JP6528074B1 - Accounting processor, accounting method, accounting program - Google Patents
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Abstract
【課題】従来の会計処理装置、会計処理方法、会計処理プログラムにおいては、摘要語句等を事前に登録する必要があるという課題があった。【解決手段】 入力された勘定科目から該当する摘要情報を決定するための摘要決定支援機能を有する会計処理装置であって、 摘要情報を構成する1以上の摘要語句と、入力された勘定科目と関連付けた摘要語句をキーワードとして登録するキーワード辞書と、勘定科目と摘要情報を関連付けた摘要パターンを保存する記憶部30と、借方に入力された勘定科目と貸方に入力された勘定科目をキーとして一致する摘要パターンを取得する制御部10と、一致した摘要パターンからキーワード辞書を参照してキーワード毎に分解した摘要語句を使用頻度の高い順に摘要語句候補として表示することを特徴とする会計処理装置により、事前に登録しなくても摘要情報を作成することができる。【選択図】図9[Problem] In the conventional accounting apparatus, accounting method and accounting program, there has been a problem that it is necessary to register abstracts and the like in advance. [Solution means] An accounting processing apparatus having a summary determination support function for determining corresponding summary information from an input account name, which is one or more summary terms constituting summary information, and an input category A key word dictionary that registers the associated excise word as a keyword, and a storage unit 30 that stores a disclaimer pattern that associates the account item and the disclaimer information, and the account item input debited matches the account item input credited as a key The accounting processing apparatus is characterized by displaying control terms for obtaining an abstract pattern to be performed, and abstract terms divided into each keyword by referring to the keyword dictionary from the matched abstract pattern in descending order of usage frequency as an abstract term candidate You can create summary information without having to register in advance. [Selected figure] Figure 9
Description
本発明は、勘定科目から摘要情報を作成する等に関するものである。 The present invention relates to preparation of summary information from accounts.
従来の会計処理装置において、毎月発生する定型的な取引について定型仕訳として過去の仕訳を辞書に登録して仕訳辞書として利用することで勘定科目を入力するだけで仕訳を簡単に作成するものがある(例えば、特許文献1参照)。また、摘要の文字列(語句)と関連する勘定科目を登録した摘要辞書を利用することで摘要の文字列を選択するだけで勘定科目を入力され、簡単に仕訳を自動作成するものがある(例えば、特許文献2参照)。 In the conventional accounting processing apparatus, there is one that simply creates a journal entry simply by inputting an account item by registering a past journal entry as a journal entry in a dictionary and using it as a journal entry dictionary for fixed transactions that occur monthly. (See, for example, Patent Document 1). In addition, some accounts can be entered automatically by simply selecting the character string of the abstract by using the abstract dictionary in which the account text related to the abstract character string (phrase) is registered, and the journal entry can be easily created automatically ( See, for example, Patent Document 2).
しかしながら、特許文献1は従来の仕訳辞書を利用した場合、毎月発生する電気代等の金額以外は勘定科目や摘要情報が同じ定型的な取引等には仕訳辞書をそのまま利用できるが、摘要情報が異なる場合は再度入力しなければいけないという課題があった。また、頻繁に発生する仕訳や担当者がよく使う仕訳の摘要情報を仕訳辞書に事前に登録する必要があるという問題点がある。
また、特許文献2は、自科目を選択後に摘要情報と相手科目を選択することで簡単に仕訳を作成できるが、摘要情報を摘要辞書に事前に登録しておく必要があるという課題があった。また、摘要情報として取引内容が摘要辞書に登録されるが、登録される取引内容は定型的な取引内容であり、取引内容(例:飲食等)が同じで勘定科目(例:交際費や会議費等)が違う場合に取引状況が不明な為取引内容のチェックが不十分になるという問題点がある。
However, Patent Document 1 can use the journal dictionary as it is for fixed transactions having the same account items and the same summary information except for the amount of electricity, etc. generated each month when the conventional journal dictionary is used. If they are different, there is a problem that they have to be input again. In addition, there is a problem that it is necessary to register in advance in the journal dictionary the summary information of frequently occurring journals and journals frequently used by the person in charge.
Further, Patent Document 2 can easily create a journal entry by selecting the subject information and selecting the subject information after selecting the subject, but there was a problem that it is necessary to register the payee information in the disclosing dictionary in advance. . Also, although the transaction content is registered in the summary dictionary as the summary information, the registered transaction content is a regular transaction content, and the transaction content (eg: food and drink etc.) is the same and the account item (eg There is a problem that the check of the contents of the transaction becomes insufficient because the transaction situation is unknown when the expenses etc. are different.
第1の発明は、勘定科目の入力を受け付ける入力手段と、摘要情報を構成する1以上の摘要語句の組み合わせである摘要パターンと入力された勘定科目を関連付けて登録する科目摘要パターンテーブルを参照して借方に入力された勘定科目と貸方に入力された勘定科目をキーとして一致する摘要パターンを抽出する抽出手段と、抽出した前記摘要パターンから摘要パターンリストを作成する手段と、前記摘要パターンリストを前記摘要パターンの優先順位情報を登録する機能を持つ手段と、前記摘要パターンリストから取得した前記摘要パターンを摘要文章候補として優先順位の高い順に表示する第一の手段と、前記表示した摘要文章候補から選択された摘要文章候補を摘要文章として確定する第二の手段とを備えることを特徴とする会計処理装置である。
第2の発明は、勘定科目の入力を受け付ける手段と、
摘要情報を構成する1以上の摘要語句の組み合わせである摘要パターンと入力された勘定科目を関連付けて登録する科目摘要パターンテーブルを参照して借方に入力された勘定科目と貸方に入力された勘定科目をキーとして一致する摘要パターンを抽出する手段と、
抽出した前記摘要パターンから摘要パターンリストを作成する手段と、
前記摘要パターンリストを前記摘要パターンの優先順位情報を登録する機能を持つ手段と、
入力された勘定科目と関連する摘要語句に取引内容を示すカテゴリを関連付けたキーワードとして登録するキーワード辞書を参照して前記摘要パターンリストからキーワード毎に分解して各摘要パターンの摘要語句と摘要語句数を取得する手段と、
取得した前記摘要語句を摘要語句候補として優先順位の高い順に表示する第一の手段と、
前記表示した摘要語句候補から選択された摘要語句候補を摘要語句として確定する第二の手段と、
第一の手段と第二の手段を含む処理を前記摘要パターンの優先順位情報を元に最も優先順位の高い摘要パターンの摘要語句数の数だけ繰り返す手段とを備えることを特徴とする会計処理装置である。
第3の発明は、第1の発明または第2の発明に記載の会計処理装置であって、
前記抽出手段は前記科目摘要パターンテーブルを参照して前記摘要パターンと関連付けた少なくとも課税区分コード、税率コード、部門名のいずれか1以上をさらにキーとして一致する摘要パターンを抽出することを特徴とする会計処理装置である。
第4の発明は、第1の発明から第3の発明に記載の会計処理装置であって、入力手段はさらに金額の入力を受け付け、前記抽出手段は前記科目摘要パターンテーブルを参照して前記摘要パターンと関連付けた金額をさらにキーとして一致する摘要パターンを抽出することを特徴とする会計処理装置である。
第5の発明は、第1の発明から第3の発明に記載の会計処理装置であって、入力手段はさらに金額の入力を受け付け、金額の比率の基準対象となる勘定科目を対象勘定科目と規定し、前記入力した金額と前記対象勘定科目の総額の比である比率を求め、前記抽出手段は前記科目摘要パターンテーブルを参照して前記摘要パターンと関連付けた比率をさらにキーとして一致する摘要パターンを抽出することを特徴とする会計処理装置である。
第6の発明は、第1の発明から第3の発明に記載の会計処理装置であって、少なくとも勘定科目と金額を含む仕訳データを仕訳データDBに登録する手段とを備え、入力手段はさらに金額の入力を受け付け、前記仕訳データDBに含まれる全仕訳データの金額に基づき算出された所定の確率分布に従った乱数に基づき金額を発生させ、前記抽出手段は前記科目摘要パターンテーブルを参照して前記摘要パターンと関連付けた前記算出した金額をさらにキーとして一致する摘要パターンを抽出することを特徴とする会計処理装置である。
第7の発明は、任意の取引カテゴリに属する複数の取引に対する勘定科目と関連付けた取引構成パラメータ毎の評価情報を含む前記科目摘要パターンテーブルを参照し、各前記摘要パターンの取引構成パラメータ毎の評価情報の構成が類似している前記摘要パターン同士を同じ取引構成とする所定の語群毎に分類(クラスタリング)することで各前記摘要パターンの所属を示す取引構成情報を抽出する手段と、前記取引構成情報に基づき、各取引構成からそれぞれ前記摘要パターンを選出することで、取引に対する勘定科目と課税区分コードと税率コードの最適な組み合わせとなる前記摘要パターンを取得する手段とを備えることを特徴とする会計処理装置である。
第8の発明は、勘定科目の入力を受け付ける手段と、取引内容や取引状況を取引カテゴリ毎に分類した摘要類型と入力された勘定科目と関連付けて登録する科目摘要テーブルを参照して借方に入力された勘定科目をキーとして借方の勘定科目と対応する借方摘要類型を取得する手段と、前記科目摘要テーブルを参照して貸方に入力された勘定科目をキーとして貸方の勘定科目と対応する貸方摘要類型を取得する手段と、借方摘要類型と前記貸方摘要類型を比較する手段と、借方摘要類型と前記貸方摘要類型から一致する摘要類型を抽出する手段と、取引内容や取引状況をキーワード毎に分解しカテゴリ毎にまとめた摘要項目の組み合わせである摘要項目構成と摘要類型を関連付けて登録する摘要類型テーブルを参照して前記抽出した摘要類型をキーとして摘要項目数と摘要項目構成を取得する手段と、入力された勘定科目と関連する摘要語句に取引内容を示すカテゴリを関連付けたキーワードとして登録するキーワード辞書の任意の取引カテゴリに属する複数の取引に対する勘定科目と関連付けた取引構成パラメータ毎の評価情報を参照し、各キーワードの取引構成パラメータ毎の評価情報の構成が類似しているキーワード同士を同じ取引構成とする所定の語群毎に分類(クラスタリング)することで各前記キーワードの所属を示す取引構成情報を抽出する手段と、前記取引構成情報に基づき、各取引構成からそれぞれキーワードを選出することで、前記摘要項目構成の項目毎に最適なキーワードを摘要語句として取得する手段と、取得した前記摘要語句を摘要語句候補として優先順位の高い順に表示する第一の手段と、前記表示した摘要語句候補から選択された摘要語句候補を摘要語句として確定する第二の手段と、第一の手段と第二の手段を含む処理を前記摘要項目数の数だけ繰り返す手段とを備えることを特徴とする会計処理装置である。
第9の発明は、第1の発明から第8の発明に記載の会計処理装置であって、取引内容を示す原始証憑を画像データ化する手段と、前記画像データからテキスト情報を抽出する手段と、前記キーワード辞書を参照してテキスト情報を入力キーワードとしてキーワード毎に分解し、前記確定した摘要語句と前記入力キーワードを関連付ける手段と、前記確定した摘要語句とから摘要情報を自動作成する手段と、前記摘要情報と前記画像データを関連付ける手段とを備えることを特徴とする会計処理装置である。
第10の発明は、第1の発明から第9の発明に記載の会計処理装置であって、前記勘定科目と前記確定した摘要語句から作成された摘要情報から前記勘定科目、課税区分コード、税率コードと前記摘要情報を含む仕訳データを作成する手段と、前記仕訳データを仕訳データDBに登録する手段とを備えることを特徴とする会計処理装置である。
第11の発明は、第10の発明に記載の会計処理装置であって、前記勘定科目と前記摘要情報を含む仕訳データを作成する手段と、前記仕訳データを仕訳データDBに登録する際に、前記キーワード辞書に前記摘要情報で使用されている摘要語句の有無により、該当摘要語句の選択回数に1を追加又は該当摘要語句を新たなキーワードとして自動で登録する第一の手段と、前記第一の手段により前記キーワード辞書にフィードバックする手段とを備えることを特徴とする会計処理装置である。
第12の発明は、第10の発明のいずれかに記載の会計処理装置であって、前記勘定科目と前記摘要情報を含む仕訳データを作成する手段と、前記仕訳データを仕訳データDBに登録する際に、前記科目摘要パターンテーブルに前記摘要情報の登録の有無により、該当摘要情報と一致する摘要パターンの選択回数に1を追加又は該当摘要情報を新たな摘要パターンとして自動で登録する第一の手段と、前記第一の手段により前記科目摘要パターンテーブルにフィードバックする手段とを備えることを特徴とする会計処理装置である。
第13の発明は、第10の発明のいずれかに記載の会計処理装置であって、会計処理を行なう会社の入力を受け付ける手段と、会計処理の対象となる会社情報を登録した会社DBを参照して入力された会社の会社コードを取得する手段と、取得した会社コードをキーとして前記仕訳データDBから一致する仕訳データを取得する手段と、前記キーワード辞書を参照して取得した仕訳データの摘要情報に含まれる摘要語句を抽出する手段と、前記抽出した摘要語句を元に会社毎のキーワード辞書を作成する手段とを備えることを特徴とする会計処理装置である。
第14の発明は、第10の発明のいずれかに記載の会計処理装置であって、会計処理を行なう会社の入力を受け付ける手段と、会計処理の対象となる会社情報を登録した会社DBを参照して入力された会社の会社コードを取得する手段と、取得した会社コードをキーとして前記仕訳データDBから一致する仕訳データを取得する手段と、前記科目摘要パターンテーブルを参照して取得した仕訳データの摘要情報と一致する摘要パターンを抽出する手段と、前記抽出した摘要パターンを元に会社毎の摘要パターンテーブルを作成する手段とを備えることを特徴とする会計処理装置である。
第15の発明は、第10の発明のいずれかに記載の会計処理装置であって、会計処理対象の取引の発生年月である対象年月を取得する手段と、参照対象となる過去取引の発生時期が設定された参照設定および前記対象年月に基づいて、参照対象となる過去取引の発生した年月日を限定するための参照期間を決定する手段と、前記仕訳データから当該参照期間に該当する仕訳データを抽出する手段と、前記抽出した仕訳データを元に前記会社毎のキーワード辞書を作成する手段とを備えることを特徴とする記載の会計処理装置である。
第16の発明は、第10の発明のいずれかに記載の会計処理装置であって、会計処理対象の取引の発生年月である対象年月を取得する手段と、参照対象となる過去取引の発生時期が設定された参照設定および前記対象年月に基づいて、参照対象となる過去取引の発生した年月日を限定するための参照期間を決定する手段と、前記仕訳データから当該参照期間に該当する仕訳データを抽出する手段と、前記抽出した仕訳データを元に前記会社毎の摘要パターンテーブルを作成する手段とを備えることを特徴とする会計処理装置である。
第17の発明は、第1から第14の発明までのいずれかに記載の会計処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。
The first invention refers to an item summary pattern table in which an input unit for accepting an input of an account item and a summary pattern which is a combination of one or more abstract terms constituting the summary information and the input account item are registered in association with each other. Extracting means for extracting a payoff pattern that matches the debited account item and the credited payer account item, means for creating a payoff pattern list from the extracted payback pattern, and A means having a function of registering priority order information of the summary pattern, a first means of displaying the summary patterns acquired from the summary pattern list as a summary sentence candidate in order of high priority, and the summary text candidate displayed And a second means for determining a summary sentence candidate selected from among the summary sentences as a summary sentence. It is a device.
A second invention is a means for receiving an input of an account item,
Account items entered into credit and debited with reference to the item summary pattern table, which is registered by associating the account pattern and the account pattern, which is a combination of one or more abstract terms that make up the summary information Means for extracting a corresponding payoff pattern with the
A means for creating a summary pattern list from the summary patterns extracted;
A means having a function of registering priority information of the summary pattern on the summary pattern list;
Refer to the keyword dictionary which is registered as a keyword in which the category showing the transaction content is associated with the account terms and items entered, and referring to the keyword pattern from the summary pattern list with reference to the keyword dictionary, the summary terms and number of summary terms of each summary pattern Means to obtain
A first means for displaying the acquired summary words and phrases as the summary word candidates in descending order of priority;
A second means for determining as a summary phrase a summary phrase candidate selected from the displayed summary phrase candidates;
An accounting processing apparatus comprising: means for repeating the process including the first means and the second means by the number of the number of words / phrases in the highest priority summary pattern based on the priority information of the summary pattern. It is.
A third invention is the accounting processing device according to the first invention or the second invention,
The extraction means is characterized by referring to the subject summary pattern table and extracting a summary pattern that matches at least one of a tax classification code, a tax code and a department name associated with the summary pattern as a key. It is an accounting processor.
A fourth invention is the accounting processing device according to the first invention to the third invention, wherein the input means further receives an input of an amount, and the extraction means refers to the subject summary pattern table and the summary It is an accounting processing device characterized by extracting a corresponding payment pattern using the amount of money associated with the pattern as a key.
A fifth invention is the accounting processing device according to any of the first invention to the third invention, wherein the input means further receives an input of an amount, and sets an account item as a reference object of a ratio of the amount as a target account item. Specify a ratio which is a ratio of the input amount to the total amount of the target account item, and the extraction means refers to the subject summary pattern table and further corresponds to the summary pattern using the ratio associated with the summary pattern as a key It is an accounting processing device characterized by extracting.
A sixth invention is the accounting processing apparatus according to the first invention to the third invention, further comprising: means for registering journal data including at least an account item and an amount in the journal data DB, and the input means further comprising: The input of the amount of money is received, and the amount of money is generated based on the random number according to the predetermined probability distribution calculated based on the amount of all the journal data included in the journal data DB, and the extraction means refers to the item summary pattern table According to another aspect of the present invention, there is provided an accounting processing apparatus, characterized by extracting a corresponding payment pattern using the calculated amount associated with the payment pattern as a key.
The seventh invention refers to the item summary pattern table including evaluation information for each of the transaction configuration parameters associated with accounts for a plurality of transactions belonging to any transaction category, and evaluates each of the transaction configuration parameters for each of the description patterns. Means for extracting transaction configuration information indicating the affiliation of each of the above-mentioned summary patterns by classifying (clustering) the summary patterns whose information configurations are similar to each other for each predetermined word group having the same transaction configuration, and the transaction It is characterized by comprising means for acquiring the above-mentioned introductory pattern which is an optimal combination of account item for transaction, taxation classification code and tax code by selecting the above-mentioned introductory pattern from each transaction composition based on the configuration information. Accounting processor.
The eighth invention refers to a means for accepting input of account items, deduction type in which transaction contents and transaction status are classified for each transaction category, and item account table registered in association with the input account items and input debit A means for acquiring a debit account item and a corresponding debit note type using the account item as a key, and a credit item account corresponding to a credit account item using the account item credited with reference to the item summary table A means for acquiring a type, a means for comparing a debit payment type and the credit payment type, a means for extracting a payment type that corresponds from the debit payment type and the credit payment type, and the transaction content and transaction status broken down for each keyword The above-mentioned summary types extracted with reference to the summary type table which associates and registers the summary of the summary of the summary item, which is a combination of summary items grouped by category. A plurality of transactions belonging to any transaction category of the keyword dictionary registered as a key word associating the category showing the transaction content with the means for acquiring the number of abstract items and the abstract item configuration as a key and the abstract terms related to the input account Refers to the evaluation information for each transaction configuration parameter associated with the account for the item, and classifies keywords having similar configurations of evaluation information for each transaction configuration parameter of each keyword into predetermined word groups having the same transaction configuration ( Means for extracting transaction configuration information indicating the affiliation of each of the keywords by clustering), and selecting keywords from each of the transaction configurations based on the transaction configuration information, it is optimal for each of the items of the introductory item configuration Means for acquiring a keyword as a summary phrase, and giving priority to the acquired summary phrase as a summary phrase candidate A process including a first means for displaying in descending order of rank, a second means for determining the excise-phrase candidate selected from the displayed excise-phrase candidates as the excise-phrase, and a process including the first means and the second means And means for repeating the process as many as the number of items of the summary item.
A ninth invention is the accounting processing device according to any of the first invention to the eighth invention, which is a means for converting image data of a source voucher indicating transaction contents into image data, and a means for extracting text information from the image data. Means for decomposing text information as an input keyword with reference to the keyword dictionary and associating the determined abstract phrase with the input keyword, and means for automatically creating the summary information from the determined abstract phrase; An accounting processing apparatus comprising: means for associating the summary information with the image data.
A tenth invention is an accounting processing device according to any one of the first invention to the ninth invention, wherein the account item, the tax classification code, the tax rate are derived from the account information and the account information prepared from the determined account phrase. The accounting processing apparatus is characterized by comprising means for creating journal data including a code and the summary information, and means for registering the journal data in the journal data DB.
An eleventh aspect of the present invention is the accounting processing device according to the tenth aspect, wherein means for creating journal data including the account item and the summary information, and when registering the journal data in the journal data DB, A first means for adding 1 to the number of times of selection of the corresponding abstract word or automatically registering the corresponding abstract word as a new keyword according to the presence or absence of the abstract word used in the abstract information in the keyword dictionary; And means for feedback to the keyword dictionary by means of the above.
