財務予測とは、企業が将来の収益、費用、キャッシュフローを予測し、収益性を改善するために使用するプロセスを指します。このプロセスを知らない人にとっては、もしかしたら水晶玉を見つめて会社の財務の軌跡を占うようなものに思えるかもしれません。しかし、これは水晶玉占いとは全く別物です。予測とは推測ではなく、洗練されたエレガントなアルゴリズムの産物なのです。

財務予測プロセスは、会社の業績を反映し、影響を与える財務データ、過去のデータ、市場データと結びついています。今後何も変化がなければ、未来はある程度確実に予測できるという前提です。

しかし当然のことながら、ビジネスの状況が長期間変わらないことはめったにありません。状況は変化するものであり、時には前触れもなく劇的に変わることもあります。この不確定要素こそが、財務予測を狂わせ、短期的にも長期的にも将来の計画を台無しにしてしまうのです。したがって、現実的な意思決定のためには、予見可能な状況や変化する状況も考慮した財務予測を行う必要があります。予期せぬ事態が発生した場合には、必要な調整を予測モデルに組み込むために、財務予測を再度行う必要があります。

予測方程式に投入するデータ量を増やすことで、より正確な予測が可能になります。例えば、購買パターン、不正検知、リアルタイムの株式市場情報、顧客セグメンテーションなどのデータが使用できます。しかし、しばしば「ビッグデータ」と呼ばれるこれらの追加データは、従来の財務予測手法では処理しきれないことがあります。ビッグデータのマイニングと分析も、人間の能力では処理するのが難しく、財務チームが高いビジネス価値を持つ回答を得るまでに、時間がかかりすぎる場合がよくあります。

そこで登場するのが機械学習（ML）と人工知能（AI）です。簡単に言えば、機械は膨大な量のデータを人間よりもはるかに速くマイニングし、分析することができます。機械は、データへの問合せに対する回答を、わずか数時間で提供することで知られています。一方、従来の方法では、データセットのサイズや問合せの複雑さによっては、数週間、数か月、あるいは数年かかることさえあります。

財務チームをMLやAIツールで強化するということは、言い換えれば、彼らに機械アシスタントを提供するということです。これにより、財務予測業務の大幅なスピードアップと精度向上が可能になります。

機械学習とは

機械学習は人工知能（AI）のサブセットです。人間の思考を忠実に模倣して構築された汎用人工知能（AGI）とは異なり、機械学習ツールは「考える」ことも、人間のように学習することもありません。MLは、ソフトウェア・プログラミングの専門家でない聴衆にその独自性をより分かりやすく伝えるためのマーケティング活動において、AIと呼ばれることがあります。しかし、MLはAGIとは異なります。

しかし、他のコンピューター・ソフトウェアとも異なります。というのも、MLは人間がタスクを実行するためにプログラムされたものではないからです。その代わり、MLは大規模なデータセットで「訓練」された後、迅速な試行錯誤の計算と比較によって「学習」します。

一般的に、機械学習ソフトウェアは、大規模なデータセットを分析し、継続的な反復を通じて、人間の介入なしに独自のモデルを構築し、適応させます。

つまり、MLは時間の経過とともに改善され、より速く、より正確に、そしてデータのニュアンスにより敏感になります。しかしMLは、あるタスクをやめて全く関係のない別のタスクを自律的に開始することはありません。別のタスクが必要になった場合、人間は新しいタスクに適した別のデータセットでMLを訓練しなければなりません。したがって、MLは多くの異なるアプリケーションの中に存在し、それぞれのアプリケーションのビジネス目的に直接関連するタスクを実行しています。これが、社内でさまざまなMLを組み込んだコンピュータプログラムが使われている理由です。

財務予測の課題

今日の財務予測における3つの大きな課題は、人間、モデル、ツールの限界です。

人間には時間的な制約があり、パターン認識や大量のデータを処理する能力にも限界があります。数学的な側面では、古いモデルや計算、データ入力の数、データ量、データソースの数、基礎となる仮定が、アウトプットの精度と有用性に大きく影響します。また、経営者の観点から見ると、従来の使い慣れたツールはイノベーションと問題解決を妨げます。

