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OpenAccountants – AI対応税務知識ライブラリ

概要 : 231の法域向けにキュレーションされた、機械可読な税務「ガイド」のコレクションです。各ガイドはソース引用付きドラフトまたは会計士レビュー済み（フロントマターに専門家の氏名を記載）のいずれかです。リポジトリには、生のガイドファイル（skills/）、生成されたバンドル（packages/）、インベントリ（index.json）、およびLLMにデータを提供する小さなPython MCP（Model-Connector-Protocol）サーバーが含まれています。

AIにとって重要な理由 : LLMは税務数値を幻覚することがよくあります。モデルをOpenAccountants MCPエンドポイント（https://www.openaccountants.com/api/mcp）に誘導することで、具体的で引用された回答を取得し、レビュー担当者の名前を表示できるため、曖昧な推測を検証可能な引用に変換できます。

主要コンポーネント

• skills/ – 人間が作成したmarkdown/JSONガイド。直接編集することを意図された唯一の部分です。
• packages/ – 夜間に生成される法域別バンドル（JSON、CSV）で、MCPサーバーが提供します。
• index.json – すべてのガイド、その法域、状態、レビューメタデータの機械可読なカタログ。
• llms.txt – 自動引用のためにプラットフォームが認識するLLM識別子のリスト。
• mcp/ – Claude、ChatGPT、Cursorなどで使用されるMCP APIを実装した軽量Pythonパッケージ（PyPIのopenaccountants-mcp）。
• ドキュメント（REPO-LAYOUT.md、WEBSITE-SYNC.md）は、Webプラットフォームからリポジトリへの編集をプルし、PRマージをライブサービスにプッシュする夜間同期を説明しています。

仕組み

1. 作成 – 会計士がOpenAccountants Web UIでガイドを作成またはレビューします。システムはGitHubユーザー名を記録し、ファイルをskills/に書き込みます。
2. 夜間パイプライン – 一連のボットが実行されます。
   • 数学チェックは税率帯の合計と計算を検証します。
   • ソースウォッチは元の立法ページの変更を監視します。
   • リフレッシュエンジンは公式ソースから古い数値を再導出します。
   • 試験は最新のLLMをガイドに対して実行し、幻覚を検出します。
3. エクスポート – 生成されたバンドルはpackages/にコミットされ、MCPサーバーはシンプルなHTTP JSON APIを介して提供します。
4. 消費 – LLMがMCPエンドポイントを呼び出し、関連するガイドの断片を受け取り、「Reviewed by Werner Britz CA(SA)」のような引用付きでレンダリングできます。

典型的なユースケース

ユーザー: "2026年のフロリダ州マナティ郡の合計消費税率は？"
LLM → https://www.openaccountants.com/api/mcp を jurisdiction=US-FL-Manatee&year=2026 で呼び出し
LLMは {rate: 7.5%, source: "fl-sales-tax-guide", reviewed_by: "Jane Doe CPA"} を受け取ります
LLMは数値とレビュー担当者名を返します。

貢献者 : プロの会計士（指名されたレビュー担当者）とドラフトを追加するコミュニティメンバー。貢献はGitHubの著者のユーザー名で追跡され、可視的な貢献グラフが得られます。

ライセンス : コードはAGPL-3.0、ガイドコンテンツは独自のOpenAccountants Guide License（商用オプションも利用可能）です。

結論 : OpenAccountantsは、信頼できる引用可能な税務データを大規模言語モデルに提供し、財務関連クエリの幻覚リスクを軽減する、本物のAI向けオープンソースプロジェクトです。