CPA (Japan) / Corporate Finance・FP&A

監査で培った「前提の厳格さ」「論点整理」「守りの設計（ガバナンス）」を土台に、主にSaaS/サブスク事業の 投資判断・予実管理・KPI設計 を“意思決定できる形”に落とし込みます。

• できること：Business Case（GO/NO-GO） / 財務モデリング / 感度分析 / モニタリング設計（Exit Criteria）など
• 好きな領域：SaaS（Retention / Upsell / Unit Economics）・コスト構造分解（粗利 vs 固定費）・収益認識論点など

Decision memo + 財務モデル（NPV/IRR/Payback）+ 感度分析 + ガバナンス（撤退基準） を一式で作成したケーススタディです。

• Repo: SaaS-Investment-Business-Case
• ポイント：
  • IRR/NPVだけでなく Exit Criteria（撤退条件） を明示
  • Churn改善のランプアップ / 粗利と追加固定費の分離 / 極端値に対するロバスト性（クリップ） を明記

※数値は架空です（モデリングと意思決定の型を示す目的）。

• 1枚で決裁できる Executive Summary（前提・結論・リスク・条件）
• 再現可能な モデル（仮定の明文化 / 感度 / 限界の開示）
• 実行後の KPIモニタリング設計（Leading / Lagging / Red Flag / Action）

• Python: numpy, numpy-financial, matplotlib, seaborn
• Modeling: cohort / subscription economics / sensitivity grid
• Governance: assumptions・limitations・exit criteria

• このGitHubは 「実務で使える意思決定資料の作り方」 を中心に更新します。