AI FP&A パッケージ ─ 経営の数字を、AIが毎日動かす。

WHY NOW ／ THE AI REALITY

なぜ今、『型』なのか
─ AI導入の現実から

生成AIへの投資は急拡大していますが、成果が出ている企業はごく一部。差を分けるのはAIの性能ではなく、業務の『型』の有無です。

95%

成果が出ていない

生成AIを導入した企業の95%は、損益への測定可能な効果を出せていない。

出典：米MIT・NANDA調査 2025 ／ 300超の導入事例

約2倍

外部協業の成功率

実証済みの仕組みを持つ専門パートナーとの協業成功率は約67% ─ 自社内製の約2倍。

出典：同調査

数ヶ月

AIの世代交代周期

特定ツールへの大型投資は陳腐化リスク。KPI構造・業務定義の『型』はモデルが替わっても資産として残る。

ツール売りではなく、型の納品へ

なぜ失敗するのか ─ MIT調査が特定した4つの理由

学習しないツール

フィードバックを記憶せず、文脈に適応せず、改善しない ─ 最大の失敗要因『学習ギャップ』

業務と噛み合わない

既存の業務フローと不整合のままPoCを重ね、本番運用で停止する

投資先の偏り

ITコスト削減ばかりに投資が向かい、本丸の経営管理・財務に届かない

後付けの限界

ツール導入の後で型を作ろうとし、結局『使われないAI』が残る

💡

本パッケージは、この4つの失敗を裏返した設計です ─ 学習する型 × 業務に組み込む × 経営の本丸に届く × 型を先に作る

TWO DASHBOARDS ／ CORE DELIVERABLES

2つのダッシュボードが、
経営の『損益』と『資金』を毎日動かす

月次決算は『3営業日』※1で着地が見え、13週先の資金は『毎朝』アップデートされる。経営会議は『説明』から『意思決定』へ。

DASHBOARD #1 — P/L 経営ダッシュボード（損益）

『月初3営業日※1で、
先月のすべてがわかる。』

会議資料づくりをゼロに。数字の説明はAIが済ませ、経営は『どうするか』だけを議論する。

✓会社別損益の計画比をリアルタイム可視化
✓AI着地見込（予測誤差5%未満を目標）※2
✓差異の要因分解（数量／単価／コスト）
✓AIによる定性コメントの自動生成

DASHBOARD #2 — CASH FLOW キャッシュフローダッシュボード（資金）

『13週先の資金が、
毎朝見えている。』

Excelの資金繰り表を卒業。グループ口座を合算し、13週先までの残高をAIが毎朝更新する。

✓グループ口座の自動合算
✓13週先までの残高を毎朝更新
✓下限接近時にAIが事前通知
✓入金前倒し・支払調整の対応案を提示

🎯

共通効果：月次決算報告工数の大幅短縮／経営会議が『説明』から『意思決定』に変わる／予測誤差5%未満を目標※2

※1月初3営業日での着地把握は、月次決算体制が整っているケースを想定しています。決算早期化そのものの支援（決算早期化サービス）は本パッケージとは別途のご提供となります。

※2予測誤差5%未満は目標水準であり、達成度は業種・業態・データ整備状況に依ります。

PACKAGE ARCHITECTURE ／ 3-LAYER + 4 DELIVERABLES

3層構造で、貴社の経営判断に
『型』を組み込む

表示層・分析層・データ層 ─ どの層も単独でブラックボックス化せず、検収可能な納品物として渡し切ります。
ダッシュボードは表示層の一例。AI FP&A PACKAGE は、その土台となる FP&A（管理会計）の『型』そのものを納品します。

表示層
Presentation
2つのダッシュボード（損益・資金）
経営が毎日見る画面 ─ AIコメント付きで意思決定を支える
分析層
Analytics
AI FP&A Skills（中核6本）
分析の手順・判断基準を、AIが実行できる形に翻訳した知財ファイル群
データ層
Foundation

