可行性評価（フィージビリティスタディ）の実践ガイド：成功確率を高める評価手法と判断基準
エバープレイ編集部可行性評価とは
可行性評価（フィージビリティスタディ）は、新規事業、製品開発、プロジェクト投資などが実行可能かどうかを、技術的・市場的・財務的・法務的・運用的観点から総合的に判断するプロセスです。単なるアイデアの良し悪しを論ずるだけでなく、実現のために必要な条件、リスク、期待収益を定量・定性で明らかにし、意思決定者に実行・中止・再設計の根拠を提供します。
可行性評価の主な種類
技術的可行性：必要な技術や設備、人材が確保できるか、開発リスクや実現可能な性能はどうかを評価します。
市場（商業）可行性：市場規模、成長性、競合環境、顧客ニーズ、価格許容度、チャネルの可用性を調査します。
財務的可行性：初期投資、運転資金、収益性（売上・粗利）、キャッシュフロー、NPV（正味現在価値）やIRR（内部収益率）などで収益性を評価します。
法務・規制可行性：許認可、法令遵守、知的財産、環境規制などが事業実行にどう影響するかを確認します。
運用（オペレーショナル）可行性：組織体制、プロセス、人員配置、サプライチェーン、品質管理の観点で持続可能かを検討します。
スケジュール可行性：実行までの時間、主要マイルストーン、依存関係が現実的かを評価します。
評価の基本手順
目的と評価基準の定義：何をもって成功とするか（例：NPV>0、IRR>目標率、市場シェアX%）を明確にします。
スコープ設定：評価対象（製品ライン、国、期間）と除外範囲を決めます。
現状分析：内部資源（技術、組織、財務）と外部環境（市場、競合、規制）を収集・整理します。
代替案の検討：複数の実行オプション（フル投資、段階投入、提携など）を用意します。
定量・定性分析：財務モデル、マーケットリサーチ、技術試験などで各案を評価します。
リスク評価と感度分析：主な不確実性の影響度を分析し、臨界変数を特定します。
結論と推奨：意思決定者向けに推奨案と必要な条件（トリガー、リスク対策）を提示します。
主要な分析手法とツール
市場分析：一次調査（顧客インタビュー、調査票）と二次調査（公的統計、業界レポート）を組み合わせます。PESTEL分析や5フォース分析で外部環境を体系化します。
財務モデル：売上予測、コスト構造、税金・減価償却を含むキャッシュフロー表を作成し、NPV、IRR、回収期間（Payback）、損益分岐点（Break-even）を算出します。割引率はプロジェクト固有のリスクを反映させる必要があります。
感度分析とシナリオ分析：重要変数（価格、採用率、原価）を変動させて結果の変化を確認します。複数シナリオ（ベース、楽観、悲観）を用意します。
確率論的手法：不確実性が高い場合はモンテカルロ・シミュレーションや決定木分析で分布を扱い、期待値やリスク指標を定量化します。
SWOT：組織の強み・弱み、外部機会・脅威を整理し、戦略的示唆を得ます。
評価指標と意思決定の基準
意思決定では財務指標だけでなく、戦略的整合性や実行可能性も重視します。代表的指標：
NPV：投資の現在価値が正であれば価値を創出すると判断されることが一般的です。
IRR：投資に対する期待収益率を示します。目標資本コストより高ければ魅力的です。
回収期間：短いほど資金リスクが低いが、短期偏重の判断には注意が必要です。
期待損失（EMV）：リスク事象の発生確率×損失額でリスクの大きさを比較します。
データ収集とファクトチェックの重要性
評価の信頼性はデータの質に依存します。一次データ（顧客・サプライヤー調査、試作テスト）を優先し、二次データ（公的統計、業界レポート）で補強します。仮定は根拠を明示し、複数ソースでクロスチェックすることが必須です。
リスク管理と軽減策
可行性評価ではリスクを洗い出し、発生確率と影響度で優先順位を付けます。典型的な軽減策：
段階的投資（パイロット→拡大）
戦略的提携（技術提供、販売チャネルの確保）
契約的対策（価格ヘッジ、サプライヤー条項）
保険・コンティンジェンシーファンドの設定
報告と意思決定支援のコツ
結論は簡潔に：推奨案、期待成果、主要リスク、意思決定に必要な条件を最初に提示します。
前提条件を明示：主要仮定と感度の高い変数を表形式で示します。
代替案を比較：ベネフィットとコスト、リスクで比較できるようにします。
実行ロードマップ：早期に行うべき実務（許認可、試作、顧客獲得）を含めます。
実務上の注意点とよくある落とし穴
過度の楽観バイアス：売上や採用率を過大に見積もると誤判断を招きます。第三者の視点や保守的シナリオを必ず用意してください。
不完全なコスト計上：間接費、サポート費用、運転資本等を漏らすと採算を誤認します。
単一指標依存：NPVだけでなく戦略的整合性や実行能力も考慮します。
データ源の不明確さ：根拠のない数字は説得力を欠くので、出典を明記して検証可能にします。
簡単なケーススタディ（概念例）
新製品Aの国内ローンチを検討。初期投資1億円、年間運転資金1000万円、想定売上初年度2億円で年成長20%、割引率8%を仮定。ベースシナリオでNPVが正なら推進、しかし価格競争や採用が50%下振れした場合にNPVが負となるなら段階投入や販売提携を条件とする、という形で意思決定を行う。感度分析で最重要変数が価格と採用率であることが分かれば、それらを確実にするための市場テストや販路確保を条件にします。
まとめ
可行性評価は、投資やプロジェクトの成功確率を高めるための必須プロセスです。技術・市場・財務・法務・運用という複数の観点から定量・定性に基づいて評価し、仮定は明確に、データはクロスチェックを行い、感度分析や確率論的手法で不確実性を扱うことが重要です。評価結果は意思決定者が実行・中止・条件付き実行を判断できる形で簡潔に提示しましょう。
参考文献
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