ライフサイエンス分析向けAIの世界市場：提供内容別・展開方式別・用途別・エンドユーザー別・国別・地域別 - 2025年～2032年の産業分析、市場規模・シェア、将来予測

ライフサイエンス分析向けAIの市場規模は、2024年に21億530万米ドルと評価され、2025年から2032年にかけてCAGR 11.45％で拡大する見込みです。

ライフサイエンス分析向けAI市場は、主にAI（機械学習、自然言語処理、各種生成AIツールなど）を活用し、ライフサイエンス企業が直面する膨大なデータを処理し、より効率的に情報に基づいた意思決定を行うことを目的としています。製薬会社やバイオテクノロジー企業は、ゲノミクス／オミクス調査、実験室での試験、臨床試験、安全性報告書、科学論文、電子カルテ（EHR）や保険請求データなどの実世界データなど、多様な場所からデータを収集します。問題は、これらのデータが散在し、構造化されていない（医師のメモや医学文献など）場合が多いことです。AIは、パターン発見、結果予測、人間が処理するのに非常に時間がかかる分析作業の自動化を通じて支援します。そのため、創薬、臨床試験計画・患者募集、薬物監視（副作用検出）、実世界エビデンス研究、精密医療、さらには販売予測やサプライチェーン分析など、様々な分野でAIの活用が進んでいます。

ライフサイエンス分析向けAIの市場力学

政府主導の研究開発資金の急増と臨床試験件数の増加が、ライフサイエンス分析分野におけるAI導入を加速させています

ライフサイエンス分析向けAI市場の大きな促進要因の一つは、政府による生物医学研究開発への資金投入増加です。同時に、実施・追跡される臨床研究の数が増加し続けるため、研究者が扱うデータ量が膨大になり、AI分析は「あれば便利なもの」から実用的な必要性へと変化しています。米国国立衛生研究所（NIH）によれば、2023年度のNIH予算権限は475億米ドルでしたが、2024年度には486億米ドルに増加しました。これにより、高度な分析を必要とする複雑なデータセット（ゲノムデータや臨床データなど）を生成する大規模研究プログラムが数多く支援されています。また米国政府監査院（GAO）によれば、NIHのAI関連研究への支出義務は2018会計年度の約15億米ドルから2022会計年度には約23億米ドルに増加しており、政府主導の医療・科学分野におけるAI活動が拡大し、AIツールの実際の使用事例が増加していることを示しています。臨床研究分野では、米国国立医学図書館（米国政府機関）のClinicalTrials.gov（米国国立医学図書館、米国政府）によれば、2023年には登録研究数が約47万7千件を超え、2024年には約50万件に達しました。これは臨床研究が急速に拡大していることを示しており、これほど多くの研究を扱う組織では、患者データの分類、安全性シグナルの監視、洞察の迅速な発見といったタスクを処理するためにAI分析が必要となります。全体として、2022年から2024年にかけて政府が報告したこれらの数値は、明確な動向を示しています。すなわち、資金提供を受けた調査の増加と臨床試験の増加がより多くのデータを生み出し、それが直接的にAIベースのライフサイエンス分析に対する需要を押し上げているのです。

ライフサイエンス分析向けAI市場：セグメンテーション分析

臨床試験とクラウドベースの展開は、ライフサイエンス分析向けAI市場における需要を強力に支える二つのセグメントです。いずれも急増するデータ量とスケーラブルなコンピューティングの必要性に直結しているためです。臨床研究活動は拡大を続けており、これによりクリーニング、監視、報告が必要な構造化データおよび非構造化試験データの量が直接増加しています。米国国立医学図書館のClinicalTrials.govによれば、同登録件数は2024年に50万件を突破しました（2023年の40万件台後半から増加）。これは試験記録および関連文書の着実な増加を示しており、AI分析は実現可能性評価、患者マッチング、プロトコル監視、迅速な知見創出に広く活用されています。医薬品安全性モニタリングは、臨床試験および市販後調査に関連するもう一つの大規模データストリームを追加します。米国食品医薬品局（FDA）によれば、FDA有害事象報告システム（FAERS）は2020年代において近年、年間200万件以上の有害事象報告を受領しており、規模管理のためのAI駆動型ケース処理、重複検出、シグナル検出に対する継続的な需要を生み出しています。

同時に、クラウドベースの展開は、大規模データセットやモデルトレーニングのための柔軟なストレージとコンピューティングを提供するため、ライフサイエンス分析に適しています。米国国立標準技術研究所（NIST）によれば、連邦政府のクラウドガイドラインおよび定義（SP 800-145や関連クラウドセキュリティガイダンスなど、2020年から2024年にかけて積極的に参照される出版物を含む）は、クラウド利用とセキュリティに関する基本要件を継続的に正式化しており、規制対象の分析ワークロードにおけるクラウド環境のより広範な採用を支援しています。全体として、臨床試験件数の増加、安全報告の高水準、標準化されたクラウドフレームワークが相まって、2020年から2025年にかけてライフサイエンスワークフロー全体におけるAI分析の活用強化を支えます。

