M&AのDDを大手より安く・速くできる理由——人月の内訳と品質の担保

経営企画の担当者が、初めてのM&Aで大手ファームからDDの見積もりを受け取る。BDDとIT-DDと財務DDを一式で、と相談したら、返ってきた数字が2,000万円超。買収額そのものが3億円という案件で、DDだけで売上規模の小さい子会社が1社買えてしまう金額だ。社長に持っていけば「高すぎる、もっと安いところはないのか」と言われるのは目に見えている。かといって、ネットで見つけた「AIで格安DD」のツールに丸投げするのも、買収判断を任せるには心もとない。

この板挟みの正体は、「大手は高いが品質は確か」「安いところは品質が不安」という二項対立を、無条件に信じてしまっていることにある。だが大手の見積もりが高いのは、品質が高いからとは限らない。見積もりの大半を占めているのは、ジュニアが資料を読み込み、市場を調べ、モデルを組み、ドラフトを書くという作業の人件費と、その作業を支えるオフィスや教育の固定費だ。買収の成否を分ける論点設計や最終判断は、その人件費のうちのごく一部にすぎない。だとすれば、作業の部分を圧縮できれば、判断の質を落とさずに金額だけを下げられるはずだ。

あなたが受け取った——あるいはこれから受け取る——大手の見積もり。その金額の内訳を、工程ごとに「これは誰がやるべき作業か」で分解してみたことはあるだろうか。

まず押さえておきたい。大手監査法人・戦略ファーム系にBDD・IT-DDを含む全領域を依頼すると、案件規模にもよるが1,500万〜3,000万円超になることが多い（費用相場の記事参照）。財務DD単体でも500万〜800万円という見積もりを、筆者は複数のクライアントから見せてもらってきた。

問題は、この金額が「何に対して」払われているかだ。DDの見積もりは、ほぼ人月で決まる。誰が何人、何週間張りつくか。その人件費に、間接費とブランド料が乗る。中身を分解すると、4つの層が見えてくる。

まず最も大きな塊が、ジュニアの作業工数だ。アナリスト・コンサルタント層が、開示資料を読み込み、市場・競合を調べ、財務モデルを組み、質問票やレポートのドラフトを書く。見積もりのうち最も厚いのがここになる。加えて、新人の教育費が乗る。大手は若手を案件に乗せて育てるため、経験の浅いメンバーの工数も稼働として顧客の請求に含まれ、OJTのコストを構造上クライアントが一部負担している格好だ。さらに間接費——一等地のオフィス賃料、管理部門、グローバルネットワークの維持費——が時間単価に上乗せされる。そして最後にブランド料、つまり「Big4が出した報告書」という看板の値段がある。これは取締役会や金融機関への説明で効くこともあり、それ自体に価値がないわけではない。

注目すべきは、この4つのうち、買収の成否を直接左右するのは最初の塊の「一部」——具体的には論点を設計し、異常値の裏を読み、経営者を見抜く判断の部分——だけだという点だ。残りの大半は、作業そのものか、作業を支える固定費か、看板代。つまり金額の大きさと、買収判断の質は、比例していない。

大手の人月の塊を、工程ごとにばらしてみる。ポイントは、それぞれの工程を「人がやらなければ品質が落ちるもの」と「機械に任せても品質が変わらない、むしろ速くて網羅的になるもの」に仕分けることだ。下の表は、典型的なBDD・IT-DDの工程を、その仕分けで並べたものになる。

表の上半分——資料の読み込み、市場調査、質問票の初稿、公開情報の名寄せ、契約書の一次レビュー——は、大手ではジュニアが何人もかけて手でやっていた工程だ。ここはAIが数十分〜数時間で叩き台を出す。人が丸一日読んでいた資料の束を、AIが論点候補を付けて返してくる。だからここに積まれていた人月が、まるごと圧縮できる。

