激動の時代…M&Aを確実に成立させるための「3つの戦略」

サプライチェーンの課題、高騰するインフレ、利上げによる借入コストの増加など、波乱の年を経て、ディールメイキングの動きは鈍化しています。こうした逆境下、ディールメイキングは自然と複雑になっています。

市場環境の変動、金利の上昇、一部の国境を越える取引の需要減少により、ディールメーカーは取引の準備とデューディリジェンスにより多くの時間を費やしています。実際に、経済的な複雑さが増した結果、2022年の売り手側のプロセス完了にかかる時間は2021年と比較しても長くなりました。

2023年も市場環境は厳しいままであるため、この傾向は続く見込みですが、テクノロジーを活用し、ディールプロセスを支援・強化するディールメーカーは確実に報われるでしょう。

では、ディールメーカーは変動の激しい市場において、どのようにして「迅速かつ効率的」な取引完了を実現できるのでしょうか？　有効的な3つの戦略は次のとおりです。

戦略①「デューディリジェンス」の効率化

デューディリジェンスはM&Aライフサイクルにおいて最も重要な要素の一つですが、同時に、最も時間のかかる作業でもあります。これは、過去20年間でデューディリジェンスの範囲が大幅に広がったためです。

ハーバード・ビジネス・レビュー・アナリティクス・サービスの最近の報告書には、M&Aの成功に最も重要な要素はスピードと知識であると記されています。いずれか一方にでも競争上の優位性を持つことで、企業は取引上の優位性を得られます。

かつては財務や法的文書の確認で十分だと考えられていましたが、現在のデューディリジェンスでは、人事、IT、環境への配慮、規制とコンプライアンスの問題、商業（または市場）データ、税務情報、保険、不動産、知的財産、顧客情報、および事業にまで及ぶことが一般的です。

Datasiteの最新調査では、世界的にみて、26％の専門家は、AIおよび機械学習技術を活用してデータのレビューと分析を行うことで、デューディリジェンスの迅速化を図れると考えています。また、30％の専門家は、AIおよび機械学習技術が、M&Aプロセスに最も革新的な影響を与えると期待しています。

これまでは、取引に関連するすべての文書のレビューが、ディールの遅延の主な原因でした。インテリジェントなバーチャルデータルーム（VDR）を活用し、人工知能（AI）と機械学習（ML）の機能を備えたディールメーカーは、遅延を克服し、取引のスピードとセキュリティの向上を得ることができるでしょう。

高度な分析能力を備えたVDRは、デューディリジェンスプロセスを大幅に効率化するいくつかのワークフローをサポートすることで、M&Aの活動を改革しています。AIとMLはプロセスを自動化し、膨大な量のデータを分析し、数分で数千もの文書を分類し、レビュープロセスの精度とスピードを向上させています。

ディールメーカーは、機密情報を構造化された方法でやり取りし、赤字化や黒字化に対して高度なアクセス制御を提供し、プロセスの効率性と操作フローを向上させることができます。

戦略②「ESGリスク」の早期特定

2023年において、環境、社会、企業統治（ESG）がビジネス価値の指標となっています。そのため、企業のESG状況は投資、評価、購買意思決定、開示において重要であり、取引プロセスにおいてもESGへの重要なリスク評価が早期に行われることが大切です。

現在、気候変動のデューディリジェンスリスクを評価するための標準的な手続きは存在しませんが、仮想データルーム（VDR）には、強力な光学文字認識（OCR）検索機能があり、ディールメーカーやアドバイザーが、重要なESGキーワードを検索することができます。さらに、検索アラートを活用すれば、一度だけ用語を検索したのち、その用語が追加された新しい文書がある場合にアラートを出すよう設定できます。

これにより、ESGに関連する文書や資産を見逃すことなく、ディールメーカーは必要な情報を把握し、リスクを評価することができます。

戦略③「サイバーセキュリティリスク」の優先的評価

ここ数年間におけるデータ漏洩の増加を考えると、M&A取引の成功には、サイバーリスクの管理が不可欠です。世界的にみるなら、ディールメーカーがM&Aに取り組んだものの、対象企業のデータ保護ポリシーや、プライバシー規制の遵守に関する懸念が要因で進展しなかったケースは60%にものぼります。

ディールメーカーは、M&Aのデューディリジェンスプロセスの一環として、徹底的なサイバーセキュリティ監査の実施を行う必要があります。これには、対象企業が適切なセキュリティ制御を持っているかどうかの評価、過去にいかなる侵害があったかの評価、現在のリスクの評価などが含まれます。このリスクを計算することで、ディールメーカーは必要な将来の投資を予測することができます。

契約書の分類と内容のインデックス化による検索機能、ビジネスのセキュリティプロトコルに関するダイナミックなレポートまで、機械学習とデータ分析はデューディリジェンスの研究段階で重要なインサイトを提供します。これらの高度なテクノロジーは、徹底的な評価を行い、ディールメーカーに重要なビジネス決定の裏付けを与えます。

テクノロジーの進歩を活用し、ディールプロセスの強化を

ディールメーカーは、変動の激しい市場環境で成功するため、デューディリジェンスの効率化、ESGリスクの早期特定、およびサイバーセキュリティリスクの評価を優先する必要があります。

テクノロジーの進歩を活用し、ディールプロセスを強化することで、迅速かつ効率的な取引を実現できるでしょう。

清水 洋一郎
Datasite　日本責任者