試算表CSVをAIで分析する前の整え方｜列・期間・残高を照合する手順
試算表や仕訳データをAIへ渡しても、期間や列の意味がそろっていなければ、正しい集計にはつながりません。分析の前に、元データを人が読み取れる形へ整え、合計と残高を元帳・試算表へ照合する必要があります。
Will Forward Consulting株式会社では、AIに表の整理や分析候補を任せる前に、対象期間、科目、借方・貸方、補助科目、期首・期末残高を確認します。
AIへ渡す前に整える理由
ChatGPTのデータ分析機能はCSVや表計算ファイルを扱えます。OpenAIは、1行目に分かりやすい列名を置き、1行を1レコードとし、複数の無関係な表や途中の空行・空列を避けることを推奨しています。
AIがファイルを読み込めたことと、会計上正しいことは別です。出力は元資料へ戻って検算します。
最低限そろえたい列
| 列 | 確認内容 | 注意点 |
|---|---|---|
| 日付・期間 | 計上日、対象月、期首・期末 | 年度と月次の混在を避ける |
| 勘定科目・補助科目 | 表記と集計単位 | 同義語・略称を統一する |
| 借方・貸方 | 金額列と符号 | マイナス表記の意味を決める |
| 部門・取引先 | 分析に必要な区分 | 個人名等は必要に応じ匿名化 |
| 摘要 | 取引内容 | 機密情報をそのまま入れない |
| 期首・期末残高 | 繰越と当期増減 | 試算表・元帳と一致させる |
整形と照合の7段階
- 分析目的と対象期間を決める。
- 元データを保存し、作業用コピーを作る。
- 列名、日付形式、科目名、数値形式を統一する。
- 空行、結合セル、小計行、重複行を確認する。
- 借方合計と貸方合計、期首・増減・期末のつながりを検算する。
- 顧客名、口座情報、個人情報など不要な識別子を除く。
- AI分析後、集計結果を元帳・試算表へ戻して照合する。
実務から分かる「見るための会計」
Will Forward Consulting株式会社の実務では
ある企業では試算表を経営判断に十分活用していませんでした。資金繰りを整理した結果、約3か月先に資金不足の可能性が見え、支払時期、大口受注の前受金、金融機関への相談を検討した事例があります。勘定科目の分類も経営者とそろえました。
これはAIによる予測事例でも、資金不足を回避できたという結果報告でもありません。会計データを判断に使える形へ整え、追加のヒアリングにつなげた過去事例です。前受金は取引条件に基づく入金の検討であり、売上の不適切な前倒し計上を勧めるものではありません。
AIに依頼しやすい分析
- 月次推移、前年差、構成比の集計
- 科目別の大きな変動や外れ値候補
- 部門・商品・取引先別の比較表
- 確認すべき行や欠損値の一覧
- グラフ化と経営者向け説明案
原因や対応を確定するのは人です。科目の意味、特殊取引、計上時期、現場事情は元資料とヒアリングで確認します。
まとめ
試算表CSVのAI分析は、列・期間・残高をそろえるところから始まります。整形、匿名化、元帳との照合、分析後の再検算までを一つの手順にすると、数字を経営判断へ使いやすくなります。
AIで財務分析する方法、中小企業の財務DXもご覧ください。
会計データの整理を相談したい方へ
Will Forward Consulting株式会社へお問い合わせください。
参考資料
執筆者：三輪 宜伯
Will Forward Consulting株式会社 コンサルタント／中小企業診断士