> 継続的なプロセス改善 > 変更管理 > Freshservice > データテンプレート

変更管理データテンプレート

Freshservice

変更管理データテンプレート

このテンプレートを使うと、変更管理プロセスの分析に必要なデータを収集できます。収集すべき属性、追跡すべき主要なアクティビティ、システムから情報を抽出する方法をまとめています。プロセスの発見と改善に必要なデータを準備する際にお役立てください。

収集を推奨する属性
追跡すべき主要なアクティビティ
Freshserviceからの抽出方法

イベントログを初めて扱いますか。学ぶプロセスマイニングのイベントログを作成する方法.

テンプレートをダウンロード

変更管理の属性

以下のデータ項目は、完全なイベントログを作成し、変更管理プロセスを詳細に分析するために欠かせません。

5 必須 8 推奨 8 任意

	名前	説明
	アクティビティ名 ActivityName	変更管理プロセス内で発生した特定のイベントまたはタスクの名前です。
説明「Change Request Created」、「Approval Requested」、「Implementation Completed」など、変更のライフサイクルにおける1つの手順またはマイルストーンを示す属性です。特定の変更リクエストIDにおけるアクティビティの順序が、プロセスマップの基礎になります。これらのアクティビティを分析すると、プロセスフローの把握、逸脱の検出、各段階にかかった時間の測定が可能です。重要な理由プロセスフローの手順を定義し、変更のライフサイクルを可視化するとともに、プロセスのバリアントやボトルネックを分析できます。入手先 Freshserviceの変更レコードにある監査ログ、アクティビティストリーム、またはステータス変更履歴から生成されます。例変更が承認されましたリスク評価を完了実装が開始されました変更がクローズされました
	イベント時刻 EventTime	特定のアクティビティまたはイベントが発生した正確な日時です。
説明プロセス内の各アクティビティには対応するタイムスタンプがあり、発生時点を示します。この時系列データは、アクティビティ間の所要時間の算出、待機時間の特定、プロセス全体のサイクルタイム分析に欠かせません。パフォーマンス分析、ボトルネックの特定、SLA遵守状況の監視にも利用できます。重要な理由プロセス手順間のサイクルタイム、所要時間、待機時間の算出など、時間に基づくすべての分析の基礎となるタイムスタンプです。入手先 Freshserviceの変更レコードにある監査ログまたはアクティビティストリームの各エントリに付随するタイムスタンプです。例 2023-10-26T10:00:00Z2023-10-26T11:30:00Z2023-10-27T14:15:00Z
	変更リクエストID ChangeRequestId	Freshserviceシステム内で送信された各変更リクエストを一意に識別するIDです。
説明変更リクエストIDは、開始からクローズまで、1件の変更ケースを識別する主要なIDです。関連するすべてのアクティビティ、承認、ログを一貫したタイムラインに結び付け、エンドツーエンドのプロセス分析を可能にします。プロセスマイニングでは、各変更のライフサイクルを再構築し、その経路、所要時間、結果を把握するために欠かせません。重要な理由関連するすべてのイベントをまとめる重要なCase IDです。1件の変更リクエストの全体の経過を追跡し、分析できます。入手先 FreshserviceのChangeオブジェクトにある主要フィールドです。例 CHG-10234CHG-10235CHG-10236
	ソースシステム SourceSystem	データが抽出されたシステムを識別します。
説明プロセスデータの取得元を示す属性です。このビューでは、値は常に「Freshservice」になります。複数のシステムからデータを統合する環境では特に、この属性を含めることが推奨されます。データの背景を明確にし、データガバナンスやトラブルシューティングにも役立つためです。重要な理由データの出所を明確にし、複数のエンタープライズシステムから取得したデータを分析する際に役立ちます。入手先データ抽出時に設定され、データの取得元を示す固定値です。例 Freshservice
	最終データ更新日時 LastDataUpdate	このレコードのデータがソースシステムから最後に更新された時点を示すタイムスタンプです。
説明各イベントについて、直近のデータ抽出または更新が行われた日時を記録する属性です。分析対象データの鮮度を把握し、最新情報に基づいて分析していることを確認するうえで重要です。データの整合性を保ち、分析結果がどの時点の情報に基づくものかを明確にできます。重要な理由データの最新性を把握できるようにし、プロセスマイニング分析が現行のデータに基づいていることを確認できます。入手先通常、データ取り込みまたはETLプロセス中に生成され、追加されます。例 2024-05-20T08:00:00Z2024-05-21T08:00:00Z
	リクエスト者名 RequesterName	変更リクエストを開始した個人の名前です。
説明リクエスト者は、検討対象として変更を提出した人物です。リクエスト者別にデータを分析すると、どの個人や役割が頻繁に変更を提出しているか、特定のユーザーからのリクエストが却下またはやり直しになりやすいかといった傾向を把握できます。部門情報と組み合わせれば、業務量の分析にも利用できます。重要な理由変更需要の発生元を特定し、トレーニングが必要なユーザーや、変更件数の多い特定のユーザーグループを明らかにできます。入手先 FreshserviceのChangeオブジェクトにある「Requested by」フィールドで、ユーザーレコードに紐付いています。例 Alice JohnsonRobert SmithMaria Garcia
	リスクレベル RiskLevel	変更を実装する際に伴うリスクを評価したレベルです。
説明リスクレベルは、変更が失敗した場合に想定される悪影響の大きさを分類します。一般的にはLow、Medium、Highなどがあります。この属性は、コンプライアンス分析や、高リスクの変更がより厳格なプロセス経路（追加の承認や詳細なテストなど）に従っているかを把握するうえで重要です。リスク管理の統制が正しく適用されていることの確認にも役立ちます。重要な理由コンプライアンスとリスク分析に欠かせません。高リスクの変更が適切な審査を受け、より厳格なプロセスに従っていることを確認できます。入手先 FreshserviceのChangeオブジェクトにある「Risk」フィールドに対応します。例低中高非常に高い
	変更ステータス ChangeStatus	変更リクエストの現在または最終的なステータスです。
説明特定の時点における変更リクエストの状態、または「Closed」、「Cancelled」、「Rejected」などの最終結果を示す属性です。正常に完了した変更と、失敗または中止された変更を区別する結果分析に欠かせません。ステータスで絞り込むと、特定の変更グループに対象を限定して分析できます。重要な理由変更の結果を分析し、成功率、失敗率、キャンセル率を把握できます。入手先 FreshserviceのChangeオブジェクトにある「Status」フィールドです。例クローズ済みキャンセル済み却下済みオープン
	変更タイプ ChangeType	Standard、Normal、Emergencyなど、変更の分類です。
説明変更タイプは、性質、リスク、承認要件に基づいて変更リクエストを分類します。Standard変更は事前承認済み、Normal変更は標準プロセスに従い、Emergency変更は迅速な対応が必要です。変更タイプ別にプロセスを分析すると、タイプごとに異なる経路やパフォーマンス特性（サイクルタイムや成功率など）があるかを把握できます。重要な理由変更タイプ別にプロセスを分けると、Standard、Normal、Emergencyの変更ごとに異なるプロセスの動きやパフォーマンス水準を明らかにできます。入手先 FreshserviceのChangeオブジェクトにある「Change Type」フィールドです。例標準通常緊急重大
	変更の優先度 ChangePriority	変更リクエストに割り当てられた優先度で、ビジネス上の重要性を示します。
説明優先度は通常、影響度と緊急度を組み合わせて決定され、リソース配分やスケジュール設定の指針になります。優先度がサイクルタイムやSLA遵守状況などのプロセス指標に与える影響を分析すると、高優先度の変更が低優先度の変更より速く処理されているかを確認できます。優先順位付けの方針が有効かどうかの評価にも役立ちます。重要な理由重要度の高い変更が適切に優先され、それに応じてリソースが配分されているかを確認できます。入手先 FreshserviceのChangeオブジェクトにある「Priority」フィールドです。例低中高至急
