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売掛金データテンプレート

HighRadius

売掛金データテンプレート

このテンプレートでは、HighRadiusの請求ワークフローを分析するために必要な要素をまとめています。詳細なイベントログの作成に必要なデータ項目、プロセス上の節目、技術的な手順を体系的に確認できます。このガイドに沿って回収サイクルをマッピングし、キャッシュフローを改善できる箇所を特定できます。

プロセス固有のデータ属性
標準化されたアクティビティの節目
HighRadiusからのデータ抽出手順

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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売掛金の属性

この表では、請求書管理と回収状況を分析するための詳細なイベントログの作成に推奨されるデータ項目を紹介します。

3 必須 6 推奨 10 任意

	名前	説明
	アクティビティ ActivityName	請求書に対して実行されたイベントまたはアクションの名前です。
説明この属性には、売掛金回収のライフサイクルで発生した具体的な工程やアクションが記録されます。請求書の作成、自動通知、回収担当者からの電話、紛争の記録、入金の充当などのイベントが含まれます。分析担当者はこのフィールドを使ってプロセスフローを再構成し、工程の順序を可視化します。アクティビティの順序の違いから、プロセス逸脱、やり直しの繰り返し、コンプライアンスに反する対応を特定できます。重要な理由プロセスの各工程を定義し、プロセスの発見やバリアント分析に欠かせません。入手先 HighRadiusのアクティビティログ、メモ履歴、または取引履歴テーブル例請求書作成支払リマインダー送信紛争案件の受付全額入金
	イベントのタイムスタンプ EventDateTime	アクティビティが発生した具体的な日時です。
説明この属性は、HighRadiusシステム内でイベントが発生した正確な時点を示します。アクティビティの順序付けや、プロセスの各工程にかかった時間の計算に必要な時間情報を提供します。分析では、このタイムスタンプを使って、売上債権回転日数（DSO）や紛争解決時間などのサイクルタイムを算出します。また、特定の期間における処理量やリソースの利用状況も分析できます。重要な理由期間に基づくすべての重要業績評価指標（KPI）の計算と、イベントの正確な順序付けには、正確な時刻情報が必要です。入手先 HighRadiusの取引ログにあるタイムスタンプ列例 2023-10-01T08:30:00Z2023-10-15T14:22:10Z2023-11-05T09:15:00Z
	請求書番号 InvoiceNumber	請求書を一意に識別する番号で、ケースIDとして使用されます。
説明請求書番号は、請求書の作成から最終決済まで、債権を追跡するための中心的な識別子です。紛争、支払約束、入金などの関連アクティビティを1つのケース履歴にまとめます。分析では、この属性を使ってイベントログを個別のプロセスインスタンスにグループ化します。請求書ごとのサイクルタイムを計算できるほか、HighRadius環境やソースERP内の他のマスターデータテーブルとプロセスデータを結合する際の主キーになります。重要な理由ケースを一意に識別し、すべてのイベントを該当する財務取引に正しく関連付けます。入手先 HighRadiusの請求書データ／ヘッダーテーブル、またはソースERP（例：SAP VBAK、Oracle Headers）例 INV-2023-001900123456US-102938550002931
	回収担当者名 CollectorName	回収業務を担当するエージェントまたはユーザーの名前です。
説明この属性は、電話の記録、個別のメール送信、紛争のレビューなど、手動のアクティビティを実行したHighRadiusのユーザーまたは担当者を特定します。「回収担当者の生産性ベンチマーク」ダッシュボードで、個人のパフォーマンスや業務量の配分を評価するために使用します。管理者はこの情報をもとに、研修の必要性を把握したり、回収チーム内で担当案件を再配分したりできます。重要な理由担当者単位でパフォーマンスを分析できます。入手先アクティビティログ／ユーザーテーブル例 John DoeJane Smithシステム管理者回収担当者_01
	支払期日 DueDate	顧客が契約上、支払いを行う義務を負う日付です。
説明支払期日は、請求書の作成日と適用される支払条件に基づいて決まります。回収プロセスの目標期限となります。全額入金日とこの属性を比較すると、支払条件の遵守率を算出できます。支払いが期日どおりか、遅れているか、または期日前かを判断するうえで欠かせません。重要な理由支払いの遅延を判断し、売上債権回転日数（DSO）を計算する際の基準です。入手先請求書ヘッダーテーブル（支払期日フィールド）例 2023-11-302023-12-15
	支払条件との差異（日数） PaymentTermVariance	支払期日と実際の支払日の間の日数です。
説明この計算属性は、合意した支払条件からのずれを測定します。正の値は支払遅延、負の値は期日前の支払いを示します。支払条件の適合性監査で直接使用する指標です。この差異を集計すると、恒常的に支払いが遅れる顧客を特定し、必要に応じて与信条件や回収方針を見直せます。重要な理由契約上の支払条件が守られているかを直接測定できます。入手先支払期日と支払日から算出例 5日-2日0日
	自動処理かどうか IsAutomated	人手を介さずにシステムがアクティビティを実行したかどうかを示すフラグです。
説明この真偽値属性は、HighRadiusの自動化エンジンが実行した工程（自動通知や入金照合など）と、ユーザーが手動で行った工程を区別します。「入金消込の自動化トラッカー」や「手作業なしの請求書処理率」指標に欠かせません。自動化の投資対効果を測定し、依然として多くの手作業を要する工程を特定できます。重要な理由 HighRadiusの導入効果を測定できます。入手先アクティビティログ（システムユーザーと人間のユーザーの判定）例 truefalse
	請求金額 InvoiceAmount	請求書の合計金額です。
説明この属性は、顧客に請求した当初の合計金額を表します。未決済残高の計算や、紛争や遅延による財務上の影響を評価する際の基準となります。プロセスマイニング分析では、このフィールドを使って金額に応じた重み付けを行います。たとえば、「少額紛争の件数」指標で、優先対応が必要な高額案件と、金額が小さく事務処理の負担となる案件を区別できます。重要な理由案件数だけでなく、財務上の影響を考慮した分析ができます。入手先請求書ヘッダーテーブル（金額フィールド）例 1500.00250.5010000.00
	顧客名 CustomerName	請求書に関連付けられた顧客アカウントの名前です。
