月: 2023年12月

防曇フィルムとは

防曇フィルム (英: Anti-fog film) とは、曇りを防ぐための薄いフィルムまたはコーティングです。

湿度や温度の変化に対応し、表面に水滴が付着するのを防ぐ高機能材料で、眼鏡・ゴーグルやカメラレンズなどの表面をクリアに保ちます。これにより、視界を確実に確保することが可能です。

付随して、安全性も向上する場合があります。ウィンタースポーツなどで曇ったゴーグルを使用すると、事故やけがの危険性が高まりますが、防曇フィルムを使用することで曇りを防ぎ安全性を向上させることが可能です。

防曇フィルムの使用用途

防曇フィルムの主な使用用途は以下の通りです。

1. 眼鏡とサングラス

日常使いのメガネやサングラスのレンズに適用し、寒冷地や湿度の高い環境で曇りを防止します。外気温と眼鏡の温度差から生じる曇りを軽減し、視界をクリアに保つことが可能です。これにより、ドライブやアウトドアでも快適に活動ができます。

2. ウィンタースポーツ

スキーやスノーボードは寒冷な山岳地帯で行われるため、ゴーグルに曇りが発生しやすいです。防曇フィルムを使用することで、滑降中の視界がクリアになり、事故のリスクが低減します。パフォーマンスや安全性の向上が見込まれます。

3. カメラ

写真撮影は野外で実施されることが多く、カメラのレンズが曇ってしまう場合があります。防曇フィルムを適用することで、湿度や温度の変化に対応して曇りを防止することが可能です。特に寒冷地や高湿度地域での使用時に役立ちます。

4. 工業用途

工場などでは作業者が安全メガネや保護用ゴーグルを着用することも多いです。防曇フィルムを使用することでこれらの曇りを防ぐことができます。化学工場や建設現場などにおいて、安全性を向上させるために重要な要素の1つです。

防曇フィルムの原理

防曇フィルムは基材と塗布層に分かれます。一般的には基材には透明な樹脂材料を使用します。塗布層の硬化によって、防曇作用を発揮することが多いです。

基材はフィルム全体の強度と安定性を確保する素材で、一般的にプラスチックフィルムやポリカーボネート、ポリエステルなどの材料で製作されます。薄くて軽量な材料を使用することが多く、フィルムの柔軟性と耐久性が高い点が特徴です。

塗布層は防曇効果を発揮する重要な部分であり、基材の片側に塗布されることが一般的です。防曇効果を引き起こす特殊な材料が使用されます。撥水性や親水性を有する材料が多く、水滴や曇りの形成を防ぎます。

防曇フィルムの選び方

防曇フィルムを選ぶ際には主に下記の要素を考慮することが必要です。誤った製品を選定した場合、想定通りの効果を得られない可能性があります。

1. 厚み

厚みは耐久性などに影響を与えます。一般的にはフィルムが厚いほど耐久性が高まりますが、視界がやや歪む可能性があります。薄いフィルムは軽量で視界の歪みが少ないことが多い反面、耐久性はやや低くなることがあります。

2. 形状

形状及びサイズは多種多様なため、使用目的に合わせて選定することが重要です。例えば眼鏡に貼り付けて使用する場合、レンズの形状に合わせたカット済みの防曇フィルムが利用可能です。

スキーゴーグルやカメラレンズの場合にも、特定の形状に合ったフィルムを選ぶことができます。貼り付け寸法が決まっていない場合には、シート状の製品を購入して貼り付けることも可能です。

3. 材質

防曇フィルムの基材とコーティング材質は、性能に大きな影響を与える重要な要素です。一般的に、フィルムの基材は透明で耐久性がある材質を使用します。コーティング材質は防曇効果を発揮するために特別な材質を使用します。

一般的な基材材料はポリカーボネートやポリエステルです。コーティングには撥水性や親水性を持つ特殊な材料が使用されます。コーティング材質は防曇フィルムのコア技術のため、秘匿されていることも多いです。

