令和７年度第２回医薬品製造業者等品質管理講習会⑤

はい。え、ネクスレッジ株式会社のGXP 事業部極団蒼太郎と申します。え、本日は 、あ、OSとOTの適正、適正な処理と、 え、リスク判断と題しまして1時間ほど 講演させていただきます。よろしくお願い いたします。

はい。え、それではですね、え、第 2 回、え、医薬品製造業者等、え、品質管理講習会ということで、え、本日 OST、A 関連のお話をさせていただきたいと思います。

はい。あの、私、あの、極ダ蒼太郎と申します。えっと、冒頭に申し上げましたが、あ、ネクスレッジ株式会社の GXP事業部でお仕事をしています。 ま、コンサルタントとしてのお仕事をして おりますが、ま、経歴としましてはですね 、え、元々、え、バイオ薬金品関係の製造 、え、あとバリレーション関係、あと品質 保障業務を長く担当しておりまして、え、 その後次の仕事をさせていただいた後に ですね、え、ま、あの、CMOの立ち上げ ということで、え、再生量等製品のCMO の立ち上げを3年ほどやりまして、え、 その後、え、直近では武田薬品工業の方で ですね、え、差関係のお仕事を中心にやっ ておりました。で、去年、え、2024年 からですね、え、ネクスレジ株式会社、あ 、今現在の会社の方に入りましてですね、 コンサルタントとしてお仕事をさせて いただいております。で、ま、特営領域と いうことでですね、海外当局国内当局の多 監査、ま、こういったところの支援だっ たりとか、ま、実際の監査の実施、あと 品質システムの立ち上げとか、あと組織の あの、ま、構築の支援とか、ま、こういっ たところが得意領域になっております。ま 、あの、そういったことで、あの、様々な 会社をですね、え、見てきた経験がござい ますので、ま、そういったところも踏まえ まして今日お話をさせていただきたいと いう風に思います。

本日の内容でございます。え、まず、え、 1番目にですね、OSOTの基本整理と いうことで、え、ま、ここあのすごい短い 部分ですけれども、あの、基本的な用語の 定義とかそういうところを簡単にお話しさ せていただきます。え、2つ目がですね、 ちょっとあの、ボリュームゾーンになって きますが、あ、OS処理の基本フローと いうところをお話しさせていただきたいと 思います。そして3つ目がOTの本質と リスク判断という部分で、え、4つ目に あの実際の今国内外でのサでの指摘事項と かま、そういったところの事例あるいは その傾向というところをお話しさせて いただきたいと思います。

まず1つ目のですね、え、基本整理という ところです。

まずOSというところの定義のお話になり ますけれども、ま、ここあのあらかじめ 決定した基準を満足しない試験結果という ところがOSの定義になります。OS アウトスペシフィケーションということに なります。で、今こちらの方に、ま、英語 でずらっと書いておりますが、ま、ここは あの、えっと、USのFDAのガイダンス の方から抜粋したものでございます。ま、 あの、書いてることはほぼほぼ同じなん ですけれども、あの、企画外というのは、 ま、ただのあの製品のあのリリース試験の ことのみを指すわけではなくて、ま、実際 の承認申請書、ドラッグマスターファイル あるいは工程書、あとはあの製造業者に よって、え、自主的に決定された企画とか 、ま、受け入れ基準そういったものを全て を指すということで、え、そういった赤め 定められた企画からの位出すというところ がOSになるというところでございます

と、OTなんですが、この一方のOって いうのは、あの、かなりこう文書化された 定義っていうのはございませんで、え、 実際のところあの、ま、私が今回の スライドで、え、概念的に書いているのは 、あ、アウトオブトレンドということで、 え、試験結果が企画内ではあるけれども、 過去の傾向とか予想される水パターンから 外れた状態、ま、これをOOTとして、え 、定義させていただきたいと思います。

はい。えっと、ただ、ま、先ほどのあの、 え、FDAのガイダンスに中にはですね、 またこの後少しお話出てきますけれども、 え、OSの、え、あれはOSのガイランス ですけれども、ま、OSのガイランスで あってもアウトオブトレンドでも適用 できるということが、あ、え、参考までに 書かれているというところを、え、まず 抑えさせていただきたいと思います。

はい。え、2番目のセッションでOS処理 の基本フローの方に入っていきたいと思い ます。

このOS発生時の原則というところなん ですが、あ、この、え、いわゆるICHの Q7原のガイダンスの方にもガイドライン の方にもですね、え、この試験管理という ところでOSというところの記述がござい ます。ま、ここはそれほど詳しくは書いて ないんですが、OS結果は手順に従って 調査して記録するともう本当に基本的な ところが書かれています。あとOSの検帯 の再リングや試験については定められた 手順に従って実施するともうあの原則的な ところが書かれているというところの紹介 でございます。

実際にOSというのが発生するとあ製造 現場必須管理の現場っていうのはどういう ことになるかというところなんですけど、 え、制約企業にとっては、ま、損害が発生 するあるいは試験結果の再確認が必要、 あるいは疑問が発生するということで、え 、大騒動になります。で、え、ま、あの、 OSですので、ま、迅速な対応を求め られるという部分もあり、ま、非常にです ね、あの、車内を賑わすイベントという ことになります。で、こういったOSの 処理フローなんですけれども、え、ま、 あの、昔から言う簡単なフローっていうの は、あ、OSが発生すると実際その試験 結果本当なのっていうところでのラブ エラーの調査だったりとか、ま、追権、 再リング、再試験結果の検討して、え、 そのロッドどう処理するかとか、あ、実際 ね、再発防止どうするかというような、あ 、ま、こういう簡単なフローで考えられる ことが多いんですけれども、ま、この フロー実際それほどいけてなくてですね。 で、え、実際にあの、今、あの、ま、先進 的というか皆様方が多く用入りている フローはこういったフローになるかなと 思います。今お示ししているのが、あ、 このMHRイギリスの医薬品医療製品規制 庁が出している、え、保管資料そちらの方 に記載されているフローを、え、ここにお 示ししております。え、実際にあの、ま、 OSが発生した場合にですね、フェーズ1 調査、フェーズ2調査があって、フェーズ 3インベスティゲーションでバッチ ディスコジションやっていくというような 流れのフローになります。で、このフロー は、あ、2022年に出されているFDA のガイダンス、インvestゲing outofspecication results forフマシカルプロダクション、この、 え、ガイダンスもですね、え、ほぼ同様の フローで、え、書かれております。ま 、今回の、え、ご説明に関しましては、あ 、この2つのガイダンスを中心にAOSの 処理の基本フローというところを解説し ていきたいと思います。

