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超入門改正QMS省令セミナー

超入門改正QMS省令セミナー

~ポイントと対応方法 / いったい何が変わるのか / 従前のQMS省令と改正QMS省令を比較し、要点を分かりやすく解説~
オンライン 開催

QMS省令新旧対応表、改正QMS省令逐条解説、改正QMS省令対応品質マニュアルを配布いたします。

概要

本セミナーでは、従前のQMS省令と改正QMS省令を比較し、要点と留意すべき点などを分かりやすく整理して3時間で解説いたします。
また、改正QMS省令のポイントと、対応するためのQMS構築方法を具体例とともにわかりやすく解説いたします。
さらに、改正QMS省令準拠の品質マニュアルのサンプルを配布し解説いたします。

配信期間

  • 2026年4月20日(月) 10時30分2026年5月8日(金) 16時30分

お申し込みの締切日

  • 2026年4月20日(月) 10時30分

修得知識

  • 従前のQMS省令と改正QMS省令の比較、相違点
  • 改正QMS省令の要点と留意すべき点
  • 改正QMS省令に対応するためのQMS構築方法と具体例
  • 改正QMS省令準拠の品質マニュアルのサンプルを配布

プログラム

改正QMS省令の背景と重要性

厚生労働省は、2021年3月26日付で「医療機器及び体外診断用医薬品の製造管理及び品質管理の基準に関する省令の一部を改正する省令」 (2021年厚生労働省令第60号) を公布しました。
施行期日は2024年3月26日 (改正省令の施行の日から起算して3年を経過する日)

改正の趣旨

今回の改正の趣旨は、QMS省令と医療機器の品質マネジメントシステムの国際規格であるISO13485:2016との整合を図ることです。
改正前のQMS省令はISO13485:2003年版と整合させており、最新の国際規格からは遅れていました。
医療機器製造業者は、改正QMS省令に準拠したQMSの構築を施行後3年以内に実施する必要があります。

改正QMS省令の主な特徴

改正QMS省令の元となるISO 13485:2016は、米国FDA QSR (21 CFR Part 820) に極めて近く、特に設計管理について詳細な要求が盛り込まれています。

主な追加要求事項

  • 設計・開発ファイルの作成
    • 設計開発の記録を体系的に管理
  • 設計移管の実施
    • 設計から製造への適切な移行プロセス
  • CSV (Computerized System Validation)
    • QMSで使用するソフトウェアに関するバリデーション
  • 統計的手法の説明
    • 設計ベリフィケーション、設計バリデーション等におけるサンプリング根拠
  • 苦情処理の強化
    • タイムフレームの設定
    • サービスレポート (修理報告書) からの苦情抽出
    • サービスレポートへの統計的手法の適用

医療機器は、たとえ設計された図面の通り適切に製造したとしても、そもそも設計に間違いがあった場合、安全な医療機器とはならないためです。

2026年版の特徴:生成AIによる業務革新

本セミナーでは、従前のQMS省令と改正QMS省令を比較し、要点と留意すべき点などを分かりやすく整理して解説いたします。
また、改正QMS省令のポイントと、対応するためのQMS構築方法を具体例とともにわかりやすく解説いたします。
さらに、改正QMS省令準拠の品質マニュアルのサンプルを配布し解説いたします。

2026年版での新規追加内容

本セミナーでは、2026年最新の実務動向に対応するとともに、生成AI (ChatGPT、Claude等) を活用した革新的なQMS構築方法を新たに追加しました。

  • 生成AIによる手順書・様式類の効率的作成
  • AIを活用したリスク評価の高速化
  • プロンプトエンジニアリングによる高品質文書作成
  • QMS文書体系の自動生成支援
  • コンプライアンスを保ちながら作業時間を大幅削減する実践テクニック

