はじめに
ビジネスにおける迅速かつ効果的な意思決定は、適切なデータ分析に大きく依存しています。IBM Planning Analyticsは、このニーズに応えるための強力なツールであり、その機能を簡単に理解し活用いただけるよう、以下の対話式デモをご用意しています。
https://planning-analytics-demo.c8f8f055.public.multi-containers.ibm.com/
この記事では、上記の財務に関する対話式デモの概要、その実施によって得られる具体的な利益、そして実際のデモの流れについて詳しくご紹介します。デモがどのようにビジネスの洞察を深め、戦略的な意思決定を支援するかを、事例を交えて解説いたします。
さあ、IBM Planning Analyticsとともに、データを駆使した明日への一歩を踏み出しましょう。
こちらの対話式デモでは以下シナリオで進みます。
・年間目標に対して未達であることが発覚したので、計算オプションを利用してどの程度未達なのかを定量化する。
・視覚化された図から問題のある箇所を特定し、ターゲットを絞った施策を実施する。
・施策による効果の分析の場面ではAI予測機能を活用し、予測精度を向上させる。
・修正した情報をボタンひとつで可視化した図に変換できるため、社内で予算変更の説明を行う際に図を活用できる。
日本語での解説と補足
この対話式デモでは計画プロセスにおけるAI、分析、チームワークの相乗効果を体験することができます。
自信を持って戦略的な意思決定を行えるように設計、統合されたPlanning Analyticsで組織の俊敏性を高めます。
今回のデモは架空の会社であるSmartcarsの重要な以下のメンバーが登場します。
Bob：オペレーション担当副社長
Spencer：ポートフォリオマネージャー
Erica：財務分析者
Mary：報告マネージャー
今回の目標としては会計年度末における運営戦略と財務戦略の徹底的な評価と調整を行うことです。
年間目標の達成に向けて、第三四半期はこれまでの業績を振り返り、必要な変更を加える必要があります。
Planning Analyticsを中心に彼らが連携し、財務目標を達成するための統合された事業計画を実施します。
基本的な進め方としては青い枠を押下するか、オレンジ色の丸いボタンを押下すると次のステップに進む仕様になっています。
また、スマートフォンで確認をされる方は横向きに変えていただくとみやすくなりますのでお試しください。
オペレーション担当副社長のBobにとって会社の年間目標に対して現在の目標達成状況を把握することは、極めて重要です。
首脳陣に目標に対する現在の達成状況を確認された際に、わずかに未達であることがわかりました。
そのため第3四半期が終わった今の段階で、現在目標に対してどれだけ未達であるのかを理解する必要があります。
そこで、製品に組み込まれている機能である「計算オプション」を選択し、即座に目標に対する達成状況を計算します。
「計算オプション」にはいくつか選択肢があります。
Bobは予算に対する実際の達成度を示す％の項目を選択します。
すると即座に予算に対する実際の達成度を示す列が作成されました。
（現在は第3四半期が終わったタイミングなので、75%であれば計画通りとなります）
ボブはここで「Operation」という名前のサンドボックスを作成します。
（サンドボックスとは仮定のシナリオを作成し、分析用するためのものです）
サンドボックスでの分析を行うことにより最終的に予算を達成するために、第4四半期で必要とされることは何かを見つけ出します。
Bobは20%減らすことを意味する「dec20」を入力し、第4四半期の目標値を下げるトップダウン調整を行います。
先ほどのトップダウン調整により年間予算の数値が更新され色も青く表示されています。
Bobは更新後の数値に対する現在の達成状況を確認することができるようになりました。
収益性を可視化した下部の図を見るとBobはSUVとスポーツカーの他の製品と比べて遅れをとっていることがわかりました。
ここでポートフォリオマネージャーのSpencerが計画策定に呼ばれました。
Spencerの役割はうまくいっていないSUVとスポーツカーの販売を促進するためのターゲットを絞った戦略を立てることです。
Spencerは市場における地位と収益性を向上させて、売り上げを増やすために販売促進を行うことを決めました。
Spencerはターゲットとなる製品を選択し、月ごとに10万ドルのプロモーション支出を予測設定しました。
Planning Analyticsの独自の属性ベースの階層機能により、Spencerのターゲットを絞ったプロモーションと集中的な洞察が可能になります。
財務分析者であるEricaはボブとスペンサーが考案した運用およびマーケティング戦略の財務的影響を予測する上で極めて重要な役割を担います。
Ericaは先ほどの調整を考慮に入れたローリング予測を作成します。
ローリング予測：経営環境の変化や実情に応じてフレキシブルに見直し、進めていく手法
EricaはPlanning Analyticsに組み込まれているAIフォーキャストの機能を利用し、より正確な財務予測を行います。
Planning Analyticsは複数のアルゴリズムを実行した上で、最も適切なものを選択します。
AIフォーキャストのエンジンは最も予測精度の高いモデルを選択します。
背景が水色になっているのは、予測のずれがある場合の範囲を示しています。
EricaはAIフォーキャスト機能により予測精度に自信を持つことができるようになり、AIが生成した値を受け入れました。
今各担当者がやるべきプロセスは終了しました。
ここで報告マネージャーであるMaryはオペレーション担当副社長のBobのために、予算から製品ラインごとの予測への変更を説明する橋渡し（わかりやすいレポート）を作成します。
Maryは製品に組み込まれている推奨された可視化機能を使って、図に色をつけます。
Maryはここで可視化のためにwaterfallの図表を選択します。
waterfall図：初期値が一連の中間の正または負の値にどのように影響を受けるのかを理解するのに適している図
右下の図を見ていただけるとわかるように、ボブは当初の予算から修正された予測までの推移を明確に視覚化できるようになりました。
この図は業績や効果的なコミュニケーション、進捗状況の追跡に関する洞察を与えてくれます。
おわりに
この記事を通じて、IBM Planning Analyticsの対話式デモの魅力とその実用性についてご理解いただけたことと思います。
英語のデモではありますが、いかにしてビジネスの洞察を深め、意思決定を支援するかを体感いただけるはずですので、ぜひデモを自身で体験して、その機能と利便性を直接確認してみてください。
https://planning-analytics-demo.c8f8f055.public.multi-containers.ibm.com/
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