ネイト・ヒーレン氏はリヴェロンのシニアマネージングディレクターおよび全米プライベートエクイティリーダーである。
価値創造を競う中で、プライベートエクイティ（PE）ファンドは特に中堅市場において、あらゆる面で圧力に直面している。そこでは、ポートフォリオ企業（ポートコ）は、より大きな競合他社と同じスピードと洞察力を求められながらも、より少ない人員、より厳しい予算、より限られた社内リソースで運営されている。
人工知能は、競合他社に対して優位性を獲得しようとする中堅企業にとって、明確な差別化要因となっている。キャッシュの可視化、シナリオ計画、ポートフォリオモニタリングの改善だけでなく、AIは投資ライフサイクル全体にわたって効率性と戦略的洞察の新たな次元を解き放っている。
その利点にもかかわらず、AIを誇大宣伝から日常的なツールへと変革する道のりは言うは易く行うは難しだ。企業はAI実装のための現実的なロードマップを開発する必要がある。中堅市場のプライベートエクイティでの経験に基づき、スポンサーと経営陣のための実践的なガイダンス、最初に優先すべきこと、避けるべきこと、そしてテクノロジーソリューションの構築と購入のバランスを効果的に取る方法について概説する。
スマートなスタート：中堅市場PEのための優先順位付けレンズ
通常、どのプロジェクトでも最も難しい部分は始めることだ。これはAI投資にも当てはまる。プライベートエクイティのクライアントに大規模なプロジェクトについてアドバイスする際、私はいつも現金を大量に失っている分野やイノベーションの準備が整っている分野から始めることを勧めている。新たに買収したポートコは、CFOオフィスをテクノロジーで変革する即時のチャンスを提供することが多い。以下のユースケースは、中堅市場の組織にとって強力な出発点となり得る：
• 契約書、顧客コホート、解約要因に関する迅速な文書インテリジェンス：AIはリアルタイムで情報を取り込み、統合することができる。
• ターゲット間のKPI（主要業績評価指標）の標準化：AIは指標、収益区分、データ定義の自動マッピングを提供し、ディールチームが最初から同じ基準で比較できるようにする。
• AIを活用したキャッシュフロー予測：過去のパターンと外部シグナルを使用して、可視性を高め、予測エラーを減らす。
• 買掛金と仕訳の異常フラグ：AIは、損益計算書に表示される前に、重複請求書、承認のボトルネック、異常な入力を検出できる。
スポンサーと経営陣は、AIがどこで最大の影響を与えられるかを慎重に評価する必要がある。一部の機能領域では、AIソリューションが価値があり信頼できるものになる前に、相当なデータ準備が必要であることを認識しなければならない。中堅市場の企業、特にプライベートエクイティに支援されている企業は、この取り組みを複雑にする構造的なデータ課題に直面している。最も顕著なのは、複数の切り離されたERP（企業資源計画）システムとデータベースに依存していることで、統一されたデータセットの構築がほぼ不可能になっている。
これらの問題は、事業部門間での一貫性のないコーディングによってさらに悪化し、正確な財務グループ化と分析が損なわれる。さらに、重要なビジネスプロセスにスーパースプレッドシートに過度に依存していることは、コアロジックとデータ検証が監査可能なシステムの外に存在することを意味し、効果的なAIトレーニングに必要なデータ基盤に不安定性とリスクをもたらす。
安定したデータ基盤が確立されると、AIを使用して価値を創造するための他の多くの信頼性の高い可能性がある：
• 在庫の予測と最適化：過去の販売、季節性、外部要因を分析して、必要な在庫量を正確に予測するための決定論的モデリングを使用する。
• 労働力とスケジューリングの効率化：顧客需要に基づいて人員配置のニーズを予測する自動化ツールを導入し、経営陣がシフトスケジュールを最適化できるようにする。
• 不正とエラーの検出：AIを実装して、すべての財務取引と従業員の経費報告書を監視し、人間のレビューでは見落とされがちな異常なパターンや重複請求書にフラグを立てる。
構築か購入か？
企業がAIの旅を始める場所を特定したら、既存のAI優位性を持つ企業を買収することで購入するか、オペレーション重視の戦略を動員して構築するかを決定する必要がある。CFOやその他のビジネスリーダーが従来型または最先端のテクノロジーソリューションの展開を監督する場合でも、コアとなる構築か購入かの分析は同じままである：問題を定義し、実装者を評価し、コスト便益分析を実施する。
しかし、財務リーダーはAIによって追加される大きな複雑さを無視することはできない。静的なソフトウェア製品とは異なり、AIは継続的な統合とデータ管理を必要とする動的な能力である。成功は企業のデータ準備状況、専門的な人材の利用可能性、急速な技術進歩を管理する能力にかかっている。
実証済みのAIソリューションを持つポートコを買収することは、市場への直接的な道と迅速な価値追加を提供する。この戦略はディール重視のアプローチと一致し、重大な技術的負債を購入することを避けるために、モデルのパフォーマンス、データ品質、知的財産（IP）の所有権に関する厳格なデューデリジェンスを要求する。社内でAIを開発することで、企業の価値創造テーゼに正確に合わせたカスタムビルドのソリューションが可能になる。構築を選択することは資本と時間がより集約的だが、他のポートコに拡張できる強力な独自の優位性を生み出す可能性がある。
AIを機能させるガバナンス
リスクとコントロールは、企業が能力を構築するか購入するかを選択するかにかかわらず、AI実装プロセスの最も重要な部分である。人間のチェックポイントは、AI採用プロセスにおいて重要なステップであり続ける。これには、人が出力をレビューする必要がある決定しきい値の確立、例外のエスカレーションパスの定義、モデルが意図したとおりに機能していることの継続的な検証が含まれる。このガバナンスのバックボーンがなければ、最高のAIユースケースでさえ、新たなリスクをもたらしたり、組織全体の信頼を損なったりする可能性がある。また、新しいAIテクノロジーのガバナンス、リスク、コンプライアンス（GRC）の状況は比較的未熟であるため、同様の企業が高速な変化をナビゲートするのを支援した豊富な経験を持つ経験豊富なガバナンスとリスクアドバイザーを関与させることが有益である。これにより、組織は必要なペースで準拠したガードレールを確立するのに役立つ。
AIはもはや中堅市場のプライベートエクイティファンドにとって「あれば良い」ものではない。コストを削減し、効率性を高め、より大きな同業者との競争力を維持するために、ファンドとそのポートフォリオ企業は、ギャップが埋められないほど広がる前に新しいテクノロジーを受け入れる必要がある。明確で規律のあるアプローチにより、中堅市場のファンドはAIをバズワードから習慣へ、そして習慣から真の競争優位へと変えることができる。成功は、最大の財務的影響をもたらす領域に焦点を当て、対象範囲を絞り、固有のリスクを管理し、測定可能なデータに裏付けられた結果を要求することから始まる。
最終的に、この新しい時代で勝利する企業は、AIをプロジェクトとしてではなく、意思決定に統合され、業務に組み込まれ、投資ライフサイクルのあらゆる段階で価値創造と一致した継続的な能力として捉える企業だろう。
ここで提供される情報は、投資、税金、または財務アドバイスではない。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ある。
