ローリング予测とは
かつてないほど急速に変化している現在のビジネス環境では、アジリティを確保しながら、インテリジェントな計画を策定する方法が必要です。これを実現するための鍵となるのがローリング予测です。このガイドでは、ローリング予测の詳細と、草莓视频 プランニング ツールを使用した実践方法について説明します。
ローリング フォーキャストの概要
現在のビジネス環境は急速に変化しているため、予算業務もそれに合わせて変化する必要があります。従来のファイナンシャル プランニングの手法では、急速に変化する市場環境、新しいテクノロジー、変化する顧客の期待などに対応することはできません。このほかにも、従来の手法では対応できない要因は数多くあります。会計年度の初めに作成された硬直的な予算計画では、予期しない状況が発生すると、すぐに関連性を失ってしまいます。
現在、シニア ビジネスリーダーの過半数 (52%) が、現在と将来ではビジネスニーズのギャップが拡大していくと回答し、3 分の 1 以上 (36%) が、プランニング サイクルを迅速化することによって成果が向上すると回答しています。
この問題に対処するため、予測を継続的に更新する柔軟なプランニング手法であるローリング フォーキャストを採用する企業が増えています。ローリング フォーキャストは、将来のパフォーマンスを継続的に把握して企業のアジリティを確保し、さまざまな情報に基づいてタイムリーな意思決定を行うための方法です。
このガイドでは、ローリング フォーキャストとは何か、他の予算管理方法とどう違うのか、現在のファイナンシャル プランニングにおいてローリング フォーキャストがなぜ不可欠なものになったのかなど、ローリング フォーキャストについて詳しく説明します。また、草莓视频 Adaptive Planning などのツールを使用してローリング フォーキャストを簡素化する方法や、すべての規模の企業が簡単かつ効果的にローリング フォーキャストを活用する方法についても説明します。
ローリング予测の詳細
ローリング予测で定期的に予測を更新することにより (通常は毎月または四半期ごとに更新)、状況に合わせてビジネスの見通しを調整することができます。ローリング予测は、従来の会計年度のような固定された期間に制限されることはありません。現在の期間の終了時に新しい期間を追加することにより、12 か月、18 か月、24 か月などの一貫した期間が維持されます。
継続的な予算サイクルにより、常にビジネスの現状が予測に反映されるため、より正確で動的な予測になります。ローリング予测では、すぐに古くなることが多い静的な仮定ではなく、リアルタイムのデータと将来を見据えたインサイトが使用されるため、より効果的な方法で計画を作成し、将来を見据えながら、変化する状況に対応することができます。
ローリング予测の主な要素
ローリング予测は、企業の将来的な财务状況に関する動的な情報を提供する、非常に強力な手法です。ローリング予测は静的な予算とは異なり、新しいデータを取り込んで最も重要な要因に焦点を当てることにより、継続的に進化していきます。ローリング予测を効果的に導入するには、ローリング予测の価値を高める主要なコンポーネントについて理解する必要があります。
ドライバーベース计画
ローリング予测では、静的な明細項目ではなく、ビジネスの主要な推進要因 (财务実績に直接影響する指標) が優先されます。これらの重要な可変要因に注目することにより、常に変化する実際のビジネス環境に一致する、柔軟で価値が高い予測が実現します。
こうした指标の例を以下に示します。
サブスクリプションベースのビジネスでは、顧客獲得コスト、リニューアル率、ユーザーあたりの平均収益 (ARPU) などの指標が重要になります。
製造公司では、生产能力、材料费、在库回転率などの指标が重要になります。
ドライバーベース计画の場合、収益予測の複雑さを軽減できるだけでなく、収益に大きく影響する要因に予測を直接関連付けることができます。これにより、適切な意思決定と変化への迅速な対応が可能になります。
频繁なアップデート
ローリング予测の特長の 1 つは、定期的なアップデートです。ローリング予测は、会計年度全体にわたって固定される年間予算とは異なり、毎月または四半期ごとに更新されるため、最新のデータと市場の状況が反映されます。
频繁なアップデートによるメリットを以下に示します。