4. 付属機能

一部の製品では、防曇機能以外の特殊な機能が組み込まれている場合もあります。一例としては紫外線 (UV) 保護や抗細菌処理を施したフィルムなどがあります。用途に応じて、必要な付属機能を有するフィルムを選定します。

金属粉とは

金属粉 (英: metal powder) とは、金属を微細な粉末状態にした製品です。

通常は金属を細かく砕いたり、特殊な製造プロセスを使用して製造されます。アルミニウムやニッケルなど、さまざまな金属種類や粒径の製品が販売されています。

金属粉を使用して3Dプリンターなどを活用することで、複雑な形状・内部構造を持つ部品を比較的容易に製造することが可能です。設計の自由度が高く、革新的な製品を開発することができます。また、高い精度で部品を製造できるため、微細部品や精密機器の製造に有利です。

金属粉の使用用途

金属粉は様々な産業や用途で使用されます。以下は金属粉の主な使用用途です。

1. 3Dプリンター

3Dプリンターの材料として使用する場合、デジタルモデルをもとに物体を層状に積み重ねて作製するため、複雑な形状または構造の部品を製造することが可能です。設計の変更が容易であり、試作品の製作にかかる時間と費用を大幅に削減できます。

2. 花火

金属粉は特殊な効果素材として火花を発生させるために使用されます。特に花火において美しい色彩と輝きを作り出すのに広く利用され、異なる金属粉を混ぜることで多彩な花火のデザインを実現することが可能です。ストロンチウムは赤、バリウムは緑、銅は青い色を表現することが可能です。

3. 合金製造

硬質合金は金属粉と非金属材料を混合し、高温で圧縮・焼結させることによって製造される特殊な材料です。非常に硬く、耐摩耗性に優れており、様々な産業分野で使用されます。高度な切削や削り出しまたは成形などが主な用途です。

4. 化粧品

一部の化粧品では金属粉が使用されます。化粧品に光沢や輝きを与えるために使用されることが多く、化粧品業界では主流な材料の1つです。アイシャドウやリップグロスなどにも金属粉が含有している場合があります。

金属粉の性質

金属粉末の製造は、特定の金属を選定するところから始まります。使用する金属粉の用途に応じて適切な金属材料を選択します。一般的な金属には鉄やアルミニウム、銅、ニッケルなどがあります。

金属を微細な粉末に変換するため、粉砕装置や粉砕機を使用します。これにより、金属塊が細かく粉砕され、微細な粉末に加工します。粉末の粒径や粒子の分布に影響を与える重要なプロセスです。

上記プロセスにより、金属粉の粒子サイズを制御しつつ製造します。粒子サイズの調整により、材料の特性や加工性を調整することが可能です。

金属粉の多くは化学的に安定している材料を使用します。腐食や酸化に対して耐性がある場合が多く、合金に使用することが可能です。耐久性のある部品や製品の製造に不可欠な存在です。

金属粉の種類

金属粉は様々な金属から製造され、それぞれ異なる特性を有します。

1. 鉄粉

鉄粉は鉄鉱石から抽出した鉄を微細な粉末に加工した製品です。加工性や靭性に優れており、多くの工業製品に使用されます。

一例としては、鋼材の製造に使用されます。建設業や自動車産業などで主流の材料であり、身の回りでも幅広く使用される材料のひとつです。電磁波を遮蔽するための遮蔽層としても使用され、電子機器の電磁干渉対策製品の材料となっています。

2. アルミニウム粉

アルミニウム金属を粉末化した製品です。軽量で耐食性がある点が特徴です。航空機などの構造材料として重要であり、軽さと強度から航空機の機体部品に使用されます。

また、自動車の軽量化を実現するためにもアルミニウム粉が使用されることがあります。耐食性も高いため屋外用の建築材料としても使用されることが多いです。

3. 銅粉

銅を粉末化した製品です。導電性が高い点が最大の特徴であり、さまざまな電子部品や電気導体の製造に使用されます。配線やコネクタ、プリント基板などの製造に使用されます。

