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!

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【LIVE配信】

※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。

セミナー概要
略称
医薬製造AI【WEBセミナー】
セミナーNo.
開催日時
2025年02月27日(木) 12:30~16:30
主催
(株)R&D支援センター
問い合わせ
Tel:03-5857-4811 E-mail:[email protected] 問い合わせフォーム
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
価格
非会員:  49,500円 (本体価格:45,000円)
会員:  46,200円 (本体価格:42,000円)
学生:  49,500円 (本体価格:45,000円)
価格関連備考
会員(案内)登録していただいた場合、通常1名様申込で49,500円(税込)から
 ★1名で申込の場合、46,200円(税込)へ割引になります。
 ★2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計49,500円(2人目無料)です。
■ 会員登録とは? ⇒ よくある質問
定員
30名 ※現在、お申込み可能です。満席になり次第、募集を終了させていただきます。
備考
・本セミナーは「Zoom」を使ったWEB配信セミナーとなります。

【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】
1)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。
2)セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。Zoom WEBセミナーのはじめかたについてはこちらをご覧ください。
3)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。
講座の内容
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。
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
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