株式会社幻冬舎メディアコンサルティング　2020年6月22日第1刷発行　

クラウド型AI会計システムはここが違う P51
　第5世代の会計ツール、それを私たちは「クラウド型AI会計システム」と名付けました。クラウド型AI会計システムの登場により、中小企業の会計の仕組みは大きく変わろうとしています。
　クラウド型AI会計システムは、過去会計のために作成されたあらゆる会計ソフトのデータを標準化・一元化して未来予測会計へ導くための道具であり、次のような特徴があります。
①財務分析
　第1の特徴は、企業の財務分析における精度（質）と集計スピード、そして分析頻度です。
　人間における健康診断と同じで企業の財務分析は、経営上の問題点を早期に発見し、早期に対策を講じるために不可欠です。そのためには毎月、基本的な改易データの取りまとめを行うことが欠かせません。
　一般に企業の会計データをまとめる方法には、「記帳代行」と「自計」があります。「記帳代行」とは、帳票類などを会計事務所に渡して、仕訳から試算表作成までのすべてを行ってもらうものです。それに対し、「自計」とは、仕訳などは社内の経理担当者が行い、そのチェックと試算表の作成を会計事務所にまかせるものです。
　中小企業の会計業務として理想なのは「自計」ですが、社内の経理担当者のレベルによって精度に大きな差が生まれます。
　一方、「記帳代行」についても実際には会計事務所によってチェック内容や試算表の質に差があるうえに、試算表が出てくるまでに時間がかかるケースが少なくありません。
　この点において、クラウド型AI会計システムなら、AIを使って入力時のミスのチェックや助言を自動的に行い、入力データもクラウドで行うため、いつでも、どこでも、誰でも作業することができます。
　また、集計の途中で金額の中身を確認したい時には、見たい箇所をクリックするだけで簡単に確認できるクイックドリル機能などもあります。クイックドリル機能を使うと、わざわざ会計ソフトを起動する必要がありません。
　そもそも、クラウド型AI会計システムには、
　・自己資本比率
　・売上高総利益率（粗利率）
　・流動比率
　・労働分配率
　・総資本利益率
　・債務償還年数
など、50種類近い財務分析指標が備えられており、精緻な分析が可能です。さらに一般的な財務分析は年１回、決算書をベースに行うだけですが、クラウド型AI会計システムでは、これを毎月行える仕組みがあります。
　財務分析はなぜ1回しか行われないのか、なぜ1回しか行えないのかというと、そこには単純な理由があります。
(以下略)

　この本は、今年6月ぐらいだったと思いますが、クラウド型AI会計システム“BIXID”を開発している（進化しているので“している”と書きました）株式会社YKプランニングから贈っていただきました。昨年11月ぐらいに会計事務所博覧会を見学し、これから会計事務所はAI・RPAの時代、大きく変わるという気づきがあり、現状とあるべき姿のギャップにもんもんとしている時期でした。本の内容は、「やりたいこと」の先にある内容で気持ちが沈みかけた記憶があります。
最近、CXやDXという言葉をよく聞きます。2020年はコロナ禍で会計事務所として“これから”どのように進めばいいのか大いに悩んだ1年でした。しかし、年末になって「BSCとクラウド」にこだわり続けてきた成果で「やるべきこと」が見えてきました。改めてこの本を読み、今年1年の活動が無駄でなかったことが確信できました。
　勘違いと笑われないように…2021年は取り組んでいる事例で「答え」を出します。「やりたいこと」ではなく「やるべきこと」に集中し、なぜこの本を読み直したのか…「答え」がでてから今日の1ページに書くことにします。コロナ禍ですが、ワクワクして年末年始を迎えます。来年もよろしくお願いします。

