Audits API（/api/v2/tickets/{ticket_id}/audits）、各監査イベントのcreated_atフィールド。例 2023-04-15T10:00:00Z2023-04-15T10:05:12Z2023-04-16T14:30:00Z
	インシデントID TicketId	各インシデントチケットに対してシステムが生成する一意の識別子です。
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として機能し、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、コミュニケーションを結び付けます。分析では、各インシデントのエンドツーエンドの経過を再構築するために欠かせません。イベントデータを集約し、個々のケースについて、総解決時間、引き継ぎ回数、サービスレベル合意の遵守状況などの指標を追跡できます。このIDでイベントをグループ化すると、アナリストはプロセスフローを可視化し、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。重要な理由すべてのイベントを1件のインシデントに結び付ける基本的な識別子です。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}）、idフィールド。例 19428230113521941055
	アクティビティ ActivityName	インシデントのライフサイクルにおける特定の時点で発生した、業務アクティビティまたはイベントの名称です。
説明この属性は、インシデント管理プロセス内で実行された具体的なステップやアクションを示します。たとえば、「Incident Created」、「Ticket Assigned to Agent」、「Incident Resolved」などです。これらのアクティビティは、システム変更が記録されたZendeskのイベントログまたは監査証跡データから導出されます。プロセスマイニングでは、これらのアクティビティの順序がプロセスマップを形成し、すべての分析の基盤になります。アクティビティの流れを分析することで、組織は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、手戻りループ（解決済みチケットの再オープンなど）を測定し、定義済みの標準プロセスへの適合状況を確認できます。重要な理由アクティビティの順序がプロセスフローを定義します。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「Status Changed」にマッピングできます。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Pendingに変更インシデント解決インシデントクローズ
	ソースシステム SourceSystem	インシデントデータを抽出したシステムです。
説明この属性は、プロセスデータの取得元を識別します。このビューでは、たとえば「Zendesk Support」のような固定値となり、すべてのイベントと属性がそのシステムから取得されたことを示します。複数のシステムのデータを統合する環境では、異なるデータソースを区別するために欠かせない項目です。データの整合性を確保し、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、ソースごとの分析を可能にします。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る分析に欠かせません。入手先データ変換時に設定される固定値で、データの取得元を識別します。例 Zendesk SupportZendesk
	最終データ更新 LastDataUpdate	このプロセスのデータが最後に更新された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を最後に抽出または更新した日時を記録します。通常、特定の更新サイクルでデータセット全体に適用される単一の値です。この情報は、データガバナンスとプロセスマイニング分析の利用者にとって重要です。データの鮮度を把握できるため、現在利用できる最新情報を見ているかどうかをアナリストが判断できます。業務パフォーマンスを監視し、分析に基づいて適切なタイミングで意思決定するうえでも重要です。重要な理由データの鮮度に関する重要な情報を提供し、分析がどの時点の情報に基づいているか、データが最後に取得されたのはいつかを把握できるようにします。入手先データ更新の完了時にETL／データパイプラインが生成す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合意（SLA）の現在のステータスです。
説明この属性は、インシデントが定義されたSLA目標の達成に向けて順調に進んでいるか、すでに違反しているか、またはSLAタイマーが一時停止しているかを示します。Zendeskは、設定されたポリシーに基づいてSLA指標を自動的に追跡します。この属性は、「SLAコンプライアンスモニタリング」ダッシュボードに欠かせません。サービスコミットメントに対するパフォーマンスを直接測定できます。SLA違反がいつ、なぜ発生したかを分析することで、組織はプロセス上の弱点を特定し、サービスの信頼性を高められます。また、「インシデントSLA遵守率」KPIを直接支えます。重要な理由サービスコミットメントに対するパフォーマンスを直接測定し、SLA違反の分析と、コンプライアンス向上に向けた予防的なモニタリングを可能にします。入手先 Zendesk Ticket Metrics API（/api/v2/ticket_metrics.json）から、sla_policy、breached_atなどのフィールドを基に導出されます。例アクティブ一時停止SLA違反履行済み
