はじめに：CBMを始めた施設が次にぶつかる壁

CBMを始めると、次の壁に当たります。

「200台ある設備のうち、どれを重点的にモニタリングすべきか分からない」

「設備ごとに何を測るべきか、判断基準が曖昧」

「やっているのに、想定外の故障が起きる」

これは“測定の努力不足”ではなく、保全戦略の“設計不足”です。

そこで有効なのが、FMEA（故障モード影響分析）を使って、CBMを“設計する”やり方です。FMEAは品質リスクマネジメントの文脈でも一般的な手法の一つとして位置付けられています。

結論（先に3行で）

1. CBMは「測ること」ではなく「測る対象を設計すること」が成果を左右する
2. FMEAを使えば、監視すべき故障モードと測定項目を論理的に絞り込める
3. 「全部測る」から「リスクの高いところだけ賢く測る」へ転換することで、保全の質と説明力が同時に向上する

なぜ「全部測る」は失敗するのか

・測定項目が増えすぎて現場負担が爆発する

・データが多すぎて重要変化が埋もれる

・設備ごとの“壊れ方”の違いを無視してしまう

・結果として、見落とした故障モードから突発停止が起きる

要するに「どう壊れるか」を体系的に整理していないことが原因です。

FMEAの基礎：3つの問いで「壊れ方」を洗い出す

FMEAはコンポーネントごとに、次を整理します。

1. どう壊れるか（故障モード）
2. 壊れたら何が起きるか（影響）
3. どれくらい危ないか（優先度）

RPNと、いま増えている「AP（Action Priority）」の考え方

従来のFMEAでは、S（影響度）×O（発生）×D（検知）でRPNを出し、優先順位に使う方法がよく使われてきました。

一方、近年のAIAG/VDA系のFMEAでは、RPNだけに依存せず、Action Priority（AP）で「高・中・低」の優先度を決める考え方が明確です。 

ポイントは次の2つです。

・RPNの絶対値に“世界共通の正解”はない

・優先順位付けは「組織が再現性ある形で回る」ことが最優先（RPNでもAPでもよいが、ルールを統一する）

このブログでは、現場導入しやすいように「RPNは相対順位の目安」「優先度はAPやリスクマトリクスも併用可」という立て付けで説明します。

FMEA×CBM：実践ワークショップの進め方

参加者は最低4者。

エンジニアリング（仕様と故障メカ）／保全（現場知）／製造（運転条件と影響）／QA（GMP影響）

この4者が同じテーブルで議論することが、精度と定着を決めます。

ステップ1：対象設備は最初は1–2台に絞る

最初の題材はAHUかチラーがやりやすい（共通性が高く、故障モードが多い）。

ステップ2：設備をコンポーネントに分解する

例：AHUならファン、モーター、ベアリング、コイル、バルブ、センサー、筐体など。

ステップ3：故障モードごとに「検知できる指標」を結び付ける

ここが“FMEA×CBM”の核です。

「この測定は、どの故障モードを早期に拾うための測定か？」を明確にします。

ステップ4：優先度（RPNやAP）に基づき“測る強さ”を変える

・最優先（AP高、または相対的にRPN高）：複数手段＋頻度高＋エスカレーション明確

・標準（中）：月次など標準頻度でトレンド管理

・基本（低）：既存アラームや定期点検で十分、追加測定は最小化

注意：RPNの閾値（例：200以上等）は“規格”ではありません。自社のリスク許容度とリソースで決めます。大事なのは絶対値ではなく相対順位です。

ステップ5：CBM実施計画（SOP化）に落とす

対象、測定項目、頻度（通常／注意時）、判断基準、イエロー時／レッド時のアクション、担当、記録方法。

GMP環境では「文書化して回る」こと自体が価値になります。

形骸化を防ぐ：FMEAは“更新されるべき設計図”

FMEAを一度作って終わりにすると形骸化します。更新トリガーを決めます。

・突発故障が起きた

・設備変更（Change Control）をした

・年次レビュー（最低年1回）

年次レビューは2–3時間で十分です。

「予測と実績のギャップ」を埋める場にすると、翌年から精度が上がります。

製薬施設特有の視点

・影響度（S）はGMP影響を明示的に分けて評価する（品質逸脱の重みは別格）

・“触れられない領域（再バリデーション負荷が高い）”と“最適化しやすい領域”を区別し、後者から成功事例を作る

・査察では「なぜその保全方法なのか」を問われる。FMEA×CBMは、科学的・体系的な根拠として説明しやすい。

まとめ：「賢く測る」が保全を変える

入門編は「まず測る」。中級編は「測る理由を設計する」。

FMEA×CBMの本質は、限られたリソースを最大インパクトに集中させることです。

全部測らない。重要な故障モードを見極めて、そこだけは確実に拾う。

今日から始められる3つのアクション

1. 過去3年の故障履歴を“故障モード”単位で整理する
2. AHUまたはチラーを1台選び、半日×2回のFMEAワークショップを入れる
3. 既存CBMの測定項目を見直し、「どの故障モードを拾う測定か」を明文化する

