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決算・レポーティング－期間締めと照合のデータテンプレート

Oracle Fusion Financials

決算・レポーティング：期間決算と照合の属性 (22) 決算・レポーティング：期間決算と照合のアクティビティ (14) 抽出ガイド (1)

決算・レポーティング－期間締めと照合のデータテンプレート

このテンプレートでは、決算・レポーティング－期間締めと照合プロセスを分析するために必要なデータを収集する方法を説明します。収集すべき主要な属性と、イベントログで追跡する重要なアクティビティを整理しています。さらに、Oracle Fusion Financialsからデータを抽出する手順も確認できるため、プロセスマイニングを始めるために必要な準備を整えられます。

収集を推奨する属性
追跡する重要なアクティビティ
Oracle Fusion Financialsからの抽出手順

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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決算・レポーティング：期間決算と照合の属性

決算・レポーティングにおける期間決算と照合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 8 推奨 9 任意

	名前	説明
	アクティビティ ActivityName	期間決算プロセス内で発生した特定のタスクまたはイベントの名称です。
説明この属性には、「Subledger Period Closed」、「Account Reconciliation Started」、「Financial Statements Generated」など、期間決算ワークフローにおける個別の工程が記録されます。各アクティビティは、プロセス中に実行されたマイルストーンまたは操作を表します。アクティビティの分析は、プロセスマイニングの基盤です。プロセスマップの可視化、アクティビティ間の時間を測定したボトルネックの特定、プロセスバリアントの分析による標準手順からの逸脱の把握が可能になります。重要な理由プロセスの工程を定義するため、プロセスフローの可視化、ボトルネックの発見、逸脱の分析に欠かせません。入手先通常は、総勘定元帳、補助元帳会計、Financial Consolidation and Closeなど、Oracle Fusion Financialsの各モジュールにある取引の説明、ステータス変更、イベントログから導出されます。例期間開始補助元帳期間の締め照合の承認財務諸表の生成
	会計期間 FinancialPeriod	特定の月や四半期など、決算対象となる会計期間を一意に識別するIDです。
説明会計期間は主要なケース識別子として機能し、特定のレポーティングサイクルにおける勘定の締めと照合に関連するすべてのアクティビティをまとめます。たとえば「Jan-2023」や「Q1-2024」など、各期間が期間末決算プロセスの1つのインスタンスを表します。プロセスマイニング分析では、この属性によって期間決算プロセス全体を開始から終了まで把握できます。全体のサイクル時間の算出、期間間のパフォーマンス比較、時間の経過に伴う決算プロセスの傾向や構造的な遅延の特定に使われます。重要な理由関連するすべての決算アクティビティを1つのプロセスインスタンスに結び付ける中核的な識別子であり、各期間の決算サイクルをエンドツーエンドで分析できます。入手先通常は総勘定元帳モジュールの期間名またはIDから導出され、Oracle Fusion FinancialsではGL_PERIOD_STATUSESなどのテーブルに記録されています。例 2023年1月2023年2月2024年第1四半期2024年3月
	開始時刻 EventTime	特定のアクティビティまたはイベントが発生した時点を示すタイムスタンプです。
説明開始時刻、つまりイベントのタイムスタンプには、アクティビティが実行された日時またはステータスが変更された正確な日時が記録されます。イベントを時系列に並べ、所要時間を算出するために欠かせないデータです。プロセスマイニングでは、このタイムスタンプを使って各会計期間のイベント順序を構築し、アクティビティの所要時間とプロセス全体のサイクル時間を算出します。パフォーマンス分析、ボトルネックの特定、期限遵守のモニタリングに不可欠です。重要な理由イベントの順序付け、サイクル時間やアクティビティ所要時間など、時間に基づくすべての指標の算出、プロセスの時間軸の把握に欠かせないタイムスタンプです。入手先通常は、Oracle Fusion Financialsの各モジュールで、仕訳、照合、期間ステータスに関連付けられた作成日、最終更新日、取引日などのフィールドに記録されています。例 2023-01-28T09:00:00Z2023-02-01T14:30:15Z2023-02-03T11:21:05Z2023-02-05T17:00:00Z
	ソースシステム SourceSystem	データの抽出元となるシステムです。
説明イベントデータの発生元となる情報システムを識別する属性です。このプロセスでは一貫してOracle Fusion Financialsになりますが、複数のシステムからデータを統合する環境では特に役立ちます。分析では、データの出所に関するコンテキストを提供します。これは、データガバナンス、検証、プロセスを支える技術環境の把握に欠かせません。分析結果を正しいアプリケーション環境に関連付けるうえでも役立ちます。重要な理由データの出所に関する重要なコンテキストを提供し、複数システムの環境での明確性を確保するとともに、データガバナンスを支援します。入手先通常は、データ抽出時にデータセットの出所を示すために追加される固定値です。例 Oracle Fusion FinancialsOracle Cloud ERP
	最終データ更新 LastDataUpdate	ソースシステムからデータが最後に更新された時点を示すタイムスタンプです。
説明 Oracle Fusion Financialsから直近にデータを抽出した日時を記録する属性です。プロセスマイニングツールで分析しているデータの新しさを示します。分析がどの時点の情報に基づいているかを把握するうえで重要です。このタイムスタンプにより、リアルタイムのダッシュボードやレポートがどの程度最新の状態かを確認でき、最新情報に基づく意思決定を支援します。重要な理由データの適時性を把握できるため、プロセス分析に基づいて意思決定を行ううえで重要です。入手先データ取り込みパイプラインで生成・保存されるメタデータフィールドで、抽出処理を実行した時点のタイムスタンプを記録します。例 2023-03-10T02:00:00Z2023-03-11T02:00:00Z
	アクティビティステータス ActivityStatus	「完了」「進行中」「失敗」など、アクティビティの完了状況です。
