JP6395966B1 - Journal rule creation support device, journal rule creation support method, and journal rule creation support program - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザによる仕訳ルールの作成を支援する技術を提供することを目的とする。
【解決手段】仕訳ルール作成支援装置は、取引の内容を表す取引データと当該取引の内容を仕訳する勘定科目を含む過去の仕訳データとを用いて、取引の内容を所定の勘定科目へ仕訳するための対応関係を表す仕訳ルールの作成を支援する。また、仕訳ルール作成支援装置は、取引データのデータ構造に含まれる項目名が第１のキーワード群のいずれかを含み、対応するフィールドに格納される値が第２のキーワード群のいずれかを含む項目を用いて過去の仕訳データに含まれる勘定科目と取引データに登録され得る値との関連度を求め、関連度の高い値と勘定科目との組み合わせを仕訳ルールの候補として抽出する分析処理部と、候補のうち、ユーザが選択した仕訳ルールを取得し、記憶装置に格納する規則作成部とを備える。
【選択図】図２An object of the present invention is to provide a technique for supporting creation of a journal entry rule by a user.
A journal rule creation support device journals transaction contents into a predetermined account item by using transaction data representing transaction contents and past journal data including account items for journalizing the transaction contents. Support the creation of journal rules that express the correspondence for In the journal entry rule creation support device, the item name included in the data structure of the transaction data includes any of the first keyword group, and the value stored in the corresponding field includes any of the second keyword group. An analysis processing unit that uses items to determine the relevance between accounts included in past journal data and values that can be registered in transaction data, and extracts combinations of values with high relevance and account items as journal rule candidates And a rule creation unit that acquires a journal rule selected by the user from among the candidates and stores it in a storage device.
[Selection] Figure 2

Description

本発明は、仕訳ルール作成支援装置、仕訳ルール作成支援方法、及び仕訳ルール作成支援プログラムに関する。   The present invention relates to a journal rule creation support device, a journal rule creation support method, and a journal rule creation support program.

従来、ウェブサーバにおけるクラウドコンピューティングによる会計処理を行うための会計処理装置が提案されている。ウェブサーバは、ウェブ明細データを取引ごとに識別し、各取引を、各取引の取引内容の記載に含まれるキーワードに基づいて、各キーワードに１又は複数の勘定科目を対応づけて生成されたラーンド・データベースを参照して、特定の勘定科目に自動的に仕訳する。   Conventionally, an accounting processing apparatus for performing accounting processing by cloud computing in a web server has been proposed. The web server identifies the web detail data for each transaction, and each transaction is generated based on the keyword included in the transaction description of each transaction, with one or more account items associated with each keyword. -Automatically refer to a specific account by referring to the database.

特開２０１７−１６６９６号公報JP 2017-16696 A

従来、キーワードと勘定科目との関係を学習して仕訳を行う方法が提案されていた。しかしながら、仕訳の規則を機械学習により作成する場合、仕訳の妥当性を保証することができないという問題があった。   Conventionally, a method for journalizing by learning the relationship between keywords and account items has been proposed. However, when the journal rules are created by machine learning, there is a problem that the validity of the journals cannot be guaranteed.

本発明は、ユーザによる仕訳ルールの作成を支援する技術を提供することを目的とする。   An object of this invention is to provide the technique which assists creation of the journal rule by a user.

本発明に係る仕訳ルール作成支援装置は、取引の内容を表す取引データと当該取引の内容を仕訳した勘定科目を含む過去の仕訳データとを用いて、取引の内容を所定の勘定科目へ仕訳するための対応関係を表す仕訳ルールの作成を支援する。また、仕訳ルール作成支援装置は、取引データのデータ構造に含まれる項目名が第１のキーワード群のいずれかを含み、対応するフィールドに格納される値が第２のキーワード群のいずれかを含む項目を用いて過去の仕訳データに含まれる勘定科目と取引データに登録され得る値との関連度を求め、関連度の高い値と勘定科目との組み合わせを仕訳ルールの候補として抽出する分析処理部と、候補のうち、ユーザが選択した仕訳ルールを取得し、記憶装置に格納する規則作成部とを備える。   The journal entry rule creation support device according to the present invention uses the transaction data representing the transaction content and the past journal data including the account item that journaled the transaction content to journal the transaction content to a predetermined account item. Support the creation of journal rules that express the correspondence for In the journal entry rule creation support device, the item name included in the data structure of the transaction data includes any of the first keyword group, and the value stored in the corresponding field includes any of the second keyword group. An analysis processing unit that uses items to determine the relevance between accounts included in past journal data and values that can be registered in transaction data, and extracts combinations of values with high relevance and account items as journal rule candidates And a rule creation unit that acquires a journal rule selected by the user from among the candidates and stores it in a storage device.

このようにすれば、ユーザが仕訳ルールを作成するための候補となる情報を出力することができ、ユーザは内容がブラックボックスでない仕訳ルールを定義できるようになる。   In this way, information that is a candidate for the user to create a journal entry rule can be output, and the user can define a journal entry rule whose content is not a black box.

また、項目名及び対応するフィールドに格納される値として、それぞれデータの定義において自然言語で記述された情報を用い、取引データは、複数の組織における取引の内容を含むようにしてもよい。このようにすれば、組織に固有の情報でなく、複数の組織に共通する特徴を抽出することができ、例えば海外の関連会社を含めたグループ会計を実現することができる。   Further, as the item name and the value stored in the corresponding field, information described in the natural language in the data definition may be used, and the transaction data may include the contents of transactions in a plurality of organizations. In this way, it is possible to extract characteristics common to a plurality of organizations, not information unique to the organization, and it is possible to realize group accounting including, for example, overseas affiliates.

また、過去の仕訳データは、複数の会計基準において取引の内容を仕訳する勘定科目を含み、機械学習部は、会計基準ごとにユーザが選択した項目のフィールドに登録された値
と、過去の仕訳データの勘定科目との対応関係を機械学習するようにしてもよい。このようにすれば、異なる会計基準にしたがった仕訳明細及び参考残高等の会計データを容易に出力することができるようになる。 In addition, the past journal data includes account items that journal the contents of transactions under multiple accounting standards, and the machine learning department records the values registered in the field of the item selected by the user for each accounting standard and the past journal entries. You may make it machine-learn the correspondence with the account item of data. In this way, it is possible to easily output accounting data such as journal entries and reference balances according to different accounting standards.

なお、課題を解決するための手段に記載の内容は、本発明の課題や技術的思想を逸脱しない範囲で可能な限り組み合わせることができる。また、課題を解決するための手段の内容は、コンピュータ等の装置若しくは複数の装置を含むシステム、コンピュータが実行する方法、又はコンピュータに実行させるプログラムとして提供することができる。なお、プログラムを保持する記録媒体を提供するようにしてもよい。   The contents described in the means for solving the problems can be combined as much as possible without departing from the problems and technical ideas of the present invention. The contents of the means for solving the problems can be provided as a device such as a computer or a system including a plurality of devices, a method executed by the computer, or a program executed by the computer. A recording medium that holds the program may be provided.

