日本市場におけるディール実務は、少数の案件を多数の関係者で進める「高調整負荷型」の構造にあります。一方で、主要な管理手法はいまだメールやExcelに大きく依存しており、情報分散や進捗の不透明性が現場の課題として浮き彫りになっています。
本調査では、投資銀行、Big4、総合商社など、ディール実務に関わる66名の回答をもとに、日本市場におけるディールマネジメントの現状とAI活用の実態を整理しました。
主な内容：
- 日本のディール実務における管理手法・関係者構造・AI活用状況を、66件の調査回答からベンチマーク化
- メール・Excel中心の運用が生む「情報分散」「進捗不透明」「標準化不足」の実態を具体的なデータで解説
- AI利用率80%に対し、十分な実務価値を感じている層は18%に留まるなど、導入後の課題を明らかに
- ディール実行のスピードと精度を高めるために、いま見直すべき「人×プロセス×AI」の業務設計を提示
