ピッチデッキのあの印象的なAIデモ？GPT-4の上にカスタムプロンプトを載せた薄いラッパーかもしれません。投資家のために30社以上のAI企業を評価してきました。40%にラッパーリスクがありました — ファウンデーションモデルの上の薄いレイヤーを独自のイノベーションに見せかけていました。シスコ（1億人以上のユーザー）とAuraLinkOS（319マイクロサービス、約20のAIエージェント）で本番AIを構築した人物が、デモの裏で実際に何が動いているかを見抜く必要があります。VCおよびPE企業向けAIテクニカルデューデリジェンスアドバイザーであるMohammed Cherifiは、AIアーキテクチャを分子レベルで評価します — パイプラインをリバースエンジニアリングし、スケーラビリティの主張をストレステストし、小切手を切る前にEU AI Actリスクを分類します。
ターゲットは独自AIを主張しています。インフラの請求書は別のストーリーを語ります：月$3KのOpenAI API呼び出しとReactフロントエンド。本物のモートとプロンプトチェーンを区別するには、相手が構築したと主張するものを実際に構築した人物が必要です。
技術アドバイザーはジェネラリストのCTOです。マルチエージェントシステムの出荷も、物理情報ニューラルネットワークの構築も、319マイクロサービスのデプロイもしたことがありません。チェックボックスを埋めるだけで、AIパイプラインをリバースエンジニアリングしません。
買収後、「AIプラットフォーム」がガムテープ、手動プロセス、すべてを書いた一人のエンジニアで成り立っていることが判明します。DDが十分深く見なかったために価格に織り込まなかったキーパーソンリスクです。
EU AI Actの施行は2026年8月に始まります。高リスクAI分類はコンプライアンスコストに€500K〜€200万を追加しますが、誰も予算に組み込んでいません。DDチームは準拠したシステムを構築したことがないため、AI規制を理解していません。
ターゲットが構築したと主張するまさにそのシステムを実際に構築した人物による深い技術調査です。テンプレートを持つジェネラリストではありません。スコアカードを持つジュニアアナリストではありません。インフラの請求書を読んで、AIが本物かどうかを即座に判断できる人物です。
AIスタックをリバースエンジニアリング：モデルアーキテクチャ、トレーニングパイプライン、データインフラ、デプロイメントトポロジー、スケーラビリティの限界。ファインチューニングモデルか、RAGシステムか、プロンプトチェーンか、本物の新規アーキテクチャか？その答えがすべてを決定します。
5つの次元にわたる防御可能性の評価：独自データの優位性、モデルの差別化、統合の深さ、スイッチングコスト、ファウンデーションモデルロードマップに対する競争ポジショニング。6ヶ月、12ヶ月、24ヶ月でのモート耐久性をスコアリング。
8つの次元にわたるトラフィックライトスコアリング：技術的負債、チーム能力、スケーラビリティ、セキュリティ態勢、EU AI Actリスク、データ品質、ベンダー依存度、IP所有権。各次元を30件以上の過去の評価に対してベンチマーク。
リスク調整されたバリュエーション入力、推定改善コスト、クロージング後90日のアクションプランを含む明確なGO/NO-GO/条件付き推奨。文書ではなく、意思決定。
シリーズAからグロースエクイティまで30社以上のAI企業を評価して開発された体系的AIテクニカルデューデリジェンス方法論。コードレビューを超えてAIバリューチェーン全体を評価します。
シードからグロースエクイティまでAIネイティブ企業を評価するVCおよびPE企業。ポートフォリオ全体のAIリスク評価を必要とするファンド・オブ・ファンズ。AI能力を取得する企業のM&Aチーム。ジェネラリストのコンサルタント以上のもの — 評価対象のまさにそのシステムを構築し出荷した人物が必要です。
ラピッドスキャンは1〜2週間で、アーキテクチャ、チーム、トップラインのリスク評価をカバーします。フルデューデリジェンスは2〜4週間で、深いコードレビュー、スケーラビリティテスト、EU AI Act分類、完全なリスクスコアリングを含みます。タイムラインはターゲット企業の協力とスコープに応じて調整可能です。
2つのティアが利用可能です。ラピッドスキャンにはアーキテクチャレビュー、AIモート評価、チーム評価、トップラインリスクスコアリング、15ページのエグゼクティブレポートが含まれます。フルDDにはさらに深いコードレビュー、スケーラビリティストレステスト、セキュリティ監査、EU AI Actコンプライアンス評価、IP分析、投資委員会プレゼンテーション付き50〜80ページの詳細レポートが含まれます。案件の複雑さに基づく価格についてはお問い合わせください。
はい。ポートフォリオリテーナーはAIポートフォリオ全体の四半期テクニカルヘルスチェック、新規案件のオンコールテクニカルアドバイザリー、EU AI Act施行の変更や競争モートの侵食などの新興リスクの早期警告を提供します。ポートフォリオ規模に基づくリテーナー価格についてはお問い合わせください。
標準的な慣行です。エンゲージメント開始前にファンドのNDAに署名します。ポートフォリオ企業間および競合案件間で厳格な情報障壁を維持します。すべてのレポートと成果物はお客様の所有の下で提供されます。シスコなどで15年以上のエンタープライズ機密保持の実践があります。
自動車AI（ルノー・日産）、エンタープライズSaaS、産業AI、サイバーセキュリティ、ヘルステックに深い専門知識があります。バイオテックや金融テックなど高度に専門化された領域については、ドメイン固有のアドバイザーと連携しながら、コアとなるAIテクニカル評価を主導します。
よくあるシナリオです。利用可能なアクセスで作業します — アーキテクチャ図、APIドキュメンテーション、デモ環境、チームインタビュー、公開論文、パブリックなアーティファクト。コードアクセスなしでも、経験豊富なAI構築者はシステムの挙動、チームの回答、アーキテクチャの説明からレッドフラグを特定できます。限定的なアクセスはレポートでリスクファクターとして記載されます。
5つの次元：(1) データモート — 複製が高コストまたは不可能な独自データ、(2) モデルモート — ファインチューニングされたオープンソースvs.真のアーキテクチャイノベーション、(3) 統合モート — 顧客ワークフローへの深い組み込み、(4) 人材モート — キーリサーチャーやエンジニア、(5) 規制モート — コンプライアンス上の優位性。それぞれがスコアリングされ、競争環境に対してベンチマークされます。
バリュエーションへの技術的入力を提供しますが、財務バリュエーション自体は行いません。これには、リスク調整された技術スコアリング、特定された問題の推定改善コスト、スケーラビリティの上限分析、比較可能な技術ベンチマーキングが含まれます。お客様の財務チームがこれを市場および財務分析と組み合わせて最終バリュエーションを行います。
このサービスがお客様の具体的な課題にどう対処し、実際の成果を生み出すかを話し合いましょう。