【M&A仲介会社】企業価値評価資料をClaude Code/Codexで自動化する方法
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この記事の内容
M&A仲介・事業承継アドバイザリーの現場は、譲渡を考えるオーナー企業の決算書や試算表、事業計画、株主構成、不動産や保険の資料を読み込み、買い手に提示する企業価値評価資料(バリュエーション資料)を組み立てていく作業の連続です。とくに負担が大きいのは、評価のいちばん土台になる「評価資料づくり」 — 案件ごとに、DCF(ディスカウント・キャッシュフロー)法、類似会社比較(マルチプル)法、年買法(時価純資産＋営業権)といった複数の評価手法の前提を整え、決算データから評価のもとになる数字(正常収益力・運転資本・ネット有利子負債・非事業用資産など)を拾い出して評価モデルのインプットにそろえる工程に時間が集中しがちです。Claude Code/Codexは評価額そのものを決めるものではありませんが、案件ごとの決算データを評価手法が求める共通のインプット項目に整理し、評価資料のたたき台(前提・計算の下書き)へ整形し、データの不整合や前提の抜け漏れを「要確認リスト」として先に洗い出す補助に使えます。
1案件あたりの企業価値評価資料の初稿づくり (さくら承継パートナーズのモデル事例)
本記事では、AI鬼管理 が支援を想定する さくら承継パートナーズ (地方都市・中小企業のM&A仲介/事業承継アドバイザリー・アドバイザー6名・年間の評価資料作成は約80案件) をモデル事例に、Claude Code/Codexで企業価値評価資料を「評価手法ごとの前提整理＋決算データからの評価インプット＋要確認リスト」まで半自動化する手順を解説します。ベテランアドバイザーの槙野さんが、決算書からの数字拾いと評価モデルのインプット整形をほぼ1人で抱え、提案前になると評価資料づくりで深夜まで残業していた会社が、入社2年目のアドバイザーも評価資料の初稿を起こせるようになり、提案のスピードと案件の同時進行数を増やした流れです。なお、評価額の最終判断・前提(成長率・割引率・類似会社の選定など)の妥当性の確認・買い手への説明は、アドバイザーと、必要に応じて公認会計士・税理士などの専門家が行う前提で、対象会社の決算・株主・取引先といった機密情報の取り扱いと秘密保持契約(NDA)の厳守は最優先で守ります。
代表菅澤
代表菅澤
AI鬼管理山崎
この記事を最後まで読むと、
- 企業価値評価資料づくりでアドバイザーが抱えている負荷(決算データからの数字拾い・評価手法ごとの前提整理・前提や数値の不整合の確認)が分かる
- Claude Code/Codexで自動化できる3項目(評価手法ごとの前提資料の整理/決算データからの評価インプットの作成/数値や前提の不整合の要確認リスト)が理解できる
- 5ステップでのPoC〜運用の進め方が分かる
- 評価手法(DCF/類似会社比較/年買法)ごとの前提資料の整え方が分かる
- 決算書・試算表から評価インプット(正常収益力・運転資本・ネット有利子負債・非事業用資産など)を作る勘所が分かる
01 PROBLEM 企業価値評価資料づくりで起きていること 決算データの数字拾い・評価手法ごとの前提整理・不整合確認のトリレンマ
問題1: 決算データからの数字拾いがベテラン1人に集中する。企業価値評価資料づくりは、まず対象会社の決算書・試算表・固定資産台帳・借入金一覧などから、評価のもとになる数字 — 本業の正常な利益(正常収益力)、ネット有利子負債、運転資本、事業に使っていない資産(非事業用資産)など — を拾い出して整えるところから始まります。さくら承継パートナーズでは、この数字拾いと評価モデルへのインプット整形を、実質ベテランの槙野さん(経験16年)が1人で担っていました。若手のアドバイザーは「どの数字を、どの評価項目に、どう加減算して当てるか」がつかめず、結局槙野さんの確認待ちになり、槙野さんがボトルネックになります。
