【開催報告】AI・データ活用によるM&Aの高度化と価値創造を実現するアプローチ（前編）

PwC Japanグループは2022年5月、「AI・データを活用したM&Aの高度化と価値創造を実現するアプローチ」と題した経営層向けオンラインセミナーを実施しました。これまで以上に地政学リスクが高まり、企業を取り巻く経営環境の不確実性がますます増大する中、企業にはデータアナリティクスおよびAI（人工知能）の活用により迅速に経営判断を行い、競争優位性を確立するトランスフォーメーション（変革）を実現することが求められています。

同セミナーでは、AIおよびデータアナリティクス、サプライチェーン改革などを専門とするPwC Japanグループのプロフェッショナルが、ディスカッションと事例分析を通じてトランスフォーメーションに向けたヒントを探りました。同セミナーの様子を前後編にわたってお伝えする本連載。前編では、PwCアドバイザリー合同会社代表執行役の吉田あかねが、M＆Aの世界動向と今後の重要テーマについて論点を整理、続いて、PwCコンサルティング合同会社パートナーの中山裕之が、「AI予測調査2022」の結果から得られた示唆について解説します。

GAFAMのM&A件数は東証1部上場企業の500倍

吉田：
パネルディスカッションの前に、まず大手グローバル企業と日本企業のM&Aの現状を分析しつつ、論点と課題を整理していきたいと思います。

Fortune Global 500にリストされた企業を1995年時点と2020年時点で比較すると、両方に社名がある企業は164社となります。次いで1995年時点で存在し、2020年時点で新たにリストされた企業が324社。1995年以降に設立され、2020年時点でリストされている企業は12社となっています。（図表1）

このリストの考え方についてはいろいろな見方がありますが、事実として言えるのは、1995年と2020年では、インターネットの拡大、テクノロジーの発展、グローバル経済における各国のGDPの比率など、事業環境が大きく異なっているということです。双方にリストされた164社、また新たにリストされた324社は、その大きな経済環境の変化に負けずプレゼンスを発揮し、成長を維持し続けてきた企業と理解することができるでしょう。

既存企業が短時間で新しいビジネスモデルに移行する上で最も一般的な方法の1つに、新規事業を他から買収したり、今後の収益性向上が見込めない既存事業を売却したりするM&Aが挙げられます。

世界全体のM&A件数は、コロナ禍の影響が最も強かった2020年第2四半期に落ち込んでいますが、以降は急速に拡大している状況にあります（図表2）。2022年2月に開始したロシアによるウクライナ侵攻でまた状況が変化すると思われますが、グローバルにおけるM&A件数の増加は今後もトレンドとなり続く見通しです。

続いて世界のM&A動向に関して、米国のテックジャイアント・GAFAMの事例を中心にご説明します。Google、Apple、Meta（旧Facebook）、Amazon、Microsoftの5社（GAFAM）は、テクノロジーやAI開発に多額の投資を行う一方で多くの買収を行い、新しいテクノロジーやビジネスモデル、AI開発者や起業家マインドを持つ人材を多く取り込み成長してきました。GAFAMは1社につき毎年平均で10件以上の買収を行っています。毎月M&Aを実行しているイメージです（図表3）。

一方、東証1部上場企業の平均M＆A件数は年間で0.16～0.2社です。東証1部に上場している企業は規模や業種もさまざまで一概に比較できませんが、件数だけでは概ね500倍もの差があります。長期にわたる金融緩和の影響で、日本企業には手元キャッシュが潤沢にあったという条件下でも大きな差が開いていることになります。

2012年以降、Googleが179社、その他の会社もおよそ100社近くを買収しています。もちろん、全ての買収が事前の計画通り成功したとは言えません。シナジーを取り込めず、ビジネスを中断した事例もあります。しかし、多くのケースで技術者や対象会社が有する特別なテクノロジーやビジネスモデルを取り込み、自社グループのビジネスに落とし込んでいます。

米国の金融当局がインフレ抑制に向けて政策金利を高く誘導している中で、アグレッシブなM&Aの姿勢を維持していると言えでしょう。

AI予測調査が示唆する日本企業のAI導入・活用の進展

中山：
AI予測調査は2018年より米国で開始しました。日本では2020年から開始し、今年で3回目になります。

今回の調査結果で興味深いのは、まず「全社的に広範囲にAIを導入」「一部の業務に導入」と回答した企業が合計53％となり、昨年度43％と比較して10ポイントも増加している点です（図表4）。ちなみに2020年度の調査では、AIを活用していると回答した企業は27％に過ぎませんでした。ここ3年で日本企業のAI活用が急速に進んでいることになります。

その背景要因としては、2018年9月に経済産業省が行ったDX調査で、日本企業のDXに対する機運が高まったことが挙げられます。また一部の企業が導入を開始したことに刺激を受け、追随する形でトレンドが加速したと分析しています。

一方で米国のデータも興味深いです。実は米国は2021年と2022年比べて活用している企業の割合がほとんど変わっていません（図表5）。PwC米国のコンサルタントとディスカッションしたところ、米国においても全ての企業が先進的なわけではなく、6割程度がアーリーマジョリティの集団で、これらの企業での活用が一巡したとの見方があります。また米国企業は比較的短期的な成果を求めるため、コロナ禍によってプロジェクトが止まっている可能性があるということです。来年以降も観測していく必要はありますが、日本と米国で導入状況が近しくなってきていると結論することができるでしょう。

またデータマネジメント組織およびデータ民主化の環境整備状況に関する設問では、「全社データ基盤を用意している」と回答した企業が60%、「社員に機械学習の構築を自動化する環境を提供している」と回答した企業も40％に達しています（図表6）。ここから、日本企業のデータ活用に関する準備が整ってきたということが読み取れます。

次に「2022年のAIに関する優先課題」に関する設問では、「AIと他のテクノロジーの融合」と回答した企業の割合が米国より多い結果となりました（図表7）。技術と技術を組み合わせて新しいものを作ることに長けている、日本企業の特長が出た調査結果だと思います。

AIと他の技術の融合に関する取り組み状況についは、さらに深堀りして調査しました。IoTはもちろん、メタバース、VR、量子コンピューターなど最新テクノロジーとの融合が検討されており、M&Aの対象先を考える際、これらの組み合わせから新しく価値創造できる企業を探していくのもポイントになると思いました。

また日本企業の場合、他社とデータ連携を積極的に行って価値創造していこうとする企業が、検討中を含めて70％に達しています。日本におけるデータ活用は第2フェーズに入ろうとしており、これから面白くなるのではないかと個人的に考えています。

ただし一方で、米国と比較した際にROIを正確に把握できていないという課題も浮き彫りになりました。AI領域でもトライアル＆エラーのアプローチは大事です。将来の計画を精緻に立てる必要もないでしょう。しかしその都度、学びや改善点を精査することが価値実現には欠かせません。残念ながら、日本企業の場合は“やりっぱなし”になっている可能性があることが、調査データから示唆として読み取れました。