ピンクリボン月間イベント「woman’s health museum」に『ルナルナ』が出展しました

 毎年10月は「ピンクリボン月間」として、乳がんに関する正しい知識の普及と、乳がん検診の受診促進などを通じた早期発見・早期治療を啓発するキャンペーンが全国的に展開されています。ライフステージや悩みにあわせて女性の一生をサポートする健康情報サービス『ルナルナ』でも毎年この時期に合わせて乳がんに関する啓発活動を行っています。  6年目にあたる今年は、10月1日(月)に行われた(株)ミュゼプラチナムと東京急行電鉄(株)が主催の啓発イベント「woman’s...

技術力の高さで日本の物流企業の飛躍を支える Automagiの最先端AIソリューション

多くの物流企業やインフラ関連企業の課題解決に向けて、AI技術を活用した様々なサービス提供している株式会社エムティーアイのグループ企業であるAutomagi株式会社(以下、Automagi)。 世界的にも日々進歩を続ける最先端のAI技術をサービスに落とし込み、クライアントの課題解決に向けてソリューションを提案する企画担当者に、Automagiの事業について聞きました。 Automagiが注力するAI技術は? ...

不妊治療~子育てまでをサポート 全従業員が成果を出せる環境づくりの現場

男女問わず働く主体となる人々を取り巻く環境は日々変化し、ライフステージやキャリアパスも多様化しています。 そのような社会の変化をいち早く捉え、社員一人ひとりが仕事も生活もより豊かなものにできる「働き方」、成果を出せる環境作りに取り組む人事担当者に話を聞きました。 ― 会社の制度はどのように整備しているのでしょうか? 従業員一人ひとりが気持ちよく働ける環境を整えるため、人事制度は随時見直しを行っています。 人事部には日々社員からの意見や要望も溜まっていくので、都度、社員の要望を制度に反映できるよう検討していく柔軟な体制を築いています。 ある時は人事部から社員にアンケートを行い、どのような支援が必要とされているのかリサーチし、分析します。その結果をもとに支援制度の実現に向けて具体的にシミュレーションを行い、制度化することもあります。 - 社員によく使われている制度や、特徴的な制度はありますか? 時短勤務、フレックスタイム制など従業員一人ひとりの状況に合わせて勤務時間を選択できる点は役立っているようです。 例えば保育園の送り迎えの時間などは園により異なるので、それぞれの家庭が子育てと仕事を両立しやすい出勤・実働時間帯を選べる体制を作っています。 以前は時短勤務の社員はフレックスタイム制ではなく定時勤務扱いとなるため、家庭の状況に応じた業務時間の調整が難しいという意見がありました。 その意見をもとに、時短勤務の社員もフレックスタイム制を利用できるようにしました。 また、子育て世代の利用率が高い「チャイルドタイム」があります。 育児中は、どうしても子どもの世話などで急遽帰宅しなければならない時や、始業に遅れてしまうこともあるかと思いますが、子どもに関係する用事であれば月5時間まで遅刻早退が免除となる制度です。 これは、男性社員も積極的に利用している制度です。 女性の健康と妊活をサポートするルナルナを運営しているエムティーアイならではの制度として「不妊治療休職」という制度もあります。 最長2年まで、不妊治療を理由とした休職が認められるというものです。これは実際に、不妊治療を目的に退職を考えているという社員の声をもとに整備された制度です。 実際2年間休職後、無事出産し、職場復帰した社員も居ます。 不妊治療している本人と配偶者向けにファミリーサポート休暇という制度もあり、不妊治療が理由であれば月二回までは休暇を取ることができます。 新入社員の女性比率も高くなってきているので、女性が働きやすい環境を整備することは非常に重要なことだと考えています。 今回は子育て世代や妊活中の社員向けの制度を中心にお話してきましたが、女性社員や育児中の社員に限らず全従業員が働きやすく、より成果を出せる環境になるよう、これからも継続的に社員からの声を集めて整備を進めていきます。

エムティーアイ、経産省が設立した「一般社団法人キャッシュレス推進協議会」へ加入

 (株)エムティーアイは、経済産業省が設立した「一般社団法人キャッシュレス推進協議会」へ参画します  キャッシュレス推進協議会とは、日本のキャッシュレスを推進していくために経済産業省が立ち上げた業界横断組織です。有志の民間企業の支援によって2018年7月2日に設立し、(株)エムティーアイは初期メンバーとして参加します。  当社は、5月29日より銀行の更新系APIと連携したスマートフォン決済サービス『&Pay(アンドペイ)』の提供を開始※しており、キャッシュレスな決済を通じて生活者、事業者、金融機関などすべての人々を繋げることで、これまでにない新しい地域のコミュニケーションの創出や、地域経済の活性化を目指しています。  今回、本協議会への加盟により、QRコード標準化活動や方針策定などキャッシュレス推進に向けたプロジェクトへ関与し、協議会での意見交換などで知見を広めることで、『&Pay』の機能改善や利用促進も促すなど、国内のキャッシュレス化に貢献する企業として発展していきます。 ※『&Pay』は現在常陽銀行の口座を持つ一部のユーザーへ提供しています。 ●一般社団法人キャッシュレス推進協議会についての詳細はこちら:http://paymentsjapan.or.jp/

