WO2020012539A1 - 仕訳要素解析装置、会計処理システム、仕訳要素解析方法、仕訳要素解析プログラム - Google Patents
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- G06V10/98—Detection or correction of errors, e.g. by rescanning the pattern or by human intervention; Evaluation of the quality of the acquired patterns
Definitions
- the present invention relates to a journal element analyzing apparatus, an accounting processing system, a journal element analyzing method, and a journal element analyzing program for extracting journal elements from image data of vouchers such as receipts and receipts.
- a tax accountant, accountant, or bookkeeper reads the information described in the voucher one by one, for example, inputs journal elements such as date, business partner, amount, etc. in the ledger and responds to the journal element Judgment was made empirically and the journal entry was performed.
- journal element extracting means to extract journal element information as text format data. Then, for the registered user who owns the accounting software, the journal of the transaction described in the voucher and the similar transaction are extracted by referring to the past history of the registered user, and the recommended journal is presented according to the frequency of use. On the other hand, for a non-registered user, a journal having the largest number of users of all users (a large number of individuals and companies nationwide) is presented to the user as a recommended journal. Further, according to Patent Document 1, when a new journal is generated or a journal is modified on the user side, the database used for the journal is updated by the learning means, so that the journal results are more used by each user. Optimized.
- transaction information is digitized manually or by an OCR device, and inference from general commercial transactions (general inference) is performed. Journalizing is performed by three inferences: inference (historical inference) and inference from accounting events that have occurred in advance, such as accounts receivable and borrowing (consumption inference).
- journal elements are extracted from vouchers using an OCR device, but the display format of vouchers is various, and it is not easy to increase the accuracy of extracting journal elements.
- the journal elements relating to the amounts such as the product price, the total amount, the tax amount, the deposit amount, the change amount, and the like are incorrect, a great problem may occur in accounting. Therefore, it is still necessary to manually check the extracted journal elements, and the work efficiency remains poor.
- the present invention has been made to solve such a problem, and its purpose is to improve the efficiency of inputting journal elements described in a voucher and secure the accuracy of extracting journal elements. It is an object of the present invention to provide a journal element analysis device, an accounting processing system, a journal element analysis method, and a journal element analysis program that can realize more accurate automatic journal entry.
- a journal element analyzing apparatus includes a journal element extracting unit capable of extracting a journal element from image data of vouchers, and a journal element extracted by the journal element extracting unit.
- a reconciliation unit that performs reconciliation using a relational expression related to a journal element, a consistency determination unit that determines consistency of the journal element extracted by the journal element extraction unit from a reconciliation result by the reconciliation unit,
- An automatic correcting unit that automatically corrects the inconsistent journal element using the relational expression when the determining unit determines that there is inconsistency.
- the journal element extracting unit has a plurality of journal element extraction AIs for extracting journal elements from image data of vouchers, and the plurality of journal element extraction AIs are used to extract image data of the same voucher.
- journal element analyzing apparatus a specific voucher in which the relational expression does not hold is determined from the journal elements extracted by the journal element extracting unit, and the journal element of the specific voucher is determined by the checking unit.
- a distributing unit may be provided for distributing the data so as to perform the collision by the collision unit without performing the verification.
- journal element analyzing apparatus further, display data of the journal element extracted by the journal element extracting unit is generated, and the journal element related to the determination result of the consistency determining unit is determined according to the consistency.
- a journal element output unit for giving a different display may be provided.
- a journal element analyzing apparatus includes a journal element extracting unit capable of extracting a journal element from image data of vouchers, and a journal element extracted by the journal element extracting unit.
- a reconciliation unit that performs reconciliation using a relational expression related to a journal element
- a consistency determination unit that determines consistency of the journal element extracted by the journal element extraction unit from the verification result by the reconciliation unit
- a journal element output unit that generates display data of the journal element extracted by the extracting unit, and gives a different display depending on the consistency for the journal element related to the determination result of the consistency determining unit.
- a journal element analysis device has a plurality of journal element extraction AIs for extracting journal elements from image data of vouchers, and the same journal element extraction AI
- a journal element extraction unit capable of extracting a journal element from the voucher image data, a butting unit for abutting the journal elements extracted by the plurality of journal element extraction AIs, and the journal element extraction from the abutting result by the abutting unit
- a consistency judging unit for judging the consistency of the journal element extracted by the unit, and automatically correcting the inconsistent journal element using the matching result when the consistency judging unit judges that there is inconsistency.
- an automatic correction unit for performing the correction.
- a journal element analysis device has a plurality of journal element extraction AIs for extracting journal elements from image data of vouchers, and the same journal element extraction AI
- a journal element extracting unit capable of extracting a journal element from the voucher image data, a butting unit that matches journal elements having the same content extracted by the plurality of journal element extraction AIs, and A consistency judging unit for judging the consistency of the journal element extracted by the journal element extracting unit, and display data of the journal element extracted by the journal element extracting unit, and generating a display data of the journal element.
- a journal element output unit for giving a different display depending on the consistency of the journal element.
- the accounting processing system includes the above-described journal element analyzing apparatus, a journal element determining unit for determining the journal element, and a journal determined by the journal element determining unit. And a journalizing unit that outputs an account based on the element.
- the method for analyzing a journal element includes a journal element extracting step capable of extracting a journal element from image data of a voucher by a computer, and a journal element extracting step.
- a checking step of performing a check using a relational expression relating to a journal element, a consistency determining step of determining the consistency of the journal element extracted in the journal element extracting step from the check result of the checking step, and the consistency determination When it is determined that there is inconsistency in the process, an automatic correction process of automatically correcting inconsistent journal elements using the relational expression is executed.
- the method for analyzing a journal element includes a journal element extracting step capable of extracting a journal element from image data of a voucher by a computer, and a journal element extracting step.
- a checking step of performing a check using a relational expression relating to an amount of a journal element among the journal elements, and a consistency determining step of determining the consistency of the journal element extracted by the journal element extracting step from the check result of the checking step A journal element output step of generating display data of the journal element extracted in the journal element extracting step, and applying a different display depending on the consistency for the journal element related to the determination result of the consistency determining step. , Run.
- a journal element analysis method uses a plurality of journal element extraction AIs for extracting a journal element from image data of a voucher by using a computer.
- an automatic correction step of automatically correcting the element.
- a journal element analysis method uses a plurality of journal element extraction AIs for extracting a journal element from image data of a voucher by using a computer.
- a consistency determining step of determining the consistency of the journal element extracted in the journal element extracting step, and display data of the journal element extracted in the journal element extracting step are generated; And a journal element output step of giving different indications to related journal elements according to consistency.
- journal element analysis program causes a computer to execute the above-described journal element analysis method.
- 1 is a system configuration diagram illustrating an accounting processing system including a journal element analysis unit according to an embodiment of the present invention.
- 5 is a flowchart illustrating a flow of journal element analysis executed by the journal element analysis unit. It is a display example displayed on a display part.
- FIG. 1 is a system configuration diagram showing an accounting processing system including a journal element analysis unit according to an embodiment of the present invention, and the configuration of this embodiment will be described with reference to FIG.
- an accounting system 1 is configured such that each device on a user side and an accounting process on an accounting service provider side are connected via a communication network 2 such as the Internet or a VPN (Virtual Private Network).
- the device 10 is connected to and configured. Although only one user is shown in FIG. 1 for simplicity of description, the accounting processing device 10 can be connected to a plurality of users via the communication network 2.
- the user is, for example, an expert such as a tax accountant or an accountant, or a corporation or an individual who performs direct accounting, and has at least the reading device 3 and the information terminal 4.
- the reading device 3 is an optical device such as a scanner or a camera, for example, and is a device that can capture vouchers as image data.
- the term “certificate” refers to receipts, receipts, other receipts, invoices, invoices, financial institution passbooks, financial documents, It also includes transaction information by IC card such as money.
- the information terminal 4 is, for example, a personal computer (hereinafter, referred to as a PC), a mobile terminal such as a smartphone, a tablet PC, and a mobile phone, and is a terminal that can display at least web information.
- a PC personal computer
- a mobile terminal such as a smartphone, a tablet PC, and a mobile phone
- the user can acquire the image data of the voucher by the reading device 3 and transmit the image data to the accounting processing device 10 by the information terminal 4 and can receive the information from the accounting processing device 10.
- FIG. 1 shows the reading device 3 and the information terminal 4 as separate bodies, the reading device 3 and the information terminal 4 may be integrated like a mobile terminal with a camera.