著者について

ダリウシ　ロスタミ | イーテック合同会社 代表

製薬・食品業界で35年のオペレーショナルエンジニアリング経験を持つ。

主な経験：

• エンジニアリング部門のリーダーとして、新規施設立ち上げプロジェクトを統括
• バリデーション（IQ/OQ/PQ）、コミッショニングの管理体制構築と技術サポート
• Reliability Engineeringプログラムの導入と運用体制の確立
• エネルギー最適化戦略の策定とクロスファンクショナルチームのマネジメント
• GMP環境での変更管理・逸脱管理システムの構築

専門分野： エネルギー最適化、GMPコンプライアンス、バリデーション、Reliability Engineering、設備投資計画、工場レイアウト設計、プロセス改善、組織マネジメント

現在は東京を拠点に、製薬施設を中心とした包括的なエンジニアリングコンサルティングを提供。「技術と人をつなぐ」ことをモットーに、持続可能な改善と組織づくりを支援している。

お問い合わせ: 工場の省エネとコミュニケーション改善についてのご相談は、こちらからお気軽にどうぞ。初回相談（30分）は無料です。

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はじめに：同じSOPでも、結果が違う理由

「Change Controlの手順書はありますか？」

製薬施設をコンサルティングで訪問するとき、私が最初に確認する項目の一つです。そして多くの施設が「はい、あります」と答えます。SOPは整備され、フォームも用意され、承認フローも定義されている。

しかし、実際の運用を見ると、施設によって驚くほどの差があります。

ある施設では、Change Controlの提出から完了まで平均3ヶ月。リスクアセスメントは形式的で、同じ文言がコピー＆ペーストされている。現場のエンジニアは「Change Controlを書くのが負担なので、できるだけ変更しないようにしている」と言う。

別の施設では、提出から完了まで平均3週間。リスクアセスメントは部門横断で議論され、具体的な根拠が記載されている。現場のエンジニアは「改善のためにChange Controlを積極的に活用している」と言う。

SOPはほぼ同じ内容。フォームも似ている。なのに、なぜここまで差が生まれるのか。

本稿では、Change Controlが形骸化しやすい組織の典型パターンと、Change Controlを改善のエンジンに変えている組織の共通点を整理します。

結論（先に3行で）

1. Change Controlが機能するかどうかは、SOPの有無よりも「運用設計」と「文化」で決まる
2. 影響度に応じたカテゴリ分けと、部門横断の対話が「スピード」と「質」を両立させる
3. Change Controlは“変更を止める仕組み”ではなく、“管理された改善を進める基盤”である

Change Controlの本質：GMPが本当に求めていること

Change Controlとは何か

Change Controlとは、GMP環境において、製品品質に影響を与え得る変更を計画的に管理するプロセスです。

対象となる変更の例：

• 設備の変更（空調設定、配管、制御ロジック）
• 原材料・資材の変更（原薬メーカー、包材仕様）
• 製造手順の変更（工程パラメータ、洗浄手順）
• 試験方法の変更（分析法、規格値）
• 施設・ユーティリティの変更（レイアウト、用水システム）
• ソフトウェアの変更（SCADA、MES）
• 文書の変更（SOP、バッチレコード）

多くの人が見落としている本質

重要な点は、GMPが求めているのは「変更を避けること」ではないということです。

ICH Q10（医薬品品質システム）は、変更が製品品質に悪影響を与えないことを保証するChange Managementを求める一方で、同時に継続的改善の枠組みを求めています。

つまり、適切に管理された変更を前提として、継続的改善を進めることが求められています。

「変更しないこと」ではなく、「変更の影響を理解し、適切に管理すること」。この違いを理解しているかどうかが、Change Controlが機能する組織としない組織を分ける最初の分水嶺になります。

Change Controlが機能しない組織：5つの典型パターン

パターン1：書類仕事化——フォームを埋めることが目的になっている

症状：

リスクアセスメント欄に、次のような文言が並んでいませんか。

「品質への影響なし」

「バリデーション不要」

「是正措置なし」

しかも、全く異なる変更に対して同じ文言がコピー＆ペーストされている。これは「評価をした」のではなく、「欄を埋めた」だけです。

根本原因：

目的と手法が十分に教育されていない。起案者は「何を書けばよいか分からない」ため過去事例を流用し、承認者もそれを“通してしまう”。

影響：

形式的な評価は本当のリスクを見落とします。例えば、空調制御ロジック変更を「影響なし」とした結果、差圧バランスが崩れ、環境モニタリングで逸脱が発生した例は珍しくありません。

