医療機関向け問診票デジタル化システム

チーム規模
1-10人
役割
マネージャー
職種
フルスタックエンジニア
マネジメント職種
その他
スキル
JavaScript, Next.js, Vercel, Supabase
業務内容
【プロジェクト概要】
会員数260名以上、作成された問診票が370件を超える実績を持つ医療系問診票管理システムを一人で構築。Next.js、Supabase、Vercelを組み合わせたモダンなアーキテクチャを採用し、要件定義から設計・開発・運用まで全工程を担当。プロジェクトマネジメントからフロント/バックエンド開発、インフラ構築、セキュリティ対策まで、8〜10の専門領域を一人でカバーした総合的なプロジェクト。

【背景と課題解決】
従来はPDFやWord形式の問診票をメールでやり取りする非効率的なフローが存在。顧客が自身のタイミングで非同期に問診票を入力できるシステムを構築し、業務効率を劇的に改善。同じ活動をする仲間からの依頼で、約6.5ヶ月（2023年11月〜2024年5月）かけて会員機能と問診票機能を統合したシステムを開発。年間約600万円相当のビジネス価値を創出する高ROIプロジェクトを実現。

【主な成果】
ユーザー数: 263名の登録ユーザー、377件の問診票データを管理
業務効率化: 従来比約80%の時間削減（1件あたり60分→5分に短縮）
システム安定性: 99.9%の稼働率を実現
パフォーマンス: 平均ページ読み込み時間1.2秒以下
LINE連携: LINE APIを活用した会員登録・問診票作成通知機能
開発モニタリング: Slackへのエラーログ出力システムを構築
データ連携: WordPressの予約サイトから連携されたデータをZapierで統合
セキュリティ: RLSを活用した堅牢なアクセス制御の実装
継続的改善: ユーザーフィードバックに基づく機能追加・改善の実施
技術的挑戦と解決策
LINE認証とユーザー管理の統合

LIFF (LINE Front-end Framework) を活用したシームレスな認証フロー実装
トークン管理と永続化によるUXの向上
複雑なデータモデリング

問診票の多様な入力項目と回答形式に対応するスキーマ設計
バージョン管理を考慮したデータモデル実装
パフォーマンス最適化

Next.jsのSSR/ISR/CSRを使い分けた最適なレンダリング戦略
クエリパフォーマンスチューニングによる応答速度の向上
セキュリティ強化

Supabase RLSを活用した細粒度のアクセス制御
医療情報保護に配慮したデータ暗号化と匿名化
使用技術スタック
言語: JavaScript/TypeScript
フロントエンド: Next.js, React, CSS Modules
バックエンド: Supabase (PostgreSQL, Functions)
認証/認可: LINE Login, Supabase Auth, RLS
インフラ: Vercel (ホスティング), Supabase (BaaS)
API連携: LINE API, Slack Webhook, Zapier, freee会計API
メール配信: Resend
モニタリング: Vercel Analytics, Sentry
ドメイン管理: CloudFlare
プロジェクト管理: Jira, Confluence
データモデリング: PlantUML (ER図)
連携システム: WordPress, Amelia (予約システム)
開発効率化: GitHub Copilot, ChatGPT (生成AI活用)

【市場価値と専門性】
このプロジェクトは市場相場で約800万円〜950万円相当の開発価値を持ち、専門的な時給換算では15,000円〜18,000円/時間に相当します。プロジェクトマネージャー、システムアーキテクト、フルスタック開発者、UI/UXデザイナー、インフラエンジニア、セキュリティ専門家など、複数の専門領域を一人でカバーした高度な統合スキルを発揮。

【学びと成長】
生成AI活用開発: GitHub Copilot、ChatGPTを効果的に活用した開発効率化
フルスタック開発: フロントエンドからバックエンド、インフラまでの一貫した開発経験
BaaSの高度活用: Supabaseの高度な機能（RLS、Functions、Webhooks）の実践的活用
医療ドメイン知識: 医療系情報システム特有の要件や規制への対応
一人開発の効率化: 限られたリソースでの優先順位付けと効率的な開発手法の確立

