データ分析を用いた子会社管理 | KPMG | JP

データ分析を用いた子会社管理

データ分析を用いた子会社管理

ビックデータ、機械学習、AIといった言葉に代表されるように、IT技術を用いて企業が収集、蓄積したデータに有効に活用する必要性を感じられている企業は多いと思います。では、数値を扱うことが多い経理財務分野で、その活用は進んでいるのでしょうか?財務数値の分析につき、ベテラン経理担当者の長年の経験と勘に頼っている会社も多いのではないでしょうか?

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当該分析は、ベテラン経理担当者のみでなく、経理部長、CFO、そしてCEOも理解することが可能なものなのでしょうか?そして、当該ベテラン経理担当者が異動になった場合、質の高い分析は継続して実施できる体制にあるでしょうか?
近年のデータ分析技術の発展により、「データの可視化・見える化を行うこと」、そして、「統計的手法を利用すること」により質の高い分析を比較的容易に行うことが可能になりつつあります。すなわち、ベテラン経理担当者の経験と勘にのみ依拠していた分析から、より客観的で、わかりやすく、一定の個人の能力に依拠しない分析へ進化することが可能になりつつあるのです。
本稿では昨今着目されている子会社管理の高度化を題材に、可視化を活用した分析や統計的手法を利用した分析について具体例を交えながら解説いたします。

ポイント

  • データ分析技術の発展により、個人の経験と勘に依拠していた分析から、客観的でわかりやすい分析へ進化している。
  • 子会社管理で活用することにより、異常値を有する会社をわかりやすく把握可能である。
  • 財務数値の全体的な傾向を把握し、異常値を把握するには、データの可視化・見える化が有用である。
  • 統計的手法の利用により、予測値を導きだし、客観的に異常値を示すことも可能である。

内容

  1. 子会社管理高度化の必要性
  2. データの可視化・見える化を活用した分析
    1. データを散布図で見える化
    2. 全体の傾向から外れているX 社とY 社に着目し、売上総利益率の推移を時系列で分析
    3. X 社について別の指標で異常点がないか引続き分析
  3. 統計的手法を活用した分析
    1. 財務数値を機械学習で予測
    2. 予測と実績、予算を比較
    3. 全体傾向から異常値を把握
  4. データ分析がもたらす効果

執筆者

有限責任 あずさ監査法人
次世代監査技術研究室
室長 パートナー 小川 勤
パートナー 齋藤 英喜

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