「会計クイズを解くだけで財務 3 表がわかる 世界一楽しい決算書の読み方 実践編」

大手町のランダムウォーカー 著
わかる イラスト
KADOKAWA 出版

「会計クイズを解くだけで財務 3 表がわかる 世界一楽しい決算書の読み方」の続編です。前編同様、著者が決算資料を図解しながら問いを投げかけ、読者はそれらに答えながら、企業の特徴を推察できるようになっています。前編と異なるのは、そのなかで湧いた疑問を確かめるためには、有価証券報告書のどのあたりを見ればいいのかを紹介している点です。

　たとえば、ヒット商品の有無が業績の明暗を分けるゲーム業界については、有価証券報告書の『事業等のリスク』を読み、企業がどういったリスクを想定しているかを確認するよう勧めています。この『事業等のリスク』は、2003 年 4 月 1 日以後に開始する事業年度から、開示が義務化されたもので、任天堂の『事業等のリスク』を読んだことによって、その義務化の背景が納得できました。

　同様に、1999 年 4 月 1 日以後に開始する事業年度から、開示が義務化されたキャッシュフロー計算書の重要性を納得できたのは、ワタミの事例です。ワタミは、『和民』などの外食事業を中心に、宅食や人材サービス事業も展開していますが、かつて介護事業も展開していました。しかし、それを売却する決定を 2015 年 12 月に下しました。

　その時点で赤字に転落していたのは外食事業であって、介護事業ではありません。利益を生み出し、将来性も見込める介護事業をなぜ売却したかについて、著者はキャッシュフローを用いて説明しています。ワタミの介護事業は、現金流出が激しく、不足する現金を補ってくれる外食事業が傾いたときに、継続することが難しくなったと推察されます。

　逆に、常に赤字ながら、現金が尽きないメルカリの事例も、興味深く読めました。損益計算書 (P/L) 上は赤字でも、キャッシュフロー計算書 (C/S) の営業活動では、黒字になっている事例です。これは、右肩上がりに増えているユーザーからの預り金が増えていることが理由です。P/L だけでなく、貸借対照表 (B/S) や C/S も見て、総合的に決算資料を読むのが重要だとあらためて学ぶことができました。

「「お金の流れ」がたった 1 つの図法でぜんぶわかる 会計の地図」

近藤　哲朗/沖山　誠　著
岩谷　誠治 監修
ダイヤモンド社 出版

『会計の地図』とは、企業業績を知る際に鍵となる用語が図式化されたものです。さまざまな数字の位置づけ (ほかとの関係性) を見える化して理解につなげる意図があるようです。具体的には、損益計算書、貸借対照表、キャッシュフロー計算書の財務 3 表を基本に、売上、費用、利益、資産、負債、純資産、現金、時価総額、のれん、PBR、ROE が取りあげられています。

　株式投資が身近な人と違って、わたしは、ROE の長所も短所もわかっていませんでしたが、この本を読んで初めてその意味がわかった気がしました。ROE が次のようが分解されていて、収益性をあらわす売上高当期純利益率、効率性をあらわす総資産回転率、安全性をあらわす財務レバレッジを一度に見ているようなものだとわかり、その長所がわかりました。



　その ROE 分解図が、ソフトバンク、NTT ドコモ、KDDI の数字をもって次のように比較されると、ROE という指標は、負債を増やすことによって、意図的に操作することも可能だと理解できます。(ソフトバンクは、同業他社に比べて、負債が多いため、財務レバレッジの数字が大きく、結果的に ROE も高い数字になっています。)



　著者は、「ROE は、あくまで短期的な企業の価値を測る指標として、とても有効」だとしつつ、ROIC という指標も紹介しています。ROIC は、「企業が事業活動のために投じた資金を使って、どれだけ利益を生み出したか」を示す指標ですが、理解するのが難しいそうです。

