福川：            
FIXERに転職したきっかけはなんだったんですか？            

江崎：            
ずっとMRとして医療現場の皆さんの働く姿を間近で見てきたんですが、            
医師とか看護師さん、薬剤師さん、            
病院で働く人たちの働き方ってものすごく大変なんですよね。            

福川：            
そうですよね…            
いつもお世話になってます。            

江崎：            
そういう方々の働き方を改善できるようなことに関われないか、と考えるようになった時に生成AIに出会ったんです。            

使ってみてかなり衝撃でした。            
「これを使うことで医療現場でも働き方を大きく変えることができるんじゃないか」 と思い、 これがきっかけで転職を検討するようになりました。            

福川：            
生成AIがきっかけだったんですね！            

医療業界って法律や基準も厳しそうな世界ですけど、そこにAIを使う、という抵抗感はなかったですか？            

江崎：            
私自身はもともとはアナログ人間です　笑            
けど、そこを脱却したい、            
新しいものにもちゃんと手を出さなきゃな、という意識が芽生えてきていたタイミングで生成AIに出会ったので、「まず使ってみよう！」と決意しました。            

福川：            
すごいタイミング！            

江崎：            
で、実際に使ってみたら面白かったんですよね。            

福川：            
実際にどんなお仕事に使われたんですか？            

江崎：            
最初の頃は、先生のところに訪問するための事前準備に使いました。            
生成AIに先生役をやってもらって、対話のシミュレーションをしたり、会議のシミュレーションにも使いました。            

福川：            
かなり早い段階から使いこなしてますね？！            

江崎：            
あと、先生とお話しするにあたって医学論文を読み込む必要もあるんですけど、英語なのでなかなか時間がかかるんですよね。            
それを日本語翻訳して要約するのにも使いました。            

これらを通じてやっぱり便利だな！という実感を持ちました。            

業務の一連の流れがある中で、            
0から10まで全部AIにやってもらうとなかなか大変ですけど、0から10の中で例えば「5」の部分をAIが解決してくれる、っていうだけでありがたかったです。            

福川：            
１つの部分でもAIがやってくれたから、こういうところまでできるんだっていう実感を持つことができたんですね！            

では転職活動をされている際に、FIXERを知ったきっかけとかありますか？            

江崎：            
医療現場で生成AIを活用している企業を探して、情報収集をしている時、[生成AIサミット] というイベントでCX領域責任者の藤井さんの医療機関での生成AIの活用事例の話を聞きました。      

（▶︎はたらくひと図鑑でも藤井さんにインタビューしています！記事はこちら！）         

まさに自分が考えていたことを実践している話だったので、FIXERに興味を持つようになりました。            

福川：            
生成AIサミットがきっかけだったんですね。            
具体的に入社の決め手などはあったのでしょうか？            

江崎：            
決め手というか、より興味が湧いたのは、標準型電子カルテのアルファ版の開発を知ったことですね。            

もともと私自身が医療業界自体に関心を持ったのは、身内が病気をしたことがきっかけでした。            
この時に、日本では選択できない治療法がたくさんあるっていう現状を知り…            

『ドラッグラグ』『ドラッグロス』問題って呼ばれていて、かなり大きな医療課題になっているんです。            

福川：            
（スッとGaiXerを準備する福川）            
〜〜👩‍💻〜〜            
『ドラッグラグ』            
新薬が海外で承認された後、日本で使用可能になるまでの遅れを指す名称            

『ドラッグロス』            
海外で既に承認されているにもかかわらず、日本ではまだ開発されていない医薬品が存在する状態を指す名称            

江崎：            
この医療課題の要因の一つに、医療データの複雑化や統一されていないことが挙げられます。            
データをいかに一元化できるかが解決の糸口になってくると思っており、電子カルテの案件はまさにデータの標準化を目的としたものなので、それでますますFIXERという会社に惹かれました。            

福川：            
一言にデータの標準化と言っても、そんなところにも繋がっていくんですね！            
FIXERの開発が医療現場にどんな風に役立つのか、現場に近いところにいた江崎さんから聞けるのはすごく貴重…！

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