              DB ／
              LLM ／
              API 基盤
            
貴社データを安全に集約し、AIが扱える形に整える基盤
※ DB＝データベース／LLM＝大規模言語モデル／API＝システム連携の窓口

DELIVERABLES

納品物 ─ すべて『名詞』で言える4点

管理会計設計書

KGI・KPI設定・KPI辞書・ROIC経営 ─ 貴社版の管理会計を定義する設計書

AI FP&A Skills 一式

ダッシュボードに組み込む分析Skillsを提供。これを超える分析領域（予算策定・事業部FP&A 等）は別パッケージで拡張

稼働ダッシュボード

標準5画面を、貴社データに接続した状態で引き渡し

運用手順書

月次の回し方・データ収集ルール・更新手順 ─ 自走できる状態まで

SECURITY ／ AIガバナンス

経営データを預けるからこそ、
セキュリティを最優先に。

財務・会計・販売といった機密データを扱う以上、AIの利用は「安全に使える設計」が前提です。本パッケージは、データの取り扱い・アクセス権限・AIモデルの利用範囲を明確にした上で構築します。

学習に使わせない

貴社データはAIモデルの再学習に利用されない契約・設定を前提に構成。入力データが外部の学習に流用されることはありません。

アクセス権限の管理

役割に応じた閲覧・編集権限を設計。誰がどのデータにアクセスできるかを明確にし、操作ログを残せる体制を整えます。

エンタープライズ基盤

homula のAI実装基盤上で、暗号化・通信保護など企業利用に求められる水準でデータを取り扱います。

利用範囲の明文化

AIに任せる範囲と人が判断する範囲を運用手順書に明記。ブラックボックス化を避け、ガバナンスの効く形で運用します。

※具体的なセキュリティ要件・準拠基準は、貴社の情報セキュリティポリシーに合わせて個別にご相談・設計いたします。

THE TEMPLATE ／ WHAT'S INSIDE

型の中身 ─
大手住宅販売メーカーグループで実証済み

既に稼働中の「型」を、貴社版にチューニングしてお渡しします。中核の6つのSkillsと、標準5画面のダッシュボード。

AI FP&A Skills ─ 中核6本（分析層）

KGI／KPI 設計

KGIを起点に、業務指標まで分解したKPI辞書を構築。責任と数字を接続

ROIC 逆ツリー

ROICを各部門・施策のアクションに翻訳。責任と数字を接続

予実・見込分析

数量／単価／コストに要因分解し、AIが着地予測と是正案を提示

月次決算分析

決算速報の自動化、差異要因の自動コメント、月次決算報告の工数を短縮

資金繰り

13週ローリングでグループ資金を可視化。アラートと対応案

投資判断

投資案件のROI試算、感度分析、撤退基準の設計

標準ダッシュボード ─ 5画面（4 P/L + 1 Cash）

経営サマリー

会社・セグメント別損益

予実・見込（数量／単価／コスト）

KPI・アクション追跡

13週資金見通し・入出金アラート

PACKAGE MENU ／ 3 STEPS

提供メニュー ─
ステップ1 診断 → ステップ2 構築 → ステップ3 運用

小さく始めて、検収を重ね、自走へ。各ステップは単独でも成果物が定義されており、稟議化しやすい構成です。

STEP 1

診断パッケージ

4週間

WHAT ─ 内容

現状業務の棚卸し
AI化余地の特定
ROI試算（投資対効果）
導入ロードマップの作成

WHY ─『どこから手をつけるか』を、小さく・短く確定する。

STEP 2

構築パッケージ

3ヶ月

WHAT ─ 内容

管理会計設計書の作成
データ接続・データ層の構築
標準5画面ダッシュボードの実装
分析Skillsの組み込み・初期チューニング

WHY ─『型』の本体を実装。納品物4点で検収できる。

STEP 3

運用パッケージ

月次・継続

WHAT ─ 内容

月次の分析運用
経営レポートの作成
ダッシュボードのチューニング
新会社・新領域への展開支援

WHY ─納品後も継続的にサポート。AI FP&A部の常設化を伴走し、自走できる組織へ。

🚀

まずはステップ1 診断（4週間）から ─ 貴社の AI 化余地を可視化します

MILESTONES ／ ROADMAP TO AI FP&A

４週間の診断から、
社内に「AI FP&A部」を設立するまで。

診断→構築→運用定着の3ステップで、約１年後に貴社グループ内に『AI FP&A部』を正式設立し、経営の数字を人×AIで毎日動かす体制を構築します。ダッシュボードはその一例にすぎません。予算策定・KPI設計・予実分析・資金繰り・事業部FP&A（価格戦略等）まで、FP&A（管理会計）の領域を段階的にカバーしていきます。

