検査・試験業界は、規制強化と「ダブルカーボン」目標の重なりにより、規模拡大から品質と効率の両立へとシフトしています。従来の主に人手に依存する管理体制は、人材能力、タスクの完結、リスク予警、文書管理、監督モデルなどにおいて持続困難な問題を露呈し、機関のコンプライアンスとグリーン転換のボトルネックとなっています。本稿では、GB/T 27025-2019および「検査・試験機関資格認定評価基準」（2023）を基準とし、T/GDSZ 007-2025「試験機関管理システムのデジタル化に関する共通要求」等の新興標準と組み合わせ、検査・試験機関がデジタル化・知能化グリーンラボ品質システム構築において直面する主要課題を分析し、標準適合、プロセス固化、データのクローズドループ、人工知能活用の4つの観点から実現可能な解決策と実践パスを示します。複数機関の実施経験を例に、コンプライアンス要求を業務プロセスに前倒しし、データドリブンによる継続的改善を図ることで、資格リスクを管理しながら運営コストを圧縮し、カーボンフットプリントの定量化を支援し、業界のデジタルトランスフォーメーションの参考となることを説明します。

検査・試験機関;品質システム;デジタル化;人工知能;グリーンラボ