中小企業の経営判断は「勘頼み」？ 弥生が指摘する3つの分断

会計ソフトに日々の取引を記録していても、その数字を経営判断に生かせているとは限らない。試算表を使いこなせず、利益の判断が感覚頼りになっている経営者もいるだろう。中小企業の「稼ぐ力」が問われる今、必要なのはデータを集めることだけでなく、経営者が数字を見て次の一手を考えられる環境だ。

弥生が11月10日に開いた中小企業の経営支援に関する説明会では、経営を妨げる「3つの分断」と、AIを活用した解決策が示された。

なぜ会計データはあるのに経営判断に生かせないのか

中小企業庁が発行した2026年版「中小企業白書」では、持続的な賃上げや深刻化する人手不足への対応を重点課題として挙げ、中小企業の「稼ぐ力」の強化を取り上げている。

限られた経営資源で付加価値を生み出すには、価格転嫁や成長投資に加え、AI活用やDXによる生産性向上も欠かせない。

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  中小企業経営の課題

もっとも、経営を改善するには、まず自社の状況を把握し、何を変えるべきか判断する必要がある。その出発点となる数字を、経営者は十分に使えているのだろうか。

弥生の会計ビジネスユニットでリーダーを務める喜多佑介氏は「中小企業の経営者は、リソースが限られる中で経営に向き合えているのか？」と問いかけた。

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  弥生 会計ビジネスユニット リーダー 喜多佑介氏

同氏によると、試算表を使いこなせず、利益の判断が感覚頼りになっている経営者もいるという。また、社長業と日々のオペレーションに追われ、月末以外に数字を見る余裕がない場合もあるそうだ。

経営者が経営に向き合えない根本的な問題として喜多氏が指摘するのは、「業務の分断」「データの分断」「経営判断の分断」の3つだ。中でも同氏が重視するのが、データの分断である。

日々の業務で自然とデータは生まれているものの、それが各所に散在してしまっているため、転記や集計に時間がかかる。数字を経営判断に使える形にするまでの遅れが、経営スピードの遅れに直結している。

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  経営に向き合えない根本的な課題

つまり、数字が存在しないことが問題なのではなく、数字があっても、それを必要なタイミングで把握し、判断につなげられないことが課題となっている状況だ。

喜多氏は「日々の業務で生まれるデータをつなぎ、集まった数字から重要な変化に気付ける仕組みを構築して、経営者が判断に使える情報に変えていく必要がある」と説明した。

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  解決すべき課題

AIで数字を「見る」から「考える」へ、弥生が目指す経営支援

こうした課題に対して弥生が打ち出すのが、「弥生 Next」シリーズを通じた業務データの連携と、経営判断の支援。ポイントは、会計データを集計して見せるだけでなく、数字の変化に経営者が気付くきっかけを作ることにある。

その一つが、10月に「弥生会計 Next」で提供を開始した「経営分析AI」。売上や利益、資金の状況を確認できる「資金分析ベータ版」として提供してきた機能を進化させ、17の指標を自動計算して経営状況を可視化できるようにした。

さらに、AIが数値の変化の意味や背景を整理してポイントを示し、経営者が次に何を考えるべきか、そのきっかけを提供する。

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  経営分析AIのサービス概要

これに加えて、同社は12月以降、「弥生会計 Next」にMCP（Management Copilot）の提供を開始する予定。自然言語でAIに問いかけることで、経営指標の変化の背景や、次の行動を考える際の論点を整理できるという。

会計事務所などで構成されるパートナープログラム「弥生PAP」の会員も、顧問先の経営状況を把握するために活用できるとのことだ。

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  MCP（Management Copilot）のサービス概要

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  MCPデモ

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  MCPデモ

従来は経営者が数字を読み解き、問題を見つける必要があった。弥生が示した方向性は、その手前にある情報整理や変化の把握をAIで支援し、経営者が判断に向き合うための時間と材料を確保するというものだ。

ただし、数字の意味を整理できることと、適切な経営判断ができることは同じではない。喜多氏も「弥生が目指すのは、経営判断を代替することではない。経営者が『分かる』『気付く』『考える』状態を作ること」と強調した。

中小企業の「稼ぐ力」を高めるには、業務の効率化だけでなく、そこで得られたデータを経営判断につなげることが重要となる。弥生の取り組みは、AIが経営者に代わって答えを出すのではなく、経営者自身が数字を基に考えるための環境をどう整えるか、という課題への一つの回答といえそうだ。