pmtやppmtってExcelと同じですか？

基本は同じです。 Excelでも「=PMT(利率, 期間, 金額)」のようにして使います。Pythonでは引数の順番や扱い方がほぼ同じなので、Excelユーザーにもなじみやすいです。

金利が途中で変わる（変動金利）の場合にも使えますか？

基本のpmt関数は固定金利向けです。変動金利に対応するには、月ごとの金利をリストで管理したり、シミュレーションを1ヶ月ずつ行うロジックにする必要があります。カスタム関数を作ることで対応可能です。

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

Q: NumPyのpmt関数って標準で使えますか？

いいえ。 pmt関数は現在「NumPy-financial」という別のライブラリに分離されています。 使うにはまず、以下のコマンドでインストールしてください。 pip install numpy-financial その後は、import numpy_financial as npf で使えるようになります。

Q: 金利が途中で変わる（変動金利）の場合にも使えますか？

基本のpmt関数は 固定金利向け です。 変動金利に対応するには、月ごとの金利をリストで管理したり、シミュレーションを1ヶ月ずつ行うロジックにする必要があります。カスタム関数を作ることで対応可能です。

1. はじめに
2. 住宅ローンってどうやって決まるの？
3. Pythonで月々の支払額を計算しよう（NumPyのpmt関数）
4. 元金と利息の内訳を出してみよう（ppmt関数）
5. いろいろな条件でシミュレーションしよう！
1. 🧪 条件を変えて比較してみよう！
2. 🧠 条件を変えるだけで「見える化」できる！
6. まとめ｜プログラミングは生活にも役立つ！
よくある質問（Q&A）
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1. はじめに

プログラミングを勉強し始めたとき、「文法はなんとなく分かったけど、次に何を作ればいいんだろう？」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、「身近なお金の計算」をテーマにすること。今回はその中でも多くの人に関わる住宅ローンのシミュレーションを、Pythonでやってみましょう！

たとえばこんな疑問に、プログラムで答えられるようになります：

月々の住宅ローン、いくら払うことになるの？
総額ではどれくらい払うの？
元金と利息ってどう分かれてるの？

これを手計算でやるのはなかなか大変ですが、Pythonを使えば一発で計算できます。しかも、条件を変えて何度でもシミュレーションできるので、住宅ローンを考えている人にとっても便利なツールになります。

この記事では、PythonのNumPyというライブラリを使って、住宅ローンの支払額や内訳（元金と利息）を計算する方法をやさしく解説していきます。

「プログラミングって、難しそう…」と思っている方でも大丈夫。数字とちょっとのコードで、生活に役立つツールを作っていきましょう！

2. 住宅ローンってどうやって決まるの？

まずは、住宅ローンの仕組みを簡単におさらいしておきましょう。

家を買うとき、多くの人は銀行などからお金を借りて購入しますよね。この借りたお金を、毎月少しずつ返していくのが住宅ローンです。

ローンの返済額は、次の3つの条件で大きく変わります。

💰1. 金利（利率）

お金を借りるときには「利息（りそく）」が付きます。この利息の割合を「金利（きんり）」といいます。

たとえば「年利1%」なら、1年で借りたお金の1%を余分に返すことになります。金利が高ければ高いほど、返済額も大きくなるわけです。

📅2. 返済期間（年数）

返済する期間が長いと、毎月の支払いは少なくなりますが、利息を払う期間も長くなるため、最終的な支払総額は大きくなります。

日本では「30年ローン」や「35年ローン」が一般的です。

🏠3. 借入額（ローンの元金）

もちろん、借りる金額が大きければ、それに比例して支払うお金も増えます。たとえば、2,000万円のローンよりも、3,000万円のローンのほうが月々の支払いも利息も増えます。

このように、**「金利 × 期間 × 借入額」**の3つの要素がそろって、住宅ローンの支払額が決まります。

これらの計算はちょっとややこしいですが、Pythonを使えばすぐに答えが出せます！
次の章では、実際にPythonで住宅ローンの月々の支払額を計算してみましょう！

3. Pythonで月々の支払額を計算しよう（NumPyのpmt関数）

いよいよ、Pythonを使って住宅ローンの月々の支払額を計算してみましょう！

Pythonには、金融計算に便利なNumPyの関数が用意されています。今回はその中の一つ、pmt関数を使います。

🛠 NumPyのpmt関数ってなに？

pmt関数は、ローンなどの定額返済での毎月の支払金額を計算してくれる便利な関数です。
Excelにも同じ名前の関数があります。

書き方はこんな感じです：

numpy.pmt(rate, nper, pv)

それぞれの引数の意味は次のとおりです：

引数	意味	単位
`rate`	利率（1回あたり）	月利（年利÷12）
`nper`	返済回数（期間）	月数（年×12）
`pv`	現在価値（借入額）	借りる金額（マイナス）

🧮 実際に計算してみよう！

では、以下の条件で住宅ローンの毎月の支払額を計算してみましょう：

年利：1.0%
借入額：3,000万円
返済期間：30年

import numpy_financial as npf  # numpy-financialを使います

# 条件設定
rate = 0.01 / 12        # 年利1% → 月利
nper = 30 * 12          # 30年ローン → 月数
pv = -30000000          # 借入額（マイナスで指定）

# 月々の支払額を計算
monthly_payment = npf.pmt(rate, nper, pv)

print(f"月々の支払額：{round(monthly_payment):,}円")