はい。あの、フェーズ1Aというところで 、え、お話をしていきたいと思いますが、 あ、今回あの、限られた時間の中でお話 するので、え、よりポイントになるところ をあの、赤で示しておりますので、え、 そちらを中心に、え、お話しさせて いただきたいと思います。で、この フェーズ1調査ですけれども、あ、停電 などの外的要因による明らかに明白な エラーということで、え、いわゆるあの 試験者がですね、え、データ生成前にも 明らかに認識できたエラーということに なります。で、明確なエラーの例としまし ては計算ミス停電とかあと故障、ま、実際 の操作エラーとか、あ、装置の設定条件の ミスとか、ま、こういったものが例として 上げられるかなと思います。で、このよう なあの明確なエラーというのが明白な エラーというのが発生した場合は、あ、 実際に今行っている試験は、あ、ま、 およそ、およそ、え、中止になり、え、 無効という形になって、え、この調査は 終わるということになるんですけれども 、え、実際あのこのここで明白なエラーが 確認されなかった場合は、あ、進んだ調査 ということでフェーズ1、B調査あるいは 2という調査に、え、進みます。え、ただ 今回その明白なエラーがあってフェーズ1 A調査で終わった場合においてもですね、 え、ここはあのしっかりトレンドとして 、え、記録管理されることが求められますの で、え、この記録はしっかり残しておくと いうことが大事なポイントになってきます 。

そして、え、フェーズ1Aで明らかな エラーが認められなかった場合、フェーズ 1Bインベスティゲーション調査の方に 入っていきます。え、このフェーズ1B 調査というのは、あ、試験室、え、試験室 のあの分析者と責任者による、え、調査と いうことになります。で、え、この分析者 と責任者それぞれで、え、調査を行った 結果として原因が特定された場合は、あ、 キャパを行った上で試験、え、こ試験無効 そして再測定という流れになり、え、調査 としてはクローズしていくのですが、あ、 ここで、え、原因が分からないということ になりますと、え、関連部門への コンタクトを取って、え、全体、その組織 全体としてのフェーズ2 インベスティゲーションということで拡大 調査というところに入っていくというのが 大まかな流れになります。

で、このフェイズバンビB調査なんです けれども、この分析者と監督者それぞれが 実施する初期調査ということで、え、 それぞれが考慮すべき留意すべきポイント というのをここにまとめています。で、 特に試験担当者につきましては、あ、まず 、え、システムそのものを使う場合、 システム適合性試験、あるいはその、え 、当該試験におけるシステム適合性として 定められた、あ、そういった試験に関して 、え、適合しなかった場合、それは、あ、 システムとして、え、使えないということ になります。え、そのことは流意しておい た上で、え、もしそのシステム適合性が、 あ、不があるということになりますと、え 、適切に機能してないということになり ますので、え、その適切に機能しなかった 期間中に取得された全てのデータというの はどこまでなのかというのを直ちに、え、 識別して、え、それを、え、記録しておく 必要があります。え、その上で、あの、 そのデータは使えないということになり ます。え、そしてさらにですね、あの、不 具合の原因を特定した上で、ま、可能で あればそこ是正は必要なんですけれども 、え、実際にその原因が発生した期間、 いわゆる今回検出できたOSの試験測定 結果よりも前にそういった原因が存在した のであれば、あ、そこからの、え、データ がどうなのかというところを検証していく 必要があるということになります。また ですね、え、試験が実際に行われた後、え 、実際にその試験データが、あ、試験企画 に適合しているかどうかを確認できるより 前に、え、試験要とか標準要益こういう もの廃棄してはいけませんというところも 有意が必要です。

そして、え、実際にあの資料をこぼれ、 資料がこぼれたとか、あ、実際にサンプル の混合物が不完全な位相が行われていた とか、ま、こういった、ま、明らかな エラーが認められたような場合は、あ、 試験担当者はその事実を直ちに文書化 するというところが大事になってきます。そして 、あの、この辺り、え、ちょっと注意が必要 なんですけれども、ま、明らかなエラーが 判明しているにも関わらず結果がどうなる かというのを見たいと、ま、そういう理由 でですね、え、分析者がその試験を継続さ せて完了させるということはしてはなら ないという風に、え、規定されています。

一方の試験室の責任者の責務という観点 なんですけれども、え、ま、私の方で大事だ なと思ったところを赤にしてますが、あ、 まず客観的かつ迅速に、ま、当然です けれども、え、1番あ、大事かなと思うの はここの部分です。潜入感を持ってはなら ないというところです。あ、いつもこう いうミスがあるもんねとかこういう傾向が あるもんねというあの経験が長いがゆえに ですね、え、ある思い込み、バイアスそう いったものをあの捨ててやはり客観的に 判断していかなければならないという風 に考えます。そして試験者の評価というのは こういったステップで実施するということ でガイダンス的にはこういう7つの ステップが書かれておりますがあ、ま 、こういったステップはここ読んどいて いただければいいかなと思うんですけれど も、え、責任者としては傾向の発生に注意 を払う。これはどういうことかと言うと、 当該OSの結果だけではなくて同じような 事象が過去どういう風に起こっているのか 、あ、そういったあの頻発するような傾向 が出てきていないか、ま、そういったあの トレンドとして、え、何かしら変化がない かというところを、え、注意払っておくと いうことが非常に大事なポイントになって くるかなというのになります。え、さらに 上級管理職は、ま、こういったトレンドを 適切に監視して問題のある領域について 確実に是正が行われるように、え、配慮 するということが大事なポイントになり ます。

そしてこの、え、フェーズ1A、あ、 フェーズ1A1Bこういったフェーズ1 インवेスティゲーションのあの全体的な ポイントとしては、あ、認識とまず認識の 部分で試験室のエラーっていうのは本来 比較的稀にしか発生しないものだよという ところ。この部分を、え、大事にして、 あの、もらいたいと思います。

あと、えっと、試験室エラーの明確な証拠 が存在する場合には、あ、試験室で取った その当該試験の結果は無効とすべきである 一方ですね。え、試験ラーの証拠が不明確 な場合に、え、良きしない、え、結果の 原因を特定するため製造業者による全面的 な音質調査をしなければならないという風 にされていますが、あの実際あの試験その ものがあればですね、え、一旦無効に、え 、すべきですけれども、え、それが分から ない場合、原因が分からない場合はさらに 拡大調査に進むということになり、ま、 全面的なOS調査というところに展開して いくことになります。

