AIワクチノロジー：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、AIワクチノロジー市場の規模は、2025年の72億5,000万米ドルから2026年には93億2,000万米ドルへと拡大し、2026年から2031年にかけてCAGR28.52％で推移し、2031年には326億7,000万米ドルに達すると予測されています。

本レポートは、提供（ソフトウェア、サービス）、用途（抗原発見、スクリーニング、試験設計、安全性予測、製造、サプライチェーン）、エンドユーザー（製薬・バイオテクノロジー、学術機関、CRO、政府機関）、展開モード（クラウド、オンプレミス、ハイブリッド）、段階（創薬、前臨床、臨床など）、および地域（北米、欧州、アジア太平洋など）ごとに分類されています。予測値は金額（米ドル）で示されています。

世界のAIワクチノロジー市場の動向と洞察

AIを活用した抗原発見により、ワクチン設計サイクルが短縮

AIワクチノロジー市場は、抗原同定サイクルの短縮によって即座に後押しされています。これは、開発者が長期間にわたる反復的な実験プログラムを待つことなく、数週間で標的のスクリーニングと絞り込みを行えるようになったためです。Google DeepMindのAlphaFoldによる研究は、実験室での実証試験が始まる前に、研究者がタンパク質の構造的挙動や安定性を予測できるよう支援することで、この変化を後押ししています。これにより、設計の初期段階における判断がより的確になり、反復作業が削減されます。この期間短縮が重要なのは、構造予測の精度向上により、不適切な候補を早期に排除し、実証試験に進む分子の品質を向上させることができるからです。2026年6月に実施されたpEVAC-PSの第I相ヒト臨床試験では、AIによって設計された汎サルベコウイルス抗原がヒト試験段階に到達できることが示されました。これにより、AIワクチノロジー市場にとって、計算機による設計が実際の開発プログラムへと進展し得るという明確な実証事例が得られました。また、2025年の『Nature Medicine』誌に掲載された研究では、AIを活用したインフルエンザ株の選定により、従来の方法よりも正確に流行の主流となる株を予測できることが示されました。これにより、創薬ツールがワクチンプログラムにおける毎年の配合変更の決定に直接結びつくようになりました。

マルチオミクスデータの統合により候補選定の精度が向上

AIワクチノロジー市場が拡大しているもう一つの理由は、マルチオミクスデータの統合により、開発者が単層スクリーニングでは得られない、より広範な生物学的視点を得られるようになったことです。トランスクリプトミクス、プロテオミクス、メタボロミクス、エピゲノミクス、インタラクトミクス、リン酸化プロテオミクス、グリコミクス、リポミクスを統合して分析することで、AIシステムは従来のワークフローでは特定が困難な相互作用を捉えることができます。2026年に『Frontiers in Systems Biology』誌に掲載された総説によると、マルチオミクスデータにAIを適用することで、分子レベルにわたる複雑な関係を明らかにする免疫応答予測フレームワークを構築できることが示されました。これはAIワクチノロジー市場にとって重要な意味を持ちます。なぜなら、開発者が有望な抗原だけでなく、応答の質を左右しうる免疫条件や製剤条件も特定できるようになれば、候補の優先順位付けが改善されるからです。2025年にGSKとローレンス・リバモア国立研究所が行った研究では、交差反応性抗原の設計に機械学習を活用することで、髄膜炎菌ワクチン開発において従来の組み合わせスクリーニング手法を上回る成果が得られることが示されました。続いて2026年の『Nature Communications』誌に掲載された研究では、マルチオミクス解析と、免疫記憶の強化を支えるグルタミン分解依存性代謝経路との関連性が明らかになり、これによりAIの役割が標的スクリーニングから応答の最適化へと広がりました。

