事例集
USE CASE
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事例集をご希望の方は、ぜひ個別相談会にお申し込みください。
ご参加後に、実際の導入・活用事例をまとめた「事例集」を無料でご提供いたします。
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USE CASE 1
銀行営業部（法人営業）
課題
法人営業は訪問準備や稟議書作成といった膨大な事務作業に追われ、顧客との対話に集中できない。結果、提案は浅くなり、成果は担当者のスキルに依存していた。この属人化した「知的肉体労働」が、組織全体の生産性を阻害。本来注力すべき提案活動の時間を創出することが急務だった。
活用(生成AIコンサルティング＋システム開発)
トップセールスの思考を分析し、営業活動の全フェーズを支援する生成AI「AIセールスパートナー」を開発。担当者の知的生産性を最大化し、組織の提案力を底上げします。
1.訪問準備ブリーフィング機能
翌日の訪問予定を入力するだけで、AIが顧客情報や関連ニュースを自動で収集・分析。事業概況や想定される課題、提案の切り口をまとめたブリーフィング資料を毎朝生成。準備時間を大幅に削減します。
2.顧客資料分析＆論点整理AI
決算書や事業計画書をAIが深く読み込み、財務リスクや事業の懸念点を抽出。次回の面談で確認すべき「質問リスト」や「ディスカッションの論点」を提示。データに基づいた鋭い対話を可能にします。
3.稟議起案書・提案書作成エンジン訪問準備ブリーフィング機能
面談記録や顧客情報からニーズを判断し、融資提案の稟議起案書ドラフトを自動作成。審査部が求める論点を網羅した構成で出力されるため、担当者は提案の“ストーリー作り”に専念できます。
この仕組みは、顧客理解に基づいた提案活動が求められる全ての金融ソリューション営業へ応用可能。組織全体の営業品質と生産性を向上させます。
その他事例
1) 会議インテリジェンス・ナレッジ化
2) 融資実行後の管理
3) 取引深耕・クロスセル
4) 担当者の専門性向上
5) 顧客リレーションシップ強化
6) ソリューション提案（事業承継）
7) 行内ナレッジ活用
8) 新規事業領域（ESG）
9) 営業戦略の立案
10) 専門業務の標準化
USE CASE 1
銀行営業部（法人営業）
課題
法人営業は訪問準備や稟議書作成といった膨大な事務作業に追われ、顧客との対話に集中できない。結果、提案は浅くなり、成果は担当者のスキルに依存していた。この属人化した「知的肉体労働」が、組織全体の生産性を阻害。本来注力すべき提案活動の時間を創出することが急務だった。
活用(生成AIコンサルティング＋システム開発)
トップセールスの思考を分析し、営業活動の全フェーズを支援する生成AI「AIセールスパートナー」を開発。担当者の知的生産性を最大化し、組織の提案力を底上げします。
1.訪問準備ブリーフィング機能
翌日の訪問予定を入力するだけで、AIが顧客情報や関連ニュースを自動で収集・分析。事業概況や想定される課題、提案の切り口をまとめたブリーフィング資料を毎朝生成。準備時間を大幅に削減します。
2.顧客資料分析＆論点整理AI
決算書や事業計画書をAIが深く読み込み、財務リスクや事業の懸念点を抽出。次回の面談で確認すべき「質問リスト」や「ディスカッションの論点」を提示。データに基づいた鋭い対話を可能にします。
3.稟議起案書・提案書作成エンジン訪問準備ブリーフィング機能
面談記録や顧客情報からニーズを判断し、融資提案の稟議起案書ドラフトを自動作成。審査部が求める論点を網羅した構成で出力されるため、担当者は提案の“ストーリー作り”に専念できます。
この仕組みは、顧客理解に基づいた提案活動が求められる全ての金融ソリューション営業へ応用可能。組織全体の営業品質と生産性を向上させます。
その他事例
1) 会議インテリジェンス・ナレッジ化
2) 融資実行後の管理
3) 取引深耕・クロスセル
4) 担当者の専門性向上
5) 顧客リレーションシップ強化
6) ソリューション提案（事業承継）
7) 行内ナレッジ活用
8) 新規事業領域（ESG）
9) 営業戦略の立案
10) 専門業務の標準化
USE CASE 1
銀行営業部（法人営業）
課題
法人営業は訪問準備や稟議書作成といった膨大な事務作業に追われ、顧客との対話に集中できない。結果、提案は浅くなり、成果は担当者のスキルに依存していた。この属人化した「知的肉体労働」が、組織全体の生産性を阻害。本来注力すべき提案活動の時間を創出することが急務だった。
活用(生成AIコンサルティング＋システム開発)
トップセールスの思考を分析し、営業活動の全フェーズを支援する生成AI「AIセールスパートナー」を開発。担当者の知的生産性を最大化し、組織の提案力を底上げします。
1.訪問準備ブリーフィング機能
翌日の訪問予定を入力するだけで、AIが顧客情報や関連ニュースを自動で収集・分析。事業概況や想定される課題、提案の切り口をまとめたブリーフィング資料を毎朝生成。準備時間を大幅に削減します。
2.顧客資料分析＆論点整理AI
決算書や事業計画書をAIが深く読み込み、財務リスクや事業の懸念点を抽出。次回の面談で確認すべき「質問リスト」や「ディスカッションの論点」を提示。データに基づいた鋭い対話を可能にします。
3.稟議起案書・提案書作成エンジン訪問準備ブリーフィング機能
面談記録や顧客情報からニーズを判断し、融資提案の稟議起案書ドラフトを自動作成。審査部が求める論点を網羅した構成で出力されるため、担当者は提案の“ストーリー作り”に専念できます。
この仕組みは、顧客理解に基づいた提案活動が求められる全ての金融ソリューション営業へ応用可能。組織全体の営業品質と生産性を向上させます。
その他事例
1) 会議インテリジェンス・ナレッジ化
2) 融資実行後の管理
3) 取引深耕・クロスセル
4) 担当者の専門性向上
5) 顧客リレーションシップ強化
6) ソリューション提案（事業承継）
7) 行内ナレッジ活用
8) 新規事業領域（ESG）
9) 営業戦略の立案
10) 専門業務の標準化
USE CASE 2
銀行審査部（法人審査）
課題
与信審査は、判断理由を言語化する「知的肉体労働」。担当者の経験差が品質と速度に直結し、特に稟議書作成に時間を奪われていた。ナレッジも散在し、本来注力すべきリスク本質の議論が進まない。この属人化したプロセスが、審査業務全体のボトルネックとなっていた。
活用(生成AIコンサルティング＋システム開発)
トップ審査役の思考を分析し、審査業務の「標準モデル」を構築。これを基に、判断と説明責任を支援する与信審査特化の生成AIシステムを開発しました。
1.財務・事業性分析アシスタント
