 | • レポートコード：MRC360i24AR1291 • 出版社/出版日：360iResearch / 2024年4月 • レポート形態：英文、PDF、186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。
[186ページレポート] 医薬品における人工知能市場規模は2023年に162.1億米ドルと推定され、2024年には207.6億米ドルに達すると予測され、CAGR 29.18%で2030年には973.5億米ドルに達する見込みです。
医薬品市場における人工知能（AI）とは、高度な機械学習アルゴリズム、自然言語処理、データ分析技術を世界の医薬品業界の創薬、開発、製造プロセスに統合することを指す。治療成績を向上させるための個別化医療に対する需要の高まりや、ゲノミクスやハイスループットテクノロジーの進歩により、高度な分析技術を必要とする大量の複雑なデータが生成される。しかし、機械学習モデルをトレーニングするための精選されたデータセットの入手可能性が限られていることが、医薬品におけるAIの採用を妨げている。とはいえ、ビッグデータ解析をAIと統合することで、さまざまな疾患の根底にある分子メカニズムの理解を深めたり、将来の医薬品のターゲットとなり得る新規バイオマーカーを特定したりすることも可能になる。
提供：機能性と特徴の向上によるAIベースのソフトウェア採用の拡大
高度なAIを搭載したハードウェアソリューションの活用は、創薬、臨床試験、精密医療に必要な複雑な計算を促進する基盤を形成する。AIモデルは、高い精度レベルを達成するために、トレーニング用の膨大なデータを必要とする。大容量のメモリ・システムは、学習中にこれらの大規模なデータセットを保存するために極めて重要である。堅牢なネットワーク・インフラは、製薬会社内のさまざまなAIシステムやコンポーネント間のシームレスな通信を可能にする。複雑なAIアルゴリズムの実行に必要な処理能力には、膨大な計算負荷を処理できる強力なプロセッサが必要です。既存の製薬プロセスにAIソリューションを導入・統合するには、慎重な計画と実行が必要です。専門的なサービスにより、研究所から製造部門まで、さまざまな部門にわたってAIシステムをスムーズに導入することができます。AI技術の絶え間ない進化は、導入されたソリューションを最新の状態に保つための継続的なサポートとメンテナンスを必要とします。これには、ソフトウェアの定期的なアップデート、パフォーマンスの監視、問題のトラブルシューティング、従業員への必要なトレーニングの提供などが含まれる。プラットフォームやアプリケーションを含むAI主導のソフトウェア提供は、創薬の合理化、研究開発プロセスの最適化、患者の治療計画の個別化、全体的な業務効率の改善に不可欠である。カスタマイズされたソフトウェア・ソリューションは、創薬のための分子モデリング・ソフトウェア、患者募集の最適化のための機械学習アルゴリズムを活用した臨床試験管理システム、個別化医療アプリケーションのためのデータ分析ツールなど、製薬分野における特定のタスクにAIの力を活用する上で重要な役割を果たしている。
テクノロジー：製薬業界における機械学習技術の利用拡大
製薬業界におけるコンピューター・ビジョン技術は、視覚データを分析・解釈する自動化システムを可能にし、創薬・製造プロセスを強化する。コンテクストアウェア・コンピューティングにより、製薬会社はIoTセンサーや患者監視装置などのリアルタイムのデータソースから洞察を集めることができる。このテクノロジーは、個別化医療戦略を改善し、サプライチェーン管理を最適化することができる。機械学習（ML）は、膨大な量のデータを効率的かつ正確に処理し、データセット内の隠れたパターンや関係性を明らかにする能力により、製薬分野で非常に貴重な存在となっている。医薬品における自然言語処理（NLP）は、研究論文、特許出願、臨床試験記録などのテキストベースのデータソースの効率的な分析を可能にします。NLPは、膨大な量の発表文献から遺伝子変異と疾患表現型の相関関係を抽出することで、より迅速な創薬を可能にする。クエリーの手法では、AIアルゴリズムを使って膨大なデータセットを調査し、潜在的な治療標的を特定したり、複雑な生物学的経路を理解したりする。
応用例AIソリューションによる臨床試験プロセスの効率化
