中薬の品質管理システムの構築は、その薬効物質基盤を明確にし、用薬の安全を保障し、配合剤の品質レベルを向上させる上で重要な意義を持つ。従来の中薬品質管理方法は「辨状论质」の外観識別および外因性成分の定性・定量分析に多く依存しており、中薬が体内で実際に作用する過程を全面的に反映することは困難である。試験管内での化学成分の特徴づけだけでは、中薬の全体的な品質と効果を真実かつ正確に評価するには不十分である。近年、大規模言語モデルなどの人工知能技術の急速な発展により、知識統合と意味表現の利点が中薬成分の体内過程の精密な予測における重要な技術的支援を提供している。本論文は、人工知能を用いた中薬の体内成分予測および中薬品質マーカー（Q-marker）の選別応用を体系的にレビューし、ルールベースモデル、機械学習、ディープラーニング、多オミクスデータ統合戦略を含み、人工知能駆動による中薬品質管理研究の展望を示し、この分野をインテリジェントかつ精密な方向に推進するための参考資料となることを目指す。

中薬品質管理; 人工知能; 体内成分予測; 中薬品質マーカー