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【高市政権「17の戦略分野」が切り拓く資本効率革命】
〜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〜
5月15日(金)
株式会社インフラコモンズ 代表取締役
今泉 大輔（いまいずみ だいすけ） 氏
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。
インフラコモンズ代表。リサーチ歴30年。米シスコシステムズのコンサルティング部門で7年間、金融・流通・電力・自動車業界の経営層向けレポートを担当。その後、ネットベンチャーを創業するなど、テクノロジーと経営の両面で実務経験を積む。
近年はロボティクスと自動運転、そしてNVIDIAが提唱する「フィジカルAI」を重点テーマにリサーチを展開。北米・中国・欧州の先端ロボット企業などについて、ChatGPT + Deep ResearchやGemini Pro + Deep ResearchなどAIの能力をフルに活かす新しいタイプの調査手法を考案し、毎週数多くの調査結果を公開している。
著書に『電力供給が一番わかる』『再生可能エネルギーが一番わかる』（技術評論社）。
20年以上にわたり執筆を続ける業務ブログ「ITmediaオルタナティブブログ」では、「経営者が読むNVIDIAのフィジカルAI／ADAS業界日報」を運用。https://blogs.itmedia.co.jp/serial/
noteでは自動運転等の報告書を販売中。
【報告書/ケーススタディ】経営者が読むNVIDIAのフィジカルAI 業界日報 by 今泉大輔
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