메가존클라우드(대표 염동훈)가 GC녹십자(대표 허은철)의 품질문서 작성 효율화를 위한 AI 기반 시스템을 구축했다.
GC녹십자는 이번 품질문서 작성 지원 시스템 구축을 통해 연간 제품 평가 보고서 및 제품 경향 분석 보고서의 신뢰성과 일관성을 높이고 문서 작성 시간을 80%이상 단축하며 품질 혁신과 업무 효율화를 달성했다.
새롭게 구축된 시스템은 메가존클라우드의 생성형 AI 컨설팅 서비스 ‘Megazone AIR Consulting’ 및 생성형 AI 운영 관리 서비스 ‘Megazone AIR Build’와 아마존웹서비스(AWS)의 AI 완전 관리형 서비스 ‘Amazon Bedrock’을 기반으로, 앤스로픽의 최신 대형언어모델(LLM) ‘Claude 3.7′ 및 검색증강생성(RAG) 기술을 적용해 개발됐다. RAG는 LLM이 단순 사전 학습한 데이터를 넘어서 실시간으로 내부 데이터베이스 및 외부 정보를 검색해 응답에 반영할 수 있도록 설계된 기술이다.
기존에는 SAP, 품질경영시스템, 실험실정보관리시스템 등 각각의 데이터를 수작업으로 취합해 문서를 작성해야 했다. 이 때문에 단순 반복 업무에 많은 시간이 소요됐고, 담당자에 따라 문서의 구성이나 포맷이 달라지는 등 일관성 확보에도 어려움이 있었다. 이번 시스템은 유럽연합의 GMP 가이드라인(Annex 22[1])에 따라 작업 시간을 최대한 단축할 수 있도록 초안 작성을 지원하며, 최종 보고서는 반드시 현업 담당자의 검토를 거쳐 확정되도록 구축됐다.
GC녹십자 강형묵 디지털혁신실장은 “AI를 활용한 문서 작성 시간 단축으로 현업에서는 실질적인 품질 관리 수준 향상에 더 집중할 수 있게 됐으며, 회사 관점에서는 제약업계의 디지털 혁신을 선도할 계기를 마련했다”며 “앞으로도 다양한 분야에서 AI 도입을 확대해 제약 업계 경쟁력을 지속적으로 높여 나갈 계획”이라고 말했다.
메가존클라우드 공성배 CAIO(Chief AI Officer)는 “이번 시스템 구축 성공은 제약 산업처럼 데이터가 복잡하고 규제가 엄격한 환경에서도 AI와 클라우드 기술이 실제 성과로 이어질 수 있음을 보여준 성공적 사례”라며 “이번 협업을 시작으로 헬스케어 산업 전반의 디지털 혁신을 더욱 폭넓게 지원하겠다”고 밝혔다.
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MegaZone Cloud Establishes AI-Based Quality Document Creation Support System for GC Green Cross
MegaZone Cloud (CEO Dong-Hoon Yeom) has built an AI-based system to improve the efficiency of GC Green Cross (CEO Eun-Cheol Heo)'s quality document creation.
By establishing this quality document writing support system, GC Green Cross has improved the reliability and consistency of its annual product evaluation reports and product trend analysis reports, reduced document writing time by more than 80%, and achieved quality innovation and work efficiency.
The newly built system was developed based on Megazone Cloud's generative AI consulting service 'Megazone AIR Consulting' and generative AI operation management service 'Megazone AIR Build', and Amazon Web Services (AWS)'s fully managed AI service 'Amazon Bedrock', and applied Anthropic's latest Large Language Model (LLM) 'Claude 3.7' and Augmented Search Generation (RAG) technology. RAG is a technology designed to enable LLM to search internal databases and external information in real time beyond simple pre-learned data and reflect it in responses.
Previously, data from SAP, the quality management system, and the laboratory information management system had to be manually collated to create documents. This resulted in significant time-consuming, repetitive tasks, and difficulties in ensuring consistency, as document structure and format varied depending on the person in charge. This system supports drafting to minimize work time and is designed to comply with the European Union's Good Manufacturing Practices (GMP) guidelines (Annex 22[1]). The final report must be reviewed by field staff before finalization.
