プライバシーテック、人手不足の解消を支援するAIプラットフォーム「GRoW-VA」を正式提供開始

〜LLM連携済みのPackage/Module群により、組織知を蓄積するAIアプリケーションを超速で構築。ガバナンス・サプライチェーン管理・内部統制等の業務を自動化〜

株式会社プライバシーテック（本社：東京都渋谷区、代表取締役：山下大介、以下「当社」）は、企業の慢性的な人手不足の解消を支援するCompound Intelligence（複利型インテリジェンス）型AIプラットフォーム「PrivacyTech GRoW-VA（グローバ）」の正式提供を、2026年5月29日より開始します。

GRoW-VAは、LLM連携済みのPackage/Module群が標準で多数用意されており、業務要件さえ定義できれば、顧客企業ごとにカスタマイズされたAIアプリケーションをクイックに開発・実装できるプラットフォームです。当社は創業以来5年間、AI・データガバナンス領域に特化して企業を支援してきました。本領域は専門人材の不足が最も深刻で、現場部門と専門部門の間に膨大なやり取りが発生する、AI化の難易度が極めて高い領域です。当社はこの最も困難な領域で蓄積した知見をプラットフォームに体系化し、第一弾として、AI・データガバナンス、セキュリティチェック、委託先把握（サプライチェーン把握）、内部統制（J-SOX対応）、ISMS更新業務対応など、現場部門と専門部門の間でやり取りが発生する業務領域を対象に提供します。

■ 提供開始の背景

専門業務領域の人手不足が、AI活用の最大のボトルネック

企業におけるAI活用が急速に進む一方、AI・データガバナンス、コンプライアンス、内部統制、情報セキュリティ等の専門業務領域では、人手不足が慢性化しています。これらの領域では、現場部門と専門部門の間で「相談・起票・レビュー・対策検討・結果共有」といった煩雑な往復が発生し、属人化と業務遅延が常態化しています。

規制環境の変化が、専門業務の負荷をさらに押し上げる

2026年4月に閣議決定された個人情報保護法改正、EU AI Act、各国のAIガバナンス・ガイドラインの整備等により、企業に求められるガバナンス対応は、法令準拠にとどまらず、倫理、社会受容性、ブランドまでを統合的に判断することが求められています。専門業務の総量は増え続ける一方、人材は不足し続ける構造的なギャップが、AI活用の最大のボトルネックとなっています。

汎用LLMでは「企業らしい判断」は出せない

汎用LLMをそのまま業務に導入しても、「企業らしい判断」を出力することはできません。企業内に存在する情報のうち、構造化されているのは約2割に過ぎず、残り8割は会議・メール・チャット・書類などの「業務文脈」を含む非構造データとして散在しているためです（Gartner, 2023）。社内規程、過去の審査判例、業務マニュアル、個人のノウハウといった組織知が構造化されていないため、汎用AIは中央値の無難な回答に収束し、企業固有の判断には到達できません。

■ GRoW-VA AI Platformの特徴

① LLM連携済みのPackage群により、AIアプリケーションを超速で構築

GRoW-VAには、LLMと連携済みのModule/Packageが標準で多数用意されています。PlayBook（組織ナレッジの基盤）、QuickEntry（業務情報の収集・見える化）、QuickCheck（AIによるリスク評価）、MultiCheck（複数レビュアー・ゲートを統合した段階的判断）、SmartContractor（委託契約管理）、RiskManagement（リスク管理）等のPackageは、いずれもLLMとの連携を前提に設計されており、業務要件定義さえ整えば、各社固有のAIアプリケーションをクイックに構築できます。情報入力はSlack、フォーム、資料アップロード、AIチャットの4方式に対応し、既存の業務ツールとも容易に連携可能です。Custom開発部分を最小化できるため、業務システムのAI化ベータ版開発の所要時間を従来比約9割削減することを実現しています（当社調べ）。

② 顧客ごとにカスタマイズされたAIアプリケーションを業務に統合

GRoW-VAは、各社固有の業務要件に応じてPackageを最適な組み合わせで構築します。プライバシー影響評価から委託先把握、内部統制、ISMS更新まで、現場部門と専門部門の往復が発生するあらゆる業務に適用可能であり、社内規程、過去の審査判例、業務マニュアル、契約書、議事録、メール・チャット等、組織内に散在する構造化・非構造化情報を統合的に扱える点が特徴です。

③ 組織知を超速で立ち上げ、自律的に進化させる仕組み

GRoW-VAの最大の差別化要素は、「組織知を蓄積する仕組みを、企業のなかに超速で立ち上げられる」点にあります。汎用LLMは公開情報を学習しているため、企業固有の判断基準・暗黙知・社内文脈を理解できず、最も無難な中央値の回答しか出せません。これに対しGRoW-VAは、中核Package「PlayBook」により、社内規程・判断基準・過去判例・業務マニュアル等の組織知をAIが理解しやすい構造で蓄積する基盤を、3ヶ月程度の短期間で立ち上げます。

さらにPlayBookは、AIによる自律更新エージェントを内蔵しており、日々の業務でやりとりされる情報・判断履歴を継続的に取り込み、組織知を自律的に進化させ続けます。これにより、企業独自の「知の複利」が時間とともに蓄積され、判断精度・自動化率が漸次的に向上します。当社はこれを Compound Intelligence（複利型インテリジェンス） と定義しており、これは既存の汎用LLMでは実現できないGRoW-VAの本質的価値です。

