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融資申請データテンプレート

Blend

融資申請の属性(20) 融資申請のアクティビティ(16) データ抽出ガイド(3)

融資申請データテンプレート

このテンプレートでは、融資申請プロセスの分析に必要なデータの収集方法を確認できます。収集すべき属性や追跡する主要なアクティビティに加え、Blendからデータを抽出する手順も説明します。プロセスマイニングで分析できる状態にデータを整える際にお役立てください。

収集を推奨する属性
追跡する主要なアクティビティ
データ抽出の手順

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

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融資申請の属性

イベントログの作成と融資申請プロセスの詳細な分析に必要なデータ項目です。

5 必須 5 推奨 10 任意

	名前	説明
	アクティビティ名 ActivityName	ローン申請の特定の時点で発生した業務イベントまたはタスクの名称です。
説明この属性は、ローン組成プロセスにおける個々のステップや節目を表します。たとえば、「申請書の提出」「信用調査の完了」「融資金の支払い」などです。各アクティビティは、プロセスのライフサイクルにおける個別のイベントを示します。アクティビティの順序や所要時間を分析すると、詳細なプロセスマップを作成できます。このマップを使って、よくあるプロセスの経路、標準手順からの逸脱、申請の遅延につながるボトルネックを特定できます。アクティビティの流れを把握することが、プロセス改善の第一歩です。重要な理由この属性はプロセスマップの基盤となり、ローン組成の流れを構成するステップや節目を定義します。入手先通常、この情報はBlend内のイベントログ、ステータス変更記録、監査証跡から取得され、ローンのワークフローにおける主要な節目に対応します。例申請提出引受審査の開始融資金の支払い申請の否決
	融資申請ID LoanApplicationId	Blendプラットフォームから提出された各融資申請を一意に識別するIDです。
説明融資申請IDは、ライフサイクル全体を通じて個々の融資申請を一意に識別します。関連するすべてのアクティビティとデータをまとめる中心的な識別子となり、個別の融資申請について、融資組成の全過程を追跡できます。プロセスマイニングでは、エンドツーエンドのプロセスマップを作成するために、このIDが欠かせません。記録された各イベントを特定の申請に関連付ける必要があるためです。これにより、個々の申請の経路を分析し、異なる経路を比較できます。また、案件単位でサイクルタイムの合計や手戻りの頻度などの指標を集計できます。重要な理由すべてのプロセス手順を結び付ける重要なケースIDです。申請者ごとの融資組成の全過程を再構成し、分析できます。入手先 Blendの融資申請に関する主要なデータエンティティで使われる主キーです。通常、融資関連のデータエクスポートやAPIエンドポイントで取得できます。例 APP-2024-10583BLND-0034981-A1800123987
	開始時刻 EventStartTime	特定のアクティビティまたはイベントが正式に開始した時刻を示すタイムスタンプです。
説明イベント開始時刻は、プロセスのステップが開始された正確な日時です。このタイムスタンプは、イベントを正しい順序に並べるほか、アクティビティの所要時間やアクティビティ間の待ち時間を計算するために欠かせません。分析では、このタイムスタンプを使ってローン申請ごとのアクティビティを時系列に並べ、イベントログを作成します。サイクルタイム、処理時間、待ち時間など、時間に関するすべての計算の基準となります。これらの指標は、遅延の特定やサービスレベル合意（SLA）に対する実績の評価に役立ちます。重要な理由イベントの順序付け、プロセス所要時間の計算、ローン組成のワークフローにおけるボトルネックや遅延の特定に欠かせないタイムスタンプです。入手先 Blendのイベントログまたは監査証跡テーブルに記録されたイベントの作成時刻または開始時刻に該当します。例 2023-10-26T10:00:00Z2023-11-15T14:35:10Z2024-01-05T09:12:45Z
	ソースシステム SourceSystemName	イベントデータの抽出元であるソースシステムを示します。この場合は「Blend」です。
説明この属性は、データの発生元となる記録システムを示します。このプロセスビューでは、値は常に「Blend」です。すべてのデータが1つのシステムから取得される場合は不要に思えるかもしれませんが、含めておくことをお勧めします。基幹銀行システムやCRMなど、ほかのシステムのデータを統合する際に、データの流れを追跡し、連携の問題を調査するうえで役立ちます。重要な理由プロセスデータの出所を明確にし、データの流れを追跡できるようにします。システムを連携している環境では特に重要です。入手先通常、データの抽出・変換時にレコードの出所を示す固定値（「Blend」）として追加されます。例 BlendBlend_ProductionBlend_US
	最終データ更新日時 LastDataUpdateTime	このイベントのデータがソースシステムから最後に更新または抽出された日時を示すタイムスタンプです。
説明このタイムスタンプは、Blendからデータを最後に取得した日時を示します。イベントの発生日時ではなく、分析に使用するデータセット内でレコードが更新された日時です。データガバナンスと品質保証に欠かせないメタデータ属性です。分析対象のデータがどの程度新しいかを把握できるため、ダッシュボードやレポートの信頼性を確認するうえで役立ちます。特に、ほぼリアルタイムで監視する場合に重要です。重要な理由情報がどの程度新しいかを示し、プロセス分析の正確性を信頼するための透明性を確保します。入手先 Blendのソースシステムに対してデータを照会・抽出する際に、データ取り込みパイプラインによって追加されるタイムスタンプです。例 2024-03-10T02:00:00Z2024-03-11T02:00:00Z2024-03-12T02:00:00Z
	ローン商品 LoanProduct	住宅ローンや個人ローンなど、申請対象となるローン商品の種類です。
説明この属性は、申請者が希望する金融商品の種類に基づいてローン申請を分類します。たとえば、「30年固定金利住宅ローン」「ホームエクイティ信用枠」「自動車ローン」などがあります。ローン商品ごとにプロセスを分析すると、サイクルタイム、承認率、特定の商品に固有のプロセス経路の違いを特定できます。個人向けの簡易なローンと複雑な住宅ローンではプロセスが大きく異なる場合があるため、対象を絞った改善に役立ちます。ダッシュボードでは、この属性で重要業績評価指標（KPI）を分類し、事業分野ごとの実績を比較することもできます。重要な理由プロセス分析を商品別に分類し、ローン商品ごとの実績やプロセスの流れの違いを明らかにします。入手先 Blendの文書を確認してください。通常、ローン申請レコードの基本項目です。例 30年固定金利住宅ローン15年固定金利住宅ローンホームエクイティ信用枠自動車ローン
	審査結果 DecisionOutcome	承認、却下、取り下げなど、ローン申請の最終的な結果です。
説明この案件単位の属性には、ローン申請の最終ステータスまたは審査結果が記録されます。最終的に融資が承認・実行されたのか、貸し手によって却下されたのか、申請者が取り下げたのかを示します。結果分析に欠かせない属性です。承認された申請と却下された申請のプロセス経路を比較し、成功または失敗につながる要因を特定できます。「ローン審査結果分析」ダッシュボードと「ローン申請却下率」の重要業績評価指標（KPI）は、このデータを直接利用しており、承認率の把握と改善に役立ちます。重要な理由結果に基づく分析に欠かせません。成功したプロセスと成功しなかったプロセスを比較し、承認率の改善に役立てられます。入手先 Blendの文書を確認してください。通常、完了したローン申請レコードの最終ステータス項目です。例承認済み却下取り下げ
	担当ローンオフィサー AssignedLoanOfficer	アクティビティを担当するローンオフィサーまたは引受審査担当者の氏名またはIDです。
説明この属性は、ローンオフィサーや引受審査担当者など、特定のタスクを実行した従業員、またはローン申請を担当する従業員を識別します。業務量の分布や個人の実績を把握するうえで欠かせません。分析では、ユーザーやチームでプロセスマップを絞り込み、実績を比較したり、研修の機会を特定したりできます。「ローンオフィサーの業務量と実績」ダッシュボードでは、この属性を使って担当者ごとの案件数や平均処理時間を可視化し、業務量の適切な配分に役立てます。重要な理由プロセスのアクティビティを担当者に結び付け、業務量の分析、実績の監視、リソース配分の最適化を可能にします。入手先 Blendの文書を確認してください。ローン申請レコードまたは個別のタスクに関連付けられたユーザー割り当て項目に保存されている可能性があります。例 John SmithJane Doej.smith@lender.comuser_1024
	申請チャネル ApplicationChannel	ローン申請が最初に提出されたチャネルです。
説明この属性は、申請の発生元または提出チャネルを示します。たとえば、「オンラインポータル」「モバイルアプリ」「支店」「ブローカー」などがあります。チャネルによって、プロセスの流れや効率が異なる場合があります。チャネルごとの実績を分析すると、効率が高いチャネル、承認率が高いチャネル、手戻りが多いチャネルを特定できます。「申請チャネル別実績の概要」ダッシュボードでは、この属性を使って比較分析を行い、プロセス改善に向けたリソース配分の判断に役立てます。重要な理由提出チャネルごとの実績を比較し、申請の獲得に最も効果的で効率的な方法を特定できます。入手先 Blendの文書を確認してください。初回申請時のメタデータとして記録されている場合があります。例オンラインポータルモバイルアプリ支店窓口ブローカー
	終了時刻 EventEndTime	アクティビティが完了した時刻を示すタイムスタンプです。節目となるイベントでは、開始時刻と同じ場合があります。
