【シニアデータエンジニア】国内最大級の医療データを、AIが使いこなせる基盤へ （dbt・AIネイティブなデータ基盤）

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国内最大級の医療ビッグデータを、AIエージェントが意味を理解して使いこなせるデータ基盤へ

JMDCは、保険者由来のレセプト3,000万人超、病院由来のDPC・電子カルテ5,000万人超のPHR 800万ID超のデータ資産を持っています。2026年に社内展開した医療データ分析AIエージェントは、関連部門の社員の約7割が毎日使うツールになりました。

本ポジションは、社長直下に新設されたデータ戦略推進室が進める、全社の戦略投資プロジェクトへの参画です。AI・データ基盤に専任で取り組む一人目のデータエンジニアとして、管掌の執行役員のもと、AIの性能を左右するデータモデルとナレッジを全社共通のアセットとして磨き込んでいただきます。土台となるレイクハウスやAIエージェントはすでに動いているため、ゼロからではなく、それを使って一気に広げるところから始められます。dbtでデータモデルとセマンティックレイヤーを設計し、AIによるRWD（リアルワールドデータ）分析の精度とスピードを支える土台をつくる仕事です。

チームの取り組みは、Data Engineering Summit 2026（2026年10月）の登壇資料で詳しく紹介しています。

募集背景

JMDCは、医療データを「集める」「DB化する」「サービスとして届ける」までのデータバリューチェーンを、一気通貫で持っています。健康保険組合や医療機関などからデータをお預かりし、匿名化してデータベースにし、製薬会社や保険者などに分析サービスとして届けるところまでを、すべて自社で手がけています。データの提供元である保険者や医療機関、PHRサービス「Pep Up」の利用者と直接つながっているため、現場の課題から、まだ活かされていないデータに気づきやすいのが強みです。新しいサービスが使われるほど、新たなデータとつながりが生まれ、次のサービスが立ち上がる。2002年の創業以来、医療ビッグデータのパイオニアとして、この循環を回してきました。

こうして生まれたサービスは、保険者の保健事業の支援、医薬品の安全性評価や医療経済分析、医療機関向けのデータ分析サービス「JMDC QI」などに広がっています。たとえば希少疾患では、難病の患者さんが初期症状で通院を始めてから確定診断を受けるまでの期間（診断ラグ）の長さが大きな課題です。JMDCは製薬会社とともにその実態を可視化し、解決に向けた施策づくりを支援しています。

このような動きをさらに加速させるため、2026年4月に社長直下の全社横断組織「データ戦略推進室」を新設しました。データの価値と品質を高める方向性を決め、各部門と合意をつくり、実行までを推進する組織です。

いま特に力を入れているのが、AIを前提としたデータ基盤づくりです。2026年に社内展開した医療データ分析AIエージェントは、Claude DesktopやSlackなどから自然言語で質問すると、ナレッジを検索し、SQLを組み立てて実行し、回答まで返します。すでに全ての医療ビッグデータ（社保・自治体・医療機関・電子カルテ・調剤）に対応しています。

次の目標は、このエージェントを、データや分析に詳しくない顧客でも安心して使えるものへ進化させることです。そのためには、データの「意味」や指標の定義をモデルとして明示した、全社共通のAI・データ基盤が欠かせません。会社としてこの基盤に本気で投資しており、国内最大級の医療データベースの上に、dbtを中心としたモダンな技術でAIネイティブな分析基盤をつくるシニアデータエンジニアを募集します。

業務内容

AIエージェントが信頼できる分析を返すための「データの土台」を、設計から実装、運用まで担っていただきます。15億件を超えるレセプトをはじめ、保険者・医療機関・PHRと出自の異なるデータを、ひとつの意味体系で束ねる設計に挑んでいただきます。

1. AI分析基盤のためのデータモデリング

• レセプト・健診・DPC・電子カルテ・調剤など多様なRWDを、事業ドメインをまたいで使えるデータモデルと、責務を分けたレイヤーを設計する
• 期間×疾患×薬剤×処置のような組み合わせを、パラメータ化された分析として設計し拡充する

2. セマンティックレイヤー／ナレッジレイヤーの整備

• 「総医療費」「新規診断患者」のような業務上の指標をmetricやカラム定義として形式知化し、AIエージェントと人が同じ意味で使える状態にする
• 現場で集まるナレッジを、レビューを経てデータモデルやレシピへ「昇格」させる仕組みを運用・改善する
• 医療・製薬の専門家と対話し、暗黙知や分析のノウハウをモデルに落とし込む

