決済処理データテンプレート

Adyen

決済処理の属性 (19) 決済処理のアクティビティ (16) 抽出ガイド (2)

決済処理データテンプレート

このテンプレートでは、Adyenの決済処理を分析するために必要なデータの収集方法を詳しく説明します。追跡すべき主要なデータ属性とプロセスアクティビティ、データ抽出の具体的な手順をまとめています。プロセスマイニングに必要な情報を漏れなく取得するためにご利用ください。

収集を推奨する属性
追跡すべき主要なアクティビティ
Adyenからのデータ抽出手順

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.

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決済処理の属性

Adyenでの決済処理を詳細に分析するため、イベントログに含めることを推奨するデータ項目です。

5 必須 6 推奨 8 任意

	名前	説明
	アクティビティ名 EventCode	決済ライフサイクルで発生する具体的な段階またはアクションです。
説明この属性は、AUTHORISATION、CAPTURE、REFUNDなど、発生した特定のイベントを定義します。プロセスマップ上のノードを決定し、取引のフローを定めます。分析では、これらのコードを人が読みやすいアクティビティ名に変換して、プロセスフローを可視化します。コードの並び順の違いから、ストレートスルー処理と例外処理など、異なるプロセス経路を識別できます。重要な理由プロセスマイニングモデルにおけるプロセスの「何を」を定義し、プロセスフローを可視化します。入手先 Adyen Notification Webhooksの「eventCode」フィールド。例オーソリゼーション売上確定返金キャンセルチャージバック
	イベントタイムスタンプ EventDate	特定の支払いアクティビティが発生した日時。
説明この属性は、承認や精算などのイベントがシステムに記録された正確なタイムスタンプを記録します。ケース内のアクティビティを時系列に並べるために使用します。分析では、サイクルタイムの計算、ボトルネックの特定、時間経過に伴うシステムのスループットの把握に欠かせません。「支払い全体のサイクルタイム」など、時間に基づくすべてのKPIを支えます。重要な理由イベントの順序付けと、期間に基づくすべての指標の計算に欠かせません。入手先 Adyen Notification Webhooksの「eventDate」フィールド。例 2023-10-27T10:00:00+01:002023-10-27T10:05:30+01:002023-10-28T09:15:00+01:00
	決済取引ID PspReference	Adyenが各決済取引に割り当てる一意の参照識別子です。
説明この属性は、Adyenのエコシステム内における決済ライフサイクル全体の主キーとして機能します。最初の決済依頼を、Authorization、Capture、決済、さらに返金やチャージバックなどの後続イベントに関連付けます。分析では、このIDを使って個別のイベントを1つのケースにまとめ、エンドツーエンドのプロセスを再構成します。購入者による開始から最終的な財務決済まで、特定の決済がたどった経路を追跡できます。重要な理由分断されたイベントをマイニング対象の1つのプロセスインスタンスにまとめる、基本的な関連付けです。入手先 Adyen Payment Responseの「pspReference」、またはSettlement Detail Reportの「PSP Reference」列です。例 851564567890123479145612345678908825641234567890
	ソースシステム SourceSystem	データの発生元となったシステムの名前。
説明この固定属性は、レコードがAdyenから取得されたことを示します。AdyenとSAPなどを組み合わせる複数システムのプロセスマイニングでは、データの系譜を追跡するために欠かせません。分析では、支払いゲートウェイ内で発生したアクティビティと、ERPまたは注文管理システム内で発生したアクティビティを分けてフィルタリングできます。重要な理由複数システムのプロセスマイニングにおけるデータの系譜管理に欠かせません。入手先抽出時の固定値。例 AdyenAdyen_Production
	最終データ更新 LastDataUpdate	レコードが最後に抽出または更新された時点のタイムスタンプ。
説明この属性は、プロセスマイニングモデル内のデータの鮮度を示します。リアルタイムデータを見ているのか、スナップショットを見ているのかを把握するために役立ちます。分析では、主にデータガバナンスとパイプラインが正しく稼働していることの検証に使用する技術フィールドです。重要な理由データの鮮度を追跡するための技術フィールドです。入手先抽出時のシステム時刻。例 2023-10-30T12:00:00Z
	マーチャントアカウント MerchantAccount	Adyenで取引を処理する特定のマーチャントアカウント。
説明 Adyenでは、1つの企業アカウントの下に複数のマーチャントアカウントを設定できます。この属性は、支払いを処理した特定の事業部門、ブランド、地域法人を識別します。分析では、セグメント分けの主要な軸として機能します。事業部門やブランドごとにパフォーマンス、失敗率、取引量を比較し、改善が必要な領域を特定できます。重要な理由事業部門や子会社ごとのパフォーマンス分けに重要です。入手先 Adyen Payment Request／Responseの「merchantAccount」。例 MyStore_UKMyStore_USGlobalSales_Main
	取引金額 PaymentAmount	支払い取引の金銭的価値。
説明この属性は、取引に関連する金銭的価値を表します。通常、生のデータでは最小単位（例：セント）で保存されますが、レポート作成時には換算する必要があります。分析では、「支払いスループット」ダッシュボードに使用でき、高額な手戻りケースの優先順位付けにも役立ちます。処理した総取引量や、失敗した取引による財務的影響の計算にも使用します。重要な理由財務的影響の分析とスループットの監視に必要です。入手先 Adyen Payment Requestの「amount.value」。例 10005509900
	手戻りの有無 IsRework	取引に再試行またはエラー修正が含まれているかを示すフラグ。
説明ケースに承認の試行が複数回含まれている場合、または「支払い拒否」に続いて再試行するなどのアクティビティが含まれている場合にtrueとなるブール値フラグです。分析では、「支払いの手戻りと例外の集中箇所」ダッシュボードを支えます。問題のあるケースに絞り込み、プロセスフローが通常の経路に沿わない理由を分析できます。重要な理由手動またはシステムによる介入が必要な非効率なケースを特定します。入手先失敗イベントの発生回数が0を超える場合に計算されます。例 truefalse
	拒否理由 RefusalReason	支払いが拒否または失敗した理由を説明するテキスト。