説明この属性は、アクティビティが終了した正確な日時を示します。「申請書の提出」のような節目となるイベントでは、終了時刻が開始時刻と同じ場合があります。「引受審査の開始」から「引受審査の決定」までのように所要時間を伴うアクティビティでは、完了時刻を示します。開始時刻と終了時刻の両方があれば、アクティビティの処理時間を正確に計算できます。タスクに実際に取り組んでいた時間と、開始までの待ち時間を区別できるため、ボトルネック分析の精度向上につながります。重要な理由アクティビティの処理時間を正確に計算し、実作業時間と待ち時間を区別できます。入手先 Blendのイベントログまたは監査証跡テーブルに記録されたイベントの完了時刻または終了時刻に該当します。例 2023-10-26T10:00:00Z2023-11-15T18:02:15Z2024-01-05T09:12:45Z
	ローン金額 LoanAmount	申請者が希望するローンの総額です。
説明この属性には、申請されたローンの元本額が含まれます。ローン金額によって、引受審査の複雑さや厳格さが大きく変わる場合があります。ローン金額に基づいてプロセスを分析すると、案件を有用な切り口で分類できます。たとえば、高額ローンでは、少額ローンよりも異なる厳格なプロセス経路をたどる場合があります。こうした分析は、サイクルタイムや承認率の違いを説明するのに役立ちます。また、分析のために案件を金額帯ごとに分類する際にもよく使われます。重要な理由申請の金額に基づく分析を可能にし、プロセスの複雑さと関連することが多い重要な業務上の背景情報を提供します。入手先 Blendの文書を確認してください。ローン申請フォームに必ず含まれる標準的な項目です。例 350000.0050000.001250000.00
	信用スコア CreditScore	信用調査時点での申請者の信用スコアです。
説明この属性には、「信用調査の完了」アクティビティで信用情報機関から取得した数値の信用スコアが保存されます。信用スコアは、申請者の信用力を評価し、融資を判断するうえで重要な要素です。プロセス分析では、信用スコアで申請を分類し、この重要なデータがプロセスの結果にどう影響するかを把握できます。たとえば、信用スコアが低い申請ほど引受審査に時間がかかるか、却下率が高いかを分析できます。リスク評価がプロセスの効率に与える影響を詳しく把握できます。重要な理由申請者のリスク特性がプロセスの流れ、所要時間、結果に与える影響を分析する際に使える、重要な判断要素です。入手先 Blendの文書を確認してください。通常、連携を通じて第三者の信用情報機関から取得され、申請者のプロフィールに保存されます。例 780650815
	却下理由 RejectionReason	ローン申請を却下した際に示される具体的な理由です。
説明ローン申請の「審査結果」が「却下」の場合、この属性に却下の理由が記録されます。よくある理由には、「信用スコア不足」「負債比率が高い」「必要書類の不足」などがあります。根本原因の分析に役立つデータです。よくある却下理由を分析すると、申請プロセス、申請者の適格性、融資基準における組織的な課題を特定できます。「ローン審査結果分析」ダッシュボードでは、この情報を使って具体的な改善案を提示し、全体の承認率向上に役立てます。重要な理由ローンが却下された理由を把握し、よくある問題への対策や申請の承認率向上につなげられます。入手先 Blendの文書を確認してください。却下された申請の審査履歴またはステータス履歴から取得できる可能性があります。例負債比率が高すぎる信用スコアが低い申請内容に不備がある
	引受審査のSLA目標 UnderwritingSlaTarget	引受審査の完了までに設定された目標時間です。単位は時間または日です。
説明この属性は、ローン組成プロセスの引受審査段階におけるサービスレベル合意（SLA）の目標を定義します。引受審査の開始から審査結果の提示までに許容される最大時間を示します。この目標は、実績を評価する基準として使われます。実際の引受審査時間をSLA目標と比較すると、「引受審査SLA遵守率」の重要業績評価指標（KPI）を算出し、目標超過を特定できます。「引受審査サービスレベル遵守状況」ダッシュボードでは、コンプライアンスを監視し、SLA超過のおそれがある申請の優先順位付けに役立てます。重要な理由実績を評価する明確な基準となり、SLAの遵守状況の測定や引受審査の遅延の特定に役立ちます。入手先 Blendの文書または業務ルールの設定を確認してください。ローン商品などの条件に応じて設定できる場合があります。例 48時間3日24時間
	引受審査のSLA超過 IsUnderwritingSlaBreached	引受審査の所要時間が設定されたSLA目標を超えたかどうかを示す計算フラグです。
説明実際の引受審査時間を「UnderwritingSlaTarget」と比較して算出する真偽値（True/False）の属性です。実際の所要時間が目標を超えると、このフラグはTrueになります。複雑な時間の比較を単純な二値の指標に置き換えることで、分析やダッシュボードで扱いやすくなります。「引受審査サービスレベル遵守状況」ダッシュボードで超過件数を数え、「引受審査SLA遵守率」の重要業績評価指標（KPI）を算出するために直接使われます。サービス基準を満たさなかった案件をすばやく特定できます。重要な理由 SLA未達を明確な二値で示し、レポート作成を簡素化します。超過した申請をすばやく絞り込んで分析できます。入手先計算項目です。計算式は次のとおりです：（UnderwritingDecisionRendered.Timestamp - UnderwritingCommenced.Timestamp）> UnderwritingSlaTarget。例 truefalse
	手戻りの有無 IsRework	同じ案件内で、アクティビティが前のステップの繰り返しかどうかを示す計算フラグです。
説明同じローン申請の案件内で同じアクティビティがすでに発生している場合、この真偽値フラグはTrueになります。たとえば、同じローンで「書類の提出依頼」が2回目に発生した場合、2回目のアクティビティが手戻りとして記録されます。手戻りを特定することは、プロセスの非効率、停滞、ループを見つけるうえで欠かせません。「手戻りと再提出の分析」ダッシュボードと「ローン申請ごとの手戻り率」の重要業績評価指標（KPI）は、この属性を使って繰り返し作業の頻度と影響を測定します。こうした事例を明らかにすることで、最初から正しく処理するための改善に取り組めます。重要な理由プロセスの非効率やループを直接特定し、繰り返し作業の影響を簡単に測定・分析できます。入手先通常、プロセスマイニングツールが案件のイベント履歴からアクティビティの繰り返しを検出して算出します。データの準備時に算出することもできます。例 truefalse
	書類の種類 DocumentType	給与明細や銀行取引明細書など、提出を求める書類または受領した書類の種類です。
説明この属性は、「書類の提出依頼」や「書類の受領」などのアクティビティに関連する書類の種類を示します。ローンプロセスにおける書類管理を把握するうえで、詳細な情報が得られます。書類の種類ごとに分析すると、「再提出を求めることが最も多い書類は何か」「申請者からの提出に最も時間がかかる書類は何か」といった疑問に答えられます。「書類依頼の効率分析」ダッシュボードでは、この属性を使って書類収集プロセスの傾向や非効率な点を特定し、手戻りや遅延の削減を目指します。重要な理由書類に関するアクティビティを詳しく把握し、特定の書類に関する非効率な点や再依頼を特定できます。入手先 Blendの文書を確認してください。書類管理タスクまたはイベントの詳細から取得できます。例給与明細W-2フォーム銀行取引明細書納税申告書
	案件所要時間 CaseDuration	ローン申請の最初のイベントから最後のイベントまでの合計時間です。
説明この指標は、ローン申請ごとの開始から完了までのサイクルタイムを測定します。「LoanApplicationId」ごとに、最後に記録されたイベントのタイムスタンプから最初に記録されたイベントのタイムスタンプを差し引いて算出します。案件所要時間は、プロセス全体の効率を示す主要な重要業績評価指標（KPI）です。「ローン承認の開始から完了までのサイクルタイム」ダッシュボードで、実績の概要を確認するために使われます。この指標と、ローン商品やチャネルなどの属性による違いを分析することは、ローン組成プロセス全体の速度を把握し、改善するうえで欠かせません。重要な理由ローン申請の開始から完了までのサイクルタイムを示します。プロセス全体の速度と効率を測る重要な重要業績評価指標（KPI）です。入手先プロセスマイニングツールで、案件ごとに最後のイベントのタイムスタンプから最初のイベントのタイムスタンプを差し引いて算出します。例 25日8時間42日3時間15日12時間
	物件の所在州 PropertyState	ローンの対象となる物件が所在する米国の州です。
説明この属性は、融資対象物件の所在州を示します。特に住宅ローンの申請で重要です。融資規制や市場環境は州によって大きく異なる場合があります。地域別の分析に利用できます。地域ごとにサイクルタイムや承認率などのプロセス実績を比較できます。地域特有のボトルネックの特定、地域の規制がプロセスに与える影響の把握、より効果的なリソース配分に役立ちます。重要な理由ローン組成プロセスを地域別に分析し、地域ごとの実績の違いや規制の影響を明らかにできます。入手先 Blendの文書を確認してください。住宅ローン申請の物件情報として収集される標準項目です。例 CANYTXFL
	申請者の種類 ApplicantType	「新規顧客」「既存顧客」など、申請者の分類です。
説明この属性は、金融機関との関係に基づいて申請者を分類します。「新規顧客」「既存顧客」「従業員」「提携先からの紹介」などに分類できます。申請者の種類によって、適用されるプロセスルールや利用できる既存データが異なり、処理時間や承認率に影響する場合があります。申請者の種類ごとにプロセスの違いを分析すると、既存顧客の手続きを効率化する機会や、新規顧客が直面する課題を特定できます。重要な理由顧客との関係に応じたプロセスの違いを分析できます。データの利用可否、リスク評価、全体の処理速度に影響する場合があります。入手先 Blendの文書を確認してください。申請者の情報を顧客マスターデータベースと照合して導出するか、直接記録する場合があります。例新規顧客既存顧客優先提携先

