JP2018136822A - 情報処理端末、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】全ての財務会計システムの夫々から出力可能な仕訳明細データをチェックの対象とすると共に、チェック時の効率性及び正確性の向上させること。【解決手段】仕訳取得部１０１は、複数の仕訳明細データを取得する。第１グルーピング部１０２は、前記仕訳取得手段によって取得された複数の仕訳明細データの夫々を、同じ勘定科目で構成される複数の前記仕訳明細データ毎に複数の第１仕訳パターンの夫々にグルーピングする。第１集計部１０３は、前記複数の第１仕訳パターンの夫々を処理対象として、当該処理対象に含まれる１以上の前記仕訳明細データの件数と当該処理対象に含まれる当該１以上の仕訳明細データで夫々特定される金額の合計とを夫々集計する。【選択図】図３

Description

本発明は、情報処理端末、情報処理方法、及びプログラムに関する。

従来より、会計監査領域においては、企業内の不正やミスを摘出するために、所定の定型手続によって内部監査、外部監査が実施される。しかしながら、監査の対象となるデータは、システムから出力されたサマリ情報となっており、一部の取引データがサンプルとして抽出されてチェックされているにすぎない。
一方で、企業システムが取扱う取引データは膨大であり、数百万件、数千万件に及ぶ取引データの全てを１件ずつチェックすることは現実的ではないため、サンプルとして抽出する対象から外れてしまった仕訳明細データの中から不正データを発見することは困難である。
この課題に対し、特許文献１には、取得した仕訳明細データを集計し易い形態に変換してから実績残高データを作成する手法が提案されている。

特開２００７−１２２３８８号公報

しかしながら、特許文献１に開示されている手法では、関連システムのデータから作成された仕訳明細データを入力して、財務会計や管理会計の処理を行うが、当該仕訳明細データは、年月、組織、科目、補助、データ区分の各項目を含んでいる。このため、仕訳明細データとしての汎用性が低い。
即ち、特許文献１で開示されている手法では、各社各様の情報処理システム（販売システム、購買システム、給与計算システム等）の仕様に依存した仕訳明細データが生成される。このため汎用性が低く、各社各様の情報処理システムの仕様に応じて、仕様の理解、データの分類、データの分析が必要となってしまう。

本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、全ての財務会計システムの夫々から出力可能な仕訳明細データについて、その全てをチェックの対象とすると共に、チェックの効率性及び正確性を向上させることを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明の一態様の情報処理端末は、
複数の仕訳明細データを取得する仕訳取得手段と、
前記仕訳取得手段によって取得された複数の仕訳明細データの夫々を、同じ勘定科目で構成される複数の前記仕訳明細データ毎に、複数の第１仕訳パターンの夫々にグルーピングする第１仕訳グルーピング手段と、
前記複数の第１仕訳パターンの夫々を処理対象として、当該処理対象に含まれる１以上の前記仕訳明細データの件数と当該処理対象に含まれる当該１以上の仕訳明細データで夫々特定される金額の合計とを夫々集計する第１集計手段と、
を備える。

また、前記仕訳明細データで使用されている前記勘定科目を、前記勘定科目と共通する概念の勘定科目であるカテゴリに分類する勘定科目カテゴリ分類手段と、
前記カテゴリに基づいて、前記複数の第１仕訳パターンの夫々を、前記複数の第１仕訳パターンに共通する概念で、複数の第２仕訳パターンの夫々にグルーピングする第２仕訳グルーピング手段と、
前記複数の第２仕訳パターンの夫々を処理対象として、当該処理対象に含まれる１以上の前記第１仕訳パターンの件数と当該処理対象に含まれる当該１以上の第１仕訳パターンで夫々特定される金額の合計とを夫々集計する第２集計手段と、
をさらに備えることができる。

また、前記第１集計手段による集計結果と、前記第２集計手段による集計結果とのうち少なくとも一方に対して所定のチェック処理を実行するチェック手段をさらに備えることができる。

本発明の一態様の情報処理方法及びプログラムは、上述の本発明の一態様の情報処理端末に対応する処理方法及びプログラムである。

本発明によれば、全ての財務会計システムの夫々から出力可能な仕訳明細データについて、その全てをチェックの対象とすると共に、チェックの効率性及び正確性を向上させることができる。

本発明の情報処理端末の一実施形態に係るユーザ端末を含む、情報処理システムの概念図である。 図１の情報処理システムを構成するユーザ端末のハードウェア構成を示すブロック図である。 図２のユーザ端末の機能的構成の一例を示す機能ブロック図である。 図３のユーザ端末が実行する各種処理を説明するフローチャートである。 図３のユーザ端末が管理する仕訳明細データ及び第１仕訳パターンの具体例を示すイメージ図である。 図３のユーザ端末が管理するカテゴリマスタ及び第２仕訳パターンの具体例を示すイメージ図である。

以下、本発明の実施形態について図面を用いて説明する。
図１は、本発明の情報処理端末の一実施形態に係るユーザ端末１を含む、情報処理システムの概念図である。

図１に示す情報処理システムは、ユーザＵが操作するユーザ端末１と、ｎ台（ｎは任意の整数値）の企業会計サーバ２−１乃至１−ｎの夫々とを含むように構成されている。
ユーザ端末１と、企業会計サーバ２−１乃至２−ｎとは、インターネット（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ）等のネットワークＮを介して相互に接続されている。
なお、以下、企業会計サーバ２−１乃至２−ｎの夫々を区別する必要がない場合には、これらをまとめて、「企業会計サーバ２」の夫々と呼ぶ。

ユーザ端末１は、ユーザＵが操作する情報処理端末であって、例えばパーソナルコンピュータや、スマートフォン等で構成される。なお、本発明におけるユーザは、企業の会計をチェックする立場にある者であれば何人であってもよい。例えば公認会計士、税理士、経理部に所属する者等をユーザＵとすることができる。
企業会計サーバ２は、ユーザ端末１による処理の対象となる複数の仕訳明細データを管理しているサーバである。
このような図１の構成の情報処理システムは、例えば次のような動作（処理）を実行する。