説明この属性は、請求書の支払責任を負う顧客を識別します。HighRadiusでは、債務者のマスターデータレコードに関連付けられています。顧客名ごとにプロセスのパフォーマンスを分析すると、個別の回収方針が必要な顧客や、支払いの遅れが常態化している顧客を特定できます。「顧客リスクと滞留期間のマトリックス」ダッシュボードにも役立ちます。重要な理由アカウント別に分析し、問題のある顧客を特定するために欠かせません。入手先顧客マスターデータまたは請求書ヘッダー例 Acme CorpGlobal IndustriesTechStart IncRetail Giant Ltd
	ソースシステム SourceSystem	データの取得元となったシステムの名前です。
説明この属性は、データがHighRadiusのモジュール（Collections CloudやCash Application Cloudなど）で直接生成されたものか、外部のERPシステム（SAPやOracleなど）から取り込まれたものかを示します。データの来歴確認や検証に役立ちます。プロセスの停滞を分析する際、ソースシステムが分かれば、遅延の原因が連携の遅れなのか、システム内の処理時間なのかを特定しやすくなります。重要な理由複数のERPからHighRadiusにデータを取り込む環境で、データの取得元を把握するために役立ちます。入手先システム設定、または抽出ロジックに基づく固定値例 HighRadiusSAP ECCOracle NetSuiteMicrosoft Dynamics
	事業部門 BusinessUnit	請求書を発行した社内の部門または子会社です。
説明この属性は、「北米営業」「EMEAサービス」や特定の製品部門など、組織構造に沿ってデータを分類します。「支払条件のコンプライアンス監査」で、組織内の各部門のパフォーマンスを比較できます。これにより、回収上の問題が組織全体に共通するのか、特定の業務慣行に限られるのかを特定できます。重要な理由組織内の異なる部門間で比較分析できます。入手先請求書ヘッダー／ERPマッピング例家電産業用部品ソフトウェアサービス北米西部
	信用格付け CreditRating	顧客に付与された信用力のスコアまたは格付けです。
説明この属性は顧客のリスクレベルを示します。通常、信用調査機関の情報やHighRadius Credit Cloud内の社内スコアに基づきます。顧客リスク・滞留期間マトリックスの分析軸の1つです。滞留期間と信用格付けを照らし合わせることで、格付けの低い顧客に多額の未回収残高があるなど、与信リスクの高いケースを特定できます。重要な理由リスク管理と回収の優先順位付けに欠かせません。入手先 Credit Management Module／Customer Master 例 AAAB+高リスク低リスク
	最終データ更新 LastDataUpdate	マイニングモデルのデータが最後に更新された日時です。
説明この属性には、プロセスマイニング用データセットのレコードが抽出または最後に更新された日時が記録されます。分析担当者がデータの鮮度やレポートへの反映遅延の可能性を把握できます。継続的なモニタリング用ダッシュボードでは、リアルタイムのデータを見ているのか、前日のスナップショットを見ているのかを確認するために特に重要です。重要な理由重要業績評価指標（KPI）の算出に使うデータの鮮度を明確にできます。入手先 ETLタイムスタンプ例 2023-12-01T00:00:00Z2023-12-02T06:00:00Z
	地域 Region	請求書または顧客に関連付けられた地理的地域です。
説明この属性は、取引に関連する「北米」「EMEA」「APAC」などの地理的地域を示します。地域ごとの比較や、文化・規制の違いが支払行動や回収期間に与える影響の把握に役立ちます。経営層向けの概要報告にも利用できます。重要な理由地域別のパフォーマンス分析に役立ちます。入手先顧客マスターデータまたは請求書ヘッダー例北米EMEA中南米APAC
	支払約束日 PromiseToPayDate	顧客が支払いを約束した日付です。
説明この属性には、督促時に顧客が約束した支払日が記録されます。HighRadius Collections Cloudの主要な機能で使用されます。支払約束履行率指数では、この日付と実際の支払日を比較し、顧客が約束を守ったかどうかを判定します。約束の確実性や、回収担当者による交渉の有効性を評価する際にも役立ちます。重要な理由キャッシュフローの予測と顧客の信頼性の測定に役立ちます。入手先 Collections Module／P2P Transaction Table 例 2023-12-102023-12-20
	未回収金額 OpenAmount	請求書の未払い残高です。
説明この属性は、顧客がまだ支払っていない金額を記録します。一部入金が計上されると、金額が更新されます。一部入金の複雑性分析に欠かせません。未入金の請求書と一部入金済みの請求書を絞り込み、未回収金額の大きい項目を優先して回収できます。重要な理由現在の与信リスクと一部回収の状況を把握するうえで重要です。入手先請求書ヘッダー／未決済項目テーブル例 0.00500.0012000.00
	紛争理由コード DisputeReasonCode	紛争案件に割り当てられた分類コードです。
説明この属性は、「価格の誤り」「商品の破損」「文書の不足」など、顧客が支払いを拒否した理由を分類します。HighRadius Deductions Cloudでは、標準コードが用意されています。これらのコードを分析すると、未払いの根本原因を特定できます。データを集計することで、回収の遅れにつながる営業や物流の上流工程の問題を改善できます。重要な理由支払い遅延の根本原因分析に欠かせません。入手先紛争／控除管理モジュール例 P01（価格）Q02（品質）S03（数量不足）事務処理の誤り
	通貨コード CurrencyCode	請求金額に使用されるISO通貨コードです。
説明この属性は、請求書の発行に使用された通貨（USD、EUR、GBPなど）を示します。グローバルなプロセスを分析する際、請求金額や未回収金額を正しく解釈するために必要です。集計を正確に行えるよう、通常はレポート用通貨に換算します。重要な理由複数通貨を扱う環境で、金額を正確に集計するために必要です。入手先請求書ヘッダー例 USDEURGBPJPY
	顧客セグメント CustomerSegment	規模、業種、戦略上の価値に基づく顧客の分類です。
説明この属性では、顧客を「戦略顧客」「中堅企業」「中小企業」「高リスク」などの区分に分類します。紛争解決パフォーマンスダッシュボードで、セグメントごとにサービスレベルに違いがあるかを確認するために使われます。回収プロセスにおいて、価値の高い顧客に適切な対応が行われているかを把握できます。重要な理由事業戦略やサービスレベル合意に沿ったセグメント分析に役立ちます。入手先顧客マスターデータ例戦略上の重要顧客卸売小売政府機関

