Kristina Russo 
財務分析とは、財務データやその他のデータを将来を見据えたインサイトに変換するツールとプロセスです。財務分析は、過去の財務諸表では不可能な方法で、パターンや傾向を特定し、非効率性を明確化し、運用上の関係を探索します。財務分析の中には、ビジネス・リーダーが将来に向けて企業の舵取りを円滑に実行できるよう支援する予測的なものもあれば、日々の意思決定の質を向上させるものもあります。ほとんどの場合、財務分析の導入は組織の最高財務責任者（CFO）とその企業の財務チームが担当します。この記事では、財務分析の概要、利点と課題、追跡すべき12の主な分析について説明します。
財務分析とは
財務分析とは、企業の財務および運用データを外部情報を踏まえて調査することであり、ビジネス・リーダーが企業の業績をよりよく理解し、将来を形成するための意思決定を支援することを目標としています。財務分析では、企業の総勘定元帳と過去の財務諸表に記載されている会計情報を使用することができます。しかし、多くの場合、財務分析はさらに多くのことを行い、より多様なビジネス上の質問に対する回答を支援することができるその他の利用可能なデータを含みます。たとえば、財務分析は、ソーシャルメディアでの製品レビューと返品との関係を明らかにしたり、地域別に最も利益率の高い販売チャネルを示すといったことに役立てられます。
ほとんどのビジネスでは、さまざまなソースからのあらゆる種類の定性および定量データにアクセスしており、財務分析はこの大量のデータを有意義なインサイトに統合できるよう支援します。傾向、パターン、予測などのこれらのインサイトは、ビジネス・リーダーがデータドリブンな方法で管理を行えるよう支援します。
主なポイント
- 財務分析は、複数のソースからさまざまな種類のデータを使用して、データドリブンな意思決定をサポートするインサイトを明らかにします。
- 予測分析と高度な分析は、キャッシュフロー、収益性、予測、リスク管理など、財務管理のあらゆる面で情報を提供します。
- 構造化データと非構造化データを厳選、保護、標準化し、分析結果の整合性を確保する必要があります。
- 財務分析をうまく導入するには、財務チームとITチームのコラボレーションが必要です。
- テクノロジーは財務分析において極めて重要です。
財務分析の説明
財務分析には、シンプルな比率分析から人工知能（AI）でサポートされる高度な分析まで、さまざまな形式があります。その最大の特徴は、ビジネス・リーダーのニーズに合わせて調整される点にあります。通常、財務分析を導入するのは組織の財務チームですが、導入するのは、企業が過去のデータに基づく分析にとどまらず、将来の意思決定をサポートおよび形づくるための前向きな分析を開始する必要性を感じたときです。
財務分析では、構造化データおよび非構造化データを使用して、市場動向、運用効率、顧客行動、リスクおよび機会などのビジネス状況をより深く理解します。構造化データ（通常は定量的財務情報）は会計、人事管理、顧客関係管理、エンタープライズ・リソース・プランニング（ERP）システムなどの組織の内部システムから提供されることが一般的です。さらに、市場データ、規制当局への提出書類、業界固有の協会や調査機関など、追加の構造化データが外部ソースから提供されることもあります。
一方、非構造化データは、通常テキストを多用しますが、さまざまな形式でさまざまな場所から得られます。例としては、顧客レビュー、製品画像、アンケート結果、ソーシャルメディアへの投稿、メール、動画などが挙げられます。非構造化データは常に非常に価値がありますが、新しいテクノロジーがこのデータをスクレイピングおよび抽出してパターンを特定し、検索可能なテキストに変換するようになるまでは、その有用性は限られていました。機械学習や生成AIなどの強力な分析ツール、あるいは主要業績評価指標（KPI）のような初歩的な比率を適用することで、構造化データと非構造化データ間の強力な相関関係を解き明かすことができます。
財務分析で理解すべきその他の2つのカテゴリは、予測分析と高度な分析です。
- 予測分析は、その名の通り、将来の予測または予想を行うために、履歴データとトレンドを評価します。これは高度な分析のサブセットです。財務分析の場合、予測には市場規模、顧客需要、キャッシュフロー要件の推定が含まれる可能性があります。財務分析の予測は、潜在的なチャンスの活用と予測されるリスクの軽減によって、ビジネスが将来によりよく備えられるよう支援することが可能です。
- 高度な分析では、機械学習や自然言語処理などのAI機能に加え、大量のデータからインサイトを発見する高度なデータサイエンスの方法など、複雑なツールを使用します。高度な財務分析の例には、顧客需要をよりよく理解するために世論を調査すること、投資ポートフォリオを最適化するために何百、何千ものシナリオを実行すること（いわゆるモンテカルロシミュレーション）、使用状況と予測される生産高に基づいて工場の機械のメンテナンス・ニーズを予測することなどがあります。高度な財務分析の独自の価値は、複雑なアルゴリズムを使用して、人間のアナリストでは対応不可能な膨大なデータセットからタイムリーなインサイトを抽出することです。