断片的で偏りのある免疫学データセットがモデルの汎化を制限

AIワクチノロジー市場は、依然として深刻な構造的制約に直面しています。なぜなら、モデルの品質は免疫学データに依存しているもの、そのデータの網羅性、品質、地域的な代表性にはばらつきがあるからです。2026年の『Frontiers in Systems Biology』誌の総説では、マルチオミクスデータセットにおける「世界の・サウス」の人口の過小代表が重大な制限要因であると指摘されました。これは、予測結果が、ワクチンプログラムが対象とする幅広い人口層ではなく、限られた遺伝的・環境的基盤のみを反映してしまう可能性があることを意味します。バッチ効果、一貫性のない収集プロトコル、多重共線性によってコホート間で結果を再現する能力が低下すると、この課題はさらに深刻になります。サンプルサイズが小さく、高次元のデータセットでは、インシリコでは説得力があるように見えても、実験的スクリーニングに移行すると失敗する過学習モデルが生成される可能性があります。AIワクチノロジー市場において、この問題は希少病原体プログラムにとって最も深刻な打撃となります。なぜなら、データが乏しいと候補物質の生成全体にバイアスが生じ、本来ならより強力なアルゴリズムがもたらすべき性能向上が損なわれてしまうからです。

セグメント分析

2025年にはソフトウェアが売上高の58.31％を占めており、これはAIワクチノロジー市場が依然として、エピトープマッピング、構造予測、候補ランキング、ワークフロー統合に使用されるコアプラットフォームを中心に展開していることを示しています。この優位性は、ベンダーが従来のバイオインフォマティクスツールを超え、現在では独自のトレーニングデータセット、再利用可能なモデルレイヤー、およびワクチンに特化した開発ワークフローを基盤としたシステムを提供していることを反映しています。AIワクチノロジー市場では、病原体の記録、免疫応答のデータポイント、検証結果が1つ増えるごとに、将来の予測精度が向上し、乗り換えコストが高まるため、ソフトウェアの優位性は時間とともに強まります。また、このセグメントは、単一の技術的課題を解決するだけでなく、設計、スクリーニング、文書化を連携させるツールへの需要の高まりからも恩恵を受けています。こうした動向により、他のサービスベースの事業分野がより急速に拡大しているにもかかわらず、ソフトウェアはAIワクチノロジー市場の運営モデルにおいて中心的な位置を占め続けています。

サービス部門は2031年までCAGR31.38％で成長すると予測されており、AIワクチノロジー市場において最も急速に拡大するサービス種別となります。この成長は、社内に本格的なAIチームを構築することなく、モデルのトレーニング、アノテーション支援、導入管理を必要とするバイオテクノロジー企業、研究グループ、公衆衛生機関によって支えられています。サービスの機会は、単に計算リソースのアウトソーシングにとどまりません。顧客が汎用的なプラットフォームへのアクセスではなく、特定のプログラムに即した成果を求める場合、応用研究の支援やカスタムモデルの開発の方がより高い付加価値をもたらすからです。これは、顧客がしばしば独自の病原体セット、規制条件、データ構造を扱い、それに合わせた実行が求められるワクチン学分野のAI業界において、特に重要な意味を持ちます。今後、AIワクチノロジー市場では、AIに関する技術的専門知識と、免疫学、ワクチン開発、品質管理された導入に関するドメイン知識を兼ね備えたサービスプロバイダーが引き続き優位に立つと見込まれます。

抗原の発見および設計は、2025年の収益の32.24％を占め、AIワクチノロジー市場において最大の応用分野としての地位を維持しました。このリードは、リバース・ワクチン学のパイプラインの成熟度と、初期の候補生成におけるタンパク質言語モデルや構造学習システムの普及を反映しています。2025年に『Nature Communications』誌に掲載された、タンパク質言語モデルと幾何学的深層学習モデルの統合に関する研究では、AIが従来の免疫情報学的手法を超えて、保護抗原の予測をどのように改善できるかが示されました。AIワクチノロジー市場において、この応用分野は依然として多くの顧客にとっての入り口となっています。これは、より迅速かつ精度の高い抗原の優先順位付けが、コストと開発期間の両方に明確な効果をもたらすためです。また、創薬段階のツールがスクリーニング、前臨床試験、および製剤再設計の計画において下流の価値を生み出すため、このセグメントへの資金提供も引き続き活発です。

