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輸送管理データテンプレート

project44

輸送管理の属性(20) 輸送管理のアクティビティ(14) データ抽出ガイド(2)

輸送管理データテンプレート

このテンプレートでは、project44の輸送データを抽出して構成する方法を詳しく説明します。収集すべき属性と追跡すべき主要なアクティビティを示し、出荷プロセスを詳しく分析できるようにします。この資料を使ってボトルネックを特定し、運送業者のパフォーマンスを改善して、業務コストを削減できます。

収集を推奨する属性
追跡する主なアクティビティ
データ抽出ガイド

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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輸送管理の属性

project44で輸送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ことを推奨するデータ項目です。

5 必須 7 推奨 8 任意

	名前	説明
	アクティビティ名 ActivityName	貨物のライフサイクルで発生した特定のイベントや節目の名称です。
説明アクティビティ名は、「運送会社を割り当て」「貨物を集荷」「貨物の遅延」など、輸送プロセスにおける個々の工程やステータス更新を表します。これらのアクティビティがプロセスマップのノードとなり、その順序が貨物の輸送経路を示します。アクティビティの分析は、プロセスマイニングの中核です。順序、頻度、アクティビティ間の所要時間を調べることで、分析担当者はボトルネック、手戻りのループ、非効率なプロセスバリアントを特定できます。プロセスの流れを追跡するダッシュボードの作成や、特定の工程に関する重要業績評価指標（KPI）の算出にも欠かせない属性です。重要な理由この属性で輸送プロセスの各工程を定義し、プロセスの流れを可視化してボトルネックを特定できます。入手先 project44のイベント追跡データストリームに含まれるイベント種別またはステータス更新の項目から取得します。例貨物を登録貨物を集荷通関を完了貨物を納品
	イベント時刻 EventTime	特定のアクティビティやイベントが発生した日時を示すタイムスタンプです。
説明イベント時刻は、貨物のライフサイクルにおける各アクティビティの日時を記録したものです。この時系列データを使うと、実際に起きたとおりにプロセスの流れを再構成できます。プロセスマイニングの基盤となるデータです。サイクル時間、待ち時間、処理時間など、所要時間に関するすべての指標の算出に使います。遅延の特定、スケジュールに対するパフォーマンスの測定、輸送プロセスの時間的な動きの把握にも欠かせません。定時納品率や平均輸送時間など、時間に関するすべての重要業績評価指標（KPI）は、正確なイベント時刻データに基づいています。重要な理由必須のタイムスタンプです。アクティビティを時系列に並べることができ、パフォーマンスや所要時間の計算すべての基礎となります。入手先 project44のデータフィードに含まれる各イベントのタイムスタンプに対応します。例 2023-10-26T10:00:00Z2023-10-27T14:30:00Z2023-11-05T09:15:00Z
	貨物 Shipment	1件の貨物の移動を一意に識別するIDです。プロセス分析の主なケースとして使用します。
説明貨物属性は、1件の輸送注文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る、中心的なケース識別子です。貨物の作成や運送会社の割り当てから、輸送、納品、最終的な支払い処理まで、ライフサイクル全体を分析できます。プロセスマイニングでは、貨物を単位にした分析が基本です。プロセスマップの可視化や貨物ごとのサイクル時間の算出、一般的な経路や逸脱した経路の特定が可能になります。運送会社、遅延理由、コストなどの属性は、すべてこの一意の識別子に関連付けて分析します。重要な理由関連するすべての輸送イベントを結び付ける必須のケースIDです。貨物ごとの一連の輸送経路を追跡できます。入手先 project44内の貨物データの主キーです。プラットフォームのAPIやユーザーインターフェースでは、貨物IDまたは追跡番号と呼ばれることがあります。例 SHP-2023-00123SHP-2023-00456SHP-2023-00789
	ソースシステム SourceSystem	イベントデータの取得元となるシステムです。
説明この属性はデータの提供元となるシステムを示します。この場合は「project44」です。より広い範囲の分析では、連携先のTMS、ERP、運送会社のシステムなどがデータの提供元になることもあります。ソースシステムの把握は、データガバナンスや問題の調査に重要です。複数のプラットフォームからデータを集約する場合、データ品質や信頼性の評価にも役立ちます。この分析では、イベントがproject44の可視化プラットフォームを通じて追跡されていることを確認できます。重要な理由データの取得元を特定します。データガバナンスや品質評価、データのコンテキストを把握するうえで重要です。入手先通常、データの取り込み時に「project44」という固定値を追加し、データセットの取得元を示します。例 project44P44
	最終データ更新日時 LastDataUpdate	このレコードのデータがソースシステムから最後に更新された日時を示すタイムスタンプです。
説明この属性には、project44からデータを最後に抽出または更新した日時が記録されます。分析に使うデータの鮮度を把握するための重要なメタデータです。分析担当者はこの情報を使って、利用可能な最新データを確認しているかを判断できます。進行中の貨物を監視する業務用ダッシュボードに欠かせず、分析結果が最新の情報に基づいていることを確かめるのにも役立ちます。重要な理由データの鮮度を示します。最新の情報に基づく分析や業務のモニタリングに役立ちます。入手先データの抽出と読み込み（ETL）の過程で生成され、追加されるタイムスタンプです。例 2023-11-10T02:00:00Z2023-11-11T02:00:00Z
	出発国 OriginCountry	出荷元の国です。
