経営管理(業績・リスク)| Financial Planning & Analysis (FP&A)

会計を起点とした毎月の対話で、業績向上とリスク管理につながる「経営管理の型」を整えます

成長局面で判断が止まりやすいのは、意見が足りないからではなく、事実(数字)と論点(何を決めるか)が同じ土俵に揃っていないことが原因であるケースが多くあります。

当事務所では、会計・税務で固めた数字を起点に、予実管理(PDCA)/採算の見える化/KPIとキャッシュの接続を「型」にして、毎月の対話が “報告” ではなく “意思決定” になる状態を整えます。

※図表や会議体を増やすのではなく、月1回(必要に応じて月2回)の定例で回る「指標と運用の型」を前提とします。


こんなお悩みが出てきたら、ご相談ください

  • 伸びているのに、打ち手の優先順位が数字で決まらない  
  • 部門・拠点が増え、現場任せの管理が限界になってきた  
  • 予実差異の説明はできるが、次の一手(打ち手)が決まらない  
  • 「忙しいのに儲からない」状態から抜け出す判断軸がほしい  
  • 利益だけでなく、キャッシュ(運転資本)まで含めて管理したい  
  • 自社でFP&A(分析・予測・計画)を試行錯誤したいが、データや型が整っていない  


管理会計で得られること

  • 優先順位が決まる:どこに手を打つべきかが数字で見える  
  • 資源配分が決まる:人・時間・投資をどこに寄せるかが決まる 
  • リスクが早く見える:兆候(KPI・資金繰り・採算悪化)を早めに捉えられる
  • 説明できる:金融機関・株主・幹部に「なぜそうするか」を数字で語れる  


当事務所が整える「3つの型」

1)予実管理(PDCA)

計画と実績を同じ粒度で揃え、差異を「原因」と「打ち手」に分解します。
会議で“結論(次に何をやるか/やらないか)”が出る状態へ。

  • 追う指標を絞る(意思決定に直結する少数のKPI)
  • 粒度を揃える(部門別/案件別など、必要な切り口だけ)
  • 差異 → ドライバー → 打ち手 → 次回の検証、まで毎月固定化

2)採算の見える化(部門別・案件別・変動損益)

通常の損益計算書だけでは見えにくい「利益の源泉」を、意思決定に必要な切り口で見える化します。  
(例:部門別/案件別/顧客別/チャネル別/変動損益計算書[限界利益])

3)KPIとキャッシュの接続(運転資本・資金繰り)

利益だけでなく、売掛・在庫・支払条件など運転資本まで含めて毎月モニタリング。  
資金繰りを“結果”ではなく“予測”で扱える状態へ。


AI時代の経営データ基盤(定義・指標・レビュー)

AIやクラウド化の進展により、経営データをタイムリーに分析し、意思決定の質を高めたい企業が増えています。

当事務所では、日々の分析や運用を丸ごと代行するのではなく、社内で回せるように「データ」「指標」「レビュー」の型を整えることに注力します。

  1. データ整備(Single Source of Truth)分析に耐える粒度・定義・運用(締め・例外処理)を整備。項目辞書(データ定義)まで含めて整理します。  
  2. 分析設計(Driver/KPI/Model)バリュードライバーとKPIを設計し、予実差異が“打ち手”につながる形へ。必要に応じて簡易モデリング(シナリオ比較)まで接続します。 
  3. レビュー(品質担保・組織学習)社内で作成した分析・モデルをレビューし、前提のズレや解釈の飛躍を修正。学習が積み上がる運用にします。  

※月1回(必要に応じて月2回)の定例で回る範囲で設計します。


提供する成果物(例)

※状況・目的に応じて、必要な帳表を選んで設計します。

毎月(定例)

四半期〜半期(必要に応じて)

  • 見通し更新(フォーキャスト)とシナリオ比較(簡易モデリング)
  • 重点テーマの深掘り(例:価格、採用、広告、外注比率 等)

年度(期末~翌期初)

  • 単年度計画(KPI・損益・キャッシュの接続)

  • 期末着地見込み/納税見込み
  • 翌期の論点整理(伸ばす領域/止める領域/投資判断の前提整理)

経営データ基盤整備(必要に応じて)

  • 指標定義書(KPI定義・算定ルール・データ出所)
  • 分析テンプレ(差異分析・ドライバー分解・シナリオ比較)

オプション

  • 中期経営計画(5か年)
  • ローカルベンチマーク帳票(金融機関提出用)
  • 経営者保証ガイドラインに基づく経営状況確認書
  • その他オリジナル帳表(事業特性に合わせて設計)


よくある事例

※守秘義務のため、実際の支援内容を一般化した“例”です。


事例1|売上は伸びているのに利益が残らない

よくある状況

  • 値引き・外注・広告費・物流費などの判断が感覚になり、会議が噛み合わない  

  • 通常の損益計算書だと、配賦や固定費の影響で“本当の打ち手”が見えにくい  

整えること(型)

