仕事内容
お仕事について
仕事内容
少子高齢化が進む日本では、医療従事者の不足や医療費の適性化といった課題があり、医療ビッグデータの利活用が、今、さらに注目されています。私たち株式会社医用工学研究所は、三重大学発の学内ベンチャーとして2004年に創業し、医療機関におけるデータ利活用に20年以上に渡って取り組んで来ました。主力製品「CLISTA!」は業界内で高い知名度を誇り、全国約150以上の医療機関に採用されています。電子カルテをはじめとするさまざまな医療データの可視化・分析を通じて、医療現場を支える医療用データウェアハウスで国内シェアトップクラスのプロダクトです。そして今、私たちは次のステージへと踏み出しています。2023年にはKDDIと資本業務提携。2025年にはKDDIの連結子会社として新たなフェーズを迎え、KDDIグループの持つアセットを活用した事業展開に取り組み、第二創業期とも言える成長期を迎えています。KDDIの中期経営戦略におけるヘルスケア事業の一翼を担う企業として、医療機関との連携から約600万人以上のリアルワールドデータ（RWD）のデータ分析に取り組み、先端テクノロジーを活用しながら、医薬品開発や臨床研究、患者さん向けのアプリをリリースするなど、医療の未来を大きく前進させるプロジェクトが本格化しています。この変革期において、より多くの医療機関や研究機関、製薬企業と連携し、医療データの価値を患者さんへ、そして、社会に還元していくためには、新たな仲間の力が必要です。「現場の声を生かした課題解決型のプロダクト」であることにこだわりながら、「データ活用を通じ、医療の発展に貢献していく」という大きなビジョンに向かって、今、私たちは医療の未来をともにつくっていく仲間を募集しています。
詳細業務：
医療機関、医学研究機関、製薬関連企業からの要件に基づき、医療ビッグデータを活用した分析プロジェクトを推進していただきます。単なるデータ集計にとどまらず、医療現場や研究現場の課題を理解し、データを通じて解決策を導き出す役割を担っていただきます。具体的には以下のような業務を想定しています
- 医療・研究機関からの要件整理、課題抽出、仮説構築
- データ収集・前処理、統計解析、モデリング（機械学習、統計モデリング、数理最適化など）
- 医療ビッグデータのスクリーニング、集計、統計分析
- 分析結果の可視化・レポーティング（論文・学会発表支援を含む）
- プロジェクトの進行管理・関係者との折衝
- 医療機関・研究機関のニーズを踏まえた新しいデータ活用・運用改善の提案
当社の魅力：
- 三重大学発の医療テックベンチャー × KDDI連結子会社というユニークな立ち位置。安定性と先端領域へのチャレンジの両方を兼ね備えた企業。
- 医療機関向け事業で培った国内シェアトップクラスの信頼基盤と、製薬企業向けRWD活用事業の成長性を併せ持つ企業。
- 医療機関、アカデミア、製薬企業など多様なステークホルダーと連携し、エコシステムを構築。健康寿命の延伸という社会的意義の高いミッション。
- 医療用DWH分野では競合が限られており、当社は全国150施設超の導入実績と長年の信頼を背景に、市場で高い認知と優位性を確立。
- 自社で開発・提案・運用までを一貫して担う体制があるからこそ、ユーザー起点で価値提案できる環境。
- KDDIグループの一員として、AIをはじめとした先端領域のテクノロジーを活用した事業検討を行える環境。
- 医療現場・製薬・研究領域まで広がるリアルワールドデータ（RWD）を武器に、医療の未来を創る新規事業にチャレンジできるフェーズ。
- 年齢・年次を問わず活躍できるフラットな組織。一人ひとりの提案や行動が、事業の方向性や社会インパクトにつながるやりがい。
このポジションの面白さ・やりがい：
- 医療・研究の最前線に関わり、社会的意義の大きな課題解決に貢献できる
- 医療ビッグデータを活用し、最新の統計解析・機械学習スキルを磨ける
- 研究成果を論文・学会発表として社会に還元できるチャンスがある
- 課題抽出から分析・報告まで一貫してリードでき、幅広い経験を積める
- 新技術の活用や業務効率化に挑戦でき、専門性と成長を両立できる
特徴
- 創意工夫の多い仕事
職種
データサイエンティスト
求める人材
必須条件
以下いずれもご経験のある方
- 医療・ヘルスケア領域におけるデータ統計・分析の実務経験
- Python、R、またはBIツール（Tableau、Power BI など）を用いたデータ分析経験