4. ニッケル粉

金属ニッケルを粉末化した製品です。高い耐食性と磁性を持つため、多くの用途で使用されます。

特にリチウムイオン電池などの充電式電池に使用され、高い容量の電池を製造することが可能です。その他には磁気デバイスなどの製造にも使用されます。また、金属塗装に使用される場合もあり、塗装の耐食性を向上にさせる効果があります。

5. タングステン粉

タングステンを粉末化した製品です。高い融点が特徴であり、高温および高強度製品の製造する際に有利です。切削工具や穴あけ工具などに広く使用されます。

監修:ニュートラル株式会社

需要予測ツールとは

需要予測ツールとは、既存のデータを元にサービスや商品の需要を予測することができるツールです。

需要予測ツールで検討される既存データには、過去の販売実績はもちろん、天候・季節、景気、競合他社の動向や、その他のトレンドなど、様々なものがあります。需要予測ツールを適切に活用することで、生産計画や販売戦略を合理的に決定することが可能です。需要予測ツールは、現在のビジネスの効率化・最適化だけではなく、新規参入する市場の見極め、人材獲得や設備投資の計画、設備投資、資金調達などの業務改善にも役立てられています。

需要予測ツールの使用用途

需要予測ツールは、多種多様な業種で利用されています。具体的な業種の例は下記の通りです。

• 小売り・サービス業
• 飲食
• 不動産
• 物流
• 製造業 (工業・食品、その他製造一般)
• 農業生産
• レジャー
• タクシー業界
• コールセンター

例えば、小売店では売上見込を予測することで仕入れや人員配置の最適化を行うことができ、飲食業界では、時間帯ごとにメニューの販売数量を予測することで食品ロスの減少と適正な人員配置を行うことが可能です。

タクシー業界では、需要予測により需要の多い場所・売上・乗車ニーズを割り出すことで効率の良い配車を行うことに活用されています。コールセンターでは、入電予測を行うことで最適化された人員配置に役立てられています。製造業では、過剰生産による過剰在庫や需要過多による在庫切れなどを防ぐことが可能です。

需要予測ツールの原理

1. 概要

需要予測システムは、大量に蓄積された既存データから、統計学の技術を活用したアルゴリズムを用いて未来の需要を計算・予測します。最近では、特に機械学習すなわちAIにデータを学習させて予測モデルを構築するものが主流です。

2. AI・機械学習

機械学習とは「データから機械すなわちコンピューターが自動で学習を行い、データの背景にあるルールやパターンを発見する」という技術です。AIを用いた需要予測システムは、大量のデータを高速処理できることから、複雑なパターンや傾向も扱うことができ、他のツールに比べてより正確な予測が可能であるとされます。

ただし、これは「過去に起こったパターンや傾向は、未来にも継続する可能性が高い」という仮定に基づいている技術です。そのため、災害などの予測困難な一回限りの突発的な事象による影響は予測しにくいというデメリットもあります。

2. 具体的な統計学的手法

需要予測ツールで用いられている主な統計学的手法の例は下記の通りです。

• 算術平均法:
  過去の実績データを直接的に平均化した値を用いて需要予測を行う方法。
• 移動平均法:
  前年同時期の実績データなどと直近のデータを平均し、需要予測を行う方法。
• 加重移動平均法:
  移動平均法において、特定のデータに重みをつけて平均を取る方法。
• 指数平滑法:
  過去の予測値と実際のデータをもとに、新しい予測値を計算する方法。特に短期の予測に最適。
• 回帰分析法:
  因果関係を持つ複数の変数をもとに、未来の需要を予測する方法。要素が複雑な需要予測に適切。

