JP6357621B1 - Accounting processing apparatus, accounting processing system, accounting processing method and program - Google Patents
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Abstract
【課題】伝票に関する仕訳入力を支援する会計処理装置、会計処理システム、会計処理方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】会計処理装置１は、新たな伝票画像を受け付ける伝票画像受付部１１と、受け付けた伝票画像からテキストデータ及び画像パターンデータを抽出する伝票データ抽出部１３と、抽出したテキストデータ及び画像パターンデータと、伝票画像ＤＢ３２に記憶された伝票データのテキストデータ及び画像パターンデータとを照合し、類似した伝票データの伝票データを、伝票画像ＤＢ３２から抽出する類似データ抽出部１５と、抽出した伝票データに対応付けられた仕訳データを仕訳データＤＢ３３から取得する過去仕訳データ取得部１６と、取得された仕訳データに有する会計情報を、新たな伝票画像の仕訳データ作成のための候補として出力する候補出力部２０とを備える。
【選択図】図２An accounting processing apparatus, an accounting processing system, an accounting processing method, and a program for supporting journal entry relating to a slip are provided.
An accounting processing apparatus includes a slip image receiving unit that receives a new slip image, a slip data extracting unit that extracts text data and image pattern data from the received slip image, and extracted text data and images. The pattern data is compared with the text data and image pattern data of the slip data stored in the slip image DB 32, and the similar data extraction unit 15 that extracts the slip data of similar slip data from the slip image DB 32, and the extracted slip The past journal data acquisition unit 16 that acquires the journal data associated with the data from the journal data DB 33, and the candidate that outputs the accounting information included in the acquired journal data as a candidate for creating journal data for a new slip image And an output unit 20.
[Selection] Figure 2
Description
本発明は、会計処理装置、会計処理システム、会計処理方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to an accounting processing apparatus, an accounting processing system, an accounting processing method, and a program.
従来、領収書やレシート等の伝票に基づいて仕訳情報を入力する際、伝票を見て、別途辞書化してある科目や定型仕訳等のリスト形式の一覧から、該当の科目や定型仕訳等を選んで入力することが行われていた。しかし、伝票を見ながら選択するリスト形式の一覧には、多くの科目があり、適した科目等が見つけにくく、時間が掛かっていた。また、伝票を見て、定型仕訳を使う場合には、事前に定型になる仕訳を登録する必要があり、面倒であった。そして、伝票から仕訳への対応が分かる者でないと、適切な定型仕訳を選べなかった。
他方、レシート等をスキャニングや撮影することにより得た伝票画像を用いて、店舗名を決定して家計簿等の記載を支援する技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。
Conventionally, when entering journal information based on a slip such as a receipt or a receipt, look at the slip and select the corresponding subject or fixed journal from a list of list formats such as subject or fixed journal that have been dictionaryd separately. Entering in was done. However, there are many subjects in the list in the list format that can be selected while looking at the slip, and it is difficult to find a suitable subject or the like, which takes time. Also, when using a fixed journal after looking at a slip, it is necessary to register a fixed journal in advance, which is troublesome. In addition, unless the person who understands the correspondence from the slip to the journal, an appropriate standard journal cannot be selected.
On the other hand, a technique is disclosed that uses a slip image obtained by scanning or photographing a receipt or the like to determine a store name and support the description of a household account book or the like (see, for example, Patent Document 1).
特許文献１は、レシート等に印字された取引先の情報を利用するものであり、ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）を使用した光学的文字認識処理によって、伝票画像からテキストデータを得るものである。しかし、伝票画像の画質や、文字サイズによっては、上手く認識できない場合がある。
他方、取引先ごとに発生する取引内容は、同じであることが多いという傾向がある。そのため、同じ取引先であれば、同じ科目であったり、そうではなくても何種類かの科目に絞られてくることが多い。
Japanese Patent Laid-Open No. 2004-228867 uses information on a business partner printed on a receipt or the like, and obtains text data from a slip image by optical character recognition processing using OCR (Optical Character Recognition). However, depending on the image quality of the slip image and the character size, it may not be recognized well.
On the other hand, there is a tendency that the transaction content generated for each business partner is often the same. For this reason, it is often the case that the same business partner is the same subject, or it is narrowed down to several types of subjects even if it is not.
そこで、本発明は、データベース（ＤＢ）やテーブルの活用により、レシート等の伝票に印字されている情報に基づいて、過去に読み込んだレシート等の伝票に印字されている情報と比較して、同一又は類似の取引先であるかどうかを精度よく特定し、その取引先における過去の仕訳データ（科目、摘要）を利用して、新たに入力しようとしている伝票に関する仕訳入力を支援する会計処理装置、会計処理システム、会計処理方法及びプログラムを提供することを目的とする。 Therefore, the present invention is the same as the information printed on a slip such as a receipt read in the past based on the information printed on a slip such as a receipt by utilizing a database (DB) or a table. Or an accounting processing device that accurately identifies whether the customer is a similar business partner and uses the past journal data (subjects, summary) of the business partner to support journal entry regarding a new slip to be entered, An object is to provide an accounting system, an accounting method, and a program.
本発明は、以下のような解決手段により、前記課題を解決する。
第１の発明は、伝票を画像化した伝票画像から抽出したテキストデータ及び画像パターンデータを含む伝票データを、仕訳データを対応付けて記憶した伝票画像記憶部と、仕訳データを作成する新たな伝票画像を受け付ける伝票画像受付手段と、前記伝票画像受付手段が受け付けた前記伝票画像からテキストデータ及び画像パターンデータを抽出する伝票データ抽出手段と、前記伝票データ抽出手段により抽出した前記テキストデータ及び画像パターンデータと、前記伝票画像記憶部に記憶された前記伝票データの前記テキストデータ及び画像パターンデータとを照合し、類似した前記伝票データを、前記伝票画像記憶部から抽出する類似データ抽出手段と、前記類似データ抽出手段により抽出した前記伝票データに対応付けられた仕訳データを取得する仕訳データ取得手段と、前記仕訳データ取得手段により取得された前記仕訳データに有する会計情報を、前記新たな伝票画像の仕訳データ作成のための候補として出力する候補出力手段と、を備える会計処理装置である。
第２の発明は、第１の発明の会計処理装置において、前記伝票データは、取引先及び業種の少なくとも一方を示す取引先識別情報が対応付けられており、前記類似データ抽出手段は、類似した前記伝票データのテキストデータ及び画像パターンデータに対応した前記取引先識別情報を抽出し、前記仕訳データ取得手段は、抽出した前記取引先識別情報に対応付けられた前記仕訳データを取得すること、を特徴とする会計処理装置である。
第３の発明は、第１の発明又は第２の発明の会計処理装置において、前記伝票データは、顧問先を示す顧問先識別情報が対応付けられており、前記類似データ抽出手段は、前記顧問先識別情報に基づいて顧問先が同じである前記伝票画像記憶部に記憶された前記伝票データの前記テキストデータ及び画像パターンデータと、前記伝票データ抽出手段により抽出した前記テキストデータ及び画像パターンデータとを照合し、類似した前記伝票データを抽出すること、を特徴とする会計処理装置である。
第４の発明は、第１の発明から第３の発明までのいずれかの会計処理装置において、前記画像パターンデータは、前記伝票画像の印字領域に関するレイアウトデータを含み、前記類似データ抽出手段は、前記レイアウトデータが示す印字領域の形状が類似する画像パターンデータを抽出すること、を特徴とする会計処理装置である。
第５の発明は、第１の発明から第４の発明までのいずれかの会計処理装置において、前記伝票画像受付手段により受け付けた前記新たな伝票画像を出力する画像領域と、仕訳データを作成する仕訳データ作成領域と、候補出力領域とを含む編集画面を出力する編集画面出力手段を備え、前記候補出力手段は、前記候補出力領域に、前記会計情報を出力すること、を特徴とする会計処理装置である。
第６の発明は、第５の発明の会計処理装置において、前記候補出力領域に出力された会計情報の選択を受け付ける候補受付手段と、前記候補受付手段により受け付けた前記会計情報に対応した伝票画像を出力する伝票画像出力手段と、を備えること、を特徴とする会計処理装置である。
第７の発明は、第１の発明から第６の発明までのいずれかの会計処理装置において、類似判定条件に関する入力を受け付ける判定条件受付手段を備え、前記類似データ抽出手段は、前記判定条件受付手段により受け付けた前記類似判定条件を満たすように、前記伝票データ抽出手段により抽出した前記テキストデータ及び画像パターンデータに類似したテキストデータ及び画像パターンデータを、前記伝票画像記憶部から抽出すること、を特徴とする会計処理装置である。
第８の発明は、第１の発明から第７の発明までのいずれかの会計処理装置において、前記候補出力手段は、前記仕訳データ取得手段により抽出された前記仕訳データに有する会計情報の一致数に基づき、多い順に前記会計情報を並べて出力すること、を特徴とする会計処理装置である。
第９の発明は、第１の発明から第８の発明までのいずれかの会計処理装置において、前記新たな伝票画像に関するデータを、前記新たな伝票画像に対応して入力及び登録された仕訳データに対応付けて前記伝票画像記憶部に登録するデータ登録手段を備えること、を特徴とする会計処理装置である。
第１０の発明は、第９の発明の会計処理装置において、前記データ登録手段は、前記伝票画像記憶部に登録されたデータの数が所定数を超えない場合に限り、前記新たな伝票画像に関するデータを登録すること、を特徴とする会計処理装置である。
第１１の発明は、第１の発明から第１０の発明までのいずれかの会計処理装置において、前記伝票画像記憶部に登録されているデータのうち、所定期間を経過したデータを削除するデータ削除手段を備えること、を特徴とする会計処理装置である。
第１２の発明は、伝票を画像化した伝票画像から抽出したテキストデータ及び画像パターンデータを含む伝票データを、仕訳データを対応付けて記憶した伝票画像記憶部と、仕訳データを作成する新たな伝票画像を受け付ける伝票画像受付手段と、前記伝票画像受付手段が受け付けた前記伝票画像からテキストデータ及び画像パターンデータを抽出する伝票データ抽出手段と、前記伝票データ抽出手段により抽出した前記テキストデータ及び画像パターンデータと、前記伝票画像記憶部に記憶された前記伝票データの前記テキストデータ及び画像パターンデータとを照合し、類似した前記伝票データを、前記伝票画像記憶部から抽出する類似データ抽出手段と、前記類似データ抽出手段により抽出した前記伝票データに対応付けられた仕訳データを取得する仕訳データ取得手段と、前記仕訳データ取得手段により取得された前記仕訳データに有する会計情報を、前記新たな伝票画像の仕訳データ作成のための候補として出力する候補出力手段と、を備える会計処理システムである。
第１３の発明は、コンピュータが、仕訳データを作成する新たな伝票画像を受け付ける伝票画像受付ステップと、受け付けた前記伝票画像からテキストデータ及び画像パターンデータを抽出する伝票データ抽出ステップと、抽出した前記テキストデータ及び画像パターンデータと、伝票を画像化した伝票画像から抽出したテキストデータ及び画像パターンデータを含む伝票データを、仕訳データを対応付けて記憶した伝票画像記憶部の前記テキストデータ及び画像パターンデータとを照合し、類似した前記伝票データを、前記伝票画像記憶部から抽出する類似データ抽出ステップと、抽出した前記伝票データに対応付けられた前記仕訳データを取得する仕訳データ取得ステップと、取得された前記仕訳データに有する会計情報を、前記新たな伝票画像の仕訳データ作成のための候補として出力する候補出力ステップと、を含む会計処理方法である。
第１４の発明は、第１の発明から第１１の発明までのいずれかの会計処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。
The present invention solves the above problems by the following means.
According to a first aspect of the present invention, there is provided a slip image storage unit storing slip data including text data and image pattern data extracted from a slip image obtained by imaging a slip in association with journal data, and a new slip for creating journal data A slip image receiving means for receiving an image, a slip data extracting means for extracting text data and image pattern data from the slip image received by the slip image receiving means, and the text data and image pattern extracted by the slip data extracting means Similar data extraction means for comparing data with the text data and image pattern data of the slip data stored in the slip image storage unit, and extracting similar slip data from the slip image storage unit, Journal data associated with the slip data extracted by the similar data extraction means Journal data acquisition means for acquiring the transaction information included in the journal data acquired by the journal data acquisition means as candidate for generating journal data of the new slip image. It is an accounting processing device.
According to a second aspect of the present invention, in the accounting processing apparatus of the first aspect, the slip data is associated with business partner identification information indicating at least one of a business partner and a business type, and the similar data extracting means are similar to each other. Extracting the supplier identification information corresponding to the text data and the image pattern data of the slip data, and the journal data acquiring means acquiring the journal data associated with the extracted supplier identification information. This is a characteristic accounting processing apparatus.
According to a third aspect of the invention, in the accounting apparatus of the first or second aspect of the invention, the slip data is associated with advisor identification information indicating an advisor, and the similar data extracting means The text data and image pattern data of the slip data stored in the slip image storage unit having the same advisor based on the destination identification information, and the text data and image pattern data extracted by the slip data extraction unit, And the similar slip data is extracted.
According to a fourth aspect of the invention, in any of the accounting processing apparatuses from the first aspect to the third aspect, the image pattern data includes layout data relating to a print area of the slip image, and the similar data extracting means includes: An accounting processing apparatus, wherein image pattern data having a similar print area shape indicated by the layout data is extracted.
According to a fifth aspect of the present invention, in any of the accounting processing apparatuses from the first aspect to the fourth aspect, an image area for outputting the new slip image received by the slip image receiving means and journal data are created. An accounting screen output means for outputting an edit screen including a journal data creation area and a candidate output area, wherein the candidate output means outputs the accounting information to the candidate output area. Device.
According to a sixth aspect of the present invention, in the accounting processing apparatus of the fifth aspect, candidate acceptance means for accepting selection of accounting information output to the candidate output area, and a slip image corresponding to the accounting information accepted by the candidate acceptance means A voucher image output means for outputting the bill image output means.
A seventh aspect of the invention is the accounting apparatus according to any one of the first aspect to the sixth aspect of the invention, further comprising determination condition reception means for receiving an input relating to a similarity determination condition, wherein the similar data extraction means receives the determination condition reception Extracting text data and image pattern data similar to the text data and image pattern data extracted by the slip data extraction means from the slip image storage unit so as to satisfy the similarity determination condition received by the means. This is a characteristic accounting processing apparatus.
The eighth invention is the accounting apparatus according to any one of the first invention to the seventh invention, wherein the candidate output means matches the number of matching accounting information contained in the journal data extracted by the journal data acquisition means. The accounting processing apparatus is characterized in that the accounting information is arranged and output in descending order.