企業会計サーバ２には、企業会計サーバ２を管理する企業の仕訳明細データが記憶され管理されており、所定のタイミングで、当該仕訳明細データをユーザ端末１に送信する。
ユーザ端末１は、企業会計サーバ２から送信されて来た複数の仕訳明細データを取得し、後述する各種処理を実行することにより、当該仕訳明細データのグルーピングや集計等を行う。

ここで、「仕訳明細データ」とは、複式簿記のルールに従って、企業の経済取引を貨幣金額により会計データとして記憶されたものをいう。例えばあるスーパーマーケットが人参２ｋｇと大根１０本とを合計３，０００円で掛により仕入れたという経済取引を想定する。この場合、スーパーマーケットは、「人参２ｋｇの増加」、「大根１０本の増加」といった物量単位によって記録するのではなく、簿記会計上の「商品」という借方勘定科目と、「買掛金」という貸方勘定科目と、「３，０００円」という貨幣金額とによって会計帳簿に記録していく。この１件の経済取引が、１件の仕訳明細データとなる。
仕訳明細データには、少なくとも仕訳明細データを特定するための個別番号（以下、「仕訳番号」と呼ぶ）、取引の日付（以下、「取引日」と呼ぶ）、借方勘定科目、貸方勘定科目、借方勘定科目に対応する金額、貸方勘定科目に対応する金額が含まれる。

次に、図１の情報処理システムを構成するユーザ端末１のハードウェア構成について説明する。
図２は、ユーザ端末１のハードウェア構成を示すブロック図である。

ユーザ端末１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１３と、バス１４と、入出力インターフェース１５と、出力部１６と、入力部１７と、記憶部１８と、通信部１９と、ドライブ２０と、を備えている。

ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に記録されているプログラム、又は、記憶部１８からＲＡＭ１３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。
ＲＡＭ１３には、ＣＰＵ１１が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。

ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２及びＲＡＭ１３は、バス１４を介して相互に接続されている。このバス１４にはまた、入出力インターフェース１５も接続されている。入出力インターフェース１５には、出力部１６、入力部１７、記憶部１８、通信部１９及びドライブ２０が接続されている。

出力部１６は、ディスプレイやスピーカ等で構成され、各種情報を画像や音声として出力する。
入力部１７は、キーボードやマウス等で構成され、各種情報を入力する。

記憶部１８は、ハードディスクやＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成され、各種データを記憶する。
通信部１９は、インターネットを含むネットワークＮを介して他の装置（図１の例では企業会計サーバ２−１乃至２−ｎ）との間で通信を行う。

ドライブ２０には、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリ等よりなる、リムーバブルメディア３０が適宜装着される。ドライブ２０によってリムーバブルメディア３０から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部１８にインストールされる。
また、リムーバブルメディア３０は、記憶部１８に記憶されている各種データも、記憶部１８と同様に記憶することができる。

なお、図示はしないが、図１の情報処理システムのうち、企業会計サーバ２も、図２に示すハードウェア構成を有している。

次に、図２のユーザ端末１が実行する各種処理の詳細について説明する。
図３は、図２のユーザ端末１の機能的構成の一例を示す機能ブロック図である。

ユーザ端末１のＣＰＵ１１においては、仕訳取得部１０１と、第１グルーピング部１０２と、第１集計部１０３と、カテゴリ分類部１０４と、第２グルーピング部１０５と、第２集計部１０６と、チェック部１０７とが機能する。
記憶部１８の一領域には、仕訳ＤＢ４０１と、第１仕訳パターンＤＢ４０２と、カテゴリＤＢ４０３と、第２仕訳パターンＤＢ４０４とが設けられている。

仕訳取得部１０１は、企業会計サーバ２から送信されて来た複数の仕訳明細データを取得する。なお、仕訳取得部１０１による複数の仕訳明細データの取得手法は特に限定されない。本実施形態のようにネットワークＮを介して取得してもよいし、例えば企業会計サーバ２から出力された仕訳明細データを記憶させたリムーバブルメディア３０を介して取得してもよい。例えばＵＳＢフラッシュメモリ等の外部記憶媒体を使用して取得してもよい。
また、仕訳取得部１０１は、取得した複数の仕訳明細データを仕訳ＤＢ４０１に記憶させて管理する。なお、仕訳ＤＢ４０１で管理されている複数の仕訳明細データの具体例については、図５を参照して後述する。

第１グルーピング部１０２は、仕訳取得部１０１によって取得された複数の仕訳明細データの夫々を、同じ勘定科目で構成される複数の仕訳明細データ毎に複数の仕訳パターン（以下、「第１仕訳パターン」と呼ぶ）の夫々にグルーピングする。
具体的には例えば、複数の仕訳明細データの中に、取引日が「２０１６年１月１日」、仕訳番号が「１００１」、借方勘定科目が「売掛金」、貸方勘定科目が「売上」である仕訳明細データと、取引日が「２０１６年８月１日」、仕訳番号が「１００８」、借方勘定科目が「売掛金」、貸方勘定科目が「売上」である仕訳明細データとが存在する場合を想定する。この場合、いずれの仕訳明細データも、借方勘定科目が「売掛金」、貸方勘定科目が「売上」という同じ勘定科目で構成されるため、借方勘定科目が「売掛金」、貸方勘定科目が「売上」である第１仕訳パターンにグルーピングされることとなる。
また例えば、複数の仕訳明細データの中に、取引日が「２０１６年４月１日」、仕訳番号が「１００４」、借方勘定科目が「仕入」、貸方勘定科目が「買掛金」である仕訳明細データと、取引日が「２０１６年９月１日」、仕訳番号が「１００９」、借方勘定科目が「仕入」及び「輸入諸掛」、貸方勘定科目が「買掛金」である仕訳明細データとが存在する場合を想定する。この場合、いずれの仕訳明細データも、借方勘定科目に「仕入」、貸方勘定科目に「売上」という同じ勘定科目を含むが、仕訳番号が「１００９」である仕訳明細データの借方勘定科目には、「仕入」の他に「輸入諸掛」という勘定科目が含まれている。一方、仕訳番号が「１００４」である仕訳明細データの借方勘定科目には「輸入諸掛」という勘定科目が含まれていない。このため、仕訳番号が「１００４」である仕訳明細データと、仕訳番号が「１００９」である仕訳明細データとは、同じ勘定科目で構成されているとはいえないため、夫々異なる第１仕訳パターンに夫々グルーピングされることとなる。

