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問題管理データテンプレート

Zendesk Support

問題管理の属性(19) 問題管理のアクティビティ(12) データ抽出ガイド(3)

問題管理データテンプレート

このテンプレートは、Zendesk Supportで問題管理のライフサイクルをマッピングするための枠組みを提供します。根本原因分析のボトルネックを特定するために必要な属性、主要なプロセス段階、データ抽出ロジックをまとめています。この構成に沿ってデータを整えることで、プロセスを詳しく分析するための質の高いイベントログを作成できます。

詳細な分析に推奨される属性
主なプロセスアクティビティとステータス遷移
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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問題管理の属性

以下の推奨データ項目を使うと、問題解決の全工程を通じて、チケットの分類、優先度、担当状況を分析するために必要なコンテキストを把握できます。

5 必須 8 推奨 6 任意

	名前	説明
	アクティビティ ActivityName	問題レコードに対して行われたイベントまたは操作の名前です。
説明この属性には、問題レコードのライフサイクルで行われた具体的な手順や操作が記録されます。たとえば、「オープン」から「保留中」へのステータス変更、担当者の変更、「回避策の公開」などのワークフロー上の手順が含まれます。分析では、プロセスマップのノードとして表示されます。アクティビティの順序を可視化することで、作業の流れやボトルネックを把握し、特定の手順間にかかった時間を測定できます。重要な理由プロセスの「何を行うか」を定義し、プロセスフローの可視化やバリアント分析を可能にします。入手先 Zendesk Ticket AuditsまたはTicket Metricsから取得例問題レコードの記録調査の開始回避策の公開
	ソースシステム SourceSystem	データの取得元となるシステムの名前です。
説明この属性は、プロセスデータを抽出したソフトウェアプラットフォームを示します。この場合は常に「Zendesk Support」が設定されます。複数のシステム（例：ZendeskとJira）のデータを組み合わせる分析では、取得元ごとにデータを絞り込んだり、グループ化したりできます。複数システムにまたがるプロセスを確認する際のデータの来歴と追跡可能性を確保します。重要な理由データの来歴を明確にし、複数システムを対象とするプロセスマイニングの設定を支えます。入手先データ抽出時に固定値を設定例 Zendesk Support
	最終データ更新日時 LastDataUpdate	問題レコードが最後に変更された日時を示すタイムスタンプです。
説明この属性は、ソースシステムで問題レコードのデータが最後に更新された時刻を示します。イベントのタイムスタンプとは異なり、アクティビティ単位ではなくレコード単位の情報です。分析では、データがどの程度新しいかを確認できます。データセットが最新かどうか、ソースシステムとプロセスマイニング環境の間で同期の遅れが発生していないかを把握するために使います。重要な理由データの鮮度を追跡し、差分データの読み込み方法を検討する際に役立ちます。入手先 Zendesk Ticketオブジェクトの「updated_at」項目例 2023-11-01T14:20:00Z
	問題レコード ProblemRecordId	Zendeskで問題チケットに割り当てられる一意の数値識別子です。
説明この属性は、Zendesk Support内の問題レコードを識別する一意のキーです。プロセスマイニングの中心となるケースIDとして、後続のイベント、更新、やり取りを1つのプロセスインスタンスにまとめます。分析では、このIDを使って、作成からクローズまでの問題調査の流れを個別に識別します。関連するインシデントを結び付け、さまざまなサポート階層を通じた問題のライフサイクルを追跡できます。重要な理由プロセスマイニング分析でイベントをケースごとにまとめるために必要な、基本の必須キーです。入手先 Zendesk Ticketオブジェクトの「id」項目（typeが「problem」のもの）例 1045293849921
	開始時刻 EventTimestamp	アクティビティが発生した日時です。
説明この属性には、Zendeskシステム内でアクティビティが発生した正確な時刻が記録されます。イベントを正しい順序に並べ、手順間の所要時間を算出するために必要な時間情報です。分析では、サイクルタイムの算出、遅延の特定、SLA遵守状況の確認、時間の経過に伴うプロセスの可視化に欠かせません。タイムスタンプが正確でなければ、問題解決プロセスの進み方を把握できません。重要な理由アクティビティの並べ替えや、時間に関するすべての重要業績評価指標（KPI）の算出に使います。入手先 Zendesk Ticket Auditsの「created_at」項目例 2023-10-12T08:30:00Z2023-10-12T09:15:22Z
	SLA期限 SlaDueDate	問題を解決する目標日時です。
説明この属性は、サービスレベル契約の設定に基づく解決期限を示します。通常、優先度とチケットの作成時刻から算出されます。実際の解決時刻と比較し、「問題SLA遵守率」を算出します。「SLAパフォーマンスとリスク」ダッシュボードでは、期限が近づいているケースや、設定された期限を過ぎたケースを確認できます。重要な理由コンプライアンスと契約上のパフォーマンスを測定するために必要です。入手先 Zendeskチケット指標またはSLAポリシーのエンドポイント例 2023-12-01T17:00:00Z
	サポートグループ SupportGroup	問題レコードを現在担当しているチームまたは部門です。
説明この属性は、各時点で問題を担当するエージェントのグループを示します。チケットがチーム間で引き継がれると、値が変わります。「サポートグループ引き継ぎ分析」ダッシュボードで重要な属性です。チームごとのパフォーマンス測定、引き継ぎ時のボトルネックの特定、リソース負荷の分布分析に役立ちます。重要な理由組織単位の分析や、部門間のボトルネックの特定に役立ちます。入手先 Zendesk Ticketオブジェクトの「group_id」項目（グループ名に変換）例第2階層サポートデータベースチームネットワーク運用
	優先度 Priority	問題レコードに設定された緊急度です。
説明この属性は、問題の相対的な重要度を示し、通常は「低」「通常」「高」「緊急」に分類されます。求められるサービスレベル契約（SLA）やリソース配分の判断に使われます。分析では、緊急度ごとにプロセスを分類し、パフォーマンスを比較できます。たとえば、「根本原因調査の迅速化」ダッシュボードで、要件どおり「緊急」の問題が「低」優先度の問題より速く解決されているかを確認できます。重要な理由 SLA遵守状況やリソースの優先順位を分析するため、ケースの分類に必要です。入手先 Zendesk Ticketオブジェクトの「priority」項目例緊急高通常低
	問題カテゴリ ProblemCategory	問題の分類（例：ソフトウェア、ハードウェア、ネットワーク）。
