--- title: "入金消込の自動化を実装する｜全銀データ取込・振込名義の名寄せ・突合ロジック【2026年】" url: "https://www.issoh.co.jp/tech/details/18640/" published: 2026-10-20 updated: 2026-10-20 categories: ["ERP"] publisher: "株式会社一創" --- # 入金消込の自動化を実装する｜全銀データ取込・振込名義の名寄せ・突合ロジック【2026年】 入金消込の自動化は、銀行から受け取る入出金明細と、自社の請求残高を機械的に突き合わせる処理の組み立てです。この記事では、全銀形式の入出金取引明細をPythonで読み込む固定長パーサー、半角カナの振込名義を得意先へ名寄せする正規化、単一一致・手数料差引・合算入金の順に判定する突合ロジック、そして自動では決められない部分入金や過入金を回す例外キューまでを、そのまま動かせるコード付きで解説します。Excelでの効率化で足りる範囲と、会計SaaSや個別開発へ進む条件も最後に明示する構成です。入金管理の業務フロー全体や、そもそもシステム化すべきかの判断は[入金管理とは？入金消込・売掛金照合の業務フローとシステム化の判断](https://www.issoh.co.jp/column/details/15723/)で扱っています。 ## まとめ：入金消込の自動化で機械に任せる範囲と人が残す例外の線引き 自動化の成否は、照合アルゴリズムの賢さよりも入力データの整え方で決まります。全銀形式の明細から取れる照合キーは、実質的に「金額」「入金日」「振込依頼人名(半角カナ48桁)」の3つしかありません。請求書番号は原則として届かないため、名義を得意先コードへ確実に変換する名寄せ層が最初の山場になります。 突合は、単一請求との金額一致、振込手数料を差し引いた一致、複数請求の合算一致の順に試し、どれにも当たらない明細と候補が複数ある明細は例外キューへ回します。ここを無理に自動確定させると、誤消込が後から見つかり、売掛金残高の信頼が崩れます。 得意先と名義が1対1で合算入金がほとんど無いならExcelで足ります。名寄せの学習や合算探索が必要になった時点で、会計SaaSの自動消込か、販売管理システムと一体の個別開発に切り替えるのが妥当です。 ## 入金消込の自動化で扱う入力データ：全銀形式の入出金明細とZEDIの違い 実装に入る前に、銀行から何が届くのかを正確に押さえます。照合キーの限界はデータ形式で決まっており、後工程の設計はすべてここから逆算します。 ### 全銀形式の入出金取引明細を200バイト固定長のレコード構成で読む 法人向けインターネットバンキングやEBサービスから取得できる入出金取引明細は、多くの金融機関が全銀協形式の固定長ファイルで提供しています。三井住友銀行の[SMBCマルチバンク資金移動 ファイル取込・出力フォーマット(第13版・2018年3月30日)](https://www.smbc.co.jp/hojin/eb/multiaccount/manual/resources/pdf/format.pdf)では、1レコード200バイト、改行を付ける場合はCR/LFの2バイトを足して202バイトという定義です。レコードはヘッダ(データ区分1)、データ(区分2)、トレーラ(区分8)、エンド(区分9)の順に並びます。 入金消込に使うのはデータレコードのうち次の項目です。位置は1始まりのバイト位置で、同資料の全銀形式・入出金明細照会結果ファイルから算出しました。 | 項目 | バイト位置 | 桁 | 照合での使い道 | | ------ | ------- | -- | -------- | | データ区分 | 1 | 1 | 2だけを読む | | 照会番号 | 2〜9 | 8 | 明細の一意キー | | 勘定日 | 10〜15 | 6 | 和暦YYMMDD | | 入払区分 | 22 | 1 | 1が入金 | | 取引区分 | 23〜24 | 2 | 11が振込 | | 取引金額 | 25〜36 | 12 | 突合の主キー | | 振込依頼人名 | 82〜129 | 48 | 名寄せの入力 | | 仕向銀行名 | 130〜144 | 15 | 同名義の判別 | | 摘要内容 | 160〜179 | 20 | 振込以外の判別 | 勘定日が西暦でなく和暦の年2桁で入る点は見落としやすい仕様です。また項目の並びは全銀協形式に準拠していても、使わない項目の埋め方や省略時の値は金融機関ごとに差があります。取引銀行のフォーマット仕様書と必ず突き合わせてから桁位置を固定してください。 ### 振込依頼人名48桁と摘要20桁に入る情報の限界と照合キーの不足 振込依頼人名は半角カナ・英数・一部記号のみで、法人格は「カ)」「(カ」のような略語に置き換わります。