According to a ninth invention, in any of the accounting processing apparatuses from the first invention to the eighth invention, journal data entered and registered with respect to the new slip image in correspondence with the new slip image And a data registration unit for registering in the slip image storage unit in association with the accounting image processing unit.
According to a tenth aspect of the invention, in the accounting processing apparatus of the ninth aspect, the data registration means relates to the new slip image only when the number of data registered in the slip image storage unit does not exceed a predetermined number. An accounting processing apparatus characterized by registering data.
In an eleventh aspect of the present invention, in any of the accounting processing apparatuses from the first aspect to the tenth aspect, data deletion that deletes data that has passed a predetermined period from data registered in the slip image storage unit An accounting processing apparatus characterized by comprising means.
A twelfth aspect of the invention is a slip image storage unit storing slip data including text data and image pattern data extracted from a slip image obtained by imaging a slip, and a new slip for creating journal data. A slip image receiving means for receiving an image, a slip data extracting means for extracting text data and image pattern data from the slip image received by the slip image receiving means, and the text data and image pattern extracted by the slip data extracting means Similar data extraction means for comparing data with the text data and image pattern data of the slip data stored in the slip image storage unit, and extracting similar slip data from the slip image storage unit, Journal data associated with the slip data extracted by the similar data extraction means Journal data acquisition means for acquiring data, and candidate output means for outputting the accounting information contained in the journal data acquired by the journal data acquisition means as candidates for creating journal data for the new slip image, It is an accounting processing system provided.
In a thirteenth aspect, the computer receives a slip image receiving step for receiving a new slip image for creating journal data, a slip data extracting step for extracting text data and image pattern data from the received slip image, and the extracted The text data and image pattern data of the slip image storage unit that stores text data and image pattern data, and slip data including text data and image pattern data extracted from a slip image obtained by imaging a slip, in association with journal data. And a similar data extraction step for extracting the similar slip data from the slip image storage unit, and a journal data acquisition step for acquiring the journal data associated with the extracted slip data. The accounting information in the journal data is A candidate output step of outputting as a candidate for the journal data creation votes image, a method of accounting including.
A fourteenth invention is a program for causing a computer to function as any one of the accounting processing apparatuses from the first invention to the eleventh invention.
本発明によれば、伝票に関する仕訳入力を支援する会計処理装置、会計処理システム、会計処理方法及びプログラムを提供することができる。 According to the present invention, it is possible to provide an accounting processing apparatus, an accounting processing system, an accounting processing method, and a program that support journal entry regarding slips.
以下、本発明を実施するための形態について、図を参照しながら説明する。なお、これは、あくまでも一例であって、本発明の技術的範囲はこれに限られるものではない。 DESCRIPTION OF EMBODIMENTS Hereinafter, embodiments for carrying out the present invention will be described with reference to the drawings. This is merely an example, and the technical scope of the present invention is not limited to this.
（実施形態）
＜会計処理システム１００の全体構成＞
図１は、本実施形態に係る会計処理システム１００の全体構成を示す図である。
図２は、本実施形態に係る会計処理装置１の機能ブロックを示す図である。
図３は、本実施形態に係る会計処理装置の伝票画像ＤＢ３２の例を示す図である。
図４は、本実施形態に係る会計処理装置の仕訳データＤＢ３３の例を示す図である。
図５は、本実施形態に係る会計処理装置の取引先ＤＢ３４の例を示す図である。
図６は、本実施形態に係る会計処理装置の会社マスタ３６の例を示す図である。
(Embodiment)
<Overall configuration of
FIG. 1 is a diagram showing an overall configuration of an
FIG. 2 is a functional block diagram of the accounting processing apparatus 1 according to the present embodiment.
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the
図１に示す会計処理システム１００は、顧問先から依頼を受けた会計事務所の会計処理装置１が、各種の業務用アプリケーションプログラム（以下、アプリケーションプログラムのことを、「プログラム」ともいう。）を実行して会計処理を行うシステムである。
会計処理システム１００は、会計処理装置１と、スキャナ５とを備える。そして、会計処理装置１と、スキャナ５とは、通信可能に接続されている。
会計処理装置１は、例えば、会計事務所に設けられ、各種会計処理を行う装置である。会計処理装置１は、各種の会計処理に対応する複数の業務処理を行う。
会計処理装置１は、例えば、サーバ１ａと、複数台の端末１ｂとにより構成される。サーバ１ａは、端末１ｂから受信した操作データに基づいて処理を行う。複数台の端末１ｂは、例えば、会計事務所の業務処理担当者（以下、「会計事務所のユーザ」や「職員」ともいう。）が操作する端末である。
In the
The
The accounting processing apparatus 1 is an apparatus that is provided in, for example, an accounting office and performs various accounting processes. The accounting processing apparatus 1 performs a plurality of business processes corresponding to various accounting processes.
The accounting processing apparatus 1 is composed of, for example, a
なお、図１では、会計処理装置１を、サーバ１ａと、端末１ｂとからなるものとして説明しているが、これは、一例である。会計処理装置１は、例えば、１台のスタンドアロンのコンピュータ（ＰＣ）で構成されていてもよい。また、会計処理装置１は、複数台のＰＣによって構成されたワークステーション（ＷＳ）であってもよい。
また、会計処理装置１は、会計事務所ではなく、顧問先企業内にあったり、業務委託等のサービスを行っている企業内であったり、クラウドサービスであってもよい。例えば、端末１ｂは、必ずしも会計事務所内に設けられる必要はなく、外出先や自宅勤務の職員の端末や、外注先の職員の端末も含まれる。
さらに、その他、会計処理装置１は、サーバのみ、あるいは複数のサーバで構成されていてもよく、会計事務所のサーバである場合の他、複数の企業（の従業員）の会計ファイルを預かって管理するサービスを行うＩＤＣ（インターネットデータセンター）のサーバでもよい。
In FIG. 1, the accounting processing apparatus 1 is described as including the
Further, the accounting processing apparatus 1 may be in an advisory company, not in an accounting office, in a company that provides services such as business consignment, or a cloud service. For example, the
In addition, the accounting processing apparatus 1 may be composed of only a server or a plurality of servers. In addition to the accounting office server, the accounting processing apparatus 1 stores accounting files of a plurality of companies (employees). It may be an IDC (Internet Data Center) server that provides services to be managed.
さらには、会計処理装置１は、実体が仮想化された仮想マシンやクラウドであってもよい。
さらにまた、企業の本社等が各部門や各支店（の従業員）等を対象に財務管理を行う場合には、会計処理装置１は、企業内のサーバであってもよい。
会計処理装置１は、本発明の処理を専用的に行う装置であってもよいし、会計処理を行う装置が、様々な機能のうちの１つとして、会計処理装置１の機能を有してもよい。
Furthermore, the accounting processing apparatus 1 may be a virtual machine or cloud in which the entity is virtualized.
Furthermore, when the corporate headquarters etc. performs financial management for each department, each branch (employee), etc., the accounting processing apparatus 1 may be a server in the company.
The accounting processing device 1 may be a device dedicated to the processing of the present invention, and the accounting processing device has the function of the accounting processing device 1 as one of various functions. Also good.
スキャナ５は、例えば、会計事務所に設けられ、顧問先のレシート６ａや領収書６ｂ等の伝票６を読み取って、伝票画像を生成する装置である。伝票６は、例えば、顧問先から郵送によって、又は、顧問先の担当者が持参することによって、会計事務所に届けられたものである。
The
＜会計処理装置１＞
図２に示すように、会計処理装置１は、制御部１０と、記憶部３０と、入力部４５と、表示部４６と、通信部４９とを備える。図１の会計処理装置１の構成によれば、サーバ１ａは、制御部１０と、記憶部３０と、通信部４９とに相当し、端末１ｂは、入力部４５と、表示部４６とに相当する。
制御部１０は、会計処理装置１の全体を制御するＣＰＵ（中央処理装置）である。制御部１０は、記憶部３０に記憶されているＯＳ（オペレーティングシステム）やアプリケーションプログラムを適宜読み出して実行することにより、上述したハードウェアと協働し、各種機能を実行する。
<Accounting device 1>
As shown in FIG. 2, the accounting processing apparatus 1 includes a control unit 10, a
The control unit 10 is a CPU (central processing unit) that controls the entire accounting processing apparatus 1. The controller 10 executes various functions in cooperation with the hardware described above by appropriately reading and executing an OS (operating system) and application programs stored in the
制御部１０は、伝票画像受付部１１（伝票画像受付手段）と、伝票画像処理部１２と、編集処理部１８と、判定条件受付部２４（判定条件受付手段）と、データ更新部２５（データ登録手段、データ削除手段）とを備える。
The control unit 10 includes a slip image receiving unit 11 (slip image receiving unit), a slip
伝票画像受付部１１は、伝票６をスキャナ５に取り込むことで、スキャナ５で生成された伝票６の画像データである伝票画像を、スキャナ５から受信することで受け付ける。ここで、伝票画像受付部１１が受け付ける伝票画像の数は、限定されない。例えば、伝票画像受付部１１は、１枚の伝票６の伝票画像を受け付けてもよいし、複数枚の伝票６に対応する複数の伝票画像を受け付けてもよい。
The slip
また、伝票画像は、会計事務所に有するスキャナ５から取得するものに限定されない。伝票画像受付部１１は、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリ等の可搬型記憶媒体により、例えば、顧問先から伝票画像を直接受領してもよい。また、伝票画像受付部１１は、例えば、図示しない顧問先の端末から、通信ネットワークを介して会計事務所のサーバ１ａや端末１ｂに伝票画像を送信することで、伝票画像を受け付けてもよい。この場合、顧問先において、例えば、スキャナを用いて伝票画像を取得した上で、顧問先の端末が伝票画像を送信する。さらに、伝票画像は、スキャナにより画像化するものに限定されない。例えば、伝票６をカメラで撮影することで、伝票画像を得てもよい。
The slip image is not limited to that acquired from the
伝票画像処理部１２は、伝票画像受付部１１により受け付けた伝票画像に対する処理を行う制御部である。
伝票画像処理部１２は、伝票データ抽出部１３（伝票データ抽出手段）と、抽出データ登録部１４と、類似データ抽出部１５（類似データ抽出手段）と、過去仕訳データ取得部１６（仕訳データ取得手段）と、候補抽出処理部１７とを備える。
The slip
The slip
伝票データ抽出部１３は、伝票画像から伝票データを抽出する。
伝票データ抽出部１３は、伝票画像に対してＯＣＲを使用して文字認識処理をすることによって、伝票画像からテキストデータを取得する。ここで得られるテキストデータには、印字された文字データの他、手書きメモのような後から伝票６に記入された文字データをも含む。
The slip
The slip
また、伝票データ抽出部１３は、伝票画像に含まれる企業ロゴ等のイメージ画像（画像パターンデータ）を取得する。さらに、伝票データ抽出部１３は、伝票画像のレイアウトの特徴に関するレイアウトデータ（画像パターンデータ）を取得する。レイアウトデータには、個々の領域に関する矩形形状の特徴データである個別特徴データを含む。個別特徴データは、その矩形領域の位置（例えば、左上の始点の位置）と、縦横のビット幅を含む。また、レイアウトデータには、全体のレイアウトの特徴データである全体特徴データを含む。全体特徴データは、同じ取引先の伝票６であれば、品名部分が変わるだけであり、それにより中央の部分の長さが異なるが、上部や下部の形状は同じになると考えられる。
以上のように、伝票データは、テキストデータ、イメージ画像及びレイアウトデータを含む。
In addition, the slip
As described above, the slip data includes text data, image images, and layout data.
抽出データ登録部１４は、伝票データ抽出部１３によって抽出したテキストデータや、画像パターンデータを、伝票画像に対応付けて伝票画像ＤＢ（データベース）３２に登録する。
類似データ抽出部１５は、伝票データ抽出部１３により抽出された電話番号等のテキストデータや、企業ロゴ等のイメージ画像、また、レイアウトデータに類似するデータを、伝票画像ＤＢ３２から抽出する。
The extracted data registration unit 14 registers the text data and image pattern data extracted by the slip
The similar data extracting unit 15 extracts text data such as a telephone number extracted by the slip
過去仕訳データ取得部１６は、伝票画像ＤＢ３２から抽出した電話番号等のテキストデータや、企業ロゴ等のイメージ画像、また、レイアウトデータに対応する仕訳データを取得する。
候補抽出処理部１７は、過去仕訳データ取得部１６により取得した仕訳データの科目や摘要といった会計情報を、候補として抽出する。そして、候補抽出処理部１７は、抽出した候補を、候補記憶部３５に記憶させる。
The past journal data acquisition unit 16 acquires text data such as a telephone number extracted from the
The candidate extraction processing unit 17 extracts accounting information such as a subject and a summary of the journal data acquired by the past journal data acquisition unit 16 as a candidate. Then, the candidate extraction processing unit 17 stores the extracted candidates in the
編集処理部１８は、伝票画像受付部１１により受け付けた伝票画像に対応した仕訳データの入力処理を支援する制御部である。
編集処理部１８は、編集画面出力部１９（編集画面出力手段）と、候補出力部２０（候補出力手段）と、候補受付部２１（候補受付手段）と、対応伝票画像出力部２２（伝票画像出力手段）とを備える。
The
The
編集画面出力部１９は、編集処理を行うための編集画面を出力する。
候補出力部２０は、仕訳データの編集作業を簡単に行うために、対象の伝票画像に類似した過去の仕訳データに用いられた会計情報を、候補として出力する。
候補受付部２１は、候補出力部２０によって出力された候補の選択を受け付ける。
対応伝票画像出力部２２は、候補受付部２１によって受け付けた候補に対応した伝票画像を、今回の仕訳データ入力の参考として出力する。
The editing
The
The
The corresponding slip image output unit 22 outputs a slip image corresponding to the candidate received by the
判定条件受付部２４は、伝票画像に関する類似グループ検索条件（類似判定条件）の指定を受け付ける制御部である。会計事務所のユーザは、類似グループ検索条件を、取引先ごとにする場合に、例えば、支店を含めた店舗名（スーパー〇〇 ××店）までを類似範囲とするか、店舗名（スーパー〇〇）を類似範囲とするか、店舗の業種（薬局、スーパー、コンビニ、書店）を類似範囲とするか、又は、店舗の業種（小売業）を類似範囲とするか、といった範囲を指定する。そうすることで、判定条件受付部２４は、類似と判定する過去の伝票画像の範囲を変更できる。
The determination
データ更新部２５は、伝票画像処理部１２によって処理を行った伝票画像について、取引先ＤＢ３４にデータを登録したり、取引先ＤＢ３４に登録済のデータを削除したりする処理を行う。
なお、上述した各機能の詳細については、後述する。
The
Details of each function described above will be described later.