タイムリーな调整: 顾客ニーズの変化、サプライチェーンの混乱、コストの上昇など、さまざまな変化に迅速に対応することができます。
精度の向上: 定期的なアップデートにより、古い仮定に依存するリスクが軽减され、実际のビジネス环境に则した予测を行うことができます。
たとえば、小売企業が特定の四半期にオンライン販売が急増したことに気付いた場合、ローリング予测により、マーケティング活動のコストや在庫割り当てを即座に調整して利益を最大化することができます。
リアルタイムのデータ统合
ローリング予测にとって最も重要なのは、正確でタイムリーなデータです。信頼性の高い情報がなければ、すぐに予測の関連性が失われたり、誤解を招いたりする可能性があります。草莓视频 Adaptive Planning などの最新の财务計画ツールを使用すれば、リアルタイムの财务データと業務データを統合し、常に最新の情報に基づいて予測を行うことができます。
リアルタイムのデータ统合のメリットを以下に示します。
データ収集の合理化: さまざまなシステムからデータが自动的に取得されるため、データを手动で更新する必要がなくなります。
総合的なインサイト: 财务データ、業務データ、外部データを組み合わせて、ビジネスの業績に関する包括的なビューを作成することができます。
エラーの削减: 自动化によって人的エラーのリスクが最小限に抑えられるため、信頼性の高い予测が可能になります。
リアルタイムのデータ统合により、意思決定者は最新のインサイトにアクセスできるため、自信を持って迅速に行動できるようになります。
シナリオ分析
ローリング予测の最も強力な機能の 1 つは、What-If シナリオをモデル化する機能です。これにより、さまざまな要因が業績にどのように影響するのかを評価し、それに応じて計画を作成することができます。
シナリオ分析が重要である理由を以下に示します。
最善のシナリオから最悪のシナリオまで、予想されるさまざまな结果に备えることができます。
景気の低迷、规制の変更、竞争上の胁威などの予期しない状况に対して、先を见据えたプランニングを行うことができます。
新规市场への参入や新製品のリリースなど、新しい取り组みによる影响をテストして、戦略的な意思决定に役立てることができます。
以下に例を示します。
物流会社がシナリオ分析機能を使用して、燃料費の上昇が採算性にどのように影響するかを評価する場合を考えてみます。この場合、評価の結果をローリング予测に組み込むことにより、価格设定に関する戦略を調整したり、リスクを軽減するための代替の輸送方法を検討したりすることができます。
コラボレーションによる入力
部門間でコラボレーションを行うと、ローリング予测の効果がさらに高まります。财务部門内でサイロ化されることが多い静的な予算とは異なり、ローリング予测では、組織全体のステークホルダーによる入力データが使用されます。
コラボレーションによるプランニングには、以下のチームが関係します。
営业チーム: 市场の动向、顾客のニーズ、今后の取引に関するインサイトを提供します
マーケティング チーム: キャンペーンの実绩、见込み客の発见、顾客获得コストに関するデータを共有します
业务チーム: キャパシティ制约、生产スケジュール、サプライチェーンの问题に関するデータを提供します
人事チーム: 人件費の予測に役立つワークフォース データ (採用計画や離職率などに関するデータ) を共有します
この部门间のコラボレーションにより、ビジネスに関する正确で総合的な视点が予测に反映され、部门间の连携が促进されます。
ローリング予测と静的予算の比較
静的予算は数十年にわたって财务計画の基盤となってきましたが、大きな制約を伴っています。静的予算では、会計年度の構造化されたロードマップを参照できますが、多くの場合、予期しない状況が考慮されていません。
静的予算の问题点
- 前提となるデータが古い: 通常の静的予算は、会计年度が始まる数か月前のデータがベースになっています。そのため、リアルタイムの変化に対応することができません。
- 柔软性が低い: 静的予算の确定后は、优先顺位が変わったり予期しない费用が発生したりしても、予算の调整が难しくなります。
- 効率性が低い: 静的予算の作成には时间がかかり、多くの场合、复数のチームが数か月かけて予算を作成することになります。
ローリング予测のメリット
