創薬における人工知能市場、市場動向、成長促進要因、産業動向分析と予測、2024年～2032年

世界の創薬における人工知能市場は2023年に19億米ドルとなり、予測期間中にCAGR 29.6％で成長すると予測されています。

この成長を牽引しているのは、ベンチャーキャピタル企業、製薬会社、政府機関からの投資の増加であり、創薬を迅速化し医療ニーズに対応するAI技術への信頼が反映されています。企業が補完的な専門知識やリソースを活用することで、コラボレーションが増加しています。ゲノムや臨床試験データなどのヘルスケアデータの入手可能性が、創薬におけるAIの採用を後押ししています。慢性疾患の流行と革新的な治療法の必要性が、製薬会社をAI技術への投資に駆り立てています。

成分別では、市場はソフトウェアとサービスに区分されます。ソフトウェア分野は2023年に68.3%の売上シェアを占め、CAGR 29.4%で成長する見込みです。製薬業界における高度な分析と機械学習ツールの需要がこの成長の原動力となっています。AIソフトウェアは効率を高め、創薬段階を自動化し、時間とリソースを削減します。クラウドと高性能コンピューティングの進歩もAIソフトウェアの採用を後押ししています。

技術別では、市場は機械学習とその他の技術に分類されます。機械学習分野は、分析期間中に159億米ドルに達すると予測されています。機械学習は、膨大なデータセットを分析して医薬品候補を特定し、有効性と安全性を予測し、臨床試験を最適化することで、医薬品開発に革命をもたらします。成長を支えているのは、計算能力、データの可用性、アルゴリズム開発の進歩です。さらに、医療を個別化し、個々の患者の遺伝子プロファイルに合わせて治療を調整する機械学習の能力が、製薬業界における機械学習の採用をさらに後押ししています。

北米は2023年に47.4%の市場シェアを占め、大幅な成長が見込まれています。この地域の強力な製薬業界、主要なAI技術プロバイダー、支援的な規制環境がこの優位性を後押ししています。学界、産業界、技術プロバイダー間のコラボレーションが、AI創薬における北米の地位をさらに強化しています。米国市場は2023年に8億2,360万米ドルとなり、CAGR 29.1％で成長すると予測されています。精密医療を推進する政府の取り組みや研究資金の増加、大手製薬企業による研究開発へのAIツールの採用が成長を後押ししています。米国の高度なヘルスケアインフラは、AI技術の早期導入をサポートし、市場の大きなプレゼンスを確保しています。

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
• 業界への影響要因
  • 促進要因
    • 業界を超えたコラボレーションとパートナーシップの増加
    • 人工知能による創薬・開発プロセスにおけるコストと時間の削減
    • 慢性疾患や感染症の流行増加
  • 業界の潜在的リスク＆課題
    • 創薬分野におけるデータセットの不足
    • 限られた理解と専門知識
• 潜在成長力の分析
• 規制状況
• 創薬におけるAI-ステージ別・治療分野別の医薬品
• 創薬AIに寄せられた資金、2018年～2020年
• 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
• 投資と提携の情勢
  • 投資の情勢
  • パートナーシップの状況
• 企業マトリックス分析
• 主要市場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：成分別、2018年～2032年

• 主要動向
• ソフトウェア
• サービス

第6章 市場推計・予測：技術別、2018年～2032年

• 主要動向
• 機械学習
  • ディープラーニング
  • 教師あり学習
  • 教師なし学習
  • その他の機械学習技術
• その他の技術

第7章 市場推計・予測：アプリケーションタイプ別、2018年～2032年

• 主要動向
• 分子ライブラリースクリーニング
• 標的同定
• 薬剤の最適化と再利用
• 新薬設計
• 前臨床試験

第8章 市場推計・予測：治療領域別、2018年～2032年

• 主要動向
• がん領域
• 神経変性疾患
• 炎症性疾患
• 感染症
• 代謝性疾患
• 希少疾患
• 心血管疾患
• その他の治療領域

第9章 市場推計・予測：エンドユーザー別、2018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）
• その他のエンドユーザー

第10章 市場推計・予測：地域別、2018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
  • 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
  • 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
  • その他中東とアフリカ

第11章 企業プロファイル

• Alphabet Inc.（DeepMind）
• Atomwise Inc.
• BenevolentAI
• Cyclica
• Deep Genomic
• Deargen Inc.
• Exscientia
• International Business Machines Corporation
• Microsoft Corporation
• NVIDIA Corporation

The Global Artificial Intelligence In Drug Discovery Market was valued at USD 1.9 billion in 2023 and is projected to grow at a CAGR of 29.6% during the forecast period. This growth is driven by increased investments from venture capital firms, pharmaceutical companies, and government agencies, reflecting confidence in AI technologies to expedite drug discovery and address medical needs. Collaboration is rising as companies leverage complementary expertise and resources. The availability of healthcare data, such as genomics and clinical trial data, fuels AI adoption in drug discovery. The prevalence of chronic diseases and the need for innovative therapies push pharmaceutical companies to invest in AI technologies.

The overall artificial intelligence in drug discovery industry is classified based on the component, technology, application type, therapeutic area, end use , and region.

