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企業内外のデータや過年度データから業績に影響を与える要素をパラメーターとして定義し、業績に与える影響の経路や程度を機械学習させた「業績予測モデル」を活用して、着地予測の精度を高める取り組みをご紹介します。
昨今の為替変動、資材費やエネルギーコストの上昇、人件費の高騰、グローバル各地域の市場の不透明性などにより、業績の着地予測が困難となり、予算と実績が大きく乖離するケースが増加しています。
企業内外のデータや過年度業績データから業績に影響を与える要素をパラメーターとして定義するとともに、業績に与える影響の経路や程度（ロジック）を機械学習させた「業績予測モデル」を活用して、着地予測の精度を高める取り組みをご紹介します。
プログラム
1.業績・予算管理に関する昨今の課題
あずさ監査法人 アドバイザリー統轄事業部
マネージング・ディレクター 柏原 恭太
ディレクター 横尾 健
2.PoCツール デモ
あずさ監査法人 Digital Innovation & Assurance統轄事業部
パートナー 畠山 卓哉
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