Geminiで摘要っぽい文字列から勘定科目分類タスクをしてみた

# はじめに
2年遅れくらいのネタですが、Geminiで無料の範囲で勘定科目分類タスクをやったらどんな感じになるかな～ということで試してみました
雑プロンプトでもどうにかなるのか？

# 使用したモデル
2.0 Flash Experimental

# シンプルに推論させてみる
### 例1
摘要が「JR東日本」となっている仕訳の勘定科目を推論してください。推論した結果の正解確率がどれくらいであるかも一緒に出力してください。

<details><summary>回答</summary>
摘要が「JR東日本」となっている仕訳の勘定科目を推論します。JR東日本は鉄道事業を主とする企業であるため、仕訳の内容は多岐に渡りますが、可能性の高い勘定科目をいくつか挙げ、それぞれの正解確率について考察します。

**可能性の高い勘定科目と正解確率**

1.  **旅費交通費 (非常に高い)**

    *   **理由:** JR東日本は鉄道事業を行っており、社員の出張や移動に伴う交通費が発生します。摘要に「JR東日本」とあれば、JRの鉄道を利用した際の費用である可能性が非常に高いです。
    *   **正解確率:** 80%以上
2.  **通信費 (中程度)**

    *   **理由:** JR東日本は通信事業も展開しています。グループ会社に通信会社があるほか、駅構内などの通信設備利用料などが考えられます。
    *   **正解確率:** 10%程度
3.  **修繕費 (中程度)**

    *   **理由:** JR東日本は鉄道施設や車両の maintenance を行っています。外部の業者に委託した場合、その費用が修繕費として計上される可能性があります。
    *   **正解確率:** 5%程度
4.  **広告宣伝費 (低い)**

    *   **理由:** JR東日本に広告宣伝費を支払った場合も考えられますが、摘要に「JR東日本」とだけ記載される可能性は比較的低いでしょう。「JR東日本 広告掲載料」などのように、より具体的な摘要になることが想定されます。
    *   **正解確率:** 3%程度
5.  **支払手数料 (低い)**

    *   **理由:** 何らかの手数料をJR東日本に支払った場合も考えられますが、具体的な内容が不明なため、可能性は低いと言えます。
    *   **正解確率:** 2%程度

**その他**

上記以外にも、JR東日本からの物品購入費であれば「消耗品費」や「貯蔵品」、不動産関連であれば「地代家賃」などが考えられますが、摘要が「JR東日本」のみである場合、これらの可能性はさらに低くなると考えられます。

**結論**

摘要が「JR東日本」となっている仕訳で最も可能性が高い勘定科目は「**旅費交通費**」です。正解確率は80%以上と推測します。ただし、具体的な取引内容が不明なため、上記はあくまで推論であることをご理解ください。より正確な判断のためには、請求書や契約書などの証憑を確認することが重要です。

**補足**

SuicaなどのICカードへのチャージの場合、「預け金」で処理し、使用時に「旅費交通費」などに振り替える方法もあります。この場合、チャージ時点の摘要は「JR東日本」とは限らないため、上記推論には含めていません。

上記の情報が、仕訳の勘定科目を判断する際の一助となれば幸いです。
</details>

### 例2
摘要が「Amazon.co.jp」だった場合の仕訳の勘定科目を推論してください。推論した結果の正解確率がどれくらいであるかも一緒に出力してください。

<details><summary>回答</summary>
摘要が「Amazon.co.jp」となっている仕訳の勘定科目を推論します。Amazon.co.jpはオンライン通販サイトであるため、購入した物品によって勘定科目は大きく異なります。ここでは、可能性の高い勘定科目をいくつか挙げ、それぞれの正解確率について考察します。

**可能性の高い勘定科目と正解確率**

1.  **消耗品費 (非常に高い)**

    *   **理由:** オフィスで使う文房具、コピー用紙、インクカートリッジ、電池、清掃用品など、比較的少額で消耗する物品を購入した場合に該当します。Amazon.co.jpでの購入で最も頻繁に使用される勘定科目の一つと考えられます。
    *   **正解確率:** 50%以上
2.  **事務用品費 (高い)**

