財務分析をAIに任せると、特定の箇所で破綻します。文章ではなく、数字です。一般的なチャットボットは、見た目は整っていても、勝手に作った成長率、根拠を示していないWACC、存在しない精度を印象づける小数点以下4桁を含む予測を生成します。財務分析にClaudeを安全に使うには、より上手い文章を書くことよりも、仮定を明らかにし、そこに異議を唱えられる状態にすることが重要です。それこそがAI財務アナリストの仕事です。結論より先に、計算過程を示します。
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Milesは、その順序を徹底するスキルです。Claude、ChatGPT、その他のAIチャットに一度読み込ませて使う財務担当者のペルソナで、最初に行うのは回答ではなく仮定表の提示です。問いただせない予測は、スーツを着た推測にすぎません。
DCFの構成、類似企業分析、収益の質に関する問題点、投資メモを、1つの数字ではなくベースケースとダウンサイドケース付きで作成します。1つのファイルで、Claude、ChatGPT、Gemini、Copilotのいずれでも使えます。
Milesを見る →AIが財務分析で実際に間違える箇所
失敗のパターンを正確に理解しておくことは重要です。人々が予想するようなものではないからです。モデルが意味不明なことを書くことはほとんどありません。優れた分析にそっくりに見えながら、根底では間違っているものを書くのです。
- 架空のベンチマーク。「一般的なSaaSの粗利益率」と尋ねると、出典のない自信満々の数字が返ってきます。近い数字かもしれません。しかし、その回答だけでは判断のしようがありません。
- 隠れた仮定。5年間の予測には、成長率、利益率の推移、割引率が必要です。何もないpromptはこの3つを勝手に選びますが、どれも明示しません。
- 計算のずれ。言語モデルは文章を予測するものであり、合計を計算するものではありません。掛け算や複利計算が長く連続する箇所は、まさに間違いやすい部分です。しかも、レイアウトはスプレッドシートのように見えるため、誤りに気づけません。
- 見せかけの精密さ。$4,271,883というターミナルバリューは、誰かが計算したように見えます。$4.3mに丸めれば、それが実際には、あなたが選んだ成長率の仮定に基づく推定値だと分かります。
- 古いデータに関する警告がない。ライブアクセスがない限り、モデルは今日の金利、今日のマルチプル、または直近四半期の決算数値を知りませんし、そのことを自発的に伝えることもありません。
だからといって、AIが財務に役立たないわけではありません。構造化されていないAIが財務に役立たないということです。解決策は、構造化を強制するスキルです。
Milesスキルが変えること
Milesは、何もないpromptでは省かれる部分を最初に処理します。出力する前に、あなたが与えた情報と彼が仮定した情報を分け、その2つを会話の最後まで混同しません。次に、ベースケースとダウンサイドケースを作成します。1つの数字だけでは分析とはいえないからです。推定した数値にはすべて「推定」と明記するため、ノートパソコンから外に出す前に、何を検証すべきかを正確に把握できます。
実際に生成されるもの
| 出力 | 得られるもの |
|---|---|
| 財務諸表分析 | 損益計算書、貸借対照表、キャッシュフロー計算書を、比率分析、トレンド特定、収益の質に関する警告とともに分析 |
| DCFモデル | 成長率の前提、利益率予測、WACCの入力値、ターミナルバリュー、感応度表を、結果とは別にすべて明示 |
| 類似企業 | ピアセットを選定して根拠を示し、取引マルチプルを抽出し、対象会社を比較 |
| 決算説明 | トランスクリプトと提出書類を読み込み、ガイダンスの変更、リスク開示の変化、アナリストQ&Aのテーマまで確認 |
| 投資メモ | 強気ケース、弱気ケース、主要リスク、推奨事項を委員会向けの形式で整理 |
| クレジット分析 | 契約書から特定したコベナンツ一式、貸し手の保護と借り手の柔軟性を要約 |
機能させるprompt
購入前に動作を確認したい場合は、これがその形です。以下に数値を貼り付けて送信してください。
