Alteryx Oneで、FP&A向けの説明可能で迅速な予測を実現
FP&Aチームが実績値を検証し、すべての予測をその背景にあるドライバーと結び付けるためのガバナンスされたアプローチ
FP&Aチームが実績値を検証し、すべての予測をその背景にあるドライバーと結び付けるためのガバナンスされたアプローチ
FP&A業務は、ERPの実績値、プランニングシステム、システム間でデータが連携していない場合にそのギャップを埋める表計算ソフト、そして現在では、そのギャップを埋めるために導入されたAIエージェントにまたがって行われます。Alteryxはそのすべてにわたってデータをつなぐため、モデル、メモ、エージェントの間で前提条件にずれが生じることはありません。
FP&A業務は、単一のモデルではなく、相互に接続された多くのワークフローにまたがって実行されます。
予測の価値は、精査にどれだけ耐えられるかで決まります。AIエージェントが最初のドラフトを作成したからといって、その基準が下がるわけではありません。
Siemens Energy社の財務部門は、Alteryxを活用してシナリオ分析にかかる時間を数週間から数時間に短縮し、1つの拠点で生産量を102％増加させ、スクラップコストを440万ドル削減しました。
Alteryxは、チームがすでに使用しているERPやプランニングシステムと連携し、どちらのシステムだけではカバーできない実績値の検証やドライバーレベルの詳細な分析を行います。これには、同じシステム環境内で稼働するAIエージェントも含まれ、例外とはなりません。
Alteryx Oneを活用することで、FP&Aチームは差異が予期せぬ問題となる前に把握し、初回レビューから数値の根拠を説明できるようになり、人員を増やすことなく新しい事業部門にも対応できます。
次の予定されたサイクルを待つことなく、新しいシグナルが届くたびに予測が更新されます。需要の変化は実績値に予期せぬ差異として現れる前に計画に反映されます。
SaskTel社は、Alteryxを活用して1年がかりだった在庫予測プロセスを3分で実行できるプロセスに置き換え、25万ドル以上のコスト削減を実現しました。
一人のプランナーが1つの前提条件を検証するために作成したシナリオが、チームで繰り返し実行できるモデルになります。検討すべき内容が変わったり、プランナーが別の役割に異動したりしても、最初からやり直す必要はありません。
すべての予測でガバナンスされた単一のソースが使用されるため、初回レビューから数値が一致します。チームは入力値の妥当性を説明することに費やす時間を減らし、計画がビジネスにとって何を意味するのかを検討することに、より多くの時間を割くことができます。
100を超えるソースシステムのデータを統合している財務チームは、Alteryxを活用することで、以前は数日かかっていた分析をわずか数秒に短縮しました。
財務部門が重要性の閾値を設定し、AIエージェントがその閾値を超えた差異を処理します。AIエージェントは影響を受ける項目を特定し、それぞれの結果を、その結果を生み出したロジックまでさかのぼって追跡できる状態にします。
検証済みの予測と差異分析は、それらを必要とする計画、取締役会向け資料、ダッシュボードに直接反映されます。どのサイクルでも、再構築することなく、すべての後続レポートが同じソースデータを使用します。
新しい事業部門や計画サイクルにも、すでに構築されている同じガバナンスされた構造が引き継がれます。進行中の予測が増え続けても、再構築することなく対象範囲を拡大できます。
財務部門全体のFP&Aリーダー、アナリスト、プランナー向けに構築されています。
Alteryx Oneは財務部門が必要とするコンプライアンスと監査証跡、IT部門が求めるセキュリティと統制を備え、エンタープライズ規模で分析を実行できます。
その予測は、誰かがその妥当性を説明する前から精査に耐えられるものになっています。ワークフローを構築していないレビュー担当者でも、AIを活用して生成された数値がどのロジックを経て算出されたのかを確認できます。アナリストの在籍期間が5年でも5週間でも、どのサイクルでも同じ前提条件から同じ結果が得られます。
以前は5年予測のレポート作成に1年かかっていましたが、今では3,300件の品目番号を3分足らずで処理できるようになりました。Alteryxなしではこの業務をこなせなかったと思います。
金融分野における信頼できるAIの基準はVURA（可視可能性、理解可能性、再現可能性、監査可能性）です。財務の各機能は、それぞれの業務でこの基準を満たします。
可視可能性とは、出力がどのように生成されたのかを誰でも確認できることです。理解可能性とは、ロジックを構築していないレビュー担当者でも、その内容を理解し、たどることができることです。再現可能性とは、どのサイクルでも同じ入力から同じ結果が得られることです。監査可能性とは、求められる前に必要なエビデンスが揃っていることです。
FP&Aチームは、このアプローチがそのまま適用されたAI対応スターターキットを利用できます。これらは白紙の状態から始める必要をなくし、チームがより迅速に業務を開始できるようにする事前構築済みのワークフローです。
AIは企業固有の計画ルールを理解していないからです。AIは差異を要約したり説明文のドラフトを作成したりできますが、どのドライバーが実際に差異を引き起こしたのか、自社にとって何が重要とみなされるのか、あるいはチームが予測サイクルの完了をどのように定義しているのかを判断することはできません。Alteryxは、FP&A部門がこうしたルールを構築・管理するビジネスロジックレイヤーです。これらのルールに基づいてあらかじめ検証された数値をAIに提供することで、AIは推測ではなく、信頼できるデータに基づいて処理できます。
Anaplan、OneStream、Workday Adaptiveは計画を実行するためのシステムですが、計画に取り込まれる実績値を検証したり、ドライバーの前提条件を事業部門の報告内容と照合したりする機能はありません。Alteryxがまずそのレイヤーを処理し、クリーンで検証済みの数値をチームがすでに使用している計画システムに連携します。これにより、モデルは信頼できる入力データを使ってモデリングを継続できます。
いいえ。ワークフローは視覚的に構築できます。また、Ask Alteryxを使用すれば、実現したいことを自然言語で説明するだけで、ベースとなるワークフローを生成できます。どちらの方法でも、最終的に作成されるのはワークフローです。すべてのステップが可視化され、そのワークフローを管理するアナリストがレビューし、変更できます。どのように作成されたかよりも、この点のほうが重要です。ワークフローこそがレビュー担当者が確認するものであり、モデルの担当者が変わる際に次のプランナーが引き継ぐものだからです。
目標は、表計算ソフトの優れた点をすべて維持しながら、ロジックを表計算ソフトから切り離し、拡張可能な仕組みに移行することです。長年使用されてきた予測表計算ソフトには、どのドライバーが重要で、それらがどのように相互作用するのかについて、長年にわたる判断やノウハウが蓄積されています。Alteryxワークフローとして再構築することで、同じロジックを維持しながら、スケジュールに従って実行できるようになります。また、レビュー担当者から数値の算出根拠を問われても説明でき、ワークフローを構築した特定のアナリストに依存することもなくなります。
はい。Alteryxを使用すれば、すべての数値について、使用したデータ、適用したルール、承認者が記録されたワークフローまでさかのぼって追跡できます。ドライバーのロジックはチームが設定するため、レビュー担当者は、その数値の根拠となる文書化された前提条件を確認できます。意思決定に至る過程がワークフローの実行プロセスの一部として可視化されたまま残るため、誰かに求められる前から必要なエビデンスが揃っています。