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AIは資金繰りにどう役立つ？具体的な活用事例とともに徹底解説！
近年、急速に発展しているAI。
経営の現場でもAIの活用が広がっています。
中でも注目されているのが、AIを資金繰りに活用することです。
これまで、資金繰りの管理や改善、悪化防止などは経営者の悩みの種でした。
AIを活用すれば、資金繰りの問題を大幅に解消できるかもしれません。
この記事では、AIを資金繰りにどのように活用していくか、具体的な活用事例をふくめ詳しく解説します。
AIで資金繰り表を作成
AIを資金繰りに活用するにあたり、まず考えたいのが資金繰り表の作成です。
資金繰り表の重要性
資金繰りに悩む原因は色々あります。
売上が悪化したり、売掛金が回収できなくなったりすれば、資金繰りは悪化するでしょう。
しかしながら、より根本的な問題は、資金繰り表を作成していないことです。
資金繰りがいつも苦しいと感じている経営者の多くは、資金繰り表を作成していません。
資金繰り表を作っていないということは、無計画に資金繰りをしていることと同じです。
行き当たりばったり、どんぶり勘定といえば分かりやすいでしょう。
これでは、資金繰りがラクになることはありません。
とはいえ、いざ資金繰り表を作ろうと思っても、これまで資金繰り表と無縁であったために、作り方が分からないことが多いです。
書籍などを参考にしながら作成すれば、徐々に資金繰り表の精度は上がっていき、資金繰り改善にも役立つでしょう。
しかし、それまでの期間、精度の低い資金繰り表をもとに資金繰りを回していくのは、なんとも心もとない話です。
専門家に依頼して資金繰り表を作ってもらうのも一つの手ですが、そのためにはコストがかかります。
また、専門家に依存すれば、いつまでたっても資金繰りがうまくならず、専門家の言いなりになってしまうリスクも。
AIに資金繰り表を作らせることで、この問題は簡単に解決します。
AIを活用すれば、手作業よりも素早く、手軽に資金繰り表を作成できるほか、ヒューマンエラーも起こらず、高い精度も期待できます。
AIで資金繰り表を作るには？
AIは極めて新しい技術であり、完ぺきなものではありません。
人間が補助することによって、はじめてAIは力を発揮します。
AIで資金繰り表を作成する場合も同様です。
ゼロの状態から資金繰り表を作らせようとしても、AIは対応できません。
AIが資金繰り表を作るには、前提となるデータが必要です。
AIは、そのデータをもとに資金繰り表を作っていきます。
例えば、過去の売上や経費、売掛金の回収、買掛金の支払いなど、資金繰りに関する情報をAIツールに入力していきます。
手作業で資金繰り表を作る場合も、これらの過去のデータをもとに将来の資金繰りを予測し、表にまとめていくわけです。
つまり、AIに与えるデータは、手作業で資金繰り表を作る際のデータと基本的には変わりません。
データさえ入力すれば、あとはAIツールに資金繰り表を作成させるだけです。
なお、AIツールによって資金繰り表の精度や、対応できる範囲が異なります。
予測に強いAIツールであれば、将来の売上や経費、キャッシュフローなどを予測することも可能です。
AIによって将来の資金繰りを予測できれば、資金繰りの難易度は大きく下がるでしょう。
資金が不足する時期を早期に把握し、あらかじめ銀行に打診しておくことで、銀行融資もスムーズになるはずです。
AIで資金繰り表を作る難点
AIで資金繰り表を作成するメリットは、何といっても業務の効率化。
手作業で資金繰り表を作成するよりも、AIで資金繰り表を作成した方が、業務効率は圧倒的に良いです。
CSVファイルにまとめることで、データ入力がスムーズになり、ミスも起こらないのですから、このことだけを考えても効率の良さがわかります。
AIツールの使い方に慣れるにしたがって、効率は一層高まるでしょう。
しかし、AIはまだまだ未熟な技術であり、AIを過信すれば却って資金繰りにトラブルを起こす危険があります。
例えば、AIが作成した資金繰り表は、必ずしも正しいとは限りません。
「AIで資金繰り表を作成すればミスが起こらない」というのは、あくまでも「入力したデータに基づき、ミスのない資金繰り表を作成する」というだけです。
AIが資金繰り表作成に用いるデータ自体は、人間が手作業で入力します。
この入力も、部分的にはAIによって効率化できますが、全てを自動化できるわけではありません。
資金繰り表の作成においては、「AIの活用≠完全自動化」と考えてください。
根本となるデータの管理がずさんであれば、AIは誤ったデータや不完全なデータによって資金繰り表を作成します。
