JP2021071991A - 証憑判定装置、会計処理装置、証憑判定プログラム、証憑判定システム及び証憑判定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】適格請求書についての適格性を判定する証憑判定装置、会計処理装置、証憑判定プログラム、証憑判定システム及び証憑判定方法を提供する。【解決手段】会計処理装置１は、伝票及びレシートを含む請求書６に係る証憑データに含まれる複数の文字をテキスト化するテキスト処理部１２と、テキスト化された複数の文字から登録番号及び事業者名を読み取る情報読取部１４と、登録番号及び事業者名のうちの少なくとも一方である記載情報が読み取れた場合に、事業者の事業者名と、事業者を識別する事業者識別情報とが対応付けられた事業者ＤＢ４から記載情報に基づいて事業者名と事業者識別情報を取得するＤＢ情報取得部１５と、取得した事業者名及び事業者識別情報と、テキスト化した複数の文字とを照合して、証憑データの適格性を判定する証憑判定部１８と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、証憑判定装置、会計処理装置、証憑判定プログラム、証憑判定システム及び証憑判定方法に関する。

消費税の仕入税額控除の方式として、本国では、２０２３年１０月１日から適格請求書等保存方式という、いわゆる「インボイス制度」が導入されることが決定している。インボイス制度では、税務署長に申請して登録を受けた課税事業者である「適格請求書発行事業者」が交付する「適格請求書」等の保存が、仕入税額控除の要件になる。
売り手側である適格請求書発行事業者は、適格請求書等を交付することが困難な一定の場合を除き、取引の相手方（課税事業者に限る。）の求めに応じて、適格請求書を交付する義務及び交付した適格請求書の写しを保存する義務が生じる。
また、買い手側は、適格請求書等の交付を受けることが困難な一定の場合を除き、一定の事項を記載した帳簿及び請求書等の保存が、仕入税額控除の要件になる。

上記したインボイス制度を考慮した出願として、例えば、「金銭取引における、品目ごとの金額と、前記金銭取引を識別する取引識別子と、が記載された書類が撮像された画像を取得する画像取得部と、前記画像から前記品目ごとの前記金額と前記取引識別子とを読み取る読取部と、前記画像と、前記読取部によって読み取られた前記品目ごとの前記金額と前記取引識別子とを含む債権データのリストである債権データリストと、前記読取部によって読み取られた前記品目ごとの前記金額と前記取引識別子とを含む債務データのリストである債務データリストと、を記憶する記憶部と、前記債務データに基づいて第１の外部装置によってなされた送金処理に基づく入金金額と前記取引識別子とを含む入金情報を取得する入金情報取得部と、前記送金処理に基づく前記取引識別子と同一の取引識別子を、前記記憶部に記憶された債権データリストに含まれる債権データにおいて検索し、検索された前記取引識別子に対応する前記債権データに含まれる前記金額と、前記送金処理に基づく前記入金金額と、を照合する照合部と、を備える債権債務管理装置」が開示されている（特許文献１参照）。

特開２０１８−１５１６９８号公報

本国でインボイス制度が導入されると、適格請求書のデータ保存が求められる。そして、このデータ保存をする適格請求書は、定められた記載がされていることが求められる。特許文献１に記載の装置では、請求書画像を保存する処理がされてはいるが、請求書が定められた記載がされているかについての特段のチェックを行っていない。そのため、保存する請求書画像が、仕入税額控除の要件を満たす「適格請求書」等でない場合も考えられる。

そこで、本発明は、適格請求書についての適格性を判定する証憑判定装置、会計処理装置、証憑判定プログラム、証憑判定システム及び証憑判定方法を提供することを目的とする。

本発明は、以下のような解決手段により、前記課題を解決する。
第１の発明は、伝票及びレシートを含む請求書に係る証憑データに含まれる複数の文字をテキスト化するテキスト化手段と、前記テキスト化手段によりテキスト化された前記複数の文字から特定情報及び所定文字列を読み取る情報読取手段と、前記情報読取手段により前記特定情報及び前記所定文字列のうちの少なくとも一方である記載情報が読み取れた場合に、事業者の事業者名と、前記事業者を識別する識別情報である事業者識別情報とが対応付けられた事業者データベースから前記記載情報に基づいて前記事業者名と前記事業者識別情報を取得するデータベース情報取得手段と、前記データベース情報取得手段により取得した前記事業者名及び前記事業者識別情報と、前記テキスト化手段によりテキスト化した前記複数の文字とを照合して、前記証憑データの適格性を判定する証憑判定手段と、を備える証憑判定装置である。
第２の発明は、第１の発明の証憑判定装置において、前記情報読取手段は、前記特定情報を読み取り、前記特定情報が読み取れなかった場合に、前記所定文字列を読み取り、前記データベース情報取得手段により取得した前記事業者識別情報が前記テキスト化手段によりテキスト化した前記複数の文字に含まれるか否かを確認する第１確認手段を備え、前記証憑判定手段は、前記第１確認手段により確認できた場合に、前記証憑データが適格であると判定し、確認できなかった場合に、前記証憑データを不適格であると判定する、証憑判定装置である。
第３の発明は、第２の発明の証憑判定装置において、前記情報読取手段により前記特定情報が読み取れた場合に、前記データベース情報取得手段により取得した前記事業者名が前記テキスト化手段によりテキスト化した前記複数の文字に含まれるか否かを確認する第２確認手段を備え、前記証憑判定手段は、前記第２確認手段により確認できた場合に、前記証憑データが適格であると判定し、確認できなかった場合に、前記証憑データを不適格であると判定する、証憑判定装置である。
第４の発明は、第１の発明から第３の発明までのいずれかの証憑判定装置において、前記テキスト化手段によりテキスト化された前記複数の文字から指定文字列を読み取る指定文字列読取手段を備え、前記情報読取手段は、前記指定文字列読取手段が読み取った前記指定文字列に続く文字列を、前記特定情報として読み取る、証憑判定装置である。
第５の発明は、第１の発明から第４の発明までのいずれかの証憑判定装置において、前記情報読取手段は、前記テキスト化手段によりテキスト化された前記複数の文字から指定の英字と、前記指定の英字に続く数字列とから構成された前記特定情報を読み取る、証憑判定装置である。
第６の発明は、第１の発明から第５の発明までのいずれかの証憑判定装置において、前記情報読取手段は、前記テキスト化手段によりテキスト化された前記複数の文字について、最後尾から所定の文字を含む前記所定文字列を読み取る、証憑判定装置である。
第７の発明は、第１の発明から第６の発明までのいずれかの証憑判定装置において、前記証憑判定手段は、前記情報読取手段により前記特定情報及び前記所定文字列の両方とも読み取れなかった場合に、前記証憑データが不適格であると判定する、証憑判定装置である。
第８の発明は、第１の発明から第７の発明までのいずれかの証憑判定装置において、少なくとも前記事業者識別情報と前記事業者名を特定する属性情報との組み合わせを学習した第１学習モデルと、前記情報読取手段により前記特定情報及び前記所定文字列との組み合わせが前記第１学習モデルによる分類と等しいことを確認する事業者識別情報確認手段と、前記事業者識別情報確認手段による確認結果を、表示装置に出力する確認結果出力手段と、を備える、証憑判定装置である。
第９の発明は、第８の発明の証憑判定装置において、前記確認結果出力手段による確認結果の出力に対する確認データを受け付ける確認受付手段と、前記確認受付手段により受け付けた前記確認データを用いて前記第１学習モデルを学習させる学習手段と、を備える、証憑判定装置である。
第１０の発明は、第１の発明から第９の発明までのいずれかの証憑判定装置において、少なくとも前記証憑データの種類による記載項目の有無と取引日付又は前記事業者の業種の組み合わせについての特徴を学習した第２学習モデルを備え、前記証憑判定手段は、前記第２学習モデルを用いて前記証憑データの適格性を判定する、証憑判定装置である。
第１１の発明は、第１の発明から第９の発明までのいずれかの証憑判定装置において、少なくとも前記証憑データの種類による記載項目の有無についての特徴を学習した第３学習モデルを備え、前記証憑判定手段は、前記第３学習モデルを用いて前記証憑データの適格性を判定する、証憑判定装置である。
第１２の発明は、第１の発明から第１１の発明までのいずれかの証憑判定装置を含む会計処理装置であって、前記証憑判定手段により適格であると判定された前記証憑データと、仕訳データとを関連付ける仕訳関連付け手段を備える、会計処理装置である。
第１３の発明は、第１２の発明の会計処理装置において、前記証憑データに対して仕入税額控除が認められるか否かを確認する仕入税額控除確認手段を備え、前記仕訳関連付け手段は、前記証憑判定手段により不適格であると判定された前記証憑データであっても、前記仕入税額控除確認手段により仕入税額控除が認められると確認された場合には、前記証憑データと、前記仕訳データとを関連付ける、会計処理装置である。
第１４の発明は、第１３の発明の会計処理装置において、少なくとも前記証憑データの種類による記載項目の有無及び仕入税額控除が認められるかの条件についての特徴を学習した第４学習モデルを備え、前記仕入税額控除確認手段は、前記第４学習モデルを用いて前記仕入税額控除が認められるか否かを判定する、会計処理装置である。
第１５の発明は、第１の発明から第１１の発明までのいずれかの証憑判定装置としてコンピュータを機能させるための証憑判定プログラムである。
第１６の発明は、第１の発明から第１１の発明までのいずれかの証憑判定装置と、前記証憑判定装置に通信可能に接続され、前記請求書から画像データである前記証憑データを生成する画像化装置と、を備える証憑判定システムである。
第１７の発明は、コンピュータが、伝票又はレシートを画像化した証憑データに含まれる複数の文字をテキスト化するテキスト化ステップと、テキスト化された前記複数の文字から特定情報及び所定文字列を読み取る情報読取ステップと、前記特定情報及び前記所定文字列のうちの少なくとも一方である記載情報が読み取れた場合に、事業者の事業者名と、前記事業者を識別する識別情報である事業者識別情報とが対応付けられた事業者データベースから前記記載情報に基づいて前記事業者名と前記事業者識別情報を取得するデータベース情報取得ステップと、取得した前記事業者名及び前記事業者識別情報と、テキスト化した前記複数の文字とを照合して、前記証憑データの適格性を判定する証憑判定ステップと、を含む証憑判定方法である。