説明取引が失敗すると、Adyenは理由コードまたは説明（例：「残高不足」、「CVC拒否」、「カードの有効期限切れ」）を提供します。分析では、「支払い取引失敗率」ダッシュボードの主要な分析軸になります。理由を分析することで、失敗の原因が技術的な問題、詐欺ルール、購入者の行動のいずれにあるかを特定し、具体的な是正措置につなげられます。重要な理由支払い失敗の根本原因分析における主要な属性です。入手先 Adyen Payment Responseの「refusalReason」。例拒否残高不足カードの有効期限切れアクワイアラーエラー不正利用
	支払いステータス PaymentStatus	支払いの現在の状態（例：Authorised、Settled、Refused）。
説明この属性は、支払い取引について最後に確認されたステータスを示します。多くの場合、ケース内の最新アクティビティから導出されます。分析では、ケースをすばやくフィルタリングできます（例：「現在Refusedの支払いをすべて表示」）。「支払いスループットとステータス監視」ダッシュボードに欠かせません。重要な理由取引の現在の状態を把握するためのスナップショットを提供します。入手先ケース内の最後のイベントコードから導出されます。例決済完了拒否承認済み
	支払い方法 PaymentMethod	購入者が支払いに使用した具体的な方法。VisaやPayPalなどです。
説明この属性は、VisaやMCなどのクレジットカードブランド、PayPalやApple Payなどのデジタルウォレット、iDEALやSofortなどの地域固有の支払い方法を含む、使用された支払い手段の種類を記録します。分析では、「支払い方法パフォーマンスインサイト」ダッシュボードに欠かせません。特定の支払い方法と承認率、処理速度、技術的な失敗との関係を把握できます。重要な理由異なる支払いプロバイダー間で、成功率とコストを分析するために重要です。入手先 Adyen Payment Responseの「paymentMethod.brand」または「paymentMethod.type」。例 visamcpaypalidealklarna
	アクワイアラー参照値 AcquirerReference	アクワイアリング銀行が提供する参照番号。
説明カード取引を処理する基盤金融機関（アクワイアラー）が割り当てる外部参照値です。AdyenのPSP参照値とは異なります。分析では、「支払い照合遅延分析」に欠かせないフィールドです。外部元帳の銀行明細とAdyenのレコードを照合するためのキーになります。重要な理由 3点照合と外部照合に欠かせません。入手先 Adyen Payment Responseの「additionalData.acquirerReference」。例 1234567890987654321
	不正リスクスコア RiskScore	不正検知エンジンが取引に付与したリスクスコア。
説明 AdyenのRevenueProtectエンジンは、不正の可能性を示す0～100の数値スコアを付与します。スコアが高い場合、手動審査や自動ブロックが実行されることがあります。分析では、「財務コンプライアンスリスク概要」を支えます。高いリスクスコアとチャージバックの関係を分析することで、不正ルールを調整できます。高いスコアでありながら支払いが成功している場合は、リスクモデルの誤検知を示している可能性があります。重要な理由不正防止ロジックの有効性を分析するために欠かせません。入手先 Adyen Risk APIのレスポンスまたはReportingの「fraudResult.accountScore」。例 025100
	承認コード AuthorisationCode	承認時にカード発行会社から返される承認コード。
説明購入者のカード上で資金が確保されたことを示すコードです。承認が成功したことの証明になります。分析では、主に監査と追跡可能性の確保に使用します。「支払い承認済み」アクティビティが正当なものであることを検証できます。重要な理由監査証跡において、承認が成功したことを示す証明になります。入手先 Adyen Payment Responseの「authCode」。例 123456098712
	精算バッチ番号 BatchNumber	資金の精算に関連付けられたバッチ番号。
説明 Adyenは、支払い済みの取引を出金用のバッチにまとめます。この属性は、特定の取引がどのバッチに属するかを識別します。分析では、支払いを出金サイクルごとにグループ化するために使用します。特定のバッチに遅延が発生していないか監査し、「支払い精算済み」アクティビティを追跡できます。重要な理由個々の取引を一括の財務精算に関連付けます。入手先 Adyen Settlement Detail Reportの「Batch Number」。例 100255
	購入者インタラクションの種類 ShopperInteraction	支払いがEcommerce、POS、サブスクリプション（ContAuth）のいずれであるかを示します。
説明この属性は、購入者とマーチャントの間で行われたインタラクションの種類を分類します。一般的な値は、オンラインの「Ecommerce」、店舗内の「POS」、継続課金またはサブスクリプションの「ContAuth」です。分析では、異なるビジネスモデルや販売チャネルを区別するために使用します。POSとEcommerceではプロセスフローが大きく異なることが多いため、正確なプロセスディスカバリーに欠かせないフィルターです。重要な理由オンライン、店舗内、継続課金の支払いでプロセスフローを区別します。入手先 Adyen Payment Requestの「shopperInteraction」。例 EコマースContAuthPOSMoto
	購入者の国 ShopperCountry	購入者の2文字の国コード。
説明この属性は、通常、カード発行国または請求先住所から導出した購入者の所在地を示します。分析では、地域別のパフォーマンス分析に使用します。特定の国で、現地の銀行インフラが原因となって拒否率が高い、または処理時間が長いかどうかを確認できます。重要な理由支払いパフォーマンスを地理的に分けて分析できます。入手先 Adyen Payment Requestの「countryCode」または「billingAddress.country」。例 NLUSDE
	通貨 PaymentCurrency	取引通貨を示す3文字のISOコード。
説明この属性は、「PaymentAmount」が表す通貨を定義します。一般的な値にはEUR、USD、GBPなどがあります。分析では、取引を市場ごとにグループ化するために使用します。異なる地域のデータを集計する際に、金額を標準化するためにも欠かせません。重要な理由複数通貨のレポートで、金額フィールドの意味を明確にします。入手先 Adyen Payment Requestの「amount.currency」。例 EURUSDGBP
	顧客ID ShopperReference	複数の取引にわたって購入者を識別するための一意の参照値。
説明この識別子は、異なる取引を同じ顧客エンティティに関連付けます。支払いリクエスト時にマーチャントが指定します。分析では、顧客を中心とした分析が可能になり、不正事例における再犯者や、成功した取引における優良顧客を特定できます。「顧客」汎用マッピングにも使用できます。重要な理由顧客単位での集計と行動分析を可能にします。入手先 Adyen Payment Requestの「shopperReference」。例 CUST-001user_12345email@example.com

