Analytics

アナリティクスコンサルティング

実績あるデータ分析と企業の休眠データを活用して、
企業の課題を解決するプロフェッショナルパートナー

お客様の特定のビジネス課題を解決するために、データ分析及び機械学習モデルの構築を支援することで、アナリティクスを基礎としたコンサルティングを提供しております。企業課題、業界、構築モデルごとにセカンドサイトの提供するアナリティクスコンサルティングの取組事例を紹介します。

金融機関の保有するデータ＆ノウハウを用いたM&Aマッチングモデルの構築

AIを活用したM&Aマッチングモデルの実証実験を行い、限られたデータの中でもM&Aの成立や成功をある程度予測でき、M&A担当者の新たな気づきやM&A候補リスト作成の負荷低減が期待できることを実証しました。

取組の概要

M&A候補先リスト作成においては、いろいろな情報ソースを手作業で集め、担当者の経験・ノウハウ・カンに頼ってリスト化している状況です。
公表されたM&Aデータや金融機関の保有するデータ＆ノウハウなどから、買手視点の相性や売手視点の相性も算出し、買収する可能性（M&A成立スコア）と、その買収が良い買収となる可能性（M&A成功スコア）を算出するAIと類似M&A過去事例を抽出する仕組みを構築し、M&A業務の効率性（スピード）や網羅性（経験に頼らない）を高めることが可能になりました。

新生銀行との実証実験で構築したモデル（イメージ）と結果

公表されたM&Aデータや新生銀行の保有するデータ＆ノウハウなどから、買手視点の相性や売手視点の相性も算出し、買収する可能性（M&A成立スコア）と、その買収が良い買収となる可能性（M&A成功スコア）を算出するAIと類似M&A過去事例を抽出する仕組みを構築しました。
成立スコアに関しては、概ねスコア上位30%でM&A実例を捉えることがわかり、成功スコアに関しては、成功・不成功の大きな分類外れはないことがわかりました。また、「成立しやすさ」と「成功しやすさ」は一致しないこともわかり、今後はよりクライアントに最適な提案ができる可能性を確認できました。

課題 ： 職人技術・ノウハウの伝承、 業務量削減、
業界 ： 金融・決済、
解析テーマ ： テーブルデータ解析、 自然言語処理、
TOP