そんな最中、新たな経営課題として重くのしかかってきたのがコロナ禍に端を発する様々なリスクです。難局に直面する今日の状況で、経営判断を支えるデータやそれを自在に操るためのテクノロジー活用は最も注力すべき事柄のひとつだと言えるでしょう。

KPMG Ignition Tokyo(KIT)では、「KPMGジャパンがこれまで培ってきた専門的知見と最新デジタル技術を融合させ、眼前の課題をいかに解決できるか?」を、常に“妄想・空想”してイメージを膨らませています。デジタル経営の“水先案内人”として、KITの茶谷とティムは、企業を支え、企業の可能性を高めるためのアドバイザリー業務に関する展望を、KPMG FASの執行役員である堀田パートナーと語りました。

深層にある課題を見出すプロセスもテクノロジーが担うことに

茶谷、Tim、堀田

(株式会社KPMG Ignition Tokyo 代表取締役兼CEO、KPMGジャパンCDO茶谷公之(左手前)、同取締役 パートナー ティム・デンリ(左奥)、KPMG FAS執行役員パートナー デジタル&データサイエンスチームリード 堀田知行(右))

茶谷:          今回は、M&Aや事業再編・事業再生など、経営の根幹に係るアドバイザリー業務のデジタル化について取り上げようと思います。この領域におけるDX(デジタルトランスフォーメーション)のカギは何だと思いますか?

デンリ:       アドバイザリーは、クライアントを深く掘り下げて観察し、課題の本質を見つけ出して、そこを直す、というのが業務のベースにあると考えています。

相手に肉薄する必要があることから、「そのプロセスは人じゃないと対応できない」と思い込んでいる傾向が強いと思うんです。しかし、課題に到達するまでのプロセスをデジタル技術やツールを使って行うことが可能になれば、状況はガラッと変わると思います。

アドバイザリーの案件は、今までは個人の付き合いの深さや過去の実績によって、声がかかり、プロジェクトが始まったりしていましたが、今後はもっとシステマティックになっていくと見ています。また、そうした変化によって、ビジネスの機会が増えるとも考えられます。ただし、そのための“システム”が今はまだ足りてない状態だということだと思います。

茶谷:          では、M&A、企業危機対応といったシーンにおいて、デジタルテクノロジーやデータ分析を用いたアドバイザリー・調査業務を行なっているKPMG FASの執行役員である堀田さんと話しながら、そのあたりを深めていきましょう。

不確実性が高まるから、データで明らかにしたいというニーズも高まる

茶谷:          KPMG FASは、フィナンシャル・アドバイザリー業務を提供する会計系アドバイザリーファームとして、企業が抱える様々な経営課題の解決や企業価値向上を支援しているわけですが、業務にテクノロジーは組み込まれているのでしょうか?

堀田:        私のチームは、データアナリティクスの知見をM&Aのシーンに活用できるのではないか?という発想で編成されました。これまで、M&AはExcelなどで財務データを見ることはありました。また、仕事を進める上で属人的な部分も多くありました。

一方、大型商業施設の駐車場写真や人流データ、GPSデータを参考に計画を立てたり、集計されていない請求書のデータを手がかりにコスト削減策を進めたり、利益を上げる可能性があるか否かを機械学習でモデルとして導き出す、などの取り組みは米国のヘッジファンドを中心に始まっています。そうした先端的なデータアナリティクス技術をM&Aのアドバイザリー業務に導入するのがこのチームのミッションです。

茶谷

どのようなやり方にしても、私達は「企業の価値をより高くする」ことを求められています。企業の内部環境やオペレーションといった要素をファクトベースで把握し、利益を上げられるように精度を高めて取り組んでいかなければならないので、データサイエンスは必須であり、アナリティクスも洗練させていく必要があります。そうした背景に対して、「コロナ禍は私たちが遭遇したことのない状況を作り出し、すべてを手探りの状態にしてしまった」と言えます。

茶谷:          それは、新型コロナウイルスの問題が起こる前に立てた計画が通用しなくなっているし、年間計画を立てづらくなっている、ということですね。クライアントからのニーズに変化はあったでしょうか?

堀田:          正直なところ、クライアントに対するサービスの本質にはまだ変化は見えていません。今までの設定が通じないので、何をベースにしたら良いか分からず、とりあえず慣習的なやり方を踏襲している、という状態です。

茶谷:          それは、新型コロナウイルスが起こってから初めての予算再編だからでしょうか?

