上級取引担当者の62％は、複雑な取引において人間のみによる意思決定はもはや正当化できないと述べているが、契約締結の最終決定をAIに委ねると答えたのはわずか22％だった。
投資判断は常に下級社員の仕事を通して伝えられてきた。データ室で何時間も過ごし、モデルを構築し、上級パートナーが不完全な証拠を吟味する様子を観察するのだ。
民間市場でAIを正しく活用できる企業は、従業員が自ら習得する必要のあるスキルについて、常に意識的に判断を下せる企業だろう。
今日のプライベート市場におけるAIに関する議論のほとんどは、効率性に関するものです。プライベートエクイティやクレジットからファミリーオフィス投資、M&Aに至るまで、リーダーたちはチームが案件の発掘とデューデリジェンス、意思決定、そして資金投入をいかに迅速に行えるかに注目しています。現在のAI環境においては、このプロセス全体の所要時間が短縮されており、確かにメリットは大きいものの、その影響についても考慮する必要があります。
今日のリーダーたちは、AIが投資判断を改善するかどうかを問うている。しかし、彼らが問うべきは、AIが判断そのものにどのような影響を与えるか、つまり、判断がどのように形成され、どのように次世代の投資家に受け継がれ、誰が責任を負うのか、ということである。
投資判断は教室で教えられることはほとんどない。歴史的に、それはジュニア社員の実務、それも何時間にも及ぶ実務を通して伝承されてきた。情報収集メモの作成、デューデリジェンスファイルの整理、シニアパートナーが不完全な証拠を検討し、その意味について議論する場に同席することなどだ。データルームで3週間を過ごすアソシエイトは、AIによる要約では得られない知識、例えばどの数字が変動するか、どの経営陣の主張が顧客とのやり取りに耐えられるか、パートナーが創業者からの予期せぬ質問への回答にどれほどの重みを置くかなどを学ぶ。この業界は、徒弟制度のようなモデルで意思決定者を育成している。そして、それが非公式なままでいるのは、他に形を変える必要がなかったからだ。
ピカソから学ぶAI導入について
元投資家のアレックス・センはこの考えをうまく説明している。彼はブラックストーン、トーマ・ブラボー、CVCで約10年間投資に携わった後、投資家向けのAI搭載CRMツールであるメリディアンを設立した。 アソシエイトは依然としてゼロからモデルを構築する方法を知る必要があると主張した。そして、その理由を説明するためにピカソに手を伸ばした。
抽象画を描く以前、ピカソは正確なデッサン力を持つ画家であり、技術的に正確な肖像画を描くこともできたが、あえてそうしなかった。そして、その基礎が後の選択に説得力を持たせた。自ら多くのモデルを構築してきたパートナーは、どこが間違っているのか、そして誤った前提が3階層下にどのように潜んでいるのかを見抜くことができる。その段階を省略した代償は、分析をレビューする人がもはやその間違いに気づけなくなったときに、何年も経ってから現れる。
AIは今や、これまで学習によって習得されていたこれらのタスクを、急速に吸収しつつある。 DatasiteとFT Longitudeは、1,000人の上級ディールメーカーを対象に調査を実施した。 2026年3月に27か国で実施された調査によると、62％が複雑な取引において人間のみによる意思決定はもはや正当化できないと回答し、半数がデューデリジェンスでAIを日常的に使用していると回答したが、契約締結の最終決定をAIに委ねると回答したのはわずか22％だった。
これらの数字は、決定的な瞬間に人間の判断を強く求める一方で、これまで常にその判断を生み出してきたプロセスを自動化しようとする業界全体に蔓延する矛盾を示している。
波及効果の危険性
戦略的先見性、つまり不確実な状況下でより良い長期的な意思決定を行うことに焦点を当てた手法の観点から見ると、この結果は波及効果をもたらし、次世代の投資家を窮地に陥れる可能性を秘めている。
今日のツールに組み込まれている前提は、明日のデフォルト設定となるでしょう。システムが品質シグナル、適切な比較対象、信頼できる経営陣、あるいは投資を見送る理由として扱うものは、投資の仕組みに関する見解を反映しており、それはモデルを設定した人物（ベンダー、データプロバイダー、あるいは既に別の企業に移籍したパートナーなど）によってコード化されています。
こうしたシステムと共に訓練を受けた世代は、競合する見解を形成する経験を持たないまま、これらの見解を真実として受け継ぐことになる。また、コード化されたデフォルト設定は、パートナーが表明する好みよりも異議を唱えるのが難しい。若い投資家は、パートナーの好みを吟味し、時には反論することを学ぶからだ。根拠が分からないランキングに反論することはできない。
取引関係者は既にその重要性を認識している。同じDatasiteの調査によると、73%が取締役会への報告やガバナンスにAIを活用しており、これらのシステムは意思決定そのものだけでなく、意思決定の理由も記録に残すようになっている。
判断を目的としたデザイン
民間市場の将来において、より持続可能な目標となるべきは、意思決定のスピードではなく、意思決定の信頼性である。企業が現在のペースでAI導入を継続するのであれば（おそらく継続するだろう）、次世代の意思決定者にとって最適な結果をもたらすAIツールとベストプラクティスについて、業界全体で検討を始めることが不可欠である。
そこから三つの提言が導き出される。
結論に至った根拠を明確に示す。 企業が特定の企業への投資を見送る場合、その記録には、企業が想定した事項、考慮した証拠、そして判断に影響を与えたであろう要因を記載すべきである。企業は数年後に同じ企業を再検討することがあるが、多くの場合、最初に投資を見送った理由を思い出すことができない。そのため、当初の判断基準が今もなお妥当であるかどうかを確認することができない。AI中心の世界では、文脈が非常に重要となる。
モデルの作業を検証可能にする。 破棄した項目とその理由を明らかにするシステムは、それを利用する人に学びを与えます。ほとんどのシステムはランキングリストを返すだけで、その推論は機械内部に残されています。次世代の投資家がAIネイティブとなるのであれば、彼らを訓練するモデルは、メンターとアシスタントの両方の役割を果たすべきです。
ジュニアシートは意図的に設計する。 行動の根本原因を変える。現在、一部の企業では、アナリストがモデルを実行する前に見解を形成し、その後両者を整合させることを求めている。このアプローチは時間がかかるかもしれないが、そうすることで、批判的に思考し、AIツールを活用し、成果を上げることができる投資家世代を育成することができる。
ピカソは、まずルールを学ぶことで、ルールを放棄する権利を得た。今日の投資家は、このことを心に留めておくべきだ。さもなければ、投資家世代が反復練習を通して優れた判断力を養うという必要なステップを飛ばした場合に何が起こるかを、プライベート市場業界は目の当たりにする危険にさらされるだろう。この点を正しく理解している企業こそが、AIがますます活用される世界において、従業員が自ら習得すべきスキルを常に意識的に見極め続ける企業となるだろう。
