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☆ 市販後安全監視・副作用報告をはじめとする規制業務に、生成AIをどう使いこなすかを基礎から実践まで詳説！
☆ 規制情報モニタリングに使えるAI検索ツールを比較（Perplexity Pro／ChatGPT／Claude／Gemini／Grok・2025年11月時点）。配布資料には17ツールの評価マトリックス付き！
☆ ハルシネーションを制御する具体策 － 3段階クロスチェック法・ファクトアンカリング技術・誤情報防止プロンプトを、意図的に誤りを発生させて即座に修正する【実演】付きで解説！
☆ サムスン電子の情報漏洩（解禁から20日）等の実例から、生成AIセキュリティとChatGPT Enterprise版（データ非学習保証・SSO/SCIM・監査ログ）の要点を解説！
☆ RAG／GPTsで社内ナレッジ（査察対応事例・照会事項Q&A・規制解釈）を参照させる実装方法まで踏み込みます！
☆ 「後追い型」から「予測型」規制対応へ － ドラフトガイダンスは最終版の6～18ヶ月前という兆候の読み方、6～12ヶ月の先行準備で差をつける方法を解説！
☆ 市販後安全監視・副作用報告のAIデモンストレーション資料と、ファーマコビジランスの解説動画2本が付属します！
☆ 本講座は規制業務への生成AI活用について、以下のようなキーワードを軸にポイントを詳説いたします！
市販後安全監視／副作用報告／ファーマコビジランス／規制情報モニタリング／Perplexity・ChatGPT・Claude／ハルシネーション対策／3段階クロスチェック法／ファクトアンカリング／プロンプトエンジニアリング／生成AIセキュリティ／ChatGPT Enterprise／RAG／GPTs／HUMAN in the Loop／21 CFR Part 11／ISO 14971／予測型規制対応／ROI・定着化
【本商品はセミナービデオ（ダウンロード／DVD）またはVOD（ストリーム）配信でご視聴いただけます。】
※地方や会社・自宅にいながらセミナーを受講することができます。
■パソコンやスマートフォンのブラウザから簡単に受講ができます（VOD版）。
■何度でも視聴することが出来ます。
■セミナー資料は電子ファイルとしてダウンロードすることができます。
☆ 規制情報モニタリングに使えるAI検索ツールを比較（Perplexity Pro／ChatGPT／Claude／Gemini／Grok・2025年11月時点）。配布資料には17ツールの評価マトリックス付き！
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☆ 市販後安全監視・副作用報告のAIデモンストレーション資料と、ファーマコビジランスの解説動画2本が付属します！
☆ 本講座は規制業務への生成AI活用について、以下のようなキーワードを軸にポイントを詳説いたします！
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配布資料一覧
【スライド資料（ファイル）】■ 講義スライド資料（生成AIを使用した市販後安全監視・副作用報告）
【Word資料（ファイル）】
■ 医薬品・医療機器 市販後安全監視・副作用報告 AIデモンストレーション
■ 戦略的規制遵守プロンプト集
■ 規制対応AIツール評価マトリックス（17ツール比較）
■ AI規制モニタリングシステム構築ガイド － 製薬・医療機器業界向け完全マニュアル
■ AI規制モニタリングシステム セキュリティ・コンプライアンスチェックシート
■ Template（各種様式のひな形）
【解説動画（MP4）】
■ ファーマコビジランス：世界的な安全網
■ 薬の安全性を監視する巨大システム － EMAと韓国の教訓
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（「視聴テスト」はVOD版のみが対象です。）
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（再生できなかった場合も、視聴期間の延長はいたしかねます。）
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・最新バージョンのブラウザ（Google Chrome、Firefox、Microsoft Edge、Safari）をご利用ください。
・動画のご視聴には、安定したインターネット接続環境が必要です。
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収録日 |
2025年11月26日 |
|---|---|
総収録時間 |
230分 |
| ポイント還元 |
誠に勝手ながら2020年4月1日より、会員割引は廃止とさせて頂きます。 当社では会員割引に代わり、会員の方にはポイントを差し上げます。 ポイントは、セミナーや書籍等のご購入時にご利用いただけます。 会員でない方はこちらから会員登録を行ってください。 |
納品方法 |
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| 備 考 |
