ヴィリウス・カヴァリアウスカス氏は、リトアニアとアラブ首長国連邦を拠点とするプライベート・マルチアセット・オルタナティブ投資会社Equiteの創業者である。
気づいていないかもしれないが、政治的・経済的不安定性による市場の継続的な不確実性にもかかわらず、世界の合併・買収（M&A）活動は過去1年間で勢いを増している。最高経営責任者（CEO）や投資家たちは、こうした強い逆風にもかかわらず冷静さを保つことができており、AIの力を少し借りることで、M&A市場に活力を与えている。
マッキンゼーは2025年のM&A取引動向に関するデータを公表しており、これは再確認する価値がある。「6月30日に終了した上半期において、2500万ドル以上の取引額は世界全体で前年の1兆7000億ドルから22%増加し、2兆ドルに達した」。この急増は、いくつかの非常に大規模な取引と、地域横断的な取り決めによって牽引された。取引件数は前年比横ばいの約3,700件だったが、これらの取引の平均規模は5億4400万ドルに上昇した。
米国とアジア太平洋地域では、活動が特に活発だった。中国と日本における規制変更により、活動は76%増加し、4900億ドルに達した。貿易圧力により、米国を拠点とする企業は事業を米国内に維持しており、これが地域内での大型取引に寄与している可能性がある。マッキンゼーは、欧州、中東、アフリカでのM&A活動が4430億ドルとわずかに減少したと指摘しているが、それでも2023年上半期の3090億ドルからは大幅な飛躍である。
未来を一歩ずつ構築する
先導する単一の業界はないが、ライフサイエンス、クリーンエネルギー、先端産業がすべてこの波の中心にあることに気づいた。企業がリスクを相殺し、開発を加速し、サプライチェーンを強化し、長期的に成功するために必要な技術へのアクセスを得ようとする中で、戦略的提携が市場を支配している。
この最新の活動急増の哲学は、プログラマティックであることだ。企業は、望ましい能力を獲得するために、複数の小規模および中規模の買収を行っている。一歩ずつ、彼らは未来を構築している。
注目すべき業界の1つは半導体であり、そこでは高度なコンピューティングパワーと研究開発コストの競争が企業に協力を強いている。単独で行うよりも、協力して新しいチップを開発し、製造能力をプールし、標準を調和させる方が容易であることが多い。これはクリーンエネルギー部門にも当てはまり、そのような合弁事業は次世代の水素、炭素回収、蓄電池技術の創出に役立つ。
戦略的提携は、ライフサイエンスや医薬品開発でも盛んであり、これらはいずれも長いパイプラインに妨げられている。共同開発契約を結ぶことで、企業はより迅速かつ円滑に市場に参入できる。プロジェクトが失敗した場合も、より良い保護を受けられる。
確立された自動車業界でさえ、特に電気自動車とソフトウェアプラットフォームに関して、同様の理由で取引の道を進んでいる。例えば、フォルクスワーゲングループ、BMWグループ、メルセデス・ベンツなどによって最近結成された欧州ソフトウェア連合は、共有の最先端ソフトウェアプラットフォームを構築することを目指している。
これらの取引を結びつけるものの1つは、そのプログラマティックな性質である。最も成功しているディールメーカーは、戦略的で反復的な合意を通じて、企業と提携を少しずつ構築してきたことに気づいた。
AIの新たな役割
この新たなM&A活動の波を定義するもう1つの側面は、人工知能の使用の増加だと感じている。多くのディールメーカーは、M&AプロセスにAIを組み込んでいる。AIはすでに戦略的な市場インサイトを明らかにし、クロージング後のより迅速で効果的な価値獲得をサポートしている。
具体的には、AIは取引ソーシングに使用されており、AI搭載プラットフォームは潜在的なターゲットの特定を支援できる。デューデリジェンスでは、アルゴリズムが個人やチームよりも多くのデータをより迅速に処理できる。バリュエーションでは、AI分析が価格設定と取引構造の決定に情報を提供できる。そして最後に、取引後の統合では、AIがさまざまな指標を追跡できる。
前進する
結論として、パンデミック時代の低迷に続いて、M&A市場は過去1年間活発であり、参加している企業は短期的に収益を増やすだけでなく、よく考えられた戦略的なタックイン取引を通じて長期的に構築しようとしていることは明らかだと思う。
これは、企業や投資家が新たな提携を追求し、AIを使用して特定した取引が、すべての数字が精査された後、複数の視点から実際に合理的であることを確認するのに良い時期かもしれない。デューデリジェンスプロセスにAIを含める企業は多くの利益を得ることができ、市場が回復するにつれて、将来の取引でAIがどのように使用されるかを楽しみにしている。
今後を見据えると、M&AプロセスでAIをより活用することを目指す企業は、いくつかの実際的な課題に留意すべきである。最も一般的なものの1つは、データ品質である。多くの取引において、情報は不完全で、一貫性がなく、または急速に変化する市場ではもはや適用されない可能性のある過去の仮定に基づいている。慎重に扱わなければ、これはAI駆動型分析の有用性を制限する可能性があり、特に組織の適合性、リーダーシップの強さ、統合の複雑さなどの無形の要因を評価する際にそうである。
私の観点からは、最も効果的なアプローチは、AIを確立されたディールメイキング慣行の代替ではなく補完として使用することである。AIは、スクリーニング、デューデリジェンス、統合追跡などの分野でスピードとカバレッジを大幅に向上させることができるが、結果を解釈し最終決定を下す際には、経験に基づく判断が不可欠である。
AIツールと、それらと協働するチームの能力の両方に投資する企業は、リスクを管理し、持続可能で長期的な価値を創出する取引を追求するためのより良い立場にある可能性がある。
最終的に、勝者はAIを自動操縦ではなく副操縦士として使用する者、つまり決定をサポートするが飛行機を操縦しない者になると思う。
