製薬会社のくすりの情報資料は、法律や業界ルールに合っているかを、何人もの担当者が時間をかけて確かめています。その「審査」に、AIが入り始めました。田辺ファーマとEdgeX（エッジエックス）は2026年11月5日、薬機法などへの適合をチェックする生成AIエージェント「ヤッキくん」を、医師が講演で使う資料（ドクタースライド）の審査に使う実践検証を始めたと発表しました。DXマスター（DX MASTER）が、医療・製薬分野のAI活用事例として紹介します。
ここがポイント
- 対象は「ドクタースライド」。医師が講演で使うスライドで、何ページにもわたる内容の一貫性や、全体の印象まで確かめる必要があります。
- AIが照らし合わせるのは、医療用医薬品の広告に関する基準、業界のガイドライン、添付文書、引用した文献、製品情報、社内ルールなど。気になる表現を見つけると、理由といっしょに直し方を提案します。
- 事前検証では、田辺ファーマが設定した検出水準を満たしたとしています（田辺ファーマの審査担当者が作った「正解」と、AIの指摘を比べて確認）。
- これからの実践検証では、田辺ファーマの審査基準や業務の流れに合わせてAIを調整し、実際の業務で効果を確かめます。
- AIは法的な判断をするものではなく、チェックを支える道具で、最終的な判断は人が行う位置づけです。
何が変わるのか
ドクタースライドの審査は、段階ごとに複数の担当者が関わり、承認された内容や基準と1つずつ照らし合わせる手間のかかる仕事です。発表では、医療関係者にくすりの情報を届ける医薬情報担当者や審査部門の負担の増加、審査期間の長さ、何度も起こる修正、担当者の経験によって品質がばらつくこと（属人化）が課題として挙げられています。
両社がめざすのは、①人は判断が必要なところに集中し、審査の工数と修正の回数を減らす、②各段階でAIが先にチェックして、審査にかかる期間を短くする、③田辺ファーマの審査の基準をAIに組みこみ、ベテランのノウハウを形にして残す（ナレッジマネジメント）、の3つです。効果が確かめられれば、既存のシステムとの連携や、ほかの資料への広がりも検討するとしています。
DXマスターの視点
この事例の注目点は、「AIが文章を作る」のではなく、「人が作った資料をAIがルールに照らして点検する」使い方であることです。くすりの情報は、少しの言い過ぎが患者さんの誤解につながるため、ルールが細かく、チェックする側の経験がものを言う世界でした。その基準をAIに覚えさせることで、審査の速さと品質のそろい方を同時に上げようとしています。
田辺ファーマの担当者は、AIを「人の専門的判断を補完する支援手段」と位置づけています。AIがもっともらしい誤りを答えるハルシネーションのリスクもあるからこそ、最後は人が決める。広告表現のチェックは、食品や化粧品、金融商品など多くの業界に共通する仕事で、このAI事例はほかの分野にも応用しやすいモデルと言えます。AIをどう業務に生かすか――「点検役のAI」はその有力な答えの1つです。
