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顧客サービスのデータテンプレート

Salesforce Service Cloud

顧客サービスの属性(20) 顧客サービスのアクティビティ(15) データ抽出ガイド(2)

顧客サービスのデータテンプレート

このテンプレートでは、プロセスマイニングに向けて顧客サービスのデータを準備する方法を詳しく説明します。収集する属性や追跡する主なアクティビティに加え、ソースシステムからデータを抽出する方法も紹介します。分析や改善に役立つデータを準備する際にご利用ください。

収集を推奨する属性
追跡する主なアクティビティ
データ抽出ガイド

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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顧客サービスの属性

顧客サービスの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 9 推奨 6 任意

	名前	説明
	サービスリクエスト ServiceRequest	カスタマーサービスのケースまたはチケットを一意に識別し、関連するすべてのアクティビティを結び付ける識別子です。
説明サービスリクエストは、チケットまたはケースとも呼ばれ、1件の顧客からの問い合わせや問題に関連するすべてのアクティビティを結び付ける主要な識別子です。Salesforce Service Cloudでは、ケース番号に該当します。顧客とのやり取りを最初から最後まで再構成するうえで、この属性は欠かせません。プロセスマイニングツールは、ケースに関連する「ケース作成」「担当者が問題を調査」「ケース解決」などのイベントを1つのプロセスインスタンスにまとめ、全体を通した分析を可能にします。重要な理由同じ顧客の問題に関するすべてのイベントを1つのプロセスインスタンスに結び付けるため、プロセスマイニングの基本となる要素です。入手先 SalesforceのCaseオブジェクト、フィールド：CaseNumber 例 000010240000105800001193
	アクティビティ名 ActivityName	カスタマーサービスのプロセスで発生した、特定の業務イベントまたは手順の名前です。
説明この属性は、サービスリクエストのライフサイクルにおける個々の手順やマイルストーンを表します。アクティビティはプロセスマップ上のノードであり、担当者、自動化システム、または顧客が行った作業を示します。「ケース作成」「社内エスカレーションの発生」「ケースのクローズ」などのアクティビティの順序や頻度を分析することは、プロセスマイニングの中心的な機能です。実際のプロセスの流れを明らかにし、ボトルネックや標準手順からの逸脱を特定できます。重要な理由アクティビティがプロセスの各手順を示し、その順序がプロセスマップと以降の分析の基礎となります。入手先通常、Caseオブジェクトのステータス変更（Statusフィールド）、CaseHistoryオブジェクトやEmailMessageオブジェクトのレコードなど、複数のフィールドを組み合わせて特定します。例ケース作成ケースを担当者に割り当て顧客に解決策を提示ケースのクローズ
	イベント時刻 EventTime	アクティビティが発生した時点を示す正確なタイムスタンプです。
説明イベント時刻は、特定のアクティビティがシステムに記録された日時を示します。プロセス全体の時間的な情報となり、所要時間、待ち時間、サイクルタイムの算出に使われます。分析では、このタイムスタンプを使ってサービスリクエストごとにイベントを時系列に並べ、プロセスの発見に役立てます。「ケース作成」から「最初の受付確認を送信」までの時間や、解決までの合計時間など、パフォーマンスに関する重要業績評価指標（KPI）の測定にも欠かせません。重要な理由プロセスの時間の流れを把握し、パフォーマンス指標を算出して、アクティビティ間の遅延を特定するうえで重要なタイムスタンプです。入手先 CaseオブジェクトのCreatedDateやCaseHistoryレコードのCreatedDateなど、イベントに対応する各種日付フィールドから取得します。例 2023-04-15T10:00:00Z2023-04-15T11:23:14Z2023-04-16T09:05:30Z
	ソースシステム SourceSystemName	プロセスデータの取得元となるシステムです。
説明この属性は、データが生成された元のアプリケーションを示します。ここではSalesforce Service Cloudです。複数のシステムのデータを組み合わせてプロセス全体を把握する環境で、特に役立ちます。単一のシステムを分析する場合でも、この属性はデータの出所を把握するための重要な情報です。データガバナンスや問題の調査に役立ち、正しいデータセットに基づいて分析できているかを確認できます。重要な理由データの出所を把握するための重要な情報です。データガバナンスや、複数のシステムのデータを組み合わせる分析に欠かせません。入手先通常、データの抽出・変換時にデータセットの出所を示す固定値として追加します。例 Salesforce Service CloudSFSC
	最終データ更新日時 LastDataUpdateTime	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。
説明この属性には、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が記録されます。個々のイベントではなく、データセット全体に適用されるメタデータフィールドです。主な用途は、分析対象のデータがいつ更新されたかを利用者に知らせることです。インサイトや意思決定の根拠となる情報が最新かつ適切であることを確認するうえで重要です。また、データの更新時期に関する認識を共有するのにも役立ちます。重要な理由データがどの程度新しいかを明示し、分析対象の最新性を把握できるようにします。入手先通常、データの抽出、変換、ロード（ETL）の過程で生成され、保存されます。例 2023-10-27T04:00:00Z
	SLAステータス SlaStatus	ケースがSLAの目標時間内に解決されたかどうかを示します。
説明この属性は、定められたサービスレベル合意（SLA）の遵守状況に基づいて、解決済みのケースを分類します。「SLA目標解決日時」と実際の解決日時を比較して算出します。 SLA遵守率の重要業績評価指標（KPI）に直接使われるため、実績を簡単に確認できます。SLAを遵守できなかったケースをすばやく抽出して分析し、特定のケース種別や製品、プロセスのボトルネックなど、SLA違反の共通原因を特定できます。重要な理由ケースごとのSLA遵守状況を明確に判定できるため、実績の監視や遅延の根本原因分析に欠かせません。入手先データ変換レイヤーで、「ケース解決」のタイムスタンプと「SlaTargetResolutionTime」属性を比較して算出します。例遵守違反
	SLA目標解決日時 SlaTargetResolutionTime	SLAに基づき、サービスリクエストを解決する期限となる日時です。
説明この属性は、ケース解決に関するサービスレベル合意（SLA）の期限を定義します。通常、ケースの優先度や種別、顧客ランクなどに基づいて決まります。Salesforceでは、エンタイトルメントとマイルストーンの機能を使って自動計算できます。このタイムスタンプは、SLAの遵守状況を測定するうえで欠かせません。実際の解決時間と目標時間を比較することで、組織はSLA遵守率の重要業績評価指標（KPI）を算出し、SLA違反のリスクがあるケースを特定できます。また、ケースSLA遵守状況ダッシュボードにも直接反映されます。重要な理由実績を測る基準となり、SLAの遵守状況の算出や、違反リスクのあるケースの特定に欠かせません。入手先 Salesforceのエンタイトルメント管理機能に含まれるCase MilestoneオブジェクトのSlaExitDate項目に保存されることがよくあります。例 2023-04-16T17:00:00Z2023-04-18T09:00:00Z2023-05-01T12:00:00Z
	ケースのステータス CaseStatus	サービスリクエストのライフサイクルにおける現在の状態です。新規、対応中、クローズ済みなどがあります。
説明ケースのステータスは、サービスリクエストの現在の状態を示します。ステータスの変更は、プロセス内のアクティビティを特定する主な情報源となることがよくあります。たとえば、「新規」から「作業中」への変更を「担当者が問題を調査」というアクティビティに対応付けられます。ケースの最終ステータスを分析すると、解決状況を把握できます。また、オープンまたはクローズ済みのケースを絞り込んだり、特定の状態に長くとどまっているケースを特定したりする際にも使われます。重要な理由ケースの現在の状態と結果を把握できます。また、アクティビティの順序を特定するために、ステータスの変更がよく使われます。入手先 SalesforceのCaseオブジェクト、項目：Status 例新規対応中顧客の回答待ちクローズ
	ケースの優先度 CasePriority	サービスリクエストに設定された優先度です。高、中、低などがあります。
説明ケースの優先度は、サービスリクエストの緊急度を判断するための標準的な分類です。この設定に基づき、サービスレベル合意（SLA）に応じた目標応答時間や解決時間が決まることがよくあります。優先度別にプロセスのパフォーマンスを分析することは、優先順位付けの有効性を評価するうえで重要です。優先度の高いケースが実際に早く解決され、厳しいSLA目標を達成しているかを確認できます。ケースの優先順位と影響を示すダッシュボードにも役立ちます。重要な理由緊急性の高いケースを適切に優先し、重要度に応じたサービスレベルを達成できているか分析できます。入手先 SalesforceのCaseオブジェクト、フィールド：Priority 例高中低
	ケース種別 CaseType	質問、問題、機能リクエストなど、サービスリクエストの分類です。
