ChatGPTに財務分析をしてもらうプロンプト（例文付きコピペOK）

2024.01.16

今回は、ChatGPTに財務分析をしてもらうプロンプトを紹介します。

INDEX

ChatGPT Plus（GPT-4）が使える場合

この場合は簡単です。

Data Analysis（旧：Advanced data analysis、Code Interpreter）が使えるはずなので、データ（CSVやPDFなど）をアップロードして「これを元に財務分析してください」のようなプロンプトで出力できる可能性が高いです。

分析内容が決まっているのであれば、収益性分析、安全性分析、生産性分析、成長性分析などを代わりにやってもらうよう指示するだけですし、そのままチャットで分析内容を進めていくことが可能です。

SWOT分析などのプロンプトはプロンプトパークにあるので試してみてください。

関連記事：ChatGPTでSWOT分析を行うプロンプトを解説!

ChatGPT Plus（GPT-4）が使えない場合

GPT-4が使えない場合は、OpenAIのChatGPTではデータのアップロードができないので、地道にプロンプトを作成するか、自社導入して学習させるか、GPTモデルを利用しているサービスを利用するのが効率的です。

プロンプトで分析

プロンプトで作成するなら、以下のようなイメージで作成を行っていきます。

注意点として、GPTに限らずLLM（大規模言語モデル）は間違った出力をする可能性があるので、一度に行おうとするとどこで失敗したのかがわかりません。

そこで、練習も含め、ステップを踏んで財務分析をしてもらいます。

貸借対照表（B/S）の作成

プロンプト

#命令
以下の#条件 を元に#出力フォーマット に従って貸借対照表を作成してください

#条件
・以下の事柄をステップバイステップで行ってください
・注釈や説明や繰り返しは不要です。結果のみを出力してください
・与えられた #勘定科目 を資産、負債、純資産に分類してください
・純資産は負債の列と合わせてください
・合計金額の行は一番下の行に記載してください
・記入漏れがあれば聞き返してください

#勘定科目
・現金：5000万円
・支払手形：2000万円
・受取手形：3000万円
・資本金：10000万円
・土地：4000万円

#出力フォーマット
| 資産 | 負債 |
|---|---|
| 資産合計 | 負債合計 |

ChatGPTの回答

# 貸借対照表
| 資産 | 負債 |
|—|—|
| 現金：5000万円 | |
| 受取手形：3000万円 | |
| 土地：4000万円 | 支払手形：2000万円 |
| | 資本金：10000万円 |
| **資産合計：12000万円** | **負債合計：12000万円** |
引用元：ChatGPT

簡単なものであればこのような形で作成することができます。

プロンプトの「#勘定科目」の所を変更していただければ使用することができますが、現実的にこのように項目が少ない訳がないので、不便ではあります。

損益計算書（P/L）の作成

プロンプト

#命令
以下の#条件 を元に#出力フォーマット に従って損益計算書を作成してください

#条件
・以下の事柄をステップバイステップで行ってください
・注釈や説明や繰り返しは不要です。結果のみを出力してください
・与えられた #勘定科目 を負債、収益に分類してください
・下から2行目に負債、収益の合計を記載してください
・負債、収益の合計金額を引き算して純利益を計算してください
・純利益は一番下の行に記載してください
・記入漏れがあれば聞き返してください

#勘定科目
・売上高：5000万円
・売上原価：1500万円
・人件費：1500万円
・通信費：100万円
・受取利息：1200万円
・旅費交通費：20万円
・交際費：50万円

#出力フォーマット
| 収益 | 負債 |
| --- | --- |

出力結果
| 収益 | 負債 |
| — | — |
| 売上高：5000万円 | |
| 受取利息：1200万円 | |
| | 売上原価：1500万円 |
| | 人件費：1500万円 |
| | 通信費：100万円 |
| | 旅費交通費：20万円 |
| | 交際費：50万円 |
| 収益合計：6200万円 | 負債合計：3170万円 |
| 純利益：3030万円 | |
引用元：ChatGPT

