(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
証憑の画像である証憑データから自動仕訳を行なう会計処理装置であって、証憑データから画像認識処理により取引情報を抽出する画像認識部と、抽出した取引情報から文字認識処理により取引明細情報を含むテキストデータを生成する文字認識部と、予め教師データに基づいた機械学習を行い、取引明細情報に対応した勘定科目の組み合わせを選定することを学習した仕訳生成ＡＩを用いて前記テキストデータから仕訳データを生成する仕訳生成部と、前記取引明細情報と同一または類似する取引明細情報と関連付けされた参照仕訳データと前記仕訳データとを比較照合を行なう仕訳検証部と、を備え、前記仕訳検証部は、比較照合する範囲を所定の閾値により判定して前記仕訳生成ＡＩが生成した仕訳データと前記参照仕訳データとを比較照合を行なう、会計処理装置。
【請求項２】
前記画像認識部は予め教師データに基づいた機械学習を行い、前記証憑データを複数に分割した領域に対応した取引情報から証憑データにある取引情報の位置と内容を学習した画像認識ＡＩを有することを特徴とする請求項１に記載の会計処理装置。
【請求項３】
前記文字認識部は予め教師データに基づいた機械学習を行い、前記取引情報から仕訳生成に必要な取引明細情報を生成することを学習した文字認識ＡＩを有することを特徴とする請求項１又は２に記載の会計処理装置。
【請求項４】
前記仕訳検証部は予め教師データに基づいた機械学習を行い、前記仕訳データの妥当性を判定することを学習した仕訳検証ＡＩを有することを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の会計処理装置。
【請求項５】
前記仕訳検証部は予め教師データに基づいた機械学習を行い、取引明細情報と対応する仕訳検証範囲を判定することを学習した仕訳検証範囲ＡＩを有することを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載の会計処理装置。
【請求項６】
前記仕訳生成部は取引明細情報の品目を分類分けした分類情報を生成し、分類情報を含む取引明細情報に対応した勘定科目の組み合わせを選定することを学習した仕訳生成ＡＩを用いて前記テキストデータから仕訳データを生成することを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載の会計処理装置。
【請求項７】
前記仕訳生成部は取引明細情報の品目を分類分けした分類情報及び取引明細情報の金額を段階的に区分分けした金額区分情報を生成し、分類情報と金額区分情報の組み合わせからなる取引明細情報に対応した勘定科目の組み合わせを選定することを学習した仕訳生成ＡＩを用いて前記テキストデータから仕訳データを生成することを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載の会計処理装置。
【請求項８】
前記仕訳生成部は取引明細情報の品目を分類分けした分類情報を生成し、分類情報と支払方法の組み合わせからなる取引明細情報に対応した勘定科目の組み合わせを選定することを学習した仕訳生成ＡＩを用いて前記テキストデータから仕訳データを生成することを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載の会計処理装置。
【請求項９】
前記仕訳生成部は取引明細情報の金額を段階的に区分分けした金額区分情報を生成し、品目と金額区分情報の組み合わせからなる取引明細情報に対応した勘定科目の組み合わせを選定することを学習した仕訳生成ＡＩを用いて前記テキストデータから仕訳データを生成することを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載の会計処理装置。
【請求項１０】
前記仕訳生成部は品目と支払方法の組み合わせからなる取引明細情報に対応した勘定科目の組み合わせを選定することを学習した仕訳生成ＡＩを用いて前記テキストデータから仕訳データを生成することを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載の会計処理装置。
【請求項１１】
前記仕訳生成部は予め仕訳生成ＡＩに教師データとして業種別に分類した仕訳データを用いた機械学習をさせ、事業者の業種と取引明細情報の組み合わせに対応した勘定科目の組み合わせを選定することを学習した仕訳生成ＡＩを用いて前記テキストデータから仕訳データを生成することを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載の会計処理装置。
【請求項１２】
コンピュータにより、証憑の画像である証憑データから自動仕訳を行なう会計処理方法であって、証憑データを画像認識処理により取引情報を抽出する画像認識工程と、抽出した取引情報から文字認識処理により少なくとも品目を含む取引明細情報を含むテキストデータを生成する文字認識工程と、予め教師データに基づいた機械学習を行い、少なくとも品目を分類分けした分類情報を含む取引明細情報に対応した勘定科目の組み合わせを選定することを学習した仕訳生成ＡＩを用いて前記テキストデータから仕訳データを生成する仕訳生成工程と、  前記取引明細情報と同一または類似する取引明細情報と関連付けされた参照仕訳データと前記仕訳データとを比較照合を行なう仕訳検証工程と、を備え、    前記仕訳検証工程は、比較照合する範囲を所定の閾値により判定して前記仕訳生成ＡＩが生成した仕訳データと前記参照仕訳データとを比較照合を行なう会計処理方法。
【請求項１３】
前記画像認識工程は予め教師データに基づいた機械学習を行い、前記証憑データを複数に分割した領域に対応した取引情報から証憑データにある取引情報の位置と内容を学習した画像認識ＡＩを有することを特徴とする請求項１２に記載の会計処理方法。
【請求項１４】
前記文字認識工程は予め教師データに基づいた機械学習を行い、前記取引情報から仕訳生成に必要な取引明細情報を生成することを学習した文字認識ＡＩを有することを特徴とする請求項１２又は１３に記載の会計処理方法。
【請求項１５】
前記仕訳検証工程は予め教師データに基づいた機械学習を行い、前記仕訳データの妥当性を判定することを学習した仕訳検証ＡＩを有することを特徴とする請求項１２から１４のいずれかに記載の会計処理方法。
【請求項１６】
前記仕訳検証工程は予め教師データに基づいた機械学習を行い、取引明細情報と対応する仕訳検証範囲を判定することを学習した仕訳検証範囲ＡＩを有することを特徴とする請求項１２から１５のいずれかに記載の会計処理方法。
【請求項１７】
前記仕訳生成工程は取引明細情報の品目を分類分けした分類情報を生成し、分類情報を含む取引明細情報に対応した勘定科目の組み合わせを選定することを学習した仕訳生成ＡＩを用いて前記テキストデータから仕訳データを生成することを特徴とする請求項１２から１６のいずれかに記載の会計処理方法。
【請求項１８】
コンピュータに、請求項１２から１７のいずれかに記載の会計処理方法を実行させるための会計処理プログラム。
【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ものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の会計処理において、領収書やレシート等の証憑を仕訳入力する際、税理士や経理担当者が証憑に記載の情報（取引内容）を一件ずつ読み取り、取引内容に該当する勘定科目を経験的に判断して仕訳の入力を行っていた。一件ずつ読み取り作業を行うのでは作業効率が悪い上、仕訳の精度は担当者の経験に依存するところが大きく、仕訳の精度にばらつきが生じるという問題があった。
【０００３】
そこで、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）。
また、取引先毎に発生する取引内容は継続的な取引であることから、同じ取引内容である事が多く、定型的な取引については取引内容から自動的に仕訳データを生成することができる（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１７−１７４３０９号公報
【特許文献２】特許３９２９８２４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に開示されているシステムでは、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、証憑画像からテキストデータを得るものである。
また、特許文献２に開示されているシステムでは、各取引を、各取引内容の記載に基づいて、取引内容の記載に含まれうるキーワードと勘定科目との対応づけを保持する対応テーブルを参照して、特定の勘定科目に自動的に仕訳することが行われる。
【０００６】
しかし、証憑画像の品質や文字サイズによってはＯＣＲでうまく認識できない場合がある。また、定型的な取引以外の取引ではキーワードと勘定科目との対応づけを保持する対応テーブルを参照して自動的に仕訳を行うためには、システム管理者等がその都度対応テーブルを作成する必要がある。
【０００７】
そこで、本発明は、かかる事情に鑑みてなされたものであり、人工知能（ＡＩ）を利用した証憑からの自動仕訳を行なう会計処理装置（会計処理システム）を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
かかる課題を解決すべく第１の発明は証憑の画像である証憑データから自動仕訳を行なう会計処理装置であって、証憑データを画像認識処理により取引情報を抽出する画像認識部と、抽出した取引情報から文字認識処理により取引明細情報を含むテキストデータを生成する文字認識部と、予め教師データに基づいた機械学習を行い、取引明細情報に対応した勘定科目の組み合わせを選定することを学習した仕訳生成ＡＩを用いて前記テキストデータから仕訳データを生成する仕訳生成部と、を備え、前記仕訳生成ＡＩが作成した仕訳データと前記証憑データと前記取引明細情報を関連付けて並列表示を行う会計処理装置を特徴とする。
【０００９】
第２の発明は、前記取引明細情報と同一または類似する取引明細情報と関連付けされた参照仕訳データと前記仕訳データとを比較照合を行なう仕訳検証部を備え、
前記仕訳検証部は、比較照合する範囲を所定の閾値により判定して前記仕訳生成ＡＩが生成した仕訳データと前記参照仕訳データとを比較照合を行なう第１の発明に記載の会計処理装置。
【００１０】
第３の発明は、前前記画像認識部は予め教師データに基づいた機械学習を行い、前記証憑データを複数に分割した領域に対応した取引情報から証憑データにある取引情報の位置と内容を学習した画像認識ＡＩを有することを特徴とする第１の発明又は第２の発明に記載の会計処理装置を特徴とする。
【００１１】
第４の発明は、前記文字認識部は予め教師データに基づいた機械学習を行い、前記取引情報から仕訳生成に必要な取引明細情報を生成することを学習した文字認識ＡＩを有することを特徴とする第１の発明から第３の発明のいずれかの会計処理装置を特徴とする。
【００１２】
第５の発明は、前記仕訳検証部は予め教師データに基づいた機械学習を行い、前記仕訳データの妥当性を判定することを学習した仕訳検証ＡＩを有することを特徴とする第１の発明から第４の発明のいずれかの会計処理装置を特徴とする。
【００１３】
第６の発明は、前記仕訳検証部は予め教師データに基づいた機械学習を行い、取引明細情報と対応する仕訳検証範囲を判定することを学習した仕訳検証範囲ＡＩを有することを特徴とする第１の発明から第５の発明いずれかの会計処理装置を特徴とする。
【００１４】
第７の発明は、前記仕訳生成部は取引明細情報の品目を分類分けした分類情報を生成し、分類情報を含む取引明細情報に対応した勘定科目の組み合わせを選定することを学習した仕訳生成ＡＩを用いて前記テキストデータから仕訳データを生成することを特徴とする第１の発明から第６の発明のいずれかの会計処理装置を特徴とする。
【００１５】
第８の発明は、前記仕訳生成部は取引明細情報の品目を分類分けした分類情報及び取引明細情報の金額を段階的に区分分けした金額区分情報を生成し、分類情報と金額区分情報の組み合わせからなる取引明細情報に対応した勘定科目の組み合わせを選定することを学習した仕訳生成ＡＩを用いて前記テキストデータから仕訳データを生成することを特徴とする第１の発明から第６の発明のいずれかの会計処理装置を特徴とする。
【００１６】
第９の発明は、前記仕訳生成部は取引明細情報の品目を分類分けした分類情報を生成し、分類情報と支払方法の組み合わせからなる取引明細情報に対応した勘定科目の組み合わせを選定することを学習した仕訳生成ＡＩを用いて前記テキストデータから仕訳データを生成することを学習した仕訳生成ＡＩを用いて前記テキストデータから仕訳データを生成することを特徴とする第１の発明から第６の発明のいずれかの会計処理装置を特徴とする。
【００１７】
第１０の発明は、前記仕訳生成部は取引明細情報の金額を段階的に区分分けした金額区分情報を生成し、品目と金額区分情報の組み合わせからなる取引明細情報に対応した勘定科目の組み合わせを選定することを学習した仕訳生成ＡＩを用いて前記テキストデータから仕訳データを生成することを学習した仕訳生成ＡＩを用いて前記テキストデータから仕訳データを生成することを特徴とする第１の発明から第６の発明のいずれかの会計処理装置を特徴とする。
【００１８】
第１１の発明は、前記仕訳生成部は品目と支払方法の組み合わせからなる取引明細情報に対応した勘定科目の組み合わせを選定することを学習した仕訳生成ＡＩを用いて前記テキストデータから仕訳データを生成することを学習した仕訳生成ＡＩを用いて前記テキストデータから仕訳データを生成することを特徴とする第１の発明から第６の発明のいずれかの会計処理装置を特徴とする。
【００１９】
第１２の発明は、前記仕訳生成部は予め仕訳生成ＡＩに教師データとして業種別に分類した仕訳データを用いた機械学習をさせ、事業者の業種と取引明細情報の組み合わせに対応した勘定科目の組み合わせを選定することを学習した仕訳生成ＡＩを用いて前記テキストデータから仕訳データを生成することを学習した仕訳生成ＡＩを用いて前記テキストデータから仕訳データを生成することを特徴とする第１の発明から第６の発明のいずれかの会計処理装置を特徴とする。
【００２０】
第１３の発明は、証憑の画像である証憑データから自動仕訳を行なう会計処理方法であって、証憑データを画像認識処理により取引情報を抽出する画像認識工程と、抽出した取引情報から文字認識処理により少なくとも品目を含む取引明細情報を含むテキストデータを生成する文字認識工程と、予め教師データに基づいた機械学習を行い、少なくとも品目を分類分けした分類情報を含む取引明細情報に対応した勘定科目の組み合わせを選定することを学習した仕訳生成ＡＩを用いて前記テキストデータから仕訳データを生成する仕訳生成工程と、を備え、前記仕訳生成ＡＩが作成した仕訳データと前記証憑データと前記取引明細情報を関連付けて並列表示を行う会計処理方法を特徴とする。
【００２１】
第１４の発明は、前記取引明細情報と同一または類似する取引明細情報と関連付けされた参照仕訳データと前記仕訳データとを比較照合を行なう仕訳検証工程を備え、
前記仕訳検証工程は、比較照合する範囲を所定の閾値により判定して前記仕訳生成ＡＩが生成した仕訳データと前記参照仕訳データとを比較照合を行なう第１３の発明に記載の会計処理方法を特徴とする。
【００２２】
第１５の発明は、前記画像認識工程は予め教師データに基づいた機械学習を行い、前記証憑データを複数に分割した領域に対応した取引情報から証憑データにある取引情報の位置と内容を学習した画像認識ＡＩを有することを特徴とする第１３の発明又は第１４の発明に記載の会計処理方法を特徴とする。
【００２３】
第１６の発明は、前記文字認識工程は予め教師データに基づいた機械学習を行い、前記取引情報から仕訳生成に必要な取引明細情報を生成することを学習した文字認識ＡＩを有することを特徴とする第１３の発明から第１５の発明のいずれかの会計処理方法を特徴とする。
