プライベート・エクイティ会社がテクノロジー戦略家としての役割を果たし、ポートフォリオ内の企業間の相乗効果を促進するためのガイドとして機能していることは、新しいことではありません。 2024 年には、ポートフォリオ内の AI を活用した相乗効果に焦点を当てます。この記事では、クライアント担当副社長、Drake Paulson が執筆しています。
Anduin Transactions の経験とパートナーシップでは、2024 年に相乗効果と AI を活用した変革の取り組みがどのように交差し、ファンドの収益を増加できるかを分析しています。

AI の成功を目指して

AI による投資収益率の上限は不明ですが、驚くべきものになることが予想されます。 ROI は、クラウド テクノロジーへの移行によって企業が経験した利益をはるかに超える可能性があります。今ではプライベート・エクイティのマネージャーやベンチャーキャピタリストが、
彼らのポートフォリオ企業は AI の活用にほぼ固執しています。彼らは、特に自社の分野において、AI の先行者としての利点と、おそらく宝くじの当選を目指して努力しています。

最大の投資セクター: ソフトウェアとテクノロジー、産業、サービス。

ファンドマネージャーは、どの AI ユースケースが自分たちのポートフォリオにとって大きな変革をもたらすのかまだ分かっていないかもしれませんが、AI がその中のどこかで大ヒットをもたらすだろうと確信しています。 AI の 1 本のホームランがすべての船を引き上げる上げ潮となり、独自の差別化要因となる可能性がある
他のポートフォリオ企業が自由に使える。 

AI の相乗効果: 創造性を発揮する

プライベート・エクイティは幅広い網を張り、既成概念にとらわれずに豊かな相乗効果を特定するため、AI を活用した投資も求めています。正式な AI 委員会を設置しているところもあります。小規模な企業は通常、創造性と想像力、そしてアドバイザーに頼っています。彼らは
AI が変革をもたらす新しいビジネスを示す前兆や相関関係を探します。多くのアプローチが実現可能ですが、民間ファンドは次の 3 つを重視していると考えられます。 

• 技術の進歩。 これらには 2 つの形態が考えられます。1 つは、AI によって既存の機能が不器用な状態から変革的な機能へと飛躍することを可能にする場合です。 2 つ目は、AI 機能が、疑わしい有効性から現実世界での実行可能性へと飛躍するときです。

• 相乗的な合併と買収。 それ以外の場合は、適切な AI 機能が追加されると、魅力的ではない組み合わせでも劇的な ROI の可能性が得られる可能性があります。

• データ関連の製品およびサービス。 これは伝統的に聞こえるかもしれません。それは何でもありません。 A 社のデータと B 社のサービスやデータを組み合わせ、AI で付加価値を与えるのが基本です。こちらは表面に傷はついていません。 

免責事項: 以下の例は、実際のプロジェクトと予想されるプロジェクトが混在しています。 

実現可能性をもたらすブレークスルー

AI は、一部の業界固有のテクノロジーを「ほぼ実行可能」から変革的なものへと進化させる可能性を証明しています。多くの場合、これは AI が自動化されたプロセスや機械を改善するときに起こります。農業用ロボットがその良い例です。熟したリンゴを選ぶピッカーボット
果樹園では AI を使用した方がはるかに優れたパフォーマンスを発揮します。現在のロボットは、現場で学習することなく、熟していない果物を摘んで損傷することが多すぎます。

アプリケーションのブレークスルーが起こると、業界を超えたアプリケーションが登場する傾向があります。 AI を活用した新しいテクノロジーは、実際には、それが提供する業界よりも価値のあるものになる可能性があります。 

構成要素としての企業

合併と買収を通じて複数の企業を創造的に組み合わせることで、市場セグメントにサービスを提供する新しい方法を開始できます。プライベート・エクイティは、企業を垂直に積み重ね、購買力やマーケティング力を強化するために統合するなどの手法に馴染みがあります。
サービスプロバイダーに参加して、より幅広い製品を作成します。 

