JP7250992B1

JP7250992B1 - 仕訳抽出装置、仕訳抽出方法、およびプログラム

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Publication number: JP7250992B1
Application number: JP2022184143A
Authority: JP
Inventors: 真規飯塚; 大輔齊藤
Original assignee: 株式会社Tkc
Priority date: 2022-11-17
Filing date: 2022-11-17
Publication date: 2023-04-03
Anticipated expiration: 2042-11-17
Also published as: JP2024073111A

Abstract

【課題】不正仕訳の可能性の高い仕訳を抽出する仕訳抽出装置を提供すること。【解決手段】本発明は、不正仕訳の可能性の高い仕訳を抽出する装置であって、複数の仕訳を、前記仕訳に係る取引が実際に行われた取引日と、前記取引の入力がなされた入力日との乖離日数で分類する分類部と、前記分類部による分類結果に対して、予め決定された統計処理を行い、外れ値に属する乖離日数を判定する統計処理部と、前記統計処理部によって外れ値であると判定された乖離日数に分類された仕訳を抽出する抽出部とを備える。【選択図】図１

Description

本発明は、不正仕訳の可能性の高い仕訳を抽出する仕訳抽出装置、仕訳抽出方法、およびプログラムに関する。

従来、税務監査等で行われる全部監査のような精査では、仕訳を、例えば領収書等の証憑書類と突き合わせることで、その実在性や真実性が検証されている。

一方、内部監査では、まず、仕訳のみから実在性や真実性に疑義のある、すなわち、不正仕訳の可能性の高い仕訳が抽出され、その上で証憑書類の提出を求めるという流れが一般的に行われている。

特許第６８５４０４７号公報

武田剛著、「監査のためのデータ分析」、総合法令出版、２０２０年３月２２日、第１４７頁

しかしながら、現状、不正仕訳の可能性の高い仕訳の抽出作業は、人的作業によって行われており、多大な時間と手間とを要する。仕訳が大量にある場合、その人的作業に費やされる時間と手間もさらに膨大になる。

限られた人員および時間で、不正仕訳の精査をできるだけ効率的に実施するためにも、不正仕訳の可能性の高い仕訳を抽出できる技術が望まれている。

不正仕訳には、以下のようなパターンがあると考えられる。

（１）不正仕訳の計上は、取引事実とは異なる不正者の意図をもって計上される。

（２）不正仕訳の「取引日」（本来の取引事実があった日）への入力値は、不正仕訳を反映したい財務諸表の期間によって選択される（例えば、期末に売上予算が未達時に予算達成を偽るため架空売り上げを計上するケースであれば、当該会計期間の決算月付近が取引日として選択される）。

（３）経理規定に基づき通常入力される仕訳の「入力日」は「取引日」から一定の日数内に分布する。

（４）予算達成を偽装するため架空の取引の仕訳を計上する場合、事実に基づき計上される訳ではないので、（３）の様にならないことが考えられる。言い換えれば、取引日と入力日に不正者の意図が現れる可能性が高く、そこを観察することで不正な仕訳を発見する端緒とすることができる。
（５）仕訳の「入力日」は不正者の意図が現れる可能性が高いと考えられる。

上記パターンを考慮すれば、不正仕訳の抽出がより容易になると考えられる。

例えば、不正仕訳の抽出のために、取引日と入力日との乖離が２０日以上の仕訳に着目するという手法は従来から存在している（例えば、非特許文献１）。

しかし、実際は、売上計上や、経費計上等、取引内容によって経理規定が異なるため、取引内容によって取引日と入力日の乖離度合いは異なる。このため、上記（１）の様に一律な抽出条件で仕訳を抽出する手法では、正常に計上された仕訳と、不正の可能性のある仕訳が混在しやすく、不正仕訳の発見は容易ではない。

本発明はこのような事情に鑑みてなされたものであり、不正仕訳の可能性の高い仕訳を抽出する仕訳抽出装置、仕訳抽出方法、およびプログラムを提供することを目的とする。

上記の目的を達成するために、本発明では、以下のような手段を講じる。

すなわち、本発明の第１の態様は、不正仕訳の可能性の高い仕訳を抽出する装置であって、複数の仕訳を、前記仕訳に係る取引が実際に行われた取引日と、前記取引の入力がなされた入力日との乖離日数で分類する分類部と、前記分類部による分類結果に対して、予め決定された統計処理を行い、外れ値に属する乖離日数を判定する統計処理部と、前記統計処理部によって外れ値であると判定された乖離日数に分類された仕訳を抽出する抽出部とを備えた、仕訳抽出装置である。

