貿易摩擦と世界的な不安定さの中、AIがM&A戦略をどのように変革しているか

2025年の夏を迎えるにあたり、合併・買収（M&A）は岐路に立たされています。地政学的緊張、経済の逆風、そしてテクノロジーの急速な進歩により、ディールメーカーは取引の調達、構築、そして締結方法の見直しを迫られています。貿易政策は大きな変数として浮上しています。予測不可能な関税、変化する同盟関係、そして規制強化の監視により、世界的なディール活動はより複雑化しています。 慎重な領域しかし、不確実性の中で、人工知能が注目を集めています。

AIはもはや未来の付加物ではありません。企業のM&Aへのアプローチにおいて、AIは中心的な存在になりつつあります。スピード、精度、そしてリスク管理がこれまで以上に重要となる環境において、AIはディールメーカーに決定的な優位性をもたらします。AIは、機会をより迅速に発掘し、想定を厳格に検証し、取引を阻害する前にリスクを早期に発見するのに役立ちます。AIはM&Aを加速させるだけでなく、よりスマートにしているのです。

貿易不確実性がM&A戦略を変革

米国の貿易政策の変化により、クロスボーダー取引は停滞し、将来の収益源の予測が困難になっています。その結果、ディールメーカーは、取引の勢いを維持しながら、ポートフォリオを地政学的ショックから守るという、二重の課題に直面しています。

年間19,000件以上の新規取引を扱うDatasiteでは、すでにその効果の一部が表れています。特に資産売却や合併といった新規取引の立ち上げが増加しています。 4% 今年の最初の4ヶ月間の世界経済は、前年同期と比べて大きく成長しました。これらは発表前の取引開始時点のものなので、今後の動向や今後の展望について、ある程度の見通しがつきます。 勢い それはすでに起こっています。

しかし、注意も必要です。データサイトの取引完了率は 44% 2月49日に米国が最初の主要関税を発表した後、前年比XNUMX%減のXNUMX%増となりました。これは、買い手の動きが鈍っていることを意味します。彼らはリスクを評価するための時間を求めており、より多くの質問をしています。契約書の細則を綿密に調べ、必要であれば購入を中止する傾向にあります。

主な理由は関税です。輸入品や原材料に関税が課されると、対象企業、特にグローバルサプライチェーンを持つ企業のコスト構造と利益率に直接的な影響を与える可能性があります。これは財務予測の変動性を高め、評価モデルを複雑化し、取引を阻害します。買い手は、対象企業の現在の収益実績が変化する貿易環境下で維持可能かどうかを評価しようとするため、さらなるリスクに直面します。多くの場合、関税は企業が特定の国への進出や国内での買収を再考するきっかけとなり、M&A活動はより安定した貿易関係を持つ地域へと移行します。

さらに、米中間などの貿易摩擦が継続していることで、規制当局の監視が強化され、取引の遅延や頓挫が深刻化しています。これらの要因が重なり、ディールメーカーはデューデリジェンスの実施、様々な関税シナリオのモデリング、取引構造への保護条項の追加などに多くの時間を費やす必要が生じています。その結果、M&Aプロセスはより複雑化し、コストも増大しています。

関税は運用費用を増加させるだけでなく、長期的な成長、投資収益、国境を越えた取引の統合結果を予測することを困難にすることで、戦略計画のあり方を変えています。

リスクモデルは今や関税リスクを日常的に織り込んでいます。買い手は、対象企業の現在の利益だけでなく、将来の貿易政策がそのキャッシュフローにどのような影響を与えるかに注目しています。特にクロスボーダー取引においては、投資判断の枠組みが変化する中で、取引の一時停止や、完全に再構築されるケースも見られます。

競争力を維持するために、ディールメーカーは適応しなければなりません。つまり、より優れたツール、より迅速なワークフロー、そしてより厳格なデューデリジェンスを導入するということです。また、経済変動に対応できるよう、ディールプロセスに柔軟性を組み込むことも必要です。

