プロダクト の求人一覧 - 株式会社HOKUTO

【事業・プロダクト概要】HOKUTOは、「より良いアウトカムを求める世界の医療従事者のために」をミッションに、医療従事者の臨床業務を支える情報プラットフォームを提供しています。医療情報のインプット・アウトプットを支援する臨床支援アプリ「HOKUTO」は、リリースから約4年で医師ユーザー数10万人を突破（日本の医師の約3人に1人）。医師会員基盤を活用し、製薬企業・医療機器メーカー向けにデジタルマーケティング支援サービスも提供。正式リリースから2年弱で、国内売上高Top15製薬企業のうち80%以上に導入いただいています。事業はプロダクトマーケットフィットの検証フェーズから、仮説検証と安定成長を両立させるスケールフェーズへ移行しています。同時に、AIを開発パートナーとして活用し、開発メンバーがユーザー価値の判断や意思決定といった本質的な業務により多くの時間を使える開発スタイル（社内では「AI駆動開発」と呼んでいます） への移行を進めています。これまでの「言語・フレームワーク固有の専門性」に閉じず、設計・アーキテクチャ・データベース等の普遍的知識と、プロジェクトを推進する力・問いを立てる力・構造的に分解する力 を重視する組織体制へと再設計しています。【ポジション概要】AI Platform Engineer は、AIが設計・実装・検証の開発サイクルを自律的に進めていく前提で、その基盤を設計・構築・運用するHOKUTOの中核ポジションです。Context Engineering × DevOps × SecOps のかけ合わせ領域を担い、AIエージェントの実行環境設計・ガードレールの整備・技術選定・基盤改善を通じて、AIにとっての「開発者体験（DX）」と「業務体験」を向上させ続けることをミッションとします。また、全社的なAI活用・業務オペレーション上にある技術的ボトルネック解消のための難度の高い実装も担います。担当領域は、CI/CDパイプライン、テスト自動化基盤、クラウドインフラ（Google Cloud等）、セキュリティ・可用性設計、AIエージェント実行基盤など、開発・業務プロセス全体を支える横断的な基盤です。【このポジションに期待すること】AI前提の開発・業務基盤の設計と運用AIエージェントが安全かつ高速に動ける環境（サンドボックス、権限制御、ログ）を整備する。AIエージェントの実行環境設計・ガードレールの整備・技術選定・基盤改善を通じて、品質低下・インシデント・セキュリティリスクを最小化し、開発継続性を担保する。全社横断の技術的ボトルネック解消エンジニア業務だけでなく全社オペレーションにおいて、AIが人間の代わりに業務を遂行できる環境を開拓する。組織横断の技術的ボトルネックを構造的に分解し、現場の実データ・実態に基づく課題の可視化と優先順位付けを行う。仕組み化の中核としての活動開発プロセス全体（CI/CD、テスト、デプロイ、監視）を自動化・標準化する。ガードレール・テンプレート・ランブック等、「人が判断しなくても回る仕組み」を設計する。論理的・構造的な分解に基づく基盤設計課題の構造とコンテキストに即した設計、問いの立て直しによる本質的な課題定義、影響度の大きいポイントを見極めた集中的な改善。【技術的・プロダクト的なチャレンジ（取り組む課題の例）】スケールフェーズかつAI駆動開発前提の環境において、次のような課題に対して優先順位を付け、設計・実装・運用の観点から解いていくポジションです。AI駆動開発を支える基盤構築AIエージェントが安全かつ高速に動ける実行基盤（サンドボックス、権限制御、ログ、監視）の設計・構築・運用。Context Engineeringの観点で、AIに渡すコンテキスト（コードベース情報、ドキュメント、ルール）を最適化する仕組みづくり。CI/CD・テスト自動化・デプロイ基盤の標準化開発プロセス全体を自動化・標準化し、開発生産性と品質の両立を実現する。AI活用の技術標準・ベストプラクティスを策定・全社展開する。セキュリティ・可用性・パフォーマンスの設計クラウドインフラ（Google Cloud等）におけるセキュリティ・可用性設計、パフォーマンス最適化。インシデント・脆弱性対応の仕組み化（アラートルール、エスカレーションフロー、ランブック整備）。