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株式会社Ippu Senkin（本社：東京都中央区、代表取締役CEO：鈴木 秀弥、以下「Ippu Senkin」）は、地域金融機関向けにオンプレミス型M&Aマッチング支援AI「M&Aアシスタント」の提供を開始いたしました。本ソリューションは、銀行が保有する取引先の財務データに加え、経営課題やニーズなどの定性情報も含めた複合分析により、最適なM&Aペアを自動提案します。完全オンプレミス環境で稼働するため、機密性の高い取引先情報を外部に出すことなく、生成AIを活用したM&A支援が可能になります。

本ソリューション開発の背景

高まる事業承継ニーズと地域金融機関への期待

中小企業の後継者問題は依然として深刻な状況にあります。帝国データバンクの調査によると、2024年の全国後継者不在率は52.1%となり、依然として2社に1社以上が後継者未定の状態です※1。また、後継者不在を要因とする「後継者難倒産」は2024年度に507件発生し、2年連続で500件を超える高水準が続いています※2。

こうした中、M&Aによる第三者承継への注目が高まっています。レコフデータによると、2024年の日本企業のM&A件数は4,700件と過去最多を記録しました※3。国が設置する事業承継・引継ぎ支援センターにおける第三者承継（M&A）の成約件数も、2023年度に2,023件と過去最高を更新しています※4。

取引先企業と長期的なリレーションを持つ地域金融機関には、M&A支援の担い手としての期待が高まっており、支援体制の強化が急務となっています。

地域金融機関のM&A業務における課題

一方で、地域金融機関がM&A支援を本格化するにあたっては、以下のような課題が存在します。

大量データからの候補選定にかかる業務負荷

数千社〜数万社規模の取引先の中から、適切なマッチング候補を選定する作業には多大な工数を要します。財務情報によるスクリーニングだけでなく、各企業の強みや課題、将来ビジョンなどを踏まえた定性的な分析も必要となり、深い業界理解とノウハウが求められます。

属人的なノウハウへの依存

M&Aマッチングの精度は、担当者の経験やスキルに大きく左右されます。増加するM&Aニーズに対応するためには、行内での人材育成やノウハウ共有が不可欠ですが、その体制構築が追いついていないケースも少なくありません。

本ソリューションは、これらの課題を解決し、地域金融機関のM&A支援業務の効率化・高度化を実現します。

※1 帝国データバンク「全国『後継者不在率』動向調査（2024年）」（2024年11月公表） ※2 帝国データバンク「後継者難倒産の動向調査（2024年度）」（2025年4月公表） ※3 レコフデータ「2024年のM&A回顧」（2025年1月公表） ※4 中小企業基盤整備機構「令和5年度 事業承継・引継ぎ支援事業の実績」（2024年6月公表）

ソリューション概要

「M&Aアシスタント」は、銀行が保有する取引先データをもとに、生成AIがM&Aマッチング候補を自動提案するオンプレミス型ソリューションです。

銀行保有の取引先データ（Excel形式等）をシステムに読み込むと、M&Aマッチング専用AIエンジンが分析を実行。売り手または買い手を指定した場合に有効と考えられるマッチング候補を、スコアとともにランキング形式で出力します。

本ソリューションは銀行内に設置する専用サーバー上で稼働するため、取引先データが外部ネットワークに流出することはありません。

本ソリューションの3つの特長

1. 完全オンプレミス対応 ─ 取引先情報を外部に出さない

専用サーバーを銀行内ネットワークに設置し、インターネット等の外部接続を一切行わずに稼働します。機密性の高い取引先の財務情報や経営課題などを含むデータを入力しても、情報が外部に流出するリスクがありません。セキュリティポリシーの厳格な金融機関でも、安心して生成AIを業務に活用いただけます。

2. 大量の取引先データを一括分析 ─ 眠れるデータを活用

数千社〜数万社規模の取引先データを丸ごとシステムに読み込み、一括で分析することが可能です。従来、人手では処理しきれなかったデータボリュームを生成AIが処理することで、これまで見落としていた潜在的なマッチング候補を発掘できます。銀行が長年蓄積してきた取引先データという「資産」を、M&A支援に最大限活用できる環境を提供します。

3. 定量×定性の複合スコアリング ─ 生成AIならではの多角的分析

売上・利益・従業員数などの財務データによる定量評価に加え、経営課題・ニーズ・将来ビジョン・強み弱みなどのテキスト情報を用いた定性評価を実施します。複数の評価軸（事業面の補完性、シナジー効果、売買ニーズの強さ等）を組み合わせた総合スコアにより、マッチング候補をランキング形式で提示。人間では気づきにくい観点からの分析を提供し、提案の幅を広げます。さらに、分析に活用した定性情報をもとに、ノンネームシートやIM（企業概要書）のドラフト作成も支援。マッチング候補の選定から提案資料の準備まで、一貫した業務効率化を実現します。

想定ユースケース

売り手起点のマッチング

後継者不在や事業再編を検討している取引先企業を「売り手」として指定し、買い手候補を自動抽出します。財務面での適合性だけでなく、事業内容の類似性やシナジー効果の観点から、最適な買い手候補をスコアとともに提案。担当者は提示された候補リストをもとに、効率的に提案活動を進めることができます。

買い手起点のマッチング

事業拡大や新規領域への進出を志向する取引先企業を「買い手」として指定し、売り手候補を探索します。買い手企業の経営方針や強化したい領域を踏まえ、補完関係にある売り手候補を抽出。M&Aによる成長戦略の実現を支援します。

ノンネムシート・IMのドラフト作成

マッチング候補の選定後、売り手企業の事業内容・強み・財務概要などをもとに、ノンネームシートやIM（企業概要書）のドラフトを自動生成します。取引先データに蓄積された定性情報を活用することで、企業の特徴を捉えた文章を出力。担当者はドラフトをベースに加筆・調整するだけで提案資料を完成でき、ドキュメント作成工数を大幅に削減できます。

代表取締役CEO 鈴木秀弥のコメント

経営者の高齢化と後継者不在が深刻化する中、地域の雇用と経済を守るM&A支援の重要性が増しています。銀行が長年築いてきた取引先との関係性、そこから得られるデータは、M&Aマッチングにおいて極めて価値の高い資産です。地域金融機関の皆さまが取引先のM&A支援に注力される中、『大量の取引先データをどう活かすか』『担当者のノウハウをどう組織知化するか』という課題をお聞きする機会が増えています。しかし、情報漏洩リスクへの懸念から、生成AIの活用に踏み切れないという声も多くいただいてきました。

本ソリューションは、完全オンプレミス環境で稼働することで、その懸念を解消します。財務データだけでなく、経営課題やニーズといった定性情報も含めた多角的な分析により、人間だけでは気づけなかったマッチング候補を発掘し、地域金融機関のM&A支援業務の高度化に貢献してまいります。

株式会社Ippu Senkinについて

株式会社Ippu Senkinは、クライアント企業のビジネス効率や収益向上を目指し、AIアプリケーション開発およびAI活用支援コンサルティング事業を提供しています。特に、生成AIを用いた高度な業務プロセスの支援や、AI・データ戦略の策定、さらには内製化を含む人材育成まで、包括的なサービスを通じて支援します。

会社名：株式会社Ippu Senkin
設立日：2024年5⽉1⽇
代表者：代表取締役社長 CEO 鈴木 秀弥
所在地：東京都中央区銀座8丁目14-9　デュープレックス銀座タワー8/14　701
URL：https://ippu-senkin.com/