[七十七銀行の法人略語一覧](https://www.77bank.co.jp/c%5Finb/bizsol/manual/bsl0011.html)では、株式会社がｶ、有限会社がﾕ、合同会社がﾄﾞ、合資会社がｼ、医療法人がｲという定めです。さらに[三井住友銀行の受取人名の入力規則](https://www.smbc.co.jp/direct/help%5Ffurikomi/14.html)のように、促音・拗音(ッャュョ)を使えず「ツヤユヨ」で表示する、「・」は使えない、「ヲ」は「オ」で入力する、といった文字制限が銀行側にあります。 結果として「株式会社ショップ」は「ｶ)ｼﾖﾂﾌﾟ」のような形で届きます。得意先マスタの漢字名と直接比較しても一致しません。 請求書番号を振込名義の先頭に入れてもらう運用(例「1234ｶ)ｴｰﾋﾞｰｼｰ」)もありますが、守るかどうかは支払側次第で、48桁に収まらず切り捨てられることもあります。番号前提の照合は補助にとどめ、名義と金額で当てる設計を主軸に置くのが堅実です。 ### ZEDIのEDI情報で請求書番号を受け取れる場合と普及度の制約 照合キー不足の根本的な解決策として、全銀ネットが運営する[全銀EDIシステム(ZEDI)](https://www.zengin-net.jp/zedi/)があります。全銀ネットは、従来フォーマットのEDI情報は固定長電文で20桁までという制限があり、ZEDIではXML形式で多くの情報を添付できるという説明です。支払企業が支払通知番号や請求書番号を載せれば、受取側は番号で一意に消し込めます。 制約は、支払企業がZEDI対応の振込を使い、番号を正しく入れてくれた場合にしか効かないことです。取引先の一部だけが対応している状態が長く続くため、ZEDIのEDI情報があればそれを最優先キーに使い、無い明細は名義と金額で当てる二段構えで実装します。請求側で採番する請求書番号の体系を、EDI情報に載せやすい桁数に揃えておくことも有効です。請求書の発行・送付工程の選び方は[請求書発行システムとは？比較・選び方と発行/送付/入金消込の選定軸](https://www.issoh.co.jp/column/details/15742/)で整理しています。 ## 全銀ファイルをPythonで取り込み、入金明細を照合できる形に整える手順 ここからは実装です。標準ライブラリだけで動くコードにしてあり、Python 3系(2026年10月時点の3.14系で確認できる標準機能のみ)で実行できます。 ### データ区分2だけを抜き出す固定長パーサーと和暦YYMMDDの変換 固定長ファイルは、文字列にデコードしてから切ると位置がずれます。半角カナはShift\_JIS系で1バイトですが、銀行名や支店名に全角が混ざる仕様の銀行もあるためです。必ずバイト列のまま200バイトずつ切り出し、項目単位でデコードします。 ``` from datetime import date # 全銀形式・入出金取引明細のデータレコード(区分2)の桁位置(0始まり、終端は含まない) FIELDS = { "kubun": (0, 1), "shokai_no": (1, 9), "kanjo_bi": (9, 15), "nyubarai": (21, 22), "torihiki": (22, 24), "kingaku": (24, 36), "irainin": (81, 129), "shimuke_bank": (129, 144), "tekiyo": (159, 179), } def wareki_to_date(yymmdd): # 令和の年2桁を前提に西暦へ変換する(令和元年=2019年)。省略時の"000000"はNone if not yymmdd.strip("0"): return None yy, mm, dd = int(yymmdd[:2]), int(yymmdd[2:4]), int(yymmdd[4:6]) return date(2018 + yy, mm, dd) def parse_zengin(path): data = open(path, "rb").read() # 改行あり(202バイト)と改行なし(200バイト)の両方に対応し、EOF文字も除く data = data.replace(b"\r\n", b"").replace(b"\x1a", b"") deposits = [] for i in range(0, len(data), 200): rec = data[i:i + 200] if len(rec) != 200 or rec[:1] != b"2": continue # ヘッダ(1)・トレーラ(8)・エンド(9)は読み飛ばす def get(key): start, end = FIELDS[key] return rec[start:end].decode("cp932").strip() if get("nyubarai") != "1": continue # 出金は消込の対象外 deposits.append({ "shokai_no": get("shokai_no"), "kanjo_bi": wareki_to_date(get("kanjo_bi")), "kingaku": int(get("kingaku")), "irainin": get("irainin"), "shimuke_bank": get("shimuke_bank"), "tekiyo": get("tekiyo"), }) return deposits ``` 取り込み後は、トレーラレコード(区分8)の入金件数・入金額合計と、読み込んだ明細の件数・合計を突き合わせる検算を入れてください。ファイルの途中欠けを、消込を始める前に検知できます。照会番号は同じ口座内での重複取込を防ぐキーとして、取込済みテーブルに保存しておきます。 ### 振込名義を得意先へ名寄せするための半角カナ正規化と法人略語の除去 名寄せの第一段階は、表記揺れを機械的に潰す正規化です。Pythonの[unicodedata.normalize](https://docs.python.org/3/library/unicodedata.html)でNFKCを指定すると、半角カナが全角に、全角英数が半角に変わり、「ｶﾞ」のように濁点が分かれた半角文字も「ガ」1文字に合成されます。そのうえで銀行の文字制限に合わせて小書き文字を大きい文字に寄せ、法人略語を外します。 ``` import re import unicodedata # 法人略語(七十七銀行の略号表から主なものを抜粋)。長い略号から先に当てる HOJIN = ["トクヒ", "ザイ", "シヤ", "ガク", "フク", "カ", "ユ", "ド", "メ", "シ", "イ"] ALT = "|".join(HOJIN) # 銀行の入力規則に合わせて小書き文字と「ヲ」を寄せる SMALL = str.maketrans("ァィゥェォッャュョヮヲ", "アイウエオツヤユヨワオ") def normalize_name(name): s = unicodedata.normalize("NFKC", name) # 半角カナを全角へ、全角英数を半角へ s = s.translate(SMALL).upper() s = re.sub(r"[\s・.,]", "", s) # 「カ)」「(カ」「(カ)」の形で付く法人略語を外す s = re.sub(rf"\(({ALT})\)|^({ALT})\)|\(({ALT})$", "", s) return s print(normalize_name("ｶ)ｼﾖﾂﾌﾟ")) # シヨツプ print(normalize_name("ｼｮｯﾌﾟ(ｶ")) # シヨツプ print(normalize_name("ｴｰﾋﾞｰｼｰ(ｶ)ﾄｳｷﾖｳｼｼﾔ")) # エービーシートウキヨウシシヤ ``` 得意先マスタには漢字の正式名とは別に「振込名義カナ」列を持たせ、同じ関数を通した値を保存します。両側を同じ規則で正規化することが、完全一致で比較できる条件です。支店名や担当者名が後ろに付く名義(上の3つ目の例)は完全一致では当たらないため、次の対応表で吸収します。 ### 名義と得意先コードの対応表を消込のたびに育てる学習テーブル設計 正規化しても当たらない名義は必ず残ります。親会社名義での一括振込、代表者の個人名義、決済代行会社の名義などです。これらは文字列の類似度で推測させるより、人が一度確定した結果を対応表に記録し、次回から完全一致で引く方が誤消込を出しません。 対応表は「正規化済み名義」「得意先コード」「確定回数」「最終確定日」「確定者」の5列で足ります。1つの名義に複数の得意先が紐づく場合(グループ会社の名義で複数社分を払うケース)は、名義だけで得意先を決めず、金額一致まで見てから確定させます。確定回数は、候補が複数あるときに例外キューの画面で上位に並べる順番として使い、自動確定の根拠にはしません。 前方一致や編集距離による曖昧マッチを足すなら、自動確定ではなく「候補提示」に限定します。「シヨウジ」と「シヨウジテン」のように別会社が部分一致する例は珍しくありません。 ## 突合ロジックの実装：単一一致・手数料差引・合算入金を順に判定する 名寄せで得意先が決まった入金を、その得意先の未消込請求と突き合わせます。判定は厳しい条件から順に試し、最初に一意に当たった条件で確定する構造にします。 ### 請求残高と入金額の一致判定を期日の古い順に当てる単一消込の手順 次のコードは、1件の入金に対して「単一請求の一致(手数料差引を含む)」「複数請求の合算一致」を順に試し、どれにも一意に当たらなければ例外として返します。