感度分析

計算式と考え方

営業利益は「売上高 × 粗利率 − 販管費」で求めます。売上10,000百万円・粗利率35%・販管費2,500百万円ならベースケースは1,000百万円です。売上高を±10%振ると、上振れは11,000×35%−2,500で1,350百万円、下振れは9,000×35%−2,500で650百万円となり、振れ幅は700百万円です。感応度は営業利益の変化率で±35.0%となり、変動幅10%に対して3.5倍にあたります。対象6変数×3シナリオで18通りの試算になります。

感度分析で優先的に扱う変数

感度分析の詳しい解説

感度分析で営業利益の変化率が変動幅を上回るのは、費用のうち売上に連動しない部分が存在するためです。売上が10%増えても販管費が変わらなければ、増えた粗利がそのまま営業利益に乗るため、利益の変化率は売上の変化率より大きくなります。この増幅の度合いが営業レバレッジで、固定費の比重が高い事業ほど倍率が上がります。設備型の製造業や店舗を持つ小売業で3倍から5倍、人件費が変動的なサービス業で2倍前後という水準が目安になります。倍率が高い事業は好況期の利益成長が速い反面、需要が落ちたときの下振れも同じ倍率で効くため、資金繰りの検証が欠かせません。実務で判断が分かれるのは、変動幅の置き方です。一律に±10%で振る方法は比較が容易で説明もしやすい一方、変数ごとに実際のばらつきは違います。売上は年によって20%動くのに、粗利率は2ポイントしか動かないという事業では、同じ±10%で並べると粗利率の重要度を過大に評価してしまいます。これを避けるには、過去数年の実績分布から変数ごとに現実的な変動幅を設定し、そのうえでトルネードチャートに並べる方法が使われます。対象変数は5個から10個に絞るのが実務的で、それ以上に広げると読み手が優先順位を判断できなくなります。見落とされやすいのは、変数間の相関です。売上が落ちる局面では稼働率も下がって粗利率が悪化し、同時に販管費の削減も間に合わないことが多く、一つずつ独立に振る単変量の感度分析では下振れを過小評価します。複数の変数が同時に悪化する組み合わせをシナリオとして定義し、モンテカルロ法で分布として見る手法が補完的に使われるのはこのためです。もう一つは、感度分析が示すのは影響の大きさであって発生確率ではないという点です。感応度が最大の変数が最重要とは限らず、そもそも変動しにくい変数であれば優先度は下がります。影響度と不確実性の両方を掛け合わせて優先順位をつけると、限られた検証の労力を配分しやすくなります。分析結果を意思決定に使う際は、前提の根拠と分析の限界を明記したうえで、専門家の助言も得ながら判断してください。

業界・現場での使い方

よくある間違い・注意点

• すべての変数を一律の幅で振る — 変数ごとに実際のばらつきは異なります。過去実績の分布から現実的な幅を設定してください。
• 変数を独立に振って安心する — 売上減と粗利率悪化は同時に起きます。複数変数が同時に悪化するシナリオを別に用意してください。
• 感応度の大きさだけで優先順位をつける — 影響が大きくても変動しにくい変数は優先度が下がります。不確実性と掛け合わせて判断してください。

関連する規格・法規

• 日本CFA
• 日本証券アナリスト協会

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よくある質問（FAQ）

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