臨床試験の設計および最適化は、2031年までCAGR32.52％で拡大すると予測されており、AIワクチノロジー市場で最も急成長している応用分野となっています。この変化は、AIの価値が実験室での支援から、統計的設計、患者のセグメンテーション、プロトコルの改良、および投与量に関連する意思決定支援へと移行していることを示しています。候補物質のスクリーニングや安全性、有効性、有害事象の予測など、パイプラインの中間段階も、AIを活用したプログラムからラベル付きの結果がより多く得られるようになるにつれて、強化されています。組織が、優れた試験設計により、初期の発見段階の成果の一部よりも測定しやすい形で、失敗リスクと運用上の無駄の両方を削減できると認識するようになったため、AIワクチノロジー市場のこの用途の規模は拡大しています。2026年7月にウェイル・コーネル・メディシンが発表した報告書は、AI研究チームによるシステムが、実世界の患者データを用いて臨床試験をシミュレーションし、その改善を図ることができることを示し、この方向性を裏付けています。

地域別分析

2025年、北米は売上高の38.62％を占め、AIワクチノロジー市場において最大の地域ブロックとしての地位を維持しました。この地域は、ワクチン開発企業、AI人材、先進的な研究機関、そして健康安全保障や生物防衛の優先事項に結びついた公的資金調達ルートが密接に融合しているという利点があります。また、北米のAIワクチノロジー市場は、計算機支援設計と、確立されたトランスレーショナル研究および規制対応能力を組み合わせることができる組織の存在からも恩恵を受けています。カナダでは、サスカチュワン大学のVIDOなどの機関が市場に深みをもたらしています。同機関は、世界の疾病予防能力を支援するため、CEPIから2025年の平均レートで最大2,400万カナダドル（1,760万米ドル）の資金提供を受けています。メキシコは依然として初期段階にあり、高度なAI主導のワクチン設計というよりは、物流や予防接種計画において短期的な重要性がより高い状況です。

欧州は、AIワクチノロジー市場において構造的に重要な位置を占め続けています。これは、欧州の規制当局の期待が、プラットフォームの構築、文書化、導入の在り方を形作っているためです。EMA（欧州医薬品庁）の2024年の検討報告書では、医薬品ワークフロー全体における透明性と説明可能性へのより一層の重点が求められており、これにより欧州は、規制当局の要件を満たす設計基準の策定において重要な役割を担っています。2026年2月、欧州委員会は、EU4Healthプログラムの下、HERAを通じて次世代インフルエンザワクチンの開発を支援するため、2026年の平均レートで2億2,500万ユーロ（2億4,300万米ドル）を拠出することを決定しました。ドイツと英国は、AI研究の深さ、ワクチン開発能力、および商用プラットフォームの存在感を兼ね備えているため、依然として欧州で最も活発な市場となっています。したがって、AIワクチノロジー市場の欧州のシェアは、規模そのものよりも、コンプライアンスやプラットフォーム設計の規範を策定する上での役割によって支えられています。

アジア太平洋地域は、2031年までCAGR31.15％で成長すると予測されており、AIワクチノロジー市場において最も急成長している地域となります。中国と韓国がこの勢いの大部分を牽引していますが、その手法は政策、製造、公共部門の各チャネルにおいて異なります。2026年2月、中国科学院は、7万7,000件以上のPubMed記録を用いて学習された、結核ワクチン抗原選定のためのLLMを活用したナレッジグラフシステムの詳細を発表しました。これは、ワクチン学における応用AIの分野で、同地域における専門性の深まりを浮き彫りにするものです。また、同地域は、国内のワクチン開発能力や地域密着型のプラットフォーム開発に対する公共部門の関心の高まりからも恩恵を受けています。中東・アフリカおよび南米は依然として初期段階の市場であり、予測期間の大部分において、プラットフォームの可用性よりも多国間の支援やインフラの整備状況がより重要となるでしょう。

