メドピアのエンジニアリングについてご興味をお持ちいただきありがとうございます。
本ページでは、メドピアの未来の仲間に向けて、 棟梁エンジニアが取り組む技術テーマ・仕事・人・組織（未来構想含む）についてお伝えします。
棟梁エンジニアとは
未来に届くプロダクトの骨格を描く人
技術は、社会実装され、届けられてこそ価値がある。 棟梁エンジニアは、10年先の大規模化や技術変化に耐えうる「長期耐性」を見据えた設計力を求めています。
「指揮者」と「棟梁」――メドピアが目指すプロダクト組織の考え
目次
メドピアのプロダクト
私たちが戦う3つのドメインと、棟梁エンジニアとしてのミッションの全体像について
医師プラットフォーム
国内医師の半数以上が参加する集合知基盤。日々の臨床で生まれる「知りたい」「相談したい」を解決するプラットフォームとしての役割を中核に据え、医療の質の向上を支えています。
医師プラットフォームプロダクト↗ コーポレートサイトへ遷移します
医療機関支援SaaS
国内トップクラスの導入実績を誇る医療DXソリューション。薬局・病院・クリニック向けに、業務効率化と患者エンゲージメント強化を目的としたSaaS事業を展開しています。
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プラットフォーム基盤
サービス横断の会員ID・認証基盤。そして、社内全体のデータ流通を支えるデータ基盤。強靭な背骨であり、常にメドピアの中心であり続けます。
注力する技術テーマ
メドピアが注力する技術テーマと「社会実装」の実例について
AI & Real-world Context
難解な専門知から現場のアナログまで。AIで医療のリアルを実装する
―研鑽のAI 専門知の構造化とデリバリープロダクト例：ClinPeer↗ 医師個人の継続的な研鑽支援のために、難解な医学情報をAIで整理・最適化する。
対象： 医学論文テキスト
注力技術・アプローチ： LLMを用いた論文の要点抽出、特定ドメインに特化したRAGの構築。
棟梁エンジニアの挑戦： 専門性が極めて高い医学情報のコンテキストを維持しつつ、いかに高精度かつ低レイテンシで、医師が「今」必要とする形にデリバリーできるか。
―現場のAI 実務プロセスの知能化プロダクト例：やくばと↗ 電話や紙といった「現場に実在するアナログ」を否定せず、そのままデジタルのワークフローへ引き込む。
対象： 電話音声、FAX、処方せん画像、現場の生きた入力値
注力技術・アプローチ： 音声解析, OCR, LLMを組み合わせたマルチモーダルな構造化
棟梁エンジニアの挑戦： データの僅かな不整合がリスクに直結する医療現場。AIの不確実性をシステムデザインで制御し、信頼に足る社会基盤として成立させる。
💡スキル・活躍のヒント
LLMオーケストレーションと社会実装
LLMが持つポテンシャルを単なるチャット（対話）機能に留めず、プロダクトのワークフローへ深く統合し、実用的な価値として定着させる能力。
ドメイン駆動のプロンプト＆推論制御
医療現場の複雑な文脈や制約条件を深く理解し、それらをAIが解ける「問い」へと翻訳。プロンプトや推論プロセスを制御して、医療水準の最適解を導き出す技術。
「生のコンテキスト」を捌くデータエンジニアリング
医学論文、音声、FAX、処方せんといった多種多様な「現場の入力値」を、AIが解釈・活用しやすい形式へと変換・蓄積し、継続的な精度改善に繋げるパイプライン構築。
不確実性を制御するシステムデザイン
AI特有の「揺らぎ」を前提に、データの僅かな不整合も許されない医療現場でいかに堅牢なシステムを組むか。アルゴリズムの限界を、プロダクト全体の構造でカバーし切る設計力。
Scale & Reliability
揺るぎない堅牢さが、次なる挑戦を加速させる
―Scale 熱量を支えるスケーラビリティプロダクト例： MedPeer（Web講演会）↗ みんコレ！↗
数万人の医師が同時に視聴するWeb講演会や大規模イベント。システムがボトルネックになることを許さず、プラットフォームが持つ本来の価値を最大化し続ける。
棟梁エンジニアの挑戦：
サービスの盛り上がりがシステム負荷によって制限されることのないよう、インフラの限界をエンジニアリングで押し広げ続けられるか。
注力技術・アプローチ：