説明この属性は、決算期間中の特定のタスクの結果または現在の状態を記録します。たとえば、仕訳インポートは「成功」または「失敗」、照合は「承認済み」または「却下」として記録されます。プロセスの例外や結果を把握するうえで重要なステータスです。自動ジョブの失敗率を特定し、承認ワークフローでの却下ループを追跡できます。また、保留中と完了済みのアクティビティを確認することで、決算の進捗をリアルタイムに監視できます。重要な理由ステータスを追跡することで、例外、失敗、やり直しのループを特定し、プロセスの品質と信頼性を把握できます。入手先通常は、Oracle Fusion Financialsモジュール内の取引ヘッダーまたは明細行にあるステータス項目に記録されています。例完了進行中承認済み却下エラー
	仕訳タイプ JournalEntryType	「標準」「反対仕訳」「修正」など、仕訳の分類です。
説明この属性は、目的に基づいて仕訳を分類します。このプロセスで重要なタイプは「修正」で、照合アクティビティの結果として発生した訂正や振替を示すことがよくあります。「修正仕訳件数」KPIとダッシュボードで使用します。修正仕訳に絞り込むことで、組織は訂正の発生頻度を監視できます。訂正が多い場合、取引処理や会計方針の上流工程に問題がある可能性があります。修正を減らすことは、プロセス改善の重要な目標です。重要な理由通常の転記と修正仕訳を分けて確認できるため、決算中のやり直しや訂正アクティビティを重点的に分析できます。入手先通常は、GL_JE_HEADERSテーブルのJE_CATEGORYフィールドとJE_SOURCEフィールドに記録されています。簡略化したタイプを作成するには、マッピングが必要になる場合があります。例標準調整振替未払計上
	会社コード CompanyCode	期間決算の対象となる法人または会社を識別するIDです。
説明会社コードは、Oracleの用語では法人識別子にあたり、期間決算を実施する特定の事業体を表します。グローバル組織では複数の会社コードが存在し、それぞれに固有の決算プロセスがあります。この属性は比較分析に欠かせません。法人ごとの期間決算パフォーマンスをベンチマークし、標準プロセスに従っている法人を特定し、逸脱や遅延が発生している箇所を明らかにできます。事業の特定領域を詳しく分析するための重要なフィルターです。重要な理由法人ごとに決算プロセスを絞り込み、比較できます。グローバルプロセスを標準化するうえで重要です。入手先勘定科目表の法人または貸借一致セグメントの値に対応します。Oracle Fusion Financialsでは、ほぼすべての財務取引に設定される重要な属性です。例 101210US01DE01
	担当ユーザー ResponsibleUser	アクティビティを実行したユーザーまたは従業員です。
説明照合を承認した会計担当者や財務諸表を作成したコントローラーなど、特定のタスクを実行した担当ユーザーを識別する属性です。通常は、ユーザーIDまたは従業員名に紐付けられます。担当ユーザーを分析することで、業務負荷の分布、トレーニングの必要性、チームや個人のパフォーマンスを把握できます。負荷のバランスを監視し、繁忙期の決算業務を適切に分担するダッシュボードを構築するうえでも重要です。重要な理由業務負荷の分布やリソース配分の分析、自動化やトレーニングの機会の特定に欠かせません。入手先通常は、仕訳や照合オブジェクトなど、Oracle Fusion Financialsの取引レコードにある「Created By」または「Last Updated By」フィールドで確認できます。例 john.doejane.smithcontroller_ussarah.jones
	照合タイプ ReconciliationType	実施する勘定照合のカテゴリです。
説明この属性は、貸借対照表、損益計算書、会社間など、照合の種類を分類します。照合の種類によって、異なるワークフローに従う場合や、複雑さやリスクの度合いが異なる場合があります。「種類別照合パフォーマンス」ダッシュボードで使用されます。この属性でフィルタリングすると、分析担当者は照合カテゴリごとの処理時間と件数を比較し、遅延や滞留が発生しやすく、プロセス改善が必要な種類を特定できます。重要な理由照合プロセスを対象別に分析できるため、高リスク勘定や会社間照合など、特定の勘定に固有のボトルネックを特定できます。入手先勘定科目一覧の勘定タイプ、またはAccount Reconciliation Cloud Service（ARCS）モジュールを使用している場合は、そのモジュール内の属性から取得できます。例貸借対照表損益計算書銀行照合会社間
	目標完了日 TargetCompletionDate	アクティビティまたは決算期間全体について、計画された期限です。
説明この属性は、決算カレンダーまたは社内SLAで定めた、決算プロセスの主要なマイルストーンの予定完了日を保存します。実績を測定する際の基準となります。「決算期限の遵守」ダッシュボードと「期限内決算率」KPIの基礎となる日付です。実際の完了時刻（EventTime）と目標日を比較することで、システムが遅延を自動的に検出し、スケジュールの遵守状況を測定できます。これにより、決算プロセスの規律を保ちやすくなります。重要な理由期限内のパフォーマンスと期限の遵守状況を測定できるため、適時な財務報告に欠かせません。入手先通常は、決算管理ツール、またはOracle Financials内のカスタム決算カレンダー設定で管理されています。例 2023-01-31T23:59:59Z2023-02-02T17:00:00Z2023-02-28T23:59:59Z
	終了時刻 EndTime	アクティビティが完了した時点を示すタイムスタンプです。
説明終了時刻には、アクティビティが完了した正確な日時が記録されます。開始時刻が開始点を示すのに対し、終了時刻は完了時点を示すため、各工程の所要時間を正確に算出できます。この属性は、個々のアクティビティの処理時間を算出するために欠かせません。終了時刻から開始時刻を差し引くことで、期間決算プロセスのどの工程に最も時間がかかっているかを特定し、ボトルネックや非効率な作業を直接明らかにできます。重要な理由アクティビティの処理時間を算出できるため、ボトルネックの特定と業務効率の測定に欠かせません。入手先開始時刻と同様に、Oracle Fusion Financialsの取引テーブルにある最終更新日フィールドや、特定の完了日フィールドに記録されていることが多いです。例 2023-01-28T09:05:10Z2023-02-01T15:00:00Z2023-02-03T11:45:30Z
	部門 Department	アクティビティまたはケースに関連付けられた事業部門またはコストセンターです。
説明期間決算アクティビティを担当または実施する部門を示す属性です。たとえば「経理部門」、「FP&A」、「内部監査」などが該当します。プロセスを組織の観点から把握できます。部門別にプロセスを分けて分析することは、効果的な分析手法です。異なる事業部門間で決算プロセスの効率を比較し、部門間の引き継ぎがスケジュールに与える影響を把握し、部門単位で業務負荷を分析できます。重要な理由組織内の異なる部門間でプロセスを比較できるため、ベストプラクティスの特定と手順の標準化に役立ちます。入手先 Oracle Fusion Financialsでは、ユーザープロファイル、総勘定元帳勘定科目のコストセンターセグメント、または法人の組織構造から導出される場合があります。例経理部門買掛金財務部門財務計画・分析
	やり直しかどうか IsRework	やり直しに該当するアクティビティを識別する計算フラグです。