■ GRoW-VA AI Platformのアーキテクチャ

GRoW-VAは、企業のAI活用における近年の標準的アーキテクチャを統合的に実装し、業務適用に最適化したプラットフォームです。

LLM非依存アーキテクチャ

GRoW-VAはOpenAI、Anthropic、Google等の主要LLMを用途に応じて選択・併用可能なマルチLLM対応設計です。基盤モデルの進化を継続的に取り込みつつ、特定ベンダーへのロックインを回避します。

Package/Module型のアプリケーション開発基盤

GRoW-VAは、App（アプリケーション）／Package（業務シナリオ単位の機能群）／Module（業務タスク単位の最小機能）／Common Package（共通機能）／Custom（独自開発部分）の階層構造を持ちます。エンタープライズ向けの業務アプリケーションを構築する際、既存のPackage/Moduleを再利用することでCustom部分を最小化し、業務システムのAI化ベータ版開発の所要時間を従来比約9割削減することを実現しています（当社調べ）。

5フェーズの実装プロセス

GRoW-VAの導入は、Ph.0「短期開発合宿（TRYOUT CAMP）」、Ph.1「業務要件定義」、Ph.2「システム要件定義」、Ph.3「ベータ版開発」、Ph.4「製品版開発」の5フェーズで進めます。Ph.0で顧客の最重要課題を絞り込み、モックアップで本格導入の判断材料を提供する点が特徴で、業務側とシステム側の解像度を高めながら、短期間で実装に到達する設計となっています。

■ 導入実績

GRoW-VAおよび当社のガバナンス支援サービスは、大手通信キャリア、公共放送、自動車関連企業、グローバル製造業、人材関連企業など、複数の上場企業・大手エンタープライズに導入・活用されています。当社は創業以来、AI・データガバナンス領域に専門特化して企業を支援し、その知見をプラットフォームに体系化してきました。

■ 今後の展開

当社は2026年下期にかけて、Compound Intelligence AI Platformのさらなる進化に向け、企業提携の推進やAI人材開発等、さまざまな施策を予定しております。

■ 代表者コメント（株式会社プライバシーテック 代表取締役CEO 山下大介）

「企業のなかには、これまで蓄積されてきた膨大な暗黙知や判断のノウハウが眠っています。しかし、その多くは構造化されないまま属人化し、AI活用の障壁となっています。私たちは5年間、AI・データガバナンスという最も専門性が求められる領域でエンタープライズを支援し、組織知をAIに統合するための方法論を蓄積してきました。GRoW-VAは、この知見を結晶化し、顧客企業ごとに最適化されたAIプラットフォームとして提供するものです。慢性的な人手不足に直面する専門業務の現場を支援し、日本企業がAI時代に競争力を発揮するための土台を、最も困難な領域から構築してまいります。」

■ 技術FAQ

Q1：GRoW-VAは独自LLMを開発しているのですか？

A：いいえ。GRoW-VAはOpenAI、Anthropic、Google等の主要LLMをAPI経由で活用するアプリケーション層のプラットフォームです。基盤モデル自体は開発せず、用途に応じて最適なLLMを選択・併用できるマルチLLM対応設計を採用しています。

Q2：一般的なRAGソリューションとの違いは何ですか？

A：技術的な根幹はRAGアーキテクチャを採用していますが、AIと人間の双方にとってのメンテナンス性、AIエージェントによる自律的なナレッジ更新の内蔵により、組織知が動的に進化する仕組みを実装しています。情報入力・出力フォームとの連携により、チャットボットの回答精度向上に留まらず、判断業務そのものの自動化まで踏み込みます。

Q3：オンプレミス環境での運用は可能ですか？

A：可能です。GRoW-VAは、SaaS型での提供に加え、顧客企業のセキュリティ要件に応じてオンプレミス環境への移行対応も提供しています。

Q6：他のAIガバナンスSaaSとの違いは何ですか？

A：一般的なガバナンス対応SaaSは、定型的なチェックリスト型のワークフロー管理が中心であり、AIによる判断の自動化や、各社固有の組織知に基づく「企業らしい判断」の支援を前提とした設計はされていないことがほとんどです。GRoW-VAは、LLMとAIエージェントを核とした「組織知ベースの判断自動化プラットフォーム」であり、設計思想・基盤自体が従来のものとは異なっています。

■ 株式会社プライバシーテックについて

AI・データガバナンス領域に専門特化してエンタープライズを支援してきた知見と、AI技術を統合し、企業の慢性的な人手不足の解消を支援するAIプラットフォーム企業です。Compound Intelligence AI Platform "GRoW-VA（グローバ）"の開発・提供を中核に、ガバナンス業務支援、AI・データガバナンス専門人材の紹介を展開しています。
代表の山下大介はLBMA Japan監事・共通ガイドライン主任編集委員、IAPP Tokyo KnowledeNet Chapter Leader兼務。主な対外受賞として、IVS LaunchPad SEED 2024、Incubate Camp 2025入賞、Miyagi Pitch Contest 2026入賞等。

■ 本件に関するお問い合わせ

株式会社プライバシーテック 広報担当
URL：https://privacytech.co.jp/contact