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EPM：膨大なデータに埋もれる真の経営課題発見の難しさ
最適なデジタル技術を用いて、将来予測や意思決定を実現する経営管理の高度化支援
経営管理は、企業の目的を実現すべく、経営資源を相互に組み合わせ活性化し、環境適応能力と創造性を高めて、経営の効率化・高度化を目指す活動です。デロイト トーマツ グループでは、「膨大で複雑なデータから経営課題の真因を究明し、精緻な将来予測や意思決定に役立つインサイトを導出する」という営みに、AIを活用することで、計画・予算・予測などの経営管理における変革を支援します。
AI活用例①: 見込・予算・計画の精度向上
AIは、財務・非財務の各種膨大なファクトデータをインプットとして、将来の予測データモデルを複数のシナリオで生成・提案します。このシナリオを参考にすることで、見込・予算・計画策定の精度を高めることが期待されます。最終的に採用される見込・予算・計画の考え方、また結果としての予測精度を、モデルへフィードバックして学習させることで、モデルの質を高めることが出来ます。
デロイト トーマツ グループでは、必要なデータの選定、予測モデリングの設計、導出される予測データの活用法検討に至るまで、包括的な支援が可能です。
AI活用例②:施策候補の導出
AIは、KPIとして設定した財務/非財務指標に対する各変動要因の影響度合いのスコアを傾向学習することで算定します。そして、変動要因のうちコントロール可能なものに関して、それぞれの制約のなかで許容しうる値の全ての検証をすることで、その中でKPIを最大化させる条件、つまり全ての変動要因ごとに施策として打つべき最適な水準値を導き出します。
このAI活用による施策候補の導出を成功させるポイントは、段階的な推進アプローチの設計にあります。AIへのインプットデータの収集・正規化の対象を見極めてどのように拡張していくか、またデータ拡張をふまえてAIのモデルをどのように進化させていくか、この巧緻さが最適な投資で早期成果を享受できるかを左右します。
プロフェッショナル
藤原 章博／Akihiro Fujiwara
デロイト トーマツ コンサルティング 執行役員