- the user does not need to own the reading device 3, and for example, image data of a voucher read by an external reading device may be acquired via e-mail or the web.
- an accounting processing service provider (hereinafter, also simply referred to as a service provider) is a business entity that provides accounting processing services by so-called cloud computing, and is a person who manages the accounting processing device 10.
- the accounting processing device 10 (accounting processing system) has one or a plurality of servers (computers) that execute journal processing based on a program, and functionally mainly extracts and analyzes journal elements from voucher image data.
- a journal element analyzing device a display unit 12 for displaying the analysis result of the journal element, a journal element determining unit 13 for determining the analyzed journal element, and a journal element based on the determined journal element. It has a journalizing unit 14 that performs automatic journalizing, and a learning system 15 that generates a journal element extraction AI and a journal AI.
- journal element analyzing unit 11 includes a journal element extracting unit 20, a sorting unit 21, a checking unit 22, a matching unit 23, a consistency determining unit 24, an automatic correcting unit 25, and a journal element output unit 26. .
- the journal element extracting unit 20 has a function of receiving voucher image data from a user and extracting a journal element from the image data.
- the journal element extraction unit 20 has a plurality of journal element extraction AIs for extracting journal elements from the image data of vouchers. Elements can be extracted.
- the first journal element extraction AI and the second journal element extraction AI are used.
- the plurality of journal element extraction AIs have the same function of extracting journal elements from voucher image data, but are AIs that have performed different learning such as different learning data in the learning system 15, for example.
- the journal element extraction AI specifies a portion (position) corresponding to the journal element from the image data of the voucher, and extracts a journal element corresponding to the content of the specified portion as text. That is, in the learning element extraction AI, the learning system 15 specifies a region including a portion corresponding to the journal element from the image data by machine learning, and outputs the journal element corresponding to the content of the specified portion as text. It is an AI that has learned that. For example, the journal element extraction AI specifies a date portion, a money amount portion, a business partner portion, and a description portion in the image data of the voucher. Is output, and the part corresponding to the business partner and the part corresponding to the summary are recognized and the text of the business partner and the summary are output.
- the journal element extracting unit 20 not only recognizes characters and numbers by the journal element extraction AI and outputs text, but also, for example, when only a logo mark, a seal, or a telephone number is extracted, is not shown.
- the information may be output as a text of a supplier name by searching from a company information DB in which company information is stored in advance, or by searching for information published on the Internet. If the address is not described as in a receipt or the like, the name of the user who transmitted the image data may be output as the text of the transaction source, or the company that is the customer of the user may be set in advance and The image data transmitted from the user may output the set company name as the text of the transaction source.
- the journal element extraction AI includes an image recognition AI for specifying a portion (position) corresponding to the journal element from the image data of the voucher, and a character recognition AI for extracting a journal element corresponding to the content of the specified portion as text. And two AIs.
- the journal elements include, for example, a date, an amount, a business partner, a description (including proviso and a product name), and a business source (including an address), and corresponding numbers, characters, and graphics (for example, a logo mark, an imprint, and other companies). Identifiable patterns) and the appearance of vouchers (eg, the size and color of passbooks and receipts).
- the journal element extraction unit 20 specifies, for example, characters such as “date”, “year”, “month”, “day”, and symbols such as “/” before and after, and upper and lower numerical portions. For the amount, symbols such as “ ⁇ ” and product name, “amount”, “deposit”, “subtotal”, “total”, “tax”, “change”, “discount”, “yen”, “payment”, “deposit”, “balance”, etc. Identify the numbers before, after, and below and above the character related to. Then, in the present embodiment, for the amount of money, a journal element is extracted for each character or number related to the amount of money, such as “total $ 1000” or “change $ 50”. Note that the journal entry element extraction unit 20 can also recognize the meaning of the extracted characters, and can specify, for example, accounting relationships such as “subtotal” is the sum of the prices of commodities.
- the character part before and after the characters such as “stock company”, “(stock)”, “(f)”, the logo mark, the telephone number, and the appearance of the voucher, and based on these information. Identify the part corresponding to the company or personal name.
- the character portion following the character such as “How” is specified.
- the part of the character before the character such as “sama” is specified.
- journal elements are not limited to these, and the numbers, characters, and figures used for extracting the journal elements are not limited to these.
- the voucher shows the quantity of purchased items
- the quantity may be included as a journal element, or if information such as the name and number of attendees is described, May be included as a journal element.
- a number corporate number, business number set for specifying each company may be extracted.
- the sorting unit 21 connected to the journal element extracting unit 20 determines a specific voucher for which a relational expression used in the checking unit 22 described later does not hold from the extracted journal element, and determines a specific voucher for the journal element of the specific voucher. Are allocated so that only the butting by the butting unit 23 is performed without performing the checking by the checking unit 22.
- the sorting unit 21 determines the type of voucher from the journal elements extracted by the journal element extracting unit 20, and sorts vouchers that can be checked and vouchers that cannot be checked. Specifically, when all the journal elements satisfying the relational expression used in the checking unit 22 are provided, the voucher is set as a checkable voucher. Distribute.
- relational expressions used in the accounting unit 22 in business customs and law in advance such as vouchers in which only the tax-included amount is described, such as receipts for transportation systems such as taxis and trains, and handwritten receipts for restaurants and the like. May be stored in a storage unit or the like (not shown) in advance, and the voucher determined from the extracted journal element may be sorted based on whether or not the voucher is a registered specific voucher.
- the check unit 22 has a function of performing a check using a relational expression relating to a journal element relating to an amount of money among the extracted journal elements.
- the check in the check unit 22 determines, for example, whether a relational expression is established (whether or not an equation holds) from the extracted numerical values of the journal elements, and outputs whether or not the relational expression is established as a check result. In particular, when the relational expression does not hold, information such as which element of which formula does not hold is also included in the calculation result.
- the reconciliation unit 22 may perform reconciliation for each of the journal elements related to the amount of money extracted by the plurality of journal element extraction AIs, or may set one journal element extraction AI to be used for the verification in advance. Alternatively, a journal element having high extraction reliability may be used. The reliability here is accuracy in the judgment of the journal element extraction AI, and can be represented by, for example, a percentage.
- the matching unit 23 causes the journal element extracting unit 20 to match journal elements of the same type extracted by a plurality of journal element extraction AIs. For example, the total amount of money extracted by the first journal element extraction AI is matched with the total amount of money extracted by the second journal element extraction AI. Then, for each journal element, the matching journal element and the unmatched journal element are output as the matching result. Note that, in the present embodiment, the matching unit 23 is described as performing a match on the journal element relating to the amount of money among the extracted journal elements, similarly to the checking unit 22. Not limited to journal elements
- the consistency determination unit 24 determines the consistency of the extracted journal element from the verification result by the verification unit 22 and the matching result by the matching unit 23. It should be noted that for vouchers that cannot be reconciled, the consistency of the journal element is determined based only on the matching result.
- the consistency determination unit 24 determines that all the journal elements match from the verification result and the reconciliation result, that there is an inconsistent journal element but that it can be corrected, and that the journal element cannot be corrected. It is possible to output a determination result such as that there is.
- the automatic correction unit 25 has a function of automatically correcting an inconsistent journal element determined by the consistency determination unit 24 using a verification result or a matching result. For example, when there is a journal element that prevents the simultaneous equations of the relational expressions used in the checking unit 22 from being established, the automatic correction unit 25 changes the numerical value to a value that satisfies the simultaneous equations for the journal element. Alternatively, when there is a mismatched journal element from the result of the comparison, the automatic correction unit 25 changes the mismatched portion by using the journal element extracted by the highly reliable journal element extraction AI.
- the journal element output unit 26 has a function of outputting, as display data that can be displayed on the display unit 12, the journal elements extracted by the journal element extraction unit 20, including the automatically corrected journal elements.
- the journal element output unit 26 gives a different display according to the consistency determined by the consistency determination unit 24. For example, in the present embodiment, when there is no inconsistent journal element, the journal element output unit 26 displays the normal display, and for the inconsistent journal element that could not be automatically corrected, a first warning display (red flag display); A second warning display (yellow flag display) is given to the inconsistent journal elements automatically corrected.
- the warning display may be any display as long as it is different from the normal display, and the display format is not particularly limited.For example, the text of the inconsistent journal element is underlined, the character color is changed, or a flag is displayed near the text And so on.