ユーザによる仕訳ルールの作成を支援する技術を提供することができる。   It is possible to provide a technique that supports creation of journal entry rules by the user.

システムの構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a structure of a system. 拠点サーバ、会計サーバ及びユーザ端末の構成の一例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows an example of a structure of a base server, an accounting server, and a user terminal. 仕訳ルール作成処理の一例を示す処理フロー図である。It is a processing flow figure showing an example of journal entry rule creation processing. 取引データの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of transaction data. 条件の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of conditions. ５Ｗ３Ｈの観点で項目を分類するためのキーワードの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the keyword for classifying an item from a 5W3H viewpoint. 識別性能を評価するための基準の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the reference | standard for evaluating identification performance. 取引データから生成される識別キーの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the identification key produced | generated from transaction data. 勘定科目の推測結果の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the estimation result of an account item. 仕訳ルールの候補の他の例を示す図である。It is a figure which shows the other example of the candidate of a journal entry rule. 日本の会計基準に従った勘定科目の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the account item according to a Japanese accounting standard. ＩＦＲＳ基準に従った勘定科目の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the account item according to IFRS criteria. 仕訳処理の一例を示す処理フロー図である。It is a processing flow figure showing an example of journalizing processing.

以下、図面を参照して本発明を実施するための形態について説明する。   Hereinafter, embodiments for carrying out the present invention will be described with reference to the drawings.

＜システム構成＞
図１は、本実施形態に係る会計システムの構成の一例を示す図である。会計システム１は、企業のグループ会社や支社に設けられる拠点サーバ２（図１では２１、２２、・・・）と、複数の会社の会計を一元的に管理する会計サーバ３と、会計システム１を使用する企業の担当者や会計システム１を提供する企業の担当者等が使用するユーザ端末４とを備え、これらの構成要素が、インターネットやＬＡＮ（Local Area Network）等を含むネットワーク５を介して互いに通信可能に接続されている。なお、各装置の数は、図示した構成には限定されない。会計サーバ３はいわゆるクラウド上でサービスを提供する装置であってもよく、複数の拠点サーバ２は基幹業務を行う異なる企業のサーバを含むものであってもよい。 <System configuration>
FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a configuration of an accounting system according to the present embodiment. The accounting system 1 includes a base server 2 (21, 22,... In FIG. 1) provided in a group company or branch office of a company, an accounting server 3 that centrally manages accounting of a plurality of companies, and an accounting system 1. And a user terminal 4 used by a person in charge of a company that uses the accounting system 1 or a person in charge of the company that provides the accounting system 1. So that they can communicate with each other. The number of each device is not limited to the illustrated configuration. The accounting server 3 may be a device that provides a service on a so-called cloud, and the plurality of base servers 2 may include servers of different companies that perform core business.

会計サーバ３は、例えば生産、受注、購買のような企業が行う取引の内容を表す伝票等のデータを、拠点サーバ２から取得する。また、会計サーバ３は、取引の内容を、所定の仕訳ルールに基づいて勘定科目に仕訳し、仕訳明細及び参考残高ファイルに登録する。本実施形態では、ユーザである企業の国内外のグループ会社等、複数の組織に同一の仕訳ルールを適用することで、複数の企業を一元的に管理することができる。また、システムは、所定の期間の取引について、仕訳明細の計上を行い、その仕訳の積上げを行った参考残高を作成し、仕訳明細及び参考残高を出力することができる。仕訳ルールは、日本の会計
基準であるＪ−ＧＡＡＰ（Generally Accepted Accounting Principles）、米国会計基準であるＵＳ−ＧＡＡＰ、国際財務報告基準（ＩＦＲＳ：International Financial Reporting Standards）等の会計基準毎に定めておき、選択された会計基準に基づく出力ができ
るようにしてもよい。なお、会計サーバ３は、本発明に係る仕訳ルール作成支援装置に相当する。 The accounting server 3 acquires data such as slips representing the contents of transactions performed by companies such as production, order receipt, and purchase from the base server 2. Further, the accounting server 3 journalizes the contents of the transaction into account items based on a predetermined journal rule, and registers it in the journal details and the reference balance file. In this embodiment, a plurality of companies can be managed in a unified manner by applying the same journal entry rules to a plurality of organizations such as domestic and foreign group companies of the user company. In addition, the system can record journal entries for a transaction for a predetermined period, create a reference balance in which the journals are accumulated, and output the journal entries and the reference balance. Journal rules are established for each accounting standard such as J-GAAP (Generally Accepted Accounting Principles), US-GAAP, International Financial Reporting Standards (IFRS). The output may be made based on the selected accounting standard. The accounting server 3 corresponds to the journal entry rule creation support apparatus according to the present invention.

また、仕訳ルールは、取引の内容を表すデータと勘定科目の教師値との組み合わせを用いて機械学習を行い、ユーザに提案される。本実施形態では、会計サーバ３は、取引の内容を表すデータに含まれる項目（属性）のうち、仕訳ルールに用いる項目を抽出し、当該項目に対して登録された値の特徴を仕訳ルールの候補としてユーザに提案する。このようにして、ユーザが仕訳ルールを作成するための支援を行うことができる。   The journal entry rule is proposed to the user by performing machine learning using a combination of data representing transaction contents and a teacher value of the account item. In this embodiment, the accounting server 3 extracts items used for the journal entry rule from the items (attributes) included in the data representing the contents of the transaction, and uses the characteristics of the value registered for the item as the journal rule. Suggest to the user as a candidate. In this way, it is possible to provide support for the user to create a journal entry rule.

図２は、拠点サーバ２、会計サーバ３及びユーザ端末４の構成の一例を示すブロック図である。   FIG. 2 is a block diagram illustrating an example of the configuration of the base server 2, the accounting server 3, and the user terminal 4.

＜拠点サーバ＞
拠点サーバ２は、一般的なコンピュータであり、通信Ｉ／Ｆ（Interface）２１と、記
憶装置２２と、入出力装置２３と、プロセッサ２４と、バス２５とを備えている。 <Base server>
The base server 2 is a general computer and includes a communication I / F (Interface) 21, a storage device 22, an input / output device 23, a processor 24, and a bus 25.

通信Ｉ／Ｆ２１は、例えばネットワークカードや通信モジュールであり、所定のプロトコルに基づき、ネットワーク５を介して他のコンピュータと通信を行う。   The communication I / F 21 is, for example, a network card or a communication module, and communicates with other computers via the network 5 based on a predetermined protocol.

記憶装置３２は、ＲＡＭ（Random access memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）等の主記憶装置及びＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等の補助記憶装置である。主記憶装置は、プロセッサが読み出したプログラムやデータを一時的に記憶したり、プロセッサの作業領域を確保したりする。補助記憶装置は、プロセッサが実行するプログラムや、他の装置との間で送受信される情報等を記憶する。   The storage device 32 is a main storage device such as a random access memory (RAM) or a read only memory (ROM), and an auxiliary storage device such as a hard disk drive (HDD), a solid state drive (SSD), or a flash memory. The main storage device temporarily stores programs and data read by the processor and secures a work area for the processor. The auxiliary storage device stores programs executed by the processor, information transmitted to and received from other devices, and the like.

