Pythonでシミュレーターを作ってみよう！老後資金シミュレーション編

はじめに｜「お金の未来」をPythonで見える化してみよう

「老後資金は2000万円必要」といった話題を、ニュースやSNSで見たことがあるかもしれません。年金は減るらしいし、物価は上がるし、寿命は伸びるし…。正直、考えるだけでちょっとモヤっとしてきますよね。

でも、今回はそんな「将来のお金」そのものがテーマではありません。この記事の目的はズバリ、

Pythonで、自分だけの「老後資金シミュレーター」を作ること！

です。

ちょっと堅そうに見えるテーマかもしれませんが、やることはとってもシンプル。年金や運用益、生活費のざっくりした数字を元に、「何歳までお金が持つのか？」をPythonでグラフ化してみようという企画です。

Pythonの基本構文と、グラフ描画のライブラリ（matplotlibなど）さえ使えれば、誰でも作れる内容になっています。関数の作り方やループ処理のおさらいにもなるので、プログラミングの練習にもピッタリですよ！

この記事を通して、あなたも

• 「Pythonってこんな実用的なことにも使えるんだ」
• 「グラフで見るとすごくわかりやすい！」
• 「もっといろんなシミュレーター作ってみたい！」

と思えるようになるはず。

さっそく一緒に作ってみましょう！

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2. Pythonで準備する環境とライブラリ

まずは、今回のシミュレーターを作るために必要な「Pythonの環境」と「使うライブラリ」について簡単に説明します。

✅ Pythonをインストールしよう

まだPythonをインストールしていない方は、公式サイト（https://www.python.org/）から最新版をダウンロードしておきましょう。
Windows・Macともに、インストーラーをダウンロードしてポチポチ進めるだけでOKです。

💡補足：「Add Python to PATH」にチェックを入れておくと、あとがラクになります！

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✅ Jupyter Notebook や VSCodeでもOK！

Pythonをインストールしたら、コードを書く場所を選びましょう。おすすめは以下の2つです：

• Jupyter Notebook
  ブラウザ上でコードを分割して書けるので、試しながら進めるのにピッタリです。データ分析や可視化との相性もバッチリ！
• Visual Studio Code（VSCode）
  拡張機能が豊富で、Pythonもバッチリサポート。Jupyter風のノートブックも動かせるので、1つで何でもこなしたい人におすすめ。

🎯どちらを使っても最終的な動作には差がないので、お好きな方でOK！

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✅ 使用するPythonライブラリ

今回のシミュレーターでは、以下の3つのライブラリを使います：

ライブラリ名	役割
matplotlib	資産推移のグラフを描く
numpy	数値計算や配列操作を効率的に行う
pandas	入力データやシミュレーション結果の管理に使う

インストールしていない方は、以下のコマンドをターミナルやコマンドプロンプトで実行してください：

pip install matplotlib numpy pandas

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3. シミュレーションの設計

ここでは、今回作る老後資金シミュレーターがどういう仕組みで動くのかをわかりやすく説明していきます。

「どんな数値を入力して、どうやって将来の資産を計算するのか？」をあらかじめ決めておくことで、後のコードがスムーズに書けるようになります！

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✅ シミュレーターの目的

ざっくり言えば、このシミュレーターはこういうことをやります：

現在の貯金＋年金＋運用益から、毎月の生活費を引き続けていく
そして、**老後の資金がいつ尽きるか（尽きないか）**をグラフで可視化する

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✅ 入力パラメータ（ユーザーが設定できる数値）

以下のような数値を、変数で設定できるようにします：

項目	説明	例
初期資産	老後に入る時点の手持ち資金	1000万円
年金月額	公的年金の受給額	月15万円
月間支出	毎月の生活費・支出	月25万円
運用利回り	資産の年間利回り（投資）	年3%
試算期間	シミュレーションする年数	40年（65歳〜105歳）

