Figma CFO「ExcelはAI時代も手放さない」 ― a16zポッドキャストで語った、SQL数百行から始まった財務自動化の10年
a16z(アンドリーセン・ホロウィッツ)のポッドキャストに、FigmaのCFOが出演しました。a16zが公開した記事「You Need a New CFO(新しいCFOが必要だ)」の内容を受け、AIが財務部門の仕事をどう変えているかを、実務の現場から語っています。
1. 自動化の原点:SQLを書き続けた初期の日々
1-1. 「交通整理役」ではなく「事業を動かす人」
Melwani氏は、財務担当者の役割を「事業の運営リーダー」だと考えてきたと語りました。Figmaに入社した当初は自動化の仕組みが何もなく、自分でSQLを書き、データテーブルを組み立てて、社内の議論の土台を作る必要があったといいます。
具体的には、次のような作業です。
製品の利用データと、Stripeの課金データを突き合わせる
数百行のSQLで、他部門に渡す「ゴールデンテーブル」を作る
のちにデータサイエンティストを採用し、ETL(定期実行)に載せてSalesforceやMarketoなどに連携する
同氏は、ここでの最大の成果は定義の一貫性だったと述べています。何が事実かを議論する段階を抜け、事業をどう動かすかに集中できるようになったからです。
1-2. 「毎日、場合によっては毎時」のリズム
同氏は、今では日次の指標や、時には時間単位のダッシュボードを見ていると話しました。入社当初は、有料プランに登録した約30人を一人ずつ確認し、個人か法人かを調べて、後の組織向け製品の設計に生かしたといいます。異常を早く見つければ、損失を小さくも、伸びる動きを強くもできる。そして、この感覚をチーム全員が持ち、「来週まで待てる」とは考えない文化を目指している、と述べました。
2. 採用で見ること:「考える力」を外に出さない
2-1. 変わらない資質
同氏が求める人物像は、AI以前と基本的に同じです。
知的好奇心が強い
データを扱える
良い問いを立てられる
考えを整理し、わかりやすく伝えられる
AIによって、単純作業や反復作業が減り、事業の「魔法のような部分」を探す時間が増える、という整理です。
2-2. ケーススタディ(採用選考)
同氏は現在、VP Financeを採用中で、選考のケーススタディを「聖域」と呼びます。提供する情報はあえて少なく、公開企業であるため、外部データを自分で組み合わせてもらいます。見るのは次の点です。
どのツール(LLM)を使うかは自由だが、出力したモデルの仕組みを本当に理解しているか
モデルのどの部分が変化に最も敏感かを検証しているか
事業の仕組みについて直感を持っているか
それを相手に伝えられるか
同氏は、思考を外注してはならないと強調しました。AIはあくまで、考える力を高める道具であるという立場です。
3. Figmaの財務チームが実際に自動化したこと
3-1. 全社会議での共有
同社は、全社会議で「Fig Nation」というコーナーを設け、社員がAIで作ったものを共有しています。財務チームも継続的に登壇しているといいます。
3-2. 与信・回収チーム
与信・回収を担当するメンバーが、請求書の追跡、入金の回収、NetSuiteとの突き合わせまで、一連の業務フローを自作しました。各システムに接続した自前の仕組みです。これにより、売掛金の回収日数(DSO)の短縮など、本質的な業務に時間を使えるようになり、さらに与信チェックの仕組みも作り直したと紹介されました。
3-3. コーポレート開発チーム:デューデリジェンスの新基準
コーポレート開発のチームでは、M&Aの調査で、「そのプロダクトを、バイブコーディングで再現できるか」を確認する手法を取り入れています。技術の深さや独自性を、自分の手を動かして直感的につかむためです。実施するのはプロダクトチームではなく、財務出身のメンバーです。ただし、プロダクトチームとも連携しているとのことです。
3-4. 投資メモを「経営陣の視点」でレビュー
同社は文書文化が強く、投資メモやM&Aメモを書く機会が多いといいます。担当者たちは、経営陣それぞれの見方をAIに持たせた「人格(スキル)」を作り、メモを事前にレビューさせています。「CFOならこう言う」「CROならこう言う」と、手を入れるべき箇所や、よく出る質問を前もって把握できるため、関係者が集まる回数を減らせるという効果があります。