説明ケース種別は、顧客からの問い合わせや問題の内容を分類するためのカテゴリ属性です。これにより、サービスリクエストを種類別に分け、対応方法の違いを把握できます。ケース種別ごとにプロセスを分析すると、特定のリクエストが異なる経路をたどる、解決までに時間がかかる、引き継ぎが多くなるといった傾向が見えてきます。こうした情報は、業務の種類に応じたプロセスの見直しや改善に役立ちます。重要な理由リクエストの種類によって対応方法が異なるかを把握し、個別の改善が必要な領域を特定するために、プロセスを分類できます。入手先 SalesforceのCaseオブジェクト、項目：Type 例問題機能リクエスト質問
	初回対応で解決 IsFirstContactResolution	顧客との最初のやり取りでケースが解決したかどうかを示すフラグです。
説明この真偽値属性は、顧客から最初に連絡を受けた後、追加対応なしで解決したサービスリクエストを特定します。判定には、アクティビティの順序やタイミングの分析が必要になることがあります。初回解決率（FCR）が高いことは、顧客サービスのプロセスが効率的かつ効果的であることを示す重要な指標です。この計算属性は、初回解決率の重要業績評価指標（KPI）の基礎となります。初回対応で解決しなかったケースを分析すると、担当者のトレーニング、ナレッジベースの内容、プロセス設計を改善する機会が見つかります。重要な理由サービスの効率性と顧客満足度を直接測定し、効果的な問題解決につながる要因の特定に役立ちます。入手先データ変換時に、対象ケースのイベントログから算出します。一般的なルールでは、「ケース解決」が「顧客への情報依頼」や、その後の顧客とのやり取りより前に発生しているかを確認します。例 truefalse
	割り当て先の担当者 AssignedAgent	現在、サービスリクエストが割り当てられているユーザーまたはキューです。
説明この属性は、各時点でサービスリクエストを担当する個人またはチームを示します。Salesforceでは通常、ケースの所有者が該当します。この属性の変更を追跡することは、担当者のパフォーマンス、業務負荷の配分、引き継ぎを分析するうえで基本となります。ケースの再割り当て回数、複雑なケースを多く担当する担当者、チーム内の業務負荷の偏りなどを把握できます。担当者間の引き継ぎや業務負荷の配分を示すダッシュボードでも重要な属性です。重要な理由担当者の業務負荷やパフォーマンス、引き継ぎの頻度を分析するうえで欠かせません。これらは業務効率や解決時間に直接影響します。入手先 SalesforceのCaseオブジェクト、フィールド：OwnerId。このフィールドには、ユーザーまたはキューのIDが格納されます。例サラ・ジョーンズデイビッド・チェン第2レベルサポートキュー
	問い合わせチャネル CommunicationChannel	サービスリクエストの受付に使われたチャネルです。メール、電話、ウェブなどがあります。
説明この属性は、顧客がサービスリクエストを送信した際の連絡手段を示します。Salesforceでは、Case Originフィールドに記録されることがよくあります。問い合わせチャネルを把握することは、リソースの配分を見直し、サービスの効率を高めるうえで重要です。チャネル別に解決時間やプロセスの流れを分析すると、問題の種類ごとにどのチャネルが効果的かを特定でき、問い合わせチャネルの効率を示すダッシュボードにも役立ちます。重要な理由顧客からの問い合わせチャネルごとにパフォーマンスを比較し、チャネル戦略やリソース配分の見直しに役立てられます。入手先 SalesforceのCaseオブジェクト、フィールド：Origin 例メール電話ウェブチャット
	終了時刻 EndTime	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。
説明終了時刻は、アクティビティが完了した時刻を示します。開始時刻と組み合わせることで、アクティビティの処理時間を正確に算出できます。Salesforceの多くのイベントは瞬時に発生するため、開始時刻と終了時刻は同じです。一方、長時間にわたるアクティビティでは、作業にかかった時間を正確に測定するために、個別の終了時刻が欠かせません。手順間の待ち時間と実際の処理時間を区別できるため、パフォーマンス分析に役立ちます。重要な理由アクティビティの実際の所要時間を算出できるため、担当者のパフォーマンス分析や時間のかかる手順の特定に役立ちます。入手先瞬時に発生するイベントでは、開始時刻と同じになることがよくあります。所要時間のあるアクティビティでは、完了を示す特定のフィールドから取得する必要があり、カスタム設定が必要になる場合があります。例 2023-04-15T10:00:00Z2023-04-15T11:55:00Z2023-04-16T14:20:00Z
	エスカレーション済み IsEscalated	ケースがエスカレーションされたかどうかを示すフラグです。
説明この真偽値属性は、サービスリクエストがエスカレーションされたかどうかを示します。Salesforceでは、標準のIsEscalated項目で追跡でき、エスカレーションルールに基づいて自動的に設定されます。このフラグは、社内エスカレーション分析ダッシュボードと社内エスカレーション率の重要業績評価指標（KPI）に直接使われます。エスカレーションされたケースを簡単に抽出・集計できるため、発生頻度を把握し、解決時間やプロセスの複雑さへの影響を分析できます。重要な理由ケースのエスカレーションを直接測定できます。これは、プロセス上の摩擦や複雑さ、担当者の知識不足を示す重要な指標です。入手先 SalesforceのCaseオブジェクト、項目：IsEscalated 例 truefalse
	ケースの件名 CaseSubject	顧客の問題やリクエストを簡潔にまとめた件名またはタイトルです。
説明ケースの件名には、サービスリクエストの概要が自由記述で簡潔にまとめられています。メールの件名や、担当者または顧客が入力したタイトルが使われることがよくあります。構造化された項目ではないため、プロセス分析に直接使うことはできませんが、件名には状況を把握するための情報が含まれています。テキストマイニングを使ってケースを分類したり、新たな問題の兆候を見つけたり、定量的なプロセス分析に定性的な情報を加えたりできます。重要な理由ケースの概要をすばやく把握できるため、ドリルダウン分析やテキストマイニングに役立ちます。入手先 SalesforceのCaseオブジェクト、項目：Subject 例ポータルにログインできない請求明細についての質問レポート用ダッシュボードの機能リクエスト
	対象製品 ProductInvolved	顧客のリクエストの対象となる製品またはサービスです。
説明この属性は、サービスリクエストを特定の製品またはサービスに関連付けます。Salesforceでは、Productオブジェクトへの参照項目で管理されることがよくあります。製品別にプロセスデータを分類することは、製品品質の分析に欠かせません。どの製品でサポートリクエストが多く発生しているか、どのような問題があるか、製品ラインによって解決プロセスに違いがあるかを把握できます。こうした情報は、製品開発チームにとって重要なフィードバックになります。重要な理由製品別にプロセスを分析することで、特定製品の品質問題やサポートの不足を明らかにできます。入手先 SalesforceのCaseオブジェクトのProductId項目。標準項目ですが、任意で使用します。例 Alpha CRM SuiteBeta Analytics ToolGamma Data Connector
	手戻りあり IsRework	ケースで手戻りが発生した、または前の段階に戻ったことを示すフラグです。
説明この真偽値属性は、クローズ後に再開されたケースや、「担当者が調査」と「解決策を提示」の間を繰り返し行き来するケースなど、手戻りのパターンが見られるケースを示します。望ましくないループを特定するには、アクティビティの順序を分析します。この属性は、手戻り率の重要業績評価指標（KPI）と、担当者の引き継ぎと手戻りのパターンダッシュボードに直接使われます。手戻りが発生したケースを特定すると、解決策が不十分だった、情報収集が不完全だったなどの根本原因を調査し、是正措置を講じることができます。重要な理由プロセスの非効率や無駄な作業を明らかにし、繰り返し発生するアクティビティを重点的に分析できます。入手先データ変換時にアクティビティの順序を分析して算出します。たとえば、同じケースで「ケースをクローズ」から「ケースを再開」へ進む場合や、「解決策を提示」から「担当者が問題を調査」へ戻る場合は、手戻りとして判定されます。例 truefalse
	担当者の引き継ぎ回数 AgentHandoffCount	ケースが担当者またはキュー間で再割り当てされた回数です。
説明この指標は、サービスリクエストが解決するまでに再割り当てされた回数を数値化します。1つのケースのライフサイクル内で、「AssignedAgent」属性が異なる値に変更された回数を数えて算出します。この属性は、ケースあたりの平均担当者引き継ぎ回数の重要業績評価指標（KPI）の基礎となり、担当者の引き継ぎと手戻りのパターンダッシュボードに表示されます。引き継ぎが多い場合、プロセスの非効率、責任範囲の不明確さ、知識不足が考えられます。いずれも解決時間の長期化や顧客の不満につながる可能性があります。重要な理由引き継ぎが過剰になると、遅延や顧客の不満につながりやすいため、プロセス内の摩擦を数値で把握できます。入手先データ変換時にケース単位で算出します。各「ServiceRequest」について、「AssignedAgent」項目の重複しない値の数を数え、1を引きます。例 0135
	顧客名 CustomerName	サービスリクエストに関連付けられた顧客または取引先の名前です。
説明この属性は、サービスリクエストを起票した顧客を特定します。Salesforceでは、個人を表すContact、または企業を表すAccountが該当します。顧客の視点からプロセスを分析すると、有用なインサイトが得られます。たとえば、特定の顧客で問題が多く発生しているか、解決に時間がかかっているかを把握できます。こうした情報は、顧客関係管理の方針を検討する際に役立ち、先回りしたサポートの機会を見つける手がかりにもなります。重要な理由顧客を軸に分析することで、特定の顧客や顧客セグメントに見られる傾向や実績の違いを把握できます。入手先 SalesforceのCaseオブジェクトのContactIdまたはAccountId項目。各項目は、それぞれContactオブジェクトとAccountオブジェクトに関連付けられています。例 Global Tech Inc.Emily WhiteInnovate Solutions

