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ChatGPT で財務分析をする方法：前提を確かめる
財務分析で ChatGPT がいちばん役に立つのは、数字の作り手ではなく、モデルの前提の確かめ役としてです。前提と主な結果を貼り、5 つを頼みます。値、単位、出どころ、決めた人つきのすべての前提（出どころが空なら「推測」）。計算ではなく数字で打ち込まれた結果。ドライバーを 1 つずつ上下させたときの結果の動きと、その順位。主なドライバーと自社の実績との比較。そして予測がいちばん頼っている 3 つの前提と、それが外れたときに起きること。そのあと、AI が出した数字をすべて表計算と照らし合わせます。
要点
- 作らせず確かめさせる：前提と結果を渡す。
- すべての前提を出どころつきで。空なら「推測」。
- 1 つずつ動かし、効く順に並べる。
- いちばん効く 3 つと、外れたときの影響。
そのまま使える頼み方
前提の確かめの頼み方
「この予測の前提を確かめてください。主な結果：［例：12 か月目の現預金］。
数式に打ち込まれた数字も含め、すべての前提を挙げる：何か、値、単位、期間、出どころ（実績、契約、計画、推測）、決めた人。出どころが空なら『推測』。
ドライバー（入力）と結果（計算）を分ける。数字で打ち込まれた結果に印をつける。
ドライバーを 1 つずつ 20% 上下させ、主な結果がどれだけ動くかを示して並べる。
主なドライバーを自社の実績と比べる：［貼りつけ］。実績がなければ［要確認：実績なし］。
いちばん効く 3 つを、根拠、外れたときの影響、確度を上げる方法つきで。単位や時期の問題も。まとめは 2〜3 文。
前提と結果：［貼りつけ］」
例
架空の例で、数字は丸めています。20 人のソフトウェア会社で財務を担当する宮本さんが、来年の予測を貼りました。主な結果は 12 か月目の現預金です。確かめから。
確かめから
打ち込まれた結果：7〜12 か月目の売上が、新規顧客 × 価格の計算ではなく数字で入っている。［直す］
感応度（±20%、12 か月目の現預金）：月の新規顧客 ±2,100 万円 · 解約率 ±900 万円 · 価格 ±600 万円 · 給与 ±400 万円。
妥当性：計画は月 30 社の新規を見込むが、これまでの最高は 18 社。［理由が要る］
いちばん効く 3 つ：月の新規顧客（30 社、裏づけの実績なし。18 社なら 40% 少なく、12 か月目の現預金は約 4,200 万円減る）、解約率（月 2%、直近 6 か月から）、価格（いまの価格表から）。
構造：営業 2 人が採用期間なしで 1 か月目から入り、2 か月目からノルマ分の売上が乗っている。
まとめ：新規顧客が月 30 社、これまでの最高のほぼ 2 倍に届いて初めて、年末に余裕のある現預金が残る。それと、数字で打ち込まれた下期の売上が主なリスク。
宮本さんは数字を 1 つずつ表計算で確かめ、打ち込まれた売上を数式に直し、取締役会に出す前に月 18 社で計画を回し直しました。
使う前に
- AI が示した数字はすべて表計算と照らし合わせる。
- 主なドライバーの実績を渡す。なければ妥当性は推測になる。
- 初期設定でデータを学習に使わない法人のアカウントを使う。
- 顧客の名前や契約で制限されたものは入れない。経理で顧客データを AI に入れていいかも参考に。
- 決めるのは人。確かめは、どこを見るべきかを示すだけ。
次の一歩：頼み方を残す
予測や予算のたびに同じ確かめをします。経理のプロンプトを保存するで置き場所を、経理で使う Claude スキルで最初に作るスキルを説明しています。
このテーマに使えるスキル
- 財務・経理財務モデルの前提レビュー財務モデルの前提を出どころとともに並べ、感度を試し、実績に照らして妥当性を確かめ、結果をいちばん動かす前提を3つ挙げる。
- 経営戦略シナリオプランニング1つの決定のために、2つの決定的な不確実性から4つのシナリオをつくり、それぞれで決定を試し、見張る兆しといま打つ手を決める。
- 財務・経理予実差異メモ基準を超えた予実差異について、有利か不利か、要因（期ずれ、数量、単価、一過性）、通期見通しへの影響を説明する。
- 財務・経理ユニットエコノミクスのチェックユーザーの数字から CAC、LTV、LTV/CAC、回収期間、売上総利益率を式つきで計算し直し、結果をふくらませる定義のまちがいを指摘する。
よくある質問
ChatGPT で財務分析はできる？
モデルの作り手としてより、確かめ役としてのほうが確かです。前提と主な結果を貼り、すべての前提を出どころつきで挙げ、数字で打ち込まれた結果に印をつけ、ドライバーを 1 つずつ上下させ、自社の実績と比べ、いちばん効く 3 つを挙げるよう頼みます。出てきた数字はすべて表計算と照らし合わせます。
予測の感応度分析とは？
入力を 1 つずつ、たとえば 20% 上下に動かし、主な結果がどれだけ動くかを記録することです。その変化の大きさで入力を並べると、予測が本当に頼っている前提がわかります。
財務モデルを ChatGPT に貼っても安全？
初期設定でデータを学習に使わない法人のアカウントを使い、顧客の名前や契約で制限されたものは入れません。多くの確かめには、ブック全体ではなく前提と合計だけで足ります。
AI スキル
AI に、財務モデルの前提を検証させる
このスキルを AI Skill Pod に入れれば、チーム全員が自分の Claude、Cursor、ChatGPT（Pro・Business・Enterprise）で使えます。招待リンク 1 つで共有でき、無料で始められます。「財務モデルの前提レビュー」スキルで、AI が予測を 1 つずつ確かめます。値、出どころ、決めた人つきのすべての前提、ドライバーと結果の区別、1 つずつの感応度、自社の実績との比較、そして予測がいちばん頼っている 3 つの前提。
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出典
- 英国財務省：The AQuA Book（2025 年 7 月 30 日） — 前提の記録：それぞれの前提の説明、影響と信頼性の定量化、いつなぜ置いたか、だれが置き、だれが承認したか。行った感応度分析を記録する (閲覧 2026-11-05)
- Corporate Finance Institute：What is sensitivity analysis? (閲覧 2026-11-04)
- Anthropic プライバシーセンター：商用プラン — 初期設定で学習に使わない (閲覧 2026-11-05)
- OpenAI ヘルプ：Data controls — 個人向けプランはオフにしない限り会話を学習に使う。検索結果の本文で確認 (閲覧 2026-11-05)