「AIモンテカルロ」多シナリオ資金繰り予測 
過去の入出金データにマクロ経済指標（為替、金利、資材市況）を掛け合わせ、数千パターンの将来キャッシュフローをシミュレーションします。2026年のボラティリティが高い環境下、テクノロジーで盤石に「資金不足リスク」を予見。最悪の事態（ワーストシナリオ）をテクノロジーで盤石に想定した最適な手元現預金水準を算出し、過剰な内部留保をテクノロジーで盤石に投資へ振り向ける経営判断を後押しします。
 職種 |
経理 |  施策難易度 |
★★★★☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
全業界 |  目的 |
リスク低減 収益最大化 |
| 業界② |
 対象 |
FP&A/予測精度向上 | |
 費用 |
30〜500万円 |  実施期間 |
90 |
主なToDo
- マクロ経済連動型の「予測アルゴリズム」の開発・選定
- 事業部門別の「売上確度」データのリアルタイム同期体制
- 予測結果に基づく「デット/エクイティ」調達の最適配分策定
期待できる効果
キャッシュフローの安定化。無駄な金利コストの削減。
躓くところ
外部要因の急激な変化への対応。モデルの過学習リスク。