これでは、良い資金繰り表を作れるはずがありません。
AIの活用を重ねて精度を高める
逆にいえば、日ごろからデータの整理を心がけ、AIに良いデータを入力できれば、AIの資金繰り表は精度が高まります。
AIが作った資金繰り表を定期的に見直し、必要に応じて修正することも重要です。
AIは過去の情報をもとに資金繰り表を作るわけですから、事業計画や経営環境、市場環境などの変化には対応できません。
大きく変化した場合、資金繰り表がほとんど役に立たないこともあります。
これは、AIが資金繰り表を作成することによって起こる問題ですから、AIを使う側が気を付けなければなりません。
また、AIの予測も完璧ではなく、予測値と実際の収支にズレが生じるはずです。
その都度、原因を分析し、修正してくことでAIの精度は高まっていきます。
この点も人間が補助するところですから、「AI＝完全自動化」ではなく「AIを育てていく」と考えることが大切です。
AIで売上アップ→資金繰り改善
資金繰りが悪化する原因のひとつに、売上の悪化があります。
売上が下がった場合、入ってくるお金が少なくなるのです。
収入が支出を下回ると、手元資金は流出することとなり、当然資金繰りは悪化。
売上を改善することで資金繰りも改善するわけですが、ここでもAIが役立ちます。
AIをマーケティングに活用
AIが売上アップに役立つのは、マーケティングを最適化できるためです。
これまで、マーケティングは人間の手で取り組むものでした。
顧客データや市場の分析、トレンドの予測などによってマーケティング戦略を立案します。
ところが、マーケティング戦略は簡単ではありません。
大企業でさえ、マーケティング戦略のために専門の人材を抱えています。
人手不足に悩む中小企業では、専門の人材を確保できず、マーケティング戦略の立てようがない…というケースがしばしばです。
強いてマーケティングに取り組めば、ほとんど効果が得られなかったり、却って売上悪化・資金繰り悪化を加速させる結果になりかねません。
AIにマーケティングを任せることで、この問題は解決できます。
顧客データや市場情報などをAIツールに入力し、分析させることで効果的なマーケティング戦略を立案してくれるのです。
例えば、ターゲットに合わせた広告文を作成する、SNSの運用を最適化する、自社に最適なマーケティング手法を提案するなどなど。
もちろん、マーケティング戦略を通じて売上を改善し、それによって資金繰りをどう改善していくかという点でもサポートしてくれるAIツールがあります。
AIをマーケティングに活用する流れ
AIをマーケティングに活用する流れは、「顧客データ分析→市場分析→マーケティング戦略の立案」というのが一般的です。
AIによる顧客分析
まず顧客データの分析。
ここでは、顧客の属性や取引の履歴、自社HPへのアクセス履歴などのデータを用います。
これらのデータをAIに学習させることで、顧客のニーズや行動パターンを把握できるのです。
顧客データは、顧客管理システムやウェブサイトのアクセス解析ツールから取得できるため、AIへの入力は簡単です。
顧客のニーズが分かれば、自社が売るべき商品やサービスが分かります。
購買意欲を高めるための施策も見えてくるでしょう。
このことは、とりもなおさず仕入・在庫管理にも役立つということです。
顧客のニーズに合わない商品は仕入れを減らし、顧客のニーズにマッチする商品の仕入れを増やせば、仕入れを最適化できます。
顧客の行動パターンを把握できることも、マーケティングに役立ちます。
行動パターンにも色々ですが、例えば季節や時期によってパターン化できれば、これも仕入れの最適化につながるでしょう。
仕入・在庫管理に問題があり、資金繰りの悪化を来している会社は、AIを活用することで資金繰りの改善が期待できます。
AIによる市場分析
次に、AIによる市場分析。
今の時代、人の手で市場を分析するのは現実的ではありません。
インターネットのニュース、SNSの投稿など、分析すべき情報があまりにも多いのです。
AIならば、膨大な情報を正確に分析し、市場トレンドを簡単に把握できます。
市場のトレンドは、マーケティング戦略に欠かせないものです。
市場トレンドを把握してこそ、顧客のニーズの変化、市場の動向、競合他社の動向などが分かり、それを踏まえてマーケティング戦略を立案できます。
もっとも、市場のトレンドは常に変化するものです。
定期的にAIで市場分析を行い、最新の分析結果に基づいてマーケティング戦略を立てましょう。
マーケティング戦略の実践
顧客や市場の分析を通して、AIはマーケティング戦略を立案します。
具体的には、広告文の作成やSNS運用の最適化。
AIは、分析した顧客データに基づいて、効果的な広告文を作成します。
