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前回“SAP S/4HANA for Group Reporting(以降 Group Reporting)“の第1弾として、Group Reportingの製品コンセプトと特長についてご紹介させていただきました。今回の第2弾は内部取引照合編です！
連載企画として、Group Reportingのコンセプトやメリット、機能などをより深く知って頂けるよう全5回に渡ってご紹介させて頂く予定です。是非、ご一読頂ければと思います。
SAP S/4HANA for Group Reporting 連載企画(全5回アジェンダ)
１．製品コンセプトと特長編
２．内部取引照合編 ※当ブログ
３．データ収集編 ※リアルタイムデータ収集とマニュアルデータ収集(WEBベース)
４．連結処理編 ※外貨換算、内部取引消去、資本連結など
５．管理連結とレポーティング編 ※複数通貨連結、計画連結、セグメント連結など
連結決算において内部取引照合が大きな課題になっていませんか？
昨今、多くの日本企業の海外事業の展開や企業買収が進んでおり、国内外問わず、連結子会社として財務報告することが、非常に多くなっているかと思います。
そのような中、本社にて実施される連結決算業務において、グループ間で発生する内部取引の照合を課題に感じている企業のご担当者様も多いのではないでしょうか？連結決算業務は、期末締めを終えた後、単体決算データを連結パッケージやデータ連携ツールなどにて、収集する作業から始まることが一般的かと思います。集めたデータをもとに、連結処理を行い、発生した内部取引の違算調査のため、本社の連結担当者は関連会社の担当者へメールや電話等で連絡を取り、調整作業を行う必要があります。海外の子会社であれば、時差や言語の壁もあり、担当者と調整を行うまでに、3日、4日と時間がかかることもあるでしょう。そのような内部取引照合の調査時間は、決算早期化を目指す企業にとって大きな足枷となりますし、経理担当者や連結担当者の決算期の残業を増やす要因となるかと思います。SAPソリューションでは、そのような企業の課題を解消するべく、期中から内部取引照合を行い、決算期における担当者の負荷を下げる仕組みをご提供しています。
SAP Intercompany Matching & Reconciliationが目指す内部取引照合の特長
それではここからは、SAP Intercompany Matching & Reconciliation（以降ICMR）によって実現できる、期中から内部取引照合を行うための仕組みやメリットをご紹介します。
1. オンデマンド(リアルタイム)でグループ間取引の照合
一つ目の大きな特長は、冒頭からお伝えしている期中からの内部取引照合がオンデマンドで可能という点です。第1弾の振り返りになりますが、Group Reportingでは、単体会計の環境に連結会計が同居する仕組みになっています。従って、単体会計のデータをそのまま活用し、オンデマンドで連結決算処理に取り掛かることができます。財務会計ソリューションにて、期中や月中にオンデマンドで債権・債務や売上・仕入を伝票レベルで照合し、売り手、買い手の担当者同士で確認、違算を調整することが可能です。そうすることで、月末・期末に連結処理に取り掛かる際には、内部取引消去の違算を最小化させ、決算早期化や効率化に寄与できる仕組みをご提供しています。
2. 内部取引照合にて違算理由を即時分析
2つ目の特長は、内部取引照合をルールベースで行い、違算の原因を即座に把握できる点です。内部取引照合の実行前に、予めマッチングルールを設定します。このマッチングルールには、グループ間取引の整合性をチェックするルールと順序（下図参照）を登録します。さらに、順序ごとに理由コードを設定することで、内部取引照合時において、違算の分析が容易になります。
下図が、自社の債権と取引相手の債務を照合する際に設定したマッチングルールの例です。理由コードによって、取引が完全に一致しているのか、差額があるのか、など詳細なステータスを確認することができます。また、差額がある場合、調整仕訳の自動転記を行うことも可能となっており、煩雑な伝票処理を効率化することができます。
3. 機械学習による照合処理の更なる効率化
