ファイナンス リーダーは、ビジネスの戦略的パートナーとして行動し、未来を導くという役割を今まで以上に強く求められています。Anaplan が委託した Forrester Consulting 社の調査（英語）によると、企業はリアルタイムかつデータドリブン型の意思決定へと移行しており、ファイナンス部門や事業部門全体において、俊敏性、統合性、そして人工知能 (AI) への需要が高まっています。
本記事では、現代のファイナンス業務におけるリーダーシップを定義する 5 つの優先事項と、それらが世界中のファイナンス プロセスの進化にどのような示唆を与えるのかをご紹介します。
1. ファイナンス領域における AI の統合と拡大
AI は実験段階から、期待される存在へと移行しました。調査対象となったファイナンス リーダーのほぼ半数 (49％) が、財務/会計業務における AI の導入や活用の向上を積極的に模索しています。優先順位は、個別のユースケースにとどまらず、AI をファイナンス業務の中核となるワークフローに直接組み込むことに重点が置かれるようになっています。
企業は、AI を以下の分野に活用しようとしています。
- 予算編成と予測の自動化
- 予測値を特定するための異常検
- 非支配株主持分 (NCI) のモデリング
- シナリオ モデリング
また、この調査では、2026 年の最優先事項として、AI に関連する以下の主要な能力を挙げています。
- 説明可能なエージェント AI
- 予測分析のための組み込み AI および機械学習 (ML)
組み込み型で、説明可能かつ自律的な AI へのこの移行は、より広範な要請を反映しています。すなわち、ファイナンス業界は、正確性やガバナンスを損なうことなく、より迅速なインサイトを提供できるよう進化しなければなりません。
ファイナンス リーダーの 49％ が、今後 12 カ月間の最優先課題として、AI の導入や活用の向上を挙げています。
2. オペレーション プランニングとファイナンシャル プランニングの統合
連携の取れていないプランニングは、依然として効果的な意思決定における大きな障壁となっています。ファイナンス チームはこの課題に二つの側面から直面しています。社内のシステムでは、実績データとファイナンシャル プランニングが別々のシステムで管理されていることが多く、実際の業績データに基づいて将来の計画を策定することが困難になっています。また、外部的には、そうしたファイナンシャル プランニングが、販売能力、サプライチェーンの制約、あるいはワークフォースの変更といった事業運営上の要因と整合することはめったにありません。実際、Forrester Consulting 社の調査によると、ファイナンス部門の 85％ が財務連結やプランニングにそれぞれ異なる専門プラットフォームを利用しており、担当者は重要な業務を遂行するために平均 4.6 種類のシステムを切り替えて使用していることが明らかになりました。
経営陣は、プランニングにおいてより統合的なアプローチを優先しており、断片化されたシステムを、ファイナンス データと業務データが連携する単一の信頼できる基盤へと置き換えています。Anaplan によって以下が可能になります。
- リアルタイムの集計済み実績データに基づく継続的な予測
- 各部門間で目標と実績に関する連携を強化
- 需要や供給の変化への迅速な対応
目標は、部門間の壁を取り払い、ビジネスの実態を反映した信頼できる唯一の情報源を確立することです。
3. 目標は、部門間の壁を取り払い、ビジネスの実態を反映した信頼できる唯一の情報源を確立することです。
シナリオ プランニングは、今日のファイナンス業務において依然として最大の能力ギャップの一つであり、ファイナンス リーダーの 64％ が、現在の技術環境下では複雑なシナリオ プランニングや「What-if」分析を行うことが「非常に困難」あるいは「極めて困難」であると感じています。
この問題に対処するため、各組織は以下の取り組みを優先的に進めています。
- 組み込みの「What-if」シナリオ モデリング機能
- リアルタイム計算/解析エンジン
この分野における俊敏性を高めることで、ファイナンス部門は市場の変動に迅速に対応し、より確信を持って戦略的意思決定を導くことができるようになります。
Unilever International Group 社 が、主要なプランニング サイクルを 45 日から 4 日に短縮した経緯をご確認ください。現在では、一部の工程はわずか 4 分で完了するまでになっています。
