生成AIの進化により、膨大な作業や思考を必要とするM&Aの業界も変わっていくと考えられます。今回はM&Aの業界における生成AI活用の可能性についてまとめます。

M&Aにおける生成AIの活用可能性

はじめに

生成AI(Generative AI)は、さまざまな業界や機能においてその存在感を増しています。M&A(Mergers and Acquisitions、企業の合併・買収)も例外ではなく、生成AIはM&Aプロセス全体にわたって多くの可能性を秘めています。本章では、生成AIがM&Aにどのように活用されるか、その具体的な事例とともに解説します。

1. ターゲット企業の迅速かつ高品質なスクリーニング

M&Aの初期段階では、買収対象となる企業のスクリーニングが重要です。生成AIは、大量のデータを迅速に処理し、潜在的なターゲット企業を特定するのに役立ちます。例えば、McKinseyの「DealScan.AI」ツールは、1,600社のターゲット企業を特定し、その中から40社を優先順位付けしました。

2. デューデリジェンスと交渉プロセスの迅速化

生成AIは、デューデリジェンス(企業価値評価)と交渉プロセスを迅速化する能力を持っています。具体的には、重要な文書の要約、リスクの抽出、初期メモの作成、関連法規の検索などが可能です。これにより、法務タスクの時間を大幅に削減できます。

3. 統合または分離の実行

M&A後の統合や分離は、企業にとって大きな挑戦です。生成AIは、これらのプロセスを効率化し、迅速に実行するためのツールを提供します。例えば、McKinseyの「mylMO」ツールは、M&Aのベストプラクティスに基づいて、統合や分離のリーダーに迅速かつスマートな回答を提供します。

4. 社内M&A能力の強化

生成AIは、過去の取引データを活用して、企業のM&A能力を強化することができます。例えば、過去の取引パフォーマンスを評価し、未開拓の機会を見つけることが可能です。また、企業のプロプライエタリなプレイブックを更新し、学んだ教訓を反映させることもできます。

5. 実際の事例と成功例

生成AIの具体的な成功例として、ある北米の消費財企業がMcKinseyの「DealScan.AI」ツールを使用して、1,600社のターゲット企業を特定し、その中から40社を優先順位付けしました。このプロセスにより、企業は従来考慮していなかったターゲット企業を発見し、M&Aの成功率を高めることができました。

6. 生成AIの導入ステップ

生成AIをM&Aプロセスに導入するためのステップは以下の通りです:

  • 現在のM&A能力の評価
  • 価値を創出する生成AIのユースケースの優先順位付け
  • 開発または採用の決定
  • 適切なガードレールの設定

7. 活用における課題

  • データの不正確さ: 生成AIの活用における最大のリスクとして、データの不正確さが挙げられています。これにより、生成AIが生成した結果を再確認または再作成する必要が生じることがあります。
  • プライバシーとサイバーセキュリティ: データプライバシーとサイバーセキュリティも大きな懸念事項として挙げられています。
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https://www.bain.com/globalassets/noindex/2024/bain_report_global_m_and_a_report_2024.pdf

生成AIの活用に関するデータ

活用率

  • 現在の活用率: 生成AIをM&Aプロセスで活用している企業は全体の16%です。
  • 今後の予測: 今後3年間で生成AIを活用する企業の割合は80%に達すると予測されています。
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https://www.bain.com/globalassets/noindex/2024/bain_report_global_m_and_a_report_2024.pdf

導入による効果

  • 生産性の向上: 生成AIを活用している企業の78%が、手作業の削減による生産性向上を実感しています。
  • コスト削減: 生成AIの導入により、42%の企業がコスト削減を実現しています。
  • タイムラインの短縮: 生成AIを活用することで、54%の企業がプロセスのタイムラインを短縮できたと報告しています。
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https://www.bain.com/globalassets/noindex/2024/bain_report_global_m_and_a_report_2024.pdf