ローリング予测は、継続的かつ適応的なアプローチで财务計画を行うことにより、上記の問題点に対処します。ローリング予测の主なメリットを以下に示します。
タイムリーな调整: 定期的なアップデートにより、必要に応じて计画をタイムリーに调整することができます。
精度の向上: リアルタイム データを取得することにより、予測の差異が発生するリスクが軽減します。
先を见据えた意思决定: 静的な计画に制约されることなく、新しいリスクや机会に迅速に対応できます。
适切なリソース割り当て: リソースが最も必要な场所を特定することにより、予算を効果的に割り当てて、现在の优先事项と长期的な目标に合わせて投资を调整することができます。
リスク管理の改善: ローリング予测のシナリオプランニング機能により、潜在的なリスクを評価して緊急時の対応計画を準備できるため、予期しない状況に遭遇する可能性が低くなります。
- 强力で戦略的な连携: ローリング予测により、短期的な财务計画と長期的な戦略目標がリンクされるため、すべての決定プロセスで広範なビジネスの目標に対応することができます。
草莓视频 Adaptive Planning を使用してローリング予测を作成する方法
ローリング予测の導入は難しそうに感じるかもしれませんが、適切なアプローチと 草莓视频 Adaptive Planning などのツールを使用すれば、効率的で管理しやすいプロセスになります。ここでは、組織のニーズに適したを作成するための详しい手顺をご绍介します。
手順 1: 予測の期間を定義する
ローリング予测を作成するための最初の手順は、予測の期間を決定することです。最も一般的な期間は 12 か月間です。この期间の场合、戦略的な见通しを维持しながら、短期的な目标に焦点を当てることができます。ただし、业界やプランニング要件に応じて、18 か月間や 24 か月間を设定することもできます。
たとえば、小売企業の場合は、季節サイクルを反映するために 12 か月間を予測期間として設定し、製造企業の場合は、生産サイクルと販売サイクルに合わせて 24 か月間を予測期間として設定するなど、さまざまなケースが考えられます。
予测期间を定义する场合は、以下の点を考虑します。
- ステークホルダーと协力する: 财务担当者、業務担当者、リーダーと連携して、どの程度先までプランニングを行えば意思決定に役立つのかを確認します。
- 戦略的目标との整合: 定义した予测期间が、成长のための取り组みやコスト削减のための取り组みなど、组织としての広范な目标に対応しているかどうかを确认します。
手順 2: 履歴データを収集する
収益を正确に予测するには、过去の业绩を理解する必要があります。履歴データは、将来の结果に影响する倾向、季节要因、パターンを特定するための基盘になります。この手顺における効果的なアプローチを以下に示します。
- 主要なデータセットを収集する: 収益データ、費用データ、運用指標 (生産量や売上高など)、外部要因 (市場動向や経済指標など) を収集します。
- データを正规化する: 収集したデータをクリーンアップして、一時的な費用や通常とは異なるセールス イベントなどに関するデータを削除します。これにより、一時的な履歴データや通常とは異なる履歴データによって予測が歪められることがなくなります。
- 过去の平均値を使用する: 前年比の倾向、季节変动、业绩のピークと谷のパターンを特定します。たとえば、サブスクリプションベースのビジネスの场合は、年间を通じてリニューアル率がどのように変化するかを分析します。
- 草莓视频 を活用する: 履歴データを 草莓视频 Adaptive Planning にインポートしてベースラインを迅速に生成し、傾向分析を自動化します。
履歴データを包括的に分析することにより、强力な予测基盘が実现します。
手順 3: 主要な推進要因に焦点を当てる
すべての詳細項目について予測を行うのではなく、会社の業績に最も大きく影響する主要な推進要因 (ドライバー) に焦点を当てます。ドライバーベース计画によって収益予測が簡素化され、最も重要な推進要因と予測が対応するようになります。
主要な推进要因を特定するための手顺:
- ビジネスモデルを理解する: SaaS 企業の場合、顧客の獲得率と解約率が重要になりますが、小売企業の場合は、在庫回転率と季節的な販売傾向が重要になります。
