 | • レポートコード：MRC360i24AR1289 • 出版社/出版日：360iResearch / 2024年4月 • レポート形態：英文、PDF、196ページ • 納品方法：Eメール（受注後2-3日） • 産業分類：産業未分類 |
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レポート概要
※当レポートは英文です。下記の日本語概要・目次はAI自動翻訳を利用し作成されました。正確な概要・目次はお問い合わせフォームからサンプルを請求してご確認ください。
[196ページレポート] 創薬における人工知能市場規模は2023年に10.8億米ドルと推定され、2024年には13.5億米ドルに達し、CAGR 27.10%で2030年には58.1億米ドルに達すると予測される。
創薬における人工知能とは、新薬化合物の発見、設計、最適化のプロセスにおける機械学習アルゴリズムとAIシステムの応用を指す。これらのAIモデルは、従来複雑で時間のかかる創薬プロセスを合理化する上で極めて重要な役割を果たし、医療分野の進歩を促進する。市場の成長を後押ししているのは、世界的な慢性疾患の負担増と、創薬の精度、スピード、有効性を高めるためにバイオ医薬品企業全体でAIの採用が増加していることである。さらに、前臨床試験中に生成される膨大なデータを管理する必要性が高まっていることも、市場の成長を後押ししている。医療におけるより熟練したAI専門家の必要性と、AI導入に伴う高コストが成長の限界に影響を与えている。データセットの利用可能性が限られていることは、創薬におけるAIの成長を抑制する極めて重要な課題である。新規創薬メカニズムや個別化医療に関連する分野にはビジネスチャンスがある。医薬品開発のためのAI研究の急成長分野における技術進歩は、創薬、疾患理解、患者特異的治療の強化の可能性を生み出す。
提供AIソフトウェアが創薬への革命的アプローチを提案
創薬の分野では、人工知能（AI）がプロセスを迅速化し、精度を高め、最終的に成果を向上させる幅広いサービスを提供している。これらのサービスには主に、構造解析、薬剤の再配置、薬力学モデリングなどが含まれる。AIソフトウェアは、創薬におけるデジタル革命を促進した。AIを創薬に取り入れた結果、さまざまなソフトウェア・ソリューションが登場した。これらのソフトウェアには、予測分析、分子ドッキング、精密医療、患者と最も効果的な薬剤のマッチングを加速させるモデリング・分析ソフトウェアなどが含まれる。
技術：個別化治療におけるコンテキスト認識処理の採用拡大
AIアルゴリズムが遺伝子データ、バイオマーカー、疾患指標を相互参照し、潜在的な創薬ターゲットやオーダーメイド治療法を提案する。機械学習もAIの一分野であり、化合物の特性や患者の反応を予測し、薬剤設計を強化することで、プログラムされていないインテリジェントな意思決定を促進する。一方、自然言語処理は、データマイニングのために人間の言語の力を利用し、学術的なソースからの情報を同化してデータの包括性を強化する。文脈を考慮した処理は、個人に合わせた治療法の提案を行い、機械学習は薬剤設計の最適化を推進する。逆に、自然言語処理は大規模なデータセットを活用し、新薬と疾患の関連を特定する。これらのテクノロジーは、単独で機能するのではなく、収束する可能性があり、正確で迅速な創薬が期待できる。
プロセス計算能力と予測能力による創薬プロセスの大幅な強化
創薬における人工知能（AI）の世界では、候補化合物の選択と検証は、有望な創薬候補化合物の潜在的な成功をしっかりと評価する上で極めて重要なステップである。AIアルゴリズムは分子構造を分析し、その効果を予測し、実行可能性を判断する。次のステップでは、ヒットの特定と優先順位付けが行われ、AIスクリーニングから得られた有望な医薬品候補のリストが準備される。これらのヒットは、効力、選択性、安全性に基づいて優先順位付けされる。ヒットの同定に続いて、ヒットからリードへの同定またはリードの生成段階では、「ヒット」を「リード」、すなわち、さらに最適化できる潜在的な医薬品候補に変換することに重点を置く。ここでAIは、医薬品化学者が化合物を試験し最適化することで、リードの評価と最適化を支援する。次の段階はリードの最適化で、潜在的な医薬品候補が活性、特異性、安全性を向上させるために強化される。この段階では、潜在的な副作用を予測する高度なAI技術と、薬効を高めるための方法論が必要となる。創薬プロセスにはターゲットの同定と選択も含まれ、これは薬剤の疾患修飾ターゲットの選択に関与する。最終段階はターゲットの検証で、選択されたターゲットが疾患の進行に果たす役割と、薬剤によって調節される可能性を検証する。人工知能は、計算能力と予測能力によって各ステップを強化することで、創薬に革命を起こし続けている。人工知能は創薬の効率を大幅に高め、命を救う薬をより早く市場に送り出す可能性を高めている。
