{"id":29243,"state":"published","closed_at":0,"company_name":"kakehashi","company":{"id":32584,"name":"株式会社カケハシ","user_name":"kakehashi","company_name":"kakehashi","number_of_employee":364,"number_of_developer":150,"icon_url":"https://d3bpwnzencusk5.cloudfront.net/uploads/company/icon/32584/d69b11459fc1fe68d25043f4da1cb5cc.jpeg","avatar_url":"https://d3bpwnzencusk5.cloudfront.net/uploads/company/icon/32584/d69b11459fc1fe68d25043f4da1cb5cc.jpeg","thumbnail_url":"https://d3bpwnzencusk5.cloudfront.net/uploads/company/icon/32584/d69b11459fc1fe68d25043f4da1cb5cc.jpeg","article":{"id":2326,"title":"サービス","body":"**テクノロジーで、薬局をあるべき形に。**\n全国に、コンビニエンスストアより多い約6万店が存在する調剤薬局。その経営や薬剤師の業務、患者さんとの関係性など、薬局のあり方そのものをアップデートし、薬局DX（デジタルトランスフォーメーション）を推進する、独自のプロダクトを展開しています。\n\n**薬局体験アシスタント｜[Musubi](https://x.gd/Musubi)**\nこれからの薬局に求められる「患者満足」。それは患者さん一人ひとりに向き合う薬局スタッフの「働き方改革」なくして実現するものではありません。そして働き方改革は、適切な「店舗の状況把握」があってこそ。Musubiはその全てをサポートし、薬局・薬剤師と患者さん“双方”の薬局体験を向上させる、従来の電子薬歴とは明確に異なる新時代のサービスです。\n\n**薬局経営“見える化”クラウド｜[Musubi Insight](https://x.gd/MusubiInsight)**\n「Musubi Insight」とは、Musubiのデータを使用して薬局経営上の重要な指標を可視化し、根拠に基づく薬局運営を実現する、薬局業務“見える化”クラウドサービスです。\n\n薬歴完了率のような薬剤師の業務状況を表すデータから、売上をはじめとする店舗経営データ、処方箋数や再来率・新患率など患者さんとの関係性を表すデータまで、薬局業務を可視化することで解決すべき課題の発見・把握を効率化し、適正な薬局運営の実現を支援します。\n\n**おくすり連絡帳｜[Pocket Musubi](https://x.gd/pocketmusubi)**\nPocket Musubiとは、患者さんの自宅での服薬状況からフォローすべき患者さんをスクリーニングし、薬剤師が適切なアクションを負荷なく行うことのできる、服薬期間中のフォローシステムです。\n\nPocket Musubiには、薬局から提供されるQRコードを介して服用薬データが入力されています。そのデータに基づく質問が自動で患者さんに送信され、回答を促します。薬剤師は、Pocket Musubiの管理画面を通じて患者さんのデータを確認しながら服薬中の状況を把握し、必要に応じて適切なフォローを行います。\n\n**医薬品在庫管理・発注システム｜[Musubi AI在庫管理](https://x.gd/aizaiko)**\nMusubi AI在庫管理は、AIによる高精度の患者来局予測や独自コードによる医薬品在庫管理等に基づく「半自動発注」および「店舗間在庫融通」といった機能を備えた、薬局向けのクラウド型在庫管理・発注システムです。\n\nこれまで人的オペレーションに依存していた業務を「Musubi AI在庫管理」が半自動化し、「誰でも」「より簡単に」「より適切な」発注・在庫管理が可能に。薬局の業務効率化と医薬品の欠品・在庫リスク軽減を実現します。\n\n**医薬品二次流通サービス｜[Pharmarket](https://www.pharmarket.co.jp/)**\nPharmarketは、薬局における不動在庫の買取および販売を行う医薬品二次流通サービスです。カケハシのグループ会社である株式会社Pharmarketが運営しています。\n\n薬局に備蓄されている医薬品には、患者さんの症状の変化に応じた処方内容の変更や治療の終了等により、使用期限を迎えて廃棄されるリスクが存在します。Pharmarketは、売主買主双方が薬局であることの徹底した身元確認、商品一つひとつの丁寧な検品、トレーサビリティの担保など、特に安心安全を優先した運営を徹底。サービスを通じて医薬品の廃棄リスクを軽減するとともに必要な薬を安価に提供することで、薬局経営を支援しています。\n\n\n","sort_order":1}},"team_gender_composition":null,"service_and_product":"# **◆業務概要**\r\n新プロダクトの機械学習エンジニアとして、プロダクト改善や立ち上げをご担当いただきます。\r\n\r\nご入社頂くタイミングでは稼働中のAI在庫管理における需要予測モデルの改善や運用、及びPoC後の新規プロダクト開発に向けたβ版開発や機能拡充、ブラッシュアップ、本格ローンチとプロダクトの成長をエンジニアという立場から担っていただきます。主には以下のような業務に従事していただきます。\r\n\r\n* 機械学習アルゴリズム選定、モデルチューニングのためのEDA\r\n* 機械学習アルゴリズムの設計・実装\r\n* モデルで利用するデータ・特徴量生成のためのパイプライン開発\r\n* 機械学習タスクとしては時系列予測、多クラス分類が当面のターゲットになります。\r\n\r\nData Scientistが推進する新規プロジェクトが複数走っているほか、LLM活用のPoCなど、今後は多様なタスクに取り組んでいただく可能性があります。\r\n\r\n## **チームについて**\r\n現在、カケハシでは電子薬歴サービス「Musubi」を提供していますが、新たな事業としてサプライチェーン領域への拡大を検討しています。当ポジションはサプライチェーン領域の新規プロダクトとなる「AIを活用した自動発注システム」の開発メンバーになります。