- a plurality of types of warning display may be set according to the consistency, or only one type may be used.
- the display unit 12 is, for example, a display of the accounting processing device 10 and has a function of displaying display data indicating a result of extracting journal elements output from the journal element output unit 26.
- the display data generated by the journal element output unit 26 is transmitted not only to the display unit 12 of the accounting processing device 10 but also to the information terminal 4 of the user, so that the user can confirm the extraction result of the journal element. Good.
- the journal element determination unit 13 performs a determination process for determining the journal element displayed on the display unit 12 by the service provider or the program for determining the journal element. This is because, for example, the person in charge on the service provider side checks the journal elements displayed on the display unit 12, performs the fixing operation on the journal elements having no problem, and corrects the journal elements having the problem. And perform the confirmation operation.
- a warning display is given to the inconsistent journal element or the automatically corrected journal element in the journal element output unit 26, it is easy to find a corrected portion.
- the journalizing unit 14 has a function of outputting an account corresponding to the journal element determined by the journal element determining unit 13.
- the output of the account corresponding to this journal element is performed by, for example, a journal AI.
- the journal AI is an AI of an automatic journal learned in the learning system 15 to output an account for a journal element by machine learning in advance.
- the account item output from the journal unit 14 is transmitted to the user's information terminal 4 as a journal result together with the journal element.
- the learning system 15 has a function of learning the above-described journal element extraction AI and the journal AI, and supplying the learned AI. Specifically, the learning system 15 generates the journal element extraction AI by performing machine learning (so-called deep learning) based on the voucher image data and the learning data including the journal elements included in the image data. Further, the learning system 15 generates a journal AI by performing machine learning based on learning data including a journal element and an account corresponding to the journal element.
- the journal element analysis unit 11 checks the extracted journal elements for the journal elements relating to the amount of money, and executes the same type of journal elements extracted by a plurality of journal element extraction AIs. The element extraction results are compared, and inconsistent journal elements are displayed with a warning display.
- FIG. 2 there is shown a flow chart showing the flow of the journal element analysis executed by the journal element analyzing unit 11, and the journal element analysis method will be described in detail below with reference to the flowchart.
- the journal element analysis starts analysis when image data of a voucher is received from a user.
- step S1 the journal element analyzing unit 11 extracts the journal elements from the image data of the same voucher by using the plurality of journal element extracting AIs of the journal element extracting unit 20 (journal element extracting step).
- step S2 in the distribution unit 21, a relational expression that is not a specific voucher registered in advance but can be reconciled from a journal element relating to the amount of money in the extracted journal element is established from the extracted journal element. It is determined whether or not. When the determination result is true (Yes), the process proceeds to the next step S3. On the other hand, if the result of the determination is false (No), that is, if it is a specific voucher such as a transportation receipt or a handwritten receipt, or if a relational expression that can be reconciled from the extracted journal elements is not established Skips step S3 and proceeds to step S4.
- step S3 the reconciliation unit 22 generates a relational expression based on the accounting for the journal element relating to the amount, and performs the reconciliation using the relational expression (a verification step).
- step S4 the reconciliation unit 23 reconciles the same type of journal element related to the amount of money extracted by the plurality of journal element extraction AIs (reconciliation process).
- step S5 if the verification is performed in step S3, the consistency determination unit 24 determines whether or not there is an inconsistent journal element from the verification result and the matching result in step S4 (consistency determination). Process). If the determination result is false (No), that is, if both the verification result and the match result match, the process proceeds to step S6.
- step S6 the journal element output unit 26 generates display data of the journal element extracted in the normal display, displays it on the display unit 12, and ends the routine.
- step S5 determines whether the result of the determination in step S5 is false (No), that is, if there is an inconsistent journal element. If the result of the determination in step S5 is false (No), that is, if there is an inconsistent journal element, the process proceeds to step S7.
- step S7 the consistency determining unit 24 determines whether or not an inconsistent journal element can be specified from the verification result or the matching result (a consistency determining step). If the determination result is false (No), that is, it can be recognized that there is an inconsistent journal element, but if the journal element cannot be specifically identified, the process proceeds to step S8.
- step S8 the journal element output unit 26 attaches a first warning display (for example, red display) to the inconsistent journal element (in this case, the amount), and displays display data including other extracted journal elements.
- a first warning display for example, red display
- the routine is generated, displayed on the display unit 12, and the routine is terminated.
- step S7 determines whether an inconsistent journal element can be specified. If the determination result of step S7 is true (Yes), that is, if an inconsistent journal element can be specified, the process proceeds to step S9.
- step S9 the automatic correction unit 25 automatically corrects the inconsistent journal element to a correct numerical value using the verification result or the matching result.
- the journal element output unit 26 attaches a second warning display (for example, yellow display) to the inconsistent journal element (in this case, the amount), and includes other extracted journal elements.
- the display data is generated, displayed on the display unit 12, and the routine ends.
- FIG. 3 a display example displayed on the display unit 12 is shown.
- the display of a specific journal element will be described with reference to FIG.
- the display example of FIG. 3 is a display example in which journal elements are extracted from the image data of the receipt.
- the original image of the scanned receipt is displayed on the left side of the screen, and the journal corrected by the automatic correction unit 25 is displayed on the right side of the screen.
- the journal elements extracted by the journal element extracting unit 20, including the elements, are displayed. That is, FIG. 3 is a display example after the processing of steps S9 and S10 in FIG.
- the receipt is displayed with one transaction per image.
- the journalizing element extraction AI specifies a portion 40a corresponding to the date, portions 41a1 to 41a5 corresponding to the amount of money, and a portion 42a corresponding to the company name.
- the portion corresponding to the amount includes a commodity amount 41a1 composed of "coffee $ 540 ⁇ tea 540", a total amount 41a2 composed of "total $ 1,080", and "(consumption tax, etc., 8% $ 80)”.
- a consumption tax amount 41a3, a deposit amount 41a4 composed of "custody $ 1,100", and a change amount 41a5 composed of "change $ 20" are designated, respectively. Note that this dotted line may not actually be displayed on the display unit 12.
- journal element extraction AI correctly extracts the journal elements in the read result.
- the “total” extracted by the first journal element extraction AI is “$ 1,000”
- the “total” extracted by the second journal element extraction AI is “$ 1,000”.
- the “sum” is “$ 1,080”
- the journal element analysis unit 11 performs the check using the relational expression relating to the journal element relating to the amount, and uses the relational expression for the inconsistent journal element. Automatic correction is possible. This eliminates the need for manual checking and correction of journal elements, reduces the number of entries for journal elements, and improves work efficiency. In addition, it is possible to reduce the input of inconsistent journal elements due to the automatic correction, and it is possible to secure the accuracy of extracting journal elements.
- journal element analysis unit 11 extracts the journal elements from the image data of the same voucher by a plurality of journal element extraction AIs, matches the journal elements to determine consistency, and matches the inconsistent journal elements. Automatic correction is possible using the results. This also eliminates the need for manual checking and correction of journal elements, thereby reducing the number of corrections required for inputting journal elements and improving work efficiency. In addition, it is possible to reduce the input of inconsistent journal elements due to the automatic correction, and it is possible to secure the accuracy of extracting journal elements.
- journal element analysis unit 11 determines a specific voucher for which the relational expression does not hold from the extracted journal elements, and does not perform a check by the reconciliation unit 22 for the journal element of the specific voucher. By doing so, useless verification can be omitted, and processing efficiency can be improved.
- journal elements related to the determination result of the consistency determination unit 24 by assigning different indications to the journal elements related to the determination result of the consistency determination unit 24 according to the consistency, it is possible to easily grasp the location of the mismatch and the degree of the mismatch, thereby further improving the work efficiency. Improvement can be achieved.
- journalizing element is determined based on the result output from the journalizing element output unit 26, and the journalizing unit 14 performs automatic journalizing, whereby more accurate automatic journalizing can be realized.
- the accounting processing apparatus 10 including the journal element analysis unit 11 improves the efficiency of the input operation of the journal element described in the voucher and ensures the accuracy of the extraction of the journal element. And more accurate automatic journalizing can be realized.
- the journalizing unit 14 performs the automatic journalizing using the journal AI.
- the journal may be performed by an automatic journaling program that does not use the AI.
- journal elements extracted by a plurality of journal element extraction AIs are matched in both the case where the check is performed and the case where the check is not performed. However, only one of the check and the match is performed. It may be.
