JP6263831B1 - Accounting system and accounting method - Google Patents

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Abstract

高精度の自動仕訳を行う会計処理システム、及び該会計処理システムを活用する会計処理方法を提供する。証憑の画像データから金額、並びに、取引先及び摘要の少なくとも一方を含む仕訳要素を抽出する証憑入力部１１と、仕訳要素に対する勘定科目を選定した仕訳データを出力する仕訳判定部１２とを備え、仕訳判定部１２は、機械学習により仕訳要素と勘定科目との対応を学習した結果に基づいて仕訳データを生成する仕訳ＡＩ１２１と、設定されたルールに基づいて仕訳データを生成する仕訳ＡＩ補助システム１２２とを備える会計処理システム１を提供する。簿記的に複数のものが許容される場合に、仕訳ＡＩ１２１では信頼度が低い仕訳について仕訳ＡＩ補助システム１２２によって高精度化される。【選択図】図１An accounting processing system that performs automatic journaling with high accuracy and an accounting processing method that uses the accounting processing system are provided. A voucher input unit 11 for extracting a journal element including at least one of an amount, a business partner and a description from image data of the voucher, and a journal determination unit 12 for outputting journal data in which an account item for the journal element is selected, The journal determination unit 12 generates a journal AI 121 that generates journal data based on a result of learning the correspondence between journal elements and account items by machine learning, and a journal AI auxiliary system 122 that generates journal data based on a set rule. An accounting processing system 1 is provided. When a plurality of bookkeeping items are allowed, the journal entry AI 121 increases the accuracy of the journal entries with low reliability by the journal entry AI auxiliary system 122. [Selection] Figure 1

Description

本発明は、証憑の画像データを取り込んで自動的に仕訳を行う会計処理システム、及び該会計処理システムを活用する会計処理方法に関する。   The present invention relates to an accounting processing system that takes in image data of a voucher and automatically makes a journal, and an accounting processing method that uses the accounting processing system.

貸借対照表、損益計算書等の会計帳票の作成は、いわゆる会計ソフトウェアに勘定科目及び金額を含む仕訳情報を各々の証憑毎に入力して行われていた。ここで、各々の証憑についての仕訳情報は、担当者が各々の証憑に基づいて判断し、入力していることが多かった。しかし、入力に要する時間が大きく、作業効率が悪くなってしまうという問題があった。   Accounting forms such as balance sheets and profit and loss statements were created by inputting journal information including account items and amounts into so-called accounting software for each voucher. Here, in many cases, journal information about each voucher is input based on the person in charge judging based on each voucher. However, there is a problem that the time required for input is large and the work efficiency is deteriorated.

そこで、証憑を光学的に読取って電子データ化し（証憑自体が電子データである場合には金額等の仕訳要素を抽出し）、自動で仕訳を行う（勘定科目を生成する）システムが提案されていた。（例えば特許文献１、２）（以下勘定科目を生成することを「仕訳」と呼ぶ。）   Therefore, a system has been proposed in which the voucher is optically read and converted into electronic data (if the voucher itself is electronic data, a journal element such as a monetary amount is extracted) and the journal is automatically generated (account items are generated). It was. (For example, Patent Documents 1 and 2) (Hereinafter, generating an account item is referred to as “journal entry”.)

特許文献１には、一般的な商取引、過去の入力、その他に基づく推論によって仕訳を行うシステムが開示されている。しかし、推論の正確性を保証できるものではなく、ユーザの確認を求め、その結果に基づいて、推論精度を高めるものである。   Patent Document 1 discloses a system that performs journalizing by inference based on general business transactions, past inputs, and others. However, the accuracy of inference cannot be guaranteed, but the user's confirmation is requested, and the inference accuracy is improved based on the result.

この点、特許文献２には、ユーザの過去の仕訳に基づいて、高頻度の仕訳を推奨仕訳とするシステムが開示されている。多数の過去の仕訳を活用すれば一定の精度になると考えられる。しかし、ユーザが小規模で過去の仕訳が必ずしも十分に存在しない場合があり、また、個別の証憑の中には、過去の仕訳では高頻度でなかった仕訳が正しいものも存在する。高精度の自動仕訳が実現できているものではない。   In this regard, Patent Document 2 discloses a system in which high-frequency journals are recommended journals based on the user's past journals. If a large number of past journals are used, it is considered that the accuracy will be constant. However, there are cases where the user is small and there are not enough past journals, and there are some individual vouchers that have correct journals that were not frequent in past journals. High-accuracy automatic journals cannot be realized.

出願人は、特願２０１６−２４４７４１において、ＡＩ（人工知能）に教師付き学習を行わせることにより、自動仕訳の精度を高めたシステムを開示した。   In Japanese Patent Application No. 2006-244741, the applicant disclosed a system in which AI (artificial intelligence) performs supervised learning to improve automatic journaling accuracy.

特開２００７−３０４６４３号公報JP 2007-304643 A 特開２０１４−２３５４８４号公報JP 2014-235484 A

本発明は、高精度の自動仕訳を行う会計処理システム、及び該会計処理システムを活用する会計処理方法を提供することを課題とする。   It is an object of the present invention to provide an accounting processing system that performs automatic journaling with high accuracy and an accounting processing method that uses the accounting processing system.

学習により、あるいは特許文献２に開示されたように過去に高頻度の仕訳を用いることで、証憑に含まれる摘要、取引先等に基づいて仕訳が確定する（一意に定まる）証憑については高精度の自動仕訳が可能である。仕訳が確定しない証憑についての精度を高めることが重要である。   High accuracy for vouchers whose journals are determined (uniquely determined) by learning or by using high-frequency journals in the past as disclosed in Patent Document 2 based on the description, supplier, etc. included in the voucher Automatic journal entry is possible. It is important to improve the accuracy of vouchers for which journal entries are not fixed.

仕訳が確定しない証憑の例として、例えば以下のものが考えられる。証憑が飲食店のレシートである場合に、借方の勘定科目が「会議費」であるか「接待交際費」であるかは、個々の飲食の際の事情に依存し、いずれの場合もあり得る。証憑が自社発行の領収書である場合に、貸方の勘定科目が「売掛金」であるか「売上高」であるかは、取引態様に依存し、いずれの場合もあり得る。   The following can be considered as examples of vouchers for which journal entries are not fixed. If the voucher is a restaurant receipt, whether the debit account item is “meeting fee” or “entertainment expense” depends on the circumstances of the individual eating and drinking, and can be either case . When the voucher is a receipt issued by the company, whether the credit account item is “Accounts receivable” or “Sales” depends on the transaction mode and can be any case.

仕訳が確定しない場合については、簿記のルールとして２以上の仕訳がいずれも認められるということが多い。（証憑に含まれる情報が不十分である等の場合も考えられるが、本明細書では特に考慮せず、十分な情報を得ることができるものとする。）学習の教師データ（又は特許文献２の手法における過去の仕訳）として統計的な信頼性を高めるために多数の会社の仕訳を用いるのであれば、多数の教師データの中には、同一の仕訳要素に対して相違した仕訳となっている複数のデータが存在すると考えられる。   In the case where a journal is not finalized, it is often the case that two or more journals are allowed as bookkeeping rules. (Although the information included in the voucher may be insufficient, it is possible to obtain sufficient information without particular consideration in this specification.) Learning teacher data (or Patent Document 2) If journals of a large number of companies are used to improve statistical reliability as past journals in the method of (1), there are different journals for the same journal element in a large number of teacher data. It is considered that there are multiple data.