決算書や事業計画書をAIが瞬時に分析し、粉飾の兆候や計画の妥当性に関する論点を自動で提示。データに基づいた客観的な視点を提供し、分析の初期段階を高速化します。
2.ナレッジ検索エンジン
過去の類似案件や関連ニュースなど、行内に散在するナレッジをAIが横断的に検索・要約。「注意すべきリスクは？」といった問いに、根拠と共に回答。属人的な知見への依存を解消します。
3.稟議書ドラフト自動生成機能
分析結果や参照ナレッジを基に、銀行の標準フォーマットで稟議書のドラフトを自動作成。担当者は作文作業から解放され、判断の磨き込みという最も重要な業務に集中できます。
この「根拠を基に判断を記述する」仕組みは、不動産担保評価など行内のあらゆる与信判断業務へ応用可能。組織全体の審査品質とスピードを向上させます。
その他事例
1) 融資実行後の管理
2) 担保評価の高度化
3) 事業再生・リスケ支援
4) 審査部門の研修・人材育成
5) グループ与信管理の統合化
6) 営業部門との連携強化
7) 保証・保険関連の審査
8) 内部監査・コンプライアンス
9) 業界分析の高度化
10) 特殊ファイナンスへの対応
USE CASE 2
銀行審査部（法人審査）
課題
与信審査は、判断理由を言語化する「知的肉体労働」。担当者の経験差が品質と速度に直結し、特に稟議書作成に時間を奪われていた。ナレッジも散在し、本来注力すべきリスク本質の議論が進まない。この属人化したプロセスが、審査業務全体のボトルネックとなっていた。
活用(生成AIコンサルティング＋システム開発)
トップ審査役の思考を分析し、審査業務の「標準モデル」を構築。これを基に、判断と説明責任を支援する与信審査特化の生成AIシステムを開発しました。
1.財務・事業性分析アシスタント
決算書や事業計画書をAIが瞬時に分析し、粉飾の兆候や計画の妥当性に関する論点を自動で提示。データに基づいた客観的な視点を提供し、分析の初期段階を高速化します。
2.ナレッジ検索エンジン
過去の類似案件や関連ニュースなど、行内に散在するナレッジをAIが横断的に検索・要約。「注意すべきリスクは？」といった問いに、根拠と共に回答。属人的な知見への依存を解消します。
3.稟議書ドラフト自動生成機能
分析結果や参照ナレッジを基に、銀行の標準フォーマットで稟議書のドラフトを自動作成。担当者は作文作業から解放され、判断の磨き込みという最も重要な業務に集中できます。
この「根拠を基に判断を記述する」仕組みは、不動産担保評価など行内のあらゆる与信判断業務へ応用可能。組織全体の審査品質とスピードを向上させます。
その他事例
1) 融資実行後の管理
2) 担保評価の高度化
3) 事業再生・リスケ支援
4) 審査部門の研修・人材育成
5) グループ与信管理の統合化
6) 営業部門との連携強化
7) 保証・保険関連の審査
8) 内部監査・コンプライアンス
9) 業界分析の高度化
10) 特殊ファイナンスへの対応
USE CASE 2
銀行審査部（法人審査）
課題
与信審査は、判断理由を言語化する「知的肉体労働」。担当者の経験差が品質と速度に直結し、特に稟議書作成に時間を奪われていた。ナレッジも散在し、本来注力すべきリスク本質の議論が進まない。この属人化したプロセスが、審査業務全体のボトルネックとなっていた。
活用(生成AIコンサルティング＋システム開発)
トップ審査役の思考を分析し、審査業務の「標準モデル」を構築。これを基に、判断と説明責任を支援する与信審査特化の生成AIシステムを開発しました。
1.財務・事業性分析アシスタント
決算書や事業計画書をAIが瞬時に分析し、粉飾の兆候や計画の妥当性に関する論点を自動で提示。データに基づいた客観的な視点を提供し、分析の初期段階を高速化します。
2.ナレッジ検索エンジン
過去の類似案件や関連ニュースなど、行内に散在するナレッジをAIが横断的に検索・要約。「注意すべきリスクは？」といった問いに、根拠と共に回答。属人的な知見への依存を解消します。
3.稟議書ドラフト自動生成機能
分析結果や参照ナレッジを基に、銀行の標準フォーマットで稟議書のドラフトを自動作成。担当者は作文作業から解放され、判断の磨き込みという最も重要な業務に集中できます。
この「根拠を基に判断を記述する」仕組みは、不動産担保評価など行内のあらゆる与信判断業務へ応用可能。組織全体の審査品質とスピードを向上させます。
その他事例
1) 融資実行後の管理
2) 担保評価の高度化
3) 事業再生・リスケ支援
4) 審査部門の研修・人材育成
5) グループ与信管理の統合化
6) 営業部門との連携強化
7) 保証・保険関連の審査
8) 内部監査・コンプライアンス
9) 業界分析の高度化
10) 特殊ファイナンスへの対応
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USE CASE 3
銀行事務センター
課題
事務センターは「手作業と目視」に依存した労働集約的な職場だった。多様な帳票の確認とシステム入力は常にヒューマンエラーのリスクを伴い、処理遅延が顧客満足度に影響。分厚いマニュアルも非効率で、組織の生産性を蝕む「静かなるボトルネック」となっていた。
活用(生成AIコンサルティング＋システム開発)
ベテランの思考をAIに学習させ、単なるOCRではなく、受付から入力までを知能化する事務処理特化の生成AIプラットフォームを構築しました。
1.AI-OCRによるインテリジェントなデータ抽出
帳票画像をAIが読み取り、文字だけでなく「申込者氏名」といった項目も理解してデータ化。手書き文字や不鮮明な印影も高精度で認識し、データ入力の起点そのものを自動化します。
2.不備チェック自動検知エンジン
抽出データと事務規定ルールをAIが自動で照合し、記載漏れや情報の矛盾などを瞬時に検知。不備の可能性が高い箇所をハイライトし、オペレーターの見落としリスクを抜本的に低減します。
3.オペレーター支援チャットボット
「このケースの必要書類は？」といった質問に、AIが膨大なマニュアルから根拠と共に即時回答。新人もベテラン同様に自己解決でき、問い合わせや確認の時間を削減します。
この仕組みは、貿易金融や相続手続きなど、行内に存在するあらゆる大量ペーパー処理業務の変革に応用可能。事務品質と生産性を飛躍的に向上させます。
その他事例
1)書類の受付・仕分け
2) 諸届の処理
3) ナレッジマネジメント
4) コンプライアンス強化
5)複雑な手続きの支援
6) オペレーターの品質管理
7) 業務プロセスの改善
8) RPAとの連携
9)専門事務の効率化
USE CASE 3
銀行事務センター
課題
事務センターは「手作業と目視」に依存した労働集約的な職場だった。多様な帳票の確認とシステム入力は常にヒューマンエラーのリスクを伴い、処理遅延が顧客満足度に影響。分厚いマニュアルも非効率で、組織の生産性を蝕む「静かなるボトルネック」となっていた。