必須推奨任意

顧客サービスのアクティビティ

顧客サービスのワークフローを正確に把握・分析するために、イベントログに記録する主なプロセスのステップとマイルストーンです。

6 推奨 9 任意

	アクティビティ	説明
	SLAマイルストーン未達	初回応答時間や解決時間など、サービス上の約束を守れなかったときに発生するイベントです。Salesforceでは、エンタイトルメントプロセスとマイルストーンレコードを使って追跡します。
重要な理由このアクティビティは、SLAの遵守状況の分析とコンプライアンスの監視に欠かせません。顧客の期待に応えられなかったケースを明らかにし、対象を絞ったプロセス改善につなげます。入手先 CaseMilestoneオブジェクトから取得します。マイルストーンレコードのIsViolatedフィールドがtrueに設定されると、イベントが生成されます。記録 CaseMilestoneレコードのIsViolatedフラグがtrueになった時点のタイムスタンプがイベント時刻です。イベントタイプ explicit
	ケースのクローズ	このアクティビティは、サービスリクエス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。ケースがクローズされた後は、再オープンされない限り、追加の作業は発生しません。
重要な理由最終イベントであるこのアクティビティは、ケース全体の所要時間を算出する最終地点となります。「解決済み」から「クローズ済み」までの時間から、クローズ処理の非効率が見つかる場合もあります。入手先 CaseオブジェクトのIsClosedフィールドがtrueに設定された時点のタイムスタンプから推定します。このとき、ClosedDateフィールドにも値が設定されます。記録 IsClosedフィールドがtrueに変わり、CaseHistoryに記録された時点のタイムスタンプ。イベントタイプ inferred
	ケースを担当者に割り当て	サービスリクエストが対応する担当者またはキューに割り当てられた時点を示します。プロセスの基本となる手順で、ケースの所有者フィールドの変更から記録されます。
重要な理由このアクティビティは、担当者の業務負荷、割り当ての遅延、引き継ぎの頻度を追跡するうえで欠かせません。担当者のパフォーマンス分析や、割り当てプロセスのボトルネック特定の基礎となります。入手先 CaseオブジェクトのOwnerIdフィールドの変更から推定します。変更のタイムスタンプはCaseHistoryオブジェクトに記録されます。記録 OwnerIdフィールドが最初に更新された時点のタイムスタンプを特定します。イベントタイプ inferred
	ケース作成	Salesforceに新しいサービスリクエスト（ケース）が登録された時点で、カスタマーサービスのプロセスが正式に開始します。このアクティビティは、Caseオブジェクトに新しいレコードが作成されたときに、正確なタイムスタンプとともに記録されます。
重要な理由主要な開始イベントであるこのアクティビティは、ケースの全期間と解決時間の算出に欠かせません。SLAに対するパフォーマンスの測定や、ケース件数の把握に使うベースラインとなります。入手先このイベントは、Caseオブジェクトのレコード作成に対応します。タイムスタンプは標準のCreatedDateフィールドに記録されます。記録 Caseレコードの作成タイムスタンプから直接取得します。イベントタイプ explicit
	ケース解決	この重要なマイルストーンは、顧客の問題を解決するために必要な作業を担当者が完了したことを示します。ケースは最終的なクローズを待つ状態となり、一定期間後に自動でクローズされる場合があります。
重要な理由解決時間を測定する主要な終了点であり、SLAの遵守状況を算出するうえで重要です。ケースに対する実作業の終了を示します。入手先 CaseHistoryオブジェクトでStatusフィールドが「解決済み」に変更された時点から推定します。この時点では、IsClosedフィールドがfalseのままの場合があります。記録ケースのステータスが「解決済み」に変わった時点のタイムスタンプ。イベントタイプ inferred
	社内エスカレーションの発生	より高いレベルのサポートや専門知識が必要となり、ケースが正式にエスカレーションされたときのアクティビティです。Salesforceのエスカレーションルールで明示的に記録するか、フィールドの変更から推定できます。
重要な理由エスカレーションを分析すると、複雑なケースの種類、現場担当者に必要な研修、組織的な課題を特定できます。プロセス上の滞りと解決時間への影響を示す重要な指標です。入手先 CaseEscalationレコードから明示的なイベントとして取得できます。より一般的には、CaseHistoryで「IsEscalated」などのチェックボックスフィールドがtrueに設定された時点から推定します。記録「IsEscalated」フィールドがtrueに変わった時点のタイムスタンプ。イベントタイプ inferred
	ケースの再オープン	解決済みまたはクローズ済みのケースで、問題の再発や解決策の不備により対応が再開されたときに発生します。手戻りを示す重要な指標です。
重要な理由ケースの再オープンは、解決の品質が低い、または初回問い合わせで解決できていないことを示す有力なサインです。サービス品質を高めるには、発生頻度と根本原因の分析が欠かせません。入手先 CaseHistoryオブジェクトでIsClosedフィールドがtrueからfalseに変わった時点、またはStatusがクローズ済み・解決済みからオープンに戻った時点から推定します。記録 StatusまたはIsClosedフィールドが終了状態から対応中の状態に変わった時点のタイムスタンプ。イベントタイプ inferred
	ケースの再割り当て	最初の割り当て後に、ケースが別の担当者またはキューに引き継がれたことを示します。その後のケース所有者フィールドの変更から推定します。
重要な理由再割り当てが頻繁に発生する場合、最初の振り分けの誤り、プロセスの非効率、知識不足などが考えられます。これらは遅延や顧客体験の低下につながります。このアクティビティを使うと、担当者間の引き継ぎを定量化できます。入手先最初の割り当て後にCaseHistoryオブジェクトのOwnerIdフィールドが変更された時点から推定します。記録 OwnerIdフィールドの最初の更新以降、すべての更新を特定します。イベントタイプ inferred
	ケースの分類と優先度設定	ケースに種別、カテゴリ、優先度が設定された時点で発生するアクティビティです。多くの場合、トリアージチームまたは自動化ルールが設定し、関連するケースフィールドの変更から推定します。
重要な理由分類は、ケースの分布や振り分けの有効性を把握するうえで重要です。この手順を分析すると、業務負荷の配分を見直し、優先度の高いケースに速やかに対応できているかを確認できます。入手先 CaseHistoryオブジェクトを参照し、Priority、Typeなどの分類フィールドに初めて値が入力された時点、または初期値から変更された時点を追跡して推定します。記録 CaseHistoryでPriorityやTypeなどのフィールドの更新を追跡します。イベントタイプ inferred
	最初の受付確認を送信	サービスリクエストを受け付けたことを顧客に知らせる、最初の連絡を指します。通常はケース作成ルールによって自動送信されるメールで、最初の送信連絡を特定して推定します。
重要な理由このアクティビティを追跡すると、初回応答時間を測定し、顧客に速やかに連絡できているかを確認できます。「初回受付確認までの時間」という重要業績評価指標（KPI）の分析にも役立ち、顧客とのコミュニケーション改善につながります。入手先ケースに関連付けられた最初の送信EmailMessageレコードのタイムスタンプから推定します。自動化ルールによって更新されるカスタムフィールドから推定することもできます。記録ケースに関連付けられた最初の送信EmailMessageのタイムスタンプを特定します。イベントタイプ inferred
	担当者が問題を調査	担当者が顧客の問題を診断し、内容を把握するために対応する段階を指します。明示的なイベントではなく、ケースのステータスが新規またはオープンから対応中に変わった時点から推定します。
重要な理由調査段階にかかった時間を把握すると、サービスリクエストの複雑さや、担当者に追加の研修やリソースが必要な箇所を特定できます。実作業時間と待ち時間を分けて確認できます。入手先 CaseHistoryオブジェクトでStatusフィールドが「対応中」や「作業中」など、作業中を示す値に更新された時点から推定します。記録ケースのステータスが「対応中」を示す値に変わった時点のタイムスタンプ。イベントタイプ inferred
	満足度調査を送信	顧客満足度（CSAT）またはネットプロモータースコア（NPS）の調査を送信したことを示します。通常、ケースの解決またはクローズ後に自動で送信されます。
重要な理由中核となる解決プロセスには含まれませんが、顧客の声を収集する流れを把握するうえで重要なアクティビティです。送信のタイミングや頻度を分析すると、顧客の意見を継続的に収集できているかを確認できます。入手先調査用テンプレートに一致する、ケースに関連付けられた送信EmailMessageレコードから推定します。または、SurveyInvitationレコードの作成から取得できます。記録送信された調査メール、またはSurveyInvitationレコードの作成を特定します。イベントタイプ inferred
	顧客から情報を受領	顧客が依頼された情報を提供した時点で、顧客からの回答待ちが終了します。多くの場合、受信連絡の後にケースのステータスが対応中に戻った時点から推定します。
重要な理由このイベントを追跡すると、顧客の応答時間とケース全体の期間への影響を把握できます。また、担当者が作業を再開したことを示します。入手先ケースに関連付けられた受信EmailMessageのタイムスタンプ、またはCaseHistoryオブジェクトでステータスが「顧客の回答待ち」から「対応中」に変わった時点から推定します。記録受信メールまたはステータスが「待ち」から変わった時点のタイムスタンプ。イベントタイプ inferred
	顧客に情報を依頼	ケース対応を進めるために担当者が顧客から追加情報を得る必要が生じたときのアクティビティです。通常、ケースのステータスが「顧客の回答待ち」に変わった時点から推定します。
重要な理由このアクティビティは、担当者が管理できない待ち時間の開始を示します。この時間を切り分けることは、社内プロセスの効率や担当者のパフォーマンスを正確に測定するうえで重要です。入手先 CaseHistoryオブジェクトでStatusフィールドが「顧客からの回答待ち」や「保留」などに更新された時点から推定します。記録ケースのステータスが「待ち」を示す値に変わった時点のタイムスタンプ。イベントタイプ inferred
	顧客に解決策を提示	担当者が顧客に解決策を提示した時点を示します。概念上の手順であり、通常は送信連絡または特定のステータス変更から推定します。
重要な理由このマイルストーンを追跡すると、調査開始から解決策の提示までにかかった時間を測定できます。解決策が受け入れられなかった場合は、確認のやり取りが始まる時点にもなります。入手先特定のキーワードを含む送信EmailMessage、またはCaseHistoryオブジェクトでステータスが「解決策を提示」に変わった時点から推定します。記録ステータス変更または送信連絡イベントのタイムスタンプ。イベントタイプ inferred

