ライフサイエンス分野の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、ライフサイエンス分野のAI市場の規模は、2025年に36億1,000万米ドルと評価され、2026年の45億1,000万米ドルから2031年までに136億4,000万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24.78％となる見込みです。

本レポートは、提供（ソフトウェア、ハードウェアなど）、展開モデル（クラウド／オンプレミス）、分析タイプ（記述的分析、予測分析など）、用途（創薬、臨床試験の最適化など）、エンドユーザー（医療機器メーカー、ヘルスケア提供者および保険者など）、技術（機械学習、コンピュータビジョンなど）、および地域別に分類されています。

世界のライフサイエンス分野のAI市場の動向と洞察

FDAのRTORを活用したAIバイオマーカーの承認

米国FDAの「リアルタイム・オンコロジー・レビュー（RTOR）」により、AIを活用したバイオマーカーの審査サイクルが最大40％短縮され、従来の審査経路に比べて、がん治療プログラムがはるかに早く市場に投入できるようになりました。腫瘍学分野での成功事例は2024年に神経変性疾患や希少疾患の適応症へと拡大し、規制当局がAIによって生成されたエンドポイントに信頼を寄せていることを示しています。検証済みのバイオマーカーは個別のパイプライン間で再利用可能であるため、新たな承認が得られるたびに波及効果が生まれ、ポートフォリオ全体の生産性が向上します。FDAが世界のベンチマークを確立したことで、他の規制当局もすでに同様の迅速審査ルートの導入を検討しており、この機会は事実上グローバル化しつつあります。

EUヘルスデータスペースがフェデレーテッドAIモデルのトレーニングを可能に

2025年1月より、欧州ヘルスデータスペース（EHDS）は、ライフサイエンス分野の開発者に対し、27の加盟国にわたる調和化された臨床、ゲノム、画像データセットへのAPIベースのアクセスを提供します。特に重要なのは、フェデレーテッドラーニングの規則により、物理的なデータ転送なしにモデルのトレーニングが可能となり、プライバシーを保護しつつ、長年の課題であったデータの断片化という障壁を取り除くことです。予測によると、重複作業の削減とエビデンス生成の迅速化により、10年間で110億ユーロの効率化によるコスト削減が見込まれています。早期導入企業は、アルゴリズムが現場で学習し、一元的に更新できるようパイプラインの再構築を進めています。このアプローチにより、欧州の厳格なプライバシー姿勢が、コンプライアンスを遵守するベンダーにとっての競争上の差別化要因となっています。

EU AI法により、臨床AIシステムのCEマーク取得スケジュールが遅延

2024年8月から施行されているEU AI法では、ほとんどの臨床アルゴリズムを「高リスク」に分類しており、CEマーク取得プロセスに追加の適合性評価監査が課されています。多くの場合ベンチャーキャピタルの支援を受けている小規模なイノベーターは、社内に規制対応チームを持たないため最も大きな打撃を受けており、画像診断や意思決定支援ツールの発売遅延は6～12ヶ月と推定されています。大手メーカーはコストを吸収できますが、このボトルネックにより、欧州におけるAIデバイスの供給が一時的に減少しており、その結果、アルゴリズムの改良に必要な下流のデータ生成も遅れています。

セグメント分析

ソフトウェア部門は、2025年の収益基盤の54.60％を占め、コードライブラリやアルゴリズムスイートが、ライフサイエンス分野のAI市場における主要な価値創出要因となっています。主要なプラットフォームは、オミクスデータを分析し、候補分子を提案し、臨床試験への被験者登録の実現可能性を予測することで、製薬パイプラインに直接組み込まれています。ベンダー各社は、監査担当者のためにモデルの系譜を記録する「説明可能性」モジュールを通じて、差別化を図りつつあります。サービス部門は、シェアこそ小さいもの、顧客がAIの出力を規制対応ワークフローに整合させることができる統合スペシャリストを求める中、2026年から2031年にかけてCAGR22.15％で拡大しています。ソフトウェアライセンスにバリデーションプロトコルや市販後のパフォーマンス監視を組み合わせたマネージドサービス契約は、コンプライアンスに関する負担をスポンサーからベンダーに移転させるため、注目を集めています。ハードウェアは売上シェアこそ控えめですが、戦略的に重要です。確率微分方程式ソルバーやハイスループットドッキング向けに設計された専用アクセラレータボードは、現在のGPU供給制約に対処しています。企業は、供給の変動リスクをヘッジし、データ居住地規制を遵守するため、機密データにはオンプレミス・クラスターを、大規模なスクリーニング作業にはクラウドへのバースト処理を活用するといった、混合インフラ戦略を採用しています。ハードウェア分野に関連するライフサイエンス分野のAI市場規模は、半導体分野に新規参入した企業がドメイン特化型アーキテクチャをリリースするにつれ、10％台半ばの成長率で拡大すると予測されています。