説明この真偽値属性は、プロセスフローから導出し、やり直しを示すアクティビティにフラグを付けます。決算期間では、同じ勘定で「照合承認済み」の後に「修正仕訳転記済み」が発生するケースが一般的な例です。これは、照合が不十分だった可能性を示します。やり直しの頻度と影響を定量化するために使用します。非効率の大きな原因であるやり直しのループを特定・分析することで、研修不足や手順の不備など、エラーの根本原因を診断し、是正措置を講じられます。重要な理由以前の作業を修正するアクティビティにフラグを付けることで、プロセスの非効率を直接定量化し、エラーの根本原因を特定できます。入手先プロセスマイニングツールでやり直しのパターンを定義して計算します。たとえば、「承認」に続いて「訂正」が発生するシーケンスを指定します。例 truefalse
	仕訳ID JournalEntryId	仕訳を一意に識別するIDです。
説明この属性は、総勘定元帳の仕訳に対してシステムが生成する一意のIDです。手動仕訳や修正仕訳の転記に関係するアクティビティで特に重要です。仕訳、特に修正仕訳のライフサイクル全体を追跡するために使用します。このIDにより、調整の件数を計算し、やり直しを特定の財務転記までさかのぼって確認できます。重要な理由特定の財務転記を追跡できるため、監査や修正仕訳の件数・内容の分析に欠かせません。入手先 GL_JE_HEADERSテーブルの主キーで、通常はJE_HEADER_IDという名前です。例 JE1002345JE1002378JE1002412
	仕訳金額 JournalEntryAmount	仕訳の借方または貸方の合計金額です。
説明この属性は、仕訳の金額を記録します。調整、未払計上、その他の財務転記の規模を示します。修正仕訳の金額を分析すると、プロセスエラーや例外が財務に与えた影響を把握できます。金額の大きい修正や頻繁な修正は、重大な統制上の弱点や、早急な対応が必要な問題を示している可能性があります。仕訳件数の分析に、金額の重要性という観点を加えられます。重要な理由調整の財務的影響と重要性を評価し、小規模な訂正と重大な財務数値の修正再表示を区別できます。入手先この値は、特定の仕訳についてGL_JE_LINESテーブルの借方金額を合計して計算する必要があります。例 15000.00250.75125000.50
	会社間取引かどうか IsIntercompanyTransaction	同じ会社に属する異なる法人間の取引かどうかを示すフラグです。
説明この真偽値属性は、会社間パートナーが関係する取引または照合を識別します。こうしたアクティビティは複雑になりやすく、不一致や遅延も発生しやすい傾向があります。「会社間照合フロー」ダッシュボードと「会社間照合率」KPIに欠かせないフラグです。対象のサブプロセスだけを抽出して分析できるため、法人間取引に固有のボトルネックを特定し、連結財務諸表の正確性を高められます。重要な理由複雑で問題が発生しやすい会社間照合プロセスを切り分け、対象を絞った分析と改善を行えます。入手先 Oracleの会社間モジュール（AGIS）から特定できます。または、明細行間や貸借一致セグメント間で会社コードのセグメントが異なる仕訳を分析して特定できます。例 truefalse
	元帳 LedgerName	取引と残高が属する元帳の名称です。
説明 Oracle Fusion Financialsの元帳は、勘定科目表、会計カレンダー、通貨によって定義される財務取引の記録です。法人のプライマリ元帳や、異なる会計基準に対応するセカンダリ元帳・レポーティング元帳として設定できます。元帳別に分析することで、会計要件（例：IFRSとUS GAAP）によって異なる可能性のあるプロセスを把握できます。必要な各レポーティング基準に対して、プロセスがコンプライアンスを満たし、効率的に運用されていることを確認できます。重要な理由会計に関する重要なコンテキストを提供し、異なる会計基準やレポーティング要件ごとに分析を分けられます。入手先財務データとともに中核的な総勘定元帳テーブルに保存され、GL_JE_HEADERSやGL_BALANCESなどのテーブルでは、通常LEDGER_IDで参照されます。例米国主要元帳英国主要元帳IFRS報告元帳
	国 Country	法人または会社コードに関連付けられた国です。
説明この属性は、法人が事業を行う国を示します。決算プロセスを地理的な観点から把握できます。国別にプロセスを分析すると、現地の法定要件、異なる業務慣行、地域のシェアードサービスセンターのパフォーマンスによる差異を明らかにできます。地域間でベンチマークを行い、地域差がプロセス効率に与える影響を把握できます。重要な理由決算プロセスを地理的に分析し、現地規制や地域チームのパフォーマンスによる差異を明らかにできます。入手先通常は、Oracle Fusion Financialsで設定された法人またはビジネスユニットの情報から取得します。例 USAドイツ日本ブラジル
	期限内かどうか IsOnTime	アクティビティが目標日までに完了したかどうかを示す計算フラグです。
説明この真偽値属性は、アクティビティの実際の完了タイムスタンプ（EventTimeまたはEndTime）と計画上の期限（TargetCompletionDate）を比較します。期限内または前倒しで完了していればtrue、遅延していればfalseになります。スケジュールの遵守状況を明確かつ簡単に測定でき、「期限内決算率」KPIの基礎となります。期限超過の原因となるボトルネックをすばやく特定し、管理者が決算カレンダーのコンプライアンスを監視するための明確な指標を提供します。重要な理由スケジュールの遵守状況を明確な二値で測定できるため、重要な決算期限のコンプライアンスを簡単に追跡できます。入手先データ変換時にEventTimeとTargetCompletionDateを比較して計算します（EventTime <= TargetCompletionDate）。例 truefalse
	決算サイクル時間 PeriodCloseCycleTime	決算プロセス全体の開始から完了までにかかった合計時間です。
説明財務決算の所要時間を表すケースレベルの計算指標です。特定のFinancial Periodについて、最後のアクティビティのタイムスタンプから最初のアクティビティのタイムスタンプを引いて計算します。決算・レポーティングプロセスの主要なKPIです。エンドツーエンドのプロセス全体の効率を測定し、決算の迅速化を目指す改善施策の進捗を追跡できます。重要な理由このKPIは決算プロセスのエンドツーエンドの効率を測定するもので、財務部門の経営層が重視する指標です。入手先プロセスマイニングツールでケースレベルに計算し、ケースの最も早いStartTimeから最も遅いStartTimeを引いて求めます。例 P5D4HP7D12HP4D20H
	総勘定元帳勘定 GLAccountNumber	照合または転記の対象となる総勘定元帳の勘定番号です。
説明この属性は、勘定照合や修正仕訳などのアクティビティに関係する総勘定元帳の勘定番号を示します。財務分析に必要な詳細な粒度の情報を提供します。個別勘定レベルで修正仕訳の件数や照合パフォーマンスを分析するために使用します。調整が頻繁に必要になる勘定や、照合に時間がかかる勘定を特定できるため、サブプロセスに潜む問題の把握に役立ちます。重要な理由継続的に調整が必要になる勘定や、照合の遅延が発生する問題のある勘定を特定するための詳細な情報を提供します。入手先 GL_JE_LINESなどの総勘定元帳テーブルにある基本項目であり、照合プロセスの中核となります。例 111001401000625003212001

