20社合同会社説明会 for Engineers

Slide 1

Slide 1 text

1 20社合同会社説明会 for Engineers 会社説明資料 2023 年 6月14日

Slide 2

Slide 2 text

2 ファストドクター医療版AWS/Amazon? Openlogiさんと似ている?

Slide 3

Slide 3 text

社外秘実家の母親から電話が来ました。「父親がめまいと頭痛がする言っている、意識はあるどうしたら良いだろう」母親は不安そうです。どうしますか? [深夜 23:23]

Slide 4

Slide 4 text

Slide 5

Slide 5 text

No content

Slide 6

Slide 6 text

サービス全体像 toC toG toB クリニックポータル toC コールセンター自治体コールセンター法人事業部コールセンターフロントオペレーションバックエンドオペレーション薬剤管理備品管理労務管理医師採用支援フォローアップ保険証回収医師シフト管理ドライバーシフト管理レセプト請求の精算管理往診バッグのパッキング薬剤発注医師面談死亡診断書等の提出発生届疑義照会幹となる業務フロー

Slide 7

Slide 7 text

7 FD Saga の再理解とアーキテクチャ選択医療DXをリードする3社が考えるプロダクト・アーキテクチャ CTO 宮田芳郎 2022 年 12月6日

Slide 8

Slide 8 text

8 本日のテーマ x

Slide 9

Slide 9 text

9 書籍の概要具体的なコンテキストに沿ってアーキテクチャの議論を進める https://speakerdeck.com/snoozer05/20221129-software-architecture-the-hard-parts?slide=19 https://speakerdeck.com/snoozer05/20221129-software-architecture-the-hard-parts?slide=22 今日は書籍の内容については説明しないため、内容について知りたい方は翻訳者島田浩二さんのスライドをご参照ください翻訳者島田浩二さんのスライド「ソフツェアアーキテクチャハードパーツ」より翻訳者島田浩二さんのスライド「ソフツェアアーキテクチャハードパーツ」より

Slide 10

Slide 10 text

学んだこと、考えていることの共有 10 資料の目的 ● 現在進行形のもの ● 現時点の理解・構想です ● ここは、もっとこう考えると良いのでは? フィードバック、アドバイス頂けると嬉しいです

Slide 11

Slide 11 text

11 私の発表の範囲 https://speakerdeck.com/snoozer05/20221129-software-architecture-the-hard-parts?slide=25 翻訳者島田浩二さんのスライド「ソフツェアアーキテクチャハードパーツ」より

Slide 12

Slide 12 text

VISON2030 1億人のかかりつけ機能を担う 05 ファストドクターのこれから ●ビジョンについて広域で“生活者の不安と医療者の負担をなくす”ためのアップデート VISON2025 不要な救急車搬送を3割減らす厚労省の医療計画の核となる「 5疾病6事業および在宅医療」地域包括的に事業を推進救急医療の領域を超えて、5疾病6事業および在宅医療の全般で”医療”インフラとしての使命を発揮 ©2022 FastDOCTOR Inc. All rights reserved..

Slide 13

Slide 13 text

1. アーキテクチャ背景 a. ファストドクターの課題 b. ファストドクターのサービスについて 2. FD(Fast DOCTOR) Saga a. コンポーネント b. 課題 c. 将来構想とデータ上の特徴 3. 現状のアーキテクチャ選択 a. MicroService on TypeScript + Classic Stack 4. 悩んでいる点 13 AGENDA

Slide 14

Slide 14 text

14 FD Saga のコンポーネント構造アプリ患者マイページ申込サイト自治体申込サイト1 自治体申込サイト2 Line Bot 受付コールセンター (診察前) 往診コーディネータオンライン診療コーディネータ往診診察オンライン診察診療点数計算院内処方医療事務院外処方請求オペレータ管理医師管理ドライバー管理

Slide 15

Slide 15 text

15 FD Saga のアーキテクチャアプリ患者マイページ申込サイト自治体申込サイト1 自治体申込サイト2 Line Bot 受付コールセンター (診察前) 往診コーディネータオンライン診療コーディネータ往診診察オンライン診察診療点数計算院内処方医療事務院外処方請求オペレータ管理医師管理ドライバー管理データベースクリニック向けモノリシックアーキテクチャ(一部サービスベース)

Slide 16

Slide 16 text

Slide 17

Slide 17 text

17 FD Saga の課題① アプリ患者マイページ申込サイト自治体申込サイト1 自治体申込サイト2 Line Bot 受付コールセンター (診察前) 往診コーディネータオンライン診療コーディネータ往診診察オンライン診察診療点数計算院内処方医療事務院外処方請求オペレータ管理医師管理ドライバー管理 ①業務の幅が広い

