臨床試験におけるAIの市場規模：コンポーネント別、技術別、用途別、エンドユーザー別、予測、2024年～2032年

世界の臨床試験におけるAIの市場規模は、AI技術と個別化医療の継続的な進歩により、2024年から2032年の間に14％のCAGRに達する見込みです。

AIアルゴリズムの強化により、より正確なデータ分析、より迅速な医薬品開発、試験効率の向上が可能になります。また、個別化医療の台頭により、個々の患者データに基づくオーダーメイドの治療計画が可能になり、治療成績が最適化されます。AI技術が進化し、個別化アプローチが普及するにつれて、それらの複合的な影響により臨床試験が加速され、より効率的で効果的なものとなり、市場が拡大します。

例えば、2023年11月、アストラゼネカは臨床試験にAIとデジタルヘルスソリューションを統合するEvinovaを発表し、CRO、治験依頼者、ケアチーム、患者をターゲットとし、同社がすでに世界で使用している技術を活用しました。この動きは、臨床研究に先端技術を統合し、イノベーションを促進し、試験結果を改善し、市場導入を拡大する可能性のあるトレンドの高まりを示すものです。アストラゼネカのような大手企業がAIを採用することは、臨床試験のプロセスと結果を変革する上でAIの役割が拡大していることを強調しています。

臨床試験におけるAI産業は、コンポーネント、テクノロジー、アプリケーション、エンドユーザー、地域に基づいてセグメント化されます。

機械学習セグメントは2024-2032年を通じて大幅な成長を示します。機械学習アルゴリズムは、膨大な臨床データの処理、パターンの特定、試験結果の予測において極めて重要な役割を果たします。これらの機能は、データ分析に要する時間を大幅に短縮し、意思決定の精度を高める。製薬会社は、患者選択の最適化、臨床試験の進捗状況の監視、規制基準の遵守を確実にするために、機械学習を活用するようになってきています。臨床試験における機械学習の統合は、効率を向上させ、試験全体の質を高め、市場拡大をサポートします。

創薬セグメントは、医薬品開発プロセスの加速における変革的影響に起因して、2032年までにかなりの利益を獲得します。AI技術は予測モデリングを強化し、臨床試験デザインを最適化し、潜在的な新薬候補をより効率的に特定することで、時間とコストを大幅に削減します。高度なアルゴリズムが膨大なデータセットを分析し、新規の薬物相互作用やバイオマーカーを発見することで、より的を絞った治療が可能になります。製薬会社は、創薬を合理化し成功率を向上させるAIをますます採用するようになっており、この分野はそれなりの市場シェアを占めると思われます。

アジア太平洋地域の臨床試験におけるAI市場は、2024年から2032年にかけて緩やかなCAGRを達成します。同地域では、ヘルスケアインフラが急速に発展し、医学研究への投資が増加し、政府の支援政策がAIの導入に資する環境を作り出しています。中国、インド、日本などの国々は、医療成果を改善し、慢性疾患の負担増に対処する必要性から、AI技術を臨床試験に統合する最前線にいます。大規模な患者集団の存在と高度な技術ソリューションの利用可能性が、アジア太平洋地域の臨床試験におけるAI産業の拡大をさらに後押ししています。

目次

第1章 調査手法と調査範囲

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 業界洞察

• エコシステム分析
• サプライヤーの状況
  • プラットフォームプロバイダー
  • ソフトウェア・プロバイダ
  • サービスプロバイダー
  • 流通チャネル
  • エンドユーザー
• 利益率分析
• テクノロジー＆イノベーション・情勢
• 特許分析
• 主要ニュース
• 規制状況
• 影響要因
  • 促進要因
    • 新薬開発・発見の加速
    • 患者募集の改善
    • データ分析とリアルタイムモニタリングの強化
    • 個別化医療のニーズの高まり
  • 業界の潜在的リスク＆課題
    • データのプライバシーとセキュリティに関する懸念
    • 既存システムとの統合
• 成長可能性分析
• ポーター分析
• PESTEL分析

第4章 競合情勢

• イントロダクション
• 企業シェア分析
• 競合のポジショニング・マトリックス
• 戦略展望マトリックス

第5章 市場推計・予測：コンポーネント別、2021年～2032年

• 主要動向
• ソフトウェア
  • フェーズI
  • フェーズII
  • フェーズIII
• サービス
  • フェーズI
  • フェーズ II
  • フェーズIII

第6章 市場推計・予測：技術別、2021年～2032年

• 主要動向
• 機械学習
• 自然言語処理（NLP）
• コンピュータビジョン
• 文脈ボット
• その他

第7章 市場推計・予測：用途別、2021年～2032年

• 主要動向
• 医薬品開発
• 創薬
• 臨床試験管理
  • 患者募集
  • 臨床試験モニタリング
  • 臨床データ管理
  • リスクベースのモニタリング
• その他

