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Naoki Kadokura

Naoki Kadokura

Head of AI Solutions Division & PM Lead

Graduate of Kyoto University's Graduate School of Informatics. After founding an engineering club at Kyoto University, he joined STAR UP as an early member. He honed his data analysis skills as a data specialist at Recruit before returning to STAR UP. He now leads the AI Solutions Division, driving the real-world deployment of diverse field data from manufacturing to government.

Naoki Kadokura

【社員インタビュー】門倉

こんにちは、STAR UP広報部です!

今回は、株式会社STAR UP AIソリューション事業部 事業部長の門倉尚紀(かどくら なおき)さんの記事をお届けします!

門倉尚紀: 京都大学大学院情報学研究科卒。株式会社STAR UP AIソリューション部 事業部長 兼 PM統括。

梅田: インタビュアー。

01. 参画の背景

梅田

門倉さんは参画前、大学内でエンジニアサークルの代表を務めていたそうですね。もともとどのような活動をされていたのでしょうか?

門倉

当時は、エンジニアを目指す若手や未経験者が実務経験を積む場が少なすぎることに問題意識を持っていました。そこで、熱量のある学生を集めてサークルを立ち上げ、エンジニアを育てていたり、自分たちで受託開発などを行っていたんです。そこで、サークル自体を法人化することも考えていました。

梅田

そんな折に、立ち上げ期のSTAR UPと出会ったのですね。

門倉

はい。受託開発事業を本格化させていたSTAR UPのメンバーから、本格的なエンジニア組織を作りたいと声がかかりました。一人で試行錯誤するよりも、すでに拡大フェーズに入りつつある組織の基盤を活用し、サークルのメンバーも巻き込みながらエンジニア組織を創る方が、僕がやりたかったことをより高い次元で実現できると確信して、参画を決めました。

02.STAR UPに戻ってきた理由

梅田

その後、一度リクルートにデータスペシャリストとして入社されています。そこから再び、今のフェーズのSTAR UPへ戻ることを選んだのはなぜでしょうか。

門倉

僕はもともと、1億人が使うプロダクトの精度を1%上げれば、100万人の体験を変えられるという、大規模データが持つ可能性を信じていました。その考えを形にするため、圧倒的な母数を持つリクルートというフィールドをファーストキャリアに選び、データ解析の力を磨いてきました。

梅田

自身の視座を磨くための、リクルートという選択だったと。

門倉

はい。ただ、そこで確信を得たからこそ、次は自社プロダクトという枠を超え、より多種多様な業界のデータを扱いたいと思うようになりました。STAR UPなら受託という形で、製造業から行政まであらゆる現場のデータに裁量を持って深く関わることができます。それに加えて、離れている間もSTAR UPのメンバーと話していて圧倒的な熱量を感じていてそこに惹かれましたね。

梅田

外から見ていた仲間たちの姿が、復帰への決定打になったんですね。

門倉

2年弱前はPythonしか触れなかったメンバーが現在は開発責任者として開発組織をまとめている成長速度とその熱量に刺激を受けていました。多種多様なドメインが持つ膨大なデータを利活用し、この仲間たちと一緒に社会実装を加速させること。それが僕がやりたかったデータによって社会をより良くすることを最も純粋かつ広大にスケールさせるための必然的な選択だったと思っています。

03. 創業期の思い出

梅田

STAR UPに参画されてこれまでで、門倉さんが最も「大変だった」と感じる瞬間はいつですか?

門倉

やはり自社プロダクト「ARCHAIVE」(※製造業向けAIプラットフォーム)の初期リリース時です。10月末のリリース直前、ほぼ毎日ほとんどの時間をコードを書く時間に充てていました。最終的にはリリース当日の午前までかかって形にしました。正直、当時はバグも多くて……。

梅田

精神的にもハードな時期でしたね。

門倉

リリース直後は「バグの連絡が来ているんじゃないか」と、メールを開くのが怖くて仕方ありませんでした(笑)。

04.STAR UPという組織について

梅田

門倉さんから見て、現在のSTAR UPはどのような組織だと感じていますか?

門倉

一言で言えば、「各々が自分の好きなことに全力を注ぎ、それが自然とビジネスとして噛み合っている集団」です。誰かに強制されるのではなく、メンバー全員が自発的に必要なポジションを見つけ、そこにフィットしています。

梅田

自由度が高い反面、バラバラになるリスクはないのでしょうか?

門倉

不思議とそれがないんです。技術を磨き続ける者、技術サイドからビジネスサイドに業務を広げている者などなど…それぞれの「やりたいこと」の熱量が高いからこそ、それらが組み合わさった時に、今の急激な成長に繋がっています。この一見すると、バラバラに見える個性が上手く機能していることが僕たちの強みですね。

05. 仕事のこだわり

梅田

仕事において、門倉さんが絶対に譲れない「こだわり」は何ですか?

門倉

徹底した「現場主義」です。どんなに優れたAIを作っても、現場で使われなければ価値はゼロです。直接足を運んで顔を合わせて話をすることこそがAI時代に逆行するかもしれませんが、重要だと思っています。オンライン会議だけでは、画面を操作する時の実際の課題感や、現場の細かなニュアンスなどのその組織の本当の課題までは分かりません。

梅田

実際に足を運ぶことで、具体的に何が変わるのでしょうか。

門倉

同じ画面を横で見ながら、「ここが使いにくい」「実はこっちのデータの方が重要だ」といった生の声を聞き、その場で議論します。技術の高さは前提として、結局は「人と人とのコミュニケーション」が成功を左右します。現場に入り込み、相手が気づいていない価値まで提示することが、僕たちのソリューションの本質です。

06. 今後の展望

梅田

最後に、今後どのような挑戦をしていきたいか教えてください。

門倉

個人としては、案件単位の貢献を超えて、会社の経営そのものに大きなインパクトを与えるプレイヤーになりたいです。そして、自分と同じように活躍できる人を増やしていく仕組みを作ることが、これからの課題です。

梅田

組織としての理想像はありますか?

門倉

目標のために泥臭いことでもやりきれる、高い基準を「当たり前」に持てる集団でありたいです。例えば、スライドの1ピクセルのズレにまでこだわれるような、クオリティへの執着を全員が共有したいです。

そんな泥臭くも、高い当たり前を持っている方々と一緒に社会にインパクトを残していきたいです!

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Head of AI Solutions Division & PM Lead
Name
Naoki Kadokura / Naoki Kadokura
Background
Graduate of Kyoto University's Graduate School of Informatics. After founding an engineering club at Kyoto University, he joined STAR UP as an early member. He honed his data analysis skills as a data specialist at Recruit before returning to STAR UP. He now leads the AI Solutions Division, driving the real-world deployment of diverse field data from manufacturing to government.
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