必須推奨任意

決算・レポーティング：期間決算と照合のアクティビティ

財務決算を正確に発見・分析するため、イベントログに記録する主要なプロセス手順とマイルストーンです。

6 推奨 8 任意

	アクティビティ	説明
	修正仕訳の計上	照合中に特定された残高の修正、見越計上、その他の調整を行うため、総勘定元帳に手動仕訳を計上することを示します。各計上は、個別に記録される取引です。
重要な理由特に照合の承認後に修正仕訳が大量に発生している場合、手戻りや上流プロセスの問題が疑われます。これらの仕訳を追跡することは、データ品質の改善に重要です。入手先 GL_JE_HEADERSおよびGL_JE_LINESテーブルに記録されます。修正仕訳は、通常「Manual」または「Adjustment」に設定される仕訳カテゴリやソースによって特定できることが多いです。取得対象期間内で、カテゴリが「Adjustment」の仕訳の作成日と計上日によって特定されます。イベントタイプ explicit
	勘定照合の開始	特定の総勘定元帳勘定科目または勘定科目グループについて、照合プロセスが始まったことを示します。通常は、照合担当者への割り当てや初期ステータスの変更など、照合に対して最初に実行された操作から推定します。
重要な理由重要で時間のかかることが多いサブプロセスの開始を示します。このイベントから承認までの時間を測定することで、照合サイクル時間を算出し、backlog を特定できます。入手先 Oracle Account Reconciliation Cloud Service（ARCS）では、照合のステータスが「Open with Preparer」または同様の初期状態に移行した時点のタイムスタンプから推定できます。取得対象期間の特定の勘定照合が「Pending」または「New」状態から移行した時点に関連付けられた、最も早いタイムスタンプから推定します。イベントタイプ inferred
	期間の永久クローズ	総勘定元帳における会計期間の最終的かつ取り消し不能な締めを示します。この操作を実行すると期間を再開できず、それ以降の変更もできません。
重要な理由期間末ケースの確定した終了イベントです。決算サイクル全体の時間を測定するための最終タイムスタンプとなり、レポーティングにおけるデータの完全性を確保します。入手先 GL_PERIOD_STATUSESテーブルの期間ステータスを「Permanently Closed」に更新する、明示的な特定の操作です。操作とそのタイムスタンプはシステムに記録されます。取得 GL_PERIOD_STATUSESに記録された会計期間のステータス変更ログで、「Permanently Closed」への変更として取得されます。イベントタイプ explicit
	期間開始	特定の会計期間における決算プロセスの正式な開始を示します。通常は、取引の計上を可能にするため、総勘定元帳モジュールで権限を持つユーザーが明示的に実行する操作です。
重要な理由このアクティビティは、期間末ケースの確定した開始イベントです。期間全体の決算サイクル時間を測定し、決算開始時の遅延を特定するうえで重要です。入手先期間のステータスが「Open」に変更された際に、総勘定元帳モジュールから取得されます。各期間のステータスとタイムスタンプを記録するGL_PERIOD_STATUSESテーブルで確認できます。取得 GL_PERIOD_STATUSESに記録された会計期間のステータス変更ログから取得されます。イベントタイプ explicit
	照合の承認	レビュー担当者が勘定照合を正式に承認し、その正確性と完全性を確認したことを示します。照合ワークフローの完了を示す重要なマイルストーンです。
重要な理由承認は、勘定科目の照合サイクルの終了を示します。照合パフォーマンスを測定し、次の決算工程に進むための重要なマイルストーンです。入手先 Oracle ARCSで、権限を持つレビュー担当者が照合のステータスを「Approved」または「Closed」に更新した際に記録される、明示的なタイムスタンプ付きイベントです。取得照合システムの監査証跡に記録された、ステータスが「Approved」に変更された時点のタイムスタンプから取得されます。イベントタイプ explicit
	財務諸表の生成	損益計算書、貸借対照表、キャッシュフロー計算書など、主要な財務諸表が作成されたことを示します。通常は、ユーザーが開始するシステム主導のプロセスです。
重要な理由データ処理フェーズの終了と、最終レビュー・承認フェーズの開始を示す重要なマイルストーンです。財務諸表の承認時間を測定するうえで欠かせません。入手先財務レポーティングジョブの正常完了、またはFinancial Reporting StudioやNarrative Reportingなど、Oracle Fusionのレポーティングツールで公開レポートが作成された時点から推定できます。取得最終レポートパッケージを生成するスケジュール済みジョブの完了タイムスタンプから推定します。イベントタイプ inferred
	レビューのための照合提出	勘定照合を作成した担当者から、レビューと承認を担当する担当者への引き継ぎを示します。通常は、照合ツール内で明示的にステータスを変更します。
重要な理由この引き継ぎは、待ち時間やボトルネックが発生する可能性のある箇所です。提出から承認までの時間を分析することで、レビューサイクルの遅延を明らかにし、リソース配分の検討に役立てられます。入手先 Oracle ARCSで、照合のステータスが「Preparation」から「Pending Review」または「Submitted」に変更された際に取得されます。このステータス変更にはタイムスタンプが付与されます。取得照合システムでステータスが「Pending Approval」または同等の状態に変更された時点のタイムスタンプに基づきます。イベントタイプ explicit