記憶部３０は、制御部１０が各種の処理を実行するために必要なプログラム、データ等を記憶するためのハードディスク、半導体メモリ素子等の記憶領域である。
記憶部３０は、プログラム記憶部３１と、伝票画像ＤＢ３２（伝票画像記憶部）と、仕訳データＤＢ３３と、取引先ＤＢ３４（伝票画像記憶部）と、候補記憶部３５と、会社マスタ３６とを備える。
The
The
プログラム記憶部３１は、各種プログラムを記憶する記憶領域である。プログラム記憶部３１は、伝票処理プログラム３１ａと、入力支援プログラム３１ｂとを記憶している。
伝票処理プログラム３１ａは、上述した制御部１０の伝票画像受付部１１、伝票画像処理部１２、判定条件受付部２４及びデータ更新部２５が行う各種機能を実行するためのアプリケーションプログラムである。
The
The
入力支援プログラム３１ｂは、上述した制御部１０の編集処理部１８が行う各種機能を実行するためのアプリケーションプログラムである。
なお、この例では、伝票処理プログラム３１ａと、入力支援プログラム３１ｂとを別のプログラムとして記載したが、１つのプログラムによって上述した制御部１０の各種機能を実行してもよい。また、伝票処理プログラム３１ａと、入力支援プログラム３１ｂとをさらに、細分化して別プログラムにしてもよい。
The
In this example, the
伝票画像ＤＢ３２は、伝票画像受付部１１が受け付けた伝票画像と、伝票画像を解析して得られた伝票データとを記憶するデータベースである。
図３に示すように、伝票画像ＤＢ３２は、伝票画像を識別する伝票ＩＤ（ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）に対応付けて、伝票画像に関するデータを記憶する。図３に示す伝票画像ＤＢ３２は、伝票ＩＤと、イメージ登録先と、画像パターンデータと、文字列認識結果と、会社ＩＤと、取引先ＩＤと、仕訳ＩＤと、仕訳データ更新日時とを対応付けて記憶している。ここで、イメージ登録先は、この例では、伝票画像が記憶されているディレクトリになっている。また、画像パターン及び文字列認識結果は、伝票画像を解析して得られた伝票データである。会社ＩＤは、会社（顧問先又は本支店）を識別する識別情報である。取引先ＩＤは、伝票画像の店舗（取引先）を識別する識別情報である。仕訳ＩＤは、仕訳データを識別する識別情報である。仕訳データ更新日時は、仕訳データを更新した日時である。
The
As illustrated in FIG. 3, the
仕訳データＤＢ３３は、仕訳データを識別する仕訳ＩＤをキーにして、仕訳データを記憶するデータベースである。
仕訳データＤＢ３３は、仕訳データを識別する仕訳ＩＤに対応付けて、仕訳データと、伝票画像受付部１１が受け付けた伝票画像を識別する伝票ＩＤとを記憶する。また、仕訳データＤＢ３３に記憶された仕訳データは、編集画面を用いて入力及び編集がされることにより、更新することができる。
図４に示す仕訳データＤＢ３３は、仕訳ＩＤと、日付と、会社ＩＤと、借方データと、貸方データと、摘要と、伝票ＩＤとを対応付けて記憶している。ここで、日付は、仕訳データの発生日付であり、伝票画像に含まれる日付と同じである。借方データは、借方勘定科目と、借方金額を含む。貸方データは、貸方勘定科目と、貸方金額を含む。摘要は、科目に対する補足内容である。
The
The
The
取引先ＤＢ３４は、伝票６に印字された店舗等の取引先ごとに、取引先の情報を記憶したデータベースである。
図５に示すように、取引先ＤＢ３４は、取引先を識別する識別情報である取引先ＩＤに対応付けて業種、取引先の上位層、取引先名、住所、店舗名の他、電話番号、企業ロゴ、レイアウトデータ等の伝票データを記憶する。取引先名は、伝票６に印字された店舗名である。取引先の上位層は、そのうち、支店等の情報を除いたものであり、業種は、その店舗の業種である。業種及び取引先の上位層は、伝票６から取得した取引先名に基づいて、後から登録することができる。また、取引先ＤＢ３４には、伝票データを直接記憶せず、例えば、イメージ画像（企業ロゴ）やレイアウトデータは、伝票画像ＤＢ３２のリンク先を記憶するようにしてもよい。
The
As shown in FIG. 5, the
候補記憶部３５は、候補抽出処理部１７により抽出された会計情報の候補を記憶する。候補記憶部３５は、例えば、伝票ＩＤに対応付けて、会計情報を記憶する。
会社マスタ３６は、会社ＩＤをキーに、会社情報を記憶する。会社マスタ３６は、図６（Ａ）に示すように、会計事務所がこの会計処理システム１００を複数の顧問先に対して使用する場合の他、図６（Ｂ）に示すように、企業が本支店ごとに使用する場合にも対応している。図６（Ａ）に示す会社マスタ３６では、会社ＩＤは、顧問先を識別する識別情報である。また、図６（Ｂ）に示す会社マスタでは、会社ＩＤは、その企業の本支店を識別する識別情報である。会社マスタ３６は、図６（Ａ）及び（Ｂ）に記載の各項目の他、例えば、代表者名、企業ロゴ、ＤＢ登録日、事業形態、受任業務等を記憶してもよい。代表者名は、例えば、企業の親子関係の紐付けに用いてもよい。ＤＢ登録日は、顧問契約日や支店設置日が該当する。事業形態は、法人事業であるか、個人事業であるか、単なる個人であるか等である。受任業務は、会計業務（月次監査、決算等）、税務（法人税申告、青色申告等）である。
The
The
図２の入力部４５は、キーボードやマウス等の入力装置である。また、入力部４５は、タッチパネルやペン入力であってもよい。
表示部４６は、ＬＣＤ（液晶ディスプレイ）等で構成される表示装置である。
通信部４９は、例えば、スキャナ５や、通信ネットワークを介して外部装置との間での通信を行うインタフェースである。
なお、本発明でいうコンピュータとは、制御部、記憶装置等を備えた情報処理装置をいい、会計処理装置１は、制御部１０、記憶部３０等を備えた情報処理装置であり、本発明のコンピュータの概念に含まれる。
2 is an input device such as a keyboard or a mouse. The
The
The
Note that the computer in the present invention refers to an information processing apparatus including a control unit, a storage device, and the like, and the accounting processing apparatus 1 is an information processing device including the control unit 10, the
＜会計処理装置１の処理＞
次に、会計処理装置１による処理について説明する。
図７は、本実施形態に係る会計処理装置１での伝票画像取込処理を示すフローチャートである。
この伝票画像取込処理は、例えば、会計事務所に顧問先から伝票６を受領した都度のタイミングや、月１回等の定期的なタイミング等で、会計事務所において実行される処理である。なお、伝票画像取込処理は、１枚の伝票６に対しても行うことができ、また、複数枚の伝票６に対して、まとめて処理することもできる。
<Processing of the accounting processing apparatus 1>
Next, processing by the accounting processing apparatus 1 will be described.
FIG. 7 is a flowchart showing the slip image taking process in the accounting processing apparatus 1 according to the present embodiment.
This slip image fetching process is a process executed in the accounting office, for example, every time the
会計事務所のユーザが、会計処理装置１に記憶された伝票処理プログラム３１ａを起動することで、会計処理装置１の制御部１０は、図示しない初期画面を、表示部４６に出力する。そして、会計事務所のユーザが、初期画面から顧問先を選択又は入力等をすることで、ステップＳ（以下、単に「Ｓ」という。）１０において、制御部１０は、顧問先の指定を受け付ける。
When the user of the accounting office starts the
会計処理装置１の制御部１０は、顧問先の指定を受け付けると、次に、例えば、図示しない条件指定画面を出力する。会計事務所のユーザが、条件指定画面から類似グループ検索条件を指定することで、Ｓ１１において、制御部１０（判定条件受付部２４）は、類似グループ検索条件を受け付ける。類似グループ検索条件とは、受け付けた伝票画像との照合対象である過去の伝票画像に関するデータを指定するものであり、例えば、対象期間や、対象カテゴリ等をいう。 When the control unit 10 of the accounting processing apparatus 1 receives the designation of the consultant, next, for example, outputs a condition designation screen (not shown). When the user of the accounting office designates the similar group search condition from the condition designation screen, the control unit 10 (determination condition receiving unit 24) receives the similar group search condition in S11. The similar group search condition designates data related to a past slip image that is a target for collation with the accepted slip image, and includes, for example, a target period, a target category, and the like.
類似グループ検索条件は、具体的には、例えば、伝票画像ＤＢ３２に記憶された過去の伝票画像に関するデータの全てを対象にするものであってもよいし、指定された期間の過去の伝票画像に関するデータを対象にするものであってもよい。指定された期間は、処理日から遡った期間であってもよいし、年度等の指定によって定められるものであってもよい。
また、類似グループ検索条件は、例えば、伝票画像ＤＢ３２のレコードに、検索対象フラグを有し、この検索対象フラグがＯＮになっているものを照合対象にするようにしてもよい。
さらに、類似グループ検索条件は、例えば、会計事務所のユーザにより指定された業種や、取引先等の範囲に含まれる伝票画像に関するデータであってもよい。
More specifically, the similar group search condition may be, for example, for all data related to past slip images stored in the
Further, the similar group search condition may be such that, for example, a record in the
Further, the similar group search condition may be, for example, data relating to a slip image included in a range of a business type specified by a user of an accounting office or a business partner.
ここで、類似グループ検索条件として指定する対象カテゴリについて説明する。
対象カテゴリは、業種、取引先の上位層、取引先名等がある。これは、取引先ＤＢ３４（図５参照）に記憶された業種、取引先の上位層、取引先名が対応する。業種は、大分類と、小分類とを登録することで、「小売店」を対象にするか、「小売店」の中でも「薬局」を対象にするか、を指定できる。そして、「薬局」であっても、「ドラッグストア佐〇」、「○ズ」、「□ファイン」等の取引先の上位層を指定してもよいし、さらに、各取引先の支店を含めて「ドラッグストア佐〇 〇×△店」を指定してもよい。
Here, the target category specified as the similar group search condition will be described.
The target category includes a business type, an upper layer of a business partner, a business partner name, and the like. This corresponds to the business type, the upper layer of the business partner, and the business partner name stored in the business partner DB 34 (see FIG. 5). By registering the major category and the minor category, it is possible to specify whether to target “retail stores” or “pharmacies” among “retail stores”. And even if it is a “pharmacy”, you may specify the upper layer of business partners such as “Drugstore Sao”, “○ zu”, “□ Fine”, and also include the branches of each business partner "Drug store SOO X △ store" may be designated.
なお、予め記憶部３０に類似グループ検索条件を記憶しておき、条件を変更したい場合には、会計事務所のユーザの指示を受け付けて、制御部１０は、指示を受け付けた場合にのみ条件指定画面を出力するようにしてもよい。
Note that similar group search conditions are stored in the
その後、会計処理装置１の制御部１０は、例えば、スキャナ５に伝票６を取り込むよう指示する画面を、表示部４６に出力するので、ユーザは、指定した顧問先の伝票６を、スキャナ５に読み取らせる。スキャナ５は、伝票６を読み取って、伝票画像を生成し、会計処理装置１に対して伝票画像を送信するので、Ｓ１２において、制御部１０（伝票画像受付部１１）は、スキャナ５から送信された伝票画像を受け付ける。制御部１０は、伝票６ごとに生成された伝票画像を受け付ける。例えば、スキャナ５に読み取らせた伝票６が１枚であった場合には、伝票画像は１つであり、伝票６が複数枚であった場合には、伝票画像は複数である。
Thereafter, the control unit 10 of the accounting processing apparatus 1 outputs, for example, a screen for instructing the
Ｓ１３において、制御部１０（伝票画像処理部１２）は、伝票画像ごとに伝票画像解析処理を行う。伝票画像解析処理では、伝票画像を解析して、伝票画像に類似する過去の伝票画像に関するデータを特定して、入力支援のためのデータを抽出する。伝票画像解析処理の詳細については、後述する。
Ｓ１４において、制御部１０は、伝票画像解析処理で解析して読み取った読取内容を、読取結果画面（図示せず）として表示部４６に出力する。読取結果画面は、伝票画像と、読み取ったテキストデータのうち日付、金額等の文字列を、項目と共に出力する画面である。会計事務所のユーザは、読取結果画面に出力された読取内容を見て、文字列を修正する等の編集を行うことができる。
In S <b> 13, the control unit 10 (slip image processing unit 12) performs a slip image analysis process for each slip image. In the slip image analysis process, the slip image is analyzed, data related to a past slip image similar to the slip image is specified, and data for input support is extracted. Details of the slip image analysis processing will be described later.
In S <b> 14, the control unit 10 outputs the read content analyzed and read in the slip image analysis process to the
ここで、制御部１０は、後述する伝票画像解析処理によって一致又は類似と判定された過去の伝票画像の取引先に関する情報を出力してもよい。取引先に関する情報としては、例えば、店舗名や業種等である。
なお、複数枚の伝票６に対して処理をした場合には、伝票画像ごとに読取内容を出力する。そして、会計事務所のユーザにより、例えば、編集の完了指示を受け付けることで、制御部１０は、Ｓ１５の処理を行う。
Ｓ１５において、制御部１０（データ更新部２５）は、読み取った伝票画像に関するデータを、取引先ＤＢ３４に反映させるデータ反映処理を行う。データ反映処理については、後述する。その後、制御部１０は、本処理を終了する。
Here, the control part 10 may output the information regarding the business partner of the past slip image determined to be coincident or similar by the slip image analysis processing described later. Examples of information relating to business partners include store names and business types.
When processing is performed for a plurality of
In S <b> 15, the control unit 10 (data update unit 25) performs a data reflection process for reflecting data relating to the read slip image in the
次に、伝票画像解析処理について説明する。
図８は、本実施形態に係る会計処理装置１での伝票画像解析処理を示すフローチャートである。
図９は、本実施形態に係る会計処理装置１で用いる伝票画像の例、及び、伝票画像の解析内容を説明するための図である。
図１０は、本実施形態に係る会計処理装置１での類似データ抽出処理を示すフローチャートである。
図１１は、本実施形態に係る会計処理装置１での判定処理で使用する判定テーブル７０の例を示す図である。
Next, the slip image analysis process will be described.
FIG. 8 is a flowchart showing the slip image analysis processing in the accounting processing apparatus 1 according to the present embodiment.
FIG. 9 is a diagram for explaining an example of a slip image used in the accounting processing apparatus 1 according to the present embodiment and analysis contents of the slip image.
FIG. 10 is a flowchart showing similar data extraction processing in the accounting processing apparatus 1 according to the present embodiment.
FIG. 11 is a diagram illustrating an example of the determination table 70 used in the determination process in the accounting processing apparatus 1 according to the present embodiment.
