財務計画および分析ソフトウェアを作成する会社であるDatarailsは、AIのおかげで、自分が開拓した伝統的なFP&Aツールは今や役に立たず、他人よりも先に自分で革新する必要があると大胆に賭けています。これに対応して、Datarailsは「金融オペレーティングシステム」と説明するAIベースのプラットフォームであるFinanceOSをリリースします。このプラットフォームにより、財務チームは、AnthropicのClaude、OpenAIのChatGPT、Microsoft Copilotなど、必要なAIツールを使用して財務分析を実行し、必要なデータ制御と監査証跡を維持できます。 同社の共同創設者兼CEOであるDidi Gurfinkelは、インタビューでFortuneとのインタビューで、「AIはモデルを構築し、分析を実行し、人間よりもはるかに高速で効率的にレポートを作成できます」と述べました。 「だから、人間のためのツールの作成に焦点を当てたすべてのツールはもはや関連性がありません。その逆です。AIを制限します。」 これは、Gurfinkelが「Excel地獄」と呼ぶ問題、すなわち財務部門で予算策定、予測および報告に依存するスプレッドシートの無分別な管理問題を解決して名前を知らせた10年の歴史の会社の挑発的な主張です。 Datarailsは、会計システム、HRプラットフォーム、CRM、およびその他のオペレーティングソフトウェアからのデータを単一の真実ソースに統合し、そのデータを財務チームがすでに使用しているExcelモデルにリンクするプラットフォームを構築しました。イスラエルのテルアビブに本社を置くDatarailsは、1月に7,000万ドル規模のシリーズC資金調達ラウンドを含む、現在まで1億7,500万ドルのベンチャーキャピタル資金を調達しています。 しかし、Gurfinkelは、生成AIの登場により、可能なものと必要なものが変わったと述べた。 AIモデルは数秒で洗練された財務分析を生成できますが、最高財務責任者（CFO）は単にデータをChatGPTまたはClaudeに入力し、結果を信頼することはできません。 Gurfinkel氏は次のように述べています。 Datarailsは、新しいFinanceOS製品を介してこれらの問題の両方を解決することを願っています。このシステムは、NetSuite、SAP、またはSalesforceなどの財務チームが依存する「記録システム」である400を超えるさまざまなソースからのデータをリンクし、複雑な削除、割り当て、および外国為替調整など、このデータのリアルタイムの財務統合を実行します。プラットフォームでは、AIシステムを外部データソースに接続するための新しいオープンスタンダードであるモデルコンテキストプロトコル（MCP）を使用して、AIモデルがこのデータを分析できます。 その後、AI で財務モデルが構築されると、FinanceOS を使用すると、顧客はそのモデルを所定の位置に固定して、財務モデルが一貫して維持され、基礎データが各期間ごとに更新されるようになります。 Datarailsのタイミングが正しいかもしれません。会社が引用したGartnerアンケートによると、企業財務機能にAIを導入する割合は、2024年の58％から2025年の59％にわずか1％ポイント増加するなど、本質的に停滞しており、財務チームの91％はAIツールの影響が低いと報告しています。データの品質と可用性が最も一般的な障害として挙げられています。 投資家がAIがSaaS（Software-as-a-Service）ベンダーの既存のユーザーあたりのライセンス支払いビジネスモデルにどのように挑戦するかに焦点を当てている間、Datarailsは混乱しています。 Gurfinkelは、人間以外のAIエージェントがますますソフトウェアを使用しているため、使用量ベースの価格設定モデルに移行していると述べた。 「ソフトウェアの総支出はさらに高くなります。増加します」と彼は言いました。 「しかし、おそらく人の数は減るでしょう。AIはより多くのことをすることができます。したがって、この方程式を使用すると、CFOが価値に応じて支払うという非常に明確な結論に達します。」 Gurfinkelは、使用量ベースの価格設定は、会社が製品の使用を通じて得られる価値を表すと述べた。 Datarailsは製品会社であるだけでなく、CFOがAI移行を探索するのを助けるパートナーとしても位置づけられています。 FinanceOSとともに、同社はプロフェッショナルサービス、トレーニング、カスタムエージェントの開発を提供する予定です。これは、Gurfinkelが言ったように、「CFOオフィスが新技術を最も遅く適応する場所」であることを認めたものです。 この実践的なアプローチは、主に顧客のセルフサービスに焦点を当てたSaaS会社の以前のモデルとは異なり、顧客がエージェントワークフローを設計し、AIシステムを構築するのに役立つ「フロントデプロイメントエンジニア」チームを募集したSalesforce、Anthropic、およびOpenAIを含む、企業にAIエージェントベースの製品を販売する他の企業が追求する戦略です。 Gurfinkelは、業界で最も古いFP&Aソフトウェアベンダーの多くが困難に直面していると主張し、競争環境について率直に述べています。 「彼らはすでに消えています。彼らは遅いです。彼らは技術を書き換えるのに十分な現金やエネルギーがありません」と彼は言いました。洗練されたWebインターフェースとアルゴリズムワークフローに多くの投資をしたAbacumやRunwayなどの新規参入者は、他の課題に直面しています。 Gurfinkelが新しい戦略的通知であると信じているデータ統合階層に過少投資した後、自分自身を再作成する必要があります。 彼は、金融専門家に起こると予測することと、AIコーディングアシスタントが開発者の作業方法を変えたソフトウェアエンジニアリングの分野ですでに起こっていることとの間に類似点を提示します。 「実際にキーボードでタイプするプログラマーはいません」と彼は言いました。 「コードのほぼ100％がAIによって書かれています。そして、金融従事者にとっても同じであると確信しています。」 Datarailsは、FinanceOSはすぐに利用可能で、営業日に基づいて数日以内に完全に機能できると述べています。 Datarailsの既存のFP&A、現金管理、月末締め切り、支出管理製品は、同じ基本プラットフォームに構築されたマネージドソリューションとして引き続き使用できます。