必須推奨任意

売掛金のアクティビティ

これらの項目は、請求書の発行から入金までの流れを可視化するために記録する、重要なプロセスの手順と取引上の節目を示します。

8 推奨 5 任意

	アクティビティ	説明
	全額入金	債務全額を解消する資金の受領です。滞留期間の計算に用いる実際の支払日となります。
重要な理由「支払約束の履行率」と実際のキャッシュフローと予測値の比較に使用します。入手先最終消込伝票に関連付けられた支払取引日。記録支払消込の取引日を記録イベントタイプ explicit
	支払リマインダー送信	回収モジュールを通じて顧客に送信される自動通知（メールまたは書面）です。督促方針の実行状況を記録します。
重要な理由通知によって実際に支払いが行われたかを測定する「回収リマインダーの有効性」ダッシュボードに欠かせません。入手先請求書IDに関連付けられた通知履歴タブまたはコミュニケーションログ。記録督促方針のアクション実行時に記録イベントタイプ explicit
	支払約束の登録	顧客が特定の金額を特定の日付までに支払うと約束した内容を、システムに正式に記録したものです。
重要な理由キャッシュフローの予測と顧客の支払確実性の測定に用いる「支払約束の信頼性指数」に欠かせません。入手先請求書に関連付けられたP2P（支払約束）モジュール／タブ。記録 P2Pレコードの作成時に記録イベントタイプ explicit
	紛争案件の受付	請求書に関連付けられた控除または紛争案件の作成です。顧客が残高の一部または全額の支払いを拒否したことを示します。
重要な理由「紛争解決のパフォーマンス」分析を開始し、紛争対象額に対する通常の督促を一時停止します。入手先控除／紛争管理モジュール。請求書に関連付けられた案件IDの作成タイムスタンプ。記録紛争案件の作成時に記録イベントタイプ explicit
	紛争解決	紛争調査の完了と、それに伴う判断（例：控除の妥当性または請求の不当性）です。
重要な理由「紛争解決のサイクルタイム」の計測終了イベントです。この段階の遅れは、滞留期間に直接影響します。入手先控除モジュール。ステータスが「クローズ」「解決済み」または「承認済み」に変更された記録。記録変更前後のステータスフィールドを比較イベントタイプ inferred
	請求書の消込	請求書の残高がゼロになり、システム上でクローズされる最終的なステータス変更です。
重要な理由「平均売上債権回転日数」の終了タイムスタンプです。プロセスの完了を示します。入手先請求書ヘッダーテーブル。ステータスが「クローズ」または「消込済み」。記録変更前後のステータスフィールドを比較イベントタイプ inferred
	請求書作成	ERPシステムからHighRadiusプラットフォームに請求書が最初に作成または取り込まれた時点です。回収プロセスの開始点となります。
重要な理由滞留期間の計算と売上債権回転日数（DSO）の指標に用いる基準タイムスタンプを設定します。入手先請求書番号が最初に記録される未決済請求書テーブルまたはデータ連携ログ。記録請求書ヘッダーテーブルへのレコード登録時に記録イベントタイプ explicit
	銀行取引明細との照合	入金消込エンジンまたはユーザーが、銀行取引明細の明細行を該当する請求書に正常に関連付けた状態です。
重要な理由「入金消込の自動化率」を測る主要指標です。資金の受領と請求書への充当を区別します。入手先入金消込モジュール。照合レコードの作成。記録照合ルールの実行時に記録イベントタイプ explicit
	クレジットメモ発行	請求書の残高を相殺するクレジットノートの作成です。妥当な紛争解決や返品を受けて発行されることがよくあります。
重要な理由「クレジットメモ処理の効率」を追跡し、紛争解決から財務記録への計上までの時間差を測定します。入手先元の請求書IDに関連付けられたERP同期ログまたはクレジットメモテーブル。記録 CM文書が請求書に関連付けられた時点で記録イベントタイプ explicit
	一部入金の計上	請求書の合計金額の一部だけに充当され、残高が残る入金です。
重要な理由「一部入金の複雑さ分析」にデータを提供し、入金消込に問題が生じている可能性を示します。入手先入金消込モジュール。支払額が未決済額を下回る場合に、請求書に関連付けられた支払取引。記録入金が充当されてもステータスが未決済のままの場合に記録イベントタイプ explicit
	回収電話の記録	回収担当者がこの請求書について記録した手動のメモまたは対応履歴です。プロセスに人手が介在したことを示します。
重要な理由「回収担当者の生産性ベンチマーク」に役立ち、自動回収と手動回収の取り組みを区別できます。入手先回収モジュール内のメモ／履歴タブ。記録ユーザーが電話対応のメモを保存した時点で記録イベントタイプ explicit
	支払期日の経過	合意した支払条件の期日を過ぎても請求書が未決済であることを示す計算イベントです。
重要な理由「支払条件のコンプライアンス監査」に欠かせません。請求書が支払期日前から期限超過に移行した時点を示します。入手先請求書が未決済の場合は請求書の支払期日と現在日を、決済済みの場合は支払日を比較して算出します。記録支払期日フィールドとアクティビティ日を比較して算出イベントタイプ calculated
	紛争案件のレビュー開始	紛争案件が「新規」から調査中のステータスに移行した状態です。担当者による実際の作業開始を示します。
重要な理由「紛争ワークフローのボトルネック検出」で、案件作成から実作業開始までの遅れを測定するために使用します。入手先控除モジュールの監査ログ。ステータスが「進行中」または「調査中」に変更された記録。記録変更前後のステータスフィールドを比較イベントタイプ inferred