説明出荷が始まる国を示す属性です。出発地の詳細情報の一部です。地域ごとのパフォーマンスの問題を特定するには、地理分析が欠かせません。出発国と到着国を使うと、パフォーマンスを地図上で確認し、問題のある輸送ルートを特定できます。また、通関や国境を越える輸送がサイクルタイムに与える影響も把握できます。「地域別出荷パフォーマンスマップ」ダッシュボードを支える属性です。重要な理由パフォーマンスを地理的に分析し、特に国際輸送で地域固有のボトルネックを特定できます。入手先 project44の出荷情報に含まれる出発地住所の一部です。例 USADEUCHNMEX
	到着国 DestinationCountry	出荷先として予定されている国です。
説明出荷の輸送先となる国を示す属性です。到着地の詳細情報の一部です。出発国と組み合わせることで、輸送ルートの分析に役立ちます。国内輸送と国際輸送のパフォーマンスの違いを明らかにし、通関遅延が頻発する国を特定できます。また、輸送時間やコストの違いを理解するための情報にもなります。地域別のパフォーマンスや遅延の多い地点を確認するダッシュボードに欠かせません。重要な理由輸送ルートの分析、国内外のパフォーマンス比較、国境を越える輸送での問題特定に欠かせません。入手先 project44の出荷情報に含まれる到着地住所の一部です。例 CANUSAFRAJPN
	希望納品日 RequestedDeliveryDate	顧客が希望する、または輸送注文で合意した納品日です。
説明出荷の目標納品日を記録する属性です。実際の納品パフォーマンスを測る際のベースラインになります。「納期遵守率」の重要業績評価指標（KPI）の算出に欠かせません。「商品納品」アクティビティのタイムスタンプと比較し、納品が予定どおりだったか、早かったか、遅れたかを判定します。この分析は、顧客満足度とサプライチェーンの信頼性を測るうえで基本となります。重要な理由サービスレベルと顧客満足度を測る重要な指標である、納期遵守率の算出基準になります。入手先通常、出荷注文の初期データに含まれ、TMSまたはERPから取得されてproject44で確認できます。例 2023-11-15T23:59:59Z2023-12-01T23:59:59Z2023-12-10T23:59:59Z
	輸送コスト TransportationCost	出荷にかかる運賃の合計です。
説明貨物の輸送にかかった実費または発生済みのコストを示す属性です。運賃、燃料サーチャージ、その他の付帯料金が含まれる場合があります。コストはプロセスマイニング分析における重要な切り口です。コストデータをプロセスデータと結び付けることで、組織はコスト増加の要因となっているプロセスのバリアント、運送業者、遅延を特定できます。「輸送コスト超過のインサイト」ダッシュボードでは、高コストの出荷と特定のプロセス上の非効率性との関連を分析できます。重要な理由コストデータをプロセスフローと組み合わせることで、コスト増加の要因や非効率性を特定し、サービス提供にかかる総コストを分析できます。入手先統合されたTMSまたはERPから取得する場合や、project44のデータと連携した運賃監査・支払いプロセスから取得する場合があります。例 550.751250.003400.50
	輸送手段 ModeOfTransport	出荷に使用する輸送手段です。トラック、航空、海上、鉄道などがあります。
説明輸送手段を示す属性です。1件の出荷で複数の輸送手段を使う場合もありますが、通常は主要区間で使われる手段を指します。輸送手段ごとに分析を分けることは、パフォーマンスの違いを把握するうえで欠かせません。輸送手段によってプロセスの流れ、コスト、所要時間は異なります。この属性を使えば条件をそろえて比較でき、トラック輸送、LTL輸送、航空貨物、海上輸送それぞれの課題に応じた改善策を検討できます。重要な理由輸送手段ごとにパフォーマンスやコストを分析できます。輸送手段ごとに業務上の特性が異なるため、重要な分析項目です。入手先 project44の出荷詳細に関連付けられる標準的なデータ項目です。例トラック輸送LTL海上輸送航空輸送鉄道輸送
	遅延理由 DelayReason	出荷の遅延原因を示すコードまたは説明です。
説明出荷が遅延した際に、その理由を示す属性です。「気象条件」「税関での保留」「港湾の混雑」などが該当します。「出荷遅延」イベントの発生時に記録されます。遅延の根本原因を分析するうえで重要な属性です。この属性を使うと、分析担当者は遅延の主な原因を分類して件数を把握でき、「配送遅延の根本原因分析」ダッシュボードに反映できます。遅延の原因を把握することで、組織はリスクを抑え、納期遵守率を高めるための対策を立てられます。重要な理由遅延の根本原因を分析し、頻発する問題を特定して、改善の取り組みを効果的に進められます。入手先 project44のデータストリームに含まれる遅延イベントまたはステータス更新の一部として記録されます。例天候による遅延税関検査交通渋滞機械故障
	運送会社名 CarrierName	貨物の輸送を担当する運送会社の名称です。
説明この属性は、貨物の輸送を担当する物流会社または運送会社を示します。トラック運送会社、航空会社、海運会社などが該当します。運送会社別のパフォーマンス分析は、輸送管理分析の主な目的の1つです。この属性を使うと、定時納品率や平均輸送時間などの重要業績評価指標（KPI）を運送会社別に比較できます。「運送会社のパフォーマンスとコンプライアンス」ダッシュボードで、パフォーマンスの高いパートナーと改善が必要なパートナーを特定するのにも役立ちます。重要な理由運送会社のパフォーマンスを評価、比較するうえで重要です。データに基づく運送会社の選定や交渉に役立ちます。入手先 project44プラットフォームの貨物詳細で、各貨物に関連付けられています。例 FedEx FreightMaersk LineXPO LogisticsDHL Express
	イベント終了時刻 EventEndTime	一定時間続くアクティビティまたはイベントの終了時刻を示すタイムスタンプです。
説明 EventTime（StartTime）がアクティビティの開始を示すのに対し、EventEndTimeは終了を示します。「通関手続き」や「国境通過地点での滞留」など、所要時間のあるアクティビティで特に重要です。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。たとえば、「通関完了」アクティビティの「通関処理時間」重要業績評価指標（KPI）は、EventEndTimeとEventTimeの差から算出します。アクティビティ間の時間だけを測る場合よりも、ボトルネックを正確に把握できます。重要な理由通関手続きや滞留時間など、一定期間にわたるアクティビティの所要時間を正確に算出できます。入手先 project44では、イベントによって開始と終了の両方のタイムスタンプが提供される場合があります。そうでない場合は、次のイベントのタイムスタンプが使われることがあります。例 2023-11-02T18:00:00Z2023-11-03T11:45:00Z2023-11-08T09:00:00Z