必須推奨任意

融資申請のアクティビティ

プロセスの実態を正確に把握し、ボトルネックを特定するために、イベントログで追跡する主要なステップと節目を示します。

7 推奨 9 任意

	アクティビティ	説明
	引受審査の判断	引受担当者による審査の完了を示します。「承認済み」「条件付き承認」「否決」などの判断が下され、このイベントをもって引受審査の分析が完了します。
重要な理由このアクティビティは、引受審査のサイクルタイムとSLA遵守状況を測定する際の終点です。判断結果は、承認率や却下理由を分析するための重要な属性です。入手先引受担当者がシステムに判断を登録した時点で、明示的なイベントとして記録されることがよくあります。また、「承認済み」や「否決」など、引受審査の状態から別のステータスに変わった時点から特定できる場合もあります。記録引受担当者が判断を登録したイベントの日時、またはその後のステータス変更日時を使用します。イベントタイプ explicit
	引受審査の開始	引受審査の開始を示します。引受担当者が融資申請と補足書類の詳細な確認を始める段階です。通常、引受担当者が案件を自分に割り当てた時点、または案件のステータスが「引受審査中」に変わった時点で記録されます。
重要な理由最も重要な意思決定段階の開始を示す、大きな節目です。引受審査のSLA遵守率を測定する重要業績評価指標（KPI）の起点となり、引受審査前のボトルネックの特定にも役立ちます。入手先申請のステータスが「引受審査中」または「引受担当者に割り当て済み」に変わった日時から特定できます。記録融資のステータスが引受審査の状態に変わった日時を特定します。イベントタイプ inferred
	申請の否決	引受審査の後、融資申請が正式に否決されたことを示します。プロセスが成立しなかった場合の終了イベントの1つです。
重要な理由これは、望ましくない経路における重要な終了イベントです。否決件数とその理由を分析することは、融資基準の見直しや融資申請の却下率を示す重要業績評価指標（KPI）の改善に欠かせません。入手先このイベントは、引受担当者が下した「否決」の判断に対応します。Blendで最終ステータスの更新として記録され、日時と理由コードが関連付けられます。記録最終ステータスが「否決」または「却下」に変わった日時を使用します。イベントタイプ explicit
	申請提出	申請者または融資担当者が、記入済みの融資申請を処理のために正式に提出したことを示します。この重要なイベントを起点に、処理と引受審査の期間が始まります。
重要な理由エンドツーエンドの処理時間とサービスレベル契約（SLA）を測定する正式な起点です。申請書の作成段階と、実際の処理段階を区別するのに役立ちます。入手先 Blendでは、明示的なイベント、または融資申請の監査証跡に記録されたステータス変更として記録されている可能性があります。たとえば、ステータスが「下書き」から「提出済み」に変わった時点です。記録申請提出時のイベントログ、またはステータス変更の日時を特定します。イベントタイプ explicit
	申請開始	融資担当者または申請者がBlendで新しい融資申請の作成を始めた時点を示します。必要な情報がすべてそろい、正式に提出される前に、最初の記録として作成されることがよくあります。
重要な理由このアクティビティは融資組成プロセスの開始点となります。申請者が申請を完了して提出するまでの時間や、申請の途中離脱率を分析する際に役立ちます。入手先このイベントは、Blendの主要な申請テーブルに記録された融資申請レコードの作成日時として記録されている可能性があります。融資申請IDに関連付けられた最も早い日時から特定できます。記録融資申請のメインレコードの作成日時を使用します。イベントタイプ inferred
	融資オファーの承諾	申請者が融資オファーとその条件を正式に承諾したことを示します。申請者が融資手続きを進める意思を示す重要な節目です。
重要な理由このアクティビティは、承認から契約締結への移行が成功したかを示す重要な指標です。承諾までの時間を分析すると、オファーの競争力に関するインサイトが得られます。入手先申請者がBlendのポータルで電子署名を行うか、別の方法で承諾の意思を示した時点で記録され、日時付きのステータス更新が行われます。記録申請者の電子署名、またはシステム上で承諾した日時を使用します。イベントタイプ explicit
	融資金の支払い	融資金が申請者または関係者に送金され、融資組成プロセスが正常に完了したことを示します。融資申請が成功した場合の最終イベントです。
重要な理由これは、理想経路における主な終了イベントです。このアクティビティまでの時間を測定すると、融資組成全体のサイクルタイムを把握できます。重要な業績評価指標（KPI）の1つです。入手先融資担当者が融資部門からの確認を受けた後、Blendで申請のステータスを「融資実行済み」または「完了」に更新した時点で記録される可能性があります。基幹銀行システムとの連携から取得できる場合もあります。記録ステータスが「融資実行済み」「支払い済み」または「完了」に変わった日時を使用します。イベントタイプ inferred
	信用調査の完了	信用情報機関から申請者の信用情報レポートとスコアを正常に受信し、融資ファイルに添付した時点を示します。このイベントにより、信用情報を確認できる状態になります。
重要な理由信用調査の開始から完了までの時間は、外部サービスの効率を測る指標です。このデータは、その後の引受審査やリスク評価に欠かせません。入手先信用情報機関のAPIから正常な応答を受信した時点で記録されます。Blendのログ、または信用調査タスクのステータス更新に日時が残ります。記録信用情報レポートの応答に関する日時付きのログエントリ、または「完了」へのステータス更新を確認します。イベントタイプ explicit
	信用調査の開始	信用情報機関から申請者の信用情報レポートを取得する依頼を開始したことを示します。申請者の信用力を評価するための重要な手順です。
重要な理由これは重要なデータ収集の手順です。信用調査の開始から完了までにかかる時間を分析すると、外部サービスとの連携に伴う遅延を特定できます。入手先通常、このイベントは信用情報機関へのAPI呼び出しとして記録され、Blendのシステムログまたは監査証跡に日時が残ります。記録信用情報レポートの取得依頼に関する、日時付きのログエントリを確認します。イベントタイプ explicit
	最終開示書類の送付	署名前の確認用として、法律で義務付けられた最終的な契約関連書類一式を申請者に送付したことを示します。最終契約の締結前に行う必要がある、期限の定められたコンプライアンス上の手順です。
重要な理由このイベントを追跡することは、TILA-RESPA統合開示（TRID）規則で定められた3日間の確認期間など、義務付けられた待機期間を遵守するうえで欠かせません。入手先 Blendの通信または文書管理ログに記録され、最終開示書類一式を送付した正確な日時が残っている可能性があります。記録最終開示書類一式の送付に関する、日時付きのイベントログを確認します。イベントタイプ explicit
	初回開示書類の送付	法律で義務付けられた初回の開示書類一式を申請者に送付した時点を示します。プロセスの早い段階で行う必要がある、重要なコンプライアンス上の手順です。
重要な理由このコンプライアンス上必要なアクティビティを追跡することは、規制監査に欠かせません。実施時期を分析することで、RESPAやTILAなどの規制を遵守しているか確認できます。入手先 Blendの通信または文書管理モジュールに記録され、開示書類一式の作成・送付時刻が記録されている可能性があります。記録初回開示書類一式の送付に関する、日時付きのイベントログを確認します。イベントタイプ explicit
