AI活用による海外化学物質管理（2回シリーズ）（2026）
第1回　AIによる海外化学物質管理規制の翻訳・要約技術
第2回　AIによる海外化学物質調査

＜Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴あり＞

講師

元AGC(株) 博士(工学)　技術士(環境部門、総合技術監理部門) 岡部正明 氏

講師紹介

■著作物
有害物等との接触災害対策指針　(社)日本化学工業会(1991年)
労働者の健康障害を防止するための化学物質のリスクアセスメントマニュアル　日本規格協会(2001年)
よくわかるSDS、ラベル作成実務入門　化学工学日報社(2013年)など

※配布資料等について

●配布資料はPDF等のデータで配布致します。ダウンロード方法等はメールでご案内致します。
・配布資料に関するご案内は、開催1週前～前日を目安にご連絡致します。
・準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
　（土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）
・セミナー資料の再配布は対応できかねます。必ず期限内にダウンロードください。

●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。（全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。）
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売などは禁止致します。
●ご受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールアドレス宛にお問い合わせください。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）

セミナーポイント

■全2回を通じて習得できること
　AIを用いて海外化学規制文書を正確に翻訳・要約・比較する文書処理スキルと、CAS番号・同義語・用途・GHS分類など化学物質データを整理し規制該当性を判断する調査スキルを体系的に習得できます。文書構造理解、プロンプト設計、比較表生成、物質同定、SDSデータ抽出、規制スクリーニングに加え、品質検証・エビデンス管理・SOP化など、実務で安全にAIを活用するためのガバナンス基盤も身につきます。

セミナー内容

■セミナー内容
8月5日（水）13:00—16:30
第1回「AIによる海外化学物質管理規制の翻訳・要約技術」

■講演ポイント
本セミナーでは、海外化学規制文書をAIで正確かつ効率的に処理するための実務スキルを体系的に習得します。まず、LLMの仕組みを文書処理に必要な範囲に絞って理解し、範囲/制限/免除 など規制文書特有の構造や、EU・米国・中国・韓国・ASEANといった国別文書の特徴を整理します。続いて、AI翻訳の得意・不得意を踏まえ、誤訳が起きやすい化学規制用語のパターンや、翻訳品質を高めるプロンプト設計、国別翻訳の注意点を実務目線で解説します。さらに、構造化要約・比較要約・リスク要約など目的別の要約技術、条文→解説→実務影響の段階別要約、文書構造を利用した比較表生成、改正点抽出の型など、現場で即使える文書処理テクニックを紹介します。最後に、逆翻訳・用語統一による品質検証、エビデンス管理、翻訳・要約プロセスのSOP化など、ガバナンスと品質管理のポイントを整理します。

■受講後、習得できること
・海外規制文書の構造を理解し、AIで正確に翻訳・要約するための基礎知識を身につけられる
・誤訳が起きやすい化学規制用語のパターンを把握し、品質を高める翻訳プロンプトを設計できる
・構造化要約・比較要約・リスク要約など、目的に応じた要約手法を使い分けられる
文書構造を活用した比較表生成や改正点抽出など、実務で使える文書処理技術を習得できる
・逆翻訳・用語統一・エビデンス管理・SOP化など、文書処理における品質管理とガバナンスを実務に適用できる

■講演プログラム
1.文書処理 × AI の基礎理解
　1.1　LLMの仕組み（文書処理に必要な範囲）
　1.2　規制文書の構造（範囲/制限/免除）
　1.3　国別文書の特徴（EU・米国・中国・韓国・ASEAN）
2.AI翻訳の実務スキル
　2.1　AI翻訳の得意・不得意
　2.2　誤訳が起きやすい化学規制用語
　2.3　翻訳品質を高めるプロンプト設計
　2.4　国別翻訳の注意点
3.AI要約の実務スキル
　3.1　要約の種類（構造化／比較／リスク）
　3.2　条文 → 解説 → 実務影響の段階別要約
　3.3　要約精度を高めるプロンプト設計
4.規制比較・改正点抽出の技術
　4.1　文書構造を利用した比較表生成
　4.2　改正点の抽出（差分検出の型）
　4.3　社内資料化のテンプレート化
5.文書処理における品質管理・ガバナンス
　5.1　翻訳品質の検証（逆翻訳・用語統一）
　5.2　文書処理に必要なエビデンス管理
　5.3　翻訳・要約プロセスのSOP化

（質疑応答）

8月6日（木）13:00—16:30
第2回「AIによる海外化学物質調査」

■講演ポイント
本セミナーでは、化学物質調査にAIを活用するための“データ処理スキル”を体系的に習得します。まず、AIが得意とする分類・同義語整理などのデータ処理能力と、CAS番号照合やGHS分類の精度といった不得意領域を明確にし、データ誤認・幻覚リスクの種類を理解します。続いて、CAS番号・物質名・同義語・EC番号・IUPAC名を整理する物質同定スキル、混同リスクの回避方法を実務目線で解説します。さらに、用途情報・製品カテゴリ情報の抽出、GHS分類の整理、SDSのセクション別データ抽出など、現場で頻出する情報整理作業をAIで効率化する手法を紹介します。また、REACH・TSCA・K‑REACH等の規制該当性の一次スクリーニング、範囲/閾値/免除 の構造化、改正点の差分整理など、規制判断につながる調査技術も扱います。最後に、調査設計から収集・整理・要約までのAIワークフロー、データ検証、エビデンス管理、監査対応、最終判断に使わないためのチェックリストなど、品質管理とガバナンスの要点を整理します。

■受講後、習得できること
・AIの得意・不得意を踏まえ、化学物質データ調査におけるリスクと限界を正しく評価できる
・CAS番号・物質名・同義語・EC番号・IUPAC名を整理し、物質同定の精度を高められる
・用途情報・GHS分類・SDS情報など、物質関連データをAIで効率的に抽出・整理できる
・REACH・TSCA・K‑REACH等の規制該当性をAIで一次スクリーニングし、構造化・差分整理に活用できる
・調査ワークフロー、データ検証、エビデンス管理、監査対応など、調査プロセスのガバナンスを実務に適用できる

■講演プログラム
1.化学物質調査 × AI の基礎理解
　1.1　AIが得意なデータ処理（分類・同義語整理）
　1.2　AIが不得意な領域（CAS照合・GHS精度）
　1.3　データ誤認・幻覚リスクの種類
2.物質同定スキル
　2.1　CAS番号・物質名の照合
　2.2　同義語 / EC番号 / IUPAC名の整理
　2.3　混同リスクの回避方法
3.物質情報の抽出・整理
　3.1　用途情報・製品カテゴリ情報の抽出
　3.2　GHS分類の整理と注意点
　3.3　SDSのセクション別データ抽出
4.規制該当性の一次スクリーニング
　4.1　REACH / TSCA / K REACH の該当性チェック
　4.2　規制要求の構造化（範囲/閾値/免除）
　4.3　改正点の抽出（調査目的での差分整理）
5.調査ワークフローとガバナンス
　5.1　調査設計 → 収集 → 整理 → 要約のAIワークフロー
　5.2　データ検証（クロスチェック・出典確認）
　5.3　調査プロセスのエビデンス管理・監査対応
　5.4　最終判断に使わないためのチェックリスト

（質疑応答）