創薬におけるAI市場：2040年までの業界動向と世界の予測 - 応用分野別、処理画像タイプ別、主要地域別

創薬におけるAI市場の見通し

世界の創薬におけるAIの市場規模は、現在の18億1,000万米ドルから2040年までに410億8,000万米ドルへ成長すると予測されています。予測期間（2040年まで）におけるCAGRは25％と見込まれています。本調査では、市場規模、成長シナリオ、業界動向、将来予測を提供しております。

人工知能（AI）は、仮想スクリーニング、有効性・毒性予測モデリング、新規創薬設計などの手法を通じて、プロセスを加速し、コストを削減し、成功率を高めることで、創薬に革命をもたらしています。機械学習や深層学習技術は、大規模なデータセットを評価して有望な薬剤候補を特定し、体内での挙動を予測し、さらには全く新しい分子を創出することさえ可能です。また、既存医薬品の新たな用途を発見したり、個々の患者の特定データに基づいて治療をカスタマイズしたりすることで、薬剤の再利用や個別化治療にもAIが応用されています。

多様な疾患を対象とした先進的な治療薬への需要が高まっていることから、創薬分野におけるAI市場の著しい成長が見込まれます。世界的に慢性疾患の有病率が増加する中、製薬企業は新たな医薬品への持続的な需要に応えるため、研究開発への投資を強化しております。

経営幹部向け戦略的インサイト

創薬分野におけるAI市場の成長を牽引する主な要因

創薬分野におけるAI市場の成長を牽引する主な要因には、大規模データセットの迅速な分析、分子特性や毒性の予測、新規薬物標的の発見、既存医薬品の転用プロセス加速といったAIの能力が挙げられます。AIは機械学習を活用し、候補薬物の有効性・安全性・薬物動態特性をより正確に予測することで創薬プロセスを強化し、結果としてコスト削減と開発期間短縮を実現します。その他の重要な成長要因としては、民間・公共セクターからの投資・資金調達の増加、標的同定・リード最適化・毒性予測・安全性プロファイリングのためのAI駆動プラットフォームの採用拡大などが挙げられます。

個別化医療におけるAIの役割

人工知能は、大規模なデータセットを分析することで、個別化された治療の促進、診断の精度向上、創薬プロセスの加速に貢献し、個別化医療に大きく寄与しています。ゲノム情報、電子健康記録、ウェアラブル技術からの情報を統合し、疾患リスクの予測、治療計画の最適化、新たな治療標的の発見を実現します。これにより、より精密な診断、患者アウトカムの改善、より効果的な医療システムの構築が可能となります。

創薬におけるAI市場：業界企業の競合情勢

創薬分野におけるAI市場の競合情勢は、大手企業と中小企業の両方が参入する激しい競合が特徴です。この分野の主要参入企業には、NVIDIA、Insilico Medicine、Exscientia、BenevolentAI、Google DeepMind、IBM、Microsoftなどが含まれ、これらは標的同定、創発化学、臨床試験の最適化のための高度なAIシステムを開発しています。AstraZeneca、Pfizer、Roche、Novartis、Bayerといった主要製薬企業は、機械学習を活用した迅速かつ経済的な医薬品開発プロセスを実現すべく、AI企業との協業を積極的に進めております。

Atomwise、Recursion Pharmaceuticals、BenchSciなどのスタートアップ企業は、独自のAI特化調査手法で革新をもたらしています。一方、精密医療や新規治療法への需要拡大に対応するため、投資と提携が急速に増加しています。AIが複雑な生物学的データを処理し、研究開発期間を短縮し、世界中の薬剤候補の成功率を向上させる能力に牽引され、大幅な成長が見込まれるこの市場は、堅調な勢いを示しています。

創薬におけるAIの進化 - 業界の新興動向

この分野における新たな動向としては、生成AIを活用した新規分子の創出、疾患の包括的理解のためのマルチオミクスデータの統合、科学文献の分析における大規模言語モデル（LLM）の活用などが挙げられます。さらに、計算効率を向上させる状態空間モデル（SSM）の採用や、個別患者データを評価してカスタマイズされた治療計画を立案するAIを統合した個別化医療の進展も見られます。

