現代の製薬、医療機器、食品などの規制業界において、データインテグリティ（ Data Integrity：DI ）の確保は、単なる規制遵守を超えた、企業の信頼性と品質保証の根幹をなす要素です。データインテグリティとは、データが完全で、一貫性があり、正確であり、そのライフサイクル全体を通じて信頼できる状態を保つことを意味します。患者の安全と製品の有効性を最終的に保証するのは、研究開発、製造、品質管理の各工程で収集・生成されたデータの信頼性に他なりません。特に電子記録が主流となった今日、データの改ざんや誤用、紛失のリスクは複雑化しており、その管理は組織全体の喫緊の課題となっています。今回は、この重要なデータインテグリティを確実に維持するために必要な基本原則、潜在的なリスク、そして技術的管理（テクニカルコントロール）と手順的管理（プロシージャルコントロール）という二つの柱に基づく具体的な管理策について、包括的に解説します。これらの管理策を徹底することで、データインテグリティの失敗を未然に防ぎ、信頼性の高いデータ環境を構築することを目指します。

1. データインテグリティを証明する「ALCOA + の原則」

(1) ALCOA原則の成り立ちと意味

ALCOAの原則は、主に米国食品医薬品局（FDA）によって提唱された、データが信頼できると見なされるための基本的な要件を定義したものです。これは、記録されたデータが、いつ、誰によって、どのような状況で作成されたかを明確に証明するための最低限の基準として誕生しました。ALCOAは、Attributable（帰属性）、Legible（判読性）、Contemporaneous（同時性）、Original（原本性）、Accurate（正確性）の頭文字を取った略語です。帰属性は「誰がデータを生成または変更したか」を明確にし、判読性は「データが生涯を通じて読み取り可能であること」を保証します。同時性は「操作が行われたのと同時にデータが記録されること」を要求し、原本性は「最初の記録または真の写し」であることを指します。そして正確性は「データが真実かつ検証済みであること」を意味します。

(2) ALCOA + への進化

規制環境が進化し、特にコンピュータ化システムによる電子記録（E-records）が主流になるにつれて、オリジナルのALCOA原則だけではデータのライフサイクル全体における完全性を保証するのに不十分になってきました。これを受けて、ALCOAの基本的な要件を維持しつつ、電子データの管理に特有の側面や、データの保管・利用に関する側面を強化するために、ALCOA + へと発展しました。追加された要素は、主にComplete（完全性）、Consistent（一貫性）、Enduring（永続性）、Availability（可用性）の4つです。このALCOA + は、データが生成された瞬間だけでなく、データの処理、保管、アーカイブ、そして廃棄に至るまでの全過程で、その信頼性を維持するための包括的なフレームワークを提供します。

【ALCOA + の各要素が保証する「データの完全性」の証明】

ALCOA + の各要素は、それぞれがデータの「完全性」を証明するための重要なパズルのピースとなります。

• Attributable（帰属性）: 誰がデータを作成、変更、削除したかを一意に特定できることで、データへの責任を明確にします。電子記録では、固有のユーザーIDと監査証跡によって保証されます。
• Legible（判読性）: データだけでなく、そのデータに関連する監査証跡も、記録保持期間を通じて人間が読み取れる形式でなければなりません。
• Contemporaneous（同時性）: データの取得や操作と同時にタイムスタンプが記録されることで、データの発生時期を証明し、後からのバックデートや順序の変更を防ぎます。
• Original（原本性）: データが最初の記録または認証されたコピーであり、改変されていないことを保証します。生データ（Raw Data）へのアクセス権限管理が重要です。
• Accurate（正確性）: データが意図された目的を正確に反映しており、測定器の校正や計算のバリデーションによって裏付けられていることを意味します。
• Complete（完全性）: データの収集、処理、報告のすべての情報（例：再分析の理由、失敗した試験結果も含む）が揃っていることを保証します。
• Consistent（一貫性）: データセット内のすべての記録が論理的な順序と一貫したタイムスタンプを持っていることを保証します。
• Enduring（永続性）: データが長期にわたって、適切な形式で、損なわれることなく保持されることを保証します（例：電子記録の形式が将来の技術で読み取れること）。
• Availability（可用性）: 必要なときに規制当局や査察官、または組織内の担当者がデータにアクセスできる状態にあることを保証します。