	仕訳のインポート完了	補助元帳の集計取引やその他の外部データを総勘定元帳にインポートするアクティビティです。照合と修正に備えて、財務データを集約します。
重要な理由データインポートの完了を追跡することは、データ収集にかかる時間を把握するうえで重要です。総勘定元帳に決算を進めるために必要な生のデータがそろった時点を示します。入手先 GL_JE_BATCHESおよびGL_IMPORT_REFERENCESテーブルで、対象の会計期間に絞り込み、仕訳インポートプロセスが正常に完了した記録を確認することで特定できます。取得補助元帳または外部インポートを示すソースを持つ仕訳バッチの作成日によって特定されます。イベントタイプ explicit
	会社間照合の完了	同じ組織内の異なる法人間で行われる取引の照合が完了したことを示します。会社間残高がゼロになることを確認する、専門性の高い照合アクティビティです。
重要な理由会社間照合は、決算プロセスで遅延や複雑さが生じる主な原因の一つです。所要時間を特定することで、連結レポーティングにおける重要なクリティカルパスのアクティビティを最適化できます。入手先期間の会社間照合が「Reconciled」または「Closed」ステータスに達した際に、会社間取引モジュールまたはARCSから取得できます。取得対象期間の会社間照合バッチのステータスが完了として記録された時点のタイムスタンプから推定します。イベントタイプ inferred
	期間を「Closed」に設定	総勘定元帳の期間ステータスを「Closed」に変更する、最終段階ではあるものの取り消し可能な工程です。期間を再開しない限り、新しい仕訳をその期間に計上できなくなります。
重要な理由会計期間の決算における運用上の終了を示しますが、最終的かつ取り消し不能な工程ではありません。コンプライアンスと統制に関わる重要なマイルストーンです。入手先 GL_PERIOD_STATUSESテーブルに記録される明示的なステータス変更です。期間のユーザー、タイムスタンプ、新しい「Closed」ステータスが記録されます。取得 GL_PERIOD_STATUSESに記録された会計期間のステータス変更ログで、「Closed」への変更として取得されます。イベントタイプ explicit
	補助元帳期間の締め	期間について、買掛金、売掛金、資産などの補助元帳を締めることを示します。この操作により、補助元帳への新しい取引の計上が停止され、総勘定元帳を締めるための前提条件が整います。
重要な理由補助元帳の締めの遅延は、総勘定元帳の決算開始に直接影響する一般的なボトルネックです。このアクティビティを追跡することで、プロセスの早い段階で遅延の原因を切り分けられます。入手先 Oracle Fusion Financials内の各補助元帳の会計期間におけるステータス変更から取得されます。通常、各補助元帳モジュールでステータス変更が記録され、タイムスタンプが付与されます。取得特定のアプリケーション（例：買掛金、売掛金）で「Closed」ステータスを示す補助元帳期間ステータステーブルから導出されます。イベントタイプ explicit
	試算表の生成	対象期間の試算表レポートを生成するアクティビティです。最終財務諸表の作成前に、借方合計と貸方合計が一致していることを確認する重要なチェックポイントです。
重要な理由試算表が初めて正常に生成されたことは、主要な修正がほぼ完了したことを示す重要なマイルストーンです。最終レポーティングフェーズに先立つ重要な工程です。入手先「Trial Balance Report」同時実行リクエストまたはスケジュール済みプロセスが正常に完了した記録から推定できます。システムには、これらのジョブの実行時刻が記録されます。取得システムのプロセススケジューラーログに記録された、試算表レポート生成ジョブの完了タイムスタンプから推定します。イベントタイプ inferred
	財務諸表のレビュー完了	生成された財務諸表について、経営層によるレビューが完了したことを示します。手作業で行われることが多く、関連するシステムアクティビティや手動入力から推定する必要がある場合があります。
重要な理由レビューサイクルは、決算の「最後の仕上げ」にかかる時間の大部分を占めることがあります。追跡することで、経営層によるレビューの遅延を特定し、レポーティング全体の期間を短縮できます。入手先直接取得することは困難です。ナラティブレポーティングツールでレポートのステータスが変更された時点のタイムスタンプや、ワークフローツールの明示的な承認タスクから推定できる場合があります。取得 BPMワークフローでの承認タスクの完了など、他のシステムイベントや手動入力から推定する必要がある場合があります。イベントタイプ inferred
	連結プロセスの実行	複数の子会社または事業部門の財務データを集約し、親会社の一組の財務諸表にまとめる連結処理の実行を示します。個別に記録されるプロセスです。
重要な理由複数の法人を持つ組織にとって、連結は重要かつ複雑な工程です。実行状況と所要時間を追跡することは、全社レベルの決算スケジュールを把握するうえで欠かせません。入手先 Oracle Financial Consolidation and Close Cloud（FCCS）では、連結ルールとプロセスの実行が開始・終了タイムスタンプ付きで記録されます。このデータはジョブスケジューラーから抽出できます。取得 FCCSモジュールの連結ジョブまたはビジネスルールの実行ログから取得されます。イベントタイプ explicit