【００２４】
第１７の発明は、前記仕訳検証工程は予め教師データに基づいた機械学習を行い、前記仕訳データの妥当性を判定することを学習した仕訳検証ＡＩを有することを特徴とする第１３の発明から第１６の発明のいずれかの会計処理方法を特徴とする。
【００２５】
第１８の発明は、前記仕訳検証工程は予め教師データに基づいた機械学習を行い、取引明細情報と対応する仕訳検証範囲を判定することを学習した仕訳検証範囲ＡＩを有することを特徴とする第１３の発明から第１７の発明のいずれかの会計処理方法を特徴とする。
【００２６】
第１９の発明は、前記仕訳生成工程は取引明細情報の品目を分類分けした分類情報を生成し、分類情報を含む取引明細情報に対応した勘定科目の組み合わせを選定することを学習した仕訳生成ＡＩを用いて前記テキストデータから仕訳データを生成することを特徴とする第１３の発明から第１８の発明のいずれかの会計処理方法を特徴とする。
【００２７】
第２０の発明は、コンピュータに、第１３の発明から第１９の発明のいずれかの会計処理方法を実行させるための会計処理プログラムを特徴とする。
【発明の効果】
【００２８】
本発明によれば、証憑に記載された取引情報を人手によらずに読み取ることができ、取引情報から読み取った取引明細情報（取引内容）から自動で仕訳を生成できるので、仕訳入力の作業効率を向上させることができる。また、自動仕訳により生成された仕訳データを既存の検証済みの仕訳データと比較照合し、比較照合した結果が正しい仕訳（正常データ）なのか、大きく誤っている仕訳（異常データ）なのか判別でき、誤っている仕訳の差異部分を強調表示することで、自動仕訳により生成された仕訳データの目視確認による仕訳検証の作業効率を向上させることができる。また、仕訳検証を行なうにあたり仕訳検証の範囲を取引内容に応じて変更することができるので、取引内容に対応した最適な仕訳検証対象を自動で設定できる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】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】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】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。
【図４】表示部４０が表示する証憑データの一例である。
【図５】画像認識部１１が証憑データを複数の領域に分割する一例である。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
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。
【００３１】
＜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。
【００３２】
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サーバ１ａ又は端末１ｂ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。
【００３３】
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」や会計事務所は「職員」、顧問先（会計事務所と顧問契約を結んだ企業）は「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。
【００３４】
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会計事務所と担当者（在宅）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。
【００３５】
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。
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、図１の会計処理システム１００のサーバ１ａと、端末１ｂ等の各装置（単体機）が会計処理装置１に該当する。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。
【００３６】
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。
【００３７】
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。
【００３８】
また、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。また、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。
【００３９】
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。
【００４０】
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。また、会計処理装置１は顧問先に設けてもよいし、会計事務所の担当者が在宅作業を行うために担当者の自宅等に設けてもよい。
【００４１】
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。
【００４２】
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。
【００４３】
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。
【００４４】
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いし、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。
【００４５】
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。
【００４６】
＜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２０と、表示部を４０と、通信部５０と、分類器６０とを備える。図１の会計処理システム１００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５０と、分類器６０とに相当し、端末１ｂは、入力部２０と、表示部４０と、通信部５０とに相当する会計処理装置１である。
【００４７】
入力部２０は、キーボードやマウス等の入力装置である。また、入力部２０は、タッチパネルやペン入力であってもよい。また、入力部２０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（携帯電話、タブレット等の携帯端末やデジタルカメラ等を含む）、スキャナ等の入力装置であってもよい。
【００４８】
表示部４０は、ＬＣＤ（液晶ディスプレイ）等で構成される表示装置である。
【００４９】
通信部５０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。
【００５０】
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。
【００５１】
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。
【００５２】
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）、画像認識部１１と、文字認識部１２と、仕訳生成部１３と、仕訳検証部１４とを備える。
【００５３】
画像認識部１１は、証憑データの画像認識処理を行ない、証憑データから画像認識結果である取引情報を抽出する。なお、画像認識処理は公知の手法を用いてもよい。
【００５４】
文字認識部１２は、証憑データをＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅａｄｅｒ）を使用したテキスト化を行なう文字認識処理を行い、文字認識結果からテキストデータを生成する。具体的には、文字認識部１２が取引情報の文字列情報一覧（複数行の文字列情報で構成）をテキスト化して取引明細情報を生成する。生成した複数行の取引明細情報からテキストデータを生成し、証憑データと関連付けする。なお、文字認識処理は公知の手法を用いてもよい。
【００５５】
仕訳生成部１３は、取引明細情報を仕訳処理することにより仕訳データを生成する。仕訳処理を行う際に、取引明細情報が定型的な取引で取引パターンが存在する場合は後述する取引パターン辞書（図示せず）を参照して、仕訳データの各項目の検証項目値や検証確定値を設定する。仕訳データは取引明細情報と証憑データとに関連付けされる。
【００５６】
また、仕訳生成部１３は取引明細情報をキーとして後述する仕訳ＤＢ３１から取引明細情報と同一または類似する取引明細情報と関連付けされた登録仕訳データを検索し、検索した登録仕訳データを参照仕訳データとして取得する。
【００５７】
仕訳検証部１４は、仕訳生成部１３が生成した仕訳データと前記参照仕訳データとを比較照合を行ない、比較照合した結果から生成した仕訳データが正しい仕訳であるか等（大きく誤っている仕訳等の仕訳検証も含む）の仕訳検証を行なう。
また、仕訳検証部１４は比較照合する仕訳データの項目（仕訳検証範囲）を取引明細情報の取引パターンに応じて自動で設定できる。
【００５８】
画像認識部１１と、文字認識部１２と、仕訳生成部１３と、仕訳検証部１４等は分類器６０を利用する事で各種学習モデルを利用したＡＩを利用する事ができる。具体的には画像認識部１１と、文字認識部１２と、仕訳生成部１３と、仕訳検証部１４等が分類器６０へ入力データを入力することで、分類器６０が出力した出力データを利用できる。
【００５９】
分類器６０は重みづけＷにより調整された所定の関数Ｙ＝ｆ（Ｘ，Ｗ）＝Ｘ×Ｗを有しており、入力データＸを入力すると所定の関数ｆ（Ｘ，Ｗ）により出力データＹが出力される。
【００６０】
また、分類器６０は事前に教師データを機械学習させることで、分類するための規則性を数値化した特徴量を学習（大量の教師データから分類したいものの共通点や差異である規則性を見つけ出す）させた学習モデルである。
【００６１】
学習モデルを用いたＡＩが入力データと重みづけから判定条件（特徴量が所定の閾値以上又は所定の閾値以下）を生成し、判定条件を満たす出力データ（判定結果）を抽出する推論（判定）処理を行なう。教師データを使用した機械学習（教師あり学習）は最小二乗法や最尤推定法による線形回帰分析やサポートベクターマシン（ＳＶＭ）やニューラルネットワーク（ＮＮ）を含めた公知の手法を用いてもよい。
【００６２】
判定結果を目視確認し、目視確認の結果判定結果が誤っている場合は判定結果を修正する。判定結果を修正した場合は、修正内容を学習モデルにフィードバックし、学習モデルがフィードバックした修正内容を学習（修正内容が出力対象となるように重みづけを調整）させることで、ＡＩの推論（判定）処理の精度を高めることができる。学習方法は教師あり械学習で説明しているが、教師あり又は教師なし等の機械学習だけでなく、ディープラーニング等の公知のＡＩ学習方法を使用してもよい。
【００６３】
画像認識部１１は後述する画像ＤＢ３３にある登録画像データを教師データとして機械学習させた分類器（画像認識学習モデル）を用いた画像認識ＡＩを有する。画像認識ＡＩが画像類似度を判定条件として画像認識処理を行ない、証憑データから取引情報を抽出する。画像類似度は証憑データを複数の領域に分割し、各領域に存在する取引情報（証憑種類、日付、取引先、品目、金額、消費税額、支払方法等）の項目の頻度を特徴量とする値であり、各領域に存在する取引情報の項目の種類と項目数の合計から画像類似度を算出する。また、特徴量として取引情報の項目のばらつきや取引情報の項目の種類の分布でもよい。画像類似度は正規分布等の公知の統計処理を用いて算出してもよい。
【００６４】
文字認識部１２は後述する取引ＤＢ３４にあるテキストデータを教師データとして機械学習させた分類器（文字認識学習モデル）を用いた文字認識ＡＩを有する。文字認識ＡＩが文字類似度を判定条件として文字認識処理を行ない、取引情報から行毎に取引明細情報を抽出する。文字認識部１２は抽出した全ての取引明細情報を元にテキストデータを生成する。文字類似度は取引情報の行毎の存在する取引明細情報（証憑種類、日付、取引先、品目、金額、消費税額、支払方法等）の項目の頻度を特徴量とする値であり、取引情報の各行に存在する取引明細情報の項目の種類と項目数の合計から文字類似度を算出する。また、特徴量として取引情報の項目のばらつきや取引情報の項目の種類の分布でもよい。文字類似度は正規分布等の公知の統計処理を用いて算出してもよい。
【００６５】
仕訳生成部１３は後述する仕訳ＤＢ３１にある登録仕訳データを教師データとして機械学習させた分類器（仕訳生成学習モデル）を用いた仕訳生成ＡＩを有する。仕訳生成ＡＩが仕訳類似度を判定条件として仕訳生成処理を行ない、取引明細情報から仕訳データを生成する。仕訳類似度は取引明細情報に対応した勘定科目（借方勘定科目と貸方勘定科目の組み合わせ）のうち選択した勘定科目の頻度を特徴量とする値であり、選択した勘定科目の種類や発生頻度から仕訳類似度を算出する。また、特徴量として勘定科目のばらつきや勘定科目の種類の分布でもよい。仕訳類似度は正規分布等の公知の統計処理を用いて算出してもよい。
【００６６】
仕訳検証部１４は後述する仕訳ＤＢ３１にある登録仕訳データ及び誤仕訳ＤＢ３２にある誤仕訳データを教師データとして機械学習させた分類器（仕訳検証学習モデル）を用いた仕訳検証ＡＩを有する。仕訳検証ＡＩが参照仕訳データと仕訳データと比較照合した結果に対して仕訳正常値又は仕訳異常値を判定条件として仕訳検証処理を行なう。
【００６７】
仕訳正常値は取引明細情報や勘定科目等の正しい仕訳データの各項目の頻度を特徴量として、正しい仕訳データの各項目の種類や発生頻度から算出する。また、特徴量として正しい仕訳データの各項目のばらつきや正しい仕訳データの各項目の種類の分布でもよい。仕訳正常値は正規分布等の公知の統計処理を用いて算出してもよい。
【００６８】
また、仕訳異常値は取引明細情報や勘定科目等の誤り（明らかにデータがおかしいものを含む）のある仕訳データの各項目の頻度を特徴量として、誤りのある仕訳データの各項目の種類や発生頻度から算出する。また、特徴量として誤りのある仕訳データの各項目のばらつきや誤りのある仕訳データの各項目の種類の分布でもよい。仕訳異常値は正規分布等の公知の統計処理を用いて算出してもよい。
【００６９】
なお、誤り（明らかにデータがおかしいものを含む）のある仕訳データの例としては、軽減税率（８％）対象商品に対して消費税額が通常税率（１０％）で計算されている場合や品目の金額（例えば１０万円）が消費税額（例えば６０円）に比べて異常に大きい場合や消費税額（例えば１０００円）が品目の金額（例えば３００円）に比べて異常に大きい場合等の通常の誤り（仕訳）よりも特徴のある誤り（仕訳）のことである。
【００７０】
また、仕訳検証部１４は後述する仕訳ＤＢ３１にある登録仕訳データを教師データとして機械学習させた分類器（仕訳検証範囲学習モデル）を用いた仕訳検証範囲ＡＩを有する。仕訳検証範囲ＡＩが検証確定値を判定条件として仕訳検証処理を行なう仕訳データの項目（日付、借方勘定科目と貸方勘定科目、金額、消費税額、摘要等）を確定する仕訳検証確定処理を行う。
【００７１】