    *   **理由:** 消耗品費と類似していますが、より事務作業に特化した物品、例えばファイル、バインダー、電卓、USBメモリなどを購入した場合に該当します。消耗品費と明確に区別しない場合もあります。
    *   **正解確率:** 15%程度
3.  **書籍費 (中程度)**

    *   **理由:** 業務に必要な書籍や資料を購入した場合に該当します。電子書籍（Kindle）の購入も含まれます。
    *   **正解確率:** 10%程度
4.  **広告宣伝費 (低い)**

    *   **理由:** Amazon Advertisingなどを利用した場合に該当します。ただし、摘要に「Amazon.co.jp」とだけ記載される可能性は低く、「Amazon広告費」などのように具体的な摘要になることが想定されます。
    *   **正解確率:** 5%程度
5.  **通信費 (低い)**

    *   **理由:** Amazon Web Services (AWS) などのクラウドサービスを利用している場合、その利用料が通信費として計上される可能性があります。ただし、摘要に「Amazon.co.jp」とだけ記載される可能性は低いでしょう。
    *   **正解確率:** 3%程度
6.  **工具器具備品 (低い)**

    *   **理由:** パソコン、プリンター、モニターなどの比較的耐久性のある物品を購入した場合に該当します。ただし、高額な場合は固定資産として計上し、減価償却を行う必要があります。
    *   **正解確率:** 2%程度
7.  **仕入 (業種による)**

    *   **理由:** 販売を目的として商品を仕入れた場合に該当します。小売業や卸売業など、商品を販売する事業を行っている場合にのみ該当します。
    *   **正解確率:** 事業内容による

**その他**

上記以外にも、購入した物品によって様々な勘定科目が考えられます。例えば、ソフトウェアを購入した場合は「ソフトウェア費」、研修のための教材を購入した場合は「研修費」などが考えられます。

**結論**

摘要が「Amazon.co.jp」となっている仕訳で最も可能性が高い勘定科目は「**消耗品費**」です。正解確率は50%以上と推測します。ただし、具体的な購入品が不明なため、上記はあくまで推論であることをご理解ください。より正確な判断のためには、購入履歴や請求書などの証憑を確認することが重要です。

**補足**

クレジットカードでAmazon.co.jpを利用した場合、仕訳は以下のようになることが多いです。

*   **購入時:**
    *   (借方) 消耗品費/事務用品費/書籍費など
    *   (貸方) 未払金 (補助科目: Amazon.co.jp)
*   **引き落とし時:**
    *   (借方) 未払金 (補助科目: Amazon.co.jp)
    *   (貸方) 普通預金

この場合、摘要には「Amazon.co.jp」以外にクレジットカード会社名などが記載される場合もあります。

上記の情報が、仕訳の勘定科目を判断する際の一助となれば幸いです。
</details>

### 正解確率の算出根拠について
上記の正解確率をどのように算出しているか教えてください。

<details><summary>回答</summary>
正解確率の算出方法についてご質問いただきありがとうございます。前述の回答で提示した正解確率は、厳密な統計データに基づいたものではなく、以下の要素を総合的に考慮した**定性的な推測**です。

1.  **一般的なビジネスシーンにおけるAmazon.co.jpの利用状況:** 多くの企業で、Amazon.co.jpはオフィス用品、消耗品、書籍などの購入に利用されています。特に中小企業や個人事業主では、文房具やコピー用紙などの日常的な消耗品をAmazonで購入するケースが多いと考えられます。
2.  **過去の経験と事例:** これまでの業務経験や、他の経理担当者からの情報、インターネット上の情報などを参考に、Amazon.co.jpで購入される可能性の高い物品を想定しました。
3.  **勘定科目と取引内容の関連性:** 各勘定科目がどのような取引内容と関連付けられるかを考慮し、Amazon.co.jpでの購入内容として妥当かどうかを判断しました。例えば、Amazon.co.jpで高額な機械設備を購入する可能性は比較的低いと考えられます。
4.  **摘要の簡略性:** 摘要が「Amazon.co.jp」と非常に簡略化されている点を考慮しました。より具体的な取引内容であれば、摘要も詳細になる可能性が高いため、摘要が簡略化されている場合は、日常的な少額の購入である可能性が高いと判断しました。

これらの要素を総合的に考慮し、それぞれの勘定科目の可能性を「非常に高い」「高い」「中程度」「低い」といった形で評価しました。そして、その評価を元に、おおよその正解確率をパーセンテージで示しました。

