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title: "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｜AI-Ready.jp"
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description: "M&Aのデューデリジェンスでは、対象の会社がどのAIを、どのデータで、どんな契約と管理のもとで使っているかを確かめます。利用の一覧、契約、データの権利と個人情報、セキュリティ、属人化、効果の根拠の6つの観点と進め方をまとめました。"
updated: 2026-11-12
publisher: "フロレンティナ株式会社"
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広げる[柱：戦略](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/strategy/)

# 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

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 5件[図解 2点](https://www.ai-ready.jp/zukai/)

この記事の結論

M&Aのデューデリジェンスでは、対象の会社が「どのAIを、どのデータで、どんな契約と管理のもとで使っているか」を、利用の一覧、契約、データの権利と個人情報、セキュリティ、属人化、効果の根拠の6つの観点で確かめると、隠れたリスクと統合後の伸びしろの両方が見えてきます。

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デューデリジェンス（DD）は、M&Aの前に対象の会社の状態を調べることです。財務・法務・ITの仕組みが中心でしたが、AIの利用が広がり、AIとデータの使い方も確かめる対象になってきました。譲り受ける側が確かめるときの観点と進め方を整理します。譲り渡す側の準備にも使えます。

この記事でわかること

- デューデリジェンスでAIとデータを確かめる理由
- 確かめたい6つの観点と、資料の例
- 進め方と、個人データを含む資料を受け取るときの注意

## なぜAIとデータを確かめるのですか？

- **リスクの面**：社員が会社の把握していないAIツールに顧客の情報を入力していた、AIのサービスの規約が事業の使い方と合っていない、といった問題は、統合した後に表に出ることがあります。
- **価値の面**：データが整い、AIを業務に組み込めている会社は、統合した後に取り組みを広げやすくなります。反対に、AIを使っているように見えても、特定の社員だけが使い方を知っている場合は、その人が辞めると続かないことがあります。

経済産業省の「デジタルガバナンス・コード3.0」は、データの活用や連携を経営に欠かせないものと位置づけています。AIとデータの状態は、事業の継続性と統合の後の計画の両方に関わるため、早い段階で確かめておく意味があります。

M&Aの進め方の全体は、中小企業庁の「中小M&Aガイドライン（第3版）」が参考になります。ITやシステム全体を調べる「ITデューデリジェンス」の中に、AIとデータの観点を組み込む形が考えられます。

## 何を確かめればよいですか？

次の6つの観点で確かめると、漏れが少なくなります。

| 観点 | 確かめたいこと | 依頼する資料の例 |
|---|---|---|
| ① 利用の一覧 | どの業務で、どのAIツール・サービスを使っているか。会社が把握していない利用はないか | AIツール・SaaSの一覧、アカウントの一覧、利用ルール |
| ② 契約と規約 | 契約の相手、料金、入力したデータの扱い（学習への利用など）、生成物の権利、解約の条件 | 契約書、利用規約・プランの写し、発注書 |
| ③ データの権利と個人情報 | AIに使うデータを使う権利があるか。個人情報の利用目的の範囲内か | データの一覧、プライバシーポリシー、取引先との契約のデータ条項 |
| ④ セキュリティと管理 | アクセス権限、多要素認証、利用の記録、事故の有無 | 権限の一覧、利用の記録、事故の報告の記録 |
| ⑤ 属人化 | 仕組みを作った人・運用している人は誰か。手順書はあるか | 体制図、手順書、外部の委託先の一覧 |
| ⑥ 効果の根拠 | AIによる効果として説明されている数字に、根拠があるか | 効果の測り方、測定の記録 |

AIとデータを確かめる6つの観点

どう使っているか

① 利用の一覧把握していない利用も

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② 契約と規約入力データの扱い・事業での使い方

リスクの手がかり

- シャドーAI
- 個人向けプランの業務利用

何を使っているか

③ データの権利と個人情報利用目的の範囲内か

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④ セキュリティと管理権限・記録・事故の有無

リスクの手がかり

- 契約外のデータ利用
- 退職者のアカウント

続けられるか

⑤ 属人化担う人と手順書

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⑥ 効果の根拠いつ・何を・どう測ったか

統合後の手がかり

- **統合した後に確かめる項目**

根拠がはっきりしない効果の数字は、そのまま評価に使わず、統合した後に確かめる項目として扱います。

### ① 利用の一覧：会社が把握していない利用にも目を向けます

社員が個人のアカウントで業務に使っていないかも、聞き取りで確かめます。会社が把握していない利用（シャドーAI）では、入力された情報の扱いを会社として確かめられていません。

### ② 契約と規約：事業の使い方と合っているかを見ます

AI事業者ガイドラインは、AIを使う会社が、提供者が定めた利用上の注意を守り、想定された範囲で使うことを基本とし、提供者から受け取った文書の保管や規約の順守も挙げています。

