CINCが生成AI活用のM&A仲介マッチングシステム「CAMM DB」を開発、精度の高いマッチングを実現

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

PR TIMES より

記事の要約

CINCがM&A仲介マッチングシステム「CAMM DB」を開発
約二万件の買い手企業M&A実績データを自動収集・分析
生成AIと自然言語処理技術を活用し精度の高いマッチングを実現

CINCによるM&A仲介マッチングシステム「CAMM DB」の開発

株式会社CINCは生成AIと自然言語処理技術を活用したM&A仲介マッチングシステム「CAMM DB」を2024年8月22日に開発した。このシステムは買い手企業のM&A実績に関する約二万件のデータを自動で収集・分析することが可能であり、未上場企業の情報も含めた膨大な買い手ニーズを参照できる点が特徴だ。^[1]

CAMM DBの開発背景には、M&A仲介におけるアドバイザーの経験や人脈に依存した属人的な買い手候補企業の選定プロセスがあった。このシステムにより、売り手企業の選択肢を増やし、より精度の高いマッチングを実現することが可能になる。CINCは今後、売り手企業のデータベース構築や自動マッチング機能の追加など、さらなる機能拡張を目指している。

CAMM DBは生成AIや自然言語処理を用いて未上場企業のM&A実績データの収集・成型を実現し、検索拡張生成技術（RAG）によってデータベースの精度を高めている。これらの情報とプロアドバイザーの知見を組み合わせることで、売り手企業に最適な買い手企業を判断することができる。CINCは今後もテクノロジーとマーケティングの知見を活かし、顧客利益の最大化に尽力する方針だ。

CAMM DBの特徴まとめ

	データ収集	技術活用	マッチング精度
主な機能	約二万件の買い手企業M&A実績データを自動収集・分析	生成AIと自然言語処理技術を活用	未上場企業情報を含む膨大な買い手ニーズを参照可能
特徴	未上場企業のM&A実績データも収集可能	検索拡張生成技術（RAG）によるデータベース精度向上	プロアドバイザーの知見と組み合わせて最適なマッチングを実現
今後の展開	売り手企業のデータベース構築	自動マッチング機能の追加	さらなる機能拡張を目指す

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RAGについて

RAGとは「Retrieval-Augmented Generation」の略称で、情報検索と生成AIを組み合わせた技術のことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

大規模言語モデルと外部知識ベースを組み合わせて使用
最新の情報や専門知識を含む回答の生成が可能
生成AIの幻覚（誤った情報の生成）を軽減する効果がある

CAMM DBではRAGを活用することで、M&A関連のデータベースの精度を向上させている。この技術により、生成AIが持つ一般的な知識と、CINCが収集した最新のM&A実績データを組み合わせて、より正確で信頼性の高い情報を提供することが可能になる。RAGの活用は、M&A仲介業務の効率化と質の向上に大きく貢献するだろう。

CAMM DBに関する考察

CAMM DBの開発は、M&A仲介業界に革新をもたらす可能性を秘めている。特に、未上場企業の情報を含む膨大なデータを自動で収集・分析できる点は、従来の人的ネットワークに依存したマッチング手法を大きく変える可能性がある。また、生成AIと自然言語処理技術の活用により、より迅速かつ精度の高いマッチングが実現することで、M&A取引の成功率向上にも寄与するだろう。

一方で、AIによる自動化が進むことで、人間のアドバイザーの役割や価値が変化する可能性がある。この点については、AIとプロフェッショナルの知見をいかに適切に組み合わせるかが今後の課題となるだろう。また、大量のデータを扱うシステムであるため、情報セキュリティやプライバシー保護にも十分な注意を払う必要がある。

今後の展開としては、売り手企業のデータベース構築や自動マッチング機能の追加が期待される。さらに、国際的なM&A案件への対応や、業界特化型のマッチングモデルの開発など、より専門的で高度な機能の追加も考えられる。CINCには、テクノロジーの進化とM&A市場のニーズを的確に捉え、継続的にシステムを改善していくことが求められるだろう。