\r\n\r\n**＜サプライチェーン事業とは＞**\r\n\r\n薬局における在庫管理・発注業務や流通といった業務はコンビニなど他業界と比較すると、勘と経験に多くの部分を依存しており、テクノロジーによる最適化の介在余地を多く残しています。カケハシでは、まずAIを活用した自動発注サービス、その先には薬の二次流通への介入などを通じて、業界の変革を目指します。\r\n\r\n**薬局業界のサプライチェーンを変えていくためのAI在庫管理のプロダクト開発**\r\n\r\n複数のサプライチェーンに関わるチームと連携しながらプロダクトを開発し、薬局への導入を目指しています。在庫x薬 + AIということで、情報設計や体験を重視したデザインが必要となります。ユーザーの必要な行動を価値や考えに置き換えた上でデザイン表現します。\r\n\r\nデザイン組織としての活動もこれから作られていきます。\r\n\r\n\u003cチーム構成\u003e\r\n正社員12名(EM1名 DS 5名, MLE/SWE 6名)\r\n業務委託6名\r\n\r\n\u003c年代\u003e\r\n30代, 40代\r\n\r\n\u003c今後の組織体制\u003e\r\n更にサプライチェーンマネジメントの組織全体を拡大しています\r\n\r\n\u003c社内のカウンターパート\u003e\r\nPdM, Backend Team, CS team\r\n\r\n基本的にプロダクト開発に必要なメンバーはチーム内に居ます。\r\n\r\n# **◆ご参考**\r\n* [カケハシ技術ブログ](https://kakehashi-dev.hatenablog.com/)\r\n* [Musubi AI在庫管理のプロダクト紹介](https://musubi.kakehashi.life/ai-zaiko)\r\n* [Musubi AI在庫管理のプロダクトと開発について](https://blog.kakehashi.life/n/n94d29f3c93b8)\r\n* [「Musubi AI在庫管理」を支えるアーキテクチャ ─ カケハシ社の AWS 活用事例](https://aws.amazon.com/jp/blogs/startup/tech-interview-kakehashi-2022/)\r\n\r\n# **◆募集要件**\r\n## **必須スキル**\r\n* カケハシのミッションへの共感\r\n* Python経験2年以上\r\n* 業務要件から機械学習モデルを設計〜実装し、運用した経験\r\n* クラウド環境(AWS, GCP, Azure)での開発経験\r\n* 機械学習モデルの構築、チューニング経験\r\n\r\n## **歓迎スキル**\r\n* チームリードやマネジメントの経験\r\n* 機械学習を用いたシステム、実験環境の効率化に取り組んだ経験\r\n* AWSの各サービスの運用経験（Lambda, Fargate, Glue, S3, Step Function, Airflow, SQS等）\r\n* 統計、データサイエンス、機械学習の知識理解\r\n* Data Managementの経験(ガバナンス、モデリング、データウェアハウス、メタデータ)\r\n* ユーザー1000人以上の大規模なシステム開発・運用経験\r\n* 論文発表、外部イベント登壇、ブログ記事執筆等の経験\r\n\r\n## **求める人物像**\r\n* KAKEHASHIの「患者様により良い医療体験を（テクノロジーを駆使して）ご提供する」という思いに共感頂ける方。\r\n* チームや関係者のために自律的に動き、協力し、率先して成功のために行動できる方\r\n* あるべき論だけではなく、現状を踏まえた上で清濁併せのんでプロジェクト推進ができる方。\r\n* 実際に手を動かし実行してくれる方\r\n* 新しい技術などに好奇心をもち積極的に挑戦してくれる方","required_experience_and_skills":null,"preferred_experience_and_skills":null,"desired_personality":null,"message_for_candidates":null,"working_condition":"■雇用形態\t\r\n・正社員\r\n・試用期間\t3ヶ月\r\n■勤務時間\t\r\n専門業務型裁量労働制（1日あたりのみなし労働時間：8時間）\r\n■休日・休暇\r\n【休日】\r\n土曜／日曜／祝日／年末年始／有給休暇（10日間）\r\n※休日対応有/代休取得可\r\n\r\n【特別休暇】※有給休暇とは別に付与\r\n夏季休暇（3日）／アニバーサリー休暇（1日）／バースデー休暇（1日）／家族出産休暇／結婚休暇／忌引き\r\n","insurance":"・副業可（事前申請制）\r\n・各種保険完備（健康・厚生年金・雇用・労災）\r\n・リファラル制度（社員紹介による採用を推進）\r\n・コミュニケーション支援（社内交流を支える費用補助制度）\r\n・カケハシ大学（社内向けe-learningとナレッジ共有の仕組み）","primary_base_salary":{"id":145471,"unit":"year","min_value":800,"max_value":1500},"technology":{"practical_skilltags":{"言語":[{"id":66,"name":"python","created_at":"2012-02-21T15:22:14+09:00","updated_at":"2026-04-28T14:17:10+09:00","has_image":true,"formal_id":66,"popular":true,"real_name":"Python","skilltag_category_id":1},{"id":2373,"name":"typescript","created_at":"2012-12-09T11:40:14+09:00","updated_at":"2026-04-28T19:06:31+09:00","has_image":false,"formal_id":2373,"popular":false,"real_name":"TypeScript","skilltag_category_id":1}],"その他":[{"id":363,"name":"aws","created_at":"2012-02-21T15:22:16+09:00","updated_at":"2026-04-28T14:17:10+09:00","has_image":null,"formal_id":239,