本発明の第２の態様は、前記乖離日数に対する前記仕訳の度数を示すヒストグラムを、前記抽出部によって抽出された仕訳が、他の仕訳と識別できるように画面から表示させる表示制御部をさらに備えた、第１の態様の仕訳抽出装置である。

本発明の第３の態様は、前記乖離日数に対する前記仕訳の度数を示す表を、前記抽出部によって抽出された仕訳が、他の仕訳と識別できるように画面から表示させる表示制御部をさらに備えた、第１の態様の仕訳抽出装置である。

本発明の第４の態様は、前記乖離日数に対する前記仕訳の度数を示すヒストグラムと、前記乖離日数に対する前記仕訳の度数を示す表とをそれぞれ、前記抽出部によって抽出された仕訳が、他の仕訳と識別できるように画面から表示させる表示制御部をさらに備えた、第１の態様の仕訳抽出装置である。

本発明の第５の態様は、前記統計処理部は、前記予め決定された統計処理として、前記複数の仕訳を、前記乖離日数順に順位付けし、前記複数の仕訳の数に対する第１四分位および第３四分位を算出し、前記複数の仕訳のうち、前記第１四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数と、前記第３四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数とに基づいて決定される四分位範囲を算出し、前記第１四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数と、前記四分位範囲とに基づいて決定される下方乖離日数を算出し、前記第３四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数と、前記四分位範囲とに基づいて決定される上方乖離日数を算出し、前記下方乖離日数未満の乖離日数と、前記上方乖離日数を超える乖離日数とを、前記外れ値に属する乖離日数として判定する、第１の態様の仕訳抽出装置である。

本発明の第６の態様は、前記統計処理部は、前記第１四分位が整数ではない場合、前記第１四分位の前後の直近順位に順位付けられた２つの前記乖離日数の按分によって得られる乖離日数を、前記第１四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数とし、前記第３四分位が整数ではない場合、前記第３四分位の前後の直近順位に順位付けられた２つの前記乖離日数の按分によって得られる乖離日数を、前記第３四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数とする、第５の態様の仕訳抽出装置である。

本発明の第７の態様は、前記統計処理部は、前記第３四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数から、前記第１四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数を減じることによって、前記四分位範囲を算出する、第５または第６の態様の仕訳抽出装置である。

本発明の第８の態様は、前記統計処理部は、設定された係数αを用いて、前記第１四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数から、前記係数αを乗じられた前記四分位範囲を減じることによって算出される値よりも大きい直近の整数値を、前記下方乖離日数とし、前記第３四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数に、前記係数αを乗じられた前記四分位範囲を加えることによって算出される値よりも小さい直近の整数値を、前記上方乖離日数とする、第７の態様の仕訳抽出装置である。

本発明の第９の態様は、前記係数αは、１．５である、第８の態様の仕訳抽出装置である。

また、これら仕訳抽出装置に対応する仕訳抽出方法およびプログラムも、本発明の態様に含まれる。

本発明によれば、不正仕訳の可能性の高い仕訳を抽出する仕訳抽出装置、仕訳抽出方法、およびプログラムを提供することができる。

図１は、本発明の実施形態に係る仕訳抽出方法が適用された仕訳抽出装置の電子回路構成例を示すブロック図である。図２は、本発明の実施形態に係る仕訳抽出方法が適用された仕訳抽出装置の動作例を示すフローチャートである。図３は、分類プログラムによって作成された一覧画面の表示例を示す図である。図４は、仕訳データの表示例を示す図である。図５は、各仕訳データを乖離日数で分類した結果の一例を示す表である。図６は、四分位数を用いた統計処理により外れ値を判定する処理の流れを示すフローチャートである。図７は、各仕訳データを乖離日数順に順位付けた結果の一例を示す表である。図８は、乖離日数に対する仕訳データの度数を示すヒストグラムおよび統計処理結果のサマリの例を示す図である。

本発明の実施形態について図面を参照して説明する。図面は模式的または概念的なものであり、各部分の厚みと幅との関係、部分間の大きさの比率などは、必ずしも現実のものと同一とは限らない。また、同じ部分を表す場合であっても、図面により互いの寸法や比率が異なって表される場合もある。本願明細書と各図において、既出の図に関して前述したものと同様の要素には同一の符号を付して詳細な説明は適宜省略する。