GC Pharma's Kang Hyung-mook, head of digital innovation, said, "By reducing the time it takes to write documents using AI, we can now focus more on improving the level of quality control in the field. From the company's perspective, this has provided an opportunity to lead digital innovation in the pharmaceutical industry." He added, "We plan to continue to enhance the competitiveness of the pharmaceutical industry by expanding the adoption of AI in various fields."
MegaZone Cloud’s Chief AI Officer (CAIO) Seongbae Kong said, “The success of this system construction is a successful example that shows that AI and cloud technologies can lead to real results even in an environment with complex data and strict regulations such as the pharmaceutical industry.” He added, “Starting with this collaboration, we will support digital innovation across the entire healthcare industry more broadly.”
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メガゾーンクラウド、GCグリーンクロス「AIベースの品質文書作成支援」システム構築
メガゾンクラウド（代表、ヨン・ドンフン）がGCグリーンクロス（代表ホ・ウンチョル）の品質文書作成効率化のためのAI基盤システムを構築した。
GCグリーンクロスは、今回の品質文書作成支援システムの構築を通じて、年間製品評価報告書および製品傾向分析報告書の信頼性と一貫性を高め、文書作成時間を80％以上短縮し、品質革新と業務効率化を達成した。
新しく構築されたシステムは、メガゾーンクラウドの生成型AIコンサルティングサービス「Megazone AIR Consulting」および生成型AI運用管理サービス「Megazone AIR Build」とAmazon Webサービス（AWS）のAI完全管理型サービス「Amazon Bedrock」をベースに、アンスロピックの最新大型言語7。検索拡張生成（ＲＡＧ）技術を適用して開発された。 RAGは、LLMが単純に事前学習したデータを超えてリアルタイムで内部データベースおよび外部情報を検索して応答に反映できるように設計された技術です。
従来はSAP、品質マネジメントシステム、実験室情報管理システムなど、それぞれのデータを手作業で取り込んで文書を作成しなければならなかった。このため単純繰り返し業務に多くの時間がかかり、担当者によって文書の構成やフォーマットが変わるなど、一貫性確保にも困難があった。今回のシステムは、欧州連合のGMPガイドライン（Annex 22[1]）に従って作業時間を最大限短縮できるように草案作成を支援し、最終報告書は必ず現業担当者の検討を経て確定するように構築された。
GC緑十字カン・ヒョンムクデジタル革新室長は「AIを活用した文書作成時間の短縮で、現業では実質的な品質管理水準の向上にさらに集中できるようになった。
メガゾンクラウド共成杯CAIO（Chief AI Officer）は「今回のシステム構築成功は製薬産業のようにデータが複雑で規制が厳しい環境でもAIとクラウド技術が実際の成果につながることができることを示した成功事例」とし「今回のコラボレーションを皮切りにヘルスケア産業全般のデジタルイノベーションをさらに幅広く。
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MegaZone Cloud 为 GC Green Cross 建立基于 AI 的优质文档创建支持系统
MegaZone Cloud（首席执行官 Dong-Hoon Yeom）构建了基于 AI 的系统，以提高 GC Green Cross（首席执行官 Eun-Cheol Heo）的优质文档创建效率。
通过建立该质量文档写作支持系统，GC绿十字提高了年度产品评估报告和产品趋势分析报告的可靠性和一致性，减少了80％以上的文档写作时间，实现了质量创新和工作效率的提高。
新构建的系统基于Megazone Cloud的生成式AI咨询服务“Megazone AIR Consulting”和生成式AI运营管理服务“Megazone AIR Build”，以及亚马逊网络服务（AWS）的完全托管式AI服务“Amazon Bedrock”，并应用了Anthropic最新的大型语言模型（LLM）“Claude 3.7”和增强搜索生成（RAG）技术。RAG是一种旨在使LLM能够超越简单的预先学习数据，实时搜索内部数据库和外部信息并将其反映在响应中的技术。
以前，必须手动整理来自 SAP、质量管理系统和实验室信息管理系统的数据才能创建文档。由于文档结构和格式因负责人而异，这导致了大量耗时、重复的任务，并且难以确保一致性。该系统支持起草，以最大限度地缩短工作时间，并符合欧盟《良好生产规范》(GMP) 指南（附件 22[1]）。最终报告必须由现场工作人员审核后才能定稿。
GC Pharma 数字创新主管 Kang Hyung-mook 表示：“通过利用 AI 缩短文档编写时间，我们现在可以更加专注于提升现场质量控制水平。从公司的角度来看，这为我们引领制药行业数字创新提供了机会。” 他补充道：“我们计划通过在各个领域扩大 AI 应用，继续提升制药行业的竞争力。”
MegaZone Cloud 首席人工智能官 (CAIO) 孔圣培表示：“该系统的成功构建是一个成功的范例，表明即使在制药行业等数据复杂、监管严格的环境中，人工智能和云技术也能带来切实的成果。” 他补充道：“以此次合作为起点，我们将更广泛地支持整个医疗行业的数字化创新。”
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MegaZone Cloud met en place un système de support de création de documents de qualité basé sur l'IA pour GC Green Cross
