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公開番号2025112995
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-08-01
出願番号2024007595
出願日2024-01-22
発明の名称ラベル付与装置およびラベル付与方法
出願人株式会社日立製作所
代理人弁理士法人磯野国際特許商標事務所
主分類G06F 16/906 20190101AFI20250725BHJP(計算;計数)
要約【課題】会計明細データに監査用ラベルを付与する機械学習モデル用の教師データの生成を可能とする。
【解決手段】ラベル付与装置100は、監査用ラベルがある会計明細データであるラベルあり会計明細データ、および、監査用ラベルがない会計明細データであるラベルなし会計明細データに対して、会計明細データの項目のなかで監査用ラベルとは異なる金額を含む所定の項目を基に距離を算出してクラスタリング処理を行うクラスタリング部111と、クラスタリング処理後のラベルなし会計明細データについて、当該ラベルなし会計明細データが属するクラスタに含まれるラベルあり会計明細データの監査用ラベルを、当該ラベルなし会計明細データに付与するラベル付与部112と、を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
監査用ラベルがある会計明細データであるラベルあり会計明細データ、および、前記監査用ラベルがない前記会計明細データであるラベルなし会計明細データに対して、前記会計明細データの項目のなかで前記監査用ラベルとは異なる金額を含む所定の項目を基に距離を算出してクラスタリング処理を行うクラスタリング部と、
前記クラスタリング処理後のラベルなし会計明細データについて、当該ラベルなし会計明細データが属するクラスタに含まれる前記ラベルあり会計明細データの監査用ラベルを、当該ラベルなし会計明細データに付与するラベル付与部と、を備える
ラベル付与装置。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
前記ラベル付与部は、
前記ラベルなし会計明細データが属するクラスタに属するラベルあり会計明細データのなかで、当該ラベルなし会計明細データに前記距離が最小のラベルあり会計明細データのラベルを、当該ラベルなし会計明細データに付与する
請求項１に記載のラベル付与装置。
【請求項３】
前記ラベル付与部は、
前記ラベルなし会計明細データが属するクラスタに属するラベルあり会計明細データのなかで、当該クラスタの中心に前記距離が最小のラベルあり会計明細データのラベルを、当該ラベルなし会計明細データに付与する
請求項１に記載のラベル付与装置。
【請求項４】
前記クラスタリング部は、
前記クラスタに含まれるラベルあり会計明細データの監査用ラベルが複数である場合に、当該クラスタに属する前記会計明細データに対してクラスタリング処理を行う
請求項１に記載のラベル付与装置。
【請求項５】
前記ラベルあり会計明細データおよびラベルが付与された前記ラベルなし会計明細データを教師データとして、前記ラベルなし会計明細データを説明変数とし、前記監査用ラベルを目的変数とする機械学習モデルであるラベル予測モデルを生成するモデル生成部を、さらに備える
請求項１に記載のラベル付与装置。
【請求項６】
前記ラベルあり会計明細データを用いて前記ラベル予測モデルの予測精度を評価する評価部をさらに備え、
当該予測精度が前回生成した前記ラベル予測モデルの予測精度に満たない場合に、
前記クラスタリング部は、前回のクラスタリング処理の処理対象とは異なるラベルあり会計明細データ、および、前記ラベルなし会計明細データを対象にクラスタリング処理を行い、
前記ラベル付与部は、前記ラベルなし会計明細データについて、当該ラベルなし会計明細データが属するクラスタに含まれる前記ラベルあり会計明細データの監査用ラベルを、当該ラベルなし会計明細データに付与し、
前記モデル生成部は、当該ラベルあり会計明細データおよびラベルが付与された当該ラベルなし会計明細データを教師データとして、前記ラベル予測モデルを生成する
請求項５に記載のラベル付与装置。
【請求項７】
請求項５に記載のラベル付与装置が生成したラベル予測モデルを用いて、監査用ラベルが未付与の会計明細データであるラベルなし会計明細データに前記監査用ラベルを付与するラベル予測部を備える
ラベル予測装置。
【請求項８】
ラベル付与装置が、
監査用ラベルがある会計明細データであるラベルあり会計明細データ、および、前記監査用ラベルがない前記会計明細データであるラベルなし会計明細データに対して、前記会計明細データの項目のなかで前記監査用ラベルとは異なる金額を含む所定の項目を基に距離を算出してクラスタリング処理を行うステップと、
前記クラスタリング処理後のラベルなし会計明細データについて、当該ラベルなし会計明細データが属するクラスタに含まれる前記ラベルあり会計明細データの監査用ラベルを、当該ラベルなし会計明細データに付与するステップと、を実行する
