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大手企業の「人手不足」をAIで支援するスタートアップ

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私たちについて

なにをやっているのか

「知の複利を、組織の資産に変える」 ── 組織の暗黙知を、AI時代の資産へと構造化する

私たちは、企業のガバナンス領域におけるAI化支援に特化したスタートアップです。

AIとデータ活用が事業成長の前提となった一方、それを支えるガバナンスを担える人材は圧倒的に不足しています。法務・情報セキュリティ・事業開発、複数の専門性が交差する領域でありながら、知見は個人に張り付き、組織には蓄積されない。多くの企業で、この構造的人手不足がAI活用そのものを止めています。

ここに、汎用AI（LLM）は答えを出せません。LLMが学習しているのはWeb上に公開された「公知の知識」であり、各企業固有の判断基準・社内規程・過去の判断履歴・暗黙のルールといった「組織知」は、構造化されないまま組織内に散在（暗黙知化）しているからです。この散在した組織知を、AIが扱える形に構造化する作業そのものが、現在最も人手を要する仕事になっています。

私たちは、この構造化を高速かつ高品質に実行するために、以下の3レイヤーを垂直統合しています。


【プロダクト】 PrivacyTech GRoW-VA（グローバ）

組織知をAI上で運用する自社プラットフォームです。

01. Foundational Infomation（組織の判断ルールと過去事例を構造化された知識として蓄積）
02. Dynamic Information（業務情報をAIが扱える構造で入力するインターフェース）
03. Information of Insights/Assessments（蓄積された組織知に照らしてAIがリスク評価と論点抽出を実行）
04. Case Infromation（AIが処理する判断と人が決める判断を明確に分離）
↓
05. Compound Intelligence（4つのタイプの"Information"が統合され"Intelligence"として自律的に進化）

ガバナンスにおける判断の自動化レベルを、自動運転になぞらえてLv.0からLv.5まで定義し、組織がどこまでをAIに委ねるかを段階的に進められるよう設計しています。


【コンサルティング】 徹底した顧客伴走型モデル

クライアント企業の組織内部に深く入り込み、業務プロセスそのものを再設計します。要件定義書を受け取って実装するSIerモデルとは異なり、「何を要件にすべきか」自体をクライアントと一緒に発見していくのが私たちの仕事です。通信事業者、放送局、電機メーカー、人材総合企業など、日本を代表する企業のAI・データガバナンス基盤を、伴走者として一緒に構築しています。


【伴走人材】 AI・データガバナンス専門のSES

法令・技術・倫理の最前線に精通したプロフェッショナルが、クライアントの現場に常駐し、AIだけでは完結しない高度な判断と実務を直接担います。プロダクトとコンサルの間に立ち、現場のリアルを両者にフィードバックする「知の循環の中継点」です。


この3レイヤーが回るほど、当社内には「異なる業界・異なる規制環境・異なる組織文化での判断パターン」が蓄積されていきます。次の案件は前の案件の知見の上に立ち、AIの精度は積み重なるほど上がり、判断のスピードは速まり、構造化のコストは下がる。私たちはこれを「知の複利（Compound Intelligence）」と呼び、競争優位の唯一の源泉に据えています。

個別の案件で勝つのではなく、案件を重ねるほど勝率が上がる構造そのものを作っています。

なぜやるのか

組織の個性を強くするAIで、世界をもっと鮮やかに。── 巨大な市場と、AIでは決して埋まらない構造的人手不足を解消する

数兆円規模の市場と、12万人の人材不足
国内のAI関連市場は、2025年度時点で1兆8,301億円、2029年度には3兆1,779億円に達し、2024年度比2.1倍に成長する見込みです（富士キメラ総研）。生成AIの登場以降、AI活用は「先進企業の試み」から「事業成長の前提条件」へと変わりました。

しかし、その活用を支えるべきAI人材は、2030年時点で最大約12.4万人の需給ギャップが生じると試算されています（経済産業省「IT人材需給に関する調査」）。IT人材全体では、同じ2030年時点で最大約79万人の不足が予測されています。

そしてこの不足は、ガバナンス領域においてさらに深刻です。たとえば、AIガバナンスは、データサイエンス・法務・倫理・ソフトウェアエンジニアリングという、本来は別領域の専門知が交差する場所であり、これらを統合できる専門家は世界的に著しく不足しているとされています。AIガバナンス市場だけでも、世界市場で年率44%を超える成長を続けている事実の裏側は、まさに「AIを使いたい組織」と「AIを正しく走らせられる人材」の絶望的なギャップにほかなりません。


■ この問題は、AIの進化では解消しない

「人手不足はAIが解決するのではないか」 ── 一見もっともらしい問いですが、ことガバナンス領域においては答えはNoです。

汎用AI（LLM）が学習しているのは、Web上で公開された「公知の知識」です。一方で、ガバナンスの判断に不可欠な社内規程、過去の判断事例、ベテラン社員の暗黙知、議事録に眠るやり取り ── これらの「組織知」は、各企業の中で構造化されないまま散在し、人の頭の中、メール、議事録、チャットに眠ったまま、退職とともに失われていきます。LLMはこれらに本質的にアクセスできず、目の前の未整理データから「その組織独自の正解」を自律的に推論することもできません。

つまり、散在した「Information」を、AIが扱える「Intelligence」へと構造化する仕事こそが、AIの進化によっても代替されない、最も人手を要する仕事として残り続けます。多くの企業のAI導入が「PoCで終わる」「実務に組み込まれない」のは、まさにこの構造化の工程をスキップしているからにほかなりません。


