LLM を使用した Beancount の自動化と簿記の強化

Beancount は、プレーンテキストの複式簿記システムであり、ChatGPT などの大規模言語モデル (LLM) のおかげで、最近よりアクセスしやすくなりました。経営者、スタートアップの創業者、エンジニア、会計士などの技術的なユーザーは、LLM を活用して、Beancount のテキストベースの台帳の柔軟性と透明性を維持しながら、退屈な簿記タスクを自動化できます。このレポートでは、LLM が Beancount のワークフローを効率化する実用的な方法について、取引の分類、異常検出、仕訳入力のスマートな提案、自然言語からのエントリの生成、明細書の照合などを含めて説明します。これらの機能を示すためのプロンプトと出力の例、実装のヒント、既存のツール、および機会と制限に関する考察を提供します。

LLM を使用した自動取引分類

簿記の最も時間のかかる側面の 1 つは、取引を分類すること (支払人、メモ、金額などの記述子に基づいて正しい勘定科目に割り当てること) です。LLM は、その言語理解と幅広い知識を使用して、各取引に適した費用または収入勘定を提案することにより、これを大幅に加速できます。

たとえば、Beancount の台帳に未分類のエントリがある場合:

2023-02-28 * "Amazon.com" "Laptop Stand, ... Portable Notebook Stand..."
   Assets:Zero-Sum-Accounts:Amazon-Purchases   -14.29 USD
   (missing expense account)

LLM へのプロンプトは、取引のバランスをとるための適切な費用勘定を求めることができます。実際のケースでは、LLM はラップトップスタンドの Amazon での購入を Expenses:Office-Supplies:Laptop-Stand として分類しました。同様に、ワイパーブレードの購入を Expenses:Car:Maintenance に、台所用品を Expenses:Kitchen:Appliances に割り当て、品目の説明からインテリジェントにカテゴリを推測しました。これらの例は、LLM がコンテキスト (支払人と説明) を使用して適切な Beancount 勘定を選択する方法を示しています。

Beanborg のような最新のツールは、この機能を統合しています。Beanborg は、トランザクションデータを正しい費用勘定に自動的に一致させることができるオープンソースの Beancount インポータです。主にルールベースのエンジンを使用しますが、機械学習や ChatGPT もカテゴリの提案に使用できます。Beanborg を使用すると、銀行の CSV をインポートして、ほとんどのエントリを自動分類できます (たとえば、「Fresh Food Inc.」を含む支払人は、ルールまたは LLM の支援により Expenses:Groceries に分類される場合があります)。

LLM を分類に使用する方法: GPT-4 などのモデルにトランザクションの説明のバッチをフィードし、可能性の高い勘定を割り当てるように依頼できます。提案されたワークフローの 1 つは、GPT を使用して少量の費用を分類し、手動で間違いを修正してから、Beancount の組み込みインポータプラグイン (smart_importer など) を使用して、将来のトランザクションのためにそれらの例から学習することです。このハイブリッドアプローチは、LLM の幅広い知識を新しいトランザクションまたはまれなトランザクション (たとえば、PILOT Parallel Calligraphy Pens が画材費の勘定に該当することを推測するなど) に活用し、それらの分類を今後一貫して適用します。

プロンプトと応答の例: 次の表は、ユーザーがトランザクションを分類するために LLM とどのように対話するかを示しています。

ユーザープロンプト (トランザクションの詳細)	LLM が提案する勘定/エントリ
分類: "Starbucks - Latte $5.00 on 2025-04-01"	提案: 費用 – おそらく Expenses:Food:Coffee (コーヒーの購入)
分類: "Amazon.com - Bosch Rear Wiper Blade $11.60"	提案: Expenses:Car:Maintenance (車の部品交換)
分類: "Salary payment from ACME Corp $5000"	提案: Income:Salary (給与収入)
完全なエントリ: 2025-07-10 * "Office Depot" "printer ink" Assets:Checking -45.00 USD	追加: Expenses:Office:Supplies 45.00 USD (エントリのバランスをとる)