説明問題が影響を受けるサービスや技術スタックに基づいて分類する属性です。通常、Zendeskのフォームにカスタムのドロップダウン項目として設定されています。分析では、「問題分類の精度」ダッシュボードに使用します。最初に設定されたカテゴリと最終的な根本原因を比較することで、初期トリアージで問題が適切なチームに振り分けられているかを確認できます。重要な理由技術分野やビジネスサービスごとにデータを分けて分析できます。入手先 Zendeskチケットのカスタムフィールド例データベースUI/UXネットワークインフラストラクチャ
	問題のステータス ProblemStatus	ライフサイクルにおける問題レコードの現在の状態です。
説明この属性は、「新規」「オープン」「保留中」「解決済み」「クローズ済み」など、問題の現在のステータスを示し、調査の進捗を表します。分析では、未クローズとクローズ済みのケースを絞り込むために使います。「滞留中の問題レコードのモニタリング」ダッシュボードで、対応中のケースが想定どおりにステータスを進んでいるか確認する際にも役立ちます。重要な理由完了状況に応じてケースを絞り込めます。入手先 Zendesk Ticketオブジェクトの「status」項目例新規オープン保留中解決済みクローズ済み
	担当者名 AssigneeName	問題の対応を割り当てられた担当者です。
説明この属性には、問題レコードを現在担当しているユーザーの名前が含まれます。誰がどの操作を行ったかを詳しく確認できます。分析では、個人ごとの業務量やパフォーマンスの把握に役立ちます。グループ単位の分析に加えて、担当者単位のデータから、研修が必要な領域や、複雑な根本原因を特に効果的に解決している担当者を見つけられます。重要な理由個人単位のリソース分析が可能になります。入手先 Zendesk Ticketオブジェクトの「assignee_id」項目（担当者名に変換）例山田太郎佐藤花子システム
	根本原因カテゴリ RootCauseCategory	特定された問題の根本原因（例：コードの不具合、設定エラー）。
説明問題の原因に関する最終的な診断結果を記録する属性です。通常、「根本原因の特定」アクティビティの実施時に入力されます。分析では、「問題分類の精度」レポートの作成や、システム障害の傾向分析に使用します。コード品質、インフラの安定性、ベンダー管理のどこに注力すべきかを、管理者が判断する際に役立ちます。重要な理由障害のパターンを分析し、長期的な改善の方向性を定めるのに役立ちます。入手先 Zendeskチケットのカスタムフィールド例ソフトウェアのバグ設定エラーユーザーの操作ミス
	関連インシデント数 RelatedIncidentCount	この問題レコードに関連付けられたインシデントチケットの数です。
説明この属性は、問題レコードに関連付けられた個々のインシデントチケットの数を示します。Zendeskでは、インシデントチケットの「problem_id」項目を使って問題レコードと関連付けます。分析では、「インシデントの相関関係と影響」を測る主要な指標です。最も多くのユーザーに影響している問題の優先順位付けに役立ち、チケット件数の削減効果が最も高い修正を判断できます。重要な理由問題の規模とユーザーへの影響を示します。入手先 Zendesk Tickets APIで、type='incident'かつproblem_id=ThisIDに該当するチケット数例 015342
	PIR実施済み HasPostImplementationReview	実装後レビューが実施されたかを示すフラグ。
説明問題解決プロセスにレビュー段階が含まれていたかを示す属性です。ケース履歴に「実装後レビューの実施」アクティビティがあるかどうかで判定します。分析では、「実装後レビューの実施率」ダッシュボードに使用します。組織が重大な問題から学びを得ているかを確認するコンプライアンス指標です。重要な理由継続的改善プロセスへの準拠状況を確認できます。入手先「実装後レビューの実施」アクティビティの有無から判定例 truefalse
	ナレッジ記事ID KnowledgeArticleId	問題に関連付けられた、または問題の解決にあたって作成されたナレッジベース記事のID。
説明 Zendesk Guideの記事や外部のナレッジ項目への参照を保存する属性です。問題から得られた知見が記録されていることを示します。分析では、この項目の有無を「ナレッジベース連携率」の算出に使用します。解決策を今後参照できるよう文書化し、組織内で学びを次に生かせているかを確認できます。重要な理由ナレッジ管理プロセスの有効性を測定できます。入手先 Zendeskチケットのカスタムフィールドまたは関連コンテンツ例 360045889KB-2991
	問題の件名 ProblemSubject	問題レコードの概要またはタイトルです。
説明この属性には、問題の作成時に入力された概要が含まれます。通常、調査対象となる症状や問題が記載されています。分析では、個別のケースを詳しく確認する際の手掛かりになります。また、テキストマイニングを使って類似する問題を分類したり、構造化されたカテゴリ項目では捉えられない再発トピックを特定したりできます。重要な理由個別のケースを人が読み取れる形で把握するための情報です。入手先 Zendesk Ticketオブジェクトの「subject」項目例 EU地域で決済を処理できないログインサーバーで遅延が急増管理者ユーザーのデータエクスポートに失敗
	回避策の有効化 WorkaroundActive	回避策が提供または公開されたかを示すフラグ。
説明問題に対する一時的な修正が文書化されたかを示す真偽値属性です。「回避策の公開」アクティビティの有無や、フォーム上の特定のチェックボックスから判定することがよくあります。分析では、「回避策公開のコンプライアンス」ダッシュボードに使用します。長期的な調査を続ける間、サポートチームがどの程度ユーザーの当面の問題を軽減できているかを測定します。重要な理由調査中にユーザーへの影響をどの程度軽減できているかを測るうえで重要です。入手先「回避策の公開」アクティビティまたはカスタムフィールドの有無から判定例 truefalse
	変更要求ID ChangeRequestId	修正の実施に関連付けられた変更要求の識別子。
説明問題レコードを変更管理レコードに関連付ける属性です。変更管理レコードは、別のシステムや異なる種類のチケットに存在する場合があります。正式な変更プロセスが開始されたことを示します。分析では、「変更要求の開始率」ダッシュボードに使用します。診断から実装への移行を追跡し、特定された根本原因が正式な変更対応につながっているかを確認できます。重要な理由問題管理プロセスと変更管理プロセスを関連付けます。入手先 Zendeskチケットのカスタムフィールドまたは関連チケット例 CR-1002CHG00394
	長期間未更新 IsStale	14日を超えてアクティビティがない問題を示すフラグ。
説明最近更新されていないレコードを特定する計算属性です。現在の日付（または分析日）と最後のアクティビティのタイムスタンプを比較します。分析では、「長期間未更新の問題レコードの監視」ダッシュボードに使用します。バックログに残ったままの案件を管理者がすばやく特定し、管理上のクローズや再割り当てが必要かどうかを判断できます。重要な理由プロセス上の無駄や、対応が滞っている作業項目の特定に役立ちます。入手先プロセスマイニングツールで算出：（現在時刻 - 最終データ更新日時）> 14日例 truefalse