推奨任意

データ抽出ガイド

Salesforce Service Cloudからデータを取得する方法

ステップ

Salesforceにログイン：APIアクセス権と、必要なオブジェクトおよびフィールドの読み取り権限を持つユーザーアカウントでSalesforce環境にアクセスします。
Developer Consoleを開く：画面右上の歯車アイコンをクリックし、「Developer Console」を選択します。
クエリエディターに移動：Developer Consoleの画面下部にある「Query Editor」タブをクリックします。
SOQLクエリを準備：この文書の「query」セクションに記載されているSOQLクエリ全体をコピーします。
日付パラメーターを設定：実行前に、クエリ内のプレースホルダー:startDateと:endDateを、希望する期間のISO 8601形式の日付（例：2023-01-01T00:00:00Z）に置き換えます。
クエリを実行：変更したクエリをクエリエディターに貼り付け、「Execute」ボタンをクリックします。クエリが大きすぎる、または複雑すぎる場合は、上限の高いWorkbenchやSalesforce CLIなどのツールが必要になることがあります。
大規模なデータセットへの対応：レコード数が50,000件を超える場合、Developer Consoleでは処理できないことがあります。Salesforce Data LoaderまたはBulk API 2.0を使用してください。同じクエリをこれらのツールから実行し、非同期のバッチ処理で抽出できます。
結果を確認：クエリの結果は「Query Results」セクションに表示されます。データを確認し、内容に問題がないことを確かめてください。
データをエクスポート：「Save Rows」をクリックし、結果全体をCSVファイルに出力します。
ProcessMind用に形式を整える：CSVファイルの見出しがProcessMindで必要な属性名と一致していることを確認します。EventTimeなどのタイムスタンプは、YYYY-MM-DDTHH:MI:SS.mmmZのような一貫した形式にしてください。このクエリは、必要な列名と形式で直接出力できるよう設計されています。
保存してアップロード：最終CSVファイルを保存し、ProcessMindのプロジェクトにアップロードします。

設定

ユーザー権限：実行ユーザーには「API Enabled」権限に加え、クエリに含まれるケース、CaseHistory、EmailMessage、CaseMilestoneオブジェクトとすべてのフィールドへの読み取りアクセス権が必要です。
クエリツール：Developer Consoleは小規模なクエリやテストに適しています。本番環境での抽出には、大量のデータを処理でき、ブラウザーのタイムアウトを避けられるWorkbench、Salesforce CLI（sfdx）、またはData Loaderの使用を推奨します。
日付範囲：抽出対象を絞るため、Case.CreatedDateでクエリをフィルタリングします。プロセスマイニングでは、通常3～12か月分のデータを対象にします。期間を長くしすぎると、パフォーマンスに影響する場合があります。
ステータス値のプレースホルダー：クエリには[Your In Progress Status]や[Your Resolved Status]などのプレースホルダーが含まれています。Salesforce環境で使用している「ステータス」フィールドの選択リスト値に置き換えてください。
フィールド履歴の追跡：この抽出では、ケースオブジェクトのフィールド履歴追跡を多く利用します。イベントを正確に記録できるよう、「ステータス」、「OwnerId」、「Priority」、「IsEscalated」などの主要フィールドで追跡が有効になっていることを確認してください。
ガバナー制限：SalesforceのSOQLクエリには、最大実行時間などのガバナー制限があります。クエリがタイムアウトする場合は、日付範囲を短くするか、クエリを複数に分けて簡素化してください。

クエリの例 sql

/* Case Created */
SELECT
  c.CaseNumber AS ServiceRequest,
  'Case Created' AS ActivityName,
  c.CreatedDate AS EventTime,
  'Salesforce Service Cloud' AS SourceSystemName,
  NOW() AS LastDataUpdateTime,
  NULL AS EndTime,
  c.Owner.Name AS AssignedAgent,
  c.Priority AS CasePriority,
  c.Origin AS CommunicationChannel,
  c.Status AS CaseStatus,
  c.Type AS CaseType,
  c.SlaExitDate AS SlaTargetResolutionTime,
  (c.ClosedDate - c.CreatedDate) * 24 * 60 AS CaseResolutionTime,
  NULL AS SlaStatus,
  c.IsFirstContactResolution__c AS IsFirstContactResolution
FROM Case c
WHERE c.CreatedDate >= :startDate AND c.CreatedDate <= :endDate

UNION ALL

/* Initial Acknowledgment Sent - Approximated by first outbound email */
SELECT
  e.Case.CaseNumber AS ServiceRequest,
  'Initial Acknowledgment Sent' AS ActivityName,
  e.MessageDate AS EventTime,
  'Salesforce Service Cloud' AS SourceSystemName,
  NOW() AS LastDataUpdateTime,
  NULL AS EndTime,
  e.Case.Owner.Name AS AssignedAgent,
  e.Case.Priority AS CasePriority,
  e.Case.Origin AS CommunicationChannel,
  e.Case.Status AS CaseStatus,
  e.Case.Type AS CaseType,
  e.Case.SlaExitDate AS SlaTargetResolutionTime,
  (e.Case.ClosedDate - e.Case.CreatedDate) * 24 * 60 AS CaseResolutionTime,
  NULL AS SlaStatus,
  e.Case.IsFirstContactResolution__c AS IsFirstContactResolution
FROM EmailMessage e
WHERE e.Case.CreatedDate >= :startDate AND e.Case.CreatedDate <= :endDate
  AND e.IsOutgoing = true
  AND e.Id IN (SELECT MIN(Id) FROM EmailMessage WHERE IsOutgoing = true GROUP BY CaseId)

