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運営者情報

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データで見える化する、薬剤師の働きやすさ

📊 Data-Driven Approach

私たちはデータサイエンスの手法で「働きやすさ」を可視化します

🔍
STEP 1

データ収集

Googleレビュー等から6万件以上の口コミを自動収集

🧹
STEP 2

前処理・クレンジング

ノイズ除去、重複排除、正規化処理

🤖
STEP 3

自然言語処理

感情分析・キーワード抽出・トピック分類

📈
STEP 4

スコアリング

独自アルゴリズムで働きやすさを数値化

STEP 5

専門家レビュー

現役薬剤師による妥当性チェック

60,000件+
分析済み口コミ数
47
対象都道府県
5
評価カテゴリ
月次
データ更新頻度

💡働きやすさマップとは

「転職前に、リアルな職場環境を知りたい」——そんな薬剤師の声から生まれたデータ分析プロジェクトです。

当サイト「働きやすさマップ」は、全国の薬局・ドラッグストアに寄せられた6万件以上の口コミデータを、自然言語処理と統計分析によって評価。
「残業」「人間関係」「教育体制」など、求人票だけではわからないリアルな働きやすさを定量的に可視化しています。

データアナリストによる客観的な分析と、現役薬剤師による現場視点のレビューを組み合わせることで、
根拠のある情報を提供します。

🔬 分析手法の透明性

どのようにデータを分析しているか、方法論を公開します

📊 感情分析(Sentiment Analysis)

口コミテキストからポジティブ/ネガティブの感情スコアを算出。単純な星評価だけでなく、文脈を考慮した評価を行います。

使用技術: 形態素解析、極性辞書、文脈ベースのスコアリング

🏷️ トピック分類

口コミを「残業」「人間関係」「教育体制」「給与」「ワークライフバランス」の5カテゴリに自動分類し、項目別の評価を可能にします。

使用技術: キーワード抽出、カテゴリ分類アルゴリズム

🎯 独自スコアリング

感情スコア、口コミ件数、評価の分散などを総合的に考慮した独自の「働きやすさスコア」を算出。統計的に信頼性の高い評価を提供します。

使用技術: 重み付けアルゴリズム、信頼区間の考慮

🎯 私たちが解決したい課題

❌ 従来の課題

  • 求人票の情報だけでは実態がわからない
  • 口コミサイトは情報がバラバラで比較しにくい
  • 転職エージェントの情報は偏りがある
  • 入職後に「こんなはずじゃなかった」と後悔

✅ データサイエンスによる解決

  • 6万件以上の口コミを統計的に分析
  • 独自スコアで薬局同士を定量比較
  • 広告に左右されない客観的データ
  • 項目別の評価で自分に合う職場を発見

働きやすさマップの特徴

📊

6万件以上のビッグデータ分析

Googleレビューを中心に全国の口コミを収集。自然言語処理により傾向を定量化し、統計的に有意なインサイトを抽出しています。

🔬

再現可能な分析手法

分析プロセスを透明化し、方法論を公開。恣意的な評価ではなく、誰が行っても同じ結果が得られる客観的な手法を採用しています。

👩‍⚕️

薬剤師によるドメイン検証

データ分析の結果を、現役薬剤師が現場視点でレビュー。統計と実務知識の両面から妥当性を担保しています。

運営チーム

データサイエンス × 薬剤師の専門知識でサイトを運営

📊 データ分析チーム

🧑‍💻
Lead Data Analyst

プロジェクト統括 / データ分析設計

IT企業でデータアナリストとして5年間勤務。SQL、Python、統計分析を専門とし、複数のデータドリブンなWebメディアを設計・運営。「主観ではなくデータで語る」をモットーに本プロジェクトを立ち上げ。

Python
SQL
統計分析
NLP
Power BI
GA4
データ可視化

👨‍💻
Data Engineer

西村

データ収集基盤 / ETLパイプライン構築

SIer出身でインフラ・バックエンド開発を経験後、データエンジニアに転身。全国6万件以上の口コミを安定的に収集・更新するパイプラインを設計・運用。「きれいなデータがなければ分析は始まらない」がポリシー。