一方、ユーザの１の会社に限定すれば、「この顧客には掛売をしない」等の事情があり、正確な判断基準を作成できる場合が多い。しかし、飲食店名や顧客名が判断に用いられることを学習あるいは頻度によって正確に推認することは困難である。   On the other hand, if it is limited to one company of the user, there are circumstances such as “Does not make a sale to this customer”, and it is often possible to create an accurate judgment standard. However, it is difficult to accurately infer that the restaurant name or customer name is used for judgment by learning or frequency.

以上をまとめると、後述のとおり、仕訳ＡＩが多くの証憑については一定精度の自動仕訳を実行するが、対応できない証憑も存在する。具体的には、簿記のルールとして２以上の仕訳がいずれも正解として認められ、学習用の教師データに２以上の仕訳が存在する場合等は、仕訳ＡＩが判断に迷い、仕訳の信頼度を高めることができない。例えば、コーヒー・ショップでの飲食は、簿記的には「会議費」と「福利厚生費」のどちらでも正解であり、両方とも簿記的に正解ゆえに、仕訳ＡＩが判断に迷ってしまい、信頼度が高い仕訳を実施できない。この課題を解決するものである。   In summary, as will be described later, automatic journals with a certain degree of accuracy are executed for vouchers with many journal entries AI, but there are vouchers that cannot be handled. Specifically, if two or more journal entries are recognized as correct as the bookkeeping rule, and there are two or more journal entries in the learning teacher data, the journal entry AI is confused and the reliability of the journal entries is increased. It cannot be increased. For example, eating and drinking at a coffee shop is correct for both “meeting fees” and “welfare expenses” for bookkeeping, and because both are correct for bookkeeping, the journal entry AI is at a loss and the reliability Can not carry out high journal entries. This problem is solved.

本発明は、仕訳ＡＩの精度の不完全さを補うために、ルールに基づいて仕訳データを生成することで、課題を解決する。   The present invention solves the problem by generating journal data based on a rule in order to compensate for the incomplete accuracy of the journal AI.

本発明の会計処理システムは、
証憑又は電子データの金額、並びに、取引先及び摘要の少なくとも一方を含む仕訳要素に対する勘定科目を選定した仕訳データを出力する仕訳判定部を備え、
前記仕訳判定部は、機械学習により仕訳要素と勘定科目との対応を学習した結果に基づいて仕訳データを生成する仕訳ＡＩと、設定されたルールに基づいて仕訳データを生成する仕訳ＡＩ補助システムとを備えることを特徴とする。The accounting system of the present invention is:
It has a journal judgment unit that outputs journal data that selects the account items for journal elements including the amount of voucher or electronic data, and at least one of the business partner and description,
The journal determination unit includes a journal AI that generates journal data based on a result of learning the correspondence between journal elements and account items by machine learning, and a journal AI auxiliary system that generates journal data based on a set rule. It is characterized by providing.

ここで、仕訳要素については、証憑をスキャンしたデータ、電子化された証憑のデータ、会計処理ソフトやクラウド会計のデータ等から入力することができる。(以下の「証憑」は、「電子データ」とすることもできる。）   Here, the journal elements can be input from scanned data of a voucher, digitized voucher data, accounting processing software, cloud accounting data, or the like. (The following “voucher” may be “electronic data”.)

仕訳ＡＩが多くの証憑について一定精度の自動仕訳を実行するが、対応できない証憑（簿記のルールとして２以上の仕訳がいずれも認められ、学習用の教師データに２以上の仕訳が存在する場合等）も存在する。この特徴によれば、仕訳ＡＩ補助システムがかかる証憑についての高精度化を行うことができる。例えば、特定のユーザについて「コーヒー・ショップでの飲食は簿記的には会議費でも正解であるが、福利厚生費の勘定科目を使用する」という形態の場合である。   Journal AI performs automatic journals with a certain degree of accuracy for many vouchers, but cannot support vouchers (when two or more journals are accepted as bookkeeping rules, and there are two or more journals in learning teacher data, etc. ) Is also present. According to this feature, the journal entry AI assisting system can improve the accuracy of the voucher. For example, for a specific user, “The food and drink at the coffee shop is correct for bookkeeping at the conference fee, but the account item of the benefit expense is used”.

本発明の会計処理システムは、
前記仕訳要素は、日付を更に含むことを特徴とする。The accounting system of the present invention is:
The journal element further includes a date.

この特徴によれば、仕訳要素に日付を含むことで、例えば月次集計等を行うことができる。   According to this feature, for example, monthly aggregation can be performed by including the date in the journal element.

本発明の会計処理システムは、
前記ルールは、法令の取り決めを含むことを特徴とする。The accounting system of the present invention is:
The rule includes a legal agreement.

この特徴によれば、法令の取り決めによって要求されている場合に確実な仕訳を行うことができる。たとえば、消耗品費は10万円を超えると「工具器具備品」として資産として計上したり、会議費が1名あたり5,000円を超える場合は「接待交際費」としたりする法令の取り決めにそった仕訳を実現する。   According to this feature, reliable journaling can be performed when required by a legal agreement. For example, if the consumables cost exceeds 100,000 yen, it will be recorded as an asset as “tool fixtures and fixtures”, and if the meeting cost exceeds 5,000 yen per person, it will be considered as “entertainment expense”. Realize journal entries.

本発明の会計処理システムは、
前記ルールは、会社、税理士事務所、その他仕訳に関与する者の個別の仕訳ルールの取り決めを含むことを特徴とする。The accounting system of the present invention is:
The rule includes an arrangement of individual journal entry rules of a company, a tax accountant office, and other persons involved in the journal entry.

この特徴によれば、法令に限らず、会社、税理士事務所、その他仕訳に関与する者の個別の仕訳ルールの取り決めにそった仕訳を実現する。   According to this feature, it is possible to realize a journal according to an arrangement of individual journal rules of a company, a tax accountant office, and other persons involved in journals, not limited to laws and regulations.

本発明の会計処理システムは、
前記ルールは、簿記のルールによれば２以上の勘定科目が認められるものについて、そのうち１の勘定科目を選択するものを含むことを特徴とする。The accounting system of the present invention is:
According to the bookkeeping rule, the rule includes selecting one of the account items for which two or more account items are permitted.

この特徴によれば、簿記のルールによれば２以上の勘定科目が認められるものについて、ルールを活用して１の勘定科目を定めることができる。ここで「選択」には、ルールが２の勘定科目を出力し、ユーザがそこから１を選択して確定させるものを含む。   According to this feature, one account item can be determined using the rule for those items where two or more account items are permitted according to the bookkeeping rules. Here, “selection” includes a case where the account item whose rule is 2 is output, and the user selects 1 and confirms it.