お天気で困る人を一人でも減らしたい ~ユーザーの行動を変えるサービスへ~

Profile ライフ・エンターテイメント・スポーツ事業本部 小池 佳奈 大学時代環境分野を学び、大学院1年の時に気象予報士の資格を取得。 当社では気象予報士の知識や実務経験を生かしたサービス企画を主に担当。 「人の命を助けたい」が気象予報士へのきっかけ 私は「人の命を助けたい」という気持ちを強く持ったことをきっかけに、現在は気象予報士の資格を生かして...
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ファルモが福岡銀行のスマホ決済サービス「YOKA!Pay」に処方送信APIを提供~処方送信×スマホ決済で、薬局利用の一連の流れを利便化~

 株式会社エムティーアイのグループ会社で、電子お薬手帳の開発・運営を手掛ける株式会社ファルモ(以下、「ファルモ」)は、株式会社福岡銀行が2018年3月1日から取扱いを開始しているスマホ決済サービス「YOKA!Pay」に、処方せんを写真で撮影し薬局へ送ることができる処方送信API※1サービス「ファルモクラウド処方せんAPI」を提供しました。 ■処方送信×スマホ決済でより便利な薬局体験を!  ファルモは、処方歴や薬剤情報などをはじめとする薬局で用いられる情報を蓄積・管理し、電子お薬手帳や薬局、医療機関などと共有できる調剤情報ハブシステム「ファルモクラウド」を開発・運営しており、今回、そのシステムの一部であり処方送信を可能とするAPIサービス「ファルモクラウド処方せんAPI」の提供を行いました。  本APIの提供により、「YOKA!Pay」利用者が病院で受け取った処方せんをスマートフォンで撮影し、薬の受け取り希望時間とともに「YOKA!Pay」加盟店の薬局※2に送信することで薬局での調剤の事前準備が可能となります。  さらに、薬局側が支払金額を登録し、利用者がスマートフォン上で決済を行うと、アプリに登録した口座から即時引き落しされるので、現金の取り扱いもなくスムーズです。仕事で忙しいときや、体調がすぐれないときでも、薬の受け取りや支払いにかかる時間を大幅に短縮でき、より便利な薬局体験を提供します。  今後は、全国の金融機関へ「ファルモクラウド処方せんAPI」の提供を進め、薬局と利用者の利便性を向上し、キャッシュレス社会にも対応したサービスへと発展していきます。 <スマホ決済サービス「YOKA!Pay」について> 「YOKA!Pay」は、株式会社福岡銀行に口座を持つ個人ユーザーが、同行と契約した店舗(加盟店)で料金を支払う際に、スマートフォンアプリを通じて銀行口座からの即時引き落としによる決済が可能となるサービスです。 詳細はこちら:https://www.fukuokabank.co.jp/announcement/newsrelease/PAGE_050893.html ■株式会社ファルモについて 薬の処方歴や薬剤情報など薬局で用いられる情報を蓄積・管理し、電子お薬手帳や薬局、医療機関などと共有できる調剤情報ハブシステム「ファルモクラウド」や電子お薬手帳の開発・運営など、薬局ICT事業を展開。 社名 :株式会社ファルモ 代表取締役 :広井...

管理栄養士が考える「痩せる」の一歩先を見据えたサービスづくり

国の医療費削減という大きな目標に向けて、個人の健康管理が不可欠な現代。生活習慣病の大きな原因の一つとされる肥満の解消に向けて、ただ「痩せる」だけのサービスから一歩先へ。行動科学の観点から企画を行う管理栄養士の川端史紀氏に話を聞きました。 Profile ヘルスケア事業本部 川端史紀 聖徳大学人間栄養学科卒業 管理栄養士免許取得 エムティーアイ入社 BIU入学Human...

ルナルナのビッグデータ分析から生まれた独自の排卵日予測ロジックとは?

