ルパート・リー＝ブラウン氏は、2002年に自身が創業した決済フィンテック企業Caxtonの会長兼最高経営責任者（CEO）である。
AIバブルが存在するとしても、まだ崩壊していない。数字がそれを裏付けている。
テクノロジー分野の調査専門企業ガートナーによると、世界のAI関連支出は2026年に2兆5200億ドルに達する見込みで、前年比44%増となる。特に中小企業と日々話をする立場にある私にとって、この数字は驚きではない。AIがもたらす効率性の向上は非常に価値が高く、多くの企業の投資優先事項の上位に位置している。
AIは多くのビジネス機能に有意義な貢献ができる。企業広報の初稿作成からスケジュール最適化、チーム編成まで、AIがプロセス主導型のタスクを効率化し、チームメンバーをより創造的で付加価値の高い業務に解放する方法は無数にある。
しかし、M&A（合併・買収）のような価値が重要な活動においては、AIには限界がある。これは企業が簡単な方法で学ぶべきことであり、より困難で（そしてはるかに高額な）方法で発見される前に理解すべきである。
細部に宿る悪魔
AIの誇大宣伝に巻き込まれ、人間なら数時間かかる作業を数分で仕上げる華々しい結果に目がくらむのは簡単だ。
しかし、AIの出力を額面通りに受け取ると、効率性で得たものが信頼性で失われる可能性がある。結局のところ、AIの出力は日々洗練されているものの、調査によると3件に1件ものAI出力に誤解を招く情報や不正確さが含まれていることは誇張ではない。
高額なM&A取引を進める企業にとって、リスクは特に深刻である。情報の最小限の誤りが取引に劇的な影響を与える可能性があり、歴史が示すように、企業が企業を買収することには本来的にリスクが存在する。
私の前回のフォーブス記事では、規制やその他の圧力が英国の中小企業経済においてM&Aの波を引き起こす可能性について述べた。経済的・規制的圧力が高まり、チームを雇用するコストが上昇する中、多くの中小企業オーナーは今が利益を得て撤退する時期かもしれないと考えているだろう。2026年が英国のM&Aにとって大きな年になるかどうかを予測するのはまだ早いが、いくつかの指標は取引量の増加を示している。
急がば回れ
より多くの企業がM&Aを検討し、あるいは実際に規制当局の監視強化を受ける中、AIの誤りや幻覚が取引を頓挫させたり買い手を誤解させたりするリスクは増大する。結局のところ、グローバルな顧客基盤、サプライチェーン、チームが決して眠らない高度に競争的な経済において、物事を前に進めるプレッシャーは常に存在する。
しかし、この「取引を成立させる」プレッシャーは、ミスを引き起こす可能性がある。ハーバード・ビジネス・レビューの調査によると、M&A取引の70%から90%が失敗しており、細部への注意不足がこれらの失敗の主要な原因となっているため、これらのミスは高くつく可能性がある。
では、何が問題になり得るのか。
M&Aにおいては、対象企業のデューデリジェンスと財務モデリングが適切な取引を確保する鍵となる。数字を精査し、企業文書を詳細に調べることは、多くのチームがより高い価値があると認識される活動のためにチームの時間を解放するために自動化しようとする種類のタスクである。しかし、デューデリジェンスの価値は、収益創出の観点ではなく、むしろそれが間違った場合の潜在的なマイナス面の観点から測定されるべきである。
これがこれらのタスクの価値を捉える最良の方法であり、それらを完全にAIに委任しない良い理由である。
コスト削減
コストへの下方圧力を経験しているのは、M&Aサイクルにある企業だけではない。AI大手企業自身も同様である。
現状、AI企業は多くの課題に直面しており、最も顕著なのは物理的な課題である。AIに対する世界的な需要は指数関数的に増加しているが、AIを使用する際には、これが他の製品と同様に物理的世界に縛られた製品であることを忘れがちである。現実には、供給が需要に追いつくのに苦労している。世界のAIのエンジンであるデータセンターは、建設に非常にコストがかかり困難で、並外れた電力網とエネルギー容量を必要とし、重大な規制と計画上のハードルに直面している。これは世界的なデータセンターの行き詰まりを引き起こしており、新しい容量が構築されるまで、必然的にAIに供給制約をもたらすだろう。
企業がAIの使用を拡大するにつれて、この追加需要は必然的にAIインフラの物理的制約に直面し、AI企業に出力の量ではないにしても質を低下させる圧力をかけることになる。
企業が大規模言語モデル（LLM）に過度に依存することに警戒すべき理由がさらに増えた。特にM&Aやコンプライアンスに関するビジネス上の重要な意思決定を行う際には。そして常に、世界経済の基盤を形成しているが、大規模なコンプライアンスやデューデリジェンスチームを維持するための資金を必ずしも持っていない中小企業が、最もリスクに直面している。
では、ビジネスリーダーはAIにどのようにアプローチすべきか。
次の生産性のフロンティア
私が話をする多くのビジネスリーダーは、AIを効率性の向上という観点でのみ見ており、最新かつ最高のAIツールを導入する競争に取り残されないようにという強いプレッシャーがある。しかし、上記のデータが示すように、正確性のない効率性は偽りの経済である。
M&Aの未来は、AIがコンテンツを10秒ではなく3秒で要約できるかどうかにかかっているわけではない。重要なのは、出力が正確で、規制当局の審査やM&Aデューデリジェンスの圧力に耐えられるかどうかである。
AIから最大限の利益を得る立場にある企業は、誇大宣伝を超えて、スピードとガバナンスが手を携えて進むことを確保することに焦点を当てる企業である。それは、高額な出力に人間を関与させ続け、デューデリジェンスを倍増させることを意味する。
ここで提供される情報は、投資、税務、または財務上のアドバイスではない。あなたの特定の状況に関するアドバイスについては、認可された専門家に相談すべきである。