で、OSの試験結果は根本原因の調査を、 え、調査を完了していない状態でラボ エラーに起因するものとして扱ってはなら ないという風に書かせていただいており ますが、あ、これはですね、あの、例えば 当該、え、試験において、え、分析の法の エラーがあって、え、ま、ここの分析法の こういうエラーがあったから、あ、この OSはこのバッチで、え、完結という風な 形でですね、あの、ラボエラーとして処理 するというようなことがあったとしても、 そのラボエラーとになった原因が、あ、 そもそもどういう原因で起こったか、 さらにもう1歩進んだところの根本原因と いうとこに目を向ける必要があるという ところです。え、そういったあの、そう いったエラーがですね、頻発するリスクが 潜んでいるということであれば、そういっ たところまで踏み込んだ改善というのを 行う必要がありますので、え、目の前の ラボエラーのみを、え、のみに目を向けて ですね、え、調査を見るというのは、あ 、やはり適切ではないというところがあり ます。そういう面でもですね、え、この フェーズ1調査、フェール2調査もそうな んですが、あ、OSにおける調査というの は、あの、非常に、え、深い目で、え、 見る必要があるというところになります。

そして、え、フェーズ1調査でですね、え 、原因が分からなかった場合、フェーズ2 インवेゲーション拡大調査の方に入って いくわけですが、え、まず最初にですね、 、ま、多くの企業では、あ、逸脱を起る かなと思います。そしてこの逸脱の気の中 で、え、製造側の調査が行われ、え、製造 側の方で明確な原因が判明すれば、あ、 何かしら製造にですね、何かしら不議が あった場合は、あ、そのバッチの処分と いうことで、え、実際にその、え、バッチ の適合不適合の判定を行っていくという形 になります。ま、一方でこの製造側の調査 で、え、何も原因が分からないということ になりますと、次は試験室側の調査という ことで、え、仮説検証試験というような ことを行っていきます。ま、こういうよう な原因だったらどうなるかというところを ですね、え、再試験を行ったり、再取を 行ったりということで、え、調査を行って いくということになります。

で、この製造側の調査の部分ですけれども 、え、調査は品質部門が実施するという こと。あと、え、関与している可能性の ある多部門を全て含めて実施するという こと。そして、え、製造が社外で行われる 場合なんかもありますけれども、え、関与 している可能性などる全てのサイトを調査 に含めなければならないということ。え 、つまり関連している全てのものを調査する というところが大事になってきます。あと レビューに関する書面の記録は以下の情報 を含めることということで、え、書かせて いただいておりますが、あ、まず調査を 実施する理由の明確な記載、そして問題の 異原因となりる製造プロセス上の要素の 要約、あの、文書レビューの結果、あと 原因、え、当該問題が過去に発生してい ないかという問題、そして実際に発生した にしてしていたにしても、ま、過去に行わ れた是正措置の内容とそういったところを ですね、え、全体的にレビューしていくと いうのが大事になってきます。

あとOISの結果は確認され、え、実際に 、え、原因が分かったという時は調査を 終了することができます。で、え、当該 製品を不合格という風な形で、え、処分 するという形になります。え、しかし ながら、あ、このバッチのみがそうだった かというのは分からないので、え、この 根本原因の部分からさらにですね、他の バッチとか製品に影響がなかったかという 調査まで行うというのが、あ、この、え、 製造側の調査で行われるべき内容になり ます。

そしてそこで、え、原因が分からなかった 場合の仮説検証試験ということで、ま、再 試験、再リングとかあと留意すべき点では 平均化とか外れ値の検定だったり、微生物 学的、え、調査を行う場合だったりとか 、ま、安定性試験に関するものとか、ま 、こういったところで、あの、いくつか ポイントがありますので、え、この辺りは 後で追って、え、解説していきたいと思い ます。この、えっと、仮説検証試験も含む 、え、フェというもののポイントにつき ましてここに来列しておりますけれども 、え、まず仮説に基づきですね、文書化され 承認された手順に従って実施されるべきで あるというところ。そしてあと追加試験を 実施する前に、え、製造調査というのを 開始しておくということ。あの、色々と ですね、トライアンドエラーで、え、祭 とかを行う前に製造の調査をスタートさせ なさいという意味でございます。と、 えっと、追加試験を実施する際には、あ、 事前に定義された再試験計画に基づいて 実施すること。あと初回試験を実施した 試験者以外の試験者による再試験を含め なければならないということ。そして、え 、実際に最初に試験をした試験者、これが 問題で、え、こういったOSが起こったと いうことが分かった場合なんですけれども 、え、この当該試験者が同一試験司法を 用いて実施した全ての分析結果についても レビューを行わなければならないという風 になります。

この、え、検証試験というところをもう 少し詳しく、え、ポイントを抑えていき たいと思います。え、過検証試験は先ほど 申し上げましたが、開始する前にですね、 試験内容の記載文書をこれを作成して、え 、品質問とかあとは委託元とか、ま 、これらに関連する、これらに、え、相当する ですね、品質保障責任者、ま、品質保障の あの責任者、こちらの方の承認を得て、え 、スタートするということが必要になり ます。そして仮説検証試験には、あ、ま、 要求事項としてここ2つ書いてるんです けども、え、1つは試験内容は少なくとも 以下を完全に文書化しなければならないと いうことで、え、まずどういった根本原因 が考えられるかというところに対する仮説 と、ま、こういう仮説を立ててアプローチ していく試験なので、これがまずはいる でしょうと。そしてどういった資料を 用いるか、そして具体的にどういう風に 評価するのかで、あ、どういう風に実施 するのか、そして得られたデータを持って してどう評価するのかというところになり ます。で、え、過検証試験に関しては、あ 、当初の試験調整物の最定から継続して 実施される場合があるという風に書いてい ますけれども、ま、こういった場合は、 あの、そういう、え、流れの部分に関して も記述が必要になるかなと思っています。 あと調査試験なので、え、実際にあの 例えばここで再測定して、え、適合の結果 が出たからと言って実際に当該OSの初期 の試験結果、それと置き換えて、え、使う と、ま、そういった目的をあのこの調査 試験の中に含めてはならないという風な ところがあ、ガイダンス上記載されており ます。

そして祭試権というところなんです けれど も、祭権に使用する資料というのは原則と して当該ロットから採取試験され、OS 結果を示したものと、え、同一の禁質な 資料依頼でなければならないという風な ところが原則になっています。実際にOS を起こした資料と同じものと言え るっていうもです。言えるということです ね。で、あと、え、権が適切とされる状況 ということで、え、試験機の不具合調査 とか規釈ミスとか資料資料の取り扱い上の 問題が疑われた場合と、あと試験を行う べきかどうかは、あ、試験の目的及び科学 的に妥当な判断に基づくべきであると、 この2点をきっち抑えた上でですね、再 試験の実施を判断するというのが大事に なってきます。で、1番ダメなことがここ に書いてあるんですけども、あの、合格 結果が得られるまで繰り返し試験を行って 科学的根拠なくOS結果を無視するという ような戦略を立てて立ててやると、ま、 こういったケースが実際にはあの現場の方 では起こっていて、え、指摘されていると いうようなことが起こっています。こう いったあの合格するまで試験を繰り返すと いう行為はGMP上容されないという ところは皆さんご認識いただいてる通りか なという風に思います。

