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Frappe レポート

Report Builder、Query Reports（SQL）、または Script Reports（Python + JS）を使用してレポートを作成します。

使用する場面

• データ分析やサマリーレポートを作成する場合
• SQL ベースのクエリレポートを構築する場合
• Python ロジックと JS UI を使った複雑なレポートを実装する場合
• レポートにカスタムフィルター、フォーマッター、グラフを追加する場合
• 印刷可能なレポート形式を作成する場合

必要な入力

• レポートの目的とデータ要件
• レポートのデータソースとなる DocType
• フィルター要件
• 列の定義（フィールド、型、書式）
• レポートが標準（アプリに同梱）かカスタム（サイト固有）か

手順

0) レポートの種類を選択する

種類	複雑さ	コードの要否	最適な用途
Report Builder	低	不要	シンプルなフィールド選択、グループ化、並べ替え
Query Report	中	SQL のみ	直接的な SQL クエリ、結合、集計
Script Report	高	Python + JS	複雑なロジック、計算フィールド、動的フィルター

1) Report Builder

コードを使わずに UI から作成します：

1. Report リストに移動 → New Report
2. Reference DocType を選択
3. Report Type = "Report Builder" を選択
4. ビルダー UI から列、フィルター、並べ替え、グループ化を追加

2) Query Report

生の SQL クエリを使用するレポートです：

1. Report を作成 → Type = "Query Report"
2. Reference DocType を設定（権限を制御します）
3. SQL クエリを記述

SELECT
    `tabSales Order`.name AS "Sales Order:Link/Sales Order:200",
    `tabSales Order`.customer AS "Customer:Link/Customer:200",
    `tabSales Order`.transaction_date AS "Date:Date:120",
    `tabSales Order`.grand_total AS "Grand Total:Currency:150",
    `tabSales Order`.status AS "Status:Data:100"
FROM `tabSales Order`
WHERE `tabSales Order`.docstatus = 1
    {% if filters.company %}
    AND `tabSales Order`.company = %(company)s
    {% endif %}
    {% if filters.from_date %}
    AND `tabSales Order`.transaction_date >= %(from_date)s
    {% endif %}
ORDER BY `tabSales Order`.transaction_date DESC

SELECT での列の書式: "Label:Fieldtype/Options:Width"

Fieldtype	例
Link	"Customer:Link/Customer:200"
Currency	"Amount:Currency:150"
Date	"Date:Date:120"
Int	"Quantity:Int:100"
Data	"Status:Data:100"

フィルター変数: パラメーター化クエリには %(filter_name)s を使用します。

3) Script Report（標準）

Python + JS の完全な制御が可能な、アプリに同梱するレポートの場合：

レポートの構成を作成します：

my_app/
└── my_module/
    └── report/
        └── sales_summary/
            ├── sales_summary.json    # Report metadata
            ├── sales_summary.py      # Python data logic
            └── sales_summary.js      # JS filters and UI

Python スクリプト（sales_summary.py）：

import frappe
from frappe import _

def execute(filters=None):
    columns = get_columns()
    data = get_data(filters)
    chart = get_chart(data)
    return columns, data, None, chart

def get_columns():
    return [
        {
            "label": _("Customer"),
            "fieldname": "customer",
            "fieldtype": "Link",
            "options": "Customer",
            "width": 200
        },
        {
            "label": _("Total Orders"),
            "fieldname": "total_orders",
            "fieldtype": "Int",
            "width": 120
        },
        {
            "label": _("Total Amount"),
            "fieldname": "total_amount",
            "fieldtype": "Currency",
            "width": 150
        },
        {
            "label": _("Average Order"),
            "fieldname": "avg_order",
            "fieldtype": "Currency",
            "width": 150
        }
    ]

def get_data(filters):
    conditions = get_conditions(filters)

    data = frappe.db.sql("""
        SELECT
            customer,
            COUNT(name) as total_orders,
            SUM(grand_total) as total_amount,
            AVG(grand_total) as avg_order
        FROM `tabSales Order`
        WHERE docstatus = 1 {conditions}
        GROUP BY customer
        ORDER BY total_amount DESC
    """.format(conditions=conditions), filters, as_dict=True)

    return data

def get_conditions(filters):
    conditions = ""
    if filters.get("company"):
        conditions += " AND company = %(company)s"
    if filters.get("from_date"):
        conditions += " AND transaction_date >= %(from_date)s"
    if filters.get("to_date"):
        conditions += " AND transaction_date <= %(to_date)s"
    return conditions

def get_chart(data):
    if not data:
        return None

    return {
        "data": {
            "labels": [d.customer for d in data[:10]],
            "datasets": [{
                "name": _("Total Amount"),
                "values": [d.total_amount for d in data[:10]]
            }]
        },
        "type": "bar"
    }

