株式会社技術情報協会

メディカルライティングへの生成AIの使用とプロンプトの書き方

2026/02/19

開催日 2026年4月16日(木)
開催地 Web

<セミナー No.604104(Live配信)>
<セミナー No.604155(アーカイブ配信)>

【Live配信 or アーカイブ配信】※いずれか選択




メディカルライティングへの
生成AIの使用とプロンプトの書き方



★ 実際の医薬品開発文書における生成AIの活用の例や注意点を紹介!

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■Live配信日時:
 2026年4月16日(木)10:00~13:00
■アーカイブ配信日程:
 2026年4月27日(月)まで申込み受付(視聴期間:4月27日~5月7日)


■講師
合同会社クリニカルランゲージ 代表 山本 隆之 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。

プログラム

【講座主旨】
 医薬品開発や医療分野では、AIを活用した業務の効率化、高精度化が様々な領域で進められています。メディカルライティングもそうした分野のひとつであり、AIを有効に活用することが求められています。本講座では、国内・海外でのメディカルライティングに関連するAIの動向、生成AIを使用する際に必要となるプロンプトの基本を学び、実際の医薬品開発文書における生成AIの活用の例や注意点をご紹介いたします。

◆習得できる知識◆
 ・世界最先端のメディカルライティングに関連するAIの動向
 ・生成AIに入力するプロンプトの基本的な書き方
 ・規制当局(FDA、EMA、PMDA)のAI使用に対する考え方の概要
 ・医薬品開発文書作成における生成AIの活用事例と使用時の注意点


【講座内容】
1.AIの現在と国内外での動向
 1.1 AIの歴史
 1.2 生成AIの登場
 1.3 様々なLLM(ChatGPT、Gemini、Claudeなど)
 1.4 海外での動向
 1.5 国内での動向

2.メディカルライティングに関連するAIの動向
 2.1 海外規制当局の対応
 2.2 欧米メディカルライターのAIに対する考え方
 2.3 国内のメディカルライティングに関連する動向

3.生成AI活用時に必要となるプロンプトの基本
 3.1 プロンプトの役割
 3.2 基本プロンプト(コンポーネント)
  3.2-1 ペルソナの設定
  3.2-2 指示(Task)
  3.2-3 背景情報(Context)
  3.2-4 出力形式(Format)
 3.3 few-shotプロンプト
 3.4 その他の改善ポイント

4.医薬品開発文書作成時のプロンプトの例
 4.1 症例報告(データから経過文の作成)
 4.2 文体変更①:プロトコル→CSR
 4.3 文体変更②:プロトコル→ICF→アセント
 4.4 表→文章の作成
 4.5 フォーマットに従ったデータの要約
 4.6 スタイルを決める(スタイルガイド、サンプルテキスト)
 4.7 要約・翻訳
 4.8 プレインランゲージサマリーの作成
 4.9 背景・開発の経緯セクションの記述
 4.10 その他の精度を上げる技術(RAG、ファインチューニングなど)
 4.11 AIエージェントについて

5.責任あるAIの活用
 5.1 AI使用時の注意点(セキュリティ、ハルシネーション、個人情報、著作権など)
 5.2 認知負債
 5.3 AIの利点と限界
 5.4 信頼できるAIの活用へ
 5.5 AIと人間の関係性のあるべき姿

【質疑応答】
 

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