AIがデューデリジェンスを効率化し、リスク管理を強化

ここでAIが活躍の場となります。AIは、ディールチームがより多くの情報をより短時間で、より正確に処理できるよう支援します。デューデリジェンスは、重要でありながらリソースを大量に消費するプロセスであり、従来は大量の文書や情報を手作業で確認していました。このアプローチは時間と労力を要し、特に締め切りが迫っている場合には、専門家に大きな負担をかけることがよくあります。その結果、レビューの質と徹底性が低下する可能性があります。AIは、より迅速かつ効率的な分析を可能にすることで、この課題に解決策を提供します。AIツールは、文書内の主要な条項や関連する義務を迅速に分類、要約、強調表示できるため、ディールメーカーは最も重要な情報に集中できます。これにより、精度が向上するだけでなく、デューデリジェンスプロセスを完了するために必要な時間も大幅に短縮されます。例えば、AIは次のことが可能になります。 整理する、分類する 仮想データ ルーム内の何千ものドキュメントにわたって重要なデータとリスクをリアルタイムでフラグ付けすることで、人的エラーを削減し、規制要件への準拠を確保します。

それは驚くことではありません 5人に1人のディールメーカー 現在、M&Aプロセスで生成AIを使用している企業は増えており、 AIの採用 今年の最重要業務課題です。なぜでしょうか？M&Aのルールが変化しているからです。審査はより厳しくなり、規制当局はより多くの質問をし、投資家はより深い洞察を求めています。AIは、これらの要求に応えるお手伝いをします。

バーチャルデータルームも進化しています。取引チームがAIを活用したQ&Aツールを用いて、取引開始前に情報収集を行うことは、もはや一般的です。実際、DatasiteのQ&Aツールの利用は今年初めから増加しており、これは、明確で完全なデータを求める買い手に対し、売り手が迅速かつ綿密に対応できる態勢を整える必要性が高まっていることを反映しています。

さらに、AIはますます重要な役割を果たすようになり、 潜在的な買収の特定 AIは、企業概要、地理的な適合性、規模に関する基準といった様々な市場シグナルを分析することで、購入者が適切な候補者をより効率的に特定するのを支援します。これらの洞察は、多くの場合、公開データ、非公開データ、独自のデータソースの組み合わせから得られます。その結果、 一部 AIを活用したプラットフォームは、既にディールメーカーが潜在的なターゲットをより迅速かつ正確に発見することを可能にしつつあります。この積極的なアプローチは、戦略的整合性を向上させ、企業が買収後に新たなケイパビリティを統合し、ディールで意図された成長目標を達成することを容易にします。

AIは、過去の傾向や現在の市場状況に基づいたデータに基づく分析を提供することで、評価プロセスにも貢献します。また、文書内の機密情報の編集など、定型的かつ労働集約的な作業を自動化することもできます。これらの業務手順をAIが効率化することで、専門家はより重要な業務に集中できるようになります。 高度な戦略と革新的な思考最終的には、M&Aライフサイクル全体を通じて意思決定の質と有効性が向上します。

ディールメーカーは受動的から能動的にシフトする必要がある

今日の環境において、取引開始の完璧なタイミングを待つことは戦略ではなく、むしろリスクです。タイミングは重要ですが、準備はそれ以上に重要です。この市場で成功する者は、早期に投資する者です。 取引準備これには、財務の整理、サプライ チェーンの依存関係のマッピング、IP ポートフォリオのレビュー、取引条件に関する経営陣の調整などが含まれます。

もちろん、AIだけでは解決にはなりません。最善の戦略とは、人間の洞察力と機械知能を組み合わせることです。AIを活用して選択肢を浮かび上がらせ、チームで意思決定を行いましょう。テクノロジーはプロセスを導くものであり、判断に取って代わるものではありません。

M&Aの未来はここにある

M&Aには常にリスクが伴います。しかし、そのリスク管理の方法は変化しています。AIはリスク管理のハードルを引き上げ、ディールメーカーに、より迅速かつスマートに、そしてより先見性のある業務を遂行するためのツールを提供しています。

関税が今後も変化し続け、規制当局が審査中に方針を変更する可能性がある世界では、スピードと洞察力が重要です。未来は、データ主導型で、テクノロジーを駆使し、戦略的に機敏なディールメーカーにかかっています。