推奨任意

データ抽出ガイド

HighRadiusからデータを取得する方法

ステップ

HighRadius Integrated Receivablesプラットフォームにログインし、AnalyticsまたはReportsモジュールを開きます。
Transaction HistoryまたはOpen Itemsのレポートテンプレートを探します。ライフサイクル全体を把握するには、Invoice Header Data、Collection Activities、Dispute/Deduction Historyの3種類を個別にエクスポートする必要があります。
Invoice Header Exportを設定します。Invoice Number、Customer Name、Invoice Amount、Invoice Date、Due Date、Clear Date、Final Statusの列を選択します。対象のCompany Codesと、プロセスマイニングの対象期間を含む作成日範囲で絞り込みます。
Collection Activities Exportを設定します。Invoice Number、Activity Type（Call、Email、Note）、Activity Date、Collector Name、Promise to Payの詳細を選択します。自動処理とユーザーによる手動記録の両方を含めてください。
Dispute History Exportを設定します。Invoice Number、Dispute Case ID、Dispute Amount、Status Change Date、Reason Code、Resolution Dateの列を選択します。これにより、控除のライフサイクルを記録できます。
Payment/Cash App Exportを設定します。Invoice Number、Payment Reference、Payment Date、Payment Amount、Payment Type（Partial、Full、Credit Memo）の列を選択します。
レポートを実行し、結果をCSV形式でエクスポートします。
エクスポートしたCSVファイルをステージングデータベースまたはデータ変換ツール（Python/PandasやSQLデータベースなど）に取り込み、データを統合します。
Queryセクションに記載された変換スクリプトを実行します。列名を標準化し、派生イベント（Due Date Passedなど）を計算して、複数のデータソースを1つのイベントログにまとめます。
日付形式が統一されていること（ISO 8601を推奨）、またInvoice Numberの形式がすべてのファイルで一致していること（不一致があれば先頭のゼロを削除するなど）を確認します。
最終結果を1つのCSVファイルとしてエクスポートします。
最終CSVをProcessMindにアップロードし、InvoiceNumberをCase IDに、EventDateTimeをTimestampに、ActivityNameをActivityに対応付けます。

設定

日付範囲：ライフサイクル全体を記録できるよう、Invoice Creation Dateを基準に、直近12か月などの移動期間を選択します。
データソース：HighRadiusのCollections、Cash Application、Deductionsモジュールへのアクセスが必要です。
粒度：レポートはAccountやSummary単位ではなく、Invoice単位で作成してください。
ユーザー権限：抽出を行うユーザーには、過去のアクティビティログにアクセスできるReportingまたはAnalytics Admin権限が必要です。
システムアクション：自動送信された連絡を記録するため、ActivityログにSystemまたはAutomated Userのアクションを含めるフィルターを明示的に有効にします。
対応付け：HighRadiusのアクティビティタイプを、標準的なプロセスマイニングのアクティビティ名に対応付ける必要がある場合があります（例：「Dunning Letter」を「Payment Reminder Sent」に対応付ける）。

クエリの例 sql

/* 
Title: HighRadius Event Log Transformation Script
Description: This script assumes the raw CSV exports from HighRadius have been loaded into four staging tables:
1. STG_INVOICES (Header data)
2. STG_ACTIVITIES (Collections notes, calls, correspondence)
3. STG_DISPUTES (Deduction and dispute lifecycle)
4. STG_PAYMENTS (Cash application details)
*/

/* 1. Invoice Created */
SELECT 
    InvoiceNumber AS InvoiceNumber,
    'Invoice Created' AS ActivityName,
    InvoiceDate AS EventDateTime,
    CustomerName AS CustomerName,
    InvoiceAmount AS InvoiceAmount,
    DueDate AS DueDate,
    'System' AS CollectorName,
    'True' AS IsAutomated,
    NULL AS PaymentTermVariance,
    0 AS DaysSalesOutstanding
FROM STG_INVOICES

