資金繰りをAIでラクにする方法
― GPTを使った実務レベル活用術 ―
資金繰りは経営の「血液」です。
しかし現実は、
- 数字を見るのがしんどい
- 先の不安が消えない
- 銀行説明が苦手
- 何から手を付けていいかわからない
という経営者がほとんどです。
そこで今回は、
AI（GPT）を使って資金繰りを劇的にラクにする方法を、実務レベルでわかりやすく解説します。
① 資金繰りに役立つGPTの種類
1. ChatGPT
用途：思考整理・文章作成・分析補助
もっとも汎用性が高く、資金繰り改善に直結します。
【活用分野】
- 資金繰り表の分析補助
- 銀行提出資料の作成
- 事業計画の文章化
- 借入交渉のロールプレイ
- 社内会議資料作成
→ 「考える」「まとめる」「説明する」に最強です。
2. Microsoft Copilot
用途：Excelデータとの連動分析
Excelとの相性が抜群。
【活用分野】
- キャッシュフロー予測の自動分析
- 月次推移の異常検知
- 売上・仕入・在庫の傾向分析
- シナリオ分析（売上▲10％など）
→ 数字の変化を瞬時に可視化できます。
3. Notion AI
用途：経営管理の整理・ナレッジ化
【活用分野】
- 会議議事録の整理
- 資金繰り改善プロジェクト管理
- 改善履歴の蓄積
→ 「やりっぱなし」を防ぎます。
② 実務での具体的な使い方（ここが重要）
ポイントは、
「何ができるか」ではなく
**「どう使うか」**です。
【STEP1】資金繰りの現状分析
まずやることはシンプルです。
資金繰り表や試算表の数値をGPTに渡す。
▼プロンプト例
直近6か月の資金繰り推移です。
改善点と危険ポイントを分析してください。・売上
・仕入
・人件費
・借入返済額
・月末現金残高
▼得られる効果
- キャッシュ減少の原因特定
- 固定費の過大指摘
- 返済負担の見える化
- 在庫滞留リスクの発見
※数字そのものより「構造」を見てもらうのがコツ。
【STEP2】資金ショート予測（ストレステスト）
例えばこんな質問。
売上が10％減少した場合、
現金残高は何か月で枯渇しますか？
改善策も提示してください。
→ シナリオ分析が一瞬で可能。
これは金融機関レベルのストレステストです。
【STEP3】銀行提出資料の作成
金融機関が見ているのは、数字だけではありません。
- なぜ悪化したのか
- 何を改善するのか
- いつ黒字化するのか
▼活用例
売上減少の理由は以下の通りです。
銀行向け説明文を作成してください。
前向きで具体性を重視してください。
→ 説明力が一段上がります。
【STEP4】回収改善戦略の立案
売掛金回収サイトが90日です。
短縮するための具体策を10個出してください。
→ 例えば、
- 前受金制度
- 分割請求
- 回収インセンティブ
- 与信管理強化
などが整理されます。
【STEP5】経営者の思考整理
資金繰り悪化の本質は、実は「感情」にあります。
- 価格転嫁が怖い
- 借入が怖い
- 従業員に言いづらい
GPTは「壁打ち相手」になります。
価格改定が怖い理由を整理してください。
背中を押す論理を作ってください。
→ 思考が整理され、決断がしやすくなります。
③ GPTを使う際の重要ポイント
① 数字は正確に
曖昧なデータでは曖昧な回答しか出ません。
② 機密情報は伏せる
個人名・銀行名は出さない。
③ 判断は人間がする
GPTは「分析補助ツール」です。
④ 実務での最強活用パターン
おすすめの流れはこれです。
① Excelで資金繰り表作成
② Copilotで分析
③ ChatGPTで戦略立案
④ 銀行説明文を作成
この流れが最も効率的です。
⑤ 中小企業支援での活用法
顧問業務では特に効果を発揮します。
- ヒアリング内容をGPTで整理
- 改善提案書の下書き作成
- セミナー資料作成
- 経営者への質問リスト生成
→ 作業時間は半分以下になります。
⑥ 結論
GPTは
「資金繰りを直接改善する魔法」
ではありません。
しかし、
✔ 問題構造の見える化
✔ 改善策の網羅
✔ 説明力の強化
✔ 意思決定の高速化
これらを実現します。
その結果、
資金ショート確率を大きく下げる“武器”になる。
資金繰りは孤独な戦いです。
だからこそ、
AIを「道具」として使い、
経営者は「判断」に集中する。
それが、これからの経営スタイルです。
