AI(人工知能)で最善な候補先を発掘 ~産学連携にてシステム開発~

最善な候補先を探す手段として、インターネット上に公開されている情報を網羅的に探し出して判断するシステムを大学の研究室と連携してシステム開発を行っています。

最善な企業を発掘します
~AI(人工知能)によって候補先発掘を徹底的に強化~

M&A成立に向けて、最も重要な要素の一つは、最善な候補先の発掘です。候補先の選定が成否を分けると言っても過言ではありません。

一般に、M&A業者は、各種情報サービスを利用し、業界情報や主要企業の動向を把握しています。また、各企業との個別のコンタクトによって、市場には公表されていない内部情報を入手し、それらに基づいてM&Aが成立することもあります。

ただし、それらの情報は大手企業や上場企業がほとんどで、非上場会社の情報については、網羅的にアプローチ先を発掘することは容易ではありません。

そのため、売り手となっている企業の候補先について、大手企業や上場企業の可能性が少ない場合には、担当チームの属人的なネットワークや感性によって、候補先がリストアップされるということなりがちです。

結果として、他のアドバイザーから見た場合に、なぜあの案件はあの会社に持ち込まれなかったのか、という事態も少なくなく、思わぬ候補先を見落とすことが生じてしまう可能性もあります。

一生に一度のM&Aをお預かりしている以上、候補先企業を選定する際には、担当者の感性、特定の情報量に依存しないように努める必要があると考えています。

当社も、長年の積み重ねで得た大手企業との交渉窓口の保持、信頼できる大手金融機関やM&A助言(アドバイザー)会社との間で構築されたネットワーク等を有していますが、「より最善な候補先があるのでは?」と常に自問自答してきました。

その課題の解決手段として、公開されている情報については、システム的なアプローチによって、徹底的且つ網羅的に収集分析することを目指し、2017年より、高速計算に造詣の深い東京大学情報理工学系研究科の田浦教授と、自然言語処理に注力されている鶴岡准教授の指導を仰ぎながら、東京大学との産学連携によって、AI(人工知能)を用いたM&A企業データベース構築に取り組んでいます。

現在、同システムの精度向上や対象範囲の拡大に研究を進めていますが、既に成果を出し始めており、人的には思いつかなかった先とのM&Aの成立も実現しています。

当社は、最善の候補先の発掘に、決して手を緩めません。

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