投稿日:2020.11.13
投稿日:2020.11.13

事業管理

製品別顧客別採算管理

AVANT SMD

ノウハウ

えっ? 商品・顧客別P/LがDivaSystem SMDでできるって本当?

はじめに

意外と知られていない「ディーバの管理会計」。
「商品別とか顧客別の細かい粒度のP/Lを作りたいんだけど、ディーバは連結決算のシステムだから出来ないよね?」とお客様から言われることもしばしばです。
答えは「出来ます!」です。
しかも、ただ出来るだけではありません。
自由度も高く、詳細な粒度のデータを扱えて、複雑な会計要件にも対応できます。
「ディーバが管理会計やっているなんて知らなかった!」そんな方にディーバの管理会計についてこのコラムでご紹介します。

ディーバの管理会計は何ができる?

管理会計と一言でいっても粒度も違えば領域も違います。これまでの導入事例の一部をご紹介すると下記が挙げられます。

    • 月次・日次での商品(品目別)×市場・顧客×組織×拠点別P/L(収益性分析、成長性分析、要因分析)

    • 商品別連結原価(連結CVP分析)

    • 単体~グループ予算管理

    • ROIC経営管理

    • 投資管理(投資マネジメント) 等

まだまだ紹介しきれないのですが、これはほんの一例です。
今回は月次・日次での商品・顧客別P/L等といったテーマに絞りご紹介をします。

どんな導入効果がある?

特に大きな効果として3つ挙げます。
1つ目は、グループ経営の収支状態を可視化し、意思決定に貢献することです。
連結ベースから商品・顧客までドリルダウン可能なP/L情報を作るため、詳細な業績の把握、要因の把握ができます。
経営者の意思決定プロセスから作り出した経営分析テンプレートが利用できるため、単なる可視化だけではなく予算・前年との差を為替、原料、原価、量、単価、MIX差を自動的に算出したり、市場トレンドを自動解析し、最も伸びているセグメントを自動的に表示する等、見れば業績がわかる、理由がわかる、どこへ経営資源を選択し集中させるかが分かるようになります。

2つ目は、グループ経営に必要な情報が一元化され、グループ全体の状態を見渡せることでグループでガバナンスを徹底できることです。グループ経営の連結収支情報を作り出すために必然的に多くの情報が一元管理されるため、現場へヒアリングをかけることなく必要な情報を本社サイドで把握できるようになります。
子会社も様々な情報を本社に管理されるようになり、本社の目が子会社に届くようになるだけでも不正会計等のリスクを牽制できます。
3つ目は、グループ・グローバルの情報を管理する現場の業務を効率化することで働き方改革を実現できることです。
経営管理の高度化を支える経理・財務部・経営企画部の方々の業務を効率化していかなければどれだけ優れた仕組みを導入しても運用できないため、収集や転記、資料作成等の作業を自動化・効率化し、分析や企画に仕事をシフトできるようになります。

どうやって実現する?

ディーバの管理会計の特徴は「明細連結」です。
売上や生産、会計仕訳等の明細情報をお客様の基幹系システムから収集し、明細情報を直接積み上げて新たな連結情報を作り出します。サマリされた会社別科目別の金額は使いません。
売上・仕訳明細等のデータを収集し、収集したデータの加工変換、換算・配賦・消去等の会計演算処理を行い、商品・顧客別等の詳細な粒度の連結収支管理を実現します。
実現を可能とするのが弊社の持つグループ管理会計システム「DivaSystem SMD」です。このシステムを使い、「集める」「計算する」「分析する」を1つのプラットフォームで実現します。
明細連結のコンセプトの元に開発された製品のため、数千万を超える大容量のデータをオンラインで扱えるハイパフォーマンス設計で、100社100様の管理会計要件にフィットでき、激しく変化する経営環境の変化に早く柔軟に対応できる機能群で経営層へ迅速な意思決定に資する情報を届けることができます。

最後に

弊社は、グループ管理会計システムの導入支援はもちろんですが、企画・構想整理段階からお客様の抱える経営課題に対しどう解決すべきかを支援するケースが最も多いです。
企画構想から保守運用まで一貫してご支援することでプロジェクトをシームレスかつ短期間で立ち上げることができます。
「課題はあるが、どうすべきかわからない」という場合も、「とにかく話を聞いてほしい」という場合も、お気軽にお声がけ、ご相談ください。

執筆者

影山 正樹
大手製造業メーカーを経て2014年DIVA入社。入社以来グループ経営管理のコンサルティングを担当。現在は管理会計関連製品のプロダクトマネージャー兼管理会計のドメインリーダーとして、企業のグループ管理会計やデータドリブン型経営管理など数々のプロジェクトで顧客の課題解決に従事。
執筆日:2020/11/13
※本記事は当社商号が「株式会社ディーバ」当時に作成されたものです。

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