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【ビデオ・VOD】医薬品・医療機器におけるFDA査察対応準備の心構えと実践事例セミナー


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収録日

2025年9月16日

総収録時間

272分

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講演趣旨

演者は過去20年間に渡り、多くのFDA査察対応(医薬品・医療機器とも)を支援してきました。これまでにFDA査察に立ち会った経験などから、本セミナーでは、FDA査察を全般的にまた具体的にわかりやすく解説します。

さらに本セミナーでは、近年急速に発展している生成AI技術(ChatGPT、Claude、Gemini等)を査察対応業務に戦略的に活用する方法について、実践的な事例を交えて解説します。生成AIを活用することで、査察準備の効率化、文書作成の品質向上、指摘事項の予測と予防的対応が可能となり、査察対応業務の大幅な改善が期待できます。
米国に医薬品・医療機器を輸出している企業は輸出実績に関わりなく、FDA査察を受ける可能性があります。
日本におけるFDA査察はどのように実施されるのでしょうか。本セミナーでは、演者のこれまで多くのFDA査察対応コンサルテーションや、実際のFDA査察に立会った経験からFDA査察対応のノウハウを惜しみなく説明いたします。

FDA査察が予定されていたり、FDA査察の通知が来た場合、一体どのような準備をすれば良いのでしょうか。
FDA査察においてはFDAの要求事項(21 CFR)への深い理解が求められることはもちろん、査察本番における適切な資料のスピーディーな提出も必要となります。生成AIを活用することで、膨大な規制要件の理解支援、Q&A集の効率的な作成、査察対応文書の品質チェックなどが可能となります。
FDA査察の目的は、『粗悪な医薬品・医療機器・体外診断用医薬品の米国輸出を阻止し、米国における患者・ユーザを保護する。』ということです。したがって、企業は、自社の製品が安全で安心できるということをFDA査察官に客観的な証拠(文書)を提示して証明する必要があります。

指摘事項が何もない場合は良いのですが、指摘事項がある場合は、連邦食品医薬品化粧品法704(b)項「査察官は指摘事項を文書で製造所に提示すること」に基づいて、査察の最後の講評時(クローズアウトミーティング)に、FDA Form 483が発行されます。
クローズアウトミーティングにおいて、査察官との対話は誤解や説明の間違いを正す機会でもあります。 企業からの意見を査察官が考慮し、FDA Form 483の最終版を作成してくれますので、すでに改善した事項があれば説明すると良いでしょう。FDA Form 483には「最終的な評価はFDAコンプライアンス部門で実施されるので、FDA Form 483は査察時の指摘事項としての報告である。」と記載されています。
FDA Form 483により指摘された内容に対し、15営業日以内(必着)に改善策、スケ ジュールを盛り込んだレスポンスをFDAに送付しなければなりません。生成AIを活用することで、過去の指摘事例の分析、効果的な回答文書の作成支援、英文の品質向上などが実現できます。
FDAに対するレスポンスは、査察を実施した査察官宛に送付するのではなく、FDA本部に送付することに注意が必要です。指摘へのレスポンスは極めて詳細である必要はありません。また次回査察時に改善実施について確認されるので、確実に改善ができることを書くことが重要です。つまり、机上の空論のようなことは書いてはいけません。
FDA Form 483の回答が不十分であれば、Warning Letterをもらうことになってしまいます。

本セミナーでは、まずFDAの要求事項や指摘事項等などの理論面を解説し、さらに当社が経験してきた実際のFDA査察事例をもとに、FDA査察本番でとるべき対応をわかりやすく説明します。
また、PMDA査察への対応についても解説し、FDA査察との共通点と相違点を明確にした上で、両方の査察に効率的に対応できる統合的なアプローチを提示します。
また、来るべき査察時に使える「FDA査察対応計画書」、Form483への「回答書のサンプル」、**「生成AI活用ガイドライン」**を電子ファイルにて配布いたします。

【ビデオ・VOD】医薬品・医療機器におけるFDA査察対応準備の心構えと実践事例セミナー

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講師

【講師】 株式会社イーコンプライアンス 代表取締役 村山 浩一

【主な略歴】

1986年4月
 日本ディジタルイクイップメント株式会社(日本DEC) ソフトウェアサービス部 入社
 GCP管理システム・症例データ管理システムの企画・開発担当(現ClinicalWorks/GCP/CDM)
 改正GCP(J-GCP)に対応した標準業務手順書作成コンサルティング
 製薬業界におけるドキュメント管理システム導入コンサルティング
 1988年にATR(株式会社国際電気通信基礎技術研究所:京都府精華町)でニューラルネットの研究に携わる(研究補助員)
1999年2月
 日本アイ・ビー・エム株式会社 コンサルティング事業部 入社
 NYのTWG(The Wilkerson Group)で製薬業界に特化したコンサルタントとして研修
 製薬企業におけるプロセス リエンジニアリング担当
 Computerized System Validation(CSV)、21 CFR Part11 コンサルティング
2001年7月 IBM認定主幹コンサルタント
 アイビーエム・ビジネスコンサルティングサービス株式会社へ出向 マネージング・コンサルタント
2004年7月 日本アイ・ビー・エム株式会社 退社
2004年8月 株式会社イーコンプライアンス 設立 代表取締役(現在に至る)