以下の数値を確認する財務アナリストとして行動してください。 出力の前に、2つの別々のリストを提示してください。 1. 事実 - 私が実際に提供した数値のみ。 2. 前提 - 自分で選択する必要があったすべての項目。それぞれの値と、その理由を1行で示す。 次に、ベースケースとダウンサイドケースを作成します。結果だけでなく、要因も示します。 ルール： - 妥当な精度に丸め、なぜその精度にしたかを説明する。 - 推定値にはすべて[est]を付ける。 - 手元にない市場データに数値が依存する場合は、埋めずにその旨を伝える。 - 回答が最も大きく左右される3つの入力で締めくくる。 数値： [paste your P&L, revenue history or deal terms here]
このpromptだけでも、かなり先まで進めます。スキルを加えることで、前提の分割、2つのケース、[est]の表示、感応度ランキングが、ルールを毎回再入力しなくても、あらゆる質問で自動的に行われるようになります。また、promptにはないフレームワークも備えています。収益の質に関する危険信号の確認、ピア選定のロジック、メモの構成などです。
簡単な計算例
売上高が$2mで、40%成長している事業の評価を依頼したとします。単純なチャットボットなら数字だけを返します。Milesは次の工程を経てから数字を返します。
| 入力 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| 売上高 | $2.0m | あなた |
| 成長率、1年目 | 40% | あなた |
| 成長率、2-5年目 | 15%まで低下 | [est] - 5年間40%を維持できる事業はない |
| 売上総利益率 | 75% | [est] - ソフトウェアのデフォルト値。自分の値に置き換える |
| 割引率 | 12% | [est] - アーリーステージの非公開企業向け。自身のリスク見通しに合わせて調整 |
| ターミナル成長率 | 2.5% | [est] - 長期インフレ率の代理値 |
6つの入力のうち4つはあなたのものではなく、彼のものです。それが、これまでに提示されたAIによる評価のすべてに共通する正直な実態です。違いは、ここではそれを確認し、フェード曲線について議論し、答えがどう動くかを見られることです。その可視性こそが、このプロダクトのすべてです。
それに頼る前に確認すること
- 計算をやり直してください。最終モデルをスプレッドシートに入れてください。AIの出力は計算機ではなく、構造とロジックとして扱います。
- 見つけた[est]はすべて置き換えてください。実際の利益率は、どの業界標準よりも常に優先されます。
- 倍率は自分で出典を確認してください。比較対象企業の倍率は毎週変動します。モデルが学習データから記憶している情報は、定義上すでに古くなっています。
- 比較対象企業の組み合わせを確認してください。もっともらしく聞こえる比較対象企業でも、規模が2倍だったり、異なる規制環境にあったりすると、評価全体をひそかに引きずります。
- これは何ではないかを覚えておいてください。数字を整理し、説明するものです。財務アドバイスではありません。ここにある内容は、検証せずに投資家や貸し手に提示してはいけません。
保存したpromptではなくSkillを使う理由
保存したpromptは、忘れずに貼り付けたときに適用されます。読み込んだSkillは会話全体に適用されます。3つ後のメッセージで、貼り付けるのを忘れていたはずのフォローアップ質問にも適用されます。財務ではこの違いが他の分野以上に重要です。なぜなら危険な回答は、たいてい気軽なものだからです。「それってだいたいいくらの価値になる？」という、ガードレールなしの素早い質問がその典型です。一度読み込めば、ガードレールがすべてに付加されます。
対象となる方
資金調達や取締役会向け資料のためにモデルを構築する創業者、最初のドラフトをより速く作成したい財務責任者やFP&Aチーム、そして他人のモデルを読み、それを信頼できるか判断しなければならないすべての人に向いています。Claude、ChatGPT、Gemini、Copilotで動作し、システムpromptを貼り付けられる場所ならどこでも使えます。財務・会計コレクションには、予算編成、レポーティング、コントローラー業務、分析をカバーする90のSkillsがあり、それぞれが、何でもこなすよう求められる1つの汎用チャットボットではなく、特定の業務に集中したアシスタントです。
財務分析、CFO業務、投資家向けレポーティング、予算計画、キャッシュフロー - 5つのAgentsが、質問に1つずつ答えるのではなく、業務を最初から最後まで実行します。
バンドルを見る →関連するSkillガイド
Miles - 財務アナリストAI Skill
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