属AI化｜経理LM
おはようございます！
最近NotebookLMばかり触っているソウタです。
裁判長LMを作りました。
労務LMも作りました。
「あ、経理も行ける」と思い勢いで作りました。
1. 生データは入れられない
労務・法務と同じ壁に、また当たります。
会計データをそのまま入れたら情報漏洩です。
なので、今回も同じ処方箋で対応しました。
何を入れたか
1.自社の仕訳ルール（マスキング済）
2.顧問とのやりとり・指摘事項（マスキング済）
3.税法・会計基準の解説資料（ディープリサーチ）
構造は労務LMとほぼ同じ。
2. ディープリサーチで何を集めるか
ここで少し立ち止まりました。
「何を入れるか」という話です。
ちょうどそのころ、デジタル庁が「源内」というAIをオープンソース公開したというニュースを見ました。
職員向けのAIで、法令データベースを参照する機能があると書いてある。
官公庁が重視しているチェックポイントが入っているなら、社内整備にそのまま使えるのでは？
期待してClaudeに聞きました。
「思ってたのと違いますよ」
条文の逆引きはできるけど、官公庁目線の判断の蓄積ではないとのこと。笑
でも、ここで発想を変えます。
通達・Q&A・判例を「逆引き」で集めると、
官公庁目線の「間違えやすいポイント」が出るのでは？
【追加したのがこの3つ】
📌 国税庁「誤りやすい事例」
→ 税務調査でよく指摘される論点
📌 国税庁タックスアンサー
→ 頻出Q&Aの集積
📌 税制改正の解説資料
→ 今年変わった＝混乱しやすい箇所
これを追加で入れたら、実務に近い回答が返ってくるようになった気がします。
3. 聞いてみた
いくつか試してみました。
ケース①：領収書を紛失した
出金伝票での代替可否と税務上の処理を聞きました。
→ 法人税・消費税それぞれの対応が、ソース付きで返ってきました。
ケース②：インボイス経過措置の影響額
「インボイス未登録の外注先で年間取引110万円。2026年10月以降の仕入税額控除への影響は？」
→ 「70%控除に変わるので、現在より約9,000円減ります」
ただし古いソースだと「50%控除」と返してきました。
結構悪くないのでは？
4. つまづいたところ
ややこしい資産の法定耐用年数を出してもらいたかったのですが、そもそも耐用年数表が入っていませんでした。凡ミスです。笑
ソース外の知識で返ってきましが、AIがいつ学習した情報かは分からない。そのまま使うのは怖いです。
試していくうちに、わかってきたことは、
入れた情報が、そのままLMの精度になる。
当たり前の話なのですが、実際につまずいて初めてわかる。
つまり、何を入れるかがすべて、ということ。
整理するとこうなります。
【入れる情報】
1. 官公庁ベースの信頼できる情報
2. テーマ別にブックを分ける（2〜3個）
3. 会社の情報（マスキング済）
4. 顧問との応対メモ（マスキング済）
3番・4番の比重が、一番大事でした。
5. 結局、顧問と過去の判断が一番大事だった
裁判長LM・労務LM・経理LM、全部作って同じ結論でした。
【情報の信頼度◦理由】
・公的資料（国税庁など） ★★★☆☆
信頼性の土台
・顧問の解釈・見解 ★★★★★
会社固有の判断基準
・過去の処理とその理由 ★★★★★
「なぜこうしたか」が資産
これを積み上げていくと、会社専用の経理LMになる。
それが本当の意味での会社資産だと思います。
残念なのは、私の誤字脱字メモまでもがソースとして会社資産になることです。笑
最後に一言。
私のハルシネーションの方が、たぶん危険です。笑
経理の知識が薄い状態で単独判断するより、LMに聞いてから判断する方が精度が高い。
確実に、国税庁Q&Aの内容は私より覚えています。
現場の一次対応として使うなら、このくらいで十分。
月次のたびに聞いて、フィードバックを貯めていけばいい。
編集後記：
労務LMと経理LM、2つ揃いました。
そうしたら当然、次のことを考え始めました。
つづく。🫡
