Acompany、竹之内隆夫を執行役員VP of Public Affairsに選任

株式会社Acompany

2025年2月3日 13時00分

プライバシーDXを推進する株式会社Acompany（アカンパニー、愛知県名古屋市西区、代表取締役CEO 高橋亮祐、以下Acompany）は、パブリック・アフェアーズの責任者として、竹之内隆夫（たけのうちたかお）を執行役員VP of Public Affairsに選任しました。

竹之内が今まで培ってきたステークホルダーとの信頼関係や事業開発の推進力を活かし、経営チーム一丸で非連続な事業成長を進めてまいります。

選任理由

Acompanyは、「すべてのビジネスを、プライバシーリスクから解放する」ことを掲げ、企業が直面する新たなデータ利活用ビジネスの課題を解決するため、攻めと守りを両立したプライバシーDXを実現するパーソナルデータ利活用クラウド『AutoPrivacy』と、プライバシーDXコンサルティングサービスを提供しています。

このたび、竹之内が執行役員VP of Public Affairsとして経営チームに正式に参画しました。竹之内は、プライバシーテック領域における第一人者として、個人情報保護法改正のパブリック・アフェアーズの推進や事業推進の観点での案件創出など、幅広い実績を持っています。

また竹之内は、DFFT（Data Free Flow with Trust：信頼性のある自由なデータ流通）の具体化に向けたデジタル庁データセキュリティワーキンググループ委員にも選定されております。

これらの実績を踏まえ、竹之内を経営陣の一員として迎えることで、パブリック・アフェアーズの活動をさらに強化し、Acompanyの事業基盤をより一層強固なものにしてまいります。

竹之内隆夫（たけのうちたかお）のプロフィール

2005年、日本電気株式会社（NEC）に入社。匿名化や秘密計算などの研究開発および事業開発に従事。その後、法律の専門家と連携を開始。 2019年、株式会社デジタルガレージに入社し、秘密計算の事業開発に従事。2020年、一般社団法人データ社会推進協議会（DSA）の「秘密計算活用WG」設立、2021年「秘密計算研究会」設立し、プライバシーテックの啓蒙活動を強化。 2022年、LINE株式会社（現 LINEヤフー株式会社）に入社し、差分プライバシーと連合学習の事業開発などに従事。同年、プライバシーテック協会の設立支援とアドバイザーに就任。 2024年7月、株式会社Acompanyへ入社、同年デジタル庁データセキュリティワーキンググループ委員、2025年2月執行役員VP of Public Affairsへ就任。博士（工学）、経営学修士。

執行役員VP of Public Affairs 竹之内隆夫コメント

昨年7月の入社以来、弊社のサービス、技術、人材、そして企業文化に触れ、これらの強みは外部から見ていた以上であると実感しています。現在、プライバシーテック、特に秘密計算（機密コンピューティング）の分野は、生成AIと同様に急速な変化と市場拡大が進んでおり、その中での弊社への期待は益々高まってきています。この度、執行役員に就任するにあたり、経営にも深く関与しながら、社会から寄せられる期待に全力で応えていく所存です。プライバシーやセキュリティに関わる技術は、単なる技術提供だけでなく、制度整備や社会実装を通じて初めて真の価値を提供できます。これまで培ってきた技術と法制度の知見を活かし、より安全なデータ活用ができる世界を、皆様と共に実現したいと思います。今後とも宜しくお願い致します。

代表取締役CEO 高橋亮祐コメント

竹之内さんとは4年前のプレシリーズA資金調達の時に出会い、その後、プライバシーテック協会での連携やアドバイザーとして共に活動してきました。この度、執行役員VP of Public Affairsに就任いただき、大変心強く思います。入社から半年で個人情報保護法改正のパブリック・アフェアーズの推進や、デジタル庁データセキュリティワーキンググループ委員への就任、案件創出に貢献されるなど、そのリーダーシップはAcompanyにとって欠かせないものです。今後、竹之内さんと共に、プライバシーテック業界の発展をリードし、「すべてのビジネスを、プライバシーリスクから解放する」ことを目指してまいります。一層進化するAcompanyにご期待ください。

プライバシーテックとは

プライバシーテックとは、個人のプライバシーを保護するための技術です。現代において、個人データが企業などにより大量に保有されている中、個人に対して安全なデータの保全や利活用が必要となってきています。このような課題を解決するため、プライバシーテックが開発されました。例えば、データを暗号化したまま高度な分析が可能な「秘密計算」や、元のデータから類似データを生成する「合成データ」、また個人の特定を困難にする「k-匿名化」といった技術があります。

プライバシーテック研究所：https://acompany.tech/privacytechlab/