(57)【要約】【課題】伝票に関する仕訳入力を支援する会計処理装置、会計処理システム、会計処理方法及びプログラムを提供する。【解決手段】会計処理装置１は、新たな伝票画像を受け付ける伝票画像受付部１１と、受け付けた伝票画像からテキストデータ及び画像パターンデータを抽出する伝票データ抽出部１３と、抽出したテキストデータ及び画像パターンデータと、伝票画像ＤＢ３２に記憶された伝票データのテキストデータ及び画像パターンデータとを照合し、類似した伝票データの伝票データを、伝票画像ＤＢ３２から抽出する類似データ抽出部１５と、抽出した伝票データに対応付けられた仕訳データを仕訳データＤＢ３３から取得する過去仕訳データ取得部１６と、取得された仕訳データに有する会計情報を、新たな伝票画像の仕訳データ作成のための候補として出力する候補出力部２０とを備える。【選択図】図２
2019109808.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
伝票を画像化した伝票画像から抽出したテキストデータ及び画像パターンデータを含む伝票データを、仕訳データを対応付けて記憶した伝票画像記憶部と、
仕訳データを作成する新たな伝票画像を受け付ける伝票画像受付手段と、
前記伝票画像受付手段が受け付けた前記伝票画像からテキストデータ及び画像パターンデータを抽出する伝票データ抽出手段と、
前記伝票データ抽出手段により抽出した前記テキストデータ及び画像パターンデータと、前記伝票画像記憶部に記憶された前記伝票データの前記テキストデータ及び画像パターンデータとを照合し、類似した前記伝票データを、前記伝票画像記憶部から抽出する類似データ抽出手段と、
前記類似データ抽出手段により抽出した前記伝票データに対応付けられた仕訳データを取得する仕訳データ取得手段と、
前記仕訳データ取得手段により取得された前記仕訳データに有する会計情報を、前記新たな伝票画像の仕訳データ作成のための候補として出力する候補出力手段と、
を備える会計処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の会計処理装置において、
前記伝票データは、取引先及び業種の少なくとも一方を示す取引先識別情報が対応付けられており、
前記類似データ抽出手段は、類似した前記伝票データのテキストデータ及び画像パターンデータに対応した前記取引先識別情報を抽出し、
前記仕訳データ取得手段は、抽出した前記取引先識別情報に対応付けられた前記仕訳データを取得すること、
を特徴とする会計処理装置。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載の会計処理装置において、
前記伝票データは、顧問先を示す顧問先識別情報が対応付けられており、
前記類似データ抽出手段は、前記顧問先識別情報に基づいて顧問先が同じである前記伝票画像記憶部に記憶された前記伝票データの前記テキストデータ及び画像パターンデータと、前記伝票データ抽出手段により抽出した前記テキストデータ及び画像パターンデータとを照合し、類似した前記伝票データを抽出すること、
を特徴とする会計処理装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３までのいずれかに記載の会計処理装置において、
前記画像パターンデータは、前記伝票画像の印字領域に関するレイアウトデータを含み、
前記類似データ抽出手段は、前記レイアウトデータが示す印字領域の形状が類似する画像パターンデータを抽出すること、
を特徴とする会計処理装置。
【請求項５】
請求項１から請求項４までのいずれかに記載の会計処理装置において、
前記伝票画像受付手段により受け付けた前記新たな伝票画像を出力する画像領域と、仕訳データを作成する仕訳データ作成領域と、候補出力領域とを含む編集画面を出力する編集画面出力手段を備え、
前記候補出力手段は、前記候補出力領域に、前記会計情報を出力すること、
を特徴とする会計処理装置。
【請求項６】
請求項５に記載の会計処理装置において、
前記候補出力領域に出力された会計情報の選択を受け付ける候補受付手段と、
前記候補受付手段により受け付けた前記会計情報に対応した伝票画像を出力する伝票画像出力手段と、
を備えること、
を特徴とする会計処理装置。
【請求項７】
請求項１から請求項６までのいずれかに記載の会計処理装置において、
類似判定条件に関する入力を受け付ける判定条件受付手段を備え、
前記類似データ抽出手段は、前記判定条件受付手段により受け付けた前記類似判定条件を満たすように、前記伝票データ抽出手段により抽出した前記テキストデータ及び画像パターンデータに類似したテキストデータ及び画像パターンデータを、前記伝票画像記憶部から抽出すること、
を特徴とする会計処理装置。
【請求項８】
請求項１から請求項７までのいずれかに記載の会計処理装置において、
前記候補出力手段は、前記仕訳データ取得手段により抽出された前記仕訳データに有する会計情報の一致数に基づき、多い順に前記会計情報を並べて出力すること、
を特徴とする会計処理装置。
【請求項９】
請求項１から請求項８までのいずれかに記載の会計処理装置において、
前記新たな伝票画像に関するデータを、前記新たな伝票画像に対応して入力及び登録された仕訳データに対応付けて前記伝票画像記憶部に登録するデータ登録手段を備えること、
を特徴とする会計処理装置。
【請求項１０】
請求項９に記載の会計処理装置において、
前記データ登録手段は、前記伝票画像記憶部に登録されたデータの数が所定数を超えない場合に限り、前記新たな伝票画像に関するデータを登録すること、
を特徴とする会計処理装置。
【請求項１１】
請求項１から請求項１０までのいずれかに記載の会計処理装置において、
前記伝票画像記憶部に登録されているデータのうち、所定期間を経過したデータを削除するデータ削除手段を備えること、
を特徴とする会計処理装置。
【請求項１２】
伝票を画像化した伝票画像から抽出したテキストデータ及び画像パターンデータを含む伝票データを、仕訳データを対応付けて記憶した伝票画像記憶部と、
仕訳データを作成する新たな伝票画像を受け付ける伝票画像受付手段と、
前記伝票画像受付手段が受け付けた前記伝票画像からテキストデータ及び画像パターンデータを抽出する伝票データ抽出手段と、
前記伝票データ抽出手段により抽出した前記テキストデータ及び画像パターンデータと、前記伝票画像記憶部に記憶された前記伝票データの前記テキストデータ及び画像パターンデータとを照合し、類似した前記伝票データを、前記伝票画像記憶部から抽出する類似データ抽出手段と、
前記類似データ抽出手段により抽出した前記伝票データに対応付けられた仕訳データを取得する仕訳データ取得手段と、
前記仕訳データ取得手段により取得された前記仕訳データに有する会計情報を、前記新たな伝票画像の仕訳データ作成のための候補として出力する候補出力手段と、
を備える会計処理システム。
【請求項１３】
コンピュータが、
仕訳データを作成する新たな伝票画像を受け付ける伝票画像受付ステップと、
受け付けた前記伝票画像からテキストデータ及び画像パターンデータを抽出する伝票データ抽出ステップと、
抽出した前記テキストデータ及び画像パターンデータと、伝票を画像化した伝票画像から抽出したテキストデータ及び画像パターンデータを含む伝票データを、仕訳データを対応付けて記憶した伝票画像記憶部の前記テキストデータ及び画像パターンデータとを照合し、類似した前記伝票データを、前記伝票画像記憶部から抽出する類似データ抽出ステップと、
抽出した前記伝票データに対応付けられた前記仕訳データを取得する仕訳データ取得ステップと、
取得された前記仕訳データに有する会計情報を、前記新たな伝票画像の仕訳データ作成のための候補として出力する候補出力ステップと、
を含む会計処理方法。
【請求項１４】
請求項１から請求項１１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。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、会計処理装置、会計処理システム、会計処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、領収書やレシート等の伝票に基づいて仕訳情報を入力する際、伝票を見て、別途辞書化してある科目や定型仕訳等のリスト形式の一覧から、該当の科目や定型仕訳等を選んで入力することが行われていた。しかし、伝票を見ながら選択するリスト形式の一覧には、多くの科目があり、適した科目等が見つけにくく、時間が掛かっていた。また、伝票を見て、定型仕訳を使う場合には、事前に定型になる仕訳を登録する必要があり、面倒であった。そして、伝票から仕訳への対応が分かる者でないと、適切な定型仕訳を選べなかった。
他方、レシート等をスキャニングや撮影することにより得た伝票画像を用いて、店舗名を決定して家計簿等の記載を支援する技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−１７４３０９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１は、レシート等に印字された取引先の情報を利用するものであり、ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）を使用した光学的文字認識処理によって、伝票画像からテキストデータを得るものである。しかし、伝票画像の画質や、文字サイズによっては、上手く認識できない場合がある。
他方、取引先ごとに発生する取引内容は、同じであることが多いという傾向がある。そのため、同じ取引先であれば、同じ科目であったり、そうではなくても何種類かの科目に絞られてくることが多い。
【０００５】
そこで、本発明は、データベース（ＤＢ）やテーブルの活用により、レシート等の伝票に印字されている情報に基づいて、過去に読み込んだレシート等の伝票に印字されている情報と比較して、同一又は類似の取引先であるかどうかを精度よく特定し、その取引先における過去の仕訳データ（科目、摘要）を利用して、新たに入力しようとしている伝票に関する仕訳入力を支援する会計処理装置、会計処理システム、会計処理方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、以下のような解決手段により、前記課題を解決する。