主要な市場課題

創薬分野におけるAI市場は、データや技術的な制約、規制・倫理上の課題、運用上の障壁など、重大な課題に直面しています。データの品質と入手可能性は極めて重要な懸念事項であり、医薬品データセットは断片化、不整合、不完全性、不十分なアノテーションに悩まされることが頻繁にあります。これにより、AIシステムからの予測に偏りが生じ、信頼性の低い結果を招く可能性があります。

さらに、生物学的システムの複雑な性質は包括的な計算モデリングを困難にし、小規模組織にとって負担となる高い計算コストによってさらに複雑化しています。加えて、FDAやEMAのガイドライン変更がAIの反復的特性と整合しないことによる規制上の不確実性、HIPAA/GDPR下でのデータプライバシー問題などの倫理的ジレンマ、AIによって開発された医薬品の特許取得に関する知的財産権紛争などが生じています。

創薬分野におけるAI市場：主要市場セグメンテーション

創薬プロセス段階

• 標的分子の同定／検証
• ヒット創出／リード化合物特定
• リード最適化

治療領域

• 腫瘍疾患
• 中枢神経系疾患
• 感染症
• 呼吸器疾患
• 循環器疾患
• 内分泌疾患
• 消化器疾患
• 筋骨格系疾患
• 免疫系の疾患
• 皮膚疾患
• その他

地理的地域

• 北米
• 米国
• カナダ
• メキシコ
• その他の北米諸国
• 欧州
• オーストリア
• ベルギー
• デンマーク
• フランス
• ドイツ
• アイルランド
• イタリア
• オランダ
• ノルウェー
• ロシア
• スペイン
• スウェーデン
• スイス
• 英国
• その他の欧州諸国
• アジア
• 中国
• インド
• 日本
• シンガポール
• 韓国
• その他のアジア諸国
• ラテンアメリカ
• ブラジル
• チリ
• コロンビア
• ベネズエラ
• その他のラテンアメリカ諸国
• 中東および北アフリカ
• エジプト
• イラン
• イラク
• イスラエル
• クウェート
• サウジアラビア
• アラブ首長国連邦
• その他中東・北アフリカ諸国
• 世界のその他の地域
• オーストラリア
• ニュージーランド
• その他の国々

創薬におけるAI市場：主要市場シェアに関する洞察

創薬プロセス段階別の市場シェア

創薬ステップ別では、世界市場はターゲットの特定・検証、ヒット創出・リード化合物の特定、リード化合物の最適化に区分されます。当社の推定によれば、現在、リード化合物の最適化が市場の大半を占めています。創薬の初期段階、特にリード化合物の最適化におけるAIの応用は、薬剤の有効性、入手可能性、安全性のプロファイルを改善する上で極めて重要です。さらに、溶解性、細胞透過性、安定性を高めるためにも、リード化合物の最適化は不可欠です。

地域別市場シェア

当社の推計によりますと、北米は現在、創薬におけるAI市場の大きなシェアを占めております。これは、製薬企業による創薬目的でのAIベースのツールの利用増加と、北米における製品提供の改善を目的とした提携契約の増加によるものです。また、アジア太平洋の創薬におけるAI市場は、予測期間においてより高いCAGRで成長すると予想されている点も重要であります。

創薬分野におけるAI市場の代表的な参入企業

• Aiforia Technologies
• Atomwise
• BioSyntagma
• Chemalive
• Collaborations Pharmaceuticals
• Cyclica
• DeepMatter
• Recursion
• InveniAI
• MAbSilico
• Optibrium
• Recursion Pharmaceuticals
• Sensyne Health
• Valo Health