推奨任意

抽出ガイド

Oracle Fusion Financialsからデータを取得する方法

ステップ

前提条件とセットアップ：Python 3.6以降がインストールされていることを確認します。pipで必要なライブラリをインストールします：pip install requests pandas。Oracle FusionのベースURL（例：https://[your-fusion-instance].oraclecloud.com）と、「Financial Analyst」や「General Ledger Manager」などのロールを持ち、適切なデータアクセス権限が付与されたユーザーアカウントの安全なAPI認証情報を取得します。
スクリプトを設定：提供されたPythonスクリプトを、たとえばextract_r2r.pyというファイルにコピーします。BASE_URL、USERNAME、PASSWORDのプレースホルダーを、使用するOracle Fusion環境の情報に置き換えます。
抽出パラメータを設定：スクリプト内のSTART_DATEとEND_DATE変数を調整し、データ抽出の期間を指定します。データ量を抑えるため、まずは3か月など短い範囲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python extract_r2r.pyコマンドを実行します。スクリプトがOracle Fusion REST APIで認証を行い、定義された各アクティビティのデータ取得を開始します。
実行状況を監視：スクリプトは、アクティビティの種類ごとにデータを取得する進捗メッセージをコンソールに表示します。日付範囲やデータ量によっては、完了までに時間がかかる場合があります。認証エラーやAPIの問題を示すエラーメッセージがないか確認します。
データ取得とページネーション：スクリプトは、指定した日付範囲のすべてのレコードを取得するまでAPIエンドポイントを繰り返し呼び出し、ページネーションを自動的に処理します。必要な14個のアクティビティすべてのデータを収集します。
変換と統合：APIから取得した各レコードを標準形式に変換し、JSONフィールドをFinancialPeriod、ActivityName、EventTimeなどの必要なイベントログ列にマッピングします。すべてのアクティビティを1つのデータ構造にまとめます。
メタデータ列を追加：すべてのデータを取得して変換した後、SourceSystemとLastDataUpdate列を追加し、データの出所と鮮度を記録します。
イベントログをエクスポート：統合した最終データセットを、スクリプトと同じディレクトリにoracle_fusion_r2r_event_log.csvという名前のCSVファイルとしてエクスポートします。
確認してアップロード：生成されたCSVファイルを表計算アプリケーションで開き、データが完全かつ正確かを確認します。ProcessMindにアップロードする前に、すべての列が存在し、想定どおり値が入力されていることを確認します。