図８のＳ２０において、制御部１０（伝票データ抽出部１３）は、伝票画像を解析して、伝票データを抽出する。制御部１０は、伝票画像に対してＯＣＲによる文字認識処理を行い、伝票画像に含まれるテキストデータを取得する。そして、制御部１０は、取得したテキストデータから、店舗名や電話番号、日付、品名、数量、金額といった伝票画像に記載の文字列を、例えば、伝票画像の左上を始点とした位置情報と共に抽出する。 In S20 of FIG. 8, the control unit 10 (slip data extraction unit 13) analyzes the slip image and extracts slip data. The control unit 10 performs character recognition processing by OCR on the slip image, and acquires text data included in the slip image. Then, the control unit 10 extracts the character string described in the slip image such as the store name, telephone number, date, product name, quantity, and amount from the acquired text data together with the position information starting from the upper left of the slip image, for example. To do.
また、制御部１０は、伝票画像に含まれるイメージ画像を取得する。イメージ画像は、例えば、レシート６ａの伝票画像に含まれる企業のロゴを表す画像や、領収書６ｂの伝票画像に含まれる印鑑の画像等である。制御部１０は、イメージ画像を、例えば、伝票画像の左上を始点とした位置情報と共に抽出する。
ここで、制御部１０は、取得したイメージ画像のうち、罫線や、コード画像を、抽出対象から除外してもよい。制御部１０は、例えば、長さ方向に比べて幅方向が極端に細いものを、罫線であると判断して除外する。また、制御部１０は、例えば、バーコードや、二次元コードの形状を予め記憶しておき、記憶された形状と照合して、コード画像を除外する。このように、取引先を特定するイメージ画像ではないイメージ画像を除外することで、記憶させるデータ量を抑えることができる。
Further, the control unit 10 acquires an image image included in the slip image. The image image is, for example, an image representing a company logo included in the slip image of the
Here, the control unit 10 may exclude ruled lines and code images from the extracted image images. For example, the control unit 10 determines that the width direction is extremely narrow compared to the length direction as ruled lines and excludes them. Further, the control unit 10 stores, for example, a barcode or a shape of a two-dimensional code in advance, and excludes the code image by comparing with the stored shape. In this way, by excluding image images that are not image images that specify suppliers, the amount of data to be stored can be suppressed.
さらに、制御部１０は、伝票画像のレイアウトに関する特徴データであるレイアウトデータを取得する。レイアウトデータは、レイアウトに含まれる空白により区切られた各テキストデータやイメージ画像を含む各矩形形状に関する特徴データである個別特徴データと、レイアウト全体の形状に関する特徴データである全体特徴データとを含む。個別特徴データは、例えば、伝票画像の左上を始点とした位置情報を含む。 Further, the control unit 10 acquires layout data that is characteristic data related to the layout of the slip image. The layout data includes individual feature data that is feature data related to each rectangular shape including text data and image images separated by white space included in the layout, and overall feature data that is feature data related to the shape of the entire layout. The individual feature data includes, for example, position information starting from the upper left of the slip image.
図９（Ａ）は、伝票６の一例であるレシート６ａから生成された伝票画像６０の例を示す。
図９（Ａ）の伝票画像６０の元になるレシート６ａは、一般的なレジスターから出力されたレシートである。伝票画像６０には、店舗名、電話番号、日付、品名、金額等の文字列と、企業のロゴを表す画像とを含む。
図９（Ｂ）は、伝票画像６０から抽出した個別特徴データ６１の例を示し、図９（Ｃ）は、全体特徴データ６２の例を示す。個別特徴データ６１は、空白や改行により区切られた意味のあるかたまりを１つの矩形で表したものである。また、全体特徴データ６２は、印字されている全体を塗りつぶしたものである。
図９（Ｄ）は、図９（Ａ）に示す伝票画像６０から抽出した抽出内容６３の例を示す。抽出内容６３には、制御部１０によって抽出した文字列の一部を示しているが、実際には、レシート６ａに印字された全ての文字列を抽出する。抽出内容６３には、テキストデータ６３ａ及びイメージ画像６３ｂを含む。
FIG. 9A shows an example of a
The
FIG. 9B shows an example of
FIG. 9D shows an example of the extracted
図８のＳ２１において、制御部１０（抽出データ登録部１４）は、伝票画像と、テキストデータ、イメージ画像及びレイアウトデータを含む伝票データとを、伝票画像ＤＢ３２に記憶させる。その際、制御部１０は、例えば、伝票画像ごとに一意になる伝票ＩＤを付与して、これらのデータに対応付ける。
Ｓ２２において、制御部１０（類似データ抽出部１５）は、伝票データと、伝票画像ＤＢ３２とを用いた類似データ抽出処理を行う。
In S21 of FIG. 8, the control unit 10 (extraction data registration unit 14) stores the slip image and the slip data including the text data, the image image, and the layout data in the
In S22, the control unit 10 (similar data extraction unit 15) performs similar data extraction processing using the slip data and the
１．類似データ抽出処理についての概要
１−１．類似データ抽出処理の概要
類似データ抽出処理について、図１０に基づき説明する。
類似データ抽出処理は、レシート６ａ等の伝票画像は、文字や企業のロゴを表す画像等がかすれて印字されていたり、文字が小さくて、読み取った解像度との関係で十分な文字認識ができない場合が多いことを想定して、文字を文字認識したテキストデータと、イメージデータといった、大きく分けて２種類の判断要素を組み合わせて利用することで、伝票画像が同一又は類似の取引先に関するものであることの判定の精度を高めるための処理である。
1. 1. Outline of similar data extraction process 1-1. Outline of Similar Data Extraction Processing Similar data extraction processing will be described with reference to FIG.
In the similar data extraction process, when the slip image such as the
１−２．テキストデータ、イメージデータといった個々の判断要素の取扱いについて
（１）テキストデータの判断要素の取扱いについて
図１０のＳ３０において、制御部１０は、テキストデータを照合するテキストデータ照合処理を行う。制御部１０は、テキストデータ照合処理として、例えば、抽出した伝票データのテキストデータに含まれる、店舗名、電話番号、住所等と、伝票画像ＤＢ３２に記憶されたテキストデータとを照合し、伝票画像ＤＢ３２に記憶されたレコードのテキストデータとの一致度合いを算出する。ここで、類似データ抽出処理で照合対象にする伝票画像ＤＢ３２のデータは、顧問先が同一であって、伝票画像取込処理（図７）において類似グループ検索条件として設定した範囲のデータである。
1-2. Handling of individual decision elements such as text data and image data (1) Handling of decision elements of text data In S30 of FIG. 10, the control unit 10 performs a text data matching process for matching text data. As the text data collation process, the control unit 10 collates, for example, the store name, telephone number, address, etc. included in the text data of the extracted slip data with the text data stored in the
また、一致度合いとしては、例えば、電話番号が同じであれば、一致度合いを高く設定し、電話番号が１番違うだけであれば、次に一致度合いを高く設定する等である。その際、異なる番号の位置に応じて、一致度合いを変更してもよい。例えば、市外局番が１番違いの場合と、加入者番号が１番違いの場合とでは、市外局番が１番違いの場合の方が、一致度合いをより高く設定するようにしてもよい。
また、制御部１０は、電話番号と、店舗名と、といった複数の項目を用いて照合し、一致度合いを算出してもよい。その際、電話番号と店舗名とであれば、電話番号が一致した方が、一致度合いを高くする等、各項目に一致度合いに対して異なる重み付けをしてもよい。
As the degree of matching, for example, if the telephone number is the same, the degree of matching is set high, and if the telephone number is the only difference, the degree of matching is set high next. At that time, the degree of matching may be changed according to the position of a different number. For example, the degree of coincidence may be set higher when the area code is different by 1 and when the area code is different by 1 when the area code is different by 1. .
Moreover, the control part 10 may collate using several items, such as a telephone number and a shop name, and may calculate a coincidence degree. At this time, if the telephone number and the store name are used, different weights may be given to the degree of coincidence for each item, for example, the degree of coincidence is increased when the telephone number coincides.
（２）イメージデータの判断要素の取扱いについて
Ｓ３１において、制御部１０は、イメージ画像を照合するイメージ画像照合処理を行う。制御部１０は、イメージ画像照合処理として、抽出した伝票データに含まれるイメージ画像と、伝票画像ＤＢ３２に記憶されたイメージ画像とを照合し、伝票画像ＤＢ３２に記憶されたイメージ画像との一致度合いを算出する。ここで、制御部１０は、例えば、ビットマップ画像のデータ同士を比較することで、照合を行ってもよい。また、制御部１０は、ビットマップ画像のデータに対して数学的に演算処理を施し、例えば、ハッシュ値を使用して比較することで、照合してもよい。さらに、制御部１０は、イメージ画像の色を含めて照合を行ってもよい。
(2) Handling of determination elements of image data In S31, the control unit 10 performs an image image collation process for collating image images. As the image image collation process, the control unit 10 collates the image image included in the extracted slip data with the image image stored in the
Ｓ３２において、制御部１０は、レイアウトデータを照合するレイアウトデータ照合処理を行う。制御部１０は、レイアウトデータ照合処理として、抽出した伝票データに含まれるレイアウトデータと、伝票画像ＤＢ３２に記憶されたレイアウトデータとを照合し、伝票画像ＤＢ３２に記憶されたレイアウトデータとの一致度合いを算出する。
ここで、レイアウトデータの照合として、例えば、全体特徴データを照合する場合には、レシート６ａや領収書６ｂに関する特徴的な傾向を利用する。例えば、レシート６ａの場合、購入した品名の数によって、明細部分の長短が変わるものの、レイアウトの上部と下部は、決まったものが印字されるという特徴がある。そのため、レイアウトは、ほぼ同じ形状になるが、明細部分を構成する中間部は、品名の数等に応じて長さが変更される。このレイアウト全体の特徴と利用して、制御部１０は、レイアウトの上部及び下部が一致し、中間部は長さが異なるのみか、といった、相似形であるか否かを判断することによって、一致度合いを算出してもよい。
また、レイアウトデータの照合として、例えば、個別特徴データを照合する場合に、制御部１０は、各矩形の位置を照合し、伝票画像ＤＢ３２に記憶されたレイアウトデータに、類似した位置関係の個別特徴データを有するものがあるか否かを照合する。
また、レイアウトデータの一致度合いとしては、例えば、類似した位置関係の個別特徴データの数が多いほど、一致度が高いとしてもよいし、個別特徴データの類似度に加え、さらに、レイアウト全体の形状に関する特徴データである全体特徴データ同士の類似度を加味するようにしてもよい。
In S32, the control unit 10 performs a layout data matching process for matching layout data. As the layout data collation process, the control unit 10 collates the layout data included in the extracted slip data with the layout data stored in the
Here, as the collation of the layout data, for example, when collating the whole feature data, the characteristic tendency regarding the
For example, when collating individual feature data as collation of layout data, the control unit 10 collates the position of each rectangle, and the individual feature having a similar positional relationship to the layout data stored in the
As the degree of matching of layout data, for example, as the number of individual feature data having a similar positional relationship increases, the degree of matching may be higher. In addition to the degree of similarity of individual feature data, the shape of the entire layout You may make it consider the similarity of the whole feature data which is the feature data regarding.
なお、上述したように、イメージデータの判断要素としては、少なくとも、企業ロゴ等のイメージ画像と、印刷した領域の画像パターンであるレイアウトデータとを含み、テキストデータを文字認識した結果とあわせて、相互に補強したり、補いあいつつ、総合的な類似性の判定を行うことができる。 As described above, the determination element of the image data includes at least an image image such as a company logo and layout data that is an image pattern of the printed region, and together with the result of character recognition of the text data, Comprehensive similarity determination can be performed while reinforcing or supplementing each other.
上述の説明において、類似データ抽出処理で照合対象にする伝票画像ＤＢ３２のデータは、伝票画像取込処理（図７）において類似グループ検索条件として設定した範囲のデータとしたが、例えば、照合内容によって、その範囲を変えてもよい。例えば、類似グループ検索条件として設定した範囲が、取引先名（取引先の支店を含めたもの）であった場合、テキストデータの照合では、取引先名（取引先の支店を含めたもの）とする一方、イメージ画像の照合では、業種（小分類）で行い、レイアウトデータの照合では、業種（大分類）で行うようにしてもよい。
In the above description, the data in the
ここで、上述では、テキストデータ照合処理（Ｓ３０）、イメージ画像照合処理（Ｓ３１）、レイアウトデータ照合処理（Ｓ３２）を、順番に行うものを例に記載したが、これに限定されない。処理の順番は、問わず、また、各処理を並列処理にして同時に行ってもよい。 Here, in the above description, the text data matching process (S30), the image image matching process (S31), and the layout data matching process (S32) are described as an example, but the present invention is not limited to this. The order of processing does not matter, and each processing may be performed in parallel at the same time.
１−３．テキストデータと、イメージデータとの判断要素を組み合わせた類似性の総合的な判定処理について
（１）総合的な類似性の判定処理の概要
レシート６ａ等の伝票画像においては、電話番号が小さく印字されることが多く、３００ｄｐｉ程度のスキャナやカメラでの取込の際に、十分な解像度で読み取れず、文字認識に失敗したり、部分的にしか認識できない場合がある。
こういう場合でも、企業ロゴ等のイメージ画像は、ある程度の大きさがあるので、かなりの精度で読み取ることが可能な場合が多い。そこで、電話番号が認識できず、又は、部分的に一致する程度の場合であっても、企業ロゴ等のイメージ画像は、取引先を特定するのに有用な情報になる。
但し、企業ロゴの場合には、かなり複雑な画像パターンの組み合わせであることが多く、かすれてしまっている場合等には、十分な同一性及び類似性の判定ができない場合もある。
1-3. Comprehensive similarity determination process combining text data and image data determination elements (1) Overview of overall similarity determination process On slip images such as
Even in such a case, an image such as a company logo has a certain size and can be read with considerable accuracy in many cases. Therefore, even when the telephone numbers cannot be recognized or are only partially coincident, an image such as a company logo is useful information for identifying a business partner.
However, in the case of a company logo, it is often a combination of fairly complicated image patterns, and if it is hazy, sufficient identity and similarity may not be determined.
他方、印刷領域のパターンは、多少かすれていても、かなり精度よく印刷領域のパターンを把握することができる。そこで、テキストデータを文字認識した結果に加えて、これらを利用することで、同一性や類似性の判定を補うことにより、伝票画像が同一又は類似の取引先に買う刷るものであることの判定の精度を、さらに高めることができる。
そこで、イメージデータは、少なくとも、企業ロゴ等のイメージ画像に加え、印刷した領域の画像パターン（レイアウトデータ）を含む。そのようにすれば、企業ロゴ等が細かいビットの組み合わせの複雑な画像パターンである場合が多く、かすれて十分に精度よく抽出できない場合があるが、そういう場合であっても、印刷した領域の画像パターン（レイアウトデータ）をさらに判断要素に用いることにより、同一性及び類似性の判定の精度を上げることができる。
このように、大きく分けてテキストデータを文字認識した結果と、イメージデータ（イメージ画像に加えてレイアウトデータ）の判断要素において、一部の判断要素が、部分一致又は類似する程度の場合でも、残りの判断を組み合わせて、相互に補いつつ、同一性及び類似性の判定の精度を向上させることが期待できる。
On the other hand, even if the pattern of the print area is slightly blurred, the pattern of the print area can be grasped with considerably high accuracy. Therefore, in addition to the result of character recognition of text data, by using these, it is determined that the slip image is printed by the same or similar business partner by supplementing the determination of identity or similarity. The accuracy can be further increased.