UNION ALL

/* Case Categorized And Prioritized - Approximated by first change to Priority */
SELECT 
  h.Case.CaseNumber AS ServiceRequest,
  'Case Categorized And Prioritized' AS ActivityName,
  h.CreatedDate AS EventTime,
  'Salesforce Service Cloud' AS SourceSystemName,
  NOW() AS LastDataUpdateTime,
  NULL AS EndTime,
  h.Case.Owner.Name AS AssignedAgent,
  h.NewValue AS CasePriority,
  h.Case.Origin AS CommunicationChannel,
  h.Case.Status AS CaseStatus,
  h.Case.Type AS CaseType,
  h.Case.SlaExitDate AS SlaTargetResolutionTime,
  (h.Case.ClosedDate - h.Case.CreatedDate) * 24 * 60 AS CaseResolutionTime,
  NULL AS SlaStatus,
  h.Case.IsFirstContactResolution__c AS IsFirstContactResolution
FROM CaseHistory h 
WHERE h.Case.CreatedDate >= :startDate AND h.Case.CreatedDate <= :endDate
  AND h.Field = 'Priority'
  AND h.OldValue = NULL

UNION ALL

/* Case Assigned To Agent - First Owner Change after Creation */
SELECT
  h.Case.CaseNumber AS ServiceRequest,
  'Case Assigned To Agent' AS ActivityName,
  h.CreatedDate AS EventTime,
  'Salesforce Service Cloud' AS SourceSystemName,
  NOW() AS LastDataUpdateTime,
  NULL AS EndTime,
  u.Name AS AssignedAgent, 
  h.Case.Priority AS CasePriority,
  h.Case.Origin AS CommunicationChannel,
  h.Case.Status AS CaseStatus,
  h.Case.Type AS CaseType,
  h.Case.SlaExitDate AS SlaTargetResolutionTime,
  (h.Case.ClosedDate - h.Case.CreatedDate) * 24 * 60 AS CaseResolutionTime,
  NULL AS SlaStatus,
  h.Case.IsFirstContactResolution__c AS IsFirstContactResolution
FROM CaseHistory h
LEFT JOIN User u ON (h.NewValue = u.Id)
WHERE h.Case.CreatedDate >= :startDate AND h.Case.CreatedDate <= :endDate
  AND h.Field = 'Owner'
  AND h.Id IN (SELECT MIN(Id) FROM CaseHistory WHERE Field = 'Owner' GROUP BY CaseId)

UNION ALL

/* Agent Investigates Issue */
SELECT 
  h.Case.CaseNumber AS ServiceRequest,
  'Agent Investigates Issue' AS ActivityName,
  h.CreatedDate AS EventTime,
  'Salesforce Service Cloud' AS SourceSystemName,
  NOW() AS LastDataUpdateTime,
  NULL AS EndTime,
  h.Case.Owner.Name AS AssignedAgent,
  h.Case.Priority AS CasePriority,
  h.Case.Origin AS CommunicationChannel,
  h.NewValue AS CaseStatus,
  h.Case.Type AS CaseType,
  h.Case.SlaExitDate AS SlaTargetResolutionTime,
  (h.Case.ClosedDate - h.Case.CreatedDate) * 24 * 60 AS CaseResolutionTime,
  NULL AS SlaStatus,
  h.Case.IsFirstContactResolution__c AS IsFirstContactResolution
FROM CaseHistory h 
WHERE h.Case.CreatedDate >= :startDate AND h.Case.CreatedDate <= :endDate
  AND h.Field = 'Status' AND h.NewValue = '[Your In Progress Status]'

UNION ALL

/* Information Requested From Customer */
SELECT 
  h.Case.CaseNumber AS ServiceRequest,
  'Information Requested From Customer' AS ActivityName,
  h.CreatedDate AS EventTime,
  'Salesforce Service Cloud' AS SourceSystemName,
  NOW() AS LastDataUpdateTime,
  NULL AS EndTime,
  h.Case.Owner.Name AS AssignedAgent,
  h.Case.Priority AS CasePriority,
  h.Case.Origin AS CommunicationChannel,
  h.NewValue AS CaseStatus,
  h.Case.Type AS CaseType,
  h.Case.SlaExitDate AS SlaTargetResolutionTime,
  (h.Case.ClosedDate - h.Case.CreatedDate) * 24 * 60 AS CaseResolutionTime,
  NULL AS SlaStatus,
  h.Case.IsFirstContactResolution__c AS IsFirstContactResolution
FROM CaseHistory h 
WHERE h.Case.CreatedDate >= :startDate AND h.Case.CreatedDate <= :endDate
  AND h.Field = 'Status' AND h.NewValue = '[Your Waiting on Customer Status]'

UNION ALL

/* Information Received From Customer */
SELECT 
  h.Case.CaseNumber AS ServiceRequest,
  'Information Received From Customer' AS ActivityName,
  h.CreatedDate AS EventTime,
  'Salesforce Service Cloud' AS SourceSystemName,
  NOW() AS LastDataUpdateTime,
  NULL AS EndTime,
  h.Case.Owner.Name AS AssignedAgent,
  h.Case.Priority AS CasePriority,
  h.Case.Origin AS CommunicationChannel,
  h.NewValue AS CaseStatus,
  h.Case.Type AS CaseType,
  h.Case.SlaExitDate AS SlaTargetResolutionTime,
  (h.Case.ClosedDate - h.Case.CreatedDate) * 24 * 60 AS CaseResolutionTime,
  NULL AS SlaStatus,
  h.Case.IsFirstContactResolution__c AS IsFirstContactResolution
FROM CaseHistory h 
WHERE h.Case.CreatedDate >= :startDate AND h.Case.CreatedDate <= :endDate
  AND h.Field = 'Status' AND h.OldValue = '[Your Waiting on Customer Status]'

UNION ALL

/* Case Reassigned */
SELECT
  h.Case.CaseNumber AS ServiceRequest,
  'Case Reassigned' AS ActivityName,
  h.CreatedDate AS EventTime,
  'Salesforce Service Cloud' AS SourceSystemName,
  NOW() AS LastDataUpdateTime,
  NULL AS EndTime,
  u.Name AS AssignedAgent,
  h.Case.Priority AS CasePriority,
  h.Case.Origin AS CommunicationChannel,
  h.Case.Status AS CaseStatus,
  h.Case.Type AS CaseType,
  h.Case.SlaExitDate AS SlaTargetResolutionTime,
  (h.Case.ClosedDate - h.Case.CreatedDate) * 24 * 60 AS CaseResolutionTime,
  NULL AS SlaStatus,
  h.Case.IsFirstContactResolution__c AS IsFirstContactResolution
FROM CaseHistory h
LEFT JOIN User u ON (h.NewValue = u.Id)
WHERE h.Case.CreatedDate >= :startDate AND h.Case.CreatedDate <= :endDate
  AND h.Field = 'Owner'
  AND h.Id NOT IN (SELECT MIN(Id) FROM CaseHistory WHERE Field = 'Owner' GROUP BY CaseId)

UNION ALL

/* Internal Escalation Triggered */
SELECT 
  h.Case.CaseNumber AS ServiceRequest,
  'Internal Escalation Triggered' AS ActivityName,
  h.CreatedDate AS EventTime,
  'Salesforce Service Cloud' AS SourceSystemName,
  NOW() AS LastDataUpdateTime,
  NULL AS EndTime,
  h.Case.Owner.Name AS AssignedAgent,
  h.Case.Priority AS CasePriority,
  h.Case.Origin AS CommunicationChannel,
  h.Case.Status AS CaseStatus,
  h.Case.Type AS CaseType,
  h.Case.SlaExitDate AS SlaTargetResolutionTime,
  (h.Case.ClosedDate - h.Case.CreatedDate) * 24 * 60 AS CaseResolutionTime,
  NULL AS SlaStatus,
  h.Case.IsFirstContactResolution__c AS IsFirstContactResolution
FROM CaseHistory h 
WHERE h.Case.CreatedDate >= :startDate AND h.Case.CreatedDate <= :endDate
  AND h.Field = 'IsEscalated' AND h.NewValue = 'true'

UNION ALL

/* SLA Milestone Violated */
SELECT
  m.Case.CaseNumber AS ServiceRequest,
  'SLA Milestone Violated' AS ActivityName,
  m.CompletionDate AS EventTime,
  'Salesforce Service Cloud' AS SourceSystemName,
  NOW() AS LastDataUpdateTime,
  NULL AS EndTime,
  m.Case.Owner.Name AS AssignedAgent,
  m.Case.Priority AS CasePriority,
  m.Case.Origin AS CommunicationChannel,
  m.Case.Status AS CaseStatus,
  m.Case.Type AS CaseType,
  m.Case.SlaExitDate AS SlaTargetResolutionTime,
  (m.Case.ClosedDate - m.Case.CreatedDate) * 24 * 60 AS CaseResolutionTime,
  'Violated' AS SlaStatus,
  m.Case.IsFirstContactResolution__c AS IsFirstContactResolution
FROM CaseMilestone m
WHERE m.Case.CreatedDate >= :startDate AND m.Case.CreatedDate <= :endDate
  AND m.IsViolated = true