Slide 18

Slide 18 text

18 FD Saga の課題① アプリ患者マイページ申込サイト自治体申込サイト1 自治体申込サイト2 Line Bot 受付コールセンター (診察前) 往診コーディネータオンライン診療コーディネータ往診診察オンライン診察診療点数計算院内処方医療事務院外処方請求オペレータ管理医師管理ドライバー管理 ①業務の幅が広いこれまでの対処少数精鋭のエンジニアがDRYに効率良く多様な業務を記述

Slide 19

Slide 19 text

19 FD Saga の課題② アプリ患者マイページ申込サイト自治体申込サイト1 自治体申込サイト2 Line Bot 受付コールセンター (診察前) 往診コーディネータオンライン診療コーディネータ往診診察オンライン診察診療点数計算院内処方医療事務院外処方請求オペレータ管理医師管理ドライバー管理新サービス申込みサイト① 新サービス①用周辺業務 ②新サービス追加時に各業務に影響が出る

Slide 20

Slide 20 text

20 FD Saga の課題③ アプリ患者マイページ申込サイト自治体申込サイト1 自治体申込サイト2 Line Bot 受付コールセンター (診察前) 往診コーディネータオンライン診療コーディネータ往診診察オンライン診察診療点数計算院内処方医療事務院外処方請求オペレータ管理医師管理ドライバー管理新サービス申込みサイト① 新サービス①用周辺業務 ③新サービス立ち上げは平行する新サービス②用受付業務新サービス②用フォローアップ業務

Slide 21

Slide 21 text

21 FD Saga の課題④ https://www.mhlw.go.jp/content/000620995.pdf オンライン診療の特例的解禁 2020年4月10日厚生労働省事務連絡ファストドクターオンライン診療サービスリリース 2020年4月16日 6日後 ④数日でリリースしたい ● オペレーションのみで回すことも ● 管理用のスプレッドーシートを作ることも ● 最低限の機能を開発することも ※ 必ずしも開発することを意味しない

Slide 22

Slide 22 text

22 FD Saga の課題⑤ ⑤社内人員が急に増加する → 少数精鋭のエンジニアがDRYに効率良く多様な業務を記述、のアプローチが維持しづらい

Slide 23

Slide 23 text

Slide 24

Slide 24 text

24 今後の構想現状のシステムは「急性期」向け。別の業務が登場する見込み。

Slide 25

Slide 25 text

主要なアクター x 業務 25 FD Saga のデータ上の特徴患者医師オペレータヒアリング問診診察(往診) ドライバー診察(On) バックオフイス系

Slide 26

Slide 26 text

26 データのあり方の見込み患者A 診療科1 診療科2 診療科3 診療科4 患者B ロジックはある患者の他業務・システムのデータには強い関心がある(持ちたい) ロジックは他の患者のデータにはほとんど関心が無い (集計業務は除く) ロジックごとにデータへの関心のばらつきが強い見込み

Slide 27

Slide 27 text

Slide 28

Slide 28 text

28 現状のアーキテクチャ選択のアプローチアーキテクチャ決定開発戦術を立てる未来予想図を描いて枠組みを決める +

Slide 29

Slide 29 text

29 現状のアーキテクチャ選択 Classic Stack Next Stack Database ①新モジュール ②新モジュール ③ ④ ①ベースプロジェクトを作る → ②新規のモジュールで形にする → ③既存のモジュールを載せ替えていく Now!

Slide 30

Slide 30 text

選択理由 ● TypeScriptなのは? ○ 型がついているため、新規参入者にやさしい(と思う) ○ Webフロントではデファクトであり競技人口が多い ● フロントもバックエンドもTypeScriptなのは? ○ 統一出来ると、フロント/バックのチームを柔軟に組める ○ API仕様のコミュニケーションがPRで済む ● VueJSなのは? ○ 社内で使われていたため ● NestJSなのは? ○ Nodeのフレームワークで上から下までの充実度が高いと感じた ○ TypeORMがあってRDBをDBにしたときに、Railsと近しい開発プロセスを取れる ● API通信は? ○ 現状RESTのAPI 30 現状のアーキテクチャ選択

Slide 31

Slide 31 text

Slide 32

Slide 32 text

アーキテクチャ量子 ● アーキテクチャ量子 ○ 他のモジュールに影響を与えないリリース可能単位 ○ マイクロサービスにDBが属していれば、基本的にリリース可能と思う ○ API通信形式の大幅な変更や同期的なマイグレーションをどうするか → 現状は利用していないがKubernetes でサービス間のバージョン、起動順序をコントロールする必要が出てきそう 32 悩んでいる点

