AI駆動型海外M&Aの実践的な構造化プロンプトを学ぶセミナー5月15日オンライン開催：主催SSK

AI駆動型M&Aの方法論で次世代AI半導体分野のM&A候補2社を特定した以下の東京エレクトロンのケーススタディがかなり読まれています。Google Discoverにも推薦されました。

東京エレクトロンが次世代AI半導体の勝ち組になるために不可欠なM&A候補2社をAI駆動型M&Aで特定したケーススタディ

AI駆動型M&Aとは、Gemini有料版をDeep Researchと掛け合わせて使う際に得られる、日本のM&A専門家（年収3,000万円以上）を軽く凌駕するパフォーマンスを徹底的に活用して、特定の企業が、特定の目的で探す海外の買収候補を、尋常ではない解像度と探索能力によって特定し、さらに、その買収候補が自社に組み込まれた際に、財務パフォーマンスがどう変化するか？引いては時価総額にどのような好インパクトを与えるか？を徹底的にシミュレーションして、社長を初めとした経営企画幹部が読むためのレポートを生成する「構造化プロンプト活用技術」です。

端的に言えば、そうなります。

私は、僭越ですが、2025年3月にChatGPT有料版とDeep Researchを掛け合わせるとAI駆動型M&Aの初歩的な形ができることを発見し、いち早く以下のケーススタディを公開しました。以下はいずれもこのユースケースの最初期のケーススタディです。

ドイツで交通インフラのM&A候補を探す。500万円級のコンパクトな報告書【経営者のChatGPTディープリサーチ】（2025/3/26）

ケーススタディ：信越化学工業のM&AアドバイザーとしてChatGPTディープリサーチを活用するテクニック（1）（2025/3/27）

ケーススタディ：パナソニック社長がゴールドマンサックス調査主任級を使う想定で一晩でChatGPTに書かせた成長戦略（2025/4/11）

サイバーエージェントを真の「AI銘柄」にして時価総額を上げるM&A戦略のケーススタディ（2025/4/17）

このノウハウ/ユースケースが日本の経済界でほとんど広まっていないのは、

第一に、日本では有料版ChatGPTないし有料版Geminiを本当に使っているビジネスパーソンが圧倒的に少数派（1%を切っていると思います）であり、本気のビジネス目的でDeep Researchを経験したことがないから（Deep Researchで膨大な公開情報を時価総額に変換できます）、

第二に、日本固有の頑固頭のセキュリティ概念がChatGPT初期に浸透し、社内からは有料版ChatGPT/有料版Geminiを使う道がほぼ全てのビジネスパーソンと経営者に閉ざされたから、

です。

この関連のセミナーを何度かやりましたが、参加者の言葉の端々から、LLMの利用環境の貧弱さを窺い知ることができます。これ以降の技術の話は面倒臭くなるので割愛させていただきます。何が悪いかは無料版ChatGPT/無料版Geminiでも答えられるので自宅のインターネット接続環境でご自分のPCで確かめて下さい。

私から言わせてもらえば、本当に恐縮で申し訳ないんですが、日本企業はLLMの一番いい所を全く体験せずにこの2年間を過ごしてきた世界AI界の化石のような存在です。

さて。以下のセミナーを5月15日にSSKさんで実施します。

AI駆動型M&Aを実践するためのノウハウてんこ盛り、その実、AI駆動型M&Aに不可欠な構造化プロンプトのあり方、作り方、発想法、AI（一般の人も使うことができる有料版のChatGPT/Gemini）に作らせる手法について、実在する企業をケーススタディとして解説します。