第１集計部１０３は、第１グルーピング部１０２によりグルーピングされた１以上の仕訳明細データで構成される、複数の第１仕訳パターンの夫々を処理対象として、当該処理対象に含まれる１以上の仕訳明細データの件数と、当該処理対象に含まれる当該１以上の仕訳明細データで夫々特定される金額の合計とを夫々集計する。
具体的には例えば、借方勘定科目が「売掛金」、貸方勘定科目が「売上」である第１仕訳パターンがあった場合、この第１仕訳パターンを構成する仕訳明細データの件数と合計金額とが集計される。
第１集計部１０３は、第１仕訳パターン毎に異なる個別番号（例えば後述する図５（ｂ）の「第１仕訳パターン番号」）を付与し、集計結果と共に第１仕訳パターンＤＢ４０２に記憶させて管理する。
このように、複数の仕訳明細データの夫々を、複数の第１仕訳パターンにグルーピングして集計することにより、例えば海外子会社の１年分の仕訳明細データ（数百万件）を数千パターンの第１仕訳パターンに圧縮することも可能となる。
つまり、大量の仕訳明細データが圧縮されれば、リスク項目をフォーカスすることが可能となるため、仕訳明細データ全件をチェック対象とする不正データの検出作業が実行されたとしても、早期の段階で不正データの絞り込みを行うことが可能となる。

また、複数の仕訳明細データの夫々を、勘定科目の構成を同じくする複数の仕訳明細データ毎に複数の第１仕訳パターンの夫々にグルーピングすることにより、以下のような効果がある。
例えば、第１仕訳パターン毎に仕訳明細データの件数が集計されると、件数の多い通常処理と、件数の少ない非通常処理との区分把握が容易となるため、臨時で行われた処理を容易に抽出することが可能となる。即ち、定期的に第１仕訳パターンの解析を実施することにより、仕訳処理の均質化を図ることができるため、臨時的な処理を抽出することができるようになる。また、均質化されていない処理だけを、仕訳処理上の「リスク」として個別に抽出することで、効率的なモニタリングを実現することもできる。具体的には例えば、借方勘定科目が「売上原価」、貸方勘定科目が「売掛金」といったような通常の仕訳処理では行われない異常な仕訳処理を明確に定義付け、ユーザ端末１が異常仕訳パターンを自動で検出できるようにしてもよい。

また例えば、上述した仕訳番号が「１００９」である第１仕訳パターンのように、複数の勘定科目で構成される仕訳明細データについても、いわゆる複合仕訳の状態のまま第１仕訳パターンとしてグルーピングすることができる。このため、仕訳明細データのみを見ただけであっても取引の内容を容易に把握することが可能となる。即ち、複合仕訳の状態のまま１つのパターンとしてグルーピングすることができなければ、複数の勘定科目を「諸口」（即ち、相手勘定科目が複数ある場合、これらを疑似的に１つの勘定科目にまとめるための仮勘定）とする必要がある。この場合、諸口を構成する個別の仕訳の実態を把握することは困難となる。例えば、監査上、勘定科目の詳細分析のために総勘定元帳を利用するケースがあるが、総勘定元帳で諸口等が頻繁に利用されていると、その概要を把握することは困難を極めることとなる。

また例えば、仕訳明細データを第１仕訳パターンにグルーピングする際の進行度合いを企業のＩＴ統制のレベルを測るためのバロメータとすることもできる。即ち、仕訳明細データを第１仕訳パターンにグルーピングする際の進行度合いが高ければ、それだけ企業の社内管理上のＩＴ統制レベルも高いとすることができる。これは、従来より企業のＩＴ統制のレベルを図るための明確なバロメータが存在しなかったという課題に対する解決手段となる。例えば、マンパワーを用いて仕訳を直接入力している企業の第１仕訳パターンの数は総じて多数を極める。これに比して、会計上のシステム統制が行き渡っている企業の第１仕訳パターンの数は少なく、また、当該企業の仕訳明細データ全件に占める件数上位の第１仕訳パターンの占有率は高くなる。具体的には、企業の仕訳明細データ全件に対し、上位１００位内の第１仕訳パターンの夫々にグルーピングされる仕訳明細データの合計件数の割合が９割を超えるＩＴ統制レベルの高い企業もあれば、同割合が３割程度の、マンパワーによる手入力主体の企業もある。
なお、第１仕訳パターンＤＢ４０２で管理されている第１仕訳パターンの具体例については、図５を参照して後述する。