検証確定値は取引明細情報の定型的な取引等の取引パターンに対応した仕訳データの各項目のうち仕訳検証処理を行なった仕訳データの項目（仕訳検証範囲）の分布（ばらつき）を特徴量の値であり、仕訳検証処理を行なった仕訳データの項目の発生頻度から検証確定値を算出する。また、検証確定値は仕訳検証処理を行なった仕訳データの項目のばらつきを正規分布等の公知の統計処理を用いて算出してもよい。取引明細情報の定型的な取引等の取引パターンに対応した仕訳データの各項目の検証項目値と検証確定値を後述する取引パターン辞書（図示せず）に登録して仕訳検証範囲に確定する際に参照してもよい。
【００７２】
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。
【００７３】
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。
【００７４】
また、記憶部３０は、プログラム記憶部（図示せず）と、仕訳ＤＢ３１と、画像ＤＢ３３、取引ＤＢ３４と、誤仕訳ＤＢ３２と、学習モデル記憶部３５を備える。
【００７５】
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。
【００７６】
仕訳ＤＢ３１は、仕訳検証部１４による仕訳検証処理を行った仕訳データのうち目視確認の結果、正しい仕訳と判定した仕訳データ（修正した仕訳データを含む）を登録仕訳データとして記憶したデータベースである。仕訳データは仕訳生成部１３により生成され、取引明細情報と証憑データと関連付けされる。
【００７７】
誤仕訳ＤＢ３２は、仕訳検証部１４による仕訳検証処理を行った仕訳データのうち大きく誤っている仕訳と判定した仕訳データを誤仕訳データとして記憶したデータベースである。
【００７８】
仕訳データ（登録仕訳データ、誤仕訳データ）は仕訳コードと日付と勘定科目（借方勘定科目と貸方勘定科目）と金額と消費税額と摘要と仕訳類似度と空欄フラグと二重計上フラグと取引明細情報と検証項目値（日付、借方勘定科目、貸方勘定科目、金額、消費税額、摘要）と検証確定値の項目と画像コードの項目からなる。
【００７９】
仕訳コードは仕訳データを識別するユニークなコードである。日付は仕訳データの発生日付であり、証憑データに含まれる日付と同じである。勘定科目は会社の取引による資産・負債・資本の増減、および費用・収益の発生の性質をわかりやすく記録するために必要な分類項目の総称である。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。消費税額は消費税の金額である。
【００８０】
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。仕訳類似度は取引明細情報に対応した勘定科目（借方勘定科目と貸方勘定科目の組み合わせを含む）のうち選択した勘定科目（借方勘定科目と貸方勘定科目の組み合わせを含む）の発生頻度である。
【００８１】
空欄フラグは後述する仕訳データの項目に空欄があるかのチェックで空欄がある場合に設定するフラグである。二重計上フラグは後述する仕訳の二重計上があるか（同じ内容の仕訳を複数生成されているか）のチェックで仕訳の二重計上がある場合に設定するフラグである。取引明細情報は仕訳データの根拠となる取引内容である。
【００８２】
検証項目値（日付、借方勘定科目、貸方勘定科目、金額、消費税額、摘要）は仕訳検証処理を行なう仕訳データの各項目（仕訳検証範囲）と各項目の（正常又は異常等の）状態を数値で示したものである。検証確定値は仕訳検証処理を行なう仕訳データの範囲（仕訳データのどの項目を仕訳検証処理するか）を仕訳データの各項目（日付、借方勘定科目、貸方勘定科目、金額、消費税額、摘要）に対して判定し、取引明細情報の取引パターンに応じて最適な仕訳検証範囲として設定したものである。
【００８３】
画像ＤＢ３３は、入力部２０が生成した証憑データに対して画像認識部１１が画像認識処理を行ない、画像認識処理結果である取引情報を反映させた証憑データを登録画像データとして記憶したデータベースである。
【００８４】
証憑データ（登録画像データ）は画像コードと証憑画像と取引情報と画像類似度の項目からなる。画像コードは証憑データを識別するユニークなコードである。証憑画像は電子データ化された証憑の画像データ（例えば「レシート２０２００４０３．ＪＰＧ」等）である。画像類似度は証憑データを複数に分割した領域で各領域に存在する取引情報の項目の数量の合計である。
【００８５】
取引情報は取引情報項目と取引情報項目数とラベルと文字列情報一覧の項目から構成される。取引情報項目は証憑種類、日付、取引先、品目、金額、消費税額、支払方法等の証憑データの取引情報の項目であり、取引情報項目数は証憑データの取引情報の項目数である。ラベルは証憑データの画像内容を示すものである。文字列情報一覧は証憑データに含まれている複数行の文字列情報であり、文字列情報１、文字列情報２、…、文字列情報行番号のように行数分の文字列情報が設定されている。
【００８６】
取引情報の項目として、証憑種類、日付、取引先、品目、金額、消費税額、支払方法等がある。
【００８７】
取引情報の「証憑種類」は伝票、領収書、レシートや請求書等の証憑データの種類に関する情報を示す。
【００８８】
取引情報の「日付」はレシート等（証憑）に記載された日付（購入日や発行日等の取引日）に関する情報を示す。
【００８９】
取引情報の「取引先」はレシート等（証憑）に記載されたレシート等（証憑）の発行元や商品等の購入先の会社名やその店舗名やその連絡先や担当者（店員）名等を含む取引先に関する情報を示す。
【００９０】
取引情報の「品目」はレシート等（証憑）に記載された商品等の品目（商品や商品コードを含む購入内容等や軽減税率を示す記号（マーク）を含む）に関する情報を示す。
【００９１】
取引情報の「金額」はレシート等（証憑）に記載された品目の金額や合計額等の文字（合計や小計等に含む）や金額に関する情報を示す。
【００９２】
取引情報の「消費税額」はレシート等（証憑）に記載された品目の消費税額（軽減税率も含む）や消費税合計額等の文字（８％や１０％や軽減税率対象商品等も含む）や金額に関する情報を示す。
【００９３】
取引情報の「支払方法」は現金やクレジットカードや電子マネー等のレシート等（証憑）に記載された支払方法に関する情報を示す。支払方法がレシート等（証憑）に記載されていない場合はレシート等（証憑）に記載された情報（お釣りやカード会社等の情報等）から支払方法を判定する。
【００９４】
取引ＤＢ３４は、テキストデータを登録テキストデータとして記憶したデータベースである。テキストデータは証憑データ（取引情報の文字列情報一覧）を文字認識処理した取引明細情報から生成したデータである。テキストデータは証憑データと関連付けて作成される。
【００９５】
テキストデータはテキストコードと複数行の取引明細情報と文字類似度と画像コードの項目からなる。テキストコードは登録テキストデータを識別するユニークなコードである。文字類似度は取引情報の行毎の存在する取引明細情報の項目の数量の合計である。
取引明細情報は取引明細文字列情報と取引明細情報項目と取引明細情報項目数から構成される。
【００９６】
取引明細文字列情報は取引情報の文字列情報一覧の各行の文字列情報の文字認識結果である。取引明細情報項目は証憑種類、日付、取引先、品目、金額、消費税額、支払方法等の証憑データの取引情報の項目であり、取引明細情報項目数は証憑データの取引明細情報の項目数である。
【００９７】
取引情報明細の項目として、証憑種類、日付、取引先、品目、金額、消費税額、支払方法等がある。
【００９８】
取引情報明細の「証憑種類」は取引情報の「証憑種類」を文字認識処理結果であり、伝票、領収書、レシートや請求書等の証憑データの種類に関する情報を示す。
【００９９】
取引情報明細の「日付」は取引情報の「日付」を文字認識処理結果であり、レシート等（証憑）に記載された日付（購入日や発行日等の取引日）に関する情報を示す。
【０１００】
取引情報明細の「取引先」は取引情報の「取引先」を文字認識処理結果であり、レシート等（証憑）に記載されたレシート等（証憑）の発行元や商品等の購入先の会社名やその店舗名やその連絡先や担当者（店員）名等を含む取引先に関する情報を示す。
【０１０１】
取引情報明細の「品目」は取引情報の「品目」を文字認識処理結果であり、レシート等（証憑）に記載された商品等の品目（商品や商品コードを含む購入内容等や軽減税率を示す記号（マーク）を含む）に関する情報を示す。
【０１０２】
取引情報明細の「金額」は取引情報の「金額」を文字認識処理結果であり、レシート等（証憑）に記載された品目の金額や合計額等の文字（合計や小計等に含む）や金額に関する情報を示す。
【０１０３】
取引情報明細の「消費税額」は取引情報の「消費税額」を文字認識処理結果であり、レシート等（証憑）に記載された品目の消費税額（軽減税率も含む）や消費税合計額等の文字（８％や１０％や軽減税率対象商品等も含む）や金額に関する情報を示す。
【０１０４】
取引情報明細の「支払方法」は取引情報の「支払方法」を文字認識処理結果であり、現金やクレジットカードや電子マネー等のレシート等（証憑）に記載された支払方法に関する情報を示す。支払方法がレシート等（証憑）に記載されていない場合はレシート等（証憑）に記載された情報（お釣りやカード会社等の情報等）から支払方法を判定する。
【０１０５】
学習モデル記憶部３５を用意し、画像認識学習モデル、文字認識学習モデル、仕訳生成学習モデル、仕訳検証モデル及び仕訳検証範囲学習モデル等の所定の学習モデルを記憶したデータベースである。
【０１０６】
会社ＤＢ（図示せず）は会社コードをキーに、会計処理の対象となる事業者の（会社）情報を記憶する。会社ＤＢは、会社コードと、組織コードと、部門コードと、会社名と、業種と、組織名と、部門名と、種類と、年度と、住所と、組織長と、区分と、担当者の項目からなる会社（事業者）データを記憶している。会社（事業者）データは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）に使用する。
【０１０７】
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。担当者は会計処理等の業務の担当者である。
【０１０８】
会社ＤＢは、上記記載の各項目の他、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。
【０１０９】
取引先ＤＢ（図示せず）は事業者の取引先に関する情報（取引先情報）を含む取引先データを記憶したデータベースである。取引先データは取引先コードと業種と取引先名と住所と店舗名と電話番号と企業ロゴと担当者名と支払方法等の項目から構成される。取引先データに商品コードや取り扱っている品目（商品）等を追加してもよい。
【０１１０】
取引先コードは取引先を識別する識別情報である。会社（事業者）の取引先を示す情報として業種と取引先名と住所と店舗名と電話番号と企業ロゴと取引担当者と取引先への支払方法である。これらの取引先情報は売上、仕入、売掛金、買掛金等の相手先として利用してもよい。
【０１１１】
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。
【０１１２】
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。
【０１１３】
＜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３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。
図４は、証憑データの一例である。
図５は、画像認識部１１が証憑データを複数の領域に分割する一例である。
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１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。
【０１１４】
伝票、領収書、レシートや請求書等を含む証憑（以下、レシート等とする）を携帯電話やデジカメ等の携帯端末及びスキャナ等の入力部２０で読み取らせ、入力部２０はレシート等（証憑）を読み取って、電子化した証憑データを生成する（ステップＳ１、以下、単に「Ｓ１」と表記する）。制御部１０は、レシート等（証憑）毎に生成された証憑データを受け付ける。例えば、レシート等（証憑）が１枚であった場合には、証憑データは１つであり、レシート等（証憑）が複数あった場合には複数である。
【０１１５】
画像認識部１１は、制御部１０が受け付けた証憑データの画像認識処理を行なう（Ｓ２）。
具体的には、画像認識処理として証憑データを複数の領域に分割し、分割した各領域の取引情報各項目（証憑種類、日付、取引先、品目、金額を含む）の情報と取引情報項目数を取得する。分割した各領域の「取引情報項目（証憑種類、日付、取引先、品目、金額、消費税額、支払方法等）」と「取引情報項目数」を集計する。分割した各領域の「取引情報項目（証憑種類、日付、取引先、品目、金額、消費税額、支払方法等）」と「取引情報項目数」から取引情報と画像類似度を算出して取得する。
【０１１６】
例えば、図４のレシートを９つの領域に分割した場合は、図５のように左上から右下への順番で左上から順に領域Ａ１、領域Ａ２、領域Ａ３、領域Ａ４、領域Ａ５、領域Ａ６、領域Ａ７、領域Ａ８、領域Ａ９のように９つの領域に分割される。
【０１１７】
また、画像認識部１１がレシート等（証憑）の証憑データを図５のように９つに分割した領域に対して画像認識処理を行なう。
【０１１８】
領域Ａ１の取引情報項目（複数ある場合は複数設定）は領域Ａ１にストアＡの電話番号（取引先）とレジ担当者名（取引先）と発行日付（日付）が記載されている為、領域Ａ１の取引情報項目は「取引先、取引先、日付」が設定され、領域Ａ１の取引情報項目数は３が設定される。
【０１１９】
また、領域Ａ１の取引情報項目は重複する項目は除外して設定（例えば領域Ａ１は「取引先」の項目は重複しているので、領域Ａ１の取引情報項目は「取引先、日付」が、領域Ａ１の取引情報項目数は２が設定される）してもよいし、最も取引情報の項目のうち数の多い項目を設定（最も数の多い項目は「取引先」なので、領域Ａ１の取引情報項目は「取引先」が、領域Ａ１の取引情報項目数は２が設定される）してもよい。
【０１２０】
領域Ａ２に領収書（証憑種類）とストアＡ（取引先名）と西陽町店（取引先店舗名）と電話番号（取引先）とレジ担当者コード（取引先）と発行日付（日付）が記載されているので、領域Ａ２の取引情報項目は「証憑種類、取引先、取引先、取引先、取引先、日付」が設定され、領域Ａ２の取引情報項目数は６が設定される。
【０１２１】
領域Ａ３にストアＡの店コード（取引先）が記載されているので、領域Ａ３の取引情報項目は「取引先」が設定され、領域Ａ３の取引情報項目数は１が設定される。
【０１２２】
領域Ａ４に３０００１＊（商品コード）等と小計（金額）等が記載されているので、領域Ａ４の取引情報項目は「品目、品目、品目、金額、品目、品目、品目、金額」が設定され、領域Ａ４の取引情報項目数は８が設定される。
【０１２３】
領域Ａ５に牛肉（商品名）等が記載されているので、領域Ａ５の取引情報項目は「品目、品目、品目、品目、品目、品目」が設定され、領域Ａ５の取引情報項目数は６が設定される。
【０１２４】
領域Ａ６に￥５，４００（金額）等が記載されているので、領域Ａ６の取引情報項目は「金額、金額、金額、金額、金額、金額、金額、金額」が設定され、領域Ａ６の取引情報項目数は８が設定される。
【０１２５】
領域Ａ７に合計（金額）や内消費税等（消費税額）やお釣り（支払方法）や「＊印の商品は軽減税率対象商品です。」（消費税額）が記載されているので、領域Ａ７の取引情報項目は「消費税額、消費税額、消費税額、消費税額、金額、消費税額、支払方法、支払方法、消費税額」が設定され、領域Ａ７の取引情報項目数は９が設定される。
【０１２６】
領域Ａ８に「＊印の商品は軽減税率対象商品です。」（消費税額）が記載されているので、領域Ａ８の取引情報項目は「消費税額」が設定され、領域Ａ８の取引情報項目数は１が設定される。
【０１２７】
