WO2019138670A1 - 業務管理システム、及び業務管理方法 - Google Patents

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WO2019138670A1
WO2019138670A1 PCT/JP2018/041116 JP2018041116W WO2019138670A1 WO 2019138670 A1 WO2019138670 A1 WO 2019138670A1 JP 2018041116 W JP2018041116 W JP 2018041116W WO 2019138670 A1 WO2019138670 A1 WO 2019138670A1
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rule
accounting
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business
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PCT/JP2018/041116
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正則 安光
隆信 大内
誠一 横大路
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株式会社アトリス
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Definitions

  • the present invention relates to a task management system and a task management method.
  • a business management system for managing a core business of a company is widely known, and a system for developing the same is also known, for example, from Patent Document 1 and the like.
  • the market environment surrounding companies is constantly changing, and the business know-how of each company is also changing rapidly.
  • the business management system is required to be able to provide necessary information to the users of the information in a timely manner, and to be a system that flexibly copes with the changing environment on a daily basis. Therefore, changes in specifications, accounting rules, etc. are also required for core business systems as needed.
  • the business management system and business management method according to the present invention can easily perform the verification of data at a later date even if the specification or the accounting rule is changed. It aims to provide a system.
  • a business management system includes an input unit for inputting business event data, a journaling rule management unit for managing journaling rules for journalizing business event data, and the business event according to the journaling rules. It has a journalizing engine that journals data and generates journal data, and a first output unit that links the journal rules and the business event data to the journal data generated by the journal engine and outputs the first data. I assume.
  • the journaling rules management unit manages journaling rules for journalizing business event data, and when business event data is input from the input unit, the business event data is journalized according to the journaling rules Journalized in the engine and journal data is generated. In the output unit, the journaling rule and the original business event data are linked to the journal data and outputted.
  • the journalizing rules managed by the journalizing rules management unit can be appropriately changed by updating the multi-dimensional journaling pattern master in accordance with changes in the specifications of the business, changes in the accounting rules, and the like. Even if such a change is made, the business event data before the change is journalized according to the journal rules before the change, and the generated journal data includes the journal rules before the change, Business event data before change is linked. On the other hand, the business event data after the change is journalized according to the changed journalizing rule, and the generated journalizing data is associated with the business journal data after the change and the business event data after the change.
  • journalizing based on the journaling rule all business event data is subjected to journalizing based on the journaling rule, and the generated journalizing data includes the data of the journaling rule used for the journaling and the original business event data. It makes it easy to verify later data. As an example, even if the accounting rules are changed, it is clear what sort of journalization data the journal data is classified and generated based on, and what is the original business event data Therefore, the legitimacy of the data can be easily verified.
  • the business management system further includes an aggregation rule management unit that manages aggregation rules for performing data processing on the journal data, and an AET framework that performs data processing of the journal data according to the aggregation rules to generate ledger data.
  • the ledger data may further include a second output unit that associates the journal rule, the tabulation rule, and the business event data with each other and outputs the business event data.
  • the aggregation rules can be generated according to the account items required in the accounting data that you want to generate. Even if accounting data based on different accounting standards are required, generating accounting data based on multiple accounting standards simultaneously by generating aggregated data according to such accounting standards It will be possible. In addition, consolidated accounting data and corporate accounting data can be generated simultaneously. From one accounting data, it is possible to simultaneously generate financial statements based on international accounting standards and financial statements based on Japanese accounting standards. Furthermore, it is possible to simultaneously generate financial accounting data and management accounting data.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an overall configuration of a task management system according to an embodiment. It is a block diagram showing the example of hardware constitutions of a business management system.
  • FIG. 2 is a functional block diagram showing a configuration example of a journalizing engine 12; It is a flowchart which shows the procedure which produces
  • This business management system includes a business management module 10, a filtering module 11, a journalizing engine 12, an accounting management module 13, a journaling rule management unit 14, an AET framework 15, an aggregation rule management unit 16, and a slicer 17. And the accounting management unit 18.
  • This business management system is configured to journal business event data input from the business management module 10 to the journalizing engine 12 through the filtering module 11 in accordance with the journaling rule data managed by the journaling rule management unit 14.
  • the data that has been journaled by the journal engine 12 is treated as journal data.
  • the task management module 10 has a role of acquiring and managing various task event data (sales data, purchase data, inventory data, production data, shipping data, personnel data, etc.) based on the result of the task analysis.
  • Various business event data may be managed separately, for example, in sales management, purchase management, inventory management, production management, distribution management, procurement management, personnel management, etc., according to the type of business.
  • the filtering module 11 has a role of extracting business event data to be a target of journalizing from the business event data included in the business management module 10.
  • Business event data may be extracted from, as an example, a business bird's-eye view generated according to the result of a business-related interview and a scenario chart generated based on the business's bird's-eye view.
  • the work overhead view is an abstraction of the overall picture of the work to be systematized by "events", "cores” and figures that show the relationship between them, and this makes the entire business of the company macroscopically and It is the bird's-eye view displayed in the form which several people can understand.
  • the scenario chart may be generated based on data included in the generated business overview. The business overview and scenario charts are described in Japanese Patent Application No. 2016-243706 filed by the present applicant.
  • the journalizing engine 12 has a role of journalizing the extracted business event data according to the journaling rule data stored in the journaling rule management unit 14 to generate journalizing data.
  • the journaling rule data is determined according to the accounting data to be generated, as described later, and further, various information (type of action of event, event subject, object, type of article, customer, etc.) included in business event data It is determined based on the type of money, country, date and time, etc.). For example, when the business event data relates to the purchase (purchasing) for 10,000 yen from the supplier of the product A, the product data of the product A and the accounts payable of the product A from the business event data Two types of journal data of data are generated. As an example, a journaling rule is set in which data relating to product purchase is sorted into product data and accounts payable data, and the journalizing engine 12 journals the business event data according to the journaling rule data to generate journal data.