- journal element output unit REFERENCE SIGNS LIST 1 accounting processing system 2 communication network 3 reader 4 information terminal 10 accounting processor 11 journalizing element analyzer (journaling element analyzer) REFERENCE SIGNS LIST 12 display unit 13 journal element determination unit 14 journal unit 15 learning system 20 journal element extraction unit 21 sorting unit 22 checking unit 23 matching unit 24 consistency determination unit 25 automatic correction unit 26 journal element output unit
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Abstract
会計処理装置10は、仕訳要素解析部11において、抽出した仕訳要素に対して、金額に関する仕訳要素については検算を行ったり、複数の仕訳要素抽出AIにより抽出した仕訳要素抽出結果を突合させ、不整合な仕訳要素については警告表示を付して表示する。
Description
本発明はレシート、領収書等の証憑の画像データから仕訳要素を抽出する仕訳要素解析装置、会計処理システム、仕訳要素解析方法、仕訳要素解析プログラムに関する。
従来、証憑の会計処理として、税理士や会計士、簿記担当者が証憑に記載の情報を一件一件読み取り、例えば日付、取引先、金額等の仕訳要素を帳簿に入力し、当該仕訳要素に対応した勘定科目を経験的に判断して仕訳の入力を行っていた。
このように、証憑を人間が一件一件読み取って仕訳を行うのでは作業効率が悪い上、仕訳の精度は担当者の経験に依存するところが大きく、仕訳の精度にばらつきが生じるという問題があった。
そこで、OCR(Optical Character Reader)装置を用いて、証憑の内容を電子データとして読み取り、インターネットを介して仕訳解析センターシステムに送信するだけで、その証憑に示される簿記上の取引についての仕訳の結果をユーザが参照することが可能となるいわゆるクラウド型の会計処理システムが開発されている(特許文献1、2参照)。
詳しくは、特許文献1に記載された技術では、携帯端末等で撮影した証憑データを仕訳要素抽出手段によって解析して仕訳要素情報をテキスト形式のデータとして抽出している。そして、会計ソフトを所有する登録ユーザについては、当該登録ユーザの過去履歴を参照して証憑記載の取引と類似取引の仕訳を抽出し、その使用頻度に応じて推奨仕訳を提示する。一方、非登録ユーザについては全ユーザ(全国多数の個人や企業)の使用人数が一番多い仕訳を推奨仕訳としてユーザに提示する。また、当該特許文献1では、新たな仕訳が生じたり、ユーザ側で仕訳を修正したりした場合には、学習手段により仕訳に用いるデータベースを更新することで、各ユーザが使い込むほど仕訳の結果が最適化される。
また、特許文献2に記載された技術では、手入力またはOCR装置により取引の情報を電子化し、一般的な商取引からの推論(一般推論)、過去に入力した仕訳に類似しているものからの推論(履歴推論)、売掛金や借入金などの事前に発生した会計事象からの推論(消込推論)の3つの推論によって仕訳を行っている。
上記特許文献1、2では、OCR装置を用いて証憑から仕訳要素を抽出しているが、証憑の表示形式は様々であり、仕訳要素の抽出精度を高くすることは容易ではない。特に、商品価格、合計金額、税金額、預り金額、釣銭額、等の金額に関する仕訳要素を誤っていると会計上大きな問題を生じるおそれが高い。そのため、未だに抽出した仕訳要素を人手により確認する必要があり、作業効率は悪いままである。
本発明はこのような問題点を解決するためになされたもので、その目的とするところは、証憑に記載された仕訳要素の入力作業の効率を向上させるとともに、仕訳要素の抽出の精度を確保することができ、より正確な自動仕訳を実現することのできる仕訳要素解析装置、会計処理システム、仕訳要素解析方法、及び仕訳要素解析プログラムを提供することにある。
上記した目的を達成するために、本発明に係る仕訳要素解析装置は、証憑の画像データから仕訳要素を抽出可能な仕訳要素抽出部と、前記仕訳要素抽出部により抽出された仕訳要素のうち金額に関する仕訳要素にかかる関係式を用いて検算を行う検算部と、前記検算部による検算結果から前記仕訳要素抽出部により抽出された仕訳要素の整合性を判定する整合性判定部と、前記整合性判定部により不整合があると判定された場合に、前記関係式を用いて不整合な仕訳要素を自動補正する自動補正部と、を備える。
上述の仕訳要素解析装置において、前記仕訳要素抽出部は、証憑の画像データから仕訳要素を抽出するための仕訳要素抽出AIを複数有し、当該複数の仕訳要素抽出AIにより同一の証憑の画像データからそれぞれ仕訳要素を抽出可能であり、さらに、前記複数の仕訳要素抽出AIにより抽出された仕訳要素同士を突合する突合部を備え、前記整合性判定部は、前記突合部による突合結果から前記仕訳要素抽出部により抽出された仕訳要素の整合性を判定してもよい。
また、上述の仕訳要素解析装置において、さらに、前記仕訳要素抽出部により抽出された仕訳要素から前記関係式が成立しない特定の証憑を判別し、当該特定の証憑の仕訳要素については前記検算部による検算を行わず前記突合部による突合を行うよう振り分ける振分部を備えてもよい。
また、上述の仕訳要素解析装置において、さらに、前記仕訳要素抽出部により抽出された仕訳要素の表示データを生成し、前記整合性判定部の判定結果に関係する仕訳要素については整合性に応じて異なる表示を付する仕訳要素出力部を備えてもよい。
上記した目的を達成するために、本発明に係る仕訳要素解析装置は、証憑の画像データから仕訳要素を抽出可能な仕訳要素抽出部と、前記仕訳要素抽出部により抽出された仕訳要素のうち金額に関する仕訳要素にかかる関係式を用いて検算を行う検算部と、前記検算部による検算結果から前記仕訳要素抽出部により抽出された仕訳要素の整合性を判定する整合性判定部と、前記仕訳要素抽出部により抽出された仕訳要素の表示データを生成し、前記整合性判定部の判定結果に関係する仕訳要素については整合性に応じて異なる表示を付する仕訳要素出力部と、を備えてもよい。
上記した目的を達成するために、本発明に係る仕訳要素解析装置は、証憑の画像データから仕訳要素を抽出するための仕訳要素抽出AIを複数有し、当該複数の仕訳要素抽出AIにより同一の証憑の画像データからそれぞれ仕訳要素を抽出可能な仕訳要素抽出部と、前記複数の仕訳要素抽出AIにより抽出された仕訳要素同士を突合する突合部と、前記突合部による突合結果から前記仕訳要素抽出部により抽出された仕訳要素の整合性を判定する整合性判定部と、前記整合性判定部により不整合があると判定された場合に、前記突合結果を用いて不整合な仕訳要素を自動補正する自動補正部と、を備える。
上記した目的を達成するために、本発明に係る仕訳要素解析装置は、証憑の画像データから仕訳要素を抽出するための仕訳要素抽出AIを複数有し、当該複数の仕訳要素抽出AIにより同一の証憑の画像データからそれぞれ仕訳要素を抽出可能な仕訳要素抽出部と、前記複数の仕訳要素抽出AIにより抽出された同内容の仕訳要素同士を突合する突合部と、前記突合部による突合結果から前記仕訳要素抽出部により抽出された仕訳要素の整合性を判定する整合性判定部と、前記仕訳要素抽出部により抽出された仕訳要素の表示データを生成し、前記整合性判定部の判定結果に関係する仕訳要素については整合性に応じて異なる表示を付する仕訳要素出力部と、を備える。
また、上記した目的を達成するために、本発明に係る会計処理システムは、上述の仕訳要素解析装置と、前記仕訳要素を確定する仕訳要素確定部と、前記仕訳要素確定部により確定された仕訳要素に基づく勘定科目を出力する仕訳部と、を備える。