株式会社翔泳社発行　2019年11月6日初版第1刷発行

(P2) はじめに
　さまざまな用途のAIが研究・開発されています。このように多様な用途のAIが実現されていることから、AIのビジネス活用や実社会への適用についても、多数の取り組みが行われています。設備メンテナンス、在庫管理、広告最適化といった以前から行われていたことが進化するだけでなく、自動運転や信用スコアなど、AIによって新しい活用例も増えています。しかし、AIの活用は思うように進まないことがあるのも現状です。PoC（仮説検証）と呼ばれるトライアルを実施したが想定した制度が出ない、投資対効果が見込まれないなどの理由から途中で停滞してしまうプロジェクトもおおくあります。
　これは、AIやそのもとになるデータ活用についての企画の段階で、自社や組織の中の課題に対して俯瞰的に考え、どのデータを蓄積し、どの業務を改善するAIを開発していくのかのロードマップが適切に作られていないことが原因の一つであると筆者は考えます。また、データの収集・蓄積と、その可視化や基本的な設計などで業務を改善していくことが最初のステップであるにもかかわらず、これらを行わずに難しいAIを開発しようとすることも、うまくいかない原因のひとつです。
　そこで、本書では、業界・業種別に、どのようなデータ活用・AI活用が考えられるのかをマップ形式で整理しました。また、業種別にどのような活用事例があるのか示しています。さらに、一部の活用例においては詳細な方法や開発時のノウハウについて解説しています。

　最近、5Gについての報道がBS放送であり、ＨＵＡＷＥＩ（ファーウエイ）の戦略を初めて知りました。私は、5Ｇとは何か？導入によって何が変わるのか？全く知識がありません。ネットで確認すると「4Gが「スマートフォンのためのモバイルネットワーク技術」だとするならば、5Gは「社会を支えるモバイルネットワーク技術」といわれています。あらゆるものがインターネットに繋がるIoT時代を迎え、幅広いユースケースが想定されるためです。」という説明がありました。
　ＡＩ活用でこれから仕事のやり方は大きく変わる。どんな業種でどんなことがおきるのか？それを知りたくてこの本を書店で見つけました。ＡＩは、内部環境を変革するためにどのように活用するか、という視点でとらえ、4月から導入が予定されている5Ｇは、外部環境の変化への対応を要求しています。
　この本にあるように、ＡＩで難しいことを開発するのではなく、「データの収集・蓄積と、その可視化や基本的な設計などで業務を改善していくこと」を最初のステップと考え、進めるのが大事です。8業界36業種のＡＩ導入事例があります。

株式会社作品社刊 2008年8月 第1刷発行

（P.156　5……歴史を変える<ユビキタス・ノマド>の登場）
　2030年までには、極度に貧しい者たちをのぞいて、全員がすべての場所で、移動型(HSDPA、WiBro. WiFi. WiMaX)と固定型（光ファイバー）によるすべての高速」ネットワークに接続する。こうして、各人は、ユビキタス・ノマド状態になる。こうした傾向はすでに始まっている。その証左に、グーグルはその本社のあるマウンテンビュー市の住人とサンフランシスコの住人に、無料の高速インターネット接続サービスを開始したところである。現在、韓国の都市全体には、3G方式よりも10倍パフォーマンスの優れたHSDA方式の携帯電話ネットワーク、そして、高速インフラにより、地方公共団体も都市部の安全や交通渋滞を管理しやすくなり、防災にも役立つ。
　各地に分散しているクリエーター階級は、実際に「中心都市」に集結することもなく、ネットウェアでソフトウエア、サービス、製品、生産方式の開発に当たる。コンピューター言語の発達により多くの人がアクセス化できるプログラムを書くこと、また、データとその意味に同時にアクセスできる情報を構築することが可能となる。

　この本は、「世界金融危機を予見した書」として話題になり、NHK放映で緊急インタビューを見て買いました。当たり前のことですが、21世紀とは西暦2001年から西暦2100年までの100年間を指します。この本は21世紀の未来を予測しています。
　P159後ろから2行目に「2030年以前に、ユビキタス・ノマドは、それ以前に産業化されていたサービス全般に行きわたる」とあります。2030年にならなくても、私たちは、すでに「ユビキタス・ノマド」状態になり、産業化されたサービスを受けています。気になったのはこの項のまとめになっている「すべてがネットワークに接続された強力な監視社会体制を生み出す」という結びです。このことを経営の視点で考え、情報共有のためのネットワークは、監視が「目的」になってはならないと気づきました。「目標達成や課題解決のため、どんなやり方をしたらうまくいくのか（重要成功要因）を追及し、成果を上げるためのプロセスを管理する」そのための情報共有が大切です。それがweb軍師の役割です。