確定処理(残高の更新と仕訳の生成)は呼び出し側に分け、この関数は判定だけを担います。 ``` from itertools import combinations def match(deposit, invoices, fee_candidates=(0,), max_items=5, max_pool=12): """1件の入金に対し、同一得意先の未消込請求から消込候補を判定する""" amount = deposit["kingaku"] pool = sorted(invoices, key=lambda inv: inv["due"]) # 期日の古い順 # 1. 単一請求との一致。fee_candidatesは得意先ごとに登録した差引額 for fee in fee_candidates: hits = [inv for inv in pool if inv["balance"] - fee == amount] if hits: # 同額の請求が複数あれば期日の古いものに当て、確認フラグを立てる return {"type": "single", "invoices": hits[:1], "fee": fee, "review": len(hits) > 1} # 2. 複数請求の合算一致。探索範囲を絞り、2通り以上当たれば自動確定しない found = [] for n in range(2, min(len(pool), max_items) + 1): for combo in combinations(pool[:max_pool], n): total = sum(inv["balance"] for inv in combo) for fee in fee_candidates: if total - fee == amount: found.append({"type": "bundle", "invoices": list(combo), "fee": fee, "review": False}) if len(found) > 1: return {"type": "ambiguous", "invoices": [], "fee": None, "review": True} if found: return found[0] # 3. 部分入金・過入金・名義不明は例外キューへ return {"type": "exception", "invoices": [], "fee": None, "review": True} ``` 同額の請求が複数ある場合に期日の古い順で当てるのは、債権の年齢管理と整合させるためです。ただし毎月同額を請求する保守契約などでは取り違えが起きやすいため、review フラグで確認対象に残しています。 ### 振込手数料の差引入金を許容額で吸収する判定と返還インボイスの扱い 振込手数料を差し引いて払う取引先がある場合、請求額との差額が「その得意先で過去に差し引かれた額」と一致したときだけ一致とみなします。上のコードの fee\_candidates に、得意先マスタに登録した差引額の一覧を渡す形です。「差額が1,000円以内なら一致」のような幅で許容すると、別の請求との取り違えや、本来督促すべき不足額まで吸収してしまいます。 差額の会計処理は、税務の扱いとセットで決めます。国税庁の[適格返還インボイスの交付義務免除の概要](https://www.nta.go.jp/publication/pamph/shohi/kaisei/202304/03.htm)では、売上げに係る対価の返還等の金額が税込1万円未満なら返還インボイスの交付義務が免除され、売手が負担する振込手数料相当額を売上値引きとして処理する場合は通常これに当たるという説明です。一方、振込手数料相当額を課税仕入れとして処理する場合は、金融機関や取引先から受領するインボイスが必要になるとも書かれています。 実装上は、自動消込で生じた差額を「売上値引(振込手数料相当額)」か「支払手数料」のどちらで仕訳するかを得意先単位ではなく会社として1つに決め、仕訳生成ロジックに固定します。カード決済など決済手数料が差し引かれる入金の消費税区分は[クレジット売掛金とは？仕訳例と決済手数料の消費税区分、入金消込の自動化判断](https://www.issoh.co.jp/column/details/18484/)で扱っています。 ### 複数請求の合算入金を組合せ探索で当てるときの件数上限と曖昧一致 月末締めで複数の請求をまとめて払う取引先は多く、合算入金への対応は自動化率を大きく左右します。ただし組合せ探索の計算量は、請求件数に対して指数的に増える性質です。