経費管理データテンプレート

Ramp

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

経費管理データテンプレート

このテンプレートでは、経費管理プロセスの分析と改善に必要なデータの収集方法を示します。必要な属性、記録すべき主要なアクティビティ、Rampからデータを抽出する手順をまとめています。プロセスの把握と改善に必要な情報を漏れなく集めるためにお役立てください。

収集を推奨する属性
記録すべき主なアクティビティ
Rampからの抽出手順

イベントログを初めて作成する方はこちら：プロセスマイニング用イベントログの作成方法.

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経費管理の属性

経費管理プロセスを詳しく分析するために、イベントログに含める必要があるデータ項目です。

3 必須 6 推奨 10 任意

	名前	説明
	アクティビティ名 ActivityName	経費管理プロセスの中で、特定の時点に発生したイベントまたはタスクの名前です。
説明この属性は、「経費申請」「上長承認」「払い戻し実行」など、経費報告書のライフサイクルにおける個々のステップを表します。これらのアクティビティがプロセスマップ上のノードとなり、プロセスフローの可視化と分析を可能にします。アクティビティを分析すると、頻度の高いステップやボトルネックの発生箇所、ワークフローごとの違いを特定できます。業務の順序を把握し、各段階のパフォーマンスを測定するための基本要素です。重要な理由プロセスマップ上のステップを定義し、開始から終了までのプロセスフローを可視化して分析できるようにします。入手先通常、Rampの各経費報告書に関連するイベントログまたはステータス変更記録から取得します。例経費申請上長承認経理部門の確認待ち払い戻し実行
	イベントのタイムスタンプ EventTimestamp	アクティビティ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、発生時刻を記録するタイムスタンプがあります。この時刻データを使ってイベントを時系列に並べ、時間に関する分析を行います。プロセスマイニングでは、タイムスタンプを使ってアクティビティ間のサイクルタイムやケース全体の所要時間を算出し、遅延を特定します。パフォーマンスのモニタリングやプロセス改善の機会を見つけるうえで欠かせない情報です。重要な理由イベントの時系列を示す属性であり、所要時間の算出やパフォーマンス分析に欠かせません。入手先通常、Rampのイベントログまたは取引データにあるアクティビティ記録やステータス記録とともに保存されています。例 2023-10-26T10:00:00Z2023-10-26T14:30:00Z2023-10-27T09:00:00Z
	経費報告書ID ExpenseReportId	各経費報告書を一意に識別するIDで、プロセスの主なケース識別子として使われます。
説明経費報告書IDを使うと、1件の経費申請に関連するすべてのイベントとアクティビティをまとめられます。最初の入力から最終的な支払いまで、経費申請の全過程を時系列で追跡できます。プロセスマイニングでは、この属性が各経費報告書のエンドツーエンドの流れを再構築するために欠かせません。ケースIDとして使うことで、サイクルタイムを正確に算出し、ボトルネックを特定し、報告書が承認プロセスでたどるさまざまな経路を可視化できます。重要な理由関連するすべてのアクティビティを1つのプロセスインスタンスに結び付ける基本の属性であり、エンドツーエンドの分析を可能にします。入手先この識別子は、Rampの主な経費報告書テーブルまたは取引テーブルで確認できます。例 ER-2023-08-1123ER-2023-09-4591ER-2023-10-0024
	ポリシー違反フラグ PolicyViolationFlag	経費報告書にポリシー違反のフラグが付いたかどうかを示します。
説明この真偽値属性は、支出上限の超過や経費の重複申請など、社内の経費ポリシーに違反する可能性をシステムの自動チェックが検知した場合にtrueになります。このフラグは、「ポリシー違反検知」ダッシュボードと関連する重要業績評価指標（KPI）に欠かせません。ポリシー管理の有効性を測定し、コンプライアンス違反がよく発生する領域を特定できます。結果をポリシーの見直しや従業員向けトレーニングに役立てられます。重要な理由ポリシーの遵守状況を直接測定し、規定に沿わない支出や関連するリスクの特定と削減に役立ちます。入手先通常、Rampで申請または承認の際に自動ポリシーチェックが実行され、システムによってフラグが設定されます。例 truefalse
	ユーザー名 UserName	経費を申請した従業員や承認者など、アクティビティを実行したユーザーの名前またはIDです。
説明この属性は、経費報告書の申請、承認、確認など、プロセス内の特定のイベントを担当した人を示します。従業員の名前または一意のユーザーIDを記録できます。ユーザー別に分析すると、業務量の分布や高い成果を上げている担当者を把握し、追加のトレーニングが必要な人を特定できます。承認パフォーマンスやリソース管理に関するダッシュボードの基礎となる情報です。重要な理由プロセスのアクティビティを個人に紐付けることで、担当者ごとのパフォーマンス分析やトレーニングが必要な人の特定が可能になります。入手先通常、Rampの各経費報告書の監査証跡または取引履歴にユーザー情報が記録されます。例 Alice JohnsonBob SmithCharlie Brownシステムによる自動処理
	修正理由 RevisionReason	経費報告書を従業員に差し戻す際に示された理由です。
説明承認者が経費報告書を却下または差し戻す際、通常は理由を記載します。この属性には、「領収書の不足」「カテゴリの誤り」「ポリシー違反」などの理由が記録されます。この情報は、「経費の修正率と原因」ダッシュボードに役立ちます。手戻りの主な原因を分析することで、組織は申請プロセスにおける構造的な問題を特定し、対象を絞ったトレーニングやシステム改善を実施して、誤りを減らせます。重要な理由手戻りの根本原因を把握し、初回申請の品質を高めるための対策を講じられます。入手先 Rampで「経費を修正のため差し戻し」アクティビティが発生した際、コメントまたは却下の詳細に記録されます。例明細付き領収書が不足経費がポリシー上限を超過経費カテゴリの選択誤り取引の重複
	報告書の合計金額 ReportTotalAmount	経費報告書の合計金額です。
説明この属性は、1件の報告書に含まれるすべての経費の合計を表します。支出傾向を把握するための重要な財務指標です。プロセス分析では、報告書の金額ごとにケースを分類し、高額な報告書が異なる承認経路をたどるか、処理に時間がかかるかを調べられます。支出分析ダッシュボードの作成や、コスト削減の機会の特定にも欠かせません。重要な理由報告書を金額別に分類し、全体の支出を追跡するための重要な財務分析軸です。入手先 Rampの経費報告書オブジェクトにある主要なフィールドです。例 150.752500.0089.99
	従業員の部門 EmployeeDepartment	経費報告書を申請した従業員の所属部門です。
説明この属性は、経費を申請した従業員の事業部門または部門を示します。たとえば、「営業」「エンジニアリング」「マーケティング」などです。組織内の部門ごとにプロセスのパフォーマンスを比較し、データを絞り込むための重要な分析軸です。部門間の承認時間、修正率、ポリシー遵守状況の違いを明らかにし、対象を絞った改善施策に役立てられます。重要な理由事業部門ごとにプロセス指標を比較し、効率、コンプライアンス、支出の違いを把握できます。入手先この情報は、Rampの従業員プロフィール、または連携している人事システムに登録されている可能性があります。例営業マーケティングエンジニアリング経理
	経費カテゴリ ExpenseCategory	「出張」「ソフトウェア」「食事」など、経費に割り当てられたカテゴリです。