これらの例では、LLM は一般的な知識 (スターバックスはコーヒー、Amazon の自動車部品は自動車のメンテナンスに関連する、ACME の給与は収入) を利用して、正しい Beancount 勘定を提案します。また、不足している相殺仕訳を追加して仕訳入力を完了することもできます (Office Depot のケースでは、支払いを相殺するために事務用品費勘定を提案します)。長期的には、このような AI 駆動の分類は時間を節約し、トランザクションの分類における手作業を減らすことができます。

異常検出と重複の識別

LLM は、分類に加えて、プレーンな英語でトランザクションの説明とパターンを分析することにより、重複エントリや異常な費用など、台帳の異常を特定するのに役立ちます。従来のソフトウェアは、ハッシュまたは厳密なルールを使用して正確な重複を検出する場合があります (たとえば、Beanborg は CSV データのハッシュを使用して、同じトランザクションを 2 回インポートすることを防ぎます)。ただし、LLM は、コンテキストをより意識したレビューを提供できます。

たとえば、LLM に最近のトランザクションのリストを入力し、「これらの中に重複や異常値のように見えるものはありますか?」 と尋ねることができます。LLM はコンテキスト分析に優れているため、2 つのエントリの日付と金額が同じであるか、説明が非常に類似している場合に気付き、それらを潜在的な重複としてフラグを立てる可能性があります。また、通常の支出のパターンを認識し、逸脱を特定することもできます。ある情報源が指摘するように、「金融取引ストリームのコンテキストでは、LLM は典型的なものを学習し、適合しないものを特定することで、異常な支出習慣を検出できます。」

異常な金額の例: 通常、燃料に 30〜50 ドル費やしているのに、突然 1 回の燃料トランザクションが 300 ドルの場合、LLM はそれを異常値として強調表示する可能性があります (「この燃料費は通常のパターンよりも 10 倍大きい」)。LLM は、ルールベースのシステムが見落とす可能性のある微妙な逸脱も検出することで、異常を識別します。ハードしきい値だけでなく、タイミング、カテゴリ、頻度など、コンテキスト を考慮します。

重複の例: ほぼ同一の台帳明細 (近い日付で同じ支払人と金額) が与えられた場合、LLM は次のように応答する可能性があります。「2025-08-01 と 2025-08-02 の ACME Corp への 100 ドルのトランザクションは重複しているようです。」 これは、データが複数のソースから入力された場合、または銀行がトランザクションを二重計上した場合に特に役立ちます。

LLM 駆動の異常検出はまだ新しい分野ですが、自然言語で_理由_ を説明することで、従来の方法を補完します。これにより、人間のレビュー担当者は問題をすばやく理解して対処できます (たとえば、重複を確認して 1 つのエントリを削除したり、異常値の費用を調査したりするなど)。

仕訳完了のためのスマートな提案

LLM は、Beancount で仕訳を作成または修正するときに、インテリジェントなアシスタントとして機能できます。トランザクションを分類するだけでなく、部分的なエントリを完了したり、不均衡を修正したりする方法も提案します。これは、台帳のスマートな自動補完機能を持っているようなものです。

勘定と金額の提案: 支払人と金額を入力したが、どの勘定科目に属するかを決めていない新しいトランザクションを入力するとします。LLM は、説明に基づいて勘定を提案できます (分類で説明したように)。また、補完的な仕訳を提供することで、エントリのバランスを確保することもできます。たとえば、ユーザーは次のように記述できます。

2025-09-10 * "Cloud Hosting Inc" "Monthly VM hosting fee"
   Assets:Bank:Checking        -120.00 USD
   [Missing second posting]

LLM に 「このトランザクションの反対側は何ですか?」 と尋ねると、クラウドホスティング料金が事業費であることを認識して、Expenses:Business:Hosting 120.00 USD を提案してエントリのバランスをとる可能性があります。