応用AIが設計した低分子医薬品のヒト臨床試験への利用が拡大している。
生物製剤の分子標的薬は、より迅速で正確な最適化のためにAIを活用しており、AlphaFoldはかなりのタンパク質予測能力を実証し、創薬を迅速化している。AIアルゴリズムは、より正確にパターンを解読することで疾患の特定と評価を強化し、早期介入を可能にする。医薬品開発における安全性、毒性、コンプライアンスチェックは、AIを活用して毒性を予見し、安全性を高めてコストを削減する。COVID-19が流行する中、効率的なワクチン設計と最適化は極めて重要であり、AIを活用したウイルス病原領域の特定によって促進される。このように、AIは医薬品の革新にとって極めて重要であり、疾患の特定、治療薬の設計、安全性遵守の確保に役立っている。
治療領域：個別化されたがん治療のための創薬におけるAIの採用増加。
人工知能(AI)は、早期発見から個別化された投薬製造に至るまで、心血管疾患管理における変革ツールとして台頭してきている。AIアプリケーションは免疫腫瘍学での利用が増加しており、治療反応の分類と予測に役立っている。企業や研究者は、糖尿病から肥満まで、代謝性疾患の理解と治療に革命を起こすためにAIを利用している。神経変性疾患の診断と治療法の開発に役立つAIの可能性は、この分野全体で認識されている。
エンドユーザー：製薬会社やバイオテクノロジー企業による創薬プロセス加速のためのAI活用の増加
医薬品開発業務受託機関（CRO）はAIを活用して創薬サービスを大幅に強化し、高品質で効率的な成果を提供している。AIを活用した創薬に取り組むCROは一般的に、ワークフローを合理化し、創薬スピードを加速し、人的ミスを最小限に抑えるように設計されたソリューションを好む。創薬の牽引役である製薬会社やバイオテクノロジー企業は、AIにかなりの親和性を示している。AIは、創薬プロセスを迅速化し、薬剤反応を予測し、薬剤の失敗に関連するコストを削減することで、これらの業界を支援している。
研究センターや学術・政府機関は、創薬におけるAIの可能性をますます活用するようになっている。ここでの選好は、潜在的な薬剤候補を予測し、試行錯誤の事例を最小限に抑え、正確な研究のために膨大なデータを吸収するAIの力にある。AIの活用度合いはエンドユーザーによって異なるが、そのポジティブな影響は疑いようがない。その精度、スピード、費用対効果を通じて創薬に革命をもたらすAIの可能性は、この分野全体でますます認識されるようになっている。
地域別の洞察
米国は、活発な新興企業環境と政府からの強力な資金援助に後押しされ、AIを創薬に統合する最前線に立っている。カナダは、AI主導の創薬プラットフォームに多額の投資を行っており、この献身的な姿勢に共鳴している。英国、フランス、ドイツなどの欧州諸国は、AIとデータサイエンスを活用して創薬手順に革命をもたらしつつあり、その背景には学術機関と製薬業界の戦略的協力関係がある。中国、日本、インドを筆頭に、アジア太平洋地域は説得力のあるダイナミクスを提供している。中国の大規模なAI投資は、日本の卓越した製薬研究と相まって、創薬におけるAIの採用を促進している。インドでは、政府の支援と拡大するIT部門が創薬のAI化を進めている。米国、中国、EUはAI創薬に関する特許請求でリードしており、それぞれの製薬業界における一貫したイノベーションを象徴している。
FPNVポジショニング・マトリックス
FPNVポジショニング・マトリックスは、創薬における人工知能市場を評価する上で極めて重要です。事業戦略と製品満足度に関連する主要指標を調査し、ベンダーを包括的に評価します。この詳細な分析により、ユーザーは自分の要件に沿った十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。評価に基づき、ベンダーは成功の度合いが異なる4つの象限に分類されます：フォアフロント（F）、パスファインダー（P）、ニッチ（N）、バイタル（V）である。
市場シェア分析