A twelfth invention is the accounting processing device according to any of the tenth invention, and means for creating journal data including the account item and the summary information, and registers the journal data in the journal data DB. The first addition of 1 to the number of times of selection of the payment pattern matching the relevant payment information or the automatic registration of the corresponding payment information as a new payment pattern according to the presence or absence of registration of the payment information in the subject payment pattern table An accounting processing apparatus comprising: means; and means for feeding back to the item summary pattern table by the first means.
A thirteenth invention is the accounting processing device according to any of the tenth invention, and refers to a means for receiving an input of a company that performs accounting processing, and a company DB in which company information to be subjected to accounting processing is registered. Means for acquiring the company code of the input company, means for acquiring matching journal data from the journal data DB using the acquired company code as a key, and a summary of the journal data acquired with reference to the keyword dictionary According to another aspect of the present invention, there is provided an accounting processing apparatus comprising: means for extracting a summary word included in information; and means for creating a keyword dictionary for each company based on the extracted summary word.
A fourteenth invention is the accounting processing device according to any of the tenth invention, and refers to a means for receiving an input of a company that performs accounting, and a company DB in which company information to be subjected to accounting is registered. Means for acquiring the company code of the company input, means for acquiring matching journal data from the journal data DB using the acquired company code as a key, and journal data acquired with reference to the item summary pattern table And a means for extracting a payment pattern corresponding to the payment information, and a device for creating a payment pattern table for each company based on the extracted payment pattern.
A fifteenth invention is an accounting processing device according to any of the tenth invention, which is a means for acquiring a target year and month which is an occurrence month of a transaction to be accounted for, and a past transaction to be referred to A means for determining a reference period for limiting the date of occurrence of a past transaction to be referred to based on the reference setting in which the occurrence time is set and the target year and month; The accounting processing apparatus according to the present invention is provided with means for extracting corresponding journal data, and means for creating a keyword dictionary for each company based on the extracted journal data.
A sixteenth invention is an accounting processing device according to any of the tenth invention, which is a means for acquiring a target year and month which is an occurrence month of a transaction to be accounted for, and a past transaction to be referred to A means for determining a reference period for limiting the date of occurrence of a past transaction to be referred to based on the reference setting in which the occurrence time is set and the target year and month; According to another aspect of the present invention, there is provided an accounting processing apparatus comprising: means for extracting corresponding journal data; and means for creating a summary pattern table for each company based on the extracted journal data.
A seventeenth invention is a program for causing a computer to function as the accounting processing device according to any one of the first to fourteenth inventions.
本発明によれば、担当者が事前に辞書によく使われる仕訳や摘要情報を事前に登録する必要がなく、勘定科目を入力することで最適な摘要語句候補又は摘要文章(摘要語句の組み合わせ)を表示し、選択することで仕訳を効率よく作成することができる。
また、勘定科目に部門名、金額や課税区分コードおよび税率コード(消費税の軽減税率又は標準税率)を追加することでさらに精度の高い摘要語句候補や摘要文章候補を抽出することができる。
According to the present invention, there is no need for the person in charge to register in advance the journal entries and the abstract information often used in the dictionary in advance, and by inputting the account items, the optimum excise word candidates or excise sentences (combination of excise words) You can create journals efficiently by displaying and selecting.
Further, by adding the department name, amount, tax classification code and tax rate code (consumption tax reduction tax rate or standard tax rate) to the account item, it is possible to extract even more accurate excise word candidates and excise sentences candidates.
また、摘要の組み合わせに課税区分コードや税率コードを加えることで、使用される摘要構成から課税区分コードを参照し、課税区分コードが課税の場合は税率コードから軽減税率か標準税率かを自動判定して、消費税を考慮した仕訳を簡単に作成することができる。
上記抽出された摘要文章候補又は摘要語句候補を選択することで、選択された摘要文章候補又は摘要語句候補に応じた課税区分と税率コードを元に消費税(10%や8%等)がセットされるため、消費税の入力が不要になる。
なお、勘定科目と課税区分と消費税の税率(10%や8%等)を指定するだけでクラスタリングを利用して軽減税率か標準税率かに対応した摘要語句候補又は摘要文章候補を抽出することもできる。
In addition, by adding tax classification code or tax rate code to the combination of the summary, the tax classification code is referred to from the description composition used, and if the tax classification code is tax, it is automatically judged whether it is a reduced tax rate or a standard tax rate from the tax rate code. You can easily create a journal entry that takes into account the consumption tax.
Consumption tax (10%, 8%, etc.) is set based on the tax classification and the tax rate code according to the selected abstract text candidate or the abstract word candidate by selecting the extracted abstract text candidate or the abstract word candidate. This eliminates the need to enter sales tax.
In addition, only by specifying the account item, tax classification, and consumption tax rate (10%, 8%, etc.), use the clustering to extract a word or word candidate corresponding to the reduced tax rate or the standard tax rate. You can also.
また、特許文献1では頻繁に発生する仕訳や担当者がよく使う仕訳の摘要情報を仕訳辞書に事前に登録する必要があるので、事前に辞書に登録する作業が発生するのに対し、本発明では担当者が登録する必要がないので、わざわざ辞書やテーブルの編集管理を行なう必要はないため、担当者の負担を軽減できる。 In addition, since it is necessary to register in advance in the journal dictionary the summary information of frequently occurring journals and journals frequently used by the person in the patent document 1, the work of registering in advance in the dictionary occurs, but the present invention Since it is not necessary for the person in charge to register, the burden on the person in charge can be reduced since it is not necessary to edit and manage the dictionary and the table.
また、特許文献2では取引内容(例:飲食等)が同じで勘定科目(例:交際費や会議費等)が違う場合に取引状況が不明な為取引内容のチェックが不十分になるのに対し、本発明では取引内容だけでなく取引状況も記載することで各勘定科目に最適な摘要情報を作成することができる。 Moreover, in patent document 2, when the transaction content (for example: food and drink etc.) is the same and the account item (for example: spending expenses and meeting expenses etc.) is different, the transaction status is unknown and checking of the transaction content becomes insufficient. On the other hand, in the present invention, not only the contents of the transaction but also the transaction status can be described to create the optimum summary information for each account item.
また、勘定科目毎に一般的な取引用語を集めた辞書から摘要項目の組み合わせを元に摘要情報を作成できる(例1)。前記例1は勘定科目と作成した摘要との組み合わせを全て登録しなければならないのに対し、1つの勘定科目に摘要項目の組み合わせを一定のパターンに分類した摘要類型を関連づけることで、勘定科目と作成した摘要との組み合わせのうち、必要最小限の組み合わせを登録するだけで済む。また、勘定科目を特定するのに必要最小限の取引項目や取引状況等の取引情報を摘要類型にまとめることで、勘定科目を選択した時に適切な摘要情報が作成される。 In addition, summary information can be created based on a combination of summary items from a dictionary that collects general transaction terms for each account item (Example 1). In the first example, all combinations of account items and the prepared abstract have to be registered, while one account item is associated with an account type and an abstract type in which a combination of abstract items is classified into a certain pattern. Of the combinations with the created abstract, it is only necessary to register the minimum necessary combination. In addition, by collecting transaction information such as the minimum transaction items and transaction status necessary to identify the account items in a summary type, appropriate summary information is created when the account items are selected.
また、勘定科目と関連する摘要の組み合わせを複数設定することで、借方勘定科目の関連する借方摘要類型と貸方勘定科目の関連する貸方摘要類型を比較し、一致する摘要類型を使用することにより、作成する摘要情報の精度を高めることができる。また、摘要類型の項目(日付や金額等)によって定型的な処理で使用される摘要(11月家賃や月額50,000円)から一部の用語(11月や50,000円)を除外することで、登録する摘要の数を減らし、摘要の登録を効率化できる。 Also, by setting multiple combinations of account items and related notes, compare the related debit type types of the debit account items and the related credit type types of the credit account items, and by using the same corresponding type type, The accuracy of the summary information to be created can be improved. In addition, some terms (November and 50,000 yen) are excluded from the abstract (November rent and 50,000 yen per month) used in routine processing depending on the item type (date and amount etc.) of the summary type. This can reduce the number of abstracts to be registered and streamline the registration of abstracts.
また、勘定科目を入力し、摘要情報をテンプレート化することで入力の効率化ができる(例2)。前記例2は事前に摘要項目の順番が固定化され、各項目を辞書等に事前に登録しておく必要があるのに対し、勘定科目と関連する摘要類型を勘定科目毎に設定する事により、摘要項目の順番や内容が勘定科目毎に自由に設定する事ができる。 In addition, it is possible to improve the efficiency of the input by inputting account items and converting the summary information into a template (Example 2). In the example 2 described above, the order of summary items is fixed in advance, and it is necessary to register each item in a dictionary etc. in advance, while setting the summary type related to the account items for each account item The order and content of the summary items can be freely set for each account item.
また、「貸借科目」から摘要語句を推測している点についてですが、「貸借科目」に加えて
「部門」や「金額」等のパラメータも加味することでより精度の高い推測が可能となる。
例えば、同じ貸借科目でも、金額が高額な場合と低額な場合では入力する摘要の内容が異なってくるため、より的確な推測が可能となる。
In addition, in addition to the "lending items", parameters such as "division" and "amount" can be taken into account in addition to the "lending items". .
For example, even in the case of the same loan item, when the amount of money is high and when it is low, the contents of the abstract to be input are different, so that more accurate estimation is possible.
また、推測結果として「摘要語句」単位で一覧表示しているが、変形例として、例えば「電車代 立替精算 山田太郎」のように「摘要文章」として推測結果を表示することで、1回の選択処理で摘要入力が完了できる。従ってより入力作業を簡略化できる。 In addition, although a list is displayed as “estimated word” as an estimation result, as a modification, for example, by displaying an estimation result as “summary sentence” as in “Train replacement change settlement Yamada Taro”, You can complete the payroll entry in the selection process. Therefore, the input work can be further simplified.
また、仕訳の摘要は本来、何も記載しなくても問題ない。ただし、消費税の課税事業者は「帳簿及び請求書」の保存の必要がある。この「帳簿」は仕訳の摘要に該当し、要件を満たす摘要を記載する必要がある。そこで、摘要語句を消費税の記載要件でグループ化し取引の内容から消費税の記載要件を満たす摘要を自動で生成することでより入力作業を簡略化できる。 In addition, there is no problem even if you mention nothing in the abstract of the journal. However, taxation companies of consumption tax are required to keep "book and bill". This "book" corresponds to the summary of the journal, and it is necessary to describe the summary which meets the requirements. Therefore, the input operation can be further simplified by grouping the summary terms by the description requirements of the consumption tax and automatically generating the summary satisfying the description requirements of the consumption tax from the contents of the transaction.
また、抽出した単語(キーワード)に予め設定した要素(「取引内容等を示すカテゴリ」、「取引状況を示す項目」、「貸借」、「課税区分コード」や「税率コード」等の取引構成パラメータ)の評価値(キー)を元にクラスタリング(=語群を分類)し、各要素からそれぞれ最適な単語を抽出することで、法律上要請される要件を満たす漏れのない摘要を形成することができる。なお、「語群」とは、いくつかの語を集めたもの、すなわち所定のキーに基づく摘要情報(自然な文章も含む)を構成する「摘要語句」(キーワード)または「摘要文章」(それらの組み合わせ)の集合体をいう。 In addition, elements configured in advance to the extracted words (keywords) (categories indicating the contents of transactions, etc., "items indicating transaction status", "lending", "taxation classification code", "tax rate code", etc.) By clustering (= classifying word groups) based on the evaluation value (key) of) and extracting an optimal word from each element, it is possible to form a leak-free summary that meets legally required requirements it can. In addition, "word group" is a collection of several words, that is, "summary words" (keywords) or "summary sentences" that constitute summary information (including natural sentences) based on a predetermined key. A combination of
また、従前の仕訳の金額と摘要(摘要語句、摘要文章、摘要情報の全てを含む)の組み合わせのセット(科目摘要パターンテーブル)を用意しておくことで、摘要+金額のデータセット(科目摘要パターンテーブル)を参照し、仕訳データの「金額」と科目摘要パターンテーブルの「金額」である「ユーザーが設定した金額」を比較して大小を決めることで精度の高い絞り込みを行うことができる。 Also, by preparing a set (subject summary pattern table) of the combination of the amount of the previous journal and the summary (including the summary terms, summary sentences, summary information), the data set of the summary + total price (category summary) High-precision narrowing can be performed by comparing “the amount of money” of the journal data with “the amount of money set by the user” which is the “amount of money” of the item summary pattern table with reference to the pattern table) to determine the size.
また、従前の仕訳の金額と摘要の組み合わせのセット(科目摘要パターンテーブル)を用意しておくことで、摘要+金額のデータセット(科目摘要パターンテーブル)を参照し、
仕訳データの「金額」と科目摘要パターンテーブルの「比率」であるユーザーが設定した売上高の比を比較して大小を決めることで精度の高い絞り込みを行うことができる。売上高の比は売上高の総額を求めた上で、各仕訳データに売上高の比(仕訳の金額と売上高の総額の比)を求める。
In addition, by preparing a set of combinations of the amount of the previous journal and the description (subject summary pattern table), refer to the data set of the summary + amount (subject summary pattern table),
High-precision narrowing can be performed by comparing the ratio of “amount” in the journal data with the ratio of sales set by the user, which is “ratio” in the item summary pattern table, to determine the size. The ratio of sales is obtained by calculating the total sales, and then the ratio of sales (the ratio between the amount of sales and the total sales) is calculated for each journal data.
以下、本発明を実施するための実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。 Hereinafter, embodiments for carrying out the present invention will be described with reference to the drawings. In addition, since the component which attached the same code in embodiment performs the same operation | movement, description for the second time may be abbreviate | omitted.
<会計処理システム100の全体構成>
図1は、本実施形態に係る会計処理システム100の全体構成を示す図である。
図2は、本実施形態に係る会計処理装置1の機能ブロックを示す図である。
<Overall Configuration of Accounting System 100>
FIG. 1 is a diagram showing an overall configuration of an accounting processing system 100 according to the present embodiment.
FIG. 2 is a diagram showing functional blocks of the accounting processing device 1 according to the present embodiment.
図1に示す会計処理システム100は、主に会計データ保存や計算処理を行なうサーバ装置1aと処理を行なうためのデータ入力および指示を行なう端末1bとがネットワークで接続され、協働して会計処理を行なうシステム構成となっている。また、顧問先から依頼を受けた会計事務所の会計処理装置1が、各種の業務用アプリケーションプログラム(以下、アプリケーションプログラムのことを、「プログラム」ともいう。)を実行して会計処理を行うシステムである。 In the accounting processing system 100 shown in FIG. 1, a server apparatus 1a that mainly stores accounting data and calculation processing is connected to a terminal 1b that inputs data and performs instructions for processing, and cooperates to perform accounting processing. System configuration. Also, a system in which the accounting processing apparatus 1 of an accounting office that receives a request from an adviser executes accounting processing by executing various business application programs (hereinafter, application programs are also referred to as “programs”). It is.
会計処理システム100は、例えば、サーバ1aと、複数台の端末1bとにより構成される。サーバ1aは、端末1bから受信した操作データに基づいて処理を行う。複数台の端末1bは、例えば、税理士や公認会計士である先生やベテラン職員である番頭等の会計事務所で業務を行なう業務処理担当者(以下、「担当者」や会計事務所だと「職員」、顧問先(会計事務所と顧問契約を結んだ企業)だと「社員」ともいう。)が操作する端末である。なお、会計事務所で説明しているが、企業内の経理や会計処理を行なう部署でもよい。 The accounting processing system 100 includes, for example, a server 1a and a plurality of terminals 1b. The server 1a performs processing based on the operation data received from the terminal 1b. For example, a plurality of terminals 1b may be staff members in charge of working in an accounting office such as a tax accountant or a certified public accountant teacher or a veteran staff member who is a staff member (hereinafter referred to as “person in charge” or "If you are an adviser (a company that has an advisory contract with an accounting firm), this is a terminal operated by" employee. " Although the accounting office explains this, it may be a department that performs accounting and accounting within a company.
また、図1では、会計処理システム100を、サーバ1aと、端末1bとからなるものとして説明しているが、これは、一例である。例えば、会計事務所内のサーバと端末をネットワークで接続したシステムや会計事務所と顧問先間の会計処理システムや本社営業所間の会計処理システムや本社支社間の会計処理システムや本支店間の会計処理システムであってもよい。 Further, in FIG. 1, the accounting system 100 is described as including the server 1a and the terminal 1b, but this is an example. For example, a system in which a server in the accounting office and a terminal are connected by a network, an accounting system between the accounting office and the adviser, an accounting system between the head office sales office, an accounting system between the head office branch offices, and an accounting between main branches It may be a processing system.
会計処理装置1は、例えば、会計事務所に設けられ、各種会計処理を行う装置であり、サーバ1aと、端末1b等の1装置(単体機)が該当する。会計処理装置1は、各種の会計処理に対応する複数の業務処理を行う。また、会計処理装置1は、例えば、1台のスタンドアロン(単体機)のコンピュータ(PC)で構成されていてもよい。また、会計処理装置1は、複数台のPCによって構成されたワークステーション(WS)であってもよい。このように、装置構成は、単体機として処理してもよいし、サーバ装置1aと端末1bをネットワークで接続されたシステムの構成として実現してもよい。 The accounting apparatus 1 is, for example, an apparatus provided in an accounting office and performing various accounting processes, and corresponds to one server (a single machine) such as the server 1a and the terminal 1b. The accounting apparatus 1 performs a plurality of business processes corresponding to various accounting processes. Further, the accounting processing apparatus 1 may be configured by, for example, one stand-alone (single unit) computer (PC). Further, the accounting processing device 1 may be a workstation (WS) configured by a plurality of PCs. As described above, the device configuration may be processed as a single unit, or may be realized as a configuration of a system in which the server device 1a and the terminal 1b are connected by a network.
また、会計処理装置1は、会計事務所ではなく、顧問先企業内にあったり、業務委託等のサービスを行っている企業内であったり、クラウドサービスであってもよい。例えば、端末1bは、必ずしも会計事務所内に設けられる必要はなく、外出先や自宅勤務の職員の端末や、外注先の職員の端末も含まれる。また、会計処理装置1は携帯電話、タブレット等の携帯端末やデジタルカメラやスキャナ等であってもよい。 Further, the accounting apparatus 1 may not be an accounting office, but may be in an adviser company, in a company providing services such as business consignment, or may be a cloud service. For example, the terminal 1b does not necessarily have to be provided in the accounting office, and includes terminals of staff members who go outside or work at home, and terminals of staff members who are outsourced. Further, the accounting processing device 1 may be a portable terminal such as a mobile phone or a tablet, a digital camera, a scanner or the like.
さらに、その他、会計処理装置1は、サーバ装置のみ、あるいは複数のサーバ装置で構成されていてもよく、会計事務所のサーバ装置である場合の他、複数の企業(の従業員)の会計ファイルを預かって管理するサービスを行うIDC(インターネットデータセンター)のサーバ装置でもよい。 Furthermore, in addition to this, the accounting processing apparatus 1 may be configured of only a server apparatus or a plurality of server apparatuses, and in addition to the case where it is a server apparatus of an accounting office, accounting files of (company employees) of a plurality of companies It may be a server device of an IDC (Internet data center) that performs a service to deposit and manage the service.
さらに、会計処理装置1は、実体が仮想化された仮想マシンやクラウドであってもよい。
さらにまた、企業の本社等が各部門や各支店(の従業員)等を対象に財務管理を行う場合には、会計処理装置1は、企業内のサーバ装置であってもよい。
会計処理装置1は、本発明の処理を専用的に行う装置であってもよいし、会計処理を行う装置が、様々な機能のうちの1つとして、会計処理装置1の機能を有してもよい。
Furthermore, the accounting processing device 1 may be a virtual machine or cloud in which the entity is virtualized.
Furthermore, in the case where the head office or the like of a company performs financial management for each department or each branch office (employee), the accounting processing apparatus 1 may be a server apparatus within the company.
The accounting processing device 1 may be a device that exclusively performs the processing of the present invention, or a device that performs accounting processing has the function of the accounting processing device 1 as one of various functions. It is also good.
また会計処理装置1は、例えば、顧問先に設けられ、顧問先のレシートや領収書等の伝票(原始証憑)を読み取って、伝票画像を生成する装置のように使用してもよい。伝票(原始証憑)は、例えば、顧問先から郵送によって、又は、顧問先の担当者が持参することによって、会計事務所に届けられたものである。なお、本支店間等で行う場合は、会計処理装置1が本店内又は本社経理部内及び支店内又は各拠点の営業所内や支社内の両方の場所にあればよい。 Further, the accounting processing apparatus 1 may be used, for example, as an apparatus which is provided at an adviser and reads a slip (primitive voucher) such as a receipt or a receipt of the adviser and generates a slip image. The slips (primitive vouchers) are, for example, those delivered to the accounting firm by mail from the adviser party or by bringing them by the adviser person. In the case of carrying out between the main branches and the like, it is sufficient that the accounting processing device 1 be located in the main office, in the head office accounting department, in the branch, in the sales office of each base or both in the branch.
上述の実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムで実現され得る。なお、上記プログラムにおいて、情報を送信する送信や、情報を受信する受信などでは、ハードウェアによって行われる処理、例えば、送信におけるモデムやインターフェースカードなどで行われる処理(ハードウェアでしか行われない処理)は含まれない。 The embodiments described above can be implemented with computer hardware and computer programs executed thereon. In the above program, processing to be performed by hardware in transmission to transmit information, reception to receive information, etc. (for example, processing to be performed by modem or interface card in transmission (processing to be performed only by hardware) ) Is not included.
