高精度のM&Aマッチングには、
圧倒的な質と量のデータが不可欠

M&Aが成功するか否かの要素の一つにマッチングがあります。特に、日本M&Aセンターが向き合うのは中堅・中小企業です。以前は数多くの企業の中から、最適な買い手候補を見つけ出すことに時間がかかり、コンサルタントの知見と技量に判断が左右されていました。しかし、681名余り在籍しているコンサルタントの知見を共有し、このデータをもとに買い手候補をレコメンドすることができれば、精度の高いマッチングをスピーディーに実現できるはずです。個人の知見には限界がありますが、全員のデータを用いることができれば、マッチングの可能性ははるかに広がり、より良い選択ができるでしょう。実は私が入社した2018年当初、当社のIT化は正直、遅れていました。Salesforceは導入されていましたが、十分活かされていませんでした。今後のビジネスのスケールを考えれば、AI導入を含むITによる生産性の向上は欠かせません。こうした思いのもとで「データマーケティング部」が発足し、マッチングへのAI導入がスタートしました。

企業の業種や地域、売上といった単純なデータだけを用いてマッチングさせるのは簡単なことです。AIを使うまでもありません。しかし、M&Aのマッチングに必要なのは、表面上のデータからはわからない部分です。たとえば業種分類コードで「電気工事」に分類されていたとしても、実際は幅広い事業を手がけていたり、ニッチな得意分野を持っていたりします。そこで当社のシステムでは、事業内容の記されたデータを自然言語解析し、AIで処理してマッチングに役立てています。

登録企業数は130万社、訪問企業数は13万社に上り、各社への訪問などの活動記録は毎月15,000件ずつ増えています。買い手候補企業からヒアリングした新規の買収ニーズ登録量もこの2年で15,000件に上ります。こうした圧倒的なデータをもとに、接触済みの企業同士のビッグデータによって30万通り、AIによって未接触企業も含め70万通りの組み合わせを生成しております。これにより売り手企業1社につき、100社以上の買い手候補リストをレコメンドしています。さらに、このリストを見たコンサルタントが、有力な買い手候補だと判断すれば「マッチング候補登録」を行います。その数は毎月17,000件程度になります。これを学習することでマッチングの精度はさらに高まります。こうした圧倒的な質と量を誇るデータは、日本M&Aセンターだからこそ得られるものです。だからこそ当社のAIマッチングは、他社とは一線を画している。そう自負しております。