オートスケーリングの最適化や多段キャッシュ戦略、分散トレーシングによる徹底的なボトルネック排除を積み重ね、「どれだけの高負荷下でも、本来のパフォーマンスを維持し続ける」強靭な基盤を追求する。
対象シーン：
数万人規模の同時接続、大規模キャンペーン時のトラフィック集中。
―Reliability 「信頼」を構造から築く医療のワークフローにおけるデータの欠損や不整合は現場の判断を誤らせ、患者さんの健康被害にも繋がりかねません。異常系を徹底的に想定した「堅牢な構造」を実装し、安心して医療をつなげられる――現場の判断を支えるよりどころを届けます。
対象シーン：
処方せん画像送信、薬剤師・患者間の双方向チャット、お薬手帳、服薬フォロー
注力技術・アプローチ：
厳格なセキュリティ基準（ISMS等）を「人のチェック」に頼らず、IaCやCI/CDパイプラインによる自動バリデーションへ昇華。「普通に開発していれば、安全性が担保される」環境を構築し、開発速度と統制を両立させる。
棟梁エンジニアの挑戦：
データの不整合やシステムの瞬断が、医療現場の判断を狂わせかねない領域。いかにして「常に動き、かつデータが矛盾しない」という高水準な信頼性を実装できるか。 命を支えるインフラとして、正しさと安定が共存する「当たり前の日常」を技術でデリバリーすること。
💡スキル・活躍のヒント
提供価値の本質を理解し、非機能要件を定義する「想像力」と「完遂力」
サービスが社会や利用者に与える影響を深く洞察し、機能要件の裏側にある「真に守るべき品質」を自ら定義。データの僅かな不備が信頼失墜に直結する領域で、高可用性と完全性を両立させるアーキテクチャを完遂する能力。
計測とプロファイリングに基づくパフォーマンス・ハック
ボトルネックを正確に特定し、アプリケーションからインフラまで横断的に最適化。数万件のリクエストを自在に制御し、スループットを最大化させる技術。
「守り」を加速装置に変える SRE / DevOps 実践
SLO/SLIの定義や自動化を通じ、システムの安定を単なる維持ではなく「大胆な新機能開発を支えるための強固な足場」へと昇華させる運用設計力。
「安全」をデフォルトにするガバナンスの自動化
ISMS等の要件を「人のチェック」という制約に留めず、パイプラインへの組み込みによって開発体験を阻害しないガードレールを敷く技術。
Re-Architecture & Foundations
複雑なドメインを解きほぐし、未来の基盤へと再定義する
―System Foundation 長期を見据えた共通基盤の刷新プロダクト例：医師プラットフォーム共通基盤（会員基盤）
短期的な機能追加の繰り返しで複雑化した基盤を、長期的なサービス拡張を見据えて再構築。将来のあらゆる変更を阻害しない、しなやかな土台を整えます。
対象：
会員属性管理、認証、お問い合わせ、ポイント
注力技術・アプローチ：
疎結合なマイクロサービス化と認可基盤の再設計。 厳格なセキュリティを維持しつつ、開発スピードを落とさない「ガードレール」としての基盤構築。
棟梁エンジニアの挑戦：
稼働中の全サービスに影響を与える「心臓部」において、いかにビジネスを止めずに、次の10年の成長に耐えうる「正しい構造」へ作り替えられるか。
―Product ReArchitecture 技術スタックの刷新と構造の再定義プロダクト例：MedPeer Career↗ MedPeer↗
大規模なプロダクト刷新から、基幹システムに点在する旧来の構造の移管まで。積み上げられた仕様を一つひとつ紐解き、ドメインの真価を次世代のアーキテクチャへと引き継ぎます。
対象：
長年稼働し続けるシステム環境のモダン化、密結合したビジネスロジックの再定義と整理。
注力技術・アプローチ：
新旧の構造を並行稼働させ、トラフィックを安全に制御しながら段階的に機能を移管。リスクを最小化しつつ、確実に基盤をアップデートし切る実行力。
棟梁エンジニアの挑戦：
サービスが止まることのないよう、いかに既存価値を毀損せず、開発速度と品質を劇的に向上させる「新基盤」へと着実に転換できるか。
―Data Architecture サービス横断のデータ基盤構築プロダクト例：データ基盤
各プロダクトに分散した膨大な医療データを統合・構造化。単なる集計を超え、意思決定を加速させるための「生きたデータ」の循環を作ります。
対象：
プロダクト間のデータサイロ化の解消、高度な分析やAI活用を支えるデータパイプライン。
注力技術・アプローチ：