第8章 市場推計・予測：エンドユーザー別、2021年～2032年

• 主要動向
• 製薬企業およびバイオテクノロジー企業
• CRO（医薬品開発業務受託機関）
• 学術・研究機関
• その他

第9章 市場推計・予測：地域別、2021年～2032年

• 主要動向
• 北米
  • 米国
  • カナダ
• 欧州
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • ロシア
  • 北欧
  • その他欧州
• アジア太平洋
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • オーストラリア
  • 韓国
  • 東南アジア
  • その他アジア太平洋地域
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • アルゼンチン
  • その他ラテンアメリカ
• 中東・アフリカ
  • UAE
  • 南アフリカ
  • サウジアラビア
  • その他の中東・アフリカ

第10章 企業プロファイル

• BenevolentAI Ltd.
• ConcertAI, Inc.
• Exscientia Ltd.
• GNS Healthcare
• Halo Health Systems
• IBM（International Business Machines Corporation）
• Insilico Medicine, Inc.
• IQVIA Holdings Inc.
• Medidata Solutions, Inc.
• Nuance Communications, Inc.
• Numerate
• NVIDIA Corporation
• Owkin Inc.
• Parexel International Corporation
• Prometheus Biosciences Inc.
• Renalytix AI plc
• ReviveMed Ltd.
• Saama Technologies, Inc.
• Sensyne Health plc
• TrialTrove Inc.

Global AI in Clinical Trials Market size will capture a 14% CAGR between 2024 and 2032, driven by continuous advancements in AI technologies and personalized medicine. Enhanced AI algorithms enable more accurate data analysis, faster drug development, and improved trial efficiency. Also, the rise of personalized medicine allows for tailored treatment plans based on individual patient data, optimizing therapeutic outcomes. As AI technologies evolve and personalized approaches become more prevalent, their combined impact will accelerate clinical trials, making them more efficient and effective, thereby expanding the market.

For instance, in November 2023, AstraZeneca introduced Evinova to integrate AI and digital health solutions into clinical trials, targeting CROs, trial sponsors, care teams, and patients, leveraging technologies already used globally by the company. This move indicates a rising trend towards integrating advanced technologies in clinical research, driving innovation, improving trial outcomes, and potentially increasing market adoption. As major players like AstraZeneca adopt AI, it underscores the expanding role of AI in transforming clinical trial processes and outcomes.

The AI in clinical trials industry is segmented based on component, technology, application, end-user, and region.

The machine learning segment will witness substantial growth throughout 2024-2032. Machine learning algorithms play a pivotal role in processing vast amounts of clinical data, identifying patterns, and predicting trial outcomes. These capabilities significantly reduce the time required for data analysis and enhance decision-making accuracy. Pharmaceutical companies are increasingly leveraging machine learning to optimize patient selection, monitor trial progress, and ensure compliance with regulatory standards. The integration of machine learning in clinical trials improves efficiency and enhances the overall quality of trials, supporting market expansion.

The drug discovery segment will amass considerable gains by 2032, attributed to its transformative impact on accelerating drug development processes. AI technologies enhance predictive modeling, optimize clinical trial designs, and identify potential drug candidates more efficiently, considerably reducing time and costs. Advanced algorithms analyze vast datasets to uncover novel drug interactions and biomarkers, leading to more targeted therapies. As pharmaceutical companies increasingly adopt AI for its ability to streamline discovery and improve success rates, this segment will hold a decent market share.

Asia Pacific AI in clinical trials market will achieve a moderate CAGR from 2024 to 2032. The region's rapidly evolving healthcare infrastructure, increasing investment in medical research, and supportive government policies create a conducive environment for AI adoption. Countries like China, India, and Japan are at the forefront of integrating AI technologies into clinical trials, driven by the need to improve healthcare outcomes and address the growing burden of chronic diseases. The presence of a large patient population and the availability of advanced technological solutions further support the expansion of the Asia Pacific AI in clinical trials industry.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology & Scope

• 1.1 Market scope & definition
• 1.2 Research design
  • 1.2.1 Research approach
  • 1.2.2 Data collection methods
• 1.3 Base estimates & calculations
  • 1.3.1 Base year calculation
  • 1.3.2 Key trends for market estimation
• 1.4 Forecast model
• 1.5 Primary research and validation
  • 1.5.1 Primary sources
  • 1.5.2 Data mining sources

