Erik Salazar、Iconic創業者兼CEO – インタビューシリーズ

Erik Salazar、Iconicの創業者兼CEOは、合併・買収、エンタープライズインフラ、ヘルスケアテクノロジー、スタートアップリーダーシップにわたる20年以上の経験を持つシリアル起業家でありテクノロジーエグゼクティブです。2023年にIconicを立ち上げる前は、ヘルスケア検査プラットフォームであるKit.comのCOO兼共同創業者を務め、同社は後にRo Health Venturesに買収されました。キャリアの初期には、SalazarはUnitas Globalを共同設立し、同社を主要なクラウド・インフラサービスプロバイダーへと成長させ、後にDigital Alphaに買収されました。 また、CoreSiteでリーダーシップ役割を担い、金融分野ではThe Carlyle (CG ) Groupでキャリアをスタートし、アンダーライティング、モデリング、買収に注力しました。この金融専門知識、運営リーダーシップ、スタートアップ実行力の組み合わせを活かし、SalazarはIconicを設立し、テクノロジー主導のアドバイザリーサービス、AI搭載のバイヤーマッチング、事業評価を通じて、従来分散していたM&A業界の近代化を目指しています。

IconicはAI搭載のM&Aプラットフォームで、事業主が自社をより効率的に売却できるよう支援し、売り手と買い手の双方にとって成果を向上させます。同社は独自ソフトウェアと経験豊富なアドバイザーを組み合わせ、評価やバイヤー探索から取引管理、クロージングまで、取引プロセスのすべての段階を効率化します。人工知能、オートメーション、データ分析を活用することで、従来は手作業と分散したネットワークに依存していた下位中規模市場のM&A取引に、透明性、スピード、精度をもたらすことを目指しています。テクノロジー対応のアドバイザリーサービスに注力することで、フィンテック、AI、ビジネスブローカレッジの交差点に位置し、プライベート企業の買収・売却方法を近代化しようとしています。

あなたの父親が小規模事業主として、何十年も築いた価値を十分に実現できなかった経験がIconicのインスピレーションとなったと聞きました。そのエピソードを共有し、どのように小規模事業のM&Aプロセスを近代化する決断に影響したか説明していただけますか？

私の父は何十年も旅行代理店を経営していました。顧客の信頼を得て、従業員が彼に依存し、機能するビジネスを築き上げました。ところが彼は病に倒れました。事業を続けられなくなった時点で、次に何をすべきか全く分からなかったのです。小規模事業を売却するプロセスがあることすら知らず、市場も存在しないと考えていました。自分が運営できず、子供たちも引き継げないなら、事業は終わりだと思っていました。

結局、事業は縮小していきましたが、失敗したからではありませんでした。救う方法を誰も知らなかったからです。

この経験は私の心に残っています。共同創業者のRobertoと共に小規模事業のM&A市場を掘り下げたとき、ビジネスチャンスは明らかでしたが、常に個人的な要素が背後にありました――適切なインフラが存在しなかったために父の事業が消えていくのを見た記憶です。Iconicは、ある意味で、父が得られなかった結果を実現するものです。

今後10年で約600万件の小規模事業が所有権を移転すると予測されています。なぜ現在のM&Aインフラはこの所有権移転の波に対応できていないと考えるのですか？

インフラは小規模事業のM&A市場向けに構築されていませんでした。投資銀行やM&Aアドバイザー、機関取引サポートは、一定規模以上の取引を対象に設計されてきました。メインストリートの小規模事業はその対象外でした。

彼らが利用できるものは主に手作業で、スプレッドシート、メールスレッド、データを共有しない孤立したローカルブローカー、標準化されたプロセスがありません。この体制では、何百万件もの取引が同時に進行する際に耐えられません。

あなたはCarlyleでのプライベートエクイティ、データセンターインフラ、ヘルスケアスタートアップ、そして現在はM&Aテクノロジーと幅広い経験をお持ちです。これらの業界で得た教訓で、Iconic構築に最も役立ったものは何ですか？

最も正直な答えは個人的な経験に基づきます。Kitが買収された際、私は取引の売り手側に立ち、テーブルの向こう側に多数の弁護士やプロのM&Aエグゼクティブがいました。もしM&Aに精通した適切なチームが周囲にいなければ、結果は大きく変わっていたでしょう。

この経験から一つ明確になったことは、適切なインフラとアクセスを持つ人々が勝つということです。持たない人はテーブルに残された金を失うか、さらには人生で最も重要な財務的瞬間に不利益を被ります。

