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どんな会計ソフトでもOK(汎用データコンバータ)

1.財務会計データの非互換性
会計ソフトに代表される財務会計用ソフトウェアは、それぞれの開発会社が独自に定めた方法でデータを保存しており、当然ながらそれぞれの間に互換性(相互に利用できること)がありません。
このため、例えばある会計ソフトを長年利用してきた会社が、別のより使いやすい、廉価な会計ソフトに移行したいと考えたとしても、旧ソフトから新ソフトへのデータ移行は容易ではありませんでした。
また、同じ開発会社の会計ソフトと販売管理ソフトは連携の取れる場合が多いのですが、違う開発会社間の連携はごく稀なケースを除いては不可能でした。
そんな訳で、これまで財務会計用ソフトの世界は、データの非互換性が一種の「移動障壁」であったと言えます。

2.汎用データコンバータ
このような状況に対応するため、税理士法人耕夢は「汎用データコンバータ」を開発しました。

汎用データコンバータを利用した業務の例

このコンバータは、①ある会計ソフトウェアや販売管理ソフトウェアなど、決まった様式で多数の取引などの情報を持つデータ(ソースデータ)から、別のソフトウェアにおいて取扱が可能な様式へ、一度の簡単な設定後は自動的に変換を行うことができる、一種の「フィルタ」と呼ばれるアプリケーションです。

このコンバータを利用することで、お客様がどの会計ソフト(仕訳をCSVなどテキストデータの形で出力が出来るものに限ります)をご利用の場合でも、簡単な基礎データ収集と初期設定によって私どもの事務所で使用する会計ソフトの形式へのデータ変換が可能です。

3.汎用データコンバータでできること
では、この汎用データコンバータでどのような作業ができるでしょうか。 現在実際に行われている作業の一部をご紹介します。

1)会計ソフト移行
このコンバータが最も力を発揮するのがこの作業です。
新しく顧問先になって頂いた会社が現在会計事務所で使用しているものと異なる会計ソフトを使用して経理業務を行っておられる場合、いわゆる「自計化(顧問先にて基本的な記帳を行い、会計事務所が内容の確認を行う方式)」状態を続けるためには、従来は

  1. 顧問先においてBをAに変更してもらう
  2. 会計事務所でBを新たに購入し、受け入れをする

など、共通の会計ソフトをどちらかで購入する必要がありました。
しかし、汎用データコンバータを用いることで、顧問先は従来通りの会計ソフトで記帳し、そのデータを会計事務所の会計ソフトに変換して受入れ、チェックや決算、申告書作成を行うという業務の流れが可能になります。

2)販売管理などサブシステムとの連携
同じメーカーのソフトを使っている場合、販売管理ソフトなどサブシステムと会計ソフトは通常連携が取れるようになっています。
しかし、会計ソフトとサブシステムのメーカーが違うというケースは以外と多くあります。その理由はいくつかありますが、例えば次のようなものです。

  1. 会計ソフトと同メーカーの販売管理ソフトが営業形態に合わない
  2. 会計ソフトは経理部、販売管理ソフトは営業部と別々に導入が行われた

このような場合も、汎用データコンバータは違うメーカー製ソフトウェア間の連携を取ることができます。例えば販売管理ソフトから販売データ、入金データなどをデータ出力し、これを会計ソフトの仕訳データに変換後会計ソフトで取り込むといった処理が可能となります。

3)財務会計データの総合チェック
汎用データコンバータの機能を用いて会計データをチェック用に加工し、勘定科目や摘要記載、消費税処理、仕訳検索、ベンフォード法(※)判定データなどの機能を付加することで、会計データの適正性や税務調査対策、ひいては不正調査に至るまでの業務を行うツールが作成できます。
弊所はこのツールを用いて不正調査や新規顧問先の予備調査などを行っています。

※自然に発生する数字の集合においては、その最初のn桁の発生度合いは一定の対数関数カーブに従うという法則。このカーブから外れるものは何らかの人為的な行為が含まれている可能性が高い。

