なぜ今、生成AIなのか?
医薬品・医療機器産業は今、三重苦に直面しています

• 深刻な人材不足:品質保証の専門人材の確保は困難を極め、優秀な監査員の育成も追いつかない
• 規制の複雑化と増大:グローバル化に伴い、各国規制当局から日々発信される情報は膨大な量に
• コンプライアンスコストの増大:人件費の高騰と規制対応の複雑化により、コストは増加の一途

もはや人間の力だけでは限界です。
しかし、ChatGPTの登場以来、急速に進化を続ける生成AI技術は、この危機を千載一遇のチャンスに変える力を持っています。

AIがもたらす4つの革命

• 規制インテリジェンス革命
  生成AIは各国規制当局のウェブサイト、データベース、通知を24時間365日監視。関連する更新情報を自動的に収集・分析し、自社製品や業務への影響度を評価。対応優先順位まで提案する「規制インテリジェンス」を実現します。
• 品質保証業務革命
  記録作成、根本原因分析、是正措置の立案など、従来は熟練者でも数時間かかっていた作業を、AIは数分で完了。しかも、過去の事例を学習し、より精度の高い提案を行います。
• 査察対応革命
  過去の査察指摘事項のビッグデータ分析により、査察官の着眼点を予測。想定問答集の自動生成、データインテグリティの自動検証により、査察準備の工数を大幅削減します。
• 組織変革革命
  「AIを使う」から「AIに任せる」へ。AIエージェントは、指示を待つだけでなく、自律的に判断し、複数のタスクを連携させて実行。人間は戦略立案と重要な意思決定に集中できます。

