JUL 08, 2026/約1分で読めます製品 & テクノロジー

CoCoとStreamlitを活用して長期計画を対話型にする方法

長期計画は財務チームが実行する最も重要な業務の1つですが、拡張が最も困難な業務の1つでもあります。

Snowflakeでは、はるかに複雑化したビジネス全体で10年先を予測する必要がありました。40以上の事業体があり、それぞれに100以上のコストセンターと、その下に数百の支出カテゴリーが存在していました。長期計画は単なる財務部門の成果物ではなかったため、そのレベルの詳細さが必要でした。他のチームが依存するデータセットになっていたのです。

たとえば税務部門は、大まかな経費予測だけを必要としているわけではありません。計画において重要となる、商品とサービスの分割、法人、管轄区域、その他の運営上の詳細を理解する必要がある場合があります。財務部門は現金の状況を把握する必要があります。要員計画には人員数の前提条件が必要です。経営陣は、成長、利益率、投資、フリーキャッシュフローにわたる戦略的なトレードオフを理解する必要があります。

計画モデルは、それらすべてをサポートしなければなりませんでした。

そのため、多くの企業と同様に、ビジネスがツールの限界を超えたときに財務チームがよく行うことを私たちも行いました。巨大なExcelモデルを構築したのです。

そして時間が経つにつれて、それはほとんどの大規模な財務モデルが最終的に行き着く姿になりました。機能はしていましたが、フランケンシュタインの怪物のような状態でした。新しいタブが追加されました。新しい数式が継ぎ接ぎされました。変化するビジネスに対応するため、古いロジックの上に新しいロジックが重ねられました。このモデルは非常に価値のあるものになりましたが、同時に維持、管理、拡張がますます困難になりました。

それが、私たちが最初に取り組んだ課題でした。

スプレッドシートのモデルから計画プラットフォームへ

1年以上前、私たちはSnowflakeで長期計画モデルを再構築し、アナリストや経営陣が予測と対話するためのUIレイヤーとしてStreamlitを使用しました。

それが、社内の長期計画アプリケーションであるSnowplanになりました。

目標はダッシュボードを作成することではありませんでした。計画プラットフォームを作成することでした。財務ユーザーにとって直感的に感じられるエクスペリエンスでありながら、その基盤としてSnowflakeの規模、ガバナンス、コンピュート能力を備えたものを求めていました。

Snowplanでは、アナリストは編集可能なStreamlitインターフェイスを通じて前提条件を更新できます。これらの変更は、モデルが実行されているSnowflakeに直接書き戻され、更新された出力がアプリに迅速に再表示されます。数式が壊れることはありません。ファイルを保存する必要もありません。どのバージョンのモデルが信頼できる唯一の情報源であるか迷うこともありません。

このアーキテクチャは、計画プロセスを変革しました。

大規模なオフラインのワークブックを維持する代わりに、ビジネスをすでに支えている生データソースに接続された、ガバナンスの効いたアプリケーションを手に入れました。誰かが何時間もかけてファイルを更新しなくても、実績データがモデルに流れ込むようになりました。前提条件はバージョン管理できるようになりました。シナリオを比較できるようになりました。さまざまなユーザーが、それぞれの役割に基づいて適切な詳細レベルで、同じ計画プラットフォームを操作できるようになりました。

一般社員やアソシエイト向けに、Snowplanは詳細な入力ページ、前提条件の管理、シナリオ作成、バージョン管理を提供します。ディレクターやマネージャー向けには、レビューと承認のために、ロジックと前提条件の変更に対する可視性を提供します。経営陣向けには、損益計算書（P&L）、フリーキャッシュフロー、主要なシナリオの統合ビューを提供します。

長期計画は単なるモデリング作業ではないため、これは重要です。それは、すり合わせの作業なのです。財務部門がモデルの維持に時間を費やすほど、ビジネス部門と戦略のストレステストを行う時間が少なくなります。

_{上の画像で使用されているデータは、すべて合成データです。}

Snowflakeでの構築がモデルを変革した理由

私たちが下した最も重要な決定は、データがすでに存在する場所でモデルを構築することでした。

SnowplanはSnowflake上で実行されるため、当社の生データソースおよびガバナンスの効いたデータモデルに接続されています。つまり、実績値を使用してモデルを手動で更新したり、オフラインで抽出したデータを照合したりして時間を無駄にすることがなくなります。モデルは、財務データ、権限、ロジック、履歴がすでに存在するのと同じ環境に結び付けられています。

これにより、いくつかの利点が生まれます。

第一に、モデルを拡張できます。事業体、コストセンター、支出カテゴリー、人員、収益、貸借対照表、フリーキャッシュフローにわたる10年間の予測では、膨大な量のデータが生成されます。それはまさに、Snowflakeが処理できるように構築されたワークロードです。