  • the journaling rule data stored in the journaling rule management unit 14 is changed by updating the multi-dimensional journaling pattern master according to the change of the specification of the business, the change of the accounting rule, and the other change regarding the operation of the company.
  • the journaling rule data can also be changed by changing the aggregation rule described later. Also, if there is a change in the type of account item to be generated, the journaling rule may be changed.
  • the accounting management module 13 is a module that manages various data related to the accounting operation of a company, and manages data according to the type of journal data.
  • the accounting module 13 includes, by way of example, an A / R management module, an A / P management module, a personnel and salaries management module, a budget management module, an asset management module, a cash management module, an inventory management module, a cost management module, etc. .
  • Journal data is allocated to any of these modules and managed according to the type or characteristics of the applied journal rules.
  • the A / R management module is a module that manages receivables such as accounts receivable and receivable. For example, the A / R management module manages accounts receivable (such as accounts receivable) generated by sales until collection.
  • the A / P management module is a module that manages debts such as accounts payable and unpaid. For example, the A / P management module manages accounts payable (eg, accounts payable) generated by the purchase of goods until payment execution.
  • the AET framework 15 performs change and balance management of these accounts.
  • the AET framework 15 is a framework for managing accumulation (plus) or unloading (minus) of an account reflecting a certain business transaction (Transaction) and its entry (Entry). For example, inventory management is performed to manage the number of goods received (IN), the number of goods shipped (OUT), the number of remaining goods (BAL), the amount of each, and the unit price (normal moving average unit price).
  • the personnel and salary management module is a module that manages the salary, bonus, retirement benefits, allowances, insurance, pensions, and other money to be paid to or for the employee.
  • the budget management module is a module that manages various budgets of a company.
  • An asset management module is a module that manages various assets owned by a company.
  • the cache management module is a module that manages caches owned by a company.
  • the inventory management module is a module that manages inventory of raw materials, products, commodities, etc. handled by a company, and monetary evaluation regarding the inventory.
  • the cost control module is a module that controls the cost of products, products, services, etc. handled by a company.
  • the AET framework 15 converts the journal data into ledger data in accordance with the aggregation rules managed by the aggregation rule management unit 16. For example, there are 18 items of account items such as tangible fixed assets, investment real estate, intangible assets, and financial assets under International Accounting Standards IFRS, and there are 50 more items under Japanese GAAP.
  • the AET framework 15 determines an account item to be generated based on the type of accounting data to be generated, and generates ledger data of the account item from the journal data. Although the details of the ledger data are omitted, the ledger data may be further classified and calculated as total account item data.
  • journal data, ledger data, and account item total data are calculated as accounting data.
  • multi-axis structure accounting data a set of these data is referred to as "multi-axis structure accounting data”.
  • Slicer 17 is used for accounting standards (JGAAP, USGAAP, IFRS), accounting level (organizational group (consolidated basis), subgroup consolidated basis, non-consolidated basis, etc.), accounting purpose (financial accounting / management accounting) and / or accounting currency ( Dynamically distribute multi-axis structure accounting data according to yen, dollar, yuan, etc.) and create various accounting data or analysis data.
  • JGAAP JGAAP, USGAAP, IFRS
  • accounting level organizational group (consolidated basis), subgroup consolidated basis, non-consolidated basis, etc.
  • accounting purpose financial accounting / management accounting
  • accounting currency Dynamically distribute multi-axis structure accounting data according to yen, dollar, yuan, etc.
  • Ledger data related to multiple organizations in the enterprise is distributed and stored in a data folder (not shown) for generating consolidated accounting data, and based on this, consolidated financial statements of the entire enterprise (consolidated basis) are generated Be done. It is also possible to simultaneously generate financial statements based on international accounting standards and financial statements based on Japanese accounting standards from one consolidated / non-consolidated accounting data.
  • ledger data related to a plurality of organizations in the enterprise is also distributed and stored in a data folder (not shown) for generation of single accounting data, and single financial statements of each corporation are also generated.
  • ledger data related to only one organization in a company is distributed and stored only in a data folder (not shown) for generation of single accounting data, and is used to generate financial statements of each company.
  • ledger data is also distributed to analysis data for management accounting.
  • the slicer 17 extracts data on the product name or product category and data on the sales amount of the product from the attribute data of the ledger data, and transmits the data Distribute and store in a data folder (not shown) for generating a separate sales table.
  • the data is distributed by the slicer 17.
  • the accounting management unit 18 executes data processing for comprehensively managing the journaling rules and the counting rules in order to put the business event data into the processing unit in the journal.
  • the accounting management unit 18 virtually generates a plurality of accounting departments, manages the rules of the journalizing process for each accounting department, and determines the journal pattern for each accounting department.
  • the accounting management unit 18 determines to which accounting department a certain business event data is assigned. Then, according to the determination items, the journaling rule data and the tabulation rule data are generated and stored in the journaling rule management unit 14 and the tabulation rule management unit 16.
  • the accounting management unit 18 manages the handling rules of journals in a plurality of accounting departments, and the relationship between business event data and accounting departments.
  • the business management system virtually generates a plurality of accounting departments, and then identifies the account items of the accounting data required by the accounting departments, thereby various business event data. Of which data is necessary. According to the determination result, the above-mentioned journaling rule and counting rule are generated.
  • the accrual management unit 18 generates the journalization rule data and the aggregation data based on the accounting data generated by the virtual accommodating department. The advantages of such an arrangement are described below.