領域Ａ９に￥１６，８００（金額）や￥１，５２２（消費税額）や￥３，２００（支払方法）や「＊印の商品は軽減税率対象商品です。」（消費税額）が記載されているので、領域Ａ９の取引情報項目は「消費税額、消費税額、消費税額、消費税額、金額、消費税額、支払方法、支払方法、消費税額」が設定され、領域Ａ９の取引情報項目数は９が設定される。
【０１２８】
証憑データを複数に分割した領域毎の取引情報項目数の合計である画像類似度を集計し、画像類似度の高いものから優先的に抽出する。
【０１２９】
領域Ａ１からＡ９の取引情報項目数の合計である画像類似度は５１（証憑種類の数量１＋取引先の数量７＋日付の数量２＋品目の数量１２＋金額の数量１２＋消費税額の数量１３＋支払方法の数量４＝５１）となる。
【０１３０】
また、取引情報の項目で重要な項目については重みづけを行なってから、画像類似度を設定してもよい。例えば、取引情報の項目にユーザーが設定した重みづけを反映させてもよい。
【０１３１】
算出した画像類似度を検索キーとして、画像ＤＢに対してマッチング（比較・照合）処理を行ない、マッチング結果から画像類似度の最も近い登録画像データを類似登録画像データとして抽出する（Ｓ３）。抽出した類似登録画像データから取引情報（ラベル）を取得し、画像認識部１１は取得した取引情報（ラベル）から証憑データの判定（画像認識）を行なう。
なお、画像認識処理は、公知の手法を用いて行ってもよい。
【０１３２】
証憑データの判定が終わったら証憑データの文字列情報を行毎に読み取り、後述する取引情報の文字列情報一覧部分に保存する。なお、文字列情報を読み取った時に後述する文字認識（テキスト化）処理も一緒に行なってもよい。よって、画像認識部１１は画像認識処理により証憑データ上の取引情報の配置と取引情報の内容を取得できる。
【０１３３】
画像ＤＢに画像類似度７８である登録画像データ１（ラベルが伝票）と画像類似度が５２である登録画像データ２（ラベルがレシート）と画像類似度が４５である登録画像データ３（ラベルが請求書）とがある場合（図示せず）、証憑データの画像類似度５１に対して画像類似度の近い順として登録画像データ２（画像類似度が５２、ラベルがレシート）と登録画像データ１（画像類似度が４５、ラベルが請求書）のうち画像類似度の最も近い登録画像データ２（画像類似度が５２、ラベルがレシート）が類似登録画像データとして画像ＤＢから抽出される。画像類似度の近い順（類似度）で抽出しているが、例えば画像類似度５４と文字類似度４８の場合のように２つの類似度の差が同じ場合は画像類似度の高い順（文字類似度５４を優先）で抽出してもよい。
【０１３４】
抽出された登録画像データのうち画像類似度の最も近い登録画像データ２（画像類似度が５２、ラベルがレシート）から取引情報（ラベル「レシート」）を取得し、画像認識部１１は取得した取引情報から証憑データはレシート画像だと判定（画像認識）する。
【０１３５】
また、画像認識部１１は画像認識学習モデルを用いた画像認識ＡＩを有し、画像認識ＡＩに画像認識処理をさせてもよい。図４のレシートを図５のように９つの領域に分割した場合は、画像類似度が５１となるので、画像認識ＡＩは画像類似度を判定条件として画像類似度５１に近い閾値をもつ登録画像データ２（画像類似度が５２、ラベルがレシート）から画像認識ＡＩは証憑データがレシート画像と推論（判定）する。
【０１３６】
表示部４０は、証憑データと画像認識処理結果（取引情報）を並べて表示し、目視確認による比較を行なう（Ｓ４）。なお、画像認識処理結果と証憑データで差異がある場合は取引情報を修正する。
【０１３７】
画像認識処理結果を確認できたら、証憑データの取引情報のラベルの項目に「レシート」を、取引情報の文字列情報一覧に後述する複数行の文字列情報を設定し、証憑データを更新する。更新された証憑データを登録画像データとして画像ＤＢ３３に登録する。
【０１３８】
例えば画像コードがＰ００１、証憑画像がレシート２０２００４０３．ＪＰＧ、ラベルがレシートと文字列情報１「領収書」、文字列情報２「ストアＡ」、…文字列情報２３「＊印の商品は軽減税率対象商品です。」とした場合、登録画像データは画像コード「Ｐ００１」と証憑画像「レシート２０２００４０３．ＪＰＧ」と取引情報（取引情報項目と取引情報項目数の組み合わせ部分）「証憑種類１、日付２、取引先７、品目１２、金額１２、消費税額１３、支払方法４」と取引情報（ラベル部分）「レシート」と取引情報（文字列情報一覧部分）「領収書、ストアＡ、…、＊印の商品は軽減税率対象商品です。」と画像類似度「５１」で構成される。
【０１３９】
次に、文字認識部１２は証憑データの取引情報（複数行の文字列情報部分）に対して文字認識処理を行い（Ｓ５）、テキストデータ（取引明細情報から構成される）を生成する（Ｓ６）。なお、取引明細情報は取引情報の複数行の文字列情報部分に対する文字認識結果である。
【０１４０】
具体的には取引情報の複数行の文字列情報部分を１行毎に文字認識（テキスト化）処理を行ない、文字認識結果を取引明細文字列情報に、文字認識結果から判定した取引情報項目の内容を取引明細情報項目に、文字認識結果から判定した取引情報項目の数を取引明細情報項目数に設定する。各行の取引明細情報項目数から文字類似度を算出する。なお、画像認識処理で文字認識（テキスト化）処理を一緒に行った時は、取引情報の文字列情報一覧部分から複数行の文字列情報をそのまま各行の取引明細情報の取引明細文字列情報に設定する。
【０１４１】
証憑データの取引情報は文字列情報に複数行の文字列情報部分を含んでおり、例えば、図４のレシートの場合の取引情報の文字列情報一覧は複数行の文字列情報として上から順に文字列情報１「領収書」、文字列情報２「ストアＡ」、文字列情報３「西陽町店  Ｓ００４８」、文字列情報４「ＴＥＬ  ０３−１１１−２２２」、文字列情報５「レジ担当  Ｕ００１１」、文字列情報６「２０１９年７月２５日（木）１２：１５」、文字列情報７「３０００１＊  牛肉  ￥５，４００」、文字列情報８「３０００２＊  小麦粉  ￥２，１６０」、文字列情報９「３０００３＊  しょうゆ  ￥３４０」、文字列情報１０「小計  ￥７，９００」、文字列情報１１「４０００１  文房具  ￥２００」、文字列情報１２「４０００２  ビール  ￥３，３００」、文字列情報１３「４０００３  日本酒  ￥５，４００」、文字列情報１４「小計  ￥８，９００」、文字列情報１５「（８％対象  ￥７，９００）」、文字列情報１６「（消費税８％  ￥６３２）」、文字列情報１７「（１０％対象  ￥８，９００）」、文字列情報１８「（消費税１０％  ￥８９０）」、文字列情報１９「合計  ￥１６，８００」、文字列情報２０「（内消費税等  ￥１，５２２）」、文字列情報２１「お預かり  ￥２０，０００」、文字列情報２２「お釣り  ￥３，２００」、文字列情報２３「＊印の商品は軽減税率対象商品です。」から構成される。
【０１４２】
取引情報の１行目の文字列情報の文字認識結果「領収書」は証憑である。よって、行番号１（１行目）の取引明細文字列情報は「領収書」、行番号１の取引明細情報項目は「証憑種類」、行番号１の取引明細情報項目数は１となる。
【０１４３】
取引情報の２行目の文字列情報の文字認識結果「ストアＡ」は取引先名である。よって、行番号２の取引明細文字列情報は「ストアＡ」、行番号２の取引明細情報項目は「取引先」、行番号２の取引明細情報項目数は１となる。
【０１４４】
取引情報の３行目の文字列情報の文字認識結果「西陽町店  Ｓ００４８」は「西陽町店」（店舗名）と「Ｓ００４８」（店コード）の組み合わせであり、店舗名と店コードはどちらも取引先になる。よって、行番号３の取引明細文字列情報は「西陽町店、Ｓ００４８」、行番号３の取引明細情報項目は「取引先、取引先」、行番号３の取引明細情報項目数は２となる。
【０１４５】
取引情報の４行目の文字列情報の文字認識結果「ＴＥＬ  ０３−１１１−２２２」は「ＴＥＬ」（電話マーク）と「０３−１１１−２２２」（電話番号）の組み合わせであり、電話マークと電話番号はどちらも取引先になる。よって、行番号４の取引明細文字列情報は「ＴＥＬ、０３−１１１−２２２」、行番号４の取引明細情報項目は「取引先、取引先」となり、行番号４の取引明細情報項目数は２となる。
【０１４６】
取引情報の５行目の文字列情報の文字認識結果「レジ担当  Ｕ００１１」は「レジ担当」（業務名）と「Ｕ００１１」（レジ担当者名）の組み合わせであり、業務名とレジ担当社名はどちらも取引先になる。よって、行番号５の取引明細文字列情報は「レジ担当、Ｕ００１１」、行番号５の取引明細情報項目は「取引先、取引先」となり、行番号５の取引明細情報項目数は２となる。
【０１４７】
取引情報の６行目の文字列情報の文字認識結果「２０１９年７月２５日（木）１２：１５」は「２０１９年７月２５日（木）１２：１５」は（取引）日付である。よって、行番号６の取引明細文字列情報は「２０１９年７月２５日（木）１２：１５」、行番号６の取引明細情報項目は「日付」となり、行番号６の取引明細情報項目数は１となる。
【０１４８】
取引情報の７行目の文字列情報の文字認識結果「３０００１＊  牛肉  ￥５，４００」は「３０００１＊」（商品コード）と「牛肉」（商品名）と「￥５，４００」（金額）の組み合わせであり、商品コードと商品名はどちらも品目となる。よって、行番号７の取引明細文字列情報は「３０００１＊、牛肉、￥５，４００」、行番号７の取引明細情報項目は「品目、品目、金額」となり、行番号７の取引明細情報項目数は３となる。
【０１４９】
なお、実施例では「３０００１＊」としているが、「３００００」（商品コード）と「＊」（軽減税率対象）のように別の項目としてしてもよい。
【０１５０】
取引情報の８行目の文字列情報の文字認識結果「３０００２＊  小麦粉  ￥２，１６０」は「３０００２＊」と「小麦粉」と「￥２，１６０」の組み合わせである。よって、行番号８の取引明細文字列情報は「３０００２＊、小麦粉、￥２，１６０」、行番号８の取引明細情報項目は「品目、品目、金額」となり、行番号８の取引明細情報項目数は３となる。
【０１５１】
取引情報の９行目の文字列情報の文字認識結果「３０００３＊  しょうゆ  ￥３４０」は「３０００３＊」と「しょうゆ」と「￥３４０」の組み合わせである。よって、行番号９の取引明細文字列情報は「３０００３＊、しょうゆ、￥３４０」、行番号９の取引明細情報項目は「品目、品目、金額」となり、行番号９の取引明細情報項目数は３となる。
【０１５２】
取引情報の１０行目の文字列情報の文字認識結果「小計  ￥７，９００」は「小計」（金額）と「￥７，９００」（金額）の組み合わせであり、どちらも金額となる。よって、行番号１０の取引明細文字列情報は「小計、￥７，９００」、行番号１０の取引明細情報項目は「金額、金額」となり、行番号１０の取引明細情報項目数は２となる。
【０１５３】
取引情報の１１行目の文字列情報の文字認識結果「４０００１  文房具  ￥２００」は「４０００１」（商品コード）と「文房具」（商品名）と「￥２００」（金額）の組み合わせであり、商品コードと商品名はどちらも品目となる。よって、行番号１１の取引明細文字列情報は「４０００１、文房具、￥２００」、行番号１１の取引明細情報項目は「品目、品目、金額」となり、行番号１１の取引明細情報項目数は３となる。
【０１５４】
取引情報の１２行目の文字列情報の文字認識結果「４０００２  ビール  ￥３，３００」は「４０００２」と「ビール」と「￥３，３００」の組み合わせである。よって、行番号１２の取引明細文字列情報は「４０００２、ビール、￥３，３００」、行番号１２の取引明細情報項目は「品目、品目、金額」となり、行番号１２の取引明細情報項目数は３となる。
【０１５５】
取引情報の１３行目の文字列情報の文字認識結果「４０００３  日本酒  ￥５，４００」は「４０００３」と「日本酒」と「￥５，４００」の組み合わせである。よって、行番号１３の取引明細文字列情報は「４０００３、日本酒、￥５，４００」、行番号１３の取引明細情報項目は「品目、品目、金額」となり、行番号１３の取引明細情報項目数は３となる。
【０１５６】
取引情報の１４行目の文字列情報の文字認識結果「小計  ￥８，９００」は「小計」と「￥８，９００」の組み合わせである。よって、行番号１４の取引明細文字列情報は「小計、￥８，９００」、行番号１４の取引明細情報項目は「金額、金額」、行番号１４の取引明細情報項目数は２となる。
【０１５７】
取引情報の１５行目の文字列情報の文字認識結果「（８％対象  ￥７，９００）」は「（」と「８％対象」（消費税率）と「￥７，９００」（消費税金額）と「）」の組み合わせであり、「（」と「）」は取引内容とは無関係な情報であるから、消費税率と消費税金額はどちらも消費税額となる。よって、行番号１５の取引明細文字列情報は「８％対象、￥７，９００」、行番号１５の取引明細情報項目は「消費税額、消費税額」となり、行番号１５の取引明細情報項目数は２となる。
【０１５８】
取引情報の１６行目の文字列情報の文字認識結果「（消費税８％  ￥６３２）」は「（」と「消費税８％」（消費税率）と「￥６３２」（消費税金額）と「）」の組み合わせであり、「（」と「）」は取引内容とは無関係な情報であるから、消費税率と消費税金額はどちらも消費税額となる。よって、行番号１６の取引明細文字列情報は「消費税８％、￥６３２」、行番号１６の取引明細情報項目は「消費税額、消費税額」となり、行番号１６の取引明細情報項目数は２となる。
【０１５９】
取引情報の１７行目の文字列情報の文字認識結果「（１０％対象  ￥８，９００）」は「（」と「１０％対象」と「￥８，９００」（消費税金額）と「）」の組み合わせである。よって、行番号１７の取引明細文字列情報は「１０％対象、￥８，９００」、行番号１７の取引明細情報項目は「消費税額、消費税額」となり、行番号１７の取引明細情報項目数は２となる。
【０１６０】
取引情報の１８行目の文字列情報の文字認識結果「（消費税１０％  ￥８９０）」は「（」と「消費税１０％」と「￥８９０」と「）」の組み合わせである。よって、行番号１８の取引明細文字列情報は「消費税１０％、￥８９０」、行番号１８の取引明細情報項目は「消費税額、消費税額」となり、行番号１８の取引明細情報項目数は２となる。
【０１６１】
取引情報の１９行目の文字列情報の文字認識結果「合計  ￥１６，８００」は「合計」（合計）と「￥１６，８００」（合計金額）の組み合わせであり、合計と合計金額はどちらも金額となる。よって、行番号１９の取引明細文字列情報は「合計、￥１６，８００」、行番号１９の取引明細情報項目は「金額、金額」となり、行番号１９の取引明細情報項目数は２となる。
【０１６２】
取引情報の２０行目の文字列情報の文字認識結果「（内消費税等  ￥１，５２２）」は「（」と「内消費税等」（消費税）と「￥１，５２２」（消費税金額）と「）」の組み合わせであり、「（」と「）」は取引内容とは無関係な情報であるから、消費税と消費税金額はどちらも消費税額となる。よって、行番号２０の取引明細文字列情報は「内消費税等、￥１，５２２」、行番号２０の取引明細情報項目は「消費税額、消費税額」となり、行番号２０の取引明細情報項目数は２となる。
【０１６３】
取引情報の２１行目の文字列情報の文字認識結果「お預かり  ￥２０，０００」は「お預かり」（支払方法）と「￥２０，０００」（支払金額）の組み合わせであり、支払方法と支払金額はどちらも支払方法となる。よって、行番号２１の取引明細文字列情報は「お預かり、￥２０，０００」、行番号２１の取引明細情報項目は「支払方法、支払方法」となり、行番号２１の取引明細情報項目数は２となる。
【０１６４】
取引情報の２２行目の文字列情報の文字認識結果「お釣り  ￥３，２００」は「お釣り」（支払方法）と「￥３，２００」（支払金額）の組み合わせであり、支払方法と支払金額はどちらも支払方法となる。よって、行番号２２の取引明細文字列情報は「お釣り、￥３，２００」、行番号２２の取引明細情報項目は「支払方法、支払方法」となり、行番号２２の取引明細情報項目数は２となる。
【０１６５】
取引情報の２３行目の文字列情報の文字認識結果「＊印の商品は軽減税率対象商品です。」（軽減税率）は軽減税率関連の情報であり、軽減税率は消費税額となる。よって、行番号２３の取引明細文字列情報は「＊印の商品は軽減税率対象商品です。」、行番号２３の取引明細情報項目は「消費税額」となり、取引明細情報２３の項目数は１となる。
