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サービスリクエスト管理のデータテンプレート

Zendesk Support

サービスリクエスト管理の属性(21) サービスリクエスト管理のアクティビティ(13) データ抽出ガイド(3)

サービスリクエスト管理のデータテンプレート

このテンプレートでは、Zendesk Supportのサービスリクエスト管理プロセスを分析するために必要なデータの抽出方法を説明します。収集する属性や追跡する主なアクティビティに加え、システムから直接データを抽出する手順も紹介します。プロセスマイニングで利用するイベントログの作成にお役立てください。

詳細な分析に推奨される属性
追跡すべき主なサービスリクエストのアクティビティ
Zendesk Supportのデータ抽出ガイド

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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サービスリクエスト管理の属性

Zendesk Supportでサービスリクエスト管理を詳細に分析するために、イベントログに含めることを推奨するデータ項目です。

5 必須 7 推奨 9 任意

	名前	説明
	アクティビティ ActivityName	サービスリクエストで発生した業務上のアクティビティまたはイベントの名前です。
説明アクティビティは、サービスリクエストのライフサイクルにおける個別のステップやイベントを表します。たとえば、「サービスリクエストの作成」「担当者へのリクエストの割り当て」「サービスリクエストの解決」などです。これらのアクティビティは、ステータス、担当者、優先度の変更やコメントの追加を記録するZendeskチケットの監査ログから導き出されます。アクティビティの分析は、プロセスマイニングの中心となる作業です。プロセスマップの可視化、ステップ間のボトルネックの特定、手戻りの分析に役立ちます。アクティビティの順序や頻度を把握することで、組織は非効率な点やプロセス改善の機会を見つけられます。重要な理由この属性でプロセスの各ステップを定義し、プロセスマップの可視化や、プロセスフロー、バリエーション、適合性の分析が可能になります。入手先 Zendesk Ticket Audits APIに記録されたイベントから概念的に導き出されます。たとえば、statusフィールドが「new」から「open」に変わった場合、「リクエストの振り分け」などのアクティビティに対応付けられます。例サービスリクエストを作成担当者の再割り当てサービスリクエストの解決
	サービスリクエストID ServiceRequestId	Zendesk内の各サービスリクエストチケットを一意に識別するIDです。
説明サービスリクエストIDは、ZendeskではチケットIDとも呼ばれ、各ケースを識別する主キーとして機能します。リクエス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、コメント、ステータス変更を結び付けます。これにより、1件のリクエストのライフサイクルを最初から最後まで追跡できます。プロセスマイニング分析では、この属性がケースを定義する基本情報となります。プロセスフローの再構築、バリアントの特定、サイクルタイムなどケース単位の指標の算出に使われます。データセット内の各イベントを全体のプロセスにおける位置付けとともに把握するには、サービスリクエストIDとの関連付けが必要です。重要な理由サービスリクエストの一連の流れに含まれるすべてのイベントを結び付ける基本的なケース識別子です。これにより、プロセス全体を分析できます。入手先 Zendesk Tickets APIのidフィールド。例 102451024610247
	開始時刻 EventTimestamp	アクティビティが発生した正確な日時です。
説明イベントのタイムスタンプ（開始時刻）は、アクティビティが発生した正確な時点を記録します。たとえば、担当者が割り当てられた時刻、公開返信が送信された時刻、チケットのステータスが「Resolved」に変更された時刻などです。データは各Zendeskチケットの監査ログから取得します。この属性は、時間に基づく分析に欠かせません。イベントを時系列に並べ、アクティビティ間の所要時間や待ち時間を算出し、ケース全体のサイクルタイムを分析するために使います。ボトルネックの特定や、SLAなど時間に関する目標に対するパフォーマンスの評価にも役立ちます。重要な理由このタイムスタンプでイベントを時系列に並べます。所要時間、パフォーマンス、ボトルネックの分析に欠かせません。入手先 Zendesk Ticket Audits APIの各監査イベントにあるcreated_atフィールド。例 2023-10-26T10:00:00Z2023-10-26T10:15:30Z2023-10-27T14:20:10Z
	ソースシステム SourceSystem	データの抽出元となるシステムを示します。
説明この属性は、サービスリクエストデータの取得元を示します。このプロセスビューでは、値は常に「Zendesk Support」となり、サービス管理アクティビティの記録元システムを識別します。複数のシステムを連携している環境では、データの来歴確認や問題の調査に欠かせないフィールドです。分析対象のシステムを正しく絞り込み、複数のソースから統合したデータを区別するのに役立ちます。重要な理由データの取得元システムを特定し、データの来歴を確認できるようにします。複数のシステムのデータを統合する際の混乱も防げます。入手先データの抽出と変換の際に追加される固定値（「Zendesk Support」）です。例 Zendesk Support
	最終データ更新日時 LastDataUpdate	ソースシステムから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、Zendesk Supportからデータを最後に抽出した日時が記録されます。分析対象のデータがどの程度新しいかを把握でき、プロセスビューがどの時点の状況を示しているか確認できます。継続的な監視やダッシュボードでの確認に役立つ情報です。分析担当者や業務担当者は、ほぼリアルタイムのデータを見ているのか、過去の時点のスナップショットを見ているのかを把握できます。この違いは、分析結果の妥当性に影響します。重要な理由データの更新状況を把握し、分析がどの時点のデータに基づいているか確認できます。入手先データ抽出時にデータセットへ付与されるメタデータフィールドです。例 2023-10-27T08:00:00Z
	サービスの種類 ServiceType	サービスリクエストのカテゴリまたは種類です（例：インシデント、質問、問題、タスク）。
説明サービスの種類は、リクエストの内容を分類します。Zendeskではtypeフィールドを使い、サポート対応の種類を区別します。最初に分類することで、適切なチームへの振り分けや、適切なプロセスの適用が可能になります。この属性は、データの絞り込みや比較に欠かせません。種類ごとにプロセスフローを調べられます。リクエストの種類によって、解決までの流れやSLAが大きく異なることがあります。また、担当者・チームのパフォーマンスダッシュボードで、特定の種類のリクエストへの対応に適した担当者を確認する際にも使う主な分析軸です。重要な理由リクエストを分類し、インシデントと質問のように異なる経路をたどるプロセスを分けて分析できます。入手先 Zendesk Tickets APIのtypeフィールド。例質問インシデント問題タスク
	チケットのタグ TicketTags	分類や振り分けのためにサービスリクエストに付けられたタグの一覧です。
説明タグは、担当者が手動でチケットに追加するほか、ビジネスルールによって自動的に追加することもできる柔軟なラベルです。種類や優先度などの標準フィールドでは表せない情報やカテゴリをチケットに付加できます。タグは、プロセスマイニング分析で幅広く使える属性です。特定の状況に絞った分析、独自のワークフローの追跡、根本原因の特定に利用できます。たとえば、「VIP」タグで重要顧客への対応プロセスを分析したり、「product_bug」タグで不具合報告のライフサイクルを追跡したりできます。重要な理由データを柔軟に分類し、特定のサブプロセスやほかのフィールドでは記録されないチケット属性を詳しく分析できます。入手先 Zendesk Tickets APIのtagsフィールド。文字列の配列です。例営業問い合わせ請求の問題機能のリクエスト重要顧客
	リクエストのステータス RequestStatus	イベント発生時点のサービスリクエストのステータスです（例：新規、オープン、保留）。
説明リクエストのステータスは、特定の時点におけるチケットの状態を示します。Zendeskには、新規、オープン、保留、保留中、解決済み、クローズなどの標準ステータスがあり、リクエストの進行状況を表します。このフィールドの変更は、イベントログにアクティビティを作成する主なきっかけとなります。各ステータスでの滞在時間の分析は、ボトルネック分析の中心となります。たとえば、チケットが「保留」や「保留中」の状態に長くとどまっている箇所を特定できます。ステータスの移行を把握することは、手戻りの発見にも役立ちます。重要な理由ステータスを追跡すると、リクエストの進行状況や、待機中または対応中の状態に費やした時間を把握できます。入手先 Zendesk Tickets APIのstatusフィールド。例新規オープン保留解決済みクローズ
	リクエストの優先度 RequestPriority	サービスリクエストに設定された優先度です。低、通常、高、緊急などがあります。
説明リクエストの優先度は、サービスリクエストの緊急度を示す分類です。このレベルに応じて、目標解決時間やチケットに適用するSLAポリシーが決まることがあります。優先度はシステムまたはユーザーが最初に設定し、チケットのライフサイクル中に担当者が変更する場合もあります。この属性は、データの分類や根本原因の分析に欠かせません。優先度の高いチケットが低いチケットより早く解決されているかを分析できます。また、「サービスリクエストのエスカレーション傾向」や「SLA遵守状況」のダッシュボードで使う主な分析軸です。重要な理由緊急度別にリクエストを分類できます。SLAの遵守状況を分析し、重大な問題に迅速に対応できているか確認するうえで役立ちます。入手先 Zendesk Tickets APIのpriorityフィールド。例低通常高緊急
	リクエストの受付チャネル RequestChannel	サービスリクエストの送信に使われたチャネルです（例：メール、ウェブフォーム、電話）。
説明この属性は、サービスリクエストの受付元を示します。Zendeskでは、メール、ウェブポータル、API連携、チャットなど、チケットの作成方法が記録されます。これにより、顧客がどの方法で問い合わせたかを把握できます。リクエストの受付チャネルは、分析に役立つ指標です。「リクエスト受付チャネルの効率」ダッシュボードで、チャネルごとの解決時間、満足度、手戻り率を比較できます。サポートチャネルの改善や、効率のよいチャネルへの案内に役立ちます。重要な理由顧客サポートの各チャネルの効率や結果を分析し、対象を絞った改善につなげられます。入手先 Zendesk Tickets APIのviaオブジェクトと、そのchannelプロパティ。例ウェブメールAPIチャット
