創薬における人工知能市場：用途、技術、治療領域、エンドユーザー、展開モード別-2025～2032年の世界予測

創薬における人工知能市場は、2032年までにCAGR 28.19%で99億米ドルの成長が予測されています。

創薬における人工知能の変革の可能性と、リーダーが今戦略を見直さなければならない理由

人工知能は、研究上の好奇心から、治療薬候補の発見、最適化、リスク回避の方法を再構築する中核能力へと進化しました。このイントロダクションでは、アルゴリズムの進歩、拡大する生物学的データ、計算化学のブレークスルーが収束し、生成モデル、予測分析、構造シミュレーションが工業的ワークフローで実用化されつつある現在を位置づける。製薬会社、バイオテクノロジー新興企業、受託研究機関、学術研究所の利害関係者は、創薬バリューチェーン全体でAIを統合し、設計サイクルの短縮、トランスレーショナル精度の向上、戦略的ポートフォリオの選択に役立てています。

組織の適応に伴い、中心的な問題は、AIが価値を付加できるかどうかから、AIをどのように管理し、検証し、規模を拡大すべきかどうかに軸足を移しています。現在、重要な検討事項には、AIイニシアチブを実験スループットと整合させること、インシリコ予測の現実的なベンチマークを定義すること、AI出力をウェットラボパイプラインと統合し、人間の専門知識と計算モデルが互いに補完し合うようにすることなどが含まれます。さらに、リーダーシップは、迅速な反復をサポートするクラウドネイティブプラットフォームと、厳しいデータガバナンス要件を満たすオンプレミスデプロイメントの間で、運用上のトレードオフと戦わなければならないです。つまり、創薬におけるAIの次のフェーズでは、規律ある統合、再現可能な検証、AIが測定可能な価値を生み出す候補の戦略的優先順位付けが重視されます。

基礎的な技術シフトと業界を超えたダイナミクスが、創薬エコシステムをどのように再構築し、新たな能力を加速させているか

創薬の状況は、アルゴリズムの改善だけにとどまらない、いくつかの連動したシフトによって変化しています。第一に、タンパク質構造予測における画期的な進歩により、標的の特性解析の障壁が下がり、ヒット化合物の発見やリード化合物の最適化に役立つ結合ポケットやコンフォメーションダイナミクスのモデル化が、かつてないスピードで可能になりました。第二に、ジェネレイティブケミストリーモデルが成熟したことで、バーチャルデザインと実験的実現可能性の検討をリンクさせながら、より迅速に合成・試験可能な新規スキャフォールドのアイデアが可能になりました。第三に、ゲノミクス、プロテオミクス、ハイコンテントイメージング、実臨床エビデンスを組み合わせたマルチモーダルデータの統合により、ADMETと毒性予測性能を向上させる疾患生物学のより豊かな表現が可能になりました。

同時に、科学的ワークフローに合わせたMLOpsの実践により、再現性とパイプラインガバナンスが重視されるようになり、企業の準備態勢は改善されました。説明可能なAIと解釈可能な手法への投資は、規制当局と安全性チームがより自信を持ってモデルアウトプットに関与するのに役立っています。さらに、学術グループ、バイオテクノロジー・イノベーター、プラットフォーム・プロバイダー間のパートナーシップによるエコシステムの拡大が、知識の普及を加速させると同時に、新たな商業化の道筋を生み出しています。このようなシフトは、個人の能力を向上させるだけでなく、チーム編成、実験の優先順位付け、医薬品開発全般にわたるリスク管理方法にも変化をもたらしています。

米国における2025年の関税環境が、グローバルサプライチェーン、イノベーションパートナーシップ、計算プラットフォーム展開の選択とどのように相互作用するかを評価します

2025年に施行された関税政策は、バイオ医薬品のサプライチェーンとAI主導の発見をサポートするソフトウェア・ハードウェアスタック全体に不安と現実的な調整をもたらしました。高性能GPUのような特殊なハードウェアや、国際的に調達された実験機器に依存している組織にとって、関税は調達戦略の複雑さを増し、企業はオンプレミスのコンピュートとクラウドの代替案の総所有コストを再評価することを余儀なくされました。輸入のボトルネックを回避するためにクラウドの採用を加速させたチームもあれば、現地調達や長期サプライヤー契約に投資して必要不可欠な機器を確保したチームもありました。