本発明によれば、適格請求書についての適格性を判定する証憑判定装置、会計処理装置、証憑判定プログラム、証憑判定システム及び証憑判定方法を提供することができる。

本実施形態に係る会計処理システムの全体構成を示す図である。 本実施形態に係る会計処理装置の機能ブロックを示す図である。 本実施形態に係る会計処理装置の証憑データ記憶部の例を示す図である。 本実施形態に係る会計処理装置の仕訳データ記憶部の例を示す図である。 本実施形態に係る会計処理装置の会社マスタの例を示す図である。 本実施形態に係る会計処理装置での証憑データ処理を示すフローチャートである。 本実施形態に係る会計処理装置での適格確認処理を示すフローチャートである。 本実施形態に係る会計処理装置で用いる証憑データの例を示す図である。 本実施形態に係る会計処理装置での登録番号確認処理を示すフローチャートである。

以下、本発明を実施するための形態について、図を参照しながら説明する。なお、これは、あくまでも一例であって、本発明の技術的範囲はこれに限られるものではない。

（実施形態）
＜会計処理システム１００の全体構成＞
図１は、本実施形態に係る会計処理システム１００の全体構成を示す図である。
図２は、本実施形態に係る会計処理装置１の機能ブロックを示す図である。
図３は、本実施形態に係る会計処理装置の証憑データ記憶部３２の例を示す図である。
図４は、本実施形態に係る会計処理装置の仕訳データ記憶部３３の例を示す図である。
図５は、本実施形態に係る会計処理装置の会社マスタ３４の例を示す図である。

図１に示す会計処理システム１００（証憑判定システム）は、顧問先から依頼を受けた会計事務所の会計処理装置１（証憑判定装置）が、各種の業務用アプリケーションプログラム（以下、アプリケーションプログラムのことを、単に「プログラム」ともいう。）を実行して会計処理を行うシステムである。
会計処理システム１００は、会計処理装置１と、事業者ＤＢ（データベース）４と、スキャナ５（画像化装置）とを備える。そして、会計処理装置１と、スキャナ５とは、通信可能に接続されている。また、会計処理装置１と、事業者ＤＢ４とは、インターネット回線等の通信回線で接続されている。

会計処理装置１は、例えば、会計事務所に設けられ、各種会計処理を行う装置である。会計処理装置１は、各種の会計処理に対応する複数の業務処理を行う。
会計処理装置１は、例えば、サーバ１ａと、複数台の端末１ｂとにより構成される。サーバ１ａは、端末１ｂから受信した操作データに基づいて処理を行う。複数台の端末１ｂは、例えば、会計事務所の業務処理担当者（以下、「ユーザ」や「職員」ともいう。）が操作する端末である。

なお、図１では、会計処理装置１を、サーバ１ａと、端末１ｂとからなるものとして説明しているが、これは、一例である。会計処理装置１は、例えば、１台のスタンドアロンのコンピュータ（ＰＣ）で構成されていてもよい。また、会計処理装置１は、複数台のＰＣによって構成されたワークステーション（ＷＳ）であってもよい。
また、会計処理装置１は、会計事務所ではなく、顧問先企業内にあったり、業務委託等のサービスを行っている企業内であったり、クラウドサービスであってもよい。例えば、端末１ｂは、必ずしも会計事務所内に設けられる必要はなく、外出先や自宅勤務の職員の端末や、外注先の職員の端末も含まれる。
さらに、その他、会計処理装置１は、サーバのみ、あるいは複数のサーバで構成されていてもよく、会計事務所のサーバである場合の他、複数の企業（の従業員）の会計ファイルを預かって管理するサービスを行うＩＤＣ（インターネットデータセンター）のサーバでもよい。

さらには、会計処理装置１は、実体が仮想化された仮想マシンやクラウドであってもよい。
さらにまた、企業の本社等が各部門や各支店（の従業員）等を対象に財務管理を行う場合には、会計処理装置１は、企業内のサーバであってもよい。
会計処理装置１は、本発明の処理を専用的に行う装置であってもよいし、会計処理を行う装置が、様々な機能のうちの１つとして、会計処理装置１の機能を有してもよい。

事業者ＤＢ４は、国税庁が所管するデータベースである。事業者ＤＢ４は、適格請求書発行事業者の情報として、少なくとも事業者名及び登録番号を記憶している。
適格請求書発行事業者は、税務署長に「適格請求書発行事業者の登録申請書」を提出し、登録を受けたものであり、法人番号を有する課税事業者又は個人事業者や人格のない社団等の課税事業者である。
また、登録番号は、適格請求書発行事業者を識別する識別情報である。登録番号は、「Ｔ」から始まり、法人番号又は１３桁の数字がその後に続く番号により構成される。
なお、通常は、インターネット回線等を経由して事業者ＤＢ４に接続しているが、常時接続が難しい場合は、事業者ＤＢ４を会計処理装置１にコピーして利用してもよい。

スキャナ５は、例えば、会計事務所に設けられ、顧問先が保有する請求書６を読み取って、請求書６の画像である証憑データを生成する装置である。
請求書６は、「請求書」の記載のあるものの他、例えば、伝票、レシート、領収書、納品書等を含む。
顧問先が保有する請求書６は、例えば、顧問先から郵送によって、又は、顧問先の担当者が持参することによって、会計事務所に届けられる。また、会計事務所の担当者（職員）が顧問先に訪問したときに、顧問先が保有する請求書６を受け取ってもよいし、顧問先に訪問したときに、顧問先が保有する請求書６に対して携帯端末等を用いて、後述する画像化処理を行ってもよい。