	担当チーム AssignedTeam	サービスリクエストを担当するサポートチームまたはグループです。
説明この属性は、サポート組織内でサービスリクエストを担当するチームまたはグループを示します。Zendeskでは、これらを「Groups」と呼びます。チケットは、個々の担当者に割り当てられる前に、まずグループに割り当てられることがよくあります。担当チーム別の分析は、チーム単位のパフォーマンスや業務量を把握するうえで欠かせません。どのチームがどの種類のリクエストを処理しているか、平均解決時間はどのくらいか、SLA遵守率はどうかを確認できます。担当者・チームのパフォーマンスダッシュボードで使う主な分析軸です。重要な理由チームのパフォーマンス、業務量の配分、サポートグループ間の振り分け効率を分析できます。入手先 Tickets APIの応答に含まれるgroup_idをZendesk Groups APIのデータと結合して取得します。例第1階層サポートテクニカルサポート請求
	担当者名 AgentName	イベント発生時にサービスリクエストを担当していた担当者の名前です。
説明この属性は、サービスリクエストを担当するサポート担当者を識別します。チケットのライフサイクル中に担当者が何度も変わる場合があり、このフィールドには各ステップの担当者が記録されます。担当者名は、パフォーマンス分析に欠かせません。データを絞り込んで分類することで、業務量の分布、担当者ごとの解決時間、再割り当ての頻度を評価できます。担当者・チームのパフォーマンスダッシュボードの作成や、プロセス全体の効率に対する個人の貢献度の把握にも役立ちます。重要な理由担当者のパフォーマンスや業務量の分布、再割り当てが解決時間に与える影響の分析に役立ちます。入手先 Tickets APIの応答に含まれるassignee_idをZendesk Users APIのデータと結合して取得します。例ジェーン・ドウジョン・スミスエミリー・ジョーンズ
	SLAポリシー名 SlaPolicyName	リクエストに適用されたサービスレベル契約（SLA）ポリシーの名前です。
説明この属性は、サービスリクエストの応答時間と解決時間の目標を定めるSLAポリシーを特定します。ポリシーは通常、リクエストの優先度や種類、顧客の契約プランなどに基づいて決まります。適用されたSLAポリシーを把握することは、「SLA遵守状況と違反の分析」ダッシュボードでの分析に欠かせません。ポリシーごとに目標が異なるため、実績を評価する際に必要なコンテキストとなります。これにより、チケットが個別のサービスレベル目標を達成したかどうかを、公平かつ正確に評価できます。重要な理由リクエストがどの目標に照らして評価されたかを特定し、SLA分析の前提を明確にすることで、正確なコンプライアンス報告を可能にします。入手先 Zendesk Ticket Metrics API。SLAデータは、チケットのメトリクスに含まれることがよくあります。例緊急：応答1時間標準：解決24時間プレミアム顧客向けSLA
	SLA違反の有無 IsSlaBreached	サービスリクエストがSLA目標に違反したかどうかを示すフラグです。
説明この属性は、チケットのSLA結果を示す真偽値またはカテゴリ形式のフラグです。「達成」「違反」「アクティブ」などの状態を示します。適用されたSLAポリシーの目標と、実際の応答時間または解決時間を比較して判定します。「SLA遵守状況と違反の分析」ダッシュボードで重要な属性です。コンプライアンスを満たしたチケットと満たしていないチケットを簡単に集計し、可視化できます。違反したチケットのプロセス上の特徴をさらに分析すれば、待ち時間の長さや再割り当ての多さなど、根本原因の特定に役立ちます。重要な理由サービスレベルの約束に対する実績を直接測定し、サービス品質と顧客満足度を把握するための重要な指標です。入手先チケットごとのSLA状況を示すZendesk Ticket Metrics APIから取得します。例達成違反アクティブ
	リクエスト送信者の組織 RequestorOrganization	リクエスト送信者が所属する組織または会社です。
説明この属性は、サービスリクエストを特定の顧客組織に関連付けます。SLAやサポート契約が組織単位で定められることの多いB2Bサポートでは、特に重要です。組織別にデータを分析すると、会社単位でサポート状況を把握できます。チケットの件数が多い組織、同じ問題が繰り返し発生している組織、満足度スコアが低い組織を特定できます。アカウント管理や、顧客の状況に関する全体的な傾向の把握にも役立ちます。重要な理由会社別にリクエストをまとめてB2Bサービスを分析できます。組織単位で顧客との関係やSLAを管理するうえで役立ちます。入手先 Tickets APIの応答に含まれるorganization_idをZendesk Organizations APIのデータと結合して取得します。例アクメ・コーポレーショングローバル・テックイノベート・ソリューションズ
	リクエスト送信者名 RequestorName	サービスリクエストを送信したエンドユーザーまたは顧客の名前です。
説明この属性は、サービスリクエストを開始した人を識別します。リクエストを特定の顧客に関連付けることで、サポートプロセスを顧客ごとに把握できます。プロセス分析では、リクエスト送信者の情報を使って、特定の顧客や顧客セグメントの傾向を分析できます。たとえば、特定の顧客の解決時間が長い、または手戻り率が高い場合、利用中の製品やサービスに問題がある可能性を調べられます。重要な理由プロセスと顧客を結び付け、顧客固有の問題、繰り返し発生するリクエスト、満足度を分析できます。入手先 Tickets APIの応答に含まれるrequester_idをZendesk Users APIのデータと結合して取得します。例アリス・ジョンソンボブ・ウィリアムズチャーリー・ブラウン
	初回対応での解決の有無 IsFirstContactResolution	再割り当てや依頼者からの返信を伴わず、最初に割り当てられた担当者がリクエストを解決したかどうかを示すフラグです。
説明初回対応での解決（FCR）は、顧客の問題が1回のやり取りで解決したことを示す重要な指標です。この計算属性は真偽値フラグで、再割り当てがなく、担当者からの返信が1回だけで、最初に割り当てられた担当者がチケットを解決した場合に真となります。「初回対応解決率」の重要業績評価指標（KPI）に直接関係します。FCRを達成したケースの特徴を分析すると、プロセスエクセレンスの実現に向けた手がかりが得られます。一方、FCRを達成できなかったケースを分析すれば、担当者のトレーニング、ナレッジベースの記事、初期の振り分け方法を改善する機会が見つかります。重要な理由 1回の対応で効率よく問題を解決できているかを測定します。顧客満足度と業務効率の向上に大きく関わる指標です。入手先複雑な計算属性です。チケットのイベントログを分析し、担当者の再割り当てと、担当者からの公開返信の回数を確認する必要があります。例 truefalse
	手戻りの有無 IsRework	解決後にサービスリクエストが再オープンされた場合に真となるフラグです。
説明この真偽値フラグは、手戻りが発生したケースを特定します。一般に、サービスリクエストのステータスが「解決済み」からオープン状態に戻った場合、最初の対応では問題が解決せず、顧客が同じ問題について再度連絡したことを示すため、手戻りとみなします。「サービスリクエスト手戻り率」の重要業績評価指標（KPI）の算出と、「手戻りと再オープンのアクティビティ分析」ダッシュボードに欠かせない属性です。手戻りのケースを特定することで、非効率なプロセスの流れを切り分け、再オープンの根本原因を調べ、初回対応での解決率の向上につなげられます。重要な理由解決が完了していないプロセス上の問題を特定し、顧客満足度に直結する品質や効率の課題を明らかにします。入手先 Zendesk Ticket Audits APIに記録されたチケットのステータス遷移を分析して算出します。「解決済み」から「オープン」への遷移は、手戻りを示します。例 truefalse
	担当者の再割り当て回数 AgentReassignmentCount	リクエストの担当者が別の担当者に変更された回数の合計です。
説明この属性は、チケットの「assignee_id」フィールドが変更されるたびに加算されるカウンターです。1件のチケットで再割り当てが多い場合、最初の振り分けの誤り、担当者の知識不足、1人では対応しきれない複雑なリクエストなど、さまざまなプロセス上の問題が考えられます。プロセス効率を測る重要な指標であり、「担当者再割り当て率」の重要業績評価指標（KPI）にも直接関係します。再割り当ての多いケースを分析すると、振り分けルールや担当者のトレーニング、ナレッジベースの改善点が見つかり、適切な担当者へより早くチケットを届けることにつながります。重要な理由担当者間の引き継ぎを定量化し、プロセス上の滞りを特定します。再割り当て率が高いと、遅延や非効率につながることが多いためです。入手先チケットごとにZendesk Ticket Audits APIの「assignee_id」の変更回数を数えて算出します。例 013
	満足度評価 SatisfactionRating	チケットの解決後にリクエスト送信者が回答した満足度スコアです。
説明この属性には、サポートを受けた顧客の評価が記録されます。通常、チケットが解決済みになった後のアンケートで収集され、「良好」や「不満」などの評価とコメントが含まれます。満足度評価は、重要な成果指標です。プロセスのパターンと満足度スコアを照らし合わせると、顧客の満足や不満につながるプロセス上の要因を特定できます。たとえば、再割り当ての頻度や解決時間の長さが、低い満足度評価と強く関連していることが分析から分かる場合があります。重要な理由プロセスの実行状況と顧客の評価を直接結び付け、顧客満足度に影響するプロセス上の要因を特定できます。入手先 Zendesk Tickets APIのsatisfaction_rating.scoreまたはsatisfaction_rating.reasonフィールド。例良好不満提示済み
	終了時刻 EndTime	アクティビティが完了した正確な日時です。
説明終了時刻は、アクティビティが完了した時点を示します。Zendeskの多くのイベントは瞬時に発生するため、終了時刻と開始時刻は同じです。一方、「リクエストを保留」のような状態を表すアクティビティでは、チケットが保留から解除された時刻が終了時刻になります。この属性は、個々のアクティビティの所要時間を算出するために必要で、ボトルネック分析に役立ちます。アクティビティの開始時刻と終了時刻を比較すると、処理時間を直接測定でき、時間を要しているステップを特定できます。重要な理由個々のアクティビティの所要時間を算出できます。プロセスのボトルネックの特定や、ステップ単位の効率測定に欠かせません。入手先個別のイベントでは、開始時刻と同じ場合が多くあります。ステータスの継続時間を表す場合は、次にステータスが変更されたイベントのタイムスタンプです。例 2023-10-26T10:00:00Z2023-10-26T10:15:30Z2023-10-27T14:20:10Z