また、上記プログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。
また、上記各実施の形態において、一の装置に存在する2以上の通信手段(端末情報送信部、端末情報受信部など)は、物理的に一の媒体で実現されても良いことは言うまでもない。会計処理装置1は単体機として処理してもよいし、会計処理装置1を使用するサーバ装置1aと会計処理装置1を使用する端末1bをネットワークで接続された会計処理システム100として実現してもよい。
Moreover, the computer that executes the program may be singular or plural. That is, centralized processing may be performed, or distributed processing may be performed.
In each of the above embodiments, it goes without saying that two or more communication means (terminal information transmitting unit, terminal information receiving unit, etc.) existing in one device may be physically realized by one medium. . The accounting processing apparatus 1 may process as a single unit, or even if the server apparatus 1a using the accounting processing apparatus 1 and the terminal 1b using the accounting processing apparatus 1 are realized as an accounting processing system 100 connected via a network Good.
また、上記各実施の形態において、各処理(各機能)は、単一の装置(システム)によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。
本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。また、これはあくまでも一例であって、本発明の技術的範囲はこれに限られるものではない。
In each of the above embodiments, each process (each function) may be realized by centralized processing by a single device (system), or realized by distributed processing by a plurality of devices. It may be done.
It goes without saying that the present invention is not limited to the above embodiments, and various modifications are possible, which are also included in the scope of the present invention. Also, this is merely an example, and the technical scope of the present invention is not limited to this.
図2は、本実施の形態における会計処理装置1のブロック図である。
<会計処理装置1>
会計処理装置1は、記憶部30、制御部10を備える。
図2に示すように、会計処理装置1は、制御部10と、記憶部30と、入力部45と、表示部を46と、通信部49とを備える。図1の会計処理装置1の構成によれば、サーバ装置1aは、制御部10と、記憶部30と、通信部49とに相当し、端末1bは、入力部45と、表示部46とに相当する。
FIG. 2 is a block diagram of the accounting processing device 1 in the present embodiment.
<Accounting processor 1>
The accounting apparatus 1 includes a storage unit 30 and a control unit 10.
As shown in FIG. 2, the accounting apparatus 1 includes a control unit 10, a storage unit 30, an input unit 45, a display unit 46, and a communication unit 49. According to the configuration of the accounting processing apparatus 1 of FIG. 1, the server device 1a corresponds to the control unit 10, the storage unit 30, and the communication unit 49, and the terminal 1b includes the input unit 45 and the display unit 46. Equivalent to.
制御部10は、各種の会計処理に対応する複数の業務処理におけるプログラムを実行し、データ更新等のデータに関する処理や管理等を行なう。
また、制御部10は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。制御部10の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。
The control unit 10 executes programs in a plurality of business processes corresponding to various accounting processes, and performs processes, management, and the like regarding data such as data update.
Also, the control unit 10 can be usually realized by an MPU, a memory or the like. The processing procedure of the control unit 10 is usually realized by software, and the software is stored in a storage medium such as a ROM. However, it may be realized by hardware (a dedicated circuit).
また、制御部10は、会計処理装置1の全体を制御するCPU(中央処理装置)である。制御部10は、記憶部30に記憶されているOS(オペレーティングシステム)やアプリケーションプログラムを適宜読み出して実行することにより、上述したハードウェアと協働し、各種機能を実行する。
また、制御部10は、データ更新等のデータ管理を行なう管理部(図示せず)、データ比較等のデータ処理を行なう処理部(図示せず)とを備える。
Further, the control unit 10 is a CPU (central processing unit) that controls the entire accounting processing apparatus 1. The control unit 10 appropriately reads and executes an OS (Operating System) and an application program stored in the storage unit 30 to cooperate with the above-described hardware to execute various functions.
The control unit 10 also includes a management unit (not shown) that performs data management such as data update and a processing unit (not shown) that performs data processing such as data comparison.
記憶部30は、通常、MPUやメモリ等から実現され得る。記憶部30の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはROM等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア(専用回路)で実現しても良い。
また、記憶部30は、制御部10が各種の処理を実行するために必要なプログラム、データ等を記憶するためのハードディスク、半導体メモリ素子等の記憶領域である。
記憶部30は、プログラム記憶部(図示せず)と、取引先DB(図示せず)と、会社DB31と、仕訳データDB32と、科目摘要テーブル33と、摘要類型テーブル34と、科目摘要パターンテーブル35と、キーワード辞書36とを備える。
The storage unit 30 can be usually realized by an MPU, a memory or the like. Typically, the processing procedure of the storage unit 30 is realized by software, and the software is stored in a storage medium such as a ROM. However, it may be realized by hardware (a dedicated circuit).
The storage unit 30 is a storage area such as a hard disk or a semiconductor memory device for storing programs, data and the like necessary for the control unit 10 to execute various processes.
The storage unit 30 includes a program storage unit (not shown), a customer DB (not shown), a company DB 31, a journal data DB 32, a subject summary table 33, a summary type table 34, and a subject summary pattern table 35 and a keyword dictionary 36.
プログラム記憶部は、各種プログラムを記憶する記憶領域である。プログラム記憶部は、会計処理等を行う等の各種機能を実行するためのアプリケーションプログラムを記憶している。取引先DBは会社DBの会社の取引先の情報を記憶したデータベースである。取引先DBは、取引先を識別する識別情報である取引先IDに対応付けて業種、どの会社の取引先を示す会社ID、取引先名、住所、店舗名の他、電話番号、企業ロゴ、取引担当者等の取引先に関するデータを記憶する。これらの取引先のデータは売上、仕入、売掛金、買掛金等の相手先として利用される。 The program storage unit is a storage area for storing various programs. The program storage unit stores an application program for executing various functions such as accounting. The correspondent DB is a database storing information on the correspondent of the company of the company DB. The supplier DB is associated with a supplier ID, which is identification information for identifying a supplier, and indicates a business type, a company ID indicating a supplier of which company, a supplier name, an address, a store name, a telephone number, a company logo, Store data on trading partners and other business partners. The data of these business partners are used as sales, purchase, accounts receivable, accounts payable etc. counterparts.
アプリケーションプログラムとして1つのプログラムによって上述した制御部10の各種機能を実行して記載したが、機能ごとに細分化した複数のプログラムとして上述した制御部10の各種機能を実行してもよい。 Although the various functions of the control unit 10 described above are executed and described by one program as an application program, the various functions of the control unit 10 described above may be executed as a plurality of programs subdivided for each function.
図3に示す会社DB31は、会社コードをキーに、会計処理の対象となる会社情報を記憶する。会社DB31は、会社コードと、組織コードと、部門コードと、会社名と、組織名と、部門名と、種類と、年度と、住所と、組織長と、区分と、登録場所と、担当者とを対応付けて記憶している。会計事務所がこの会計処理装置1を複数の顧問先に対して使用する場合の他、企業が本支店間(図示せず)や本社支社間(図示せず)や本社と各拠点の営業所間で使用する場合(図示せず)にも対応している。 The company DB 31 illustrated in FIG. 3 stores company information to be subjected to accounting processing, using a company code as a key. Company DB31 company code, organization code, department code, company name, company name, department name, department name, type, year, address, department head, division, registered place, person in charge And are stored in association with each other. In addition to the case where the accounting office uses the accounting processing apparatus 1 for a plurality of advisers, the company operates between branch offices (not shown) and head office branches (not shown) and sales offices of the head office and each base. It corresponds to the case of using between (not shown).
図3に示す会社DB31では、会社コードは、顧問先を識別する識別情報であり、組織店コードその企業の本支店や本社支社であり、部門コードは所属部署を識別する識別情報である。業種は製造業や小売業等のその企業の事業の種類である。会社名はその企業(例:ABC工業等)の名称であり、組織名は本社や支社や営業所等のその企業の拠点(例:○島支社等)の名称であり、部門名は経理部や営業等の部署の名称である。種類は会計や税務や経理等の業務の種類である。住所はその企業の組織の住所である。組織長は本社であれば代表者(例:ABC工業なら○山×男)等のその企業の組織の長の名称である。区分は法人や個人等の区分である。登録場所は会社毎の仕訳データ等の業務データの保存先である。担当者は会計処理等の業務の担当者である。 In the company DB 31 shown in FIG. 3, the company code is identification information for identifying an adviser, the organization store code is the main branch or head office branch office of the company, and the department code is identification information for identifying the department to which it belongs. The type of business is the type of business of the company, such as manufacturing or retail. The company name is the name of the company (eg ABC industry etc.), the organization name is the name of the company's base such as the head office, branch office or sales office (eg. Island branch office etc.) and the department name is the accounting department It is the name of the department such as or sales. The type is the type of business such as accounting, tax and accounting. The address is the address of the organization of the company. The head of organization is the name of the head of the organization of the company, such as a representative (for example, in the case of ABC Industrial Co., Ltd. ○ mountain × man) at the head office. Division is division of corporation or individual. The registration location is a storage location of business data such as journal data for each company. The person in charge is the person in charge of operations such as accounting.
会社DB31は、図3に記載の各項目の他、例えば、代表者名、企業ロゴ、DB登録日、事業形態、受任業務等を記憶してもよい。代表者名は、例えば、企業の親子関係の紐付けに用いてもよい。DB登録日は、顧問契約日や支店設置日が該当する。事業形態は、法人事業であるか、個人事業であるか、単なる個人であるか等である。受任業務は、会計業務(月次監査、決算等)、税務(法人税申告、青色申告等)である。 The company DB 31 may store, for example, a representative name, a company logo, a DB registration date, a business form, a receiving business, etc., in addition to the respective items described in FIG. The representative name may be used, for example, for linking parent-child relationships of companies. The DB registration date corresponds to the adviser contract date and the branch establishment date. The business form is whether it is a corporation business, an individual business, or a mere individual. The duties of accounting are accounting services (monthly audit, settlement of accounts, etc.) and taxation (income tax declaration, blue declaration, etc.).
仕訳データDB32は、仕訳データを識別する仕訳IDをキーにして、仕訳データを記憶するデータベースである。
仕訳データDB32は、仕訳データを識別する仕訳IDに対応付けて、仕訳データと、伝票画像受付部11が受け付けた伝票画像を識別する伝票IDとを記憶する。また、仕訳データDB32に記憶された仕訳データは、編集画面を用いて入力及び編集がされることにより、更新することができる。
The journal data DB 32 is a database that stores journal data using a journal ID for identifying journal data as a key.
The journal data DB 32 stores journal data and a slip ID for identifying a slip image received by the slip image receiving unit 11 in association with a journal ID identifying the journal data. Further, the journal data stored in the journal data DB 32 can be updated by inputting and editing using the editing screen.
図4に示す仕訳データDB32は、仕訳IDと、会社コードと、組織コードと、部門コードと、日付と、借方科目(借方勘定科目)と、貸方科目(貸方勘定科目)と、課税区分コードと、税率コードと、取引区分と、金額と、消費税額と、摘要と、伝票IDと、伝票分類と、伝票内容とを対応付けて記憶している。ここで、日付は、仕訳データの発生日付であり、伝票画像に含まれる日付と同じである。消費税においては課税仕入れを行った年月日またはまとめ期間である。課税区分コードは消費税が課税か、非課税か、不課税か、課税対象外かを示す。なお、課税に関するコードは消費税の取引内容に応じてコードを明細化してもよい。 The journal data DB 32 shown in FIG. 4 includes journal ID, company code, organization code, department code, date, debit item (debit account item), credit item (credit item item), taxation division code, The tax rate code, the transaction classification, the amount, the consumption tax amount, the summary, the slip ID, the slip classification, and the slip content are associated with each other and stored. Here, the date is the date of occurrence of the journal data, and is the same as the date included in the slip image. In the case of consumption tax, it is the date when taxable purchases were made or the combined period. The taxation classification code indicates whether the consumption tax is taxable, tax free, tax free, or not taxable. In addition, the code relating to taxation may be specified in accordance with the transaction details of the consumption tax.
税率コードは消費税の税率を示す。消費税は同じ勘定科目であっても、取引内容で税率(標準税率又は軽減税率)が異なる。軽減税率は定期刊行物、食料品に適用されるが、イートインであれば標準税率、テイクアウトであれば軽減税率と判断が分かれるため、税率コードを元に軽減税率か標準税率かを自動判定して各仕訳の消費税を計算する。例えば、軽減税率8%なら「8」、標準税率10%なら「10」を税率として消費税が計算され、取引区分は税込か、税抜かを示し、後述する金額と消費税額との関係を示す。 The tax rate code indicates the consumption tax rate. Consumption tax differs in tax rate (standard tax rate or reduced tax rate) in transaction content even if it is the same account item. The reduced tax rate applies to periodicals and foodstuffs, but if it is an eat-in, it is judged as a standard tax rate, and if it is a take-out it is judged as a reduced tax rate. Calculate the consumption tax for each journal entry. For example, if the reduced tax rate is 8%, the consumption tax is calculated as a tax rate of “8”, and if the standard tax rate is 10%, “10”, the transaction classification indicates whether tax is included or excluded, and the relationship between the amount described below and the consumption tax amount is shown. .
また、金額は取引における支払対価の額であり、単一仕訳の借方金額や貸方金額である。単一仕訳の場合は借方金額と貸方金額を同じ金額になるからである。また、借方金額と貸方金額が異なる複合仕訳を作成できるよう借方金額、貸方金額に項目を分けて記憶してもよい。例えば、取引区分が税込の場合は、金額に消費税額が含まれるので、仕訳データ(仕訳IDの値が「J001」の場合)の金額(の値「1,080」)は取引金額(の値「1,000」)に消費税額(の値「80」)が含まれる。また、取引区分が税抜の場合は、金額に消費税額が含まれないので、仕訳データ(仕訳IDの値が「J003」の場合)の金額(の値「1,000」)は取引金額のみで消費税額(の値「80」)が含まれない。 Also, the amount is the amount of payment consideration in the transaction, and is a single journal debit amount or credit amount. In the case of a single journal entry, the debit amount and the credit amount will be the same amount. In addition, items may be divided and stored in the debit amount and the credit amount so that a compound journal in which the debit amount and the credit amount differ can be created. For example, if the transaction classification is tax, the consumption tax amount is included in the amount, so the amount (value "1,080") of the journal data (if the value of the journal ID is "J001") is the amount of the transaction amount “1,000”) includes the consumption tax amount (of “80”). In addition, if the transaction classification is excluding tax, the consumption tax amount is not included in the amount, so the amount (value “1,000”) of the journal data (if the value of the journal ID is “J003”) is only the transaction amount Does not include the consumption tax amount (of the value "80").
消費税額は消費税の金額であり、課税区分コード(の値「課税」)と税率コード(の値「標準税率」又は「軽減税率」)を元に設定された税率(8%や10%等)を元に消費税を計算し、取引区分の税込、税抜の設定内容(金額に消費税額を加算するかどうか)を考慮して消費税額に金額をセットする。なお、課税区分コードの値が「課税対象外」の場合は税率コードの値が「なし」となり、消費税額の値は「0」になる。 The consumption tax amount is the amount of consumption tax, and the tax rate (8%, 10%, etc.) set based on the tax classification code (the value of "tax") and the tax code (of the value "standard tax" or "reduce tax rate") Calculate the consumption tax based on), and set the consumption tax amount in consideration of the tax-exclusive and tax-exclusion setting contents (whether or not the consumption tax amount is added to the amount) of the transaction classification. In addition, when the value of the taxation classification code is "not taxable", the value of the tax rate code is "none" and the value of the consumption tax amount is "0".
摘要は、取引の相手方の氏名、名称や資産または役務の提供の内容等の取引内容であり、勘定科目に対する補足内容である。仕訳の摘要は本来、何も記載しなくてもよいが、消費税の課税事業者は仕訳の摘要に消費税の記載要件を記載する必要がある。そのため、摘要語句(キーワード)を消費税の記載要件(消費税仕訳における所定の語群)でグループ(分類)化し、取引の内容から消費税の記載要件を満たす摘要を自動で生成することで、入力の負担を軽減でき、適切な摘要を簡単に生成することができる。所定の語群は消費税の記載要件以外の取引構成パラメータでもよい。 The introductory notes are the contents of the transaction such as the name of the other party of the transaction, the name, and the contents of the asset or service, and are supplementary contents to the account. Although the abstract of the journal does not have to be described in itself, the taxation company of the consumption tax needs to describe the description requirements of the consumption tax in the summary of the journal. Therefore, the summary terms (keywords) are grouped (classified) according to the description requirement of the consumption tax (predetermined word group in the consumption tax journal), and the summary of the consumption tax is automatically generated from the contents of the transaction. The burden of input can be reduced, and an appropriate abstract can be easily generated. The predetermined word group may be a transaction configuration parameter other than the description requirement of the consumption tax.
伝票分類は伝票画像がレシート、領収書等である伝票(原始証憑)の分類である。伝票内容は伝票画像からOCR等を利用した文字認識処理に取得したテキスト情報の内容である。詳細は後述するが、このテキスト情報は摘要情報を自動作成するのに利用される。 The slip classification is classification of slips (primitive vouchers) whose slip images are receipts, receipts, and the like. The slip content is the content of the text information acquired from the slip image in character recognition processing using an OCR or the like. Although the details will be described later, this text information is used to automatically create summary information.
図5に示す科目摘要テーブル33は勘定科目とその貸借(借方、貸方)と摘要類型の関連付けを示す図である。勘定科目と貸借(借方、貸方)と摘要類型を対応付けて記憶している。
また、摘要類型は取引内容や取引状況を取引カテゴリ毎に分類したものである。また、摘要類型と入力された勘定科目と関連付けて登録する科目摘要テーブルである。図5に記載の各項目の他、例えば、使用回数等の優先順位による重みづけ等を行なう項目を記憶してもよい。重みづけを行なうことでよく使われる勘定科目と関連する摘要類型を優先順位の高い順に表示させ担当者に選択させるようにしてもよいし、使用回数の多い摘要類型を学習しフィードバックを行なうことにより会社毎や年月毎に最適な摘要類型テーブルを作成することができる。
The item summary table 33 shown in FIG. 5 is a diagram showing the association of account items, their balance (debit, credit), and summary type. Account items, balances (debit, credit) and payback types are stored in association.
In addition, the summary type is the classification of the transaction content and the transaction situation for each transaction category. Also, it is a subject summary table that is registered in association with the account type that has been entered and the summary type. In addition to the items described in FIG. 5, for example, items to be weighted by priority such as the number of times of use may be stored. Weighting may be used to display frequently used accounts and related summary types in descending order of priority, and may be selected by the person in charge, or by learning summary types with many usages and performing feedback. It is possible to create an optimal summary type table for each company and each year.
また、摘要類型は勘定科目とその貸借と勘定科目に関連する取引カテゴリの組み合わせにより、現金の借方の場合は売上、売掛、物品購入、その他入金、預金のような現金の勘定科目が借方に仕訳される取引カテゴリが記憶されている。同様に現金の貸方の場合は飲食、交通、物品購入、公共料金・税金、仕入、買掛、未払、その他支払、預金のような現金の勘定科目が貸方に仕訳される取引カテゴリが記憶されている。預金については現金の借方、貸方両方存在するが、現金の借方の場合の預金は預金から引き出しであり、現金の貸方の場合の預金は預金への預け入れである。摘要類型を利用することにより、勘定科目をキーに勘定科目と関連する取引カテゴリを絞り込むことができる。 In addition, in the case of cash debit, cash account items such as sales, accounts receivable, goods purchases, other deposits, deposits, etc. can be debited depending on the combination of the account item and its balance and transaction category related to the account item type. The transaction category to be journalized is stored. Similarly, in the case of a cash credit, transaction categories in which cash accounts such as food and drink, transportation, goods purchases, utilities, taxes, purchases, accounts payable, unpaid, other payments, deposits, etc. are credited are stored. ing. With respect to deposits, there are both cash debit and credit, but in the case of cash debit, deposits are withdrawals from deposits, and in the case of cash credits, deposits are deposits in deposits. By using the summary type, it is possible to narrow down the account category and related transaction categories using the account category as a key.
図6に示す摘要類型テーブル34は取引内容や取引状況の組み合わせを取引カテゴリ毎にまとめた摘要項目構成を示す図である。また、摘要項目とは取引内容や取引状況をキーワード毎に分解しカテゴリ毎にまとめたものである。また、摘要項目の組み合わせである摘要項目構成と摘要類型を関連付けて登録する摘要類型テーブルである。摘要類型テーブル34は摘要類型と、摘要項目構成の項目数と、摘要項目構成の各項目の内容を対応付けて記憶している。図6に記載の各項目の他、例えば、使用回数等の優先順位による重みづけ等を行なう項目を記憶してもよい。 A summary type table 34 shown in FIG. 6 is a diagram showing a summary of item configuration in which combinations of transaction content and transaction status are grouped for each transaction category. In addition, the summary items are the contents of transactions and the status of transactions broken down into keywords and grouped into categories. In addition, it is a summary type table that associates and registers a summary of the summary of the summary item, which is a combination of summary items, with a summary type. The summary type table 34 stores the summary type, the number of items in the summary of the item configuration, and the contents of the items in the summary of the configuration in association with one another. In addition to the items described in FIG. 6, for example, items to be weighted by priority such as the number of times of use may be stored.