追跡すべき12の重要な財務分析
Gartnerの最近の調査によると、財務指標とインサイトの改善は、2024年におけるCFOの優先事項のトップ5に入っています。特定のビジネス上の質問に最も適した特定の分析を選択することは、質問と状況によって異なりますが、ほとんどのビジネスでは、適切な財務管理実務の一環として、以下の12の分析を定期的に監視する必要があります。
1. キャッシュフロー分析
ビジネスへの資金の出入りを追跡することは、従業員やサプライヤーへの支払いなど、短期的なコミットメントを確実に果たせるようにするうえで重要です。キャッシュフロー分析には、企業の流動性をモニターし、流動比率や当座比率などのKPIを含めることができます。これらは、企業の流動負債に対して変換が容易な資産の価値を比較する異なる方法です。
2. 収益性分析
収益性を分析することで、企業が運用に対する投資収益率を達成する方法に関するより深いインサイトが得られます。収益性KPIにはさまざまな形式があり、部門別、製品別、顧客別、部署別、全社的なものなど、ビジネスのさまざまなレベルに焦点を当てることができます。
3. コスト利益分析
ほとんどのビジネスにおいて、時間や資本などのリソースは限られているため、それらの配分方法を決定する際には、コスト利益分析が役立つことがあります。コスト利益分析は、データドリブンアプローチを使用して、一連の行動でかかるコストを定量化し、その行動から得られる可能性のある利益と比較します。そして、長所と短所を、その他の行動パターンのコストと利益に照らし合わせて比較検討します。たとえば、新しい営業担当者の採用を検討している企業であれば、給与、コミッション、福利厚生、出張費、交際費、間接費などの明示的な人件費を集計し、その営業担当者が1年間に計上する可能性のある収益の増分収益や増分利益と比較します。コスト利益分析を行う際には、同じリソースを他の用途に使用する機会コストなど、潜在的なコストも含めることが重要です。
4. 財務比率分析
財務比率は、2つ以上の財務指標の関係を測定します。収益性、流動性、運用効率、長期的な支払能力など、ビジネスのさまざまな側面を測定するの一般的な財務比率は数十種類あり、業界固有の比率もあります。収益性だけであれば、たとえば、純利益率、売上総利益率、営業利益率、自己資本利益率などが一般的に使用されています。特定のビジネスと管理上の問題に最も適した比率を選択することが重要です。選択プロセスは、適切なデータの可用性や、適切な間隔で比率を更新する組織の機能によって制限されることもあり、その間隔は、日次（流動性など）、週次（効率性については一般的）、月次（収益性）など多岐にわたることがあります。比率によっては、債務再構築の目的で検証される支払能力比率に一般的な、1回限りの分析の一部とすることができるものもあります。
5. 予算差異分析
予算とは、企業の会計期間における戦略的運用計画の財務的な側面を担うものです。予算は、収益、費用、収益性の予想を示し、リソース配分の指針となるほか、実績との比較における主要なベンチマークとなります。予算差異分析は、計画値と実績値の乖離を調べる変動分析の一種です。ビジネス・リーダーが、マイナスの差異を修正したり、プラスの差異から見出される機会を活用するための適切な行動がとれるように、差異の元となる原因を説明することを目的としています。
6. 損益分岐点分析
損益分岐点分析、増分収益と増分コストが等しくなるビジネス・アクティビティのレベルを特定することを目的としています。この分析は、新しい製品やサービスを立ち上げる際によく計算され、管理者がコストを賄うために必要だが、まだ収益を支えるには至らない販売量を理解できるようにします。損益分岐点分析は、顧客需要と販売の可能性を定量化を支援する市場調査と組み合わせて使用することが一般的です。
7. トレンド分析
トレンド分析は、履歴データを使用して経時的なパターンを特定するもので、ビジネス・マネージャーが将来起こりうる結果を推定する方法として、過去の行動を理解するために役立ちます。トレンド分析は完璧なものではありませんが、企業の将来計画に利益をもたらし得る方向性的に正しい思考を支援します。トレンド分析に関わる主なステップには、複数の期間にわたる徹底的で一貫したデータ収集、トレンドを特定するための適切な統計方法の使用、マクロ経済、業界、企業の状況におけるトレンドの解釈が含まれます。
8. 感度分析とシナリオ分析
感度分析とシナリオ分析は、ビジネスにおける変化をモデリングするために使用されている2種類の財務分析です。感度分析は、他のすべての変数を一定に保ったまま、1つの変数を変更した場合に生じる可能性のある影響を示します。たとえば、小さなファッション・ブティックのオーナーは、感度分析を使用して、POSデータを使用して、週に1日店舗を休業した場合に発生する可能性のある売上減少を推定することができます。