図１は、本発明の実施形態に係る仕訳抽出方法が適用された仕訳抽出装置の電子回路構成例を示すブロック図である。

仕訳抽出装置１０は、不正仕訳の可能性の高い仕訳を抽出する装置であって、バス１１によって互いに接続されたＣＰＵ１２、記録媒体読取部１４、ディスプレイ等の表示画面１６、マウスやキーボード等の入力部１７、メモリ２０、および記憶装置３０を備えている。このような仕訳抽出装置１０は、限定される訳ではないが、ＰＣや、タブレット端末で実現することができる。

ＣＰＵ１２は、コンピュータであって、メモリ２０に記憶されている各プログラム２１～２４に従い回路各部の動作を制御する。これによって、仕訳抽出装置１０は、後述するように、ソフトウェアとハードウェアとが協働して動作するようになる。

記憶装置３０は、例えばＳＳＤ（Solid State Drive）やＨＤＤ（Hard Disk Drive）等からなり、仕訳の情報が記録された仕訳データベース３２を記憶している。

メモリ２０は、分類プログラム２１、統計処理プログラム２２、抽出プログラム２３、および表示制御プログラム２４を記憶している。

これらプログラム２１～２４は、メモリ２０に予め記憶されていてもよいし、あるいはメモリカード等の外部記録媒体１３から記録媒体読取部１４を介してメモリ２０に読み込まれて記憶されたものであってもよい。これらプログラム２１～２４は、書き換えできないようになっている。

メモリ２０には、このような書き換え不可能なエリアの他に、書き換え可能なデータを記憶するエリアとして、書込可能データエリア２９が確保されている。

分類プログラム２１は、記憶装置３０に記憶された仕訳データベース３２にアクセスし、複数の仕訳を、仕訳に係る取引が実際に行われた取引日と、取引の入力がなされた入力日との乖離日数で分類する。

統計処理プログラム２２は、分類プログラム２１による分類結果に対して、予め決定された統計処理を行い、外れ値に属する乖離日数を判定する。

統計処理プログラム２２は、例えば、予め決定された統計処理として、四分位数を用いた統計処理を行うことができる。四分位数を用いた統計処理の具体例については後述する。

抽出プログラム２３は、統計処理プログラム２２によって外れ値であると判定された乖離日数に分類された仕訳データを抽出する。

表示制御プログラム２４は、乖離日数に対する仕訳の度数を示すヒストグラムを、抽出プログラム２３によって抽出された仕訳データｃが、他の仕訳データｃと識別できるように表示画面１６から表示させることができる。表示制御プログラム２４はまた、乖離日数に対する仕訳の度数を示す表も同様に、抽出プログラム２３によって抽出された仕訳データｃが、他の仕訳データｃと識別できるように表示画面１６から表示させることができる。表示制御プログラム２４は、このようなヒストグラムと表とを、入力部１７を介してなされるユーザの指定に応じて、表示画面１６から同時に表示させることも、個別に表示させることもできる。

表示画面１６から表示されるヒストグラムや表を参照することによって、ユーザは、外れ値であると判定された乖離日数に分類された仕訳データｃを把握することができる。この仕訳データｃは、不正な仕訳データｃである可能性が高い。ユーザは、必要であれば、この仕訳データｃが不正であるか否かを判断するために、この仕訳データｃを精査する。

このように、仕訳抽出装置１０は、不正である可能性が高い仕訳データｃを抽出できるので、ユーザの負担を低減することが可能となる。

次に、以上のように構成した本発明の実施形態に係る仕訳抽出方法が適用された仕訳抽出装置の動作例を説明する。

図２は、本発明の実施形態に係る仕訳抽出方法が適用された仕訳抽出装置の動作例を示すフローチャートである。

記憶装置３０には、仕訳データｃが記録された仕訳データベース３２が記憶されている。

仕訳抽出装置１０が起動される（Ｓ１）と、分類プログラム２１は、記憶装置３０に記憶された仕訳データベース３２にアクセスし（Ｓ２）、仕訳データベース３２に記憶されている各仕訳データｃを、科目の組合せ毎に分類し、図３に例示するような一覧画面を作成する（Ｓ３）。作成された一覧画面は、表示制御プログラム２４によって表示画面１６から表示される（Ｓ４）。

図３は、分類プログラムによって作成された一覧画面の表示例を示す図である。

図３に例示するように、一覧画面４０には、データベース３２に記憶されている各仕訳データｃが、科目の組合せＡ毎に分類されて示されている。さらに、科目の組合せＡ毎に、該当する仕訳データｃの件数Ｄも示されている。

ユーザは、入力部１７を操作することによって、一覧画面４０に表示された科目の組合せＡの中から、何れかを指定する（Ｓ５）と、指定された組合せに含まれる仕訳データｃの内容が、表示画面１６から表示される。