  • business event data that is the source of the journal is divided into a plurality of journal data, one journal data is further divided into a plurality of account items, and a certain account item is further distributed into a plurality of types of accounting data. It is possible that For example, if there is work event data on labor cost, labor cost included in the work event data is divided directly into labor cost and indirect labor cost, and indirect labor cost is further divided into labor cost of the final product and labor cost of service. It is possible that Also, one journal data or ledger data may be distributed to a plurality of accounting data.
  • journaling rule data and the tabulation rule data are generated in the form of being reversely calculated from the contents, number, type, etc. of the accounting data to be generated. For this reason, it is possible to easily maintain the journaling rules and the tabulation rules while preventing the generated journaling rules and the tabulation rules from becoming complicated.
  • FIG. 2 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of the task management system according to the present embodiment.
  • the journalizing engine 12 includes, as an example, a CPU 101, an input unit 102, a hard disk drive (HDD) 103, a ROM 104, a RAM 105, an output unit 106, and a communication interface 107.
  • the components shown in FIG. 2 can adopt the same ones as known in a general purpose general purpose computer.
  • the CPU 101 executes various procedures for journalizing the journalizing engine 12 and a procedure of ledger data generation of the AET framework 15 according to a program.
  • the program is stored in the HDD 103 and / or the ROM 104 and read out by the CPU 101.
  • the input unit 102 is an interface for receiving the above-mentioned business event data and inputting it to the CPU 101
  • the output unit 106 is an interface for outputting generated journal data and ledger data.
  • the communication interface 107 is connected to an external server 108, and outputs various data generated as necessary to the external server 108.
  • the journalizing engine 12 includes a data storage unit 111, a rule input unit 112, a comparison unit 113, a rule application unit 114, a data addition unit 115, and a redistribution / proportional data transmission unit 116.
  • the data storage unit 111 is a memory for temporarily storing the business event data input from the input unit 102 for executing journals.
  • the rule input unit 112 is an interface that receives the input of the journaling rule data from the journaling rule management unit 14 and transfers the data to the comparing unit 113.
  • the comparison unit 113 compares the business event data stored in the data storage unit 111 with the journalizing rule data input from the rule input unit 112, and determines journalizing rule data conforming to the business event data. If a matching rule is detected, the journalizing rule data is output to the rule applying unit 114 and the data adding unit 115.
  • the rule application unit 114 applies the journalizing rule data output from the comparing unit 113 to the business event data stored in the data storage unit 111, performs journaling according to the journaling rule data, and generates journalizing data .
  • the data addition unit 115 has a function of adding (linking) the journaling rule data determined to be compatible with the generated journalizing data and the business event data that is the original data.
  • the linkage of the journal rule data and the journal data may be performed simply by storing the journal rule data in a file of journal data, or the corresponding journal data and journal rule data are attached with the same ID, and separately It may be performed by storing in a database.
  • the redistribution / proportional data transmission unit 116 has a function of sending back, to the input unit 102, the journal data to which the once generated rule and the original data have been added, together with the distribution data.
  • the input unit 102 divides the journal data according to the apportionment data, and makes it a target of journals again.
  • business event data is extracted from a business overview and a scenario chart and input to the business management module 10, and then input to the journalizing engine 12 via the filtering module 11 (step S11).
  • the input business event data is stored in the data storage unit 111 in the journalizing engine 12.
  • the comparison unit 113 in the journalizing engine 12 extracts attribute data of the business event data stored in the data storage unit 111 (step S12), and the journal entry rule data that matches the extracted attribute data is input to the rule input unit 112. From the journaling rule data input from S.1 to S.3 (S13). When matching journal rule data is detected (Yes in step S14), the rule application unit 114 applies the journal rule data to the business event data, and performs data conversion on the business event data according to the journal rule data, Journal data is generated (step S15).
  • the data addition unit 115 adds (associates) the journaling rule data used as the basis of the journalizing and the business event data which is the original data to the generated journalizing data (step S16). Then, it is determined whether the journal data generated in this way needs to be re-distributed for further apportionment etc (step S17). If redistribution is necessary, the journal data is retransmitted to the input unit 102 together with the apportionment data (step S18). Whether redistribution is necessary is determined based on the type of data included in the journal data, including whether the journal data includes data to be prorated.
  • the procedure for generating ledger data from the journal data will be described.
  • the journal data is input to the AET framework 15 (step S21).
  • the AET framework 15 extracts attribute data of the input journal data (step S22), and searches the aggregation rule management unit 16 for aggregation rule data that matches the attribute data (step S23).
  • the matching rule data is retrieved (Yes in step S24)
  • the tabulation rule is applied to the journal data, and ledger data is generated based on the journal data (step S25).
  • the aggregation rule data that is the source of the generation, the journaling rule data added to the journal data that is the source, and the business event data that is the original data of the journal data are used as Add (attach) (step S26).
  • the generated ledger data is output from the AET framework 15, and is further output to an aggregation unit (not shown) for generation of aggregated data for each account item (step S27).
  • journalizing engine 12 business event data is input to the journalizing engine 12, and business event data is converted into journal data based on the journaling rules, and the journal data Journal rules that are the basis of journals and business event data that is the original data are also added to journal data. For this reason, even when the specifications of the business management system and the accounting rules are changed, it is not necessary to change the program of the business management system, and it is only necessary to rewrite the journaling rules by updating the multi-dimensional journal pattern master. . If the history of the change in the journalizing rule data is known, the data consistency can be maintained before and after the program change, which makes it easier to verify the data later.
  • the journal data generated in this manner is further input to the AET framework 15, and converted into ledger data based on the total data. Also in conversion to the ledger data, in addition to the totalized data, the journal data at the time of journalizing the journal data and the business event data which is the original data are added to the generated ledger data. As a result, the ledger data is generated based on any rule, and the content of the original data is clarified, which facilitates data verification later.