【０１６６】
テキストデータの各行の取引明細情報項目数の合計である文字類似度（証憑種類の数量１＋取引先の数量７＋日付の数量１＋品目の数量１２＋金額の数量１２＋消費税額の数量１１＋支払方法の数量４＝４８）なので４８となる。
【０１６７】
また、取引明細情報の項目で重要な項目については各行の取引明細情報項目数に重みづけを行なってから、文字類似度を設定してもよい。例えば、取引明細情報の項目にユーザーが設定した重みづけを反映させる。
【０１６８】
例えば、重みづけの計数として取引先に１．１、品目に２．０、金額に１．５、日付に０．３と設定した場合（他の項目は１．０とする）は、テキストデータの各行の取引明細情報項目数の合計である文字類似度は６６（証憑種類の数量１×重みづけ１．０＋取引先７の数量×重みづけ１．１＋日付の数量１×重みづけ０．３＋品目の数量１２×重みづけ２．０＋金額の数量１２×重みづけ１．５＋消費税額の数量１１×重みづけ１．０＋支払方法の数量４×重みづけ１．０＝６６）となる。
【０１６９】
文字認識部１２は文字認識処理結果である各行の取引明細情報を元にテキストデータを生成する。テキストデータは複数行の取引明細情報から構成され、証憑データと関連付けされて生成される。テキストデータの各行の取引明細情報項目数の合計である文字類似度を算出する。
【０１７０】
算出した文字類似度を検索キーとして、取引ＤＢに対してマッチング（比較・照合）処理を行ない、マッチング結果から文字類似度の最も近い登録テキストデータを類似登録テキストデータとして抽出する。
【０１７１】
取引ＤＢに文字類似度５１である登録テキストデータ１と文字類似度が７２である登録テキストデータデータ２と文字類似度が４３である登録テキストデータデータ３とがある場合（図示せず）、テキストデータの文字類似度４８に対して文字類似度の近い順として登録テキストデータ１（文字類似度５１）と登録テキストデータ３（文字類似度４３）がヒットするので、２つの登録テキストデータのうち文字類似度の最も近い登録テキストデータ１（文字類似度５１）が類似登録テキストデータとして取引ＤＢから抽出される。
文字類似度の近い順（類似度）で抽出しているが、例えば文字類似度５１と文字類似度４５の場合のように２つの類似度の差が同じ場合は文字類似度の高い順（文字類似度５１を優先）で抽出してもよい。
【０１７２】
また、文字認識部１２は文字認識ＡＩを有し、文字認識ＡＩに文字認識処理をさせてもよい。登録テキストデータを「Ｔ００１、『２０１９／６／２５、３０００１＊、牛肉、￥５，６００、￥４３２』、『日付、品目、品目、金額、消費税額』、５、５０』とすると、文字列情報「２０１９／７／２５  ３０００１＊  牛肉  ￥５，６００  ￥４３２」とすると、文字認識ＡＩは文字類似度を判定条件として文字類似度４８に近い閾値をもつ登録テキストデータ（文字類似度が５０）から文字認識ＡＩは証憑データの文字認識結果がテキストデータ「Ｔ００１、（２０１９／７／２５、３０００１＊、牛肉、￥５，６００、￥４３２）、（日付、品目、品目、金額、消費税額）、５、４８」と推論（判定）する。
【０１７３】
表示部４０は証憑データとテキストデータと類似登録テキストデータを並べて表示し、目視確認による比較を行なう（Ｓ７）。
【０１７４】
本実施例では証憑データとテキストデータと登録テキストデータを並べて表示しているが、テキストデータと登録テキストデータを並べて表示して目視確認による比較を行ってもよい。
【０１７５】
また、目視確認を行なう前に、類似登録テキストデータとテキストデータとの比較照合（マッチング）処理を行なってもよい。抽出した類似登録テキストデータとテキストデータとのマッチング処理を行ない、マッチング結果から不一致部分（差異）がある場合、表示部４０はテキストデータの不一致部分を強調表示にする。強調表示は、通常表示と異なる表示であればよく、表示形式は特に限定されず、例えば不一致部分に下線を記載したり、文字色を異ならせたり、文字を太くしたり、不一致部分の近くにフラグを表示する等して表現する。また、強調表示の種類も整合性に応じて複数設定してもよいし、１種類のみでもよい。
【０１７６】
目視確認の結果、誤りがある場合はテキストデータを修正する。テキストデータを登録テキストデータとして取引ＤＢ３４に登録する。
【０１７７】
取引明細情報項目の各項目の値は例えば、取引明細情報項目の「日付」の項目の値は取引明細文字列情報のうち取引明細情報項目が日付と判定する文字列を日付情報と、取引明細情報項目の「取引先」の項目の値は取引明細情報項目が取引先と判定する文字列を取引先情報と、取引明細情報項目の「品目」の項目の値は取引明細情報項目が品目と判定する文字列を品目情報と、取引明細情報項目の「金額」の項目の値は取引明細情報項目が金額と判定する文字列を金額情報と、取引明細情報項目の「消費税額」の項目の値は取引明細情報項目が消費税額と判定する文字列を消費税額情報と、取引明細情報項目の「支払方法」の項目の値は取引明細情報項目が支払方法と判定する文字列を支払方法情報とする。
【０１７８】
取引明細情報は、取引明細情報７〜９及び取引明細情報１１〜１３のような仕訳データを生成するのに使用される取引明細情報（以下、仕訳生成用取引明細情報）とそれ以外の（仕訳データを生成するのに使用されない）取引明細情報（以下、補助用取引明細情報）の２種類が存在する。また、テキストデータは仕訳生成用取引明細情報と補助用取引明細情報から構成される。
【０１７９】
仕訳生成用取引明細情報に日付情報と取引先情報と消費税額情報と支払方法情報が設定されていない場合がある。その場合は日付情報と取引先情報と消費税額情報と支払方法情報等が含まれている補助用取引明細情報から日付情報と取引先情報と消費税額情報と支払方法情報等を取得して仕訳生成用取引明細情報に設定する。
【０１８０】
仕訳生成部１３は補助用取引明細情報から日付情報と取引先情報と消費税額情報と支払方法情報等を取得し、取得した日付情報と取引先情報と消費税額情報と支払方法情報等を仕訳生成用取引明細情報に設定する（以下、取引明細情報補充処理）ことで、仕訳データを生成するのに必要な取引明細情報が準備される。仕訳を大量に生成する場合、負荷分散のため、仕訳生成部１３の代わりに文字認識部１２が取引明細情報補充処理を行なってもよい。
【０１８１】
消費税額情報は消費税率（軽減税率と通常税率の２種類）と税表示情報（税抜と税込の２種類）が必要になる。また、仕訳生成用取引明細情報（品目情報等）によって、必要な消費税額情報（軽減税率又は通常税率）が異なるため、複数の消費税額情報が必要になる。
【０１８２】
複数の補助用取引明細情報（例えば取引明細情報１５から取引明細情報１８まで）から消費税率（８％と１０％）と税表示情報（税抜）を取得する。消費税額情報（例えば行番号１６の取引明細文字列情報「消費税８％、￥６３２」、文行番号１７の取引明細文字列情報「１０％対象、￥８，９００」、行番号１８の取引明細文字列情報「消費税１０％、￥８９０」）から消費税率（８％と１０％）と税表示情報（税抜）を取得する。
【０１８３】
取得した消費税額情報から消費税率（軽減税率又は通常税率）と税表示情報が「税抜」となる。また、品目情報（牛肉）は食料品なので消費税率は軽減税率（例えば８％）となり、金額情報（￥５，４００）に軽減税率（８％）を乗算することで、消費税として￥４３２（消費税額情報）が算出される。
【０１８４】
仕訳生成用取引明細情報（例えば取引明細情報７）の品目情報「牛肉」から必要な消費税額情報（消費税率と税表示情報）を判断し、仕訳生成用取引明細情報（例えば取引明細情報７）の金額情報「￥５，４００」と消費税額情報（軽減税率と税抜）から後述する消費税額の計算式を用いて消費税額情報「￥４３２」を算出する。
【０１８５】
仕訳生成用取引明細情報（例えば取引明細情報７）の消費税額情報として取得した税表示情報（税抜）と軽減税率（８％）と￥４３２（消費税金額）を設定する（行番号７の取引明細文字列情報に「税抜、８％、￥４３２」を、行番号７の取引明細情報項目に「消費税額、消費税額、消費税額」を追加で設定する）。
【０１８６】
補助用取引明細情報（取引明細情報６）から日付情報「２０１９年７月２５日（木）１２：１５」を取得する。仕訳生成部１３は取得した日付情報「２０１９年７月２５日（木）１２：１５」は曜日や時刻が含まれているので、年月日のみに変換した日付情報「２０１９年７月２５日」を仕訳生成用取引明細情報（例えば取引明細情報７）の日付情報として設定する（行番号７の取引明細情報文字列「２０１９年７月２５日」と行番号７の取引明細情報項目「日付」を追加で設定する）。
【０１８７】
補助用取引明細情報（取引明細情報２）から取引先情報「ストアＡ」を取得する。仕訳生成部１３は取得した取引先情報「ストアＡ」を仕訳生成用取引明細情報（例えば取引明細情報７）の取引先情報として設定する。補助用取引明細情報から直接取引先名が取得できない場合は取引先ＤＢ（図示せず）を参照して取引先名を取引先情報として取得後、仕訳生成用取引明細情報（例えば取引明細情報７）の取引先情報として設定する（行番号７の取引明細情報文字列「ストアＡ」と行番号７の取引明細情報項目「取引先」を追加で設定する）。
【０１８８】
支払方法情報は仕訳生成用取引明細情報や補助用取引明細情報に明示されていない場合があり、複数の補助用取引明細情報から取得した支払方法情報から後述する支払判定辞書（図示せず）を参照して取得した支払方法情報を仕訳生成用取引明細情報（例えば取引明細情報７）に設定する。
【０１８９】
支払判定辞書（図示せず）はレシート等に記載された１以上のキーワード（「お預かり」、「その他決済」、「お釣り」や「釣銭」等）と支払方法（現金やクレジットカードや電子マネーや後払い等）を関連付けた辞書である。
【０１９０】
行番号７の取引明細情報項目に支払方法がないため、テキストデータの全行から支払方法情報のある取引明細情報として取引明細情報２１（行番号２１の取引明細文字列情報「お預かり、￥２０，０００」と行番号２１の取引明細情報項目「支払方法、支払方法」）から取引明細情報２１の支払方法情報（行番号２１の取引明細文字列情報「お預かり」）と取引明細情報２２（行番号２２の取引明細文字列情報「お釣り、￥３，２００」と行番号２２の取引明細情報項目「支払方法、支払方法」）から取引明細情報２２の支払方法情報（行番号２２の取引明細文字列情報「お釣り」）を抽出する。
【０１９１】
複数の補助用取引明細情報（例えば取引明細情報２１と取引明細情報２２）から抽出した支払方法情報「お預かりとお釣り」（取引明細情報２１の支払方法情報「お預かり」と取引明細情報２２の支払方法情報「お釣り」）を取得する。支払方法情報「お預かり」を元に支払判定辞書を参照し、支払方法情報「お預かり」に対応する支払方法「現金、クレジットカード、電子マネー」の３つ抽出される。支払方法情報「お釣り」を元に支払判定辞書を参照し、支払方法情報「お釣り」に対応する支払方法「現金」が抽出される。
【０１９２】
抽出した支払方法情報「お預かりとお釣り」を満たす支払方法は「現金」のみなので、支払方法は「現金」だと確定できるので、仕訳生成用取引明細情報（例えば取引明細情報７）の支払方法情報に「現金」を設定する（行番号７の取引明細情報文字列「現金」と行番号７の取引明細情報項目「支払方法」を追加で設定する）。
【０１９３】
また、取引先によって支払方法が指定されている場合は支払判定辞書で取得した支払方法ではなく、取引先ＤＢ（図示せず）を参照して支払方法を取得する。
【０１９４】
また、品目情報で同じ特徴をもつものをグループ化した分類を設定することで、品目情報と分類を関連付けした品目辞書（図示せず）を用意してもよい。また、消費税率と分類を関連付けて品目辞書（図示せず）に登録してもよい。
【０１９５】
取得した取引明細情報項目が品目である場合は、後述する品目情報（取引明細文字列情報のうち取引明細情報項目が品目と判定する文字列）が品目辞書（図示せず）を参照して、品目情報と一致する分類（情報）を取得する。
【０１９６】
例えば、品目辞書（図示せず）に食品（分類情報）と牛肉（品目情報）を関連付けて登録することで、品目辞書（図示せず）で食品（分類情報）と消費税率が関連付けされていれば、牛肉（品目情報）は品目辞書（図示せず）を参照することで品目毎の消費税率がわかる。
【０１９７】
例えば、図４のレシートの場合、テキストデータの７行目は取引明細情報７（行番号７の取引明細文字列情報「３０００１＊、牛肉、￥５，４００」と行番号７の取引明細情報項目「品目、品目、金額」）である。
【０１９８】
品目辞書を使用する場合は、取引明細情報７（行番号７の取引明細文字列情報「３０００１＊、牛肉、￥５，４００、食料品」と行番号７の取引明細情報項目「品目、品目、金額、分類」）となる。
【０１９９】
日付情報「２０１９／７／２５」と取引先情報「ストアＡ」と支払方法情報「現金」と消費税額情報「税抜、８％、￥４３２」が追加されるため、更新前の取引明細情報７（行番号７の取引明細文字列情報「３０００１＊、牛肉、￥５，４００」と行番号７の取引明細情報項目「品目、品目、金額」）は更新後の取引明細情報７（行番号７の取引明細文字列情報「３０００１＊、牛肉、￥５，４００、食料品、税抜、８％、￥４３２、２０１９／７／２５、ストアＡ、現金」と行番号７の取引明細情報項目「品目、品目、金額、分類、消費税額、消費税額、消費税額、日付、取引先、支払方法」）に更新される。
【０２００】
仕訳生成部１３は後述する勘定科目辞書（図示せず）を参照して又は仕訳生成ＡＩを使用してテキストデータに含まれる取引明細情報から仕訳処理を行ない、仕訳データ（図示せず）を生成する（Ｓ８）。
【０２０１】
勘定科目辞書（図示せず）は少なくとも勘定科目、貸借、品目、支払方法、仕訳類似度の項目からなる。取引明細情報の品目（分類を含む）や支払方法を勘定科目及び貸借と関連付けて勘定科目辞書に登録する。仕訳類似度は勘定科目（勘定科目の組み合わせも含む）毎に設定されている。
【０２０２】
取引明細情報に対応する勘定科目のうち仕訳類似度の高い勘定科目から優先的に抽出する。また、取引明細情報に対応する勘定科目が複数ある場合、よく使われる勘定科目については重みづけを行なってから、仕訳類似度を設定してもよい。
【０２０３】
具体的にはテキストデータから取引明細情報を取得し、勘定科目辞書（図示せず）を参照して取引明細情報に対応する勘定科目（勘定科目の組み合わせを含む）を選択して仕訳データを生成する。
【０２０４】
仕訳生成部１３は取引明細情報７（行番号７の取引明細文字列情報「３０００１＊、牛肉、￥５，４００、食料品、税抜、８％、￥４３２、２０１９／７／２５、ストアＡ、現金」と行番号７の取引明細情報項目「品目、品目、金額、分類、消費税額、消費税額、消費税額、日付、取引先、支払方法」）から仕訳データ「２０１９／７／２５（日付）、ＮＵＬＬ（借方勘定科目）、ＮＵＬＬ（貸方勘定科目）、￥５，４００（金額）、￥４３２（消費税額）、ＮＵＬＬ（摘要）、ＮＵＬＬ（仕訳類似度）、ＮＵＬＬ（空欄フラグ）、ＮＵＬＬ（二重計上フラグ）、取引明細情報７（取引明細情報）、ＮＵＬＬ（検証項目値日付）、ＮＵＬＬ（検証項目値借方勘定科目）、ＮＵＬＬ（検証項目値貸方勘定科目）、ＮＵＬＬ（検証項目値金額）、ＮＵＬＬ（検証項目値消費税額）、ＮＵＬＬ（検証項目値摘要）、ＮＵＬＬ（検証確定値）」が生成される。
【０２０５】
仕訳生成部１３は「３０００１＊」（品目情報）は品目辞書（図示せず）を参照して「商品コード」の分類を取得する。「３０００１＊」（品目情報）と「商品コード」（分類）は勘定科目辞書（図示せず）を参照し、該当する勘定科目がないため、勘定科目は設定しない。
【０２０６】
「牛肉」（品目情報）は品目辞書（図示せず）を参照して「食品」の分類を取得する。「牛肉」（品目情報）と「食品」（分類）と「現金」（支払方法情報）は勘定科目辞書（図示せず）を参照し、該当する勘定科目「仕入」と貸借「借方」の組み合わせと勘定科目「現金」と貸借「貸方」の組み合わせと仕訳類似度「０．６」を取得する。