そして3つ目のメリットが、内部取引照合時における機械学習の活用です。機械学習を活用することで、ルールベースで照合できないテキスト項目（ソートキー、摘要等）の非構造データを学習し、マッチング率を向上することができます。例えば、ソートキー上のインボイス番号等に、微妙な表記差異がある場合、それを機械学習が分析し、照合提案を行うことができます。機械学習の一定の精度を確保するためには、必要なデータ量として、少なくとも半年ほどの取引データを目安としており、取引件数としては、1万件以上が必要になります。さらに、内部取引の照合データが増えるたび、学習データが増加しますので、内部取引照合処理を実施するにつれ、機械学習の精度向上が図れます。また、機械学習機能は、内部取引照合の処理画面からそのまま実行することができますので、既存の業務を変更せず、機械学習の技術を業務に取り入れ、効率化を図ることができるのもメリットの一つです。詳しいプロセスに関しては以下の動画でご紹介しております。動画では、クラウド上（SAP Business Technology Platform）でご提供している機械学習サービスへ、SAP S/4HANAから未照合の伝票明細を送信することによって、照合処理を行い、照合完了後、再度、SAP S/4HANAへ照合結果を返してくる仕組みをご説明しております。
内部取引照合のプロセス
ここからは、内部取引照合のプロセスについて、ICMRの機能や業務での使い方のご紹介をします。
グループ間取引のご担当者は、現状での内部取引照合の進捗状況を期中から確認することができます。ご担当者は照合ステータス概要画面から、自社と各関連会社の内部取引照合ステータスを確認します。照合ステータスやマッチングステータスを確認することで、現状における全体の進捗率、照合時の許容範囲を超えている残高、未照合の伝票数を確認することができます。それぞれのグループ会社毎の進捗具合を確認できますので、グループ間取引のご担当者間で優先順位を明確にし、作業を進めることが可能です。
また、上図の一覧から取引会社を選択することで、以下のような照合画面へ遷移することができます。
上図では例として、左上に自社側の債権、右上に相手先の債務が表示されています。設定次第で、売上と仕入を照合することや、左右を逆にした表示にすることも可能です。下段には照合が行われた取引データが表示されています。照合済みデータに関しては、予め設定されているマッチングルールを元に、照合データが完全に一致しているのか、差額許容範囲内での一致であるのか、それとも機械学習による提案か、といったステータスコード（理由コード）が割り当てられます。照合済み取引に関して、差額がある場合には、グループ間取引のご担当者から、調整仕訳の自動転記のためのワークフローを送信することができます。差額の調整仕訳は自社と相手会社のどちらでも自動で起票することができ、ワークフローで管理できます。自動調整転記によって、伝票処理工数の削減が図れ、業務の効率化につながります。内部取引照合においては法人同士の照合の他、事業報告単位（セグメント）や利益センタレベルでの照合（マトリックス照合）も可能です。
ICMRを上手に活用し、グループ間取引を照合するためには、そのキーとなる情報(インボイス番号や発注番号など)が必要です。予め、ルールとして会計伝票上のどこに、それらの情報を入力しておくのかを決め、その運用の徹底が必要となります。内部取引照合のプロセスを誰がいつ実施するのか、可能であればプロセスオーナーを決めて取り組むことで、運用の定着を図ることが出来ます。
仕組みづくりーアーキテクチャのご紹介
最後に、ICMRのアーキテクチャについてご紹介します。
期中の会計伝票は実績データとしてユニバーサルジャーナル（テーブル名：ACDOCA）へ格納されます。ICMRは個社の会計伝票（テーブル名：ACDOCA）のデータを、マッチング明細（テーブル名：ICADOCM）へ連携し照合処理を行います。マッチング明細では、連携元の会計伝票の項目や明細ごとのマッチングステータス、マッチング伝票番号等が格納されます。また、ファイルアップロードやAPI連携により、マッチング明細へ直接データをアップロードすることも可能です。また、機械学習機能は上段の枠に記載されているSAP Business Technology Platformにて、クラウドサービスとしてご提供しています。SAP S/4HANAをクラウドでご利用いただいているお客様に関しては、追加のライセンスなしで機械学習機能をご活用いただけます。
まとめ：SAPソリューションで実現できること
ここまで、本ブログにお付き合いいただきましてありがとうございました。最後に本ブログでご紹介したSAPソリューションで実現する内部取引照合プロセスのメリットに関してまとめました。
- オンデマンドでのグループ間取引の照合
- 内部取引照合における違算理由の即時分析
- 機械学習による照合処理のさらなる効率化
SAP Intercompany Matching & Reconciliationの活用によって内部取引照合プロセスをリノベーションすることで、連結決算の効率化・早期化、対監査対応力や内部統制の強化を図ることが可能になります。内部取引照合業務に携わっているご担当者様へ、SAPソリューションのご検討におけるご参考になれば幸いです。
次号では、データ収集編として、単体決算データの収集をどのように実施できるのか、一歩踏み込んだ詳細なご紹介をさせていただきます。
