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DVDメディアでの納品をご希望の場合、
手数料として商品代プラス1,650円(税込)を加算させていただきます。
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研究会概要
AI Compliance研究会は、AIを戦略的に活用し、規制要件の遵守と査察対応の
効率化・高度化を実現するための実践的な研究コミュニティです。
AI Compliance研究会は、AIを戦略的に活用し、規制要件の遵守と査察対応の
効率化・高度化を実現するための実践的な研究コミュニティです。
開催情報
• 頻度: 月1回開催
• 形式: 会場参加・WEB参加のハイブリッド開催
• 参加方法: 会場(東京)またはオンライン(Zoom等)から選択可能
• 参加形態: 各回自由参加(事前申込制)
主な活動内容
1. AIツール活用研究
• ChatGPT、Claude等の生成AIを用いた文書作成・レビューの効率化
• 規制要件チェックの自動化手法
• 査察準備資料の品質向上テクニック
2. プロンプトエンジニアリング
• 業界特有の専門用語に対応した効果的なプロンプト設計
• 規制文書解析のための高精度プロンプト開発
• 多言語対応(日英)プロンプトの最適化
3. カスタムアプリケーション開発
• 社内規制データベースとAIの連携システム
• 査察対応シミュレーションツール
• コンプライアンスモニタリングダッシュボード
こんな方におすすめ
現場で活躍する実務担当者
• 薬事申請業務の効率化を図りたい方
• GxP文書管理の負担を軽減したい方
• 査察対応のスピードと精度を向上させたい方
イノベーションを推進する管理職・経営層
• DX推進の具体的な成果を求めている方
• 規制対応コストの最適化を目指す方
• 競争優位性のある体制構築を検討中の方
技術と規制の架け橋となる専門家
• AI技術に興味があるQA/RA担当者
• 医薬品・医療機器業界に精通したIT専門家
• 規制科学とデータサイエンスの融合を探求する研究者
参加メリット
🎯 実践的なスキル習得
最新のAIツールを実際に使いこなせるようになり、日々の業務に即座に応用可能
🤝 業界ネットワークの構築
同じ課題意識を持つプロフェッショナルとの交流により、新たな知見とコラボレーション機会を獲得
📊 最新事例の共有
他社の成功事例・失敗事例から学び、自社の取り組みを加速
🔧 共同開発の機会
参加メンバーと協力して、業界標準となりうるツールやフレームワークを開発
💡 成果物の共有
研究会で開発したプロンプトテンプレート、カスタムアプリケーション、ベストプラクティスは全て参加者間で共有。各社での実装・カスタマイズも自由
📹 フレキシブルな参加形式
各回自由参加で、ご都合に合わせて参加可能。欠席された回は録画ビデオ(24,750円)で後日学習できるため、継続的な学びを確保
期待される成果
• 査察準備期間を50%短縮
• 規制文書の品質向上と作成時間の大幅削減
• グローバル規制への迅速な対応体制構築
• コンプライアンスリスクの予防的管理
収録日 |
2026年1月15日 |
|---|---|
総収録時間 |
115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 |
ダウンロード版をご購入の方は資料およびセミナービデオをダウンロードするためのURLを電子メールにてご案内いたします。 DVDメディアでの納品をご希望の方は別途郵送いたします。 |
【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。
【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. はじめに
・本日の研究テーマ
・AIエージェントに関する研究
・規制産業における実務応用の視点から
・ノーコードアプリ開発~アプリは買う・借りる時代から造る時代へ~
・生成AIを使用する際の注意事項!
・AIのIQは120~136程度で人類平均の100を超えている
・実務における具体的な影響
・高知能AIとの協働で必要となるスキル
・今後の展望と課題 2026年以降の予測 IQのさらなる向上
2. AIエージェントとは何か
・AIエージェントの定義
・従来のAIとの三つの本質的違い
・プロセスの詳細 ・医療機器メーカーでの活用例
・記憶と学習の継続性
3. AIエージェントの動作メカニズム
・基本アーキテクチャ
・動作サイクルの実例
4. 規制産業における実務応用
・医療機器産業での活用
・製薬製造における品質管理
・IT運用管理での実装事例
5. 2026年における最新動向
・技術的進化
・企業レベルでの戦略的展開
・規制環境の整備
6. ノーコード開発による民主化
・ノーコード開発の概念
・二つのアプローチ
・ソフトバンクグループの成功事例
・主要なノーコードプラットフォーム
・ノーコード開発の制約と対処法
・ハイブリッドアプローチの推奨
7. 実務での効果的な活用方法
・明確な目標設定
・適切な権限範囲の設定(ガードレール)
・組織的な導入プロセスの設計
8. 課題と対応策
・ハルシネーション(幻覚)の問題
・データ品質の問題
・説明可能性の確保
・組織的な受容性
9. 今後の展望
・専門領域への深化
・ノーコード開発の進化
・人間との協働形態の進化
・リアルタイム性の向上
・規制環境の整備
・経済的実現可能性の向上
・本日の研究テーマ
・AIエージェントに関する研究
・規制産業における実務応用の視点から
・ノーコードアプリ開発~アプリは買う・借りる時代から造る時代へ~
・生成AIを使用する際の注意事項!
・AIのIQは120~136程度で人類平均の100を超えている
・実務における具体的な影響
・高知能AIとの協働で必要となるスキル
・今後の展望と課題 2026年以降の予測 IQのさらなる向上
2. AIエージェントとは何か
・AIエージェントの定義
・従来のAIとの三つの本質的違い
・プロセスの詳細 ・医療機器メーカーでの活用例
・記憶と学習の継続性
3. AIエージェントの動作メカニズム
・基本アーキテクチャ
・動作サイクルの実例
4. 規制産業における実務応用
・医療機器産業での活用
・製薬製造における品質管理
・IT運用管理での実装事例
5. 2026年における最新動向
・技術的進化
・企業レベルでの戦略的展開
・規制環境の整備
6. ノーコード開発による民主化
・ノーコード開発の概念
・二つのアプローチ
・ソフトバンクグループの成功事例
・主要なノーコードプラットフォーム
・ノーコード開発の制約と対処法
・ハイブリッドアプローチの推奨
7. 実務での効果的な活用方法
・明確な目標設定
・適切な権限範囲の設定(ガードレール)
・組織的な導入プロセスの設計
8. 課題と対応策
・ハルシネーション(幻覚)の問題
・データ品質の問題
・説明可能性の確保
・組織的な受容性
9. 今後の展望
・専門領域への深化
・ノーコード開発の進化
・人間との協働形態の進化
・リアルタイム性の向上
・規制環境の整備
・経済的実現可能性の向上
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DVDメディアでの納品をご希望の方は別途郵送いたします。
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