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。