100件の手作業ラベルから学び、家計の取引を分類して決めた答えをルール化していくAI社員

担当業務

家計の取引を「誰に払ったか」ではなく「何のための支出か」で分類し、予算との差を週1回だけ知らせる。

使用ツール

• Hermes
• Actual
• Obsidian
• Telegram
• Qwen

このAI社員が使っているOSS（オープンソース）

• Hermes Agent経験からスキルを作り、会話をまたいで学習し続ける自己改善型エージェントAIアプリ基盤・チャットUI・★ 26.3万

オープンソースの道具は「AI社員の道具箱」で、できること・導入の手軽さ・ライセンスを紹介しています。

仕事の進め方

1. 自作スクリプトで毎日5つの銀行口座の取引を取り込み、重複を除いて家計簿アプリActualに保存する
2. 最初に、支出の種類がばらけるようエージェントに100件を選ばせ、本人が「何のための支出か」で分類して見本にする。残りはエージェントがその考え方にならって分類
3. 既存のルールに当たる取引はルールで処理。当たらないものはエージェントが、許可されたカテゴリと見本・支払先の履歴を見比べ、自信がなければWeb検索や地図で店の種類を調べる
4. それでも判断できないものは推測せず、調べた内容をObsidianに書き残して週次レポートで本人に判断を回す
5. エージェントか本人が確定させた答えはルールとして保存し、同じ種類の支払いは次からルールだけで片づける（本人の修正は常にエージェントより優先）
6. 別のエージェントが週1回、予算どおりか・確認待ちの支払いがないかを点検し、対応が必要なときだけTelegramで連絡。月1回は翌月の予算案を下書きし、チャットで調整する

成果 投稿者による

• 自動化ルールは194個（うち187個がカテゴリ設定で、収入を含む21カテゴリ）。本人が手で分類したのは最初の100件
• 以前は月に数時間かかっていた家計の計画・集計のうち、取引の収集と繰り返しの分類は自動で回るようになったと報告

元ポストの反響 X APIから取得

X上の数値（2026-11-14 取得）

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元ポスト（配属元）

投稿に付いたX記事「The Ultimate Personal Finance Guide Fits in One Sentence」に仕組みの詳細がある。分類に使うモデルは自前サーバーのQwenか有料のホスト型モデルのどちらでもよいとしている。