By component, the market is segmented into software and services. The software segment held a 68.3% revenue share in 2023 and is expected to grow at a 29.4% CAGR. The demand for advanced analytics and machine learning tools in the pharmaceutical industry drives this growth. AI software enhances efficiency and automates drug discovery stages, reducing time and resources. Advancements in cloud and high-performance computing also boost AI software adoption.

By technology, the market is classified into machine learning and other technologies. The machine learning segment is expected to reach USD 15.9 billion during the analysis period. Machine learning revolutionizes drug development by analyzing vast datasets to identify drug candidates, predict efficacy and safety, and optimize clinical trials. Growth is supported by advancements in computational power, data availability, and algorithm development. Additionally, machine learning's ability to personalize medicine and tailor treatments to individual patients' genetic profiles further drives its adoption in the pharmaceutical industry.

North America held a 47.4% market share in 2023 and is set for substantial growth. The region's strong pharmaceutical industry, leading AI technology providers, and supportive regulatory environment drive this dominance. Collaborations between academia, industry, and tech providers further bolster North America's position in AI drug discovery. The U.S. market was valued at USD 823.6 million in 2023 and is projected to grow at a 29.1% CAGR. Increased government initiatives promoting precision medicine, research funding, and the adoption of AI tools in R&D by major pharmaceutical companies propel growth. The advanced healthcare infrastructure in the U.S. supports early AI technology adoption, ensuring a significant market presence.

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 Growing number of cross industry collaboration and partnership
    • 3.2.1.2 Artificial intelligence reduces cost and time utilized in the drug discovery and development process
    • 3.2.1.3 Rising prevalence of chronic and infectious diseases
  • 3.2.2 Industry pitfalls and challenges
    • 3.2.2.1 Lack of data sets in the field of drug discovery
    • 3.2.2.2 Limited understanding and expertise
• 3.3 Growth potential analysis
• 3.4 Regulatory landscape
• 3.5 AI in drug discovery - drugs by stage and therapeutic area
• 3.6 Funding received for AI in drug discovery, 2018-2020
• 3.7 Porter's analysis
• 3.8 PESTEL analysis

Chapter 4 Competitive Landscape, 2023

• 4.1 Introduction
• 4.2 Investment and partnership landscape
  • 4.2.1 Investment landscape
  • 4.2.2 Partnership landscape
• 4.3 Company matrix analysis
• 4.4 Competitive analysis of major market players
• 4.5 Competitive positioning matrix
• 4.6 Strategy dashboard

Chapter 5 Market Estimates and Forecast, By Component, 2018 - 2032 ($ Mn)

• 5.1 Key trends
• 5.2 Software
• 5.3 Services

Chapter 6 Market Estimates and Forecast, By Technology, 2018 - 2032 ($ Mn)

• 6.1 Key trends
• 6.2 Machine learning
  • 6.2.1 Deep learning
  • 6.2.2 Supervised learning
  • 6.2.3 Unsupervised learning
  • 6.2.4 Other machine learning technologies
• 6.3 Other technologies

Chapter 7 Market Estimates and Forecast, By Application Type, 2018 - 2032 ($ Mn)

• 7.1 Key trends
• 7.2 Molecular library screening
• 7.3 Target identification
• 7.4 Drug optimization and repurposing
• 7.5 De novo drug designing
• 7.6 Preclinical testing

Chapter 8 Market Estimates and Forecast, By Therapeutic Area, 2018 - 2032 ($ Mn)

• 8.1 Key trends
• 8.2 Oncology
• 8.3 Neurodegenerative diseases
• 8.4 Inflammatory diseases
• 8.5 Infectious diseases
• 8.6 Metabolic diseases
• 8.7 Rare diseases
• 8.8 Cardiovascular diseases
• 8.9 Other therapeutic areas

Chapter 9 Market Estimates and Forecast, By End-Use, 2018 - 2032 ($ Mn)

• 9.1 Key trends
• 9.2 Pharmaceutical and biotechnology companies
• 9.3 Contract research organization (CROs)
• 9.4 Other end-users

Chapter 10 Market Estimates and Forecast, By Region, 2018 - 2032 ($ Mn)

• 10.1 Key trends
• 10.2 North America
  • 10.2.1 U.S.
  • 10.2.2 Canada
• 10.3 Europe
  • 10.3.1 Germany
  • 10.3.2 UK
  • 10.3.3 France
  • 10.3.4 Spain
  • 10.3.5 Italy
  • 10.3.6 Rest of Europe
• 10.4 Asia Pacific
  • 10.4.1 China
  • 10.4.2 Japan
  • 10.4.3 India
  • 10.4.4 Australia
  • 10.4.5 South Korea
  • 10.4.6 Rest of Asia Pacific
• 10.5 Latin America
  • 10.5.1 Brazil
  • 10.5.2 Mexico
  • 10.5.3 Rest of Latin America
• 10.6 Middle East and Africa
  • 10.6.1 South Africa
  • 10.6.2 Saudi Arabia
  • 10.6.3 Rest of Middle East and Africa

Chapter 11 Company Profiles

• 11.1 Alphabet Inc. (DeepMind)
• 11.2 Atomwise Inc.
• 11.3 BenevolentAI
• 11.4 Cyclica
• 11.5 Deep Genomic
• 11.6 Deargen Inc.
• 11.7 Exscientia
• 11.8 International Business Machines Corporation
• 11.9 Microsoft Corporation
• 11.10 NVIDIA Corporation