活用(生成AIコンサルティング＋システム開発)
ベテランの思考をAIに学習させ、単なるOCRではなく、受付から入力までを知能化する事務処理特化の生成AIプラットフォームを構築しました。
1.AI-OCRによるインテリジェントなデータ抽出
帳票画像をAIが読み取り、文字だけでなく「申込者氏名」といった項目も理解してデータ化。手書き文字や不鮮明な印影も高精度で認識し、データ入力の起点そのものを自動化します。
2.不備チェック自動検知エンジン
抽出データと事務規定ルールをAIが自動で照合し、記載漏れや情報の矛盾などを瞬時に検知。不備の可能性が高い箇所をハイライトし、オペレーターの見落としリスクを抜本的に低減します。
3.オペレーター支援チャットボット
「このケースの必要書類は？」といった質問に、AIが膨大なマニュアルから根拠と共に即時回答。新人もベテラン同様に自己解決でき、問い合わせや確認の時間を削減します。
この仕組みは、貿易金融や相続手続きなど、行内に存在するあらゆる大量ペーパー処理業務の変革に応用可能。事務品質と生産性を飛躍的に向上させます。
その他事例
1)書類の受付・仕分け
2) 諸届の処理
3) ナレッジマネジメント
4) コンプライアンス強化
5)複雑な手続きの支援
6) オペレーターの品質管理
7) 業務プロセスの改善
8) RPAとの連携
9)専門事務の効率化
USE CASE 3
銀行事務センター
課題
事務センターは「手作業と目視」に依存した労働集約的な職場だった。多様な帳票の確認とシステム入力は常にヒューマンエラーのリスクを伴い、処理遅延が顧客満足度に影響。分厚いマニュアルも非効率で、組織の生産性を蝕む「静かなるボトルネック」となっていた。
活用(生成AIコンサルティング＋システム開発)
ベテランの思考をAIに学習させ、単なるOCRではなく、受付から入力までを知能化する事務処理特化の生成AIプラットフォームを構築しました。
1.AI-OCRによるインテリジェントなデータ抽出
帳票画像をAIが読み取り、文字だけでなく「申込者氏名」といった項目も理解してデータ化。手書き文字や不鮮明な印影も高精度で認識し、データ入力の起点そのものを自動化します。
2.不備チェック自動検知エンジン
抽出データと事務規定ルールをAIが自動で照合し、記載漏れや情報の矛盾などを瞬時に検知。不備の可能性が高い箇所をハイライトし、オペレーターの見落としリスクを抜本的に低減します。
3.オペレーター支援チャットボット
「このケースの必要書類は？」といった質問に、AIが膨大なマニュアルから根拠と共に即時回答。新人もベテラン同様に自己解決でき、問い合わせや確認の時間を削減します。
この仕組みは、貿易金融や相続手続きなど、行内に存在するあらゆる大量ペーパー処理業務の変革に応用可能。事務品質と生産性を飛躍的に向上させます。
その他事例
1)書類の受付・仕分け
2) 諸届の処理
3) ナレッジマネジメント
4) コンプライアンス強化
5)複雑な手続きの支援
6) オペレーターの品質管理
7) 業務プロセスの改善
8) RPAとの連携
9)専門事務の効率化
USE CASE 4
中堅サービス業グループ （総務・法務・コンプライアンス連携）
課題
バックオフィス業務は属人化し、規定や契約書の管理が煩雑化。法改正時の対応遅延は経営リスクに直結していた。専門人材が文書検索や作成といった「知的な肉体労働」に時間を奪われ、部門全体の生産性が低下。この非効率な状況が組織の成長を妨げていた。
活用(生成AIコンサルティング＋システム開発)
各部門に共通する「情報の探索・整理・文書作成」に着目。業務を知能化し、属人化を解消して生産性を向上させる生成AIソリューションを開発しました。
1.統合型ドキュメント管理・検索AI
社内の全文書を一元管理。「〇〇のリスク」といった抽象的な質問にもAIが自然言語で即時回答。必要な情報へのアクセス時間を大幅に短縮し、問い合わせ対応の工数を削減します。
2.法令・規定変更対応AIアシスタント
法改正時、影響を受ける社内規定をAIが自動で抽出し、新旧の変更点をリストアップ。担当者は最終確認に集中でき、抜け漏れのないスピーディーなコンプライアンス対応が可能になります。
3.文書作成・修正支援AI
複雑な社内通達文や契約書の修正案作成をAIがサポート。過去の事例や最新規定を参考に適切な表現を提案し、担当者の作文業務の負担を大幅に軽減。文書の品質向上にも貢献します。
この仕組みは、バックオフィス全体を知的生産性の高い戦略部門へと変革します。リスク管理の強化と、全社的な業務効率の向上を実現します。
その他事例
1) 契約書の期限管理
2) 会議体の運営
3) 社内問い合わせ対応
4) 取引先の審査
5) 許認可・登記の管理
6) 経費精算の監査
7) 知的財産の管理
8) 社内研修の実施
9) ファシリティマネジメント
10) 訴訟・紛争への対応
USE CASE 4
中堅サービス業グループ （総務・法務・コンプライアンス連携）
課題
バックオフィス業務は属人化し、規定や契約書の管理が煩雑化。法改正時の対応遅延は経営リスクに直結していた。専門人材が文書検索や作成といった「知的な肉体労働」に時間を奪われ、部門全体の生産性が低下。この非効率な状況が組織の成長を妨げていた。
活用(生成AIコンサルティング＋システム開発)
各部門に共通する「情報の探索・整理・文書作成」に着目。業務を知能化し、属人化を解消して生産性を向上させる生成AIソリューションを開発しました。
1.統合型ドキュメント管理・検索AI
社内の全文書を一元管理。「〇〇のリスク」といった抽象的な質問にもAIが自然言語で即時回答。必要な情報へのアクセス時間を大幅に短縮し、問い合わせ対応の工数を削減します。
2.法令・規定変更対応AIアシスタント
法改正時、影響を受ける社内規定をAIが自動で抽出し、新旧の変更点をリストアップ。担当者は最終確認に集中でき、抜け漏れのないスピーディーなコンプライアンス対応が可能になります。
3.文書作成・修正支援AI
複雑な社内通達文や契約書の修正案作成をAIがサポート。過去の事例や最新規定を参考に適切な表現を提案し、担当者の作文業務の負担を大幅に軽減。文書の品質向上にも貢献します。
この仕組みは、バックオフィス全体を知的生産性の高い戦略部門へと変革します。リスク管理の強化と、全社的な業務効率の向上を実現します。
その他事例
1) 契約書の期限管理
2) 会議体の運営
3) 社内問い合わせ対応
4) 取引先の審査
5) 許認可・登記の管理
6) 経費精算の監査
7) 知的財産の管理
8) 社内研修の実施
9) ファシリティマネジメント
10) 訴訟・紛争への対応
USE CASE 4
中堅サービス業グループ （総務・法務・コンプライアンス連携）
課題