必須推奨任意

問題管理のアクティビティ

問題の特定から恒久対策の実施までの一連の流れを可視化するため、重要なプロセスのステップとステータスの変更を記録してください。

8 推奨 4 任意

	アクティビティ	説明
	サポートグループへの割り当て	問題レコードを特定の技術チームまたは部門に振り分ける段階です。チケットのGroup ID項目が更新された時点を追跡します。
重要な理由部門間の待ち時間を測定するサポートグループ引き継ぎ分析ダッシュボードに必要です。入手先チケット監査ログの「group_id」項目の変更を確認します。記録トランザクションGroup Assignment Changeの実行時に記録イベントタイプ explicit
	問題レコードのクローズ	チケットがロックされ、それ以降変更できなくなるライフサイクルの最終イベントです。Zendeskでは通常、「解決済み」になってから4日後に自動でクローズされます。
重要な理由レコードのライフサイクルが完全に終了したことを示し、データ保持や過去の実績報告に使われます。入手先チケットのステータスが「クローズ済み」に変わった時点から取得します。記録ステータスが「クローズ済み」に変わった時点で記録イベントタイプ explicit
	問題レコードの記録	Zendesk Supportで問題チケットを新規作成する段階です。問題がシステムに初めて記録された時刻をイベントとして記録し、通常はプロセスの開始点となります。
重要な理由エンドツーエンドの解決サイクルの開始時刻を定め、その後のリードタイム指標のベースラインとなります。入手先チケットオブジェクトの「created_at」タイムスタンプ、またはチケット監査ログの最初の記録から取得します。記録トランザクションTicket Createdの実行時に記録イベントタイプ explicit
	回避策の公開	問題に対する一時的な対処方法を文書化し、共有する段階です。Zendeskでは、回避策が利用可能であることを示す専用タグやカスタムチェックボックス項目で記録されることが一般的です。
重要な理由回避策公開コンプライアンスダッシュボードに反映され、調査が長引く間もユーザーに一時的な対処方法が提供されているか確認できます。入手先「workaround_published」タグの追加、または「Workaround」という名前のカスタム真偽値項目の変更を確認します。記録カスタム項目またはタグの値を比較イベントタイプ inferred
	恒久修正の適用	技術的な解決策が環境に導入されたことを示します。通常、チケットが完全に解決される前のカスタムステータス変更や専用タグで追跡します。
重要な理由診断から導入までの時間を測定する修正導入効率ダッシュボードに必要です。入手先専用タグ（例：「fix_deployed」）や、設定されている場合はカスタムステータス項目から推定します。記録タグまたはカスタムステータスのドロップダウンを確認イベントタイプ inferred
	根本原因の特定	問題の根本原因が特定された段階です。通常、担当者がカスタムの「Root Cause」テキスト項目またはドロップダウンカテゴリに値を入力した時点で記録されます。
重要な理由根本原因調査の迅速化ダッシュボードに欠かせない節目であり、診断の効率を測定する際にも使われます。入手先「Root Cause」「RCA」「Problem Source」などのカスタム項目に値が入力されたかを確認します。記録カスタム項目に値が入力されたかを比較イベントタイプ inferred
	解決の確認	問題を正式に「解決済み」とする段階です。Zendeskでは、標準のシステムステータスが「解決済み」に設定されると、修正が確認され、ケースが完了したことを示します。
重要な理由 SLAパフォーマンスとリスクの算出、および問題SLA遵守率の主要な終点です。入手先チケットのステータスが「解決済み」に変わった時点から取得します。記録ステータスが「解決済み」に変わった時点で記録イベントタイプ explicit
	調査の開始	受動的な「新規」状態から、対応を開始した状態への移行を示します。担当者が問題を確認し、診断を始めたことを表します。
重要な理由滞留中の問題レコードに関する指標の算出に使われ、根本原因分析の平均所要時間を示す重要業績評価指標（KPI）の起点となります。入手先チケットのステータスが「新規」から「オープン」または「保留中」に変わった時点を推定します。記録変更前後のステータス項目を比較イベントタイプ inferred
	問題調査の再開	「解決済み」とされた問題レコードが「オープン」または対応中の状態に戻ったときに発生します。修正が失敗した、または解決が受け入れられなかったことを示します。
重要な理由問題の再オープン率を示す重要業績評価指標（KPI）に反映され、解決プロセスの品質上の問題を特定するのに役立ちます。入手先ステータスが「解決済み」から「オープン」「新規」または「保留中」に戻った時点を推定します。記録変更前後のステータス項目を比較イベントタイプ inferred
	変更リクエストの開始	問題を修正するため、正式な変更管理プロセスが開始されたことを示します。「Change Request ID」カスタム項目への入力や、「Change」タイプのチケットとの関連付けから推定することが一般的です。
重要な理由変更リクエスト開始率を追跡し、問題管理と変更管理のワークフローを関連付けます。入手先「change_reference」などのカスタム項目の更新、または「problem_change」リンクタイプの作成を確認します。記録外部IDが入力されたか、カスタム項目を確認イベントタイプ inferred
	導入後レビューの実施	修正後に振り返りレビューが完了したことを確認する段階です。通常、プロセスコーディネーターがチェックボックスまたは日付項目を更新します。
重要な理由品質基準へのコンプライアンスを確認するため、導入後レビュー実施頻度の重要業績評価指標（KPI）に必要です。入手先「PIR Completed」カスタムチェックボックス、または「PIR Date」日付項目の更新を確認します。記録完了状況をカスタム項目で確認イベントタイプ inferred
	解決策の草案作成	問題の調査結果に基づいてナレッジベースの記事を作成する段階です。Zendesk Knowledge Captureアプリの利用や、新しい記事との関連付けから推定します。
重要な理由ナレッジベース連携率の重要業績評価指標（KPI）に反映され、組織内の知識共有を促します。入手先「Knowledge Capture」連携に関連するイベントや、「kcs_draft」などのタグを確認します。記録専用のシステムタグまたはリンクイベントから取得イベントタイプ 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にログインし、製品トレイからExploreのレポート画面を開きます。
Queriesフォルダー（新しいバージョンではReports）をクリックし、「New query」を選択します。
データセットを選択する画面で、「Support」から「Updates History」、「Support: Updates History [default]」の順に選択します。このデータセットには、現在の状態だけでなく、プロセスマイニングに必要なイベントログが含まれています。
Metricsパネルで「Count (Tickets)」または「Count (Updates)」を追加し、データが取得されることを確認します。
Filtersパネルで「Ticket > Ticket type」のフィルターを追加し、「Problem」を選択して、対象を問題管理プロセスに絞り込みます。
Rowsパネルに、イベントログの構成を定義する属性を次の順序で追加します：「Ticket > Ticket ID」、「Time - Timestamp > Update - Timestamp」、「Updater > Updater name」、「Changes > Changes - Field name」。
「Activity Name」列を作成するには、「Standard Calculated Attribute」を作成します。右側のサイドバーにある計算アイコンをクリックし、「Standard calculated attribute」を選択して、「Activity Mapper」と名前を付け、下のクエリ欄に記載されたコードを貼り付けます。
新しく作成した「Activity Mapper」属性をRowsパネルに追加します。この属性にフィルターを設定し、NULL値を除外して、分析に関係のないシステム上の記録を取り除きます。
コンテキストを把握するため、Rowsパネルに追加の属性を加えます：「Ticket > Priority」、「Ticket > Group」、「Ticket > Status」、および根本原因や分類の分析に必要なカスタムフィールド（例：「Ticket > Ticket tags」や特定のカスタムフィールド）。
Filtersパネルで「Time - Timestamp > Update - Date」を使い、分析対象期間（例：過去6か月）を設定します。
Visualization typeアイコンをクリックし、「Table」を選択します。利用できる場合は、テーブルをピボット解除またはフラット形式にします。そうでない場合は、すべての属性がRowsセクションにあることを確認します。
「Export > CSV」をクリックして結果をエクスポートします。ProcessMindでタイムスタンプの形式を維持できるよう、「Keep attribute formatting」にチェックが入っていることを確認します。