　企業業績がわかる数字を多角的に見られるようになるメリットを実感できました。

「会計クイズを解くだけで財務 3 表がわかる 世界一楽しい決算書の読み方」

大手町のランダムウォーカー 著
わかる イラスト
KADOKAWA 出版

　タイトルに偽りのない本です。財務 3 表の貸借対照表 (B/S)、損益計算書 (P/L)、キャッシュフロー計算書 (C/S) をクイズを解きながら、(世界一かは別として) 楽しく学ぶことができます。クイズは、B/S や P/L の構成図や C/S の増減図が 2、3 点提示される形式です。それぞれが選択肢の企業名のどれと対応しているのか選ぶのですが、社名や商品を知っていても、意外とビジネスモデルを知らなかったと気づかされました。

　たとえば、コンビニのセブン-イレブン・ジャパンとコメダ HD は、いずれもフランチャイズ率の高いチェーンですが、前者は、ロイヤリティが主な収益源となっているいっぽう、後者は、フランチャイジーに対する卸売で儲ける仕組みになっていて、その違いが如実に P/L にあらわれていました。コメダ HD がロイヤリティをほとんど取らない共存共栄モデルをとっていると初めて知りました。

　そして、わかりやすさの点でわたしが一番すばらしいと思ったのが、C/S です。苦手意識があったのですが、6 つのパターンを見ていくと、C/S の役割がいまさらながら理解できた気がしました。6 つのパターンとは、以下の �@健全型、�A積極型、�B改善型、�C衰退型、�D勝負型、�E救済型です。








　キャッシュフローの読み方がなんとなく理解できたので、読んだ甲斐がありました。

「金融デジタライゼーションのすべて」

株式会社日本総合研究所先端技術ラボ/Ridgelinez株式会社 Financial Services 編/著
きんざい 出版

　書籍名に騙されてしまったように感じました。金融業界のデジタル化については、ほんの一部で、ほとんどは IT 業界全般の話でした。それも、IT 業界の情報をそれなりにチェックしていれば、目新しい情報は見つけられないレベルです。

　ただ、IT を利用した新しい金融サービスをいくつか知ることができ、新しい気づきを得ることができました。たとえば、�@連携範囲の拡大、�Aシステム機能提供者の変化、�Bローカル事情などがあげられます。

　�@では、API などを活用したオープン化により連携可能範囲が広がるにつれ、金融機関が提供できるものも広がっていくと感じました。たとえば、車や住宅の購入支援 (ローン需要の掘り起こし) です。

　米国大手金融機関 Capital One が 2018 年に始めたサービスはその一例です。街なかにある自動車にスマホのカメラでピントを合わせると、その自動車の車種を特定し、価格帯やディーラーでの販売状況、ローンを借りた場合の月々の支払いの額等がスマートフォンの画面に AR 技術を用いて表示されるようになっていて、そこでローンの仮審査を実行することも可能になっています。

　仕組みは、次のようになっています。まず、スマホのカメラでとらえた自動車の車種識別は、iOS 端末では Apple の機械学習フレームワーク『CoreML』、Android 端末では Google の機械学習ソフトウェアライブラリ『Tensorflow』を用いて開発された機械学習モデルで実行されます。次に、識別された車種をもとに、Capital One が独自開発したアルゴリズムにより、全国 12,000 以上のディーラーから収集した 300 万台以上の自動車販売状況のデータベースから、自動車の価格や融資条件が算出されます。最後に、AR での情報出力には、iOS 端末では Apple の SDK「ARKit」、Android 端末では Google の SDK「AR Core」が使われています。

　同様に、オーストラリアの Commonwealth Bank of Australia は、住宅にスマートフォンカメラをかざすことで価格や住宅ローン情報を表示する住宅ローン版アプリを提供しています。

　�Aでは、金融サービスに関係するシステムを提供するのは、IT ベンダーに限らなくなってきていると思いました。たとえば、セブン銀行は、自らが開発した金融システムをその差別化を武器に外部に有償提供し、収益源の多角化を図っているとのことでした。

　�Bでは、自然言語や法規制などがあげられます。Bank of America は、自行モバイルアプリに音声によって情報入力、指示可能な独自の AI アシスタント『Erica』を実装し、顧客からの情報照会や顧客へのアドバイスに活用しています。顧客のフランクな口語での問いかけに柔軟に回答できる高度な分析力を提供したことから、リリースされておよそ 1 年で、モバイルアプリユーザーの 25% が AI アシスタントを利用しているそうです。こういった自然言語に関係する部分は、やはり当該言語に長けた開発者の存在が必要で、海外のプロダクトを活用するといったことは難しい気がしました。