時代の最先端を行く、高品質かつ効率的な規制遵守を実現するための実践ノウハウを習得できます。

  1. QMS省令とは
    • 医療機器品質マネジメントシステム (QMS) 規格の歴史
    • ISO 13485 (医療機器の品質マネジメント) とは
    • QMS省令とは
    • 一部改正手法について
    • 改正が遅れた理由
    • 2014年11月25日施行QMS省令改正 (2014年一部改正)
    • 改正QMS省令 (2021) とISO 13485の関係
    • 改正QMS省令の構成
    • QMS省令におけるPDCAモデル (第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項)
    • QMS省令におけるPDCAモデル
    • 一般的な医療機器企業のプロセス概要 改正QMS省令 第五節 製品実現
    • 一般的な医療機器企業のプロセス概要 改正QMS省令 第六節 測定、分析及び改善
    • 改正QMS省令 目次
    • 生成AIを活用したQMS体系の整理と可視化
      • AIによるQMS体系図の自動生成
      • プロセスマップの効率的作成
      • 組織図と責任体制の可視化
      • 社内説明資料の自動作成
  2. 改正QMS省令の要点
    • 改正QMS省令の要点
    • 改正QMS省令で頻回登場する用語
    • QMS省令の主語に関する留意点
    • 登録製造所へのQMS省令の適用
    • QMS省令の留意点
    • QMS省令の主な改正点
    • リスクベースドアプローチについて
    • QMS省令の主な改正点
    • 品質管理監督システム (QMS) に使用するソフトウェア
    • QMS省令の主な改正点
    • 「使用性」について
    • QMS省令の主な改正点
    • 医療機器総括製造販売責任者について
    • 改正QMS省令における手順書作成要求事項の新旧対比
    • 改正QMS省令における文書化要求事項の新旧対比
    • 生成AIによる要求事項の分析と対応方針の策定
      • AIによる改正点の自動抽出
      • ギャップ分析の効率化
      • 対応優先順位の判定支援
      • アクションプランの自動生成
    • AIを活用した新旧対比表の効率的作成
      • 条文の自動マッピング
      • 変更点の可視化
      • 影響度分析の支援
      • 社内説明資料の自動作成
  3. ISO 13485:2016との相違点
    • 改正QMS省令とISO 13485:2016 (JIS Q 13485:2018) の主な相違点
    • ソフトウェアのバリデーション要求の相違
    • 改正QMS省令とISO 13485:2016 (JIS Q 13485:2018) の主な相違点
    • QMS省令とJIS Q 13485:2018の用語比較
    • UDIについて
    • UDIについて 〜法改正後の制度 (検討中) (2022年12月1日施行) 〜
    • 国際規格との整合性確認におけるAI活用
      • 条文の自動対応付け
      • 整合性チェックの自動化
      • 差異分析レポートの生成
      • 複数規格の一元管理
  4. 第1章 総則
    • 第一章 総則 趣旨
    • 第一章 総則 定義
    • 第一章 総則 適用の範囲
    • 生成AIによる定義の理解と社内展開資料の作成
      • 用語集の自動生成
      • わかりやすい説明文の作成
      • 社内教育用スライドの自動生成
      • Q&A資料の作成支援
  5. 第2章 第一節 通則
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第一節 通則 適用
    • 適用除外について
    • 非適用について
    • AIを活用した適用範囲の判定支援
      • 適用要求事項の自動判定
      • 適用マトリックスの作成
      • 適用除外の根拠文書作成
  6. 第2章 第二節 品質管理監督システム
    • QMS省令におけるPDCAモデル (第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項)
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第二節 品質管理監督システム 品質管理監督システムに係る要求事項
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第二節 品質管理監督システム 品質管理監督システムの確立
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第二節 品質管理監督システム 品質管理監督システムの業務
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第二節 品質管理監督システム 品質管理監督システムの管理監督
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第二節 品質管理監督システム 外部委託
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第二節 品質管理監督システム ソフトウェアの使用
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第二節 品質管理監督システム 品質管理監督システムの文書化
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第二節 品質管理監督システム 品質管理監督システム基準書
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第二節 品質管理監督システム 製品標準書
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第二節 品質管理監督システム 品質管理監督文書の管理
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第二節 品質管理監督システム 記録の管理
    • 生成AIによるQMS文書体系の構築支援
      • 文書体系図の自動生成
      • 必要文書リストの作成
      • 文書番号体系の設計支援