	文書の依頼	システムまたは融資担当者が、給与明細や銀行取引明細などの必要書類を申請者に依頼したことを示します。申請ワークフロー内で、自動または手動で行われることがあります。
重要な理由このアクティビティを分析すると、文書収集に関するボトルネックを特定できます。同じ案件で複数回発生している場合は、手戻りやプロセスの非効率を示しています。再依頼された文書の割合を示す重要業績評価指標（KPI）で測定できます。入手先通常、Blendの文書追跡またはチェックリストのモジュールに記録され、依頼ごとに日時が残ります。記録文書管理機能または申請者との連絡機能のイベントログを使用します。イベントタイプ explicit
	文書の受領	申請者が、依頼された補足書類のすべてまたは一部をアップロード、あるいは提出した時点を示します。引受審査など、次の段階に進むための前提条件となることがよくあります。
重要な理由文書の依頼から受領までの時間は、遅延の主な原因の1つです。この時間を追跡すると、申請者の対応状況と文書収集プロセスの効率を測定できます。入手先 Blendの文書管理システムで、文書のアップロード時刻、またはステータスが「受領済み」に変更された時刻として記録されます。記録文書のアップロード日時、または文書チェックリストのステータス更新日時を使用します。イベントタイプ explicit
	申請の取り下げ	最終判断または融資金の支払い前に、申請者が申請を取り下げたことを示します。このプロセスでは、申請が成立しなかった結果にあたります。
重要な理由これは、望ましくない経路における重要な終了イベントです。申請が取り下げられた時期と理由を分析すると、顧客体験、競合状況、プロセス上の障壁に関するインサイトが得られます。入手先 Blendでステータスが「取り下げ」に変わった時点で記録されます。申請者がポータルから操作する場合と、融資担当者が手動で変更する場合があります。記録イベントまたはステータスが「取り下げ」に変わった日時を使用します。イベントタイプ explicit
	融資オファーの作成	引受審査で「承認済み」と判断された後に行われるアクティビティです。申請者に送付する正式な融資オファー文書を作成し、承認された融資条件を明示します。
重要な理由引受審査の判断からオファー作成までの時間を確認すると、事務処理の遅延を特定できます。融資の承諾に向けた重要な手順です。入手先 Blendの文書作成ログに記録され、融資オファー文書を作成した日時が残っている可能性があります。記録融資オファー文書レコードの作成日時を使用します。イベントタイプ explicit
	融資契約の署名	申請者がすべての契約関連書類に署名し、融資契約が法的に成立した時点を示します。融資金の支払い前に申請者が完了する最後の手順です。
重要な理由申請者による最終確認であり、融資金の支払いに必要な手順です。この段階で遅延が発生すると、支払い時期や顧客満足度に影響する可能性があります。入手先 Blendと連携した電子署名プラットフォームに記録され、最終署名の完了日時が残ります。記録最終的な融資書類一式の電子署名が完了した日時を記録します。イベントタイプ explicit

推奨任意

データ抽出ガイド

Blendからデータを取得する方法

ステップ

API認証情報の取得：作業を始める前に、Blendの管理者またはBlendサポートに連絡し、API認証情報を取得してください。Reporting APIへのアクセス権限を持つClient IDとClient Secretが必要です。
抽出スクリプトの設定：下のクエリセクションにあるスクリプトをextract_blend_data.shという名前で保存します。ファイルを開き、CLIENT_ID、CLIENT_SECRET、START_DATE（例：'2023-01-01'）、END_DATE（例：'2023-06-30'）の仮の値を、実際の情報に置き換えてください。
スクリプトの実行権限を設定：ターミナルまたはコマンドラインを開き、スクリプトを保存したディレクトリに移動して、chmod +x extract_blend_data.shを実行します。
抽出スクリプトの実行：./extract_blend_data.shを実行します。スクリプトはまずBlendで認証を行い、loan_applicationsとmilestonesの2つのレポートをリクエストします。その後、レポートをダウンロードできる状態になるまでAPIを定期的に確認します。
ダウンロードしたファイルの確認：スクリプトが正常に完了すると、同じディレクトリに圧縮ファイルloan_applications.csv.gzとmilestones.csv.gzが作成されます。gunzipなどのツールで解凍し、loan_applications.csvとmilestones.csvにしてください。
生のデータの確認：loan_applications.csvには、融資申請1件につき1行のデータが含まれ、各種属性が記録されています。milestones.csvには、融資申請1件につき複数行のデータが含まれ、各行にタイムスタンプ付きの節目イベントが記録されています。
データをイベントログに変換：生のデータファイルを1つのイベントログに変換する必要があります。PythonとPandas、データベース、ETLツールなどを使い、次の処理を行ってください。 a. データの読み込み：loan_applications.csvとmilestones.csvの両方をツールに取り込みます。 b. 申請開始イベントの作成：loan_applicationsのデータから、申請の作成タイムスタンプを使って「申請開始」イベントを作成します。これが最初の行になります。 c. 節目データの縦持ち変換：milestonesのデータを処理します。必要なアクティビティ（例：'ApplicationSubmitted'、'Funded'）に該当する節目レコードごとに、イベントログに新しい行を作成します。Blendの節目名を必要なActivityNameに対応付けてください。 d. 属性の結合：融資申請IDを使って、縦持ちに変換した節目データとloan_applicationsのデータを結合します。これにより、各イベント行にLoanProductやApplicationChannelなどの属性が追加されます。
列をProcessMindのスキーマに対応付け：必要な列名を使って、最終的なイベントログテーブルを作成します。対応付けは次のとおりです。
- LoanApplicationId：blend_loan_uuidなどのID列から取得します。
- ActivityName：節目名、または最初の申請作成イベントに基づいて設定します。
- EventStartTime：節目のcompletedAtタイムスタンプ、または申請のcreatedAtタイムスタンプから取得します。
- EventEndTime：節目イベントの場合はEventStartTimeと同じ値にできます。
- SourceSystemName：固定値の'Blend'を設定します。
- LastDataUpdateTime：スクリプトの実行時刻を設定します。
- 結合したloan_applicationsのデータから、AssignedLoanOfficerなどの推奨属性を設定します。
CSVへのエクスポート：変換後のデータを1つのCSVファイルにエクスポートします。UTF-8でエンコードし、ヘッダーが指定された属性名と完全に一致していることを確認してください。このファイルをProcessMindにアップロードできます。

