AI/MLエンジニアSESの市場環境

AI/MLエンジニアの市場環境は、急速に拡大しており、多くの業界で需要が高まっています。以下に主要なポイントをまとめます。

– 市場規模の予測:
– 日本国内:
– IDC Japan株式会社の調査によると、日本国内のAI市場規模は2024年に1兆1,307億円に達する見込みです。
– 2023年の国内AIシステム市場は、前年比31.2％増の9,000億6,300万円と予測されています。
– 世界市場:
– MarketsandMarkets社の調査によると、AI市場は2022年から2030年までに14,812億ドルに成長する予定です。

– 需要の増加:
– AIエンジニアの需要:
– AIエンジニアの需要は年平均成長率20.17%で成長し、2024年の377万5,000米ドルから2029年には946万米ドルの市場規模に達すると予想されています。
– 機械学習エンジニアの需要:
– 機械学習エンジニアの需要は今後も右肩上がりで増加すると予測されています。日本国内のAI市場規模の増加に伴い、機械学習エンジニアの求人数も増加傾向にあります。

– 業界の応用:
– 医療分野:
– AI技術の活用により、診断精度の向上や新薬開発の効率化が進んでいます。特に画像診断支援システムの開発や個別化医療のための遺伝子データ解析が注目されています。
– 金融業:
– 金融業界では、生成AIを活用したテキストや画像、動画生成などが実証実験され、AIシステム市場の成長を支えています。
– 製造業:
– 製造業では、生成AIの組み込みアプリケーションの導入が加速し、AIシステムの需要がさらに高まることが見込まれます。

– 技術の進化と需要:
– 大規模言語モデルやエッジAI:
– 最先端のAI技術トレンドとして、大規模言語モデルやマルチモーダルAI、エッジAIが注目されています。
– ビジネス理解力と倫理的判断力:
– 機械学習エンジニアには、技術力だけでなく、ビジネス理解力や倫理的判断力も求められています。

これらのポイントから、AI/MLエンジニアの市場環境は急速に拡大しており、多くの業界で需要が高まっています。特に医療分野、金融業、製造業などでAI技術の活用が進んでおり、技術の進化と需要の増加が続くことが予測されています。

AI/MLエンジニアSESのM&Aの背景と動向

AI/MLエンジニアのM&Aの背景と動向を以下のようにまとめます。

### 背景

AI産業は急速に成長しており、2020年の国内AIシステム市場の規模は前年比47.9％増の約1,580億円となりました。コロナ禍により、企業変革のためのAI導入が加速され、AI関連のソフトウェア、ハードウェア、コンサルティングなどの市場が大きく伸びました。AI産業にとってはコロナ禍が打撃となるどころか、むしろ追い風となって働いている状況です。

### 動向

#### M&Aの活発化

AI産業におけるM&Aは活発です。AI企業が先端技術・サービス開発のためのリスクやコストを抑えながら、他社の成果やリソースを取り込んでイノベーションを加速することができるため、買い手側にとってメリットがあります。売り手側としても、大手企業の傘下に入り安定した経営基盤のもとで開発・サービス提供体制を拡大したり、事業譲渡や増資で得た資金を用いて事業成長を加速することが可能になります。

#### 分類によるM&Aの傾向

AI企業は技術開発・活用のレベルに応じて3タイプ（A～C）に分類することができ、タイプごとにM&Aの傾向が異なります。

– A・BタイプのAI企業: 電機などのメーカーとM&Aを行うことが多い。
– BタイプのAI企業: CタイプのAI企業とM&Aを行うことが多い。
– B・CタイプのAI企業: マーケティング会社、不動産会社、消費者向け製品のメーカーなどとM&Aを行うことが多い。
– システム開発会社: BタイプのAI企業とM&Aを行うことが多い。
– 異業種企業: CタイプのAI企業とM&Aを行うことが多い。

#### M&A事例

– Zero: クライアント企業のマーケティング活動・DXをサポートするAIアルゴリズムの設計・実装やAIソリューション提供などの事業を展開し、双日に出資。
– 電源カフェ: リモートワーカーなどをターゲットとして、電源コンセントが利用可能なカフェの検索サービス「DENGEN CAFÉ」を展開し、譲渡企業・譲り受け企業がシームレスな連携による両社サービスの拡充を行った。
– クラウドワークス: AI tech社をグループに迎え、生成AIを活用した事業成長に向け、ワーカー・クライアント双方を支援する新たな事業展開を行った。