Beancount Google グループでは、あるユーザーが片側の Amazon 購入エントリのバッチを ChatGPT にフィードし、「各トランザクションのバランスをとるために、分類された費用仕訳を追加する」ように促すことで、これを実証しました。GPT は、各不足している仕訳を妥当な費用勘定で埋めました (ただし、細かすぎる場合もあります。たとえば、「Laptop Stand」のためだけに勘定を作成するなど)。これは、不完全なデータが与えられた場合に、LLM が完全な仕訳の草案を作成する方法を示しています。

ナレーションの改善: LLM は、エントリのナレーションや説明の改善にも役立ちます。説明がわかりにくい場合 (たとえば、銀行の明細書の内部コード)、LLM に台帳でより明確になるように書き換えるように依頼できます。LLM は自然言語をうまく処理するため、「PUR CHK 1234 XYZ CORP」を「Check #1234 to XYZ Corp」に変換して、わかりやすくすることができます。

ガイダンスと学習: 長期的には、LLM を編集ワークフローに統合できます (おそらく、エディタープラグインまたは Fava 拡張機能経由)。これは、コードエディターが AI を使用してコードの補完を提案する方法に似ています。プレーンテキストの会計では、LLM は既存の勘定科目名と過去のエントリから引き出して、次のエントリをどのように完了するかを推奨できます。たとえば、「Staples」が支払人に表示された場合、Office Supplies を頻繁に記録する場合、モデルはこのパターンを学習できます。一部のユーザーは、ChatGPT の提案はいくつかの例の後に洗練され、smart_importer のようなプラグインを使用して将来のトランザクションに一般化できると報告しています。

要約すると、LLM はエントリの「第二の目」を提供し、Beancount の複式簿記ルールに準拠した完了と修正を提供します。

非構造化入力からの Beancount エントリの生成

おそらく、LLM の最も強力な用途の 1 つは、非構造化金融情報 (生のテキスト、領収書、または自然言語の説明) を構造化された Beancount エントリに変換することです。これにより、ユーザーは自由形式のデータを話したり貼り付けたりして、有効な台帳エントリを返すことができます。

自然言語からエントリへ: LLM に次のような文章を入力できます。

「2025 年 7 月 10 日に事務用品 (プリンターのインク) を Office Depot から 45 ドルで購入し、当座預金口座で支払いました。」

有能な LLM はこれを解釈し、次のようなものを生成します。

2025-07-10 * "Office Depot" "printer ink"
   Assets:Bank:Checking        -45.00 USD
   Expenses:Office:Supplies     45.00 USD

日付、支払人、ナレーション、金額を識別し、適切な勘定科目を推測しました (銀行資産を貸方計上し、事務用品費を借方計上)。これは基本的に、プレーンな英語の経費報告書を適切にフォーマットされた Beancount 仕訳に変換します。最近の研究では、複式簿記の LLM の理解を評価するために、Beancount がターゲット形式として使用されていますが、結果はまちまちです (LLM が構文を正確に取得するには、注意深いプロンプトが必要な場合が多いです)。ただし、適切に作成されたプロンプトまたは数ショットの例を使用すると、GPT-4 などのモデルは、通常、単純なシナリオに対して正しいエントリを生成できます。

OCR から台帳へ: ビジョンまたは OCR 機能 (画像入力のある GPT-4、または特殊なツールなど) を備えた LLM は、さらに一歩進んで、領収書の画像または銀行の明細書の PDF を取得し、そこからトランザクションを抽出できます。たとえば、ChatGPT に領収書の写真を見せて、Beancount エントリを要求すると、モデルは日付、合計、ベンダー、およびおそらく税金を解析し、それらの詳細を含むエントリを出力します。あるガイドでは、ChatGPT が請求書または領収書からデータを 「会計に適したクリーンでフォーマットされたテーブル」 に変換できると指摘しています。その後、Beancount 勘定にマッピングできます。同様に、CSV または Excel エクスポートを LLM にフィードし、Beancount トランザクションを出力するように指示できます。実際、ユーザーは GPT に 「CSV を解析して Beancount エントリを出力する Python スクリプトを作成する」 ように促し、インポートを自動化する方法としています。