- 入力したデータが、サービスの提供者の学習に使われる設定になっていないか
- 事業での使い方（社外への提供、商用での利用など）が規約で認められているか
- 個人向けのプランを業務に使っていないか
- 統合した後に、契約を引き継げるか、名義の変更ができるか

### ③ データの権利と個人情報：使い方が約束の範囲内かを見ます

- 取引先から預かったデータを、契約で認められていない使い方でAIに使っていないか
- 顧客の個人情報を、プライバシーポリシーで示した利用目的の範囲内で使っているか
- 外国にあるサービスに個人データを渡している場合、その扱いを確かめているか

### ④ セキュリティと管理

AIツールのアカウントが退職者のまま残っていないか、利用の記録を残しているか、AIに関わる事故や情報の漏えいがなかったかを確かめます。

### ⑤ 属人化：続けられる体制かを見ます

AIの仕組みを社内の1人が作り、その人しか直し方を知らない場合、統合の後に続けられないことがあります。手順書の有無と、外部の委託先との契約を確かめます。

### ⑥ 効果の根拠：数字の測り方を見ます

「AIで作業時間が半分になった」といった説明があれば、いつ、何を、どう測ったのかを確かめます。根拠がはっきりしない数字は、そのまま評価に使わず、統合した後に確かめる項目として扱います。

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## どんな手順で進めればよいですか？

① **確かめる範囲を決めます。** 取引の規模やAIの使われ方に合わせて、6つの観点のどこを深く見るかを決めます。

② **資料を依頼します。** 上の表を手がかりに、依頼する資料の一覧を作ります。秘密保持の契約を結んだうえで依頼します。

③ **聞き取りをします。** 資料でわからない使い方を、経営者、情報システムの担当、使っている社員に聞きます。

④ **論点を整理します。** 見つかったことを、大きさと直しやすさで分けます。

⑤ **扱いを決めます。** 論点ごとに、価格や契約の条件の交渉の材料にするもの、統合した後の計画で直すもの、取引そのものを見直すきっかけにするものに分けます。契約の条件にどう反映するかは、弁護士などの専門家と相談して決めます。

見つかった論点の扱い方

- **交渉の材料にする**：価格や契約の条件の交渉に生かす
- **統合した後の計画で直す**：統合後の計画に、直す項目として入れる
- **取引を見直すきっかけにする**：取引そのものを見直すかを検討する

論点は大きさと直しやすさで分けます。契約の条件にどう反映するかは、弁護士などの専門家と相談して決めます。

統合した後の進め方は「[M&A後の統合（PMI）とAI活用](https://www.ai-ready.jp/column/pmi-and-ai/)」、AIとITがM&Aでどう見られるかは「[AIと企業価値](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-and-corporate-value/)」もご覧ください。

## 個人データを含む資料を受け取るときは、何に気をつけますか？

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あ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、この扱いを説明したうえで、承継した後も、承継の前の利用目的の範囲内で使う必要があるとしています。

同じ箇所では、事業の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、この号にあたるとしています。この場合、本人の同意やオプトアウトの手続きなしに提供できますが、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。

交渉の段階の提供は、こうした契約が前提です。実務では次の点を確かめておくと安心です。

- 秘密保持の契約で、受け取った情報の利用目的、扱い方、返却や削除の方法を決めておく
- 個人データは、調査の目的に必要な範囲に絞って受け取る（名前を伏せた形で足りるか検討する）
- 受け取った資料を外部のAIツールで分析する場合は、その扱いが契約で認められているかを確かめる

**個人データの扱いは事案によって判断が分かれることがあるため、詳しくは弁護士などの専門家にご確認ください。**

## 譲り渡す側は、何を準備すればよいですか？

AIとデータの状態を整理しておくと、相手に安心して検討してもらえます。

- 使っているAIツール・サービスと契約の一覧を作る
- 利用ルールと、入力してよい情報の範囲を文書にする
- 仕組みの手順書を整え、特定の人に頼らない状態にする
- 効果を説明するなら、測り方と記録を残しておく

詳しくは「[会社を譲る前に整えたいAIとデータ](https://www.ai-ready.jp/column/pre-sale-ai-and-data/)」をご覧ください。

## チェックリスト

## 関連するひな形・ガイド・用語

ひな形

- [AIの利用記録](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-use-log/)
- [SaaSの管理台帳](https://www.ai-ready.jp/templates/saas-inventory/)
- [AIの開発・利用の契約の確認リスト](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-contract-checklist/)