また、上記した目的を達成するために、本発明に係る仕訳要素解析方法は、コンピュータにより、証憑の画像データから仕訳要素を抽出可能な仕訳要素抽出工程と、前記仕訳要素抽出工程により抽出された仕訳要素にかかる関係式を用いて検算を行う検算工程と、前記検算工程による検算結果から前記仕訳要素抽出工程により抽出された仕訳要素の整合性を判定する整合性判定工程と、前記整合性判定工程により不整合があると判定された場合に、前記関係式を用いて不整合な仕訳要素を自動補正する自動補正工程と、を実行する。
また、上記した目的を達成するために、本発明に係る仕訳要素解析方法は、コンピュータにより、証憑の画像データから仕訳要素を抽出可能な仕訳要素抽出工程と、前記仕訳要素抽出工程により抽出された仕訳要素のうち金額に関する仕訳要素にかかる関係式を用いて検算を行う検算工程と、前記検算工程による検算結果から前記仕訳要素抽出工程により抽出された仕訳要素の整合性を判定する整合性判定工程と、前記仕訳要素抽出工程により抽出された仕訳要素の表示データを生成し、前記整合性判定工程の判定結果に関係する仕訳要素については整合性に応じて異なる表示を付する仕訳要素出力工程と、を実行する。
また、上記した目的を達成するために、本発明に係る仕訳要素解析方法は、コンピュータにより、証憑の画像データから仕訳要素を抽出するための仕訳要素抽出AIを複数使用し、当該複数の仕訳要素抽出AIにより同一の証憑の画像データからそれぞれ仕訳要素を抽出する仕訳要素抽出工程と、前記複数の仕訳要素抽出AIにより抽出された仕訳要素同士を突合する突合工程と、前記突合工程による突合結果から前記仕訳要素抽出工程により抽出された仕訳要素の整合性を判定する整合性判定工程と、前記整合性判定工程により不整合があると判定された場合に、前記突合結果を用いて不整合な仕訳要素を自動補正する自動補正工程と、を実行する。
また、上記した目的を達成するために、本発明に係る仕訳要素解析方法は、コンピュータにより、証憑の画像データから仕訳要素を抽出するための仕訳要素抽出AIを複数使用し、当該複数の仕訳要素抽出AIにより同一の証憑の画像データからそれぞれ仕訳要素を抽出する仕訳要素抽出工程と、前記複数の仕訳要素抽出AIにより抽出された仕訳要素同士を突合する突合工程と、前記突合工程による突合結果から前記仕訳要素抽出工程により抽出された仕訳要素の整合性を判定する整合性判定工程と、前記仕訳要素抽出工程により抽出された仕訳要素の表示データを生成し、前記整合性判定工程の判定結果に関係する仕訳要素については整合性に応じて異なる表示を付する仕訳要素出力工程と、を実行する。
また、上記した目的を達成するために、仕訳要素解析プログラムでは、コンピュータに、上述の仕訳要素解析方法を実行させる。
上記手段を用いる本発明によれば、証憑に記載された仕訳要素の入力作業の効率を向上させるとともに、仕訳要素の抽出の精度を確保することができ、より正確な自動仕訳を実現することができる。
以下、本発明の一実施形態を図面に基づき説明する。
図1は本発明の一実施形態に係る仕訳要素解析部を含む会計処理システムを示したシステム構成図であり、同図に基づき本実施形態の構成について説明する。
図1に示すように、本実施形態に係る会計処理システム1は、インターネット、VPN(Virtual Private Network)等の通信網2を介して、ユーザ側の各装置と会計処理サービス提供者側の会計処理装置10とが接続されて構成されている。なお、説明の簡略化のため図1では一人のユーザのみを示しているが、会計処理装置10は通信網2を介して複数のユーザと接続可能である。
ユーザは、例えば税理士及び会計士等の専門家であったり、直接会計処理を行う法人や個人等であり、少なくとも読取装置3と情報端末4を有している。
読取装置3は、例えばスキャナ又はカメラ等の光学機器であり、証憑を画像データとして取り込める装置である。なお、本実施形態及び特許請求の範囲における「証憑」という文言は、領収書やレシート、その他の受領書、請求書、納品書、金融機関の通帳、会計上金銭授受の証明となる書類、電子マネー等のICカードによる取引情報も含むものとする。
情報端末4は、例えばパーソナルコンピュータ(以下、PCという)や、スマートフォン、タブレットPC、及び携帯電話のような携帯端末であり、少なくともweb情報を表示可能な端末である。
ユーザは、読取装置3により証憑の画像データを取得して、情報端末4により会計処理装置10に送信可能であるとともに、会計処理装置10からの情報を受信可能である。なお、図1では読取装置3と情報端末4とが別体のように示しているが、カメラ付きの携帯端末のように読取装置3と情報端末4とが一体であってもよい。また、ユーザ自身が読取装置3を所有している必要はなく、例えば外部の読取装置により読み取った証憑の画像データをメールやwebを介して取得してもよい。
一方、会計処理サービス提供者(以下、単にサービス提供者ともいう)は、いわゆるクラウドコンピューティングにより会計処理サービスを提供する事業者であり、会計処理装置10を管理する者である。
会計処理装置10(会計処理システム)は、プログラムに基づき仕訳処理を実行する1又は複数のサーバ(コンピュータ)を有し、機能的には主に、証憑の画像データから仕訳要素を抽出して解析を行う仕訳要素解析部11(仕訳要素解析装置)と、仕訳要素の解析結果を表示する表示部12と、解析した仕訳要素を確定する仕訳要素確定部13と、確定された仕訳要素に基づいて自動仕訳を行う仕訳部14と、仕訳要素抽出AI及び仕訳AIを生成する学習システム15と、を有している。
さらに、仕訳要素解析部11は、仕訳要素抽出部20、振分部21、検算部22、突合部23、整合性判定部24、自動補正部25、仕訳要素出力部26とを有している。
仕訳要素抽出部20は、ユーザから証憑の画像データを受信し、当該画像データから仕訳要素を抽出する機能を有している。具体的には、仕訳要素抽出部20は、証憑の画像データから仕訳要素を抽出するための仕訳要素抽出AIを複数有し、当該複数の仕訳要素抽出AIにより同一の証憑の画像データからそれぞれ仕訳要素を抽出可能である。なお、本実施形態では第1の仕訳要素抽出AIと第2の仕訳要素抽出AIを用いるものとする。この複数の仕訳要素抽出AIは、証憑の画像データから仕訳要素抽出する機能は共通しているが、例えば学習システム15において学習用データが異なる等の異なる学習を行ったAIである。
仕訳要素抽出AIは、証憑の画像データ内から仕訳要素に対応する部分(位置)を特定し、特定された部分の内容に対応する仕訳要素をテキストとして抽出する。つまり、仕訳要素抽出AIは、学習システム15において、機械学習により画像データ内から仕訳要素に対応する部分を含む領域を指定し、当該指定された部分の内容に対応する仕訳要素をテキストとして出力することを学習したAIである。例えば、仕訳要素抽出AIは、証憑の画像データ内のおいて、日付部分、金額部分、取引先部分、摘要部分を指定し、日付部分や金額部分においては数字を認識して年月日や金額のテキストを出力し、取引先に対応する部分や摘要に対応する部分においては文字を認識して取引先や摘要のテキストを出力する。
また、仕訳要素抽出部20は、仕訳要素抽出AIにより文字や数字を認識してテキストを出力するだけでなく、例えば、ロゴマークや印影又は電話番号のみが抽出された場合には、図示しないが予め企業情報を記憶した企業情報DBより検索して、又はインターネットに公開されている情報を検索することで、取引先名のテキストとして出力してもよい。また、レシート等のように宛名の記載がない場合には、画像データを送信してきたユーザ名を取引元のテキストとして出力してもよいし、ユーザの顧客である企業を予め設定しておき当該ユーザから送信された画像データはその設定された企業名を取引元のテキストとして出力してもよい。
なお、仕訳要素抽出AIは、証憑の画像データ内から仕訳要素に対応する部分(位置)を特定する画像認識AIと、特定された部分の内容に対応する仕訳要素をテキストとして抽出する文字認識AIの2つのAIで構成してもよい。
仕訳要素としては、例えば日付、金額、取引先、摘要(但し書き、商品名含む)、取引元(宛名含む)があり、これらに対応する数字、文字、図形(例えばロゴマーク、印影、その他企業を特定可能な図柄)、及び証憑の外観(例えば通帳や領収書の大きさ、色)がある。
仕訳要素抽出部20は、例えば日付については、「日付」「年」「月」「日」等の文字や「/」等の記号の前後や上下の数字部分を特定する。金額については「¥」等の記号や商品名、「金額」「預り金」「小計」「合計」「税」「お釣り」「割引」「円」「支払い」「預り」「残高」等の金額に関係する文字の前後や上下の数字部分を特定する。そして、本実施形態では金額については、例えば「合計 1000円」「お釣り 50円」等、金額に関係する文字や数字毎に仕訳要素を抽出する。なお、仕訳要素抽出部20は、抽出された文字の意味についても認識可能であり、例えば「小計」は商品の価格を合算した金額である等の会計上の関係性まで特定可能である。
