あずさ監査法人、AI活用のローリング・フォーキャスト支援を開始

あずさ監査法人は、AIを活用したローリング・フォーキャスト実装支援サービスの提供を開始しました。
予測モデルや生成AI、業務プロセス、データ基盤を一体で整備し、継続的な業績予測を支援します。
予測結果の分析から対応策の検討までつなげ、環境変化に応じた経営判断を支援します。

記事の概要

有限責任 あずさ監査法人のアドバイザリー統轄事業部とKPMG AiXが、サービスを提供します。
ローリング・フォーキャストは、12カ月後や18カ月後など一定期間先までの業績を継続的に更新する手法です。
同法人は、社内データやマクロ経済指標などから業績に影響する主要ドライバーの特定を支援します。
機械学習・統計アルゴリズムと業務ロジックを組み合わせ、予測モデルを設計・構築します。
生成AIは、予測結果や予算との差異、主要ドライバーの変化を整理し、背景や対応策の仮説を提示します。
さらに、予測更新や結果分析、アクション検討、会議体、役割分担などの業務プロセスを設計します。
需給、生産、在庫、販売、市況などのデータを収集・統合し、既存基盤への組み込みやEPM導入も支援します。

記事のポイント

1. 主要ドライバーを特定： 社内データやマクロ経済指標を分析し、業績に影響する主要ドライバーの特定を支援します。
2. 生成AIで判断を支援： 予測結果や予算との差異を生成AIで解釈し、変化の背景や対応策の仮説を提示します。
3. 運用と基盤も整備： 予測更新から会議体、役割分担、データ統合まで、継続運用に必要な仕組みを整備します。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 年度計画と実績の差異を報告するだけでなく、外部環境の変化を予測へ反映し、対応策まで議論できる業務プロセスやデータの責任分担を見直す必要が生じそうです。
• 同業のサービス提供者： 予測モデル単体ではなく、生成AIによる解釈、会議体や役割分担、データ基盤まで含めて運用に定着させる支援が、サービスの比較軸になる可能性があります。
• 経営管理部門： 予測値の精度だけでなく、主要ドライバーや差異の背景を説明し、生成AIの仮説を人が検証して意思決定につなげる統制設計が求められそうです。

このニュースの背景

為替レートや原燃料価格、サプライチェーン、地政学リスクなどの変動により、計画策定時の前提が早期に崩れる課題が示されています。
担当者が予算と実績の差異分析や報告に追われ、将来の業績見通しや対応策の議論に十分な時間を割けない状況が背景にあります。
こうした課題に対し、固定的な年度計画ではなく、一定期間先までの予測を継続的に更新し、意思決定へつなげる経営管理が求められています。

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