✅ 実行結果（概算）：

月々の支払額：96,491円

💡 総支払額と金利の負担も見てみよう！

total_payment = monthly_payment * nper
interest = total_payment + pv  # pvはマイナスなので加算でOK

print(f"総支払額：{round(total_payment):,}円")
print(f"金利の負担：約{round(interest):,}円")

✅ 結果（概算）：

総支払額：34,736,760円
金利の負担：約4,736,760円

rate（利率）やnper（期間）を変えれば、いろんなシナリオでシミュレーションできます。

たとえば、金利が2%だったら？25年ローンにしたら？そういったケースもすぐに試せます。これがPythonの強みですね！

4. 元金と利息の内訳を出してみよう（ppmt関数）

前の章では、住宅ローンの「月々の支払額」がわかりましたね。

でもそのお金、毎月どれくらいが元金（借りたお金）で、どれくらいが利息（手数料）なのか気になりませんか？

これを調べるのに便利なのが、NumPy-financialの ppmt関数 です！

🔍 ppmt関数とは？

ppmtは、指定した月の**元金返済額（Principal Payment）**を計算してくれる関数です。

使い方は pmt とよく似ていて、こんな形で使います：

numpy.ppmt(rate, per, nper, pv)

引数	意味
`rate`	月利（年利 ÷ 12）
`per`	何回目の支払いか（1から）
`nper`	支払回数（月数）
`pv`	現在価値（借入額・マイナス）

🧾 1回目の元金と利息を計算してみよう！

import numpy_financial as npf

rate = 0.01 / 12
nper = 30 * 12
pv = -30000000

# 1回目の支払いについて計算
monthly_payment = npf.pmt(rate, nper, pv)
principal_payment = npf.ppmt(rate, 1, nper, pv)
interest_payment = monthly_payment - principal_payment

print(f"1回目の支払い内訳：")
print(f"元金：{round(principal_payment):,}円")
print(f"利息：{round(interest_payment):,}円")

✅ 出力例：

1回目の支払い内訳：
元金：71,241円
利息：25,250円

つまり、最初の月は約96,491円のうち約71,000円が借金の返済、残りの約25,000円が利息なんです！

📈 毎月の元金と利息をグラフにしてみよう（任意）

「だんだん利息が減って、元金の比率が増える」というローンの特徴は、グラフにするととてもわかりやすくなります。

import matplotlib.pyplot as plt

months = list(range(1, nper + 1))
principal_list = [npf.ppmt(rate, m, nper, pv) for m in months]
interest_list = [npf.ipmt(rate, m, nper, pv) for m in months]

plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(months, principal_list, label="元金（Principal）")
plt.plot(months, interest_list, label="利息（Interest）")
plt.title("月々の支払い内訳（元金と利息）")
plt.xlabel("支払い月")
plt.ylabel("金額（円）")
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.show()

このグラフを見ると、ローン初期は利息が多く、後半になるにつれて元金の割合が増える様子が一目でわかります！

Pythonなら、こうした「毎月の内訳」や「支払総額の推移」まで自分で計算＆確認できるので、将来の計画も立てやすくなりますね。

5. いろいろな条件でシミュレーションしよう！

前の章までで、「月々の支払額」や「元金と利息の内訳」を計算する方法が分かりましたね。
ここからは、いろんな条件を変えてシミュレーションしてみましょう！

たとえばこんな疑問に、すぐに答えられるようになります：

金利が1%から2%に上がったらどうなる？
30年ローンと35年ローンで、どれくらい差があるの？
借入金額を2,500万円から3,500万円にしたら？

🧪 条件を変えて比較してみよう！

まずは、複数のパターンで月々の支払いを比べてみるコードを作ります。

import numpy_financial as npf

def simulate_loan(rate_annual, years, amount):
    rate = rate_annual / 100 / 12  # 年利 → 月利
    nper = years * 12              # 返済年数 → 月数
    pv = -amount                   # 借入金額（マイナス）
    
    monthly = npf.pmt(rate, nper, pv)
    total = monthly * nper
    interest = total + pv
    
    print(f"\n💡 {years}年ローン / 年利 {rate_annual}% / 借入金額：{amount:,}円")
    print(f"　月々の支払い額：{round(monthly):,}円")
    print(f"　総支払額：{round(total):,}円")
    print(f"　金利の負担：{round(interest):,}円")

# シミュレーション：3パターン比較
simulate_loan(1.0, 30, 30000000)
simulate_loan(1.5, 35, 30000000)
simulate_loan(2.0, 30, 25000000)

✅ 出力例（概算）：

💡 30年ローン / 年利 1.0% / 借入金額：30,000,000円
　月々の支払い額：96,491円
　総支払額：34,736,760円
　金利の負担：4,736,760円

💡 35年ローン / 年利 1.5% / 借入金額：30,000,000円
　月々の支払い額：92,904円
　総支払額：39,019,680円
　金利の負担：9,019,680円

💡 30年ローン / 年利 2.0% / 借入金額：25,000,000円
　月々の支払い額：92,482円
　総支払額：33,293,520円
　金利の負担：8,293,520円