重みづけを行なうことでよく使われる勘定科目と関連する摘要類型のうち、同じ摘要類型(例:交通)であっても摘要項目構成が異なる場合(「交通」−「交通/運賃/内容/支払先/訪問先/訪問理由」や「交通」−「交通/宿泊等/内容/支払先/宿泊先/訪問理由/課税区分コード/税率コード/金額」等)に優先順位の高い順に表示させ担当者に選択させるようにしてもよいし、使用回数の多い摘要類型を学習しフィードバックを行なうことにより会社毎や年月毎に勘定科目と関連する最適な摘要類型テーブルを作成することができる。年月毎に最適化することで最新の傾向を反映した会社毎の摘要類型テーブルを作成してもよい。 In the case where the item summary is different even if it is the same payment type (for example, transportation) among the account types that are often used by weighting, the same payment type (for example, transportation) ("Traffic"-"Transportation / Freight / Content / Payment" Display in the order of high priority in destination / visit destination / visit reason or “traffic”-“traffic / accommodation / content / payment destination / accommodation destination / visit reason / taxation classification code / tax code / amount” etc.) It is possible to make the person select it, and learn the most frequently used summary types and give feedback so that it is possible to create an optimal summary type table related to the account items for each company and each year and month. By optimizing for each year and month, a summary type table for each company may be created that reflects the latest trends.
図6では摘要項目構成が異なっても摘要類型で同じ名称(例:交通)を使用しているが、摘要項目構成が異なっている場合に異なる名称(例:交通1、交通2等)を用いてもよい。摘要類型テーブルで異なる名称(例:交通1、交通2等)を使用する場合は科目摘要テーブル33の摘要類型も異なる名称(例:交通1、交通2等)で記憶される。 In FIG. 6, the same name (e.g. traffic) is used in the explanation type even if the item summary is different, but different names (e.g. traffic 1, traffic 2 etc.) are used when the item summary is different. May be When different names (e.g., traffic 1, traffic 2 etc.) are used in the payment type table, the payment types in the subject summary table 33 are also stored with different names (e.g. traffic 1, traffic 2 etc).
図7に示す科目摘要パターンテーブル35は摘要語句の組み合わせを定型化した摘要パターンと勘定科目の組み合わせの関連付けを示す図である。また、摘要パターンは摘要情報を構成する1以上の摘要語句の組み合わせである。また、摘要パターンと入力された勘定科目を関連付けて登録する科目摘要パターンテーブルである。科目摘要パターンテーブル35は借方科目と、貸方科目と、部門名と、金額と、比率と、対象と、課税区分コードと、税率コードと、標準偏差と、判定基準と、摘要パターンと、登録回数と、評価情報と、取引構成情報を対応付けて記憶している。 The subject summary pattern table 35 shown in FIG. 7 is a view showing association of a combination of a summary pattern and an account, in which combinations of summary terms are standardized. In addition, the summary pattern is a combination of one or more summary phrases that constitute summary information. In addition, it is a subject summary pattern table that registers the account pattern and the account pattern that has been input in association. The subject summary pattern table 35 is a debit category, a credit category, a department name, an amount, a ratio, an object, a taxation classification code, a tax rate code, a standard deviation, a judgment standard, a summary pattern, and the number of registrations. , Evaluation information, and transaction configuration information are stored in association with each other.
勘定科目(借方科目と貸方科目)に部門名、金額(金額と判断基準との組み合わせ)、比率(比率と対象と判断基準との組み合わせ)、課税区分コード、税率コード、標準偏差を組み合わせることでさらに摘要パターンを絞り込むことで精度の高い摘要語句の組み合わせを候補として表示することができる。絞り込みに全ての項目を使ってもよいし、「勘定科目(借方科目と貸方科目)」、「部門名と金額」や「勘定科目と部門名」のようにいくつかの項目(「部門名と金額」、「勘定科目と金額」、「勘定科目と対象と比率」、「勘定科目と課税区分コードと税率コード」や「勘定科目と標準偏差」等)の組み合わせでもよい。 By combining account name (debit items and credit items) with department name, amount (combination of amount and judgment criteria), ratio (combination of ratio, object and judgment criteria), tax classification code, tax code, standard deviation Furthermore, by narrowing down the payment pattern, it is possible to display a combination of payment phrases with high accuracy as a candidate. All items may be used for narrowing down, and some items (such as “Department Name and Amount” and “Account Name and Amount”) may be used (“Department Name and Amount Name”). A combination of “amount”, “account item and amount”, “account item and object and ratio”, “account item and tax classification code and tax rate code”, “account item and standard deviation”, etc. may be used.
借方科目(借方勘定科目)と貸方科目(貸方勘定科目)は図4に示す仕訳データDBの借方科目(借方勘定科目)と貸方科目(貸方勘定科目)である。部門名は図3に示す会社DBの部門名であり、同じ摘要の内容でも部門が異なる場合がある。金額は高額な場合と低額な場合では同じ勘定科目でも入力する摘要の内容が異なってくる場合があるので、各仕訳の金額と図7で設定された金額とを判定基準(判定基準が大のときは金額が高額、判定基準が小のときは金額が定額)に基づいて比較することで摘要パターンを絞り込むことができる。 Debit items (debit account items) and credit items (credit account items) are debit items (debit account items) and credit items (credit item items) of the journal data DB shown in FIG. The division names are division names of the company DB shown in FIG. 3, and the divisions may be different even if the contents of the same summary are described. As the amount of money may differ depending on whether it is high or low, the same account items may differ in the contents of the abstract, so the amount of each journal entry and the amount set in FIG. When the amount of money is large, the judgment pattern can be narrowed down by comparing based on a small judgment standard.
比率は基準となる対象の金額に対する各仕訳の金額の比率を求めて、求めた金額の比率と図7で設定された比率とを判定基準に基づいて比較することで摘要パターンを絞り込むことができる。課税区分コードと税率コードは図4に示す仕訳データDBの課税区分コードと税率コードである。標準偏差は全仕訳の金額に対する正規分布(平均値と標準偏差)を求め、求めた標準偏差と図7で設定された標準偏差とを判定基準に基づいて比較することで摘要パターンを絞り込むことができる。登録回数は担当者により摘要語句を選択して作成された摘要情報が科目パターンテーブルに登録された回数である。 The ratio can be narrowed down by calculating the ratio of the amount of each journal to the amount of money to be the basis, and comparing the ratio of the obtained amount with the ratio set in FIG. 7 based on the determination criteria. . The taxation classification code and the tax rate code are the taxation classification code and the tax rate code of the journal data DB shown in FIG. Standard deviation is to obtain a normal distribution (mean value and standard deviation) for the amount of money of all the journals, and narrow down the payment pattern by comparing the calculated standard deviation with the standard deviation set in FIG. 7 based on the judgment criteria. it can. The number of registrations is the number of times summary information created by selecting a summary phrase by the person in charge is registered in the subject pattern table.
評価情報は後述するクラスタリング(語群を分類)で使用する任意の取引カテゴリに属する複数の取引に対する複数の勘定科目を分類するための予め設定した要素である貸借、カテゴリ、項目、課税区分コードや税率コード等の取引構成パラメータ毎の評価値である。取引構成情報は後述するクラスタリングで使用するクラスタ単位の各摘要語句又は各摘要パターンの所属(所定の語群)を示し、各クラスタ(所定の語群)を構成するための取引構成パラメータ(クラスタリングのキー)の組み合わせから構成される。 The evaluation information is a preset element for classifying a plurality of account items for a plurality of transactions belonging to any transaction category used in clustering (classification of word groups) described later. It is an evaluation value for each transaction configuration parameter such as a tax rate code. The transaction configuration information indicates an affiliation (predetermined word group) of each disclaimer word or cluster of disclaimer patterns used in clustering to be described later, and a transaction configuration parameter (clustering of clustering for configuring each cluster (predetermined word group) It consists of a combination of keys.
図7に記載の各項目の他、例えば、使用回数等の優先順位による重みづけ等を行なう項目を記憶してもよい(変形摘要パターン例)。使用回数を追加する場合は摘要パターン(例:書籍代 − 雑誌A − コンビニE − 1冊)のうちよく使われる部分の摘要語句の組み合わせを摘要パターン1(例:書籍代 − 雑誌A)、それ以降の摘要語句の組み合わせを摘要パターン2(例:コンビニE − 1冊)とすることにより摘要パターン1の重みづけを登録回数で行い、摘要パターン2の重みづけを使用回数で行なう。なお、登録回数の多い摘要パターンを摘要情報で使用する取引内容を示した摘要文章候補として表示してもよい。 In addition to the items described in FIG. 7, for example, items to be weighted by priority such as the number of times of use may be stored (example of modified summary pattern). When adding the number of times of use, a combination of excerpts of commonly used parts of the excise pattern (eg: book fee-magazine A-convenience store E-1 book) is the disclaimer pattern 1 (eg: book fee-magazine A), By setting the combination of the following disclaimer phrases as the summary pattern 2 (eg, convenience store E-1 book), weighting of the summary pattern 1 is performed by the number of registrations, and weighting of the summary pattern 2 is performed by the number of usages. Note that a summary pattern having a large number of registrations may be displayed as a summary sentence candidate indicating the contents of the transaction used in the summary information.
摘要パターン1(例:書籍代 − 雑誌A)は同じだが摘要パターン2(例:D書店 − 1冊)が異なる場合は図7の場合だと摘要パターン(例:「書籍代 − 雑誌A − コンビニE − 1冊」、「書籍代 − 雑誌A − D書店 − 1冊」等)を検索することになるが、変形摘要パターン例だと、摘要パターン1(例:書籍代 − 雑誌A)を検索した上で、摘要パターン2(例:「コンビニE − 1冊」、「D書店 − 1冊」等)を検索することで、図7の場合に比べてよく使われる勘定科目の組み合わせと関連する摘要パターンを絞り込むことで摘要パターンの検索時間を減らせるので、摘要パターン1と摘要パターン2の組み合わせである摘要パターンから優先順位の高い順に表示される摘要語句候補の表示時間を短くさせることができ、選択された摘要パターン1と摘要パターン2の組み合わせを学習しフィードバックを行なうことにより会社毎や年月毎に最適な科目摘要パターンテーブルを作成することができる。さらに部門名、金額、比率、課税区分コード、税率コード、標準偏差やその組み合わせで絞り込むことで精度の高い絞り込みを行なうことができる。
年月毎に最適化することで最新の傾向を反映した会社毎の科目摘要パターンテーブルを作成してもよい。
If the payment pattern 1 (eg: Book fee-magazine A) is the same but the payment pattern 2 (eg: D bookstore-1 volume) is different, as in the case of Fig. 7, the payment pattern (eg: "Book fee-Magazine A-Convenience store" Search E-1 books, book books-magazines A-D bookstore-1 books, etc.), but if it is an example of a modified abstract pattern, search for abstracted pattern 1 (example: book charges-magazine A) Then, by searching for the explanation pattern 2 (eg, “Convenience store E-1 book”, “D bookstore 1 book”, etc.), it is related to the combination of commonly used account items as compared with the case of FIG. Since it is possible to reduce the search time of the summary pattern by narrowing down the summary pattern, it is possible to shorten the display time of the summary terms candidates displayed in the order of high priority from the summary pattern which is a combination of the summary pattern 1 and the summary pattern 2 , Selected By learning the combination of the abstract pattern 1 and the abstract pattern 2 and performing feedback, it is possible to create an optimal subject abstract pattern table for each company and each year. Further, by narrowing down by department name, amount, ratio, taxation classification code, tax rate code, standard deviation, or a combination thereof, highly accurate narrowing can be performed.
By optimizing for each year and month, it is possible to create a subject-summary pattern table for each company that reflects the latest tendency.
具体的には前記会社DBから選択した会社コードをキーとして前記仕訳データDBから一致する仕訳データの摘要情報に含まれる摘要語句を前記科目摘要パターンテーブルから抽出し、会社毎の科目摘要パターンテーブルを作成する。また、参照対象となる過去取引の発生時期が設定された参照設定(図示せず)を元に会計処理対象の取引の発生年月である対象年月を取得し、前記対象年月および前記参照設定に基づいて、参照対象となる過去取引の発生した年月日を限定するための参照期間を決定したうえで、当該参照期間をキーに前記仕訳データDBから一致する仕訳データの摘要情報に含まれる摘要語句を前記科目摘要パターンテーブルから抽出し、年月毎の科目摘要パターンテーブルを作成する。 Specifically, using the company code selected from the company DB as a key, the excise word and phrase included in the summary information of the matching journal data from the journal data DB is extracted from the subject summary pattern table, and the subject summary pattern table for each company is displayed. create. In addition, based on the reference setting (not shown) in which the occurrence time of the past transaction to be referred to is set, the target year which is the occurrence year of the transaction to be accounted for is acquired based on the reference setting (not shown). Based on the settings, a reference period for limiting the date of occurrence of the past transaction to be referenced is determined, and the reference period is used as a key and included in the summary information of the matching journal data from the journal data. The abstracted words and phrases are extracted from the subject summary pattern table, and a subject summary pattern table for each year is created.
図8に示すキーワード辞書36は過去に登録された仕訳データの摘要情報から摘要語句毎に分解し、取引先や人名等のカテゴリと対応付けた摘要の文字列(語句)であるキーワードと勘定科目の関連付けを示す図である。また、入力された勘定科目と関連する摘要語句に取引内容を示すカテゴリを関連付けたキーワードとして登録するキーワード辞書である。キーワード辞書36はキーワードと、勘定科目と、貸借と、カテゴリと、項目と、処理と、助詞と、課税区分コードと、税率コードと、出現回数と、選択回数を対応付けて記憶している。 The keyword dictionary 36 shown in FIG. 8 is a character string (word / phrase) of a disclaimer associated with a category such as a business partner or a person's name or the like from the summary information of the journal data registered in the past. It is a figure showing association of. In addition, it is a keyword dictionary registered as a keyword in which a category indicating the transaction content is associated with a summary phrase related to the input account item. The keyword dictionary 36 stores keywords, accounts, loans, categories, items, processes, particles, taxation classification codes, tax rate codes, the number of appearances, and the number of selections in association with one another.
勘定科目は複式簿記の仕訳や財務諸表等で用いる表示金額の名目を表すのに必要な分類項目の名称である。また、クラスタリングのキーとしても利用される。 The account item is the name of a classification item required to represent the name of the displayed amount used in double-entry bookkeeping and financial statements. It is also used as a clustering key.
貸借は借方と貸方を示し、勘定科目と組み合わせて使用する。また、クラスタリングのキーとしても利用される。 Lending indicates debit and credit, and is used in combination with accounts. It is also used as a clustering key.
カテゴリは取引先、人名、支払、商品等の取引内容や取引状況に基づく取引の区分や分類等を示す。また、キーワードと取引カテゴリの対応づけることにより、勘定科目(例:旅費交通費と給料手当て)と関連がないが同じカテゴリ(例:人名)にある場合に、摘要語句候補がない場合(例:過去に交通費の精算をしたことない社員を摘要語句候補として表示)等に同じカテゴリ(例:人名)のキーワード(例:給与を払っているので過去に交通費の精算をしたことない社員を候補として抽出できる)を優先して摘要語句候補として利用できる。また、クラスタリングのキーとしても利用される。 The category indicates a transaction content such as a business partner, a person's name, payment, a product, etc., and classification and classification of transactions based on the transaction status. In addition, if there is no candidate for a word or phrase that is not related to the account (for example, travel expenses and salary allowance) but is in the same category (for example, a person's name) by associating keywords with transaction categories (for example: Employees who have not paid for transportation expenses in the past are displayed as candidates for pay-in words, etc.) Keywords of the same category (example: person's name) (eg: employees who have paid salary so employees who have not paid for transportation expenses in the past Can be extracted as a candidate) and used as a summary word candidate. It is also used as a clustering key.
項目は現金、売上、仕入、交通、支払先、訪問先、訪問理由等の取引内容や取引状況に基づく取引の構成、種類や属性等を示す。また、項目は摘要類型テーブルの摘要項目構成の各項目の内容とキーワードが関連付けられており、摘要項目構成の項目に該当するキーワードを摘要語句候補として利用できる。また、クラスタリングのキーとしても利用される。 The items indicate the contents of transactions such as cash, sales, purchase, traffic, payee, visit destination, reason for visit, and the configuration, type, attributes, etc. of the transaction based on the transaction status. Further, the items are associated with the content of each item of the summary item configuration of the summary type table and the keyword, and the keyword corresponding to the summary item configuration item can be used as a summary word candidate. It is also used as a clustering key.
処理はキーワードと関連付けられた特定の処理を行なうことで、摘要語句候補に日付や金額を追加した語句(例:日付が11月24日、金額が50,000円、キーワードが「家賃」で処理が日付だと摘要語句候補は「11月家賃」、処理が金額だと摘要語句候補は「家賃50,000円」)を表示でき、新たにキーワード辞書に登録する場合に数字だけが異なるキーワードを登録しなくて済む(例:「11月家賃」、「12月家賃」、「10月家賃50,000円」のキーワードがあった場合に異なるキーワードであるため、通常は全部登録することになるが、「月家賃」で登録すれば「月家賃」、「家賃50,000円」の登録は2つで済むし、「家賃」とすれば登録は1つで済む)。 Processing is performed by performing specific processing associated with the keyword, such as adding a date or an amount to the abstracted word candidate (for example, date is November 24, the amount is 50,000 yen, and the keyword is "rent". If the date is a date, the abstract word candidate can display "November rent", and if the processing is an amount, the abstract word candidate can display a "50,000 yen rent"), and when registering in the keyword dictionary newly There is no need to register (eg: “November Rent”, “December Rent”, “October Rent 50,000 Yen” keywords are different keywords, so usually all will be registered) However, if you register with "Month Rent", you only need to register "Month Rent" and "Rent 50,000 yen" with only two registrations, and with "Rent" you only need to register with one).
助詞は摘要情報を作成する際に助詞を利用して文章整形処理を行うことで自然な文章の摘要情報を作成することできる。 As for the particles, when creating the summary information, it is possible to create summary information of natural sentences by performing the text shaping process using the particles.
課税区分コードおよび税率コードは図4に示す仕訳データDBの課税区分コードおよび税率コードである。また、クラスタリングのキーとしても利用される。 The taxation classification code and the tax rate code are the taxation classification code and the tax rate code of the journal data DB shown in FIG. It is also used as a clustering key.
図8に記載の各項目の他、例えば、助詞を使用するかしないかのフラグ等を記憶してもよい。出現回数はそのキーワードを摘要語句候補として表示した回数である。選択回数は摘要語句候補からそのキーワードを選択した回数である。出現回数や選択回数を利用した重みづけを行なうことでよく使われる勘定科目と関連する摘要類型を優先順位の高い順に表示させ担当者に選択させるようにしてもよいし、出現回数や選択回数の多い摘要類型を学習しフィードバックを行なうことにより会社毎や年月毎に最適なキーワード辞書を作成することができる。年月毎に最適化することで最新の傾向を反映した会社毎のキーワード辞書を作成してもよい。 In addition to the items described in FIG. 8, for example, a flag indicating whether or not to use a particle may be stored. The number of appearances is the number of times the keyword is displayed as a summary word candidate. The number of selections is the number of times the keyword has been selected from the abstract word candidates. By assigning weightings using the number of occurrences and the number of selections, it may be possible to have the person in charge select the account types and related payment types that are often used in descending order of priority, or By learning many types of abstracts and providing feedback, it is possible to create an optimal keyword dictionary for each company and each year. By optimizing for each year and month, a keyword dictionary for each company may be created that reflects the latest trends.
具体的には前記会社DBから選択した会社コードをキーとして前記仕訳データDBから一致する仕訳データの摘要情報に含まれる摘要語句を前記キーワード辞書から抽出し、会社毎のキーワード辞書を作成する。また、参照対象となる過去取引の発生時期が設定された参照設定(図示せず)を元に会計処理対象の取引の発生年月である対象年月を取得し、前記対象年月および前記参照設定に基づいて、参照対象となる過去取引の発生した年月日を限定するための参照期間を決定したうえで、当該参照期間をキーに前記仕訳データDBから一致する仕訳データの摘要情報に含まれる摘要語句を前記キーワード辞書から抽出し、年月毎のキーワード辞書を作成する。 Specifically, using the company code selected from the company DB as a key, the excise-phrase included in the summary information of the matching journal data from the journal data DB is extracted from the keyword dictionary to create a keyword dictionary for each company. In addition, based on the reference setting (not shown) in which the occurrence time of the past transaction to be referred to is set, the target year which is the occurrence year of the transaction to be accounted for is acquired based on the reference setting (not shown). Based on the settings, a reference period for limiting the date of occurrence of the past transaction to be referenced is determined, and the reference period is used as a key and included in the summary information of the matching journal data from the journal data. A summary phrase to be extracted is extracted from the keyword dictionary, and a year-by-year keyword dictionary is created.
図2の入力部45は、キーボードやマウス等の入力装置である。また、入力部45は、タッチパネルやペン入力であってもよい。また、入力部45は、音声入力するためのマイク等や画像入力のためのカメラ、スキャナ等の入力装置であってもよい。
表示部46は、LCD(液晶ディスプレイ)等で構成される表示装置である。
通信部49は、例えば、スキャナ等の伝票画像読み取り装置や、通信ネットワークを介して外部装置との間での通信を行うインタフェースである。
なお、本発明でいうコンピュータとは、制御部、記憶装置等を備えた情報処理装置をいい、会計処理装置1は、制御部10、記憶部30等を備えた情報処理装置であり、本発明のコンピュータの概念に含まれる。
The input unit 45 in FIG. 2 is an input device such as a keyboard and a mouse. Moreover, the input unit 45 may be a touch panel or a pen input. Further, the input unit 45 may be an input device such as a microphone for voice input, a camera for image input, a scanner or the like.