一方、表の下半分——色を変えた3行——は、AIに渡してはいけない工程だ。何を論点に据えるか。経営者の「大丈夫です」をどこまで信じるか。AIが拾ってきた数字が、買収判断の根拠に足る出典かどうか。最後に「買うべきか、いくらでか」をどう結論づけるか。ここは大手と同等以上の経験を持つ専門家が握る。圧縮するのは作業、握り続けるのは判断。この線引きが、安さと品質を両立させる設計の核だ。

ここまでの分解を、金額の流れとして追ってみる。なぜ大手なら数千万円のBDD・IT-DDが、品質を落とさずSTANDARD 250万円〜で成立するのか。魔法ではなく、人月の使い方を変えただけだ。

大手の見積もりで最も厚いのは、ジュニアが資料読み込み・調査・モデル組み・ドラフト作成に費やす作業工数だった。筆者がクライアントから見せてもらってきた見積もりを工数ベースでばらすと、おおむねこの作業層が全体の6〜7割を占めることが多い。残りのうち2割前後が専門家（マネージャー・パートナー層）の論点設計・インタビュー・最終判断の時間で、さらに1〜2割が教育費・間接費・ブランド料といった、案件の中身そのものではない固定費だ。あくまで筆者の体感としての概算だが、「金額の大半は作業層に積まれている」という構造はどの見積もりでもおおよそ共通している。前のSectionの表でいえば、上半分の工程だ。

このうち、AIで圧縮できるのは作業層（6〜7割）だ。AIに資料を読ませ、市場を調べさせ、質問票の初稿を書かせ、公開情報を名寄せさせると、ここの人月が大きく落ちる。とはいえ作業層がゼロになるわけではない。AIの出力は必ず人がレビューし、論点に沿って手を入れ直す工程が残るため、作業層は消えるのではなく、おおよそ3分の1以下に縮む、というのが実務での手触りだ。仮に作業層が元の見積もりの6〜7割を占め、それが3分の1以下に縮むと、全体としては元の見積もりの4〜5割程度が消える計算になる。残る専門家の判断工数（約2割）と必要な作業レビューが、新しい金額の中心になる。

肝心なのは、圧縮しているのが作業層であって判断層ではない点だ。専門家の論点設計・マネジメントインタビュー・出典妥当性の評価・最終判断にかかる時間（約2割）はそのまま残す。むしろ削った作業の分だけ、専門家の時間を判断に集中投下できる。だから金額が下がっても品質は落ちない。逆に言えば、もし判断層まで削って安くしているサービスがあれば、それは別物——前のSectionで触れた「格安DD」の失敗に近づく。数千万円規模の見積もりからこの作業層分が落ちると、BDD・IT-DDに絞った範囲ではSTANDARD 250万円〜の水準に着地する。8分の1まで下がるかどうかは案件次第で、作業層の比率が高く論点が絞れている案件ほど下げ幅が大きく、専門家の関与が多く要る複雑案件ほど下げ幅は小さい。

念のため言い添えておく。250万円というのは「ファーム品質を大手より安く」の本命プランの入口であって、「格安DD」ではない。¥50万のLIGHTプランも用意してはいるが、それはまず論点だけ確かめたい場合の二次的な入口で、看板ではない。狙いはあくまで、大手と同じ品質のBDD・IT-DDを、人月の使い方を変えることで届けることにある。安さそのものを売りにすると、冒頭の「AIで格安DD」と同じ失敗に近づく。

そして、この設計を成り立たせている前提が一つある。判断を握る専門家が、本当に大手と同等以上の経験を持っているかだ。DD-AXでは、複数の案件を主担当としてクロージングまで完遂した経験を持つ実務者が論点設計と最終判断を握る。大手のシニアと同じく、自分の判断ミスが買収後の数字に跳ね返る側に立ってきた人間だ。AIで作業を圧縮しても、判断する人が現場の修羅場をくぐっていなければ、それは安かろう悪かろうのDDになる。安さの因果は、「作業を機械に、判断を経験者に」という分担がセットで初めて成立する。