必須推奨任意

決済処理のアクティビティ

Adyenの決済フローを正確にディスカバリーするため、イベントログに記録すべき主要なプロセス手順と節目です。

5 推奨 11 任意

	アクティビティ	説明
	決済を取得	購入者から加盟店へ資金を移す指示が正常に処理されました。即時処理（自動Capture）または遅延処理（手動Capture）の場合があります。
重要な理由収益認識を確定します。AuthorizationからCaptureまでの時間は、「Payment Authorization Lead Time」KPIにおいて重要です。入手先 Adyen Notification Webhook：eventCodeが「CAPTURE」で、successが「true」のイベントです。取得 CAPTURE webhookの成功時に記録イベントタイプ explicit
	決済を完了	資金のクリアリングが正常に完了し、加盟店のAdyenアカウントに入金されました。Settlement Detail Reportに表示されます。
重要な理由正常に完了したプロセスの財務上の終点です。「Overall Payment Cycle Time」と「Payment Reconciliation Delay Analysis」に欠かせません。入手先 Adyen Settlement Detail Report（SDR）のrecord type「Settled」です。取得取引がSettlement Reportに表示された時点で記録イベントタイプ explicit
	決済を承認	カード発行会社または決済方法が取引を承認し、資金が確保された状態です。標準のAdyen通知Webhookから取得します。
重要な理由取引が有効で、資金が利用可能であることを示す重要なマイルストーンです。Captureの前提条件になります。入手先 Adyen Notification Webhook：eventCodeが「AUTHORISATION」で、successが「true」のイベントです。取得 AUTHORISATION webhookの成功時に記録イベントタイプ explicit
	決済を拒否	発行会社またはAdyenのリスクルールによって取引が拒否されました。失敗ステータスの承認Webhookから取得します。
重要な理由「Payment Transaction Failure Rate」KPIに直接影響します。拒否理由を分析することで、承認率の最適化に役立ちます。入手先 Adyen Notification Webhook：eventCodeが「AUTHORISATION」で、successが「false」のイベントです。取得 AUTHORISATION webhookの失敗時に記録イベントタイプ explicit
	決済依頼を受信	Adyenの決済プラットフォームが取引依頼を最初に受信した時点です。最初のAPI依頼のタイムスタンプ、またはpspReferenceの作成時刻から取得します。
重要な理由プロセスインスタンスの絶対的な開始点を示します。エンドツーエンドのサイクル全体の所要時間を計算するために欠かせません。入手先 Adyen Payment APIのログ、またはpspReferenceの作成に関連付けられたタイムスタンプです。取得 API経由でpspReferenceが生成された時点で記録イベントタイプ explicit
	Captureに失敗	承認済み資金の取得に失敗しました。承認からCaptureまでの間に発生した技術的なタイムアウトやカード状態の変化が原因になることがあります。
重要な理由手戻りまたは再試行が必要な重大なエラー箇所です。「Payment Exception Rate」に影響します。入手先 Adyen Notification Webhook：eventCodeが「CAPTURE_FAILED」のイベントです。取得 CAPTURE_FAILED webhook時に記録イベントタイプ explicit
	チャージバックに反証	チャージバックに異議を申し立てるための証拠がAdyenに提出されました。異議申し立てフローにおける手戻りまたは手動アクティビティを示します。
重要な理由売上保全にかかった作業を追跡します。「Payment Rework Rate」において重要です。入手先証拠の提出を示すAdyen Disputes APIまたはCase Managementのログです。取得ステータスが「Defense Supplied」に変わったことから推定イベントタイプ inferred
	チャージバックを取り消し	異議申し立てが認められ、資金が加盟店に戻されました。例外が正常に解決されたことを示します。
