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spending-review

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github.com/openaccountantデータ・データベース103478 回インストール29 週間前に更新
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spending-review について

spending-reviewは、2か月分のカテゴリ別支出を比較する財務分析スキルです。大幅な増加を示すカテゴリを特定し、取引明細から変化の要因を確認します。

主な機能

  1. 01月ごとのカテゴリ別支出比較
  2. 02金額と増減率の計算
  3. 0320%または100ドル超の増加を検出
  4. 04該当カテゴリの取引明細を確認
  5. 05支出表と文章による概要を作成

活用シーン

  1. 01今月と前月の支出比較
  2. 02急増したカテゴリの調査
  3. 03支出額や増加率が高いカテゴリの把握

MCP 対応

Wilsonの`spending_summary`と`transaction_search`ツールを使い、支出を比較して取引明細を確認します。

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/openaccountant/skills --skill spending-review

インストール後、Claude Code で/spending-reviewを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

支出レビュー

概要

指定した期間の支出をカテゴリ別に分類して集計し、前月までの支出と比較して傾向を示します。また、支出が大幅に増加または減少したカテゴリを強調表示します。

使用する Wilson ツール

  • spending_summary — 任意の期間のカテゴリ別支出合計を取得します
  • transaction_search — 特定のカテゴリを詳しく調べ、取引単位の詳細を取得します

ワークフロー

  1. spending_summary を今月分について実行し、カテゴリ別の合計を取得します。
  2. spending_summary を前月分について実行し、比較の基準値を取得します。
  3. 2か月間の各カテゴリについて、金額の増減と増減率を計算します。
  4. 支出が20%超、または100ドル超増加したカテゴリにフラグを付けます。
  5. フラグを付けたカテゴリごとに、category: "<flagged_category>" と months: 1 を指定して transaction_search を実行し、増加の要因となった個々の取引を取得します。
  6. 「カテゴリ」「今月」「先月」「増減額(ドル)」「増減率(%)」「傾向の矢印」の列を含む要約表で結果を示します。
  7. 表の下に、支出額の絶対値が大きい上位3カテゴリと、増加率が高い上位3カテゴリを列挙します。
  8. 全体的な支出傾向と注目すべき変化を説明する段落を1つ記載します。

Wilsonを使わない場合

  1. 銀行から過去2か月分の取引をCSVファイルとしてエクスポートします(多くの銀行では、「口座」>「明細」>「ダウンロード」>「CSV形式」から取得できます)。
  2. 2つのCSVファイルをGoogle Sheetsで開き、「月」列を追加して1つのシートにまとめます。
  3. 銀行が取引をカテゴリ分けしていない場合は、「カテゴリ」列を手動で追加します。よく使われるカテゴリは、食料品、外食、交通、光熱費、娯楽、ショッピング、健康、サブスクリプションです。
  4. ピボットテーブルを作成します。行=カテゴリ、列=月、値=金額の合計。
  5. 増減額を計算する列として、=B2-C2(今月から先月を差し引く)を追加します。
  6. 増減率の列を追加します。=IF(C2<>0, (B2-C2)/ABS(C2)*100, "New")。
  7. 増減額の列に条件付き書式を設定します。増加は赤、減少は緑にします(支出額がマイナスで記録される場合は、条件を逆にするか絶対値を使ってください)。
  8. 絶対値の大きい順に並べ替えて、変化が大きい項目を確認します。
  9. 手早く視覚化するには、ピボットテーブルから棒グラフを挿入し、カテゴリ別に今月と先月を表示します。

重要な注意事項

  • カテゴリの正確さは、銀行の自動カテゴリ分け機能、またはWilsonのカテゴリ分けルールによって異なります。未分類の取引が多い場合は、まず categorize ツールを実行してください。
  • 家電、旅行、医療費などの一度きりの高額な購入は、前月比の比較を歪めることがあります。急増が実際の傾向なのか、例外的な値なのかを検討してください。
  • より有意義に分析するには、前月だけでなく、3か月の移動平均と比較してください。

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