	イベント終了時刻 EventEndTime	アクティビティが完了した時点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時点を示します。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発生する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、終了時刻が開始時刻と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を計算するために欠かせません。ボトルネック分析の基盤となる情報であり、各ステップにかかる時間だけでなく、そのステップが始まるまでケースがどれだけ停止していたかも把握できます。重要な理由アクティビティの所要時間と待ち時間を計算できるため、詳細なボトルネック分析やプロセス遅延の特定に役立ちます。入手先同じケース内で次に発生するイベントの開始時刻として計算します。最後のイベントの終了時刻には、開始時刻またはケースのクローズ時刻を使用できます。例 2023-04-15T10:05:12Z2023-04-16T14:30:00Z2023-04-16T18:00:00Z
	チケットステータス TicketStatus	イベント発生時点におけるインシデントチケットのステータスです。「Open」、「Pending」、「Solved」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要な方法です。チケットステータスの分析は、プロセスを理解するうえで基本となります。「Pending」のような特定の状態にインシデントがどれだけ滞在したかを把握でき、顧客からの返信待ちを示すことが多い待機時間を特定できます。また、ケースの完了条件を定義し、解決時間を算出するためにも重要です。重要な理由ステータスの変更を追跡することで、プロセスの進行、待機時間、インシデントのライフサイクルの開始点と終了点を把握できます。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	インシデントに割り当てられた優先度です。「Low」、「Normal」、「High」、「Urgent」などがあります。
説明インシデントの優先度によって、対応と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とリソース配分における重要な要素です。プロセス分析では、優先度を使ってインシデントを分類し、プロセスフローとパフォーマンスを比較できます。たとえば、「Urgent」のインシデントが「Low」のインシデント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は優先度レベルに基づいて定義されることが多いため、SLA遵守の監視にも使われます。「Priority Change Rate」KPIは、このフィールドの変更を追跡して算出します。重要な理由この属性は、分析の分類、優先順位付けの有効性評価、緊急度別のSLA遵守状況の監視に欠かせません。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。「Email」、「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するために使った方法を記録します。チャネルを把握することは、インシデントの発生源を分析し、サポートプロセスを適切に調整するうえで重要です。チャネル別にインシデントを分析すると、異なる傾向が見えてきます。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時間が短い場合があります。この情報は「Incident Throughput Volume」ダッシュボードを支援し、リソース計画やチャネルの最適化に役立ちます。重要な理由発生源別にインシデント量とプロセスパフォーマンスを分析し、チャネルごとのプロセス改善とリソース配分を可能にします。入手先 Zendesk Tickets APIのvia.channelフィールド。例ウェブメール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個別のサポート担当者です。
説明この属性は、特定の時点でインシデントを担当する担当者を識別します。担当者の変更は、ある担当者から別の担当者へ作業が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、業務量の分布、個人のパフォーマンス、協業パターンを把握できます。このフィールドの変更を追跡することは、「インシデント1件あたりの平均引き継ぎ回数」KPIの算出や、インシデントが頻繁に転送される状況の特定に欠かせません。こうした状況は、知識不足や非効率なルーティングを示している可能性があります。重要な理由責任を持つ担当者を識別し、業務量の分析と引き継ぎの追跡を可能にします。プロセスの非効率を特定するうえで重要です。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。たとえば、インシデントが「L1 Support」から「Network Team」へ移るなど、異なるサポート階層や専門グループ間を移動することがあります。チーム間の引き継ぎを分析し、ボトルネックを特定するための重要な項目です。インシデントがグループ間をどのように移動するかを監視することで、チーム間の依存関係を測定し、特定チームのキュー待ち時間を算出し、ルーティングルールを最適化できます。「Handoffs and Rework Analysis」ダッシュボードを直接支援します。重要な理由チームの担当状況を追跡し、チーム間の引き継ぎ、チーム固有のボトルネック、キュー待ち時間を分析できます。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。例第1層サポート第2層ネットワークチーム第3層インフラストラクチャ請求
