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事前相談の必要性

公認会計士として、長年企業の監査に携わってきました。監査というものは、他人のやったことをチェックする仕事なので、基本的には事後（やってしまった後）に行います。重要な取引については、間違いのないように、事前に相談を受けることもありますが、ほとんどの場合は、実行してしまった後に知ることになります。

多くの場合、特に問題が生じることはありません。問題が生じることもありますが、その場合でも、取り返しがつくことが多いです。しかし、中には取り返しがつかない問題が生じることがあります。

たとえ取り返しがつく場合であっても、後始末に多大なエネルギーが必要となることが多く、実行する前に一言ご相談いただいていればこんな無駄な苦労をしなくても済んだのに、と歯痒い思いをしたことも多々あります。

わたしが期待しているのは、実行する前に相談いただき、防止できるリスクについては可能な限り回避いただき、無駄なエネルギーを使わなくても済むようになることです。

もっとも、これは評価されにくい面があります。というのも、結果的に何も問題が起きない、ということを目指しているからです。（理想は、「良い治世というものは、国民が為政者のことを意識しなくても幸せに暮らせる状態」になることです。）

知的財産の重要性

公認会計士になる前は、大手メーカーで新商品の開発していたため、知財についても大きな知見を得ることができました。

特に特許はさまざまな戦略、戦術があり、非常に面白い分野です。いかに有利な陣地を取るかが基本となりますが、かといってただ陣地を取るだけでもダメというように、とても奥が深いです。

今は簡単に世界に発信できるようになり、今後、ますます知財が重要になってきます。今までであれば、たとえ真似をしたとしても、規模が大きくならない限り気付かれることが少なく、気付かれなければ訴えられることはありませんでした。しかし、SNSでの発信など世界に簡単に情報を届けられるようになった代償として、知財に関する侵害に関してもネットですぐに気付かれてしまう時代になってしまいました。

著作権、商標権や特許権などの知的財産権を侵害しているとして訴えられるリスクは非常に高くなっています。甘く考えてはいけません。訴訟となれば、費用がかかるのは当然として、被るイメージダウンも計り知れません。費用も、訴訟費用だけではなく、負ければ損害賠償や今までの開発費や製造コストが無駄になってしまいます。特許侵害などの情報があまり流れてこないのは、企業の評判に関わることでもあるので、表に出てこないだけです。自分には関係ないと考えるのはとても危険です。「まさか」は突然来ます。

さまざまな業種の会計監査やコンサルティング業務を通じて得た知見や、実際に特許・商標・意匠を出願から登録まで行った経験（自分で出願したり弁理士事務所経由など）から、財務・会計面からの事業計画の策定だけでなく、知財も含めた商品開発についてのアドバイスも特許事務所や弁護士事務所と連携しておこなっています。

補助金・助成金・借入金にできるだけ頼らない経営

ご依頼があれば補助金や助成金の申請や借入れのための事業計画作成もおこなっています。

ちょうど設備投資を計画していたところ、ぴったりの補助金・助成金があったので、せっかくだから利用しよう、ということでチャレンジする場合が多いと思います。また、借入れの場合も、きちんとした返済ができるような計画がもともとあることを前提に、より説得力を持たせるための書類作りのお手伝いをすることが多いです。

事業は自己資金で賄うのが理想です。借りを作るとそれに縛られてしまいますので、経営の自由度を高めるためにも他人の資金を当てにすべきではない、というのがわたしの基本方針です。

補助金、助成金がもらえるから、借り入れがしたいから、というケースでご相談いただくこともありますが、手段と目的が入れ替わってしまっており、本末転倒とも言えます。このようなケースで成功事例はないように感じています。補助金や助成金が目当てなので、スタート時点でもともと思い入れがなかったからかもしれません。

しかも、補助金や助成金は、もらえるといっても全額タダというわけではなく、持ち出しがあります。また、最近では、ほとんどが先払いで、後から精算というパターンです。申請時だけでなく、終了してからも報告が必要になるなど、書類作成のコストもかかります。借入れも、利息がかかります。いずれにせよ、コストが発生しますので、あとから考えてみると得したのかよくわからない、ということになりかねません。

「この補助金や助成金がもらえるからやる」のではなく、事業を行う上で必要不可欠である場合や、うまくマッチした場合に利用する、というスタンスでいるべきであり、そのような状況であれば積極的に活用すべきと思います。

AI・深層学習の活用による業務の効率化

生成AIについてのニュースを聞かない日がありません。すでに、業務に深く浸透して、手放せないものとなっています。

わたしも、プログラマとしてPythonを使って実際に開発し、実際に業務でも大いに活用しています。データ分析でも大きな武器になっています。

アドバイザリー、コンサルティング業務は、医者と同じで、まず診断・分析した上で、治療・実行をします。その診断・分析が間違っていた場合、治療方法も的外れになってしまいます。

業務の成功は、診断・分析をどれだけ的確かつ正確にできるかにかかっています。

もちろん、AIや機械学習を使わなくとも旧来の分析手法や長年の経験から結果を導くことができることも多いです。しかし、さらに説得力を補強するためのデータ的な裏付けが得られたり、データ分析によって新しい視点が得られたりと、AI・深層学習という武器が業務の質を高める一助になっています。