UNION ALL

/* Solution Proposed To Customer */
SELECT 
  h.Case.CaseNumber AS ServiceRequest,
  'Solution Proposed To Customer' AS ActivityName,
  h.CreatedDate AS EventTime,
  'Salesforce Service Cloud' AS SourceSystemName,
  NOW() AS LastDataUpdateTime,
  NULL AS EndTime,
  h.Case.Owner.Name AS AssignedAgent,
  h.Case.Priority AS CasePriority,
  h.Case.Origin AS CommunicationChannel,
  h.NewValue AS CaseStatus,
  h.Case.Type AS CaseType,
  h.Case.SlaExitDate AS SlaTargetResolutionTime,
  (h.Case.ClosedDate - h.Case.CreatedDate) * 24 * 60 AS CaseResolutionTime,
  NULL AS SlaStatus,
  h.Case.IsFirstContactResolution__c AS IsFirstContactResolution
FROM CaseHistory h 
WHERE h.Case.CreatedDate >= :startDate AND h.Case.CreatedDate <= :endDate
  AND h.Field = 'Status' AND h.NewValue = '[Your Solution Proposed Status]'

UNION ALL

/* Case Resolved */
SELECT 
  h.Case.CaseNumber AS ServiceRequest,
  'Case Resolved' AS ActivityName,
  h.CreatedDate AS EventTime,
  'Salesforce Service Cloud' AS SourceSystemName,
  NOW() AS LastDataUpdateTime,
  NULL AS EndTime,
  h.Case.Owner.Name AS AssignedAgent,
  h.Case.Priority AS CasePriority,
  h.Case.Origin AS CommunicationChannel,
  h.NewValue AS CaseStatus,
  h.Case.Type AS CaseType,
  h.Case.SlaExitDate AS SlaTargetResolutionTime,
  (h.Case.ClosedDate - h.Case.CreatedDate) * 24 * 60 AS CaseResolutionTime,
  NULL AS SlaStatus,
  h.Case.IsFirstContactResolution__c AS IsFirstContactResolution
FROM CaseHistory h 
WHERE h.Case.CreatedDate >= :startDate AND h.Case.Createddate <= :endDate
  AND h.Field = 'Status' AND h.NewValue = '[Your Resolved Status]'

UNION ALL

/* Satisfaction Survey Sent */
SELECT
  e.Case.CaseNumber AS ServiceRequest,
  'Satisfaction Survey Sent' AS ActivityName,
  e.MessageDate AS EventTime,
  'Salesforce Service Cloud' AS SourceSystemName,
  NOW() AS LastDataUpdateTime,
  NULL AS EndTime,
  e.Case.Owner.Name AS AssignedAgent,
  e.Case.Priority AS CasePriority,
  e.Case.Origin AS CommunicationChannel,
  e.Case.Status AS CaseStatus,
  e.Case.Type AS CaseType,
  e.Case.SlaExitDate AS SlaTargetResolutionTime,
  (e.Case.ClosedDate - e.Case.CreatedDate) * 24 * 60 AS CaseResolutionTime,
  NULL AS SlaStatus,
  e.Case.IsFirstContactResolution__c AS IsFirstContactResolution
FROM EmailMessage e
WHERE e.Case.CreatedDate >= :startDate AND e.Case.CreatedDate <= :endDate
  AND e.IsOutgoing = true AND e.Subject LIKE '[Your Survey Subject Pattern]%'

UNION ALL

/* Case Closed */
SELECT
  c.CaseNumber AS ServiceRequest,
  'Case Closed' AS ActivityName,
  c.ClosedDate AS EventTime,
  'Salesforce Service Cloud' AS SourceSystemName,
  NOW() AS LastDataUpdateTime,
  NULL AS EndTime,
  c.Owner.Name AS AssignedAgent,
  c.Priority AS CasePriority,
  c.Origin AS CommunicationChannel,
  c.Status AS CaseStatus,
  c.Type AS CaseType,
  c.SlaExitDate AS SlaTargetResolutionTime,
  (c.ClosedDate - c.CreatedDate) * 24 * 60 AS CaseResolutionTime,
  NULL AS SlaStatus,
  c.IsFirstContactResolution__c AS IsFirstContactResolution
FROM Case c
WHERE c.CreatedDate >= :startDate AND c.CreatedDate <= :endDate
  AND c.IsClosed = true

UNION ALL

/* Case Reopened */
SELECT
  h.Case.CaseNumber AS ServiceRequest,
  'Case Reopened' AS ActivityName,
  h.CreatedDate AS EventTime,
  'Salesforce Service Cloud' AS SourceSystemName,
  NOW() AS LastDataUpdateTime,
  NULL AS EndTime,
  h.Case.Owner.Name AS AssignedAgent,
  h.Case.Priority AS CasePriority,
  h.Case.Origin AS CommunicationChannel,
  h.NewValue AS CaseStatus,
  h.Case.Type AS CaseType,
  h.Case.SlaExitDate AS SlaTargetResolutionTime,
  (h.Case.ClosedDate - h.Case.CreatedDate) * 24 * 60 AS CaseResolutionTime,
  NULL AS SlaStatus,
  h.Case.IsFirstContactResolution__c AS IsFirstContactResolution
FROM CaseHistory h
WHERE h.Case.CreatedDate >= :startDate AND h.Case.CreatedDate <= :endDate
  AND h.Field = 'IsClosed' AND h.OldValue = 'true' AND h.NewValue = 'false'

ステップ

Salesforce Connected Appの設定：スクリプトを実行する前に、APIアクセスを有効にするConnected AppをSalesforceで設定します。「設定」＞「アプリ」＞「App Manager」に移動し、新しいConnected Appを作成します。OAuth設定を有効にし、OAuthスコープで「Full access (full)」を選択して、Consumer KeyとConsumer Secretを控えてください。
Pythonライブラリのインストール：Pythonがインストールされていることを確認し、pipで必要なライブラリをインストールします：pip install simple-salesforce pandas。
Salesforceの認証情報を用意：Salesforceのユーザー名、パスワード、セキュリティトークンが必要です。セキュリティトークンは、Salesforceの個人設定にある「Reset My Security Token」から取得します。認証情報をスクリプトに直接記述せず、環境変数として保存するなど、安全に管理してください。
Pythonスクリプトの設定：提供されたPythonスクリプトをファイル（例：extract_sfdc.py）にコピーします。スクリプト冒頭のプレースホルダー変数を、Salesforceのユーザー名、パスワード、セキュリティトークン、Consumer Key、Consumer Secretに置き換えます。
抽出パラメーターの指定：スクリプト内のSOQL_DATE_FILTER変数を変更し、ケースを抽出する日付範囲を指定します。まずは1か月など短い期間でスクリプトをテストすることを推奨します。
ステータス値のカスタマイズ：スクリプト内のSTATUS_MAPPING辞書を確認します。この辞書は、概念上のプロセスステップとSalesforce環境で実際に使われているステータス値を対応付けます。組織の設定に合わせて値を更新してください。
抽出スクリプトの実行：コマンドラインからpython extract_sfdc.pyを実行します。スクリプトがSalesforce APIに接続し、ケース、ケース履歴、ケースマイルストーンのデータを取得して、イベントログに変換します。
スクリプトの出力を確認：処理したケース数やイベント数など、進捗状況がコンソールに表示されます。実行中にエラーが発生していないか確認してください。
生成されたCSVを処理：スクリプトが正常に完了すると、同じディレクトリにsalesforce_event_log.csvが作成されます。このファイルには、構造化されたイベントログが含まれます。
アップロードの準備：ProcessMindにアップロードする前にCSVファイルを開き、ServiceRequest、ActivityName、EventTimeなどのすべての列に正しい値が入っていることを確認します。これで分析を始められます。

設定

前提条件：APIアクセス権と、ケース、CaseHistory、CaseMilestone、ユーザー、EmailMessageオブジェクトの読み取り権限を持つSalesforceユーザーアカウントが必要です。OAuth 2.0認証用のSalesforce Connected Appも設定してください。
認証：スクリプトは、ユーザー名、パスワード、セキュリティトークン、Connected Appの認証情報（Consumer Key、Consumer Secret）を使って認証します。セキュリティのため、これらを環境変数として保存することを強く推奨します。
期間：データの抽出期間は、スクリプト内のSOQL_DATE_FILTER変数で指定します。初回の抽出では、処理時間が過度に長くならず、分析に必要なデータを得られる3～6か月分を推奨します。
Salesforceの主要オブジェクト：イベントログの作成にあたり、スクリプトは主に次のSalesforceオブジェクトを検索します。
- ケース：ケースの基本属性と作成イベント。
- CaseHistory：「ステータス」、「OwnerId」、「Priority」、「IsEscalated」などの主要フィールドの変更履歴。
- CaseMilestone：SLA違反の特定。
- EmailMessage：コミュニケーション関連アクティビティの推定。
- ユーザー：割り当てられた担当者の名前の取得。
カスタマイズ：スクリプト内のSTATUS_MAPPING変数を、Salesforce環境で使用しているカスタムステータス値に合わせて設定してください。設定しない場合、「担当者が問題を調査」や「ケース解決」などのアクティビティを正しく取得できません。
パフォーマンス：長期間にわたり多数のケースのCaseHistoryを抽出すると、処理に時間がかかり、多くのリソースを消費することがあります。また、1日のAPIコール上限を大きく消費する可能性もあります。利用が少ない時間帯に実行するか、本番環境では増分読み込みを検討してください。