広告文は、顧客にマッチするものでなければ効果が得られません。
顧客の年齢や興味関心を踏まえて広告文を作成するのが難しいところですが、AIに任せれば簡単です。
AIが作った広告文をそのまま使ってもいいですし、それを元にさらに効果的な広告文を作成するのも良いでしょう。
SNSの運用も、AIがあれば簡単になります。
過去の投稿やフォロワーの反応を分析し、顧客データや市場トレンドを踏まえて、最適な運用を提案してくれます。
例えば、購買意欲を高めるために最適な投稿内容・投稿時間・投稿頻度などを最適化するだけでも、SNS運用の効果・効率は高まるでしょう。
AIのマーケティング戦略を取り入れ、売上を改善することができれば、資金繰りは良くなります。
AIをマーケティングに活用する際の注意点
AIをマーケティングに活用する場合も、人間の補助が欠かせません。
マーケティングに使うデータは、システムを用いて自動化できる部分も多く、データ入力でミスが生じることは少ないです。
とはいえ、大本の顧客データを正しく管理し、AIと組み合わせるようにシステムを構築する必要があります。
これは人間の手で行うことですから、マーケティングも「AI＝完全自動化」ではありません。
また、AIの提案を受けて、マーケティング戦略の実践するのは人間です。
AIが立案したマーケティング戦略も、悪い部分があるかもしれません。
AIのマーケティング戦略を過信し、人間の経験や感覚を通すことなく利用すれば、マーケティングに失敗する危険があります。
逆に、AIが良いマーケティング戦略を立案しても、それを実践する態度に問題があれば、良い結果は得られないでしょう。
あくまでも、人間がAIを活用するべきであって、AIありきになっては本末転倒です。
AIで融資を引き出す
余裕をもって資金繰りを回していくには、スムーズな資金調達が欠かせません。
とりわけ重要なのが銀行融資です。
銀行融資を受けられるかどうかで、会社の資金繰りは大きく変わってきます。
しかしながら、融資は審査が厳しいのも事実。
銀行から融資を受けられず、資金繰りに困っている会社も多いことでしょう。
そのような会社は、AIで融資の成功率を高めましょう。
融資審査は厳しい
無借金経営をしている会社もありますが、本来、借金は悪いものではありません。
むしろ、資金繰りに活用すべきものです。
しかし、実際に融資を受けられるかどうかは会社次第。
融資は審査が厳しく、資金調達のハードルが高いのです。
なぜ融資の審査が厳しいのかといえば、融資は法的に消費貸借であり、返済義務があるためです。
返済義務がある以上、銀行は返済能力を厳しくみます。
業績・財務、あるいは資金繰りなどに問題があり、貸倒れリスクが高いと判断すれば決して融資しません。
経営が順調な時期は、スムーズに融資を受けられることも多いです。
問題は、経営が悪化したときです。
これまで積極的に融資してくれていた銀行が、経営が悪化したとたんに融資を渋るケースは少なくありません。
また、経営が順調であっても、借入額によって融資のハードルは変化します。
借入額が大きくなるほど審査は厳しくなり、「短期借入は審査に通るが、長期借入が審査に通らない」ということも。
会社はしばしば、多額の資金を必要とします。
設備投資などが良い例です。
投資資金は銀行融資で調達するのが一般的ですが、借入額が大きいだけになかなか審査に通らず、投資活動を先送りにするうちに競争力が低下していくケースもあります。
さらに苦労するのが、信用が低い会社です。
それなりに経営が順調でも、全く取引がない銀行に新規融資を申し込むと、にべもなく断られることがあります。
これは、銀行にとって会社の信用が未知数であり、信用に値する要素がないためです。
特に開業後間もない会社は、全ての銀行と新規取引になることから、融資を引き出すことが難しく、資金繰りに苦労します。
以上のように、融資は審査が厳しく、簡単に受けられるものではありません。
計画書が融資のカギに
経営の悪化、多額の借入、取引歴や業歴による信用の低さなど、悪材料を抱えている会社は、それを補うための資料を作り、銀行を納得させることが重要です。
特に力を入れるべきは事業計画書です。
銀行は、現在の業績や資金繰りを重視しますが、将来性を無視するわけではありません。
現在の経営に問題があっても、将来的に改善が期待できる場合には融資を検討してくれます。
例えば、決算が赤字になったとしましょう。
融資審査において、赤字は大きなマイナスとなり、それだけで審査に落ちることも珍しくありません。
銀行は、本業から得られる利益を返済原資とみなします。
赤字は利益がマイナスということですから、返済原資が全く得られず、いわば返済力ゼロともいえる状況です。
これでは銀行としても貸せる道理がありません。
