創薬における人工知能（AI）の市場規模とシェア、タイプ別（前臨床および臨床検査、分子スクリーニング、標的同定、新規創薬および薬物最適化）、用途別（神経学、感染症、腫瘍学、その他）、薬剤の種類別(低分子、高分子)、提供内容 (ソフトウェア、サービス)、テクノロジー)、エンドユーザー)、地域予測、業界プレーヤー、成長統計レポート 2024 ～ 2032 年

市場の見通し:

創薬市場における人工知能は、2023 年に 17 億 2,000 万米ドルを超え、2032 年末までに 98 億 1,000 万米ドルを超えると予想されており、2024 年から 2032 年の間に 21.4% 以上の CAGR が見られます。

• Base Year Value (2023): USD 1.72 billion
• CAGR (2024-2032): 21.4%
• Forecast Year Value (2032): USD 9.81 billion
• Historical Data Period: 2019-2023
• Largest Region: North America
• Forecast Period: 2024-2032

市場動向:

成長の原動力と機会:

創薬市場における人工知能 (AI) の主要な成長原動力の 1 つは、個別化医療に対する需要の増加です。医療がより個別化された治療オプションに移行するにつれて、AI テクノロジーは膨大な量の患者データを分析して、特定の遺伝的および生化学的要因を特定することができます。この機能により、研究者や製薬会社は個々の患者の固有のニーズに合わせた標的療法を開発できるようになり、治療成果と医薬品開発の効率が大幅に向上します。

もう 1 つの重要な要因は、製薬業界に対するコスト圧力の上昇で"&"す。従来の創薬プロセスは費用と時間がかかることが多く、そのため革新的なテクノロジーの導入が必要でした。 AI は、標的の特定から臨床試験に至るまでのさまざまな段階を自動化し、研究開発プロセスの合理化に役立ちます。薬物相互作用と有効性を予測できるため、新薬の市場投入に必要な時間とリソースが削減されます。この効率性は、急速に進化する市場で競争力を維持したい企業にとって不可欠です。

機械学習とデータ分析の急速な進歩も、創薬市場における AI の活性化に重要な役割を果たしています。ゲノム研究や臨床試験からの"&"大規模なデータセットが利用できるため、機械学習アルゴリズムはパターンを特定し、高精度で結果を予測できます。これらの進歩により、薬剤候補のより効果的なスクリーニングが可能になり、新しい治療選択肢の発見が加速されます。テクノロジーが進化し続けるにつれて、AI が創薬に革命をもたらす可能性は無限であるように見えます。

業界の制約:

成長の可能性があるにもかかわらず、創薬市場における人工知能は大きな制約、特に規制上の課題に直面しています。 AI テクノロジーを創薬プロセスに統合すると、AI によって生"&"成された洞察の検証と規制当局によるガイドラインの確立の必要性に関する疑問が生じます。 AI 支援による医薬品開発の有効性と安全性に対する懸念により、厳格な精査が必要となり、承認プロセスが遅れ、製薬業界における AI 主導のソリューションへの投資が妨げられる可能性があります。

もう 1 つの重要な制約は、データのプライバシーとセキュリティの問題です。創薬における AI の使用では、多くの場合、患者の機密データへのアクセスが必要となるため、GDPR や HIPAA などのデータ保護規制への準拠に関する懸"&"念が生じます。製薬会社は、患者データが安全かつ倫理的に扱われることを保証するために、複雑な法的枠組みを乗り越える必要があります。違反や違反は多額の罰金や企業評判の低下につながる可能性があり、企業は医薬品開発プロセスにAIテクノロジーを全面的に導入することに慎重になっています。

地域別予報:

北米

創薬における AI の北米市場は米国が独占しており、多くのバイオテクノロジー企業や研究機関が AI 技術の導入を進めています。ヘルスケアと医薬品への大規模な投資と堅牢なデジタル インフラストラクチャが、医薬品開発プロセスにおける AI の統合をサポートしています。カナダもまた、イノベーションと学界と産業界の協力に重点を置いており、この市場の主要プレーヤーとして浮上しています。この地域は、AI 主導の研究能力の強化を目的とした数多くのパートナーシップと資金提供の取り組みが特徴です。

アジア太"&"平洋地域

アジア太平洋地域、特に中国、日本、韓国では、創薬市場における AI の急速な成長が見られます。中国は、バイオテクノロジーの進歩に対する政府の支援と、AI システムのトレーニング用の大量のデータプールにより、AI テクノロジーに多額の投資を行っています。日本は先進的な技術インフラと優れた研究を活用し、個別化医療と効率的な医薬品開発のためのAIの応用に焦点を当てている。韓国は、テクノロジー企業と製薬会社の戦略的取り組みと協力を通じて AI 機能を開発し、創薬の革新を推進しています。

ヨーロ"&"ッパ

ヨーロッパでは、イギリス、ドイツ、フランスなどの国々が創薬にAIを積極的に取り入れています。英国は製薬研究の中心地であり、AI アプリケーションのイノベーションを促進する活気に満ちたスタートアップ エコシステムがあります。ドイツは卓越した研究と技術の進歩を重視しており、医薬品開発の実践を強化するために AI に多額の投資を行っています。フランスもまた、創薬の効率と有効性を向上させるために AI を統合する共同研究開発プロジェクトに焦点を当て、自らをこの分野の主要プレーヤーとして位置づけています。"&"欧州市場は、医療における AI テクノロジーの倫理的な適用をサポートする強力な規制の枠組みが特徴です。

