買い手が行うデューデリジェンス（DD）のチェックリスト-最強ガイド

M&A成功の鍵は、デューデリジェンス（DD）をどれだけ正確に実施できるかにかかっています。DDの目的は「書類を確認する作業」ではなく、買収する企業の本当の姿を見抜き、統合後の成功確率を最大化するための“経営判断”を行うためのものです。

以下には、財務・法務・税務・ビジネス・人事・ITといった一般的なDD項目だけでなく、不動産DD、AI-DDそしてPMI統合後DD（PMI DD）まで網羅した最強のチェックリストをお届けします。

 

 1. デューデリジェンス（DD）とは？買い手が避けられない理由

DD（デューデリジェンス）は、買収対象企業を多面的に調査し、

• 本当に買うべきか？
• いくらで買うべきか？
• どのリスクを引き継ぐのか？どのリスクは切り離すのか？
• 統合後の成長は可能か？

を判断するプロセスです。

DDの精度＝買収の成功率
と言えるほど、買い手にとって最重要の工程です。

 

 2. 買い手が実施するDD―今日の種類

買い手が実施すべきDDは次のとおりです。

• 財務DD
• 税務DD
• 法務DD
• ビジネスDD
• 人事・労務DD
• IT DD＋ＡＩ DD
• 不動産DD
• PMI　DD（統合後 DD）

中小企業では「財務/法務」が中心ですが、統合後の成否を左右するPMI DDは見落とされがちです。

 

■3. 最強版：買い手DDチェックリスト（実務レベルー主なポイント）

【A. 財務デューデリジェンス】

• PL

• 売上の実在性と計上基準
• 顧客ごとの集中度
• 非経常利益/損失の抽出
• オーナー調整後EBITDA
• 固定費の妥当性

• BS

• 棚卸の評価・滞留リスク
• 売掛金回収状況
• 前払・仮払の不透明性
• 未払残業代など潜在債務
• 借入金の返済スケジュール

• キャッシュフロー

• 営業CFの実態
• オーナー関連支出
• 運転資本推移（買収価額に影響）

 

【B. 税務デューデリジェンス】

• 税務申告の適正性
• 過去の税務調査の指摘
• 繰延税金資産の回収可能性
• 節税スキームの適法性
• 消費税、源泉税、その他税金の未払
• 関連会社取引の妥当性

 

【C. 法務デューデリジェンス】

• 契約関連

• 主要取引契約の重要条項、解除条項
• 長期契約・リース契約の条件

 

• コンプライアンス

• 許認可の有効性
• 個人情報保護対応
• ハラスメント事案の有無

• 訴訟・トラブル

• 過去/現在の訴訟
• 労務問題の有無
• 取引先との紛争履歴

 

【D. ビジネスデューデリジェンス】

• 競合優位性
• 顧客リピート率・解約率
• 主要顧客/仕入先の依存リスク
• 市場規模・成長性
• 事業モデルの持続性
• 将来必要な投資（設備・人材）

 

【E. 人事・労務デューデリジェンス】

• 未払い残業・サービス残業の有無
• キーマン社員の特定・離職リスク
• 評価制度・等級制度の実態
• コンプライアンス体制
• 組織文化

 

【F. IT デューデリジェンス】

• 基幹システム（ERP/CRM等）の老朽化
• 外部委託（SES/保守契約）の見直し
• ライセンス数の整合性
• 情報セキュリティ体制
• バックアップ/DR（災害復旧）体制

 

