投稿者 global-ai-media 
多くの日本企業において、生成AIの活用が「議事録作成」や「翻訳」のフェーズから、より経営の中枢に近い領域へと移行しつつあります。本記事では、2026年に向けた財務目標や中期経営計画の策定において、ChatGPTやGeminiなどの大規模言語モデル（LLM）をどのように「壁打ち役」として活用すべきか、その可能性と日本企業が留意すべきガバナンス・リスクについて解説します。
財務・経営企画業務における生成AIの役割の変化
これまでの生成AI活用は、主に業務効率化やクリエイティブな作業支援に焦点が当てられてきました。しかし、グローバルな動向を見ると、CFO（最高財務責任者）や経営企画部門が、将来の財務目標や戦略シナリオの策定にAIを活用する事例が増え始めています。元記事では2026年の財務目標設定におけるAIの活用が提唱されていますが、これは単なる数値計算の自動化を意味するものではありません。
大規模言語モデル（LLM）の真価は、膨大なマクロ経済データや業界トレンド、過去の財務データを踏まえた「シナリオ・プランニング」の支援にあります。例えば、「原材料費が10%高騰し、かつ円安が進行した場合の営業利益へのインパクトは？」といった複合的な問いに対し、AIは瞬時に複数のシナリオを提示し、人間が気づきにくいリスク要因や機会を言語化して指摘することができます。
具体的な活用シナリオとプロンプトの考え方
日本企業の実務において、具体的にどのような活用が考えられるでしょうか。まず挙げられるのが、中期経営計画策定時の「壁打ち相手」としての利用です。既存の財務データをExcelでこねくり回すだけでは、過去の延長線上の目標しか生まれません。そこで、AIに対して競合他社の公開データや市場レポートを読み込ませ（RAG技術などの活用を含む）、自社の目標値の妥当性を客観的に評価させることが可能です。
また、KPI（重要業績評価指標）の設定においてもAIは有用です。日本企業にありがちな「精神論的な目標」ではなく、データに基づいたドライバー（収益決定要因）を特定し、それを具体的なアクションプランに落とし込む際の論理構成をAIに補助させることで、説得力のある事業計画書を作成できます。
決して無視できないリスク：ハルシネーションとデータガバナンス
一方で、財務・経営領域でのAI活用には重大なリスクが伴います。最大の懸念は「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」と「計算精度の問題」です。現状の標準的なLLMは、言語処理には長けていますが、厳密な計算処理は苦手とする場合があります。AIが出力した財務予測をそのまま鵜呑みにすることは、経営判断の誤り（ミスリード）に直結します。必ず、AIの出力はあくまで「ドラフト」や「視点の提供」と捉え、最終的な数値検証は専門家や従来の計算ロジックで行う必要があります。
また、日本企業にとってさらに重要なのが「データガバナンス」です。未発表の財務情報や機密性の高い経営戦略を、パブリックなAI環境（学習に利用される設定の無料版ChatGPTなど）に入力することは情報漏洩リスクそのものです。Azure OpenAI ServiceやChatGPT Enterpriseなど、データがモデルの学習に利用されないセキュアな環境を構築・利用することが、企業としての最低限の責務となります。
日本企業のAI活用への示唆
2026年を見据えた財務目標策定にAIを活用する際、日本企業は以下の3点を意識すべきです。
1. 「計算」ではなく「論理構築」に使う
AIに電卓の代わりをさせてはいけません。数値の正確性はExcelや専用の会計システムに任せ、AIには「なぜその数字を目指すのか」「どのような外部環境変化がリスクになるか」といった、戦略ストーリーの構築や盲点の指摘を担わせるべきです。
2. セキュリティ・バイ・デザインの徹底
経営企画や経理財務部門がAIを利用する場合、情シス部門と連携し、機密情報が外部に漏れないサンドボックス環境やエンタープライズ版の契約を必須とするルール作りが不可欠です。社内規定で「入力してよいデータ」と「いけないデータ」を明確に区分けしましょう。
3. 人間の意思決定を補強するツールと割り切る
日本の組織文化である「合意形成（稟議）」のプロセスにおいて、AIは客観的なデータや外部視点を提供する強力なサポーターになります。しかし、最終的な意思決定と責任は人間が負います。「AIがこう言ったから」という説明は、株主やステークホルダーには通用しません。AIを使いこなすリテラシーこそが、次世代の経営人材に求められるスキルとなるでしょう。