　また、日本でいう金融商品取引法/資金決済法や犯罪収益移転防止法などの法規制は、国や地域によって違いがあり、金融サービスが法律と密接に関係していることから、やはり海外のプロダクトを簡単に使えない面がある気がしました。

「父が娘に語る 美しく、深く、壮大で、とんでもなくわかりやすい経済の話。」

ヤニス・バルファキス (英語：Yanis Varoufakis) 著
関　美和 訳
ダイヤモンド社 出版

　2009 年ごろ、ギリシャ危機が問題になり、厳しい緊縮財政・構造改革が求められたものの、負担増に耐えられなくなったギリシャ国民は、2015 年の総選挙において急進左派連合に政権を委ねることにしました。この本の著者はそのとき、財務大臣に就任しました。しかしそののち、緊縮財政を受け入れることが国民投票で決まり、反緊縮財政を掲げる著者は、半年足らずの在任期間で辞任しました。

　そんな著者が書いた、こんな長いタイトルの本に興味を惹かれました。奇をてらったタイトルに見えますが、嘘や偽りは感じられませんでした。答えの出ない難しい問題をできるわけわかりやすく説明しつつ、将来的には真摯に向き合ってほしいという娘に対する気持ちが伝わってきたように思います。

　著者は本書で、『経済について語るとはつまり、余剰によって社会に生まれる、債務と通貨と信用と国家の複雑な関係について語ることだ』と最初に述べています。そのあと、余剰と国家の関係、余剰と債務の関係、通貨と信用の関係、通貨と国家の関係など、複雑な関係を次々とひもといていきます。それぞれ、正解はひとつだけとは言えない問題ですが、著者の考え方には説得力がありました。

　たとえば、『余剰から国家が生まれた』と説明されています。『国家には、国の運営を支える官僚や、支配者と所有権を守ってくれる警官が必要になる。支配者は贅沢な暮らしをしていたし、守るものも多かった。だが、よほど大量の余剰作物がなければ、大勢の官僚や警官を養っていくことはできない、軍隊も維持できない』とし、余剰が全員に行きわたるほど多くなかった時代は、支配者だけが国を支配する権利を持っていると庶民に信じさせるために、国と一体となった宗教組織が必要だったと書かれてあります。

　さらに著者は、これまでに起こった大転換とこれから成すべき大転換について語っています。これまでに起こった大転換とは、労働力や土地にも交換価値が生まれ、世が市場社会となり、生産ののち分配されるのではなく生産前に分配が起こり、借金を糧に富が生まれ、利益が追求されるようになったことです。かつては、農奴が生産し、領主が年貢を無理やり納めさせ、残ったもので農奴は暮らしていました。領主が土地を手放すことも、農奴が自らの労働力を売ることもありませんでした。しかし、領主が農奴に農作物を生産させることをやめ、地代を徴収するようになったことを機に農奴は起業家になり、借金をもとに事業を始めました。将来の地代や必要なものの値段はわかっていて、分配をイメージしつつ生産することになり、結果的に利益を追求するという大転換が起きたと、著者は説明しています。

　これから成すべき大転換は、人ではなく機械が新しいテクノロジーを生みだし、新しいテクノロジーが生みだした富をどう分配するかを、市場に任せるのではなく民主主義で決めるというものです。現在は新しいテクノロジーを生みだした起業家が富を独占する方向に徐々に進んでいます。(著者は触れていませんが、人工知能を生みだせる人工知能を最初に開発した者が世界の富を独占するのではないかという危惧は広く知られています。) しかし著者は、市場のように富の多寡によって支配権 (投票権) が得られる仕組みではなく、法の下の平等にのっとり、ひとり一票の投票権が得られる仕組みによって富の分配を決めるべきではないかと考えているようです。

　タイトルに嘘偽りなく、美しい理想であり、壮大な夢ではないでしょうか。