入金消込をClaude Codeで自動化 — 手数料差引と名義ゆれの仕分け

銀行の入金CSVと請求書の一覧を突き合わせる入金消込は、Claude Codeに「照合ルールを実装したスクリプトを書かせ、実行結果を読ませる」形で任せると安定します。モデルに1行ずつ金額を見比べさせるより、ルールをコードに固定したほうが、毎月同じ基準で同じ結果が出ます。

この記事では、振込手数料の差引、名義の表記ゆれ、複数請求の合算入金という3つのずれを仕分け、判定できなかった入金を未消込リストに残す流れを作ります。サンプルデータで動かした出力も載せます。

消込でClaude Codeに任せる範囲

入金消込とは、入金データの1行ごとに「どの請求書に対する入金か」を決めて、請求側を消し込む作業です。金額が請求どおりなら機械的に終わります。手間がかかるのは、金額か名義のどちらかがずれている行です。

Claude Codeに任せるのは次の3つです。

• 照合ルールを実装したスクリプトを書く
• 実際のCSVでスクリプトを動かし、エラーや想定外の列を直す
• 未消込に残った行を読み、人が確認する順に並べる

最終的に「この入金はこの請求の入金である」と確定する判断は、人が持ちます。スクリプトが付けるのは確度の違う区分で、名義違い候補のように推測を含む区分は確定扱いにしません。

銀行明細から勘定科目の仕訳案を作る作業は、Claudeで取引照合し経理を自動化する手順の領分です。Stripeなどカード決済側の入金はClaude Stripe経理のTipsにまとめています。ここで扱うのは、銀行振込の入金と請求書一覧の消込だけです。

入金の仕分け区分と判定順

先に区分を決めておくと、スクリプトの指示が短くなります。次の5区分で組みます。

判定は上から順に当て、最初に当たった区分で止めます。名義違い候補は金額だけを根拠にしているので、確定扱いにしない区分です。金額が偶然一致しただけの別会社の入金を拾いかねません。

差額として許す手数料は、固定の候補リストにします。「差額が1,000円以下なら手数料」のような幅の持たせ方は、値引き交渉の残りや入金漏れまで消し込むため避けます。候補リストは自社の取引銀行の料金表から作り、スクリプトの定数に置きます。

準備: CSVとCLAUDE.mdに決めておくこと

作業フォルダに請求一覧と入金データを置きます。列は最小限で足ります。

invoices.csv : invoice_id, customer, amount, due
deposits.csv : date, payer, amount

銀行からのダウンロードCSVは、文字コードや列名が銀行ごとに違います。そのまま使えないときは、Claude Codeに列名の対応表を作らせ、変換スクリプトを別に書かせます。照合スクリプトの入力は上の形に揃えると、ルールの変更と入力形式の変更を切り離せます。

変換スクリプトの一例です。銀行CSVがShift_JIS系(cp932)だったとして、UTF-8への変換と、金額からカンマと「円」を取り除く処理を1か所にまとめています。列名は銀行ごとに違うので、取引日 などの部分は実際のCSVに合わせて直します。

import csv, sys
 
# 銀行CSV(cp932) -> deposits.csv(UTF-8)。列名は実物に合わせる
with open(sys.argv[1], encoding="cp932", newline="") as f:
    rows = list(csv.DictReader(f))
 
w = csv.writer(sys.stdout, lineterminator="\n")
w.writerow(["date", "payer", "amount"])
for r in rows:
    amount = r["入金金額"].replace(",", "").replace("円", "").strip()
    w.writerow([r["取引日"], r["摘要"], amount])

CLAUDE.mdには、毎回の指示で繰り返すことになる規約を置きます。

# 入金消込の規約
- 照合ルールは reconcile.py に実装し、モデルが金額を目視で突き合わせない
- 区分は 完全一致 / 手数料差引 / 合算入金 / 名義違い候補 / 未消込 の5つ
- 手数料の候補額は FEES 定数に置く。差額の幅で判定しない
- 名義違い候補は確定扱いにしない
- 実データの行をそのまま回答に貼らず、件数と区分で報告する

最後の1行は、請求先名や金額が出力に残る範囲を抑えるためです。入金データをClaude Codeに読ませたときの送信範囲と学習への扱いは、プランによって違います。扱いの確認は、Claude Codeのデータは学習に使われるかで先に済ませておくと安心です。

消込スクリプトを書かせる指示

指示は、区分と判定順をそのまま渡します。

invoices.csv と deposits.csv を突合する reconcile.py を書いてください。
- 名義はNFKC正規化し、株式会社などの法人格と空白を除いて比較する
- 振込名義と請求先名が違う取引先は、ALIASES 辞書で対応付ける
- 請求額から FEES のいずれかを引いた額が入金額と合えば、手数料差引とする
- 同じ請求先の未消込請求を最大4件まで組み合わせ、合算入金を探す
- 請求先が合わなくても金額が1件の請求にだけ合えば、名義違い候補とする
- 結果を区分・請求ID・備考つきのCSVで標準出力に出す