      • 文書間の関連性マッピング
    • 文書管理手順書のAI支援作成
      • 文書管理SOPのドラフト生成
      • フローチャートの自動作成
      • 承認フローの設計支援
      • テンプレートの提案
    • 記録様式の自動生成
      • 必要な記録様式の特定
      • 様式フォーマットの自動作成
      • 記入例の生成
      • 記録管理台帳の作成
  7. 第2章 第三節 管理監督者の関与
    • QMS省令におけるPDCAモデル (第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項)
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第三節 管理監督者の責任 管理監督者の関与
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第三節 管理監督者の責任 製品受領者の重視
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第三節 管理監督者の責任 品質目標
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第三節 管理監督者の責任 品質管理監督システムの計画の策定
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第三節 管理監督者の責任 責任及び権限
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第三節 管理監督者の責任 管理責任者
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第三節 管理監督者の責任 内部情報伝達
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第三節 管理監督者の責任 管理監督者照査
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第三節 管理監督者の責任 管理監督者照査に係る工程入力情報
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第三節 管理監督者の責任 管理監督者照査に係る工程出力情報
    • 生成AIによるマネジメントレビュー資料の作成支援
      • インプット情報の自動収集と整理
      • データの可視化 (グラフ、チャート)
      • トレンド分析の実施
      • プレゼンテーション資料の自動生成
      • アクションアイテムの抽出
    • 品質目標の設定とKPI管理におけるAI活用
      • SMART目標の設定支援
      • KPIダッシュボードの作成
      • 達成度の自動追跡
      • 予測分析と早期警告
  8. 第2章 第四節 資源の管理監督
    • QMS省令におけるPDCAモデル (第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項)
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第四節 資源の管理監督 資源の確保
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第四節 資源の管理監督 品質業務従事者の能力
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第四節 資源の管理監督 能力、認識及び教育訓練
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第四節 資源の管理監督 業務運営基盤
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第四節 資源の管理監督 作業環境
    • 生成AIを活用した教育訓練資料の作成
      • 教育訓練カリキュラムの設計
      • トレーニング資料の自動生成
      • eラーニングコンテンツの作成
      • 理解度テストの作成
      • 教育効果の分析
    • 能力評価マトリックスのAI支援作成
      • スキルマトリックスの自動生成
      • 教育ニーズの分析
      • 教育計画の立案支援
      • 力量評価記録の管理
  9. 第2章 第五節 製品実現
    • QMS省令におけるPDCAモデル (第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項)
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第五節 製品実現 製品実現計画
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第五節 製品実現 要求事項の明確化
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第五節 製品実現 製品要求事項の照査
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第五節 製品実現 情報等の交換
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第五節 製品実現 設計開発
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第五節 製品実現 設計開発への工程入力情報
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第五節 製品実現 設計開発からの工程出力情報
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第五節 製品実現 設計開発照査
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第五節 製品実現 設計開発の検証
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第五節 製品実現 設計開発バリデーション
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第五節 製品実現 設計移管業務
