JP2023182865A - 会計支援システム - Google Patents

Abstract

【課題】会社ごとの特殊性や過去の仕訳との一貫性が得られる自動仕訳を提供する。【解決手段】システムは、会計証拠書類から抽出された複数の仕訳要素を含む仕訳対象データに対し、予め複数の仕訳要素に対応した勘定科目を選択するように機械学習した学習モデル、または複数の仕訳要素を用いた所定の検索アルゴリズムにより、最適な勘定科目を選定する第１の自動仕訳エンジンと、第１の自動仕訳エンジンの処理に先立って、仕訳対象データに含まれる第１の仕訳要素に基づいて、対象ユーザーの過去の仕訳結果を検索することにより、一致する勘定科目を選定する第２の自動仕訳エンジンとを有する。【選択図】図１

Description

本発明は、会計支援システムに関するものである。

特許文献１には、ユーザの取引の証拠となる証憑の仕訳先を出力する仕訳ユニットと、仕訳対象の証憑に含まれる複数の文字情報が証憑中の表記位置により分割された分割データを、仕訳対象の証憑を示す識別情報とともに、電子化のために異なる作業者に分散して送信する分散ユニットと、異なる作業者により電子化された、分割電子化された文字情報を取得し、分割電子化された文字情報から識別情報に基づき仕訳ユニットにより仕訳される仕訳対象データを生成する集約ユニットとを有する会計支援システムを提供することが記載されている。

特許文献２には、会計処理装置が、画像解析部により証憑の仕訳要素を抽出し、データ付与部により分類ＤＢ群から仕訳要素に対応した分類情報を付与して、数値化・ベクトル化部により仕訳要素をベクトル化した上で、仕訳判定部にて予め機械学習により仕訳を学習させた仕訳ＡＩによって、勘定科目を選定させて仕訳データを生成することが記載されている。

国際公開ＷＯ２０１６／１８６１３７号公報 特開２０１８－９７８１３号公報

機械学習により仕訳を学習させたモデルを用いて仕訳作業を行うことは、証憑を作業者が１件１件読み取って仕訳を行うのに対し、作業効率を向上でき、仕訳の精度のばらつきも抑制できる。しかしながら、会社ごとの特殊性や過去の仕訳との一貫性を求めることが難しい。

本発明の態様の１つは、会計証拠書類から抽出された複数の仕訳要素を含む仕訳対象データに対し、予め複数の仕訳要素に対応した勘定科目を選択するように機械学習した学習モデル、または複数の仕訳要素を用いた所定の検索アルゴリズムにより、最適な勘定科目を選定する第１の自動仕訳エンジンと、第１の自動仕訳エンジンの処理に先立って、仕訳対象データに含まれる第１の仕訳要素に基づいて対象ユーザーの過去の仕訳結果を検索することにより、一致する勘定科目を選定する第２の自動仕訳エンジンとを有するシステムである。仕訳対象データに対し、第２の自動仕訳エンジンにより、対象ユーザーの過去の仕訳結果から一致する勘定科目があれば、それを採用し、一致する勘定科目が特定できない場合は、第１の自動仕訳エンジンにより最適な勘定科目を選定する。この処理により、仕訳作業の効率を向上できるとともに、会社などのユーザー単位での特殊性や対象ユーザーの過去の仕訳結果を、特定できる範囲で反映することが可能となる。

第２の自動仕訳エンジンは、第１の仕訳要素に基づいて過去の仕訳結果を検索することにより複数の勘定科目が選択されると、第２の仕訳要素に基づいて複数の勘定科目の中の一致する勘定科目を選定する多段階の検索エンジンを含んでもよい。第２の自動仕訳エンジンは、一致する勘定科目とともに、一致する補助科目を選定して出力するユニットを含んでもよい。第１の仕訳要素は、一例は取引先名であり、第２の自動仕訳エンジンは、過去の仕訳結果に含まれる仕訳データの摘要および／または補助科目を検索してもよい。第２の自動仕訳エンジンは、摘要の欄に取引先名があっても一致する勘定科目を選定できない場合は、補助科目の欄に取引先名がある条件で一致する勘定科目を選択できるか否かの処理をおこなってもよい。また、一致しないが補助科目がある場合は、補助科目があることを示す表示を出力してもよい。

第２の自動仕訳エンジンは、会計証拠書類の種類により、検索対象とする過去の仕訳結果の範囲を選択するフィルタユニットを含んでもよい。システムは、各々の仕訳対象データと、各々の仕訳対象データに対して選定された一致する勘定科目および最適な勘定科目のいずれかとを表示し、表示された勘定科目を再入力可能とする仕訳確認装置をさらに有してもよい。仕訳確認装置は、仕訳対象データと、その抽出元の会計証拠書類とを関連して表示する表示システムを含んでもよい。

本発明の他の態様の１つは、会計証拠書類から抽出された複数の仕訳要素を含む仕訳対象データに対し自動的に勘定科目を選定する工程を有する会計処理の支援方法である。自動的に勘定科目を選定する工程は、以下のステップを含む。
１．仕訳対象データに対し、予め複数の仕訳要素に対応した勘定科目を選択するように機械学習した学習モデル、または複数の仕訳要素を用いた所定の検索アルゴリズムを備えた第１の自動仕訳エンジンにより、最適な勘定科目を選定する。
２．第１の自動仕訳エンジンの処理に先立って、仕訳対象データに含まれる第１の仕訳要素に基づいて対象ユーザーの過去の仕訳結果を検索する第２の自動仕訳エンジンにより、一致する勘定科目を選定する。