第１の発明は、伝票を画像化した伝票画像から抽出したテキストデータ及び画像パターンデータを含む伝票データを、仕訳データを対応付けて記憶した伝票画像記憶部と、仕訳データを作成する新たな伝票画像を受け付ける伝票画像受付手段と、前記伝票画像受付手段が受け付けた前記伝票画像からテキストデータ及び画像パターンデータを抽出する伝票データ抽出手段と、前記伝票データ抽出手段により抽出した前記テキストデータ及び画像パターンデータと、前記伝票画像記憶部に記憶された前記伝票データの前記テキストデータ及び画像パターンデータとを照合し、類似した前記伝票データを、前記伝票画像記憶部から抽出する類似データ抽出手段と、前記類似データ抽出手段により抽出した前記伝票データに対応付けられた仕訳データを取得する仕訳データ取得手段と、前記仕訳データ取得手段により取得された前記仕訳データに有する会計情報を、前記新たな伝票画像の仕訳データ作成のための候補として出力する候補出力手段と、を備える会計処理装置である。
第２の発明は、第１の発明の会計処理装置において、前記伝票データは、取引先及び業種の少なくとも一方を示す取引先識別情報が対応付けられており、前記類似データ抽出手段は、類似した前記伝票データのテキストデータ及び画像パターンデータに対応した前記取引先識別情報を抽出し、前記仕訳データ取得手段は、抽出した前記取引先識別情報に対応付けられた前記仕訳データを取得すること、を特徴とする会計処理装置である。
第３の発明は、第１の発明又は第２の発明の会計処理装置において、前記伝票データは、顧問先を示す顧問先識別情報が対応付けられており、前記類似データ抽出手段は、前記顧問先識別情報に基づいて顧問先が同じである前記伝票画像記憶部に記憶された前記伝票データの前記テキストデータ及び画像パターンデータと、前記伝票データ抽出手段により抽出した前記テキストデータ及び画像パターンデータとを照合し、類似した前記伝票データを抽出すること、を特徴とする会計処理装置である。
第４の発明は、第１の発明から第３の発明までのいずれかの会計処理装置において、前記画像パターンデータは、前記伝票画像の印字領域に関するレイアウトデータを含み、前記類似データ抽出手段は、前記レイアウトデータが示す印字領域の形状が類似する画像パターンデータを抽出すること、を特徴とする会計処理装置である。
第５の発明は、第１の発明から第４の発明までのいずれかの会計処理装置において、前記伝票画像受付手段により受け付けた前記新たな伝票画像を出力する画像領域と、仕訳データを作成する仕訳データ作成領域と、候補出力領域とを含む編集画面を出力する編集画面出力手段を備え、前記候補出力手段は、前記候補出力領域に、前記会計情報を出力すること、を特徴とする会計処理装置である。
第６の発明は、第５の発明の会計処理装置において、前記候補出力領域に出力された会計情報の選択を受け付ける候補受付手段と、前記候補受付手段により受け付けた前記会計情報に対応した伝票画像を出力する伝票画像出力手段と、を備えること、を特徴とする会計処理装置である。
第７の発明は、第１の発明から第６の発明までのいずれかの会計処理装置において、類似判定条件に関する入力を受け付ける判定条件受付手段を備え、前記類似データ抽出手段は、前記判定条件受付手段により受け付けた前記類似判定条件を満たすように、前記伝票データ抽出手段により抽出した前記テキストデータ及び画像パターンデータに類似したテキストデータ及び画像パターンデータを、前記伝票画像記憶部から抽出すること、を特徴とする会計処理装置である。
第８の発明は、第１の発明から第７の発明までのいずれかの会計処理装置において、前記候補出力手段は、前記仕訳データ取得手段により抽出された前記仕訳データに有する会計情報の一致数に基づき、多い順に前記会計情報を並べて出力すること、を特徴とする会計処理装置である。
第９の発明は、第１の発明から第８の発明までのいずれかの会計処理装置において、前記新たな伝票画像に関するデータを、前記新たな伝票画像に対応して入力及び登録された仕訳データに対応付けて前記伝票画像記憶部に登録するデータ登録手段を備えること、を特徴とする会計処理装置である。
第１０の発明は、第９の発明の会計処理装置において、前記データ登録手段は、前記伝票画像記憶部に登録されたデータの数が所定数を超えない場合に限り、前記新たな伝票画像に関するデータを登録すること、を特徴とする会計処理装置である。
第１１の発明は、第１の発明から第１０の発明までのいずれかの会計処理装置において、前記伝票画像記憶部に登録されているデータのうち、所定期間を経過したデータを削除するデータ削除手段を備えること、を特徴とする会計処理装置である。
第１２の発明は、伝票を画像化した伝票画像から抽出したテキストデータ及び画像パターンデータを含む伝票データを、仕訳データを対応付けて記憶した伝票画像記憶部と、仕訳データを作成する新たな伝票画像を受け付ける伝票画像受付手段と、前記伝票画像受付手段が受け付けた前記伝票画像からテキストデータ及び画像パターンデータを抽出する伝票データ抽出手段と、前記伝票データ抽出手段により抽出した前記テキストデータ及び画像パターンデータと、前記伝票画像記憶部に記憶された前記伝票データの前記テキストデータ及び画像パターンデータとを照合し、類似した前記伝票データを、前記伝票画像記憶部から抽出する類似データ抽出手段と、前記類似データ抽出手段により抽出した前記伝票データに対応付けられた仕訳データを取得する仕訳データ取得手段と、前記仕訳データ取得手段により取得された前記仕訳データに有する会計情報を、前記新たな伝票画像の仕訳データ作成のための候補として出力する候補出力手段と、を備える会計処理システムである。
第１３の発明は、コンピュータが、仕訳データを作成する新たな伝票画像を受け付ける伝票画像受付ステップと、受け付けた前記伝票画像からテキストデータ及び画像パターンデータを抽出する伝票データ抽出ステップと、抽出した前記テキストデータ及び画像パターンデータと、伝票を画像化した伝票画像から抽出したテキストデータ及び画像パターンデータを含む伝票データを、仕訳データを対応付けて記憶した伝票画像記憶部の前記テキストデータ及び画像パターンデータとを照合し、類似した前記伝票データを、前記伝票画像記憶部から抽出する類似データ抽出ステップと、抽出した前記伝票データに対応付けられた前記仕訳データを取得する仕訳データ取得ステップと、取得された前記仕訳データに有する会計情報を、前記新たな伝票画像の仕訳データ作成のための候補として出力する候補出力ステップと、を含む会計処理方法である。
第１４の発明は、第１の発明から第１１の発明までのいずれかの会計処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、伝票に関する仕訳入力を支援する会計処理装置、会計処理システム、会計処理方法及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本実施形態に係る会計処理システムの全体構成を示す図である。
【図２】本実施形態に係る会計処理装置の機能ブロックを示す図である。
【図３】本実施形態に係る会計処理装置の伝票画像ＤＢの例を示す図である。
【図４】本実施形態に係る会計処理装置の仕訳データＤＢの例を示す図である。
【図５】本実施形態に係る会計処理装置の取引先ＤＢの例を示す図である。
【図６】本実施形態に係る会計処理装置の会社マスタの例を示す図である。
【図７】本実施形態に係る会計処理装置での伝票画像取込処理を示すフローチャートである。
【図８】本実施形態に係る会計処理装置での伝票画像解析処理を示すフローチャートである。
【図９】本実施形態に係る会計処理装置で用いる伝票画像の例、及び、伝票画像の解析内容を説明するための図である。
【図１０】本実施形態に係る会計処理装置での類似データ抽出処理を示すフローチャートである。
【図１１】本実施形態に係る会計処理装置での判定処理で使用する判定テーブルの例を示す図である。
【図１２】本実施形態に係る会計処理装置での他の類似データ抽出処理を示すフローチャートである。
【図１３】本実施形態に係る類似データ抽出処理による照合結果と、取引先ＤＢへの反映項目との関係について示す関係一覧の例を示す図である。
【図１４】本実施形態に係る会計処理装置での会計データ入力処理を示すフローチャートである。
【図１５】本実施形態に係る会計処理装置で出力する編集画面の例を示す図である。
【図１６】本実施形態に係る会計処理装置での編集処理を示すフローチャートである。
【図１７】本実施形態に係る会計処理装置での判定処理で使用する他の判定テーブルの例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明を実施するための形態について、図を参照しながら説明する。なお、これは、あくまでも一例であって、本発明の技術的範囲はこれに限られるものではない。
【００１０】
（実施形態）
＜会計処理システム１００の全体構成＞
図１は、本実施形態に係る会計処理システム１００の全体構成を示す図である。
図２は、本実施形態に係る会計処理装置１の機能ブロックを示す図である。
図３は、本実施形態に係る会計処理装置の伝票画像ＤＢ３２の例を示す図である。
図４は、本実施形態に係る会計処理装置の仕訳データＤＢ３３の例を示す図である。
図５は、本実施形態に係る会計処理装置の取引先ＤＢ３４の例を示す図である。
図６は、本実施形態に係る会計処理装置の会社マスタ３６の例を示す図である。
【００１１】
図１に示す会計処理システム１００は、顧問先から依頼を受けた会計事務所の会計処理装置１が、各種の業務用アプリケーションプログラム（以下、アプリケーションプログラムのことを、「プログラム」ともいう。）を実行して会計処理を行うシステムである。
会計処理システム１００は、会計処理装置１と、スキャナ５とを備える。そして、会計処理装置１と、スキャナ５とは、通信可能に接続されている。
会計処理装置１は、例えば、会計事務所に設けられ、各種会計処理を行う装置である。会計処理装置１は、各種の会計処理に対応する複数の業務処理を行う。
会計処理装置１は、例えば、サーバ１ａと、複数台の端末１ｂとにより構成される。サーバ１ａは、端末１ｂから受信した操作データに基づいて処理を行う。複数台の端末１ｂは、例えば、会計事務所の業務処理担当者（以下、「会計事務所のユーザ」や「職員」ともいう。）が操作する端末である。
