投資家が競争取引の状況を再定義するのに生成 AI がどのように役立つか

ハーリド・A・カーン博士

生成 AI (GenAI) の変革の可能性は、投資家が潜在的な取引をより正確に特定し、より迅速かつより高い利益で実行できるようにすることで、企業取引に劇的な影響を与える可能性があります。

合併・買収（M&A）がその目的を達成できない理由の 1 つは、人間が限られた方法でデータを総合することによって M&A に関する意思決定を行っていることです。 しかし、GenAI は、潜在的な M&A ターゲットを早期に検出し、予想される M&A の統合と価値創造の手段に対して実施されるデリジェンスを向上させることにより、競争上の優位性を大幅に高めることができると約束しています。

GenAI がこれを可能にしているのは、組織的知識や公的に利用可能なデータの定性的、非構造化、断片化された大量のポケットから、要約、合成、推論、そして重要なことに、新たな洞察を生み出す独自の能力を通じて人間の意思決定を強化するためです。

GenAI はトランザクション戦略に大きな影響を与える可能性があります。

• 多くのプレーヤーがビジネス モデルの変革を目指して競争する中、取引市場を調査し、資本をどこに配分するかを特定するためのデュー デリジェンス ツールとなる可能性があります。

• トランザクションが完了する前と、新しい所有権が得られる初日に、非常に複雑な作業を簡素化できます。

• 価値を高める新しい製品やサービスを指すことができます。

GenAI は、多くのトランザクション シナリオにおいてブレインストーミング パートナーおよび副操縦士として機能します。 リーダーにとっては、リスクを承知で破壊的テクノロジーを受け入れる必要が差し迫っています。 EY の最近の調査では、CEO の 62% が、競合他社に戦略的優位性を与えることを避けるために、組織は今すぐ GenAI に基づいて行動する必要があることに同意しました。 しかし、同じ割合の CEO が、どのように進めるべきか確信が持てませんでした。

GenAI の 4 つの使用例は、ビジネス リーダーが自分たちの将来を再考し始める方法を示しています。

1. 取引市場を理解する: M&A 専門家は GenAI を使用して市場の成功要因に関する見解を形成し、買い手側と売り手側の潜在的な反応を予測して理解できます。 たとえば、工業製造に焦点を当てた M&A 専門家は、市場調査レポート、アクティビスト投資家のセンチメント、業界アナリストの推奨事項、取引データなど、複数の層の公的および非公開情報を含む膨大なデータ入力を利用して、より賢明な意思決定をより迅速に行うために統合できます。

M&A 専門家は、研究開発、イノベーション、企業戦略、コーポレート ベンチャー キャピタルなどの分野で補完的な目的を結び付けて、M&A ポートフォリオ戦略をより適切に形成することもできます。

2. 過去の取引から学ぶ: 過去の取引文書や市場レポートを含む大量のデータセットの分析を通じて、医療業界の取引スペシャリストは GenAI を使用して、一部の取引が成功し、他の取引が失敗する理由について貴重な洞察を推測し、潜在的な傾向を備えた革新的なアイデアを生み出す可能性があります。 これは、買い手と売り手が評価を正当化し、行動を起こすのに役立ちます。

3. M&A および売却の基本的な支援: 事業を切り出して販売するには、新しい法人を設立する必要があります。 グローバルなテクノロジーを考慮している企業の場合、取引には新しい登録、新しい規制、そして多くの場合、重要な世界規模の調査や書類作成が必要となる場合があります。

税務の専門家は管轄区域を調査し、弁護士は他の弁護士と相談しますが、この情報の収集と統合には時間とコストがかかります。 GenAI は、新しい法人の設立に必要な情報の収集と統合に関連する事務作業を支援します。 さまざまな地域から取得した公開情報を使用して、以前の研究からデータを引き出すことができます。 同様に、GenAI は、前例を利用して時間のかかるプロセスを削減することで、投資家が移行サービス契約 (TSA) を交渉するのを支援できます。