	ケース期間 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。
説明この計算指標は、1件のインシデントにかかるエンドツーエンドのサイクルタイムを示します。最初のイベント（例：「Incident Created」）のタイムスタンプと、最後のイベント（例：「Incident Closed」）のタイムスタンプの差分から算出します。ケース期間は、プロセス全体の効率を測る主要な主要業績評価指標（KPI）です。ダッシュボードで平均サイクルタイムを示したり、長期化しているケースを特定したり、時間の経過に伴う傾向を分析したりする際に広く使われます。プロセスがどれだけ速くインシデントに対応し、解決できるかを示す全体的な指標です。重要な理由プロセス全体の処理速度を測定し、解決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Incident 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分を求めて計算します。例 25920060480086400
	タグ Tags	分類や状況把握のためにインシデントへ付与されたタグの一覧です。
説明タグは、チケットに追加して補足情報の提供、分類、振り分けに役立てられる柔軟なラベルです。担当者が手動で追加することも、トリガーや自動化によって自動的に追加することもできます。タグは、プロセスマイニング分析に役立つ豊富なデータソースです。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だけを抽出するなど、詳細な分析セグメントを作成できます。標準のチケットフィールドだけでは難しい、深掘り分析にも対応できます。重要な理由インシデントを柔軟に分類、フィルタリングできるため、標準フィールドだけでは難しい詳細な状況別分析が可能になります。入手先 Zendesk Tickets APIのtagsフィールドです。例 vip_usernetwork_issueoutage_20231027billing_related
	チケットタイプ TicketType	「Incident」「Problem」「Question」「Task」など、チケットの分類です。
説明このフィールドでは、依頼の内容に基づいてチケットを分類します。インシデント管理プロセスでは、タイプが「Incident」であるチケット、つまりITサービスの計画外の中断または品質低下を表すチケットを対象とします。分析では、この属性を主にフィルターとして使用し、プロセスビューにインシデントだけを含めます。また、ITSM分析で、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むことで、プロセス分析をインシデント管理のライフサイクルに関連する内容に限定できます。入手先 Zendesk Tickets APIのフィールドタイプです。例インシデント問題質問タスク
	初回対応で解決したかどうか IsFirstContactResolution	引き継ぎなしで、最初に割り当てられた担当者またはグループがインシデントを解決した場合にtrueとなるブール値フラグです。
説明初回対応解決（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。この計算属性では、別の担当者やチームに再割り当てされることなく解決したインシデントを示します。通常は、チケットが最初の担当者とグループに割り当てられたまま「Solved」ステータスに到達したかどうかを確認します。プロセスマイニングでは、FCR率を直接計算し、FCRで解決したインシデントとエスカレーションが必要だったインシデントのプロセス経路を比較できます。これにより、最前線のサポート担当者により多くの権限や情報を与え、早期解決につなげる機会を特定できます。重要な理由初回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機会の特定に役立ちます。入手先計算によるブール値フラグです。チケットのステータスが「solved」または「closed」で、インシデントのライフサイクル全体を通じて担当者または割り当てグループが1つだけの場合にTrueとなります。例 truefalse
	報告者 Submitter	最初にインシデントを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物またはエンティティを識別します。担当者が別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、誰が問題を報告しているかを把握するために報告者を使えます。組織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。予防的なサポート施策やトレーニングの検討に役立ちます。重要な理由インシデント報告の発生源を識別し、特定のユーザー、部門、自動化システムに関連する傾向を分析できます。入手先 Zendesk Tickets APIのsubmitter_idフィールド。例 alice.jones@example.combob.williams@example.comシステム監視
	引き継ぎ回数 HandoffCount	インシデントが別の担当者またはグループに再割り当てされた回数の合計です。
