Financial Analyst

投資判断、予算管理、事業評価のための包括的な財務分析スキル。

API 不要

スキルパッケージをダウンロード (.skill) GitHubでソースを見る ワークフロー

目次

概要

Financial Analyst は、財務健全性の評価、投資機会の分析、事業パフォーマンスの測定を体系的に行うツールキットです。4 つのコアワークフローを通じて、定量分析とプロフェッショナルなレポーティングを提供します。

ワークフロー 目的
財務諸表分析 収益性・安全性・効率性の各指標をベンチマークとともに算出
投資評価 (DCF) NPV、IRR、WACC、回収期間の計算
予算差異分析 実績 vs 予算の比較と原因分解
感度・シナリオ分析 変数のストレステストによるリスク評価

出力は Markdown 形式のレポート、可視化チャート (matplotlib/seaborn による PNG)、解釈付きサマリーテーブルです。

いつ使うか

  • 財務諸表を分析したい – 貸借対照表と損益計算書から主要指標を算出し、企業の健全性を評価
  • 投資案件を評価したい – DCF 評価を実行し、NPV/IRR をハードルレートと比較
  • 予算実績を検証したい – 重要な差異を特定し、価格・数量・ミックスに分解
  • リスクを評価したい – 感度分析、マルチシナリオモデリング、損益分岐点計算

前提条件

  • Claude Code がインストール済みであること
  • financial-analyst スキルが ~/.claude/skills/ にコピー済みであること
  • JSON または CSV 形式の財務データ (貸借対照表、損益計算書、キャッシュフロー予測、予算ファイルなど)

外部 API キーは不要です。同梱の Python スクリプト (financial_analyzer.py) は標準ライブラリと matplotlib/seaborn を使用します。

仕組み

1. データ取り込み

JSON または CSV 形式で財務データを提供します。Claude が必須フィールド (貸借対照表、損益計算書) を検証し、負の値や合計の不一致などの不整合をチェックします。不足フィールドがある場合は、分析前にその旨を報告します。

2. 指標計算と分析

ワークフローに応じて、以下の 1 つ以上を計算します。

  • 財務指標 – 収益性 (ROE、ROA、各種マージン)、安全性/流動性 (流動比率、当座比率、D/E レシオ、インタレスト・カバレッジ)、効率性 (総資産回転率、棚卸資産回転率、売上債権回転率)
  • 割引キャッシュフロー – 予測キャッシュフローと割引率を用いた NPV、IRR、回収期間
  • 予算差異 – 実績 vs 予算の項目別比較を価格差異・数量差異・ミックス差異に分解
  • 感度分析 – 主要仮定の単一変数および多変数ストレステスト

3. 解釈と分類

各指標は 3 段階に分類されます。

レベル 色 意味
Strong 緑 ベンチマーク超過。対応不要
Acceptable 黄 正常範囲内。モニタリング推奨
Weak 赤 閾値未満。是正措置を推奨

ユーザーがセクターを指定すると業界固有の文脈が適用されます。セクター未指定の場合は、一般的なクロスインダストリーベンチマークが使用されます。

4. 可視化

Claude が matplotlib/seaborn でチャートを生成します。

  • レーダーチャート – 指標分析 (強みと弱みを一目で把握)
  • ウォーターフォールチャート – 予算差異 (各項目の累積寄与)
  • トルネードチャート – 感度分析 (NPV への影響度で変数をランキング)
  • 棒グラフ / 折れ線グラフ – 期間間のトレンド比較

5. レポート生成

同梱テンプレート (financial_report_template_ja.md または financial_report_template_en.md) を使用し、エグゼクティブサマリー、詳細テーブル、埋め込みチャート、アクション推奨を含む Markdown レポートを生成します。