Therefore, the image data includes at least an image pattern (layout data) of a printed region in addition to an image image such as a company logo. In that case, the company logo, etc., is often a complex image pattern with a combination of fine bits, and it may be faint and cannot be extracted with sufficient accuracy, but even in such a case, the image of the printed area By using a pattern (layout data) as a determination element, the accuracy of determination of identity and similarity can be improved.
As described above, the result of character recognition of the text data roughly and the judgment element of the image data (layout data in addition to the image image) remain even if some judgment elements are partially matched or similar. It is expected that the accuracy of determination of identity and similarity can be improved while combining these determinations and complementing each other.
より具体的には、例えば、電話番号が不一致だが、部分的に一致している場合（電話番号が類似している場合）を例に説明する。
この場合、電話番号が部分的に一致しているだけでは、ある程度絞り込める程度であり、まだ取引先を確定できない。そして、イメージデータのうち、企業ロゴ等がある程度類似している場合には、かなり同一又は類似の取引先である可能性が高まってきたと判断できる。しかし、これでもまだ、判定が確証を持って行えない。
そこで、さらに、イメージデータのうち、印刷領域の画像パターンであるレイアウトデータが類似であれば、電話番号が類似、イメージ画像が類似、という３つの判断要素が類似していることになり、同一又は類似の取引先であると、ある程度の確からしさをもって判定することができる。
More specifically, for example, a case where the telephone numbers do not match but partially match (when the telephone numbers are similar) will be described as an example.
In this case, if the phone numbers only partially match, it is possible to narrow down to some extent, and the business partner cannot be determined yet. If the company logo or the like is similar to some extent in the image data, it can be determined that the possibility of being the same or similar business partner has increased. However, this still cannot be done with confirmation.
Therefore, if the layout data, which is the image pattern of the print area, is similar among the image data, the three determination elements, that is, the telephone number is similar and the image image is similar, are similar, A similar business partner can be determined with a certain degree of certainty.
また、例えば、電話番号が小さくて、完全に読み取れないような場合（テキストデータを文字認識することができない場合）であっても、イメージデータのうち、企業ロゴがほぼ一致に近い類似であった場合であることに加え、さらにレイアウトデータが類似であれば、同一又は類似の取引先であると、ある程度の確からしさを持って判定することができる。 Also, for example, even when the phone number is small and cannot be completely read (when text data cannot be recognized), the company logo in the image data is almost similar. In addition to being a case, if the layout data is similar, it can be determined with a certain degree of certainty that the business partners are the same or similar.
（２）総合的は類似性の判定処理の詳細
次に、上記のような総合的は類似性の判定処理が、情報処理としてどのように実現されているのかを、以下に説明する。
図１０のＳ３３において、制御部１０は、各照合処理結果に応じた判定処理を行う。
この判定処理は、例えば、図１１に示す判定テーブル７０に基づいて行うことができる。
(2) Details of Overall Similarity Determination Processing Next, how the above overall similarity determination processing is realized as information processing will be described below.
In S33 of FIG. 10, the control unit 10 performs a determination process according to each collation process result.
This determination process can be performed based on, for example, the determination table 70 shown in FIG.
図１１に示す判定テーブル７０は、記憶部３０に記憶されたテーブルであり、直接テーブルとして記憶部３０に記憶してもよいし、伝票処理プログラム３１ａに含まれるものであってもよい。まず、制御部１０は、文字列（テキストデータ）の照合結果と、画像（イメージ画像、レイアウトデータ）の照合結果として、一致度合いによって一致、類似、不一致を決定する。次に、制御部１０は、決定した照合結果と、判定テーブル７０とに基づいて、判定結果を決定する。例えば、文字列の照合結果として不一致と判定されても、画像の照合結果として類似と判定された場合には、判定テーブル７０により、制御部１０は、画像で類似と判定する。
The determination table 70 shown in FIG. 11 is a table stored in the
Ｓ３４において、制御部１０は、類似又は一致と判定された過去の伝票画像を特定する。制御部１０が特定する過去の伝票画像は、１つに限らない。制御部１０が特定する過去の伝票画像は、照合結果によって類似又は一致と判定された過去の伝票画像の全てである。その後、制御部１０は、この類似データ抽出処理を終了し、伝票画像解析処理（図８）のフローチャートのＳ２３に処理を移す。 In S <b> 34, the control unit 10 specifies past slip images determined to be similar or coincident. The past slip image specified by the control unit 10 is not limited to one. The past slip images specified by the control unit 10 are all past slip images determined to be similar or coincident with each other as a result of the collation. Thereafter, the control unit 10 ends the similar data extraction process, and shifts the process to S23 in the flowchart of the slip image analysis process (FIG. 8).
図８のＳ２３において、制御部１０は、過去の伝票画像を特定できたか否かを判断する。過去の伝票画像を特定できた場合、つまり、処理対象の伝票画像に一致又は類似する過去の伝票画像が１つ以上あった場合（Ｓ２３：ＹＥＳ）には、制御部１０は、処理をＳ２４に移す。他方、過去の伝票画像を特定できなかった場合（Ｓ２３：ＮＯ）には、制御部１０は、この伝票画像解析処理を終了し、伝票画像取込処理のフローチャート（図７）のＳ１４に処理を移す。
Ｓ２４において、制御部１０（過去仕訳データ取得部１６）は、特定した過去の伝票画像に対応する仕訳データを、仕訳データＤＢ３３から取得する。
In S23 of FIG. 8, the control unit 10 determines whether or not a past slip image has been identified. If a past slip image can be identified, that is, if there is one or more past slip images that match or are similar to the processing target slip image (S23: YES), the control unit 10 moves the process to S24. Move. On the other hand, if the past slip image could not be specified (S23: NO), the control unit 10 ends this slip image analysis processing, and the processing is performed in S14 of the slip image fetch processing flowchart (FIG. 7). Move.
In S <b> 24, the control unit 10 (past journal data acquisition unit 16) acquires journal data corresponding to the specified past slip image from the
Ｓ２５において、制御部１０（候補抽出処理部１７）は、取得した仕訳データに含まれる会計情報を抽出する。会計情報は、例えば、科目や摘要等の情報である。そして、制御部１０は、抽出した会計情報を、件数の多い順にソートする。
ここで、ある期間で多い順にソートするだけでなく、読み込んだ伝票画像の日付に合致する会計情報（科目や摘要等）のみを検索して抽出するようにしてもよい。例えば、月の初日とか月末には、同じ取引を行う場合が多いからである。
Ｓ２６において、制御部１０は、会計情報と件数を、取引先情報に対応付けて、候補記憶部３５に記憶させる。その後、制御部１０は、この伝票画像処理を終了し、伝票画像取込処理のフローチャート（図７）のＳ１４に処理を移す。
In S25, the control unit 10 (candidate extraction processing unit 17) extracts the accounting information included in the acquired journal data. The accounting information is information such as a subject and a summary, for example. Then, the control unit 10 sorts the extracted transaction information in descending order of the number of cases.
Here, in addition to sorting in descending order during a certain period, only accounting information (subjects, abstracts, etc.) matching the date of the read slip image may be searched and extracted. For example, the same transaction is often performed on the first day of the month or the end of the month.
In S <b> 26, the control unit 10 stores the transaction information and the number of cases in the
なお、会計情報と件数を、取引先情報に対応付けて記憶するほか、単に、伝票画像ＤＢ（図３）を取引先毎、件数が多い会計情報順（科目等が多い順）にソートしておき、後に、件数が多い順に、提示するようにしてもよい（図１５の候補出力部８３）。
また、会計情報として、多い科目を提示する場合には、貸方科目、あるいは借方科目のいずれか、又は両方を提示してもよい。
あるいは、会計情報として、科目に代えて、又は科目と共に、摘要情報を提示するようにしてもよい。
In addition to storing the accounting information and the number of cases in association with the supplier information, the slip image DB (FIG. 3) is simply sorted for each supplier in the order of the accounting information with the largest number of items (in order of the largest number of subjects). Alternatively, it may be presented later in descending order of the number of cases (candidate output unit 83 in FIG. 15).
Moreover, when many subjects are presented as accounting information, either a credit item, a debit item, or both may be presented.
Alternatively, summary information may be presented as accounting information instead of or together with a subject.
（３）総合的な類似性の判定処理の変形例
なお、上述した類似データ抽出処理は、種々の方法が考えられる。
（変形例１）
以下に説明する例は、テキストデータの照合を最優先に行い、次に、イメージ画像の照合を行って、類似データを抽出するものである。
図１２は、本実施形態に係る会計処理装置１での他の類似データ抽出処理を示すフローチャートである。
(3) Modified Examples of Comprehensive Similarity Determination Processing Various methods can be considered for the above-described similar data extraction processing.
(Modification 1)
In the example described below, collation of text data is performed with the highest priority, and then image data is collated to extract similar data.
FIG. 12 is a flowchart showing another similar data extraction process in the accounting processing apparatus 1 according to the present embodiment.
図１２のＳ２３０において、制御部１０（類似データ抽出部１５）は、テキストデータに含まれる電話番号をキーにして伝票画像ＤＢ３２を検索する。
Ｓ２３１において、制御部１０は、電話番号が一致するレコードがあったか否かを判断する。電話番号が一致するレコードがあった場合（Ｓ２３１：ＹＥＳ）には、制御部１０は、処理をＳ２３２に移す。他方、電話番号が一致するレコードがなかった場合（Ｓ２３１：ＮＯ）には、制御部１０は、処理をＳ２３４に移す。
In S230 of FIG. 12, the control unit 10 (similar data extraction unit 15) searches the
In S231, the control unit 10 determines whether there is a record having a matching telephone number. If there is a record with a matching telephone number (S231: YES), the control unit 10 moves the process to S232. On the other hand, if there is no record with the matching telephone number (S231: NO), the control unit 10 moves the process to S234.
Ｓ２３２において、制御部１０は、該当するレコードに対応した伝票画像を特定する。
Ｓ２３３において、制御部１０は、伝票画像ＤＢ３２に記憶された照合対象とすべき全てのレコードについて処理をしたか否かを判断する。全てのレコードについて処理をした場合（Ｓ２３３：ＹＥＳ）には、制御部１０は、この類似データ抽出処理を終了し、伝票画像解析処理のフローチャート（図８）のＳ２３に処理を移す。他方、全てのレコードについて処理をしていない場合（Ｓ２３３：ＮＯ）には、制御部１０は、処理をＳ２３１に移し、他に電話番号が一致する伝票画像ＤＢ３２のレコードがあるか否かを判断する。
In S232, the control unit 10 specifies a slip image corresponding to the corresponding record.
In S233, the control unit 10 determines whether or not processing has been performed on all records to be collated stored in the
他方、Ｓ２３４において、制御部１０は、イメージ画像である企業ロゴの画像をキーに伝票画像ＤＢ３２を検索する。
Ｓ２３５において、制御部１０は、企業ロゴの画像が一致又は類似するレコードがあったか否かを判断する。企業ロゴの画像が一致又は類似するレコードがあった場合（Ｓ２３５：ＹＥＳ）には、制御部１０は、処理をＳ２３２に移す。他方、企業ロゴの画像が一致又は類似するレコードがなかった場合（Ｓ２３５：ＮＯ）には、制御部１０は、処理をＳ２３６に移す。
On the other hand, in S234, the control unit 10 searches the
In S235, the control unit 10 determines whether there is a record in which the company logo image matches or is similar. If there is a record that matches or resembles the image of the company logo (S235: YES), the control unit 10 moves the process to S232. On the other hand, if there is no record that matches or resembles the image of the company logo (S235: NO), the control unit 10 moves the process to S236.
Ｓ２３６において、制御部１０は、レイアウトデータをキーに伝票画像ＤＢ３２を検索する。
Ｓ２３７において、制御部１０は、レイアウトデータが一致又は類似するレコードがあったか否かを判断する。レイアウトデータが一致又は類似するレコードがあった場合（Ｓ２３７：ＹＥＳ）には、制御部１０は、処理をＳ２３２に移す。他方、レイアウトデータが一致又は類似するレコードがなかった場合（Ｓ２３７：ＮＯ）には、制御部１０は、この類似データ抽出処理を終了し、伝票画像解析処理のフローチャート（図８）のＳ２３に処理を移す。
In S236, the control unit 10 searches the
In step S237, the control unit 10 determines whether there is a record in which the layout data matches or is similar. If there is a record with matching or similar layout data (S237: YES), the control unit 10 moves the process to S232. On the other hand, if there is no record with matching or similar layout data (S237: NO), the control unit 10 ends the similar data extraction process, and the process proceeds to S23 in the flowchart of the slip image analysis process (FIG. 8). Move.
この変形例１の処理によれば、テキストデータで一致する伝票画像ＤＢ３２のレコードがあれば、企業ロゴの画像やレイアウトデータによる検索を行わない。よって、類似データ抽出に関する処理を、より高速に行うことができる。
また、テキストデータで一致する伝票画像ＤＢ３２のレコードがなければ、企業ロゴの画像やレイアウトデータによる検索を行う。よって、文字認識処理によって認識しづらい小さい文字であったり、伝票６自体の印字が不鮮明な場合には、文字以外の要素を用いて伝票画像ＤＢ３２を検索するため、類似データの抽出洩れを抑えることができる。
According to the process of the first modification, if there is a record in the
If there is no record in the
（変形例２）
以下に説明する例は、各照合結果として算出された一致度合いに基づいて、計算によって類似データを抽出するものである。
類似データ抽出処理のフローチャート（図１０）のＳ３３に対応する処理として、制御部１０は、テキストデータによる一致度合いＡと、イメージ画像による一致度合いＢと、レイアウト画像による一致度合いＣとに基づく全体での一致度合いＭを、例えば、以下に示す式で定義する。
(Modification 2)
In the example described below, similar data is extracted by calculation based on the degree of matching calculated as each matching result.
As a process corresponding to S33 in the flowchart of the similar data extraction process (FIG. 10), the control unit 10 as a whole is based on a matching degree A based on text data, a matching degree B based on an image image, and a matching degree C based on a layout image. Is defined by the following formula, for example.