ライフサイエンス分析向けAI市場 - 地域別分析

北米は、高い研究支出、大規模な臨床研究活動、規制対象の医療データ向け成熟したデジタルインフラを兼ね備えているため、ライフサイエンス分析向けAIにとって最も魅力的な地域の一つであり続けています。米国国立衛生研究所（NIH）によれば、NIHの予算権限は429億米ドル（2021年度）から450億米ドル（2022年度）、さらに475億米ドル（2023年度）、486億米ドル（2024年度）へと増加しており、これは通常自動化と高度な分析を必要とする膨大なデータを生成する生物医学研究を支えています。臨床研究の件数も分析需要の高さを示す明確な指標です。米国国立医学図書館のClinicalTrials.govによれば、2024年までに登録研究数は50万件を突破し、AIツールが実現可能性分析、患者特定支援、モニタリング、報告に活用される臨床試験関連データセットの規模が浮き彫りとなっています。市販後および安全性データは、分析ワークフローにさらなる負荷を加えます。米国食品医薬品局（FDA）によれば、FDA有害事象報告システム（FAERS）は2020年代において年間200万件以上の有害事象報告を受領しており、AI駆動型の症例処理およびシグナル検出の必要性を高めています。

米国のライフサイエンス分析向けAI市場 - 国別分析

米国は、政府支援による支出と規制されたデータストリームが特に大規模かつ安定しているため、この市場において最も有力な単一国としての機会と見なされています。米国国立衛生研究所（NIH）によれば、予算権限は2024会計年度に486億米ドルに達し、2022会計年度の450億米ドルから成長を継続。これにより大規模な臨床データおよびオミクスデータセットを生成する研究ネットワークが支援されています。調査活動は臨床試験の規模にも反映されています。ClinicalTrials.govによれば、2024年に登録された試験総数は50万件を突破し、試験計画、運用監視、結果分析における分析需要の持続的な増加を支えています。安全性報告件数の増加は、自動化のビジネスケースをさらに強化しています。FDAによれば、FAERS（医薬品・医療機器安全性報告システム）は2020年代に年間200万件以上の報告を受け付けており、症例のトリアージ、記述テキスト内のパターン発見、安全性シグナルの迅速な検出を支援できるAIへの継続的な需要を生み出しています。

目次

第1章 ライフサイエンス分析向けAI市場の概要

• 分析範囲
• 市場推定期間

第2章 エグゼクティブサマリー

• 市場内訳
• 競合考察

第3章 ライフサイエンス分析向けAIの主な市場動向

• 市場促進要因
• 市場抑制要因
• 市場機会
• 市場の将来動向

第4章 ライフサイエンス分析向けAI市場：産業分析

• PEST分析
• ポーターのファイブフォース分析
• 市場成長の見通し：マッピング
• 規制体制の分析

第5章 ライフサイエンス分析向けAI市場：高まる地政学的緊張の影響

• COVID-19パンデミックの影響
• ロシア・ウクライナ戦争の影響
• 中東紛争の影響

第6章 ライフサイエンス分析向けAIの市場情勢

• ライフサイエンス分析向けAIの市場シェア分析 (2024年)
• 主要メーカー別の内訳データ
  • 既存企業の分析
  • 新興企業の分析

第7章 ライフサイエンス分析向けAI市場：提供内容別

• 概要
  • セグメント別シェア分析：提供内容別
  • ソフトウェア
  • サービス

第8章 ライフサイエンス分析向けAI市場：展開方式別

• 概要
  • セグメント別シェア分析：展開方式別
  • クラウドベース
  • オンプレミス

第9章 ライフサイエンス分析向けAI市場：用途別

• 概要
  • セグメント別シェア分析：用途別
  • 創薬・医薬品開発
  • 臨床試験
  • 販売・マーケティング（商業分析）
  • サプライチェーン・製造

第10章 ライフサイエンス分析向けAI市場：エンドユーザー別

• 概要
  • セグメント別シェア分析：エンドユーザー別
  • 製薬会社
  • バイオテクノロジー企業
  • CRO（医薬品開発業務受託機関）
  • 病院・診療所、研究機関

第11章 ライフサイエンス分析向けAI市場：地域別

• イントロダクション
• 北米
  • 概要
  • 北米の主要メーカー
  • 米国
  • カナダ
• 欧州
  • 概要
  • 欧州の主要メーカー
  • ドイツ
  • 英国
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • オランダ
  • スウェーデン
  • ロシア
  • ポーランド
  • その他
• アジア太平洋（APAC）
  • 概要
  • アジア太平洋の主要メーカー
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • 韓国
  • オーストラリア
  • インドネシア
  • タイ
  • フィリピン
  • その他
• ラテンアメリカ（LATAM）
  • 概要
  • ラテンアメリカの主要メーカー
  • ブラジル
  • メキシコ
  • アルゼンチン
  • コロンビア
  • その他
• 中東・アフリカ（MEA）
  • 概要
  • 中東・アフリカの主要メーカー
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • イスラエル
  • トルコ
  • アルジェリア
  • エジプト
  • その他

第12章 主要ベンダー分析：ライフサイエンス分析向けAI業界

• 競合ダッシュボード
  • 競合ベンチマーク
  • 競合ポジショニング
• 企業プロファイル
  • Accenture
  • Amazon Web Services（AWS）
  • Capgemini
  • Cognizant
  • Databricks
  • Deloitte
  • Google（Google Cloud）
  • IBM
  • Infosys
  • IQVIA
  • Microsoft
  • NVIDIA
  • Oracle
  • Palantir Technologies
  • SAP
  • SAS
  • Snowflake
  • Tata Consultancy Services（TCS）
  • Tempus
  • Wipro
  • Others

第13章 AnalystViewの全方位的分析