プライベートエクイティでも同様のパターンを見ました。取引フローとデータが最も優れた企業は時間とともにその優位性を蓄積します。他の企業は許された範囲でギャップを埋めるだけです。その非対称性はウォール街と同様にメインストリートでも顕著です。違いは、メインストリートではそれが当たり前になっていることです。

小規模事業主は何十年も実体のあるものを築いてきました。顧客とコミュニティに自らの手でサービスを提供してきました。そして売却の時が来ると、ロードマップのない外国のプロセスをナビゲートしなければなりません。これがIconicが解決しようとしている問題です。

小規模事業の取引はしばしばスプレッドシート、メール、手作業のプロセスに依存しています。今後5年間でAIが現実的に排除できる最大の非効率は何ですか？

取引準備が最初の大きなボトルネックです。事業を市場に出す準備には数週間かかり、その多くは財務整理、CIM（機密情報メモ）の作成、バイヤープロファイルの設定です。これらはすべて構造化された繰り返し作業で、AIが得意とする領域です。

バイヤーマッチングも良好な結果を保証するために重要です。現在のプロセスは基本的にブローカーの連絡先リストに依存しています。AIは個々のブローカーがアクセスできないシグナル、例えば買収履歴、明示された投資基準、セクター内のロールアップパターン、アクティブな取引探索を示す検索行動などを抽出できます。また、デューデリジェンスは本質的に文書管理と相互参照の問題です。これこそがAIがクロージング時間を半減させられる作業です。

5年後には、取引のフロントエンド（準備）とバックエンド（デューデリジェンス）は今日とは大きく異なるでしょう。真ん中の部分、すなわち売り手が自分が築いたものを誰に任せるかを決める段階は依然として人間が担います。AIが単純作業を担うことで、アドバイザーは最もインパクトのある仕事に専念できるようになります。

多くのAIスタートアップは人間の専門知識を置き換えることに焦点を当てていますが、Iconicはアドバイザーを排除するのではなく補強しているようです。なぜM&Aの未来はAIのみではなく、人間＋AIだと考えるのですか？

M&Aは本質的に信頼取引です。売り手は自分の人生をかけて築いたものを手放すのです。その瞬間は自動化できません。売り手がシステムと取引していると感じ、人間が状況を理解していないと、取引は失われます。

現在の小規模事業M&Aの課題は、ブローカーがすべて手作業で行うよう求められていることで、扱える取引数が制限され、各売り手に費やせる時間が限られる点です。これが実質的なコストです。これらのオーナーは人生で最大の財務的決断を、初めてでロードマップもなく、代表性の質にも制限がある中で進めています。大規模取引では投資銀行が多数のアナリストチームを投入して解決しますが、メインストリートではそれは不可能です。しかし、現在のテクノロジーが可能にすることは実現可能です。ギャップを埋めることができます。ブローカーがスプレッドシートやバイヤーのメールに埋もれているとき、それは最も必要とされる相手と過ごす時間が失われていることを意味します。

私たちが構築しているものはその上限を取り除きます。AIがオペレーショナルな負荷を処理し、ブローカーは関係性、信頼、人間の判断という、モデルでは再現できない要素を担います。

実務的な現実もあります。これらの取引は実際の法的、財務的、税務的な複雑さを伴い、責任ある専門家が必要です。しかし、機械的な側面を超えて、売り手が自分の人生の仕事を見知らぬ相手に委ねるかどうかを決める際には、真に見られ、導かれると感じる必要があります。これはソフトウェアの問題ではなく、人の問題です。そして常にそうであり続けます。

Iconicの主要な約束の一つは取引完了までの時間を短縮することです。取引を遅延させる主なボトルネックは何で、AIはそれらにどのように対処しますか？

売り手はしばしば準備不足の状態で市場に出ます。財務の整理、プレゼン資料の作成、現実的な評価範囲の設定に数週間かかり、実際のプロセスが始まる前に時間がかかります。その後、バイヤーへのアプローチはターゲティングデータが薄いために広範囲になりがちです。ブローカーはマッチングが悪いと広く探すことで、取引に適さないバイヤーに時間を費やします。LOI（意向表明書）段階になると、デューデリジェンスは共有ドライブやバージョン混乱を伴うメールチェーンに変わります。毎回遅く、手作業です。

AIはこれら各段階を圧縮します。ツールが財務データを自動で取得・整理できれば準備が速くなり、行動シグナルや取引履歴に基づくターゲティングでアプローチが絞られ、文書がリアルタイムで整理・相互参照されればデューデリジェンスが迅速に進みます。