【００１２】
なお、図１では、会計処理装置１を、サーバ１ａと、端末１ｂとからなるものとして説明しているが、これは、一例である。会計処理装置１は、例えば、１台のスタンドアロンのコンピュータ（ＰＣ）で構成されていてもよい。また、会計処理装置１は、複数台のＰＣによって構成されたワークステーション（ＷＳ）であってもよい。
また、会計処理装置１は、会計事務所ではなく、顧問先企業内にあったり、業務委託等のサービスを行っている企業内であったり、クラウドサービスであってもよい。例えば、端末１ｂは、必ずしも会計事務所内に設けられる必要はなく、外出先や自宅勤務の職員の端末や、外注先の職員の端末も含まれる。
さらに、その他、会計処理装置１は、サーバのみ、あるいは複数のサーバで構成されていてもよく、会計事務所のサーバである場合の他、複数の企業（の従業員）の会計ファイルを預かって管理するサービスを行うＩＤＣ（インターネットデータセンター）のサーバでもよい。
【００１３】
さらには、会計処理装置１は、実体が仮想化された仮想マシンやクラウドであってもよい。
さらにまた、企業の本社等が各部門や各支店（の従業員）等を対象に財務管理を行う場合には、会計処理装置１は、企業内のサーバであってもよい。
会計処理装置１は、本発明の処理を専用的に行う装置であってもよいし、会計処理を行う装置が、様々な機能のうちの１つとして、会計処理装置１の機能を有してもよい。
【００１４】
スキャナ５は、例えば、会計事務所に設けられ、顧問先のレシート６ａや領収書６ｂ等の伝票６を読み取って、伝票画像を生成する装置である。伝票６は、例えば、顧問先から郵送によって、又は、顧問先の担当者が持参することによって、会計事務所に届けられたものである。
【００１５】
＜会計処理装置１＞
図２に示すように、会計処理装置１は、制御部１０と、記憶部３０と、入力部４５と、表示部４６と、通信部４９とを備える。図１の会計処理装置１の構成によれば、サーバ１ａは、制御部１０と、記憶部３０と、通信部４９とに相当し、端末１ｂは、入力部４５と、表示部４６とに相当する。
制御部１０は、会計処理装置１の全体を制御するＣＰＵ（中央処理装置）である。制御部１０は、記憶部３０に記憶されているＯＳ（オペレーティングシステム）やアプリケーションプログラムを適宜読み出して実行することにより、上述したハードウェアと協働し、各種機能を実行する。
【００１６】
制御部１０は、伝票画像受付部１１（伝票画像受付手段）と、伝票画像処理部１２と、編集処理部１８と、判定条件受付部２４（判定条件受付手段）と、データ更新部２５（データ登録手段、データ削除手段）とを備える。
【００１７】
伝票画像受付部１１は、伝票６をスキャナ５に取り込むことで、スキャナ５で生成された伝票６の画像データである伝票画像を、スキャナ５から受信することで受け付ける。ここで、伝票画像受付部１１が受け付ける伝票画像の数は、限定されない。例えば、伝票画像受付部１１は、１枚の伝票６の伝票画像を受け付けてもよいし、複数枚の伝票６に対応する複数の伝票画像を受け付けてもよい。
【００１８】
また、伝票画像は、会計事務所に有するスキャナ５から取得するものに限定されない。伝票画像受付部１１は、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）メモリ等の可搬型記憶媒体により、例えば、顧問先から伝票画像を直接受領してもよい。また、伝票画像受付部１１は、例えば、図示しない顧問先の端末から、通信ネットワークを介して会計事務所のサーバ１ａや端末１ｂに伝票画像を送信することで、伝票画像を受け付けてもよい。この場合、顧問先において、例えば、スキャナを用いて伝票画像を取得した上で、顧問先の端末が伝票画像を送信する。さらに、伝票画像は、スキャナにより画像化するものに限定されない。例えば、伝票６をカメラで撮影することで、伝票画像を得てもよい。
【００１９】
伝票画像処理部１２は、伝票画像受付部１１により受け付けた伝票画像に対する処理を行う制御部である。
伝票画像処理部１２は、伝票データ抽出部１３（伝票データ抽出手段）と、抽出データ登録部１４と、類似データ抽出部１５（類似データ抽出手段）と、過去仕訳データ取得部１６（仕訳データ取得手段）と、候補抽出処理部１７とを備える。
【００２０】
伝票データ抽出部１３は、伝票画像から伝票データを抽出する。
伝票データ抽出部１３は、伝票画像に対してＯＣＲを使用して文字認識処理をすることによって、伝票画像からテキストデータを取得する。ここで得られるテキストデータには、印字された文字データの他、手書きメモのような後から伝票６に記入された文字データをも含む。
【００２１】
また、伝票データ抽出部１３は、伝票画像に含まれる企業ロゴ等のイメージ画像（画像パターンデータ）を取得する。さらに、伝票データ抽出部１３は、伝票画像のレイアウトの特徴に関するレイアウトデータ（画像パターンデータ）を取得する。レイアウトデータには、個々の領域に関する矩形形状の特徴データである個別特徴データを含む。個別特徴データは、その矩形領域の位置（例えば、左上の始点の位置）と、縦横のビット幅を含む。また、レイアウトデータには、全体のレイアウトの特徴データである全体特徴データを含む。全体特徴データは、同じ取引先の伝票６であれば、品名部分が変わるだけであり、それにより中央の部分の長さが異なるが、上部や下部の形状は同じになると考えられる。
以上のように、伝票データは、テキストデータ、イメージ画像及びレイアウトデータを含む。
【００２２】
抽出データ登録部１４は、伝票データ抽出部１３によって抽出したテキストデータや、画像パターンデータを、伝票画像に対応付けて伝票画像ＤＢ（データベース）３２に登録する。
類似データ抽出部１５は、伝票データ抽出部１３により抽出された電話番号等のテキストデータや、企業ロゴ等のイメージ画像、また、レイアウトデータに類似するデータを、伝票画像ＤＢ３２から抽出する。
【００２３】
過去仕訳データ取得部１６は、伝票画像ＤＢ３２から抽出した電話番号等のテキストデータや、企業ロゴ等のイメージ画像、また、レイアウトデータに対応する仕訳データを取得する。
候補抽出処理部１７は、過去仕訳データ取得部１６により取得した仕訳データの科目や摘要といった会計情報を、候補として抽出する。そして、候補抽出処理部１７は、抽出した候補を、候補記憶部３５に記憶させる。
【００２４】
編集処理部１８は、伝票画像受付部１１により受け付けた伝票画像に対応した仕訳データの入力処理を支援する制御部である。
編集処理部１８は、編集画面出力部１９（編集画面出力手段）と、候補出力部２０（候補出力手段）と、候補受付部２１（候補受付手段）と、対応伝票画像出力部２２（伝票画像出力手段）とを備える。
【００２５】
編集画面出力部１９は、編集処理を行うための編集画面を出力する。
候補出力部２０は、仕訳データの編集作業を簡単に行うために、対象の伝票画像に類似した過去の仕訳データに用いられた会計情報を、候補として出力する。
候補受付部２１は、候補出力部２０によって出力された候補の選択を受け付ける。
対応伝票画像出力部２２は、候補受付部２１によって受け付けた候補に対応した伝票画像を、今回の仕訳データ入力の参考として出力する。
【００２６】
判定条件受付部２４は、伝票画像に関する類似グループ検索条件（類似判定条件）の指定を受け付ける制御部である。会計事務所のユーザは、類似グループ検索条件を、取引先ごとにする場合に、例えば、支店を含めた店舗名（スーパー〇〇  ××店）までを類似範囲とするか、店舗名（スーパー〇〇）を類似範囲とするか、店舗の業種（薬局、スーパー、コンビニ、書店）を類似範囲とするか、又は、店舗の業種（小売業）を類似範囲とするか、といった範囲を指定する。そうすることで、判定条件受付部２４は、類似と判定する過去の伝票画像の範囲を変更できる。
【００２７】
データ更新部２５は、伝票画像処理部１２によって処理を行った伝票画像について、取引先ＤＢ３４にデータを登録したり、取引先ＤＢ３４に登録済のデータを削除したりする処理を行う。
なお、上述した各機能の詳細については、後述する。
【００２８】
記憶部３０は、制御部１０が各種の処理を実行するために必要なプログラム、データ等を記憶するためのハードディスク、半導体メモリ素子等の記憶領域である。
記憶部３０は、プログラム記憶部３１と、伝票画像ＤＢ３２（伝票画像記憶部）と、仕訳データＤＢ３３と、取引先ＤＢ３４（伝票画像記憶部）と、候補記憶部３５と、会社マスタ３６とを備える。
【００２９】
プログラム記憶部３１は、各種プログラムを記憶する記憶領域である。プログラム記憶部３１は、伝票処理プログラム３１ａと、入力支援プログラム３１ｂとを記憶している。
伝票処理プログラム３１ａは、上述した制御部１０の伝票画像受付部１１、伝票画像処理部１２、判定条件受付部２４及びデータ更新部２５が行う各種機能を実行するためのアプリケーションプログラムである。
【００３０】
入力支援プログラム３１ｂは、上述した制御部１０の編集処理部１８が行う各種機能を実行するためのアプリケーションプログラムである。
なお、この例では、伝票処理プログラム３１ａと、入力支援プログラム３１ｂとを別のプログラムとして記載したが、１つのプログラムによって上述した制御部１０の各種機能を実行してもよい。また、伝票処理プログラム３１ａと、入力支援プログラム３１ｂとをさらに、細分化して別プログラムにしてもよい。
【００３１】
伝票画像ＤＢ３２は、伝票画像受付部１１が受け付けた伝票画像と、伝票画像を解析して得られた伝票データとを記憶するデータベースである。
図３に示すように、伝票画像ＤＢ３２は、伝票画像を識別する伝票ＩＤ（ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）に対応付けて、伝票画像に関するデータを記憶する。図３に示す伝票画像ＤＢ３２は、伝票ＩＤと、イメージ登録先と、画像パターンデータと、文字列認識結果と、会社ＩＤと、取引先ＩＤと、仕訳ＩＤと、仕訳データ更新日時とを対応付けて記憶している。ここで、イメージ登録先は、この例では、伝票画像が記憶されているディレクトリになっている。また、画像パターン及び文字列認識結果は、伝票画像を解析して得られた伝票データである。会社ＩＤは、会社（顧問先又は本支店）を識別する識別情報である。取引先ＩＤは、伝票画像の店舗（取引先）を識別する識別情報である。仕訳ＩＤは、仕訳データを識別する識別情報である。仕訳データ更新日時は、仕訳データを更新した日時である。