	担当グループ AssignedGroup	変更の実装を担当するチームまたはグループです。
説明変更作業を実施する担当チームを示す属性です。たとえば「Network Team」や「Database Administrators」などです。担当グループ別にプロセスのパフォーマンスを分析すると、チームの業務量や効率を把握し、リソースのボトルネックを特定できます。実装時間が長いチームや、実装後の問題が多いチームも明らかになります。重要な理由実装チームごとのパフォーマンスと業務量を分析し、リソースの制約や優れた取り組みを特定できます。入手先 FreshserviceのChangeオブジェクトにある「Group」または「Assigned Group」フィールドです。例インフラストラクチャチームアプリケーションサポートセキュリティ運用
	目標完了日 TargetCompletionDate	変更を完了すべき予定日、またはサービスレベル合意（SLA）に基づく期限です。
説明変更リクエストをクローズする期限を示す日付です。SLA遵守状況を測定する主要な基準になります。実際の終了時刻と目標完了日を比較すると、変更が予定どおり、予定より早く、または遅れて完了したかを判定できます。「Change SLA Adherence Rate」KPIの主要な入力値です。重要な理由期限どおりに提供できたか、またSLAを遵守できたかを測定する基準になります。いずれもプロセスパフォーマンスを示す重要な指標です。入手先 FreshserviceのChangeオブジェクトにある「Due by」または「SLA Target」などの専用日付フィールドが該当します。例 2023-11-10T17:00:00Z2023-11-15T17:00:00Z
	終了時刻 EndTime	変更リクエストケースで最後に記録されたイベントのタイムスタンプです。
説明終了時刻は、変更リクエストのライフサイクルが終了した時点を示し、通常は「Change Closed」または「Change Cancelled」アクティビティに対応します。開始時刻と組み合わせて、各ケースのエンドツーエンドの総サイクルタイムを算出します。この属性を分析すると、変更管理プロセス全体の所要時間と処理量を把握できます。重要な理由変更リクエストの総サイクルタイムを算出するために欠かせません。プロセス効率を測る主要KPIです。入手先特定の変更リクエストIDにおけるイベントログの最終アクティビティのタイムスタンプです。例 2023-11-05T18:00:00Z2023-11-06T09:45:00Z
	SLA違反の有無 IsSlaBreached	変更リクエストが目標日を過ぎて完了したかどうかを示すブール値のフラグです。
説明 SLA遵守状況を示す二値の属性です。変更の終了時刻が目標完了日より後の場合は「true」、それ以外は「false」になります。SLA遵守状況に関するダッシュボードやKPIを簡単に作成でき、期限超過の変更をすばやく絞り込み、集計できます。「Change SLA Adherence Rate」KPIを直接支援します。重要な理由 SLAパフォーマンスを明確な二値の結果で示し、期限内の変更と期限超過の変更を簡単に絞り込み、レポートできます。入手先 EndTimeとTargetCompletionDateを比較して算出します。EndTime > TargetCompletionDateの場合はtrueです。例 truefalse
	クローズコード CloseCode	変更リクエストをクローズした理由または理由コードです。
説明クローズコードは、クローズされた変更の結果に関する詳細を示します。例として、「Implemented Successfully」、「Backed Out」、「Rejected」などがあります。最終ステータスだけでは分からない背景を補い、変更管理プロセスにおける成功や失敗のパターンをより細かく分析できます。重要な理由変更結果の詳細を把握し、変更が成功、失敗、または切り戻しになった理由を深く分析できます。入手先 Freshserviceのドキュメントを参照するか、Changeフォームに「Closure Code」または同様のフィールドがあるか確認してください。例成功問題ありで成功失敗切り戻し済み
	実装所要時間 ImplementationDuration	変更の実装フェーズにかかった時間です。
説明この指標は、通常、「Implementation Started」アクティビティから「Implementation Completed」アクティビティまでの時間を測定し、実装作業の所要時間を算出します。技術的な実行フェーズの効率分析に使用し、「Change Implementation Phase Efficiency」ダッシュボードを支援します。所要時間が長い場合は、技術的な複雑さ、リソース不足、予期しない課題などが考えられます。重要な理由計画や承認の遅延とは分けて、技術作業そのものの効率を測定します。入手先「Implementation Started」アクティビティと「Implementation Completed」アクティビティの時間差として算出します。例 4時間1時間30分8時間
	影響度 ImpactLevel	変更が失敗した場合、またはサービス中断を引き起こした場合に想定されるビジネスへの影響を評価したレベルです。
説明影響度は、1人のユーザーに影響する低レベルから、組織全体に影響する高レベルまで、業務への潜在的な影響を示します。通常、緊急度とともに全体の優先度を決定します。影響度別に分析すると、事業継続性に大きな脅威となる変更が適切に処理されているかを把握できます。重要な理由リスク分析に役立ち、ビジネスへの影響が大きい変更がより慎重に管理されていることを確認できます。入手先 FreshserviceのChangeオブジェクトにある「Impact」フィールドに対応します。例低中高
	承認所要時間 ApprovalDuration	変更リクエストが承認段階にとどまった時間です。
説明承認を依頼してから、承認または却下されるまでの時間を測定する計算値です。「Change Approval Phase Duration」ダッシュボードに欠かせず、承認ワークフローのボトルネックを特定できます。この指標を分析すると、承認者の対応の遅れ、グループ間の引き継ぎの非効率、意思決定における構造的な遅延を明らかにできます。重要な理由承認段階の効率を直接測定し、変更を遅らせるボトルネックを特定して解消するのに役立ちます。入手先「Approval Requested」アクティビティと「Change Approved」または「Change Rejected」アクティビティの間の時間差として算出します。例 1日2時間5時間30分3日
	緊急度 Urgency	ビジネス上、変更をどれだけ早く実装する必要があるかを示します。
説明緊急度は、変更の時間的な切迫度を示します。たとえば、セキュリティパッチは緊急度が高い場合があります。通常、影響度と組み合わせて優先度を設定し、時間的制約のあるビジネスニーズにプロセスが適切に対応できているかを分析できます。緊急度の高い変更が実際にプロセスを速く通過しているかも確認できます。重要な理由変更の時間的な切迫度を把握でき、サイクルタイムと関連付けてプロセスの応答性を評価できます。入手先 FreshserviceのChangeオブジェクトにある「Urgency」フィールドです。例低中高
	部門名 DepartmentName	変更をリクエストしたユーザーの所属部門です。
説明変更リクエストを開始した事業部門を示し、組織上の背景を提供する属性です。部門別に分析すると、どの部門が最も多く変更を発生させているか、却下率が高いか、サイクルタイムが長いかを明らかにできます。対象を絞ったプロセス改善やリソース計画に役立つ情報です。重要な理由異なる事業部門のプロセスパフォーマンスと需要を分析し、対象を絞った改善を進められます。入手先通常、Freshserviceに登録されたリクエスト者のユーザープロファイルから取得されます。例財務人事情報技術マーケティング
	関連インシデント数 AssociatedIncidentsCount	実装後にこの変更リクエストへ関連付けられたインシデントの数です。
説明デプロイの結果として作成されたインシデント数を数え、変更が下流に及ぼした影響を定量化する指標です。件数が多い場合は、計画、テスト、または実装の品質に問題がある可能性があります。「Post-Implementation Issue Rate」KPIの直接的な入力値であり、変更の安定性と成否を測定するうえで欠かせません。重要な理由実装された変更の品質と安定性を直接測定し、サービス中断を引き起こした変更を特定できます。入手先 Freshserviceで変更チケットに関連付けられたIncidentチケットの数を数えて算出します。例 015