市場シェア分析は、創薬における人工知能市場におけるベンダーの現状を洞察的かつ詳細に調査する包括的なツールです。全体的な収益、顧客ベース、その他の主要指標についてベンダーの貢献度を綿密に比較・分析することで、各社の業績や市場シェア争いの際に直面する課題について、より深い理解を提供することができます。さらに、この分析により、調査対象基準年に観察された蓄積、断片化の優位性、合併の特徴などの要因を含む、この分野の競争特性に関する貴重な洞察が得られます。このように詳細な情報を得ることで、ベンダーはより多くの情報に基づいた意思決定を行い、市場での競争力を得るための効果的な戦略を考案することができます。
主要企業のプロファイル
本レポートでは、創薬における人工知能市場の最近の重要な進展について掘り下げ、主要ベンダーとその革新的なプロフィールを紹介しています。これらには、Aria Pharmaceuticals, Inc.、Atomwise, Inc.、BenevolentAI Limited、BenevolentAI SA、BioSymetrics Inc.、BPGbio Inc.、Butterfly Network, Inc.、Cloud Pharmaceuticals, Inc.、Cyclica Inc.、Deargen Inc.、Deep Genomics Incorporated、Envisagenics, Inc、Euretos Services BV、Exscientia PLC、Insilico Medicine、Insitro, Inc.、International Business Machines Corporation、InveniAI LLC、Microsoft Corporation、Novartis AG、NVIDIA Corporation、Oracle Corporation、Owkin, Inc.、Verge Genomics Inc.、XtalPi Inc.
市場区分と対象範囲
この調査レポートは、創薬における人工知能市場を分類し、以下の各サブ市場における収益予測と動向分析を掲載しています：
サービス
ソフトウェア
技術 ● コンテキスト対応処理
機械学習
自然言語処理
プロセス ● 候補の選択と検証
ヒットの特定と優先順位付け
リードの最適化
リード最適化
ターゲットの特定と選択
ターゲットバリデーション
応用 ● 生物製剤の設計と最適化
疾患の同定と評価
安全性、毒性、コンプライアンス評価
低分子化合物の設計と最適化
ワクチンの設計と最適化
治療領域 ● 循環器疾患
免疫腫瘍学
代謝性疾患
神経変性疾患
エンドユーザー
製薬・バイオテクノロジー企業
研究センターおよび学術・政府機関
地域 ● 南北アメリカ ● アルゼンチン
ブラジル
カナダ
メキシコ
アメリカ ● カリフォルニア州
フロリダ州
イリノイ州
ニューヨーク
オハイオ州
ペンシルバニア
テキサス
アジア太平洋 ● オーストラリア
中国
インド
インドネシア
日本
マレーシア
フィリピン
シンガポール
韓国
台湾
タイ
ベトナム
ヨーロッパ・中東・アフリカ ● デンマーク
エジプト
フィンランド
フランス
ドイツ
イスラエル
イタリア
オランダ
ナイジェリア
ノルウェー
ポーランド
カタール
ロシア
サウジアラビア
南アフリカ
スペイン
スウェーデン
スイス
トルコ
アラブ首長国連邦
イギリス
本レポートは、以下の点について貴重な洞察を提供している：
1.市場浸透度：主要企業が提供する市場に関する包括的な情報を掲載しています。
2.市場の発展：有利な新興市場を深く掘り下げ、成熟した市場セグメントにおける浸透度を分析します。
3.市場の多様化：新製品の発売、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する詳細な情報を提供します。
4.競合評価とインテリジェンス：主要企業の市場シェア、戦略、製品、認証、規制当局の承認、特許状況、製造能力などを網羅的に評価します。
5.製品開発とイノベーション：将来の技術、研究開発活動、画期的な製品開発に関する知的洞察を提供しています。
本レポートは、以下のような主要な質問に対応しています：
1.創薬における人工知能市場の市場規模および予測は？
2.創薬における人工知能市場の予測期間中に投資を検討すべき製品、セグメント、アプリケーション、分野は何か？
3.創薬人工知能市場における技術動向と規制の枠組みは？
4.創薬における人工知能市場における主要ベンダーの市場シェアは？
5.創薬人工知能市場への参入には、どのような形態や戦略的動きが適しているか？
1.序文
1.1.研究の目的
1.2.市場細分化とカバー範囲
1.3.調査対象年
