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(10/20)第5回 生成AIを使用した医療機器設計開発






生成AIを使用した医療機器設計開発セミナー – 最大50%の開発効率化を実現

生成AIを使用した
医療機器設計開発

開発効率を最大50%向上させる革新的手法

会場受講
Live配信

2025年10月20日(月)10:30~16:30


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セミナーのここがポイント

1

国際規制要件の体系的理解

FDA 510(k)、MDR、薬機法における医療機器設計開発要件の基礎から実践まで

2

ISO 13485品質マネジメント

設計管理プロセスとリスクマネジメント(ISO 14971)の実装ポイント

3

生成AIの医療機器開発適用

ChatGPT、Claude等の特性理解と設計文書作成への活用可能性

4

設計文書の自動生成実演

設計仕様書、リスク分析書、検証計画書の効率的作成手法

5

開発工程の大幅効率化

AI活用による開発期間短縮(最大50%)とコスト削減の実現方法

6

品質向上とヒューマンエラー削減

設計レビューの自動化と品質チェック体制の構築

7

実用プロンプトライブラリ

医療機器開発特化型の150以上のプロンプトテンプレート

8

リアルタイム設計開発デモ

実際の医療機器を例とした設計文書作成の完全実演

9

規制対応とバリデーション

AI生成文書の妥当性確認と当局対応のベストプラクティス

10

イノベーション創出戦略

AI支援による創造的設計アプローチと競争優位性の確立

開催概要

日時

2025年10月20日(月)
10:30~16:30

会場

【会場受講】
東京・港区浜松町
ビジョンセンター浜松町 4F I室

【Live配信受講】
オンライン配信

定員

限定40名
(先着順)

受講料

会場受講

55,000円
(税込)
  • 製本テキスト付き
  • 昼食付き
  • セミナー資料一式
  • セミナービデオ
  • 実用プロンプト集

2名同時申込み

55,000円
(2名分・税込)
1名分無料!
  • 1名あたり27,500円
  • 同一法人内限定
  • 会員登録必須
  • 通常特典すべて付き

講師紹介

村山 浩一

(株)イーコンプライアンス 代表取締役

長年にわたり医薬品・医療機器産業のコンプライアンス支援に携わり、500社以上の企業を支援してきた実績を持ちます。

最新のAI技術への深い知見と、規制対応の実務経験を融合させ、本当に使えるAI活用方法を具体的にお伝えします。

関連の活動

  • 日本PDA 第9回年会併催シンポジウム 21 CFR Part 11その現状と展望
  • 日本製薬工業協会 医薬品評価委員会 基礎研究部会主催(東京)
  • 東京大学大学院医学系研究科 臨床試験データ管理学講座などにて多数講演

なぜ今、生成AIが医療機器開発に必要なのか?

医療機器業界において、技術革新の加速と規制要件の厳格化が同時に進行する中、従来の設計開発手法では競争力を維持することが困難になってきています。FDA、欧州のMDR、日本の薬機法など、各国規制当局は安全性と有効性の確保を前提としながらも、革新的な医療技術の迅速な市場導入を期待しており、企業には高度な技術力と効率的な開発プロセスの両立が求められています。

このような環境下で、生成AI技術は医療機器設計開発における画期的なソリューションとして注目されています。特に設計文書作成、リスク分析、技術仕様策定、検証計画立案といった知識集約的な業務において、AIの活用により従来では考えられなかった効率化と品質向上が実現可能となっています。

しかし、人命に関わる医療機器分野においては、単純な効率化だけでなく、規制要件への適合性と安全性の確保が最優先事項であり、これらを両立させる戦略的なAI活用アプローチが不可欠です。

本セミナーでは、医療機器設計開発における国際的な規制要件とISO 13485に基づく品質マネジメントシステムの基礎を丁寧に解説し、設計管理プロセスの実務ポイントを整理します。その上で、生成AIの基本原理から医療機器開発特有の応用手法まで体系的に学習し、規制要件を満たしながらAIを効果的に活用する具体的な手法を実演を通じて習得していただきます。