全社AI活用・業務オペレーションの基盤構築エンジニアリング領域にとどまらず、全社オペレーションにおけるAI活用・自動化基盤の構築。業務ワークフロー上の技術的ボトルネックを解消する難度の高い実装。技術的負債の構造的解消全体アーキテクチャの観点から負債を構造的に可視化・優先順位付けし、CI/CDパイプラインやテスト基盤の負債を計画的に解消する。負債解消そのものを仕組み化（定期棚卸し、メトリクス化）する。【具体的な業務内容】以下のような流れで、基盤改善プロジェクトを一気通貫でリードしていただきます。基盤改善プロジェクトの設計・要件定義組織横断の技術的ボトルネックを構造的に分解し、課題構造に即した設計を行う。開発生産性・品質・セキュリティに関わる指標のモニタリングと改善提案を通じて、基盤改善プロジェクトのアプローチ・アクションリスト・スケジュールに落とし込む。ステークホルダー（CTO／EM／各領域エンジニア／オペレーションチーム等）と共通認識を形成し、プロジェクトを推進する。AIエージェント実行基盤の設計・構築AIエージェントが安全かつ高速に動ける環境（サンドボックス、権限制御、ログ、監視）を整備。Context Engineeringの観点で、AIに渡すコンテキスト（コードベース情報、ドキュメント、ルール）を最適化する仕組みを構築。AI活用の技術標準・ベストプラクティスを策定・全社展開する。CI/CD・テスト自動化・運用基盤の構築・改善CI/CDパイプライン・テスト自動化基盤の設計・構築・改善。クラウドインフラ（Google Cloud等）におけるセキュリティ・可用性・パフォーマンスの設計と運用。エラー監視基盤・トリアージの仕組み（アラートルール、エスカレーションフロー、ランブック）の整備。全社オペレーションのAI化・自動化エンジニア業務だけでなく全社オペレーションにおいて、AIが人間の代わりに業務を遂行できる基盤を構築。繰り返し発生する作業をAIエージェント／スクリプトで自動化し、組織全体の生産性を底上げする。チーム・組織への貢献組織横断での技術知見の共有、他チームの技術的ボトルネック解消支援。コードレビュー・設計レビュー（AI活用含む）を通じたチームメンバーの技術成長支援。開発プロセス・開発環境（生成AIツール活用含む）の継続的アップデートと全社展開。【入社後の期待役割】入社直後はオンボーディング期間を設け、弊社での開発／AI活用スタイルに慣れていただきつつ、徐々に立ち上がっていただく形を想定しています。入社〜3ヶ月オンボーディング: 既存コード／インフラ／弊社のAI活用を前提とした開発プロセス・品質指標・既存基盤の理解。小〜中規模の基盤改善プロジェクトに取り組み、実際に手を動かしながら開発プロセスとAI活用スタイルに順応していく。3〜6ヶ月基盤課題に対する構造設計を行い、改善プロジェクトのオーナーとしてアプローチ設計〜アクション実行〜振り返りまでを自律的に回す。CI/CD・テスト自動化・AIエージェント実行基盤等、担当領域における中規模プロジェクトの計画・推進。6〜12ヶ月組織横断的な基盤戦略の立案と技術的リーダーシップを発揮。全社AI活用・業務オペレーションのAI化における技術標準の策定について、CTO／EM／他AI Platform Engineer とディスカッションしながら、チーム横断での技術的意思決定をリードいただく。【チーム・開発環境】職能横断（PdM／デザイナー／QA／エンジニア）でプロジェクトを推進。基盤改善プロジェクトは全エンジニア・全社オペレーションに影響するため、横断的に関わる機会が多い環境です。大規模開発・インフラ運用を経験してきているメンバーも多く、これからのHOKUTOの事業の成長に合わせて最適なアーキテクチャや基盤戦略について日常的に議論・設計レビューを行える環境です。AI駆動開発を前提とした開発環境ChatGPT／Claude Code／Cursor／Devin／Coderabbit AI などを積極的に活用し、設計の壁打ち・実装・レビュー・テスト作成・調査効率化・プロジェクトドキュメント整備など、開発プロセス全般でAIを前提とした運用を行っています。社内向けにAI活用ガイドライン／ガードレール／AIエージェント実行環境の整備も進めており、その整備そのものをリードいただくポジションです。エンジニア同士横のつながりを強化する取り組みとして、社内勉強会、エンジニアMTGなどを定期的に開催しています。