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第五節 製品実現 設計開発の変更の管理
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第五節 製品実現 設計開発に係る記録簿
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第五節 製品実現 購買工程
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第五節 製品実現 購買情報
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第五節 製品実現 購買物品等の検証
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第五節 製品実現 製造及びサービス提供の管理
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第五節 製品実現 製品の清浄管理
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第五節 製品実現 設置業務
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第五節 製品実現 附帯サービス業務
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第五節 製品実現 滅菌医療機器等の製造管理に係る特別要求事項
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第五節 製品実現 製造工程等のバリデーション
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第五節 製品実現 滅菌工程及び無菌バリアシステムに係る工程のバリデーション
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第五節 製品実現 識別
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第五節 製品実現 追跡可能性の確保
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第五節 製品実現 製品受領者の物品等
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第五節 製品実現 製品の保持
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第五節 製品実現 設備及び器具の管理
    • 校正と検証の違いについて
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第五節 製品実現 設備及び器具の管理
    • 生成AIによる設計開発文書の効率的作成
      • 設計開発計画書のドラフト生成
      • 設計インプット/アウトプット文書の作成
      • リスク分析レポートの作成
      • デザインレビュー議事録の作成
    • 設計開発ファイルの自動構築支援
      • DHF構成の自動提案
      • 文書間のトレーサビリティ確保
      • 必要文書チェックリストの生成
      • ファイル管理台帳の作成
    • 設計移管チェックリストのAI作成
      • 移管項目の自動抽出
      • チェックリストの生成
      • 移管計画書のドラフト作成
      • 移管報告書のテンプレート提供
    • サプライヤー評価資料のAI支援作成
      • 評価基準の設定支援
      • 評価シートの自動生成
      • スコアリングと分析
      • 定期評価レポートの作成
    • 製造手順書の生成AI活用作成
      • 作業手順書のドラフト生成
      • フローチャートの自動作成
      • 注意点・ポイントの抽出
      • 多言語版の自動翻訳
    • バリデーション計画書のAI支援作成
      • バリデーションマスタープランの作成
      • プロトコルのドラフト生成
      • 判定基準の設定支援
      • レポート作成の効率化
    • トレーサビリティマトリックスのAI自動生成
      • トレーサビリティマップの作成
      • 製品系譜の自動追跡
      • ロット追跡システムの構築支援
      • リコール時の影響範囲特定の迅速化
    • 校正管理台帳のAI支援作成
      • 機器リストの自動生成
      • 校正スケジュールの自動管理
      • アラート機能の設定
      • 校正記録の電子化と検索
  10. 第2章 第六節 測定、分析及び改善
    • QMS省令におけるPDCAモデル (第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項)
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第六節 測定、分析及び改善 測定、分析及び改善
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第六節 測定、分析及び改善 製品受領者の意見
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第六節 測定、分析及び改善 苦情処理
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第六節 測定、分析及び改善 厚生労働大臣等への報告
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第六節 測定、分析及び改善 内部監査
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第六節 測定、分析及び改善 工程の監視及び測定
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第六節 測定、分析及び改善 製品の監視及び測定
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第六節 測定、分析及び改善 植込医療機器固有の要求事項
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第六節 測定、分析及び改善 不適合製品の管理