創薬におけるAI市場：レポートのカバー範囲

当レポートでは、創薬分野におけるAI市場に関する以下のセクションごとに詳細な分析を提供しております：

• 市場規模と機会分析：創薬におけるAI市場の詳細な分析。主な市場セグメンテーションである[A]応用分野、[B]処理対象画像の種類、[C]主要地域に焦点を当てています。
• 競合情勢：創薬分野におけるAI市場に参入している企業について、[A]設立年、[B]企業規模、[C]本社所在地、[D]所有構造など、複数の関連パラメータに基づく包括的な分析。
• 企業プロファイル：創薬分野におけるAI市場に参入している主要企業の詳細なプロファイルを提供します。内容は[A]本社所在地、[B]企業規模、[C]企業理念、[D]事業展開地域、[E]経営陣、[F]連絡先、[G]財務情報、[H]事業セグメント、[I]製品ポートフォリオ、[J]最近の動向、および将来展望を含みます。
• メガトレンド：創薬分野におけるAI産業の継続的なメガトレンドを評価します。
• 特許分析：創薬分野におけるAI関連の特許出願・登録状況を、[A]特許の種類、[B]特許公開年、[C]特許の経過年数、[D]主要参入企業といった関連パラメータに基づき、洞察に富んだ分析を行います。
• 最近の動向：創薬におけるAI市場における最近の動向の概要と、[A]取り組みの年次、[B]取り組みの種類、[C]地理的分布、[D]最も活発な参入企業といった関連パラメータに基づく分析。
• ポーターのファイブフォース分析：創薬分野におけるAI市場に存在する5つの競争的要因（新規参入業者の脅威、買い手の交渉力、供給企業の交渉力、代替品の脅威、既存競合他社間の競争）に関する分析。
• SWOT分析：当該分野における強み、弱み、機会、脅威を明示する洞察に富んだSWOTフレームワークです。さらにハーベイボール分析を提供し、各SWOTパラメータの相対的な影響度を強調します。
• バリューチェーン分析：バリューチェーンの包括的な分析により、創薬におけるAI市場に関わる様々な段階と利害関係者に関する情報を提供します。

目次

第1章 序文

第2章 エグゼクティブサマリー

第3章 イントロダクション

• 章の概要
• 人工知能
• AIのサブセット
  • 機械学習
• データサイエンス
• ヘルスケアにおけるAIの応用
  • 創薬
  • 病気の予測、診断、治療
  • 製造およびサプライチェーン業務
  • マーケティング
  • 臨床試験
• 創薬におけるAI
  • 経路と標的の特定
  • ヒットまたはリードの識別
  • リード最適化
  • 薬物類似化合物の合成
• 創薬プロセスにおけるAI活用の利点
• AI導入に伴う課題
• 結論

第4章 競合情勢

• 章の概要
• 創薬におけるAI：市場情勢

第5章 企業プロファイル：北米に拠点を置くAIベースの創薬プロバイダー

• 章の概要
• Atomwise
• BioSyntagma
• Collaborations Pharmaceuticals
• Cyclica
• InveniAI
• Recursion Pharmaceuticals
• Valo Health

第6章 企業プロファイル：欧州に拠点を置くAIベースの創薬サービスプロバイダー

• 章の概要
• Aiforia Technologies
• Chemalive
• DeepMatter
• Exscientia
• MAbSilico
• Optibrium
• Sensyne Health

第7章 企業プロファイル：アジア太平洋に拠点を置くAIベースの創薬サービスプロバイダー

• 章の概要
• 3BIGS
• Gero
• Insilico Medicine
• KeenEye

第8章 パートナーシップとコラボレーション

• 章の概要
• パートナーシップモデル
• 創薬におけるAI：パートナーシップとコラボレーション

第9章 資金調達と投資分析

• 章の概要
• 資金調達の種類
• AIによる創薬：資金調達と投資

第10章 特許分析

• 章の概要
• 範囲と調査手法
• AIによる創薬：特許分析
• AIによる創薬：特許ベンチマーク
• AIによる創薬：特許評価
• 主要特許：引用数別分析

第11章 ポーターのファイブフォース分析

第12章 企業価値評価分析

第13章 テクノロジー大手のAIヘルスケアへの取り組み

• 章の概要
  • Amazon Web Services
  • Microsoft
  • Intel
  • Alibaba Cloud
  • Siemens
  • Google
  • IBM

第14章 コスト削減分析

• 章の概要
• 主要な前提と調査手法
• 創薬におけるAIベースのソリューションの利用に伴う全体的なコスト削減の可能性

第15章 市場予測

• 章の概要
• 主要な前提と調査手法
• 世界の創薬におけるAI市場

第16章 結論

第17章 エグゼクティブ洞察

• 章の概要
• Aigenpulse
• Cloud Pharmaceuticals
• DEARGEN
• Intelligent Omics
• Pepticom
• Sage-N Research

第18章 付録I：表データ

第19章 付録II：企業および組織の一覧