重要な理由リスク管理における良好な結果です。最初のチャージバックによる財務上の影響を相殺します。入手先 Adyen Notification Webhook：eventCodeが「CHARGEBACK_REVERSED」のイベントです。取得 CHARGEBACK_REVERSED webhook時に記録イベントタイプ explicit
	チャージバック通知を受信	Adyenがカードネットワークから異議申し立ての通知を受信しました。異議申し立てワークフローが開始されます。
重要な理由コンプライアンスとリスクに関する主要な指標です。「Compliance Incident Rate」に影響し、直ちに手動対応が必要です。入手先 Adyen Notification Webhook：eventCodeが「CHARGEBACK」または「NOTIFICATION_OF_CHARGEBACK」のイベントです。取得 CHARGEBACK webhook時に記録イベントタイプ explicit
	リスクスクリーニングを実施	AdyenのRevenueProtectエンジンが、不正利用の兆候について取引を分析します。承認レスポンスに不正スコアまたはリスク結果が存在することから推定します。
重要な理由高いリスクスコアは、手動レビューや自動拒否を引き起こし、ボトルネックやプロセス終了点を生む可能性があります。入手先 Adyen Payment ResponseのfraudResultフィールド、またはCase Managementのログです。取得 fraudResultオブジェクトの存在から推定イベントタイプ inferred
	技術エラーを記録	Webhookの失敗やAPIのタイムアウトなど、処理中にシステムエラーが発生しました。インターフェースに表示される特定のエラーコードから特定します。
重要な理由技術的な失敗と財務上の失敗を分類し、「Payment Transaction Failure Rate」の分析を直接支援します。入手先 Adyen Interfaceのログ、またはAPI呼び出しに対する特定の失敗レスポンスです。取得 5xxまたは4xxのエラーレスポンスコードが返された時点で記録イベントタイプ explicit
	支払いを確認	決済済み取引のバッチに関連する資金が、加盟店の銀行口座へ支払われました。
重要な理由事業者への実際の資金移動を示し、「Payment Reconciliation Cycle Time」に関連します。入手先 Adyen Notification Webhook：eventCodeが「PAYOUT_THIRD_PARTY」のイベント、またはPayout Reportから推定します。取得 Payout ReportのバッチIDをTransaction IDに結合イベントタイプ inferred
	決済をキャンセル	資金が取得される前に承認が無効化されました。購入者のカードで確保されていた資金が解放されます。
重要な理由有効な注文が完了前に終了するプロセスループを示します。顧客からの依頼や在庫のタイムアウトが原因になることがあります。入手先 Adyen Notification Webhook：eventCodeが「CANCELLATION」のイベントです。取得 CANCELLATION webhook時に記録イベントタイプ explicit
	決済を決済処理へ送信	Adyenが取引を、財務処理のためにアクワイアリング銀行またはネットワークへ転送しました。ステータスがSentForSettlementに変わります。
重要な理由業務処理から財務上のクリアリングへ移行したことを示します。ここでの遅延はキャッシュフローに影響します。入手先 Adyen Transaction Status API、またはステータス変更履歴のログから推定します。取得 statusフィールドの遷移がSentForSettlementになったことを確認イベントタイプ inferred
	返金を完了	返金の財務処理が完了し、加盟店アカウントから引き落とされました。Settlement Detail Reportで確認します。
重要な理由返金プロセスを完了させます。エラーが原因の返金であれば、「Average Error Resolution Time」において重要です。入手先 Adyen Settlement Detail Reportのrecord type「Refunded」または「RefundedReversed」です。取得返金がSettlement Reportに表示された時点で記録イベントタイプ explicit
	返金を開始	購入者へ資金を返す依頼が開始されました。逆方向のプロセスフローが始まります。
重要な理由決済完了後に発生する例外を示します。返金率が高い場合、上流工程の品質に問題がある可能性があります。入手先 Adyen Notification Webhook：eventCodeが「REFUND」のイベントです。取得 REFUND webhookのトリガー時に記録イベントタイプ explicit