シナリオ分析はは、複数の変数と元となる前提条件の変更に基づいて、現在の状況からまったく新しい将来の状況を推測することを含む、より複雑な手法です。シナリオ分析では、ベストケース、ワーストケース、最も可能性の高いケースなど、将来に対する複数のシナリオを作成し、起こりうる結果の範囲を示します。仮想のブティック・オーナーが2店舗目の出店を検討している場合、シナリオ分析を使用して複数のプロフォーマ・モデルを作成し、異なるレベルの顧客需要を想定して、起こりうる結果とリスクを推定するでしょう。
9. 投資評価
投資評価は、企業が株主または所有者に提供するリターンの検討に重点を置く数多くの分析の1つです。具体的に投資評価アプローチは、企業の戦略目標に照らして、競合する複数の投資案件のうち、どの案件が最大のリターンをもたらす可能性があり、かつリスクが最も低いかを特定することを目指しています。資本リソースが限られているため、資本の投資先について難しい選択を迫られている企業には、最も有用です。投資評価は、投資の価値を定量化するためにさまざまな方法を使用しており、その中には、正味現在価値のように資金の時間的価値を反映するものもあれば、回収期間のように将来のキャッシュフローを割り引かないものもあります。その結果、投資評価は、ビジネス・リーダーが企業の資本の使用方法について十分な情報に基づく意思決定ができるよう支援することになり、そのため、資本予算とも呼ばれます。
10. クレジット分析
クレジット分析とは、債務者の信用力を評価するプロセスで、通常、信用リスク（債務者が貸し倒れを起こすリスク）を抑えることを目的としています。クレジット分析で使用される一般的な分析は、負債資本比率や負債資産比率などのレバレッジに焦点を当てます。クレジット分析では、金利・税金・償却費控除前利益（EBITDA）、フリー・キャッシュフロー、運用によるキャッシュフローなどの財務指標を使用して、債務者の金利負担能力も調べます。また、クレジット分析は、主に債権者が使用する財務分析ですが、債務者が自己査定を行う際や、追加債務を引き受ける能力を判断するための戦略的計画の一環として使用することもあります。
11. 運転資本分析
運転資本の分析は、ビジネスの短期的な健全性に関するインサイトを得るための主要な方法であるため、頻繁に使用される財務分析です。運転資本は、企業の短期資産である資金、売掛金、在庫と、短期負債である買掛金や未払費用との差額として定義されます。運転資本がプラスであることは、短期資産が短期負債を上回ることを意味し、企業が運用資金を調達し、短期債務を履行できることを示すことから、有利とされます。
12. リスク管理分析
あらゆる規模の企業は、普遍的なキャッシュフローや収益性の懸念以外のリスクに直面しています。リスク管理分析は、市場リスク（顧客の嗜好の変化や競争の激化など）、規制リスク、マクロ経済・地政学的リスク、従業員リスク、法的リスク、風評リスクなどを含む（ただしこれらに限定されない）、あらゆる種類のリスクを特定、監視、軽減できるよう支援します。リスク管理は時に非常に主観的に取り組まれることがありますが、財務分析を使用することで、議論を客観的かつデータドリブンに保つことにより、意思決定の改善を支援します。多くのビジネスにとって、特に優先順位の高いリスクを管理するために役立つ適切な推進要因とデータを特定することが課題となっています。リスク管理に使用する財務分析手法の例としては、バリュー・アット・リスク（VaR）、ストレス・テスト、モンテカルロ・シミュレーション、特定の指標のダッシュボード化などがあります。これらの手法のほとんどは、AIなどのテクノロジーを使用した高度な分析によりサポートされています。
財務分析のメリット
財務分析の基本的な利点は、データドリブンであることから客観的で追跡可能であることです。これらの特性は、直感や勘のみに基づく誤った意思決定の回避を支援します。財務分析のその他の利点は以下の5つです。
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データ分析のスピードと効率の向上
テクノロジーの進歩により、収集・分析できるデータの量と種類が増え、結もより迅速に提供されるようになっています。特に自動化によるサポートがあれば、財務分析はビジネス・リーダーに実用的な情報を迅速かつ効率的に提供します。よりタイムリーな財務分析情報は、採用、投資、その他のリソース配分など、今後の意思決定の指針となる財務予測の改善も支援します。
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データの明確化とワークフローの最適化
財務分析は、大量の社内外のデータを有意義な関係、傾向、パターンにまとめ、ビジネス成果のインサイトを提供します。このようなデータの明確さは意思決定を向上させ、成長と効率の向上を阻害するプロセスやポリシーを削減または改善するための運用変更を促すことができます。
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チームの生産性と意思決定の信頼性の向上