4.汎用データコンバータの今後
今後会計はPCソフトウェアからクラウド環境へ急速に移行するものと予想されます。
また、資料をAIなどで画像処理することで自動会計仕訳が作成されたり、電子商取引の情報がそのまま財務会計データとなるなど大きく変革していきます。
しかし、会計という考え方が完全に変わってしまわない限り、「日付、摘要、勘定科目、金額」という基本的なデータ構造は不動となります。
恐らく将来的にはブロックチェーン技術(参考記事はこちら→仮想通貨技術を支える「ブロックチェーン」について)を活用し、プラットフォームを横断した財務会計情報がクラウド上で取り扱われるような形になっていくと思いますが、それまでは様々な形で偏在するデータを使わざるを得ません。その間の「つなぎ」として、しばらくは活用することになるのではないかと思います。

以上

量子コンピュータは交響曲を作れるか

昨今AIやビッグデータなど、コンピュータを活用した新たなテクノロジーが花盛りです。
その中でも、大量の計算を必要とする分野については、コンピュータ技術の発展により急激な進歩が見られています。
スーパーコンピュータ解析を用いた地域限定の天気予報や、ビッグデータ解析による市場動向の調査といった分野はまさに良い例です。
しかし、このところさらに不連続な進化を可能にする技術開発が進んでいます。
その一つが「量子コンピューティング」です。
特に最近、Googleが研究の結果、「量子超越性」というブレークスルーを実現したかもしれない、という大きなニュースが話題となりました。
今回はこの「量子コンピューティング」について、技術や利用分野まで簡単にご説明します。

1.古典コンピュータ
現在「コンピュータ」と呼ばれる機械の原型ともいえる「ENIAC(エニアック)」は、アメリカで1946年に開発されました。
このコンピュータは、現代と違い真空管を使ったもので、大量の電気を使い、今とは比べ物にならない程低い計算能力ではありましたが、当時としては画期的なものでした。


プログラミングされるENIAC(WikiPedia)

ただこのENIAC、実は現在のコンピュータと違って内部計算には「10進法」つまり私たちが通常取り扱っている数字と同じ考え方が採用されていました。
これに対し、現在のコンピュータは、あとで説明する量子コンピュータなど特殊なものを除いて全て「2進数」で全ての数字を扱っています。

二進法とは、「0」か「1」だけを扱い2ごとに桁上がりをしていく方式で、たとえば
5=4+1→「101」
15=8+4+2+1→「1111」
といった形で数字を0か1かだけで表していきます。
なお2進法で数字を示した際の桁数を「ビット数」と言います。

この2進法、半導体を使った現在のコンピュータを作動させるには非常に良い方式だったのですが、計算が複雑になるにつれ、ビット数が急激に増えて計算能力をどんどん強化する必要がある、というデメリットが出てきました。
例えば、計算には電子の動き(すなわち電流)を利用しますので、一つ一つはわずかでも大量になればそれだけ電気が流れます。その結果熱が発生するのですが、最近のパソコンの心臓部(CPU)は高性能化のため回路が極めて微細化されているので、その小さな中に大量の電流が流れるとなると、大きな発熱量となります。この発熱量、面積当たりでみると「金属も溶けるほど」といわれており、冷却が大きな課題となっています。

このような現在のコンピュータは、量子コンピュータなど新世代の概念に対比して「古典コンピュータ」と呼ばれています。

2.スーパーコンピュータ
スーパーコンピュータも、本質的には「古典コンピュータ」と同じ「2進法」を基礎に持つコンピュータであるといえます。
このスーパーコンピュータは、その名の通り「スーパー」な計算能力を持ち、構造解析、有機化合物や高分子などの特性シミュレーション、天気予報や流体力学、ビッグデータ解析など大量の計算に特化した能力を持っています。

これらの計算方法には「スカラー型(計算を順次処理していくもの)」と「ベクトル型(一度に大量の数字=数列を扱い計算するもの)」がありますが、いずれも大量の計算処理をするために、前述の0と1でできた巨大なデータを高速に扱い続ける必要があります。

このため、スーパーコンピュータには一般的に大規模で安全な場所、大量の電力、そして十分な冷却施設(上で説明した発熱がさらに大きいため)が必要となり、結果として機材も運用コストも大変高額となります。私が大学で材料力学の研究をしていた30年前は、「〇秒〇円」といった料金や予算が厳格に定められており、誰もが使えるものではありませんでした。