【このポジションの魅力・得られる経験】AI駆動開発の基盤を「作る側」になれるAIと協働しながら、設計と意思決定にフォーカスする開発・業務基盤そのものを、自らの手で設計・構築できます。Context Engineering × DevOps × SecOps のかけ合わせ領域で、他社ではまだ確立されていない領域をリードできます。医師の3人に1人が使うプロダクトを支える基盤を担える10万超の医師が日々使う臨床支援プラットフォームの開発・運用を支える基盤を担うため、医療インパクトをダイレクトに感じやすい環境です。エンジニアリング領域を越えた全社的なインパクトエンジニア業務だけでなく全社オペレーションのAI化・自動化基盤を構築するため、会社全体の生産性向上に直接的に貢献できます。横断的な技術的リーダーシップ組織横断の技術的ボトルネックを構造的に解消していく役割のため、技術的意思決定・基盤戦略立案・全社展開までを一気通貫で担うリーダーシップ経験が得られます。【プロダクト】HOKUTOiOS: https://apps.apple.com/jp/app/id1477747379Android: https://play.google.com/store/apps/details?id=jp.hoktoguideline.appWeb: https://hokuto.app【開発環境】MobileFlutter (v3.35.6) / Dart v3WebTypeScript / React.js / Next.js / VercelBackend/InfraNode.js / TypeScript / Firebase / Google Cloud / Algolia / Terraform / Rust / FastlyCI/CDGitHub Actions / FastlaneAI ToolsChatGPT / codex / Claude / Claude Code / Gemini / Devin / Coderabbit AI / Cursor / Notion AIOthersGitHub / Slack / Notion / Figma【選考フロー】※ 各プロセスは候補者様および弊社の都合により省略または変更される可能性があります正社員採用の場合:カジュアル面談 ⇒ 書類選考 ⇒ 1次面接 ⇒ 2次面接 ⇒ 最終面接（⇒ 業務委託マッチング期間[任意]）⇒ 採用※ 業務委託マッチング期間: お互いに入社前にマッチ度を図るための制度。2ヶ月程度の業務委託を想定。業務委託契約の場合:カジュアル面談 ⇒ 書類選考 ⇒ 1次面接 ⇒ 契約【こちらの記事もぜひお読みください】▼Newspicks掲載「医師の3人に1人が利用。急成長の医療プラットフォーム「HOKUTO」が描く勝ち筋」https://newspicks.com/news/9527775/▼資金調達リリース「医師向け臨床支援アプリを提供する株式会社HOKUTOが、シリーズBラウンドにて9億円の資金調達を実施」https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000020.000030964.html

【事業・プロダクト概要】HOKUTOは、「より良いアウトカムを求める世界の医療従事者のために」をミッションに、医療従事者の臨床業務を支える情報プラットフォームを提供しています。医療情報のインプット・アウトプットを支援する臨床支援アプリ「HOKUTO」は、リリースから約4年で医師ユーザー数10万人を突破（日本の医師の約3人に1人）。医師会員基盤を活用し、製薬企業・医療機器メーカー向けにデジタルマーケティング支援サービスも提供。正式リリースから2年弱で、国内売上高Top15製薬企業のうち80%以上に導入いただいています。事業はプロダクトマーケットフィットの検証フェーズから、仮説検証と安定成長を両立させるスケールフェーズへ移行しています。同時に、生成AIの進化を前提として、AIを開発パートナーとして活用し、開発メンバーがユーザー価値の判断や意思決定といった本質的な業務により多くの時間を使える開発スタイル への移行を進めています。