需要予測ツールの種類

需要予測ツールは、上記の通り、様々な業種・目的で利用されている製品です。そのため、小売店の売上予測、在庫の適正管理などの特定の目的に特化した製品や、ある程度広い範囲の分野にオールラウンダーに対応している製品など、様々なものがあります。また、需要予測と連動した自動発注アプリケーションなども販売されています。

購入形態は、月額もしくは年額課金方式など、サブスクリプション式の製品が多いです。無料試用期間を設けている製品もあります。利用する際は、用途や状況に合わせて適切なものを選択することが必要です。

参考文献
https://it-trend.jp/demand_forecast_system/article/152-611
https://it-trend.jp/demand_forecast_system/article/important_things
https://www.fujitsu.com/jp/group/fjm/business/mikata/column/fjj-kotake3/

本記事は需要予測ツールを製造・販売するニュートラル株式会社様に監修を頂きました。

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監修:ニュートラル株式会社

AI予測ツールとは

AI予測ツールとは、AIすなわち人工知能を用いて近い将来や未来に起こる事象を予測するツールです。

AIは、機械学習によって大量に蓄積された既存データからデータ同士の関係性を見出して分析することに優れています。この仕組みを未来予測に応用したものがAI予測です。大量のデータを高速処理できることから、複雑なパターンや傾向も扱うことができ、他のツールに比べてより正確な予測が可能であるとされます。

AI予測ツールの使用用途

1. ビジネス

AI予測ツールは、ビジネスでは、仮説に基づいてデータ傾向の把握を行い、新しいデータに適用することによって、未来の予測を行うことに用いられます。商業ビジネスでは、過去の販売実績や気象状況などのデータを元に、商品需要の変動を予測するシステムなどがあります。商品需要以外にも、商談成立確率、売上予測などにも用いられるシステムです。

金融では、過去のデータの傾向を元に、株価や景気などの動向を予測することが可能です。不動産業界では、将来の不動産資産価値を予測することに用いることができます。それ以外では、特に医療・気象などで活用しやすいツールです。

2. 医療

医療関係では、過去の統計からインフルエンザなどの感染症の感染傾向を予測することにAI予測を用いることができます。感染者数や症状の内容や重篤度などのデータに基づき、流行しそうな地域や感染者数の推移を予測することが可能です。

また、患者個人単位では、例えば不整脈の検出に基づいた重篤疾患の発症予測などの用途例があります。日常生活での数分の検査で心房細動などの不整脈を検出して重篤な心疾患や脳梗塞などの脳疾患の発症リスクを予測します。

AI予測によって早期診断による適切な治療を実現することでADL (日常生活動作) の低下を防ぎ、患者の予後を改善することが可能となります。

3. 気象関係

気象関係におけるAI予測の主な用途は、天候の変化の予測です。統計的気象データを学習し、各地の気温や風向きなどの情報に基づいて天気予報を行うことが可能です。

また、雪が多く降る地方では、 新幹線車両の着雪量予測などに用いられます。雪国を走る新幹線は、走行中に車両の下部に雪が付着しますが、固まりになった雪が線路に落下すると線路の砂利が飛び散るなどして危険です。雪を取り除くための人員確保や、作業の要否の判断を行うため、AIによる着雪量予測が活用されています。

4. その他

上記以外では、防犯対策や水道管の劣化予測などにもAI予測が活用されています。防犯では、監視カメラの情報や過去の統計から犯罪発生の可能性が高い地域や時間帯をAI予測によって割り出し、早めに対策ができます。

 水道管路の劣化予測では、使用年数だけでなく周囲の環境要因も影響するため、複雑な予測が必要となります。AIを用いることで過去の統計データから劣化状況を予測し、高精度な破損確率の推定を行うことができます。配管交換における優先順位を決定することに役立ち、更新計画を最適化することが可能です。

AI予測ツールの原理

AI予測は、機械学習を利用して行われます。機械学習とは「データから機械すなわちコンピューターが自動で学習を行い、データの背景にあるルールやパターンを発見する」という技術です。AI予測ツールでは、大量のデータをAIに学習させることで、未来に起こる事象を高精度で予測します。