そして、類似データ抽出処理のフローチャート（図１０）のＳ３４に対応する処理として、制御部１０は、一致度合いＭが閾値以上になった伝票画像を特定する。
Then, as a process corresponding to S34 in the flowchart of the similar data extraction process (FIG. 10), the control unit 10 specifies a slip image in which the matching degree M is equal to or greater than a threshold value.
このようにすることで、各照合の重み付けを、どの照合を大きくするかによって、照合結果が変わるが、会計事務所のユーザのニーズに応じた類似の範囲にできる。
なお、重み付け係数は、予め伝票処理プログラム３１ａに記憶させておき、会計事務所のユーザによる設定ではなく、伝票処理プログラム３１ａの更新時等に変更するようにしてもよい。
By doing in this way, although the collation result changes according to which collation is enlarged, the weight of each collation can be set in a similar range according to the needs of the user of the accounting firm.
The weighting coefficient may be stored in advance in the
（変形例３）
照合内容によって類似グループ検索条件としての範囲を変える場合であって、例えば、テキストデータの照合では、取引先名（取引先の支店を含めたもの）とする一方、イメージ画像の照合では、業種（小分類）で行い、レイアウトデータの照合では、業種（大分類）で行うようにした場合に、判定順序を、範囲が広い方から順番に行うようにしてもよい。まず、レイアウトデータの照合により判定し、次に、イメージ画像の照合により判定し、最後に、テキストデータの照合により、判定するというものであってもよい。
(Modification 3)
This is a case where the range as the similar group search condition is changed depending on the collation contents. For example, in the text data collation, the business partner name (including the branch of the business partner) is used. When the layout data is collated in the business category (major category), the determination order may be performed in order from the wider range. First, the determination may be made by collating the layout data, then by the collation of the image, and finally by the collation of the text data.
（その他の例１）
制御部１０は、類似データ抽出処理によって過去の伝票画像を特定した場合（図８に示す伝票画像解析処理のフローチャートのＳ２３の処理でＹＥＳの場合）、取得した仕訳データに含まれる取引先を、処理対象の伝票画像に対応付けることでグループ化してもよい。具体的には、制御部１０は、例えば、仕訳データに含まれる取引先を特定する取引先ＩＤを、伝票画像ＤＢ３２の処理対象の伝票画像に対応付ける。その際、複数の取引先が抽出された場合には、取得した複数の仕訳データに含まれる取引先ＩＤの数に応じて１つの取引先ＩＤを特定して対応付けてもよいし、取得した複数の仕訳データに含まれる複数の取引先ＩＤを対応付けてもよい。また、類似データ抽出処理によって過去の伝票画像を特定できなかった場合（図８に示す伝票画像解析処理のフローチャートのＳ２３の処理でＮＯの場合）、制御部１０は、新たな取引先ＩＤを付与し、伝票画像ＤＢ３２の処理対象の伝票画像に対応付ける。
そして、図８に示す伝票画像解析処理のフローチャートのＳ２５に対応する処理として、制御部１０（候補抽出処理部１７）は、取引先ＩＤが同じ仕訳データを取得し、取得した仕訳データに含まれる会計情報を抽出する。
(Other example 1)
When the past slip image is specified by the similar data extraction process (when YES in the process of S23 in the flowchart of the slip image analysis process shown in FIG. 8), the control unit 10 selects the business partner included in the acquired journal data. Grouping may be performed by associating with the slip image to be processed. Specifically, for example, the control unit 10 associates a business partner ID that specifies a business partner included in the journal data with a slip image to be processed in the
Then, as a process corresponding to S25 in the flowchart of the slip image analysis process shown in FIG. 8, the control unit 10 (candidate extraction processing unit 17) acquires journal data having the same supplier ID and is included in the acquired journal data. Extract accounting information.
（その他の例２）
制御部１０は、類似データ抽出処理によって抽出した伝票画像に対応する仕訳データに含まれる取引先や、業種を出力することで、会計事務所のユーザに提示するようにしてもよい。
そして、提示した情報に対して、変更する機能を有してもよい。そうすることで、変更した取引先や、業種の情報をさらに含めて伝票画像解析処理のフローチャート（図８）のＳ２２以降の処理を行うようにしてもよい。
(Other example 2)
The control unit 10 may output the business partner and the business type included in the journal data corresponding to the slip image extracted by the similar data extraction process to be presented to the user of the accounting office.
And you may have the function to change with respect to the shown information. By doing so, you may make it perform the process after S22 of the flowchart (FIG. 8) of a slip image analysis process further including the information on the changed business partner and the type of business.
次に、伝票画像取込処理のフローチャート（図７）のＳ１５に示すデータ反映処理について説明する。
図１３は、本実施形態に係る類似データ抽出処理による照合結果９１と、取引先ＤＢ３４への反映項目９２との関係について示す関係一覧９０の例を示す図である。
照合結果９１は、図１０に示した類似データ抽出処理による各照合処理結果である。
反映項目９２は、照合結果９１に対応した、取引先ＤＢ３４への反映有無を示す。
例えば、過去の伝票画像と電話番号が一致した場合に、制御部１０（データ更新部２５）は、レコード９０ａを参照し、過去の伝票画像が対応付けられた取引先ＤＢ３４のレコードに、処理対象の伝票画像から取得した企業ロゴとレイアウトデータとを追加記憶させる。
Next, the data reflection process shown in S15 of the flowchart (FIG. 7) of the slip image taking process will be described.
FIG. 13 is a diagram showing an example of a
The collation result 91 is each collation process result by the similar data extraction process shown in FIG.
The reflection item 92 indicates the presence / absence of reflection in the
For example, when the past slip image and the telephone number match, the control unit 10 (data update unit 25) refers to the
また、例えば、過去の伝票画像と電話番号が類似で、企業ロゴが不一致で、レイアウトデータが一致した場合に、制御部１０（データ更新部２５）は、レコード９０ｂを参照し、過去の伝票画像が対応付けられた取引先ＤＢ３４のレコードに、処理対象の伝票画像から取得した取引先名等のテキストデータと、企業ロゴとを追加記憶させる。レイアウトデータは不一致のため、制御部１０は、レイアウトデータを追加記憶しない。そのようにすることで、データの登録を最小限に抑えつつ、新たに伝票画像解析処理をする場合には、過去の伝票画像として照合対象にできるので、伝票データを有効に活用できる。
Further, for example, when the telephone number is similar to the past slip image, the company logo does not match, and the layout data matches, the control unit 10 (data update unit 25) refers to the record 90b, and the past slip image Is stored in the
さらに、例えば、過去の伝票画像と電話番号が類似で、企業ロゴとレイアウトデータとが不一致の場合に、制御部１０（データ更新部２５）は、レコード９０ｃを参照し、取引先ＤＢ３４に新たな取引先ＩＤを追加したレコードを作成し、処理対象の伝票画像から取得した取引先名等のテキストデータと、企業ロゴと、レイアウトデータとを追加記憶させる。なお、業種については、別の機能によって入力するものとする。
Further, for example, when the past slip image and the telephone number are similar and the company logo and the layout data do not match, the control unit 10 (data update unit 25) refers to the
なお、会計処理装置１の制御部１０（データ更新部２５）は、取引先ＤＢ３４に登録されたレコードの数や、レコード中の企業ロゴやレイアウトデータの数が所定数を超えたか否かを判断し、所定数を超えていない場合に限り、処理対象の伝票画像に関するデータを登録するようにしてもよい。
また、会計処理装置１の制御部１０（データ更新部２５）は、取引先ＤＢ３４に登録されたレコードのうち、所定期間を経過したデータを、定期的に削除して、取引先ＤＢ３４に登録されたデータを、より新しいものに更新してもよい。
The control unit 10 (data update unit 25) of the accounting processing apparatus 1 determines whether the number of records registered in the
In addition, the control unit 10 (data update unit 25) of the accounting processing apparatus 1 periodically deletes data that has passed a predetermined period from the records registered in the
次に、伝票画像を用いて会計データを入力する処理について説明する。
図１４は、本実施形態に係る会計処理装置１での会計データ入力処理を示すフローチャートである。
図１５は、本実施形態に係る会計処理装置１で出力する編集画面８０の例を示す図である。
図１６は、本実施形態に係る会計処理装置１での編集処理を示すフローチャートである。
Next, processing for inputting accounting data using a slip image will be described.
FIG. 14 is a flowchart showing accounting data input processing in the accounting processing apparatus 1 according to the present embodiment.
FIG. 15 is a diagram showing an example of an edit screen 80 output by the accounting processing apparatus 1 according to the present embodiment.
FIG. 16 is a flowchart showing editing processing in the accounting processing apparatus 1 according to the present embodiment.
会計事務所のユーザが、会計処理装置１に記憶された入力支援プログラム３１ｂを起動することで、会計処理装置１の制御部１０は、図示しない初期画面を、表示部４６に出力する。そして、会計事務所のユーザが、初期画面から顧問先を選択又は入力等をすることで、図１４のＳ５０において、制御部１０（編集処理部１８）は、顧問先の指定を受け付ける。
ここで、会計処理装置１の制御部１０は、上述の図７で説明した伝票画像取込処理の後に、この会計データ入力処理を起動させてもよい。その場合には、Ｓ５０の処理は不要である。
When the user of the accounting office starts up the
Here, the control unit 10 of the accounting processing apparatus 1 may activate the accounting data input process after the slip image capturing process described with reference to FIG. In that case, the process of S50 is unnecessary.
会計処理装置１が顧問先の指定を受け付けると、Ｓ５１において、制御部１０（編集画面出力部１９）は、例えば、図１５に示す編集画面８０を、表示部４６に出力させる。
編集画面８０は、受け付けた伝票画像に対する仕訳データの入力を行うのに用いる画面であり、伝票出力部８１（画像領域）と、仕訳データ出力部８２と、候補出力部８３（候補出力領域）と、仕訳データ編集部８４（仕訳データ作成領域）とを含む。
When the accounting processing apparatus 1 accepts designation of a consultant, in S51, the control unit 10 (editing screen output unit 19) causes the
The edit screen 80 is a screen used for inputting journal data for the received slip image, and includes a slip output unit 81 (image area), a journal data output unit 82, and a candidate output unit 83 (candidate output region). Journal data editing unit 84 (journal data creation area).
伝票出力部８１は、伝票画像を出力する領域である。伝票出力部８１は、仕訳データ出力部８２に出力された仕訳データのうちの１つのレコードを、ポインタ８９を操作して会計事務所のユーザが選択することで、選択された仕訳データに対応する伝票画像を、伝票画像ＤＢ３２から抽出して出力する。
The slip output unit 81 is an area for outputting a slip image. The slip output unit 81 operates the pointer 89 to select one record of the journal data output to the journal data output unit 82, so that the user of the accounting office corresponds to the selected journal data. A slip image is extracted from the
仕訳データ出力部８２は、指定した顧問先の仕訳データを出力する領域である。この仕訳データ出力部８２の出力時に、制御部１０は、新たに仕訳ＩＤを付与して、伝票ＩＤを対応付けたレコードを生成してもよい。そして、生成したレコードは、各項目が空欄のものであってもよいし、上述した伝票画像取込処理（図７）によって取得したテキストデータから補完できる項目を補完したものであってもよい。その際、伝票６に複数の品名があるものをも当然に含み、その場合には、１つの伝票ＩＤに対して複数の仕訳ＩＤが対応付くことになる。
仕訳データ出力部８２は、指定した顧問先のうち、特定の期間の仕訳データを出力するようにしてもよく、その場合には、会計事務所のユーザに期間を入力させてもよい。
The journal data output unit 82 is an area for outputting journal data of a specified consultant. At the time of output from the journal data output unit 82, the control unit 10 may newly assign a journal ID and generate a record associated with the slip ID. The generated record may be one in which each item is blank, or may be one in which items that can be complemented from the text data acquired by the above-described slip image capturing process (FIG. 7) are complemented. At that time, the
The journal data output unit 82 may output journal data for a specific period among the specified consultants, and in that case, the user of the accounting office may input the period.
候補出力部８３は、科目及び摘要を含む会計情報の候補を選択肢として出力する領域である。候補出力部８３は、仕訳データ出力部８２に出力された仕訳データのうち１つをポインタ８９によって選択されることで、選択された仕訳データに対応する会計情報を、候補記憶部３５から抽出して出力する。なお、履歴は、候補記憶部３５に記憶された件数を表す。
また、候補出力部８３は、会計情報のうちの１つのレコードにポインタ８９を指定した状態で、例えば、右クリックを行うことで、仕訳データ編集部８４への挿入と、関連する伝票画像の出力とが選択可能なウィンドウを出力する。
The candidate output unit 83 is an area for outputting candidates for accounting information including a subject and a summary as options. The candidate output unit 83 extracts accounting information corresponding to the selected journal data from the
Further, the candidate output unit 83 designates a pointer 89 to one record of the accounting information, and by right-clicking, for example, inserts into the journal data editing unit 84 and outputs related slip images. And outputs a selectable window.
仕訳データ編集部８４は、仕訳データの編集を行うための領域である。仕訳データ編集部８４は、仕訳データ出力部８２に出力された仕訳データのうち１つをポインタ８９によって選択されることで、選択された仕訳データのコピーを、編集可能な態様で出力する。
なお、図１５に示す編集画面８０は一例である。候補出力部８３に加えて、例えば、別途辞書化してある科目辞書や会計事務所のユーザが登録したユーザ辞書等のリスト形式の一覧を出力するようにしてもよい。そのようにすることで、いずれの科目に関する辞書が使えるため、さらに利便性が向上する。
The journal data editing unit 84 is an area for editing journal data. The journal data editing unit 84 selects one of the journal data output to the journal data output unit 82 by the pointer 89, and outputs a copy of the selected journal data in an editable manner.
The edit screen 80 shown in FIG. 15 is an example. In addition to the candidate output unit 83, for example, a list in a list format such as a subject dictionary or a user dictionary registered by a user of an accounting office may be output. By doing so, since the dictionary regarding any subject can be used, the convenience is further improved.
また、伝票出力部８１は、出力した伝票画像を拡大したり、上下左右に移動したり、回転したりすることができるボタン等を有してもよい。また、伝票出力部８１の範囲を超えて伝票画像を拡大した場合には、スクロールバーを表示させてもよい。さらに、伝票出力部８１に次の伝票画像を順番に出力させる矢印等のボタンを有してもよい。そして、次の伝票画像が伝票出力部８１に表示されると、仕訳データ出力部８２には、出力された伝票画像に対応する仕訳データが選択されるようにしてもよい。
さらに、仕訳データ出力部８２や、候補出力部８３には、明細数に応じて、スクロールバーを表示させてもよい。
Further, the slip output unit 81 may include a button or the like that can enlarge the output slip image, move up and down, left and right, and rotate. Further, when the slip image is enlarged beyond the range of the slip output unit 81, a scroll bar may be displayed. Furthermore, a button such as an arrow may be provided for causing the slip output unit 81 to sequentially output the next slip images. When the next slip image is displayed on the slip output unit 81, the journal data output unit 82 may select journal data corresponding to the output slip image.
