医薬品市場における人工知能：コンポーネント別、技術別、治療領域別、用途別、導入形態別、エンドユーザー別－2025年から2032年までの世界予測

医薬品市場における人工知能（AI）は、2032年までにCAGR27.61％で1,111億3,000万米ドル規模に成長すると予測されております。

戦略的導入：人工知能が医薬品調査、臨床業務、規制経路、製造ワークフロー、商業戦略をどのように再構築しているかを概説します

人工知能はもはや製薬業務における実験的な補助手段ではなく、創薬科学、臨床開発、規制戦略、製造業務、商業的意思決定に至るまで影響を及ぼす、不可欠な戦略的能力へと進化しました。本導入部では、AIを単なる技術群ではなく、医薬品のライフサイクル全体において知識の創出方法、意思決定の自動化、リスク管理を再構築するシステムレベルの力として位置づけています。したがって、利害関係者はAIを複数の視点から捉える必要があります。すなわち、創薬における仮説生成の促進剤として、患者特定と臨床試験最適化の精密ツールとして、規制順守のための分析エンジンとして、そしてサプライチェーンのレジリエンスを実現する運用支援手段としてです。

この環境を適切にナビゲートするためには、リーダーは以下の三つの収束するダイナミクスを理解する必要があります。第一に、コンピューティング能力、データインフラ、モデルアーキテクチャの進歩により、解決可能な問題の範囲が拡大しています。第二に、ドメイン特化型プラットフォームと検証済みワークフローの成熟化により、調査チームと臨床チーム間の統合摩擦が低減しています。第三に、規制と倫理的期待が技術能力と共に進化し、再現性・説明可能性・堅牢な検証の重要性が増しています。その結果、製薬業界におけるAI導入は、技術そのものよりも、サイクルタイム・品質・患者中心性の測定可能な改善を重視する成果志向の導入によって推進される傾向が強まっています。

本導入分析は、研究開発責任者、臨床業務責任者、規制戦略担当者、製造責任者、営業幹部に対する実践的示唆を強調することで、より深い検討の基盤を整えます。部門横断的なガバナンス、明確な技術・データ統合ロードマップ、プラットフォーム開発と対象を絞った概念実証（PoC）イニシアチブを両立させる投資姿勢の必要性を確立します。要するに、技術的能力を臨床・規制目標と整合させる組織こそが、AIが新奇性から業務基盤へと移行する中で、格段の価値を獲得する立場にあるのです。

AIを通じた創薬、治験設計、規制当局との連携、製造、患者エンゲージメントを再定義する変革的な技術的・組織的シフトの詳細な統合分析

製薬業界の情勢は、技術的ブレークスルー、組織的マインドセットの変化、外部政策の影響により、変革的な転換期を迎えています。技術面では、モデルアーキテクチャ、トレーニング手法、ドメイン特化アルゴリズムの進歩により、自動化・予測可能な領域の境界が拡大しています。畳み込みニューラルネットワーク、生成的敵対ネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、トランスフォーマーにおける深層学習の革新は、教師あり学習、教師なし学習、強化学習といった実践的な機械学習手法と組み合わされ、複雑な生物医学的問題への対応を可能にしております。並行して、画像セグメンテーション、医療画像応用、物体検出を含むコンピュータビジョン技術は、診断や前臨床試験分析における新たなモダリティを開拓しています。一方、自然言語処理技術は、感情分析、音声認識、テキストマイニングなどの手法を通じて、診療記録、規制当局への申請書類、文献から実用的な知見を抽出することを可能にしています。

組織的には、孤立した概念実証から、ソフトウェアとサービス提供を統合した大規模展開への明確な移行が見られます。コンポーネントレベルのセグメンテーションは、臨床試験管理プラットフォームや診断ツールから創薬プラットフォーム、規制コンプライアンスツール、サプライチェーン管理ソリューションに至るソフトウェア領域が、マネージドサービスやプロフェッショナルサービスを含むサービスエコシステムによって補完されていることを示しています。このサービスとソフトウェアの統合は、技術的実装とドメイン専門知識を組み合わせることで、価値実現までの時間を加速させています。同時に、臨床試験、創薬、個別化ヘルスケア、サプライチェーン最適化といった応用領域も成熟しつつあります。臨床試験の自動化は患者募集、臨床データ管理、予測分析、リスクベースモニタリングへと拡大し、創薬ワークフローでは計算機支援創薬、リード化合物最適化、標的選択、エンドモデル検証が取り入れられています。