1.4.通貨と価格
1.5.言語
1.6.ステークホルダー
2.調査方法
2.1.定義調査目的
2.2.決定する研究デザイン
2.3.準備調査手段
2.4.収集するデータソース
2.5.分析する：データの解釈
2.6.定式化するデータの検証
2.7.発表研究報告書
2.8.リピート：レポート更新
3.エグゼクティブ・サマリー
4.市場概要
5.市場インサイト
5.1.市場ダイナミクス
5.1.1.促進要因
5.1.1.1.創薬プロセスの制御とコスト削減の要求
5.1.1.2.前臨床試験中に生成される膨大なデータを管理する必要性の高まり
5.1.1.3.バイオ製薬会社全体での採用の増加
5.1.2.阻害要因
5.1.2.1.熟練した専門家の不足
5.1.3.機会
5.1.3.1.創薬における合理的で自動化されたアプローチを生み出すAIクラウド
5.1.3.2.増加する研究開発投資
5.1.4.課題
5.1.4.1.データセットの限られた入手可能性
5.2.市場セグメンテーション分析
5.2.1.提供：AIソフトウェアが創薬への革命的アプローチを提案
5.2.2.技術：個別化治療におけるコンテキスト認識処理の採用拡大
5.2.3.プロセス：計算能力と予測能力による創薬プロセスの大幅な強化
5.2.4.応用：AIが設計した低分子医薬品のヒト臨床試験への利用が拡大。
5.2.5.治療領域：個別化がん治療のための創薬におけるAIの採用増加。
5.2.6.エンドユーザー：創薬プロセスを加速させるために、製薬会社やバイオテクノロジー企業による創薬でのAI利用の増加
5.3.市場破壊分析
5.4.ポーターのファイブフォース分析
5.4.1.新規参入の脅威
5.4.2.代替品の脅威
5.4.3.顧客の交渉力
5.4.4.サプライヤーの交渉力
5.4.5.業界のライバル関係
5.5.バリューチェーンとクリティカルパス分析
5.6.価格分析
5.7.技術分析
5.8.特許分析
5.9.貿易分析
5.10.規制枠組み分析
6.創薬における人工知能市場、オファリング別
6.1.はじめに
6.2.サービス
6.3.ソフトウェア
7.創薬における人工知能市場、技術別
7.1.はじめに
7.2.コンテキストアウェア処理
7.3.機械学習
7.4.自然言語処理
8.創薬における人工知能市場、プロセス別
8.1.はじめに
8.2.候補化合物の選択と検証
8.3.ヒットの特定と優先順位付け
8.4.ヒット・トゥ・リードの同定／リードの創出
8.5.リードの最適化
8.6.ターゲットの特定と選択
8.7.ターゲットのバリデーション
9.創薬における人工知能市場、用途別
9.1.はじめに
9.2.生物製剤の設計と最適化
9.3.疾患の同定と評価
9.4.安全性、毒性、コンプライアンス評価
9.5.低分子化合物の設計と最適化
9.6.ワクチンデザインと最適化
10.創薬における人工知能市場、治療分野別
10.1.はじめに
10.2.心血管疾患
10.3.免疫腫瘍学
10.4.代謝性疾患
10.5.神経変性疾患
11.創薬における人工知能市場、エンドユーザー別
11.1.はじめに
11.2.契約研究機関
11.3.製薬・バイオテクノロジー企業
11.4.研究センター、学術・政府機関
12.南北アメリカの創薬人工知能市場
12.1.はじめに
12.2.アルゼンチン
12.3.ブラジル
12.4.カナダ
12.5.メキシコ
12.6.アメリカ
13.アジア太平洋地域の創薬人工知能市場
13.1.はじめに
13.2.オーストラリア
13.3.中国
13.4.インド
13.5.インドネシア
13.6.日本
13.7.マレーシア
13.8.フィリピン
13.9.シンガポール
13.10.韓国
13.11.台湾
13.12.タイ
13.13.ベトナム
14.ヨーロッパ、中東、アフリカの創薬人工知能市場
14.1.はじめに
14.2.デンマーク
14.3.エジプト
14.4.フィンランド
14.5.フランス
14.6.ドイツ
14.7.イスラエル
14.8.イタリア
14.9.オランダ
14.10.ナイジェリア
14.11.ノルウェー
14.12.ポーランド
14.13.カタール
14.14.ロシア
14.15.サウジアラビア
14.16.南アフリカ
14.17.スペイン
14.18.スウェーデン
14.19.スイス
14.20.トルコ
14.21.アラブ首長国連邦
14.22.イギリス
15.競争環境
15.1.市場シェア分析（2023年
15.2.FPNVポジショニングマトリックス（2023年
15.3.競合シナリオ分析