そして権なんですが、あ、回数という ところもポイントになります。え、災の 回数はあらかじめ手順書に規定をしておく という風なことを、え、申し上げたいと 思います。そして再試権の回数というのは 、あの、得られた結果に応じて変更しては ならないというところです。あかじめ ちゃんとどういう再試験、権の際は何回 やるという風に決めておく必要があると いうことですね。で、その再試権回数は 統計学的に妥当であるべきだというところ 。ま、ただ文献上は5回とか7回とか9回 とか、ま、こういった提案がされていると いうのが今の状況かなと思います。そして 実際に再試験を行った後の結果が不十分で あった場合、ま、これは不適合だったと いう意味ですが、そうだった場合は、あ、 このバッチはギバッチということになり ます。ま、バッチとしてリジェクトされる のか、あるいは調査完了まで放留するのか というところになってきます。え、明確な 試験が特定された場合、え、これはあの 再測定をやってる中でですね、え、例えば 明らかに分析者に起因していたということ が立証された場合、ま、こういった場合に おいては、あ、その再主権結果が当初の 試験結果に変わる、変わるものとされる こともある。ま、こういったケースがある ということです。

え、そして、えっと、実際に、再試試験を した結果としてですね、エラーは特定され ませんでした。あ、でも祭試験をした結果 が合格だったと。ま、こういった場合が出 てくると思います。え、その場合は、あ、 それをですね、え、優先して当初のOS 結果を無効という風にしてはならないと いう風なところを、え、述べられところが ですね、え、ガイダンスには述べられてい ます。

次にサンプリングというところなんですが 、あ、サイプリングはですね、え、ま、 原則として極めて稀にしか実施されるべき ではないというところが言われています。 え、今以下の場合に限り実施されるという ことで、え、そもそもそのサンプリングし たバッチがですね、え、真に代表してい なかった場合、バッチ代表していなかった 場合ということ。あとと資料調整の中で 、え、どうやら試験室由来のエラーっていう のが確認されたという時、あと資料の劣化 とか汚染とか、ま、こういうことで、え、 無効使用不可能であるということの示す 証拠があると、そういった場合に、え、 再種は認められるというところでござい ます。

そして実際にこの再採取することによって 、え、ま、あの、試験をやり直そうとした 場合なんですけれども、え、その元々の 試験サンプリング方法が妥当でなかった そういったケースの場合は、あ、新たに ですね、サンプリングの方法というのを 開発する必要があるんですけども、その 新しいサンプリングの方法というのは やはり、え、事前に文書化して、え、 品質問に承認を受けたものということが 要求あの前提になりますので、え、やはり あのこの部分を後付けにしてやるとかいう ことがないように実際にサンプリング方法 を開発したらそこをちゃんと正式な手順と して設定してからですね、え、 サンプリングを行って再試験をするという のが大事になってくるかなところになり ます。

あと留意事項として平均化というところで いくつかスライドを用意しておりますが、 あ、これはですね、あの 試験の中でですね、え、例えば繰り返し 試験を同じ資料を繰り返し試験することに よって、え、その、え、それぞれで得た データを平均化して出すと、ま、そういっ たことが試験そのものの手順として決まっ ている。そういった試験がございます。え 、その中でそのOSの結果というのが出た 。ここの例えば個こ々の試験結果に対して OS の結果が出た場合の考え方というところを示している部分になります。

で、特にこの赤にしているところは、あ 、まず、え、適切な平均化の方法というのは 実際 OS を示させた当該試験においてすに使用されていた場合に限って、え、使用することができます。 え、これはあの今申し上げたように あらかじめこの試験は平均化してやる試験 だということで手順化されてるものだけに 適用されるということで、え、この、え、 OSが出たからと言って複数試験をして 平均化して結果を出すというようなことを 勝手にやっちゃだめよということになり ます。ま、ただそれは、ま、もちろんあの 皆様方ご認識いただいてる通り当然あの ダメなことだなというのはお分かり いただけるかなという風には思います。

で、あとOSの調査の過程で実施される 試験に関してなんですが、あ、調査の経と なった元の試験結果と、え、この実際の 調査の中でやった試験とか再取のあの結果 としてやった試験結果、ま、こういった ものを合わせで平均化するというのは適切 ではないということは書かれています。え 、特にですね、一部の結果は企画外であっ て、え、他の結果は企画内である場合と いうのは、ま、こういったデータを平均値 を使うということになってしまうと、え 、実際の企画外だった部分を薄めてしまう ことになるということで、ま、隠して しまうということでですね、え、誤解を 招く恐れが極めて高いということになり ます。え、原則として全ての独立した試験 結果は区画に適合していなければならない ということで、え、独立した試験として 行ったものを平均化して、え、報告値を 出すというような試験であってもですね 、あの、個々のそれぞれの測定結果という のは、あ、やはり企画に適合していなければ ならないと平均化前のデータは企画に適合 していなければならないというところが ございます。

はい。これはちょっと参考までに載せて いるスライドです。 え、外れ試験というところで、え、外れ 試験というのは、あの、外れ地検定とも 言いますけれども、え、統計学的に他 一しく異なった値が含まれてるかどうかを 判定することになります。で、外れ値という のは、あ、規定された試験方法から 逸脱によって生じた、生じることもあり ます。え、しかしながら、ま、資料その ものが有するですね、ばらつきの結果とし て生じる場合もちろんあるというところで 、え、ここをあの安易にですね、え、試験 手順上のエラーとか、ま、あの、そういう 逸があったんだということを決めつけては ならないというところが大切な部分になっ てきます。で、この外れに関する統計解析 というのは、あ、調査及び解析の一環とし て実施することができますが、あ、 バラバラバラつきがですね、え、比較的 小さくかつ資料が禁質であると判断されて いるバリデートされた化学試験については 、あ、統計解析のみを根拠としてデータを 帰却するということは正当化できないと いう風に言われています。