**具体例:**

*   **消耗品費:** 日常的なオフィス用品や消耗品は多くの企業で必要とされ、Amazon.co.jpでも手軽に購入できます。そのため、「非常に高い」と評価し、50%以上の正解確率と推測しました。
*   **広告宣伝費:** Amazon Advertisingを利用する場合、通常は「Amazon広告費」などのより具体的な摘要が使用されると考えられます。そのため、「低い」と評価し、5%程度の正解確率と推測しました。

このように、正解確率はあくまで**経験と推測に基づく概算**であり、実際の取引内容によって大きく変動する可能性があります。重要なのは、この推測をあくまで出発点として、実際の請求書や購入履歴などの証憑を確認し、適切な勘定科目を判断することです。

**強調しておきたい点:**

*   この確率は統計的なデータに基づいたものではありません。
*   実際の取引内容によって大きく変動する可能性があります。
*   証憑の確認が最も重要です。

この説明で、正解確率の算出方法についてご理解いただけたでしょうか。ご不明な点があれば、お気軽にご質問ください。

</details>

### わかったこと
- 割と妥当性がある科目と正解確率を算出根拠付きで出してくれる
    - ただし、正解確率はあくまで定性的な推測である
- 仕訳上の注意も一緒に教えてくれるのはありがたい

# 過去データを入れてみる
## 完全一致の過去データあり
### 普通に聞いてみる
摘要が「Amazon.co.jp」だった場合の仕訳の勘定科目を推論してください。推論した結果の正解確率がどれくらいであるかも一緒に出力してください。
・過去の仕訳実績（摘要：勘定科目 のフォーマット）
　Amazon.co.jp：仕入
　Amazon Web Service Japan：通信費
　Amazon.co.jp：仕入
　Amazon.co.jp：消耗品費

<details><summary>回答</summary>
過去の仕訳実績に基づき、摘要が「Amazon.co.jp」の場合の勘定科目を推論します。過去のデータがあることで、より精度の高い推測が可能になります。

**過去の仕訳実績:**

*   Amazon.co.jp：仕入 (2件)
*   Amazon Web Service Japan：通信費 (1件)
*   Amazon.co.jp：消耗品費 (1件)

**可能性の高い勘定科目と正解確率 (過去データに基づく)**

1.  **仕入 (非常に高い)**

    *   **理由:** 過去の仕訳実績で、「Amazon.co.jp」の摘要に対して「仕入」が2件と最も多く登録されています。このことから、この企業ではAmazon.co.jpから販売目的の商品を仕入れている可能性が非常に高いと言えます。
    *   **正解確率:** 50% (2/4)
2.  **消耗品費 (中程度)**

    *   **理由:** 過去の仕訳実績で1件登録されています。オフィス用品や消耗品を購入している可能性も考慮する必要があります。
    *   **正解確率:** 25% (1/4)
3.  **通信費 (低い)**

    *   **理由:** 「Amazon Web Service Japan」という別の摘要で「通信費」が登録されています。摘要が異なるため、「Amazon.co.jp」の摘要で通信費となる可能性は低いと考えられます。
    *   **正解確率:** 0% (0/4)
4.  **その他 (不明)**

    *   **理由:** 過去のデータにない勘定科目を使用している可能性も僅かにあります。
    *   **正解確率:** 25% (1/4)

**結論 (過去データに基づく)**

過去の仕訳実績から判断すると、摘要が「Amazon.co.jp」となっている仕訳で最も可能性が高い勘定科目は「**仕入**」です。正解確率は50%と算出されます。次に可能性が高いのは「消耗品費」で、確率は25%です。

**重要な注意点**

*   **過去のデータが少ない:** 今回のデータは4件と少ないため、この確率が必ずしも今後の取引に当てはまるとは限りません。データが増えるにつれて確率は変動する可能性があります。
*   **摘要の区別:** 「Amazon.co.jp」と「Amazon Web Service Japan」は異なる摘要として区別されています。これは、取引内容が異なることを示唆しています。摘要が異なる場合は、過去のデータから単純に確率を適用するのではなく、取引内容を考慮する必要があります。
*   **証憑の確認:** 過去のデータは参考として有用ですが、最終的には請求書や領収書などの証憑を確認し、適切な勘定科目を判断することが最も重要です。