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✅ シミュレーションのロジック（仕組み）

1. 1年ごとにループを回す
2. 年金（12ヶ月分）と運用益を計算
3. 生活費（12ヶ月分）を引く
4. 残った金額が次の年の元本になる
5. 資産がマイナスになった時点で終了

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✅ 可視化のイメージ（グラフ）

最終的には、下のようなグラフが出力されるようにします：

📈 X軸：年齢（または年数）
📉 Y軸：残っている資産の額

資産がゼロになるタイミングをパッと見で確認できるようになります。

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4. Pythonコードで実装しよう

ここからは、いよいよ実際にPythonでシミュレーターを作っていくステップです！

今回は、わかりやすさを重視して「入力フォーム」は使わず、まずはプログラム内に定数で値を設定する形で進めます。

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✅ ステップ1：初期設定（変数を用意）

まずは、試算に使う前提条件を変数として定義してみましょう。

# 初期設定（定数）
initial_assets = 10_000_000   # 初期資産：1000万円
monthly_pension = 150_000     # 月の年金：15万円
monthly_expenses = 250_000    # 月の支出：25万円
annual_return_rate = 0.03     # 年利3%
years = 40                    # シミュレーション年数（例：65歳〜105歳）

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✅ ステップ2：年ごとの資産をリストで記録

毎年の資産を記録していくために、リストを使います。資産が尽きたタイミングも検出できるようにします。

assets_history = []
assets = initial_assets
broke_year = None  # 資金が尽きる年（なければNone）

for year in range(1, years + 1):
    annual_income = monthly_pension * 12
    annual_expenses = monthly_expenses * 12
    assets += annual_income             # 年金収入
    assets *= (1 + annual_return_rate)  # 運用益
    assets -= annual_expenses           # 支出

    assets_history.append(assets)

    if assets <= 0 and broke_year is None:
        broke_year = year
        break  # 資産がマイナスになったらシミュレーション終了

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✅ ステップ3：グラフで資産の推移を可視化

毎年の資産がどう増減しているかを、グラフにしてみましょう。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(range(1, len(assets_history) + 1), assets_history, marker='o')
plt.title('老後資産のシミュレーション')
plt.xlabel('年数（老後スタートからの年）')
plt.ylabel('資産（円）')
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.show()

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✅ ステップ4：資産が尽きた年齢を表示

結果として、資産がいつ尽きたかも表示してみます。

if broke_year:
    print(f"⚠ 資産は{65 + broke_year}歳（シミュレーション{broke_year}年目）で尽きます。")
else:
    print("🎉 すべての期間で資産が尽きることはありませんでした！")

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5. 試算してみた例

ここでは、実際にいくつかのパターンでシミュレーションを回してみた結果を見ていきましょう。「年金だけでは不安…」「投資をすれば大丈夫？」など、よくある悩みに答える形で検証していきます。

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✅ ケース1：平均的な年金と支出

initial_assets = 10_000_000     # 初期資産：1000万円
monthly_pension = 150_000       # 月の年金：15万円
monthly_expenses = 250_000      # 月の支出：25万円
annual_return_rate = 0.03       # 年利3%
years = 40                      # 65歳から105歳まで