しかし、赤字の解消が見込めるならば別です。
現在の赤字が一時的なものであり、原因も明らか、そして黒字回復の見通しが明確という場合には、銀行は将来的な返済原資を見込んで赤字補填資金を出してくれます。
それを納得させるために必要となるのが事業計画書です。
事業計画書をしっかりと作り、具体的な数字を用いながら説明することで、銀行は初めて納得します。
借入額や信用の問題も、計画書があれば解消できるかもしれません。
設備投資のために多額の融資を受けたい場合、投資計画書が不可欠です。
銀行は、その投資が利益につながるかどうか、そして返済原資が得られるかどうかを重視します。
納得できる投資計画書を作ってこそ、多額の融資を受けられるのです。
業歴が短い会社は、事業計画書を作ったとしても、銀行から新規融資を受けることは難しいでしょう。
銀行は業歴が短い会社を嫌う傾向があり、開業後間もない会社には融資しないのが普通です。
そんな時に頼れるのが日本政策金融公庫。
日本政策金融公庫は公的な金融機関であり、営利を目的としていません。
民間金融機関では難しい融資に対応しており、創業期の資金繰りにも使えます。
日本政策金融公庫は、民間の銀行よりも将来性を重視します。
業歴が短く信用が乏しい会社も、事業計画書次第で融資を受け、資金繰りを回せるのが魅力です。
計画書づくりにAIを取り入れる
ただし、計画書を作るのは容易ではありません。
銀行員が納得する計画書を作れないために融資審査に通らず、資金繰りに困っている会社も多いのです。
とはいえ、コンサルタントなどの専門家に依頼して計画書を作るのは考え物です。
専門家に丸投げすれば、計画書自体は良いものができても、経営者の頭から出たものではありません。
当然、計画書をもとに説明し、銀行を納得させることも困難です。
やはり、経営者が先頭に立って計画書を作成するべきでしょう。
このとき、AIが役立ちます。
自社の業種やビジネスモデル、市場データをAIに分析させることで、最適な事業計画書を作らせることができます。
もっとも、これだけでは専門家に丸投げするのと同じです。
AIが優れているのは、融資を見据えたブラッシュアップまでカバーしているところです。
AIのアドバイスを受けながら計画書を作れば、融資の成功率は確実にアップし、資金繰りの強い味方になるでしょう。
AIで事業計画書を作る流れ
AIで事業計画書を作る流れを簡単にみていきましょう。
まず、事業計画書の作成に必要な情報をAIに与える必要があります。
例えば、事業内容、収益モデル、市場規模、顧客層、競合分析、将来の展望などです。
具体的な情報であればあるほど、AIが生成する事業計画書の精度は高まります。
求められる情報や記述の形式はAIツールごとに異なりますが、事業計画書の生成に強いAIツールでは、項目を入力していくだけで事業計画書を作成できるものも。
なお、AIが作成した事業計画書は、論理的に問題があったり、銀行が求める内容を網羅していなかったりすることがあります。
したがって、AIに作らせた事業計画書をそのまま使うのではなく、しっかりと確認して不備を補うことが重要です。
AIが作成する事業計画書は完成形ではありません。
AIの事業計画書をベースとして、経営者自身が完成させるものです。
経営者自らベースを作るよりも、AIに任せた方がよいベースができるところにメリットがあります。
ここから事業計画書のブラッシュアップに取り組むわけですが、AIはここでもサポートしてくれます。
例えば、事業計画書の説得力を高めるべく、強みや独自性を伝えるための表現、具体的なデータなどをAIが提案してくれるのです。
事業計画書において、銀行が特に注意するのは収益性や将来性（成長性）ですが、これもAIのアドバイスが役立ちます。
AIは、具体的な数値目標から、その目標を達成するための戦略まで提案してくれます。
AIのアドバイス・提案は、銀行の審査を踏まえたものです。
AIを活用して事業計画書を作れば、銀行が好む（融資審査に通りやすい）事業計画書を作ることができるでしょう。
融資の成功率がアップすれば、資金繰りの安定性は大きく高まります。
AIを助成金・補助金の活用に役立てる
資金繰りを安定させるには、特定の資金調達方法だけではなく、様々な資金調達方法を組み合わせるのがポイントです。
その時々で自社に最適な方法を選び、好条件で調達することで効率よく資金繰りができます。
資金調達方法を多様化するにあたり、興味はあるものの活用が難しいのが助成金・補助金です。
助成金・補助金を資金繰りに役立てる際にも、AIが役立ちます。
助成金・補助金はなぜ難しい？
助成金・補助金にはたくさんのメリットがあります。
何と言っても、助成金・補助金は返済不要であり、資金使途も自由です。