バックオフィス業務は属人化し、規定や契約書の管理が煩雑化。法改正時の対応遅延は経営リスクに直結していた。専門人材が文書検索や作成といった「知的な肉体労働」に時間を奪われ、部門全体の生産性が低下。この非効率な状況が組織の成長を妨げていた。
活用(生成AIコンサルティング＋システム開発)
各部門に共通する「情報の探索・整理・文書作成」に着目。業務を知能化し、属人化を解消して生産性を向上させる生成AIソリューションを開発しました。
1.統合型ドキュメント管理・検索AI
社内の全文書を一元管理。「〇〇のリスク」といった抽象的な質問にもAIが自然言語で即時回答。必要な情報へのアクセス時間を大幅に短縮し、問い合わせ対応の工数を削減します。
2.法令・規定変更対応AIアシスタント
法改正時、影響を受ける社内規定をAIが自動で抽出し、新旧の変更点をリストアップ。担当者は最終確認に集中でき、抜け漏れのないスピーディーなコンプライアンス対応が可能になります。
3.文書作成・修正支援AI
複雑な社内通達文や契約書の修正案作成をAIがサポート。過去の事例や最新規定を参考に適切な表現を提案し、担当者の作文業務の負担を大幅に軽減。文書の品質向上にも貢献します。
この仕組みは、バックオフィス全体を知的生産性の高い戦略部門へと変革します。リスク管理の強化と、全社的な業務効率の向上を実現します。
その他事例
1) 契約書の期限管理
2) 会議体の運営
3) 社内問い合わせ対応
4) 取引先の審査
5) 許認可・登記の管理
6) 経費精算の監査
7) 知的財産の管理
8) 社内研修の実施
9) ファシリティマネジメント
10) 訴訟・紛争への対応
事例集をご希望の方は、ぜひ個別相談会にお申し込みください。
ご参加後に、実際の導入・活用事例をまとめた「事例集」を無料でご提供いたします。
事例集をご希望の方は、ぜひ個別相談会にお申し込みください。
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USE CASE 5
VC・CVC・PEファンド フロント部門（投資部門）
課題
VC業務は担当者の属人的スキルに依存。有望案件の発掘や投資判断資料作成は膨大な「知力の格闘技」だった。深夜のリサーチや資料作成に時間を奪われ、投資の本質的な判断に集中できない。この非効率な構造が、機会損失と組織の成長鈍化を招いていた。
活用(生成AIコンサルティング＋システム開発)
トップキャピタリストの思考を分析し、VC業務特化の生成AIを構築。ソーシングからDD、IM作成までを知能化し、担当者の生産性を最大化します。
1.ソーシングAIアシスタント
国内外のニュースや論文等をAIが24時間監視し、投資テーマに合う有望企業を自動でリストアップ。担当者は毎朝パーソナライズされたレポートを受け取るだけで、ソーシングの初動を高速化します。
2.DD高速化エンジン
VDR内の膨大な資料をAIが瞬時に読み込み、事業計画の矛盾点やリスク要因をハイライト。リサーチや質問案も自動生成し、分析の“壁打ち相手”としてDDの質と速度を向上させます。
3. IM自動生成機能
分析結果を基に、投資委員会向けのIMドラフトを自動作成。担当者は作文作業から解放され、ストーリーの磨き込みといった、より本質的な業務に集中できます。
この仕組みは、CVCやPEファンドなど「未来への目利き」が求められる投資業務へ応用可能。組織全体の投資パフォーマンスを向上させます。
その他事例
1) 投資テーマの策定
2) 技術の評価
3) 投資先の経営支援
4) 投資家とのコミュニケーション
5) 契約書のレビュー
6) 競合ファンドの分析
7) 出口戦略の策定
8) 経営人材の紹介
USE CASE 5
VC・CVC・PEファンド フロント部門（投資部門）
課題
VC業務は担当者の属人的スキルに依存。有望案件の発掘や投資判断資料作成は膨大な「知力の格闘技」だった。深夜のリサーチや資料作成に時間を奪われ、投資の本質的な判断に集中できない。この非効率な構造が、機会損失と組織の成長鈍化を招いていた。
活用(生成AIコンサルティング＋システム開発)
トップキャピタリストの思考を分析し、VC業務特化の生成AIを構築。ソーシングからDD、IM作成までを知能化し、担当者の生産性を最大化します。
1.ソーシングAIアシスタント
国内外のニュースや論文等をAIが24時間監視し、投資テーマに合う有望企業を自動でリストアップ。担当者は毎朝パーソナライズされたレポートを受け取るだけで、ソーシングの初動を高速化します。
2.DD高速化エンジン
VDR内の膨大な資料をAIが瞬時に読み込み、事業計画の矛盾点やリスク要因をハイライト。リサーチや質問案も自動生成し、分析の“壁打ち相手”としてDDの質と速度を向上させます。
3. IM自動生成機能
分析結果を基に、投資委員会向けのIMドラフトを自動作成。担当者は作文作業から解放され、ストーリーの磨き込みといった、より本質的な業務に集中できます。
この仕組みは、CVCやPEファンドなど「未来への目利き」が求められる投資業務へ応用可能。組織全体の投資パフォーマンスを向上させます。
その他事例
1) 投資テーマの策定
2) 技術の評価
3) 投資先の経営支援
4) 投資家とのコミュニケーション
5) 契約書のレビュー
6) 競合ファンドの分析
7) 出口戦略の策定
8) 経営人材の紹介
USE CASE 5
VC・CVC・PEファンド フロント部門（投資部門）
課題
VC業務は担当者の属人的スキルに依存。有望案件の発掘や投資判断資料作成は膨大な「知力の格闘技」だった。深夜のリサーチや資料作成に時間を奪われ、投資の本質的な判断に集中できない。この非効率な構造が、機会損失と組織の成長鈍化を招いていた。
活用(生成AIコンサルティング＋システム開発)
トップキャピタリストの思考を分析し、VC業務特化の生成AIを構築。ソーシングからDD、IM作成までを知能化し、担当者の生産性を最大化します。
1.ソーシングAIアシスタント
国内外のニュースや論文等をAIが24時間監視し、投資テーマに合う有望企業を自動でリストアップ。担当者は毎朝パーソナライズされたレポートを受け取るだけで、ソーシングの初動を高速化します。
2.DD高速化エンジン
VDR内の膨大な資料をAIが瞬時に読み込み、事業計画の矛盾点やリスク要因をハイライト。リサーチや質問案も自動生成し、分析の“壁打ち相手”としてDDの質と速度を向上させます。
3. IM自動生成機能
分析結果を基に、投資委員会向けのIMドラフトを自動作成。担当者は作文作業から解放され、ストーリーの磨き込みといった、より本質的な業務に集中できます。
この仕組みは、CVCやPEファンドなど「未来への目利き」が求められる投資業務へ応用可能。組織全体の投資パフォーマンスを向上させます。
その他事例
1) 投資テーマの策定
2) 技術の評価
3) 投資先の経営支援