Slide 33

Slide 33 text

以上です 33

Slide 34

Slide 34 text

No content

Slide 35

Slide 35 text

Slide 36

Slide 36 text

Slide 37

Slide 37 text

Slide 38

Slide 38 text

Slide 39

Slide 39 text

Slide 40

Slide 40 text

©2022 FastDOCTOR Inc. All rights reserved.. 審査員からの評価コメント夜間・休日の時間外救急のプラットフォームとして、症状に応じて救急病院案内や往診、オンライン診療など適切な医療を選択できるように支援することで、救急医療の新しい選択肢となるサービスに先鞭をつけたこと、コロナ禍においてそうした救急医療の社会的な期待に応えていることが高く評価された。また、医療機関や行政との連携による医師や看護師の確保や、患者からの診察評価フィードバックを品質改善に活用する等により、地道で丁寧なサービスデザインがなされている点も評価された。

Slide 41

Slide 41 text

41 01 サービス紹介 02 社会課題 03 提供価値 04 Vision (2025 -> 2030) 04 Tech 課題 05 アプローチ 06 組織体制 07 テクノロジースタック導入 FD Technologies アプローチ 07 カルチャー 08 FDの道具箱 09 これから

Slide 42

Slide 42 text

No content

Slide 43

Slide 43 text

43 2024年問題: 医師の時間外労働の上限規制医師の働き方改革について - 厚生労働省 https://www.mhlw.go.jp/content/10800000/000991166.pdf

Slide 44

Slide 44 text

Slide 45

Slide 45 text

課題③ 社会保障における医療・介護費が増大超高齢社会の進行が国の財政を圧迫年金受給年齢は引き上げされ、支給額は現在の半分になることが予測されているため伸び率が低い一方で、医療・介護費は大幅増となり、社会保障費を圧迫している要因に。   出典：2040年を見据えた社会保障の将来見通し（議論の素材）－概要－（内閣官房・内閣府・財務省・厚生労働省　平成 30年5月21日）要修正出典：2040年を見据えた社会保障の将来見通し (議論の素材) ©2022 FastDOCTOR Inc. All rights reserved..

Slide 46

Slide 46 text

生産年齢人口が7500万人→6000万人に減少医療+介護費は50兆円→95兆円に倍増課題の整理 2022年 → 2040年 46 日本社会の持続可能性のためテクノロジーを駆使した医療/介護の生産性革新が必要 2022年 → 2040年

Slide 47

Slide 47 text

47 01 サービス紹介 02 社会課題 03 提供価値 04 Vision (2025 -> 2030) 04 Tech 課題 05 アプローチ 06 組織体制 07 テクノロジースタック導入 FD Technologies アプローチ 07 カルチャー 08 FDの道具箱 09 これから

Slide 48

Slide 48 text

48 事業価値全国の医療リソースを滑らかに異職種コラボレーション偏在リソースの平滑化コラボレーションする場の創出

Slide 49

Slide 49 text

49 事業価値全国の医療リソースを滑らかに異職種コラボレーション偏在リソースの平滑化コラボレーションする場の創出

Slide 50

Slide 50 text

これまで医療は半径10kmのサークルの中で 50 ファストドクターのニューネイバーフッド引用元：Google社「Google マップ、Google Earth」   https://www.google.com/intl/ja/permissions/geoguidelines/

Slide 51

Slide 51 text

医療リソースは人口が密集する大都市圏に集中リソースが限られた地域は感染拡大時の逼迫リスクが大 51 ファストドクターのニューネイバーフッド引用元：Google社「Google マップ、Google Earth」   https://www.google.com/intl/ja/permissions/geoguidelines/ 引用元：Google社「Google マップ、Google Earth」  

Slide 52

Slide 52 text

ファストドクターをハブにして全国の医療従事者が全国の患者様に医療を提供 52 ファストドクターのニューネイバーフッド引用元：Google社「Google マップ、Google Earth」   https://www.google.com/intl/ja/permissions/geoguidelines/

Slide 53

Slide 53 text

53 事業価値全国の医療リソースを滑らかに異職種コラボレーション偏在リソースの平滑化コラボレーションする場の創出

Slide 54

Slide 54 text

54 異職種コラボレーション医療医師看護師薬剤師オペレーション DX BizDev エンジニアリングエリア統括コールセンター CS 法人事業法人事業オンライン診療事業これまで異なる職種は異なる組織

Slide 55

Slide 55 text

55 異職種コラボレーション医療医師看護師薬剤師オペレーション DX BizDev エンジニアリングエリア統括コールセンター CS 法人事業法人事業オンライン診療事業職種を横断したチーム編成