説明この属性は、経費をあらかじめ定義されたカテゴリに分類し、会社の支出の追跡と管理に役立ちます。1件の経費報告書に複数のカテゴリの項目が含まれる場合があります。経費カテゴリ別の分析は、「支出カテゴリ分析」ダッシュボードに欠かせません。経理チームが支出先を把握し、予算の遵守状況を確認し、支出の傾向や異常を見つけるのに役立ちます。重要な理由支出を詳しく分析し、主なコスト要因や予算を最適化する機会を特定できます。入手先通常、Rampの経費報告書にある明細項目レベルの情報です。分析によっては、報告書単位にデータを集計する必要があります。例航空運賃食事・接待ソフトウェアのサブスクリプション事務用品
	イベント終了時刻 EventEndTime	所要時間のあるアクティビティが終了した時刻を示すタイムスタンプです。
説明多くのアクティビティは瞬時に完了しますが、「ポリシーチェックの実施」など、所要時間を測定できるものもあります。この属性には、そのようなアクティビティの終了時刻が記録され、StartTimeを補完します。開始時刻と終了時刻の両方があれば、アクティビティの処理時間を正確に算出できます。「ポリシーチェックの平均所要時間」などの重要業績評価指標（KPI）の算出や、プロセス全体で特定の自動処理または手作業にかかる時間の把握に欠かせません。重要な理由各アクティビティの所要時間を正確に算出できるため、非効率なプロセスの特定に役立ちます。入手先所要時間のあるアクティビティでは、Rampのイベントデータに記録されます。瞬時に完了するイベントの場合は、StartTimeと同じ時刻になることがあります。例 2023-10-26T10:00:05Z2023-10-26T14:35:10Z2023-10-27T09:10:00Z
	ソースシステム SourceSystem	データの抽出元となったアプリケーションを示します。
説明この属性は、プロセスデータの記録元となるシステムを示します。この場合はRampです。複数のシステムのデータを組み合わせる環境では、データの出所を明確にするのに役立ちます。分析では、特定のソースのデータに絞り込むために使えます。また、データの検証やガバナンスにも役立ちます。重要な理由データの出所に関するコンテキストを示します。データガバナンスや複数システムのデータ統合に欠かせない情報です。入手先通常、データの抽出と変換の際に「Ramp」という固定値を追加します。例 Ramp
	最終データ更新日時 LastDataUpdate	ソースシステムからデータを最後に更新した日時を示すタイムスタンプです。
説明この属性には、直近のデータ抽出日時が記録されます。分析対象のデータがどの程度新しいかを把握できます。分析結果を正しく解釈するには、データがいつ取得されたかを知ることが欠かせません。この属性から、最新の情報を見ているかどうかを確認できます。重要な理由データの鮮度を把握し、最新かつ関連性の高い情報に基づいて分析できるようにします。入手先このタイムスタンプは、データの抽出時に生成され、追加されます。例 2023-11-01T06:00:00Z
	手戻りあり IsRework	経費レポートが少なくとも一度、修正のために差し戻されたことを示す計算済みフラグです。
説明この真偽値属性は、対象ケースで「経費レポートを修正のため差し戻し」アクティビティが発生したかどうかを確認して算出します。少なくとも一度修正されたレポートにはtrueが設定されます。このフラグを使うと、「経費レポート修正率」の重要業績評価指標（KPI）を簡単に算出できます。また、初回で承認されたレポートと手戻りが発生したレポートを簡単に絞り込み、比較できます。2つのグループを分析すると、修正による時間と費用への影響が明らかになります。重要な理由手戻り分析の対象を簡単に分類し、修正のために差し戻されたレポートの頻度と影響を定量化できます。入手先これは計算フィールドです。データ変換時に、ケース内に修正アクティビティがあるかどうかを確認して算出します。例 truefalse
	払い戻し方法 ReimbursementMethod	ACHや電信送金など、払い戻しの支払いに使用する方法です。
説明この属性は、従業員への払い戻しに使用された支払い方法を示します。方法によって処理時間や費用が異なる場合があります。方法別に払い戻しの実績を分析すると、効率のよい支払い方法を特定できます。「払い戻し方法別の実績」ダッシュボードでは、このデータを使ってサイクルタイムと信頼性を比較し、支払い方法の見直しに役立てられます。重要な理由支払い方法ごとの実績を比較し、処理速度と信頼性の向上に役立てられます。入手先この情報は、Rampの支払い記録または払い戻し記録で確認できます。例 ACH送金法人カードのクレジット口座振込
	承認した上長 ApprovingManager	承認ステップを実行した上長の名前です。
説明この属性は、従業員の経費報告書を確認して承認する上長を示します。報告書を申請したユーザーとは別の情報です。承認した上長の追跡は、「上長承認サイクルタイム」ダッシュボードに欠かせません。承認業務の量やパフォーマンスを分析し、迅速に承認する上長と、ボトルネックになっている上長を把握できます。業務量の調整や追加支援にも役立ちます。重要な理由承認者ごとのパフォーマンスを分析し、承認ワークフローのボトルネックを特定して対処できます。入手先この情報はRampの承認ワークフローのデータの一部で、マネージャーがレポートに対して操作した際に記録されます。例ジェーン・ドウジョン・ミラースーザン・チェン
	承認ステップ数 ApprovalStepCount	経費レポートが通過した正式な承認ステップの合計数です。
説明この計算指標は、1件の経費レポートで発生した「マネージャー承認」「財務承認」など、異なる承認アクティビティの数を数えます。承認ワークフローの複雑さを把握できます。この属性は、「レポートあたりの平均承認ステップ数」の重要業績評価指標（KPI）や「簡易な経費承認経路」ダッシュボードに使用します。レポートの金額やカテゴリとあわせて分析すると、少額で単純な経費に過度に複雑な承認プロセスが適用されていないかを特定できます。重要な理由ワークフローの複雑さを定量化し、特にリスクの低いレポートについて、手順を簡素化できる箇所を特定できます。入手先イベントログ内の各ケースについて、承認に関連する特定のアクティビティの発生回数を数えて算出します。例 123
	提出方法 SubmissionMethod	モバイルアプリやウェブポータルなど、経費レポートの提出に使用した経路です。
説明この属性は、従業員が経費レポートをどのように提出したかを示します。一般的な方法には、モバイルアプリ、デスクトップのウェブブラウザー、メール転送があります。提出方法を分析すると、ユーザーの行動やテクノロジーの利用状況を把握できます。たとえば、特定の経路から提出されたレポートで修正が多い場合、その画面の使いやすさに問題がある可能性があります。重要な理由ユーザーの行動を把握し、特定の提出経路でエラーや遅延が多く発生していないかを確認できます。入手先この情報は、Rampのシステムログにある提出イベントのメタデータに記録されている場合があります。例モバイルアプリウェブポータルメール
	監査結果 AuditOutcome	経費レポートに対する内部監査または外部監査の結果です。
説明正式な監査を受けた経費レポートについて、最終結果を記録します。結果には「承認済み」「一部否認」「追加情報が必要」などがあります。このデータは「経費監査の実績」ダッシュボードの基礎となります。監査プロセスの有効性を評価し、結果ごとの発生頻度や監査指摘による財務上の影響を把握できます。重要な理由監査プロセスの有効性と結果を測定し、コンプライアンスや統制上の弱点を把握できます。入手先詳細な経費監査にRampの監査モジュールまたは連携システムを使用している場合は、そこで記録されます。例合格指摘事項付きで合格却下エスカレーション
	財務承認者 FinanceApprover	経費レポートを承認した財務チームのユーザーです。
説明財務部門による確認を含むワークフローでは、最終承認を行った担当者またはチームを示します。この属性を使うと、個人またはチーム単位で実績を分析でき、「財務確認の効率」ダッシュボードに役立ちます。ボトルネックの特定、業務量の配分状況の評価、財務確認段階の有効性の測定が可能です。重要な理由財務確認段階の実績を詳しく分析し、プロセスの重要な統制ポイントの改善に役立てられます。入手先 Rampで財務確認を行う際、経費レポートの承認履歴に記録されます。例財務チームAデビッド・リー財務自動化ボット

