経営財務の「データがバラバラ」問題の深刻度 デジタル企業と非デジタル企業の間に開く差
「社内のシステムがバラバラで、データが散在している」「データの分析スキルを持った人材が不足している」AIや機械学習などを駆使したイノベーティブなサービスや働き方改革の推進が加速度的に進む中、このような悩みを抱える経営者や現場担当者は多いだろう。多くの企業にとって、デジタルをどう活用するかが大きな経営課題となっている。
主任研究委員
アカウンティング・アドバイザリー・マネージングディレクター
櫻田修一氏
「経営企画や経理、財務部門の現場では、決算や経営情報の開示に当たって、経営分析をいかに深い洞察力で行うかが重要です。しかし、各部門の売り上げや利益などのデータを全社から収集し、経営分析ができる形に整える作業に、非常に多くの時間と労力を費やしている企業が多いと感じています」と語るのは、一般社団法人日本CFO協会主任研究委員を務める、アカウンティング・アドバイザリー・マネージングディレクターの櫻田修一氏。
当然、こうしたデータの収集や調整に費やす時間が多ければ、財務データの分析や財務計画、革新的な戦略の立案にかけられる時間はおのずと短くなってしまうことになる。
「日本企業の多くは、いまだにレガシーな基幹システムが社内でバラバラに運用されており、経営に必要なデータを一元管理できていません。まずは、経営情報を表計算ソフトで管理することから脱却し、情報統合基盤を構築して、経営に財務データをスピーディーに活用できるようにする必要があります」（櫻田氏）
グローバルに拠点を持っていればなおのこと、拠点ごとにデータの定義やデータ元がバラバラでは、市場のニーズを捉えた戦略を検討することも難しくなる。事業別・製品別・市場別に損益を「見える化」し、グローバル全体で戦略の検討を可能にすることが重要だ。
以下から無料でダウンロードできる「経営財務の高速化を実現するDigital Finance」に関する特別レポートでは、実際のグローバル企業におけるファイナンス組織のあり方、とくに企業のCFO（最高財務責任者）が発揮すべきリーダーシップやデジタル活用の仕方について、詳しく紹介している。機械学習のほうが人間よりも予測精度が高まっている中、今後はデジタル活用企業と非活用企業の間に、スピードとコスト面でどんどん差が開いていくだろう。プロセス改革やITシステム導入のヒントとして、参考にされてみてはいかがだろうか。