【今後の展望と可能性】
AIによるデータ分析: 蓄積された問診データを活用した傾向分析・予測機能
マルチテナント対応: 複数の医療機関での利用を想定したスケーラビリティ向上
API連携拡張: 電子カルテなど他医療システムとの連携強化
モバイルアプリ展開: PWA化やネイティブアプリ連携による利便性向上
このプロジェクトは、限られたリソースと時間の中で、最新技術とAIツールを駆使して高品質なシステムを一人で構築・運用した実績です。複数の専門領域を横断する統合的なスキルセットと、ビジネス課題解決に直結する実装力を証明しています。

ダンススクール向け管理アプリの開発

チーム規模
1-10人
役割
リーダー
職種
iOSエンジニア
マネジメント職種
その他
スキル
Node.js, Firebase, Flutter
業務内容
地域のプロジェクトの中で知り合ったダンススクールオーナーの管理アプリ

メイン機能としては以下を提供
・paypayによるネイティブペイメントの決済処理(レッスンクラス、レッスン回数に応じた決済)
・決済処理後のLine決済通知
・ダンスクラスごとの生徒の出欠管理
・ダンスクラスごとの生徒の決済管理
・Flutterとnode.jsのapi連携
・Youtube data apiのYoutube動画連携

お寺のDXおよび業務改善

チーム規模
1-10人
役割
リーダー
職種
フルスタックエンジニア
マネジメント職種
その他
スキル
Python, Docker, Google Cloud, GitHub, WordPress, Chatwork, Gemini
業務内容
①既存の予約の仕組みを大幅に改善するプロジェクト
お客様年間10000人ほど訪れるお寺のDX化と業務改善を実施

以下のように詳細内容を記載
【従来】
申込→手動で申し込みメールに返信→事務員が電話にて予約確定→三カ所に予約情報を記載する
【新】
仮予約→本予約用メールの送信→お客様自身に本予約の同意チェック→本予約確定→事務員が同意チェック内容と承認待ちのお客様情報を照合→Googleカレンダー連携

というフローの大幅変更をwordpressの既存のサイトから予約の仕組みを導入して電話対応を大幅に減少し、一部を自動化し記載箇所を減らす

②大量のメールを大幅にアーカイブに投入し全事務員が見れるようにシステム化
サンダーバードのメールをmbox形式にしhtmlファイルへと変換
その後NASに全投入しDocker環境にコンバーター用コンテナ、ビューワーコンテナを作成
Nasにホスティングを行い誰でも過去のメールデータを閲覧検索できるシステムを構築

また運用面を考えてGithubでのバージョン管理及びNASとGithub間のCICDを構築し定常的にバックアップを行う事を想定した仕組みを構築

Care Data Platform(介護データ基盤)のデータ分析基盤の構築および開発・運用と介護データ事業(データ販売・匿名加工設計、実装)の基盤構築

チーム規模
1-10人
役割
メンバー
職種
データエンジニア
マネジメント職種
その他
スキル
Python, MySQL, AWS, Docker, Google Cloud, BigQuery, Lambda, S3, Airflow, ShellScript, Jira, Confluence, CloudFunctions, Looker, Cloud Run, dbt
業務内容
職種：データエンジニア
担当範囲：データパイプラインの設計、構築、開発、可視化
データ基盤ができてからまだ一年未満であり、ほぼ立ち上げフェーズの構築・開発・運用から参画しCTOと分析チームと密にコミュニケーションをとりながら基盤を構築しています。またビジネスサイドからの可視化要望などもありビジネス用のパイプラインも構築中

