勘定照合と異常検知
AIで勘定照合を効率化し、不一致を検出し、異常な取引にフラグを立てる。帳簿の正確性を確保する実践的手法。
🔄 Quick Recall: 前回のレッスンで、AIによる財務レポート作成を学んだ。レポートが信頼できるのは元データが正確な場合だけ。このレッスンでデータの正確性を確保する。
勘定照合のAI化
勘定照合は会計の「校正作業」——不可欠だが退屈で、急いでいると手を抜きがち。銀行明細と帳簿を1行ずつ突き合わせる作業。
AIにはあなたの判断(なぜ不一致なのか)は代替できない。しかし、注意すべき項目を瞬時に見つけて、全行スキャンから解放してくれる。
銀行勘定照合のプロンプト
以下の2つのデータセットを照合し、
すべての不一致を特定して:
銀行明細(みずほ銀行、2026年1月):
日付 | 摘要 | 金額 | 残高
01/02 | 前月繰越 | — | ¥2,456,789
01/03 | 入金 A社 | +¥850,000 | ¥3,306,789
01/05 | 振込 家賃 | -¥240,000 | ¥3,066,789
01/07 | 給与振込 | -¥1,225,000 | ¥1,841,789
01/10 | 入金 B社 | +¥500,000 | ¥2,341,789
01/12 | 振込 外注費 | -¥320,000 | ¥2,021,789
01/15 | 振込 保険料 | -¥87,500 | ¥1,934,289
01/22 | 入金 C社 | +¥1,200,000 | ¥3,134,289
01/31 | 手数料 | -¥4,500 | ¥3,129,789
総勘定元帳(現金預金 1000、2026年1月):
日付 | 摘要 | 借方 | 貸方 | 残高
01/01 | 前期繰越 | — | — | ¥2,456,789
01/03 | 請求書#1087 A社 | ¥850,000 | — | ¥3,306,789
01/05 | 事務所家賃 | — | ¥240,000 | ¥3,066,789
01/07 | 給与 1/1-15 | — | ¥1,225,000 | ¥1,841,789
01/10 | 請求書#1092 B社 | ¥550,000 | — | ¥2,391,789
01/12 | 外注 Web制作 | — | ¥320,000 | ¥2,071,789
01/15 | 保険料 | — | ¥87,500 | ¥1,984,289
01/20 | 請求書#1095 C社 | ¥1,200,000 | — | ¥3,184,289
特定すべき項目:
1. 銀行にあり帳簿にない取引
2. 帳簿にあり銀行で未決済の取引
3. 一致する取引間の金額差異
4. 残高差異の発生箇所
5. タイミング差異 vs エラーの分類
✅ Quick Check: AIに照合をさせるために銀行明細と帳簿の両方が必要な理由は? 照合は2つのデータの比較。片方だけでは一致・不一致・漏れを判定できない。
よくあるエラーの検出
以下の仕訳リストから一般的なエラーを検出して:
[仕訳リストを貼り付け]
チェック項目:
1. 重複入力——同一取引先・同一金額・同日付または3日以内
2. 転記ミス——数字の入れ替い(差が9で割り切れる、例:¥135,000 vs ¥153,000)
3. キリ番異常——端数がつくべき取引がキリのいい数字
4. 番号欠落——小切手番号や請求書番号の飛び
5. 貸借逆——借方と貸方の逆転
6. 期間ミス——前月・翌月に計上すべき取引
各エラーについて、修正案を提示して。
異常取引の検出
過去6ヶ月の経費取引を分析し、
異常なものを検出して:
[6ヶ月分の分類済み取引を貼り付け]
フラグ対象:
1. 科目平均の2倍以上の取引
2. 過去に取引のない新規取引先
3. 個人宛のキリのいい支払い
4. 前月比30%以上急増した費用科目
5. 通常は営業日のみの科目で休日・週末の取引
6. 支払い頻度が増加している取引先
各フラグについて懸念度(低/中/高)と
調査すべきポイントを提示して。
売掛金の照合と分析
以下の売掛金年齢表を分析して:
売掛金年齢表——2026年1月31日:
クライアント | 当月 | 30日 | 60日 | 90日 | 90日超 | 合計
A社 | ¥850,000 | ¥0 | ¥0 | ¥0 | ¥0 | ¥850,000
B社 | ¥520,000 | ¥380,000 | ¥0 | ¥0 | ¥0 | ¥900,000
C社 | ¥0 | ¥0 | ¥420,000 | ¥610,000 | ¥280,000 | ¥1,310,000
D社 | ¥1,200,000 | ¥0 | ¥0 | ¥0 | ¥0 | ¥1,200,000
提供すべき分析:
1. 売掛金合計と年齢別割合
2. 即座に回収アクションが必要なクライアント
3. 貸倒引当金の推奨額
4. 回収優先リストと各クライアントへの推奨アクション
5. 90日超が回収不能になった場合のキャッシュフロー影響
Key Takeaways
- AIに照合させるには銀行データと帳簿データの「両側」を提供する
- AIは重複・転記ミス・未記帳を手動スキャンより高速に検出する
- 異常取引検出は「警告システム」であり「判定」ではない——必ず証憑で調査する
- 売掛金年齢分析でAIは数値計算と回収アクションプランを一度に生成する
- 照合チェックリストをテンプレート化し、クライアント間で一貫した品質を確保する
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