株式会社JMDCの【リードAIビルダー】全社AI推進・エージェント基盤構築の求人

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ミッション

JMDCは国内最大規模のヘルスケアデータ（レセプト、電子カルテ、健診等）を構築しています。

＜データベースの特徴＞

• 2,000万人超のヘルスビッグデータ： 病院のレセプト（診療データ）や健康診断の結果が、数十億レコード規模で蓄積
• データの多様性： 数値データだけでなく、画像データ、テキスト、バイタルデータなど、多種多様な非構造化データ
• 「本物」のデータ： アンケート結果のような主観的なものではなく、実際の診療行為に基づいたデータ

AI時代の到来により、このデータの価値はこれまでの「デジタル（集計・分析）」の領域から、「AIによる爆発的なアウトプットの創出」へとパラダイムシフトを迎えています。直近の社内トライアルでは、AIツール導入によって仮説検証サイクルが前年比2倍以上に加速するという結果が出ました。これはまだ序章に過ぎません。
データの重要性が益々高まる中、私たちはこのAIの力を全社ベースに広げ、さらに「異業種データとの掛け合わせ」による新産業の創出を狙っています。そこでヘルスケアデータ×AIの可能性を技術とビジネスの両面から最大化し、新規部門の立ち上げやプロダクトの連続的創出を担う「リードAIビルダー」を募集します。

仕事内容

1. AIネイティブな事業開発の推進
   1. 既存の各事業部門に入り込み、AIで解決可能な課題を特定
   2. Claude Code, Cursor, Dify等の最新ツールを駆使し、プロトタイプからプロダクション導入までを高速に実行
2. AIエージェント/システムのアーキテクチャ設計
   1. 全社共通で利用可能なAI開発基盤や、AIエージェントが自律的に動くための「神経系」となる仕組みの設計・実装
3. 新規部署の立ち上げ・組織開発
   1. AI活用を文化として定着させるための啓蒙、およびAIエンジニア組織の採用・育成
4. ビジネスインパクトへのコミット
   1. 技術的な正しさだけでなく、「そのAIがいくら稼ぐか/いくらコストを下げるか」という経済合理性に基づいた投資判断

具体的なプロジェクト例

• 最新AIツール（Gemini / Claude Code等）の全社活用・エンベデッド推進：すでに全社導入されているGeminiやClaudeなどの最新AIツールの価値を最大化します
  • 全社的なAIリテラシーの共創 ：単なるツールの配布にとどまらず、プロンプトの高度化、最適なコンテキストの与え方、エージェント的な活用方法など、組織全体の「AIへの依頼スキル（AIネイティブな思考法）」の底上げを実施。そして、全社員がAIの恩恵を最大限に享受し、1人ひとりの生産性を劇的に向上させる文化の醸成をしていただきます
• JMDCならびにグループ会社における「自走型」開発自動化プラットフォームの構築：JMDCならびにグループ各社の開発現場における自動化・効率化を、サポーターおよびアーキテクトとして主導します
  • 自走できる体制づくりの支援：一時的なツールの導入や受託的な開発ではなく、各開発チームが自ら自動化を推進し、自走していけるための技術教育、ガイドライン策定、共通基盤の提供など
  • 共通課題のコンポーネント化：各社に共通する開発のボトルネック（CI/CDの最適化、テスト自動化、データ連携など）を特定し、グループ全体で横展開できる自動化の仕組みを構築する
• オペレーション集約部門のインテリジェント自動化（仕組み化）
  • ドメイン知識が豊富なオペレーション部門と深く連携し、現場のオペレーションに最新のテクノロジー（LLM/AIエージェント等）を組み込みます。定型業務の自動化を徹底することで、人がより高度な意思決定やコア業務に集中できる「次世代の業務プロセス」への再設計を推進いただきます

応募条件

MUST（必須スキル・経験）

• High Agency（圧倒的主体性）: 前例のない課題に対し、「どうすればできるか」を自ら考え、周囲を巻き込み、泥臭い実装までやり切れる力
• エンジニアリングの深い素養: 特定の言語に依存せず、ソフトウェアアーキテクチャ、データ構造、パフォーマンス最適化を深く理解していること
• AIの実装・活用経験: LLMを用いたアプリケーション（RAG、エージェント、プロンプトエンジニアリング）の開発経験、または日常的にAIを使い倒してソフトウェア開発の生産性を劇的に向上させている実績
• 越境するビジネスセンス: プロダクトの成長や事業KPIに対する強い責任感があり、ビジネスサイドと技術サイドの「翻訳者」として動けること

WANT（歓迎スキル・経験）

• 0→1の新規事業立ち上げ、または組織のスケール（10→100）の経験
• 大規模なデータプラットフォーム（Snowflake, Databricks, GCP/AWS等）上での開発知見
• ヘルスケア業界への興味・知見（ドメイン知識は入社後でも可）
• CTO, VPoE, 創業メンバー等のレイヤーでの就業経験

このポジションの魅力

• データの希少性: 日本最大級のリアルワールドデータ（RWD）を用い、社会貢献性が極めて高いAI実装が可能
• スケールしたときのインパクトの大きさ： 医療・健康データで動くAIがスケールすると、個人の健康アウトカムから社会保障コストまでを変え得ます。事業インパクトの先に、社会へのインパクトにも繋がります
• 経営直下の裁量: 大きな裁量と責任を持って挑戦することができます