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インテリジェントなディールを、

質問：ロンジョン、お久しぶりです。前回お話ししたのは1年前ですが、AIとディールメイキングの世界では何か変化はありましたか？

答え： 多くの変化がありました。昨年、私たちは主に理論的な観点でAIについて話していました。人々はAIの使い方を探求し、理解しようとしていました。しかし、この1年間で、模索から真の意味での受け入れと実用化へと移行が見られました。大手金融機関は現在、自社のワークフローにAIを組み込む方法を検討する専任のチームを配置しています。導入のスピードは驚くべきものでした。物理的な文書からクラウドへの段階的な移行とは異なり、AIは急速に採用され、実装されており、企業はその価値を認識し、実際のシナリオで活用するようになっています。

質問：AIは問題を探すソリューションである主張する人もいます。現在、AIがディールメイキングで解決している実際の課題は何でしょうか？

答え： これは一部のテクノロジーにとっては妥当な批判ですが、ディールメイキングの場合、特に文書と情報の分析に関する重大な問題をAIが解決しています。ディールでは、確認が必要な情報が大量にあるため、多くの時間がかかります。AIは当初、文書の要約を支援することから始まりましたが、すぐに情報を分析し、他の方法では明らかになるまでに数か月かかるようなインサイトを生成するようになりました。今では、さらに一歩進んで、意思決定を推奨したり、検討すべき分野を強調したりすることで、時間を節約し、意思決定の質を向上させています。

質問：まだためらっている、または圧倒されているディールメーカーにとって、AIを採用するために取ることができる具体的な第一歩は何か？

答え： 最初のステップはAIツールを探すことではなく、内側に目を向けることです。すべての内部プロセスを評価し、非効率な部分を特定します。つまり、ディールメイキングプロセス全体を最初から最後まで計画し、最も時間やリソースを消費する領域を特定する必要があります。運用環境を理解した上で、それらの特定のギャップに的を絞ったAIソリューションを探し始めることができます。

しかし、そこで終わりにしないでください。AIツールをテストするときは、既存のワークフロー内で大規模に実装できることを確認してください。単独では動作するがシステムを中断させるツールは、解決するよりも多くの問題を引き起こす可能性があります。統合とスケーラビリティは、AIの導入を成功させる鍵です。

質問：ディールメイキングにおいてAIがどのように進化し続けるかについて、最終的な考えはありますか？

答え： エキサイティングなジャーニーです。AIはすでに、スピード、精度、意思決定の向上によってディールの進め方を変革しつつあります。より多くの人々がこれらのツールを採用し、それを体系的かつ戦略的な方法で試すことで、近い将来、さらに影響力のあるユースケースが明らかになると思います。