AIエージェントの登場によりAIが一定の自律性を持つこれからの時代、AIは経理業務の自動化・効率化のツールに留まらず、FP&Aや経営管理の領域に新たな世界観をもたらします。
既存の業務の延長線上でAIを活用するのではなく、AIとの共存を前提とした抜本的な業務変革を実現するためには、何が必要か。
AIの進化により経営管理高度化のアプローチがどのように変化するのか。

コーポレートガバナンス・コード改訂を背景に、 ROIC 導入やFP&A 強化を推進する企業も増えてきております。しかし実際には、「ROIC が投資判断に使われない」「経営会議が過去の説明で終わる」といった声が後を絶ちません。
本セッションでは、コンサルティングファームや事業会社で経営企画・CFO・CSOを経験し、経営管理を「支援する側」と「担う側」両面で携わってきた講演者が、ROIC と FP&A が機能しない根本原因を読み解きながら、資本コストを判断基準に組み込む 3条件（BS/ハードルレート設計、現場と経営をつなぐ翻訳機能、データ基盤整備）とその具体的な実装方法をご紹介します。

Coming Soon

不確実性が高まり急速に変化する事業環境のなか、企業はこれまで以上に迅速かつ高度な経営判断が求められています。その実現手段としてAI活用への期待が高まる一方で、多くの企業では一部の個人レベルでの活用に留まり、経営判断への組織的な組み込みや成果創出に至っていないのが実情です。
本セッションでは、経営管理領域におけるAI活用の段階的なステップを整理し、導入/定着に向けた実践的なアプローチをご紹介します。また、AI活用の前提となるデータ標準化/一元管理やガバナンス整備の重要性を解説するとともに、CCH Tagetikを活用した経営管理基盤がAIによる分析/予測/意思決定の高度化をどのように支えるのかご紹介します。

各部門から数値を集め、整え、分析し、経営会議用の資料に加工する-そうした従来型の経営管理は、AIの進化を前に終焉を迎えています。いま求められているのは、AIを業務の一部に組み込むことではなく、AIを前提として経営管理の仕組みそのものをゼロベースで再設計することです。
本セミナーでは、Deloitteが考える次世代の経営管理とCFO組織のあり方を、講演だけではなくデモを通じて具体的にご紹介します。AIによって、経営判断に必要な情報取得、分析、示唆導出、意思決定支援がどのように進化するのか、その実践的な姿をお伝えします。

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多くの企業が生成AIを導入する中、なぜ「経営管理領域」での活用は一向に進まないのでしょうか。その背景には、汎用AIでは対応できない「企業固有の業務知識やデータ構造」の壁と、「未整備なデータ」という実務特有の課題があります。AIに分析を丸投げする期待値のままでは、経営を誤らせるハルシネーションの罠から抜け出せません。
本セッションでは、汎用AIが挫折する原因を解き明かし、データの事前清流化と独自ルールの構造化によってハルシネーションを克服する具体策を解説。現場主導でAIの精度を育て、意思決定を高度化するための「人とAIが協調する将来像」を提示します。

CCH Tagetikをお使いの方、導入をご検討中の方へ。ローリングフォーキャストにより計画業務は速くなりましたが、投資の継続・撤退・配分を決めるスピードは変わっていません。その理由は、外部の市況変化と内部の実力を金額で切り分ける「経路」が存在しないためです。AIも、この経路が定義されて初めて意思決定に効果を発揮します。本セッションでは、係数推定、要因分解、打ち手の最適化という3つのAIアプローチをご紹介します。CCH Tagetikで揃ったデータを読み込み、量産部品事業における1カ月の投資判断を導き出し、経営会議レポートを出力するまでの一連のプロセスを実演いたします。

味の素グループでは、企業価値向上と変化への迅速な対応を実現するため、CCH Tagetikを活用した経営管理基盤の構築を段階的に進めています。2024年にご紹介したStep1（ローリングフォーキャスト導入）に続き、本講演では管理会計データ収集、連結予算、連結実績への展開など、Step2以降の取り組みをご紹介します。さらに、AIによるCCH Tagetikデータ等を活用した分析効率化・高度化の取組や今後の構想について、実際のプロジェクト事例を交えながらご説明します。