入出力装置２３は、例えばキーボード、マウス等の入力装置や、モニタ等の出力装置、タッチパネル等のユーザインターフェースである。   The input / output device 23 is an input device such as a keyboard and a mouse, an output device such as a monitor, and a user interface such as a touch panel.

プロセッサ２４は、ＣＰＵ等の演算処理装置であり、プログラムを実行することにより本実施の形態に係る各処理を行う。拠点サーバ２においては、プロセッサ２４内に機能ブロックを示している。プロセッサ２４は、取引情報処理部２４１を含む。   The processor 24 is an arithmetic processing unit such as a CPU, and performs each process according to the present embodiment by executing a program. In the base server 2, functional blocks are shown in the processor 24. The processor 24 includes a transaction information processing unit 241.

取引情報処理部２４１は、企業の支社等の拠点で発生した取引の内容を表す伝票等の情報を、通信Ｉ／Ｆ２１を介して会計サーバ３へ送信する。   The transaction information processing unit 241 transmits information such as a slip representing the contents of a transaction generated at a base such as a company branch office to the accounting server 3 via the communication I / F 21.

以上のような構成要素が、バス２５を介して接続されている。   The components as described above are connected via the bus 25.

＜会計サーバ＞
会計サーバ３も一般的なコンピュータであり、通信Ｉ／Ｆ（Interface）３１と、記憶
装置３２と、入出力装置３３と、プロセッサ３４と、バス３５とを備えている。 <Accounting server>
The accounting server 3 is also a general computer, and includes a communication I / F (Interface) 31, a storage device 32, an input / output device 33, a processor 34, and a bus 35.

通信Ｉ／Ｆ３１は、例えばネットワークカードや通信モジュールであり、所定のプロトコルに基づき、ネットワーク５を介して他のコンピュータと通信を行う。   The communication I / F 31 is, for example, a network card or a communication module, and communicates with other computers via the network 5 based on a predetermined protocol.

記憶装置３２は、ＲＡＭやＲＯＭ等の主記憶装置及びＨＤＤやＳＳＤ、フラッシュメモリ等の補助記憶装置である。主記憶装置は、プロセッサが読み出したプログラムやデータを一時的に記憶したり、プロセッサの作業領域を確保したりする。補助記憶装置は、プロ
セッサが実行するプログラムや、他の装置との間で送受信される情報等を記憶する。 The storage device 32 is a main storage device such as a RAM or a ROM, and an auxiliary storage device such as an HDD, an SSD, or a flash memory. The main storage device temporarily stores programs and data read by the processor and secures a work area for the processor. The auxiliary storage device stores programs executed by the processor, information transmitted to and received from other devices, and the like.

入出力装置３３は、例えばキーボード、マウス等の入力装置や、モニタ等の出力装置、タッチパネル等のユーザインターフェースである。   The input / output device 33 is, for example, an input device such as a keyboard and a mouse, an output device such as a monitor, and a user interface such as a touch panel.

プロセッサ３４は、ＣＰＵ等の演算処理装置であり、プログラムを実行することにより本実施の形態に係る各処理を行う。会計サーバ３においても、プロセッサ３４内に機能ブロックを示している。プロセッサ３４は、データ分析部３４１と、規則作成部３４２と、運用処理部３４３とを含む。   The processor 34 is an arithmetic processing unit such as a CPU, and performs each process according to the present embodiment by executing a program. The accounting server 3 also shows functional blocks in the processor 34. The processor 34 includes a data analysis unit 341, a rule creation unit 342, and an operation processing unit 343.

データ分析部３４１は、取引データのデータ構造に含まれる項目名が所定のキーワード群（第１のキーワード群とも呼ぶ）のいずれかを含む項目、又は対応するフィールドに格納される値が所定のキーワード群（第２のキーワード群とも呼ぶ）のいずれかを含む項目を抽出する。また、規則作成部３４２は、抽出された項目に対して登録された値と、勘定科目との関係（「取引パターン」とも呼ぶ）を機械学習する。例えば、機械学習により、取引データから条件付き確率に基づいて仕訳先の勘定科目を推定するためのベイジアンネットワークを作成する。また、規則作成部３４２は、項目に登録された値と勘定科目との組み合わせを含む仕訳ルールの候補をユーザに提示し、ユーザの操作に基づいて採用する仕訳ルールが決定される。運用処理部３４３は、システム１の運用段階において、作成された仕訳ルールに基づいて取引の内容を仕訳する処理を行う。   The data analysis unit 341 determines that the item name included in the data structure of the transaction data includes any one of the predetermined keyword group (also referred to as the first keyword group), or the value stored in the corresponding field is the predetermined keyword. An item including any one of a group (also referred to as a second keyword group) is extracted. In addition, the rule creating unit 342 performs machine learning on the relationship between the value registered for the extracted item and the account item (also referred to as “transaction pattern”). For example, by machine learning, a Bayesian network for estimating a journal account item based on a conditional probability from transaction data is created. In addition, the rule creating unit 342 presents to the user a candidate for a journal rule that includes a combination of the value registered in the item and the account item, and the journal rule to be adopted is determined based on the user's operation. The operation processing unit 343 performs processing for journalizing the contents of the transaction based on the created journal rule in the operation stage of the system 1.

以上のような構成要素が、バス３５を介して接続されている。   The components as described above are connected via the bus 35.

＜ユーザ端末＞
ユーザ端末４は、一般的なコンピュータであり、通信Ｉ／Ｆ４１と、記憶装置４２と、入出力装置４３と、プロセッサ４４と、バス４５とを備えている。 <User terminal>
The user terminal 4 is a general computer, and includes a communication I / F 41, a storage device 42, an input / output device 43, a processor 44, and a bus 45.

通信Ｉ／Ｆ４１は、例えばネットワークカードや通信モジュールであり、所定のプロトコルに基づき、他の装置と通信を行う。   The communication I / F 41 is, for example, a network card or a communication module, and communicates with other devices based on a predetermined protocol.

記憶装置４２は、ＲＡＭやＲＯＭ等の主記憶装置及びＨＤＤやＳＳＤ、フラッシュメモリ等の補助記憶装置である。主記憶装置は、プロセッサが読み出したプログラムやデータを一時的に記憶したり、プロセッサの作業領域を確保したりする。補助記憶装置は、プロセッサが実行するプログラムや、他の装置との間で送受信される情報を記憶する。   The storage device 42 is a main storage device such as a RAM or a ROM, and an auxiliary storage device such as an HDD, an SSD, or a flash memory. The main storage device temporarily stores programs and data read by the processor and secures a work area for the processor. The auxiliary storage device stores programs executed by the processor and information transmitted to and received from other devices.

入出力装置４３は、例えばキーボード、マウス等の入力装置や、モニタ等の出力装置、タッチパネル等のユーザインターフェースである。   The input / output device 43 is, for example, an input device such as a keyboard and a mouse, an output device such as a monitor, and a user interface such as a touch panel.