プログラム詳細

1. グローバル規制環境の理解

1.1 FDA規制要件の詳細解説

  • 510(k)承認プロセスの実務対応ポイント
  • PMA(Pre-Market Approval)の要件と申請戦略
  • De Novo分類プロセスの活用方法
  • QSR(Quality System Regulation)の実装要件

1.2 欧州MDR(Medical Device Regulation)の要求事項

  • MDRにおける適合性評価手順
  • Notified Bodyとの効果的な協働方法
  • EUDAMED(European Database on Medical Devices)対応
  • MDR移行に伴う既存機器への影響

1.3 日本薬機法における医療機器承認・認証制度

  • 医療機器の分類と承認経路の選択
  • 認証機関との協議プロセス
  • 製造販売承認申請書の作成要領
  • QMS適合性調査への対応

1.4 国際展開における戦略的アプローチ

  • 各国規制要件の相違点と共通点の整理
  • 国際調和規格(IMDRF)の活用
  • 同時申請戦略とタイムライン管理
  • グローバル品質システムの構築

2. 設計管理とリスクマネジメント

2.1 ISO 13485に基づく設計管理プロセス

  • 設計計画書の策定と承認体制
  • 設計入力要求事項の明確化手法
  • 設計出力文書の作成と検証
  • 設計レビューの効果的な実施方法

2.2 各設計段階の実務ポイント

  • 設計検証(Design Verification)の計画と実施
  • 設計妥当性確認(Design Validation)の要件
  • 設計移管プロセスの管理
  • 設計変更管理と影響評価

2.3 ISO 14971準拠リスクマネジメント

  • リスク分析手法の選択と適用
  • リスクコントロール手段の評価
  • 残留リスクの許容可能性判断
  • リスクマネジメントファイルの作成・維持

2.4 ユーザビリティエンジニアリング統合

  • IEC 62366-1要件の実装
  • ユーザビリティテストの計画・実施
  • ヒューマンファクターエンジニアリング
  • 使用エラーリスク分析の実践

3. 生成AIの基礎知識と医療機器開発への適用可能性

3.1 主要生成AIモデルの技術的特性

  • GPT-4の医療機器文書作成における能力
  • Claude(Anthropic)の技術文書生成特性
  • Gemini(Google)の工学的応用可能性
  • 各モデルの精度・再現性・制約事項比較

