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 期間 35 時間

コース概要

AIの基礎と、財務におけるAI支援Python

現代の財務におけるAI、分析、エージェント型AI

  • 生成AI、機械学習、自動化、エージェント型AIの差異と、それぞれが財務において果たす役割。
  • 会計、FP&A、報告、監査、財務部、シェアードサービスにわたる財務ユースケース。
  • AI支援に適したタスクと、統制された自動化の区別を行うこと。

財務向けPython - AIをコーディングパートナーとして活用

  • 財務専門家向けのPython基礎:変数、データ型、条件分岐、関数、ノートブック。
  • 単独コーディングではなく、AIアシスタントを使ってPythonコードを生成、説明、デバッグ、洗練させる。
  • 信頼性の高い財務特化コード生成のためのプロンプティング技術。

Pythonでの財務データ処理

  • PandasとDataFrameを使用してExcelおよびCSVデータをインポートする。
  • フィルタリング、グルーピング、集計、財務指標の計算を行う。
  • AIを使用してエラーの説明、ロジックの改善、分析ステップのドキュメンテーションを行う。

実践的な財務コーディング応用

  • 繰り返しの計算、乖離分析、比率分析の自動化。
  • AI支援のコードレビュー付きで再利用可能なPythonワークフローを作成する。
  • 財務報告に使用する前に出力結果を検証する。

ハンズオン応用

  • サンプル財務データセットを分析するためのAI支援Pythonワークフローを構築する。
  • 生成されたコードをレビューし、仮定をテストし、人間の検証によって出力を改善する。

AIによる高度な財務データ分析

財務データの準備と品質管理

  • 財務データのクリーニング、検証、標準化。
  • 欠損値、重複、不整合な分類、日付の問題への対処。
  • 分析のために複数の財務ソースのデータを組み合わせる。

高度な財務分析

  • 収益、コスト、マージン、収益性、運転資本の分析。
  • 予算対実績、乖離、期間対期間の分析。
  • 主要な財務ドライバーを特定するためのドリルダウン分析。

AI支援分析と異常検出

  • AIを使用して変動、パターン、異常な取引を調査する。
  • 財務データから分析質問と仮説を生成する。
  • 有用なシグナルと誤解を招くAI生成の解釈を区別する。

予測とシナリオ分析

  • 予測のための履歴的傾向、ドライバー、仮定。
  • 財務意思決定支援のためのWhat-if分析と感度分析。
  • 財務統制を維持しながら、シナリオのナラティブをAIで支援する。

ハンズオン応用

  • 財務データセットのエンドツーエンド分析を行い、主要な乖離と異常を特定する。
  • 基礎データによって裏付けられた簡潔なAI支援財務インサイトサマリーを準備する。

AIベースの財務ダッシュボードと経営インサイト

財務ダッシュボード設計

  • 財務、経営、オペレーション報告のための意味のあるKPIの選択。
  • ビジュアル量ではなく、意思決定質問を中心に据えたダッシュボードの設計。
  • 経営層、管理職、アナリスト向けのビューの構造化。

インタラクティブな財務ダッシュボードの構築

  • ダッシュボード利用のための財務データの接続と変換。
  • KPIカード、トレンド、乖離ビジュアル、ドリルダウン、フィルタの作成。
  • 予算対実績、収益性、キャッシュフロー、パフォーマンスのビュー構築。

AI強化ダッシュボーディング

  • 自然言語クエリを使用して財務データを探索する。
  • KPIの変動に関するAI支援サマリーと説明を生成する。
  • より深い分析が必要とされる領域をAIで特定する。

ダッシュボードの統制と信頼性

  • データ更新、トレーサビリティ、検証、突合に関する考慮事項。
  • アクセス管理、機微な財務情報、統制された配布の管理。
  • 誤解を招くビジュアルやAI生成の結論を回避する。

ハンズオン応用

  • 構造化データセットを使用してインタラクティブな財務ダッシュボードを構築する。
  • 測定可能な財務変動とリンクしたAI支援の経営コメントを追加する。

一般仕訳と財務オペレーションにおける高度なAIツール

一般仕訳におけるAI応用

  • GL勘定、取引パターン、計上挙動の分析。
  • AIを使用して取引の分類と勘定レベルのレビューを支援する。
  • 異常、高リスク、パターンからの逸脱するエントリーの特定。

突合におけるAI

  • 財務データセット間のレコードマッチングと例外の特定。
  • 銀行、連結会社間、バランスシート突合の支援。
  • 人間の調査を優先するため、未突合項目を優先度付けする。

仕訳エントリー分析

  • 重複、異常、手動仕訳の検出。
  • 期末仕訳分析と補足説明の生成。
  • 財務チーム向けリスク指標とレビューチェックポイント。

財務クローズと報告におけるAI

  • クローズタスクの優先順位付けと例外ベースのレビュー。
  • AI支援の乖離説明、コメント、レビューノート。
  • 最終報告前の構造化された承認と検証の使用。

ハンズオン応用

  • サンプルGLデータセットを分析し、異常と突合例外を特定する。
  • 財務管理部門向けに統制されたAI支援レビューサマリーを作成する。

財務オペレーションと意思決定支援におけるエージェント型AI

財務におけるエージェント型AIの理解

  • AIワークフローがエージェント型である理由:目標、計画、ツール、メモリ、アクション、フィードバックループ。
  • エージェント型AIが財務オペレーションを支援できる領域と、人間の承認が依然として不可欠な領域。
  • 単一エージェントと、多段階またはマルチエージェントの財務ワークフロー。

エージェント型財務ワークフローの設計

  • データ収集、分析、検証、報告タスクのためのエージェント作成。
  • エージェントを構造化財務データと承認済みツールに接続する。
  • エスカレーションルール、チェックポイント、承認境界の設計。

財務におけるエージェント型ユースケース

  • 自動化された乖離調査と経営コメントワークフロー。
  • GL例外トリアージ、突合支援、クローズステータス監視。
  • 予測の更新、シナリオ準備、財務クエリアシスタント。

エージェント型AIにおけるガバナンス、リスク、統制

  • 人間をループに組み込む統制、監査証跡、権限、職務分離。
  • データ機密性、ハルシネーションリスク、検証、モデルの限界。
  • 本番環境デプロイ前の安全な操作境界の定義。

最終実践キャプストーン

  • PythonとAI、高度な分析、ダッシュボード出力を1つの財務ユースケースに統合する。
  • 結果を分析し、例外をフラグし、経営インサイトを準備するエージェント型ワークフローを設計する。
  • ワークフロー、統制、出力、推奨される次のステップを提示する

要求

  • 財務、会計、財務報告、またはFP&A(財務計画と分析)に関する基本的な理解。
  • Excelの使用および財務データセットとの作業に慣れていること。
  • Pythonのプログラミング経験は必須ではありませんが、データ分析の基礎的な接触経験があると好都合です。
  • ChatGPT、Microsoft Copilot、ClaudeなどのAIまたは生成AIツールへの基本的な認識があると有益ですが、必須ではありません。
  • 財務レポート、KPI(重要経営指標)、予算、乖離、および関連する財務データを取り扱うことに抵抗がないこと。
  • ハンズオンセッションのために、必要なトレーニングツール、データセット、承認済みAIプラットフォームへのアクセス可能なラップトップをご用意ください。

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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