	出荷ステータス ShipmentStatus	出荷の現在の大まかな状況です。
説明「輸送中」「納品済み」「例外」など、プロセスにおける出荷の現在の状態を示す属性です。多くの場合、直近の主要なアクティビティが反映されます。プロセスマイニングではアクティビティからプロセスの流れを把握しますが、ステータス属性を使うと、条件で絞り込んだり、概要を示すダッシュボードを作成したりできます。たとえば、業務用ダッシュボードで「輸送中」の出荷だけを表示できます。イベント履歴全体を分析しなくても、出荷をすばやく分類できます。重要な理由出荷の現在の状態をまとめて確認できます。絞り込み、レポート作成、業務監視用ダッシュボードに役立ちます。入手先最新のイベントに基づいて出荷の進捗を示す、project44の標準項目です。例集荷地点輸送中納品地点納品済み
	納品予定日 ScheduledDeliveryDate	運送業者が貨物を納品先に届ける予定日時です。
説明最終納品の予定タイムスタンプを記録する属性です。全体的な「RequestedDeliveryDate」よりも具体的な予約日時が設定されることがあります。「納品予定遵守率」の重要業績評価指標（KPI）の算出に欠かせません。予定された予約日時と実際の「商品納品」タイムスタンプを比較することで、ラストマイルのパフォーマンスを詳しく分析できます。納品予約やドライバーの時間厳守に関する問題の特定にも役立ちます。重要な理由「納品予定遵守率」の重要業績評価指標（KPI）を算出する基準となり、ラストマイルの実績や運送業者の時間厳守を分析できます。入手先 project44の予約またはスケジュールデータで確認できます。多くの場合、TMSを通じて設定されます。例 2023-11-05T15:00:00Z2023-11-10T10:00:00Z2023-11-20T16:00:00Z
	納品証明書ID ProofOfDeliveryId	出荷に関連する納品証明書の識別子です。
説明納品証明書（POD）の参照番号またはリンクを記録する属性です。納品証明書は、出荷品が受領されたことを確認する文書です。「納品証明書受領」アクティビティは、この文書が利用可能になった時点を示します。 PODの追跡は、プロセスの決済段階で重要です。このIDを使うと、実際の納品と請求・支払いの事務処理を関連付けられます。「PODと支払いの処理時間」ダッシュボードでは、納品後の業務効率を分析できます。重要な理由実際の出荷と決済プロセスを関連付け、請求に必要な納品確認の受領までにかかる時間を分析できます。入手先 project44と連携したイベント管理システムまたは文書管理システムに記録されることがよくあります。例 POD-987654DOC-IMG-5432177A8F9B2-C123-4DEF-B456-1A2B3C4D5E6F
	納期遵守フラグ IsOnTimeDelivery	出荷が希望納品日までに納品されたかどうかを示す真偽値です。
説明納期遵守状況を「true」または「false」で示し、パフォーマンス分析を簡単にする計算属性です。「商品納品」アクティビティのタイムスタンプと「RequestedDeliveryDate」を比較して算出します。ダッシュボードやレポートでは、このフラグを使って納期を守った出荷と遅延した出荷を簡単に集計、絞り込み、可視化できます。全体の「納期遵守率」の重要業績評価指標（KPI）の算出基準となり、運送業者、ルート、顧客など、さまざまな切り口でパフォーマンスを比較できます。重要な理由納品パフォーマンスを二択で示すため、重要業績評価指標（KPI）の算出や概要ダッシュボードの作成に適しています。入手先この属性はソースシステムにはありません。「商品納品」アクティビティの「EventTime」と「RequestedDeliveryDate」を比較し、データ変換時に算出します。例 truefalse
	輸送時間 TransitTime	貨物の集荷から納品までにかかる時間です。
説明出荷プロセスのうち、輸送中の時間を測る計算指標です。「商品集荷」と「商品納品」アクティビティの時間差から算出します。この重要業績評価指標（KPI）は、輸送前の計画や納品後の事務処理を除き、輸送の主要区間の効率を評価するために使います。運送業者の輸送速度、ルートの効率、輸送中の遅延の影響を評価できます。「運送業者のパフォーマンスとコンプライアンス」ダッシュボードの主要指標です。重要な理由実際の輸送段階のパフォーマンスを切り分け、運送業者やルートの効率を重点的に分析できます。入手先この属性はソースシステムにはありません。出荷ごとに「商品集荷」イベントから「商品納品」イベントまでの所要時間を算出します。例 8日2時間3日18時間12日5時間
	集荷予定日 ScheduledPickupDate	運送業者が貨物を集荷する予定日時です。
説明集荷予定のタイムスタンプを記録する属性です。運送業者の割り当て後、計画段階で設定されます。「集荷予定遵守率」の測定に使います。「ScheduledPickupDate」と「商品集荷」アクティビティの実際のタイムスタンプを比較することで、運送業者の信頼性と自社の倉庫業務の効率を評価できます。出荷の開始時点で発生する遅延の特定にも役立ちます。重要な理由「集荷予定遵守率」の重要業績評価指標（KPI）を算出する基準となり、運送業者の時間厳守と荷主側の準備状況を測定できます。入手先 project44の予約またはスケジュールデータで確認できます。多くの場合、TMSを通じて設定されます。例 2023-10-26T14:00:00Z2023-10-28T09:00:00Z2023-11-06T11:00:00Z
	顧客名 CustomerName	出荷品を受け取る顧客または荷受人の名前です。
説明出荷先の顧客を特定する属性です。顧客の視点からパフォーマンスを把握するうえで重要な情報です。顧客別に分析すると、特定の顧客で遅延率が高い、またはサイクルタイムが長いといった問題を特定できます。「納期遵守パフォーマンスの推移」ダッシュボードでは、顧客ごとにデータを分けて確認できます。顧客関係の管理やサービス改善に役立つインサイトが得られます。重要な理由顧客ごとの分析が可能になり、主要顧客に対するサービスレベルの問題を特定して、満足度の向上につなげられます。入手先通常、出荷注文情報の一部としてERPまたはTMSから取得され、project44に渡されます。例グローバル小売株式会社製造株式会社ファーマ・ソリューションズ合同会社