こうした変化は人材戦略やパートナーシップ戦略の再構築も促しています。ライフサイエンス企業は、生物医学研究者、データエンジニア、規制専門家を融合した学際的チームへの投資を進めています。CRO（受託研究機関）や技術ベンダーは製薬企業との連携を強化し、検証済みワークフローの共同開発や再現性の確保に取り組んでいます。技術面と組織面におけるこれらの変革が相まって、スピード、厳密性、規制準拠の検証が主要な差別化要因となる新たな競争環境が生まれています。

2025年に施行された米国関税措置が、AIを活用した医薬品サプライチェーン、越境調達、製造投入資材、協業モデルに及ぼす累積的影響に関する重点分析

2025年に導入された関税情勢は、AIを活用した製薬業務における調達、サプライチェーン計画、越境コラボレーションにさらなる複雑性をもたらしました。ハードウェア輸入、試薬調達、臨床機器、ソフトウェアライセンシングに影響する関税措置は、エコシステム全体に波及効果を生み出す可能性があります。例えば、特殊なコンピューティングハードウェアや実験室機器に対する関税の引き上げは、オンプレミス導入の総所有コストを上昇させ、計算リスクを外部化できるクラウドベースのソリューションの経済性を有利にする可能性があります。逆に、特定のSaaS（サービスとしてのソフトウェア）モデルやバンドルソリューションを対象とした関税は、調達優先順位をモジュール型アーキテクチャやローカライズされたサービスモデルへと移行させる可能性があります。

直接的なコスト影響を超えて、関税はサプライヤー選定や調達戦略にも影響を及ぼします。組織は、サプライヤー基盤の多様化、代替ベンダーの認定加速、地域別製造拠点の再評価を通じて、貿易政策の変化への曝露を軽減するよう対応します。こうした調整は、新規ベンダーや異なる機器に関連する変更管理が追加の文書負担をもたらす可能性があるため、検証や規制当局への申請のタイムラインに影響を与えることがよくあります。さらに、関税は、企業が重要部品や生物学的製剤製造投入物の越境依存度を低減しようとするニアショアリングやリショアリングの取り組みにおける投資判断にも影響を及ぼす可能性があります。

さらに、関税は国境を越えた共同調査やデータ共有の取り決めにも影響を及ぼします。税関検査の強化や輸入規制の変更により、共同試験に不可欠な生物学的サンプル、特殊試薬、機器の輸送が複雑化する可能性があります。多国籍プログラムにおいては、スポンサー企業は物流経路の再設計、第三者プロバイダー契約の再評価、関税による遅延を反映したリスク登録簿の更新が必要となる可能性があります。これに対応し、先見性のある組織では、サプライチェーンの可視性確保、複数供給源の適格性評価、契約上の柔軟性を、事業継続性プログラムの一環として優先的に取り組んでいます。関税はAIアプリケーションの科学的実現可能性そのものを変えるものではありませんが、それらのアプリケーションが展開・拡大される運用経路には重大な影響を及ぼします。

製薬業界におけるAIの導入と価値創出を、構成要素・技術ファミリー・治療領域・応用分野・導入モデル・エンドユーザープロファイルが如何に相互に決定するかを説明する統合的セグメンテーション分析

製薬分野においてAIが価値を生み出す場所と方法を理解するには、導入パターンと成果を形作る複数のセグメンテーション軸を統合的に捉える必要があります。コンポーネントに基づく情勢では、サービスとソフトウェアで構成されます。サービスはマネージドサービスとプロフェッショナルサービスに細分化され、ソフトウェアには臨床試験管理ソフトウェア、診断ソフトウェア、創薬プラットフォーム、規制コンプライアンスツール、サプライチェーン管理ソフトウェアが含まれます。このコンポーネントレベルの視点により、規制準拠の性能と業務継続性を確保するため、ソフトウェアプラットフォームと導入支援・運用管理サポートを組み合わせた実践的な導入が頻繁に行われていることが明らかになります。