問題2: 評価手法ごとに前提資料と数字をそろえ直す手間が大きい。中小企業のM&Aでは、DCF法・類似会社比較(マルチプル)法・年買法など、複数の手法で評価レンジを出して提示するのが一般的です。ところが、DCFは事業計画と割引率・成長率、類似会社比較は比較対象企業の選定とマルチプル(EV/EBITDA等)、年買法は時価純資産と営業権(利益の何年分か)と、手法ごとに必要な前提資料も数字も違います。案件ごとに、この前提整理を毎回ゼロからそろえ直すため、評価資料の初稿づくりに時間が押し潰されていました。
問題3: 数値・前提の不整合確認に追われ、提案直前に作業が積み上がる。評価資料には、「事業計画の売上見通しが過去実績とかけ離れている」「試算表と決算書の数字が合わない」「一過性の特別利益が本業の利益に混ざっている」「役員報酬や関連会社との取引が相場とずれている」といった、後の交渉や買い手のデューデリジェンスで必ず突かれる不整合が混じります。これを目視で1項目ずつ拾うのは時間がかかり、見落とすと提案後に評価のやり直しや信頼の低下につながります。さくら承継パートナーズでも、提案直前にこの確認が一気に積み上がり、評価資料づくりが案件全体のボトルネックになっていました。
02 WHAT Claude Code/Codexで何を自動化するか 評価額や前提の判断ではなく、評価インプットの整理と不整合の洗い出しを自動化
📚 用語解説
企業価値評価資料(バリュエーション資料)：M&A・事業承継で、対象会社の価値をいくらと考えるかを、根拠とともに買い手や関係者に示すための資料。DCF・類似会社比較(マルチプル)・年買法などの評価手法ごとに前提(事業計画・割引率・比較会社・営業権の年数など)を置き、決算データから拾った数字(正常収益力・ネット有利子負債・運転資本・非事業用資産など)をインプットして評価レンジを示す。案件ごとに前提も決算データの形もバラバラで、数字拾いと前提整理が担当者の経験に依存しやすく、属人化と提案直前の繁忙の主因になりやすい工程。
処理1: 評価手法ごとの前提資料の整理(共通フォーマットへのまとめ直し)。案件ごとにバラバラな決算書・事業計画・株主構成・資産明細を、DCF・類似会社比較・年買法それぞれが必要とする前提項目(事業計画の年数と前提、割引率・成長率の根拠、比較対象企業とマルチプル、時価純資産の調整項目、営業権の年数など)の枠にClaude Code/Codexがまとめ直します。どの資料のどの数字をどの前提に当てたかが分かる形で出すので、人が確認しやすくなります。前提の置き方や採否は人が決め、確定も人が行います。
処理2: 決算データからの評価インプットの作成。決算書・試算表・固定資産台帳・借入一覧から、評価モデルが求めるインプット — 正常収益力(一過性損益や過大な役員報酬などを調整した本業の利益)、EBITDA、ネット有利子負債(有利子負債−現預金)、運転資本、非事業用資産・遊休資産など — をClaude Code/Codexが拾い出し、計算過程が追える形のたたき台にそろえます。調整の根拠が分かる形で出すので、人が確認してから評価に使います。
処理3: 数値・前提の不整合を「要確認リスト」として抽出。「事業計画の成長率が過去実績と大きく乖離している」「試算表と決算書の数字が合わない」「特別利益・特別損失が正常収益力に混ざっている」「役員報酬・地代家賃・関連会社取引が相場や継続性とずれている」といった、提案や買い手のデューデリジェンスで突かれやすい不整合をClaude Code/Codexが洗い出し、アドバイザーが確認すべき箇所のリストとして先に並べます。リストはあくまで確認のための候補で、前提の妥当性や評価額の判断はアドバイザー・専門家が行います。
| 入力情報 | Claude Code/Codexが整理すること | 人(アドバイザー・専門家)が確認・判断すること |
|---|---|---|
| 決算書・試算表 | 正常収益力・EBITDA・運転資本の算出のたたき台、勘定科目の対応づけ | 一過性損益の判断、正常化調整の妥当性、最終的な数値の確定 |
