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Tech

技術スタック

最新の技術も、長く使われてきた枯れた技術も。どちらも扱えることが、既存資産を持つ医療現場に伴走できる理由です。

2026 年水準

Modern Stack

新規プロダクトは、現時点で最も合理的な技術で作ります。このサイト自体もその一例です。

iOS

  • SwiftUI
  • Swift Charts
  • SwiftData
  • Vision
  • CoreML
  • StoreKit 2
  • AVKit
  • MapKit
  • VisionKit

Web Frontend

  • Astro 6
  • TypeScript
  • Tailwind CSS 4
  • View Transitions API
  • PWA

AI

  • Anthropic Claude
  • Replicate (Wan 2.2)
  • on-device CoreML

Backend

  • FastAPI
  • Django REST Framework
  • gunicorn / uvicorn
  • nginx

Database

  • PostgreSQL
  • SQLite (端末内バンドル)

Infra

  • systemd
  • certbot
  • rsync over SSH
  • cron
既存資産にも

Classic / Mature Stack

医療機関の多くは、長年使ってきたシステムを抱えています。私たちは枯れた技術にも精通しており、 刷新を急がず、既存資産を活かしながら段階的に移行する提案ができます。

Web Framework

  • Django
  • Flask
  • WordPress

本番 API を Django で実運用。既存 WordPress 案件の保守・移行も対応。

Database

  • MySQL
  • PostgreSQL
  • SQLite

十万件規模の RDB 設計・運用の知見。

Templating

  • Jinja2
  • ERB
  • Liquid

旧来サーバサイドテンプレートからの移行支援。

Server

  • Apache
  • nginx
  • gunicorn
  • Passenger

共用サーバ・VPS 両方の運用経験。

Scripting

  • Bash
  • zsh
  • cron

数十タスクのバッチ自動化を日常運用。

Frontend (旧来)

  • jQuery
  • Bootstrap
  • Vanilla JS

既存サイトの保守・部分改修にも対応。

Specialty

AI 専門領域

実際に作り、運用しているものだけを挙げます。できることとできないことを正直に線引きすることが、 医療領域での AI 活用に不可欠だと考えています。

LLM プロキシ

自社の AI proxy サーバを本番運用。Anthropic Claude Haiku 4.5 による解説生成に加え、Apple の JWS レシート検証で正規購入のみに応答する設計。

オンデバイス ML

CoreML による独自モデルの学習・端末内推論。画像分類タスクを通信なしで動かす実装に取り組んでいます。

画像・動画生成 AI

Replicate (Wan 2.2 / Apache 2.0、出力商用可) と Adobe Firefly (IP 補償) を、用途とライセンスに応じて使い分け。

動作認識

Vision の人体姿勢推定 (VNDetectHumanBodyPoseRequest) で骨格を抽出し、お手本との比較を行うアプリを公開。

Data & ETL

データ / ETL

公的データ・オープンデータ・民間 API を統合し、品質を保ったままアプリに載せるまでを一貫して扱います。

大規模カタログ DB
趣味・コレクション領域の大規模カタログ(18,731 件・1,011 機種・708 シリーズ 規模)を構造化し、アプリに搭載。
公的・オープンデータ統合
医療機関 約 112,000 件 (厚労省 医療機能情報提供制度 + OSM + 国土地理院 Geocoding)、地域・文化施設 約 42,000 件 (Wikipedia + OpenStreetMap) を統合。47 都道府県を網羅。
民間 API 統合
Apple Music / Yahoo!ショッピング / 楽天・もしも / Replicate / Anthropic などの API を業務に組み込み。
整合性管理
複数ソースのクロスマッチ (電話番号・郵便番号の類似度照合)、自動整合性チェックでデータ欠落を出荷前に検出。
iOS 配信最適化
都道府県別 JSON バンドル + 遅延ロード方式で、十万件超のローカル DB をスマートフォンで実用化する設計手法を確立。

※ データ出典: 厚生労働省 医療機能情報提供制度 / OpenStreetMap contributors (ODbL) / 国土地理院 / Wikipedia (CC BY-SA) ほか。各データはライセンスに従い出典を明示しています。

Infrastructure

Infra / DevOps

作って終わりではなく、動かし続けるための運用知見。少人数でも安定して回す仕組みを重視します。

VPS 多サービス同居

1 台の VPS 上で複数の常駐サービス (Django API / FastAPI AI proxy / Django バックエンド / ダッシュボード) を systemd + nginx で安定運用。

デプロイ

静的サイトは rsync over SSH、常駐サービスは systemd unit、定期処理は cron。手順を固定化し事故を防止。

監視・運用

クラウド routine による定期実行、Discord webhook 通知、systemd による自動復帰、表示速度の定点計測。

開発体制

複数マシンで役割を分離 (アプリ開発 / データ拡充) し、git remote 経由で同期。モノレポで多数のアプリを横断管理。

Track Record

これまでの実績

10+

App Store 公開タイトル

継続的にリリース中

112,000+

統合した医療機関データ

厚労省 + OSM + GSI、47 都道府県

本番稼働

自社 AI proxy サーバ

Claude Haiku 4.5 + Apple レシート検証

33+

モノレポ管理アプリ

YAML を source of truth に運用

数値は自社管理データ (portfolio.yml / services.yml) の検証済み実数に基づきます。 アプリの実装事例は medict apps で公開しています。

既存システムの刷新・AI 活用のご相談

「何から手をつけるべきか」の整理からお手伝いします。技術選定に中立な立場でご相談ください。

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