ただし、これは「過去に起こったパターンや傾向は、未来にも継続する可能性が高い」という仮定に基づいている技術です。そのため、予測困難な一回限りの突発的な事象による影響は予測しにくいというデメリットもあります。

入力されたデータから予測を行う具体的な仕組みには多様なものがありますが、主な仕組みとしては、「ニューラルネットワーク」や「線形回帰」「決定木」などが挙げられます。用いられている仕組みは、それぞれのシステムによって異なっています。

• ニューラルネットワーク:
  神経回路を模した複数の層 (「入力層」「中間層 (隠れ層) 」「出力層」) を持つシステムに大量のデータを入力し、判断を出力する方法。
• 線形回帰:
  2つ以上の要素の関係性を数式で表現できるものと仮定し、「ある要素の値が変動すると、別の要素も連動して変動する」という形で予測を行う方法
• 決定木:
  YESまたはNOで答えられる説明変数の値をもとにデータを振り分け、事象が今後起こる確率を数値化する方法

AI予測ツールの種類

AI予測ツールは、前述の通り、様々な業種・目的で利用されています。そのため、特定の目的に特化した製品や、ある程度広い範囲の分野にオールラウンダーに対応している製品など、様々なものがあります。特定の分野に特化している製品では、来店予測、予測型経営DXシステム、需要予測など、商業・ビジネス向けの製品が多いです。

また、購入形態には買い切りのほか、サブスクリプションに対応している製品もあります。ITの背景知識が無くても容易に理解できるよう、インターフェースが視覚的に工夫されている製品もあります。使用する際は、用途や状況に合わせて適切なものを選択することが必要です。

参考文献
https://ledge.ai/articles/ai-forecast
https://jpn.nec.com/solution/dotdata/tips/ai-predictions/index.html
https://www.itreview.jp/categories/predictive-analytics?sort=review_num_desc

本記事はAI予測ツールを製造・販売するニュートラル株式会社様に監修を頂きました。

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監修:株式会社ナニワ製作所

橋形クレーンとは

橋形クレーン (英: bridge crane) とは、ガーダーが脚により支えられているクレーンで、地上、床上に設置したレール上を走行するクレーンです。

別名ではガントリークレーン (英: gantry crane) とも言います。天井クレーンは建屋の両側壁に沿って設けられてランウェイ上の走行するクレーンに対して、構造が大きく異なります。

建屋の構造上梁が弱く荷重がかけれない工場、屋外に適しており、屋外の工場、岸壁で使用されております。クレーンの定義は荷を動力により吊上げ、吊下げ (人力は含まない) 、それを水平に運搬 (人力含む) 運搬する装置を言います。

橋形クレーンは巻上下、横行、走行の電動で動くものが一般的です。

橋形クレーンの使用用途

橋形クレーンは製造業、倉庫及び物流、造船所、岸壁等々様々な場所に使用されてます。

• 鋼材等の長尺物運搬
• 重量物運搬
• コンテナ運搬

橋形クレーンの構造

橋形クレーンは橋状の鋼製フレーム構造を有するクレーンです。

1. ガーダー

ホイスト、トロリを支持する構造物のことで、桁 (けた) とも言います。自重を支えるために強度を持たせる事及び荷重を受けた際のたわみを最小限におさえるため、スパン及び荷重に合わせてボックスガーダー、Ｉビームガーダー、プレートガーダー等々の形状があります。

2. 脚

ガーダーと脚の取付は、片側の脚を動作時の水平力、屋外に設置させれる事が多いため風、地震に耐えうるようガーダーと脚が剛構造になっています。剛脚と呼ばれます。

片方は、逆に荷重によるたわみにより走行レールに水平力がかからないように剛脚と比較して細くなっており、ガーダーとの取付をピン構造にしているものが多く、揺脚と呼ばれています。

