M&A News

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謹賀新年 2026年

新年のご挨拶
――2026年、意思決定の質が問われる時代に

新年あけましておめでとうございます。
M&Aファイナンス新聞をご覧いただいている皆さまに、心より御礼申し上げます。

近年、経営・M&A・ファイナンスを取り巻く環境は、
情報量の増大と不確実性の高まりにより、「正解を知ること」よりも「判断を誤らないこと」の重要性が高まっています。

生成AIの進化は、この状況をさらに加速させました。
誰もが高度な情報にアクセスできる一方で、
その情報をどのように使い、どのように捨てるかが、経営の差になり始めています。

生成AIは「答えを出す道具」ではない

生成AIを「正解を教えてくれるツール」と捉える向きは少なくありません。
しかし、経営やM&Aの現場で本当に価値のある使い方は、そこにはありません。

生成AIの本質的な価値は、
自分の仮説が「現実に耐えない点」を、最短で可視化できることにあります。

つまり、
・この戦略は成立するのか
・このM&Aスキームは現実的か
・この成長仮説はどこで破綻するのか

といった点を、早く、安く、何度でも検証できることにあります。

仮説をどう立てるか

重要なのは、仮説の精度ではありません。
むしろ、壊れやすい仮説を置くことです。

実務で有効なのは、次のようなシンプルな手順です。

やりたい打ち手を1行で書く。

動かない前提条件を2〜3個置く。
(時間、制度、資金、人は動くか、など)

「この前提で成立するか?」という問いに変換する。

これだけで、仮説としては十分です。

生成AIへの問いは「反証」が中心

生成AIに対して求めるべきは、同意ではありません。

・最大の弱点は何か
・現場や市場で起きる回避行動は何か
・設計を直せば解決できる問題か、それとも環境要因の問題か

こうした反証的な問いを投げることで、
検討すべき論点と、捨てるべき案が明確になります。

「止める判断」が最大の成果

経営やM&Aでは、
最後まで案を作り切ることが評価されがちです。

しかし実際には、
途中で「これは成立しない」と判断できることこそ、最も価値のある意思決定です。

生成AIは、
・検討を加速させる道具であると同時に
・無駄な検討を早く終わらせる道具
でもあります。

2026年に向けて

今年は、
「何をやるか」以上に、
「何をやらないかを、どれだけ早く決められるか」が問われる一年になるでしょう。

M&Aファイナンス新聞では、
引き続き、個別案件の分析にとどまらず、
意思決定の質を高める視点も発信していきたいと考えています。

本年もどうぞよろしくお願いいたします。

New Year’s Greetings
— 2026: An Era Where the Quality of Decision-Making Is Tested

Happy New Year.
We would like to express our sincere gratitude to all readers of M&A Finance News.

In recent years, the environment surrounding management, M&A, and finance has been shaped by an overwhelming increase in information and rising uncertainty. As a result, avoiding wrong decisions has become more important than simply knowing the “right” answers.

The rapid evolution of generative AI has further accelerated this trend.
While advanced information is now accessible to almost anyone, how that information is used—and what is deliberately discarded—is beginning to create meaningful differences in management outcomes.

Generative AI Is Not a Tool for Producing “Answers”

Many people view generative AI as a tool that provides correct answers.
However, this is not where its true value lies in the context of management and M&A.

The essential value of generative AI is its ability to quickly expose the points where one’s hypotheses fail to withstand reality.

In other words, it allows decision-makers to test—quickly, inexpensively, and repeatedly—questions such as:
• Does this strategy actually work?
• Is this M&A structure realistic?
• Where does this growth hypothesis break down?

How to Formulate Hypotheses

What matters is not the precision of a hypothesis.
Rather, it is important to start with hypotheses that are easy to break.

In practice, the following simple process is effective.

First, write the action you want to take in a single sentence.

Next, define two or three assumptions that are difficult to change
(for example, time constraints, regulatory conditions, funding, or the availability of people).

Then, reframe it as the question: “Does this work under these assumptions?”

That alone is sufficient as a working hypothesis.

Questions to Generative AI Should Focus on Refutation

What we should seek from generative AI is not agreement.

Instead, we should ask:
• What is the biggest weakness?
• What avoidance behaviors might occur in the market or on the ground?
• Is this a problem that can be solved by redesign, or is it driven by the environment?

By posing such refutational questions, the issues that truly require examination—and the ideas that should be abandoned—become clear.

The Greatest Outcome Is the Decision to Stop

In management and M&A, there is often an emphasis on fully developing a proposal through to the end.
In reality, however, the most valuable decision is the ability to conclude early that “this will not work.”

Generative AI is both a tool for accelerating analysis and a tool for ending unproductive analysis quickly.

Looking Ahead to 2026

This year will likely be defined not by what we choose to do, but by how quickly we can decide what not to do.

At M&A Finance News, we will continue to share not only analyses of individual transactions, but also perspectives that help improve the quality of decision-making itself.

We look forward to your continued support in the year ahead.

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