eTMF 欠落書類の自動検出AI｜DIA TMF Reference Model v4.0 × Completeness/Timeliness/Quality × Inspection Readinessの実装ガイド

CDISC 移管後の 2025 年 1 月公開で、電子 ISF（eISF）サポートの明示追加、デジタル TMF 環境向けメタデータ最適化、11 Zone 構造の精緻化が主な変更点です。v3 時代は v3.2.0（2020）、v3.2.1（2022）が標準でしたが、v4.0 から大幅改訂されました。JPMA のマッピングリストは日本特有文書の対応を提供します。

試験開始時の EDL は固定リストで作られがちですが、プロトコル改訂・施設追加・規制変更に追従しないと欠落の見落としが発生します。AI はプロトコル版・相・地域・委託範囲から動的に EDL を再生成し、変更履歴を残します。placeholder の滞留日数も指標化して「見かけの 100%」を防ぎます。

現在 85-95%（文書種別による）です。IRB 承認書・Site 1572・SAE Report など高リスク文書は人間承認を必須にし、軽微文書（トレーニング記録等）は AI 承認のみで進める階層設計が推奨されます。署名検証・版番号抽出は LLM でなくルールベース＋正規表現で補完します。

査察官の自然言語質問を受け、被験者 ID・イベント日時・関連 Artifact を横断検索して文書リスト・版履歴・署名チェーンを時系列で提示します。PM/CRA が内容確認後に査察官に提示する運用が標準で、AI が直接査察官に回答する設計は避けます（規制的に不適切）。

日本は承認から 5 年（施設側は試験終了後 3 年以上）、FDA は承認から 2 年、EMA は EU CTR 発効後 25 年、NMPA は承認後 5 年など地域差が大きいです。AI は国際共同治験の全地域の保管満了期限を並列管理し、早期廃棄や延長管理のアラートを自動発火します。