ドラッグリパーパシング向け人工知能の世界市場：治療領域別・薬剤の種類別・エンドユーザー別・展開方式別・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

ドラッグリパーパシング向け人工知能（AI）の市場規模は、2024年に9億9,098万米ドルと評価され、2025年から2032年にかけてCAGR20.10％で拡大しています。

ドラッグリパーパシング（既存薬再開発）向け人工知能とは、大規模かつ複雑な生物医学データセットを分析し、既存医薬品の新たな治療用途を特定する知的計算システムの応用を指します。機械学習、深層学習、自然言語処理などの人工知能技術を活用し、医薬品・標的・疾患間の隠れた関連性を解明します。これらのAI駆動型ツールは、創薬プロセスの加速、開発コストの削減、有望な治療候補の特定成功率向上に貢献します。データ分析と仮説生成の自動化により、製薬・バイオテクノロジー企業における意思決定と研究開発効率を向上させます。また、医療上のアンメットニーズへの迅速な対応を支援し、よりアクセスしやすく、データ駆動型で費用対効果の高い医薬品開発戦略を実現します。

ドラッグリパーパシング向け人工知能の市場力学

製薬研究開発におけるAIおよび機械学習の導入拡大

医薬品研究開発におけるAIおよび機械学習の導入拡大とは、研究効率と成果の向上を目的として、創薬・開発プロセスに高度な計算モデルが統合される傾向を指します。これにより、ゲノムデータ、臨床試験結果、科学文献を含む膨大かつ複雑なバイオメディカルデータセットの分析が可能となり、新規な薬物と疾患の関係をより正確に特定できます。人工知能を活用した創薬転用においては、この導入が予測モデリング、標的分子の同定、既存薬剤ライブラリの新たな治療用途に向けた迅速なスクリーニングを支えます。その結果、製薬企業は開発期間の短縮、研究開発コストの削減、初期段階研究における意思決定の改善が可能となります。さらに、AIと機械学習はデジタル研究プラットフォーム間の連携を強化し、複数のソースからのシームレスなデータ統合を実現します。また、実世界データや実験データを通じたモデルの継続的な改良と学習も支援します。全体として、AIと機械学習の活用拡大は、現代の製薬研究開発エコシステムにおける薬剤転用戦略の拡張性、信頼性、効果性を強化しています。例えば、米国食品医薬品局（FDA）医薬品評価研究センター（CDER）によれば、医薬品開発ライフサイクル全体において人工知能を組み込んだ医薬品申請件数が顕著に増加しており、2016年から2023年までに500件以上のAI関連申請が記録されています。さらにFDAは2025年、医薬品・生物製剤の規制判断を支援するAIの責任ある利用に関する推奨事項を盛り込んだガイダンス案を発表しました。この動きは、AIを活用した医薬品開発において安全性と有効性の厳格な基準を維持しつつ、イノベーションを促進するFDAの積極的な姿勢を浮き彫りにしています。これは、医薬品研究開発における高度なAIおよび機械学習ツールの統合に対する、確固たる規制面および制度面の支援を裏付けるものです。また、データ駆動型技術が、薬剤の再利用促進、分析精度の向上、研究開発意思決定の最適化のためにますます採用されているという、より広範な業界動向を反映しています。その結果、AIを活用したアプローチは、新たな治療用途の特定や未充足医療ニーズへの対応において、効率的で費用対効果の高い戦略として台頭しつつあります。

ドラッグリパーパシング向け人工知能市場：セグメンテーション分析

世界のドラッグリパーパシング向け人工知能市場は、治療領域、薬剤の種類、エンドユーザー、展開方式、地域によってセグメンテーションされます。

市場は治療領域に基づき、がん治療、神経学、心血管疾患の3カテゴリーに分類されます。がん治療分野は、既存がん治療薬の新規治療用途発見を加速する能力から、ドラッグリパーパシング向け人工知能市場において重要な割合を占めています。がん治療分野における創薬の加速には、大規模データセット、臨床試験結果、分子間相互作用の分析を通じて、効果的ながん治療法の特定に必要な時間を短縮する先進技術の活用が不可欠です。このプロセスでは、AI搭載アルゴリズム、予測モデリング、機械学習を活用し、候補物質の選定を最適化するとともに研究ワークフローを効率化します。発見までの期間を短縮することで、研究開発の効率性が向上し、開発コストが削減され、命を救う可能性のある治療法の迅速な提供が可能となります。AI駆動型薬剤転用では、計算機スクリーニング、標的予測、データ駆動型知見を通じてこの加速が実現され、研究者は有望な腫瘍学薬剤候補を迅速に特定、検証、優先順位付けできます。例えば、世界保健機関（WHO）の2024年世界がん負担報告書によれば、2022年には世界で推定2,000万件の新規がん症例と970万件のがん関連死亡が発生し、約5,350万人ががん診断から5年以内に生存しています。これらの数値は、世界的に急速に増加するがん負担を浮き彫りにするとともに、医療システム全体における予防、早期発見、治療サービスの改善が急務であることを示しています。