3. データの系譜と品質の見える化

• 保険者由来・医療機関由来のデータをdbtで統合してモデル化し、どのデータがどのように処理・加工されたかを誰もが追える状態にする
• 自動テストとデータ品質の可視化で、データの信頼性を支える
• 将来的には、PHR「Pep Up」などの一次利用データと二次利用データをつなぐ設計にも関わる

4. AI・データ基盤と開発基盤、ガバナンス

• IaCやdbtでインフラ・データモデルをコード化するとともに、CI/CDや自動化などのDevOpsを整備する
• AIエージェントの評価パイプライン（精度・速度・コスト）と連動させ、データとナレッジの変更品質を管理する
• 匿名加工情報・仮名加工情報など、法令や契約に基づく処理区分を踏まえたアクセス設計を、リスクマネジメント部門と連携して進める

【入社後のイメージ 】

まずは既存のレイクハウス（dbt／Athena／Iceberg）でモデルやレシピを追加しながら、データとドメインに慣れていただきます。その後、セマンティックレイヤーの拡充や、データモデルの設計で、中核を担っていただくことを想定しています。

この仕事の魅力・得られる経験

• AIの性能を決める仕事ができる ：社内の検証では、データモデルとナレッジの整備度が分析精度を大きく左右することが見えています。あなたが設計するデータ基盤が、AI時代のJMDCの競争力そのものになります。
• 他では経験できない規模と複雑さ ：病名・薬剤・検査値といった患者ジャーニーを患者単位で追える、国内でも数少ないデータです。医療制度に根ざした複雑なデータ構造を、AIと人が使いやすいモデルに設計し直す面白さがあります。
• プライバシーと活用を両立する基盤設計 ：匿名加工情報・仮名加工情報など、用途ごとに残す情報を変える処理区分を踏まえた設計は、医療データならではの専門性です。法規制の専門家と対話しながら、安全で使いやすい基盤をつくれます。
• データバリューチェーンの全体に関われる ：データの取得からDB化、サービス提供までを一社で持っているため、新しいデータの価値を見出し、サービスとして届けるところまでを一気通貫で経験できます。その先には、新薬の開発や医療政策、保険者の保健事業があります。
• 作ったものがすぐ使われ、反応が返ってくる ：Slackのオープンなチャネルで質問と改善が見える化され、利用者からの報告をその日のうちに反映するスピードで改善ループが回っています。
• モダンでAIネイティブな開発環境 ：dbt、Iceberg、Lightdash、Bedrock AgentCoreなどのスタックに加え、Claude CodeなどのAIコーディングエージェントを前提に開発します。dbtのようなOSSコミュニティへの貢献や登壇も歓迎します。

配属組織・チーム

データ戦略推進室に所属し、室を管掌する執行役員のもとで働きます。

• データ戦略推進室 ：執行役員を含む少数精鋭の全社横断組織です。各事業部門、リスクマネジメント部門、データ基盤の開発・運用部門をつなぎ、全社視点でデータの価値向上を進めます。
• AI・データ基盤の開発体制 ：各部門のデータエンジニア、AIエンジニア、データサイエンティストなどが参画する、部門横断のプロジェクト体制です。現場で分析や開発を担うメンバーが兼務で加わっているため、業務の知見がそのまま基盤に反映されます。入社される方には、この基盤の設計開発を専任で取り組む最初のデータエンジニアとして として加わっていただきます。
• 経営と近い距離 ：管掌する執行役員はエンジニア出身で、技術・法規制・事業を横断して全社のデータ基盤ビジョンを描いています。データ戦略やAI基盤の方針を議論する場に、エンジニアとして加われます。

JMDCは全社でdbtの活用に力を入れています。チームにはdbt Labsの「dbt Technical Contributor of the Year」受賞者が在籍しており、コミュニティへの貢献も積極的に進めています。

想定ポジション

データエンジニアの仕事の幅は広いため、本ポジションでは、ご経験に応じて次のどちらかを中心に担っていただきます。もう一方の領域は、入社後にチームと一緒に伸ばしていただければ大丈夫です。特に、データモデリングに強みをお持ちの方を歓迎します。