  • journaling rules and tabulation rules can be generated or edited in the accounting management unit 18 in accordance with the type of accounting data to be generated. For example, if the accounting rules have changed or if it is necessary to generate accounting data based on a currency that is not currently handled, the journaling rules and tabulation rules will be changed by updating the multi-dimensional journal pattern master accordingly By doing so, it is possible to easily cope with changes in accounting rules, etc., and it becomes easy to verify the integrity of data before and after the change.

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Abstract

仕様や会計ルールに変更があった場合でも、後日のデータの検証を容易に行うことを可能にした業務管理システムを提供する。この業務管理システムは、業務イベントデータを入力する入力部と、業務イベントデータの仕訳を行うための仕訳ルールを管理する仕訳ルール管理部と、前記仕訳ルールに従って前記業務イベントデータの仕訳を行って仕訳データを生成する仕訳エンジンと、前記仕訳エンジンにより生成された仕訳データに前記仕訳ルールと前記業務イベントデータを紐付けて出力する第１出力部とを備える。

Description

業務管理システム、及び業務管理方法
　本発明は、業務管理システム、及び業務管理方法に関する。
　企業の基幹業務を管理するための業務管理システムは広く知られており、その開発を行うためのシステムも、例えば特許文献１等により知られている。
　企業を取り巻く市場環境は刻々と変化しており、各企業の業務ノウハウも日進月歩で変化する。そのような状況の下では、業務管理システムは、必要な情報をタイムリーに情報の利用者へ提供でき、また日々変化する環境に柔軟に対応したシステムとすることが求められる。そのため、基幹業務システムにも、随時仕様や会計ルールなどの変更が求められる。
　しかし、業務管理システムの仕様や会計ルールが変更される場合、これまでは業務管理システムのプログラムを変更する必要があった。この場合、プログラムの変更の前後でデータの一貫性がなくなり、後日におけるデータの検証が困難になるという問題がある。
特開２０１０－５５５６２号公報
　このような問題を解決するため、本発明に係る業務管理システム及び業務管理方法は、仕様や会計ルールに変更があった場合でも、後日のデータの検証を容易に行うことを可能にした業務管理システムを提供することを目的とする。
　本発明の実施の形態に係る業務管理システムは、業務イベントデータを入力する入力部と、業務イベントデータの仕訳を行うための仕訳ルールを管理する仕訳ルール管理部と、前記仕訳ルールに従って前記業務イベントデータの仕訳を行って仕訳データを生成する仕訳エンジンと、前記仕訳エンジンにより生成された仕訳データに前記仕訳ルールと前記業務イベントデータを紐付けて出力する第１出力部とを備えたことを特徴とする。
　この業務管理システムによれば、業務イベントデータの仕訳を行うための仕訳ルールが仕訳ルール管理部において管理され、業務イベントデータが入力部から入力されると、その業務イベントデータが、仕訳ルールに従って仕訳エンジンにおいて仕訳けられ、仕訳データが生成される。出力部においては、この仕訳データに、前記仕訳ルールと元の業務イベントデータとが紐付けられて出力される。
　仕訳ルール管理部で管理される仕訳ルールは、業務の仕様の変更や、会計ルールの変更等に応じて多次元仕訳パターンマスタをアップデートすることにより適宜変更可能である。そのような変更がなされた場合であっても、当該変更前の業務イベントデータは、変更前の仕訳ルールに従った仕訳がなされ、生成された仕訳データには、当該変更前の仕訳ルールと、変更前の業務イベントデータが紐付けられる。一方、当該変更後の業務イベントデータは、変更後の仕訳ルールに従った仕訳がなされ、生成された仕訳データには、当該変更後の仕訳ルールと、変更後の業務イベントデータが紐付けられる。このように、本発明によれば、全ての業務イベントデータは、仕訳ルールに基づく仕訳を受け、その生成された仕訳データには、仕訳に用いた仕訳ルールのデータ及び元の業務イベントデータが紐付けられるので、後日のデータの検証が容易になる。一例として、会計ルールが変更された場合であっても、その仕訳データがいかなる仕訳ルールに基づいて分類・生成されたものであるのか、元の業務イベントデータはどのようなものであるかが明確となるので、データの正当性を容易に検証することができる。
　この業務管理システムは、更に、仕訳データに対するデータ処理を行うための集計ルールを管理する集計ルール管理部と、前記集計ルールに従って前記仕訳データのデータ処理を行って元帳データを生成するＡＥＴフレームワークと、前記元帳データに、前記仕訳ルールと前記集計ルールと前記業務イベントデータを紐付けて出力する第２出力部とを備えることができる。
