設備ファイナンスにおける新興技術

投稿日 : 09 October 2024

投稿者 : Akshay Pardeshi

導入

最先端の技術進歩を探求する中で、それらが事業運営と顧客とのインタラクションのプロトコルの両方を劇的に変革する様子がますます明らかになっています。人工知能（AI）、ブロックチェーン技術、モノのインターネット（IoT）といった画期的な技術開発は、設備ファイナンス業界に多大な影響を与える大きな可能性を秘めています。これらの新興技術の出現により、業界は革命的な変化の頂点に立っています。さらに、2023年までに設備取得のかなりの部分（55%）がファイナンスで賄われるという予想が広まっています。設備リース・ファイナンス協会（Equipment Leasing and Finance Association）は、同年までに米国企業が設備とソフトウェアへの投資に2兆米ドル以上を投じると予測していることも注目に値します。このブログ投稿の目的は、新興技術が設備ファイナンスにどのような影響を与えているかを検証することです。

設備融資の側面

• アメリカ企業の 80% 近くが、設備を取得する際に、ローン、リース、信用枠などのさまざまな資金調達オプションを選択しています。
• 2021 年に、米国の企業、非営利団体、政府機関は、工場、設備、ソフトウェアに推定 2 兆米ドルを投資しました。
• この投資の約58%は、ローン、リース、および信用枠によって賄われました。これらは、南北アメリカの設備金融会社から調達されたものです。これらの金融会社は、資金調達において重要な役割を果たしています。

リースは、企業が一定期間、一時的に機器をレンタルできる設備ファイナンスの形態として広く普及しています。この選択肢は、高価な機械が必要でありながら、一括購入を希望しない企業に特に適しています。建設業界では、大規模プロジェクトのために重機をリースするケースが挙げられます。実際、世界平均では、建設機械事業全体の55～65%がリースによるものです[R1]。

設備資金の調達方法として、ローンも選択肢の一つです。ローンとは、必要な設備を取得するために金融機関から資金を借り入れる方法です。最近のデータによると、2021年に最も利用された資金調達方法[R2]のうち、リースは25%を占め、担保付きローンは19%を占めました。この選択肢は、安定したキャッシュフローがあり、ローン返済に支障がなく、設備の完全な所有権を希望する企業に特に適しています。

信用枠は、企業が設備購入に必要な資金を必要に応じて借り入れることができる、非常に柔軟な設備ファイナンスの形態です。従来の銀行は通常、最高50万米ドルまでの設備信用枠を提供しています。このオプションは、キャッシュフローが変動し、必要に応じて資金を借り入れたい企業に特に適しています。

新興国の発表

設備ファイナンスにおけるイノベーション

自動化、AI、アナリティクスといった最先端技術を導入することで、設備ファイナンスプロセスを大幅に簡素化し、時間とリソースを大幅に節約できます。さらに、これらの進歩により、企業は事業運営に関するより正確で包括的な洞察を得ることができ、最終的には業務効率の向上と情報に基づいた意思決定の促進につながります。

I. 人工知能（AI）と機械学習：

信用決定の合理化:

AIを活用したアルゴリズムと機械学習モデルは、設備ファイナンスにおける与信判断プロセスに革命をもたらしました。アクセンチュア[R1]の「設備ファイナンスにおける技術ビジョン」レポートによると、設備ファイナンス担当幹部の実に93%が、自社でAIを試験的に導入または導入中であると回答しています。驚くべきことに[R2]、金融機関の78%がAIと機械学習がもたらす潜在的なメリットを深く理解しています。さらに、1,000億米ドルを超える資産を保有する銀行に所属する回答者の76%が、現在AI戦略を実践しているという驚くべき結果が出ています。

リスク管理の強化：

AIを活用したリスク評価ツールと予測分析の導入は、設備ファイナンスにおけるリスク管理の実践に著しい進歩をもたらしました。デロイトと欧州金融管理協会（EFMA[R3]）が最近実施した調査によると、金融セクターの3,000人以上の経営幹部から、AIが組織に及ぼす潜在的な影響に関する認識は企業間で大きく異なっていることがわかりました。

ポートフォリオパフォーマンスの最適化:

設備ファイナンス会社は、AIと機械学習を活用して大量のデータを分析することで、ポートフォリオを最適化できます。2020年に実施された調査によると、回答者の85%[R4]が、2021年にはAIが自社の「主流技術」になると回答しています。さらに、経営幹部の73%は、AIが将来の最も重要なビジネス上の強みになると考えています。

II. モノのインターネット（IoT）:

リモート資産監視:

IoTセンサーと接続性は、設備資産の常時監視を容易にし、最終的にはメンテナンス業務の効率化、ダウンタイムの削減、そしてパフォーマンスの最適化につながります。最近の調査によると、資産パフォーマンス管理におけるIoT[R1]の利用率は32%という顕著な増加を見せています。さらに、現在約140億台のIoTデバイスが接続されていることも特筆すべき点です。2030年までに、全デバイスの76%がIoTデバイスになると予測されています。

予測メンテナンス:

IoTデータを活用することで、設備ファイナンス企業は予知保全戦略を採用する機会を得ることができます。このアプローチは、設備の故障を減らし、資産全体の寿命を延ばすのに役立ちます。2022年には、IoTベースの予知保全[R2]市場は130億米ドルに達すると予測されており、2018年の30億米ドルから大幅な成長を示しています。さらに、修理や調整などの積極的な対策を講じることで、企業は資産の寿命を延ばし、高額な修理や交換コストを回避することができます。

III. ブロックチェーン技術:

取引の合理化:

ブロックチェーン技術は、安全で透明性の高い取引プロセスを提供し、設備ファイナンスにおける仲介業者の必要性を低減します。2023年6月[R1]現在、世界中で約8,830種類の暗号通貨が利用されており、1日あたり405,376,120件という驚異的な数のビットコイン取引が行われています。特筆すべきは、ブロックチェーン技術を導入することで、金融機関は年間最大110億米ドルという驚異的なコスト削減を実現できる可能性があることです。資産担保融資（ABL）および設備ファイナンスプロセスの改善において、ブロックチェーン技術は非常に有望なツールとして際立っています。この最先端のイノベーションは、手作業に伴う非効率性を排除することで、融資の締結時間と支出を大幅に削減する能力を備えています。

セキュリティとデータの整合性の強化:

設備ファイナンスにおけるセキュリティと不正行為の防止は、ブロックチェーンの不変の特性によって保証されています。PwCが実施したレポートによると、経営幹部の84%がブロックチェーンは従来のシステムよりも安全であると考えていることが明らかになりました。これにより、業界における信頼と透明性の両方が向上します。

IV. 自動化とロボット工学:

改善された操作:

自動化とロボット工学は、書類作成、融資組成、資産管理といった分野を含む設備ファイナンス業務に大きな革命をもたらしました。これらの活用により、企業は手作業に関連するコストを効果的に削減し、処理時間を大幅に短縮し、様々なプロセスの精度を向上させることができます。さらに、 ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）の導入により、文書の索引付けやデータ入力といった反復的なタスクの自動化が可能になります。

コスト削減と効率化:

自動化は、従来手作業で行われていたタスクを自動化する能力を備えており、エラーの減少とワークフローの合理化につながります[R1]。さらに、追加の人員の必要性が減り、設備投資に関連する費用を削減できる可能性もあります。推定[R2]の50%の組織が、自動化によって人的エラーを削減、または完全に排除できると考えています。また、自動化は生産性を約31%向上させ、人件費を最大22%削減する効果も期待できます。

結論：

設備ファイナンス業界は、AI、ブロックチェーン、IoT、自動化といったテクノロジーの台頭によって変革を遂げつつあります。これらの進歩は、与信判断の改善、取引の効率化、リスク管理の強化、資産運用の最適化をもたらしています。統計データからは、企業がこれらのテクノロジーの大きな影響を認識し、積極的に事業に取り入れていることが見て取れます。しかし同時に、コストや複雑さといった新たなテクノロジー導入に伴う課題も認識しています。こうした課題にもかかわらず、設備ファイナンス業界にとって、新興テクノロジーの導入と統合は不可欠です。そうすることで、企業は競争力を維持し、変化する顧客のニーズに効果的に対応できるようになります。設備ファイナンスの未来を真に捉えるために、今こそ行動を起こすべき時です。