必須推奨任意

変更管理アクティビティ

変更管理プロセスを詳細にディスカバリーするため、イベントログで正確に追跡すべき重要なプロセス手順とマイルストーンです。

5 推奨 10 任意

	アクティビティ	説明
	変更がクローズされました	変更管理プロセスが正式に正常完了したことを示します。変更チケットのステータスが最終状態である「Closed」に移行した際に、このイベントが取得されます。
重要な理由プロセスの主要な終了イベントです。エンドツーエンドの「Average Change Cycle Time」と「Change SLA Adherence Rate」を算出するための最終データポイントになります。入手先変更チケットの履歴で、最終ステータスが「Closed」に変更された時点のタイムスタンプから取得されます。取得最終ステータスが「Closed」に変更された時点のタイムスタンプです。イベントタイプ explicit
	変更がスケジュールされました	承認済みの変更を実装する具体的な開始時刻と終了時刻を設定するアクティビティです。通常、「Scheduled Start Time」と「Scheduled End Time」フィールドに値が入力されたことから推定されます。
重要な理由実装段階の開始を促す重要なマイルストーンです。「Average Implementation Time」の算出やスケジュール効率の分析に欠かせません。入手先スケジュール関連の日付フィールドが入力され、ステータスが「Scheduled」または同様の値に変更された時点のタイムスタンプから推定されます。取得「Scheduled Start Date」が入力され、対応するステータスが更新されたことから推定されます。イベントタイプ inferred
	変更が承認されました	Change Advisory Board（CAB）などの指定された承認権限者が、変更リクエストを進めることを正式に承認する重要なマイルストーンです。通常、システムに明示的なアクションとして記録されます。
重要な理由承認段階の終了と、実装計画の開始を示します。このアクティビティは、「Average Change Approval Time」と「First-Pass Approval Rate」を測定するうえで欠かせません。入手先承認者が「Approve」ボタンをクリックした際、Freshserviceによって明示的なイベントとして記録されます。イベントはタイムスタンプとともにチケットのアクティビティログに保存されます。取得承認タブまたはアクティビティログに記録された「Approved」アクションのタイムスタンプです。イベントタイプ explicit
	変更要求を作成	Freshserviceに新しい変更リクエストが正式に記録され、変更管理プロセスが正式に開始されたことを示します。ユーザーが新しい変更チケットを保存すると、このイベントが明示的に記録され、一意のChange Request IDと作成タイムスタンプが生成されます。
重要な理由これはプロセスの主要な開始イベントです。このアクティビティから「Change Closed」までの時間を分析することで、プロセス効率の主要KPIであるエンドツーエンドのサイクルタイムを把握できます。入手先変更レコードの監査履歴に明示的なイベントとして記録されます。変更チケットの作成タイムスタンプに対応します。取得変更リクエストレコードの作成タイムスタンプです。イベントタイプ explicit
	実装が完了しました	変更を実装する技術的な作業が完了したことを示します。通常、「Pending Review」など、実装後の状態を示すステータスへの変更から推定されます。
重要な理由中核となる実装作業の終了を示すマイルストーンです。「Average Implementation Time」を算出する際の終点となり、テストまたはレビューの開始を示します。入手先「Pending Review」、「Awaiting Testing」、「Completed」などの値へステータスが変更されたことから推定されます。取得ステータスフィールドが「Pending Review」または同様の値に変更されたことから推定されます。イベントタイプ inferred
	テストが完了しました	変更が正常に完了し、悪影響を引き起こしていないことを確認するために必要なテストと検証がすべて完了したことを示します。タスクのクローズまたはステータス変更から推定される場合があります。
重要な理由このアクティビティを追跡すると、「Testing Completion Rate」KPIを測定でき、最終的にクローズする前に変更が適切に検証されたことを確認できます。実装後の問題の削減にもつながります。入手先この情報の取得は難しい場合があり、関連付けられた「Testing」タスクの完了、またはステータスが「Testing Complete」に変更されたことから推定する必要があります。取得変更に関連付けられたテスト関連タスクがクローズされたことから推定されます。イベントタイプ inferred
	リスク評価を完了	変更に伴う潜在的なリスクの正式な評価が完了したことを示します。通常は、リスクレベル項目が入力または更新された時点、または関連タスクが完了した時点から推定します。
重要な理由このアクティビティを追跡することで、リスク評価を義務付ける変更ポリシーへのコンプライアンスを確認できます。「Risk Assessment Coverage」や、この重要なステップにかかった時間も分析できます。入手先変更フォームの「Risk」項目がタイムスタンプ付きで更新された時点、またはリスク分析に関する特定のタスクが完了した時点から推定します。取得「Risk」項目が入力された時点のタイムスタンプ、または関連するチェックリスト項目が完了としてマークされた時点から推定します。イベントタイプ inferred
	変更がキャンセルされました	変更リクエストが完了前に終了したことを示します。チケットのステータスが「Cancelled」または「Withdrawn」に設定された際に取得される、別の終了状態です。
