テクノロジーで医療格差を0を目指す、Berryが開発しているプロダクトと開発環境をご紹介!
今回はBerry開発しているプロダクトと開発環境や使っている技術等をご紹介いたします!
Berryは、「テクノロジーで医療格差を0にする」ことを掲げる5年目となるベンチャーです。

Berryでは大きく2つの事業を行っています!
・赤ちゃん向けの頭蓋形状矯正ヘルメットの開発・製造・販売
・医療機器メーカー向けクラウド型eQMS「QMSmart」
それぞれの事業で開発しているプロダクトや使用している技術についてご紹介します。
赤ちゃん向けの頭蓋形状矯正ヘルメット
1つ目は、赤ちゃん向けの頭蓋形状矯正ヘルメットを開発・製造・販売する事業です。頭の形が大きく変形している赤ちゃんに対して、ヘルメット型のカスタムメイドの医療機器を製造販売しています。一般的には「ヘルメット治療」と呼ばれています。

患者様ごとのヘルメットデータを作成し、3Dプリンターを用いてヘルメットを製造しています。
エンジニアチームが開発していることをいくつかご紹介します。
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ヘルメット治療管理システムの開発(医療機関様・社内向け)
医療機関様、Berry社員が利用する管理システムを開発しています。
患者様のデータ管理、3Dデータの登録・表示、受発注などができるシステムになっています。-
アーキテクチャ
以下のような構成になっています。
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利用言語
フロントエンド: Vue, Typescript
バックエンド: Supabase -
開発スタイル
各エンジニアはフルスタックに開発しています。テーブル設計、SQL作成を行い、SupabaseのAPIをつかったフロントエンドも開発します。機能に対して、バックエンド・フロントエンドともに開発する体制を取っています。 -
開発環境
多くのエンジニアはClaude codeをつかって開発し、日々claude.mdが進化しています。一人だけCodex使っているエンジニアもいますが、どちらでもOKとしています。
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アーキテクチャ
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患者向けアプリの開発
患者様が利用するモバイルアプリの開発も行っています。FlutterとSupabaseを利用したアプリになっています。
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3Dデータ処理パイプラインの構築
Berryでは毎日大量の3Dデータ処理を行っています。この3Dデータ処理を行うためのパイプラインをAWS上に構築しています。以下は開発している処理の1例で、3D合成処理パイプラインのイメージになります。

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利用言語
Python, Typescript, C++など -
利用技術
AWS Lambda, EC2, Step functions, SQS, S3など
詳しくはこちらのブログをご確認ください。
https://zenn.dev/berry_blog/articles/60ce937c106499 -
上記のように、ヘルメット治療を円滑に行う際に必要になるアプリやWebシステムの開発を行っております。上記以外にも、様々なR&Dを行っていまして、ご興味ある方はぜひ一度カジュアル面談のご連絡ください!
医療機器メーカー向け品質管理Saas「QMSmart」
2つ目は、「QMSmart」というサービスを開発しています。QMSmartは、医療機器メーカー向けの品質管理業務を圧倒的に効率化させるソフトです!
日本では医療機器の品質管理は「QMS(Quality Management System)」と呼ばれ、薬機法や厚生労働省が出している省令に基づいて、適切な品質管理が義務付けられています。品質管理業務は、紙での管理が煩雑であったり、人手不足によりうまく回っていなかったり、仕組みが形骸化している業務が発生したり、様々な課題があると思っております。Berryも医療機器を製造販売するメーカーであり、その課題に直面しており、「QMSmart」を開発しました。
「QMSmart」は
QMSのデジタル化を通じて日本のヘルスケア産業を革新する
サービスビジョンを掲げており、弊社だけでなく、様々なメーカー様で利用いただけるよう、50社以上の医療機器メーカーにヒアリングをおこなったうえで、開発を進めております。まだまだ追加したい機能も多く、エンジニアチームは積極的に機能追加を行っております。

サービスサイト:https://service.qm-smart.com/
画面イメージ:

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利用言語
フロントエンド: Vue, typescript
バックエンド: Supabase, AWS(Bedrock, S3など) -
開発スタイル
各エンジニアはフルスタックに開発しています。テーブル設計、SQL作成を行い、SupabaseのAPI利用しフロントエンドの開発します。機能に対して、バックエンド・フロントエンドともに開発する体制を取っています。
テストはVitestつかったユニットテスト作り、リリース時はE2Eのテスト・バリデーションもしっかりと行っています。 -
開発環境
Claude codeを活用しながら、開発しています。日々claude.mdは進化しています。CIでは、Claudeのレビューを積極的に活用し、人のレビューでヌケモレが出そうな機能について、AIが必ずレビューを行う体制を構築しています。例えば、データを変更する操作には、必ず監査ログを取得する必要があるため、AIによるレビューでコンポーネント等にデータ変更に関わる実装があった場合、監査ログの処理が適切に実装されているかチェックされます。レビュー時の参考情報として役立てています。 -
特徴
AIを活用した品質管理機能も様々提供しています!Wordなどの文書をアップロードすると、社内の規定や法律に準拠した内容になっているかチェックできる機能や、アップロードした文書をつかって社内の教育訓練で利用するテストを自動生成する機能を提供するなど、様々な場面でAIを活用できる仕様になっています。裏側では、AWSのBedrockなどを活用しながら実装を進めております。
まとめ
Berryでは、ソフトウェア・ハードウェアともに自社で開発している点が非常に強みとしてあります。
・医療機器デバイスの開発・製造販売
・医療システムの開発
・品質管理システムの開発
など様々な開発を行い、テクノロジーで医療格差を0にするを目指し、日々活動しています。
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