- 顧客（医療機関・研究機関・製薬企業など）との要件定義・調整・折衝の経験
- データに基づいて課題を整理し、仮説構築〜検証〜報告まで一貫して携わった経験
歓迎する条件
- データベースに関する基礎知識および構築・実装経験
- SQLを用いたデータ処理・前処理の実務経験
- 機械学習、数理統計、数理最適化などのモデリング経験
- 医療情報システム（電子カルテ、部門システム等）や医療業務フローに関する知識・経験
- 学術統計分析に関する知識・経験（論文作成や学会発表支援を含む）
- システム実装やプロジェクト進行管理の経験
求める人物像
- 医療や研究の発展にデータで貢献したいという強い想いを持つ方
- 顧客の声や現場の課題に真摯に向き合い、最適な解決策を導ける方
- 新しい技術や知識の習得に前向きで、変化を楽しめる方
- 複数のステークホルダーと協力し、チームとして成果を出すことを大切にできる方
- 仮説思考・分析思考を持ち、データ利活用による価値創出に意欲がある方
- 誠実かつ責任感を持って業務をやり遂げられる方
勤務地
- 勤務地：株式会社医用工学研究所 東京本社
- 住所：〒104-0032 東京都中央区八丁堀4-13-1 八丁堀東洋ビル2階
- アクセス：JR京葉線 八丁堀駅1分、東京メトロ日比谷線 八丁堀駅3分、東京メトロ東西線 茅場町駅9分、東京メトロ有楽町線 新富町駅9分
- 在宅OK
給与
月給 20万円～87万円
基本給： 月給 20万円～87万円
固定残業代： なし
一律手当： 全員に一律で支払われる通勤・皆勤・家族手当金額：なし、全員に一律で支払われるその他手当金額：なし
月給制： 一律諸手当含む
- 昇給：あり
- 賞与：あり
- 残業手当：あり
- 通勤手当：月1万6千円まで支給（超過の場合応相談）
- 社会保険：社会保険完備
- 退職金制度：確定拠出年金制度になります
- その他、諸手当について：居住地によって居住地手当が支給されます（大阪：\10,000/月、東京：\15,000/月）
給与例：
想定年収: 800万円～1,500万円
月給：20万～87万円＋役職手当＋居住地手当＋賞与（年2回）
※固定残業代なし。残業代は別途全額支給 ※賃金については、スキル／能力評価により決定します
勤務時間
勤務形態: フレックスタイム制
実働時間：1日あたり8時間
平均勤務日数：1ヶ月あたり20日
フレックスタイム制：
- コアタイム：10:00～15:00
- 休憩時間：60分（12:00～13:00）
- 平均残業時間：20時間
標準的な勤務時間帯：9:00～18:00
休日休暇
完全週休2日制（休日は土日祝日）
年間有給休暇：5日～20日（下限日数は、入社直後の付与日数となります）
年間休日日数：125日
- 土、日、祝休み
- 年末年始、慶弔休暇、有給休暇
- 入社時に有給休暇5日分、入社半年後に5日分付与します
社会保険 / 福利厚生
社会保険： 健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険
福利厚生：
- 定年60歳制
- 65歳までの再雇用制度
- 確定拠出年金制度
- 教育制度・資格補助あり：資格補助制度、オンライン研修制度
- 育児・介護休暇制度
- 社内懇親会補助
- 保養所（会員制リゾートホテル「XIV（エクシブ）」）
- オフィスカジュアル制度
職場環境
- 転勤：基本的に転勤はありません
- 変更の範囲：会社の定める事業所（リモートワーク含む）
- 在宅勤務・リモートワーク：相談可
- 喫煙所：喫煙所あり（屋外）
- 受動喫煙対策：屋内全面禁煙
試用・研修期間
試用・研修期間：3ヶ月
試用・研修期間の条件：本採用と同じ
試用期間中も待遇に変化はございません
応募とその後の流れ
採用予定人数： 1人
選考プロセス：
書類選考 → 一次面接 → 二次面接 → 最終面接 → 内定
※場合によっては、変更あり
問い合わせ先：
- メールアドレス：recruit@meiz.co.jp
- 担当者：採用事務局：原
会社情報
- 会社名：株式会社医用工学研究所
- 代表者：代表取締役 笠﨑 州雄
- 住所：104-0032 東京都中央区八丁堀4-13-1 八丁堀東洋ビル2F（東京本社）
- 業種 / 許認可番号：通信・インターネット、バイオテクノロジー、その他(製薬・バイオテクノロジー)
- 設立年月：2004年10月
- 従業員規模：50～149人
- ホームページ：https:/