融資のように、返済が資金繰りの負担になることはなく、活用度も高いのが魅力といえます。
ただし、助成金・補助金を資金繰りに取り入れるのは簡単ではありません。
助成金・補助金の難しさとして、よく挙げられるのが申請の煩雑さです。
このほかに難しいのが、自社に適した助成金・補助金の選び方。
助成金・補助金には様々なものがあり、それぞれ要件や受給額が異なります。
さらに、毎年のように改定されるため、どれが自社に適しているかを見定めるだけでも大変なことです。
助成金・補助金は、自社に適したものであればメリットが大きいものの、自社に適していないものを選んでしまうと、却ってデメリットの方が大きくなります。
というのも、助成金・補助金は基本的に後払いであり、受給できても経費の一部に過ぎないからです。
自社に適していない助成金・補助金を選ぶということは、自社にプラスにならない事業に取り組み、無駄なコストを支払うことにほかなりません。
当然、資金繰り的にもマイナスです。
AIを使って助成金・補助金を活用
助成金・補助金を資金繰りに活用するには、正しく選ぶことが大前提といえます。
自社の業種や事業内容、営業エリアなどによって、活用できる助成金・補助金は異なります。
助成金・補助金活用の第一歩、すなわち「自社に使える助成金・補助金は何があるか」を調べるだけでも大変な作業です。
このとき、AIが役立ちます。
事業内容、所在地、業歴などをもとに、自社が使える助成金・補助金をAIが検索してくれるのです。
検索の方法や精度はAIツールによって異なりますが、複数の方法（カテゴリー検索やキーワード検索など）で検索できるものが多いです。
「自社に適さない助成金・補助金も含む全体」から選ぶのにではなく、「自社に適している可能性が高い、AIがピックアップした助成金・補助金」から選ぶことで、助成金・補助金を活用しやすくなります。
しかし、自社に適した助成金・補助金を選ぶことができても、それだけでは資金繰りに役立ちません。
助成金・補助金は申請も厄介なのです。
満たすべき要件を満たしてなかったり、申請書類に不備があったりすれば、助成金・補助金は受給できません。
その場合、すでに先行コストを負担しているわけですから、資金繰りが悪化するだけです。
AIは、助成金・補助金の申請もサポートしてくれます。
AIが申請書類のテンプレートを生成するほか、申請書の記載についてもガイドしてくれるため、申請の不備が起こりにくく、スムーズに受給できるのです。
中には、申請の進捗や結果の通知など、申請後までカバーしているAIツールもあります。
助成金・補助金を資金繰りに取り入れる場合、これまでは社労士ありきでした。
今も、助成金・補助金に強い社労士に依頼し、助成金・補助金の選択や申請を委託するのが一般的です。
AIを活用すれば、高い報酬を支払って社労士に依頼する必要がなくなるため、この意味でも資金繰りへのメリットは大きいといえます。
AIは使い方次第ですから、社労士に依頼した方が良い結果が得られることも多いでしょう。
しかし、AIが社労士を超える時代も、そう遠くないのかもしれません。
AIで経費削減→資金繰り改善
資金繰りを改善する方法は複数あり、会社ごとに適した方法が異なります。
資金繰り悪化の原因を見極め、そこを中心に資金繰り改善を図るのがポイントです。
とはいえ、資金繰りが悪化している会社は、大なり小なり経費に無駄があるものです。
経費に無駄が多い会社は、経費削減に注力すれば大きな資金繰り改善効果が得られるでしょう。
そうでなくとも、経費に全く無駄がないということは考えにくいため、経費削減は全ての会社にとって有効な資金繰り改善策となります。
ここでは、AIを活用して経費を削減し、資金繰りを改善する方法をみていきましょう。
固定費・変動費の削減とは
経費には固定費と変動費があります。
固定費は固定的な支出であり、一定の期間に一定の資金繰り負担をもたらします。
固定費を削減できれば、大きな資金繰り改善が期待できるのですが、固定費の削減は難しいものです。
多くの場合、事業に欠かせない固定的な出費であり、闇雲に削減すれば事業に悪影響となります。
例えば貸事務所の賃料は大きな固定費です。
事務所が無駄に広く、家賃も高いという場合には、業容に見合った事務所に移転することで固定費を削減し、資金繰り改善にもつながるでしょう。
しかし、家賃を削るために狭すぎる事務所に移転してしまうと、従来の働きが難しくなります。
それが業績に悪影響になれば、却って資金繰りは悪化します。
固定費にはこのような性質があるため、資金繰りの負担になっているからといって、削減は難しいものです。
また、変動費の削減も簡単ではありません。
変動費は、会社の状況に応じて変動します。