UNION ALL

/* 2. Payment Reminder Sent */
SELECT 
    InvoiceNumber,
    'Payment Reminder Sent',
    ActivityDate,
    CustomerName,
    NULL,
    NULL,
    UserName AS CollectorName,
    CASE WHEN UserName = 'System' THEN 'True' ELSE 'False' END,
    NULL,
    NULL
FROM STG_ACTIVITIES
WHERE ActivityType IN ('Dunning', 'Correspondence', 'Email Sent')

UNION ALL

/* 3. Collection Call Logged */
SELECT 
    InvoiceNumber,
    'Collection Call Logged',
    ActivityDate,
    CustomerName,
    NULL,
    NULL,
    UserName AS CollectorName,
    'False' AS IsAutomated,
    NULL,
    NULL
FROM STG_ACTIVITIES
WHERE ActivityType IN ('Call', 'Outbound Call')

UNION ALL

/* 4. Promise to Pay Created */
SELECT 
    InvoiceNumber,
    'Promise to Pay Created',
    PromiseDate,
    CustomerName,
    PromiseAmount,
    NULL,
    UserName AS CollectorName,
    'False' AS IsAutomated,
    NULL,
    NULL
FROM STG_ACTIVITIES
WHERE ActivityType = 'Promise to Pay' AND PromiseDate IS NOT NULL

UNION ALL

/* 5. Dispute Case Opened */
SELECT 
    InvoiceNumber,
    'Dispute Case Opened',
    CreateDate,
    CustomerName,
    DisputeAmount,
    NULL,
    AnalystName AS CollectorName,
    'False' AS IsAutomated,
    NULL,
    NULL
FROM STG_DISPUTES

UNION ALL

/* 6. Dispute Under Review */
SELECT 
    InvoiceNumber,
    'Dispute Under Review',
    StatusDate,
    CustomerName,
    NULL,
    NULL,
    AnalystName AS CollectorName,
    'False' AS IsAutomated,
    NULL,
    NULL
FROM STG_DISPUTES
WHERE Status = 'In Review'

UNION ALL

/* 7. Dispute Resolved */
SELECT 
    InvoiceNumber,
    'Dispute Resolved',
    ResolutionDate,
    CustomerName,
    NULL,
    NULL,
    AnalystName AS CollectorName,
    'False' AS IsAutomated,
    NULL,
    NULL
FROM STG_DISPUTES
WHERE Status IN ('Closed', 'Resolved', 'Denied', 'Approved')

UNION ALL

/* 8. Credit Memo Issued */
SELECT 
    InvoiceNumber,
    'Credit Memo Issued',
    PaymentDate,
    CustomerName,
    PaymentAmount,
    NULL,
    'System' AS CollectorName,
    'True' AS IsAutomated,
    NULL,
    NULL
FROM STG_PAYMENTS
WHERE PaymentType = 'Credit Memo'

UNION ALL

/* 9. Partial Payment Posted */
SELECT 
    P.InvoiceNumber,
    'Partial Payment Posted',
    P.PaymentDate,
    I.CustomerName,
    P.PaymentAmount,
    I.DueDate,
    'System' AS CollectorName,
    'True' AS IsAutomated,
    DATEDIFF(day, I.DueDate, P.PaymentDate) AS PaymentTermVariance,
    DATEDIFF(day, I.InvoiceDate, P.PaymentDate) AS DaysSalesOutstanding
FROM STG_PAYMENTS P
JOIN STG_INVOICES I ON P.InvoiceNumber = I.InvoiceNumber
WHERE P.PaymentType = 'Payment' AND P.PaymentAmount < I.InvoiceAmount

UNION ALL

/* 10. Bank Statement Matched */
SELECT 
    InvoiceNumber,
    'Bank Statement Matched',
    MatchDate,
    CustomerName,
    NULL,
    NULL,
    'CashApp System' AS CollectorName,
    'True' AS IsAutomated,
    NULL,
    NULL
FROM STG_PAYMENTS
WHERE MatchDate IS NOT NULL

UNION ALL

/* 11. Full Payment Received */
SELECT 
    P.InvoiceNumber,
    'Full Payment Received',
    P.PaymentDate,
    I.CustomerName,
    P.PaymentAmount,
    I.DueDate,
    'System' AS CollectorName,
    'True' AS IsAutomated,
    DATEDIFF(day, I.DueDate, P.PaymentDate) AS PaymentTermVariance,
    DATEDIFF(day, I.InvoiceDate, P.PaymentDate) AS DaysSalesOutstanding
FROM STG_PAYMENTS P
JOIN STG_INVOICES I ON P.InvoiceNumber = I.InvoiceNumber
WHERE P.PaymentType = 'Payment' AND P.PaymentAmount >= I.InvoiceAmount

UNION ALL

/* 12. Due Date Passed */
SELECT 
    InvoiceNumber,
    'Due Date Passed',
    DueDate,
    CustomerName,
    InvoiceAmount,
    DueDate,
    'System' AS CollectorName,
    'True' AS IsAutomated,
    NULL,
    DATEDIFF(day, InvoiceDate, DueDate) AS DaysSalesOutstanding
FROM STG_INVOICES
WHERE DueDate < GETDATE() AND (ClearDate IS NULL OR ClearDate > DueDate)

