帝国データバンクの倒産予測値とは？――G1〜G10の意味、評点との違い、何グレードから危険なのか
帝国データバンクの企業情報を調べていると、「評点」とは別に「倒産予測値」という数字が出てくることがあります。
さらに「G1」「G5」「G8」「G10」といったグレードまで存在します。
評点が高ければ安全なのだから、それだけ見ればいいのではないか。倒産予測値は何％なら危険なのか。G8やG10とはどの程度まずい会社なのか。
この2つは似ているようで、実は測っているものが違います。
かなり単純化すると、
評点＝その企業を総合的にどう評価するか
倒産予測値＝その企業が今後1年間に倒産する確率をどの程度と推定するか
です。
帝国データバンクの「倒産予測値」とは何か
帝国データバンクは、企業が今後1年以内に倒産する確率を0〜100％で数値化した「倒産予測値」を提供しています。
信用調査報告書、企業概要データCOSMOS2、財務情報、ネガティブ情報などを利用し、統計モデルによって倒産リスクを推定しています。
2026年現在、モデルによっては全国約148万社について倒産予測値を算出可能です。
つまりこれは、調査員が、
「この会社は何となく危なそうだ」
と主観的に決めている数字ではありません。
過去に倒産した企業と存続した企業のデータを使い、
「こういう特徴を持つ企業は、その後どの程度倒産したのか」
という実績から確率を推定しています。
G1〜G10とは何なのか
倒産確率をそのまま、
0.137％
0.684％
1.423％
などと表示されても、実務では扱いにくい。
そこで帝国データバンクでは、倒産予測値をG1〜G10の10段階へ分類しています。
G1が最も倒産リスクが低く、数字が大きくなるほどリスクが上がり、G10が最も高いグレードです。
つまり方向だけなら非常に簡単です。
G1
低リスク
↓
G5
中間
↓
G8
高リスク
↓
G10
非常に高リスク
となります。
帝国データバンクは現在、G8〜G10を「高リスク企業」として分析しています。2025年6月時点では、倒産予測値を算出可能な約147万社のうち8.7％、12万8,552社がこの高リスク群に入っていました。
ではG8から危険なのか
一つの実務的な目安にはなります。
帝国データバンク自身がG8〜G10を「高リスク企業」として集計しているため、
G8
G9
G10
まで来れば、少なくとも通常よりかなり注意して見るべき企業群と考えてよいでしょう。
ただし、
G7だから安全
G8だから取引禁止
という境界ではありません。
そもそも企業取引では、相手企業の倒産確率だけではなく、
取引金額
掛け売り金額
支払サイト
担保
保証
自社の財務体力
代替取引先の存在
などによって許容できるリスクが変わります。
100万円を前払いで取引する会社と、5億円を90日後払いで取引する会社では、同じG6でも意味が全く違います。
倒産確率1％は低いのか、高いのか
ここは直感を間違えやすいところです。
「倒産確率1％」
と聞くと、
99％倒産しないなら安全では？
と思うかもしれません。
しかし企業信用の世界では、1％はかなり大きい場合があります。
帝国データバンクの過去の解説では、モデル構築時の平均倒産発生率が0.391％だった例を挙げ、倒産予測値1.5％の企業なら平均企業の3倍以上のリスクを持つと説明しています。
つまり重要なのは、
絶対値が1％しかない
ではなく、
普通の企業と比べて何倍危険なのか
です。
このため予測値グレードも、平均的な倒産リスクとの比較を利用して設計されています。
「評点」と「倒産予測値」は何が違うのか
ここが最も重要です。
帝国データバンクの評点は、100点満点で企業を総合評価する指標です。
業歴。
資本構成。
規模。
損益。
資金現況。
代表者。
企業活力。
など、企業全体を見ています。
一方、倒産予測値の問いはもっと狭い。
「この会社は今後1年間に倒産する可能性がどの程度あるか」
です。
したがって、
評点＝企業総合力
倒産予測値＝短期的な信用リスク
くらいに分けると理解しやすい。
もちろん両者には関係があります。
経営状態の悪い企業は評点も落ちやすく、倒産リスクも上がりやすい。
しかし同じものではありません。
評点が高いのに倒産予測値が悪いことはあるのか
理論的にはあり得ます。
例えば長い業歴があり、会社規模も大きく、一定の評価を持つ企業でも、直近で急速に資金繰りが悪化していれば、短期倒産リスクを見る指標では悪化する可能性があります。
逆に、小規模で評点がそれほど高くなくても、
借入が少ない
現金が厚い
取引条件が良い
資金繰りが安定している
といった企業もあります。
だから与信担当者は、
「評点だけ」
「倒産予測値だけ」
という見方をしません。
複数指標を重ねます。
これは東京商工リサーチも同じで、TSR REPORTでは「評点」と「リスクスコア」という性格の異なる2軸を組み合わせて企業を評価しています。
帝国データバンクにも複数の倒産予測モデルがある
さらに面白いのは、倒産予測値が一つの単純な計算式ではないことです。
帝国データバンクでは、利用する情報によって複数のモデルがあります。
C2モデルは企業概要データCOSMOS2を中心にしており、約148万社という広い企業をカバーすることを重視しています。