15.3.1.メルク、AI主導の創薬強化に向けて2つの戦略的提携を締結
15.3.2.インシリコのフェーズIIプログラムの開始は、ジェネレーティブAIの勢いを際立たせる
15.3.3.グーグル・クラウド、創薬とプレシジョン・メディシンを安全に加速するAI搭載ソリューションを発表
15.4.戦略分析と提言
16.競合ポートフォリオ
16.1.主要企業のプロフィール
16.2.主要製品ポートフォリオ
図2.創薬における人工知能市場規模、2023年対2030年
図3.創薬における人工知能の世界市場規模、2018年～2030年（百万米ドル）
図4.創薬における人工知能の世界市場規模、地域別、2023年対2030年(%)
図5. 創薬における人工知能の世界市場規模、地域別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図6.創薬における人工知能市場のダイナミクス
図7.創薬における人工知能の世界市場規模、提供製品別、2023年対2030年(%)
図8.創薬における人工知能の世界市場規模、オファリング別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図9.創薬における人工知能の世界市場規模、技術別、2023年対2030年(%)
図10.創薬における人工知能の世界市場規模、技術別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図11.創薬における人工知能の世界市場規模、プロセス別、2023年対2030年(%)
図12.創薬における人工知能の世界市場規模、プロセス別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図13.創薬における人工知能の世界市場規模、用途別、2023年対2030年(%)
図14.創薬における人工知能の世界市場規模、用途別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図15.創薬における人工知能の世界市場規模、治療領域別、2023年対2030年(%)
図16.創薬における人工知能の世界市場規模、治療領域別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図17.創薬における人工知能の世界市場規模、エンドユーザー別、2023年対2030年 (%)
図18.創薬における人工知能の世界市場規模、エンドユーザー別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図19.アメリカの創薬人工知能市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図20.アメリカの創薬における人工知能市場規模、国別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図21.米国の創薬人工知能市場規模、州別、2023年対2030年(%)
図22. 米国創薬人工知能市場規模、州別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図23.アジア太平洋地域の創薬人工知能市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図24.アジア太平洋地域の創薬における人工知能市場規模、国別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図25.創薬における欧州、中東、アフリカの人工知能市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図26.創薬における欧州、中東、アフリカの人工知能市場規模、国別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図27.創薬における人工知能市場シェア、主要プレーヤー別、2023年
図28.創薬における人工知能市場、FPNVポジショニングマトリックス、2023年
• 日本語訳：創薬における人工知能市場：提供サービス別（サービス、ソフトウェア）、技術別（コンテキストアウェア処理、機械学習、自然言語処理）、プロセス別、用途別、治療分野別、エンドユーザー別 – 2024年～2030年の世界予測
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