必須推奨任意

輸送管理のアクティビティ

輸送業務のプロセスを正確に把握し、改善するために、イベントログに記録する主なプロセスのステップ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
	目的地に到着	貨物が目的地の施設に到着したものの、正式な荷下ろしや受領はまだ行われていない状態です。最終的な納品確認の前に発生するイベントです。
重要な理由輸送中の行程が終わったことを示します。到着から最終納品までの時間を調べると、目的地での荷下ろしの遅れや滞留の問題を把握できます。入手先運送会社のEDI 214ステータス更新、テレマティクス、または目的地住所に設定したジオフェンスイベントから記録される、一般的な可視化イベントです。記録運送会社からのステータス更新（例：ステータスコード「X1」：納品場所に到着を含むEDI 214）、またはジオフェンスへの進入から記録されます。イベントタイプ explicit
	納品証明を受領	署名済みの納品証明（POD）文書を受領し、システムにアップロードした状態です。請求と支払いのプロセスを開始するうえで欠かせない事務手続きです。
重要な理由 PODの受領にかかる時間は、事務処理の効率を測る重要な指標です。この段階での遅れは、顧客への請求や運送会社への支払いに直接影響します。入手先 PODの画像またはデータをproject44や連携先のTMSにアップロードし、貨物に関連付けた時点のタイムスタンプに対応します。記録 POD文書のアップロード時刻、または受領を確認するステータス更新のタイムスタンプです。イベントタイプ explicit
	貨物を登録	追跡システムに貨物の記録を作成するアクティビティです。通常、TMSやERPなどの上流システムから注文や輸送依頼を受けて開始します。貨物のライフサイクルの始まりであり、追跡に必要なデータを最初に登録する段階です。
重要な理由このプロセスの主な開始イベントです。このイベントから後続の計画アクティビティまでの時間を分析すると、貨物の計画や手配開始における遅延を特定できます。入手先通常、TMSからのAPI呼び出しやデータフィードを通じて貨物が作成されたときに記録されます。project44における貨物データの作成タイムスタンプに対応します。記録ソースシステムから取り込んだ貨物記録の作成タイムスタンプです。イベントタイプ explicit
	貨物を納品	貨物が荷受人に無事納品され、輸送の実作業が完了した状態です。定時納品の実績を測定する主なイベントです。
重要な理由輸送段階を終える重要な節目です。このタイムスタンプを使って、定時納品率、平均輸送時間、全体のサイクル時間を算出します。入手先 project44の主要な可視化イベントです。運送会社のEDI 214ステータス更新、運転手向けアプリでの確認、または納品時の電子署名から記録されます。記録運送会社からの明示的な納品確認の更新（例：ステータス「D1」または「P1」を含むEDI 214）から記録されます。イベントタイプ explicit
	貨物を集荷	運送会社が出発地で貨物を実際に引き取り、輸送が正式に始まった状態です。運転手や運送会社からのステータス更新で確認される重要な節目です。
重要な理由このアクティビティは、実際の輸送の開始を示します。実際の輸送時間を算出し、スケジュールに対する運送会社の集荷実績を測定するために必要です。入手先 project44の主要な可視化イベントです。通常、運送会社のEDI 214ステータス更新、テレマティクスデータ、または集荷場所からの出発を確認する運転手向けモバイルアプリの更新から記録されます。記録運送会社からの明示的なステータス更新（例：ステータスコード「AF」または「X3」を含むEDI 214）、またはジオフェンスの退出イベントから記録されます。イベントタイプ explicit
	通関を完了	貨物がすべての税関検査を通過し、当局から輸送再開の許可を受けた状態です。国際輸送におけるボトルネックが解消されたことを示します。
重要な理由この節目で通関手続きが完了します。「国境に到着」からこのイベントまでの時間を分析すると、通関サイクル時間の重要業績評価指標（KPI）を直接測定できます。入手先通常、運送会社またはシステムと連携した通関業者から、明示的なステータス更新として受信します。この更新により、税関が貨物を解放したことを確認できます。記録運送会社または通関業者からのステータス更新（例：EDI 214のステータスコード「C1」：税関から解放）を記録します。イベントタイプ explicit
	到着予定時刻を更新	GPS位置情報、交通状況、運送会社からの更新などのリアルタイムデータに基づき、新しい到着予定時刻（ETA）がシステムで算出されます。このイベントは貨物の輸送中に随時発生します。