複数トランザクションの処理: LLM はバッチ入力も処理できます。生のトランザクション (日付、説明、金額) のリストを貼り付け、対応する Beancount 台帳明細を生成するようにモデルに要求できます。コミュニティからのプロンプトの例では、GPT-4 が 「CSV コンテンツを Beancount 形式に変換する」 ための詳細な指示を使用し、会計原則に従っています。出力は、すべてのトランザクションを網羅する完全な .beancount ファイルです。このアプローチにより、プログラマーでなくても、カスタムインポートスクリプトが行うことを実現できます。AI に自然言語で指示することで。

LLM はテキストの解析と生成に優れていますが、検証が重要である ことに注意してください。非構造化入力から生成されたエントリは常に確認してください。日付、金額、および借方/貸方の残高を確認します (Beancount のコンパイラーは不均衡エラーを検出します)。ある調査で強調されたように、注意深いガイダンスがなければ、LLM は完全に正しい複式簿記トランザクションをごくわずかな時間しか生成しない可能性があります。プロンプトにテンプレートの例を提供し、Beancount 構文をモデルに明示的にリマインドすると、精度が大幅に向上します。

LLM 支援による明細書の照合

銀行照合 (台帳を外部明細書 (銀行またはクレジットカード) と照合するプロセス) は面倒になる可能性があります。LLM はインテリジェントな比較エンジンとして機能し、Beancount レコードと明細書の違いを特定するのに役立ちます。

不足しているエントリまたは一致しないエントリの識別: 簡単なユースケースは、LLM に 2 つのリストを提供することです。1 つは期間の台帳からのトランザクションのリストで、もう 1 つは銀行の明細書からのリストです。次に、一致しないエントリを見つけるように依頼します。モデルは行ごとに読み取って比較できるため、一方のリストに存在し、もう一方のリストに存在しない項目を強調表示します。たとえば、次のようにプロンプトできます。「3 月の台帳と銀行の 3 月の明細書があります。明細書に記載されているが台帳に記載されていないトランザクション、またはその逆はどれですか?」。簿記で ChatGPT を使用するガイドには次のように記載されています。「トランザクションのリストを貼り付けると、ChatGPT は不足しているエントリまたは一致しないエントリを強調表示します。」。これは、AI が次のようなものを出力する可能性があることを意味します。「03-15 の 120.00 USD の支払いは銀行の明細書に記載されていますが、台帳には記載されていません (不足しているエントリの可能性があります)。」

違いの説明: LLM は、プレーンな言葉で違いを説明することもできます。トランザクションの金額または日付が台帳と明細書の間で異なる場合 (タイプミスまたはタイミングのずれが原因である可能性があります)、LLM は次のようにフラグを立てることができます。「トランザクション X は台帳では 105 ドル、銀行の明細書では 150 ドルです。これらは金額のずれがある同じ項目を指している可能性があります。」。この自然な説明により、手動で数字の行をスキャンする代わりに、修正する問題に直接誘導できます。

照合ワークフローの自動化: 実際には、ChatGPT の高度なデータ分析 (以前のコードインタープリター) 機能を使用する場合があります。明細書の CSV とおそらく台帳のエクスポートをアップロードし、プログラムでそれらを相互チェックさせます。また、照合に焦点を当てた新しいプラグインとツールも出現しています。たとえば、ChatGPT が照合レポートを作成し、帳簿のバランスをとるために仕訳の調整を提案することを示すものもあります。これらは初期段階の実験ですが、照合における多くの手間 (比較、違いの強調表示) が AI にオフロードされ、人間の簿記係が調整を確認して承認するだけの未来を指し示しています。

特に機密性の高い金融データを使用する場合は、LLM を照合に使用する際に制御とセキュリティを維持することが重要です。クラウドベースのモデルを使用する場合は、口座番号や個人識別子が共有されていないことを確認するか、匿名化されたデータを使用してください。別の方法は、ローカル LLM (下記で説明) を実行して、データが環境から離れないようにすることです。

