WO2019146118A1 - 会計処理装置、会計処理システム、会計処理方法、会計処理プログラム - Google Patents

会計処理装置、会計処理システム、会計処理方法、会計処理プログラム Download PDF

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WO2019146118A1
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passbook
accounting
reading
accounting processing
reading element
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French (fr)
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森啓太郎
小嶋勇志
Original Assignee
ファーストアカウンティング株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services

Definitions

  • the present invention relates to an accounting processing apparatus, an accounting processing system, an accounting processing method, and an accounting processing program capable of extracting reading elements from image data of a passbook of a financial institution or the like and reading the contents of the passbook.
  • journal element information is extracted as text format data.
  • journals of transactions described in vouchers and similar transactions are extracted with reference to the past history of the registered users, and recommended journals are presented according to the frequency of use.
  • a journal with the largest number of users of all users is presented to the user as a recommended journal.
  • the learning means updates the database used for the journal so that each user consumes more journal results. Optimized.
  • transaction information is digitized by manual input or an OCR device, reasoning from general commerce (general reasoning), from those similar to a journal entry entered in the past
  • general reasoning general commerce
  • reasoning historical reasoning
  • reasoning from accounting events such as accounts receivable and borrowings
  • the journalizing element is extracted from the voucher using the OCR device.
  • the display format of the voucher is various, and it is not easy to enhance the extraction accuracy of the journalizing element.
  • the passbook of financial institutions etc. differs in the form of description depending on the financial institution, and is not stable as the form of presentation of vouchers.
  • the financial institution name etc. is not described in the page, so it is not possible to identify the passbook of which financial institution from text information alone. There is.
  • the present invention has been made to solve such problems, and the object of the present invention is to read the contents of a passbook from the passbook of a financial institution without manual intervention and to select items equivalent to supplementary subjects.
  • the present invention is to provide an accounting processor, an accounting system, an accounting method, and an accounting program that can
  • an accounting processing apparatus capable of reading the contents of a passbook from image data of a passbook, and reading at least a date and an amount from the image data of the passbook.
  • An image analysis unit that extracts an element, and a passbook reading AI that learns to select an auxiliary subject corresponding to the journal element generate passbook read data that selects an auxiliary subject for the read element extracted by the image analysis unit.
  • a passbook reading unit a passbook reading unit.
  • the reading element includes the description form of the passbook, and the description form of the passbook includes at least one of a color in a page of the passbook, a background pattern, a background character, and a layout in the page.
  • the passbook reading unit may generate passbook reading data in which a name of a gold institution corresponding to the supplementary item is selected.
  • the journalizing unit further learns to select the account item corresponding to the reading element, and generates journal data in which the account item for the reading element extracted by the image analysis unit is selected. You may have a part.
  • the above-described accounting processing device may further include a journalizing assistance unit that performs the journalizing by the journalizing unit with reference to the past journalizing data generated by the journalizing unit.
  • the image analysis unit may extract the reading element after converting the file format of the image data of the passbook into a file format suitable for extracting the reading element.
  • the image analysis unit may extract the reading element after performing inclination correction of the image data of the passbook.
  • the above-mentioned accounting processing device, and the image analysis unit may extract the reading element after specifying a portion corresponding to the reading element from the image data of the passbook. .
  • an accounting processing system includes an accounting processor described above, a capture device capable of capturing the passbook as image data, and the accounting processor and a communication network. And an information terminal capable of transmitting image data captured by the capture device to the accounting processing device and capable of receiving passbook read data generated by the accounting processing device.
  • the accounting method is an accounting method capable of reading the contents of a passbook from image data of a passbook, wherein at least a date, an amount, And an image analysis step of extracting a reading element including the description form of the passbook, and the passbook reading AI learned to select an item corresponding to an auxiliary subject corresponding to the reading element, extracted by the image analysis unit And a passbook reading step of generating passbook reading data in which items corresponding to supplementary items for the reading element are selected.
  • the accounting program causes a computer to execute the above-mentioned accounting method.
  • FIG. 1 is a system configuration diagram showing an accounting processing system including an accounting processing device according to an embodiment of the present invention, and the configuration of the embodiment will be described based on the drawing.
  • the accounting system 1 is configured to process each device on the user side and accounting process provider side via the communication network 2 such as the Internet, VPN (Virtual Private Network), etc.
  • the apparatus 10 is connected and configured. Although only one user is shown in FIG. 1 for simplification of the description, the accounting apparatus 10 can be connected to a plurality of users via the communication network 2.
  • the user is, for example, an expert such as a tax accountant and an accountant, or a corporation or an individual who directly performs accounting processing, and has at least a capture device 3 and an information terminal 4.
  • the capture device 3 is an optical device such as a scanner or a camera, for example, and is a device capable of capturing a passbook as image data.
  • the term “passbook” in the present embodiment and claims is, for example, a passbook of a financial institution, and is a booklet in which information of a plurality of transactions is described on each page.
  • the passbook is not limited to a booklet, but includes a bank statement in which a plurality of pieces of transaction information are described in one document.