【００３２】
仕訳データＤＢ３３は、仕訳データを識別する仕訳ＩＤをキーにして、仕訳データを記憶するデータベースである。
仕訳データＤＢ３３は、仕訳データを識別する仕訳ＩＤに対応付けて、仕訳データと、伝票画像受付部１１が受け付けた伝票画像を識別する伝票ＩＤとを記憶する。また、仕訳データＤＢ３３に記憶された仕訳データは、編集画面を用いて入力及び編集がされることにより、更新することができる。
図４に示す仕訳データＤＢ３３は、仕訳ＩＤと、日付と、会社ＩＤと、借方データと、貸方データと、摘要と、伝票ＩＤとを対応付けて記憶している。ここで、日付は、仕訳データの発生日付であり、伝票画像に含まれる日付と同じである。借方データは、借方勘定科目と、借方金額を含む。貸方データは、貸方勘定科目と、貸方金額を含む。摘要は、科目に対する補足内容である。
【００３３】
取引先ＤＢ３４は、伝票６に印字された店舗等の取引先ごとに、取引先の情報を記憶したデータベースである。
図５に示すように、取引先ＤＢ３４は、取引先を識別する識別情報である取引先ＩＤに対応付けて業種、取引先の上位層、取引先名、住所、店舗名の他、電話番号、企業ロゴ、レイアウトデータ等の伝票データを記憶する。取引先名は、伝票６に印字された店舗名である。取引先の上位層は、そのうち、支店等の情報を除いたものであり、業種は、その店舗の業種である。業種及び取引先の上位層は、伝票６から取得した取引先名に基づいて、後から登録することができる。また、取引先ＤＢ３４には、伝票データを直接記憶せず、例えば、イメージ画像（企業ロゴ）やレイアウトデータは、伝票画像ＤＢ３２のリンク先を記憶するようにしてもよい。
【００３４】
候補記憶部３５は、候補抽出処理部１７により抽出された会計情報の候補を記憶する。候補記憶部３５は、例えば、伝票ＩＤに対応付けて、会計情報を記憶する。
会社マスタ３６は、会社ＩＤをキーに、会社情報を記憶する。会社マスタ３６は、図６（Ａ）に示すように、会計事務所がこの会計処理システム１００を複数の顧問先に対して使用する場合の他、図６（Ｂ）に示すように、企業が本支店ごとに使用する場合にも対応している。図６（Ａ）に示す会社マスタ３６では、会社ＩＤは、顧問先を識別する識別情報である。また、図６（Ｂ）に示す会社マスタでは、会社ＩＤは、その企業の本支店を識別する識別情報である。会社マスタ３６は、図６（Ａ）及び（Ｂ）に記載の各項目の他、例えば、代表者名、企業ロゴ、ＤＢ登録日、事業形態、受任業務等を記憶してもよい。代表者名は、例えば、企業の親子関係の紐付けに用いてもよい。ＤＢ登録日は、顧問契約日や支店設置日が該当する。事業形態は、法人事業であるか、個人事業であるか、単なる個人であるか等である。受任業務は、会計業務（月次監査、決算等）、税務（法人税申告、青色申告等）である。
【００３５】
図２の入力部４５は、キーボードやマウス等の入力装置である。また、入力部４５は、タッチパネルやペン入力であってもよい。
表示部４６は、ＬＣＤ（液晶ディスプレイ）等で構成される表示装置である。
通信部４９は、例えば、スキャナ５や、通信ネットワークを介して外部装置との間での通信を行うインタフェースである。
なお、本発明でいうコンピュータとは、制御部、記憶装置等を備えた情報処理装置をいい、会計処理装置１は、制御部１０、記憶部３０等を備えた情報処理装置であり、本発明のコンピュータの概念に含まれる。
【００３６】
＜会計処理装置１の処理＞
次に、会計処理装置１による処理について説明する。
図７は、本実施形態に係る会計処理装置１での伝票画像取込処理を示すフローチャートである。
この伝票画像取込処理は、例えば、会計事務所に顧問先から伝票６を受領した都度のタイミングや、月１回等の定期的なタイミング等で、会計事務所において実行される処理である。なお、伝票画像取込処理は、１枚の伝票６に対しても行うことができ、また、複数枚の伝票６に対して、まとめて処理することもできる。
【００３７】
会計事務所のユーザが、会計処理装置１に記憶された伝票処理プログラム３１ａを起動することで、会計処理装置１の制御部１０は、図示しない初期画面を、表示部４６に出力する。そして、会計事務所のユーザが、初期画面から顧問先を選択又は入力等をすることで、ステップＳ（以下、単に「Ｓ」という。）１０において、制御部１０は、顧問先の指定を受け付ける。
【００３８】
会計処理装置１の制御部１０は、顧問先の指定を受け付けると、次に、例えば、図示しない条件指定画面を出力する。会計事務所のユーザが、条件指定画面から類似グループ検索条件を指定することで、Ｓ１１において、制御部１０（判定条件受付部２４）は、類似グループ検索条件を受け付ける。類似グループ検索条件とは、受け付けた伝票画像との照合対象である過去の伝票画像に関するデータを指定するものであり、例えば、対象期間や、対象カテゴリ等をいう。
【００３９】
類似グループ検索条件は、具体的には、例えば、伝票画像ＤＢ３２に記憶された過去の伝票画像に関するデータの全てを対象にするものであってもよいし、指定された期間の過去の伝票画像に関するデータを対象にするものであってもよい。指定された期間は、処理日から遡った期間であってもよいし、年度等の指定によって定められるものであってもよい。
また、類似グループ検索条件は、例えば、伝票画像ＤＢ３２のレコードに、検索対象フラグを有し、この検索対象フラグがＯＮになっているものを照合対象にするようにしてもよい。
さらに、類似グループ検索条件は、例えば、会計事務所のユーザにより指定された業種や、取引先等の範囲に含まれる伝票画像に関するデータであってもよい。
【００４０】
ここで、類似グループ検索条件として指定する対象カテゴリについて説明する。
対象カテゴリは、業種、取引先の上位層、取引先名等がある。これは、取引先ＤＢ３４（図５参照）に記憶された業種、取引先の上位層、取引先名が対応する。業種は、大分類と、小分類とを登録することで、「小売店」を対象にするか、「小売店」の中でも「薬局」を対象にするか、を指定できる。そして、「薬局」であっても、「ドラッグストア佐〇」、「○ズ」、「□ファイン」等の取引先の上位層を指定してもよいし、さらに、各取引先の支店を含めて「ドラッグストア佐〇  〇×△店」を指定してもよい。
【００４１】
なお、予め記憶部３０に類似グループ検索条件を記憶しておき、条件を変更したい場合には、会計事務所のユーザの指示を受け付けて、制御部１０は、指示を受け付けた場合にのみ条件指定画面を出力するようにしてもよい。
【００４２】
その後、会計処理装置１の制御部１０は、例えば、スキャナ５に伝票６を取り込むよう指示する画面を、表示部４６に出力するので、ユーザは、指定した顧問先の伝票６を、スキャナ５に読み取らせる。スキャナ５は、伝票６を読み取って、伝票画像を生成し、会計処理装置１に対して伝票画像を送信するので、Ｓ１２において、制御部１０（伝票画像受付部１１）は、スキャナ５から送信された伝票画像を受け付ける。制御部１０は、伝票６ごとに生成された伝票画像を受け付ける。例えば、スキャナ５に読み取らせた伝票６が１枚であった場合には、伝票画像は１つであり、伝票６が複数枚であった場合には、伝票画像は複数である。
【００４３】
Ｓ１３において、制御部１０（伝票画像処理部１２）は、伝票画像ごとに伝票画像解析処理を行う。伝票画像解析処理では、伝票画像を解析して、伝票画像に類似する過去の伝票画像に関するデータを特定して、入力支援のためのデータを抽出する。伝票画像解析処理の詳細については、後述する。
Ｓ１４において、制御部１０は、伝票画像解析処理で解析して読み取った読取内容を、読取結果画面（図示せず）として表示部４６に出力する。読取結果画面は、伝票画像と、読み取ったテキストデータのうち日付、金額等の文字列を、項目と共に出力する画面である。会計事務所のユーザは、読取結果画面に出力された読取内容を見て、文字列を修正する等の編集を行うことができる。
【００４４】
ここで、制御部１０は、後述する伝票画像解析処理によって一致又は類似と判定された過去の伝票画像の取引先に関する情報を出力してもよい。取引先に関する情報としては、例えば、店舗名や業種等である。
なお、複数枚の伝票６に対して処理をした場合には、伝票画像ごとに読取内容を出力する。そして、会計事務所のユーザにより、例えば、編集の完了指示を受け付けることで、制御部１０は、Ｓ１５の処理を行う。
Ｓ１５において、制御部１０（データ更新部２５）は、読み取った伝票画像に関するデータを、取引先ＤＢ３４に反映させるデータ反映処理を行う。データ反映処理については、後述する。その後、制御部１０は、本処理を終了する。
【００４５】
次に、伝票画像解析処理について説明する。
図８は、本実施形態に係る会計処理装置１での伝票画像解析処理を示すフローチャートである。
図９は、本実施形態に係る会計処理装置１で用いる伝票画像の例、及び、伝票画像の解析内容を説明するための図である。
図１０は、本実施形態に係る会計処理装置１での類似データ抽出処理を示すフローチャートである。
図１１は、本実施形態に係る会計処理装置１での判定処理で使用する判定テーブル７０の例を示す図である。
【００４６】
図８のＳ２０において、制御部１０（伝票データ抽出部１３）は、伝票画像を解析して、伝票データを抽出する。制御部１０は、伝票画像に対してＯＣＲによる文字認識処理を行い、伝票画像に含まれるテキストデータを取得する。そして、制御部１０は、取得したテキストデータから、店舗名や電話番号、日付、品名、数量、金額といった伝票画像に記載の文字列を、例えば、伝票画像の左上を始点とした位置情報と共に抽出する。
【００４７】
また、制御部１０は、伝票画像に含まれるイメージ画像を取得する。イメージ画像は、例えば、レシート６ａの伝票画像に含まれる企業のロゴを表す画像や、領収書６ｂの伝票画像に含まれる印鑑の画像等である。制御部１０は、イメージ画像を、例えば、伝票画像の左上を始点とした位置情報と共に抽出する。