JavaScript スクリプト（sales_summary.js）：

frappe.query_reports["Sales Summary"] = {
    filters: [
        {
            fieldname: "company",
            label: __("Company"),
            fieldtype: "Link",
            options: "Company",
            default: frappe.defaults.get_user_default("Company"),
            reqd: 1
        },
        {
            fieldname: "from_date",
            label: __("From Date"),
            fieldtype: "Date",
            default: frappe.datetime.add_months(frappe.datetime.get_today(), -1)
        },
        {
            fieldname: "to_date",
            label: __("To Date"),
            fieldtype: "Date",
            default: frappe.datetime.get_today()
        }
    ],

    onload(report) {
        // Custom initialization
    },

    formatter(value, row, column, data, default_formatter) {
        value = default_formatter(value, row, column, data);

        // Highlight high-value customers
        if (column.fieldname === "total_amount" && data.total_amount > 100000) {
            value = `<span style="color: green; font-weight: bold">${value}</span>`;
        }

        return value;
    }
};

レポート JSON（sales_summary.json）：

{
    "name": "Sales Summary",
    "doctype": "Report",
    "report_type": "Script Report",
    "ref_doctype": "Sales Order",
    "module": "My Module",
    "is_standard": "Yes",
    "disabled": 0
}

4) レポートの印刷形式を追加する

カスタム印刷レイアウトを作成するには、レポートフォルダーに sales_summary.html を作成します：

<h2>Sales Summary Report</h2>
<table class="table table-bordered">
    <tr>
        <th>Customer</th>
        <th>Orders</th>
        <th>Total</th>
    </tr>
    {% for row in data %}
    <tr>
        <td>{{ row.customer }}</td>
        <td>{{ row.total_orders }}</td>
        <td>{{ frappe.format(row.total_amount, {fieldtype: 'Currency'}) }}</td>
    </tr>
    {% endfor %}
</table>

5) hooks にレポートを登録する（任意）

標準のディレクトリー構成に従っていれば、レポートは自動的に検出されます。標準レポートには hooks.py のエントリーは不要です。

検証

• レポートが Report リストに表示される
• フィルターが正しく機能し、結果に反映される
• 列が適切な書式で表示される
• グラフが描画される（該当する場合）
• 権限が適用される（許可されたユーザーのみがデータを閲覧できる）
• 印刷形式が機能する
• 想定されるデータ量に対してパフォーマンスが許容範囲内である

よくある問題とデバッグ

• レポートが見つからない: モジュールパスと is_standard の設定を確認し、bench migrate を実行します
• SQL 構文エラー: まず bench --site <site> mariadb でクエリをテストします
• データが返されない: docstatus フィルターを確認し、フィルターがデータと一致していることを検証します
• 権限が拒否される: ユーザーのロールに対する Reference DocType の権限を確認します
• クエリが遅い: インデックスを追加し、Query Builder を使用して、結果セットを制限します

エスカレーション

• DocType スキーマについて → doctype-development
• API エンドポイント（API 経由のレポートデータ）について → api-development
• Desk UI のカスタマイズについて → desk-customization

参考資料

• references/reports.md — レポートの種類、作成方法、例

ガードレール

• フィルターを検証する: クエリを構築する前にフィルター値を確認し、空または無効な入力を処理します
• 空の結果を処理する: クエリがデータを返さない場合も必ず処理し、適切なメッセージを表示します
• frappe.db.escape() を使用する: SQL クエリ内のユーザー入力をエスケープして、インジェクションを防ぎます
• 結果セットを制限する: 大規模なデータセットには LIMIT 句またはページネーションを追加します
• execute 内で権限を確認する: ユーザーがデータを閲覧する権限を持っていることを検証します

よくある間違い

間違い	失敗する理由	修正方法
フィルター経由の SQL インジェクション	セキュリティ上の脆弱性	frappe.db.escape() を使用するか、パラメーター付きの Query Builder を使用します
権限チェックの欠落	権限のないデータアクセス	frappe.has_permission() を確認するか、許可されたレコードでフィルターします
上限のないクエリ	タイムアウト、メモリの問題	LIMIT を追加する、ページネーションを使用する、または日付範囲でフィルターします
列のフィールドタイプの誤り	書式設定の問題	列の fieldtype をデータ（Currency、Date など）に合わせます
集計で None を処理しない	エラーや誤った合計	SQL で COALESCE() または IFNULL() を使用します
docstatus の前提のハードコード	下書き／キャンセル済みレコードの欠落	レポートの要件に応じて docstatus を明示的にフィルターします