  • the information terminal 4 is a mobile terminal such as a personal computer (hereinafter referred to as a PC), a smartphone, a tablet PC, and a mobile phone, for example, and is a terminal capable of displaying at least web information.
  • a PC personal computer
  • smartphone a smartphone
  • tablet PC a mobile phone
  • FIG. 1 shows the loading device 3 and the information terminal 4 as separate bodies, the loading device 3 and the information terminal 4 may be integrated as in a portable terminal with a camera.
  • an accounting service provider (hereinafter, also simply referred to as a service provider) is a business that provides accounting services by so-called cloud computing, and is a person who manages the accounting processing apparatus 10.
  • the accounting processing apparatus 10 includes one or more servers (computers) that execute journalizing processing based on a program, and functionally mainly includes an image analysis unit 20 that extracts a reading element from passbook image data, and an account
  • the first journalizing section 21 which selects subjects
  • the second journalizing section 22 (passbook reading section) which selects supplementary subjects
  • the journal history database (hereinafter journal history DB) 23 which stores journal results
  • journals It has the journalization assistance part 24 to assist, and the learning system 25 which produces
  • the image analysis unit 20 has a function of receiving image data of a passbook from a user, performing image processing on the image data, and extracting a read element.
  • the image processing performed by the image analysis unit 20 includes, for example, conversion of file format, inclination correction, specification of a portion corresponding to a reading element, and the like.
  • the conversion of the file format is conversion of the received image data into a file format suitable for extraction of the reading element. For example, when the image data is in the PDF format, it is converted into the JPEG format.
  • the inclination correction is to correct the inclination of the image data in order to make it easy to accurately extract a reading element composed of characters and the like.
  • the identification of the part corresponding to the reading element is to identify the part (letter, number part) corresponding to the reading element from the entire image data and exclude the other part.
  • the reading element includes, for example, a date, a payment amount, a deposit amount, a balance, a customer, a payee, numbers, letters, and figures (for example, logo marks, imprints, and other figures that can identify a company) corresponding thereto.
  • a passbook description format as a reading element, which includes the color in the page, the pattern and characters of the background, the layout in the page, etc., and is different depending on each financial institution.
  • the layout in the page includes, for example, an arrangement of items (date, payment amount, deposit amount, balance, etc.) described in the passbook, arrangement of characters and symbols, font, and the like.
  • the image analysis unit 20 extracts, for example, characters such as "date”, “year”, “month”, “day”, and symbols such as “/” for the date, and the numerical portions before and after or above and below.
  • characters such as "date”, “year”, “month”, “day”, and symbols such as “/” for the date, and the numerical portions before and after or above and below.
  • About the reading element about the amount of money such as payment amount, deposit amount, balance, symbols such as “ ⁇ ” “*” etc., and the numbers before and after the letters such as “amount” “payment” “deposit” “balance” “yen” etc Extract the part.
  • portions corresponding to company names and personal names such as character portions before and after characters such as “Inc.”, “Co., Ltd.” and “(f)”, and half-width katakana notation, are extracted.
  • the front and back and upper and lower character parts of the characters such as “summary” and "memo" are extracted.
  • the reading element is not limited to this, and the numbers, characters, and figures used to extract the reading element are not limited to this. For example, a number (company number, establishment number) set to identify each company may be extracted.
  • the first journalizing unit 21 has a first journalizing AI (Artificial Intelligence) for selecting an account item corresponding to the reading element, and the reading element extracted by the image analyzing unit 20 according to the first journalizing AI Generate the first journal data that selects the account item corresponding to.
  • the first journal AI is an automatic journal AI that is learned in advance by machine learning to select an account item corresponding to a read element in the learning system 25.
  • the second journalizing unit 22 has a second journalizing AI (passbook reading AI) for selecting an auxiliary subject corresponding to the reading element, and the reading extracted by the image analyzing unit 20 by the second journalizing AI
  • the second journalization data (passbook reading data) in which the supplementary item corresponding to the element is selected is generated.
  • the second journal AI is an automatic journal AI which is learned in advance by the learning system 25 to select an auxiliary subject corresponding to the read element by machine learning.
  • the second journal AI is learning to select the name of a financial institution as an auxiliary subject from the passbook image data, and, for example, the color in the page of the passbook, the background pattern, the characters of the background, and Select a financial institution name from the passbook description format such as layout on the page.
  • the supplementary item to be selected by the second journal AI is not limited to this, and, for example, a specific business partner name when the account item becomes an accounts receivable, or a concrete name when the account item becomes the utilities expenses It is also possible to select supplementary items according to the contents of the transaction described in the passbook by learning the various charge items (electricity, water, gas, etc.).
  • the second journalizing unit 22 adds the second journalizing data to the first journalizing data, and transmits the data as a journalizing result to the user's information terminal 4 together with the extracted reading element.
  • the journaling history DB 23 has a function of storing the journaling result transmitted from the second journalizing unit 22 to the user. Therefore, the journaling result is stored in the journaling history DB 23 every time automatic accounting is executed by the accounting processing device 10, and the past journaling result is accumulated as the journaling history.
