創薬市場：薬剤タイプ、技術、治療領域別 - 2025年～2032年の世界予測

創薬市場は、2032年までにCAGR 14.48%で2,098億7,000万米ドルの成長が予測されています。

イノベーションを形成する技術的推進力、規制当局からの圧力、戦略的優先順位を要約することで、次世代治療薬と創薬プラットフォームの舞台を整える

生物学、工学、データサイエンスが融合し、仮説からリード分子への新たな経路が生み出される中、創薬の状況は加速度的に進化し続けています。アッセイの自動化、計算化学、マルチオミクス解析の進歩により、創薬のタイムラインが短縮される一方で、規制の枠組みや支払者の期待は、トランスレーショナル・バリューの早期実証を促しています。このような背景の中、企業は試薬の調達から後期のトランスレーショナル・バリデーションに至るまで、科学的なチャンスと業務上の摩擦の複雑な相互作用をうまく乗り切らなければならないです。

現実的には、このような環境は、規律あるポートフォリオ管理と部門を超えた協力体制に報いるものです。トランスレーショナル・リサーチ・グループ、外部イノベーション・パートナー、製造チームは、差別化された生物学的特性と妥当な開発経路を持つ候補化合物に投資が集中するように、明確なゴー/ノー・ゴー基準やリスク回避のマイルストーンに沿って連携しなければならないです。さらに、プラットフォーム技術とデータの相互運用性の重要性が高まっていることから、デジタルへの対応と分析能力は、ウェットラボの実力と同じくらい戦略的なものとなっています。利害関係者が資本と人材の投入先を検討する際には、発見努力が持続可能な競争優位性をもたらすよう、短期的な実現可能性と長期的なプラットフォーム価値の両方を考慮すべきです。

創薬ワークフローを塗り替え、トランスレーショナルリサーチの成果を加速させる、科学的、技術的、ビジネスモデル上の変革的シフトを特定します

いくつかの変革的なシフトが、創薬の業務的・戦略的輪郭を塗り替えています。第一に、高コンテンツデータストリームと機械学習の統合により、以前は実用的でなかった規模での仮説生成と候補化合物のトリアージが可能になり、セレンディピットな発見からデータ駆動型のリード化合物選択へと重点が移りつつあります。第二に、自動化と標準化された試薬によるラボのワークフローのモジュール化により、ばらつきが減少し、分散した施設間での再現性のある実験が可能になり、その結果、グローバルなコラボレーションと迅速な反復がサポートされます。

第三に、生物製剤工学と低分子化合物の融合における進歩は、対処可能な生物学的領域を拡大し、領域横断的なチームに標的選択とモダリティ戦略の再考を促しています。第四に、規制当局と支払者の期待は、開発の早い段階での強固なトランスレーショナル・エビデンスにますます報いるようになっており、予測可能な前臨床モデルと臨床的に関連性のあるバイオマーカーが重視されるようになっています。最後に、技術ライセンス供与から共同開発提携に至るまで、戦略的パートナーシップが急増しています。これらのシフトは共に、柔軟な運営モデルの採用、相互運用可能なプラットフォームへの投資、技術的・商業的リスクを管理しながら探索を加速させるパートナーシップの育成を組織に要求しています。

2025年における米国の累積的な政策・関税変更と、サプライチェーン、調達、製造戦略への波及効果の分析

2025年中に米国で実施された政策変更と関税調整は、試薬、機器、および創薬研究室で使用される重要部品の調達に新たな複雑さをもたらしました。関税の調整は、輸入される実験器具や特定の生化学試薬に影響を及ぼし、調達チームはサプライヤーとの関係、リードタイム、総陸揚げコストの再評価を迫られました。これを受けて、多くの組織は、優先的配分を確保し、混乱を緩和するために、デュアルソーシング、契約期間の長期化、サプライヤーとの緊密な連携を重視する調達戦略に転換しました。