実装方法: API、ワークフロー、ツール

Beancount ベースのワークフローに LLM を実際に統合するにはどうすればよいでしょうか? ChatGPT との簡単なコピーアンドペーストのやり取りから、カスタムの自動化されたパイプラインの構築まで、いくつかのアプローチがあります。

• 手動プロンプト (ChatGPT UI): 最もアクセスしやすい方法は、ChatGPT (または別の LLM インターフェイス) をインタラクティブに使用することです。たとえば、未分類のトランザクションのバッチをコピーし、モデルにカテゴリをプロンプトします。または、銀行の明細書のチャンクを貼り付けて、Beancount への変換を要求します。これはコーディングを必要としません。多くのユーザーが ChatGPT に問題を説明するだけで、使用可能な結果が得られることからもわかります。欠点は、少しアドホックであり、モデルが毎回適切にガイドされていることを確認する必要があることです。

• API とスクリプト: より反復可能なワークフローのために、API (GPT-4 の OpenAI API など) を使用してトランザクションを処理できます。これは、新しいトランザクションを読み取り、API を呼び出してカテゴリの提案または完全なエントリを取得する Python スクリプトで実行できます。これをインポートパイプラインと統合する場合があります。たとえば、Beanborg の構成では、use_llm: true を設定し、API キーを提供することで、ChatGPT の提案を有効にすることができます。次に、インポートされた各トランザクションは、ルールベースまたは ML の予測に加えて、GPT から追加のカテゴリ予測を取得し、確認することができます。

• プラグインと拡張機能: LLM が普及するにつれて、Beancount またはその Web インターフェイスである Fava のプラグインが登場することが予想されます。これらは、トランザクションに「AI に質問」ボタンを追加する可能性があります。この記事の執筆時点では、公式の Beancount AI プラグインはありませんが、コミュニティの関心が高まっています。実際、Beancount の作成者は、Beancount の LLM プロンプトライブラリのアイデアが面白そうだと述べ、コミュニティメンバーは会計タスク用の「LLM 会計ボット」とプロンプトエンジニアリングを試しています。このような統合については、Beancount フォーラムと GitHub の問題を常に監視してください。

• オープンソースライブラリ: Beanborg に加えて、その他の関連ツールには smart_importer があります (Beancount プラグイン。インポート時にトランザクションを分類するために、Python 関数を作成したり、単純な機械学習を使用したりできます)。LLM ではありませんが、LLM の使用法とうまく連携します。LLM を使用してトレーニングデータまたはルールをすばやく生成し、smart_importer にそれらを適用させることができます。また、Llamafile (データタスク用のオープンソースのローカル LLM) のようなツールが金融データの解析と変換に使用されていることや、プレーンテキストの会計分野の Actual や Paisa のようなプロジェクトにも関心が集まっています (ただし、これらは AI ではなくユーザーインターフェイスの提供に重点を置いています)。状況は急速に進化しており、LLM を使用した会計自動化を特にターゲットとする、より多くの 研究プロジェクト とオープンソースコードが出現する可能性があります。たとえば、2024 年の論文では、ドメイン固有の言語プロンプト (Beancount 構文ルール) を使用して、会計の LLM 出力を評価および改善する方法が紹介されました。このような研究により、LLM が会計ルールをより厳密に遵守するのに役立つライブラリにつながる可能性があります。

• ハイブリッド AI ワークフロー: LLM を他の AI/自動化と組み合わせることができます。たとえば、OCR を使用して領収書からテキストを取得し、それを LLM にフィードしてエントリを生成します。または、異常検出 ML モデルを使用して異常値をフラグを立て、LLM にそれらの異常値を説明させます。これらのピースは、スクリプトまたは自動化プラットフォーム (Zapier またはカスタムコードを使用して、新しいトランザクションを AI サービスに送信し、応答を保存するなど) を介して接続できます。

