予算管理のデジタル化とAI活用～基礎と事例～

2024年11月8日 21:23

AIによる予算管理の革新

予算管理は、AIの活用により大きな変革期を迎えています。従来の経験と勘に頼った予算策定から、データに基づく意思決定へと進化しています。この変革は、分析（Analysis）、洞察（Insight）、予測（Predict）という3つの要素で進化を遂げています。

1. 分析（Analysis）

2. 洞察（Insight）

3. 予測（Predict）

予算管理におけるこれら3つの要素は、互いに密接に関連し合い、スパイラルのように発展していきます。

分析（Analysis）は土台となる要素です。正確なデータ収集と分析なくして、的確な洞察も予測も生まれません。例えば、味の素の事例では、POSデータと気象データの精緻な分析が、その後の洞察と予測の精度を大きく左右しました。

洞察（Insight）は分析結果を解釈し、意味を見出す過程です。単なるデータの羅列ではなく、その背後にある因果関係や相関関係を理解することで、より深い知見が得られます。キユーピーの原材料価格分析では、この洞察のプロセスが、コスト削減という具体的な成果につながりました。

予測（Predict）は、分析と洞察を基に将来を見通す作業です。ただし、これは終着点ではありません。予測結果は新たな分析の対象となり、そこからまた新たな洞察が生まれます。このサイクルを継続的に回すことで、予算管理の精度は着実に向上していくのです。

味の素の取り組みは、この3要素を効果的に組み合わせた好例です。同社では、まず分析フェーズでPOSデータ、気象データ、SNSデータを統合。次に洞察フェーズで気温上昇と冷製商品需要の相関関係を発見。そして予測フェーズで、これらの知見を活用した需要予測モデルを構築しました。

この総合的なアプローチにより、予算精度は35%向上し、営業利益率も2.3%改善。特に夏季商品の需要予測では、従来の経験則では把握できなかった微細な変動要因まで考慮できるようになりました。

キユーピーは原材料価格の変動に着目し、独自の分析モデルを構築しました。過去の価格変動データを詳細に分析し、その背後にある要因を洞察。これにより、調達コストを年間3億円削減することに成功しました。さらに、この知見を活かした予測モデルにより、製造原価率も2.1%改善しています。

セプテーニホールディングスでは、Loglassを導入し、3つの要素を自動化しました。分析フェーズでは予算データの自動集計、洞察フェーズでは予実差異の要因分析、予測フェーズでは修正予算案の自動生成を実現。その結果、予算策定工数を30%削減し、より戦略的な議論に時間を割けるようになりました。

KPMGジャパンの調査によると、AI活用の成功には質の高いデータ基盤が不可欠です。特に分析フェーズでのデータの正確性と一貫性、洞察フェーズでの多角的な視点、予測フェーズでの継続的な精度向上が重要となります。

フランスベッドの事例は、システム刷新による具体的な成果を示しています。同社はBizForecastを導入し、3つの要素を統合的に管理。その結果、システム運用費用を約90%削減しただけでなく、より精度の高い予算管理を実現しました。

予算管理のデジタル化とAI活用は、さらなる進化を遂げようとしています。特に注目すべきは、3つの要素がよりシームレスに連携し、リアルタイムでの意思決定支援が可能になってきている点です。

機械学習の進歩により、それぞれの要素の精度は着実に向上しています。外部データとの連携も強化され、より包括的な予算管理が可能になってきています。

次回の後編では、これら3つの要素を踏まえた具体的な導入プロセスと実践的なポイントについて、詳しく解説していく予定です。