また、取引先については、「株式会社」「(株)」「(カ)」等の文字の前後の文字部分や、ロゴマーク、電話番号、証憑の外観を特定して、これらの情報に基づく会社名や個人名に対応する部分を特定する。摘要については、「但」等の文字に続く文字部分を特定する。取引元については、「様」等の文字の前にある文字の部分を特定する。
なお、仕訳要素はこれに限られるものではなく、また仕訳要素の抽出に用いる数字、文字、図形もこれに限られるものではない。例えば、証憑に、購入品の数量が記載されている場合には数量を仕訳要素として含めてもよいし、同席者の名前や人数等の情報が記載されている場合には、同席者及び人数を仕訳要素として含めてもよい。また、各企業を特定するために設定された番号(法人番号、事業所番号)を抽出してもよい。
仕訳要素抽出部20と接続されている振分部21は、抽出された仕訳要素から後述する検算部22にて用いる関係式が成立しない特定の証憑を判別し、当該特定の証憑の仕訳要素については検算部22による検算を行わず突合部23による突合のみを行うよう振り分ける。
詳しくは、振分部21は、仕訳要素抽出部20により抽出された仕訳要素から証憑の種類を判別して、検算可能である証憑と検算不可能である証憑との振り分けを行う。具体的には、検算部22にて用いる関係式が成立する仕訳要素を全て具備している場合には検算可能である証憑とし、当該関係式が成立しない場合には検算不可能である証憑として振り分ける。また、予め、タクシー、電車等の交通系の領収書、飲食店等の手書き領収書のように税込金額のみが記載される証憑等、商慣習上や法律上において検算部22にて用いる関係式が成立し得ない証憑を予め図示しない記憶部等に記憶させておき、抽出された仕訳要素から判別される証憑が、登録された特定の証憑であるか否かで振り分けてもよい。
検算部22は、抽出された仕訳要素のうち金額に関する仕訳要素にかかる関係式を用いて検算を行う機能を有している。関係式としては、例えば、お預り=合計+お釣り、合計(又は小計)=税込商品金額の合計、消費税額=(税込商品金額の合計-消費税額)×消費税率、税抜金額=税込金額/消費税、等があり、複数の関係式からなる連立方程式から検算してもよい。関係式としては、この他にも、消費税率が商品に応じて8%、10%と異なる場合には、消費税額=8%対象商品合計額×0.08+10%商品合計額×0.10、という関係式を用いてもよい。このような会計に基づく関係式は、図示しない記憶部に記憶されており、検算部22は抽出された金額に関する仕訳要素に応じて記憶部から適当な関係式を呼び出して用いる。
検算部22における検算は、例えば抽出した仕訳要素の数値から関係式が成立するか(等式が成り立つか)を判別し、成立の有無を検算結果として出力する。特に関係式が成立しない場合には、どの式のどの要素が成り立たないか等の情報も検算結果に含める。なお、検算部22は、複数の仕訳要素抽出AIにより抽出された金額に関する仕訳要素のそれぞれについて検算を行ってもよいし、検算に使用する仕訳要素抽出AIを予め一つに設定しておいたり、抽出の信頼度が高い仕訳要素を用いることとしてもよい。ここでの信頼度とは、仕訳要素抽出AIの判断で確度であり、例えばパーセントで表すことが可能である、
突合部23は、仕訳要素抽出部20において、複数の仕訳要素抽出AIにより抽出された同種の仕訳要素を突合させる。例えば、第1の仕訳要素抽出AIにより抽出された合計金額の額と、第2の仕訳要素抽出AIにより抽出された合計金額の額とを突合する。そして、各仕訳要素について突合して一致した仕訳要素、不一致な仕訳要素を突合結果として出力する。なお、本実施形態では、突合部23は検算部22と同様に、抽出された仕訳要素のうち金額に関する仕訳要素について突合を行うものとして説明するが、突合部23において突合を行う仕訳要素は金額に関する仕訳要素に限られない。
整合性判定部24は、検算部22による検算結果、及び突合部23による突合結果から、抽出された仕訳要素の整合性を判定する。なお、検算不可能な証憑に対しては突合結果のみに基づいて仕訳要素の整合性を判定する。
具体的には、整合性判定部24は、例えば、検算結果及び突合結果から全ての仕訳要素が整合する旨、不整合な仕訳要素があるが補正可能である旨、補正も不可能な仕訳要素がある旨、等の判定結果を出力可能である。
自動補正部25は、整合性判定部24にて判定された不整合な仕訳要素について、検算結果又は突合結果を用いて自動補正を行う機能を有している。例えば、自動補正部25は、検算部22にて用いた関係式の連立方程式の成立を妨げる仕訳要素がある場合、当該仕訳要素に対して連立方程式が成立する数値に変更する。又は、自動補正部25は、突合結果から不一致な仕訳要素がある場合、信頼度の高い仕訳要素抽出AIが抽出した仕訳要素を採用して不整合箇所を変更する。
仕訳要素出力部26は、自動補正された仕訳要素も含め、仕訳要素抽出部20により抽出された仕訳要素を表示部12にて表示可能な表示データとして出力する機能を有している。特に、仕訳要素出力部26は、整合性判定部24が判定した整合性に応じて異なる表示を付する。例えば本実施形態では、仕訳要素出力部26は不整合な仕訳要素がなかった場合には通常表示とし、自動補正できなかった不整合な仕訳要素には第1の警告表示(赤色フラグ表示)、自動補正した不整合な仕訳要素には第2の警告表示(黄色フラグ表示)を付する。
警告表示は、通常表示と異なる表示であればよく、表示形式は特に限定されず、例えば不整合仕訳要素のテキストに下線を記載したり、文字色を異ならせたり、テキストの近くにフラグを表示する等して表現する。また、警告表示の種類も整合性に応じて複数設定してもよいし、1種類のみでもよい。
表示部12は、例えば会計処理装置10のディスプレイであり、仕訳要素出力部26より出力された仕訳要素の抽出結果を示す表示データを表示する機能を有している。なお、仕訳要素出力部26により生成される表示データは、会計処理装置10の表示部12だけでなく、ユーザの情報端末4に送信し、ユーザも仕訳要素の抽出結果を確認できるようにしてもよい。
次に、仕訳要素確定部13は、サービス提供者又は仕訳要素確定用のプログラムにより、表示部12に表示された仕訳要素を確定させる確定処理を行う。これは、例えばサービス提供者側の担当者が表示部12に表示された仕訳要素を確認して、問題のない仕訳要素についてはそのまま確定操作を行い、問題のある仕訳要素については修正作業を行った上で確定操作を行う。ここで仕訳要素出力部26において不整合な仕訳要素や自動補正した仕訳要素に警告表示が付されていれば、修正箇所の発見が容易となる。
仕訳部14は、仕訳要素確定部13により確定された仕訳要素に応じた勘定科目を出力する機能を有している。この仕訳要素に応じた勘定科目の出力は、例えば仕訳AIにより行う。仕訳AIは、学習システム15において、予め機械学習により仕訳要素に対する勘定科目を出力することを学習した自動仕訳のAIである。当該仕訳部14において出力された勘定科目は、仕訳要素とともに、仕訳結果としてユーザの情報端末4に送信される。
学習システム15は、上述した仕訳要素抽出AI及び仕訳AIを学習させ、学習済みのAIを供給する機能を有している。詳しくは、学習システム15は、証憑の画像データと当該画像データに含まれる仕訳要素からなる学習用データに基づき機械学習(いわゆるディープラーニング)させることで、仕訳要素抽出AIを生成する。また、学習システム15は、仕訳要素と当該仕訳要素に対応する勘定科目からなる学習用データに基づき機械学習させることで、仕訳AIを生成する。
このように構成された会計処理装置10は、仕訳要素解析部11において、抽出した仕訳要素に対して、金額に関する仕訳要素については検算を行ったり、複数の仕訳要素抽出AIにより抽出した同種の仕訳要素抽出結果を突合させ、不整合な仕訳要素については警告表示を付して表示する。
ここで図2を参照すると、仕訳要素解析部11により実行される仕訳要素解析の流れを示したフローチャートが示されており、以下同フローチャートに沿って、仕訳要素解析方法について詳しく説明する。なお、当該仕訳要素解析は、ユーザからの証憑の画像データを受信すると、解析をスタートする。