元々ですね、あ、外れ試験ってそのものは 割とバラツきの大きな試験、特にこの バイオセとかのところで、え、言われ適用 されてることが多いんですけれども、え、 これはあの、元々このガイダンスのものは バイオを直接の対象として作成されたもの ではないんですが、あ、実際にあの調査を 行う上ではですね、え、この外れ地検定と いうを語るにはですね、あの、やはりあの バイオというところを想定していただける と分かりやすいかなという風に思います。 で、外れ試し検定を使用する可能性につい ては、あ、ただあらかじめ文書化しておく という、あらかじめ徹底しておくという 必要があります。このあらかじめ徹底して おくというのはですね、え、このデータ 解釈に関するSOPというところにこの 外れ検定を行うというところを明記して 、え、十分に文書化しておくということが 必要ということを意味しています。え、 そのSOPには適用する具体的な外れ検定 の、ま、検定方法そして、え、事前に規定 された関連パラメーターというのを含める べきです。え、実際にこの統計、統計的に 優位な評価を行うために必要な最小結果数 というのもですね、SOPに書いておか ないといけないというところになります。 え、ばらつきの大きい生物、生物学的試験 なんかではですね、え、統計学的に、え、 極端な観測地を特定するための手法という ことで、え、外れ検定というのが、あ 、ま 、適切な統計、統計解析となる場合が実際 はあります。

そして、えっとUSPの方には外れと外れ 検定についての記載がございまして、え、 外れ地と、え、判断された観測値は計算 から除外できるということ。ま、ただ 一方でですね、え、USPには次のことも書かれています。え、一見して異常と思われるような 応答を市的に除外または保持する ことは、あ、深刻なバイアスの原因と なりると。で、原因調査を行うことなく 相対的な大きさのみに基づいて、え、観測 地を除外するというのは極めて限定的に 用いられるべき手法であるということです 。あの、実際にあの測定値がですね、え 、ま、通常考えられるばらつきよりも、ま 、大きく外れているということだけをやはり 持ってして、え、そこを除外するというの は、あ、良くないということです。え、 実際になぜそんだけ大きく外れたのって いうところをですね、原因調査をしっかり やった上で、え、除外するというのが大事 だということが述べられている部分になり ます。

で、えっと、ま、あとは外れ検定がですね 、データセットの中で平均値からどの程度 しているかを理解する上で、ま、一定の 要用線を持つということもあるんですけど も、え、これはあの調査過程における情報 提供目的に限定されるべきだということも 合わせて書かれています。

あと、え、岩僚均試験とか様子試験とか 放出速度試験、ま、こういった試験はです ね、そもそもその製品のばらつきそのもの を評価する、え、試験ということになり ます。え、こういった試験に関しまして はこの外れし検定は適用できないという風 にされていますので留意が必要です。

あとOS調査における、え、追加試験の中 で、ま、こういった手法を用いる場合と いうのは、あの、試験室の方ではですね、 複数の試験結果を得ることになると、ここ のこの部分なんですが、実際に外れ試検定 とかをすると、あの、この値外れ値だよ ねっていうところ、除外した値って出て くるんですけど、じゃあその除外した値を 、え、実際に救援に報告する時に、あの、 除外して報告していいかと言うと、そうで はないということで、あの、全ての試験 結果というのをですね、え、提供して品質 本に、え、判断してもらうというのが大事 になってきます。あの、外れという風にし た部分に関しても、え、やはりちゃんと 情報として救援提出してですね、最終的な 主義判断を行っていただくというのが大事 になってきます。

あと微生物確的調査というところで、え、 少しお話をしていきたいと思いますが、あ 、微生物学的試験で、え、あるいはその、 えっと、環境モニタリングとかそういう ところでですね、発生したOSについて です。で、そういったOSに関しては、あ 、やはり試験条件っていうのを慎重に評価 する必要があって、え、特にこの影響範囲 、ま、どの、どこまで影響があるのって いうところをやはり明確に定めておくのが 大切になります。この評価というのが非常 に、え、ポイントになってくる部分になり ます。え、そして、え、検出された微生物 が想定される種類かどうかで由来、え 、想定される由来を評価しというところ、 例えばその金が、ま、あの、土上由来なの か、ま、人由来なのか、ま、そういった ところです。そして、ま、その場所で検出 されることが実際あり得るのかどうかと いうことを検討していくというようなこと をやります。え、またですね、この試験 エリアとサポートエリア、もうここのあの 環境モニタリングのトレンドというところ も評価しておく必要があります。ま、実際 にあの、微生物試験室とか無金試験室とか そういう試験室のバックグラウンドという のはあの、ま、規制上、え、このグレード でやりなさいとかそういうところはあまり 、え、明確なあ、規制はございません。で 、え、多くの企業があの、ま、グレード 高くてもグレードDあるあるいはCNCあ 、というところでやってるかなという ところだと思いますけれども、え、そう いったあの環境をの中でですね、やはり 微生物の周囲のポあのトレンドというのを 把握しておくと、ま、こういった、え、 OSが起こった時に、え、比較して確認 できるいいデータになるかなというところ で、え、もしあの試験室の周囲の自生物の トレンドというのを確認していなければ ですね、え、そういうところも抑えておく と良いかなという風に思います。そして、えっと、特にこの微生物学的な試験で何かしら、え、 OSが発生した場合、あるいは問題が 起こった場合というのは、あ、根本原因 っていうのは1つと限らないことが多い です。やはり複数存在して、え、複数の 要因が絡み合って起こっているという ケースがございます。またですね、え、 微生物学的試験はばらつきが大きいという ところもありますので、え、調査対象は 発生した当該バッチに限定過去の結果を 及び、え、トレンドを含めて広い範囲で レビューするというところが大事になって きます。

あと再分析を実施する根拠とか再試験を やる、再をやる。ま、この辺もやるんで あれば必ず根拠を明確にするというのは 大事です。ま、ここは微生物試験に限った ことではございません。そして宣言として 考えられる要因は全て検討するということ で、え、やはり根本原因は1つではないと いうところがありますので、あの要因の 分析というところはも漏らさず全てやると いうこと。え、資料保管から試験環境に 至るまでのプロセス不ロー全体を含め汚染 が購入しうる箇所を洗い出すというのが 大事になってきます。

あと調査中にですね、え、製造現場の確認 あるいはあの試験の実際の、え、 サンプリングを行う場所の、ま、検帯の サンプリンを行う場所の確認とかそういう ことを行うというのは非常に有益なことに なります。で、実際に汚染が確認された 場所を見るというのも大事になってきます 。例えば製造で、え、環境モニタリングで 、え、金が検出されたという時に、え、 その製造現場を直接確認に行くというのは 大事です。え、そしてそこを、え、製造の 担当者のみに、え、お任せするのではなく て、え、実際に科学試験者あるいは微生物 試験者、こ、あの、分析者の視点で確認し ないと見落とされるようなものもあります ので、え、そういった急の力も借りてです ね、え、原因を特定していくということが 大事になってきます。え、さらにトレンド 分析を確認していく中で、え、検出禁種の 変化、ま、このスピーシドリフトと言い ますけど、こういうのが認められる場合に ついては、あ、その視点でのアクション リミット設定型の調査を行うということも 考慮する必要があります。