詳しい経歴はこちら

村山浩一は、長年にわたり医薬品・医療機器産業のコンプライアンス支援に携わり、500社以上の企業を支援してきた実績を持ちます。最新のAI技術への深い知見と、規制対応の実務経験を融合させ、本当に使えるAI活用方法を具体的にお伝えします。

【関連の活動など】

  • 日本PDA 第9回年会併催シンポジウム 21 CFR Part 11その現状と展望
  • 日本製薬工業協会 医薬品評価委員会 基礎研究部会主催(東京)
  • 東京大学大学院医学系研究科 臨床試験データ管理学講座などにて多数講演。など

講演内容

~FDA査察対応編~
1. なぜFDAは査察を実施するのか
 • FDA査察の基本的事項
 • FDAが査察を行う理由
 • どんな企業がFDA査察官に安心感を与えるか
 • コンプライアンス達成のための内部統制
 • FDA査察の目的
 • Compliance Programとは
 • FDA査察の動向と課題
 • Supply Chainのグローバル化とFDA査察
 • FDAの海外における非通知査察の開始
 • 海外施設への非通知査察の背景
 • パイロットプログラムから全世界展開へ
 • 非通知査察の対象施設
 • 非通知査察の頻度と期間

2. FDA査察の種類
 • FDA査察の種類
 • PAI(Pre Approval Inspection)
 • PAI(Pre Approval Inspection) 1.製造施設の適合性
 • PAI(Pre Approval Inspection) 2.申請書の適合性
 • 臨床試験の査察(GCP査察)
 • 臨床試験の査察(GCP査察) 定例的査察(Routine Inspection)
 • 臨床試験の査察(GCP査察) 意図的査察(Directed Inspection)
 • その他の査察
 • 定期査察サイト選択モデル(SSM)

3. PMDA査察との比較
 • 1. 法的根拠
 • 2. 査察プロセス
 • 3. 国際協調(確認)
 • 4. リスクベースドアプローチ
 • 5. 最新動向
 • 6. 生成AI活用事例
 • 7. FDA vs PMDA 比較
 • FDA査察とPMDA査察の特徴比較表

4. FDAの組織と査察
 • FDAの組織
 • CDER(Center for Drug Evaluation and Research)の組織
 • Office of Inspections and Investigations(OII:旧ORA)による査察国
 • FDAの査察官の所属組織
 • ORAからOIIへ
 • OIIによる査察(定期・特別)と措置
 • ORAからOIIへ
 • FDA Investigatorのバックグラウンドと教育訓練

5. FDA査察概要
 • FDA査察の典型的スケジュール(定期査察)
 • 査察スケジュールについて
 • 査察開始に当たっての確認
 • スケジュールに沿った具体的な留意点
 • FDAの査察の傾向
 • イベント管理 ~情報の連携~

6. 品質システム査察とは
 • 医薬品GMPにおける6システム査察
 • 医療機器におけるQSIT(Quality System Inspection Technique)とは
 • FDAの査察対応 ~4つの領域~
 • QSITガイド Guide to Inspection of Quality Systems
 • QSIT査察手法の完全廃止と新査察アプローチへの移行
 • QM、QA、QCの関係
 • 品質システムとは
 • ISO-9001:2015におけるPDCAサイクル
 • 品質管理システム(QMS)とは
 • ICH Q10と品質システム
 • 医薬品品質システムの4要素(ICH-Q10)
 • CAPAに関する動向(医薬品、医療機器)

7. 査察からW/Lまでのフロー
 • FDA査察実施の事前通知(定期査察の場合)
 • FDA査察実施の通知
 • FDA査察官決定の通知とトラベル情報
 • FDAの外国施設査察方針変更について
 • FDAの外国施設査察方針変更について 変更の要点
 • 遵守していない場合のペナルティ
 • Possible FDA Actions
 • FDA査察の評価
 • 査察からWarning Letterまでのフロー
 • NAI:No Action Indicated(措置指示無し)
 • VAI:Voluntary Action Indicated(自主的措置指示)
 • OAI:Official Action Indicated(強制措置指示)
 • FDA Form-483 list of observations
 • FDA Form 483
 • FDA Form 483を受取ったら
 • FDA Form 484とは
 • 査察終了後の対応
 • FDA査察の指摘事項(FDA Form 483)への回答期限について
 • Warning Letter
 • Establishment Inspection Report(EIR)