まず、ステップS1として、仕訳要素解析部11は、仕訳要素抽出部20の複数の仕訳要素抽出AIにより、同一の証憑の画像データ内からそれぞれ仕訳要素を抽出する(仕訳要素抽出工程)。
ステップS2では、振分部21において、抽出された仕訳要素から、予め登録されている特定の証憑ではなく、且つ抽出された仕訳要素の中の金額に関する仕訳要素から検算可能な関係式が成立するか否かを判別する。当該判別結果が真(Yes)である場合は、次のステップS3に進む。一方、当該判別結果が偽(No)である場合、即ち、交通系の領収書や手書き領収書等の特定の証憑である場合又は抽出された仕訳要素からでは検算可能な関係式が成立しない場合は、ステップS3をスキップして、ステップS4に進む。
ステップS3では、検算部22において、金額に関する仕訳要素について会計に基づく関係式を生成し、当該関係式を用いて検算を行う(検算工程)。
ステップS4では、突合部23において、複数の仕訳要素抽出AIにより抽出された金額に関する同種の仕訳要素を突合する(突合工程)。
ステップS5では、整合性判定部24において、ステップS3で検算を行っている場合はその検算結果と、ステップS4の突合結果から、不整合な仕訳要素があるか否かを判別する(整合性判定工程)。当該判別結果が偽(No)である場合、即ち検算結果も突合結果も整合している場合は、ステップS6に進む。
ステップS6では、仕訳要素出力部26において、通常表示にて抽出した仕訳要素の表示データを生成し、表示部12に表示して当該ルーチンを終了する。
一方、上記ステップS5の判別結果が偽(No)である場合、即ち不整合な仕訳要素がある場合はステップS7に進む。
ステップS7では、整合性判定部24において、検算結果や突合結果から不整合な仕訳要素を特定できるか否かを判別する(整合性判定工程)。当該判別結果が偽(No)である場合、即ち不整合な仕訳要素が存在することは認識できるが、その仕訳要素を具体的に特定できない場合は、ステップS8に進む。
ステップS8では、仕訳要素出力部26において、不整合な仕訳要素(この場合、金額)に第1の警告表示(例えば赤表示)を付して、その他の抽出した仕訳要素も含めた表示データを生成し、表示部12に表示して当該ルーチンを終了する。
一方、上記ステップS7の判別結果が真(Yes)である場合、即ち不整合な仕訳要素を特定できる場合はステップS9に進む。
ステップS9では、自動補正部25において、不整合な仕訳要素を検算結果又は突合結果を用いて正しい数値とするよう自動補正する。
そして、続くステップS10では、仕訳要素出力部26において、不整合な仕訳要素(この場合、金額)に第2の警告表示(例えば黄表示)を付して、その他の抽出した仕訳要素も含めた表示データを生成し、表示部12に表示して当該ルーチンを終了する。
ここで図3を参照すると、表示部12に表示される表示例が示されており、同図に基づき、具体的な仕訳要素の表示について説明する。
図3の表示例は、レシートの画像データから仕訳要素を抽出した場合の表示例であり、画面左側にスキャンされたレシートの元画像が表示され、画面右側に自動補正部25により補正された仕訳要素を含む、仕訳要素抽出部20により抽出された仕訳要素が表示されている。つまり図3は、図2のステップS9、S10の処理を経た場合の表示例である。
詳しくは、レシートは一画像について一取引が記載されて表示される。このような場合、元画像において点線の枠で示されているように、仕訳要素抽出AIは日付に対応する部分40aと、金額に対応する部分41a1~41a5と、社名に対応する部分42aを特定しており、これらの拡大図40b、41b、42bが読取結果に表示されている。なお、金額に対応する部分としては、「コーヒー¥540 紅茶¥540」からなる商品金額41a1、「合計¥1、080」からなる合計金額41a2、「(消費税等8% ¥80)」からなる消費税額41a3、「お預り¥1、100」からなるお預り金額41a4、「お釣り¥20」からなる釣銭額41a5が、それぞれ指定されている。なお、この点線は実際には表示部12に表示されていなくてもよい。
読取結果には、対応する拡大図の上に、仕訳要素抽出AIによりテキスト化された日付、金額、社名が記載されている。
具体的には、日付に対応する部分40aや社名に対応する部分42aについては、仕訳要素抽出AIは読取結果において正しく仕訳要素を抽出している。
一方、金額に対応する部分41a1~41a5に対しては、合計金額41a2の「8」部分がかすれているため、第1の仕訳要素抽出AIは読取結果において「1、000円」と誤認識して抽出していたが、読取結果では「1080円」に自動補正した数値が表示され、その横には第2の警告表示44が付されている。なお、通常表示時には、図3の第2の警告表示44のようなフラグが表示されない、又は通常表示を示す色のフラグが表示される。一方、自動補正できない不整合があった場合には、第2の警告表示44に代えて色違い等の第1の警告表示が付される。
ここで自動補正の手法について具体的に説明する。図3における検算結果に基づく自動補正では、図3の検算結果に示すように、お預り=合計+お釣り、合計=税込商品金額-消費税、の2つの関係式を用いている。これらの関係式に抽出された金額を入れると、下記3つの式からなる連立方程式となる。
(1)お預り(1100)=合計(1000)+お釣り(20)
(2)合計(1000)=税込商品金額(540+540)
(3)消費税額(80)={税込商品金額(540+540)-消費税額(80)}×消費税率(8%)
(1)お預り(1100)=合計(1000)+お釣り(20)
(2)合計(1000)=税込商品金額(540+540)
(3)消費税額(80)={税込商品金額(540+540)-消費税額(80)}×消費税率(8%)
しかし、(1)式及び(2)式の等号が成り立たないため不整合があることが判別でき、この場合は計算から「合計(1000)」が不整合であることを特定できる。さらに、合計は「1080」が整合する数値であることが検算結果として導かれ、この数値が読取結果として反映される。
また、図3の突合結果に示すように、第1の仕訳要素抽出AIにより抽出された「合計」が「¥1、000」であるのに対し、第2の仕訳要素抽出AIにより抽出された「合計」が「¥1、080」である場合、これらの突合により合計金額41a2の部分に不整合が生じていることが突合結果として判別でき、例えば第2の仕訳要素抽出AIによる信頼度の方が第1の仕訳要素抽出AIによる信頼度よりも高い場合は第2の仕訳要素抽出AIの抽出結果である「¥1、080」に自動補正できる。
以上のように、本実施形態における会計処理システム1では、仕訳要素解析部11において、金額に関する仕訳要素にかかる関係式を用いて検算を行い、不整合な仕訳要素については当該関係式を用いて自動補正が可能である。これにより、人手による仕訳要素の確認作業や修正作業を省くことができ、仕訳要素の入力作業を削減し、作業効率を向上させることができる。また、自動補正により不整合な仕訳要素が入力されることを削減することができ、仕訳要素の抽出の精度を確保することができる。
また、仕訳要素解析部11は、複数の仕訳要素抽出AIにより同一の証憑の画像データからそれぞれ仕訳要素を抽出し、仕訳要素同士を突合して整合性を判定し、不整合な仕訳要素については突合結果を用いて自動補正が可能である。これによっても、人手による仕訳要素の確認作業や修正作業を省くことができ、仕訳要素の入力作業において修正作業を削減し、作業効率を向上させることができる。また、自動補正により不整合な仕訳要素が入力されることを削減することができ、仕訳要素の抽出の精度を確保することができる。
さらに、仕訳要素解析部11では、抽出した仕訳要素から関係式が成立しない特定の証憑を判別し、当該特定の証憑の仕訳要素については検算部22による検算を行わず、突合部23による突合のみを行うよう振り分けることで、無駄な検算を省くことができ、処理効率を向上させることができる。
また、整合性判定部24の判定結果に関係する仕訳要素については整合性に応じて異なる表示を付することで、容易に不整合箇所や不整合度合いを把握することができ、さらなる作業効率の向上を図ることができる。
そして、仕訳要素出力部26により出力された結果に基づいて仕訳要素を確定し、仕訳部14よる自動仕訳を行うことで、より正確な自動仕訳を実現することができる。