本発明の会計処理システムは、
前記仕訳ＡＩ補助システムは、前記仕訳ＡＩの出力する前記仕訳データを入力し、前記仕訳データを生成することを特徴とする。The accounting system of the present invention is:
The journal entry AI auxiliary system receives the journal data output from the journal entry AI and generates the journal data.

この特徴によれば、仕訳ＡＩが学習では対応できない内容を、仕訳ＡＩ補助システムによって処理することができる。すなわち、仕訳ＡＩ補助システムが、入力された仕訳データを必要に応じて修正した仕訳データを生成することができる。   According to this feature, contents that the journal AI cannot handle by learning can be processed by the journal AI auxiliary system. That is, the journal entry AI auxiliary system can generate journal data in which the entered journal data is corrected as necessary.

本発明の会計処理システムは、
前記仕訳判定部は、前記仕訳ＡＩの生成した前記仕訳データについて、それを出力するか前記仕訳ＡＩ補助システムに仕訳データを生成させるかを判定する、精度判断部を備えることを特徴とする。The accounting system of the present invention is:
The journal determination unit includes an accuracy determination unit that determines whether to output the journal data generated by the journal AI or whether the journal AI auxiliary system generates journal data.

この特徴によれば、仕訳ＡＩの仕訳が高精度でないものに限定して仕訳ＡＩ補助システムを用いることができる。   According to this feature, the journal entry AI auxiliary system can be used only when the journal entry is not highly accurate.

本発明の会計処理システムは、
前記仕訳判定部は、前記仕訳ＡＩの生成した前記仕訳データ及び仕訳ＡＩ補助システムの生成した前記仕訳データを出力する結果出力部を備えることを特徴とする。The accounting system of the present invention is:
The journal determination unit includes a result output unit that outputs the journal data generated by the journal AI and the journal data generated by the journal AI auxiliary system.

この特徴によれば、仕訳ＡＩ及び仕訳ＡＩ補助システムの生成した仕訳データをユーザに提示することができ、仕訳判定部の動作をユーザが理解することが可能となる。また、出力された仕訳結果をユーザが修正したい場合には、会計帳票を作成する前に修正することができる。ここで、「出力」は、ディスプレイに表示する、プリンターを用いて印刷する、データとして出力する、その他ユーザによる確認が可能な形で情報を伝達することを言う。   According to this feature, the journal data generated by the journal AI and the journal AI auxiliary system can be presented to the user, and the user can understand the operation of the journal determination unit. Further, when the user wants to correct the output journal result, it can be corrected before the accounting report is created. Here, “output” refers to transmitting information in a form that can be displayed on a display, printed using a printer, output as data, or otherwise confirmed by a user.

本発明の会計処理システムは、
前記仕訳ＡＩ補助システムは、前記ルールを更新可能なデータとして保持することを特徴とする。The accounting system of the present invention is:
The journal entry AI auxiliary system holds the rule as updatable data.

この特徴によれば、仕訳データを確認したユーザが、独自にルールを変更（更新、追加、削除）することができる。   According to this feature, a user who has confirmed the journal data can independently change (update, add, delete) the rule.

本発明の会計処理方法は、
本発明の会計処理システムを使用し、
前記仕訳判定部の出力する仕訳データを用いて、ユーザの会計帳票を作成することを特徴とする。The accounting method of the present invention is:
Using the accounting system of the present invention,
A user's accounting form is created using the journal data output by the journal determination unit.

この特徴によれば、本発明の会計処理システムを活用する会計処理方法が提供される。   According to this feature, there is provided an accounting method using the accounting system of the present invention.

本発明の会計処理方法は、
前記仕訳要素と勘定科目との対応の学習に用いる教師データが、前記ユーザ以外の者の証憑に係る仕訳要素及び勘定科目を含むことを特徴とする。The accounting method of the present invention is:
The teacher data used for learning the correspondence between the journal elements and account items includes journal elements and account items related to vouchers of persons other than the user.

この特徴によれば、ユーザが小規模の会社であっても他の会社の証憑に基づくデータを用いて学習量を増やし、仕訳精度を向上させることができる。会社に依存して仕訳が異なる場合については、仕訳ＡＩ補助システムによって対応可能である。   According to this feature, even if the user is a small company, the amount of learning can be increased using data based on the voucher of another company, and the journaling accuracy can be improved. The case where journals differ depending on the company can be dealt with by the journal entry AI auxiliary system.

本発明の会計処理方法は、
前記ルールを更新可能なデータとして保持する本発明の会計処理システムを使用し、
前記ユーザが前記ルールを更新することを特徴とする。The accounting method of the present invention is:
Using the accounting system of the present invention that retains the rules as updatable data,
The user updates the rule.

この特徴によれば、ユーザが、独自にルールを変更（更新、追加、削除）することができる。   According to this feature, the user can change (update, add, delete) the rule independently.

本発明によれば、高精度の自動仕訳を行う会計処理システム、及び該会計処理システムを活用する会計処理方法を提供される。   ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the accounting processing system which performs highly accurate automatic journal entry, and the accounting processing method using this accounting processing system are provided.

図１は、会計処理システムの構成を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of an accounting processing system. 図２は、仕訳データを示す図である。FIG. 2 is a diagram showing journal data. 図３は、ルールを示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating rules. 図４は、出力される結果を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating the output result. 図５は、証憑入力部の処理を示すフローチャートである。FIG. 5 is a flowchart showing processing of the voucher input unit. 図６は、精度判断部の処理を示すフローチャートである。FIG. 6 is a flowchart showing the processing of the accuracy determination unit. 図７は、仕訳ＡＩ補助システムの処理を示すフローチャートである。FIG. 7 is a flowchart showing the processing of the journal entry AI auxiliary system. 図８は、仕訳判定部を示す図である。FIG. 8 is a diagram illustrating a journal determination unit.

以下、本発明の実施例を説明する。   Examples of the present invention will be described below.

図１は、会計処理システムの構成を示す図である。会計処理システム１は、証憑３を入力し出力仕訳データ４を出力するシステムであり、証憑入力部１１、仕訳判定部１２、学習部１３及び結果出力部１４を備えている。   FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of an accounting processing system. The accounting processing system 1 is a system that inputs a voucher 3 and outputs output journal data 4, and includes a voucher input unit 11, a journal determination unit 12, a learning unit 13, and a result output unit 14.

証憑入力部１１は、証憑３を入力し仕訳要素２１を出力する。なお、仕訳要素２１は、後述する仕訳データ２２に含まれる。証憑入力部１１は、仕訳要素２１以外のデータを有さない状態の仕訳データ２２（実質的に仕訳要素２１）を出力してもよい。   The voucher input unit 11 inputs the voucher 3 and outputs a journal element 21. The journal element 21 is included in journal data 22 to be described later. The voucher input unit 11 may output the journal data 22 (substantially the journal element 21) in a state where no data other than the journal element 21 is present.

仕訳判定部１２は、仕訳要素２１を入力し、それに基づいて勘定科目を決定して出力仕訳データ４を出力する。仕訳判定部１２は、仕訳ＡＩ１２１、仕訳ＡＩ補助システム１２２及び精度判断部１２３を備えている。   The journal determination unit 12 inputs the journal element 21, determines an account item based on the journal element 21, and outputs the output journal data 4. The journal entry determination unit 12 includes a journal entry AI 121, a journal entry AI auxiliary system 122, and an accuracy judgment unit 123.