【高市政権「17の戦略分野」が切り拓く資本効率革命】

AI駆動型クロスボーダーM&Aの戦略的活用

〜AI + Deep Researchによる買収候補抽出から企業価値最大化シナリオ作成まで〜

日本経済のデフレ完全脱却と「新技術立国」を目指す高市政権の施政方針演説において、「17の戦略分野」に対する大胆な官民投資ロードマップが提示されました。このマクロ経済政策の転換は、日本企業にとってインオーガニック（非連続な）成長によるグローバル市場での競争優位確立と、ROIC（投下資本利益率）の飛躍的向上を実現する千載一遇のチャンスを意味します。
しかし、従来の属人的なクロスボーダーM&Aでは、情報の非対称性やソーシングにかかる膨大な時間とコストが大きな障壁となっていました。本セミナーでは、経営企画・事業開発部門が直面するこの課題をブレイクスルーする「AI駆動型M&A」の最新実践ノウハウを公開します。
具体的には、半導体、防衛産業、航空宇宙、バイオの4つの国家戦略分野における代表的企業のケーススタディを通じて、最新の生成AIとDeep Researchのアルゴリズムを活用した「買収候補ロングリストの高速抽出」「多角的なフィルタリングによるショートリスト化」、そして「シナジーの定量化と企業価値最大化シナリオの生成」プロセスを解説します。
さらに、AIから精度の高い出力を引き出すための論理的かつ構造化されたプロンプト（指示文）の設計例を共有、明日から実務で使える手法を体系的にお伝えします。

［対象層］
　・東証プライム上場企業等の経営層（CEO、CFO、CSO）
　・経営企画部、事業開発部、M&A・経営戦略部門の責任者および実務担当者
　・新規事業開発や、海外の先端技術スタートアップとの資本業務提携・買収を推進している方
　・プライベート・エクイティ・ファンド運用者、投資銀行業務等のM&Aプロフェッショナルの方

１．AI駆動型クロスボーダーM&Aの全体像
　・Gemini 3 Pro/ChatGPT 5.2 + Deep Researchでなぜ海外の買収候補が探せるのか？
　・どのようにして自社に適した候補を見つけるのか？
　・セキュリティは問題ないのか？
　・どのツールを使えば良いのか？どういうプロンプトを使うのか？
　・経営企画部はどう使い、どのように社長に提言すべきか？

２．高市首相17戦略分野から絞り込んだケーススタディ4分野と4社
　17戦略分野から将来のキャッシュフロー創出力、グローバル市場における競争優位性、およびクロスボーダーM&Aによる非連続な
　企業価値向上ポテンシャルを総合的に勘案し、日本経済を支える最重要分野として4分野を選定。各分野を代表するケーススタディ
　企業として以下の4社を選定した。
　○半導体：R社　○防衛産業：M社　○航空宇宙：I社　○バイオ：A社

３．AI + Deep Researchによる海外買収候補ロングリスト作成の実際
　・従来型クロスボーダーM&A最大の課題：情報の非対称性、案件発掘にかかる膨大な時間/コスト
　・Gemini 3 Pro/ChatGPT 5.2 + Deep Researchによる買収対象抽出はM&Aの破壊的イノベーション
　・インターネット上の広範な公開情報、ニュース、特許データベース、学術論文、さらにはSNS上のセンチメントまでを瞬時にクロール
　・海外買収候補を抽出しロングリストを得る具体的なプロンプト例。背景にあるロジック。
　○半導体：R社の買収候補の例　○防衛産業：M社の買収候補の例　○航空宇宙：I社の買収候補の例　
　○バイオ：A社の買収候補の例

４．AI + Deep Researchによる海外買収候補の絞り込みとM&Aシナリオ作成
　・ステップ1：ディープリサーチによるショートリスト化とバリュエーション
　　ロングリストから戦略的適合性の高い5〜10社に絞り込むショートリスト化をどのように行うか？
　・ステップ2：シナジーの定量化とPMI（統合プロセス）シミュレーション
　　M&A提言書において最も重要なのがシナジーの定量化をどのように行うか？
　・ステップ3：インベストメント・ハイライト（提言書）の生成
　　最終的に、これらの分析結果を統合し、取締役会向けの提言書（エグゼクティブ・サマリー）はどのように作成するか？

５．Gemini 3 Pro + Deep Researchで使えるAI駆動型M&Aのための構造化プロンプト集
　・【ロボット分野】製造・物流向けの有望な未上場ロボット企業を抽出する構造化プロンプト
　・【建機・農機の無人化】重機の自動運転AIスタートアップを探す構造化プロンプト
　・【インフラ点検AI】老朽化インフラの保守を自動化する企業を探す構造化プロンプト
　・【フードテック】代替タンパク質・人工肉の次世代企業を探す構造化プロンプト
　・【アンチドローン】不審なドローンを検知・無力化する企業を探す構造化プロンプト

６．質疑応答

※ご参加特典として「付録：4社のM&A戦略と買収候補選定。買収後の企業価値向上シナリオに関する詳細レポート」を進呈いたします。