2020 年、CFO には新しいツールが必要だった。今や、そのツールが役割そのものを変えようとしている。
CFO の役割はより戦略的になりつつあったが、ソフトウェアは旧態依然としていた。CFO はデータアナリストとアーキテクトを兼任し、30 年前の ERP を中心に点在する無数の個別ソリューションや Excel からエクスポートされたデータを、つぎはぎのように繋ぎ合わせていた。ボトルネックはデータだった。データはあまりにも多くの場所に散在して扱いにくく、それを処理するツールも脆く、できることが限られていた。
今、AI がその制約を取り除きつつある。データの収集は容易になり、ソフトウェア自身がより多くの作業をこなすようになった。そしてそれが変われば、仕事の進め方も、誰がそれを行うのかも変わる。つまり、財務部門そのものが変わり、チームも、それを率いる人物像も変わっていくということだ。
会計士からバンカーへ、そしてビルダーへ
この変化は、企業が時代ごとにどのような人材を CFO として採用してきたかを見るとよくわかる。
優れた CFO に求められる資質は、時代を超えて驚くほど通用し続けてきた。最高の CFO は、単に数字や取締役会向けの資料を提出するだけではない。データを活用し、事業が向かうべき方向性について自らの見解を導き出す。職務が彼らに求めるものは、その時代に不足しているスキルに合わせて変化し続けている。
各時代の CFO 像は、この変化を如実に反映してきた。帳簿の整理、内部統制の確立、業績報告が主な仕事だった時代、企業は Big 4 監査法人出身者を CFO として採用した。資金調達やディールの成立が求められた時代には、投資銀行出身者が選ばれた。計画立案、指標管理、ビジネスパートナーとしての役割が重視されるようになると、経営企画（「FP&A」）のスキルセットの重要性が高まり、企業は依然として銀行やプライベートエクイティ出身者を起用することが多かった。
今日において不足しているスキルは、これまでとは異なる新しいものだ。それは、会社が稼働するためのオペレーティングシステムを設計することである。これはつまり、文脈をインテリジェンスと意思決定へと変換するデータ、ワークフロー、エージェント、スキル、統制を意味する。この変化は、財務チーム内における「ファイナンスエンジニア」の台頭や、CFO 自身がその役割を担うケースが増えていることからも見て取れる。
こうした形で業務を進める財務リーダーたちは、前任者たちとは異なる言葉で自部門を表現する。OpenAI の CFO である Sarah Friar は、財務をリアルタイムな機能として位置づけている。財務は「ゼロデイ決算」と継続的に更新される予測の実現に向けて進化しており、従来の月次決算サイクルからは大きな転換となる。コンピュート（計算資源）の配分であれ資本の配分であれ、今や最高の財務リーダーたちは、スコアキーパーというよりもビルダーのように語る。
より多くのデータ、より良いツール、よりスリムなチーム
CFO という人物像、そして財務組織全体の変化を牽引しているのは、AI ネイティブツールの急速な進化だ。データへのアクセスが簡単かつ高速になったことで優れたツールが生まれ、仕事の進め方と担い手が変化し、結果として財務チームの構造と運営方法も変わってきている。
1. データがボトルネックではなくなった。 2020 年の記事で私たちが指摘した最大の課題は、CFO の原材料であるデータが古く、断片化しており、集約するのに苦労するという点だった。財務チームはエネルギーの大半をピラミッドの最下層で入力データの結合に費やしていた。エクスポートデータの抽出、スプレッドシートの突合、メールのスレッド（あるいはさらに厄介な Slack の DM やチャンネル）に埋もれた差異の原因究明などだ。AI は、異なるシステムやフォーマットに散在するデータの抽出、取り込み、解釈をより速く、より簡単にしてくれる。チームは情報収集にかける時間を減らし、その情報を活用する時間へと回せるようになった。
2. 財務スタックが財務チームの一部になりつつある。 2020 年、私たちは財務スタックをレイヤーごとにマッピングし、それぞれの層でモダンなツールの波が押し寄せてくると主張した。AI がデータの問題解決を後押しし、その波は実際に到来した。新世代のツールは四半期ではなく数日で立ち上がり、データ入力を待つのではなく収集自体を自動化し、月末ではなくリアルタイムでインサイトを提供する。ERP から税務、購買に至るまで、当時のマーケットマップのあらゆる領域に、AI ネイティブな競合が登場している。
私たちのポートフォリオ企業からの例をいくつか紹介しよう。
- Rillet の ERP は、導入期間を数ヶ月から数日〜数週間に短縮し、データを自動で取り込み、月次決算を日次決算へと変える。
