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市場調査レポート
商品コード
2017580
創薬向け人工知能市場：技術別、治療領域別、用途別、エンドユーザー別、展開方式別 - 世界市場の予測（2026～2032年）Artificial Intelligence in Drug Discovery Market by Technology, Therapeutic Area, Application, End User, Deployment Mode - 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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| 創薬向け人工知能市場：技術別、治療領域別、用途別、エンドユーザー別、展開方式別 - 世界市場の予測（2026～2032年） |
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出版日: 2026年04月14日
発行: 360iResearch
ページ情報: 英文 192 Pages
納期: 即日から翌営業日
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概要
創薬向け人工知能（AI）市場は、2025年に15億5,000万米ドルと評価され、2026年には17.90％のCAGRで18億1,000万米ドルに拡大し、2032年までに49億3,000万米ドルに達すると予測されています。
| 主な市場の統計 | |
|---|---|
| 基準年2025 | 15億5,000万米ドル |
| 推定年2026 | 18億1,000万米ドル |
| 予測年2032 | 49億3,000万米ドル |
| CAGR（%） | 17.90% |
創薬パイプラインおよび運用モデル全体で人工知能を導入する組織にとっての戦略的転換点を定義する
人工知能は、単なる調査上の関心事から、治療候補物質の発見、最適化、リスク低減のあり方を再構築する中核的な能力へと進化しました。本稿では、アルゴリズムの進歩、生物学的データの拡大、計算化学の飛躍的進歩が融合し、生成モデル、予測分析、構造シミュレーションが産業ワークフローにおいて実用化されるに至った、現在の状況をその軌跡の中に位置づけます。製薬企業、バイオテクノロジー系スタートアップ、CRO（医薬品開発受託機関）、および学術研究所の利害関係者は、設計サイクルの短縮、トランスレーショナル研究の精度向上、そして戦略的なポートフォリオ選択の指針とするため、創薬バリューチェーン全体にAIを統合しています。
AI主導の創薬を加速させ、研究開発の意思決定の枠組みを変革している、極めて重要な技術的・組織的変化を解き明かす
創薬の風景は、単なるアルゴリズムの改善にとどまらない、相互に連関するいくつかの変革によって変容しつつあります。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、ターゲット特性評価の障壁が低減され、チームは結合ポケットや立体構造のダイナミクスをモデル化できるようになりました。これにより、ヒット化合物の発見やリード化合物の最適化に向けた知見を、かつてないスピードで得ることが可能になっています。第二に、生成化学モデルの成熟により、合成や試験をより迅速に行える新規骨格の構想が可能となり、仮想設計と実験的な実現可能性の検討を結びつけることが可能になりました。第三に、ゲノミクス、プロテオミクス、ハイコンテンツイメージング、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、疾患生物学をより詳細に表現できるようになり、ADMETおよび毒性予測の精度が向上しています。
2025年に米国が導入した関税が、AIを活用した創薬パイプラインおよびインフラの意思決定に及ぼす、多層的な運用上および戦略上の影響を分析する
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全体およびAI主導の創薬を支えるソフトウェア・ハードウェア・スタックに、懸念と現実的な調整をもたらしました。高性能GPUなどの専用ハードウェアや、海外から調達する実験機器に依存する組織にとって、関税は調達戦略の複雑さを増大させ、オンプレミス型コンピューティングとクラウド型代替案の総所有コスト（TCO）を再評価することを企業に強いた。これに対し、多くのチームは導入方針を見直しました。輸入のボトルネックを回避するためにクラウド導入を加速させたチームもあれば、必須機器を確保するために現地調達や長期サプライヤー契約に投資したチームもありました。
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、および導入モードのセグメンテーションにまたがる戦略的な交差点を明らかにし、最大の価値を生み出す成果を推進します
AIアプリケーションの包括的な視点により、投資が最も即効性のある科学的・業務上のリターンをもたらす領域が明確になります。ADMETおよび毒性予測の分野では、薬力学予測、薬物動態予測、毒性予測の進歩により、チームは候補化合物の選別を早期に行い、後期段階での脱落率を低減できるようになっています。臨床試験の最適化においては、試験効率を高め、代表性を向上させる患者募集戦略や試験設計の最適化が功を奏しています。ヒット化合物特定ワークフローは、ハイスループットスクリーニング、インシリコ標的検証、およびバーチャルスクリーニングを活用し、有望な化合物をより迅速に特定します。リード化合物最適化は、デ・ノボ創薬、定量的構造活性相関（QSAR）モデリング、および構造ベース創薬によってますます推進されており、これらが相まって分子の効力と開発可能性を高める方向へ反復的に改良されています。第一原理計算、ホモロジーモデリング、および分子動力学シミュレーションに支えられたタンパク質構造予測は、標的検証と合理的な設計の両方において依然として基礎的な役割を果たしています。
南北アメリカ、欧州、中東・アフリカ、アジア太平洋の各エコシステムが、導入速度、規制の焦点、および連携ネットワークにどのような影響を与えるかを解説します
各地域の現実は、AIを活用した創薬がどのように実施され、拡大していくかを形作ります。アメリカ大陸では、強力なベンチャーキャピタルエコシステムと成熟したバイオテクノロジークラスターが、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。一方、大手製薬企業の研究開発拠点への近接性は、早期導入や産業界との提携を促進しています。この地域の規制当局との対話では、計算による予測を安全性および有効性の評価に結びつけるモデル検証、透明性、およびエビデンス基準への注目が高まっています。その結果、開発プログラムでは、厳格なコンプライアンス要件を満たす再現性と監査証跡が重視される傾向にあります。
競合と協業パターンを分析し、既存製薬企業、AIファーストのスタートアップ、サービスプロバイダー間の採用とパートナー選定を推進する