よくあるご質問

• 医薬品市場における人工知能（AI）の市場規模はどのように予測されていますか？
  • 2024年に157億9,000万米ドル、2025年には200億8,000万米ドル、2032年には1,111億3,000万米ドルに達すると予測されています。CAGRは27.61%です。
• 人工知能は製薬業務においてどのような役割を果たしていますか？
  • 創薬科学、臨床開発、規制戦略、製造業務、商業的意思決定に至るまで影響を及ぼす、不可欠な戦略的能力へと進化しています。
• AI導入においてリーダーが理解すべきダイナミクスは何ですか？
  • コンピューティング能力、データインフラ、モデルアーキテクチャの進歩、ドメイン特化型プラットフォームの成熟、規制と倫理的期待の進化の三つです。
• 製薬業界におけるAIの導入はどのように進んでいますか？
  • 技術そのものよりも、サイクルタイム・品質・患者中心性の測定可能な改善を重視する成果志向の導入によって推進されています。
• 2025年に施行された米国関税措置はAIを活用した医薬品サプライチェーンにどのような影響を与えますか？
  • 調達、サプライチェーン計画、越境コラボレーションにさらなる複雑性をもたらし、企業はサプライヤー基盤の多様化や地域別製造拠点の再評価を進める必要があります。
• 製薬業界におけるAIの導入と価値創出はどのように相互に決定されますか？
  • 構成要素、技術ファミリー、治療領域、応用分野、導入モデル、エンドユーザープロファイルが相互に影響し合います。
• AIを通じた創薬や治験設計における技術的・組織的シフトはどのようなものですか？
  • 技術的ブレークスルー、組織的マインドセットの変化、外部政策の影響により、変革的な転換期を迎えています。
• 製薬業界でのAIの導入において、どのような人材戦略が求められていますか？
  • 生物医学研究者、データエンジニア、規制専門家を融合した学際的チームへの投資が進められています。

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

• 創薬候補化合物の構造最適化と合成計画の迅速化に向けた生成AIの統合
• 安全な多施設間医薬品データ連携の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
• 臨床試験における個別化薬物動態・薬力学シミュレーションのためのAI駆動型デジタルツインモデルの導入
• 複雑な医薬品承認ワークフローにおける規制順守を確保するための説明可能なAIアルゴリズムの開発
• タンパク質間相互作用を標的とする生物学的製剤の高スループット・インシリコスクリーニングのための深層学習モデルの採用
• AIガイド型ロボットプラットフォームを活用した自動化ハイコンテンツ細胞ベースアッセイの開発・解析
• ソーシャルメディアおよび電子健康記録（EHR）データストリームを活用したリアルタイムAI対応薬物監視システムの実装

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 医薬品市場：コンポーネント別

• サービス
  • マネージドサービス
  • プロフェッショナルサービス
• ソフトウェア
  • 臨床試験管理ソフトウェア
  • 診断ソフトウェア
  • 創薬プラットフォーム
  • 規制コンプライアンスツール
  • サプライチェーン管理ソフトウェア

第9章 医薬品市場：技術別

• コンピュータビジョン
  • 画像セグメンテーション
  • 医療画像
  • 物体検出
• ディープラーニング
  • 畳み込みニューラルネットワーク
  • 生成的敵対ネットワーク
  • リカレントニューラルネットワーク
  • トランスフォーマー
• 機械学習
  • 強化学習
  • 教師あり学習
  • 教師なし学習
• 自然言語処理
  • 感情分析
  • 音声認識
  • テキストマイニング
• ロボティック・プロセス・オートメーション

第10章 医薬品市場：治癒領域別

• 循環器疾患
• 免疫学
• 感染症
• 代謝性疾患
• 神経学
• 腫瘍学
• 呼吸器疾患

第11章 医薬品市場：用途別

• 臨床試験
  • 臨床データ管理
  • 患者募集
  • 予測分析
  • リスクベースモニタリング
• 創薬
  • 創薬設計
  • エンドモデル検証
  • リード最適化
  • 標的選択
• 個別化医療
  • バイオマーカー発見
  • ゲノムプロファイリング
  • 精密医療開発
• サプライチェーン管理
  • 需要予測
  • 在庫管理
  • 物流最適化

第12章 医薬品市場：展開タイプ別

• クラウドベース
• オンプレミス

第13章 医薬品市場：エンドユーザー別

• 学術・研究機関
• 契約研究機関（CRO）
• 製薬・バイオテクノロジー企業

第14章 医薬品市場：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15章 医薬品市場：グループ別

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

第16章 医薬品市場：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17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
  • AiCure, LLC
  • Aspen Technology Inc.
  • Atomwise Inc.
  • BenevolentAI SA
  • BioSymetrics Inc.
  • BPGbio Inc.
  • Butterfly Network, Inc.
  • Cloud Pharmaceuticals, Inc.
  • Cyclica by Recursion Pharmaceuticals, Inc.
  • Deargen Inc.
  • Deep Genomics Incorporated
  • Deloitte Touche Tohmatsu Limited
  • Euretos Services BV
  • Exscientia PLC
  • Insilico Medicine
  • Intel Corporation
  • International Business Machines Corporation
  • InveniAI LLC
  • Isomorphic Labs Limited
  • Microsoft Corporation
  • Novo Nordisk A/S
  • NVIDIA Corporation
  • Oracle Corporation
  • SANOFI WINTHROP INDUSTRIE
  • Turbine Ltd.
  • Viseven Europe OU
  • XtalPi Inc.