これまでの「言語・フレームワーク固有の専門性」に閉じず、設計・アーキテクチャ・データベース等の普遍的知識と、施策を回す力・問いを立てる力・構造的に分解する力 を重視する組織体制へと再設計しています。【ポジション概要】Product Engineer は、従来の「エンジニア」と「プロダクトマネージャー（PdM）」の役割を融合した、HOKUTOの新しい中核ポジションです。担当する施策における目標や理想に対して逆算的にアプローチを構造化し、AIを指揮・オーケストレーションして施策を次々と達成していくことをミッションとします。設計・判断・オーケストレーションといった「人が得意な仕事」に集中し、実装やテストなどの実行フェーズではAIを最大限活用することで、一人ひとりがより大きなパフォーマンスを発揮できる環境をつくっています。従来のエンジニアリングとプロダクトマネジメントの境界を越え、施策の構想から実現までを一気通貫でリードするポジションです。担当領域は、HOKUTOアプリ（Flutter）・Web（React / Next.js）・Backend（Node.js）いずれかをコア専門領域としつつ、AIを活用して領域をまたいで施策を完遂していく形を想定しています。【このポジションに期待すること】施策オーナーとしての自律推進施策の目的、目標理解 → ゴール設定 → アクション実行 → 振り返りのループを自律的に回すAIを協働パートナーとして使いこなすコード生成・レビュー・テスト・ドキュメント作成をAIに委譲し、自身は設計・判断・オーケストレーションに集中する。AIへの指示を構造化し、手戻り最小・並列実行可能な形で渡す。状況を整理しながら施策を設計する力課題や前提を踏まえて論点を整理し、要素の分解と統合を行いながら、重点施策を見極めて集中的に進める力。仕組み化の体現施策推進プロセス自体を型化し、次の施策に再利用可能な形で残す。繰り返し発生する作業をAIエージェントやスクリプトで自動化し、「属人化しない施策推進」を自ら体現する。【技術的・プロダクト的なチャレンジ（取り組む課題の例）】スケールフェーズかつAI駆動開発前提の環境において、次のような課題に対して優先順位を付け、設計・実装・運用の観点から解いていくポジションです。AI駆動開発を前提とした施策高速化施策を、AIエージェントを活用して複数並列で高速に回すためのアプローチ設計・実行。AIへの指示構造化、コンテキスト整備、アウトプット検証フローの確立。ドメインの切り分け・プロダクトアーキテクチャの再設計医療 × 双方向プラットフォーム × B2B2C という複雑なドメインを、将来の拡張を見据えて「強い設計」にしていく（依存関係の整理、モジュール分割、設計原則の整備）。機能増加に伴う状態管理・コンポーネント構造の複雑化への対応変更容易性を維持するための設計（責務分離、境界の整理、可読性／テスタビリティ向上）をAIと協働で推進。技術的負債の解消と安全なリファクタリング施策のROIと天秤にかけた負債対応判断、AIによるリファクタリング支援を活用した施策と負債解消の並行推進。パフォーマンス／UXの安定化Core Web Vitals、描画速度、データ取得などを意識した計測・改善。【具体的な業務内容】以下のような流れで、施策を一気通貫でリードしていただきます。施策設計・要件定義上位の事業目標から今期の施策ゴールを逆算的に設計し、アプローチ・アクションリスト・スケジュールに落とし込む。ステークホルダー（PdM／事業開発／デザイナー／QA 等）と共通認識を形成し、施策を推進する。仕様の不確実性を踏まえた実装戦略（段階リリース、影響範囲の見積り、リスク低減策）を設計。AIを活用したプロダクト開発Flutter／React／Next.js／Node.js 等を用いた新機能開発・既存機能改善の設計・実装・レビューを、AIエージェントのオーケストレーションを通じて推進。AIが扱いやすいコンテキスト（設計ドキュメント、ルール、テストケース）を整備し、手戻り最小・並列実行可能な形で開発を進める。UI／UXの実装（アクセシビリティ／速度／安定性含む）、アーキテクチャ刷新、ライブラリ選定、パフォーマンス改善。品質向上・技術的負債解消AIによる自動テスト整備（Unit／Integration／E2E）、CI/CD 環境の改善。エラー・不具合のトリアージと恒久対応（再発防止、監視／指標の運用）。過去実装の見直し・リファクタリング計画の策定と推進（影響最小化／安全な移行）。