実装上の課題
AI導入の流れが加速しているとはいえ、リスクも存在する。PEファームにとって、データセキュリティの確保は最優先課題だ。「全てのAI戦略は、情報保護を前提として構築されなければならない」とベケレは強調する。彼女は、多くの運用者が直面する現実的な課題にも言及した。「ファンドマネージャーの多くは、AIを自社開発するのか、購入するのか、それとも提携するのかという判断に悩んでいる」と彼女は語る。
意思決定を難しくしているのは、技術の進化の速さだ。「多くのファームがAIをM&A向けツールとして試験的に導入するのは、今、最先端と思われる技術が12ヵ月後には陳腐化する可能性があるからだ。実際、現在使用しているシステムは、わずか1年前のものとは比べ物にならないほど進化している」とベケレは語る。「私の答えは、ファンドマネージャーのニーズに沿ったワークフローを構築し、最先端の大規模言語モデル（LLM）の進化に歩調を合わせて適応させられる体制を作ることだ」。
もう一つの制約はデータ品質だ。PEの分析には微妙なニュアンスが伴うため、汎用モデルでは不十分である。ベインの調査によれば、成果を上げているファームはガバナンスを確立し、ユースケースに優先順位をつけ、ポートフォリオ全体で知見を共有するなど、組織的な支援体制を整えているという。つまり、部門ごとの孤立した実験ではなく、組織全体で一貫した取り組みを進めることが成功の鍵だと言える。
今後の動向
PE業界のムードは、単なる好奇心から戦略的な関心へと変化しつつある。PE業界の専門メディア、プライベート・エクイティ・インターナショナルの「先進技術とAIに関するレポート」によれば、現在、約3分の2のPEファームがAI導入を最優先の戦略課題と位置付けているという。
ベケレはその理由を次のように説明する。「M&A業務では、財務諸表や契約書、CRMの記録、顧客レビュー、面接記録など、日々膨大なデータが生成される。AIは視野を広げ、情報を高速に処理するため、投資担当者は洞察の抽出や意思決定に集中できる」。
多くの投資家は、AIが人間の判断を置き換えるのではなく、むしろ判断力を強化すると考えている。そして、それは厳格な規律で知られるPE業界で密かに進行している革命となる可能性がある。AIを単なるプロジェクトではなく業務プロセスに組み込んだファームは、案件のソーシングやデューデリジェンス、ポートフォリオ運営において、着実に優位性を積み上げる可能性が高い。ツールの進化が急速であることを踏まえると、規模の大小を問わず、変化を受け入れ、透明性をもって学習するファームこそが、今後優位に立つだろう。