ハードウェアだけでなく、関税は国際的な研究協力の構造にも影響を与えました。ライセンシング交渉や国境を越えたデータ転送契約は、貿易障壁の変化に対する弾力性を確保するために再検討されました。その結果、合成化合物の海外製造提携にはより慎重なアプローチがとられるようになり、重要な能力を現地化する分散開発モデルが重視されるようになりました。同時に、多施設臨床プログラムと前臨床ワークフローの継続性を維持するために、規制当局との調整と管轄を越えた検証作業が優先されるようになりました。関税は短期的な混乱をもたらす一方で、柔軟なインフラ、多様なサプライヤーネットワーク、発見の勢いを妨げることなく政策の変動を吸収できるガバナンスの枠組みの戦略的価値を浮き彫りにしました。

用途、技術、治療領域、エンドユーザー、展開モードのセグメンテーションの戦略的交点を明らかにすることで、最も価値の高い成果をもたらします

セグメンテーションアーキテクチャを解釈することで、アプリケーション、テクノロジー、治療領域、エンドユーザー、展開モードにわたってAIが最も影響力を持つ場所を明らかにします

AIアプリケーションを包括的に見ることで、どこに投資すれば最も即効性のある科学的・経営的リターンが得られるかが明確になります。ADMETと毒性予測の分野では、薬力学予測、薬物動態予測、毒性予測における進歩により、チームは候補化合物を早期にトリアージし、後期段階での減少を抑えることができます。臨床試験の最適化は、試験効率を高め、代表性を高める患者リクルート戦略と試験デザインの最適化から恩恵を受けています。ヒット化合物同定ワークフローは、ハイスループット・スクリーニング、in silicoターゲットバリデーション、バーチャルスクリーニングから価値を引き出し、もっともらしい化学物質をより早く表面化します。リード化合物の最適化は、de novoドラッグデザイン、定量的構造活性相関モデリング、および構造ベース・ドラッグデザインによってますます推進されるようになっており、これらによって分子は効能と開発可能性に向かって反復されます。第一原理モデリング、ホモロジーモデリング、分子動力学シミュレーションによってサポートされるタンパク質構造予測は、ターゲット検証と合理的設計の両方にとって依然として基礎となっています。

ディープラーニングと機械学習技術は特徴抽出と予測モデリングに威力を発揮し、コンピュータビジョンはハイコンテントイメージングと表現型アッセイを解釈して分子摂動と細胞応答を結びつける。自然言語処理は、膨大な生物医学文献、特許、臨床ノートのコーパスを整理・マイニングし、先行技術やメカニズム仮説を明らかにします。治療面では、AIの採用は、分子標的や高スループット測定値が学習サイクルを加速させる腫瘍学や感染症に強い整合性を示しています。心血管や中枢神経系のプログラムも予測モデルを活用しているが、生理学や臨床エンドポイントに結びついた独自のトランスレーショナル課題に直面しています。エンドユーザーには、方法論の最前線を押し進める学術・研究機関、AIと軽快な実験プラットフォームを融合させるバイオテクノロジー企業、予測ツールを組み込んでタイムラインを短縮する開発業務受託機関、企業の研究開発全体にAIを統合する製薬企業などがあります。クラウドベース、ハイブリッド、オンプレミスといった展開の選択肢は、スピード、コスト、データガバナンス、規制上の懸念のトレードオフを反映しており、組織はデータの感度やコラボレーションモデルに合わせてインフラ戦略を調整する必要があります。

このセグメンテーション構造は、ドメインに特化したモデルが、高品質なデータと整合性の取れた業務プロセスと交差するところに価値が生まれることを強調しています。どのアプリケーション、テクノロジー、治療エンドユーザーの組み合わせを優先させるかを戦略的に明確にすることで、組織は試験的な試みを順番に実施し、バラバラの実験にリソースを分散させるのではなく、再利用可能な能力を構築することができます。

南北アメリカ、欧州・中東・アフリカ、アジア太平洋地域における採用パターン、人材の流れ、規制当局との関わり、パートナーシップ・モデルを決定する地域力学

地域ごとの現実が、AIを活用した創薬の導入・拡大方法を形作っています。アメリカ大陸では、強力なベンチャーキャピタルのエコシステムと成熟したバイオクラスターが、アルゴリズムによるイノベーションの迅速な商業化を支えています。この地域の規制当局との対話では、モデルの検証、透明性、および計算による予測を安全性と有効性の評価に結びつけるエビデンス基準がますます重視されるようになっています。その結果、開発プログラムは、厳しいコンプライアンス要件を満たす再現性と監査証跡を重視する傾向にあります。