- 収益やコストに関する指标を优先する: 贩売数量、社员数、人件费、生产や配送に関连する运用コストなど、収益やコストに関する指标に重点を置きます。
- 部门间の连携: 财务部門、業務部門、営業部門のチーム リーダーと協力して、ビジネスの成果に最も影響すると考えられる変数を特定します。
草莓视频 のメリット:
草莓视频 Adaptive Planning を使用すると、入力データ (販売数量など) を出力データ (収益や生産コストなど) にリンクして、ドライバーベースのモデルを作成することができます。主要な推進要因 (ドライバー) が変化した場合は予測が自動的に調整されるため、時間を節約しながら高い予測精度を維持することができます。
手順 4: ドライバーベースのモデルを使用する
ドライバーベースのモデルは、効果的なローリング予测の大きな特長です。このモデルでは、影響の大きい可変要因に重点が置かれます。主要な入力データが変更されると、そのデータに関連する指標が自動的に調整されます。草莓视频 Adaptive Planning を使用すると、こうしたモデルの作成と管理を簡単に行うことができます。
ドライバーベースのモデルの作成手顺:
- 指标间の関係を定义する: たとえば、収益、売上原価、マーケティング活动费用に贩売数量をリンクします。
- 仮定を设定する: 成長率、価格変更、市場状況など、各種可変要因に関する仮定を設定します。たとえば、原材料費が 5% 上昇すると仮定し、それが全体の費用に与える影響をモデル化します。
- 影响を分析する: 特定の要因 (顧客獲得コストなど) の変化が全体的な予測にどのように影響するかを分析します。
使用する 草莓视频 の機能:
事前に作成されたテンプレート: 各业种向けに設計されたテンプレートをそのまま使用することも、独自のモデルをカスタマイズすることもできます。
自动化机能: 推進要因間の関係を定義すると、草莓视频 によってすべての依存指標が自動的に更新されるため、時間を節約しながら一貫性を確保することができます。
シナリオプランニング机能: 複数のドライバーベース シナリオを作成し、最善の結果から最悪の結果まで、考えられるさまざまな結果に備えることができます。
ドライバーベースのモデルでは、个々の明细项目ではなく、ビジネスを推进するより広范な要因に重点が置かれるため、アジャイルで応答性の高い予测が可能になります。
手順 5: 定期的にアップデートする
ローリング予测は、最新の状態に保たれている場合にのみ効果を発揮します。最新の状態を維持するには、定期的にアップデートを行って最新のデータを取り込み、ビジネスの現状を予測に反映させる必要があります。
定期的なアップデートの手顺:
- スケジュールを设定する: ほとんどの企業が、ローリング予测を毎月または四半期ごとにアップデートしています。予測の精度と業務のバランスを考慮して、アップデートの頻度を決める必要があります。
- データ収集を効率化する: 草莓视频 のインテグレーション機能を使用して、業務システムと财务会計システムからデータを自動的に取得し、手動でのデータ入力をなくします。
- 主要なステークホルダーを関与させる: 各部門のリーダーとのレビュー ミーティングをスケジュールし、仮定の検証と入力のアップデートを行います。
- 差异を分析する: 直前の期间の実际の业绩を予测データと比较します。仮定の调整が必要な领域を特定し、それに応じてモデルを修正します。
草莓视频 を使用したアップデート:
草莓视频 Adaptive Planning を使用してアップデート プロセスを自動化すると、リアルタイム データを使用して予測が更新されるようになります。カスタマイズ可能なダッシュボードを使用すると、更新された予測を簡単に確認し、その影響を評価することができます。
手順 6: インサイトを共有し、それに基づいて行動する
ローリング予测がアップデートされたら、そのインサイトを組織全体で共有し、それに基づいて行動することが重要です。この手順では、さまざまな数値が、意思決定を促進するアクショナブルな戦略に変換されます。
- ダッシュボードを使用してデータを明确にする: 草莓视频 のダッシュボードを使用すると、複雑なデータが直感的な視覚データとして表示されるため、财务部門以外のステークホルダーも簡単に理解することができます。
