予測毒性学におけるAI-世界市場シェアとランキング、総売上高および需要予測2025-2031年

予測毒性学における人工知能（AI）の世界市場規模は、2024年に1億7,000万米ドルと推定され、2025年から2031年の予測期間中にCAGR29.6％で成長し、2031年までに10億8,300万米ドルに達すると予測されています。

人工知能（AI）は、近年毒性学の世界に革命をもたらした最も革新的な技術の一つです。人工知能と毒性学の融合により、「予測毒性学」と呼ばれる革新的な手法が開発されました。この手法では、コンピューターモデルがデータ分析と機械学習を活用し、化学物質の潜在的な有害影響を予測します。現代技術のこの融合は、リスク評価プロセスの加速、従来の実験手法への依存度低減、化学物質曝露と生物学的反応の複雑な関連性に対する理解の深化において、非常に大きな可能性を秘めています。

近年、予測毒性学では生体内研究から生体外研究への移行に伴い、機械学習の重要性が増しています。現在では、in vitro法に加え、定量構造活性相関（QSAR）モデリングや薬物動態（ADME）計算などの計算手法が併用されています。予測毒性学分野では、利用可能なデータの特性上、サポートベクターマシン（SVM）、ランダムフォレスト（RF）、決定木（DT）が主要な機械学習手法として用いられています。

自然言語処理（NLP）は、科学文献、臨床報告、有害事象データベースから情報を抽出する点で、毒性学におけるもう一つの重要なAI領域です。生物医学分野におけるNLPの近年の進歩により、数百万件の出版物から毒性関連情報を自動抽出することが可能となり、予測モデルに利用可能な知識基盤が大幅に強化されました。

予測毒性学におけるAI市場は、化学物質の安全性・毒性評価におけるAI駆動ツールの可能性に対する認識の高まりにより、着実に成長を続けておりました。この成長は、医薬品、化粧品、化学品、農業など様々な産業で使用される化学物質の安全性を評価するための、より迅速かつ正確な手法へのニーズに牽引されておりました。AIアルゴリズム、機械学習モデル、データ分析技術の進歩が予測毒性学の革新を推進していました。これらの進歩は、大規模データセットとハイスループットスクリーニング手法を活用し、毒性予測の精度と効率性を高めることを目的としていました。AI駆動型予測毒性学ツールには、創薬プロセスや化学物質安全性評価の効率化、動物実験への依存度低減といった機会が存在しました。さらに、環境毒性評価や規制順守評価における応用範囲の拡大も成長機会をもたらしていました。

本レポートは、予測毒性学におけるAIの世界市場について、総売上高、主要企業の市場シェアと順位に焦点を当て、地域・国別、タイプ別、用途別の分析を包括的に提示することを目的としています。

予測毒性学におけるAI市場の規模、推定・予測は、売上収益で提供され、2024年を基準年とし、2020年から2031年までの期間における過去データと予測データを含みます。定量的・定性的分析の両方を用いて、読者の皆様が予測毒性学におけるAIに関するビジネス／成長戦略の策定、市場競争の評価、現在のマーケットプレースにおける自社の位置付けの分析、そして情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うことを支援します。

市場セグメンテーション

企業別

• BenevolentAI
• Exscientia
• Instem
• Dassault Systemes
• Evotec
• Simulations Plus
• Schrodinger
• Insilico Medicine
• Chemcopilot
• Inotiv

タイプ別セグメント

• 機械学習
• 自然言語処理
• コンピュータービジョン

用途別セグメント

• 製薬・バイオテクノロジー
• 化学・化粧品
• その他

地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
• アジア太平洋
  • 中国
  • 日本
  • 韓国
  • 東南アジア
  • インド
  • オーストラリア
  • その他アジア太平洋地域
• 欧州
  • ドイツ
  • フランス
  • 英国
  • イタリア
  • オランダ
  • 北欧諸国
  • その他欧州
• ラテンアメリカ
  • メキシコ
  • ブラジル
  • その他ラテンアメリカ
• 中東・アフリカ
  • トルコ
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • その他中東・アフリカ