投稿者 global-ai-media 
Googleは先ごろ、生成AI「Gemini」を活用した2026年の予算計画術に関する記事を公開しました。一見、個人向けのライフハックに見えるこのトピックですが、その根底にある「対話による計画の具体化」や「非構造化データの整理」というプロセスは、企業の経営企画や管理会計業務にも重要な示唆を与えています。本記事では、この事例を起点に、日本企業が計画業務にAIを組み込む際の実践的なアプローチと、セキュリティおよびガバナンス上の留意点を解説します。
「計算」から「シナリオプランニング」へのシフト
Googleの元記事では、Geminiに対して「2026年の予算計画を作成して」「隠れた節約ポイントを見つけて」といったプロンプト（指示）を投げることで、家計の最適化を図る方法が紹介されています。これを企業活動、特に経営企画や財務のコンテキストに置き換えると、生成AIの本質的な価値は「計算そのもの」ではなく、「数字の裏付けとなるロジックの構築」や「シナリオの多角的な検討」にあることが分かります。
日本の多くの企業では、予算策定といえばExcelによる緻密な積み上げ計算が主流です。しかし、LLM（大規模言語モデル）が得意とするのは、過去のデータや市場トレンドといったテキスト情報を読み込み、「もし原材料費が10%上がったらどのようなコスト削減策が必要か？」といった定性的な仮説立案を支援することです。計算自体はPythonコードの実行（Advanced Data Analysis機能など）に任せつつ、人間はAIを壁打ち相手として、より戦略的な「計画のストーリー作り」に注力する動きが加速しています。
日本企業における活用機会：分類と要約の自動化
実務レベルで即効性が高いのは、経費項目の分類や、予実差異（予算と実績のズレ）の要因分析における活用です。例えば、経理部門や各事業部から上がってくる経費申請の摘要欄は、表記ゆれが多く、人間が目視で確認・修正しているケースが少なくありません。ここにLLMを活用することで、曖昧な記述を文脈から判断し、適切な勘定科目へ高精度にマッピングすることが可能になります。
また、月次の予実報告資料作成においても、数値データだけでなく、担当者が入力した「差異理由」のテキストデータをAIに要約させることで、経営層向けのサマリーを瞬時に生成するなどの効率化が見込めます。「報告のための資料作り」という、日本企業で特に工数が割かれがちな業務を圧縮するためのツールとして、Geminiのようなモデルは強力な武器となります。
セキュリティとハルシネーションのリスク管理
一方で、企業利用においては個人利用とは異なる厳格なガバナンスが求められます。特に注意すべきは以下の2点です。
第一に、機密情報の取り扱いです。Googleのブログ記事のようなパブリックな無料版サービスに、自社の未発表の財務データや詳細な取引先リストを直接入力することは、情報漏洩のリスクがあるため厳禁です。企業が活用する場合は、入力データが学習に利用されない「エンタープライズ版」の契約や、API経由での利用が前提となります。日本企業においては、社内ガイドラインで使用可能なAIツールとデータレベルを明確に定義することが急務です。
第二に、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクです。LLMは確率的に次の単語を予測する仕組みであり、複雑な計算や事実確認を苦手とする側面があります。「2026年の予算」のような将来予測において、AIが出力した数値を鵜呑みにせず、必ず人間がロジックと計算結果を検証するプロセス（Human-in-the-loop）を組み込む必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGoogle Geminiの活用事例から、日本企業の意思決定者や実務担当者は以下の点に着目すべきです。
1. Excel業務の「前工程」と「後工程」にAIを組み込む
計算そのものではなく、計算のための「前提条件の整理（前工程）」や、計算結果に基づく「報告資料のドラフト作成（後工程）」にAIを活用することで、全体の生産性を向上させる。
2. 「答え」ではなく「選択肢」を出させる
唯一の正解を求めるのではなく、「楽観・標準・悲観」の3つの予算シナリオを提示させるなど、人間の意思決定を広げるためのツールとして位置づける。
3. ガバナンスとサンドボックスの整備
現場が安全に試行錯誤できるよう、機密情報をマスキングする仕組みや、安全な社内AI環境（サンドボックス）を提供し、ボトムアップでの活用ノウハウ蓄積を促す。