カテゴリ分類部１０４は、取得された仕訳明細データで使用されている勘定科目の夫々を、当該勘定科目の共通概念の勘定科目であるカテゴリに分類する。これにより、あらゆる企業の雑多な仕訳明細データを、法人依存のないシンプルなパターンに抽象化させることができる。
即ち、仕訳明細データには、企業毎に固有に定義された勘定科目が使用されていることがある。つまり、仕訳明細データの勘定科目の定義は、会計システムの種類や、会計システムを利用する企業の内部ルールに依存するため、例えば「商品Ａ」、「現金（Ｘ会社向け）」といった企業毎に特有の勘定科目が使用されることがある。また、海外子会社等、国外の会計システムに格納されている仕訳明細データにおいては、言語も統一されておらず、仕訳明細データのレベルでは一見して同一パターンとしてグルーピングすることが困難な場合もある。
このため、カテゴリ分類部１０４は、あらゆる企業の仕訳明細データに対して共通のチェックを実行させるために、チェックが行われることを前提とした粒度に勘定科目を抽象化させる。具体的には、カテゴリ分類部１０４は、取得された複数の仕訳明細データで使用されている勘定科目の夫々を、カテゴリＤＢ４０３に予め記憶されているカテゴリマスタに格納された複数のカテゴリのうち、いずれかのカテゴリに分類する。
例えば、取得された仕訳明細データで使用される勘定科目の中に「現金」、「現金（Ｘ社用）」、「ＣＡＳＨ」、「現金預金」、「預金」、「ＣＡＳＨ ＡＢＣ ｃｏｒｐ．」という６種類の勘定科目が使用されている場合がある。この場合、カテゴリ分類部１０４は、これら６種類の勘定科目をいずれも「現金預金」という共通概念の勘定科目（カテゴリ）に分類することができる。これにより、文言が異なる６種類の勘定科目を、共通概念の勘定科目に抽象化させることができる。
また、カテゴリ分類部１０４は、勘定科目をいずれかのカテゴリに分類して抽象化させる際の抽象化の粒度を変化させることができる。これにより、チェックの観点にマッチさせたカテゴリ分類が可能となるため、ユーザ端末１は、効率良くチェックを実行することができる。
なお、カテゴリ分類部１０４による分類手法は特に限定されない。本実施形態のようにカテゴリマスタに格納された複数のカテゴリのうちいずれかに対応させて分類する手法や、類似言語検索エンジンを用いて分類する手法、機械学習によるクラス化などを用いて分類する手法等あらゆる分類手法を採用することができる。
なお、カテゴリＤＢ４０３のカテゴリマスタに格納されているカテゴリの具体例については、図６（ａ）を参照して後述する。

第２グルーピング部１０５は、カテゴリ分類部１０４による分類の結果に基づいて、第１仕訳パターンＤＢ４０２に記憶された複数の第１仕訳パターンの夫々を、複数の第１仕訳パターンに共通する概念で、複数の第２仕訳パターンの夫々にグルーピングする。
具体的には上述の例で「現金」、「現金（Ｘ社用）」、「ＣＡＳＨ」、「現金預金」、「預金」、「ＣＡＳＨ ＡＢＣ ｃｏｒｐ．」という６種類の勘定科目が、カテゴリ分類部１０４によって、いずれも「現金預金」というカテゴリに分類されるケースを想定する。このケースでは、貸方勘定科目が共通する複数の第１仕訳パターンの借方勘定科目は、「現金」、「現金（Ｘ社用）」、「ＣＡＳＨ」、「現金預金」、「預金」、「ＣＡＳＨ ＡＢＣ ｃｏｒｐ．」のうちいずれであっても、借方勘定科目を「現金預金」とする同一の第２仕訳パターンにグルーピングされる。また同様に、借方勘定科目が共通する複数の第１仕訳パターンの貸方勘定科目は、「現金」、「現金（Ｘ社用）」、「ＣＡＳＨ」、「現金預金」、「預金」、「ＣＡＳＨ ＡＢＣ ｃｏｒｐ．」のうちいずれであっても、貸方勘定科目を「現金預金」とする同一の第２仕訳パターンにグルーピングされる。
このように、仕訳明細データで使用されている複数種類の勘定科目を共通概念の勘定科目であるカテゴリに分類することにより、第１仕訳パターン数を圧縮することができる。
これにより、例えば海外子会社の１年分の仕訳明細データ（数百万件）を数千パターンの第１仕訳パターンにグルーピングした後、さらにこれを共通概念の第２仕訳パターンにグルーピングすることにより、数十パターンに圧縮することも可能となる。

第２集計部１０６は、複数の第２仕訳パターンの夫々を処理対象として、当該処理対象に含まれる１以上の第１仕訳パターンで夫々特定される件数と、当該処理対象に含まれる当該１以上の第１仕訳パターンで夫々特定される金額の合計とを夫々集計する。
具体的には上述の例で、借方勘定科目が「現金預金」、貸方勘定科目が「売掛金」とする第２仕訳パターンを処理対象として、当該処理対象に含まれる１以上の第１仕訳パターンで夫々特定される件数とその合計金額とが集計される。また、当該処理対象に含まれる１以上の第１仕訳パターンを構成する仕訳明細データで夫々特定される件数とその合計金額とを集計することもできる。
第２集計部１０６は、第２仕訳パターン毎に異なる個別番号（例えば後述する図６（ｂ）の「第２仕訳パターン番号」）を付与し、集計結果と共に第２仕訳パターンＤＢ４０４に記憶させて管理する。なお、第２仕訳パターンＤＢ４０４で管理されている第２仕訳パターンの具体例については、図６を参照して後述する。

このように、１以上の仕訳明細データを構成要素とする複数の第１仕訳パターンの夫々を、さらに第２仕訳パターンでグルーピングした結果を集計することにより、大量の仕訳明細データをさらに効率良く圧縮することができる。これにより、リスク項目をフォーカスすることができるため、後述するチェック部１０７は、有限個数のエラーチェックルーチンを実行することができる。即ち、仕訳明細データ全件をチェックの対象としても、早期の段階で不正データを絞り込むことができる。

