プライベート・エクイティ企業は、デジタル業務を推進し、各業界で価値を引き出すため、テクノロジー革命を取り入れている。
AIと機械学習は、デューデリジェンスの迅速化、投資先ポートフォリオのモニタリング強化、データに基づく買い手分析の迅速化を通じて、プライベート・エクイティの出口戦略を変革している。
予測分析やESGダッシュボードなどの高度なテクノロジーツールは、より賢明な投資判断を支えるだけでなく、長期的な価値創出を示すことで、出口の魅力も高める。
ミッドマーケットおよびスモールキャップのプライベート・エクイティ分野は、インフレと政治的不安定を背景に動揺しており、不確実性と市場の変動が強まっている。
これを受け、企業は迅速かつ正確な投資判断のため、環境・社会・ガバナンス（ESG）の実践、新興市場、人工知能や機械学習（AI/ML）などのテクノロジーを優先している。
資金調達は依然として課題であり、投資家の70%超が経済の不確実性と市場の変動を最大の懸念事項に挙げている。
世界のプライベート・エクイティ企業は、新たな機会に活用できる2.1兆ドルの資金を手元に確保している（「ドライパウダー」）。慎重ながらも楽観的な見方が広がるなか、ほとんどの企業は資本の30%をドライパウダーに充てている。
プライベート・エクイティ業務の少なくとも80%は、案件の発掘、デューデリジェンスの実施、ポートフォリオ管理にすでにテクノロジーを大きく活用しており、こうした企業の95%は今後18カ月でAI投資を倍増させる計画だ。
こうした依存を背景に、出口戦略は進化している。セカンダリー・バイアウトと経営陣による買収／レバレッジド・バイアウトが最も進展している。市場の不確実性や流動性に関する課題を抑えるため、企業は継続ファンドや優先株式の選択肢を模索している。
プライベート・エクイティ業界は多額のドライパウダーを抱える一方、資本を効率的に配分するよう、リミテッド・パートナー（LP）から極めて強い圧力を受けている。ゼネラル・パートナー（GP）は、市場縮小のリスクがあるなか、デューデリジェンスの要求と資本配分の要件への対応に追われている。
AI、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）、ブロックチェーンによる業務効率化を後押しする技術の進歩が、実現を可能にしてきた。これによりコンプライアンスが促進され、意思決定も支援される。S&P Globalによると、プライベート・エクイティ企業の41%は導入の初期段階にあり、13%は高度な実装段階、7%はテクノロジーを完全に統合している。
案件の発掘では、若手アナリストが1社を評価するのにかかる時間で、AIは関連企業を195社特定できる。BlackstoneやEQTなどの企業は、EQTのMotherbrainのような自社専有プラットフォームに投資しており、同プラットフォームは140,000件超のデータポイントを集約し、M&Aに関するリアルタイムの知見を提供する。
AIは、ポートフォリオのリアルタイム監視や出口に向けた準備といった案件成立後の要件にも役立つ。情報を取りまとめることで、意思決定に必要な買い手分析を迅速化する。テクノロジーの導入を遅らせる企業は、資金調達やコーポレートガバナンスで後れを取り、競合に取り残されるリスクがある。同時に、こうした進歩は業界で働く人々にも現実的な影響を及ぼし、初級職の従業員への需要を減らしている。
投資業務の変革は、主に4つの段階を経てきた。ワークフロー自動化とBPMサービス（2018年以前）、ローコード／ノーコード・プラットフォーム（2018～2020年）、バリューチェーン全体におけるインテリジェント・オートメーションの初期導入（2021～2023年）、そして生成AIを活用したインテリジェント・オートメーションの新時代（2024年～現在）である。
プライベート・エクイティ企業は、デジタル業務を推進し、各業界で価値を引き出すため、テクノロジー革命を取り入れている。
関連するリスクと制約
AIはプライベート・エクイティ分野に大きな影響を及ぼしているが、今後の導入や適用範囲については懸念もある。導入率が限られていることから、AIの活用事例を検討しているプライベート・エクイティ企業は一部にとどまる。こうした懸念の背景には、サイバーセキュリティ上の脅威、不透明なワークフロー、投資収益の見通しにくさがある。
それでも、AIは業務効率とポートフォリオのパフォーマンス向上に寄与する。大規模で複雑なデータセットを素早く読み取れるため分析を支援し、初級職の従業員にとっては学習・能力開発ツールとしても有用だ。
こうしたツールは人間の判断を損なうことなく、正確な意思決定を後押しし、組織が迅速かつ的確に行動できるようにする。これにより、収益の最適化、コスト削減、業績報告とモニタリングの改善にも波及効果が及ぶ。例えばAIは、出口案件や資本配分に関するポートフォリオ全体のKPIとプロセスのモニタリングに役立つ。
しかし、この変化には重大なリスクも伴う。Kearneyは、所有コストの上昇、信頼性に欠けるデータ、疑わしいモデル出力、サイバー脅威、知的財産権をめぐる紛争、AIを活用したESGプラットフォームへの懸念、社会経済への負の影響という7つの主要なシナリオを挙げている。ガバナンスに対する規制圧力が変化するなかで、これらのリスクが生じている。
また、こうしたリスクを軽減するため、強固なガバナンスの枠組みと倫理指針を確立することの重要性も強調している。例えば、許容されるAIの利用を定め、データ保護を確実にするため、社内のコンプライアンス・フォーラムを設けた企業もある。AIをうまく統合するには、AI施策を戦略目標と一致させ、影響の大きい活用事例に注力し、テクノロジー基盤を整える必要がある。ポートフォリオ全体でデータを標準化し、品質を高めることも不可欠だ。データの不整合は、AIを効果的に導入するうえで依然として大きな障壁となっている。データの準備に投資し、自社のニーズに合わせてAIモデルを調整する企業は、競争上の優位性を得るだろう。
ESGの取り組みを加速する
プライベート・エクイティ企業は、AIを活用した予測分析などの最先端技術を利用し、ESGデータプラットフォームを強化して、指標をモニタリングし投資戦略に組み込んでいる。EYによると、ESGの枠組みを十分に統合したプライベート・エクイティ・ファンドは、競合より8%高い初期収益率を達成できる可能性がある。これは主に、取引レベルとポートフォリオレベルの双方で、長期にわたり価値創出の可能性とサステナビリティリスクを評価できる、より正確な予測モデルによるものだ。
Bain and Companyは、当初ESGの導入率は低かったものの、ESG業務がもたらすデータの一貫性と、長期的な確実性への期待から、関心が高まっていると報告している。現在、企業はAI/MLや自然言語処理（NLP）を活用し、規制関連の開示情報、センチメント分析、サプライチェーンデータを調べてESGリスクを評価している。この手法により、投資家は長期目標との整合性を保ちながら短期的な価値を追求でき、企業や政府による国連の持続可能な開発目標（SDGs）の達成に向けた、より広範な世界的取り組みを支援できる。
世界経済フォーラムは、「グレーからグリーン」への市場の移行を指摘している。ESGに特化したデジタルダッシュボードや予測モデリングツールにより、プライベート・エクイティ企業はESG指標全体で投資の影響を測定できる。これにより透明性と信頼が高まり、ESGに沿った価値創出を買い手候補に示すことで、出口の機会も広がる。
