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【セミナービデオ】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





【セミナービデオ】




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収録日

2025年9月16日

総収録時間

272分

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納品方法

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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。

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
無題ドキュメント 無題ドキュメント 無題ドキュメント

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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】

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 退社し、現在に至る。

詳しい経歴はこちら

【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




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