設定

API認証情報：認証には有効なClient IDとClient Secretが必要です。Blendに申請してください。
API環境：Blend環境に合ったベースURLを使用してください（例：本番環境ではapi.blend.com）。
レポートの種類：この方法では、申請属性用のloan_applicationsとイベントデータ用のmilestonesという標準レポートを使用します。カスタムレポートを利用できる場合もありますが、この方法の対象外です。
日付範囲：スクリプトには、'YYYY-MM-DD'形式のSTART_DATEとEND_DATEが必要です。初回の分析では、データ量と分析に必要な情報のバランスを考慮し、3～6か月の範囲を推奨します。日付範囲が非常に広いと、APIレポートの作成がタイムアウトしたり、完了までに長時間かかったりする場合があります。
権限：使用するAPI認証情報には、レポートデータのリクエストとダウンロードに必要なスコープと権限が必要です。
データ形式：APIはGZIP圧縮されたCSVファイルを返します。ファイルを解凍するツール（例：gunzip）を環境に用意してください。

クエリの例 bash

#!/bin/bash

# === Configuration ===
# Replace with your Blend API credentials and desired date range.
CLIENT_ID="[Your Blend Client ID]"
CLIENT_SECRET="[Your Blend Client Secret]"

# Date range for the report in YYYY-MM-DD format.
START_DATE="[YYYY-MM-DD]"
END_DATE="[YYYY-MM-DD]"

# Blend API Environment URL
BASE_URL="https://api.blend.com"

# === Script Body ===
echo "Starting Blend data extraction..."

# 1. Authenticate and get a bearer token
echo "Authenticating with Blend API..."
TOKEN_RESPONSE=$(curl -s -X POST "${BASE_URL}/oauth/token" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "client_id": "'"${CLIENT_ID}"'",
    "client_secret": "'"${CLIENT_SECRET}"'",
    "grant_type": "client_credentials"
  }')

ACCESS_TOKEN=$(echo ${TOKEN_RESPONSE} | sed -E 's/.*"access_token":"([^"]+)".*/\1/')

if [ -z "${ACCESS_TOKEN}" ] || [ "${ACCESS_TOKEN}" == "null" ]; then
  echo "Authentication failed. Check your credentials."
  echo "Response: ${TOKEN_RESPONSE}"
  exit 1
fi
echo "Authentication successful."

# Function to request, poll, and download a report
fetch_report() {
  local report_type=$1
  echo "\nRequesting report: ${report_type}"

  # 2. Request the report
  REQUEST_RESPONSE=$(curl -s -X POST "${BASE_URL}/reporting/reports" \
    -H "Authorization: Bearer ${ACCESS_TOKEN}" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "type": "'"${report_type}"'",
      "startDate": "'"${START_DATE}"'",
      "endDate": "'"${END_DATE}"'"
    }')

  REPORT_ID=$(echo ${REQUEST_RESPONSE} | sed -E 's/.*"id":"([^"]+)".*/\1/')

  if [ -z "${REPORT_ID}" ] || [ "${REPORT_ID}" == "null" ]; then
    echo "Failed to request report ${report_type}."
    echo "Response: ${REQUEST_RESPONSE}"
    return 1
  fi
  echo "Report requested successfully. Report ID: ${REPORT_ID}"

  # 3. Poll for report completion
  while true; do
    STATUS_RESPONSE=$(curl -s -X GET "${BASE_URL}/reporting/reports/${REPORT_ID}" \
      -H "Authorization: Bearer ${ACCESS_TOKEN}")
    
    REPORT_STATUS=$(echo ${STATUS_RESPONSE} | sed -E 's/.*"status":"([^"]+)".*/\1/')
    echo "Current status for ${report_type}: ${REPORT_STATUS}"

    if [ "${REPORT_STATUS}" == "complete" ]; then
      DOWNLOAD_URL=$(echo ${STATUS_RESPONSE} | sed -E 's/.*"url":"([^"]+)".*/\1/')
      break
    elif [ "${REPORT_STATUS}" == "failed" ]; then
      echo "Report generation failed for ${report_type}."
      return 1
    fi
    sleep 30 # Wait for 30 seconds before checking again
  done

  # 4. Download the report
  echo "Report is ready. Downloading from ${DOWNLOAD_URL}"
  curl -s -o "${report_type}.csv.gz" "${DOWNLOAD_URL}"

  if [ $? -eq 0 ]; then
    echo "Successfully downloaded ${report_type}.csv.gz"
  else
    echo "Download failed for ${report_type}."
    return 1
  fi
}

# Fetch both required reports
fetch_report "loan_applications"
fetch_report "milestones"

echo "\nExtraction script finished."
echo "Next steps: Decompress the .csv.gz files and use a transformation tool to create the final event log."

ステップ

Blendでデータ納品を有効化：BlendのカスタマーサクセスマネージャーまたはBlendサポートに連絡し、アカウントでデータ自動納品機能を有効にするよう依頼してください。設定を行うには、事前にこの機能を有効にする必要があります。
AWS S3バケットの準備：データのエクスポート先となる専用のAmazon S3バケットを作成します。Blendがこのバケットにプログラムからアクセスできるよう、s3:PutObjectを許可するIAMポリシーを作成してください。信頼ポリシーに使用するBlendのAWSアカウントIDは、Blendから提供されます。
データ納品先の設定：Blendの管理画面で「Data Delivery」または「Integrations」セクションに移動します。納品先を追加し、「S3 Bucket」を選択して、S3バケット名、バケットのリージョン、Blend用に作成したIAMロールのARNを入力してください。
エクスポートするデータオブジェクトの選択：新しいエクスポートジョブを設定し、必要な節目情報を含むデータオブジェクトを選択します。通常、主要なオブジェクトは「LoanApplication」、「MilestoneEvents」、「ApplicationDecision」、「DocumentEvents」です。必要なアクティビティのタイムスタンプを含むすべてのフィールドが、エクスポートのスキーマに含まれていることを確認してください。
エクスポートジョブのスケジュール設定：エクスポートの納品頻度を設定します。データを適度に新しい状態に保つため、プロセスマイニングでは毎日のスケジュールを推奨します。最初のデータファイルを取得するため、初回の実行を開始してください。
ETL変換処理の設定：Blendから納品されるデータは、JSONやCSVなどの生の形式で、融資申請1件につき1行になっていることがよくあります。AWS Glue、Python、その他のデータ統合プラットフォームを使って、ETL（抽出、変換、読み込み）スクリプトを作成してください。このスクリプトでS3から生のデータファイルを読み込みます。
データをイベントログに変換：ETLスクリプトの主な処理は、横持ち形式の生のデータを縦持ちのイベントログ形式に変換することです。融資申請ごとに、タイムスタンプのフィールドを「ActivityName」列に対応付け、主要な節目やアクティビティごとに行を作成します。この変換には、提示されたクエリのロジックをテンプレートとして利用してください。
ProcessMind用の読み込みと形式調整：ETLスクリプトで、変換後のイベントログを新しい保存先またはデータベースに書き込みます。最終テーブルをCSVファイルにエクスポートしてください。プロセスマイニングツールにアップロードする前に、列見出しが必要な属性（LoanApplicationId、ActivityName、EventStartTimeなど）と一致していることを確認してください。

