アクセンチュアで大企業のシステム開発やAI導入を数多く手掛け、新卒から最速でシニアマネージャーへと昇進しながらも、「自分の成果が会社を育てる手触り」を求めてスタートアップへ。彼が飛び込んだのは、対話データに特化し、意思決定の文脈（コンテクスト）を可視化するブリングアウト。 生成AI時代の勝負を分ける「コンテクスト」を軸に、BizDevとして新しい勝ち筋を見つけ出すのが彼の役割。統計学をバックボーンに、生成AIとデータサイエンスで日本企業のデータドリブン経営を推進する堀家のキャリアに迫る。
データサイエンスの実装と“仕組み化”への挑戦
インタビュアー： まずはご経歴から教えてください。 堀家： 大阪大学を卒業後、新卒でアクセンチュアに入社しました。統計学を学んでいたこともあり、最初はデータサイエンティストとして国内大手アパレルで「店舗ごとの仕入れ最適化」のアルゴリズム設計に携わりました。 続いて、大手通信企業の公式サイトに導入するチャットボット構築にアサイン。2017年当時はまだ黎明期。私はエンジニア職ではなかったものの、設計、コーディング、保守運用、本番反映までを担いました。大変でしたが、この経験でシステム思考が鍛えられ、エンジニアとの共通言語を獲得できました。 その後は再びアパレル案件へ戻り、在庫アルゴリズムを“システムに乗せて現場運用する”ところまでやり切りました。ここで初めてチームリードも経験し、アルゴリズム → システム → 業務定着という自分の型ができあがったのが入社3年目前後です。 4年目以降は、属人的な成果ではなく仕組みで成果を出すことを志向し、当時立ち上がったばかりのジョイントベンチャーに参画しました。最初は5名チームのリードからスタートし、最終的には40名規模を束ねる立場に。プロジェクト単位の成果を超えて、データサイエンスを組織として活用する仕組みづくりに挑戦しました。 ある程度形が見えたタイミングで、再び「現場で成果を生むところまでやり切りたい」という思いが強まっていきました。
日々のデリバリーが次の提案の説得力をつくる
インタビュアー： アクセンチュア時代の思い出深い案件は？ 堀家： ジョイントベンチャーの後に参画した大手飲食チェーンのSCM（サプライチェーン・マネジメント）改革は思い出に残っています。 仕入れから在庫、仕込み、提供まで、一連のバリューチェーンにAIを組込み、食材廃棄率の最適化に挑戦。机上の要件定義では掬いきれない“現場の言語”を解像度高く理解するため、何度も店舗に足を運び、店舗での仕込みまで経験しました。調理のスキル不足で叱られることもありましたが（笑）、現場の“体温”を知ることが成果への近道でした。 途中から私がシステム構築チームも兼任するなど波乱万丈でしたが、無事に全国の店舗で活用いただくシステムとしてリリースをすることができました。現場にディープダイブし、川上から川下まで業務とAIを結び切る経験は今も血肉になっています。 その後シニアマネージャーへと昇格し、アクセンチュア最後のキャリアでは、国内製造大手のAI導入を主導。事業全体におけるAI活用戦略を描き、「経営の意思決定を支えるAI」から「工場内の製造を支えるAI」まで、具体的なAI活用のユースケースを企画→PoC（Proof of Concept）→現場導入まで一気通貫で実施しました。何度も経営層・現場と会話して解像度を上げていくことで価値あるAIが実装されていく過程を通じて、「日々のデリバリーが次の提案の説得力をつくる」と腹落ちをした案件でした。
「ものづくり」の哲学—農家のブルーシート
インタビュアー： 最速でシニアマネージャーに昇格されるほど成果を出す中、仕事に対してこだわってきた点は？ 堀家： 私は仕事を“ものづくり”に近い感覚で捉えています。その象徴が農家のブルーシートの話です。もし私が農家なら、台風が来れば深夜だろうと畑にブルーシートを張りにいきます。苦労があっても、作った野菜を食べた人が美味しいと喜んでくれたら本当に嬉しい。自分の作品を守るために苦労は惜しみません。 私にとっての仕事は、何であろうとそういう感覚です。やるからには徹底的にいい仕事を仕上げ、お客さんに喜んでほしい。 一方で商売っ気は薄いタイプです。「本当に良い」と確信できるものはどこまでも推しますが、そう思えないものを無理に売ることはできない。職人気質だと思います。
「成果が会社を育てる手触り」を求めてスタートアップへ
インタビュアー： なぜアクセンチュアからスタートアップに？ 堀家： 転職理由の一つは、自分がつくった数億円の成果も、大企業全体から見れば小さく見えてしまうこと。大企業の一部ではなく、会社全体を動かす手触りを得たいという気持ちがありました。 また、各プロジェクトにおいてクライアントの中の人間になったつもりで、高い熱量を持って取り組んできましたが、実装のその先の変革までを一緒に見届けられない寂しさがありました。 だからこそ、まだ事業も組織も小さなチームに飛び込み、実装の先に顧客のサクセスまでを伴走するSaaSのスタートアップで挑戦したいと考えていました。 とはいえ、小さな子どももいるので働き方や待遇の無茶はできない。アーリーフェーズでありながら働き方もコントロールが可能という条件で探す中、ブリングアウトの「対話データを資産化する」というコンセプトに大きな可能性を感じました。
AIは「対話データ」によって真価を発揮する
