財務・会計アドバイザリー（FAS）でのAI活用術

財務・会計アドバイザリー（FAS）に、そもそもAIは必要なのか

FASのAI活用を考えるときの判断軸は2つあります。同じ判断を月に何度繰り返しているか、そしてその判断を誤ったときに何が起きるか。案件ごとに中身が違うように見えても、この2つがともに大きい業務ほど、AIを入れる価値が出ます。

FASの案件では、依頼者と相手方、監査法人や弁護士が同時に動きます。AIが効くのは、次のような業務です。

• 買収スキームごとに税務・会計の論点を洗い出し、整理表に落とす作業
• 受領した決算書から、粉飾や簿外債務の兆しを拾う作業
• 依頼者向けの説明資料を、専門用語のない表現に直す作業

どれも、過去の案件で積み上げた論点集や検出のルールという決まった基準に照らした、同じ確認の繰り返しです。

一方、売主と買主が条件の落としどころを探る場や、金融機関と再建計画を合意する場には、AIを入れないほうがよいと考えます。相手の反応を見て譲る順番を組み替える交渉であり、 株式価値の結論に責任を負うのもパートナーだからです。

ただ、この線引きは業務単位で変わります。同じバリュエーションでも、類似会社の抽出と、事業計画の達成可能性の見極めとでは向き不向きが逆になります。次のセクションで、案件の流れに沿って工程ごとに見ていきます。

受託からPMIまで、負荷が大きいのはどの工程か

FASの業務を案件の流れに沿って分けると、AIの効き方が工程ごとに大きく違うことが見えてきます。数字を組み立てる工程と、相手と向き合う工程で、性質が正反対だからです。

最も負荷が集中するのは財務DDです。報告の期限はディールの日程で先に決まっており、開示資料の提出が遅れても動きません。

担当者が時間を取られているのは、分析そのものより手前の作業です。データルームに置かれた試算表や契約書、税務申告書を一つずつ開き、どの数字がどの資料と整合するかを確かめ、 正常収益力の調整項目を拾い直します。一過性の費用か毎期続く費用かの判定は、追加の資料を依頼しながら進めます。

そのうえで、検出した事項を報告書の記述に落とす作業が、最後の数日に集中します。

ここに手を入れると、前後の工程も変わります。検出事項が早く並べば、価格調整や表明保証の設計に時間を残せます。調整後の収益力が固まれば、バリュエーションの前提の置き直しも一度で済みます。

交渉・条件調整を「極小」としたのは、そこが金額そのものではなく、相手が何を譲れないと考えているかを読む場だからです。ここを効率化の対象にすると、依頼者が報酬を払っている中身が失われます。

財務・会計アドバイザリー（FAS）で最初に取り組むべきAI活用、3つ

繰り返し発生していて、かつ誤ると依頼者の意思決定を歪める業務から手をつけるのが定石です。次の3つは、第1セクションの2軸で見たときに、どちらも高く出た業務です。

買収スキームごとの税務・会計論点を、先に並べておく

スキーム検討の工程です。案件管理の一覧表で、ある案件の状況を「スキーム検討」に切り替えた時点で仕組みが動きます。

AIは自社が過去の案件で積み上げた論点集と、対象会社の株主構成や繰越欠損金の状況を読み、株式譲渡・事業譲渡・会社分割それぞれで検討が必要な論点を書き出します。

書き出した内容は、表計算ソフトの論点整理表に1論点1行で追記され、担当マネージャーに業務チャットで知らせが届きます。これまでは経験のある担当者が記憶をたどって論点を挙げていましたが、抜けの有無を表で確かめる作業から始められます。

組織再編税制の適格判定や、のれんの税務上の取扱いをどう結論づけるかは税務担当のパートナーが決めます。AIの書き出しは論点の候補にとどめます。

決算書の不自然な動きを、AIに先に洗い出してもらう

初期財務分析の工程です。依頼者や対象会社から受け取った決算書と月次試算表を受領用のフォルダに保存すると、そこが起点になります。AIは自社の検出ルール集を参照し、売掛金の回転期間の伸び、期末月への売上の集中、棚卸資産と原価率の逆行といった動きを拾います。