一致する勘定科目を選定することは、第１の仕訳要素に基づいて過去の仕訳結果を検索することにより複数の勘定科目が選択されると、第２の仕訳要素に基づいて複数の勘定科目の中の一致する勘定科目を選定することを含んでもよい。一致する勘定科目を選定することは、一致する勘定科目とともに、一致する補助科目を選定することを含んでもよい。第１の仕訳要素の一例は、取引先名であり、一致する勘定科目を選定することは、過去の仕訳結果に含まれる仕訳データの摘要および補助科目を検索することを含んでもよい。一致する勘定科目を選定することは、会計証拠書類の種類により、検索対象とする過去の仕訳結果の範囲を選択することを含んでもよい。

本発明の他の態様の１つは、上記に記載のシステムとして、コンピュータを稼働する命令を有するプログラムまたはプログラム製品であり、プログラムまたはプログラム製品は、ＣＤ－ＲＯＭ、フラッシュメモリなどの適当な記録媒体に記録して提供することができる。

会計サービスシステムの一例を示すブロック図。 会計証拠書類（証憑、請求書）の一例を示す図。 照合用の仕訳日記帳の閲覧画面の一例を示す図。 会計支援システムの処理の概要を示すフローチャート。 自動仕訳処理の概要を示すフローチャート。 自動仕訳の一例を示す図。 自動仕訳の他の例を示す図。 取引先名リストの一例を示す図。 自動仕訳のさらに異なる例を示す図。

図１に、会計サービスシステムの一例を示している。この会計サービスシステム１は、ユーザーから提供される証憑（証憑類）、たとえば、経費精算の証憑類の整理と仕訳作業とを行うシステムである。ユーザーは、個人および会社であってもよく、個人あるいは会社を顧問先とする会計事務所および税理士事務所であってもよく、会計事務を要求されるその他の組織であってもよい。この会計サービスシステム１においては、ユーザーの会計システム２０の画像化ユニット（画像データ化機能、画像データ生成モジュール、画像データ生成装置、画像化エンジン）２１が、インターネット（クラウド）９により接続された会計支援システム１０に対し、証憑類の原本（会計証拠書類）を画像データ（第１の画像データ）２に変換してアップロードする。

会計支援システム１０においては、会計証拠書類の画像データ（第１の画像データ）２を取得した後、画像データ２に含まれる取引明細を自動仕訳した仕訳データ３を生成する。ユーザーの会計システム２０は、仕訳データ３をダウンロードし、自社の会計システムまたは会計ソフト２７に取り込む。この際、会計支援システム１０は、画像データ２として提供された会計証拠書類に含まれる複数の取引明細の各々の表示個所と仕訳データ３とを関連させて表示可能な仕訳表示データ５を生成および提供し、ユーザーの会計システム２０の端末２５において、仕訳データ３を含む仕訳日記帳（元帳）７と会計証拠書類６０とを表示して突き合わせする照合機能（突き合わせ機能、仕訳確認装置）２６をサポートする。

本明細書において、仕訳表示データ５を提供するとは、仕訳表示データ５をユーザーが端末２５を介して利用可能な状態にすることを意味する。会計支援システム１０は、ユーザーの会計システム２０の端末２５が仕訳表示データ５をダウンロード可能な状態で提供してもよく、端末２５が会計支援システム１０の提供するウェブサイトなどを介して、仕訳表示データ５をダウンロードせずに仕訳日記帳７の仕訳と会計証拠書類の取引とが照合できるようにしてもよい。照合機能（仕訳確認装置）２６は、ユーザーが端末２５を介して、仕訳日記帳７を、会計証拠書類６０を含めて表示させることができればよく、照合機能２６はサーバー（会計支援システム）１０に用意されていてもよい。照合機能２６により、仕訳表示データ５を利用して、個々の仕訳データ３と会計証拠書類６０に含まれる個々の取引明細との突合せが可能となる。

会計支援システム１０は、複数の取引明細を含む会計証拠書類の第１の画像データ２を取得するユニット（インターフェイス、機能、モジュール）１１と、顧客（ユーザー）毎の会計証拠書類のデータを蓄積するデータベース１２と、仕訳表示データ５を生成して提供する仕訳処理ユニット（仕訳処理装置、仕訳処理モジュール）３０とを有する。仕訳表示データ５は、複数の取引明細の各々の仕訳データ３と、第１の画像データ２の中の複数の取引明細の各々の表示個所とを関連させて表示可能としたデータである。会計支援システム１０は、さらに、ユーザーの端末２５の画面上に、仕訳表示データ５に基づいて、第１の画像データ２により表示される会計証拠書類と、複数の取引明細の各々の仕訳データ３に対応した仕訳を含む仕訳日記帳７とを表示させる閲覧サポートユニット１９を含む。

会計支援システム１０は、サーバー４１などの、メモリ、ＣＰＵなどのコンピュータ資源を備えた装置を用いて実装することが可能であり、会計支援システム１０としての機能は、サーバー４１にダウンロードされて稼働するプログラムであって、会計支援システム１０としての機能を実現するための命令を含むプログラム（プログラム製品）４５により、適当な記録媒体に記録して提供してもよい。プログラム（プログラム製品）４５は、ＣＰＵにより以下で説明する各ユニット（各機能、各モジュール）を実現するための命令を含む。例えば、プログラム４５は、サーバー４１のメモリ４８に格納され、ＣＰＵ４７がプログラム４５をダウンロードして実行することにより仕訳処理ユニット３０などの機能を提供してもよい。

