Lechi Zhang | エンジェル投資家 | フィンテック専門家 | 2つの貸付スタートアップを共同創業 | 7年以上の中小企業金融コンサルティング経験、世界銀行 | Stonelake Capital
ローワーミドル市場の投資家として、私はいわゆる「B2B地味ビジネス」—会計事務所、経理サービス、医療請求代行、PEO（専門雇用組織）、保険TPA（第三者管理者）などに常に惹かれてきた。これらはめったに見出しを飾ることはないが、他のビジネスを静かに支え、毎年安定した継続的なキャッシュを生み出している。
一方で、世界は人工知能について語り続けている。2024年には550億ドル以上が生成AI企業に投入され、2025年の最初の5カ月だけでも500億ドル以上が調達された。長い間、私はこの興奮がすべて並行宇宙で展開されていると考えていた—魅力的だが、私がターゲットとする企業には無関係だと。
私は間違っていた。
ケースを重ねるごとに、B2Bサービスにおいて一つの繰り返される不満が浮上する：標準化の持続的な欠如だ。会計と税務を例に取ろう。非効率性の多くは、労働集約的な手作業のワークフローに隠れている—これらのプロセスはしばしばスプレッドシートの中や、経験豊富な会計士の頭の中にのみ存在する。標準業務手順（SOP）は採用され、忘れられ、そして繰り返し再発明される。その結果、人為的ミスが忍び込み、遅延が日常化する。時にはこれらの障害がエスカレートし、クライアントとの紛争や法的問題にまで発展することもある。
要するに、業務の標準化はこれらの伝統的なサービス業界の企業にとって依然として大きな課題なのだ。
そこでAIを活用した買収が登場する。
この革新的なアプローチは、AIとデジタルトランスフォーメーションを「地味な」ビジネスの買収に融合させる。そのコンセプトはシンプルだ：実績ある伝統的なサービス業を買収し、独自のAIを組み込むことで、定型業務を自動化し、コストを削減し、利益率を拡大する。
実際、プライベートエクイティ企業は長らくこのようなアプローチを追求してきた—断片化した業界を買収し、規模を統合し、コスト相乗効果を通じて価値を獲得する—しかし、そのプレイブックは進化している。
1990年代、ほとんどのPEの相乗効果は財務エンジニアリングから生まれていた。今日、トップ企業における価値創造は多くの場合、業務改善から生まれている：価格設定、自動化、プロセス再設計などだ。
AIはその変化をさらに推し進める：それは単にプロセスを最適化するだけでなく、仕事の進め方の核心を再構築する。共有サービスやSG&A（販売費および一般管理費）の削減というよりも、ビジネスのあらゆるノードで業務を再プラットフォーム化することに重点が置かれる：
• リード創出のためのAI駆動型アウトバウンドシステム
• CRM分析によるスマート価格設定
• AIコパイロットによるワークフロー自動化
• サービスをソフトウェアに変換するクライアント向けプロダクト化
これらの多段階かつエンドツーエンドのモジュールは、ビジネスパフォーマンスを向上させるだけでなく、これらのビジネスの運営方法を根本的に変革することを目指している—そしてその影響はすでに現れ始めている。例えば、ガートナーは予測している：「2029年までに、エージェンティックAIは一般的なカスタマーサービスの問題の80%を人間の介入なしに自律的に解決するだろう」。また、法律専門職では、26%の組織がすでに文書レビューから調査、通信文の作成まで幅広いユースケースで生成AIを活用している。
とはいえ、リスクを無視することはできない。
多くの生成AIユーザーが目にしてきたように、AIモデルは特に専門的にキュレーションされた業界データと人間の監視がない場合、もっともらしいが不正確、あるいは捏造された出力を生成することがある。場合によっては、アルゴリズムがユーザーのプロンプトを上書きし、税務申告書、コンプライアンス文書、財務諸表のエラーリスクを増大させることもある。このような課題は、特にスタッフが自動化に過度に依存するようになると、重大なリスクとなる。
さらに、AI開発者がデータプライバシー、消費者保護、ガバナンスの安全策をシステムに組み込むことに失敗すると、規制上および倫理的なリスクが生じる。税務やコンプライアンスなどのB2B文脈では、監査証跡と説明責任のフレームワークが不可欠であり、生成AIの意思決定の不透明または「ブラックボックス」的性質は業界標準と相容れないままだ。この透明性の欠如は、将来の紛争や規制上の罰金の種をまく可能性がある。
リスクにもかかわらず、AIを活用した買収には機会がある。
税務、会計、コンプライアンス企業だけを考えてみよう。これらはルールベースで、しばしば従来型の技術で運営されている。私の経験から、これらの組織は通常20%から30%の粗利益率を稼ぎ、1000万ドル未満の収益を生み出し、非常に断片化した市場に位置している。しかし上述のように、26%しか生成AIを試していないにもかかわらず、89%が自分たちの業務にAIのユースケースがあると信じている。
これは好奇心のギャップではなく、裁定取引の機会だ。
ここで提供される情報は、投資、税務、または財務アドバイスではありません。特定の状況に関するアドバイスについては、ライセンスを持つ専門家に相談すべきです。