図２は、仕訳データを示す図である。仕訳データ２２ａ，２２ｂ、学習仕訳データ２３及び出力仕訳データ４は、全て図２に示す構成である。なお、具体的なデータフォーマットについては適宜に設定してよく、仕訳データ２２ａ，２２ｂ、学習仕訳データ２３及び出力仕訳データ４において相違していてもよい。これらを総括して仕訳データ２２として説明する。   FIG. 2 is a diagram showing journal data. The journal data 22a and 22b, the learning journal data 23, and the output journal data 4 are all configured as shown in FIG. A specific data format may be set as appropriate, and the journal data 22a and 22b, the learning journal data 23, and the output journal data 4 may be different. These are collectively described as journal data 22.

仕訳データ２２は、仕訳要素２１と勘定科目とを含むデータである。仕訳要素として、金額、取引先、摘要及び日付を含む。ここで、金額は、会計処理の上で必須である。また、取引先及び摘要は、仕訳判定部１２が勘定科目を生成するため少なくとも一方が必須である、ただし、勘定科目を生成できる限りにおいて一方のみであって両方でなくともよい。また日付は必ずしも必要でないが、年度の区分、月毎あるいは四半期毎の集計のために存在することが好ましい。図中、３１ａ、３１ｂは、それぞれ、１枚の証憑３に対応するデータを示す。   The journal data 22 is data including journal elements 21 and account items. Journal entries include amount, business partner, description and date. Here, the amount is indispensable for accounting processing. Further, at least one of the business partner and the description is indispensable because the journal determination unit 12 generates the account item. However, as long as the account item can be generated, only one or both of them may be excluded. The date is not always necessary, but it is preferable that the date is present for the purpose of dividing the fiscal year, monthly or quarterly. In the figure, 31a and 31b indicate data corresponding to one voucher 3, respectively.

仕訳ＡＩ１２１は、学習結果１２１ａに基づいて仕訳を行う（勘定科目を生成する）ＡＩである。本実施例では、仕訳要素２１をベクトル化し、ニューラルネットワークに基づく学習を行ったものとするが、いかなる形態であってもよい。各種の公知の手法を用いることができる。例えば、ベクトル化されたデータに対する数学的なクラスタリングを用いても、ファジイ制御を用いてもよい。仕訳ＡＩ１２１は、仕訳要素２１を入力し、仕訳データ２２ａを出力する。   The journal entry AI 121 is an AI that performs a journal entry (generates an account item) based on the learning result 121a. In this embodiment, the journal elements 21 are vectorized and learning based on a neural network is performed. However, any form may be used. Various known methods can be used. For example, mathematical clustering for vectorized data or fuzzy control may be used. Journal AI 121 inputs journal element 21 and outputs journal data 22a.

仕訳ＡＩ補助システム１２２は、ルール１２２ａに基づいて仕訳を行うプログラムである。本実施例では、後述する形式のルール１２２ａをデータとして読み込んで処理するものとするが、任意の形態であってよい。例えば、ルール１２２ａを仕訳ＡＩ補助システム１２２のサブルーチンプログラムとして構成してもよい。   The journal entry AI auxiliary system 122 is a program for performing journal entries based on the rules 122a. In the present embodiment, a rule 122a having a format to be described later is read and processed as data, but may be in any form. For example, the rule 122 a may be configured as a subroutine program of the journal entry AI auxiliary system 122.

図３は、ルールを示す図である。ルール１２２ａは、番号付けられたルールの集合データである。各々のルールは、図中の各行に示す通り、条件１２２ａ１と勘定科目１２２ａ２から構成される。条件１２２ａ１が充足された場合に勘定科目１２２ａを設定するためのものである。   FIG. 3 is a diagram illustrating rules. The rule 122a is a set data of numbered rules. Each rule includes a condition 122a1 and an account item 122a2 as shown in each row in the figure. This is for setting the account item 122a when the condition 122a1 is satisfied.

図において、条件１２２ａ１を複数の数式として示しているが、これらの数式の全てが充足された場合に条件が充足されたものとする。ここで、集合の要素記号「∈」は、取引先が会計処理システム１の有するデータベース（非図示）において飲食店に分類されていることを示す。条件１２２ａ１のデータ形式は任意である。図のように数式を示すテキストであってもよく、例えばスクリプト言語のようにプログラム形式の記述であってもよい。   In the figure, the condition 122a1 is shown as a plurality of mathematical expressions, but it is assumed that the condition is satisfied when all of these mathematical expressions are satisfied. Here, the element symbol “∈” of the set indicates that the business partner is classified as a restaurant in a database (not shown) of the accounting system 1. The data format of the condition 122a1 is arbitrary. The text may be a mathematical expression as shown in the figure, and may be a program description such as a script language.

勘定科目１２２ａ２は、条件１２２ａ１が充足された場合に仕訳データ２２ｂに設定される勘定科目である。図中の空欄は、その勘定科目を仕訳データ２２ａから変更しないことを示す。仕訳ＡＩ補助システム１２２は、仕訳データ２２ａを入力し、仕訳データ２２ｂを出力する。   The account item 122a2 is an account item set in the journal data 22b when the condition 122a1 is satisfied. A blank in the figure indicates that the account item is not changed from the journal data 22a. The journal entry AI auxiliary system 122 inputs the journal data 22a and outputs the journal data 22b.

精度判断部１２３は、仕訳データ２２ａを仕訳ＡＩ補助システム１２２に処理させるか否かを決定する。精度判断部１２３によって仕訳ＡＩ補助システム１２２に処理させないと判断された仕訳データ２２ａは、出力仕訳データ４として出力される。精度判断部１２３によって仕訳ＡＩ補助システム１２２に処理させると判断された仕訳データ２２ａは、仕訳ＡＩ補助システム１２２によって処理され、その結果の仕訳データ２２ｂが出力仕訳データ４として出力される。なお、図中、精度判断部１２３を分岐として描いているが、分岐を主機能とするプログラムである。   The accuracy judgment unit 123 determines whether or not the journal data assisting system 122 processes the journal data 22a. The journal data 22 a determined by the accuracy determination unit 123 not to be processed by the journal AI auxiliary system 122 is output as the output journal data 4. The journal data 22 a determined to be processed by the journal AI auxiliary system 122 by the accuracy determining unit 123 is processed by the journal AI auxiliary system 122, and the resulting journal data 22 b is output as the output journal data 4. In the figure, the accuracy judging unit 123 is depicted as a branch, but this is a program having a branch as a main function.

学習部１３は、学習仕訳データ２３に基づいて学習を行い、その結果を学習結果１２１ａとして出力する。学習の処理については、仕訳ＡＩ１２１に合わせた公知の処理を用いればよい。学習処理は、実際に行われた仕訳における仕訳要素及び勘定科目を用いる教師付き学習とすることができる。ただし、仕訳要素のみを用いる教師なし学習で仕訳要素を分類し勘定科目を別途付与することも可能である。   The learning unit 13 performs learning based on the learning journal data 23 and outputs the result as a learning result 121a. As for the learning process, a known process according to the journal entry AI 121 may be used. The learning process can be supervised learning using journal elements and account items in journals actually performed. However, it is also possible to classify the journal elements by unsupervised learning using only the journal elements and separately give account items.