ここで、制御部１０は、取得したイメージ画像のうち、罫線や、コード画像を、抽出対象から除外してもよい。制御部１０は、例えば、長さ方向に比べて幅方向が極端に細いものを、罫線であると判断して除外する。また、制御部１０は、例えば、バーコードや、二次元コードの形状を予め記憶しておき、記憶された形状と照合して、コード画像を除外する。このように、取引先を特定するイメージ画像ではないイメージ画像を除外することで、記憶させるデータ量を抑えることができる。
【００４８】
さらに、制御部１０は、伝票画像のレイアウトに関する特徴データであるレイアウトデータを取得する。レイアウトデータは、レイアウトに含まれる空白により区切られた各テキストデータやイメージ画像を含む各矩形形状に関する特徴データである個別特徴データと、レイアウト全体の形状に関する特徴データである全体特徴データとを含む。個別特徴データは、例えば、伝票画像の左上を始点とした位置情報を含む。
【００４９】
図９（Ａ）は、伝票６の一例であるレシート６ａから生成された伝票画像６０の例を示す。
図９（Ａ）の伝票画像６０の元になるレシート６ａは、一般的なレジスターから出力されたレシートである。伝票画像６０には、店舗名、電話番号、日付、品名、金額等の文字列と、企業のロゴを表す画像とを含む。
図９（Ｂ）は、伝票画像６０から抽出した個別特徴データ６１の例を示し、図９（Ｃ）は、全体特徴データ６２の例を示す。個別特徴データ６１は、空白や改行により区切られた意味のあるかたまりを１つの矩形で表したものである。また、全体特徴データ６２は、印字されている全体を塗りつぶしたものである。
図９（Ｄ）は、図９（Ａ）に示す伝票画像６０から抽出した抽出内容６３の例を示す。抽出内容６３には、制御部１０によって抽出した文字列の一部を示しているが、実際には、レシート６ａに印字された全ての文字列を抽出する。抽出内容６３には、テキストデータ６３ａ及びイメージ画像６３ｂを含む。
【００５０】
図８のＳ２１において、制御部１０（抽出データ登録部１４）は、伝票画像と、テキストデータ、イメージ画像及びレイアウトデータを含む伝票データとを、伝票画像ＤＢ３２に記憶させる。その際、制御部１０は、例えば、伝票画像ごとに一意になる伝票ＩＤを付与して、これらのデータに対応付ける。
Ｓ２２において、制御部１０（類似データ抽出部１５）は、伝票データと、伝票画像ＤＢ３２とを用いた類似データ抽出処理を行う。
【００５１】
１．類似データ抽出処理についての概要
１−１．類似データ抽出処理の概要
類似データ抽出処理について、図１０に基づき説明する。
類似データ抽出処理は、レシート６ａ等の伝票画像は、文字や企業のロゴを表す画像等がかすれて印字されていたり、文字が小さくて、読み取った解像度との関係で十分な文字認識ができない場合が多いことを想定して、文字を文字認識したテキストデータと、イメージデータといった、大きく分けて２種類の判断要素を組み合わせて利用することで、伝票画像が同一又は類似の取引先に関するものであることの判定の精度を高めるための処理である。
【００５２】
１−２．テキストデータ、イメージデータといった個々の判断要素の取扱いについて
（１）テキストデータの判断要素の取扱いについて
図１０のＳ３０において、制御部１０は、テキストデータを照合するテキストデータ照合処理を行う。制御部１０は、テキストデータ照合処理として、例えば、抽出した伝票データのテキストデータに含まれる、店舗名、電話番号、住所等と、伝票画像ＤＢ３２に記憶されたテキストデータとを照合し、伝票画像ＤＢ３２に記憶されたレコードのテキストデータとの一致度合いを算出する。ここで、類似データ抽出処理で照合対象にする伝票画像ＤＢ３２のデータは、顧問先が同一であって、伝票画像取込処理（図７）において類似グループ検索条件として設定した範囲のデータである。
【００５３】
また、一致度合いとしては、例えば、電話番号が同じであれば、一致度合いを高く設定し、電話番号が１番違うだけであれば、次に一致度合いを高く設定する等である。その際、異なる番号の位置に応じて、一致度合いを変更してもよい。例えば、市外局番が１番違いの場合と、加入者番号が１番違いの場合とでは、市外局番が１番違いの場合の方が、一致度合いをより高く設定するようにしてもよい。
また、制御部１０は、電話番号と、店舗名と、といった複数の項目を用いて照合し、一致度合いを算出してもよい。その際、電話番号と店舗名とであれば、電話番号が一致した方が、一致度合いを高くする等、各項目に一致度合いに対して異なる重み付けをしてもよい。
【００５４】
（２）イメージデータの判断要素の取扱いについて
Ｓ３１において、制御部１０は、イメージ画像を照合するイメージ画像照合処理を行う。制御部１０は、イメージ画像照合処理として、抽出した伝票データに含まれるイメージ画像と、伝票画像ＤＢ３２に記憶されたイメージ画像とを照合し、伝票画像ＤＢ３２に記憶されたイメージ画像との一致度合いを算出する。ここで、制御部１０は、例えば、ビットマップ画像のデータ同士を比較することで、照合を行ってもよい。また、制御部１０は、ビットマップ画像のデータに対して数学的に演算処理を施し、例えば、ハッシュ値を使用して比較することで、照合してもよい。さらに、制御部１０は、イメージ画像の色を含めて照合を行ってもよい。
【００５５】
Ｓ３２において、制御部１０は、レイアウトデータを照合するレイアウトデータ照合処理を行う。制御部１０は、レイアウトデータ照合処理として、抽出した伝票データに含まれるレイアウトデータと、伝票画像ＤＢ３２に記憶されたレイアウトデータとを照合し、伝票画像ＤＢ３２に記憶されたレイアウトデータとの一致度合いを算出する。
ここで、レイアウトデータの照合として、例えば、全体特徴データを照合する場合には、レシート６ａや領収書６ｂに関する特徴的な傾向を利用する。例えば、レシート６ａの場合、購入した品名の数によって、明細部分の長短が変わるものの、レイアウトの上部と下部は、決まったものが印字されるという特徴がある。そのため、レイアウトは、ほぼ同じ形状になるが、明細部分を構成する中間部は、品名の数等に応じて長さが変更される。このレイアウト全体の特徴と利用して、制御部１０は、レイアウトの上部及び下部が一致し、中間部は長さが異なるのみか、といった、相似形であるか否かを判断することによって、一致度合いを算出してもよい。
また、レイアウトデータの照合として、例えば、個別特徴データを照合する場合に、制御部１０は、各矩形の位置を照合し、伝票画像ＤＢ３２に記憶されたレイアウトデータに、類似した位置関係の個別特徴データを有するものがあるか否かを照合する。
また、レイアウトデータの一致度合いとしては、例えば、類似した位置関係の個別特徴データの数が多いほど、一致度が高いとしてもよいし、個別特徴データの類似度に加え、さらに、レイアウト全体の形状に関する特徴データである全体特徴データ同士の類似度を加味するようにしてもよい。
【００５６】
なお、上述したように、イメージデータの判断要素としては、少なくとも、企業ロゴ等のイメージ画像と、印刷した領域の画像パターンであるレイアウトデータとを含み、テキストデータを文字認識した結果とあわせて、相互に補強したり、補いあいつつ、総合的な類似性の判定を行うことができる。
【００５７】
上述の説明において、類似データ抽出処理で照合対象にする伝票画像ＤＢ３２のデータは、伝票画像取込処理（図７）において類似グループ検索条件として設定した範囲のデータとしたが、例えば、照合内容によって、その範囲を変えてもよい。例えば、類似グループ検索条件として設定した範囲が、取引先名（取引先の支店を含めたもの）であった場合、テキストデータの照合では、取引先名（取引先の支店を含めたもの）とする一方、イメージ画像の照合では、業種（小分類）で行い、レイアウトデータの照合では、業種（大分類）で行うようにしてもよい。
【００５８】
ここで、上述では、テキストデータ照合処理（Ｓ３０）、イメージ画像照合処理（Ｓ３１）、レイアウトデータ照合処理（Ｓ３２）を、順番に行うものを例に記載したが、これに限定されない。処理の順番は、問わず、また、各処理を並列処理にして同時に行ってもよい。
【００５９】
１−３．テキストデータと、イメージデータとの判断要素を組み合わせた類似性の総合的な判定処理について
（１）総合的な類似性の判定処理の概要
レシート６ａ等の伝票画像においては、電話番号が小さく印字されることが多く、３００ｄｐｉ程度のスキャナやカメラでの取込の際に、十分な解像度で読み取れず、文字認識に失敗したり、部分的にしか認識できない場合がある。
こういう場合でも、企業ロゴ等のイメージ画像は、ある程度の大きさがあるので、かなりの精度で読み取ることが可能な場合が多い。そこで、電話番号が認識できず、又は、部分的に一致する程度の場合であっても、企業ロゴ等のイメージ画像は、取引先を特定するのに有用な情報になる。
但し、企業ロゴの場合には、かなり複雑な画像パターンの組み合わせであることが多く、かすれてしまっている場合等には、十分な同一性及び類似性の判定ができない場合もある。
【００６０】
他方、印刷領域のパターンは、多少かすれていても、かなり精度よく印刷領域のパターンを把握することができる。そこで、テキストデータを文字認識した結果に加えて、これらを利用することで、同一性や類似性の判定を補うことにより、伝票画像が同一又は類似の取引先に買う刷るものであることの判定の精度を、さらに高めることができる。
そこで、イメージデータは、少なくとも、企業ロゴ等のイメージ画像に加え、印刷した領域の画像パターン（レイアウトデータ）を含む。そのようにすれば、企業ロゴ等が細かいビットの組み合わせの複雑な画像パターンである場合が多く、かすれて十分に精度よく抽出できない場合があるが、そういう場合であっても、印刷した領域の画像パターン（レイアウトデータ）をさらに判断要素に用いることにより、同一性及び類似性の判定の精度を上げることができる。
このように、大きく分けてテキストデータを文字認識した結果と、イメージデータ（イメージ画像に加えてレイアウトデータ）の判断要素において、一部の判断要素が、部分一致又は類似する程度の場合でも、残りの判断を組み合わせて、相互に補いつつ、同一性及び類似性の判定の精度を向上させることが期待できる。
【００６１】
より具体的には、例えば、電話番号が不一致だが、部分的に一致している場合（電話番号が類似している場合）を例に説明する。
この場合、電話番号が部分的に一致しているだけでは、ある程度絞り込める程度であり、まだ取引先を確定できない。そして、イメージデータのうち、企業ロゴ等がある程度類似している場合には、かなり同一又は類似の取引先である可能性が高まってきたと判断できる。しかし、これでもまだ、判定が確証を持って行えない。
