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エムスリーリサーチプロダクトチーム紹介資料 / Introduction of M3 Research Product Team

エムスリーのリサーチプロダクトチームの紹介資料です。

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M3 Engineering

December 26, 2023

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Transcript

  1. 日本の医師の9割が登録するm3.comを開発 圧倒的な医療業界へのアクセス基盤 エムスリーが事業展開している国の数 17 5 カ国 (※) エムスリーが占める全世界で医師会員の割合 50 %以上

    (※) 全世界で医師会員合計 650 (※) 2023年10月時点 日本の医師のエムスリー会員率 90 %以上 エムスリー が展開する医療従事者向け情報 万人以上 (※) サイト「m3.com」は32万人を突破、日本 の医師の9割以上が会員。(※)
  2. Fast Survey 即日で情報収集ができる カスタマイズ可能なアンケート配信システム • 択一、複数選択、自由記述、数値記入 など様々な入力方法をサポート • 集計結果の可視化レポートの作成 •

    診療科や疾患名によるターゲティング • 医師コード(DCF)によるフィルタ • スクリーニング設問機能 • 画像やテキストでのA/Bテスト
  3. リサーチプロダクトチームの特徴 少数精鋭 強固な地盤とデータ 最強の技術選定力 アプリケーションからインフラまで フルスタックな、少数精鋭のチーム です。サービスの設計・開発・運用 と、幅広い領域を担当できます。 DevOps等を通じて効率的に開発す ることで複数のサービス開発を継続

    的に実現しています。 エムスリーが持つ医療業界の幅広い 知識や膨大なデータを活かし、サー ビスを拡大していく経験を積めま す。より良いリサーチ体験を目指 し、改善を常に検討しており、PdM と近い距離で開発を行うスタート アップのようなチーム体制です。 興味がある言語・技術に取り組めま す。既存プロダクトの技術領域も幅 広く、技術とビジネスのバランスを 取る適材適所な技術選定について考 える機会が多くあります。技術領域 の広いメンバーが多く、チームで フォローし合い開発しています。
  4. 開発体制とメンバーの声 PdM 2名、Eng 7名、QA 1名 のチーム 阪口 PdM 海野尾 PdM

    1人のカバー範囲が広く、全員がオーナーシップを持ってプロダクト に必要な技術的な意思決定に携わっています。実力を持ったプロ集団 でありながらも相談しやすい雰囲気で、PdMとしてとても頼もしく、 最高のチームでプロダクト開発をすることができています。「一緒に このチームの魅力は、エンジニアも含めた全員が「何を作るか」だけ でなく「なぜ作るか」から議論できることです。一人ひとりが強い オーナーシップを持ち、新しい開発技術も積極的に取り入れながら、 設計から実装までのサイクルを素早く回しています。PdMとEngが同 世界No.1のメディカルリサーチプロダクトを創りましょう!」 じ目線で一丸となってプロダクトを作れる、活気あるチームです。 遠藤 Eng 大きなリアーキテクチャが大枠完了し、レガシーなプロダクトに悩ま されることなく開発できる環境になってきています。また、 AWS・GoogleCloud双方を使ったサービスがあるので、それぞれの良 し悪しを学べ、技術選定時の選択肢が広いのも魅力だと思います。 古川 Eng 技術選定にも裁量があり積極的に新しい技術を取り入れていま す。また全員がより良いものを作ろうとしているので、チーム内 での議論も活発で学びも多いです。 丸山 Eng クライアント企業・医師会員・社内ユーザなど、多くの人が触れる サービスを複数開発・保守しています。エンジニアもビジネスサイド と一緒に、サービスをよりよくするための議論に関われる環境です。 技術面では、必要があれば積極的に新しい技術や仕組みを取り入れる 文化があり、チャレンジが多いのが特徴です。 城本 QAEng 相談しやすい雰囲気があり、チームで協力して開発を進められて います。QAからの目線だと、E2E自動テストツール導入のチャレ ンジにもチームで取り組めて助かりました。
  5. テックブログでも技術ナレッジ絶賛公開中!! AWS TypeScript プロセス改善 設計 チームをまたぐ機械学習プログラ ム実行のプロセスを爆速にする プロダクトマネージャーが 売ったことのないプロダクト は(爆発的には)売れない

    https://www.m3tech.blog/entry/bir-aws-batch https://www.m3tech.blog/entry/2025/02/06/110000 AWS Datadog Go Java GCP SLO AI プロセス改善 QA Datadog導入による SLOの設定 AIでアンケートQAはどこまで自 動化できるか?プロンプトエンジ ニアリングの試行錯誤と実践知 https://www.m3tech.blog/entry/2022/08/31/104925 https://www.m3tech.blog/entry/2025/09/05/110000
  6. これからのチャレンジ 最強の調査システム基盤 最強の回答体験の実現 最強の意思決定のサポート • AIと膨大な医療データを掛け合わ せ、これまでの調査のあり方を一新 する • スマートフォン等の様々なチャネル

    へ配信し、通知や回答インセンティ ブを最適化していく • 100以上の質問フォーム形式や複雑な 条件分岐にも対応し、リサーチャーが 柔軟に設定可能にする • 国内にとどまらず、世界中の医療従 事者に届くスケールを前提に設計す る • 直感的に答えられるUI/UXで、回答者 の負担を最小化する • ダッシュボード生成の自動化、蓄積さ れたデータの横断検索性を高める 20
  7. エムスリーをもっと詳しく エンジニア公式Twitter(X) https://twitter.com/m3_engin eering エンジニア公式YouTube https://www.youtube.com/channel /UC_DkAOcwgmtQnJLDctci4rQ 22 エムスリーテックブログ エンジニア採用ページ

    プロダクト紹介ページ https://www.m3tech.blog/ https://jobs.m3.com/engineer/ https://jobs.m3.com/product/ Connpass公式グループ 社員インタビュー VPoE登壇資料 fukabori.fm https://m3-engineer.connpass.com/ https://www.wantedly.com/companies/m3_inc https://fukabori.fm/episode/59 https://fukabori.fm/episode/60