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May 8, 2017
【2名同時申込で1名無料】対象セミナー
【研修パック】対象セミナー（3名以上で1人あたり19,800円）
製薬業におけるCMC・製造領域のデータ・AI活用
―課題構造の整理と実践的対策・事例紹介―
GMP/GCTPを前提としたData Integrity（DI）の説明、更にDIとデータ活用の関係性と課題の解決策
技術移転の課題とデジタル・データ活用の壁と可能性
受講可能な形式：【ライブ配信（アーカイブ配信付）】or【アーカイブ配信】
CMC・製造領域では、安定供給、品質担保、GMP対応といった複合課題を背景にデータ活用・AI活用への期待が高まっているが
現場では実装が進まないケースが多い！データ活用が進まない構造的要因とは？
データ基盤整備・AI活用・組織設計の観点から具体的対応策を提示するとともに、
現場で実際に使える形にするための進め方と実装アプローチについて紹介！
| 日時 | 【ライブ配信受講】 2026年9月28日（月） 13:00～16:30 |
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|---|---|---|
| 【アーカイブ配信受講】 2024年10月14日（月） まで受付（配信期間：10/14～10/27） |
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受講料(税込)
各種割引特典
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49,500円
( E-Mail案内登録価格 46,970円 )
S&T会員登録とE-Mail案内登録特典について
定価：本体45,000円＋税4,500円
E-Mail案内登録価格：本体42,700円＋税4,270円
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E-Mail案内登録なら、2名同時申込みで1名分無料
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本体18,000円＋税1,800円 ※受講者全員のE-Mail案内登録が必須です。 ※お申込みフォームで【研修パック】を選択のうえお申込みください。 ※他の割引は併用できません。 ※当社Webサイトからの直接申込み限定です。 |
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| 特典 | ライブ(Zoom)配信受講者には、特典(無料)として「アーカイブ配信」の閲覧権が付与されます。聞き逃しや振り返り学習に活用ください。 （アーカイブ配信については、「オンライン配信」項目を参照） | |
| 配布資料 | ライブ配信受講：製本テキスト(開催日の4、5日前に発送予定) ※開催まで4営業日～前日にお申込みの場合、セミナー資料の到着が、 開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。 Zoom上ではスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。 アーカイブ配信受講：製本テキスト(開催日を目安に発送) | |
| オンライン配信 | Zoomによるライブ配信 ►受講方法・接続確認（申込み前に必ずご確認ください）
アーカイブ配信 ►受講方法・視聴環境確認（申込み前に必ずご確認ください） セミナー視聴はマイページから お申し込み後、マイページの「セミナー資料ダウンロード／映像視聴ページ」に お申込み済みのセミナー一覧が表示されますので、該当セミナーをクリックしてください。 （アーカイブ配信は、配信日に表示されます。） | |
| 備考 | ※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。 | |
セミナー講師
セミナー趣旨
製薬業のCMC・製造領域では、安定供給、品質担保、GMP対応といった複合課題を背景にデータ活用・AI活用への期待が高まっている。しかし現場では実装が進まないケースが多い。本講演では、これらの課題を体系的に整理し、データ基盤整備・AI活用・組織設計の観点から具体的対応策を提示するとともに、現場で“実際に進めるための考え方と進め方”についても整理する。
セミナー講演内容
| 得られる知識： ・製薬製造現場におけるDX・データ活用が進まない構造的要因の理解 ・データサイロ化、DI対応、人材課題などの具体的課題の整理方法 ・データ・AIを現場で“実際に使える形”にするための考え方と実装アプローチ ・自社でDXを推進するための現実的な進め方（スモールスタート、適用領域選定） |
1. はじめに：製薬業におけるDX・AI活用の現状
・製薬製造を取り巻く環境変化と本講演の全体構造
2. CMC・製造における課題の全体像
・安定供給・品質・規制のトレードオフ構造や製造課題
3. 製法別にみた課題構造の違い
・低分子医薬品、バイオ医薬品、再生・細胞医薬品それぞれの課題感の違い
4. データ活用が進まない構造的要因
・データサイロ化の状況と原因の分析、データ品質と量の重要性、これら発生要因の一つである組織・人材の課題性
5. 規制環境とデータ活用の関係
・GMP/GCTPを前提としたData Integrity（DI）の説明、更にDIとデータ活用の関係性と課題の解決策
6. データ基盤整備の基本戦略
・「守りのDI」から「攻めのDX」への転換と統合データ基盤がもたらす効果
7. データ連携と知識化
・データ連携の課題と具体的対応策の解説と、データから情報そして知識への変換
8. CMCと製造データの統合
・技術移転の課題とデジタル・データ活用の壁と可能性
9. AI活用の実践ポイント
・AI活用ユースケースとAI活用前提条件
10. DX推進の進め方（実務論）
・プロジェクト設計とスモールスタートの重要性
11. まとめ
□質疑応答□
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