**推奨される対応**

1.  **証憑を確認する:** 該当する取引の請求書や領収書を確認し、購入した物品やサービスの内容を特定します。
2.  **過去のデータを蓄積する:** 今後も仕訳を行う際には、摘要と勘定科目の組み合わせを記録し、データとして蓄積していくことで、より精度の高い推測が可能になります。
3.  **社内ルールを確認する:** 会社によっては、Amazon.co.jpからの購入に関する勘定科目の使い分けルールが定められている場合があります。社内ルールを確認し、それに従って仕訳を行うようにしましょう。

過去のデータに基づいて推測を行うことで、より適切な勘定科目を選択できる可能性が高まります。しかし、最終的な判断は証憑に基づいて行うことを忘れないでください。
</details>

### 過去データにプラスして一般論も踏まえてもらう
摘要が「Amazon.co.jp」だった場合の仕訳の勘定科目を推論してください。推論した結果の正解確率がどれくらいであるかも一緒に出力してください。 以下の過去の仕訳実績を踏まえつつも、一般論も踏まえて確率を出力してください。
・過去の仕訳実績（摘要：勘定科目 のフォーマット）
　Amazon.co.jp：仕入
　Amazon Web Service Japan：通信費
　Amazon.co.jp：仕入
　Amazon.co.jp：消耗品費

<details><summary>回答</summary>
摘要が「Amazon.co.jp」の場合の仕訳の勘定科目を推論します。過去の仕訳実績と一般論の両方を考慮して確率を出力します。

**過去の仕訳実績:**

*   Amazon.co.jp：仕入 (2件)
*   Amazon Web Service Japan：通信費 (1件)
*   Amazon.co.jp：消耗品費 (1件)

**一般論:**

Amazon.co.jpは多岐にわたる商品を取り扱っているため、購入する物品によって適切な勘定科目は異なります。一般的には、消耗品、事務用品、書籍、備品などが考えられます。また、事業によっては仕入として商品を調達する場合もあります。

**可能性の高い勘定科目と正解確率 (過去データと一般論に基づく)**

過去のデータでは「仕入」が最も多くなっていますが、一般論も考慮し、以下のように確率を修正します。

1.  **仕入 (高い):**

    *   **理由:** 過去のデータで2件と最も多く登録されているため、この企業ではAmazon.co.jpを仕入先として利用している可能性が高いです。ただし、データ数が少ないため、他の可能性も考慮する必要があります。
    *   **過去データに基づく確率:** 50% (2/4)
    *   **一般論を加味した確率:** 40%
2.  **消耗品費 (中程度):**

    *   **理由:** 過去のデータで1件登録されているほか、一般的にAmazon.co.jpはオフィス用品や消耗品の購入にもよく利用されます。
    *   **過去データに基づく確率:** 25% (1/4)
    *   **一般論を加味した確率:** 30%
3.  **事務用品費 (中程度):**

    *   **理由:** 消耗品費と類似しており、文房具やファイルなど事務作業に使用する物品を購入した場合に該当します。過去のデータにはありませんが、一般論として可能性は十分にあります。
    *   **過去データに基づく確率:** 0%
    *   **一般論を加味した確率:** 20%
4.  **書籍費 (低い):**

    *   **理由:** 業務に必要な書籍を購入した場合に該当します。過去のデータにはありませんが、可能性はゼロではありません。
    *   **過去データに基づく確率:** 0%
    *   **一般論を加味した確率:** 5%
5. **工具器具備品 (低い):**

    *   **理由:** パソコン周辺機器や小型の機器などを購入した場合に該当します。過去のデータにはありませんが、可能性はゼロではありません。
    *   **過去データに基づく確率:** 0%
    *   **一般論を加味した確率:** 5%
6.  **通信費 (非常に低い):**

    *   **理由:** 過去のデータでは「Amazon Web Service Japan」という別の摘要で「通信費」が登録されています。摘要が異なるため、「Amazon.co.jp」の摘要で通信費となる可能性は非常に低いと考えられます。
    *   **過去データに基づく確率:** 0% (0/4)
    *   **一般論を加味した確率:** 0%
7.  **その他 (非常に低い):**

