バフェットコード株式会社(本社: 東京都目黒区、代表取締役: 福田 智宏、以下、バフェットコード)と株式会社Elith(本社: 東京都文京区、代表取締役: 井上 顧基、以下 Elith)は、M&Aの買収候補企業リストの作成を支援するAIエージェント、「M&AソーシングAI」の共同開発を開始しました。 本PoCでは、バフェットコードが保有するM&Aのための高品質な企業データベースと、GENIAC※にも採択されたElithの金融向けAIエージェントプラットフォームを組み合わせ、M&Aに対する高度な知見とM&Aオペレーションに求められるセキュリティ要件を満たしたAIエージェントを提供します。 ※GENIAC第4期採択：経済産業省(2026年6月4日) https://www.meti.go.jp/press/2026/06/20260604003/20260604003.html M&AソーシングAIは、金融業界の事業構造転換を促す一手 国内企業が関与するM&Aは、2025年に前年比8.8%増の5,115件となり、過去最高を記録しました（出典: M&Aキャピタルパートナーズ「【2025年】M&Aの市場規模」）。事業承継・後継者不足を背景としたニーズは、今後さらに拡大すると見込まれます。 また、ここで重要なのは、M&Aソーシングが「社会課題」であると同時に、金融機関にとっては高い収益機会でもあるという点です。とりわけ、地域経済の縮小の影響を受ける地域金融機関にとって、融資以外の収益の柱を確立することは喫緊の課題となっています。なかでも、事業承継支援をはじめとしたM&Aのマッチングは、手堅い成約手数料収入が得られることから、新たな事業の柱として期待されている領域です。 その中において、地域金融機関は有利なポジションに位置しています。日々の融資取引や経営者との対話を通じて、後継者不足、事業の先行き不安、成長投資、資本提携といった相談は、まず地域金融機関に持ち込まれるためです。 しかし、その有利なポジションを十分に活用しきれていないという課題があります。最適な買い手を探すには、業界理解、買い手候補を探すための企業データ、膨大なリサーチ工数、M&A実務の知識が求められます。多くの金融機関は、既存の取引先ネットワークや担当者の経験に頼らざるを得ず、買い手探索の範囲はどうしても狭くなりがちです。 その結果、外部のM&A仲介会社への紹介で終わってしまうケースが少なくありません。本来得られた手数料の稼得機会を外部に流出してしまっている状況です。 こうした状況は金融機関固有の問題ではなく、地域企業の減少、人員不足、専門人材の不足、情報の分断が同時に進むなかで、人手中心のM&A支援モデルが限界に近づいているという、産業構造上の課題と考えております。 だからこそ、金融機関が持つ顧客接点という最大の資産を活かしながら、買い手・売り手の探索を広く、速く、再現性高く行える仕組みが必要とされております。加えてM&Aは高い秘匿性と情報統制を求められるため、厳格なセキュリティ・コンプライアンス基準が課される金融機関にとっては、汎用的なAIの導入は導入ハードルが高くありました。 本共同開発では、バフェットコードが提供するM&Aのための高品質な企業データベースと、Elithが提供する金融機関のセキュリティ要件を満たすAIエージェントプラットフォームを掛け合わせた、人手と経験に依存せずM&Aの買い手・売り手を探せる「M&AソーシングAI」を提供します。 なぜM&Aの課題が解消されてこなかったのか M&AソーシングAIには、次の4つの要件が満たされている必要がありますが、いずれもハードルが高く、すべてが同時に実現されることはありませんでした。 要件1：網羅的な企業データが求められること 売り手・買い手候補企業リストの作成は、簡単なように見えて実は難易度が高い作業です。 まずは自社とシナジーを生み出す候補企業をリストアップし、条件で絞り込んでいくというソーシングプロセスがM&Aの成功確率を高めます。しかし、Web検索で集められるのは上場企業くらいで、有料の企業データベースでも未上場企業を含む網羅的な企業のリストアップを可能にしているサービスは多くありません。 要件2：様々な切り口のスクリーニングが可能であること 未上場企業を含めた企業の網羅性に加え、それらの企業を、企業規模、成長性、事業の補完性といった観点でスクリーニングできなければ候補リストは作れません。そのためには、企業の事業内容、財務データ、株主構成といった多様な情報項目が収録されている必要があります。さらには、決算が開示されない未上場企業については、規模や成長を別の指標で捉える「代用指標」がなければ、判断を下すことがで