Databricksを用いたレイクハウスアーキテクチャ。 スケーラブルなETLパイプラインと、サービス横断でのデータガバナンスの実装。
棟梁エンジニアの挑戦：
医療という専門性の高いデータをいかに「意味のある形」で集約し、エンジニアリングによってビジネスインパクトを生む「知見」へと変換し続けられるか。
💡スキル・活躍のヒント
ビジネスを構造で捉えるモデリング力
複雑な要求を鵜呑みにせず、本質的を見極め、変更に強いソフトウェア構造を構想・実装する技術。
「壊さず変える」リアーキテクチャ戦略
既存の価値を維持しながら、リスクを制御して段階的にシステム構造を刷新していく高度な設計・工程管理スキル。
「なぜこのコードか」を紐解くコンテキスト理解
過去の技術選定やドメインの背景を深く掘り下げ、現在の最適解とのギャップを埋めていく知的な好奇心と粘り強さ。
データエンジニアリングへの越境志向
特定のプロダクトに閉じず、サービス横断でのデータ活用をアーキテクチャレベルで構想し、ビジネスインパクトを生み出すパイプラインを構築する力。提供価値の本質を理解し、非機能要件を定義する「想像力」と「完遂力」。
技術スタック
長年の開発・運用経験によりノウハウが蓄積されており、メドピア内で堅牢なシステムを高いスピード感で構築する際の有力な選択肢の一つです。
バックエンド技術としても「生成AIとの親和性」や「サービス内での言語統一によるケイパビリティ最大化」を期待して一部新規サービスで採用しています。
TypeScriptとの親和性や成熟した周辺エコシステム、AIによるコード生成効率の高さから一部新規サービスで採用しています。フレームワークとしてはNext.jsを採用しています。
MedPeerやkakari・やくばとなどメドピアの主要サービスで利用。 RailsにVue.jsを組み込む構成とNuxt.jsによるSPA構成がそれぞれ採用しています。
ClinPeer, kakari・やくばとMBアプリの開発が主。 一部プロダクトにてKMP/CMPを試験的に段階導入中。
基本的にはメドピアで提供するサービスはAWS上に構築されています。基本的にはECS FargateとAurora PostgreSQLを用いており、サービスの特性に応じてCloudFrontやS3など基本的なAWSサービスを組み合わせています。
AWSはもちろんのこと、GitHub, DockerHub, Sentry, SendGrid, DataDog, DatabricksなどのSaaSに関してもIaC管理を推進しています。
データ処理基盤としてDatabricksを採用しています。Unitiy Catalogによる厳格なデータガバナンスとAI・機械学習への高い親和性を両立。データの民主化を推進し、エンジニアやアナリストがいつでも自由かつ安全にデータ活用できる環境を整備しています。
詳細の技術スタック一覧を見る（whatweuse.dev） ↗️
制度・カルチャー
学習支援制度
年間12万円まで、専門領域内外のスキル獲得を支援。 自分の専門領域の外へ踏み出し、得た知見をプロダクトへ還元し、イノベーションの種にするためのインプットを支援します。 書籍、カンファレンス、Udemy、資格取得など、活用例はさまざまです。
AIファーストな開発
コーディング作業、設計作業においてClaude CodeやDevinを活用し開発生産性を向上させています。 Claude Code,GitHub Actions, n8n などを活用した業務ワークフローの改善をしています。
アウトプット文化
ブログでの発信や、外部イベント登壇を推奨・支援します。 ✍️ メドピア開発者ブログ
勉強会・クラブ活動
プロジェクト横断のノウハウ共有会や技術本の輪読会を随時開催しています。 また、 「#club_rails（メドピアエンジニアの中でも特にRailsを好みものの集い）」 「#club_ データモデリング（とあるお題に対してグループワーク的にモデリング設計を実践しフィードバックし合う場）」 のような、各自の研鑽を促す活動も行われています。
OSSコミュニティ貢献・スポンサー
技術系カンファレンスへの協賛・出展を行っています。
棟梁エンジニアの姿
人や組織のことがわかるインタビュー記事などを紹介しています。ぜひご覧ください。
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