ローリング予測とは

ローリング予測の詳細

ローリング予測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。ローリング予測は、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。ローリング予測では、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。

ローリング予測の主な要素

ローリング予測は、企業の将来的な財務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。ローリング予測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。ローリング予測を効果的に導入するには、ローリング予測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。

ドライバーベース計画

ローリング予測では、静的な明細項目ではなく、ビジネスの主要な推進要因 (財務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。

こうした指標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。

• 製造企業では、生産能力、材料費、在庫回転率などの指標が重要になります。

ドライバーベース計画の場合、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。

頻繁なアップデート

ローリング予測の特長の 1 つは、定期的なアップデートです。ローリング予測は、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。

頻繁なアップデートによるメリットを以下に示します。

• タイムリーな調整: 顧客ニーズの変化、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減され、実際のビジネス環境に則した予測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、ローリング予測により、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統合

ローリング予測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。Workday Adaptive Planning などの最新の財務計画ツールを使用すれば、リアルタイムの財務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統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動的に取得されるため、データを手動で更新する必要がなくなります。

• 総合的なインサイト: 財務データ、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。

• エラーの削減: 自動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、信頼性の高い予測が可能になります。

リアルタイムのデータ統合により、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

ローリング予測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結果に備えることができます。

• 景気の低迷、規制の変更、競争上の脅威などの予期しない状況に対して、先を見据えたプランニングを行うことができます。

• 新規市場への参入や新製品のリリースなど、新しい取り組みによる影響をテストして、戦略的な意思決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測に組み込むことにより、価格設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、ローリング予測の効果がさらに高まります。財務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、ローリング予測では、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。

• 営業チーム: 市場の動向、顧客のニーズ、今後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: キャンペーンの実績、見込み客の発見、顧客獲得コストに関するデータを共有します

• 業務チーム: キャパシティ制約、生産スケジュール、サプライチェーンの問題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

この部門間のコラボレーションにより、ビジネスに関する正確で総合的な視点が予測に反映され、部門間の連携が促進されます。

ローリング予測と静的予算の比較

静的予算は数十年にわたって財務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。

静的予算の問題点

1. 前提となるデータが古い: 通常の静的予算は、会計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。
2. 柔軟性が低い: 静的予算の確定後は、優先順位が変わったり予期しない費用が発生したりしても、予算の調整が難しくなります。
3. 効率性が低い: 静的予算の作成には時間がかかり、多くの場合、複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。

ローリング予測のメリット

ローリング予測は、継続的かつ適応的なアプローチで財務計画を行うことにより、上記の問題点に対処します。ローリング予測の主なメリットを以下に示します。

• タイムリーな調整: 定期的なアップデートにより、必要に応じて計画をタイムリーに調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。

• 先を見据えた意思決定: 静的な計画に制約されることなく、新しいリスクや機会に迅速に対応できます。

• 適切なリソース割り当て: リソースが最も必要な場所を特定することにより、予算を効果的に割り当てて、現在の優先事項と長期的な目標に合わせて投資を調整することができます。

• リスク管理の改善: ローリング予測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。

• 強力で戦略的な連携: ローリング予測により、短期的な財務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。

Workday Adaptive Planning を使用してローリング予測を作成する方法

ローリング予測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 Workday 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ローリング予測を作成するための詳しい手順をご紹介します。

手順 1: 予測の期間を定義する

ローリング予測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。この期間の場合、戦略的な見通しを維持しながら、短期的な目標に焦点を当てることができます。ただし、業界やプランニング要件に応じて、18 か月間や 24 か月間を設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。

予測期間を定義する場合は、以下の点を考慮します。

1. ステークホルダーと協力する: 財務担当者、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。
2. 戦略的目標との整合: 定義した予測期間が、成長のための取り組みやコスト削減のための取り組みなど、組織としての広範な目標に対応しているかどうかを確認します。

手順 2: 履歴データを収集する

収益を正確に予測するには、過去の業績を理解する必要があります。履歴データは、将来の結果に影響する傾向、季節要因、パターンを特定するための基盤になります。この手順における効果的なアプローチを以下に示します。

1. 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。
2. データを正規化する: 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。
3. 過去の平均値を使用する: 前年比の傾向、季節変動、業績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場合は、年間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。
4. Workday を活用する: 履歴データを Workday 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、強力な予測基盤が実現します。

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。ドライバーベース計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。

主要な推進要因を特定するための手順:

1. 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。
2. 収益やコストに関する指標を優先する: 販売数量、社員数、人件費、生産や配送に関連する運用コストなど、収益やコストに関する指標に重点を置きます。
3. 部門間の連携: 財務部門、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。

Workday のメリット:
Workday 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測の大きな特長です。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。Workday 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順:

1. 指標間の関係を定義する: たとえば、収益、売上原価、マーケティング活動費用に販売数量をリンクします。
2. 仮定を設定する: 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。
3. 影響を分析する: 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 Workday の機能:

• 事前に作成されたテンプレート: 各業種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。

• 自動化機能: 推進要因間の関係を定義すると、Workday 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機能: 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、個々の明細項目ではなく、ビジネスを推進するより広範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測が可能になります。

手順 5: 定期的にアップデートする

ローリング予測は、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順:

1. スケジュールを設定する: ほとんどの企業が、ローリング予測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。
2. データ収集を効率化する: Workday のインテグレーション機能を使用して、業務システムと財務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。
3. 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。
4. 差異を分析する: 直前の期間の実際の業績を予測データと比較します。仮定の調整が必要な領域を特定し、それに応じてモデルを修正します。

Workday を使用したアップデート:
Workday 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

ローリング予測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。

1. ダッシュボードを使用してデータを明確にする: Workday 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、財務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。
2. 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報を提供し、部門責任者に対しては詳細な情報を提供します。
3. 責任感を持たせる: 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。

効果的な方法で予測を共有することにより、戦略的な意思決定と運用業務の調整を促進することができます。

Workday Adaptive Planning の使用方法については、デモをご覧ください。

Workday Adaptive Planning でローリング予測を行う方法

Workday Adaptive Planning は、ローリング予測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: 財務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。

• 自動化機能: 手作業によるエラーをなくし、予測のアップデート時間を短縮します。

• カスタマイズ可能なダッシュボード: 組織のニーズに合わせてカスタマイズされた視覚的なレポートにより、アクションにつながる明確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: 主要な指標の変化に動的に適応する予測を行うことができます。

• コラボレーション ツール: 複数のステークホルダーが簡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測の精度を高めることができます。

導入事例: Workday を使用してローリング予測を導入した 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財務業務の予測戦略を変革するために Workday Adaptive Planning を導入しました。Workday 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、Workday 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 社の財務部門は、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。