重要な理由到着予定時刻を頻繁に更新することは、先を見越した輸送管理に欠かせません。これらのイベントを分析すると、予定時刻の変更頻度や初回見積もりの精度を把握できます。入手先 project44のプラットフォームで生成されるイベントです。貨物の予測ETAが大幅に変わったとき、または定期的な間隔で記録されます。記録 project44のプラットフォームが機械学習アルゴリズムでETAを再計算したときに、自動で記録されます。イベントタイプ explicit
	国境に到着	貨物が国境に到着し、通関手続きが始まった状態です。国際輸送では、遅延が発生しやすい地点です。
重要な理由通関手続きの開始時点を特定し、通関にかかる時間を正確に測定できます。国境当局による遅延と、輸送中のその他の問題を切り分けるのに役立ちます。入手先運送会社からのステータス更新（例：EDI 214のステータス「A7」：税関に到着）や、既知の国境通過地点に設定したジオフェンスを通じて記録されます。記録運送会社からの特定のステータス更新、または通関施設への到着を示す位置情報から推定します。イベントタイプ explicit
	支払いを処理	運送サービスの最終支払いを運送会社に実行した状態です。このアクティビティで、注文から入金までの輸送ライフサイクル全体が完了します。
重要な理由このプロセスの最終終了イベントです。納品から支払いまでの時間を分析すると、一連のサイクル全体と財務効率を把握できます。入手先財務システムまたはERPで発生するイベントです。確認タイムスタンプやステータス更新を可視化プラットフォームに返す連携を通じて記録します。記録支払いの実行を確認する、ERPまたは財務システムからのタイムスタンプ付きステータス更新です。イベントタイプ explicit
	納品を予約	荷受人への最終納品の日時を具体的に調整します。貨物の最終区間の輸送を調整する重要な段階です。
重要な理由「納品スケジュール遵守率」の重要業績評価指標（KPI）を測定する基準になります。最終区間の物流や納品予約の効率を分析するのに役立ちます。入手先納品予約を確認する運送会社のデータフィードから記録されます。納品予約のタイムスタンプ欄に値が入力されたことを示します。記録 EDI、API、その他の連絡手段で運送会社から提供された納品予約データに基づきます。イベントタイプ explicit
	貨物の遅延を記録	貨物が予定納品時刻または当初の納品予定時刻に間に合わないと判定された状態です。運送会社からのステータス更新やproject44の予測分析をきっかけに記録されます。
重要な理由このアクティビティは、遅延の根本原因を分析するうえで重要です。遅延した貨物を特定し、運送会社、ルート、遅延理由などの属性との関連を分析できます。入手先運送会社からの明示的な遅延ステータス（例：EDI 214の遅延コード）を記録する場合と、project44の現在のETAが予定納品時刻を超えた時点で算出する場合があります。多くの場合、遅延理由コードも提供されます。記録運送会社からの遅延通知を記録するか、現在のETAと予約時刻を比較して算出します。イベントタイプ explicit
	運賃請求書を監査	運送会社の運賃請求書を受領し、合意した料金や提供されたサービスと照合して、支払いを承認した状態です。財務管理上の重要な手続きです。
重要な理由このアクティビティでは、買掛金処理の効率を追跡します。運賃監査のボトルネックを特定すると、支払いサイクル時間の短縮や延滞料金の回避に役立ちます。入手先通常、ERPまたは専用の運賃監査・支払いシステムで行われる財務アクティビティです。連携を通じてステータスがproject44に送信される場合、このイベントを記録できます。記録監査の完了を示す外部財務システムからのステータス更新です。イベントタイプ explicit
	運送会社を割り当て	貨物を担当する運送会社を正式に選定し、割り当てます。計画と運送依頼の提示に続く段階であり、集荷の予約とスケジュール設定に必要です。
重要な理由運送会社の割り当てにかかる時間を追跡すると、計画や調達の効率を把握できます。この段階での遅れは、貨物の輸送スケジュール全体に波及する可能性があります。入手先通常、TMSから更新される貨物のマスターデータに含まれます。貨物の運送会社欄に初めて値が入力されたタイムスタンプから、このイベントを推定できます。記録貨物記録に運送会社名またはSCACコードが初めて入力された更新のタイムスタンプから推定します。イベントタイプ inferred
	集荷を予約	割り当てられた運送会社と、貨物の集荷日時を具体的に調整します。このアクティビティは、計画段階から輸送の実行段階への移行を示します。
重要な理由このイベントを基準に、集荷の実績とスケジュールの遵守状況を測定できます。「集荷スケジュール遵守率」の重要業績評価指標（KPI）を算出するうえで欠かせません。入手先運送会社のデータフィードやTMSからの更新を通じて記録されます。project44の集荷予約タイムスタンプ欄に値が入力されたことを示します。記録運送会社または荷主からEDI、API、手動更新で提供された予約データに基づきます。イベントタイプ explicit