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":5222,"name":"glue","created_at":"2018-04-02T15:25:21+09:00","updated_at":"2026-04-10T16:34:52+09:00","has_image":false,"formal_id":5222,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":5219,"name":"athena","created_at":"2018-04-02T15:23:40+09:00","updated_at":"2026-04-22T16:49:52+09:00","has_image":false,"formal_id":5219,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":5312,"name":"fargate","created_at":"2018-07-17T15:29:26+09:00","updated_at":"2026-04-20T18:28:47+09:00","has_image":false,"formal_id":5312,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":5293,"name":"sagemaker","created_at":"2018-06-21T11:48:06+09:00","updated_at":"2026-04-14T11:07:09+09:00","has_image":false,"formal_id":5293,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":6374,"name":"lamdba","created_at":"2021-02-19T17:35:28+09:00","updated_at":"2025-12-05T18:12:51+09:00","has_image":false,"formal_id":6374,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":6060,"name":"aws-cdk","created_at":"2020-04-16T15:37:34+09:00","updated_at":"2026-04-28T10:42:37+09:00","has_image":false,"formal_id":6060,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":6865,"name":"databricks","created_at":"2021-11-01T21:28:24+09:00","updated_at":"2026-03-27T18:15:23+09:00","has_image":false,"formal_id":6865,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":3430,"name":"pandas","created_at":"2013-12-26T00:31:39+09:00","updated_at":"2026-03-27T16:17:24+09:00","has_image":false,"formal_id":3430,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":4046,"name":"numpy","created_at":"2015-03-10T08:00:09+09:00","updated_at":"2026-01-20T18:41:04+09:00","has_image":false,"formal_id":4046,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":4278,"name":"scikit-learn","created_at":"2015-09-09T12:14:04+09:00","updated_at":"2026-04-27T17:37:48+09:00","has_image":false,"formal_id":4278,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":6169,"name":"lightgbm","created_at":"2020-08-18T13:22:26+09:00","updated_at":"2025-12-05T18:12:51+09:00","has_image":false,"formal_id":6169,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":8355,"name":"prophet","created_at":"2024-01-29T12:32:58+09:00","updated_at":"2025-12-05T18:12:51+09:00","has_image":false,"formal_id":8355,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5},{"id":8588,"name":"pulp","created_at":"2024-07-10T17:59:24+09:00","updated_at":"2025-12-05T18:12:51+09:00","has_image":false,"formal_id":8588,"popular":false,"real_name":null,"skilltag_category_id":5}]},"not_practical_skilltags":{}},"login_for_visitor":{"class_for_ga":"ga-track-with-more-read-for-skills"},"job_environment_categories":[{"id":14,"name":"キャリアパス","environments":[{"id":44,"name":"エンジニアの人事評価にエンジニア経験者が関わっている"}]},{"id":10,"name":"技術カルチャー","environments":[{"id":41,"name":"CTO 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