4) 投資家とのコミュニケーション
5) 契約書のレビュー
6) 競合ファンドの分析
7) 出口戦略の策定
8) 経営人材の紹介
USE CASE 6
VC・CVC・PEファンド ミドル・バック部門
課題
ファンドのバックオフィスはExcelと手作業に依存した「静かなる持久戦」。レポート作成や複雑な分配金計算は属人化し、ミスが許されない。このブラックボックス化した業務が監査対応を困難にし、担当者を疲弊させ、ファンド全体の信頼性リスクとなっていた。
活用(生成AIコンサルティング＋システム開発)
専門家の“暗黙知”をAIに学習させ、報告から計算までを知能化するファンド運営特化の生成AIを開発。業務の正確性と信頼性を向上させます。
1.LPレポーティング自動化機能
投資先からの多様な形式の報告書をAIが読み取り、データを自動で集計。レポートのドラフトを数分で作成します。担当者はゼロからの作成ではなく、AIが作ったドラフトのレビューに集中できます。
2.バリュエーション・分配金計算エンジン
契約書（LPA）をAIが理解し、複雑な分配金計算ロジックを自動構築。計算プロセスも記録され、監査法人やLPへの説明責任を容易に果たせます。属人化したExcel業務を撲滅します。
3.インテリジェントQ&Aシステム
過去のレポートや契約書を学習したAIが、チャットで質問に即時回答。「今回の分配金の根拠は？」といった複雑な問いにも、参照元を明記して回答。問い合わせ対応の工数を大幅に削減します。
この仕組みは、高い正確性と説明責任が求められる金融バックオフィス業務へ応用可能。組織の信頼性と競争力を高めます。
その他事例
1) 資金管理
2) ファンドの会計処理
3) 投資家（LP）対応
4) 契約書の管理e
5) 監査法人への対応
6) 経費の管理
7) キャッシュフローの予測
8) 規制当局への報告
9) 議決権の行使
USE CASE 6
VC・CVC・PEファンド ミドル・バック部門
課題
ファンドのバックオフィスはExcelと手作業に依存した「静かなる持久戦」。レポート作成や複雑な分配金計算は属人化し、ミスが許されない。このブラックボックス化した業務が監査対応を困難にし、担当者を疲弊させ、ファンド全体の信頼性リスクとなっていた。
活用(生成AIコンサルティング＋システム開発)
専門家の“暗黙知”をAIに学習させ、報告から計算までを知能化するファンド運営特化の生成AIを開発。業務の正確性と信頼性を向上させます。
1.LPレポーティング自動化機能
投資先からの多様な形式の報告書をAIが読み取り、データを自動で集計。レポートのドラフトを数分で作成します。担当者はゼロからの作成ではなく、AIが作ったドラフトのレビューに集中できます。
2.バリュエーション・分配金計算エンジン
契約書（LPA）をAIが理解し、複雑な分配金計算ロジックを自動構築。計算プロセスも記録され、監査法人やLPへの説明責任を容易に果たせます。属人化したExcel業務を撲滅します。
3.インテリジェントQ&Aシステム
過去のレポートや契約書を学習したAIが、チャットで質問に即時回答。「今回の分配金の根拠は？」といった複雑な問いにも、参照元を明記して回答。問い合わせ対応の工数を大幅に削減します。
この仕組みは、高い正確性と説明責任が求められる金融バックオフィス業務へ応用可能。組織の信頼性と競争力を高めます。
その他事例
1) 資金管理
2) ファンドの会計処理
3) 投資家（LP）対応
4) 契約書の管理e
5) 監査法人への対応
6) 経費の管理
7) キャッシュフローの予測
8) 規制当局への報告
9) 議決権の行使
USE CASE 6
VC・CVC・PEファンド ミドル・バック部門
課題
ファンドのバックオフィスはExcelと手作業に依存した「静かなる持久戦」。レポート作成や複雑な分配金計算は属人化し、ミスが許されない。このブラックボックス化した業務が監査対応を困難にし、担当者を疲弊させ、ファンド全体の信頼性リスクとなっていた。
活用(生成AIコンサルティング＋システム開発)
専門家の“暗黙知”をAIに学習させ、報告から計算までを知能化するファンド運営特化の生成AIを開発。業務の正確性と信頼性を向上させます。
1.LPレポーティング自動化機能
投資先からの多様な形式の報告書をAIが読み取り、データを自動で集計。レポートのドラフトを数分で作成します。担当者はゼロからの作成ではなく、AIが作ったドラフトのレビューに集中できます。
2.バリュエーション・分配金計算エンジン
契約書（LPA）をAIが理解し、複雑な分配金計算ロジックを自動構築。計算プロセスも記録され、監査法人やLPへの説明責任を容易に果たせます。属人化したExcel業務を撲滅します。
3.インテリジェントQ&Aシステム
過去のレポートや契約書を学習したAIが、チャットで質問に即時回答。「今回の分配金の根拠は？」といった複雑な問いにも、参照元を明記して回答。問い合わせ対応の工数を大幅に削減します。
この仕組みは、高い正確性と説明責任が求められる金融バックオフィス業務へ応用可能。組織の信頼性と競争力を高めます。
その他事例
1) 資金管理
2) ファンドの会計処理
3) 投資家（LP）対応
4) 契約書の管理e
5) 監査法人への対応
6) 経費の管理
7) キャッシュフローの予測
8) 規制当局への報告
9) 議決権の行使
事例集をご希望の方は、ぜひ個別相談会にお申し込みください。
ご参加後に、実際の導入・活用事例をまとめた「事例集」を無料でご提供いたします。
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USE CASE 7
コンサルティング会社 DD部門
課題
M&AのDDは情報の洪水から真実を探す「知的重労働」。徹夜での資料分析や報告書作成に時間を奪われ、本来注力すべき示唆の抽出が進まない。この属人化した消耗戦が、見落としリスクとチームの生産性低下を招き、ディールの成否を左右するボトルネックとなっていた。
活用(生成AIコンサルティング＋システム開発)
トップコンサルタントの思考を分析し、DD業務の全プロセスを知能化する生成AIを開発。分析から報告までを高速化し、チームの生産性を最大化します。
1.VDRインテリジェント・アナライザー
VDR内の全資料をAIが瞬時に読み込み、リスクの兆候を自動で抽出・要約。担当者は全件読破から、AIが示した重要箇所の重点レビューへと移行でき、見落としリスクを低減します。
2.マーケットリサーチ・アクセラレーター
市場や競合に関する調査レポートをAIが横断的に分析し、インサイトを数分でレポート化。エキスパートインタビューの論点も提案し、リサーチの質と速度を飛躍的に向上させます。
3.DDレポート自動生成エンジン
