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市場調査レポート
商品コード
1931177
ライフサイエンスにおける人工知能市場：コンポーネント、データタイプ、展開、技術、エンドユーザー、アプリケーション別、世界予測、2026年～2032年Artificial Intelligence in Life Sciences Market by Component, Data Type, Deployment, Technology, End User, Application - Global Forecast 2026-2032 |
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カスタマイズ可能
適宜更新あり
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| ライフサイエンスにおける人工知能市場：コンポーネント、データタイプ、展開、技術、エンドユーザー、アプリケーション別、世界予測、2026年～2032年 |
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出版日: 2026年01月13日
発行: 360iResearch
ページ情報: 英文 194 Pages
納期: 即日から翌営業日
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概要
ライフサイエンス分野における人工知能（AI）市場は、2025年に110億9,000万米ドルと評価され、2026年には129億4,000万米ドルに成長し、CAGR17.95％で推移し、2032年までに352億5,000万米ドルに達すると予測されております。
| 主な市場の統計 | |
|---|---|
| 基準年2025 | 110億9,000万米ドル |
| 推定年2026 | 129億4,000万米ドル |
| 予測年2032 | 352億5,000万米ドル |
| CAGR（%） | 17.95% |
意思決定者向けに、機会、科学的促進要因、実践的な導入経路を枠組み化し、ライフサイエンス分野における人工知能の戦略的背景を設定します
人工知能はもはやライフサイエンス分野における実験的な補助手段ではなく、創薬、開発、臨床業務、患者ケアに至るまで影響を及ぼす戦略的推進力となりました。現代のAIアプローチは、アルゴリズムの進歩、スケーラブルなコンピューティング、より豊富で多様な生物医学データセットを組み合わせることで、仮説生成の加速、ターゲット選択の精緻化、従来のワークフローよりも迅速な臨床的に実用可能な知見の抽出を実現します。その結果、リーダーはAIを単なる技術投資から、科学、規制、運営の各領域を統合する部門横断的な変革へと再定義する必要があります。
ライフサイエンス組織が治療法を開発し、データを管理し、ケアを提供する方法を再定義する、変革的な技術的・規制的・組織的変化の全体像
ライフサイエンス分野におけるAIの展望は、孤立したパイロットプロジェクトから、調査と医療の提供方法を再構築する広範なエコシステムレベルの変革へと移行しています。専用プロセッサ、スケーラブルなクラウドインフラ、モジュール式ソフトウェアスタックにおける技術的進歩により、より大規模なモデルと複雑なマルチモーダル解析パイプラインが可能になりました。同時に、自然言語処理とコンピュータビジョンの進歩により、臨床記録、病理スライド、放射線検査を解釈する新たな方法が開かれ、これまで非現実的だったワークフローが創出されています。
2025年に米国が発表した関税措置が、ライフサイエンス分野におけるAIサプライチェーン、コンピューティングリソース調達、世界の協業ダイナミクスに及ぼす累積的影響を分析します
米国が2025年に発表した関税政策の変更は、世界のライフサイエンスサプライチェーンに新たな変数を導入し、AI導入に累積的な影響を及ぼします。最も直接的な影響はハードウェア調達、特にモデルトレーニングと推論に使用される高性能プロセッサやアクセラレータに現れます。関税引き上げは実質調達コストを上昇させ、ベンダー選定を複雑化させるため、購入者は総所有コスト（TCO）とサプライヤー多様化戦略の再評価を促されます。
導入モデル、コンポーネント、データタイプ、エンドユーザー、技術、応用分野にわたる微妙なセグメンテーションの動向を解釈し、製品および販売戦略を導く
