Google SheetsでDCFモデルを作る方法（2026年版）

数式を一つも書く前にタブの順序を正しく設計することで、後から循環参照の地獄に陥るリスクを防げます。Google SheetsのクリーンなDCFモデルは左から右へと流れ、データはAssumptionsから出力タブへ一方向に流れます。右側のタブを参照するタブが存在してはなりません。

変動する可能性のある全ドライバーをここに集約します。他の場所にはハードコードしません。売上成長率の前提がAssumptionsとRevenue & OpExの両方に存在していれば、そのモデルはいずれサイレントに壊れます。

Assumptionsを明確にラベル付けされたブロックで構成してください：売上ドライバー、マージン・ドライバー、設備投資・運転資本（Capex & NWC）、税率、WACC入力値。主要セルに名前付き範囲を設定することで、数式がドキュメントのように読みやすくなります。

名前付き範囲の設定例：
RevGrowth     → Assumptions!$B$5   （売上CAGR：12.5%）
EBITDAMargin  → Assumptions!$B$8   （18.7%）
TaxRate       → Assumptions!$B$12  （26.0%）
TerminalGrowth→ Assumptions!$B$15  （3.0%）
NetDebt       → Assumptions!$B$20  （900,000,000）

予測年度については、Assumptionsに単一の基準年度を設定し、すべての列ヘッダーを動的に導出します。Revenue & OpExタブのヘッダーは次のようになります：

='Assumptions'!$B$2        （基準年度、例：2025年）
='Assumptions'!$B$2+1      （2026年）
='Assumptions'!$B$2+2      （2027年）

これにより、年次更新で基準年度を前進させる際も1つのセルを変更するだけで済み、6タブにわたる検索・置換は不要になります。

Revenue & OpExはモデルの信頼性が決まるタブです。P&L全体に単一の成長率を適用するのは簡易スクリーニングとしては十分ですが、実務モデルでは製品ラインやコホートごとに売上を分けて、マージン前提とボリューム前提を別々に流します。

Assumptionsから単一の成長率を参照する5年予測の場合：

売上高行（B5:F5、B5が1年目）：
B5: ='Assumptions'!$B$3*(1+RevGrowth)
C5: =B5*(1+RevGrowth)

EBITDA行（B8:F8）：
B8: =B5*EBITDAMargin

D&A行（B10:F10、売上高比率）：
B10: =B5*'Assumptions'!$B$9

複数の収益ストリームをモデル化する場合は、コホートまたはSKUレベルのタブにSUMIFSを使うと監査しやすくなります：

=SUMIFS('Revenue Detail'!$D:$D,
        'Revenue Detail'!$B:$B, ">="&'Assumptions'!$B$3,
        'Revenue Detail'!$C:$C, "Recurring")

LTM売上高35億円を年率12.5%で複利成長させると、5年目の売上高は約64億円に達します。EBITDAマージンが18.7%で安定すれば、5年目のEBITDAは約12億円になります（マージン拡大前提を加算する前の数値です）。

アンレバードFCF（UFCF）はファイナンスを除外します。支払利息も借入返済も含みません。資本構成に依存しない、全額自己資本で調達したと仮定した事業価値を評価するためのものです。資本構成の影響はここではなく、WACCに反映されます。

計算式：UFCF = NOPAT + D&A − 設備投資（Capex）− 運転資本変化額（ΔNWC）

EBIT行（B5:F5）はRevenue & OpExを参照：
B5: ='Revenue & OpEx'!B12 - 'Revenue & OpEx'!B14

NOPAT行（B7:F7）：
B7: =B5*(1-TaxRate)

UFCF行（B12:F12）：
B12: =B7
     +'Revenue & OpEx'!B10    （D&Aの加算）
     -'Assumptions'!$B$11*'Revenue & OpEx'!B5   （売上高比率のCapex）
     -(('Revenue & OpEx'!B5-'Revenue & OpEx'!A5)*'Assumptions'!$B$13)  （ΔNWC）

UFCFモデルをサイレントに壊すポイントがいくつかあります：NWCの符号規則（NWCの増加は資金の流出なのでマイナスになります）、株式報酬（SBC）の取り扱いの不一致、EBITへの受取利息の混入などです。割引計算を行う前に、EBITラインを損益計算書と照合してください。

このモデルでは、UFCFは1年目の約3.2億円から5年目の約5.7億円へと増加します。

WACCはモデルが最も間違いやすい箇所です。多くの場合、入力値が古くなっているか、資本構成のウェイトが市場価値ではなく帳簿価値に基づいているのが原因です。

2026年半ば時点で、10年物米国債利回りは約4.3%です。Damodaranの2026年1月時点の米国株式リスクプレミアム推定値は5.5%（pages.stern.nyu.edu で毎年更新）です。ベータ値にはBloombergの生のベータ値をブルーム修正法で1.0方向に調整して使用します：修正済みβ = 0.67 × 生のβ + 0.33。2026年5月時点のBloombergにおける中堅B2B SaaS企業の比較対象セットでは、中央値のレバードベータは1.35でした。