分析結果を統合し、クライアント報告用のPowerPointドラフトを自動生成。担当者は作文作業から解放され、メッセージの磨き込みという本質的な業務に集中できます。
この仕組みは事業再生DDなど、あらゆる知的生産活動に応用可能。コンサルティングファーム全体の競争力を高めます。
その他事例
1) 提案書の作成
2) M&A後の統合（PMI）
3) 競合調査
4) ナレッジマネジメント
5) 事業再生
6) 新規事業開発
7) サプライチェーン管理
8) 組織・人事課題
9) 訴訟対応
USE CASE 7
コンサルティング会社 DD部門
課題
M&AのDDは情報の洪水から真実を探す「知的重労働」。徹夜での資料分析や報告書作成に時間を奪われ、本来注力すべき示唆の抽出が進まない。この属人化した消耗戦が、見落としリスクとチームの生産性低下を招き、ディールの成否を左右するボトルネックとなっていた。
活用(生成AIコンサルティング＋システム開発)
トップコンサルタントの思考を分析し、DD業務の全プロセスを知能化する生成AIを開発。分析から報告までを高速化し、チームの生産性を最大化します。
1.VDRインテリジェント・アナライザー
VDR内の全資料をAIが瞬時に読み込み、リスクの兆候を自動で抽出・要約。担当者は全件読破から、AIが示した重要箇所の重点レビューへと移行でき、見落としリスクを低減します。
2.マーケットリサーチ・アクセラレーター
市場や競合に関する調査レポートをAIが横断的に分析し、インサイトを数分でレポート化。エキスパートインタビューの論点も提案し、リサーチの質と速度を飛躍的に向上させます。
3.DDレポート自動生成エンジン
分析結果を統合し、クライアント報告用のPowerPointドラフトを自動生成。担当者は作文作業から解放され、メッセージの磨き込みという本質的な業務に集中できます。
この仕組みは事業再生DDなど、あらゆる知的生産活動に応用可能。コンサルティングファーム全体の競争力を高めます。
その他事例
1) 提案書の作成
2) M&A後の統合（PMI）
3) 競合調査
4) ナレッジマネジメント
5) 事業再生
6) 新規事業開発
7) サプライチェーン管理
8) 組織・人事課題
9) 訴訟対応
USE CASE 7
コンサルティング会社 DD部門
課題
M&AのDDは情報の洪水から真実を探す「知的重労働」。徹夜での資料分析や報告書作成に時間を奪われ、本来注力すべき示唆の抽出が進まない。この属人化した消耗戦が、見落としリスクとチームの生産性低下を招き、ディールの成否を左右するボトルネックとなっていた。
活用(生成AIコンサルティング＋システム開発)
トップコンサルタントの思考を分析し、DD業務の全プロセスを知能化する生成AIを開発。分析から報告までを高速化し、チームの生産性を最大化します。
1.VDRインテリジェント・アナライザー
VDR内の全資料をAIが瞬時に読み込み、リスクの兆候を自動で抽出・要約。担当者は全件読破から、AIが示した重要箇所の重点レビューへと移行でき、見落としリスクを低減します。
2.マーケットリサーチ・アクセラレーター
市場や競合に関する調査レポートをAIが横断的に分析し、インサイトを数分でレポート化。エキスパートインタビューの論点も提案し、リサーチの質と速度を飛躍的に向上させます。
3.DDレポート自動生成エンジン
分析結果を統合し、クライアント報告用のPowerPointドラフトを自動生成。担当者は作文作業から解放され、メッセージの磨き込みという本質的な業務に集中できます。
この仕組みは事業再生DDなど、あらゆる知的生産活動に応用可能。コンサルティングファーム全体の競争力を高めます。
その他事例
1) 提案書の作成
2) M&A後の統合（PMI）
3) 競合調査
4) ナレッジマネジメント
5) 事業再生
6) 新規事業開発
7) サプライチェーン管理
8) 組織・人事課題
9) 訴訟対応
USE CASE 8
国内製造業経理部
課題
経理部門は請求書の手入力と目視チェックに追われ、ミスが頻発。この属人化した定型業務が月次決算早期化の深刻なボトルネックとなっていた。担当者は本来注力すべき資金繰り分析など、付加価値の高い業務に着手できず、組織全体の生産性が低下していた。
活用(生成AIコンサルティング＋システム開発)
請求書のデータ化から仕訳・支払データの生成までを一気通貫で自動化。手作業を撲滅し、経理部門を知的生産性の高い戦略部門へと変革します。
1.AI-OCRによるデータ自動抽出
紙やPDFの請求書から、取引先名、金額、明細といった会計処理に必要な情報をAI-OCRが高精度で抽出。手入力作業そのものを不要にし、入力ミスを根絶します。
2.マスター照合と仕訳の自動化
抽出データをマスターと自動照合し、支払先口座の変更などを検知。さらに請求内容をAIが解釈し、過去の仕訳パターンから最適な勘定科目を自動で選定。属人化した判断業務を標準化します。
3.会計システム連携と例外処理
正常なデータは、会計システムに直接インポート可能なファイルとして自動生成。マスター未登録や口座変更など、異常が検知された請求書のみを担当者に通知。例外処理に集中できる環境を構築します。
この仕組みにより請求書処理時間は90%以上削減。月次決算の早期化を実現し、経理部門の生産性を飛躍的に向上させます。
その他事例
1) 経費精算の不正・規定違反チェック
2) 売掛金の消込作業の自動化
3) 勘定科目・仕訳の自動推測
4) 新リース会計基準対応におけるリース契約の網羅的把握
USE CASE 8
国内製造業経理部
課題
経理部門は請求書の手入力と目視チェックに追われ、ミスが頻発。この属人化した定型業務が月次決算早期化の深刻なボトルネックとなっていた。担当者は本来注力すべき資金繰り分析など、付加価値の高い業務に着手できず、組織全体の生産性が低下していた。
活用(生成AIコンサルティング＋システム開発)
請求書のデータ化から仕訳・支払データの生成までを一気通貫で自動化。手作業を撲滅し、経理部門を知的生産性の高い戦略部門へと変革します。
1.AI-OCRによるデータ自動抽出
紙やPDFの請求書から、取引先名、金額、明細といった会計処理に必要な情報をAI-OCRが高精度で抽出。手入力作業そのものを不要にし、入力ミスを根絶します。
2.マスター照合と仕訳の自動化
抽出データをマスターと自動照合し、支払先口座の変更などを検知。さらに請求内容をAIが解釈し、過去の仕訳パターンから最適な勘定科目を自動で選定。属人化した判断業務を標準化します。
3.会計システム連携と例外処理
正常なデータは、会計システムに直接インポート可能なファイルとして自動生成。マスター未登録や口座変更など、異常が検知された請求書のみを担当者に通知。例外処理に集中できる環境を構築します。
この仕組みにより請求書処理時間は90%以上削減。月次決算の早期化を実現し、経理部門の生産性を飛躍的に向上させます。