結果は表計算ソフトの一覧表に、指摘事項ごとに行が増える形で戻ります。決算書を並べて自分で比率を計算していた段階を飛ばし、拾われた指摘の当たりを取る作業から入れます。この一覧は、そのまま財務DDの検出項目の下敷きになります。

指摘された数字が実際に不自然かは、担当者が原票と突き合わせて見極めます。粉飾の疑いとして依頼者に報告するかどうかは、パートナーが最後に判断します。

専門用語だらけの説明資料を、依頼者の言葉に直す

説明資料作成の工程では、下書きを指定のフォルダに保存したときに動きます。AIが参照するのは、自社の言い換え集と、過去に依頼者から説明が分かりにくいと指摘された箇所の記録です。

事業価値と株式価値の違い、ネットデットの調整、正常収益力、アーンアウトといった語に、注記の候補が付きます。読み手がオーナー経営者なのか買主の経営企画なのかで、言い換えの深さも変わります。

戻ってくるのは注記案が入った状態の文書で、会議の前夜に資料を作り直していた作業が、候補の採否を選ぶ作業に変わります。

数値と会計上の意味がずれていないかは、 担当マネージャーが元の資料と並べて確かめます。依頼者に示す説明の責任は担当者にあります。

業務に組み込むまでの4ステップ

ここでは2つ目に紹介した「決算書の異常値チェック」を例に説明します。新しいシステムを作る話ではなく、すでにあるツールの間に情報の通り道を一本作る作業です。

1. 使う情報がどこにあるかを決める

使う情報は、どれもすでに社内か依頼者の手元にあります 。

• 受領した決算書、月次試算表、勘定科目内訳明細書
• 過去の案件で実際に見つけた粉飾や簿外債務の兆候のメモ
• 案件ごとの対象会社の業種と規模の記録

案件フォルダや担当者のメールに散らばりがちなので、受領用のフォルダを一箇所に決めます。

2. 何をきっかけに動かすかを決める

きっかけは、受け取った決算データを受領用フォルダに保存した時点です。追加提出が続く案件では、保存のたびに差分だけが拾われる形にします。人が思い出して操作する形にすると、繁忙期ほど使われなくなります。

3. 判断の基準を設定しておく

ここがいちばん時間のかかる工程です。経験の長い担当者が決算書を見た瞬間に反応している点を、 文章にして一箇所に書き留めます。たとえば次のようなものです。

• 売掛金や棚卸資産の回転期間が、どれだけ動いたら疑うのか
• 期末月に売上が集中しているとき、何と突き合わせるのか
• 関係会社との取引や貸付金で、内訳の提出を求める水準
• 一過性として除く費用と、毎期続くとみる費用の分け方

一度書き留めれば、次の案件からはAIがそこを参照し続けます。新しく入った担当者が自社の見方を学ぶ資料にもなります。

4. 結果の戻り先と、確認する人を決める

検出結果は表計算ソフトの一覧表に追記し、担当マネージャーに業務チャットで通知が届くようにします。突き合わせた結果を同じ表に残すと、検出ルールを見直す記録になります。

先に知っておきたい、つまずきやすい3か所

• 開示資料が紙やスキャンのまま届く：勘定科目内訳明細書や契約書は、売主の社内システムから表形式で出せず、提出物の写しとして届くことがあります。受領時に、表形式での再提出を依頼する資料を決めておきます。
• 人が検証できない結論に使ってしまう：組織再編税制の適格判定や事業計画の達成可能性の評価は、条文や原票まで戻らないと確かめられません。用途は論点と検出事項の洗い出しまでに限り、結論は人が書きます。
• 案件の情報が案件の外に出る：未公表のM&A情報は、担当していない人が見られる場所に置くと守秘義務とインサイダー規制に触れます。案件ごとにフォルダと閲覧権限を分け、AIが参照する情報も案件単位で区切ります。

財務・会計アドバイザリー（FAS）のAI活用は、どこから考えればいいか

第1セクションでは、相手と向き合って条件を決める場は人が担い、 決まった基準で同じ確認を繰り返す業務にAIが効く、と線を引きました。紹介した3つは、どれも過去の案件で積み上げた論点集や検出のルールという基準が、すでに手元にある業務です。

全部を一度に仕組みにする必要はありません。 まず1つの業務から始めれば十分です。決算書も過去の論点集も、案件フォルダや担当者の手元にすでにあり、そこから着手できます。