これに対し最近は「並列コンピューティング」技術の進歩で安価なパソコンを連結することでスーパーコンピュータに近い性能を発揮できたり、クラウドを利用して誰でも安価かつ手軽にスーパーコンピュータを利用できたり(例えばエクストリームーD社)、といった環境の変化が見られます。
とはいえ、その背景にあるのは依然として「古典コンピュータ」の世界であり、複雑さが増すと計算量が飛躍的に増大してしまう、といった問題は解決されていません。

3.量子コンピュータ
そこで昨今脚光を浴びているのが「量子コンピュータ」です。
量子とは、元々物理学の世界で取り扱われていた概念で、「一つの物体」と「それに付随するエネルギー」別々ではなく、「粒子と波やエネルギーの性質を一緒くたにした超微小な単位」のことを言います。
私たちの目に見える物質は「そこにある」ことや「どれくらいの速度で移動している」といった状態が測定できるのですが、その物質が測定するための光の波長より小さくなると「だいたいどれくらいの場所」で「だいたいどれくらいの速度」くらいしかわからなくなり、何よりそれが測定ごとに異なってくる、といった不思議な現象を見せるようになります。

量子コンピュータは、こういった量子の特性を利用してしまう機械なのです。
コンピュータにおける一個の計算単位は、古典的コンピュータの場合「0か1」という2種の状態しかとり得ないのですが、量子コンピュータの場合、前述の通り測定ごとに様々な値を取ることになります。量子コンピュータにおけるこの計算単位を、量子ビット(quantum bitやQbit)と呼びます。

この量子ビットを組み合わせ、様々な計算結果を一気に計算してしまうことを可能にすることがポイントです。
量子力学においては、測定ごとに異なる結果が表れるため「パラレルワールドが無数に発生している」と論じる人もいますが、まさに量子コンピュータはその「パラレルワールド」を全て観察するための機械であるともいえます。

しかし、そんな多数の結果を一気に計算されても、どれが求めるべき結果であるか取り出すことが出来なければ単なるカオスとなってしまいます。

この点について、現在大きく分けて「量子回路(ゲート)方式」と「量子焼きなまし(アニーリング)方式」という2つの方式が採用されています。前者はどちらかといえば古典コンピュータに近いもの、後者は多数の組み合わせを一気に解くのに適した方式といわれています。
この量子コンピュータによる計算結果が、従来型のコンピューター(スーパーコンピュータなど)による「力技の多量計算」によって実現不可能な計算能力にまで達した状態を「量子超越性(りょうしちょうえつせい)」と呼びます。

4.量子コンピュータが活用される分野
量子コンピュータは、古典的コンピュータが不得手としてきた「多数の組み合わせ」を取り扱う分野において特に威力を発揮します。特に非線形問題と呼ばれる分野(1対1で結果が得られる線形問題と違い、ストレートに解が求められない複雑な問題)においては、古典的コンピュータが「モンテカルロ法」など一定の範囲制限を置いて計算回数を減じる妥協策を採らざるを得ないのに対し、量子コンピュータの場合、一度にいくつもの組み合わせを本当に解くことができ、このような問題の最適解へ早くたどり着くことができます。

たとえば、自動車のように多数の部品をいくつもの工程で組み立てるような製造の場合で、しかも複数の製品を同時並行で製造する最適な(物や人の移動を最小限にする)工場レイアウトを検討する場合、人間の能力や古典的コンピュータの場合は、一定の前提条件を置かなければいくつもの組み合わせを無限に計算する必要があり、非常に長い時間(数年~数百年)がかかって計算が難しくなってしまいますが、量子コンピュータの場合はこのような計算において数秒で最適解を計算してしまう場合があります。

また、量子コンピュータは自然科学(天気予報など)、AI・機械学習、ビッグデータ解析、金融、社会科学の分野においても最適解を探るのに適しています。
意外なところでは、量子コンピュータが普及すると「暗号が意味をなさなくなる」とも言われています。
暗号解読はまさに「多数の組み合わせ」計算の集合体ですので、量子コンピュータにとっては最も得意な分野なのです。

これをもっと拡大して考えると、ひょっとしたらいまだ世界に知られていない名曲や名作文学も、量子コンピュータで作成できる可能性もあるのです。
音楽や文学は、音符や文字を組み合わせた、言ってみれば巨大な暗号です。
聴いたもの、読んだものに感動を与える素晴らしい交響曲や小説を量子コンピュータがあっという間に創り上げてしまう、そんな時代が割と早くやってくるかもしれません。


ワーグナー「トリスタンとイゾルデ」

ランサムウェアなど迷惑メール、どう防ぐ?