その他事例
1) 経費精算の不正・規定違反チェック
2) 売掛金の消込作業の自動化
3) 勘定科目・仕訳の自動推測
4) 新リース会計基準対応におけるリース契約の網羅的把握
USE CASE 8
国内製造業経理部
課題
経理部門は請求書の手入力と目視チェックに追われ、ミスが頻発。この属人化した定型業務が月次決算早期化の深刻なボトルネックとなっていた。担当者は本来注力すべき資金繰り分析など、付加価値の高い業務に着手できず、組織全体の生産性が低下していた。
活用(生成AIコンサルティング＋システム開発)
請求書のデータ化から仕訳・支払データの生成までを一気通貫で自動化。手作業を撲滅し、経理部門を知的生産性の高い戦略部門へと変革します。
1.AI-OCRによるデータ自動抽出
紙やPDFの請求書から、取引先名、金額、明細といった会計処理に必要な情報をAI-OCRが高精度で抽出。手入力作業そのものを不要にし、入力ミスを根絶します。
2.マスター照合と仕訳の自動化
抽出データをマスターと自動照合し、支払先口座の変更などを検知。さらに請求内容をAIが解釈し、過去の仕訳パターンから最適な勘定科目を自動で選定。属人化した判断業務を標準化します。
3.会計システム連携と例外処理
正常なデータは、会計システムに直接インポート可能なファイルとして自動生成。マスター未登録や口座変更など、異常が検知された請求書のみを担当者に通知。例外処理に集中できる環境を構築します。
この仕組みにより請求書処理時間は90%以上削減。月次決算の早期化を実現し、経理部門の生産性を飛躍的に向上させます。
その他事例
1) 経費精算の不正・規定違反チェック
2) 売掛金の消込作業の自動化
3) 勘定科目・仕訳の自動推測
4) 新リース会計基準対応におけるリース契約の網羅的把握
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USE CASE 9
国内ITサービス企業内部監査
課題
内部監査は、証憑は揃っていても役務提供の実態がない「架空取引」の発見に苦慮していた。成果物の有無を人手で全件検証するのは非現実的で、巧妙な不正資金流出を見過ごすリスクを内包。従来の書類中心の監査手法では、取引の実在性まで踏み込めなかった。
活用(生成AIコンサルティング＋システム開発)
会計データと社内の多様な非構造化データをAIが自動で突合し、取引の実在性を検証。監査担当者の「目」を拡張し、不正の兆候を早期に発見します。
1.成果物・証跡の自動探索
業務委託費の請求書が処理されると、AIが契約内容に基づき、ファイルサーバーや議事録から成果物や役務提供の客観的な証跡を自動で探索。手作業での証跡探しを不要にします。
2.文脈理解による「論理的矛盾」の検出
AIが文書の文脈を理解し、契約書記載の成果物が存在しない、定義が曖昧といった「論理的矛盾」を検出。取引の実在性に疑いがある案件をリスクとして自動でフラグ付けします。
3.高リスク案件への調査集中
監査担当者は、AIが検知した高リスク案件の調査に集中。全件を人手で見るのではなく、AIの分析結果に基づき、効率的かつ深度のある監査を実現。不正検知の精度を向上させます。
この仕組みは、巧妙化する不正取引から企業を守る新たな防衛線となります。監査部門の役割を、事後的なチェックから未然防止へと進化させます。
その他事例
1) 経費精算における不正・規程違反リスクの常時監視
2) 業者選定における癒着・利益相反リスクの早期発見
3) 請求書偽装による不正送金リスクの未然防止
4)内部統制（J-SOX）文書の整合性チェック自動化
USE CASE 9
国内ITサービス企業内部監査
課題
内部監査は、証憑は揃っていても役務提供の実態がない「架空取引」の発見に苦慮していた。成果物の有無を人手で全件検証するのは非現実的で、巧妙な不正資金流出を見過ごすリスクを内包。従来の書類中心の監査手法では、取引の実在性まで踏み込めなかった。
活用(生成AIコンサルティング＋システム開発)
会計データと社内の多様な非構造化データをAIが自動で突合し、取引の実在性を検証。監査担当者の「目」を拡張し、不正の兆候を早期に発見します。
1.成果物・証跡の自動探索
業務委託費の請求書が処理されると、AIが契約内容に基づき、ファイルサーバーや議事録から成果物や役務提供の客観的な証跡を自動で探索。手作業での証跡探しを不要にします。
2.文脈理解による「論理的矛盾」の検出
AIが文書の文脈を理解し、契約書記載の成果物が存在しない、定義が曖昧といった「論理的矛盾」を検出。取引の実在性に疑いがある案件をリスクとして自動でフラグ付けします。
3.高リスク案件への調査集中
監査担当者は、AIが検知した高リスク案件の調査に集中。全件を人手で見るのではなく、AIの分析結果に基づき、効率的かつ深度のある監査を実現。不正検知の精度を向上させます。
この仕組みは、巧妙化する不正取引から企業を守る新たな防衛線となります。監査部門の役割を、事後的なチェックから未然防止へと進化させます。
その他事例
1) 経費精算における不正・規程違反リスクの常時監視
2) 業者選定における癒着・利益相反リスクの早期発見
3) 請求書偽装による不正送金リスクの未然防止
4)内部統制（J-SOX）文書の整合性チェック自動化
USE CASE 9
国内ITサービス企業内部監査
課題
内部監査は、証憑は揃っていても役務提供の実態がない「架空取引」の発見に苦慮していた。成果物の有無を人手で全件検証するのは非現実的で、巧妙な不正資金流出を見過ごすリスクを内包。従来の書類中心の監査手法では、取引の実在性まで踏み込めなかった。
活用(生成AIコンサルティング＋システム開発)
会計データと社内の多様な非構造化データをAIが自動で突合し、取引の実在性を検証。監査担当者の「目」を拡張し、不正の兆候を早期に発見します。
1.成果物・証跡の自動探索
業務委託費の請求書が処理されると、AIが契約内容に基づき、ファイルサーバーや議事録から成果物や役務提供の客観的な証跡を自動で探索。手作業での証跡探しを不要にします。
2.文脈理解による「論理的矛盾」の検出
AIが文書の文脈を理解し、契約書記載の成果物が存在しない、定義が曖昧といった「論理的矛盾」を検出。取引の実在性に疑いがある案件をリスクとして自動でフラグ付けします。
3.高リスク案件への調査集中
監査担当者は、AIが検知した高リスク案件の調査に集中。全件を人手で見るのではなく、AIの分析結果に基づき、効率的かつ深度のある監査を実現。不正検知の精度を向上させます。
この仕組みは、巧妙化する不正取引から企業を守る新たな防衛線となります。監査部門の役割を、事後的なチェックから未然防止へと進化させます。
その他事例
1) 経費精算における不正・規程違反リスクの常時監視
2) 業者選定における癒着・利益相反リスクの早期発見
