中小企業向け 銀行融資・資金調達 決算書スコアリングAI開発dw – dw-dev.com

中小企業の資金調達において、最も大きな壁のひとつが「決算書の評価」です。銀行や金融機関が融資判断を行う際、提出された決算書に基づき、その企業の信用力や返済能力をスコアリングします。しかしこのスコアリングはブラックボックスであり、企業側が自ら分析することは困難でした。

そこで私たちは、**AIを活用した「決算書スコアリングシステム」**を開発しました。これは、金融機関の審査視点をシミュレートし、企業の財務データから信用スコアを算出する革新的なAIツールです。

■ スコアリングAIの目的とは？

本システムの目的は以下の3つです。

1. 融資に通る可能性を事前に知ること

2. 自社の財務の“どこが問題か”を数値とコメントで明示すること

3. 決算書の改善アドバイスをAIが自動提案すること

このAIによって、企業側は銀行に提出する前に「決算書の通信簿」を手に入れ、交渉材料として活用することができます。

■ 具体的にどのような分析をしてスコアリングするか？

1. 財務三表の解析（貸借対照表、損益計算書、キャッシュフロー計算書）

• 自己資本比率
  → 財務健全性を示す代表指標。30%以上が好ましい。

• 流動比率・当座比率
  → 短期支払能力を評価。200%超で優良。

• 売上総利益率 / 営業利益率 / 経常利益率
  → 本業で稼げているかを見る。業界平均との比較も可能。

• 営業キャッシュフロー
  → 本業のキャッシュ創出力。黒字倒産を防ぐ上で極めて重要。

• 借入依存度・有利子負債比率
  → 銀行が警戒する「過剰借入」も数値化。

2. 財務スコア（独自アルゴリズム）

3. 決算書“指摘リスト”と改善コメント

• AIが会計士・銀行マンの視点でダメ出し
  例：「当期純利益は黒字だが、営業CFは赤字。資金繰りに注意が必要です」
  例：「流動負債が増加しており、短期借入依存の懸念があります」

• 改善アドバイスも提示
  例：「在庫回転率が低下。棚卸資産の適正化が必要です」
  例：「人件費比率が同業他社より高め。効率化を検討してください」

■ 機能一覧（プロトタイプ段階）

機能　内容
決算書PDF/Excel取込　財務三表を自動読み取り・数値化（OCR・構造認識）
財務指標算出　主要指標30項目以上を自動算出
財務スコアリング　点数化+6軸レーダーチャート表示
コメント生成　問題点・改善点を自然言語で生成
業種別ベンチマーク　同業平均と比較（業種別データベース連携）
スコア推移分析　過去3〜5年のスコア変動を可視化
銀行向け提出用レポート生成　金融機関提出用PDF資料を自動出力

■ どのように活用できるのか？

1. 銀行融資の事前審査として活用
   → AIスコアが80点以上であれば、比較的通りやすいと判定。逆に60点未満なら改善の余地があると判断できます。

2. 補助金・助成金申請の添付資料として
   → 財務説明資料として活用。説得力が向上。

3. M&A・事業譲渡の売り手向け資料として
   → 自社の健全性を客観的に提示。買い手に好印象。

4. 経営改善コンサルの現状分析ツール
   → AIによる「第三者評価」が、社内説得力を高めます。

■ 開発上の技術的ポイント

• 自然言語生成（NLG）：ChatGPT APIをベースに、会計用の専門Promptを構築し、定型コメントを自動生成。

• OCRと構造解析：決算書PDFから正確に表データを抽出するために、Tesseract OCR＋ルールベース構造認識を採用。

• スコアロジックのブラックボックス化回避：ロジックはAIだけでなく、透明性のある数式＋説明可能なAI（XAI）を併用。

• 業界データとの連携：帝国データバンクや財務省統計などとAPI連携を想定。

■ 今後の展望

• AIによる金融機関ごとの傾向学習（地銀・信金・メガバンク別）

• ノンバンクやファクタリング業者向けのカスタムレポート生成

• 法人だけでなく、個人事業主やフリーランス向け対応

• 決算だけでなく、日々の会計データ（freee、マネーフォワード）とも連携

■ まとめ

決算書は単なる数字の羅列ではなく、企業の“現在地”を映す鏡です。
そしてこのAIは、それを**金融機関の目線で自動分析し、明確なスコアとコメントを提示する「融資支援エンジン」**となります。

銀行融資や補助金申請の前に、一度「AIによる決算診断」を受けてみませんか？
数字だけでは伝わらない“本当の価値”を、AIが見つけ出してくれるかもしれません。