競合情勢は、純粋なゼロサムゲームというよりも、相互補完的な役割関係によって特徴づけられています。老舗製薬企業は、深い専門知識、広範な臨床パイプライン、および規制に関する経験を活かし、AI主導のワークフローを後期開発段階へと拡大しています。彼らは、厳格な検証基準を維持しつつ、AIの出力を既存の意思決定ガバナンスに統合することを優先することが多いです。一方、AIネイティブのスタートアップは、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手法、そして新たな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ています。受託研究機関（CRO）やサービスプロバイダーは、サイクルタイムを短縮し、創薬能力の外部化を求めるクライアントに対して差別化された価値提案を行うため、自社のサービス提供にAIを組み込んでいます。
科学的整合性と規制対応力を維持しつつ、創薬におけるAIを責任を持って拡大するための、リーダー向けの実践的な戦略的・運用上の優先事項
リーダーは、ツール導入そのものを目的とするのではなく、明確に定義された科学的およびビジネス上の目標にAIイニシアチブを整合させることから始めるべきです。これにはまず、反復的なリード化合物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定し、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ります。次に、データ基盤への投資を行います。高品質な社内データセットを整備し、適切に管理された外部ソースで補完するとともに、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への並行投資により、導入までの時間を短縮し、規制当局や安全性チームが求める監査証跡を作成することができます。
専門家へのインタビュー、文献の統合、再現性チェック、および透明性のある限界の明示を組み合わせた、厳格な混合手法による調査アプローチの概要
本調査では、複数のエビデンスストリームを統合し、創薬におけるAIアプリケーションに関するバランスの取れた見解を提示します。主な入力情報には、製薬企業の研究開発部門、バイオテクノロジー企業、受託研究機関、および学術研究センターの各分野の専門家に対する構造化インタビューに加え、調査手法の進歩を記録した査読済み文献およびプレプリントの技術的レビューが含まれます。二次的な入力情報としては、公開されている規制ガイダンス、プラットフォーム導入に関する企業の開示情報、およびAIと実験室プロセスとの統合に成功した事例研究の分析が含まれます。調査手法に関する主張の定量的検証には、技術文献で報告された再現性評価や、独立したベンチマークデータセットが利用可能な場合の比較評価を活用しました。
変化する政策および運用上の制約下において、AI主導の能力を持続的な創薬上の優位性へと転換するための、本質的な戦略的示唆を要約します
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な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ありません。この技術の影響力は条件付きです。再現性のある成果を生み出すためには、実験設計との意図的な統合、堅牢なデータガバナンス、および段階的な検証戦略が必要となります。高付加価値の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構築するリーダーは、エンドツーエンドの統合を伴わない孤立したパイロットプロジェクトを追求する者たちと比較して、格段に大きな利益を得ることになるでしょう。
よくあるご質問
目次
第1章 序論
第2章 分析手法
- 分析デザイン
- 分析フレームワーク
- 市場規模予測
- データ・トライアンギュレーション
- 分析結果
- 分析の前提
- 分析の制約
第3章 エグゼクティブサマリー
- CXOの視点
- 市場規模と成長動向
- 市場シェア分析（2025年）
- FPNVポジショニングマトリックス（2025年）
- 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
- 市場進出（GTM）戦略
第5章 市場洞察
- 消費者の考察とエンドユーザーの視点
- 消費者体験のベンチマーク
- 機会マッピング
- 流通チャネル分析
- 価格動向の分析
- 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
- 費用対効果（ROI）と費用便益分析（CBA）
第6章 米国の関税の累積的な影響（2025年）
第7章 人工知能（AI）の累積的影響（2025年）
第8章 創薬向け人工知能市場：技術別
- コンピュータビジョン
- 深層学習
- 機械学習
- 自然言語処理
第9章 創薬向け人工知能市場：治療領域別
- 心血管疾患
- 中枢神経系
- 感染症
- 腫瘍
第10章 創薬向け人工知能市場：用途別
- ADMET・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
- 被験者募集
- 試験設計の最適化
- ヒット同定
- ハイスループットスクリーニング
- in silico 標的検証
- バーチャルスクリーニング
- リード最適化
- 新規薬剤設計
- QSAP（定量的構造物性相関）
- SBDD（構造ベース創薬）
- タンパク質構造予測
- 第一原理計算
- ホモロジーモデリング
- 分子動力学シミュレーション
第11章 創薬向け人工知能市場：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
- 受託調査機関
- 製薬会社
第12章 創薬向け人工知能市場：展開方式別
- クラウド
- ハイブリッド
- オンプレミス
第13章 創薬向け人工知能市場：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
第14章 創薬向け人工知能市場：グループ別
- ASEAN
- GCC
- EU
- BRICS
- G7
- NATO
第15章 創薬向け人工知能市場：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 米国の創薬向け人工知能市場
第17章 中国の創薬向け人工知能市場
第18章 競合情勢
- 市場集中度分析（2025年）
- 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年）
- 製品ポートフォリオ分析（2025年）
- ベンチマーキング分析（2025年）
- AstraZeneca plc
- Atomwise, Inc.
- BenevolentAI Limited
- Exscientia plc
- Iktos SAS
- Insilico Medicine
- insitro, Inc.
- Isomorphic Labs Limited
- Novartis AG
- Owkin, Inc.
- Pfizer Inc.
- Recursion Pharmaceuticals
- Schrodinger, Inc.
- Tempus Labs, Inc.
