創薬：市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2026～2031年）
Drug Discovery - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2026 - 2031)
- 発行日
- ページ情報
- 英文 120 Pages
- 納期
- 2～3営業日
- 商品コード
- 2120581
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概要
Mordor Intelligenceによると、創薬市場の規模は、2025年に1,071億7,000万米ドル、2026年に1,132億4,000万米ドルとなり、2031年までに1,527億3,000万米ドルに達すると予測されており、2026～2031年にかけてCAGR6.13％で成長すると見込まれています。
本レポートは、プロセス段階別（標的の同定・検証、ヒット創出・高性能スクリーニング、リード最適化、前臨床段階における候補化合物の選定）、技術別（高性能スクリーニング（HTS）、バイオインフォマティクス・インシリコモデリング、人工知能・機械学習、その他）、薬剤タイプ別（低分子、生物製剤・高分子医薬品）、治療領域別（腫瘍学、中枢神経系疾患、その他）、エンドユーザー別（製薬・バイオテクノロジー企業、受託研究機関（CRO）、学術研究機関）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、中東・アフリカ、南米）に分類されています。市場予測は金額（米ドル）で示されています。
世界の創薬市場の動向と洞察
AIを活用した標的同定の主流化
TuneLabの事例が示すように、生成型プラットフォームにより、2024～2025年にかけて、対象からヒット化合物に至るまでの期間が最大で半減しました。同社は、大規模言語モデルを活用して結合親和性やADMETプロファイルを予測しました。Xaira Therapeuticsは、創業からわずか14ヶ月で初の腫瘍学候補化合物を発表し、このアプローチの商業的な成功を実証しました。NVIDIAはイーライ・リリーと提携し、ゲノムとプロテオミクスデータセットを組み合わせて、代謝性疾患と神経変性疾患における新規対象を特定する、10億米ドル規模のイニシアチブを立ち上げました。Chai DiscoveryやGenesis Therapeuticsといったスタートアップ企業は、2024年にそれぞれ1億3,000万米ドルと2億米ドルの資金調達に成功し、オフ対象リスクを早期に特定するトランスフォーマーベースモデルに対する需要の高さが裏付けられました。FDAは2025年、スポンサーに対しモデルの来歴を文書化することを求めるガイダンス案を発表し、透明性の高いデータパイプラインを備えたプラットフォームを優遇する姿勢を示しました。
バイオ医薬品パイプラインの複雑化による創薬業務の外部委託の拡大
2025年には、バイオ医薬品が医薬品種別売上高の38.28％を占め、専門的なインフラを必要とする抗体薬剤複合体（ADC）、二重特異性抗体、細胞療法に牽引され、2031年まで年率8.18％の成長が見込まれています。これに対応し、受託開発・製造機関（CDMO）は生産能力を拡大しました。WuXi Biologicsはアイルランドで1万2,000リットルのバイオリアクタ容量を稼働させ、一方、Lonzaは抗体創薬を支援するため、シンガポールに4億米ドルの施設を開設しました。翻訳後修飾の最適化や免疫原性検査にかかる高コストにより、多くのスポンサーは、バリデーション済みの発現システムを維持する外部プロバイダと提携するようになっています。バイオ医薬品は創薬への投資額が大きくなる一方で、臨床での成功率も高いため、アウトソーシングを行う経済的合理性はますます強まっています。
マクロ的なインフレ圧力の中で高まる開発コスト
専門科学者の賃金上昇や試薬のサプライチェーンの逼迫に伴い、2023～2025年にかけて、候補物質1件あたりの創薬費用は8％から12％増加しました。時価総額が5億米ドル以下の中小バイオテック企業は、この圧迫を最も深刻に受けました。2024年には、治験薬申請（IND）に向けたプログラムの資金調達ができなかったため、こうした企業18社が市場から撤退しました。受託研究機関（CRO）も、光熱費や機器コストの上昇に直面したため料金を引き上げ、インフレ前の契約を結んでいたスポンサー企業は、直ちに利益率の低下を余儀なくされました。現在、多くの企業がベンダーを少数に絞り込み、初期段階の研究活動をインドや東欧の低コストなサイエンスパークへ移転しています。