| 事業計画 | DCFの前提(売上・利益・投資の年次)への整理、過去実績との差分の提示 | 計画の実現性、割引率・成長率の設定、リスクの織り込み |
| 資産・負債明細(固定資産台帳・借入一覧等) | ネット有利子負債・非事業用資産・含み損益候補の洗い出し | 時価評価・営業権の年数・調整項目の採否、最終判断 |
| 同業他社・市場データ | 類似会社比較の候補とマルチプルのたたき台の整理 | 比較対象企業の選定の妥当性、採用するマルチプルの判断 |
| 不整合(計画乖離・科目の食い違い等) | 要確認リストの抽出(乖離・差異・一過性混入など) | 前提の妥当性、評価レンジの確定、買い手への説明 |
Claude Code/Codexの役割は、評価手法ごとの前提整理・決算データからの評価インプット作成・不整合の要確認リストまで。どの数字を正常収益力に含めるか、割引率や成長率をいくらに置くか、どの会社を類似会社に選ぶか、最終的な評価レンジをいくらにするかは、案件と業界を理解するアドバイザーと、必要に応じて公認会計士・税理士などの専門家が確認・確定します。この線引きを最初に決めておくと、現場が安心してClaude Code/Codexを使えます。
03 HOW 具体的な進め方 5ステップ 小さくPoCし、直した前提・調整の理由を評価ルールへ戻す
企業価値評価資料AI化の5ステップ
まずは年買法や類似会社比較など前提が固めやすい手法と、決算データが整っている1案件を対象に選ぶ
「役員報酬はこの基準で正常化」「この特別損益は一過性として除外」「営業権はN年」「割引率の置き方」など、槙野さんの頭の中のルールを文章化する
手法ごとの前提整理・正常収益力やネット有利子負債などの評価インプット・不整合の要確認リストを、確定ではなく確認用ドラフトとして出す
アドバイザーが直した前提・調整と「なぜその数字をこう扱ったか」をCLAUDE.mdへ戻し、評価インプットの精度と不整合判定を上げる
評価資料の初稿づくりを若手に任せ、ベテランは前提の判断と買い手への説明に回る。うまくいった手法・案件タイプから横展開する
5ステップで最も大切なのは、STEP 4の「直した理由」を残すことです。Claude Code/Codexが出した前提整理や評価インプット、不整合判定をアドバイザーが直した場合、「なぜこの特別利益を正常収益力から外したのか」「なぜこの会社は類似会社に入れないのか」「なぜこの不整合は問題にならないのか」を残さないと、次回も同じ整理・同じ判定で出ます。逆に、その理由をCLAUDE.mdへ戻せば、Claude Code/Codexの初稿は少しずつさくら承継パートナーズの評価基準に近づきます。
04 RESULT 導入後の変化と数値効果(さくら承継パートナーズの事例) 1案件の評価資料初稿12時間→4時間、属人化の解消と提案の前倒し
- 案件ごとにバラバラな決算書・試算表・事業計画から、槙野さんが数字を拾い、評価モデルのインプットを手作業で整形(1案件約12時間)
- 正常収益力の調整や手法ごとの前提整理が槙野さんに集中し、若手は前提の置き方がつかめず確認待ちで手が止まる
- 計画と実績の乖離・一過性損益の混入・科目の食い違いを目視で拾い、見落とすと提案後に評価のやり直しが発生
- 提案が立て込むと評価資料づくりが積み上がり、提案のタイミングが後ろ倒しになっていた
- Claude Code/Codexが決算データを評価インプットに整理し、手法ごとの前提整理と要確認リストまで作成。初稿は1案件約4時間に
- 正常化調整や前提整理のルールに沿って初稿が出るので、若手も評価資料を起こせて確認待ちが減少
- 計画乖離・一過性損益の混入・科目の不整合が要確認リストで先に出るので、目視の取りこぼしと評価やり直しが減少
- 評価インプットと前提整理まで初稿が整い、提案直前の評価資料づくりがさばけて提案が前倒しに
AI鬼管理山崎
05 PITFALL よくある落とし穴3つ 評価額の確定・前提の流用・対象会社の機密とNDAを誤らない