設定

認証：スクリプトはBasic Authenticationを使用します。本番環境でセキュリティを高めるには、Oracle Identity Cloud Service内で機密アプリケーションを設定し、OAuth 2.0を使用するようスクリプトを変更することを強く推奨します。
APIエンドポイント：スクリプトは主にFinancials REST APIのリソースを使用します。期間ステータスにはglPeriods、仕訳の詳細にはjournalBatchesを使用します。レポート生成など、標準のRESTエンドポイントで対応していないアクティビティについては、Enterprise Scheduler Service（ESS）のジョブ履歴を照会します。
日付範囲：スクリプトのSTART_DATEとEND_DATEパラメータで抽出期間を指定します。初回分析では、データ量とスクリプトの実行時間を抑えるため、3～6か月の範囲を推奨します。
フィルタリング：スクリプトはAPIリクエストにqパラメータを含め、lastUpdateDateに基づいてデータを絞り込みます。特定のLedgerIdで絞り込んで、1つの会社または法人を対象にするなど、追加のフィルターも設定できます。
ページネーション：API呼び出しのlimitパラメータは、パフォーマンスを高め、タイムアウトを避けるため、1回あたり500レコードに設定されています。スクリプトがページを自動的に繰り返し処理し、完全なデータセットを取得します。
前提条件：Oracle Fusion Financials環境へのアクセスが必要です。抽出に使用するユーザーアカウントには、REST API経由で総勘定元帳データを読み取るための必要なセキュリティロールと権限が必要です。

a サンプルクエリ python

import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime
import os

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your Oracle Fusion instance details
BASE_URL = class="hl-string">"https://[your-fusion-instance].oraclecloud.com"
USERNAME = os.environ.get(class="hl-string">"FUSION_USER", class="hl-string">"your_username")
PASSWORD = os.environ.get(class="hl-string">"FUSION_PASSWORD", class="hl-string">"your_password")

class=class="hl-string">"hl-comment"># Set the date range for extraction (YYYY-MM-DD)
START_DATE = class="hl-string">"2023-01-01"
END_DATE = class="hl-string">"2023-12-31"

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Generic API Fetch Function ---
def fetch_data(endpoint, q_filter, fields):
    all_items = []
    offset = 0
    limit = 500
    url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}{endpoint}"
    
    headers = {
        class="hl-string">'Content-Type': class="hl-string">'application/vnd.oracle.adf.resourceitem+json'
    }
    
    while True:
        params = {
            class="hl-string">'q': q_filter,
            class="hl-string">'fields': fields,
            class="hl-string">'limit': limit,
            class="hl-string">'offset': offset,
            class="hl-string">'onlyData': class="hl-string">'true'
        }
        try:
            response = requests.get(url, auth=(USERNAME, PASSWORD), headers=headers, params=params)
            response.raise_for_status()
            data = response.json()
            items = data.get(class="hl-string">'items', [])
            all_items.extend(items)
            
            if not data.get(class="hl-string">'hasMore', False):
                break
            offset += limit
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching data from {endpoint}: {e}")
            break
            
    return all_items

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main Extraction Logic ---
def main():
    event_log = []
    now_utc = datetime.utcnow().isoformat() + class="hl-string">'Z'
    date_filter = fclass="hl-string">"lastUpdateDate between '{START_DATE}T00:00:00.000Z' and '{END_DATE}T23:59:59.999Z'"

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Period Opened, Closed, Permanently Closed
    print(class="hl-string">"Fetching Period Status changes...")
    period_data = fetch_data(class="hl-string">'/fscmRestApi/resources/11.13.18.05/glPeriods', date_filter, class="hl-string">"periodName,periodStatus,lastUpdateDate,lastUpdatedBy,ledgerName,ledgerId")
    for p in period_data:
        activity_map = {
            class="hl-string">'OPEN': class="hl-string">'Period Opened',
            class="hl-string">'CLOSED': class="hl-string">'Period Set to \'Closed\class="hl-string">'',
            class="hl-string">'PERMANENTLY_CLOSED': class="hl-string">'Period Permanently Closed'
        }
        activity_name = activity_map.get(p.get(class="hl-string">'periodStatus'))
        if activity_name:
            event_log.append({
                class="hl-string">'FinancialPeriod': p.get(class="hl-string">'periodName'),
                class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
                class="hl-string">'EventTime': p.get(class="hl-string">'lastUpdateDate'),
                class="hl-string">'EndTime': p.get(class="hl-string">'lastUpdateDate'),
                class="hl-string">'ResponsibleUser': p.get(class="hl-string">'lastUpdatedBy'),
                class="hl-string">'CompanyCode': p.get(class="hl-string">'ledgerId'),
                class="hl-string">'ActivityStatus': class="hl-string">'Completed',
                class="hl-string">'JournalEntryType': None,
                class="hl-string">'ReconciliationType': None,
                class="hl-string">'Department': None,
                class="hl-string">'TargetCompletionDate': None
            })
            