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財務予測における機械学習の利点

機械学習は財務予測にいくつかの重要な利点をもたらします。そしてこれらの利点はすべて、「制限の削減や排除」という最大の課題の解決に役立つものです。

機械学習により、ビジネスはより多くのソースからより多くのデータを使用し、そのデータに対してより複雑で高度な問合せを実行し、正確な予測をより迅速に作成することができます。これは、従来のスプレッドシートや財務ソフトウェアの限界をはるかに超えるものです。しかし、AIのプログラミングやトレーニングに必要なAIエンジニアが不足しているという課題もあります。そのため、独自のAIプロジェクトを行っている企業もありますが、多くの企業は、事前に訓練されたAIが組み込まれた市販のソフトウェアを好んで使用しています。その他、財務チームが必要に応じてトレーニングしたり、トレーニングを追加したりできるMLアルゴリズムを組み込んでいるソフトウェア・ベンダーもあります。

さらに、機械学習はデータ内のより多くのパターンを認識することができ、ビジネスドライバーや予測誤差のニュアンスを示したり、特定したり、確立したりすることができます。これにより、正確な予測をより迅速に作成できるようになります。財務チームはビジネスと連携して、トップラインの収益成長とキャッシュフローの改善を図るための機会を開拓できるようになります。機械学習ツールはまた、多くの機能やプロセスを自動化し、さまざまな問合せを使用して、追加または更新されたインサイトを提供することができます。

機械学習により、企業は従来のデータセット以外にも分析を拡大することができます。これが指標間の予期せぬ関係を明らかにする可能性もあります。例えば、利用可能在庫数や気象データを分析する機械学習を利用することで、地域の市場情報などの従来のデータソースからより優れた収益や売上の予測を導き出せる可能性があります。

財務予測と予測分析

財務予測と予測分析はどちらも予測を行います。従来の予測分析は通常、推奨エンジンを強化するものとして使用されます。例えば、食料品店であれば、あなたが前回来店した際に購入した商品をいつ使い切るかを予測して、クーポンを提供することができます。また、Netflixであれば、あなたが以前に見た番組に基づいて新しいテレビ番組を提供するでしょう。

予測分析に機械学習を適用することで、既存の知識と予測能力の両方が大幅に増幅されます。具体的には、最新の予測分析では、機械学習技術を使用して、より多くのソースから膨大な量のデータを使用することにより、過去のデータに基づいて予測を行います。

例を挙げましょう。従来の分析では、ある顧客が5年前に購入した家庭用エアコンの部品が、今年か来年にも交換が必要になる可能性が高いことを企業に知らせることができます。MLを使った予測分析では、それ以上のことが分かります。例えば、その部品は15,000回の使用サイクルを経ており、3月15日に機能しなくなる可能性が高いこと、あるいは、元の部品と最初の交換部品の使用サイクル数を合計すると、他の部品の摩耗が原因でユニット全体が3ヶ月以内に故障する可能性が高いことなどが分かります。

この情報により、同社は顧客に対し、部品交換ではなくユニット交換を勧めることで、アップセルすることができます。また、MLは、この顧客が数週間以内に新しいユニットを購入する可能性を予測することで、財務予測の変更も促します。

結論

財務が売上、収益性、株主価値に直接影響を与え、組織に大きく貢献する上で、財務予測は重要な役割を担っています。ビッグデータと機械学習は、従来の方法に比べて財務予測を加速し、大幅に改善します。スピードは重要です。なぜなら、リアルタイムまたはリアルタイムに近い情報に基づいて予測が行われるため、アウトプットの有用性が増し、将来を見据えた意思決定に役立つからです。しかし、高速化が実現できても、正確性が損なわれてはなりません。機械学習は、財務予測で膨大な量のデータを使用する際に、スピードと精度の両方を達成できる唯一の方法なのです。