### 大切なポイント

– 技術力の確認: M&Aにおいては、買収先の技術力の確認が不可欠です。特許やノウハウ、ライセンス、技術力などを評価することが重要です。
– 人材の確保: 優れた人材を確保することが極めて重要です。買収先の人材構成や人材の能力、経験、スキルセットなどについて詳細にチェックする必要があります。
– リスクの評価: M&Aにおいては、市場競争や技術進歩のスピードが速いことから、リスクの評価が不可欠です。買収先のリスク要因について評価し、買収前にリスクマネジメントを行うことが必要です。

### PMIの重要性

M&A後の統合は重要です。統合されたビジネスモデルの構築、システム・プロセスの統合、人材マネジメントの強化が求められます。

AI/MLエンジニアSESのM＆A事例

AI/MLエンジニアのM&A事例をまとめると、以下のような傾向と事例が見られます。

### M&Aの傾向

– 大手企業によるスタートアップ企業の買収が多い：IT大手企業や大手企業がAIスタートアップ企業を買収することが多いです。これは、AI技術の普及期にあり、人材不足が深刻なためです。
– 技術開発のためのM&A：AI企業が他社を買収して先端技術やリソースを取り込むことで、イノベーションを加速することが多いです。
– ビジネス拡大のためのM&A：大手企業がAI企業を買収して事業を拡大することが多いです。例えば、MicrosoftがGitHubを買収してOffice 365への統合を進めたり、AmazonがAI企業を買収してAmazon Cloud Driveのエンハンスを進めたりしています。

### M&A事例

– Microsoftの買収：Microsoftは2016年にGeneeを買収し、AIスケジュール管理機能をOffice 365に統合しました。2017年にMaluubaを買収し、自然言語処理のディープラーニング技術をCortanaに導入しました。
– Amazonの買収：AmazonはAI企業を買収してAmazon Cloud Driveのエンハンスを進めています。具体的には、2018年にAcquired.ioを買収し、マルチチャネルキャンペーン管理の自動化を進めました。
– NTTデータの資本業務提携：NTTデータは近年、AI企業やIoT企業との資本業務提携を進めています。例えば、2018年にAcquired.ioと資本業務提携し、マルチチャネルキャンペーン管理の自動化を進めました。
– JFrogの買収：JFrogは2024年にQwak AI Ltd.を買収し、AIモデルの開発から本番環境までを効率化するためのMLOpsソリューションを提供することを目指しています。

### M&Aのメリット

– 技術開発のリスクとコストの抑制：買い手側として、先端技術やリソースを取り込むことで、技術開発のリスクとコストを抑えることができます。
– 事業拡大のための資金調達：売り手側として、事業譲渡や増資で得た資金を用いて事業成長を加速することができます。

### M&Aのデメリット

– 文化の整合性の問題：買収後の文化の整合性が問題になることがあります。
– 技術の移行の難しさ：新しい技術を導入する際に、移行の難しさが生じることがあります。

### M&Aの傾向の違い

– A・BタイプのAI企業と電機メーカーとのM&A：A・BタイプのAI企業が電機メーカーとM&Aを行うことで、技術開発と製品化を進めることができます。
– BタイプのAI企業とCタイプのAI企業とのM&A：BタイプのAI企業がCタイプのAI企業とM&Aを行うことで、サービス拡大と技術の強化を進めることができます。

これらの傾向と事例を通じて、AI/MLエンジニアのM&Aは技術開発と事業拡大のための重要な手段であることがわかります。

AI/MLエンジニアSESの事業が高値で売却できる可能性

AI/MLエンジニアを抱えるSESの事業が高値で売却される可能性は、以下の点から高いです。

– 優秀なエンジニアの確保優秀なエンジニアが多く在籍していることで、買い手企業が高価で買収する可能性が高まります。
– 特定のスキルセットエンジニアのスキルが買い手企業の求めるスキルとマッチしている場合、価格が高くなる可能性があります。
– 事業価値の評価時価純資産に営業利益を加算することで相場を算出し、特に優秀なエンジニアが多く在籍している場合、営業利益の加算が高くなるため、相場が高くなる可能性があります。
– 企業価値の重要性株主価値の向上が企業価値の重要な指標であり、AI/MLエンジニアが株主価値に貢献できる場合、企業価値が高く評価される可能性があります。