メールを使うと必ず問題になるのが、望まない広告やいかがわしい内容が書かれた迷惑メールや、コンピュータウイルスが添付された危険メールです。
特に最近、「ランサム(身代金)ウェア」と呼ばれる手法が話題になっています。
本物と紛らわしいアドレスなどをクリックすると、使用しているファイルなどが全て暗号化されてしまい、身代金を払うまで解除されない、という犯罪行為です。
この手法で、アメリカにでインフラの天然ガス施設がストップしてしまう、といった大きな被害も出ています。

電子メールは現代のビジネスに無くてはならないものですが、他方このような迷惑な代物も呼び込んでしまいます。

この記事は、私の事務所を例に、どのような方法で防ぐことが出来るかをご紹介します。

1.電子メールのリスク
アメリカ民主党の大統領候補だったヒラリー・クリントン氏は、国務長官時代に、機密情報を含む可能性のある電子メールの送受信に私用電子メールアドレスを使用していた事実で批判の的になっています。この問題は、2016年米大統領選でドナルド・トランプ氏に敗れた原因の一つともいわれています。
​​​​​​​こういう概念自体が、いわゆる冷戦時代には考えられなかったことですね。

一般ビジネスの世界においても同じです。現在「会社の業務に電子メールを使用していない」という会社は、余程の理由がない限りもうほとんどないと思います。

ただこの電子メール、実はその成り立ちを原因として、元々あまり機密性が高くない仕組みを持っています。

例えば、特にセキュリティ上の配慮をしない場合、一定の知識を持った者が途中で傍受することが可能です。また、他人に成りすましてメールを送受信することもさほど難しい技術を要しません。

このような問題は非常に大きいものの、技術的専門性が高く「添付ファイルへのパスワード付加」などで対処も可能ですから今回は触れません。

普通のユーザーには、「迷惑メール」や「ウイルスメール」、「ランサムウェア」といった被害がもっと実務的に問題となるのではないかと思いますので、以下ご説明したいと思います。

 

2.迷惑メール
迷惑メールは、古いコメディ「モンティ・パイソン」の一コントから転じて俗に「スパム」と呼ばれています。

その概念は広く、単なる広告メールから、詐欺やアダルト目的などいかがわしい情報を送信するもの、またデマを次々に転送してばらまかせるものまで、多岐にわたります。

仮にメールアドレスを変更しても、どこからか不正に収集した個人情報を使って次々送信してくる、文字通り迷惑なメールです。

3.危険メール
危険メールは迷惑メールに含まれる概念です。
ただ、迷惑メールが単に不必要な情報を送りつけてくるのに対し、危険メールは受信した者やその周囲に明確な悪影響を与えます。以下のようなものがあります。

  • ウイルス添付メール…メールにコンピュータウイルス(悪意をもって動作するプログラム)が添付されており、添付ファイルを閲覧などするとコンピュータが感染してしまいます。
  • フィッシングメール…綴りは「Phishing」です。電子メールを介して偽のページなどに相手を誘導し、クレジットカード番号等の個人情報を聞き出す詐欺です。
  • ランサムウェア…パソコンのデータファイルを勝手に暗号化し、「解除して欲しくば金を払え」と脅迫する、一種のウイルスです。ランサム(身代金)の意味通りの目的で送られます。

大阪府警WEBより ランサムウェア「Wannacry」
大阪府警ページより ランサムウェア「ワナクライ」画面

4.日本の法律における規制
迷惑メールの規制に関する日本の法律としては「特定電子メールの送信の適正化等に関する法律」と「特定商取引に関する法律」がありますが、正直大きな効果を上げているとは言い難い状況です。