市場セグメンテーションを階層的に分解することで、価値と運用リスクが集中する領域が明らかになり、製品開発と商業戦略における明確な優先順位が示されます。導入オプションを検討する際、ハイブリッドクラウド、プライベートクラウド、パブリッククラウドにまたがるクラウド環境は、モデル実験を加速する弾力性とマネージドサービスを提供します。一方、データ居住地、レイテンシー、または特定の規制上の制約により現地管理が必要な場合、オンプレミスのローカルデータセンター導入は依然として不可欠です。意思決定の枠組みは、洞察獲得のスピードとガバナンス要件のバランスを取るハイブリッドアーキテクチャを考慮に入れるべきです。
南北アメリカ、欧州、中東・アフリカ、アジア太平洋市場におけるイノベーションエコシステム、規制の相違、導入速度を統合した地域別インテリジェンス
地域ごとの動向は、イノベーションの集中地域、規制枠組みの進化、商業的導入のペースを形作ります。アメリカ大陸は、主要研究機関、大規模な医療システム、強力なベンチャーエコシステムが迅速な実験を推進する多様な環境です。この地域の政策および償還動向は、臨床的有用性と費用対効果を実証するソリューションの商業化を加速させ得る一方、州やシステム間の分断は相互運用性と適応性の高い導入モデルを重要視する要因となります。
AIを活用したライフサイエンスのワークフローとパートナーシップを形作る、主要企業、新興の課題者、プラットフォームプロバイダーの戦略的行動と製品ポジショニングを分析します
AIライフサイエンスの領域を形作る企業は、競争と協業の進化を示す独自の戦略的姿勢を採用しています。プラットフォームプロバイダーやハイパースケーラーは、管理されたコンピューティング、データレイク、モデル運用化ツールを提供することで価値創出までの時間を短縮する統合スタックを重視します。一方、専門ベンダーはゲノミクスや放射線学など特定のモダリティに特化した垂直統合型ソリューションに注力します。スタートアップ企業は通常、臨床的有用性を迅速に検証し、大手既存企業との提携を促進するため、狭く影響力の大きい使用事例に集中します。
ライフサイエンス分野における安全でコンプライアンスに適合し、商業的に成功するAI導入を加速させるため、投資、ガバナンス、スキル、パートナーシップを優先する実践的な経営陣向け提言
リーダーは、技術的可能性を持続的な臨床的・商業的価値へ転換する投資とガバナンス体制を優先すべきです。第一に、組織は探索的な機能セットではなく、影響力の大きい臨床課題と測定可能なエンドポイントに資源を集中させる使用事例主導の投資アプローチを採用すべきです。この方向性は無駄を削減し、利害関係者の賛同を加速させます。第二に、再現性、説明可能性、ライフサイクル監視を義務付けるガバナンス枠組みは、規制リスクと運用リスクを低減し、臨床医と患者の間の信頼を高めます。
信頼性の高いAIライフサイエンスの現状像を構築するために用いられた、データソース、分析フレームワーク、検証手法、品質管理を詳細に記した透明性の高い調査手法
本調査は、業界リーダーへの一次インタビュー、技術的検証演習、査読付き学術誌・規制ガイダンス・公開製品申請書類などの二次文献から得られた定性的・定量的証拠を統合したものです。情報源の三角測量により、主張内容が実務経験、技術的ベンチマーク、規制動向から得られた収束的証拠を反映していることを保証しました。分析フレームワークでは、技術スタックの視点、データライフサイクル分析、市場投入マッピングを組み合わせ、導入形態、構成要素、データタイプ、エンドユーザー、技術、応用分野といった次元における機会とリスクを評価しました。
医療システムリーダー、バイオ医薬品経営陣、研究機関向けの戦略的要請事項、リスク軽減策、次段階の検討事項を抽出する総括的統合
証拠の統合分析により、以下の持続的な重要課題が浮き彫りとなりました：AI投資を明確に定義された臨床・調査研究成果と整合させること、規制要件への対応のためガバナンスと再現性への投資を強化すること、そしてイノベーションの速度とデータ主権・運用安定性のバランスを取る柔軟なアーキテクチャを採用すること。これらの原則に従う組織は、技術的進歩を発見パイプライン、臨床ワークフロー、患者アウトカムにおける測定可能な改善へと転換する上で、より有利な立場に立つでしょう。
よくあるご質問
目次
第1章 序文
第2章 調査手法
- 調査デザイン
- 調査フレームワーク
- 市場規模予測
- データ・トライアンギュレーション
- 調査結果
- 調査の前提
- 調査の制約
第3章 エグゼクティブサマリー