セグメント分析
ヒット創出と高性能スクリーニングは、2025年の売上高の36.02％を占めており、創薬初期段階を支配するロボット式液体ハンドラーや化合物倉庫の資本集約性を示しています。しかし、スポンサー各社は、物理的なアッセイだけでは創薬市場におけるスピードを維持できないことを認識しており、現在では試薬が消費される前に、バーチャルスクリーニングによって化合物ライブラリが選別されています。支出の約22％を占める対象の同定と検証では、検証済みの化学プローブを公開するコンソーシアムの活用により、重複する実験が削減されています。予算の約28％を占めるリード化合物の最適化では、構造活性相関（SAR）とAIを活用したADMETプロファイリングを組み合わせることで、下流プロセスにおける失敗リスクを軽減しています。
前臨床候補化合物の選定は、7.06％のCAGRで、創薬市場全体を上回る成長が見込まれる唯一の段階であり、より確信を持って臨床検査に進むという圧力を反映しています。チャールズ・リバー・ラボラトリーズは、英国と中国における処理能力を15％拡大し、毒性学、薬剤動態学、製剤開発を統合した包装サービスを提供しています。Thermo Fisher Scientificは、in vitroスクリーニングとin silicoファーマコフォアモデリングを統合したクラウド連携型最適化ツールキットを導入し、リード化合物の精製時間を20％短縮しました。スポンサー企業は、フェーズII検査における5,000万米ドルの損失を回避するため、この段階で頻繁に200万～500万米ドルの追加投資を行っており、このトレードオフにより、予算は後期段階の創薬サービスへとシフトしています。
2025年には、高性能スクリーニングが技術収益の34.27％を占めましたが、機械学習による選別により実験室の処理能力への圧力が軽減されたため、その成長は鈍化しつつあります。AIプラットフォームに関連する創薬市場の規模は、CAGR9.63％で最も急速に成長すると予測されており、クラウドコンピューティングの追加コストを十分に相殺する見込みです。技術支出の24％を占めるバイオインフォマティクスとインシリコモデリングは、現在ハイパースケールインフラを活用しています。AWSは、ライフサイエンス用に最適化されたインスタンスをリリースし、分子動力学シミュレーションのコストを40％削減しました。組み合わせ化学の復活は、各化合物に固有のオリゴヌクレオチドバーコードを割り当てるDNAエンコードライブラリに顕著に見られ、これによりスポンサーは1回の実験で数十億ものバリアントをスクリーニングできるようになりました。
2024年にHitGenが1億米ドルの資金調達ラウンドを、DyNAbindが4,500万米ドルの資金調達を行ったことで、世界のDEL（デジタル実験室）の処理能力が拡大しました。シュレーディンガーの物理学によるアルゴリズムは、2024年に8つの前臨床候補化合物をIND申請へと導き、この画期的な成果により、バーチャルスクリーニングの信頼性は概念実証の段階を超えて高まりました。Exscientiaは2024年、AIによって設計された分子を最初の患者に投与し、ソフトウェア主導の化学にとって画期的な瞬間となりました。これらの成果により、AIはプラットフォームの差別化を決定づける特徴として確固たる地位を築きました。
地域別分析
北米は、ベンチャーキャピタルの集中、豊富な人材プール、FDAへの近接性を背景に、2025年の創薬市場における売上高の43.78％を占めました。しかし、コスト上昇と人材不足がさらなる成長の加速を制約しており、アウトソーシングの魅力を高めています。
アジア太平洋は、インドの40％から50％のコスト優位性と、「BIOSECURE法」による制裁後の中国の国内需要に牽引され、CAGR11.27％で成長すると予測されており、これは地域別で最も高い成長率となります。インドの企業は、2024年だけで2,200人の科学者を追加採用し、実験室スペースを120万平方フィート拡大しました。日本は、産学共同プロジェクトの拠点となるバイオテクノロジーのイノベーションハブに資金を提供しており、シンガポールはバイオ医薬品への投資に対して税制優遇措置を講じており、地域の競合力を強化しています。