  • the journalization assisting unit 24 has a function of referring to the past journaling result (journalizing data) accumulated in the journaling history DB 23 and performing the journaling in the first journalizing unit 21 and the second journalizing unit 22. Specifically, the journalization assistant unit 24 narrows down the account items and supplementary subjects to be selected before the journalization in the first journalizing unit 21 and the second journalizing unit 22, and corrects the account subjects and subsidiary subjects selected after the journalizing. Do.
  • the journalizing assistant unit 24 refers to the name of the financial institution selected by the second journalizing AI as the supplementary item of the past journaling result stored in the journalizing history DB 23, a predetermined number of times or more After narrowing down to the selected financial institution name, automatic journaling by the second journal AI may be executed.
  • journalizing assistant unit 24 applies the account items and supplementary items to the first journalizing unit 21 and the second journalizing unit 22 based on the trend of past journaling results stored in the journaling history DB 23. It may be corrected to For example, the first journal AI and the second journal AI output the degree of confidence in the account item and the supplementary item after automatic journalizing, and if the degree of confidence is less than a predetermined value, the journal aiding unit 24. The past similar journal entries are retrieved and corrected to the same account items and subsidiary items as the journal entries.
  • the learning system 25 has a function of learning the first journal AI and the second journal AI described above and supplying the learned AI. Specifically, the learning system 25 performs first learning AI by performing machine learning (so-called deep learning) based on learning data including reading elements included in passbook image data and account items corresponding to the reading elements. Generate Further, the learning system 25 performs machine learning (so-called deep learning) based on learning data including a reading element (for example, a passbook description format) included in passbook image data and an auxiliary subject corresponding to the reading element. , Generate a second journal AI.
  • machine learning for example, a passbook description format
  • the accounting processor 10 configured as described above performs image processing on the image data of the passbook by the image analysis unit 20, extracts a reading element, selects an account item by the first journalizing unit 21, and selects a second journaling.
  • the subsidiary items are selected by the section 22 and the journalized result including these account items and subsidiary items is transmitted to the user.
  • FIG. 2 there is shown a flow chart showing the flow of the automatic journalizing performed by the accounting processing device 10.
  • the accounting processing method of the present embodiment will be described in detail below along the same flow chart.
  • step S1 the image analysis unit 20 of the accounting processing device 10 acquires passbook image data from the user, and performs image processing of the image data (image analysis step).
  • image processing conversion of a file format is performed, inclination correction is performed, and a portion corresponding to a reading element is specified.
  • step S2 the image analysis unit 20 extracts a read element including at least a date, a customer, an amount, a note, and a description format of the passbook from the image data after the image processing (image analysis step).
  • step S3 in the first journalizing unit 21, the first journalizing entry AI selects an account item based on the reading element extracted in step S2, and generates first journalizing data (journalizing process).
  • step S4 in the second journalizing unit 22, the second journal AI selects an auxiliary subject based on the reading element extracted in step S2, and generates second journal data (passbook reading step).
  • step S5 the journalization assisting unit 24 assists the first journaling data and the second journaling data based on the past journaling result stored in the journaling history DB 23 (journalization assisting process). For example, here, based on the tendency of the past journaling result stored in the journaling history DB 23, the account item and the supplementary item are subjected to the after-mentioned correction.
  • step S6 the second journalizing unit generates a journaling result including the first journalizing data and the second journaling data, and transmits it to the user. Further, this journalization result is stored in the journal history DB (journal history storage process), and the routine ends.
  • the image analysis unit 20 extracts the reading element including the description form of the passbook from the image data of the passbook, and the first journalizing unit 21 extracts the account item.
  • the second journalizing unit 22 selects auxiliary items using the respective journals AI and generates journal data. As described above, it is possible to select a financial institution name that can not be selected only by characters and numbers by using the passbook description format as the reading element. Then, the selection of the financial institution name is performed by the second journal AI for the auxiliary subject, and the selection result is input as the auxiliary subject, thereby generating the journalized result input up to the auxiliary subject without requiring a human hand can do.
  • the passbook description format including the color in the passbook page, the background pattern, the background characters, and the layout in the page, which differ depending on the financial institution, and can not be identified by character recognition such as date or amount.
  • the institution name can be identified.
  • the accounting processing apparatus 10 has the first journal AI for selecting the account item separately from the second journal AI for selecting the auxiliary item, so that the automatic journal entry including the auxiliary item is performed. It can be carried out.
  • journalization assistant unit 24 realizes journaling with higher accuracy by assisting the journaling in the first journalizing unit 21 and the second journaling unit 22 based on past journalizing data stored in the journaling history DB 23. can do.
  • the image analysis unit 20 if the file format of the image data is uneven, the extraction accuracy of the reading element is lowered, so the file format of the image data is suitable for the extraction of the reading element before the reading element is extracted. By converting to, it is possible to improve the extraction accuracy of the reading element. Further, by performing the inclination correction of the image data in the image analysis unit 20, the extraction accuracy of the reading element can be further improved. Then, in the image analysis unit 20, after the portion corresponding to the reading element is specified from the image data, by extracting the reading element, it is possible to reduce the number of extraction steps of the reading element and efficiently extract the reading element. Can. By performing each image processing in this manner, the reading element can be extracted accurately and efficiently, and the accuracy of the automatic journaling in the first journalizing unit 21 and the second journaling unit 22 can also be improved.
