USE CASE // VC · CVC DEAL TEAMS
本社と投資委員会に説明できる、AIデューデリジェンス。
第一世代のAIデューデリジェンス・ツールは、資料の検索と要約を速くしました。askOdin が担うのは、その先の評価です。ピッチ資料の主張が財務モデルと整合しているかを決定論的に検査し、すべての指摘を資料のページやセルに結びつけた記録を、案件ごとに残します。事業会社のCVCであれば、担当者が異動した後も、本社の財務部門や取締役会に同じ説明ができます。独立系VCであれば、投資委員会とLPに。
公開案件データで算出した Clarity Score™ 110,000+ 件 · 米国仮特許出願 4件 · 1件の監査は3分以内
// FOR CORPORATE VENTURE CAPITAL
CVCの場合：本社への説明、担当者の異動、減損、シナジー
CVCの投資判断は、出資の数年後に、判断した担当者がいない場で問われます。その時に必要なのは、当時の記録です。
CVCの投資判断を、本社にどう説明するか？
担当者の記憶ではなく、記録で説明します。本社の財務部門や取締役会は、判断がどのように下されたかを問います。その時点で、判断した担当者がすでに異動していることも少なくありません。Clarity Score には、すべての指摘を根拠となった資料のページやセルに結びつける Defensible Audit Log が付きます。誰がチームに残っているかに関わらず、同じ説明ができます。
CVCのデューデリジェンスを、どう標準化するか？
担当者ごとのテンプレートではなく、すべての案件に一つの基準を当てることです。Clarity は、すべての案件を同じ5つの柱（各20点）で採点し、3つの監査チェックが、柱の単独の得点に関わらず上限を設けます。ソーシングや社内の承認手続きは、各社のままで構いません。推論の検証の仕方が、毎回同じになります。
5つの柱と3つの監査チェック →減損や評価見直しの際に、当時の判断根拠を示せるか？
示せます。ただし、記録が示すのは推論をどう検査したかであって、投資の成否ではありません。案件ごとの Defensible Audit Log は、封印された、数学的に追跡可能な記録です。スコアとスコア帯、算出に使った Clarity Framework の版、そしてページやセルまでたどれるすべての指摘を含み、監査で読み込んだファイルの SHA-256 フィンガープリントに紐づいています。評価減や減損を検討するとき、本社の財務部門や監査人は、監査を再実行せずに記録を読み、出資の時点でどの資料のどの主張が検査され、何が未解決のまま残っていたかを確かめられます。原本書類の保持期間は最長30日（文書化されたポリシー）なので、資料そのものは貴社の文書管理で保管してください。手元の資料のフィンガープリントが記録と一致すれば、同じ資料を読んだ監査だと分かります。なお「発行後に編集しない」は、現時点ではポリシーであり、技術的な統制ではありません。
評価方法の版と、記録の確かめ方 →事業シナジーも評価できるか？
いいえ。本業との戦略的な適合は、事業会社にしか下せない判断であり、askOdin は採点しません。askOdin が確かめるのは、スタートアップ自身の主張が成り立つかどうかです。ピッチ資料と財務モデル、語りと付随する資料を突き合わせます。低いスコアや PASS（見送り）の判定は、拒否権ではありません。どの論点を解消すべきかの一覧です。戦略上の理由で進めるかどうかは、CVCと投資委員会が決めます。ただし、成り立たない投資仮説の上に描かれたシナジーは、やはり悪い投資です。
事業部門から異動してきた方はピッチ資料と財務モデルで確かめることを、稟議を担当する方は社内稟議のためにをご覧ください。
// The Evolution
抽出は解決済みです。いま詰まっているのは、評価です。
AIデューデリジェンス・ソフトウェアの第一の波は、約束どおりのことをしました。アナリストを速くしたのです。500ページのデータルームを検索し、CIMを要約し、メモの体裁を整える。必要な第一歩でした。
しかし、データを取り出すことは、リスクを引き受けることと同じではありません。パートナーがメモに署名するとき、確かめているのは、AIが資料を正しく要約したかどうかではありません。事業の物理が本当に成り立つかどうかです。
それが、次の世代のインフラが担うべき仕事です。アプリケーション層は騒がしい（英語）。その下にある層、つまり決定論的で、再現でき、監査に耐える層こそが、資本配分を実際に弁護できる場所です。
// THE PHYSICS PROBLEM
デューデリジェンスは比例して増やせません。資本の投下は増えていきます。