例えば、ユーザが、科目の組合せＡの１行目を指定した場合について説明する。科目の組合せＡの１行目には、借方科目の仕訳データｃとして「（２１３６）未払消費税等」が、貸方科目の仕訳データｃとして「（１１１１）現金」、２行目には、借方科目の仕訳データｃとして「（６１１２）販売員旅費」が表示されている。ユーザが、科目の組合せＡの１行目を指定した場合、「（２１３６）未払消費税等」の仕訳データｃと、「（１１１１）現金」の仕訳データｃとの内容が、表示画面１６から表示される。一例として、図４に、仕訳データｃの表示例を示す。

図４は、仕訳データｃの表示例を示す図である。

図４に示すように、仕訳データｃには、少なくとも、仕訳に係る取引が実際に行われた取引日ｃ１と、取引金額（借方合計ｃ２、貸方合計ｃ３）と、取引が入力された入力日ｃ４と、入力者ｃ５と、伝票番号ｃ６とが含まれている。

ステップＳ５において、このようにユーザによって、科目の組合せＡが指定された後、さらにユーザによって、仕訳抽出処理を実行するように指定されると（Ｓ６）、指定された科目の組合せＡに該当する、件数Ｄに示される数の各仕訳データｃが、分類プログラム２１によって、取引日ｃ１と入力日ｃ４との乖離日数（すなわち、入力日ｃ４－取引日ｃ１）で分類される（Ｓ７）。

図５は、各仕訳データを乖離日数で分類した結果の一例を示す表である。

図５には、一例として、図３に示す科目の組合せＡの１行目と２行目のセットに該当する１８８件（件数Ｄ＝１８８）の仕訳データｃが、乖離日数ｄで分類された結果が示されている。

図５に例示する分類結果表５０の項目には、仕訳データｃにも含まれている取引日ｃ１、入力日ｃ４、入力者ｃ５、伝票番号ｃ６に加えて、乖離日数ｄが含まれている。例えば、分類結果表５０において、伝票番号ｃ６が「１９０００００００１」である第１行目の仕訳データｃの場合、取引日ｃ１が「２０２１年１月１日」であり、入力日ｃ４が「２０２１年１月６日」であるので、乖離日数ｄは、入力日ｃ４「２０２１年１月６日」から取引日ｃ１「２０２１年１月１日」を引いた「５」日となる。このようにして、分類プログラム２１によって、１８８件の仕訳データｃのすべてについて、乖離日数ｄが計算される。なお、図５では、簡略のために、１８８件の仕訳データｃのすべてを示している訳ではく、途中部分を適宜省略していることを了解頂きたい。

このようにして分類プログラム２１によって、件数Ｄで指定されている１８８件すべての仕訳データｃについて、乖離日数ｄが計算され、１８８件の仕訳データｃが、乖離日数ｄで分類される。この例では、乖離日数ｄの最大値は４４（日）であり、最小値は－８（日）であった。

次に、統計処理プログラム２２では、分類プログラム２１によって得られた図５に例示するような分類結果に対して、予め決定された統計処理が行われ（Ｓ８）、外れ値に属する乖離日数が判定される（Ｓ９）。予め決定された統計処理としては、一般的な統計処理を用いることができるので、本願では特に限定しないが、一例として、四分位数を用いた統計処理について以下に説明する。

図６は、四分位数を用いた統計処理により外れ値を判定する処理の流れを示すフローチャートである。

図６は、ステップＳ８の詳細なフローを示している。

四分位数を用いた統計処理では、図５に例示するような分類結果を使って、すべての仕訳データｃが、統計処理プログラム２２によって、乖離日数ｄの順に順位付けされる（Ｓ８１）。その結果を図７に例示する。

図７は、各仕訳データを乖離日数順に順位付けた結果の一例を示す表である。

図７に例示する順位付け結果表６０は、項目として順位ｆと乖離日数ｄとを有する。

順位ｆは、仕訳データｃの件数Ｄ分ある。本例の場合、仕訳データｃの件数Ｄは１８８件であるので、順位ｆは、１位から１８８位まで、乖離日数ｄの小さな仕訳データｃから順に、順位付けされる。前述したように、図５に示す分類結果表５０では、乖離日数ｄの最大値は４４（日）、最小値は－８（日）であったので、乖離日数ｄが－８（日）の仕訳データｃの順位ｆは１位、乖離日数ｄが４４（日）の仕訳データｃの順位ｆは１８８位となる。