クエリの例 python

import pandas as pd
from simple_salesforce import Salesforce
from datetime import datetime
import os

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration Settings --- #
class=class="hl-string">"hl-comment"># It is highly recommended to use environment variables for security.
SF_USERNAME = os.environ.get(class="hl-string">'SF_USERNAME', class="hl-string">'[Your Salesforce Username]')
SF_PASSWORD = os.environ.get(class="hl-string">'SF_PASSWORD', class="hl-string">'[Your Salesforce Password]')
SF_SECURITY_TOKEN = os.environ.get(class="hl-string">'SF_SECURITY_TOKEN', class="hl-string">'[Your Salesforce Security Token]')
SF_CONSUMER_KEY = os.environ.get(class="hl-string">'SF_CONSUMER_KEY', class="hl-string">'[Your Connected App Consumer Key]')
SF_CONSUMER_SECRET = os.environ.get(class="hl-string">'SF_CONSUMER_SECRET', class="hl-string">'[Your Connected App Consumer Secret]')

class=class="hl-string">"hl-comment"># Date filter for the SOQL query (e.g., last 90 days)
SOQL_DATE_FILTER = class="hl-string">'LAST_N_DAYS:90'

class=class="hl-string">"hl-comment"># IMPORTANT: Map your org's specific Case Status values here
STATUS_MAPPING = {
    class="hl-string">'investigating': [class="hl-string">'In Progress', class="hl-string">'Working', class="hl-string">'Researching'],
    class="hl-string">'waiting_on_customer': [class="hl-string">'Waiting on Customer', class="hl-string">'Pending Customer Response'],
    class="hl-string">'resolved': [class="hl-string">'Resolved', class="hl-string">'Solution Provided'],
    class="hl-string">'closed': [class="hl-string">'Closed'],
    class="hl-string">'reopened': [class="hl-string">'Reopened', class="hl-string">'Re-opened'] class=class="hl-string">"hl-comment"># Statuses indicating a case is active again after resolution
}

SOURCE_SYSTEM_NAME = class="hl-string">'Salesforce Service Cloud'

def fetch_salesforce_data(sf_conn):
    class="hl-string">"""Fetches all necessary data from Salesforce."""
    print(class="hl-string">"Fetching Case data...")
    case_query = fclass="hl-string">"""
    SELECT Id, CaseNumber, CreatedDate, ClosedDate, OwnerId, Priority, Origin, Status, Type, 
           Entitlement.SlaExitDate, (SELECT Name FROM Owner) 
    FROM Case 
    WHERE CreatedDate >= {SOQL_DATE_FILTER}
    """
    cases = sf_conn.query_all(case_query)[class="hl-string">'records']
    case_ids = [case[class="hl-string">'Id'] for case in cases]
    print(fclass="hl-string">"Found {len(case_ids)} cases.")

    if not case_ids:
        return pd.DataFrame(), pd.DataFrame(), pd.DataFrame(), pd.DataFrame()

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Batch case IDs for subsequent queries
    case_id_str = class="hl-string">"','".join(case_ids)

    print(class="hl-string">"Fetching Case History data...")
    history_query = fclass="hl-string">"""
    SELECT CaseId, CreatedDate, Field, NewValue, OldValue, (SELECT Name FROM CreatedBy)
    FROM CaseHistory 
    WHERE CaseId IN ('{case_id_str}') AND Field IN ('Status', 'Owner', 'Priority', 'Type', 'IsEscalated')
    ORDER BY CreatedDate ASC
    """
    history = sf_conn.query_all(history_query)[class="hl-string">'records']

    print(class="hl-string">"Fetching Case Milestone data...")
    milestone_query = fclass="hl-string">"""
    SELECT CaseId, CompletionDate, IsViolated, IsCompleted, TargetDate, (SELECT Name FROM MilestoneType)
    FROM CaseMilestone
    WHERE CaseId IN ('{case_id_str}') AND IsViolated = true
    """
    milestones = sf_conn.query_all(milestone_query)[class="hl-string">'records']
    
    print(class="hl-string">"Fetching Email Message data...")
    email_query = fclass="hl-string">"""
    SELECT ParentId, CreatedDate, Status, Incoming, Subject
    FROM EmailMessage
    WHERE ParentId IN ('{case_id_str}') AND Status = 'Sent'
    ORDER BY CreatedDate ASC
    """
    emails = sf_conn.query_all(email_query)[class="hl-string">'records']

    return pd.DataFrame(cases), pd.DataFrame(history), pd.DataFrame(milestones), pd.DataFrame(emails)

def transform_to_event_log(cases_df, history_df, milestones_df, emails_df):
    class="hl-string">"""Transforms raw Salesforce data into a structured event log."""
    event_log = []
    last_update_time = datetime.utcnow().isoformat() + class="hl-string">'Z'

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Create a lookup for case attributes
    cases_df[class="hl-string">'OwnerName'] = cases_df[class="hl-string">'Owner'].apply(lambda x: x[class="hl-string">'Name'] if x else None)
    case_details = cases_df.set_index(class="hl-string">'Id').to_dict(class="hl-string">'index')
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Group related data by CaseId
    history_by_case = history_df.groupby(class="hl-string">'CaseId')
    milestones_by_case = milestones_df.groupby(class="hl-string">'CaseId')
    emails_by_case = emails_df.groupby(class="hl-string">'CaseId')

    for case_id, case in case_details.items():
        base_attributes = {
            class="hl-string">'ServiceRequest': case[class="hl-string">'CaseNumber'],
            class="hl-string">'SourceSystemName': SOURCE_SYSTEM_NAME,
            class="hl-string">'LastDataUpdateTime': last_update_time,
            class="hl-string">'CasePriority': case[class="hl-string">'Priority'],
            class="hl-string">'CommunicationChannel': case[class="hl-string">'Origin'],
            class="hl-string">'CaseType': case[class="hl-string">'Type'],
            class="hl-string">'SlaTargetResolutionTime': case.get(class="hl-string">'Entitlement', {}).get(class="hl-string">'SlaExitDate')
        }

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Case Created
        event_log.append({
            **base_attributes,
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Case Created',
            class="hl-string">'EventTime': case[class="hl-string">'CreatedDate'],
            class="hl-string">'AssignedAgent': case[class="hl-string">'OwnerName'],
            class="hl-string">'CaseStatus': class="hl-string">'New' class=class="hl-string">"hl-comment"># Assume initial status is class="hl-string">'New'
        })
        
        case_history = history_by_case.get_group(case_id) if case_id in history_by_case.groups else pd.DataFrame()
        case_emails = emails_by_case.get_group(case_id) if case_id in emails_by_case.groups else pd.DataFrame()
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Initial Acknowledgment Sent (Inferred)
        outbound_emails = case_emails[case_emails[class="hl-string">'Incoming'] == False]
        if not outbound_emails.empty:
            ack_email = outbound_emails.iloc[0]
            event_log.append({
                **base_attributes,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Initial Acknowledgment Sent',
                class="hl-string">'EventTime': ack_email[class="hl-string">'CreatedDate'],
                class="hl-string">'AssignedAgent': case[class="hl-string">'OwnerName'], class=class="hl-string">"hl-comment"># Agent at time of creation
                class="hl-string">'CaseStatus': class="hl-string">'New' class=class="hl-string">"hl-comment"># Status at time of acknowledgement
            })
        
        owner_changes = case_history[case_history[class="hl-string">'Field'] == class="hl-string">'Owner'].copy()
        owner_changes[class="hl-string">'NewValueName'] = owner_changes[class="hl-string">'NewValue'].apply(lambda x: x[class="hl-string">'Name'] if isinstance(x, dict) else x)