「ルールを守れ」と言うだけでなく、判定の入力と出力を具体的に書くのがコツです。Claude Codeは書いたスクリプトを実行して、型エラーや想定外の列で止まれば自分で直します。そのため、実行まで任せるには、Bashの許可を先に決めておきます。

{
  "permissions": {
    "allow": [
      "Read",
      "Bash(python3 reconcile.py *)"
    ]
  }
}

Bash(python3 reconcile.py *) のように末尾に空白と * を付けた規則は、その接頭辞で始まるコマンドに一致します。この規則は python3 reconcile.py invoices.csv deposits.csv のような呼び出しを許可します。> out.csv のような出力リダイレクトは、コマンドの許可とは別に、書き出し先が Edit の許可規則と作業ディレクトリの範囲で確認されます。コマンドの規則は、書き出し先までは許可しません。

生成されるスクリプトの一例

次のスクリプトは、上の指示で書かせる実装の一例です。ライブラリなしで動き、FEES と ALIASES が自社ごとに変える部分です。

import csv, itertools, re, sys, unicodedata
 
# 差し引かれる可能性のある振込手数料(取引銀行の料金表に合わせて直す)
FEES = (0, 220, 330, 440, 550)
# 振込名義 -> 請求先名
ALIASES = {
    "アオバシヨウジ": "青葉商事",
    "ミドリコウボウ": "みどり工房",
    "ホクトセイサクシヨ": "北斗製作所",
}
CORP = r"株式会社|有限会社|\(株\)|\(有\)|\(カ\)|\(ユ\)|カ\)|ユ\)"
 
 
def norm(s):
    s = unicodedata.normalize("NFKC", s)  # 半角カナ・全角英数を統一
    s = re.sub(CORP + r"|\(カ$|\(ユ$", "", s)
    return re.sub(r"[\s・.,]", "", s)
 
 
def load(path):
    with open(path, encoding="utf-8-sig", newline="") as f:
        return list(csv.DictReader(f))
 
 
invoices, deposits = load(sys.argv[1]), load(sys.argv[2])
for inv in invoices:
    inv["amount"] = int(inv["amount"])
    inv["key"] = norm(inv["customer"])
    inv["used"] = False
alias = {norm(k): norm(v) for k, v in ALIASES.items()}
 
out = []
for d in deposits:
    amt = int(d["amount"])
    key = alias.get(norm(d["payer"]), norm(d["payer"]))
    cands = [i for i in invoices if i["key"] == key and not i["used"]]
    result, ids, note, found = "未消込", [], "", None
    for n in range(1, min(len(cands), 4) + 1):
        for combo in itertools.combinations(cands, n):
            diff = sum(i["amount"] for i in combo) - amt
            if diff in FEES:
                found = (combo, diff)
                break
        if found:
            break
    if found:
        combo, diff = found
        ids = [i["invoice_id"] for i in combo]
        for i in combo:
            i["used"] = True
        if len(combo) > 1:
            result = "合算入金"
        else:
            result = "完全一致" if diff == 0 else "手数料差引"
        note = f"差額{diff}円" if diff else ""
    else:
        hit = [i for i in invoices if not i["used"]
               and i["amount"] in [amt + f for f in FEES]]
        if len(hit) == 1:  # 名義は違うが金額が1件にだけ合う
            result, ids = "名義違い候補", [hit[0]["invoice_id"]]
            note = f"請求先: {hit[0]['customer']}"
    out.append({**d, "result": result,
                "invoice_ids": "+".join(ids), "note": note})
 
w = csv.DictWriter(sys.stdout, fieldnames=list(out[0]), lineterminator="\n")
w.writeheader()
w.writerows(out)

名義の正規化では、半角カナの振込名義を全角に揃えるためにNFKC正規化を使っています。銀行の振込名義には「カ)」「ユ)」のような略記が付くことがあるので、法人格の略記も除いてから比較します。略記のパターンは銀行ごとに違うため、実データで外れた行が出たら CORP に足します。

実行結果の読み方

請求6件・入金6件のサンプルデータ(架空の取引先)で実行します。

python3 reconcile.py invoices.csv deposits.csv > out.csv

出力は次のとおりです。

date,payer,amount,result,invoice_ids,note
2026-10-01,株式会社ひかり堂,77000,完全一致,INV-105,
2026-10-02,ユ)ミドリコウボウ,32670,手数料差引,INV-103,差額330円
2026-10-02,カ)アオバシヨウジ,164670,合算入金,INV-101+INV-102,差額330円
2026-10-03,ホクト セイサクシヨ(カ,219780,手数料差引,INV-104,差額220円
2026-10-03,ヤマダ タロウ,88000,名義違い候補,INV-106,請求先: 株式会社さくら企画
2026-10-04,株式会社ツキノ,48000,未消込,,

