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M&Aデューデリジェンス

M&A due diligence

0 できない ／ 1 デモ止まり ／ 2 補助 ／ 3 実務品質（要確認） ／ 4 専門家並み ／ 5 専門家超え。「予」は予測。

専門家と比べて

86%のディールメーカーがAIをM&A DDに活用。中堅M&A実務(年10-15件)でDD時間40-60%削減(1件あたり8万〜30万ドルのアソシエイト工数削減)、LOI/最終契約書初稿が50-70%高速化、開示スケジュール準備時間30-40%削減。

できること

大量契約書の一括レビューと高リスク条項の自動抽出、データルーム文書の一次分類、取引条件のベンチマーク比較、契約書・LOI初稿生成

まだできないこと

「ディールを潰す」判断そのもの、シャドーAI(相手企業の無断AI導入が生む新種リスク)の発見、交渉の場での駆け引き

なぜそうなのか

責任構造(最終的取引可否・交渉の代理人責任は弁護士・バンカーに帰属)と、初見の複雑契約構造・口頭合意慣行の把握不十分という技術的限界。

これからの予測の根拠

法務AI(Harvey等)の急成長により2027-2028年にかけ一次スクリーニングはほぼ全自動化(レベル4)。最終取引責任構造は不変。

いま使える主な道具

Harvey AI、Spellbook、DealRoom、Hebbia

根拠

• The Guide to AI-Powered Due Diligence for M&A Professionals 2026
  86%のディールメーカーがAI活用
• AI Due Diligence in M&A: Uses, Risks & Limits (2026) 2026
  DD時間40-60%削減、判断部分は人間領域と明記

同じ分野のほかの仕事（金融）

• 投資分析・銘柄調査
• 与信審査
• 税務申告書作成
• 資産運用アドバイス・ロボアドバイザー
• 自動売買・トレーディングエージェント
• 財務諸表分析・監査補助

AIエージェント能力アトラス 2026（2026-09-06 時点・v1.0）の1マスです。レベルは公開された実験・ベンチマーク・報告から付けた目安で、2027年以降は予測です。全マスに根拠のリンクがあります。作者は個人で、AI（Claude）と一緒に調べて作っています。