2025年には、クラウド導入が支出の50.55％を占める見込みです。これは、弾力的なコンピューティングと分散型コラボレーションの利点が、初期のセキュリティ上の懸念を上回ると業界が認識していることを反映しています。ハイパースケーラー各社は現在、監査ログが事前設定された医療データ準拠環境を提供しており、21 CFR Part 11やGDPRへの準拠確認サイクルを短縮しています。マルチテナント型サンドボックスにより、学術コンソーシアムやバイオテクノロジー企業は匿名化されたコホートデータを共有できるようになり、外部からのイノベーションが加速しています。しかし、ハイブリッドアーキテクチャが標準となりつつあります。組織は、極めて機密性の高いゲノムアーカイブをオンプレミスで保持しつつ、フェデレーテッド分析ワークロードをクラウド上で実行することで、主権を犠牲にすることなく利用率を向上させています。主権クラウドに関する規制や、レイテンシーが重要な使用事例に後押しされたオンプレミス型ソリューションは、当該期間を通じてCAGR16.3％を達成すると予測されています。根強いデータサイロは依然として障壁となっています。調査対象企業の81％が、単一の環境内で電子カルテ（EHR）、画像データ、オミックスデータを統合することの難しさを挙げています。その結果、プラットフォームベンダー各社は、組み込み型の抽出・変換・ロード（ETL）ユーティリティやオントロジーマッパーをパッケージ化しています。この動向は、ソフトウェアライセンスのサブスクリプション料金を補完するサービス主導の収益源を支え、ライフサイエンス分野のAI市場における長期的な契約更新率を安定させる要因となっています。

地域別分析

北米は、充実したベンチャーキャピタルの基盤、デジタル診断に対する有利な償還コード、および規制当局との早期連携に支えられ、2025年の世界収益の48.60％を占めました。米国単独におけるライフサイエンス分野のAI市場規模は、FDAのRTORプログラムによって後押しされています。このプログラムは、複数の開発プログラムで再利用可能なAI対応バイオマーカーの妥当性を検証するものです。複数州にまたがる医療情報交換システムにより、より充実したトレーニングデータセットが実現していますが、州をまたぐプライバシー規制が依然としてデータの移植性を複雑にしています。HIPAAに準拠した設計によりコンプライアンス監査の期間が短縮されるため、中堅のバイオテクノロジー企業が社内のクラスターを構築することなくハイパースケールコンピューティングを活用できるようになり、クラウドサービスの導入は他の地域を上回るペースで進んでいます。欧州は依然として第2位の地域であり、EHDSのフェデレーテッドネットワークが拡大すれば、市場成長が加速する見込みです。学術医療センターと製薬企業を結びつける業界コンソーシアムは、プライバシーを保護した国境を越えたトレーニングのパイロット事業を進めており、欧州のベンダーが自国の規制への理解を活かして、ライフサイエンス分野のAI市場のシェアを拡大する可能性が高いです。この勢いに歯止めをかける形で、「AI法」による高リスク分類が導入され、追加の文書化要件が生じ、製品サイクルを長期化させる可能性があります。企業はこれに対応し、アジャイルスプリントに規制上のチェックポイントを組み込むようになっています。この手法は、初期の反復プロセスを長引かせる一方で、後期段階での是正コストを削減します。アジアは2026年から2031年にかけてCAGR21.3％と、最も高い成長軌道を示しています。中国は、協調的な産業政策を活用して、AIを活用した創薬メガプロジェクトに資金を提供しています。各省のバイオテクノロジーパークでは、税制優遇措置や国家レベルのスーパーコンピューティングへのアクセスが提供されています。日本と韓国はロボット工学と自動化を専門としていますが、AIによって生成された分子に関する知的財産権の曖昧さが依然として残っており、ライセンシングに関するリスクプレミアムが生じています。インドの受託研究エコシステムは、膨大な英語圏の医療記録を活用しており、同国はアルゴリズムのトレーニングおよび検証におけるアウトソーシングの拠点としての地位を確立しています。各国で異なる規制により、国ごとの市場参入戦略が求められますが、地域に特化したクラウド環境や主権AIイニシアチブによって、これまでグローバル企業にはアクセスできなかった新たなデータセットが利用可能になり、全体としてのビジネスチャンスは極めて魅力的です。南米、中東・アフリカは現時点では規模は小さいもの、重要なフロンティア市場を形成しています。ブラジルの国家ゲノムプログラムやサウジアラビアのゲノムプロジェクトは、特定の集団に特化したデータセットを生み出しており、トレーニング用データの多様性を求めるAI開発者を惹きつけています。各国政府は多国籍企業との提携を促進するためにイノベーション助成金を拠出しており、インフラやスキルが成熟するにつれて、今後10年間でこれらの地域の合計市場シェアが拡大する可能性があります。