3行目は、青葉商事の請求110,000円と55,000円の合計165,000円から手数料330円を引いた164,670円の入金です。1件ずつ見ると請求のどれとも合わないので、合算の組み合わせを探すロジックがないと未消込に残ります。

5行目の振込名義は個人名で、金額だけが請求106と合います。名義違い候補はこの種の行です。確定にはせず、入金元に確認する行として残します。

最後の「株式会社ツキノ」は請求一覧に該当する請求先がなく、未消込のままです。前受金なのか、請求書の発行漏れなのかは、このスクリプトからは分かりません。分からない行を無理に当てない設計にしておくと、人が見る行が減りすぎず、見落としを減らせます。

区分ごとに起きるずれと直し方

先に処理した入金が請求を取りすぎる

入金を上から順に処理し、一致した請求を「使用済み」にする作りは、順序に依存します。同じ請求先に同額の請求が2件あると、どちらの請求にも合う入金が、先の請求を取ってしまいます。請求の期日が古いものから充てるには、スクリプトの cands を作る行を、期日で並べ替える形にします。

cands = sorted((i for i in invoices if i["key"] == key and not i["used"]),
               key=lambda i: i["due"])

due は YYYY-MM-DD 形式なら、文字列のままで古い順に並びます。並べ替えても決まらない、同額かつ同じ期日の請求が複数ある行は、未消込に回して人が決めます。

手数料の候補が合わない

手数料の候補額は、振込元の銀行や送金方法で変わります。差引後の額が候補に合わない入金は、手数料差引にならず未消込に落ちます。未消込リストの差額を集計させ、頻出する差額が見つかったら FEES に足します。

差額の内訳を確かめずに、幅で一律に許す方法は、少額の入金漏れまで消し込むので避けます。

名義が辞書に無い

ALIASES は、未消込と名義違い候補に出た名義から育てます。Claude Codeに「未消込と名義違い候補の振込名義を、請求先名の候補と並べて表にして」と頼めば、辞書に足す案を作れます。足す前に、請求先名との対応を人が確かめます。

合算の組み合わせが多すぎる

請求先の未消込が多いと、組み合わせの数が急に増えます。サンプルでは最大4件までの合算にしています。件数の上限は、実際の請求の出し方に合わせて決めます。

月次の消込をヘッドレスで回す

月初に決まった手順で回すなら、照合はスクリプトに任せ、未消込の読み取りだけをClaude Codeの非対話実行(claude -p)に渡す形が扱いやすくなります。照合そのものをモデルに任せないので、結果が月ごとにぶれません。

python3 reconcile.py invoices.csv deposits.csv > out.csv
grep -v ",完全一致," out.csv | claude -p \
  "未消込と名義違い候補を、確認の優先順に並べ、理由を1行ずつ付けて" \
  --permission-mode dontAsk --output-format json | jq -r '.result'

claude -p は標準入力を読めるので、確認が必要な行だけをパイプで渡せます。標準入力には10MBの上限があり、超えるとエラーで止まります。上限を超えるデータは、ファイルに書いてパスをプロンプトで指定します。

--permission-mode dontAsk は、許可の確認で止まる呼び出しを全部拒否するモードです。人がいない定期実行で、確認待ちのまま止まるのを避けられます。ここでは標準入力の行を読むだけなので、ツールの許可は要りません。

--output-format json を付けると、本文は result フィールドに入り、実行コストの total_cost_usd も得られます。このコストはクライアント側の推定値で、実際の請求額とは差が出ることがあります。

起動時にCLAUDE.mdやフックを読み込ませたくないCI向けには --bare があります。ただしAPIキー(ANTHROPIC_API_KEY)が必要で、サブスクリプションのログインは使われません。

よくあるつまずき

• 文字化けで列が読めない: 銀行のCSVの文字コードがUTF-8でないときは、UTF-8に変換する処理を、照合スクリプトの前に置きます
• 金額にカンマや「円」が入る: int() で落ちるので、変換スクリプトで数字だけにします
• 同じ入金が翌月のCSVにも載る: 消込済みの入金IDを別ファイルに残し、次回の入力から除きます
• 部分入金になる: 請求額に満たない入金は、このスクリプトでは未消込に落ちます。残額管理が必要なら、invoices.csv に入金累計の列を足し、請求額との差が0になった請求だけを消込済みにします。たとえば110,000円の請求に60,000円が入った時点では、残額50,000円として請求を残し、次の入金を残額と照合します

まとめ

入金消込をClaude Codeに任せるときの要点は、照合のルールをスクリプトに固定することです。区分は5つに絞り、確度の低い区分は確定扱いにしません。手数料の候補と名義の辞書は、未消込の行を見ながら少しずつ育てます。月次の実行は、照合をスクリプトに、未消込の整理だけをclaude -pに渡すと、結果がぶれません。

三点照合のように、請求書とほかの帳票を突き合わせる作業はClaudeで発注書・納品書・請求書を三点照合する手順、CSVの結合や検証ループの組み方はClaude Codeでpandasのデータ処理を書く実践手順に詳しくあります。