はい。えっとこのような調査を行った結果 としてですね、このフェの結果が全て 出揃ったということで、え、実際にあの 、ま、OS確定なのか結果的に原因不明なの か、あるいは原因が判明してそれに対する インパクトアセスメントをやっていくのか 、ま、こういった流れができてくるかなと 思うんですけども、このフェーズのことを 、え、FDAのガイダンスでは レポーティングという風に呼んでいて、え 、あと、えっと、EM、えっと、MHRA の、え、ガイランスではフェ3 インベスティゲーションと書いているん ですけども、ま、この2つはあの必ずしも 一致するものではないんですが、あ、実際 の行動としてはほとんど同じですので、 ここではちょっとまとめて記載させて いただいております。で、え、実際に 出揃った結果として結果を分析してどの ように、え、結果を、え、ま、次のフロー に載せていくかというところなんです けれども、え、まず、え、調査が完了し ましたということで、え、調査結果を統合 して判断するフェーズというところになり ます。

で、ちょっと文字が小さいんですが、あ 、この調査結果の解釈というところでして 、 えっと、OSの結果については、もう再 試験結果も含む、え、調査結果全体を解釈 した上で、え、バッチの品質を評価して 、え、ま、リジェクトするのか出荷するのか というところの判断を行っていきますと いうところです。あと、えっと、実際に 、え、OS発生した試験結果の無効化につい ては実際に試験OS結果を引き起こしたと 合理的に判断できる試験辞書が観察され、 文書化された場合のみに限り行うことが できるということ。 ただ一方であの調査結果が深くて要は原因 が分からない。え、ま、そういう場合です ね。え、OSの試験結果の分析が特定され かつ、え、OS結果が確認されなかった 場合、ま、こういう場合が1番悩ましいの かなというところです。OSのが起こった 原因は分からない。でも再試験したら適合 する。え、こういった場合ですね。え、 この、え、OSの結果というのはバッチマ とはロッドの処分判断によって十分考慮さ れなければならないところになります。 OSが実際に、え、また再度起こっている あるいはあの最主試験でもOSになって 、ま、こういった場合っていうのはバッチ 時代は不適合なんですけども、え、この、 え、調査したけれども原因は分からない。 結果も、え、不適にならない。ま、そう いった場合というのはですね、クオリティ ユニットは最終的に当該バッチの出荷とし て判断する場合も、え、場合によっては ありますよというところになります。ま 、そういったケースの例っていうのはここに 書かれていますので、ま、ちょっとまた 読んどいていただけるといいかなという風 に思います。で、実際にこの、えっと、 レポーティングフェーズ3 インベスティゲーションを行う上での、 あの、留意事項として平均化の話が少し 載っていますので紹介したいと思います。 これは原子資料から調整した複数資料の 結果の平均化というところで、えっと、 個別の結果がOS、個別試験の結果がOS であって、ま、一部が企画内というような 場合で、え、ま、ばらつきもそう、あの、 基地のばらつきの範囲内だったと。え、 実際に、え、そのさらに、え、その結果を ですね、平均化して、え、平均値を取れば 、ま、企画内に入ると、ま、こういった ような試験の場合に、え、この結果はどう するのかというと、これら7体の平均は OSとして取り扱うべきだと。平均を取っ たらOSではないんだけれども、え、個別 結果はOSであるので、ここはOSとして 判断すべきだよというところですね。ただ 一方で、あのドイツの最終資料調整から得 られた結果の平均化というのがあります。 これ例えばあのHPLCとかで、えっと、 1つの同一の資料から複数回注入して、え 、それぞれの試験結果を平均して出すと いうことが試験法として規定されてる場合 、え、そういった場合についてはばらつき そのものが受け入歴時を満たされてる場合 について、え、個々のレプリケートの結果 そのものが直ちに、え、OSになるのかと いうと、そういう理由にはならないという ことで、え、ここはあの単一の測定結果が OSになっても、ま、平均してOSになっ ていなければOSとしないということが あり得るというところになります。

あと企画内ではあるが限界値に近い結果が 出た場合ということで、ま、分かりやすい ところでいくと例えば眼僚試験とかで、え 、いつもと違う値が出てるけど企画内だっ たよというようなケースです。で、こう いうようなケースについては、あ、分析 結果は企画を満たしているけれども、 出荷費の判断においては慎重な対応が求め られます。え、例えばそれが時間が経てば 安定性権の結果としてアウトになるかも しれない。ま、そういったOSのリスクが あるものということに関しては、あ、 やはりあの留意が必要だということになり ます。ここは後で出てくるある意味OOT というものの1つになるかなという風に 思います。

あとこの、えっと、フィールドアラート レポートという風も載せてますけども 、ま、これはあの、米国の方の規制のみのお話 ですので、あの、今回ここでは紹介いたし ません。

あと、あの、安定性試験のですね、OS OTについて少しお話ししておきたいと 思います。で、安定性試験のOSなんです けれども、安定性のOSは、あ、まず議のある 結果が確認された時点で速やかに エスカレーションしなければなりません。 え、このOSの場合にはですね、リコール の可能性があるということで、ま、非常に あの、迅速な対応が求められます。で、 安定性試験の、ま、いずれかの時点で、ま 、あの、次回の試験値、試験時点より、え 、前にOSになる可能性を示唆する異常が 認められた場合、ま、いわゆるOTという ことなんですけども、え、こう、次の測定 時期にはアウトになるかもっていうような 結果が出た時は、あ、その次の測定時期 よりも、え、やはりあの早い段階でですね 、追加の測定を行って、え、確認すべきで あるということが記載されています。 ま、あとOTという観点でいくと安定性 データのOOTというのは早期に検出 できる客観的な手法というのを構築して おくのがいいだろうというところが書かれ ているというところです。で、OTの アラートについては分析上のアラート、 工程管理上のアラート、コンプライアンス アラートということで、え、3段階の レベルについて記載がありますが、ま、 そのうちですね、コンプライアンス アラートと分析アラートについてちょっと お話をしておくと、コンプライアンス アラートっていうのは、あ、同一の安定性 試験においてOTの結果が有効期間内に OSが発生する可能性、またその外性を 、え、示唆する場合というのを指します。え 、先ほどあのOSのところでも少しお話し したように、ま、次回測定したらアウトに なるよねとか、あの、あるいはずっと通常 低価傾向が見えてるけれども、あの、通常 想定されるよりも早く下がってきていると か、ま、そういうようなことがOTとして 上がってくる。ま、特にコンプライアンス アラートというところになります。あと 分析アラートというのは単一の試験結果が 異常値を示しているものということになり ます。企画内ではあるんですけれども、 えっとこの分析法そのもののあのばらつき がいつもと違うぐらい大きくなってない のっていうようなそういうような意味の 意味になるかなと思います。通常の ばらつきとか祭祀のばらつきと掲示変化の 範囲を逸脱しているようなあ、そういった 分析法のばらつきが出た時というのが分析 法分析アラーということになります。

