--- title: "会社を譲る前に整えたいAIとデータ｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/column/pre-sale-ai-and-data/ description: "会社を譲る前には、データの所在、アカウントと契約の名義、AIの利用ルール、特定の人に頼った仕組みの4点を整えておくと、譲り受け側の調査に答えやすくなり、引き継ぎも進めやすくなります。早めの準備が大切です。" updated: 2026-11-12 publisher: "フロレンティナ株式会社" --- [柱：戦略](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/strategy/) # 会社を譲る前に整えたいAIとデータ 執筆：[嵐保憲](https://www.ai-ready.jp/about/authors/#arashi)更新 2026-11-12最終確認 2026-11-12出典 4件[図解 1点](https://www.ai-ready.jp/zukai/) この記事の結論 会社を譲る前には、データの所在、アカウントと契約の名義、AIの利用ルール、特定の人に頼った仕組みの4点を整えておくと、譲り受け側の調査に答えやすくなり、譲った後の引き継ぎも進めやすくなります。どれも時間のかかる作業のため、譲ることを考え始めた段階から取りかかるのがよいと考えています。 自社の「戦略」の準備度は？[10問・約3分で確かめる（無料・登録不要）](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) 後継者が身近にいない会社では、第三者に会社や事業を譲る選択肢が広がっています。譲渡の準備というと、決算書や契約書の整理を思い浮かべる方が多いと思います。いまはそれに加えて、データやシステム、AIの使い方も、譲り受け側が関心を持つ点になっています。この記事では、譲る前に整えておきたいAIとデータの準備を、経営者の目線で整理します。 この記事でわかること - 譲り受け側が、AIとデータについて何を確かめることがあるか - 譲る前に整えておきたい4つのこと - 準備を進めるときの順番 ## 譲り受け側は、AIとデータについて何を確かめますか？ M&Aでは、譲り受け側が、契約の前に相手の会社を調べる作業（デューデリジェンス）を行うことがあります。中小企業庁の「中小PMIガイドライン」は、譲り受け側に向けて、デューデリジェンスを通じて譲り渡し側の情報をできる限り把握し、把握しきれない事項は成立後に確かめる計画に組み込むことを求めています。 譲り受け側から見ると、データやシステムは、譲った後に事業を続けられるかどうかに関わる部分です。たとえば、次のような点を確かめることがあります。 - 顧客や取引の記録が、どこに、どの形で残っているか - システムやクラウドサービスの契約が、会社の名義になっているか - 社員がAIをどう使っていて、利用のルールがあるか - 特定の人しか中身を知らない仕組みや作業がないか こうした質問にすぐ答えられないと、確認に時間がかかり、譲った後の引き継ぎの計画も立てにくくなります。 読みながら、自社の現在地を確かめませんか クイック診断は10問・約3分・登録不要です。7つの柱ごとの目安と、「戦略」を含めて次に取り組むことがわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/)[結果の解説（30分・無料）](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) ## 譲る前に、何を整えておけばよいですか？ ### ① データの所在を一覧にする 主なデータについて、何の情報が、どこに（どのシステム・どのファイル）、誰の管理で置かれているかを一覧にします。表計算のファイルが個人のパソコンにしかない、といった状態がないかも確かめます。個人情報を含むデータについては、集めたときに説明した利用の目的も一緒に整理しておくと、譲った後の使い方を検討しやすくなります。 ### ② アカウントと契約を会社の名義にする システム、クラウドサービス、AIサービスのアカウントや契約が、経営者や社員の個人の名義になっていることがあります。会社の名義で契約し、管理者のアカウントを複数の人で管理できる形に移しておきます。誰がどのサービスを使っているかの台帳があると、引き継ぎがしやすくなります。 ### ③ AIの利用ルールを用意する 社員が生成AIを使っている場合は、入力してはいけない情報や、結果を人が確かめる場面などを、簡単な利用ルールにまとめます。大がかりな規程でなくても、会社として決めていることが示せれば、譲り受け側も状況をつかみやすくなります。 ### ④ 特定の人に頼った仕組みを減らす 経営者や古くからの社員だけが知っている手順や判断の仕方は、譲った後に引き継ぎが難しくなる部分です。手順書にまとめる、もう一人が担えるようにする、といった準備を進めます。業務の記録や手順書を整えておくと、将来AIで社内の質問に答える仕組みを作るときの材料にもなります。 譲る前に整えたい4つのこと - **データの所在**：何の情報が、どこに、誰の管理で置かれているかを一覧に。個人情報は利用の目的も整理 - **アカウントと契約**：個人の名義のものを**会社の名義**に移し、管理者を複数に - **AIの利用ルール**：入力してはいけない情報、人が確かめる場面を簡単にまとめる - **特定の人に頼った仕組み**：手順書にまとめ、もう一人が担えるようにする（時間がかかる） データの所在とアカウント・契約の名義から始めると、比較的短い期間で進められます。 ## 準備は、どの順番で進めるとよいですか？ はじめに、①のデータの所在と、②のアカウントと契約の名義を確かめます。この二つは、譲渡をしない場合でも会社の管理に役立ち、比較的短い期間で進められます。次に③の利用ルールをまとめ、時間のかかる④の引き継ぎの準備に取り組みます。 なお、個人情報保護法第27条第5項第2号は、合併その他の事由による事業の承継に伴って個人データが提供される場合、その提供先を第三者に当たらないものとしています。個人情報保護委員会のガイドライン（通則編）3-6-3は、承継の契約を結ぶより前の交渉の段階で、相手の会社から調査を受けて自社の個人データを提供する場合も、この号に当たるとしています。ただし、データの利用目的と扱い方、漏えいなどが起きた場合の措置、交渉が不調に終わった場合の措置など、相手の会社に安全管理の措置を守らせるために必要な契約を結ばなければならないとされています。提供する範囲は調査に必要なものに絞り、開示の範囲や方法は、弁護士などの専門家にご確認ください。 仲介者やFA（ファイナンシャル・アドバイザー）が提供する業務と手数料の確かめ方、最終の契約で気をつける点などについては、中小企業庁の「中小M&Aガイドライン」（第3版・2024年8月）にまとめられています。準備の全体像を考えるときの参考になります。 ## 関連するひな形・ガイド・用語 ひな形 - [社内データの棚卸し表](https://www.ai-ready.jp/templates/data-inventory-sheet/) - [アカウントと権限の管理台帳](https://www.ai-ready.jp/templates/account-management-ledger/) ガイド - [事業承継とAI活用：引き継ぎを支える使い方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-and-business-succession/) - [M&Aのデューデリジェンスで、AIとデータの活用状況を確かめる観点](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-in-ma-due-diligence/) - [社内データの棚卸しの進め方](https://www.ai-ready.jp/guide/data-inventory/) - [ベテラン社員の知見をAIで引き継ぐ：聞き取り・記録・確認・共有の進め方](https://www.ai-ready.jp/guide/veteran-knowledge-transfer/) 用語 - [事業承継](https://www.ai-ready.jp/glossary/business-succession/) - [ITデューデリジェンス](https://www.ai-ready.jp/glossary/it-due-diligence/) - [属人化](https://www.ai-ready.jp/glossary/person-dependency/) - [バリューアップ](https://www.ai-ready.jp/glossary/value-up/) ## よくあるご質問 QAIを使っていない会社でも、譲る前に準備は必要ですか？ A必要です。AIを使っているかどうかにかかわらず、譲り受け側は、データがどこにあり、誰が管理しているか、システムやアカウントの契約が誰の名義かを確かめることがあります。社員が個人で生成AIを使っている場合もあるため、使っている状況を一度確かめておくと安心です。 Q準備は、いつ頃から始めるとよいですか？ A譲ることを考え始めた時点で、できるところから始めるのがよいと考えています。データの所在の確認やアカウントの整理は、譲渡をしない場合でも会社の管理に役立ちます。相手との交渉が始まってからでは、準備に充てられる時間が限られることがあります。 ## この記事に出てくる用語 - [PMI](https://www.ai-ready.jp/glossary/post-merger-integration/) - [生成AI](https://www.ai-ready.jp/glossary/generative-ai/) - [個人情報保護法](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-information-protection-act/) - [個人データ](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-data/) - [個人情報保護委員会](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-information-protection-commission/) - [事業承継](https://www.ai-ready.jp/glossary/business-succession/) - [ITデューデリジェンス](https://www.ai-ready.jp/glossary/it-due-diligence/) - [バリューアップ](https://www.ai-ready.jp/glossary/value-up/) - [属人化](https://www.ai-ready.jp/glossary/person-dependency/) ## 「戦略」のほかの記事 [この柱の解説 →](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/strategy/) [戦略5つの段階で見るAI活用の進み方嵐保憲2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/column/ai-readiness-levels/)[戦略AI-Readyの7つの柱の考え方嵐保憲2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/column/seven-pillars-explained/)[戦略AIの導入で成果を出す会社は何が違うのか？公開事例から見る進め方嵐保憲2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/column/why-ai-projects-succeed/) ## 出典 1. [中小企業庁「中小M&Aガイドライン」（第3版・2024年8月）](https://www.chusho.meti.go.jp/zaimu/shoukei/m_and_a_guideline.html) 2. [中小企業庁「中小PMIガイドライン～中小M&Aを成功に導くために～」（令和4年3月）](https://www.chusho.meti.go.jp/zaimu/shoukei/download/pmi_guideline_01.pdf) 3. [e-Gov法令検索「個人情報の保護に関する法律」（第27条）](https://laws.e-gov.go.jp/law/415AC0000000057) 4. [個人情報保護委員会「個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン（通則編）」3-6-3](https://www.ppc.go.jp/personalinfo/legal/guidelines_tsusoku/) 最終確認日：2026-11-12 ## 次の一歩 [測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・事業承継・上場・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティ・研修はアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/) 目次 1. 譲り受け側は、AIとデータについて何を確かめますか？ 2. 譲る前に、何を整えておけばよいですか？ 3. 準備は、どの順番で進めるとよいですか？ 4. よくあるご質問 この記事が扱う柱 主に「戦略」 [戦略の解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/strategy/) 自社の準備度を確かめる 10問・約3分・登録不要。7つの柱ごとの目安がわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) --- 出典：フロレンティナ株式会社「会社を譲る前に整えたいAIとデータ｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/column/pre-sale-ai-and-data/