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PrivacyTech Co., Ltd. will officially launch “プライバシーテック GRoW-VA,” a Compound Intelligence-type AI platform that helps companies resolve their chronic labor shortages, on May 29, 2026.
GRoW-VAは、多数のLLM統合パッケージ/モジュールを標準搭載したプラットフォームであり、ビジネス要件定義さえ行えば、お客様企業ごとにカスタマイズされたAIアプリケーションを迅速に開発・導入することが可能です。当社は創業以来5年間、AIとデータガバナンスの分野に特化した企業支援を行ってきました。この分野は、専門人材の不足が深刻で、業務部門と専門部門との間で膨大なコミュニケーションが発生するなど、AI導入が非常に難しい分野であることが特徴です。この最難関領域で蓄積してきたナレッジをプラットフォーム化し、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、ベンダー特定（サプライチェーン把握）、内部統制（J-SOX対応）、ISMS更新支援など、業務部門と専門部門とのコミュニケーションが発生する業務領域に提供していきます。 .
打ち上げの背景
専門分野の熟練者不足がAI導入の最大のボトルネック。.
While the use of AI in companies is rapidly advancing, there is a chronic shortage of personnel in specialized areas such as AI and data governance, compliance, internal control, and information security. In these areas, cumbersome back-and-forth processes such as “consultation, document creation, review, countermeasure consideration, and result sharing” occur between operational departments and specialized departments, leading to reliance on individual expertise and chronic delays in work.
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規制環境の変化により、専門的な業務の負担はさらに増えるでしょう。.
2026年4月に閣議決定された改正個人情報保護法、EUのAI法、各国のAIガバナンスガイドラインの策定など、コーポレートガバナンスは単なる法令遵守にとどまらず、倫理観、社会受容性、ブランド認知などを含めた統合的なアプローチが求められています。増え続ける専門業務量と不足し続ける熟練人材との構造的ギャップが、AI導入の最大のボトルネックとなっています。.
General-purpose LLMs cannot make “corporate-like decisions.”
Simply implementing a general-purpose LLM (Limited Licensing Model) into business operations will not produce “corporate-specific judgments.” This is because only about 20% of the information within a company is structured, while the remaining 80% is scattered as unstructured data, including “business context” such as meetings, emails, chats, and documents (Gartner, 2023). Because organizational knowledge such as internal regulations, past review precedents, operational manuals, and individual know-how is not structured, general-purpose AI will converge to safe, median answers and will not be able to reach company-specific judgments.
ソース PRタイムズ
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