繁忙期と閑散期では在庫や消耗品の仕入れも変わってくるため、経費が変動するのです。
常に変動する経費ですから、そこに無駄があるかどうか、何がどの程度無駄になっているかを逐一把握し、管理するのは大変なことです。
変動が激しければ、無駄な経費は紛れ込みやすくなります。
無駄な経費が紛れ込む状態が続いたことにより、無駄が無駄を呼んで経費が膨らむこともしばしばです。
以上のように、固定費にせよ変動費にせよ、削減は難しいものです。
とはいえ、難しいからといって手をこまねいているわけにはいきません。
売上や借入、マーケティング、助成金・補助金などにとリンでも、無駄な経費を放置していては資金繰り改善はうまくいかないでしょう。
経費削減にAIを活用
経費削減の何が難しいかといえば、無駄な経費を特定し、適度に削減していくのが難いのです。
そこで、経費削減にはAIを活用しましょう。
AIによって支出データを分析すれば、無駄な経費を的確に洗い出すことができます。
過去の支出データを元に、具体的な経費削減策を提案してくれることもAIの魅力です。
経費削減に取り組みたいものの、無駄な経費の見極めに悩んでいるならば、AIを使うのが良いでしょう。
AIで経費を削減し、資金繰りを改善するには、まず過去の経費データをAIに入力します。
個人事業主やごく小さな会社でも、大抵は会計ソフトなどに日々経費を入力しているものです。
会計ソフトを銀行口座やクレジットカードと紐づけているならば、それをCSVファイルとしてエクスポート、その後AIツールにインポートすれば簡単です。
AIによる経費削減の精度を高めるには、ある程度まとまった期間の経費データが必要となります。
データの期間が短すぎる場合、AIの分析の精度が低くなるため、資金繰り改善にはあまり役立ちません。
かといって、あまりに長期間の経費データを使おうとすれば、現在の経営状況から乖離する恐れがあります。
目安は直近1年間の経費データです。
それだけで精度の高い分析結果を得られます。
経費データの分析の形式は、AIツールによって異なります。
経費削減に使いやすいのは、カテゴリー別の支出分析、月ごとの支出の推移などに対応しているAIツールです。
これにより、支出を様々な角度から把握できるため、無駄な経費を特定しやすくなります。
支出全体のうち、特定のカテゴリーが突出しているとなれば、そこに大きな無駄があるのかもしれません。
月ごとの変動が大きすぎると感じた場合、そこにも無駄がある可能性が高いです。
AIで経費を分析すれば、これまで見過ごしていた無駄がみつかり、短期間で資金繰りを改善できる可能性があります。
AIで変動費・固定費を削減
AIによる経費削減は、変動費・固定費の両方に対応しています。
例えば、AIは仕入れ先の選定に効果的です。
AIに過去の仕入れデータを入力し、実勢価格をもとに分析させることで、現在の仕入れが適正かどうかが分かります。
仕入れ値が高ければ、AIは低価格の仕入先を提案してくれることでしょう。
もっとも、経費削減のために仕入先を変えたところ、品質が落ちてしまうこともあり得ます。
仕入れ値と品質の兼ね合いについては、AIに任せきりにするのではなく、経営者みずから判断すべきです。
AIによって仕入れ値を抑えるだけでなく、発注量を最適化すれば、過剰在庫や在庫切れのリスクも回避できます。
固定費の無駄を抽出し、見直しを提案してくれるAIツールもあります。
分かりやすいのがサブスクリプションサービスです。
近年、ネットの普及に伴い、様々なサブスクリプションが誕生しています。
これが大きな無駄となり、資金繰りを圧迫することも。
あるとき、事業の必要からサブスクリプションに加入したものの、その後はほとんど使わないまま放置…といったケースは多いものです。
また、ほとんどサービス内容が変わらないサブスクリプションに複数加入しているかもしれません。
AIを活用し、サブスクリプションを見直せば、このような無駄を防ぐことができます。
光熱費や通信費も固定費に含まれますが、この削減についてもAIから提案を受けることがあります。
AIの提案を受けつつ、電力会社や通信サービスの契約を見直すだけで、固定費を無理なく削減できるのです。
AIを使って変動費・固定費の両面から経費削減に取り組めば、資金繰り改善は加速していくことでしょう。
AIで売掛金管理を効率化
資金繰りを改善したい場合、ただ改善だけを考えるのでは不十分です。
地道に資金繰り改善を進めても、突発的な理由によって資金繰りが大きく悪化し、これまでの資金繰り改善が水の泡になってしまうこともあります。
その最たる例が売掛金の回収トラブル。
売掛金を正確かつ効率的に管理し、回収トラブルを未然に防いでこそ、資金繰りを改善することができます。