資料付（スライド資料・プロンプト集・生成AIデモ結果一式） |
■講座のポイント
医療機器・医薬品の市販後安全監視や副作用報告では、各国規制当局の要件を追いながら、膨大な情報源から有害事象を拾い上げ、期限内に報告書を仕上げる必要があります。担当者の工数は年々増え、属人化と情報の見落としが常に不安要素になっています。本セミナー（収録230分）は、この負担を生成AIでどう軽減するかを、規制業務の実務に即して基礎から解説する講座です。
前半では、生成AIの活用例を多数お見せしながら、大規模言語モデル（LLM）・GPT・生成AIの基本と使用上の注意点を整理します。続いて、規制情報のモニタリングに何を使うべきかを具体的に比較します。Perplexity Pro（Sonar／Claude Sonnet 4.5／GPT-5.1／Gemini 2.5 Pro／Grok 4・2025年11月時点）などの主要AI検索ツールの特徴と価格、FDA・EMA・PMDA・ICH・RAPS等の信頼できる情報源のあたり方、そしてそのまま使えるプロンプト例を示します。
中盤は、規制業務でAIを使う際に最大の障壁となるハルシネーションとセキュリティです。ハルシネーションが起きるメカニズムを押さえたうえで、3段階クロスチェック法（複数AIによる相互検証）、検索系AIと生成系AIを組み合わせるファクトアンカリング技術、誤情報を防ぐプロンプト設計、「絶対に間違えてはいけない情報」の保護方法を解説し、意図的にハルシネーションを発生させて即座に修正する実演もご覧いただきます。セキュリティでは、従業員の無許可利用や入力データの学習利用といった実態、サムスン電子が利用解禁から20日で情報漏洩に至った事例、EU AI Act等の規制動向を確認し、ChatGPT Enterprise版によるデータ非学習保証・暗号化・SSO/SCIM・監査ログといった解決策を具体的に見ていきます。
後半は精度と定着です。RAG（Retrieval-Augmented Generation）で社内ナレッジ（過去の査察指摘・CAPA記録・当局照会事項のQ&A・規制解釈の社内見解）や公的ガイダンスを参照させる考え方と、ChatGPTのGPTsによる実装手順を解説します。あわせてHUMAN in the Loopの位置づけ、21 CFR Part 11準拠のAI活用ワークフロー、ISO 14971に準拠したAIツール使用時のリスクと対策、生成内容の技術的妥当性検証（CSVの拡張）を扱います。最後に「後追い型」規制対応の限界と、AIによる「予測型」対応（情報収集の自動化・影響度分析・シナリオ事前策定）、規制変更の兆候を早期察知する指標を示します。Appendixでは、ROIの現実や全社展開が進まない構造的要因と、利用率向上・定着化の具体策まで踏み込みます。
配布資料には、市販後安全監視・副作用報告のAIデモンストレーション資料、戦略的規制遵守プロンプト集、17ツールの評価マトリックス、AI規制モニタリングシステム構築ガイドとセキュリティ・コンプライアンスチェックシート、各種様式のTemplateが含まれます。さらにファーマコビジランスの解説動画2本（世界的な安全網／EMAと韓国の教訓）も付属し、受講後すぐに自社で試せる構成です。
■受講後、習得できること
・規制業務のどの工程を生成AIに任せられ、どこを人が担保すべきかを切り分けられる
・規制情報モニタリングに適したAI検索ツールを目的別に選定できる（生成系AIと検索系AIの使い分け）
・FDA・EMA・PMDA・ICH・RAPS等の一次情報にあたるプロンプトを組み立てられる
・ハルシネーションの発生メカニズムを理解し、3段階クロスチェック法とファクトアンカリングで検証できる
・規制文書における「絶対に間違えてはいけない情報」を保護するプロンプト設計ができる
・生成AI利用に伴う情報漏洩リスクと国内外の規制動向（EU AI Act等）を把握できる
・ChatGPT Enterprise版の要件（データ非学習保証・暗号化・SSO/SCIM・監査ログ）を評価できる
・RAGとGPTsで社内ナレッジを参照させる仕組みを設計できる
・HUMAN in the Loopを前提に、21 CFR Part 11準拠のAI活用ワークフローと文書管理を整備できる
・ISO 14971に沿ってAIツール使用時のリスクと対策を文書化できる
・「予測型」規制対応の進め方と、規制変更の兆候を察知する指標を実務に落とし込める
・AI導入が停滞する構造的要因を理解し、利用率向上・定着化の施策を立てられる
・付属のAIデモンストレーション資料をもとに、市販後安全監視・副作用報告の文書作成をAIで試せる
■本テーマ関連法規・ガイドラインなど
・医薬品、医療機器等の品質、有効性及び安全性の確保等に関する法律（薬機法）／不具合報告制度
・FDA 21 CFR Part 11（電子記録・電子署名）
・FDA 21 CFR Part 820（QSR／QMSR）
・ISO 13485:2016（医療機器品質マネジメントシステム）
・ISO 14971:2019（医療機器のリスクマネジメント）
・GAMP 5（コンピュータ化システムバリデーション）
・ICH ガイドライン／IMDRF ガイダンス