＜会計処理装置１＞
図２に示すように、会計処理装置１は、制御部１０と、記憶部３０と、入力部３７と、表示部３８と、通信部３９とを備える。図１の会計処理装置１の構成によれば、サーバ１ａは、制御部１０と、記憶部３０と、通信部３９とに相当し、端末１ｂは、入力部３７と、表示部３８とに相当する。
制御部１０は、会計処理装置１の全体を制御するＣＰＵ（中央処理装置）である。制御部１０は、記憶部３０に記憶されているＯＳ（オペレーティングシステム）やアプリケーションプログラムを適宜読み出して実行することにより、上述したハードウェアと協働し、各種機能を実行する。

制御部１０は、証憑データ受付部１１と、テキスト処理部１２（テキスト化手段）と、適格確認処理部１３と、仕入税額控除確認部２０（仕入税額控除確認手段）と、仕訳関連付け部２１（仕訳関連付け手段）とを備える。
証憑データ受付部１１は、請求書６を取り込んだスキャナ５で生成された、請求書６の画像データである証憑データを、例えば、スキャナ５から受信することで受け付ける。ここで、証憑データ受付部１１が受け付ける証憑データの数は、限定されない。例えば、証憑データ受付部１１は、１枚の請求書６の証憑データを受け付けてもよいし、複数枚の請求書６に対応する複数の証憑データを受け付けてもよい。

また、証憑データは、会計事務所に有するスキャナ５から取得するものに限定されない。証憑データ受付部１１は、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリ等の可搬型記憶媒体により、例えば、顧問先から証憑データを直接受領してもよい。また、証憑データ受付部１１は、例えば、図示しない顧問先の端末から、通信ネットワークを介して会計事務所のサーバ１ａや端末１ｂに証憑データを送信することで、証憑データを受け付けてもよい。この場合、顧問先において、例えば、スキャナ５を用いて証憑データを取得した上で、顧問先の端末が証憑データを送信する（メール添付やファイル転送等の方法による）。さらに、証憑データは、スキャナ５により画像化するものに限定されない。証憑データ受付部１１は、例えば、デジタルカメラ及びビデオカメラ等を含むカメラ（画像化装置）や、携帯電話及びスマートフォン等を含む携帯端末（画像化装置）の撮影機能で請求書６を撮影することで、証憑データを得てもよい。また、画像化や画像送信の処理は、会計事務所の担当者（職員）が行ってもよいし、顧問先の担当者（社員等）が行ってもよい。

そして、証憑データ受付部１１は、受け付けた証憑データを、証憑ＩＤ（ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）に対応付けて証憑データ記憶部３２（後述する）に記憶させる。証憑データ記憶部３２は、例えば、会計事務所のサーバ１ａが備えるものである。ここで、証憑データの格納場所は、会計事務所のサーバ１ａに限られない。クラウド上のサーバ（仮想サーバ含む）であっても構わない。

テキスト処理部１２は、証憑データ受付部１１によって受け付けた証憑データを、テキスト化して、複数の文字からなるテキストデータを得る。具体的には、テキスト処理部１２は、証憑データに対してＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅａｄｅｒ）を使用した文字認識処理をすることによって、証憑データからテキストデータを取得する。なお、文字認識処理は、公知の手法を用いて行ってもよい。

適格確認処理部１３は、証憑データ受付部１１によって受け付けた証憑データが、「適格請求書」としての記載要件を満たすものであるか否かを確認する処理を行う。
適格確認処理部１３は、情報読取部１４（情報読取手段、指定文字列読取手段）と、ＤＢ情報取得部１５（データベース情報取得手段）と、識別情報確認部１６（第１確認手段）と、名称確認部１７（第２確認手段）と、証憑判定部１８（証憑判定手段）とを備える。

情報読取部１４は、証憑データから各種の情報を取得する。具体的には、情報読取部１４は、テキスト処理部１２によって得たテキストデータから、適格請求書発行事業者の登録番号をまず読み取る。そして、情報読取部１４は、登録番号が読み取れない場合に、適格請求書発行事業者の事業者名を読み取る。また、登録番号が読み取れない場合や事業者名を読み取れない場合には、電話番号、ファクシミリ番号や住所等の事業者を特定する情報を読み取ってもよい。

より具体的には、情報読取部１４は、「登録番号」と記載された文字列（指定文字列）をサーチし、「登録番号」に続く文字列を、登録番号（特定情報）として読み取ってもよい。また、情報読取部１４は、「Ｔ」の文字（指定の英字）をサーチし、「Ｔ」と、「Ｔ」に続く数字列とから構成された情報を、登録番号として読み取ってもよい。さらに、情報読取部１４は、上記した２つの方法のいずれをも行って登録番号を読み取ってもよい。

次に、情報読取部１４は、例えば、テキスト処理部１２によって得たテキストデータの最後尾から前方向に向かってサーチし、例えば、「株式会社」や「（株）」といった会社の種類を表す用語（所定の文字）を含む文字列を、事業者名（所定文字列）として読み取ってもよい。ここで、情報読取部１４がテキストデータの最後尾から前方向に向かってサーチするのは、適格請求書発行事業者の事業者名の多くは、証憑データの下部に記載されていることによる。
なお、証憑データには、書類の交付を受ける相手側の事業者名を含む場合がある。そのため、情報読取部１４は、読み取った文字列が２つある場合には、例えば、会社の種類を表す用語（所定の文字）を含む文字列であって、末尾に「御中」を含まないものを読み取る事業者名としてもよい。

ＤＢ情報取得部１５は、情報読取部１４によって登録番号及び事業者名のうち少なくとも一方である記載情報を読み取った場合に、事業者ＤＢ４を参照し、記載情報に基づいて事業者ＤＢ４の登録番号及び事業者名を取得する。
具体的には、ＤＢ情報取得部１５は、情報読取部１４によって登録番号を読み取った場合には、登録番号に対応付けられた事業者名を、事業者ＤＢ４から取得する。
また、ＤＢ情報取得部１５は、情報読取部１４によって事業者名を読み取った場合には、事業者名と同一、又は、類似した事業者ＤＢ４の事業者名に対応付けられた登録番号を、事業者識別情報として取得する。

ここで、ＤＢ情報取得部１５は、まず、読み取った事業者名と同一の事業者ＤＢ４の事業者名に対応付けられた登録番号を、事業者識別情報として取得して、次に説明する識別情報確認部１６による処理を行ってもよい。そして、識別情報確認部１６による処理を行った結果、事業者識別情報がテキストデータに含まれなかった場合に、ＤＢ情報取得部１５は、読み取った事業者名と類似する事業者ＤＢ４の事業者名に対応付けられた登録番号を、事業者識別情報としてさらに取得し、識別情報確認部１６による処理を行ってもよい。ここで、類似の範囲は、適宜設定可能である。例えば、１文字が相違するものまでを類似としてもよいし、濁音や半濁音の有無の相違や、促音か否かの相違を類似としてもよい。また、事業者名の略称や通称等の事業者を想起させる名称や、「（株）」（株式会社）や「（有）」（有限会社）のような省略した表記も類似としてもよい。なお、事業者識別情報がテキストデータに含まれているかの判定は、事業者名の同一又は類似だけでなく、事業者名だけで判定できない場合は、電話番号、ファクシミリ番号や住所等の事業者を特定する情報も事業者識別情報としてもよい。また、事業者名と電話番号、ファクシミリ番号や住所等の事業者を特定する情報を組み合わせて事業者識別情報としてもよい。