この仮説的なシナリオを想像してみてください。AI 搭載のマシン ビジョンは、セミリグ上のタイヤ (600 本あたり XNUMX ドル) を監視して、回転や交換が必要な時期を検出すると同時に、シャーシの下の漏れも監視します。その結果、ジャストインタイムのメンテナンスが実現します
既存のフリート管理を強化し、故障を減らすビジネス。

交通機関のもう 1 つのユースケースは、ドライバー固有の保険と組み合わせた車両ドライバーのリアルタイム監視 (ドライバーは交差点に進入する前に左を確認していますか?) です。 AI プロセスにより、補償範囲は個々のドライバーに合わせて正確に価格設定されます。
データ ストリームを利用してドライバーのリスクを継続的に再評価します。眠気や苦痛の兆候など、リスクの高まりが検出された場合に介入する可能性があります。 

AIで強化された次世代データの活用 

すべての組織や個人はさまざまな形式でデータを生成し、その多くは市場価値があります。 AI を使えば、さらに多くのことが実現する可能性があります。 AI がデータに価値を加える方法の範囲は拡大し続けており、扱うデータの量と深さはますます増大し続けています。
育つ。このカテゴリーに潜在的な利益の限界があるとしても、それは明らかではありません。

もう少し掘り下げると、AI はまったく異なる形式で到着したデータから情報を簡単にフィルタリングして合成できます。多くの内部ソース、購入済みソース、および公開ソース (ソーシャル メディアを含む) からのデータを結合、正規化、解釈して、データを強化できます。
そしてそれを再パッケージして他の市場で価値を生み出します。生成 AI は、組織の境界を越えてデータの統合、分析、意思決定をスピードアップします。

刺激的な世界的ユースケースは、ヨーロッパ、米国、およびアジアの一部の人口の高齢化に起因しています。高齢者が多すぎて、十分なホームヘルパーや彼らをケアする適切な施設が不足しているため、高齢者のネグレクト、孤独、虐待、
詐欺。すでに、基本的な音声駆動の AI ベースのパーソナル アシスタントがさまざまなデータ ソースを利用して、高齢者が日常の問題を解決できるようにしています。その機能が開花すれば、何億人もの高齢者が長生きし、自立して生活できるようになる可能性がある。
この機能は、薬のリマインダーをはるかに超えて、認知症、脳卒中、虐待、詐欺、うつ病、または差し迫った転倒の兆候が現れたときに家族や当局に警告するまで拡張する必要があります。明るい面としては、健康的な食事や人との接触を奨励することができます。
友人や家族に思い出を語りかけ、アドバイスを与えてください。

保険分野にもデータの機会が満ちています。 AI アプリは、ドローンで撮影した不動産の航空写真と街路分析、歴史的なリスクや大災害の公的記録を組み合わせて、さまざまなレベルの報道をモデル化し、情報に基づいた情報を作成できます。
提供内容と価格設定。

人工知能、本当の利益

企業内の AI ソリューションの効率向上は通常 15% ～ 25% と報告されていますが、AI の相乗的な企業間導入では、指数関数的に高くなる可能性があります。 「一度開発すれば、多くの利益が得られる」という優れた ROI 計算が得られます。 AI イノベーターがテストベッドを取得
他のポートフォリオ企業からの早期参照により、独自の AI 踏み台への早期アクセスが可能になります。

それだけではありません。プライベートエクイティやファンドの場合、ツールキットに AI が確立されると、将来および現在のポートフォリオ企業に価値を付加し続けることができます。 AI を自社の手法やプロセスに合わせてカスタマイズする専門知識を開発する企業は、
150% ～ 250% 以上の非常に優れた ROI が期待されます。

ファンドマネージャーは、当然のことながら、はるかに大きな収益の可能性によって活力を得ることができます。彼らには、実りある AI の相乗効果に資金を提供するための多くの選択肢があり、AI への投資から得られる利益は、民間ファンドが投資先企業に対して行う他のすべてを凌駕する可能性があります。

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