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Case Assigned To Agent & 8. Case Reassigned
        if not owner_changes.empty:
            class=class="hl-string">"hl-comment"># First owner change is the initial assignment if it differs from creator's queue
            event_log.append({
                **base_attributes,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Case Assigned To Agent',
                class="hl-string">'EventTime': owner_changes.iloc[0][class="hl-string">'CreatedDate'],
                class="hl-string">'AssignedAgent': owner_changes.iloc[0][class="hl-string">'NewValueName'],
                class="hl-string">'CaseStatus': case[class="hl-string">'Status']
            })
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Subsequent owner changes are reassignments
            for _, row in owner_changes.iloc[1:].iterrows():
                event_log.append({
                    **base_attributes,
                    class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Case Reassigned',
                    class="hl-string">'EventTime': row[class="hl-string">'CreatedDate'],
                    class="hl-string">'AssignedAgent': row[class="hl-string">'NewValueName'],
                    class="hl-string">'CaseStatus': case[class="hl-string">'Status'] 
                })

        last_status = class="hl-string">'New'
        resolved_time = None

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Process status, priority, type, and escalation changes from history
        for _, hist in case_history.iterrows():
            event_time = hist[class="hl-string">'CreatedDate']
            current_agent = owner_changes[owner_changes[class="hl-string">'CreatedDate'] <= event_time].iloc[-1][class="hl-string">'NewValueName'] if not owner_changes[owner_changes[class="hl-string">'CreatedDate'] <= event_time].empty else case[class="hl-string">'OwnerName']

            if hist[class="hl-string">'Field'] == class="hl-string">'Status':
                new_status = hist[class="hl-string">'NewValue']
                old_status = hist[class="hl-string">'OldValue']
                last_status = new_status
                
                class=class="hl-string">"hl-comment"># 5. Agent Investigates Issue
                if new_status in STATUS_MAPPING[class="hl-string">'investigating']:
                    event_log.append({**base_attributes, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Agent Investigates Issue', class="hl-string">'EventTime': event_time, class="hl-string">'AssignedAgent': current_agent, class="hl-string">'CaseStatus': new_status})
                class=class="hl-string">"hl-comment"># 6. Information Requested From Customer
                elif new_status in STATUS_MAPPING[class="hl-string">'waiting_on_customer']:
                    event_log.append({**base_attributes, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Information Requested From Customer', class="hl-string">'EventTime': event_time, class="hl-string">'AssignedAgent': current_agent, class="hl-string">'CaseStatus': new_status})
                class=class="hl-string">"hl-comment"># 7. Information Received From Customer
                elif old_status in STATUS_MAPPING[class="hl-string">'waiting_on_customer']:
                    event_log.append({**base_attributes, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Information Received From Customer', class="hl-string">'EventTime': event_time, class="hl-string">'AssignedAgent': current_agent, class="hl-string">'CaseStatus': new_status})
                class=class="hl-string">"hl-comment"># 12. Case Resolved
                elif new_status in STATUS_MAPPING[class="hl-string">'resolved']:
                    resolved_time = event_time
                    event_log.append({**base_attributes, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Case Resolved', class="hl-string">'EventTime': event_time, class="hl-string">'AssignedAgent': current_agent, class="hl-string">'CaseStatus': new_status})
                class=class="hl-string">"hl-comment"># 15. Case Reopened
                elif (old_status in STATUS_MAPPING[class="hl-string">'resolved'] or old_status in STATUS_MAPPING[class="hl-string">'closed']) and new_status not in STATUS_MAPPING[class="hl-string">'closed']:
                    event_log.append({**base_attributes, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Case Reopened', class="hl-string">'EventTime': event_time, class="hl-string">'AssignedAgent': current_agent, class="hl-string">'CaseStatus': new_status})
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Case Categorized And Prioritized
            elif hist[class="hl-string">'Field'] in [class="hl-string">'Priority', class="hl-string">'Type']:
                 event_log.append({**base_attributes, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Case Categorized And Prioritized', class="hl-string">'EventTime': event_time, class="hl-string">'AssignedAgent': current_agent, class="hl-string">'CaseStatus': last_status})
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># 9. Internal Escalation Triggered
            elif hist[class="hl-string">'Field'] == class="hl-string">'IsEscalated' and hist[class="hl-string">'NewValue'] == True:
                 event_log.append({**base_attributes, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Internal Escalation Triggered', class="hl-string">'EventTime': event_time, class="hl-string">'AssignedAgent': current_agent, class="hl-string">'CaseStatus': last_status})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 10. SLA Milestone Violated
        if case_id in milestones_by_case.groups:
            case_milestones = milestones_by_case.get_group(case_id)
            for _, ms in case_milestones.iterrows():
                 event_log.append({**base_attributes, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'SLA Milestone Violated', class="hl-string">'EventTime': ms[class="hl-string">'CompletionDate'], class="hl-string">'AssignedAgent': case[class="hl-string">'OwnerName'], class="hl-string">'CaseStatus': last_status})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 11. Solution Proposed To Customer (Inferred)
        if resolved_time and not outbound_emails.empty:
            proposal_email = outbound_emails[outbound_emails[class="hl-string">'CreatedDate'] < resolved_time]
            if not proposal_email.empty:
                 event_log.append({**base_attributes, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Solution Proposed To Customer', class="hl-string">'EventTime': proposal_email.iloc[-1][class="hl-string">'CreatedDate'], class="hl-string">'AssignedAgent': case[class="hl-string">'OwnerName'], class="hl-string">'CaseStatus': last_status})
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># 13. Satisfaction Survey Sent (Inferred)
        if resolved_time and not outbound_emails.empty:
            survey_email = outbound_emails[outbound_emails[class="hl-string">'CreatedDate'] > resolved_time]
            if not survey_email.empty:
                class=class="hl-string">"hl-comment"># This logic assumes any email after resolution is a survey. Customize with Subject filter if possible.
                event_log.append({**base_attributes, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Satisfaction Survey Sent', class="hl-string">'EventTime': survey_email.iloc[0][class="hl-string">'CreatedDate'], class="hl-string">'AssignedAgent': case[class="hl-string">'OwnerName'], class="hl-string">'CaseStatus': last_status})
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># 14. Case Closed
        if pd.notna(case[class="hl-string">'ClosedDate']):
            event_log.append({**base_attributes, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Case Closed', class="hl-string">'EventTime': case[class="hl-string">'ClosedDate'], class="hl-string">'AssignedAgent': case[class="hl-string">'OwnerName'], class="hl-string">'CaseStatus': class="hl-string">'Closed'})
    
    return pd.DataFrame(event_log)

def main():
    class="hl-string">"""Main function to run the extraction process."""
    try:
        sf = Salesforce(
            username=SF_USERNAME,
            password=SF_PASSWORD,
            security_token=SF_SECURITY_TOKEN,
            consumer_key=SF_CONSUMER_KEY,
            consumer_secret=SF_CONSUMER_SECRET
        )
        print(class="hl-string">"Successfully connected to Salesforce.")
    except Exception as e:
        print(fclass="hl-string">"Failed to connect to Salesforce: {e}")
        return

    cases_df, history_df, milestones_df, emails_df = fetch_salesforce_data(sf)

    if cases_df.empty:
        print(class="hl-string">"No cases found for the specified date range. Exiting.")
        return

    print(class="hl-string">"Transforming data into event log...")
    event_log_df = transform_to_event_log(cases_df, history_df, milestones_df, emails_df)
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Final data cleansing and sorting
    if not event_log_df.empty:
        event_log_df = event_log_df.sort_values(by=[class="hl-string">'ServiceRequest', class="hl-string">'EventTime']).reset_index(drop=True)
        event_log_df[class="hl-string">'EndTime'] = event_log_df[class="hl-string">'EventTime'] class=class="hl-string">"hl-comment"># Set EndTime equal to EventTime
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Add missing recommended columns with nulls if not present
        recommended_cols = [class="hl-string">'SlaStatus', class="hl-string">'IsFirstContactResolution', class="hl-string">'CaseResolutionTime']
        for col in recommended_cols:
            if col not in event_log_df.columns:
                event_log_df[col] = None

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Reorder columns to match requirements
        final_cols = [
            class="hl-string">'ServiceRequest', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'SourceSystemName', class="hl-string">'LastDataUpdateTime',
            class="hl-string">'EndTime', class="hl-string">'AssignedAgent', class="hl-string">'CasePriority', class="hl-string">'CommunicationChannel', class="hl-string">'CaseStatus',
            class="hl-string">'CaseType', class="hl-string">'SlaTargetResolutionTime', class="hl-string">'CaseResolutionTime', class="hl-string">'SlaStatus', class="hl-string">'IsFirstContactResolution'
        ]
        event_log_df = event_log_df[[col for col in final_cols if col in event_log_df.columns]]

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Save to CSV
        output_filename = class="hl-string">'salesforce_event_log.csv'
        event_log_df.to_csv(output_filename, index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f%z')
        print(fclass="hl-string">"Successfully created event log with {len(event_log_df)} events.")
        print(fclass="hl-string">"File saved as {output_filename}")
    else:
        print(class="hl-string">"No events were generated.")

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

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