事業評価はあらゆる買収で最も議論の多い側面の一つです。特に比較取引データが乏しい小規模事業に対して、AIは評価手法をどのように変えると考えますか？

ここでの課題はデータにあります。投資銀行が中規模取引で利用する比較取引データは、この規模では大規模に存在しません。取引は報告されず、条件も開示されず、サンプルサイズが小さいため、評価は一貫性に欠け、その不一致が取引双方に摩擦を生みます。

AIは手動分析では効率的に処理できない入力をパターンマッチングすることで支援します。業界ベンチマーク、地域市場状況、オーナー依存度、顧客集中度、継続的収益などが含まれます。これにより交渉の出発点がより防御的に設定でき、たとえすべてを解決しなくても実際に有用です。モデルは取引データが蓄積されるにつれて精度が向上します。

AIが最も苦戦するのは、価値の大部分がオーナーの人脈にある事業です。どうやって比較できるでしょうか？ほとんど不可能で、そう装うアルゴリズムは人々を誤導します。

バイヤーマッチングはIconicがAIを適用している別の領域です。従来のブローカーが見落としがちな、最適な戦略的または財務的バイヤーを特定する際に、機械学習がどのようなシグナルやデータポイントを明らかにできますか？

従来のブローカーは長年築いたネットワークを基に活動します。そのネットワークは優れたものですが、ローカルで有限です。中西部で製造取引を扱うブローカーは自地域のバイヤーを知っていますが、同セクターで静かにロールアップを進めているPEファームや、6か月前に類似事業を売却し現在積極的に探しているファミリーオフィスは知らないでしょう。

機械学習は全く異なるシグナルセットで動作します。アクティブな買収検索、過去の取引パターン、明示された投資方針、取引探索モードを示すウェブ行動、そして人間がチェックしない業界隣接性などです。これにより個々のブローカーの連絡先リストでは見つからないバイヤーが浮かび上がります。

さらに、微妙なこととして重み付けがあります。すべての適格バイヤーが最適なバイヤーというわけではありません。最適なマッチは、シナジーが実在し、文化的な整合性があり、売り手の人材と遺産が保たれる可能性が高いものです。これらのシグナルはデータに存在しますが、まだ活用されていません。

下位中規模市場は歴史的に投資銀行から十分にサービスを受けてきませんでした。なぜこのセグメントは長らく見過ごされてきたのか、そしてテクノロジー駆動プラットフォームがもたらす経済的機会は何ですか？

純粋なユニットエコノミクスです。投資銀行は大規模取引に適した手数料構造で成り立っています。5億ドルの取引はチームとタイムラインを正当化する収益を生みますが、300万ドルの取引はそうではありません、少なくとも全く異なるコスト構造がなければです。したがって銀行は上位市場へとシフトし、メインストリートは既存のローカルブローカーインフラ、すなわち分散化され資本不足のものに頼るしかありませんでした。

これは銀行の失敗ではなく、単なる数学です。そしてテクノロジーがその数学を変えます。AIがかつて多大な労働時間を要した作業を処理すれば、小規模取引のエコノミクスが成立します。より少ないコストで多くの取引を実行し、成果を向上させることが可能になります。これが実際に市場を開く要因です。

ステークは現実です。このセグメントには数兆ドル規模の小規模事業エクイティが眠っています。ほとんどのオーナーは本格的な取引インフラにアクセスしたことがありません。これが私たちが狙う機会です。

将来を見据えて、AIエージェントが取引のソーシング、デューデリジェンス、交渉まで、M&Aプロセスの大部分を独立して処理できるようになると考えますか？それとも主要な取引において人間の判断が決定的な要素であり続けるでしょうか？

AIエージェントは多くのプロセスを予想以上に早く担うようになり、ソーシング、取引準備、データルーム管理、デューデリジェンスレビュー、初期条件の構築まで対応します。基盤となる能力は急速に発展しており、これらすべての領域でのAI関与は近い将来の現実です。

人間の判断が残るのは、取引が成立するかどうかを決定する瞬間です。売り手がこのバイヤーに自分が築いたものを信頼できるかを決めること、30年在籍した30人の従業員を新オーナーが残すかどうかといった、モデルでは捉えきれない交渉がそれです。これらは実際のステークを持つ人々が行う判断です。

私が目指す形は、AIがプロセス全体を走らせて人間が観察するというものではありません。AIがオペレーショナルな作業を吸収し、アドバイザーは唯一自分にしかできない部分に時間を費やすことです。これは、通常、事業主の人生で最大の取引です。信頼できる人間が全体を導き、AIが捕らえられないオファーのニュアンスを明らかにする手助けをすることで、常に人間主導の取り組みがAIで補強される形になるのです。

素晴らしいインタビューをありがとうございました。詳しく知りたい読者はIconicをご覧ください。