本市場は薬剤の種類に基づき、低分子医薬品と生物製剤の2カテゴリーに分類されます。低分子医薬品セグメントは、その広範な適用性と十分に立証された安全性プロファイルに支えられ、ドラッグリパーパシング向け人工知能市場の最大シェアを占めています。豊富な歴史的・臨床データの可用性がこの優位性を支えており、AIアルゴリズムが分子構造を効率的に分析し、標的相互作用を予測し、有望な再利用機会を特定することを可能にしています。この分野は新規創薬と比較して迅速かつ費用対効果の高い医薬品開発を可能とし、臨床応用への早期移行を支えます。さらに低分子医薬品は、拡張可能なAI駆動ワークフロー、複数治療領域への適用性、再利用イニシアチブにおける一貫した成果といった利点を有し、市場の主要な焦点となっています。例えば、「医療分野におけるビッグデータが大きな変化を牽引」によると、生物医学および臨床データの量は指数関数的に増加しており、PubMedには2,300万件以上の生物医学論文が索引化され、その年だけで約100万件の新規論文が追加されました。これは調査および臨床情報の入手可能性が急速に高まっていることを反映しています。同記事はさらに、医療データの80％以上が臨床記録や記述記録を含む非構造化データであることを強調し、調査・分析・データ駆動型意思決定のために生成・活用される医療データの規模、多様性、複雑さを浮き彫りにしています。この広範な採用は、デジタル医薬品および生物医学研究インフラの成熟度を裏付けています。これは、AI駆動技術が臨床データや分子データへのスケーラブルなアクセスを可能にし、研究プラットフォーム間の相互運用性を向上させ、薬剤の再利用や創薬におけるAIベースソリューションの活用を拡大しているという、より広範な動向を反映しています。

ドラッグリパーパシング向け人工知能市場 - 地域別分析

ドラッグリパーパシング向け人工知能市場は、医薬品研究開発インフラ、医療システム、AI技術導入の差異に影響され、地域によって顕著な差異を示しています。北米地域では、特に米国とカナダにおいて、強固なバイオテクノロジー・製薬研究ネットワーク、AI駆動型薬剤転用プラットフォームの広範な活用、革新的治療法への高い需要に支えられ、引き続き活発な動きが見られます。欧州では、製薬研究への投資拡大、AIベースの薬剤開発に対する規制面の支援、相互運用可能な臨床・分子データシステムの統合を背景に、着実な拡大が続いています。アジア太平洋では、医薬品研究イニシアチブの増加、大規模な患者集団、支援的な政府政策、バイオテクノロジー企業と学術機関との連携が、中国、インド、日本、韓国などの国々で顕著な市場勢いを生み出しています。一方、ラテンアメリカ、中東・アフリカでは、臨床研究インフラの強化、分子・臨床データセットへのアクセス改善、AIを活用した薬剤転用ソリューションへの認識の高まりを通じて、市場での存在感を徐々に強めています。

米国のドラッグリパーパシング向け人工知能市場 - 国別分析

米国におけるドラッグリパーパシング向け人工知能市場は、強固な製薬・バイオテクノロジー基盤とAI搭載創薬プラットフォームの普及拡大を原動力に、着実に進展しています。研究機関、バイオテクノロジー企業、製薬会社は、既存薬剤の新たな治療用途の発見、研究開発ワークフローの最適化、臨床開発プロセスの加速化のために、AIをますます活用しています。主要テクノロジープロバイダーの参入と、AI駆動型医薬品開発に対する規制当局の支援が、市場のさらなる成長を促進しています。加えて、効率性の向上、開発コストの削減、治療法の迅速な市場投入への重点化が、米国製薬業界全体におけるAIを活用した薬剤転用ソリューションの導入を加速させています。

英国政府が発表したAI駆動型創薬推進計画によれば、英国はOpenBindコンソーシアムを支援し、5年間で50万件以上の実験的タンパク質ーリガンド複合体構造と親和性測定値を生成することを目指しています。これは過去50年間に生成された全公開データの20倍に相当します。この取り組みは政府資金と戦略的連携により推進され、高品質な生物医学データセットの拡充と、国内におけるAIを活用した医薬品研究開発の加速を目指しています。

目次

第1章 ドラッグリパーパシング向け人工知能市場の概要

• 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 ドラッグリパーパシング向け人工知能の主な市場動向

• 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 ドラッグリパーパシング向け人工知能市場：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 ドラッグリパーパシング向け人工知能市場：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 ドラッグリパーパシング向け人工知能の市場情勢

• ドラッグリパーパシング向け人工知能の市場シェア分析 (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 ドラッグリパーパシング向け人工知能市場：治療領域別

• 概要
  • セグメント別シェア分析：治療領域別
  • 代謝性疾患
  • 腫瘍
  • 希少疾患
  • 感染症
  • 神経学
  • 免疫学
  • 循環器疾患
  • その他

第8章 ドラッグリパーパシング向け人工知能市場：薬剤の種類別

• 概要
  • セグメント別シェア分析：薬剤の種類別
  • ペプチド
  • ワクチン
  • 低分子化合物
  • 生物製剤
  • その他

第9章 ドラッグリパーパシング向け人工知能市場：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
  • 医療提供者
  • 学術・研究機関
  • 製薬・バイオテクノロジー企業
  • 受託研究機関（CRO）
  • その他

第10章 ドラッグリパーパシング向け人工知能市場：展開方式別

• 概要
  • セグメント別シェア分析：薬剤の種類別
  • オンプレミス
  • クラウドベース

第11章 ドラッグリパーパシング向け人工知能市場：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
  • ラテンアメリカにおける主要メーカー
  • 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：ドラッグリパーパシング向け人工知能産業

• 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
  • Cyclica Inc.
  • BioAge Labs, Inc.
  • BostonGene Corporation
  • Insilico Medicine, Inc.
  • Healx Ltd.
  • Ignota Labs Ltd.
  • Atomwise, Inc.
  • Ginkgo Bioworks Holdings, Inc.
  • United Therapeutics Corporation
  • Recursion Pharmaceuticals, Inc.
  • TxGNN, Inc.
  • Exscientia plc
  • BioXcel Therapeutics, Inc.
  • BenevolentAI Limited
  • Melior Discovery, Inc.
  • Others

第13章 AnalystViewの全方位的分析