財務の予測分析は AI の導入でこう変わる
AI はすでに財務の予測分析を大きく変えていますが、真の力を発揮するのはまだこれからです。自動化や高度なデータ分析により、財務チームは戦略的リーダーへと変わりつつあります。詳細をご確認ください。
AI はすでに財務の予測分析を大きく変えていますが、真の力を発揮するのはまだこれからです。自動化や高度なデータ分析により、財務チームは戦略的リーダーへと変わりつつあります。詳細をご確認ください。
このブログでは以下についてご紹介します。
財務収益予測においては、正確性と適応性のバランスを取ることが常に重要になります。一方、今日は市場が急速に変化し、経済の複雑さが増しています。たとえ極めて精密であっても、従来のモデルでは、リーダーが戦略的成長を推進するために必要となるインサイトを入手することはできません。そこで人工知能 (AI) を中核に据えた予測分析を活用すれば、測定可能な違いが実感できます。
AI は圧倒的な深度とスピードでデータを分析するため、財務リーダーは未来の成果を正確に予測できます。AI は静的手法では通常見逃されがちなデータ パターンを特定するだけでなく、市場動向、新たな顧客要求など、可変要素をリアルタイムに取り込むことができます。このように有意義なインサイトをタイムリーに得ることで、競争上の優位性が強化されます。
財務や予測分析に AI を導入しているほとんどの企業は、AI によって大きな変化が生まれたと考えています。Workday の AI に関する CFO 指標調査レポートによると、AI は業務の効率性を高め、タスクを自動化し、チームが戦略的分析に専念できるようにするほか、データドリブンな意思決定を確実に行えるようにします。以下では、AI が予測分析を具体的にどのように変えているかをご紹介します。
予測分析は、履歴データ、統計モデリング、予測アルゴリズムを使用して未来の成果を予測します。この分野のデータサイエンスは、今後のトレンド、ビジネス コスト、収益を予測して戦略的意思決定に活かし、刻々と変化する市場や業界に柔軟に対応する能力を確保する上で重要になります。最先端の予測分析では、AI モデルや機械学習モデルが使用されることが少なくありません。
優秀な FP&A チームが存在する場合を含め、これまではアジリティを維持することは容易ではありませんでした。線形回帰、時系列分析、ルールベース モデルといった従来の手法は、安定した財務環境のインサイトを得るためには役立ちますが、変化の激しい今日のビジネス環境を分析する手法としては不十分です。財務チームが変化に後れをとらないためには、より動的なアプローチで収益予測に取り組む必要があります。
ここで画期的な効果を発揮するのが AI 予測分析です。AI は予測モデルを 1 次元予測モデルから動的なツールへと変換します。つまり環境の変化にリアルタイムに対応する、応答性の高いモデルを実現します。その結果、企業は環境に関係なく変化に速やかに適応し、意思決定を確実に行い、自信を持って行動できるようになります。
AI は予測モデルを 1 次元予測モデルから動的で応答性の高いツールへと変換します。
たとえば、全国的に知名度のある医療保険保険会社では、Workday Adaptive Planning を活用して財務オペレーションを最新化しています。同社の財務チームは、自動更新やリアルタイムなシナリオ モデリングを使用して、市場ベンチマーキングやコストの割り当てに費やす時間を数週間から数分間に短縮しています。
その結果、リーダーシップは AI が提供する最新の財務分析に基づいて意思決定をすばやく行えるようになりました。「Workday Adaptive Planning の導入以来、当社は予測能力が飛躍的に向上し、データドリブンな組織に変わりました」とコストおよび予算分析担当マネージャは述べています。今日のビジネス ペースに後れをとらないようにするためには、いずれの組織もこのような変革を早期に実施する必要があります。
AI 予測分析は、財務リーダーと財務チームのプランニングや意思決定に対するアプローチを根本的に変えています。その推進要因となっているのが、以下を実現する 4 つの機能です。