推奨任意

抽出ガイド

Adyenからデータを取得する方法

ステップ

Merchant Reportロールを持つユーザーアカウントで、Adyen Customer Areaにログインします。
レポートに移動し、メニューからSettlement detailsを選択します。
Automatic generationの設定を探すか、1回限りのエクスポートの場合はGenerate reportを選択します。
設定パネルで、形式がCSV（カンマ区切り値）に設定されていることを確認します。
Include columnsですべてを選択するか、次の項目にチェックを入れます：Company Account、Merchant Account、Psp Reference、Merchant Reference、支払い方法、Creation Date、TimeZone、種類、Modification Reference、Gross Currency、Gross Debit、Gross Credit、Exchange Rate、Net Currency、Net Debit、Net Credit、Commission、Markup、Scheme Fees、Interchange。
重要：完全な財務ライフサイクルを取得できるよう、Journal Types（Settled、Refunded、Chargeback、PaidOutなど）がすべてレポート範囲に含まれていることを確認します。
希望する日付範囲（例：Last 90 Days）でレポートを生成します。決済レポートは取引日ではなく、決済バッチ日に基づいて生成される点に注意してください。
生成されたCSVファイルをローカルの抽出環境にダウンロードします。
以下に示す変換スクリプトを実行し、「横持ち」CSV台帳をProcessMindに必要な「縦持ち」イベントログ形式に再構成します。
スクリプトは重要な変換を実行します：Creation Dateをアンピボットして「Payment Request Received」イベントを作成し、種類列を特定の財務アクティビティに対応付けます。
出力CSVに次の見出しが含まれていることを確認します：PspReference、EventCode、EventDate、SourceSystem。
変換後の最終CSVをProcessMindにアップロードします。

設定

レポートの種類：Settlement Detail Report（財務台帳）
ファイル形式：CSV（標準的なカンマ区切り）
粒度：トランザクション単位（財務仕訳1件につき1行）
タイムゾーン：UTC（抽出条件を他のシステムとそろえるため、強く推奨）
日付範囲：トランザクション作成日ではなく、決済バッチ（Batch Closed Date）に合わせます。増分実行する場合は、期間の重複を考慮します。
必須列：Psp Reference（キー）、種類（アクティビティ）、Creation Date、Booking Date（イベントのタイムスタンプ）、Merchant Account。
フィルター設定：プロセス全体を漏れなく把握できるよう、「Chargeback」や「Refund」の種類を除外するフィルターがないことを確認します。

a サンプルクエリ python

import pandas as pd
from datetime import datetime

class=class="hl-string">"hl-comment"># CONFIGURATION
INPUT_FILE = class="hl-string">'settlement_detail_report.csv'
OUTPUT_FILE = class="hl-string">'adyen_event_log.csv'
SOURCE_SYSTEM = class="hl-string">'Adyen'

class=class="hl-string">"hl-comment"># Load the Adyen Settlement Detail Report
class=class="hl-string">"hl-comment"># Skip standard Adyen header rows if present (often reports start on row 1 or have metadata on top)
df = pd.read_csv(INPUT_FILE, keep_default_na=False)

class=class="hl-string">"hl-comment"># Define the output list
event_log = []

class=class="hl-string">"hl-comment"># Helper function to append events
def add_event(psp_ref, activity, timestamp, attributes):
    if not timestamp or str(timestamp).strip() == class="hl-string">'':
        return
    base_event = {
        class="hl-string">'PspReference': psp_ref,
        class="hl-string">'EventCode': activity,
        class="hl-string">'EventDate': timestamp,
        class="hl-string">'SourceSystem': SOURCE_SYSTEM,
        class="hl-string">'LastDataUpdate': datetime.utcnow().isoformat(),
        class="hl-string">'MerchantAccount': attributes.get(class="hl-string">'Merchant Account', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'PaymentMethod': attributes.get(class="hl-string">'Payment Method', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'PaymentAmount': attributes.get(class="hl-string">'Gross Credit', 0) if attributes.get(class="hl-string">'Gross Credit') else attributes.get(class="hl-string">'Gross Debit', 0) * -1
    }
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Merge optional attributes
    base_event.update(attributes)
    event_log.append(base_event)

class=class="hl-string">"hl-comment"># Iterate through the ledger rows
for index, row in df.iterrows():
    psp_ref = row.get(class="hl-string">'Psp Reference')
    journal_type = row.get(class="hl-string">'Type')
    creation_date = row.get(class="hl-string">'Creation Date') class=class="hl-string">"hl-comment"># Used for Auth/Request
    booking_date = row.get(class="hl-string">'Booking Date')   class=class="hl-string">"hl-comment"># Used for Settlement/Financials
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Common attributes for this row
    row_attrs = {
        class="hl-string">'MerchantAccount': row.get(class="hl-string">'Merchant Account'),
        class="hl-string">'PaymentMethod': row.get(class="hl-string">'Payment Method'),
        class="hl-string">'RefusalReason': row.get(class="hl-string">'Refusal Reason', class="hl-string">''),
        class="hl-string">'PaymentStatus': journal_type
    }

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- 1. DERIVED UPSTREAM ACTIVITIES ---
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Since this is a settlement report, we infer the Request/Auth from the Creation Date
    class=class="hl-string">"hl-comment"># of the first record we see for this PSP Reference. 
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Logic: If Creation Date exists, implies Request and Auth occurred.
    