説明この計算指標では、インシデントの担当責任が移管された回数を数値化します。ケースのAssigneeまたはAssignedGroupフィールドが変更されるたびに、回数が1増えます。引き継ぎは、インシデント管理における非効率や遅延の一般的な原因です。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こと、サポートチームに知識の不足があること、プロセスが複雑すぎることなどが考えられます。この指標は「インシデントあたりの平均引き継ぎ回数」KPIの基礎となり、「引き継ぎと手戻りの分析」ダッシュボードにも欠かせません。重要な理由移管によって生じるプロセス上の摩擦を数値化し、解決時間を長引かせる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またはAssigneeフィールドが変更された回数を数えて計算します。例 0135
	根本原因カテゴリ RootCauseCategory	インシデントの根本原因を大分類したカテゴリです。
説明この属性では、インシデントが発生した根本的な理由を分類します。通常はインシデントのライフサイクル終盤に、ポストモーテムや問題管理プロセスの一環として記録し、カスタムフィールドに保存します。このデータは、「根本原因特定の正確性」ダッシュボードと「RCAカバレッジ」KPIに欠かせません。根本原因ごと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、恒久的な修正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。場当たり的な対応から、問題の予防を重視する取り組みへと軸足を移せます。重要な理由インシデントの原因を分類することで、傾向の把握と再発防止を支援し、予防的な問題管理を可能にします。入手先通常はカスタムチケットフィールドです。Zendesk Admin CenterのTicket Fields設定を確認してください。例ソフトウェアバグハードウェア障害ユーザーエラーネットワーク停止
	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。
説明この属性では、顧客が受けたサポートへの評価を記録します。通常はチケットの解決後、アンケートで収集します。Zendeskで一般的な評価は「Good」または「Bad」です。満足度評価は、プロセスの効率を直接測る指標ではありませんが、結果を示す重要な指標です。プロセスマイニングでは、プロセスバリアントと相関させることで、どの解決経路が高い顧客満足度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相関させられる重要な結果指標を提供し、プロセスパフォーマンスがユーザー満足度に与える影響を把握できます。入手先 Zendesk Ticket Metrics API（/api/v2/ticket_metrics.json）のsatisfaction_rating.scoreフィールドです。例良好不良提供済み未提供
	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によって実行されたか、人の担当者によって実行されたかを示すブール値フラグです。
説明この導出属性により、人のユーザーが実行したイベントと、システムの自動化、トリガー、API連携によって実行されたイベントを区別できます。通常は、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。自動化の度合いを把握することは、現代のプロセス分析に欠かせません。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するとともに、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フローを比較できます。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るため、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。入手先イベントの作成者（Ticket Audits APIの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導出します。例 truefalse
	重大度 Severity	インシデントがビジネスに与える影響のレベルです。
説明重大度は、インシデントがビジネスに与える影響を示します。通常は優先度と組み合わせて、全体的な緊急度を判断します。Zendeskでは、通常、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重要度を把握できます。「SLAコンプライアンスモニタリング」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割する際の重要な軸です。重大度ごとにプロセスフローを比較すると、高重大度の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ビジネスに与える影響を示し、特に重要な問題に絞った分析と、効率的な解決を可能にします。入手先通常はカスタムフィールドです。Zendesk Admin CenterのTicket Fields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、インシデントを顧客の組織に関連付けます。顧客によってサービスレベルやサポートプロセスが異なるB2Bサポート環境では欠かせません。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監視し、特定の顧客に影響する再発問題を特定し、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絞り込み、顧客を中心にしたパフォーマンスの視点を提供するための重要な項目です。重要な理由顧客別の分析を可能にし、サービスレベルの監視、主要顧客に関する傾向の特定、顧客関係の適切な管理に役立ちます。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、イベントログに記録する重要なプロセス手順とマイルストーンです。

