Pythonでシミュレーターを作ろう！ローン返済シミュレーター編

1. はじめに｜Pythonでリアルなシミュレーターを作ってみよう！

Pythonの文法やライブラリはひと通り学んだけど、「結局、何ができるの？」と感じたことはありませんか？

そんなときにおすすめなのが、実生活に関わるテーマを使って、動くアプリを作ってみることです。今回取り上げるのは、誰にとっても身近な話題——そう、ローン返済です。

といっても、ローンの知識を深掘りするわけではありません。あくまでテーマは「Pythonを使って、実用的なシミュレーターを作る体験をすること」。借入金、利率、返済年数などの数値をスライダーで設定し、グラフや表で結果を「見える化」していきます。

このシミュレーターでは、こんなことが学べます：

• Streamlitを使ったWebアプリ風のUI作成
• pandasとnumpyを使ったデータ処理や計算の実践
• 実用的な「ボーナス支払い」「返済方式（元利・元本）」のロジックを実装
• 結果をCSVファイルとしてエクスポートする方法もマスター！

コードはとてもシンプルで、Python初級〜中級レベルの方にぴったりの内容です。「教材」や「ドリル」では味わえない、リアルな手応えを感じられるはずですよ。

---

2. 使用するライブラリと環境の準備

今回のシミュレーター作成に使うのは、Pythonで人気のある以下の3つのライブラリです。

🔧 使うライブラリ

ライブラリ名	役割
Streamlit	PythonコードでWebアプリのようなインターフェースを作れる超便利ライブラリ。ボタンやスライダー、グラフ表示も簡単にできます。
pandas	表形式のデータ（表計算みたいなやつ）を扱うためのライブラリ。データの整理やCSV出力に使います。
numpy	数値の計算や処理に強いライブラリ。ローンの返済額などの計算に使います。

🖥️ 開発環境の準備

すでにPythonがインストールされていれば、以下のコマンドでライブラリをインストールできます。
ターミナル（またはコマンドプロンプト）で以下を入力してください：

pip install streamlit pandas numpy

💡Anacondaを使っている場合は、ターミナルやJupyter Notebookでも同様に実行できます。

✅ 動作確認してみよう

StreamlitはWebアプリのように動くので、次のようなテストコードを実行して確認してみましょう。

# test_app.py
import streamlit as st

st.title("テストページ")
st.write("Streamlitの動作確認です！")

保存したら、ターミナルで次のコマンドを実行します：

streamlit run test_app.py

ブラウザが開いて「テストページ」と表示されたら準備完了です！

---

3. シミュレーターの基本UIを作ろう（Streamlit）

ここからはいよいよ、Pythonでローン返済シミュレーターのUI（ユーザーインターフェース）を作っていく作業に入ります。

今回のゴールは、以下のようなUIをStreamlitで作ることです：

• 借入金額、金利、返済期間、ボーナス払いの比率などをスライダーで設定
• 返済方式（元利均等・元本均等）をラジオボタンで選択
• 計算ボタンを押すと結果が表示される

---

🧪 まずは全体のコードを見てみよう

以下が、基本UIのサンプルコードです：

import streamlit as st

st.title("ローン返済シミュレーター")

# 借入金額（万円単位）
loan_amount = st.slider("借入金額（万円）", min_value=100, max_value=10000, step=100, value=3000)

# 返済期間（年）
repayment_years = st.slider("返済期間（年）", min_value=1, max_value=35, step=1, value=30)

# 金利（年利 %）
interest_rate = st.slider("金利（年利 %）", min_value=0.1, max_value=5.0, step=0.1, value=1.5)

# ボーナス返済割合（%）
bonus_ratio = st.slider("ボーナス返済割合（%）", min_value=0, max_value=50, step=5, value=20)

# 返済方式の選択
repayment_type = st.radio("返済方式を選択", ("元利均等", "元本均等"))

# 確認用の出力
st.write("### 入力内容の確認")
st.write(f"借入金額: {loan_amount} 万円")
st.write(f"返済期間: {repayment_years} 年")
st.write(f"金利: {interest_rate:.2f} %")
st.write(f"ボーナス返済割合: {bonus_ratio} %")
st.write(f"返済方式: {repayment_type}")

