microGPT を「会計の言葉」で理解する

200行・外部ライブラリなしの GPT「microGPT」。出てくるのは微分・勾配・ReLU・ソフトマックス・損失関数といった数学/ML の用語ばかりで、読み進められない。 この教材は、それらを税理士・会計士の土俵(予実管理・原価計算・配賦・感応度分析)の言葉に翻訳して、操作しながら腑に落とすためのものです。

この教材の背骨

GPT の学習ループ予算実績管理(予実)のループ

「過去データからパターンを学ぶ → 予測する → 予測と正解のズレ(差異)を測る → ズレの原因を遡る → 前提を修正する → 精度が上がる」。 これは会計人が毎月やっている予実差異分析と来期予算へのローリング修正そのもの。全用語をこの1本の軸にぶら下げて読み解きます。

① 全体像 ― microGPT の6段を会計に対応させる

各段は会計のどの工程に当たるか。黄色いタグをクリックすると、その用語の「そもそも〇〇とは?」解説へ進めます。

1
データ準備 →人名 約3.2万件を読み込むL14-21
過去の取引データ(証憑・仕訳の蓄積)
2
トークナイザ →文字を数値ID へ変換するL23-27
取引事象 → 勘定科目という「記号」への変換(仕訳の入口)
3
Autograd(自動微分) →各演算の局所勾配を記録し、誤差を遡るL29-72
差異がどの科目から来たかを自動で遡る「原因分解エンジン」
4
パラメータ初期化 →重み4,192個をランダムに置くL74-90
期初の見積り・予算前提(最初は根拠の薄い当て推量)
5
モデル本体(Transformer) →線形変換・活性化・正規化を組み上げるL92-144
試算表→財務諸表を組み上げる計算体系(科目間の関係)
6
訓練+推論 →損失を測り、前提を毎周修正して精度を上げるL146-200
予実差異で前提を毎月修正し精度を上げ、来期予算を立てる

② 用語ごとに「そもそも〇〇とは?」を理解する

記事で詰まりやすい9つの用語。それぞれ簿記アナロジーと、触って動かせるデモ付きです。

⚠️ アナロジーは直感の橋渡しであって厳密な同型ではありません。各ページに「ここはあくまで例え」の注意書きを添えています。