生成AIをM&Aプロセスに導入する海外スタートアップ等企業

1. Clarum

概要

Clarumは、プライベートエクイティ(PE)ファームが迅速にデューデリジェンスを行うのを支援するAI駆動のプラットフォームです。データルームからファイルをインポートし、数分で数百の質問に対する回答を提供します。これにより、投資家は豊富な内部データから定量的な洞察を得ることができます。

https://www.ycombinator.com/companies/clarum

特徴

  • 信頼性とトレーサビリティ: すべての回答はソースドキュメントにリンクされており、完全なトレーサビリティを提供します。
  • インテリジェント検索: PDFのチャート、スプレッドシートのテーブル、プレゼンテーションの重要な数値など、すべてのソースから情報を検索できます。
  • 迅速なインサイト: 設定に数分しかかからず、迅速なインサイトを提供します。

2. Wokelo

概要

  • Wokeloは、シアトルに拠点を置くスタートアップで、AIを使用して詳細なデューデリジェンスレポートを数分で生成します。

特徴

  • 迅速なレポート生成: 数分で詳細なデューデリジェンスレポートを生成。
  • カスタマイズ可能なアルゴリズム: 独自のアルゴリズムを使用して、特定のニーズに合わせたレポートを提供。

3. Positon

概要

  • Positonは、M&Aワークフローとデータ管理を効率化するAI駆動のプラットフォームです。取引のライフサイクル全体をサポートし、デューデリジェンスから統合後のプロセスまでをカバーします。

特徴

  • デューデリジェンス管理: 重複する質問を特定し、効率的なコミュニケーションとコラボレーションを促進。
  • 全体的なワークフローサポート: 取引のライフサイクル全体をサポート。

4. Casetext

概要

  • Casetextは、法務分野での生成AIの活用に特化したスタートアップで、Thomson Reutersによって6億5千万ドルで買収されました。

特徴

  • 法務デューデリジェンスの自動化: 法務リサーチとドキュメントレビューを自動化し、効率を向上。

これらの企業は、生成AIを活用してM&Aプロセスを効率化し、迅速かつ信頼性の高いデューデリジェンスを実現しています。

5. Kira Systems

概要

  • Kira Systemsは、契約レビューとデューデリジェンスの自動化に特化したAIツールを提供しています。Kira.aiは、契約書やその他の法的文書から重要な情報を抽出し、デューデリジェンスプロセスを効率化します。

特徴

  • 自動抽出と分析: 重要な条項を自動的にハイライトし、抽出。
  • 多言語対応: 複数の言語で機能し、GDPRコンプライアンスを確保。

6. AlphaSense

概要

  • AlphaSenseは、リアルタイムのデータ取得とインサイトを提供するプラットフォームで、金融業界の意思決定を支援します。M&A戦略においても重要な役割を果たします。

特徴

  • リアルタイムデータ: リアルタイムでデータを取得し、インサイトを提供。
  • 意思決定支援: 金融業界の意思決定を強化。

7. Imprima AI

概要

  • Imprima AIは、デューデリジェンスプロセスを効率化するためのAIツールを提供しています。文書の自動要約やスマートなリダクション機能を備えています。

特徴

  • スマート要約: 法的および企業文書から重要な情報を自動的に抽出。
  • AI駆動のVDRインデックス: データルーム文書を自動的に分類し、構造化。

8. Quantifind

概要

  • QuantifindのGraphyteプラットフォームは、リスクインテリジェンスとコンプライアンスを革新するAIツールを提供しています。M&Aのリスク評価に特化しています。

特徴

  • リスクインテリジェンス: リスク評価とコンプライアンスを強化。
  • データセキュリティ: 高リスクの取引データを保護。

引用

  • https://www.bain.com/globalassets/noindex/2024/bain_report_global_m_and_a_report_2024.pdf
  • https://www.mckinsey.com/capabilities/m-and-a/our-insights/gen-ai-opportunities-in-m-and-a
  • https://imaa-institute.org/blog/best-artificial-intelligence-tools-for-m-and-a/
  • https://www.ycombinator.com/companies/clarum