AIは、患者募集の改善、試験時間の短縮、コストの最適化によって臨床試験に革命をもたらしている。AIを搭載したツールは、大規模なデータセットを分析し、医療記録や人口統計学的情報に基づいて治験の候補者を特定することができる。AIを活用した診断支援では、医療画像やゲノムデータをディープラーニング・アルゴリズムで解析することで、より迅速で正確な病気の診断が可能になる。これにより、個々の患者のニーズに合わせた個別化された治療計画が可能になり、患者の予後改善につながる。従来の創薬プロセスは、複数の標的に対する試験が必要な膨大な数の化合物の可能性があるため、時間とコストがかかる。AIは生産プロセスを最適化し、機器のダウンタイムを削減し、製品の品質を確保することで、医薬品製造に変革をもたらします。AIを搭載したソリューションは、さまざまなソースからのデータを分析して機械の故障を予測・防止し、無駄を最小限に抑えるために対処可能なプロセスの非効率性を特定することができます。医薬品のマーケティング担当者は、潜在顧客をより的確に絞り込み、個人の嗜好や医療従事者のプロファイルに基づいてパーソナライズされたコンテンツを作成するために、ますますAIを活用するようになっている。これにより、顧客満足度を向上させながら、マーケティング予算をより効率的に活用することができる。
エンドユーザー：製薬・バイオ企業による創薬・開発へのAI技術の導入が著しい
製薬・バイオ企業は、創薬や既存薬の新適応症への再利用にAI技術を採用している。また、患者データの分析に基づいて転帰を正確に予測することで、臨床試験を加速するために機械学習アルゴリズムを使用している。研究機関は、ゲノミクス、プロテオミクス、メタボロミクス研究から得られる複雑な生物学的データを分析するためにAIソリューションを必要としている。研究機関では、AIを活用した計算モデルを用いて潜在的な創薬標的を特定し、疾患の根本的なメカニズムを解明している。
地域別の洞察
米国は、先進技術の早期導入と政府の支援政策により、医薬品AI市場の環境が改善されている。米国には、創薬、分子モデリング、臨床試験の最適化、個別化医療にAIを活用する大手AI新興企業が数社ある。米国では、大手製薬企業がAIを活用した新興企業と提携し、創薬・開発を促進するための研究に多額の投資を行っている。欧州地域では、フランス、ドイツ、イギリスなどの国々が、医薬品を含む業界全体でAIの応用を推進する国家戦略を導入している。他の地域に比べれば遅いが、中東諸国はAIへの投資を通じて前進している。アフリカの可能性は、発展途上の製薬エコシステムを通じて独自のヘルスケア課題に取り組むことにある。アジア太平洋地域は、中国、日本、インドを筆頭に、AIを活用した医薬品の進歩が著しい。また、医薬品製造インフラへの官民投資が増加しており、AIの導入に前向きな環境が整っている。
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、医薬品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、ベンダーの包括的な評価を提供します。この詳細な分析により、ユーザーは自ら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、医薬品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で直面する課題について理解を深めることができます。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、医薬品市場における人工知能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、AiCure, LLC、Aspen Technology Inc、Atomwise Inc、BenevolentAI SA、BioSymetrics Inc、BPGbio Inc、Butterfly Network, Inc、Cloud Pharmaceuticals, Inc、CloudMedX Inc、Cyclica Inc.、Deargen Inc.、Deep Genomics Incorporated、Euretos Services BV、Exscientia plc、Google LLC、Insilico Medicine、Intel Corporation、International Business Machines Corporation、InveniAI LLC、Isomorphic Labs、Microsoft Corporation、Novo Nordisk A/S、Oracle Corporation、Sanofi SA、Turbine Ltd.、Viseven Europe OU、XtalPi Inc.