これらの要素を考慮すると、AI/MLエンジニアを抱えるSESの事業が高値で売却される可能性は高いと言えます。

AI/MLエンジニアSESの企業が会社を譲渡するメリット

AI/MLエンジニアを抱えるSES企業が会社を譲渡するメリットは以下の通りです。

– 事業承継を実現できる: SES企業において後継者不足が顕著で、エンジニアを守るために事業承継が有効な選択肢となります。
– 譲渡利益を獲得できる: 企業を譲渡することで、まとまった資金を手に入れられ、負債返済や新規事業にあてられるため、金銭的メリットが大きい。
– 優秀な人材を確保できる: M&Aを行うことで、優秀なシステムエンジニアを雇用できるため、自社で人材を育成する手間や費用を削減できます。
– 事業拡大を図れる: 譲渡側のブランド力を有効活用することで、新規顧客が増えるケースがあり、スピーディーに業績向上を狙う手段として有効です。
– 技術やノウハウの短期間での獲得: AI企業を買収することで、新技術やノウハウを短期間で獲得できるため、先端技術の開発に役立ちます。
– ブランド力の向上: 中小規模のAI企業であれば、売却を通じて一気にブランド力を向上させることができ、収益性を高められます。
– 大手の安定した基盤のもとで事業を拡大できる: 売却することで大手の安定した基盤のもとで事業を拡大できるため、経営の安定性が保たれやすくなります。

AI/MLエンジニアSESの事業と相性がよい事業

AI/MLエンジニアの事業と相性がよい事業は、以下のような分野があります。

### 1. 画像認識とビジュアル分析
– 事業例: 商品の品質管理、店内カメラの監視システム、医療画像の診断支援
– 画像認識技術を用いると、商品の品質管理や店内カメラの監視システムで客層の分析が可能になります。また、医療画像の診断支援では、AIが医師の手助けをして病状の早期発見が可能です。

### 2. 音声認識と自然言語処理
– 事業例: スマートスピーカーの開発、音声コマンドの操作、翻訳アプリの開発
– 音声認識技術を用いると、スマートスピーカーの開発や音声コマンドの操作が可能になります。また、翻訳アプリの開発では、自然言語処理を利用してリアルタイム翻訳が可能です。

### 3. 未来予測とデータ分析
– 事業例: マーケティング分析、財務予測、交通流動予測
– 機械学習アルゴリズムを用いると、マーケティング分析や財務予測が可能になります。また、交通流動予測では、AIが交通状況を予測して交通渋滞を防ぐことができます。

### 4. 医療と健康
– 事業例: 病状の早期発見、薬剤の効果予測、個別化医療
– ディープラーニング技術を用いると、病状の早期発見や薬剤の効果予測が可能になります。また、個別化医療では、AIが個々の患者に最適な治療計画を提案することができます。

### 5. 金融とセキュリティ
– 事業例: 不正検出、リスク評価、投資戦略の決定
– 機械学習アルゴリズムを用いると、不正検出やリスク評価が可能になります。また、投資戦略の決定では、AIが投資のリスクを分析して最適な投資戦略を提案することができます。

### 6. ロボティクスと自動化
– 事業例: 自動車の運転支援、工場の自動化、家電製品の自動調理
– ディープラーニング技術を用いると、自動車の運転支援や工場の自動化が可能になります。また、家電製品の自動調理では、AIが調理の最適な条件を決定することができます。

これらの事業では、AI/MLエンジニアが活躍し、ビジネスに大きなインパクトを与えることが期待されます。

AI/MLエンジニアSESの企業がM&Aを依頼するならM&A Doがおすすめな理由

M&A Doは、AI/MLエンジニアSESの企業がM&Aを依頼する際におすすめの理由として、まず譲渡企業様から手数料を一切いただかないという点が挙げられます。これにより、コストを気にせずに安心してご相談いただけます。また、豊富な成約実績を持っており、これまで多くの企業様のM&Aを成功に導いてきた実績があります。さらに、AI/MLエンジニアSESの業界にも知見を保有しているため、業界特有のニーズや課題に対しても的確なアドバイスを提供することが可能です。ぜひお気軽にご相談ください。