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AIが買収の相性や成功率を算出!セカンドサイト、M&Aマッチングモデルの実証実験を実施

最終更新日:2021/06/30

セカンドサイト株式会社が、株式会社新生銀行のM&A業務において、AIを活用したM&Aマッチングモデルの実証実験を行いました。
限られたデータの中でもM&Aの成立や成功をある程度予測でき、M&A担当者の新たな気づきやM&A候補リスト作成の負荷低減が期待できます。

 

このAIニュースのポイント

  • セカンドサイトが新生銀行のM&A業務においてAIを活用したM&Aマッチングモデルの実証実験を実施
  • 買手と売手両方の視点からの相性や良い買収となるかの可能性を算出、類似する過去事例を抽出する機能を構築
  • 従来の手作業による情報ソース収集やリスト化など、担当者の能力に委ねられる作業をサポート

 

M&A候補先リスト作成は、いろいろな情報ソースを手作業で集め、担当者の経験・ノウハウ・カンに頼ってリスト化して行われています。今後M&Aや事業承継等が増えてくると言われており、そのような業務のやり方ではいずれ業務の量・質ともに限界が来ると考えられます。

そこで今回、AIを活用することで、効率性や網羅性だけでなく、M&Aの成立と成功の可能性の順位付けを行い、M&A業務の効率化・機能強化を図ることが可能かの検証が実施されました。
 
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今回の実験で、公表されたM&Aデータや新生銀行のデータ・ノウハウなどから、買手視点の相性や売手視点の相性も算出し、買収する可能性とその買収が良い買収となる可能性を算出するAI、および類似M&A過去事例を抽出する仕組みが構築されました。
成立スコアに関しては、概ねスコア上位30%でM&A実例を捉えることがわかり、成功スコアに関しては、成功・不成功の大きな分類外れはないことがわかりました。また、「成立しやすさ」と「成功しやすさ」は一致しないこともわかり、今後はよりクライアントに最適な提案ができる可能性が確認されました。
 

 
 

今後は、実証実験では使わなかったデータの取り込み、データの粒度やM&A成功の定義の精緻化などを行うことによるM&Aマッチングモデル高度化や、M&A担当者のリスト化手法を学習してリストを抽出するAIの構築が計画されています。

従来のM&A業務は、どうしても担当者のスキルに委ねられてしまいます。AIを活用すれば、より正確性に優れた質の高いリスト作成が可能となります。今後ますます注目を集めそうですね。

 

出典:PR TIMES

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