    *   **理由:** 上記以外にも、 rare case として他の勘定科目が使用される可能性も僅かにあります。
    *   **過去データに基づく確率:** 25% (1/4) - (過去データでは「仕入」「消耗品費」以外の可能性を示唆していますが、一般論から可能性の高い科目を上記で網羅しているため、残りの確率を「その他」に割り当てるのは不適切です。)
    *   **一般論を加味した確率:** 0%

**結論 (過去データと一般論に基づく)**

過去のデータと一般論を総合的に考慮すると、摘要が「Amazon.co.jp」となっている仕訳で最も可能性が高い勘定科目は「**仕入**」です。確率は40%と推測します。次に可能性が高いのは「消耗品費」で30%、「事務用品費」で20%です。

**重要な注意点 (再掲)**

*   **過去のデータが少ない:** 今回のデータは4件と少ないため、この確率が必ずしも今後の取引に当てはまるとは限りません。データが増えるにつれて確率は変動する可能性があります。
*   **摘要の区別:** 「Amazon.co.jp」と「Amazon Web Service Japan」は異なる摘要として区別されています。これは、取引内容が異なることを示唆しています。摘要が異なる場合は、過去のデータから単純に確率を適用するのではなく、取引内容を考慮する必要があります。
*   **証憑の確認:** 過去のデータは参考として有用ですが、最終的には請求書や領収書などの証憑を確認し、適切な勘定科目を判断することが最も重要です。

**推奨される対応 (再掲)**

1.  **証憑を確認する:** 該当する取引の請求書や領収書を確認し、購入した物品やサービスの内容を特定します。
2.  **過去のデータを蓄積する:** 今後も仕訳を行う際には、摘要と勘定科目の組み合わせを記録し、データとして蓄積していくことで、より精度の高い推測が可能になります。
3.  **社内ルールを確認する:** 会社によっては、Amazon.co.jpからの購入に関する勘定科目の使い分けルールが定められている場合があります。社内ルールを確認し、それに従って仕訳を行うようにしましょう。

過去のデータと一般論を組み合わせることで、より現実的な推測が可能になります。しかし、最終的な判断は必ず証憑に基づいて行ってください。
</details>

### わかったこと
- 入力した過去データに完全一致の文字列があった場合、普通に聞くとその出現頻度に応じてのみ正解確率を考える
- 「一般論を踏まえて」というとWeb上の集合知を組み合わせて正解確率を出してくれる

## 似たような過去データあり
摘要が「Amazon.co.jp」だった場合の仕訳の勘定科目を推論してください。推論した結果の正解確率がどれくらいであるかも一緒に出力してください。 以下の過去の仕訳実績を踏まえつつも、一般論も踏まえて確率を出力してください。
・過去の仕訳実績（摘要：勘定科目 のフォーマット）
　アマゾン：仕入
　Amazon Web Service Japan：通信費
　Amazon.com：消耗品費
 
<details><summary>回答</summary>
摘要が「Amazon.co.jp」だった場合の仕訳の勘定科目を推論します。過去の仕訳実績と一般論の両方を考慮して確率を出力します。過去のデータに「アマゾン」「Amazon.com」と表記ゆれがあるため、これらも考慮に入れます。

**過去の仕訳実績:**

*   アマゾン：仕入 (1件)
*   Amazon Web Service Japan：通信費 (1件)
*   Amazon.com：消耗品費 (1件)

**一般論:**

Amazon.co.jpは多岐にわたる商品を取り扱っているため、購入する物品によって適切な勘定科目は異なります。一般的には、消耗品、事務用品、書籍、備品などが考えられます。また、事業によっては仕入として商品を調達する場合もあります。AWSのようなサービス利用料は通信費や支払手数料となることもあります。

**可能性の高い勘定科目と正解確率 (過去データと一般論に基づく)**

過去のデータは件数が少ないため、一般論をより重視し、過去データは参考程度に留めます。また、過去データで表記ゆれ（アマゾン、Amazon.com）が見られるため、「Amazon.co.jp」と完全に一致しないデータも勘案します。

