本記事は、サステナブル・ラボが提供する「財務・非財務データ分析」について解説するシリーズの第2弾です。
第1弾では、財務・非財務データ分析とは何か、人的資本・ESG・サステナビリティなどの非財務データを、売上成長率、営業利益率、ROIC、PBR、TSRなどの財務・企業価値関連指標と接続して分析する意義について整理しました。
▶財務・非財務データ分析とは何か？
https://suslab.net/insight/260722/
第2弾となる本記事では、視点を情報開示に移します。
統合報告書を発行する企業は年々増えています。人的資本、気候変動、サステナビリティ、ガバナンス、DX、研究開発、生物多様性、サプライチェーンなど、企業が開示する非財務情報の範囲も広がっています。
一方で、非財務情報を多く掲載するだけでは、投資家やステークホルダーに自社の価値創造ストーリーが十分に伝わるとは限りません。重要なのは、財務情報と非財務情報をどのように統合し、自社の事業モデルや経営戦略に照らして、価値創造の経路としての説明可能性を高めることです。
本記事では、情報開示において財務・非財務のコネクティビティがなぜ重要なのか、そしてデータ分析がその説得力をどのように高めるのかを解説します。
財務・非財務のコネクティビティとは何か
財務・非財務のコネクティビティとは、人的資本、知的資本、社会関係資本、自然資本、ガバナンスなどの非財務要素と、売上成長、利益率、ROIC、資本効率、PBR、資本コストといった財務・企業価値関連指標との関係性を整理し、自社の価値創造の経路として説明する考え方です。
たとえば、人的資本の開示では、女性管理職比率、エンゲージメントスコア、研修時間、離職率、有給休暇取得率、残業時間など、さまざまな指標として開示されます。
しかし、これらの指標を単に並べるだけでは、投資家にとっては次のような疑問が残ります。
なぜ、そのKPIを重視しているのか。
そのKPIは、自社の競争優位性とどう関係しているのか。
その改善は、将来の収益性や資本効率にどうつながるのか。
経営戦略上、他の施策より優先すべき理由は何か。
つまり、非財務KPIは「開示されていること」自体に意味があるのではなく、経営戦略や財務成果との関係が説明されて初めて、価値創造ストーリーの一部になります。
財務・非財務のコネクティビティとは、こうした関係性を整理し、統合報告書の読み手に対して「なぜこの取り組みを重視しているのか」「どのような経路で価値創造に関係し得るのか」という説明力を高めるという考え方です。
統合報告書は「活動報告」から「価値創造ストーリー」へ
統合報告書は、サステナビリティ活動や人的資本施策を紹介するためだけの媒体ではありません。
本来、統合報告書は、自社がどのような経営資源を持ち、それらをどのように活用し、どのような事業活動を通じて、どのように中長期的な企業価値を創出していくのかを説明するための媒体です。
そのため、統合報告書は文字通り、財務情報と非財務情報を統合して、価値創造ストーリーへと紡いでいくことが重要です。
売上、利益、ROIC、キャッシュフロー、資本政策といった財務情報。
人材、技術、生物多様性、サプライチェーン、環境対応、ガバナンスといった非財務情報。
これらは、本来別々に存在する情報ではありません。
たとえば、人材への投資は、組織能力の向上や人材定着を通じて、顧客提供価値や生産性と関係し得ます。技術開発やDX投資は、新たな事業機会や業務効率化を説明するうえで重要な要素になり得ます。脱炭素やサプライチェーン対応も、リスク低減や顧客からの信頼獲得との関係性を整理することで、経営上の意味を説明しやすくなります。こうした関係性を整理することで、財務情報と非財務情報は一つの価値創造ストーリーとしてつながっていきます。
一方で、統合報告書の中で、人的資本、サステナビリティ、財務戦略、事業戦略がそれぞれ丁寧に説明されていても、それらの関係性が見えなければ、読み手にとっては断片的な情報に映ってしまいます。
たとえば、人的資本のページでは人材育成やエンゲージメント向上を説明し、財務戦略のページではROIC向上を説明している。しかし、その両者がどのようにつながっているのかが示されていない。
このような状態では、せっかく多くの情報を開示していても、統合報告書としての説得力は十分に高まりません。
統合報告書に求められるのは、個別施策の説明を積み上げることだけではありません。それらの施策が、自社のビジネスモデルや競争優位性を通じて、財務成果や企業価値関連指標とどのような関係を持ち得るのかを、一貫した価値創造ストーリーとして説明することです。
つまり、統合報告書の質を高めるうえで重要なのは、情報量を増やすことではなく、情報同士のつながりを示すことです。財務情報と非財務情報を結びつけ、企業としての価値創造の道筋を読み手に伝えることが、統合報告書の本質的な役割だと言えます。