識別情報確認部１６は、情報読取部１４によって事業者名を読み取った場合に、ＤＢ情報取得部１５が取得した事業者識別情報が、テキストデータに含まれるか否かを確認（照合）する。
名称確認部１７は、情報読取部１４によって登録番号を読み取った場合に、ＤＢ情報取得部１５が取得した事業者名が、テキストデータに含まれるか否かを確認（照合）する。

証憑判定部１８は、識別情報確認部１６により、事業者識別情報がテキストデータに含まれると確認できた場合には、証憑データが適格であると判定する。他方、証憑判定部１８は、識別情報確認部１６により、事業者識別情報がテキストデータに含まれないと確認できた場合には、証憑データが不適格であると判定する。
また、証憑判定部１８は、名称確認部１７により、事業者名がテキストデータに含まれると確認できた場合には、証憑データが適格であると判定する。他方、証憑判定部１８は、名称確認部１７により、事業者名がテキストデータに含まれないと確認できた場合には、証憑データが不適格であると判定する。
ここで、ＤＢ情報取得部１５が、情報読取部１４によって登録番号及び事業者名の両方を読み取った場合には、証憑判定部１８は、名称確認部１７による処理を優先して行う。

さらに、証憑判定部１８は、情報読取部１４によって登録番号及び事業者名のいずれをも読み取れなかった場合に、証憑データが不適格であると判定する。
また、証憑判定部１８は、ＤＢ情報取得部１５によって記載情報に基づいて事業者ＤＢ４の登録番号及び事業者名のいずれをも取得できなかった場合に、証憑データが不適格であると判定する。

仕入税額控除確認部２０は、証憑判定部１８によって不適格と判定された証憑データについて、仕入税額控除が認められるか否かを確認する。仕入税額控除確認部２０は、不適格であると判定された証憑データについて、一部については、仕入税額控除が認められると確認する。ここで、一部とは、例えば、（１）帳簿のみの保存で仕入税額控除が認められる場合であって、古物営業、質屋又は宅建建物取引業を営む者が適格請求書発行事業者でない者から棚卸資産を購入する取引、従業員等に支給する通常必要と認められる出張旅費、宿泊費、日当及び通勤手当等に係る課税仕入れ等をいう。また、（２）見積額が記載された適格請求書の交付を受けた場合や、（３）交付が受けられなくても電気、ガス、水道水の供給や機械等の保守点検、弁護士顧問契約のように契約等に基づきのような継続的に課税資産の譲渡等が行われ、金額が確定した際に適格請求書の交付を受ける蓋然性の高い取引の場合も仕入税額控除が認められる。さらに、（４）「公共交通機関（船舶、バス又は鉄道等）による旅客の運送」又は「自動販売機、自動サービスにより行われる課税資産の譲渡（物品やサービスの購入）等」で１回の取引の税込価額が３万円未満や、「郵便切手を対価とする郵便サービス（郵便ポストで出したはがきや封筒の送付等）」のような適格請求書を交付することが困難な取引、（５）「適格請求書等保存方式の導入前までの期間」かつ「３万円未満（税込み）の課税仕入れ」及び「請求書等の交付を受けなかったことにつきやむを得ない理由があるとき」にも仕入税額控除が認められる。上記のものは、証憑データの適格請求書交付義務免除対象である。このように、仕入税額控除が認められるものは、予め定められたものであって、仕入税額控除が認められる条件が記憶部３０に記憶されていてもよい。

仕入税額控除確認部２０は、上記の（１）から（５）の条件を満たすかの判定を行うことで、仕入税額控除が認められるか否かの確認を行う。なお、判定については、目視確認でもよいし、自動で判定したものを目視確認してもよく、目視確認により修正した結果と判定に使用した条件（「上記の（１）から（５）の仕入税額控除が認められる条件を１以上満たすか」と「取引先や取引内容の情報等」の組み合わせ）とをフィードバック（学習）することで、仕入税額控除が認められるか否かの判定について人工知能（ＡＩ）等を利用した判定処理の学習を行ってもよい。分類器である仕入税額控除判定学習モデル（第４学習モデル）を、学習モデル記憶部（図示せず）に記憶させてもよい。
具体的には、仕入税額控除確認部２０は、目視確認により修正した結果と判定に使用した条件とを学習した仕入税額控除判定学習モデルを用いたＡＩによる学習処理によって、証憑データについて仕入税額控除が認められるか否かを判定する。そして、仕入税額控除確認部２０は、これらの判定結果を用いてさらに適格判定学習モデルを学習させる。そのようにすれば、自動判定の精度を高めることができる。

仕訳関連付け部２１は、証憑判定部１８により証憑データが適格であると判定された場合に、証憑データと、仕訳データとを関連付ける。また、仕訳関連付け部２１は、証憑判定部１８により証憑データが不適格であると判定された場合であっても、仕入税額控除確認部２０によって仕入税額控除が認められると確認された証憑データについては、証憑データと、帳簿の記載事項を満たした仕訳データとを関連付ける。
より具体的には、仕訳関連付け部２１は、例えば、帳簿の記載事項を満たした仕訳データを含む、仕訳データ記憶部３３に記憶された仕訳データに、証憑データの証憑ＩＤを対応付ける。
仕訳データは、証憑データに基づいて公知の技術によって作成されるものである。例えば、会計処理装置１の制御部１０が仕訳プログラム３１ｂ（後述する）を実行して証憑データを画面に表示させたうえで、取込処理をユーザが指示した場合に、証憑データから仕訳データを生成して仕訳データ記憶部３３に記憶させる。なお、会計処理装置１の制御部１０は、その後に仕訳データの編集等を行ってもよい。

記憶部３０は、制御部１０が各種の処理を実行するために必要なプログラム、データ等を記憶するためのハードディスク、半導体メモリ素子等の記憶領域である。
記憶部３０は、プログラム記憶部３１と、証憑データ記憶部３２と、仕訳データ記憶部３３と、会社マスタ３４とを備える。

プログラム記憶部３１は、各種プログラムを記憶する記憶領域である。プログラム記憶部３１は、証憑判定プログラム３１ａと、仕訳プログラム３１ｂとを記憶している。
証憑判定プログラム３１ａは、上述した制御部１０が行う各種機能を実行するためのアプリケーションプログラムである。

仕訳プログラム３１ｂは、証憑データに基づいて仕訳データを生成する処理を行うプログラムである。仕訳プログラム３１ｂによって生成した仕訳データは、仕訳データ記憶部３３に記憶される。
なお、この例では、証憑判定プログラム３１ａと、仕訳プログラム３１ｂとを別のプログラムとして記載したが、１つのプログラムによって上述した各種機能を実行してもよい。また、証憑判定プログラム３１ａと、仕訳プログラム３１ｂとをさらに細分化して、別プログラムにしてもよい。

証憑データ記憶部３２は、証憑データ受付部１１が受け付けた証憑データを記憶する記憶領域である。
図３に示す証憑データ記憶部３２は、１枚の請求書６に対応する証憑データを識別する証憑ＩＤに対応付けて、証憑データに関するデータを記憶する。証憑データ記憶部３２は、例えば、証憑ＩＤをキーとして、処理日と、イメージ登録先と、登録番号と、発行事業者名と、適格判定フラグと、仕入税額控除フラグと、仕訳ＩＤとを記憶する。

証憑ＩＤは、証憑データを識別する識別情報である。会計処理装置１の制御部１０は、証憑データを受け付けた際に、証憑ＩＤを付与してもよい。
処理日は、証憑データを受け付けた日付である。
イメージ登録先は、証憑データを記憶した証憑データ記憶部３２の位置情報（アドレス）を示す。
登録番号及び発行事業者名は、証憑データから読み取った登録番号及び事業者名である。なお、証憑データから読み取れなかった場合には、その項目はブランク（空欄）であってもよい。
適格判定フラグは、証憑データが適格であること（適格請求書交付義務免除対象であることを含む）を設定するフラグである。適格判定フラグは、初期値として、例えば、ブランクが設定されており、適格であると判定された場合に、「１」が設定されるものであってもよい。
仕入税額控除フラグは、証憑データが仕入税額控除の対象であることを設定するフラグである。仕入税額控除フラグは、初期値として、例えば、ブランクが設定されており、仕入税額控除の対象であると判定された場合に、「１」が設定されるものであってもよい。
仕訳ＩＤは、仕訳関連付け部２１の処理によって関連付けがされた仕訳データの識別情報である。

