| 開催日 | 2026年3月18日(水) |
|---|---|
| 開催地 | Web |
＜セミナー No.603105（Live配信）＞
＜セミナー No.603156（アーカイブ配信）＞
受講形式：【Live配信】or【アーカイブ配信】いずれかのみ
GMP業務における生成AIの活用法
★ GMP業務における生成AI活用の課題と実践的な解決策！
★ 現場で生成AIを定着させるための考え方と具体像！
----------------------------------------------------------------------------------
■Live配信：２０２６年３月１８日（水）13：00～16：00
■アーカイブ配信：２０２６年３月３０日（月）まで申込み受付
（視聴期間：３月３０日～４月９日）
■講師?
(株)EQUES 代表取締役 岸 尚希 氏
■聴講料
１名につき４９,５００円（消費税込/資料付き）
１社２名以上同時申込の場合のみ１名につき４４,０００円（税込）
大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。詳しくはお問い合わせください。
■Live配信セミナーの受講について
・本講座はZoomを利用したLive配信セミナーです。セミナー会場での受講はできません。
・下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。
→ https://zoom.us/test
・開催日が近くなりましたら、視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
・Zoomクライアントは最新版にアップデートして使用してください。
・パソコンの他にタブレット、スマートフォンでも視聴できます。
・セミナー配布資料は印刷物を郵送いたします。
・当日は講師への質問することができます。可能な範囲で個別質問にも対応いたします。
・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
・複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。
・Zoomのグループにパスワードを設定しています。部外者の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
■配布資料について
Live配信の開催前日（アーカイブ配信の場合は配信開始日）までにお送りいたします。
プログラム
【講座主旨】
本講演では、AI・機械学習・深層学習の基礎から生成AIと言語モデルの進化を整理し、創薬・CMC・臨床・品質保証など、医薬品ライフサイクル全体に広がる国内外のAI活用事例を紹介しながら、生成AIの普及状況と、技術・倫理両面での課題を整理する。
生成AIの課題を乗り越えるための次世代技術にも触れ、GMPの現場でAIを単なるツールとしてではなく、品質と効率を両立させる実践知として使いこなす人材への進化を目指す。
◆習得できる知識◆
・AIの基礎理解
・製薬業界におけるAI活用の全体像
・GMP業務における生成AI活用の課題と実践的な解決策
・現場で生成AIを定着させるための考え方と具体像
【講座内容】
1. 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. 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関連の事業展開
3.1 海外事例
3.2 国内事例
4. 医薬品業界におけるAI活用関連のニュース
4.1 創薬の加速、CMCプロセスの短縮、研究者の生産性向上
4.2 臨床開発業務におけるAIエージェント活用
5. 生成AI活用の状況
5.1 日本国内における生成AIの利用状況
5.2 米国における生成AIの利用状況
6. AI活用のリスク
6.1 AI活用の技術的課題
6.2 AI活用の倫理的課題
7. AI活用の課題を乗り越えるための技術的な解決策
7.1 RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）
7.2 MCP (Model Context Protocol) と A2A (Agent-to-Agent Protocol)
8. AI活用の課題を乗り越えるためのマインドセット
8.1 AI活用と人の役割
8.2 スモールスタート
9. AI活用の事例
9.1 品質マネジメント×AI
9.2 製造工程管理×AI
9.3 出荷管理×AI
10. QAIの紹介
10.1 製薬品質保証の文書業務効率化SaaS
10.2 変更管理業務等での文書作成補助
10.3 医薬品に関する機密情報を用いた製薬特化LLM
11. 生成AI活用の実現に向けて
11.1 伴走型開発支援
【質疑応答】