仕訳処理装置３０は、第１の画像データ２から文字情報３１と、文字情報３１の表示位置３２とを関連付けして読み取るＯＣＲユニット（文字情報取得ユニット、ＯＣＲ機能、ＯＣＲモジュール）１３を有する。ＯＣＲユニット１３は、第１の画像データ２により供給された会計証拠書類に含まれる情報を、文字情報３１と表示位置３２とを含むデジタルデータ３３に変換する。ＯＣＲユニット１３は、画像データを文字情報３１に変換するＯＣＲエンジンを内蔵していてもよく、インターネット９を介して、クラウド上に開放されているＯＣＲエンジンを利用して文字情報３１を取得してもよい。

図２に、会計証拠書類（証拠書類）６０の一例を示している。証拠書類６０の一例である請求書６０ａには様々な情報が含まれる。請求書６０ａは、例えば、会計証拠書類６０の名称６１、整理番号６２、発行日６３、発行先６４、発行元６５、請求金額６６、明細の記述６７、取引明細の詳細６８、振込先の情報６９などを含む。会計証拠書類６０としての証憑には、さらに、発行元の宣伝広告、証憑が発行された理由、証憑に付随した処理用の内容など、仕訳に有用な情報のみならず、仕訳に不要な情報も含まれていることが多い。

証拠書類６０の画像データ２をＯＣＲユニット１３によりデジタルデータ３３に変換する。ＯＣＲユニット１３により、数字、漢字およびその他のシンボルを含む文字情報３８は、例えば、テキストデータとして提供されてもよく、位置情報３２はＬＯＧデータとして提供されてもよく、文字情報３８および位置情報３２が、ＴＳＶ、ＣＳＶなどの形式のファイルで提供されてもよい。図２では、発行元６５を例に示しているが、全ての文字情報３８が同様にデジタルデータ３３に変換される。さらに、ＯＣＲユニット１３においては、証拠書類６０の画像データ２において、一連と判断される領域の文字情報３８が部分文字情報３１として一体で読み取られ、部分文字情報３１に対応する領域の画像データが部分画像データ３５として切り出され、図１に示すライブラリ３９に保存される。したがって、証拠書類６０から得られた文字情報３８は、部分文字情報（文字情報）３１の集合である。

仕訳処理ユニット３０は、さらに、ＯＣＲユニット１３により読み取られた文字情報３１などを、クラウド９を介して複数のクラウドワーカー９５に分散して確認（照合）する文字情報照合ユニット（クラウドワーカーサポートユニット、文字情報照合機能、文字情報照合モジュール、文字情報照合装置）１４と、デジタルデータ３３から複数の取引明細（仕訳対象データ）を自動判別する自動判別ユニット（自動判別機能、自動判別モジュール）１５と、取引明細から自動的に仕訳データ３を生成する自動仕訳エンジン（仕訳エンジンモジュール）１６と、証拠書類６０の各取引明細と対応する仕訳データ３とを関連付けて表示する仕訳表示データ５を生成する仕訳表示データ生成ユニット（生成機能、生成モジュール）１７とを含む。仕訳表示データ５は、出力ライブラリ３７に格納され、データ管理ユニット１８を介してユーザーの会計システム２０に対して提供される。または、会計支援システム１０に用意された仕訳照合機能２６を介してユーザーの会計システム２０が仕訳データ３を確認できるようにする。

文字情報照合ユニット１４は、１または複数の作業者にクラウド９を介して接続して文字情報３１を確認および照合するサービスを提供する。文字情報照合ユニット１４は、第１の画像データ２から読み取られた文字情報の一部の部分文字情報３１と、第１の画像データ２の中の部分文字情報３１に該当する部分画像データ３５とをクラウド９を介して１または複数の作業者９５の端末に出力し、それらの作業者９５から部分画像データ３５の表示内容と部分文字情報３１との照合結果（確認結果）を収集する。各々の作業者９５には、証拠書類６０の一部、例えば、書類に付された整理番号６２の部分文字情報３１と部分画像データ３５とが供給される。

作業者９５は、整理番号６２のみに関して、部分画像データ３５の表示内容と部分文字情報３１とを照合し、部分文字情報３１に誤りがあれば、それを修正する。このため、各々の作業者９５は、証拠書類６０のどの部分の情報、または、どの会社の情報を照合しているかは不明となり、証拠書類６０の内容についての秘匿性を担保しながら、各々の文字情報３１の変換精度（読み取り精度）を大幅向上できる。また、同一の部分の部分文字情報３１と部分画像データ３５とを複数の作業者９５に分散して確認したり、同一の作業者９５に時間をずらして確認させることにより、さらに、文字情報３１の精度を向上できる。

文字情報照合ユニット１４は、クラウドワーカー９５に提供する照合用の画像データを生成する照合用画像データ生成ユニット（生成モジュール、生成機能）１４ａを含んでいてもよい。例えば、第１の画像データ２から読み取られた全文字情報３８の内の、照合対象の部分文字情報３１を除く他の部分文字情報に該当する他の部分画像データ３５を解読不能に加工して照合用のデータを生成してもよい。作業者９５に対し、秘匿される部分をモザイクに変換したり、削除したり（白抜き処理）、黒などの色で塗りつぶしてもよい。