4. データ ガバナンス、監査可能性、およびコンプライアンスの強化
ファイナンス領域がますますデータ ドリブン型となり、AI への依存度が高まるにつれ、信頼が極めて重要になってきています。
リーダーは、以下を確保するために、より強固なデータガバナンス体制の構築を優先しています。
- システム間のデータの正確性と一貫性
- 透明性があり、検証可能な意思決定プロセス
- 変化し続ける規制要件への対応
AI の導入が進むにつれ、これは特に重要となります。それは、説明可能性と監査可能性は、社内の関係者にとっても規制当局にとっても不可欠だからです。数字の算出根拠を説明できなかったり、予測の根拠となる入力データを遡って確認できなかったりするファイナンス部門は、真の戦略的パートナーとして活動するために不可欠な組織からの信頼を得るのに苦労することになるでしょう。
ファイナンス リーダーの 46％ が、データガバナンス、監査対応性、および規制遵守の向上を、今後1年間の最優先課題として挙げています。
5. 業務効率の向上とコスト管理の推進
効率性は依然として基本ですが、期待される内容は変化しています。この調査は、多くのファイナンス部門が依然としてレガシー システムや手作業のプロセスに縛られていることを浮き彫りにしています。実際、ファイナンス リーダーの 57％ が、自社の財務統合ソフトウェアでは複雑な業務要件に対応しづらいと回答しており、また回答者の 3 分の 1 は、ツールの制限により業務プロセスが頻繁にスプレッドシートに戻ってしまうと述べています。これによる波及効果は甚大です。
- FP&A チームが連結実績データの確定を待つため、プランニング サイクルが長期化している
- 市場や事業環境の変化に対する対応力が限定的である
- 熟練した専門スタッフが手作業によるデータ照合に追われるため、戦略的な業務に割ける時間が減少している
同時に、ファイナンス リーダーには以下の支援が求められています。
- 組織の大幅な変更
- データドリブンな意思決定を加速
これにより、以下の点への注目が再び高まっています。
- 手作業のプロセスの自動化
- 連結決算と報告業務の効率化
- リアルタイムのデータ分析を実現
その目的は、単にコスト削減にとどまらず、ビジネスを実際に前進させる戦略的な業務に注力できる余力を生み出すことにあります。
優先事項を実行に移す
Forrester Consulting 社の調査で示された優先事項、AI の導入、統合プランニング、シナリオへの適応力、ガバナンス、および効率性は、広く認知されています。課題は実行にあります。
これらの取り組みを実現するには、既存システムの段階的な改善だけでは不十分です。これには、プランニングと統合に向けた統一的なアプローチが求められます。それは、ビジネス全体にわたるデータ、人材、意思決定をリアルタイムで結びつけるものでなければなりません。
Anaplan は、ファイナンシャル プランニングとオペレーション プランニングを統合し、ワークフローにインテリジェンスを組み込み、データに基づいた迅速な意思決定を支援する統合プラットフォームを提供することで、変革を実現します。
Anaplan を活用すれば、組織は以下のことが可能になります。
AI をプランニング/予測に組み込む
AIによるインサイトをファイナンス業務のワークフローに直接活用し、精度を向上させるとともに、リスクを先回りして特定します。
複雑な連結決算を効率化し、簡素化する
会社間取引の消去、為替換算、および所有構造の変更を自動化することで、連結決算の迅速化と報告の信頼性向上を実現します。
ファイナンシャル プランニングとオペレーション プランニングを連携させる
ファイナンシャル プランニングとオペレーション プランニングを連携させる。
シナリオ モデリングと対応力を加速させる
実際のデータを用いてリアルタイムの「What-if」シナリオを実行し、トレードオフを評価して、変化に迅速に対応します。
ガバナンスと監査可能性の強化
組み込みの監査証跡、バージョン管理、および構造化されたデータ モデルにより、透明性と管理性を確保します。
大規模な効率化を実現する
手作業のプロセスを自動化し、サイクルタイムを短縮することで、財務/会計チームがより付加価値の高い戦略的な業務に注力できるようにします。
ファイナンス機能がますます戦略的な役割へと進化する中、これらの優先事項を迅速かつ大規模に実行する能力こそが、重要な差別化要因となるでしょう。