実装する際には、特に大規模な台帳の場合、有料 API を使用する場合はコストとレート制限に注意してください (ただし、1 回のトランザクションの分類には非常に少ないトークンしかかかりません)。また、エラー処理も組み込んでください。たとえば、AI が無効な勘定科目名または誤った形式のエントリを返した場合は、フォールバックまたは手動レビューの手順を用意してください。

既存のツール、ライブラリ、研究

• Beanborg – 前述のように、カテゴリ化のためにルール、ML、ChatGPT を統合する Beancount の自動トランザクションインポータ。オープンソースであり、独自の AI 支援インポートワークフローを構築するためのテンプレートとして機能します。

• smart_importer – Beancount のプラグイン。Python ロジックを記述して、インポート中にトランザクションを自動的に分類したり、修正したりすることができます。一部のユーザーは GPT を使用して、これらのルールを作成したり、smart_importer が使用するデータを事前に分類したりするのを支援しています。

• Beancount プロンプトエンジニアリング (コミュニティ) – フォーラム (Reddit の r/plaintextaccounting、Beancount Google グループ) では、LLM の使用に関するコミュニティの探索が進行中です。たとえば、あるユーザーは、形式を明示的にリマインドし、段階的な推論を使用することで、GPT-4 が Beancount エントリを正しく出力するためのプロンプトテクニックを共有しました。別のオープン GitHub ギストは、キーワードでトランザクションを分類する Python 関数を生成するために GPT-4 または Claude を使用するためのレシピを提供します。これらのコミュニティの実験は、プロンプト戦略を学ぶための貴重なリソースです。

• 金融 LLM 研究 – 実用的なスクリプトに加えて、研究論文 (“プレーンテキスト会計用の DSL を介した LLM の金融リテラシーの評価”、FinNLP 2025) は、複式簿記における LLM の能力を直接調べています。多くの場合、プロンプトまたはデータセットをオープンソース化しており、モデルを微調整したり、より正確にするように指示したりするために再利用できます。また、金融における異常検出のための LLM 埋め込みの使用や、会計クエリをより確実に処理できる特殊な金融に焦点を当てた LLM に関する作業もあります。これらはプラグアンドプレイツールではありませんが、将来の改善の方向性を示しています。

• ChatGPT プラグインおよび関連 SaaS – いくつかのサードパーティサービスとプラグインは、ChatGPT を会計ソフトウェア (QuickBooks、Xero など) と統合することを目指しています。たとえば、一部のプラグインは、ChatGPT 経由で QuickBooks の「不一致を視覚的にフラグを立てる」と主張しています。Beancount (ファイルベースでオープン) の場合、そのようなプラグインはまだ存在しませんが、舞台裏の LLM を備えた Fava のような AI フレンドリーなインターフェイスの組み合わせが登場する可能性があります。オープンソースの愛好家は、LLM にクエリを送信する Fava 拡張機能を作成する可能性があります (たとえば、自然言語で台帳について質問できる Fava タブ)。

要約すると、コミュニティスクリプト、Beanborg のような専用ツール、および最先端の研究の組み合わせが、LLM がプレーンテキスト会計でどのように支援できるかの限界を押し広げています。すべてのタスクに対して完璧な既製のソリューションが利用できない場合でも、技術的なユーザーが独自の AI 拡張簿記システムを組み立てるためのビルディングブロックと例があります。

Beancount ワークフローにおける LLM の機会と制限事項

LLM は Beancount ユーザーにエキサイティングな機会を提供します。

• 劇的な効率の向上: トランザクションの分類と入力の手作業を削減できます。カスタムコードやルールを記述する必要があったタスクは、AI に 依頼する だけで達成できることがよくあります。これにより、プログラマー以外の人が簿記を自動化するための障壁が低くなります (ChatGPT を使用して「誰もが開発者になれる」)。経営者は、データ入力ではなく、財務インサイトのレビューに集中できます。

• 適応学習: 硬直したルールとは異なり、LLM は一般化してエッジケースを処理できます。新しいカテゴリで支出を開始すると、AI は既知のカテゴリとの類似性によって、それを適切に処理する可能性があります。さらに、適切に統合されている場合は、修正から学習する 可能性があります。たとえば、提案をオーバーライドした場合、その情報を使用して、将来の出力を微調整できます (手動で、または Beanborg のようなツールでのフィードバックループを介して)。これは、アシスタントを時間をかけてトレーニングする方法に似ています。