Chapter 2 Executive Summary

• 2.1 Industry360°synopsis, 2021 - 2032

Chapter 3 Industry Insights

• 3.1 Industry ecosystem analysis
• 3.2 Supplier landscape
  • 3.2.1 Platform provider
  • 3.2.2 Software provider
  • 3.2.3 Service provider
  • 3.2.4 Distribution channel
  • 3.2.5 End user
• 3.3 Profit margin analysis
• 3.4 Technology & innovation landscape
• 3.5 Patent analysis
• 3.6 Key news & initiatives
• 3.7 Regulatory landscape
• 3.8 Impact forces
  • 3.8.1 Growth drivers
    • 3.8.1.1 Accelerated drug development and discovery
    • 3.8.1.2 Improved patient recruitment
    • 3.8.1.3 Enhanced data analysis and real time monitoring
    • 3.8.1.4 Rising need of personalized medicine
  • 3.8.2 Industry pitfalls & challenges
    • 3.8.2.1 Data privacy and security concerns
    • 3.8.2.2 Integration with existing systems
• 3.9 Growth potential analysis
• 3.10 Porter's analysis
  • 3.10.1 Supplier power
  • 3.10.2 Buyer power
  • 3.10.3 Threat of new entrants
  • 3.10.4 Threat of substitutes
  • 3.10.5 Industry rivalry
• 3.11 PESTEL analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2023

• 4.1 Introduction
• 4.2 Company market share analysis
• 4.3 Competitive positioning matrix
• 4.4 Strategic outlook matrix

Chapter 5 Market Estimates & Forecast, By Component, 2021 - 2032 ($Bn)

• 5.1 Key trends
• 5.2 Software
  • 5.2.1 Phase I
  • 5.2.2 Phase II
  • 5.2.3 Phase III
• 5.3 Service
  • 5.3.1 Phase I
  • 5.3.2 Phase II
  • 5.3.3 Phase III

Chapter 6 Market Estimates & Forecast, By Technology, 2021 - 2032 ($Bn)

• 6.1 Key trends
• 6.2 Machine learning
• 6.3 Natural Language Processing (NLP)
• 6.4 Computer vision
• 6.5 Contextual bots
• 6.6 Others

Chapter 7 Market Estimates & Forecast, By Application, 2021 - 2032 ($Bn)

• 7.1 Key trends
• 7.2 Drug development
• 7.3 Drug discovery
• 7.4 Clinical trial management
  • 7.4.1 Patient recruitment
  • 7.4.2 Clinical trial monitoring
  • 7.4.3 Clinical data management
  • 7.4.4 Risk-based monitoring
• 7.5 Others

Chapter 8 Market Estimates & Forecast, By End User, 2021 - 2032 ($Bn)

• 8.1 Key trends
• 8.2 Pharmaceutical and biotechnology companies
• 8.3 Contract Research Organizations (CROs)
• 8.4 Academic and research institutes
• 8.5 Others

Chapter 9 Market Estimates & Forecast, By Region, 2021 - 2032 ($Bn)

• 9.1 Key trends
• 9.2 North America
  • 9.2.1 U.S.
  • 9.2.2 Canada
• 9.3 Europe
  • 9.3.1 UK
  • 9.3.2 Germany
  • 9.3.3 France
  • 9.3.4 Italy
  • 9.3.5 Spain
  • 9.3.6 Russia
  • 9.3.7 Nordics
  • 9.3.8 Rest of Europe
• 9.4 Asia Pacific
  • 9.4.1 China
  • 9.4.2 India
  • 9.4.3 Japan
  • 9.4.4 Australia
  • 9.4.5 South Korea
  • 9.4.6 Southeast Asia
  • 9.4.7 Rest of Asia Pacific
• 9.5 Latin America
  • 9.5.1 Brazil
  • 9.5.2 Mexico
  • 9.5.3 Argentina
  • 9.5.4 Rest of Latin America
• 9.6 MEA
  • 9.6.1 UAE
  • 9.6.2 South Africa
  • 9.6.3 Saudi Arabia
  • 9.6.4 Rest of MEA

Chapter 10 Company Profiles

• 10.1 BenevolentAI Ltd.
• 10.2 ConcertAI, Inc.
• 10.3 Exscientia Ltd.
• 10.4 GNS Healthcare
• 10.5 Halo Health Systems
• 10.6 IBM (International Business Machines Corporation)
• 10.7 Insilico Medicine, Inc.
• 10.8 IQVIA Holdings Inc.
• 10.9 Medidata Solutions, Inc.
• 10.10 Nuance Communications, Inc.
• 10.11 Numerate
• 10.12 NVIDIA Corporation
• 10.13 Owkin Inc.
• 10.14 Parexel International Corporation
• 10.15 Prometheus Biosciences Inc.
• 10.16 Renalytix AI plc
• 10.17 ReviveMed Ltd.
• 10.18 Saama Technologies, Inc.
• 10.19 Sensyne Health plc
• 10.20 TrialTrove Inc.