必須推奨任意

サービスリクエスト管理のアクティビティ

サービスリクエストのプロセスを正確に把握するため、イベントログに記録する主なプロセスの手順と節目です。

7 推奨 6 任意

	アクティビティ	説明
	SLA目標未達	初回返信時間や解決時間など、サービスリクエストが定められたSLA目標を達成できなかった時点を示します。Zendeskでは、目標未達時に明示的なイベントとして記録されます。
重要な理由コンプライアンスの監視に欠かせないイベントであり、SLA遵守率の重要業績評価指標（KPI）の算出にも使われます。サービス上の約束を果たせなかったケースを特定できます。入手先 Zendeskのチケットイベントまたは監査ログに記録された「SLABreach」イベントから取得します。イベントには、未達となったSLA指標が記録されます。記録チケットデータに記録された明示的な「SLABreach」イベントから特定します。イベントタイプ explicit
	サービスリクエストのクローズ	サービスリクエストが最終的にクローズされ、以後変更できない状態を示します。チケットは「solved」の状態が一定期間続くと自動的に「closed」に移行し、再オープンできなくなります。
重要な理由サービスリクエストのプロセスが完全に終了したことを示します。ケース全体の所要時間を算出する際の最終時点となります。入手先チケット監査ログで、statusフィールドの新しい値が「closed」となった「Change」イベントから推定します。記録監査ログでステータスが「closed」に変わった「Change」イベントから推定します。イベントタイプ inferred
	サービスリクエストの再オープン	ステータスが「solved」のリクエストに送信者が返信すると発生し、ステータスは自動的に「open」に戻ります。提示された解決策では不十分だったことを示します。
重要な理由手戻りを示す主な指標です。発生頻度を分析すると、解決品質を測定し、顧客の不満につながる原因を特定できます。入手先チケット監査ログで、statusフィールドの変更前の値が「solved」、変更後の値が「open」となった「Change」イベントから推定します。記録ステータスが「solved」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
	サービスリクエストの解決	担当者が解決策を提示し、チケットのステータスを「solved」に変更した時点を示します。担当者の視点ではリクエストは完了していますが、送信者が再オープンする場合があります。
重要な理由担当者による対応が終了したことを示す重要な節目です。この状態に達するまでの時間は、解決効率を測る主な指標です。入手先チケット監査ログで、statusフィールドの新しい値が「solved」となった「Change」イベントから推定します。記録監査ログでステータスが「solved」に変わった「Change」イベントから推定します。イベントタイプ inferred
	サービスリクエストを作成	依頼者がいずれかのチャネルから新しいチケットを送信した時点で、サービスリクエストのライフサイクルが始まります。Zendeskのチケット監査ログでは「Create」イベントとして記録され、プロセスの開始時刻を明確に確認できます。
重要な理由このアクティビティは、すべてのサービスリクエストの開始イベントとなるため、最初から最後までのサイクルタイムの計算や、受付件数の分析に欠かせません。入手先 Zendeskのチケット監査ログでは、「Create」イベントタイプとして記録されます。このイベントのタイムスタンプが、サービスリクエストチケットの作成時刻です。記録チケット監査ログの「Create」イベントから直接取得します。イベントタイプ explicit
	リクエストを担当者に割り当て	サービスリクエストが初めて特定の担当者に割り当てられたときに発生するアクティビティです。チケット監査ログの「Change」イベントで、「assignee_id」フィールドがnullまたはグループIDから担当者IDに設定されたことを基に判定します。
重要な理由担当者による実作業の開始を示します。初回応答時間、最初の割り当てまでの時間、担当者ごとの業務量を測定するうえで重要です。入手先チケット監査ログで「assignee_id」フィールドに対して最初に記録された「Change」イベントのうち、特定のユーザーIDが設定されたものから判定します。記録「assignee_id」フィールドに担当者が設定された最初の変更イベントから判定します。イベントタイプ inferred
	公開返信の送信	担当者からリクエスト送信者への連絡を示すアクティビティです。Zendeskのチケットデータで、public属性がtrueの「Comment」イベントとして記録されます。
重要な理由これらのイベントは、連絡頻度の分析、担当者の応答時間の測定、解決までに必要なやり取りの回数の特定に役立ちます。入手先チケットデータに明示的な「Comment」イベントとして記録されます。イベントの詳細にpublic: true属性が含まれ、内部メモと区別できます。記録 publicフラグがtrueに設定されたチケットの「Comment」イベントから取得します。イベントタイプ explicit
	SLA目標を適用	サービスリクエストチケットにサービスレベル契約（SLA）ポリシーが適用された時点を示します。チケットの属性が有効なSLAポリシーの条件に一致すると、このイベントが明示的に記録されます。
重要な理由 SLAが適用された時点を追跡することは、コンプライアンスの監視、未達の可能性の分析、リクエストの種類ごとに期待されるサービス提供期間の把握に欠かせません。入手先 Zendeskのチケットイベントまたは監査ログにある「SLAPolicyApplied」イベントから取得します。このイベントには、一致したポリシーが記録されます。記録チケットデータに明示的に記録された「SLAPolicyApplied」イベントから特定します。イベントタイプ explicit
	リクエストのエスカレーション	サービスリクエストが上位のサポート階層、別のチーム、または管理部門に正式に引き継がれたことを示します。通常、チケットの割り当て先グループの変更、またはエスカレーション追跡用のカスタムフィールドの変更から推定します。
重要な理由エスカレーションを監視すると、複雑なリクエスト、一次対応担当者のトレーニングの必要性、上位部門の対応が必要な組織的な問題を特定できます。入手先標準イベントではありません。group_idフィールドがエスカレーション担当グループに変更された「Change」イベント、またはエスカレーション追跡用のカスタムチケットフィールドの変更から推定する必要があります。記録 group_idまたはカスタムのescalationフィールドの変更から推定します。イベントタイプ inferred
	リクエストを保留	サービスリクエストのステータスが「on-hold」に変更されたときに発生します。通常、担当者がリクエスト送信者または第三者からの情報を待っている状態を示します。ステータス変更イベントから推定します。
重要な理由サポートチームが直接管理できない待ち時間を切り分けて測定できるため、担当者の対応時間をより正確に把握できます。入手先チケット監査ログで、statusフィールドの新しい値が「on-hold」となった「Change」イベントから推定します。記録監査ログでステータスが「on-hold」に変わった「Change」イベントから推定します。イベントタイプ inferred
	優先度を変更	「低」「通常」「高」「緊急」など、サービスリクエストの優先度が更新されたことを示します。チケット監査ログでは、「priority」フィールドに対する「Change」イベントとして記録されます。
重要な理由優先度の変更を分析すると、時間の経過とともに緊急度が高まったリクエストを特定し、優先順位が適切に管理されているかを評価できます。入手先 Zendeskのチケット監査ログで、priorityフィールドの「Change」イベントとして記録されます。変更前と変更後の値を確認できます。記録監査ログのpriorityフィールドに記録された「Change」イベントから推定します。イベントタイプ inferred
	内部メモの追加	担当者がサービスリクエストに内部メモまたはコメントを追加したことを示します。ほかの担当者のみが閲覧でき、public属性がfalseの「Comment」イベントとして記録されます。
重要な理由内部メモを追跡すると、担当者間やチーム間の連携状況を把握できます。連携の状況は、遅延の原因にも、問題を効率よく解決する手がかりにもなります。入手先チケットデータに明示的な「Comment」イベントとして記録されます。イベントの詳細にpublic: false属性が含まれ、内部メモであることを示します。記録 publicフラグがfalseに設定されたチケットの「Comment」イベントから取得します。イベントタイプ explicit
	担当者の再割り当て	サービスリクエストの担当が、ある担当者から別の担当者に引き継がれたことを示します。最初の割り当て後にassignee_idフィールドで発生した「Change」イベントから推定します。
重要な理由再割り当てを追跡すると、担当者再割り当て率の重要業績評価指標（KPI）を算出できます。この指標は、プロセスの非効率、誤った振り分け、知識不足の特定に役立ちます。入手先チケット監査ログのassignee_idフィールドに記録された「Change」イベントから推定します。チケットの最初の割り当てイベントは除外します。記録 assignee_idフィールドで2回目以降に発生した「Change」イベントから推定します。イベントタイプ inferred