自動判別ユニット１５は、証拠書類６０に含まれる文字情報３１の表示位置３２および／または文字情報３１の内容から、証拠書類６０に複数の取引明細が含まれているか否かを判別し、それぞれの取引に対して仕訳対象データ４として抽出する。それぞれの仕訳対象データ４は、発行日６３、請求金額６６、発行元６５、取引明細の詳細６８に対応した、日付４ａ、金額４ｂ、取引先名４ｃ、摘要４ｄなどの複数の仕訳要素を含む。

自動仕訳エンジン１６は、仕訳対象データ４から仕訳データ３を生成するユニット（モジュール）として機能する。仕訳エンジン１６は、自動的に仕訳を行い、仕訳対象データ４の勘定科目を判定する。例えば、仕訳エンジン１６は、証拠書類６０の名称６１などから取引の方向と、計上および消込との組み合わせにより「収入計上」、「支出計上」、「入金消込」、「出金消込」を含むカテゴリーを自動判定したり、過去の仕訳日記帳（元帳）の仕訳を解析し、仕訳対象データ４に含まれる取引明細などの情報との距離に基づき仕訳対象データ４の勘定科目を決定したりする機能を含む。仕訳エンジン１６は、仕訳対象データ４を、会計帳簿として所定のフォーマットを備えた仕訳帳（仕訳日記帳）７に仕訳としてエントリーされる仕訳データ３に変換（生成）する。勘定科目などが追加されて仕訳けられた仕訳データ３は会計上の汎用データであり、様々なソフトウェア会社あるいはサービスプロバイダが提供している会計ソフト２７または会計システムに対して、仕訳データ３を介して取引の内容を自動的に入力することができる。

自動仕訳エンジン（自動仕訳モジュール、自動仕訳装置）１６は、汎用性の高い第１の自動仕訳エンジン１６ａと、個々のユーザーに適用した仕訳を行う第２の自動仕訳エンジン１６ｂとを含む。第１の自動仕訳エンジン１６ａは典型的には、予め複数の仕訳要素に対応した勘定科目を選択するように機械学習した学習モデルにより最適な勘定科目を選定する人工知能（ＡＩ）を用いた仕訳エンジンである。第１の自動仕訳エンジン１６ａは、複数の仕訳要素を用いた所定の検索アルゴリズムにより最適な勘定科目を選定する仕訳エンジンであってもよい。検索アルゴリズムとしては、最長一致検索、最近傍検索（ユーグリッド距離検索）などを挙げることができる。

汎用的な第１の自動仕訳エンジン１６ａにより複数の仕訳要素を含む仕訳対象データ４に対して会計上の最適な勘定科目を高い確率で選定することができる。このため、仕訳処理における作業効率を向上でき、仕訳の精度のばらつきも抑制できる。その一方、個々のユーザーにおいて過去の会計処理（仕訳処理）において、特定の取引明細に対して、様々な理由から、汎用的ではないが特定の勘定科目を設定していたり、あるいはいくつかの選択可能な勘定科目の中から特定の１つを設定しているような場合は、過去の仕訳との一貫性がなくなる可能性がある。あるいは、自動仕訳により選定された勘定科目を、会計スタッフが特殊性あるいは過去の仕訳に従って入力しなおす必要が発生し、自動仕訳のメリットが得られない可能性がある。

第２の自動仕訳エンジン１６ｂは、過去仕訳を検索するエンジンであり、第１の自動仕訳エンジン１６ａの処理に先立って、仕訳対象データ４に含まれる、予め設定された第１の仕訳要素、例えば、取引先名４ｃに基づいて、対象のユーザーの過去の仕訳結果７０を検索することにより、一致する勘定科目を選定する。会計支援システム１０は、ユーザー毎の過去の仕訳結果７０、例えば、過去の仕訳日記帳のデータを予め格納したユーザーライブラリ７９を含む。仕訳日記帳のデータはＣＳＶ形式などの検索可能なフォーマットのデータとして事前に与えられていてもよい。

第２の仕訳エンジン１６ｂは、過去仕訳の摘要に取引先名４ｃがあり一致する勘定科目があるか否かを検索する第１の検索ユニット（検索部、検索モジュール）１６ｃと、第１の検索ユニット１６ｃで一致する勘定科目が得られない場合に、補助科目に取引先名４ｃに対応する情報があり一致する勘定科目があるか否かを検索する第２の検索ユニット１６ｄと、第１の検索ユニット１６ｃまたは第２の検索ユニット１６ｄにより複数の対応する勘定科目が発見されたときに、第２の仕訳要素、例えば金額４ｂが同一という条件で一致する勘定科目があるか否かを検索する第４の検索ユニット１６ｆとを含む。第２の仕訳要素は、金額４ｂの代わりに日付４ａであってもよい。さらに、第２の仕訳エンジン１６ｂは、一致した勘定科目が発見できた際に一致する補助科目があるか否かを検索する第３の検索ユニット１６ｅを含む。

第２の仕訳エンジン１６ｂは、さらに、会計証拠書類６０の種類により、検索対象とする過去の仕訳結果７０の範囲を選択するフィルタユニット（フィルタ、検索条件設定モジュール）１６ｇと、過去の仕訳結果７０の補助科目から取引先名４ｃを検索するための取引先名リスト７１を事前に生成するユニット（機能）１６ｈとを含む。

仕訳表示データ生成ユニット（生成機能、生成モジュール、生成装置）１７は、自動判別ユニット１５において判別された取引明細（仕訳対象データ）４のそれぞれを示すとして抽出された第１の画像データ２の領域（行）８５を部分画像データとして、それぞれの取引の仕訳データ３と関連付けて表示するための仕訳表示データ５を生成する。

