日本メジフィジックス、Shaperon 審査AIを導入。最大30分かかっていた出典整合性チェックを瞬時に完了。 製薬コンプライアンスをAIで支える株式会社シャペロン（本社：東京都世田谷区、代表取締役：阪本 怜）は、日本メジフィジックス株式会社（本社：東京都江東区、代表取締役：高橋 伸行）における、講演会スライド及びプロモーション資材の審査業務を支援する「審査AI」の導入事例を公開しました。 本事例では、審査依頼量が増加する中でも審査品質を維持しながら、業務効率化と心理的負担の軽減を実現した取り組みを紹介しています。 3分でわかる導入事例サマリー 導入背景 体制変更により業務量が増加、かつ審査基準における客観的な判断の根拠が不足していた。 選定理由 従来の機械学習型AIとは異なり、大量の学習データを必要としない最新AI技術を評価。 他社比較において、高いコストパフォーマンスと精度が決め手に。 効果 AIが追加の審査視点となり、審査基準の判断がスムーズに。 出典整合性チェックが1件あたり最大30分 → 瞬時 ※1 に短縮。 Shaperon 審査AIの概要 製薬業界のコンプライアンスに特化したAIが販売情報提供活動ガイドラインや作成要領などに基づき、スライドや各種資材における審査を支援。 審査基準の「ブレ」や「属人化」を防ぎつつ高品質を維持しながらスピーディな審査を実現。 過去スライドの審査履歴との整合性を自動照合する機能や、出典元の自動検索・照合機能なども搭載。 審査AI サービースサイトはこちら 導入背景：増え続ける審査業務 今回の導入事例インタビューにご協力いただいた日本メジフィジックス株式会社の皆様。（写真左：メディカルアフェアーズ部 猪澤 信悟様 写真中央：メディカルアフェアーズ部 高橋 延之様 写真右：総務部 部長 春田 博司様） 日本メジフィジックス社の審査部門では、以下の課題が生じていました。 審査件数の増加 体制変更により、作業人員あたりの審査量が増加傾向にあった。 講演会スライドの短納期対応 納期が厳しい講演会スライドは、直前依頼も多く、短期間で大量のスライドを確認する必要があった。 客観的根拠の不足 体制変更により、審査担当者間で判断が分かれた際の調整が難しく、審査基準における客観的な判断の根拠が不足していた。 こうした状況から、審査品質を維持しながら業務負荷を軽減する仕組みが求められていました。 選ばれた理由：複数社比較で評価された「精度」と「導入コスト」 日本メジフィジックス社では人による外部委託や他社AIも検討されましたが、以下の2点がShaperon 審査AIの導入の決め手となりました。 学習データ不要・トライアルも可能で導入ハードルが低い 機械学習型の他社AIは学習データが数千件必要で環境構築にも時間がかかるという提案だった。 一方、Shaperon 審査AIは学習データ不要でトライアル可能。導入費用も他社に比べ大幅に低く抑えられていた。 トライアルでの高い精度 サンプルスライドを用いたトライアルにおいて、AIではない外注審査サービスでは、特にオフラベル表現の検知精度に懸念があった。 一方、Shaperon 審査AIは医療画像の判断や出典元特定まで高精度で検知できていた。 導入効果：AIが「もう1人の審査担当」として審査を支援 導入後、審査業務において以下の効果を評価いただいています。 満足度の高い指摘精度と納品スピード 審査AIは、人間が見逃しやすい症例スライドの個人情報なども確実に指摘できる精度。納品も高速で、担当者は想定以上のスピードで結果を受け取れるようになった。 ※2 出典整合性チェックが瞬時に完了 従来はスライド内の出典情報が不十分だったり、テキストが画像化されている場合、該当文献の確認に最大30分かかっていた。 審査AIは出典元論文を自動で検索し、出典元が見つかれば、リンクやページ情報を提示するとともに改変箇所の検知も行う。これにより、改変がない場合の出典整合性チェックは瞬時 ※1 に完了できるようになった。 AIが「もう1人の審査担当」として審査を同時並行、判断もサポート 出典元の整合性チェックが多く、確認に時間を要しそうな案件などを重点的にAIにチェックさせることで、同時並行で別の案件を審査完了できるようになった。さらに、人間同士で解釈が分かれる場合でも、AIの指摘が客観的な判断材料となる。これにより作業がスムーズに進み、心理的負担も軽減された。 担当者コメント インタビューを行った日本メジフィジックス社の導入・利用部門の方々からは以下のようなコメントをいただいています。 メディカルアフェアーズ部 猪澤様 「以前は担当者間で判断が割れた場合、どこに審査基準を置くかという調整が非常に