インタビュアー： ブリングアウトが掲げる「対話をデータ化」する価値とは？ 堀家： 生成AIは“聞き取る力”も“読み解く力”も進化し続けています。ただ、コンテクスト（文脈）データがなければ、F1マシンに水を入れて走らせるようなものです。 アクセンチュア時代にも「AIはあるがデータがない」という壁を何度も見ました。 例えば住宅を探すとき、不動産サイトに入力する条件欄には「希望エリア：東京／郊外」といった項目を入れるのが一般的です。するとシステムは、東京と郊外の物件を同列に扱ってリストアップしてしまいます。 でも実際の会話では、もっと微妙なニュアンスが出てきます。 「第一希望は都内で暮らしたい。ただし“子育て環境が良く、通勤も便利なら”郊外でも検討できる」 このときの“子育て環境が良い”とは何を意味するのか？ 保育園の数なのか、公園の広さなのか、治安の良さなのか——会話を深掘りする中で、その人ならではの価値観や優先順位が浮かび上がってきます。 ところが、従来の条件入力ではこうした“本当の意図”がデータ化されず、AIに物件を探させても的外れな結果になることが多いのです。 だからこそ私たちは、非構造データである対話を蓄積し、文脈を抜け落とさず解析できる仕組みを重視しています。対話データがあれば、AIは「東京優先／郊外は“子育て環境が良い場合に限り可（保育園の数が多く、都内までの通勤がドアtoドアで1時間以内）”」と理解し、より的確な提案ができるようになります。 つまり、会話の中に自然ににじみ出る文脈こそが意思決定のカギであり、それを活かせるかどうかが生成AIの真価を分けるのです。
「AIエージェントの時代」に不可欠な「対話OS」
インタビュアー： 今後ブリングアウトで実現したいことは？ 堀家： スマホで地図アプリを開けば、誰もが当たり前に道案内を受けられますよね。これと同じように、近い将来は会議や商談にとどまらず、日常の会話や生活全般のやり取りさえも自動で記録され、AIがその対話データをもとに一人ひとりの文脈を理解してサポートしてくれる時代になると考えています。 ただし、AIが正しく動くには、その人やその会社ならではの「文脈」を理解できる仕組み、つまり対話専用のOSが欠かせません。 ブリングアウトはまず営業データから取り組んでいますが、今後は製造、財務、採用、育成など企業活動のあらゆる場面に広げられる可能性があります。目指しているのは、会話を資産として蓄積し、経営判断を支えるインフラにまで高めることです。 こうした構想は理想論ではなく、現場の課題から逆算して生まれたものです。営業や会議のやり取りを資産化できれば、経営はもっと確実に前に進む。だからこそ私は、現場で本当に役立つ“作品”を仕上げ、それを事業としてスケールさせることにこだわっています。 今も私は商売っ気より顧客志向ですが、スタートアップでは事業として成立させる視点が欠かせません。“いいものをつくる × 売れる設計”の両立に、日々自覚的でいたいと思っています。
仲間と挑むカルチャー。「速さ」と「余白」が共存するチーム
インタビュアー： 最後に、ブリングアウトで働く魅力を教えてください。 堀家： 一番の魅力は、「スピード感」と「自由度」が両立していることだと思います。大企業では提案から意思決定までに何か月もかかることがありますが、ここでは現場の声をもとにすぐにプロダクトへフィードバックして反映することができる。その速さは圧倒的です。 一方で、ただのスピード勝負ではなく、各メンバーが自分の強みを活かしながら余白を埋めていける環境でもあります。私自身、データサイエンスやAI実装の経験をフルに使いながら、BizDevや事業づくりに踏み込む余地がある。職種や役割の境界を超えて挑戦できるのは、スタートアップならではのカルチャーだと思います。 また、経営陣が現場とフラットに議論できることも大きいですね。意思決定が早いのはもちろんですが、議論のプロセスそのものが学びになる。これはアクセンチュア時代とはまた違った成長実感があります。 私にとってブリングアウトは、「いい仕事を徹底して仕上げたい」という職人気質を持ちながら、事業としてスケールさせる視点を養える場所です。仲間と一緒に、日本の企業にとって“対話を資産に変える”という新しい常識をつくっていきたいと思っています。
ブリングアウトに興味を持ってくださった方へ
ブリングアウトはビジネス/開発側の採用を積極的に行なっています。 まずはカジュアル面談からぜひお話ししてみませんか？
ブリングアウトはフルリモート・フレックスタイム制度を導入しています。 従業員の約8割が育児しながら業務にも全力で取り組んでおり、仙台や静岡、福岡など日本各地から参画しているメンバーも多数いるチームです。 自由度の高い働き方を必要としながらも、成長企業、生成AIの最前線で挑戦したい方、ぜひエントリーをお待ちしております！
【採用責任者コメント】 堀家の話を聞くたびに、彼を信頼している理由がはっきりします。それは、どんなテーマであっても「現場で使われ、成果が出るところまでやり切る」という一貫した姿勢です。アクセンチュア時代にアルゴリズム、システム、業務定着を一気通貫で担い、さらに組織として再現可能な仕組みにまで昇華してきた経験は、ブリングアウトが目指す一次情報経営そのものだと感じています。 対話データやコンテクストという概念は、机上で語るだけなら簡単ですが、実装し、顧客の行動変容につなげるのは極めて難しい。堀家はその難しさを知った上で、なお現場に入り込み、作品として仕上げる覚悟を持つ稀有なプロフェッショナルです。こうしたメンバーが集まり、本気で事業と向き合っていること自体が、ブリングアウトという組織の強さだと思っています。