設定

Blendのデータ納品機能：Blendサポートに依頼し、利用環境で有効にする必要があります。初期状態では利用できません。
AWS S3バケットとIAMロール：適切に設定されたS3バケットと、BlendのAWSアカウントとの信頼関係を設定したIAMロールが必要です。ポリシーでs3:PutObject権限を許可してください。
エクスポートするデータオブジェクト：Blendからエクスポートするデータオブジェクトを慎重に選択してください。通常、必要なアクティビティをすべて記録するには、融資単位のデータ、節目データ、意思決定データを組み合わせます。
ファイル形式：JSONやParquetなど、構造化された形式を選択してください。融資申請でよく使われる入れ子構造を扱うには、JSONが柔軟です。
納品頻度：毎日（24 hours）の納品を推奨します。より頻繁な納品も可能な場合がありますが、処理負荷が増えます。
過去データ：標準設定では継続的なデータフィードが提供されます。過去のデータをすべて分析するには、過去データを一度に補完する方法についてBlendサポートと調整してください。

クエリの例 sql

/*
This is a conceptual transformation query executed by an ETL tool (e.g., AWS Glue, Python script)
on the raw data files (e.g., loan_applications.json) delivered by Blend to your S3 bucket.
The source 'blend_raw_data' represents the parsed file content.
*/
SELECT
    applicationId AS LoanApplicationId,
    'Application Started' AS ActivityName,
    createdAt AS EventStartTime,
    createdAt AS EventEndTime,
    loanOfficerName AS AssignedLoanOfficer,
    productType AS LoanProduct,
    finalDecision AS DecisionOutcome,
    submissionChannel AS ApplicationChannel,
    'Blend' AS SourceSystemName,
    GETDATE() AS LastDataUpdateTime
FROM blend_raw_data
WHERE createdAt IS NOT NULL

UNION ALL

SELECT
    applicationId AS LoanApplicationId,
    'Application Submitted' AS ActivityName,
    submittedAt AS EventStartTime,
    submittedAt AS EventEndTime,
    loanOfficerName AS AssignedLoanOfficer,
    productType AS LoanProduct,
    finalDecision AS DecisionOutcome,
    submissionChannel AS ApplicationChannel,
    'Blend' AS SourceSystemName,
    GETDATE() AS LastDataUpdateTime
FROM blend_raw_data
WHERE submittedAt IS NOT NULL

UNION ALL

SELECT
    applicationId AS LoanApplicationId,
    'Initial Disclosures Sent' AS ActivityName,
    milestones.initialDisclosuresSentAt AS EventStartTime,
    milestones.initialDisclosuresSentAt AS EventEndTime,
    loanOfficerName AS AssignedLoanOfficer,
    productType AS LoanProduct,
    finalDecision AS DecisionOutcome,
    submissionChannel AS ApplicationChannel,
    'Blend' AS SourceSystemName,
    GETDATE() AS LastDataUpdateTime
FROM blend_raw_data
WHERE milestones.initialDisclosuresSentAt IS NOT NULL

UNION ALL

SELECT
    applicationId AS LoanApplicationId,
    'Documents Requested' AS ActivityName,
    milestones.documentsFirstRequestedAt AS EventStartTime,
    milestones.documentsFirstRequestedAt AS EventEndTime,
    loanOfficerName AS AssignedLoanOfficer,
    productType AS LoanProduct,
    finalDecision AS DecisionOutcome,
    submissionChannel AS ApplicationChannel,
    'Blend' AS SourceSystemName,
    GETDATE() AS LastDataUpdateTime
FROM blend_raw_data
WHERE milestones.documentsFirstRequestedAt IS NOT NULL

UNION ALL

SELECT
    applicationId AS LoanApplicationId,
    'Documents Received' AS ActivityName,
    milestones.documentsAllReceivedAt AS EventStartTime,
    milestones.documentsAllReceivedAt AS EventEndTime,
    loanOfficerName AS AssignedLoanOfficer,
    productType AS LoanProduct,
    finalDecision AS DecisionOutcome,
    submissionChannel AS ApplicationChannel,
    'Blend' AS SourceSystemName,
    GETDATE() AS LastDataUpdateTime
FROM blend_raw_data
WHERE milestones.documentsAllReceivedAt IS NOT NULL

UNION ALL

SELECT
    applicationId AS LoanApplicationId,
    'Credit Check Initiated' AS ActivityName,
    milestones.creditCheckInitiatedAt AS EventStartTime,
    milestones.creditCheckInitiatedAt AS EventEndTime,
    loanOfficerName AS AssignedLoanOfficer,
    productType AS LoanProduct,
    finalDecision AS DecisionOutcome,
    submissionChannel AS ApplicationChannel,
    'Blend' AS SourceSystemName,
    GETDATE() AS LastDataUpdateTime
FROM blend_raw_data
WHERE milestones.creditCheckInitiatedAt IS NOT NULL

UNION ALL

SELECT
    applicationId AS LoanApplicationId,
    'Credit Check Completed' AS ActivityName,
    milestones.creditCheckCompletedAt AS EventStartTime,
    milestones.creditCheckCompletedAt AS EventEndTime,
    loanOfficerName AS AssignedLoanOfficer,
    productType AS LoanProduct,
    finalDecision AS DecisionOutcome,
    submissionChannel AS ApplicationChannel,
    'Blend' AS SourceSystemName,
    GETDATE() AS LastDataUpdateTime
FROM blend_raw_data
WHERE milestones.creditCheckCompletedAt IS NOT NULL

UNION ALL

SELECT
    applicationId AS LoanApplicationId,
    'Underwriting Commenced' AS ActivityName,
    milestones.underwritingStartedAt AS EventStartTime,
    milestones.underwritingStartedAt AS EventEndTime,
    underwriterName AS AssignedLoanOfficer, -- Assumes an underwriter field exists
    productType AS LoanProduct,
    finalDecision AS DecisionOutcome,
    submissionChannel AS ApplicationChannel,
    'Blend' AS SourceSystemName,
    GETDATE() AS LastDataUpdateTime
FROM blend_raw_data
WHERE milestones.underwritingStartedAt IS NOT NULL

UNION ALL

SELECT
    applicationId AS LoanApplicationId,
    'Underwriting Decision Rendered' AS ActivityName,
    decision.timestamp AS EventStartTime,
    decision.timestamp AS EventEndTime,
    underwriterName AS AssignedLoanOfficer,
    productType AS LoanProduct,
    decision.outcome AS DecisionOutcome,
    submissionChannel AS ApplicationChannel,
    'Blend' AS SourceSystemName,
    GETDATE() AS LastDataUpdateTime
FROM blend_raw_data
WHERE decision.timestamp IS NOT NULL AND decision.outcome IN ('Approved', 'Approved with Conditions', 'Denied')