3. サドル

橋形クレーンのサドルはガーダー及び脚を支え、クレーン全体を走行させるための車輪を備えた構造物である。構造としては、鋼板とチャンネル (溝形鋼) を接合したボックス型が多い。

4. トロリ (巻上装置) 

巻上装置はクレーンブームの下に取り付けられた荷揚・荷卸用装置です。ケーブルやワイヤーロープが取り付けられており、吊り下げた荷物を巻き上げることが可能です。動力は電動または油圧であることが一般的です。

巻上装置には主にホイスト式とクラブトロリ式があります。ホイスト式は電動機、減速機、ブレーキ、巻上部のドラムをまとめたものを言い、ワイヤー式とチェーン式があります。また、形状はトップランニング式、サスペンション (ぶら下り) 式があります。

クラブトロリ式はトロリフレーム構造に巻上装置と横行装置が一体となり、ダブルレールの上を走行するものです。主に重量物、速度が早いものに使用される。

5. 吊具

フックや吊り具は荷物をクレーンで持ち上げるための装置です。巻上機に取り付けられ、荷物を引っ掛けて持ち上げます。多くの場合は本部品にクレーンの最大荷重が記載されています。

使用用途に合わせて様々な吊具が使用されますが、一般的にはフックブロックが使用されてます。他にはバケットタイプ、マグネットタイプなどがあります。

港湾で使用される橋形クレーンではコンテナの着脱を行うコンテナスプレッダが使用されてます。

橋形クレーンの種類

橋形クレーンには以下のような種類があります。

1. ホイスト式橋形クレーン

巻上装置にホイストを使用した橋形クレーンです。既製品のホイストを使用することが可能なため、安価に設置可能です。

2. クラブトロリ式橋形クレーン

巻上装置と横行装置を有するクラブトロリを使用した橋形クレーンです。ホイスト式よりも大型のクレーンで採用されます。堅牢でメンテナンス性に優れていますが、設置スペースや必要能力に合わせて個別に設計するため、ホイスト式よりも高価です。

本記事は橋形クレーンを製造・販売する株式会社ナニワ製作所様に監修を頂きました。

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フルーツ皮むき機とは

フルーツ皮剥き機 (フルーツピーラー) とは、果物の皮を効率よく取り除くために設計された器具です。

業務用およびプロ用ともに様々な製品が販売されています。果実の皮の厚さや硬さは様々なので、処理する果実に合わせて機械を選んだり、設定を調整する必要があります。

フルーツ皮むき機の使用用途

ピーラーは、家庭用や小規模な専門環境そして業務用などで多様な目的に使用されています。

小規模な専門環境では、オレンジやグレープフルーツなどの厚皮の果物を処理し、皮を簡単に剥くことができます。キウイやトマトなどの柔らかい果皮の果物も内部を傷つけずに効率的に処理することが可能です。

フルーツ皮むき機の原理

刃の形がピーラー状になっているタイプの機械では、フルーツを回転軸 (回転爪) に固定して回転させ、刃を皮に当てることで皮を剥きます。

回転の動力は、家庭用では手回し式のものもありますが、業務用など大量の皮むきを想定したものでは電動が採用されています。製品にもよりますが、皮を剥く厚みは調整が可能であり、むき上がり表面がなめらかです。

また、従来法の円筒形などのユニットで削り取るものに比べて、剥きすぎる部分が少ないため、廃棄率を抑えることができます。

フルーツ皮むき機の特徴

フルーツピーラーは、業務用では飲食店や工場などの施設で重要な役割を果たしています。手作業の皮むきに比べて30％以上効率を向上させ、切り分けた果物やケーキ、フルーツサンドイッチなどの生産に関わる場合は大いに役立ちます。

電動ピーラーはオレンジ、グレープフルーツ、リンゴ、キウイなどさまざまな果物に対応し、柔らかい果物 (柿や洋梨など) や玉ねぎ、じゃがいも、カブ、トマトなどの野菜にも対応します。また、パイナップル、メロン、マンゴーなどの大きな果物や、特定の果物に合わせたモデルもあり、処理効率を向上させます。