MegaZone Cloud (PDG Dong-Hoon Yeom) a construit un système basé sur l'IA pour améliorer l'efficacité de la création de documents de qualité de GC Green Cross (PDG Eun-Cheol Heo).
En établissant ce système d'aide à la rédaction de documents de qualité, GC Green Cross a amélioré la fiabilité et la cohérence de ses rapports annuels d'évaluation de produits et de ses rapports d'analyse des tendances de produits, réduit le temps de rédaction des documents de plus de 80 % et atteint une innovation de qualité et une efficacité de travail.
Le nouveau système a été développé à partir des services de conseil en IA générative « Megazone AIR Consulting » et de gestion des opérations d'IA générative « Megazone AIR Build » de Megazone Cloud, ainsi que du service d'IA entièrement géré « Amazon Bedrock » d'Amazon Web Services (AWS). Il a également appliqué le dernier modèle de langage large (LLM) « Claude 3.7 » et la technologie de génération de recherche augmentée (RAG) d'Anthropic. RAG est une technologie conçue pour permettre à LLM de rechercher des bases de données internes et des informations externes en temps réel, au-delà des simples données pré-appris, et de les refléter dans les réponses.
Auparavant, les données de SAP, du système de gestion de la qualité et du système de gestion des informations de laboratoire devaient être collectées manuellement pour créer des documents. Cela entraînait des tâches fastidieuses et répétitives, ainsi que des difficultés de cohérence, la structure et le format des documents variant selon la personne responsable. Ce système prend en charge la rédaction afin de minimiser le temps de travail et est conçu pour être conforme aux directives de l'Union européenne sur les bonnes pratiques de fabrication (BPF) (Annexe 22[1]). Le rapport final doit être examiné par le personnel de terrain avant sa finalisation.
Kang Hyung-mook, responsable de l'innovation numérique chez GC Pharma, a déclaré : « En réduisant le temps de rédaction des documents grâce à l'IA, nous pouvons désormais nous concentrer davantage sur l'amélioration du contrôle qualité sur le terrain. Du point de vue de l'entreprise, cela nous offre l'opportunité de devenir un leader de l'innovation numérique dans l'industrie pharmaceutique. » Il a ajouté : « Nous prévoyons de continuer à renforcer la compétitivité de l'industrie pharmaceutique en développant l'adoption de l'IA dans divers domaines. »
Seongbae Kong, Chief AI Officer (CAIO) de MegaZone Cloud, a déclaré : « Le succès de la construction de ce système est un exemple probant qui démontre que l'IA et les technologies cloud peuvent produire des résultats concrets, même dans un environnement aux données complexes et aux réglementations strictes comme celui de l'industrie pharmaceutique. » Il a ajouté : « Grâce à cette collaboration, nous soutiendrons l'innovation numérique dans l'ensemble du secteur de la santé. »
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