UNION ALL

SELECT
    applicationId AS LoanApplicationId,
    'Loan Offer Generated' AS ActivityName,
    milestones.loanOfferGeneratedAt AS EventStartTime,
    milestones.loanOfferGeneratedAt AS EventEndTime,
    loanOfficerName AS AssignedLoanOfficer,
    productType AS LoanProduct,
    finalDecision AS DecisionOutcome,
    submissionChannel AS ApplicationChannel,
    'Blend' AS SourceSystemName,
    GETDATE() AS LastDataUpdateTime
FROM blend_raw_data
WHERE milestones.loanOfferGeneratedAt IS NOT NULL

UNION ALL

SELECT
    applicationId AS LoanApplicationId,
    'Closing Disclosures Sent' AS ActivityName,
    milestones.closingDisclosuresSentAt AS EventStartTime,
    milestones.closingDisclosuresSentAt AS EventEndTime,
    loanOfficerName AS AssignedLoanOfficer,
    productType AS LoanProduct,
    finalDecision AS DecisionOutcome,
    submissionChannel AS ApplicationChannel,
    'Blend' AS SourceSystemName,
    GETDATE() AS LastDataUpdateTime
FROM blend_raw_data
WHERE milestones.closingDisclosuresSentAt IS NOT NULL

UNION ALL

SELECT
    applicationId AS LoanApplicationId,
    'Loan Offer Accepted' AS ActivityName,
    milestones.loanOfferAcceptedAt AS EventStartTime,
    milestones.loanOfferAcceptedAt AS EventEndTime,
    loanOfficerName AS AssignedLoanOfficer,
    productType AS LoanProduct,
    finalDecision AS DecisionOutcome,
    submissionChannel AS ApplicationChannel,
    'Blend' AS SourceSystemName,
    GETDATE() AS LastDataUpdateTime
FROM blend_raw_data
WHERE milestones.loanOfferAcceptedAt IS NOT NULL

UNION ALL

SELECT
    applicationId AS LoanApplicationId,
    'Loan Agreement Signed' AS ActivityName,
    milestones.closingCompletedAt AS EventStartTime,
    milestones.closingCompletedAt AS EventEndTime,
    loanOfficerName AS AssignedLoanOfficer,
    productType AS LoanProduct,
    finalDecision AS DecisionOutcome,
    submissionChannel AS ApplicationChannel,
    'Blend' AS SourceSystemName,
    GETDATE() AS LastDataUpdateTime
FROM blend_raw_data
WHERE milestones.closingCompletedAt IS NOT NULL

UNION ALL

SELECT
    applicationId AS LoanApplicationId,
    'Funds Disbursed' AS ActivityName,
    fundedAt AS EventStartTime,
    fundedAt AS EventEndTime,
    loanOfficerName AS AssignedLoanOfficer,
    productType AS LoanProduct,
    finalDecision AS DecisionOutcome,
    submissionChannel AS ApplicationChannel,
    'Blend' AS SourceSystemName,
    GETDATE() AS LastDataUpdateTime
FROM blend_raw_data
WHERE fundedAt IS NOT NULL

UNION ALL

SELECT
    applicationId AS LoanApplicationId,
    'Application Withdrawn' AS ActivityName,
    withdrawnAt AS EventStartTime,
    withdrawnAt AS EventEndTime,
    loanOfficerName AS AssignedLoanOfficer,
    productType AS LoanProduct,
    'Withdrawn' AS DecisionOutcome,
    submissionChannel AS ApplicationChannel,
    'Blend' AS SourceSystemName,
    GETDATE() AS LastDataUpdateTime
FROM blend_raw_data
WHERE withdrawnAt IS NOT NULL

UNION ALL

SELECT
    applicationId AS LoanApplicationId,
    'Application Denied' AS ActivityName,
    decision.timestamp AS EventStartTime,
    decision.timestamp AS EventEndTime,
    underwriterName AS AssignedLoanOfficer,
    productType AS LoanProduct,
    'Denied' AS DecisionOutcome,
    submissionChannel AS ApplicationChannel,
    'Blend' AS SourceSystemName,
    GETDATE() AS LastDataUpdateTime
FROM blend_raw_data
WHERE decision.outcome = 'Denied'

ステップ

前提条件と環境設定：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てください。pip install requests pandasを実行して、必要なPythonライブラリをインストールします。Blendの管理者から、Client IDとClient Secretを含むAPI認証情報を取得してください。Blend Public APIで認証する際に必要です。
Pythonスクリプトの設定：提示されたPythonスクリプトをテキストエディターで開きます。CLIENT_ID、CLIENT_SECRET、API_BASE_URL、START_DATE、END_DATEの仮の値を、利用するBlend環境の情報と抽出対象の日付範囲に置き換えてください。
節目の対応付けを確認：スクリプトでは、Blendの特定の節目キーを必要なプロセスアクティビティに対応付けています。スクリプト内のMILESTONE_MAPPING辞書を確認してください。組織のBlend設定によっては、節目に異なるキーが使われている場合があります。利用環境に合わせてキーを確認・調整するため、Blendの管理者またはAPI文書に問い合わせる必要がある場合があります。
抽出スクリプトの実行：コマンドラインからpython your_script_name.pyを実行します。スクリプトはまずBlend APIで認証してアクセストークンを取得し、指定した日付範囲の融資データを取得します。
データの取得処理：スクリプトは、指定した日付範囲内に作成されたすべての融資を順に処理します。融資ごとに、融資の詳細情報を取得した後、関連するすべての節目を取得するためにAPIを呼び出します。処理済みの融資件数をコンソールに表示し、進捗を確認できます。
イベントログの作成：スクリプトは取得した融資データと節目データをメモリ上で処理します。各融資申請について、申請開始、書類受領、審査結果確定など、必要な16種類のアクティビティごとに行を作成し、イベントの一覧を構成します。融資オブジェクトのタイムスタンプと節目の完了日時を使用します。
最終ステータスの処理：申請否決や申請取り下げなど、終了を示すアクティビティについては、融資の最終ステータスを確認します。該当するステータスの場合、融資の最終更新タイムスタンプをイベント時刻として対応するイベントを作成します。
データの変換と形式調整：すべてのイベントを1つのPandas DataFrameにまとめます。データ型と列名（LoanApplicationId、ActivityName、EventStartTimeなど）がProcessMindの要件に合っていることを確認します。EventStartTimeとEventEndTimeは、一貫したISO 8601形式の文字列に整えます。
CSVへのエクスポート：すべての融資の処理が完了したら、最終的なDataFrameをblend_event_log.csvという名前のCSVファイルに保存します。保存先はスクリプトと同じディレクトリです。このファイルをProcessMindにアップロードできます。

設定

API認証情報：Blend Public APIで認証するには、有効なClient IDとClient Secretが必要です。安全に保管し、本番環境のスクリプトに直接書き込まないでください。
APIベースURL：Blend環境のAPIベースURLが必要です。例：https://api.blend.com。
日付範囲：START_DATEとEND_DATEのパラメーターで、融資申請の作成日を基準とした抽出期間を指定します。データ量とAPIへの負荷を抑えるため、まずは3～6か月の期間で始めることを推奨します。
節目キーの対応付け：スクリプトでは、Blend内部の節目キー（例：sent-initial-disclosure）を人が読めるアクティビティ名に変換するため、辞書（MILESTONE_MAPPING）を使用します。これらのキーはBlendで設定できるため、組織の設定に合っているか確認し、必要に応じて調整してください。
APIのレート制限：Blend APIでは、1分あたりのリクエスト数に上限があります。提示されたスクリプトには基本的な待機処理が含まれていますが、データ量が非常に多い場合は、上限に達しないよう、より高度な指数バックオフ方式が必要になることがあります。