4. 規制当局の予想: GenAIは、規制当局によって終了された取引に関する情報をセクター全体にわたって効果的に分析し、競争環境、価格弾力性、市場シェアに関する重要な指標を抽出して、規制当局が特定の取引をどのように見ているかについて貴重な洞察を提供できます。

注意すべき話があります。 GenAI には、大規模なデータセットを使用して合成と推論を行う強力な権限があるため、潜在的なセキュリティ、倫理的、法的な不確実性がないわけではありません。 GenAI は幻覚を作成できます。これは、深層学習モデルでは数学的に存在するものの、実際の世界では存在しない情報のつながりである可能性があります。 このため、GenAI の間違いを和らげるために適切なガードレールを設置する必要があります。 人間の判断を無視することはできません。

これは次の取引に何を意味しますか?

連続アクワイアラーであるかどうかにかかわらず、ディールメイキングで GenAI を検討している場合は、今すぐ考慮すべき 3 つの点があります。

1. GenAI を社内で使用して企業開発戦略を強化します。 GenAI は、知的財産 (IP) を使用した内部文書をまとめて取引の成功と失敗を理解し、以前の取引からの豊富な知識を活用して将来の取引に適用できる強力なツールです。

文書や学んだ教訓は社内の専用の場所に隔離される場合があり、この IP に接続するには社内での演習が必要になります。 独自の GenAI ソリューションを構築して、トランザクションのライフサイクル全体にわたって知識を専門家に提供して、プロセスを加速し、取引価値の向上に役立てることができます。

2. 強力なデータ戦略を作成します。 GenAI の価値は、トランザクションの専門知識など、ビジネスに固有のアクセス可能な IP を使用して大規模言語モデル (LLM) を強化することで生まれます。 これにより、成長の可能性のある差別化されたユースケースが生まれます。

適切に構造化されたデータ フレームワークは、データ ガバナンスとプライバシー規制へのコンプライアンスを促進しながら、企業の広範で異種の知的資産から有意義な洞察とイノベーションを生み出す GenAI の能力を最適化できます。

3. GenAI を採用するということは、変化に適応することを意味します。 GenAI を活用したトランザクション戦略を推進する人は、新しいプロセスを決定する実践者である必要があります。 技術者がコードを書くかもしれませんが、人工知能と GenAI は民主化されています。

社内に GenAI チャンピオンを置くと、戦略を特定してユースケースを展開できるだけでなく、GenAI の取り組みが技術的に健全で、戦略的に調整され、法的に準拠し、倫理的で創造的であることを保証できる人物が役立ちます。 この役割は、すべての実務者を関与させ、包括的な目標と利害関係者の関与をサポートする方法で、GenAI を企業の運営構造に統合する上で中心となります。

GenAI を取引計画から遠ざけることは、企業戦略と M&A の専門家にとって機会を逃すことを意味します。 GenAI が発見できたであろうより優れた洞察がなければ、取引専門家にとってのリスクは、乏しい資本を使って間違った取引を行ったり、隠れた取引の相乗効果を逃したり、行き詰まったコストを抱えたりすることです。

GenAI を独自の取引データとより広範な市場情報とともに使用することで、競合他社が GenAI の洞察を利用せずに状況を調査している間に、取引専門家が魅力的なオファーを迅速に提示できるようになります。

EY チームがどのようにお客様の開発を支援できるかについて詳しくご覧ください。 GenAIと取引戦略。

博士。 ハリド・A・カーン EY Americas Strategy and Transactions 人工知能グループを率いています。このグループは、深いエンジニアリングと技術的洞察力に裏付けられた高度な分析と定量的フレームワークを活用して、高度な新興テクノロジーの理解、採用、実装をサポートしています。

この記事に記載されている見解は著者の見解であり、必ずしも Ernst & Young LLP または EY のグローバル組織の他のメンバーの見解を反映しているわけではありません。