【GIPコラム】財務DD最前線～AI活用がM&Aディールアドバイザリーに与える影響～

はじめに 

セキュリティに対する考え方 

大手アドバイザリーファームに引けを取らないよう、GIPでも社内でAI専門家集団を擁しており、積極的にM&A業務への活用を進めている。具体的には、DD業務（主に財務DDとビジネスDD）においては、Anthropic社の生成AI「Claude」を活用している。Claudeはエンタープライズ向けに、以下のようなセキュリティ機能を備えており、金融業界向けの提供体制も整備されている。 

データ暗号化

SSO （シングルサインオン）

監査ログ/ コンプライアンス API

モデル学習への 非利用

アクセス権限管理

GIPでは、M&Aディールプロセスで入手する資料の機密性を踏まえ、こうしたセキュリティ機能を前提とした運用ルールを設けたうえでAIを活用している。生成AIの活用が進むほど、ツールそのものの機能面だけでなく、情報管理体制がクライアントからの信頼を左右する要素になってきており、GIPはこの点を特に重視している。

「効率化」の先にある企業価値向上への貢献 

生成AIの活用効果は、単純な工数削減だけでは測れない。GIPの実務では、AIによって生まれた時間を「最も重要な分析」に再配分することで、以下のようにクライアントの意思決定の質を高める効果を出している。

ケーススタディ 

実際のバイネームでの個別案件事例は守秘義務の観点から詳細を明らかにできないが、GIPが支援してきたDD案件に共通してみられる傾向を、一般化して紹介したい。 

AI活用時代でも変わらない、専門家に委ねるべき5つの領域

ここまで紹介してきた通り、生成AIは財務DDにおける定型的な作業を大きく効率化してきた。しかし、この数年AIの進化を間近で追いかけてきたGIPが実感しているのは、AIが進化するほど、逆に「専門家でなければ担えない領域」が際立ってくるという事実である。以下の5つは、生成AIが今後も構造的に苦手とし続けるとGIPが考える領域であり、同時に、AI時代においてGIPがクライアントに提供し続ける価値そのものであると考えている。

領域	生成AIの限界	GIPが提供する価値
①正常収益力の最終判断	契約書や総勘定元帳、議事録から一時的損益やプロフォーマ調整項目を抽出し、初期的な分類案を示すことは高い精度でできる。しかし、その分類が業界慣行に合っているかを見極めることはできず、交渉のベースとなる数字を誰が責任を持って主張するかという点もAIには担わせられない。	多数の案件で培った相場観でAIの分類案を補正し、最終数値の根拠を交渉の場でクライアントに代わって説明し、責任を持って主張する。
②会計方針や見積りの妥当性判断	引当金や減損、資産除去債務、といった見積り項目について、期間比較や同業他社との数値の整合性チェック、議事録に記載される言い回しの検知はできるようになってきている。しかし、インタビューでの対象会社マネジメントや実務担当者の反応といった対話でしか掴めない情報に依存するため、AIの検知能力は限られる。	インタビューや現地確認を通じて経営者の説明の一貫性を直接見極めるとともに、経験豊富な専門家の経験値を踏まえて見積りの妥当性を評価する。
③論点の重み付けとディールストーリーの構築	論点の優先順位づけやDD報告書のドラフト作成はAIでも十分こなせるようになってきている。しかし、その優先順位づけがクライアントの戦略的意図やリスク許容度に合っているかは、データルームの資料には表れない非公式な対話に基づく判断であり、AI単独では検証できない。	クライアントのM&A担当者や経営陣との対話から戦略的意図を把握し、AIが生成した論点リストをその文脈に合わせて再構成し、投資判断の材料に落とし込む。
④前例のない事象や特殊な取引への対応	最新の会計基準や類似事例を調べ、論理的に処理方針を組み立てることはAIでもできるようになっている。しかし本当に前例のない事象は学習データや検索結果に十分な事例がなく、AIの回答は一般論の延長にとどまりやすい。グレーゾーンの処理方針を採用する際に必要な、過去の生の事例や専門家ネットワークへの非公式な確認も、AIには代替できない。	業界関係者との実務的なつながりを活かして処理方針を確認し、AIの推論を実務上採用できる結論として補強する。
⑤事業計画や将来収益力の実現可能性検証	将来のキャッシュフロー計画やシナジー見込みについて、過去実績との整合性チェック等の検証はAIでも相応にできる。しかし、その計画を現在の経営体制や実行力で達成できるかという点は、業界特有の実行上のハードルといった、数値化されない情報に依存するため、AIだけでは判断しきれない。	業界動向や経営者の実行力に関する知見を踏まえて計画の実現可能性を見極め、アーンアウトなどの価格調整の設計提言に落とし込む。

これらの領域に共通するのは、「情報を処理する力」ではなく、「情報をどう解釈し、判断し、伝えるか」という専門家の経験と対人的な力量が問われる点である。GIPは、定型作業をAIに委ねることで生まれた時間を、まさにこれらの領域に振り向けている。AIが担える範囲が広がるほど、GIPがクライアントに提供する「専門家としての判断」の価値は、むしろ高まっていくと考えている。 

おわりに

DDの本質、すなわち専門家による目利きと判断は今後も変わらないと思われる。しかし、生成AIは、その専門家の時間の使い方を根本的に変えつつあるのは紛れもない事実である。定型作業から解放された時間を、企業価値に直結する分析、論点整理、クライアントとの対話に充てられることこそが、生成AI活用の本当の価値である。また、DDを依頼する担当者においても、AIによる効率化の成果が、コストや期間の短縮だけでなく、分析の深さにどう還元されているかを見極めることが、DDの質を高めるうえで重要である。
GIPは、セキュリティを確保した運用体制のもとでAIを活用し、専門家の知見と組み合わせることで、クライアントの意思決定を支える財務DDを提供している。DD専門家を探す際は、ぜひAIと専門家の判断を組み合わせ、企業価値向上に重点を置いたGIPのDDサービスをご検討いただきたい。 

以上 

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記事監修

岩永 剛
エグゼクティブ・ディレクター | GIP株式会社
KPMG FAS、EYグループ（EY新日本有限責任監査法人及びEYストラテジー･アンド･コンサルティング）を経て、GIPに参画
KPMG FASでは多業種の国内外M&Aに携わり、財務デューデリジェンスやストラクチャー設計、財務モデルレビュー等を提供。EYグループでは監査、J-SOX支援、会計アドバイザリー等を経験し、財務・会計両面で高い専門性を有する
慶應義塾大学商学部 卒業、HKU business school MBA (The University of Hong Kong) 修了、公認会計士

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