・EU AI Act（2024年施行）
・個人情報保護法／不正競争防止法／個人情報保護委員会の生成AI利用ガイドライン
・GDPR／CCPA／SOC 2 Type 2
・FDA・EMA・PMDA・RAPS・WHO 等の公開情報（規制モニタリングの一次情報源）
■講演中のキーワード
・市販後安全監視 / 副作用報告 / ファーマコビジランス
・規制情報モニタリング / 一次情報源（FDA・EMA・PMDA・ICH・RAPS・WHO）
・生成AI / LLM / GPT / ChatGPT / Claude / Gemini / Grok / Perplexity Pro
・AI検索ツール比較 / 17ツール評価マトリックス
・ハルシネーション / 3段階クロスチェック法 / ファクトアンカリング技術
・プロンプトエンジニアリング（5 KEY PRINCIPLES）/ Before → After
・生成AIセキュリティ / 情報漏洩事例 / プロンプトインジェクション / BYOD
・ChatGPT Enterprise / データ非学習保証 / SSO / SCIM / 監査ログ / SOC 2 Type 2
・EU AI Act / 個人情報保護法 / 不正競争防止法
・RAG（Retrieval-Augmented Generation）/ GPTs / 社内ナレッジベース
・HUMAN in the Loop / 人間の最終判断と責任 / Critical Review
・21 CFR Part 11準拠のAI活用ワークフロー / AI活用時の文書管理
・ISO 14971準拠のリスクと対策 / 生成内容の技術的妥当性検証（CSVの拡張）
・後追い型と予測型の規制対応 / 規制変更の兆候（ドラフトガイダンス・パブリックコメント）
・ROI / 全社展開 / 利用率向上 / 定着化 / チェンジマネジメント
医療機器・医薬品の市販後安全監視や副作用報告では、各国規制当局の要件を追いながら、膨大な情報源から有害事象を拾い上げ、期限内に報告書を仕上げる必要があります。担当者の工数は年々増え、属人化と情報の見落としが常に不安要素になっています。本セミナー（収録230分）は、この負担を生成AIでどう軽減するかを、規制業務の実務に即して基礎から解説する講座です。
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中盤は、規制業務でAIを使う際に最大の障壁となるハルシネーションとセキュリティです。ハルシネーションが起きるメカニズムを押さえたうえで、3段階クロスチェック法（複数AIによる相互検証）、検索系AIと生成系AIを組み合わせるファクトアンカリング技術、誤情報を防ぐプロンプト設計、「絶対に間違えてはいけない情報」の保護方法を解説し、意図的にハルシネーションを発生させて即座に修正する実演もご覧いただきます。セキュリティでは、従業員の無許可利用や入力データの学習利用といった実態、サムスン電子が利用解禁から20日で情報漏洩に至った事例、EU AI Act等の規制動向を確認し、ChatGPT Enterprise版によるデータ非学習保証・暗号化・SSO/SCIM・監査ログといった解決策を具体的に見ていきます。
後半は精度と定着です。RAG（Retrieval-Augmented Generation）で社内ナレッジ（過去の査察指摘・CAPA記録・当局照会事項のQ&A・規制解釈の社内見解）や公的ガイダンスを参照させる考え方と、ChatGPTのGPTsによる実装手順を解説します。あわせてHUMAN in the Loopの位置づけ、21 CFR Part 11準拠のAI活用ワークフロー、ISO 14971に準拠したAIツール使用時のリスクと対策、生成内容の技術的妥当性検証（CSVの拡張）を扱います。最後に「後追い型」規制対応の限界と、AIによる「予測型」対応（情報収集の自動化・影響度分析・シナリオ事前策定）、規制変更の兆候を早期察知する指標を示します。Appendixでは、ROIの現実や全社展開が進まない構造的要因と、利用率向上・定着化の具体策まで踏み込みます。
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・FDA 21 CFR Part 11（電子記録・電子署名）
・FDA 21 CFR Part 820（QSR／QMSR）
・ISO 13485:2016（医療機器品質マネジメントシステム）
・ISO 14971:2019（医療機器のリスクマネジメント）
・GAMP 5（コンピュータ化システムバリデーション）
・ICH ガイドライン／IMDRF ガイダンス
・EU AI Act（2024年施行）
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2025年11月26日に収録したものです。
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【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）