なお、図５の分類結果表５０では省略されているが、乖離日数ｄが０（日）である仕訳データｃは１０件であった。図７では、これら１０件の仕訳データｃは、２位から１１位の順位ｆとして示されている。このように、同一の乖離日数ｄを有する仕訳データｃが複数あった場合、これら複数の仕訳データｃを同一順位とせず、連続する異なる順位に順位付ける。

統計処理プログラム２２ではさらに、図７に例示される順位付け結果に基づいて、該当する件数Ｄ（この場合、１８８件）の仕訳データｃを対象として、第１四分位、第２四分位、および第３四分位が算出される（Ｓ８２）。

仕訳データｃの件数ＤがＮである場合、第１四分位＝（Ｎ＋３）／４、第２四分位＝（Ｎ＋１）／２、および第３四分位＝（３Ｎ＋１）／４として算出される。したがって、Ｎ＝１８８である場合、第１四分位＝４７．７５、第２四分位＝９４．５、および第３四分位＝１４１．２５となる。

統計処理プログラム２２ではさらに、第３四分位に順位付けられた仕訳データｃの乖離日数ｄから、第１四分位に順位付けられた仕訳データｃの乖離日数ｄが減じられ、四分位範囲が算出される（Ｓ８３）。

ただし、第１四分位が整数ではない場合、統計処理プログラム２２によって、第１四分位の前後の直近の順位に順位付けられた２つの乖離日数ｄの按分によって得られる乖離日数が、第１四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数ｄとされる。同様に、第３四分位が整数ではない場合、統計処理プログラム２２によって、第３四分位の前後の直近の順位に順位付けられた２つの乖離日数ｄの按分によって得られる乖離日数ｄが、第３四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数ｄとされる。

本例の場合、第１四分位＝４７．７５も、第３四分位＝１４１．２５も整数ではない。

したがって、統計処理プログラム２２では、第１四分位＝４７．７５の前後の直近の順位、すなわち、４７位と４８位に順位付けられた２つの乖離日数ｄ（すなわち、４７位の乖離日数ｄ_４７＝３日と、４８位の乖離日数ｄ_４８＝３日）の按分によって得られる乖離日数ｄ（すなわち、ｄ_４７＋（ｄ_４８－ｄ_４７）＊０．７５）が、第１四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数ｄ（この場合、３＋（３－３）＊０．７５＝３日）とされる。

同様に、統計処理プログラム２２では、第３四分位＝１４１．２５の前後の直近の順位、すなわち、１４１位と１４２位に順位付けられた２つの乖離日数ｄ（すなわち、１４１位の乖離日数ｄ_１４１＝１０日と、１４２位の乖離日数ｄ_１４２＝１０日）の按分によって得られる乖離日数ｄ（すなわち、ｄ_１４１＋（ｄ_１４２－ｄ_１４１）＊０．２５）が、第３四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数ｄ（この場合、１０＋（１０－１０）＊０．２５＝１０日）とされる。

したがって、本例では、統計処理プログラム２２によって、第３四分位に順位付けられた仕訳データｃの乖離日数ｄ（１０日）から、第１四分位に順位付けられた仕訳データｃの乖離日数ｄ（３日）を減じることによって、四分位範囲として「７日」が算出される。

統計処理プログラム２２ではさらに、第１四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数と、四分位範囲とに基づいて決定される下方乖離日数とが算出される。また、第３四分位に関連付けられた仕訳の乖離日数と、四分位範囲とに基づいて決定される上方乖離日数をも算出される（Ｓ８４）。

具体的には、ユーザによって設定された係数αを用いて、第１四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数から、係数αを乗じられた四分位範囲を減じて算出される値よりも大きい直近の整数値が、下方乖離日数とされ、第３四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数に、係数αを乗じられた四分位範囲を加えることによって算出される値よりも小さい直近の整数値が、上方乖離日数とされる。係数αとしては、典型的な値として、１．５を用いることができるが、これに限定されない。

係数αとして１．５を用いた場合、本例では、下方乖離日数は、第１四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数である「３日」から、係数α＝１．５を乗じられた四分位範囲「７日」を減じることによって算出される値（３－１．５×７＝－７．５）よりも大きい直近の整数値（－７日）となる。また、上方乖離日数は、第３四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数である「１０日」に、係数α＝１．５を乗じられた四分位範囲「７日」を加えることによって算出される値（１０＋１．５×７＝２０．５）よりも小さい直近の整数値である「２０日」となる。