　集計ルールは、生成したい会計データにおいて必要とされる勘定科目に従って生成することができる。異なる複数の会計基準に基づく会計データが必要な場合であっても、そのような複数の会計基準に従う集計データを生成しておくことにより、複数の会計基準に基づく会計データを同時に生成することが可能になる。また、連結会計データ、企業単体会計データなども同時に生成することが可能になる。１つの会計データから、国際会計基準に基づく財務諸表と、日本会計基準に基づく財務諸表とを同時に生成することも可能になる。更に、財務会計データと管理会計データを同時に生成することも可能となる。
実施の形態に係る業務管理システムの全体構成を示すブロック図である。 業務管理システムのハードウエア構成例を示すブロック図である。 仕訳エンジン１２の構成例を示す機能ブロック図である。 業務イベントデータから仕訳データを生成する手順を示すフローチャートである。 仕訳データから元帳データを生成する手順を示すフローチャートである。
　以下、添付図面を参照して本実施形態について説明する。添付図面は本開示の原理に則った実施形態と実装例を示しているが、これらは本開示の理解のためのものであり、決して本開示を限定的に解釈するために用いられるものではない。本明細書の記述は典型的な例示に過ぎず、本開示の特許請求の範囲又は適用例を如何なる意味においても限定するものではない。
　本実施形態では、当業者が本開示を実施するのに十分詳細にその説明がなされているが、他の実装・形態も可能で、本開示の技術的思想の範囲と精神を逸脱することなく構成・構造の変更や多様な要素の置き換えが可能であることを理解する必要がある。従って、以降の記述をこれに限定して解釈してはならない。
　図１を参照して、実施の形態に係る業務管理システムの全体構成を説明する。この業務管理システムは、業務管理モジュール１０と、フィルタリングモジュール１１と、仕訳エンジン１２と、会計管理モジュール１３と、仕訳ルール管理部１４と、ＡＥＴフレームワーク１５と、集計ルール管理部１６と、スライサ１７と、計上管理部１８とから大略構成され得る。この業務管理システムは、業務管理モジュール１０からフィルタリングモジュール１１を介して仕訳エンジン１２に入力される業務イベントデータを、仕訳ルール管理部１４で管理される仕訳ルールデータに従って仕訳けるよう構成されている。仕訳エンジン１２で仕訳けられたデータは、仕訳データとして取り扱われる。
　業務管理モジュール１０は、業務分析の結果に基づいて各種の業務イベントデータ（販売データ、購買データ、在庫データ、生産データ、出荷データ、人事データ、など）を取得し、管理する役割を有する。各種業務イベントデータは、業務の種別に応じて、例えば販売管理、購買管理、在庫管理、生産管理、物流管理、調達管理、人事管理などに分けて管理されてもよい。
　フィルタリングモジュール１１は、業務管理モジュール１０に含まれる業務イベントデータの中から、仕訳の対象とすべき業務イベントデータを抽出する役割を有する。
　業務イベントデータは、一例として、業務に関するヒアリングの結果に従って生成された業務俯瞰図、及び業務俯瞰図に基づいて生成されたシナリオチャートから抽出され得る。業務俯瞰図は、システム化すべき業務の全体像を、「イベント」、「コア」及びそれらの関係性を示す図形により抽象化し図示したものであり、これにより企業の業務全体をマクロ的に、しかも複数人が理解可能な形で表示した俯瞰図である。シナリオチャートは、生成された業務俯瞰図に含まれるデータに基づいて生成され得る。なお、業務俯瞰図、シナリオチャートに関しては、本出願人が先に出願した特願２０１６－２４３７０６に説明されている。
　仕訳エンジン１２は、仕訳ルール管理部１４に格納された仕訳ルールデータに従って、抽出された業務イベントデータの仕訳を行って仕訳データを生成する役割を有する。仕訳ルールデータは、後述するように、生成されるべき会計データに従って決定され、更に、業務イベントデータに含まれる様々な情報（イベントの行為の種類、イベント主体、対象、物品の種類、取引先、金銭の種別、国、日時など）に基づいて決定される。一例として、例えば業務イベントデータが商品Ａの仕入れ先からの１万円での購入（仕入れ）に関するものであった場合、その業務イベントデータからは、商品Ａの商品データ、及び商品Ａの買掛金データの２種類の仕訳データが生成される。一例として、商品の仕入れに関するデータは、商品データと買掛金データに仕分けるという仕訳ルールが設定され、仕訳エンジン１２は、この仕訳ルールデータに従って業務イベントデータに対し仕訳を行い、仕訳データを生成する。
　仕訳ルール管理部１４に格納される仕訳ルールデータは、業務の仕様の変更、会計ルールの変更、その他の企業の運営に関する変更に応じて多次元仕訳パターンマスタをアップデートすることにより変更される。仕訳ルールデータは、後述する集計ルールの変更によっても変更され得る。また、生成する勘定科目の種類の変更があった場合にも、仕訳ルールは変更され得る。
　会計管理モジュール１３は、企業の会計業務に係る様々なデータを管理するモジュールであり、仕訳データの種類に応じたデータの管理を行う。会計管理モジュール１３は、一例として、Ａ／Ｒ管理モジュール、Ａ／Ｐ管理モジュール、人事給与管理モジュール、予算管理モジュール、資産管理モジュール、キャッシュ管理モジュール、在庫管理モジュール、原価管理モジュールなどを含んでいる。仕訳データは、その種類、又は適用された仕訳ルールの特性に応じて、これらのいずれかのモジュールに割り振られ、管理の対象とされる。
　Ａ／Ｒ管理モジュールは、売掛金、未収金などの債権管理を行うモジュールである。例えばＡ／Ｒ管理モジュールは、売上により発生する売掛債権（売掛金など）を回収まで管理する。Ａ／Ｐ管理モジュールは、買掛金、未払金などの債務管理を行うモジュールである。例えばＡ／Ｐ管理モジュールは、商品仕入により発生する買掛債務（買掛金など）を支払実行まで管理する。また、これらアカウントの増減、残高管理はＡＥＴフレームワーク１５により行う。ＡＥＴフレームワーク１５は、ある業務取引（Transaction）を反映したアカウントに対する積み上げ（プラス）又は積み下ろし（マイナス）、及びその明細（Entry）の管理を行うフレームワークである。例えば、在庫管理で商品の入庫数（IN)、出庫数（OUT)、残数（BAL)、夫々の金額、単価（通常移動平均単価）の管理を行う。