施策推進プロセスの型化・仕組み化施策推進プロセスそのものを型化し、再利用可能な形でドキュメント／テンプレートとして残す。繰り返し発生する作業をAIエージェント／スクリプトで自動化し、組織全体の施策推進スピードを底上げする。チーム・組織への貢献コードレビュー・ペアプロ（AI活用含む）を通じたチームメンバーの技術成長支援。専門領域にとどまらず、他領域（Flutter／Web／Backend／Infra）にまたがる技術的議論・意思決定への参画。開発プロセス・開発環境（生成AIツール活用含む）の継続的アップデート。【入社後の期待役割】入社直後はオンボーディング期間を設け、弊社での開発／AI活用スタイルに慣れていただきつつ、徐々に立ち上がっていただく形を想定しています。入社〜3ヶ月オンボーディング: 既存コード／ドメイン／AI駆動開発プロセス・品質指標の理解。小〜中規模の施策に取り組み、実際に手を動かしながら開発プロセスとAI活用スタイルに順応していく。3〜6ヶ月担当施策のオーナーとして、アプローチ設計〜アクション実行〜振り返りまでを自律的に回す。技術的負債やアーキテクチャ改善に関する施策の計画・推進。6〜12ヶ月複数施策・組織横断の施策マネジメントをリード。【チーム・開発環境】職能横断（PdM／デザイナー／QA／エンジニア）で施策を推進。施策設計〜リリース後の改善まで一気通貫で取り組みます。大規模開発を経験してきているメンバーも多く、これからのHOKUTOの事業の成長に合わせて最適なアーキテクチャや品質基準について日常的に議論・設計レビューを行える環境です。AI駆動開発を前提とした開発環境ChatGPT／Claude Code／Cursor／Devin／Coderabbit AI などを積極的に活用し、設計の壁打ち・実装・レビュー・テスト作成・調査効率化・施策ドキュメント整備など、開発プロセス全般でAIを前提とした運用を行っています。社内向けにAI活用ガイドライン／運用ルール／AIエージェント実行基盤の整備も進めており、常に最新のAI活用ノウハウに触れられる環境です。エンジニア同士横のつながりを強化する取り組みとして、社内勉強会、エンジニアMTGなどを定期的に開催しています。【このポジションの魅力・得られる経験】医師の3人に1人が使うプロダクトの体験をつくれる10万超の医師が日々使う臨床支援プラットフォームの体験を、自らの手で設計・実装できます。医療インパクトをダイレクトに感じやすい環境です。AI駆動開発の最前線で、新しい働き方をリードできるAIと協働しながら、設計と意思決定にフォーカスする開発スタイル、構造化思考に基づく施策設計、仕組み化による属人化排除など、これからの時代のエンジニアの働き方を最前線で実践・確立できます。エンジニアリングとプロダクトマネジメントを融合した希少な役割コードを書くだけでなく、施策の目標設計・アプローチ設計・ステークホルダーマネジメントまで一気通貫で担うため、エンジニアリングとプロダクトマネジメントの両方のスキルを高いレベルで伸ばせます。マルチスタックに越境できる専門領域（Flutter／Web／Backend）を起点にしつつ、AIを活用して他領域にも越境可能。技術の垣根を越えて幅広く活躍したい方には、スキルの幅を一気に広げられる環境です。【プロダクト】HOKUTOiOS: https://apps.apple.com/jp/app/id1477747379Android: https://play.google.com/store/apps/details?id=jp.hoktoguideline.appWeb: https://hokuto.app【開発環境】MobileFlutter (v3.35.6) / Dart v3WebTypeScript / React.js / Next.js / VercelBackend/InfraNode.js / TypeScript / Firebase / Google Cloud / Algolia / Terraform / Rust / FastlyCI/CDGitHub Actions / FastlaneAI ToolsChatGPT / codex / Claude / Claude Code / Gemini / Devin / Coderabbit AI / Cursor / Notion AIOthersGitHub / Slack / Notion / Figma【選考フロー】※ 各プロセスは候補者様および弊社の都合により省略または変更される可能性があります正社員採用の場合:カジュアル面談 ⇒ 書類選考 ⇒ 1次面接 ⇒ 2次面接 ⇒ 最終面接（⇒ 業務委託マッチング期間[任意]）⇒ 採用※ 業務委託マッチング期間: お互いに入社前にマッチ度を図るための制度。