プロセッサ４４は、ＣＰＵ等の演算処理装置であり、プログラムを実行することにより本実施の形態に係る各処理を行う。ユーザ端末４についても、プロセッサ４４内に機能ブロックを示している。プロセッサ４４は、例えば、規則設定部４４１と、表示処理部４４２とを含む。   The processor 44 is an arithmetic processing unit such as a CPU, and performs each process according to the present embodiment by executing a program. Also for the user terminal 4, functional blocks are shown in the processor 44. The processor 44 includes, for example, a rule setting unit 441 and a display processing unit 442.

規則設定部４４１は、会計サーバ３の規則作成部３４２が提案する仕訳ルールの候補を通信Ｉ／Ｆ４１を介して受信し、入出力装置４３に出力させる。また、規則設定部４４１は、入出力装置４３を介して、ユーザが採用する仕訳ルールの選択を受け付ける。例えば、ユーザは、ユーザ端末４にインストールされたインターネットブラウザを介して、会計サーバ３の出力する処理結果を照会すると共に、仕訳ルールの設定を行うことができるようにしてもよい。また、規則設定部４４１は、通信Ｉ／Ｆ４１を介してユーザが採用した仕訳ルールを会計サーバ３へ送信する。表示処理部４４２は、ユーザが要求する財務諸表
等の会計データを会計サーバ３から取得し、入出力装置４３に出力させる。 The rule setting unit 441 receives journal rule candidates proposed by the rule creation unit 342 of the accounting server 3 via the communication I / F 41 and causes the input / output device 43 to output them. In addition, the rule setting unit 441 receives selection of a journal entry rule adopted by the user via the input / output device 43. For example, the user may be able to inquire about the processing result output from the accounting server 3 via the Internet browser installed in the user terminal 4 and to set the journal entry rule. Further, the rule setting unit 441 transmits the journal entry rule adopted by the user to the accounting server 3 via the communication I / F 41. The display processing unit 442 acquires accounting data such as financial statements requested by the user from the accounting server 3 and causes the input / output device 43 to output the accounting data.

以上のような構成要素が、バス４５を介して接続されている。   The components as described above are connected via the bus 45.

＜仕訳ルール作成処理＞
図３は、仕訳ルールの候補をユーザに提案し、ユーザが仕訳ルールを作成する操作を支援する仕訳ルール作成処理の一例を示す処理フロー図である。なお、会計サーバ３の記憶装置３２には、取引の内容を表す取引データと、機械学習の教師値となる、ユーザが仕訳を行った勘定科目を表すデータとの組み合わせ、取引データのデータ構造や項目名（属性名）等を含むデータ定義等の情報が予め登録されているものとする。 <Journal rule creation process>
FIG. 3 is a process flow diagram illustrating an example of a journal rule creation process for proposing journal rule candidates to the user and supporting the user's operation for creating the journal rule. In addition, the storage device 32 of the accounting server 3 includes a combination of transaction data representing the contents of the transaction and data representing the account item that the user has entered as a machine learning teacher value, the data structure of the transaction data, It is assumed that information such as data definitions including item names (attribute names) is registered in advance.

会計サーバ３のデータ分析部３４１は、記憶装置４２から取引データを読み出す（図３：Ｓ１）。本ステップでは、データ分析部３４１は、本システムのユーザ企業に発生する受注、生産、販売、その他の様々な取引の内容を表す取引データを読み出す。   The data analysis unit 341 of the accounting server 3 reads transaction data from the storage device 42 (FIG. 3: S1). In this step, the data analysis unit 341 reads transaction data representing the contents of various orders, production, sales, and other transactions that occur in the user company of this system.

図４は、取引データの一例を示す図である。図４の表は、ファイルＩＤ、取引区分、取引種別、・・・、集計分類コード、処理日、取引金額、取引件数の各項目（属性）を含む。また、各項目に対応するフィールドには、それぞれ所定の値が登録されている。登録される値は、いわゆる識別コードのように予め定められた英数字等である場合もあるが、図４の例では括弧内に各コードが表す内容を自然言語（例えば日本語）で示している。例えば、１レコード目のデータは、項目「取引区分」に対応するフィールドに識別コード「１」が登録されており、「１」は括弧内に示す通り「クレジット」を表している。このような取引データに含まれる値が示す内容は、記憶装置３２に予め記憶されているデータ定義の情報に基づいて判断できるものとする。また、図４の項目名に示すような、自然言語で記述された名称もデータ定義の情報に含まれるものとする。   FIG. 4 is a diagram illustrating an example of transaction data. The table of FIG. 4 includes items (attributes) of file ID, transaction classification, transaction type,..., Total classification code, processing date, transaction amount, and number of transactions. Also, predetermined values are registered in the fields corresponding to the respective items. The registered value may be a predetermined alphanumeric character such as a so-called identification code, but in the example of FIG. 4, the content represented by each code is shown in parentheses in natural language (for example, Japanese). Yes. For example, in the data of the first record, the identification code “1” is registered in the field corresponding to the item “transaction classification”, and “1” represents “credit” as shown in parentheses. The contents indicated by the values included in such transaction data can be determined based on data definition information stored in the storage device 32 in advance. Further, it is assumed that a name described in a natural language as shown in the item name of FIG. 4 is also included in the data definition information.

また、データ分析部３４１は、取引データと勘定科目との組み合わせを仕訳ルールの候補として抽出する（図３：Ｓ２）。本ステップでは、データ分析部３４１は、まず、取引データに含まれる複数の項目のうち取引のパターンを識別するために用いる項目の候補を抽出する。具体的には、予め定められている条件に基づいて候補の項目を抽出する。例えば、項目名が、取引を識別する手がかりとなる複数のキーワード（第１のキーワード群とも呼ぶ）のいずれかを含むこと等の条件を用いるようにしてもよい。   Further, the data analysis unit 341 extracts combinations of transaction data and account items as journal rule candidates (FIG. 3: S2). In this step, the data analysis unit 341 first extracts candidate items used for identifying a transaction pattern among a plurality of items included in the transaction data. Specifically, candidate items are extracted based on predetermined conditions. For example, a condition such that the item name includes any one of a plurality of keywords (also referred to as a first keyword group) serving as a clue for identifying a transaction may be used.

図５は、条件の一例を示す図である。図５の表は、分類、判断条件の各項目（属性）を含む。各項目に対応するフィールドには、取引データの項目を候補として抽出するための条件が登録されている。本実施形態では、取引データに含まれる値が、図５に示す条件のうち「桁数」、「リテラル」、「バリエーション」に一致し、項目名が「キーワード」のうち少なくとも１つと一致する項目が抽出される。図５の例では、取引データのある項目に対応するフィールドに格納された値が５桁以内であり、当該項目のデータ型が英数字又は数字であり、格納された値のバリエーション（すなわち、項目値のとり得る値）が５０種類以内であり、且つ項目定義の項目名がキーワードのいずれかを含む場合に、当該項目が抽出される。なお、項目のデータ型とは、項目値として格納されるコード値のデータ型であり、自然言語で記述された名称は用いないものとする。例えば、図４に示した項目のうち、ファイルＩＤ、取引区分、取引種別、集計分類コード、取引金額、取引件数の各項目が抽出される。   FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a condition. The table in FIG. 5 includes items (attributes) for classification and determination conditions. In the field corresponding to each item, a condition for extracting a transaction data item as a candidate is registered. In the present embodiment, an item whose value included in the transaction data matches “number of digits”, “literal”, “variation” among the conditions shown in FIG. 5 and whose item name matches at least one of “keyword”. Is extracted. In the example of FIG. 5, the value stored in the field corresponding to an item of transaction data is 5 digits or less, the data type of the item is alphanumeric or numeric, and the stored value variation (ie, item If the value) is within 50 types, and the item name of the item definition includes any of the keywords, the item is extracted. The item data type is a data type of a code value stored as an item value, and a name described in a natural language is not used. For example, among the items shown in FIG. 4, the file ID, transaction classification, transaction type, total classification code, transaction amount, and number of transactions are extracted.

