Data Cloud Triggered Flow のデバッグログを確認する方法

【前提】

1) デバッグログを有効化する前に必要な作業

デバッグログを有効化する前に、まず事象の再現手順を特定し、可能な限り「最小限の再現ケース」を準備してください。

デバッグログはその性質上、有効化すると極めて詳細かつ膨大なデータが出力されます。調査対象の絞り込みが不十分なままログを取得すると、膨大な情報の中から原因を特定することが困難になり、解析に多大な時間を要することになります。調査を円滑に進めるため、事象に関係のない処理を排除した状態でデバッグログを取得することを推奨します。

2) デバッグログを有効化する方法

デバッグログを有効化する方法は、「Data Cloud: Data Cloud プラットフォームイベントでトリガーされるフローのデバッグログを有効にする」の記事を参考ください。

3) デバッグログの解析について

デバッグログの調査に関しましては、恐れ入りますがフローの作成者様にてご確認をお願いしております。
デバッグログは、セキュリティおよび仕様上の制限により、弊社サーバ側には記録されない仕組みとなっております。また、フロー内の詳細な処理ロジックや期待される挙動は、お客様の設計に基づいたものであるため、弊社にて内容を完全に把握し調査を行うことが困難です。

事象の早期解決のためには、フローの設計意図を把握されている開発者様がログを照会されるのが最も確実な方法となります。何卒ご理解とご協力をお願い申し上げます。

【デバッグログの探し方】

デバッグログは、[設定] | クイック検索で「デバッグログ」と入力 | [デバッグログ] から確認できます。
Data Cloud Triggered Flow 関連のデバッグログを確認する場合は、以下の条件に合うデバッグログを確認ください。

[ユーザー] 項目の値：Automated Process
[操作] 項目の値：Platform Event Process
[ログサイズ(バイト)] の値：少なくとも 5,000 byte 以上のもの
[開始時刻] の値：調査対象時間付近のもの

【Flow Builder のデバッグ機能とデバッグログの使い分け】

Flow Builder のデバッグ機能は、フロー作成時やフロー作成後の動作確認に有効です。しかし、長期間安定稼働していたフローが突然停止したなどの実稼働環境のトラブルシューティングでは、実際の動作時のデバッグログを確認する必要があります。

※注意：Flow Builder のデバッグ機能を使用して調査を行う際は、事前に「デバッグログ」の設定を無効化しておくことを推奨します。デバッグログが有効な状態では、デバッグ機能による挙動もすべてログに記録されてしまい、それが「実際の業務操作」によるものか「Flow Builder のデバッグ」によるものかの判別が困難になるためです。なお、デバッグ機能によるレコードの作成・更新・削除は実行後に自動でロールバックされるため、たとえデバッグログ内に処理完了の記録が残っていたとしても、実際のレコードが変更されることはありません。このようなログと実データの乖離による混乱を防ぐためにも、Flow Builder のデバッグ機能はデバッグログが無効な状態で実行することを推奨します。

【Data Cloud Triggered Flow のデバッグログの主な確認ポイント】

実際のデバッグログの出力例をもとに、Data Cloud Triggered Flow のデバッグログの主な確認ポイントを紹介します。

◆デバッグ対象のフロー

下記デバッグログの出力例は、以下のようなフローのデバッグログです。

・Data Cloud Triggered Flow
　- オブジェクト：Account
　- トリガー：レコードが作成または更新された
・レコードを更新要素
・Mail 送信アクション

◆デバッグログの出力例

65.0

APEX_CODE,FINEST;APEX_PROFILING,FINEST;CALLOUT,FINEST;DATA_ACCESS,FINER;DB,FINEST;NBA,FINE;SYSTEM,FINE;VALIDATION,INFO;VISUALFORCE,FINER;WAVE,FINEST;WORKFLOW,FINER

👉️ DataObjectDataChgEvent をレコードID：301Kj000003G9wN のフローが登録（サブスクライブ）したことが確認できます。

👉️ FLOW INTERVIEW が作成され、FLOW INTERVIEW ID：5543ded13cad479f1ca554c5cffe19a71c3b2d-ea8e が発行されたことが確認できます。FLOW INTERVIEW は、実行中のフローのインスタンス（実体）のことで、Flow Builder で作成した「フロー定義（設計図）」に基づき、ユーザーやシステムがフローを起動するたびに生成される個別の実行セッションを指します。そのため、FLOW INTERVIEW ID が同じであれば、同じセッションで実行された関連する処理であると判断できます。

また、上記ログから対象のフローの名前は、「【Data Cloud】UpdateFlow」であることもわかります。

👉️ FLOW INTERVIEW の処理が開始され、最初に FLOW 関連の LIMIT （ガバナ制限）に関する情報を確認できます。例えば、CPU time の LIMIT 15000 ms のところ 1ms のみ使用していることが確認できます。

17:38:31.760 (764850298)|FLOW_VALUE_ASSIGNMENT|5543ded13cad479f1ca554c5cffe19a71c3b2d-ea8e|$Record|{KQ_ParentAccountId__c=null, ssot__ParentAccountId__c=, KQ_BillContactAddressId__c=null, KQ_SalesPhoneId__c=null, ssot__DataSourceObjectId__c=Account, ssot__Id__c=001Kj00002dQ1XfIAK, ssot__LastModifiedDate__c=2025-11-11 08:11:15, ssot__DataSourceId__c=Salesforce_Home, ssot__LastActivityDate__c=null, KQ_Id__c=null, ssot__CreatedDate__c=2025-11-11 08:11:15, ssot__AccountTypeId__c=, ssot__SalesPhoneId__c=001Kj00002dQ1XfIAK, ssot__BillContactAddressId__c=001Kj00002dQ1XfIAK, ssot__Name__c=AAA株式会社, ssot__Description__c=, ssot__Number__c=}

👉️ FLOW_VALUE_ASSIGNMENT では、$Record に格納された 1 レコードの各項目の値を確認できます。Data Cloud Triggered Flow に紐づく Data Action から渡されたデータが $Record に格納されます。複数レコードある場合、各レコードごとに上記のようなログが記録されます。この内容を確認することで Data Cloud Triggered Flow に連携されてきたデータのうち実際にこの Flow で参照されたレコードが確認できます。例えば、この Flow で参照された Account DMO のレコードの ssot__Name__c の値は「AAA株式会社」であることが確認できます。

👉️ 「Update」という名前のレコード更新要素が実行されたことや 1 行更新されたことが確認できます。
　FlowRecordUpdate などの要素に関する説明は、開発者ガイドの Flow のページも参考ください。

👉️ 「MailToTest」という名前のメール送信アクションが実行されたことや test@salesforce.com 宛にメールが正常に送信されたことが確認できます。