6 推奨 7 任意

	アクティビティ	説明
	インシデントクローズ	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最終的に終了したことを示します。Zendeskでは、解決済みになってから一定期間後に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取得されます。
重要な理由プロセスの最終終了アクティビティです。プロセス全体の所要時間は「Incident Created」からこのイベントまでで算出され、サイクルタイムをエンドツーエンドで把握できます。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」になる「Change」イベントから取得します。取得「status」フィールドが「closed」に変更された「Change」イベントで特定します。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た時点を示し、インシデントのライフサイクルが始まります。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、すべてのケースの開始点になります。
重要な理由これは主要な開始アクティビティです。このイベントから他のイベントまでの時間を分析することで、チケットのライフサイクル全体の所要時間と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記録される明示的なイベントです。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付きの「Create」イベントが生成されます。取得監査ログの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」としてマークした際に発生する重要なマイルストーンです。チケット監査ログにステータス変更として記録される明示的なアクションです。
重要な理由主要な解決アクティビティであり、解決までの時間を測定する重要な時点です。このイベントから「Incident Closed」までの時間は、ユーザー確認または自動クローズの期間を示します。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」になる「Change」イベントから取得します。取得「status」フィールドが「solved」に変更された「Change」イベントで特定します。イベントタイプ explicit
	ステータスをOpen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、調査と診断の段階が始まったことを意味します。
重要な理由このイベントは、待機状態から対応中への移行を示します。チケットが「new」ステータスで待機してから「open」に移行するまでの時間は、初回応答時間の重要な指標です。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」、以前の値が「new」である「Change」イベントを特定して推定します。取得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
	チケットを担当者に割り当て	チケットが対応する特定の担当者に割り当てられた際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なイベントとして記録され、個人が対応責任を引き受けたことを示します。
重要な理由このマイルストーンは、初回割り当てまでの時間を測定するうえで欠かせません。また、引き継ぎ、手戻り、初回対応での解決率を分析する基礎になります。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取得します。初回割り当ては、KPI算出における重要なマイルストーンです。取得チケット監査ログの「assignee_id」フィールドに対する「Change」イベントで特定します。イベントタイプ explicit
	チケット再割り当て	初回割り当て後に、チケットの担当がある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移された際に発生します。チケットの監査履歴で明示的なイベントとして追跡されます。
重要な理由再割り当ては、引き継ぎや手戻りを分析するうえで重要です。再割り当ての頻度が高い場合、初期ルーティングの誤り、複雑な問題、プロセスのボトルネックが示されていることがあります。入手先チケット監査ログで、最初に値が設定された後の「assignee_id」または「group_id」フィールドに対する「Change」イベントを特定して取得します。取得「assignee_id」または「group_id」フィールドに対する、その後の「Change」イベントで特定します。イベントタイプ explicit
	SLA目標違反	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遵守の監視を直接支援します。違反がいつ、なぜ発生した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基本となります。入手先これは算出イベントです。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。取得チケットのSLAメトリクスデータ内にある「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Pending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」に変更され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、全体の解決時間が大幅に延び、コミュニケーションの遅延が明らかになります。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。取得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初めてルーティングまたはトリアージすることを示します。通常、責任の割り当てにおけ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ルーティングさ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取得します。作成後にこの変更が初めて発生した時点が初回割り当てです。取得チケット監査ログの「group_id」フィールドに対する「Change」イベントで特定します。イベントタイプ explicit
	ユーザー満足度評価	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。チケットが解決された後、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、担当者のパフォーマンスとプロセスの有効性に関する重要なフィードバックが得られ、プロセス指標と顧客の成果を結び付けられます。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」のスコアと、任意のコメントが含まれます。取得チケットに対する満足度評価が送信された際に記録されるイベントです。イベントタイプ explicit
	優先度設定	インシデントの優先度（「Low」、「Normal」、「High」、「Urgent」など）が定義されたことを示します。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いつ、どのように設定したかを追跡することは、「Prioritization Effectiveness Metrics」ダッシュボードに欠かせません。重要な問題に迅速に対応できるようになります。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することで、Priority Change Rate KPIを測定できます。取得チケット監査ログの「priority」フィールドに対する「Change」イベントで特定します。イベントタイプ explicit
	公開返信送信	サポート担当者からエンドユーザーに送信されたコミュニケーションを示します。Zendeskでは、チケットに公開コメントが追加されるたびに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、コミュニケーションの頻度を把握できます。また、ユーザー確認の遅延を分析する際のタイムラインを構成する重要な要素になります。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の場合、そのコメントは公開として識別されます。取得「public: true」の新しいコメントがチケットに追加された際に記録されるイベントです。イベントタイプ explicit
	内部メモ追加	担当者が他のチームメンバー向けにチケットへ非公開メモを追加する、内部の協業を示すアクティビティです。コメントが非公開として設定された際に明示的に取得されます。
重要な理由内部メモを分析すると、協業が必要な複雑な問題を把握できます。ただし、件数が多すぎる場合は、知識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の場合、そのコメントは内部メモとして識別されます。取得「public: false」の新しいコメントがチケットに追加された際に記録されるイベントです。イベントタイプ explicit

