かつて、誰かが事業売却に踏み切ろうとしているタイミングを予測するには、ある種のスパイディ・センスが必要だった。あるいは、オーナーが将来の計画を外部に漏らさないと互いに信頼している専門家ネットワークに深く入り込んでいる必要があった。
売却を検討しているときに口をつぐむ理由は多い。顧客を失うリスクから、市場での評価額を損なう恐れまでさまざまだ。人材流出のリスクもある。Inc誌は次のように説明している。「守秘義務の破綻によって主要な従業員が売却の予定を知ってしまうと、職を失うのではないかと不安になり、別の雇用先を探すかもしれない。この時期に主要人材を失うことは、売却そのもの、さらには企業価値にまで深刻な影響を及ぼしうる」
しかし今ではAIが味方にいる。売り手の特定は、機械学習がM&A（合併・買収）を変えている方法の一例にすぎない。「機械学習ツールは、買収履歴、業界トレンド、資本配分のパターンを分析し、買収に積極的な企業を提案できる。静的な買い手リストに依存するのではなく、アドバイザーはAIを活用して、データが新たに入手されるたびに動的に更新されるターゲットリストを構築できる」と、Dream Business Brokersの公認ビジネスブローカーであるヴィニル・ラムチャンドラン氏は語る。
ベテランのM&Aアドバイザーである彼は、ロウワー・ミドルマーケットの取引において、買い手の行動を見抜く人間の洞察に長く依拠してきた。だが今、彼は「合成的な予言」の価値を認めるプロフェッショナルが増えるなかの1人である。
インタビューの中で彼は、人工知能が将来のディールをどう変えつつあるか、4つの重要なポイントを挙げた。
#1 企業価値評価の効率化
コゴッド・スクール・オブ・ビジネスは次のように説明する。「人工知能は、企業がバリュエーションに取り組む方法を変革し、プロセスをより迅速に、より正確に、そしてデータ駆動型にしている。財務分析の自動化から市場トレンドの評価まで、AI搭載ツールは企業価値評価のプロセスを最適化している」
とりわけ高度化する分析ツールは、比較可能な財務ベンチマークや業界パフォーマンス指標といった膨大なデータセットを精査し、少なくとも予備的な評価レンジを算出できる。AIは、退職計画で用いられるモンテカルロ・シミュレーションのように、ストレスシナリオを走らせることも可能だ。
「このプロセスでは、人間が依然として不可欠だ」とラムチャンドラン氏は強調する。「優れた人材は、識別力ある助言のレイヤーを提供する。定性的要因をどう調整するかといったニュアンスは、専門家がテーブルにもたらすものだし、過去の経験から生まれる冷静な判断も同様だ」。つまり、AI分析にプロの見識を組み合わせたときに最適な結果が得られやすい。
#2 メッセージングの最適化
事業売却のプロセスには秘匿の必要性がつきまとうが、売り手が関心を持つ相手に重要情報を共有しなければならない局面もある。このプロセスで要となるのがCIM（Confidential Information Memorandum：秘密情報説明書）であり、買い手候補に対して機会検討の際に知るべき内容を伝えるうえで欠かせないツールだ。「思慮深く、整理され、詳細なCIMを作成することは、売り手側の取り組みを成功させるための重要な要素である」とCapstone Partnersは説明する。「作成には時間がかかるが、CIMは買い手の関与を促し理解を深め、プロセス初期における詳細で個別の議論の必要性を抑える」
ここでもAIが重要な役割を果たす。かつては時間を要したリサーチとマーケティング資料の作成は、いまや多くの部分を外部化できるようになった。このようにAIは、プロフェッショナル・サービスの提供者を阻む単調な作業を取り除く。昨年、筆者はForbesで、AI音声エージェントが、ローン担当者を長年悩ませてきた面倒な引受業務の多くをますます担えるようになり、その結果、成約件数と収益性を高める付加価値活動に時間を振り向けられるようになることについて同様に書いた。
#3 デューデリジェンスのスケール
M&Aプロセスが伝統的に停滞してきた別の領域は、事業売却を成立させるために必要な労働集約的な作業である。「必要な予防措置として、賢明な買い手・売り手・そのアドバイザーは、取引を前に進める前に、膨大な量の財務諸表、契約書、業務文書、法務記録をレビューしなければならない」とラムチャンドラン氏は言う。「しかしそれは非常に時間がかかる。しかも危険だ。重要な点を見落とせば、破局を招きかねない」
ここでもAIは力を発揮できる。グローバル法律事務所のMayer Brownは、より良い成果を可能にする有用性をこう説明する。「契約レビューは、M&Aにおいて最も早期に、かつ最も広く採用されたAIの活用領域の1つである。買い手側のデューデリジェンスであれ、売り手側のディスクロージャー・スケジュール作成であれ、ツールは支配権変更条項や譲渡条項などの主要条項を特定し、関連する条項やその他の商業条件を希望する形式で要約できる」
Mayer Brownによれば、AIは開示資料のドラフトにおける問題点をフラグ付けすることで、時間も節約できるという。こうした貴重な近道がある一方で、ラムチャンドラン氏は法務プロセスに人が関与し続けるべきだと強く主張する。AIはハルシネーション（幻覚）を起こしうるうえ、人間の知性の代替にはならない。弁護士やその他の信頼できるアドバイザーは、災厄の発生を防ぐためにも、特に各ステップに深く関与し続けなければならない。
#4 合併後統合（PMI）の改善
これまで、AIが買い手と売り手のクロージングをより迅速かつ効果的に支える仕組みを見てきた。しかし話はそれだけではない。署名が済んだ後に何が起こるかは、関係者全員にとって同じくらい重要である。
そしてここでも、AIはプロセスに対する圧倒的な有用性を示す。実際のところ、多くのM&A取引は、当事者が別々の道を歩み始めた後に暗転する。Harvard Business Reviewはこう説明する。「ほとんどの研究によれば、買収の70%から90%が失敗している。この憂うつな数字の説明の多くは、関係する2者の統合における問題を強調している」
この課題にもAIは役立つとラムチャンドラン氏は言う。「統合こそが取引が死ぬ場所だ。たいていは、買収側チームが、重複するベンダー契約、冗長なシステム、かみ合わないワークフローなど、すり合わせるべき項目の量に圧倒されるからだ。AIが非常に有用なのは、そうした業務上の重複を迅速にマッピングできる点にある。さらには、新たなオーナーに対して、初日から優先順位づけされた統合ロードマップを提示することもできる。そうすれば、最も脆弱な移行期間に手探りで進む事態を避けられる」
このようにAIは、買い手と売り手が取引を進めるのを助けるだけでなく、その後の生活に向けた土台も整える。特にロウワー・ミドルマーケットでは、クロージング後の業務上の現実に何が必要かを買い手が過小評価しがちだとラムチャンドラン氏は指摘する。それは、それまでとはまったく異なる姿をしていることがある。
視野を広げると、これらの利点の全体に明確なテーマが浮かび上がる。人工知能と人間の識別力の結合である。この技術に付きまとう終末論的な否定論の陰で、AIが日々予兆する圧倒的な生産性向上が見落とされている。明日の勝者となるディールメーカーは、これらのツールを使いこなし、振り返らない者だろう。AIが、より多くの取引を、より速く、より良く成立させることを約束するのなら、なぜ振り返る必要があるのか。