チェック部１０７は、第１集計部１０３による集計結果と、第２集計部１０６による集計結果とのうち少なくとも一方に対して、不正データを検出するための各種チェック処理を実行する。例えば買掛金、売掛金、減価償却費、費用計上、無形固定資産等に係る第２仕訳パターンの集計値から、不正データを検出するためのチェック処理を実行する。
チェック部１０７は、チェック処理の際に、第２仕訳パターンを１以上の第１仕訳パターンにブレイクダウンすることができ、さらに、第１仕訳パターンを１以上の仕訳明細データにブレイクダウンすることができる。これにより、相関分析による異常値の検出、経年毎の推移と将来予測値との乖離の検出、業種・業界の平均値との比較等を効率良く行うことができる。
このため、企業取引の実態や会計手続の実態に沿ったリスクチェックを行うことが可能となる。具体的には例えば、売掛金の回収サイトの分析を効率良く行うことができる。
また、特殊性の高い個別の仕訳明細データにブレイクダウンし、ブレイクダウンされた仕訳ＤＢ４０１に記憶されている仕訳明細データを作成した元システムや入力状況について確認することにより、会計手続の信頼性を検証することもできる。

このような、企業固有の勘定科目を極力排除した共通の勘定科目（カテゴリ）によってグルーピングされた第２仕訳パターンの集計結果をチェックする手法は、あらゆる企業で適用することができ、自動的かつ継続的にチェックすることもできる。
また、ユーザ端末１が取得する複数の仕訳明細データは、企業財務諸表を作成するための根拠情報であり、全ての財務会計システムから出力することができるデータであるため、あらゆる企業で利用することができる。つまり、ユーザ端末１は、汎用性の高い仕訳明細データに基づいて全ての処理を実行するため、複数の仕訳明細データを送信する企業会計サーバ２の仕様の影響を受けることなく全ての処理を実行することができる。
即ち、ユーザ端末１は、各社各様に異なる仕様の情報処理システムから出力された仕訳明細データであっても、これを取得して全ての処理を実行することができる。例えば海外子会社で作成された複数の仕訳明細データであっても、日本の親会社に設置されたユーザ端末１がこれを取得して効率良く内容のチェックを行うことができる。
また、仕訳明細データは、多くの企業内の会計システムが持っている標準的なデータ出力機能により取得することができるため、ユーザ端末１を含む情報処理システムは、あらゆる企業を対象とした高水準の監査システムとして広く活用することもできる。

次に、ユーザ端末１が行う各種処理の流れについて説明する。
図４は、ユーザ端末１が行う各種処理を説明するフローチャートである。

まず、ユーザ端末１が複数の仕訳明細データを取得してから第１仕訳パターン毎に仕訳明細データの件数及び金額を集計するまでの一連の処理（以下、「第１集計処理」と呼ぶ）について説明する。
図４（ａ）は、ユーザ端末１が実行する第１集計処理を説明するフローチャートである。

ステップＳ１において、仕訳取得部１０１は、企業会計サーバ２から送信されて来た複数の仕訳明細データを取得する。
ステップＳ２において、第１グルーピング部１０２は、ステップＳ１で取得された複数の仕訳明細データの夫々を、複数の第１仕訳パターンの夫々にグルーピングする。
ステップＳ３において、第１集計部１０３は、複数の第１仕訳パターンの夫々を処理対象として、当該処理対象に含まれる１以上の仕訳明細データの件数と、当該処理対象に含まれる当該１以上の仕訳明細データで夫々特定される金額の合計と、を夫々集計する。これにより処理は終了する。
このようにして、大量の仕訳明細データを同類の仕訳パターン（第１仕訳パターン）にグルーピングしてから集計することにより、チェックの効率性及び正確性を向上させることができる。

次に、ユーザ端末１が、ユーザＵの夫々によって使用される前記勘定科目の夫々を、複数のカテゴリに分類してから第２仕訳パターン毎に第１仕訳パターンの件数及び金額を集計するまでの一連の処理（以下、「第２集計処理」と呼ぶ）について説明する。
図４（ｂ）は、ユーザ端末１が実行する第２集計処理を説明するフローチャートである。

ステップＳ１１において、カテゴリ分類部１０４は、図４（ａ）の第１集計処理のステップＳ１で取得された仕訳明細データで使用されている勘定科目の夫々を、複数のカテゴリに分類する。
ステップＳ１２において、第２グルーピング部１０５は、ステップＳ１１のカテゴリ分類の結果として生成された複数のカテゴリに基づいて、第１仕訳パターンＤＢ４０２に記憶された複数の第１仕訳パターンの夫々を、複数の第１仕訳パターンに共通する概念で、複数の第２仕訳パターンの夫々にグルーピングする。
ステップＳ１３において、第２集計部１０６は、複数の第２仕訳パターンの夫々を処理対象として、当該処理対象に含まれる１以上の第１仕訳パターンの件数と、当該処理対象に含まれる当該１以上の第１仕訳パターンで夫々特定される金額の合計とを夫々集計する。これにより処理は終了する。
このようにして、複数の第１仕訳パターンを共通概念の仕訳パターン（第２仕訳パターン）にグルーピングすることにより、チェックの効率性及び正確性をさらに向上させることができる。

次に、図５及び図６を参照して、ユーザ端末１が管理する各種データの具体例について説明する。
図５は、ユーザ端末１が取得し管理している仕訳明細データ、及び第１仕訳パターンの具体例を示すイメージ図である。