推奨任意

データ抽出ガイド

project44からデータを取得する方法

ステップ

事前準備：システムに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。また、project44 Visibility APIの有効なAPIキーが必要です。認証情報を入手するには、project44の管理者または担当者にお問い合わせください。
Python環境の設定：ターミナルまたはコマンドプロンプトを開きます。依存関係を管理するため、仮想環境の作成を推奨します。python -m venv p44_envを実行して仮想環境を作成し、Linux/macOSではsource p44_env/bin/activate、Windowsではp44_env\Scripts\activateを実行して有効化します。
ライブラリのインストール：APIリクエストの送信とデータ処理に必要なPythonライブラリをインストールします。次のコマンドを実行してください：pip install requests pandas。
スクリプトの保存：クエリセクションに記載されたPythonスクリプト全体をコピーし、extract_p44_data.pyという名前でコンピューターに保存します。
スクリプトのパラメーター設定：テキストエディターでextract_p44_data.pyを開きます。先頭の設定セクションにあるAPI_KEY、START_DATE、END_DATEのプレースホルダーを、実際のproject44 APIキーと抽出対象の日付範囲に置き換えます。
スクリプトの実行：ターミナルまたはコマンドプロンプトで、スクリプトを保存したディレクトリに移動します。次のコマンドで実行してください：python extract_p44_data.py。
実行状況の確認：スクリプトがproject44 APIからデータを取得します。処理中の出荷データのページを示す進捗メッセージがコンソールに表示されます。日付範囲や出荷件数によっては、処理に時間がかかる場合があります。
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project44_event_log.csvが作成されます。このCSVファイルには、抽出したイベントログが含まれます。
アップロードの準備：プロセスマイニングツールにアップロードする前に、project44_event_log.csvを表計算ソフトで開き、列とデータ形式が正しいことを確認します。Shipment、ActivityName、EventTimeの各列に想定どおりの値が入っていることを確認してください。

設定

API認証情報：認証には有効なAPIキーが必要です。スクリプト内のAPI_KEY変数に設定してください。
APIエンドポイント：このスクリプトはproject44 Visibility APIを使用します。ベースURLはBASE_URL変数で設定されており、カスタムのエンタープライズエンドポイントを使用する場合を除き、変更する必要はありません。
日付範囲：START_DATEとEND_DATEの各変数で、出荷作成日を基準とする抽出期間を指定します。初回の分析では、十分なプロセスの違いを把握しつつファイルが大きくなりすぎないよう、3～6か月の範囲を推奨します。
ページネーション：スクリプトはページパラメーターを使ってページネーションを自動処理します。PAGE_SIZE変数を調整すると、API呼び出しごとに取得する出荷件数を変更できます。メモリ使用量の管理やAPIのタイムアウト回避に役立ちます。最大値は通常、APIプロバイダーによって定められています。
事前準備：APIアクセスを含む有効なサブスクリプションでproject44プラットフォームを利用できることが必須です。ユーザーアカウントまたはサービスアカウントには、出荷データとイベントデータの読み取り権限が必要です。

クエリの例 python

import requests
import pandas as pd
import datetime
import time

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your actual project44 API Key
API_KEY = class="hl-string">'YOUR_API_KEY'

class=class="hl-string">"hl-comment"># Define the date range for the extraction (ISO 8601 format)
START_DATE = class="hl-string">'2023-01-01T00:00:00Z'
END_DATE = class="hl-string">'2023-06-30T23:59:59Z'

class=class="hl-string">"hl-comment"># project44 API Endpoint
BASE_URL = class="hl-string">'https://api.project44.com'