5.迷惑メール、危険メールへの対処
何もしない?
対処方法として「何もしない」方法もあり得ますが、ウイルス等のターゲットとなるパソコンで受信し、感染した場合には顧客企業へのウイルス送信元になったり、社内の機密文書が流出したりといった大きな被害が出かねません。
また、ランサムウェアにより重要なファイルが暗号化されると、全ての業務が止まってしまう可能性もあります。解除しようと身代金を支払うことは、犯罪者集団を助ける(金銭だけではなく、「どこどこも支払ったよ」という実績となる)ことにもなり大きな問題があります。

何らかの被害が出た場合には、対策を取っていなかった企業はその賠償などの責任を免れない可能性が高くなります。

ウイルス対策ソフトをパソコンにインストールして頻繁に更新している場合にはこのようなリスクは大きく減りますが、それでもランサムウェアや不要な広告などの「迷惑メール」は完全に防げません。

メールソフトで対策
この方法は、メールソフトにウイルス対策ソフトの機能を追加して、受信時に対策を取るものです。

メールソフトがメールサーバーに接続した際、受信するメール一つ一つを検査し、危険メールや迷惑メールと判断されたものは受信フォルダとは違う場所に「隔離」するか削除し、受信してしまうのを防ぐものです。

また、危険メールや迷惑メールと判断されたメール送信元を登録し、次回からはその相手からの受信自体を拒否するという方法も採ります。

ただ、この方法はそれぞれのパソコンに適切な設定を行っておく必要がありますし、ユーザーが別のメールソフトを使っていたり、機能を無効にしていた場合には動作しません。また、誤って拒否すべきメールを受信してしまう場合も多くあります。

メールサーバーで対策
この方法は、メールサーバーそれ自体が危険メールや、迷惑メール隔離機能を持っているものです。

メールサーバーが危険メールや迷惑メールの特徴を記録した膨大なデータベースを持っており、人工知能等も利用して、サーバー側で迷惑・危険メールをブロックします。

現在、大手インターネットプロバイダはおおよそこの機能を備えたメールサーバーを提供しています(OCNの例 https://support.ntt.com/ocn/support/pid2900000s5y)。

OCNの場合、危険メールや迷惑メールのブロック率はほぼ100%で、また誤ってブロックしたケースもほとんどありません。加えて、1週間に1回、どのようなメールがブロックされたかのリストを送ってきますので、誤って重要な連絡をブロックされてしまうことはほとんどありません。

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「迷惑メール自動判定(無料)」と「迷惑メールブロックサービス」(OCN)

コストや使い勝手を考えると、③に②を組み合わせる方法が最も効果的なのではないかと考えます。

④メールを使わない(ビジネスチャットツールの利用)
前述の通り、メールはそもそもインターネットの黎明期に学術的な発想で生まれた手法です。
メールはインターネットを構成する回線やサーバ中を転送され、多くが暗号化されずにのぞき見が可能な状態となっています。
また、メールを多く使われる方はお分かりと思いますが、多数の同報送信、「cc:」や「Bcc:」といった補助送信先が含まれたメールのやり取りが多く繰り返されると、議論がどうなっているかわからないことも多くあります。そのようなメールに、共同作業のファイルが添付されていたらどのファイルが正しいバージョンかもわからなくなります。

このような状況を解決するため、多くの企業でメールの使用をやめる意思決定がなされ、その代わりに「チャットツール」と呼ばれるコミュニケーションツールが台頭しています。

現在多く使われているチャットツールは、下記のようなものです。

  • Slack(スラック)
  • Chatwork(チャットワーク)
  • Microsoft Teams(マイクロソフトチームス)
  • LINE Works(ラインワークス)

これら以外にもチャットツールがありますが、ビジネスに利用する場合にはできるだけ利用者の多いものにすることや、無料であるからといってセキュリティレベルの不明なものなどを使わない、といった一定の配慮は必要です。

弊所は、耕夢システムの一部である「Chatter(チャター)」を利用しています。
このChatter、セールスフォース社が提供しているのですが最近上記のSlackを買収したとのニュースが流れ、これらの勢力図がどうなるのか興味ぶかい所です。