  • the accounting processing apparatus 10 can read the contents of the passbook and select the item corresponding to the supplementary item without manual operation.
  • journal aid is provided by the auxiliary unit 24, the timing of the journal aid is not limited to this.
  • journal aid may be performed prior to journaling in the first journal and the second journal.
  • the accounting processing apparatus 10 of the above embodiment journals accounts and supplementary items from the image data of the passbook
  • the accounting processing apparatus of the present invention reads the contents of the passbook and does not perform journaling. It may be an accounting processor that only outputs items (financial institution name etc.) corresponding to the subject.

Abstract

会計処理装置１０は、通帳の画像データから少なくとも日付、金額含む読取要素を抽出する画像解析部２０と、読取要素に対応した勘定科目を選定することを学習した第１の仕訳ＡＩにより、画像解析部２０により抽出された読取要素に対する勘定科目を選定する第１の仕訳部２１と、読取要素に対応した補助科目を選定することを学習した第２の仕訳ＡＩにより、画像解析部２０により抽出された仕訳要素に対する補助科目を選定する第２の仕訳部２２と、を備える。

Description

会計処理装置、会計処理システム、会計処理方法、会計処理プログラム
　本発明は金融機関等の通帳の画像データから読取要素を抽出して通帳の内容の読み取りが可能な会計処理装置、会計処理システム、会計処理方法、会計処理プログラムに関する。
　従来、証憑の会計処理として、税理士や会計士、簿記担当者が証憑に記載の情報を一件一件読み取り、例えば日付、取引先、金額等の仕訳要素を帳簿に入力し、当該仕訳要素に対応した勘定科目を経験的に判断して仕訳の入力を行っていた。
　このように、証憑を人間が一件一件読み取って仕訳を行うのでは作業効率が悪い上、仕訳の精度は担当者の経験に依存するところが大きく、仕訳の精度にばらつきが生じるという問題があった。
　そこで、ＯＣＲ（Optical Character Reader）装置を用いて、証憑の内容を電子データとして読み取り、インターネットを介して仕訳解析センターシステムに送信するだけで、その証憑に示される簿記上の取引についての仕訳の結果をユーザが参照することが可能となるいわゆるクラウド型の会計処理システムが開発されている（特許文献１、２参照）。
　詳しくは、特許文献１に記載された技術では、携帯端末等で撮影した証憑データを仕訳要素抽出手段によって解析して仕訳要素情報をテキスト形式のデータとして抽出している。そして、会計ソフトを所有する登録ユーザについては、当該登録ユーザの過去履歴を参照して証憑記載の取引と類似取引の仕訳を抽出し、その使用頻度に応じて推奨仕訳を提示する。一方、非登録ユーザについては全ユーザ（全国多数の個人や企業）の使用人数が一番多い仕訳を推奨仕訳としてユーザに提示する。また、当該特許文献１では、新たな仕訳が生じたり、ユーザ側で仕訳を修正したりした場合には、学習手段により仕訳に用いるデータベースを更新することで、各ユーザが使い込むほど仕訳の結果が最適化される。
　また、特許文献２に記載された技術では、手入力またはＯＣＲ装置により取引の情報を電子化し、一般的な商取引からの推論（一般推論）、過去に入力した仕訳に類似しているものからの推論（履歴推論）、売掛金や借入金などの事前に発生した会計事象からの推論（消込推論）の３つの推論によって仕訳を行っている。
特開２０１４－２３５４８４号公報 特開２００７－３０４６４３号公報
　上記特許文献１、２では、ＯＣＲ装置を用いて証憑から仕訳要素を抽出しているが、証憑の表示形式は様々であり、仕訳要素の抽出精度を高くすることは容易ではない。
　特に、金融機関等の通帳は金融機関によって記載形式が異なっており、証憑の表示形式として安定していない。また、通帳の内容を読み取るため通帳の各ページをスキャンしたとしても、ページ内に金融機関名等は記載されていないため、文字情報のみからではどの金融機関の通帳であるかを特定できないという問題がある。