また、データ分析部３４１は、抽出された項目に対して登録された値とあらかじめ定められたキーワードとに基づいて、抽出された項目を５Ｗ３Ｈの観点で分類する。５Ｗ３Ｈとは、課題を表すＷＨＡＴ（何を）、動機を表すＷＨＹ（なぜ）、時期を表すＷＨＥＮ（いつ）、場所を表すＷＨＥＲＥ（どこで）、対象を表すＷＨＯ（誰が）、方法を表すＨＯ
Ｗ（どのように）、金額を表すＨＯＷ ＭＵＣＨ（いくら）、規模を表すＨＯＷ ＭＡＮＹ（どれくらい）を含む。分類を行うことで、各項目の会計における意味合いを定義することができる。 In addition, the data analysis unit 341 classifies the extracted items from the viewpoint of 5W3H based on the values registered for the extracted items and predetermined keywords. 5W3H means WHAT (what) that represents a task, WY (why) that represents motivation, WHEN (when) that represents time, WHERE (where) that represents place, WHO (where) that represents object, and HO that represents method
W (how), HOW MUCH (how much) that represents money, and HOW MANY (how much) that represents scale. By performing classification, it is possible to define the meaning of accounting for each item.

図６は、５Ｗ３Ｈの観点で項目を分類するためのキーワードの一例を示す図である。図６の表は、分類、キーワードの各項目を含む。分類の項目に対応するフィールドには、５Ｗ３Ｈの観点のいずれかが登録されている。また、キーワードの項目に対応するフィールドには、各観点に分類するためのキーワードが登録されている。図６に示すような表を用いて、データ分析部３４１は、取引データに含まれる値がキーワードを含む場合、当該値が登録された取引データの項目を、図６においてキーワードに対応付けられた５Ｗ３Ｈの観点に分類する。   FIG. 6 is a diagram illustrating an example of keywords for classifying items from the viewpoint of 5W3H. The table in FIG. 6 includes classification and keyword items. Any of 5W3H viewpoints is registered in the field corresponding to the classification item. In the field corresponding to the keyword item, keywords to be classified into each viewpoint are registered. Using the table as shown in FIG. 6, when the value included in the transaction data includes a keyword, the data analysis unit 341 associates the item of transaction data in which the value is registered with the keyword in FIG. It classifies into the viewpoint of 5W3H.

例えば、図４から抽出された項目を図６の例に従って分類すると、ファイルＩＤの項目はいずれの観点にも分類されない。取引区分の項目は、図６のキーワード「クレジット」を含むため、観点「ＷＨＹ」に分類される。同様に、取引種別の項目はＨＯＷに分類され、取引金額の項目はＨＯＷ ＭＵＣＨに分類され、取引件数はＨＯＷ ＭＡＮＹに分類される。なお、５Ｗ３Ｈの観点による分類は、出力データのレイアウトを決定する際にも用いるようにしてもよい。   For example, if the items extracted from FIG. 4 are classified according to the example of FIG. 6, the item of file ID is not classified from any viewpoint. Since the item of transaction classification includes the keyword “credit” in FIG. 6, it is classified into the viewpoint “WHY”. Similarly, the item of transaction type is classified as HOW, the item of transaction amount is classified as HOW MUCH, and the number of transactions is classified as HOW MANY. The classification from the viewpoint of 5W3H may also be used when determining the layout of output data.

また、データ分析部３４１は、観点ごとにあらかじめ定められた勘定科目を識別するための性能を評価するためのキーワード（第２のキーワード群とも呼ぶ）を用いて、取引データに含まれる項目のうち「ＷＨＡＴ」、「ＷＨＹ」、「ＨＯＷ」の観点に分類された項目の正答率を求める。   In addition, the data analysis unit 341 uses a keyword (also referred to as a second keyword group) for evaluating performance for identifying a predetermined account item for each viewpoint, and includes items included in the transaction data. The correct answer rate of the items classified from the viewpoints of “WHAT”, “WHY”, and “HOW” is obtained.

図７は、識別性能を評価するための基準の一例を示す図である。図７の表は、判別対象、分析内容の各項目を含む。判別対象の項目に対応するフィールドには、取引データのうち評価する対象が登録されている。分析内容の項目には、対象を評価するための基準が登録されている。図７の例では、正答率（「一致率」又は「関連度」とも呼ぶ）を求めるためのキーワードが登録されており、取引データの各項目について、すべてのレコードのうち図７に示すキーワードのいずれかを含むレコードの割合を正答率として算出する。   FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a criterion for evaluating identification performance. The table in FIG. 7 includes items of a discrimination target and analysis contents. In the field corresponding to the item to be discriminated, an object to be evaluated among the transaction data is registered. Criteria for evaluating the target are registered in the analysis content item. In the example of FIG. 7, keywords for obtaining the correct answer rate (also referred to as “match rate” or “relevance”) are registered. For each item of transaction data, the keywords shown in FIG. The ratio of records including either is calculated as the correct answer rate.

そして、データ分析部３４１は、正答率が所定の閾値以上である項目を、取引パターンを識別するための識別キーに採用する。識別キーは、項目とヒットした１以上のキーワードとの組み合わせを含む。   And the data analysis part 341 employ | adopts the item whose correct answer rate is more than a predetermined threshold value as an identification key for identifying a transaction pattern. The identification key includes a combination of an item and one or more hit keywords.

図８は、図４の取引データから生成される識別キーの一例を示す図である。図８の例では、取引区分、取引種別の各項目について、取引データに含まれる値が登録されている。図４に示した取引データに含まれる値は、いわゆるコード値でなく自然言語で記述された名称を用いて所定のキーワードとの一致率が求められるため、個別の企業等に固有の特徴でなく、複数の企業に適用できる汎用的な仕訳ルールの候補を作成することができるようになる。また、例えばグループ企業に含まれる複数の企業の取引データを用いて仕訳ルールの候補を作成することで、グループ企業全体に適用し得る仕訳ルールの候補が作成できるようになる。   FIG. 8 is a diagram showing an example of an identification key generated from the transaction data of FIG. In the example of FIG. 8, values included in the transaction data are registered for each item of transaction classification and transaction type. The value included in the transaction data shown in FIG. 4 is not a so-called code value but a matching rate with a predetermined keyword using a name written in a natural language. It is possible to create general journal rule candidates that can be applied to a plurality of companies. In addition, for example, by creating transaction rule candidates using transaction data of a plurality of companies included in a group company, journal rule candidates that can be applied to the entire group company can be created.

