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債権リスク（回収危険度）の可視化
掛取引か現金取引か、支払サイトは翌月か翌々月か、金額の集中度はどうか。
わかること「回収不能リスク」だけでなく、「債権の寝かせすぎ＝資金繰り圧迫」が見えてきます。
中小企業の経営者のための 対話型・経営分析支援サービス
会計ソフトや販売管理システムに眠る取引データを、AIとの対話で「意思決定に使える材料」へ。レポートを待たずに、その場で検証しながら次の一手を決められます。
Problem
「忙しいのに、なぜ利益が残らないのか」
「売上は伸びているはずなのに、資金繰りが楽にならない」
「どこを変えれば、利益が一気に変わるのか分からない」
この答えのヒントは、
すでに社内にあります。
会計ソフトや販売管理システムに蓄積されている「取引明細」「売上」「粗利」「得意先」「回収条件」。日々の商売が、データとして積み上がっています。
ただ、データはあっても、それを「意思決定に使える形」にする時間も手も足りない。
そこで、ChatGPT（AIチャット）を活用します。
About
社内の取引データを素材に、AIと対話しながら
「経営判断に必要な見取り図」を短時間でつくる。
売上が大きい商品は何か。そのうち、粗利率が高いのはどれか。
得意先ごとに、どの商品で儲けているか。「売れているのに儲からない」商品はどれか。
掛取引が多く、回収が遅い取引先はどこか。資金繰りを圧迫している構造を発見。
低粗利なのに、取引先数が多く現場負荷が高い商品はどれか。
Analysis Cycle ── 分析のサイクル
経営者が「問い」を出すたびに、その場で集計し、結果を見て、また次の問いへ。
このサイクルが、意思決定の速度と質を同時に上げます。
Difference
Before
結局、時間がかかりすぎて判断が遅れる
After
思いついた瞬間に、検証できる
思いついた瞬間に検証できる。
検証できるから、決断できる。
Examples
ある取引明細データを使って、AIと対話しながら分析を進めた流れをご紹介します。
掛取引か現金取引か、支払サイトは翌月か翌々月か、金額の集中度はどうか。
わかること「回収不能リスク」だけでなく、「債権の寝かせすぎ＝資金繰り圧迫」が見えてきます。
売上だけを見ると「主力商品」が分かりますが、それだけでは足りません。
わかること売上Top10に粗利率を付けることで、「売れているが儲からない商品」と「売れていて儲かる商品」が分かれます。
得意先ごとに、売上・粗利・粗利率を出すと、経営者の体感とズレていることがよくあります。
わかること「大口だと思っていたが、利益が薄い」「売上は小さいが、利益を稼いでいる」──こうした発見が、重点顧客の再定義につながります。
得意先ごとに「最も粗利額を稼いでいる商品」を抽出すると、提案の方向性が変わります。
わかること「クロスセルの余地がある先」「条件を見直すべき先」が、構造として見えてきます。
「儲けが薄い商品」を出すだけではなく、その商品を買っている得意先の数も付けます。
わかること「取引先数が多いのに儲からない＝現場負荷が高い」という構造が見えます。
Decisions
Benefits
| 観点 | 導入前 | 導入後 |
|---|---|---|
| 経営者の悩み | 「忙しいのに儲からない」で止まる | 悩みが「問い」に変換され、即検証できる |
| 分析の着手 | 担当者任せで止まりがち | 経営者が口頭で指示→AIが即集計→次の問いへ |
| スピード | 依頼→数日後→手戻り→また待つ | 手戻りがその場で潰れる |
| 会議の質 | 感想戦・経験談中心 | 事実ベースで論点が絞られ、決める会議になる |
| 施策の具体性 | 「値上げした方がいいかも」で止まる | 「どの商品を」「どの得意先に」まで具体化 |
| 観点 | 導入前 | 導入後 |
|---|---|---|
| 目線合わせ | 経営者は利益を見て、営業は売上で動く | 共通言語が「売上＋粗利＋条件」になる |
| 営業の優先順位 | 感覚で決まる | 得意先別の粗利率で優先度を決められる |
| 提案内容 | 属人的・売れ筋中心 | 得意先×商品で「刺さる利益商品」が見える |
| 値引き運用 | 現場判断で積み上がる | 粗利率に即反映され、ルール化しやすい |
| 教育・育成 | 先輩の勘に依存 | 具体的な判断基準が共有され、若手が早く戦力化 |