結果出力部１４は、仕訳データ２２ａ及び仕訳データ２２ｂを結果２４として出力する。いかなる仕訳データを出力するかについては、任意に設計してよい。本実施例では、仕訳ＡＩ補助システム１２２の処理によって仕訳データ２２ａと仕訳データ２２ｂとが相違する場合に出力するものとする。このほか、例えば金額の大きな証憑についてユーザの確認を求めるために出力する等、任意に設計してよい。   The result output unit 14 outputs the journal data 22a and the journal data 22b as a result 24. Any journal data to be output may be arbitrarily designed. In this embodiment, it is assumed that the journal data 22a and the journal data 22b are output when the journal data assisting system 122 performs processing. In addition to this, for example, a voucher with a large amount of money may be arbitrarily designed, for example, to output the user's confirmation.

図４は、出力される結果を示す図である。ルール番号２のルールが適用され、仕訳データ２２ａが仕訳データ２２ｂに修正されたこと、すなわち借方勘定科目が接待交際費とされたことを示している。なお「出力」は、ディスプレイに表示する、プリンターを用いて印刷する、データとして出力する、その他任意の方法でユーザに情報を伝達することができる。   FIG. 4 is a diagram illustrating the output result. This indicates that the rule of rule number 2 is applied and that the journal data 22a is corrected to the journal data 22b, that is, that the debit account item is set as an entertainment expense. Note that “output” can be transmitted to the user by any other method such as displaying on a display, printing using a printer, outputting as data, and the like.

証憑３は、レシート等の印刷されたもの、電子化されたデータ、その他入力可能な伝票類である。印刷されたものとしては、例えば領収書、請求書、銀行通帳等が証憑３となる。電子化されたデータとしては、例えばオンラインバンキングのデータ、会計ソフトウェアの出力データが証憑３となる。   The voucher 3 is printed items such as receipts, digitized data, and other slips that can be input. As printed matter, for example, a receipt, an invoice, a bank passbook, etc. become the voucher 3. As the computerized data, for example, online banking data and accounting software output data are the voucher 3.

出力仕訳データ４は、会計処理システム１の出力する仕訳データであり、会計ソフトウェア５に入力されるものである。仕訳データ２２ａ及び仕訳データ２２ｂと同一内容のデータである。なお、ｃｓｖ形式とする等、仕訳データ２２ａ及び仕訳データ２２ｂからのフォーマット変換を施して会計ソフトウェア５に合わせたものであってもよい。   The output journal data 4 is journal data output by the accounting processing system 1 and is input to the accounting software 5. This is data having the same contents as the journal data 22a and the journal data 22b. Note that the format may be adapted to the accounting software 5 by performing format conversion from the journal data 22a and the journal data 22b, such as the csv format.

会計ソフトウェア５は出力仕訳データ４に基づいて、会計帳票を作成する。広く用いられているソフトウェアを使用することができる。   The accounting software 5 creates an accounting form based on the output journal data 4. Widely used software can be used.

以下、会計処理システム１の処理について説明する。   Hereinafter, processing of the accounting processing system 1 will be described.

図５は、証憑入力部の処理を示すフローチャートである。会計処理システム１への証憑３の入力は、証憑入力部１１によって実行される。   FIG. 5 is a flowchart showing processing of the voucher input unit. The voucher input unit 11 inputs the voucher 3 to the accounting processing system 1.

証憑３が印刷物である場合、証憑入力部１１は、スキャナ等の光学的読取装置を用いて証憑３をスキャンする。その後、スキャンによって得られた画像データから仕訳要素を抽出する。仕訳要素は、テキストとして印刷されている（特に金額）場合や、ロゴなどのイメージとして印刷されている場合や、１次元又は２次元のバーコードとして印刷されている場合がある。いずれの場合についても、レシートなどを読み取って家計簿等を作成するために用いられる公知の手法によって仕訳要素２１を抽出することができる。   When the voucher 3 is a printed matter, the voucher input unit 11 scans the voucher 3 using an optical reading device such as a scanner. Thereafter, journal elements are extracted from the image data obtained by scanning. The journal element may be printed as text (especially an amount), printed as an image such as a logo, or printed as a one-dimensional or two-dimensional barcode. In any case, the journal elements 21 can be extracted by a known method used for reading a receipt or the like and creating a household account book or the like.

証憑３が電子データである場合、証憑入力部１１は、電子データから仕訳要素を抽出する。   When the voucher 3 is electronic data, the voucher input unit 11 extracts journal elements from the electronic data.

なお、証憑３として会計ソフトウェア、クラウド会計、入力代行サービス、その他のデータを用いる場合等、証憑入力部１１が必ずしも必要でない場合もある。   In some cases, the voucher input unit 11 is not always necessary, such as when using accounting software, cloud accounting, an input proxy service, or other data as the voucher 3.

以下、２の証憑３１ａ及び３１ｂが入力され、図２に示す２の仕訳要素が抽出されたものとして説明する。図２には勘定科目も示されているが、この段階では勘定科目は未決定である。   In the following description, it is assumed that the two vouchers 31a and 31b are inputted and the two journal elements shown in FIG. 2 are extracted. Although the account items are also shown in FIG. 2, the account items are not yet determined at this stage.

抽出された仕訳要素２１は、仕訳判定部１２の仕訳ＡＩ１２１に入力される。仕訳ＡＩ１２１は、学習結果１２１ａに基づいて仕訳を行う。仕訳ＡＩ１２１の行う仕訳については、出願人が特願２０１６−２４４７４１において開示した手法、あるいは公知の手法を用いることができるので、詳細な説明を省略する。仕訳ＡＩ１２１によって、図２に示すように勘定科目が決定される。   The extracted journal element 21 is input to the journal AI 121 of the journal determination unit 12. The journal entry AI 121 performs a journal entry based on the learning result 121a. For the journal entry performed by the journal entry AI 121, the method disclosed by the applicant in Japanese Patent Application No. 2006-244741 or a publicly known method can be used. The account item is determined by the journal entry AI 121 as shown in FIG.

仕訳ＡＩ１２１の出力する仕訳データ２２ａは、精度判断部１２３に入力される。精度判断部１２３は、入力された仕訳データ２２ａに対して、それを仕訳ＡＩ補助システム１２２に処理させるか否かを判断する。仕訳ＡＩ１２１による判断が信頼できる場合には、それを検証するために仕訳ＡＩ補助システム１２２に処理させる必要に乏しいためである。   Journal data 22 a output from the journal AI 121 is input to the accuracy determination unit 123. The accuracy determination unit 123 determines whether or not the journal entry AI auxiliary system 122 processes the input journal data 22a. This is because when the determination by the journal entry AI 121 is reliable, it is not necessary to cause the journal entry AI auxiliary system 122 to process it in order to verify it.