8. FDA査察対応の考え方と準備
 • どのような準備をすべきか?
 • 従業員のすべきこと
 • 査察対応計画書の作成
 • 査察対応計画書の内容
 • FDA査察の準備にあたって
 • 情報収集
 • 査察前準備
 • 模擬査察
 • 準備資料
 • Q&Aの作成
 • 査察に必要な部屋の確保
 • Document reviewを行う部屋のレイアウト図
 • バックヤードの目的
 • 査察対応の役割と責任
 • 対応責任者
 • 統括・進行係
 • 回答者
 • 資料探索係
 • 記録係
 • 連絡係
 • アドバイザー
 • 通訳
 • 送迎・おもてなし
 • 通訳
 • 監査報告書
 • 改正点 - 記録に関する例外の削除
 • 輸出品目とは限らない
 • "15分ルール"
 • 査察妨害行為に関するガイダンス
 • 査察時
 • 宣誓供述書(Affidavit)
 • 査察の結果に影響を及ぼす要因
 • 査察は短期決戦、一発勝負
 • 査察対応時のポイント
 • 指摘への対応 ~対応者の心得~
 • 査察期間中の全般的留意事項
 • 査察官への説明
 • 資料の提供
 • 査察をいかに有利に進めるか(弱い点をいかにカバーするか)
 • 回答の仕方
 • うまく回答できない原因
 • 回答に困るなどトラブルが発生した時の対応
 • 査察時に行ってはいけないこと
 • べからず集
 • 従業員のしてはならないこと
 • 庶務的事項
 • 査察官との最初の接触

9. 内部監査と改善
 • 自己点検(Self Inspection)について
 • PIC/S GMP Self Inspection(自己点検)
 • FDA QSR820.22 品質監査
 • 監査の目的
 • ISO-13485:20168 測定、分析および改善 8.2 監視および測定
 • 監査における2つの確認ISO-9000 適合性と妥当性~文書と記録~
 • 監査担当者の要件
 • 監査員の力量
 • 監査でみつけられた指摘事項はその扱いが難しい
 • 内部監査と是正処置
 • CAPAにおけるFDA対応の留意事項
 • CAPAとは?
 • 是正処置とは
 • 修正とは
 • 修正と是正処置の違い
 • 予防処置とは
 • 予防処置とはリスク管理のことである
 • 応急処置→修正処置→是正処置→予防処置
 • 是正処置がなく予防処置のみ発生する事例
 • ボーイング787型機の運航再開
 • 是正処置の考え方と実施
 • 周知徹底、教育訓練は是正処置にはならない
 • 是正処置(再発防止)のためには、根本的原因の特定が重要
 • 不適合発生の原因 ~システムの運用がなされていないこと(不実行)~
 • 不適合発生の原因分析フロー
 • 根本的原因(Root Cause)を見極める

~生成AI編~
1. 生成AIを活用したFDA査察対応
 • はじめに
 • 査察対応(Inspection Readiness)とは
 • 主要な規制要件

2. 生成AIの基本知識
 • 大規模言語モデル(LLM)とは
 • 生成AI(ジェネレーティブAI)とは
 • 生成AI使用上の注意点
 • ハルシネーション(hallucination)
 • GPT(Generative Pre-trained Transformer)とは
 • GPTからChat GPTへの進化の意義
 • Claudeを選ぶ理由

3. 生成AIを駆使した規制要件遵守方法
 • 生成AIを駆使した規制要件遵守方法
 • 1.生成AIによる規制文書の分析と理解
 • 生成AIを駆使した規制要件遵守方法
 • 2.プロンプトエンジニアリングの重要性
 • 生成AIを駆使した規制要件遵守方法
 • 3.FDA規制要件の変更分析に関するプロンプト例
 • 4.文書作成・管理業務の効率化
 • 5.リスク管理の強化
 • 6.市販後監視とデータ分析
 • 7.最新AI技術の進歩とハルシネーション(幻覚)の問題
 • 8. 実装における注意点

4. 生成AIの査察対応への応用
 • 1. 査察シミュレーションと質問予測
 • 2. データインテグリティ管理
 • 3. CAPA(是正措置・予防措置)システムの高度化
 • 4. 多言語対応と文化的配慮

5. リスク管理と留意点
 • 1. AI活用のリスク
 • 2. 対策と緩和策
 • 成功のための key factors
 • AI技術の継続的進歩への対応
 • 企業が取るべき継続的対応戦略
 • 長期的視点での戦略立案




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