製薬研究開発におけるAI：市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2026年～2031年）

Mordor Intelligenceによると、製薬研究開発（R&D）におけるAI市場の規模は2025年に33億米ドルと評価され、2026年の43億6,000万米ドルから2031年までに176億6,000万米ドルに達すると予測されており、予測期間（2026年～2031年）におけるCAGRは32.25％となる見込みです。

本レポートは、コンポーネント（ソフトウェア、サービス、ハードウェア）、技術（機械学習、自然言語処理、深層学習／生成学習）、用途（ターゲットID、ヒット・トゥ・リード、前臨床／臨床、薬剤最適化）、エンドユーザー（製薬・バイオテクノロジー、CRO、学術機関、その他）、および地域（北米、欧州、アジア太平洋、中東・アフリカ、南米）ごとに分類されています。予測値は金額（米ドル）で表示されています。

世界の製薬研究開発におけるAI市場の動向とインサイト

バイオ医薬品研究開発におけるコストの高騰

JAMAの推計によると、資本コストやプログラムの脱落率を考慮した際、新薬を市場に投入するための平均コストは13億1,000万米ドルに上ります。中小のバイオ医薬品企業は、上位20社と比較して37.6％のコスト増に直面しており、医薬品開発期間の短縮が極めて重要であることが浮き彫りになっています。AIプラットフォームは、フェーズ移行の成功率を向上させ、患者を対象とした臨床試験期間を短縮することで、この課題に取り組んでいます。例えば、インシリコ・メディシン（Insilico Medicine）は、わずか8ヶ月で前臨床候補物質を特定しました。これは、従来の2.5年から4年という期間に比べて大幅に短縮されたものです。こうした進歩により、製薬研究開発におけるコスト削減に対するAIへの信頼が高まっており、契約構造においても、開発期間の短縮に連動したマイルストーンが頻繁に盛り込まれるようになっています。

生物医学データの急増

ファウンデーションモデルは、ゲノミクス、プロテオミクス、画像データ、電子健康記録（EHR）など、多様なデータセットに依存しています。例えば、Recursion社は20ペタバイトの腫瘍学データへの独占的なアクセス権を獲得し、同社のデータ保有総量を約50ペタバイトに拡大しました。同様に、IBM調査は10億件を超える低分子化合物およびタンパク質配列を用いてモデルを学習させており、XairaのX-Cellは2,560万件の単一細胞トランスクリプトームから導出された49億個のパラメータを活用しています。こうしたデータセットの拡大と多様化はモデルの汎化能力を高め、これまで試験されていない標的や経路に対する予測を可能にします。この動向はクラウドコンピューティングへの継続的な投資を促進しており、製薬研究開発におけるAI市場における専門インフラプロバイダーのビジネスチャンスをさらに拡大させています。

データの品質と標準化の課題

一貫性のないアノテーション、欠落したメタデータ、および非標準的な識別子は、モデルの汎化能力を弱めます。規制当局は現在、すべてのデータ処理ステップについて追跡可能な文書化と、限界の明確な認識を求めています。フェデレーテッド・プロジェクトなどの共同イニシアチブは、パートナー間でオントロジーを標準化することで、これらの課題に対処しています。さらに、中国の「2025年デジタル・インテリジェント変革計画」のような国家戦略は、データ品質を向上させるために、統一されたデータ標準と地域データハブの確立を目指しています。しかし、時代遅れの試験法や、データに十分に反映されていない集団といった課題は依然として大きな障害となっており、適切に対処されるまで、製薬研究開発におけるAIの成長を制限する可能性があります。

セグメント分析

2025年、ソフトウェアは製薬研究開発におけるAI市場の57.34%という圧倒的なシェアを占めました。RecursionOSのような統合プラットフォームは、ターゲット発見から臨床試験シミュレーションに至るまでのプロセスを管理し、毎週数百万枚のフェノミクス画像を処理し、36ペタバイトの独自データを保存しています。Exscientiaのプラットフォームは、一次ヒト組織アッセイを設計ループに統合しており、同社経営陣は、従来の動物モデルと比較して臨床的関連性を高めると主張しています。この強力なプラットフォームへの忠誠心は、継続的なライセンス収益をもたらし、製薬研究開発におけるAI市場の成長軌道を支えています。

サービス部門は現在、市場シェアは小さいもの、2031年までCAGR32.55％という堅調な成長が見込まれています。医薬品開発受託機関（CRO）は、AIを活用した被験者募集モジュールや適応型試験デザインを取り入れることで、自社のサービスに差別化を図っています。スポンサーが固定費よりも変動費を好む傾向が強まるにつれ、AI機能の外部委託の採用が拡大し、製薬研究開発におけるAI市場への浸透がさらに深まると予想されます。

2025年には、機械学習が技術収益の45.45％を占め、ADME-Tox予測、バイオマーカー発見、患者層別化といった主要プロセスを牽引しました。教師ありアルゴリズムは、特にラベル付きデータが豊富な場合において、引き続き信頼性の高い手法となっています。

生成学習は最も急成長しているセグメントとして台頭しており、2031年までの年間平均成長率（CAGR）は32.79％と予測されています。AlphaFold 3の革新的な拡散法は、タンパク質ーリガンド予測を大幅に強化し、精度を50％向上させました。Exscientia社がAIで生成した6番目の分子が2023年に臨床試験に入り、この技術にとって画期的な瞬間となりました。トランスフォーマーや拡散ネットワークといった技術の進歩により、抗体、RNA治療薬、PROTACなどが生成されるようになり、生成型フレームワークは製薬R&DにおけるAIの市場情勢を再定義することになるでしょう。