Further, the journal data output unit 82 and the candidate output unit 83 may display scroll bars according to the number of details.
図１４のＳ５２において、制御部１０は、入力部４５による仕訳データの選択操作を受け付けたか否かを判断する。入力部４５による仕訳データの選択操作とは、上述したポインタ８９による仕訳データの選択操作をいう。仕訳データの選択操作を受け付けた場合（Ｓ５２：ＹＥＳ）には、制御部１０は、処理をＳ５３に移す。他方、仕訳データの選択操作を受け付けない場合（Ｓ５２：ＮＯ）には、制御部１０は、処理をＳ５４に移す。
Ｓ５３において、制御部１０は、編集処理を行う。
ここで、編集処理について、図１６に基づき説明する。
In S <b> 52 of FIG. 14, the control unit 10 determines whether or not a journal data selection operation by the
In S53, the control unit 10 performs an editing process.
Here, the editing process will be described with reference to FIG.
図１６のＳ６０において、制御部１０（編集画面出力部１９、候補出力部２０）は、編集画面８０を更新する。具体的には、制御部１０（編集画面出力部１９）は、伝票出力部８１に、受け付けた仕訳データに対応する伝票画像を出力する。また、制御部１０（編集画面出力部１９）は、仕訳データ編集部８４に、受け付けた仕訳データを編集可能な態様で出力する。さらに、制御部１０（候補出力部２０）は、候補出力部８３に、候補記憶部３５に記憶された会計情報を、選択可能に出力する。
In S <b> 60 of FIG. 16, the control unit 10 (the editing
Ｓ６１において、制御部１０（候補受付部２１）は、候補出力部８３に出力された会計情報の画像出力選択を受け付けたか否かを判断する。画像出力選択を受け付けた場合（Ｓ６１：ＹＥＳ）には、制御部１０は、処理をＳ６２に移す。他方、画像出力選択を受け付けていない場合（Ｓ６１：ＮＯ）には、制御部１０は、処理をＳ６３に移す。 In S <b> 61, the control unit 10 (candidate reception unit 21) determines whether or not an image output selection of the transaction information output to the candidate output unit 83 has been received. When the image output selection is accepted (S61: YES), the control unit 10 moves the process to S62. On the other hand, when the image output selection is not received (S61: NO), the control unit 10 moves the process to S63.
Ｓ６２において、制御部１０（対応伝票画像出力部２２）は、会計情報の元になる仕訳データに関連付けられた伝票画像を、例えば、別ウィンドウに出力する。ここで、会計情報の元になる仕訳データが複数ある場合には、制御部１０は、複数の伝票画像を一度に出力してもよいし、順番に出力してもよい。このように、会計情報の元になる伝票画像を出力することで、会計事務所のユーザは、今回の仕訳データの科目や摘要を、過去の伝票６の仕訳を確認しながら行うことができる。
In S62, the control unit 10 (corresponding slip image output unit 22) outputs the slip image associated with the journal data that is the basis of the accounting information, for example, in another window. Here, when there are a plurality of journal data that is the basis of the accounting information, the control unit 10 may output a plurality of slip images at a time or sequentially. In this way, by outputting the slip image that is the basis of the accounting information, the user of the accounting office can perform the subject and summary of the current journal data while confirming the journal of the
Ｓ６３において、制御部１０は、候補出力部８３に出力された会計情報の挿入選択を受け付けたか否かを判断する。挿入選択を受け付けた場合（Ｓ６３：ＹＥＳ）には、制御部１０は、処理をＳ６４に移す。他方、挿入選択を受け付けていない場合（Ｓ６３：ＮＯ）には、制御部１０は、処理をＳ６５に移す。
Ｓ６４において、制御部１０は、選択された会計情報を、仕訳データ編集部８４に出力されている仕訳データに反映させる。このように、選択された会計情報を、仕訳データ編集部８４に反映させるので、入力の手間がかからないようにでき、入力ミス等を防ぐことができる。
In S <b> 63, the control unit 10 determines whether or not an insertion selection of the transaction information output to the candidate output unit 83 has been received. When the insertion selection is accepted (S63: YES), the control unit 10 moves the process to S64. On the other hand, when insertion selection is not received (S63: NO), the control part 10 moves a process to S65.
In S <b> 64, the control unit 10 reflects the selected accounting information in the journal data output to the journal data editing unit 84. As described above, since the selected accounting information is reflected in the journal data editing unit 84, it is possible to save time for input and to prevent an input error.
Ｓ６５において、制御部１０は、仕訳データ編集部８４に出力されている編集中の仕訳データに対する処理を終了するか否かを判断する。処理を終了する場合（Ｓ６５：ＹＥＳ）には、制御部１０は、この編集処理を終了し、会計データ入力処理のフローチャート（図１４）のＳ５４に処理を移す。他方、処理を終了しない場合（Ｓ６５：ＮＯ）には、制御部１０は、処理をＳ６１に移す。 In S <b> 65, the control unit 10 determines whether or not to end the process for the journal data being edited output to the journal data editing unit 84. When the process is to be ended (S65: YES), the control unit 10 ends this editing process, and moves the process to S54 in the flowchart of the accounting data input process (FIG. 14). On the other hand, when the process is not terminated (S65: NO), the control unit 10 moves the process to S61.
図１４のＳ５４において、制御部１０は、会計データ入力処理を終了するか否かを判断する。会計データ入力処理を終了する場合（Ｓ５４：ＹＥＳ）には、制御部１０は、処理をＳ６６に移す。他方、会計データ入力処理を終了しない場合（Ｓ５４：ＮＯ）には、制御部１０は、処理をＳ５２に移す。
Ｓ６６において、制御部１０は、仕訳データ編集部８４に出力されている仕訳データを、仕訳データＤＢ３３に反映させる。その後、制御部１０は、この編集処理を終了し、会計データ入力処理のフローチャート（図１４）のＳ５４に処理を移す。
In S54 of FIG. 14, the control unit 10 determines whether or not to end the accounting data input process. When the accounting data input process is terminated (S54: YES), the control unit 10 moves the process to S66. On the other hand, if the accounting data input process is not terminated (S54: NO), the control unit 10 moves the process to S52.
In S66, the control unit 10 reflects the journal data output to the journal data editing unit 84 in the
次に、会計データ入力処理による編集処理を考慮した判定について説明する。
図１７は、本実施形態に係る会計処理装置での判定処理で使用する他の判定テーブル２７０の例を示す図である。
判定テーブル２７０は、各照合結果の一致、類似、不一致ごとに、候補として出力した会計情報をそのまま用いた回数と、変更して登録した回数とを記憶したテーブルである。
上述した編集処理によって、会計情報の候補をそのまま用いた場合には、制御部１０は、該当の照合結果に対応するそのまま登録回数に１を加算する。また、会計情報の候補を変更した場合には、制御部１０は、該当の照合結果に対応する変更後登録回数に１を加算する。
Next, a description will be given of determination taking account of editing processing by accounting data input processing.
FIG. 17 is a diagram illustrating an example of another determination table 270 used in the determination process in the accounting processing apparatus according to the present embodiment.
The determination table 270 is a table that stores the number of times that the accounting information output as a candidate is used as it is and the number of times that the information is changed and registered for each match, similarity, or mismatch of the matching results.
When the accounting information candidate is used as it is by the editing process described above, the control unit 10 adds 1 to the registration count as it is corresponding to the corresponding matching result. When the accounting information candidate is changed, the control unit 10 adds 1 to the number of post-change registrations corresponding to the corresponding verification result.
そして、類似データ抽出処理のフローチャート（図１０）のＳ３３において、制御部１０は、そのまま登録回数及び変更後登録回数により、一致及び類似判定に関する確からしさを表す係数を算出して、候補記憶部３５に記憶する。そして、会計データ入力処理での編集処理において、編集画面を更新し、候補出力部８３に会計情報を出力した際に、確からしさに関するメッセージを出力する等してもよい。
Then, in S33 of the flowchart of the similar data extraction process (FIG. 10), the control unit 10 directly calculates a coefficient representing the probability of matching and similarity determination based on the number of registrations and the number of registrations after change, and the
このように、本実施形態の会計処理システム１００によれば、以下のような効果がある。
（１）会計処理装置１は、レシート６ａや領収書６ｂといった伝票６の画像データである伝票画像と、過去の伝票画像とを照合し、一致又は類似した過去の伝票画像で登録した科目や摘要といった会計情報を、仕訳データを入力する処理において候補として出力する。
したがって、新たな仕訳データの入力時に、科目や摘要といった会計情報を、過去の仕訳データを参考にして入力できるので、効率がよく、適切な会計情報を入力できる。その結果、会計事務所のユーザによる入力負担を軽減でき、作業時間の短縮を図ることができる。また、テキストデータ、イメージ画像、レイアウトデータといった伝票データを用いて照合するので、様々な伝票６の特徴から総合的に類似を判断できるので、幅広い判断を行うことができる。
Thus, according to the
(1) The accounting processing apparatus 1 collates a slip image, which is image data of the
Therefore, when inputting new journal data, accounting information such as a subject and a summary can be input with reference to past journal data, so that efficient accounting information can be input efficiently. As a result, it is possible to reduce the input burden on the user of the accounting office and to shorten the work time. Further, since collation is performed using slip data such as text data, image images, and layout data, similarity can be comprehensively determined from the characteristics of
（２）会計処理装置１は、読み取った伝票画像に対して照合することで付与した取引先ＩＤや業種等が同じである仕訳データを、会計情報の候補とするので、候補として出力する会計情報を、より伝票画像に合ったものにできる。
（３）会計処理装置１は、読み取った伝票画像と顧問先が同一である過去の伝票画像と照合を行うので、出力する会計情報を、より伝票画像に合ったものにできる。
（４）会計処理装置１は、レイアウトデータの一致及び類似を用いて、照合を行うので、テキストデータやイメージ画像によっては照合できなかった過去の伝票画像と、一致又は類似であるとの照合結果を得ることができ、より照合の精度を高めることができる。そして、照合の精度を高めた候補を出力することで、会計情報の正確性を高くできる。
その際、レシート６ａでは、同じ文字等が印字される固定部分があるため、その固定部分を照合するようにする等、レイアウトデータの特徴を活用して照合をすることができる。
(2) Since the accounting processing apparatus 1 uses the journal data having the same business partner ID and business type assigned by collating the read slip image as accounting information candidates, accounting information to be output as candidates Can be made more suitable for the slip image.
(3) Since the accounting processing device 1 compares the read slip image with a past slip image having the same advisor, the output accounting information can be made more suitable for the slip image.
(4) Since the accounting processing apparatus 1 performs matching by using the matching and similarity of the layout data, the matching result that matches or resembles a past slip image that could not be verified depending on text data or an image image. Can be obtained, and the accuracy of collation can be further improved. And the accuracy of accounting information can be made high by outputting the candidate which raised the precision of collation.
At that time, the
（５）会計処理装置１は、仕訳データの入力を支援する会計情報の候補を出力し、操作に応じて、候補の元データである過去の伝票画像を出力する。
したがって、過去の伝票画像を参考にして仕訳データの入力ができるので、便利である。
（６）会計処理装置１は、仕訳データの入力を支援する会計情報の候補を出力し、操作に応じて、候補を仕訳データ編集部８４に登録するので、入力の省力化を図ることができ、入力ミスを抑えることができる。
(5) The accounting processing apparatus 1 outputs a candidate for accounting information that supports input of journal data, and outputs a past slip image that is the original data of the candidate in accordance with the operation.
Therefore, journal data can be input with reference to past slip images, which is convenient.
(6) The accounting processing device 1 outputs accounting information candidates that support the entry of journal data, and registers the candidates in the journal data editing unit 84 according to the operation, so that input labor can be saved. , Input errors can be suppressed.
（７）会計処理装置１は、類似グループ検索条件を受け付けて、類似グループ検索条件を満たすように、過去の伝票画像を選択して照合する。
したがって、会計事務所のユーザのニーズに合った処理対象を指定できるため、便利である。
(7) The accounting processing apparatus 1 receives the similar group search condition, and selects and collates past slip images so as to satisfy the similar group search condition.
Therefore, it is convenient because a processing target meeting the needs of the accounting office user can be specified.
（８）会計処理装置１は、伝票画像の照合時に用いた、テキストデータ、イメージ画像、レイアウトデータといった伝票データを登録する。
したがって、登録した伝票データは、次の伝票画像との照合に用いることができ、過去の伝票画像データを有効活用できる。
（９）会計処理装置１は、所定数を越えない限りにおいて、伝票データを登録することで、照合に費やす処理時間を抑えることができ、かつ、伝票データを登録するのにかかる処理を低減できる。
また、会計処理装置１は、所定期間を経過した伝票データを削除するので、古い伝票画像の伝票データを照合対象にせず、また、処理を高速にすることができる。
(8) The accounting processing apparatus 1 registers slip data such as text data, an image image, and layout data used when collating the slip images.
Therefore, the registered slip data can be used for collation with the next slip image, and the past slip image data can be used effectively.
(9) As long as the predetermined number is not exceeded, the accounting processing device 1 can suppress the processing time spent for verification by registering the slip data, and can reduce the processing required to register the slip data. .
Further, since the accounting processing apparatus 1 deletes the slip data that has passed a predetermined period, the slip data of the old slip image is not targeted for verification, and the processing can be speeded up.
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。また、実施形態に記載した効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、実施形態に記載したものに限定されない。なお、上述した実施形態及び後述する変形形態は、適宜組み合わせて用いることもできるが、詳細な説明は省略する。 As mentioned above, although embodiment of this invention was described, this invention is not limited to embodiment mentioned above. In addition, the effects described in the embodiments are merely a list of the most preferable effects resulting from the present invention, and the effects of the present invention are not limited to those described in the embodiments. In addition, although embodiment mentioned above and the deformation | transformation form mentioned later can also be used in combination as appropriate, detailed description is abbreviate | omitted.
（変形形態）
（１）実施形態では、伝票画像解析処理を行った結果を、読取結果画面に出力し、修正した場合に、その内容を反映させることを説明したが、これに限定されない。
例えば、店舗名や業種等が変更された場合には、変更された店舗名や業種の過去の伝票画像を用いて再度類似データ抽出処理を行って、会計候補を記憶させるようにしてもよい。そうすることで、読み取った伝票画像により適した会計候補を出力することができる。
(Deformation)
(1) In the embodiment, it has been described that the result of the slip image analysis processing is output to the reading result screen and the contents are reflected when the result is corrected. However, the present invention is not limited to this.