　また、金融機関名は勘定科目ではなく、補助科目に入力する場合が多く、特許文献１、２のように勘定科目を選定する自動仕訳では対応できない。
　従って、通帳の内容を読み取って補助科目に金融機関名等を入力する場合は、未だ人手により通帳を見て手入力する必要があり、作業効率が悪いままである。
　本発明はこのような問題点を解決するためになされたもので、その目的とするところは、金融機関の通帳から人手によらず通帳の内容を読み取って補助科目に相当する事項を選定することのできる会計処理装置、会計処理システム、会計処理方法、会計処理プログラムを提供することにある。
　上記した目的を達成するために、本発明に係る会計処理装置は、通帳の画像データから通帳の内容の読取が可能な会計処理装置であって、通帳の画像データから少なくとも日付、金額を含む読取要素を抽出する画像解析部と、前記仕訳要素に対応した補助科目を選定することを学習した通帳読取ＡＩによって、前記画像解析部により抽出された読取要素に対する補助科目を選定した通帳読取データを生成する通帳読取部と、を備える。
　上述の会計処理装置において、前記読取要素として前記通帳の記載形式を含み、当該通帳の記載形式として、前記通帳のページ内の色、背景の模様、背景の文字、及びページ内のレイアウトの少なくともいずれかを含み、前記通帳読取部は前記補助科目に相当する金機関名を選定した通帳読取データを生成してよい。
　上述の会計処理装置において、さらに、前記読取要素に対応した勘定科目を選定することを学習した仕訳ＡＩによって、前記画像解析部により抽出された読取要素に対する勘定科目を選定した仕訳データを生成する仕訳部を有してもよい。
　また、上述の会計処理装置において、前記仕訳部により生成された過去の仕訳データを参照して前記仕訳部による仕訳を行う仕訳補助部を備えてもよい。
　また、上述の会計処理装置において、前記画像解析部は、前記通帳の画像データのファイル形式を読取要素の抽出に適したファイル形式に変換した上で、前記読取要素を抽出してもよい。
　また、上述の会計処理装置において、前記画像解析部は、前記通帳の画像データの傾き補正を行った上で、前記読取要素を抽出してもよい。
　本発明に係る会計処理システムは、上述の会計処理装置と、前記画像解析部は、前記通帳の画像データから前記読取要素に対応する部分を特定した上で、前記読取要素を抽出してもよい。
　また、上記した目的を達成するために、本発明に係る会計処理システムは、上述の会計処理装置と、前記通帳を画像データとして取り込み可能な取込装置と、前記会計処理装置と通信網を介して接続され、前記取込装置により取り込んだ画像データを前記会計処理装置に送信可能であるとともに、前記会計処理装置にて生成された通帳読取データを受信可能な情報端末とを備える。
　また、上記した目的を達成するために、本発明に係る会計処理方法は、通帳の画像データから通帳の内容の読み取りが可能な会計処理方法であって、通帳の画像データから少なくとも日付、金額、及び前記通帳の記載形式を含む読取要素を抽出する画像解析工程と、前記読取要素に対応した補助科目に相当する事項を選定することを学習した通帳読取ＡＩによって、前記画像解析部により抽出された読取要素に対する補助科目に相当する事項を選定した通帳読取データを生成する通帳読取工程と、を備える。
　また、上記した目的を達成するために、会計処理プログラムでは、コンピュータに、上述の会計処理方法を実行させる。
　上記手段を用いる本発明によれば、金融機関の通帳から人手によらず通帳の内容を読み取って補助科目に相当する事項を選定することができる。
本発明の一実施形態に係る会計処理装置を含む会計処理システムを示したシステム構成図である。 会計処理装置において実行される自動仕訳の流れを示したフローチャートである。
　以下、本発明の一実施形態を図面に基づき説明する。
　図１は本発明の一実施形態に係る会計処理装置を含む会計処理システムを示したシステム構成図であり、同図に基づき本実施形態の構成について説明する。
　図１に示すように、本実施形態に係る会計処理システム１は、インターネット、ＶＰＮ（Virtual Private Network）等の通信網２を介して、ユーザ側の各装置と会計処理サービス提供者側の会計処理装置１０とが接続されて構成されている。なお、説明の簡略化のため図１では一人のユーザのみを示しているが、会計処理装置１０は通信網２を介して複数のユーザと接続可能である。
　ユーザは、例えば税理士及び会計士等の専門家であったり、直接会計処理を行う法人や個人等であり、少なくとも取込装置３と情報端末４を有している。
　取込装置３は、例えばスキャナ又はカメラ等の光学機器であり、通帳を画像データとして取り込める装置である。なお、本実施形態及び特許請求の範囲における「通帳」という文言は、例えば金融機関の通帳であり、複数の取引の情報が各頁に記載されている冊子である。なお、当該通帳は、冊子に限らず、銀行取引明細書のように１枚の書面に複数の取引情報が記載されているもの含まれる。
　情報端末４は、例えばパーソナルコンピュータ（以下、ＰＣという）や、スマートフォン、タブレットＰＣ、及び携帯電話のような携帯端末であり、少なくともｗｅｂ情報を表示可能な端末である。
