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クロマトグラフィーの最後の一歩、ピーク積分は「読み取り」ではなく「決定」である。 同じ電気泳動図の同じ不純物ピークを4つの積分モードで処理した査読論文の実測では、 真値 0.100 area% に対して 0.104 %・0.071 %・0.041 %・0.028 % という4つの答えが出て、 誤差は +4.2 % から −72.1 % まで広がった。どのモードも正しい値を返していない。 本記事は、この「決定」がどこで効くのかを、垂直分割の誤差の自前計算（分離度と テーリングファクターで表にした）、CDSの積分パラメータ、局方の記述、 そして手動積分を名指しした FDA ウォーニングレターと MHRA の生データ定義まで、 一次資料で追う。
LIMS や ELN の選定は、機能比較表を並べる作業だと思われている。だが導入から10年後に効いてくるのは、 入れた機能ではなく「そのシステムからデータを取り戻せるか」である。しかもこれは筆者の意見ではない。 EU が2025年に公開した GMP Annex 11 改訂ドラフトは、外部サービスとの契約に 「規制当事者がシステムデータの管理を保持できる出口戦略」を定めよと明記した。PIC/S は メタデータが失われる恐れがあるなら PDF 化は禁止されるべきと書き、移行によって動的機能が 失われうることを認めている。本記事は 21 CFR Part 11・PIC/S PI 041-1・EU Annex 11 改訂ドラフト・ 厚労省コンピュータ化システム適正管理ガイドラインを原典で読み、LIMS/ELN/LES/SDMS/CDS の役割分担、 カテゴリ分類とカスタマイズの代償、機器接続の標準（SiLA 2・AnIML・Allotrope）、 そして自律実験ラボの現在地までを、選定の順序に沿って整理する。
アジア最大級の分析・科学総合展「JASIS 2026」が2026年9月2日〜4日に幕張メッセで開かれる。 主催者が今年の見どころに挙げたのは「AI×分析・計測」――測定・解析・制御を自動でつなぐ ラボオートメーションと、自律的に判断・作動するフィジカルAIである。LabDXゾーンに集まる11社、 生成AIや食品・半導体をテーマにした注目セミナー、島津の「AX」やJASCOの分光・SFCといった 出展内容を、主催者・出展社の公式発表だけを根拠に整理し、分析化学者としてどこを見て何を 持ち帰るべきかを、開幕前に組み立てておく。
AI・機械学習は、分析化学の「測る」より下流――スペクトルや クロマトグラムを読み解く解析工程を急速に変えつつある。NMRからの構造推定、 質量分析による未知化合物・ペプチドの同定、クロマトの保持時間予測、そして 複数手法をまたぐ「基盤モデル」まで、2026年時点の最前線を手法別に整理し、 あわせて過学習・データリーケージ・再現性といった避けて通れない落とし穴と、 分析者が果たすべき役割を、入門者と現場の研究者の両方に向けて解説する。