AIに財務分析を任せると、特定の箇所で破綻します。それは文章ではなく、数値です。一般的なチャットボットは、見た目は整っていても、根拠のない成長率、正当化されていないWACC、存在しない精度を示唆する小数点以下4桁を含む予測を生成します。財務分析にClaudeを安全に使うということは、より優れた文章を書くことよりも、仮定を明らかにさせ、そこに異議を唱えられるようにすることです。それこそがAI財務アナリストの役割です。結論より先に、計算過程を示すのです。
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る金融パーソナです。最初に行うのは回答ではなく、仮定の一覧表です。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、収益の質に関する警告、投資メモ - 単一の数字ではなく、基本ケースと下振れケースを提示します。1つのファイルで、Claude、ChatGPT、Gemini、Copilotで動作します。
Milesを見る →AIが財務分析で実際に間違える点
失敗のパターンを正確に把握することが重要です。なぜなら、それらは人々が予想するものとは違うからです。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。優れた分析に見えるものをそのまま書き、実際には中身が間違っているのです。
- 捏造されたベンチマーク。「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できません。
- 暗黙の仮定。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。簡単なpromptはこの3つを勝手に選び、そのどれについても説明しません。
- 計算のずれ。言語モデルは文章を予測するもので、合計を計算するものではありません。長い掛け算や複利計算はまさに間違いが起きやすい箇所であり、表示形式はスプレッドシートのままなので、その誤りに気づけません。
- 見せかけの精密さ。最終価値が4,271,883ドルと表示されると、誰かが計算したかのように読めます。430万ドルに丸めれば、実際の姿に近くなります。つまり、あなたが選んだ成長率の仮定に基づく推定値です。
- 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、直近四半期の決算数値を知りませんし、そのことを自ら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、簡単なpromptでは省かれてしまう部分を最初に処理します。どんな出力より先に、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、単一の数字は分析ではないため、基本ケースと下振れケースを作成します。推定した数値にはすべて「推定」と明記されるので、ノートパソコンから情報が出る前に、何を確認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 |
| 類似企業比較 | 比較対象企業群を選定して根拠を示し、取引倍率を抽出し、対象企業を比較対象と照合 |
| 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 |
| 信用分析 | 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 |
機能させるプロンプト
何かを購入する前に動作を確認したいなら、これがその形だ。下に数値を貼り付けて送信する。
以下の数値を検討する財務アナリストとして行動する。 出力の前に、2つの別々のリストを示す。 1. 事実 - 私が実際に提供した数値だけ。 2. 前提 - 自分で選ばなければならなかったものをすべて、値と、その理由を一行ずつ添えて示す。 次に、ベースケースと下振れケースを作る。結果だけでなく、要因を示す。 ルール： - 適切な精度に丸め、なぜその精度に丸めたかを述べる。 - 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、埋めずにその旨を述べる。 - 答えが最も敏感に反応する3つの入力で締めくくる。 数値： [paste your P&L, revenue history or deal terms here]
このプロンプトだけでも、かなりのところまで進められる。スキルが加えるのは、これを覚えておく必要がなくなることだ。前提の分類、2つのケース、[est] の表示、感応度ランキングが、ルールを再入力しなくても、すべての質問で毎回実行される。また、プロンプトにはないフレームワークも備えている。収益の質に関する危険信号の確認、比較対象企業の選定ロジック、メモの構成などだ。
簡単な計算例
売上高200万ドルで40%成長している事業の評価を依頼したとする。素のチャットボットは数字を1つ返す。Milesは、次の手順を踏んだ上で数字を返す。
| 入力 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| 売上高 | $2.0m | あなた |
| 1年目の成長率 | 40% | あなた |
| 2-5年目の成長率 | 15%まで低下 | [est] - 40%を5年間維持できる事業など存在しない |
| 粗利益率 | 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] - 初期段階の非公開企業向け。自分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指標 |
6つの入力のうち4つはあなたのものではなく、彼のものだ。それが、これまで受け取ってきたあらゆるAI評価の正直な実態だ - 違いは、ここではそれが見え、逓減曲線に異議を唱え、答えが動く様子を確認できること。この可視性こそが、製品のすべてだ。
信頼する前に確認すべきこと
- 計算をやり直す。 最終モデルをスプレッドシートに入れる。AIの出力は計算機ではなく、構造とロジックとして扱う。
- 見つけられる [est] はすべて置き換える。 実際の利益率は、業界のデフォルト値に必ず勝る。
- 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思い出す情報は、定義上、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、評価全体を気づかないうちに引き下げます。
- これは何ではないかを覚えておいてください。数値を整理し、説明するものです。財務アドバイスではなく、ここにある内容を確認せずに投資家や融資元に提出してはいけません。
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。たとえば、3つ後のメッセージで、貼り付けるのを忘れてしまった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、ガードレールなしで気軽に尋ねる「ざっくり、これはいくらの価値になりますか？」という質問への回答だからです。一度読み込めば、ガードレールがすべてに適用されます。
対象者
資金調達や取締役会資料のためのモデルを構築する創業者、最初のドラフトをより早く作成したい財務責任者やFP&Aチーム、そして誰かが作ったモデルを読み、それを信頼できるか判断しなければならない人に向いています。Claude、ChatGPT、Gemini、Copilotのいずれでも、system promptを貼り付けられる場所なら利用できます。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が揃っており、何でもこなすよう求められる汎用チャットボットではなく、それぞれに特化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、1つの質問に答えるのではなく、業務全体を最初から最後まで実行します。
バンドルを見る →関連Skillガイド
Miles - 財務アナリストAI Skill
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