ラベル付与方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、監査用ラベルを付与するラベル予測モデルを生成するための教師データの生成に用いられるラベル付与装置およびラベル付与方法に関する。
続きを表示（約 2,000 文字）【背景技術】
【０００２】
会計監査において監査人は、個々の会計明細データにラベル（監査用ラベル）を付与して会計明細データを分類し、不正なデータや疑わしいデータ、関連するデータを拾い出す。しかしながら、会計明細データ数は膨大なため、このラベルの付与作業を省力化することが望まれている。
省力化の１つの手法は、機械学習技術を用いることである。機械学習技術を用いるためには、大量の教師データを準備する必要があり、この準備に大きな手間やコストが掛かることになる。
【０００３】
教師データを収集する発明として、特許文献１に記載の情報処理システムがある。この情報処理システムは、教師あり画像分類器により検証用画像の分類をする情報処理システムであって、検証用画像の入力をする画像入力手段と、前記画像入力手段により入力された検証用画像と類似する画像を抽出する類似画像抽出手段と、前記類似画像抽出手段により抽出した画像にラベルを付与することで教師データを作成する教師データ作成手段と、前記教師データ作成手段により作成された教師データを用いて、前記教師あり画像分類器を学習させる学習手段と、を備えることを特徴とする。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１９－１０９９２４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に記載の発明を用いることで、教師データ候補となるデータが収集可能であるが、収集されたデータを教師データとして学習に用いるか否かの判定は人手による。このため依然として、教師データの準備に手間やコストが掛かる。
本発明は、このような背景に鑑みてなされたものであり、会計明細データに監査用ラベルを付与する機械学習モデル用の教師データの生成を可能とするラベル付与装置およびラベル付与方法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】
【０００６】
上記した課題を解決するため、本発明に係るラベル付与装置は、監査用ラベルがある会計明細データであるラベルあり会計明細データ、および、前記監査用ラベルがない前記会計明細データであるラベルなし会計明細データに対して、前記会計明細データの項目のなかで前記監査用ラベルとは異なる金額を含む所定の項目を基に距離を算出してクラスタリング処理を行うクラスタリング部と、前記クラスタリング処理後のラベルなし会計明細データについて、当該ラベルなし会計明細データが属するクラスタに含まれる前記ラベルあり会計明細データの監査用ラベルを、当該ラベルなし会計明細データに付与するラベル付与部と、を備える。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、会計明細データに監査用ラベルを付与する機械学習モデル用の教師データの生成を可能とするラベル付与装置およびラベル付与方法を提供することができる。上記した以外の課題、構成および効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
本実施形態に係るラベル付与装置の機能ブロック図である。
本実施形態に係る会計明細データベースのデータ構成図である。
本実施形態に係る予測モデル生成処理のフローチャートである。
本実施形態に係る教師データ生成処理のフローチャートである。
本実施形態に係るラベル付与装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
≪ラベル付与装置の概要≫
以下に本発明を実施するための形態（実施形態）におけるラベル付与装置について説明する。ラベル付与装置は、監査人が会計明細データに付与した監査用ラベル（単にラベルとも記す）を基に、未付与の会計明細データに監査用ラベルを付与する。詳しく説明するとラベル付与装置は、監査人が付与した監査用ラベルがある会計明細データであるラベルあり会計明細データ、および監査人が付与した監査用ラベルがない会計明細データであるラベルなし会計明細データに対してクラスタリング処理を行う。次にラベル付与装置は、ラベルなし会計明細データについて、当該ラベルなし会計明細データが属するクラスタに含まれるラベルあり会計明細データの監査用ラベルを付与する。
【００１０】
続いてラベル付与装置は、ラベルあり会計明細データおよび監査用ラベルが付与されたラベルなし会計明細データを教師データとして、会計明細データに監査用ラベルを付与する（予測する）機械学習モデル（後記するラベル予測モデル１４１参照）を生成する。
（【００１１】以降は省略されています）

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