重要な理由キャンセルされた変更を分析すると、初期の計画や承認段階にある問題を明らかにできます。たとえば、リクエストが不要になった、または有効なビジネス上の根拠がないといった問題です。入手先ステータスが「Cancelled」またはそれに相当する終端ステータス（「Closed」以外）に変更された時点のタイムスタンプから取得されます。取得ステータスが「Cancelled」に変更された時点のタイムスタンプです。イベントタイプ explicit
	変更が再オープンされました	以前にクローズまたは解決された変更が、通常は実装後に発見された問題を理由にオープン状態へ戻されたときに発生します。クローズ状態からオープン状態へのステータス変更から推定されます。
重要な理由このアクティビティは、やり直しや変更の失敗を示す強い指標です。発生頻度を追跡することは、変更の品質とテストの有効性を把握するうえで重要です。入手先チケットのアクティビティログで、「Closed」または「Resolved」から「Open」または「In Progress」へステータスが戻ったことを検出して推定されます。取得終端状態（例：「Closed」）から非終端状態（例：「Open」）へのステータス変更を検出します。イベントタイプ inferred
	変更が却下されました	承認者が変更リクエストを正式に却下し、先に進められない状態になったことを示します。このアクションは明示的に記録され、多くの場合、プロセスはやり直しのループに入ります。
重要な理由このアクティビティは、やり直しの分析やプロセス失敗の原因特定に欠かせません。却下の頻度が高い場合は、リクエストの品質やリスク評価に問題がある可能性があります。入手先承認者が「Reject」ボタンをクリックした際、Freshserviceによって明示的なイベントとして記録されます。イベントはチケットのアクティビティログに保存されます。取得承認タブまたはアクティビティログに記録された「Rejected」アクションのタイムスタンプです。イベントタイプ explicit
	変更へのメモ追加	変更リクエストにコメントやメモが追加されたことを示すアクティビティです。Freshserviceでは、各チケットのアクティビティフィードにこれらのイベントが明示的に記録されます。
重要な理由中核となるプロセス手順ではありませんが、メモを追跡すると、特に承認や計画の段階で発生した遅延の背景を把握できます。メモの頻度が高い場合は、要件が不明確である、またはコミュニケーションに問題がある可能性があります。入手先変更リクエストチケットの「Activity」または「Audit」セクションに、タイムスタンプとメモを追加したユーザーとともに明示的に記録されます。取得チケットのアクティビティログに「Note Added」イベントとして記録されます。イベントタイプ explicit
	実装が開始されました	変更の実際のデプロイまたは実行が始まったことを示します。通常、変更リクエストのステータスが「In Progress」または同様の進行中の状態に更新されたことから推定されます。
重要な理由実装が進行している期間を追跡するための明確な開始点になります。待機時間と実際に作業している時間を区別できます。入手先予定された開始時刻に、「In Progress」や「Implementation in Progress」などの値へステータスが変更されたことから推定されます。取得ステータスフィールドが「In Progress」に変更されたことから推定されます。イベントタイプ inferred
	実装後レビューが完了しました	変更の成否を評価し、得られた教訓を記録するPost-Implementation Review（PIR）が完了したことを示します。実装後にレビュー用のメモが追加されたこと、またはステータスが更新されたことから推定される場合があります。
重要な理由正式なレビュー手順が実施されたことを確認できます。このアクティビティを分析すると、変更の有効性を把握し、継続的なプロセス改善に役立てられます。入手先実装日後に変更フォームのPIR関連フィールドが入力されたこと、またはステータスが「Review Complete」などの状態に変更されたことから推定されます。取得 PIRメモフィールドに値が入力されたこと、または特定のステータス更新から推定されます。イベントタイプ inferred
	承認を依頼	変更リクエストが正式にレビューと承認に提出された時点を示します。通常は、変更リクエストのステータスが「Awaiting Approval」などに変わった時点、または承認者に割り当てられた時点から推定します。
重要な理由このアクティビティは承認フェーズの開始を示します。この時点から「Change Approved」までの所要時間を測定することは、承認サイクルのボトルネックを特定するうえで重要です。入手先 Activity Logから推定するか、ステータス項目が「Awaiting Approval」に変わったことを追跡して特定します。このステータス変更のタイムスタンプをイベント時刻として使用します。取得ステータス項目が「Awaiting Approval」に変わったことから推定します。イベントタイプ inferred
	計画が完了しました	実装計画や切り戻し計画の作成など、変更に必要な計画がすべて確定したことを示します。通常、承認後のステータス変更から推定されます。
重要な理由計画から実行への移行を示します。計画段階の所要時間を分析すると、実装前のアクティビティを効率化できる箇所を特定できます。入手先「Pending Release」などの計画関連ステータスから、「Scheduled」などの実装ステータスへ変更されたことから推定されます。取得「Planning in Progress」または同様の状態から別のステータスへ変更されたことから推定されます。イベントタイプ inferred