その他の特典
- エクセル形態の市場予測（ME）シート
- 3ヶ月間のアナリストサポート
よくあるご質問
目次
第1章 イントロダクション
- 調査の前提条件と市場の定義
- 調査範囲
第2章 調査手法
第3章 エグゼクティブサマリー
第4章 市場情勢
- 市場概要
- 市場促進要因
- AIを活用した標的同定の主流化
- バイオ医薬品パイプラインの複雑化による創薬業務の外部委託の拡大
- プラットフォーム型バイオテクノロジーへのベンチャーキャピタル投資の急増（2025年以降）
- 希少疾患治療に対するFDAのファストトラック指定の加速
- DNAエンコードライブラリにより、初期段階のサイクルタイムが大幅に短縮
- オープンサイエンスコンソーシアムが、競合前の段階における知的財産の障壁を低減
- 市場抑制要因
- マクロ的なインフレ圧力の中で高まる開発コスト
- 新規治療法の臨床応用における失敗事例
- AIトレーニングデータセットにおけるデータ整合性の欠如
- 独自のパイプラインに対するサイバーバイオセキュリティ上の脅威の増大
- 規制情勢
- 技術展望
- ポーターのファイブフォース分析
第5章 市場規模と成長予測
- プロセス段階別
- 標的の同定・検証
- ヒット創出・高性能スクリーニング
- リード最適化
- 前臨床段階における候補化合物の選定
- 技術別
- 高性能スクリーニング（HTS）
- バイオインフォマティクス・インシリコモデリング
- 人工知能・機械学習
- コンビナトリアルケミストリー
- DNAエンコードライブラリ・その他の新規技術
- 薬剤タイプ別
- 低分子
- 生物製剤・高分子医薬品
- 治療領域別
- 腫瘍学
- 中枢神経系疾患
- 心血管疾患
- 感染症
- 代謝性疾患
- その他の治療領域
- エンドユーザー別
- 製薬・バイオテクノロジー企業
- 受託研究機関（CRO）
- 学術研究機関
- 地域別
- 北米
- 米国
- カナダ
- メキシコ
- 欧州
- ドイツ
- 英国
- フランス
- イタリア
- スペイン
- その他の欧州諸国
- アジア太平洋
- 中国
- 日本
- インド
- オーストラリア
- 韓国
- その他のアジア太平洋諸国
- 中東・アフリカ
- GCC
- 南アフリカ
- その他の中東・アフリカの諸国
- 南米
- ブラジル
- アルゼンチン
- その他の南米
- 北米
第6章 競合情勢
- 市場集中度
- 市場シェア分析
- 企業プロファイル
- AbbVie Inc.
- Amgen Inc.
- AstraZeneca PLC
- Bayer AG
- BeiGene Ltd.
- Becton, Dickinson and Company
- Boehringer Ingelheim GmbH
- Bristol-Myers Squibb Company
- Charles River Laboratories International Inc.
- Daiichi Sankyo Company, Limited
- Eli Lilly and Company
- Exscientia plc
- Gilead Sciences, Inc.
- GlaxoSmithKline plc
- Johnson & Johnson
- Merck & Co., Inc.
- Novartis AG
- Pfizer Inc.
- Regeneron Pharmaceuticals Inc.
- Roche Holding AG
- Sanofi S.A.
- Schrodinger Inc.
- Takeda Pharmaceutical Company Limited
- Thermo Fisher Scientific Inc.
- Vertex Pharmaceuticals Incorporated
- WuXi AppTec
第7章 市場機会と将来の展望
- 発行日
- 発行
- Mordor Intelligence
- ページ情報
- 英文 120 Pages
- 納期
- 2～3営業日