　人事給与管理モジュールは、給与、賞与、退職金、手当金、保険金、年金、その他従業員に対して又は従業員のために支払う金銭に関する管理を行うモジュールである。予算管理モジュールは、企業の各種予算に関する管理を行うモジュールである。資産管理モジュールは、企業が保有する各種資産に関する管理を行うモジュールである。キャッシュ管理モジュールは、企業が保有するキャッシュに関する管理を行うモジュールである。在庫管理モジュールは、企業が扱う原材料、製品、商品などの在庫、及び在庫に関する金銭評価を管理するモジュールである。原価管理モジュールは、企業が扱う製品、商品、サービスなどの原価を管理するモジュールである。
　ＡＥＴフレームワーク１５は、集計ルール管理部１６に管理される集計ルールに従って、仕訳データを元帳データに変換する。勘定科目は、例えば国際会計基準ＩＦＲＳでは有形固定資産、投資不動産、無形資産、金融資産など１８項目があり、日本会計基準ではこれよりも多い５０項目がある。ＡＥＴフレームワーク１５は、生成すべき会計データの種類等に基づき生成すべき勘定科目を決定し、仕訳データから当該勘定科目の元帳データを生成する。なお、元帳データは、詳細は省略するが、更に分類され、勘定科目毎集計データとして算出され得る。
　本実施の形態のシステムでは、仕訳データ、元帳データ、及び勘定科目毎集計データが会計データとして算出される。以下では、これらのデータの集合を「多軸構造会計データ」と称する。
　スライサ１７は、会計基準（ＪＧＡＡＰ、ＵＳＧＡＡＰ、ＩＦＲＳ）、会計レベル（組織グループ全体（連結ベース）、サブグループ連結ベース、単体ベースなど）、会計目的（財務会計／管理会計）及び／又は会計通貨（円、ドル、元など）に従って、多軸構造会計データを動的に分配し、各種会計データ又は分析データを作成する。
　一例として、連結会計データ、単体会計データ、及び管理会計のための各種分析データを生成する場合を考える。企業体内の複数組織に関連する元帳データは、連結会計データの生成のためのデータフォルダ（図示せず）に分配・格納され、これに基づき企業体の組織全体（連結ベース）の連結財務諸表が生成される。１つの連結／単体会計データから、国際会計基準に基づく財務諸表と、日本会計基準に基づく財務諸表とを同時に生成することも可能である。また、企業体内の複数組織に関連する元帳データは、単体会計データの生成のためのデータフォルダ（図示せず）にもそれぞれ分配・格納され、各企業の単体の財務諸表も生成される。
　一方、企業体内の一組織のみに関連する元帳データは、単体会計データの生成のためのデータフォルダ（図示せず）にのみ分配・格納され、各企業単体の財務諸表の生成に使用される。
　更に、元帳データは、管理会計のための分析データにも分配される。例えば、商品別売上に関する分析データが生成される場合、スライサ１７は、元帳データの属性データの中から、商品名又は商品分類に関するデータ、及びその商品の売上額に関するデータを抽出し、これを商品別売上表の生成のためのデータフォルダ（図示せず）に分配・格納する。顧客別売上、部門別売上、商品別利益率に関するデータが生成される場合も、同様にして、スライサ１７によるデータの分配がなされる。
　計上管理部１８は、業務イベントデータを仕訳上の処理単位に纏めるため、仕訳ルールと集計ルールを総合的に管理するためのデータ処理を実行する。計上管理部１８は、複数の計上部署を仮想的に生成するとともに、仕訳処理のルールを計上部署毎に管理し、計上部署毎に仕訳パターンを決定する。計上管理部１８は、ある業務イベントデータがどの計上部署に割り当てられるかを決定する。そして、その決定事項に従って、仕訳ルールデータ及び集計ルールデータを生成して、仕訳ルール管理部１４及び集計ルール管理部１６に格納させる。このように、本実施の形態の業務管理システムでは、計上管理部１８において、複数の計上部署における仕訳の取り扱いルール、及び業務イベントデータと計上部署との間の関係を管理する。このように、本実施の形態の業務管理システムは、複数の計上部署を仮想的に生成した後、その計上部署において必要とする会計データの勘定科目が特定されることにより、様々な業務イベントデータのうち、どのデータが必要なデータかが判断される。その判断結果に従い、上述の仕訳ルール及び集計ルールが生成される。
　このように、本実施の形態では、計上管理部１８により、仮想上の計上部署で生成される会計データに基づき、仕訳ルールデータ及び集計データが生成される。このような構成の利点を、以下に説明する。
　一般に、仕訳の元となる業務イベントデータは複数の仕訳データに分割され、更に、１つの仕訳データも更に複数の勘定科目に分割され、更にはある勘定科目が、複数種類の会計データに分配されることがあり得る。例えば、人件費に関する業務イベントデータがある場合、その業務イベントデータに含まれる人件費は直接労務費と間接労務費に分けられ、更に間接労務費が最終製品の労務費、サービスの労務費に分けられる、ということがあり得る。また、１つの仕訳データ又は元帳データが、複数の会計データに分配されるべき場合もある。このように、１つの業務イベントデータを複雑に分岐させる必要がある場合において、業務イベントデータから見て仕訳ルールを生成しようとすると、仕訳ルールが複雑となり、その後のメンテナンスやルールデータの変更が困難なものとなる。このため、本実施の形態では、生成すべき会計データの内容、数、及び種類等から逆算する形で、仕訳ルールデータ及び集計ルールデータを生成する。このため、生成される仕訳ルールや集計ルールが複雑になることを防止しつつも、仕訳ルールや集計ルールのメンテナンスを容易に行うことができる。