UNION ALL

/* 13. Invoice Cleared */
SELECT 
    InvoiceNumber,
    'Invoice Cleared',
    ClearDate,
    CustomerName,
    InvoiceAmount,
    DueDate,
    'System' AS CollectorName,
    'True' AS IsAutomated,
    DATEDIFF(day, DueDate, ClearDate) AS PaymentTermVariance,
    DATEDIFF(day, InvoiceDate, ClearDate) AS DaysSalesOutstanding
FROM STG_INVOICES
WHERE ClearDate IS NOT NULL

ステップ

前提条件と環境設定 Python 3.8以降がインストールされていることを確認します。requestsとpandasライブラリが必要です。インストールされていない場合は、pipでインストールしてください。HighRadiusのAPI Client ID、Client Secret、Base URLをシステム管理者から入手します。通常、HighRadiusのAdministrationまたはDeveloper Portalセクションで確認できます。
API認証情報の設定 用意されたPythonスクリプトを開き、先頭にある設定セクションを確認します。CLIENT_ID、CLIENT_SECRET、BASE_URLのプレースホルダーを置き換えます。これらの認証情報に紐づくユーザーに、Collections、Cash Application、Deductionsモジュールへのアクセス権があることを確認してください。
データ抽出パラメーターの設定 スクリプト内のSTART_DATEとEND_DATE変数を設定します。タイムアウトを避けるため、月単位または四半期単位でデータを抽出することを推奨します。日付は標準的なISO 8601形式（YYYY-MM-DD）で指定します。
スクリプトの実行：認証 スクリプトはまずOAuth2フローを実行し、ベアラートークンを取得します。トークンの有効期間は限られており、通常は1時間です。初回のトークン取得はスクリプトが自動で処理します。
スクリプトの実行：データ取得 スクリプトは特定のエンドポイントに順番に問い合わせます。まず請求書のヘッダーレベルのデータを取得し、その後、必要に応じてInvoice Numberを参照キーとして、Activities（Notes）、Promises to Pay、Disputes、Payment Historyの関連エンドポイントを順に処理します。
データ変換とアクティビティの対応付け スクリプトは生のJSONレスポンスを、フラット化されたイベントログ形式に変換します。HighRadius固有のコードを、必要なActivity Namesに対応付けます。たとえば、invoice_balanceとtotal_amountを比較し、「Partial Payment Posted」と「Full Payment Received」を区別します。また、期日と消込日または現在の日付を比較して、「Due Date Passed」イベントを計算します。
ページネーションの処理 HighRadius APIでは通常、結果が複数ページに分かれます。用意されたスクリプトには、追加のレコードがなくなるまで全ページを取得するループ処理が含まれています。この処理中は、ネットワーク接続が安定していることを確認してください。
データの統合 抽出したすべてのリスト（Invoices、Activities、Disputes、Payments）を1つのPandas DataFrameに統合します。イベントの時系列を整えるため、InvoiceNumberとEventDateTimeでDataFrameを並べ替えます。
検証と品質確認 最終処理の前に、スクリプトが出力するアクティビティの種類と件数の概要を確認します。実際の業務量と比べて妥当な件数か確認してください。EventDateTime列がYYYY-MM-DD HH:MM:SS形式になっていることも確認します。
CSVへのエクスポート 最終的なDataFrameをHighRadius_EventLog.csvというファイル名でエクスポートします。このファイルには、ProcessMindで必要な列が含まれます。
最終確認 CSVファイルを開き、InvoiceNumberまたはActivityNameにNULL値がないか確認します。期日として予定されている日付を除き、未来の日付が含まれていないことを確認してください（EventDateTimeは常に過去または現在の日付である必要があります）。
ProcessMindへのアップロード 生成したCSVファイルをProcessMindにインポートします。InvoiceNumberをCase IDに、ActivityNameをActivityに、EventDateTimeをTimestampに対応付けます。

設定

API Base URL：Production環境とSandbox環境のどちらに接続するか確認します。URLの形式は通常異なります（例：https://[client].highradius.com/apiとhttps://[client]-sandbox.highradius.com/api）。
クライアントのスコープ：API ClientにradiusOne、collections、deductions、cashAppスコープのreadアクセス権があることを確認します。
日付範囲：月間の取引量が多い場合（請求書が10万件を超える場合）、1回の実行で抽出する期間を3か月以内にします。
ページネーションの上限：スクリプトでは、1ページあたりのレコード数をデフォルトで1000件に設定しています。サーバーでタイムアウトエラーが発生する場合は、API呼び出しのlimitパラメーターを調整します。
スロットリング／レート制限：HighRadiusではレート制限が適用される場合があります。HTTP 429エラーが発生した場合は、ページネーションのループ内にtime.sleep(1)コマンドを追加します。

クエリの例 python

import requests
import pandas as pd
import json
from datetime import datetime, timedelta

class=class="hl-string">"hl-comment"># ==========================================
class=class="hl-string">"hl-comment"># CONFIGURATION
class=class="hl-string">"hl-comment"># ==========================================
BASE_URL = class="hl-string">"https://[Your Instance].highradius.com/api/v1"
TOKEN_URL = class="hl-string">"https://[Your Instance].highradius.com/oauth/token"
CLIENT_ID = class="hl-string">"[Your Client ID]"
CLIENT_SECRET = class="hl-string">"[Your Client Secret]"
SCOPE = class="hl-string">"read_write"

class=class="hl-string">"hl-comment"># Extraction Window
START_DATE = class="hl-string">"2023-01-01"
END_DATE = class="hl-string">"2023-01-31"

class=class="hl-string">"hl-comment"># Global container for event log rows
event_log = []