class=class="hl-string">"hl-comment"># Pagination settings
PAGE_SIZE = 100

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Mappings ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># Maps project44 event reason codes to the required ActivityName
class=class="hl-string">"hl-comment"># This mapping is critical and may need to be customized based on your specific project44 event configuration.
EVENT_CODE_MAP = {
    class="hl-string">'AS': class="hl-string">'Carrier Assigned',
    class="hl-string">'PU': class="hl-string">'Goods Picked Up',
    class="hl-string">'DP': class="hl-string">'Goods Picked Up', class=class="hl-string">"hl-comment"># Departure from origin often signifies pickup
    class="hl-string">'ETA': class="hl-string">'ETA Updated',
    class="hl-string">'EDD': class="hl-string">'ETA Updated', class=class="hl-string">"hl-comment"># Estimated Delivery Date update
    class="hl-string">'DELAYED': class="hl-string">'Shipment Delayed',
    class="hl-string">'AB': class="hl-string">'At Border Crossing',
    class="hl-string">'CC': class="hl-string">'Customs Cleared',
    class="hl-string">'AR': class="hl-string">'Arrival At Destination',
    class="hl-string">'DL': class="hl-string">'Goods Delivered',
    class="hl-string">'POD': class="hl-string">'Proof of Delivery Received',
    class=class="hl-string">"hl-comment"># The following events are less common in standard visibility data and may require custom events in project44.
    class=class="hl-string">"hl-comment"># They are included here as placeholders for a complete mapping.
    class="hl-string">'PICKUP_SCHEDULED': class="hl-string">'Pickup Scheduled',
    class="hl-string">'DELIVERY_SCHEDULED': class="hl-string">'Delivery Scheduled',
    class="hl-string">'FREIGHT_BILL_AUDITED': class="hl-string">'Freight Bill Audited',
    class="hl-string">'PAYMENT_PROCESSED': class="hl-string">'Payment Processed'
}

def get_shipments(page_number):
    class="hl-string">"""Fetches a single page of shipments from the project44 API."""
    headers = {
        class="hl-string">'Authorization': fclass="hl-string">'ApiKey {API_KEY}',
        class="hl-string">'Content-Type': class="hl-string">'application/json'
    }
    params = {
        class="hl-string">'createdSince': START_DATE,
        class="hl-string">'createdUntil': END_DATE,
        class="hl-string">'size': PAGE_SIZE,
        class="hl-string">'page': page_number
    }
    url = fclass="hl-string">'{BASE_URL}/api/v4/shipments'
    print(fclass="hl-string">"Fetching page {page_number}...")
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
        response.raise_for_status() class=class="hl-string">"hl-comment"># Raises an HTTPError for bad responses (4xx or 5xx)
        return response.json()
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(fclass="hl-string">"Error fetching data on page {page_number}: {e}")
        return None

def process_shipment_data(shipment):
    class="hl-string">"""Processes a single shipment and extracts its events."""
    events = []
    shipment_id = shipment.get(class="hl-string">'shipmentId')
    last_data_update = datetime.datetime.utcnow().isoformat() + class="hl-string">'Z'

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Common attributes for all events of this shipment
    base_attributes = {
        class="hl-string">'Shipment': shipment_id,
        class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'project44',
        class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
        class="hl-string">'CarrierName': shipment.get(class="hl-string">'carrierName'),
        class="hl-string">'ModeOfTransport': shipment.get(class="hl-string">'mode'),
        class="hl-string">'RequestedDeliveryDate': shipment.get(class="hl-string">'requestedDeliveryDate'),
        class="hl-string">'OriginCountry': shipment.get(class="hl-string">'origin', {}).get(class="hl-string">'address', {}).get(class="hl-string">'country'),
        class="hl-string">'DestinationCountry': shipment.get(class="hl-string">'destination', {}).get(class="hl-string">'address', {}).get(class="hl-string">'country'),
        class=class="hl-string">"hl-comment"># TransportationCost is often not available in visibility data. Sourced from TMS/ERP.
        class="hl-string">'TransportationCost': shipment.get(class="hl-string">'cost', {}).get(class="hl-string">'total'), 
        class="hl-string">'DelayReason': None class=class="hl-string">"hl-comment"># To be populated by delay events
    }

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 1. Activity: Shipment Created
    creation_time = shipment.get(class="hl-string">'createdDate')
    if creation_time:
        events.append({
            **base_attributes,
            class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Shipment Created',
            class="hl-string">'EventTime': creation_time
        })

    class=class="hl-string">"hl-comment"># 2. Process all other activities from the tracking history
    tracking_history = shipment.get(class="hl-string">'trackingHistory', [])
    for event in tracking_history:
        event_code = event.get(class="hl-string">'reason', {}).get(class="hl-string">'code')
        activity_name = EVENT_CODE_MAP.get(event_code)
        
        if activity_name:
            event_attributes = base_attributes.copy()
            event_attributes[class="hl-string">'ActivityName'] = activity_name
            event_attributes[class="hl-string">'EventTime'] = event.get(class="hl-string">'eventTimestamp')
            
            if activity_name == class="hl-string">'Shipment Delayed':
                event_attributes[class="hl-string">'DelayReason'] = event.get(class="hl-string">'reason', {}).get(class="hl-string">'description')

            events.append(event_attributes)

    return events

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Main Execution ---
all_events = []
current_page = 0

while True:
    data = get_shipments(current_page)
    if not data or not data.get(class="hl-string">'content'):
        print(class="hl-string">"No more data to fetch or API error.")
        break

    shipments = data.get(class="hl-string">'content', [])
    for shipment in shipments:
        all_events.extend(process_shipment_data(shipment))
    
    if data.get(class="hl-string">'last', True):
        print(class="hl-string">"Reached the last page.")
        break

    current_page += 1
    time.sleep(1) class=class="hl-string">"hl-comment"># Be respectful of API rate limits