設定

データセット：Support: Updates History（重要：現在の状態しか表示されない標準のTicketsデータセットは使用しないでください）。
期間フィルター：Update - Date（推奨：データ量に応じて過去90～180日）。
チケットタイプ：インシデントやサービスリクエストが混在しないよう、「Problem」に限定します。
行数制限：Zendesk Exploreのエクスポートは、多くの場合50,000行に制限されています。データセットがこの上限を超える場合は、Update - Dateフィルターを使って月ごとに分割してエクスポートし、外部で結合してください。
カスタムフィールド：根本原因、変更リクエスト、回避策に対応するフィールドIDを、Zendesk環境ごとに確認してください。これらは標準のシステムフィールドではありません。
システム権限：Explore ViewerまたはExplore Professionalのライセンスが必要です。

クエリの例 config

IF ([Changes - Field name] = "status" AND [Changes - New value] = "New") THEN "Problem Record Logged"
ELIF ([Changes - Field name] = "group_id") THEN "Assigned to Support Group"
ELIF ([Changes - Field name] = "status" AND [Changes - Previous value] = "New" AND [Changes - New value] = "Open") THEN "Investigation Commenced"
ELIF ([Changes - Field name] = "tags" AND CONTAINS([Changes - New value], "workaround_available")) THEN "Workaround Published"
ELIF ([Changes - Field name] = "[Your Root Cause Field Name]") THEN "Root Cause Identified"
ELIF ([Changes - Field name] = "[Your Change Request ID Field Name]") OR ([Changes - Field name] = "type" AND [Changes - New value] = "change") THEN "Change Request Initiated"
ELIF ([Changes - Field name] = "tags" AND CONTAINS([Changes - New value], "fix_deployed")) THEN "Permanent Fix Applied"
ELIF ([Changes - Field name] = "[Your Knowledge Article Linked Field]") THEN "Proposed Solution Drafted"
ELIF ([Changes - Field name] = "status" AND [Changes - New value] = "Solved") THEN "Resolution Verified"
ELIF ([Changes - Field name] = "status" AND [Changes - Previous value] = "Solved" AND [Changes - New value] = "Open") THEN "Problem Investigation Reopened"
ELIF ([Changes - Field name] = "[Your PIR Completed Checkbox Field]") THEN "Post-Implementation Review Conducted"
ELIF ([Changes - Field name] = "status" AND [Changes - New value] = "Closed") THEN "Problem Record Closed"
ELSE NULL
ENDIF

ステップ

前提条件の確認：組織でZendesk Data Sharingアドオンが有効になっていることを確認します。SnowflakeまたはAmazon Redshift上に通常ホストされる、複製済みZendeskデータベースへの読み取り専用アクセス情報も用意してください。
データベースへの接続：DBeaver、DataGrip、SnowflakeまたはRedshiftのウェブインターフェースなど、任意のSQLクライアントを使い、提供された認証情報でZendeskデータウェアハウスに接続します。
カスタムフィールドの特定：クエリを実行する前に、問題管理プロセスで使うカスタムフィールドの固有IDを確認します。Zendeskの管理センターで「オブジェクトとルール > チケット > フィールド」に移動し、「Root Cause」、「Change Request ID」、「Workaround Published」、「Permanent Fix Applied」、「Post-Implementation Review」の各フィールドを探して、フィールドIDを確認してください。クエリ内のプレースホルダーを置き換える際に使用します。
SQLクエリの確認：このクエリでは、ProblemTicketsという名前の共通テーブル式（CTE）を使い、最初に問題レコードを選択して絞り込みます。これにより、パフォーマンスと可読性が向上します。続いて、メインのクエリで12個のSELECT文（必要な各アクティビティに1つずつ）をUNION ALLで結合します。
クエリのカスタマイズ：新しいクエリエディターを開き、SQLスクリプト全体を貼り付けます。スクリプト内のプレースホルダーを次のように変更します。
- ProblemTickets CTEで、'[YYYY-MM-DD]'を置き換えて対象期間を設定します。
- カスタムフィールドに依存する各アクティビティについて、プレースホルダーID（例：[Your 'Root Cause Category' field_id]、[Your 'Change Request ID' field_id]）を、手順3で確認した実際のIDに置き換えます。
クエリの実行：変更したSQLスクリプトをデータベースに対して実行します。実行時間は、対象期間とチケットデータの量によって異なります。
「Proposed Solution Drafted」のロジックを確認：このクエリでは、[Your 'KB Article ID' field_id]というカスタムフィールドに値を入力することで、解決策の草案作成を記録する想定です。タグやコメントを使うなど、実際のプロセスが異なる場合は、該当部分を調整してください。
データの検証：クエリの実行後、結果を簡単に確認します。行数が妥当であること、すべての列が含まれていること、ProblemRecordIdやEventTimestampなどの重要な列に予期しないNULL値がないことを確認してください。
イベントログのエクスポート：SQLクライアントから結果全体をCSVファイルにエクスポートします。UTF-8でエンコードされていること、列見出しがプロセスマイニングツールで必要な属性名と一致していることを確認してください。
アップロードの準備：アップロード前に、CSVファイルの書式に問題がないか確認します。EventTimestamp列の日付と時刻が、YYYY-MM-DD HH24:MI:SSなどの一貫した形式になっていることを確認してください。