欧州、中東・アフリカは、基礎的手法とトランスレーショナルリサーチを推進する卓越した学術機関と官民コンソーシアムの多様なモザイクを示しています。欧州の各管轄区域における規制の枠組みは、AI特有の懸念に対処するために進化しており、特定の治療領域における各国の強みを活用した国境を越えた共同研究が一般的です。中東・アフリカでは、データの入手可能性や標準化された臨床データセットに関する課題は残るもの、能力開発イニシアチブと現地のインフラへの投資により、グローバルな創薬ネットワークへの参加が可能になり始めています。

アジア太平洋地域では、患者数の多さ、ライフサイエンス分野への官民による多額の投資、強固な製造能力に支えられ、創薬におけるAIの導入が急速に進んでいます。東アジア、南アジア、オセアニアのハブ間の人材流動は、新興企業と既存企業がクラウドネイティブとハイブリッドの両方の展開アーキテクチャを試すダイナミックなエコシステムを支えています。どの地域でも、国境を越えたパートナーシップはイノベーションの起爆剤であり続けているが、各地域の規制のニュアンス、人材の利用可能性、インフラの制約が、発見が臨床開発や商業プログラムにいかに早く移行するかを形作っています。

既存製薬企業、AIネイティブの新興企業、サービスプロバイダー間の競合と協調行動が、能力の普及とパートナーシップのアーキテクチャを決定します

競合情勢は、純粋なゼロサムダイナミクスではなく、補完的役割によって特徴付けられます。既存の製薬会社は、深い領域知識、広範な臨床パイプライン、規制当局の経験を活用し、AI主導のワークフローを後期開発段階にまで拡大します。彼らはしばしば、厳格な検証基準を維持しながら、AIのアウトプットを既存の意思決定ガバナンスに統合することを優先します。並行して、AIネイティブの新興企業は、専門的なモデリングの専門知識、アジャイルなエンジニアリングの実践、新規のデータソースを追求する意欲をもたらし、迅速な反復とニッチなイノベーションの機会を創出します。契約研究機関やサービスプロバイダーは、サイクルタイムを短縮し、外部化された探索能力を求める顧客に差別化された価値提案を提供するために、サービス提供にAIを組み込んでいます。

共同開発モデルは、戦略的提携や共同開発プロジェクトから、技術ライセンスやデータ共有コンソーシアムまで多岐にわたる。このような取り決めには、基礎科学や特注のアルゴリズム・アプローチに貢献する学術グループが関与することが多いです。クラウドやインフラストラクチャーのプロバイダーは、スケーラブルなコンピュートや、共同ワークスペース、モデル登録、再現可能なパイプラインをホストするプラットフォームを提供し、実現する役割を果たします。このような相互作用の中で、成功している企業は、透明性のある検証、明確なIPフレームワーク、計算仮説を実験結果に変換する実証可能な能力によって差別化を図っています。バイヤーやパートナーは、アルゴリズムの洗練度だけでなく、統合の成熟度、データスチュワードシップの実践、実社会でのインパクトのエビデンスによってベンダーを評価します。

リスクとコンプライアンスを管理しながらAI主導の優位性を獲得するために、リーダーが今すぐ実行すべき実践的な戦略的動きと業務介入策

リーダーは、ツールの導入をそれ自体のために追求するのではなく、明確に定義された科学的・ビジネス的目標にAIイニシアチブを合わせることから始めるべきです。これは、反復的なリード最適化や標的毒性トリアージなど、データ品質が十分で成果を測定できる使用事例を選択し、予測性能と業務への影響を組み合わせた成功指標を確立することから始まる。次に、データ基盤に投資します。高品質な内部データセットをキュレーションし、適切に管理された外部ソースでそれらを補強し、モデルの解釈可能性と再現性を向上させるメタデータ標準を導入します。ライフサイエンスのワークフローに合わせたMLOpsへの並行投資は、展開までの時間を短縮し、規制当局や安全チームが必要とする監査証跡を作成します。