推奨任意

抽出ガイド

Freshserviceからデータを取得する方法

ステップ

Freshservice Analyticsにアクセス：Analyticsモジュールでレポートを作成・表示する権限を持つアカウントで、Freshserviceの環境にログインします。
新しいレポートを作成：Analyticsセクションに移動し、新しいレポートを作成します。「Process Mining - Change Management Event Log」など、内容が分かる名前を付けます。
最初のウィジェットを追加（Change Request Created）：レポートに新しいウィジェットを追加します。モジュールとして「Changes」を選択し、指標に「Count of Changes」を指定します。「Group by」セクションに「Change ID」と「Created at」を追加します。このウィジェットを「Change Request Created」アクティビティのデータソースとして使用します。
レポートのフィルターを設定：「Created at」の日付を基準に、レポート全体へグローバルフィルターを適用します。たとえば、過去6か月を指定します。データの整合性を保つため、このフィルターが後続のすべてのウィジェットに適用されることを確認します。
各アクティビティのウィジェットを作成：必要な15個のアクティビティごとに、新しいウィジェットの追加と設定を繰り返します。各イベントを切り分けるため、異なるフィールド、ステータス、モジュールを使用します。たとえば「Change Approved」では、「Approved on」日付でグループ化します。「Implementation Started」のようなステータスベースのイベントでは、Status is In Progressでフィルターした指標を使用し、該当する変更についてLast Updated atタイムスタンプでグループ化します。各ウィジェットの詳細は「query」セクションの設定を参照してください。
基になるデータをエクスポート：15個すべてのウィジェットを設定してレポートが読み込まれたら、各ウィジェットを個別に開きます。オプションアイコン（3つの点）をクリックし、「Export」、「Export underlying data」の順に選択します。CSV形式を選択します。
エクスポートしたファイルを統合：15個のCSVファイルが作成されます。各ファイルを開き、ActivityNameという新しい列を追加します。この列に、対応するアクティビティ名を入力します（1つ目のファイルには「Change Request Created」、2つ目には「Change Approved」など）。
1つのイベントログに統合：変更した15個のCSVファイルのデータを、1つのマスターCSVファイルにまとめます。統合前に、すべてのファイルで列見出しが一致していることを確認します。
列名を標準化：マスターファイルの列名を、必要なスキーマに合わせて変更します。たとえば、「Change ID」をChangeRequestIdに変更し、各ファイルの日付列（「Created at」、「Approved on」など）をEventTimeに変更します。
固定属性と推奨属性を追加：最終的なスプレッドシートに次の列を追加します。SourceSystemにはすべての行で「Freshservice」を入力し、LastDataUpdateにはエクスポート時点の現在日時を入力します。「ChangeStatus」、「ChangeType」などの推奨属性の列も追加します。これらは、FreshserviceでChange IDごとの詳細を含む「enrichment」レポートを別途作成し、VLOOKUPなどのスプレッドシート関数でデータを結合して入力できます。
最終形式を確認：最終CSVファイルを確認し、タイムスタンプの形式が統一されていること、空行がないこと、列見出しがProcessMindへのアップロードに必要なスキーマと完全に一致していることを確認します。

設定

前提条件：Freshservice Analyticsモジュールへのアクセスが必要です。通常、ProプランとEnterpriseプランで利用できます。レポートの作成と変更管理データの表示権限を持つロールが必要です。
日付範囲フィルター：「Created at is in the last 180 days」など、一貫した日付範囲フィルターをレポート全体に適用することが重要です。これにより、すべてのウィジェットが同じ変更依頼を対象にします。
ウィジェット設定：各ウィジェットは、1つの業務アクティビティだけを切り分けるように設定します。特定のステータスでフィルターする、「Approved on」のような専用の日付フィールドを使う、またはステータスフィルターと「Last Updated at」フィールドを組み合わせる方法が一般的です。
基になるデータのエクスポート：ウィジェット画像や集計データの「Export」ではなく、必ず「Export underlying data」を使用します。イベントログに必要な、生の行単位のデータを取得できます。
パフォーマンスに関する考慮事項：ウィジェットが12個を超え、日付範囲が1年を超えるレポートは、読み込みに時間がかかる場合があります。パフォーマンスへの影響を抑えるため、利用の少ない時間帯にレポートの実行とデータのエクスポートを行うことを推奨します。

a サンプルクエリ sql

/* This is a configuration guide for creating widgets in Freshservice Analytics. 
Create one widget for each of the following 15 configurations. */

// Widget 1: Change Request Created
Widget.Module = "Changes"
Widget.Metric = "Count of Changes"
Widget.GroupBy = ["Change ID", "Created at"]
Widget.ColumnsToExport = {"Change ID": "ChangeRequestId", "Created at": "EventTime"}

// Widget 2: Approval Requested
Widget.Module = "Changes"
Widget.Metric = "Count of Changes (Filtered: Status history contains 'Awaiting Approval')"
Widget.GroupBy = ["Change ID", "First moved to awaiting approval at"]
Widget.ColumnsToExport = {"Change ID": "ChangeRequestId", "First moved to awaiting approval at": "EventTime"}

// Widget 3: Risk Assessment Completed
Widget.Module = "Changes"
Widget.Metric = "Count of Changes (Filtered: Risk is not empty)"
Widget.GroupBy = ["Change ID", "[Timestamp of first Risk update]"] // Note: This may require using 'Last Updated at' with a specific condition or a custom field.
Widget.ColumnsToExport = {"Change ID": "ChangeRequestId", "[Timestamp of first Risk update]": "EventTime"}

// Widget 4: Note Added to Change
Widget.Module = "Ticket Activities"
Widget.Metric = "Count of Activities (Filtered: Activity Type is 'Note added' AND Parent Type is 'Change')"
Widget.GroupBy = ["Parent ID", "Performed at"]
Widget.ColumnsToExport = {"Parent ID": "ChangeRequestId", "Performed at": "EventTime"}

// Widget 5: Change Approved
Widget.Module = "Changes"
Widget.Metric = "Count of Changes (Filtered: Status is 'Approved')"
Widget.GroupBy = ["Change ID", "Approved on"]
Widget.ColumnsToExport = {"Change ID": "ChangeRequestId", "Approved on": "EventTime"}