安さばかり書いてきたが、初めての買い手にとって、実は速さのほうが切実なことがある。M&Aには相手がいる。独占交渉権の期限、他の買い手候補、売り手オーナーの心変わり——DDに時間をかけすぎると、案件そのものが流れる。

大手のDDが時間を要する一因は、安さの構造と裏表だ。大手も財務・ビジネス・法務といった領域ごとにチームを分けて並列で動かしているし、領域の内側でも担当を割って手分けはする。それでも各工程は、ジュニアが資料を読み、調べ、モデルを組み、それをマネージャーがレビューして差し戻す——という人手の積み上げが避けられない。読み込んだ分をレビューに上げ、戻ってきたらまた直す、というサイクルが領域ごとに走り、そこに数週間が溶ける。AIはこの領域内の定型工程をさらに並列で処理する。資料の横断分析も、市場調査も、質問票の初稿も、公開情報の名寄せも、同時に走り、人はその出力のレビューから入れる。だから初稿が出るまでが速い。

筆者の実務での目安として、プレDD（開示済みの範囲で致命的な論点だけ先に潰す簡易版）なら最短5営業日、本格的なBDD・IT-DDでも通常1ヶ月程度で回せることが多い。大手が同等のスコープに2〜3ヶ月をかけることを思えば、案件が動いている間に判断材料を揃えられる差は大きい。

ここまで「大手より安く・速く」を金額と工程で説明してきたが、最後に逆のことを言っておきたい。安さは目的ではない。論点設計を外したDDは、いくら安くても無意味どころか有害だ。冒頭のFieldNoteの失敗が、それを示している。

では、初めての買い手は何を軸に依頼先を見極めればいいのか。価格の安さでも、ブランドの大きさでもない。人の判断が、どの工程に、どう入っているかを確かめることだ。AIで作業を効率化すること自体は、もはや珍しくない。問題は、その出力を誰がレビューし、論点を誰が設計し、最終判断を誰が握るのか。ここがブラックボックスのサービスは、安くても危ない。次の表は、その問いを大手にも、格安ツールにも、筆者のようなサービスにも同じように向けるための軸だ——特定の依頼先を有利にする物差しではなく、どの相手にも同じ問いをぶつけるための軸として読んでほしい。

正直に言えば、この4軸は筆者の立場——人の判断を残す設計——に有利に効く軸でもある。だから鵜呑みにせず、同じ軸を筆者のようなサービスにも向けてほしい。「論点設計を誰がやるか」と問うなら、DD-AXにも「では実際にあなたの案件の論点を誰が、どれだけの時間をかけて設計するのか」を確かめる権利がある。安いサービスほど、ここを曖昧にしたまま受注しがちだ。軸の使い方として正しいのは、特定の依頼先を持ち上げることではなく、どの相手にも同じ問いをぶつけて、答えの具体性で比べることだ。

その上で、大手に頼むかどうかも、この軸で判断していい。取締役会や金融機関への説明でBig4の看板がどうしても要る案件なら、ブランド料を払う意味はある。一方、買収判断の質さえ担保できればいい——多くの初級買い手の案件はこちらだ——なら、その看板代と作業層の人月を、AIと経験者の分担に置き換えたほうが合理的だ。自社でやり切るか外注するかの線引きそのものは自社か外注かの記事に、BDD・IT-DDの中身はビジネスDDの記事とIT-DDの記事にまとめている。

必ずしも「大手は無駄」と言いたいわけではない。複雑な海外拠点を持つ案件や、グローバルなネットワークが要る調査では、大手の体制が効く。要は、自分の案件が「何を確かめれば買えるのか」を見立てた上で、その論点に必要な分だけ、適正な相手に払う。安さも速さも、その設計の結果としてついてくるものだ。