非財務KPIの羅列では、投資家に伝わりにくい
人的資本開示やサステナビリティ開示の充実により、多くの企業がさまざまな非財務KPIを開示するようになりました。
これは、企業の透明性を高めるうえで大きな前進です。
一方で、非財務KPIを掲載するだけでは、読み手に十分な納得感を与えにくいという課題も見えてきています。
たとえば、以下のようなKPIが開示されていたとします。
女性管理職比率を高める。
エンゲージメントスコアを向上させる。
研修時間を増やす。
離職率を下げる。
CO2排出量を削減する。
社外取締役比率を高める。
いずれも重要な指標です。
しかし、投資家が知りたいのは、指標の値が「改善しているかどうか」だけではありません。
なぜその指標を重視しているのか。
自社の事業戦略や競争優位性とどのように関係しているのか。
将来の売上成長、利益率改善、資本効率向上、リスク低減にどうつながると考えているのか。
数ある非財務テーマのなかで、なぜそのKPIを優先的に追うのか。
こうした問いに答えられなければ、非財務KPIは「良い取り組みの一覧」にとどまってしまいます。
重要なのは、KPIの数を増やすことではありません。自社の事業モデルや財務目標に照らして、どのKPIが価値創造の経路を説明するうえで重要なのかを見極めることです。
そのためには、現在開示している非財務KPIを、少なくとも次の観点から点検する必要があります。
1つ目は、財務指標との接続です。売上成長、営業利益率、ROIC、労働生産性、資本効率など、自社が重視する財務指標とどのような関係があると考えられるのかを整理します。
2つ目は、事業モデルとの接続です。そのKPIは、自社の競争優位性、顧客提供価値、オペレーション、リスク管理のどこに関係しているのかを確認します。
3つ目は、マテリアリティや中期経営計画との接続です。開示しているKPIが、自社の重要課題や中期経営計画上の重点テーマと整合しているかを確認します。
4つ目は、データで検証できる状態になっているかです。社内にデータがあるのか、外部データで補完できるのか、過去からの推移を確認できるのか、同業他社と比較できるのかを整理します。
このように見直すことで、非財務KPIは単なる開示項目ではなく、価値創造の経路を説明するための材料になります。
こうした整理は、統合報告書の文章表現だけで完結するものではありません。
既存の統合報告書に記載されているKPI、社内で管理している人的資本・サステナビリティ関連データ、財務指標、マテリアリティ、中期経営計画上の重点テーマを照らし合わせながら、どの非財務KPIがどの財務・企業価値関連指標と関係し得るのかを検証する必要があります。
サステナブル・ラボでは、こうした検討において、既存開示のレビュー、KPIの棚卸し、財務指標との接続整理、データ分析による仮説検証を組み合わせながら、統合報告書で説明しやすい価値創造ストーリーの構築を支援しています。
投資家との対話で問われるのは「なぜそのKPIなのか」
統合報告書において、投資家は必ずしも「多くの施策が書かれていること」だけを評価しているわけではありません。
むしろ、投資家対話の場で問われやすいのは、「なぜそのKPIを重視しているのか」「そのKPIは経営戦略上どのような意味を持つのか」「財務目標や資本効率との関係をどう捉えているのか」といった点です。
たとえば、人材育成に力を入れている企業であれば、単に研修時間や研修費用を示すだけでは不十分です。
その人材育成が、どの事業領域の成長を支えるのか。どのようなスキルやケイパビリティを強化しようとしているのか。それが将来の収益性や競争優位性とどのような関係を持ち得るのか。 こうした経営上の意味まで説明できると、開示の説得力は高まります。
エンゲージメント向上に取り組む企業であれば、スコアの推移だけでなく、エンゲージメントが人材定着、生産性向上、顧客提供価値の向上、利益率改善などにどのように関係すると考えているのかを示すことが重要です。
脱炭素に取り組む企業であれば、CO2排出量の削減実績だけでなく、規制対応、エネルギーコスト、サプライチェーン、顧客からの選好、事業機会の獲得といった観点から、経営上の位置づけを説明することが求められます。
投資家が見ているのは、取り組みの数ではありません。
その取り組みは、自社のビジネスモデルにとってなぜ重要なのか。
どのような財務上の示唆やリスク低減効果が想定されるのか。
経営として、どのように優先順位をつけているのか。
こうした点が見えることで、統合報告書は単なる情報開示ではなく、投資家との対話の土台になります。
コネクティビティを示すことで、社内の意思決定にも活用できる
財務・非財務のコネクティビティは、社外への開示だけでなく、社内の意思決定にも役立ちます。
人的資本やサステナビリティに関する取り組みは、重要なテーマが多岐にわたります。人材育成、採用、エンゲージメント、D&I、健康経営、働き方改革、脱炭素、人権、サプライチェーン、ガバナンスなど、すべてに同じリソースを投じることはできません。
