andreworia/sensitivity-tornado

入力変数の重要度をランク付けし、トルネードチャートを生成します。各入力を定義された範囲で変動させ、出力への影響を計算し、横棒グラフのデータ構造を作成します。

sensitivity-tornado とは?

このスキルは、金融モデルや戦略モデルにおいて、どの前提条件が出力に最も大きな影響を与えるかを特定するためのトルネードチャート分析を自動化します。モデルが完成した後の最終診断ツールとして特に有効で、プロジェクトマネージャーや投資委員会から「モデルの主要なリスクは何か」「最も重要な前提条件は何か」と尋ねられた際に活用できます。このスキルは、入力変数のスイング範囲(低値と高値)を定義し、各変数を一つずつ変動させた際の出力への影響(アップサイドとダウンサイド)を計算し、絶対影響度でランク付けします。最終的に、Excel上でトルネード図を作成するための横棒グラフのデータ構造を生成し、最も影響の大きい変数から順に可視化します。Claude Code、Cursor、CodexなどのAIエージェント環境で動作し、ユーザーがモデルの不確実性を理解し、分析リソースをどこに集中すべきかを明確にします。

対応✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
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ドキュメント

感度トルネード

使用すべきタイミング

モデルが構築され、チームがさらなる分析作業を進める前に、実際に出力を左右する前提条件を特定する必要がある場合にこのスキルを使用します。プロジェクトマネージャーから「モデルの主要なリスクは何ですか?」と質問された時、モデルレビューで感度分析の要約が必要な時、または投資委員会から「最も重要な前提条件は何ですか?」と尋ねられた時にトリガーしてください。モデリング演習の終盤、モデルを発表または承認する前の最終診断として最も価値があります。

機能概要

完全なトルネードチャート分析を生成します。テストするすべての入力変数を特定し、それぞれのスイング範囲を定義し、各スイング(アップサイドとダウンサイド)の出力影響を計算し、絶対影響度で変数をランク付けし、Excelでトルネード図を作成する横棒グラフのデータ構造を指定します。出力の不確実性に対する前提条件の貢献度をランク付けします。

方法

  1. 感度分析の対象となる主要出力を特定します。 トルネード分析は一度に1つの出力に焦点を当てます。EBITDA、IRR、株式価値、NPV、5年売上高、またはその他の主要指標のうち、最も意思決定に関連する出力を定義します。複数の出力が関連する場合は、出力ごとに1つのトルネードを構築します。

  2. すべての候補入力変数をリストアップします。 モデル内のすべての重要な前提条件を収集します。それらは(a)不確実であり、(b)出力に有意な影響を与える可能性があるものです。財務モデルの初期リスト例: 売上高成長率、粗利率、EBITDAマージン、顧客獲得コスト、チャーン率、設備投資比率、運転資本日数、WACCまたは割引率、ターミナル成長率、出口倍率、為替レート、税率。8~15の変数を目標にします。

  3. 各変数のスイング範囲を定義します。 各入力変数について、信頼できる範囲を表す低値と高値を定義します。標準的なアプローチは、変数の平均±1標準偏差、または基準値の±10~20%、または特定のシナリオ範囲(例:「経営陣ガイダンス下限」から「経営陣ガイダンス上限」)です。重要な原則: 比較可能性のためにスイングは基準値を中心に対称的であるべきですが、分布が真に非対称な場合は非対称でも構いません。

  4. 各スイングの出力を、一度に1つの変数ずつ計算します。 各変数について: a. 変数をその低値に設定し、他のすべての変数は基準値に維持します。出力値を記録します。これを「低影響」とラベル付けします。 b. 変数をその高値に設定し、他のすべての変数は基準値に維持します。出力値を記録します。これを「高影響」とラベル付けします。 c. 次の変数をテストする前に、変数を基準値にリセットします。

    Excelでは、手動(各入力セルを変更し、出力をテーブルに記録)または各変数に1変数データテーブルを系統的に使用して行うことができます。変数セットが大きい場合は、モデルが変更されたときに自動的に再計算されるため、データテーブルアプローチが推奨されます。