ステップＳ８４の後、統計処理プログラム２２によって、下方乖離日数未満の乖離日数と、上方乖離日数を超える乖離日数とが、外れ値に属する乖離日数として判定される（Ｓ９）。この例では、下方乖離日数である「－７日」未満の乖離日数と、上方乖離日数である「２０日」を超える乖離日数とが、外れ値に属する乖離日数として判定される。

次に、抽出プログラム２３によって、統計処理プログラム２２によって外れ値であると判定された乖離日数に分類された仕訳データｃが抽出される（Ｓ１０）。

また、表示制御プログラム２４によって、乖離日数ｄに対する仕訳データｃの度数を示すヒストグラムが、表示画面１６から表示される（Ｓ１１）。

図８は、乖離日数に対する仕訳データの度数を示すヒストグラムおよび統計処理結果のサマリの例を示す図である。

図８に例示するヒストグラムＨｉｓは、横軸が乖離日数ｄ（日）を示し、縦軸が仕訳データｃの度数を示し、下方乖離日数を示す境界線Ｌｏｗと、上方乖離日数を示す境界線Ｈｉｇも示されている。また、入力者ｃ５の区別も凡例で示されており、各度数は、入力者ｃ５毎に色分けされて示されている。ヒストグラムＨｉｓでは、境界線Ｌｏｗよりも小さい外れ値範囲Ｏｕｔ１と、境界線Ｈｉｇよりも大きい外れ値範囲Ｏｕｔ２も示されている。

また、ヒストグラムＨｉｓの上側には、サマリＳｕｍも表示されている。サマリＳｕｍには、ヒストグラムＨｉｓの対象となっている仕訳データｃの科目の組合せＡ、件数Ｄに加えて、統計処理プログラム２２によって算出された第１四分位Ｙ１、第２四分位Ｙ２、第３四分位Ｙ３、下方乖離日数Ｌｏｗ、上方乖離日数Ｈｉｇと、外れ値範囲Ｏｕｔ１および外れ値範囲Ｏｕｔ２に含まれる仕訳データｃそれぞれの件数と、全仕訳データｃの乖離日数ｄの平均値Ａｖｅとが表示される。

また、表示制御プログラム２４は、ヒストグラムＨｉｓの元データである図７に示すような乖離日数ｄに対する仕訳データｃの度数を示す表も同様に、表示画面１６から表示させることができる。この時、外れ値に相当する仕訳データｃを、色で明示して示すこともできる。

表示制御プログラム２４は、図８に示すようなヒストグラムＨｉｓおよびサマリＳｕｍと、図７に示すような表とを、表示画面１６から同時に表示させることも、個別に表示させることもできる。

表示画面１６から表示される図８に示すようなヒストグラムＨｉｓやサマリＳｕｍを参照することによって、ユーザは、外れ値であると判定された乖離日数に分類された仕訳データｃを容易に把握することができる。この仕訳データｃは、不正仕訳である可能性が高い。ユーザは、必要であれば、この仕訳データｃの詳細をドリルダウンして精査し、不正であるか否かを最終的に判断することができる。このように、仕訳抽出装置１０は、不正である可能性が高い仕訳データｃを抽出できるので、ユーザの負担を低減することが可能となる。

上述したように、本発明の実施形態に係る仕訳抽出方法が適用された仕訳抽出装置によれば、仕訳の貸借で使用されている科目の組合せＡ（＝取引内容）毎に、取引日と入力日との乖離日数ｄの頻度をグラフ化する。これによって、取引内容毎（＝経理規定毎）に、取引日と入力日の乖離が異常な仕訳を特定しやすくなる。

このように、同種の取引内容に取引日と入力日の乖離日数ｄ別の仕訳数の分布を観察可能とすることで、単純に個々の仕訳データｃの乖離日数ｄを観察することでは分からない、異常の可能性を顕在化させることが可能となる。

例えば、予算と実績の推移から不審な動きをする勘定科目が特定できているような場合、仕訳抽出装置１０で、当該科目を含む科目の組合せＡの仕訳データｃを抽出し、取引日と入力日の乖離日数ｄの分布を観察し、異常な乖離日数ｄを示す取引を特定することで、不正な仕訳データｃの特定に役立てることができる。

以上、本発明を実施するための最良の形態について、添付図面を参照しながら説明したが、本発明はかかる構成に限定されない。特許請求の範囲の発明された技術的思想の範疇において、当業者であれば、各種の変更例及び修正例に想到し得るものであり、それら変更例及び修正例についても本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