    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Subledger Period Closed
    print(class="hl-string">"Fetching Subledger Period Close status...")
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This is inferred from the GL period's closingStatus property.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># A status of class="hl-string">'C' (Closed) or class="hl-string">'W' (Close pending) in sub-fields often indicates subledger closure.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># For a more direct approach, specific subledger period APIs would be needed.
    subledger_period_data = fetch_data(class="hl-string">'/fscmRestApi/resources/11.13.18.05/glPeriods', date_filter, class="hl-string">"periodName,closingStatus,lastUpdateDate,lastUpdatedBy,ledgerName,ledgerId")
    for p in subledger_period_data:
        if p.get(class="hl-string">'closingStatus') in [class="hl-string">'C', class="hl-string">'W']:
            event_log.append({
                class="hl-string">'FinancialPeriod': p.get(class="hl-string">'periodName'),
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Subledger Period Closed',
                class="hl-string">'EventTime': p.get(class="hl-string">'lastUpdateDate'),
                class="hl-string">'EndTime': p.get(class="hl-string">'lastUpdateDate'),
                class="hl-string">'ResponsibleUser': p.get(class="hl-string">'lastUpdatedBy'),
                class="hl-string">'CompanyCode': p.get(class="hl-string">'ledgerId'),
                class="hl-string">'ActivityStatus': class="hl-string">'Completed',
                class="hl-string">'JournalEntryType': None,
                class="hl-string">'ReconciliationType': None,
                class="hl-string">'Department': None,
                class="hl-string">'TargetCompletionDate': None
            })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Journal Entries Imported & 8. Adjusting Journal Entry Posted
    print(class="hl-string">"Fetching Journal Entries...")
    journal_filter = fclass="hl-string">"actualFlag='A' and postedDate between '{START_DATE}' and '{END_DATE}'"
    journal_data = fetch_data(class="hl-string">'/fscmRestApi/resources/11.13.18.05/journalBatches', journal_filter, class="hl-string">"journalBatchName,postedDate,createdBy,jeSource,jeCategory,periodName,ledgerId")
    for j in journal_data:
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Imported journals often come from specific sources like class="hl-string">'Payables', class="hl-string">'Receivables', etc.
        if j.get(class="hl-string">'jeSource') not in [class="hl-string">'Manual']:
            activity_name = class="hl-string">'Journal Entries Imported'
            entry_type = class="hl-string">'Imported'
        else:
            activity_name = class="hl-string">'Adjusting Journal Entry Posted'
            entry_type = class="hl-string">'Adjusting'
        event_log.append({
            class="hl-string">'FinancialPeriod': j.get(class="hl-string">'periodName'),
            class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
            class="hl-string">'EventTime': j.get(class="hl-string">'postedDate'),
            class="hl-string">'EndTime': j.get(class="hl-string">'postedDate'),
            class="hl-string">'ResponsibleUser': j.get(class="hl-string">'createdBy'),
            class="hl-string">'CompanyCode': j.get(class="hl-string">'ledgerId'),
            class="hl-string">'ActivityStatus': class="hl-string">'Completed',
            class="hl-string">'JournalEntryType': entry_type,
            class="hl-string">'ReconciliationType': None,
            class="hl-string">'Department': None,
            class="hl-string">'TargetCompletionDate': None
        })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 4, 5, 6, 7. Reconciliation Activities (Placeholder - requires ARCS or equivalent module)
    print(class="hl-string">"Fetching Reconciliation activities (Placeholder)...")
    class=class="hl-string">"hl-comment"># These activities are typically in Oracle ARCS. The endpoint below is a professional placeholder.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># You would need to use the ARCS REST API if you have that module.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Example endpoint: /armRestApi/v1/reconciliations

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 9, 10, 11. Report Generation and Consolidation (via ESS Jobs)
    print(class="hl-string">"Fetching ESS Job history for reports and consolidation...")
    ess_filter = fclass="hl-string">"(jobDefinitionName like '%TrialBalance%' or jobDefinitionName like '%Consolidation%' or jobDefinitionName like '%FinancialStatement%') and lastUpdateDate between '{START_DATE}T00:00:00.000Z' and '{END_DATE}T23:59:59.999Z'"
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Note: The ESS job history endpoint is often accessed via SOAP APIs or specific REST resources.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># The below is a representation of what such a query might look like.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># A common method is a BI Publisher report on ESS tables, exposed as a REST service.
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># 12. Financial Statements Reviewed
    class=class="hl-string">"hl-comment"># This is often a manual step and may not be logged in a standard way. It could be a specific ESS job
    class=class="hl-string">"hl-comment"># status change, a custom object, or inferred from a subsequent action.

    class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Final Data Processing ---
    if not event_log:
        print(class="hl-string">"No events found for the specified criteria.")
        return

    df = pd.DataFrame(event_log)
    df[class="hl-string">'SourceSystem'] = class="hl-string">'Oracle Fusion Financials'
    df[class="hl-string">'LastDataUpdate'] = now_utc

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Reorder and fill missing columns
    final_cols = [class="hl-string">'FinancialPeriod', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'EndTime', class="hl-string">'ResponsibleUser', class="hl-string">'Department', class="hl-string">'CompanyCode', class="hl-string">'ReconciliationType', class="hl-string">'ActivityStatus', class="hl-string">'JournalEntryType', class="hl-string">'TargetCompletionDate', class="hl-string">'SourceSystem', class="hl-string">'LastDataUpdate']
    for col in final_cols:
        if col not in df.columns:
            df[col] = None
    df = df[final_cols]
    
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Sort by time
    df[class="hl-string">'EventTime'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'EventTime'])
    df = df.sort_values(by=[class="hl-string">'FinancialPeriod', class="hl-string">'EventTime']).reset_index(drop=True)

    df.to_csv(class="hl-string">'oracle_fusion_r2r_event_log.csv', index=False)
    print(class="hl-string">"Extraction complete. Event log saved to oracle_fusion_r2r_event_log.csv")

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

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