パターン2：サイロ化——品質部門だけが「管理者」になっている

症状：

Change Controlの起案・レビュー・承認の全てをQAがコントロールし、エンジニアリングや製造は「提出して待つ」だけになる。

根本原因：

「Change Control＝品質管理の仕事」という誤解。QAは重要な役割を担いますが、Change Controlは本来、変更を起こす部門が主体となって動かすべきプロセスです。

影響：

QAがボトルネック化し遅延する。現場は「やらされ感」を持ち、形式対応に寄る。最も現場を知る人が最も消極的になる、という逆転現象が起きます。

パターン3：事後処理——変更を先にやってから書類を書く

症状：

「先週、設定を変えました。Change Controlを遡って作ってください。」

根本原因：

プロセスが重く、現場が「先にやって、後で整える」運用に流れる。特に緊急性のある変更や“些細”と思われる変更で起きやすい。

影響：

変更の影響を事前に評価せず実施することは、GMPの考え方と整合しません。査察で発見されれば重大な指摘につながり得ます。さらに、事後処理が常態化すると「リスクアセスメントは意味がない」という認識が広がり、全体が形骸化します。

パターン4：恐怖ベースの文化——変更＝リスク＝避けるべきもの

症状：

「Change Controlを出すと大変になるから、現状で何とかしよう。」

根本原因：

過去の失敗経験や、マネジメントのメッセージが「余計なことをするな」に寄ることで、組織が“変更を避ける文化”を形成する。

影響：

改善が止まる。設備は最適化されず、非効率な運転が続き、コストが増える。優秀な人材ほど「ここでは変えられない」と感じて離れていきます。私の経験でも、変更管理が過度に硬直化している施設ほど、結果として改善が進まず、エネルギー効率が低い傾向がありました。

パターン5：過剰プロセス——全ての変更に同じ重さを適用している

症状：

SOPの誤字修正と、工程パラメータ変更が同じフォーム・同じ承認フローになる。

根本原因：

リスク分類がない、または機能していない。

影響：

些細な変更が重くなり、現場は「まとめて出す」（評価が曖昧）か「出さずにやる」（記録に残らない）に流れます。どちらも好ましくありません。

Change Controlが機能する組織：5つの共通点

共通点1：オーナーシップの分散——変更を起こす部門が主体的に管理する

機能する組織では、Change Controlのオーナーは「変更を起こす部門」です。設備変更ならエンジニア、工程変更なら製造担当者が主体。QAは“ゲートキーパー”ではなく、リスク評価や規制整合の支援者として機能します。

実践例：

エンジニアリング部門に「Change Control Champion」を置き、QA提出前に部門内レビューを実施。差し戻しが減り、QAの負担とリードタイムが同時に改善します。

共通点2：リスクベースのカテゴリ分け——影響度に応じて軽重を変える

例（3段階）：

• Minor：品質への直接影響なし例：誤字修正、非GMP区域の軽微変更目安：簡易フォーム、所要日数1週間以内
• Major：品質への間接影響あり例：GMP区域の同等品交換、ユーティリティ運転条件変更目安：標準フォーム＋簡易RA、所要2〜4週間
• Critical：品質への直接影響あり例：工程パラメータ変更、原薬メーカー変更目安：正式RA（FMEA等）＋必要に応じ再バリ計画、所要1〜3ヶ月

カテゴリ分けが機能すると、Minorが滞留しなくなり「記録に残さない」回避行動が減ります。同時にCriticalに十分な時間とリソースを割けます。

共通点3：前向きな文化——Change Control＝改善のプラットフォーム

機能する組織では、Change Controlは「面倒な手続き」ではなく「改善を実現する仕組み」です。

文化をつくるポイント：

• 件数が多い＝悪ではなく、適切な件数＝改善活動が健全
• 成果を可視化（品質改善、コスト削減、効率向上）
• 成功事例を共有し、起案者を肯定的に扱う

実践例：

四半期ごとにChange Controlの成果を表彰し、良いリスクアセスメントや改善インパクトを見える化。運用が一気に前向きになります。

共通点4：Cross-functionalな対話——書類回覧ではなく、同じテーブルで議論する

おすすめは、週1回30分の「Change Control Review Meeting」。

参加：エンジニアリング、製造、QA、バリデーション

形式：起案者が5分で概要を説明し、影響範囲と対応を短時間で合意する

効果：

• リスクの早期発見（見落とし減）
• 差し戻し減（リードタイム短縮）
• 相互理解の深化（サイロ防止）

共通点5：経営層の理解——件数とリードタイムを“改善力”の指標として見る

経営層が見ている組織は強いです。

推奨KPI：

• Open件数（多すぎ＝リソース不足、少なすぎ＝改善停滞の可能性）
• 平均リードタイム（長い＝プロセス課題、短すぎ＝評価形骸化の可能性）
• カテゴリ比率（Minorが少なすぎ＝未記録変更の疑い）
• Overdue率（滞留の可視化）
• 成果指標（コスト削減、品質改善、効率向上）