堀田:          KPMG FASのクライアントはM&Aや事業再編といったことを目的としているので、現状では具体的な打ち手が思いつかない、ということなのだと思います。従前のPLなどの財務データがどこまで意味をなすのか?という疑問もあります。

しかし、もう着手している案件は、勝手にこれまでのやり方を変えるわけにはいかないし、止まってもいられない…。特に、M&Aはすぐに着手しなければ刻々と状況が変わるものなので、「一部思考停止。足だけ動かす」という状態に陥っているというのが今の段階なのでしょう。

コロナ禍でM&Aの案件は増える。ただし、その内容には変化も

茶谷、Tim、堀田

茶谷:          経営状況が激変している今日のような状況であれば、DX同様、M&Aは加速していくのではないでしょうか?

堀田:          確かに、案件の数は増えています。これまで盛り上がりを見せていたM&Aのモチベーションは、日本の国内の人口動態を考えると成長ドライバーが乏しい事業環境で、攻め手という面では、「内需限定されるので海外市場に打って出る」あるいは「これまで手薄だった分野に対してM&Aによって参入していく」といった発想でした。守りの面では、市場規模や成長に比して過当競争となり収益が悪化したため、統合再編して競合を減らし、サプライチェーンの中での価格交渉力を回復するといった発想が主流でした。

ただ、新型コロナウイルスが問題になって以降、業界によっては急速な収益悪化により、業界再編のM&Aが加速する一方で、攻めのM&Aについては、どっちに攻めれば良いのか分からないので、「とりあえず攻めるならDXの分野に勝機を見いだせるのではないか?」という粒度の粗い発想が増えているように感じます。

デンリ:       オポチュニスティックな企業が多い、ということでしょうか?

堀田:          ある面ではそう言えるかもしれません。M&Aの内容を見てみると、再生型のM&Aや企業再編のため子会社や特定の事業を切り出すようなカーブアウトを行なう企業も増えています。資金の貸主である投資家や銀行から「投資回収の目処が立たないので、打開策を」ということで私達が相談を受けるケースもあります。

新型コロナウイルスの問題が金融市場にも波及したころ、各国はすみやかに積極的な金融緩和に乗り出しました。それによって、市場全体としての流動性自体は担保されている状態です。しかし、その資金をどこにどう振り分けるか? という問題が出始めています。

茶谷:          再生型の取り組みを行なうにあたって、データやAIを活用したり効率化したり、クリエイティブな部分で活用してみたい、という話は出るものでしょうか?

堀田:          期待はあるけど、何をやるか、といった部分はとても漠然としています。DXはいまやバズワードになっていますが、それに乗せられている企業が多いように見られます。たとえば、小売りなどで顧客行動データなどにアクセスし、より精緻に将来的に収益見込みの高いエリアに集中投資したい。そのためにDXで必要なデータにアクセスし把握できるようにしたい、などの戦略的なニーズは合理的だと思う一方で、「成長が見込めるのはDX関連に限られる」という非常に雑駁な経済観もあるのでは、と懸念しています。

懸念点という意味では、テクノロジーやオペレーションについて、日本の中に遅れている部分と進んでいる部分が混在していると思うのですが、レガシーの部分が足を引っ張って、本来のビジョンとは違った、歪んだ形でテクノロジーを導入することになり、その効率や効果が大きく犠牲になっていることもあるように感じます。

ただ、このことはビジネスの最前線にいる人達も感じ取っているらしく、レガシーの部分を自分がぶった切ると非常に大きなハレーションを起こすかもしれないけど、「(コロナのせいで)もうこれ続けられないからしょうがないよね」と、折り合いをつけて前に進もうとしている動きもあります。コロナ禍を“利用”したこうした動きは、言葉を選ばずに言うと、「コロナ禍によって生じたプラスの面」なのかもしれません。

茶谷:          確かにそう考えることもできますね。例えば、昔は「銀行は、立派な建物あってこそ銀行」でしたが、今は極端に言うと建物のコストをかけずサーバー1台あればサービスを提供できるくらい大きな変化が起きています。

アドバイザリーとして提供することが大きく変わってきた

堀田:          M&Aの件数が増える、という話をしましたが、実はアドバイザリー業務に対する価格低下の圧力も起き始めています。

茶谷:          それは何がきっかけになっているのでしょうか?

