創薬向けGPU：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、創薬向けGPU市場の規模は、2025年に8億5,000万米ドル、2026年に10億6,000万米ドルとなり、2031年までに25億2,000万米ドルに達すると予測されており、2026年から2031年にかけてCAGR18.90％で成長すると見込まれています。

本レポートは、コンポーネント別（GPUソフトウェアおよび開発プラットフォーム、GPUクラウドおよびインフラサービスなど）、ワークロードタイプ別（分子動力学シミュレーション、バーチャルスクリーニングおよびドッキングなど）、展開モデル別（クラウドベース、ハイブリッドなど）、エンドユーザー別（製薬・バイオテクノロジー企業など）、および地域別に分類されています。市場予測は金額（米ドル）ベースで提示されています。

世界の創薬向けGPU市場の動向と洞察

GPU加速分子シミュレーションへの需要の高まり

医薬品化学チームは、より広範な実験空間において迅速な反復処理を必要としているため、GPU加速分子シミュレーションは、創薬向けGPU市場において、単なる有用な調査手段から不可欠な運用基盤へと移行しました。Desmondや関連するSchrodingerワークフローといった従来の分子動力学エンジンは、同等のCPUのみの環境と比較してGPUアーキテクチャ上ではるかに高速に動作し、これにより、立体構造解析やシミュレーション主導の優先順位付けにかかる所要時間を短縮します。NVIDIAは2026年、PyTorch上のGPUネイティブな分子動力学ワークフローを基盤として構築されたALCHEMI Toolkitを通じて、この優位性をさらに拡大しました。これにより、機械学習を用いた原子間ポテンシャルシミュレーションを制限していたホストからデバイスへの転送ボトルネックが解消されました。AMDもまた、AstraZenecaやOrion Pharmaと協力して自社のコンピューティングプラットフォーム上でGROMACSを最適化することで地位を向上させ、単一ベンダーのエコシステム外でも、設計・合成・試験・解析のループを高速化できることを示しました。合成に先立ち、候補化合物の絞り込みにシミュレーションに依存する創薬グループが増えるにつれ、創薬向けGPU市場は、組織が所有するハードウェアの総量ではなく、1週間に実行可能な検証済み分子ワークロードの量によってますます左右されるようになっています。この変化により、ソフトウェアとハードウェアの互換性の重要性も高まっています。なぜなら、研究チームがシミュレーション出力をモデル学習、構造解析、および次の段階の化合物選定に直接活用できて初めて、スループットの向上が意味を持つからです。

ヒット創出に向けた生成AIへの移行

生成型分子設計は、創薬向けGPU市場のワークロードの経済性を変えつつあります。なぜなら、これらのモデルは、孤立したスクリーニング作業ではなく、反復的な推論、サンプリング、ランク付け、および精緻化のサイクルを通じてGPUを継続的に稼働させるからです。NVIDIAは2026年1月、BioNeMoを、RNA構造予測、分子合成、毒性予測、およびデ・ノボ分子生成を含む、より広範なオープン開発プラットフォームへと拡張しました。これにより、GPU主導の創薬作業の実用的な範囲が広がりました。2025年に発表された査読付き文献でも、生成AIが狭い範囲のリガンド設計を超えて、より広範なタンパク質設計や分子科学の応用へと拡大していることが示されており、これにより、ターゲットクラスやプログラムの段階を問わず、GPU需要の持続性が高まっています。創薬向けGPU市場においてこれが重要なのは、生成型ワークフローが下流の試験に取って代わるのではなく、シミュレーション、ドッキング、安全性予測、最適化を依然として必要とする、より大規模で多様な候補化合物プールを生み出すからです。この連鎖効果により、導入の最初の段階がヒット生成に限定されているように見えても、複数のワークロードカテゴリにわたる総演算使用量が増加します。また、これは、演算の価値が速度だけでなく、従来のスクリーニング手法では効率的に網羅できない化学空間を探索する能力にも結びついている探索的設計ワークロードにおいて、最も急速な成長が見られる理由も説明しています。

