AIを活用した医薬品製剤：市場シェア分析、業界動向と統計、成長予測（2026年～2031年）
AI-Powered Drug Formulation - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2026 - 2031)
- 発行日
- ページ情報
- 英文 180 Pages
- 納期
- 2～3営業日
- 商品コード
- 2118032
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概要
Mordor Intelligenceによると、AIを活用した医薬品製剤市場は、2025年の7億7,000万米ドル、2026年の9億3,000万米ドルから、2031年までに27億7,000万米ドルへと拡大すると予測されており、2026年から2031年までの年間平均成長率（CAGR）は24.37%となる見込みです。
本レポートは、コンポーネント（ソフトウェアプラットフォーム、サービス）、展開モード（クラウド型、オンプレミス型）、技術（機械学習および深層学習など）、用途（製剤設計および最適化など）、薬剤タイプ（低分子医薬品など）、エンドユーザー（受託研究機関など）、地域（北米、欧州など）ごとに分類されています。市場予測（金額ベース、米ドル）。
AIを活用した医薬品製剤の世界市場の動向とインサイト
製剤開発における試行錯誤を削減するニーズの高まり
開発コストの高騰と商業化までの期間短縮により、AIを活用した医薬品製剤市場では、実験室での反復作業を削減できるツールへの需要が高まっています。この圧力は、開発後期における製剤の失敗により申請計画が遅延したり、希少な原薬が無駄になったり、あるいは臨床試験がすでに進展した後に製造変更を余儀なくされたりする場合に、最も強く感じられます。FDAが品質問題、医薬品不足、製造の信頼性に継続的に注力していることは、「品質設計（QbD）」の考え方の早期導入を後押ししており、これにより、開発の初期段階における予測的な製剤開発の重要性がさらに高まっています。2026年の『Nature Communications』誌に掲載された研究では、170の製剤から得られた1,199のデータポイントを用いて検証されたAIを活用した医薬品製剤製造ワークフローにおいて、開発時間が60％短縮され、有効成分（API）の使用量が65％削減されたことが示され、この点を裏付けています。AIを活用した医薬品製剤市場における購入者にとって、その魅力は実用的な点にあります。なぜなら、原材料消費量の削減と意思決定サイクルの短縮は、開発コストとスピードに直接影響するからです。そのため、導入の動きはパイロット段階から、スポンサー側および外部委託の製剤環境のいずれにおいても、日常的なワークフローへの組み込みへと移行しつつあります。
生物製剤、核酸、および先進治療用製剤の成長
AIを活用した医薬品製剤市場は、低分子医薬品プログラムよりも厳格な製剤管理を必要とする複雑な医薬品クラスの急速な拡大によっても後押しされています。2025年後半においても、細胞・遺伝子治療のパイプラインは大規模に活発に進行しており、各プログラムは、ベクターの安定性、送達システム、およびプロセス条件に関する極めて具体的な決定に依存しています。2026年の『Nature Reviews Materials』誌の記事では、組み合わせ型脂質ナノ粒子スクリーニングから生成型設計への移行が解説されており、LiGenモデルは、検索ベースのベースラインと比較して、予測性能が平均30.7％向上したと報告されています。Chime Biologics社は2025年11月、この需要に応えるべく、細胞株開発、バイオプロセス、CMCサポートを網羅するAIプラットフォームを立ち上げました。これは、エンドツーエンドのバイオ医薬品ワークフローツールが、限定的な実験の域を超え、商業的なニーズとなりつつあることを示しています。これらの治療分野が拡大するにつれ、AIを活用した医薬品製剤市場は、より高い変動性、高価値のバッチ、そしてより厳しい安定性目標に対応できるプラットフォームへと向かっています。
希薄で、独自性が高く、標準化されていない製剤データ
AIを活用した医薬品製剤市場における大きな制約は、実際の製剤データセットが小規模で断片化されている点です。ゲノミクスや画像診断とは異なり、製剤の記録には多くの場合、数十から数百の実験しか含まれておらず、多くの否定的な結果は未発表のまま、あるいは単一の組織内に閉じ込められたままとなっています。2026年の『International Journal of Pharmaceutics』誌の研究も同様の結論に達しており、そのギャップを解消するために、構造化され、機械可読な経口製剤データベースが紹介されました。その結果、AIを活用した医薬品製剤市場における多くのモデルは、依然として限られた薬剤クラス別、プロセスウィンドウ、または製剤タイプ内でのみ最良の性能を発揮しています。より広範なデータ標準や共有データセットが整備されるまでは、モデルの汎化可能性が、大規模な導入における最も明白な制約の一つであり続けるでしょう。
セグメント分析
2025年時点で、ソフトウェアプラットフォームはAIを活用した医薬品製剤市場シェアの51.38％を占めており、2031年までCAGR24.61％で最も急速に成長するセグメントになると予想されています。これは、購入者が現在、プロジェクトベースのサポートよりも、再現性のある計算能力をより重視していることを示しています。AIを活用した医薬品製剤市場において、これはモデル実行、データ処理、ワークフローのトレーサビリティ、およびユーザー間のコラボレーションを単一の環境で統合できるベンダーに有利に働きます。また、これは、範囲が狭い技術的タスクよりも、より広範な研究開発（R&D）およびCMC（化学・製造・品質管理）の運用モデルに適合するツールが購入において好まれることを示唆しています。
スポンサーや外部委託パートナーがソフトウェア主導のワークフローに慣れ親しむにつれ、モデルのセットアップ、統合、検証、およびプログラム固有のサポートを通じて、サービス収益も増加する見込みです。これにより、実践的な科学サービスが引き続き成長している場合でも、AIを活用した医薬品製剤業界はソフトウェアライセンシングの経済性と密接に結びついた状態を維持することになります。また、これは、強力なプラットフォーム基盤を持つベンダーが、セグメントの中核構造を変更することなく、隣接するサポート業務へと事業を拡大できることを意味します。