会計支援システム１０は、ユーザーの会計システム２０の端末２５の画面上に、会計証拠書類６０と、複数の取引明細の各々の仕訳データ３に対応する仕訳を含む仕訳日記帳（元帳）７とを関連して表示するように構成された閲覧サポートユニット（サポート機能、サポートモジュール）１９を含む。ユーザー端末２５の照合ユニット（仕訳確認装置）２６は、会計支援システム１０に用意された閲覧サポートユニット１９を介して仕訳日記帳７を表示してもよい。会計支援システム１０が照合ユニット２６を含み、クラウド９を介して閲覧サポートユニット１９を用いて、ユーザー端末２５の照合機能を提供してもよい。ユーザー端末２５は、これらのデータを予めダウンロードして、スタンドアロンのシステムとして以下のサービスを提供してもよい。

図３に、閲覧サポートユニット（閲覧エンジン）１９を含む照合ユニット２６により提供される端末２５の画面２５ａの表示の一例を示している。図３は、会計証拠書類６０ａが１つの取引明細を含む際の表示例であり、画面２５ａには、仕訳日記帳７と、証拠書類６０ａとが並列に表示され、仕訳日記帳７に含まれる複数の仕訳データ３に対応した仕訳３００の中の、表示されている証拠書類６０ａに対応する仕訳３０１がハイライトされる。ハイライトされる方法は、仕訳日記帳７の該当する仕訳３０１の表示色を変えてもよく、表示フォントを変えてもよく、仕訳３０１を示す行を囲う表示を変えてもよく、その他の様々な表示形態を採用できる。照合ユニット２６においては、自動仕訳エンジン１６により自動的に選定された勘定科目および補助科目を含む仕訳３０１が表示される。ユーザーは、同時に表示された会計証拠書類６０ａを参照することにより自動仕訳エンジン１６により選定された勘定科目および補助科目を確認し、必要があれば勘定科目および補助科目をマニュアルで選定しなおすことができる。

図４に、会計支援システム１０における処理の概要をフローチャートにより示している。ステップ５０において、過去の仕訳日記帳のデータ（過去データ）７０を取得する。ユーザーは、過去の仕訳日記帳のデータ７０を会計支援システム１０にアップロードして、自動仕訳に利用されるように設定できる。ユーザーが今までの取引内容をＣＳＶファイルなどに変換してアップロードし、それをデータベース７９に格納する。データベース格納時に複合仕訳かどうかのフラグ情報を仕訳ごとに自動で付与してもよい。また、過去の仕訳日記帳７０の補助科目リストの中から企業名らしきものを抽出して検索用の補助科目リスト７１を生成してもよい。

ステップ５１において、ユーザーの会計システム２０より、会計証拠書類６０となる証憑類の画像データ（第１の画像データ）２が、クラウド９に接続されたインターフェイスユニット１１を介して入力される。ステップ５２において、文字情報を取得するＯＣＲユニット１３が、画像データ２から文字情報３１と、表示位置の情報３２とを関連付けして読み取り、ステップ５３において、文字情報照合ユニット１４が、分割された文字情報（部分文字情報）３１と、分割された画像データ（部分画像データ）３５とをクラウド９に接続された１または複数の作業者９５に分配し、作業者９５が照合した結果を収集する。部分画像データ３５は、照合が不要な部分文字情報３１に該当する画像データが除かれた画像データ（照合用の画像データ）であってもよい。

作業者９５により確認された文字情報３１を用いて、ステップ５４において、取引明細自動判別ユニット１５により、１つの会計証拠書類６０に含まれている複数の取引明細を自動的に判別し、仕訳対象データ４を生成する。ステップ５５において、自動仕訳エンジン１６により、仕訳対象データ４を仕訳けして、仕訳日記帳７に仕訳（エントリー）として表示される仕訳データ３を生成する。ステップ５６において、仕訳表示データ生成ユニット１７により、仕訳データ３と、証拠書類６０に含まれている複数の取引明細のそれぞれの表示領域（部分画像データ）８５とを関連付けした仕訳表示データ５を生成し、利用可能とする。ステップ５７において、閲覧サポートユニット１９が、会計支援システム１０から提供される仕訳表示データ５を用いて、ユーザーの会計システム２０の照合機能２６における仕訳日記帳７の表示をサポートし、ユーザーの会計担当者が仕訳結果（仕訳日記帳の仕訳内容）を確認できるようにする。仕訳結果が確認されると、ステップ５８において、会計システム２０からのダウンロード要求により、仕訳データ３をユーザーの会計システム２０に供給する。ユーザーの会計システム２０においては、仕訳データ３を会計システム２０に組み込まれている会計ソフトに供給し、その後の会計処理を行う。

図５に、ステップ５５の自動仕訳処理のさらに詳しい内容を示している。このステップ５５は、会計証拠書類６０から抽出された複数の仕訳要素を含む仕訳対象データ４に対し自動的に勘定科目を選定する工程である。自動仕訳処理は、仕訳対象データ４に対し、予め複数の仕訳要素に対応した勘定科目を選択するように機械学習した学習モデル、または複数の仕訳要素を用いた所定の検索アルゴリズムを備えた第１の自動仕訳エンジン１６ａにより、最適な勘定科目を選定するステップ（処理）５２０と、第１の自動仕訳エンジン１６ａの処理に先立って、仕訳対象データ４に含まれる第１の仕訳要素に基づいて対象ユーザーの過去の仕訳結果７０を検索する第２の自動仕訳エンジン１６ｂにより、一致する勘定科目を選定する処理（過去参照処理）５５０とを含む。過去参照処理５５０において、ステップ５０１において第２の自動仕訳エンジン１６ｂによる処理を開始する。