アナリティクス寄り

データモデルとセマンティックレイヤーの設計を通じて、AIと人が同じ意味でデータを使える状態をつくる

• dbtなどを使ったデータモデリングの経験

データ基盤寄り

レイクハウスや開発基盤、AIエージェントの基盤を整え、速く安全に動く状態をつくる

• AWS上のデータ基盤の構築・運用、IaC・CI/CDの経験

なおJMDCには他にもデータエンジニアの募集があり、そちらは各事業のデータの取り込みやDWHの開発を担うのに対し、本ポジションは、経営直下の特命プロジェクトとして、そのDWHの上に全社共通のAI分析基盤を新たにつくる役割です。

技術スタック・開発環境

AWS上に、セルフホストのdbtとAthenaを中心としたレイクハウスを構築しています。

• データ保管：Amazon S3、Apache Iceberg
• クエリエンジン：Amazon Athena、Apache Spark
• 変換・モデリング：dbt
• BI／セマンティック：Lightdash
• ツール開発：Python
• AI／ナレッジ： Amazon Bedrock（Knowledge Bases、AgentCore、Guardrails）、Strands Agents
• CI/CD：GitHub Actions、AWS CodeBuild
• 開発支援：Claude Code
• コラボレーション：Slack、Confluence、Google Workspace

開発チームからのメッセージ

AIがデータを使う時代に、データの意味をどう設計するか。まだ正解のない問いに、医療の専門家やAIエンジニアと一緒に向き合ってくれる方を待っています。応募前のカジュアル面談も歓迎していますので、まずは気軽にお話ししましょう。

医療データの業務知識は、入社後にチームと一緒に身につけていただければ大丈夫です。

キャリアパス・働き方

キャリアパス

• データモデリング・セマンティックレイヤーのスペシャリストとして、全社共通のAI・データ基盤のアーキテクトを担う
• テックリードやマネージャーとして、拡大していくAI・データ基盤チームを率いる
• データ戦略推進室で、技術・法規制・事業をまたぐデータ戦略の企画・推進に進む

働き方

フレックスタイム制（コアタイム11:00〜15:00）と、リモートと出社（週2日以上）を組み合わせたハイブリッド勤務

成長支援

生成AIツールの利用環境の提供（Claude最上位プランで会社負担）、技術書籍の購入補助、国内外カンファレンス参加の補助などがあります。社外での登壇やコミュニティ活動も支援しています。

応募条件

必須要件

次の共通の経験に加えて、アナリティクス寄り・データ基盤寄りのどちらかの経験をお持ちの方を募集します。

共通

• SQLによる複雑なデータ加工、クエリ設計、パフォーマンスチューニングの経験（目安3年以上）
• Gitを使ったチーム開発の経験
• ビジネスレベルの日本語力（母国語が日本語でない方は、基本的な医療用語にもなじみがあり、5年以上の日本在住経験または同等の日本語力）

アナリティクス寄りの方

• btまたは同等のデータ変換ツール（Dataform、SQLMeshなど）を使ったデータモデリング、開発、運用の経験
• アナリストや事業部門などデータ利用者と要件を詰め、データモデルに落とし込んだ経験

データ基盤寄りの方

• AWS上でのデータ基盤（データレイク、DWHなど）の設計・構築・運用の経験
• IaC（Terraform、CloudFormationなど）によるインフラ管理と、CI/CDによるテスト・デプロイの経験

歓迎要件

アナリティクス領域

• dbtを使ったプロジェクトの設計・運用経験
• ディメンショナルモデリングやData Vaultなど、モデリング手法に基づく設計経験
• dbt Semantic Layer、LookML、Lightdash、Cubeなどでセマンティックレイヤーやメトリクス定義を構築した経験
• データリネージュ、データカタログ、データ品質管理（dbt tests、データコントラクトなど）を導入・推進した経験

データ基盤領域

• Apache Iceberg、Amazon Athena、Apache Sparkなどを使ったレイクハウスの構築・運用経験
• LLMやAIエージェントを使ったアプリケーションの基盤構築・運用経験（Amazon Bedrockなど）

クラウドのコストを分析し、最適化した経験

共通

• Pythonによるデータ処理、ツール開発の経験
• LLM・AIエージェント向けのデータ・メタデータ整備、RAGやMCPを使ったデータ連携の経験
• 複数の既存DBやレガシー基盤を、段階的に統合・移行した経験
• 個人情報保護や匿名加工など、データガバナンスを考慮した基盤設計の経験
• レセプト、DPC、電子カルテなど医療データの取り扱い経験、または医療・製薬業界の知識
• チームの技術方針やコーディング規約を策定し、レビューやメンタリングで浸透させた経験（テックリード候補の方）
• dbtコミュニティやOSSへの貢献、登壇、技術ブログなどの発信経験