2ヶ月程度の業務委託を想定。業務委託契約の場合:カジュアル面談 ⇒ 書類選考 ⇒ 1次面接 ⇒ 契約【こちらの記事もぜひお読みください】▼Newspicks掲載「医師の3人に1人が利用。急成長の医療プラットフォーム「HOKUTO」が描く勝ち筋」https://newspicks.com/news/9527775/▼資金調達リリース「医師向け臨床支援アプリを提供する株式会社HOKUTOが、シリーズBラウンドにて9億円の資金調達を実施」https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000020.000030964.html

【事業・プロダクト概要】HOKUTOは、「革新的な医療を社会に浸透させる加速器となる」をミッションに掲げ、医療従事者の臨床業務を支える情報プラットフォームを開発・運営するスタートアップです。医師のための臨床支援アプリ「HOKUTO」は、リリースから約4年で医師ユーザー数10万人を突破（日本の医師の約3人に1人）。医師会員基盤を活用し、製薬企業向けにデジタルマーケティング支援サービスを展開。現在、国内売上高Top15製薬企業のうち90%以上に導入。HOKUTOは現在、事業の急速なスケールと、生成AIを前提としたAIネイティブな組織・オペレーションへの移行を同時に進めるフェーズにあります。施策の実行・分析といった業務をAIエージェントに積極的に委ね、人は「どのKPIに、どの施策を、どの優先順位で投資するか」という企画・判断に集中する体制づくりを進めています。ツール固有の運用スキルだけでなく、仮説を立てる力、数字を読む力、課題を構造的に分解する力、そしてAIを活用して施策の量と質を高める力を重視する組織です。【ポジション概要】グロースマーケターは、医師ユーザーのアクティブ率や各種エンゲージメント指標などの事業上の重要なKPIを伸ばすグロース領域の中核ポジションです。事業目標に紐づくKPIの最大化に向けて逆算的に施策を構造化し、関係者と事業目標・重点テーマをすり合わせながら、担当KPIの達成に向けた課題設定、仮説構築、施策の優先順位づけ、キャンペーン・CRM施策の設計から効果検証までを一気通貫でリードします。AIエージェントを活用し、対象抽出・入稿・分析といった実行業務を効率化することで、どの打ち手に投資するか、検証結果から次に何を学び・変えるかという意思決定に集中します。施策を実行するだけでなく、データを起点に成長の再現性をつくる役割です。【このポジションに期待すること】グロース施策の自律的な推進目的・目標理解 → 現状分析 → 課題特定→施策の企画・設計 → 実行 → 検証・振り返りのループを自律的に、高速に回していただくことを期待しています。具体的にはダッシュボード上のKPIの変化や異常値を起点に、ファネル・ユーザーセグメント・接点へ分解して課題を特定・仮説を構築し、検証結果から得られた示唆を深掘りし、再現可能な知見や施策として展開することで、担当KPIの継続的な改善につなげます。AIを前提とした仕組み化の体現一連の施策推進プロセス自体を型化し、AIエージェントを活用することでスループットと品質を継続的に改善していただくことを期待しています。1人の施策担当者として個別施策を実行するだけでなく、対象抽出・キャンペーン起票・入稿・分析などを担う複数のAIエージェントに役割を分担させ、指示・連携・出力検証までを行う「AIエージェント群のマネジメント」を担います。有効なプロセスや知見をテンプレート・ドキュメントとして残し、属人化しない施策推進を組織全体に広げます。【グロース上のチャレンジ（取り組む課題の例）】スケールフェーズかつAI駆動グロース前提の環境において、企画・実行・検証の観点から次のような課題を解いていくポジションです。