まず、ステップ５０２において会計証拠書類６０の種類を判断する。会計証拠書類６０は領収書、レシート、通帳、請求書、現金出納帳などを含む。ステップ５０３において、フィルタユニット（検索条件設定モジュール）１６ｇは、会計証拠書類６０の種類により、検索対象とする過去の仕訳日記帳のデータ７０を設定する。処理時間を短縮できるとともに、一致する勘定科目が発見される確率を向上できる。さらに、仕訳データ３に設定されるデフォルトの勘定科目、補助科目があれば設定する。例えば、通帳の場合、勘定科目のデフォルトは普通預金であり、補助科目は銀行名である。通帳では入金・出金で検索する過去仕訳データ（過去データ）７０の科目／補助科目欄が借方／貸方と変わる。例えば、入金であれば、過去データ７０の借方の科目、補助科目、部門、税区分名、摘要欄がひとかたまりになったデータを取得し、通帳設定時に入力された科目と補助科目に一致する科目と補助科目のみを検索の対象とする。さらに、（ｉ）過去データの中にある最もよく使われている(頻出している)科目のデータと、（ｉｉ）処理の前提になるデータである通帳設定にある部門名と一致するデータと、（ｉｉｉ）過去データの中にひとつだけある科目データに分類し、この順番に検索の対象としてもよい。検索の際に取引先名がヒットした場合、借方の対になる貸方の科目および補助科目を、仕訳データ３を生成するために取得する。同時に、部門、税区分データを過去データ７０から取得してもよい。

通帳で、さらに、出金の場合は、過去データ７０の貸方の科目、補助科目、部門、税区分名、摘要欄がひとかたまりになったデータを取得し、通帳設定時に入力された科目と補助科目に一致する科目と補助科目のみを検索の対象として抽出する。検索の際に取引先名がヒットしたものがあった場合、ヒットした貸方の対になる借方の科目、補助科目、部門、税区分データを過去データ７０から取得する。

会計証拠書類６０がレシート、領収書および現金出納帳の場合、借方および貸方両方の通帳で使う以外の過去データ７０を検索対象として取得する。検索の際に取引先名がヒットしたものがあった場合、ヒットした借方および貸方の対になる貸方および借方の科目、補助科目、部門、税区分データを過去データ７０から取得する。

会計証拠書類６０が請求書の場合、売掛と買掛の２つの場合がある。売掛の場合、通帳で使う以外の借方の過去データ７０を検索対象として取得する。取引先名がヒットしたものがあった場合、ヒットした借方の対になる貸方の科目、補助科目、部門、税区分データを過去データ７０から取得する。買掛の場合、通帳で使う以外の貸方の過去データ７０を検索対象として取得する。取引先名がヒットしたものがあった場合、ヒットした貸方の対になる借方の科目、補助科目、部門、税区分データを過去データ７０から取得する。

具体的には、ステップ５０４において、検索対象とされた過去データ７０の摘要欄に、仕訳対象データ４の取引先名（第１の仕訳要素）４ｃが有るか否かを判断する。ステップ５０５において、ヒットした過去データ７０の取得対象となる勘定科目が一致していれば、一致した勘定科目を採用する。ステップ５０４において摘要欄に取引先名４ｃが発見されない、または、ステップ５０５においてヒットした過去データ７０の勘定科目が一致しない場合は、ステップ５０６において、第２の検索エンジン１６ｄが、検索対象とされた過去データ７０の補助科目に取引先名４ｃが有るか否かを判断する。ステップ５０６において、補助科目に取引先名４ｃが発見されない場合は、過去参照処理５５０を終了し、第１の自動仕訳処理５２０に移行する。

ステップ５０７において、ヒットした過去データ７０の取得対象となる勘定科目が一致していれば、第１の検索ユニット１６ｃは、一致した勘定科目を採用する。複数の勘定科目がある場合は、ステップ５０８において、さらに検索を継続する設定（多段検索）になっているか否かを判断する。継続する場合は、第４の検索ユニット１６ｆは、ステップ５０９において、ステップ５０６でヒットした過去データ７０に金額（第２の仕訳要素）４ｂが一致するデータが有るか否かを判断する。ステップ５１０で、一致した勘定科目を発見できるか判断する。ステップ５０８、５０９および５１０で、検索を継続する条件が整わない場合は、過去参照処理５５０を終了し、第１の自動仕訳処理５２０に移行する。第２の仕訳要素は日付４ａであってもよく、第２の仕訳要素として金額４ｂを採用する場合は、それに続く第３の仕訳要素として日付４ａを用いてもよい。日付４ａは月々または毎年の処理を判断するために月末、週末、年末などの条件で検索してもよい。

これらの工程において、一致する勘定科目を発見できた場合、すなわち、仕訳データ３に採用する勘定科目が１つに限定できた場合は、ステップ５３１において、第３の検索エンジン１６ｅが、各ステップでヒットした過去データ７０の補助科目が一致するか否かを判断する。一致する場合は、その補助科目を採用し、ステップ５５１において、一致した勘定科目および一致した補助科目を取得し、ステップ５６０において仕訳データ３を生成する。