また、データ分析部３４１は、取引データと仕訳先の勘定科目との関係を機械学習した学習済みモデルを用いて、識別キーによって勘定科目を推測させる。学習済みモデルは、過去に当該企業（又はグループ企業）において発生した取引データに含まれる上述の識別キーと仕訳先の勘定科目との関係を機械学習したモデルである。   Further, the data analysis unit 341 uses a learned model obtained by machine learning of the relationship between the transaction data and the journal item of the journal, and causes the account item to be estimated using the identification key. The learned model is a model obtained by machine learning of the relationship between the identification key included in the transaction data generated in the company (or group company) in the past and the account item of the journal.

機械学習の手法は特に限定されないが、例えばベイジアンネットワークを利用すること
ができる。すなわち、識別キーに採用された項目に格納され得る値を変数として、各変数をノードとした有効グラフで表されるモデル及びノード間の条件付き確率（重み）を決定する。なお、モデルの決定及び条件付き確率の決定は、既存の技術を利用して行うことができる。ベイジアンネットワークによれば、文字列で表される学習データをそのまま用いて、例えば前処理として数値化することなく、統計的な処理ができるため、本システムが行う仕訳処理に適している。 The method of machine learning is not particularly limited, and for example, a Bayesian network can be used. That is, a value represented by an effective graph with each variable as a node and a conditional probability (weight) between the nodes are determined using values that can be stored in the item adopted as the identification key as variables. The model and the conditional probability can be determined using existing techniques. According to the Bayesian network, the learning data represented by the character string is used as it is, and for example, it can be statistically processed without being digitized as preprocessing. Therefore, the Bayesian network is suitable for the journalizing process performed by the present system.

図９は、勘定科目の推測結果の一例を示す図である。図９の表は、識別キーとして抽出された取引区分、取引種別の各項目と、上述した正答率と、推測結果である借方科目、貸方科目の各項目を含む。科目の推測結果は、複数出力するようにしてよく、さらに正答率等に基づいて優先順位をつけるようにしてもよい。図９に示すような識別キーと推測結果との組み合わせ（すなわち、取引データに含まれる項目値と仕訳先の勘定科目の候補との組み合わせ）が、勘定科目に仕訳するための仕訳ルールの候補としてユーザに提示される。   FIG. 9 is a diagram illustrating an example of the account item estimation result. The table of FIG. 9 includes each item of the transaction category and transaction type extracted as the identification key, the correct answer rate described above, and each item of the debit item and the credit item that are the estimation results. A plurality of subject estimation results may be output, and a priority order may be set based on the correct answer rate or the like. The combination of the identification key and the estimation result as shown in FIG. 9 (that is, the combination of the item value included in the transaction data and the candidate account item of the journal) is used as a candidate for a rule for journalizing the account item. Presented to the user.

なお、例えば学習データとして用いた取引データに存在する件数が閾値よりも小さい値と仕訳先の勘定科目との組み合わせについては、例えばイレギュラーなデータの可能性がある旨のフラグを立て、ユーザに通知するようにしてもよい。このようにすれば、発生頻度の低いデータに基づく仕訳ルールの設定を抑制できる。また、フラグの立てられた取引データに含まれる項目値と仕訳先の勘定科目の候補との組み合わせについては、当該仕訳ルール候補が生成される根拠となった取引データをユーザが参照（ドリルダウン）できるようにしてもよい。このようにすれば、ユーザに対し、仕訳ルールを設定するか否か判断するための材料を提供することができる。   For example, regarding the combination of the value of the transaction data used as learning data that is smaller than the threshold and the journal account item, for example, a flag indicating that there is a possibility of irregular data is set and the user is informed. You may make it notify. In this way, it is possible to suppress the setting of journal entry rules based on data with low occurrence frequency. In addition, for combinations of field values included in flagged transaction data and journal account candidates, the user refers to the transaction data on which the journal rule candidate is generated (drill down). You may be able to do it. In this way, it is possible to provide the user with a material for determining whether or not to set a journal entry rule.

図１０は、仕訳ルールの候補の他の例を示す図である。図１０の表は、図９の項目に加え、取引データに含まれる項目のうち、５Ｗ３Ｈのいずれかに分類された項目を含む。このように、仕訳ルールの候補には、５Ｗ３Ｈの観点で分類した項目及び当該項目に対応するフィールドに登録された値を出力するようにしてもよい。これらの項目は、仕訳ルールの一部として用いるようにしてもよいし、出力する会計データの一部として用いるようにしてもよい。   FIG. 10 is a diagram illustrating another example of journal rule candidates. The table in FIG. 10 includes items classified as 5W3H among the items included in the transaction data in addition to the items in FIG. As described above, items classified from the viewpoint of 5W3H and values registered in the fields corresponding to the items may be output to the journal rule candidates. These items may be used as part of the journal entry rule, or may be used as part of the accounting data to be output.

図３の説明に戻り、会計サーバ３の規則作成部３４２は、仕訳ルールの候補を通信Ｉ／Ｆ４１を介してユーザ端末４へ送信する（図３：Ｓ３）。一方、ユーザ端末４の規則設定部４４１は、通信Ｉ／Ｆ４１を介して仕訳ルールの候補を受信する（Ｓ４）。例えば、ユーザ端末４のインターネットブラウザに、仕訳ルールの候補が表示される。また、規則設定部４４１は、受信した仕訳ルールの候補を入出力装置４３に出力すると共に、ユーザの操作に基づいて選択を受け付ける（Ｓ５）。本ステップでは、ユーザが採用する仕訳ルールが選択される。そして、規則設定部４４１は、採用された仕訳ルールを示す情報を、通信Ｉ／Ｆ４１を介して会計サーバ３へ送信する（Ｓ６）。例えば、ユーザは、インターネットブラウザを介して仕訳ルールを選択する。   Returning to the description of FIG. 3, the rule creation unit 342 of the accounting server 3 transmits journal rule candidates to the user terminal 4 via the communication I / F 41 (FIG. 3: S3). On the other hand, the rule setting unit 441 of the user terminal 4 receives journal rule candidates via the communication I / F 41 (S4). For example, journal rule candidates are displayed on the Internet browser of the user terminal 4. In addition, the rule setting unit 441 outputs the received journal rule candidates to the input / output device 43 and accepts a selection based on a user operation (S5). In this step, the journal rule adopted by the user is selected. Then, the rule setting unit 441 transmits information indicating the adopted journal entry rule to the accounting server 3 via the communication I / F 41 (S6). For example, the user selects a journal entry rule via an Internet browser.

一方、会計サーバ３の規則作成部３４２は、通信Ｉ／Ｆ３１を介して、採用された仕訳ルールを示す情報を受信し（Ｓ７）、記憶装置３２に格納する（Ｓ８）。以上のようにして、仕訳ルールが作成される。   On the other hand, the rule creation unit 342 of the accounting server 3 receives information indicating the adopted journal entry rule via the communication I / F 31 (S7) and stores it in the storage device 32 (S8). A journal entry rule is created as described above.