　図２は、本実施の形態の業務管理システムのハードウエア構成例を示すブロック図である。仕訳エンジン１２は、一例として、ＣＰＵ１０１、入力部１０２、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）１０３、ＲＯＭ１０４、ＲＡＭ１０５、出力部１０６、及び通信インタフェース１０７を備えている。図２に示す構成要素は、一般的な汎用コンピュータにおいて知られているものと同一のものを採用し得る。ＣＰＵ１０１は、仕訳エンジン１２の仕訳のための各種手順、及びＡＥＴフレームワーク１５の元帳データ生成の手順を、プログラムに従って実行する。ＨＤＤ１０３及び／又はＲＯＭ１０４には、当該プログラムが記憶され、ＣＰＵ１０１に読み出される。入力部１０２からは前述の業務イベントデータを受け付けてＣＰＵ１０１に入力するインタフェースであり、出力部１０６は、生成された仕訳データや元帳データを出力するインタフェースである。通信インタフェース１０７は、外部のサーバ１０８と接続され、必要に応じて生成された各種データを外部のサーバ１０８に出力する。
　次に、図３の機能ブロック図を参照して、仕訳エンジン１２の構成を更に説明する。仕訳エンジン１２は、データ記憶部１１１、ルール入力部１１２、比較部１１３、ルール適用部１１４、データ付加部１１５、及び再配布・按分データ送信部１１６を備える。
　データ記憶部１１１は、入力部１０２から入力された業務イベントデータを、仕訳の実行のために一時記憶するメモリである。ルール入力部１１２は、仕訳ルール管理部１４から仕訳ルールデータの入力を受け付け、比較部１１３に転送するインタフェースである。
　比較部１１３は、データ記憶部１１１に記憶された業務イベントデータと、ルール入力部１１２から入力された仕訳ルールデータとを比較し、当該業務イベントデータに適合する仕訳ルールデータを判定する。適合するルールが検出された場合、その仕訳ルールデータはルール適用部１１４及びデータ付加部１１５に出力される。
　ルール適用部１１４は、比較部１１３から出力された仕訳ルールデータを、データ記憶部１１１に記憶された業務イベントデータに適用して、当該仕訳ルールデータに応じた仕訳を行い、仕訳データを生成する。また、データ付加部１１５は、生成された仕訳データに、適合すると判定された仕訳ルールデータと、元データである業務イベントデータとを付加する（紐付ける）機能を有する。仕訳ルールデータと仕訳データの紐付けは、単に仕訳データのファイルに仕訳ルールデータを格納することによって行われてもよいし、対応する仕訳データと仕訳ルールデータに同一のＩＤを付し、別々のデータベースに格納することによって行われてもよい。
　再配布・按分データ送信部１１６は、一度生成されたルールや元データを付加された仕訳データを、按分データとともに再び入力部１０２に送り返す機能を有する。入力部１０２では、按分データに従ってその仕訳データを分割し、再び仕訳の対象とする。
　次に、この業務管理システムにおける仕訳データの生成の手順を、図４のフローチャートを参照して説明する。
　まず、業務イベントデータが、業務俯瞰図やシナリオチャートから抽出されて業務管理モジュール１０に入力された後、フィルタリングモジュール１１を介して仕訳エンジン１２に入力される（ステップＳ１１）。入力された業務イベントデータは、仕訳エンジン１２内のデータ記憶部１１１に格納される。
　仕訳エンジン１２内の比較部１１３は、データ記憶部１１１に格納された業務イベントデータの属性データを抽出し（ステップＳ１２）、その抽出された属性データに合致する仕訳ルールデータを、ルール入力部１１２から入力された仕訳ルールデータの中から検索する（ステップＳ１３）。合致する仕訳ルールデータが検出された場合（ステップＳ１４のＹｅｓ）、ルール適用部１１４は、その仕訳ルールデータを当該業務イベントデータに適用し、仕訳ルールデータに従って業務イベントデータに対しデータ変換を行い、仕訳データを生成する（ステップＳ１５）。
　続いて、生成された仕訳データに対し、データ付加部１１５が、仕訳の基準とされた仕訳ルールデータ、及び元のデータである業務イベントデータを付加する（紐付ける）（ステップＳ１６）。そして、こうして生成された仕訳データが、更に按分等のため再配布する必要があるか否かが判定される（ステップＳ１７）。再配布が必要な場合、仕訳データは、按分データとともに入力部１０２に再送される（ステップＳ１８）。再配布が必要か否かは、仕訳データに按分の対象となるデータが含まれているか否かを含む、仕訳データに含まれるデータの種類等に基づいて判断される。
　次に、図５のフローチャートを参照して、仕訳データから元帳データを生成する手順を説明する。
　仕訳エンジン１２により仕訳データが生成されると、仕訳データはＡＥＴフレームワーク１５に入力される（ステップＳ２１）。ＡＥＴフレームワーク１５は、入力された仕訳データの属性データを抽出し（ステップＳ２２）、その属性データに合致する集計ルールデータを集計ルール管理部１６の中から検索する（ステップＳ２３）。合致する集計ルールデータが検索されたら（ステップＳ２４のＹｅｓ）、その集計ルールを当該仕訳データに適用し、その仕訳データに基づいて元帳データを生成する（ステップＳ２５）。元帳データが生成されたら、その生成の元となった集計ルールデータと、更にその元である仕訳データに付加されていた仕訳ルールデータ、仕訳データの元のデータである業務イベントデータを元帳データに付加する（紐付ける）（ステップＳ２６）。生成された元帳データはＡＥＴフレームワーク１５から出力され、更に勘定科目毎集計データの生成のために図示しない集計部に出力される（ステップＳ２７）。
　以上説明したように、本実施の形態の業務管理システムによれば、業務イベントデータは仕訳エンジン１２へ入力され、仕訳ルールに基づいて業務イベントデータが仕訳データに変換されるとともに、その仕訳データの仕訳の根拠である仕訳ルール、及び元のデータである業務イベントデータも、仕訳データに付加される。このため、業務管理システムの仕様や会計ルールが変更される場合であっても、業務管理システムのプログラムを変更する必要はなく、多次元仕訳パターンマスタをアップデートすることにより仕訳ルールを書き換えるのみでよい。仕訳ルールデータの変更の経緯が把握されていれば、プログラムの変更の前後でデータの一貫性を維持することができるので、後日におけるデータの検証も容易になる。