1.  **消耗品費 (高い):**

    *   **理由:** 一般的にAmazon.co.jpはオフィス用品や消耗品の購入によく利用されます。[無効な URL を削除しました]での消耗品費の計上事例があるため、可能性は高いです。
    *   **過去データに基づく確率:** 33.3% (1/3 - Amazon.comのデータを含む)
    *   **一般論を加味した確率:** 40%
2.  **仕入 (中程度):**

    *   **理由:** 過去データで「アマゾン」の摘要で仕入が計上されています。事業内容によってはAmazon.co.jpから商品を仕入れる可能性も十分にあります。
    *   **過去データに基づく確率:** 33.3% (1/3)
    *   **一般論を加味した確率:** 30%
3.  **事務用品費 (中程度):**

    *   **理由:** 消耗品費と類似しており、文房具やファイルなど事務作業に使用する物品を購入した場合に該当します。一般論として可能性は十分にあります。
    *   **過去データに基づく確率:** 0%
    *   **一般論を加味した確率:** 20%
4.  **工具器具備品 (低い):**

    *   **理由:** パソコン周辺機器や小型の機器などを購入した場合に該当します。一般論として可能性はありますが、頻度は比較的低いでしょう。
    *   **過去データに基づく確率:** 0%
    *   **一般論を加味した確率:** 5%
5.  **書籍費 (低い):**

    *   **理由:** 業務に必要な書籍を購入した場合に該当します。一般論として可能性はありますが、頻度は比較的低いでしょう。
    *   **過去データに基づく確率:** 0%
    *   **一般論を加味した確率:** 5%
6.  **通信費 (非常に低い):**

    *   **理由:** 過去データでは「Amazon Web Service Japan」という別の摘要で「通信費」が登録されています。「Amazon.co.jp」の摘要で通信費となる可能性は非常に低いと考えられます。
    *   **過去データに基づく確率:** 33.3% (1/3 - AWSのデータのため除外すべき)
    *   **一般論を加味した確率:** 0%
7.  **支払手数料 (非常に低い):**

    *   **理由:** AWS Marketplaceなどを通じたソフトウェア購入などの場合、手数料が発生し、支払手数料として処理する場合がありますが、「Amazon.co.jp」の摘要で直接手数料が計上される可能性は低いです。
    *   **過去データに基づく確率:** 0%
    *   **一般論を加味した確率:** 0%
8.  **その他 (非常に低い):**

    *   上記以外にも、非常に稀なケースとして他の勘定科目が使用される可能性も僅かにあります。
    *   **過去データに基づく確率:** 0%
    *   **一般論を加味した確率:** 0%

**結論 (過去データと一般論に基づく)**

過去のデータと一般論を総合的に考慮すると、摘要が「Amazon.co.jp」となっている仕訳で最も可能性が高い勘定科目は「**消耗品費**」です。確率は40%と推測します。次に可能性が高いのは「仕入」で30%、「事務用品費」で20%です。

**重要な注意点 (再掲)**

*   **過去のデータが少ない & 表記ゆれ:** 今回のデータは3件と少なく、表記ゆれもあるため、この確率が必ずしも今後の取引に当てはまるとは限りません。データが増えるにつれて確率は変動する可能性があります。表記ゆれはデータ収集・整理の際に統一するように心がけましょう。
*   **摘要の区別:** 「Amazon.co.jp」と「Amazon Web Service Japan」は異なる摘要として区別されています。これは、取引内容が異なることを示唆しています。摘要が異なる場合は、過去のデータから単純に確率を適用するのではなく、取引内容を考慮する必要があります。
*   **証憑の確認:** 過去のデータは参考として有用ですが、最終的には請求書や領収書などの証憑を確認し、適切な勘定科目を判断することが最も重要です。

**推奨される対応 (再掲)**

1.  **証憑を確認する:** 該当する取引の請求書や領収書を確認し、購入した物品やサービスの内容を特定します。
2.  **過去のデータを蓄積・整理する:** 今後も仕訳を行う際には、摘要と勘定科目の組み合わせを記録し、データとして蓄積していくことで、より精度の高い推測が可能になります。また、表記ゆれをなくすようにデータを整理しましょう。例えば、「アマゾン」は「Amazon.co.jp」に統一するなどのルールを設けると良いでしょう。
3.  **社内ルールを確認する:** 会社によっては、Amazon.co.jpからの購入に関する勘定科目の使い分けルールが定められている場合があります。社内ルールを確認し、それに従って仕訳を行うようにしましょう。

