「数字はあるが、使えない」――エンタープライズ企業の経営管理が抱える構造的限界
激変する市場環境において、経営の意思決定スピードは企業の生死を分ける要素となっている。しかし、多くの大企業や成長企業において、その足枷となっているのが「経営管理データの利活用におけるハードル」だ。
企業の管理会計や予算・実績管理の現場では、日々膨大な財務・非財務データが蓄積されている。にもかかわらず、「組織別の売上推移を迅速に確認したい」「特定の管理軸でブレイクダウンした分析レポートが必要だ」といった要求が生じるたび、現場担当者は複雑な基幹システムや経営管理ツールと格闘を余儀なくされる。
システムの操作習熟に時間を要することや、求める視点のグラフやダッシュボードを1から構築する作業工数がボトルネックとなり、意思決定層にレポートが届く頃には「すでに一手遅い」といった事態が散見されてきた。データは揃っているにもかかわらず、それを戦略的な意思決定に昇華させられない――これこそが、多くの企業が直面している「経営管理DXの死角」と言える。
こうした構造的課題に対し、大きな一石を投じる動きが発表された。
自然言語でAIと対話、グラフ作成からレポート構築まで即座に完結
株式会社マネーフォワードのグループ会社であるマネーフォワードコンサルティング株式会社（東京都港区、代表取締役CEO 島内広史）は2026年9月30日、同社が展開する統合型経営管理・予算管理システム『Sactona（サクトナ）』において、AIエージェント機能「Sactona Agent」の提供を開始したと発表した。なお本機能は、同じくマネーフォワードグループで経営管理ソリューションを手掛けるアウトルックコンサルティング株式会社との共同開発によるものだ。
「Sactona Agent」の最大の特徴は、システムに対する操作や学習を一切不要とし、「自然言語による対話」だけで高度な分析業務を完結させ点にある。
ユーザーが「組織別の売上高を月別で見たい」「現在の組織階層データからどのような分析が可能か教えてほしい」といったテキストを日常会話の感覚で入力するだけで、AIが『Sactona』内部のデータベース構造や複雑な管理軸（組織、プロジェクト、事業単位等）を即座に自動解析。ユーザーの意図を汲み取った最適なグラフ形式の提案から、ダッシュボードへのレイアウト反映・編集までをシームレスかつワンストップで実行する。
従来、高度なデータ抽出や分析レポートの作成には、専門的なシステム知識やExcel等を駆使した手作業のデータ加工が必要とされていた。今回の「Sactona Agent」の実装は、そうした専門知識の障壁を取り払い、経営層や事業責任者が「思い立った瞬間に必要なデータ分析を手に入れる」環境を実現するものだ。
単なる「作業効率化」を超えた、経営意思決定の「リアルタイム化」
今回の発表が示唆する本質的な価値は、単なる「資料作成作業の省力化」にとどまらない。真のインパクトは、企業全体の「意思決定のスピードと質」の底上げにある。
従来の経営会議や予算進捗確認では、「分析視点の変更」が生じた場合、持ち帰りでの再集計・再レポート化が必要となり、次回会議まで判断が持ち越されるケースが少なくなかった。しかし、対話型AIエージェントが即座にデータベースを解析し、その場で視点を変えたデータ可視化やダッシュボードの組み換えを行うことができれば、議論の場そのものの中で意思決定を完結させることが可能になる。
また、『Sactona』はもともと中堅・エンタープライズ（大手）企業を中心に、グループ経営管理や複雑な管理会計に対応する柔軟な設計を強みとしてきた。データ構造が複雑化しがちな大企業ほど、「Sactona Agent」によるデータベース解析と可視化の自動化による恩恵は大きく、グループ経営全体の可視性と機動性を飛躍的に高める可能性を秘めている。
生成AI時代における「エンタープライズSaaS×AI」の潮流と今後の展望
現在、IT・B2Bツール業界においては「既存の業務システムにいかに自然に生成AI/AIエージェントを組み込むか」という開発競争が激化している。中でも、経営管理や会計といった「データの正確性」と「精緻な構造理解」が厳しく求められる領域において、抽象的なユーザーの意図（自然言語）を正しくシステムデータの可視化に変換する技術は、次世代SaaSのコア競争力となりつつある。
マネーフォワードグループは、グループ内のコンサルティング知見とソフトウェア開発力を掛け合わせることで、このエンタープライズ領域における「AIエージェント活用」の先陣を切った格好だ。同社は今後も「Sactona Agent」の対応機能を順次拡大し、経営管理業務全体のさらなる自動化・高度化を目指すとしている。
デジタルデータの蓄積が進んだ「DXの第1フェーズ」を経て、企業はいま、蓄積したデータをいかに迅速な行動と決断に変えるかという「DXの第2フェーズ（データ利活用・意思決定の自動化）」へと足を踏み入れている。AI対話型の経営管理が当たり前となる未来において、企業の競争力格差は「いかに速く、データに基づいた舵切りができるか」に集約されていくに違いない。