そこで、さらに、イメージデータのうち、印刷領域の画像パターンであるレイアウトデータが類似であれば、電話番号が類似、イメージ画像が類似、という３つの判断要素が類似していることになり、同一又は類似の取引先であると、ある程度の確からしさをもって判定することができる。
【００６２】
また、例えば、電話番号が小さくて、完全に読み取れないような場合（テキストデータを文字認識することができない場合）であっても、イメージデータのうち、企業ロゴがほぼ一致に近い類似であった場合であることに加え、さらにレイアウトデータが類似であれば、同一又は類似の取引先であると、ある程度の確からしさを持って判定することができる。
【００６３】
（２）総合的は類似性の判定処理の詳細
次に、上記のような総合的は類似性の判定処理が、情報処理としてどのように実現されているのかを、以下に説明する。
図１０のＳ３３において、制御部１０は、各照合処理結果に応じた判定処理を行う。
この判定処理は、例えば、図１１に示す判定テーブル７０に基づいて行うことができる。
【００６４】
図１１に示す判定テーブル７０は、記憶部３０に記憶されたテーブルであり、直接テーブルとして記憶部３０に記憶してもよいし、伝票処理プログラム３１ａに含まれるものであってもよい。まず、制御部１０は、文字列（テキストデータ）の照合結果と、画像（イメージ画像、レイアウトデータ）の照合結果として、一致度合いによって一致、類似、不一致を決定する。次に、制御部１０は、決定した照合結果と、判定テーブル７０とに基づいて、判定結果を決定する。例えば、文字列の照合結果として不一致と判定されても、画像の照合結果として類似と判定された場合には、判定テーブル７０により、制御部１０は、画像で類似と判定する。
【００６５】
Ｓ３４において、制御部１０は、類似又は一致と判定された過去の伝票画像を特定する。制御部１０が特定する過去の伝票画像は、１つに限らない。制御部１０が特定する過去の伝票画像は、照合結果によって類似又は一致と判定された過去の伝票画像の全てである。その後、制御部１０は、この類似データ抽出処理を終了し、伝票画像解析処理（図８）のフローチャートのＳ２３に処理を移す。
【００６６】
図８のＳ２３において、制御部１０は、過去の伝票画像を特定できたか否かを判断する。過去の伝票画像を特定できた場合、つまり、処理対象の伝票画像に一致又は類似する過去の伝票画像が１つ以上あった場合（Ｓ２３：ＹＥＳ）には、制御部１０は、処理をＳ２４に移す。他方、過去の伝票画像を特定できなかった場合（Ｓ２３：ＮＯ）には、制御部１０は、この伝票画像解析処理を終了し、伝票画像取込処理のフローチャート（図７）のＳ１４に処理を移す。
Ｓ２４において、制御部１０（過去仕訳データ取得部１６）は、特定した過去の伝票画像に対応する仕訳データを、仕訳データＤＢ３３から取得する。
【００６７】
Ｓ２５において、制御部１０（候補抽出処理部１７）は、取得した仕訳データに含まれる会計情報を抽出する。会計情報は、例えば、科目や摘要等の情報である。そして、制御部１０は、抽出した会計情報を、件数の多い順にソートする。
ここで、ある期間で多い順にソートするだけでなく、読み込んだ伝票画像の日付に合致する会計情報（科目や摘要等）のみを検索して抽出するようにしてもよい。例えば、月の初日とか月末には、同じ取引を行う場合が多いからである。
Ｓ２６において、制御部１０は、会計情報と件数を、取引先情報に対応付けて、候補記憶部３５に記憶させる。その後、制御部１０は、この伝票画像処理を終了し、伝票画像取込処理のフローチャート（図７）のＳ１４に処理を移す。
【００６８】
なお、会計情報と件数を、取引先情報に対応付けて記憶するほか、単に、伝票画像ＤＢ（図３）を取引先毎、件数が多い会計情報順（科目等が多い順）にソートしておき、後に、件数が多い順に、提示するようにしてもよい（図１５の候補出力部８３）。
また、会計情報として、多い科目を提示する場合には、貸方科目、あるいは借方科目のいずれか、又は両方を提示してもよい。
あるいは、会計情報として、科目に代えて、又は科目と共に、摘要情報を提示するようにしてもよい。
【００６９】
（３）総合的な類似性の判定処理の変形例
なお、上述した類似データ抽出処理は、種々の方法が考えられる。
（変形例１）
以下に説明する例は、テキストデータの照合を最優先に行い、次に、イメージ画像の照合を行って、類似データを抽出するものである。
図１２は、本実施形態に係る会計処理装置１での他の類似データ抽出処理を示すフローチャートである。
【００７０】
図１２のＳ２３０において、制御部１０（類似データ抽出部１５）は、テキストデータに含まれる電話番号をキーにして伝票画像ＤＢ３２を検索する。
Ｓ２３１において、制御部１０は、電話番号が一致するレコードがあったか否かを判断する。電話番号が一致するレコードがあった場合（Ｓ２３１：ＹＥＳ）には、制御部１０は、処理をＳ２３２に移す。他方、電話番号が一致するレコードがなかった場合（Ｓ２３１：ＮＯ）には、制御部１０は、処理をＳ２３４に移す。
【００７１】
Ｓ２３２において、制御部１０は、該当するレコードに対応した伝票画像を特定する。
Ｓ２３３において、制御部１０は、伝票画像ＤＢ３２に記憶された照合対象とすべき全てのレコードについて処理をしたか否かを判断する。全てのレコードについて処理をした場合（Ｓ２３３：ＹＥＳ）には、制御部１０は、この類似データ抽出処理を終了し、伝票画像解析処理のフローチャート（図８）のＳ２３に処理を移す。他方、全てのレコードについて処理をしていない場合（Ｓ２３３：ＮＯ）には、制御部１０は、処理をＳ２３１に移し、他に電話番号が一致する伝票画像ＤＢ３２のレコードがあるか否かを判断する。
【００７２】
他方、Ｓ２３４において、制御部１０は、イメージ画像である企業ロゴの画像をキーに伝票画像ＤＢ３２を検索する。
Ｓ２３５において、制御部１０は、企業ロゴの画像が一致又は類似するレコードがあったか否かを判断する。企業ロゴの画像が一致又は類似するレコードがあった場合（Ｓ２３５：ＹＥＳ）には、制御部１０は、処理をＳ２３２に移す。他方、企業ロゴの画像が一致又は類似するレコードがなかった場合（Ｓ２３５：ＮＯ）には、制御部１０は、処理をＳ２３６に移す。
【００７３】
Ｓ２３６において、制御部１０は、レイアウトデータをキーに伝票画像ＤＢ３２を検索する。
Ｓ２３７において、制御部１０は、レイアウトデータが一致又は類似するレコードがあったか否かを判断する。レイアウトデータが一致又は類似するレコードがあった場合（Ｓ２３７：ＹＥＳ）には、制御部１０は、処理をＳ２３２に移す。他方、レイアウトデータが一致又は類似するレコードがなかった場合（Ｓ２３７：ＮＯ）には、制御部１０は、この類似データ抽出処理を終了し、伝票画像解析処理のフローチャート（図８）のＳ２３に処理を移す。
【００７４】
この変形例１の処理によれば、テキストデータで一致する伝票画像ＤＢ３２のレコードがあれば、企業ロゴの画像やレイアウトデータによる検索を行わない。よって、類似データ抽出に関する処理を、より高速に行うことができる。
また、テキストデータで一致する伝票画像ＤＢ３２のレコードがなければ、企業ロゴの画像やレイアウトデータによる検索を行う。よって、文字認識処理によって認識しづらい小さい文字であったり、伝票６自体の印字が不鮮明な場合には、文字以外の要素を用いて伝票画像ＤＢ３２を検索するため、類似データの抽出洩れを抑えることができる。
【００７５】
（変形例２）
以下に説明する例は、各照合結果として算出された一致度合いに基づいて、計算によって類似データを抽出するものである。
類似データ抽出処理のフローチャート（図１０）のＳ３３に対応する処理として、制御部１０は、テキストデータによる一致度合いＡと、イメージ画像による一致度合いＢと、レイアウト画像による一致度合いＣとに基づく全体での一致度合いＭを、例えば、以下に示す式で定義する。
【００７６】
【数１】
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但し、一致度合いＡ、Ｂ、Ｃ、Ｍは、パーセントであり、α、β、γは、重み付けを示す係数である。各会計事務所のユーザは、重み付け係数α、β、γを、どの照合結果をより優先的に適用するか否かによって、各重み付けを設定する。例えば、テキストデータの照合結果に重みを置く場合には、重み付け係数αの値を、βやγの値よりも大きく設定する。
そして、類似データ抽出処理のフローチャート（図１０）のＳ３４に対応する処理として、制御部１０は、一致度合いＭが閾値以上になった伝票画像を特定する。
【００７７】
このようにすることで、各照合の重み付けを、どの照合を大きくするかによって、照合結果が変わるが、会計事務所のユーザのニーズに応じた類似の範囲にできる。
なお、重み付け係数は、予め伝票処理プログラム３１ａに記憶させておき、会計事務所のユーザによる設定ではなく、伝票処理プログラム３１ａの更新時等に変更するようにしてもよい。
【００７８】
（変形例３）
照合内容によって類似グループ検索条件としての範囲を変える場合であって、例えば、テキストデータの照合では、取引先名（取引先の支店を含めたもの）とする一方、イメージ画像の照合では、業種（小分類）で行い、レイアウトデータの照合では、業種（大分類）で行うようにした場合に、判定順序を、範囲が広い方から順番に行うようにしてもよい。まず、レイアウトデータの照合により判定し、次に、イメージ画像の照合により判定し、最後に、テキストデータの照合により、判定するというものであってもよい。
【００７９】
（その他の例１）
制御部１０は、類似データ抽出処理によって過去の伝票画像を特定した場合（図８に示す伝票画像解析処理のフローチャートのＳ２３の処理でＹＥＳの場合）、取得した仕訳データに含まれる取引先を、処理対象の伝票画像に対応付けることでグループ化してもよい。具体的には、制御部１０は、例えば、仕訳データに含まれる取引先を特定する取引先ＩＤを、伝票画像ＤＢ３２の処理対象の伝票画像に対応付ける。その際、複数の取引先が抽出された場合には、取得した複数の仕訳データに含まれる取引先ＩＤの数に応じて１つの取引先ＩＤを特定して対応付けてもよいし、取得した複数の仕訳データに含まれる複数の取引先ＩＤを対応付けてもよい。また、類似データ抽出処理によって過去の伝票画像を特定できなかった場合（図８に示す伝票画像解析処理のフローチャートのＳ２３の処理でＮＯの場合）、制御部１０は、新たな取引先ＩＤを付与し、伝票画像ＤＢ３２の処理対象の伝票画像に対応付ける。