　ユーザは、取込装置３により証憑の画像データを取得して、情報端末４により会計処理装置１０に送信可能であるとともに、会計処理装置１０からの情報を受信可能である。なお、図１では取込装置３と情報端末４とが別体のように示しているが、カメラ付きの携帯端末のように取込装置３と情報端末４とが一体であってもよい。
　一方、会計処理サービス提供者（以下、単にサービス提供者ともいう）は、いわゆるクラウドコンピューティングにより会計処理サービスを提供する事業者であり、会計処理装置１０を管理する者である。
　会計処理装置１０は、プログラムに基づき仕訳処理を実行する１又は複数のサーバ（コンピュータ）を有し、機能的には主に、通帳の画像データから読取要素を抽出する画像解析部２０と、勘定科目を選定する第１の仕訳部２１と、補助科目を選定する第２の仕訳部２２（通帳読取部）と、仕訳結果を保存する仕訳履歴データベース（以下、仕訳履歴ＤＢ）２３と、仕訳を補助する仕訳補助部２４と、仕訳ＡＩを生成する学習システム２５と、を有している。
　画像解析部２０は、ユーザから通帳の画像データを受信し、当該画像データを画像処理した上で、読取要素の抽出を行う機能を有している。
　画像解析部２０が行う画像処理としては、例えば、ファイル形式の変換、傾き補正、読取要素に対応する部分の特定、等がある。ファイル形式の変換は、受信した画像データを読取要素の抽出に適したファイル形式に変換することであり、例えば画像データがＰＤＦ形式であった場合にＪＰＥＧ形式に変換する。傾き補正は、文字等からなる読取要素を正確に抽出しやすくするため、画像データの傾きを補正することである。読取要素に対応する部分の特定は、画像データ全体の中から読取要素に該当する部分（文字、数字部分）を特定して、他の部分については排除することである。
　読取要素としては、例えば日付、支払金額、預り金額、残高、取引先、摘要、これらに対応する数字、文字、図形（例えばロゴマーク、印影、その他企業を特定可能な図柄）がある。また、読取要素として通帳の記載形式があり、これはページ内の色や、背景の模様や文字、ページ内のレイアウト等が含まれ、各金融機関によって異なるものである。ページ内のレイアウトとしては、例えば通帳に記載される項目（日付、支払金額、預り金額、残高、等）の配列や、文字や記号の配置やフォント等が含まれる。
　そして、画像解析部２０は、例えば日付については、「日付」「年」「月」「日」等の文字や「／」等の記号の前後や上下の数字部分を抽出する。支払金額、預り金額、残高等の金額に関する読取要素については、「￥」「＊」等の記号や「金額」「支払」「預り」「残高」「円」等の文字の前後や上下の数字部分を抽出する。また、取引先については、「株式会社」「（株）」「（カ）」等の文字の前後の文字部分や、半角カタカナの表記等、会社名や個人名に対応する部分を抽出する。摘要については、「摘要」「メモ」等の文字の前後や上下の文字部分を抽出する。
　ここで、取引先については、図示しないが予め企業情報を記憶した企業情報ＤＢより検索して、又はインターネットに公開されている情報を検索することで、カタカナ表記の取引先名から正式な表記の会社名や個人名を取得してもよい。
　なお、読取要素はこれに限られるものではなく、また読取要素の抽出に用いる数字、文字、図形もこれに限られるものではない。例えば、各企業を特定するために設定された番号（法人番号、事業所番号）を抽出してもよい。
　第１の仕訳部２１は、読取要素に対応した勘定科目を選定する第１の仕訳ＡＩ（Artificial Intelligence）を有しており、当該第１の仕訳ＡＩにより画像解析部２０により抽出された読取要素に対応する勘定科目を選定した第１の仕訳データを生成する。当該第１の仕訳ＡＩは学習システム２５において、予め機械学習により読取要素に対応する勘定科目を選定することを学習した自動仕訳のＡＩである。
　第２の仕訳部２２は、読取要素に対応した補助科目を選定する第２の仕訳ＡＩ（通帳読取ＡＩ）を有しており、当該第２の仕訳ＡＩにより画像解析部２０により抽出された読取要素に対応する補助科目を選定した第２の仕訳データ（通帳読取データ）を生成する。
　当該第２の仕訳ＡＩは学習システム２５において、予め機械学習により読取要素に対応する補助科目を選定することを学習した自動仕訳ＡＩである。具体的には第２の仕訳ＡＩは、通帳の画像データから補助科目としての金融機関名を選定することを学習しており、例えば通帳のページ内の色、背景の模様、背景の文字、及びページ内のレイアウト等の通帳の記載形式から金融機関名を選定する。なお、第２の仕訳ＡＩにより選定する補助科目はこれに限られるものではなく、例えば勘定科目が売掛金となる場合の具体的な取引先名や、勘定科目が水道光熱費となる場合の具体的な料金項目（電気代、水道代、ガス代、等）、学習により通帳記載の取引内容に応じた補助科目を選定することも可能である。
　そして、第２の仕訳部２２は、第１の仕訳データに第２の仕訳データを加え、抽出した読取要素と共に、仕訳結果としてユーザの情報端末４に送信する。