ガイド

- [AIと企業価値：M&A・上場でAIとITはどう見られるか](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-and-corporate-value/)
- [AIの開発・利用の契約で確かめること](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-contract-guidelines/)
- [生成AIと個人情報の扱い：個人情報保護法と注意喚起から確かめること](https://www.ai-ready.jp/guide/personal-data-and-generative-ai/)
- [社内データの棚卸しの進め方](https://www.ai-ready.jp/guide/data-inventory/)
- [SaaSの管理と棚卸しの進め方](https://www.ai-ready.jp/guide/saas-management/)
- [シャドーAIへの対策](https://www.ai-ready.jp/guide/shadow-ai-countermeasures/)

コラム

- [M&A後の統合（PMI）とAI活用](https://www.ai-ready.jp/column/pmi-and-ai/)
- [会社を譲る前に整えたいAIとデータ](https://www.ai-ready.jp/column/pre-sale-ai-and-data/)
- [AI活用は会社の評価にどう関わるか](https://www.ai-ready.jp/column/ai-and-ma-valuation/)

用語

- [ITデューデリジェンス](https://www.ai-ready.jp/glossary/it-due-diligence/)
- [PMI](https://www.ai-ready.jp/glossary/post-merger-integration/)
- [属人化](https://www.ai-ready.jp/glossary/person-dependency/)

## よくあるご質問

QAIをほとんど使っていない会社でも、AIとデータの観点で確かめることはありますか？

Aあります。会社として使っていなくても、社員が個人のアカウントで使っていることがあります。統合後にAIを使う計画があるなら、データの置き場所や権利、品質を確かめておくと計画を立てやすくなります。

Qデューデリジェンスで個人データを含む資料を受け取ってもよいですか？

A個人情報保護委員会のガイドライン（通則編）は、事業の承継の契約前の交渉の段階で、調査のために個人データを提供する場合も、本人の同意なしに提供できるものとしています。ただし、利用目的や扱い方、漏えいなどや交渉が不調に終わった場合の措置などを定めた契約が求められます。受け取る範囲は必要なものに絞り、個別の判断は専門家にご確認ください。

Q見つかった論点は、どう扱えばよいですか？

A論点の大きさに応じて、価格や契約の条件の交渉の材料にするもの、統合した後の計画で直すもの、取引を見直すきっかけにするものに分けます。契約の条件にどう反映するかは、弁護士などの専門家と相談して決めます。

## この記事に出てくる用語

- [属人化](https://www.ai-ready.jp/glossary/person-dependency/)
- [個人データ](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-data/)
- [デジタルガバナンス・コード](https://www.ai-ready.jp/glossary/digital-governance-code/)
- [ITデューデリジェンス](https://www.ai-ready.jp/glossary/it-due-diligence/)
- [SaaS](https://www.ai-ready.jp/glossary/saas/)
- [アクセス権限](https://www.ai-ready.jp/glossary/access-control/)
- [多要素認証](https://www.ai-ready.jp/glossary/multi-factor-authentication/)
- [シャドーAI](https://www.ai-ready.jp/glossary/shadow-ai/)
- [AI事業者ガイドライン](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-guidelines-for-business/)
- [PMI](https://www.ai-ready.jp/glossary/post-merger-integration/)
- [企業価値](https://www.ai-ready.jp/glossary/corporate-value/)
- [個人情報保護法](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-information-protection-act/)
- [個人情報保護委員会](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-information-protection-commission/)
- [生成AI](https://www.ai-ready.jp/glossary/generative-ai/)

## 「戦略」のほかの記事

[この柱の解説 →](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/strategy/)

[はじめる／戦略AIで市場と競合を調べる進め方と確かめ方桐谷彰人2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-competitive-research/)[定着させる／戦略AIと企業価値：M&A・上場でAIとITはどう見られるか嵐保憲2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-and-corporate-value/)[広げる／戦略AIの支援会社の選び方と付き合い方嵐保憲2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-partner-selection/)

## 出典

1. [中小企業庁「中小M&Aガイドライン（第3版）」](https://www.chusho.meti.go.jp/zaimu/shoukei/m_and_a_guideline.html)
2. [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/)
3. [総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」本編（2026年3月31日）](https://www.soumu.go.jp/main_content/001064299.pdf)
4. [経済産業省「デジタルガバナンス・コード3.0 ～DX経営による企業価値向上に向けて～」](https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/investment/dgc/dgc3.0.pdf)
5. [経済産業省「デジタルガバナンス・コード3.0～DX経営による企業価値向上に向けて～」を策定しました（2024年9月19日）](https://www.meti.go.jp/press/2024/09/20240919001/20240919001.html)

最終確認日：2026-11-12

## 次の一歩

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目次

1. なぜAIとデータを確かめるのですか？
2. 何を確かめればよいですか？
3. どんな手順で進めればよいですか？
4. 個人データを含む資料を受け取るときは、何に気をつけますか？
5. 譲り渡す側は、何を準備すればよいですか？
6. チェックリスト
7. 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/)

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出典：フロレンティナ株式会社「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｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/guide/ai-in-ma-due-diligence/