また、仕訳ルールを複数の会計基準についてそれぞれ作成しておき、ユーザの選択に応じて異なる会計基準に従った仕訳明細を出力できるようにしてもよい。また、５Ｗ３Ｈの分類に基づき、出力する会計データ（例えば、仕訳明細及び参考残高）のレイアウトを定めるようにしてもよい。   Alternatively, journal rules may be created for each of a plurality of accounting standards so that journal details according to different accounting standards can be output according to the user's selection. Further, based on the classification of 5W3H, the layout of output accounting data (for example, journal details and reference balance) may be determined.

図１１は、日本の会計基準に従った勘定科目の一例を示す図である。図１２は、ＩＦＲＳ基準に従った勘定科目の一例を示す図である。それぞれ、複数の明細について元データ、会計帳簿、勘定科目、金額データの項目を含む。このように、複数の会計基準における勘定項目を登録しておくようにしてもよい。   FIG. 11 is a diagram showing an example of account items according to Japanese accounting standards. FIG. 12 is a diagram illustrating an example of an account item according to the IFRS standard. Each includes items of original data, accounting books, account items, and amount data for a plurality of details. As described above, account items in a plurality of accounting standards may be registered.

＜仕訳処理＞
図１３は、仕訳処理の一例を示す処理フロー図である。なお、会計サーバ３の記憶装置３２には、図３に示したような仕訳ルール作成処理によって作成された仕訳ルールが記憶されているものとする。 <Journal processing>
FIG. 13 is a process flow diagram illustrating an example of a journal entry process. It is assumed that the journal rule created by the journal rule creation process as shown in FIG. 3 is stored in the storage device 32 of the accounting server 3.

拠点サーバ２の取引情報処理部２４１は、発生した取引の内容を示す取引データを、通信Ｉ／Ｆ２１を介して会計サーバ３へ送信する（図１１：Ｓ１１）。本ステップの処理は、取引の発生が発生する都度、日時、月次等の所定のタイミングで行われる。また、図４に示したような取引データが送信される。   The transaction information processing unit 241 of the base server 2 transmits transaction data indicating the contents of the generated transaction to the accounting server 3 via the communication I / F 21 (FIG. 11: S11). The processing in this step is performed at a predetermined timing such as the date and time, monthly, etc., whenever a transaction occurs. Further, transaction data as shown in FIG. 4 is transmitted.

一方、会計サーバ３の運用処理部３４３は、通信Ｉ／Ｆ３１を介して取引データを受信し（Ｓ１２）、仕訳処理を行う（Ｓ１３）。本ステップでは、予め定められた仕訳ルールに基づいて仕訳が行われ、記憶装置３２に格納された仕訳明細及び参考残高のデータに登録される。   On the other hand, the operation processing unit 343 of the accounting server 3 receives the transaction data via the communication I / F 31 (S12) and performs a journalizing process (S13). In this step, a journal is performed based on a predetermined journal rule, and is registered in the journal details and reference balance data stored in the storage device 32.

また、ユーザ端末４の表示処理部４４２は、入出力装置４３を介してユーザから会計データ（仕訳明細及び参考残高）の表示を要求する操作を受け付けると、通信Ｉ／Ｆ４１を介して会計サーバ３へ所望の会計データを要求する旨の情報を送信する（Ｓ１４）。要求は、集計する期間、集計するグループ会社の範囲、会計帳簿の種別、適用する会計基準等の少なくとも一部を指定するものであってもよい。   When the display processing unit 442 of the user terminal 4 receives an operation for requesting display of accounting data (journal details and reference balance) from the user via the input / output device 43, the accounting server 3 via the communication I / F 41. Information to request the desired accounting data is transmitted to (S14). The request may specify at least a part of a period to be aggregated, a range of group companies to be aggregated, a type of accounting book, an accounting standard to be applied, and the like.

会計サーバ３の運用処理部３４３は、通信Ｉ／Ｆ３１を介して要求を受けると（Ｓ１５）、仕訳明細帳のデータを読み出し、要求に応じて会計データ（仕訳明細及び参考残高）を出力する（Ｓ１６）。また、運用処理部３４３は、出力した会計データを、通信Ｉ／Ｆ３１を介してユーザ端末４へ送信する（Ｓ１７）。   When receiving the request via the communication I / F 31 (S15), the operation processing unit 343 of the accounting server 3 reads the data in the journal entry book and outputs the accounting data (journal description and reference balance) in response to the request ( S16). Further, the operation processing unit 343 transmits the output accounting data to the user terminal 4 via the communication I / F 31 (S17).

そして、ユーザ端末４の表示処理部４４２は、通信Ｉ／Ｆ４１を介して会計データを受信し（Ｓ１８）、記憶装置４２に記憶させたり、入出力装置４３に出力させたりする。以上のように、取引データを仕訳すると共に所望の形式で仕訳明細及び参考残高のデータを出力することができるようになる。   Then, the display processing unit 442 of the user terminal 4 receives the accounting data via the communication I / F 41 (S18) and stores it in the storage device 42 or outputs it to the input / output device 43. As described above, transaction data can be journalized and journal details and reference balance data can be output in a desired format.

＜効果＞
本システムによれば、ユーザが仕訳ルールを作成するための支援をすることができ、ユーザは内容がブラックボックスでない仕訳ルールを定義できるようになる。また、仕訳ルールの候補を作成する際には、項目名及び値として、それぞれデータの定義において自然言語で記述された情報を用いているため、グループ会社のような異なる組織に共通して適用できる仕訳ルールの候補を抽出し得る。また、会計基準ごとに仕訳ルールを作成するようにしてもよい。このようにすれば、異なる会計基準にしたがった財務諸表等の会計データを容易に出力することができるようになる。 <Effect>
According to the present system, the user can assist in creating the journal entry rule, and the user can define a journal entry rule whose content is not a black box. In addition, when creating a candidate for a journal entry rule, information described in a natural language is used as the item name and value in the data definition, so that it can be applied in common to different organizations such as group companies. Journal rule candidates may be extracted. Further, a journal entry rule may be created for each accounting standard. This makes it possible to easily output accounting data such as financial statements according to different accounting standards.

＜その他＞
なお、上述した構成は一例であり、本発明は例示した構成に限定されない。上述した事項は、本発明の課題や技術的思想を逸脱しない範囲で適宜組み合わせて実施することができる。 <Others>
The above-described configuration is an example, and the present invention is not limited to the illustrated configuration. The matters described above can be implemented in appropriate combination within a range not departing from the problems and technical ideas of the present invention.

また、本発明は上述の処理を実行するコンピュータプログラムを含む。さらに、当該プログラムを記録した、コンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に属する。当該プログラムが記録された記録媒体については、コンピュータに、この記録媒体のプログラムを読み込ませて実行させることにより、上述の処理が可能となる。   The present invention also includes a computer program that executes the above-described processing. Furthermore, a computer-readable recording medium on which the program is recorded also belongs to the category of the present invention. With respect to the recording medium on which the program is recorded, the above-described processing can be performed by causing the computer to read and execute the program on the recording medium.