推奨任意

データ抽出ガイド

Zendesk Supportからデータを取得する方法

ステップ

Zendesk Exploreを開き、メインレポートを作成する：右上のZendesk製品アイコンからExploreを選択します。Exploreを開いたら、左側の「クエリ」アイコンをクリックし、「新しいクエリ」を選択します。データソースとして Support: Ticket updates データセットを選びます。
チケットイベントの指標と属性を設定する：クエリビルダーで、データを可視化する指標として COUNT(Tickets) などを追加します。次に「Rows」セクションで、次の属性を追加します：Ticket ID、Update - Timestamp、Updater name、Update - Field name、Update - Previous value、Update - New value、Assignee name、グループ名、Ticket priority、Ticket status、Submission channel、Ticket type、Ticket tags。
ActivityName用の計算属性を作成する：生の更新データを意味のあるアクティビティに変換するため、標準の計算属性を作成します。「Calculations」メニュー（電卓アイコン）を開き、「Standard calculated attribute」を選択して、名前を ActivityName にします。「クエリ」セクションにあるロジックを数式欄に貼り付けます。この数式により、さまざまなチケット更新イベントが必要なアクティビティ名に対応付けられます。
メインレポートを調整して絞り込む：新しい ActivityName 属性を「Rows」セクションに追加します。この属性にフィルターを設定し、データを整えるために (null) や不要なシステム生成値を除外します。また、Ticket created - Date にフィルターを設定し、過去6か月など、運用しやすい期間に絞ります。
SLAイベント用の2つ目のレポートを作成する：新しいクエリをもう1つ作成し、今度は Support: SLAs データセットを選択します。SLAイベントは Ticket updates データセットでは取得できないため、このレポートが必要です。
SLAレポートを設定する：SLAクエリの「Metrics」に COUNT(SLA tickets) を追加します。「Rows」セクションには、Ticket ID、SLA policy、SLA target、SLA updated - Timestamp、SLA status、Updater nameを追加します。変換時にSLA statusからアクティビティを判定します。
両方のデータセットをエクスポートする：Exploreの画面で両方のクエリを実行します。テーブルが生成されたら、「Export」ボタンをクリックし、形式としてCSVを選択します。CSVファイルが2つ作成されます。
データを結合して変換する：Microsoft Excelなどの表計算ツール、またはPythonなどのスクリプト言語を使って、2つのCSVファイルを結合します。1つのイベントログを作成します。SLAファイルには ActivityName 列を追加します。SLA statusが「アクティブ」の場合、アクティビティは「SLA目標適用」です。「重大」の場合は「SLA目標超過」です。EventTimestampには SLA updated - Timestamp を使います。
列見出しを統一する：最終的に結合したファイルの列名を、プロセスマイニングに必要な形式に合わせます。たとえば、Ticket IDをServiceRequestIdに、Update - TimestampをEventTimestampに、Updater nameをAgentNameに変更します。
固定値の列を追加して仕上げる：最終的なCSVファイルに列を2つ追加します。SourceSystemには「Zendesk」を設定し、LastDataUpdateにはエクスポートを実行した日時のタイムスタンプを設定します。これでアップロードできます。

設定

Zendeskのプラン：カスタムクエリと属性を作成するには、Zendesk Explore ProfessionalまたはEnterpriseを含むZendesk Supportプランが必要です。
権限：Exploreでクエリを作成・編集できるAgent権限が必要です。通常はAdministrator、またはカスタムロールを割り当てられたAgentが該当します。
データセットの選択：この方法では、一般的なイベント用のSupport: Ticket updatesと、SLA関連イベント用のSupport: SLAsという2つのデータセットから、それぞれレポートを作成します。
日付範囲フィルター：データ量を扱いやすくするため、たとえばTicket created - Dateに日付範囲フィルターを設定することが重要です。最初の分析では、3～6か月の範囲を推奨します。
計算属性：アクティビティ名を導出するロジックは、Explore内の複雑なカスタム計算属性で処理します。出力エラーを避けるため、数式が正しく作成されていることを確認してください。
データ量：Zendesk Explore UIやエクスポート機能は、大規模なデータセットでは処理が遅くなったり、タイムアウトしたりする場合があります。1年を超えるデータや数百万件のチケットを抽出する場合は、期間を分割してバッチ処理することを検討してください。

クエリの例 config

This method uses the Zendesk Explore UI, where queries are built visually. The following describes the configuration for the two required reports.

**Report 1: Ticket Events Configuration**
* **Dataset**: `Support: Ticket updates`
* **Metrics**: `COUNT(Tickets)`
* **Rows**:
  * `Ticket ID`
  * `ActivityName` (This is the custom calculated attribute defined below)
  * `Update - Timestamp`
  * `Updater name`
  * `Assignee name`
  * `Group name`
  * `Ticket priority`
  * `Ticket status`
  * `Submission channel`
  * `Ticket type`
  * `Ticket tags`
* **Standard Calculated Attribute (`ActivityName`) Formula**:
```
IF [Update - Field name] = "assignee_id" AND ([Update - Previous value] = "" OR [Update - Previous value] = NULL) THEN
    "Request Assigned to Agent"
ELIF [Update - Field name] = "assignee_id" AND [Update - Previous value] != "" AND [Update - Previous value] != NULL THEN
    "Agent Reassigned"
ELIF [Update - Field name] = "group_id" THEN
    "Request Escalated"
ELIF [Update - Field name] = "priority" AND [Update - New value] != [Update - Previous value] THEN
    "Priority Changed"
ELIF [Update - Field name] = "status" AND [Update - New value] = "hold" THEN
    "Request Placed On-Hold"
ELIF [Update - Field name] = "status" AND [Update - New value] = "solved" THEN
    "Service Request Resolved"
ELIF [Update - Field name] = "status" AND [Update - New value] = "closed" THEN
    "Service Request Closed"
ELIF [Update - Field name] = "status" AND [Update - New value] = "open" AND [Update - Previous value] = "solved" THEN
    "Service Request Reopened"
ELIF [Update - Field name] = "requester_id" AND [Update - Previous value] = NULL THEN
    "Service Request Created"
ELSE
    NULL
ENDIF
```
* **Note on Comment Activities**: Capturing `Public Reply Sent` and `Internal Note Added` from the `Ticket updates` dataset is not reliably possible as the public vs. internal distinction is often missing. For these events, creating a third report on the `Support: Comments` dataset and merging it is the recommended, though more complex, approach.