  • 変動損益計算書(限界利益ベース)で、売上−変動費=限界利益を見える化  

  • 商品/顧客/チャネル/案件など、意思決定に必要な切り口で限界利益率を把握  
  • 予実差異をドライバーに分解し、打ち手(値付け・外注比率・販路)につなげる  

意思決定がこう変わる

  • 「どの売上が利益を生み、どの売上が利益を削るか」が明確になり、優先順位が決まる


事例2|部門・拠点が増え、現場任せの管理が限界

よくある状況

  • 結果は見えるが、どこで何が起きているかが追えない  

  • 施策が増え、会議が報告で終わる  

整えること(型)

  • 部門別/拠点別のKPI・採算の切り口を統一し、比較可能な形にする  

  • 予実差異を「原因→打ち手」まで落とし、会議で結論が出る運用に固定化  

意思決定がこう変わる

  • 「どこに人・投資を寄せるか」が数字で決まり、管理が回り始める


事例3|卸・製造で、粗利は出ているのに資金繰りが苦しい

よくある状況

  • 在庫・売掛の増加で資金繰りが窮屈  

  • 値引きや仕入条件の影響が見えづらく、判断が後手  

整えること(型)

  • 採算(粗利・限界利益)と運転資本(在庫・売掛・買掛)を毎月同じ型で確認  

  • 資金繰りを“結果”ではなく“見通し”で扱い、選択肢を増やす  

意思決定がこう変わる

  • 「伸ばす商品/止める商品」「攻める販路」が明確になり、資源配分がブレなくなる


事例4|自社でFP&Aを回したい(AIを使って試行錯誤したい)

よくある状況

  • 何を分析すべきか(問い)が定まらない/定義がズレる  

  • データが整っておらず、AI以前に“材料”が足りない  

整えること(型)

  • 指標定義(KPI・採算・キャッシュ)とデータの粒度・運用を整理  

  • 差異分析のテンプレと、ドライバー分解の型を作る  
  • 社内で作った分析・モデルを定例でレビューし、学習が積み上がる運用にする  

意思決定がこう変わる

  • 分析が属人化せず、社内で再現可能になり、意思決定の速度と質が上がる


毎月の対話(経営管理ミーティング)の型(例)

  • 前提確認:数字の確定、例外論点の共有(今月どこが“ズレた”か)
  • 差異とドライバー:予実差異、採算、KPIの変化(何が効いた/効かなかったか) 
  • 打ち手の比較:選択肢ごとの影響(利益/キャッシュ/税務)を並べる  
  • 意思決定:今月やる/やらない、担当・期限、次回の検証項目を確定  


初回ご相談

いま悩んでいる論点(採用・投資・値付け・外注・販路・資金繰り等)を伺い、必要な指標・帳表・会議の型(予実/採算/変動損益/KPI)を整理してご提案します。


よくある質問(FAQ)

Q1. 管理会計(経営管理)は、会計・税務と何が違いますか?

A. 会計・税務は「正しい数字を作り、説明できる状態にする」ための土台です。  

管理会計(経営管理)は、その数字を使って 業績向上とリスク管理のための意思決定ができるように、指標・粒度・運用を整える仕組みです。当事務所では同じ数字で語れる状態(会計とつながる形)を重視します。


Q2. 変動損益計算書(限界利益)は、どんな会社・意思決定に効きますか?

A. 「売上は伸びているのに利益が残らない」「忙しいのに儲からない」といった局面で特に効果があります。

固定費の配賦に引っ張られず、売上 − 変動費 = 限界利益の構造で見ることで、たとえば次の判断が数字でできます。  

  • 値付け(値上げ/値引き)の判断  
  • 外注比率・原価の見直し  
  • 伸ばす商品/顧客/チャネルの選別  
  • 広告・販促など“追加で打つ施策”の採算比較  


Q3. 予実管理が形骸化しています。何から始めればいいですか?

A. 予実管理は「指標を増やす」よりも、毎月(=月次)の対話で結論が出る型を先に作るのが近道です。

当事務所では、まず次の3点から整理します。  

  1. 追う指標を絞る(売上・粗利・人件費・運転資本など“意思決定に直結する少数”)  
  2. 粒度を揃える(部門別/案件別など、判断に必要な切り口だけに絞って設計)  
  3. 会議の型を固定する(差異 → ドライバー → 打ち手 → 次回の検証項目まで決める)  

必要に応じて、同業他社比較(BAST等)も使い、改善論点の当たりをつけます。


Q4. AIを使って社内で分析したいのですが、どこまで支援してもらえますか?

A. 分析の代行ではなく、(1)分析に必要なデータ整備(定義・粒度・運用)、(2)バリュードライバーとKPIの設計、(3)社内で作成した分析・モデルのレビュー、を中心に伴走します。毎月の対話で学習が積み上がる型を作ります。


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