主要計算式

指標 計算式
ROE 当期純利益 / 自己資本
ROA 当期純利益 / 総資産
流動比率 流動資産 / 流動負債
当座比率 (流動資産 - 棚卸資産) / 流動負債
D/E レシオ 総負債 / 自己資本
NPV -初期投資 + Sum(CF_t / (1+r)^t) + 残存価値
IRR NPV = 0 となる割引率 (ニュートン・ラフソン法)
WACC (E/V x Re) + (D/V x Rd x (1 - Tc))
差異率 (実績 - 予算) / 予算 x 100

業界ベンチマーク参考値

指標の閾値はセクターによって大きく異なります。以下は主要業界の代表的なベンチマークです。

収益性ベンチマーク

セクター 粗利率 営業利益率 純利益率 ROE
テクノロジー / SaaS 60–80% 15–30% 10–25% 15–30%
製造業 25–40% 8–15% 5–10% 10–18%
小売業 25–35% 3–8% 2–5% 12–20%
金融サービス 40–60% 25–40% 15–30% 10–15%
ヘルスケア / 製薬 50–70% 15–25% 10–20% 12–22%
公益事業 30–50% 15–25% 8–15% 8–12%

流動性・レバレッジベンチマーク

セクター 流動比率 当座比率 D/E レシオ インタレスト・カバレッジ
テクノロジー / SaaS 2.0–4.0 1.5–3.0 0.2–0.8 10+
製造業 1.5–2.5 0.8–1.5 0.5–1.5 4–8
小売業 1.2–2.0 0.5–1.0 0.8–2.0 3–6
金融サービス N/A N/A 2.0–10.0 2–5
ヘルスケア / 製薬 1.5–3.0 1.0–2.0 0.3–1.0 6–12
公益事業 0.8–1.2 0.5–0.8 1.0–2.5 2–4

プロンプトでセクターを指定すると (例: 「SaaS 企業です」)、業界固有の解釈が適用されます。

DCF 詳細ステップ

WACC の計算

WACC (加重平均資本コスト) は DCF 評価で使用する割引率です。資本構成における株主資本コストと税引後負債コストを加重平均します。

WACC = (E/V x Re) + (D/V x Rd x (1 - Tc))

各変数:
  E  = 株主資本の時価
  D  = 負債の時価
  V  = E + D (企業価値合計)
  Re = 株主資本コスト (通常 CAPM: Rf + Beta x マーケットリスクプレミアム)
  Rd = 負債コスト (既存負債の利回りまたは新規発行金利)
  Tc = 法人税率

典型的な入力例:

要素 値
株主資本 (E) $600M
負債 (D) $400M
株主資本コスト (Re) 12%
負債コスト (Rd) 5%
法人税率 (Tc) 25%
WACC (600/1000 x 12%) + (400/1000 x 5% x 0.75) = 8.7%

残存価値 (Terminal Value) のアプローチ

DCF モデルは有限の期間 (通常 5–10 年) について明示的なキャッシュフローを予測します。それ以降の価値は残存価値 (Terminal Value) として捕捉します。2 つの手法をサポートしています。

1. ゴードン成長モデル (永久成長法)

Terminal Value = CF_n x (1 + g) / (WACC - g)

企業が安定的に成長し続ける前提で使用します。成長率 (g) は長期 GDP 成長率 (通常 2–3%) を超えないようにします。

2. Exit マルチプル法

Terminal Value = 最終年度 EBITDA x 業界 EV/EBITDA マルチプル

類似取引やトレーディングマルチプルが利用可能な場合に使用します。セクター別の一般的なマルチプル:

セクター 典型的な EV/EBITDA
テクノロジー 15–25x
製造業 8–12x
小売業 6–10x
ヘルスケア 12–18x
公益事業 8–12x

NPV 意思決定フレームワーク

NPV、IRR、回収期間を算出した後、以下の判定基準を適用します。

指標 採用 棄却 備考
NPV > 0 < 0 NPV が大きいほど価値創出が大きい
IRR > WACC < WACC WACC との差がセーフティバッファ
回収期間 < 目標期間 > 目標期間 単純回収期間は時間価値を無視。厳密には割引回収期間を使用