仕訳データ記憶部３３は、仕訳データを識別する仕訳ＩＤをキーにして、仕訳データを記憶する記憶領域である。
図４に示す仕訳データ記憶部３３は、仕訳データを識別する仕訳ＩＤに対応付けて、日付と、会社ＩＤと、借方データと、貸方データと、摘要と、証憑ＩＤとを対応付けて記憶している。ここで、日付は、仕訳データの発生日付であり、証憑データに含まれる日付と同じである。会社ＩＤは、顧問先等を識別する識別情報である。借方データは、借方勘定科目と、借方金額を含む。貸方データは、貸方勘定科目と、貸方金額を含む。摘要は、科目に対する補足内容である。証憑ＩＤは、仕訳データの元である証憑データを識別する識別情報である。

また、帳簿の記載事項を満たした仕訳データとは、仕訳データのうち、日付には、課税仕入れを行った年月日を、借方金額には、課税仕入れに係る支払対価の額を、摘要には、課税仕入れの相手方の氏名又は名称（事業者名）と課税仕入れに係る資産又は役務の内容（軽減対象資産の譲渡等に係るものである旨）を、税区分（図示せず。税区分は借方金額及び貸方金額の消費税の税率である。）の項目又は「※が軽減税率の対象であることを示すこと」を記載した仕訳データをいう。

なお、課税仕入れの相手方の氏名又は名称（事業者名）と課税仕入れに係る資産又は役務の内容（軽減対象資産の譲渡等に係るものである旨）の例としては、摘要に「△△（株） １１月分 ※食料品」を記載し、税区分に「８％」又は「帳簿に（※：軽減税率対象品目）の表示」を記載したものや、摘要に「△△（株） １１月分 文房具」を記載し、税区分に「１０％」を記載したものをいう。なお、「※」は、軽減税率マークであるが、軽減税率マークは「※」に限られない。

会社マスタ３４は、会社ＩＤをキーに、会社情報を記憶する。会社マスタ３４は、図５（Ａ）に示すように、会計事務所がこの会計処理システム１００を複数の顧問先に対して使用する場合の他、図５（Ｂ）に示すように、企業が本支店（本社支社間や本社営業所間等も含む）ごとに使用する場合にも対応している。図５（Ａ）に示す会社マスタ３４では、会社ＩＤは、顧問先を識別する識別情報である。また、図５（Ｂ）に示す会社マスタでは、会社ＩＤは、その企業の本支店を識別する識別情報である。会社マスタ３４は、図５（Ａ）及び（Ｂ）に記載の各項目に限定されない。

図２の入力部３７は、キーボードやマウス等の入力装置である。また、入力部３７は、タッチパネルやペン入力であってもよい。
表示部３８は、ＬＣＤ（液晶ディスプレイ）等で構成される表示装置である。
通信部３９は、例えば、スキャナ５や、通信ネットワークを介して事業者ＤＢ４等の外部装置との間での通信を行うインタフェースである。
なお、本発明でいうコンピュータとは、制御部、記憶装置等を備えた情報処理装置をいい、会計処理装置１は、制御部１０、記憶部３０等を備えた情報処理装置であり、本発明のコンピュータの概念に含まれる。

＜会計処理装置１の処理＞
次に、会計処理装置１による処理について説明する。
図６は、本実施形態に係る会計処理装置１での証憑データ処理を示すフローチャートである。
図７は、本実施形態に係る会計処理装置１での適格確認処理を示すフローチャートである。
図８は、本実施形態に係る会計処理装置１で用いる証憑データ６０の例を示す図である。
図９は、本実施形態に係る会計処理装置１での登録番号確認処理を示すフローチャートである。

図６で説明する証憑データ処理は、例えば、会計事務所に顧問先から請求書６を受領した都度のタイミングや、月１回等の定期的なタイミング等で、会計事務所において実行される処理である。なお、証憑データ処理は、１枚の請求書６に対しても行うことができ、また、複数枚の請求書６に対して、まとめて処理することもできる。

会計事務所のユーザが、会計処理装置１に記憶された証憑判定プログラム３１ａを起動することで、会計処理装置１の制御部１０は、図示しない初期画面を、表示部３８に出力する。そして、会計事務所のユーザが、初期画面から顧問先を選択又は入力等をすることで、図６のステップＳ（以下、単に「Ｓ」という。）１１において、制御部１０は、顧問先の指定を受け付ける。

制御部１０は、顧問先の指定を受け付けると、次に、例えば、スキャナ５に請求書６を取り込むよう指示する画面を、表示部３８に出力するので、ユーザは、指定した顧問先の請求書６を、スキャナ５に読み取らせる。スキャナ５は、請求書６を読み取って、証憑データを生成し、会計処理装置１に対して証憑データを送信するので、Ｓ１２において、制御部１０（証憑データ受付部１１）は、スキャナ５から送信された証憑データを受け付ける。制御部１０は、請求書６ごとに生成された証憑データを受け付ける。例えば、スキャナ５に読み取らせた請求書６が１枚であった場合には、証憑データは１つであり、請求書６が複数枚であった場合には、証憑データは複数である。
そして、制御部１０（証憑データ受付部１１）は、認証ＩＤを付与して、受け付けた認証データを、証憑データ記憶部３２に記憶させる。
Ｓ１３において、制御部１０は、適格確認処理を行う。

ここで、適格確認処理について、図７に基づき説明する。
図７のＳ２１において、制御部１０は、証憑データを解析して、証憑データから各種の情報を取得する。具体的には、制御部１０（テキスト処理部１２）は、証憑データに対して文字認識処理をすることによって、証憑データからテキストデータを取得する。そして、制御部１０（情報読取部１４）は、テキストデータをサーチして各種の情報を取得する。各種の情報とは、例えば、適格請求書発行事業者の登録番号や事業者名や電話番号、ファクシミリ番号や住所等の事業者を特定する情報等をいう。

ここで、各種の情報について、具体例に基づき説明する。
図８は、請求書６から生成された証憑データ６０の例である。
証憑データ６０は、交付先情報６１と、取引日付６２と、取引品目６３と、品目マーク６４と、マーク説明６５と、合計対価額６６と、消費税額６７と、適格請求書発行情報６８とを含む。
交付先情報６１は、書類の交付を受ける事業者の事業者名である。
取引日付６２は、実際の取引の日付である。
取引品目６３は、取引内容を示す。
品目マーク６４は、取引品目６３が軽減税率の対象品目である場合に付するものであり、取引品目６３が示す取引内容の近傍に付与される。
マーク説明６５は、品目マーク６４の意味を説明するものである。
合計対価額６６は、税率ごとに合計した対価額と、適用税率とを示す。
消費税額６７は、一請求書あたり、税率ごとに１回ずつの消費税額を示す。
適格請求書発行情報６８は、適格請求書発行事業者の事業者名及び登録番号である。

図７のＳ２２において、制御部１０は、取得した情報に基づいて、証憑データ記憶部３２を更新する。具体的には、認証データのテキストデータから得られた登録番号及び事業者名について、証憑データ記憶部３２に記憶させる。
Ｓ２３において、制御部１０（情報読取部１４）は、証憑データから得られたテキストデータに基づいて登録番号を読み取れたか否かを判断する。登録番号は、図８の適格請求書発行情報６８に含む情報である。登録番号を読み取れた場合（Ｓ２３：ＹＥＳ）には、制御部１０は、処理をＳ２４に移す。他方、登録番号を読み取れなかった場合（Ｓ２３：ＮＯ）には、制御部１０は、処理をＳ２５に移す。