これらの原則をシステムと手順の両面で組み込むことで、データは客観的かつ法的に信頼できるものとして確立されます。

2. データインテグリティのリスクと潜在的な脅威

(1) データインテグリティが損なわれる原因

データインテグリティが損なわれる原因は多岐にわたり、意図的な不正行為から、不注意によるミス、システムの設計上の欠陥まで、あらゆる側面に潜んでいます。主な原因としては、不適切なアクセス制御によるデータへの未承認の変更、不完全または存在しない監査証跡によるデータ改ざんの隠蔽、不十分なトレーニングやSOP（標準作業手順書）の欠如による人為的な誤り、そしてシステムの故障や不適切なバックアップによるデータの損失が挙げられます。特に、多くのユーザーが共通のアカウントを使用している場合や、システムの時刻設定が不正確な場合などは、同時性や帰属性が損なわれる重大なリスクとなります。

(2) 電子記録（E-records）特有のリスクと紙記録との比較

紙記録の時代には、データの改ざんは物理的な修正（修正液の使用、上書き、日付のバックデートなど）に限られ、その痕跡は残りやすいものでした。これに対し、電子記録（E-records）は、改ざんや不正操作のリスクがより巧妙で、大規模になりやすいという特有の脅威を抱えています。

【紙記録のリスク】

 主に署名の偽造、記録の紛失、物理的な保管スペースの課題

【電子記録（E-records）特有のリスク】

• 監査証跡（Audit Trail）の削除・変更: システム管理者権限を持つ者が、不正なデータ操作の記録自体を削除または変更できてしまうリスク。
• 共有アカウントの使用: 誰がいつ操作したか特定できなくなり、帰属性（Attributable）が失われる。
• メタデータの軽視: 測定値そのものではなく、その背景情報（タイムスタンプ、ユーザー名、機器設定など）が適切に管理されていないリスク。
• データフィルタリング: 望ましくない結果を「生データ」として保存せずに削除し、報告データのみを保存するリスク。

電子記録の管理では、システムセキュリティと監査証跡の完全性の確保が紙記録以上に重要になります。

(3) 【要注意】FDAが警告する「やってはいけない」違反事例

FDA（米国食品医薬品局）やEMA（欧州医薬品庁）などの規制当局が発行するWarning Letter（警告書）には、データインテグリティに関する具体的な違反事例が詳細に記されています。これらの指摘は、DIリスクがもたらす重大な脅威を浮き彫りにしています。

【DIリスクがもたらす重大な脅威、主な指摘事例】

• 「Re-running（試験のやり直し）」: 合格するまで分析を繰り返し、失敗データ（OOS）を闇に葬る行為。
• 「Audit Trailの無効化」: 都合の悪い操作履歴を残さないよう、監査証跡機能をOFFにする。
• 「監査証跡の無効化または欠如」: 重要な記録（例：クロマトグラフィーデータ）の生データに含まれる監査証跡機能が有効になっていない、または簡単に編集・削除できる状態にある。
• 「共有パスワードの使用」: 複数のオペレーターが同一のユーザー名とパスワードを共有し、個々の操作の帰属性が立証できない。
• 「記録の事前作成（Pre-dating）」: 機器のキャリブレーション記録などが、実際に行われる前に日付を付けて作成されている。
• 「未承認のアクセス権限」: オペレーターが自身のデータレビューや承認を同時に行える権限を持っているなど、役割分担の原則が崩れている。

これらの事例は、組織内の文化的な問題（プレッシャー、トレーニング不足）と技術的な問題（システム設定の不備）が複合的に作用して発生しており、製品の品質と信頼性を根底から揺るがす重大なリスクとして認識されています。