年に2,000件のピッチ資料を受け取るパートナー2人のファンドが、すべての語りを手作業で問いただすことはできません。厳しさの問題ではなく、物理の問題です。件数が増えると、パートナーの判断は劣化します。ロゴ、紹介者、前回の成功案件との似かたで、パターン照合を始めてしまう。そして生成AIはいま、まさにその部分を、より聞こえのよいピッチ資料で埋め尽くしています。従来のAIデューデリジェンス・ソフトウェアは、アナリストの読む速さを上げますが、何を読むかは変えません。一次選別の層は、すでに限界にありました。これから、崩れます。
典型的なマルチステージ・ファンドに届く案件数。
初回面談の深さで、パートナーが実際に読める件数。
ロゴ、紹介者、パートナーのパターン照合。物理ではありません。
// THE COMPILE PIPELINE
4つのコンパイル工程。弁護できる一つの成果物。
取り込み
ピッチ資料、財務モデル、キャップテーブル、タームシートを、一つの論理グラフとして処理します。
コンパイル
RUNE Protocol™ が、採点する5つの柱と3つの監査チェックに沿ってすべての主張に負荷をかけ、Judgment Graph™ のベンチマークと照らし合わせます。
三角検証
RAVEN Protocol™ が資料どうしを突き合わせ、資料を一つずつ読むレビューでは見落とす矛盾を表に出します。
記録
案件ごとに Defensible Audit Log を生成します。投資委員会、LP、CVCであれば本社が確認できる、出典付きの根拠の記録です。
RAVENの三角検証エンジンのアーキテクチャ上の仕組みは、米国仮特許出願第63/994,876号により保護されており、公開していません。
// The Distinction
ワークフローは速くする。判断は、コンパイルする。
01 · Legacy Workflow
創業者が書いたことを要約する、確率的なLLM。
読むのは速くなり、メモは整います。しかし出てくるのは要約であって、判定でも監査の記録でもありません。要約では、LPや本社に対して弁護できません。
02 · askOdin Infrastructure
公開案件にもとづく 110,000+ 件のベンチマークに照らして、算術をコンパイルする決定論的プロトコル。
同じ入力から、別の種類の成果物が出ます。案件ごとに、Clarity Score、脆い前提の一覧、そして Defensible Audit Log™。アナリストが変わっても、年が変わっても、LPが変わっても、再現できます。
03 · The Gap, Concretely
要約は、正しいまま間違えることがあります。
LLMは、ピッチ資料がARR 1,000万ドルを見込んでいると教えてくれます。askOdin は、キャップテーブルがその見込みと数学的に矛盾していることを示します。評価減の後ではなく、タームシートの前に。
// FOR THE NEW INVESTMENT MANAGER
事業部門から異動してきた方へ：ピッチ資料と財務モデルで、まず何を確かめるか？
投資の経験がなくても、できることがあります。資料が語る数字と、モデルが計算する数字が一致しているかを確かめることです。ツールがなくても、次の5つは手で確かめられます。例はいずれも、このサイトに掲載しているサンプル出力と例示です。
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01同じ数字が、ピッチ資料とモデルで一致しているか
ピッチ資料の数字を一つずつ、財務モデルの該当セルで探します。見つからない数字、計算が合わない数字が最初の論点です。
例：デッキ11ページの粗利率は74%。モデルのタブ「Ops」のC24から算出すると41%。
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02比べている対象が、すり替わっていないか
良い数字が、どの顧客層・どの期間のものかを確かめます。メモと資料で、対象が入れ替わっていることがあります。
例：メモではエンタープライズの解約率4.2%。モデルのタブ「Retention_Act」では、ミッドマーケットの解約率が18.4%。
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03都合の悪い数字が、除かれていないか
集計から外された顧客や期間がないかを見ます。除外そのものより、除外が説明されていないことが問題です。
例：拡張収益の数値が、解約したパイロット顧客を除外している。
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04回収期間を、モデルの数字で自分で計算する
顧客獲得コストを、顧客1件あたりの月次の貢献利益で割ります。資料に書かれた回収期間と比べてください。
例示：資料は回収期間8か月。モデルでは獲得コスト18,400ドル、月次の貢献利益1,100ドルで、16.7か月。
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05資金が尽きる時期を、モデルから出し直す