複数の補助科目がある場合は、ステップ５３２で、勘定科目が一致するとして検索された過去データ７０の補助科目に取引先名４ｃが有るか否かを判断する。補助科目に取引先名４ｃがあれば、ステップ５３３において、取得対象の補助科目が一致するか否かを判断する。一致した場合は、ステップ５５１へ移行する。ステップ５３２およびステップ５３３において、検索により一致した勘定科目に紐づいた補助科目が過去データ７０の中に複数あり、１つに限定できない場合は、ステップ５５２において、一致した勘定科目と、空文字の補助科目、または補助科目が特定できなかったことを示す記号を含めて出力し、ステップ５６０において仕訳データ３を生成する。

検索の際のターゲットとなる第１の仕訳要素である取引先名４ｃは、あいまい検索が可能であってもよい。例えば、取引先名４ｃが６文字以上だった場合、１文字のエラーを許容してもよい。例えば、入力文字がａａｂｂｃｃだった場合、ａＸｂｂｃｃのような文字が検索対象でもヒットしてもよい。取引先名４ｃの末尾が「店」などの一般名称であり、全文字数が検索対象より長い場合は、前方一致検索を行ってもよい。例えば、取引先名４ｃが「アルゴリズムマーケット東京支店」の場合、「アルゴリズムマーケット」でもヒットするようにしてもよい。前方一致検索の際に最小一致文字数を指定してもよい。また、検索の際の入力の文字、検索対象の文字はどちらかが半角カタカナの場合があるため、双方を半角カタカナに変換した検索を併せて行ってもよい。

図６に、過去参照処理５５０により仕訳データ３が生成される一例を示している。過去の仕訳日記帳である過去データ７０は、日付７０ａ、番号７０ｘ、借方勘定科目７０ｂ、借方補助科目７０ｃ、借方摘要７０ｎ、借方部門７０ｄ、借方税区分７０ｆ、借方金額７０ｅ、貸方勘定科目７０ｇ、貸方補助科目７０ｈ、貸方摘要７０ｎ、貸方部門７０ｉ、貸方税区分７０ｋ、貸方金額７０ｊなどの情報を含む。仕訳データ３は、番号３ｘ、日付３ａ、借方勘定科目３ｂ、借方補助科目３ｃ、借方部門３ｄ、借方金額３ｅ、借方税区分３ｆ、貸方勘定科目３ｇ、貸方補助科目３ｈ、貸方部門３ｉ、貸方金額３ｊ、貸方税区分３ｋ、取引先３ｌ、用途３ｍ、摘要３ｎなどの情報を含む。

図３に示した仕訳データ３０１においては、証憑６０ａから得られたデータにより日付３ａ、金額３ｅおよび３ｊ、取引先名３ｌ、および摘要３ｎなどの項目が設定される。会計証拠書類である証憑６０ａは請求書であり、買掛と判断されるので、第２の仕訳エンジン１６ｂは、過去参照処理５５０により、過去データ７０の貸方摘要７０ｎに、取引先名３ｌと一致するレコード７５を発見する。このケースでは、一致（ヒット）したレコード７５は１つであり、第１の検索エンジン１６ｃおよび第３の検索エンジン１６ｅは、ステップ５０５および５３１において、一致した借方勘定科目７０ｂ、借方補助科目７０ｃ、貸方勘定科目７０ｇおよび貸方補助科目７０ｈを取得し、仕訳データ３の借方勘定科目３ｂ、借方補助科目３ｃ、貸方勘定科目３ｇ、および貸方補助科目３ｈに設定する（ステップ５５１）。本例では、借方部門７０ｄ、借方税区分７０ｆ、貸方部門７０ｉおよび貸方税区分７０ｋを取得し、仕訳データ３の借方部門３ｄ、借方税区分３ｆ、貸方部門３ｉおよび貸方税区分３ｋにセットしても借方勘定科目３ｂ、借方補助科目３ｃ、貸方勘定科目３ｇ、および貸方補助科目３ｈに設定してもよい。これにより、ステップ５６０において、レコード３０１として表示される仕訳データ３を生成できる。

図７に異なる例を示している。このケースでは、取引先名３ｌを摘要７０ｎに持つ複数の過去データ７０が発見され、それらの借方科目７０ｂは一致しない。したがって、第２の検索エンジン１６ｄが、ステップ５０５において補助科目（貸方補助科目）７０ｈに取引先名３ｌが有るか否かを判断する。第２の検索エンジン１６ｄは、図８に示す取引先名リスト７１を参照し、取引先名３ｌに対応する補助科目コードを取得する。本例においては「ＡＢ電力」に対応する補助科目コード「４」を取得する。

図９に異なる例を示している。この例では、取引先名３ｌが貸方補助科目７０ｈに設定された複数の過去データ７０が発見され、それらの借方科目７０ｂは一致する。しかしながら、借方補助科目７０ｃは一致しない。したがって、第２の検索エンジン１６ｄはステップ５０７において、一致した借方勘定科目７０ｂ、貸方勘定科目７０ｇおよび貸方補助科目７０ｈを取得し、仕訳データ３の借方勘定科目３ｂ、貸方勘定科目３ｇ、および貸方補助科目３ｈに設定する。また、一致しない借方補助科目３ｃにおいては複数の候補がある表示を設定する（ステップ５５２）。他の項目については一致しない可能性があるので、過去データ７０から取得してもよく、取得しなくてもよい。