クエリの例 python

import requests
import pandas as pd
import time
import datetime

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration Settings ---
CLIENT_ID = class="hl-string">'YOUR_CLIENT_ID'
CLIENT_SECRET = class="hl-string">'YOUR_CLIENT_SECRET'
class=class="hl-string">"hl-comment"># Use https://api.blend.com for production or the appropriate sandbox URL
API_BASE_URL = class="hl-string">'https://api.blend.com'
class=class="hl-string">"hl-comment"># Set the date range for loan creation (YYYY-MM-DD)
START_DATE = class="hl-string">'2023-01-01'
END_DATE = class="hl-string">'2023-06-30'

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Blend Milestone Key to Activity Name Mapping ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># CRITICAL: These keys may differ based on your Blend configuration.
class=class="hl-string">"hl-comment"># Please verify and update them to match your instance.
MILESTONE_MAPPING = {
    class="hl-string">'sent-initial-disclosure': class="hl-string">'Initial Disclosures Sent',
    class="hl-string">'borrower-documents-requested': class="hl-string">'Documents Requested',
    class="hl-string">'borrower-documents-received': class="hl-string">'Documents Received',
    class="hl-string">'credit-report-ordered': class="hl-string">'Credit Check Initiated',
    class="hl-string">'credit-report-received': class="hl-string">'Credit Check Completed',
    class="hl-string">'underwriting-started': class="hl-string">'Underwriting Commenced',
    class="hl-string">'underwriting-decision-complete': class="hl-string">'Underwriting Decision Rendered',
    class="hl-string">'loan-terms-generated': class="hl-string">'Loan Offer Generated',
    class="hl-string">'sent-closing-disclosure': class="hl-string">'Closing Disclosures Sent',
    class="hl-string">'loan-terms-accepted': class="hl-string">'Loan Offer Accepted',
    class="hl-string">'signed-closing-documents': class="hl-string">'Loan Agreement Signed',
    class="hl-string">'funding-complete': class="hl-string">'Funds Disbursed'
}

def get_access_token():
    class="hl-string">"""Authenticates with the Blend API to get an access token."""
    auth_url = fclass="hl-string">'{API_BASE_URL}/oauth/token'
    payload = {
        class="hl-string">'grant_type': class="hl-string">'client_credentials',
        class="hl-string">'client_id': CLIENT_ID,
        class="hl-string">'client_secret': CLIENT_SECRET
    }
    response = requests.post(auth_url, json=payload)
    response.raise_for_status()
    return response.json()[class="hl-string">'access_token']

def get_loans(token, start_date, end_date):
    class="hl-string">"""Fetches all loans within a specified date range."""
    loans_url = fclass="hl-string">'{API_BASE_URL}/loans'
    headers = {class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Bearer {token}', class="hl-string">'Content-Type': class="hl-string">'application/json'}
    params = {class="hl-string">'createdAfter': start_date, class="hl-string">'createdBefore': end_date, class="hl-string">'limit': 100}
    all_loans = []
    
    while loans_url:
        response = requests.get(loans_url, headers=headers, params=params)
        response.raise_for_status()
        data = response.json()
        all_loans.extend(data[class="hl-string">'loans'])
        loans_url = data.get(class="hl-string">'nextLink')
        params = {}
        print(fclass="hl-string">'Fetched {len(all_loans)} loans so far...')
        time.sleep(1) class=class="hl-string">"hl-comment"># Respect API rate limits
    return all_loans

def get_milestones_for_loan(token, loan_id):
    class="hl-string">"""Fetches all milestones for a specific loan ID."""
    milestones_url = fclass="hl-string">'{API_BASE_URL}/loans/{loan_id}/milestones'
    headers = {class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Bearer {token}', class="hl-string">'Content-Type': class="hl-string">'application/json'}
    response = requests.get(milestones_url, headers=headers)
    response.raise_for_status()
    return response.json().get(class="hl-string">'milestones', [])

def main():
    class="hl-string">"""Main function to orchestrate the extraction process."""
    print(class="hl-string">'Starting Blend data extraction...')
    try:
        access_token = get_access_token()
        loans = get_loans(access_token, START_DATE, END_DATE)
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(fclass="hl-string">'Error communicating with Blend API: {e}')
        return

    event_log = []
    last_data_update_time = datetime.datetime.utcnow().isoformat() + class="hl-string">'Z'

    for i, loan in enumerate(loans):
        print(fclass="hl-string">'Processing loan {i+1}/{len(loans)}: {loan["id"]}')
        loan_id = loan[class="hl-string">'id']
        common_attributes = {
            class="hl-string">'LoanApplicationId': loan_id,
            class="hl-string">'SourceSystemName': class="hl-string">'Blend',
            class="hl-string">'LastDataUpdateTime': last_data_update_time,
            class="hl-string">'LoanProduct': loan.get(class="hl-string">'loanType'),
            class="hl-string">'ApplicationChannel': loan.get(class="hl-string">'channel'),
            class="hl-string">'AssignedLoanOfficer': loan.get(class="hl-string">'loanTeam', [{}])[0].get(class="hl-string">'name'),
            class="hl-string">'DecisionOutcome': loan.get(class="hl-string">'status')
        }

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Application Started
        if loan.get(class="hl-string">'created'):
            event_log.append({
                **common_attributes,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Application Started',
                class="hl-string">'EventStartTime': loan[class="hl-string">'created'],
                class="hl-string">'EventEndTime': loan[class="hl-string">'created']
            })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Application Submitted
        if loan.get(class="hl-string">'submitted'):
            event_log.append({
                **common_attributes,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Application Submitted',
                class="hl-string">'EventStartTime': loan[class="hl-string">'submitted'],
                class="hl-string">'EventEndTime': loan[class="hl-string">'submitted']
            })
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Process milestones
        try:
            milestones = get_milestones_for_loan(access_token, loan_id)
            for milestone in milestones:
                activity_name = MILESTONE_MAPPING.get(milestone.get(class="hl-string">'key'))
                if activity_name and milestone.get(class="hl-string">'completedDate'):
                    event_log.append({
                        **common_attributes,
                        class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
                        class="hl-string">'EventStartTime': milestone[class="hl-string">'completedDate'],
                        class="hl-string">'EventEndTime': milestone[class="hl-string">'completedDate']
                    })
            time.sleep(0.5) class=class="hl-string">"hl-comment"># Respect API rate limits
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">'Could not fetch milestones for loan {loan_id}: {e}')

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Handle terminal statuses from the loan object
        loan_status = loan.get(class="hl-string">'status')
        last_updated_time = loan.get(class="hl-string">'updated')
        if loan_status == class="hl-string">'withdrawn':
            event_log.append({
                **common_attributes,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Application Withdrawn',
                class="hl-string">'EventStartTime': last_updated_time,
                class="hl-string">'EventEndTime': last_updated_time
            })
        elif loan_status == class="hl-string">'declined':
            event_log.append({
                **common_attributes,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Application Denied',
                class="hl-string">'EventStartTime': last_updated_time,
                class="hl-string">'EventEndTime': last_updated_time
            })

    if not event_log:
        print(class="hl-string">'No events were generated. Please check your date range and configuration.')
        return

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Create and save DataFrame
    df = pd.DataFrame(event_log)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Reorder columns for clarity
    column_order = [
        class="hl-string">'LoanApplicationId', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventStartTime', class="hl-string">'EventEndTime',
        class="hl-string">'SourceSystemName', class="hl-string">'LastDataUpdateTime', class="hl-string">'AssignedLoanOfficer',
        class="hl-string">'LoanProduct', class="hl-string">'DecisionOutcome', class="hl-string">'ApplicationChannel'
    ]
    df = df[column_order]
    
    output_filename = class="hl-string">'blend_event_log.csv'
    df.to_csv(output_filename, index=False)
    print(fclass="hl-string">'Extraction complete. Event log saved to {output_filename}')

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

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