生成AI活用に向けた技術的観点の確認と，製薬業界におけるユースケースの考察

抄録

本報告では，製薬業界における生成AIの活用可能性と課題を，生成AIを利用するユーザの視点から検討した。まず，プロンプトエンジニアリングやRAG（Retrieval-Augmented Generation）チューニングの基本的概念を概説し，生成AI出力の最適化に向けた手法を提示した。さらに，生成AIアプリケーション作成プラットフォーム「Dify」を用いて，FDAが示したCSA（Computer Software Assurance）の概念を題材としたデモンストレーションを通じて，プロンプトの工夫やRAGチューニングの有無が応答内容に及ぼす影響を比較・検証した。その結果，意図した応答を得るためには，プロンプトエンジニアリングの実施や，RAGチューニングによる知識補強が有効であることが示唆された。一方で，正確性・再現性・倫理的リスクなど，業務応用における課題も確認された。生成AIの適切な活用に向けては，利用ユーザ側の生成AI理解の促進に加えて，Human-in-the-Loopの考え方を含めた運用設計が重要であると考えられる。