そして、図８に示す伝票画像解析処理のフローチャートのＳ２５に対応する処理として、制御部１０（候補抽出処理部１７）は、取引先ＩＤが同じ仕訳データを取得し、取得した仕訳データに含まれる会計情報を抽出する。
【００８０】
（その他の例２）
制御部１０は、類似データ抽出処理によって抽出した伝票画像に対応する仕訳データに含まれる取引先や、業種を出力することで、会計事務所のユーザに提示するようにしてもよい。
そして、提示した情報に対して、変更する機能を有してもよい。そうすることで、変更した取引先や、業種の情報をさらに含めて伝票画像解析処理のフローチャート（図８）のＳ２２以降の処理を行うようにしてもよい。
【００８１】
次に、伝票画像取込処理のフローチャート（図７）のＳ１５に示すデータ反映処理について説明する。
図１３は、本実施形態に係る類似データ抽出処理による照合結果９１と、取引先ＤＢ３４への反映項目９２との関係について示す関係一覧９０の例を示す図である。
照合結果９１は、図１０に示した類似データ抽出処理による各照合処理結果である。
反映項目９２は、照合結果９１に対応した、取引先ＤＢ３４への反映有無を示す。
例えば、過去の伝票画像と電話番号が一致した場合に、制御部１０（データ更新部２５）は、レコード９０ａを参照し、過去の伝票画像が対応付けられた取引先ＤＢ３４のレコードに、処理対象の伝票画像から取得した企業ロゴとレイアウトデータとを追加記憶させる。
【００８２】
また、例えば、過去の伝票画像と電話番号が類似で、企業ロゴが不一致で、レイアウトデータが一致した場合に、制御部１０（データ更新部２５）は、レコード９０ｂを参照し、過去の伝票画像が対応付けられた取引先ＤＢ３４のレコードに、処理対象の伝票画像から取得した取引先名等のテキストデータと、企業ロゴとを追加記憶させる。レイアウトデータは不一致のため、制御部１０は、レイアウトデータを追加記憶しない。そのようにすることで、データの登録を最小限に抑えつつ、新たに伝票画像解析処理をする場合には、過去の伝票画像として照合対象にできるので、伝票データを有効に活用できる。
【００８３】
さらに、例えば、過去の伝票画像と電話番号が類似で、企業ロゴとレイアウトデータとが不一致の場合に、制御部１０（データ更新部２５）は、レコード９０ｃを参照し、取引先ＤＢ３４に新たな取引先ＩＤを追加したレコードを作成し、処理対象の伝票画像から取得した取引先名等のテキストデータと、企業ロゴと、レイアウトデータとを追加記憶させる。なお、業種については、別の機能によって入力するものとする。
【００８４】
なお、会計処理装置１の制御部１０（データ更新部２５）は、取引先ＤＢ３４に登録されたレコードの数や、レコード中の企業ロゴやレイアウトデータの数が所定数を超えたか否かを判断し、所定数を超えていない場合に限り、処理対象の伝票画像に関するデータを登録するようにしてもよい。
また、会計処理装置１の制御部１０（データ更新部２５）は、取引先ＤＢ３４に登録されたレコードのうち、所定期間を経過したデータを、定期的に削除して、取引先ＤＢ３４に登録されたデータを、より新しいものに更新してもよい。
【００８５】
次に、伝票画像を用いて会計データを入力する処理について説明する。
図１４は、本実施形態に係る会計処理装置１での会計データ入力処理を示すフローチャートである。
図１５は、本実施形態に係る会計処理装置１で出力する編集画面８０の例を示す図である。
図１６は、本実施形態に係る会計処理装置１での編集処理を示すフローチャートである。
【００８６】
会計事務所のユーザが、会計処理装置１に記憶された入力支援プログラム３１ｂを起動することで、会計処理装置１の制御部１０は、図示しない初期画面を、表示部４６に出力する。そして、会計事務所のユーザが、初期画面から顧問先を選択又は入力等をすることで、図１４のＳ５０において、制御部１０（編集処理部１８）は、顧問先の指定を受け付ける。
ここで、会計処理装置１の制御部１０は、上述の図７で説明した伝票画像取込処理の後に、この会計データ入力処理を起動させてもよい。その場合には、Ｓ５０の処理は不要である。
【００８７】
会計処理装置１が顧問先の指定を受け付けると、Ｓ５１において、制御部１０（編集画面出力部１９）は、例えば、図１５に示す編集画面８０を、表示部４６に出力させる。
編集画面８０は、受け付けた伝票画像に対する仕訳データの入力を行うのに用いる画面であり、伝票出力部８１（画像領域）と、仕訳データ出力部８２と、候補出力部８３（候補出力領域）と、仕訳データ編集部８４（仕訳データ作成領域）とを含む。
【００８８】
伝票出力部８１は、伝票画像を出力する領域である。伝票出力部８１は、仕訳データ出力部８２に出力された仕訳データのうちの１つのレコードを、ポインタ８９を操作して会計事務所のユーザが選択することで、選択された仕訳データに対応する伝票画像を、伝票画像ＤＢ３２から抽出して出力する。
【００８９】
仕訳データ出力部８２は、指定した顧問先の仕訳データを出力する領域である。この仕訳データ出力部８２の出力時に、制御部１０は、新たに仕訳ＩＤを付与して、伝票ＩＤを対応付けたレコードを生成してもよい。そして、生成したレコードは、各項目が空欄のものであってもよいし、上述した伝票画像取込処理（図７）によって取得したテキストデータから補完できる項目を補完したものであってもよい。その際、伝票６に複数の品名があるものをも当然に含み、その場合には、１つの伝票ＩＤに対して複数の仕訳ＩＤが対応付くことになる。
仕訳データ出力部８２は、指定した顧問先のうち、特定の期間の仕訳データを出力するようにしてもよく、その場合には、会計事務所のユーザに期間を入力させてもよい。
【００９０】
候補出力部８３は、科目及び摘要を含む会計情報の候補を選択肢として出力する領域である。候補出力部８３は、仕訳データ出力部８２に出力された仕訳データのうち１つをポインタ８９によって選択されることで、選択された仕訳データに対応する会計情報を、候補記憶部３５から抽出して出力する。なお、履歴は、候補記憶部３５に記憶された件数を表す。
また、候補出力部８３は、会計情報のうちの１つのレコードにポインタ８９を指定した状態で、例えば、右クリックを行うことで、仕訳データ編集部８４への挿入と、関連する伝票画像の出力とが選択可能なウィンドウを出力する。
【００９１】
仕訳データ編集部８４は、仕訳データの編集を行うための領域である。仕訳データ編集部８４は、仕訳データ出力部８２に出力された仕訳データのうち１つをポインタ８９によって選択されることで、選択された仕訳データのコピーを、編集可能な態様で出力する。
なお、図１５に示す編集画面８０は一例である。候補出力部８３に加えて、例えば、別途辞書化してある科目辞書や会計事務所のユーザが登録したユーザ辞書等のリスト形式の一覧を出力するようにしてもよい。そのようにすることで、いずれの科目に関する辞書が使えるため、さらに利便性が向上する。
【００９２】
また、伝票出力部８１は、出力した伝票画像を拡大したり、上下左右に移動したり、回転したりすることができるボタン等を有してもよい。また、伝票出力部８１の範囲を超えて伝票画像を拡大した場合には、スクロールバーを表示させてもよい。さらに、伝票出力部８１に次の伝票画像を順番に出力させる矢印等のボタンを有してもよい。そして、次の伝票画像が伝票出力部８１に表示されると、仕訳データ出力部８２には、出力された伝票画像に対応する仕訳データが選択されるようにしてもよい。
さらに、仕訳データ出力部８２や、候補出力部８３には、明細数に応じて、スクロールバーを表示させてもよい。
【００９３】
図１４のＳ５２において、制御部１０は、入力部４５による仕訳データの選択操作を受け付けたか否かを判断する。入力部４５による仕訳データの選択操作とは、上述したポインタ８９による仕訳データの選択操作をいう。仕訳データの選択操作を受け付けた場合（Ｓ５２：ＹＥＳ）には、制御部１０は、処理をＳ５３に移す。他方、仕訳データの選択操作を受け付けない場合（Ｓ５２：ＮＯ）には、制御部１０は、処理をＳ５４に移す。
Ｓ５３において、制御部１０は、編集処理を行う。
ここで、編集処理について、図１６に基づき説明する。
【００９４】
図１６のＳ６０において、制御部１０（編集画面出力部１９、候補出力部２０）は、編集画面８０を更新する。具体的には、制御部１０（編集画面出力部１９）は、伝票出力部８１に、受け付けた仕訳データに対応する伝票画像を出力する。また、制御部１０（編集画面出力部１９）は、仕訳データ編集部８４に、受け付けた仕訳データを編集可能な態様で出力する。さらに、制御部１０（候補出力部２０）は、候補出力部８３に、候補記憶部３５に記憶された会計情報を、選択可能に出力する。
【００９５】
Ｓ６１において、制御部１０（候補受付部２１）は、候補出力部８３に出力された会計情報の画像出力選択を受け付けたか否かを判断する。画像出力選択を受け付けた場合（Ｓ６１：ＹＥＳ）には、制御部１０は、処理をＳ６２に移す。他方、画像出力選択を受け付けていない場合（Ｓ６１：ＮＯ）には、制御部１０は、処理をＳ６３に移す。
【００９６】
Ｓ６２において、制御部１０（対応伝票画像出力部２２）は、会計情報の元になる仕訳データに関連付けられた伝票画像を、例えば、別ウィンドウに出力する。ここで、会計情報の元になる仕訳データが複数ある場合には、制御部１０は、複数の伝票画像を一度に出力してもよいし、順番に出力してもよい。このように、会計情報の元になる伝票画像を出力することで、会計事務所のユーザは、今回の仕訳データの科目や摘要を、過去の伝票６の仕訳を確認しながら行うことができる。
【００９７】
Ｓ６３において、制御部１０は、候補出力部８３に出力された会計情報の挿入選択を受け付けたか否かを判断する。挿入選択を受け付けた場合（Ｓ６３：ＹＥＳ）には、制御部１０は、処理をＳ６４に移す。他方、挿入選択を受け付けていない場合（Ｓ６３：ＮＯ）には、制御部１０は、処理をＳ６５に移す。
Ｓ６４において、制御部１０は、選択された会計情報を、仕訳データ編集部８４に出力されている仕訳データに反映させる。このように、選択された会計情報を、仕訳データ編集部８４に反映させるので、入力の手間がかからないようにでき、入力ミス等を防ぐことができる。
