ジュリアン・ヴィルモントー氏は、投資銀行および財務アドバイザリー企業向けの文書作成ソフトウェアを提供するUpSlideのCEOである。
AIは、M&Aを含む多くの業界で日常的な現実となっている。導入は急速に進んでおり、楽観的な見方が広がっている。世界中の企業が、AIが間もなく取引成立を加速させると確信している。しかし、この熱狂の裏には、AIが約束する効率性向上を損なう恐れのある新たな課題が浮上している。
当社が英国と米国の数百人のM&A専門家を対象に実施した調査では、予想外のパラドックスが明らかになった。AIはジュニアチームの業務スピードを向上させているが、同時にシニア専門家がAI支援によるコンテンツをレビュー、検証、修正する際に、さらに高いペースで作業することを求められるプレッシャーを生み出している。AIは取引チームの負担を軽減するのではなく、ワークロードを再配分しているのだ。しかも、企業が意図した形ではない。
AI導入に追いつかない信頼
業界のAIに対する意欲は否定できない。当社の調査によると、M&A専門家の96%が、自社内でAIがうまく導入されていると回答し、92%が2年以内にAIが取引サイクルを短縮すると考えている。これは、取引準備の合理化と初期分析の加速を切望するセクターを示している。
しかし、導入と信頼は同じではない。調査では、82%がAIによってクライアントにエラーが届くリスクが高まると考えており、83%がAIによってシニアスタッフにこれを防ぐプレッシャーが加わると回答している。その結果、シニアレビュアーはより慎重になり、41%が現在、週に11時間以上をコンテンツのレビューに費やしている。
拡大するシニアのボトルネック
これがAIのパラドックスである。ジュニアレベルでの効率化が、シニアレベルでのレビューと品質管理のボトルネックを生み出している。このボトルネックは、コーディングなどの他の業界でも見られる。AIがコード生成を加速させる一方で、レビュー能力は一定のままであるため、プルリクエスト（PR）のレビュー時間が91%増加している。
この問題は、高額取引においてさらに顕著である。10億ドル以上の取引を扱う企業では、AIは主にレビューと品質保証に使用されており、小規模取引を扱う企業の2倍以上の頻度で利用されている。
これは驚くべきことではない。リスクはより高く、文書はより複雑で、エラーの許容度はほぼゼロに近い。シニアスタッフは、すべてのスライド、数字、言葉が企業基準、クライアントの期待、規制要件に合致していることを確認しなければならない。
断片化したAIツールがワークフローを遅延させる
ボトルネックのもう1つの要因は、企業のテクノロジースタックの複雑さである。多くの取引チームは、相互に統合されていない、あるいは既存のコアシステムと統合されていない複数のAIツールを試験的に使用しており、日常的なM&Aワークフローを混乱させている。
この断片化は摩擦を生み出す。出力には再フォーマットが必要となり、スタイルやテンプレートが崩れ、コンプライアンスチェックがコアワークフローの外に置かれ、複数のツールが一貫性のない結果を生み出す。これらの問題はそれぞれレビュー時間を増やし、AIが提供するはずの効率性を損なう。
企業が次に取るべき行動
AIは取引サイクルの短縮に役立つが、それは信頼できる場合に限られる。業界は明らかにAIの長期的な可能性を信じている。しかし、そのビジョンを実現する道は、重要な問いに対処することにかかっている。企業はAIを十分に信頼して、シニアのレビューワークロードを増やすのではなく減らすことができるか。答えは、まだノーである。
AIの真の価値を引き出すには、企業は単純な導入から戦略的統合へとシフトする必要がある。クライアントとの会話や調査結果に基づくと、3つの行動が不可欠である。
1. スタンドアロンツールではなく、AIエコシステムを構築する
AIは既存のプラットフォーム全体でシームレスに機能しなければならない。統合はワークフローと承認を合理化すべきであり、新たな障害点を生み出すべきではない。理想的なツールは、現在の作業方法の自然で直感的な進化のように感じられるべきである。
私の経験では、銀行業務とM&AでAIエコシステムを構築する最も効果的な方法は、テクノロジーではなくワークフローから始めることである。企業は、確立された管理を混乱させることなくAIが摩擦を取り除ける場所を特定するために、現在の情報の流れをマッピングすべきである。
パイロットプログラムには、AIの出力が取引基準を満たし、レビュー負担を軽減することを確認するために、シニアレビュアーを早期に関与させるべきである。
2. ジュニアだけでなく、シニア専門家もサポートする
ジュニアがコンテンツを作成するのを支援するツールは、方程式の半分に過ぎない。ボトルネックを解消するために、企業はAI支援による検証、コンプライアンスプロンプト、フォーマット管理、一貫性チェックでシニアを支援できる。これにより、レビュー時間を短縮し、信頼を高め、シニアがレビューのより戦略的な側面、すなわちナラティブの調整や貴重な専門知識の提供を行えるようになる。
ツール以外にも、企業はプロセスと期待を更新することで、シニア専門家をより良くサポートできる。第一に、各段階でレビュー基準を明確に定義し、上流で解決すべき問題（構造、フォーマット、正確性を含む）と、シニアレビュアーに期待される戦略的判断を分離できる。これにより、不必要な手戻りとエスカレーションが減少する。
第二に、企業はAI支援作業に関するトレーニングを調整し、ジュニアとシニアに、AIが適切な場合、出力をどのように検証すべきか、説明責任がどこにあるかについての共通のガイダンスを提供すべきである。これにより信頼が構築され、レビューサイクルが短縮される。
最後に、企業はより高い出力を反映するようにレビュープロセスを合理化し、より少なく、より焦点を絞ったレビューと、最終承認の明確な所有権を持つことができる。これにより、シニアは機械的な編集ではなく、ナラティブ、リスク、取引戦略により多くの時間を費やすことができる。
3. テクノロジーを実際のワークフローに合わせる
テクノロジーは、取引チームが実際にどのように運営しているかを反映すべきである。AIを使用してプロセス規律を強化するということは、AI出力をブランドに沿った文書に変換し、既存のテンプレートに適合させ、既存のプロセスを通じて実行できるツールを使用することを意味する。これにより、文書が最初から品質期待を満たすことが保証される。
企業は、AI出力を既存の基準に結び付けるべきであり、それらを再発明すべきではない。AI生成コンテンツが最初から承認されたテンプレート、ブランディング、構造に従うことを確保することで、下流での修正の必要性が減少する。テンプレートや承認を回避する自由形式のAI使用を避けることは、基準を強制するためのレビュークリーンアップへの依存を減らすことを意味する。
M&AにおけるAIのよりバランスの取れた未来
AIはすでにM&Aを再構築しているが、その恩恵は不均等に分配されている。ホリスティックでワークフロー中心のアプローチを採用する企業は、業界が期待するより速く、よりスムーズで、より効率的な取引サイクルを最終的に達成できる企業となる可能性がある。
目標は、単にジュニアの出力を速くすることではなく、シニア専門家がよりスマートに働けるようにすることで、取引プロセスが加速し、リスクが減少し、AIがプレッシャーの源ではなく競争上の優位性となることである。シニアのボトルネックを解決する企業は、より大きなクライアント価値を提供し、M&Aの次の時代において競争力を維持できる可能性がある。