AI は計算処理を行うだけでなく、前後関係を適切に評価します。規制の変更、競合動向、マクロ経済の変化といった外部要因を社内データと関連付け、より有益でアクショナブルな予測を生成します。たとえば、AI モデルは収益成長率を予測するだけでなく、金利の変化が特定地域の消費者支出にどのような影響を与えるかを明らかにします。
財務リーダーは分析の深度と範囲の二者択一を迫られることはなくなります。グローバル セールス レポートから詳細な運用指標に至るまで、AI は膨大なデータセットを分析し、極めて正確なインサイトを抽出します。このような詳細なインサイトを得ることで、リーダーは手作業での照合調整に時間を取られることなく戦略的プランニングに専念できます。
AI はリアルタイムに予測を更新することで、企業が速やかに方針転換を行えるようにします。AI を活用して継続的かつ柔軟にファイナンシャル プランニングを実施することにより、サプライチェーンの混乱時に予算を再配分することも、ポリシーの変更後に投資戦略を見直すことも容易になります。
AI は複雑な「What-If」シナリオをシンプル化し、財務チームがさまざまな成果を達成できるようにします。AI モデルを使用すると、リーダーは新製品のリリースや買収活動を想定したシナリオを実行し、その効果を評価することで、潜在的な成果を可視化できます。そのため、意思決定をより確実に行うことができます。
財務リーダーは新たな課題に直面しています。変化の激しい市場状況を慎重に見極め、より多くの情報を活用し、速やかに意思決定を行う必要があります。古いデータや定期的なレビューに依存する従来の手法では、今日のビジネス慣習のスピードや複雑さについていくことはできません。
AI アルゴリズムは、これらの問題を解決します。データを分析、共有、活用する方法を変革することにより、AI は財務チームがすばやくスマートに意思決定を行い、組織規模で価値を高められるようにします。以下では、AI が財務チームの変革を促進する主な理由をご紹介します。
AI は複雑な「What-If」シナリオをシンプル化し、財務チームがさまざまな成果を達成できるようにします。
ビジネス環境の変化が加速するにつれ、従来の収益予測方法は組織の足かせとなりつつあります。履歴データに基づいて作成された収益予測データは、財務チームが他チームと共有する時点で実効性を失い、結果的に不正確になることが少なくありません。AI を活用すると、最新データが届くたびにそれに基づいて予測を更新するという、動的な進化を実現できます。
生成 AI はこれをさらに一歩進め、提案を動的に創出します。たとえば、予想に反して主要地域の売上が低下した場合、生成 AI は収益予測を修正するだけでなく、マーケティング予算の再配分、業績が高い地域の在庫の増加など、調整方法を具体的に提案します。その結果、収益予測は継続的な意思決定プロセスの一環として行われるようになります。
複数の異なる AI モデルを導入すれば、変化に合わせて効率的に収益予測を行えるようになります。財務チームは、固定した前提条件に縛られることなく、毎日の売上高、サプライチェーンの最新情報、変化する市場指標など、多様なライブ データ ストリームにアクセスし、アクショナブルな戦略提案をリアルタイムに受け取ることができます。
AI を活用すると、最高財務責任者 (CFO) は従来のシステムでは見逃されがちな微妙な異常を特定し、リスクをリアルタイムに管理できます。AI ツールは、顧客の支払い行動、地理的・政治的指標、サプライチェーンのパフォーマンス指標など、さまざまな変数を分析し、喫緊の対応を要する脅威を警告します。
たとえば AI を活用すると、同業他社より数週間早く信用リスクを検出することも、不正行為をすばやく正確に検知することも、オペレーションに支障が来す前にサプライヤの財務問題を特定することもできます。このような場合、AI は人間に代わって判断を行うのではなく、人間の判断を補強し、リーダーが先を見据えて対策を講じられるようにします。