　仕訳履歴ＤＢ２３は、第２の仕訳部２２からユーザに送信される仕訳結果を保存する機能を有している。従って、仕訳履歴ＤＢ２３には、会計処理装置１０による自動仕訳を実行する毎に仕訳結果が保存され、仕訳履歴として過去の仕訳結果が蓄積されている。
　仕訳補助部２４は、仕訳履歴ＤＢ２３に蓄積されている過去の仕訳結果（仕訳データ）を参照し、第１の仕訳部２１及び第２の仕訳部２２における仕訳を行う機能を有している。詳しくは、仕訳補助部２４は、第１の仕訳部２１及び第２の仕訳部２２における仕訳前に選定すべき勘定科目及び補助科目を絞り込んだり、仕訳後に選定された勘定科目及び補助科目を修正したりする。
　例えば、仕訳補助部２４は、第２の仕訳部２２に対して、第２の仕訳ＡＩが選定する金融機関名を、仕訳履歴ＤＢ２３に保存されている過去の仕訳結果の補助科目として所定回数以上選定された金融機関名に絞り込んだ上で、第２の仕訳ＡＩによる自動仕訳を実行してもよい。
　また仕訳補助部２４は、第１の仕訳部２１及び第２の仕訳部２２に対して、仕訳履歴ＤＢ２３に保存されている過去の仕訳結果の傾向に基づいて、勘定科目及び補助科目を事後的に修正してもよい。例えば、第１の仕訳ＡＩ及び第２の仕訳ＡＩは自動仕訳後の勘定科目及び補助科目における信頼度を出力し、当該信頼度が所定値以下の低信頼度である場合には、仕訳補助部２４により、過去の近似した仕訳を検索して、その仕訳と同様の勘定科目及び補助科目に修正する。
　学習システム２５は、上述した第１の仕訳ＡＩ及び第２の仕訳ＡＩを学習させ、学習済みのＡＩを供給する機能を有している。詳しくは、学習システム２５は、通帳の画像データに含まれる読取要素と、当該読取要素に対応する勘定科目からなる学習用データに基づき機械学習（いわゆるディープラーニング）させることで、第１の仕訳ＡＩを生成する。また、学習システム２５は、通帳の画像データに含まれる読取要素（例えば通帳の記載形式）と、当該読取要素に対応する補助科目からなる学習用データに基づき機械学習（いわゆるディープラーニング）させることで、第２の仕訳ＡＩを生成する。
　このように構成された会計処理装置１０は、画像解析部２０により通帳の画像データを画像処理した上で読取要素を抽出し、第１の仕訳部２１により勘定科目を選定し、第２の仕訳部２２により補助科目を選定し、これら勘定科目及び補助科目を含んだ仕訳結果をユーザに送信する。
　ここで図２を参照すると、会計処理装置１０により実行される自動仕訳の流れを示したフローチャートが示されており、以下同フローチャートに沿って、本実施形態の会計処理方法について詳しく説明する。
　まず、ステップＳ１として、会計処理装置１０の画像解析部２０は、ユーザから通帳の画像データを取得し、当該画像データの画像処理を行う（画像解析工程）。具体的な画像処理としては、ファイル形式の変換を行い、傾き補正をし、読取要素に対応する部分を特定する。
　そしてステップＳ２において、画像解析部２０は、画像処理後の画像データから少なくとも日付、取引先、金額、摘要、及び前記通帳の記載形式を含む読取要素を抽出する（画像解析工程）。
　ステップＳ３では、第１の仕訳部２１において、第１の仕訳ＡＩが上記ステップＳ２で抽出された読取要素に基づき勘定科目を選定して、第１の仕訳データを生成する（仕訳工程）。
　ステップＳ４では、第２の仕訳部２２において、第２の仕訳ＡＩが上記ステップＳ２で抽出された読取要素に基づき補助科目を選定して、第２の仕訳データを生成する（通帳読取工程）。
　また、ステップＳ５において、仕訳補助部２４は、第１の仕訳データ及び第２の仕訳データに対して、仕訳履歴ＤＢ２３に保存されている過去の仕訳結果に基づく補助を行う（仕訳補助工程）。例えば、ここでは仕訳履歴ＤＢ２３に保存されている過去の仕訳結果の傾向に基づいて、勘定科目及び補助科目の事後的な修正を行う。
　そして、ステップＳ６では、第２の仕訳部において、第１の仕訳データと第２の仕訳データを含めた仕訳結果を生成してユーザに送信する。また、この仕訳結果は仕訳履歴ＤＢに保存され（仕訳履歴保存工程）、当該ルーチンを終了する。
　以上のように、本実施形態における会計処理システム１では、画像解析部２０において、通帳の画像データから通帳の記載形式を含めた読取要素を抽出し、第１の仕訳部２１にて勘定科目を、第２の仕訳部２２にて補助科目を、それぞれの仕訳ＡＩを用いて選定して仕訳データを生成している。このように、通帳の記載形式も含めて読取要素とすることで、文字や数字のみでは選定することのできない金融機関名を選定可能となる。そして、この金融機関名の選定を、補助科目用の第２の仕訳ＡＩにより行い、選定結果を補助科目として入力することで、人手を必要とすることなく補助科目まで入力された仕訳結果を生成することができる。
　特に金融機関ごとに異なる、通帳のページ内の色、背景の模様、背景の文字、及びページ内のレイアウトのいずれかを含む通帳の記載形式から、日付や金額等の文字認識だけでは特定できない金融機関名を特定することができる。
　また、会計処理装置１０は、補助科目の選定を行う第２の仕訳ＡＩとは別に、勘定科目の選定を行う第１の仕訳ＡＩを有していることで、補助科目を含んだ自動仕訳を行うことができる。
　さらに、仕訳補助部２４が、仕訳履歴ＤＢ２３に保存された過去の仕訳データに基づき、第１の仕訳部２１や第２の仕訳部２２における仕訳を補助することで、より精度の高い仕訳を実現することができる。
