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大手製造業を中心に、経営管理・管理会計の高度化を支援しています。
企業の中には、会計・販売・調達・製造など、さまざまなデータが存在します。 一方で、それらが部門やシステムごとに分断され、経営判断や利益改善に十分活用されていないケースも少なくありません。

COMPASSでは、管理会計・原価管理の知見とデータ活用技術を組み合わせ、散らばった情報を整理・統合し、経営から現場まで同じ数字をもとに判断できる仕組みをつくります。

Tableauなどを活用した経営ダッシュボードの構築だけでなく、データ構造の設計、Pythonを用いたデータ加工・自動化、指標設計、業務プロセスの見直しまで一気通貫で支援します。

目指すのは「見える化」そのものではありません。 データを通じて、経営や現場が次に何をすべきか判断できる状態をつくり、価格是正、原価改善、在庫適正化など、実際の利益改善につなげることです。

エンジニアも、決められた仕様を実装するだけではなく、業務側のメンバーと連携しながら、どのデータをどう構造化すれば意思決定につながるのかを考え、実装・検証・改善まで関わります。

原材料費・労務費・エネルギーコストなどの上昇に対し、十分な価格転嫁ができず、利益が圧迫されている企業は少なくありません。

COMPASSでは、既に社内にある会計・販売・調達・製造などのデータを活用し、すぐに実行できる価格是正プロセスを構築することで、収益改善を支援しています。

まず、顧客別・品番別の収支や原価構造を可視化し、「どこで、どれだけ利益が毀損しているのか」を明らかにします。 そのうえで、材料費・加工費などの原価変動、顧客特性、値上げによる効果や失注リスクまで踏まえ、価格是正のシミュレーションを行います。

さらに、分析だけで終わらず、顧客別の交渉方針の整理、価格改定の実行、効果測定まで一気通貫で伴走します。

実際のプロジェクトでは、グローバルに展開する大手製造業において、顧客別・品番別の収支と原価を可視化し、価格改定・原価削減を推進した結果、営業利益を1億円から15億円へ改善した事例もあります。

エンジニアは、会計・販売・原価・製造など複数のデータを整理・統合し、価格是正に必要な計算モデルやデータ構造を設計します。Tableau等による可視化やPythonを用いたデータ加工・自動化を通じて、分析結果が実際の経営判断や顧客交渉につながる仕組みをつくっていきます。

大手製造業では、販売・調達・在庫・生産・原価などのデータが、部門や拠点、システムごとに分散していることが少なくありません。

COMPASSでは、こうした散らばったデータを整理・統合し、経営と現場が同じ数字を見ながら判断できるデータ基盤を構築します。

具体的には、品番別・顧客別・拠点別など、経営管理や現場改善に必要な粒度までデータをつなぎ、Tableauなどを活用して可視化します。 必要に応じて、Pythonによるデータ加工・クレンジング・自動化も行い、継続的に使える仕組みに落とし込みます。

扱うテーマは、売上・利益だけではありません。 原価、材料費、在庫、調達、PSI、MRPなど、製造業の実務に深く関わるデータを横断して扱います。
エンジニアは、業務側のメンバーと連携しながら、 「どのデータをつなぐべきか」 「どの粒度で設計すべきか」 「どの指標を見れば次のアクションにつながるか」 を考え、データ構造設計から実装・可視化・改善まで一貫して関わります。

単にダッシュボードを作るのではなく、複雑な業務データを、実際の意思決定に使える形へ変えることがこの事業の中心です。

COMPASSでは、会計・原価管理・製造業のデータ活用で培ってきた知見をもとに、AIを活用した次世代の経営管理づくりに取り組んでいます。
目指しているのは、単にAIを導入することではありません。

まず、企業の中に散らばるデータを整理・統合し、経営判断に使える状態をつくる。 そのうえで、AIを活用して、実績分析、予測、シナリオ比較、リスク把握、意思決定支援へと高度化していきます。

たとえば、売上・原価・在庫・調達・生産などの実績データをもとに、将来の収益やコスト変動を予測したり、複数の施策を実行した場合の影響を比較したり、経営上の注意点を早期に把握できる仕組みを構想しています。

また、外部のAIベンチャーや研究機関とも連携しながら、新しい技術を実際の経営課題にどう適用できるかを検証しています。

エンジニアには、Python等を用いたデータ加工・分析、自動化、AI実装だけでなく、業務側のメンバーと連携しながら、「どの判断をAIで支援すべきか」「そのためにどのデータ構造が必要か」まで考える役割を期待しています。

将来的には、これまで個別プロジェクトで蓄積してきた知見を活かし、「会計×AI」の自社サービス・プロダクトへ発展させていくことも目指しています。

COMPASSでは、売上や利益だけではなく、ROIC（投下資本収益率）を軸に、企業価値の向上につながる経営改善を支援しています。

会計・管理会計・BS情報に、販売・調達・製造などの詳細データを組み合わせ、どの商品・顧客・拠点・業務が収益性や資本効率に影響しているのかを分析します。

そのうえで、価格是正、原価改善、在庫適正化、固定費改善など、ROICを動かす具体的なドライバーを特定し、施策を実行した場合の影響までシミュレーションします。
特徴は、経営指標を算出して終わるのではなく、経営指標から現場の具体的な改善テーマまでつなげることです。

たとえば、ROICが低下している原因を品番別の原価や在庫、顧客別の収益性まで掘り下げ、「どこを改善すれば、どれだけ企業価値に影響するのか」を判断できる状態をつくります。

エンジニアは、会計データとさまざまな業務データをつなぎ、経営指標から現場データまでドリルダウンできるデータ構造を設計します。
データを経営指標につなぎ、さらに具体的な経営アクションへつなげる。

COMPASSが目指す「攻めの会計DX」を象徴するテーマの一つです。