---

💡 ここがポイント！

• st.slider()で数値を範囲指定して入力可能に。直感的で使いやすいです。
• st.radio()で返済方式を選べるようにしています。
• st.write()は自由にテキストや変数の値を表示できます。確認画面にぴったり。

---

▶️ 実行方法

上のコードを loan_simulator_ui.py などの名前で保存して、以下のコマンドで実行してみましょう。

streamlit run loan_simulator_ui.py

---

4. 元利均等 vs 元本均等の違いとは？

ローンの返済方法には、大きく分けて次の2種類があります。

方式	特徴
元利均等	毎月の支払額が一定。返済初期は利息が多め。
元本均等	毎月の元本返済額が一定。最初の支払額が多く、徐々に減る。

では、それぞれの計算方法を、Pythonで実装してみましょう！

---

📐 元利均等返済の計算方法（annuity）

特徴：
毎月の返済額（元本＋利息）が一定になるように計算されます。最初のうちは利息が多め、後半は元本の割合が増えていきます。

import numpy as np

def calc_equal_payment(loan_amount, annual_rate, years):
    r = annual_rate / 100 / 12  # 月利率
    n = years * 12  # 総返済回数
    monthly_payment = loan_amount * 10000 * r * (1 + r) ** n / ((1 + r) ** n - 1)
    return monthly_payment

例：3000万円を30年、年利1.5%で借りた場合：

monthly = calc_equal_payment(3000, 1.5, 30)
print(f"月々の支払額（元利均等）: {monthly:.0f} 円")

---

📉 元本均等返済の計算方法（principal fixed）

特徴：
毎月の元本部分は一定で、残りの利息が徐々に減っていきます。そのため、初期の支払額は高く、年数が経つほど軽くなります。

def calc_principal_equal(loan_amount, annual_rate, years, month):
    r = annual_rate / 100 / 12
    n = years * 12
    principal = loan_amount * 10000 / n
    interest = (loan_amount * 10000 - principal * (month - 1)) * r
    return principal + interest

例：1ヶ月目と12ヶ月目の支払い額を比較：

first = calc_principal_equal(3000, 1.5, 30, 1)
twelfth = calc_principal_equal(3000, 1.5, 30, 12)
print(f"1ヶ月目: {first:.0f} 円、12ヶ月目: {twelfth:.0f} 円")

---

5. ボーナス併用の返済シミュレーション

「ボーナス併用返済」とは、毎月の返済とは別に、年2回のボーナス月に追加で返済する方法です。
これを使うことで、月々の負担を軽くしたり、トータルの返済期間を短くしたりできます。

ここでは、以下のような構成でボーナス対応の返済内訳を計算していきます：

• ボーナス返済割合（例：20%）を全体の返済額から設定
• ボーナス支払い月（7月・12月）に追加で支払う
• 月ごとの支払額、利息、元本を表とグラフで可視化

---

🧮 元利均等返済＋ボーナスの内訳を作る

以下は、元利均等返済でボーナス併用シミュレーションを行うためのコードです：

import pandas as pd
import numpy as np

def simulate_equal_with_bonus(loan_amount, annual_rate, years, bonus_ratio):
    loan = loan_amount * 10000
    r = annual_rate / 100 / 12
    n = years * 12

    total_payment = loan * r * (1 + r)**n / ((1 + r)**n - 1) * n
    bonus_total = total_payment * (bonus_ratio / 100)
    monthly_total = total_payment - bonus_total
    monthly_payment = monthly_total / n
    bonus_payment = bonus_total / (2 * years)  # 年2回×年数

    balance = loan
    schedule = []

    for i in range(1, n + 1):
        interest = balance * r
        principal = monthly_payment - interest
        payment = monthly_payment
        is_bonus = False

        if i % 6 == 0:  # 毎年6の倍数月（=6,12,18,...）をボーナス月とする
            payment += bonus_payment
            principal += bonus_payment
            is_bonus = True

        balance -= principal
        balance = max(balance, 0)

        schedule.append({
            "月": i,
            "支払額": round(payment),
            "利息": round(interest),
            "元本": round(principal),
            "残高": round(balance),
            "ボーナス月": is_bonus
        })

    return pd.DataFrame(schedule)