　また、画像解析部２０において、画像データのファイル形式にばらつきがあると読取要素の抽出精度が低下するため、読取要素の抽出前に、画像データのファイル形式を読取要素の抽出に適したファイル形式に変換することで、読取要素の抽出精度を向上させることができる。また、画像解析部２０において、画像データの傾き補正を行うことで、読取要素の抽出精度をさらに向上させることができる。そして、画像解析部２０において、画像データから読取要素に対応する部分を特定した上で、読取要素を抽出することで、読取要素の抽出の工数を削減でき、効率よく読取要素の抽出を行うことができる。このように各画像処理を行うことで、正確且つ効率的に読取要素を抽出でき、第１の仕訳部２１、第２の仕訳部２２における自動仕訳の精度も向上させることができる。
　以上のことから、本実施形態に係る会計処理装置１０は、人手によらず通帳の内容を読み取って補助科目に相当する事項を選定することができる。
　以上で本発明の実施形態の説明を終えるが、本発明の態様はこの実施形態に限定されるものではない。
　例えば、上記実施形態では、図２のフローチャートにおいては、第１の仕訳部２１において勘定科目を選定し（ステップＳ３）、第２の仕訳部２２において補助科目を選定した後に（ステップＳ４）、仕訳補助部２４による仕訳補助を行っているが、仕訳補助を行うタイミングはこれに限られるものではない。例えば仕訳補助を、第１の仕訳部及び第２の仕訳部での仕訳よりも前に行ってもよい。
　また、上記実施形態の会計処理装置１０は、通帳の画像データから勘定科目及び補助科目を仕訳しているが、例えば本発明の会計処理装置は、仕訳を行わず、通帳の内容を読み取って補助科目に相当する事項（金融機関名等）を出力するだけの会計処理装置であってもよい。
　１　会計処理システム
　２　通信網
　３　取込装置
　４　情報端末
　１０　会計処理装置
　２０　読取要素解析部
　２１　第１の仕訳部
　２２　第２の仕訳部
　２３　仕訳履歴データベース
　２４　仕訳補助部
　２５　学習システム

Claims (10)

  1. 　通帳の画像データから通帳の内容の読み取りが可能な会計処理装置であって、
    　通帳の画像データから少なくとも日付、金額を含む読取要素を抽出する画像解析部と、
    　前記読取要素に対応した補助科目に相当する事項を選定することを学習した通帳読取ＡＩによって、前記画像解析部により抽出された読取要素に対する補助科目に相当する事項を選定した通帳読取データを生成する通帳読取部と、
    を備える会計処理装置。
  2. 　前記読取要素として前記通帳の記載形式を含み、当該通帳の記載形式として、前記通帳のページ内の色、背景の模様、背景の文字、及びページ内のレイアウトの少なくともいずれかを含み、
    　前記通帳読取部は前記補助科目に相当する金機関名を選定した通帳読取データを生成する請求項１記載の会計処理装置。
  3. 　さらに、前記読取要素に対応した勘定科目を選定することを学習した仕訳ＡＩによって、前記画像解析部により抽出された読取要素に対する勘定科目を選定した仕訳データを生成する仕訳部を有する請求項１又は２記載の会計処理装置。
  4. 　前記仕訳部により生成された過去の仕訳データを参照して前記仕訳部による仕訳を行う仕訳補助部と、
    を備える請求項３記載の会計処理装置。
  5. 　前記画像解析部は、前記通帳の画像データのファイル形式を読取要素の抽出に適したファイル形式に変換した上で、前記読取要素を抽出する請求項１から４のいずれか一項に記載の会計処理装置。
  6. 　前記画像解析部は、前記通帳の画像データの傾き補正を行った上で、前記読取要素を抽出する請求項１から５のいずれか一項に記載の会計処理装置。
  7. 　前記画像解析部は、前記通帳の画像データから前記読取要素に対応する部分を特定した上で、前記読取要素を抽出する請求項１から６のいずれか一項に記載の会計処理装置。
  8. 　請求項１から７のいずれか一項に記載の会計処理装置と、
    　前記通帳を画像データとして取り込み可能な取込装置と、
    　前記会計処理装置と通信網を介して接続され、前記取込装置により取り込んだ画像データを前記会計処理装置に送信可能であるとともに、前記会計処理装置にて生成された通帳読取データを受信可能な情報端末とを備える会計処理システム。
  9. 　通帳の画像データから通帳の内容の読み取りが可能な会計処理方法であって、
    　通帳の画像データから少なくとも日付、金額、読取要素を抽出する画像解析工程と、
    　前記読取要素に対応した補助科目に相当する事項を選定することを学習した通帳読取ＡＩによって、前記画像解析部により抽出された読取要素に対する補助科目に相当する事項を選定した通帳読取データを生成する通帳読取工程と、
    を備える会計処理方法。
  10. 　コンピュータに、請求項９に記載の会計処理方法を実行させるための会計処理プログラム。
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