１０・・仕訳抽出装置
１１・・バス
１２・・ＣＰＵ
１３・・外部記録媒体
１４・・記録媒体読取部
１６・・表示画面
１７・・入力部
２０・・メモリ
２１・・分類プログラム
２２・・統計処理プログラム
２３・・抽出プログラム
２４・・表示制御プログラム
２９・・書込可能データエリア
３０・・記憶装置
３２・・仕訳データベース
４０・・一覧画面
５０・・分類結果表
６０・・順位付け結果表
Ａ・・科目の組合せ
ｃ・・仕訳データ
ｃ１・・取引日
ｃ２・・借方合計
ｃ３・・貸方合計
ｃ４・・入力日
ｃ５・・入力者
ｃ６・・伝票番号
ｄ・・乖離日数
Ｄ・・件数
ｆ・・順位
Ｈｉｇ・・上方乖離日数を示す境界線
Ｈｉｓ・・ヒストグラム
Ｌｏｗ・・下方乖離日数を示す境界線
Ｏｕｔ１・・小さい側の外れ値範囲
Ｏｕｔ２・・大きい側の外れ値範囲
Ｓｕｍ・・サマリ
Ｙ１・・第１四分位
Ｙ２・・第２四分位
Ｙ３・・第３四分位

Claims

不正仕訳の可能性の高い仕訳を抽出する装置であって、
複数の仕訳を、前記仕訳に係る取引が実際に行われた取引日と、前記取引の入力がなされた入力日との乖離日数で分類する分類部と、
前記分類部による分類結果に対して、予め決定された統計処理を行い、外れ値に属する乖離日数を判定する統計処理部と、
前記統計処理部によって外れ値であると判定された乖離日数に分類された仕訳を抽出する抽出部と
を備えた、仕訳抽出装置。
前記乖離日数に対する前記仕訳の度数を示すヒストグラムを、前記抽出部によって抽出された仕訳が、他の仕訳と識別できるように画面から表示させる表示制御部
をさらに備えた、請求項１に記載の仕訳抽出装置。
前記乖離日数に対する前記仕訳の度数を示す表を、前記抽出部によって抽出された仕訳が、他の仕訳と識別できるように画面から表示させる表示制御部
をさらに備えた、請求項１に記載の仕訳抽出装置。
前記乖離日数に対する前記仕訳の度数を示すヒストグラムと、前記乖離日数に対する前記仕訳の度数を示す表とをそれぞれ、前記抽出部によって抽出された仕訳が、他の仕訳と識別できるように画面から表示させる表示制御部
をさらに備えた、請求項１に記載の仕訳抽出装置。
前記統計処理部は、前記予め決定された統計処理として、
前記複数の仕訳を、前記乖離日数順に順位付けし、
前記複数の仕訳の数に対する第１四分位および第３四分位を算出し、
前記複数の仕訳のうち、前記第１四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数と、前記第３四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数とに基づいて決定される四分位範囲を算出し、
前記第１四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数と、前記四分位範囲とに基づいて決定される下方乖離日数を算出し、
前記第３四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数と、前記四分位範囲とに基づいて決定される上方乖離日数を算出し、
前記下方乖離日数未満の乖離日数と、前記上方乖離日数を超える乖離日数とを、前記外れ値に属する乖離日数として判定する、
請求項１に記載の仕訳抽出装置。
前記統計処理部は、
前記第１四分位が整数ではない場合、前記第１四分位の前後の直近順位に順位付けられた２つの前記乖離日数の按分によって得られる乖離日数を、前記第１四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数とし、
前記第３四分位が整数ではない場合、前記第３四分位の前後の直近順位に順位付けられた２つの前記乖離日数の按分によって得られる乖離日数を、前記第３四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数とする、
請求項５に記載の仕訳抽出装置。
前記統計処理部は、
前記第３四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数から、前記第１四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数を減じることによって、前記四分位範囲を算出する、請求項５または６に記載の仕訳抽出装置。
前記統計処理部は、設定された係数αを用いて、
前記第１四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数から、前記係数αを乗じられた前記四分位範囲を減じることによって算出される値よりも大きい直近の整数値を、前記下方乖離日数とし、
前記第３四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数に、前記係数αを乗じられた前記四分位範囲を加えることによって算出される値よりも小さい直近の整数値を、前記上方乖離日数とする、
請求項７に記載の仕訳抽出装置。
前記係数αは、１．５である、請求項８に記載の仕訳抽出装置。
仕訳抽出装置を使って、不正仕訳の可能性の高い仕訳を抽出する方法であって、
前記仕訳抽出装置のプロセッサが、
複数の仕訳を、前記仕訳に係る取引が実際に行われた取引日と、前記取引の入力がなされた入力日との乖離日数で分類し、
この分類結果に対して、予め決定された統計処理を行い、外れ値に属する乖離日数を判定し、
前記統計処理によって外れ値であると判定された乖離日数に分類された仕訳を抽出する、仕訳抽出方法。
前記プロセッサがさらに、
前記乖離日数に対する前記仕訳の度数を示すヒストグラムを、前記抽出された仕訳が、他の仕訳と識別できるように画面から表示させる、
請求項１０に記載の仕訳抽出方法。
前記プロセッサがさらに、
前記乖離日数に対する前記仕訳の度数を示す表を、前記抽出された仕訳が、他の仕訳と識別できるように画面から表示させる、