GPUインフラとエネルギーコストの高さ

高いインフラコストは、創薬向けGPU市場にとって依然として大きな制約となっています。これは、高密度コンピューティングシステム、冷却、電力供給、施設設計に必要な資本が、多くの中規模研究機関の手に届く範囲をはるかに超えているためです。出典草案で引用された業界レポートによると、主要なアクセラレータの消費電力が非常に高く、高度な冷却環境が必要であることが指摘されており、これが、プライベート導入が資金力のある製薬企業やハイパースケール事業者を中心に集中し続けている理由を裏付けています。また、NVIDIAが2026年1月に発表したLilly AIファクトリーの稼働状況からも、大規模な導入は現在、標準的なサーバールームの拡張ではなく、専用に設計された環境として構築されていることが示されており、これは最先端の創薬ワークロードに必要な取り組みの規模を如実に物語っています。Rocheも2026年3月、ハイブリッドクラウドおよびオンプレミス環境に3,500台以上のNVIDIA Blackwell GPUを導入することで、同様の傾向を裏付けました。これは、大手製薬企業が依然として、コンピューティングリソースへのアクセスにおいて、規模と財務力を競争上の武器として活用していることを示しています。さらに、持続可能性も制約要因の一つとなっています。エネルギー消費量の多いクラスターは、社内の炭素排出削減目標や、インフラ計画に対する取締役会レベルの監督に、ますます適合させなければならないからです。したがって、創薬向けGPU市場は、企業がこれらの固定費を直接吸収できるか、あるいは科学的スループットを損なうことなく柔軟なクラウド支出に振り替えることができる分野で、最も急速に成長しています。

セグメント分析

2025年、創薬向けGPU市場においてGPUハードウェアは52.22％のシェアを占めました。これは、製薬企業や主要なコンピューティングプロバイダーによる、インフラ構築の第一波が本格化したことを反映したものです。LillyPodの稼働開始や、2026年1月のNVIDIAとEli Lillyの提携は、大手製薬企業が専用のAIコンピューティングを、一時的な実験ではなく、長期にわたる研究資産として位置付けていることを示しています。Rocheは2026年3月、ハイブリッドクラウドおよびオンプレミス環境に3,500台以上のNVIDIA Blackwell GPUを配備したAIファクトリーを立ち上げ、同様の投資パターンを拡大しました。これにより、創薬向けGPU市場のこの段階において、ハードウェアが収益面で主導的な役割を果たしていることがさらに強固なものとなりました。ハードウェアの主導的地位は、実用的な購買行動も反映しています。なぜなら、企業は高度な創薬ソフトウェアから価値を引き出す前に、クラスター密度、メモリ帯域幅、および検証済みのインフラを必要とするからです。その意味で、ハードウェアは、創薬向けGPU市場の他の分野が構築される基盤であり続けています。

GPUクラウドおよびインフラサービスは、2031年までCAGR 19.45％で拡大すると予測されており、現在の売上高では自社所有のハードウェアが依然として主導的であるにもかかわらず、最も急成長している分野となっています。AWSとMicrosoft Azureはともに、NVIDIA BioNeMo対応ワークフローへのアクセスを拡大しました。これにより、GPUの物理的な所有よりも導入のスピードを重視する、より幅広い顧客基盤をサポートしています。また、SchrodingerやNVIDIAといったベンダーが、創薬の生産性をハードウェア販売のみに依存するのではなく、サブスクリプション、プラットフォーム、スループットモデルとより密接に結びつけていることから、GPUソフトウェアおよび開発プラットフォームも勢いを増しています。統合およびサポートサービスの売上高は依然として小規模ですが、顧客がハイブリッドクラウド、規制対象の調査ワークフロー、および化学・生物学チームにわたるマルチツールの導入を管理するにつれて、その重要性は高まっています。したがって、この構成要素の観点から見た創薬向けGPU業界は、ハードウェア優先の購入形態から、アクセス、オーケストレーション、導入の簡便性が増分成長のより大きな割合を占める、より多層的なスタックへと移行しつつあります。

2025年の創薬向けGPU市場規模において、分子動力学シミュレーションは27.56％を占め、構造を考慮した創薬プログラムにおいて物理ベースの検証が依然として中心的な役割を果たしているため、最大のワークロードとしての地位を維持しました。SchrodingerのGPUを活用したシミュレーション環境は、このカテゴリーにおいて依然として最も確立された商用事例の一つであり、その継続的な重要性は、AIネイティブな手法が普及しているにもかかわらず、シミュレーションが置き換えられていないことを示しています。シミュレーションは、合成や実験室での試験がさらに拡大する前に、チームが立体構造の挙動、結合の安定性、および下流工程での実現可能性を理解するのに役立つため、候補化合物の精製における基盤となる層であり続けています。創薬向けGPU市場は、特に生成された化合物を堅牢な物理的検証を通じて選別しなければならない状況において、科学的信頼性の核心として依然としてこのワークロードに依存しています。そのため、最大のシェアは、最新のモデルクラスではなく、成熟し信頼性の高いワークロードが占め続けているのです。