// Widget 6: Change Rejected
Widget.Module = "Changes"
Widget.Metric = "Count of Changes (Filtered: Status is 'Rejected')"
Widget.GroupBy = ["Change ID", "Last Updated at"]
Widget.ColumnsToExport = {"Change ID": "ChangeRequestId", "Last Updated at": "EventTime"}

// Widget 7: Planning Completed
Widget.Module = "Changes"
Widget.Metric = "Count of Changes (Filtered: Status history contains 'Pending Release')"
Widget.GroupBy = ["Change ID", "Last Updated at"]
Widget.ColumnsToExport = {"Change ID": "ChangeRequestId", "Last Updated at": "EventTime"}

// Widget 8: Change Scheduled
Widget.Module = "Changes"
Widget.Metric = "Count of Changes (Filtered: Scheduled Start Time is not empty)"
Widget.GroupBy = ["Change ID", "[Timestamp of first Schedule update]"] // Note: This often corresponds to the 'Last Updated at' when the schedule fields were populated.
Widget.ColumnsToExport = {"Change ID": "ChangeRequestId", "[Timestamp of first Schedule update]": "EventTime"}

// Widget 9: Implementation Started
Widget.Module = "Changes"
Widget.Metric = "Count of Changes (Filtered: Status is 'In Progress')"
Widget.GroupBy = ["Change ID", "Last Updated at"]
Widget.ColumnsToExport = {"Change ID": "ChangeRequestId", "Last Updated at": "EventTime"}

// Widget 10: Implementation Completed
Widget.Module = "Changes"
Widget.Metric = "Count of Changes (Filtered: Status history contains 'Pending Review')"
Widget.GroupBy = ["Change ID", "Last Updated at"]
Widget.ColumnsToExport = {"Change ID": "ChangeRequestId", "Last Updated at": "EventTime"}

// Widget 11: Testing Completed
Widget.Module = "Changes"
Widget.Metric = "Count of Changes (Filtered: Status history contains 'Pending Review' OR custom testing status)"
Widget.GroupBy = ["Change ID", "[Timestamp for status change to review]"] // Use 'Last Updated at' corresponding to the status change.
Widget.ColumnsToExport = {"Change ID": "ChangeRequestId", "[Timestamp for status change to review]": "EventTime"}

// Widget 12: Post-Implementation Review Done
Widget.Module = "Changes"
Widget.Metric = "Count of Changes (Filtered: Status is 'Closed' AND [PIR field is populated])"
Widget.GroupBy = ["Change ID", "Last Updated at"]
Widget.ColumnsToExport = {"Change ID": "ChangeRequestId", "Last Updated at": "EventTime"}

// Widget 13: Change Re-Opened
Widget.Module = "Changes"
Widget.Metric = "Count of Changes (Filtered: Status history contains 'Re-opened')"
Widget.GroupBy = ["Change ID", "Last Updated at"]
Widget.ColumnsToExport = {"Change ID": "ChangeRequestId", "Last Updated at": "EventTime"}

// Widget 14: Change Closed
Widget.Module = "Changes"
Widget.Metric = "Count of Changes (Filtered: Status is 'Closed')"
Widget.GroupBy = ["Change ID", "Closed at"]
Widget.ColumnsToExport = {"Change ID": "ChangeRequestId", "Closed at": "EventTime"}

// Widget 15: Change Cancelled
Widget.Module = "Changes"
Widget.Metric = "Count of Changes (Filtered: Status is 'Cancelled' OR Status is 'Withdrawn')"
Widget.GroupBy = ["Change ID", "Last Updated at"]
Widget.ColumnsToExport = {"Change ID": "ChangeRequestId", "Last Updated at": "EventTime"}

ステップ

前提条件：システムにPython 3がインストールされていることを確認します。API呼び出しに使うrequestsと、データ操作に使うpandasを、ターミナルで次のコマンドを実行してインストールします：pip install requests pandas。
APIキーを取得：管理者としてFreshserviceの環境にログインします。プロフィール設定でAPIセクションを開き、新しいAPIキーを生成します。このキーはスクリプトで必要になるため、安全にコピーして保管します。
スクリプトを設定：新しいPythonファイル（例：extract_freshservice_changes.py）を作成します。「query」セクションに記載された完全なPythonスクリプトをこのファイルにコピーします。スクリプト上部のプレースホルダー変数FRESHSERVICE_DOMAIN（例：your-company.freshservice.com）とAPI_KEYを、認証情報に合わせて更新します。
抽出期間を設定：スクリプトのUPDATED_SINCE_FILTER変数を変更し、データ抽出の開始日を指定します。ISO 8601形式（例：YYYY-MM-DDTHH:MM:SSZ）を使用します。最初は直近3～6か月から始めることを推奨します。
スクリプトを実行：ターミナルで次のコマンドを実行します：python extract_freshservice_changes.py。スクリプトはFreshservice APIから変更データとアクティビティデータの取得を開始し、結果の各ページを処理しながら進捗を表示します。
APIデータを取得：指定した期間内に更新されたすべての変更依頼を処理し、各変更の完全なアクティビティ履歴を取得します。データ量が多い場合は、APIのレート制限により時間がかかることがあります。
データをイベントログに変換：スクリプトは生のJSONレスポンスを処理します。アクティビティタイプやステータス変更から、「Change Request Created」、「Status changed to Closed」、「Note added」などの特定のイベントを識別します。その後、必要なイベントログ構造にマッピングし、識別したアクティビティごとに1行を作成します。
追加属性を算出：初期イベントログの作成後、スクリプトが後処理を行います。SourceSystemやLastDataUpdateなどの固定列を追加し、一意のChangeRequestIdごとに最新のEventTimeを特定して、各ケースのEndTimeを算出します。
CSVにエクスポート：スクリプトが完了すると、実行したスクリプトと同じディレクトリに、最終イベントログをfreshservice_change_management_event_log.csvという名前で保存します。このファイルは、プロセスマイニングツールに直接アップロードできる形式です。