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。ISO 11135・ISO 11137・ISO 17665をはじめとする滅菌バリデーション規格への対応から計画書・記録書・報告書の実務作成まで、豊富なコンサルティング経験をもとに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
1．AIとはさみは使いよう
・生成AIではこんなことも出来ます（その1～18／活用例の実演）
・「何とかとはさみは使いよう」生成AIも使いよう
・15年に一度の大変革期 － 千載一遇のチャンス
・こんなことに困っていませんか？
・教育・学習の方法が根本的に変わります！
・未来の規制遵守プロフェッショナル像／専門職の新たなビジネスモデル
・AIへの投資は未来への投資
・生成AIは「魔法の杖」ではなく「優秀なアシスタント」
・AIは副操縦士（Co-Pilot）
2．代表的なAIと使い分け
・医薬品・医療機器業界におけるAI活用の重要性
・主要なAI検索ツールとその特徴
・AIによる規制情報の収集と分析
・データ処理の効率化と人的負担の軽減
・競争力維持のためのAI活用／グローバル市場での規制遵守の支援
・AIと専門家による規制対応の強化
・各ツールの価格比較（2025年11月現在）
3．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ChatGPTへの進化の意義
・Claudeを選ぶ理由
4．ハルシネーションを完全制御する秘密の方法
・ハルシネーションの低減方法
・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
5．なぜ生成AIセキュリティが重要なのか
・なぜ今、生成AIセキュリティが重要なのか
・セキュリティインシデント事例 － 他社の失敗から学ぶ
・包括的セキュリティソリューション
6．ChatGPT Enterprise版
・ChatGPT Enterprise － 究極のセキュリティソリューション
・プロンプト設計の属人化という深刻な組織課題
・セキュリティ懸念による利用中止の実態
・サムスン事例の教訓が示す20日間の悲劇
・利用目的の不明確さと業務適合性の根本的問題／業務適合性の限界
・回答精度への不満と期待とのギャップ／期待と現実のギャップ要因
・教育体制の不備とリテラシー格差
7．RAGについて
・RAG（Retrieval-Augmented Generation）アプローチによる精度向上
・RAGの基本概念と最新動向／従来のAIとの違い
・ChatGPTのGPTsでRAGを実装する方法
・GPTs作成の完全ガイド／ChatGPTのGPTsでRAGを使う方法
・実用的なGPTs作成例
8．HUMAN in the Loopの重要性
・HUMAN in the Loopの重要性
・如何に生成AIを使いこなすか
・製薬・医療機器業界における学習の変革
9．生成AI時代の課題と問題点
・生成AI時代の課題と問題点（①～④）
・AIツール概要と特徴比較（Generative AI：ChatGPT / Claude）
・AIツール概要と特徴比較（Search AI：Perplexity）
・AIツール概要と特徴比較 － 共通原則：Human-in-the-loop
・ChatGPT / Claude の製薬・医療機器分野での活用例
・Perplexityで規制情報を効率検索
・プロンプトエンジニアリングの基本原則 ～5 KEY PRINCIPLES～
・プロンプトエンジニアリング基礎／製薬・医療機器に特化したプロンプト設計
・プロンプト実践例（Before → After）
・21 CFR Part 11準拠のAI活用ワークフロー／AI活用時の文書管理
・AIツール使用時のリスクと対策（ISO 14971準拠）
・機密情報の取り扱い・セキュリティ
・生成内容の技術的妥当性検証（CSVの拡張）
・AI活用の原則：人間の最終判断と責任
10．「後追い」から「予測型」へ
・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
11．Appendix（AI導入の現実と定着化戦略）
・費用対効果（ROI）の厳しい現実／ROI低迷の構造的要因
・展開状況の実態／展開を阻む要因
・全社展開の困難さと部分導入の限界／構造的課題と組織運営の根本問題
・技術的課題／法的・倫理的課題／将来的な不確実性
・利用率向上と定着化への包括的対処戦略
・短期的対策（3～6ヶ月）－ 即効性重視の施策
・失敗を成功に転換する再起動戦略
・投資判断のための意思決定フレームワーク／代替オプションの検討
・エグゼクティブへの提言 － 成功と失敗の分岐点
【配布資料一覧】
・講義スライド資料
・医薬品・医療機器 市販後安全監視・副作用報告 AIデモンストレーション.docx
・戦略的規制遵守プロンプト集.docx
・規制対応AIツール評価マトリックス（17ツール比較）.docx
・AI規制モニタリングシステム構築ガイド － 製薬・医療機器業界向け完全マニュアル.docx
・AI規制モニタリングシステム セキュリティ・コンプライアンスチェックシート.docx
・Template.docx
・【動画】ファーマコビジランス：世界的な安全網.mp4