Slide 56

Slide 56 text

ハブになる越境人材 56 異職種コラボレーション看護師 → MBA SQLで分析しBotを自作する看護師薬剤師資格を持つコールセンターSV 薬剤師資格を持つ Webエンジニア

Slide 57

Slide 57 text

57 修正済 ●入社後早期活躍への取り組みトリ

Slide 58

Slide 58 text

58 01 サービス紹介 02 社会課題 03 提供価値 04 Vision (2025 -> 2030) 04 Tech 課題 05 アプローチ 06 組織体制 07 テクノロジースタック導入 FD Technologies アプローチ 07 カルチャー 08 FDの道具箱 09 これから

Slide 59

Slide 59 text

Slide 60

Slide 60 text

Slide 61

Slide 61 text

61 01 サービス紹介 02 社会課題 03 提供価値 04 Vision (2025 -> 2030) 04 Tech 課題 05 アプローチ 06 組織体制 07 テクノロジースタック導入 FD Technologies アプローチ 07 カルチャー 08 FDの道具箱 09 これから

Slide 62

Slide 62 text

Slide 63

Slide 63 text

63 01 サービス紹介 02 社会課題 03 提供価値 04 Vision (2025 -> 2030) 04 Tech 課題 05 アプローチ 06 組織体制 07 テクノロジースタック導入 FD Technologies アプローチ 07 カルチャー 08 FDの道具箱 09 これから

Slide 64

Slide 64 text

Slide 65

Slide 65 text

Slide 66

Slide 66 text

Slide 67

Slide 67 text

Slide 68

Slide 68 text

テクノロジースタック Classic Stack Next Stack Native App Database Template Based Microservice Part of Web frontend Infrastructure Data Analysis Light Weight Dev Solver ©2022 FastDOCTOR Inc. All rights reserved..

Slide 69

Slide 69 text

69 登壇資料 https://docs.google.com/presentation/d/1sfLZdPUIDyikiNI34M6dZ-_BIzjoxno2YmE6ISTwnOU/edit#slide=id.g1a20b53e503_12_1

Slide 70

Slide 70 text

Slide 71

Slide 71 text

71 01 サービス紹介 02 社会課題 03 提供価値 04 Vision (2025 -> 2030) 04 Tech 課題 05 アプローチ 06 組織体制 07 テクノロジースタック導入 FD Technologies アプローチ 07 カルチャー 08 FDの道具箱 09 これから

Slide 72

Slide 72 text

No content

Slide 73

Slide 73 text

Go, GEMBA 答えは常に現場にある。定期的に現場に足を運び、現場から解決の糸口を見つけよう。現場・顧客志向を大切にしたい

Slide 74

Slide 74 text

Try Fast, Learn Fast スピードと改善姿勢を大切にしたい失敗は成功の糧。その学びを次に活かすことで、失敗は大きな価値を持つことができる。多くの物事に正解はない。まずは今、チャレンジ。

Slide 75

Slide 75 text

Think Forward 中長期的な視点を大切にしたい常に本質を見据えよう。本質に近道はない。ゴールに向かって一歩ずつ進んでいこう。それを仕組み化し、この先に活かそう。

Slide 76

Slide 76 text

Tsunageru Team 組織間の壁をなくしたい／感謝や尊重を大切にしたいミッションの実現を目指し、全員一丸で挑もう。仲間の悩みに本気で向き合い、ともに解決し、感謝と賞賛を贈り合おう。

Slide 77

Slide 77 text

Responsible for Future 新しい文化を築く意識を大切にしたい医療のプロフェッショナルとして、より良い未来の医療を創ろう。そして、関わる全ての関係者に誠実であり続けよう。

Slide 78

Slide 78 text

78 01 人間性 vs 合理性 02 サービス紹介 03 社会課題 04 外部に提供するもの 05 内在するもの 06 越境人材と育成導入ニューネイバーフッドアプローチ 07 カルチャー 08 FDの道具箱 09 これから

Slide 79

Slide 79 text

79 Fast DOCTORの道具箱往診同行データ分析基盤分析チームミステリーショッピング目の前でやってもらう工程分析ユニットエコノミクス分析自動化全員FD ボトネックグリップ横断コントロールルーム数理シュミレーション業務をやってみる知る考える/作る回す体験俯瞰発展的に解く早く小さくリリース

Slide 80

Slide 80 text

80 Fast DOCTORの道具箱往診同行データ分析基盤分析チームミステリーショッピング目の前でやってもらう工程分析ユニットエコノミクス分析自動化全員FD ボトネックグリップ横断コントロールルーム数理シュミレーション業務をやってみる知る考える/作る回す体験俯瞰発展的に解く早く小さくリリース