    if creation_date:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Payment Request Received
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Payment Request Received', creation_date, row_attrs)
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Risk Screening Performed (Inferred from existence of transaction)
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Note: True risk score requires class="hl-string">'Payments Accounting Report', inferred here for process continuity
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Risk Screening Performed', creation_date, row_attrs)
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Payment Authorised
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Typically happens immediately after request for successful settled items
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Payment Authorised', creation_date, row_attrs)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- 2. MAPPED FINANCIAL ACTIVITIES ---
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Map Adyen Ledger Types to Process Activities using Booking Date
    
    if journal_type == class="hl-string">'Settled':
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Payment Settled', booking_date, row_attrs)
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Payment Sent for Settlement
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Inferred: Occurs shortly before settlement. 
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Using Creation Date if Booking Date is distinct, or defaulting to Booking Date.
        sent_date = creation_date if creation_date else booking_date
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Payment Sent for Settlement', sent_date, row_attrs)

    elif journal_type == class="hl-string">'Refunded':
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Refund Initiated', creation_date, row_attrs)
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Refund Settled', booking_date, row_attrs)

    elif journal_type == class="hl-string">'Chargeback':
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Chargeback Notification Received', booking_date, row_attrs)

    elif journal_type == class="hl-string">'ChargebackRetried':
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Chargeback Defended', booking_date, {class="hl-string">'IsRework': class="hl-string">'True'})

    elif journal_type == class="hl-string">'ChargebackReversed':
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Chargeback Reversed', booking_date, row_attrs)

    elif journal_type == class="hl-string">'PaidOut':
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Payouts often group many transactions. 
        class=class="hl-string">"hl-comment"># If the report is at transaction level, this row represents the batch payout.
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Payout Confirmed', booking_date, row_attrs)

    elif journal_type == class="hl-string">'CaptureFailed':
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Capture Failed', booking_date, {class="hl-string">'IsRework': class="hl-string">'True'})

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- 3. EXCEPTION HANDLING ---
    class=class="hl-string">"hl-comment"># These statuses often appear in class="hl-string">'Received payment details' reports but rarely in Settlement
    class=class="hl-string">"hl-comment"># unless fees were applied.
    
    elif journal_type == class="hl-string">'Refused': 
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Payment Refused', creation_date, row_attrs)
        
    elif journal_type == class="hl-string">'Cancelled':
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Payment Cancelled', creation_date, row_attrs)

    elif journal_type == class="hl-string">'Error':
        add_event(psp_ref, class="hl-string">'Technical Error Logged', booking_date, {class="hl-string">'IsRework': class="hl-string">'True'})

class=class="hl-string">"hl-comment"># Convert to DataFrame
events_df = pd.DataFrame(event_log)

class=class="hl-string">"hl-comment"># Deduping: Adyen reports may have multiple lines for partial settlements.
class=class="hl-string">"hl-comment"># We sort by date and keep unique Activity per PSP Reference if timestamps match exactly.
events_df.drop_duplicates(subset=[class="hl-string">'PspReference', class="hl-string">'EventCode', class="hl-string">'EventDate'], inplace=True)

class=class="hl-string">"hl-comment"># Output
events_df.to_csv(OUTPUT_FILE, index=False)
print(fclass="hl-string">'Successfully extracted {len(events_df)} events to {OUTPUT_FILE}')

ステップ

前提条件の設定：Merchant Reportロールを有効にしたAdyen Reportユーザーを用意してください。Customer AreaのDevelopers > API CredentialsからAPI Keyを取得します。
必要なレポートの確認：この抽出では、Adyenが生成する2つの主要なCSVレポートを使用します。1つは、Settlement、Chargebacks、Refundsなどの財務イベント用のSettlement Detail Report、もう1つは、Requests、Refusals、Authorizationsなどの業務イベント用のReceived Payment Detail Reportです。
Python環境の設定：pandas、requests、numpyをpipでインストールします。これらはAPI通信とデータ変換に使用します。
API接続の実装：提供されたPythonスクリプトを設定し、https://management-test.adyen.comまたはhttps://management-live.adyen.comエンドポイントで認証します。Report APIを使用して、指定した日付範囲で利用可能なレポートを一覧表示し、URLをダウンロードします。
データの取り込み：スクリプトは生のCSVデータをpandas DataFrameに読み込みます。Adyenのレポートは通常、1取引1行に複数のステータス列を持つ横持ち形式であるため、変換が必要です。
アクティビティ対応付け（業務）：Received Payment Detail Reportを処理します。CreationDateを支払いリクエスト受信に対応付けます。ステータス列（例：Authorised、Refused、Error）を確認するロジックを使用し、支払い承認、支払い拒否、技術エラー記録イベントを作成します。
アクティビティ対応付け（財務）：Settlement Detail Reportを処理します。このレポートにはJournalType列があります。Settledなどの値を支払い決済済み、Refundedを返金開始、Chargebackをチャージバック通知受信に対応付けます。
複雑なアクティビティの推定：
- リスクスクリーニング実施：FraudScore列に値が入力され、-1より大きいかを確認します。
- 支払い実行確認：BatchNumberで取引を決済レポートのPayoutエントリに関連付けます。
- チャージバック防御：SecondChargebackまたはDefenseのジャーナル種別を確認します。
データ変換：pandasで「melt」または「stack」処理を適用し、横持ちデータセットを縦持ちのイベントログ形式に変換します。各アクティビティが個別の行になります。
属性の標準化：列名を対象スキーマに合わせて変更します：PspReference、EventCode、EventDate、SourceSystem（Adyenを固定値として設定）、PaymentAmount。日付がISO 8601形式に変換されていることを確認します。
フィルタリング：種類フィルターを使用し、プロセスステップを表さない内部照合行（例：ヘッダー行や残高繰越行）を除外します。
最終エクスポート：スクリプトは処理済みDataFrameをadyen_event_log.csvという名前のCSVファイルにエクスポートします。ProcessMindにアップロードできる状態になります。