　更に、本実施の形態では、このようにして生成された仕訳データが、更にＡＥＴフレームワーク１５に入力され、集計データに基づいて元帳データに変換される。この元帳データへの変換に当たっても、集計データに加え、仕訳データの仕訳の際の仕訳データ、及び元データである業務イベントデータが生成された元帳データに付加される。これにより、元帳データが、どのようなルールに基づいて生成され、元のデータの内容も明確とされるため、後日におけるデータ検証が容易となる。
　また、上述の仕訳ルール、及び集計ルールは、生成したい会計データの種別に従って、計上管理部１８において生成又は編集することができる。例えば、会計ルールが変更になったり、現在取り扱っていない通貨に基づく会計データの生成が必要になったりした場合において、それに応じて仕訳ルール及び集計ルールを多次元仕訳パターンマスタをアップデートすることにより変更することで、容易に会計ルールの変更等に対応することができ、変更の前後でのデータの整合性の検証も容易となる。
　以上、本発明の実施の形態を説明したが、これらの実施の形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施の形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施の形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
１０・・・業務管理モジュール、　１１・・・フィルタリングモジュール、　１２・・・仕訳エンジン、　１３・・・会計管理モジュール、　１４・・・仕訳ルール管理部、　１５・・・ＡＥＴフレームワーク、　１６・・・集計ルール管理部、　１７・・・スライサ、　１８・・・計上管理部

Claims (15)

  1. 　業務イベントデータを入力する入力部と、
    　前記業務イベントデータの仕訳を行うための仕訳ルールを管理する仕訳ルール管理部と、
    　前記仕訳ルールに従って前記業務イベントデータの仕訳を行って仕訳データを生成する仕訳エンジンと、
    　前記仕訳エンジンにより生成された仕訳データに前記仕訳ルールと前記業務イベントデータを紐付けて出力する第１出力部と
    　を備えたことを特徴とする業務管理システム。
  2. 　前記仕訳データに対するデータ処理を行うための集計ルールを管理する集計ルール管理部と、
    　前記集計ルールに従って前記仕訳データのデータ処理を行って元帳データを生成するＡＥＴフレームワークと、
    　前記元帳データに、前記仕訳ルールと前記集計ルールと前記業務イベントデータを紐付けて出力する第２出力部と
    　を更に備えたことを特徴とする、請求項１に記載の業務管理システム。
  3. 　前記元帳データを、複数の会計データに分配するスライサを更に備える、請求項２に記載の業務管理システム。
  4. 　前記スライサは、１つの元帳データを複数の会計データに分配するよう構成された、請求項３に記載の業務管理システム。
  5. 　仮想上の計上部署の各々において取得すべき会計データに基づいて、前記仕訳ルールと前記集計ルールとを決定する計上管理部を更に備える、請求項２に記載の業務管理システム。
  6. 　前記計上管理部は、前記計上部署の各々において取得すべき会計データに含まれる勘定科目に従い、前記仕訳ルールと前記集計ルールとを決定する、請求項５に記載の業務管理システム。
  7. 　前記仕訳エンジンは、前記業務イベントデータの属性データを抽出し、その属性データに合致する前記仕訳ルールを前記業務イベントデータに適用し、前記仕訳ルールに従って前記業務イベントデータに対しデータ変換を行って前記仕訳データを生成する、請求項１に記載の業務管理システム。
  8. 　前記仕訳エンジンは、生成された前記仕訳データを再配布する必要があるか否かを判定し、再配布が必要な場合、前記仕訳データを按分データとともに前記入力部に再送するよう構成される、請求項１に記載の業務管理システム
  9. 　前記仕訳エンジンは、前記再配布が必要か否かを、前記仕訳データに含まれるデータの種類に基づいて判断する、請求項８に記載の業務管理システム。
  10. 　業務イベントデータを入力部からコンピュータに入力するステップと、
    　前記業務イベントデータの仕訳を行うための仕訳ルールに従って前記コンピュータを用いて前記業務イベントデータの仕訳を行って仕訳データを生成するステップと、
    　前記コンピュータにより生成された前記仕訳データに前記仕訳ルールと前記業務イベントデータを紐付けて出力部から出力するステップと
    　を備えたことを特徴とする業務管理方法。 
  11. 　前記コンピュータにより、前記仕訳データに対するデータ処理を行うための集計ルールに従って前記仕訳データのデータ処理を行って元帳データを生成するステップと、
    　前記元帳データに、前記仕訳ルールと前記集計ルールと前記業務イベントデータを紐付けて前記出力部から出力するステップと
    　を更に備えたことを特徴とする、請求項１０に記載の業務管理方法。
  12. 　前記元帳データを、複数の会計データに分配するステップを更に備える、請求項１１に記載の業務管理方法。
  13. 　前記分配するステップは、１つの元帳データを複数の会計データに分配する、請求項１２に記載の業務管理方法。
  14. 　仮想上の計上部署の各々において取得すべき会計データに基づいて、前記仕訳ルールと前記集計ルールとを決定するステップを更に備える、請求項１１に記載の業務管理方法。
  15. 　前記計上部署の各々において取得すべき会計データに含まれる勘定科目に従い、前記仕訳ルールと前記集計ルールとを決定する、請求項１４に記載の業務管理方法。
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