ここで、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータから読み取ることができる記録媒体をいう。このような記録媒体のうちコンピュータから取り外し可能なものとしては、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、光ディスク、磁気テープ、メモリカード等がある。また、コンピュータに固定された記録媒体としては、ハードディスクドライブやＲＯＭ等がある。   Here, the computer-readable recording medium refers to a recording medium in which information such as data and programs is accumulated by electrical, magnetic, optical, mechanical, or chemical action and can be read from a computer. Examples of such a recording medium that can be removed from the computer include a flexible disk, a magneto-optical disk, an optical disk, a magnetic tape, and a memory card. In addition, examples of the recording medium fixed to the computer include a hard disk drive and a ROM.

１ ：会計システム
２ ：拠点サーバ
２１ ：通信Ｉ／Ｆ
２２ ：記憶装置
２３ ：入出力装置
２４ ：プロセッサ
２４１ ：取引情報処理部
２５ ：バス
３ ：会計サーバ
３１ ：通信Ｉ／Ｆ
３２ ：記憶装置
３３ ：入出力装置
３４ ：プロセッサ
３４１ ：データ分析部
３４２ ：規則作成部
３４３ ：運用処理部
３５ ：バス
４ ：ユーザ端末
４１ ：通信Ｉ／Ｆ
４２ ：記憶装置
４３ ：入出力装置
４４ ：プロセッサ
４４１ ：規則設定部
４４２ ：表示処理部
４５ ：バス
５ ：ネットワーク 1: Accounting system 2: Base server 21: Communication I / F
22: Storage device 23: Input / output device 24: Processor 241: Transaction information processing unit 25: Bus 3: Accounting server 31: Communication I / F
32: Storage device 33: Input / output device 34: Processor 341: Data analysis unit 342: Rule creation unit 343: Operation processing unit 35: Bus 4: User terminal 41: Communication I / F
42: storage device 43: input / output device 44: processor 441: rule setting unit 442: display processing unit 45: bus 5: network

Claims (5)

取引の内容を表す取引データと当該取引の内容を仕訳した勘定科目を含む過去の仕訳データとを用いて、前記取引の内容を所定の勘定科目へ仕訳するための対応関係を表す仕訳ルールの作成を支援する仕訳ルール作成支援装置であって、
前記取引データのデータ構造に含まれる項目名が第１のキーワード群のいずれかを含み、対応するフィールドに格納される値が第２のキーワード群のいずれかを含む項目を用いて前記過去の仕訳データに含まれる勘定科目と前記取引データに登録され得る値との関連度を求め、関連度の高い値と前記勘定科目との組み合わせを仕訳ルールの候補として抽出する分析処理部と、
前記候補のうち、ユーザが選択した仕訳ルールを取得し、記憶装置に格納する規則作成部と、
を備える仕訳ルール作成支援装置。 Creation of a journal rule that expresses the correspondence for journalizing the contents of the transaction to a predetermined account using transaction data representing the contents of the transaction and past journal data including the account that journalized the contents of the transaction Journal entry rule creation support device that supports
Using the item name included in the data structure of the transaction data including any of the first keyword group and the value stored in the corresponding field including any of the second keyword group, the past journal An analysis processing unit that obtains a degree of association between an account included in data and a value that can be registered in the transaction data, and extracts a combination of a value with a high degree of association and the account as a candidate for a journal entry rule;
Among the candidates, a rule creation unit that acquires a journal rule selected by the user and stores it in a storage device;
A journal rule creation support device comprising: 前記項目名及び前記対応するフィールドに格納される値として、それぞれデータの定義において自然言語で記述された情報を用い、
前記取引データは、複数の組織における取引の内容を含む
請求項１に記載の仕訳ルール作成支援装置。 As information stored in the item name and the corresponding field, information described in natural language in the definition of the data,
The journal entry rule creation support device according to claim 1, wherein the transaction data includes transaction contents in a plurality of organizations. 前記過去の仕訳データは、複数の会計基準において前記取引の内容を仕訳する勘定科目を含み、
前記規則作成部は、会計基準ごとに取引データに登録され得る値と勘定科目との組み合わせを仕訳ルールとして取得するする
請求項１又は２に記載の仕訳ルール作成支援装置。 The past journal data includes an account item that journals the contents of the transaction in a plurality of accounting standards,
The journal rule creation support device according to claim 1, wherein the rule creation unit acquires a combination of a value that can be registered in the transaction data and an account item for each accounting standard as a journal rule. 取引の内容を表す取引データと当該取引の内容を仕訳した勘定科目を含む過去の仕訳データとを用いて、前記取引の内容を所定の勘定科目へ仕訳するための対応関係を表す仕訳ルールの作成を支援する仕訳ルール作成支援方法であって、
前記取引データのデータ構造に含まれる項目名が第１のキーワード群のいずれかを含む項目であって、対応するフィールドに格納される値が第２のキーワード群のいずれかを含む項目を用いて前記過去の仕訳データに含まれる勘定科目との関連度を学習し、関連度の高い値と前記勘定科目との組み合わせを仕訳ルールの候補として抽出するステップと、
前記候補のうち、ユーザが選択した仕訳ルールを取得し、記憶装置に格納するステップと、
をコンピュータが実行する仕訳ルール作成支援方法。 Creation of a journal rule that expresses the correspondence for journalizing the contents of the transaction to a predetermined account using transaction data representing the contents of the transaction and past journal data including the account that journalized the contents of the transaction Journal entry rule creation support method for supporting
The item name included in the data structure of the transaction data is an item including any of the first keyword group, and the value stored in the corresponding field is an item including any of the second keyword group Learning the degree of association with an account included in the past journal data, and extracting a combination of a value with a high degree of association and the account as a candidate for a journal rule;
Obtaining a journal rule selected by the user among the candidates and storing it in a storage device;
The journal rule creation support method that the computer executes. 取引の内容を表す取引データと当該取引の内容を仕訳した勘定科目を含む過去の仕訳データとを用いて、前記取引の内容を所定の勘定科目へ仕訳するための対応関係を表す仕訳ルールの作成を支援するための仕訳ルール作成支援プログラムであって、
前記取引データのデータ構造に含まれる項目名が第１のキーワード群のいずれかを含む項目であって、対応するフィールドに格納される値が第２のキーワード群のいずれかを含む項目を用いて前記過去の仕訳データに含まれる勘定科目との関連度を学習し、関連度の高い値と前記勘定科目との組み合わせを仕訳ルールの候補として抽出するステップと、
前記候補のうち、ユーザが選択した仕訳ルールを取得し、記憶装置に格納するステップと、
をコンピュータに実行させる仕訳ルール作成支援プログラム。 Creation of a journal rule that expresses the correspondence for journalizing the contents of the transaction to a predetermined account using transaction data representing the contents of the transaction and past journal data including the account that journalized the contents of the transaction Journal entry rule creation support program for supporting
The item name included in the data structure of the transaction data is an item including any of the first keyword group, and the value stored in the corresponding field is an item including any of the second keyword group Learning the degree of association with an account included in the past journal data, and extracting a combination of a value with a high degree of association and the account as a candidate for a journal rule;
Obtaining a journal rule selected by the user among the candidates and storing it in a storage device;
A journal rule creation support program that causes a computer to execute

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