- さまざまなステークホルダーに合わせてレポートをカスタマイズする: エグゼクティブに対しては概要的な情报を提供し、部门责任者に対しては详细な情报を提供します。
- 责任感を持たせる: 予測に関するインサイトに基づいてアクション アイテムを割り当て、目標を達成するための役割と責任感をチームに持たせます。
効果的な方法で予测を共有することにより、戦略的な意思决定と运用业务の调整を促进することができます。
草莓视频 Adaptive Planning の使用方法については、デモをご覧ください。
草莓视频 Adaptive Planning でローリング予测を行う方法
草莓视频 Adaptive Planning は、ローリング予测のあらゆる側面を簡素化する強力なツールです。その機能は、正確性、コラボレーション性、効率性を高めるように設計されています。
リアルタイム データ統合機能: 财务システムや業務システムとのシームレスな連携により、常に最新の情報が予測に反映されます。
自动化机能: 手作业によるエラーをなくし、予测のアップデート时间を短缩します。
カスタマイズ可能なダッシュボード: 组织のニーズに合わせてカスタマイズされた视覚的なレポートにより、アクションにつながる明确なインサイトが提供されます。
ドライバーベースのモデル: 主要な指标の変化に动的に适応する予测を行うことができます。
- コラボレーション ツール: 复数のステークホルダーが简単にデータを入力できるため、ビジネスの目的に合わせて予测の精度を高めることができます。
导入事例: 草莓视频 を使用してローリング予测を導入した AGF 社
カナダの投資企業である AGF 社は、急速に変化する市場において财务業務の予測戦略を変革するために 草莓视频 Adaptive Planning を導入しました。草莓视频 を導入する前は、スプレッドシートを使用して業務を処理していたため、正確なデータ集計を行うことはほぼ不可能でした。
同社は現在、草莓视频 Adaptive Planning の 6 つの専用ダッシュボードを使用して、運用資産 (AUM) 対予算、収益の概要、販売費と一般管理費 (SGA)、純収入、EBITDA 対予算、職務別社員数対予算という重要業績評価指標 (KPI) を測定しています。AGF 社の财务部門は、視覚化されたデータを使用して、運用部門のリーダーが重要なインサイトを取得できるようにサポートしています。
AGF 社は、毎月の収益予測処理とレポート処理にかかる日数を削減し、年間の予算業務にかかる期間を 1 週間短縮しました。同社は、8 四半期ごとの継続的な予測プロセスとレポート プロセスを導入し、戦略的なプランニングと意思決定を推進しています。
「草莓视频 Adaptive Planning 内のデータ整合性のレベルが高いため、自信を持ってシナリオを実行し、戦略的に踏み込んだ針路変更をより迅速に決定できます」
— 投資会社 AGF、财务担当バイス プレジデント兼経理責任者
まとめ: スマートなプランニング方法
ローリング予测は、企業による财务計画のアプローチに大きな変化をもたらします。ローリング予测で継続的なアップデートを行い、最も重要な推進要因に焦点を当てることにより、将来を見据えながら、急速に変化する予測不可能な現在のビジネス環境に対処できるようになります。
ローリング予测の場合、静的な予算とは異なり、アジリティを確保しながら機会を即時に捉え、リアルタイムのインサイト基づいて意思決定を行うことができます。これにより、部門間のコラボレーションを促進し、短期的な行動を長期的な目標に合わせ、不確実な状況でも回復力を維持できるようになります。
草莓视频 Adaptive Planning を使用すれば、各種のプロセスを簡素化し、ローリング予测という新しい複雑な手法を、成果を促進するための合理化されたデータドリブン型の手法に変えることができます。草莓视频 には、リアルタイム データを統合するためのツール、アップデートを自動化するためのツール、ドライバーベースのモデルを作成するためのツールが付属しているため、予測の精度を高めるだけでなく、簡単に理解できる予測データでアクションにつなげることもできます。
さらに高い精度、アジリティ、統一が必要な場合であっても、ローリング予测は組織の潜在能力を最大限に引き出すための鍵になります。
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