3-5. 使うツールと「作る・買う」
使うツールは混在しています。Codexを使うチームもあれば、ChatGPT上でエージェントのスキルを作るチームもあります。自社のFigma Make(自然言語でアプリやサイトを作り、ホストできる機能)で作る例も出始めています。
作るか買うかについては、基幹システム(システム・オブ・レコード)や「間違えられない領域」は購入し、思考の負荷を減らしたいワークフロー自動化の領域は自作する、という線引きでした。
4. 「スロップ」にどう向き合うか
4-1. 社内ルール
ホストは、AIで大量の文書が作られ、必要な情報が見つからないという、ある他社CFOの話を紹介しました。Melwani氏は、AIで書いたものにはその旨のラベルを付ける社内の方針があると述べました。他人に読んでもらうものは、相手の時間と労力を使うため、作る側にも同等の確認の水準が必要だという考え方です。
4-2. 「速度」と「質」の両面
同氏は、中途半端な成果物に出会うこともある一方で、反復の速さに驚かされることもあるといいます。例として、2027年の計画づくりで行った出張・経費(T&E)の見直しを挙げました。
担当チームが、複数のデータ源(字幕では「Non」が不明瞭、Zip、Ramp)の情報を突き合わせた
出張か、サンフランシスコ在住者の来社かといった曖昧な判定が必要で、課題の95%は「データを正しい場所に集めること」
完全な正確さは不要で、方向性が合っていれば十分と判断した
提案された変更案を、会議の30分前に確認し、会議には可視化された形で臨めた
同氏は、これは手作業では難しかっただろうと述べ、「適切な目的に、適切なツールを使い、何が『十分』で何が『完璧』であるべきか」を見極めることが重要だとしました。
5. 個人の自動化から「共有の仕組み」へ
5-1. 作ったものの8〜9割は使われなくなる?
ホストは、ある成長期企業のCFOの話を紹介しました。1〜2か月で40〜50のエージェントが作られ、そのうち約9割はすでに使われていないと推定される。しかし、これが、「手作業を見たら、まず自動化を考える」という習慣を根付かせた、という内容です。
5-2. 再利用と製品化の必要性
Melwani氏は、同じ課題が部署ごとに別々に自動化されている例を挙げました。たとえば、内部監査、GRC(ガバナンス・リスク・コンプライアンス)、買掛金の各チームは、いずれも情報の追跡や突き合わせを行っています。個人が作ったものを、作者がいなくても存続する形で作り直し、共通基盤にするのが、これからのCIO(情報システム)組織の役割だと述べました。
同社には、Coinbaseから新CIOが前日に着任したばかりで、CIO組織の中に、各事業部と組む中央集約型のPM機能を作る構想を話し合ったといいます。ただし、現状については「作る速度が、支える仕組みの整備を上回っている」と述べ、「泥臭い中間地点(messy middle)」にあると認めています。
5-3. 「ファイナンス・エンジニア」と定義の管理
ホストは、財務、営業、人事などに分散した「ビルダー」の存在に触れ、これを「ファイナンス・エンジニア」と呼びました。Melwani氏は、自社のデータサイエンスの担当者には、会計出身者もいると紹介しました。返金や回収不能など、会計の概念を理解していることが、より良い設計につながるという話です。
指標の定義については、財務チームが出力に責任を持つと述べました。取締役会や経営陣に対して、過去の数字は変わらないという一貫性を保つことが信頼につながる、という立場です。一方で、事業をより良く動かすために別の見方を探すこと自体は、歓迎しています。
「最も自動化を進めた人は誰か」という問いには、特定の個人を挙げず、予測モデルの担当者から、事業オペレーション部門の価格調査まで、互いに刺激し合う文化が成果を生むと答えました。
6. AIツールは「採用の武器」になる
ホストは、財務担当者が、決算の突き合わせに数週間かける作業から解放され、再び仕事を楽しめていると、CFOたちから聞くと述べました。Melwani氏も、チームから「実際、とても楽しい」と言われた経験があり、探索の自由を認める方針が定着の理由の一つだと話しました。