---

📈 Streamlitでグラフ表示してみよう

import streamlit as st

# 入力値を仮定（本番ではUIから取得）
df = simulate_equal_with_bonus(3000, 1.5, 30, 20)

st.line_chart(df[["支払額", "利息", "元本"]])
st.dataframe(df)

---

💡 補足ポイント

• ボーナス月の追加返済は、i % 6 == 0 でチェックしています（6の倍数月を想定）
• 支払額の推移、利息の減少、残高の減り具合がグラフで直感的に理解できるのがStreamlitの強み！

---

6. CSV形式でエクスポートする方法

シミュレーション結果は画面上で確認するだけでなく、手元に保存しておきたいこともありますよね。たとえば以下のようなシーンで活用できます：

• 家計相談時に資料として使う
• 家族に説明するときに渡す
• 毎月の返済プランをエクセルでカスタマイズしたい

そこで今回は、Streamlitのst.download_button()を使って、CSV形式でエクスポートできるようにします。

---

🧪 実装方法

以下のコードを、シミュレーターの最後に追加してみてください：

import io

# CSVをバイナリ形式で保存する
csv = df.to_csv(index=False).encode("utf-8")
buffer = io.BytesIO(csv)

# Streamlitのダウンロードボタン
st.download_button(
    label="📥 結果をCSVでダウンロード",
    data=buffer,
    file_name="loan_simulation.csv",
    mime="text/csv"
)

---

✅ 解説ポイント

• df.to_csv(index=False)：DataFrameをCSVに変換。インデックスは不要なので非表示。
• .encode("utf-8")：文字化けしないようにエンコード
• io.BytesIO()：Streamlitが読み取れる形に変換
• download_button()：ボタン一つでダウンロード可能！

---

💡補足：Excelで開くときの注意

CSVファイルは多くの表計算ソフト（Excelなど）でそのまま開けます。ただし、日本語環境では「UTF-8 BOM付き」形式で保存すると文字化けしにくくなるため、必要に応じて以下のようにして保存することも検討してください：

csv = df.to_csv(index=False, encoding="utf-8-sig").encode("utf-8-sig")

---

7. まとめ｜Pythonで家計の見通しが変わる！

今回は、PythonとStreamlitを使ってローン返済シミュレーターを作成してきました。

このプロジェクトでは、単に「数字を計算する」だけでなく、

• 入力フォームやスライダーで直感的な操作ができるUIを作る
• 元利均等・元本均等など、実務的な計算ロジックを実装する
• pandasとnumpyでデータを整理し、視覚的な表やグラフにする
• 結果をCSVとしてデータ出力する

といった、実用性の高いスキルをたくさん身につけることができました。

しかもテーマは「ローン返済」という、生活に直結する内容。身近な題材だからこそ、学んだことがしっかりと頭に残ります。

---

💡 学びを応用してみよう！

このスキルを応用すれば、たとえば次のようなツールも作れます：

• 教育資金や老後資金のライフプランシミュレーター
• Excelベースの家計診断アプリ
• 住宅ローン比較のWebアプリ（Flaskなどと組み合わせて）

「勉強のためのコード」から一歩踏み出して、実際に使えるツールを自分で作れるようになると、Pythonの世界が一気に広がりますよ。

---

🔗あわせて読みたい

• 🏠 Pythonでシミュレーターを作ってみよう！住宅ローンシミュレーター編
   → numpy.pmt()を使った月額返済計算が簡単に！住宅ローンに特化した計算方法を解説。
• 📊 【お金の可視化】PythonとExcelで家計診断ツールを作ってみよう｜グラフで支出が丸わかり！
   → 家計データをグラフで視覚化するPythonスクリプトを紹介。ローン返済と合わせて使うと効果的！
• 💰 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
   → 将来の生活費に不安がある方へ。年金・運用を考慮した資金シミュレーターの作り方を紹介。
• 🧾 Pythonで家計簿アプリを作ろう！初心者でもできるおこづかい帳の作り方
   → tkinterを使って簡単に作れるGUIアプリ。日々の支出とローン返済の記録に最適です。
• 📉 Pythonで為替レートを自動取得してExcelに保存する方法【初心者向け】
   → ローンや資産運用を海外通貨で考える場合に便利な、為替レート自動取得スクリプトを紹介。

---

よくある質問（Q&A）