M&Aの現場で「また同じ失敗だ」と思った。だからAIで診断ツールを作った。

コンサルタントとして複数のプロジェクトに関わってきて、気づいたことがあります。

M&Aの失敗パターンは、ほぼ毎回同じです。

システムが繋がらない。データ移行が終わらない。現場が混乱したまま100日が過ぎる。気づいたら買収価値が毀損している。

「また同じだ」と思うたびに、なぜこれが防げないのかを考え続けていました。

原因は「診断が遅すぎる」こと

M&A後のIT統合で失敗する会社の多くは、問題を認識するのが遅いです。

統合計画を立てる段階で初めてシステムの全貌がわかる。移行を始めてから初めてデータの複雑さに気づく。現場が動き出してから初めてベンダー間の調整コストが見えてくる。

早く診断できれば、防げる失敗がある。それは確信に近いものとして持っていました。

でも「早い診断」には人手とコストがかかりすぎた

従来のIT診断は、コンサルタントが数週間かけてヒアリングして、資料を集めて、分析して、報告書を作る。それだけで数百万円かかる。

中小規模のM&A案件では、そのコストが出せない。だから診断を省略する。省略した結果、統合で失敗する。

この構造を変えたかった。

AIなら、最短2週間・30万円でできる

クラウド移行・統合診断ツールを作った理由はシンプルです。「早く・安く・精度高く」診断できるようにしたかった。

現状のシステム構成・インフラ情報・統合方針を入力すると、AIが複数の移行シナリオとコスト試算を自動生成します。Lift & Shift（そのまま移行）、Re-platform（一部最適化）、Re-architect（フルクラウドネイティブ化）。それぞれのコスト・リスク・期間を比較できる形で提示します。

人間のコンサルタントが判断すべき部分には集中する。反復的な分析作業はAIが担う。それが自分たちの現場のやり方です。

AIを使う理由は「楽をしたいから」じゃない

誤解されることがありますが、AIを使う目的は工数削減だけではないです。

人間が分析すると、どうしても経験や直感に引っ張られる。「このパターンはこうだろう」という思い込みで、見落としが生まれる。AIは過去の事例やベストプラクティスを均等に参照するので、人間が見落としがちなリスクを拾ってくれる。

人間の判断とAIの網羅性を組み合わせる。それが「AIで、コンサルを再定義する」という言葉の意味です。

M&Aを検討している方、IT統合で困っている方、まず診断だけでも受けてみてください。

話を聞くだけでも構いません。

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西川 貴弘 / Projimo代表