制御部１０（情報読取部１４）は、例えば、テキストデータから「登録番号」と記載された文字列をサーチし、「登録番号」に続く文字列である「Ｔ１２３４５６７８９０１２３」（図８参照）を、登録番号として読み取ることができる。また、制御部１０（情報読取部１４）は、例えば、テキストデータから「Ｔ」の文字をサーチし、「Ｔ」と、「Ｔ」に続く数字列「１２３４５６７８９０１２３」とから構成された情報を、登録番号として読み取ることができる。

Ｓ２４において、制御部１０は、登録番号確認処理を行う。この処理は、読み取った登録番号が、事業者ＤＢ４に存在する正規の登録番号であることを確認し、証憑データの適格性を判定するための処理である。

ここで、登録番号確認処理について、図９に基づき説明する。
図９のＳ３１において、制御部１０（ＤＢ情報取得部１５）は、事業者ＤＢ４を参照し、読み取った登録番号が事業者ＤＢ４に存在するか否かを判断する。登録番号が事業者ＤＢ４に存在する場合（Ｓ３１：ＹＥＳ）には、制御部１０は、処理をＳ３２に移す。他方、登録番号が事業者ＤＢ４に存在しない場合（Ｓ３１：ＮＯ）には、制御部１０は、処理をＳ３５に移す。

Ｓ３２において、制御部１０（ＤＢ情報取得部１５）は、事業者ＤＢ４を参照し、登録番号に対応付けられた事業者名を、事業者ＤＢ４から取得する。
Ｓ３３において、制御部１０（名称確認部１７）は、証憑データから得られたテキストデータに、取得した事業者名が含まれるか否かを判断する。事業者名が含まれる場合（Ｓ３３：ＹＥＳ）には、制御部１０は、処理をＳ３４に移す。他方、事業者名が含まれない場合（Ｓ３３：ＮＯ）には、制御部１０は、処理をＳ３５に移す。

Ｓ３４において、制御部１０（証憑判定部１８）は、証憑データが適格であると判定する。その後、制御部１０は、処理を図６のＳ１４に移す。
他方、Ｓ３５において、制御部１０（証憑判定部１８）は、証憑データが不適格であると判定する。その後、制御部１０は、処理を図６のＳ１４に移す。

図７のＳ２５において、制御部１０（情報読取部１４）は、証憑データから得られたテキストデータに基づいて事業者名を読み取れたか否かを判断する。事業者名を読み取れた場合（Ｓ２５：ＹＥＳ）には、制御部１０は、処理をＳ２６に移す。他方、事業者名が読み取れなかった場合（Ｓ２５：ＮＯ）には、制御部１０は、処理をＳ２９に移す。

制御部１０（情報読取部１４）は、例えば、テキストデータの最後尾から前方向に向かってサーチし、例えば、「株式会社」や「（株）」といった会社の種類を表す用語や略称を含む文字列を、事業者名として読み取ってもよい。その際、制御部１０（情報読取部１４）は、「株式会社」や「（株）」といった会社の種類を表す用語を含む文字列を複数読み取った場合には、例えば、会社の種類を表す用語を含む文字列であって、末尾に「御中」を含まないものを事業者名としてもよい。

Ｓ２６において、制御部１０（ＤＢ情報取得部１５）は、事業者ＤＢ４を参照し、読み取った事業者名に同一又は類似する事業者名に対応付けられた登録番号を、事業者識別情報として事業者ＤＢ４から取得する。
Ｓ２７において、制御部１０（識別情報確認部１６）は、証憑データから得られたテキストデータに、事業者識別情報が含まれるか否かを判断する。事業者識別情報が含まれる場合（Ｓ２７：ＹＥＳ）には、制御部１０は、処理をＳ２８に移す。他方、事業者識別情報が含まれない場合（Ｓ２７：ＮＯ）には、制御部１０は、処理をＳ２９に移す。

Ｓ２８において、制御部１０（証憑判定部１８）は、証憑データが適格であると判定する。その後、制御部１０は、処理を図６のＳ１４に移す。
他方、Ｓ２９において、制御部１０（証憑判定部１８）は、証憑データが不適格であると判定する。その後、制御部１０は、処理を図６のＳ１４に移す。

図６のＳ１４において、制御部１０は、上記に説明した判定の結果、処理対象の証憑データが適格なものであるか否かを判断する。証憑データが適格なものである場合（Ｓ１４：ＹＥＳ）には、制御部１０は、処理をＳ１５に移す。他方、証憑データが適格なものではない場合（Ｓ１４：ＮＯ）には、制御部１０は、処理をＳ１６に移す。
Ｓ１５において、制御部１０は、証憑データ記憶部３２の適格判定フラグに「１」を設定する。その後、制御部１０は、処理をＳ１８に移す。

Ｓ１６において、制御部１０（仕入税額控除確認部２０）は、当該証憑データに係る取引が、仕入税額控除が認められる取引であるか否かを判断する。制御部１０は、例えば、記憶部３０に仕入税額控除が認められる取引の記載事項を、図示しないテーブルとして登録しておき、当該テーブルを参照して、仕入税額控除が認められる取引であるか否かを判断してもよい。仕入税額控除が認められる取引である場合（Ｓ１６：ＹＥＳ）には、制御部１０は、処理をＳ１７に移す。他方、仕入税額控除が認められる取引ではない場合（Ｓ１６：ＮＯ）には、制御部１０は、本処理を終了する。

Ｓ１７において、制御部１０は、仕入税額控除フラグに「１」を設定する。
Ｓ１８において、制御部１０（仕訳関連付け部２１）は、仕訳データとの関連付け処理を行う。制御部１０は、例えば、証憑データによる仕訳データに、処理対象の証憑データの証憑ＩＤを記憶させることで、証憑データと、処理対象の証憑データに対応する仕訳データとを関連付ける。その後、制御部１０は、本処理を終了する。

このように、本実施形態の会計処理システム１００によれば、以下のような効果がある。
（１）会計処理装置１は、請求書６の画像データである証憑データから、適格請求書に必要な登録番号や適格請求書発行事業者の事業者名を取得し、適格請求書発行事業者の情報が登録された事業者ＤＢ４を参照して、取得した情報について確認（照合）をすることで、証憑データの適格性を判定する。
したがって、証憑データをインプットデータとして用いることで、その証憑データが適格請求書として適格なものであるか否か、といった適格請求書の真偽を確認できる。
また、事業者ＤＢ４を参照して登録番号や事業者名を確認するので、登録番号と事業者名との組み合わせが正しいか否かを含めて、適格請求書の真偽を確認できる。

（２）会計処理装置１は、まず、証憑データから登録番号を取得し、取得した登録番号に対応付けられた事業者名を事業者ＤＢ４から抽出し、事業者名が証憑データに含まれるか否かによって、証憑データの適格性を判定する。よって、証憑データに含まれる登録番号に基づいて、証憑データの適格性を判定できる。
登録番号は、証憑データに「登録番号」から始まる文字列として記載され、「Ｔ」を語頭に含み、その後ろは数字の羅列である、といった所定のフォーマットで記載されているため、簡単に読み取ることができる。

（３）会計処理装置１は、証憑データから登録番号を取得できなかった場合に、証憑データから事業者名を取得し、取得した事業者名と同一又は類似の事業者名に対応付けられた登録番号を事業者ＤＢ４から抽出し、登録番号が証憑データに含まれるか否かによって、証憑データの適格性を判定する。よって、最初の処理において証憑データから登録番号を取得できなかった場合であっても、証憑データに含まれる事業者名に基づいて、証憑データの適格性を判定できる。そして、適格性の判定には、事業者ＤＢ４から抽出した登録番号を、証憑データに含むか否かにより行われるが、文字列の一致を確認すればよいため、処理が簡単である。
そして、事業者名は、証憑データに「株式会社」といった文言を含む文字列として記載されているため、比較的簡単に読み取ることができる。