プロダクトの各種エンゲージメント指標の改善診療科・行動パターン別のセグメント分析からボトルネックを特定し、打ち手に落とし込む。統計的に正しい検証体制の運用AB群の同質化・サンプルサイズ設計・有意差判定を踏まえた、再現性のある検証サイクルの確立。AI駆動を前提とした施策スループットの最大化AIエージェントを活用して複数施策を並列で高速に回すためのアプローチ設計・実行。AIへの指示構造化、コンテキスト整備、アウトプット検証フローの確立。AIに任せる領域と人が判断する領域の切り分けを設計し、パイプラインを進化させる。【具体的な業務内容】以下のような流れで、施策を一気通貫でリードしていただきます。キャンペーン企画・インセンティブ設計上位の事業目標から今期の施策ゴールを逆算的に設計し、キャンペーン企画・アクションリスト・スケジュールに落とし込む。還元率・原資・ROIの設計と予算管理。ステークホルダー（グロースマネージャー／デザイナー／PdM／データチーム 等）と共通認識を形成し、施策を推進する。ターゲティング・ABテスト設計BigQuery / SQL を用いた対象ユーザー抽出、AB群の同質化・サンプルサイズの設計。クエリ作成はAIをベースに作成するが、そのクエリが適切な内容であることを確認できる判定検証結果の統計的な判定と、次施策への反映。配信設計・施策実行施策やキャンペーンなどの訴求メッセージの作成、メール／バナー等、マルチチャネルの配信設計。デザイナーと連携したクリエイティブのディレクション。データ分析・KPIモニタリング主要KPI（DAU/MAU、ナレッジ閲覧、ポイント交換率、リテンション等）の定点観測とボトルネック特定。医師セグメント別の行動分析からの仮説立案、経営層へのレポーティング・示唆出し。施策推進プロセスの仕組み化・自動化施策推進プロセスそのものを型化し、再利用可能な形でドキュメント／テンプレートとして残す。繰り返し発生する作業をAIエージェントで自動化し、組織全体の施策推進スピードを底上げする。【入社後の期待役割】入社直後はオンボーディング期間を設け、弊社でのグロース施策／AI活用スタイルに慣れていただきつつ、徐々に立ち上がっていただく形を想定しています。入社〜3ヶ月オンボーディング: プロダクト・医師ユーザーのドメイン理解、データ基盤・AIパイプライン・品質基準の理解。型化済みのキャンペーン運用から着手し、実際に施策を回しながらAI活用スタイルに順応していく。3〜6ヶ月担当施策のオーナーとして、企画〜対象抽出〜配信〜検証までを自律的に回す。医師セグメント別の分析から自ら仮説を立て、新規キャンペーンを企画・提案。6〜12ヶ月施策ポートフォリオの一部を担い、複数施策を並行してリード。グロース業務のAIパイプライン化・型化を推進し、組織のスループットを構造的に引き上げる。【チーム・環境】AI駆動グロースを前提とした環境ChatGPT(Codex)／Claude(Claude Cowork・Claude Code)／Notion AI などを積極的に活用し、キャンペーン起票・対象抽出・入稿・分析の自動化パイプラインを整備。施策の企画・検証以外の実行業務はAIに委ねる運用を進めています。社内向けにAI活用ガイドライン／運用ルール／AIエージェント実行基盤の整備も進めており、常に最新のAI活用ノウハウに触れられる環境です。【このポジションの魅力・得られる経験】医師の3人に1人が使うプロダクトの数字を動かせる10万人超の医師が日々使う臨床支援プラットフォームのアクティブ率・継続率を、自らの施策で直接動かせます。医師の行動変化が患者アウトカムに繋がる、医療へのインパクトをダイレクトに感じやすい環境です。AI駆動グロースの最前線で、新しい働き方をリードできる施策の起票・対象抽出・入稿・分析をAIエージェントが担うパイプラインが既に稼働しており、人は企画と検証の判断に集中できます。AIと協働して企画と判断にフォーカスする施策設計、仕組み化による属人化排除など、これからの時代のマーケターの働き方を最前線で実践・確立できます。成熟した打ち手の土台の上で、施策量産に集中できるポイント経済圏・CRM基盤・データ基盤が揃った環境で、企画から検証までのオーナーシップを持って高速にPDCAを回すスキルを磨けます。経営陣との距離が近い施策の意思決定が速く、分析から得た示唆を直接経営陣に届けられます。