CCRモデルは信用調査報告書の定性データを中心とし、約30万社。
MIXモデルは財務などの定量データと信用調査報告書の定性データを組み合わせ、最も高い精度を重視するモデルとして約15万社を対象としています。
つまり、
データが多いほど対象企業数が減る
というトレードオフがあります。
大量企業を広く監視したいのか。
重要取引先について精密に見たいのか。
目的によって使うモデルが違います。
実務では「現在値」より変化を見る
倒産予測値の本当の面白さは、毎月更新して変化を追えることです。
例えば、
G2 → G2 → G3 → G3
という会社。
一方、
G2 → G4 → G6 → G8
と急速に悪化した会社。
現在G8という数字も重要ですが、
「数カ月でG2からG8へ動いた」
という変化の方が、与信担当者にとっては重大かもしれません。
帝国データバンクも、倒産予測値を毎月モニタリングすることで状態変化や倒産の兆候を早期把握する用途を挙げています。
企業を見るときは、点より線です。
取引先が500社あったら、人間だけでは見切れない
倒産予測値が必要になる理由は、ここにあります。
取引先が10社なら、営業担当者が一社一社状況を把握できるかもしれません。
しかし、
500社。
1000社。
1万社。
となったら無理です。
毎月すべての決算書を読み、登記を確認し、代表者情報を調べ、ニュースを追うことはできません。
そこで、
全取引先を機械的にスクリーニング
↓
リスクが変化した会社を抽出
↓
人間が詳しく調査
という二段階にします。
倒産予測値は、この最初のフィルターに向いています。
AIや機械学習以前から、企業信用では「予測モデル」が使われてきた
最近は何でもAIと言われますが、企業信用の世界では以前から、
過去の大量企業データ
↓
倒産企業に特徴的な変数を抽出
↓
現在企業の倒産確率を推定
という考え方が使われています。
融資審査。
クレジットカード。
保険。
不正検知。
企業信用。
などでは、かなり昔から統計モデルによるスコアリングが重要でした。
倒産予測値も、この世界に属しています。
人間が一社ずつ、
「何となく危険そうだ」
と判断するのではなく、大量企業を同じ物差しに乗せる。
そして異常値だけを人間が詳しく見る。
倒産予測値が高い会社とは取引してはいけないのか
ここも単純ではありません。
例えば利益率40％の取引なら、多少リスクが高くても取引する価値があるかもしれません。
前金なら信用リスクはかなり小さくできます。
銀行保証や親会社保証を取れる場合もあります。
逆に、非常に薄利で巨額の掛け売りをするなら、わずかな倒産確率でも期待損失が大きくなります。
つまり与信とは、
危ない会社を排除すること
ではありません。
リスクに応じて、
取引額を減らす
前金にする
支払サイトを短くする
保証を取る
取引を停止する
という条件を調整する仕事です。
評点、倒産予測値、登記、官報は全部役割が違う
企業を調べる方法は一つではありません。
帝国データバンクの評点は企業総合評価を見る。
倒産予測値は1年以内の倒産リスクを見る。
登記は会社の法的な基本情報を見る。
官報は破産・民事再生などの法的手続きを確認する。
gBizINFOでは政府保有の法人情報を見る。
東京商工リサーチにも評点やリスクスコアがある。
全部違う観測窓です。
一つだけ見て「この会社は安全」と判断するのではなく、異なる情報を重ねることで企業の姿を立体的に見る。
これが企業信用調査です。
普通の会社員には見えない「企業の裏側」
一般の会社員は、取引先について、
有名企業だから大丈夫
大企業だから大丈夫
営業担当者がしっかりしているから大丈夫
くらいで見ていることがあります。
しかし会社の審査部門や財務部門は、その裏で違う数字を見ています。
評点。
倒産予測値。
リスクスコア。
自己資本。
資金繰り。
登記。
担保。
支払状況。
代表者。
業界環境。
同じ企業でも、
消費者から見た会社
社員から見た会社
株主から見た会社
銀行から見た会社
取引先の審査部から見た会社
では、全く違う姿になります。
帝国データバンクの倒産予測値は、その普段見えない企業社会を見る一つの入口です。
帝国データバンクの評点は何点なら高い？――40点・50点・60点・70点の企業は何が違うのか
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SGT&BD
(Saionji General Trading & Business Development)
説明しよう！西園寺貴文とは、常識と大衆に反逆する「社会不適合者」である！平日の昼間っからスタバでゴロゴロするかと思えば、そのまま軽いノリでソー◯をお風呂代わりに利用。挙句の果てには気分で空港に向かい、当日券でそのままどこかへ飛んでしまうという自由を履き違えたピーターパンである！「働かざること山の如し」。彼がただのニートと違う点はたった１つだけ！そう。それは「圧倒的な書く力」である。ペンは剣よりも強し。ペンを握った男の「逆転」ヒップホッパー的反逆人生。そして「ここ」は、そんな西園寺貴文の生き方を後続の者たちへと伝承する、極めてアンダーグラウンドな世界である。 U-18、厳禁。低脳、厳禁。情弱、厳禁。