はい。あの、というなところでですね、 えっと、フェーズ3 インベスティゲーションまで行って、基本 的にあの、そのバッチの処分という形で 、え、当該バッチがOSが確定しますと、え 、実際に、え、その生産されたものは、あ 、処分されていくことになります。で 、その場合、あの、不合格ラベルを貼って 、あ、隔離保管をするというところがこの スライドの示しているところになります。 ま、以上があの、OSの基本的な処置の フローというところでのご紹介になります 。

で、次にあのOOTの本質とリスク判断と いうことでOOTに関する説明をさせて いただきたいと思います。で、OTって いうのはですね、あの冒頭に申し上げまし た通り、あの文書化された定義っていうの があまり実際ございませんで、え、今回 あのこの講演の中ではですね、え、先ほど 冒頭に示したスライドの通りの定義で書か せていただいております。あの、一部、 あの、ICHのあの、9の方にですね、え 、品質血管というところで品質血管の疑い のあるもの、苦情、傾向、逸脱、原因調査 、ブラブラブラと書いてるんですけれども 、ま、こういうところであの傾向という 言葉があって、ま、トレンドというのは こういうものですよっていうのは書かれ てるのがあります。ま、品質結果のお互い があるもの、リスクがあるものという観点 では、あ、ここに少し振られ、触れられ てるかなというところがございます。 え、ただOSと違ってOTというのは なかなかその言語化が難しいというのも あって手順化されていないことが多いです 。で、企画内イコール問題ないという、ま 、ま、そもそもそういう思考もあのこう いう、え、状況を作り上げている1つの 要因かなという風には思います。え、判断 軸を単純化したがるところが人間には ございます。あとあと責任の所材が分かり にくいというのも1つの要因になります。 え、実績的な捉え方がしづらい。なんと なく下がっているけどこれは分析の補正 やろうとかこれはちょっと製造の方でなん かあのまいつものことだとそういう風に 思ったりとかして、え、自分たちの原因が あるんじゃないかという捉え方がしづらい というところがあります。あと統計と トレンドが分かりにくいというところは ですね、え、ま、言語化しづらい冒頭に 申し上げた通りです。あとOTが検出され たところでそもそも出荷は止まらないし 、ま、企画は満たしているんだろうという ような発想があるというところ。え、ま 、その裏にはですね、実際正しくOTと 向き合うと、ま、追加が必要になったり、 工程レビューが必要になったり、安定性の 再評価をする必要があったり、ま、時には 回収リスクを打うというようなこともある 。え、要するに触らぬ紙に祟りなしみたい なそんな自己防衛的な発想を産んでしまう という部分もございます。OTというのは そもそも今は困らないけど将来困ることな んですよね。え、ただそれに関して、あの 、やはりここでは、あの、視点を変える ことが大事だということを申し上げたいと 思います。ま、OSを減らすためにOTを 大事にするというところですね。で、 特に殺に強い会社さんっていうのはOOT を実際言語化されてシステムの中に 取り込まれています。え、品質成熟度の 高い会社というのはですね、え、そもそも そのOOTというのを対応の中心に据えて おりまして、例えばあの実際にあの会社の 中で行われるのはGMP委員会だったりと かあとはクオリティカウンシルとかそう いう会社の全体のクオリティの会議の中で 中心取り上げられる話題がこのOOTだっ たりということになります。

あとOTが示すリスクというものなんです が、あ、ここにいくつか並んでおりますが 、1つ1つ読、あの、読ませてはいただか ないようにしようかなと思っています。 ODに関しては基本的にOS予備軍という 風に捉えていただいた方がよろしいですし 、ま、将来工程システム品質、こういう ものが同時に壊れていくそういうような ところのサインだと思っていただいた方が いいです。で、このOTをじゃどう検出し ていくかというところなんですけども 、OTそのものは期待される挙動からの連れ ということになります。で、このずれを どう見抜くかなんですけれども、ま、この ずれっていうものには必ず比較軸というの が必要になってきますので、え、この比較 軸を決めないとOOTというのは検出でき ません。で、最も基本になってくるのは 自系列のトレンド変化というところになり ます。この、え、自系列にプロっとした ものに対して、ま、一般的にはこの一方光 の増減がないかとか、傾きの変化がないか とか、ばらつきが大きくなってないかとか 、突然値がジャンプしてないかとか、ま 、こういったところを見たりするのが基本に なります。え、しかしながら、あ、この、 え、一方光の増減、傾きの変化、ばらつき の拡大、突然のジャンプと言われてもこの 辺り主間に依存しやすい部分でして、ま 、ここにいかに客観性を持たせるかという ところが実際のこのOOTの管理を実装 する上でポイントになってくるかなと風に は思います。

え、とはいえ、え、実際にOOTを検出 方法として取り入れてやるとすると、どう いったところに、え、使われるかなという ところで主に取り組まれているところが このような4つのポイントの部分になるか なと。いうところです。え、安定性権での OTの検出でここはあの代表的手法として 会機分析だったりとか、ま、予測OS時点 での前倒し評価とこういうものやったりと ことで、え、よくあの解析を行ったりし ます。で、解直線の傾きが今までと異なる 、あるいは信頼区間が増大している。初期 点0点が他のと会りしているとか、ま 、こういったところを、え、実際に、え、 検知してですね、え、OOTとして、え、 処理していくということが大事になって きます。あと管理図によるOTの検出という ことで、ま、これ工程とか試験系とか、ま 、こういうところになるんですけども、 いわゆるあの管理図法ですね、え、XR 管理図、XS管理図とかIMR管理図と こういうものを用いてですね、え、管理、 あの、OTっていうのを検出していくって いうのやっていきます。ま、あとロット間 比較とか分析系のOTのケースだったりと か、ま、分析系なんかは、ま、標準品 レスポンスの掲示低下とかシステム適合性 の値が変わってるとか、あと試験者別に 、え、ま、あの中心値が変わったり、バース が買ったりとか、ま、そういったところを 検出したりとかして、え、OTの、え、 検出というのをやっていくということで あります。