2017年11月に、医療分野の学術論文誌Journal of Medical Internet Researchにルナルナの排卵日予測の独自ロジック開発に関する論文が掲載されました。 ルナルナ独自の排卵日予測ロジックの分析・開発から論文掲載まで携わった、猪狩一郎氏にルナルナ独自の排卵日予測ロジックの詳細、またロジックを確立するまでの道のりを聞きました。 Profile 新技術開発室 猪狩一郎 東北大学工学部卒業 東京大学大学院総合文化研究科博士課程単位取得満期退学 博士(学術) 理化学研究所脳科学総合研究センター研究員を経て現職 当社では主にユーザーデータの数値分析を中心として、サービスを支える技術の先行開発を担当する 医学論文に掲載されたルナルナの排卵日予測の独自ロジックとは? ―――ルナルナの独自ロジックとは、簡単に言うと、どのようなものなのでしょうか? 簡単に言うと、オギノ式の改良版です。 オギノ式では、生理日の情報のみを使って、過去の平均生理日から予測される次の生理開始日より14日前を排卵予定日と予測します。このときの14という数字はどんな生理周期の人でも一定だと仮定されています。 しかし、生理周期は人それぞれなので、一律14日前とするオギノ式に改良の余地はないのか?と考え、ルナルナ独自の排卵日予測ロジックの確立に向けてデータ分析を行いました。 オギノ式(タイミング法と呼ぶこともあります)というのは、自分の生理日くらいしか手持ちの情報がない場合にはかなり有効な方法でした。 しかし、ルナルナの何十万、何百万人という単位で蓄積されてきた生理日やその他のデータを分析することで初めて、オギノ式を改良することが出来るようになりました。 確立したロジックに一定の客観性を持たせ、また一般に公開するという点で、医療分野の学術論文誌への掲載は重要な意味を持っていると思います。 オギノ式とルナルナ独自ロジックの違いとは? ルナルナの独自ロジックでも、平均の生理周期が28日の人は、オギノ式と一致する結果が出てきます。 しかし、世の中には平均の生理周期が28日の人ばかりではなく、たとえば24日の人もいれば、32日の人もいます。 オギノ式だと、28日の人も、24日の人も、32日の人も全員等しく、次の生理開始日より14日前を排卵日とします。 ―――28日周期から外れれば外れるほど、オギノ式で予測した排卵日では不正確なのでは?という疑問は出てきますね。 そうですね、やはりオギノ式では当てはまらないという人がいるはずなのですが、28日周期の人が最も多いために、そこから外れるほど人数の割合は少なくなります。 このため、全体で何百人、何千人という単位の人のデータだけでは精度の高い排卵日の予測方法を開発することが難しい状況でした。 しかし、ルナルナには28日周期から外れている人のデータも大量に貯まっているので、平均生理周期が同じ人達のデータをグルーピングし、さらに、そのグループごとに排卵日(※病院での検査や、市販の排卵日検査薬で排卵日と特定された日)の記録をかけ合わせて、ロジックを作っています。 そして、この手法による分析を行うにはデータ量は1万人分ほどでは充分ではなく、ルナルナを使ってくださっている方々の何百万というデータがあるからこそ信頼性が高い解析が出来ました。 ロジックが出来てしまえば単純には見えますが、アイディアだけで出来るものではなく、世界的に見ても稀なほど多人数のユーザーデータがルナルナにあるからこそ実際に「正しい」と論文で証明出来るロジックを確立出来たのです。 その他あらゆる角度から分析を行って、ロジックの確立に至っています。 「平均の生理周期」というのがそもそもどれくらいの期間安定して存在しているのか?といった基本的なところから地道に始めました。 生理周期が26日だった月もあれば、28日だった月もあるという人が多いはずなので、「生理周期が○日周期で安定している」とはどういう状態なのか?ということなども考察しながら検証を重ねました。 データを分析していくなかで、数ヶ月経つと体質変化などによる影響なのか、平均生理周期が徐々に変わってくる人が多いこともわかりました。 ―――自分の平均生理周期を計算するとき、あまりにも昔の生理日データまで使ってしまうと、予測精度が下がってしまうことがあるということですね。 そういうことも含め、あらゆることを考慮して、ロジックを作りました。 今までデータの数が少ないためにわかっていなかったことは意外とたくさんあって、そこを一から検証していきました。 妊娠を希望する人の切実な願いに応えたい ―――ユーザーが自力では到底知り得ない貴重なデータの分析結果がルナルナの排卵日予測に反映されているということですね。 はい。ルナルナを使っているだけで、特別な計算を意識しなくてもオギノ式を改良した排卵日予測ロジックで妊活が出来るメリットがあります。 この分析を始めた背景には、「妊娠を希望する方の切実な願いに応えて、少しでも役立つ情報をルナルナから提供したい」という思いがあります。 オギノ式では、なかなかうまくいかない…という方にもぜひ利用してみて欲しいです。 多くの妊娠中の方、妊娠を希望している方がルナルナを使ってくださっているという責任は大きいので、これからも予測精度を上げていくために、ルナルナの運営チームも、研究チームも一丸となって取り組んでいきたいと考えています。 ※分析の際に用いるすべてのデータはあらかじめ完全に匿名化されたものであり、個人の特定は出来ません。 掲載先論文  Journal...
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