多くの組織では従来、FP&A のみが予測分析を行い、他チームがインサイトを受け取るまでに一定の時間が必要になります。このようなサイロ化されたアプローチは、意思決定を迅速かつ部門横断的に行う必要がある環境では機能しません。AI はすべてのチーム リーダーがリアルタイム インサイトにアクセスできる統合プラットフォームを構築し、データを民主化します。
これにより、CFO はあらゆるチーム (人事、オペレーション、マーケティング、営業など) に財務インテリジェンスを提供できるため、各チームは戦略の足並みをそろえやすくなります。共有ダッシュボードは、在庫管理のトレンドが収益に及ぼす影響や、需要の変化がリソース要件に及ぼす影響を明らかにし、あらゆる人財が同じ戦略に基づいて業務を遂行できるようにします。その結果、バランスのとれた意思決定をすばやく行い、企業の価値を高めることができます。
財務における AI の役割は、リスクの軽減だけにとどまりません。誰も気付かない領域に価値を見出すことにもあります。予測 AI モデルは人間と比較にならないレベルの規模と深度を持ってデータ ポイントを分析し、日常生活に潜むパターンや機会を明らかにします。
製品の価格設定を例に挙げてみましょう。AI は限られた地域のトレンド、たとえば価格弾力性の高い特定地域のトレンドを明らかにすることで、CFO が地域に適した価格設定戦略を策定し、利益を最適化できるようにします。同様に、AI テクノロジーはプレミアム製品を導入する可能性が最も高い顧客セグメントを予測し、投資対象を明確に絞れるようにします。
財務における AI の役割は、リスクの軽減だけにとどまりません。誰も気付かない領域に価値を見出すことにもあります。
今日では迅速な実行力が CFO の必須要件となっています。しかし従来の収益予測サイクルは数週間や数か月に及ぶことが少なくありません。これは重要な意思決定の遅延を招きます。AI アプリケーションはこのようなボトルネックを解消します。データ集計、差異分析、モデルの更新を自動化し、インサイトをすばやく提供して、CFO が予測に基づいてアクションを起こせるようにします。
四半期半ばに財源不足が生じた場合を考えてみましょう。従来のモデルでは、根本原因の特定に数週間かかる可能性があります。一方 AI は、パフォーマンス データをリアルタイムに統合し、問題を早期に検出し、予測を適切に調整します。その結果、財務チームは事態が悪化する前に是正措置を講じることができます。
AI 予測分析は財務オペレーションを根本的に変えています。市場の予測はますます困難になり、データの複雑さは増しています。すばやく的確に応答する能力は、今日必要不可欠になりつつあります。
AI を次のフェーズに進めるためには、サイロを解消し、財務チームがすべてのチームの戦略的パートナーとなる必要があります。財務チーム、オペレーション チーム、人事チームが予測インサイトをシームレスに活用し、統一されたアプローチを通じて意思決定を行えるようにします。このように相関的な戦略を実施することで、組織はリソースの割り当てを正確に行い、先を見据えてリスクを管理し、機会をすばやく特定できるようになります。
AI がコアに組み込まれたソリューションは、財務オペレーションを変革し、収益予測を改善し、データドリブンな意思決定を確実に行えるようにします。
Workday の予測分析ソリューションが財務目標の達成をいかにサポートするかをご確認ください。
さらに読む
2025 年も数か月が過ぎた現在、最高財務責任者 (CFO) が重視すべきトレンドはどのようなものでしょうか?このブログでは、財務チームのスキルアップやクラウドベース ソリューションの重要性と、財務統合を促進する AI の主要機能についてご紹介します。
AI エージェントは企業のテクノロジー環境を大きく変えます。しかし私たちはその価値を完全に引き出す準備ができているでしょうか?Workday の最高製品責任者を務める David Somers が見解を共有します。
仕事の未来は始まっており、それを推進しているのは AI です。AI エージェントがより多くの業務を担うようになる中、ビジネスリーダーはこの新しい職場環境を管理する準備ができているのでしょうか?