**Report 2: SLA Events Configuration**
* **Dataset**: `Support: SLAs`
* **Metrics**: `COUNT(SLA tickets)`
* **Rows**:
  * `Ticket ID`
  * `SLA updated - Timestamp`
  * `SLA status`
  * `Updater name`
  * `Assignee name`
  * `Group name`
  * `Ticket priority`
* **Note**: The `ActivityName` for this report (`SLA Target Applied`, `SLA Target Breached`) must be generated after export based on the value in the `SLA status` column.

ステップ

事前準備：システムにPython 3.6以降がインストールされていることを確認します。また、APIトークンを作成するため、Zendesk Supportのインスタンスに対する管理者アクセス権が必要です。
Pythonライブラリをインストール：ターミナルまたはコマンドプロンプトを開き、pipを使って必要なPythonライブラリをインストールします。requestsライブラリはAPI呼び出しに、pandasはデータの加工とCSVファイルへの出力に使用します。
```
pip install requests pandas
```
Zendesk APIトークンを作成：管理者としてZendeskにログインします。Admin Center > Apps and integrations > APIs > Zendesk APIの順に開きます。Token Accessセクションで、まだ有効になっていない場合は有効にし、「Add API token」をクリックします。たとえば「ProcessMind Extraction」のような説明を入力し、作成されたトークンをコピーします。このトークンは再表示されません。
Pythonスクリプトを設定：テキストエディターで、提供されたPythonスクリプトを開きます。ファイルの先頭にある設定変数ZENDESK_SUBDOMAIN（会社のZendeskドメイン名）、ZENDESK_EMAIL（トークンに関連付けられた管理者ユーザーのメールアドレス）、ZENDESK_API_TOKENに値を入力します。また、データ抽出期間の開始日を定義するSTART_TIME_STRを設定します。通常は3～6か月前の日付を指定します。
スクリプトの処理内容を確認：スクリプトはまず、効率的なIncremental Tickets APIを使い、指定した日付範囲内に更新されたチケットの一覧を取得します。次に、各チケットの監査履歴、コメント、SLAメトリクスを取得し、イベントを時系列に処理して詳細な履歴を作成します。
Zendeskのイベントをアクティビティに対応付け：スクリプトには、生のZendeskイベントを必要な業務アクティビティに変換するロジックが含まれています。たとえば、「status」フィールドの「Change」イベントは、「サービスリクエストを解決」や「リクエストを保留」に対応付けられます。コメントイベントは、「公開返信を送信」か「内部メモを追加」かを判定します。
抽出スクリプトを実行：ターミナルでpython your_script_name.pyを実行します。Zendesk APIからデータを取得する間、スクリプトに進捗が表示されます。データ量やAPIのレート制限によっては、処理に時間がかかる場合があります。
出力ファイルを確認：スクリプトの実行が完了すると、同じディレクトリにzendesk_event_log.csvという名前のCSVファイルが作成されます。このファイルには、指定したアクティビティと属性を含むイベントログが出力されます。
アップロードの準備：CSVファイルを開き、形式が正しいことを確認します。列見出しは、ServiceRequestId、ActivityName、EventTimestamp、SourceSystem、LastDataUpdateなど、必要な属性名と一致している必要があります。これでProcessMindにアップロードできます。

設定

Zendesk APIへのアクセス：スクリプトには、管理者または十分な権限を持つAgentに関連付けられた有効なAPIトークンが必要です。スクリプトの設定に使うユーザーのメールアドレスは、APIトークンを作成したユーザーと同じである必要があります。
スクリプトのパラメーター：実行前に、スクリプト内の主要な変数ZENDESK_SUBDOMAIN、ZENDESK_EMAIL、ZENDESK_API_TOKEN、START_TIME_STRを設定してください。START_TIME_STRは「YYYY-MM-DD」形式で指定します。
日付範囲：最初は直近3～6か月のデータを抽出することを推奨します（START_TIME_STR）。過度に処理時間が長くなったり、API制限に頻繁に達したりすることなく、分析に適したデータセットを得られます。期間を長くすると、抽出時間が大幅に増加します。
Incremental Exports API：スクリプトはIncremental Exportsエンドポイント（/api/v2/incremental/tickets/cursor.json）を使い、前回の実行後または指定した開始時刻以降に更新されたチケットだけを効率よく取得します。すべてのチケットを調べる方法よりも処理効率が高くなります。
レート制限：ZendeskにはAPIのレート制限があります。スクリプトには、制限に達した場合に一時停止する基本的な処理が含まれていますが、非常に大規模なインスタンスでは抽出にかなりの時間がかかる場合があります。利用の少ない時間帯に実行することをおすすめします。
エスカレーションの判定ロジック：「リクエストをエスカレーション」は、group_idフィールドの変更から判定します。カスタムチケットフィールドなど、組織で異なる方法を使っている場合は、エスカレーションを正しく特定できるよう、スクリプトのロジックを変更する必要があります。

クエリの例 python

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

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your Zendesk subdomain, admin email, and API token
ZENDESK_SUBDOMAIN = class="hl-string">'[Your Subdomain]'
ZENDESK_EMAIL = class="hl-string">'[Your Zendesk Admin Email]'
ZENDESK_API_TOKEN = class="hl-string">'[Your Zendesk API Token]'

class=class="hl-string">"hl-comment"># Set the start date for the data extraction (YYYY-MM-DD)
START_TIME_STR = class="hl-string">'2023-01-01'

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- End of Configuration ---

class=class="hl-string">"hl-comment"># Set up constants and session
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.now(timezone.utc).isoformat()

session = requests.Session()
session.auth = AUTH

class=class="hl-string">"hl-comment"># Caches for user and group names to reduce API calls
user_cache = {}
group_cache = {}

def get_user_name(user_id):
    if not user_id:
        return None
    if user_id in user_cache:
        return user_cache[user_id]
    try:
        response = session.get(fclass="hl-string">'{BASE_URL}/users/{user_id}.json')
        response.raise_for_status()
        user_cache[user_id] = response.json()[class="hl-string">'user'][class="hl-string">'name']
        return user_cache[user_id]
    except requests.exceptions.RequestException:
        return fclass="hl-string">'User ID {user_id}'

def get_group_name(group_id):
    if not group_id:
        return None
    if group_id in group_cache:
        return group_cache[group_id]
    try:
        response = session.get(fclass="hl-string">'{BASE_URL}/groups/{group_id}.json')
        response.raise_for_status()
        group_cache[group_id] = response.json()[class="hl-string">'group'][class="hl-string">'name']
        return group_cache[group_id]
    except requests.exceptions.RequestException:
        return fclass="hl-string">'Group ID {group_id}'

def handle_rate_limit(response):
    if response.status_code == 429:
        retry_after = int(response.headers.get(class="hl-string">'Retry-After', 60))
        print(fclass="hl-string">'Rate limit reached. Waiting for {retry_after} seconds...')
        time.sleep(retry_after)
        return True
    response.raise_for_status()
    return False

def fetch_paginated_data(url):
    while url:
        try:
            response = session.get(url)
            if handle_rate_limit(response):
                continue
            data = response.json()
            yield data
            url = data.get(class="hl-string">'next_page')
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">'Error fetching data from {url}: {e}')
            break

def process_ticket(ticket, event_log):
    ticket_id = ticket[class="hl-string">'id']
    print(fclass="hl-string">'Processing Ticket ID: {ticket_id}')

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- 1. Fetch Ticket Audits ---
    audits_url = fclass="hl-string">'{BASE_URL}/tickets/{ticket_id}/audits.json'
    all_events = [] class=class="hl-string">"hl-comment"># A temporary list to hold all events for sorting

    for audit_page in fetch_paginated_data(audits_url):
        for audit in audit_page.get(class="hl-string">'audits', []):
            author_id = audit.get(class="hl-string">'author_id')
            timestamp = audit[class="hl-string">'created_at']

            class=class="hl-string">"hl-comment"># Store ticket state at the time of the audit
            ticket_state = {}
            for event in audit.get(class="hl-string">'events', []):
                if event.get(class="hl-string">'field_name') in [class="hl-string">'assignee_id', class="hl-string">'group_id', class="hl-string">'priority', class="hl-string">'status', class="hl-string">'channel', class="hl-string">'type', class="hl-string">'tags']:
                    ticket_state[event[class="hl-string">'field_name']] = event.get(class="hl-string">'value')

