ライフサイエンス分析におけるAI市場、機会、成長促進要因、産業動向分析と予測、2024年～2032年

ライフサイエンス分析におけるAIの2023年の世界市場規模は13億米ドルで、2024年から2032年にかけてCAGR 11.5％で成長すると予測されています。

AI技術が牽引する同市場は、製薬やバイオテクノロジーの研究開発プロセスを強化するための高度なデータ分析に対する需要の高まりにより成長しています。

AI主導のアナリティクスは、正確なデータ解釈を容易にし、創薬を合理化し、臨床試験を洗練させることで、ライフサイエンス分野に革命をもたらします。自動化された機械学習アルゴリズムは患者の転帰を予測し、潜在的な新薬候補を特定します。自然言語処理（NLP）ツールは、科学文献や電子カルテから非構造化データを分析し、新規バイオマーカーや治療標的を発見します。

ライフサイエンス分野におけるAI導入の急増は、ゲノミクス、プロテオミクス、その他のオミックス技術から得られるデータ量が急増し、実用的な洞察のための高度な分析ツールが必要になっていることが背景にあります。製薬会社は医薬品開発を早め、臨床試験コストを削減するためにAIに多額の投資を行っています。

AIは、治療に対する患者の反応を予測し、治療成績を向上させ、副作用を最小限に抑えることで、医療を個別化します。FDAを含む規制機関は、使用ガイドラインを発行することで医薬品開発におけるAIの統合を促進し、技術の採用を加速させています。

2023年には、販売・マーケティング支援分野が5億1,640万米ドルの収益でリードしました。この成長は、ライフサイエンス分野における営業効果、顧客エンゲージメント、市場インテリジェンスを強化するAI主導型ソリューションの採用によるものです。AIは、個人の嗜好や行動、過去のデータに基づいて、企業が対話や戦略をカスタマイズすることを可能にします。顧客プロファイルや購買パターンから市場動向まで、広範なデータセットを分析することで、AIアルゴリズムと高度な分析が正確な顧客セグメンテーションと的を絞ったマーケティング・キャンペーンを可能にします。

クラウドベースのセグメントは2023年にリードし、2032年には20億米ドルに達すると予測されています。この成長の原動力は、クラウドの拡張性、柔軟性、コストメリットです。クラウドサービスプロバイダーは、AIを中心としたツールやサービスを提供し、ライフサイエンス分野における機械学習モデルの開発、トレーニング、展開を効率化します。これらのプラットフォームは、あらかじめ構築されたAIアルゴリズム、モデル開発フレームワーク、自動化されたワークフローを提供し、AIのライフサイクル管理を合理化します。例えば、Microsoft Azureは、AI主導のアナリティクスや機械学習ツールなど、ライフサイエンス向けの予算に応じたAIソリューションを提供しています。Azureの適応しやすい価格設定と包括的なクラウドサービスは、組織がスケーラブルなAIの実装を通じて研究予算を最大化し、業務効率を高めるのに役立ちます。

北米のライフサイエンス分析におけるAI市場は、2023年に4億9,000万米ドルを占め、2024年から2032年までのCAGRは10.8%と予測されています。この成長は、同地域で創薬、臨床試験、個別化医療へのAI導入が進んでいるためです。企業は膨大なデータセットを分析し、洞察を導き出し、研究開発を迅速化するためにAIを利用しています。例えばファイザーは、AIを使用して薬物相互作用を予測し、臨床試験デザインを洗練させることで、時間とコストを削減しています。IBMワトソンヘルスとファイザーのようなコラボレーションは、ハイテクと製薬企業のパートナーシップの動向を浮き彫りにし、この地域の市場成長をさらに促進します。

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
• 業界への影響要因
  • 促進要因
    • 効率的な創薬への需要の高まり
    • 個別化医療ソリューション
    • AIアルゴリズムと計算能力の進歩
    • 複雑なヘルスケアデータの増加
  • 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
    • 高い初期投資コスト
• 成長可能性の分析
• 規制状況
• イノベーションの状況
• ポーター分析
• PESTEL分析
• 将来の市場動向
• ギャップ分析
• ライフサイエンスにおける人工知能の影響