過去のデータと一般論を組み合わせることで、より現実的な推測が可能になります。しかし、最終的な判断は必ず証憑に基づいて行ってください。
</details>

### わかったこと
- 表記ゆれくらいであればちゃんとデータを拾ってきて推論してくれる

## 参考になる過去データなし
摘要が「Amazon.co.jp」だった場合の仕訳の勘定科目を推論してください。推論した結果の正解確率がどれくらいであるかも一緒に出力してください。 以下の過去の仕訳実績を踏まえつつも、一般論も踏まえて確率を出力してください。
・過去の仕訳実績（摘要：勘定科目 のフォーマット）
　ライラック：仕入
　Ya-Ya-Yah：通信費
　京本大我：消耗品費

<details><summary>回答</summary>
摘要が「Amazon.co.jp」だった場合の仕訳の勘定科目を推論します。過去の仕訳実績と一般論の両方を考慮して確率を出力します。過去の仕訳実績は、いずれもAmazonとは直接関係のない取引のようですが、データがないよりはマシという考えで、参考程度に活用します。

**過去の仕訳実績:**

*   ライラック：仕入 (1件)
*   Ya-Ya-Yah：通信費 (1件)
*   京本大我：消耗品費 (1件)

**一般論:**

Amazon.co.jpは多岐にわたる商品を取り扱っているため、購入する物品によって適切な勘定科目は異なります。一般的には、消耗品、事務用品、書籍、備品などが考えられます。また、事業によっては仕入として商品を調達する場合もあります。AWSのようなサービス利用料は通信費や支払手数料となることもありますが、摘要が「Amazon.co.jp」のみの場合は可能性が低いです。

**可能性の高い勘定科目と正解確率 (過去データと一般論に基づく)**

過去のデータはAmazonと直接関係ないため、一般論をより重視します。過去データは「仕入」「通信費」「消耗品費」の事例があるという情報として留め、確率は一般論に大きく影響されます。

1.  **消耗品費 (非常に高い):**

    *   **理由:** 一般的にAmazon.co.jpはオフィス用品や消耗品の購入によく利用されます。過去データにも「消耗品費」の事例があることは、この可能性を若干裏付けます。
    *   **過去データに基づく確率:** 33.3% (1/3 - 参考程度)
    *   **一般論を加味した確率:** 50%
2.  **事務用品費 (高い):**

    *   **理由:** 消耗品費と類似しており、文房具やファイルなど事務作業に使用する物品を購入した場合に該当します。一般論として可能性は十分にあります。
    *   **過去データに基づく確率:** 0%
    *   **一般論を加味した確率:** 30%
3.  **仕入 (中程度):**

    *   **理由:** 過去データで「仕入」の事例があることは、この企業がAmazon.co.jpを仕入先として利用している可能性を示唆します。ただし、一般論としては消耗品等の購入の方が頻度が高いと考えられるため、中程度とします。
    *   **過去データに基づく確率:** 33.3% (1/3 - 参考程度)
    *   **一般論を加味した確率:** 15%
4.  **工具器具備品 (低い):**

    *   **理由:** パソコン周辺機器や小型の機器などを購入した場合に該当します。一般論として可能性はありますが、頻度は比較的低いでしょう。
    *   **過去データに基づく確率:** 0%
    *   **一般論を加味した確率:** 3%
5.  **書籍費 (低い):**

    *   **理由:** 業務に必要な書籍を購入した場合に該当します。一般論として可能性はありますが、頻度は比較的低いでしょう。
    *   **過去データに基づく確率:** 0%
    *   **一般論を加味した確率:** 2%
6.  **通信費 (非常に低い):**

    *   **理由:** 過去データでは「Ya-Ya-Yah」という別の摘要で「通信費」が登録されています。「Amazon.co.jp」の摘要で通信費となる可能性は非常に低いと考えられます。AWS等のサービス利用料であれば別の摘要となるでしょう。
    *   **過去データに基づく確率:** 33.3% (1/3 - 無関係のデータ)
    *   **一般論を加味した確率:** 0%
7.  **支払手数料 (非常に低い):**