明確な指標を使用して結果を分析することで、組織全体で説明責任が構築されます。適切なリーダーシップがあれば、財務分析の活用により、生産性と収益性を向上させるために各自の役割を果たすよう全員のモチベーションを高める継続的改善の企業文化の醸成を支援できます。また、成果を上げた意思決定と期待通りにいかなかった意思決定を測定するための透明性の高い指標を確立することもできます。
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戦略的な財務報告とインサイト
ほとんどの企業は、自社向け、金融機関向け、投資家向け、あるいは証券取引委員会などの政府機関向けに、何かしらの財務報告を行います。しかし、財務分析を使用している企業は、単なるコンプライアンスと見なされかねないことから、戦略的なインサイトを導き出すこともできます。そうしたインサイトは、現在の業務改善を支援し、市場のボラティリティや流動性の低下など、今後起こりうる問題を早期に発見することで、将来に向けてビジネスの立場をより有利にすることができます。
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統合財務管理ソリューション
効果的な財務管理は、企業が将来の戦略を設定し、十分な情報に基づく意思決定を行い、組織が順調に推移するように管理する機能をサポートします。自動化された財務分析プラットフォームは、異なるデータソースからデータを取得し、一貫性を保つために標準化し、高度な分析技術を適用してアドホックのまたは定期的なレポートで分析を生成します。このレポートは、オールインワンのデータ・リポジトリを備えた ERPシステムをまだ使用していない企業において、意思決定のための単一の情報源として機能できます。
重要な財務KPI
財務分析の課題
時間の経過とともに、CFOとそのチームの役割には、後方確認、過去の会計、レポート、コンプライアンスにとどまらず、今では成長を生成し加速させるための多くの戦略的責任が伴うようになりました。そこでよく新たな課題になっていることは、は、データを統して活用し、将来を見据えた機会を創出することです。これは、多くのCFOとそのその財務計画および分析（FP&A）チームにとって「数字の専門家」であることに現代的なひねりを加えたもので、大きな可能性をもたらす一方で、多くの課題も伴います。
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コスト削減と透明性向上のバランス
企業の財務チームは、少ないリソースでより多くのことを行うこと、あるいは少なくとも現在のリソースでより多くのことを行うことを常に求められています。堅牢な財務分析プログラムの開始と開発には、テクノロジー、データ管理ツール、適切なスキルを持つスタッフへの投資など、時間とリソースが必要です。その投資を行うことにした企業は、運用の非効率性の特定、将来のチャンスの発見、あるいは単に財務管理の透明性の向上など、何らかの成果を得られる可能性があります。
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ビッグデータとの統合:
ビッグデータの量と多様性は財務分析の機会をもたらしますが、同時に主要な課題でもあります。財務および業務システムから構造化・非構造化データを収集し、外部ソースと合わせて利用するためには、スケーラブルな専門知識、ツール、変化を取り込もうとする意欲が必要です。
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複雑で連携されていない財務システム
多くの組織では、連携されていないレガシー・システムと手動プロセスをいまだにつなぎ合わせて扱っています。そのため、サイロ化されたデータを接続するために余計な労力が必要となるため、非効率的であり、エラー、不整合、重複などのデータ品質の問題が生じます。実際問題として、異なるシステムは技術的に互換性がなく、データフローと拡張性が制限される可能性があります。
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分析機能強化の必要性
これは人材とテクノロジーの2つの要素からなる課題です。企業は社内の人材を評価し、優れたデータ分析に必要な分析スキルを備えているようにする必要があります。そうでない場合は、データ分析に精通し、それを解釈するビジネス感覚を備えた将来の従業員を採用するために、既存の採用方法を調整する必要があります。興味深いことに、米国労働統計局によると、財務アナリストとデータ・サイエンティストは、2022年から2032年にかけて、それぞれ8%と35%増加し、最も急成長する職業に数えられると予測されています。