【００９８】
Ｓ６５において、制御部１０は、仕訳データ編集部８４に出力されている編集中の仕訳データに対する処理を終了するか否かを判断する。処理を終了する場合（Ｓ６５：ＹＥＳ）には、制御部１０は、この編集処理を終了し、会計データ入力処理のフローチャート（図１４）のＳ５４に処理を移す。他方、処理を終了しない場合（Ｓ６５：ＮＯ）には、制御部１０は、処理をＳ６１に移す。
【００９９】
図１４のＳ５４において、制御部１０は、会計データ入力処理を終了するか否かを判断する。会計データ入力処理を終了する場合（Ｓ５４：ＹＥＳ）には、制御部１０は、処理をＳ６６に移す。他方、会計データ入力処理を終了しない場合（Ｓ５４：ＮＯ）には、制御部１０は、処理をＳ５２に移す。
Ｓ６６において、制御部１０は、仕訳データ編集部８４に出力されている仕訳データを、仕訳データＤＢ３３に反映させる。その後、制御部１０は、この編集処理を終了し、会計データ入力処理のフローチャート（図１４）のＳ５４に処理を移す。
【０１００】
次に、会計データ入力処理による編集処理を考慮した判定について説明する。
図１７は、本実施形態に係る会計処理装置での判定処理で使用する他の判定テーブル２７０の例を示す図である。
判定テーブル２７０は、各照合結果の一致、類似、不一致ごとに、候補として出力した会計情報をそのまま用いた回数と、変更して登録した回数とを記憶したテーブルである。
上述した編集処理によって、会計情報の候補をそのまま用いた場合には、制御部１０は、該当の照合結果に対応するそのまま登録回数に１を加算する。また、会計情報の候補を変更した場合には、制御部１０は、該当の照合結果に対応する変更後登録回数に１を加算する。
【０１０１】
そして、類似データ抽出処理のフローチャート（図１０）のＳ３３において、制御部１０は、そのまま登録回数及び変更後登録回数により、一致及び類似判定に関する確からしさを表す係数を算出して、候補記憶部３５に記憶する。そして、会計データ入力処理での編集処理において、編集画面を更新し、候補出力部８３に会計情報を出力した際に、確からしさに関するメッセージを出力する等してもよい。
【０１０２】
このように、本実施形態の会計処理システム１００によれば、以下のような効果がある。
（１）会計処理装置１は、レシート６ａや領収書６ｂといった伝票６の画像データである伝票画像と、過去の伝票画像とを照合し、一致又は類似した過去の伝票画像で登録した科目や摘要といった会計情報を、仕訳データを入力する処理において候補として出力する。
したがって、新たな仕訳データの入力時に、科目や摘要といった会計情報を、過去の仕訳データを参考にして入力できるので、効率がよく、適切な会計情報を入力できる。その結果、会計事務所のユーザによる入力負担を軽減でき、作業時間の短縮を図ることができる。また、テキストデータ、イメージ画像、レイアウトデータといった伝票データを用いて照合するので、様々な伝票６の特徴から総合的に類似を判断できるので、幅広い判断を行うことができる。
【０１０３】
（２）会計処理装置１は、読み取った伝票画像に対して照合することで付与した取引先ＩＤや業種等が同じである仕訳データを、会計情報の候補とするので、候補として出力する会計情報を、より伝票画像に合ったものにできる。
（３）会計処理装置１は、読み取った伝票画像と顧問先が同一である過去の伝票画像と照合を行うので、出力する会計情報を、より伝票画像に合ったものにできる。
（４）会計処理装置１は、レイアウトデータの一致及び類似を用いて、照合を行うので、テキストデータやイメージ画像によっては照合できなかった過去の伝票画像と、一致又は類似であるとの照合結果を得ることができ、より照合の精度を高めることができる。そして、照合の精度を高めた候補を出力することで、会計情報の正確性を高くできる。
その際、レシート６ａでは、同じ文字等が印字される固定部分があるため、その固定部分を照合するようにする等、レイアウトデータの特徴を活用して照合をすることができる。
【０１０４】
（５）会計処理装置１は、仕訳データの入力を支援する会計情報の候補を出力し、操作に応じて、候補の元データである過去の伝票画像を出力する。
したがって、過去の伝票画像を参考にして仕訳データの入力ができるので、便利である。
（６）会計処理装置１は、仕訳データの入力を支援する会計情報の候補を出力し、操作に応じて、候補を仕訳データ編集部８４に登録するので、入力の省力化を図ることができ、入力ミスを抑えることができる。
【０１０５】
（７）会計処理装置１は、類似グループ検索条件を受け付けて、類似グループ検索条件を満たすように、過去の伝票画像を選択して照合する。
したがって、会計事務所のユーザのニーズに合った処理対象を指定できるため、便利である。
【０１０６】
（８）会計処理装置１は、伝票画像の照合時に用いた、テキストデータ、イメージ画像、レイアウトデータといった伝票データを登録する。
したがって、登録した伝票データは、次の伝票画像との照合に用いることができ、過去の伝票画像データを有効活用できる。
（９）会計処理装置１は、所定数を越えない限りにおいて、伝票データを登録することで、照合に費やす処理時間を抑えることができ、かつ、伝票データを登録するのにかかる処理を低減できる。
また、会計処理装置１は、所定期間を経過した伝票データを削除するので、古い伝票画像の伝票データを照合対象にせず、また、処理を高速にすることができる。
【０１０７】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。また、実施形態に記載した効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、実施形態に記載したものに限定されない。なお、上述した実施形態及び後述する変形形態は、適宜組み合わせて用いることもできるが、詳細な説明は省略する。
【０１０８】
（変形形態）
（１）実施形態では、伝票画像解析処理を行った結果を、読取結果画面に出力し、修正した場合に、その内容を反映させることを説明したが、これに限定されない。
例えば、店舗名や業種等が変更された場合には、変更された店舗名や業種の過去の伝票画像を用いて再度類似データ抽出処理を行って、会計候補を記憶させるようにしてもよい。そうすることで、読み取った伝票画像により適した会計候補を出力することができる。
【０１０９】
（２）実施形態では、顧問先ごとに過去の伝票データを用いて新たな伝票画像との照合を行うものを例に説明したが、これに限定されない。例えば、照合を行う過去の伝票データは、顧問先を越えて、会計事務所の他の顧問先の過去の伝票データを用いてもよい。特に、新規に顧問契約した先では、過去の伝票画像が蓄積されていなかったり、少なかったりする。そのため、会計事務所の他の顧問先の過去の伝票データを用いることは、処理対象の顧問先の伝票データが少ないときには有効である。その際、会社マスタを参照し、処理対象の顧問先の住所が近隣であったり、電話番号の市外局番が一致していたり、業種が同じ顧問先の伝票データを使うと、同じ取引先の伝票データが含まれている可能性がより高くなるため有効である。
【０１１０】
（３）実施形態では、会計処理装置は、会計事務所内に有するものとして説明したが、これに限定されない。例えば、会計処理装置は、顧問先企業内にあったり、業務委託等のサービスを行っている企業内であったり、クラウドサービスであってもよい。また、例えば、会計処理装置のアプリを開発している企業に会計処理装置の機能を有するサーバを設け、このサーバに会計事務所のコンピュータが接続されることで実現してもよい。
つまり、会計事務所のユーザは、例えば、本店経理部門の専任者や、会計事務所の税理士等であってもよい。その場合には、顧問先のユーザは、それぞれ、各支店や各部門の入力担当者や、会計事務所の職員又は在宅入力者であってもよい。
【０１１１】
（４）実施形態では、ＤＢやテーブルの活用及び辞書やアルゴリズムを使用した広義のＡＩ（人工知能）処理として、レシート等の伝票に印字されている情報に基づいて、過去に読み込んだレシート等の伝票に印字されている情報と比較して、同一又は類似の取引先であるかどうかを精度よく特定し、その取引先における過去の仕訳データ（科目、摘要）を利用して、新たに入力しようとしている伝票に関する仕訳入力を支援するものを説明した。この他、より精度が上がるように、伝票画像から、取引先のグルーピングを行なう処理等については、深層学習等を用いたＡＩを活用してもよい。
【符号の説明】
【０１１２】
１    会計処理装置
５    スキャナ
６    伝票
６ａ  レシート
１０  制御部
１１  伝票画像受付部
１３  伝票データ抽出部
１５  類似データ抽出部
１６  過去仕訳データ取得部
１９  編集画面出力部
２０  候補出力部
２１  候補受付部
２２  対応伝票画像出力部
２４  判定条件受付部
２５  データ更新部
３０  記憶部
３１ａ  伝票処理プログラム
３１ｂ  入力支援プログラム
３２  伝票画像ＤＢ
３３  仕訳データＤＢ
３４  取引先ＤＢ
３５  候補記憶部
１００  会計処理システム
【図１】
2019109808.tif 000004
【図２】
2019109808.tif 000005
【図３】
2019109808.tif 000006
【図４】
2019109808.tif 000007
【図５】
2019109808.tif 000008
【図６】
2019109808.tif 000009
【図７】
2019109808.tif 000010
【図８】
2019109808.tif 000011
【図９】
2019109808.tif 000012
【図１０】
2019109808.tif 000013
【図１１】
2019109808.tif 000014
【図１２】
2019109808.tif 000015
【図１３】
2019109808.tif 000016
【図１４】
2019109808.tif 000017
【図１５】
2019109808.tif 000018
【図１６】
2019109808.tif 000019
【図１７】
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