なお、取引明細情報に対応する勘定科目を絞れない場合は、さらに事業者の業種（例えば、飲食業や小売業等）や仕訳類似度を条件に追加してもよい。
【０２０７】
仕訳生成部１３は取得した勘定科目「仕入」と貸借「借方」の組み合わせから仕訳データの借方勘定科目に「仕入」を、勘定科目「現金」と貸借「貸方」の組み合わせから仕訳データの貸方勘定科目に「現金」を、仕訳類似度に「０．６」を設定する。
【０２０８】
摘要は後述する摘要辞書を参照して又は新しく作成する場合は後述する一定のルール（摘要設定ルール）に従って生成する。
【０２０９】
仕訳生成部１３は取引明細情報から摘要辞書（図示せず）を参照して仕訳データの摘要を設定する。摘要辞書は取引明細情報に対応する摘要を登録した辞書である。例えば、「牛肉」と「８％」と「ストアＡ」を含む取引明細文字列情報と「ストアＡ」の支払方法が「現金」を指定されている場合に摘要辞書に摘要「ストアＡ・牛肉・現金・軽減税率対応品目」が対応付けされているとする。
【０２１０】
取引明細情報７（行番号７の取引明細文字列情報「３０００１＊、牛肉、￥５，４００、食料品、税抜、８％、￥４３２、２０１９／７／２５、ストアＡ、現金」と行番号７の取引明細情報項目「品目、品目、金額、分類、消費税額、消費税額、消費税額、日付、取引先、支払方法」、取引明細情報項目数１０）から摘要「ストアＡ・牛肉・現金・軽減税率対応品目」を取得する。
【０２１１】
また、仕訳生成部１３は取引パターン辞書（図示せず）を参照し、取引明細情報７が定型的な取引等の取引パターンに該当する場合は取引パターン辞書から取得した各項目の検証項目値（日付、借方勘定科目、貸方勘定科目、金額、摘要）と検証確定値を仕訳データの各項目の検証項目値（日付、借方勘定科目、貸方勘定科目、金額、摘要）と検証確定値として設定する。取引パターン辞書に該当する取引パターンがない場合は、仕訳データの各項目の検証項目値（日付、借方勘定科目、貸方勘定科目、金額、摘要）と検証確定値に１．０を設定する。
【０２１２】
取引パターン辞書（図示せず）は定型的な取引等の取引パターン（取引明細情報）と対応する仕訳検証範囲である仕訳データの各項目の検証項目値（日付、借方勘定科目、貸方勘定科目、金額、摘要）と検証確定値を登録した辞書である。
【０２１３】
例えば、取引パターン辞書に取引パターン「新聞代取引」と取引明細情報３０（取引明細文字列情報「新聞代、￥３，０００、口座引落し」、取引明細情報項目「品目、金額、支払方法」、取引明細情報項目３０（取引明細情報）、１．０（検証項目値日付）、２．０（検証項目値借方勘定科目）、２．０（検証項目値貸方勘定科目）、２．０（検証項目値金額）、２．０（検証項目値消費税額）、２．０（検証項目値摘要）、１．５（検証確定値）が関連付けされているとする。
【０２１４】
取引明細情報３０から作成された仕訳データ「ＮＵＬＬ（日付）、新聞図書費（借方勘定科目）、普通預金（貸方勘定科目）、￥３，０００（金額）、￥２４０（消費税額）、○○新聞・税抜・８％・口座引落し（摘要）、０．８（仕訳類似度）、ＮＵＬＬ（空欄フラグ）、ＮＵＬＬ（二重計上フラグ）、取引明細情報３０（取引明細情報）、１．０（検証項目値日付）、２．０（検証項目値借方勘定科目）、２．０（検証項目値貸方勘定科目）、２．０（検証項目値金額）、２．０（検証項目値消費税額）、２．０（検証項目値摘要）、１．５（検証確定値）」となり、仕訳検証範囲は判定条件である１．５（検証確定値）以上を満たす勘定科目と金額と消費税額の項目となる。
【０２１５】
また、取引明細情報７は取引パターン辞書に該当する取引パターンではないため、仕訳生成部１３は取引明細情報７から仕訳データ「２０１９／７／２５（日付）、仕入（借方勘定科目）、現金（貸方勘定科目）、￥５，４００（金額）、￥４３２（消費税額）、ストアＡ（摘要）、０．６（仕訳類似度）、ＮＵＬＬ（空欄フラグ）、ＮＵＬＬ（二重計上フラグ）、取引明細情報７（取引明細情報）、１．０（検証項目値日付）、１．０（検証項目値借方勘定科目）、１．０（検証項目値貸方勘定科目）、１．０（検証項目値金額）、１．０（検証項目値消費税額）、１．０（検証項目値摘要）、１．０（検証確定値）」が生成される。
【０２１６】
また、仕訳生成部１３は仕訳生成ＡＩを有し、仕訳生成ＡＩに仕訳生成処理をさせてもよい。例えば、取引明細情報７（行番号７の取引明細文字列情報「３０００１＊、牛肉、￥５，４００」と行番号７の取引明細情報項目「品目、品目、金額」、取引明細情報項目数３）とし、登録仕訳データ「２０１９／６／２５（日付）、仕入（借方勘定科目）、現金（貸方勘定科目）、￥５，４００（金額）、￥４３２（消費税額）、ストアＡ・牛肉・現金・軽減税率対応品目（摘要）、０．７（仕訳類似度）、ＮＵＬＬ（空欄フラグ）、ＮＵＬＬ（二重計上フラグ）、取引明細情報２７（取引明細情報）、１．０（検証項目値日付）、１．０（検証項目値借方勘定科目）、１．０（検証項目値貸方勘定科目）、１．０（検証項目値金額）、１．０（検証項目値消費税額）、１．０（検証項目値摘要）、１．２（検証確定値）」とする。
【０２１７】
仕訳生成ＡＩは取引明細情報７と対応する勘定科目の組み合わせ（借方勘定科目「仕入」と貸方勘定科目「現金」）から仕訳類似度が０．６となるので、仕訳類似度を判定条件として仕訳類似度０．６に近い閾値をもつ登録仕訳データ（仕訳類似度が０．７）から仕訳生成ＡＩは取引明細情報７から生成される仕訳データは「２０１９／７／２５（日付）、仕訳（借方勘定科目）、現金（貸方勘定科目）、￥５，４００（金額）、￥４３２（消費税額）、ストアＡ・牛肉・現金・軽減税率対応品目（摘要）、０．６（仕訳類似度）、ＮＵＬＬ（空欄フラグ）、ＮＵＬＬ（二重計上フラグ）、取引明細情報７（取引明細情報）、ＮＵＬＬ（検証項目値日付）、ＮＵＬＬ（検証項目値借方勘定科目）、ＮＵＬＬ（検証項目値貸方勘定科目）、ＮＵＬＬ（検証項目値金額）、ＮＵＬＬ（検証項目値消費税額）、ＮＵＬＬ（検証項目値摘要）、ＮＵＬＬ（検証確定値）」と推論（判定）する。
【０２１８】
従来の仕訳ＡＩは取引明細情報と対応する勘定科目の判定を行なうのに対し、本発明の仕訳ＡＩは取引明細情報と対応する勘定科目の組み合わせの判定を行なうことができるため、取引明細情報から精度の高い仕訳データを生成することができる。
【０２１９】
従来の仕訳ＡＩを利用した場合、取引明細情報７と対応する勘定科目は借方勘定科目「仕入」となり、勘定科目の組み合わせを指定しないため、支払方法が確定できず、従来の仕訳ＡＩは仕訳データ「２０１９／７／２５（日付）、仕入（借方勘定科目）、ＮＵＬＬ（貸方勘定科目）、￥５，４００（金額）、￥４３２（消費税額）、牛肉（摘要）、ＮＵＬＬ（仕訳類似度）、ＮＵＬＬ（空欄フラグ）、ＮＵＬＬ（二重計上フラグ）、取引明細情報７（取引明細情報）、ＮＵＬＬ（検証確定値）」となる。仮に貸方勘定科目を設定された場合でも支払方法が確定されたことによる貸方勘定科目の設定ではないため、貸方勘定科目が偶然設定されたにすぎない。
【０２２０】
しかし、本発明の仕訳生成ＡＩは取引明細情報７と対応する勘定科目として勘定科目の組み合わせを指定をするため、仕訳生成ＡＩは仕訳データ「２０１９／７／２５（日付）、仕入（借方勘定科目）、現金（貸方勘定科目）、￥５，４００（金額）、￥４３２（消費税額）、ストアＡ・牛肉・現金・軽減税率対応品目（摘要）、０．６（仕訳類似度）、ＮＵＬＬ（空欄フラグ）、ＮＵＬＬ（二重計上フラグ）、取引明細情報７（取引明細情報）、ＮＵＬＬ（検証項目値日付）、ＮＵＬＬ（検証項目値借方勘定科目）、ＮＵＬＬ（検証項目値貸方勘定科目）、ＮＵＬＬ（検証項目値金額）、ＮＵＬＬ（検証項目値消費税額）、ＮＵＬＬ（検証項目値摘要）、ＮＵＬＬ（検証確定値）」を生成する。
【０２２１】
また、同じ品目でも金額の区分によって勘定科目が変化する場合がある。金額の区分とは金額によって勘定科目が変化する範囲をいい、例えば固定資産であれば金額の区分は１０万円未満（勘定科目は消耗事務用品費）、１０万円以上２０万円未満（勘定科目は一括償却資産）、２０万円以上（勘定科目は工具器具備品）の３つになる。また、同じ商品の取引であっても、事業者の業種や取引の状況（取引先、支払方法、金額の区分）に応じて勘定科目が変化する場合がある。
【０２２２】
仕訳生成部１３は後述する仕訳検証判定で使用する参照仕訳データを生成する（Ｓ９）。  
参照仕訳データは仕訳ＤＢから取引明細情報をキーに抽出した登録仕訳データであり、少なくとも仕訳検証判定を行なう項目である日付、勘定科目（借方勘定科目と貸方勘定科目）、金額、消費税額、摘要の項目からなる。
【０２２３】
仕訳検証部１４は取引明細情報をキーにして仕訳ＤＢから類似する取引明細情報（以下類似取引明細情報）を検索し、検索でヒットした類似取引明細情報と関連付けされた登録仕訳データを抽出する。また、Ｓ３で抽出した類似登録画像データから類似登録画像データと関連付けされた登録仕訳データを取得してもよい。
【０２２４】
取引明細情報と類似取引明細情報を比較照合し、一致する類似取引明細情報の項目と対応する仕訳データの各項目（日付、借方勘定科目と貸方勘定科目、金額、消費税額、摘要等）に関して抽出した登録仕訳データを参照仕訳データとして設定する。参照仕訳データのうち、未設定の項目は取引明細情報から取得して設定する。
【０２２５】
仕訳検証部１４は仕訳生成部１３が生成した仕訳データが正しく仕訳されているかを検証する仕訳検証判定を行なう（Ｓ１０）。
【０２２６】
仕訳データが正しく仕訳されているかの検証として仕訳データの項目に空欄があるかのチェックや仕訳の二重計上があるか（同じ内容の仕訳を複数生成されているか）のチェックを行う。仕訳データの項目に空欄がある場合は、仕訳データの空欄フラグ（図示せず）にチェックを入れ、そこで仕訳検証を終了する。
【０２２７】
仕訳データの項目に空欄がない場合は、仕訳の二重計上のチェックを行い、二重計上がある場合は重複している仕訳データの二重計上フラグ（図示せず）にチェックを入れ、二重計上フラグの入っている仕訳データを削除または無効化する重複仕訳解消処理を行なう。
【０２２８】
また、重複仕訳解消処理を実行した場合または二重計上がない場合は、仕訳データが正しく仕訳されているかの検証として仕訳データと参照仕訳データを比較照合することによる「税表示情報と消費税率の組み合わせによる仕訳データの金額と消費税額の検証」（消費税を含む金額検証）と「取引明細情報から生成した仕訳データが参照仕訳データと一致するか（仕訳正常値による判定）」（仕訳精度検証）を検証する仕訳検証判定を行なう。
【０２２９】
消費税を含む金額検証の場合は、テキストデータから各品目金額と品目金額合計と各品目消費税額と品目消費税額合計を取得する。取得した各品目金額と品目金額合計と各品目消費税額と品目消費税額合計が税込と仮定した場合に各品目金額（税抜）と品目金額合計（税抜）を算出し、取得した各品目金額と品目金額合計と各品目消費税額と品目消費税額合計が税抜と仮定した場合に各品目金額（税込）と品目金額合計（税込）を算出する。
【０２３０】
消費税率が軽減税率と通常税率の２種類がある場合は、軽減税率と通常税率の各品目金額（税抜）と品目金額合計（税抜）と各品目金額（税込）と品目金額合計（税込）を算出する。
【０２３１】
税表示情報は外税（税込）、内税（税抜）の２種類があり、消費税率は軽減税率又は通常税率の２種類があるため、金額と消費税額は税表示情報と消費税率の組み合わせは４種類となる。各品目金額が税抜価格の場合は、「消費税額＝税抜価格×消費税率」の式で消費税額を算出する。各品目金額が税込価格の場合は、「税抜価格＝税込価格÷（１＋消費税率）」の式で税抜価格を算出できる。
【０２３２】
消費税額は「消費税額＝税抜価格×消費税率」の式で消費税額を算出する。「消費税額＝税抜価格×消費税率」の式で算出した消費税額と「消費税額＝税込価格−税抜価格」で算出した消費税額を比較照合も行い、各品目消費税額（税抜）と品目消費税額合計（税抜）と各品目消費税額（税込）と品目消費税額合計（税込）を算出する。
【０２３３】
取得した各品目金額と品目金額合計と各品目消費税額と品目消費税額合計と算出した各品目金額（税抜）と品目金額合計（税抜）と各品目金額（税込）と品目金額合計（税込）と各品目消費税額（税抜）と品目消費税額合計（税抜）と各品目消費税額（税込）と品目消費税額合計（税込）を比較照合することで、取引明細情報の税表示情報（税込又は税抜）が
判定（金額検証）できる。
【０２３４】
金額検証の結果、税表示情報（税込又は税抜）が誤っている場合は、金額検証により不一致部分の取引明細情報の項目を強調表示し、参照仕訳データの項目で取引明細情報から取得している項目（品目金額、品目消費税額等）がある場合は、正しい税表示情報（税込又は税抜）で算出した品目金額、品目消費税額等を参照仕訳データに再設定する。
【０２３５】
税表示情報（税込又は税抜）が正しい場合は取引明細情報の（品目）消費税額を「（品目）消費税額＝（品目）消費税額合計×（品目）金額÷（品目）金額合計」の式から算出する。
算出した品目消費税額等を参照仕訳データに再設定する。
【０２３６】
仕訳精度検証は仕訳検証範囲判定と仕訳検証判定の二段階の判定を行なう。
仕訳検証範囲判定は仕訳検証部１４が参照仕訳データと仕訳データを比較照合する範囲を判定する。
【０２３７】
具体的には、取引明細情報（取引パターン）毎に効率的な仕訳検証範囲を各仕訳データの検証項目値（日付、借方勘定科目、貸方勘定科目、金額、消費税額、摘要）と検証確定値が設定されている。
【０２３８】
仕訳検証部１４は判定条件が検証確定値以上の場合とすると、検証確定値が所定の値以上を満たす仕訳データの各項目の検証項目値（日付、借方勘定科目、貸方勘定科目、金額、消費税額、摘要）のみを仕訳検証範囲と判定する。
【０２３９】
仕訳データ「２０１９／７／２５（日付）、仕入（借方勘定科目）、現金（貸方勘定科目）、￥５，４００（金額）、￥４３２（消費税額）、ストアＡ（摘要）、０．６（仕訳類似度）、ＮＵＬＬ（空欄フラグ）、ＮＵＬＬ（二重計上フラグ）、取引明細情報７（取引明細情報）、１．０（検証項目値日付）、１．０（検証項目値借方勘定科目）、１．０（検証項目値貸方勘定科目）、１．０（検証項目値金額）、１．０（検証項目値消費税額）、１．０（検証項目値摘要）、１．０（検証確定値）」とする。
【０２４０】
仕訳検証部１４は検証確定値を判定条件として閾値が１．０（検証確定値）以上の判定条件を満たす仕訳データの各項目の検証項目値を仕訳検証範囲と判定する。取引明細情報７から作成した仕訳データの場合は全ての項目の検証項目値が１．０なので、仕訳検証範囲判定により仕訳検証範囲は仕訳データの全ての項目（日付、借方勘定科目と貸方勘定科目、金額、消費税額、摘要等）となる。
【０２４１】
仕訳検証範囲を変更することで参照仕訳データの状態（全項目検証済みから一項目のみ検証済みまで）によって比較照合対象も変更されるので、取引パターンに応じた適切な仕訳検証判定のように参照仕訳データの特定の項目のみの仕訳検証判定を行なうことができる。
【０２４２】
また、仕訳検証範囲は勘定科目（借方勘定科目と貸方勘定科目）のみなので、金額の検証できていない場合に参照仕訳データに日付と金額と消費税額が異なっている過去履歴の登録仕訳データをそのまま使用した仕訳検証判定を行っても高い精度で検証を行なうことができる。
【０２４３】
また、仕訳検証範囲判定を行なうことにより、仕訳データと比較照合する参照仕訳データの範囲（「全ての取引情報を同じにして生成した仕訳データ」から「勘定科目等の一部の取引情報のみ同じにして生成した仕訳データ」まで）をコントロールできるので、事業者の仕訳ＤＢの状況（過年度の登録仕訳データがある状態から当年度の登録仕訳データしかない状態まで）に応じて参照仕訳データを簡単に用意することができる。
【０２４４】
仕訳検証部１４は判定した仕訳検証範囲で参照仕訳データと仕訳データとを比較照合し、比較照合した結果に対して仕訳正常値又は仕訳異常値を判定条件とした不一致部分（差異）がないかを検証する仕訳検証判定を行なう。
【０２４５】
判定条件は仕訳正常値による判定（仕訳データが参照仕訳データと一致するか）又は仕訳異常値による判定（参照仕訳データと比較して明らかにデータがおかしい仕訳データが生成されているか）を判定してもよいし、仕訳正常値及び仕訳異常値の両方による判定をしてもよい。