For example, when a store name, a business type, or the like is changed, similar data extraction processing may be performed again using past slip images of the changed store name or business type, and accounting candidates may be stored. By doing so, an accounting candidate more suitable for the read slip image can be output.
（２）実施形態では、顧問先ごとに過去の伝票データを用いて新たな伝票画像との照合を行うものを例に説明したが、これに限定されない。例えば、照合を行う過去の伝票データは、顧問先を越えて、会計事務所の他の顧問先の過去の伝票データを用いてもよい。特に、新規に顧問契約した先では、過去の伝票画像が蓄積されていなかったり、少なかったりする。そのため、会計事務所の他の顧問先の過去の伝票データを用いることは、処理対象の顧問先の伝票データが少ないときには有効である。その際、会社マスタを参照し、処理対象の顧問先の住所が近隣であったり、電話番号の市外局番が一致していたり、業種が同じ顧問先の伝票データを使うと、同じ取引先の伝票データが含まれている可能性がより高くなるため有効である。 (2) In the embodiment, an example has been described in which collation with a new slip image is performed using past slip data for each advisor, but the present invention is not limited to this. For example, past voucher data to be collated may be past voucher data of another consultant of an accounting office beyond the consultant. In particular, past voucher images are not accumulated or few at a new advisory contract. Therefore, it is effective to use past slip data of another consultant of the accounting office when there is little slip data of the consultant to be processed. At that time, referring to the company master, if the address of the advisor to be processed is near, the area code of the telephone number is the same, or the slip data of the advisor with the same industry is used, This is effective because it is more likely that slip data is included.
（３）実施形態では、会計処理装置は、会計事務所内に有するものとして説明したが、これに限定されない。例えば、会計処理装置は、顧問先企業内にあったり、業務委託等のサービスを行っている企業内であったり、クラウドサービスであってもよい。また、例えば、会計処理装置のアプリを開発している企業に会計処理装置の機能を有するサーバを設け、このサーバに会計事務所のコンピュータが接続されることで実現してもよい。
つまり、会計事務所のユーザは、例えば、本店経理部門の専任者や、会計事務所の税理士等であってもよい。その場合には、顧問先のユーザは、それぞれ、各支店や各部門の入力担当者や、会計事務所の職員又は在宅入力者であってもよい。
(3) In the embodiment, the accounting processing apparatus is described as having the accounting office, but the invention is not limited to this. For example, the accounting processing apparatus may be in a consulting company, a company that provides services such as business consignment, or a cloud service. Further, for example, it may be realized by providing a server having a function of an accounting processing apparatus in a company developing an application for an accounting processing apparatus and connecting a computer of an accounting office to this server.
That is, the user of the accounting office may be, for example, a full-time person in the head office accounting department or a tax accountant in the accounting office. In that case, the advisor user may be an input person in each branch or department, an employee of an accounting office, or a home input person.
（４）実施形態では、ＤＢやテーブルの活用及び辞書やアルゴリズムを使用した広義のＡＩ（人工知能）処理として、レシート等の伝票に印字されている情報に基づいて、過去に読み込んだレシート等の伝票に印字されている情報と比較して、同一又は類似の取引先であるかどうかを精度よく特定し、その取引先における過去の仕訳データ（科目、摘要）を利用して、新たに入力しようとしている伝票に関する仕訳入力を支援するものを説明した。この他、より精度が上がるように、伝票画像から、取引先のグルーピングを行なう処理等については、深層学習等を用いたＡＩを活用してもよい。 (4) In the embodiment, as a broad AI (artificial intelligence) process using a DB or a table and using a dictionary or an algorithm, a receipt read in the past based on information printed on a slip such as a receipt Compare with the information printed on the slip, specify whether it is the same or similar business partner with high accuracy, and use the past journal data (subject, abstract) at the business partner to enter a new one. We explained what supports journal entry related to slips. In addition to this, AI using deep learning or the like may be used for processing of grouping business partners from a slip image so as to improve accuracy.
１ 会計処理装置
５ スキャナ
６ 伝票
６ａ レシート
１０ 制御部
１１ 伝票画像受付部
１３ 伝票データ抽出部
１５ 類似データ抽出部
１６ 過去仕訳データ取得部
１９ 編集画面出力部
２０ 候補出力部
２１ 候補受付部
２２ 対応伝票画像出力部
２４ 判定条件受付部
２５ データ更新部
３０ 記憶部
３１ａ 伝票処理プログラム
３１ｂ 入力支援プログラム
３２ 伝票画像ＤＢ
３３ 仕訳データＤＢ
３４ 取引先ＤＢ
３５ 候補記憶部
１００ 会計処理システム
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1
33 Journal Data DB
34 Customer DB
35
Claims (14)
仕訳データを作成する新たな伝票画像を受け付ける伝票画像受付手段と、
前記伝票画像受付手段が受け付けた前記伝票画像からテキストデータ及び画像パターンデータを抽出する伝票データ抽出手段と、
前記伝票データ抽出手段により抽出した前記テキストデータ及び画像パターンデータと、前記伝票画像記憶部に記憶された前記伝票データの前記テキストデータ及び画像パターンデータとを照合し、類似した前記伝票データを、前記伝票画像記憶部から抽出する類似データ抽出手段と、
前記類似データ抽出手段により抽出した前記伝票データに対応付けられた仕訳データを取得する仕訳データ取得手段と、
前記仕訳データ取得手段により取得された前記仕訳データに有する会計情報を、前記新たな伝票画像の仕訳データ作成のための候補として出力する候補出力手段と、
を備える会計処理装置。 A slip image storage unit storing slip data including text data and image pattern data extracted from a slip image obtained by imaging a slip, and journal data in association with the slip image storage unit;
A slip image receiving means for receiving a new slip image for creating journal data;
Slip data extracting means for extracting text data and image pattern data from the slip image received by the slip image receiving means;
The text data and image pattern data extracted by the slip data extraction means is compared with the text data and image pattern data of the slip data stored in the slip image storage unit, and the similar slip data is Similar data extraction means for extracting from the slip image storage unit,
Journal data acquisition means for acquiring journal data associated with the slip data extracted by the similar data extraction means;
Candidate output means for outputting the accounting information contained in the journal data acquired by the journal data acquisition means as candidates for creating journal data for the new slip image;
An accounting processing apparatus comprising:
前記伝票データは、取引先及び業種の少なくとも一方を示す取引先識別情報が対応付けられており、
前記類似データ抽出手段は、類似した前記伝票データのテキストデータ及び画像パターンデータに対応した前記取引先識別情報を抽出し、
前記仕訳データ取得手段は、抽出した前記取引先識別情報に対応付けられた前記仕訳データを取得すること、
を特徴とする会計処理装置。 In the accounting processing apparatus according to claim 1,
The slip data is associated with supplier identification information indicating at least one of a supplier and a business type,
The similar data extraction means extracts the supplier identification information corresponding to text data and image pattern data of the similar slip data,
The journal data acquisition means acquires the journal data associated with the extracted supplier identification information;
An accounting processing apparatus characterized by.
前記伝票データは、顧問先を示す顧問先識別情報が対応付けられており、
前記類似データ抽出手段は、前記顧問先識別情報に基づいて顧問先が同じである前記伝票画像記憶部に記憶された前記伝票データの前記テキストデータ及び画像パターンデータと、前記伝票データ抽出手段により抽出した前記テキストデータ及び画像パターンデータとを照合し、類似した前記伝票データを抽出すること、
を特徴とする会計処理装置。 In the accounting processing apparatus according to claim 1 or 2,
The slip data is associated with consultant identification information indicating a consultant,
The similar data extracting means extracts the text data and image pattern data of the slip data stored in the slip image storage unit having the same advisor based on the advisor identification information, and the slip data extracting means. Collating the text data and the image pattern data, and extracting the similar slip data;
An accounting processing apparatus characterized by.
前記画像パターンデータは、前記伝票画像の印字領域に関するレイアウトデータを含み、
前記類似データ抽出手段は、前記レイアウトデータが示す印字領域の形状が類似する画像パターンデータを抽出すること、
を特徴とする会計処理装置。 In the accounting processing apparatus according to any one of claims 1 to 3,
The image pattern data includes layout data relating to a print area of the slip image,
The similar data extracting means extracts image pattern data having a similar shape of a print area indicated by the layout data;
An accounting processing apparatus characterized by.
前記伝票画像受付手段により受け付けた前記新たな伝票画像を出力する画像領域と、仕訳データを作成する仕訳データ作成領域と、候補出力領域とを含む編集画面を出力する編集画面出力手段を備え、
前記候補出力手段は、前記候補出力領域に、前記会計情報を出力すること、
を特徴とする会計処理装置。 In the accounting processing device according to any one of claims 1 to 4,
Editing screen output means for outputting an editing screen including an image area for outputting the new slip image received by the slip image receiving means, a journal data creation area for creating journal data, and a candidate output area;
The candidate output means outputs the transaction information to the candidate output area;
An accounting processing apparatus characterized by.
前記候補出力領域に出力された会計情報の選択を受け付ける候補受付手段と、
前記候補受付手段により受け付けた前記会計情報に対応した伝票画像を出力する伝票画像出力手段と、
を備えること、
を特徴とする会計処理装置。 In the accounting processing apparatus according to claim 5,
Candidate accepting means for accepting selection of the accounting information output to the candidate output area;
Slip image output means for outputting a slip image corresponding to the transaction information received by the candidate receiving means;
Providing
An accounting processing apparatus characterized by.
類似判定条件に関する入力を受け付ける判定条件受付手段を備え、
前記類似データ抽出手段は、前記判定条件受付手段により受け付けた前記類似判定条件を満たすように、前記伝票データ抽出手段により抽出した前記テキストデータ及び画像パターンデータに類似したテキストデータ及び画像パターンデータを、前記伝票画像記憶部から抽出すること、
を特徴とする会計処理装置。 In the accounting processing apparatus according to any one of claims 1 to 6,
A determination condition receiving means for receiving an input related to the similarity determination condition;
The similar data extraction unit is configured to extract text data and image pattern data similar to the text data and image pattern data extracted by the slip data extraction unit so as to satisfy the similarity determination condition received by the determination condition reception unit. Extracting from the slip image storage unit;
An accounting processing apparatus characterized by.
前記候補出力手段は、前記仕訳データ取得手段により抽出された前記仕訳データに有する会計情報の一致数に基づき、多い順に前記会計情報を並べて出力すること、
を特徴とする会計処理装置。 In the accounting processing apparatus according to any one of claims 1 to 7,
The candidate output means, based on the number of matches of the accounting information in the journal data extracted by the journal data acquisition means, outputs the accounting information arranged in descending order;
An accounting processing apparatus characterized by.
前記新たな伝票画像に関するデータを、前記新たな伝票画像に対応して入力及び登録された仕訳データに対応付けて前記伝票画像記憶部に登録するデータ登録手段を備えること、
を特徴とする会計処理装置。 In the accounting processing device according to any one of claims 1 to 8,
Data registration means for registering data relating to the new slip image in the slip image storage unit in association with journal data input and registered corresponding to the new slip image;
An accounting processing apparatus characterized by.
前記データ登録手段は、前記伝票画像記憶部に登録されたデータの数が所定数を超えない場合に限り、前記新たな伝票画像に関するデータを登録すること、
を特徴とする会計処理装置。 In the accounting processing apparatus according to claim 9,
The data registration means registers data relating to the new slip image only when the number of data registered in the slip image storage unit does not exceed a predetermined number;
An accounting processing apparatus characterized by.
前記伝票画像記憶部に登録されているデータのうち、所定期間を経過したデータを削除するデータ削除手段を備えること、
を特徴とする会計処理装置。 In the accounting processing device according to any one of claims 1 to 10,
A data deletion unit for deleting data that has passed a predetermined period of data registered in the slip image storage unit;
An accounting processing apparatus characterized by.
仕訳データを作成する新たな伝票画像を受け付ける伝票画像受付手段と、
前記伝票画像受付手段が受け付けた前記伝票画像からテキストデータ及び画像パターンデータを抽出する伝票データ抽出手段と、
前記伝票データ抽出手段により抽出した前記テキストデータ及び画像パターンデータと、前記伝票画像記憶部に記憶された前記伝票データの前記テキストデータ及び画像パターンデータとを照合し、類似した前記伝票データを、前記伝票画像記憶部から抽出する類似データ抽出手段と、
前記類似データ抽出手段により抽出した前記伝票データに対応付けられた仕訳データを取得する仕訳データ取得手段と、
前記仕訳データ取得手段により取得された前記仕訳データに有する会計情報を、前記新たな伝票画像の仕訳データ作成のための候補として出力する候補出力手段と、
を備える会計処理システム。 A slip image storage unit storing slip data including text data and image pattern data extracted from a slip image obtained by imaging a slip, and journal data in association with the slip image storage unit;
A slip image receiving means for receiving a new slip image for creating journal data;
Slip data extracting means for extracting text data and image pattern data from the slip image received by the slip image receiving means;
The text data and image pattern data extracted by the slip data extraction means is compared with the text data and image pattern data of the slip data stored in the slip image storage unit, and the similar slip data is Similar data extraction means for extracting from the slip image storage unit;
Journal data acquisition means for acquiring journal data associated with the slip data extracted by the similar data extraction means;
Candidate output means for outputting the accounting information contained in the journal data acquired by the journal data acquisition means as candidates for creating journal data for the new slip image;
Accounting system.
仕訳データを作成する新たな伝票画像を受け付ける伝票画像受付ステップと、
受け付けた前記伝票画像からテキストデータ及び画像パターンデータを抽出する伝票データ抽出ステップと、
抽出した前記テキストデータ及び画像パターンデータと、伝票を画像化した伝票画像から抽出したテキストデータ及び画像パターンデータを含む伝票データを、仕訳データを対応付けて記憶した伝票画像記憶部の前記テキストデータ及び画像パターンデータとを照合し、類似した前記伝票データを、前記伝票画像記憶部から抽出する類似データ抽出ステップと、
抽出した前記伝票データに対応付けられた前記仕訳データを取得する仕訳データ取得ステップと、
取得された前記仕訳データに有する会計情報を、前記新たな伝票画像の仕訳データ作成のための候補として出力する候補出力ステップと、
を含む会計処理方法。 Computer
A slip image receiving step for receiving a new slip image for creating journal data;
A slip data extraction step of extracting text data and image pattern data from the received slip image;
The extracted text data and image pattern data, and the slip data including text data and image pattern data extracted from the slip image obtained by imaging the slip, the text data in the slip image storage unit storing journal data in association with each other, and Similar data extraction step of collating image pattern data and extracting similar slip data from the slip image storage unit,
Journal data acquisition step of acquiring the journal data associated with the extracted slip data;
A candidate output step of outputting the accounting information contained in the acquired journal data as a candidate for creating journal data of the new slip image;
Accounting method including.
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