The display unit 46 is a display device configured of an LCD (Liquid Crystal Display) or the like.
The communication unit 49 is, for example, a slip image reading apparatus such as a scanner, or an interface that communicates with an external apparatus via a communication network.
The computer in the present invention is an information processing apparatus provided with a control unit, a storage device, etc., and the accounting processing apparatus 1 is an information processing apparatus provided with a control unit 10, a storage unit 30, etc. Included in the concept of computer.
<会計処理装置1の処理>
次に、会計処理装置1による処理について説明する。
図9は、本実施形態に係る会計処理装置1での処理を示すフローチャートである。
実施例1の処理をフローチャートで説明する。なお、実施例2、実施例3や各実施例の変形例等の別の記載例については、実施例1との差異のみを記載し、共通部分の記載は省略する。
<Processing of Accounting Processor 1>
Next, processing by the accounting processing device 1 will be described.
FIG. 9 is a flowchart showing processing in the accounting apparatus 1 according to the present embodiment.
The process of the first embodiment will be described with reference to a flowchart. In addition, about another description example of the modification of the Example 2, Example 3, or each Example, only a difference with Example 1 is described, and the description of a common part is abbreviate | omitted.
担当者(例:会計事務所の職員や経理部の社員等)が会計アプリを起動し、会計処理を行う会社(例:ABC工業)を選択し、会計処理年度(例:平成29年度)及び処理する年月(例:平成29年11月)を設定する。会社DBから選択された会社の決算年度等を含む会社情報を取得し、選択した会計処理年度の会計データの入力画面を表示する(ステップS(以下、単に「S」という。)101)。 A person in charge (for example, staff of accounting office or employee of accounting department) starts an accounting application and selects a company (for example, ABC industry) to carry out accounting processing, accounting fiscal year (for example: 2017) and Set the processing year (example: November 2017). The company information including the fiscal year of the selected company is acquired from the company DB, and the input screen of the accounting data of the selected accounting year is displayed (step S (hereinafter, simply referred to as "S") 101).
1つの取引について領収書やレシートを見ながら該当する取引で、日付(例:11月20日)、借方の勘定科目(例:交際費)、貸方の勘定科目(例:現金)、金額(例:8,000円)を入力する。なお、領収書やレシートについては、事前に電子化して、イメージを表示させて参照しながら入力するようにしてもよい(S102)。 The date (for example, November 20), the account item of the debit (for example, entertainment expenses), the account item of the credit (for example, cash), the amount (for example) : 8,000 yen). The receipt and the receipt may be digitized in advance, and an image may be displayed and input while referring to it (S102).
科目摘要パターンテーブルを参照して入力された勘定科目である借方科目(例:借方科目−交際費)と貸方科目(例:貸方科目−現金)をキーにして一致する摘要パターン(例:「タクシー代 − 立替精算 − ○田太郎」、「タクシー代 − 東□商事接待 − ×島三郎」、「慶弔費 − 東□商事様へ − ○田太郎」、「慶弔費 − △木商会様へ − ○田太郎」等)を取得する。なお、科目摘要パターンテーブルで絞り込みをして一致する摘要パターンが見つからない場合は、仕訳データDBを参照して勘定科目(例:借方科目−交際費、貸方科目−現金)で絞り込みを行い、一致した摘要情報から後述するキーワード辞書を参照して摘要パターンを作成する。 Descriptive items (for example, taxis) that match the debit items (for example, debit items-expenses) and the credit items (for example, credit items-cash), which are the account items entered with reference to the item summary pattern tableー ー 立 ○ ○ タ ク シ ー タ ク シ ー タ ク シ ー タ ク シ ー タ ク シ ー タ ク シ ー タ ク シ ー タ ク シ ー タ ク シ ー タ ク シ ー 島 To へ □ 弔 To 弔 □ To へ 木 To へ 商 To 商- "Taro Taro" etc.). If no match pattern is found by narrowing down in the subject summary pattern table, the journal data DB is referenced to narrow down by the account item (eg, debit item-related expenses, credit item-cash) and match Based on the summary information described above, a summary pattern is created with reference to a keyword dictionary to be described later.
また、同じ摘要内容で部門名が異なる場合は部門名でさらに絞り込むことで精度の高い摘要パターンを取得することができる。例えば、勘定科目(例:借方科目−交際費、貸方科目−現金)で絞り込んだ場合、摘要パターン3(「タクシー代 − 立替精算」、部門名 − 営業)と摘要パターン4(「タクシー代 − 立替精算」、部門名 − 総務)が抽出されるため、部門名を「総務」としてさらに絞り込むことで摘要パターン4を抽出することができる。 In addition, when the department names are different in the same summary content, it is possible to obtain a high-precision summary pattern by further narrowing down by department names. For example, in case of narrowing down by account item (eg debit item-expense, credit item-cash), payment pattern 3 ("Taxi transfer-payment settlement", department name-business) and payment pattern 4 ("taxi payment-transfer) Since “Settlement” and “Department Name – General Affairs” are extracted, it is possible to extract “expense pattern 4” by further narrowing down the division name as “General Affairs”.
また、金額が高額な場合と低額な場合では同じ勘定科目でも入力する摘要の内容が異なってくる場合があり、金額による判断と金額比率による判断がある。金額による判断として例えば、勘定科目(例:借方科目−交際費、貸方科目−現金)で絞り込んだ場合に、さらにユーザー等により設定された金額「5,000(円)」と判断基準「大」で比較を行い、比較結果を条件に絞り込み(5,000円より大きい)を行なうことにより、科目摘要パターンテーブルに登録済みの摘要パターン「飲食代 − 得意先への接待 − 東□商事 − ×島三郎」だけでなく、類似する摘要パターン「飲食代 − 得意先への接待 − 東□商事」や「飲食代 − 得意先への接待 − 東□商事 − ○田太郎」等も抽出することができる。 Also, when the amount of money is high and when it is low, the contents of the abstract to be input may differ even with the same account item, and there are judgments based on the amount of money and judgments based on the amount ratio. For example, when narrowing down by account item (eg, debit item-expense, credit item-cash) as the judgment by the amount, the amount "5,000 (yen)" set by the user etc. and the judgment standard "large" The comparison is performed, and the comparison result is narrowed down (more than 5,000 yen), and the payback pattern registered in the subject payback pattern table “food and beverage charges-entertainment to customers-east □ commerce-× island Not only Saburo's, but also similar payment patterns "Eating and drinking charges-entertainment to customers-Higashi □ business" and "Eating and drinking charges-entertainment to customers-Higashi □ commercial-○ Taro" etc. can be extracted. .
次に金額比率による判断として例えば、対象を売上高とした場合は売上高の総額を基準として各仕訳の金額と売上高の総額の比率を求め、勘定科目(例:借方科目−交際費、貸方科目−現金)で絞り込んだ場合に、さらにユーザー等により設定された比率「0.3」と判断基準「大」で比較を行い、比較結果を条件に絞り込み(0.3より大きい)を行なうことにより、科目摘要パターンテーブルに登録済みの摘要パターン「飲食代 − 得意先への接待 − 東□商事 − ×島三郎」だけでなく、類似する摘要パターン「飲食代 − 得意先への接待 − 東□商事」や「飲食代 − 得意先への接待 − 東□商事 − ○田太郎」等も抽出することができる。実施例として対象を売上高としているが、販売費及び一般管理費等の別の勘定科目を指定してもよい。 Next, as a judgment by the amount ratio, for example, when the target is sales, the ratio between the amount of each journal entry and the total amount of sales is calculated based on the total amount of sales, and account items (eg debit items-expenses, credit When narrowing down by subject-cash, compare with the ratio "0.3" set by the user etc. and the judgment standard "large", and narrow down (greater than 0.3) on condition of comparison result In addition to the pay-out bill "Seat and drink fee-Entertainment to customers-Higashi □ Shoji-× Shima Saburo" registered in the subject pay pattern table, a similar pay pattern-"Food and drink fee-Acceptance to customers-Higashi □ It is also possible to extract “Trading company” and “Eating and drinking charges-entertainment for customers-East □ Trading company-○ Taro” and the like. Although the target is sales as an example, another account item such as selling expenses and general administrative expenses may be designated.
また、実施例として売上高の総額(年額の合計)としているが売上高の月額の合計でもよいし、日額の合計でもよく合計に限られない。
また、同じ勘定科目であっても消費税の税率が異なるため、例えば、勘定科目(例:借方科目−交際費、貸方科目−現金)および課税区分コード「課税」で絞り込んだ場合に、税率コード「軽減税率」で絞り込むことで、摘要パターン「新聞代 − Y新聞 − コンビニE − 1部」等を抽出することができる。
Also, although the total amount of sales (total of annual amount) is taken as an example, it may be the total of monthly amounts of sales, or it may be the total of daily amounts and is not limited to the total.
In addition, even if it is the same account item, because the tax rate of consumption tax differs, for example, when narrowing down by account item (for example: debit item-relationship expenses, credit item-cash) and taxation classification code "tax", tax rate code By narrowing down by the “reduce tax rate”, it is possible to extract a disclosing pattern “newspaper fee-Y newspaper-convenience store E-1 copy” and the like.
また、勘定科目(例:借方科目−交際費、貸方科目−現金)で絞り込んだ場合に、仕訳データDBに登録されている全仕訳データの金額から平均値及び標準偏差から所定の確率分布を求めることで、所定の確率分布が正規分布(平均値と標準偏差)の場合だと特定のデータ(1つ以上の金額)が「平均値−1×標準偏差」から「平均値+1×標準偏差」の範囲内に含まれる確率が約68%、「平均値−2×標準偏差」から「平均値+2×標準偏差」の範囲内に含まれる確率が約95%となることから、標準偏差α(例えばα=2,600円、平均値13,450円)を元に正規分布等の所定の確率分布に従った確率変数から生成(例えば乱数により生成)された複数の特定データである金額(例えば6,000円)と勘定科目(例:借方科目−交際費、貸方科目−現金)に該当する金額の値「5,000円」を比較し、判断基準の値「大」をみたす比較結果を条件に絞り込み(5,000円より大きい特定データを抽出)を行なうことで、該当する摘要パターンを複数抽出することができ、精度の高い絞り込みを行うことができる。本実施例では正規分布で説明したが、2項分布等の他の確率分布を用いてもよい。 In addition, when narrowing down by account item (for example: debit item-expenses, credit item-cash), a predetermined probability distribution is obtained from the average value and the standard deviation from the amount of all the journal data registered in the journal data DB. Therefore, if the predetermined probability distribution is a normal distribution (mean value and standard deviation), the specific data (one or more money) is from "mean value-1 x standard deviation" to "mean value + 1 standard deviation" Since the probability of being included in the range of approximately 68% and the probability of being included in the range of “mean value 2 × standard deviation” to “mean value + 2 × standard deviation” is approximately 95%, the standard deviation α ( For example, the amount of money (for example, a plurality of specific data generated (for example, generated by random numbers) from a random variable according to a predetermined probability distribution such as normal distribution based on α = 2,600 yen, average value 13,450 yen) 6,000 yen and account items (eg debit items-exchanges Compare the value "5,000 yen" of the amount of money that corresponds to the cost, the credit item-cash), and narrow down the comparison result to meet the value "large" of the judgment standard (extract specific data larger than 5,000 yen) By performing the above, it is possible to extract a plurality of relevant payment patterns, and to narrow down with high accuracy. Although the normal distribution has been described in this embodiment, another probability distribution such as a binomial distribution may be used.
また、仕訳データの摘要情報から抽出した単語(キーワード)や文章(摘要パターン)に対して、抽出した単語(キーワード)に予め設定した要素(例えば、「取引事象や取引内容」等を示す「カテゴリ」、「取引先や取引状況」を示す「項目」、勘定科目の「貸借」、「課税区分コード」や「税率コード」等の取引構成パラメータ)をキーとしてクラスタリング(=語群を分類)し、各要素からそれぞれ最適な単語を抽出する。そして、抽出した単語を元に一致する摘要パターンを絞り込むことができるので、法律上要請される要件を満たす漏れのない摘要を形成することができる。なお、科目摘要パターンテーブルで一致する摘要パターンが見つかった場合は、クラスタリングのキーを科目摘要パターンテーブルの「取引構成情報」に保存される。 In addition, for the words (keywords) and sentences (completion patterns) extracted from the summary information of the journal data, an element (for example, “transaction event or transaction content” or the like) set in advance to the extracted words (keywords) , “Items” indicating “customers and transaction status”, “lending and borrowing of accounts”, transaction configuration parameters such as “tax division code” and “tax code” etc. Extract the best word from each element. Then, since it is possible to narrow down the introductory pattern that matches the extracted word, it is possible to form a leak-free introductory explanation that meets the legally required requirements. In addition, when the corresponding payment pattern is found in the subject payment pattern table, the clustering key is stored in the “transaction configuration information” of the subject payment pattern table.
なお、科目摘要パターンテーブルで一致する摘要パターンが見つからない場合は、仕訳データDBから各仕訳データの摘要情報(取引内容や取引状況)に含まれる摘要語句又は摘要パターン(摘要語句の組み合わせ)と対応する勘定科目を参照し、各仕訳データの摘要情報に含まれる摘要語句又は摘要パターンの取引構成パラメータ(貸借、カテゴリ、項目、課税区分コードや税率コード等)毎の評価情報の構成が類似している摘要語句同士又は摘要パターン同士を同じ取引構成とするようにクラスタリングすることで各摘要語句又は各摘要パターンの所属を示す取引構成情報(貸借、カテゴリ、項目、課税区分コードや税率コード等の取引構成パラメータの組み合わせ)を得て、前記取引構成情報をキーワード辞書又は科目摘要パターンテーブルに出力する。 In addition, when a corresponding excise pattern is not found in the subject excise pattern pattern table, it corresponds to the excise word or excise pattern (combination of excise word) included in the excise information (transaction content and deal status) of each journal data from the journal data. The composition of evaluation information for each transaction composition parameter (loan, category, item, taxation classification code, tax code, etc.) included in the summary information of each journal data with reference to the account item to be Transaction composition information (a loan, a category, an item, a taxation classification code, a tax rate code, etc.) indicating the affiliation of each introductory phrase or each introductory pattern by clustering the introductory phrases or the introductory patterns into the same transaction configuration (Combination of configuration parameters), the above-mentioned transaction configuration information can be And outputs it to the table.
ここで、類似性を表す指標としては、取引構成パラメータ毎の評価情報の代表値として取引内容間の平均値などを算出し、代表値間のユークリッド距離の近さを類似性の指標とする方法や、各摘要語句又は摘要パターン同士の評価情報について取引内容全体で算出した相関係数を類似性の指標とする方法などが考えられる。また、クラスタリング方法としては一般的な手法を活用して良く、例えば、凝集型階層的クラスタリング(群平均法、重心法、ウォード法等)や分割最適化型クラスタリング(k−means法等)が考えられる。 Here, as an index indicating similarity, a method of calculating an average value between transaction contents as a representative value of evaluation information for each transaction configuration parameter, and using a proximity of Euclidean distance between representative values as an index of similarity Alternatively, a method may be considered in which the correlation coefficient calculated in the entire transaction content for the evaluation information of each introductory phrase or introductory pattern is used as an indicator of similarity. In addition, as a clustering method, a general method may be used, and for example, aggregation type hierarchical clustering (group average method, centroid method, Ward method, etc.) or division optimization type clustering (k-means method etc.) is considered. Be
クラスタリングにおけるクラスタの数は、教師なしクラスタリングの場合、データ数によって変動するが、半教師ありクラスタリングを行なう場合には、取引内容や取引状況の種類数に応じて任意に設定して良い。前記取引構成情報に基づき、課税区分コードおよび税率コードの異なる各取引構成からそれぞれ摘要語句又は摘要パターンを選出することで、取引に対する勘定科目と課税区分コードと税率コードの最適な組み合わせとなる摘要語句又は摘要パターンを選定する。摘要語句又は摘要パターンの選出は各取引構成から1個ずつ選出しても良いし、前記キーワード辞書又は前記科目摘要パターンテーブルから各取引構成と取引構成特徴が相対的に近い取引構成もしくは摘要語句又は摘要パターンの出現回数、選択回数、登録回数や部門名等を抽出して、出現回数、選択回数、登録回数や部門名等に応じて各クラスタから選出する摘要語句又は摘要パターン(摘要文章)の数を重み付けしても良い。 The number of clusters in clustering varies depending on the number of data in the case of unsupervised clustering, but in the case of semi-supervised clustering, it may be arbitrarily set in accordance with the number of types of transaction content and transaction situation. Based on the transaction configuration information, by selecting an excuse phrase or excise pattern from each of the trade constitutions different in tax classification code and tax rate code, an excerpt word that is an optimal combination of account heading for the transaction, tax classification code and tax code. Or select a disclaimer pattern. Selection of the introductory phrase or the introductory pattern may be selected one by one from each transaction configuration, or the transaction configuration or introductory phrase or the transaction configuration and the transaction configuration feature are relatively close from the keyword dictionary or the subject introductory pattern table The number of occurrences, selection, number of registrations, department name, etc. of the abstract pattern is extracted, and according to the number of appearances, number of selections, number of registrations, name of the department, etc. The numbers may be weighted.
借方科目と貸方科目をキーにして一致する摘要パターンが複数あるので、摘要パターンを複数まとめて摘要パターンリストを作成する。摘要パターンリストを前記摘要パターンの登録回数の多い順に優先順位付けを行い、摘要パターンを並べ替える(例:「タクシー代 − 立替精算 − ○田太郎」(登録回数7回)、「タクシー代 − 東□商事接待 − ×島三郎」(登録回数5回)、「バス代 − △木商会様へ − ○田太郎 − 商談」(登録回数4回)、「慶弔費 − 東□商事様へ − ○田太郎」(登録回数3回)等)。並べ替えた摘要パターンリストから登録回数の最も多い摘要パターン(例:摘要パターン「タクシー代 − 立替精算 − ○田太郎」(登録回数7回))を取得する(S103)。 Since there are multiple pay-off items that match the debit and credit items as keys, multiple pay-out patterns are compiled to create a pay-out pattern list. Prioritize the summary pattern list in descending order of the number of times the summary pattern is registered, and sort the summary pattern (example: "Taxi fare-prepayment settlement-○ Tataro" (number of times of registration 7 times), "taxi fare-east □ Commercial entertainment-× Saburo Shiro (registered number of times 5), "Bus fare-商 To the tree firm-○ Tanaro-Business negotiations" (registered number of 4 times), "Keio expenses-Higashi □ commercial state-○ Field "Taro" (number of registrations 3 times) etc.). From the sorted summary pattern list, a summary pattern with the largest number of registrations (eg, summary pattern "tax fare-repayment settlement-○ Tataro" (number of registrations 7) is acquired (S103).
ここで抽出した摘要パターンを摘要文章候補としてもよいし、摘要語句を抽出するためにS104へ進んでもよい。 The summary pattern extracted here may be used as a summary sentence candidate, or the process may proceed to S104 in order to extract summary phrases.
S103の変形例として科目摘要パターンテーブルから任意の取引カテゴリに属する複数の取引に対する勘定科目と関連付けた取引構成パラメータ毎の評価情報を含む前記摘要パターンリストを参照し、各摘要パターンの取引構成情報(貸借、カテゴリ、項目、課税区分コードや税率コード等の取引構成パラメータの組み合わせ)毎の評価情報の構成が類似している摘要パターン同士を同じ取引構成とするようにクラスタリングすることで各摘要パターンの所属を示す取引構成情報を得て、前記取引構成情報を科目摘要パターンテーブルに出力する。 As a modification of S103, referring to the above-mentioned payment pattern list including evaluation information for each transaction configuration parameter associated with accounts for a plurality of transactions belonging to any transaction category from the item payment pattern table, transaction composition information of each payment pattern ( Clustering the payoff patterns that are similar in composition of evaluation information for each combination of transaction configuration parameters such as loan, category, item, taxation classification code and tax rate code) into the same trade composition by clustering The transaction configuration information indicating the affiliation is obtained, and the transaction configuration information is output to the subject summary pattern table.
前記取引構成情報に基づき、課税区分コードおよび税率コードの異なる各取引構成からそれぞれ摘要パターンを選出することで、選出した複数の摘要パターンから取引に対する勘定科目と課税区分コードと税率コードの最適な組み合わせである摘要パターンを抽出する。摘要パターンの選出は各取引構成から1個ずつ選出しても良いし、前記科目摘要パターンテーブルから各取引構成と取引構成特徴が相対的に近い取引構成もしくは摘要パターンの登録回数や部門名を抽出して、登録回数や部門名に応じて各クラスタから選出する摘要パターンの数を重み付けしても良い。なお、摘要パターンリストは選出した複数の摘要パターンから作成する。 Based on the above transaction configuration information, by selecting a description pattern from each of the transaction configurations having different taxation classification code and tax rate code, an optimal combination of an account title, taxation classification code, and tax rate code for a transaction from a plurality of selected explanation patterns. Extract the disclaimer pattern. Election patterns may be selected one by one from each transaction configuration, or the number of registrations and department names of transaction configurations or abstraction patterns relatively similar to each transaction configuration and transaction configuration feature are extracted from the above-mentioned item summary pattern table The number of introductory patterns to be selected from each cluster may be weighted according to the number of registrations and the department name. The summary pattern list is created from a plurality of selected summary patterns.