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

• AIワクチノロジー市場の規模はどのように予測されていますか？
  • 2025年の72億5,000万米ドルから2026年には93億2,000万米ドルへと拡大し、2031年には326億7,000万米ドルに達すると予測されています。CAGRは28.52%です。
• AIワクチノロジー市場の主要な提供は何ですか？
  • ソフトウェアとサービスです。
• AIワクチノロジー市場の主要な用途は何ですか？
  • 抗原発見、スクリーニング、臨床試験設計、安全性予測、製造、サプライチェーンです。
• AIワクチノロジー市場の主要な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、学術機関、CRO、政府機関です。
• AIワクチノロジー市場の展開モードは何ですか？
  • クラウド、オンプレミス、ハイブリッドです。
• AIを活用した抗原発見の利点は何ですか？
  • ワクチン設計サイクルが短縮され、開発者が数週間で標的のスクリーニングと絞り込みを行えるようになります。
• マルチオミクスデータの統合はどのようにAIワクチノロジー市場に影響を与えていますか？
  • 候補選定の精度が向上し、より広範な生物学的視点を得られるようになります。
• AIワクチノロジー市場の成長を妨げる要因は何ですか？
  • 断片的で偏りのある免疫学データセットがモデルの汎化能力を制限しています。
• AIワクチノロジー市場におけるサービス部門の成長予測はどうなっていますか？
  • 2031年までCAGR31.38%で成長すると予測されています。
• AIワクチノロジー市場における臨床試験の設計および最適化の成長予測はどうなっていますか？
  • 2031年までCAGR32.52%で拡大すると予測されています。
• AIワクチノロジー市場における北米の地位はどうなっていますか？
  • 2025年に売上高の38.62%を占め、最大の地域ブロックとしての地位を維持しています。
• AIワクチノロジー市場における主要企業はどこですか？
  • AstraZeneca plc、Atomwise, Inc.、BenevolentAI、BioNTech SE、Google DeepMind、GSK plc、Absci Corporation、IBM、Insilico Medicine, Inc.、Johnson and Johnson、Merck and Co., Inc.、Microsoft、Moderna, Inc.、NVIDIA Corporation、Oracle、Owkin、Pfizer Inc.、Recursion Pharmaceuticals, Inc.、Sanofi S.A.、Generate Biomedicines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
  • AIを活用した抗原発見により、ワクチンの設計サイクルが短縮されます
  • マルチオミクスデータの統合により、候補物質の選定精度が向上します
  • AIを活用した臨床試験設計により、失敗リスクを低減
  • 政府およびCEPI主導のパンデミック対策資金
  • 説明可能なAIは、規制当局の承認を得るために不可欠となっています
  • 希少病原体や変異株の監視に伴い、モデルトレーニングの需要が高まっています
• 市場抑制要因
  • 断片的で偏りのある免疫学データセットがモデルの汎化能力を制限しています
  • ウェットラボでの検証パイプラインの脆弱さが、商用化への移行を遅らせています
  • AIによって生成された生物学的証拠をめぐる規制上の不確実性
  • データの主権と国境を越えた医療データの制限
• バリューチェーン分析
• 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

• 提供別
  • ソフトウェア
  • サービス
• 用途別
  • 抗原の発見と設計
  • ワクチン候補のスクリーニング
  • 臨床試験の設計と最適化
  • 安全性、有効性および有害事象の予測
  • ワクチン製造の最適化
  • サプライチェーンと需要予測
• エンドユーザー別
  • 製薬・バイオテクノロジー企業
  • 学術研究機関
  • 受託研究機関
  • 政府・公衆衛生機関
• 展開モード別
  • クラウドベース
  • オンプレミス
  • ハイブリッド
• 段階別
  • 創薬
  • 前臨床開発
  • 臨床開発
  • 製造およびスケールアップ
  • 市販後安全性監視
• 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
  • AstraZeneca plc
  • Atomwise, Inc.
  • BenevolentAI
  • BioNTech SE
  • Google DeepMind
  • GSK plc
  • Absci Corporation
  • IBM
  • Insilico Medicine, Inc.
  • Johnson and Johnson
  • Merck and Co., Inc.
  • Microsoft
  • Moderna, Inc.
  • NVIDIA Corporation
  • Oracle
  • Owkin
  • Pfizer Inc.
  • Recursion Pharmaceuticals, Inc.
  • Sanofi S.A.
  • Generate Biomedicines

第7章 市場機会と将来の展望