STEP 01

診断

4週間

課題の可視化
ROI 試算
導入ロードマップ

STEP 02

構築

3ヶ月

管理会計設計書
データ層の構築
ダッシュボード稼働

STEP 03

運用定着

6〜12ヶ月

予測精度の向上
月次会議の変容
型の社内浸透

🎯 GOAL · １年後

AI FP&A部
設立

社内に正式部門化

専任チームの設置と人事認知
月次決算報告工数の大幅短縮を定着
見込誤差 5%未満を達成

SCOPE / カバー領域

AI FP&A部を足がかりに ─ 予算策定・KPI設計・予実分析・資金繰り・事業部FP&A（価格戦略等）まで、FP&A（管理会計）の領域を一貫してカバー

🎯 GOAL METRICS

目標水準（実装後1年）

< 5%

業績見込の予測誤差

大幅短縮

月次決算報告工数

説明 → 意思決定

経営会議の変容

GLOSSARY ／用語解説

本資料の用語を、ひとめに

本資料に登場する主な略語とその意味を、「データ層・技術」「経営・財務」「AI・サービス」の3分野で整理しました。本文中の点線付き語句は、ホバーでも説明が表示されます。

データ層・技術用語

DB: Database
データベース
社内の財務・販売・人事などのデータを一元管理する仕組み。貴社のデータを安全に集約し、AI が扱える状態に整えます。
LLM: Large Language Model
大規模言語モデル
ChatGPT や Claude に代表される、自然言語を理解・生成する AI エンジン。財務データの解釈やコメント生成を担います。
API: Application Programming Interface
システム連携の窓口
システム同士をつなぐ「窓口」。会計システムや銀行口座のデータを自動連携し、手作業を減らします。
Skills: AI Skills
知財ファイル群
分析の手順・判断基準を AI が実行できる形に記述したファイル群。人のノウハウを AI に見える資産として残します。
PoC: Proof of Concept
概念実証
本番導入前の小規模検証。PoC だけで終わり本番運用にたどり着かないことが、AI 導入失敗の代表例です。

経営・財務用語

FP&A: Financial Planning & Analysis
管理会計分析・経営計画・事業企画
「数字で経営を動かす」ための企業インフラ。予算策定・見込作成・意思決定支援を一体で担います。
KGI: Key Goal Indicator
重要目標指標
経営が最終的に追うゴール数値。営業利益・ROIC など、貴社の経営方針に合わせて KGI を設計します。
KPI: Key Performance Indicator
重要業績評価指標
KGI を達成するための中間指標。部門・チーム・個人が日々追跡する数字です。
ROIC: Return on Invested Capital
投下資本利益率
調達した資本に対してどれだけの利益を生んだかを示す指標。資本効率を測る代表的な物差しです。
ROI: Return on Investment
投資対効果
投資額に対してどれだけのリターンが得られたかの指標。診断ステップ（ステップ1）では AI 導入の ROI を試算します。
P/L: Profit and Loss Statement
損益計算書
一定期間の収益・費用・利益を示す財務表。「もうけたか、そんしたか」を見るための基本帳票です。

AI・サービス用語

AI FP&A: FP&A × AI
本パッケージのコアコンセプト
FP&A（管理会計）業務の『型』を AI が実行できる形にして、人×AI で経営の数字を毎日動かします。ダッシュボードはその一例で、予算策定・KPI設計・予実分析・資金繰り・事業部FP&A まで領域は広範に及びます。
MIT・NANDA: MIT Networked AI Agents in Decentralized Architecture
マサチューセッツ工科大学 AI研究
本資料ではその 2025 年レポート『生成AI導入企業の95%が損益効果未達』などを引用しています。
Agens: homula AI Platform
homula社のAI実装基盤
複数の AI エージェントを協調させて業務を自動化する仕組み。本パッケージのデータ層・分析層を支えます。
13週ローリング: 13-Week Rolling Cash Forecast
13週間の資金見通し
現在から 13 週間先までの資金残高を毎日更新していく手法。期間が進むたびに古い週を落とし、新しい週を足します。

本文中の点線付き語句にマウスを乗せると、その場で意味をご確認いただけます。

経営の数字を、
AIが毎日動かす。