キーワード辞書を参照して前記摘要パターンリストからキーワード毎に分解して各摘要パターンの摘要語句と摘要語句を取得する(例:摘要パターン「タクシー代 − 立替精算 − ○田太郎」から摘要語句数3と「タクシー代」、「立替精算」、「○田太郎」の摘要語句を取得する)。次に摘要パターンリストを摘要語句使用数合計の多い順に摘要パターンリストの摘要パターンから最初の摘要語句候補を表示する。具体的には摘要パターンリストの各摘要パターンの最初の摘要語句をそれぞれ抽出し、抽出した摘要語句を優先順位の高い順に並べることで摘要語句候補(例:「タクシー代」、「手土産代」、「慶弔費」等)として表示する(S104)。 Refers to the keyword dictionary and decomposes the keywords into each keyword from the summary pattern list to obtain the summary terms and summary phrases of each summary pattern (eg: Summary pattern "Taxi fare-Recurring settlement-○ Tataro", the number of summary phrases 3 And "taxi fare", "recurring settlement", "to get the wording of ○ ○ Taro"). Next, the first abstracted word candidate is displayed from the abstracted pattern list in the abstracted pattern list in descending order of the total number of used abstracted word list. Specifically, the first excise word / phrase of each introductory pattern of the excerpt pattern list is extracted, and the extracted excerpt words / phrases are arranged in the descending order of priority order (example: “taxi fare”, “souvenir fee”) , "Keio Expenses" etc.) (S104).
摘要語句候補の表示としては後述する「未選択」(固定)、「優先順位の高い順に摘要パターンリストから絞り込まれた複数の摘要語句(例:「タクシー代」、「手土産代」、「慶弔費」等)」(可変)、後述する「直接入力」(固定)の順に表示される。
なお、抽出した摘要語句で摘要語句が重複する場合は重複する摘要語句の2つ目以降の摘要語句を除外する除外処理を行なう(例:上記4つの摘要パターンの場合は最初の摘要語句として「タクシー代」、「タクシー代」、「バス代」、「手土産代」、「慶弔費」が取得されるが、除外処理により候補は「タクシー代」、「バス代」、「手土産代」、「慶弔費」となる)。
As the display of the summary word candidates, “not selected” (fixed) described later (“fixed”), “a plurality of summary words narrowed down from the summary pattern list in descending order of priority (eg,“ taxi ”,“ souvenir ”,“ Keio ” Expenses "etc." (variable), which will be displayed in the order of "direct input" (fixed) described later.
In addition, when the excise word / phrase overlaps with the extracted excise word / phrase, exclusion processing is performed to exclude the second excise word / phrase of the duplicate excerpt word / phrase (for example, in the case of the above four disclaimer patterns, Taxi fares, taxi fares, bus fares, souvenirs, and Keio expenses are acquired, but candidates are taxi fares, bus fares, souvenirs due to exclusion processing. , "Geeing expenses")).
また、実施例では登録回数による優先順位により摘要語句候補を表示しているが、摘要パターンの登録更新日が最近の摘要パターンや摘要語句使用数合計や摘要語句使用数や摘要語句と一致するキーワードの出現回数または選択回数を元に優先順位をつけてもよいし、摘要語句使用数合計、摘要語句使用数、登録回数、登録更新日、出現回数、選択回数を利用した重みづけによる優先順位をつけてもよい。 Moreover, although the excise word candidate is displayed by the priority by the frequency | count of registration in the Example, the registration update date of the disclaimer pattern matches the latest excrement pattern, a total excuse number of excise word usage, the excise word usage number and excise word The priority may be given based on the number of occurrences or selection of, or the total number of usages of the abstract, the number of usage of the abstract, the number of registrations, the date of registration update, the number of appearances, and the priority by weighting using the number of selections. You may put it on.
S104で表示された摘要語句候補(例:「タクシー代」)を選択して摘要語句として確定させる(S105)。摘要語句候補として表示された摘要語句の出現回数に1を加算し、キーワード辞書を更新する。また、選択した摘要語句候補の選択回数に1を加算し、キーワード辞書を更新する。本実施例は出現回数と選択回数の両方を更新しているが、優先順位で利用する項目だけを更新するようにしてもよい。S103で取得した摘要パターンから取得した摘要語句数が1の場合(S106:No)はS112へ移動する。 A summary word candidate (example: "taxi fare") displayed in S104 is selected and fixed as a summary word (S105). The keyword dictionary is updated by adding 1 to the number of appearances of the summary word displayed as the summary word candidate. In addition, 1 is added to the number of selections of the selected abstract word / phrase candidate to update the keyword dictionary. Although this embodiment updates both the number of occurrences and the number of selections, only items used in the order of priority may be updated. If the number of inscription terms acquired from the inscription pattern acquired in S103 is 1 (S106: No), the process moves to S112.
またS103で取得した摘要パターンから取得した摘要語句数が2以上の場合(S106:Yes)はS108からS111までの処理を摘要語句数数だけ繰り返す(S107)。
摘要語句数の数だけ摘要語句候補を順に表示することで段階的に摘要語句が絞り込まれ、使用頻度の高い摘要語句や前の摘要語句と関連性の高い摘要語句が適切に摘要語句候補として表示される。
また、S106の判断条件は摘要語句数が2以上で判断しているが、摘要パターンの摘要語句が単数なのか複数なのかが判断できる条件であればどのような条件でもよい。
If the number of inscription terms acquired from the abstract pattern acquired in S103 is 2 or more (S106: Yes), the processing from S108 to S111 is repeated for the number of introductory terms (S107).
By displaying the excuse word candidates in order by the number of excise word terms, the excuse word is narrowed down in stages, and the excuse word that is frequently used and the excuse word highly related to the former excuse word are appropriately displayed as excise word candidates Be done.
In addition, although the judgment condition of S106 is judged when the number of abstract words is two or more, any condition may be used as long as it can be judged whether the number of abstract words of the abstract pattern is singular or plural.
また、摘要パターンに登録されている摘要語句が1つの場合は摘要語句候補としてそのまま表示し、選択した摘要語句候補を摘要として確定させる。摘要語句候補に選択肢がない場合は直接摘要語句を入力してもよいし、過去に登録された仕訳データの摘要情報から摘要語句毎に分解し、取引先や人名等のカテゴリと対応付けたキーワード辞書から取引先や人名等のカテゴリを選択して摘要語句候補を表示してもよい。摘要語句候補として表示された摘要語句の出現回数に1を加算し、キーワード辞書を更新する。また、選択した摘要語句候補の選択回数に1を加算し、キーワード辞書を更新する。本実施例は出現回数と選択回数の両方を更新しているが、優先順位で利用する項目だけを更新するようにしてもよい。 Further, in the case where there is one introductory phrase registered in the introductory pattern, the introductory word candidate is displayed as it is as the introductory word candidate, and the selected introductory word candidate is confirmed as introductory. If there is no option in the summary word candidate, you may directly enter the summary word, or it may be broken down into summary terms from the summary information of the journal data registered in the past, and keywords associated with categories such as business partners and personal names. You may select a category such as a business partner or a person's name from a dictionary to display a summary term candidate. The keyword dictionary is updated by adding 1 to the number of appearances of the summary word displayed as the summary word candidate. In addition, 1 is added to the number of selections of the selected abstract word / phrase candidate to update the keyword dictionary. Although this embodiment updates both the number of occurrences and the number of selections, only items used in the order of priority may be updated.
つまり、仕訳データを仕訳データDBに登録する際に、前記キーワード辞書に前記摘要情報で使用されている摘要語句の有無により、該当摘要語句の選択回数に1を追加又は該当摘要語句を新たなキーワードとして自動で登録することにより前記キーワード辞書にフィードバックを行なうことでキーワード辞書が学習によりよく使われる最適なキーワードを効率よく登録できる。また、仕訳データを仕訳データDBに登録する際に、前記科目摘要パターンテーブルに前記摘要情報の登録の有無により、該当摘要情報と一致する摘要パターンの選択回数に1を追加又は該当摘要情報を新たな摘要パターンとして自動で登録することにより前記科目摘要パターンテーブルにフィードバックを行なうことで科目摘要パターンテーブルが学習によりよく使われる最適な摘要パターンを効率よく登録できる That is, when registering the journal data in the journal data DB, 1 is added to the number of times of selection of the corresponding excise word or the relevant excerpt word is the new keyword according to the presence or absence of the excise word used in the summary information in the keyword dictionary. By performing feedback to the keyword dictionary by automatically registering as the keyword dictionary, it is possible to efficiently register the most suitable keyword that is often used for learning. In addition, when registering the journal data in the journal data DB, the subject summary pattern table adds 1 to the number of times of selection of the summary pattern that matches the relevant summary information or adds the corresponding summary information according to the presence or absence of registration of the summary information. The subject summary pattern table can be registered efficiently as the best summary pattern that is often used by learning by performing feedback to the subject summary pattern table by automatically registering it as a special summary pattern.
また、S103で取得した摘要パターンから当該選択した摘要語句候補(例:「タクシー代」)を含む摘要パターン(例:「タクシー代 − 立替精算 − ○田太郎」、「タクシー代 − 東□商事接待 − ×島三郎」等)のみを抽出するようにしてもよい(S108)。 In addition, a payback pattern (for example, "Taxi fare-Recurring settlement-○ Tataro", "Taxi fare-East □ commercial entertainment") including the selected payoff term candidate (eg, "Taxi fare") from the payoff pattern acquired in S103. -× Shimasaburo etc.) may be extracted (S108).
抽出した摘要パターンから選択した摘要語句候補の次の摘要語句(選択した摘要語句候補が最初の語句なので、次の摘要語句は2番目となる)を抽出し、抽出した摘要語句を摘要語句候補(例:「立替精算」、「東□商事接待」等)として表示する(S109)。 The following excise-phrase candidate selected from the extracted excise-out pattern (the selected excise-phrase candidate is the first word, so the next excise-phrase is second) is extracted, and the extracted excise-phrase is extracted Example: Displayed as "repayment settlement", "east □ commercial entertainment", etc. (S109).
また、表示された摘要語句候補(例:「立替精算」、「東□商事接待」等)から選択(例:「立替精算」)する。選択した摘要語句候補の選択回数に1を加算し、キーワード辞書を更新する(S110)。摘要語句候補に選択肢がない場合は直接摘要語句を入力してもよいし、キーワード辞書から取引先や人名等のカテゴリを選択して摘要語句候補を表示してもよい。摘要語句候補として表示された摘要語句の出現回数に1を加算し、キーワード辞書を更新する。 In addition, it is selected (example: "payment settlement") from the displayed explanation words candidates (for example, "payment settlement", "east □ commercial entertainment", etc.). The keyword dictionary is updated by adding 1 to the number of selections of the selected abstract word / phrase candidate (S110). If there is no option in the excise word candidate, the excise word may be directly input, or a excise word candidate may be displayed by selecting a category such as a business partner or a person's name from the keyword dictionary. The keyword dictionary is updated by adding 1 to the number of appearances of the summary word displayed as the summary word candidate.
確定させた摘要語句(例:「タクシー代」)に選択した摘要語句候補選択(例:「立替精算」)を結合し、摘要語句として確定させる(S111)。S111の処理について本実施例ではそのまま結合しているが、確定させた摘要語句に助詞を追加することで文章整形処理を行ってから、結合してもよい。 The selected excise word candidate selection (e.g., "repayment settlement") is combined with the confirmed excise word (e.g., "tax fare") and is determined as the excise word (S111). Although the process of S111 is connected as it is in this embodiment, the process may be performed after the text shaping process is performed by adding a particle to the determined excise phrase.
確定した摘要語句(S111で結合させた場合を含む)が科目摘要パターンテーブルに摘要パターンとして登録されている場合(S112:Yes)は摘要パターンの選択回数に1を追加し(S113)、登録されていない場合(S112:No)は新たな摘要パターンとして科目摘要パターンテーブルに登録する(S114)。確定した摘要語句又は摘要文章から摘要情報が自動生成され、確定した摘要語句又は摘要文章に対応する課税区分コードと税率コードが自動で決定される。 When the determined excise word / phrase (including the case of combining in S111) is registered as the excise pattern in the subject excise pattern pattern table (S112: Yes), 1 is added to the number of times of selection of the excise pattern (S113). If it is not (S112: No), it is registered in the subject summary pattern table as a new summary pattern (S114). The summary information is automatically generated from the determined summary word or sentence, and the taxation classification code and the tax rate code corresponding to the fixed summary word or summary sentence are automatically determined.
その後、入力された日付、勘定科目、金額、摘要情報と課税区分コードと税率コードを元に仕訳データが生成される。具体的には仕訳データの税込、税抜の設定内容(課税区分コードや税率コード等)を考慮して消費税率(10%や8%等)に基づく消費税額に金額をセットする。生成された仕訳データは仕訳データDBに登録される。 Thereafter, journal data is generated based on the input date, account number, amount, summary information, tax classification code and tax code. Specifically, the amount is set to the consumption tax amount based on the consumption tax rate (10%, 8%, etc.) in consideration of the tax-included setting contents (tax division code, tax rate code, etc.) of the journal data. The generated journal data is registered in the journal data DB.
変形例の具体的な内容は借方科目と貸方科目をキーにして一致する摘要パターンが複数あるので、摘要パターンを複数まとめて摘要パターンリストを作成する。借方科目(例:借方科目−交際費)をキーとしてキーワード辞書から借方科目に関連付けられたキーワードである借方キーワード(例:タクシー代、立替精算、○田太郎等)を取得する。また貸方科目(例:貸方科目−現金)をキーとしてキーワード辞書から貸方科目に関連付けられたキーワードである貸方キーワード(例:タクシー代、立替精算、現金支払等)を取得する。 The specific content of the modification is that there are a plurality of corresponding pay-out patterns with the debit and credit subjects as keys, so a plurality of pay-out patterns are collected to create a pay-out pattern list. Debit items (e.g., debit items-expenses) are used as a key to acquire debit keywords (e.g., taxi fare, reimbursement settlement, ○ Taro, etc.) which are keywords associated with the debit items from the keyword dictionary. Also, a crediting keyword (eg, taxi fare, reimbursement, cash payment, etc.), which is a keyword associated with the crediting subject, is acquired from the keyword dictionary using the crediting subject (eg, crediting subject-cash) as a key.
次に取得した借方キーワードと貸方キーワードをそれぞれキーとして一致する摘要語句を摘要パターンリストから摘要パターン毎に取得し、取得した語句毎に一致する数で摘要語句使用数(「摘要語句(摘要語句使用数)」で表示)を集計する(例:「タクシー代(7回) − 立替精算(5回) − ○田太郎(4回)」、「タクシー代(7回) − 東□商事接待(3回) − ×島三郎(3回)」、「慶弔費(5回) − 東□商事様へ(5回) − ○田太郎(4回)」、「バス代(5回) − △木商会様へ(3回) − ○田太郎(4回) − 商談(5回)」等)。 Next, an abstract phrase matching each of the acquired debit keyword and the credit keyword is acquired from the abstract pattern list for each abstract pattern from the abstract pattern list, and the number of abstract phrases used (the number of abstract phrases used Number) (for example: "Taxi fare (7 times)-Transfer settlement (5 times)-○ Tataro (4 times)", "Taxi cost (7 times)-East □ Commercial entertainment (3 Times)-× Shimasaburo (3 times), "Keio expenses (5 times)-To Higashi □ Shoji-sama (5 times)-○ Tataro (4 times)", "Bus fee (5 times)-木 Kishokai To (3 times)-○ Tataro (4 times)-Business talk (5 times) etc.).
S103で取得した摘要パターンの取得した摘要語句毎の摘要語句使用数を集計し摘要パターン毎の摘要語句使用数合計(「摘要パターン(摘要語句使用数合計)」で表示)を取得する(例:「タクシー代(7回) − 立替精算(5回) − ○田太郎(4回)」(16回)、「タクシー代(7回) − 東□商事接待(3回) − ×島三郎(3回)」(13回)、「慶弔費(5回) − 東□商事様へ(5回) − ○田太郎(4回)」(11回)、「バス代(5回) − △木商会様へ(3回) − 商談 − ○田太郎(4回)」(12回)等)。 Sum the number of usage of the disclaimed words for each disclaimed word acquired in S103 for the disclaimed pattern acquired in S103, and obtain the total number of distracted words used for each disclaimed pattern (displayed as "summed pattern (sum of usage of distracted words)" (example: "Taxi fare (7 times)-Replacement settlement (5 times)-○ Tataro (4 times)" (16 times), "Taxi fee (7 times)-Higashi □ Commercial entertainment (3 times)-× Shimasaburo (3 times) Times) "13 times", "Keio Expenses (5 times)-To Higashi □ trading company (5 times)-○ Tataro (4 times)" "(11 times)," Bus fee (5 times)-木 Kishokai (3 times)-Business talk-○ Taro (4 times) "(12 times) etc.).
摘要パターンリストに含まれるすべての摘要パターンを分解し、摘要語句数と摘要語句を取得する(例:摘要パターン「タクシー代 − 立替精算 − ○田太郎」から摘要語句数3と「タクシー代」、「立替精算」、「○田太郎」の摘要語句を取得する)。次に摘要パターンリストを摘要語句使用数合計の多い順に摘要パターンを並べ替える(例:「タクシー代(7回) − 立替精算(5回) − ○田太郎(4回) 摘要語句数3」(16回)、「タクシー代(7回) − 東□商事接待(3回) − ×島三郎(3回) 摘要語句数3」(13回)、「バス代(5回) − △木商会様へ(3回) − ○田太郎(4回) − 商談(5回) 摘要語句数4」(12回)、「慶弔費(5回) − 東□商事様へ(5回) − ○田太郎(4回) 摘要語句数3」(11回)等)。 Decompose all the payment patterns included in the payment pattern list, and obtain the number of paid phrases and the paid phrases (eg: paid pattern "Taxi fare-recurring settlement-○ Tataro" from the number of pay phrases 3 and "taxi fee," "Recovery settlement", get the wording of "○ Taro"). Next, sort the abstract pattern list in descending order of the total number of abstract words used in the abstract pattern list (Example: "Taxi (7 times)-Recurring settlement (5 times)-○ Tataro (4 times) Number of abstract words 3" ( 16 times), "Taxi fare (7 times)-Higashi □ commercial entertainment (3 times)-× Shimasaburo (3 times) remarks number 3" (13 times), "" Bus charges (5 times)-木 Tree Chamber of Commerce " To (3 times)-○ Tantaro (4 times)-Business talk (5 times) No. of excerpts number 4 "(12 times)," Keio expenses (5 times)-To Toho Shoji (5 times)-○ Tanaro (4 times) No. of excerpt words 3 "(11 times) etc.).
並べ替えた摘要パターンリストから摘要語句使用数合計の最も多い摘要パターン(例:摘要パターン「タクシー代 − 立替精算 − ○田太郎」(16回))を取得する(S103)。摘要パターンリストの摘要パターンから最初の摘要語句候補を表示する。具体的には摘要パターンリストの各摘要パターンの最初の摘要語句をそれぞれ抽出することで段階的に摘要語句が絞り込まれ、抽出した摘要語句を摘要語句候補(例:「タクシー代」、「手土産代」、「慶弔費」等)として表示する(S104)。 From the sorted summary pattern list, a summary pattern with the highest total number of usages of summary terms (eg, summary pattern “tax fare – on-time settlement-○ tataro” (16 times)) is acquired (S103). Display the first word / phrase candidate from the summary pattern in the summary pattern list. Specifically, the extraction terms are narrowed down in stages by extracting the first extraction terms of each extraction pattern of the extraction pattern list, and the extracted extraction terms are extracted as extraction term candidates (eg, “Taxi”, “Souvenirs” "", "Keio Expenses", etc.) (S104).
S103で取得した摘要パターン(例:摘要パターン「タクシー代 − 立替精算 − ○田太郎」(16回) 摘要語句数3)から摘要語句数が3であり、最初の摘要語句候補の最上位は「タクシー代」、2番目の摘要語句数の最上位は「立替精算」、最後の摘要語句候補の最上位は「○田太郎」となる。次に摘要語句使用数合計の多い順に摘要パターンを並べ替えた摘要パターンリスト(例:タクシー代(摘要語句使用数:7回) − 立替精算(摘要語句使用数:5回) − ○田太郎(摘要語句使用数:4回) 摘要語句数3」(摘要語句使用数合計:16回)、「タクシー代(7回) − 東□商事接待(3回) − ×島三郎(3回) 摘要語句数3」(13回)、「バス代(5回) − △木商会様へ(3回) − ○田太郎(4回) − 商談(5回) 摘要語句数4」(12回)、「慶弔費(5回) − 東□商事様へ(5回) − ○田太郎(4回) 摘要語句数3」(11回))に基づいて、パターンリストから「タクシー代(7回)、タクシー代(7回)、バス代(5回)、慶弔費(5回)」が取得され、除外処理により最初の摘要語句候補は「タクシー代(7回)、バス代(5回)、慶弔費(5回)」となる。 The number of pay-out terms is 3 from the pay-off pattern acquired in S103 (for example, pay-off pattern “Taxi's charge-current payment-○ Tataro” (16 times) pay-off word number 3), and the top of the first pay-off word candidates is “ "Taxi fare", the top of the second summary word number is "repayment settlement", and the top of the last summary word candidate is "○ Taro". Next, the disclaimer pattern list in which the disclaimer patterns are rearranged in descending order of the total sum of the usage of the disclaimed word (eg taxi fare (the number of usage of the excuse word: 7 times)-preliminary settlement (the number of excuse word usage: 5)-○ Taro The number of excerpts used: 4 times The number of excerpted words 3 "(summary used in total: 16 times)," Taxi fee (7 times)-East □ commercial entertainment (3 times)-x Shimasaburo (3 times) excerpted words Number 3 "(13 times)," Bus fee (5 times)-へ To the tree company (3 times)-○ Tataro (4 times)-business talk (5 times) number of excerpt words 4 "(12 times)," Keio Expenses (5 times)-To Higashi □ Shoji (5 times)-○ Tantaro (4 times) No. of excerpts number 3 "(11 times) Based on the pattern list," Taxi fare (7 times), taxi Fee (7 times), bus fee (5 times), Keio expenses (5 times) are obtained, and the first summary The assistants are “taxi (7 times), bus (5 times), Keio (5 times)”.
