医薬品CMC・製造におけるAI・機械学習・データ活用の課題と導入のポイント
| 開催日 | 12:30 ～ 16:30 |
|---|---|
| 主催者 | （株）Ｒ＆Ｄ支援センター |
| キーワード | 医薬品技術 医薬品・医療機器・化粧品等品質管理基準（G＊P（GMPなど）、QMS） 機械学習・ディープラーニング |
| 開催エリア | 全国 |
| 開催場所 | 【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。 |
☆製造業におけるAI・機械学習とデータ活用の最新動向と実践事例とは？★データの収集・分析、AIを用いた予測モデルの構築、GMPにおけるAIの適用事例まで解説！ ※本セミナーはZoomを使ったLIVE配信セミナーです。会場での参加はございません。
セミナー講師
住友ファーマ（株）データデザイン室 デジタルイノベーター ＲＡＣＭＯ／生産本部担当 オフィサー 臺場 昭人 氏《専門》データサイエンティスト《主な職歴》2020年9月：住友ファーマ株式会社 入社2009年5月：ダッソーシステムズ 入社2002年11月：株式会社ジェー・ジー・エス 入社1988年11月：富士ゼロックス情報システム株式社 入社1985年4月：富士通株式会社 入社《主な活動等》2019年4月より現在：国立大学法人秋田大学大学院 理工学研究科 生命情報学 非常勤講師2023年4月より現在：日本PDA製薬学会 技術教育委員会 幹事2015年4月より現在：日本PDA製薬学会 技術教育委員※ 規格分科会、液剤分科会で活動し現在はCMC・製造DX分科会にて活動中2001年～2002年 品質工学会 会員《主な学歴》2010年3月：国立東京農工大学 工学部生命工学課後期課程 卒業2006年3月：国立東京農工大学 工学部生命工学課前期課程 卒業1985年3月：国立鹿児島工業高等専門学校 電気工学科 卒業
セミナー受講料
49,500円（税込、資料付）■ セミナー主催者からの会員登録をしていただいた場合、1名で申込の場合46,200円、 2名同時申込の場合計49,500円（2人目無料：1名あたり24,750円）で受講できます。（セミナーのお申し込みと同時に会員登録をさせていただきますので、 今回の受講料から会員価格を適用いたします。）※ 会員登録とは ご登録いただきますと、セミナーや書籍などの商品をご案内させていただきます。 すべて無料で年会費・更新料・登録費は一切かかりません。 メールまたは郵送でのご案内となります。 郵送での案内をご希望の方は、備考欄に【郵送案内希望】とご記入ください。
受講について
Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順
- Zoomを使用されたことがない方は、こちらからミーティング用Zoomクライアントをダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
- セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。
- 開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加ください。
- セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。
- 無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。
セミナー趣旨
本講演では、製造業におけるAI・機械学習とデータ活用の最新動向と実践事例について解説します。特に、製薬業界におけるデータドリブン指向の導入がもたらす変革や、生成AIの活用による知識共有の新たな可能性について詳述します。講演では、データの収集・分析から、AIを用いた予測モデルの構築、GMP（Good Manufacturing Practice）におけるAIの適用事例まで、幅広いトピックをカバーする予定です。参加者は、AIとデータ活用の具体的な手法とその効果を理解し、自社の製造プロセスに応用するための知識を得ることができます。
セミナープログラム
１．はじめに 1-1. 自己紹介 1-2. 現活動状況の紹介
２．データドリブン指向によるCMC・製造の変革 2-1. CMC・製造におけるデータ・情報とその活用における課題 2-2. 低分子医薬品の製造プロセスにて発生するデータと活用上の課題 2-3. データドリブン指向の導入とその効果
３．生成AIがもたらす未来 3-1. ChatGPTと大規模言語モデル（LLM）の概要 3-2. 生成AIの製薬業界への影響と活用事例
４．GMP領域でのAI活用の可能性について 4-1. AI・機械学習のGMP領域での適用可能性 4-2. AIを用いた品質管理と予兆保全の実践例
５．生成AIを用いた製造文書情報活用システムの例 5-1. 製造文書情報活用システムの概要 5-2. トライアルから得られた知見
６．まとめ 6-1. 製造領域でのデータ活用のポイント 6-2. 生成AI・AI・機械学習の活用における注意点 6-3. 今後の展望と課題
この講演を通じて、AIとデータ活用の最新技術を理解し、製造プロセスの効率化と品質向上に役立てていただければ幸いです。ぜひご参加ください。
キーワード：mRNA,設計,合成,生物学的安定性,タンパク質合成,研修,セミナー