事例の要約
- 課題
- 財務モデルの作成は手作業で、誤りが起きやすく時間がかかった。担当者は締め切りに追われて何日もかけてモデルを作り、上司の確認でリンクの誤りや論理の不備が見つかるたびにやり直していた。必要なデータを複数の資料から集める時間も足りなかった。
- 取り組み
- AIが資料、画像、ウェブ、外部のデータサービスから情報を集め、財務モデルのひな形に入力し、入力シートとリンクさせる。
企業評価のモデルや事業計画、市場規模の試算を、根拠付きの前提とともに作る。
AIがどの規模のモデルでもリンクの誤り、論理の不備、財務特有の手法の誤りを確認し、上司の確認前の一次チェックを担う。 - 成果
- 財務モデル作成の作業時間が大幅に減った。
数時間かかっていた財務資料の作成や企業概要のまとめが、短時間で終わるようになった。
ある不動産投資家では、案件ごとのモデル作成と調査が大幅に速くなり、これまで費用対効果が合わなかった分析も行えるようになった。