精度判断部１２３は、仕訳ＡＩ補助システム１２２に処理させないと判断された仕訳データ２２ａを、出力仕訳データ４として出力する。   The accuracy determination unit 123 outputs the journal data 22 a determined not to be processed by the journal entry AI auxiliary system 122 as the output journal data 4.

図６は、精度判断部の処理を示すフローチャートである。精度判断部１２３は、仕訳ＡＩ１２１による判断が十分に信頼できない仕訳データ２２ａを抽出し、仕訳ＡＩ補助システム１２２に処理させる。   FIG. 6 is a flowchart showing the processing of the accuracy determination unit. The accuracy judgment unit 123 extracts journal data 22a that cannot be sufficiently determined by the journal AI 121 and causes the journal AI auxiliary system 122 to process the journal data 22a.

図には、仕訳ＡＩ１２１による判断が十分に信頼できない場合として、「仕訳要素が要注意要素か」（仕訳要素に依存して、例えば経験的に仕訳の誤りが知られている場合にその仕訳要素を「要注意要素」と呼ぶ）、「学習仕訳データに相反記載があるか」（簿記のルールによれば２以上の勘定科目が認められる）の２つのものを記載しているが、これらに限定されず、任意に設定してよい。例えば、仕訳ＡＩ１２１が学習データの基づく判断の確信度を出力し、それに基づいてもよい。ユーザに依存して仕訳ＡＩ補助システム１２２に処理させるべき仕訳データ２２ａは変動する。また、精度判断部１２３を設けずに、全ての仕訳データ２２ａを仕訳ＡＩ補助システム１２２に処理させることとしてもよい。   In the figure, as the case where the judgment by the journal AI 121 is not sufficiently reliable, “Journal element is a caution element” (depending on the journal element, for example, if the journal error is known empirically, the journal element Are called “elements to watch out for”) and “Is there any conflict in the journal entry data?” (According to the bookkeeping rules, more than one account item is allowed). It is not limited and may be set arbitrarily. For example, the journal entry AI 121 may output a certainty of determination based on the learning data and based on it. The journal data 22a to be processed by the journal AI auxiliary system 122 varies depending on the user. Further, it is possible to cause the journal entry AI auxiliary system 122 to process all the journal data 22a without providing the accuracy judging unit 123.

本実施例では、証憑３１ｂに係る仕訳データ２２ａについて、学習仕訳データ２３に相反記載があり（飲食店への支出について、借方勘定科目が「会議費」のものと「接待交際費」のものとがあり）、証憑３１ｂに係る仕訳データが仕訳ＡＩ補助システム１２２に処理させるものと判断されたとする。   In the present embodiment, the journal data 22a relating to the voucher 31b has a conflicting description in the learning journal data 23 (for spending to restaurants, the debit account item is “conference fee” and “entertainment expense” It is assumed that the journal data relating to the voucher 31b is determined to be processed by the journal entry AI auxiliary system 122.

仕訳ＡＩ補助システム１２２に処理させるものと判断されなかった証憑３１ａに係る仕訳データ２２ａは、出力仕訳データ４として出力される。   The journal data 22 a related to the voucher 31 a that is not determined to be processed by the journal entry AI auxiliary system 122 is output as the output journal data 4.

図７は、仕訳ＡＩ補助システムの処理を示すフローチャートである。仕訳ＡＩ補助システム１２２は、仕訳データ２２ａを検証し、必要に応じて修正して仕訳データ２２ｂを出力する。   FIG. 7 is a flowchart showing the processing of the journal entry AI auxiliary system. The journal entry AI auxiliary system 122 verifies the journal data 22a, corrects it if necessary, and outputs the journal data 22b.

仕訳ＡＩ補助システム１２２は、仕訳データ２２ａがルールの条件１２２ａ１に合致するか否かを、ルール毎に順に検証し、条件１２２ａ１に合致する仕訳データ２２ａについては、その勘定科目を、ルールの勘定科目１２２ａ２に修正する。むろん、仕訳データ２２ａの勘定科目がルールの勘定科目１２２ａ２と同一であれば、修正を必要としない。   The journal entry AI auxiliary system 122 sequentially verifies, for each rule, whether the journal data 22a matches the rule condition 122a1. For the journal data 22a that matches the condition 122a1, the account item of the rule is used as the account item of the rule. It is corrected to 122a2. Of course, if the account item of the journal data 22a is the same as the account item 122a2 of the rule, no correction is required.

ここで、１のルールの条件１２２ａ１に合致する仕訳データ２２ａについては、それ以降のルールの適用を行わないので、ルール１２２は、摘要の優先順にルール番号を付与しておくものとする。   Here, since the subsequent rules are not applied to the journal data 22a that matches the condition 122a1 of one rule, the rules 122 are assigned rule numbers in the order of priority of abstract.

ここで、図３に示されたルールは、ルール番号１のルールが個別のユーザの事情に基づくものであり（手帳は顧客への贈答品としても購入され得るが、文具店Ｃからは社員の業務に使用する手帳を購入するので「事務用品費」である）、簿記のルールによれば２以上の勘定科目が認められるものについて、そのうち１の勘定科目を選択するものである。また、ルール番号２のルールが法令の取り決めによって要求されているものである。ルール番号２のルールについて、１人当たり５０００円という法令の取り決め（特に「５０００」という具体的な数値）を学習で定めることは容易でない。なお、取り決めは法令によるものに限られず、会社や税理士事務所等の個別の仕訳ルールによるものであってもよい。   Here, the rule shown in FIG. 3 is based on the rule of the individual user with the rule of rule number 1 (notebooks can be purchased as gifts to customers, but from stationery store C, employees of (It is “office supplies cost” because a notebook for business use is purchased.) According to the bookkeeping rule, one account item is selected from those items that allow two or more account items. Further, the rule of rule number 2 is required by a legal agreement. Regarding the rule of rule number 2, it is not easy to determine a legal agreement of 5000 yen per person (particularly a specific numerical value of “5000”) by learning. The arrangement is not limited to laws and regulations, and may be based on individual journal rules such as a company or a tax accountant office.

なお、ルール番号１のルールの変形として、文具店Ｃ以外の文具店について、勘定科目に「事務用品費」「消耗品費」の２つを含み、仕訳ＡＩ補助システム１２２がそれをユーザに提示して選択を求めることもできる。例えば、仕訳ＡＩの信頼度が低く、かつ、ルールが厳密に定められない場合に、ユーザの判断を尊重するものである。   As a modification of the rule of rule number 1, for stationery stores other than stationery store C, the account item includes two items, “office supplies cost” and “consumables cost”, and the journal entry AI auxiliary system 122 presents it to the user You can also ask for a choice. For example, the user's judgment is respected when the reliability of the journal entry AI is low and the rule is not strictly determined.

修正された（又は修正されなかった）仕訳データ２２ｂが出力され、出力仕訳データ４として出力される。本実施例では、証憑３１ｂに係る仕訳データがるルール番号２のルールの条件に合致し、借方勘定科目が接待交際費に修正されている。   The corrected (or not corrected) journal data 22b is output and output as the output journal data 4. In the present embodiment, the condition of the rule of rule number 2 in the journal data relating to the voucher 31b is met, and the debit account item is corrected to the entertainment expense.

