AIによるM&Aニーズの深掘りが、レコメンド・マッチングへの活用の可能性を拓く
取材にご協力いただいた方
株式会社fundbook テクノロジー戦略部長 平山様
今回お話を伺ったのは、M&Aプラットフォーム 「fundbook cloud」をはじめとした、M&A仲介事業を行う株式会社fundbook様です。同社は、案件のマッチングに注力する中、ニーズ情報の深掘りや精度に課題を抱えていたそうです。そこで当社に開発を依頼するに至った背景やリリース後の効果について、同社・テクノロジー戦略部長の平山様に伺いました。
発注に至る課題
- M&Aのマッチング精度の向上
- ニーズ情報のより正確な把握と、ソート情報やレコメンド精度の向上
- マッチングに必要な情報不足を補う手段
開発による効果
- AIによる深掘り内容でしっかりとニーズが収集できた。
- M&A案件のレコメンド機能やマッチング精度の向上へ活用できそうな手応えがある。
売り手・買い手のニーズと案件の距離をAIで測り、M&Aのマッチングに活用することを検討していた
ー今回の開発をご依頼いただいた目的や背景について教えてください。
2023年末頃から、弊社の強みでもあるM&Aマッチングをさらに強化していこうとしていました。売り手と買い手のニーズをより正確に把握し、ニーズと案件の距離を機械的に測り、それをソーシングやレコメンドに活かすことができないかと考えていました。
しかし、これまで収集していた買い手ニーズ情報は「なんでもいい」や「赤字でなければOK」といった簡潔な一文のみで、マッチングに活用できる情報が不足していたため、適切な案件が見つからないことがありました。そのようなケースを解決したいと考え、この取り組みを始めました。
ーAIの活用を検討された背景には、2022年末のChatGPTや生成AIの登場が影響していたのでしょうか。
そうですね。今までは営業や担当者が電話でアンケートを取るような形でニーズを細かく掘り起こしていました。ですが、ChatGPTを使うことで情報の深掘りが思っていたよりも気軽にできたということが大きかったです。
弊社はM&A業界における先進的な技術を積極的に取り入れる方針だったので、比較的早い段階から生成AI活用の検証を進めていました。
―大手企業では情報漏洩のリスクを懸念し、AIの導入が遅れているケースもありますが、fundbook様ではどのような考えで新しいツールを導入する文化ができているのでしょうか。
もちろん、当社もお客様の情報を漏洩することは絶対に避けなければなりません。
そのため、Webサイトに掲載されている情報や調査会社が保有する企業情報など、世の中に公開されている情報のみを活用しています。さらに踏み込む場合は、適切な許諾を得て許可された情報のみを使用しています。
一方で、顧客情報に関係ない部分で業務効率化ができるのであれば、通常の業務でも積極的に導入していこうというスタンスです。
―いち早くAIを導入され、AIの強みを実感する中でどのようにプラットフォームに導入していくかを常に議論されていたのですね。
ただの受託開発会社ではなく、価値ある提案への期待があった
―開発を依頼する会社を選定する際は、複数社比較されましたか？
3社ほど提案を受けて比較検討しました。
一通りWebサイトや、これまで手がけたプロダクトなどを確認して検討した結果、liloが実現したいことに一番近いと感じたためお声掛けしました。
当時は、ChatGPTを活用した開発自体が一般的ではありませんでした。多くは、依頼元がある程度設計を行い、指示通りに開発を進めてもらうという形でした。ですが、御社の場合はすでに開発経験があり、自社でAIのプロダクトも運用されていました。そのため、こちらが指示したものをただ開発する受託会社ではなく「こういうことをすればもっと価値があるのではないか？」というような提案をしてくれそうだと思ったのが決め手でした。
―これまでに成功や失敗も含めて多くのプロダクトを開発してきたことで、本質的な課題に向き合ったご提案ができることが私たちの強みだと考えているので、嬉しいお言葉をありがとうございます。
レコメンドやマッチングへの活用の手応えを感じた
―開発が始まってからの進行についてはいかがでしたか？
開発や要件定義の進め方が特にしっかりしており、本当に期待以上の成果を上げていただき、一緒に仕事をしていて気持ちよかったと言いますか、楽しいお仕事でした。
―リリース後、得られた効果やユーザーの反応はいかがでしょうか。
まだ、リリースして日が浅いためお客様の使用感を完全には把握しきれていません。ですが、リリース翌日にはさっそく1件入力されており、内容を確認したところ、しっかりとニーズ情報が書かれていたため、元々実現したかったレコメンドやマッチングへ活用できる手応えを感じました。
ある程度データが蓄積できたら、実際に組み込んでみてどうなるかを検証してみようと考えています。
AIで「そんなこともできるんだ」という感動があった
―リリースした機能の今後の展望について教えてください。
まずは、ニーズにどれだけ近い提案ができるかに取り組んでいきたいと考えています。
また、シナジー効果をAIに考えさせ、提案内容をより魅力的に伝える仕組みを作っていきたいです。例えば、お客様が案件を検索した際、興味を持った案件にどのようなシナジーが考えられるかをAIが提案するようなものです。
―最後に、これからAIを活用した開発を検討されている企業様へのメッセージがあればぜひお願いいたします。
日本の企業は保守的な傾向があるので、ChatGPTやAIを活用した開発に二の足を踏む企業が多いと思います。しかし、今回のプロジェクトでは保守的なだけでなく、さらに積極的に攻めていくような「そんなこともできるんだ」という感動がありました。AIの可能性に魅力を感じる企業様であれば、まず相談してみるだけでも、新たな発見があるのではないかと思います。
―本日はありがとうございました。
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