運用面では、計算科学者と医薬品化学者、毒物学者、臨床科学者をペアにした学際的チームを構築し、モデルの出力が実用的であることを確認します。より広範な意思決定の枠組みに統合する前に、限定された試験的な実験にモデルが情報を提供する段階的検証アプローチを採用します。調達とインフラについては、クラウド、ハイブリッド、オンプレミスのトレードオフを、データの機密性、反復のスピード、総所有コストと照らし合わせて検討します。最後に、知財、データプライバシー、倫理的使用に対応するガバナンスを定義し、継続的な学習プロセスを確立して、実験からの洞察をモデルの改良にフィードバックします。これらの行動を順序立てて行うことで、組織は科学的厳密性を保ちながら、責任を持ってAI能力を拡張することができます。

データソーシング、検証手法、専門家の関与、制限など、洞察を得るために使用した調査手法の透明性のある説明

本調査では、創薬におけるAIの応用についてバランスの取れた見解を得るために、複数のエビデンスの流れを統合しています。1次調査として、製薬企業、バイオテクノロジー企業、委託研究機関、学術研究センターにおける専門家への構造化インタビュー、査読付き文献のテクニカルレビュー、および方法論の進歩を記録したプレプリントを実施しました。二次インプットとしては、公開されている規制ガイダンスの分析、プラットフォーム導入に関する企業の開示、AIとウェットラボプロセスの統合の成功例を示すケーススタディがあります。方法論的主張の定量的検証は、技術情報源で報告されている再現性評価と、独立したベンチマークデータセットが利用可能な比較評価を参考にしました。

分析手法では、三角測量（triangulation）を重視しました。専門家の視点を文献的証拠や文書化された事例と組み合わせることで、単一の研究結果に頼るのではなく、確実なパターンを浮かび上がらせた。独自のデータセットやベンダーの主張が資料に引用されている場合は、可能な限り、独立した技術評価や再現結果と照合しました。調査には、非公開会社からの詳細なパフォーマンス指標の入手が困難であること、機関によってデータセットの標準にばらつきがあること、静的な報告を凌駕するような急速なペースで方法論が変化していることなどの限界があることを認識しています。これらの制約を緩和するため、分析では複数の情報源から裏付けされた繰り返し見られるテーマを強調し、さらなる一次調査や技術的ベンチマークが必要な分野を明確に指摘しています。

AI、ライフサイエンス、進化するグローバルダイナミクスの融合をナビゲートする意思決定者にとっての核心的な意味を抽出します

創薬におけるAIは、創薬スピードとトランスレーショナル精度の向上を目指す組織にとって、もはやオプションではないです。再現性のある結果を得るためには、実験デザインとの意図的な統合、強固なデータガバナンス、段階的な検証戦略が必要となります。価値の高い使用事例に焦点を当て、データ・スチュワードシップに投資し、部門横断的なチームを設立するリーダーは、エンド・ツー・エンドの統合を行わずに孤立したパイロット研究を追求するリーダーに比べ、不釣り合いな利益を実現すると思われます。

さらに、関税に起因するサプライチェーンの調整や地域による規制の違いなど、地政学的・政策的要因も、柔軟なインフラと多様なパートナーシップの重要性を強調しています。成功するかどうかは、技術的な卓越性と、明確な評価基準、透明性のある検証、知的財産、倫理、規制上の期待に対応するガバナンスの枠組みといった業務規律を結びつけるかどうかにかかっています。これらの要素に優先順位をつけることで、企業はアルゴリズミックな有望性を、治療法の発見を加速し、患者の転帰を改善する持続可能な能力へと転換することができます。