上の食い違いを直した数字で、手元資金が何か月もつかを計算し直します。食い違いは、最後はここに表れます。
例：上の解約率の食い違いを含む指摘では、資金が尽きる時期が7か月早まる。
見つけた論点を、Clarity Framework の5つの柱のどれに当たるかで整理すると、案件ごとに基準がそろいます。
投資委員会向けの資料に、どう書くか
結論の前に、次の3つの問いに答える形で書きます。どれかの答えが「そう考えている」なら、それは答えではなく感想です。
- 論理は再構成できるか
- ユニットエコノミクスは、ピッチ資料の売上の主張を本当に支えているか。隣に並んでいるだけではないか。
- 語りとモデルは、どこで食い違うか
- 一般論ではなく、どのスライドの、どのセルか。
- 記録は残るか
- 18か月後に本社や監査人に問われたとき、出資の前に何を、どの資料に対して確かめたかを示せるか。
指摘は、重さで分けて書きます。askOdin の出力では、JUDGE Protocol が Critical・Major・Minor の3段階に分けます。Minor はメモに一行。Major は、採決の前に担当者が書面で答えます。Critical は Kill Shot で、矛盾が解消されるか投資仮説が変わるまで、採決を待ちます。
詳しい進め方：Pre-IC Reasoning Audit（英語）
// FOR INTERNAL APPROVAL
社内稟議のために：経営企画・財務部門の方が確かめること
これは何か
出資を検討するスタートアップから受け取ったピッチ資料と財務モデルを読み込み、両者の数字や主張が食い違う箇所を、資料のページやセルを示して一覧にするソフトウェアです。資料は監査ごとにアップロードします。1件の監査は3分以内に完了し、案件ごとに判定、0〜100のスコア、根拠付きの記録が残ります。投資するかどうかを決めるものではありません。決めるのは、CVCと投資委員会です。
会社にとっての意味
戦略投資の根拠が、担当者の記憶ではなく記録として会社に残ります。評価減や減損を検討するとき、経営会議や監査人は、出資の時点で何が確かめられ、何が未解決だったかを読めます。案件ごとに同じ基準で検査するため、担当者が替わっても判断の仕方は変わりません。
リスク：データ、依存、費用
- データ
- お客様の書類が、AIモデルの学習に使われることはありません。原本書類の保持期間は最長30日で、これは文書化されたポリシーです。上限を自動で執行する仕組みは実装中で、それまでの間、削除はご要望に応じて実行します。判定結果などの派生データは30日を超えて保持され、識別につながる情報を含みうるため、削除請求の対象です。処理や保管を日本国内に限定する構成は、現時点では提供していません。SOC 2 Type I は実装中、SOC 2 Type II と ISO 27001 は計画中です。
- 依存
- 資料からの情報抽出には、外部のモデルAPI（Google Gemini Developer API の有料プラン、米国企業のサービス）を使います。判定そのものは、固定されたルールによる決定論的な計算です。提供元の askOdin Pte. Ltd. は、2025年7月に設立されたシンガポール法人です。公開している導入事例は、まだありません。
- 費用
- 料金とパイロットの条件は、このページでは公開していません。下の資料請求でお問い合わせください。
各管理策が、ポリシー・実装済み・実装中・計画中のどれに当たるかは、セキュリティとデータの取り扱いに示しています。
稟議に添える資料のご請求
ご用件に合う件名でメールをお送りください。お送りできる資料をご案内します。
// FAQ
よくある質問：生成AIとAIデューデリジェンス・ソフトウェア
ChatGPTなどの生成AIで、デューデリジェンスはできるか？
一部はできます。資料を読み、要約し、メモの下書きをつくることです。しかし、弁護できる判定は出せません。生成AIの判定は計算ではなく生成されたものなので、同じ質問でも実行のたびに変わることがあり、何を基準に測ったのかを示せないからです。一次選別には生成AIを、投資の判断には決定論的な評価を使い分けるのが現実的です。
VC向けのAIデューデリジェンス・ソフトウェアは、何をすべきか？
検索と要約の先を担うべきです。データルームを検索し、ピッチ資料を要約し、メモの作成を速めることには意味がありますが、それは汎用化した機能です。受託者としての本来の仕事は、投資仮説を支える事業の物理が成り立つかを確かめることで、それには確率的な要約ではなく決定論的な評価が必要です。askOdin は、案件ごとに Clarity Score と、根拠に結びついた Defensible Audit Log を出力します。
監査されていない最後の資産クラスに、監査の層を。
ベンチャーキャピタルは、監査されていない最後の資産クラスです。askOdinは、その空白を埋めるインフラを提供します。