独自ロジックを活かした企業マッチングSaaS「JPMergers」構築支援

独自のM&AマッチングノウハウをSaaSとして再現したい

Decillion Capital株式会社様は、M&Aや業務提携を支援する専門企業として、長年培ってきた独自の企業マッチングロジックを、クライアントにとって使いやすいSaaSとして提供したいという構想をお持ちでした。実現にあたっては、数百万社規模の企業情報を活用し、業種や資本金、従業員数、地域といった多様な条件から目的に合致する企業を高精度で抽出する検索性能が求められていました。

さらに、サービス利用中に蓄積される検索履歴や閲覧傾向を活かし、AIによってレコメンド精度を高めていくことで、単なるデータベース検索にとどまらない、実務に強いツールとして差別化を図る必要がありました。加えて、営業支援の現場でもすぐに活用できるよう、企業ごとの営業資料を自動で出力できる仕組みが求められていました。

検索・DB・AI・営業支援が融合した実用的なSaaSを設計・開発

本プロジェクトでは、クライアントが保有していたCSVベースの企業リストと、Webクローリングで収集した最新データを統合する企業情報DBを設計。企業詳細画面と複合検索機能を軸に、ユーザーが求める条件を素早く絞り込めるUIを開発しました。さらに、ユーザーごとの検索・閲覧履歴を学習し、類似企業を提案するAIロジックをPythonで構築し、自然な形でレコメンドが行えるように調整しました。

会員制サービスとしての導線設計にはStripeを活用し、月額課金やユーザー権限管理にも対応。営業支援機能としては、検索結果や企業詳細から直接PDFの営業資料を自動生成できる機能を実装。Puppeteerを用いてスタイル調整された資料がボタン一つで出力可能となっており、現場のスピード感に対応できる設計となっています。バックグラウンドでは定期的にデータベースが更新されるよう、スクレイピングと自動登録処理を組み合わせた仕組みも構築しています。

営業現場とクライアント双方の効率と満足度を向上

JPMergersのリリース後、営業チームからは「提案資料の作成時間が劇的に短縮された」「検索の精度が格段に上がった」とのフィードバックが寄せられました。顧客の視点からも、検索条件に応じた企業の提示スピードと精度が向上したことで、よりスムーズな商談設計が可能になり、サービスへの信頼感が高まっています。

AIによるレコメンド機能も着実に成果を上げており、従来の属人的なマッチングでは見落とされがちだった関連性のある企業が表示されるなど、実務支援ツールとしての価値を発揮し始めています。現在もフェーズを分割しながら新機能の実装や改善を続けており、企業情報を軸とした提案型SaaSとして、長期的に成長していく基盤が整いつつあります。

• クライアント：Decillion Capital株式会社（業種：金融業・保険業）
• プロジェクト名：企業マッチング支援SaaS「JPMergers」
• 課題：独自のM&AノウハウをSaaSに落とし込む／高精度な検索と営業支援機能を両立したい
• 提供内容：
  • DB設計・検索UI／AIレコメンドの実装
  • PDF営業資料の自動生成／Stripe課金機能
  • スクレイピングによるデータ更新・権限管理設計
• 成果：
  • 検索精度の向上とUX改善
  • 営業現場での資料作成業務の自動化とスピード化
  • 実務支援型SaaSとして継続開発中
• 開発期間：約6ヶ月（継続フェーズあり）
• 費用帯：500万円〜1000万円
• 技術スタック：Ruby on Rails, PostgreSQL, Heroku, Algolia, Stripe, Puppeteer, Nokogiri, Python
• 公開URL：https://decillion.jp/