エンジニアリングの視点：Change Controlの最頻出領域

多くの施設で、Change Controlの相当割合は設備・ユーティリティ関連です。空調、用水、制御、電気、HEPAなどは、品質への影響評価（Impact Assessment）の質が結果を決めます。

優れたImpact Assessment（例：空調設定温度変更）

変更内容：クリーンルームAの設定温度を22℃±1℃から23℃±2℃へ変更。

影響評価（例）：

• 製品品質：安定性データを参照し、想定範囲（21–25℃）で規格内を確認
• 環境：湿度・差圧への影響を評価し、必要な確認計画を設定
• 作業者：スーツ着用下の作業性を確認
• 効果：冷却負荷低減によるエネルギー削減見込みを算出
• バリデーション：温度マッピング、EM強化等を計画し、根拠を明記

形骸化したImpact Assessment（悪い例）

変更内容：設定温度変更。

影響評価：品質への影響なし。バリデーション不要。

結論だけで根拠がないため、再現性も説明可能性もありません。

実践的な改善提案：Change Controlの「健康診断」

Change Control 健康診断チェックリスト（9問）

プロセスの効率性

1. リードタイムはカテゴリに応じた範囲に概ね収まっている（Minor：1週間以内、Major：1ヶ月以内、Critical：3ヶ月以内）
2. 差し戻し率は20%以下
3. カテゴリ分けがあり、実質的に軽重が異なる

品質の充実度

4. Impact Assessmentに具体的なデータや根拠がある

5. Cross-functionalレビューが実施されている

6. 成果（コスト削減、品質改善等）が定量的に記録されている

文化の健全性

7. 現場がChange Controlを「改善のツール」と認識している

8. 事後的な起案（遡り作成）が月1件以下

9. 経営層がKPI（件数、LT、成果）を定期レビューしている

判定：

• 7以上「はい」：健全
• 4〜6「はい」：改善余地あり（優先項目から着手）
• 3以下「はい」：抜本見直しが必要（外部支援も検討）

「変更しないリスク」という視点

多くの組織は「変更するリスク」を評価しますが、**「変更しないリスク」**を同じ重さで評価している組織は多くありません。

例：

空調が長年同じ設定のまま。製品ラインや外気条件、設備劣化が変わっているのに最適化されない。

• 変更するリスク：環境への影響、バリデーションが必要
• 変更しないリスク：エネルギー浪費の継続、過負荷蓄積、故障・停止リスク増、環境目標未達

Change Controlが機能する組織は、両方のリスクを比較し、管理された改善を前に進めます。

まとめ：Change Controlは「管理の仕組み」ではなく「改善の基盤」

Change Controlが機能する組織は、改善が続く組織です。形骸化する組織は、停滞しやすい。

この差を生むのは、SOPの文言やフォームの美しさではなく、運用設計と文化です。

変更を恐れるのではなく、変更を歓迎する。

書類を埋めることではなく、リスクを理解することに注力する。

個人の負担ではなく、チームで推進する。

今日から始められる3つのアクション

1. 健康診断を実施する（チェックリストで現状評価し、優先順位を決める）
2. リスクカテゴリ分けを導入／見直す（Minor/Major/Criticalを3ヶ月試行し、調整する）
3. Cross-functional Review Meetingを始める（週1回30分、まず3ヶ月試行する）

Change Controlは「規制対応」だけの仕組みではありません。適切に設計すれば、最も強力な改善のエンジンになります。

著者について

ダリウシ　ロスタミ | イーテック合同会社 代表

製薬・食品業界で35年のオペレーショナルエンジニアリング経験を持つ。

主な経験：

• エンジニアリング部門のリーダーとして、新規施設立ち上げプロジェクトを統括
• バリデーション（IQ/OQ/PQ）、コミッショニングの管理体制構築と技術サポート
• Reliability Engineeringプログラムの導入と運用体制の確立
• エネルギー最適化戦略の策定とクロスファンクショナルチームのマネジメント
• GMP環境での変更管理・逸脱管理システムの構築

専門分野： エネルギー最適化、GMPコンプライアンス、バリデーション、Reliability Engineering、設備投資計画、工場レイアウト設計、プロセス改善、組織マネジメント

現在は東京を拠点に、製薬施設を中心とした包括的なエンジニアリングコンサルティングを提供。「技術と人をつなぐ」ことをモットーに、持続可能な改善と組織づくりを支援している。

お問い合わせ: 工場の省エネとコミュニケーション改善についてのご相談は、こちらからお気軽にどうぞ。初回相談（30分）は無料です。

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