Tied Inc.
Technical Due Diligence

技術デューデリジェンス

投資判断に必要な技術リスク・技術的優位性・開発体制を、客観的に評価する。 その相当部分は、AIを使えば投資担当者自身で実施できます。 このページでは、自分たちで実施する手順、AIの限界、専門家に依頼すべきケースを整理しています。

投資検討について話し合う様子
Scope

技術DDで評価すること

技術DDの目的は、投資判断に必要な情報を揃えることです。評価は次の3領域に分けて考えます。

技術リスク

  • 技術負債と設計の歪み
  • セキュリティ・OSSライセンス
  • スケーラビリティの限界

技術的優位性

  • 差別化要因と模倣困難性
  • データ・統合の深さ
  • AIプロダクトの品質と原価

開発体制

  • キーパーソン依存
  • 開発プロセスと品質ゲート
  • 技術的意思決定の仕組み
Do it yourself

自分たちで実施できること

外部に委託する前に、まず自分たちで進めてみてください。手順ごとに、使える記事とAIの使いどころをまとめています。 必要な資料、質問例、証拠の管理、秘密情報の扱いまで含めた全体の手順は AIを使って技術DDを自分たちで進める実践ガイド にまとめています。

  1. STEP 1

    評価の全体像をつかむ

    7つの評価軸と、投資ステージごとに重みが変わる点を押さえます。

    AIには、対象企業の資料を読ませて評価軸ごとの論点を洗い出させます。

  2. STEP 2

    確認項目を揃える

    チェックリストに沿って、資料で確認できる項目とヒアリングで確認する項目を分けます。

    AIには、チェックリストと提出資料を突き合わせ、未確認の項目を一覧にさせます。

  3. STEP 3

    ヒアリングで確かめる

    ソースコードを見なくても、質問の設計で技術力と開発体制の多くは読み取れます。

    AIには、資料の矛盾点や曖昧な記述から追加の質問を作らせます。

  4. STEP 4

    所見を判断に変える

    見つかった所見を「撤退・条件付き・許容」に分け、投資判断の材料にします。

    AIには分類の下書きをさせ、最終判断は人が行います。

Limits

AIによる評価の限界

AIは論点の洗い出しには強い一方、技術DDをAIだけで完結させることはできません。役割の境界と、人による確認が欠かせない条件は次のとおりです。

AIによる一次調査 資料の読み込みと要約、評価軸ごとの論点の洗い出し、主張と根拠の対応表、追加質問の下書き
自分たちによる確認 ヒアリング、画面・ログ・記録の確認、根拠の信頼性の判断、所見の分類と投資判断
専門家による検証 ソースコード・インフラ・セキュリティの実物レビュー、AIプロダクトのモデル・データ・評価体制の検証、第三者としての評価
提出資料だけで判断している
資料は対象企業が選んだもの。現場のエンジニアへのヒアリングで裏を取る
ソースコード・本番環境を見ていない
設計資料と実装の乖離はAIでは検出できない。コードと構成を実際に確認する
運用の実態を評価している
障害対応やデプロイの実態は記録に残りにくい。担当者への具体的な質問とログで確かめる
人・組織を評価している
キーパーソン依存や離職リスクは文書から読めない。複数人と個別に話す
AIプロダクトの性能主張を評価している
デモや自己申告の数値は再現性が不明。評価データと手順の開示を求める
最終的な投資判断
AIは論点の洗い出しに使い、判断と責任は人が持つ
When to ask an expert

専門家に依頼すべきこと

次のような案件は、自分たちだけで評価を完結させず、専門家の評価を検討してください。

  • 投資委員会や共同投資家に対して、独立した第三者の評価が求められる
  • ソースコード・インフラ・セキュリティを専門的にレビューする必要がある
  • AIプロダクトのモデル・データ・評価体制まで踏み込んで検証する必要がある
  • 社内で評価すると利益相反が生じる、または社内に評価できる人がいない

Tiedに依頼する場合

専門的な判断や第三者によるレビューが必要な案件に限って、評価をお引き受けしています。 評価の範囲、体制、進め方は案件ごとにご相談ください。

相談する
FAQ

よくある質問

技術DDは自分たちだけで実施できますか?

相当部分は実施できます。評価軸の整理、資料の確認、ヒアリング、所見の分類は、チェックリストとAIを使えば投資担当者自身で進められます。ソースコードや本番環境の専門的なレビュー、独立した第三者評価が必要な場合は、専門家への依頼を検討してください。

AIを使うと技術DDのどこまでができますか?

資料の読み込みと論点の洗い出し、チェックリストとの突き合わせ、追加のヒアリング質問の作成、所見の分類の下書きまでは、AIが大きく役立ちます。一方で、提出資料に書かれていないこと、運用や組織の実態、AIプロダクトの性能の再現性は、AIだけでは判断できません。

AIの評価をそのまま信用してはいけないのはどんなときですか?

提出資料だけで判断しているとき、ソースコードや本番環境を見ていないとき、人や組織を評価しているとき、AIプロダクトの性能主張を評価しているときです。これらは人による確認が必要です。また、最終的な投資判断はAIに委ねず、人が行ってください。

どのような場合に専門家へ依頼すべきですか?

独立した第三者評価が求められる場合、ソースコード・インフラ・セキュリティの専門的なレビューが必要な場合、AIプロダクトをモデル・データ・評価体制まで検証する必要がある場合、社内で評価すると利益相反が生じる場合です。

技術DDと技術顧問は同じサービスですか?

別のサービスです。技術DDは投資判断のための評価として単体で完結します。投資後の技術顧問が必要な場合は、スタートアップ向けの技術顧問・技術支援を別途ご案内しています。

投資後の技術顧問は別サービスです。 技術顧問・技術支援 をご覧ください。