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。
管理会計で得られること
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。
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。
※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。
※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)
年度(期末~翌期初)
単年度計画(KPI・損益・キャッシュの接続)
経営データ基盤整備(必要に応じて)
オプション
※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
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
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
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
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
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
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
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
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
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。
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。
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。
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。