Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

本研究の目的は，企業の日々の取引記録である仕訳データを体系的に分析する方法を構築することである。これまでバランスシートや損益計算書などの財務諸表を用いた企業活動の分析（財務諸表分析）は行なわれてきたが，近年はクラウド会計の進展もあり，日々の取引データを用いた分析（取引記録分析）が注目されつつある。企業の会計データは複式簿記と呼ばれる数学（行列・グラフ理論）と親和性の高い形式で記録されている。したがって，行列を用いて会計データを表したうえで，その特徴を明らかにすることができれば，企業活動の新しい分析方法を提示することができる可能性がある。
(1)2021年度は2020年度に引続き，まず大阪府茨木市にある製造会社の協力を得て入手した，2年分の仕訳データの整理を行なった。実際の企業の仕訳データはそのままでは分析することができないため，当該企業の社長と経理部長に話を聞きながら，仕訳を一通り理解するとともに統計分析をするためのデータの整理を行なった。さらに，東京に本社のあるサービス業の企業からも仕訳データ2年分と財務諸表3年分を提供してもらうことができた。こちらの会社の仕訳データは現在，データの整理の途中である。
(2)財務諸表情報から仕訳金額を推定する方法についても検討した。仮想の仕訳データに基づく分析を行うとともに，実際の企業の財務諸表データから仕訳金額を推定した。この内容は，日本会計研究学会2021年度の統一論題で報告するとともに，雑誌『会計』に論文を掲載した。さらにケース教材を作成予定であったが，これは現在作成途中である。なお，密接に関連するケースとして，共同研究者が「freeeとマネーフォワード―クラウド会計ソフト会社比較―」を2021年6月に公表している。
(3)仕訳データの可視化と，時間軸に沿って分析する動的ネットワークに関する最近の研究については，先行研究のサーベイを行なった。

【研究分担者】
村上裕太郎	慶應義塾大学	経営管理研究科(日吉)	准教授	(Kakenデータベース)