図５（ａ）は、ユーザ端末１の仕訳ＤＢ４０１に記憶され管理されている仕訳明細データの具体例を示すイメージ図である。
図５（ａ）に示すように、仕訳ＤＢ４０１には、仕訳取得部により取得された複数の仕訳明細データが記憶されている。図５（ａ）に例示する仕訳ＤＢ４０１には、「取引日」、「仕訳番号」、「借方勘定科目」、「貸方勘定科目」、「金額（千円）」、及び「データ入力者」という項目の夫々に対応する各データが仕訳明細データ毎に記憶されている。即ち、仕訳明細データは、これら項目の夫々に対応するデータの組合せによって構成される。
具体的には、図５（ａ）に例示する仕訳ＤＢ４０１には、取引日が「２０１６年１月１日」、仕訳番号が「１００１」、借方勘定科目が「売掛金」、貸方勘定科目が「売上」、借方勘定科目及び貸方勘定科目に対応する金額が「１，０００」千円、入力者が「Ａ」である仕訳明細データと、取引日が「２０１６年２月１日」、仕訳番号が「１００２」、借方勘定科目が「経費」、貸方勘定科目が「現金預金」、借方勘定科目及び貸方勘定科目に対応する金額が「１１０」千円、入力者が「Ｃ」である仕訳明細データと、取引日が「２０１６年３月１日」、仕訳番号が「１００３」、借方勘定科目が「経費」、貸方勘定科目が「未払金」、借方勘定科目及び貸方勘定科目に対応する金額が「１２０」千円、入力者が「Ｃ」である仕訳明細データと、取引日が「２０１６年４月１日」、仕訳番号が「１００４」、借方勘定科目が「仕入」、貸方勘定科目が「買掛金」、借方勘定科目及び貸方勘定科目に対応する金額が「１３０」千円、入力者が「Ｂ」である仕訳明細データと、取引日が「２０１６年５月１日」、仕訳番号が「１００５」、借方勘定科目が「給与」、貸方勘定科目が「未払金」及び「預り金」、借方勘定科目に対応する金額が「１５５」千円（記載なし）、貸方勘定科目「未払金」に対応する金額が「１４０」千円、貸方勘定科目「預り金」に対応する金額が「１５」千円、入力者が「Ｃ」である仕訳明細データが記憶されている。
なお、仕訳ＤＢ４０１に記憶され管理されている仕訳明細データの他の例は、図５（ａ）に示すとおりである。

ここで、図５（ａ）に例示するように、仕訳明細データの項目に「入力者」の項目を設けることにより、臨時的な処理を抽出することができるようになる。具体的には例えば、仕訳番号が「１００１」、「１００８」、「１０１０」、「１０１３」、「１０１５」の仕訳明細データは、いずれも借方勘定科目が「売掛金」、貸方勘定科目が「売上」で共通するが、入力者については、「１０１５」の仕訳明細データのみが「Ｄ」であり異なる。このため、第１仕訳パターンにグルーピングした後、グルーピングされている仕訳明細データの中から「１０１５」の仕訳明細データを臨時的な処理として抽出し、個別に確認を行うこともできる。

図５（ｂ）は、ユーザ端末１の第１仕訳パターンＤＢ４０２に記憶され管理されている第１仕訳パターンの具体例を示すイメージ図である。
図５（ｂ）に示すように、第１仕訳パターンＤＢ４０２には、複数の第１仕訳パターンが記憶されている。図５（ｂ）に例示する第１仕訳パターンＤＢ４０２には、「第１仕訳パターン番号」、「借方勘定科目」、「貸方勘定科目」、「金額（千円）」、及び「仕訳明細データ件数」という項目の夫々に対応する各データが第１仕訳パターン毎に記憶されている。即ち、第１仕訳パターンは、これら項目の夫々に対応するデータの組合せによって構成される。
具体的には、図５（ｂ）に例示する第１仕訳パターンＤＢ４０２には、第１仕訳パターン番号が「１０１」、借方勘定科目が「売掛金」、貸方勘定科目が「売上」、借方勘定科目及び貸方勘定科目に対応する金額が「３，２３０」千円、仕訳明細データ件数が「５」件である第１仕訳パターンと、第１仕訳パターン番号が「１０２」、借方勘定科目が「仕入」、貸方勘定科目が「買掛金」、借方勘定科目及び貸方勘定科目に対応する金額が「９４０」千円、仕訳明細データ件数が「３」件である第１仕訳パターンと、第１仕訳パターン番号が「１０３」、借方勘定科目が「仕入」及び「輸入諸掛」、貸方勘定科目が「買掛金」、借方勘定科目「仕入」に対応する金額が「４５０」千円及び借方勘定科目「輸入諸掛」に対応する金額が「５０」千円、貸方勘定科目に対応する金額が「５００」千円（記載なし）、仕訳明細データ件数が「１」件である第１仕訳パターンと、第１仕訳パターン番号が「１０４」、借方勘定科目が「経費」、貸方勘定科目が「現金預金」、借方勘定科目及び貸方勘定科目に対応する金額が「１１０」千円、仕訳明細データ件数が「１」件である第１仕訳パターンと、第１仕訳パターン番号が「１０５」、借方勘定科目が「経費」、貸方勘定科目が「未払金」、借方勘定科目及び貸方勘定科目に対応する金額が「１２０」千円、仕訳明細データ件数が「１」件である第１仕訳パターンが記憶されている。
なお、第１仕訳パターンＤＢ４０２に記憶され管理されている第１仕訳パターンの他の例は、図５（ｂ）に示すとおりである。

ここで、図５（ｂ）に例示するように、第１仕訳パターンにグルーピングされている仕訳明細データの件数が多い順に上から並べて、上位にランクインされた第１仕訳パターンにグルーピングされている仕訳明細データの件数の全体に対する割合を表示させてもよい。これにより、仕訳明細データを第１仕訳パターンにグルーピングする際の進行度合いを比較することができる。即ち、当該割合の数値を、企業のＩＴ統制のレベルを測るためのバロメータとして利用することができる。例えば、図５（ｂ）の例では、上位３パターンにランクインしている第１仕訳パターンにグルーピングされている仕訳明細データの件数の合計は４，６７０件であり、仕訳明細データ全体件数（６，４２２件）の約７３％を占めていることになる。

