……Zoomオンライン受講
……見逃し視聴選択可
★「集める・分析する・考察する」をAIで支援し、製品品質照査をより効率的で質の高い業務へ
講師
株式会社EQUES 代表取締役 CEO 岸 尚希 氏
講師紹介
■主経歴等
東京大学大学院情報理工学研究科。元松尾研究所プロジェクトマネジャー。
松尾研起業クエスト１期生。松尾研究所チーフAIエンジニアとして企業との共同研究に従事。
その後、現実世界と情報学の融合を志し、東京大学工学部計数工学科在学時にEQUESを創業。
■専門および得意な分野・研究
システム情報学、特にテラヘルツ波通信とハプティクス（触覚技術)。
＜その他関連商品＞
医薬品製造/製剤技術/品質管理/GMP/CSV/GDP 一覧はこちら
日時・受講料・お申込みフォーム
●日時：2026年12月16日(水) 13:00-16:00 ＊途中、小休憩を挟みます。
●受講料：
【オンライン受講（見逃し視聴なし）】：1名 40,700円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき29,700円
【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 46,200円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき35,200円
＊「見逃し視聴あり」でお申込の場合、当日のご参加が難しい方も後日セミナー動画の視聴が可能です。
各種割引について
＊5名以上でのお申込の場合、更なる割引制度もございます。
ご希望の方は、以下より別途お問い合わせ・お申込みください。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）
＊学校法人割引：学生、教員のご参加は受講料50％割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認ください。
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商品コード：AB2612N0
配布資料・講師への質問など
●配布資料はPDFなどのデータで配布いたします。ダウンロード方法などはメールでご案内いたします。
・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いたします。
・準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申込みをお願いいたします。
（土、日、祝日は営業日としてカウントしません。）
・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。）
●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）
オンラインセミナーご受講に関する各種案内（必ずご確認の上、お申込みください。）
※メールアドレスの記載誤りについては、以下へご連絡お願いいたします。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）
→Skype／Teams／LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomで音声が聞こえない、カメラ・マイクが使えないなどの事象が起きる可能性がございます。お手数ですが、これらのアプリは閉じた状態にてZoomにご参加ください。
→音声が聞こえない場合の対処例
→一部のブラウザは音声が聞こえないなどの不具合が起きる可能性があります。
対応ブラウザをご確認の上、必ず事前のテストミーティング をお願いします。
（iOSやAndroidOS ご利用の場合は、アプリインストールが必須となります）
→見逃し視聴について、 こちらから問題なく視聴できるかご確認ください。（テスト視聴動画へ）パスワード「123456」
＜見逃し視聴ご案内の流れ・配信期間詳細＞
セミナーポイント
■講座のポイント
本講演では、AIの基本概念から製品品質照査管理における具体的な活用方法までを体系的に解説します。まず、AI・機械学習・大規模言語モデルの特徴や、製薬業界における生成AI活用の最新動向、ハルシネーションなどのリスクを整理します。そのうえで、RAGやMCPなど、社内文書・システムとAIを連携させるための技術と、Human-in-the-Loopによる人とAIの役割分担を解説します。後半では製品品質照査を題材に、逸脱、CAPA、変更、試験結果、安定性情報などの収集・整理、品質トレンドの分析、品質イベント間の関連付け、報告書のドラフト作成といった活用例を紹介します。生成AIに品質判断そのものを任せるのではなく、統計視点での解析や既存システムと人の専門的判断と組み合わせによる安全かつ実用的に活用する考え方を学びます。
■受講後、習得できること
・現在の生成AI技術を製品品質照査のどの業務に適用できるのか、その限界を含めて理解することができる
・生成AI・統計解析・既存システム・人をどのように役割分担させればよいか理解できる
・AI活用を小さく始め、本格運用へつなげる考え方を理解できる
セミナー内容
■講演プログラム
1.基礎：AIの概要
1.1 AI、機械学習、深層学習の定義
1.2 機械学習の問題設定のイメージ
2.基礎：AIの歴史
2.1 第一次～第四次人工知能ブーム
2.2 生成AIの出現
2.3 言語モデルの仕組み
3.製薬業界におけるAI関連の話題
3.1 海外事例
3.2 国内事例
4.生成AI活用の状況
4.1 日本国内における生成AIの利用状況
4.2 米国における生成AIの利用状況
5.AI活用のリスク
5.1 AI活用の技術的課題
5.2 AI活用の倫理的課題
6.AI活用の課題を乗り越えるための技術的な解決策
6.1 RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）
6.2 MCP (Model Context Protocol) と A2A (Agent‑to‑Agent Protocol)
7.AI活用の課題を乗り越えるためのマインドセット
7.1 AI活用と人の役割 Human-in-the-Loop
7.2 スモールスタート
8.製品品質照査管理における生成AI活用
8.1 製品品質照査の業務整理
8.2 品質情報の収集、品質トレンドの分析、報告書のドラフト生成
8.3 人とAIの役割分担、人が判断すべきポイント
9.QAIの紹介
9.1 製薬品質保証の文書業務効率化SaaS
9.2 変更管理業務等での文書作成補助
9.3 医薬品に関する機密情報を用いた製薬特化LLM
10.生成AI活用の実現に向けて
10.1 伴走型開発支援
（質疑応答）
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