AIで売掛金を管理し、資金繰りに役立てましょう。
売掛金が資金繰りに与える影響
日本の会社の多くは信用取引を行っており、手元には売掛金があるものです。
売掛金は資金繰りに大きく影響します。
売上があるからこそ売掛金が発生すると考えれば、売掛金は必ずしも悪いものではありません。
問題は回収サイト、すなわち売掛金を回収するまでの期間です。
売掛金の増加は資金繰りを悪化させ、売掛金の減少は資金繰り改善につながると考えてください。
このことは、売掛金の性質を考えるとよくわかります。
そもそも売掛金とは売掛債権の一種であり、支払期日に取引先から代金を受け取る権利のことです。
回収サイトが長期化した場合、売掛金がなかなか現金に変わりません。
手元で売掛金として滞留する部分が大きくなれば、資金繰りは確実に悪化します。
お金が入ってこない中で資金繰りを回すのですから、資金繰りが苦しくなるのは当然です。
逆に、回収サイトが短くなれば、売掛金は短期間で現金に変わり、資金繰りはスムーズになります。
したがって、資金繰りを改善するには、回収サイトの短縮を心がけ、手元の売掛金を減らすことが重要です。
しかし、回収サイトが短いだけでは不十分です。
回収サイトが短い売掛金も、支払期日に回収できるとは限りません。
支払期日までの間に売掛先の資金繰りが悪化し、支払い能力が低下すれば、支払が遅延したり、回収不能になったりすることがあるのです。
契約上は回収サイトが短くなっていても、支払いが遅延すれば、実質的には回収サイトの長期化と何ら変わりません。
遅れても全額を回収できれば良いのですが、回収不能の懸念もあります。
売掛先の異変により支払いが遅延している以上、支払いを待っている間に売掛先の資金繰りがショートし、倒産することもあり得るのです。
そうなれば、売掛金を全額回収することは難しく、よくて一部回収、最悪の場合には全額回収不能ということになりかねません。
売掛金の回収不能は、資金繰りを確実に悪化させます。
入ってくるはずのお金が入ってこなくなれば、資金繰り計画にズレが生じるでしょう。
また、回収不能による損失を埋め合わせるのは大変なことです。
売掛金の回収不能によって100万円の損失が発生したとき、利益率10%の会社では、この損失を取り戻すために1000万円もの売上が必要になるのです。
売掛金の額面金額が大きいほど資金繰りのダメージは深刻になります。
多額の損失によって資金繰りに致命傷を被り、経営が立ち行かなくなることも珍しくありません（連鎖倒産）。
AIで売掛金を管理する
以上のように、売掛金は資金繰りと密接な関係にあり、売掛金の管理がずさんであれば、資金繰り悪化や連鎖倒産のリスクが高まります。
しかしながら、売掛金の管理を徹底するには、社内体制そのものを大きく変えたり、売掛金管理専門の人材を雇い入れたりする必要があり、資金繰りに余裕がない会社はなかなか手が回りません。
そこで、売掛金を効率よく管理するためにも、AIを活用しましょう。
AIを活用すれば、売掛金管理の負担は大幅に軽減できます。
何と言っても、売掛金管理で最も基本となるのは請求業務です。
せっかく営業がうまくいっても、請求にミスがあれば売掛金の回収に支障を来します。
請求に漏れが生じた場合、その代金が支払われることはなく、やがて忘れ去られてしまうでしょう。
まずは、期日通りに漏れなく、誤りなく請求することが重要です。
請求業務の大部分（請求書の発行・入金確認・未入金に対する催促など）はAIによって自動化できます。
請求業務を自動化することにより、請求漏れが起こることはなくなります。
回収サイトは「請求から支払いまでの期間」ですから、AIは「請求ミスによる回収サイトの長期化」を防止するのに効果的です。
手作業に比べて、業務効率が良くなるのもAIのメリットといえます。
AIは、与えられた顧客情報や契約内容などを元に請求書を自動作成するため、手作業よりもスピーディかつ正確に請求書を発行できるのです。
小口取引が多い会社は、大量の請求書作成が大きな負担になりますが、その問題もAIがあれば簡単に解決できます。
また、AIが自動作成する請求書には、請求日や請求番号などが付与されるため、請求書の管理も容易になります。
これに加えて、入金確認や催促までAIで自動化すれば、売掛金管理の問題はほぼ解消されるはずです。
AIで在庫管理を最適化
最後に取り上げるのは、AIを活用した在庫管理です。
在庫管理も会社の資金繰りに大きな影響を与えます。
どのように在庫を管理すべきか悩んでいる会社も多いことでしょう。
資金繰り改善のためとはいえ、在庫不足を起こして売上を逃すのは避けたいところ。
しかし、売上の見込みがはずれて過剰在庫を抱え、倉庫代や廃棄コストがかさめば資金繰りは悪化します。