- Concourse は、財務計画および予測のためのエージェントを展開し、リアルタイムのパイプラインデータを取り込んでライブシナリオを構築する。
- Lio は購買向けにマルチエージェントモデルを採用しており、エージェントがベンダーのデューデリジェンス、契約交渉、社内承認の管理、納品状況のモニタリングを行う。
- Stuut は、アプローチからフォローアップ、回収、紛争解決までの売掛金サイクルをエンドツーエンドで管理し、入金消込プロセスを自動化する。
- Sphere は、複雑な間接税コンプライアンスをエンドツーエンドの自動化プロセスへと変換する。
- Petual は、SOX テストやエンタープライズ規模の内部監査ワークフローを自動化する。
これらはすべて、以前なら専任チームや外部サービスプロバイダーが必要だった業務だ。
前世代のソフトウェアは、財務担当者が業務を「管理する」ためのものだった。今の世代は、業務そのものを「実行する」。最高の AI ネイティブ財務ソフトウェアは、今や財務業務そのものを行っている。
3. ファイナンスエンジニアの台頭。 データの問題が後退するにつれ、2020 年には予測していなかった現象が現れた。最先端の財務チームは、AI ソフトウェアツールを使うだけでなく、独自の自動化、ダッシュボード、その他の社内ツールを自ら構築しているのだ。彼らの多くはコードを書いたこともなく、AI に懐疑的で、エンジニアリングリソースへのアクセス権も持っていなかった。しかし過去 9〜12 ヶ月の間に、彼らはすっかり AI の虜になった。
Anthropic の財務チームは、70 以上の財務特化型 AI スキルのライブラリを構築・保守しており、それを本番コードと同様に扱っている。そのうちの 1 つは、月次財務レビューを 90〜95% の完成度で生成し、人間が数時間かけていた作業を約 30 分に圧縮する。OpenAI では、Friar のチームが IR（投資家向け広報）や購買向けのカスタム GPT を構築し、静的な取締役会資料に代わるライブダッシュボードを開発している。
私たちのポートフォリオにあるグロースステージ企業の CFO は、チームにエージェントの作成を依頼し、2 週間以内に 50 個のエージェントを生み出した。すべてが有用だったわけではないが、エージェントが実際に成果物を生み出す「魔法のような瞬間」を全員が体験する機会となった。別の CFO は、財務・経理チームがプロダクトマネージャー化し、エンジニアと協力して自分たちのツールを作り始めていると語った。
GTM エンジニア、グロースエンジニア、タレントエンジニアの台頭が見られたように、多くの企業が「ファイナンスエンジニア」を置き始めている。ドメイン知識と構築能力を兼ね備えた他のロールと同様、これは通常、財務担当者（多くの場合エンジニアリング経験を持つ）であり、Codex や Claude Code に習熟して、チーム向けツールの開発を主導する存在だ。彼らはしばしばシステム同士を接続し、ワークフローのボトルネックを解消する。例えば、顧客売上とモデル推論コスト、クラウド利用量、サポート費用を組み合わせたツールを構築し、利益率が低下しているアカウントや、利用量の増加によって特定の契約が不採算になっているアカウントをフラグ付けするような仕組みだ。
従来、これを実現するにはコアエンジニアリングチームからの協力を得るか、財務チームにエンジニアを採用しようと試みるしかなかった。今では多くの CFO 自身が、会議に費やす時間を減らし、AI で何かを構築したり AI ネイティブツールを使ったりする時間を増やしている。「これらの新製品は使っていて楽しい」というフィードバックを、私たちは頻繁に耳にする。
ファイナンスエンジニアを支える運用規律はシンプルだ。同じことを 2 回やったらワークフローを書け。ワークフローを 2 回書いたらエージェントを書け。
4. 財務チームは小さくなり、レバレッジが高まる。 ほとんどの財務チームは、まだ古い体制で組まれている。コントローラー層、FP&A 層、オペレーション層、そして CFO という構成だ。これらはすべて月次サイクルと「1 タスク 1 人」の責任体制を前提としている。すべてのレイヤーがデータの移動と突合のために存在していた時代には、この構造は理にかなっていた。
全従業員の約 5% を財務が占めるという従来の目安も変わりつつある。私たちが目にする最もリーンなチームは 2% を目標とし、人員数よりも人材密度を優先している。新しい財務担当者は、API コールで複数のシステムを連携させ、SQL を書き、自動化のプロトタイプを作れる。AI リテラシーは基本要件になりつつある。「あなたのモデルを説明してください」は、「あなたのプロンプトの流れを説明してください」に変わろうとしている。
