AI活用事例公開: M&A LAB編集部
AIでデューデリジェンスを効率化する方法
デューデリジェンス（DD）はM&Aプロセスの中で最も工数がかかる工程です。AIの活用により、資料読み込みから論点抽出までの初期作業を大幅に短縮できるようになりました。本記事ではAIをDDに組み込む実務フローを解説します。
なぜDDにAIが有効なのか
DDの初期工程は「大量の資料から論点候補を洗い出す」作業であり、パターン認識と要約が中心です。この領域はLLM（大規模言語モデル）が得意とするタスクと重なります。
- 開示資料・契約書の要約と論点抽出
- 財務データの異常値・トレンド検知
- チェックリストとの突合
AI活用DDの実務フロー
- 資料の電子化・構造化（財務諸表・契約書・議事録）
- AIによる一次スクリーニング（赤旗候補の抽出）
- 専門家による検証・深掘り
- レポートドラフトの自動生成と最終レビュー
重要なのはAIは一次スクリーニング、最終判断は専門家という役割分担です。AIの出力を鵜呑みにせず、根拠資料への遡及確認を必ず挟みます。
まとめ
AIはDDの初期スクリーニングと文書処理で大きな効果を発揮します。専門家の判断を置き換えるのではなく、専門家が本質的な論点に集中できる時間を作る道具として導入するのが成功パターンです。