地域別分析

2025年、北米は売上高の48.45%を占めました。これは、ボストンからサンディエゴに広がるバイオテクノロジーの集積地や、AIの信頼性に関するFDAの初期ガイダンスに牽引されたものです。2024年には、ベンチャー投資家がAI創薬関連の取引に約100億米ドルを投じ、そのうち5件の取引額が10億米ドルを超えました。同地域の計算能力を示す例として、Recursion社のスーパーコンピュータ「BioHive-2」には504基のNVIDIA H100 GPUが搭載されています。これらの要因が相まって、北米は製薬研究開発におけるAI主導のイノベーションのベンチマーク市場としての地位を確立しています。

欧州は北米に続くもの、規制当局の関与が顕著です。MELLODDYなどのフェデレーテッドラーニングの取り組みでは、GDPR要件への準拠が重視されています。EMA（欧州医薬品庁）の検討文書は、製品のライフサイクル全体にわたる詳細なガイダンスを提供しています。さらに、官民パートナーシップや「ホライズン・欧州」の資金提供により、初期段階のベンチャー企業が育成され、製薬研究開発におけるAI市場における欧州の重要性が維持されています。

アジア太平洋地域は最も急成長している地域であり、2031年までの年間平均成長率（CAGR）は34.00％と予測されています。中国のデジタル・インテリジェント変革計画は、2030年までの全面的な実施を目指しており、これには100カ所のデジタル医薬品パイロット工場と10カ所の大型モデル・イノベーション・ハブが含まれます。インドは、医薬品開発受託機関（CRO）向けにコスト効率の高いデータサイエンス人材を提供しており、一方、日本は精密医療助成金を活用して臨床インフラの近代化を進めています。ラテンアメリカおよび中東・アフリカ（MEA）地域は、計算リソースや規制の枠組みにおいて遅れをとっていますが、ブラジルやアラブ首長国連邦（UAE）でのパイロットプロジェクトは着実な進展を示しており、製薬研究開発におけるAIの世界の展開を拡大しています。

その他の特典：

• エクセル形式の市場予測（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

• 製薬研究開発におけるAI市場の規模はどのように予測されていますか？
  • 2025年に33億米ドル、2026年には43億6,000万米ドル、2031年までには176億6,000万米ドルに達すると予測されています。CAGRは32.25%です。
• 製薬研究開発におけるAI市場の主要なコンポーネントは何ですか？
  • ソフトウェア、サービス、ハードウェアです。
• 製薬研究開発におけるAI市場の主要な技術は何ですか？
  • 機械学習、自然言語処理、深層学習／生成学習です。
• 製薬研究開発におけるAI市場の用途は何ですか？
  • ターゲットID、ヒット・トゥ・リード、前臨床／臨床、薬剤最適化です。
• 製薬研究開発におけるAI市場のエンドユーザーは誰ですか？
  • 製薬・バイオテクノロジー企業、CRO、学術機関、その他です。
• 製薬研究開発におけるAI市場の地域別の動向はどうなっていますか？
  • 北米が売上高の48.45%を占め、次いで欧州、アジア太平洋地域が急成長しています。
• 製薬研究開発におけるAI市場の成長を促進する要因は何ですか？
  • 高騰するバイオ医薬品の研究開発費、増加するバイオメディカルデータの量、製薬業界とAIの提携および資金調達の急増です。
• 製薬研究開発におけるAI市場の成長を抑制する要因は何ですか？
  • データの品質と標準化の課題、AIスキルを持つライフサイエンス人材の不足、AI生成分子に関する知的財産権の不確実性です。
• 製薬研究開発におけるAI市場に参入している主要企業はどこですか？
  • Absci Corporation、Alphabet Inc.（DeepMind/Isomorphic Labs）、Atomwise、BenevolentAI S.A.、Exscientia plcなどです。

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
  • 高騰するバイオ医薬品の研究開発費
  • 増加するバイオメディカルデータの量
  • 製薬業界とAIの提携および資金調達の急増
  • 研究開発におけるAIに対する規制の開放性；
  • 基礎バイオモデルの登場
  • フェデレーテッド・ラーニング・データ・コリドーの成長
• 市場抑制要因
  • データの品質と標準化の課題
  • AIスキルを持つライフサイエンス人材の不足
  • AI生成分子に関する知的財産権の不確実性
  • GPUおよびクラウドコンピューティングコストの上昇
• バリュー・サプライチェーン分析
• 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

• コンポーネント別
  • ソフトウェア
  • サービス
  • ハードウェア
• 技術別
  • 機械学習
  • 自然言語処理
  • ディープラーニング／ジェネレーティブラーニング
• 用途別
  • ターゲットの特定と検証
  • リード創出とリード最適化
  • 前臨床／臨床試験
  • 薬剤の最適化および適応外使用
• エンドユーザー別
  • 製薬・バイオテクノロジー企業
  • 委託調査機関
  • 学術研究機関
  • その他
• 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・アフリカ諸国
  • 南米
    • ブラジル
    • アルゼンチン
    • その他の南米諸国

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
  • Absci Corporation
  • Alphabet Inc.（DeepMind/Isomorphic Labs）
  • Atomwise
  • BenevolentAI S.A.
  • Berg Health（BPGbio）
  • BioSymetrics
  • Cloud Pharmaceuticals, Inc.
  • Deep Genomics Inc.
  • Exscientia plc
  • GNS Healthcare（Aitia）
  • Healx
  • Iktos
  • Insilico Medicine IP Limited
  • insitro
  • International Business Machines Corporation
  • NVIDIA
  • Owkin
  • Recursion Pharmaceuticals
  • Relay Therapeutics
  • Schrodinger
  • Standigm
  • Valo Health
  • Verge Genomics
  • XtalPi

第7章 市場機会と将来の展望