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第六節 測定、分析及び改善 出荷前の不適合製品に対する措置
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第六節 測定、分析及び改善 出荷後の不適合製品の処理
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第六節 測定、分析及び改善 製造し直し
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第六節 測定、分析及び改善 データの分析
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第六節 測定、分析及び改善 改善
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第六節 測定、分析及び改善 是正措置
    • 第二章 医療機器等の製造管理及び品質管理に係る基本的要求事項 第六節 測定、分析及び改善 予防措置
    • 生成AIによる苦情分析とトレンド分析
      • 苦情データの自動分類
      • パレート分析の自動実施
      • トレンドグラフの生成
      • 根本原因の予測分析
      • 予防措置の提案
    • 内部監査チェックリストのAI作成
      • 監査項目の自動生成
      • リスクベースの監査計画
      • 監査チェックシートの作成
      • 過去の指摘事項の反映
    • 監査報告書の効率的作成支援
      • 監査所見の自動整理
      • 重要度の判定
      • 報告書ドラフトの生成
      • フォローアップ計画の作成
    • 不適合報告書のAI支援作成
      • 不適合内容の自動記述
      • 原因分析のテンプレート提供
      • 是正措置の提案
      • 類似事例の検索と参照
    • 生成AIによるデータ分析と可視化
      • ビッグデータの自動分析
      • 多変量解析の実施
      • ダッシュボードの自動生成
      • 異常検知とアラート
      • 予測分析と将来予測
    • CAPA (是正措置・予防措置) 報告書のAI作成支援
      • 5 Why分析の支援
      • フィッシュボーンダイアグラムの自動生成
      • CAPA計画書のドラフト作成
      • 有効性評価シートの作成
      • 横展開の自動提案
    • 統計的手法の適用におけるAI活用
      • 適切な統計手法の推奨
      • サンプルサイズの計算
      • 統計解析の自動実行
      • 結果の解釈支援
      • 統計レポートの自動生成
  11. 生成AIを駆使した効率的QMS構築の総合実践
    1. 生成AIの基礎とQMS業務への適用
      1. ChatGPT、Claude等の生成AIツールの概要
        • 生成AIの基本原理と特徴
        • 主要なAIツールの比較
        • QMS業務への適用可能性
      2. QMS業務における生成AI活用の可能性と限界
        • 活用できる業務領域
        • AIに任せられること・任せられないこと
        • 人間の判断が必要な場面
      3. コンプライアンスを維持しながらAIを活用する原則
        • 規制要求の遵守
        • 品質保証の確保
        • データインテグリティの維持
      4. 規制要求とAI活用の両立
        • 規制当局の視点
        • バリデーションとAI活用
        • 監査対応のポイント
    2. プロンプトエンジニアリングの実践
      1. 効果的なプロンプト設計の原則
        • 明確な指示の出し方
        • コンテキストの与え方
        • 段階的な指示の工夫
      2. QMS文書作成に特化したプロンプトテンプレート
        • 品質マニュアル作成用プロンプト
        • 手順書作成用プロンプト
        • 様式類作成用プロンプト
        • 記録作成用プロンプト
      3. 品質を高めるためのプロンプトの工夫
        • 出力形式の指定
        • 専門用語の定義
        • 規制要求の組み込み
        • 反復改善の方法
    3. QMS文書体系構築における生成AI活用
      1. 文書体系の設計と自動生成
        • 文書階層の定義
        • 文書番号体系の設計
        • 文書一覧表の作成
      2. 品質マニュアルの効率的作成
        • 章立ての自動提案
        • 規制要求の網羅的反映
        • 会社情報の統合
        • レビューと改善のサイクル
      3. 手順書 (SOP) の大量作成
        • 手順書テンプレートの生成
        • フローチャートの自動作成
        • 複数手順書の一括作成
        • 整合性の確保
      4. 様式類と記録の自動生成
        • 記録様式の設計
        • チェックリストの作成
        • 記入例の自動生成
        • 様式間の整合性確保
    4. 設計開発プロセスにおける生成AI活用
      1. 設計開発計画書の効率的作成
        • プロジェクト情報の整理
        • マイルストーンの設定
        • リソース計画の立案
      2. 設計開発ファイル (DHF) の構築
        • 必要文書の特定
        • 文書間のトレーサビリティ
        • ファイル管理の効率化
      3. 設計移管の効率化
        • 移管項目の網羅的抽出
        • チェックリストの自動生成
        • 移管記録の作成
      4. リスクマネジメントの高速化
        • リスクシナリオの抽出
        • リスク評価の効率化
        • リスクマトリックスの作成
        • ISO 14971対応の効率化
    5. 製造・品質管理における生成AI活用