・AWSとGCP間のデータパイプラインの刷新や構築運用
・データパイプラインの設計(gcp,aws間)
・AIrFlowジョブ開発
・Biguqery、AirFlowの開発環境の構築・作成
・Lambdaジョブ開発(Docker環境など)
・Bigquery上での運用や共通関数の作成
・コンフルドキュメント作成
・社内1人目のデータプラットフォームのデータエンジニアとしての環境整備
・dbtでデータパイプラインの構築(dbt-core、dbt-osmosisの利用経験あり)
・CloudComposer
・匿名加工の設計、構築、開発
・Bigqueryのデータの可視化(Looker、LookML)
・匿名加工アーキテクチャ作成
・匿名加工処理フロー作成
・匿名加工ジョブ設計、開発
・DLP設計・開発
・匿名加工用SQLの作成
・CDCレプリケーションによる差分ロード方法の設計および構築
pymyreplicationのライブラリを利用してmysqlのbinlogファイルを読みDB操作をlambdaを使って一時間に一度確認し差分を取得しGCPヘ連携後Bigqueryに投入する独自のレプリケーションシステムを0ベースで構築
・Lookerによるビジネス要件の可視化(Bigquery)
・Lookerによる分析チーム要件の可視化(Bigquery)
・LookerによるCEO要件の可視化(Bigquery)
・介護事業所・生活関連情報検索のスクレイピングシステム開発
　全ての介護サービス種別を全自動で収集する仕組みを構築(それぞれの情報項目、処理項目単位にファイルを分けて運用保守を見据えた形に落とし込む設計、都道府県、項目、タブなどをJSONファイルにすることによりパラメータとして外部から設定ファイルを使いより柔軟にスクレイピングをする形にしました。また取得できない項目はnoneとし処理を止めない方針に変更)

データ分析基盤（稼働中）において、新規テナント対応（分析データ追加）

チーム規模
1-10人
役割
メンバー
職種
バックエンドエンジニア
マネジメント職種
その他
スキル
MySQL, Shell, Google Cloud, BigQuery, Python3
業務内容
■概要
　データ分析基盤（稼働中）において、新規テナント対応（分析データ追加）を実施。
  詳細設計/開発/試験
　現行設計・ソースコードを参考に新規テナント用の設定・条件を追加する。
　試験仕様書を作成し（過去試験を参考）試験を実施する。

■使用技術
・クラウド：GCP（BigQuery/GCE/Cloud Composer/Dataproc/GCS/）
・言語    ：Python
・DB　    ：MySQL
・他　    ：Git、Slack、Jira、Confluence、SVN、Subversion、Apache AirFlow

■担当範囲
・実装〜総合テストまで
・自社社員の教育


■在籍期間予定
2023年1月〜3月

【3.医療・介護データ等の解析基盤の開発及び情報データベースシステム更改：業務アプリにおける共通部品・ツールおよび、運用管理ツールの開発】

チーム規模
1-10人
役割
メンバー
職種
バックエンドエンジニア
スキル
Python, Apache, PostgreSQL, AWS, Linux, Shell, Redmine, Git, Hadoop, PowerShell, Amazon Redshift, Python3, Amazon EC2, S3, Amazon Athena, PyCharm, CodeCommit, Pyspark, AWS Glue, Amazon EMR
業務内容
在籍部署：AP基盤開発チーム
使用OS：Windows
AWS関連：(boto3,GlueDatacatalog,Athena,EMR,Redshift,S3,EC2,Aurora,DynamoDB,CloudWatchLogs,CloudWatch,Codepipeline,Codecommit,Cloud9)
プログラミング言語：
(python,,PySpark,pl/pgsql,SQL,VBA,Bat,Shellscript,Powershell)
リポジトリ:Git(Codecommit)
GUI：Tkinter(pythonGUI)
Jobnet：(Hinemos)
差分解析：Winmerge
エディター：(Vscode,サクラエディタ,draw.io)
勤務形態：テレワーク一部リモート