会計ソフトウェア５が出力仕訳データ４に基づいて、会計帳票を作成する。   The accounting software 5 creates an accounting form based on the output journal data 4.

以上詳細に説明したように、本実施例の会計処理システム１によれば、教師付き学習では精度を確保できない場合について、仕訳ＡＩ補助システム１２２を用いて精度を向上させることができ、高精度の自動仕訳を行うことができる。   As described above in detail, according to the accounting processing system 1 of the present embodiment, the accuracy can be improved by using the journal entry AI auxiliary system 122 when the accuracy cannot be ensured by supervised learning. Automatic journal entry can be performed.

本実施例は、会計処理システム１の実装方法に係るものである。会計処理システム１の構成は実施例１と同様であり、詳細な説明を省略する。   The present embodiment relates to a mounting method of the accounting processing system 1. The configuration of the accounting processing system 1 is the same as that of the first embodiment, and detailed description thereof is omitted.

ユーザが小規模の企業等である場合、統計的な精度を保つだけの学習仕訳データ２３を準備することが困難である。そこで、学習仕訳データ２３として、ユーザ自身の仕訳のみに限定せずに、他の者の仕訳をも使用して多数の仕訳を使用する。小規模の企業等がユーザの場合にも、学習仕訳データ２３を準備して仕訳ＡＩ１２１を構築することができる。   When the user is a small-scale company or the like, it is difficult to prepare the learning journal data 23 that keeps statistical accuracy. Therefore, the journal data 23 is not limited to the user's own journals, but uses a large number of journals using journals of other persons. Even when a small company or the like is a user, the journal entry AI 121 can be constructed by preparing the learning journal data 23.

複数の企業の仕訳を使用すると、各々の企業の方針等に依存して、学習仕訳データに相反記載がある可能性が高い。しかし、仕訳ＡＩ補助システム１２２において個別のユーザの事情に基づくルール１２２ａを処理することで、かかる問題を解決することができる。   When journals of a plurality of companies are used, there is a high possibility that there is a conflict in the learning journal data depending on the policies of each company. However, this problem can be solved by processing the rule 122a based on the circumstances of an individual user in the journal entry AI assisting system 122.

ここで、個別のユーザの事情は、システム提供者でなくユーザが知識を有することが多い。例えば図３におけるルール番号１のルールである（手帳は顧客への贈答品としても購入され得るが、文具店Ｃからは社員の業務に使用する手帳を購入するので「事務用品費」である）。また、個別のユーザの事情は変化することもある。そこで、ルール１２２ａを更新可能なデータとして保持し、ユーザが結果２４を参照しつつ変更（更新、追加、削除）できるようにする。   Here, as for the circumstances of individual users, not the system provider but the user often has knowledge. For example, it is the rule of rule number 1 in FIG. 3 (the notebook can be purchased as a gift for the customer, but since the notebook used for the work of the employee is purchased from the stationery store C, it is “office supplies cost”) . In addition, the circumstances of individual users may change. Therefore, the rule 122a is held as updatable data so that the user can change (update, add, delete) while referring to the result 24.

一方、図３におけるルール番号２のルールのように法令の取り決めによって要求されているものは、システム提供者が事前に準備可能である。   On the other hand, the system provider can prepare in advance what is required by the agreement of laws and regulations, such as the rule of rule number 2 in FIG.

出願人の実験によれば、仕訳ＡＩ１２１の仕訳精度が略９０％であるが、仕訳ＡＩ補助システム１２２を用いることで、ユーザの判断を求めることなく仕訳判定部１２の精度は略９８％となった。ユーザの判断を求めるのであれば、さらに高精度が期待される。   According to the applicant's experiment, the journal entry accuracy of the journal entry AI 121 is approximately 90%, but by using the journal entry AI auxiliary system 122, the accuracy of the journal entry determination unit 12 is approximately 98% without requiring the user's judgment. It was. If the user's judgment is required, higher accuracy is expected.

以上詳細に説明したように、本実施例の会計処理方法は、小規模の企業等でも実装可能であり、小規模の企業等でも活用できる会計処理方法が提供される。   As described above in detail, the accounting method according to the present embodiment can be implemented by a small-scale company or the like, and an accounting method that can be used by a small-sized company or the like is provided.

本実施例は、仕訳判定部１２の構成に係るものである。仕訳判定部１２以外の構成、仕訳ＡＩ１２１、仕訳ＡＩ補助システム１２２は、は実施例１と同様であり、詳細な説明を省略する。   This embodiment relates to the configuration of the journal entry determination unit 12. The configuration other than the journal determination unit 12, the journal AI 121, and the journal AI auxiliary system 122 are the same as those in the first embodiment, and detailed description thereof is omitted.

図８は、仕訳判定部を示す図である。仕訳判定部１２は、実施例１のものに加えて、仕訳ＡＩ事前補助システム１２４を備え、仕訳データ２２ｃが、実施例１の仕訳判定部に相当する機能で処理される。   FIG. 8 is a diagram illustrating a journal determination unit. The journal determination unit 12 includes a journal AI preliminary auxiliary system 124 in addition to the one in the first embodiment, and the journal data 22c is processed by a function corresponding to the journal determination unit in the first embodiment.

仕訳ＡＩ事前補助システム１２４は、実施例１における仕訳ＡＩ補助システム１２２と同様に、ルールベースの仕訳を行う。ルールベースによる仕訳の一部は、条件に合致すれば確実な仕訳が可能であり、仕訳ＡＩによる仕訳を必要としない。かかる仕訳について、事前に処理するものである。   The journal entry AI preliminary assistance system 124 performs rule-based journal entry in the same manner as the journal entry AI assistance system 122 in the first embodiment. A part of the rule-based journal can be surely journalized if the condition is met, and does not require a journal based on the journal AI. Such journals are processed in advance.

仕訳ＡＩ事前補助システム１２４によって、ルールのうちの１の条件に合致して仕訳が行われた仕訳データ２２ｃは、出力仕訳データ４として出力される。   The journal data 22c, which is journalized by the journal AI preliminary auxiliary system 124 in accordance with one of the rules, is output as the output journal data 4.

仕訳ＡＩ事前補助システム１２４によって、いずれのルールにも合致しなかった仕訳要素２１は、実施例１と同様に処理される。   The journal element AI auxiliary system 124 processes journal elements 21 that do not match any rule in the same manner as in the first embodiment.

以上詳細に説明したように、本実施例の会計処理システム１は、仕訳ＡＩ事前補助システム１２４によって、効率的な処理を実施している。すなわち、仕訳ＡＩ補助システムを仕訳ＡＩの前に実施することも有効である。なお、仕訳ＡＩ事前補助システム１２４によって十分に精度が挙げられると判断される場合には、仕訳ＡＩの後に実施する仕訳ＡＩ補助システム１２２を設けないことも可能である。   As described in detail above, the accounting processing system 1 according to the present embodiment performs efficient processing by the journal entry AI advance auxiliary system 124. That is, it is also effective to implement the journal entry AI auxiliary system before the journal entry AI. If it is determined by the journal entry AI preliminary support system 124 that the accuracy is sufficiently high, the journal entry AI support system 122 to be implemented after the journal entry AI may not be provided.