生成型分子設計は、2031年までに19.67％という最も高いCAGRで推移すると予測されています。これは、生成型システムがヒット化合物同定やリード探索に組み込まれるようになると、計算需要がはるかに持続的になることを反映しています。2026年にNVIDIAが推進する広範なBioNeMoプラットフォームと、分子科学における生成AIに関する新たな文献は、いずれも、これらのモデルがニッチな実験の範囲から、再現性のある創薬ワークフローへと広がりつつあるという見解を裏付けています。タンパク質構造予測、仮想スクリーニングおよびドッキング、マルチオミクス解析は、特にフォールディング、ランキング、生物学的コンテキストの生成が単一の研究プログラム内でより密接に連携するようになるにつれ、需要構成の多様化をさらに進めています。創薬向けGPU市場における実用的な成果として、1つの創薬プログラムが、単一の孤立した解析段階内にとどまらず、設計、スクリーニング、検証、システムレベルの解釈にわたって、GPUの反復的な利用を促進するようになったことが挙げられます。したがって、創薬向けGPU業界の成長は、GPUを利用するタスクが増加しているだけでなく、各タスクが成功するたびに、隣接するワークロード全体でさらなる計算需要が生まれるようになったことにも起因しています。

地域別分析

2025年、北米は創薬向けGPU市場規模の42.46％を占め、主要製薬企業の財務基盤、充実したクラウドインフラ、そして密集したバイオテクノロジー・クラスターを兼ね備えていることから、地域別では最大の貢献地域となりました。2026年1月に締結されたNVIDIAとEli Lillyの提携、およびLillyPodの稼働開始は、北米企業が現在、中核的な創薬インフラとして位置づけることを厭わない計算リソースへの投資規模を示しています。米国は、ボストン・ケンブリッジ、サンフランシスコ・ベイエリア、サンディエゴといった主要な研究拠点が、ハードウェア、ソフトウェア、モデルのイノベーションを同一の商業ネットワークに集約しているため、創薬向けGPU市場の中心であり続けています。カナダも、ライフサイエンス・コンピューティングを支える学術・研究集約型のエコシステムを通じて勢いを増していますが、その商業的な存在感は依然として米国より小さいままです。したがって、この地域の優位性は単に購買力にあるだけでなく、創薬企業、プラットフォームベンダー、そしてハイエンドコンピューティングの可用性との近接性にもあります。

アジア太平洋地域は2031年までCAGR19.33％で拡大すると予測されており、創薬向けGPU市場において最も急成長している地域セグメントとなります。2025年2月にNTTが湘南iParkで開始したサービスは、日本の利害関係者が単に欧米のクラウド導入パターンを模倣するのではなく、製薬研究のニーズに合わせた安全なリモートコンピューティングモデルを構築していることを示しています。中国は、AIを活用した創薬活動、サービスプラットフォームの成長、そして強力なバイオテクノロジークラスターが、研究ワークフロー全体におけるGPU利用率の高まりを引き続き支えているため、同地域の規模において依然として中心的な役割を果たしています。また、韓国もAIを活用した創薬に向けた重点的な政策市場として台頭しつつあり、一方、日本は製薬分野の協業環境に適した実用的なインフラの強化を続けています。創薬向けGPU市場におけるこの地域の成長の背景には、処理能力の拡大、国内の研究開発の高度化、そして各国のデータや研究の優先事項に合わせたローカルなコンピューティング経路を構築しようとする意欲があります。

欧州は、大手製薬グループ、強力なトランスレーショナルサイエンス、および規制対象の開発環境におけるセキュアなコンピューティングへの継続的なニーズに支えられ、創薬向けGPU市場において依然として第2位の地域シェアを維持しています。2026年3月にRocheが米国および欧州全域で展開したAIファクトリーは、欧州に本社を置く企業が北米の同業他社と同等の戦略的レベルで投資を行っていることを示しました。ドイツ、英国、フランスが最も広範な商業基盤を提供している一方、イタリアとフランスは、確立された製造力と拡大するバイオテクノロジー活動を通じて、さらなる機会をもたらしています。南米、中東・アフリカは、インフラの整備状況、エネルギー制約、供給制限が依然として導入の足かせとなっているため、創薬向けGPU市場においては依然として初期段階の地域にとどまっています。とはいえ、現在のインフラのボトルネックが緩和された後、製薬製造への投資やデジタル研究能力が拡大するにつれて、これらの地域の長期的な重要性は高まるはずです。