(4) データライフサイクル全体で考慮すべきリスクポイント

データインテグリティのリスクは、データが生まれてから廃棄されるまでのライフサイクルの各段階に存在します。

取得（Acquisition）

• リスク：機器のキャリブレーション不足、未承認のデータ収集設定、生データ（Raw Data）がシステム外に存在する（例：紙の記録が電子データと同期されていない）。
• 管理策：機器の校正手順の整備、データ取得と同時に電子的に記録する仕組み。

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処理（Processing）

• リスク：手動によるデータ入力エラー、スプレッドシートやマクロにおける計算式の不正確性、未承認のデータ変換。
• 管理策：計算の自動化・バリデーション、手動入力の二重チェック。

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保存（Storage）

• リスク：バックアップの失敗、アクセス制御の不備による不正アクセス、記録保持期間満了前のデータ紛失。
• 管理策：安全なサーバーへの保存、固有のアクセス権限設定、定期的なバックアップとリカバリテスト。

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廃棄（Disposal）

• リスク：重要なデータの誤廃棄、規制要件を満たさない不完全な廃棄。
• 管理策：記録保持期間の明確化、廃棄前の承認プロセスと完全な消去の証明。

3. データインテグリティの完全性を確保する「技術管理」

(1) システムで不正を防ぐ「テクニカルコントロール（技術的管理）」

技術管理（Technical Controls）とは、コンピュータ化システム自体が備える機能や、それを支えるITインフラストラクチャによって、データインテグリティを自動的かつ強制的に維持・証明する仕組みです。人間による判断や手作業に頼る部分を最小限に抑え、システム設計の段階からALCOA + の原則を組み込むことが特徴です。具体的には、アクセス制御、監査証跡、電子署名、タイムスタンプなどがこれに該当します。ヒューマンエラーや故意の改ざんを防ぐには、人の善意に頼るのではなく、システム側で「物理的にできない」ようにする技術的管理が不可欠です。

(2) データインテグリティを証明するソフトウェア機能の解説

現代の規制遵守が求められるシステムには、データインテグリティを証明するための以下の主要機能が不可欠です。

• 固有のアクセス制御（Unique Access Control）:ユーザーごとに固有のIDとパスワードの使用を義務付け、共有アカウントを禁止します。ユーザーの役割（例：オペレーター、レビュアー、承認者）に基づいて権限を厳密に分離し、不必要なデータ変更権限や、自己の作成した記録を自己承認する権限を与えないようにします。
• 改ざん不能な監査証跡（Immutable Audit Trail）:重要なすべてのデータ作成、変更、削除について、誰が（ユーザーID）、何を（変更前後の値）、いつ（タイムスタンプ）行ったかを自動的かつ永続的に記録します。監査証跡は、元のデータと同じレベルで保護され、変更や削除ができないように技術的に保証される必要があります。これは特に「原本性（Original）」と「帰属性（Attributable）」を証明する上で最も重要な機能です。
• 電子署名（Electronic Signature, E-Signature）:規制要件（例：FDA 21 CFR Part 11）に基づき、紙の署名と同等の法的効力を持つ署名を電子的に実現します。電子署名は固有のユーザーIDとパスワードの組み合わせによって実行され、署名されたデータと恒久的にリンクされます。署名後にデータが変更された場合、署名が無効になる仕組みが必要です。
• 正確なタイムスタンプ  :すべてのシステムクロックは、定期的に校正され、正確な時間を維持する必要があります。タイムスタンプは、データの同時性（Contemporaneous）を証明する基本であり、改ざん防止のためにシステム管理者による変更も厳しく制限されなければなりません。

(3) データのバックアップ、リカバリ、アーカイブ戦略

データの永続性（Enduring）と可用性（Availability）を確保するためには、堅牢なバックアップ・リカバリ・アーカイブ戦略が必須です。

• バックアップ: データを定期的に、かつ複数の場所に（例：オンサイトとオフサイト）複製して保管します。バックアップの頻度と保持期間は、データの重要度と規制要件に基づいて決定されます。
• リカバリ: バックアップされたデータが実際に利用可能であることを証明するため、定期的にリカバリ（復元）テストを実施し、文書化します。これにより、システムの障害発生時にデータが確実に復旧できることを保証します。
• アーカイブ: 長期間にわたりデータを保持する必要がある場合、データの検索性、判読性を維持した形式で、安全なアーカイブストレージに移行します。データの形式が将来の技術で読み取り可能であること（永続性）を確認することが重要です。