【 ＋AI デューデリジェンス（新領域）】

AIを活用している企業、データを大量に扱う企業、SaaS企業の買収では、
今やAI DDが必須です。

■ AI DDの主要ポイント

1. AIモデル・アルゴリズムの評価

• 自社モデルか、外部サービス依存か
• モデルの精度・再現性・学習データ量
• モデル更新の体制
• AIのブラックボックス化によるリスク

2. データ資産の品質

• 学習データの出所（著作権・第三者権利問題）
• 個人情報・機微情報の扱い
• データクレンジングや正確性
• データのスキーマ・管理体制

3. 法務・コンプライアンスリスク

• AIが生成するアウトプットの権利問題
• 個人情報保護法の遵守
• 利用規約・API契約の制限
• 外部AI利用時のデータ共有ルール

4. セキュリティ・インフラ

• AIモデルの運用環境（オンプレ/クラウド）
• パラメータ・学習データの機密保持
• 外部APIの依存度（利用停止リスク）
• モデル盗難（Model Extraction）対策の有無

5. ビジネスインパクト

• AIによる競争優位性
• AIが売上/利益、コスト削減にどれほど寄与しているか
• AIサービスの拡張性・追加開発の難易度

6. AI倫理・ガバナンス

• 公平性・透明性
• 偏った学習データによるリスク
• 生成AIの誤情報リスク
• AI倫理委員会・ガバナンス体制の有無

→AI DDは、IT DDにおいて最も新しいが“これから注目しなければならない重要な領域”。
特にSaaS/Tech/人材/メディアM&Aでは買収価格に直結します。

 

【G. 不動産デューデリジェンス 】

1. 所有不動産

• 所在地・用途地域
• 権利関係（所有権/借地権/地役権）
• 固定資産税評価額・鑑定評価
• 老朽化・耐震性・修繕履歴
• 遵法性の確認

2. 賃貸不動産（店舗/オフィス/工場）

• 賃貸借契約の期間・更新・中途解約
• 原状回復義務の範囲
• 修繕費・共益費負担
• 賃料改定条項
• 商圏や立地の収益性
• 保証金条件

3. 土地・建物の法規制

• 建築基準法・消防法への適合
• 用途地域の制限
• 土壌汚染リスク（製造業）
• アスベスト・PCB等の有害物

4. 経済合理性

• 将来の修繕コスト
• 不動産の売却可能性
• 収益性（賃料 vs 立地価値）

 

【H. PMI統合後デューデリジェンス】

M&Aの失敗理由の多くは「DD不足」ではなく、“PMI（統合）段階での準備不足による失敗”です。
そこで必須となるのがPMI DD。

PMI DD の目的

• 統合後に発生する問題・追加コストの把握
• システム統合・組織統合の難易度測定
• 統合ロードマップの策定
• 買収後100日計画（Day100）の策定
• 人材の活用

PMI DDのチェック項目

■ 組織・人材

• 組織図の整合性
• キーマン/役員の配置プラン
• 文化・価値観の相性分析
• インセンティブ設計（退職防止）

■ 業務プロセス

• コア業務（営業/バックオフィス）の統合案
• 標準化可能なプロセスの抽出
• シナジーを生む領域の特定（売上/コスト）

■ IT・システム

• システム統合の工数
• データ移管のリスク
• サブスクリプション契約の統合可否
• セキュリティ統合コスト

■ 財務・管理

• 統合後の運転資本の再算定
• 統合コスト（人件費・システム・研修）
• 決算早期化の可否

■ 顧客・商流

• 顧客契約の引継ぎ可否
• 商流変更による解約リスク
• クロスセル可能性の評価

→ PMI DDの結果は、買収価格の調整や契約条件に直結します。

 

 

 4. 危険な案件を見抜くシグナル

• 提出資料が遅い・出てこない
• オーナー関連会社や別会社への不透明な資金
• 主要顧客への極端な集中
• 許認可が更新されていない
• キーマン1名に依存、属人的な仕事が多い
• 不動産に重大な瑕疵

 

 

5. まとめ｜DDは買い手の「成功率」を決める最重要投資

DDは買収価格を下げるための作業ではなく“買収後も成長し続けるための投資”です。

しっかりDDを実施することで、

• 適正な買収価格
• 潜在的リスクの把握
• PMI成功確率の向上
• 危険な案件を回避
• シナジー最大化

が可能になります。