公式スキル · 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。
AI スキル
AI に、財務モデルの前提を検証させる
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Claude・ChatGPT・コーディング用の AI で使えます。TeamとBusiness では、ポッドに入れた公式スキルが改善のたびに自動で最新版になります。
使う場面
- モデルを取締役会、金融機関、投資家に出す前
- 予測がうますぎるのに、だれも理由を説明できないとき
AI に渡すもの
- モデル、またはその入力と出力
- 同じドライバーの実績
- 信頼できるベンチマークと出典（任意）
できあがるもの
いちばん効く3つの前提、感度の表、すべての前提の一覧、構造の問題をまとめたレビュー。
手順
- 前提をすべて並べる
- ドライバーと結果を分ける
- 入力を1つずつ動かして感度を試す
- 妥当性を確かめる
- いちばん効く3つを挙げる
- 構造の問題を書く
- まとめを書く
例
AI に渡すもの
> 株式会社ケストレル（B2B SaaS）の2か年計画。期初の MRR 600万円。毎月の新規 MRR は90万円で、毎月10%ずつ増える。月次の売上解約率1%。売上総利益率80%。人員は14名 → 12か月目に30名。1人あたりの平均コストは月90万円。現預金2.4億円。モデルでは資金が尽きるのは26か月目。実績（直近6か月）: 新規 MRR は平均65万円、最高の月で81万円。売上解約率は平均2.2%。ユーザーのベンチマーク: なし。
返ってくるもの（冒頭）
前提レビュー — ケストレル 2か年計画
主な出力: 資金が尽きる月: 26か月目 まとめ: この計画が26か月目まで資金をもたせているのは、新規 MRR がこれまでの最高の月を上回って始まり、毎月10%ずつ増え、解約率が実績の半分未満だと仮定しているから。新規 MRR と解約率が直近6か月の実績のままなら、資金はもっと早く尽きる[要確認: 実績の値でモデルを計算し直す]。
いちばん効く3つ
| # | 前提 | 値 | 根拠 | 外れたとき（悪い方向） | 確信を高めるには |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 期初の毎月の新規 MRR | 90万円 | 勘。実績は平均65万円、最高81万円 | [要確認: 65万円で計算し直す] | 90万円を支えるパイプラインを示す |
| 2 | 新規 MRR の伸び | 月10% | 勘。実績の提示なし | [要確認: 0%と5%で計算し直す] | 営業の採用計画とノルマに結びつける |
| 3 | 売上解約率 | 月1% | 実績は2.2% | [要確認: 2.2%で計算し直す] | 解約率を半分にする継続率の施策を挙げる |
構造の問題
- 人員は12か月目までに2倍を超えるが、新規 MRR の伸びが営業の採用と連動していない。この2つは一緒に動くはず。
この続き、すべての手順、AI が答える前に行うチェックは、スキルをポッドに追加すると使えます。
このスキルを AI で使うチームで使う
AI Skill Pod に追加すると、業務委託の方も含めてチーム全員が、自分の AI から同じ版を使えます。 AI スキルをチームで共有する方法を読む
変更履歴
- v1.0.0 · · First release.
出典
出典は英語のページです。
- The Aqua Book (2026-11-04に確認)
- What is Sensitivity Analysis? (2026-11-04に確認)