どの数字を正常収益力に含めるか、割引率・成長率をいくらに置くか、どの会社を類似会社に選ぶか、営業権を何年分とするか、最終的な評価レンジをいくらにするかは、案件と業界を理解するアドバイザーと、必要に応じて公認会計士・税理士などの専門家が判断します。Claude Code/Codexは前提整理・評価インプット作成・不整合の要確認リストまで。確定を任せると、誤った前提や数字がそのまま評価額に乗り、提案後のやり直しや、買い手との信頼を損なうトラブルにつながります。評価額と前提の妥当性は必ず人が確認・確定してください。
同じ業種でも、対象会社の収益構造・資産内容・株主構成・事業計画の前提は案件ごとに違います。また、同じ会社でも決算期によって一過性損益や設備投資、運転資本が変わります。別案件のマルチプルや前年の正常化調整は「参考」として使い、今回の決算データと事業の実態はあらためて元資料そのもので確認してください。流用した前提が評価額の根拠を崩す原因になります。
M&A・事業承継が扱うのは、対象会社の決算・株主・取引先・従業員・未公表の事業計画といった、きわめて機微で未公開の機密情報です。どの資料をどこで処理するか、誰がアクセスできるか、保管と破棄の方法を、対象会社・関係者との秘密保持契約(NDA)やアドバイザリー契約、情報管理の取り決めに沿ってあらかじめ決めておきます。相手の同意がない情報の持ち出しや、取り決めの範囲を超えた利用は行いません。インサイダー情報の管理にも配慮します。ここは効率化より優先して、機密保持の線引きを最初に固めます。
06 METHODS 評価手法ごとの前提資料整理(DCF/類似会社比較/年買法) 手法ごとに必要な前提資料と数字が変わる
Claude Code/Codexの前提整理の精度を上げるには、評価手法ごとに必要な前提資料と数字の観点をCLAUDE.mdに書いておくことが効きます。さくら承継パートナーズで使っている手法ごとの型を紹介します。いずれの手法でも、最終的に「この前提・この数字で評価してよいか」を確認・判断するのはアドバイザーと、必要に応じて公認会計士・税理士などの専門家です。
DCF(ディスカウント・キャッシュフロー)法
類似会社比較(マルチプル)法
年買法(時価純資産＋営業権)
| 評価手法 | 特にそろえたい前提・数字 | 抜けやすい・つまずきやすい点 |
|---|---|---|
| DCF法 | 事業計画・割引率(WACC)・永久成長率 | 計画の楽観、割引率/成長率の感応度、運転資本・投資の粗さ |
| 類似会社比較 | 比較対象企業・マルチプル・EBITDA | 規模/流動性の調整漏れ、比較対象の不適合、一過性の混入 |
| 年買法 | 時価純資産・正常収益力・営業権の年数 | 含み損益/簿外債務の見落とし、営業権年数の根拠、正常化漏れ |
上の手法ごとの必要な前提資料・整理の観点・つまずきやすい点をCLAUDE.mdに書いておくと、Claude Code/Codexが手法に応じて前提整理と評価インプットのたたき台を出すようになります。手法が違えば必要な前提も数字も変わるので、手法を分けて登録するのがコツです。ただし、割引率や成長率の設定・比較対象企業の選定・営業権の年数といった前提の最終判断は、最後にアドバイザーと専門家が確認・確定します。
07 INPUT 決算データからの評価インプット作成 正常収益力・運転資本・ネット有利子負債・非事業用資産を根拠つきで作る
企業価値評価で提案後にやり直しが起きる一番の原因は、決算データから作る評価インプットの調整があいまいなまま評価に進み、買い手のデューデリジェンスで前提が崩れることです。さくら承継パートナーズが使っている、決算データから評価インプットを作るときの型を紹介します。なお、どの損益を一過性とみなすか・どの資産を非事業用とするか・調整をどこまで入れるかの最終判断は、アドバイザーと専門家が行います。
型1: 正常収益力(本業の正常な利益)を調整して作る