（４）会計処理装置１は、証憑データが適格であると確認された場合に、証憑データと仕訳データとを関連付ける。よって、会計処理装置１において生成した仕訳データから、証憑データに関する情報の照会を可能にできる。
また、会計処理装置１は、証憑データが不適格であると確認された場合であっても、仕入税額控除の対象である場合には、証憑データと仕訳データとを関連付ける。よって、仕入税額控除の対象であるものについては、仕訳データに証憑データが関連付けられるため、様々な処理に用いることができる。

（５）会計処理装置１は、スキャナ５が請求書６を画像化した証憑データを受け付ける。よって、会計処理装置１は、請求書６から簡単に得らえる証憑データを、処理対象として受け付けることができる。

以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。また、実施形態に記載した効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、実施形態に記載したものに限定されない。なお、上述した実施形態及び後述する変形形態は、適宜組み合わせて用いることもできるが、詳細な説明は省略する。

（変形形態）
（１）実施形態では、事業者名及び登録番号を確認して、証憑データが適格であるか否かを判定するものを例に説明した。会計処理装置は、さらに、他の項目についての確認を行ってもよい。他の項目としては、ａ．取引年月日、ｂ．取引内容（軽減税率の対象品目である場合には、その旨）、ｃ．税率ごとに合計した対価の額（税抜き又は税込み）及び適用税率、ｄ．消費税額、ｅ．書類の交付を受ける事業者名、がある。会計処理装置では、これらの項目を有するか否かを、情報読取部が読み取ったテキストから判定し、全ての項目について充足されていれば、証憑データが適格であると判定すればよい。

また、会計処理装置は、証憑データが適格であるか否かの判定を、ＡＩ等の学習モデルである分類器を記憶する記憶領域である学習モデル記憶部（図示せず）を用意し、適格判定学習モデル（第２学習モデル、第３学習モデル）を用いたＡＩによる学習処理によって行ってもよい。
具体的には、例えば、区分記載請求書等保存方式と、適格請求書（例：請求書、納品書、領収書、レシート等）等（適格請求書、適格簡易請求書（例：請求書、納品書、領収書、レシート等））保存方式といった証憑データの種類による記載項目の有無による証憑データが適格であるか否かの判定を、適格判定学習モデルを用いて行うこともできる（変形例１）。

また、区分記載請求書等保存方式か適格請求書等保存方式かによって仕入税額控除の適用期間が異なるため、証憑データの種類による記載項目（ａ．取引年月日、ｂ．取引内容（軽減税率の対象品目である場合には、その旨）、ｃ．税率ごとに合計した対価の額（税抜き又は税込み）及び適用税率、ｄ．消費税額、ｅ．書類の交付を受ける事業者名及び登録番号）の有無及び上述のａ．取引年月日の組み合わせにより、証憑データが適格であるか否かの判定を、適格判定学習モデルを用いて行うこともできる（変形例２）。

さらに、証憑データの種類による記載項目のうち、消費税の項目が、消費税の端数処理により合計が異なることを利用して、消費税の額が合計額から求めている（ＯＫのケース）のか、個々の商品ごとに消費税の額を求めて表示されている（ＮＧのケース）かによって、証憑データが適格であるか否かの判定を、適格判定学習モデルを用いて行うこともできる（変形例３）。
また、適格簡易請求書は、事業者の業種に（不特定多数の者に対して販売等を行う小売業、飲食店業、タクシー業等）よっても、証憑データが適格であるか否かの判定を、適格判定学習モデルを用いて行うこともできる（変形例４）。

上記した「証憑データの種類による記載項目の有無のみ（変形例１）」、「証憑データの種類による記載項目の有無の及び取引年月日の組み合わせ（変形例２）」、「証憑データの種類による記載項目の有無及び消費税額の算出方法の組み合わせ（変形例３）」、「証憑データの種類による記載項目の有無の及び事業者の業種の組み合わせ（変形例４）」、「証憑データの種類による記載項目の有無の及び後述する事業者を特定する情報の組み合わせ（変形例５）」や、変形例同士の組み合わせ等の各変形例についての特徴を学習した適格判定学習モデルを用いたＡＩによる学習処理によって、証憑データが適格であるか否かを判定する。

なお、適用税率又は消費税額等のどちらか又は両方とも記載のケースもあるため、両方の記載から消費税額を算出することで精度を上げることができる。
そして、これらの判定結果を用いてさらに適格判定学習モデルを学習させることで、証憑データが適格であるか否かの判定精度を上げることができる。

（２）実施形態では、証憑データから登録番号が読み取れた場合（図７のＳ２３がＹＥＳ）であって、読み取った登録番号が事業者ＤＢ４に存在しない場合（図９のＳ３１がＮＯ）に、証憑データが不適格であると判定していた。しかし、この場合に、証憑データが不適格と判定せず、事業者名が読み取れたか否かを判定する処理（図７のＳ２５）を行うようにしてもよい。

また、登録番号と対応付けられた事業者名に関連付けた類似の事業者名（複数可）と電話番号、ファクシミリ番号や住所等の事業者を特定する情報（属性情報）の組み合わせを学習した分類器である事業者学習モデル（第１学習モデル）を、学習モデル記憶部（図示せず）に記憶させてもよい。事業者ＤＢ４の事業者名に類似の事業者名を関連付けることで、類似の事業者名から登録番号を特定することができるため、証憑データ記憶部３２に類似の事業者名を登録しても、証憑データの適格か否かを判定できる。学習モデル記憶部を用意した場合は、制御部１０（事業者識別情報確認手段）は、取得した事業者識別情報が学習モデル記憶部に記憶された事業者学習モデルによる分類結果と等しいことを確認する。より具体的には、制御部１０（事業者識別情報確認手段）は、類似の事業者名、電話番号、ファクシミリ番号や住所等の事業者を特定する情報を入力データとして入力することで、適格請求書発行事業者であるか否かを出力する事業者学習モデルを用いる。
そして、制御部１０（確認結果出力手段）は、確認結果を表示部３８に出力する。
さらに、制御部１０（確認受付手段、学習手段）は、確認結果に対するユーザからの確認データを受け付け、受け付けた確認データに変更内容を含む場合には、変更内容のデータを用いて事業者学習モデルを更新する。

例えば、事業者名が一致しない場合や事業者名が読み取れない場合は、証憑データが不適格であるとの確認結果と一緒に事業者名（一致しない事業者名（類似の事業者も含む）等又は読み取れない場合は空白）、電話番号、ファクシミリ番号や住所等の事業者を特定する情報が表示される。
事業者名が一致しない場合は、ユーザが類似の事業者名（例えば、「株式会社」や「（株）」といった会社の種類を表す用語や略称を含む文字列や会社の種類を表す用語を含む文字列であって、末尾に「御中」を含まないもの）から事業者名を特定できる場合には特定した事業者名を入力することで、制御部１０が、事業者ＤＢ４から入力した事業者名と登録番号と類似の事業者名を関連付け、学習モデル記憶部の事業者学習モデルと証憑データ記憶部３２を更新する。
また、事業者名が読み取れない場合は、ユーザが電話番号、ファクシミリ番号や住所等の事業者を特定する情報から事業者名を特定できる場合には特定した事業者名を入力することで、制御部１０が、事業者ＤＢ４から入力した事業者名と登録番号を関連付け、学習モデル記憶部の事業者学習モデルと証憑データ記憶部３２を更新する。

