AIを活用したM＆Aマッチングモデルの実証実験の実施について

~実証実験を通じて、M&Aが成立や成功の可能性を予測できることを確認~

2021年6月23日

各 位
セカンドサイト株式会社



AIを活用したM＆Aマッチングモデルの実証実験の実施について
～実証実験を通じて、M&Aが成立や成功の可能性を予測できることを確認～


セカンドサイト株式会社(東京都中央区、代表取締役社長 高山博和、以下、「セカンドサイト」)は、株式会社新生銀行（東京都中央区、代表取締役社長 工藤英之、以下、「新生銀行」）と共同で、AIを活用したM&Aマッチングモデルの実証実験を行い、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、新生銀行のM&A業務において、期待できることがわかりました。

■実証実験の背景
M&A候補先リスト作成においては、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いる状況です。今後M&Aや事業承継等が増えてくると想定され、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（スピード）、網羅性（経験に頼らない）だけでなく、M&Aの成立および成功の可能性の順位付け（スコアリング）を行い、M&A業務の効率化・機能強化を図ることが可能かを検証しました。

■実証実験で構築したモデル（イメージ）と結果

 

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公表されたM&Aデータや新生銀行の保有するデータ＆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（M&A成立スコア）と、その買収が良い買収となる可能性（M&A成功スコア）を算出するAIと類似M&A過去事例を抽出する仕組みを構築しました。
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を確認できました。

■ 今後について
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に加え、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を構築し、新生銀行での活用を通して、M&A業務の更なる効率化・高度化を支援する予定です。


以上


【セカンドサイト株式会社】
設立 ：2016年6月
所在地 ：東京都中央区日本橋本町3-2-11 井門日本橋本町ビル 4F
代表者 ：高山 博和
事業内容 ：アナリティクスとテクノロジーを活用したサービスとソリューションの提供
ホームページ ：https://www.sxi.co.jp/
本件に関するお問い合わせ先 ：アナリティクス本部 栢本・佐方
Tel ：[phone]
MAIL ：[e-mail]



以上
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