            for event in audit.get(class="hl-string">'events', []):
                event[class="hl-string">'timestamp'] = timestamp
                event[class="hl-string">'author_id'] = author_id
                event[class="hl-string">'ticket_state'] = ticket_state
                all_events.append(event)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- 2. Fetch Comments (which are not fully detailed in audits) ---
    comments_url = fclass="hl-string">'{BASE_URL}/tickets/{ticket_id}/comments.json'
    for comment_page in fetch_paginated_data(comments_url):
        for comment in comment_page.get(class="hl-string">'comments', []):
            comment[class="hl-string">'type'] = class="hl-string">'Comment'
            comment[class="hl-string">'timestamp'] = comment[class="hl-string">'created_at']
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Add ticket_state placeholder, though it's less relevant for comments
            comment[class="hl-string">'ticket_state'] = {}
            all_events.append(comment)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- 3. Fetch SLA Metrics ---
    metrics_url = fclass="hl-string">'{BASE_URL}/tickets/{ticket_id}/metrics.json'
    try:
        response = session.get(metrics_url)
        if not handle_rate_limit(response):
            metrics_data = response.json().get(class="hl-string">'ticket_metric', {})
            if metrics_data.get(class="hl-string">'sla_policy'):
                for sla in metrics_data[class="hl-string">'sla_policy'][class="hl-string">'policy_metrics']:
                    all_events.append({
                        class="hl-string">'type': class="hl-string">'SlaApply',
                        class="hl-string">'timestamp': metrics_data[class="hl-string">'created_at'],
                        class="hl-string">'policy_name': sla[class="hl-string">'policy'][class="hl-string">'title'],
                        class="hl-string">'ticket_state': {}
                    })
                    if sla.get(class="hl-string">'breach_at') and datetime.fromisoformat(sla[class="hl-string">'breach_at'].replace(class="hl-string">'Z', class="hl-string">'+00:00')) < datetime.now(timezone.utc):
                        all_events.append({
                            class="hl-string">'type': class="hl-string">'SlaBreach',
                            class="hl-string">'timestamp': sla[class="hl-string">'breach_at'],
                            class="hl-string">'policy_name': sla[class="hl-string">'policy'][class="hl-string">'title'],
                            class="hl-string">'metric': sla[class="hl-string">'metric'],
                            class="hl-string">'ticket_state': {}
                        })
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(fclass="hl-string">'Could not fetch SLA metrics for ticket {ticket_id}: {e}')


    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- 4. Sort all collected events by timestamp ---
    all_events.sort(key=lambda x: x[class="hl-string">'timestamp'])

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- 5. Process sorted events to create event log rows ---
    last_assignee = None

    for event in all_events:
        activity_name = None
        timestamp = event[class="hl-string">'timestamp']

        event_type = event.get(class="hl-string">'type')
        field_name = event.get(class="hl-string">'field_name')

        if event_type == class="hl-string">'Create':
            activity_name = class="hl-string">'Service Request Created'
            last_assignee = event.get(class="hl-string">'value') if field_name == class="hl-string">'assignee_id' else None

        elif event_type == class="hl-string">'Change':
            prev_value = event.get(class="hl-string">'previous_value')
            new_value = event.get(class="hl-string">'value')

            if field_name == class="hl-string">'status':
                if new_value == class="hl-string">'solved': activity_name = class="hl-string">'Service Request Resolved'
                elif new_value == class="hl-string">'closed': activity_name = class="hl-string">'Service Request Closed'
                elif new_value == class="hl-string">'hold': activity_name = class="hl-string">'Request Placed On-Hold'
                elif new_value == class="hl-string">'open' and prev_value == class="hl-string">'solved': activity_name = class="hl-string">'Service Request Reopened'
            elif field_name == class="hl-string">'priority': activity_name = class="hl-string">'Priority Changed'
            elif field_name == class="hl-string">'assignee_id':
                if prev_value is None and new_value is not None:
                    activity_name = class="hl-string">'Request Assigned to Agent'
                elif prev_value is not None and new_value is not None:
                    activity_name = class="hl-string">'Agent Reassigned'
                last_assignee = new_value
            elif field_name == class="hl-string">'group_id':
                if prev_value is not None and new_value is not None:
                    activity_name = class="hl-string">'Request Escalated'

        elif event_type == class="hl-string">'Comment':
            if event.get(class="hl-string">'public', False):
                activity_name = class="hl-string">'Public Reply Sent'
            else:
                activity_name = class="hl-string">'Internal Note Added'

        elif event_type == class="hl-string">'SlaApply':
            activity_name = class="hl-string">'SLA Target Applied'
        elif event_type == class="hl-string">'SlaBreach':
            activity_name = class="hl-string">'SLA Target Breached'

        if activity_name:
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Get attribute values from the ticket object itself as a baseline
            agent_id = ticket.get(class="hl-string">'assignee_id')
            group_id = ticket.get(class="hl-string">'group_id')
            priority = ticket.get(class="hl-string">'priority')
            status = ticket.get(class="hl-string">'status')
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Override with values at the time of the event if available
            state = event.get(class="hl-string">'ticket_state', {})
            agent_id = state.get(class="hl-string">'assignee_id', agent_id)
            group_id = state.get(class="hl-string">'group_id', group_id)
            priority = state.get(class="hl-string">'priority', priority)
            status = state.get(class="hl-string">'status', status)
            
            event_log.append({
                class="hl-string">'ServiceRequestId': ticket_id,
                class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
                class="hl-string">'EventTimestamp': timestamp,
                class="hl-string">'SourceSystem': SOURCE_SYSTEM,
                class="hl-string">'LastDataUpdate': LAST_DATA_UPDATE,
                class="hl-string">'AgentName': get_user_name(agent_id),
                class="hl-string">'AssignedTeam': get_group_name(group_id),
                class="hl-string">'RequestPriority': priority,
                class="hl-string">'RequestStatus': status,
                class="hl-string">'RequestChannel': ticket.get(class="hl-string">'via', {}).get(class="hl-string">'channel'),
                class="hl-string">'ServiceType': ticket.get(class="hl-string">'type'),
                class="hl-string">'TicketTags': class="hl-string">', '.join(ticket.get(class="hl-string">'tags', [])),
            })


def main():
    print(class="hl-string">'Starting Zendesk data extraction...')
    event_log = []
    start_unix_time = int(datetime.strptime(START_TIME_STR, class="hl-string">'%Y-%m-%d').timestamp())
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Use the incremental export endpoint for efficiency
    url = fclass="hl-string">'{BASE_URL}/incremental/tickets/cursor.json?start_time={start_unix_time}'

    while url:
        try:
            response = session.get(url)
            if handle_rate_limit(response):
                continue
            data = response.json()
            tickets = data.get(class="hl-string">'tickets', [])
            print(fclass="hl-string">'Fetched {len(tickets)} tickets...')
            for ticket in tickets:
                process_ticket(ticket, event_log)
            
            if not data.get(class="hl-string">'after_cursor'):
                break
            url = data[class="hl-string">'next_page']

        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">'A critical error occurred: {e}')
            break

    print(fclass="hl-string">'Extraction complete. Total events found: {len(event_log)}')
    
    if not event_log:
        print(class="hl-string">'No events were extracted. Please check your configuration and date range.')
        return

    df = pd.DataFrame(event_log)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Reorder columns to match requirements
    columns = [
        class="hl-string">'ServiceRequestId', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTimestamp', class="hl-string">'SourceSystem', class="hl-string">'LastDataUpdate',
        class="hl-string">'AgentName', class="hl-string">'AssignedTeam', class="hl-string">'RequestPriority', class="hl-string">'RequestStatus',
        class="hl-string">'RequestChannel', class="hl-string">'ServiceType', class="hl-string">'TicketTags'
    ]
    df = df[columns]
    df = df.sort_values(by=[class="hl-string">'ServiceRequestId', class="hl-string">'EventTimestamp']).reset_index(drop=True)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Save to CSV
    output_filename = class="hl-string">'zendesk_event_log.csv'
    df.to_csv(output_filename, index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ')
    print(fclass="hl-string">'Event log saved to {output_filename}')

