全体像：ストーリーの骨子

1. データ基盤：マスタ（顧客/商品/勘定科目）統一と一意ID付与。
2. 品質管理：欠損・外れ値・重複の自動検出、タイムスタンプ厳格化。
3. 特徴量設計：KPIを特徴量へ変換、季節/週次ダミー・移動平均。
4. 説明可能性：モデルの寄与度・閾値・エラー事例のレビュー会。

提出パッケージ（必須資料）の標準形

KPI設計とビジネス因果の可視化

審査モデルは“整合した時系列”を好みます。KPIは特徴量に変換します。

3表連動モデルと資金需要の正当化

1. PL→BS：売上計画に連動した売掛・在庫・買掛の自動算出。
2. BS→CF：運転資本の増減と投資CFを時系列で整合。
3. 監査可能性：元データ→ピボット→報告値の追跡リンク。
4. 説明：特徴量の寄与度（SHAP等）を用い、審査の納得感を確保。

シナリオ（Base/Downside/Upside）

• Base：季節調整後の中央値で推移。
• Downside：需要▲10%、為替±10%、延滞率+1pt→DSCR≥1.0を確保する施策を明示。
• Upside：プロモ/新販路での成長＋在庫回転改善で資金需要圧縮。

コベナンツとモニタリング運用

非財務（人・供給網・ガバナンス）

• 人材：データ責任者、データスチュワード、承認者のRACI。
• 供給網：指数連動条項、代替仕入、在庫セーフティストック。
• ガバナンス：データ改竄防止、アクセス制御、バックアップ演習。

金融機関の“適合性”に合わせる

審査はモデルだけでなく、提出様式の整合でも評価されます。

• CSVテンプレ互換、日付/桁/単位の統一。
• 特徴量説明（定義・例・閾値）を1枚で添付。
• 監査ログの提示と、再現可能な抽出手順書。

よくある失敗と回避策

• コード衝突：ID再利用で重複 → 一意キーとアーカイブ規則を制定。
• 月次ズレ：締め日差で部門が不一致 → 締め/タイムゾーン統一。
• 欠損放置：空欄のまま学習 → 事前定義の補完ルールを適用。
• ブラックボックス：寄与度/閾値を説明できず → ダッシュボードで可視化。

チェックリスト

• マスタ統一と一意IDが全システムで整合している
• 欠損・外れ値・重複の自動検出/補正が運用されている
• KPI→特徴量化→モデル→指標の流れが再現可能
• データ品質・モデル精度・ドリフトの監視指標がある
• 監査ログ・抽出手順書・データ辞書が最新で共有されている
• 審査機関の様式/粒度に適合した提出ができる

ご相談・支援メニュー

• データ辞書/ID設計と品質ダッシュボード導入
• 特徴量エンジニアリング標準化と再現パイプライン構築
• モデル監視（精度/ドリフト）と是正SLA策定
• 審査機関様式への提出テンプレート整備

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