そのため、どのテーマが自社の中長期的な成長や価値創造の説明において重要なのかを、経営として判断する必要があります。
このとき、財務・非財務の関係性を整理しておくことで、施策の優先順位を議論しやすくなります。
たとえば、エンゲージメント向上が労働生産性や人材定着に関係している可能性が高いのであれば、それは単なる人事施策ではなく、価値創造の経路を説明するうえで重要なテーマとして位置づけることができます。
特定の人材スキルが成長事業の拡大と関係していると考えられるのであれば、人材育成や採用投資を中期経営計画の重要施策として位置づける理由を説明しやすくなります。
脱炭素やサプライチェーン対応が将来の事業機会やリスク低減に関係するのであれば、サステナビリティ戦略を経営戦略と一体で議論する必要性が高まります。
このように、コネクティビティは開示のためだけに必要なものではありません。
中期経営計画の策定、マテリアリティの見直し、サステナビリティ戦略の再設計、人的資本KPIの設定、経営会議での施策優先順位付けなど、社内の重要な意思決定にも活用できます。
データ分析が、価値創造ストーリーの説得力を高める
財務・非財務のコネクティビティを示す際には、まず経営としての仮説が重要です。
たとえば、「従業員エンゲージメントの向上が人材定着を促し、組織の生産性向上を通じて収益性向上につながる」というストーリーは、多くの企業にとって理解しやすいものです。
しかし、統合報告書や投資家対話においては、ストーリーだけでは十分でない場合があります。
なぜ、その関係が自社にとって重要だと言えるのか。
他の指標と比べて、どの指標の重要性が高いのか。
自社の過去データや業界データから、どのような傾向が確認できるのか。
今後、どのKPIを重点的にモニタリングすべきなのか。
こうした問いに答えるためには、データに基づく裏付けが有効です。
財務・非財務データ分析では、まず分析目的を明確にします。たとえば、人的資本KPIと労働生産性の関係を確認するのか、環境関連KPIと利益率・資本効率の関係を確認するのか、あるいはマテリアリティと財務目標の接続を整理するのかによって、必要なデータや分析設計は変わります。
次に、分析対象となるデータ範囲を定義します。自社の内部データに加えて、同業他社や比較対象企業群の開示データ、複数年の財務・非財務データ、必要に応じて個別に収集した外部データを組み合わせることで、単年度・単一企業だけでは見えにくい傾向を確認します。
そのうえで、AI・機械学習モデルを活用したデータ分析などにより、財務指標と非財務指標の関係性を検証します。ただし、分析結果をそのまま結論として扱うのではなく、自社の事業特性、競争環境、経営戦略、マテリアリティと照らし合わせて解釈することが重要です。
また、分析には限界もあります。財務成果には、市場環境、為替、原材料価格、競争環境、事業ポートフォリオなど、さまざまな外部要因が影響します。したがって、分析結果は「因果関係の断定」ではなく、経営仮説を検証し、説明可能性を高めるための材料として扱う必要があります。
そのため、分析結果を統合報告書やIR資料に反映する際には、データサイエンスの観点だけでなく、サステナビリティ、IR、財務、人的資本、開示実務の観点から確認し、過度な断定になっていないか、投資家に説明可能な表現になっているかを精査することが重要です。
分析結果は、単に「この指標が重要である」と示すためだけのものではありません。
重要なのは、分析から得られた示唆を、自社の事業特性、経営戦略、マテリアリティ、投資家への説明方針と照らし合わせ、価値創造ストーリーの精度を高めることです。
データ分析は、統合報告書の文章を機械的につなぐためのものではありません。
経営仮説を検証し、社内外に説明可能なストーリーへと磨き込むための手段です。
統合報告書で示すべきは「経路（パス）」
統合報告書において重要なのは、KPIそのものだけではなく、そのKPIがどのような経路で価値創造ストーリーに組み込まれるのかを示すことです。
たとえば、エンゲージメントスコアを開示する場合、その数値が上がったか下がったかだけではなく、以下のような経路を説明できると、読み手の理解は深まります。
エンゲージメント向上
従業員の自律性・挑戦意欲の向上
人材定着・組織能力の強化
顧客提供価値の向上
売上成長・利益率の向上
中長期的な価値創造の強化
もちろん、すべての企業に同じ経路が当てはまるわけではありません。
製造業、小売業、金融業、情報通信業、インフラ企業、サービス業では、人的資本やサステナビリティが企業価値につながる経路は異なります。
同じ女性管理職比率であっても、ある企業にとっては意思決定の多様性を高める指標かもしれません。別の企業にとっては、採用競争力やブランド価値に関係する指標かもしれません。また別の企業にとっては、顧客理解や商品開発力に関係する指標かもしれません。