2025年には、AIを活用した医薬品製剤市場の規模のうち、クラウドベースの導入が52.72％を占めており、2031年までCAGR25.18％で、最も急速に成長する導入セグメントになると予想されています。多くのユーザーにとって、クラウド導入は頻繁なハードウェアのアップグレードの必要性を減らし、プログラムの需要に応じて容量を拡張することを可能にします。AIを活用した医薬品製剤市場において、これが重要なのは、創薬、前臨床試験、CMC準備の各段階において、プログラムの負荷が急速に変化する可能性があるためです。
中堅の製薬会社やバイオテクノロジー企業にとっては、大企業と同等の社内インフラを維持することなく、高度なツールを利用できるというメリットがあります。知的財産の機密性、データの主権、または内部統制ポリシーが依然として重要視される分野では、オンプレミス導入にも依然として役割があります。とはいえ、AIを活用した医薬品製剤市場の方向性は依然としてクラウドアーキテクチャを支持しています。これは、製剤開発における共同作業が、拠点、組織、開発機能の枠を超えて行われることがますます増えているためです。
地域別分析
2025年、北米はAIを活用した医薬品製剤市場の44.19％のシェアを占め、地域別で最大の貢献度を示しました。この地域は、大手製薬企業の高密度な集積、成熟したスタートアップおよびベンチャー環境、そしてソフトウェアおよびバイオシミュレーションベンダーの強力な基盤という恩恵を受けています。米国は、スポンサーの需要、プラットフォーム開発、規制当局との連携が同一市場内で結びついているため、依然としてこの地域の活動の中心地となっています。これにより、北米はAIを活用した医薬品製剤市場の最前線に位置し続けており、新たな技術的能力と並行して、規制に準拠した導入経路の検証が進められています。
欧州は、ドイツ、スイス、英国、フランスに支えられ、2025年には大きなシェアを占めました。同地域は、強力な製薬製造基盤と、厳しい規制および品質要件を兼ね備えており、検証済みのAIワークフローにとって重要な実証の場となっています。欧州のバイヤーは、純粋な実験速度だけでなく、説明可能性、文書化、ライフサイクル管理をサポートできるプラットフォームに重点を置いているようです。これにより、欧州のAIを活用した医薬品製剤市場は、より慎重ながらも構造的に重要な役割を担っています。
アジア太平洋地域は、中国、インド、韓国、日本を牽引役として、2031年までのCAGR28.31％で、最も急速に成長する地域になると予測されています。同地域では、製薬業界のデジタル化、アウトソーシング能力の拡大、そして開発・製造現場におけるAIツールの活用強化により、勢いを増しています。韓国は活発なパートナーシップの展開で際立っており、一方、インドの豊富なCRO基盤は、サービスの差別化がますますスピードと分析能力に依存する状況において、AIの導入を支えています。中国では、デジタルインフラと製薬業界の近代化が同一の運用環境下で同時に推進されているため、市場規模の拡大が見込まれます。その結果、AIを活用した医薬品製剤市場において、予測期間中の地域的な拡大の大部分はアジア太平洋地域から生じると考えられます。
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によるサポート
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
- 製剤開発における試行錯誤を削減する必要性の高まり
- 生物製剤、核酸、および先進治療用製剤の成長
- 個別化医療および精密医療における投与量設計への需要の高まり
- マルチモーダル医薬品データおよびコンピューティングインフラの拡大
- 製薬CDMOのワークフローのデジタル化とセルフサービス型製剤プラットフォーム
- 賦形剤のスクリーニングおよび安定性予測の迅速化に対するニーズの高まり
- 市場抑制要因
- データが乏しく、独自仕様であり、標準化されていない配合データ
- 規制対象の使用事例における検証と説明可能性の限界
- レガシーラボ、ELN、およびQbDワークフローとの統合における摩擦
- 企業およびCDMOの導入における高い切り替えコスト
- 供給／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
- コンポーネント別
- ソフトウェアプラットフォーム
- サービス
- 展開モード別
- クラウドベース
- オンプレミス
- 技術別
- 機械学習と深層学習
- 予測モデリングおよびシミュレーション
- 生成AIとニューラルネットワーク
- ハイブリッドAIアプローチ
- 自然言語処理
- 用途別
- 製剤設計と最適化
- 賦形剤の相溶性予測
- 安定性および保存期間の予測
- ハイスループットスクリーニングの最適化
- 個別化医療および精密医療用製剤
- 先進治療用製剤
- 薬剤タイプ別
- 低分子化合物
- バイオロジクス
- 核酸系医薬品
- 細胞・遺伝子治療用ペイロード
- ワクチン
- 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
- 受託開発・製造機関（CDMO）
- 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・アフリカ諸国
- 南米
- ブラジル
- アルゼンチン
- その他の南米諸国
- 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
- Aspen Technology, Inc.
- Atomwise, Inc.
- Benchling, Inc.
- BenevolentAI S.A.
- Certara, Inc.
- Cloud Pharmaceuticals, Inc.
- Dassault Systemes SE
- Dotmatics Limited
- Exscientia plc
- ID Business Solutions, Inc.
- Insilico Medicine
- International Business Machines Corporation
- Isomorphic Labs Limited
- Microsoft Corporation
- NVIDIA Corporation
- Recursion Pharmaceuticals, Inc.
- Schrodinger, Inc.
- Simulations Plus, Inc.
- TetraScience, Inc.
- XtalPi Inc.
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 180 Pages
- 納期
- 2～3営業日