- CXO視点
- 市場規模と成長動向
- 市場シェア分析, 2025
- FPNVポジショニングマトリックス, 2025
- 新たな収益機会
- 次世代ビジネスモデル
- 業界ロードマップ
第4章 市場概要
- 業界エコシステムとバリューチェーン分析
- ポーターのファイブフォース分析
- PESTEL分析
- 市場展望
- GTM戦略
第5章 市場洞察
- コンシューマー洞察とエンドユーザー視点
- 消費者体験ベンチマーク
- 機会マッピング
- 流通チャネル分析
- 価格動向分析
- 規制コンプライアンスと標準フレームワーク
- ESGとサステナビリティ分析
- ディスラプションとリスクシナリオ
- ROIとCBA
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 ライフサイエンスにおける人工知能市場：コンポーネント別
- ハードウェア
- プロセッサ及びアクセラレータ
- サーバー及びワークステーション
- ストレージ・ネットワーク
- サービス
- コンサルティング
- 統合
- サポート・保守
- ソフトウェア
- プラットフォーム
- ソリューション
- ツール及びフレームワーク
第9章 ライフサイエンスにおける人工知能市場データタイプ別
- 臨床データ
- 電子健康記録
- 検査結果
- ゲノムデータ
- 遺伝子発現データ
- シーケンシングデータ
- 画像データ
- CTスキャン
- MRI
- 超音波検査
- X線
第10章 ライフサイエンスにおける人工知能市場：展開別
- クラウド
- ハイブリッドクラウド
- プライベートクラウド
- パブリッククラウド
- オンプレミス
第11章 ライフサイエンスにおける人工知能市場：技術別
- コンピュータビジョン
- 3D再構築
- 医療画像解析
- パターン認識
- 機械学習
- ディープラーニング
- 強化学習
- 教師あり学習
- 教師なし学習
- 自然言語処理
- 意味解析
- 音声認識
- テキストマイニング
- 予測分析
- 結果予測
- リスクモデリング
- ロボティック・プロセス・オートメーション
第12章 ライフサイエンスにおける人工知能市場：エンドユーザー別
- 契約調査機関
- 医療提供者
- 診療所
- 診断センター
- 病院
- 製薬・バイオテクノロジー企業
- 研究機関
第13章 ライフサイエンスにおける人工知能市場：用途別
- 臨床試験管理
- データ管理
- 患者募集
- 試験設計
- 診断・画像診断
- ゲノムイメージング
- 病理画像診断
- 放射線画像診断
- 創薬
- リード最適化
- 標的同定
- 毒性予測
- 患者モニタリング
- 遠隔モニタリング
- ウェアラブルデバイス
- 治療の個別化
- 投与量最適化
- 精密医療
第14章 ライフサイエンス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15章 ライフサイエンスにおける人工知能市場：グループ別
- ASEAN
- GCC
- EU
- BRICS
- G7
- NATO
第16章 ライフサイエンス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17章 米国ライフサイエンスにおける人工知能市場
第18章 中国ライフサイエンスにおける人工知能市場
第19章 競合情勢
- 市場集中度分析, 2025
- 集中比率（CR）
- ハーフィンダール・ハーシュマン指数（HHI）
- 最近の動向と影響分析, 2025
- 製品ポートフォリオ分析, 2025
- ベンチマーキング分析, 2025
- Atomwise
- BenevolentAI
- BioAge Labs
- Cyclica
- Exscientia
- GNS Healthcare
- Google Health
- Healx
- IBM Watson Health
- Iktos
- Insilico Medicine
- Microsoft Corporation
- NVIDIA Corporation
- PathAI
- Recursion Pharmaceuticals
- ReviveMed
- Schrodinger, Inc.
- SOPHiA GENETICS
- Standigm
- Tempus Labs
- Valo Health
- Verily Life Sciences
- XtalPi
- Zephyr AI
