UMed_採用マネージャー

■仕事概要
優秀な人材を医療業界に呼び込み、社会保障費1割の削減をリードしたい
医療業界は、PCを使うこともまだ当たり前になっていないビジネスの当たり前が通じない業界です。
売上構造とルールを国が2年に一度つくり変えたり、臨床という高度な専門領域が前提にあるため民間から有力なプレイヤーが育ちづらく、この業界に向かう人材もそもそも多くありません。
UMedは、その状況のなかで、訪問診療による無駄な搬送・医療費の削減や、業界全体における生産性改革等を通じて、社会保障費の削減をリードしたいと考えています。
そのために必要なのは、医療の外にいる優秀な人材を、この業界に呼び込む窓口になることです。
この採用マネージャーは、その窓口そのものをつくるポジションです。
CEO直下で、UMed本体の中途採用を担っていただきます。
UMedの事業
UMedは、全国12院の訪問診療クリニックの運営をハンズオンで支援しながら、同じ現場に向けたSaaS×AI-BPOを提供しています。「現場がないSaaSは解像度が低く、Techがないクリニックはスケールしない」——提携クリニックの運営に入り込んで得た一次データからプロダクトをつくり、他の医療機関に広げながら、得られた価値の対価を外来クリニックや総合病院などの違う領域でも投資して同じモデルを展開していきます。この循環が事業の核心です。
ARR：16億円超
成長率：510%
収益：単月黒字化を達成
資金調達：2026年6月 シリーズPre-A完了
組織規模：全社150名以上（2年で350名、3年で500名超の見込み）
運営支援：訪問診療クリニック 全国12院
この事業が面白い理由
91兆円の1割を減らす
医療・介護の社会保障給付費は、2022年の52兆円から2040年には91兆円になります。私たちが狙っているのは、この91兆円を1割減らすことです。
外からSaaSを売るだけでは、構造は変わらない
医療法人には法律上、営利法人が入れません。資本で医療法人を束ねることができず、競争原理が働きにくいぶん、経営改善の動機も弱くなります。買い手である医療機関の経営の意思決定は重く、現場に本当に効くプロダクトが育ちにくい業界です。導入されても現場が使えないという問題も往々にして発生しています。
だからUMedは、提携クリニックの運営に入り込み、経営そのものを伴走支援しています。現場で見えたペインをプロダクトに落とし込み、提携クリニックで成果が出たものと使い方だけを他の医療機関に届けています。
20年以上かけて30店舗の業界で、5年で12店舗
在宅（訪問）医療は1.2兆円・5,000店舗の市場で、1店舗あたりの在宅医は平均1.9人です。小規模な事業者が分散していてロールアップが難しく、先行プレイヤーでも2000年設立で約30店舗、2006年設立で約25店舗にとどまります。2021年設立のUMedは、5年で12店舗の運営を担うまでになりました。
訪問診療の運営を、AIでほぼ完全に自動化する
訪問診療は、人が現場にいないと成立しません。その前提で、診療など人じゃなくてもよいところもテックの対象外に置かれてきました。
人じゃなくてもよいところについては、AIでほぼ完全に自動化するところまで持っていきます。そんな医療組織が全国展開できれば、他社との差は後から人手で埋められるものではなくなります。この差をMoatにします。
まだ先行プレイヤーのだれも実現できていない領域であり、解ける問題だと決まっているわけでもありません。
解いてほしい課題
採用計画はあります。候補者との接点も取れていて、お話しすれば「面白い」と言っていただけます。
できていないのは、欲しいタイミングで、必要なハイレイヤーを入れる再現性のあるモデルです。
いまの状況
採用規模：直近1年で採用したいのは10名程度。いずれも採用難易度の高いハイレイヤーです（事業の成長度合いによって変動します）
型：勝ち筋の仮説はありますが、検証するリソースが足りていません。型はまだ0.5程度しか見えていません
方針：母集団をつくるのか、1to1の採用に振るのか。その判断自体がまだついていません
発信：対外的に出ている情報が少なすぎます
体制：全社の組織人事もグループ全体を見る人事マネージャーが兼務しており、採用の専任は業務委託1名のみです
やりたいことは山のようにあります。
足りていないのは、経営と伴走しながら、会社がビジョンに近づくための型を設計して、検証して、再現性のあるものにする人です。
お任せすること
計画をつくる
人員計画・採用計画の策定
モデルをつくる
ハイレイヤー採用のモデル構築と、その蓋然性の証明（母集団形成か1to1採用か、どちらに振るかの判断から）
採用活動の立ち上げ時の型づくり
仕組みをつくる
候補者対応の自動化（AIを使って、自分でつくっていただきます。エンジニアのフォローは受けられます）
対外的な情報発信の設計
エージェントマネジメントデータベースの構築などチャネルコントロールの高度化
チームを動かす
業務委託や兼務の社内メンバーとの混合チームのマネジメント
設計だけでも、実務だけでもありません。リソースの状況に応じて、スカウト文を書くところから採用戦略の意思決定まで、どちらもやっていただきます。
1年後、できていてほしいこと
モデル：採用モデルができていて、その蓋然性が証明されている
結果：採用計画が達成されている
社内の空気：「あとはやることをやりきれば採れる」と思えている
仕組み：採用活動開始時のAIネイティブな型と、候補者対応の半自動化ができている など
人数の達成だけが成功ではありません。モデルができていることが本質で、採用達成はその結果です。
■キャリアパス
採用のモデルをつくり切ったあと、広がる方向はいくつかあります。
採用だけでなく、組織側（組織づくり・人事全般）を併せて担う
これから増えていく新規事業のHRBP
M&A先のPMI
組織が機能別の体制に移っていけば、グループ全社の採用をリードする立場へ
いずれも可能性の話で、空いている椅子を待つものではありません。採用のモデルをつくり切った人に、次の範囲が開くという順番です。
■このポジションの魅力
質を担保したまま、トップを取りにいける
訪問診療は、医療の質を落とした瞬間に成長が止まる事業です。質と成長を両立させたままトップを取りにいく——この難しさを面白いと思える方に向いています。社会に残るインパクトの大きさは、この事業を選ぶ理由そのものです。
報酬の原資が、次の資金調達を前提にしていない
営業利益率20%のオフライン事業が収益の柱になっており、単月黒字化も達成しています。資金調達の次ラウンドを前提にした報酬設計ではありません。報酬は半期ごとに見直します。
CEO直下。決められる範囲が広い
全社は150名以上ですが、UMed本体は十数名の少数精鋭です。採用の意思決定にあたって、間に階層はありません。計画の策定から、どのチャネルに賭けるかの判断まで、自分で決めて動かせます。
戦略ファーム出身者が多く、日々のコミュニケーションが学びに変わる
経営陣は戦略コンサル出身者、PE出身者、東大医学部出身の救命救急医、Amazon・Microsoft出身のCTOという顔ぶれです。論点の立て方や検証の進め方について、日々の議論からそのまま学べる環境です。
開発・業務環境
主要ツール：Slack／Google Workspace／Notion／ChatGPT／Claude／tldv／Spir／1Password／バクラクシリーズ
AI活用：全社で推進中。定型業務の自動化・効率化に積極的です
前提：「仕組みは自分でつくる」が全社の前提です。採用業務の自動化も、外注だけではなくご自身の手でも進めていただくことを期待したいです
一緒に働くメンバー

