賢いCFOは、AIを単なる“支援ツール”として使わない

[Krishnan Raghunathan，CFO Dive]

　クリシュナン・ラグナサン氏は、ニューヨーク、ロンドン、ムンバイに本拠を置く、デジタル主導型のビジネストランスフォーメーションおよびサービス企業、WNS社のファイナンス・アンド・アカウンティング・サービス部門の責任者である。本稿の意見は、筆者個人のものである。

　最近、私は投資家向けカンファレンスに参加する機会があった──それも日曜日に、である。著名な投資銀行の最高投資責任者（Chief Investment Officer）による基調講演は、特に安心感を与える内容だった。市場の変動に翻弄され、自身の「現金を保有し続ける」という戦略を見直すべきか迷っていた私は、この保守的かつ機会を見据えたアプローチが正当化されたのを聞き、再び自信を取り戻せた。

　この体験は、さらに深い問いを私に投げかけた。それは、今日のCFOたちは、関税問題、パンデミックの余波、地政学的リスク、サプライチェーンの混乱といった数々の課題の中で、いかにしてバランスの取れた、かつ機会主導型の企業財務戦略を取れるのかということである。

混乱の時代のCFOに求められる「役割」

　今日のグローバルビジネス環境は、まるで異なる経済シナリオが同時に上映されるマルチプレックス映画館のような様相を呈している。パンデミック、地政学的緊張、サプライチェーンの混乱、関税による貿易の再編成など、さまざまな要素が複合的に作用し、需要とインフレのパターンを大きく変えつつある。

（提供：ゲッティイメージズ）

　このような不確実性の中でも、CFOの「北極星」は揺るがない──コストを最小化し、キャッシュを最大化し、戦略的かつデータに基づく投資を推進することである。これらの目標を達成するには、精緻な予測、リアルタイムでの洞察、そして機敏な実行力が求められる。そしてこれらの分野において、AIの活用は欠かせないものとなっている。

　米Gartnerの調査結果もこれを裏付けている。2024年には、ファイナンス部門の58％がAIを導入しており、これは前年から21ポイントの増加となった。

　グローバル環境のこうした変化は、単なる課題にとどまらず、CFOの役割進化を加速させる推進力にもなっている。この新たな時代を乗り切るためには、ファイナンスリーダーは従来のアプローチを見直し、レジリエンス（回復力）と戦略的な俊敏性を高めるテクノロジーの導入を積極的に進めなければならない。

AIがファイナンスを変革する

　急速に変化するこの環境下で、CFOがより効果的にリーダーシップを発揮するために、AIが力を発揮する5つの領域を紹介する。

データ分析

　AIエージェントは、ファイナンス業務における高度な自動化を阻んでいた最大の障害である「分散したデータ問題」を解決する。先進的なCFOたちは、AIを単なるツールではなく、隠れたパターンを発見し、イノベーションを促進し、競争優位性を獲得する手段と捉え始めている。

　AIを活用することで、定型的な管理業務に費やす時間を大幅に削減でき、大きな「人的リソース」の捻出が可能になる。それにより、CFOは真の戦略ビジョナリーとしての役割を果たせるようになる。

不正検出

　デジタル・フォレンジック機能を組み込んだAIは、プロセス管理を強化し、財務リスクや不正行為に対抗する力を大きく高める。AIを活用することで、不正検出のための対象データの特定作業は格段に容易になり、AIベースのリスクスコアリングにより財務リスク管理も効率化される。

　例えば英HSBC（香港上海銀行）は、従来型のフォレンジック会計プロセスにAIを統合し、不正検出における「誤検出」を60％削減することに成功し、内部統制の効率を大幅に向上させた。

シナリオプランニング

　AIは、リアルタイムでの可視化、パターン分析、コスト影響や財務パフォーマンスに関する洞察を高精度で提供することにより、大規模な意思決定を支援する。

　予算編成は、もはや年次の静的なプロセスではなく、市場動向、収益の変動、その他リアルタイムの要素に基づいて絶えず更新される、動的なプロセスへと進化している。AI駆動型のモデリングを活用すれば、複数のシナリオをシミュレーションし、緊急時の備えを強化すると同時に、新たな機会や課題にも迅速に対応できるようになる。

キャッシュフロー管理

　AIによるキャッシュフロー改善のインパクトは、まさに革新的である。リアルタイムのトリガー情報や、信用リスクを含む洞察を活用することで、顧客セグメントや行動の深い分析を通じて売掛金回収期間を大幅に短縮できる。

　また、支出の集約化やコンプライアンスの向上により、買掛金支払期間も改善される。さらに、売掛金回収期間や買掛金支払期間の範囲を超え、AIはキャッシュフローパターン、通貨変動、市場データの正確な分析を通じて、流動性管理の最適化や投資収益率の最大化を支援できる。

予測

　AI駆動型の予測モデルは、過去の財務データ、リアルタイム指標、市場動向、地政学的動向を同時に分析することで、極めて個別化され、実行可能な予測を提供する。財務データとオペレーションデータを統合することで、AIは予測業務を全社規模で実施できるものとし、多様なビジネスシナリオを自信を持ってシミュレーションできるようにする。

　さらに、自然言語処理（Natural Language Processing、NLP）を搭載したAIベースの予測分析ツールを用いれば、ニュース、市場レポート、ソーシャルメディア上の感情を分析し、変化し続けるビジネス環境をより鮮明に読み取ることができる。

後戻りはできない

　ファイナンス分野におけるAI活用は、もはや後戻りできない段階に達している。AIは単なる支援ツールではなく、戦略的卓越性を実現するための「必須条件」となった。ビジネス環境がますます複雑化する中、AIによって組織の財務知識水準を高めたCFOこそが、先見性、俊敏性、回復力を備えたリーダーとして最適な位置に立つことができる。

　景気後退シナリオのシミュレーションから、積極的かつ回復力を備えた緊急対応計画の策定に至るまで、AIの活用がもたらす可能性は、まさに変革的である。

　もちろん、雇用の安全性、データプライバシー、情報源の追跡性に関する懸念には十分な配慮が必要だ。企業は、まず知識集約型な領域で生成AIの活用を始め、モデルの進化に応じて取引領域へと適用範囲を拡大していくのが賢明である。

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