（３）実施形態では、証憑データから登録番号及び事業者名を取得する方法について、例示して説明したが、これに限定されない。他の方法によって、証憑データから登録番号及び事業者名を取得してもよい。
（４）実施形態では、記憶部に記憶される各情報について、例示して説明したが、これに限定されない。特に、項目は、他の項目があってもよいし、不要な項目を削除してもよい。また、他に会計処理装置として必要な種々のテーブル類があるが、本実施形態においては、記載を省略している。

１ 会計処理装置
４ 事業者ＤＢ
５ スキャナ
６ 請求書
１０ 制御部
１１ 証憑データ受付部
１２ テキスト処理部
１３ 適格確認処理部
１４ 情報読取部
１５ ＤＢ情報取得部
１６ 識別情報確認部
１７ 名称確認部
１８ 証憑判定部
２０ 仕入税額控除確認部
２１ 仕訳関連付け部
３０ 記憶部
３１ａ 証憑判定プログラム
３１ｂ 仕訳プログラム
３２ 証憑データ記憶部
３３ 仕訳データ記憶部
３７ 入力部
３８ 表示部
３９ 通信部
６０ 証憑データ
１００ 会計処理システム

Claims (17)

1. 伝票及びレシートを含む請求書に係る証憑データに含まれる複数の文字をテキスト化するテキスト化手段と、
   前記テキスト化手段によりテキスト化された前記複数の文字から特定情報及び所定文字列を読み取る情報読取手段と、
   前記情報読取手段により前記特定情報及び前記所定文字列のうちの少なくとも一方である記載情報が読み取れた場合に、事業者の事業者名と、前記事業者を識別する識別情報である事業者識別情報とが対応付けられた事業者データベースから前記記載情報に基づいて前記事業者名と前記事業者識別情報を取得するデータベース情報取得手段と、
   前記データベース情報取得手段により取得した前記事業者名及び前記事業者識別情報と、前記テキスト化手段によりテキスト化した前記複数の文字とを照合して、前記証憑データの適格性を判定する証憑判定手段と、
   を備える証憑判定装置。
2. 請求項１に記載の証憑判定装置において、
   前記情報読取手段は、前記特定情報を読み取り、前記特定情報が読み取れなかった場合に、前記所定文字列を読み取り、
   前記データベース情報取得手段により取得した前記事業者識別情報が前記テキスト化手段によりテキスト化した前記複数の文字に含まれるか否かを確認する第１確認手段を備え、
   前記証憑判定手段は、前記第１確認手段により確認できた場合に、前記証憑データが適格であると判定し、確認できなかった場合に、前記証憑データを不適格であると判定する、証憑判定装置。
3. 請求項２に記載の証憑判定装置において、
   前記情報読取手段により前記特定情報が読み取れた場合に、前記データベース情報取得手段により取得した前記事業者名が前記テキスト化手段によりテキスト化した前記複数の文字に含まれるか否かを確認する第２確認手段を備え、
   前記証憑判定手段は、前記第２確認手段により確認できた場合に、前記証憑データが適格であると判定し、確認できなかった場合に、前記証憑データを不適格であると判定する、証憑判定装置。
4. 請求項１から請求項３までのいずれかに記載の証憑判定装置において、
   前記テキスト化手段によりテキスト化された前記複数の文字から指定文字列を読み取る指定文字列読取手段を備え、
   前記情報読取手段は、前記指定文字列読取手段が読み取った前記指定文字列に続く文字列を、前記特定情報として読み取る、証憑判定装置。
5. 請求項１から請求項４までのいずれかに記載の証憑判定装置において、
   前記情報読取手段は、前記テキスト化手段によりテキスト化された前記複数の文字から指定の英字と、前記指定の英字に続く数字列とから構成された前記特定情報を読み取る、証憑判定装置。
6. 請求項１から請求項５までのいずれかに記載の証憑判定装置において、
   前記情報読取手段は、前記テキスト化手段によりテキスト化された前記複数の文字について、最後尾から所定の文字を含む前記所定文字列を読み取る、証憑判定装置。
7. 請求項１から請求項６までのいずれかに記載の証憑判定装置において、
   前記証憑判定手段は、前記情報読取手段により前記特定情報及び前記所定文字列の両方とも読み取れなかった場合に、前記証憑データが不適格であると判定する、証憑判定装置。
8. 請求項１から請求項７までのいずれかに記載の証憑判定装置において、
   少なくとも前記事業者識別情報と前記事業者名を特定する属性情報との組み合わせを学習した第１学習モデルと、
   前記情報読取手段により前記特定情報及び前記所定文字列との組み合わせが前記第１学習モデルによる分類と等しいことを確認する事業者識別情報確認手段と、
   前記事業者識別情報確認手段による確認結果を、表示装置に出力する確認結果出力手段と、
   を備える、証憑判定装置。
9. 請求項８に記載の証憑判定装置において、
   前記確認結果出力手段による確認結果の出力に対する確認データを受け付ける確認受付手段と、
   前記確認受付手段により受け付けた前記確認データを用いて前記第１学習モデルを学習させる学習手段と、
   を備える、証憑判定装置。
10. 請求項１から請求項９までのいずれかに記載の証憑判定装置において、
    少なくとも前記証憑データの種類による記載項目の有無と取引日付又は前記事業者の業種の組み合わせについての特徴を学習した第２学習モデルを備え、
    前記証憑判定手段は、前記第２学習モデルを用いて前記証憑データの適格性を判定する、証憑判定装置。
11. 請求項１から請求項９までのいずれかに記載の証憑判定装置において、
    少なくとも前記証憑データの種類による記載項目の有無についての特徴を学習した第３学習モデルを備え、
    前記証憑判定手段は、前記第３学習モデルを用いて前記証憑データの適格性を判定する、証憑判定装置。
12. 請求項１から請求項１１までのいずれかに記載の証憑判定装置を含む会計処理装置であって、
    前記証憑判定手段により適格であると判定された前記証憑データと、仕訳データとを関連付ける仕訳関連付け手段を備える、会計処理装置。
13. 請求項１２に記載の会計処理装置において、
    前記証憑データに対して仕入税額控除が認められるか否かを確認する仕入税額控除確認手段を備え、
    前記仕訳関連付け手段は、前記証憑判定手段により不適格であると判定された前記証憑データであっても、前記仕入税額控除確認手段により仕入税額控除が認められると確認された場合には、前記証憑データと、前記仕訳データとを関連付ける、会計処理装置。
14. 請求項１３に記載の会計処理装置において、
    少なくとも前記証憑データの種類による記載項目の有無及び仕入税額控除が認められるかの条件についての特徴を学習した第４学習モデルを備え、
    前記仕入税額控除確認手段は、前記第４学習モデルを用いて前記仕入税額控除が認められるか否かを判定する、会計処理装置。
15. 請求項１から請求項１１までのいずれかに記載の証憑判定装置としてコンピュータを機能させるための証憑判定プログラム。
16. 請求項１から請求項１１までのいずれかに記載の証憑判定装置と、
    前記証憑判定装置に通信可能に接続され、前記請求書から画像データである前記証憑データを生成する画像化装置と、
    を備える証憑判定システム。
17. コンピュータが、
    伝票又はレシートを画像化した証憑データに含まれる複数の文字をテキスト化するテキスト化ステップと、
    テキスト化された前記複数の文字から特定情報及び所定文字列を読み取る情報読取ステップと、
    前記特定情報及び前記所定文字列のうちの少なくとも一方である記載情報が読み取れた場合に、事業者の事業者名と、前記事業者を識別する識別情報である事業者識別情報とが対応付けられた事業者データベースから前記記載情報に基づいて前記事業者名と前記事業者識別情報を取得するデータベース情報取得ステップと、
    取得した前記事業者名及び前記事業者識別情報と、テキスト化した前記複数の文字とを照合して、前記証憑データの適格性を判定する証憑判定ステップと、
    を含む証憑判定方法。

Images