「特別利益・特別損失などの一過性損益を除く」「オーナー個人に紐づく過大な役員報酬・地代家賃を相場に正常化する」「関連会社との取引を独立企業間の条件に引き直す」のように、本業の継続的な利益(正常収益力)を出すための調整項目をルール化しておくと、Claude Code/Codexが決算データから調整のたたき台と計算過程を作ります。リストを見て、どの調整を採用するか・金額をどう置くかはアドバイザーと専門家が判断します。
型2: ネット有利子負債・運転資本・非事業用資産を拾う
「有利子負債−現預金でネット有利子負債を出す」「売上債権＋棚卸資産−仕入債務で運転資本を見る」「本業に使っていない不動産・有価証券・保険・遊休資産を非事業用資産として切り分ける」のように、株式価値と事業価値をつなぐ調整項目を決めておくと、評価に効く数字を先に見える化できます。Claude Code/Codexは決算データから該当する科目と金額を拾い出してたたき台にするだけで、時価評価・調整項目の採否・最終的な金額は、アドバイザーと専門家が確認・確定します。
型3: データの整合(試算表・決算書・明細)を確認する
「試算表と決算書の数字が合っているか」「固定資産台帳・借入一覧と決算書の残高が一致するか」「事業計画の出発点が直近実績とつながっているか」のように、評価インプットのもとになるデータ同士の整合を洗い出すと、根拠の崩れた評価を未然に防ぎやすくなります。ただし、これはあくまで要確認の候補で、不整合をどう扱うか・評価に織り込むかの最終的な判断は、アドバイザーと専門家が行います。
Claude Code/Codexは決算データからの評価インプット作成と、数値・前提の不整合の「洗い出し」「要確認リスト化」までです。どの損益を正常収益力に含めるか、どの資産を非事業用とするか、割引率・成長率・営業権の年数をどう置くか、最終的な評価レンジをいくらにするかは、案件と業界を理解するアドバイザーと、必要に応じて公認会計士・税理士などの専門家が確認・確定します。評価インプット作成の効率化と、前提の妥当性・評価額確定の職責は、はっきり分けます。
上の3つの型(正常収益力の調整・ネット有利子負債/運転資本/非事業用資産・データの整合)の調整項目や判定条件を案件タイプごとにCLAUDE.mdへ例付きで書いておくと、Claude Code/Codexが対象会社に応じた評価インプットのたたき台と要確認リストを作ります。担当者が変わっても数字の拾い方と調整の観点がそろい、提案直前の確認の負担が小さくなります。ルール集には対象会社が特定できる固有名を避け、案件コードや社内コードで管理するなど、機密保持にも配慮します。
08 RELATED 関連記事: M&A仲介会社の自動化事例(全業務マップ) 企業価値評価資料以外の業務も含めた事例集
本記事はM&A仲介・事業承継アドバイザリー会社のAI活用のうち、提案・交渉の土台になる「企業価値評価資料づくり」を深掘りした内容です。企業価値評価資料は評価のいちばん土台にあたり、ここが速く正確になると提案全体に効く打ち手です。ノンネームシート(匿名概要書)や企業概要書(IM)の作成、ロングリスト・ショートリストの整理、デューデリジェンス資料の整理、スキーム検討の下調べなど他の業務についても、同じ「整理・洗い出し・下書きはClaude Code/Codex、前提の妥当性と評価額の判断はアドバイザー・専門家」の考え方で広げられます。
09 ABOUT AI鬼管理について - M&A・事業承継業務の伴走サービス 属人化した企業価値評価資料づくりを、判断・説明中心の運用へ
本記事を発信している AI鬼管理 は、M&A仲介・事業承継アドバイザリー会社のAI業務自動化をClaude Code/Codexで設計から伴走するサービスです。企業価値評価資料づくりは、決算データからの数字拾いと評価手法ごとの前提整理の属人化を解くことで、提案スピードと若手育成、同時に動かせる案件数に効く打ち手です。前提の妥当性の確認・評価額の判断・買い手への説明といった職責はアドバイザーと、必要に応じて専門家が担う前提で、その手前の前提整理・評価インプット作成・不整合の洗い出しだけを軽くします。対象会社の機密情報の取り扱いとNDAは最優先で守ります。
代表菅澤
属人化した企業価値評価資料づくり、いっしょに軽くしませんか?