セグメンテーション分析:

セグメンテーションの観点から、世界の創薬人工知能市場は、創薬人工知能タイプ、アプリケーション、医薬品タイプ、提供物、技術）、エンドユーザー）に基づいて分析されます。

タイプ

創薬市場における人工知能は、前臨床および臨床試験、分子スクリーニング、標的同定、De Novo医薬品設計、医薬品最適化など、タイプに基づいて分割されています。前臨床試験と臨床試験は基礎段階であり、AI を利用して医薬品評価プロセスの精度と速度を向上させます。分子スクリーニングでは AI アルゴリズムを採用して潜在的な薬剤候補を効率的に特定し、発見のスケジュールを加速します。 Target Identification は AI を活用して薬物相互作用に適した生物学的標的を認識し、医薬品開発の初"&"期段階を効率化します。 De Novo Drug Design は生成モデルを利用して新規化合物を作成しますが、Drug Optimization は既存の薬剤候補を改良して有効性と安全性プロファイルを改善することに焦点を当てており、これらすべてのタイプが創薬の進歩にとって重要になります。

応用

市場は、神経学、感染症、腫瘍学、その他を含むアプリケーションによってさらに分類されます。神経学は、AI が複雑な神経変性疾患の治療法の開発に役立つため、急速に成長している分野です。感染症アプリケーション"&"は、AI を利用して病原体の挙動と治療効果を予測することで、アウトブレイクに対応した迅速な医薬品開発に世界的に注目が集まっているため、注目を集めています。バイオマーカーの発見と患者の層別化に AI を使用して標的療法を開発する製薬業界の取り組みにより、腫瘍学は引き続き重要な焦点領域となっています。その他のカテゴリには、心血管疾患、代謝障害、希少疾患におけるアプリケーションが含まれており、さまざまな治療領域にわたる AI の多用途性が強調されています。

薬剤の種類

AI創薬市場は、薬剤の種類によっ"&"て低分子と高分子に分けられます。小分子は、従来の治療法で広範に使用されており、AI テクノロジーによって容易に変更できるため、多くの場合、大きなシェアを占めます。 AI により複雑な高分子相互作用のより高度なモデリングが可能になり、新しい治療選択肢への道が開かれるにつれ、生物製剤を含む大分子セグメントが急増しています。このセグメント化は、多様な医薬品モダリティに対応し、さまざまな治療ニーズに対処する際の AI の適応性を強調しています。

オファリング

オファリングセグメントにはソフトウェアとサー"&"ビスが含まれます。ソフトウェアは創薬における AI アプリケーションのバックボーンを形成し、さまざまなワークフローを合理化するデータ分析、シミュレーション、予測モデリング用のツールを提供します。サービス部門には、コンサルティング、カスタム ソフトウェア ソリューション、データ管理が含まれており、AI 機能を医薬品開発プロセスに統合しようとしている組織にとって不可欠です。ソフトウェアとサービスの両方の成長は、創薬事業の効率と生産性を高めるために AI テクノロジーへの依存が高まっていることを反映しています。"&"

テクノロジー

テクノロジーセグメントを分析すると、市場には機械学習、自然言語処理などが含まれます。機械学習は主要なテクノロジーとして台頭しており、創薬におけるデータ駆動型の洞察と予測分析に広く利用されています。自然言語処理は、膨大な科学文献や臨床試験データの処理において極めて重要な役割を果たし、情報に基づいた意思決定を促進します。その他のカテゴリーには、深層学習アルゴリズムや計算化学手法などのテクノロジーが含まれており、これらはすべて創薬分野における精度の向上と革新に貢献しており、AI ソリュ"&"ーションに統合されている多様な技術的アプローチを紹介しています。

エンドユーザー

エンドユーザーのセグメントには、製薬会社、バイオテクノロジー企業、学術研究機関、受託研究機関 (CRO) が含まれます。製薬企業とバイオテクノロジー企業が最大のシェアを占めており、AI を活用して医薬品開発パイプラインを最適化し、研究開発の効率を高めています。学術機関や研究機関は探索研究や共同プロジェクトに AI を活用し、科学の進歩に貢献しています。 CRO は、アウトソーシングされた医薬品開発プロセスを合理化す"&"ることを目的として、製薬企業やバイオテクノロジー企業に専門的なサービスを提供するために AI テクノロジーをますます導入しています。このセグメント化は、創薬エコシステムのさまざまな関係者にわたる AI の幅広い適用可能性を強調し、イノベーションと効率を推進します。

競争環境:

創薬市場における人工知能（AI）の競争環境は、急速な技術進歩と研究開発への投資の増加によって特徴付けられています。企業は AI アルゴリズムと機械学習技術を活用して創薬プロセスを強化し、これにより従来の方法論にかかる時間とコストを削減しています。市場には、確立された製薬大手と革新的な新興企業の両方が参入し、競争力を競っています。学術機関とテクノロジー企業とのコラボレーションも増加しており、イノベーションを推進し、現場での AI の潜在的な応用を拡大しています。効率的な創薬プロセスに対する需要が高まり続ける"&"中、組織は自社の能力と市場での存在感を強化するために、戦略的パートナーシップや合併に焦点を当てています。

トップマーケットプレーヤー

1.IBM

2. Googleディープマインド

3. アトムワイズ

4. ベネボレントAI

5. インシリコ医学

6. リカーション医薬品

7. エクスシエンシア

8. シュレーディンガー

9. 数値化する

10.GNSヘルスケア