設定

前提条件：この方法でデータを抽出するには、Zendesk Data Sharingアドオンと、SnowflakeまたはAmazon Redshift上の複製データへの直接のSQLアクセスが必要です。
チケットタイプのフィルター：クエリは、typeが「problem」のチケットのみを分析するよう、あらかじめ設定されています。インシデントなどと区別して問題管理プロセスを分析するために必要な設定です。
期間の絞り込み：パフォーマンスを保つため、対象期間を指定することを強く推奨します。最初のCTEには、created_at >= '[YYYY-MM-DD]'というプレースホルダーが含まれています。初回の分析では、通常3～6か月を対象にします。
カスタムフィールドの設定：この抽出方法は、Zendeskの個別の設定に大きく依存します。「Root Cause Identified」、「Change Request Initiated」、「Workaround Published」などのアクティビティを記録するカスタムフィールドについて、正しいfield_idを特定して設定してください。プレースホルダーIDを置き換えないと、該当アクティビティのクエリが失敗するか、データが返されません。
データの遅延：複製データベースのデータはリアルタイムではありません。Zendeskでイベントが発生してからデータウェアハウスに反映されるまで、通常は数時間かかります。直近のアクティビティを分析する際は、この点にご注意ください。

クエリの例 sql

WITH ProblemTickets AS (
  SELECT
    t.id,
    t.created_at,
    t.updated_at,
    t.priority,
    g.name AS group_name,
    u.name AS assignee_name,
    t.status,
    (SELECT COUNT(*) FROM problem_incident_links pil WHERE pil.problem_id = t.id) AS related_incident_count,
    t.due_at AS sla_due_date,
    cf_cat.value AS problem_category,
    cf_root.value AS root_cause_category
  FROM tickets t
  LEFT JOIN users u ON t.assignee_id = u.id
  LEFT JOIN groups g ON t.group_id = g.id
  LEFT JOIN custom_field_values cf_cat ON t.id = cf_cat.ticket_id AND cf_cat.custom_field_id = [Your 'Problem Category' field_id]
  LEFT JOIN custom_field_values cf_root ON t.id = cf_root.ticket_id AND cf_root.custom_field_id = [Your 'Root Cause Category' field_id]
  WHERE t.type = 'problem'
  AND t.created_at >= '[YYYY-MM-DD]' -- Set start date for the extraction
)
-- 1. Problem Record Logged
SELECT
  pt.id AS "ProblemRecordId",
  'Problem Record Logged' AS "ActivityName",
  pt.created_at AS "EventTimestamp",
  'Zendesk' AS "SourceSystem",
  pt.updated_at AS "LastDataUpdate",
  pt.priority AS "Priority",
  pt.group_name AS "SupportGroup",
  pt.assignee_name AS "AssigneeName",
  'new' AS "ProblemStatus",
  pt.related_incident_count AS "RelatedIncidentCount",
  pt.sla_due_date AS "SlaDueDate",
  pt.problem_category AS "ProblemCategory",
  pt.root_cause_category AS "RootCauseCategory"
FROM ProblemTickets pt

UNION ALL

-- 2. Assigned to Support Group
SELECT
  pt.id AS "ProblemRecordId",
  'Assigned to Support Group' AS "ActivityName",
  tme.created_at AS "EventTimestamp",
  'Zendesk' AS "SourceSystem",
  pt.updated_at AS "LastDataUpdate",
  pt.priority AS "Priority",
  pt.group_name AS "SupportGroup",
  pt.assignee_name AS "AssigneeName",
  pt.status AS "ProblemStatus",
  pt.related_incident_count AS "RelatedIncidentCount",
  pt.sla_due_date AS "SlaDueDate",
  pt.problem_category AS "ProblemCategory",
  pt.root_cause_category AS "RootCauseCategory"
FROM ticket_metric_events tme
JOIN ProblemTickets pt ON tme.ticket_id = pt.id
WHERE tme.type = 'group'

UNION ALL

-- 3. Investigation Commenced
SELECT
  pt.id AS "ProblemRecordId",
  'Investigation Commenced' AS "ActivityName",
  tme.created_at AS "EventTimestamp",
  'Zendesk' AS "SourceSystem",
  pt.updated_at AS "LastDataUpdate",
  pt.priority AS "Priority",
  pt.group_name AS "SupportGroup",
  pt.assignee_name AS "AssigneeName",
  'open' AS "ProblemStatus",
  pt.related_incident_count AS "RelatedIncidentCount",
  pt.sla_due_date AS "SlaDueDate",
  pt.problem_category AS "ProblemCategory",
  pt.root_cause_category AS "RootCauseCategory"
FROM ticket_metric_events tme
JOIN ProblemTickets pt ON tme.ticket_id = pt.id
WHERE tme.type = 'status' AND tme.value = 'open' AND tme.previous_value = 'new'

UNION ALL

-- 4. Workaround Published
SELECT
  pt.id AS "ProblemRecordId",
  'Workaround Published' AS "ActivityName",
  tme.created_at AS "EventTimestamp",
  'Zendesk' AS "SourceSystem",
  pt.updated_at AS "LastDataUpdate",
  pt.priority AS "Priority",
  pt.group_name AS "SupportGroup",
  pt.assignee_name AS "AssigneeName",
  pt.status AS "ProblemStatus",
  pt.related_incident_count AS "RelatedIncidentCount",
  pt.sla_due_date AS "SlaDueDate",
  pt.problem_category AS "ProblemCategory",
  pt.root_cause_category AS "RootCauseCategory"
FROM ticket_metric_events tme
JOIN ProblemTickets pt ON tme.ticket_id = pt.id
WHERE tme.type = 'custom_field' AND tme.field_name = '[Your ''Workaround Published'' custom field name]' AND tme.value IS NOT NULL -- Example: checkbox being checked or field being filled

UNION ALL

-- 5. Root Cause Identified
SELECT
  pt.id AS "ProblemRecordId",
  'Root Cause Identified' AS "ActivityName",
  tme.created_at AS "EventTimestamp",
  'Zendesk' AS "SourceSystem",
  pt.updated_at AS "LastDataUpdate",
  pt.priority AS "Priority",
  pt.group_name AS "SupportGroup",
  pt.assignee_name AS "AssigneeName",
  pt.status AS "ProblemStatus",
  pt.related_incident_count AS "RelatedIncidentCount",
  pt.sla_due_date AS "SlaDueDate",
  pt.problem_category AS "ProblemCategory",
  pt.root_cause_category AS "RootCauseCategory"
FROM ticket_metric_events tme
JOIN ProblemTickets pt ON tme.ticket_id = pt.id
WHERE tme.type = 'custom_field' AND tme.field_name = '[Your ''Root Cause Category'' custom field name]' AND tme.value IS NOT NULL

UNION ALL

-- 6. Change Request Initiated
SELECT
  pt.id AS "ProblemRecordId",
  'Change Request Initiated' AS "ActivityName",
  tme.created_at AS "EventTimestamp",
  'Zendesk' AS "SourceSystem",
  pt.updated_at AS "LastDataUpdate",
  pt.priority AS "Priority",
  pt.group_name AS "SupportGroup",
  pt.assignee_name AS "AssigneeName",
  pt.status AS "ProblemStatus",
  pt.related_incident_count AS "RelatedIncidentCount",
  pt.sla_due_date AS "SlaDueDate",
  pt.problem_category AS "ProblemCategory",
  pt.root_cause_category AS "RootCauseCategory"
FROM ticket_metric_events tme
JOIN ProblemTickets pt ON tme.ticket_id = pt.id
WHERE tme.type = 'custom_field' AND tme.field_name = '[Your ''Change Request ID'' custom field name]' AND tme.value IS NOT NULL