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によるサポート

よくあるご質問

• 創薬向けGPU市場の規模はどのように予測されていますか？
  • 2025年に8億5,000万米ドル、2026年に10億6,000万米ドル、2031年までに25億2,000万米ドルに達すると予測されています。CAGRは18.90%です。
• 創薬向けGPU市場の主要なワークロードタイプは何ですか？
  • 分子動力学シミュレーション、バーチャルスクリーニングおよびドッキング、タンパク質構造予測、生成型分子設計、マルチオミクス解析などです。
• 創薬向けGPU市場における主要企業はどこですか？
  • NVIDIA Corporation、Microsoft Corporation、Amazon Web Services, Inc.、Alphabet Inc.、International Business Machines Corporationなどです。
• GPU加速分子シミュレーションの需要が高まっている理由は何ですか？
  • 医薬品化学チームがより広範な実験空間において迅速な反復処理を必要としているためです。
• 生成AIが創薬向けGPU市場に与える影響は何ですか？
  • 生成型分子設計がワークロードの経済性を変え、GPUを継続的に稼働させることに寄与しています。
• 創薬向けGPU市場におけるインフラコストの影響は何ですか？
  • 高いインフラコストが市場の大きな制約となっており、多くの中規模研究機関には手が届かない状況です。
• 2025年の創薬向けGPU市場におけるGPUハードウェアのシェアはどのくらいですか？
  • 52.22%のシェアを占めています。
• アジア太平洋地域の創薬向けGPU市場の成長予測はどうなっていますか？
  • 2031年までCAGR19.33%で拡大すると予測されています。
• 北米の創薬向けGPU市場のシェアはどのくらいですか？
  • 2025年に42.46%を占めています。

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
  • GPU加速分子シミュレーションへの需要の高まり
  • ヒット化合物の発見に向けた生成AIへの移行
  • クラウドベースの高性能コンピューティングへのアクセス拡大
  • マルチオミクスおよびタンパク質構造データの量の増加
  • 製薬業界におけるデジタルツインおよびバーチャルスクリーニングの導入
  • AIネイティブの医薬品パイプラインに対する公的および民間投資
• 市場抑制要因
  • GPUインフラおよびエネルギーコストの高騰
  • 生物学および化学の各分野にまたがるデータの断片化
  • AIによって設計された分子の説明可能性と検証の負担
  • AI、化学、生物学の分野を横断する人材の不足
• マクロ経済要因が市場に与える影響
• 市場ポジショニング分析
• 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
  • GPUハードウェア
  • GPUソフトウェアおよび開発プラットフォーム
  • GPUクラウドおよびインフラサービス
  • GPU統合およびサポートサービス
• ワークロードタイプ別
  • 分子動力学シミュレーション
  • バーチャルスクリーニングおよびドッキング
  • タンパク質構造予測
  • 生成型分子設計
  • マルチオミクス解析
  • その他（ADMET、毒性予測およびリード最適化、マルチオミクスおよびバイオマーカー解析）
• 展開モデル別
  • クラウドベース
  • オンプレミス
  • ハイブリッド
• 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
  • 学術研究機関
  • 政府および非営利の研究機関
• 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
    • その他の欧州諸国
  • アジア太平洋
    • 中国
    • 日本
    • 韓国
    • インド
    • 東南アジア
    • その他のアジア太平洋諸国
  • 南米
  • 中東・アフリカ

第6章 競合情勢

• 市場集中度
• 戦略的動向
• Market Positioning Analysis
• 企業プロファイル
  • NVIDIA Corporation
  • Microsoft Corporation
  • Amazon Web Services, Inc.
  • Alphabet Inc.
  • International Business Machines Corporation
  • Oracle Corporation
  • Advanced Micro Devices, Inc.
  • Intel Corporation
  • Dell Technologies Inc.
  • Hewlett Packard Enterprise Company
  • Super Micro Computer, Inc.
  • Schrodinger, Inc.
  • Recursion Pharmaceuticals, Inc.
  • Insilico Medicine, Inc.
  • Exscientia plc
  • BioAge Labs, Inc.
  • Healx Limited
  • Atomwise, Inc.
  • BenevolentAI Limited
  • Cyclica Inc.

第7章 市場機会と将来の展望