業務面では、輸入コストの上昇により、高価値の製造工程のオンショア化を優先したり、地域のサプライヤーと数量ベースの契約を交渉したりするグループもありました。同時に、研究機関は実験の継続性を維持するため、代替試薬の適格性確認やコンソーシアム間での試薬共有を加速させました。このような調整は、短期的な投資とプロセスの再設計を必要とする一方で、長期的なサプライヤーの開発と、より強固なリスク管理の実践を促進しました。今後、探索研究のリーダーは、引き続き政策動向を監視し、関税感応度を調達モデルに組み込み、国境を越えた貿易状況の突然の変化に対応できる機敏な調達プロトコルを維持すべきです。

優先順位付けと投資の意思決定に役立てるため、薬剤の種類、実現技術、治療領域にわたるセグメンテーション主導の機会ゾーンを明らかにします

セグメントレベルの視点は、戦略、能力投資、パートナーシップ設計に対する差別化された意味を明らかにします。生物学的製剤と低分子医薬品の開発経路は異なるため、上流の探索優先順位と下流の製造に関する意思決定が形成されます。生物学的製剤は通常、発現システムや分析特性評価への深い投資を必要とするが、低分子医薬品は医薬品化学、ADMETプロファイリング、スケーラブルな合成経路を重視することが多いです。一方、コンビナトリアルケミストリーとハイスループットスクリーニングは、化学的多様性の探索と候補化合物の同定を加速します。ナノテクノロジーとファーマコゲノミクスは、標的送達と患者層別化のためのツールキットをさらに拡大し、より正確なトランスレーショナル戦略を可能にします。

また、治療領域のセグメンテーションは、科学的焦点と商業的計画を方向付ける。腫瘍学と神経学では、複雑なトランスレーショナルモデルと専門的なバイオマーカー戦略が要求されるのに対し、感染症・免疫系疾患では、迅速な対応能力と強固な病原体生物学の専門知識が必要とされることが多いです。循環器系疾患と消化器系疾患では、長期的な安全性プロファイリングと集団層別化の考慮が求められます。これらのセグメンテーションのレンズは、企業が創薬にどのような労力を割くべきか、特定の能力のためにどのような外部パートナーと契約すべきか、また、科学的収量とオペレーションの回復力を最大化するために、自社プラットフォームへの投資とアウトソーシングサービスをどのように使い分けるべきか、といった情報を提供します。

リソースの配分、臨床試験の配置、製造のフットプリントに影響を与える地域ダイナミックスと国境を越えたコラボレーションのパターンを世界中で検証します

地域のダイナミクスは、組織がどこに能力を配置し、臨床試験を実施し、コンポーネントを調達するかに重大な影響を与えます。アメリカ大陸では、ベンチャーキャピタル、専門サービスプロバイダー、リード化合物の発見から臨床への迅速な移行をサポートするトランスレーショナル・インフラストラクチャーの強力な集積があります。欧州・中東・アフリカは、深い科学的専門知識、多様な規制環境、共同研究ネットワークの重視を兼ね備えており、コンソーシアムベースのプログラムや適応試験デザインにとって魅力的です。アジア太平洋地域は、生産能力の高さ、急成長するバイオテクノロジー・エコシステム、臨床研究のための患者数の多さなどを兼ね備えており、製造規模の拡大や患者募集の迅速化にとって戦略的な選択肢となっています。

規制、償還、運営上の現実はこれらの地域間で異なるため、企業はグローバルな一貫性を維持しつつ、地域の利点を反映した地域戦略を設計すべきです。そのためには、臨床開発計画を各地域の規制パスウェイに合わせること、中核的能力のための地域的センター・オブ・エクセレンスを確立すること、管轄区域のコンプライアンス要件を満たしながら再現可能な科学を可能にする国境を越えたデータガバナンスを組織化することなどが有効です。資産とパートナーシップを地域ごとに思慮深く配分することで、洞察までの時間を短縮し、トランスレーショナルな知見が研究室から臨床への移行を乗り切る確率を高めることができます。