• CEO：温井
• 人事マネージャー（グループ内組織人事と兼務）
• 業務委託メンバーです。

この体制を、ご自身で問い直していただくところから始まります。
選考の進め方
選考の途中で、2時間程度のワークサンプリングを行い、マッチング度を双方測っております。

型のない状態から仮説を立て、検証して、再現性のある型に落とせること
ハイレイヤーの候補者と、事業・経営の言葉で対等に話せること
採用を数字で捉え、ボトルネックを特定して改善できること（KPIを与えられて追うのではなく、KPI自体を設計できること）
AIを使って、自分で業務の仕組みをつくれること
組織を巻き込み、採用成果の創出まで自分の責任として持ち切れること
※採用の経験年数での線引きはしていません。上記ができる方であれば、HR領域のご経験年数は問いません。
※医療・ヘルスケアの知見は必須ではありません。

その場で組んだチーム（業務委託・エージェント・他部署）でも、動かし切って成果を出せること
事業会社で中途採用を回したご経験
ハイレイヤー（部長・CxO級）採用のご経験
採用計画・人員計画をご自身で引いたご経験
マネジメントのご経験
AIを使ってツールを自作し、業務を効率化していること

採用の成果を、自分が主語で語りたい方
まだ勝ち筋が見えていない問いを、面白がれる方
戦略を描くだけでなく、スカウト文を書くことも厭わない方
「母集団をつくるべきか」のような前提そのものを問い直せる方
事業の数字と組織の状態を、同じ机の上で考えられる方
役割の広さを、与えられるものではなく自分でつくるものだと考えられる方