必須推奨任意

経費管理のアクティビティ

プロセスを正確に把握し、実績を測定するために、イベントログに記録すべき主なプロセスのステップと節目です。

5 推奨 7 任意

	アクティビティ	説明
	上長承認	上長が経費を確認して承認し、経理部門の確認や払い戻しなど、次のステップに進める状態です。ユーザーが明示的に行う操作として記録されます。
重要な理由最初の承認段階が完了したことを示す重要な節目です。承認ワークフローの分析やボトルネックの特定に役立ちます。入手先上長が「承認」をクリックしたとき、経費の承認履歴にイベントとして記録されます。イベントログには、承認者のIDとタイムスタンプが含まれます。記録上長権限を持つユーザーが「承認」操作を行うと、イベントが記録されます。イベントタイプ explicit
	会計システムと同期	経費取引データがNetSuite、QuickBooks、Xeroなどの連携済み会計システムに正常に計上された状態です。このイベントは、プロセスのうち財務記録の処理が完了したことを示します。
重要な理由エンドツーエンドのプロセスにおける最後のアクティビティです。ここで遅延が発生すると、財務報告の正確性や決算のスピードに影響する可能性があります。入手先連携ログ、またはRampの経費オブジェクトのステータス更新として記録されます。「同期済み」「計上済み」「エクスポート済み」などのステータスを確認してください。記録データの同期が正常に完了すると、会計連携サービスによってログに記録されます。イベントタイプ explicit
	払い戻し実行	払い戻しが正常に処理され、従業員に送金された状態です。通常、従業員にとっての最終ステップであり、支払いサイクルの終了を示します。
重要な理由払い戻しプロセスの主な終了イベントです。申請からこの時点までの所要時間は、従業員の満足度とプロセス効率を測る重要業績評価指標（KPI）です。入手先支払い処理ログ、または決済プロバイダーとの連携から取得します。Rampの経費ステータスは「払い戻し済み」または「支払い済み」に更新されます。記録支払いシステムが送金の成功を確認した時点でイベントが記録されます。イベントタイプ explicit
	経費申請	従業員が経費に必要な情報をすべて入力したことを確認し、承認プロセスに申請します。ユーザーが明示的に行う操作で、経費の状態が「下書き」または「要対応」から「承認待ち」に変わります。
重要な理由承認と払い戻しのサイクルが正式に始まる重要な節目です。承認と払い戻しのSLAを測定する際のベースラインになります。入手先経費オブジェクトのステータス履歴から取得します。取引を確認に回すユーザー操作に該当します。記録ユーザーが「送信」ボタンをクリックし、ステータスが変わった時点で記録されます。イベントタイプ explicit
	経費発生	経費が発生した時点を示します。通常、法人カードの利用時に自動で記録されるか、従業員が立替経費の記録を手動で作成したときに発生します。このイベントは、取引データのフィードやユーザーインターフェース上の操作から記録されます。
重要な理由経費ライフサイクルの主な開始イベントです。このイベントからの経過時間を分析すると、申請の遅れやプロセス全体の処理速度を把握できます。入手先 Rampのカード取引ログ、または手動で入力した経費オブジェクトの作成日時から取得します。経費テーブルまたは取引テーブルで、最初のレコード作成イベントを確認してください。記録カード取引の処理時、またはユーザーが新しい経費項目を作成した時点で直接記録されます。イベントタイプ explicit
	ポリシーチェック実施	システムが設定済みの社内ポリシーに照らして経費を自動で監査し、違反の可能性がある項目にフラグを付けます。通常、申請後まもなく発生するシステム生成イベントです。
重要な理由自動コンプライアンスチェックの効率と、プロセスへの影響を測定します。よくあるポリシー違反や、従業員向けのトレーニングが必要な領域の特定に役立ちます。入手先経費取引に関連する監査証跡またはログに記録されている可能性があります。「policy_check」や「compliance_scan」に関連するシステムイベントを確認してください。記録自動ポリシーエンジンが取引をチェックした後、システムログに記録されます。イベントタイプ explicit
	上長の確認待ち	経費の申請が完了し、従業員の直属の上長による確認を待っている状態です。申請後に経費のステータスが「上長承認待ち」などに変わった場合、この状態と判断できます。
重要な理由上長による承認段階の開始を示します。この状態の継続時間を分析することで、上長の承認サイクルタイムを測定し、改善できます。入手先経費オブジェクトのステータスが「承認待ち」などに変わり、上長のキューに割り当てられたことから判断します。ステータス履歴の追跡が必要です。記録経費のステータスが「上長承認待ち」になった時点のタイムスタンプから取得します。イベントタイプ inferred
	払い戻し手配完了	立替経費の場合、承認された金額が支払い処理のキューに登録された状態です。すべての承認が完了し、支払いの準備が整ったことを示します。
重要な理由この節目を境に、承認プロセスと支払い実行プロセスが分かれます。承認と支払い処理のどちらで遅延が発生しているかを切り分けるのに役立ちます。入手先最終承認後に経費のステータスが「払い戻し待ち」または「支払い準備完了」に変わったことから判断できます。支払いが一括処理される場合は、明示的なイベントとして記録されることもあります。記録ステータスが「支払い準備完了」に変わった時点、または支払いバッチテーブルにレコードが作成された時点から取得します。イベントタイプ inferred
	経理承認	経理チームが経費を確認し、最終承認を行った状態です。払い戻しと会計システムとの同期に進めます。経理チームのメンバーが明示的に行う操作として記録されます。
重要な理由支払い前の最終承認段階を示します。このアクティビティを分析すると、承認サイクル全体と経理チームの効率を把握できます。入手先経費の承認履歴にイベントとして記録されます。経理部門のユーザーに紐付いた承認イベントを確認してください。記録経理権限を持つユーザーが「承認」操作を行うと、イベントが記録されます。イベントタイプ explicit
	経理部門の確認待ち	承認済みの経費が上位の確認段階に進み、経理または会計チームの確認を待っている状態です。通常、高額な経費やポリシー上のフラグが付いた経費で発生します。ステータスの変更から判断されます。
重要な理由経理部門による確認サイクルの開始を示します。この段階の所要時間を測定すると、経理チームの業務量や効率を把握し、自動化の機会を特定できます。入手先上長の承認後、経費オブジェクトのステータスが「経理承認待ち」に変わったことから判断します。経費のステータス履歴へのアクセスが必要です。記録経費のステータスが「経理確認待ち」に更新された時点のタイムスタンプから取得します。イベントタイプ inferred
	経費を修正のため差し戻し	上長または経理担当者が経費を却下し、修正のため従業員に差し戻した状態です。ステータスが「要修正」または「却下」に変わったことで記録されます。
重要な理由このアクティビティは、サイクルタイムを直接延ばす手戻りを示します。イベントを追跡すると、申請でよくある誤りを特定し、初回申請での承認率を高められます。入手先経費オブジェクトのステータスが「要修正」などに変わったことから判断します。イベントは、操作を行った承認者に紐付けます。記録経費のステータスが「要修正」または「却下」になった時点のタイムスタンプから取得します。イベントタイプ inferred
	領収書添付	領収書が経費に紐付けられた時点を示します。OCRによる照合で自動的に紐付けられる場合と、ユーザーが手動で添付する場合があります。領収書ファイルが取引レコードに正常に紐付けられたときに記録されます。
重要な理由このアクティビティを追跡すると、文書の不足による遅延を特定できます。コンプライアンスの確保と監査への備えに欠かせないステップです。入手先領収書のアップロード時または照合時に、経費履歴または取引履歴に記録されます。添付ファイルの作成イベント、または「receipt_attached」を示すフラグを確認してください。記録システムが領収書の画像またはファイルを経費レコードに紐付けたときにイベントが作成されます。イベントタイプ explicit