高精度の自動仕訳を行う会計処理システム、及び該会計処理システムを活用する会計処理方法である。多くの企業による利用が考えられる。   An accounting processing system that performs automatic journaling with high accuracy and an accounting processing method that uses the accounting processing system. It can be used by many companies.

１ 会計処理システム
１１ 証憑入力部
１２ 仕訳判定部
１２１ 仕訳ＡＩ
１２１ａ 学習結果
１２２ 仕訳ＡＩ補助システム
１２２ａ ルール
１２３ 精度判断部
１３ 学習部
１４ 結果出力部
２１ 仕訳要素
２２ 仕訳データ
２３ 学習仕訳データ
２４ 結果
３ 証憑
４ 出力仕訳データ
５ 会計ソフトウェア1 Accounting Processing System 11 Voucher Input Unit 12 Journal Judgment Unit 121 Journal AI
121a learning result 122 journalizing AI auxiliary system 122a rule 123 accuracy judging unit 13 learning unit 14 result output unit 21 journal element 22 journal data 23 learning journal data 24 result 3 voucher 4 output journal data 5 accounting software

Claims (13)

証憑又は電子データの金額、並びに、取引先及び摘要の少なくとも一方を含む仕訳要素に対する勘定科目を選定した仕訳データを出力する仕訳判定部を備え、
前記仕訳判定部は、仕訳要素と勘定科目との対応を学習した結果に基づいて仕訳データを生成する仕訳ＡＩと、設定されたルールに基づいて仕訳データを生成する仕訳ＡＩ補助システムとを備え、
前記仕訳ＡＩ補助システムは、前記仕訳ＡＩの出力する仕訳データを入力し、
前記ルールは、ルール適用のための条件として、前記仕訳ＡＩの出力する仕訳データに含まれる勘定科目が何であるかを含むことを特徴とする、会計処理システム。 It has a journal judgment unit that outputs journal data that selects the account items for journal elements including the amount of voucher or electronic data, and at least one of the business partner and description,
The journal determination unit includes a journal AI that generates journal data based on a result of learning the correspondence between journal elements and account items, and a journal AI auxiliary system that generates journal data based on a set rule.
The journal entry AI auxiliary system inputs journal data output by the journal entry AI ,
2. The accounting processing system according to claim 1, wherein the rule includes, as a condition for applying the rule, what account item is included in the journal data output by the journal AI . 証憑又は電子データの金額、並びに、取引先及び摘要の少なくとも一方を含む仕訳要素に対する勘定科目を選定した仕訳データを出力する仕訳判定部を備え、
前記仕訳判定部は、設定されたルールに基づいて仕訳データを生成する仕訳ＡＩ事前補助システムと、仕訳要素と勘定科目との対応を学習した結果に基づいて仕訳データを生成する仕訳ＡＩとを備え、
前記仕訳ＡＩは、前記仕訳ＡＩ事前補助システムが仕訳データを生成しなかった仕訳要素について仕訳データを生成することを特徴とする、会計処理システム。 It has a journal judgment unit that outputs journal data that selects the account items for journal elements including the amount of voucher or electronic data, and at least one of the business partner and description,
The journal determination unit includes a journal AI preliminary auxiliary system that generates journal data based on a set rule, and a journal AI that generates journal data based on a result of learning the correspondence between journal elements and account items. ,
2. The accounting system according to claim 1, wherein the journal AI generates journal data for journal elements for which the journal AI preliminary auxiliary system did not generate journal data. 前記仕訳要素は、日付を更に含むことを特徴とする、請求項１又は２に記載の会計処理システム。 The journal element, and further comprising a date, accounting system according to claim 1 or 2. 前記ルールは、法令の取り決めを含むことを特徴とする、請求項１〜３のいずれか１項に記載の会計処理システム。 The rule is characterized by comprising the arrangements law, accounting system according to any one of claims 1-3. 前記ルールは、会社、税理士事務所、その他仕訳に関与する者の個別の仕訳ルールの取り決めを含むことを特徴とする、請求項１〜４のいずれか１項に記載の会計処理システム。 The rules are companies, tax accountants office, characterized in that it comprises arrangements other person individual Rule involved in journal, accounting system according to any one of claims 1-4. 前記ルールは、簿記のルールによれば２以上の勘定科目が認められるものについて、そのうち１の勘定科目を選択するものを含むことを特徴とする、請求項１〜５のいずれか１項に記載の会計処理システム。 6. The rule according to any one of claims 1 to 5 , wherein the rule includes selecting one account item out of those items in which two or more account items are permitted according to a bookkeeping rule. Accounting system. 前記仕訳ＡＩ補助システムは、前記仕訳ＡＩの出力する前記仕訳データを入力し、仕訳データを生成することを特徴とする、請求項１〜６のいずれか１項に記載の会計処理システム。 The journal AI aid system, enter the journal data output of said journal AI, and generates a journal data, accounting system according to any one of claims 1-6. 前記仕訳判定部は、前記仕訳ＡＩの生成した前記仕訳データについて、それを出力するか前記仕訳ＡＩ補助システムに仕訳データを生成させるかを判定する、精度判断部を備えることを特徴とする、請求項７に記載の会計処理システム。 The journal determination unit includes an accuracy determination unit that determines whether to output the journal data generated by the journal AI or whether the journal AI auxiliary system generates journal data. Item 8. The accounting system according to item 7 . 前記仕訳判定部は、前記仕訳ＡＩの生成した前記仕訳データ及び仕訳ＡＩ補助システムの生成した前記仕訳データを、出力する結果出力部を備えることを特徴とする、請求項７又は８に記載の会計処理システム。 9. The accounting according to claim 7 or 8 , wherein the journal determination unit includes a result output unit that outputs the journal data generated by the journal AI and the journal data generated by the journal AI auxiliary system. Processing system. 前記仕訳ＡＩ補助システムは、前記ルールを更新可能なデータとして保持することを特徴とする、請求項９に記載の会計処理システム。 10. The accounting system according to claim 9 , wherein the journal entry AI auxiliary system holds the rule as updatable data. 請求項１〜１０のいずれか１項に記載の会計処理システムを使用し、
前記仕訳判定部の出力する仕訳データを用いて、会計ソフトウェアがユーザの会計帳票を出力することを特徴とする、会計処理方法。 Using the accounting system according to any one of claims 1 to 10,
An accounting processing method, wherein accounting software outputs a user's accounting form using the journal data output by the journal determination unit. 前記仕訳要素と勘定科目との対応の学習に用いる教師データが、前記ユーザ以外の者の証憑に係る仕訳要素及び勘定科目を含むことを特徴とする、請求項１１に記載の会計処理方法。 12. The accounting method according to claim 11 , wherein the teacher data used for learning the correspondence between the journal element and the account item includes a journal element and an account item related to a voucher of a person other than the user. 請求項１０に記載の会計処理システムを使用し、
前記ユーザが前記ルールを更新することを特徴とする、請求項１１又は１２に記載の会計処理方法。 Using the accounting system of claim 10 ;
The accounting processing method according to claim 11 , wherein the user updates the rule.
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