設定

APIキー：FreshserviceのAPIキーが必要です。変更管理モジュールへの広範な読み取り権限を持つ管理者またはユーザープロフィールに関連付けられている必要があります。
Freshserviceドメイン：組織固有のFreshserviceドメインを指定する必要があります。例：your-company.freshservice.com。
日付範囲（UPDATED_SINCE_FILTER）：この設定は、最終更新時刻に基づいて変更をフィルターします。完全な履歴を抽出するには非常に早い日付を指定してスクリプトを実行する必要がある場合がありますが、初期分析ではパフォーマンスを考慮し、3～6か月の範囲を推奨します。履歴全体を読み込む場合は時間がかかり、APIのレート制限に達する可能性があります。
ステータスマッピング：スクリプトは、ステータス変更から多くのアクティビティを推定します（例：「In Progress」ステータスから「Implementation Started」）。これらのステータス名はスクリプトに固定で記述されています。Freshserviceの環境で設定されているカスタムステータスに合わせて、文字列を変更する必要がある場合があります。
パフォーマンス：スクリプトは各変更依頼のすべてのアクティビティを個別に取得します。数万件の変更がある環境では、API呼び出し回数とレート制限の影響により、抽出に数時間かかる場合があります。

a サンプルクエリ python

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

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your Freshservice domain (e.g., class="hl-string">'your-company.freshservice.com')
FRESHSERVICE_DOMAIN = class="hl-string">"[YOUR_DOMAIN]"
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your Freshservice API Key
API_KEY = class="hl-string">"[YOUR_API_KEY]"

class=class="hl-string">"hl-comment"># Filter for changes updated since a specific date (ISO 8601 format)
class=class="hl-string">"hl-comment"># Example: class="hl-string">'2023-01-01T00:00:00Z'
UPDATED_SINCE_FILTER = class="hl-string">"2023-01-01T00:00:00Z"

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Script --- 
BASE_URL = fclass="hl-string">"https://{FRESHSERVICE_DOMAIN}/api/v2"

def get_all_changes(updated_since):
    changes = []
    url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}/changes?updated_since={updated_since}"
    page = 1
    while url:
        print(fclass="hl-string">"Fetching changes page {page}...")
        try:
            response = requests.get(url, auth=(API_KEY, class="hl-string">'X'))
            response.raise_for_status()  class=class="hl-string">"hl-comment"># Raise an exception for bad status codes
            data = response.json()
            changes.extend(data[class="hl-string">'changes'])
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Freshservice uses the class="hl-string">'Link' header for pagination
            if class="hl-string">'Link' in response.headers:
                url = response.headers[class="hl-string">'Link'].split(class="hl-string">';')[0].strip(class="hl-string">'<>')
            else:
                url = None
            page += 1
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching changes: {e}")
            if response.status_code == 429: class=class="hl-string">"hl-comment"># Rate limit exceeded
                print(class="hl-string">"Rate limit exceeded. Waiting for 60 seconds...")
                time.sleep(60)
                continue class=class="hl-string">"hl-comment"># Retry the same URL
            else:
                url = None class=class="hl-string">"hl-comment"># Stop on other errors
    return changes

def get_change_activities(change_id):
    activities = []
    url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}/changes/{change_id}/activities"
    while url:
        try:
            response = requests.get(url, auth=(API_KEY, class="hl-string">'X'))
            response.raise_for_status()
            data = response.json()
            activities.extend(data[class="hl-string">'activities'])
            if class="hl-string">'Link' in response.headers:
                url = response.headers[class="hl-string">'Link'].split(class="hl-string">';')[0].strip(class="hl-string">'<>')
            else:
                url = None
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching activities for change {change_id}: {e}")
            if response.status_code == 429: class=class="hl-string">"hl-comment"># Rate limit exceeded
                print(class="hl-string">"Rate limit exceeded. Waiting for 60 seconds...")
                time.sleep(60)
                continue class=class="hl-string">"hl-comment"># Retry the same URL
            else:
                url = None class=class="hl-string">"hl-comment"># Stop on other errors
    return activities

def main():
    print(class="hl-string">"Starting Freshservice data extraction...")
    all_changes = get_all_changes(UPDATED_SINCE_FILTER)
    event_log = []
    total_changes = len(all_changes)
    
    print(fclass="hl-string">"Found {total_changes} changes to process.")

    for index, change in enumerate(all_changes):
        print(fclass="hl-string">"Processing change {index + 1}/{total_changes}: ID {change['id']}")
        change_id = change[class="hl-string">'id']
        requester_name = change[class="hl-string">'requester'][class="hl-string">'first_name'] + class="hl-string">' ' + change[class="hl-string">'requester'][class="hl-string">'last_name'] if change.get(class="hl-string">'requester') else None
        assigned_group = change[class="hl-string">'group'][class="hl-string">'name'] if change.get(class="hl-string">'group') else None

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Base attributes for all events of this case
        base_event = {
            class="hl-string">'ChangeRequestId': change_id,
            class="hl-string">'ChangeStatus': change.get(class="hl-string">'status_name'),
            class="hl-string">'ChangeType': change.get(class="hl-string">'change_type_name'),
            class="hl-string">'ChangePriority': change.get(class="hl-string">'priority_name'),
            class="hl-string">'RequesterName': requester_name,
            class="hl-string">'AssignedGroup': assigned_group,
            class="hl-string">'RiskLevel': change.get(class="hl-string">'risk_name'),
            class="hl-string">'TargetCompletionDate': change.get(class="hl-string">'planned_end_date'),
            class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Freshservice',
            class="hl-string">'LastDataUpdate': datetime.now(timezone.utc).isoformat()
        }

        class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Change Request Created
        event_log.append({
            **base_event,
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Change Request Created',
            class="hl-string">'EventTime': change[class="hl-string">'created_at']
        })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Fetch and process activities
        activities = get_change_activities(change_id)
        for activity in activities:
            activity_event_time = activity[class="hl-string">'performed_at']

            class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Note Added to Change
            if activity[class="hl-string">'activity_type'] == class="hl-string">'Note Added':
                event_log.append({
                    **base_event,
                    class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Note Added to Change',
                    class="hl-string">'EventTime': activity_event_time
                })
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># 5. Change Approved & 6. Change Rejected
            if activity[class="hl-string">'activity_type'] == class="hl-string">'Approval' and class="hl-string">'status_name' in activity[class="hl-string">'activity_data']:
                if activity[class="hl-string">'activity_data'][class="hl-string">'status_name'] == class="hl-string">'Approved':
                    event_log.append({
                        **base_event,
                        class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Change Approved',
                        class="hl-string">'EventTime': activity_event_time
                    })
                elif activity[class="hl-string">'activity_data'][class="hl-string">'status_name'] == class="hl-string">'Rejected':
                    event_log.append({
                        **base_event,
                        class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Change Rejected',
                        class="hl-string">'EventTime': activity_event_time
                    })
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Process status changes and field updates
            if class="hl-string">'changes' in activity[class="hl-string">'activity_data']:
                previous_status_id = activity[class="hl-string">'activity_data'][class="hl-string">'changes'].get(class="hl-string">'status', [None, None])[0]
                new_status_name = activity[class="hl-string">'activity_data'][class="hl-string">'changes'].get(class="hl-string">'status', [None, class="hl-string">''])[1]
                previous_status_name = change[class="hl-string">'status_name_label_mapping'].get(str(previous_status_id))