3) 請求書偽装による不正送金リスクの未然防止
4)内部統制（J-SOX）文書の整合性チェック自動化
USE CASE 10
M&Aマッチング
課題
M&Aは、後継者不在に悩む企業の事業承継や、企業の持続的な成長戦略を実現する上で、その重要性を増しています。しかし、そのプロセスの多くは、未だに個々の担当者の経験や人脈といった「属人的」なスキルに大きく依存しているのが実情です。候補企業のリストアップから、一社一社への提案資料の作成まで、膨大な時間と労力を要する「労働集約的」な手作業が中心となっており、非効率な状態が続いています。
活用(生成AIコンサルティング＋システム開発)
膨大なデータを瞬時に分析し、最適なマッチングを提案 。リストや提案書作成を自動化し、担当者がクライアントと向き合うための本質的な業務に集中できる時間を創出します 。
1.ロングリスト自動生成機能
売り手企業の概要を入力するだけで、業種、売上規模、過去のM&A実績などをAIが横断的に分析します。これにより、シナジー効果が期待できる上位20社のリストが自動で作成され、これまでリサーチにかかっていた時間を大幅に短縮します。
2.買収ロジック提示機能
「なぜこの企業が買収すべきか」という具体的な根拠をAIが提示するため、社内での戦略会議における意思決定をスムーズに進めることができます。さらに、M&A後のシナジー効果を描いた「未来のビジョン」に関する資料も生成し、買い手企業への提案を力強く後押しします。
3.提案資料自動生成機能
M&A実務に精通したアルゴリズムが、企業の価値評価や事業シナジーを多角的に分析し、「ノンネームシート」や「シナジー提案資料」など、必要な各種資料をAIがほぼ完成形で作成します。数日を要していた資料作成業務が不要になります。
属人的な経験と勘に頼っていたM&Aを、データドリブンな戦略的意思決定へと変革します。これにより、成約率の向上と、企業の持続的な成長機会の最大化に貢献します。
その他事例
1) 類似案件分析
2) 市場トレンド自動分析
3) デューデリジェンス自動要約（網羅型）
4) デューデリジェンス分析（専門型）
5) 交渉論点整理
6) Q&A自動生成
7) 案件進捗管理支援
8) 社内承認資料作成
9) PMI施策立案
10) 案件ナレッジ蓄積
11) PMI効果検証
12) 案件戦略全体最適化
USE CASE 10
M&Aマッチング
課題
M&Aは、後継者不在に悩む企業の事業承継や、企業の持続的な成長戦略を実現する上で、その重要性を増しています。しかし、そのプロセスの多くは、未だに個々の担当者の経験や人脈といった「属人的」なスキルに大きく依存しているのが実情です。候補企業のリストアップから、一社一社への提案資料の作成まで、膨大な時間と労力を要する「労働集約的」な手作業が中心となっており、非効率な状態が続いています。
活用(生成AIコンサルティング＋システム開発)
膨大なデータを瞬時に分析し、最適なマッチングを提案 。リストや提案書作成を自動化し、担当者がクライアントと向き合うための本質的な業務に集中できる時間を創出します 。
1.ロングリスト自動生成機能
売り手企業の概要を入力するだけで、業種、売上規模、過去のM&A実績などをAIが横断的に分析します。これにより、シナジー効果が期待できる上位20社のリストが自動で作成され、これまでリサーチにかかっていた時間を大幅に短縮します。
2.買収ロジック提示機能
「なぜこの企業が買収すべきか」という具体的な根拠をAIが提示するため、社内での戦略会議における意思決定をスムーズに進めることができます。さらに、M&A後のシナジー効果を描いた「未来のビジョン」に関する資料も生成し、買い手企業への提案を力強く後押しします。
3.提案資料自動生成機能
M&A実務に精通したアルゴリズムが、企業の価値評価や事業シナジーを多角的に分析し、「ノンネームシート」や「シナジー提案資料」など、必要な各種資料をAIがほぼ完成形で作成します。数日を要していた資料作成業務が不要になります。
属人的な経験と勘に頼っていたM&Aを、データドリブンな戦略的意思決定へと変革します。これにより、成約率の向上と、企業の持続的な成長機会の最大化に貢献します。
その他事例
1) 類似案件分析
2) 市場トレンド自動分析
3) デューデリジェンス自動要約（網羅型）
4) デューデリジェンス分析（専門型）
5) 交渉論点整理
6) Q&A自動生成
7) 案件進捗管理支援
8) 社内承認資料作成
9) PMI施策立案
10) 案件ナレッジ蓄積
11) PMI効果検証
12) 案件戦略全体最適化
USE CASE 10
M&Aマッチング
課題
M&Aは、後継者不在に悩む企業の事業承継や、企業の持続的な成長戦略を実現する上で、その重要性を増しています。しかし、そのプロセスの多くは、未だに個々の担当者の経験や人脈といった「属人的」なスキルに大きく依存しているのが実情です。候補企業のリストアップから、一社一社への提案資料の作成まで、膨大な時間と労力を要する「労働集約的」な手作業が中心となっており、非効率な状態が続いています。
活用(生成AIコンサルティング＋システム開発)
膨大なデータを瞬時に分析し、最適なマッチングを提案 。リストや提案書作成を自動化し、担当者がクライアントと向き合うための本質的な業務に集中できる時間を創出します 。
1.ロングリスト自動生成機能
売り手企業の概要を入力するだけで、業種、売上規模、過去のM&A実績などをAIが横断的に分析します。これにより、シナジー効果が期待できる上位20社のリストが自動で作成され、これまでリサーチにかかっていた時間を大幅に短縮します。
2.買収ロジック提示機能
「なぜこの企業が買収すべきか」という具体的な根拠をAIが提示するため、社内での戦略会議における意思決定をスムーズに進めることができます。さらに、M&A後のシナジー効果を描いた「未来のビジョン」に関する資料も生成し、買い手企業への提案を力強く後押しします。
3.提案資料自動生成機能
M&A実務に精通したアルゴリズムが、企業の価値評価や事業シナジーを多角的に分析し、「ノンネームシート」や「シナジー提案資料」など、必要な各種資料をAIがほぼ完成形で作成します。数日を要していた資料作成業務が不要になります。
属人的な経験と勘に頼っていたM&Aを、データドリブンな戦略的意思決定へと変革します。これにより、成約率の向上と、企業の持続的な成長機会の最大化に貢献します。
その他事例
1) 類似案件分析
2) 市場トレンド自動分析
3) デューデリジェンス自動要約（網羅型）
4) デューデリジェンス分析（専門型）
5) 交渉論点整理
6) Q&A自動生成
7) 案件進捗管理支援
8) 社内承認資料作成
9) PMI施策立案
10) 案件ナレッジ蓄積
11) PMI効果検証
12) 案件戦略全体最適化