以上のように、この会計支援システム１０においては、過去参照処理５５０を行う第２の自動仕訳エンジン１６ｂにより、過去の仕訳日記帳（過去データ）７０を参照して、仕訳対象データ４を自動的に仕訳けることができ、過去の仕訳結果を反映した仕訳を行うことができる。このため、個々のユーザーにおいて過去の会計処理（仕訳処理）において、様々な理由から、汎用的ではないが特定の勘定科目を設定していたり、あるいはいくつかの選択可能な勘定科目の中から特定の１つを設定しているような場合であってもその仕訳を反映した自動仕訳が可能となり、過去の仕訳との一貫性を維持できる。一方、第２の自動仕訳エンジン１６ｂでは仕訳ができない場合は、第１の自動仕訳エンジン１６ａにより、機械学習したモデルを使用したり、あるいは汎用のアルゴリズムを用いることにより、最適な勘定科目を高い確率で選定することができる。このため、仕訳処理における作業効率を向上でき、仕訳の精度のばらつきも抑制できる。

なお、上記おいて開示した証憑、画像および画面の表示は一例であり、本発明はこれらの記載および表示に限定されるものではない。また、上記において、図面を参照して本発明の特定の実施形態を説明したが、様々な他の実施形態および変形例は本発明の範囲および精神から逸脱することなく当業者が想到し得ることであり、そのような他の実施形態および変形は以下の請求の範囲の対象となり、本発明は以下の請求の範囲により規定されるものである。

１ 会計サービスシステム、 １０ 会計支援システム

Claims (13)

1. 会計証拠書類から抽出された複数の仕訳要素を含む仕訳対象データに対し、予め複数の仕訳要素に対応した勘定科目を選択するように機械学習した学習モデル、または複数の仕訳要素を用いた所定の検索アルゴリズムにより、最適な勘定科目を選定する第１の自動仕訳エンジンと、
   前記第１の自動仕訳エンジンの処理に先立って、前記仕訳対象データに含まれる第１の仕訳要素に基づいて、対象ユーザーの過去の仕訳結果を検索することにより、一致する勘定科目を選定する第２の自動仕訳エンジンとを有する、システム。
2. 請求項１において、
   前記第２の自動仕訳エンジンは、前記第１の仕訳要素に基づいて前記過去の仕訳結果を検索することにより複数の勘定科目が選択されると、第２の仕訳要素に基づいて前記複数の勘定科目の中の一致する勘定科目を選定する多段階の検索エンジンを含む、システム。
3. 請求項１または２において、
   前記第２の自動仕訳エンジンは、前記一致する勘定科目とともに、一致する補助科目を選定して出力するユニットを含む、システム。
4. 請求項１ないし３のいずれかにおいて、
   前記第１の仕訳要素は、取引先名であり、前記第２の自動仕訳エンジンは、前記過去の仕訳結果に含まれる仕訳データの摘要および補助科目を検索する、システム。
5. 請求項１ないし４のいずれかにおいて、
   前記第２の自動仕訳エンジンは、前記会計証拠書類の種類により、検索対象とする前記過去の仕訳結果の範囲を選択するフィルタユニットを含む、システム。
6. 請求項１ないし５のいずれかにおいて、
   各々の前記仕訳対象データと、前記各々の仕訳対象データに対して選定された前記一致する勘定科目および前記最適な勘定科目のいずれかとを表示し、表示された勘定科目を再入力可能とする仕訳確認装置を、さらに有するシステム。
7. 請求項６において、
   前記仕訳確認装置は、前記仕訳対象データと、その抽出元の会計証拠書類とを関連して表示する表示システムを含む、システム。
8. 会計証拠書類から抽出された複数の仕訳要素を含む仕訳対象データに対し自動的に勘定科目を選定する工程を有する会計処理の支援方法であって、前記自動的に勘定科目を選定する工程は、
   前記仕訳対象データに対し、予め複数の仕訳要素に対応した勘定科目を選択するように機械学習した学習モデル、または複数の仕訳要素を用いた所定の検索アルゴリズムを備えた第１の自動仕訳エンジンにより、最適な勘定科目を選定することと、
   前記第１の自動仕訳エンジンの処理に先立って、前記仕訳対象データに含まれる第１の仕訳要素に基づいて対象ユーザーの過去の仕訳結果を検索する第２の自動仕訳エンジンにより、一致する勘定科目を選定することとを有する、方法。
9. 請求項８において、
   前記一致する勘定科目を選定することは、前記第１の仕訳要素に基づいて前記過去の仕訳結果を検索することにより複数の勘定科目が選択されると、第２の仕訳要素に基づいて前記複数の勘定科目の中の一致する勘定科目を選定することを含む、方法。
10. 請求項８または９において、
    前記一致する勘定科目を選定することは、前記一致する勘定科目とともに、一致する補助科目を選定することを含む、方法。
11. 請求項８ないし１０のいずれかにおいて、
    前記第１の仕訳要素は、取引先名であり、前記一致する勘定科目を選定することは、前記過去の仕訳結果に含まれる仕訳データの摘要および補助科目を検索することを含む、方法。
12. 請求項８ないし１１のいずれかにおいて、
    前記一致する勘定科目を選定することは、前記会計証拠書類の種類により、検索対象とする前記過去の仕訳結果の範囲を選択することを含む、方法。
13. 請求項１ないし７のいずれかに記載のシステムとして、コンピュータを稼働する命令を有するプログラム。

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