• 自然なインタラクション: LLM は日常言語を理解するため、会計の会話型インターフェイスが可能になります。「今月のコーヒーの総支出額はいくらでしたか?」と尋ねると、回答が得られたり、Beancount クエリが作成されたりすることを想像してみてください。私たちの焦点は自動化に当てられていますが、クエリ機能はもう 1 つの利点です。ChatGPT は質問を解析し、台帳データへのアクセス権が与えられた場合は、結果を定式化できます。これにより、プレーンな英語でのアドホックな Q&A を可能にすることで、Beancount レポートを拡張できます。

ただし、考慮すべき重要な制限事項と懸念事項があります。

• 正確性と信頼性: LLM は自信があるように 聞こえます が、タスクを誤解したり、適切な制約がない場合は、間違った出力を生成する可能性があります。会計では、1 回の誤った分類または不均衡がレポートを狂わせる可能性があります。前述の研究では、注意深いプロンプトなしでは、LLM によって生成されたトランザクションで完全に正しいものはごくわずかであることがわかりました。構文が正しい場合でも、選択されたカテゴリは議論の余地がある場合があります。したがって、AI の提案は、特に重要な帳簿では、人間の会計士によって確認される必要があります。モットーは「信頼するが、確認する」であるべきです。AI によって生成されたエントリに対しては、常に Beancount の検証 (残高/構文エラーの場合は bean-check など) を使用してください。

• プライバシーとセキュリティ: 金融データは機密性が高いです。多くの LLM ソリューションでは、データを外部サーバー (OpenAI など) に送信する必要があります。あるユーザーが指摘したように、「ChatGPT は優れた勘定科目分類器になる可能性があります... 唯一の問題はプライバシーです。」銀行取引をサードパーティの AI サービスと共有すると、プライバシーポリシーまたは規制に違反する可能性があり、データ漏洩のリスクがあります。実際、クラウド AI を介した偶発的なデータ漏洩の事例が報告されています。これを軽減するために、次のオプションがあります。匿名化されたデータを使用する (たとえば、AI に質問するときに、実名をプレースホルダーに置き換える)、LLM をローカルで実行する (ホストできるオープンソースモデルがありますが、GPT-4 ほど強力ではありませんが、より単純なタスクを処理できます)、またはハイブリッドアプローチを使用する (最初の処理をローカルで行い、おそらく高レベルの概要のみを API に送信する)。常にビジネスに関連するデータ保護要件を遵守していることを確認してください。

• コストとパフォーマンス: API 経由で GPT-4 のような最先端のモデルを使用すると、トークンごとに料金がかかります。たまにプロンプトを実行する程度であればごくわずかですが、何千ものトランザクションを分類したい場合は、コストが加算されます。また、遅延もあります。多くのトランザクションを含む大規模なプロンプトは、処理に時間がかかる場合があります。微調整されたより小さなモデルまたはオープンソース LLM は安価/高速である可能性がありますが、より多くの設定が必要であり、データで微調整しないと、同じ精度に到達できない可能性があります。利便性 (「すぐに使える」クラウド AI) と制御 (管理するローカル AI) との間にはトレードオフがあります。

• 過学習または矛盾: LLM は、プロンプトにその情報を埋め込まない限り、特定の勘定科目表の本質的な概念を持っていません。台帳に存在しない勘定科目名を発明する可能性があります (前の例のように、一般的な事務用品勘定で十分な場合に、「Laptop-Stand」の新しい補助勘定を提案するなど)。AI の提案を確立された勘定科目と一致させるには、有効な勘定科目リストをコンテキストとして提供するか、その提案を最も近い既存の勘定科目にマッピングするために後処理を行う必要がある場合があります。同様に、2 つの異なる言い回しが使用されている場合、LLM は矛盾した出力を出す可能性があります。標準化されたプロンプト方法と、アカウントの「AI スタイルガイド」を作成することで、一貫性を維持できます。