開発環境：AWS
担当領域：AP基盤共通部品開発担当（チームメンバー４人：うち⼆人がAP基盤開発）、コーディング業務、詳細設計、Poc検証、改修

【経験工程】
・Poc検証(プログラム開発、検証)
・基本設計工程
・詳細設計工程
・プログラム開発工程
・テスト工程


【経験業務内容】
- - - - - - -仕様書関連- - - - - -
・Poc検証向け共通部品仕様書作成
・プログラムテスト向け本番用共通部品項目洗い出し・仕様書作成

- - - - - - -コーディング・開発業務- - -
解析基盤共通部品開発
・共通部品開発(powershell,python,Pyspark)
- EMR作成ツール
- EMRステップ実行ツール
- EMR終了ツール
- AthenaでのDDL実行ツール
- S3からRedshiftへのデータ登録処理
- RedshiftからS3へのデータ出力処理
- S3ファイル一括リネーム処理
- CloudwatchLogsへのログ出力処理(python:boto3)
- S3へのログ出力処理(python:boto3)
- 文字コード変換処理(python(pandas)、PySpark)
- Spark処理雛形作成(python:PySpark)

- - - - - - -レビュー業務- - - - - -
・UI設計書レビュー
・詳細設計書レビュー
・pythonコーディング規約レビュー

- - - - - - -詳細設計業務- - - - -
・共通部品プログラム機能定義{
EMR作成
、EMRステップ実行
、EMR終了
、DDL実行処理:Amazom Athena
、Redshiftデータ登録処理
、Redshiftデータ出力処理
、S3一括リネーム処理
}

・共通関数定義
詳細設計書一覧(python){
Cloudwatchメッセージ出力処理
、S3メッセージ出力処理
、文字コード変換処理(PySpark)
}

・システム内コード定義書
→各共通部品使用のコード値

・アプリケーション環境設計書
→各共通部品使用のパラメータ値

- - - - - - -プログラムテスト業務- - - - - - - - -
・共通部品用項目洗い出し
・共通部品試験仕様書作成
・試験実施

【アピールポイント】
・Poc経験あり
・AWS環境での開発経験あり
・Pysparkでの分散処理経験あり
・未経験言語のへの対応経験あり
・pythonでのコーディング経験あり
・Pysparkでのコーディング経験あり
・検証仕様書作成・機能追加経験あり
・Powershellでのコーディング経験あり
・オブジェクト指向でのコーディング経験あり
・Hinemos上で動作させるジョブの開発経験あり

【4.製薬業界向け営業支援システムのデータマート構築および営業支援システムバックエンド開発業務

チーム規模
10-50人
役割
メンバー
職種
バックエンドエンジニア
スキル
Python, Bash, PostgreSQL, AWS, Linux, SQL
業務内容
主にMR向け営業支援システムのバックエンドAPI開発、データマートなどの構築および、MR向けのアクションレコメンド機能の改修業務を担当しています。
・サーバーレスアプリケーションとしてAWS Lambdaを利用してPython処理の改修・調査を実施(API実装、)
・AWSサポート問い合わせ対応業務
・BackLogによる課題・WIKIの作成業務
・朝会MC
・設計書改修
・テスト仕様書作成
・開発業務の改善
・プログラムの問題点洗い出し(共通化処理など)


【主な使用技術】
〜AWS関連〜
Glue(job)
Redshift
Redshift(クエリエディタ)
Lambda
StepFunctions
EventBrige
SecretManager
Amazon Linux
CodeCommit
Boto3
S3
Transfer Family
SNS


〜開発言語〜
Python
SQL

【主な業務】
設計書改修(テーブル定義、エンティティ設計書、AWS関連の設計書、AWS処理方針設計書)
プログラム改修(Python、DDL、その他SQL)
テスト仕様書作成(単体テスト、内部結合テスト、外部結合テスト)
テスト実施(単体テスト、内部結合テスト、外部結合テスト)
リリース対応(開発環境、検証環境、本番環境)
AWS障害対応