ダイレクト出版株式会社

「ウェビナー」という言葉は混乱を招きやすい。数多くの定義があるからだ。最も基本的には、ウェビナーとは「インターネットを通じて情報を提供する電子的な手段」を意味する。（訳注：なお、日本で翌知られる意味は、ウェブ上でセミナーの配信を行うこと）。最先端の意味は、「社会共同作業ツールを使って参加者を引き込む3次元の学習環境の再現」である。
（中略→P660へ）
・スキルの訓練。孔子は「聞けば忘れる。みれば覚える。行えば理解する」と言った。プロフェッショナルな能力を教えるだけでなく。他の人が適用した知識をリアルタイムで示せるようにする。
・コーチング。積極的な姿勢を維持すること、突っ込んだ質問をして非生産的な態度を取り除くこと、チームのメンバーが説明責任を果たすようにすることは、ウェビナー形式で伝えられる。（ウェビナーの活用　P.658）

この本は、電子書籍で買いました。「統計情報によれば、2011年に、私は９カ国の71の都市に旅行し、230日間を車で移動していた。」という書き出しと「スクリーン・トウ・スクリーンでのやりとりのような視覚化された対話は、最新のテクノロジーを使うことで、アイデア、製品、サービス等の販売に一層貢献する」という言葉に惹かれ、読みました。
インターネットを使った最新の営業がテーマですが、顧客を訪問して対面で行う営業手法との違いが分かりやすく記載されてあり、参考になりました。著者程では無いのですが、私の行動は、動きまわるのが主体でした。これからは、Skypeを使って効率的な動きをしたいと考えています。特に遠隔会議を生産的にするベストプラクテスという部分は何度も読み直す必要がありそうです。
紹介されている孔子の言葉もなるほど…でした。ネットで調べてみたら、約二千五百年前にあの有名な老子は「聞いたことは、忘れる。見たことは覚える、やったことは、分かる」と言ったそうです。と書いてありす。どっちが正しいのでしょうか？ここから先は、研究の世界になりそうです…私の役割ではないので、言葉の意味を理解し、Skypeを活用して定刻に始まる会議や研修を定着させることを目指します。

翔泳社　2013年12月9日

重要なデータは売上実績データにある
売上分析をするには、いろいろな外部環境データ（市場全体のデータ、ライバル商品のデータ、消費者のデータ等）を収集し、分析する必要があり、外部データがないと売上分析はできないと考えがちです。しかし、一番重要ナデータは自社商品の過去の売上実績データの中にあります。
過去の売上の変化の分析こそ、将来の売上を読み取る最も重要な作業です。いくら他社の商品データを分析しても、その売上高の背景にある関連データすべてを入手することは不可能です。つまり商品の販売に関する営業体制、販売促進の仕組み、販売チャネルについて詳細なデータを収集することはできません。しかし、他社の商品売上実績デデータと自社の売上実績データを比較し、他社の売上が自社の売上にどんな影響を与えているのか、どんな関連性があるかを見るという視点にたてば、意味があります。(P.12)

過去のデータをもとに分析予測しても全く意味がない。と決めつけていましが、この本でExcelの勉強を始めてから、180度考え方が変わりました。増販増客も大事ですが、売上実績データから来期の販売計画をたてることにより、とるべき戦略や戦術が見えてきます。
Excelの使い方、分析の仕方もわからず、たかをくくっていた自分が恥ずかしくなりました。これからExcelに挑戦して、どこまでできるか・・・全く自信がありません。しかし、「取り組まなければならない」と自分に言い聞かせています。半年後が楽しみです。湯澤さんに教えていただいた「Ｎever never never give up」です。