未消込が12件なら、2〜5件の組合せは合計1,573通りで済みますが、30件に増えると17万通りを超えます。 そこで上のコードでは、期日の古い12件に探索範囲を絞り、組み合わせる件数も5件までにしています。上限は自社の取引先の払い方を見て決めますが、上限を外すのは避けてください。請求額が似通った得意先では、2通り以上の組合せが同じ合計になることがあり、そのときは ambiguous として人に回します。どちらか一方を自動で選ぶと、残った請求の年齢が狂います。 取引先が支払通知書をメールやPDFで送ってくるなら、内訳を取り込んで組合せ探索を使わずに当てる方が確実です。ZEDIのEDI情報も同じ位置づけで、届いた場合は合算判定より先に使います。 ## 部分入金・過入金・名義不明を例外キューに回す運用設計と仕訳の扱い 自動消込の設計で手を抜けないのは、当たらなかった明細の行き先です。例外を放置すると未消込が積み上がり、自動化前より状況が悪くなります。 ### 部分入金と過入金を残高・前受金に振り分ける確定ルールの決め方 部分入金(請求額に満たない入金)は、どの請求にいくら充当するかを人が決めます。システム側は、期日の古い請求から順に充当する案を初期値として表示し、担当者が変更できるようにするのが扱いやすい形です。残った不足額は請求残高として残し、督促の対象にします。 過入金は、超過分を前受金(または預り金)として計上し、次回請求との相殺か返金かを決めるまで保留します。超過分を自動で次の請求に当てる処理は入れません。取引先が二重に振り込んだだけのことがあり、その場合は返金が正しい処理だからです。 売掛金と買掛金の相殺がある取引先では、入金額が請求額から相殺額を引いた金額になります。相殺の合意がある得意先にはマスタでフラグを持たせ、相殺予定額を fee\_candidates と同じ仕組みで差引候補に加えると、手作業の割合を下げられます。 ### 未消込明細を担当者が処理する例外キュー画面と承認ログの必須項目 例外キューは、入金明細1件を1行とする一覧と、候補請求を選んで確定する画面で構成します。最低限、次の情報を保持します。 - 例外の理由区分(名義不明・部分入金・過入金・合算の曖昧一致・同額請求の重複) - システムが提示した候補請求と、担当者が最終的に選んだ請求 - 確定者・確定日時・承認者(金額が大きい消込や前受金計上は承認を挟む) - 名寄せ対応表に登録したかどうか(次回から自動で当たるかの記録) 確定の取り消しも必ず実装します。誤消込は月次締めの後に見つかることが多く、取り消しと再消込の履歴が残らないと、売掛金元帳と残高の説明ができなくなります。 ### 自動消込率を月次で計測して照合ルールを見直すための集計項目の設計 運用を始めたら、月次で「入金件数」「自動確定件数」「例外件数(理由区分別)」「取り消し件数」を集計します。自動確定の比率だけを追うと、許容幅を広げて誤消込を増やす方向に流れがちです。取り消し件数を同じ表に並べ、自動確定の正しさも同時に見ます。 例外の理由区分で最も多いものが、次に手を入れる箇所です。名義不明が多ければ対応表の登録漏れ、合算の曖昧一致が多ければ支払通知書の取り込みを検討します。消込が遅れて回収が滞った債権の扱いは[滞留債権とは？年齢表での検知から督促フロー・貸倒処理までの運用設計](https://www.issoh.co.jp/column/details/16855/)につながります。 ## 入金消込の自動化をExcel・会計SaaS・個別開発のどれで作るかの判断 ここまでの部品を、どの器に載せるかを決めます。判断の軸は件数よりも、名寄せと合算の複雑さです。 ### Excelの関数とマクロで済ませてよい件数・得意先数と限界の兆候 Excelで足りるのは、得意先と振込名義がほぼ1対1で、合算入金も手数料差引もほとんど無い状態です。この条件なら、正規化した名義と金額を連結した照合キー列を請求一覧と入金一覧の両方に作り、XLOOKUP(Microsoft 365・Excel 2021以降)で引き当てるだけで、多くの明細が消し込めます。 限界の兆候ははっきりしています。名寄せの対応表を別シートで手作業更新し始めた、合算入金のためにマクロで組合せを探し始めた、担当者が1人しかマクロを直せない、の3つです。どれか1つでも当てはまったら、Excelでの延命は止めた方が安くつきます。組合せ探索や取り消し履歴をVBAで書くと、上のPythonコードより保守が難しくなります。 ### 会計SaaSの自動消込機能を選ぶべき条件と個別開発へ進む3条件 請求から入金、会計までを1つのSaaSで回せるなら、そのSaaSの自動消込機能を使うのが第一候補です。名寄せ対応表の学習や例外キューは、主要な債権管理SaaSが標準で持っており、自前で作る理由がありません。 個別開発に進むのは、次の3条件のうち1つ以上に当てはまる場合です。 