しかし、世界中にどれだけ人材がいても、財務分析を実行するための適切なテクノロジーが欠如している組織を支援することはできません。そこで、ERPシステムが提供するような自動データ収集メカニズム、データの解釈を支援するビジネス・インテリジェンス・ツール、予測分析を支援する機械学習プラットフォーム、非構造化データから意味を汲み取る自然言語処理ツールなどから着手しています。
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財務プロセスの最適化
財務分析の幅広い導入を妨げる大きな課題は、財務チームの対応能力です。財務分析がビジネスに大きなメリットをもたらすことは広く認知されていますが、日々の財務プロセスが優先され、分析リソースになりうる人材の手が回らないことがよくあります。キャッシュフロー管理、売掛金・買掛金処理、財務諸表作成、不正防止、リスク管理などのプロセスは、自動化手法によって最適化されない限り、ワークフローの非効率性を生じさせ、財務チームの従業員による財務分析の導入を遅らせたり、阻止する要因になる可能性があります。
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データ管理責任者の役割の進化
CFOは長い間、企業の財務に関する管理責任者として、ビジネス資産を保護しながら財政の健全性と整合性を確保するために取り組んできました。財務分析によりこの責務は拡大し、担当者とそのチームはデータの整合性を保護する役割を担うことになります。結局のところ、データに基づく意思決定が不適切なデータに基づいた場合は、無責任で破壊的なものになる可能性があります。
NetSuiteですべての財務分析を管理
財務分析の精度は、その元となるデータとすべてを管理するソフトウェアによって決まります。NetSuite財務管理のようなクラウドベースのソリューションは、リアルタイムの財務および運用データの単一のデータ源を提供し、財務分析が最もタイムリーで正確な情報に基づくことを保証します。ビジネス・リーダーは、結果のレポートを確信を持って信頼し、組織にとって最適な意思決定を行うことができます。NetSuiteのデフォルトのロールベースのダッシュボードとKPIレポートは、重要なインサイトを提供し、短期間で価値を実現します。また、NetSuite SuiteAnalyticsには、追加のプログラミングやテクノロジーを必要とすることなく、さまざまな分析のための組み込みの使いやすいツールを提供します。
財務分析のツールとプロセスを導入する企業にとっての基本的なメリットは、構造化データと非構造化データをタイムリーかつ効率的な方法で関連付けることにより、パターン、傾向、ビジネス・インサイトを発見する新たな機能です。高品質なデータは、シンプルなKPIから予測分析、高度な分析まで、あらゆる財務分析を促進します。そのため、財務分析の開始を検討している多くの組織にとって、データの整合性の確保が最優先事項であることは不思議ではありません。特に、リソースに制約があり、異なるシステムを持ち、機能にギャップがある企業ではなおさらのことです。しかし、適切な統合テクノロジーと将来を見据えたリーダーシップがあれば、あらゆる規模のビジネスは財務分析を最大限に活用し、現在の効率を高め、現在の効率を高め、将来に向けてより有利な状況を築くことができます。
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財務分析のFAQ
財務分析を学ぶ理由を教えてください。
財務分析は、米国労働統計局によると、最も急成長しているキャリアの1つに就く可能性をもたらす有益な分学習分野です。財務分析の理解は、ビジネスでも個人としても活用できます。ビジネス財務分析は、生産性と収益性の向上に焦点が当てられる傾向があります。個人の場合、財務分析は個人の投資意思決定を支援することができます。
財務アナリストに必要なスキルを教えてください。
財務アナリストは、予算編成、予測、財務諸表情報の読解方法など、財務会計を理解する必要があります。また、事業運営と企業が属する特定の市場に精通している必要があります。また、問題解決、批判的思考、強力なコミュニケーション能力、対人能力も重要です。さらに、財務アナリストはスプレッドシート、統計学、財務分析ソフトウェア・プログラムに精通している必要があります。財務アナリストは通常、少なくとも学士号を取得しており、いくつかのプロフェッショナル認定資格を保有している場合もあります。
財務アナリストの業務内容を教えてください。
財務アナリストは、データを収集、組織化、分析して傾向やパターンを明らかにし、ビジネスの成果を改善するための推奨事項を提案します。多くの財務アナリストは大企業に勤務し、社内外のデータを使用して収益性や生産性の向上方法を明らかにすることに注力しています。投資機関では、財務アナリストが過去と現在の傾向を評価し、ポートフォリオ内の投資案件の売買に関する推奨事項を提案します。
財務アナリストと財務分析の違いを教えてください。
財務アナリストと財務分析の主な違いは、アナリストは個人であり、分析はその個人が行うプロセスであるということです。財務アナリストは財務分析を実行します。