1. 第1部 AI革命の衝撃と医薬品業界での活用基礎
   1. 「後追い」から「予測型」への規制対応パラダイムシフト
      • 従来の「後追い型」規制対応の限界と課題
      • AIを活用した「予測型」規制対応の実現方法
      • 規制変更の兆候を早期察知するテクニック
      • 6〜12ヶ月の先行準備で競合他社に差をつける方法
   2. 生成AIと検索AIの違いと戦略的使い分け
      • 生成AI:ChatGPT、Claude、Geminiの特徴と医薬品業界での活用法
      • 検索AI:Perplexity、Felo.ai、You.comによる規制情報収集の自動化
      • 専門特化AI:GenSpark (プレゼン作成) 、Mapify (マインドマップ) の活用
      • RAG (Retrieval – Augmented Generation) アプローチによる精度向上
   3. ハルシネーションを完全制御する秘密の方法
      • ハルシネーション (誤情報生成) が起きるメカニズムの解明
      • 3段階クロスチェック法:複数AIによる相互検証システム
      • ファクトアンカリング技術:検索系AIと生成系AIの融合
      • プロンプトエンジニアリングによる誤情報防止テクニック
      • 規制文書における「絶対に間違えてはいけない情報」の保護方法
      • 実演:ハルシネーションを意図的に発生させ、即座に修正するデモ
   4. 生成AIによるSOP作成の完全自動化
      • SOP作成時間を95%削減する革新的手法
      • 規制要件を完全網羅したSOP構成の自動生成
      • 実演:10分で作成するGMP準拠SOP
        • 製造管理基準書の自動生成デモ
        • 品質管理基準書の即時作成
        • 逸脱管理手順書の完全自動化
      • 既存SOPの最新規制への自動アップデート
      • 多言語対応SOP作成 (日英同時生成)
      • SOP間の整合性自動チェックシステム
   5. 実演: デモンストレーション
      • Perplexity AIによるFDA/EMA/PMDA規制情報の同時監視
      • 10分で作成する査察対応文書の実例
      • AIによる規制変更影響評価の自動化
2. 第2部 AI監査システムと教育資料作成の革新
   1. 業界初 生成AIによる内部監査の完全自動化
      • AI監査員の構築と運用方法
        • 監査チェックリストの自動生成 (ISO 13485、GMP、QMS対応)
        • リスクベースアプローチによる監査項目の優先順位付け
        • 過去の監査所見データベースからの学習システム
      • 実演:AIによる模擬監査の実施
        • 文書レビューの自動化 (不整合検出率99%)
        • プロセス監査の着眼点自動抽出
        • 監査所見の自動分類と重要度判定
      • 監査報告書の自動作成
        • エグゼクティブサマリーの自動生成
        • 改善提案の優先順位付けとロードマップ作成
        • フォローアップ計画の自動立案
   2. 生成AIによる教育用資料の革新的作成法
      • パーソナライズド教育コンテンツの自動生成
        • 受講者のレベルに応じた内容調整
        • インタラクティブな演習問題の自動作成
        • 理解度テストと採点の完全自動化
      • 実演:30分で作成する完全な教育プログラム
        • GMP基礎教育資料の即時生成
        • 医療機器規制入門コースの自動構築
        • データインテグリティ教育の体系的設計
      • マルチメディア教育資料の作成
        • プレゼンテーション資料の自動生成 (GenSpark活用)
        • 教育ビデオスクリプトの作成
        • eラーニングコンテンツの設計と実装
      • 教育効果測定システムの構築
        • 理解度の自動評価とフィードバック
        • 個別弱点分析と補強教材の自動提供
   3. 24時間365日の自動規制モニタリングとハルシネーション制御
      • ハルシネーション検出の5つのサイン
        • 存在しない規制番号や日付の生成パターン
        • 論理的矛盾を含む文章の特徴
        • 過度に詳細すぎる情報の危険信号
      • 3層防御システムによる誤情報排除
        • 第1層:検索系AIによる事実確認レイヤー
        • 第2層:複数の生成AIによるクロスバリデーション
        • 第3層:規制データベースとの自動照合
      • 医薬品業界特有のハルシネーション対策
        • GxP文書における重要数値の保護技術
        • 規制要件の誤解釈を防ぐプロンプト設計
        • 査察対応文書の信頼性確保メソッド
3. 第3部 査察対応準備の完全自動化と実践ワークショップ
   1. 生成AIによる査察対応準備の完全体系化
      • 査察シミュレーションシステムの構築
        • 過去10年分の査察指摘事項ビッグデータ分析
        • 査察官の質問パターンAI学習システム
        • リアルタイム模擬査察の実施方法
      • 実演:FDA査察を想定した完全準備プロセス
        • 査察通知受領から準備完了まで48時間で実現
        • 想定問答集1,000問の自動生成
        • 提示資料の自動整理と索引作成
      • データインテグリティ対応の自動化
        • ALCOA+原則に基づく自動チェックシステム
        • 電子記録の完全性検証AI
        • 監査証跡の自動分析と異常検出
      • 査察当日のAI支援システム
        • リアルタイム質問解析と回答候補提示
        • 追加資料要求への即時対応システム
        • 査察官コメントの自動記録と分析
   2. イベント管理の革新的アプローチ (強化版)
      • 記録作成時間を90%削減する具体的方法
      • 生成AIによる根本原因分析 (RCA) の完全自動化
        • 5 – Why分析、魚骨図分析をAIで実施
        • 過去の類似事例1万件から学習したパターン認識
        • 統計的プロセス管理 (SPC) との連携
      • CAPA管理:AIによる是正措置・予防措置の自動提案
        • 有効性評価指標の自動設定
        • 実施スケジュールの最適化
      • 逸脱管理:影響評価とリスクアセスメントの自動化
      • 変更管理:変更影響の多次元分析
      • 【実演】5分で作成する完璧な逸脱報告書
   3. 医薬品業界特化型プロンプトエンジニアリング実践 (上級編)
      • 規制要件モニタリングのための200+プロンプト集の活用法
      • 効果的なプロンプトの5つの要素と設計原則
      • 実践演習:参加者の実務課題をAIで即座に解決
        • SOP作成プロンプトの最適化
        • 監査実施プロンプトの設計
        • 教育資料作成プロンプトの構築
        • 査察対応プロンプトの実装
   4. AIツール連携による業務革新 (実装編)
      • Perplexity → Claude → GenSparkの最強ワークフロー実践
      • 検索系AIと生成系AIの相乗効果を生み出す連携方法
      • 実演:複合的な規制対応タスクの完全自動化
        • 規制変更検知 → 影響分析 → SOP改訂 → 教育資料更新 → 監査計画修正
      • AI生成コンテンツの検証と妥当性確認手法
      • 組織内AIリテラシー向上のための教育プログラム設計
   5. AI時代のキャリア戦略と実装計画
      • 「AIを使いこなせる人」の5つの特徴と必要スキル
      • 3ヶ月で構築する自社AI活用体制の具体的ステップ
        • 第1月:基盤構築とパイロット実施
        • 第2月:部門展開と効果測定
        • 第3月:全社展開と継続的改善
      • ROI最大化のための段階的導入アプローチ
      • データセキュリティとコンプライアンス確保の実践方法
   6. 総合質疑応答とアクションプラン策定
      • 参加者の具体的な課題への個別対応
      • AI導入における法的・倫理的課題の解決策
      • 明日から始める具体的なアクションプラン
      • 成功事例の共有とベストプラクティス
4. 質疑応答・総括