コーディングはパズルみたいで性に合っていました。

社内でもよく聞かれるのですが、私はもともとデータ分析に詳しかったわけではありません。
大学では薬学を専攻しており、プログラミングに多少の興味はあったものの自分には適性がないと思い込んでいました。
そんな中、ある日メディックメディアのアルバイト募集を見つけました。幼い頃から本が好きで、誤字脱字を見つけることがちょっとした楽しみだった私は、「未経験でも校正の仕事ができる」という条件に惹かれて応募しました。
入社後は「薬がみえる」シリーズの編集アシスタントとしてスタートし、その後、業務の流れの中で動画編集やデータ分析に挑戦する機会をいただきました。
未経験ながら勉強を重ね、さまざまな業務を担当するうちに、データ分析という仕事の魅力はもちろん、新しいことに挑戦させてくれるメディックメディアという会社の魅力を強く感じるようになり、正社員として働きたい！と思うようになりました。

基本的には在宅勤務が多いのですが、たまに出社して対面でMTGをするとよい刺激になります。

私は普段、主に看護領域の分析を担当しています。
SQLやPython、BIツール等を活用して、書籍や電子コンテンツがどれくらい、どのように活用されているのかを分析し、結果を社内外に向けてわかりやすく伝わるよう可視化しています。
こうしたデータをもとに編集部がよりよいコンテンツづくりをしたり、教員の方に向けたサポート施策を検討したりできるよう支援することが主な仕事です。
一方で、データだけでは見えない実態もあります。そのため、編集部で吸い上げた教員や看護学生の方々の生の声から見えてくる課題や気づきを取り入れることも大切にしています。データと現場の両面から学びを支えるために、編集部と二人三脚で、よりよい学習支援の形を日々模索しています。

コードレビューやアイデア出しに必要不可欠な相棒となった生成AI。

アルバイト時代から、私にはメディックの推しポイントがたくさんありました。
中でも新しい技術やアイデアに前向きに挑戦させてくれる環境が特に魅力的だと思っています。社員の「やってみたい！」という声や世の中の動きを汲んで、必要な環境を素早く整えてくれます。
最近では生成AIの活用に積極的で、部署の垣根を超えた専任チームを立ち上げて勉強会や事例共有の場が設けられており、みんなで試行錯誤しながら前に進んでいます。私自身もAIチームの一員として参加し、業務の効率化や新しいアイデアの形に挑戦しています。
新たな挑戦を後押ししてくれるこの環境が、私の成長の原動力になっています。