Clarum式プライベート・エクイティデューデリジェンス代行：AIで初稿作成、人間がチェックし月6件受注で3.6万元の売上

🔧 ワークフロー

毎日、顧客から送信されてきたCIM、データルームのファイル、面談議事録、または財務表を受信し、RAGナレッジベースと大規模言語モデルを使用して売上高、利益率、顧客集中度などの重要指標を自動抽出し、投資メモのテンプレートに埋め込む。夕方に1〜2時間かけて、ソースの引用照合、文体の修正、リスクフラグの追加を行ってから初稿を納品する。入力は大量の原始ファイルであり、出力は追跡可能な引用付きのメモ成果物である。中長期的には、成果物を自己更新型のナレッジベースに蓄積し、同じセクターの顧客から再度注文があった際に、過去のテンプレートと結論を直接再利用する。単一の処理時間は事例の蓄積に伴って減少していき、一度きりの代行ではなく複利で価値を生む資産となる。

🛠 構築のハードル

基礎的な財務分析能力に加え、プロンプトと検索構築の能力が必要となる。ツールはGPTシリーズまたはClaudeをLlamaIndex系のRAGフレームワーク、クラウドストレージ、ファイル解析ライブラリと連携させて使用し、テンプレートとソースの整合性を実際に機能させるまでに約2〜4週間かかる。長期的な再利用を目指す場合は、さらに1週間かけて過去の成果物を構造化されたナレッジベースと業界別のプロンプトテンプレートに整理する。全体の投資時間は1ヶ月の余暇時間以内であり、すぐに受注を開始できる。

🧰 ツールチェーン

• 🔧 ClaudeまたはGPT系列の大規模言語モデルAPI（要約抽出と初稿生成を担当）
• 🔧 LlamaIndex系RAGフレームワーク（ローカルファイルの検索とソースのトレーサビリティ確保）
• 🔧 Pythonドキュメント解析ライブラリ（VDRおよび財務諸表の解析用pdfplumber、python-docx）
• 🔧 MakeまたはZapier自動化ワークフロー（ファイルのインポート、解析、通知を連携）
• 🔧 Notionまたはローカルナレッジベース（過去のテンプレートと業界プロンプトの蓄積）

🚀 初心者ガイド

第一歩として、公開されている企業の財務レポートや業界レポートを使用してデューデリジェンスメモのサンプルを模擬作成し、フリダン（閑魚）、小紅書（RED）、または株式投資コミュニティに投稿して低価格のトライアル注文を受け付ける。3件完了した時点で自身のテンプレートライブラリとプロンプトライブラリを構築し、その後徐々に価格を引き上げる。第二歩として、各顧客ファイルの匿名化処理と機密保持の誓約を標準プロセスに組み込み、受注前に追跡可能な引用と初稿の免責条項に関する契約を締結する。

📌 実例

• 📌 ClarumはYC W24プロジェクトであり、公式ウェブサイトによると、そのAIエージェントはデータルームのファイルをインポートしてスクリーニングメモや投資委員会メモの初稿を自動生成でき、1シートあたりの年間料金は推定5,000〜10,000ドル、2025年の推定ARRは約33万ドルであり、このワークフローに対する支払い意欲を裏付けている
• 📌 検索結果内のコミュニティパスの提案では、同様のサービス能力がUpworkや閑魚などのチャネルで1件あたり5,000〜30,000元で提示されており、月5〜10件の収入レンジが価格設定のアンカーとして機能することが言及されている
• 📌 国内の同様の裏付けとして、Shizaite Agentは企業デューデリジェンスを3分で完了し、法人・司法・入札・世論調査の自動レポート生成をカバーすると主張しており、中科柏誠は財務諸表分析と資金ニーズの算出をカバーするAIデューデリジェンスシステムを立ち上げている。これらはすべて、デューデリジェンス代行の需要がプライベート・エクイティから信用および広範な金融企業へと波及していることを示しており、個人代行はその能力リストをベンチマークしてサービスをパッケージ化することができる