(4) CSV（コンピュータ化システムバリデーション）によるシステムの信頼性確保

技術管理の基盤となるのが、CSV（Computerized System Validation、コンピュータ化システムバリデーション）です。CSVとは、「システムが意図した目的通りに、一貫性をもって正確に動作すること」を、文書化された証拠をもって証明するプロセスです。DI確保の観点からは、CSVは以下の点を保証します。

• システム設計の検証: アクセス制御、監査証跡、電子署名などのDI関連機能が、規制要件とユーザー要件を満たすように正しく設計されていることを確認します。
• 機能テスト: これらのDI関連機能が、意図した通りに動作し、データの改ざんを技術的に防止できることを徹底的にテストし、結果を文書化します。
• 変更管理: システムの導入後、DIに関連する設定や機能の変更を行う際は、必ず変更管理（Change Control）プロセスを経て、変更がDIに悪影響を与えないことを再検証します。

CSVを適切に実施することで、システム自体が信頼性の高いデータ管理環境を提供するための技術的基盤が確立されます。

4. データインテグリティの完全性を確保する「手順管理」

(1) 手順管理（Procedural Controls）とは、組織・人によるDIの維持

手順管理（Procedural Controls）とは、技術管理だけではカバーできない領域、すなわち組織の方針、従業員の行動、作業プロセス、文書化を通じて、データインテグリティを維持・保証する枠組みです。データインテグリティの問題の多くは、最終的に人の行動、判断、またはトレーニング不足に起因するため、手順管理は技術管理と並ぶDI管理の二大柱の一つとなります。これは、データ収集・処理に関わるすべての関係者が、ALCOA+の原則を遵守するための明確なガイドラインと責任を持つことを保証します。

(2) SOP（標準作業手順書）の整備と重要性

データインテグリティを組織的に維持するための中心的な文書がSOP（Standard Operating Procedure、標準作業手順書）です。SOPは、日常的な作業が、常に一貫性をもって、規制要件とALCOA + の原則に沿って実施されるための詳細な手順を定めます。以下は、SOP（標準作業手順書）に必ず盛り込むべき重要項目の一例です。SOPに含めるべき重要項目と連動してチェックリスト化して確認しましょう。

【チェックリストの例】

1. [ レ  ] 生データの定義: 何をもって「原本」とするか？
2. [ レ  ] 監査証跡のレビュー: 「いつ」「誰が」確認するか？
3. [     ] データ取得・処理の手順:機器の起動、データの入力、計算、結果の印刷・保存のステップを明確にしているか？ 
4. [     ] ユーザーアカウント管理: ユーザーアカウント管理は明確か？
5. [     ] バックアップ・アーカイブ手順: バックアップ・アーカイブ手順は明確か？

【SOPに含めるべき重要項目】

• 生データ（Raw Data）の定義と管理: どの記録が生データと見なされるか（例：クロマトグラフィーの電子ファイル、天秤の出力、紙の実験ノート）を明確にし、その保存場所と方法を定めます。
• 監査証跡のレビュー手順: 監査証跡のデータを、いつ、誰が、どのような観点（例：削除行為、時刻の不整合）でレビューし、その記録をどのように残すかを詳細に規定します。
• データ取得・処理の手順: 機器の起動、データの入力、計算、結果の印刷・保存に至るまで、すべてのステップを明確にし、未承認のデータの繰り返し取得（Re-running）を厳しく禁止します。
• ユーザーアカウント管理: アカウントの作成、権限付与、定期的な棚卸し、退職時の速やかな停止手順。共有アカウントの使用禁止を明記します。
• バックアップ・アーカイブ手順: 定期的な実行スケジュール、データ復元テストの方法、アーカイブへの移行手順。