UNION ALL

-- 7. Permanent Fix Applied
SELECT
  pt.id AS "ProblemRecordId",
  'Permanent Fix Applied' AS "ActivityName",
  tme.created_at AS "EventTimestamp",
  'Zendesk' AS "SourceSystem",
  pt.updated_at AS "LastDataUpdate",
  pt.priority AS "Priority",
  pt.group_name AS "SupportGroup",
  pt.assignee_name AS "AssigneeName",
  pt.status AS "ProblemStatus",
  pt.related_incident_count AS "RelatedIncidentCount",
  pt.sla_due_date AS "SlaDueDate",
  pt.problem_category AS "ProblemCategory",
  pt.root_cause_category AS "RootCauseCategory"
FROM ticket_metric_events tme
JOIN ProblemTickets pt ON tme.ticket_id = pt.id
WHERE tme.type = 'custom_field' AND tme.field_name = '[Your ''Permanent Fix Applied'' custom field name]' AND tme.value IS NOT NULL -- Assumes a custom field indicates this status

UNION ALL

-- 8. Proposed Solution Drafted
SELECT
  pt.id AS "ProblemRecordId",
  'Proposed Solution Drafted' AS "ActivityName",
  tme.created_at AS "EventTimestamp",
  'Zendesk' AS "SourceSystem",
  pt.updated_at AS "LastDataUpdate",
  pt.priority AS "Priority",
  pt.group_name AS "SupportGroup",
  pt.assignee_name AS "AssigneeName",
  pt.status AS "ProblemStatus",
  pt.related_incident_count AS "RelatedIncidentCount",
  pt.sla_due_date AS "SlaDueDate",
  pt.problem_category AS "ProblemCategory",
  pt.root_cause_category AS "RootCauseCategory"
FROM ticket_metric_events tme
JOIN ProblemTickets pt ON tme.ticket_id = pt.id
WHERE tme.type = 'custom_field' AND tme.field_name = '[Your ''KB Article ID'' custom field name]' AND tme.value IS NOT NULL

UNION ALL

-- 9. Resolution Verified
SELECT
  pt.id AS "ProblemRecordId",
  'Resolution Verified' AS "ActivityName",
  tme.created_at AS "EventTimestamp",
  'Zendesk' AS "SourceSystem",
  pt.updated_at AS "LastDataUpdate",
  pt.priority AS "Priority",
  pt.group_name AS "SupportGroup",
  pt.assignee_name AS "AssigneeName",
  'solved' AS "ProblemStatus",
  pt.related_incident_count AS "RelatedIncidentCount",
  pt.sla_due_date AS "SlaDueDate",
  pt.problem_category AS "ProblemCategory",
  pt.root_cause_category AS "RootCauseCategory"
FROM ticket_metric_events tme
JOIN ProblemTickets pt ON tme.ticket_id = pt.id
WHERE tme.type = 'status' AND tme.value = 'solved'

UNION ALL

-- 10. Problem Investigation Reopened
SELECT
  pt.id AS "ProblemRecordId",
  'Problem Investigation Reopened' AS "ActivityName",
  tme.created_at AS "EventTimestamp",
  'Zendesk' AS "SourceSystem",
  pt.updated_at AS "LastDataUpdate",
  pt.priority AS "Priority",
  pt.group_name AS "SupportGroup",
  pt.assignee_name AS "AssigneeName",
  'open' AS "ProblemStatus",
  pt.related_incident_count AS "RelatedIncidentCount",
  pt.sla_due_date AS "SlaDueDate",
  pt.problem_category AS "ProblemCategory",
  pt.root_cause_category AS "RootCauseCategory"
FROM ticket_metric_events tme
JOIN ProblemTickets pt ON tme.ticket_id = pt.id
WHERE tme.type = 'status' AND tme.value = 'open' AND tme.previous_value IN ('pending', 'solved')

UNION ALL

-- 11. Post-Implementation Review Conducted
SELECT
  pt.id AS "ProblemRecordId",
  'Post-Implementation Review Conducted' AS "ActivityName",
  tme.created_at AS "EventTimestamp",
  'Zendesk' AS "SourceSystem",
  pt.updated_at AS "LastDataUpdate",
  pt.priority AS "Priority",
  pt.group_name AS "SupportGroup",
  pt.assignee_name AS "AssigneeName",
  pt.status AS "ProblemStatus",
  pt.related_incident_count AS "RelatedIncidentCount",
  pt.sla_due_date AS "SlaDueDate",
  pt.problem_category AS "ProblemCategory",
  pt.root_cause_category AS "RootCauseCategory"
FROM ticket_metric_events tme
JOIN ProblemTickets pt ON tme.ticket_id = pt.id
WHERE tme.type = 'custom_field' AND tme.field_name = '[Your ''Post-Implementation Review'' custom field name]' AND tme.value IS NOT NULL -- Assumes a checkbox or date field

UNION ALL

-- 12. Problem Record Closed
SELECT
  pt.id AS "ProblemRecordId",
  'Problem Record Closed' AS "ActivityName",
  tme.created_at AS "EventTimestamp",
  'Zendesk' AS "SourceSystem",
  pt.updated_at AS "LastDataUpdate",
  pt.priority AS "Priority",
  pt.group_name AS "SupportGroup",
  pt.assignee_name AS "AssigneeName",
  'closed' AS "ProblemStatus",
  pt.related_incident_count AS "RelatedIncidentCount",
  pt.sla_due_date AS "SlaDueDate",
  pt.problem_category AS "ProblemCategory",
  pt.root_cause_category AS "RootCauseCategory"
FROM ticket_metric_events tme
JOIN ProblemTickets pt ON tme.ticket_id = pt.id
WHERE tme.type = 'status' AND tme.value = 'closed' AND tme.previous_value = 'solved';