市場には、特定の機能を持つさまざまなサイズのピーラーも存在します。例えば、コンパクトなテーブルトップタイプから、大規模な工場向けに設計されカスタマイズされた大型モデルまであります。一部モデルには、皮剥き機能だけでなく、リンゴや洋梨、パイナップルなどの果物をスライスや芯抜きする機能も備えています。機械の特長と特性を理解することが、ニーズに最適なオプションを選択する最も重要な要素です。

参考文献
https://e-astra.co.jp/appeal/
https://e-astra.co.jp/products/fap-1001/
https://vislider.com/kawamuki/

データインティグリティシステムとは

データインティグリティシステムとは、製薬業界で求められているデータの完全性と信頼性を担保するために構築するシステムです。

製薬業界においては、行政当局より患者保護の観点から、医薬品開発、試験、認可、製造の各段階のあらゆるデータに対する完全性と信頼性を確保することが強く求められています。膨大なデータを一元的に管理し、データインティグリティーを担保するためのシステムが導入されています。

データインティグリティシステムの使用用途

データインティグリティシステムは医薬品の開発、試験、認可、製造などに係る全てのデータを正確に効率的に管理し、行政当局の審査や査察に的確に応えるために使用されます。

特に、患者保護の観点から、アメリカ食品医薬品局 や欧州医薬品庁などの行政当局が実施する厳格な審査プロセスに適応することが重要です。これらの審査ではデータの完全性や信頼性が厳しくチェックされ、データの改ざん防止が求められます。

2014年に日本がPIC/S (医薬品査察協定及び医薬品査察共同スキーム) に加盟したことにより、国内でも同様に厳しい審査基準が適用されるようになりました。医薬品だけでなく医療機器を製造する企業においても利用されており、業界全体にとって重要なツールとなっています。

データインティグリティシステムの原理

1. データインティグリティの要件

データインティグリティは製品 (医薬品) のライフサイクルを通して、データの完全性と信頼性を確保することです。

PIC/S等のガイドラインでは、データインティグリティを証明するためにはALCOAの原則に基づいていることを要求しています。ALCOAの原則とは、データの帰属性 (Attributable) 、判読性 (Legible) 、同時性 (Contemporaneous) 、原本性 (Original) 、正確性 (Accurate) の5つの要件で構成されます。

さらに、データインティグリティにはALCOA+という項目を増やした、より厳しいガイドラインも現れています。

2. データインティグリティシステムの役割

データインティグリティシステムは製薬業界のデータ整合性保証に重要な役割を果たします。紙の管理や個別部門の電子ファイル管理の不安を解消します。ALCOA原則に基づき、ファイル履歴保存、所有権確認、紙データの電子化、生体認証アクセス管理などを統一的に行うシステムです。

データインティグリティシステムの種類

データインティグリティシステムには、主要な目的別に分類することができます。

1. 検査データの収集・解析・管理

検査データの効率的な収集、解析、および管理を支援するために設計されています。様々な検査装置からデータを抽出し、大量の検査データを確認する際やデータの有効活用、不正行為の予防を強化したい場合に特に有用です。

2. 統計的工程管理 (SPC) 

SPCは「Statistical Process Control」の略で、製品の品質保証と工程管理の改善のために、各製造工程のデータを統計的に処理を行う方法のことです。多くの製造工程で発生する異常を見落とさないために使用したり、異常発生時の記録をスムーズに行うために使用されます。

3. データ解析

データ解析は、収集したデータを取り込んで自動化する場合や簡易的に解析を行いたい場合に使用されます。データレビューのために、解析した内容を監視・記録できるものもあります。

4. 検査・実績収集

製造現場の各センサーに収集された記録は、一般的に管理図を用いて可視化して管理します。検査記録や実績をデータ化するために使用されます。