3.2 医療機器開発における活用領域

  • 技術仕様書作成の自動化可能性
  • 規制要件チェックの効率化
  • 設計検証計画策定の支援
  • 国際規格との適合性確認

3.3 医療機器特有の要求事項への対応

  • 精度・再現性の確保方法
  • トレーサビリティの維持管理
  • バリデーション・ベリフィケーション要件
  • 安全性・有効性評価への適用限界

3.4 AI活用時の注意点と制約

  • ハルシネーション対策と品質保証
  • 機密情報・知的財産の保護
  • 規制当局への説明責任
  • 人間による最終確認の重要性

4. AI活用による開発プロセス革新

4.1 設計仕様書作成の自動化

  • 要求仕様から設計仕様への変換
  • 技術的制約条件の自動組み込み
  • インターフェース仕様の統一管理
  • 設計変更時の整合性チェック

4.2 リスク分析書の効率的作成

  • ISO 14971準拠リスク分析の自動化
  • ハザード識別プロセスの支援
  • リスク評価マトリックスの生成
  • リスクコントロール手段の提案

4.3 検証プロトコルの策定支援

  • 設計検証計画の自動生成
  • 試験手順書の標準化
  • 合格基準の設定支援
  • 検証レポートのテンプレート作成

4.4 開発効率化の定量的効果

  • 開発工数削減効果の測定(最大60%削減事例)
  • 品質向上効果の評価指標
  • 市場投入期間短縮の実績分析
  • 開発チーム役割分担の最適化

5. 設計文書自動生成の実演

5.1 診断用画像機器を例とした実演

  • 設計要求仕様書の作成プロセス
  • ユーザーニーズから技術仕様への変換
  • 規制要件の自動組み込み
  • 設計制約条件の整理と文書化

5.2 設計出力文書の生成

  • 技術仕様書の詳細化
  • 回路設計・ソフトウェア仕様の記述
  • 機械設計・筐体仕様の策定
  • インターフェース仕様の統合

5.3 リスク分析書の作成実演

  • ハザード識別の系統的実施
  • リスク評価プロセスの実践
  • リスクコントロール手段の選定
  • リスクマネジメントレポートの生成

5.4 設計検証計画書の策定

  • 検証要求事項の抽出
  • 試験方法の選定と計画策定
  • 合格基準の設定
  • トレーサビリティマトリックスの作成

6. 医療機器開発特化プロンプト設計

6.1 プロンプト設計の基本原則

  • 医療機器技術文書の構造化
  • 規制要件の自動組み込み手法
  • 技術用語の統一と標準化
  • 出力品質の安定化テクニック

6.2 再利用可能なテンプレートライブラリ構築

  • プロンプトのカテゴリ化と管理
  • カスタマイズ可能な変数設定
  • バージョン管理と更新プロセス
  • チーム内共有とメンテナンス体制

6.3 規制要件自動組み込みプロンプト構造

  • FDA、MDR、薬機法要件の統合
  • 国際規格(ISO 13485、ISO 14971)の反映
  • 品質基準の自動チェック機能
  • 適合性評価の効率化

6.4 多言語対応と国際展開支援

  • 技術文書の多言語自動変換
  • 各国規制要件の言語的対応
  • 文化的差異を考慮した文書作成
  • グローバルチームでの協働支援

7. 品質保証とコンプライアンス管理

7.1 AI生成文書の妥当性確認プロセス

  • 技術的妥当性の検証手順
  • 規制要件への適合性チェック
  • 専門家レビューシステムの構築
  • 品質基準の設定と評価

7.2 設計レビューにおける人間とAIの役割分担

  • AI支援設計レビューの実施方法
  • 人間による最終判断の重要性
  • レビュー効率の向上とリスク軽減
  • 継続的改善のフィードバックループ

7.3 規制当局査察への対応

  • AI使用履歴の文書化要件
  • 生成プロセスの透明性確保
  • 監査証跡の維持管理
  • 査察官への説明資料準備

7.4 変更管理プロセスへの組み込み

  • 設計変更時の影響分析自動化
  • 変更承認ワークフローの効率化
  • バージョン管理とトレーサビリティ
  • 変更効果の測定と評価

8. イノベーション創出戦略と競争優位性確保

8.1 AI支援による創造的設計アプローチ

  • 発想支援とアイデア生成
  • 技術トレンドの分析と活用
  • 競合製品との差別化戦略
  • 破壊的イノベーションの創出手法

8.2 知的財産権保護とAI活用の両立

  • 特許性のある発明の識別
  • 営業秘密とオープンイノベーション
  • AIツール使用時の知財リスク管理
  • 競争優位性維持のための戦略

8.3 市場競争力の向上戦略

  • 開発スピードの競争優位性
  • 品質向上による差別化
  • コスト競争力の確保
  • 顧客価値創造のアプローチ

8.4 将来展望と継続的改善

  • AI技術進歩への対応戦略
  • 組織能力の継続的向上
  • 業界標準化への貢献
  • サステナブルな競争優位性の構築

※内容は予告なく変更になる可能性があります。

参加者の前提知識

医療機器の設計開発に関する基本的な理解(医療機器メーカー、開発委託機関での実務経験1年以上推奨)

ISO 13485品質マネジメントシステムに関する基礎知識

医療機器の規制要件(薬機法、FDA、MDR等)への基本的な理解

Microsoft Office(Word、Excel、PowerPoint)およびCADソフトの基本操作

エンジニアリング文書の読み書きができる技術的素養

生成AIに関する事前知識は不要(セミナー内で基礎から解説)

参加特典

📚

実用プロンプト集

医療機器開発特化型の150以上のプロンプトテンプレート

📋

セミナー資料一式

講演で使用されるすべての資料をダウンロード可能

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セミナービデオ

後から復習や社内共有が可能な録画映像

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定員40名(先着順)

お問い合わせ

株式会社イーコンプレス

〒630-0244 奈良県生駒市東松ヶ丘1-2 奥田第一ビル102



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