１．概要
本マニュアルでは、M&A候補企業の財務データと業界情報を用い、ChatGPTを活用して投資価値を定量的に評価する手順を示します。サンプル企業として、架空の「株式会社AlphaTech」を用います。分析対象は直近3年分の財務データ（売上高、営業利益、純利益、EBITDA、自己資本比率など）と、業界平均との比較です。
作業フローイメージ
２．導入メリット
- 企業評価を迅速化（従来1〜2週間 → GPT活用で1日以内に短縮）
- 分析コスト削減（外部コンサル依頼：数百万円規模 → GPT利用：数万円以下）
- 複数候補企業の同時比較が容易
- 業界データと組み合わせることで投資判断の精度向上（ROI予測誤差を±10%以内に抑制可能）
３．注意点
- 入力するデータは必ず正確な財務諸表に基づくこと
- GPTは推論ベースのため、結果は必ず人間の専門家によるクロスチェックを行うこと
- 将来予測は仮定に依存するため、過信は禁物
４．必要な環境（ソフトウェア）
- ChatGPT（有料版推奨：GPT-4/5）
- 表計算ソフト（Excel, Google Sheetsなど）
- PDFリーダー（財務諸表の読込用）
- 画像生成機能（ワークフロー図、画面キャプチャ説明用）
５．具体的な作業手順
Step1. 財務データの準備
サンプルデータをExcelにまとめます。
例：
- 2022年度：売上高 120億円、営業利益 12億円、純利益 8億円、EBITDA 15億円、自己資本比率 45%
- 2023年度：売上高 135億円、営業利益 15億円、純利益 10億円、EBITDA 18億円、自己資本比率 48%
- 2024年度：売上高 150億円、営業利益 18億円、純利益 12億円、EBITDA 20億円、自己資本比率 50%
Step2. ChatGPTへの入力（Prompt例）
以下のプロンプトをChatGPTに入力します：
Prompt例
以下の企業財務データと業界平均を基に、この企業の投資価値を定量的に評価してください。
DCF法、EV/EBITDA倍率、PERを用いて分析し、リスク要因も指摘してください。 入力データ：
- AlphaTech 2022〜2024年度の財務データ（上記）
- 業界平均：売上成長率 8%、営業利益率 10%、PER 15倍、EV/EBITDA 12倍
Step3. 出力結果の確認
ChatGPTが生成する分析例：
Step4. レポート化
ChatGPTの出力をそのまま利用するのではなく、必要に応じてグラフや表を追加してレポートを整理します。
６．よくある問題の解決方法
- ChatGPTが曖昧な結果を返す場合 → プロンプトに「DCF法」「EV/EBITDA」「PER」など具体的な分析手法を必ず明記する
- 業界平均を誤って参照する場合 → 信頼できる公開レポート（東洋経済、帝国データバンク等）を参照して入力データを更新
- 出力が冗長な場合 → 「200文字以内で要約してください」と追加指示を行う
７．端的なまとめ
M&A候補企業の評価は、ChatGPTを活用することで迅速かつ低コストで実現可能です。ただし、出力結果は必ず専門家のレビューを経て、最終判断に活用してください。
コメント