図６は、ユーザ端末１が管理するカテゴリ、及び第２仕訳パターンの具体例を示すイメージ図である。

図６（ａ）は、ユーザ端末１のカテゴリＤＢ４０３に記憶され管理されているカテゴリマスタの具体例を示すイメージ図である。
図６（ａ）に示すように、カテゴリＤＢ４０３のカテゴリマスタには、仕訳明細データで使用されている勘定科目を抽象化してリスクチェックし易くするために、共通概念としての勘定科目が格納されている。
具体的には、「売掛金」、「仕入」、「輸入諸掛」、「経費」、「給与」、「現金」、「未払金」、「現金預金」といった勘定科目がカテゴリとして格納されている。
例えば、仕訳明細データに「現金」、「現金（Ｘ社用）」、「ＣＡＳＨ」、「現金預金」、「預金」、「ＣＡＳＨ ＡＢＣ ｃｏｒｐ．」という６種類の勘定科目が使用されている場合は、いずれもカテゴリ分類部１０４によって共通概念の勘定科目である「現金預金」に分類される。
なお、上述したように、カテゴリ分類部１０４は、分類による抽象化の粒度を変化させることができる。このため、例えば上記６種類の勘定科目のうち「現金」、「現金（Ｘ社用）」、「ＣＡＳＨ」という３種類の勘定科目のみを共通概念の勘定科目としての「現金」というカテゴリに分類することもできる。
なお、第１仕訳パターンＤＢ４０２に記憶され管理されている第１仕訳パターンの他の例は、図６（ａ）に示すとおりである。

図６（ｂ）は、ユーザ端末１の第２仕訳パターンＤＢ４０４に記憶され管理されている第２仕訳パターンの具体例を示すイメージ図である。
図６（ｂ）に示すように、第２仕訳パターンＤＢ４０４には、複数の第２仕訳パターンが記憶されている。図６（ｂ）に例示する第２仕訳パターンＤＢ４０４には、「第２仕訳パターン番号」、「借方勘定科目」、「貸方勘定科目」、「金額（千円）」、及び「第１仕訳パターン件数」という項目の夫々に対応する各データが第２仕訳パターン毎に記憶されている。即ち、第２仕訳パターンは、これら項目の夫々に対応するデータの組合せによって構成される。
具体的には、図６（ｂ）に例示する第２仕訳パターンＤＢ４０４には、第２仕訳パターン番号が「２０１」、借方勘定科目が「現金預金」、貸方勘定科目が「売掛金」、借方勘定科目及び貸方勘定科目に対応する金額が「９９，９９９」千円、第１仕訳パターン件数が「２３４」件である第２仕訳パターンと、第２仕訳パターン番号が「２０２」、借方勘定科目が「経費」、貸方勘定科目が「現金預金」、借方勘定科目及び貸方勘定科目に対応する金額が「７，８９５」千円、第１仕訳パターン件数が「１２５」件である第２仕訳パターンと、第２仕訳パターン番号が「２０３」、借方勘定科目が「未払金」、貸方勘定科目が「現金預金」、借方勘定科目及び貸方勘定科目に対応する金額が「８５４」千円、第１仕訳パターン件数が「２５」件である第２仕訳パターンが記憶されている。

例えば、第１仕訳パターンの借方勘定科目が「現金」、「現金（Ｘ社用）」、「ＣＡＳＨ」、「現金預金」、「預金」、「ＣＡＳＨ ＡＢＣ ｃｏｒｐ．」の６種類のいずれかであり、貸方勘定科目が「売掛金」である場合には、第１仕訳パターンＤＢ４０２には夫々異なる仕訳パターンとしてグルーピングされ記憶される。このとき、カテゴリ分類部１０４によって、上記６種類の借方勘定科目が「現金預金」というカテゴリに分類されると、いずれの第１仕訳パターンも借方勘定科目が「現金預金」、貸方勘定科目が「売掛金」である第２仕訳パターンにグルーピングされる。即ち、図６（ｂ）に示す第２仕訳パターンＤＢ４０４の例では、上記６種類の第１仕訳パターンは、いずれも第２仕訳パターン番号が「２０１」の第２仕訳パターンにグルーピングされることとなる。
また、第２仕訳パターン番号が「２０１」である第２仕訳パターンには、様々な取引先別、期日別の資金回収の記録がふくまれている。このため、チェック部１０７は、第２仕訳パターン番号が「２０１」である第２仕訳パターンをブレイクダウンすることにより、資金回収に係るチェックを実行することもできる。
このようにして、ユーザ端末１は、取得した仕訳明細データを２段階でグルーピングすることによって効率良く管理する。これにより、全ての財務会計システムの夫々から出力可能な仕訳明細データ全てをチェック対象としながら、チェックの効率性及び正確性を向上させることができる。

以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものである。

例えば、図２に示すハードウェア構成は、本発明の目的を達成するための例示に過ぎず、特に限定されない。

また、図３に示す機能ブロック図は、例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が情報処理端末に備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは、特に図３の例に限定されない。

また、機能ブロックの存在場所も、図３に限定されず、任意でよい。
また、１つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。

各機能ブロックの処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータ等にネットワークや記録媒体からインストールされる。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えばサーバの他汎用のスマートフォンやパーソナルコンピュータであってもよい。

このようなプログラムを含む記録媒体は、各ユーザにプログラムを提供するために装置本体とは別に配布される、リムーバブルメディアにより構成されるだけではなく、装置本体に予め組み込まれた状態で各ユーザに提供される記録媒体等で構成される。

なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に添って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的或いは個別に実行される処理をも含むものである。

また、本明細書において、システムの用語は、複数の装置や複数の手段等より構成される全体的な装置を意味するものである。

また、上述の実施形態における、仕訳ＤＢ４０１、第１仕訳パターンＤＢ４０２、カテゴリＤＢ４０３、第２仕訳パターンＤＢ４０４の夫々において設けられている項目は例示であり、図５及び図６において示される項目に限られない。仕訳明細データを構成し得るあらゆるデータを帰属させる項目を採用することができる。