def get_access_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,
        class="hl-string">'scope': SCOPE
    }
    try:
        response = requests.post(TOKEN_URL, data=payload)
        response.raise_for_status()
        return response.json().get(class="hl-string">'access_token')
    except Exception as e:
        print(fclass="hl-string">"Authentication failed: {e}")
        return None

def fetch_paged_data(endpoint, token, params={}):
    headers = {class="hl-string">"Authorization": fclass="hl-string">"Bearer {token}", class="hl-string">"Content-Type": class="hl-string">"application/json"}
    all_records = []
    page = 1
    while True:
        params[class="hl-string">'page'] = page
        params[class="hl-string">'limit'] = 1000
        try:
            resp = requests.get(fclass="hl-string">"{BASE_URL}/{endpoint}", headers=headers, params=params)
            if resp.status_code != 200:
                break
            data = resp.json()
            records = data.get(class="hl-string">'data', [])
            if not records:
                break
            all_records.extend(records)
            page += 1
        except Exception:
            break
    return all_records

def process_extraction():
    token = get_access_token()
    if not token:
        return

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Fetch Invoices (Header Data)
    print(class="hl-string">"Fetching Invoices...")
    invoices = fetch_paged_data(class="hl-string">"invoices", token, {class="hl-string">"filter_date_from": START_DATE, class="hl-string">"filter_date_to": END_DATE})
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Process Invoice Headers and Derived Events
    invoice_ids = []
    for inv in invoices:
        inv_num = str(inv.get(class="hl-string">'invoice_number', class="hl-string">''))
        cust_name = inv.get(class="hl-string">'customer_name', class="hl-string">'')
        amount = float(inv.get(class="hl-string">'amount', 0.0))
        create_date = inv.get(class="hl-string">'create_date')  class=class="hl-string">"hl-comment"># YYYY-MM-DD
        due_date = inv.get(class="hl-string">'due_date')
        clear_date = inv.get(class="hl-string">'clear_date')
        status = inv.get(class="hl-string">'status', class="hl-string">'Open')
        
        invoice_ids.append(inv_num)
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Event: Invoice Created
        event_log.append({
            class="hl-string">"InvoiceNumber": inv_num,
            class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Invoice Created",
            class="hl-string">"EventDateTime": fclass="hl-string">"{create_date} 00:00:00",
            class="hl-string">"CustomerName": cust_name,
            class="hl-string">"InvoiceAmount": amount,
            class="hl-string">"DueDate": due_date,
            class="hl-string">"IsAutomated": True
        })
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Event: Invoice Cleared
        if status.lower() in [class="hl-string">'closed', class="hl-string">'cleared'] and clear_date:
             event_log.append({
                class="hl-string">"InvoiceNumber": inv_num,
                class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Invoice Cleared",
                class="hl-string">"EventDateTime": fclass="hl-string">"{clear_date} 23:59:59",
                class="hl-string">"CustomerName": cust_name,
                class="hl-string">"InvoiceAmount": amount,
                class="hl-string">"DueDate": due_date,
                class="hl-string">"IsAutomated": True
            })
             
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Event: Due Date Passed (Calculated)
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Logic: If closed and cleared after due date OR if open and today is after due date
        d_due = datetime.strptime(due_date, class="hl-string">"%Y-%m-%d")
        limit_date = datetime.strptime(clear_date, class="hl-string">"%Y-%m-%d") if clear_date else datetime.now()
        
        if limit_date > d_due:
            overdue_ts = d_due + timedelta(days=1)
            event_log.append({
                class="hl-string">"InvoiceNumber": inv_num,
                class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Due Date Passed",
                class="hl-string">"EventDateTime": overdue_ts.strftime(class="hl-string">"%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
                class="hl-string">"CustomerName": cust_name,
                class="hl-string">"InvoiceAmount": amount,
                class="hl-string">"DueDate": due_date,
                class="hl-string">"IsAutomated": True
            })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Event: Credit Memo Issued
        if inv.get(class="hl-string">'document_type', class="hl-string">'').lower() == class="hl-string">'credit_memo':
             event_log.append({
                class="hl-string">"InvoiceNumber": inv_num,
                class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Credit Memo Issued",
                class="hl-string">"EventDateTime": fclass="hl-string">"{create_date} 12:00:00",
                class="hl-string">"CustomerName": cust_name,
                class="hl-string">"InvoiceAmount": amount,
                class="hl-string">"DueDate": due_date,
                class="hl-string">"IsAutomated": True
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Fetch Activities / Notes (Calls, Reminders)
    print(class="hl-string">"Fetching Activities...")
    class=class="hl-string">"hl-comment"># In a real scenario, you might iterate invoice_ids in chunks if the API requires filtering by ID
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Here we assume an endpoint allowing date filtering similar to invoices
    activities = fetch_paged_data(class="hl-string">"activities", token, {class="hl-string">"date_from": START_DATE, class="hl-string">"date_to": END_DATE})
    
    for act in activities:
        inv_num = str(act.get(class="hl-string">'invoice_number', class="hl-string">''))
        act_type = act.get(class="hl-string">'activity_type', class="hl-string">'').lower()
        act_date = act.get(class="hl-string">'activity_date') class=class="hl-string">"hl-comment"># Assume valid timestamp
        user = act.get(class="hl-string">'performed_by', class="hl-string">'System')
        
        activity_name = None
        if class="hl-string">'email' in act_type or class="hl-string">'letter' in act_type or class="hl-string">'reminder' in act_type:
            activity_name = class="hl-string">"Payment Reminder Sent"
        elif class="hl-string">'call' in act_type:
            activity_name = class="hl-string">"Collection Call Logged"
            
