税理士 増井信之の思考実験と自分検証

税理士 増井信之の思考実験と自分検証

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顧問先にタカラジェンヌ後援会があるのですが、そこの後援会長様からご招待を受け、初めて宝塚歌劇を鑑賞してきました。先月のことです。

 

想像していたよりも、ずっと迫力があり素晴らしかったです。

演目は2部構成で、ミュージカル・ロマンの『悪魔城ドラキュラ』とRomantic Revueの『愛,Love Revue!』です。

 

『悪魔城ドラキュラ』は最初のうちはストーリーがよく分からなかったのですが、半分くらいまで来たところでストーリーが頭に入って来ました。そして、劇に一体化していくのを感じました。

 

『愛,Love Revue!』は、軽快にして華麗なレビュー・アトラクションで、こちらも素晴らしかったです。日々の辛く厳しい修業の賜物だと思いました。宝塚歌劇は日本の宝ですね。



余談になりますが、隣席には熱心な宝塚ファンの高専の物理の先生がいらしたのですが、その方とも楽しくお話でき、LINEの交換までしてしまいました。

17歳の夏、テレビの深夜映画で『きけ、わだつみの声』(1950年版)を観た。 


 感受性が強かった10代の自分は、憤りと悲しみに心が引き裂かれる思いでこの映画を最初から最後まで観た。

観終わると、一晩中泣き明かした。

その後、1ヶ月くらい何も手に付かず、寝込んでしまった。 


昨日、実に39年ぶりに『きけ、わだつみの声』(1950年版)を最初から最後まで観た。

10代の頃と違って、「かわいそうだったな」と思いはしたが、憤りと悲しみに心が引き裂かれるようなことはなかった。


観終わってから何も手に付かなくなることもなく、すぐ仕事に戻った。

『きけ、わだつみの声』は反戦映画の名作と言われている。

また、単に反戦映画というだけでなく、生き方について問う文学的価値の高い作品であると、この歳になって冷静に評価できるようになった。


剥き出しの感受性に苦しんでいた10代の私にとっては、非常に酷な作品だった。


2月24日の国連総会でのロシア撤退決議案に、アメリカがロシアや北朝鮮と歩調を合わせて反対した。 


トランプ政権になってからアメリカは独裁国家のお仲間になってしまったようだ。 


トランプはゼレンスキーを「あなたは第三次世界大戦を賭けてギャンブルをしている」と罵ったが、これから世界で起きてくるのは過去の世界大戦のような2つの陣営が激突するといった分かりやすい構図ではなく、群雄割拠した戦国時代のような世界になっていく可能性の方が高いような気がする。


「鉄の女」の異名を取るマーガレット・サッチャーは、「日本に原爆が投下されたのは、日本が原爆を持っていなかったからだ」と言ったそうだが、倫理的な問題はさておき、事実としては間違っていないだろう。 


仮に日本が既に核開発に成功していたら、報復を恐れてアメリカは広島・長崎への原爆投下に躊躇したに違いない。


憲法9条だの非核三原則だのは、日本人が平和で安全に生きていくためには百害あって一利なしと言ったら言い過ぎだろうか?

 税理士事務所での単純作業の中には、教えれば中学生でもできるようなことがあります。

 

 一例を挙げると、電子申告した申告書ファイルとメール詳細をダウンロードし、1つのPDFに結合した上で、タイトルに「第n期_」といった文字列を付け加えて、所定のフォルダに格納するといったことです。

 

 法人税や消費税の申告は月に2、3件しかないので、こうした作業もそれほど苦ではないのですが、1月末が提出期限の法定調書合計表、総括表、償却資産申告書は、数が多くてかなりの苦行です。

 

 やり方さえ教えれば中学生でもできるようなことを税理士が延々とやり続けるのもどうかと思い、ChatGPTの助けを借りて自動化しようと思い立ったのが1月でした。 

 

 1月は画像認識が上手くいかず、いったん棚上げして2月に先送りしていました。

 

 複数の工程をまとめて進めようとしたことも良くなかったと思いました。
昔読んだ数学の本に「困難は分割せよ」と書いてあったのを思い出し、まずは画像認識のところだけでも成功させようと考えを改めました。

 

 今日、改めてChatGPTを使ってコードを作ってみたところ、比較的あっさりとChromeでもNTTデータの電子申告の達人でも上手くいくコードができました!

 

 画像認識だけに絞り込んだことも良かったと思いますが、2月1日にリリースされたOpenAI o3-mini-highの性能による所が大きいと思います。
ChatGPTは日進月歩で進化し続けていますね。

 

 NTTデータの電子申告の達人の画面上にある小さな文字列をテンプレート画像として、電子申告の達人をスクリーンショットしてスクリーンショット上の文字列とマッチさせるコードを実行したところ、信頼度が0.999999…と小数第6位まで9が並びました。

 コード上では0.8以上であればマッチするように作られていたので、あまりよく分かっていないながらも、これなら作りたいRPAを完成させられるのではないかと思いました。

 

 PowerShellに表示された結果です。

 

 

 

今年に入ってから、GoogleのGemini Advanced の性能がものすごいことになっていて、ぶったまげました。


去年の年末近くまで、例えば1000ページくらいあるPDFを読み込ませて使い物にできる生成AIは存在しなかったように思います。

色々試行錯誤したのですが、全くできませんでした。


ところが、年が変わる頃でしょうか、Gemini Advancedがそれを実現していました。 


1000ページくらいあるPDFでも数秒でアップロードできてしまい、しかも、要約や検索などもかなりの精度でできてしまいます。


時折、ハルシネーションを起こしますが、辿り着きたい法令や通達への取っ掛かりとしては、申し分ないです。 


これでまた業務効率化できます! 


それにしても、ネットのプラットフォームだけでなく生成AIの分野でもアメリカはものすごいですね。

日本がこの情報社会のインフラ部分を自ら作ることができなかったことは非常に残念ですし、経済的に凋落し続けていることの一因だと思います。