■ 私たちのアプローチ ──「組織知の複利（Compound Intelligence）」

私たちのミッションは、「散在する情報を、複利を育むIntelligenceに変え、AI・データガバナンスの実行を支援・自動化する」ことです。ここで決定的に重要なのが「複利」という考え方です。

金融の世界では、元本に利子がつき、その利子にさらに利子がつくことを複利（compound interest）と呼びます。早く始めた者が圧倒的に有利になる ── これが複利の本質です。組織知にも同じ構造があります。判断基準をPlayBookに言語化し、案件情報をQuickEntryで蓄積し、MultiCheckでAIがリスクを評価する。このサイクルを回すほど、組織固有のインテリジェンスは複利的に積み上がり、AIの判断精度は加速度的に高まっていきます。

GRoW-VAは、この「組織知の複利」を生み出すために設計されたAIプラットフォームです。一般的なSaaSや汎用AIとは異なり、企業ごとの暗黙知・判断軸・文脈を構造化し、使い続けるほどその企業だけのインテリジェンスとして深化していく ── これが私たちのアプローチの最大の特色です。「Compound Intelligence AI Platform」というGRoW-VAのタグライン（キャッチコピー）は、この思想を一語で表現しています。


■ 目指す世界 ──「組織の個性を強くするAIで、世界をもっと鮮やかに。」

AIによって情報の収集・分析・生成が急速に均質化しつつある今、企業特有の価値観や判断基準を纏ったAIは、汎用AIとは全く別次元の存在になります。 画一化に向かう世界の解像度を上げるのは、百社百色の企業が、百社百色のAIを持つこと。私たちはその基盤を作っています。

「その組織らしい判断」の支援と自動化は、ガバナンスだけにとどまりません。ガバナンスは、最も判断の属人化が深刻で、最も社会的責任が重い領域であり、ここで機能した仕組みは、あらゆる領域の意思決定に展開可能です。私たちがガバナンスを最初の戦場に選んでいるのは、ここで勝てるなら、その先には組織の意思決定そのものを進化させる地平が開けるという、戦略的な確信があるからです。

どうやっているのか

「人の眼」による再設計と「モジュール化」された基盤。設計から実装までを一気通貫で完遂する。

私たちは、戦略を語るだけのコンサルティングや、要件通りに作るだけのエンジニアリングの枠組みを超え、設計から実装までを一気通貫で完遂する「実行力」を重視しています。従来のSIerモデルなら半年〜1年かかる業務再設計とプロダクト化を、数週間から数ヶ月で動くシステムとして現場に届ける。このスピードと実効性が、ナショナルクライアントから対等なパートナーとして選ばれ続けている理由です。この非連続な進化を支えるのは、以下の2つの柱です。


◯ 「人の力」による業務プロセスそのものの再設計

真の自動化は、既存の業務をそのままAIに置き換えるだけでは達成されません。私たちは現場を克明に観察し、課題を見つけ出し、AI化に適した業務要件へとフロー自体を「再設計」します。AIに何を委ね、何を人間が担うべきかの境界線を定める。 この「人の眼」による深い洞察と要件定義こそが、私たちの価値の源泉です。


◯ 「モジュール化」された開発プラットフォーム

AI実装に不可欠な機能（プロンプト管理、RAG、ベクトルDB、評価ハーネス、監査ログ、権限管理など）をあらかじめモジュール化し、それらを自在に組み合わせることで高品質なプロダクトを高速に組み上げる独自の環境を持っています。高度な「人の思考」を、タイムラグなく「動くシステム」へと転換し、現場にデプロイする。 この速度が、私たちの武器です。


■ 私たちの組織のかたち ── サッカーチーム型のワンチーム

私たちは、営業／PM／コンサル／エンジニアという縦割りの分業を採用していません。サッカーチームのような組織を目指しています。一人ひとりにメインのポジションはありますが、案件の局面に応じて他のポジションを補完し合う。「あの案件は誰々が動かしている」と言える状態を、チーム全員で作るのが私たちのやり方です。
そして私たちは、意図的に対面（出社）を基本とする組織を選んでいます。ガバナンスという仕事の本質は、誰も正解を知らない問いを、複数人で噛み合わせながら一つの判断に着地させる作業だからです。法令の解釈、技術の制約、事業の現実、社会の受け止め ── これらが交差する場所では、Slackのテキストでは伝わらない逡巡や、ホワイトボードの前で生まれる「やっぱりこうじゃないか」という閃きが、最終的な判断の質を決めます。


■ プライバシーテックのメンバーが共有する価値観 ──「The SEVEN」より抜粋

・魂は細部に宿る ── ページ遷移が1クリック少なく済む、知りたい情報が構造的に整理されている、ほんの少しの工夫やこだわりが、圧倒的な違いを生む。プロダクトでも、ドキュメントでも、クライアントとのやり取りでも、細部に手を抜かないことが私たちの基準です

・チームワークとプロフェッショナリズム ── 高い専門性とプロ意識を持つ個人が、ひとりではできないことをチームとして実現するからこそ、ここに集まる意味がある

・好きこそものの上手なれ ── 好きという気持ちに勝るモチベーションはない。好きであれば誰よりも熱中し、上達することができる。ひとりひとりの「好き」を尊重し、全力で支援し合います

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