第4章 競合情勢

• イントロダクション
• 企業マトリックス分析
• 主要キープレーヤーの競合分析
• 競合のポジショニング・マトリックス
• 戦略ダッシュボード

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
• サービス
• ソフトウェア
• ハードウェア

第6章 市場推計・予測：用途別、2021年～2032年

• 主要動向
• 営業・マーケティング支援
• サプライチェーン分析
• 研究開発
• その他の用途

第7章 市場推計・予測：デプロイメント別、2021年～2032年

• 主要動向
• クラウドベース
• オンプレミス

第8章 市場推計・予測：最終用途別、2021年～2032年

• 主要動向
• 製薬・バイオ企業
• 医療機器メーカー
• 受託研究機関
• その他のエンドユーザー

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
  • ドイツ
  • 英国
  • フランス
  • スペイン
  • イタリア
  • オランダ
  • その他欧州
• アジア太平洋
  • 中国
  • 日本
  • インド
  • オーストラリア
  • 韓国
  • 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
  • 南アフリカ
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • その他中東とアフリカ

第10章 企業プロファイル

• AiCure LLC
• Atomwise
• Axtria
• Databricks
• IBM Corporation
• Indegene
• Lexalytics
• Nuance communications
• NuMedii
• Oracle Corporation
• Saama
• SAS Institute, Inc.
• Sisense
• Sorcero
• Tempus AI

The Global AI in Life Science Analytics Market was valued at USD 1.3 billion in 2023 and is projected to grow at a CAGR of 11.5% from 2024 to 2032. The market, driven by AI technologies, is growing due to the rising demand for advanced data analytics to enhance pharmaceutical and biotechnology R&D processes.

AI-driven analytics revolutionize the life sciences sector by facilitating precise data interpretation, streamlining drug discovery, and refining clinical trials. Automated machine learning algorithms predict patient outcomes and identify potential drug candidates. Natural language processing (NLP) tools analyze unstructured data from scientific literature and electronic health records, discovering novel biomarkers and therapeutic targets.

The surge in AI adoption within life sciences is driven by the escalating data volumes from genomics, proteomics, and other omics technologies, necessitating advanced analytical tools for actionable insights. Pharmaceutical firms invest heavily in AI to hasten drug development and reduce clinical trial costs.

AI personalizes medicine by forecasting patient responses to treatments, enhancing outcomes, and minimizing adverse effects. Regulatory bodies, including the FDA, promote AI's integration in drug development by issuing usage guidelines, accelerating technology adoption.

The overall AI in life science analytics industry is classified based on component, application, deployment, end-use, and region.

In 2023, the sales and marketing support segment led with a revenue of USD 516.4 million. This growth is due to the adoption of AI-driven solutions that enhance sales effectiveness, customer engagement, and market intelligence in life sciences. AI enables companies to customize interactions and strategies based on individual preferences, behaviors, and historical data. By analyzing extensive datasets-ranging from customer profiles and purchasing patterns to market trends-AI algorithms and advanced analytics enable precise audience segmentation and targeted marketing campaigns.

The cloud-based segment led in 2023 and is projected to reach USD 2 billion by 2032. This growth is driven by the cloud's scalability, flexibility, and cost benefits. Cloud service providers offer AI-centric tools and services, streamlining the development, training, and deployment of machine learning models in life sciences. These platforms provide pre-built AI algorithms, model development frameworks, and automated workflows, streamlining AI lifecycle management. For instance, Microsoft Azure offers budget-friendly AI solutions for life sciences, including AI-driven analytics and machine learning tools. Azure's adaptable pricing and comprehensive cloud services help organizations maximize research budgets and enhance operational efficiency through scalable AI implementations.