このような感じですかね。

ここまではエクセルの方が断然早い上にミスも少ないはずです。

これだけの情報では難しそうですが、とりあえず分析してもらいます。

プロンプト

#背景
上記の貸借対照表、損益計算書を実際の数値とします。
データはこれ以上ありません。

#命令
あなたは経営者として考えてください。
この貸借対照表、損益計算書から経営上の良い点と悪い点を３つずつ教えてください

出力結果

🗒️ Answer
良い点
1. 資産の健全性: 総資産が1,000万円で、そのうちの750万円が現金として保持されている。これは企業の資金繰りが良好であり、突発的な支出や投資のチャンスに対応できる流動性が高いことを示しています。
2. 少ない負債: 負債が150万円と総資産の15%しかなく、企業の負債依存度が低い。これは、返済のリスクが低いことを意味し、安定した経営基盤を持っていることを示唆しています。
3. 利益の確保: 損益計算書から、売上が500万円で、利益が200万円ということは、利益率が40%と非常に高い。これは効率的な経営が行われていることを示しています。
悪い点
1. 資産の運用: 総資産のうち、750万円が現金として保持されているが、これは過剰な資金保有を意味する可能性があり、資産の運用や投資が不十分である可能性を示唆しています。
2. 売上の依存: 売上が500万円のうち、売上原価が300万円となっており、一部の商品やサービスに大きく依存している可能性が考えられます。これは、市場の変動に弱いというリスクを持っている可能性があります。
3. 経常利益の低さ: 営業外収益や営業外支出が存在することから、主業務以外の要因で利益が影響を受けている可能性があります。これは、経常利益の安定性や予測の難しさを意味するかもしれません。
引用元：ChatGPT

とりあえずデータ不足しまくりでもやってくれます。

財務分析プロンプト

一旦作成してみましたが、架空のデータがないと現実味に欠けますね。

プロンプト

#命令文
株式会社{変数A} の{変数B} 業に関するデータを
{変数C} 年から{変数D} 年までの期間に引き続き分析してください。 
分析には、{変数E} {変数F} {変数G} {変数H} などの特定の指標を計算し、
その結果を提供してください。
不足する情報があれば聞き返してください。

#変数
A= （企業名）
B= （業種名）
C= （分析開始年）
D= （分析終了年）
E= （分析対象事項）
F= （分析対象事項）
G= （分析対象事項）
H= （分析対象事項）

| 年 | 売上高総利益 | 当座率 | 売上高総利益 | 資本生産性 | 従業員数 | 売上高 |
|---|---|---|---|---|---|---|

これにダミーデータを作成して代入します。

どうせダミーだし2020年に爆上げしたことにしています。

#命令文
株式会社{変数A}の{変数B} 業に関するデータを{変数C} 年から{変数D} 年までの期間に
引き続き分析してください。 
分析には、{変数E} {変数F} {変数G} {変数H} などの特定の指標を計算し、
その結果を提供してください。
不足する情報があれば聞き返してください。

#変数
A= 株式会社A
B= 情報通信業
C= 2016年
D= 2020年
E= 売上高総利益率
F= 流動比率
G= 売上高成長率
H= 労働生産性

| 年 | 売上高総利益 | 当座率 | 売上高総利益 | 資本生産性 | 従業員数 | 売上高 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2016 | 20% | 1.5 | 10% | 50万円/人 |100人|1億円|
| 2017 | 21% | 1.6 | 15% | 60万円/人 |100人|1億円|
| 2018 | 22% | 1.7 | 20% | 70万円/人 |110人|1億円|
| 2019 | 23% | 1.8 | 25% | 80万円/人 |120人|2億円|
| 2020 | 24% | 1.9 | 30% | 90万円/人 |130人|33億円|

ChatGPTの結果

株式会社Aの情報通信業に関するデータを2016年から2020年までの期間継続して分析した結果は、以下のとおりです。
| 指標 | 2016年 | 2017年 | 2018年 | 2019年 | 2020年 |
|—|—|—|—|—|—|
| 売上高総利益率 | 20% | 21% | 22% | 23% | 24% |
| 流動比率 | 1.5 | 1.6 | 1.7 | 1.8 | 1.9 |
| 売上高成長率 | 10% | 15% | 20% | 25% | 30% |
| 労働生産性 | 50万円/人 | 60万円/人 | 70万円/人 | 80万円/人 | 90万円/人 |
| 資本生産性 | 500万円/人 | 600万円/人 | 700万円/人 | 800万円/人 | 900万円/人 |
売上高総利益率は、売上高から売上原価を差し引いた純利益を売上高で割ったもので、企業の収益力を示す指標です。株式会社Aの売上高総利益率は、2016年の20%から2020年の24%まで、4%の改善が見られました。これは、企業の収益力が増加していることを示しています。
流動比率は、流動資産を流動負債で割ったもので、企業の短期的な支払い能力を示す指標です。株式会社Aの流動比率は、2016年の1.5から2020年の1.9まで、0.4の改善が見られました。これは、企業の短期的な支払い能力が増加していることを示しています。
売上高成長率は、前年の売上高を基準とした当年の売上高の増加率で、企業の成長性を表す指標です。株式会社Aの売上高成長率は、2016年の10%から2020年の30%まで、大幅に増加しました。これは、企業の成長性が高まっていることを示しています。
労働生産性は、売上高を労働者数で割ったもので、企業の労働効率を表す指標です。株式会社Aの労働生産性は、2016年の50万円/人から2020年の90万円/人まで、40万円/人増加しました。これは、企業の労働効率が向上していることを示しています。
資本生産性は、売上高を総資本で割ったもので、企業の資本効率を表す指標です。株式会社Aの資本生産性は、2016年の500万円/人から2020年の900万円/人まで、400万円/人増加しました。これは、企業の資本効率が向上していることを示しています。
これらの結果から、株式会社Aは、2016年から2020年の間に、収益力、支払い能力、成長性、労働効率、資本効率のすべての面で改善が見られたと言えます。これは、企業の経営が順調に進んでいることを示唆しています。
なお、これらの結果は、株式会社Aが開示している財務諸表に基づいて分析したものであり、実際の業績とは異なる可能性があります。
引用元：ChatGPT