1. 請求データが販売管理や基幹システムにあり、SaaSへ二重登録しないと消込できない 2. 相殺・按分・グループ会社の一括払いなど、SaaSの消込ルールで表現できない取り決めが多い 3. 消込結果を販売管理の与信枠や出荷停止判定にリアルタイムで戻す必要がある この場合は、本記事のパーサー・名寄せ・突合の各部品を販売管理システムの売掛金管理に組み込む形になります。見積から入金消込までの業務の流れは[販売管理システムの業務フローとは？見積から入金消込までの標準形と要件定義への落とし込み](https://www.issoh.co.jp/column/details/17128/)で整理しており、売掛管理と入金消込を一体で作り込む開発は[販売管理システム開発](https://www.issoh.co.jp/service/business%5Fsystem/sales-management/)でご相談いただけます。 ### 入金消込の自動化を見送るべき場面と、自動化しても人に残る作業 月の入金が数十件で、担当者が名義を見ればすぐ得意先が分かる規模なら、自動化への投資は回収できません。銀行明細のCSVダウンロードと請求一覧の並べ替えで十分です。入金の大半が口座振替やカード決済で、決済代行会社の明細に請求番号が載っている場合も、銀行明細の名寄せは不要で、代行会社のデータとの突合だけを考えれば済みます。 自動化しても、部分入金の充当先の判断、過入金の返金判断、名寄せ対応表の初回登録は人に残ります。自動化の目的は担当者をゼロにすることではなく、判断が必要な明細だけを担当者の前に並べることだと割り切ると、過剰な作り込みを避けられます。 ## 入金消込の自動化・全銀データ取込・突合ロジックに関してよくある質問 入金消込の自動化を検討・実装する段階でよく出る質問に答えます。 ### 入金消込はエクセルで自動化できますか？ 得意先と振込名義がほぼ1対1で、合算入金や手数料差引が少ないなら可能です。名義を正規化した列と金額を連結して照合キーを作り、請求一覧側にも同じキーを作ってXLOOKUPで引き当てます。名寄せ対応表の更新や、複数請求の合算探索までExcelで行おうとするとマクロが複雑になり、作った人しか直せない状態になりがちです。その段階に来たら、会計SaaSの自動消込か販売管理システムへの組み込みへ切り替える方が保守の手間を抑えられます。 ### AIによる照合とルールベースの照合はどちらを選ぶべきですか？ 確定判定はルールベース(完全一致・登録済み差引額・件数上限付きの合算)で行い、AIや類似度は候補の並べ替えに使う組み合わせが安全です。入金消込は誤りが会計残高に直接響くため、「なぜその請求に当てたか」を説明できる判定が求められます。AI照合を売りにする製品でも、内部では過去の確定履歴を学習して候補を出す仕組みが中心です。自社で作る場合も、学習の対象は名義と得意先の対応表から始めるのが現実的です。 ### 銀行APIと全銀ファイルのどちらで入金データを取るべきですか？ 取引銀行がAPIで入出金明細を提供していて、自社の口座がすべてそこに集まっているならAPIで定期取得する方が運用は楽です。複数の銀行を使っている場合は、銀行ごとにAPIの仕様や契約が異なるため、多くの法人向けインターネットバンキングで取得できる全銀形式ファイルに一本化する方が実装はまとまります。どちらで取得しても、照合キーが金額・日付・振込名義である点は変わらないため、名寄せと突合の部品は共通にできます。 ### 振込手数料を差し引かれた入金はどう消し込めばよいですか？ 得意先ごとに過去に差し引かれた額を登録しておき、請求額との差額がその額と一致したときだけ自動で消し込みます。「差額が一定額以内なら一致」とする幅の許容は、不足入金を見逃す原因になるため、採用しない方針です。差額は売上値引か支払手数料として仕訳しますが、国税庁は売手負担の振込手数料相当額を売上値引きとして処理する場合、通常は税込1万円未満で返還インボイスの交付義務が免除されると説明しています。処理方法は会社として1つに決めて仕訳ロジックに固定します。 ### 入金消込を自動化しても照合率が上がらない原因は何ですか？ 多いのは、得意先マスタ側の振込名義カナが未整備で、名寄せの段階で落ちているケースです。銀行明細側だけを正規化しても、比較相手のマスタが漢字名のままでは一致しません。次に多いのが合算入金で、件数上限なしの探索を避けて自動確定を絞った結果、例外に回る明細が増えているケースです。例外の理由区分を月次で集計し、名義不明が多ければ対応表の登録、合算の曖昧一致が多ければ支払通知書の取り込みというように、多い理由から順に手を入れてください。 ## 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