AIウォッシングとは？

M&A時に、対象企業が持つAIの役割・能力・価値創出への貢献度が、実態以上に誇張、あるいは曖昧に表現され、評価や意思決定が歪められている状態が「AIウォッシング」と呼ばれています。

「ウォッシング」は、環境配慮を装う行為を指す「グリーンウォッシング」から派生した言葉です。現在、米国のテクノロジー業界や金融当局においても、実態以上のAI能力を標榜し、企業価値を不当に吊り上げる行為として「AIウォッシング」の呼称が定着し、投資家保護の観点から警戒が強まっています。

市場背景：40%のプロジェクトが中止になる可能性とAI関連訴訟の増加

Gartnerは、2027年末までにエージェント型AI関連プロジェクトの40%以上が中止に至る可能性を示しています。報道でも、数千の“エージェント型AI”ベンダーが存在する一方で、実質的な能力を備える企業は130社にとどまるとの指摘もあります。

さらに、Cornerstone Researchによる今月の最新調査では、米国ではAI関連の証券集団訴訟件数は2023年から2025年に向けて倍増しており、2024年の時価総額損失が50億ドル以上の訴訟の内、12%がAI関連であったと示されています。また、日本においても昨年、循環取引によるビジネス面の大型ウォッシング事例が顕在化しました。

Source:
Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027 (2025/6/25）
Over 40% of agentic AI projects will be scrapped by 2027, Gartner says | Reuters (2025/6/25）
Securities Class Action Filings—2025 Year in Review (2026/1/28）

AIウォッシングの3つの類型

投資検討時に見抜くべきリスクを、当社では以下の3つに定義しています。

①AI誇張型

API依存の「自前偽装」や、適用範囲の誇張。

• 自前偽装型
  外部AIサービスへのAPI依存が中心であるにもかかわらず、すべてを自社内製AIのように喧伝している

• 適用範囲誇張型
  AIが使われている範囲を、実態以上に広く・中核的に表現している

• 性能誇張型
  AIの能力や自律化レベルを、実態以上に高く見せている

②AI不在型

裏側で人手が介在する「人力代替」や、従来のルールベース処理の転用。

• 人力代替型
  AIによる自動化・自律化を謳いながら、裏側では人手オペレーションが中心となっている

• 従来モデル非脱却型
  従来の数理統計手法やルールベース処理を、自律的なAIであるかのように誤認させている

③実績粉飾型

循環取引による売上計上や、導入効果（ROI）の過度な演出。

• 循環取引型
  関係会社や出資元・先との取引を通じ、実態を伴わない売上を計上している

• 実績誇張型
  利用状況やアクティブ率を実態以上に誇張している

• 顧客成果誇張型
  導入効果やROIを誇張し、誤認を誘導している

AIウォッシングによる買い手側のリスク

生成AIブーム以降、AIはバリュエーションにおける最も強力なプレミアム要因の一つとなりました。「AI企業」「AI駆動」といったストーリーは、高い成長率やマルチプルを正当化しやすい環境を生んでいますが、買収・出資後にAIウォッシングが発覚すると買い手には以下リスクが顕在化します。

• 戦略シナジーの不発

• ROI・IRRの大幅悪化

• 売上成長の未達

• 収益性の下振れ

• のれんの減損

AIウォッシングDDサービスの特長

AIウォッシングDDは、投資検討時に対象企業のAIウォッシングのリスクを評価・最小化するための特化型デューデリジェンスサービスです。

(1)ビジネスDDを補完する位置づけ

AIは新興領域のため「技術的にブラックボックスが多い」という主張により、従来のビジネス・デューデリジェンス(BDD)だけでは、この種のリスクを事前に検知することは困難でした。むしろ近年では、BDDの前提そのものがAIウォッシングによって歪められてしまうケースが増えています。

AI Washing DDは、BDDを置き換えるものではありません。BDDを成立させるための前提条件を検証するDDとして、BDDと同時に実施されることで、M&Aや出資の失敗確率を大きく引き下げることが可能です。

(2)三位一体の検証

戦略コンサルタント、AIエンジニア、M&Aアドバイザーによる混成チームが、技術や業績の真実性と競争優位の持続性を同時に検証します。

(3)当社独自の分析フレームワークによる客観的証跡を踏まえたアプローチ

当社は、AIウォッシングのリスクを測定する独自の分析フレームワークと実践的ノウハウを有しています。対象企業の主観的な説明に頼らず、取得可能な客観的データから「ウォッシング」の兆候を特定します。

本サービスの対象者

本サービスは、AI企業への出資・買収への検討を進める方々を対象としています。

• 事業会社（経営企画・事業部）： AIを中核とした戦略シナジー獲得を目的に、資本業務提携や買収を検討している担当者様

• プライベート・エクイティ（PE）ファンド： バリュエーションの妥当性検証および、買収後のPMIにおける収益化リスクを最小化したい投資チーム様

• 経営層・投資委員会メンバー： 巨額のAI投資に対するガバナンスを確保し、株主やボードメンバーへの説明責任（アカウンタビリティ）を強化したい意思決定者様

サービス提供の狙い

問題の本質はAIそのものではありません。AIの役割や成熟度が誤認されたまま、ディールの前提が組み上がってしまうことにあります。
本サービスの目的は、AI領域におけるM&Aの意思決定精度を最大化し、投資側・被投資側の双方が納得感を持てる合意形成を支援することにあります。 AI企業が掲げる挑戦的なビジョンは、産業変革の原動力です。

重要なのは、そのポテンシャルを正しく評価し、リスクが透明化され、それらの前提が誤認されることなく、買い手と売り手の間で正しく共有された上でディールが成立しているかどうかです。 当社は、健全な取引を通じてAI領域の投資市場を活性化させ、日本の産業全体の企業価値向上に寄与してまいります。