オペレーショナルデューデリジェンスの双方向攻略：仮想データルームで取引を高速化

被調査側（目標企業）の課題：データ集約の「手間とリスク」

• ファイル分散で集約に時間がかかる：ODD に必要なデータは各部門に散在（生産部の設備維持記録、人事部の勤怠データ、購買部のサプライヤー評価書），専門スタッフを配置して 1 件ずつ収集するだけで 1～2 週間を要する；
• 大容量ファイルの共有が不安定：年度運営レビュー PPT、サプライチェーン全体図など容量の大きいファイルは、普通のクラウドストレージでアップロードすると中断しやすく、メールで送ると添付ファイルの漏れが発生し、バージョン確認に反復作業が必要；
• 機微情報の処理が難しい：運営データには単位原価、核心サプライヤーの連絡先などの営業秘密が含まれるため、直接共有すると漏洩リスクが高いが、手動で機微情報を隠蔽すると集約进度が遅れる。

調査側（投資家・買収側）の課題：審査協業の「遅延と見落とし」

• 情報へのアクセスが非リアルタイム：被調査側がファイルを分割して送るため、最新データを即座に確認できず、地域をまたぐチーム（例：東京本社と大阪調査チーム）の審査意見も同期しにくい；
• 重要情報の抽出が低効率：ODD のファイルは多岐にわたり、数百件の文書の中から「サプライチェーンのリスクポイント」「人件費の異常」などの关键情報を見つけるには、手動で検索する時間が大量に必要；
• 審査进度の追跡が困難：複数人が同時に審査する場合、「誰がどのファイルを確認したか」「どの意見がフィードバック待ちか」が把握しにくく、「審査の断層」が発生して取引が停滞する。

攻略 1：被調査側向け —— 迅速集約・安全脱敏で「出力コストを削減」

• 一括アップロード＋中断再開でファイル準備を短縮：bestCoffer は「一括アップロード＋中断再開」機能をサポートし、被調査側は生産報告書、サプライヤー契約など数百件の運営ファイルを一度にアップロードできる。ネットワークが切断されても再アップロードする必要がなく、従来 1～2 週間かかったファイル整理作業を 2～3 日に短縮できる。同時に PC、スマホ APP、WeChat / 钉钉の多端末同期をサポートし、各部門のスタッフが直接自部署のファイルをアップロードでき、専門スタッフによる集約作業を省略できる。実践例：某製造業企業が ODD の被調査側として、300 件の設備維持記録と 200 件のサプライヤー契約を処理した。bestCoffer の一括アップロード機能を活用し、1 日で全てのファイルを準備し、従来の手動集約に比べて 80% の時間を節約した。
• 全周期暗号化＋AI 脱敏で安全と効率を両立：運営データの営業秘密（原価データ、サプライヤー情報など）を手動で隠蔽する必要はない ——bestCoffer は「全周期暗号化」（アップロード・ストレージ・転送の全工程を AES-256 暗号化）を採用し、AI 脱敏機能で身分証明書番号、核心連絡先などの機微情報を自動的に識別して隠蔽する。安全を確保しつつ、ファイル共有の进度を遅らせない。さらに「透かし」機能（アップローダー ID と時間を含む）をサポートし、データ漏洩の追跡を強化する。
• 多プロジェクトデータルームで並行取引を効率管理：被調査側が複数の ODD プロジェクト（例：2 社の投資家と同時に協議）に対応する場合、bestCoffer の「多プロジェクトデータルーム」機能でプロジェクト間のデータを完全に分離できる。各プロジェクトに独立したアクセス権限と審査プロセスを設定し、ファイルの混同を回避し、繰り返し管理システムを構築する手間を省く。

攻略 2：調査側向け —— 効率アクセス・精緻抽出で「審査速度を向上」

• リアルタイムアクセス＋権限管理で情報格差を解消：調査側は bestCoffer 仮想データルームを通じて、被調査側がアップロードした運営ファイルをリアルタイムで閲覧でき、メールで送られるのを待つ必要がない。プラットフォームは「5 段階の権限メニュー」を提供し、役割に応じてアクセス範囲を設定可能（例：運営チームに「閲覧＋コメント」権限、財務チームに「原価報告書のみ閲覧」権限）。データ安全を確保しつつ、不要な人員による審査への干渉を回避する。
• AI 検索＋コメント協業で審査周期を短縮：ODD のファイル「多様で複雑」な問題に対し、bestCoffer は「キーワード検索＋内容定位」機能をサポート。調査側が「サプライチェーンの中断リスク」「人件費の増加率」などのキーワードを入力すると、関連するファイルと段落を迅速に見つけることができ、逐頁閲覧する手間を省く。同時に「権限付きコメント」をサポートし、地域をまたぐチームは直接文書内に意見（例：「2023 年 Q4 の生産ロスデータを補充せよ」）を残し、被調査側がリアルタイムで確認してフィードバックできるため、コミュニケーションの遅延を解消する。実践例：某投資ファンドが小売業企業の ODD を行う際、500 件の店舗運営データから「売上高の低下要因」を抽出する必要があった。bestCoffer の AI 検索で「売上低下 原因」を検索し、3 分で該当する 40 件のレポートを特定し、手動検索に比べて 95% の時間を節約した。
• 詳細監査レポートで審査进度を可視化：bestCoffer は「オペレーショナルデューデリジェンス監査レポート」を自動的に生成し、全ての操作（誰がいつどのファイルを閲覧したか、ダウンロードしたか、被調査側のファイル更新进度など）を記録する。調査側と被調査側の両方が随時レポートをエクスポートし、「どの工程が完了したか」「どの工程が推進待ちか」を明確に把握し、「審査の断層」を回避する。

• 業界別カスタマイズ最適化：金融・医薬・製造業などの特殊業界の ODD ニーズに対応（例：金融業では顧客のマネーロンダリング記録の審査、医薬業では顧客の資格登録の検証），ファイル解析アルゴリズムを最適化し、データ識別の精度を向上；
• 業務システムとのシームレスな統合：企業の OA、CRM システムと連携可能で、CRM から目標企業の基本情報を直接インポートし、繰り返し入力する手間を省き、データ誤差を削減；
• 多言語対応と国際コンプライアンス：日本語・英語・中国語など多言語に対応し、国際的な ODD 取引での言語障壁を解消。同時に日本の「個人情報保護法」、国際的な ISO 27001 認証に準拠し、データ安全を全方位的に保障。