生成AIの活用による臨床研究・治験関連業務のDX化・効率化

☆進歩の著しい生成AIを‘いかに現場で効果的に活用・運用’できるか？
☆本講座では、実践経験豊富な講師2名が、実務への展開ポイントを徹底解説いたします！

【テーマ名】
生成AIの活用による臨床研究・治験関連業務のDX化・効率化
～プロンプト設計、活用事例、実演・ワークで学ぶ実践ノウハウ～

【講師】
大阪大学医学部附属病院
未来医療開発部 臨床研究センター
副センター長／特任准教授（常勤）
浅野 健人 氏

慶應義塾大学
慶應義塾大学病院臨床研究推進センター教育研修部門長・広報部門長
慶應義塾大学病院臨床研究監理センターライセンス教育部門長
特任講師　博士(精神・神経科学)
吉田 和生 氏

●浅野 健人 氏●
【学歴】
2002年 大阪大学医学部保健学科 卒業
2004年 大阪大学大学院医学系研究科 保健学専攻 修了

【職歴】
2004年4月～2013年8月 株式会社アイロム
2013年9月～2017年12月　高知大学医学部附属病院 次世代医療創造センター 特任准教授
2018年1月～現在　大阪大学医学部附属病院 未来医療開発部 特任准教授

【専門および得意な分野・研究】
・治験DX
・スタディマネジメント
・研究倫理

【本テーマ関連学協会での活動】
・日本臨床試験学会
・日本臨床薬理学会
・DIA

●吉田 和生 氏●
【経歴】
2007年3月 徳島大学医学部 卒業
2007年4月～2009年3月 独立行政法人国立病院機構東京医療センター（初期臨床研修）
2009年4月～2011年3月 慶應義塾大学医学部精神・神経科学教室 専修医
2011年4月～2013年3月 医療法人財団厚生協会大泉病院
2013年4月～2017年3月 慶應義塾大学大学院医学研究科 博士課程（精神・神経科学専攻）
2017年3月～2020年5月 Postdoctoral research fellow: Centre for Addiction and Mental Health, Toronto, Canada　
2020年6月～2022年2月 Clinical fellow: Department of Psychiatry, University of Toronto
2022年3月～2023年9月 Postdoctoral research fellow: Centre for Addiction and Mental Health, Toronto, Canada
2023年10月～ 慶應義塾大学病院臨床研究推進センター教育研修部門長/特任講師
2023年11月～ 慶應義塾大学病院臨床研究監理センター ライセンス教育部門長
2024年4月～ 慶應義塾大学病院臨床研究推進センター 広報部門長

【専門および得意な分野・研究】
・精神科分野
・臨床精神薬理分野

【本テーマ関連学協会での活動】
（所属学会）
・日本精神神経学会（専門医、指導医）
・日本臨床精神神経薬理学会（評議員）
・日本神経精神薬理学会
・日本遠隔医療学会
・American Psychiatric Association
・American Society of Clinical Psychopharmacology

【開催日時(オンライン配信)】
2026年7月10日(金) 13:00-16:30

【受講料】
●オンライン受講(見逃し視聴なし)：1名45,100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34,100円

●オンライン受講(見逃し視聴あり)：1名50,600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39,600円

※詳細な内容やお申込み要領等は、下段「セミナーホームページを見る」をご参照ください。

【セミナーの内容】
■講座のポイント
　生成AIは、情報収集、要約、翻訳、議事録作成、説明資料作成など、臨床研究・治験関連業務のさまざまな場面で活用可能性が広がっています。一方で、「便利そうだが、どの業務にどう使えばよいか分からない」「試してみても業務に定着しない」といった悩みも少なくありません。
　本講座では、生成AIの基本的な考え方から、臨床研究・治験実務への落とし込み方、プロンプト設計のコツ、具体的活用事例、そしてタスクを自律的に実行するAIエージェントの活用法までを整理して解説します。さらに、講師2名による実演とミニワークを通じて、現場での実践イメージを具体化します。

■受講後、習得できること
・生成AIを臨床研究・治験業務に活用する際の基本的な考え方
・業務課題を整理し、AIで扱いやすい形に言語化する方法
・要約、翻訳、議事録、資料骨子作成などへの実践的な応用イメージ
・プロンプトを改善しながら“使える型”にしていく進め方
・導入時に押さえるべき留意点（セキュリティ、個人情報、限界と責任範囲）

■本テーマ関連法規・ガイドラインなど
・個人情報の保護に関する法律
・人を対象とする生命科学・医学系研究に関する倫理指針
・医薬品の臨床試験の実施の基準に関する省令（GCP省令）
・医療・ヘルスケア分野における生成AI利用ガイドライン

■講演中のキーワード
・生成AI
・AIエージェント
・臨床研究
・治験DX
・プロンプトエンジニアリング
・業務効率化

■プログラム項目
1. 生成AI時代に、臨床研究・治験業務はどう変わるか【共同】
　1.1 本講座の狙いと到達目標
　1.2 いま、現場で生成AI活用が求められる背景
　1.3 本講座で扱う範囲と、実務へのつなげ方

2. 生成AI・AIエージェントの現在地と、押さえておきたい実装の考え方【吉田氏】
　2.1 ChatGPT以降、何が変わったのか
　2.2 プロンプト設計の基本と考え方
　2.3 従来型チャット活用からAIエージェント的活用への広がり
　2.4 ツールごとの特徴と使い分けの視点
　2.5 “できること”と“任せ過ぎてはいけないこと”

3. 臨床研究・治験業務をAIで扱える形に分解する【浅野氏】
　3.1 現場課題をそのまま投げても、うまくいかない理由
　3.2 情報収集・要約・翻訳への活用
　3.3 議事録作成・論点整理・タスク整理への活用
　3.4 説明文案、資料骨子、サマリー作成への活用
　3.5 現場導入に向けた“最初の一歩”の考え方

（休憩15分）

4. 実例紹介とライブ実演：AIと一緒に考え、形にする【共同】
　4.1 臨床研究・治験実務における具体的活用事例
　4.2 会話・打合せ内容を整理し、要約・議事録化する流れ
　4.3 要約から説明資料・スライド骨子へ展開する流れ
　4.4 2人の対話とAIを組み合わせた“共創”の実際
　4.5 先進的ツール活用の可能性と、現時点での現実的な取り入れ方

5. ミニワーク：自分の業務に置き換えて試してみる【共同】
　5.1 業務課題の言語化
　5.2 依頼文（プロンプト）の組み立て方
　5.3 出力結果の見方と改善指示の出し方
　5.4 受講者コメントを踏まえた講師2名による解説

（休憩15分）

6. 導入・運用時の留意点とまとめ【共同】
　6.1 個人情報・機微情報・機密情報の取り扱い
　6.2 生成AIの限界と、人が担うべき確認・判断
　6.3 組織導入に向けた現実的な進め方
　6.4 明日から着手できる第一歩
　6.5 質疑応答

• セミナーホームページを見る