                class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Approval Requested
                if new_status_name == class="hl-string">'Awaiting Approval':
                    event_log.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Approval Requested', class="hl-string">'EventTime': activity_event_time})
                
                class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Risk Assessment Completed
                if class="hl-string">'risk' in activity[class="hl-string">'activity_data'][class="hl-string">'changes']:
                    event_log.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Risk Assessment Completed', class="hl-string">'EventTime': activity_event_time})

                class=class="hl-string">"hl-comment"># 7. Planning Completed (Inferred)
                if new_status_name == class="hl-string">'Open' and previous_status_name == class="hl-string">'Awaiting Approval':
                     event_log.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Planning Completed', class="hl-string">'EventTime': activity_event_time})

                class=class="hl-string">"hl-comment"># 8. Change Scheduled (Inferred)
                if class="hl-string">'planned_start_date' in activity[class="hl-string">'activity_data'][class="hl-string">'changes'] or class="hl-string">'planned_end_date' in activity[class="hl-string">'activity_data'][class="hl-string">'changes']:
                     event_log.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Change Scheduled', class="hl-string">'EventTime': activity_event_time})

                class=class="hl-string">"hl-comment"># 9. Implementation Started (Inferred)
                if new_status_name == class="hl-string">'In Progress':
                     event_log.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Implementation Started', class="hl-string">'EventTime': activity_event_time})

                class=class="hl-string">"hl-comment"># 10. Implementation Completed (Inferred)
                if new_status_name == class="hl-string">'Pending Review':
                     event_log.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Implementation Completed', class="hl-string">'EventTime': activity_event_time})

                class=class="hl-string">"hl-comment"># 11. Testing Completed (Inferred)
                if new_status_name == class="hl-string">'Testing Complete': class=class="hl-string">"hl-comment"># This status name may need customization
                     event_log.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Testing Completed', class="hl-string">'EventTime': activity_event_time})
                
                class=class="hl-string">"hl-comment"># 12. Post-Implementation Review Done (Inferred)
                if new_status_name == class="hl-string">'Pending PIR' and previous_status_name != class="hl-string">'Closed': class=class="hl-string">"hl-comment"># Example status, might need adjustment
                     event_log.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Post-Implementation Review Done', class="hl-string">'EventTime': activity_event_time})
                
                class=class="hl-string">"hl-comment"># 13. Change Re-Opened
                is_reopened = (previous_status_name in [class="hl-string">'Closed', class="hl-string">'Cancelled']) and (new_status_name not in [class="hl-string">'Closed', class="hl-string">'Cancelled'])
                if is_reopened:
                     event_log.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Change Re-Opened', class="hl-string">'EventTime': activity_event_time})

                class=class="hl-string">"hl-comment"># 14. Change Closed
                if new_status_name == class="hl-string">'Closed':
                     event_log.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Change Closed', class="hl-string">'EventTime': activity_event_time})

                class=class="hl-string">"hl-comment"># 15. Change Cancelled
                if new_status_name == class="hl-string">'Cancelled':
                     event_log.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Change Cancelled', class="hl-string">'EventTime': activity_event_time})

    if not event_log:
        print(class="hl-string">"No events were generated. Check your filters and API permissions.")
        return

    df = pd.DataFrame(event_log)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Post-processing
    df[class="hl-string">'EventTime'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'EventTime'])
    df = df.sort_values(by=[class="hl-string">'ChangeRequestId', class="hl-string">'EventTime']).drop_duplicates()

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Calculate EndTime
    end_times = df.groupby(class="hl-string">'ChangeRequestId')[class="hl-string">'EventTime'].max().to_dict()
    df[class="hl-string">'EndTime'] = df[class="hl-string">'ChangeRequestId'].map(end_times)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Reorder columns
    column_order = [
        class="hl-string">'ChangeRequestId', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'SourceSystem', class="hl-string">'LastDataUpdate', class="hl-string">'EndTime',
        class="hl-string">'ChangeStatus', class="hl-string">'ChangeType', class="hl-string">'ChangePriority', class="hl-string">'RequesterName', class="hl-string">'AssignedGroup', class="hl-string">'RiskLevel',
        class="hl-string">'TargetCompletionDate'
    ]
    df = df[column_order]
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Save to CSV
    output_file = class="hl-string">'freshservice_change_management_event_log.csv'
    df.to_csv(output_file, index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f%z')
    print(fclass="hl-string">"Extraction complete. Event log saved to {output_file}")

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

始める準備はできていますか？

この詳細なテンプレートでデータを準備し、今日から変更管理の改善に取り組みましょう。隠れた課題を見つけ出し、より効率的なデプロイを実現できます。

改善ガイドに戻るテンプレートをダウンロード

失敗する変更を防ぎ、Freshserviceの管理を今すぐ改善

変更の成功率95％を達成し、Freshserviceの中断と遅延をなくします。

無料トライアルを開始

クレジットカードは不要です。数分で始められます。

変更管理データテンプレート

変更管理データテンプレート

変更管理の属性

変更管理アクティビティ

抽出ガイド

Freshservice Analyticsの生データエクスポート

ステップ

設定

a サンプルクエリ sql

Freshservice REST APIを使用したPythonスクリプトによる抽出

ステップ

設定

a サンプルクエリ python

始める準備はできていますか？

失敗する変更を防ぎ、Freshserviceの管理を今すぐ改善

変更管理データテンプレート

変更管理データテンプレート

変更管理の属性

変更管理アクティビティ

抽出ガイド

Freshservice Analyticsの生データエクスポート

ステップ

設定

a サンプルクエリ sql

Freshservice REST APIを使用したPythonスクリプトによる抽出

ステップ

設定

a サンプルクエリ python

始める準備はできていますか？

失敗する変更を防ぎ、Freshserviceの管理を今すぐ改善

プライバシーを大切にしています