堀田:          まず、我々の場合はイベントドリブンで、M&Aや不正・不祥事の危機対応が必要な場面になってはじめて相談を受け、ビジネスをスタートさせます。

提案型のものもありますが、コロナ禍によって、「提案型のプロジェクトは必ずしも今すぐにやらなくてもいい」という認識が広がっています。一方、DXへの投資欲は衰えていないので、DXというキーワードを足掛かりにM&Aのアドバイザリーに低価格で参入するケースも出始めています。

そうした中で、KPMG FASが提供しているこれまでになかった付加価値や提案内容は、非常に興味を示していただいています。「後ろ向きでディフェンシブなことではなく、前向きにやっていかないとこれから先は続かない」と考える投資家やステークホルダーは少なくありません。ただ、実際の懐具合は分からないので、やはりそこはコスト勝負になると見通されます。

堀田

茶谷:          低価格で提案する競合会社を含め、M&Aに関わる業務にディスラプションは起こると見ていますか?

堀田:          少なくとも、新型コロナウイルスのみを起点としたディスラプティブな動きではないと考えています。例えば、財務デューデリジェンスは、案件規模によっては数百万円程度のコストでできてしまうくらいになっていますし、それが始まった当時に比べて必要性の理解が浸透し一般に実施の経験も増えて普及してきたので、安くなるのは当然です。

茶谷:          では、高付加価値路線にシフトするとして、「こういったテクノロジーがあれば」と考えていることはありますか?

堀田:          やはり、実際にM&Aをした場合の効果を見せたり、デモンストレーションをやってみると反応が非常に良いものです。M&A実施後に予想される効果はこれまで資料をベースに説明してきましたが、そうすると「分析に必要なデータを十分持っていないし、そもそも口銭ビジネスなので分析の余地なんて…」と、曖昧な反応で終わってしまっていました。

しかし、何とかデータを提供してもらい、効果測定のデモをやって気になる部分をブレイクダウンして見せてみると、どんどん話が前に進むようになりました。実際に分析した結果を可視化して経営陣の興味を刺激すると、「その先も見てみたい!」という具合にさらに興味をいただきます。

クライアント側は、経営層の方が多いので、得られる情報が多少粗いものだったとしても折り合いをつけている部分があるのだと思います。常に経済指標やニュースなど、最大公約数的な粒度の分析は目にしていらっしゃるのですが、それに加えて実際のデータソースからその企業独自の課題に照らした粒度の分析に組みなおしてして見せることで、より興味がわくのだと思います。

茶谷:          その人個人を深く知って特性に合わせた治療法を提案するオーダーメイド医療みたいなものですね。しかし、それを選択するためには納得感や動機付けが必要です。そうした意味で、課題の可視化は非常に重要だと言えるでしょう。

堀田:          例えば、コロナ禍の影響でどのようなリスクを負うか、様々なデータが示されていますが、それはマスな情報でしかありません。マクロな経済課題や社会の動態変化は参考にはなりますが、経営の意思決定には使えないですよね。

実際のビジネス活動で言うと、もっと粒度が細かい情報が不可欠です。たとえデータソースが共通していたとしても、自社の立ち位置や方向性といった切り口や仮説を組み入れれば100社100色にそれぞれ違いが出てきます。そこから出てくる情報こそが意思決定に生かせるのであり、競争力の源泉になると言えます。

ただ、そうしたことはいくら説明しても経験がなければイメージが掴みづらいものでしょう。そのため、想像力を刺激する必要がある、というわけです。

データドリブンであればステークホルダーの賛同も得やすい

茶谷、Tim、堀田

茶谷:          M&A案件はイベントドリブンで始まる、とのことですが、KPMG FASが主導的にイベントを起こすこともあるのでしょうか? 例えば、この企業とこの企業を合併させる、といったことを持ちかけるなどです。

堀田:          コーポレートファイナンス部門が「御社のビジネスにはこのような課題があります。これを解決するのに自社でスクラッチの対応をすることもできるかもしれませんが、こういう業界のこういう企業を買収してはどうでしょうか?」と、コーディネーションすることがあります。また、売りに出ている会社のリストを持ってクライアントに持ちかける場合もあります。そうした時、データドリブンなプレゼン資料があると成功率はさらに上がると思います。

それと言うのも、社長が必要性に気付いていない場合もありますし、社長の直感だけではステークホルダーへの説明責任を果たすなど、越えるべき事柄が多いためです。

データの良いところは、扱い方によって必ずしもそうとは言い切れませんが、客観的であることです。ステークホルダーの中には、直感や感性で納得するタイプもいれば、データの客観性を重視するタイプもいらっしゃいます。