        if activity_name:
            event_log.append({
                class="hl-string">"InvoiceNumber": inv_num,
                class="hl-string">"ActivityName": activity_name,
                class="hl-string">"EventDateTime": act_date,
                class="hl-string">"CollectorName": user,
                class="hl-string">"IsAutomated": user == class="hl-string">'System'
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Fetch Promises to Pay
    print(class="hl-string">"Fetching Promises to Pay...")
    ptps = fetch_paged_data(class="hl-string">"promises", token, {class="hl-string">"created_from": START_DATE, class="hl-string">"created_to": END_DATE})
    for ptp in ptps:
        event_log.append({
            class="hl-string">"InvoiceNumber": str(ptp.get(class="hl-string">'invoice_number', class="hl-string">'')),
            class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Promise to Pay Created",
            class="hl-string">"EventDateTime": ptp.get(class="hl-string">'created_at'),
            class="hl-string">"CollectorName": ptp.get(class="hl-string">'created_by'),
            class="hl-string">"IsAutomated": False
        })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Fetch Disputes
    print(class="hl-string">"Fetching Disputes...")
    disputes = fetch_paged_data(class="hl-string">"disputes", token, {class="hl-string">"date_from": START_DATE, class="hl-string">"date_to": END_DATE})
    for disp in disputes:
        inv_num = str(disp.get(class="hl-string">'invoice_number', class="hl-string">''))
        create_ts = disp.get(class="hl-string">'create_date')
        status_history = disp.get(class="hl-string">'status_history', [])
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Event: Dispute Case Opened
        event_log.append({
            class="hl-string">"InvoiceNumber": inv_num,
            class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Dispute Case Opened",
            class="hl-string">"EventDateTime": create_ts,
            class="hl-string">"IsAutomated": False
        })
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Process Audit Trail for Status Changes
        for history in status_history:
            status = history.get(class="hl-string">'status', class="hl-string">'').lower()
            hist_date = history.get(class="hl-string">'date')
            
            if status == class="hl-string">'in_review' or status == class="hl-string">'investigation':
                event_log.append({
                    class="hl-string">"InvoiceNumber": inv_num,
                    class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Dispute Under Review",
                    class="hl-string">"EventDateTime": hist_date,
                    class="hl-string">"IsAutomated": False
                })
            elif status == class="hl-string">'resolved' or status == class="hl-string">'closed':
                 event_log.append({
                    class="hl-string">"InvoiceNumber": inv_num,
                    class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Dispute Resolved",
                    class="hl-string">"EventDateTime": hist_date,
                    class="hl-string">"IsAutomated": False
                })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 5. Fetch Payments
    print(class="hl-string">"Fetching Payments...")
    payments = fetch_paged_data(class="hl-string">"payments", token, {class="hl-string">"date_from": START_DATE, class="hl-string">"date_to": END_DATE})
    for pay in payments:
        inv_num = str(pay.get(class="hl-string">'invoice_number', class="hl-string">''))
        pay_date = pay.get(class="hl-string">'payment_date')
        pay_amount = float(pay.get(class="hl-string">'payment_amount', 0.0))
        inv_total = float(pay.get(class="hl-string">'invoice_total_amount', 0.0))
        is_matched = pay.get(class="hl-string">'is_matched', False)
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Determine Partial vs Full
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Note: logic simplified; usually compare accumulated payments
        if pay_amount < inv_total:
            act_name = class="hl-string">"Partial Payment Posted"
        else:
            act_name = class="hl-string">"Full Payment Received"
            
        event_log.append({
            class="hl-string">"InvoiceNumber": inv_num,
            class="hl-string">"ActivityName": act_name,
            class="hl-string">"EventDateTime": pay_date,
            class="hl-string">"InvoiceAmount": inv_total,
            class="hl-string">"IsAutomated": True
        })
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Event: Bank Statement Matched
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Trigger if the system flags this payment as successfully matched to bank line
        if is_matched:
             event_log.append({
                class="hl-string">"InvoiceNumber": inv_num,
                class="hl-string">"ActivityName": class="hl-string">"Bank Statement Matched",
                class="hl-string">"EventDateTime": pay_date, class=class="hl-string">"hl-comment"># Often same time as posting
                class="hl-string">"IsAutomated": True
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Export
    df = pd.DataFrame(event_log)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Ensure required columns exist even if empty
    required_cols = [class="hl-string">"InvoiceNumber", class="hl-string">"ActivityName", class="hl-string">"EventDateTime"]
    for col in required_cols:
        if col not in df.columns:
            df[col] = None
            
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Fill recommended cols with None if missing
    recommended_cols = [class="hl-string">"CustomerName", class="hl-string">"InvoiceAmount", class="hl-string">"DueDate", class="hl-string">"CollectorName", class="hl-string">"IsAutomated"]
    for col in recommended_cols:
        if col not in df.columns:
            df[col] = None

    df.dropna(subset=[class="hl-string">"InvoiceNumber", class="hl-string">"ActivityName", class="hl-string">"EventDateTime"], inplace=True)
    df.sort_values(by=[class="hl-string">"InvoiceNumber", class="hl-string">"EventDateTime"], inplace=True)
    
    output_file = class="hl-string">"HighRadius_EventLog.csv"
    df.to_csv(output_file, index=False)
    print(fclass="hl-string">"Extraction Complete. {len(df)} rows saved to {output_file}")

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

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