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

ステップ

Zendesk Admin Centerで、Zendeskの契約プランとアカウントで利用できるエクスポート機能を使い、アカウント全体のネイティブJSONエクスポートを申請または開始します。メニューの場所や必要な承認はアカウント設定によって異なるため、Admin Centerに表示されるエクスポート機能を使い、組織の承認手順に従ってください。
分析対象期間を含む日付範囲を選択します。3～6か月が目安です。ネイティブエクスポートで日付を絞り込めない場合は、アカウント全体をエクスポートしてダウンロードし、変換時に日付フィルターを適用します。
エクスポートで作成されたJSONファイルをすべてダウンロードし、保管します。元のファイル、エクスポート日時、アカウント識別子、マニフェストやメタデータファイルを保持してください。処理中に元ファイルを上書きしないでください。
エクスポートに含まれるチケットレコード、チケット監査レコード、監査イベント、コメント、ユーザー、組織、グループ、SLA関連レコード、カスタムフィールドを解析します。ファイル名やJSON構造はZendeskのエクスポートバージョンによって異なる場合があるため、実行前にスクリプトのプレースホルダーでソースパスとJSONプロパティの対応付けを設定してください。
各チケット監査イベントを、ServiceRequestId、監査タイムスタンプ、イベント種別、フィールド名、変更前の値、変更後の値、実行者識別子、公開フラグ、チケットステータス、担当者、グループ、優先度、チャネル、サービス種別、タグ、ソースシステム、LastDataUpdateを含む共通形式に正規化します。
条件に該当するアクティビティごとに、イベントログの行を1つ作成します。抽出処理では、「サービスリクエストを作成」「SLA目標を適用」「担当者にリクエストを割り当て」「優先度を変更」「担当者を再割り当て」「公開返信を送信」「内部メモを追加」「リクエストを保留」「リクエストをエスカレーション」「SLA目標に違反」「サービスリクエストを再オープン」「サービスリクエストを解決」「サービスリクエストをクローズ」の各行を明示的に作成する必要があります。ProcessMindはこれらの行をそのまま読み込み、追加のイベントを推定しません。
利用可能な場合は、エクスポートされたユーザー、グループ、組織のレコードを参照し、担当者、グループ、組織、依頼者の識別子を対応付けます。イベント発生時点の割り当て状態に基づいてAgentNameとAssignedTeamを設定します。表示名を特定できない場合は、識別子を保持するか、値を空欄にします。
イベントの判定ルールを明確に適用します。チケット監査のCreateイベントは「サービスリクエストを作成」に、明示的なSLA監査イベントは「SLA目標を適用」と「SLA目標に違反」に使用します。「担当者にリクエストを割り当て」には最初に該当した担当者変更を使い、それ以降の変更は「担当者を再割り当て」とします。公開・非公開コメントのフラグから返信とメモのイベントを判定し、ステータス遷移から保留、再オープン、解決、クローズを判定します。「リクエストをエスカレーション」は、グループまたは設定済みのエスカレーションフィールドの変更から判定します。
結果の行をServiceRequestIdとEventTimestampの順に並べ、同じ時刻のイベントにはソース内の順序を維持するための連番をタイブレーカーとして使います。複数のコメントや監査イベントが同時刻に発生する場合があるため、タイムスタンプが同じという理由だけでイベントを重複排除しないでください。
必須列がすべて存在し、ソースデータに該当イベントが含まれる場合は、各アクティビティに少なくとも1行あることを検証します。最終結果はUTF-8のCSV、またはProcessMindが対応する別のイベントログ形式で出力します。1行につき1イベントとし、ServiceRequestId、ActivityName、EventTimestamp、SourceSystem、LastDataUpdateという必須列名を使用してください。

設定

エクスポート範囲：Zendesk Supportのアカウント全体を対象としたネイティブJSONエクスポートを使い、生成されたJSONファイルをすべて保管します。エクスポートにはチケットデータとチケット監査またはイベントデータを含めます。SLA、コメント、ユーザー、組織、グループ、カスタムフィールドのデータが別ファイルで提供される場合は、変換対象に含めてください。
日付範囲：最初の抽出と検証では、3～6か月を目安にします。ネイティブエクスポートがアカウント全体を対象とし、日付で絞り込めない場合は、元のアーカイブ全体を保持したうえで、解析後にEventTimestampで絞り込みます。
アクティビティのルール：13種類すべてのアクティビティについて、明示的な対応付けを設定します。割り当て、エスカレーション、SLA、ステータス、コメントのイベントを、他の行からProcessMindが導出することを前提にしないでください。
SLAの設定：SLA目標の適用と違反イベントに使われている、実際のエクスポート済みイベント名またはプロパティを対応付けます。エクスポートに明示的なSLAイベントが含まれていない場合は、イベントを作り出さないでください。プレースホルダーで該当するソースパスを設定し、利用できないアクティビティを文書化します。
エスカレーションの設定：エスカレーションを表す、アカウント固有のグループフィールドまたはカスタムフィールドを特定します。実行前に、ESCALATION_FIELD_IDまたは同等の設定項目に、実際にエクスポートされたフィールド識別子を指定してください。
ソースパス：スクリプトでJSONファイルのパスとJSONプロパティの対応付けを設定します。Zendeskのエクスポートファイル名や階層構造は、エクスポートのバージョンやアカウント設定によって異なる場合があります。
必須の出力項目：すべてのイベント行でServiceRequestId、ActivityName、EventTimestamp、SourceSystem、LastDataUpdateを設定します。推奨列はAgentName、AssignedTeam、RequestPriority、RequestStatus、RequestChannel、ServiceType、TicketTagsです。
フィルター：必要な分析期間、アカウントまたはブランドの範囲、会社固有の条件を適用する場合は、該当するプロパティがエクスポートに含まれることを確認してから設定します。サポートされていない、または確認できていないフィールド名に基づいてフィルターを設定しないでください。
処理性能：可能な場合はJSONを順次処理し、アカウント全体のエクスポートを一度にメモリへ読み込まないようにします。チケット識別子と監査識別子にインデックスを作成し、最終イベントログを作成する前に、正規化した中間ファイルを書き出してください。エクスポートが大規模な場合は、日付またはチケット識別子で分割する必要があります。
前提条件：アカウント全体のネイティブエクスポートを申請またはダウンロードする管理者アクセス権、チケット監査とユーザーまたはグループの参照データへのアクセス権、エクスポート機能を利用できるZendeskの契約プラン、エクスポート全体を保存するローカルストレージ、JSONの解析とUTF-8 CSVの書き出しに対応した実行環境が必要です。
データ保護：依頼者、担当者、組織、コメント、チケットのデータは、機密情報を含む可能性があるものとして取り扱います。元ファイルと変換後のファイルは、組織の保存期間、アクセス制御、プライバシーに関する要件に従って保管してください。

クエリの例 config

import csv
import json
import os
from datetime import datetime, timezone
from pathlib import Path

SOURCE_DIRECTORY = "[Path to extracted Zendesk JSON directory]"
OUTPUT_FILE = "[Path to ProcessMind event log CSV]"
START_DATE = "[YYYY-MM-DD or blank]"
END_DATE = "[YYYY-MM-DD or blank]"
SOURCE_SYSTEM = "Zendesk Support"
LAST_DATA_UPDATE = "[ISO-8601 timestamp of source refresh]"
ESCALATION_FIELD_ID = "[Zendesk custom field identifier used for escalation, or blank]"


def load_json_files(directory):
    documents = []
    for path in Path(directory).rglob("*.json"):
        with path.open("r", encoding="utf-8") as handle:
            documents.append((path.name, json.load(handle)))
    return documents


def as_list(value):
    if isinstance(value, list):
        return value
    if isinstance(value, dict):
        for key in ("tickets", "ticket", "audits", "events", "comments", "users", "groups", "organizations", "data", "results"):
            if isinstance(value.get(key), list):
                return value[key]
    return []


def parse_timestamp(value):
    if not value:
        return None
    text = str(value).replace("Z", "+00:00")
    try:
        parsed = datetime.fromisoformat(text)
        if parsed.tzinfo is None:
            parsed = parsed.replace(tzinfo=timezone.utc)
        return parsed.astimezone(timezone.utc)
    except ValueError:
        return None


def in_range(timestamp):
    if timestamp is None:
        return False
    if START_DATE and timestamp.date().isoformat() < START_DATE:
        return False
    if END_DATE and timestamp.date().isoformat() > END_DATE:
        return False
    return True


def value(record, *keys):
    for key in keys:
        if isinstance(record, dict) and record.get(key) is not None:
            return record.get(key)
    return None


def identifier(record):
    return value(record, "id", "user_id", "group_id", "organization_id", "ticket_id")


def normalize_id(value_to_normalize):
    if value_to_normalize is None or value_to_normalize == "":
        return None
    return str(value_to_normalize)


def audit_events(audit):
    events = value(audit, "events", "audit_events")
    return events if isinstance(events, list) else []


def event_type(event):
    return str(value(event, "type", "event_type", "action") or "").lower()


def event_field(event):
    return str(value(event, "field_name", "field", "property") or "").lower()


def event_value(event, key):
    return value(event, key, key.replace("_", ""))


def status_value(ticket, event, new=True):
    if new:
        return value(event, "value", "new_value", "to") or value(ticket, "status")
    return value(event, "previous_value", "old_value", "from")


def comment_public(event):
    public_value = value(event, "public", "is_public")
    return public_value is True or str(public_value).lower() == "true"


def add_row(rows, ticket, activity, timestamp, agent_name=None, assigned_team=None, priority=None, status=None, channel=None, service_type=None, tags=None, sequence=0):
    parsed = parse_timestamp(timestamp)
    if not in_range(parsed):
        return
    rows.append({
        "ServiceRequestId": str(value(ticket, "id", "ticket_id")),
        "ActivityName": activity,
        "EventTimestamp": parsed.isoformat(),
        "SourceSystem": SOURCE_SYSTEM,
        "LastDataUpdate": LAST_DATA_UPDATE,
        "AgentName": agent_name or "",
        "AssignedTeam": assigned_team or "",
        "RequestPriority": priority or "",
        "RequestStatus": status or "",
        "RequestChannel": channel or "",
        "ServiceType": service_type or "",
        "TicketTags": ",".join(tags) if isinstance(tags, list) else (tags or ""),
        "SourceSequence": sequence
    })


