財務分析も生成AIで効率化！あらゆる資料を読み込んだアシスタントをつくろう。

生成AIで財務分析

財務分析は企業活動の重要な側面であり、経営陣が戦略的な意思決定を行うにあたって不可欠です。しかし、この分野は従来、多くの専門知識と手作業によるデータ処理が必要であり、分析には時間とコストがかかるものでした。最近では、生成AI（人工知能によって自動的にデータの解析やレポート作成が行われる技術）の出現により、財務分析のプロセスが大きく変わりつつあります。この技術を駆使することにより、財務分析はもはや専門家の専売特許ではなく、初心者でも短時間で高度な分析を行うことが可能になります。たとえば、生成AIを使えば、販売予測、経費の見積もり、市場動向の分析などを自動で行い、将来の財務パフォーマンスを予測することができます。

生成AIを活用するメリット

効率化と時間節約

従来の財務分析プロセスは、データの収集、整理、そして分析という複数のステップを経る必要がありました。例えば、過去の販売データを収集し、それを使って次四半期の販売予測を行う場合、これらのステップには数週間から数ヶ月を要することも珍しくありませんでした。しかし、生成AIの導入により、これらのプロセスが自動化されるため、わずか数分から数時間で精度の高い分析結果を手に入れることが可能になります。このように、生成AIは財務分析の時間効率を大幅に向上させ、経営陣がより迅速に情報に基づいた意思決定を行うことを可能にします。

正確性の向上

人手による財務分析は、データ入力の誤りや計算ミスといった人的ミスのリスクを常に抱えています。これらの誤りは分析結果に大きな影響を及ぼし、誤った意思決定を招く可能性があります。生成AIを使用することで、これらのリスクを大幅に削減できます。AIはアルゴリズムに基づいて一貫した結果を提供し、人的ミスによるデータの誤解釈を最小限に抑えます。例えば、AIは財務比率の計算や傾向の分析を自動で行い、エラーの可能性をほぼゼロに近づけます。

コスト削減とリスク管理

生成AIを導入することで、追加の人員を雇用しなくても大量のデータ分析を行えるようになります。これにより直接的な人件費の削減につながります。また、生成AIを活用することで、様々な市場シナリオに対する分析を迅速に行い、それに基づいたリスク管理を効果的に行うことができます。例えば、異なる経済状況下での収益性の変動をシミュレートすることで、リスクに対する準備をより具体的に行うことができます。

生成AIによる財務分析の方法

基本的なプロセス

生成AIによる財務分析は、まず過去の財務データをAIに読み込ませることから始まります。このデータは、収益やコストの履歴、業界のトレンド、経済指標など、分析目的に応じて選ばれます。AIはこのデータを基に、未来の収益やコストの動向、市場の変化を予測するモデルを構築します。このモデルは、新たなデータが入力されるたびに更新され、より正確な予測を提供するようになります。

必要なデータとその準備

財務分析においては、収入計算書、バランスシート、キャッシュフロー計算書など、企業の財務に関わるあらゆる情報が重要です。これらのデータは、業務のあらゆる側面を反映しており、分析の精度に直結します。したがって、データの準備は分析の成否を左右するため、データの正確性、完全性、そして最新性に細心の注意を払う必要があります。具体的には、過去数年間の財務データを整理し、不要な情報を取り除くことで、AIがより効率的にデータを解析できるようにします。

AIモデルの選定とトレーニング

生成AIを用いた財務分析においては、目的に最適なAIモデルを選定することが重要です。例えば、予算策定を目的とする場合、収益予測に特化したモデルを選ぶ必要があります。また、リスク管理を目的とする場合は、異なる市場条件下での財務パフォーマンスの変動を分析するモデルが適しています。モデルを選定した後は、過去の財務データを用いてAIモデルをトレーニングし、予測の精度を高めることが必要です。このプロセスにより、モデルは実際の市場環境をより正確に反映するようになります。

実践的な事例紹介

法人における導入事例

多くの企業が生成AIを導入し、財務報告や市場分析を自動化しています。例えば、四半期ごとの財務報告を自動作成し、結果をリアルタイムで経営陣に提供することで、意思決定のスピードと品質を向上させています。また、市場の変動に基づく財務分析を行うことで、競争上の優位性を維持し、潜在的なリスクに迅速に対応することが可能になっています。

より詳しい財務諸表の解読や指標の計算についてはこちらの記事が詳しいです。

個人専門家や学生による活用事例

生成AIは、個人の専門家や学生が研究やプロジェクトで財務分析を行う際にも有用です。例えば、スタートアップの資金調達をサポートするための収益予測モデルを構築したり、市場研究のために業界データを分析したりする際に活用されています。AIの力を借りることで、これまでにない洞察を得ることができ、新しいビジネス機会を見出すことが可能になります。

どちらにしても外部データを読み込ませることが必要になるので、RAGなどの手法が必要になります。ご存じない方は是非こちらの記事もご参照ください。

RAGってなに？生成AIのプロンプトエンジニアリングの限界を突破する方法。

まとめと今後の展望

生成AIの導入は、財務分析を根本的に変える可能性を秘めています。今後もAI技術の進化により、より高度な分析や予測が可能になることが期待されます。この革新的なツールを活用することで、ビジネスの意思決定プロセスはより迅速でデータに基づいたものに進化するでしょう。この分野での成功は継続的な学習とアップデートが鍵となります。ビジネスリーダー、財務専門家、さらには学生まで、生成AIを理解し、適切に活用することが今後ますます重要になってくることでしょう。

＊この記事は生成AIによって半自動的に生成しています。

弊社ではChatbotの開発や生成AIを活用した記事作成なども行っています。弊社の具体的な事例もありますのでご興味がある方はこちらからご覧ください。