推奨任意

抽出ガイド

Zendesk Supportからデータを取得する方法

ステップ

Zendesk Exploreにアクセス：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の環境にログインします。
新しいレポートを作成：Exploreモジュールに移動します。左側のナビゲーションバーで「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、すべてのチケット変更の監査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：レポートビルダーで「Rows」セクションに移動します。「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：最も重要な手順です。「Calculations」メニュー（ビーカーアイコン）に移動し、「Standard calculated attribute」を選択します。下記の「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。提示された数式は正確にコピーしてください。
レポートの列を整理：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。
レポートフィルターを追加：「Filters」セクションに移動して「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：過去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、目的のアクティビティに該当しないチケット更新を取り除けます。
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がレポートを自動的に更新します。データテーブルを確認し、想定どおりに行と列が表示されていることを確認します。レポートにはイベントごとに1行が表示されます。
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、「CSV」を選択します。ZendeskがCSVファイルを生成し、ダウンロードします。
アップロードの準備：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する必要があります。イベント単位でプロセスを再構成するために必要な詳細な監査履歴を提供する標準データセットは、これだけです。
日付範囲のフィルタリング：データ量を制限するため、日付フィルターを適用することが重要です。主なフィルターにはUpdate - Date属性を使用します。初回分析では、通常3～6か月分のデータを推奨します。
アクティビティフィルター：ActivityName計算属性を作成した後、この値がnullの行を除外するようレポートをフィルタリングする必要があります。これにより、イベントログから関係のないチケット変更（システム更新やタグ変更など）を取り除けます。
計算属性：この抽出処理では、生のチケットフィールドの変更を人が読めるアクティビティ名に変換する標準の計算属性に大きく依存します。数式を正確に設定することが重要です。
前提条件：レポートを実行するユーザーには、Zendesk Exploreで少なくとも「Viewer」ロールが必要です。レポートを作成して保存するには、「Editor」または「Admin」権限が必要です。

a サンプルクエリ 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以降がインストールされ、requestsとpandasライブラリが利用でき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トークンを生成：管理者としてZendesk Supportの環境にログインします。「Admin Center > Apps and integrations > APIs > Zendesk APIs」に移動します。「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、提供されたスクリプトをコピーします。スクリプト上部のプレースホルダー変数、ZENDESK_SUBDOMAIN、ZENDESK_EMAIL、ZENDESK_API_TOKENを固有の認証情報に更新します。START_TIMESTAMPには、データ抽出期間の開始時点を示すUnixエポックタイムスタンプを設定します。
APIエンドポイントを理解：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用します。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。続いて各チケットに対し、tickets/{ticket_id}/audits.jsonエンドポイントを呼び出し、すべての変更とイベントの詳細な履歴を取得します。
スクリプトを実行：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からのデータ取得が始まります。
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。期間とチケット数によっては、処理にかなり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的に処理します。最初のチケットエクスポートURLから開始し、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。
イベント変換：各チケットの監査履歴を順に処理します。各監査イベントを解析し、Zendesk内部のイベントタイプ（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データの処理：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、この処理が必要です。この関数は追加のAPI呼び出しを行い、SLAポリシーの適用詳細を取得します。
イベントログを生成：すべてのチケットの処理が完了すると、抽出したイベントをpandas DataFrameにまとめ、最終的なイベントログをzendesk_incident_event_log.csvというCSVファイル名で、スクリプトを実行したディレクトリに保存します。
アップロードの準備：生成されたCSVファイルが正しいことを確認します。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になっています。

設定

Zendesk API認証情報：Zendeskのサブドメイン、管理者またはエージェントアカウントに関連付けられたメールアドレス、有効なAPIトークンを指定する必要があります。認証情報は安全に保管し、本番環境で使用するバージョン管理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）：この整数値がデータ抽出の開始点を決めます。Unixエポックタイムスタンプで指定する必要があります。意味のあるデータ量を確保しつつシステムに過度な負荷をかけないため、3～6か月前を開始点として推奨します。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取得できます。
APIレート制限：スクリプトは多数のAPI呼び出しを行います。Zendeskではプランによって異なるレート制限が適用されます。中程度のデータ量であればスクリプトを実行できますが、大規模な環境では、レート制限に達して429エラーが発生しないよう、ループ内にtime.sleep()呼び出しを追加する必要がある場合があります。
必要なPythonライブラリ：スクリプトはAPI呼び出しにrequestsライブラリを、データ操作とCSVエクスポートにpandasライブラリを使用します。Python環境にこれらが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ための十分な権限が必要です。

