初期論点診断
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配賦・工数・在庫
Service
採算管理を、会社の形に戻す。
会計ソフトを増やしても、事業の見方がずれていれば経営判断は速くなりません。 AI管理会計ビルダーは、現場の業務、会計データ、経営会議の問いを一つの設計に揃えます。
設計対象
4層
事業 / 部門 / 案件 / 商品
利益率の推移
当期は実線、前期は破線で比較。
SaaSでも、コンサルでもない。
道具を入れるだけでも、資料を作るだけでも足りない会社向けです。
テンプレートに会社を寄せない
事業、案件、商品、現場のどれを採算単位にするかは会社ごとに違います。既存SaaSの型に合わせる前に、見る軸を決めます。
納品資料で終わらせない
経営会議で毎月見る画面、更新手順、例外検知まで作ります。提案ではなく、運用できる状態が成果物です。
棚卸しと仮説整理に使う
AIは魔法の自動集計ではありません。ヒアリング、勘定科目、工数表を突き合わせ、配賦の仮説を速く出すために使います。
3ステップで提供します。
まず小さく始め、定義が固まったところから運用に載せます。
採算診断
現状のPL、部門別資料、Excel、会議資料を確認し、どこで数字が止まっているかを出します。
管理会計設計
事業セグメント、配賦基準、KPI、更新頻度を決めます。迷う箇所は複数案で比較します。
運用画面化
経営会議で見るKPIカード、表、チャートを整え、月次更新の手順まで残します。
提供内容
会計、現場、経営判断の間にある翻訳部分を引き受けます。
設計するもの
- 事業別PLとセグメント定義
- 共通費・人件費・販促費の配賦ルール
- 限界利益、稼働率、在庫回転などのKPI
- 経営会議で使うダッシュボード構成
残すもの
- 定義書と前提メモ
- 更新手順とデータ取り込みルール
- 意思決定用の見方と注意点
- 次に自動化すべき論点リスト
運用前提 診断で扱う数値は、正式な会計判断ではなく初回ヒアリングの入口です。実際の設計では、月次PL、工数表、販売管理データを見て前提を確認します。
プロジェクトの流れ
最初の会議では、きれいな要件定義書よりも実際に使っている表を見ます。
資料確認
月次PL、会計CSV、部門別資料、現場Excelを集めます。
仮説作成
採算が見えない原因を、事業軸・費用軸・更新軸に分けます。
定義固定
配賦とKPIのルールを決め、経営陣が読める言葉に直します。
画面化
KPI、表、グラフを整え、月次で更新できる状態にします。
「このExcelのどの列を見て撤退判断していますか」と聞くと、たいてい誰かが列名ではなく担当者名を答えます。そこが設計の出発点です。管理部門 / 事業責任者との初回会議で確認する場面