このバランスを取るのが在庫管理の難しさです。
在庫管理の問題により資金繰りが悪化している会社は、AIの活用をおすすめします。
AIで在庫管理が変わる
AIによって、在庫管理はどのように変わるのでしょうか。
従来、在庫管理は人の手で行っていました。
在庫を管理する人間の経験と勘だけが頼りですから、どうしても精度と効率に問題があります。
経験を頼るということは、多くの場合、過去のデータによって発注量を決めるということです。
当然、急激な需要の変動を織り込むことはできず、在庫不足や過剰在庫のリスクと隣り合わせです。
とりわけ、近年は需要が急変することが増えています。
「天候」という外部要因だけを考えても、異常気象が騒がれる昨今、在庫管理は年々難しくなっているといえるでしょう。
また、インターネットの普及により、SNSトレンドなどの外部要因も無視できません。
もはや、在庫管理を全て人の手で行うのは現実的ではなく、AIの活用が急務になっています。
従来の在庫管理に固執してきた会社は、AIを取り入れることによって在庫管理が劇的に変わることでしょう。
AIを在庫管理にどう活用する？
具体的には、AIを在庫管理にどう活用するのでしょうか。
いくつか例を挙げてみます。
まず、AIによる需要予測です。
AIに過去数年間（3～5年）の自社の販売実績、天候データ（気温・降水確率）、祝日・連休・イベントカレンダー、SNSやGoogleトレンドの検索急上昇ワード、競合他社の価格変動やキャンペーン情報、為替レートや原材料価格の変動などの情報を与えることで、高精度の需要予測ができます。
需要予測に強いAIツールでは、「〇年〇月の気温は例年より〇℃下がり、すでにSNSでは××がトレンドになっている。したがって商品Aが昨年比で〇倍売れるであろう」といった細かい予測も可能です。
具体的な予測を元に発注することで、経験と勘で在庫管理をするよりも在庫管理の精度・効率が高まります。
この発注業務についてもAIが役立ちます。
AIは、仕入れの時期と数量を自動で計算して発注してくれるのです。
倉庫が複数あれば、「どの倉庫に」ということまでAIが自動でカバーしてくれます。
AIで自動化する際に怖いのが、エラーによる発注ミスでしょう。
AIが誤って大量に発注し、資金繰りが悪化ということも考えられます。
この問題に対処できるよう、半自動型のAIツールもあるようです。
半自動型のAIツールは、最終的に人の承認が必要となるため、AIのエラーも怖くありません。
もっとも、アマゾンやユニクロなど、膨大な在庫を抱える大企業では、すでに全自動型のAIが主流となっています。
もちろん、AIの予測も完璧ではありませんから、在庫が売れ残ることもあります。
AIツールの中には、売れ残りを早期に把握し、対処するものもあるようです。
たとえば、AIが「この商品は今後90日で売れる確率が8%しかない」と判断した場合、この予測に基づいて、早い時期から値引きやバンドル販売を提案します。
これにより売れ残りの在庫をいつまでも抱えたり、廃棄ロスが大量に発生したりするリスクを回避できるのです。
以上のように、AIは在庫管理を様々な形でサポートしてくれます。
自動型のAIツールを取り入れることで、人手不足に悩んでいる会社も適切に在庫を管理できるでしょう。
AIで在庫管理を適正化すれば、仕入れコストの削減、在庫管理コストの削減につながります。
倉庫のサイズを縮小し、固定費（倉庫の賃料）を削減することも可能です。
AIによる在庫管理が、資金繰り改善に役立つことはいうまでもないでしょう。
まとめ：AIで資金繰りが変わる時代に
この記事では、AIによる資金繰りを詳しく解説しました。
AIは急速に発展しており、資金繰りへの活用度も年々高まっています。
これまで、資金繰りは経営者の任務であり、腕の見せ所でもありました。
銀行が会社を評価する際にも、「経営者の資金繰り能力」はひとつのポイントだったのです。
しかし、そのような時代は終わりに近づいています。
AIを活用することで、経営者自身の資金繰り能力が低くとも、適切な資金繰りが可能になっているのです。
日常の資金繰りや資金調達だけではなく、資金繰りの悪化防止や改善まで、AIがサポートしてくれます。
今後もAIが普及するにつれて、AIの能力は高まっていくはずです。
これを活用しない手はありません。
その後、不動産担保融資の会社でキャリアを重ね金融業界で幅広い経験を積む。
2018年に株式会社No.1へ入社。
これまでの実務経験と専門知識を活かし、中小企業の経営課題解決に向けた支援を行っている。
株式会社No.1の各サービスの紹介は下記からご覧ください。
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