WACCタブの数式（すべての入力値はAssumptionsから参照）：

RiskFreeRate:   ='Assumptions'!$B$25    (0.043)
ERP:            ='Assumptions'!$B$26    (0.055)
BetaLevered:    ='Assumptions'!$B$27    (1.35)

CostOfEquity:   =RiskFreeRate + BetaLevered*ERP
                → 4.3% + 1.35 × 5.5% = 11.7%

PreTaxCostDebt: ='Assumptions'!$B$28    (0.082)
AfterTaxCostDebt: =PreTaxCostDebt*(1-TaxRate)
                → 8.2% × 0.74 = 6.1%

EquityWeight:   ='Assumptions'!$B$30    (0.90)
DebtWeight:     =1-EquityWeight         (0.10)

WACC:           =CostOfEquity*EquityWeight + AfterTaxCostDebt*DebtWeight
                → 11.7% × 0.90 + 6.1% × 0.10 = 11.2%

市場価値ウェイトを使用してください。帳簿価値は使いません。非上場企業で時価総額がわからない場合は、反復計算が標準的なアプローチです：資本構成を仮定してWACCを計算し、EVを算出してインプライドの時価総額を導出し、ウェイトを更新するというプロセスを収束するまで繰り返します（通常2〜3回）。

ここでモデルが出力を生み出します。DCFタブはFCFタブからUFCFを取り込み、WACCで割り引き、ゴードン成長モデルを使ってターミナルバリューを計算し、企業価値から株式価値へのブリッジを行います。

割引ファクター（5行目、B5:F5）：
B5: =1/(1+WACC)^1
C5: =1/(1+WACC)^2
...
F5: =1/(1+WACC)^5

FCFの現在価値（6行目、B6:F6）：
B6: =FCF!B12*B5

FCF現在価値の合計：
=SUM(B6:F6)    → 約17億円

ターミナルバリュー（永続成長法）：
=FCF!F12*(1+TerminalGrowth)/(WACC-TerminalGrowth)
→ 5.7億円 × 1.03 / (0.112 - 0.030) = 約71億円

ターミナルバリューの現在価値：
=TerminalValue * F5    → 約42億円

企業価値（EV）：
=SUM(B6:F6) + PVTerminalValue    → 約59億円

株式価値ブリッジ：
=EnterpriseValue - NetDebt       → 約50億円

ここではターミナルバリューが企業価値全体の約71%を占めています。このような成長プロファイルで5年の予測期間であれば標準的な比率ですが、TV比率が低い10年モデルに慣れた投資家には事前に説明しておく価値があります。TV比率が75%を超える場合は、通常、予測期間が短すぎるか、ターミナル前提値が過大な役割を果たしていることを意味します。

ブリッジの下に「チェック」セクションを追加してください：TV対EV比率、インプライドEV/EBITDA出口倍率（企業価値÷5年目EBITDA）、および出口倍率から逆算した永続成長率の整合性を確認します。これらの数値が内部的に整合していない場合、モデルのどこかに誤りがあります。

感度分析テーブルのないDCFはモデルではなく、単なる点推定値です。最も重要な2軸は、一方にWACC、もう一方に永続成長率、セルに株式価値です。自動的に再計算される2変数データテーブルとして構築してください。

テーブルは、列ヘッダーにWACC値（9.2%、9.7%、10.2%、…、13.2%）、行ヘッダーに永続成長率（2.0%、2.5%、3.0%、3.5%、4.0%）を並べて設定します。データテーブルの左上セルはDCFタブの株式価値出力を参照します。

左上の参照セル（例：B20）：
='DCF'!$B$22    （株式価値の出力）

テーブルの構築手順：
1. 行・列ヘッダーを含む全範囲をハイライト
2. データ → データの入力規則 → ...（Excelの場合：データ > What-If分析）

Google Sheetsでは、データテーブルにはApps Scriptが必要です。軽量な代替手段：
- WACCと成長率の入力値を明示的に列挙したヘルパータブを作成する
- INDEX/MATCHを使って各シナリオの組み合わせから株式価値を取得する

ヘルパー数式（感度グリッドのC22セル、B22=WACC上書き値、C21=成長率上書き値）：
=IFERROR(
  (NPV(B22, FCF!$B$12:$F$12) +
   FCF!$F$12*(1+C21)/(B22-C21) / (1+B22)^5) -
  Assumptions!$B$20,
  "N/A")

WACC 9.2%〜13.2%、永続成長率2.0%〜4.0%で構成される25セルのグリッドにより、株式価値のベースケース約50億円を中心に、約28億円（高WACC・低成長）から約78億円（低WACC・高成長）までのレンジを可視化できます。このスプレッドがバリュエーション交渉の幅になります。