推奨任意

データ抽出ガイド

Rampからデータを取得する方法

ステップ

管理者または簿記担当者の権限でRampアカウントにログインします。
左側のメニューから「取引」を開きます。この画面には、法人カードによるすべての支出が表示されます。
必要なフィルターを設定します。最低限、分析対象期間の「日付範囲」を指定してください。必要に応じて、ステータス、カテゴリ、部門などで絞り込むこともできます。
取引一覧の右上にある「エクスポート」をクリックします。
エクスポート画面で、エクスポートの種類に「取引」、形式に「CSV」を選択します。ファイルをダウンロードし、transactions_export.csvという名前を付けます。
次に、左側のメニューから「払い戻し」を開きます。この画面には、従業員が立て替えて提出したすべての経費が表示されます。
データの整合性を保つため、取引のエクスポート時と同じ日付範囲で絞り込みます。
「エクスポート」をクリックし、払い戻しデータをCSVファイルとしてダウンロードします。ファイル名はreimbursements_export.csvにします。
エクスポートした2つのCSVファイル（transactions_export.csvとreimbursements_export.csv）を、提供されたPythonスクリプトと同じディレクトリに置きます。
Pythonスクリプトを実行します。スクリプトが両方のファイルを読み込み、業務イベントごとに行を作成してデータを変換し、1つの構造化されたイベントログにまとめます。
スクリプトによってramp_event_log.csvというファイルが出力されます。このファイルはProcessMindの要件に沿った形式です。
分析するため、ramp_event_log.csvをProcessMindにアップロードします。

設定

権限：Rampで「管理者」または「簿記担当者」のロールが必要です。これにより、取引と払い戻しの全データにアクセスしてエクスポートできます。
日付範囲：初回の分析では、十分なプロセスの変化を把握できるよう、少なくとも6～12か月の期間を選択してください。継続的なモニタリングでは、より短い直近の期間を指定できます。
データの整合性：データセットの整合性を保つため、「取引」と「払い戻し」の両ファイルをエクスポートする際は、必ず同じ日付範囲とフィルターを使用してください。
エクスポート形式：変換スクリプトはカンマ区切りファイルを処理するため、両方のエクスポートで必ずCSV形式を選択してください。
ファイル名：ファイル名はtransactions_export.csvとreimbursements_export.csvにしてください。変更する場合は、変換スクリプト内のファイルパス変数も更新してください。

クエリの例 python

import pandas as pd
import numpy as np

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration ---
TRANSACTIONS_FILE = class="hl-string">'transactions_export.csv'
REIMBURSEMENTS_FILE = class="hl-string">'reimbursements_export.csv'
OUTPUT_FILE = class="hl-string">'ramp_event_log.csv'

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Load Data ---
def load_data():
    try:
        transactions_df = pd.read_csv(TRANSACTIONS_FILE)
        reimbursements_df = pd.read_csv(REIMBURSEMENTS_FILE)
        print(class="hl-string">"Successfully loaded transactions and reimbursements files.")
        return transactions_df, reimbursements_df
    except FileNotFoundError as e:
        print(fclass="hl-string">"Error: {e}. Make sure '{TRANSACTIONS_FILE}' and '{REIMBURSEMENTS_FILE}' are in the same directory.")
        return None, None

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main Transformation Logic ---
def transform_to_event_log(transactions_df, reimbursements_df):
    events = []

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Standardize column names for easier processing
    class=class="hl-string">"hl-comment"># These names are based on typical Ramp CSV exports, adjust if your export has different headers
    transactions_df.rename(columns={
        class="hl-string">'Transaction ID': class="hl-string">'ExpenseReportId',
        class="hl-string">'User Name': class="hl-string">'UserName',
        class="hl-string">'Department': class="hl-string">'EmployeeDepartment',
        class="hl-string">'Amount': class="hl-string">'ReportTotalAmount',
        class="hl-string">'Category Name': class="hl-string">'ExpenseCategory',
        class="hl-string">'Transaction Date': class="hl-string">'ExpenseIncurredTimestamp',
        class="hl-string">'Receipts Attached At': class="hl-string">'ReceiptAttachedTimestamp',
        class="hl-string">'Submitted At': class="hl-string">'ExpenseSubmittedTimestamp',
        class="hl-string">'Manager Approved At': class="hl-string">'ManagerApprovedTimestamp',
        class="hl-string">'Needs Review At': class="hl-string">'FinanceReviewPendingTimestamp',
        class="hl-string">'Admin Approved At': class="hl-string">'FinanceApprovedTimestamp',
        class="hl-string">'Accounting Sync At': class="hl-string">'SyncedTimestamp',
        class="hl-string">'Memo': class="hl-string">'RevisionReason',
        class="hl-string">'State': class="hl-string">'Status'
    }, inplace=True)

    reimbursements_df.rename(columns={
        class="hl-string">'Reimbursement ID': class="hl-string">'ExpenseReportId',
        class="hl-string">'User Name': class="hl-string">'UserName',
        class="hl-string">'Department': class="hl-string">'EmployeeDepartment',
        class="hl-string">'Amount': class="hl-string">'ReportTotalAmount',
        class="hl-string">'Category Name': class="hl-string">'ExpenseCategory',
        class="hl-string">'Created At': class="hl-string">'ReimbursementScheduledTimestamp',
        class="hl-string">'Paid Out At': class="hl-string">'ReimbursementExecutedTimestamp',
        class="hl-string">'Memo': class="hl-string">'RevisionReason',
        class="hl-string">'State': class="hl-string">'Status'
    }, inplace=True)

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Combine card transactions and reimbursements into a single dataframe for processing common events
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Note: Reimbursements will be processed separately for reimbursement-specific events
    combined_df = transactions_df

