[3Win5] ポスターセッション3

[3Win5-20] AIによる会計仕訳

国立大学法人会計基準に従ったAIによる会計仕訳

〇白木 康浩¹ (1.信州大学)

キーワード：機械学習、簿記、人工知能

少子高齢化による労働力不足対策として、信州大学の会計仕訳業務にAIを適用し、業務効率化の可能性を検証した。2020年4月～2023年12月の会計仕訳データ（一部除く）を用い、UiPath社の提供するBERTに基づくAIモデル（UiPath Ai Center）を活用した。
2020年4月～2022年12月のデータを教師データ、2023年1月～12月を評価データとして、「件名のみ」「取引先考慮」「仕入諸掛考慮」等のファインチューニングパターンで検証を行った。評価指標は、AIと人間の仕訳一致率（件数・金額ベース）とAIの確信度とした。
件数ベース一致率は先行研究の結果85.29%以上を達成した。金額ベース一致率は、１取引が10万円未満の取引に絞り込むことで85.29%以上を達成した。
確信度と一致率は件数ベースでは概ね比例関係が見られたが、金額ベースでは不明瞭だった。ただし、10万円未満の取引に限定すると金額ベースでも比例関係が確認された。
結論として、伝票金額10万円未満の取引に限定すれば、AIによる会計仕訳業務の効率化は可能である。