・【動画】薬の安全性を監視する巨大システム_EMAと韓国の教訓.mp4
・生成AIではこんなことも出来ます（その1～18／活用例の実演）
・「何とかとはさみは使いよう」生成AIも使いよう
・15年に一度の大変革期 － 千載一遇のチャンス
・こんなことに困っていませんか？
・教育・学習の方法が根本的に変わります！
・未来の規制遵守プロフェッショナル像／専門職の新たなビジネスモデル
・AIへの投資は未来への投資
・生成AIは「魔法の杖」ではなく「優秀なアシスタント」
・AIは副操縦士（Co-Pilot）
2．代表的なAIと使い分け
・医薬品・医療機器業界におけるAI活用の重要性
・主要なAI検索ツールとその特徴
・AIによる規制情報の収集と分析
・データ処理の効率化と人的負担の軽減
・競争力維持のためのAI活用／グローバル市場での規制遵守の支援
・AIと専門家による規制対応の強化
・各ツールの価格比較（2025年11月現在）
3．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ChatGPTへの進化の意義
・Claudeを選ぶ理由
4．ハルシネーションを完全制御する秘密の方法
・ハルシネーションの低減方法
・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
5．なぜ生成AIセキュリティが重要なのか
・なぜ今、生成AIセキュリティが重要なのか
・セキュリティインシデント事例 － 他社の失敗から学ぶ
・包括的セキュリティソリューション
6．ChatGPT Enterprise版
・ChatGPT Enterprise － 究極のセキュリティソリューション
・プロンプト設計の属人化という深刻な組織課題
・セキュリティ懸念による利用中止の実態
・サムスン事例の教訓が示す20日間の悲劇
・利用目的の不明確さと業務適合性の根本的問題／業務適合性の限界
・回答精度への不満と期待とのギャップ／期待と現実のギャップ要因
・教育体制の不備とリテラシー格差
7．RAGについて
・RAG（Retrieval-Augmented Generation）アプローチによる精度向上
・RAGの基本概念と最新動向／従来のAIとの違い
・ChatGPTのGPTsでRAGを実装する方法
・GPTs作成の完全ガイド／ChatGPTのGPTsでRAGを使う方法
・実用的なGPTs作成例
8．HUMAN in the Loopの重要性
・HUMAN in the Loopの重要性
・如何に生成AIを使いこなすか
・製薬・医療機器業界における学習の変革
9．生成AI時代の課題と問題点
・生成AI時代の課題と問題点（①～④）
・AIツール概要と特徴比較（Generative AI：ChatGPT / Claude）
・AIツール概要と特徴比較（Search AI：Perplexity）
・AIツール概要と特徴比較 － 共通原則：Human-in-the-loop
・ChatGPT / Claude の製薬・医療機器分野での活用例
・Perplexityで規制情報を効率検索
・プロンプトエンジニアリングの基本原則 ～5 KEY PRINCIPLES～
・プロンプトエンジニアリング基礎／製薬・医療機器に特化したプロンプト設計
・プロンプト実践例（Before → After）
・21 CFR Part 11準拠のAI活用ワークフロー／AI活用時の文書管理
・AIツール使用時のリスクと対策（ISO 14971準拠）
・機密情報の取り扱い・セキュリティ
・生成内容の技術的妥当性検証（CSVの拡張）
・AI活用の原則：人間の最終判断と責任
10．「後追い」から「予測型」へ
・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
11．Appendix（AI導入の現実と定着化戦略）
・費用対効果（ROI）の厳しい現実／ROI低迷の構造的要因
・展開状況の実態／展開を阻む要因
・全社展開の困難さと部分導入の限界／構造的課題と組織運営の根本問題
・技術的課題／法的・倫理的課題／将来的な不確実性
・利用率向上と定着化への包括的対処戦略
・短期的対策（3～6ヶ月）－ 即効性重視の施策
・失敗を成功に転換する再起動戦略
・投資判断のための意思決定フレームワーク／代替オプションの検討
・エグゼクティブへの提言 － 成功と失敗の分岐点
【配布資料一覧】
・講義スライド資料
・医薬品・医療機器 市販後安全監視・副作用報告 AIデモンストレーション.docx
・戦略的規制遵守プロンプト集.docx
・規制対応AIツール評価マトリックス（17ツール比較）.docx
・AI規制モニタリングシステム構築ガイド － 製薬・医療機器業界向け完全マニュアル.docx
・AI規制モニタリングシステム セキュリティ・コンプライアンスチェックシート.docx
・Template.docx
・【動画】ファーマコビジランス：世界的な安全網.mp4
・【動画】薬の安全性を監視する巨大システム_EMAと韓国の教訓.mp4
【セミナービデオ（ダウンロード・DVD）】
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