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Process activities from the combined dataframe
    for _, row in combined_df.iterrows():
        base_event = {
            class="hl-string">'ExpenseReportId': row.get(class="hl-string">'ExpenseReportId'),
            class="hl-string">'UserName': row.get(class="hl-string">'UserName'),
            class="hl-string">'EmployeeDepartment': row.get(class="hl-string">'EmployeeDepartment'),
            class="hl-string">'ReportTotalAmount': row.get(class="hl-string">'ReportTotalAmount'),
            class="hl-string">'ExpenseCategory': row.get(class="hl-string">'ExpenseCategory'),
            class="hl-string">'PolicyViolationFlag': class="hl-string">'FLAGGED' in str(row.get(class="hl-string">'Flags')), class=class="hl-string">"hl-comment"># Infer from class="hl-string">'Flags' column
            class="hl-string">'RevisionReason': row.get(class="hl-string">'RevisionReason')
        }

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Expense Incurred
        if pd.notna(row.get(class="hl-string">'ExpenseIncurredTimestamp')):
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Expense Incurred', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'ExpenseIncurredTimestamp')})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Receipt Attached
        if pd.notna(row.get(class="hl-string">'ReceiptAttachedTimestamp')):
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Receipt Attached', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'ReceiptAttachedTimestamp')})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Expense Submitted
        if pd.notna(row.get(class="hl-string">'ExpenseSubmittedTimestamp')):
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Expense Submitted', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'ExpenseSubmittedTimestamp')})
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Inferred Activity: Policy Check Performed (assumed to happen right after submission)
            policy_check_ts = pd.to_datetime(row.get(class="hl-string">'ExpenseSubmittedTimestamp')) + pd.Timedelta(seconds=1)
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Policy Check Performed', class="hl-string">'EventTimestamp': policy_check_ts.isoformat()})
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Inferred Activity: Manager Review Pending (starts when submitted)
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Manager Review Pending', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'ExpenseSubmittedTimestamp')})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Manager Approved
        if pd.notna(row.get(class="hl-string">'ManagerApprovedTimestamp')):
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Manager Approved', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'ManagerApprovedTimestamp')})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Finance Review Pending
        if pd.notna(row.get(class="hl-string">'FinanceReviewPendingTimestamp')):
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Finance Review Pending', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'FinanceReviewPendingTimestamp')})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Finance Approved
        if pd.notna(row.get(class="hl-string">'FinanceApprovedTimestamp')):
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Finance Approved', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'FinanceApprovedTimestamp')})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Synced with Accounting System
        if pd.notna(row.get(class="hl-string">'SyncedTimestamp')):
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Synced with Accounting System', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'SyncedTimestamp')})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Expense Sent Back for Revision
        if row.get(class="hl-string">'Status') == class="hl-string">'REJECTED' and pd.notna(row.get(class="hl-string">'Updated At')):
             events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Expense Sent Back for Revision', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'Updated At')}) class=class="hl-string">"hl-comment"># Using last updated time for rejection

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Process reimbursement-specific activities
    for _, row in reimbursements_df.iterrows():
        base_event = {
            class="hl-string">'ExpenseReportId': row.get(class="hl-string">'ExpenseReportId'),
            class="hl-string">'UserName': row.get(class="hl-string">'UserName'),
            class="hl-string">'EmployeeDepartment': row.get(class="hl-string">'EmployeeDepartment'),
            class="hl-string">'ReportTotalAmount': row.get(class="hl-string">'ReportTotalAmount'),
            class="hl-string">'ExpenseCategory': row.get(class="hl-string">'ExpenseCategory'),
            class="hl-string">'PolicyViolationFlag': False, class=class="hl-string">"hl-comment"># Typically less flagging on reimbursements
            class="hl-string">'RevisionReason': row.get(class="hl-string">'RevisionReason')
        }

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Reimbursement Scheduled
        if row.get(class="hl-string">'Status') == class="hl-string">'APPROVED' and pd.notna(row.get(class="hl-string">'ReimbursementScheduledTimestamp')):
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Reimbursement Scheduled', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'ReimbursementScheduledTimestamp')})

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Reimbursement Executed
        if row.get(class="hl-string">'Status') == class="hl-string">'PAID' and pd.notna(row.get(class="hl-string">'ReimbursementExecutedTimestamp')):
            events.append({**base_event, class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Reimbursement Executed', class="hl-string">'EventTimestamp': row.get(class="hl-string">'ReimbursementExecutedTimestamp')})

    if not events:
        print(class="hl-string">"Warning: No events were generated. Check the input files and column names.")
        return None

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Create final DataFrame
    event_log_df = pd.DataFrame(events)
    event_log_df[class="hl-string">'EventTimestamp'] = pd.to_datetime(event_log_df[class="hl-string">'EventTimestamp'])
    event_log_df.sort_values(by=[class="hl-string">'ExpenseReportId', class="hl-string">'EventTimestamp'], inplace=True)
    
    return event_log_df

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main execution block ---
if __name__ == class="hl-string">"__main__":
    transactions_df, reimbursements_df = load_data()
    if transactions_df is not None and reimbursements_df is not None:
        event_log = transform_to_event_log(transactions_df, reimbursements_df)
        if event_log is not None:
            event_log.to_csv(OUTPUT_FILE, index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ')
            print(fclass="hl-string">"Successfully created event log with {len(event_log)} events. Saved to '{OUTPUT_FILE}'.")

ステップ

前提条件と環境設定：Python 3.8以降がインストールされていることを確認します。pip install requests pandasを実行して、必要なPythonライブラリをインストールしてください。また、API認証情報を生成するには、Rampのインスタンスに対する管理者アクセス権が必要です。
Ramp API認証情報の生成：Rampアカウントにログインし、「設定」からサイドメニューの「開発者API」を選択します。「アプリを作成」をクリックしてアプリケーション名を入力し、必要なスコープを設定します。transactions:read、reimbursements:read、users:readが必要です。作成後、Client IDとClient Secretを安全にコピーしてください。
Pythonスクリプトの設定：たとえばextract_ramp_log.pyという新しいPythonファイルを作成し、提供されたPythonスクリプトをコピーします。Client IDとClient Secretは、環境変数に設定するか、テスト目的でスクリプトに直接記述します。セキュリティのため、環境変数の使用を強く推奨します。
抽出期間の設定：スクリプトのmain実行ブロックにあるSTART_DATEとEND_DATEを探し、データを抽出する期間を指定します。初回の分析には、3～6か月の期間を推奨します。
スクリプトの実行：ターミナルでpython extract_ramp_log.pyを実行します。スクリプトがRamp APIで認証を行い、ユーザー、取引、払い戻しの各エンドポイントからデータを取得します。ページネーションも自動的に処理します。
API呼び出しの内容：スクリプトはまず、すべてのユーザーデータを取得し、ユーザーIDと名前、部門の対応表を作成します。次に、指定期間内のすべての払い戻しを取得し、それぞれの承認履歴と支払い履歴を抽出します。
データをイベントログに変換：スクリプトの中心となる処理では、各払い戻しと関連する状態履歴を順に確認します。「MANAGER_APPROVAL」や「FINISHED」などの状態変更を、「マネージャー確認待ち」や「払い戻し実行」などの個別のアクティビティに変換します。また、関連する取引データを取得し、「経費発生」や「領収書添付」のイベントを作成します。
データの補完：各イベントにユーザーの詳細、部門情報、経費カテゴリを追加し、プロセス分析に必要なデータセットを整えます。
出力の確認：スクリプトの実行が完了すると、同じディレクトリにramp_event_log.csvが作成されます。表計算ソフトでCSVファイルを開き、想定どおりにデータが抽出されていることを確認してください。
アップロードの準備：生成されたCSVファイルには、ExpenseReportId、ActivityName、EventTimestampなど、必要な列が含まれています。推奨属性も含むこのファイルは、ProcessMindに直接アップロードできます。