a サンプルクエリ 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、増分エクスポートを読み取る権限を持つZendesk APIクライアントを作成します。Zendesk Supportの環境に設定したAPIトークンまたはOAuth認証情報を使用します。サブドメイン、認証情報、抽出ウォーターマークは、安全な設定値として保管します。
Zendesk Incremental Ticket Export APIを使用し、前回正常に処理されたウォーターマーク以降に更新されたチケットを取得します。下記のスクリプトでは、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が結果セットの完了を報告するまでカーソルページネーションを続けます。
取得したすべてのチケットについて、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取り、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、監査レコードが必要です。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ます。
監査イベントを明示的なイベント行に変換します。チケット作成、グループ割り当て、エージェント割り当て、優先度変更、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、解決済みステータス、クローズ済みステータスを抽出します。評価が利用できる場合は、満足度評価も別の行として抽出します。SLA違反は、必要なSLA目標とイベントタイムスタンプが利用できる場合にのみ計算し、計算に使った入力を記録します。
最後に正常処理され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、任意の満足度レコードが正常に書き込まれるまで、ウォーターマークを進めないでください。初回実行では、[Start date in ISO 8601 format]のような範囲を限定した開始時点を使用し、通常は3～6か月分を対象にします。
必須列TicketId、ActivityName、EventTimestamp、SourceSystem、LastDataUpdateを設定します。ソースデータが対応している場合は、推奨列TicketStatus、Assignee、AssignedGroup、TicketPriority、Channel、SlaStatus、EventEndTimeも設定します。Zendeskがそのイベントの属性を提供していない場合に限り、空の値を使用します。
利用可能な場合はTicketId、ActivityName、EventTimestamp、安定したソースイベント識別子を使って重複を排除します。同じアクティビティが複数回発生する正当なケース（複数回の公開返信、内部メモ、割り当て、ステータス変更など）は保持します。
結果の行をCSVまたはProcessMindが対応する別のイベントログ形式に書き込みます。タイムスタンプは明示的なUTCオフセット付きのISO 8601形式にし、TicketIdの型を統一します。ActivityNameの値は文書化されたアクティビティ名と完全に一致させ、同じ抽出バッチ内のすべての行でLastDataUpdateを同一にします。
イベントログをProcessMindにアップロードし、ケース識別子にIncident ID、アクティビティ列にActivity、イベント時刻列にEvent Timestampを設定します。可視化時に導出するのではなく、必要なすべてのアクティビティが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用する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、満足度評価が有効でアクセス可能な場合は満足度エンドポイントを使用します。
必須設定：Zendeskのサブドメイン、API認証、初回開始日、抽出ウォーターマーク、リクエストタイムアウト、再試行ポリシー、出力先。[Your Zendesk subdomain]、[Your API email]、[Your API token]は、安全なデプロイ環境の値に置き換えます。
日付範囲：初回ロードでは、必要な履歴がそれより長い場合を除き、3～6か月分を使用します。定期ロードでは、最後に正常処理されたウォーターマーク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、重複を排除します。
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のフィルターは、プロセスの対象範囲で明示的に必要な場合に限り適用します。Zendesk Supportでは、設定済みのZendeskフィールドにそれらの概念が存在しない限り、SAP形式のCompany CodeやDocument Typeフィルターは使用しません。
イベントの意味：明示的な変更について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から生成する必要があります。
SLA設定：SLA Target Breachedには、該当するSLAポリシー、目標時間、営業時間カレンダー、目標を評価するため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している場合は、そのソースを使用します。提供されていない場合は、文書化されたポリシーデータだけを使って計算し、計算の根拠を保持します。
満足度設定：User Satisfaction Ratedには、満足度評価が有効で、評価レコードにAPI経由でアクセスできることが必要です。評価のない解決済みチケットに、架空の評価イベントを付与しないでください。
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同時実行数の制御、接続の再利用、レート制限に対する指数バックオフ、正常なバッチ処理後のチェックポイントを使用します。実行のたびにすべてのチケット監査履歴を繰り返し取得しないでください。
完全性：増分エクスポートには、指定した時刻以降に更新されたチケットが含まれる場合がありますが、監査履歴の取得と遅延更新は別途処理する必要があります。重複期間と安定した重複排除キーを使用します。
前提条件：APIアクセス、チケットと監査履歴の読み取り権限、名前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。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。