【０２４６】
具体的には仕訳検証部１４は参照仕訳データと仕訳データを比較照合し、比較照合結果が一致する場合は一致する仕訳データの各項目（日付、借方勘定科目と貸方勘定科目、金額、消費税額、摘要等）の検証項目値は更新しない。また、比較照合結果が一致しない場合は、比較照合結果から差分値を算出し、一致しない仕訳データの各項目（日付、借方勘定科目と貸方勘定科目、金額、消費税額、摘要等）の検証項目値に差分値を加算して検証項目値を更新する。
【０２４７】
差分値が日付や勘定科目や摘要等の文字列の場合（例えば参照仕訳データの借方勘定科目が「現金」と仕訳データの借方勘定科目が「当座預金」の場合）は文字列のうち異なる文字（「現」と「当座預」）の文字数（３文字）でもよい（その場合の借方勘定科目検証項目値は１＋３＝４）し、仕訳データの文字列の文字数（４文字）に対する参照仕訳データの異なる文字の文字数（３文字）の割合（０．７５＝３÷４）でもよい（その場合の借方勘定科目検証項目値は１＋０．７５＝１．７５）。
【０２４８】
また、差分値が金額や消費税額等の数字の場合（例えば参照仕訳データの金額が「￥３，０００」と仕訳データの金額が「￥３００，０００」）は差額（￥２９７，０００）でもよい（その場合の金額検証項目値は１＋２９７０００＝２９７００１）し、仕訳データの金額や消費税額等に対する参照仕訳データの差額の割合（０．９９＝２９７０００÷３０００００）でもよい（その場合の金額検証項目値は１＋０．９９＝１．９９）。なお、差分値は絶対値で算出する。
【０２４９】
例えば、参照仕訳データ「２０１９／６／２５（日付）、仕入（借方勘定科目）、現金（貸方勘定科目）、￥５，６００（金額）、￥４４８（消費税額）、ストアＡ（摘要）、０．６（仕訳類似度）、ＮＵＬＬ（空欄フラグ）、ＮＵＬＬ（二重計上フラグ）、取引明細情報７（取引明細情報）、１．０（検証項目値日付）、１．０（検証項目値借方勘定科目）、１．０（検証項目値貸方勘定科目）、１．０（検証項目値金額）、１．０（検証項目値消費税額）、１．０（検証項目値摘要）、１．０（検証確定値）」とし、仕訳データ「２０１９／７／２５（日付）、仕入（借方勘定科目）、現金（貸方勘定科目）、￥５，４００（金額）、￥４３２（消費税額）、ストアＡ（摘要）、０．６（仕訳類似度）、ＮＵＬＬ（空欄フラグ）、ＮＵＬＬ（二重計上フラグ）、取引明細情報７（取引明細情報）、１．０（検証項目値日付）、１．０（検証項目値借方勘定科目）、１．０（検証項目値貸方勘定科目）、１．０（検証項目値金額）、１．０（検証項目値消費税額）、１．０（検証項目値摘要）、１．０（検証確定値）」とし、差分値は全体に対する異なる部分の割合とする。
【０２５０】
仕訳検証部１４は仕訳検証範囲判定から検証確定値１．０以上の閾値を満たす検証項目値が対象となるので、仕訳データの全ての項目（日付、借方勘定科目、貸方勘定科目、金額、消費税額、摘要）が対象となる。
【０２５１】
仕訳検証部１４は仕訳検証範囲として仕訳データの全ての項目（日付、借方勘定科目、貸方勘定科目、金額、消費税額、摘要）について参照仕訳データと仕訳データを比較照合する。
【０２５２】
比較照合の結果、借方勘定科目、貸方勘定科目、摘要は一致するため、検証項目値は更新しないため１．０のままである。また、日付は参照仕訳データ「２０１９／６／２５」に対して仕訳データ「２０１９／７／２５」であるので、全体の文字列１０文字（月は２桁で計算）に対し異なる部分は１文字である。よって、差分値は０．１（１÷１０＝０．１）となるため、日付の検証項目値は１．１（１．０＋０．１＝１．１）となる。
【０２５３】
また、金額は参照仕訳データ「￥５，６００」に対して仕訳データ「￥５，４００」であるので、差額は「￥２００」である。よって、差分値は０．０４（￥２００÷￥５，４００＝０．０３７を四捨五入して０．０４）となるため、金額の検証項目値は１．０４（１．０＋０．０４＝１．０４）となる。
【０２５４】
また、消費税額は参照仕訳データ「￥４４８」に対して仕訳データ「￥４３２」であるので、差額は「￥１６」である。よって、差分値は０．０４（￥１６÷￥４３２＝０．０３７を四捨五入して０．０４）となるため、消費税額の検証項目値は１．０４（１．０＋０．０４＝１．０４）となる。
【０２５５】
よって、仕訳データの日付の検証項目値は１．０から１．１に、金額の検証項目値は１．０から１．０４に、消費税額の検証項目値は１．０から１．０４に更新される。
【０２５６】
よって、仕訳データ「２０１９／７／２５（日付）、仕入（借方勘定科目）、現金（貸方勘定科目）、￥５，４００（金額）、￥４３２（消費税額）、ストアＡ（摘要）、０．６（仕訳類似度）、ＮＵＬＬ（空欄フラグ）、ＮＵＬＬ（二重計上フラグ）、取引明細情報７（取引明細情報）、１．１（検証項目値日付）、１．０（検証項目値借方勘定科目）、１．０（検証項目値貸方勘定科目）、１．０４（検証項目値金額）、１．０４（検証項目値消費税額）、１．０（検証項目値摘要）、１．０（検証確定値）」となる。
【０２５７】
仕訳検証部１４は判定条件が仕訳正常値（閾値１．０）以下の場合、仕訳検証判定は仕訳データの各項目の検証項目値（借方勘定科目、貸方勘定科目、摘要）が閾値１．０以下の項目は値が正しいと判定する。仕訳データの各項目の検証項目値（日付、金額、消費税額）が閾値１．０を超えた項目は誤っている仕訳として強調表示にしてもよい。強調表示は、通常表示と異なる表示であればよく、表示形式は特に限定されず、例えば不一致部分に下線を記載したり、文字色を異ならせたり、文字を太くしたり、不一致部分の近くにフラグを表示する等して表現する。また、強調表示の種類も整合性に応じて複数設定してもよいし、１種類のみでもよい。
【０２５８】
正しくない仕訳の例としては、軽減税率（８％）対象商品に対して消費税額が通常税率（１０％）で計算されている場合（閾値２．５）や品目の金額（例えば１０万円）が消費税額（例えば６０円）に比べて異常に大きい場合（閾値３．０）や消費税額（例えば１０００円）が品目の金額（例えば３００円）に比べて異常に大きい場合（閾値３．５）等のケースである。
【０２５９】
また、判定条件が仕訳異常値（閾値１．６）以上の場合、仕訳検証判定は仕訳データの各項目の検証項目値（日付、借方勘定科目、貸方勘定科目、金額、消費税額、摘要）が閾値１．６以上の項目は値が誤っていると判定する。仕訳データの全ての項目の検証項目値（日付、借方勘定科目、貸方勘定科目、金額、消費税額、摘要）が判定条件を満たさないので、仕訳データに異常データはないと判断できる。
【０２６０】
また、仕訳検証部１４は仕訳検証範囲ＡＩを有し、仕訳検証範囲ＡＩに仕訳検証範囲処理をさせてもよい。仕訳データ「２０１９／７／２５（日付）、仕入（借方勘定科目）、現金（貸方勘定科目）、￥５，４００（金額）、￥４３２（消費税額）、ストアＡ（摘要）、ＮＵＬＬ（仕訳類似度）、ＮＵＬＬ（空欄フラグ）、ＮＵＬＬ（二重計上フラグ）、取引明細情報７（取引明細情報）、１．０（検証項目値日付）、１．０（検証項目値借方勘定科目）、１．０（検証項目値貸方勘定科目）、１．０（検証項目値金額）、１．０（検証項目値消費税額）、１．０（検証項目値摘要）、１．２（検証確定値）」とし、勘定科目と摘要に重みづけを２．０に設定（他の項目は重みづけ１，０とする）すると、仕訳検証範囲ＡＩは仕訳データの各項目に重みづけを行い、仕訳データは「２０１９／７／２５（日付）、仕入（借方勘定科目）、現金（貸方勘定科目）、￥５，４００（金額）、￥４３２（消費税額）、ストアＡ（摘要）、ＮＵＬＬ（仕訳類似度）、ＮＵＬＬ（空欄フラグ）、ＮＵＬＬ（二重計上フラグ）、取引明細情報７（取引明細情報）、１．０（検証項目値日付）、２．０（検証項目値借方勘定科目）、２．０（検証項目値貸方勘定科目）、１．０（検証項目値金額）、１．０（検証項目値消費税額）、２．０（検証項目値摘要）、１．２（検証確定値）」となる。
【０２６１】
仕訳検証範囲ＡＩは仕訳データの検証確定値（１．２以上）を判定条件として仕訳データの検証項目値の値が１．２以上の判定条件を満たす仕訳データの項目「仕入（借方勘定科目）、現金（貸方勘定科目）、ストアＡ（摘要）」のみを仕訳検証範囲と推論（判定）する。
【０２６２】
また、仕訳検証部１４は仕訳検証ＡＩを有し、仕訳検証生成ＡＩに仕訳検証処理をさせてもよい。参照仕訳データ「２０１９／６／２５（日付）、仕入（借方勘定科目）、未払金（貸方勘定科目）、￥５，６００（金額）、￥４４８（消費税額）、ストアＡ（摘要）、ＮＵＬＬ（仕訳類似度）、ＮＵＬＬ（空欄フラグ）、ＮＵＬＬ（二重計上フラグ）、取引明細情報７（取引明細情報）、１．０（検証項目値日付）、１．０（検証項目値借方勘定科目）、１．０（検証項目値貸方勘定科目）、１．０（検証項目値金額）、１．０（検証項目値消費税額）、１．０（検証項目値摘要）、１．３（検証確定値）」とし、仕訳データ「２０１９／７／２５（日付）、仕入（借方勘定科目）、現金（貸方勘定科目）、￥５４０，０００（金額）、￥４３２（消費税額）、ストアＡ（摘要）、ＮＵＬＬ（仕訳類似度）、ＮＵＬＬ（空欄フラグ）、ＮＵＬＬ（二重計上フラグ）、取引明細情報７（取引明細情報）、１．０（検証項目値日付）、１．０（検証項目値借方勘定科目）、１．０（検証項目値貸方勘定科目）、１．０（検証項目値金額）、１．０（検証項目値消費税額）、１．０（検証項目値摘要）、１．２（検証確定値）」とし、差分値は全体に対する異なる部分の割合とする。また、取引先の支払方法がクレジットカード払いを指定しており、借方勘定科目と貸方勘定科目の重みづけの計数が２．０に設定されているとする。
【０２６３】
仕訳検証ＡＩは参照仕訳データと仕訳データの比較照合を行い、比較照合の結果、不一致となった日付と貸方勘定科目と金額と消費税額の差分値を算出する。なお、借方勘定科目の検証項目値は重みづけが設定されているが、比較照合の結果一致しているので、検証項目値は更新しない為、検証項目値（借方勘定科目）と検証項目値（適用）は１．０のままである。
【０２６４】
日付の項目の差分値０．１（１÷１０＝０．１）と貸方勘定科目の項目の差分値０．６７（２÷３＝０．６６６を四捨五入して０．６７）と金額の項目の差分値０．９９（￥１６÷￥５４０，０００＝０．９８９を四捨五入して０．９９）と消費税額の項目の差分値（￥１６÷￥４３２＝０．０３７を四捨五入して０．０４）を算出する。
【０２６５】
検証項目値（日付）を１．０から１．１（１．０＋０．１＝１．１）に、検証項目値（貸方勘定科目）を１．０から３．３４（１．６７×重みづけ２．０＝３．３４）に、検証項目値（金額）を１．０から１．９９（１．０＋０．９９＝１．９９）に、検証項目値（消費税額）を１．０から１．０４（１．０＋０．０４＝１．０４）に更新される。
【０２６６】
仕訳検証ＡＩは判定条件が仕訳正常値（閾値１．０）以下の場合、仕訳検証判定は仕訳データの各項目の検証項目値を判定条件である仕訳正常値の閾値１．０以下を満たすかどうかの仕訳検証判定を行なう。仕訳正常値の閾値１．０以下を満たす仕訳データの検証項目値（借方勘定科目、摘要）を正しい（正常データ）と推論（判定）し、仕訳正常値の閾値１．０以下を満たさない（閾値１．０を超える）仕訳データの検証項目値（日付、貸方勘定科目、金額、消費税額）を誤っていると推論（判定）する。
【０２６７】
また、判定条件が仕訳異常値（閾値１．６）以上の場合、仕訳検証判定は仕訳データの各項目の検証項目値を判定条件である仕訳異常値の閾値１．６以上を満たすかどうかの仕訳検証判定を行なう。仕訳異常値の閾値１．６以上を満たす仕訳データの検証項目値（貸方勘定科目、金額）を誤り（明らかにデータがおかしいものを含む）である誤仕訳データと推論（判定）し、仕訳異常値の閾値１．６以上を満たさない（閾値１．６未満）仕訳データの検証項目値（日付、借方勘定科目、消費税額、摘要）を正常な仕訳データと推論（判定）する。
【０２６８】
また、誤り（明らかにデータがおかしいものを含む）である誤仕訳データは強調表示にしてもよい。強調表示は、通常表示と異なる表示であればよく、表示形式は特に限定されず、例えば不一致部分に下線を記載したり、文字色を異ならせたり、文字を太くしたり、不一致部分の近くにフラグを表示する等して表現する。また、強調表示の種類も整合性に応じて複数設定してもよいし、１種類のみでもよい。また、誤り（明らかにデータがおかしいものを含む）である誤仕訳データと正常な仕訳データは別の強調表示にして違いを明確にわかるように表示してもよい。
【０２６９】
修正前の仕訳データは大きく誤っている仕訳の項目があるので、修正前の仕訳データを誤仕訳データとして誤仕訳ＤＢ３２に登録する。
【０２７０】
証憑データと仕訳データと参照仕訳データを並べて表示して比較する。
【０２７１】
目視確認の結果、証憑データと仕訳データと参照仕訳データの比較結果から誤り部分がある場合は、仕訳データを修正する。その後、証憑データ（登録画像データ）と仕訳データ（修正した仕訳データも含む）を関連付けて登録仕訳データとして仕訳ＤＢに登録する。
【０２７２】
本実施例により、担当者が証憑を電子データ化するだけで仕訳データ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。
【０２７３】
実施例１の変形例等の記載例を以下に示す。
【０２７４】
画像認識部１１の処理の変形例として、取引情報の項目で重要な項目については重みづけを行なってから、画像類似度を設定する例を説明する。
【０２７５】
例えば、重みづけの計数として証憑種類に１．５、取引先に１．５、品目に２．０、金額に１．５、日付に０．５と設定した場合（他の項目は１．０とする）は、領域Ａ１は取引情報項目が「取引先、取引先、日付」であるから取引情報項目数は３．５（取引先の数量２×重みづけ１．５＋日付の数量１×重みづけ０．５＝３．５）となる。
【０２７６】
領域Ａ２は取引情報項目が「証憑種類、取引先、日付」であるから取引情報項目数は８（証憑種類の数量１×１．５＋取引先の数量４×１．５＋日付の数量１×重みづけ０．５＝８）となる。
【０２７７】
領域Ａ３は取引情報項目が「取引先」であるから取引情報項目数は１．５（取引先の数量１×１．５＝１．５）となる。
【０２７８】
領域Ａ４は取引情報項目が「品目、品目、品目、品目、品目、品目」であるから取引情報項目数は１２（品目の数量６×２．０＝２）となる。
【０２７９】
領域Ａ５は取引情報項目が「品目、品目、品目、品目、品目、品目」であるから取引情報項目数は１２（品目の数量６×２．０＝２）となる。
【０２８０】
領域Ａ６は取引情報項目が「金額、金額、金額、金額、金額、金額、金額、金額」であるから取引情報項目数は１２（金額の数量８×１．５＝１２）となる。
【０２８１】
領域Ａ７は取引情報項目が「消費税額、消費税額、消費税額、消費税額、金額、消費税額、支払方法、支払方法、消費税額」であるから取引情報項目数は９．５（金額の数量１×１．５＋消費税額の数量６×１．０＋支払方法の数量２×１．０＝９．５）となる。
【０２８２】
領域Ａ８は取引情報項目が「消費税額」であるから取引情報項目数は１（消費税額の数量１×１．０＝１）となる。
【０２８３】
領域Ａ９は取引情報項目が「消費税額、消費税額、消費税額、消費税額、金額、消費税額、支払方法、支払方法、消費税額」であるから取引情報項目数は９．５（金額の数量１×１．５＋消費税額の数量６×１．０＋支払方法の数量２×１．０＝９．５）となる。
【０２８４】
領域Ａ１からＡ９の取引情報項目数の合計である画像類似度は７２（証憑種類の数量１×重みづけ１．５＋取引先の数量７×重みづけ１．５＋日付の数量２×重みづけ０．５＋品目の数量１２×重みづけ２．０＋金額の数量１２×重みづけ１．５＋消費税額の数量１３×重みづけ１．０＋支払方法の数量４×重みづけ１．０＝７２）となる。
【０２８５】
仕訳生成部１３の処理の変形例として勘定科目の組み合わせでない場合について以下に説明する。
「牛肉」（品目情報）と「食品」（分類）は勘定科目辞書（図示せず）を参照し、該当する勘定科目「仕入」と貸借「借方」と仕訳類似度「０．６」を取得する。仕訳生成部１３は取得した勘定科目「仕入」と貸借「借方」の組み合わせから仕訳データの借方勘定科目に「仕入」を設定する。