第二に、モデルのガバナンスが容易になります。アクセスはSnowflakeのロールベースの権限と行レベルの制御を通じて管理できるため、ユーザーはそれぞれのロールに基づいて適切なデータと機能を確認できます。経営陣は、前提条件を構築するアナリストと同じインターフェイスを必要とせず、アナリストはステークホルダーごとに個別のエクスポートを作成する必要がありません。

第三に、モデルが再利用可能になります。Snowflakeで計画ロジックを構築すれば、それを年次の長期計画に限定する必要はありません。同じプラットフォームで、要員計画、株式報酬モデリング、財務キャッシュ予測、ヘッジ、法人予測、売上原価（COGS）計画、M&Aシナリオをサポートできます。

これが、より重要なポイントです。Snowplanは、単発の計画アプリではありません。財務計画のためのプラットフォームになりつつあります。

Snowflake CoCoによるシナリオ計画の対話型化

Streamlitは、Snowplanをスケーラブルで使いやすいものにしました。Snowflake CoCoは、それを対話型にしました。

CoCoの導入前でも、Snowplanは長期計画を管理するためのより優れた方法を提供していました。アナリストはアプリ内で前提条件を更新し、シナリオを実行して、出力を比較することができました。しかし、ユーザーは依然として、どこにアクセスし、どの前提条件を調整し、下流への影響をどのように解釈すべきかを知っている必要がありました。

CoCoは、そのインタラクションモデルを変革します。

現在では、前提条件のページを移動する代わりに、平易な英語で質問できるようになりました。CoCoに2つのバージョンの予測を比較し、主要な推進要因を要約するように依頼できます。昨年取締役会に提示した計画と、現在準備している最新バージョンの間で何が変わったかを尋ねることができます。変更の最終結果、マージンの拡大または希薄化の主要な推進要因、および最も重要な前提条件について尋ねることができます。

これは、経営幹部の計画において非常に強力です。

取締役会での議論の準備をする際、「最新の予測を教えてもらえますか」と質問されることはめったにありません。通常は、「何が変わったのか、なぜ変わったのか、そしてそれが私たちが伝えようとしているストーリーに何を意味するのか」という質問になります。CoCoは、手作業による比較作業であった分析を対話へと集約するのに役立ちます。

その価値はスピードだけではありません。真の価値は、戦略に関する議論が進行している間に、財務部門が反復処理を行えることにあります。

実際の例：潜在的な税制変更に向けた計画

最も良い例の1つは、潜在的な税制変更に関するシナリオ計画です。

従来の世界では、この種の疑問は会議から始まるのが一般的でした。税務部門と問題を議論し、影響を受ける売上を定義し、データを抽出し、前提条件を構築し、モデルを更新し、出力を確認し、感度分析テーブルを作成してから、他に関与すべき人物を決定していました。

CoCoをSnowplanに接続することで、このプロセスははるかにスムーズになります。

まず、潜在的な税制変更の概要を尋ねることから始めることができます。そこから、税制変更が可決されたと仮定して、予測の新しいバージョンを作成するようにCoCoに依頼できます。

これにより、財務チームが通常会議で行うようなやり取りが即座に実現します。税金が顧客に転嫁されると想定すべきか。マージンへの打撃になると想定すべきか。現実的に税金の何パーセントを転嫁できるか。どの売上が課税対象になるか。収益、売上総利益、営業利益、フリーキャッシュフローへの影響はどの程度か。

分析はSnowflakeのテーブルに基づいているため、CoCoは課税対象となる売上を特定し、財務上の影響を出力して、その金額の要因となる主要なメトリクスに関するバックアップを提供できます。また、税金が顧客にどの程度転嫁されるかについてのさまざまな前提条件の下で、営業利益の希薄化を示す感度分析テーブルを作成することもできます。

同様に重要なこととして、リスクや考慮事項を表面化させることもできます。たとえば、一次モデルには、申告のサポート、コンプライアンスデータセットの維持、または新しい報告義務の管理のために企業が負担する追加の間接費が含まれていない場合があります。これこそ、シナリオを完了とする前に、優れた財務パートナーが提示すべき注意事項です。

さらにCoCoは、次のステップとして、分析、前提条件、未解決の課題、決定事項を要約した、税務部門の適切な担当者宛てのEメールの草案作成も支援します。つまり、システムは単に数値を算出しているだけではありません。課題を診断し、ドメインエキスパートを特定し、ワークフローを前進させるのに役立っているのです。

ここが、単なるAI支援型のモデリングにとどまらない理由です。AI支援型のプランニングへと進化するのです。

財務チームにとってこれが重要である理由

財務チームは多くの場合、従来の計画プロセスで可能なスピードよりも早く、戦略的な質問に答えることを求められます。

成長を加速させた場合に何が起こるか。新しいオフィスを開設した場合はどうなるか。クラウドコストが25ベーシスポイント改善した場合はどうなるか。報酬のインフレ率が予想を上回った場合はどうなるか。税制や規制の変更が売上の一部に影響を与えた場合はどうなるか。部門間で投資をシフトした場合はどうなるか。