【工程】
基本設計
詳細設計
プログラム改修
動作確認
単体テスト、内部結合テスト、外部結合テスト
リリース

【2.金融事業の開発支援業務】

スキル
COBOL, AWS, Linux, Oracle, Redmine, SQL, ShellScript
業務内容
現場在籍期間：2020年9月〜2021年3月末
在籍部署：ODS基盤開発チーム
使用技術：Oracle、SQL、Abinitio,COBOL、シェルスクリプト
タスク管理ツール：Redmine
開発環境：AWS、Linux、シンクライアント環境
担当領域：運用保守主担当
運用保守使用ツール:Winmerge,WinSCP,Teraterm
担当内容：データ基盤開発内のメタデータ運用で使用する運用手順書の作成、およびメタデータをAbinitioというツールを使用してdmlファイルの作成・検証・差分確認を行う。

【1.医療関係のPMO支援業務】

チーム規模
1-10人
役割
メンバー
職種
システムエンジニア
スキル
VBA
業務内容
現場在籍期間：2ヶ月

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【業種】IT
【事業内容】受託・SES事業(WEBアプリケーション開発、IT基盤設計・構築、システムコンサルティング)・⾃社プロダクト事業
【従業員数】25名
【雇⽤形態】正社員
【勤務期間】2017年4⽉〜
【年収】320万円
【マネジメント経験】⼀般スタッフ(派遣・アルバイトも含む)
【職種】エンジニア
【社内業務】Redmineの構築、社内研修⽤サイトテンプレート開発

アルフレッサ株式会社

業務内容
【業種】医薬品・化粧品
【事業内容】医薬品の卸売事業
【従業員数】7000名
【雇⽤形態】正社員
【勤務期間】2017年4⽉〜
【年収】400万円
【マネジメント経験】⼀般スタッフ(派遣・アルバイトも含む)
【職種】ルートセールス

【職務概要】
杉並区⾼円寺エリアでの医薬品の代理店販売や医療機器案件の紹介、クリニック・薬局での 勉強会開催など、メーカーとの連携を3年担当してまいりました。

2020年1/1⽇現在

【期間】
2017年 9⽉まで半年間の新⼊社員研修 10⽉ 2020年1⽉

【業務内容】
東京城⻄営業部 所属：東京第２営業部

【担当エリア】
杉並区⾼円寺ほか

【担当施設】
⾼円寺エリアの開業医や薬局計80軒

【製品】
医療⽤医薬品 医療機器 プライベート製品

【実績】
2017年度 3200万 前年⽐105％ 新規開拓2軒獲得
2018年度 4500万 前年⽐101％

【ポイント】
2017年度10⽉より担当した薬局にて勉強会開催と新規受注品⽬の採⽤により売上10万／⽉ から150万／⽉に増加。同薬局にて⽉⼀回の勉強会開催継続により同業他社からの採⽤品⽬ 獲得に成功しました。

【ポイントの具体的な成果内容】
課題：総購⼊額が400万／⽉で重要先であるが10万／⽉の薬局であり担当前に売上が下がっ ている状況でした。

⼯夫点：在宅施設関連の薬局で「お困りのことはございませんか？」と現状ヒアリングし、 担当エリアでの情報収集の１つとして独⾃のアンケートを実施し、結果を元に勉強会での提 案材料にしました。

結果：新規採⽤品⽬の受注と150万／⽉の売上拡⼤に成功しました。その後は⽉1回アルフ レッサ主導で薬局向け勉強会を開催

またその他の成功事例としては
2019年 4⽉
本社にて就職活動⽣を対象にした先輩社員としての講演に⼈材開発部から抜擢されました。

【活かせる経験】
・市場調査によるお得意様ごとの情報提供や勉強会
・営業で培った交渉⼒
・製品知識習得によるキャッチアップ
・エクセルでの関数計算、簡単なマクロ
・パワーポイントでのプレゼン資料作成

【アピールポイント】
市場把握をした上でお得意様⼀軒⼀軒にあった情報を提供できます。 ⾃ら考えて勉強会を開催したことやお得意様と市場環境を⾒ながら⾃分の持っている引き出 しをマッチングさせて⾏くことができます。