また、パターンリストから2つ目の摘要語句候補は「立替精算(5回)、東□商事接待(3回)、△木商会様へ(3回)、東□商事様へ(5回)」となる。また、パターンリストから「○田太郎(4回)、×島三郎(3回)、○田太郎(4回)、○田太郎(4回)」が取得され、除外処理により3つ目の摘要語句候補は「○田太郎(4回)、×島三郎(3回)」となる。本実施例では摘要パターンの摘要語句使用数合計による優先順位の高い順に表示をしているが、各摘要語句候補表示時に摘要語句使用数による優先順位の高い順に表示するように変更してもよい。 In addition, the second summary word candidate from the pattern list is "Replacement settlement (5 times), Higashi □ commercial entertainment (3 times), へ To the tree company (3 times), Higashi □ commercial company (5 times)" It becomes. In addition, from the pattern list, “○ Tataro (4 times), × Shimasaburo (3 times), ○ Tanaro (4 times), ○ Tataro (4 times)” is acquired, and the third summary is extracted by the exclusion process. The word candidates are “○ Tataro (4 times), × Shima Saburo (3 times)”. In the present embodiment, display is performed in the order of high priority based on the total number of usages of the summary word of the summary pattern, but may be changed to display in order of high priority based on the number of usage of the usage term when displaying each summary word candidate. .
S105で確定した摘要語句(例:「タクシー代 − 立替精算 − ×島三郎」)を摘要情報として入力を確定させる。仕訳データを作成後、仕訳DBに登録する。仕訳データの登録時に、仕訳データの摘要情報が摘要パターンとして科目摘要パターンテーブルにあるかチェックし、当該摘要情報と一致する摘要パターンがない場合(S112:No)は当該摘要情報(例:「タクシー代 − 立替精算 − ×島三郎」)を新たな摘要パターンとして科目摘要パターンテーブルに登録する(S114)。また、当該摘要情報と一致する摘要パターンがある場合(S112:Yes)は登録済みの一致する摘要パターンの登録回数に1を加算し、科目摘要パターンテーブルを更新する(S113)。 The input / output is determined as the payment information, such as the payment phrase (for example, "taxi fare-on-time settlement-x Shimasaburo") determined in S105. After creating journal data, register it in journal DB. At the time of registration of the journal data, it is checked whether the summary information summary information is in the subject summary pattern table as a summary pattern, and if there is no summary pattern that matches the summary information (S112: No), the summary information (example: taxi Substitute replacement settlement-× Shimasaburo ") is registered as a new abstract pattern in the subject abstract pattern table (S114). Further, if there is a disclaimer pattern that matches the relevant information (S112: Yes), 1 is added to the number of registrations of the registered matching disclaimer pattern, and the subject dispensation pattern table is updated (S113).
別の記載例として、日付(例:11月20日)、借方の勘定科目(例:地代家賃)、貸方の勘定科目(例:現金)、金額(例:5,000円)の取引で摘要パターン「月分駐車場代 − 第2駐車場 − 月額」の場合に、キーワード辞書を参照し、「月分駐車場代」のキーワード辞書の処理欄の値が「日付」なので、S104やS105で日付から取得した「11月」と抽出した「月分駐車場代」と結合した「11月分駐車場代」を摘要語句候補として表示する。「11月分駐車場代」を摘要語句候補として表示しているが、「月分駐車場代」を摘要語句候補として表示し、「月分駐車場代」が選択された段階で「11月分駐車場代」を作成し摘要情報に代入してもよい。 As another example of description, date (eg November 20), debit account (eg rent), credit account (eg cash), amount (eg 5,000 yen) transactions In the case of the pattern "monthly parking lot-second parking lot-monthly", the keyword dictionary is referred to, and the value of the processing column of the keyword dictionary of "monthly parking lot" is "date", so from the date in S104 or S105. "November parking lot" combined with the acquired "November" and extracted "Month parking lot" is displayed as a summary word candidate. "November parking lot fee" is displayed as a withdrawal phrase candidate, but "Monthly parking lot fee" is displayed as a withdrawal phrase candidate, and "Monthly parking lot fee" is selected, "November parking fee" "" May be substituted into the summary information.
また、S104やS105で日付から取得した「5,000円」と抽出した「月額」と結合した「月額5,000円」を摘要語句候補として表示する。「月額5,000円」を摘要語句候補として表示しているが、「月額」を摘要語句候補として表示し、「月額」が選択された段階で「月額5,000円」を作成し摘要情報に代入してもよい。さらに摘要語句候補にない場合に摘要語句に新たに追加した場合は、摘要語句候補の一番下の直接入力(図示せず)を選択し、摘要語句(例:「社用車」)を新たに入力する。入力が確定した段階で、キーワード辞書に登録される。 In addition, “5,000 yen monthly” combined with “5,000 yen” acquired from the date in S104 and S105 and “monthly amount” combined is displayed as a candidate for the extracted word. "Monthly 5,000 yen" is displayed as a summary word candidate, but "Monthly amount" is displayed as a summary word candidate, and "Monthly amount 5,000 yen" is created when "monthly amount" is selected, and summary information It may be substituted for Furthermore, when it is not newly included in the excise word candidate, if it is newly added to the excise word, the direct input (not shown) at the bottom of the excise word candidate is selected, and the excise word (eg "company car") is newly added. Enter in When the input is confirmed, it is registered in the keyword dictionary.
S106で科目摘要パターンテーブルに登録する際に「11月分駐車場代 − 第2駐車場 − 月額5,000円 − 社用車」等のように日付や金額が摘要情報に含まれている場合は、日付については日付の数字部分を除去し、金額については金額の数字と円等の単位を除去する処理をした上で「月分駐車場代 − 第2駐車場 − 月額 − 社用車」を新たな摘要パターンとして科目摘要パターンテーブルに登録する。
本実施例では、摘要パターンから摘要情報を作成しているが、摘要情報を作成する際に科目摘要テーブルを参照して、該当する摘要類型を設定した上で摘要パターンを摘要して摘要情報を作成するようにしてもよい。
When the date and amount are included in the summary information, such as “November parking fee-2nd parking garage-5,000 yen monthly-car for company” when registering in the subject summary pattern table in S106, etc. For the date, remove the date part of the date, and for the amount, remove the unit of the price and yen and other units, and add "Monthly parking lot-2nd parking lot-Monthly-car for company". It registers in the subject summary pattern table as a summary pattern.
In the present embodiment, the summary information is created from the summary pattern, but when creating the summary information, the subject summary table is referenced, the relevant summary type is set, and then the summary information is summary and summary information You may make it create.
本実施例により、担当者が事前に摘要情報を登録したり、仕訳データ入力時に摘要情報を手入力したりすることなく、摘要語句を選択するだけで簡単に摘要情報を作成することができ、仕訳データの入力の手間が軽減される効果がある。また、勘定科目を選択するのに必要な取引に関する情報を摘要情報として作成することができる。また選択を繰り返すことにより摘要語句候補の精度が高まり、前後の語句が関連付けていなくてもまるで連動しているかのような摘要語句候補を項目ごとに表示することができる。 According to this embodiment, it is possible to easily create the summary information simply by selecting the summary terms without the person in charge registering the summary information in advance or manually entering the summary information when entering the journal data. This has the effect of reducing the trouble of entering journal data. In addition, information on transactions necessary to select account items can be created as summary information. Further, by repeating the selection, the accuracy of the excise-phrase candidate can be enhanced, and excise-phrase candidates as if they are interlocked can be displayed for each item even if the words before and after are not associated.
さらに作成した摘要情報や選択した摘要語句を登録し、登録した摘要情報を科目摘要パターンテーブルやキーワード辞書にフィードバックすることで、摘要情報や摘要語句の学習を繰り返すことにより摘要情報作成や摘要語句候補の表示の精度が高まり、適切な摘要情報の作成や適切な摘要語句候補の表示をすることができる。「段階的に絞り込まれる」 Furthermore, the created summary information and the selected summary phrase are registered, and the registered summary information is fed back to the subject summary pattern table and the keyword dictionary, thereby repeating the learning of the summary information and the summary phrase to create summary information and summary phrase candidates. The accuracy of the display is enhanced, and appropriate summary information can be created and appropriate summary word candidates can be displayed. "Squeezed in stages"
実施例1は借方及び貸方の勘定科目と摘要パターンを対応付けた科目摘要パターンテーブルを利用した摘要情報を作成するのに対し、実施例2として摘要情報を作成する処理を図10のフローチャートで説明する。 While the first embodiment creates summary information using a subject summary pattern table in which debit and credit account items are associated with a summary pattern, the processing for creating summary information as the second embodiment is described with reference to the flowchart of FIG. Do.
会計データの入力画面を表示するまでの処理はS101と同じため記載を省略する。1つの取引について領収書やレシートを見ながら該当する取引で、日付(例:11月20日)、金額(例:8,000円)、借方の勘定科目(例:旅費交通費)、貸方の勘定科目(例:現金)を入力する(S201)。 The processing until the input screen of the accounting data is displayed is the same as that of S101 and thus the description is omitted. The date (eg November 20), the amount (eg 8,000 yen), the account of the debit (eg travel expenses and transportation expenses), the credit by the corresponding transaction while looking at the receipt or receipt for one transaction An account item (eg, cash) is input (S201).
入力された借方の勘定科目(例:旅費交通費)に科目摘要テーブルを参照して、対応する摘要類型である借方摘要類型(例:「交通」)を取得する(S202)。 The debit account type (eg, “traffic”) corresponding to the debit account type (eg, “traffic”) is acquired with reference to the item deduction table according to the debit account item (eg, travel cost and transportation cost) input (S202).
入力された貸方の勘定科目(例:現金)に科目摘要テーブルを参照して、対応する摘要類型である貸方摘要類型(例:「飲食」、「交通」、「物品購入」、「その他支払」等)を取得する(S203)。 Refer to the item summary table for the input credit account item (eg cash), and the corresponding payment type credit exception type (eg "food", "traffic", "purchase of goods", "other payment") Etc.) is acquired (S203).
S202で取得した借方摘要類型(例:「交通」)とS203で取得した貸方摘要類型(例:「飲食」、「交通」、「物品購入」、「その他支払」等)を制御部が比較し、一致する摘要類型(例:「交通」)を借方摘要類型及び貸方摘要類型に設定する。一致する摘要類型が複数存在する場合はリストとして表示し、選択してもよいし、摘要類型に優先度を設定し優先度の高いものを設定するようにしてもよい(S204)。 The control unit compares the debit payment type (for example, “traffic”) acquired in S202 and the credit deduction type (for example, “food and drink”, “traffic”, “purchase of goods”, “other payments”, etc.) acquired in S203. , Set the corresponding payment type (eg "traffic") as the debit payment type and the credit payment type. When there are a plurality of coinciding payment types, they may be displayed as a list and selected, or a high priority may be set by setting the priority to the payment type (S204).
摘要類型テーブルを参照して借方摘要類型(又は貸方摘要類型)で設定された摘要類型(例:「交通」)の摘要項目構成(例:「交通」−項目数7「交通/運賃/内容/支払先/訪問先/訪問理由」)を取得する(S205)。 Description item composition (example: "traffic")-number of items 7 "traffic / fare / contents /" of the payment type (ex: "traffic") set in the debit payment type (or credit deduction type) with reference to the abstract type table "Payee / visitee / visit reason" is acquired (S205).
S205で取得した摘要項目構成に基づいて、各項目についてキーワード辞書から勘定科目に関連付けられたキーワード(摘要語句)を摘要語句候補として優先順位の高い順に表示する(S207)。なお、優先順位は、出現回数や選択回数等を元に設定する。表示された摘要語句候補の摘要語句に該当するキーワードの出現回数に1を追加してキーワード辞書を更新する。 Based on the summary of the item configuration acquired in S205, keywords (summarization terms) associated with accounts from the keyword dictionary for each item are displayed in the order of high priority as summary terms candidates (S207). The priority order is set based on the number of appearances, the number of selections, and the like. The keyword dictionary is updated by adding 1 to the appearance frequency of the keyword corresponding to the displayed summary phrase candidate summary phrase.
S207の変形例として、キーワード辞書から任意の取引カテゴリに属する複数の取引に対する勘定科目と関連付けた取引構成パラメータ毎の評価情報を含む各摘要項目構成毎のキーワードを参照し、各キーワードの取引構成パラメータ(貸借、カテゴリ、項目、課税区分コードや税率コード等)毎の評価情報の構成が類似しているキーワード同士を同じ取引構成とするようにクラスタリングすることで各キーワードの所属を示す取引構成情報を得て、前記取引構成情報をキーワード辞書(図示せず)に出力する。 As a modified example of S207, referring to a keyword for each abstract item configuration including evaluation information for each transaction configuration parameter associated with accounts for a plurality of transactions belonging to any transaction category from the keyword dictionary, the transaction configuration parameter for each keyword The transaction configuration information indicating the affiliation of each keyword is clustered by clustering keywords having similar configurations of evaluation information for each (loan, category, item, taxation classification code, tax rate code, etc.) The transaction configuration information is output to a keyword dictionary (not shown).
前記取引構成情報に基づき、課税区分コードおよび税率コードの異なる各取引構成からそれぞれキーワードを選出することで、選出した複数のキーワードから取引に対する勘定科目と税率コードの最適な組み合わせである最適なキーワードを摘要語句として摘要項目構成の項目毎に抽出する。キーワードの選出は各取引構成から1個ずつ選出しても良いし、前記キーワード辞書から各取引構成と取引構成特徴が相対的に近い取引構成もしくはキーワードの出現回数や選択回数を抽出して、出現回数や選択回数に応じて各クラスタから選出するキーワードの数を重み付けしても良い。 By selecting keywords from each of the transaction configurations having different taxation classification codes and tax rate codes based on the transaction configuration information, it is possible to select an optimal keyword that is an optimal combination of account items and tax rate codes for transactions from a plurality of selected keywords. It extracts for each item of the summary item composition as a summary phrase. Keywords may be selected one by one from each transaction configuration, or from the keyword dictionary, the number of occurrences and the number of selections of transaction configurations or keywords that are relatively close to each transaction configuration and the characteristics of the configuration are extracted. The number of keywords selected from each cluster may be weighted according to the number of times and the number of selections.
なお、キーワード辞書で一致するキーワードが見つからない場合は、仕訳データDBから各仕訳データの摘要情報に含まれる摘要語句に対応する勘定科目を参照し、各仕訳データの摘要情報(取引内容や取引状況)に含まれる摘要語句の取引構成パラメータ(貸借、カテゴリ、項目、課税区分コードや税率コード等)毎の評価情報の構成が類似している摘要語句同士を同じ取引構成とするようにクラスタリングすることで各摘要語句の所属を示す取引構成情報(貸借、カテゴリ、項目や課税区分コード、税率コード等の取引構成パラメータの組み合わせ)を得て、前記取引構成情報(図示せず)をキーワード辞書に出力する。 If no matching keyword is found in the keyword dictionary, the account data corresponding to the abstracted phrase included in the summary information of each journal data is referenced from the journal data DB, and the summary information of each journal data (transaction content and transaction status) ) Cluster the abstract terms and phrases that have the same configuration of evaluation information for each of the transaction configuration parameters (loose, category, item, tax classification code, tax rate code, etc.) included in) into the same transaction configuration. Obtain transaction configuration information (combination of transaction configuration parameters such as loan, category, item, tax classification code, tax code, etc.) indicating the affiliation of each comprehension term and output the transaction configuration information (not shown) to the keyword dictionary Do.
前記取引構成情報に基づき、課税区分コードおよび税率コードの異なる各取引構成からそれぞれ摘要語句を選出することで、取引に対する勘定科目と課税区分コードおよび税率コードの最適な組み合わせとなる摘要語句を選定する。摘要語句の選出は各取引構成から1個ずつ選出しても良いし、前記キーワード辞書から各取引構成と取引構成特徴が相対的に近い取引構成もしくは摘要語句の出現回数、選択回数、登録回数や部門名等を抽出して、出現回数、選択回数、登録回数や部門名等に応じて各クラスタから選出する摘要語句の数を重み付けしても良い。 Based on the transaction configuration information, by selecting an excerpt from each of the transaction configurations different in tax classification code and tax rate code, select an excise phrase that is an optimal combination of account heading for the transaction, tax classification code and tax code. . Selection of the summary terms may be selected one by one from each trade configuration, or from the keyword dictionary, the number of occurrences of the trade configuration or the summary terms, the number of times of selection, the number of registrations The department name or the like may be extracted, and the number of the abstract terms selected from each cluster may be weighted according to the appearance frequency, the selection frequency, the registration frequency, the department name, or the like.
S205で表示された摘要語句候補から摘要語句を選択する。選択された摘要語句候補を摘要語句として確定し、確定した摘要語句に該当するキーワードの選択回数に1を追加してキーワード辞書を更新する。
(S208)。
An excerpt word is selected from the excise word candidates displayed in S205. The selected abstract word candidate is determined as an abstract word, and 1 is added to the number of times of selection of the keyword corresponding to the confirmed abstract word to update the keyword dictionary.
(S208).
S205で取得した摘要項目構成の項目の数(例:項目数7)だけS207,S208の処理を繰り返す(S206)。 The processes of S207 and S208 are repeated as many times as the number of items of the summary item configuration acquired in S205 (example: number of items 7) (S206).
各項目で選択した摘要語句候補をS205で取得した摘要項目構成の順番に結合し、摘要情報として作成する(S209)。具体的には項目数が2であれば、項目2に選択した摘要語句候補を摘要語句(例:タクシー代)として代入(確定)し、項目1(例:交通)に代入された摘要語句(例:8,000円)の後に項目2(例:運賃)に代入された摘要語句を結合して摘要情報(例:タクシー代 8,000円)を作成する。
実施例ではそのまま結合しているが、各項目で選択した摘要語句候補に助詞を追加することで文章整形処理を行ってから、結合してもよい。
The summary word candidates selected in each item are combined in the order of the summary item configuration acquired in S205, and created as summary information (S209). Specifically, if the number of items is 2, the excise word candidate selected in item 2 is substituted (confirmed) as a excise word (e.g. taxi fare) and the excise word substituted in item 1 (e.g. traffic) ( Example: Combine the summary terms assigned to item 2 (eg fare) after 8,000 yen to create summary information (eg taxi fare 8,000 yen).
In the embodiment, although combining is performed as it is, combining may be performed after the text shaping process is performed by adding particles to the excise word candidates selected in each item.
S209で作成した摘要情報を入力し、仕訳データを作成後、仕訳DBに登録する。なお、今回入力した摘要情報を摘要パターンとして登録してもよい。 The summary information created in S209 is input, and the journal data is created and registered in the journal DB. The summary information input this time may be registered as a summary pattern.
S207、S208について具体例を用いて説明する。日付(例:11月20日)、金額(例:8,000円)、借方の勘定科目(例:旅費交通費)の場合は、摘要類型が「交通」となり、摘要類型テーブルを参照してS207で摘要項目構成(「交通」−「交通/運賃/内容/支払先/訪問先/訪問理由」)を取得する。 S207 and S208 will be described using a specific example. In the case of date (example: November 20), amount (example: 8,000 yen), debit account item (example: travel expenses and transportation expenses), the payment type is "traffic" and the payment type table is referred to In S207, a summary item configuration ("transportation"-"traffic / fare / content / payment destination / visit destination / visit destination / visit reason") is acquired.
項目「交通」について、キーワード辞書から借方の勘定科目「旅費交通費」と項目「交通」と一致するキーワードを検索し、摘要語句候補として取得する。キーワード辞書から取得したキーワードはキーワード辞書の処理欄の値が「なし」なので、勘定科目(例:旅費交通費)に関連付けられたキーワードである「タクシー代」、「バス代」等を摘要語句候補として選択回数の多い順である「タクシー代」(選択回数7回)、「バス代」(選択回数5回)、…のように表示し、「タクシー代」を選択した場合は項目「交通」に「タクシー代」が代入され、次の項目「運賃」の設定に移る。 For the item "traffic", a keyword matching the debit account item "travel expense transportation cost" and the item "traffic" is retrieved from the keyword dictionary, and is acquired as a candidate for the abstract. The keyword acquired from the keyword dictionary has a value of "None" in the processing column of the keyword dictionary. Therefore, candidate terms such as "tax money", "bus money", etc., which are keywords associated with account items (eg travel expenses and transportation costs) Displayed as "Taxi fare" (7 times of selection), "Bus fare" (5 times of selection), ... which are in descending order of the number of selection times, and when "Taxi fee" is selected, the item "Transportation" "Taxi fare" is substituted for and moves to the setting of the next item "fare".