これらは理論上の質問ではありません。経営陣がリアルタイムで問いかける質問です。

課題は、従来のプランニングツールや大規模なスプレッドシートモデルが、そのようなレベルの反復処理を想定して構築されていないことです。これらは計画を作成するために構築されたものであり、継続的な戦略に関する対話をサポートするためのものではありません。

Snowflake内でStreamlitを使用してSnowplanを構築することで、ビジネスの複雑さに応じて拡張できる計画プラットフォームを作成しました。さらにCoCoを追加することで、そのプラットフォームを対話型にしました。

この組み合わせにより、財務部門ができることは大きく変わります。

実績の更新、計算式の維持、シナリオの調整、バージョンの手動比較に時間を費やす代わりに、財務部門は、前提条件のプレッシャーテスト、経営幹部の意思統一、トレードオフの評価、長期戦略の策定など、真に重要な業務により多くの時間を費やすことができます。

AIドリブンのプランニングにおいて信頼が重要である理由

財務部門にとって、対話型のプランニングは、数値が信頼できる場合にのみ機能します。

だからこそ、アーキテクチャが重要なのです。CoCoは、切り離された予測を単独で生成しているわけではありません。Snowplanを駆動するのと同じ、ガバナンスの効いたデータ、前提条件、ロジックとやり取りしています。バージョンの比較、推進要因の説明、シナリオの作成を行う際、CoCoは、私たちがすでに使用しているSnowflakeデータモデルと計画ロジックに基づいてそれらを実行します。

すべてのシナリオはバージョン管理が可能です。すべての変更はレビューできます。アクセスは、アプリと同じロールベースのモデルを通じて管理できます。アナリストや経営陣は、変更前後を比較して何が変わったかを理解し、必要に応じてシナリオをロールフォワードまたはロールバックできます。

これは極めて重要な違いです。私たちは、財務リーダーにブラックボックスを信頼するよう求めているわけではありません。データ、ビジネスロジック、権限、出力が可視化され、説明可能で、監査可能な、ガバナンスの効いた計画プラットフォームとやり取りするためにAIを使用しているのです。

これが、エンタープライズの財務部門でAIを活用できるようにする要素です。

プランニングツールから戦略的プラットフォームへ

Snowplanの最も素晴らしい点は、当初の長期計画のユースケースを超えて大きく成長したことです。

モデルがSnowflakeに移行されると、アーキテクチャは再利用可能になりました。現在、同じ基盤が、要員計画、株式報酬モデリング、財務キャッシュ予測、ヘッジ、法人予測、売上原価（COGS）計画、M&Aシナリオなど、財務部門全体の複数のプランニングワークフローをサポートしているか、またはサポートできるようになっています。

これが、単発のアプリではなくプラットフォームとして扱うことの利点です。

新しい各プランニングワークフローは、同じガバナンスの効いた基盤上に構築できます。それぞれが関連するソースデータに接続できます。それぞれが、財務ユーザーにとって理解しやすいStreamlitインターフェイスを公開できます。さらにCoCoを使用することで、自然言語を通じてそれぞれのワークフローの調査、調整、説明が容易になります。

より多くの財務チームが、次のようなパターンに従うことになると考えられます。

まず、モデルをデータに移行します。
次に、ユーザー向けの直感的なアプリレイヤーを構築します。
そして、AIを使用して計画プロセスを対話型にします。

真のROI

Snowplanの真のROIは、財務部門の技術力を高めることではありません。財務部門が判断を下すための時間をより多く確保できるようになることです。

長期計画は、巨大なワークブックを維持するためのものであってはなりません。ビジネスの未来を理解するためのものであるべきです。どこに投資すべきか、成長と収益性のバランスをどう取るか、どのようなリスクが浮上しているか、そしてどのトレードオフが最も重要かをリーダーが決定するのを支援するものであるべきです。

SnowflakeとStreamlitは、長期計画をスケーラブルかつガバナンスの効いたものにし、ライブデータに接続するためのプラットフォームを提供してくれました。CoCoは、それをより迅速に、よりインタラクティブに、そしてより戦略的なものにするのに役立っています。

これが、その変化です。

財務部門は、モデルの更新や前提条件の手動調整に費やす時間を減らし、経営幹部と企業の長期戦略について反復的に検討する時間を増やすことができます。

FP&Aチームにとって、これこそが計画業務におけるAIの真の可能性です。財務部門の機能を置き換えるのではなく、業務を遅らせる手作業を排除することで、財務部門が本来行うべき業務に集中できるようにすることです。

注：お客様のチームがSnowflake上での財務予測アプリケーションにご関心をお持ちの場合、Snowflakeでは、エンタープライズリソースプランニング（ERP）の移行、データインフラストラクチャ、アプリケーション、AIワークフロー（Finance ApplicationsやCoCo Skillsのテンプレートを含む）についてお客様と直接連携する、Forward Deployed Finance Specialistを提供しています。詳細については、担当のSnowflakeアカウントチームにお問い合わせください。