ステップ

前提条件：システムにPython 3.6以降がインストールされていることを確認します。ターミナルまたはコマンドプロンプトでpip install requests pandasを実行し、必要なrequestsライブラリとpandasライブラリをインストールします。
Zendesk APIトークンの作成：管理者としてZendesk Supportにログインします。「管理センター > アプリおよびインテグレーション > API > Zendesk API」に移動します。「Token Access」セクションで「Add API token」をクリックし、新しいトークンを作成します。トークンは再表示されないため、すぐにコピーして安全に保管してください。
Pythonスクリプトの設定：新しいPythonファイル（例：extract_zendesk_problems.py）を作成し、クエリ欄に記載されたスクリプト全体を貼り付けます。スクリプト冒頭のプレースホルダー変数ZENDESK_SUBDOMAIN、ZENDESK_EMAIL、ZENDESK_API_TOKEN、START_TIMEを更新します。初回実行時は、抽出開始日に対応するUnixタイムスタンプをSTART_TIMEに設定します。
カスタムフィールドIDの対応付け：問題管理プロセスで使うカスタムフィールドの数値IDを確認します。「管理センター > オブジェクトとルール > チケット > フィールド」に移動し、URLまたはフィールドのプロパティを確認してください。スクリプト内のCUSTOM_FIELD_MAPPING辞書を、実際のIDに更新します。
スクリプトの実行：ターミナルでpython extract_zendesk_problems.pyを実行します。スクリプトがZendesk Incremental Export APIからデータを取得します。
実行状況の確認：処理したチケット数や、現在取得中のタイムスタンプなど、進捗がスクリプトに表示されます。APIのレート制限に達した場合は、必要に応じて自動的に一時停止します。
データの取得と変換：スクリプトはまず、START_TIME以降に作成または更新された問題チケットをすべて取得します。次に、各問題チケットの監査履歴を取得します。監査履歴には、過去の変更がすべて記録されています。
イベントログの作成：スクリプトは各監査イベントを処理し、ステータス、グループ、カスタムフィールドなどの変更を、定義済みの業務アクティビティに対応付けます。また、ユーザー名とグループ名を取得してキャッシュし、データに追加します。
増分読み込みの処理：初回の全件読み込み後、次回以降の実行では、前回の正常終了時に表示されたend_timeをSTART_TIMEに設定します。これにより、重複を避けながら、新規および更新データのみを取得できます。
出力の確認：スクリプトが完了すると、同じディレクトリにzendesk_problem_event_log.csvというファイルが作成されます。このCSVファイルには、分析に使える形式のイベントログが含まれています。
アップロードの準備：表計算ツールでCSVファイルを開き、内容を確認します。アップロード前に、必要な列（ProblemRecordId、ActivityName、EventTimestamp、SourceSystem、LastDataUpdate）がすべて含まれ、正しく値が設定されていることを確認してください。

設定

Zendesk APIの認証情報：認証には、Zendeskのサブドメイン、APIトークンに紐づくユーザーのメールアドレス、APIトークンが必要です。
開始時刻：START_TIME変数には、データ抽出の開始点となるUnixエポックタイムスタンプを設定します。初回実行では、過去のデータを取得するため、過去の日付（例：6か月前）を指定します。次回以降は、前回の実行終了時刻を指定して、データを増分で取得します。
カスタムフィールドの対応付け：CUSTOM_FIELD_MAPPING辞書の設定は重要です。「Workaround Published」や「Root Cause Identified」などのアクティビティを正しく記録するため、プレースホルダーIDをZendesk環境の実際のカスタムフィールドIDに更新してください。
チケットタイプのフィルター：スクリプトは、typeが「problem」のチケットのみを処理するよう固定されています。これにより、インシデント、タスク、質問が問題管理のイベントログに含まれません。
APIのレート制限：スクリプトには、429「Too Many Requests」エラーに対応するため、基本的なtime.sleep(60)関数が含まれています。一時停止の時間は、Zendeskのプランや抽出するデータ量に応じて調整が必要な場合があります。
前提条件：スクリプトの実行には、requestsライブラリとpandasライブラリを備えたPython 3環境が必要です。APIトークンは、チケットデータの読み取り権限を持つアカウントに紐づけてください。

クエリの例 python

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

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- CONFIGURATION --- 
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your Zendesk subdomain, email, and API token
ZENDESK_SUBDOMAIN = class="hl-string">'[your_subdomain]'
ZENDESK_EMAIL = class="hl-string">'[your_email@example.com]'
ZENDESK_API_TOKEN = class="hl-string">'[your_zendesk_api_token]'

class=class="hl-string">"hl-comment"># Start time for the incremental export (Unix epoch timestamp)
class=class="hl-string">"hl-comment"># Example: 1641013200 is for Jan 1, 2022 00:00:00 GMT
START_TIME = 1641013200

class=class="hl-string">"hl-comment"># Map your custom field IDs to the corresponding activity names
class=class="hl-string">"hl-comment"># Find IDs in Admin Center > Objects and rules > Tickets > Fields
CUSTOM_FIELD_MAPPING = {
    class="hl-string">'[Your Workaround Published Field ID]': class="hl-string">'Workaround Published',
    class="hl-string">'[Your Root Cause Identified Field ID]': class="hl-string">'Root Cause Identified',
    class="hl-string">'[Your Change Request Initiated Field ID]': class="hl-string">'Change Request Initiated',
    class="hl-string">'[Your Permanent Fix Applied Field ID]': class="hl-string">'Permanent Fix Applied',
    class="hl-string">'[Your Proposed Solution Drafted Field ID]': class="hl-string">'Proposed Solution Drafted',
    class="hl-string">'[Your Post-Implementation Review Field ID]': class="hl-string">'Post-Implementation Review Conducted'
}

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- SCRIPT --- 
BASE_URL = fclass="hl-string">'https://{ZENDESK_SUBDOMAIN}.zendesk.com/api/v2'
API_USER = fclass="hl-string">'{ZENDESK_EMAIL}/token'

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

session = requests.Session()
session.auth = (API_USER, ZENDESK_API_TOKEN)

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 str(user_id) class=class="hl-string">"hl-comment"># Return ID if lookup fails

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 str(group_id) class=class="hl-string">"hl-comment"># Return ID if lookup fails

def fetch_tickets(start_time):
    tickets_url = fclass="hl-string">'{BASE_URL}/incremental/tickets.json'
    params = {class="hl-string">'start_time': start_time, class="hl-string">'include': class="hl-string">'metric_sets'}
    all_tickets = []
    while tickets_url:
        try:
            print(fclass="hl-string">"Fetching from: {tickets_url}")
            response = session.get(tickets_url, params=params)
            class=class="hl-string">"hl-comment"># params are only needed for the first request
            params = {}
            if response.status_code == 429:
                print(class="hl-string">"Rate limit reached. Waiting for 60 seconds.")
                time.sleep(60)
                continue
            response.raise_for_status()
            data = response.json()
            all_tickets.extend(data.get(class="hl-string">'tickets', []))
            tickets_url = data.get(class="hl-string">'next_page')
            if not data.get(class="hl-string">'end_of_stream', True):
                 class=class="hl-string">"hl-comment"># Wait a moment before the next page request to be safe
                 time.sleep(1)
            else:
                print(fclass="hl-string">"End of stream reached. Final timestamp: {data.get('end_time')}")
                tickets_url = None
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching tickets: {e}")
            break
    return all_tickets