SOPの整備は、作業のバラツキを防ぎ、すべての従業員が同じ基準で作業を行うことを可能にし、データの「一貫性（Consistent）」と「完全性（Complete）」を保証します。

(3) 人員管理とトレーニングの徹底

データインテグリティを確保する上で、最も予測不能な要素である「人」を適切に管理・育成することが極めて重要です。

• 役割と責任の明確化: すべての従業員に対し、自身の職務記述書（Job Description）に基づき、DIに関する具体的な責任（例、データの正確な記録、SOPの遵守、不正の報告義務）を明確に割り当てます。
• 継続的なトレーニングと教育: DIに関するトレーニングは一度きりではなく、規制の更新やシステムの変更、監査指摘事例などを踏まえ、定期的に実施する必要があります。トレーニングでは、ALCOA + 原則の理論だけでなく、具体的な不正行為が企業にもたらすリスクや、自身の行動が患者の安全に直結することを理解させるための意識改革を促します。
• DIカルチャーの醸成: 経営層がDIを最優先事項とする明確なメッセージを発信し、従業員が懸念事項や逸脱を罰則を恐れずに報告できる、オープンで信頼できる企業文化を醸成することが、意図的な不正を防ぐ最も効果的な手段となります。

(4) 定期的なデータレビューと逸脱・変更管理

データインテグリティを継続的に監視・維持するためには、手順の実行状況を定期的にチェックする仕組みが必要です。

独立したデータレビュー（Data Review）

データが生成された後、そのデータがALCOA+の原則（特に帰属性、同時性、原本性）を満たしているかを、データ作成者とは独立したレビュアーが確認します。レビューには、生データ、処理データ、最終報告書だけでなく、関連する監査証跡のレビューを含めることが必須です。不自然なデータ変更や削除がないかをチェックし、レビューが完了したことを電子署名または署名付きの紙の記録で明確に示します。

逸脱（Deviation）管理

SOPや規制要件から外れた事象（例、機器の故障によるデータ取得の遅れ、誤った手順の実行）が発生した場合、速やかに記録し、原因を調査し、是正措置（CAPA）を講じるプロセスを定めます。すべての逸脱は文書化され、DIへの影響が評価されなければなりません。

変更管理（Change Control）

システム、SOP、機器、またはプロセスに影響を与えるすべての変更は、変更管理システムを通じて評価され、承認されなければなりません。特に、コンピュータ化システムの設定（例：アクセス権限、監査証跡の設定）を変更する場合は、変更がDIに悪影響を与えないことをバリデーションを通じて保証する必要があります。

これらの手順管理を徹底することで、データインテグリティは組織全体で共有され、日々の業務の中で維持される「文化」として定着します。

5. データインテグリティがもたらす価値と今後の展望

データインテグリティの管理は、規制当局からの指摘を回避するための「コスト」ではなく、企業の信頼性と競争力を高めるための「投資」です。DIが確保されることで、まず規制遵守が確実になり、市場からの製品回収リスクや、当局からの警告書受領による業務停止リスクを低減できます。さらに、信頼できるデータに基づく意思決定が可能になることで、製品品質の向上、開発リードタイムの短縮、および製造プロセスの最適化が実現します。真に信頼性の高いデータは、最終的に患者や顧客からの信頼を獲得し、企業のブランド価値を高めます。今後の展望として、AIや機械学習が医薬品開発や製造に導入されるにつれて、これらの高度なアルゴリズムの基盤となるデータのDIはさらに重要になります。また、クラウド環境でのデータ保存が増える中、サードパーティサービスプロバイダーとの間でDIに関する責任範囲を明確化する管理策や、ブロックチェーン技術のような改ざん耐性の高い技術の活用も、今後の重要な検討事項となるでしょう。データインテグリティの継続的な監視と改善は、常に進化する技術と規制環境に適応し続けるための、終わりのない挑戦となります。