• 理解の範囲: LLM はテキストに優れていますが、絶対的な精度で計算を行うことはできません。たとえば、LLM に財務比率の計算や合計の実行を依頼すると、数字の処理方法が原因で間違いが発生する可能性があります (本質的に電卓ではありません)。Beancount のコンテキストでは、これは、複雑な複数仕訳トランザクションのすべての金額が正しく合計されることを保証するようなタスクには最適ではない可能性があることを意味します (ただし、通常は可能です。単純な算術は手の届く範囲内ですが、エラーが発生する可能性があります)。AI の算術に依存するのではなく、Beancount 自体に数学的な作業 (または合計の検証) を行わせるのが賢明です。

これらの制限事項にもかかわらず、会計におけるより洗練された信頼性の高い AI ヘルパーへの軌跡は明らかです。重要なのは、LLM を自律的な会計士ではなく、アシスタントとして使用することです。LLM は、可能性の高い分類を提案する (認知エネルギーを節約する)、エントリや説明を作成するなど、退屈な作業を軽減することに優れています。あなたは、帳簿に何が入るかをレビューして最終決定する意思決定者であり続けます。ある会計士が述べたように、「ChatGPT は完璧には程遠い... しかし、プログラミングを学ぶ必要なくスクリプトを作成することがこれほど簡単になったことはありません」– 同じ感情が簿記タスクにも当てはまります。

結論

大規模言語モデルは、Beancount を使用してプレーンテキスト会計を実践している人にとって貴重な味方であることが証明されています。カテゴリ化の自動化、異常の検出、スマートな補完の提供、自然言語からエントリへの翻訳、および照合の容易化により、生の金融データときちんと管理された台帳の間のギャップを埋めます。Beancount ワークフローに LLM を実装すると、効率が大幅に向上し、AI が舞台裏でスクリプトとフォーマットの複雑さの一部を処理することで、Beancount を技術に詳しくないユーザーにも公開できます。

Beancount ユーザーの技術的なオーディエンスにとって、これらの AI ツールを試してみるのに最適な時期です。ChatGPT またはローカルモデルを使用して、1 週間分の未分類トランザクションを分類したり、インポータをまだ記述していない新しい種類の明細書を解析したりしてみてください。Beanborg のようなオープンソースプロジェクトをインスピレーションとして活用し、コミュニティと調査結果を共有してください。Beancount の堅牢性 (帳簿を正確かつ監査可能に保つ) と LLM の力 (手作業を大幅に削減できる) を組み合わせることで、効率的で柔軟な簿記ワークフローを実現できます。

最終的に、LLM は会計士の監督や経営者の判断の必要性に取って代わることはありませんが、これらの役割を_強化_ できます。LLM は、数秒で退屈な作業を処理し、各インタラクションから学習できる、疲れを知らないアシスタントとして機能します。テクノロジーが成熟するにつれて (現在の精度とプライバシーの制限に対処する)、AI は会計士のツールキットの標準的な一部になると予想できます。今のところ、慎重に使用すれば、Beancount ユーザーは LLM を活用して、より少ない労力とより多くの洞察で帳簿を最新の状態に保つことができます。つまり、反復的な簿記はロボットに任せ、人間は理解と意思決定に集中できるようにしましょう。

ソース:

• Franz A. (2023). 忙しい人のための会計 (AI を使用) – ChatGPT がインポートスクリプトを作成して Beancount を支援する方法を示すブログ投稿。
• Beancount Google グループ (2023). 「ChatGPT & Beancount」ディスカッション – GPT-3 が費用勘定で Amazon トランザクションを分類するユーザーの実験。
• Fiandesio, L. (2025). Beanborg – Beancount 用の自動 AI 搭載トランザクションカテゴリライザー – GitHub README (トランザクションインポート用のルール、ML、ChatGPT を組み合わせたオープンソースツール)。
• Wafeq ブログ (2023). _