また、技術職以外の候補者に対しては、「新しい世界への入り口になる」という点を、採用の場で伝え始めているといいます。重要なのは、アクセスを与えるだけでなく、社内で実際に作られ、周囲から学べる環境を、面接を通じて感じてもらうことだとしました。
7. 戦略に使う時間を増やす
a16zが2020年に書いた記事では、財務チームは時間の大半を、データの突き合わせに使い、戦略的な財務に使う時間が最も少ないという「ピラミッド」を示していました。Melwani氏は、自身の役割では戦略の比重が増したと述べ、チームにも同じ余白を作りたいと話しました。
セルフサーブ事業の担当チームを、先週・先月の突き合わせから解放し、実験や傾向、追加で投資すべき金額の議論に集中させる
毎回同じ形式で作る資料を自動化し、注釈や発見、理解に時間を使う
同チームのリーダーは、Figma上で素早く試せるプラグインも作った
ホストは、CFO向け製品の傾向として、「ワークフローの追跡」から「結果の提供」へ移りつつあり、結果とあわせて監査証跡(オーディットトレイル)を提供する形が増えていると説明しました。会計では、前期比較の変動分析(フラックス分析)の「最初の当たり」をツールが出し、人は深掘りに集中できる、という例も挙がりました。
同氏は、意思疎通、関係構築、影響力、信頼の構築が、役割の本質であり、当初は過小評価していたと振り返りました。
8. 今後12〜18か月の見通し
8-1. 人員について
同氏は、事業の複雑さが今のまま変わらなければ、1年後には、同じ人数は必要ないだろうと述べました。ただし、新製品の追加やチームの買収で複雑さが増しているため、効率化は進みつつも、複雑さがそれを上回る面もある、という認識です。
8-2. 自動化の順序
完全な自動化を進めるなら、まず決定論的な(結果が決まっている)業務から始め、出力を完全に信頼できる状態にするといいます。監査に耐える水準は非常に高く、監査法人がどこで安心するかという議論も必要になると述べました。
8-3. 「Excelは脅威にさらされているか」
ホストの問いに、同氏は「いいえ。Excelは私の愛の言語」と答えました。理由は次の通りです。
ケーススタディで見たいのは、道具を使って直感を磨くこと
自然言語で初稿を作る時代でも、手で調整するほうが速く、理解も深まる場面がある(Figmaでカラーホイールを使うのと同じ発想)
一方で、20タブのモデルを受け取ったとき、AIに「感応度の高い箇所」を要約させて、読み始める起点にしている
ホストも、スプレッドシートの空間的な整理が思考に役立つと述べ、現状のモデルは、予測や財務モデルを自力で作れる水準にはまだないとの見方を示しました。
8-4. これからのCFO像
同氏は、CFOの採用では、CEOと同程度に事業へのオーナーシップと運用の厳密さを持つ人を探すべきだとし、「交通整理役」のような人は望まないと述べました。会計の基礎や計画プロセスを回す力は前提として、次の点が差を生むといいます。
事業を理解しているか
変化を実現できるか
事業モデルを、皆が同じ方向を向けるよう簡潔に説明できるか
創造性(奇抜な指標を作ることではなく、事業を別の角度から見ること)
ホストは、「自動化を第一に考える」というマインドセットの転換が、記事の主旨だと説明しました。
9. 自動化は「データの整合性」から始める
ホストは、これから取り組む企業へのアドバイスとして、次の順序を挙げました。
データの整合性:そもそも指標を追跡していない初期企業も多い。決算や取締役会資料より先に、土台を整える必要がある。売上の計算方法が事業モデルに合っていない例や、かなり「創造的な」ARRの定義も見てきた
報告の厳密さ:指標を整える
ストーリー:数字に裏付けられた物語を作る。シリーズAやBの資金調達でも、数字を含めたストーリーが求められるようになり、IPOを見据えた語り方が、より早い段階に前倒しされている
ホストは、自身が主催するCFO・コントローラーの夕食会で、約9か月前に変化が起きたと述べました。税務メモや入社資料をAIで作る段階から、中核であるデータの突き合わせとワークフローの自動化へ進んだというものです。リーダーたちは、「やらなければ組織内で遅れていると見られる」と感じているといいます。
Melwani氏も、社内の「メーカーウィーク」(ハッカソン)について、財務は数年前には自動化で勝つ側ではなかったが、今はアイデアが無数に出てくるようになったと述べて締めくくりました。