本記事のさくら承継パートナーズの例は、中小企業のM&A仲介/事業承継アドバイザリー・年間約80案件・評価インプットの整形がベテラン1人集中というモデルケースです。貴社の取り扱う案件タイプや評価手法の構成、アドバイザー体制によって、最適な進め方は変わります。まずは今の企業価値評価資料づくりの進め方をうかがって、貴社に合った設計をご提案します。
代表菅澤
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よくある質問
Q. Claude Code/Codexに評価額の算定や前提の妥当性判断まで任せてもよいですか?
A. おすすめしません。Claude Code/Codexは評価手法ごとの前提整理・決算データからの評価インプット作成・数値や前提の不整合の要確認リストまでにし、どの数字を正常収益力に含めるか・割引率や成長率をいくらに置くか・どの会社を類似会社に選ぶか・最終的な評価レンジをいくらにするかは、案件と業界を理解するアドバイザーと、必要に応じて公認会計士・税理士などの専門家が確認・確定する設計が現実的です。評価額と前提の妥当性は人が判断します。
Q. 使っている評価モデル(Excel等)はそのまま使えますか?
A. 使えます。Claude Code/Codexは決算データから正常収益力・EBITDA・ネット有利子負債・運転資本・非事業用資産などの評価インプットを計算過程が追える形のたたき台にそろえるところまでを担えます。お使いのDCFや類似会社比較、年買法の評価モデルにそのインプットを入れ、前提の設定と最終的な評価はアドバイザーと専門家が行う運用にします。
Q. 案件ごとに決算データの形式がバラバラでも使えますか?
A. 使えます。むしろ案件ごとに決算データや事業計画の形がバラバラなほど、共通インプットへ整理する効果が出ます。評価手法ごとの前提のそろえ方や正常化調整のルールをCLAUDE.mdに書いておけば、Claude Code/Codexが手法に応じた前提整理と評価インプットを出します。手法や案件タイプが違うものは分けて登録するのがコツで、前提の最終判断はアドバイザーと専門家が行います。
Q. 対象会社の決算・株主などの機密情報やNDAの扱いは大丈夫ですか?
A. 機密保持を最優先に設計します。どの資料をどこで処理するか・誰がアクセスできるか・保管と破棄の方法を、対象会社や関係者との秘密保持契約(NDA)やアドバイザリー契約、情報管理の取り決めに沿って先に決めます。相手の同意がない情報の持ち出しや、取り決めの範囲を超えた利用は行いません。ルール集にも対象会社が特定できる固有名は載せず案件コードや社内コードで管理し、インサイダー情報の管理にも配慮します。
Q. 事業計画がない、または粗い会社でも使えますか?
A. 使えます。事業計画が粗い場合は、まず過去の実績推移と正常収益力を整理し、年買法や類似会社比較など実績ベースの手法の前提を先にそろえるところから始められます。DCFを使う場合も、Claude Code/Codexが過去実績と計画の乖離を要確認リストに出すので、計画の前提を人が見直しやすくなります。計画の実現性や前提の置き方の判断はアドバイザーが行います。
Q. 料金やプランを教えてください
A. 料金やサポートプランは AI鬼管理のサービスページをご覧ください。貴社向けの個別ご提案は本記事末尾のNEXT STEPからお問い合わせください。
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- 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
- メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
- 明治大学政治経済学部卒