設定

API認証情報：認証には有効なClient IDとClient Secretが必要です。Rampのダッシュボードで「設定」＞「開発者API」を開き、生成してください。
APIスコープ：データへのアクセスには、スクリプトに特定の権限が必要です。APIキーで次のスコープが有効になっていることを確認してください：transactions:read（経費と領収書の詳細）、reimbursements:read（提出、承認、支払いのステータス）、users:read（従業員名と部門）。
日付範囲：抽出期間は、スクリプトのSTART_DATEとEND_DATEで指定します。初回のデータセットを運用しやすい規模に保つため、直近3～6か月などの期間から始めることを推奨します。フィルターは払い戻しの作成日に適用されます。
ページネーション：スクリプトはRamp APIが提供するstarting_afterカーソルを使って、ページネーションを自動処理します。1回のリクエストで最大100件ずつ取得し、指定期間内のデータを漏れなく取得します。
レート制限：Ramp APIには通常、1分あたり600リクエストのレート制限があります。提供されたスクリプトは通常効率よく動作しますが、非常に大きなデータセットを扱う場合、制限エラーが発生した際にAPI呼び出しの間隔を少し空ける必要があります。

クエリの例 python

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

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># It is recommended to use environment variables for credentials
CLIENT_ID = os.getenv(class="hl-string">'RAMP_CLIENT_ID', class="hl-string">'[Your_Ramp_Client_ID]')
CLIENT_SECRET = os.getenv(class="hl-string">'RAMP_CLIENT_SECRET', class="hl-string">'[Your_Ramp_Client_Secret]')

API_BASE_URL = class="hl-string">'https://api.ramp.com/v1'
TOKEN_URL = class="hl-string">'https://api.ramp.com/v1/public/customer/token'

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main Functions ---

def get_access_token():
    class="hl-string">"""Authenticates with the Ramp API to get a bearer token."""
    headers = {class="hl-string">'Content-Type': class="hl-string">'application/x-www-form-urlencoded'}
    data = {
        class="hl-string">'grant_type': class="hl-string">'client_credentials',
        class="hl-string">'client_id': CLIENT_ID,
        class="hl-string">'client_secret': CLIENT_SECRET,
        class="hl-string">'scope': class="hl-string">'transactions:read reimbursements:read users:read'
    }
    try:
        response = requests.post(TOKEN_URL, headers=headers, data=data)
        response.raise_for_status()
        return response.json()[class="hl-string">'access_token']
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(fclass="hl-string">"Error obtaining access token: {e}")
        if e.response is not None:
            print(fclass="hl-string">"Response body: {e.response.text}")
        return None

def fetch_paginated_data(endpoint, access_token, params=None):
    class="hl-string">"""Fetches all data from a paginated Ramp API endpoint."""
    all_data = []
    headers = {class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Bearer {access_token}'}
    url = fclass="hl-string">"{API_BASE_URL}{endpoint}"
    
    while url:
        try:
            response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
            response.raise_for_status()
            data = response.json()
            all_data.extend(data.get(class="hl-string">'data', []))
            url = data.get(class="hl-string">'next') class=class="hl-string">"hl-comment"># Ramp uses a full URL for the next page
            params = None class=class="hl-string">"hl-comment"># Subsequent requests use the class="hl-string">'next' URL which includes params
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Error fetching data from {endpoint}: {e}")
            break
            
    return all_data

def map_state_to_activity(state, reason_code):
    class="hl-string">"""Maps reimbursement state history to a user-friendly activity name."""
    if reason_code == class="hl-string">'REJECTED':
        return class="hl-string">'Expense Sent Back for Revision'
    
    state_map = {
        class="hl-string">'SUBMITTED': class="hl-string">'Expense Submitted',
        class="hl-string">'MANAGER_APPROVAL': class="hl-string">'Manager Review Pending',
        class="hl-string">'ACCOUNTING_APPROVAL': class="hl-string">'Finance Review Pending',
        class="hl-string">'MANAGER_APPROVED': class="hl-string">'Manager Approved',
        class="hl-string">'ACCOUNTING_APPROVED': class="hl-string">'Finance Approved',
        class="hl-string">'PAYMENT_SCHEDULED': class="hl-string">'Reimbursement Scheduled',
        class="hl-string">'PAYMENT_PROCESSING': class="hl-string">'Reimbursement Executed', class=class="hl-string">"hl-comment"># Approximation
        class="hl-string">'FINISHED': class="hl-string">'Reimbursement Executed',
        class="hl-string">'SYNCED': class="hl-string">'Synced with Accounting System'
    }
    return state_map.get(state)

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main Execution ---
def main():
    class="hl-string">"""Main script to extract, transform, and save the event log."""
    print(class="hl-string">"Starting Ramp data extraction...")
    access_token = get_access_token()
    if not access_token:
        print(class="hl-string">"Failed to get access token. Exiting.")
        return

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Fetch Users for enrichment
    print(class="hl-string">"Fetching users...")
    users = fetch_paginated_data(class="hl-string">'/users', access_token)
    user_map = {u[class="hl-string">'id']: {class="hl-string">'name': fclass="hl-string">"{u['first_name']} {u['last_name']}", class="hl-string">'department': u.get(class="hl-string">'department')} for u in users}
    print(fclass="hl-string">"Found {len(user_map)} users.")

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Fetch Reimbursements within a date range
    START_DATE = class="hl-string">'2023-01-01T00:00:00Z'
    END_DATE = class="hl-string">'2023-12-31T23:59:59Z'
    print(fclass="hl-string">"Fetching reimbursements from {START_DATE} to {END_DATE}...")
    reimbursement_params = {class="hl-string">'created_at_gte': START_DATE, class="hl-string">'created_at_lte': END_DATE}
    reimbursements = fetch_paginated_data(class="hl-string">'/reimbursements', access_token, params=reimbursement_params)
    print(fclass="hl-string">"Found {len(reimbursements)} reimbursements.")

    event_log = []

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 3. Process each reimbursement to create the event log
    for r in reimbursements:
        case_id = r[class="hl-string">'id']
        report_total = r[class="hl-string">'amount']
        submitter_id = r[class="hl-string">'user_id']
        submitter_details = user_map.get(submitter_id, {class="hl-string">'name': class="hl-string">'Unknown User', class="hl-string">'department': None})
        expense_category = r.get(class="hl-string">'merchant_name') class=class="hl-string">"hl-comment"># Best available proxy for category
        