以上のことから、本実施形態に係る仕訳要素解析部11を含む会計処理装置10は、証憑に記載された仕訳要素の入力作業の効率を向上させるとともに、仕訳要素の抽出の精度を確保することができ、より正確な自動仕訳を実現することができる。
以上で本発明の実施形態の説明を終えるが、本発明の態様はこの実施形態に限定されるものではない。
例えば、上記実施形態では、図3の表示例に基づき、証憑としてレシートの仕訳要素の抽出について説明したが、証憑の種類はこれに限られるものではない。
また、上記実施形態では、仕訳部14において仕訳AIを用いて自動仕訳を行っているが、AIを用いない自動仕訳用プログラムにより仕訳を行ってもよい。
また、上記実施形態では、検算を行う場合も検算を行わない場合も、複数の仕訳要素抽出AIにより抽出した同種の仕訳要素を突合させているが、検算と突合のいずれか一方のみを行うようにしてもよい。
1 会計処理システム
2 通信網
3 読取装置
4 情報端末
10 会計処理装置
11 仕訳要素解析部(仕訳要素解析装置)
12 表示部
13 仕訳要素確定部
14 仕訳部
15 学習システム
20 仕訳要素抽出部
21 振分部
22 検算部
23 突合部
24 整合性判定部
25 自動補正部
26 仕訳要素出力部
2 通信網
3 読取装置
4 情報端末
10 会計処理装置
11 仕訳要素解析部(仕訳要素解析装置)
12 表示部
13 仕訳要素確定部
14 仕訳部
15 学習システム
20 仕訳要素抽出部
21 振分部
22 検算部
23 突合部
24 整合性判定部
25 自動補正部
26 仕訳要素出力部
Claims (13)
- 証憑の画像データから仕訳要素を抽出可能な仕訳要素抽出部と、
前記仕訳要素抽出部により抽出された仕訳要素のうち金額に関する仕訳要素にかかる関係式を用いて検算を行う検算部と、
前記検算部による検算結果から前記仕訳要素抽出部により抽出された仕訳要素の整合性を判定する整合性判定部と、
前記整合性判定部により不整合があると判定された場合に、前記関係式を用いて不整合な仕訳要素を自動補正する自動補正部と、
を備える仕訳要素解析装置。 - 前記仕訳要素抽出部は、証憑の画像データから仕訳要素を抽出するための仕訳要素抽出AIを複数有し、当該複数の仕訳要素抽出AIにより同一の証憑の画像データからそれぞれ仕訳要素を抽出可能であり、
さらに、前記複数の仕訳要素抽出AIにより抽出された仕訳要素同士を突合する突合部を備え、
前記整合性判定部は、前記突合部による突合結果から前記仕訳要素抽出部により抽出された仕訳要素の整合性を判定する、請求項1記載の仕訳要素解析装置。 - さらに、前記仕訳要素抽出部により抽出された仕訳要素から前記関係式が成立しない特定の証憑を判別し、当該特定の証憑の仕訳要素については前記検算部による検算を行わず前記突合部による突合を行うよう振り分ける振分部を備える請求項2記載の仕訳要素解析装置。
- さらに、前記仕訳要素抽出部により抽出された仕訳要素の表示データを生成し、前記整合性判定部の判定結果に関係する仕訳要素については整合性に応じて異なる表示を付する仕訳要素出力部を備える請求項1から3のいずれか一項に記載の仕訳要素解析装置。
- 証憑の画像データから仕訳要素を抽出可能な仕訳要素抽出部と、
前記仕訳要素抽出部により抽出された仕訳要素のうち金額に関する仕訳要素にかかる関係式を用いて検算を行う検算部と、
前記検算部による検算結果から前記仕訳要素抽出部により抽出された仕訳要素の整合性を判定する整合性判定部と、
前記仕訳要素抽出部により抽出された仕訳要素の表示データを生成し、前記整合性判定部の判定結果に関係する仕訳要素については整合性に応じて異なる表示を付する仕訳要素出力部と、
を備える仕訳要素解析装置。 - 証憑の画像データから仕訳要素を抽出するための仕訳要素抽出AIを複数有し、当該複数の仕訳要素抽出AIにより同一の証憑の画像データからそれぞれ仕訳要素を抽出可能な仕訳要素抽出部と、
前記複数の仕訳要素抽出AIにより抽出された仕訳要素同士を突合する突合部と、
前記突合部による突合結果から前記仕訳要素抽出部により抽出された仕訳要素の整合性を判定する整合性判定部と、
前記整合性判定部により不整合があると判定された場合に、前記突合結果を用いて不整合な仕訳要素を自動補正する自動補正部と、
を備える仕訳要素解析装置。 - 証憑の画像データから仕訳要素を抽出するための仕訳要素抽出AIを複数有し、当該複数の仕訳要素抽出AIにより同一の証憑の画像データからそれぞれ仕訳要素を抽出可能な仕訳要素抽出部と、
前記複数の仕訳要素抽出AIにより抽出された同内容の仕訳要素同士を突合する突合部と、
前記突合部による突合結果から前記仕訳要素抽出部により抽出された仕訳要素の整合性を判定する整合性判定部と、
前記仕訳要素抽出部により抽出された仕訳要素の表示データを生成し、前記整合性判定部の判定結果に関係する仕訳要素については整合性に応じて異なる表示を付する仕訳要素出力部と、
を備える仕訳要素解析装置。 - 請求項1から請求項7のいずれか一項に記載の仕訳要素解析装置と、
前記仕訳要素を確定する仕訳要素確定部と、
前記仕訳要素確定部により確定された仕訳要素に基づく勘定科目を出力する仕訳部と、を備える会計処理システム。 - コンピュータにより、
証憑の画像データから仕訳要素を抽出可能な仕訳要素抽出工程と、
前記仕訳要素抽出工程により抽出された仕訳要素にかかる関係式を用いて検算を行う検算工程と、
前記検算工程による検算結果から前記仕訳要素抽出工程により抽出された仕訳要素の整合性を判定する整合性判定工程と、
前記整合性判定工程により不整合があると判定された場合に、前記関係式を用いて不整合な仕訳要素を自動補正する自動補正工程と、
を実行する仕訳要素解析方法。 - コンピュータにより、
証憑の画像データから仕訳要素を抽出可能な仕訳要素抽出工程と、
前記仕訳要素抽出工程により抽出された仕訳要素のうち金額に関する仕訳要素にかかる関係式を用いて検算を行う検算工程と、
前記検算工程による検算結果から前記仕訳要素抽出工程により抽出された仕訳要素の整合性を判定する整合性判定工程と、
前記仕訳要素抽出工程により抽出された仕訳要素の表示データを生成し、前記整合性判定工程の判定結果に関係する仕訳要素については整合性に応じて異なる表示を付する仕訳要素出力工程と、
を実行する仕訳要素解析方法。 - コンピュータにより、
証憑の画像データから仕訳要素を抽出するための仕訳要素抽出AIを複数使用し、当該複数の仕訳要素抽出AIにより同一の証憑の画像データからそれぞれ仕訳要素を抽出する仕訳要素抽出工程と、
前記複数の仕訳要素抽出AIにより抽出された仕訳要素同士を突合する突合工程と、
前記突合工程による突合結果から前記仕訳要素抽出工程により抽出された仕訳要素の整合性を判定する整合性判定工程と、
前記整合性判定工程により不整合があると判定された場合に、前記突合結果を用いて不整合な仕訳要素を自動補正する自動補正工程と、
を実行する仕訳要素解析方法。 - コンピュータにより、
証憑の画像データから仕訳要素を抽出するための仕訳要素抽出AIを複数使用し、当該複数の仕訳要素抽出AIにより同一の証憑の画像データからそれぞれ仕訳要素を抽出する仕訳要素抽出工程と、
前記複数の仕訳要素抽出AIにより抽出された仕訳要素同士を突合する突合工程と、
前記突合工程による突合結果から前記仕訳要素抽出工程により抽出された仕訳要素の整合性を判定する整合性判定工程と、
前記仕訳要素抽出工程により抽出された仕訳要素の表示データを生成し、前記整合性判定工程の判定結果に関係する仕訳要素については整合性に応じて異なる表示を付する仕訳要素出力工程と、
を実行する仕訳要素解析方法。 - コンピュータに、請求項9から12のいずれか一項に記載の仕訳要素解析方法を実行させるための仕訳要素解析プログラム。
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PCT/JP2018/025913 WO2020012539A1 (ja) | 2018-07-09 | 2018-07-09 | 仕訳要素解析装置、会計処理システム、仕訳要素解析方法、仕訳要素解析プログラム |
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- 2018-07-09 WO PCT/JP2018/025913 patent/WO2020012539A1/ja active Application Filing
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