要約： プライベート・エクイティ業界では、AIがリターンをもたらすことが実証されるよりも早く、AIの導入が進んでいます。現在、欧州のファンドの約3分の2が価値創出にAIを活用しており、そのうち約8%が、利子・税金・減価償却費・償却費控除前利益（EBITDA）またはエグジット価値に実質的な影響があったと報告しています。 AIを収益倍増の要因に変えるスポンサーは、現在リターンの大部分を牽引している業務上のレバーにAIを投入し、ファンドのクローズ前からその取り組みを開始するだろう。.
証拠よりも養子縁組が先行してしまった
わずか1年の間に、人工知能（AI）はプライベート・エクイティ業界の周辺分野から、価値創造に関する議論の中心へと躍り出た。アルバレス・アンド・マーサルが実施した第5回年次欧州調査によると、, 現在、63%のファンドがAIを活用している 価値創造活動の一環として、前年の41%から増加した。約39%が、ポートフォリオ企業の複数の部門にこれを導入し、測定可能な価値を生み出していると報告している。.
楽観的な見方が広まっている。PitchBookが報じた、5月に実施された別の調査（プライベート・エクイティ企業の幹部100人を対象）によると、 経営幹部の73%が、AIによってポートフォリオの価値が向上すると見込んでいる 今後12か月間にわたって。その証拠は、熱意に後れを取っている。控えめな8%が自らを「リーディング」と位置付けており、これはAIがEBITDAに大きな影響を与えたり、エグジットのシナリオを大幅に再構築したりすることを意味する。.
AIが実際に収益にどのような影響を与えるか
一般的な利用事例は、分析やバックオフィス業務に集中しています。データ分析と知見の創出は、 回答者の69%, 、次いで業務効率化が60%、財務業務が55%となっています。PitchBookが調査した企業全体において、最も一般的な活用事例は 財務計画および分析, 、このリストの中で最もバックオフィス的な業務です。.
この区別こそが、議論のすべてを左右する。A&Mのアニル・クマールが指摘するように、今日のAIは「効率化策」である。BCGのクリスティ・カーターは、さらに明確な一線を引いている。チャットボットを使ってアナリストの業務を楽にするのと、AIを活用して売掛金をより迅速に回収し、運転資金を遊休化させるのとでは、まったく別物だ。 前者は個人の生産性を向上させるものであるのに対し、売掛金回収システムは損益計算書に直接影響を与える。.
パイロットと損益（P&L）との距離
この業界の大部分は、まだ実験段階にある。コストと不確実な収益が最大の障壁として挙げられており、 60%の資金, 、データ品質と可用性が45%と僅差で続いています。パイロットは増え続け、ダッシュボードは改善され、収益の推移は独自のペースで進んでいます。.
実行データも同様の傾向を示している。ファンドは初期段階で取り組みを集中させており、58%が最初の100日以内に価値創出リソースを投入しており、その割合は前年比で2倍となっている。それでも、65%は、過去2年間に策定した計画で目標とした価値の半分以下しか実現できなかったと認めている。 その意欲は本物だ。転換率にはまだ上昇の余地がある。.
なぜこれが中堅市場で最も大きな打撃となるのか
ここでじっくり考えておくべき構造的なポイントがあります。現在、業務改善こそが成果をもたらしているのです。A&Mによる欧州市場からの撤退事例の分析によると、 EBITDAマージンの改善が51%を占めた 2025年に売却される企業のEBITDA成長率は、2023年以前の21.5%から上昇した。同期間において、売上高の伸びによる寄与度は78.5%から49%へと低下した。.
利益率向上が主たる役割を担う場合、AIはその影響が及ぶ分野――価格設定、調達、需要予測、財務業務の自動化――においてその価値を発揮します。 スイス、西ヨーロッパ、米国にまたがる中堅企業にとって、これこそがチャンスであると同時に試金石でもあります。規模の小さいポートフォリオ企業は、データ資産が少なく、技術チームも小規模であるため、コスト対リターンのハードルがより高くのしかかります。しかし、その先には大きな見返りが待っています。 的確に狙いを定めた単一のユースケース――価格設定エンジンや自動化された月末決算処理など――は、売上高1億ユーロを超える企業の利益率を、エグジットの際に明確に反映されるほどに押し上げることができる。.
AIを複数に変える手法
先行するファンドは、実務的なアプローチをとります。彼らはツールを購入する前に収益向上要因を特定し、ユースケースに必要なデータ基盤を構築し、出口時点で反映される指標であるマージンのベーシス・ポイント単位で成果を測定します。 A&Mのボブ・ラジャン氏は、この考え方を次のように簡潔に説明している。最も効果的なユースケースは、価格設定、調達、需要予測、財務の自動化に焦点を当てたものであり、そこでは、より質の高いデータが直接マージン向上につながり、意思決定の迅速化をもたらす。.
ミッドマーケットの買い手と売り手にとって、これはデューデリジェンスのあり方を再定義するものです。AIロードマップは、具体的なキャッシュおよびマージンのレバーと対応付けられ、それぞれにベースラインと責任者が明記されていれば、信頼性のあるものと見なされます。一方、ツールや目標を羅列しているだけでは、単なるパイロットプロジェクトと見なされます。 8%と他社を隔てるこの差は、プレミアム価格での取引が成立する資産と、ディスカウント価格で売却される資産との間にも、今後ますます大きな隔たりをもたらすことになるでしょう。その証明は損益計算書（P&L）に表れ、市場はすでにその差を価格に反映し始めています。.
参考文献
- アルバレス・アンド・マーサル。. 地政学的ショックによりM&A市場の回復が頓挫する中、プライベート・エクイティ各社は事業運営を通じた価値創出に注力している （『2026年欧州プライベート・エクイティ・バリュー・クリエーション報告書』）、2026年5月19日。. https://www.alvarezandmarsal.com/press-release/private-equity-firms-turn-to-operational-value-creation-as-geopolitical-shocks-derail-deal-recovery
- PitchBook。. PEは、投資家に対してAIへの投資戦略の有効性をまだ証明できていない, 2026年6月。. https://pitchbook.com/news/articles/pe-has-yet-to-prove-its-ai-bets-to-investors