class=class="hl-string">"hl-comment"># Convert to DataFrame and save to CSV
if all_events:
    df = pd.DataFrame(all_events)
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Reorder columns for clarity
    columns_order = [
        class="hl-string">'Shipment', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'EventTime', class="hl-string">'SourceSystem', class="hl-string">'LastDataUpdate',
        class="hl-string">'CarrierName', class="hl-string">'DelayReason', class="hl-string">'ModeOfTransport', class="hl-string">'RequestedDeliveryDate',
        class="hl-string">'OriginCountry', class="hl-string">'DestinationCountry', class="hl-string">'TransportationCost'
    ]
    class=class="hl-string">"hl-comment"># Ensure all required columns exist, even if empty
    for col in columns_order:
        if col not in df.columns:
            df[col] = None
    
    df = df[columns_order]
    
    output_filename = class="hl-string">'project44_event_log.csv'
    df.to_csv(output_filename, index=False, date_format=class="hl-string">'%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ')
    print(fclass="hl-string">"Extraction complete. Event log saved to {output_filename}")
else:
    print(class="hl-string">"No events were extracted. Please check your configuration and API response.")

ステップ

API認証情報の取得：データを抽出するには、project44 GraphQL APIへのアクセスが必要です。project44の管理者に連絡し、APIエンドポイントURLと有効なAPIキーを取得してください。キーに出荷データとイベントデータの読み取り権限があることを確認します。
GraphQLクライアントの選択：Postman、Insomnia、Apollo Studioなどのツールを使って、GraphQLクエリを作成、テスト、実行します。これらのツールでは、GraphQL APIを操作するための使いやすいインターフェースが提供されています。
認証の設定：選択したGraphQLクライアントで、リクエストヘッダーを設定します。APIキーを含むAuthorizationヘッダーが必要です。形式はAuthorization: Bearer [Your_API_Key]です。また、Content-Typeヘッダーをapplication/jsonに設定します。
GraphQLクエリの定義：クエリセクションに記載されたクエリ全体をコピーして、クライアントに貼り付けます。このクエリでは、必要なアクティビティに対応する出荷データと関連イベントを取得します。
クエリ変数の設定：記載されたクエリでは、フィルターに変数を使います。データ抽出の開始日を指定するupdatedSince変数を設定します。ISO 8601形式を使い、たとえば{"updatedSince": "2023-01-01T00:00:00Z"}のように指定します。これにより、指定した日時以降に更新された出荷データがAPIから返されます。
実行とページネーション：クエリを実行します。project44 APIでは、大量のデータを処理するためにページネーションを使用します。最初の応答には、出荷データの最初の一群と、endCursorおよびhasNextPageフラグを含むpageInfoオブジェクトが含まれます。hasNextPageがtrueの場合は、受け取ったendCursorの値を次のリクエストのcursor変数に渡して、クエリを再実行します。hasNextPageがfalseになるまで、この処理を繰り返します。
変換スクリプトの作成：APIから返されるデータはネストされたJSON形式であり、そのままでは有効なイベントログとして使えません。スクリプト（Python、JavaScript、またはデータ連携ツールなど）を使って、JSON応答を解析する必要があります。スクリプトで各出荷データを順に処理し、その中のevents配列も順に処理します。イベントごとに、イベントログに新しい行を作成します。
アクティビティと属性のマッピング：スクリプトで、JSONのフィールドをイベントログの列に割り当てます。出荷のidをShipment（ケースID）に対応させます。events配列の各イベントについて、codeをActivityNameに、timestampをEventTimeに割り当てます。また、出荷のcreatedAtのタイムスタンプを使い、「出荷作成」アクティビティの行を別途作成します。
データの補完：変換時に、必要な固定列を追加します。SourceSystemには「project44 GraphQL API」を設定します。LastDataUpdateには、データ抽出スクリプトを実行した時刻のタイムスタンプを設定します。
CSVへのエクスポート：変換が完了し、フラットな表形式になったら、データをCSVファイルにエクスポートします。列見出しが必要な属性名（例：Shipment、ActivityName、EventTime）と一致していることを確認してください。このファイルをProcessMindにアップロードできます。

設定

APIエンドポイント：project44 GraphQL APIのURLです。project44の担当者から提供を受けてください。例：https://api.project44.com/graphql。
認証：APIキーが必要です。BearerトークンとしてAuthorizationヘッダーに渡してください。
日付範囲フィルター：shipmentsクエリのupdatedSinceフィルターで、データ量を調整します。パフォーマンスを確保するため、3～6か月ずつなど、運用しやすい範囲に分けて抽出することを推奨します。
ページネーション：すべてのレコードを取得するには、first、後、hasNextPage、endCursorの各フィールドを使ったページネーションループを実装する必要があります。一般的で安全なページサイズは100（first）です。
事前準備：APIアクセスが可能な有効なproject44サブスクリプションが必要です。APIキーに関連付けられたユーザーアカウントまたはサービスアカウントには、該当する事業部門の出荷データとイベントデータを読み取る十分な権限が必要です。

クエリの例 graphql

query getShipmentEvents($cursor: String, $updatedSince: String!) {
  shipments(first: 100, after: $cursor, filter: {updatedSince: $updatedSince}) {
    pageInfo {
      hasNextPage
      endCursor
    }
    nodes {
      id
      createdAt
      carrierName
      mode
      requestedDeliveryDate
      origin {
        country
      }
      destination {
        country
      }
      events {
        timestamp
        code
        description
        reason
      }
    }
  }
}

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