Python
Scrapy
AWS
ETL設計
データ品質管理

👩‍🎨
Infographic Designer

河野

データビジュアライゼーション / インフォグラフィック

Web制作会社を経てフリーランスに。医療系・転職系サイトのデザイン実績多数。複雑なデータを「見てわかる」インフォグラフィックに変換し、直感的に理解できるビジュアルを制作。

Figma
D3.js
Chart.js
インフォグラフィック
データ可視化

薬剤師監修チーム

データ分析結果のドメイン検証・現場視点でのレビューを担当

👩‍⚕️

上村

薬剤師
ドメインエキスパート

薬剤師歴5年 / 地域密着型 門前薬局勤務

新卒で業界最大手のドラッグストアチェーンに入社。圧倒的な処方箋枚数をこなす中で基礎を築き、3年目に現在の地域密着型薬局へ転職。データ分析結果が現場の実感と合っているかを若手視点でレビュー。

「データで見えてくる傾向と、実際に働いて感じることの”答え合わせ”をしています。数字の裏にある現場のリアルを伝えたいですね。」

👨‍⚕️

坂本

薬剤師
マネジメント視点

薬剤師歴12年 / 管理薬剤師・エリアマネージャー兼務

最初の4年間は総合病院の門前で高度な臨床知識を習得。その後、大手チェーンで店長を歴任し、現在は中堅薬局グループでマネジメントを担当。経営・組織視点での分析結果の妥当性を検証。

「病院・大手・中小すべてを経験したからこそ、データの偏りや見落としに気づけます。多角的な視点でチェックしています。」

👴

大野

薬剤師
業界歴40年+

薬剤師歴40年以上 / 元オーナー薬剤師・地域健康相談ボランティア

大学卒業後は製薬会社のMRとして全国を飛び回り、その後町の薬局へ転職。10年間の勤務薬剤師を経て独立開業。40年の業界変遷を知るベテランとして、長期トレンドの視点から分析をレビュー。

「データは”今”を切り取るが、業界の歴史を知っていると、その数字の意味がより深く見えてきます。」

📈 データスペック

データソース Googleレビュー、各種口コミプラットフォーム
総データ件数 60,000件以上(2025年1月時点)
対象エリア 全国47都道府県
分析技術 自然言語処理(NLP)、感情分析、トピックモデリング、統計的スコアリング
評価カテゴリ 残業、人間関係、教育体制、給与満足度、ワークライフバランス(5項目)
更新頻度 月次定期更新(毎月1日にデータ追加・再計算)
品質管理 薬剤師監修による妥当性チェック + 外れ値検出アルゴリズム

📌 私たちのスタンス

✅ やること

  • 統計的に有意なデータ分析
  • 分析手法の透明化・公開
  • 薬剤師によるドメイン検証
  • 定期的なデータ更新と再計算

❌ やらないこと

  • 恣意的なデータ選択・操作
  • 広告主に有利なスコア調整
  • 根拠のない「おすすめ」の押し付け
  • 統計的に信頼性の低いデータの掲載

⚠️ 免責事項

  • 当サイトの情報は、口コミデータの統計分析結果に基づくものであり、各薬局・企業の労働環境を保証するものではありません。
  • 口コミは投稿者の主観であり、すべての従業員の意見を代表するものではありません。サンプルバイアスの可能性があります。
  • 最終的な転職の判断はご自身の責任でお願いいたします。
  • 分析結果の正確性には統計的手法を用いて細心の注意を払っておりますが、内容の正確性・完全性を保証するものではありません。

お問い合わせ

ご質問・ご要望・データに関するお問い合わせなどお気軽にご連絡ください。

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サイト名 働きやすさマップ
URL https://hatarakiyasusa-map.com
運営 働きやすさマップ データリサーチチーム