「タクシー代」、「バス代」等の摘要語句候補として表示された摘要語句の出現回数に1を加算し、キーワード辞書を更新する。また、選択した「タクシー代」(選択回数7回)の選択回数に1を加算し(選択回数8回)、キーワード辞書を更新する。本実施例は出現回数と選択回数の両方を更新しているが、優先順位で利用する項目だけを更新するようにしてもよい。 The keyword dictionary is updated by adding 1 to the number of appearances of the abstract phrase displayed as the abstract phrase candidate such as “taxi fare”, “bus fare” and the like. In addition, 1 is added to the number of selections of the selected "tax money" (the number of selections 7), and the keyword dictionary is updated. Although this embodiment updates both the number of occurrences and the number of selections, only items used in the order of priority may be updated.
次に項目「運賃」について、キーワード辞書から借方の勘定科目「旅費交通費」と項目「運賃」と一致するキーワードを検索し、摘要語句候補として取得する。キーワード辞書から取得したキーワードである「運賃」、「料金」等はキーワード辞書の処理欄の値が「金額」なので、「運賃」、「料金」等が摘要語句候補として表示され、「運賃」を選択した場合は、項目「運賃」に摘要語句候補「運賃」と金額「8,000円」が結合された「運賃8,000円」が代入され、次の項目「内容」の設定に移る。 Next, for the item "fare", a keyword matching the debit account item "travel expense transportation expenses" and the item "fare" is retrieved from the keyword dictionary, and is acquired as a candidate for a summary word. Since the value of the processing column in the keyword dictionary is "amount", which is the keyword "fare", "charge" etc. acquired from the keyword dictionary, "fare", "charge" etc. are displayed as candidate for the summary words and "fare" When it is selected, "fare 8,000 yen" in which the supplementary word candidate "fare" and the amount "8,000 yen" are combined is substituted for the item "fare", and the process proceeds to setting of the next item "content".
「運賃」、「料金」等の摘要語句候補として表示された摘要語句の出現回数に1を加算し、キーワード辞書を更新する。また、選択した「運賃」の選択回数に1を加算し、キーワード辞書を更新する。本実施例は出現回数と選択回数の両方を更新しているが、優先順位で利用する項目だけを更新するようにしてもよい。運賃を入力したくない場合は、摘要語句候補の上に「未選択」等の入力スキップ項目を用意しておき、「未選択」等の入力スキップ項目を摘要語句として選択した場合は項目「運賃」には空文字が代入される。 The keyword dictionary is updated by adding 1 to the number of appearances of the abstracted words displayed as the abstracted word candidates such as "fare" and "fee". Also, 1 is added to the number of times of selection of the selected "fare" to update the keyword dictionary. Although this embodiment updates both the number of occurrences and the number of selections, only items used in the order of priority may be updated. If you do not want to enter the fare, prepare an input skip item such as "not selected" on the summary word candidate, and select the item skip item such as "not selected" as the summary word. The null character is substituted for ".
次に項目「内容」について、キーワード辞書から借方の勘定科目「旅費交通費」と項目「内容」と一致するキーワードを検索し、摘要語句候補として取得する。キーワード辞書から取得したキーワードである「立替精算」、「接待」等はキーワード辞書の処理欄の値が「なし」なので、「立替精算」、「接待」等は摘要語句候補として表示され、「未選択」を選択した場合は項目「内容」に空文字が代入され、次の項目「支払先」の設定に移る。「立替精算」、「接待」等の摘要語句候補として表示された摘要語句の出現回数に1を加算し、キーワード辞書を更新する。 Next, for the item "content", a keyword matching the debit account items "travel expense and transportation expenses" and the item "content" is retrieved from the keyword dictionary, and is acquired as a candidate for a summary word. Since the value of the processing column of the keyword dictionary is "none" such as "repayment settlement" and "entertainment", which are keywords acquired from the keyword dictionary, "repayment settlement", "entertainment" and the like are displayed as candidate word candidates, When "Select" is selected, a null character is substituted for the item "content", and the next item "payee" is set. The keyword dictionary is updated by adding 1 to the number of appearances of the abstracted term displayed as the abstracted term candidates such as "repayment settlement" and "entertainment".
次に項目「支払先」について、キーワード辞書から借方の勘定科目「旅費交通費」と項目「支払先」と一致するキーワードを検索し、摘要語句候補として取得する。キーワード辞書から取得したキーワードである「□京タクシー」、「都○バス」等はキーワード辞書の処理欄の値が「なし」なので、「□京タクシー」、「都○バス」等は摘要語句候補として表示され、「□京タクシー」を選択した場合は項目「支払先」に「□京タクシー」が代入され、次の項目「訪問先」の設定に移る。「□京タクシー」、「都○バス」等の摘要語句候補として表示された摘要語句の出現回数に1を加算し、キーワード辞書を更新する。 Next, for the item "payee", a keyword matching the debit account item "travel expense travel expenses" and the item "payee" is retrieved from the keyword dictionary, and is acquired as a candidate for summary word. Since the value of the processing column of the keyword dictionary is "none", such as "□ Kyoto taxi" and "city ○ bus" which are keywords acquired from the keyword dictionary, "□ Kyoto taxi", "city ○ bus" etc. Is displayed, and if “□ Kyoto taxi” is selected, “□ Kyoto taxi” is substituted for the item “Payee”, and the next item “visit destination” is set. The keyword dictionary is updated by adding 1 to the number of appearances of the abstracted words displayed as the abstracted word candidates such as "Kyoto taxi" and "Tokyo ○ bus".
また、選択した「□京タクシー」の選択回数に1を加算し、キーワード辞書を更新する。本実施例は出現回数と選択回数の両方を更新しているが、優先順位で利用する項目だけを更新するようにしてもよい。 In addition, 1 is added to the number of times of selection of the selected “Kyoto taxi” to update the keyword dictionary. Although this embodiment updates both the number of occurrences and the number of selections, only items used in the order of priority may be updated.
次に項目「訪問先」について、キーワード辞書から借方の勘定科目「旅費交通費」と項目「訪問先」と一致するキーワードを検索し、摘要語句候補として取得する。キーワード辞書から取得したキーワードである「東□商事」、「△木商会」等はキーワード辞書の処理欄の値が「なし」なので、「東□商事」、「△木商会」等は摘要語句候補として表示され、「未選択」を選択した場合は項目「訪問先」に空文字が代入され、次の項目「訪問理由」の設定に移る。「東□商事」、「△木商会」等の摘要語句候補として表示された摘要語句の出現回数に1を加算し、キーワード辞書を更新する。 Next, for the item "visited place", a keyword matching the debit account item "travel expenses and transportation costs" and the item "visited place" is retrieved from the keyword dictionary, and is acquired as a summary word candidate. Since the value of the processing column in the keyword dictionary is "None", etc., which are keywords "East □ Business" and "「 Wood Shokai ", which are keywords acquired from the keyword dictionary," East □ Business "," Δ Wood Shokai "etc. When "unselected" is selected, null characters are substituted for the item "visit destination", and the setting of the next item "visit reason" is performed. The keyword dictionary is updated by adding 1 to the number of appearances of the abstracted words displayed as the abstracted word candidates such as "East □ Business" and "Δ Tree Shokai".
次に項目「訪問理由」について、キーワード辞書から借方の勘定科目「旅費交通費」と項目「訪問理由」と一致するキーワードを検索し、摘要語句候補として取得する。キーワード辞書から取得したキーワードである「得意先回り」、「商談」等はキーワード辞書の処理欄の値が「なし」なので、「得意先回り」、「商談」等は摘要語句候補として表示され、「得意先回り」を選択した場合は項目「訪問理由」に「得意先回り」が代入され、次の項目はないため、S206に移る。 Next, for the item "visiting reason", a keyword matching the debit account items "travel cost and transportation cost" and the item "visiting reason" is retrieved from the keyword dictionary, and is acquired as a candidate for a summary word. Since the value of the processing column in the keyword dictionary is "none", such as "about customers" and "negotiations" which are the keywords acquired from the keyword dictionary, "about customers" and "negotiations" etc. are displayed as candidate phrases for extraction. If "advance" is selected, "around customer" is substituted for the item "visiting reason" and there is no next item, so the flow proceeds to S206.
「得意先回り」、「商談」等の摘要語句候補として表示された摘要語句の出現回数に1を加算し、キーワード辞書を更新する。また、選択した「得意先回り」の選択回数に1を加算し(S208)、キーワード辞書を更新する。本実施例は出現回数と選択回数の両方を更新しているが、優先順位で利用する項目だけを更新するようにしてもよい。 The keyword dictionary is updated by adding 1 to the number of appearances of the abstract phrase displayed as the abstract phrase candidate such as “around customer” or “negotiation”. Further, 1 is added to the selected number of times of "around customer" selected (S208), and the keyword dictionary is updated. Although this embodiment updates both the number of occurrences and the number of selections, only items used in the order of priority may be updated.
S206により、摘要情報として「タクシー代 運賃8,000円 (空文字) □京タクシー 得意先回り」が入力される(S209)。文章整形処理をする場合は、「タクシー代として 運賃8,000円を (空文字) □京タクシーに 得意先回りのため」として入力される。 In S206, "tax fare 8,000 yen (empty character) □ Kyoto taxi customer roundabout" is input as the summary information (S209). In case of text formatting process, it is entered as "tax fare 8,000 yen as a taxi fare (empty character) □ for customers around Kyoto taxi".
本実施例により、担当者が事前に摘要情報を登録したり、仕訳データ入力時に摘要情報を手入力したりすることなく、摘要語句を選択するだけで簡単に摘要情報を作成することができ、仕訳データの入力の手間が軽減される効果がある。また、勘定科目を選択するのに必要な取引に関する情報を摘要情報として作成することができる。 According to this embodiment, it is possible to easily create the summary information simply by selecting the summary terms without the person in charge registering the summary information in advance or manually entering the summary information when entering the journal data. This has the effect of reducing the trouble of entering journal data. In addition, information on transactions necessary to select account items can be created as summary information.
また選択を繰り返すことにより摘要語句候補の精度が高まり、前後の語句が関連付けていなくてもまるで連動しているかのような摘要語句候補を項目ごとに表示することができる。さらに作成した摘要情報や選択した摘要語句を登録し、登録した摘要情報を科目摘要パターンテーブルやキーワード辞書にフィードバックすることで、摘要情報や摘要語句の学習を繰り返すことにより摘要情報作成や摘要語句候補の表示の精度が高まり、適切な摘要情報の作成や適切な摘要語句候補の表示をすることができる。 Further, by repeating the selection, the accuracy of the excise-phrase candidate can be enhanced, and excise-phrase candidates as if they are interlocked can be displayed for each item even if the words before and after are not associated. Furthermore, the created summary information and the selected summary phrase are registered, and the registered summary information is fed back to the subject summary pattern table and the keyword dictionary, thereby repeating the learning of the summary information and the summary phrase to create summary information and summary phrase candidates. The accuracy of the display is enhanced, and appropriate summary information can be created and appropriate summary word candidates can be displayed.
実施例1と実施例2は摘要語句候補を選択して摘要情報を作成するのに対し、実施例3は摘要情報を自動で作成する処理を図11のフローチャートで説明する。 The first embodiment and the second embodiment select summary word candidates and create summary information, while the third embodiment explains a process of automatically creating summary information with a flowchart of FIG.
会計データの入力画面を表示するまでの処理はS101と同じため記載を省略する。領収書やレシートについては、事前に電子化して、イメージを表示させて参照しながら入力するようにし、領収書やレシートの内容(例:コンビニE 書籍代 雑誌 1冊 300円)をあらかじめOCR等の文字認識処理によりテキスト化して、イメージと関連付けておく(S301)。 The processing until the input screen of the accounting data is displayed is the same as that of S101 and thus the description is omitted. About receipts and receipts, we digitize in advance and display the image and enter them while referring to it, and the contents of the receipts and receipts (eg, convenience store E book fee magazine 300 yen per book) will be OCR etc. beforehand It is converted to text by character recognition processing and associated with an image (S301).
レシートのイメージ(例:コンビニE 書籍代 雑誌 1冊 300円)を見ながら該当する取引で、日付(例:11月20日)、金額(例:300円)、借方の勘定科目(例:新聞図書費)、貸方の勘定科目(例:現金)を入力する(S302)。 The corresponding transaction while looking at the image of the receipt (for example, convenience store E book fee magazine one book 300 yen) date (for example November 20), amount (for example 300 yen), debit account item (for example newspaper) Book expenses), credit account items (eg, cash) are input (S302).
科目摘要パターンテーブルを参照して入力された勘定科目(例:借方科目−新聞図書費、貸方科目−現金)に対応する摘要パターン(例:「書籍代 − 雑誌A − コンビニE」、「書籍代 − 雑誌B − D書店」、「新聞代 − 新聞C − ○田太郎」等)を取得する(S303)。 A summary pattern (eg "Book fee-Magazine A-Convenience store E", "Book fee") corresponding to the account item (eg: Debit-newspaper book cost, credit-cash) entered with reference to the subject summary pattern table -Obtain a magazine B-D bookstore, "newspaper-newspaper C-○ Taro", etc. (S303).
科目摘要テーブルを参照して、入力された借方の勘定科目(例:新聞図書費)と対応する摘要類型である借方摘要類型(例:「物品購入」)と、貸方の勘定科目(例:現金)と対応する摘要類型である貸方摘要類型(例:「飲食」、「交通」、「物品購入」、「その他支払」等)を制御部が比較し、一致する摘要類型(例:「物品購入」)を借方摘要類型及び貸方摘要類型に設定する。一致する摘要類型が複数存在する場合はリストとして表示し、表示したリストから選択してもよいし、摘要類型に優先度を設定し、一致した摘要類型のうち優先度の高いものを自動で設定するようにしてもよい(S304)。 With reference to the item summary table, the debit account item (eg newspaper newspaper expenses) entered and the corresponding payment item type debit note type (eg "item purchase") and the credit item account (eg cash) ), And the control section compares the credit payment type (eg, “food and drink”, “traffic”, “purchase of goods”, “other payments”, etc.) corresponding to) and the corresponding payment type (eg, “purchase of goods” Set ") as the debit payment type and the credit payment type. If there are multiple matching payment types, they may be displayed as a list, and may be selected from the displayed list, or priorities may be set for the payment types, and those with high priority among the matching types are automatically set. You may make it do (S304).
摘要類型が「物品購入」となり、摘要類型テーブルを参照してS304で摘要項目構成(「物品購入」−「物品購入/書籍代/内容/品名/支払先/数量/金額」)を取得する(S305)。 The summary type is "Item Purchase", and the summary item table ("Item Purchase"-"Item Purchase / Book Price / Contents / Item Name / Payee / Quantity / Price") is acquired in S304 with reference to the Summary Type Table ( S305).
S303で取得した摘要パターン(例:「書籍代 − 雑誌A − コンビニE − 1冊」、「書籍代 − 雑誌B − D書店 − 1冊」、「新聞代 − 新聞C − コンビニE − 1部」等)からS301で取得したレシート内容(例:コンビニE 書籍代 雑誌 1冊 300円)と一致する摘要パターン(例:「書籍代 − 雑誌A − コンビニE − 1冊」)を抽出する(S306)。 The abstract pattern acquired in S303 (eg, "book fee-magazine A-convenience store E-1 book", "book fee-magazine B-D bookstore-1 volume," newspaper newspaper-newspaper C-convenience store E-1 copy " Etc.) to extract a description pattern (eg, “book fee-magazine A-convenience store E-1 book”) that matches the receipt content (eg, convenience store E book fee magazine 300 yen) obtained in S301 (S306) .
S306で抽出した摘要パターンを分解して摘要語句を取得し(S307)、S305で取得した摘要項目構成(「物品購入」−「物品購入/書籍代/内容/品名/支払先/数量/金額」)にキーワード辞書を参照しながら取得した摘要語句を代入して摘要情報(「物品購入/書籍代/内容(例:雑誌A)/品名(例:月号)/支払先(例:コンビニE)/数量(例:1冊)/金額(例:金額)」)を自動作成する(S308)。 The disclaimer pattern extracted in S306 is disassembled to obtain a disclaimer phrase (S307), and the disclaimer item configuration acquired in S305 ("item purchase"-"item purchase / book fee / contents / item name / payee / quantity / amount") Substitutes the excerpted phrase acquired while referring to the keyword dictionary to the abstract information ("item purchase / book fee / contents (eg: magazine A) / article name (eg: month issue) / payee (eg: convenience store E) / Quantity (example: 1 book) / amount (example: amount) "is automatically created (S308).
品名の「月号」のキーワード辞書の処理欄の値が「日付」なので、入力された日付(例:11月20日)から取得した「11月」と「月号」を結合して「11月号」を品名の項目に代入する。また、金額の項目なので、「金額」の摘要語句を追加し、キーワード辞書の処理欄の値が「金額」なので、入力された金額(例:300円)から取得した「300円」と結合された「金額300円」を金額の項目に代入してもよいし、入力された金額(例:300円)から取得した「300円」をそのまま金額の項目に代入してもよい。
よって、摘要情報(「物品購入/書籍代/内容(例:雑誌A)/品名(例:11月号)/支払先(例:コンビニE)/数量(例:1冊)/金額(例:金額300円)」)が自動作成される。
Since the value of the processing column in the keyword dictionary of the item name "Month" is "Date", "Nov" and "Month" acquired from the input date (example: November 20) are combined to "11" Assign "Month issue" to the item of item name. Also, since it is an item of the amount, a summary phrase of "amount" is added, and the value in the processing column of the keyword dictionary is "amount", so it is combined with "300 yen" acquired from the input amount (eg 300 yen) Alternatively, "300 yen" may be substituted for the item of money, or "300 yen" acquired from the input money (e.g. 300 yen) may be substituted for the item of money as it is.
Therefore, the information ("purchase of goods / book cost / contents (example: magazine A) / item name (example: November issue) / payee (example: convenience store E) / quantity (example: 1 book) / amount (example: An amount of ¥ 300) is automatically created.
当該摘要情報と一致する摘要パターンがある場合(S309:Yes)は登録済みの一致する摘要パターンの登録回数に1を加算し(S310)、科目摘要パターンテーブルを更新し、一致するものがない場合(S309:No)は科目摘要パターンテーブルに追加する(S311)。 If there is a disclaimer pattern that matches the corresponding information (S309: Yes), 1 is added to the number of registrations of the registered matching disclaimer pattern (S310), the subject dispensation pattern table is updated, and there is no match (S309: No) is added to the subject summary pattern table (S311).
本実施例により、担当者が事前に摘要情報を登録したり、仕訳データ入力時に摘要語句を選択したりすることなく摘要情報を自動作成することができ、仕訳データの入力の手間が軽減される効果がある。また自動作成した摘要情報を登録し、登録した摘要情報や選択された摘要語句を科目摘要パターンテーブルやキーワード辞書にフィードバックすることで、摘要情報の学習を繰り返すことにより摘要情報作成の精度が高まり、領収書やレシートのイメージからテキストを取得できれば適切な摘要情報を自動作成することができる。 According to this embodiment, it is possible to automatically create the summary information without the person in charge registering the summary information in advance or selecting the summary terms at the time of the journal data input, and the trouble of inputting the journal data is reduced. effective. Also, by registering the automatically created summary information and feeding back the registered summary information and selected summary phrases to the subject summary pattern table or the keyword dictionary, the accuracy of summary information creation is improved by repeating the learning of summary information, If you can get the text from the image of the receipt or receipt, you can automatically create the appropriate summary information.
さらに、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをCD−ROMなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態における情報処理装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、実施例1から実施例3やそれらの実施例の変形例を実行するプログラムであってもよい。 Furthermore, the processing in the present embodiment may be realized by software. Then, this software may be distributed by software download or the like. Also, the software may be distributed by being recorded on a recording medium such as a CD-ROM. This applies to the other embodiments in the present specification. The software for realizing the information processing apparatus in the present embodiment is the following program. That is, this program may be a program for executing the first to third embodiments or a modification of those embodiments.
以上のように、本発明にかかる会計処理装置、会計処理方法、会計処理プログラムは、担当者が事前に摘要情報を登録したり、仕訳データ入力時に摘要語句を選択したりすることなく摘要情報を自動作成することができ、仕訳データの入力の手間が軽減されるという効果を有し、会計処理装置、会計処理方法、会計処理プログラム等として有用である。
As described above, the accounting processing apparatus, the accounting processing method, and the accounting processing program according to the present invention do not require the person in charge to register the introductory information in advance or to select the introductory words when inputting the journal data. It has the effect of being able to automatically create and reducing the time and effort of inputting journal data, and is useful as an accounting apparatus, accounting method, accounting program and the like.
1 会計処理装置
1a サーバ装置
1b 端末
10 制御部
30 記憶部
31 会社DB
32 仕訳データDB
33 科目摘要テーブル
34 摘要類型テーブル
35 科目摘要パターンテーブル
36 キーワード辞書
45 入力部
46 表示部
49 通信部
1 Accounting Processor 1a Server 1b Terminal 10 Control Unit 30 Storage Unit 31 Company DB
32 Journal data DB
33 subject summary table 34 summary type table 35 subject summary pattern table 36 keyword dictionary 45 input unit 46 display unit 49 communication unit
Claims (17)
A program for causing a computer to function as the accounting processing device according to any one of claims 1 to 16.
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