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

• ライフサイエンス分野のAI市場の規模はどのように予測されていますか？
  • 2025年に36億1,000万米ドル、2026年には45億1,000万米ドル、2031年までには136億4,000万米ドルに達すると予測されています。CAGRは24.78%です。
• AIを活用したバイオマーカーの承認に関するFDAの取り組みは何ですか？
  • 米国FDAのリアルタイム・オンコロジー・レビュー（RTOR）により、AIを活用したバイオマーカーの審査サイクルが最大40％短縮され、がん治療プログラムが早く市場に投入できるようになりました。
• EUヘルスデータスペースの目的は何ですか？
  • EUヘルスデータスペース（EHDS）は、ライフサイエンス分野の開発者に対し、27の加盟国にわたる調和化された臨床、ゲノム、画像データセットへのAPIベースのアクセスを提供します。
• EU AI法の影響は何ですか？
  • EU AI法により、ほとんどの臨床アルゴリズムが「高リスク」に分類され、CEマーク取得プロセスに追加の適合性評価監査が課されています。
• ライフサイエンス分野のAI市場におけるソフトウェア部門の役割は何ですか？
  • ソフトウェア部門は2025年の収益基盤の54.60％を占め、コードライブラリやアルゴリズムスイートが主要な価値創出要因となっています。
• 北米のライフサイエンス分野のAI市場の特徴は何ですか？
  • 北米は2025年の世界収益の48.60％を占め、充実したベンチャーキャピタルの基盤やデジタル診断に対する有利な償還コードが支えています。
• アジアのライフサイエンス分野のAI市場の成長予測はどうなっていますか？
  • アジアは2026年から2031年にかけてCAGR21.3％と、最も高い成長軌道を示しています。

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
  • FDAによるRTOR対応AIバイオマーカーの承認件数の増加（米国）
  • EUのヘルスデータスペースが、フェデレーテッドAIモデルのトレーニングを可能にします
  • GenAIタンパク質設計プラットフォームへのベンチャーキャピタル投資が急増（2024年以降、3倍に）
  • 14カ国におけるAIを活用した患者層別化を推進する分散型臨床試験の義務化
• 市場抑制要因
  • EUのAI法により、臨床用AIシステムのCEマーク取得スケジュールが遅延しています
  • バイオファーマデータのわずか6％がFAIR準拠であるため、モデルの精度が制限されています
• バリューチェーン分析
• 規制および技術の展望
  • 規制状況（米国、EU、中国、日本、中東・アフリカ）
  • テクノロジーの概況（生成AI、基盤モデル、エッジAI）
• ポーターのファイブフォース分析
• 価格分析（ベースラインに含まれる場合）
• COVID-19が業界に与えた影響
• 投資分析

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
  • ハードウェア
• 展開モデル別
  • クラウド/ オンデマンド
  • オンプレミス
• 分析タイプ別
  • 記述的
  • 予測的
  • 処方的
  • 生成AI
• 用途別
  • 創薬
  • 医療診断および画像診断
  • 臨床試験の最適化
  • バイオテクノロジーおよびバイオプロセシング
  • 精密医療および個別化医療
  • 患者モニタリングおよび実世界データ
• エンドユーザー別
  • 製薬・バイオテクノロジー企業
  • 医薬品開発受託機関（CRO）
  • 医療機器メーカー
  • 学術研究機関
  • ヘルスケア提供者および保険者
• 技術別
  • 機械学習
  • 自然言語処理
  • コンピュータビジョン
  • ディープラーニングとニューラルネットワーク
  • 生成AIモデル
• 地域別
  • 北米
    • 米国
    • カナダ
  • 欧州
    • ドイツ
    • 英国
    • フランス
    • 北欧
    • その他の欧州諸国
  • アジア太平洋
    • 中国
    • 日本
    • インド
    • 韓国
    • その他のアジア太平洋諸国
  • 南米
    • ブラジル
    • その他の南米諸国
  • 中東・アフリカ
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • 南アフリカ
    • その他の中東・アフリカ諸国

第6章 競合情勢

• 市場集中度
• 戦略的動向
• 市場シェア分析
• 企業プロファイル
  • IBM Corporation
  • IQVIA
  • Oracle Corporation
  • Atomwise Inc.
  • Insilico Medicine Inc.
  • NuMedii Inc.
  • AiCure LLC
  • Nuance Communications Inc.
  • Insitro
  • SOPHiA GENETICS SA
  • Enlitic Inc.
  • Valo Health
  • Generate Biomedicines
  • Recursion Pharmaceuticals
  • Exscientia plc
  • Owkin
  • BenevolentAI
  • Deep Genomics
  • Generate Biomedicines
  • CluePoints

第7章 市場機会と将来の展望