  5. 各変数の影響を計算します。 影響 = 高出力 - 低出力(「高いほど良い」出力の場合)。絶対影響 = ABS(高出力 - 低出力)。絶対影響の降順で変数を並べ替えます。絶対影響が最大の変数がトルネードチャートの最上部に配置されます。

  6. トルネードデータテーブルを構築します。 Excelに以下の列を設定します:

    列A: 変数名。 列B: 基準出力値(すべての行で同じ、出力セルへの参照)。 列C: 低出力(この変数が低値に設定されたときの出力)。 列D: 高出力(この変数が高値に設定されたときの出力)。 列E: 低影響 = 低出力 - 基準出力(低スイングが出力を減少させる場合は負の値になります)。 列F: 高影響 = 高出力 - 基準出力(高スイングが出力を増加させる場合は正の値になります)。 列G: 絶対影響範囲 = ABS(高出力 - 低出力)。並べ替えに使用します。

    列Gの降順でテーブルを並べ替えます。最初の行が最も影響の大きい変数です。

  7. トルネードチャートを横棒グラフとして構築します。 Excelにはネイティブのトルネードチャートタイプはありません。積み上げ棒グラフを使用して構築します:

    データ系列1(非表示のベース): これによりバーが正しく配置されます。各変数について、非表示ベース = MIN(低出力, 高出力) - チャートを中央揃えするための小さなオフセット。または、低スイングが負の場合の低出力値。

    より簡単なアプローチ: ゼロを中心とした2つのデータ系列を構築します。各変数について: ダウンサイドバー = 低影響(負の数値)。アップサイドバー = 高影響(正の数値)。カテゴリ軸(X軸)を0で交差するように設定します。

    結果はゼロを中心とした「バタフライ」棒グラフになります。バーのペアが長いほど、その変数に対する出力の感度が高くなります。

  8. 最も影響の大きい変数が上部に来るように行を並べ替えます。 Excelの棒グラフでは、カテゴリはデータテーブルとは逆順に表示されます。最も影響の小さい変数が1行目に、最も影響の大きい変数が最後の行になるようにデータテーブルを並べ替えます。これにより、最も影響の大きい変数が上部に表示されるチャートが保証されます(トルネードチャートの慣例)。

  9. 配色を適用します。 ダウンサイドバーを赤、アップサイドバーを青(または緑)でフォーマットします。グリッド線を削除します。チャートの境界線を削除します。これにより、クリーンでプロフェッショナルなトルネード図が作成されます。

  10. 変数ラベルと影響値を追加します。 各バーに出力値(または影響値)を示すデータラベルを追加します。Y軸のカテゴリラベルとして変数名を追加します。棒グラフに重ねた散布図系列を使用して、x=0(基準ケース)に垂直参照線を追加します。

  11. トルネードを解釈します。 トルネードの上位3~5の変数がモデルの重要な前提条件です。これらは、最も注意深い推定と検証、取締役会へのプレゼンテーションでの感度範囲、およびモデルがライブ計画ツールである場合の継続的な監視に値します。トルネードの下半分の変数は比較的重要ではなく、簡略化のために基準ケース値に固定できます。

  12. スイング前提条件を文書化します。 トルネードデータテーブルと同じタブに、各変数のスイング前提条件を示す列を追加します:「低: 基準 - 2pp; 高: 基準 + 2pp」。これにより分析の監査可能性が確保され、他のユーザーが入力タブを開かずに感度範囲の根拠を理解できます。

入力

  • 主要出力セルを持つ完成した財務モデルまたは戦略モデル
  • テストする入力変数のリスト(または入力タブからすべての入力を取得する許可)
  • 各変数のスイング範囲(または一律に適用する基準値の±10~15%のデフォルト)
  • 主要出力セルの参照と単位

出力形式

以下の要素を含む完全なトルネード分析仕様:

  1. スイング範囲付き変数リスト: 変数名、基準値、低値、高値、スイングの根拠。変数ごとに1行。
  2. トルネードデータテーブル: 変数、基準出力、低出力、高出力、低影響、高影響、絶対範囲。絶対範囲の降順でソート。
  3. 上位5つの発見: 上位5つの最も影響力のある変数名とその絶対影響を定量化。
  4. チャートデータ構造: 2つのデータ系列(ダウンサイドバーとアップサイドバー)、並べ替え順序、軸設定。
  5. チャートフォーマット指示: 色、ラベル、参照線のアプローチ。
  6. 解釈サマリー: トルネードがモデルの不確実性について明らかにすることと、分析作業を集中すべき場所。

例

ユーザー発言: 「DCFモデルがあります。主要出力: 株式価値。ベースケースの株式価値 = 125百万ドル。以下の変数をテストしてください: 売上高CAGR(ベース15%)、EBITDAマージン(ベース22%)、WACC(ベース12%)、ターミナル成長率(ベース3%)、設備投資/売上高比率(ベース5%)、チャーン率(ベース8%)。」

Claudeの応答:

スイング範囲:

変数基準低高
売上高CAGR15%10%20%
EBITDAマージン22%18%26%
WACC12%9%15%
ターミナル成長率3%2%4%
設備投資/売上高比率5%3%7%
チャーン率8%5%11%

Individual skills in this repo

This repo contains 11 individual skills — each has its own dedicated page.

andreworia/assumption-registry-builder

Creates a structured assumption register for any Excel model with columns for name, category, base value, source, Bull/Bear values, sensitivity rank, and owner, plus a formula for computing sensitivity rank from Data Table outputs.

andreworia/data-cleaning-for-excel

Turns pasted or exported data with mixed formats, blank rows, or duplicates into a clean, consistently formatted range ready for analysis. Use it right after pasting raw data into a worksheet.

andreworia/formula-audit-checker

Provides a systematic audit checklist for Excel model formula logic, hardcoded values, circular references, and error handling, with step-by-step instructions for using Excel's native auditing tools.

andreworia/inputs-calcs-outputs-design

Enforces the three-tab separation principle for any Excel model, producing a full design for a dedicated Inputs tab, one or more Calculations tabs, and a clean Outputs tab with a conventions checklist.

andreworia/model-architecture-template

Defines the master tab structure, naming conventions, color codes, number formats, and print area setup for any new strategy or finance Excel model, serving as the structural template before any content is added.

andreworia/output-summary-tab

Designs the executive summary tab of an Excel model with KPI tiles, a narrative block, a sensitivity summary, and an assumption log, formatted for print or screenshot use in a board pack.

andreworia/pivot-table-builder

Specifies and builds a pivot table from a flat data range, choosing rows, columns, values, and filters. Use it when you have raw tabular data and need a summary view without building it cell by cell.

andreworia/revenue-build

Builds a driver-based revenue forecast .xlsx with live formulas across separate drivers, build, and output tabs plus checks, rolling a customer or units schedule (beginning, adds, churn, ending) into revenue with Base/Bull/Bear scenario toggles. Use when someone needs a bottom-up revenue model, an ARR build, or a driver-based forecast for planning or a board deck. Do not trigger for editing an existing workbook through the Claude for Excel add-in.

andreworia/scenario-manager

Builds a Base/Bull/Bear scenario switching layer for a model in a .xlsx with a live selector, CHOOSE or INDEX assumption links, a side-by-side output comparison, and a recalc check, then delivers the workbook. Use when someone wants an auditable scenario toggle instead of Excel's hidden Scenario Manager. Do not trigger for editing an existing workbook through the Claude for Excel add-in.

andreworia/sensitivity-tables

Builds one- and two-variable sensitivity (Data Table) analysis on a model output in a .xlsx with live formulas and a recalc check, then delivers the workbook. Use when someone wants to see how an output (NPV, IRR, EPS, margin) moves as one or two inputs change. Do not trigger for editing an existing workbook through the Claude for Excel add-in.

andreworia/unit-economics

Builds a unit-economics and cohort .xlsx with live formulas across separate assumptions, cohort, and output tabs plus checks, computing CAC, LTV, LTV/CAC, and CAC payback from a monthly cohort retention grid. Use when someone needs unit economics, an LTV/CAC analysis, a payback model, or a cohort retention build. Do not trigger for editing an existing workbook through the Claude for Excel add-in.

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