a サンプルクエリ 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提供し、チケット監査履歴とコメントの抽出に対応し、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連携ツールを選択します。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の契約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。初回ロードでは3～6か月の移動期間を使用し、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ロードを設定します。後続の実行でイベントの重複や欠落が起きないよう、最後に正常終了した抽出ウォーターマークをイベントログの外部に保存します。
ケースの状況把握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などが含まれます。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表すため、チケット監査レコードも抽出します。
チケットコメントを抽出し、コネクターの公開設定または可視性インジケーター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、利用可能な終了時刻または完了タイムスタンプを抽出します。公開コメントにはPublic Reply Sent行を、非公開コメントにはInternal Note Added行を作成します。
コネクターが提供している場合は、満足度評価レコードとSLA違反レコードを抽出します。コネクターがSLA違反イベントを直接提供しない場合は、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から違反を計算するようETLツールを設定します。ソースデータまたは設定した計算によって目標超過が確認できない限り、違反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し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行を作成します。チケット作成はIncident Created、グループ割り当ての変更はTicket Assigned to GroupまたはTicket Reassigned、エージェント割り当ての変更はTicket Assigned to AgentまたはTicket Reassigned、優先度変更は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、解決済みステータスはIncident Resolved、満足度レコードはUser Satisfaction Rated、クローズ済みステータスはIncident Closedに対応付けます。
イベント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、監査履歴の以前の値と新しい値を使用します。グループへの最初の割り当てはTicket Assigned to Group、エージェント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。チケットの最新状態だけでなく、条件を満たすすべての変更について行を出力します。
必須列TicketId、ActivityName、EventTimestamp、SourceSystem、LastDataUpdateを設定します。推奨列TicketStatus、Assignee、AssignedGroup、TicketPriority、Channel、SlaStatus、EventEndTime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から設定します。ソースタイムスタンプは一貫したタイムゾーン、できればUTCで保持し、コネクターが対応する元の精度も維持します。
変換後の出力を検証します。すべてのTicketIdにIncident Created行があること、該当する場合はイベント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13種類の必須アクティビティ名がすべて表現されていること、重複イベントキーがソース監査識別子または文書化された複合キーに従って処理されていることを確認します。
イベントログを、CSVなどのProcessMind互換の表形式、または対応するデータウェアハウスコネクター形式で、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、列名は固定し、UTF-8エンコーディングとISO 8601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は抽出された行をそのまま読み取るため、アクティビティの推測に頼らず、生成したイベントログをアップロードまたは接続します。

設定

コネクターとライセンス：Zendeskの契約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情報を提供するZendesk Supportコネクターを備えた商用ETLツールまたはデータ連携ツールを使用します。
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。連携用アカウントが過去のレコードを読み取れることを確認します。
日付範囲：検証と初回ロードは3～6か月分から始めます。行数、ページネーション、レート制限の動作を確認してから、期間を広げます。スケジュール実行には増分ウォーターマークを使用します。
必須フィルター：選択したZendeskサブドメイン、ブランド、組織、グループ、チケット範囲など、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存在しない限り、Company CodeやDocument Typeのフィルターは適用しません。
監査履歴：チケット監査イベントの抽出を有効にし、増分ロード時の重複イベントを防ぐため、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。ソースの可視性インジケーターを使ってPublic Reply SentとInternal Note Addedを分類します。コメント本文から可視性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以前の値と新しい値を比較します。最初の条件を満たす割り当てと、それ以降の変更を分けて分類し、後続の所有者変更にはTicket Reassignedを出力します。
ステータスの分類：明示的なステータス遷移についてのみ行を出力します。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、ロード前に対応関係を文書化します。
SLAの処理：ソースのSLA違反イベントを優先します。利用できない場合は、利用可能なSLA目標、ポリシー、営業時間、イベントタイムスタンプを使った、文書化された計算を設定します。計算の根拠はETLメタデータに記録し、ソースにないフィールドを作成しないでください。
タイムスタンプの処理：EventTimestampとEventEndTimeをUTCまたは文書化し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、そのロード内のすべての行で同じ値にします。
パフォーマンス：ページネーション、増分抽出、チケット更新または監査タイムスタンプによるパーティション分割、同時実行数の制御、再試行処理、レート制限へのバックオフを使用します。スケジュール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に加え、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、ライフサイクルのマイルストーンをProcessMindが導出することに依存しないでください。アップロード前に、各アクティビティがイベント行として存在している必要があります。

a サンプルクエリ 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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