しかし、これまでは結局のところ、感覚的な仮説を正当化する手段として、データは活用されてきたのだと思います。茶谷さんやティムさんもこれまで見てきた効果予測などのレポートで右肩下がりのグラフが記載されているのを見たことはないでしょう。それに対し、受け取る側にはもうすでに「横ばいは右肩下がりという意味なんだろう」とネタバレしてしまっているので、マクロな商用データが添付されていたとしても「まあそうよね」となってしまいがちです。

これに対し、より精緻な分析を見せられたなら、従前のデータ分析やレポートのグラフに懐疑的だった人の反応も大きく違ってくるのだと考えます。

デンリ:       ディールの仕事の基礎にはデータの分析が必ず付いてきましたが、今後は様々な専門知識を付け加えていくようになるのでしょう。しかし、その“つなぎ目”と言える部分、つまり、データ分析とディールの専門家の連携について、課題も見えてきそうです。

堀田:          そうですね。例えば、ストラテジーの領域はサイエンスとアートの融合といった側面があるので、分析の中からインサイトや何らかの仮説を見つけられる人が欠かせません。同時に、そこにはビジネスドメインの知識が不可欠でもあります。

デンリ:       本来なら事業領域とデータサイエンスの両方が分かる人が必要ですが、希少な存在でしょう。今後の課題は「そうした人をどう生み出すか」という視点と、両方のプロフェッショナルに組んでもらう、というやり方のいずれかを進めていくことだと思います。

堀田:          私も以前は、分業するよりもひとりの頭の中で両方できる方が圧倒的に効率的だと思っていました。しかし、いくつかの分野に精通することは単一分野に取り組む人より必然的に理解が浅くなるし、今は専門性の高さが際立ってきているので、ひとりで両方の分野に取り組むには限界があります。テクノロジー分野の専門家と会計ファイナンスのプロをどうつなげるか?という方法を探っていく必要があると考えています。

デンリ:       時間をかければ可能そうですが、ディールは短期で進んでいくので、両プロフェッショナルを組ませた初日から高いパフォーマンスを発揮できるようにしなければ時間切れになってしまうことも考えられます。スピードは絶対的な付加価値という意味合いを持つ分野ですから尚更です。

依頼が来た時にすぐ対応できるように事前にデータをかき集めておくなど、少なくとも週単位で助言ができるよう“慣らし”が必要かもしれません。

M&Aに必要なストーリーやシナリオもAIが作る時代がくる

デンリ:       最後に堀田さんに質問です。ディールサイクルをもっと早めることができれば付加価値は上がるでしょうか?

堀田:          ディールにはネゴシエーションの時間がかかる一方、一つずつの意思決定に長期間かけられない、という制約条件もあります。その中で、どれだけ意思決定するための情報をかき集められるか、が課題になります。また、ファンドや企業がM&Aの意思決定について、株主に説明責任を果たすために、M&Aアドバイザリーを使うという面もあります。自社にとって付加価値となる部分であったり、責任を果たすのに必要な部分にはコストをかけるという判断は、クライアント側にもあると思います。

デンリ:       非常に経営判断につながりやすい情報をきれいに出して、「なるほど、ではこうしないといけない」と納得いただき、話が早く進むようなインサイトを取り出すための道具がたくさんあると良い、ということですね。

Tim

茶谷:          ただ、M&Aは分析だけでは説得材料にならないとも考えられます。ストーリーやシナリオを作ることも大事だ、ということです。

最近、人工知能は言語理解から言語合成・生成にだんだんシフトしています。オープンAPI にいろんな文章を読み込ませて適当に文章を作らせる、という動きもあります。例えば、『バットマン』の文章を読ませてAIに自由に文章を書かせる、というチャレンジがありました。

この技術を使って、いろんな会社の情報を読ませて文章を書かせると、新しいシナリオアイデアが出てくるようになるかもしれません。最初のうちは精度が高くないと考えられるので、人が見て「これはあり、これはナシ」と判断する必要があるかもしれませんが、ゆくゆくは人間が考えつかなかった企業提携などの組み合わせ案を生成するようになるかもしれません。

堀田:          確かに、そうした技術を使えばその場でシナリオを作ることもできそうですね。提案される側としてはすごく刺激になりそうです。

茶谷:          おそらく、プロフェッショナルの頭の中では、足し算・引き算がされてストーリーが構成されているのだと思います。それをモデル化できたら実現は可能でしょう。

堀田:          知的作業としても魅力的ですね。従前、決まったデータが揃っているからそれから説得力があるストーリーをどう組み立てるか?と考えてきましたが、バイアスがかからないピュアな状態でストーリーを組み、予測とはいえ効果を検証できるなら、ニーズは高いと思います。