よくあるご質問

• 創薬における人工知能市場の市場規模はどのように予測されていますか？
  • 2024年に13億5,000万米ドル、2025年には17億4,000万米ドル、2032年には99億米ドルに達すると予測されています。CAGRは28.19%です。
• 創薬における人工知能の変革の可能性について教えてください。
  • 人工知能は、治療薬候補の発見、最適化、リスク回避の方法を再構築する中核能力へと進化しました。製薬会社やバイオテクノロジー新興企業は、AIを統合し、設計サイクルの短縮やトランスレーショナル精度の向上に役立てています。
• 創薬エコシステムを再構築する基礎的な技術シフトは何ですか？
  • タンパク質構造予測の進歩、ジェネレイティブケミストリーの成熟、マルチモーダルデータの統合が、創薬の状況を変化させています。
• 米国における2025年の関税環境はどのように影響しますか？
  • 関税政策は、バイオ医薬品のサプライチェーンやAI主導の発見をサポートするソフトウェア・ハードウェアスタック全体に不安と調整をもたらしました。
• AIが最も影響力を持つ場所はどこですか？
  • ADMETと毒性予測、臨床試験の最適化、ヒット化合物同定、リード化合物の最適化、タンパク質構造予測の分野でAIが影響を持っています。
• 地域ごとのAIを活用した創薬の導入・拡大方法はどのように異なりますか？
  • アメリカ大陸ではベンチャーキャピタルが支え、欧州は官民コンソーシアムが多様で、アジア太平洋地域は官民の投資が急速に進んでいます。
• 競合情勢はどのようになっていますか？
  • 既存の製薬会社は深い領域知識を活用し、AIネイティブの新興企業は専門的なモデリングの専門知識を提供しています。
• リーダーが今すぐ実行すべき戦略的動きは何ですか？
  • 明確に定義された科学的・ビジネス的目標にAIイニシアチブを合わせ、高品質なデータ基盤に投資し、学際的チームを構築することが重要です。
• 調査手法の透明性について教えてください。
  • 製薬企業やバイオテクノロジー企業への構造化インタビューや査読付き文献のレビューを通じて、複数のエビデンスの流れを統合しました。
• 創薬におけるAIの核心的な意味は何ですか？
  • 再現性のある結果を得るためには、実験デザインとの意図的な統合、強固なデータガバナンス、段階的な検証戦略が必要です。

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

• 高度な生成AIモデルが、新規小分子の設計と合成計画を加速します。
• 腫瘍治療薬の発見における精密な標的同定のためのマルチオミクスデータセットとディープラーニングの統合
• 臨床試験後期の失敗を減らすためのAI駆動型予測ADMETモデリングの実装
• 抗体設計と治療効果プロファイルを最適化するための強化学習アルゴリズムの導入
• スケーラブルな仮想スクリーニングと共同調査ワークフローのためのクラウドネイティブAIプラットフォームの採用
• 新たな健康危機に対応するための迅速な医薬品転用のためのリアルワールドエビデンスとAI分析の活用
• バイオ製薬企業とテクノロジー大手が戦略的提携し、AIを活用した創薬パイプラインを共同開発
• 分散された独自のデータセット上でAIモデルを安全にトレーニングするためのフェデレーテッドラーニングフレームワークの適用
• 医薬品発見プロセスにおけるAIの検証と透明性を形作る規制イニシアチブとガイドライン
• 概要可能なAI技術を組み込むことで、予測の解釈可能性と規制当局の承認を高める

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 創薬における人工知能市場：用途別

• ADMETと毒性予測
  • 薬力学予測
  • 薬物動態予測
  • 毒性予測
• 臨床試験の最適化
  • 患者募集
  • 試験設計の最適化
• ヒット識別
  • ハイスループットスクリーニング
  • インシリコターゲット検証
  • バーチャル上映
• リード最適化
  • デノボ医薬品設計
  • 定量的構造活性相関
  • 構造に基づく医薬品設計
• タンパク質構造予測
  • 第一原理モデリング
  • ホモロジーモデリング
  • 分子動力学シミュレーション

第9章 創薬における人工知能市場：技術別

• コンピュータービジョン
• ディープラーニング
• 機械学習
• 自然言語処理

第10章 創薬における人工知能市場：治療領域別

• 心血管疾患
• 中枢神経系
• 感染症
• 腫瘍学

第11章 創薬における人工知能市場：エンドユーザー別

• 学術研究機関
• バイオテクノロジー企業
• 契約研究機関
• 製薬会社

第12章 創薬における人工知能市場：展開モード別

• クラウドベース
• ハイブリッド
• オンプレミス

第13章 創薬における人工知能市場：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14章 創薬における人工知能市場：グループ別

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

第15章 創薬における人工知能市場：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16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
  • Schrodinger, Inc.
  • Recursion Pharmaceuticals, Inc.
  • Exscientia plc
  • Valo Health, Inc.
  • Atomwise, Inc.
  • Insilico Medicine, Inc.
  • BenevolentAI Limited
  • Cloud Pharmaceuticals, Inc.
  • Healx Limited
  • Microsoft Corporation