使用例

例 1: 財務指標分析 

この財務諸表を分析して主要指標を計算してください。
データ: financial_data.json
収益性と流動性に注目してください。

Claude が JSON を読み込み、全カテゴリの指標を算出、レーダーチャートを生成し、重要度付きの解釈レポートを出力します。

例 2: DCF 評価 

この買収対象の DCF 評価を行ってください。
初期投資: 5,000 万ドル
予測キャッシュフロー: 5 年間で $10M, $15M, $20M, $22M, $25M
割引率: 10%、永続成長率: 2%

Claude が NPV、IRR、回収期間を算出し、感度範囲とともに投資判断の推奨を提示します。

例 3: 予算差異分析 

actual.csv と budget.csv を比較してください。
5% 以上の差異をすべて特定し、原因分析を行ってください。

Claude が 2 ファイルを統合し、重要差異をフラグ付けし、価格差異と数量差異に分解、ウォーターフォールチャートを生成します。

例 4: DCF モデルの感度分析 

工場投資の DCF に対して感度分析を実行してください。
売上成長率 (+/-20%) と割引率 (+/-3pp) を変動させてください。
トルネードチャートを表示し、損益分岐点の売上水準を特定してください。

Claude がトルネードチャート (NPV 影響度で変数をランキング)、各テストポイントの NPV データテーブル、NPV がゼロになる損益分岐売上水準を出力します。

例 5: 複数期間のトレンド分析 

FY2022、FY2023、FY2024 の財務諸表を分析してください。
前年比の指標トレンドを表示し、悪化している指標をハイライトしてください。

Claude が各期間の指標を計算し、トレンド折れ線グラフを生成、期間を通じて一貫して低下している指標をフラグします。

トラブルシューティング

指標の結果が不完全

症状: 一部の指標が「N/A」と表示される、またはレポートから欠落している。

解決策: 入力データに必須フィールドがすべて含まれていることを確認してください。最低限必要なフィールドは total_assets、current_assets、total_liabilities、current_liabilities、total_equity、revenue、cost_of_goods_sold、operating_income、net_income です。フィールドが不足している場合、そのフィールドに依存する指標はスキップされます。

NPV の計算結果がおかしい

症状: NPV の値が手計算と一致しない。

解決策: 以下を確認してください。(1) 初期投資額は正の数値で入力する (スクリプトが内部で符号を反転)、(2) キャッシュフローと投資額が同じ通貨単位である、(3) 割引率は小数で指定する (10% の場合は 10 ではなく 0.10)。また、残存価値 (Terminal Value) が含まれているか確認してください。継続企業の評価で残存価値を省略すると、価値が大幅に過小評価されます。

チャートが生成されない

症状: レポートにテーブルは含まれるが PNG チャートファイルがない。

解決策: financial_analyzer.py スクリプトには matplotlib と seaborn が必要です。pip install matplotlib seaborn (または uv pip install matplotlib seaborn) でインストールしてください。ヘッドレス環境で実行する場合は、実行前に export MPLBACKEND=Agg で matplotlib バックエンドを設定してください。

ヒントとベストプラクティス

  • データは網羅的に – 貸借対照表、損益計算書、キャッシュフロー計算書すべてを提供すると分析が充実します。
  • 通貨と期間を明記 – フォーマットと期間比較の正確性が向上します。
  • 構造化データには JSON – JSON 入力は自動フィールド検証が可能です。CSV も使えますが列名の一貫性が必要です。
  • ワークフローを組み合わせる – まず DCF を実行し、次に感度分析で主要仮定をストレステストしましょう。
  • 閾値は業界文脈で判断 – 指標のベンチマークは業界ごとに異なります。セクターを指定すると業界固有の解釈が得られます。

関連スキル

  • IT System ROI Analyzer – IT 投資に特化した ROI・TCO 分析
  • Project Plan Creator – 予算・リソース配分を含むプロジェクト計画