📉 結果：資産は 81歳（シミュレーション17年目）で尽きました。

→ この条件では、1000万円の貯金だけでは不十分であることがわかります。

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✅ ケース2：支出を月20万円に抑えたら？

monthly_expenses = 200_000  # 支出を節約

📉 結果：資産は 95歳（シミュレーション31年目）で尽きました。

→ 支出を月5万円抑えるだけで、資産寿命が14年も延びました！

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✅ ケース3：年金が月18万円もらえる人

monthly_pension = 180_000  # 年金が少し多め
monthly_expenses = 250_000  # 支出はそのまま

📉 結果：資産は 88歳で尽きました。

→ 年金の増加も資産寿命に大きく影響します。年金額の見込みを知ることは非常に大切です。

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✅ ケース4：インデックス投資で年5%運用できたら？

annual_return_rate = 0.05  # 年利5%

🎉 結果：なんと資産が尽きずに増え続けました！

→ 投資リスクはあるものの、長期的には運用によって老後資金をカバーできる可能性も見えてきます。

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✅ まとめ：シミュレーターで見えてくる「お金の未来」

このように、ちょっとした条件の違いで老後資金の「持ち」が大きく変わります。

• 支出を抑える
• 投資利回りを上げる
• 年金額を把握する

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6. 応用編：複利・インフレ・投資比率を加味した設計

ここからは、シンプルなシミュレーションをもう一歩リアルに近づけるための応用テクニックを紹介します。

現実の経済は、毎年同じ利回りではありませんし、物価も少しずつ上がっていきます。そこで今回は、次の3つの要素を加えてみましょう：

• 利率を年ごとに変化させる
• インフレ率を考慮して支出を年々増やす
• 投資と預金を組み合わせた比率シナリオを試す

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✅ 1. 利率を可変にして現実に近づける

現実の投資は、年3%と決め打ちで毎年増えるわけではありません。例えば、リスク資産は好調な年もあれば損失が出る年もあります。

そこで、numpy.random.normal()を使って、毎年ランダムな利回りを設定してみましょう：

import numpy as np

average_return = 0.04      # 平均利回り（4%）
return_std_dev = 0.05      # 標準偏差（5%）

annual_return = np.random.normal(average_return, return_std_dev)

このようにすれば、現実の投資の“ブレ”を再現することができます。

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✅ 2. インフレ率を考慮した支出の増加

毎年同じ生活費では、現実的ではありません。物価上昇（インフレ）を考慮すると、将来ほど生活費が高くなるはずです。

以下のように支出をインフレ率に応じて増やしていきましょう：

inflation_rate = 0.02  # 年2%のインフレ
monthly_expenses = 250_000

for year in range(1, years + 1):
    current_expense = monthly_expenses * ((1 + inflation_rate) ** (year - 1))
    annual_expenses = current_expense * 12
    # 続けて資産計算...

これで、資産が長持ちすると思っていても、購買力が徐々に落ちる現実を反映できます。

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✅ 3. 投資 vs 預金の比率でリスクを調整する

投資100%は怖い…そんな方のために、資産を投資と定期預金に分けるシナリオも組み込めます。

investment_ratio = 0.6   # 60%は投資
saving_ratio = 0.4       # 40%は定期預金

investment_return = np.random.normal(0.05, 0.07)  # 投資の平均5%、ブレあり
saving_return = 0.01                             # 定期預金は年1%

# 合成利回りを計算
total_return = investment_return * investment_ratio + saving_return * saving_ratio

これを資産全体に適用すれば、リスクをコントロールしつつ、より現実的な資産形成の検証ができます。

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✅ まとめ：リアルな条件を反映すれば“納得感”が増す

これらの応用テクニックを使えば、

• 年ごとの成績が違う投資の再現
• 生活費の上昇＝資産の目減りの再現
• 投資と預金の組み合わせでのリスク調整

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まとめ｜Pythonで未来のお金をシミュレーションしてみよう

今回は、Pythonを使って「老後資金のシミュレーター」を作ってみました。

将来の資金計画って、専門家に相談したり、Excelで面倒な表を作ったりするイメージがあるかもしれません。でも、Pythonが使えると、もっと自由で、直感的に、自分にぴったりのツールが作れるんです。

今回のようなシミュレーターは、以下のような力が自然と身につくのも魅力です。

• 数値を扱うスキル（変数や演算）
• 時系列の処理（ループや配列）
• グラフでの可視化（matplotlibの使い方）
• 複利やシナリオ分岐などのロジック設計

お金の不安をなくす、というよりは、**「Pythonって面白い！」**と思えるきっかけになったらうれしいです。

自作ツールで未来をのぞき見する感覚、ぜひ味わってみてくださいね！

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