      1. 製造手順書の効率的作成
        • 作業手順の文書化
        • 視覚的な説明の追加
        • 多言語対応の実現
      2. バリデーション文書の作成支援
        • バリデーションマスタープラン
        • プロトコルの作成
        • レポートの作成
      3. サプライヤー管理の効率化
        • 評価基準の設定
        • 評価シートの作成
        • 定期評価の自動化
      4. トレーサビリティの強化
        • トレーサビリティマトリックス作成
        • ロット追跡の効率化
        • リコール対応の迅速化
    6. 監査・改善活動における生成AI活用
      1. 内部監査の効率化
        • 監査チェックリストの自動生成
        • リスクベース監査計画の立案
        • 監査報告書の効率的作成
        • フォローアップ管理の自動化
      2. 苦情・不適合管理の高度化
        • 苦情データの自動分析
        • トレンド分析と予測
        • 不適合報告書の作成支援
        • 類似事例の検索
      3. CAPA (是正措置・予防措置) の効率化
        • 根本原因分析の支援
        • フィッシュボーンダイアグラムの生成
        • CAPA計画書の作成
        • 有効性評価の支援
      4. データ分析と統計的手法の活用
        • ビッグデータの自動分析
        • 統計的手法の適用支援
        • ダッシュボードの作成
        • 予測分析の実施
    7. 作業時間削減の実践テクニックと実例
      1. 具体的な時間削減実績
        • 品質マニュアル作成:50%削減 (20時間 → 10時間)
        • 手順書作成:60%削減 (40時間 → 16時間)
        • CAPA報告書作成:40%削減 (5時間 → 3時間)
        • 内部監査準備:45%削減 (15時間 → 8時間)
        • 設計開発文書作成:55%削減 (30時間 → 13.5時間)
        • マネジメントレビュー資料作成:50%削減 (10時間 → 5時間)
      2. 効率化のためのワークフロー設計
        • 初期導入フェーズ
          • パイロットプロジェクトの選定
          • プロンプトテンプレートの整備
          • レビュー体制の確立
        • 本格展開フェーズ
          • 全部門への展開
          • ベストプラクティスの共有
          • 継続的改善の仕組み化
        • 定着・最適化フェーズ
          • プロンプトライブラリの拡充
          • AI活用スキルの向上
          • ROIの測定と報告
      3. 段階的導入アプローチ
        • 第1段階:文書作成支援 (1 – 3ヶ月)
          • 品質マニュアル、手順書のドラフト作成
          • 様式類の自動生成
        • 第2段階:分析・報告業務 (3 – 6ヶ月)
          • データ分析と可視化
          • 監査報告書の作成
        • 第3段階:高度な活用 (6 – 12ヶ月)
          • 予測分析
          • トレーサビリティの自動化
    8. 生成AI活用における留意点と課題
      1. 規制当局の視点とAI活用の位置づけ
        • 当局がAI活用をどう見るか
        • 監査時の説明方法
        • エビデンスの残し方
      2. データセキュリティとプライバシー保護
        • 機密情報の取り扱い
        • クラウドサービスの利用
        • データの匿名化
      3. AI生成内容のレビューと品質保証
        • レビューの必要性
        • チェックリストの活用
        • 承認プロセスの確立
      4. 人間の判断とAI支援の適切な役割分担
        • AIに任せられる作業
        • 人間が判断すべき事項
        • 最終責任の所在
      5. 最終的な責任の所在と文書承認プロセス
        • 文書の承認者
        • 記録の保管
        • バリデーション対象としてのAI
    9. 実践デモンストレーション (時間が許せば)
      1. 実際のプロンプト例のライブデモ
        • 手順書作成の実演
        • リスク評価の実演
        • データ分析の実演
      2. 生成結果のレビューと改善
        • 生成物の評価
        • 改善点の指摘
        • プロンプトの修正
      3. 実務での活用シーン
        • 日常業務での使い方
        • チーム内での共有方法
        • ノウハウの蓄積
    10. 今後の展望と継続的改善
      1. 生成AI技術の進化とQMS業務への影響
        • AI技術のトレンド
        • 新機能の活用可能性
        • 業界での活用事例
      2. 組織内でのAI活用文化の醸成
        • トップマネジメントのコミットメント
        • 教育訓練の実施
        • 成功事例の共有
      3. 継続的な学習と改善のサイクル
        • PDCAサイクルの確立
        • ベストプラクティスの更新
        • 新しいユースケースの発見
      4. 2026年以降のデジタル化トレンドとQMS
        • デジタルQMSの進化
        • AIとIoTの統合
        • スマートファクトリーへの対応
      5. AIと人間の協働による次世代QMS
        • 人間中心のAI活用
        • 創造的業務への集中
        • 持続可能な品質管理体制

講師

  • 村山 浩一
    株式会社 イーコンプライアンス
    代表取締役

主催

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