AI から最大のレバレッジを引き出せるのは、シニアなドメインエキスパートだ。Anthropic では、財務チームで最もヘビーに AI を使っているのは税務責任者である。あるグロースステージ企業の CFO が語ったように、最も若手のメンバーが最も積極的に導入すると考えがちだが、彼らには「素晴らしい」状態がどういうものか、何を構築すべきかを判断するための経験と文脈が欠けている。
5. 計画立案が継続的になる。 従量課金型の売上（トークン、分数、API コールなど）の予測は、常に複雑だった。さらに、月次サイクルで動く標準的なプロセスやツールではスピードが足りない。特にエージェントが損益計算書（P&L）に影響を与える主体となった今、なおさらだ。多くの財務リーダーは現在、統計モデル、アカウントレベルのエビデンス、財務的判断を用いてリアルタイムの視点を提供する「継続的予測」へと舵を切っている。FP&A は年次予算策定から、継続的な事業運営上の意思決定へと進化している。今では、会議中に複雑なシナリオ分析をリアルタイムで実行できる。
6. 統制（コントロール）がプロダクトの重要な機能になる。 ソフトウェアが財務業務のより多くを担うようになるにつれ、各数字からその源泉までを追跡可能な、信頼できるチェーンが不可欠になる。財務部門は、各数字がどこから来て、どのように計算され、どのエージェントがどこで関与したのかを把握する必要がある。例えば、エージェントが仕訳ドラフトを作成する場合、証憑書類やエビデンスを保持し、計上前に承認ルールに従わなければならない。AI は引き続き記録の突合や差異・例外の検出と説明に使えるが、ルールを設定し最終承認を行うのは財務部門だ。統制があるからこそ、スピードが生まれる。チームはすべてのステップを手作業で再構築・確認することなく、戦略的な業務に集中できる。
7. 財務部門の権限が拡大する。 リアルタイムデータと迅速なシナリオ分析能力により、財務部門はより多くの戦略的意思決定に関与するようになっている。**多くの AI 企業にとって、コンピュートは最大級の営業費用であり、最も重要な資本配分決定の一つだ。今や財務チームは、利用データ、インフラコスト、顧客売上に関する最新の状況を即座にまとめ上げ、AI ツールが新機能や顧客利用量の増加が利益率にどう影響するかを分析できる。これにより、価格設定、製品ローンチ、支出コミットメントについて意見を述べる際の根拠が強固になる。
また、CFO が重要な裁定者となる意思決定も増えている。例えば、人とソフトウェアの間で業務をどう分担するかは組織全体の重要課題であり、財務的な判断でもある。所要時間、トークン使用量、ソフトウェア利用率などのトレードオフに関する詳細なデータがあれば、財務部門はそれを評価できる。内製か購入か（Build vs Buy）もこの意思決定の一部だ。内製は、大規模なエンジニアリングプロジェクトを意味することもあれば、非技術系チームが小規模なツールを vibe coding（雰囲気でコーディング）することを意味する場合もある。購入は、利用量や完了した作業に対して支払うことを意味するため、導入状況に応じてコストが変動する。AI のおかげで、財務部門はこうした複雑なシナリオをより迅速かつ正確にモデル化できるようになった。
書き換えられる役割
CFO の役割は、これまでも変化してきた。今がこれまでと違うと感じるのは、財務機能と組織そのもののどれほど多くが再設計されているかという点だ。かつての CFO は、多数のツールに散らばったデータを収集・突合・レビューするために必要な人員のレイヤーを中心に財務チームを構築し、業務を追跡・管理する体制を整えてきた。しかし今、CFO はより小さなチームと高いレバレッジで、業務を実行するツールを自ら構築し、活用できる。週次や月次で行われていた意思決定が、継続的に実行可能になったのだ。
CFO は、会社のオペレーティングシステムを構築・設計する存在になりつつある。 つまり、チームとソフトウェアのどちらが最適かを切り分ける役割だ。AI ネイティブな CFO は「自動化ファースト」でなければならず、モダンな財務チームをどう構築し、育成し、リソースを配分するかを理解している必要がある。また、何を内製し、何を購入し、その ROI をどう算出するかについての新しいフレームワークも求められる。その見返りとして、事業そのものや CEO の戦略的パートナーとしての役割に割ける時間が増える。仕事の本質は依然として財務だが、その大部分は「財務業務の仕組みを設計すること」へと変わっている。
cc: @IvanoMakSF David Borecky
この記事の執筆にご協力いただいた @astrange と @BKRoberts に感謝します！