主要な企業やイノベーションの協力者をプロファイリングし、創薬エコシステムにおける競合の位置づけ、パートナーシップの動向、能力のギャップを明らかにします

企業や共同研究コンソーシアムを集中的に見ることで、どこに能力が集中し、どこにギャップが残っているかが浮き彫りになります。ハードウェア、化学、データ分析を組み合わせた独自のプラットフォームによって差別化を図り、反復的な探索サイクルを加速し、差別化されたサービスモデルを提供している企業もあります。また、戦略的提携を通じて幅の広さを追求し、外部委託研究プロバイダー、学術提携、開発受託機関を含む能力ポートフォリオを構築することで、固定費負担を負うことなく専門知識を利用できるようにしている企業もあります。加えて、技術革新者の集団は、アッセイ感度、小型化、スループットの段階的改善を推進し、既存企業に業務モデルと投資の優先順位の再考を迫っています。

エコシステム全体を通じて、成功している企業は、厳格な検証パスウェイと臨床的関連性フィルターを統合することで、プラットフォーム能力をトランスレーショナル・エビデンスに変換する能力を実証しています。また、知的財産を現実的に管理し、開発能力を拡大するために共同ライセンシングを活用しながら、主要な地域で自由に営業できることに重点を置いています。競合のポジショニングを評価する企業にとって、重要な問題は、独自のプラットフォーム開発に投資するか、能力のギャップを埋めるために付加価値の高い提携を追求するか、あるいはコントロールと柔軟性のバランスをとるハイブリッドアプローチを採用するかです。最適な道は、ポートフォリオの野心、リスク許容度、特定の治療領域が臨床検証を必要とするペースによって異なります。

研究開発パイプラインを整え、サプライチェーンのリスクを軽減し、出現しつつあるプラットフォーム技術を活用するために、業界リーダーに実用的でインパクトの大きい提言を提供します

産業界のリーダーは、不確実な環境下でオプション性を維持しつつ、科学的野心と運用能力を一致させるために、意図的なステップを踏むべきです。第一に、データ標準、モジュール化された自動化、検証された分析に投資することで、プラットフォームの相互運用性を強化し、異なるラボや異なる装置で生成された結果が比較可能で実用的であり続けるようにします。第二に、単一ソースへの依存を減らし、国境を越えた障害に対する緊急時計画を組み込んだ調達とサプライヤー開発戦略を確立します。第三に、臨床志向のアッセイ、患者由来モデル、バイオマーカー開発を創薬ワークフローに統合することで、早期にトランスレーショナル・バリデーションを優先し、下流の消耗を抑えます。

加えて、リーダーは外部化に対するポートフォリオ・アプローチを培うべきです。すなわち、中核となる差別化要因を選択的にインソースする一方で、標準化された能力を質の高いパートナーにアウトソースするのです。これらのオペレーション上の動きを補完するために、ウェットラボの専門知識、データサイエンス、規制に関する洞察力を融合させる人材プログラムに投資し、マイルストーン主導の進捗に報いるようにインセンティブを調整します。最後に、期間限定のコンソーシアムやマイルストーンベースのジョイントベンチャーなど、長期的な資本負担を伴わずに能力への迅速なアクセスを可能にする、現実的な協力モデルを追求します。これらの行動を組み合わせることで、組織は、科学的有望性を持続可能なパイプラインと回復力のある事業へと転換させることができます。

1次調査と2次調査を統合し、再現性のある洞察と戦略的妥当性を確保するために使用した、厳格な混合法調査アプローチについて説明します

これらの洞察の基礎となる調査は、1次インタビュー、技術文献の統合、体系的な能力マッピングを組み合わせた混合法アプローチを採用しました。一次調査では、創薬科学者、調達リーダー、規制当局の専門家との構造化された対話を行い、業務上のペインポイントと戦略的優先事項を把握しました。二次情報源は、技術的主張を検証し、技術革新の軌跡を明らかにするために、査読付き出版物、規制ガイダンス文書、技術検証報告書を網羅しました。データの統合は、再現性とトレーサビリティを優先し、特定の観察結果をソース資料と専門家の帰属にリンクさせました。

厳密性を確保するため、能力評価では、成熟度、拡張性、トランスレーショナルな関連性に重点を置き、技術や地域間で一貫した評価フレームワークを適用しました。感度分析では、サプライチェーンにおけるエクスポージャーの変化、規制の経路、パートナーシップモデルによって、オペレーショナルリスクプロファイルがどのように変化するかを検討しました。調査結果は、各分野の専門家とのクロスチェックや反復的なレビューサイクルを通じて検証され、経営幹部や技術リーダーにとって実用的な洞察が生み出されました。