市場区分と調査範囲
この調査レポートは、医薬品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：
提供 ●ハードウェア ●メモリ
ネットワーク
プロセッサ
サービス ● 展開と統合
サポート＆メンテナンス
ソフトウェア
テクノロジー ● コンピュータビジョン
コンテキストアウェアコンピューティング
機械学習
自然言語処理
クエリ方法
アプリケーション ● 臨床試験
診断支援・個別化治療
医薬品開発・探索
製造
マーケティング
エンドユーザー ● 製薬・バイオテクノロジー企業
研究機関
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.医薬品における人工知能市場の市場規模と予測は？
2.医薬品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.医薬品における人工知能市場の技術動向と規制枠組みは？
4.医薬品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.医薬品における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.治療成績向上のための個別化医療への需要の高まり
5.1.1.2.既存の薬剤再利用戦略を強化するためのAI主導型アプローチの活用
5.1.1.3.生物医学・臨床データの処理強化の必要性
5.1.2.制約事項
5.1.2.1.AIソリューションの開発・導入のための高額な初期投資
5.1.3.機会
5.1.3.1.製薬業界向けの革新的なAIベースのソリューションの導入
5.1.3.2.AI創薬研究への多額の投資
5.1.4.課題
5.1.4.1.データのプライバシーとセキュリティに関する懸念
5.2.市場セグメンテーション分析
5.2.1.提供サービス：機能性の向上により、AIベースのソフトウェア採用が増加
5.2.2.技術：製薬セクターにおける機械学習技術の活用の増加
5.2.3.アプリケーション：AIソリューションによる臨床試験プロセスの効率化
5.2.4.エンドユーザー：製薬・バイオテクノロジー企業による創薬・開発へのAI技術の導入が著しい
5.3.市場破壊の分析
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.医薬品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.ハードウェア
6.3.サービス
6.4.ソフトウェア
7.医薬品における人工知能市場、技術別
7.1.はじめに
7.2.コンピュータビジョン
7.3.コンテキスト・アウェア・コンピューティング
7.4.機械学習
7.5.自然言語処理
7.6.問い合わせ方法
8.医薬品における人工知能市場、用途別
8.1.はじめに
8.2.臨床試験
8.3.診断補助と個別化治療
8.4.医薬品開発・発見
8.5.製造
8.6.マーケティング
9.医薬品における人工知能市場、エンドユーザー別
9.1.はじめに
9.2.製薬・バイオテクノロジー企業
9.3.研究機関
10.米州の医薬品分野における人工知能市場
10.1.はじめに
10.2.アルゼンチン
10.3.ブラジル
10.4.カナダ
10.5.メキシコ
10.6.アメリカ
11.アジア太平洋地域の医薬品における人工知能市場
11.1.はじめに
11.2.オーストラリア
11.3.中国
11.4.インド
11.5.インドネシア
11.6.日本
11.7.マレーシア
11.8.フィリピン
11.9.シンガポール
11.10.韓国
11.11.台湾
11.12.タイ
11.13.ベトナム
12.欧州・中東・アフリカ 医薬品における人工知能市場
12.1.はじめに
12.2.デンマーク
12.3.エジプト
12.4.フィンランド
12.5.フランス
12.6.ドイツ
12.7.イスラエル
12.8.イタリア
12.9.オランダ
12.10.ナイジェリア
12.11.ノルウェー
12.12.ポーランド
12.13.カタール
12.14.ロシア
12.15.サウジアラビア
12.16.南アフリカ
12.17.スペイン
12.18.スウェーデン
12.19.スイス
12.20.トルコ
12.21.アラブ首長国連邦
12.22.イギリス
13.競争環境
13.1.市場シェア分析（2023年
13.2.FPNVポジショニングマトリックス（2023年
13.3.競合シナリオ分析
13.3.1.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
13.3.2.インシリコのフェーズⅡプログラム開始でAI創出の勢いが高まる 13.3.3.
13.3.3.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させるAI搭載ソリューションを発表 13.3.3.
13.4.戦略分析と提言
14.競合ポートフォリオ
14.1.主要企業のプロフィール
14.2.主要製品ポートフォリオ
図2.医薬品における人工知能市場規模、2023年対2030年
図3.医薬品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.医薬品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. 医薬品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.医薬品における人工知能市場のダイナミクス
図7.医薬品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.医薬品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.医薬品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.医薬品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.医薬品における人工知能の世界市場規模、用途別、2023年対2030年(%)
図12.医薬品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13.医薬品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14.医薬品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15.アメリカ医薬品人工知能市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図16.アメリカの医薬品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17.米国の医薬品における人工知能市場規模、州別、2023年対2030年 (%)
図18.米国の医薬品における人工知能市場規模、州別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図19.アジア太平洋地域の医薬品における人工知能市場規模、国別、2023年対2030年 (%)
図20.アジア太平洋地域の医薬品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.医薬品における欧州、中東、アフリカの人工知能市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図22. 欧州、中東＆アフリカの医薬品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23.医薬品における人工知能市場シェア、主要プレーヤー別、2023年
図24.医薬品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：医薬品における人工知能市場：提供製品別（ハードウェア、サービス、ソフトウェア）、技術別（コンピュータビジョン、コンテキストアウェアコンピューティング、機械学習）、用途別、エンドユーザー別 – 2024年～2030年の世界予測
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