def main():
    documents = load_json_files(SOURCE_DIRECTORY)
    tickets = {}
    audits_by_ticket = {}
    users = {}
    groups = {}
    organizations = {}
    standalone_comments = []
    standalone_sla_events = []

    for filename, document in documents:
        records = as_list(document)
        lower_name = filename.lower()
        for record in records:
            if not isinstance(record, dict):
                continue
            record_id = normalize_id(identifier(record))
            if any(token in lower_name for token in ("user", "agent")) and record_id:
                users[record_id] = record
            elif "group" in lower_name and record_id:
                groups[record_id] = record
            elif "organization" in lower_name and record_id:
                organizations[record_id] = record
            elif "audit" in lower_name and value(record, "ticket_id") is not None:
                audits_by_ticket.setdefault(normalize_id(value(record, "ticket_id")), []).append(record)
            elif "comment" in lower_name:
                standalone_comments.append(record)
            elif "sla" in lower_name:
                standalone_sla_events.append(record)
            elif value(record, "ticket_id") is not None and value(record, "type", "event_type") is not None:
                standalone_sla_events.append(record)
            elif value(record, "id") is not None and any(key in record for key in ("status", "priority", "assignee_id", "group_id", "tags")):
                tickets[record_id] = record

    rows = []
    for ticket_id, ticket in tickets.items():
        if not ticket_id:
            continue
        ticket_audits = audits_by_ticket.get(ticket_id, [])
        ticket_audits.sort(key=lambda item: (parse_timestamp(value(item, "created_at", "timestamp", "time")) or datetime.min.replace(tzinfo=timezone.utc), str(value(item, "id") or "")))
        current_assignee = normalize_id(value(ticket, "assignee_id"))
        current_group = normalize_id(value(ticket, "group_id"))
        assignment_seen = False
        sequence = 0
        base_priority = value(ticket, "priority")
        base_status = value(ticket, "status")
        base_channel = value(ticket, "via", "channel")
        base_service_type = value(ticket, "type", "service_type")
        base_tags = value(ticket, "tags") or []

        for audit in ticket_audits:
            audit_time = value(audit, "created_at", "timestamp", "time")
            actor_id = normalize_id(value(audit, "author_id", "actor_id", "user_id"))
            actor = users.get(actor_id, {})
            agent_name = value(actor, "name", "display_name", "email") or ""
            audit_group = groups.get(current_group, {})
            assigned_team = value(audit_group, "name", "display_name") or ""
            for event in audit_events(audit):
                sequence += 1
                kind = event_type(event)
                field = event_field(event)
                timestamp = value(event, "created_at", "timestamp", "time") or audit_time
                new_value = event_value(event, "value") or event_value(event, "new_value") or event_value(event, "to")
                old_value = event_value(event, "previous_value") or event_value(event, "old_value") or event_value(event, "from")
                event_agent = agent_name
                event_team = assigned_team
                if field in ("assignee_id", "assignee"):
                    new_assignee = normalize_id(new_value)
                    old_assignee = normalize_id(old_value)
                    if new_assignee and not assignment_seen and new_assignee != current_group:
                        assigned_agent = users.get(new_assignee, {})
                        add_row(rows, ticket, "Request Assigned to Agent", timestamp, value(assigned_agent, "name", "display_name", "email") or event_agent, event_team, base_priority, base_status, base_channel, base_service_type, base_tags, sequence)
                        assignment_seen = True
                    elif new_assignee and assignment_seen and new_assignee != old_assignee:
                        assigned_agent = users.get(new_assignee, {})
                        add_row(rows, ticket, "Agent Reassigned", timestamp, value(assigned_agent, "name", "display_name", "email") or event_agent, event_team, base_priority, base_status, base_channel, base_service_type, base_tags, sequence)
                    current_assignee = new_assignee or current_assignee
                elif field in ("priority",):
                    add_row(rows, ticket, "Priority Changed", timestamp, event_agent, event_team, new_value, base_status, base_channel, base_service_type, base_tags, sequence)
                    base_priority = new_value or base_priority
                elif field in ("group_id", "group"):
                    new_group = normalize_id(new_value)
                    new_group_record = groups.get(new_group, {})
                    new_team = value(new_group_record, "name", "display_name") or event_team
                    if new_group and new_group != current_group:
                        add_row(rows, ticket, "Request Escalated", timestamp, event_agent, new_team, base_priority, base_status, base_channel, base_service_type, base_tags, sequence)
                    current_group = new_group or current_group
                elif field in ("status", "status_category"):
                    status_text = str(new_value or "").lower()
                    old_status_text = str(old_value or "").lower()
                    if status_text == "on-hold":
                        add_row(rows, ticket, "Request Placed On-Hold", timestamp, event_agent, event_team, base_priority, status_text, base_channel, base_service_type, base_tags, sequence)
                    if status_text == "solved":
                        add_row(rows, ticket, "Service Request Resolved", timestamp, event_agent, event_team, base_priority, status_text, base_channel, base_service_type, base_tags, sequence)
                    if status_text == "closed":
                        add_row(rows, ticket, "Service Request Closed", timestamp, event_agent, event_team, base_priority, status_text, base_channel, base_service_type, base_tags, sequence)
                    if old_status_text == "solved" and status_text in ("open", "pending", "on-hold"):
                        add_row(rows, ticket, "Service Request Reopened", timestamp, event_agent, event_team, base_priority, status_text, base_channel, base_service_type, base_tags, sequence)
                    base_status = new_value or base_status
                elif kind in ("comment", "comment_created", "comment_added") or field in ("comment", "comment_body"):
                    if comment_public(event):
                        add_row(rows, ticket, "Public Reply Sent", timestamp, event_agent, event_team, base_priority, base_status, base_channel, base_service_type, base_tags, sequence)
                    else:
                        add_row(rows, ticket, "Internal Note Added", timestamp, event_agent, event_team, base_priority, base_status, base_channel, base_service_type, base_tags, sequence)
                elif "sla" in kind or "sla" in field:
                    sla_text = str(value(event, "target_status", "status", "action", "event_type", "type") or "").lower()
                    if any(token in sla_text for token in ("breach", "breached", "missed", "failed")):
                        add_row(rows, ticket, "SLA Target Breached", timestamp, event_agent, event_team, base_priority, base_status, base_channel, base_service_type, base_tags, sequence)
                    elif any(token in sla_text for token in ("applied", "active", "started", "target")):
                        add_row(rows, ticket, "SLA Target Applied", timestamp, event_agent, event_team, base_priority, base_status, base_channel, base_service_type, base_tags, sequence)
                elif ESCALATION_FIELD_ID and field == ESCALATION_FIELD_ID.lower():
                    add_row(rows, ticket, "Request Escalated", timestamp, event_agent, event_team, base_priority, base_status, base_channel, base_service_type, base_tags, sequence)

            if str(value(audit, "action", "type", "event_type") or "").lower() == "create":
                add_row(rows, ticket, "Service Request Created", audit_time, agent_name, assigned_team, base_priority, base_status, base_channel, base_service_type, base_tags, sequence)

        for record in standalone_sla_events:
            if normalize_id(value(record, "ticket_id")) != ticket_id:
                continue
            timestamp = value(record, "created_at", "timestamp", "time")
            text = str(value(record, "event_type", "type", "status", "action") or "").lower()
            if "breach" in text or "missed" in text or "failed" in text:
                add_row(rows, ticket, "SLA Target Breached", timestamp, "", "", base_priority, base_status, base_channel, base_service_type, base_tags, sequence)
            elif "sla" in text or "applied" in text or "active" in text:
                add_row(rows, ticket, "SLA Target Applied", timestamp, "", "", base_priority, base_status, base_channel, base_service_type, base_tags, sequence)

    rows.sort(key=lambda row: (row["ServiceRequestId"], row["EventTimestamp"], int(row["SourceSequence"])))
    output_columns = ["ServiceRequestId", "ActivityName", "EventTimestamp", "SourceSystem", "LastDataUpdate", "AgentName", "AssignedTeam", "RequestPriority", "RequestStatus", "RequestChannel", "ServiceType", "TicketTags"]
    with open(OUTPUT_FILE, "w", encoding="utf-8", newline="") as handle:
        writer = csv.DictWriter(handle, fieldnames=output_columns)
        writer.writeheader()
        for row in rows:
            writer.writerow({column: row.get(column, "") for column in output_columns})


if __name__ == "__main__":
    main()

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