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Process reimbursement state history
        for history in r.get(class="hl-string">'state_history', []):
            activity_name = map_state_to_activity(history[class="hl-string">'state'], history.get(class="hl-string">'reason_code'))
            if activity_name:
                event_log.append({
                    class="hl-string">'ExpenseReportId': case_id,
                    class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
                    class="hl-string">'EventTimestamp': history[class="hl-string">'created_at'],
                    class="hl-string">'UserName': user_map.get(history.get(class="hl-string">'user_id'), submitter_details)[class="hl-string">'name'],
                    class="hl-string">'EmployeeDepartment': submitter_details[class="hl-string">'department'],
                    class="hl-string">'ReportTotalAmount': report_total,
                    class="hl-string">'ExpenseCategory': expense_category,
                    class="hl-string">'PolicyViolationFlag': None, class=class="hl-string">"hl-comment"># Not directly available in reimbursement history
                    class="hl-string">'RevisionReason': history.get(class="hl-string">'reason_notes')
                })

        class=class="hl-string">"hl-comment"># Fetch and process associated transactions
        for tx_id in r.get(class="hl-string">'transaction_ids', []):
            try:
                tx_response = requests.get(fclass="hl-string">"{API_BASE_URL}/transactions/{tx_id}", headers={class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'Bearer {access_token}'})
                tx_response.raise_for_status()
                tx = tx_response.json()

                class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Expense Incurred
                event_log.append({
                    class="hl-string">'ExpenseReportId': case_id,
                    class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Expense Incurred',
                    class="hl-string">'EventTimestamp': tx[class="hl-string">'user_transaction_time'],
                    class="hl-string">'UserName': submitter_details[class="hl-string">'name'],
                    class="hl-string">'EmployeeDepartment': submitter_details[class="hl-string">'department'],
                    class="hl-string">'ReportTotalAmount': report_total,
                    class="hl-string">'ExpenseCategory': tx.get(class="hl-string">'merchant_name'),
                    class="hl-string">'PolicyViolationFlag': tx.get(class="hl-string">'flagged_for_review'),
                    class="hl-string">'RevisionReason': None
                })

                class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Receipt Attached
                if tx.get(class="hl-string">'receipts') and len(tx[class="hl-string">'receipts']) > 0:
                    receipt_time = tx[class="hl-string">'receipts'][0].get(class="hl-string">'upload_time', tx[class="hl-string">'user_transaction_time']) class=class="hl-string">"hl-comment"># Use transaction time as fallback
                    event_log.append({
                        class="hl-string">'ExpenseReportId': case_id,
                        class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Receipt Attached',
                        class="hl-string">'EventTimestamp': receipt_time,
                        class="hl-string">'UserName': submitter_details[class="hl-string">'name'],
                        class="hl-string">'EmployeeDepartment': submitter_details[class="hl-string">'department'],
                        class="hl-string">'ReportTotalAmount': report_total,
                        class="hl-string">'ExpenseCategory': tx.get(class="hl-string">'merchant_name'),
                        class="hl-string">'PolicyViolationFlag': tx.get(class="hl-string">'flagged_for_review'),
                        class="hl-string">'RevisionReason': None
                    })

                class=class="hl-string">"hl-comment"># Activity: Policy Check Performed (Approximation)
                if tx.get(class="hl-string">'flagged_for_review'):
                    event_log.append({
                        class="hl-string">'ExpenseReportId': case_id,
                        class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Policy Check Performed',
                        class="hl-string">'EventTimestamp': r.get(class="hl-string">'created_at'), class=class="hl-string">"hl-comment"># Use submission time as proxy
                        class="hl-string">'UserName': class="hl-string">'System',
                        class="hl-string">'EmployeeDepartment': submitter_details[class="hl-string">'department'],
                        class="hl-string">'ReportTotalAmount': report_total,
                        class="hl-string">'ExpenseCategory': tx.get(class="hl-string">'merchant_name'),
                        class="hl-string">'PolicyViolationFlag': True,
                        class="hl-string">'RevisionReason': None
                    })

            except requests.exceptions.RequestException as e:
                print(fclass="hl-string">"Could not fetch transaction {tx_id}: {e}")

    if not event_log:
        print(class="hl-string">"No events were generated. Check the date range and API responses.")
        return

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 4. Create and save DataFrame
    print(class="hl-string">"Finalizing event log...")
    df = pd.DataFrame(event_log)
    df[class="hl-string">'EventTimestamp'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'EventTimestamp'])
    df = df.sort_values(by=[class="hl-string">'ExpenseReportId', class="hl-string">'EventTimestamp'])

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Ensure required columns are present
    final_columns = [
        class="hl-string">'ExpenseReportId', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTimestamp', class="hl-string">'UserName',
        class="hl-string">'EmployeeDepartment', class="hl-string">'ReportTotalAmount', class="hl-string">'ExpenseCategory',
        class="hl-string">'PolicyViolationFlag', class="hl-string">'RevisionReason'
    ]
    for col in final_columns:
        if col not in df.columns:
            df[col] = None
    
    df = df[final_columns]

    output_filename = class="hl-string">'ramp_event_log.csv'
    df.to_csv(output_filename, 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_filename}")

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

ステップ

Rampの契約に標準のデータウェアハウス連携が含まれており、管理者が接続先を設定できることを確認します。SnowflakeやBigQueryなど、対応するウェアハウスを選択し、組織のセキュリティ基準に従ってアクセスを設定してください。メニューの正確な場所や接続先のオブジェクトはRampの設定によって異なるため、[システムに応じて設定]を参照してください。
ウェアハウスの接続先、データベースまたはプロジェクト、スキーマまたはデータセット、リージョン、認証情報、同期範囲を設定します。Rampに表示される複製済みテーブル名と列名を記録してください。テーブル名は連携方法やアカウント設定によって異なるため、決めつけないでください。
複製された経費レポート、経費取引、領収書、承認、ポリシー、払い戻し、会計同期のデータを特定します。イベントログに必要なフィールドに各データソースを対応付けます。必要なライフサイクルイベントが明示的に記録されていない場合は、そのイベントを記録するステータス履歴または監査データを特定してください。
[開始日]と[終了日]を使って、できれば3～6か月の抽出期間を設定します。会社または組織によるフィルターは、対応するデータソースのフィールドがある場合にのみ適用してください。データソースのタイムゾーンを維持するか、すべてのタイムスタンプを文書化した共通のタイムゾーンに変換してください。
ウェアハウスのビューまたはクエリを作成し、データソースのフィールドをExpenseReportId、ActivityName、EventTimestamp、UserName、EmployeeDepartment、ReportTotalAmount、ExpenseCategory、PolicyViolationFlag、RevisionReasonに正規化します。提供されたクエリ内の角括弧付きのテーブル名と列名のプレースホルダーは、複製先のスキーマにある名前にすべて置き換えてください。
ライフサイクルの各アクティビティを、明示的なイベント行として抽出します。以下のクエリには、必須の12種類のアクティビティそれぞれに対応するSELECTブロックが含まれています。無関係なレコードからイベントを推測することはありません。ステータスに基づくアクティビティでは、現在のレポートステータスだけでなく、データソースのステータス履歴またはイベントテーブルを使い、過去の遷移も保持してください。
識別子、タイムスタンプ、アクティビティ名、重複の扱い、NULLの処理を検証します。各イベントが正しいExpenseReportIdに紐付いていること、またデータソースに正当なイベントが複数記録されている場合は、そのイベントが保持されていることを確認してください。
結果をCSVまたはProcessMindが対応する別の表形式でエクスポートします。必須の列名ExpenseReportId、ActivityName、EventTimestampを正確に含め、利用可能な場合は推奨属性も含めてください。ケース識別子に「経費レポートID」を指定してファイルをアップロードします。ProcessMindはイベントログをそのまま読み込むため、欠落したアクティビティが自動的に補われることはありません。