だからこそ、財務・非財務のコネクティビティは、一般論として語るだけでは不十分です。
自社の事業特性、競争環境、経営戦略、マテリアリティ、財務目標と照らし合わせながら、自社にとっての価値創造の経路を整理する必要があります。
コネクティビティのある開示に向けて、企業が整理すべきこと
財務・非財務のコネクティビティを高めるためには、まず自社の開示や社内データを見直すことが重要です。
具体的には、次のような問いを整理することが有効です。
自社は、どの財務指標や企業価値関連指標を重視しているのか。
売上成長、営業利益率、ROIC、ROE、PBR、労働生産性などのうち、どの指標を中長期的に高めたいのか。
その財務指標に対して、どの非財務要素が関係していると考えているのか。
人的資本、技術、生物多様性、サプライチェーン、環境対応、ガバナンスなどのうち、自社の競争優位性を支える要素は何か。
現在開示している非財務KPIは、その価値創造ストーリーと接続しているのか。
単に開示しやすい指標を掲載しているのか、それとも経営戦略上重要な指標を選んでいるのか。
社内にあるデータは、価値創造ストーリーの裏付けとして活用できるのか。
人事データ、サーベイデータ、研修データ、顧客データ、事業データ、サステナビリティ関連データなどを、どこまで分析に活用できるのか。
こうした点検を行う際には、まず現状の開示を次のように整理することが有効です。
現在開示している非財務KPIの一覧化
各KPIが紐づくマテリアリティや中期経営計画上の重点テーマの確認
各KPIと関連し得る財務指標・企業価値関連指標の仮説整理
社内に存在するデータと、外部から取得すべきデータの棚卸し
統合報告書上で説明できている関係性と、説明が不足している関係性の整理
この初期診断を行うだけでも、現在の統合報告書が「活動紹介」に寄っているのか、それとも「価値創造の経路」を説明できているのかを確認しやすくなります。
これらの問いを整理することで、統合報告書における非財務情報は、単なる開示項目ではなく、経営戦略と企業価値をつなぐ説明材料になります。
財務・非財務のコネクティビティは、統合報告書の説得力を左右する
統合報告書の質は、情報量だけで決まるものではありません。
どれだけ多くの取り組みを記載していても、それらが経営戦略や価値創造の経路と結びついていなければ、読み手にとっては断片的な情報に見えてしまいます。
一方で、財務情報と非財務情報の関係性が整理されている統合報告書は、企業の価値創造ストーリーをより明確に伝えることができます。
人的資本への投資が、どのように組織能力や事業成長と関係し得るのか。
サステナビリティへの取り組みが、どのようにリスク低減や事業機会の獲得と関係し得るのか。
ガバナンスの強化が、経営の質や資本市場からの信頼とどのような関係を持ち得るのか。
これらを経営仮説やデータに基づいて説明することで、統合報告書は単なる年次の開示資料ではなく、投資家やステークホルダーとの対話を深めるための媒体になります。
これからの統合報告書に求められるのは、非財務KPIをどれだけ多く開示するかではありません。
重要なのは、自社にとって本当に重要な非財務要素を見極め、それらがどのような価値創造の経路を説明し得るのかを、経営戦略とデータに基づいて整理することです。
財務・非財務のコネクティビティは、そのための中核となる考え方です。
サステナブル・ラボでは、既存の統合報告書や社内KPIをもとに、財務指標との接続状況を整理し、投資家対話で説明しやすい価値創造ストーリーの構築を支援しています。
具体的には、以下のようなご相談が可能です。
- 統合報告書レビュー：既存の統合報告書において、財務情報と非財務情報の接続がどの程度説明できているかを確認
- KPI棚卸し：人的資本・ESG・サステナビリティ関連KPIを整理し、マテリアリティや中期経営計画との関係を確認
- 財務指標との接続：ROIC、営業利益率、労働生産性、売上成長率など、自社が重視する財務指標と非財務KPIとの関係性を整理・分析
- 初期診断：開示済みデータ、社内データ、外部データをもとに、財務・非財務データ分析のテーマや優先順位を検討
非財務KPIを並べるだけの開示から、価値創造の経路を説明する開示へ。
次回は、弊社が提供するXAI（説明可能AI）を活用した財務・非財務データ分析が、重回帰分析をはじめとする従来型の統計分析とどのように異なるのかを整理します。
企業価値関連指標には、事業モデルや市場環境、資本効率、人的資本、ガバナンス、リスク管理など、多様な要素が複合的に関係しています。こうした変数間の非線形な関係や相互作用を、従来の分析手法はどこまで捉えられるのでしょうか。
従来型の統計分析とXAIを活用した分析を比較しながら、複雑な企業価値の構造を読み解くための視点を示します。
