KPIツリー
目次
KPI ツリー（Key Performance Indicator Tree）
1. 定義と本質
KPI ツリーは、企業の最終目的（ROE、営業利益、企業価値等）を、それを構成するドライバー指標に階層分解した構造図である。
最終 KPI → 主要ドライバー → 現場 KPI へ枝分かれする「逆ツリー」の形をとる。
本質: 「現場の行動と経営の成果をつなぐ唯一の言語**」。各階層が因果関係でつながっているため、ボトルネックを特定したり、施策の効果を上位指標で測定できる。
FP&A視点での重要性:
- 中期計画と部門予算を一貫した KPI で接続
- 業績悪化時の原因究明（どの枝で乖離が発生したか）
- 取締役会への業績説明（数式的に分解された因果）
2. 計算式・データソース
代表例: ROE のデュポン分解（3 段階）
ROE = 純利益 / 自己資本
= (純利益/売上) × (売上/総資産) × (総資産/自己資本)
= 売上高純利益率 × 総資産回転率 × 財務レバレッジ
さらに分解:
売上高純利益率 = 営業利益率 × 税引前純利益/営業利益 × 純利益/税引前純利益
= (1 − 売上原価率 − 販管費率) × ...
代表例: 営業利益のドライバー分解（製造業）
営業利益 = 売上高 − 変動費 − 固定費
売上高 = 数量 × 単価
数量 = 顧客数 × 顧客あたり購入数
単価 = 製品ミックス × 価格
業界別 KPI ツリーの起点
| 業界 | 最終 KPI | 主要ドライバー |
|---|---|---|
| SaaS | ARR / Rule of 40 | 新規 ARR / Churn / Net Expansion |
| 製造業 | 営業利益率 | 売上数量 / 単価 / 原材料費 / 稼働率 |
| 商社 | ROE | 投資先利益貢献 / 在庫回転 / 為替 |
| 小売 | 既存店売上 | 来店客数 × 客単価 |
| 不動産 | NAV / FFO | 賃料単価 × 稼働率 × 物件数 |
| 建設 | 受注高 × 完工利益率 | 受注高 / 工事粗利率 / 期間 |
3. 業界別の典型レンジ・落とし穴
良い KPI ツリーの条件
- MECE（漏れなく重複なし）: ROE デュポン分解は 3 要素で MECE
- 計測可能: 各 KPI が数値で取得できる
- 行動可能: 現場が動かせる指標まで分解されている（売上ではなく「来店客数」「来店時の購入率」）
- 時間粒度: 日次／週次／月次／四半期／年次のどれで見るか整合
- 責任部門明確: 各 KPI に責任部門が紐づく
落とし穴
- 指標の盛りすぎ: 50 個の KPI を並べると優先順位が消える → 各階層 3-5 個
- 計測コストが見合わない: 行動レベルの KPI は計測に工数がかかる
- 遅行指標ばかり: ROE は遅行指標 → 先行指標（NRR・受注高・在庫回転）を含める
- ツリーの硬直化: 戦略変化時に更新されない → 中期計画策定タイミングで見直し
- KPI のハック: 評価制度に組込むと数値合わせが起きる（売上達成のための値引き等）→ 健全性指標とのバランス
- 業界横断比較の困難: 業界が違えば KPI が違う → 同業他社比較の前に業態確認
4. 実例（既存業界レポートとリンク）
- SaaS §KPI — Rule of 40 / NRR / Churn / CAC Payback の階層
- 製造業 §KPI — 稼働率 / 歩留り / 在庫回転
- タツモ §財務分析 — 受注高 → 売上 → 営業利益のツリー
5. 自分への問い（理解度確認 3問）
- 自分が分析した銘柄の ROE をデュポン分解せよ。3 期推移で見た時、どの要素が変動の主因か？
- SaaS と製造業の KPI ツリーの起点が違うのはなぜか？ 共通項と相違点を整理せよ。
- KPI を評価制度に組み込む際、どのような副作用に注意すべきか？ 具体例を 2 つ挙げよ。
関連
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