競合分析

ダミーデータを作成したついでに競合他社とはどうなのかをみてもらうこともできます。

プロンプト

**会社B**
- 収益: 3500万円
- 利益: 900万円
- 資産: 7000万円

**会社C**
- 収益: 6800万円
- 利益: 1500万円
- 資産: 8200万円

**会社D**
- 収益: 4200万円
- 利益: 1100万円
- 資産: 6000万円

**会社E**
- 収益: 5500万円
- 利益: 1300万円
- 資産: 7500万円

**会社F**
- 収益: 9200万円
- 利益: 2000万円
- 資産: 9200万円

上記が競合他社ですが、注意すべき点はありますか？

ChatGPTの回答

これらの競合他社の情報を比較する際に、いくつかの注意すべき点があります。以下に、それぞれの会社に関する注意点を示します。
1. 会社B:
    収益は3500万円で、利益は900万円ですが、資産は7000万円です。資産に比べて利益が相対的に低いため、資産の運用や効率性に注意が必要です。また、競合他社と比較して収益が低いことも注目すべきです。
2. 会社C:
    収益は6800万円で、利益は1500万円です。資産は8200万円と比較的大きいですが、利益率が高いことが注目されます。収益と利益のバランスが取れているように見えますが、資産の運用効率も検討する価値があります。
3. 会社D:
    収益は4200万円で、利益は1100万円ですが、資産は6000万円です。利益率が比較的高く、資産に対する収益性が高いことが注目されます。ただし、収益は競合他社と比較してやや低いため、市場での競争力を確保するための戦略が必要かもしれません。
4. 会社E:
    収益は5500万円で、利益は1300万円です。資産は7500万円ですが、利益率が高いことが分かります。会社Dと同様に、資産に対する収益性が高いですが、収益は競合他社と比較してやや低いことに注意が必要です。
5. 会社F:
    収益は9200万円で、利益は2000万円ですが、資産も9200万円です。利益率が高い一方、資産と収益がほぼ同じ水準にあることが注目されます。資産の運用と収益の増加について検討する必要があります。
注意点の要約として、これらの競合他社は異なる経済的特性を持っており、収益、利益率、資産の運用効率などが異なります。競争市場で成功するためには、各会社は自身の強みと弱みを認識し、戦略的なアクションを計画・実施する必要があります。
引用元：ChatGPT

業績予測

各社の5年後の予測もしてもらいました。

会社A〜Fの5年後の予想は、これらの会社の現在の業績と市場動向に依存します。情報通信業界は急速に変化するため、予想は一般的な傾向に基づいて行う必要があります。以下は、5年後の各会社に対する予測ですが、これはあくまで一般的なもので、具体的な状況に依存します。
1. 会社A：売上高総利益率の増加傾向と売上高の急成長が続く場合、5年後にはさらなる収益の増加が期待されます。労働生産性と従業員数のバランスを保持することが重要です。
2. 会社B：現在の収益と利益が比較的低いため、5年後には市場での競争力を向上させるために戦略的な改善が必要です。新しい市場機会を見つけ、成長を目指す必要があります。
3. 会社C：高い収益と利益を持つ会社Cは、5年後にも安定して成長し続ける可能性が高いです。市場での競争力を維持し、資産の適切な活用に注意を払うことが重要です。
4. 会社D：現在の業績が中程度であるため、5年後には成長の機会があります。市場ニーズに合わせた戦略的な展開や効率化が必要です。
5. 会社E：会社Eも中程度の業績を持っていますが、収益と利益を増やすために努力が必要です。新しい市場セグメントへの進出や製品の改善が考えられます。
6. 会社F：現在の収益、利益、資産が高いため、5年後にも業績を維持し、成長する可能性が高いです。競争力を維持し、市場の変化に適応することが重要です。
引用元：ChatGPT