    *   **理由:** AWS Marketplaceなどを通じたソフトウェア購入などの場合、手数料が発生し、支払手数料として処理する場合がありますが、「Amazon.co.jp」の摘要で直接手数料が計上される可能性は低いです。
    *   **過去データに基づく確率:** 0%
    *   **一般論を加味した確率:** 0%
8.  **その他 (非常に低い):**

    *   上記以外にも、非常に稀なケースとして他の勘定科目が使用される可能性も僅かにあります。
    *   **過去データに基づく確率:** 0%
    *   **一般論を加味した確率:** 0%

**結論 (過去データと一般論に基づく)**

過去のデータは参考程度とし、一般論を重視すると、摘要が「Amazon.co.jp」となっている仕訳で最も可能性が高い勘定科目は「**消耗品費**」です。確率は50%と推測します。次に可能性が高いのは「事務用品費」で30%、「仕入」で15%です。

**重要な注意点 (再掲)**

*   **過去のデータが不適切:** 今回の過去データはAmazonと直接関係がないため、参考程度に留めるべきです。この確率が今後の取引に当てはまるとは限りません。より多くの関連データが蓄積されることで、確率は変動する可能性があります。
*   **証憑の確認:** 過去のデータは参考として有用ですが、最終的には請求書や領収書などの証憑を確認し、適切な勘定科目を判断することが最も重要です。

**推奨される対応 (再掲)**

1.  **証憑を確認する:** 該当する取引の請求書や領収書を確認し、購入した物品やサービスの内容を特定します。これが最優先です。
2.  **過去のデータを蓄積・整理する:** 今後も仕訳を行う際には、摘要と勘定科目の組み合わせを記録し、データとして蓄積していくことで、より精度の高い推測が可能になります。
3.  **社内ルールを確認する:** 会社によっては、Amazon.co.jpからの購入に関する勘定科目の使い分けルールが定められている場合があります。社内ルールを確認し、それに従って仕訳を行うようにしましょう。

過去のデータが不適切な場合は、一般論を重視し、必ず証憑に基づいて判断するようにしてください。

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### わかったこと
- 過去データが参考にならないときは一般論強めで推論してくれる
- 一応過去データにおける科目出現頻度も見てくれる

# いろいろと試してみての感想
- 雑プロンプトでも結構どうにかしてくれる
- Web上の情報も踏まえて仕訳推論してくれるのがありがたい
- 推論速度もめちゃ早い
    - 1秒未満で回答が来る
- 過去データも使ってくれるの嬉しい
    - データ多くなると入力のコンテキスト長が長くなるからその場合うまくいくのかは気になる
- レシートなどの画像情報も入れられたらさらに精度が出そうな感じもあるし、悪くないかも
- 正解確率は妥当っぽい数値を出してくれはするがいかんせん定性的な数値になるので使い方には注意が必要

# 追記
以下プロンプトをオープンソースのllamaでも試してみました

```
以下の摘要に対応する勘定科目を推論してください。

#摘要
薬局トモズ　東小金井店

#過去の摘要と勘定科目例（摘要/勘定科目）
NTT東日本/通信費
JR東日本チャージ/交通費
イトーヨーカドーネットスーパー/仕入高
イトーヨーカドーネットスーパー/仕入高
マルエツプチ　武蔵野駅前店/仕入高
Amazon.co.jp/仕入高
Amazon.co.jp/仕入高
Amazon.co.jp/消耗品費
スギ薬局/福利厚生費
スギ薬局/消耗品費
スギ薬局/雑費
セブンイレブン　武蔵野吉祥寺店/雑費
セブンイレブン　武蔵野吉祥寺店/消耗品費
ウェルシア　武蔵小金井店/福利厚生費

#出力についての指定
勘定科目と正解確率を出力してください。算出根拠も提示してください。
```

出力は以下の感じ。

```
福利厚生費 : 60%
消耗品費 : 20%
雑費 : 20%

算出根拠：
過去の摘要と勘定科目例から、薬局の名称（スギ薬局、ウェルシア）が福利厚生費、消耗品費、雑費と関連していることがわかる。薬局トモズも薬局の名称であるため、同様の関連性があると推測される。福利厚生費は最高確率として算出した。
```

llamaでも似たような感じで結構いけますね。ウェルシアを薬局と判定してくれているのがやはりありがたいし、このあたりが大規模モデルの良さなのかも。