設定

連携先：Ramp標準のウェアハウス連携をSnowflakeまたはBigQuery向けに設定します。アカウントごとの正確な設定方法は、[システムに応じて設定]を参照してください。
データソースのオブジェクト：ウェアハウスで公開されている、複製済みの経費レポート、取引、領収書、承認、ポリシー、払い戻し、会計同期のオブジェクトを使用します。[テーブル名]と[列名]のプレースホルダーは、連携先で確認した名前に置き換えてください。
日付範囲：まず3～6か月分のデータを対象にします。ウェアハウスのコスト、クエリの実行時間、イベント数、ProcessMindへのアップロード上限を確認してから、期間を広げてください。
日付フィルター：期間中に発生したすべてのアクティビティを取得する場合は、レポートの作成日時だけでなく、イベントのタイムスタンプで絞り込んでください。
組織のフィルター：会社コード、法人、部門、カードプログラムなどのフィルターは、該当するフィールドが複製データにある場合にのみ適用してください。会社ごとの制限が必要な場合は、[会社フィルター]を使用します。
アクティビティ履歴：変更されない監査記録またはステータス履歴を優先してください。現在の状態だけを示すテーブルでは、領収書の添付、提出、承認、修正、払い戻し、会計同期の履歴が保持されない場合があります。
タイムスタンプの処理：タイムスタンプを1つのタイムゾーンに統一し、データソースの値がUTCか現地時刻かを文書化してください。可能な場合は、データソースの精度を維持してください。
必要なアクセス権：連携の設定、ウェアハウスオブジェクトの作成やクエリ実行、経費、承認、払い戻し、会計データへのアクセスに、管理者権限が必要な場合があります。
ライセンスと利用可否：ウェアハウスへの複製、過去の監査データ、払い戻しデータ、会計同期データを利用できるかどうかは、Rampのプラン、有効なモジュール、連携設定、データ保持ポリシーによって異なります。
パフォーマンス：大規模なデータセットでは、早い段階で日付範囲を絞り、必要な列だけを選択し、適切に組織でフィルターをかけてください。中間の正規化ビューまたはテーブルを作成し、対象のウェアハウスが対応している機能に応じてパーティション分割またはクラスタリングを行います。
増分処理：定期的にデータを読み込む場合は、処理済みのEventTimestampの最大値に短い重複期間を加えた値をウォーターマークとして使用します。イベントの重複を削除するとプロセスの動きが変わる可能性があるため、データソースのイベント識別子を確認できた場合に限って重複を除去してください。

クエリの例 python

import os
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine, text

CONNECTION_STRING = os.getenv(class="hl-string">"WAREHOUSE_CONNECTION_STRING", class="hl-string">"[Connection string]")
START_DATE = class="hl-string">"[Start date]"
END_DATE = class="hl-string">"[End date]"
COMPANY_FILTER = class="hl-string">"[Company filter]"

engine = create_engine(CONNECTION_STRING)

sql = text(class="hl-string">"""
WITH
expense_incurred AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Expense Incurred' AS ActivityName,
        [Expense incurred timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your expense incurred table]
    WHERE [Expense incurred timestamp column] >= :start_date
      AND [Expense incurred timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
receipt_attached AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Receipt Attached' AS ActivityName,
        [Receipt attached timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your receipt attachment table]
    WHERE [Receipt attached timestamp column] >= :start_date
      AND [Receipt attached timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
expense_submitted AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Expense Submitted' AS ActivityName,
        [Submission timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your expense submission table]
    WHERE [Submission timestamp column] >= :start_date
      AND [Submission timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
policy_check_performed AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Policy Check Performed' AS ActivityName,
        [Policy check timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your policy check table]
    WHERE [Policy check timestamp column] >= :start_date
      AND [Policy check timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
manager_review_pending AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Manager Review Pending' AS ActivityName,
        [Manager pending timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your expense status history table]
    WHERE [Status column] = 'Pending Manager Approval'
      AND [Manager pending timestamp column] >= :start_date
      AND [Manager pending timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
manager_approved AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Manager Approved' AS ActivityName,
        [Manager approval timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your manager approval table]
    WHERE [Manager approval timestamp column] >= :start_date
      AND [Manager approval timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
finance_review_pending AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Finance Review Pending' AS ActivityName,
        [Finance pending timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your expense status history table]
    WHERE [Status column] = 'Pending Finance Approval'
      AND [Finance pending timestamp column] >= :start_date
      AND [Finance pending timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
finance_approved AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Finance Approved' AS ActivityName,
        [Finance approval timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your finance approval table]
    WHERE [Finance approval timestamp column] >= :start_date
      AND [Finance approval timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
expense_sent_back AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Expense Sent Back for Revision' AS ActivityName,
        [Revision timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        [Revision reason column] AS RevisionReason
    FROM [Your expense status history table]
    WHERE [Status column] IN ('Needs Revision', 'Rejected')
      AND [Revision timestamp column] >= :start_date
      AND [Revision timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
reimbursement_scheduled AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Reimbursement Scheduled' AS ActivityName,
        [Reimbursement scheduled timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your reimbursement schedule table]
    WHERE [Reimbursement scheduled timestamp column] >= :start_date
      AND [Reimbursement scheduled timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
reimbursement_executed AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Reimbursement Executed' AS ActivityName,
        [Reimbursement executed timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your reimbursement payment table]
    WHERE [Reimbursement executed timestamp column] >= :start_date
      AND [Reimbursement executed timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
),
synced_with_accounting AS (
    SELECT
        [Expense report ID column] AS ExpenseReportId,
        'Synced with Accounting System' AS ActivityName,
        [Accounting sync timestamp column] AS EventTimestamp,
        [User name column] AS UserName,
        [Employee department column] AS EmployeeDepartment,
        [Report total amount column] AS ReportTotalAmount,
        [Expense category column] AS ExpenseCategory,
        [Policy violation flag column] AS PolicyViolationFlag,
        CAST(NULL AS VARCHAR(4000)) AS RevisionReason
    FROM [Your accounting synchronization table]
    WHERE [Accounting sync timestamp column] >= :start_date
      AND [Accounting sync timestamp column] < :end_date
      AND ([Company column] = :company_filter OR :company_filter = '[Company filter]')
)
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM expense_incurred
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM receipt_attached
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM expense_submitted
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM policy_check_performed
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM manager_review_pending
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM manager_approved
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM finance_review_pending
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM finance_approved
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM expense_sent_back
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM reimbursement_scheduled
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM reimbursement_executed
UNION ALL
SELECT ExpenseReportId, ActivityName, EventTimestamp, UserName, EmployeeDepartment, ReportTotalAmount, ExpenseCategory, PolicyViolationFlag, RevisionReason FROM synced_with_accounting
ORDER BY ExpenseReportId, EventTimestamp, ActivityName
""")

with engine.connect() as connection:
    event_log = pd.read_sql(
        sql,
        connection,
        params={
            class="hl-string">"start_date": START_DATE,
            class="hl-string">"end_date": END_DATE,
            class="hl-string">"company_filter": COMPANY_FILTER
        }
    )

event_log[class="hl-string">"EventTimestamp"] = pd.to_datetime(event_log[class="hl-string">"EventTimestamp"], errors=class="hl-string">"coerce", utc=True)
event_log = event_log[event_log[class="hl-string">"ExpenseReportId"].notna() & event_log[class="hl-string">"EventTimestamp"].notna()].copy()
event_log.to_csv(class="hl-string">"ramp_expense_event_log.csv", index=False)
print(event_log.head())
print(event_log.groupby(class="hl-string">"ActivityName", dropna=False).size())

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