また、自動化ができることが増えたため、作業時間を減らすことで素早くサービスを提供できていることも大きなメリットになっています。

コンテンツの自動作成

最近は、パワーポイントなどのスライドではなく、動画を作成することが多くなりました。動画を作成するとなると、画像、音声、BGMなども必要になってきますが、多くを自前で作成しています。

作成した各種コンテンツのうち、個別販売しているものもあります。

文章生成

一番役に立っているのが、タイトルやキャッチコピーなど、たくさんのアイデアが必要になるものの生成です。これだけでも相当な労力の削減になっています。

文章生成については、ChatGPTなどを試してみましたが、今のところ、自分で書くのが早く、しかもコストも安い（タダ）です。文章を書くことがそもそも苦にならない、ということもありますが、AIが生成した内容の検証には手間がかかります。いったん文章になってしまうと、内容がもっともらしく見えてしまうので正しいと錯覚してしまいやすいと感じています。手直しをするくらいなら、自分で書いた方が早いというのが現状です。

MacBook Pro上で、ローカルで動く文章生成AIを使っています。キャッチコピーやちょっとした文章を作らせています。Apple Siliconは非常に優秀です。NVIDIAのGPUが業界標準で、AIライブラリの多くがNVIDIA前提で作られていますが、Apple SiliconのGPUで動かすこともできることが多くなってきました。NVIDIAのGPUは確かに早いですが、高価でしかも電気を大量に消費するというデメリットがあります。Apple SiliconはNVIDIAに比べると遅いですが、電力消費量が少なく、画像生成や音楽生成でもそこまで遅いとは感じません。（詳しくはブログをご覧ください。）

音楽生成

BGMを用意する時、音楽が一番困るのではないかと思います。著作権の問題があるからです。フリーの音源もありますが、それでも著作権の問題がなくなるわけではありませんし、どうしても他の人とかぶってしまうというデメリットもあります。そうなるとオリジナルのものが欲しくなりますが、音楽も100%自前で調達できています。

音楽は数学に似ている部分があります。ある程度ルールにしたがって作ることができるので、BGM程度であれば、自動で機械に作らせることが可能です。音楽に詳しくなくても、AIでかなり良いものが生成できます。黙っていれば、人間が作ったのではないかと思える精度のものさえできます。（商用利用可で著作権問題も完全にクリア）

（また、BGMの自動生成とは別に、著作権の切れているクラシック曲をオルゴールにするプロジェクトも行なっており、こちらもオンラインでダウンロード販売をしています。）

画像生成

画像生成AIは、現在、著作権の問題がグレーなので、そのまま出すということはしていません。MacBook Pro（M1 Pro）を使えば、サイズによりますが、一枚あたり10秒から20秒ほどで見た目はほぼ完璧な画像が出力されてきます。

絵も文章と同じで、結局のところ自分で描いた方が早いので、自分で準備しています。（ちょっとしたイラストであればフリー素材があるので、それも利用しつつですが。）

画像生成AIを操作したことのある人ならわかると思いますが、思い通りの画像を出すことが非常に難しいです。プロンプトエンジニアという特殊な職業が生まれているようですが、ある程度プロンプト（呪文）を絞り込んだとしても、結局のところ、ガチャガチャのように何度も生成ボタンを押して、理想の画像が出てくるのを待つしかないというのが実態です。いつまで経っても理想の画像が出てこないということもあります。とても時間がかかりますし、ストレスも溜まります。遊びならいいですが、仕事でこれを使うのはかなりリスクがあります。

結局、「もういい、自分で描く」となるか、出てきたものを「これでいいか」と妥協するかのどちらかになると思います。

また、人物などは、ほぼほぼ綺麗な感じで出力されますが、よく見るとバランスが崩れていたり、服の下の身体の線がつながっていなかったりと、ツッコミどころがあり、クオリティが完全ではないという問題があります。初期の頃は手が苦手という問題がありましたが、今はかなり克服されています。しかし、たまにとてもおかしな画像が出てくるので、安定性という面で不安が残ります。また、見慣れてくるとすぐにAIが作った画像ということがバレてしまいます。

また、最近はかなりアップデートされてきてはいますが、依然として絵の微調整が苦手など、微妙な問題があるので、現状ではアイデア出し用として使い、最終的な完成品は自分で描く、というのが現実的な使い方になっています。

AIは、嫌がることもなく、また疲れることもなく、自動で無限にいろいろな画像を出力してくれます。自分では思いつかないような画像がたくさん出てくるので、とても助かっています。今では必要不可欠な道具となっています。

事業計画書用決算書の半自動作成

もちろん、AIが事業計画書を勝手に作ってくれるわけではなく、元となるデータは必要ですが、元データさえを入力すれば、数年分の損益計算書（P/L）、資金繰表、キャッシュ・フロー計算書（C/F）、そして最終的に貸借対照表（B/S）までを作ることができます。

財務諸表は相互に関連しており、システマティックにできているので、理屈さえわかっていれば自動化はそれほど難しくありません。

Booksへ

一度各社用にカスタマイズすれば、あとは更新するだけで簡単にシミュレーションすることが可能となります。この数字を変えるとどうなるかを、数年分まとめて一瞬で変更することも可能です。

元資料として、

• 売上計画
• 原価リスト
• 人員計画・給与体系
• 設備計画・投資計画
• 資金計画（借入、返済、増減資など）
• 経費予算
• 売掛金（未収入金）・買掛金（未払金）回収計画
• 税金関係

などから、ご依頼社様に合わせたフォームにカスタマイズしてご提供しています。