REA会計モデルとはなにか

この記事では会計データの概念モデルであるREA会計モデルについて説明します。

REA会計モデルは複雑な会計事象をシンプルに表現するための基本的な視点を提供してくれます。

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『AI時代に複式簿記は終焉するか』を読む

『AI時代に複式簿記は終焉するか』という研究書を見つけました。

この記事ではそのテキストの内容を,目次を眺めながら整理します。

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スキマ時間にできるインプット

現代はスマホひとつでさまざまなことができるようになりました。本を読むことも,文献を探すことも,情報を見つけることもできます。

この記事ではそんな情報化社会の中で,スキマ時間にできるインプットの方法として,私が実践していることを紹介します。

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ヒューマン・マシン・ミックス:経営資源として人間を使うか機械を使うか

AIなどの新しいテクノロジーが,人間の仕事を奪うという主張をよく聞きます。

特に,経理や監査の事務員は,機械に代替される確率が高いという研究もあります。

【参考】経理職員はAIに仕事を奪われるのか?

本記事では,人間の仕事が機械に代替されるか否かという「ゼロイチ」の議論ではなく,人間と機械が互いの良さを発揮できるような協働のしかた,ヒューマン・マシン・ミックスについて考えます。

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研究の進め方について〜論文は,まず書く〜

ひらめいたアイデアや仮説を検証し考察してから論文を書こうと思っても,書けません。なぜなら,検証や考察に終わりはなく,自分が納得の行く結論にはいつまで経ってもたどり着けないからです。研究者としての探究心があればあるほど,分析の「終わり」は遠いと感じるでしょう。

論文を書き進めるために大切なことは,考えたことを論文にまとめるのではなく,論文を書きながら考えをまとめるのだという意識を持つことです。論文を研究の最終工程と捉えるのではなく,研究を効果的に進めるためのプロセスと考えるのです。

研究しながら論文を書き進めることで,得られるメリットがあります。

第一に,自分のアイデアをすぐに誰かに見せられるようになります。これによってアドバイスや意見をもらいやすくなります。予め自分以外の研究者から論文に対する意見をもらい,それをもとに改善を行うことで,研究をよりよいものにできます。

第二に,論文を書く過程で考えが整理され,新たな研究アイデアが湧きます。ゼロから考察を行うのは難しいものですが,自分の考えを都度文書化することで,自分の理解を客観視できます。自分の考えをアウトプットしながら思案を巡らせることで,足場を固めながら前に進むことができ,そこから別の研究アイデアを得ることも可能になります。

このように,論文は研究のまとめとして執筆するのではなく,研究の進捗に合わせ書き続けていくと効果的です。

このアプローチは社会人博士として数多くの研究業績を挙げた中川さんにご教示いただきました,どうもありがとうございます。


家計簿を複式簿記で行うメリットはあるのか

家計簿を複式簿記で行うメリットがSNSで話題になりました。

この記事では複式簿記の検証可能性という観点から,家計簿を複式簿記で行うメリットについて述べたいと思います。

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日本簿記学会第37回関東部会の参加報告

2021/06/26に開催された日本簿記学会第37回関東部会に参加しましたので,その内容を簡単にまとめます。

準備委員長の戸田先生はじめ,委員会の大田先生,小川先生,平井先生,真鍋先生に厚く御礼申し上げます。

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簿記・会計の数学研究における歴史的背景と問題意識

1960年代の会計の数理研究

1960年代に会計や複式簿記に対する数学的な研究が進みました。当時はコンピュータの黎明期であり,会計をIT環境に載せるという社会的な課題感がありました。その期待に応えるべく,会計学者は簿記や会計を数学の言葉で表現することで,簿記や会計をコンピュータに実装する礎を築きました。

簿記・会計の公理化に挑んだ天才たち

こういった歴史的背景を踏まえながら,今日において会計や簿記を数学的に研究することの意義を考えるのは重要です。

今日のIT技術と問題意識

今や複式簿記を用いた会計はIT技術なしには成り立っていません。コンピュータによって会計帳簿を作成することは,会計実務の前提となっています。

そんな現環境において,1960年代当時のようなモチベーションで会計や簿記の数学的研究を進めるのはあまり得策ではないかもしれません。時代の変化を認識し,今日の社会環境に合うような目的意識で簿記や会計の数学的研究を進めていく必要があります。

例えば,クラウド会計システムなどは比較的新しい技術であり,今日の会計を支えています。クラウド会計システムならではの問題や課題が見つかれば,それを数学的に表すことで,現代的な課題を解決することにつながります。

ここでも,現状をよく理解し問題意識を持つことが重要といえるでしょう。

課題ドリブンで学ぶ

ニーズ・ベースの研究,シーズ・ベースの研究

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