以上まとめると、本発明が適用される情報処理端末は、次のような構成を取れば足り、各種各様な実施形態を取ることができる。
即ち、本発明が適用される情報処理端末は、
複数の仕訳明細データを取得する仕訳取得手段（例えば図３の仕訳取得部１０１）と、
前記仕訳取得手段によって取得された複数の仕訳明細データの夫々を、同じ勘定科目で構成される複数の前記仕訳明細データ毎に、複数の第１仕訳パターンの夫々にグルーピングする第１仕訳グルーピング手段（例えば図３の第１グルーピング部１０２）と、
前記複数の第１仕訳パターンの夫々を処理対象として、当該処理対象に含まれる１以上の前記仕訳明細データの件数と当該処理対象に含まれる当該１以上の仕訳明細データで夫々特定される金額の合計とを夫々集計する第１集計手段（例えば図３の第１集計部１０３）と、
を備える。
これにより、全ての財務会計システムの夫々から出力可能な仕訳明細データについて、その全てをチェックの対象とすると共に、チェック時の効率性及び正確性の向上に寄与させることができる。

また、前記仕訳明細データで使用されている前記勘定科目を、前記勘定科目と共通する概念の勘定科目であるカテゴリに分類する勘定科目カテゴリ分類手段（例えば図３のカテゴリ分類部１０４）と、
前記カテゴリに基づいて、前記複数の第１仕訳パターンの夫々を、前記複数の第１仕訳パターンに共通する概念で、複数の第２仕訳パターンの夫々にグルーピングする第２仕訳グルーピング手段（例えば図３の第２グルーピング部１０５）と、
前記複数の第２仕訳パターンの夫々を処理対象として、当該処理対象に含まれる１以上の前記第１仕訳パターンの件数と当該処理対象に含まれる当該１以上の第１仕訳パターンで夫々特定される金額の合計とを夫々集計する第２集計手段（例えば図３の第２集計部１０６）と、
をさらに備えることができる。
これにより、全ての財務会計システムの夫々から出力可能な仕訳明細データについて、その全てをチェックの対象とすると共に、チェック時の効率性及び正確性の向上にさらに寄与させることができる。

また、前記第１集計手段による集計結果と、前記第２集計手段による集計結果とのうち少なくとも一方に対して所定のチェック処理を実行するチェック手段をさらに備えることができる。
これにより、全ての財務会計システムの夫々から出力可能な仕訳明細データについて、その全てを対象とする不正データのチェックを効率良く行うことができる。

１・・・ ユーザ端末
２，２−１，２−ｎ・・・ 企業会計サーバ
１１・・・ ＣＰＵ
１２・・・ ＲＯＭ
１３・・・ ＲＡＭ
１４・・・ バス
１５・・・ 入出力インターフェース
１６・・・ 出力部
１７・・・ 入力部
１８・・・ 記憶部
１９・・・ 通信部
２０・・・ ドライブ
３０・・・ リムーバブルメディア
１０１・・・ 仕訳取得部
１０２・・・ 第１グルーピング部
１０３・・・ 第１集計部
１０４・・・ カテゴリ分類部
１０５・・・ 第２グルーピング部
１０６・・・ 第２集計部
１０７・・・ チェック部
Ｎ・・・ ネットワーク
Ｕ・・・ ユーザ

Claims (5)

1. 複数の仕訳明細データを取得する仕訳取得手段と、
   前記仕訳取得手段によって取得された複数の仕訳明細データの夫々を、同じ勘定科目で構成される複数の前記仕訳明細データ毎に、複数の第１仕訳パターンの夫々にグルーピングする第１仕訳グルーピング手段と、
   前記複数の第１仕訳パターンの夫々を処理対象として、当該処理対象に含まれる１以上の前記仕訳明細データの件数と当該処理対象に含まれる当該１以上の仕訳明細データで夫々特定される金額の合計とを夫々集計する第１集計手段と、
   を備える情報処理端末。
2. 前記仕訳明細データで使用されている前記勘定科目を、前記勘定科目と共通する概念の勘定科目であるカテゴリに分類する勘定科目カテゴリ分類手段と、
   前記カテゴリに基づいて、前記複数の第１仕訳パターンの夫々を、前記複数の第１仕訳パターンに共通する概念で、複数の第２仕訳パターンの夫々にグルーピングする第２仕訳グルーピング手段と、
   前記複数の第２仕訳パターンの夫々を処理対象として、当該処理対象に含まれる１以上の前記第１仕訳パターンの件数と当該処理対象に含まれる当該１以上の第１仕訳パターンで夫々特定される金額の合計とを夫々集計する第２集計手段と、
   をさらに備える、
   請求項１に記載の情報処理端末。
3. 前記第１集計手段による集計結果と、前記第２集計手段による集計結果とのうち少なくとも一方に対して所定のチェック処理を実行するチェック手段をさらに備える、
   請求項２に記載の情報処理端末。
4. 情報処理端末が実行する情報処理方法であって、
   複数の仕訳明細データを取得する仕訳取得ステップと、
   前記仕訳取得ステップで取得された複数の仕訳明細データの夫々を、同じ勘定科目で構成される複数の前記仕訳明細データ毎に、複数の第１仕訳パターンの夫々にグルーピングする第１仕訳グルーピングステップと、
   前記複数の第１仕訳パターンの夫々を処理対象として、当該処理対象に含まれる１以上の前記仕訳明細データの件数と当該処理対象に含まれる当該１以上の仕訳明細データで夫々特定される金額の合計とを夫々集計する第１集計ステップと、
   を含む情報処理方法。
5. 情報処理端末を制御するコンピュータに、
   複数の仕訳明細データを取得する仕訳取得ステップと、
   前記仕訳取得ステップで取得された複数の仕訳明細データの夫々を、同じ勘定科目で構成される複数の前記仕訳明細データ毎に、複数の第１仕訳パターンの夫々にグルーピングする第１仕訳グルーピングステップと、
   前記複数の第１仕訳パターンの夫々を処理対象として、当該処理対象に含まれる１以上の前記仕訳明細データの件数と当該処理対象に含まれる当該１以上の仕訳明細データで夫々特定される金額の合計とを夫々集計する第１集計ステップと、
   を含む制御処理を実行させるプログラム。

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