技術的、規制的、商業的要因を統合した決定的な展望を描き、経営陣の意思決定と戦略的ロードマップに情報を提供します

結論として、現在の発見の時代は、組織に科学的野心と運営上の規律の両方を求めています。装置、計算モデリング、トランスレーショナル・バイオロジーにおけるブレークスルーは、前例のない機会を生み出すが、サプライチェーンの脆弱性、進化する政策ランドスケープ、早期臨床への期待の高まりといった現実の中で運営されています。相互運用可能なプラットフォーム、現実的なパートナーシップ戦略、そして強固なサプライヤー管理を統合する企業は、発見を臨床的進歩や商業的価値につなげる上で有利な立場になると思われます。

洞察からインパクトへの移行には、プラットフォーム統合への的を絞った投資、分野横断的な人材、単一障害点への暴露を減らす調達慣行が必要です。科学的な厳密さと戦略的な業務設計を組み合わせることで、リーダーはトランスレーショナルな経路を加速し、重要なワークフローを混乱から守り、長期的なイノベーションを維持することができます。これらの優先事項は、取締役会レベルの議論、研究開発計画サイクル、部門横断的イニシアティブに反映されるべきであり、創薬努力が弾力性を保ち、焦点を絞り、患者や支払者の期待に沿うものであることを保証するものです。

目次

第1章 序文

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 市場の概要

第5章 市場洞察

• AIを活用した分子ドッキングおよび予測モデリングツールを活用し、腫瘍学パイプラインのリード最適化を加速
• 希少疾患調査における生体内治療候補スクリーニングのためのCRISPRベースの遺伝子編集プラットフォームの採用
• 創薬ターゲット発見のためのマルチオミクスデータの統合と分析を効率化するためのクラウドネイティブバイオインフォマティクスワークフローの実装
• 前臨床毒性評価の翻訳精度を向上させるための臓器オンチップ微小生理学的システムの統合
• 複雑な腫瘍微小環境における新規薬剤標的を特定するための高スループット単一細胞シーケンス技術の導入
• 表現型薬物スクリーニングにおけるハイコンテンツイメージングアッセイのリアルタイム分析のための機械学習アルゴリズムの活用
• 化学空間の多様性を拡大するために生成的敵対ネットワークを用いたAI駆動型de novo医薬品設計フレームワークの探索

第6章 米国の関税の累積的な影響, 2025

第7章 AIの累積的影響, 2025

第8章 創薬市場：薬剤タイプ別

• 生物学的製剤
• 低分子医薬品

第9章 創薬市場：技術別

• バイオ分析機器
• バイオチップ
• バイオインフォマティクス
• コンビナトリアルケミストリー
• ハイスループットスクリーニング
• ナノテクノロジー
• 薬理ゲノミクス

第10章 創薬市場：治癒領域別

• 心血管疾患
• 消化器系疾患
• 感染症および免疫系疾患
• 神経学
• 腫瘍学

第11章 創薬市場：地域別

• 南北アメリカ
  • 北米
  • ラテンアメリカ
• 欧州・中東・アフリカ
  • 欧州
  • 中東
  • アフリカ
• アジア太平洋地域

第12章 創薬市場：グループ別

• ASEAN
• GCC
• EU
• BRICS
• G7
• NATO

第13章 創薬市場：国別

• 米国
• カナダ
• メキシコ
• ブラジル
• 英国
• ドイツ
• フランス
• ロシア
• イタリア
• スペイン
• 中国
• インド
• 日本
• オーストラリア
• 韓国

第14章 競合情勢

• 市場シェア分析, 2024
• FPNVポジショニングマトリックス, 2024
• 競合分析
  • Abbott Laboratories
  • Agilent Technologies, Inc.
  • Alacrita Holdings Limited
  • Amgen Inc.
  • Astex Pharmaceuticals by Otsuka Pharmaceutical Co., Ltd.
  • Astrazeneca PLC
  • Atomwise, Inc.
  • BenevolentAI
  • Bio-Rad Laboratories, Inc.
  • Merck & Co., Inc.