設定

API環境：導入段階に応じて、Adyen Test（management-test.adyen.com）とLive（management-live.adyen.com）のエンドポイントを切り替えます。
認証：ヘッダーでx-api-keyを使用します。Management APIではBasic Authを使用しないでください。
レポートタイプ：
- settlement_detail_report：財務ライフサイクルイベントに不可欠です。
- received_payment_detail_report：初回リクエストと認証ロジックに不可欠です。
対象期間：Adyenのレポートはバッチの締めに基づいて生成されます。遅延した決済を取得できるよう、スクリプトでは対象のCreationDateに加えて7日間を含む期間のレポートをリクエストしてください。
マーチャントアカウントの範囲：複数のマーチャントアカウントがある場合は、アカウント一覧を順に処理するか、利用可能であればCompany Accountレベルのレポートを使用します。
Pandasの設定：取引量が10万行を超える場合は、CSV読み込み時にlow_memory=Falseを設定し、型推論エラーを防ぎます。

a サンプルクエリ python

import pandas as pd
import requests
import io
import numpy as np
from datetime import datetime

class=class="hl-string">"hl-comment"># Configuration
API_KEY = class="hl-string">'YOUR_ADYEN_API_KEY'
MERCHANT_ACCOUNT = class="hl-string">'YOUR_MERCHANT_ACCOUNT'
BASE_URL = class="hl-string">'https://management-live.adyen.com/v1'
HEADERS = {class="hl-string">'x-api-key': API_KEY, class="hl-string">'Content-Type': class="hl-string">'application/json'}

class=class="hl-string">"hl-comment"># Placeholder for fetching report URLs via API
class=class="hl-string">"hl-comment"># In production, use GET /companies/{companyId}/reports or /merchants/{merchantId}/reports
class=class="hl-string">"hl-comment"># For this script, we assume the CSV content is loaded into DataFrames

def transform_adyen_data(received_payments_csv_path, settlement_details_csv_path):
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Load Data
    print(class="hl-string">'Loading reports...')
    df_received = pd.read_csv(received_payments_csv_path)
    df_settled = pd.read_csv(settlement_details_csv_path)

    events = []

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Process Received Payment Detail Report (Operational Events)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This report covers: Request, Auth, Refusal, Risk, Capture, Errors
    
    for _, row in df_received.iterrows():
        psp = str(row.get(class="hl-string">'PspReference', class="hl-string">''))
        created_date = pd.to_datetime(row.get(class="hl-string">'CreationDate'))
        amount = row.get(class="hl-string">'Amount', 0)
        status = row.get(class="hl-string">'Status', class="hl-string">'')
        fraud_score = row.get(class="hl-string">'FraudScore', None)
        refusal_reason = row.get(class="hl-string">'RefusalReason', class="hl-string">'')
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Payment Request Received
        events.append({
            class="hl-string">'PspReference': psp,
            class="hl-string">'EventCode': class="hl-string">'Payment Request Received',
            class="hl-string">'EventDate': created_date,
            class="hl-string">'PaymentAmount': amount,
            class="hl-string">'PaymentMethod': row.get(class="hl-string">'PaymentMethod', class="hl-string">''),
            class="hl-string">'RefusalReason': None,
            class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Adyen'
        })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Risk Screening Performed
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Inferred if a fraud score was calculated
        if pd.notna(fraud_score):
            events.append({
                class="hl-string">'PspReference': psp,
                class="hl-string">'EventCode': class="hl-string">'Risk Screening Performed',
                class="hl-string">'EventDate': created_date + pd.Timedelta(seconds=1), class=class="hl-string">"hl-comment"># Slight offset
                class="hl-string">'PaymentAmount': amount,
                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Adyen'
            })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Payment Authorised / Refused / Error
        if status == class="hl-string">'Authorised':
            events.append({
                class="hl-string">'PspReference': psp,
                class="hl-string">'EventCode': class="hl-string">'Payment Authorised',
                class="hl-string">'EventDate': created_date + pd.Timedelta(seconds=2),
                class="hl-string">'PaymentAmount': amount,
                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Adyen'
            })
        elif status == class="hl-string">'Refused':
            events.append({
                class="hl-string">'PspReference': psp,
                class="hl-string">'EventCode': class="hl-string">'Payment Refused',
                class="hl-string">'EventDate': created_date + pd.Timedelta(seconds=2),
                class="hl-string">'PaymentAmount': amount,
                class="hl-string">'RefusalReason': refusal_reason,
                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Adyen'
            })
        elif status == class="hl-string">'Error':
            events.append({
                class="hl-string">'PspReference': psp,
                class="hl-string">'EventCode': class="hl-string">'Technical Error Logged',
                class="hl-string">'EventDate': created_date + pd.Timedelta(seconds=2),
                class="hl-string">'PaymentAmount': amount,
                class="hl-string">'RefusalReason': row.get(class="hl-string">'AcquirerResponse', class="hl-string">'Technical Error'),
                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Adyen'
            })
        elif status == class="hl-string">'Cancelled':
            events.append({
                class="hl-string">'PspReference': psp,
                class="hl-string">'EventCode': class="hl-string">'Payment Cancelled',
                class="hl-string">'EventDate': created_date + pd.Timedelta(seconds=5),
                class="hl-string">'PaymentAmount': amount,
                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Adyen'
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Process Settlement Detail Report (Financial Events)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This report covers: Capture, Settlement, Refunds, Chargebacks, Payouts
    
