JP6165957B1 - 会計処理装置、会計処理システム、会計処理方法、及び会計処理プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
また、特に画像解析により抽出した仕訳要素(未整形データ)は、データ付与部12により仕訳要素に応じた分類情報を付与することで、仕訳要素の情報の確度が向上し、その後仕訳判定部14における仕訳精度を向上させることができる。
2 読取装置
3 情報端末
11 画像解析部
12 データ付与部
13 数値化・ベクトル化部
14 仕訳判定部
15 誤判定検知部
16 分類DB群
Claims (22)
- 自動仕訳を行う会計処理装置であって、
証憑の画像データから少なくとも日付、取引先、金額、摘要、及び前記証憑の少なくとも大きさ、色を含む外観を含む仕訳要素を抽出する画像解析部と、
予め機械学習により前記仕訳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仕訳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判定部と、
を備える会計処理装置。 - 自動仕訳を行う会計処理装置であって、
証憑の画像データから少なくとも日付、取引先、金額、摘要、及び前記証憑に記載の図形を含む仕訳要素を抽出する画像解析部と、
予め機械学習により前記仕訳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仕訳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判定部と、
を備える会計処理装置。 - さらに、少なくとも前記仕訳要素の日付に対応した日付データベース、前記仕訳要素の取引先に対応した取引先データベース、前記仕訳要素の摘要に対応した摘要データベースのいずれかを含む、各仕訳要素に対応して設定された分類情報を記憶する1又は複数の分類データベースと、
前記画像解析部により抽出された仕訳要素に対して、前記分類データベースから当該仕訳要素に対応した1又は複数の分類情報を付与して前記仕訳判定部に送るデータ付与部と、を備える請求項1又は2記載の会計処理装置。 - 前記データ付与部は、前記仕訳要素の金額に対しては金額の大小に応じて段階的に区分けした分類を付与する請求項3に記載の会計処理装置。
- さらに、前記画像解析部により抽出された仕訳要素を、数値化及びベクトル化して、前記仕訳判定部に送る数値化・ベクトル化部を備える請求項1から4のいずれか一項に記載の会計処理装置。
- さらに、前記仕訳判定部により生成された仕訳データについて、仕訳内容の誤判定を検出する誤判定検知部を備える請求項1から5のいずれか一項に記載の会計処理装置。
- 前記仕訳要素としては取引元に関する情報も含まれ、
前記仕訳AIは、予め機械学習により前記取引元を含む仕訳要素に対して、勘定科目を選定する仕訳を学習している請求項1から6のいずれか一項に記載の会計処理装置。 - 前記画像解析部は証憑に記載の企業を特定するために設定された番号からも仕訳要素を抽出し、
前記分類データベースには、企業を特定するために設定された番号に基づく分類情報が記憶されており、
前記データ付与部は、前記企業を特定するために設定された番号の仕訳要素について、前記分類データベースから該当する企業を特定するために設定された番号を検出して、当該企業を特定するために設定された番号に応じた分類情報を付与する請求項3に記載の会計処理装置。 - 前記仕訳判定部は、前記予め機械学習により前記仕訳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の仕訳傾向から、勘定科目ごとに当該勘定科目の選定に必要な仕訳要素を判断基準として設定し、前記仕訳要素に対して、前記設定された判断基準に基づいて勘定科目を選定して仕訳データを生成する請求項1から8のいずれか一項に記載の会計処理装置。
- 請求項1から9のいずれか一項に記載の会計処理装置と、
前記証憑を画像データとして読み取り可能な読取装置と、
前記会計処理装置と通信網を介して接続され、前記読取装置により読み取った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仕訳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。 - 前記情報端末は、受信した仕訳データを修正し、修正した仕訳データを前記会計処理装置にフィードバック可能であり、
前記会計処理装置の前記仕訳判定部は、フィードバックされた修正した仕訳データに基づき前記仕訳AIをさらに学習させる請求項10記載の会計処理システム。 - 前記会計処理装置には複数の情報端末が前記通信網を介して接続されており、
前記修正した仕訳データをフィードバック可能な情報端末は、特定の情報端末に限定されている請求項11記載の会計処理システム。 - コンピュータにより自動仕訳を行う会計処理方法であって、
証憑の画像データから少なくとも日付、取引先、金額、摘要、及び前記証憑の少なくとも大きさ、色を含む外観を含む仕訳要素を抽出する画像解析工程と、
予め機械学習により前記仕訳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、前記画像解析工程にて抽出された仕訳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判定工程と、
を備える会計処理方法。 - コンピュータにより自動仕訳を行う会計処理方法であって、
証憑の画像データから少なくとも日付、取引先、金額、摘要、及び前記証憑に記載の図形を含む仕訳要素を抽出する画像解析工程と、
予め機械学習により前記仕訳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、前記画像解析工程にて抽出された仕訳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判定工程と、
を備える会計処理方法。 - さらに、前記画像解析工程にて抽出された仕訳要素に対して、少なくとも前記仕訳要素の日付に対応した日付データベース、前記仕訳要素の取引先に対応した取引先データベース、前記仕訳要素の摘要に対応した摘要データベースのいずれかを含む、各仕訳要素に対応して設定された分類情報を記憶する1又は複数の分類データベースから、前記仕訳要素に対応した1又は複数の分類情報を付与するデータ付与工程を備える請求項13又は14に記載の会計処理方法。
- 前記データ付与工程では、前記仕訳要素の金額に対しては金額の大小に応じて段階的に区分けした分類を付与する請求項15に記載の会計処理方法。
- さらに、前記画像解析工程にて抽出された仕訳要素を、数値化及びベクトル化して、前記仕訳判定工程に進む数値化・ベクトル化工程を備える請求項13から16のいずれか一項に記載の会計処理方法。
- さらに、前記仕訳判定工程にて生成された仕訳データについて、仕訳内容の誤判定を検出する誤判定検知工程を備える請求項13から17のいずれか一項に記載の会計処理方法。
- 前記仕訳要素としては取引元に関する情報も含まれ、
前記仕訳AIは、予め機械学習により前記取引元を含む仕訳要素に対して、勘定科目を選定する仕訳を学習している請求項13から18のいずれか一項に記載の会計処理方法。 - 前記画像解析工程では証憑に記載の企業を特定するために設定された番号からも仕訳要素を抽出し、
前記分類データベースには、企業を特定するために設定された番号に基づく分類情報が記憶されており、
前記データ付与工程では、前記企業を特定するために設定された番号の仕訳要素について、前記分類データベースから該当する企業を特定するために設定された番号を検出して、当該企業を特定するために設定された番号に応じた分類情報を付与する請求項15に記載の会計処理方法。 - 前記仕訳判定工程では、前記予め機械学習により前記仕訳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の仕訳傾向から、勘定科目ごとに当該勘定科目の選定に必要な仕訳要素を判断基準として設定し、前記仕訳要素に対して、前記設定された判断基準に基づいて勘定科目を選定して仕訳データを生成する請求項13から20のいずれか一項に記載の会計処理方法。
- コンピュータに、請求項13から21のいずれか一項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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