North America AI in life science analytics market accounted for USD 490.0 million in 2023, with a projected CAGR of 10.8% from 2024 to 2032. This growth is due to the region's heightened AI adoption for drug discovery, clinical trials, and personalized medicine. Companies use AI to analyze vast datasets, derive insights, and expedite R&D. Pfizer, for example, uses AI to predict drug interactions and refine clinical trial designs, reducing time and costs. Collaborations like the one between IBM Watson Health and Pfizer highlight the trend of tech-pharma partnerships, further driving the region's market growth.

Table of Contents

Chapter 1 Methodology and Scope

• 1.1 Market scope and definitions
• 1.2 Research design
  • 1.2.1 Research approach
  • 1.2.2 Data collection methods
• 1.3 Base estimates and 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 Industry 360° synopsis

Chapter 3 Industry Insights

• 3.1 Industry ecosystem analysis
• 3.2 Industry impact forces
  • 3.2.1 Growth drivers
    • 3.2.1.1 Rising demand for efficient drug discovery
    • 3.2.1.2 Personalized medicine solutions
    • 3.2.1.3 Advancements in AI algorithms and computational capabilities
    • 3.2.1.4 Increasing volume of complex healthcare data
  • 3.2.2 Industry pitfalls and challenges
    • 3.2.2.1 Data privacy and security concerns
    • 3.2.2.2 High initial investment costs
• 3.3 Growth potential analysis
• 3.4 Regulatory landscape
• 3.5 Innovation landscape
• 3.6 Porter's analysis
• 3.7 PESTEL analysis
• 3.8 Future market trends
• 3.9 Gap analysis
• 3.10 The impact of artificial intelligence in life sciences

Chapter 4 Competitive Landscape, 2023

• 4.1 Introduction
• 4.2 Company matrix analysis
• 4.3 Competitive analysis of major key players
• 4.4 Competitive positioning matrix
• 4.5 Strategy dashboard

Chapter 5 Market Estimates and Forecast, By Component, 2021 - 2032 ($ Mn)

• 5.1 Key trends
• 5.2 Services
• 5.3 Software
• 5.4 Hardware

Chapter 6 Market Estimates and Forecast, By Application, 2021 - 2032 ($ Mn)

• 6.1 Key trends
• 6.2 Sales and marketing support
• 6.3 Supply chain analytics
• 6.4 Research and development
• 6.5 Other applications

Chapter 7 Market Estimates and Forecast, By Deployment, 2021 - 2032 ($ Mn)

• 7.1 Key trends
• 7.2 Cloud-based
• 7.3 On-premises

Chapter 8 Market Estimates and Forecast, By End-use, 2021 - 2032 ($ Mn)

• 8.1 Key trends
• 8.2 Pharmaceutical and biotech companies
• 8.3 Medical device manufacturers
• 8.4 Contract research organizations
• 8.5 Other end-users

Chapter 9 Market Estimates and Forecast, By Region, 2021 - 2032 ($ Mn)

• 9.1 Key trends
• 9.2 North America
  • 9.2.1 U.S.
  • 9.2.2 Canada
• 9.3 Europe
  • 9.3.1 Germany
  • 9.3.2 UK
  • 9.3.3 France
  • 9.3.4 Spain
  • 9.3.5 Italy
  • 9.3.6 Netherlands
  • 9.3.7 Rest of Europe
• 9.4 Asia Pacific
  • 9.4.1 China
  • 9.4.2 Japan
  • 9.4.3 India
  • 9.4.4 Australia
  • 9.4.5 South Korea
  • 9.4.6 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 Middle East and Africa
  • 9.6.1 South Africa
  • 9.6.2 Saudi Arabia
  • 9.6.3 UAE
  • 9.6.4 Rest of Middle East and Africa

Chapter 10 Company Profiles

• 10.1 AiCure LLC
• 10.2 Atomwise
• 10.3 Axtria
• 10.4 Databricks
• 10.5 IBM Corporation
• 10.6 Indegene
• 10.7 Lexalytics
• 10.8 Nuance communications
• 10.9 NuMedii
• 10.10 Oracle Corporation
• 10.11 Saama
• 10.12 SAS Institute, Inc.
• 10.13 Sisense
• 10.14 Sorcero
• 10.15 Tempus AI