Slide 81

Slide 81 text

急病にかかったとして自社サービスを利用 81 ミステリーショッピング:患者の立場で知る申込み~オペレータ対応~受診~事後対応~支払い工程ごとに感想・改善点を全体にシェア ※感染拡大時には運用停止自社サービスを最初から最後まで体験

Slide 82

Slide 82 text

82 Fast DOCTORの道具箱往診同行データ分析基盤分析チームミステリーショッピング目の前でやってもらう工程分析ユニットエコノミクス分析自動化全員FD ボトネックグリップ横断コントロールルーム数理シュミレーション業務をやってみる知る考える/作る回す体験俯瞰発展的に解く早く小さくリリース

Slide 83

Slide 83 text

83 往診同行:医師の立場で知る → 工程分析往診にスタッフとして同行後日システムや仕組み面での改善点を検討改善施策案

Slide 84

Slide 84 text

84 Fast DOCTORの道具箱往診同行データ分析基盤分析チームミステリーショッピング目の前でやってもらう工程分析ユニットエコノミクス分析自動化全員FD ボトネックグリップ横断コントロールルーム数理シュミレーション業務をやってみる知る考える/作る回す体験俯瞰発展的に解く早く小さくリリース

Slide 85

Slide 85 text

85 全員FD → 業務をやってみる https://note.com/fastdoctor/n/n50a1903d2126?magazine_key=m480082ebc6a9

Slide 86

Slide 86 text

86 Fast DOCTORの道具箱往診同行データ分析基盤分析チームミステリーショッピング目の前でやってもらう工程分析ユニットエコノミクス分析自動化全員FD ボトネックグリップ横断コントロールルーム数理シュミレーション業務をやってみる知る考える/作る回す体験俯瞰発展的に解く早く小さくリリース

Slide 87

Slide 87 text

87 データ分析基盤数理シュミレーションデータ分析基盤数理的シミュレーション科学的に解いていくことも重視

Slide 88

Slide 88 text

88 Fast DOCTORの道具箱往診同行データ分析基盤分析チームミステリーショッピング目の前でやってもらう工程分析ユニットエコノミクス分析自動化全員FD ボトネックグリップ横断コントロールルーム数理シュミレーション業務をやってみる知る考える/作る回す体験俯瞰発展的に解く早く小さくリリース

Slide 89

Slide 89 text

89 横断コントロールルーム → ボトルネックグリップ Day1:工程Aを手当 Day3:工程Fを手当 Day2:工程Eを手当ボトルネックボトルネックボトルネック 1. 横断コントロールルームを置く 2. 負荷状況・リソースの不足状況の情報を集約 3. 仕組みの改善 or リソースの追加で手当 4. ボトルネックがシフトしたのであれば次の工程へ着目

Slide 90

Slide 90 text

90 Fast DOCTORの道具箱往診同行データ分析基盤分析チームミステリーショッピング目の前でやってもらう工程分析ユニットエコノミクス分析自動化全員FD ボトネックグリップ横断コントロールルーム数理シュミレーション業務をやってみる知る考える/作る回す体験俯瞰発展的に解く早く小さくリリース

Slide 91

Slide 91 text

91 自動化 https://note.com/fastdoctor/n/n40f7ea6027af?magazine_key=m480082ebc6a9 【解説】現状の制度では、医療機関は全てのコロナ陽性患者を HER-SYS（ハーシス）という感染者把握システムに登録することが求められます。個人情報から重症化リスクまで、「陽性者1人あたり10分」もの時間がかかるこの入力作業は、爆発的な感染者増となった第 7 波では大変な負担に。しかし、患者さまを国の保護下におくためには入力の遅れは許されない …。そこで、社内のデジタル庁［ DX推進チーム・技術開発部］と［医療統括部］がプロジェクトを組み「自動入力システム」を自社開発したのです。しかも、現場のヘルプに即応してわずか数日で完成というスピードで、まさに「医療現場をDXで進化させる」ファストドクターらしい連携でした。

Slide 92

Slide 92 text

92 01 サービス紹介 02 社会課題 03 提供価値 04 Vision (2025 -> 2030) 04 Tech 課題 05 アプローチ 06 組織体制 07 テクノロジースタック導入 FD Technologies アプローチ 07 カルチャー 08 FDの道具箱 09 これから

Slide 93

Slide 93 text

Slide 94

Slide 94 text

94 一緒に取り組んでくれる仲間を募集していますファストドクターテクノロジーズ採用サイトファストドクターテクノロジーズ紹介スライド