[イーデイリー マーケットinSoyoung Park 記者] 「人工知能（AI）を活用することで、むしろ審査担当者はスタートアップ各社をより深く掘り下げ、良い質問ができるよう『検討の密度』を高める必要があります。」

韓国のベンチャーキャピタル（VC）やアクセラレーター（AC）が相次いで、「AI審査担当者」のようなAIベースの投資システムを導入しています。こうした流れの中で、ブルーポイント・パートナーズのイ・インソン取締役は、むしろ投資の本質により一層集中すべきだと強調しました。イーデイリーは最近、同氏にインタビューを行い、AI時代における投資会社の役割や、同社独自の投資管理プラットフォームの活用方針について尋ねました。

イ・インソン取締役は、韓国のディープテック専門投資会社であるブルーポイント・パートナーズにおいて、独自の投資管理プラットフォーム「ラティス（LATTICE）」プロジェクトを率いる人物です。同取締役は、ラティスを単なるもう一人のAI審査担当者にすることこそが究極の目標ではないと一線を画しました。人間とAIの領域を分けるよりも、業務にAIを自然に溶け込ませ、その過程で投資会社が検討の深みを増すという形で活用するという意味です。

「速さ」より「深さ」に重点…10年間蓄積されたデータが差別化要因です

ブルーポイントは、AIブームが本格化する前から、投資データを体系的に蓄積・活用するための基盤を築いてきました。Excelなどに散在していた情報を統合するため、数年前から社内開発チームを配置し、投資関連データをデータベース（DB）化するといった取り組みを行ってきました。

格子を意味する「ラティス」という名称は、スタートアップや投資情報など、さまざまなデータを相互に結びつけ、新たな価値を創出するという趣旨から付けられました。ブルーポイントは2022年下半期から、このプラットフォームを本格的に活用し始めました。

イ取締役は、投資業界でAI審査システムの導入が広まっていますが、ブルーポイントが目指す方向性は多少異なると説明しました。投資候補企業をより多く、より迅速に選別するのではなく、審査担当者が投資の本質により一層集中できるよう、AIが支援すべきだという考えです。

同取締役は、「社内で（AIよりも）人の判断が重要だという共通認識が形成された」とし、「審査担当者は常に悩み、良い質問を投げかける人だからだ」と述べました。同取締役はさらに、「したがって、当社にAIプラットフォームを導入する際、単に投資効率を高めるにとどまらず、審査担当者が検討する際の密度を高められるよう、より重点を置いた」と付け加えました。

このような哲学は、投資家だけでなく、スタートアップの立場からも熟考した結果です。同氏は、「スタートアップは、投資会社が自社の持つ能力と哲学をもって、チームを正しく評価してくれることを望んでいる」と指摘しました。

企業の発掘と管理を超え、「予測モデル」へと高度化

ブルーポイントがこのような方向性を選択できた背景には、長期間にわたり蓄積されたデータがあります。同ファンドは過去10年余りにわたり、初期段階のテクノロジー企業を発掘し、投資を行ってきました。同ファンドが蓄積した判断や議論の過程は、データとして着実に積み重ねられてきました。同ファンドはこれを基に、自社の投資哲学と判断基準を反映した「ゴールデンデータセット」を構築しました。

ブルーポイントが掲げるスローガンの一つは、「ファースト・インベスター、セカンド・チーム（First Investor, Second Team）」です。 初期段階のテクノロジー企業の最初の投資家となる一方で、単なる財務的投資家（FI）ではなく、創業チームのもう一人のメンバーのように共に歩んでいくという意味です。審査担当者は、技術そのものが優れているかだけでなく、その技術が資本市場においてどのような意味を持つかを精査します。また、技術の発展と高度化がどのような影響をもたらし得るかを綿密に分析します。

この取締役は、「何かを作れるということ自体が競争力になる時代ではない」とし、「重要なのはドメイン知識と経験、そしてそれを活用してどのように考えるかだ」と述べました。さらに、「優れたAI開発者がシステムを開発したとしても、当社の投資哲学やフィット感は、結局のところ社内で見出さなければならない」と説明しました。

このような会社の哲学と基準に基づき、ラティスは△企業の発掘△投資審査△ポートフォリオ管理など、審査担当者の業務全般を支援します。具体的には、スタートアップを審査担当者の個別の関心分野や投資実績に応じてマッチングさせます。その際、企業情報をブルーポイントの基準に合わせて要約・整理します。既存のポートフォリオ企業がリスクの兆候を見せたり変化したりした場合、審査担当者に通知する機能もあります。企業間の比較・分析も提供します。

同取締役は、現在の段階を「データ・トゥ・アクション（Data to Action）」と捉えています。これは、すでに蓄積されたデータを実際の投資実行や判断に結びつける段階です。ブルーポイントが準備している次の段階は「データ・トゥ・インテリジェンス（Data to Intelligence）」です。この段階では、単なる管理にとどまらず、グローバルな産業・技術の動向や外部リサーチを投資データに結びつける計画です。将来的には、成長の可能性や新規投資領域を予測する機能も追加される見通しです。

同氏は、「すべてのリサーチをラティスに投入しても意味がない」とし、「どのようなデータをどのように活用し、どのような方法でリサーチを行うかが重要だと考えている」と述べました。さらに同氏は、「各審査担当や当社が関心を寄せている分野、すでに投資した分野、さらにはそこから一歩進んで、ポートフォリオ企業が今後成長する可能性、当社が新たに発掘すべき分野を予測できるモデルを組み込んでいく計画だ」と付け加えました。

ブルーポイントがこのような方向に進む理由は、AIの活用が拡大すればするほど、投資会社が創業者をどう見るかという姿勢が重要になるという信念に基づいています。同社の審査担当者は、毎年2000～3000社に上る企業を精査しています。しかし、実際に投資に至る企業はごく一部に過ぎません。投資業そのものが、数多くの企業を絶えず評価し、判断する仕事です。彼は、ここにAIまで組み合わせてしまうと、かえって投資プロセスにおける人間的な部分が弱まってしまう恐れがあると見ました。

彼は「AIをうまく活用するということは、あくまで方法や形態に過ぎず、それ自体が本質ではない」とし、「AIが高度化し、私たちの日常生活に浸透すればするほど、むしろ創業者を尊重し、彼らの夢に想像力を加え、より大きな夢を描けるよう支援するという、投資会社本来の役割に集中すべきだ」と強調しました。