で、このOTの検出というのは、あの、 実際は、あの、ずれを見つけるという作業 なので、ここは広くやっていくという ところに意味があります。え、一方での OTの判断っていうのは、ま、調査の容易 だったりとか影響度評価というところが あって、え、ここをですね、あの、一気に つげてやろうとするとなかなかこのOTの 検出のところをあの、幅広くやろうという マインドになってきません。え、1番大事 なのはここを広く拾うことですので、まず はこれはOTかっていう風に悩むのでは なくて、悩む前にまず拾うと、そこを あの 徹底できるような仕組み文化というのを 作っていくのが、あ、製造書にとっては 大事なことかなと考えています。え、OTは 試験結果が企画内にもであるにも関わらず 過去のトレンド予想されるばらつきまたは 確立されたプロセス共同からの優位に逸圧 していることが疑われる状態というところ なので、え、やはり広く拾うというのが 大事になります。ここをしっかり抑え て、え、運用していただきたいという風に 考えています。そして調査方法なんです けれども、OSOTの調査方法は1番冒頭 に申し上げた通りOSの方法というのは 順用できます。え、なので大まかな流れは 基本同じです。え、先ほど今まで申し上げ たOSの処理の基本フロー、これに従って OTというのを考えていくと良いかなと いう風に思います。

そして、あの、OTと医薬品出システムと いうところを組み合わせて、え、考えるの も大事です。え、ICの9点は兆候行を 検知して先回りして制御する仕組みを要求 しています。OOTはここの兆候の部分に 、え、相当すると考えて差し使えないかな と思います。

実際にそのICの9点では製品のライフ サイクルを4つの段階に分けて以下の4つ の様子を増進することを述べているという ことで、え、このような4つがですね、 教科書的には書かれています。今黄色で ハイライトしておりますが、ここの部分に はあのOOTという概念が入ってもあ 、いい部分になるかなと思っています。基本 的にモニタリングを行うというところ、 ここに関してはやはりそのアクション アラートではないですけれども、そういっ たあのトレンド以上というところを検知 して対処するそういうような仕組みが入れ られるかなと思います。え、実際この キャパのシステムだったりとか変更管理の システムだったりとかこういうところで ですね、え、何かしら傾向異常が起こって いないかというところをチェックすると いうのは非常に大事かなという風に考えて います。

はい。OTに関するところは以上でござい ます。え、最後にあの差での指摘事例と いうところを簡単に紹介して、え、終わり たいと思います。

え、まずあのPMDAが出されている オレンジレターですね。OSOT関係のを 見ますとですね、5件ほどですね、ある ように、え、見受けています。え、まず この不十分なキャパによる、え、品質 リスクの、え、見落としについてという のが2022年7月に出ているもの。ま 、かなり早い段階で出ているものなんです けれども、え、こちらはですね、あのOS の際のキャパに過去製造ロットへの影響 評価というのが十分なされてなかったと いう事例になります。ま、あの、詳しくは 、ま、皆さんオレンジレター読まれてると 思いますので、え、振り返っていただけれ ばと思いますが、あの、一応こういうよう なことですね、え、実際にあの過去の製造 ロットへの影響評価をやっていなかったと いうところが指摘に上がっている事例です 。そして、えっと、安定性モニタリングに 関する試験結果の取り扱いについて 2023年7月。え、これはあの通常と 違った状態を検知してもそれに対する対処 を行っていなかったという事例でして、 これは安定性権に関するOOTの問題かな という風に思っています。

あと高圧品、え、関連製造書で最近認め られた不備事例ということで上げられてる 中でOSの発生時に再試験してオッケー だったから出荷してしまったっていうよう な、ま、そんな内容のものになっています 。え、再サンプリングを行う合理的説明が なかったとか、ま、そういったところで 、え、そういったところも同時に、え、上げ てあげられていますので、え、この辺りと いうのも、あの、ま、関連する指摘事例に なるのかなと思います。あと安定性 モニタリングに関する試験結果の取り扱い てその2というのがあって、ま、これは 都合の良いデータをC的に採用したと見 られた事例というところで、え、分析法の ばらつき理由に、ま、品質に影響なしと するには合理的ではないという風なところ の事例になります。

あと直近ですね。え、先月レタものです。 これも安定性権に関するものですけども 、モニタリングに関するものですけども 、これもあのOOTに関する事例です。ま 、このようにあのPMDAもかなりですね、 このOT安定性、特に安定性に関するの OTに関してですね、え、かなりあの 厳しく見ているし、え、企業側にしっかり 見て欲しいという意図があって、こういう 発出をしているという風に理解しています 。で、一方であのFDAのワーニング レターをですね、ちょっと調べました。 えっと、2025年に発されたもの、え、 OST関連のものを、ま、あの、ま、 OOTOS関連のワードでですね、検索し ていくと実際ちょっと83件ほどヒットし ました。で、これらをですね、それぞれ、 え、確認していくとですね、ま、傾向とし て、あの、主に6つのポイントがあるかな というところが見えてきています。え、1 つは、あの、OSTの分析ヘラーに割化し ている、ま、簡単に測定ミスって判断し てるケースですね。あと調査はしている けれども原因に到達していないケース、ま 、調査不十分と言われるものです。あと最 試験3歳3位サンプリングの乱用まない最 試験あと合格データのみするとかそういう ケースあとトレンド分析の頸外化ま見てる けどアクションしてないっていうような パターンあとキャパが対処療法を飲むま 実際にOSが発生した後の手順手順の改定 とか教育とかやってそれで終わりになって いてま工程とか設計とか管理戦略に 踏み込んでいないケース係数あとキャパの 効果確認やっていないとかまこういう ところが上げられる。あと最後がOOTを 品質システムに組み入れていないという ところです。え、ここの部分に関しては、 あの、冒頭に申し、あの、このOTの最初 の方に説明させていただいた通り、え、 多くの企業で二の足を踏んでる部分がある かと思います。実際には品質システムにO を積極的に取り入れるということが、 やはりあのFDAのあの、ワリムメーター の事例を見ていくとでですね、あの、見え てきますので、やはりこのOTを品質 システムに組み入れていくというのは、 あの、今考えるべきことだろうという風に 思います。

ま、最後にあの、私から言わせていただき たいのはまずOSはそもそも結果であると いうところ。そしてOTは警告であると いうこと。そて、警告を無視する組織は 必ず結果で忘せられますので、なのでこの 警告をしっかり受け止めて、え、バせられ ないような、ま、そういうような組織を 作っていくというのが、あ、まず、え、 上級感に求められることかなという風に 思います。ま、そういった組織を作って いくことが、あ、制約企業に求められる ものかなという風に考えているところで ございます。

はい、以上を持ちまして、え、私からのご説明を終わりにさせていただきたいと思います。え、この内容が皆様方の製造及び、え、品質管理の向上に役に立てれば幸いでございます。ありがとうございました。