【０２８６】
「現金」（支払方法情報）は勘定科目辞書（図示せず）を参照し、該当する勘定科目「現金」と貸借「貸方」と仕訳類似度「０．８」を取得する。仕訳生成部１３は取得した勘定科目「現金」と貸借「貸方」の組み合わせから仕訳データの貸方勘定科目に「現金」を設定する。
【０２８７】
仕訳類似度は貸借「借方」の仕訳類似度（以下、借方仕訳類似度とする）と貸借「貸方」の仕訳類似度（以下、貸方仕訳類似度とする）の２つがあるため、借方勘定科目と貸方勘定科目のうち、事業者が優先するかの方針に基づいて仕訳データの仕訳類似度を設定する。
【０２８８】
例えば、事業者が優先するかの方針が「設定ミスが多い勘定科目を優先する」であれば、借方勘定科目の設定でミスが多い場合は借方仕訳類似度０．６を仕訳データの仕訳類似度として設定する。設定した仕訳類似度（借方仕訳類似度０．６）を使用して仕訳ＤＢから類似する仕訳類似度を持つ登録仕訳データを抽出する。
【０２８９】
逆に貸方勘定科目の設定でミスが多い場合は貸方仕訳類似度０．８を仕訳データの仕訳類似度として設定する。また、仕訳類似度として借方仕訳類似度を設定して登録仕訳データを抽出した場合に、仕訳類似度が同じ登録仕訳データが複数存在する場合には、さらに絞り込むために貸方仕訳類似度を使用して抽出してもよい。
【０２９０】
また、方針を「借方勘定科目と貸方勘定科目の組み合わせの精度を高めたい」の場合は「借方仕訳類似度と貸方仕訳類似度の合計（０．６＋０．８＝１．４）」や「借方仕訳類似度と貸方仕訳類似度の差分（０．８−０．６＝０．２）」を仕訳類似度としてもよい。
【０２９１】
また、勘定科目に重みづけして仕訳類似度を設定してもよい。例えば、方針が「借方勘定科目と貸方勘定科目の組み合わせの精度を高めたい」で「借方仕訳類似度と貸方仕訳類似度の合計」を仕訳類似度として設定する場合は、勘定科目「現金」に２．０、勘定科目「買掛金」に０．５、勘定科目「仕入」に１．５、勘定科目「仕入」に０．８の重みづけがされているとすると、文字列情報「３０００１＊  牛肉  ￥５，４００」は借方勘定科目「仕入」、貸方勘定科目「現金」となり、借方仕訳類似度は０．９（０．６×１．５＝０．９）となり、貸方仕訳類似度は１．６（０．８×２．０）となるので、仕訳類似度として「借方仕訳類似度と貸方仕訳類似度の合計（０．９＋１．６＝２．５）」である２．５が設定される。
【０２９２】
また、仕訳生成部１３の処理の変形例として摘要辞書を参照せずに新しく生成する場合は摘要設定ルールに基づいて摘要を生成する例を説明する。取引明細情報から「取引先情報、品目情報、金額情報、消費税額情報、支払方法情報の順で摘要に設定する」と「品目情報の分類が商品コード、金額情報が金額（数字）、消費税額情報が金額（数字）の場合は摘要に設定しない」と「摘要に取引先情報、品目情報等の複数の摘要情報を設定する場合は・で区切ってから結合する」の摘要設定ルールに基づいて生成した摘要を仕訳データの摘要に設定する。
【０２９３】
摘要設定ルールに「品目情報の分類が商品コード、金額情報が金額（数字）、消費税額情報が金額（数字）の場合は摘要に設定しない」があるので、「３０００１＊」（品目情報）は摘要へ設定しない。
【０２９４】
摘要設定ルールに「取引先情報、品目情報、金額情報、消費税額情報、支払方法情報の順で摘要に設定する」と「摘要に取引先情報、品目情報等の複数の摘要情報を設定する場合は・（区切り文字）で区切ってから結合する」があるので、仕訳生成部１３は仕訳データの摘要「ストアＡ」に「・」（区切り文字）、「牛肉」（品目情報）、「・」（区切り文字）「軽減税率対応品目」（消費税額情報）、「・」（区切り文字）、「現金」（支払方法情報）の順で追加（結合）して設定する。
【０２９５】
「￥５，４００」（金額情報）は金額（数字）であるため、仕訳生成部１３は仕訳データの金額に「￥５，４００」を設定する。摘要設定ルールに「品目情報の分類が商品コード、金額情報が金額（数字）、消費税額情報が金額（数字）の場合は摘要に設定しない」があるので、「￥５，４００」（金額情報）は摘要へ設定しない。
【０２９６】
また、取引明細情報７が毎月定期的に購入する品目であるとした場合として検証確定値を１．２に設定する。
【０２９７】
よって、仕訳生成部１３は取引明細情報７（行番号７の取引明細文字列情報「３０００１＊、牛肉、￥５，４００、食料品、税抜、８％、￥４３２、２０１９／７／２５、ストアＡ、現金」と行番号７の取引明細情報項目「品目、品目、金額、分類、消費税額、消費税額、消費税額、日付、取引先、支払方法」）から仕訳データ「２０１９／７／２５（日付）、仕入（借方勘定科目）、現金（貸方勘定科目）、￥５，４００（金額）、￥４３２（消費税額）、ストアＡ・牛肉・現金・軽減税率対応品目（摘要）、０．６（仕訳類似度）、ＮＵＬＬ（空欄フラグ）、ＮＵＬＬ（二重計上フラグ）、取引明細情報７（取引明細情報）、１．０（検証項目値日付）、１．０（検証項目値借方勘定科目）、１．０（検証項目値貸方勘定科目）、１．０（検証項目値金額）、１．０（検証項目値消費税額）、１．０（検証項目値摘要）、１．０（検証確定値）」が生成される。
【０２９８】
また、仕訳生成ＡＩを含む仕訳生成部１３の処理の変形例として判定条件が「事業者の業種」と取引明細情報の組み合わせを例にして説明する。
【０２９９】
例えば「事業者の業種」が小売業で取引先による支払方法の指定（取引先「ストアＡ」に対して支払方法「後払い」を指定）がある場合は、取引明細情報１１（行番号１１の取引明細文字列情報「４０００１、文房具、￥２００」と行番号１１の取引明細情報項目「品目、品目、金額」）は品目辞書（図示せず）を参照することで、品目情報「文房具、事務用品（分類）」を取得し、支払判定辞書（図示せず）と取引先ＤＢ（図示せず）を参照して支払方法判定を行なうことで、支払方法情報「後払い」を取得する。
【０３００】
更新前の取引明細情報１１（行番号１１の取引明細文字列情報「４０００１、文房具、￥２００」と行番号１１の取引明細情報項目「品目、品目、金額」）は更新後の取引明細情報１１（行番号１１の取引明細文字列情報「４０００１、文房具、￥２００、事務用品、後払い」と行番号１１の取引明細情報項目「品目、品目、金額、分類、支払方法」）に更新される。
【０３０１】
事業者の業種が「小売業」の場合は、仕訳生成ＡＩを含む仕訳生成部１３は取引明細情報１１（行番号１１の取引明細文字列情報「４０００１、文房具、￥２００、事務用品、後払い」と行番号１１の取引明細情報項目「品目、品目、金額、分類、支払方法」）を入力すると仕訳生成判定により仕訳データ「２０１９／７／２５（日付）、仕入（借方勘定科目）、買掛金（貸方勘定科目）、￥２００（金額）、￥２０（消費税額）、ストアＡ・文房具・後払い（摘要）、０．４（仕訳類似度）、ＮＵＬＬ（空欄フラグ）、ＮＵＬＬ（二重計上フラグ）、取引明細情報１１（取引明細情報）、１．０（検証項目値日付）、１．０（検証項目値借方勘定科目）、１．０（検証項目値貸方勘定科目）、１．０（検証項目値金額）、１．０（検証項目値消費税額）、１．０（検証項目値摘要）、１．０（検証確定値）」を生成する。
【０３０２】
また、事業者の業種が「製造業」の場合は、仕訳生成ＡＩを含む仕訳生成部１３は取引明細情報１１（行番号１１の取引明細文字列情報「４０００１、文房具、￥２００、事務用品、後払い」と行番号１１の取引明細情報項目「品目、品目、金額、分類、支払方法」）を入力すると仕訳データ「２０１９／７／２５（日付）、消耗品費（借方勘定科目）、未払金（貸方勘定科目）、￥２００（金額）、￥２０（消費税額）、ストアＡ・文房具・後払い（摘要）、０．５（仕訳類似度）、ＮＵＬＬ（空欄フラグ）、ＮＵＬＬ（二重計上フラグ）、取引明細情報１１（取引明細情報）、１．０（検証項目値日付）、１．０（検証項目値借方勘定科目）、１．０（検証項目値貸方勘定科目）、１．０（検証項目値金額）、１．０（検証項目値消費税額）、１．０（検証項目値摘要）、１．０（検証確定値）」を生成する。
【０３０３】
また、仕訳生成ＡＩを含む仕訳生成部１３の処理の変形例として判定条件が「金額の区分」と取引明細情報との組み合わせを例にして説明する。
【０３０４】
金額の区分とは金額によって勘定科目が変化する範囲をいい、例えば固定資産であれば金額の区分は１０万円未満（勘定科目は消耗事務用品費）、１０万円以上２０万円未満（勘定科目は一括償却資産）、２０万円以上（勘定科目は工具器具備品）の３つになる。また、同じ商品の取引であっても、事業者の業種や取引の状況（取引先、支払方法、金額の区分）に応じて勘定科目が変化する場合がある。
【０３０５】
仕訳生成ＡＩを含む仕訳生成部１３は例えば取引明細情報５０（行番号５０の取引明細文字列情報「パソコン、￥９０，０００、事務用品、後払い」と行番号５０の取引明細情報項目「品目、金額、分類、支払方法」）を入力すると取引明細情報５０の「パソコン」（品目）と対応する勘定科目として「消耗事務用品費、一括償却資産、工具器具備品費」の３つが勘定科目の候補として選択される。勘定科目「消耗事務用品費」は金額の区分「１０万円未満」と、勘定科目「一括償却資産」は金額の区分「１０万円以上２０万円未満」と、勘定科目「工具器具備」は金額の区分「２０万円以上」と関連付けされているので、取引明細情報５０の「パソコン」（品目）と「￥９０，０００」（金額）の組み合わせから勘定科目は「消耗事務用品費」に特定される。
【０３０６】
よって、仕訳データ「ＮＵＬＬ（日付）、消耗事務用品費（借方勘定科目）、未払金（貸方勘定科目）、￥９０，０００（金額）、￥２０（消費税額）、パソコン・事務用品・後払い（摘要）、ＮＵＬＬ（仕訳類似度）、ＮＵＬＬ（空欄フラグ）、ＮＵＬＬ（二重計上フラグ）、取引明細情報５０（取引明細情報）、ＮＵＬＬ（検証項目値日付）、ＮＵＬＬ（検証項目値借方勘定科目）、ＮＵＬＬ（検証項目値貸方勘定科目）、１．０（検証項目値金額）、１．０（検証項目値消費税額）、１．０（検証項目値摘要）、１．０（検証確定値）」を生成する。
【０３０７】
また、仕訳生成ＡＩを含む仕訳生成部１３は例えば取引明細情報５１（行番号５１の取引明細文字列情報「パソコン、￥１５０，０００、事務用品、後払い」と行番号５１の取引明細情報項目「品目、金額、分類、支払方法」）を入力すると取引明細情報５１の「パソコン」（品目）と対応する勘定科目として「消耗事務用品費、一括償却資産、消耗事務用品費」の３つが勘定科目の候補として選択される。勘定科目「消耗事務用品費」は金額の区分「１０万円未満」と、勘定科目「一括償却資産」は金額の区分「１０万円以上２０万円未満」と、勘定科目「工具器具備」は金額の区分「２０万円以上」と関連付けされているので、取引明細情報５１の「パソコン」（品目）と「￥１５０，０００」（金額）の組み合わせから勘定科目は「一括償却資産」に特定される。
【０３０８】
よって、仕訳データ「ＮＵＬＬ（日付）、一括償却資産（借方勘定科目）、未払金（貸方勘定科目）、￥１５０，０００（金額）、￥２０（消費税額）、パソコン・事務用品・後払い（摘要）、ＮＵＬＬ（仕訳類似度）、ＮＵＬＬ（空欄フラグ）、ＮＵＬＬ（二重計上フラグ）、取引明細情報５１（取引明細情報）、ＮＵＬＬ（検証項目値日付）、ＮＵＬＬ（検証項目値借方勘定科目）、ＮＵＬＬ（検証項目値貸方勘定科目）、１．０（検証項目値金額）、１．０（検証項目値消費税額）、１．０（検証項目値摘要）、１．０（検証確定値）」を生成する。
【０３０９】
また、仕訳生成ＡＩを含む仕訳生成部１３は例えば取引明細情報５２（行番号５２の取引明細文字列情報「パソコン、￥２７０，０００、事務用品、後払い」と行番号５２の取引明細情報項目「品目、金額、分類、支払方法」）を入力すると取引明細情報５２の「パソコン」（品目）と対応する勘定科目として「消耗事務用品費、一括償却資産、工具器具備品」の３つが勘定科目の候補として選択される。勘定科目「消耗事務用品費」は金額の区分「１０万円未満」と、勘定科目「一括償却資産」は金額の区分「１０万円以上２０万円未満」と、勘定科目「工具器具備」は金額の区分「２０万円以上」と関連付けされているので、取引明細情報５０の「パソコン」（品目）と「￥２７０，０００」（金額）の組み合わせから勘定科目は「工具器具備品」に特定される。
【０３１０】
よって、仕訳データ「ＮＵＬＬ（日付）、工具器具備品（借方勘定科目）、未払金（貸方勘定科目）、￥２７０，０００（金額）、￥２０（消費税額）、パソコン・事務用品・後払い（摘要）、ＮＵＬＬ（仕訳類似度）、ＮＵＬＬ（空欄フラグ）、ＮＵＬＬ（二重計上フラグ）、取引明細情報５２（取引明細情報）、ＮＵＬＬ（検証項目値日付）、ＮＵＬＬ（検証項目値借方勘定科目）、ＮＵＬＬ（検証項目値貸方勘定科目）、１．０（検証項目値金額）、１．０（検証項目値消費税額）、１．０（検証項目値摘要）、１．０（検証確定値）」を生成する。
【０３１１】
よって、同じ「パソコン」（品目）でも購入金額によって、「消耗事務用品費、一括償却資産、工具器具備品」の勘定科目が変化しても正しい勘定科目を選択することができる。
【０３１２】
また、仕訳検証範囲ＡＩを含む仕訳検証部１４の処理の変形例として仕訳データの各項目（検証項目値）に重みづけ情報を追加することで、仕訳検証範囲を仕訳データの仕訳精度に応じて変更することができる。例えば、定型的な取引のうち、電気料金のように毎月使用量に応じて金額が変わる取引は少なくとも勘定科目のみが仕訳検証対象になるのに対し、新聞のように毎月一定額の取引は少なくとも勘定科目と金額と消費税額が仕訳検証対象になる。
【０３１３】
例えば、電気料金のように毎月使用量に応じて金額が変わる取引を例とすると、取引パターン辞書等を参照して仕訳精度検証で重みづけの計数として借方勘定科目に２．０、貸方勘定科目に２．０と金額に０．３と消費税額に０．２、日付に０．１と設定した場合（その他の項目は１．０で設定）で、検証確定値の閾値を１．５以上とすると、借方勘定科目（閾値１．０×重みづけ２．０＝２．０）と貸方勘定科目（閾値１．０×重みづけ２．０＝２．０）は閾値が２．０となり、金額（閾値１．０×重みづけ０．３＝０．３）と消費税額（閾値１．０×重みづけ０．２＝０．２）と日付（閾値１．０×重みづけ０．１＝０．１）は閾値が１．０未満となるので、判定条件（検証確定値１．５以上）を満たす仕訳検証対象の項目である借方勘定科目と貸方勘定科目が仕訳検証範囲となる。  
【０３１４】
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。
【０３１５】
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。
【産業上の利用可能性】
【０３１６】
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、レシート等の証憑をスキャナ等で画像化することで、仕訳データ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。
【符号の説明】
【０３１７】
１    会計処理装置
１ａ  サーバ
１ｂ  端末
１０  制御部
１１  画像認識部
１２  文字認識部
１３  仕訳生成部
１４  仕訳検証部
３０  記憶部
３１  仕訳ＤＢ
３２  画像ＤＢ
３３  取引ＤＢ
４５  入力部
４６  表示部
４９  通信部
１００  会計処理システム
【要約】
【課題】証憑の画像である証憑データから自動仕訳を行なうようにする。
【解決手段】証憑の画像である証憑データから自動仕訳を行なう会計処理装置であって、
証憑データを画像認識処理により取引情報を抽出する画像認識部と、
抽出した取引情報から文字認識処理により取引明細情報を含むテキストデータを生成する文字認識部と、
取引明細情報に対応した勘定科目の組み合わせを選定することより前記取引明細情報から仕訳データを生成する仕訳生成部を備える。
【選択図】図３【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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