CSV形式で出力するようにすればPythonで関数を組んでくれます。

もっと分析させてみる（ChatGPT Plusに加入している場合）

せっかくPythonが出てきたのでもっと分析させてみます。

AIによって生成される日本語の架空のダミーデータを作成してください。

このダミーデータは汎用的で、以下の情報を含む必要があります：
3つの架空の会社の5年間分の情報を生成してください。
各セットには利益、利益、資産などの属性 、収益は1000万円〜1億円までの範囲内でランダムに生成される形式で提供してください。
Pythonで

このプロンプトからPython経由で別のダミーデータを生成させました。

以下は、5つの架空の会社に関する5年間のダミーデータです。各会社について、2019年から2023年までの収益、利益、資産のデータが含まれています。収益は1000万円から1億円の範囲でランダムに生成され、利益と資産もそれに応じて設定されています。
会社1（2019-2023）
収益: 2,800万円〜9,500万円
利益: 2,300万円〜7,100万円
資産: 7,300万円〜1億2,200万円
会社2（2019-2023）
収益: 1,400万円〜9,500万円
利益: 1,000万円〜7,600万円
資産: 5,200万円〜1億3,600万円
会社3（2019-2023）
収益: 2,100万円〜7,900万円
利益: 1,000万円〜3,700万円
資産: 4,300万円〜1億5,000万円
このデータセットは、会社ごとに年度を跨いだ財務データを提供し、各会社の財務状況を疑似的に表しています。実際のビジネスシナリオや学術的研究など、様々な用途で利用可能です。
引用元：ChatGPT

右下のコードを開くとコードを見られます。

import pandas as pd
import random

# 生成するダミーデータの基本設定
company_names = [f"会社{num}" for num in range(1, 6)]
years = range(2019, 2024)
attributes = ["収益", "利益", "資産"]

# データを生成する関数
def generate_dummy_data():
    data = []
    for company in company_names:
        for year in years:
            revenue = random.randint(10, 100) * 10**6  # 収益: 1000万円〜1億円
            profit = random.randint(1, revenue // 10**6) * 10**6  # 利益: 収益の1/10以下
            assets = random.randint(profit // 10**6, 150) * 10**6  # 資産: 利益以上、1億5000万円以下

            data.append([company, year, revenue, profit, assets])
    return pd.DataFrame(data, columns=["会社名", "年", "収益", "利益", "資産"])

# ダミーデータを生成
dummy_data = generate_dummy_data()
dummy_data.head(15)  # 最初の15行を表示してデータを確認

これをデータとして保存して、ChatGPTのチャットをリセットした上で問いかけます。

アップロードされたファイル「untitled19.py」について分析し、その内容に基づいて回答いたします。少々お待ちください。
アップロードされたPythonファイル「untitled19.py」の内容を確認しました。このファイルは、Pandasライブラリを使用してダミーデータを生成するためのスクリプトのようです。基本的な設定として、複数の会社名、年度、および財務属性（収益、利益、資産）が定義されています。そして、これらの情報を使ってダミーデータを生成する関数が含まれています。
ただし、コードの全文を表示していないため、詳細な機能やデータ生成の仕組みについては完全には解析できません。もし、特定の部分についての質問や、コードの実行結果を知りたい場合は、具体的な質問をしていただければ幸いです。
ChatGPT

プロンプト

その結果から3社の将来を予測できますか？
方法は問いませんが、行なった内容は教えて下さい。
足りない情報があればダミーデータで補って下さい。その際にはダミーデータであることを記述して下さい

アップロードされたPythonファイルに基づいて、3社の将来を予測するためには、まずダミーデータを生成し、その後に適切な予測モデルを適用する必要があります。以下のステップで進めます：
ダミーデータの生成: ファイルで定義された基本設定に基づいて、ダミーデータを生成します。これには、複数の会社の収益、利益、資産のデータが含まれます。ここでは、ダミーデータを用いるため、実際の企業の将来を予測するものではないことをご了承ください。
予測モデルの選定と適用: 生成されたデータに基づいて、適切な時系列分析モデル（例：ARIMAモデル）を選定し、将来の値を予測します。この予測は、過去のデータのパターンと傾向に基づくもので、実際の未来の出来事や市場の変動を完全に反映するものではありません。
まずは、ダミーデータを生成し、その内容を確認してから、予測モデルの適用に進みます。
ChatGPT

「ダミーデータですよ」と連呼されてますが、ダミーでないと困ります。