def process_ticket_audits(ticket, event_log):
    ticket_id = ticket[class="hl-string">'id']
    audits_url = fclass="hl-string">'{BASE_URL}/tickets/{ticket_id}/audits.json'
    try:
        response = session.get(audits_url)
        response.raise_for_status()
        audits = response.json().get(class="hl-string">'audits', [])
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(fclass="hl-string">"Error fetching audits for ticket {ticket_id}: {e}")
        return

    base_attributes = {
        class="hl-string">'ProblemRecordId': ticket_id,
        class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Zendesk Support',
        class="hl-string">'LastDataUpdate': ticket[class="hl-string">'updated_at'],
        class="hl-string">'Priority': ticket.get(class="hl-string">'priority'),
        class="hl-string">'RelatedIncidentCount': ticket.get(class="hl-string">'metric_set', {}).get(class="hl-string">'replies', 0), class=class="hl-string">"hl-comment"># Using replies as a proxy if incident_count is not available
        class="hl-string">'SlaDueDate': ticket.get(class="hl-string">'due_at'),
        class="hl-string">'ProblemCategory': next((f[class="hl-string">'value'] for f in ticket.get(class="hl-string">'custom_fields', []) if f.get(class="hl-string">'id') == class="hl-string">'[Your Problem Category Field ID]'), None)
    }

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Problem Record Logged
    event_log.append({
        **base_attributes,
        class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Problem Record Logged',
        class="hl-string">'EventTimestamp': ticket[class="hl-string">'created_at'],
        class="hl-string">'SupportGroup': get_group_name(ticket.get(class="hl-string">'group_id')),
        class="hl-string">'AssigneeName': get_user_name(ticket.get(class="hl-string">'assignee_id')),
        class="hl-string">'ProblemStatus': class="hl-string">'new',
        class="hl-string">'RootCauseCategory': None
    })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Process audit trail for other activities
    for audit in audits:
        audit_ts = audit[class="hl-string">'created_at']
        for event in audit.get(class="hl-string">'events', []):
            activity_name = None
            field_name = event.get(class="hl-string">'field_name')
            value = event.get(class="hl-string">'value')
            previous_value = event.get(class="hl-string">'previous_value')

            class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Assigned to Support Group
            if field_name == class="hl-string">'group_id' and value is not None:
                activity_name = class="hl-string">'Assigned to Support Group'
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Investigation Commenced (New -> Open)
            elif field_name == class="hl-string">'status' and value == class="hl-string">'open' and previous_value == class="hl-string">'new':
                activity_name = class="hl-string">'Investigation Commenced'

            class=class="hl-string">"hl-comment"># 4-9. Activities from Custom Fields
            elif str(field_name) in CUSTOM_FIELD_MAPPING and value is not None and value not in [False, class="hl-string">'0', class="hl-string">'']:
                activity_name = CUSTOM_FIELD_MAPPING[str(field_name)]

            class=class="hl-string">"hl-comment"># 10. Resolution Verified (Any -> Solved)
            elif field_name == class="hl-string">'status' and value == class="hl-string">'solved':
                activity_name = class="hl-string">'Resolution Verified'
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># 11. Problem Investigation Reopened (Solved/Closed -> Open)
            elif field_name == class="hl-string">'status' and value == class="hl-string">'open' and previous_value in [class="hl-string">'solved', class="hl-string">'closed']:
                activity_name = class="hl-string">'Problem Investigation Reopened'

            class=class="hl-string">"hl-comment"># 12. Problem Record Closed (Any -> Closed)
            elif field_name == class="hl-string">'status' and value == class="hl-string">'closed':
                activity_name = class="hl-string">'Problem Record Closed'

            if activity_name:
                class=class="hl-string">"hl-comment"># Find the state of attributes at the time of the event
                temp_status = value if field_name == class="hl-string">'status' else None
                temp_group = get_group_name(value) if field_name == class="hl-string">'group_id' else None
                temp_assignee = get_user_name(value) if field_name == class="hl-string">'assignee_id' else None
                temp_root_cause = value if str(field_name) == class="hl-string">'[Your Root Cause Category Field ID]' else None

                event_log.append({
                    **base_attributes,
                    class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
                    class="hl-string">'EventTimestamp': audit_ts,
                    class="hl-string">'SupportGroup': temp_group,
                    class="hl-string">'AssigneeName': temp_assignee,
                    class="hl-string">'ProblemStatus': temp_status,
                    class="hl-string">'RootCauseCategory': temp_root_cause
                })

def main():
    print(class="hl-string">"Starting Zendesk Problem ticket extraction...")
    tickets = fetch_tickets(START_TIME)
    problem_tickets = [t for t in tickets if t.get(class="hl-string">'type') == class="hl-string">'problem']
    print(fclass="hl-string">"Found {len(problem_tickets)} problem tickets to process.")

    event_log_data = []
    for i, ticket in enumerate(problem_tickets):
        print(fclass="hl-string">"Processing ticket {i+1}/{len(problem_tickets)}: ID {ticket['id']}")
        process_ticket_audits(ticket, event_log_data)

    if not event_log_data:
        print(class="hl-string">"No events were generated. Exiting.")
        return

    df = pd.DataFrame(event_log_data)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Post-processing to fill forward null values for state attributes
    df = df.sort_values(by=[class="hl-string">'ProblemRecordId', class="hl-string">'EventTimestamp']).reset_index(drop=True)
    df[class="hl-string">'SupportGroup'] = df.groupby(class="hl-string">'ProblemRecordId')[class="hl-string">'SupportGroup'].fillna(method=class="hl-string">'ffill')
    df[class="hl-string">'AssigneeName'] = df.groupby(class="hl-string">'ProblemRecordId')[class="hl-string">'AssigneeName'].fillna(method=class="hl-string">'ffill')
    df[class="hl-string">'ProblemStatus'] = df.groupby(class="hl-string">'ProblemRecordId')[class="hl-string">'ProblemStatus'].fillna(method=class="hl-string">'ffill')
    df[class="hl-string">'RootCauseCategory'] = df.groupby(class="hl-string">'ProblemRecordId')[class="hl-string">'RootCauseCategory'].fillna(method=class="hl-string">'ffill')

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Define column order
    column_order = [
        class="hl-string">'ProblemRecordId', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTimestamp', class="hl-string">'SourceSystem', class="hl-string">'LastDataUpdate',
        class="hl-string">'Priority', class="hl-string">'SupportGroup', class="hl-string">'AssigneeName', class="hl-string">'ProblemStatus', class="hl-string">'RelatedIncidentCount',
        class="hl-string">'SlaDueDate', class="hl-string">'ProblemCategory', class="hl-string">'RootCauseCategory'
    ]
    df = df[column_order]

    output_filename = class="hl-string">'zendesk_problem_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">"Extraction complete. Event log saved to {output_filename}")

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

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