求める人物像

• データのポテンシャルに魅力を感じ、ビジネスインパクトまで意識してデータ基盤の整備に取り組める方
• データの「意味」に関心があり、ドメインの専門家と粘り強く対話しながら定義を詰められる方
• 依頼を待つのではなく、利用者やAIエージェントの挙動を見て自ら課題を見つけ、改善できる方
• 関係部門を巻き込み、合意をつくりながら全社横断のテーマを前に進められる方
• AIを前提とした新しい開発スタイルを楽しめ、得た知見をチームや会社全体に還元できる方

職種 / 募集ポジション

【シニアデータエンジニア】国内最大級の医療データを、AIが使いこなせる基盤へ （dbt・AIネイティブなデータ基盤）

雇用形態

正社員

給与

年収 12,000,000円 〜 25,000,000円

給与形態：月給制

給与改定：年1回（7月）

試用期間：3ヶ月（条件等は変わりませんが、会社が必要と認めた場合は、さらに3ヶ月を限度として延長することがある。 期間中同条件。)

勤務地

105-0012 東京都港区芝大門2-5-5 住友芝大門ビル

JR浜松町駅より徒歩6分 / 都営地下鉄大門駅より徒歩2分

残業

有（20時間程度）

選考フロー

▼書類選考

▼カジュアル面談

▼1次選考：シニアエンジニアとの面接

▼2次選考：メンバー、または役員との面談/面接

▼最終選考：役員との面接＋リファレンスチェック

▼内定

会社情報

会社名

株式会社JMDC

会社概要

医療ビッグデータ業界のパイオニアとして 2002 年に設立。独自の匿名化処理技術とデータ 分析集計技術を有しています。15 億 7,300 万件以上のレセプトデータと 7,600 万件以上の 健診データ（2025 年 3 月時点）の分析に基づく保険者向け保健事業支援、医薬品の安全性 評価や医療経済分析などの情報サービスを展開しています。また、健康度の単一指標（健康 年齢）や健康増進を目的とした Web サービス（Pep Up）など、医療データと解析力で健康 社会の実現に取り組んでいます。

代表取締役

代表取締役社長兼CEO 野口 亮

住所

東京都港区芝大門2-5-5 住友芝大門ビル

勤務時間

フレックスタイム制：コアタイム11:00〜15:00

休日・休暇

• 完全週休2日制：土日祝日
• 年始年末：12月29日～翌1月3日
• 5月1日～5月2日
• 有給休暇：入社年度は入社日に5日、半年経過後にプラス5日付与。翌年12日追加。以後2日ずつ増加し、最大20日。前年度支給分のみ繰越可能。
• 1週間休暇制度：年度に1回、土日祝を入れ最大9連休取得が可能

社会保険

健康保険(関東ITソフトウェア：保養施設・レストラン等利用可能)

厚生年金、雇用保険、労災保険

通勤手当

支給あり（上限15万円/月まで）

制度

• 企業型確定拠出年金制度
• 産前産後休業、育児休業制度(取得実績多数有)
• 介護休業制度
• 慶弔金規程（結婚祝金、出産祝金等）
• 従業員持株会（奨励金有）

定年

満65歳

その他

健康維持・健康増進のために取り組んでいます

健康年齢インセンティブ

(実年齢と比較して若い場合はPep Upポイント支給)

クラブ活動支援

（社員自らが発足し活動。活動費の一部を支援）

メンタルヘルスケア

（ストレスチェック実施、フォローアップ面談実施)

過重労働防止対策

（残業時間、業務量の確認)

受動喫煙対策

（屋内原則禁煙：喫煙室有)

変更の範囲

• 就業場所：雇い入れ直後は東京オフィス（異なる場合はオファー時に通知）を想定（変更の範囲：会社が指定する場所）
• 業務内容：雇い入れ直後は本求人（異なる場合はオファー時に通知）を想定（変更の範囲：会社が指定する業務）

ダイバーシティ＆インクルージョン（採用における機会均等）方針

JMDCでは、すべての人が自分らしく活躍できる環境づくりを目指しています。採用選考および入社後の評価において、性別、国籍、人種、年齢、宗教、障がいの有無、性的指向・性自認等による差別や不利益な扱いは一切行いません。すべての応募者の皆様に対し、個人の能力、適性、および人物本位に基づく公平な機会を提供することをお約束します。