    for _, row in df_settled.iterrows():
        psp = str(row.get(class="hl-string">'PspReference', class="hl-string">''))
        journal_type = row.get(class="hl-string">'JournalType', class="hl-string">'')
        process_date = pd.to_datetime(row.get(class="hl-string">'CreationDate')) class=class="hl-string">"hl-comment"># Or ProcessingDate
        amount = row.get(class="hl-string">'NetCredit', 0) if pd.notna(row.get(class="hl-string">'NetCredit')) else row.get(class="hl-string">'GrossCredit', 0)
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Map JournalType to Activities
        activity_name = None
        
        if journal_type == class="hl-string">'SentForSettlement':
            activity_name = class="hl-string">'Payment Sent for Settlement'
        elif journal_type == class="hl-string">'Settled':
            activity_name = class="hl-string">'Payment Settled'
        elif journal_type == class="hl-string">'SentForRefund' or journal_type == class="hl-string">'Refunded':
            activity_name = class="hl-string">'Refund Initiated'
        elif journal_type == class="hl-string">'SettledRefund':
            activity_name = class="hl-string">'Refund Settled'
        elif journal_type == class="hl-string">'Chargeback':
            activity_name = class="hl-string">'Chargeback Notification Received'
        elif journal_type == class="hl-string">'SecondChargeback' or journal_type == class="hl-string">'Defense':
            activity_name = class="hl-string">'Chargeback Defended'
        elif journal_type == class="hl-string">'ChargebackReversed':
            activity_name = class="hl-string">'Chargeback Reversed'
        elif journal_type == class="hl-string">'CaptureFailed':
            activity_name = class="hl-string">'Capture Failed'
        elif journal_type == class="hl-string">'PaidOut':
            class=class="hl-string">"hl-comment"># PaidOut is usually batch level, if psp is present, map it
            activity_name = class="hl-string">'Payout Confirmed'
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Logic for class="hl-string">'Payment Captured' 
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Adyen often auto-captures. If we see Settled, we assume Captured occurred prior if not explicitly logged.
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Here we rely on class="hl-string">'SentForSettlement' as the trigger for Capture success in many flows.
        if journal_type == class="hl-string">'SentForSettlement':
             events.append({
                class="hl-string">'PspReference': psp,
                class="hl-string">'EventCode': class="hl-string">'Payment Captured',
                class="hl-string">'EventDate': process_date - pd.Timedelta(seconds=1),
                class="hl-string">'PaymentAmount': amount,
                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Adyen'
            })

        if activity_name:
            events.append({
                class="hl-string">'PspReference': psp,
                class="hl-string">'EventCode': activity_name,
                class="hl-string">'EventDate': process_date,
                class="hl-string">'PaymentAmount': amount,
                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Adyen',
                class="hl-string">'MerchantAccount': row.get(class="hl-string">'MerchantAccount', MERCHANT_ACCOUNT),
                class="hl-string">'PaymentMethod': row.get(class="hl-string">'PaymentMethod', class="hl-string">'')
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Create DataFrame
    df_events = pd.DataFrame(events)
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># 5. Post-Processing & Cleanup
    if not df_events.empty:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Ensure standard columns
        df_events[class="hl-string">'LastDataUpdate'] = datetime.now().isoformat()
        df_events[class="hl-string">'TotalCycleTime'] = None class=class="hl-string">"hl-comment"># Calculated in ProcessMind
        df_events[class="hl-string">'IsRework'] = df_events[class="hl-string">'EventCode'].apply(lambda x: 1 if class="hl-string">'Chargeback' in x or class="hl-string">'Refused' in x else 0)
        df_events[class="hl-string">'PaymentStatus'] = df_events.sort_values(class="hl-string">'EventDate').groupby(class="hl-string">'PspReference')[class="hl-string">'EventCode'].transform(class="hl-string">'last')
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Filter invalid rows (empty PspReference)
        df_events = df_events[df_events[class="hl-string">'PspReference'] != class="hl-string">'nan']
        df_events = df_events[df_events[class="hl-string">'PspReference'] != class="hl-string">'']

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Sort
        df_events = df_events.sort_values([class="hl-string">'PspReference', class="hl-string">'EventDate'])
        
    return df_events

class=class="hl-string">"hl-comment"># Execution Entry Point
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace paths with actual file locations or API download streams
if __name__ == class="hl-string">'__main__':
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Example usage
    df_log = transform_adyen_data(class="hl-string">'received_payment_detail_report.csv', class="hl-string">'settlement_detail_report.csv')
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Export
    df_log.to_csv(class="hl-string">'ProcessMind_Adyen_Log.csv', index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    print(fclass="hl-string">'Extraction Complete. Generated {len(df_log)} events.')

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