請求項１０に記載の仕訳抽出方法。
前記プロセッサがさらに、前記予め決定された統計処理として、
前記複数の仕訳を、前記乖離日数順に順位付けし、
前記複数の仕訳の数に対する第１四分位および第３四分位を算出し、
前記複数の仕訳のうち、前記第１四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数と、前記第３四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数とに基づいて決定される四分位範囲を算出し、
前記第１四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数と、前記四分位範囲とに基づいて決定される下方乖離日数を算出し、
前記第３四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数と、前記四分位範囲とに基づいて決定される上方乖離日数を算出し、
前記下方乖離日数未満の乖離日数と、前記上方乖離日数を超える乖離日数とを、前記外れ値に属する乖離日数として判定する、
請求項１０に記載の仕訳抽出方法。
前記プロセッサがさらに、前記予め決定された統計処理として、
前記第１四分位が整数ではない場合、前記第１四分位の前後の直近順位に順位付けられた２つの前記乖離日数の按分によって得られる乖離日数を、前記第１四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数とし、
前記第３四分位が整数ではない場合、前記第３四分位の前後の直近順位に順位付けられた２つの前記乖離日数の按分によって得られる乖離日数を、前記第３四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数とする、
請求項１３に記載の仕訳抽出方法。
前記プロセッサがさらに、前記予め決定された統計処理として、
前記第３四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数から、前記第１四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数を減じることによって、前記四分位範囲を算出する、
請求項１３または１４に記載の仕訳抽出方法。
前記プロセッサがさらに、前記予め決定された統計処理として、設定された係数αを用いて、
前記第１四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数から、前記係数αを乗じられた前記四分位範囲を減じることによって算出される値よりも大きい直近の整数値を、前記下方乖離日数とし、
前記第３四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数に、前記係数αを乗じられた前記四分位範囲を加えることによって算出される値よりも小さい直近の整数値を、前記上方乖離日数とする、
請求項１３に記載の仕訳抽出方法。
複数の仕訳を、前記仕訳に係る取引が実際に行われた取引日と、前記取引の入力がなされた入力日との乖離日数で分類する機能と、
この分類結果に対して、予め決定された統計処理を行い、外れ値に属する乖離日数を判定する機能と、
前記統計処理によって外れ値であると判定された乖離日数に分類された仕訳を抽出する機能とを、
プロセッサに実現させるためのプログラム。
前記予め決定された統計処理を行い、外れ値に属する乖離日数を判定する機能はさらに、
前記複数の仕訳を、前記乖離日数順に順位付けする機能、
前記複数の仕訳の数に対する第１四分位および第３四分位を算出する機能、
前記複数の仕訳のうち、前記第１四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数と、前記第３四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数とに基づいて決定される四分位範囲を算出する機能、
前記第１四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数と、前記四分位範囲とに基づいて決定される下方乖離日数を算出する機能、
前記第３四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数と、前記四分位範囲とに基づいて決定される上方乖離日数を算出する機能、
前記下方乖離日数未満の乖離日数と、前記上方乖離日数を超える乖離日数とを、前記外れ値に属する乖離日数として判定する機能を含む、
請求項１７に記載のプログラム。
前記予め決定された統計処理を行い、外れ値に属する乖離日数を判定する機能はさらに、
前記第１四分位が整数ではない場合、前記第１四分位の前後の直近順位に順位付けられた２つの前記乖離日数の按分によって得られる乖離日数を、前記第１四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数とする機能、
前記第３四分位が整数ではない場合、前記第３四分位の前後の直近順位に順位付けられた２つの前記乖離日数の按分によって得られる乖離日数を、前記第３四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数とする機能を含む、
請求項１８に記載のプログラム。
前記予め決定された統計処理を行い、外れ値に属する乖離日数を判定する機能はさらに、
前記第３四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数から、前記第１四分位に順位付けられた仕訳の乖離日数を減じることによって、前記四分位範囲を算出する機能を含む、
請求項１８または１９に記載のプログラム。