ゲノミクス向けAIの世界市場（～2040年）：コンポーネントタイプ別、技術タイプ別、機能性タイプ別、用途タイプ別、エンドユーザータイプ別、企業規模別、主要地域別、業界動向、予測

ゲノミクス向けAI市場の見通し

世界のゲノミクス向けAIの市場規模は、現在の19億7,000万米ドルから2040年までに3,174億米ドルへ成長すると推定され、2040年までの予測期間にCAGRで43.75%の成長が見込まれています。

AIは、DNAシーケンシングから得られる膨大なデータセットを処理し、従来の技術では見過ごされていた知見を明らかにすることで、ゲノミクス分野を変革しています。次世代シーケンシングなどの先進技術は、広範な遺伝データを生成します。機械学習や深層学習などのAI用途は、疾患リスクの予測、タンパク質構造の決定、遺伝子発現の分析、個別化医療に用いられるマルチオミクス情報の統合に優れています。これにより、迅速な創薬、CRISPRによる正確なゲノム編集、個人の遺伝的設計図に合わせてカスタマイズされた治療が促進されます。

次世代シーケンシング技術によるゲノムデータの急増は従来の分析法を凌駕し、AIのパターン認識能力を必要とするため、ゲノミクス向けAI市場は大幅な成長が見込まれます。

経営幹部への戦略的知見

創薬とゲノム研究におけるAIの変革的役割

AIは、効率性、正確性、意思決定の向上を通じて、創薬とゲノム研究の革新において変革的な役割を果たしています。従来、医薬品開発は長期的でコストのかかるプロセスであり、しばしば数年と巨額の投資を必要としました。しかし、AIドリブンツールにより、膨大なバイオメディカルデータセットの迅速な分析が可能になりました。創薬では、AIアルゴリズムが分子間相互作用の予測、リード化合物の最適化、より高精度な潜在的薬剤候補の特定を実現します。

ゲノム研究においては、AIが複雑なゲノムデータの解釈を促進し、疾患関連遺伝子の特定や、薬剤反応に影響を与える遺伝的変異の理解を可能にしています。これらの進歩は、標的療法や個別化医療の開発を加速させています。さらに、AIの応用は、患者選択の改良や治療結果の予測を通じて、より効率的な臨床試験の設計を支援しています。全体として、AIの創薬とゲノム研究への統合は、医療情勢を再構築し、イノベーションを促進するとともに、精密医療への世界的な移行を推進しています。

ゲノミクス向けAI市場の主な成長促進要因

ゲノミクス向けAI市場の成長は、ゲノム研究と創薬の効率性と精度を高める複数の要因によって促進されています。次世代シーケンシング技術によって生成されるゲノムデータの急激な増加は、複雑なデータセットを管理・分析できるAIベースのツールに対する強い需要を生み出しています。機械学習アルゴリズムは、遺伝的パターンの迅速な特定、疾患予測、薬剤標的の発見を可能にし、それによって研究開発におけるコストと時間を大幅に削減しています。

個別化医療への注目の拡大も大きな促進要因であり、AIは個々の遺伝子プロファイルの解釈を支援し、標的を絞ったより効果的な治療戦略の開発を可能にします。さらに、計算コストの低下とデータ処理インフラの進歩により、AI技術の普及が進んでいます。主要技術企業からの多額の投資や、製薬・バイオテクノロジー企業とAI企業の連携の強化が、この分野のイノベーションをさらに加速させています。

精密医療におけるAIの新用途

AIは、データによる医療のパーソナライゼーションを実現することで、精密医療における重要な進歩を促進しています。精密医療は、個人の遺伝子プロファイル、生活習慣、環境要因に基づいて診断と治療戦略を個別化するものです。AI技術は、ゲノムシーケンシング、電子健康記録、医用画像、ウェアラブルデバイスなどから得られる大規模データを効率的に処理・解釈することで、このアプローチを支援します。機械学習アルゴリズムを通じて、AIは複雑なパターンや相関関係を解明し、早期疾患発見の指針を提供し、治療反応を予測し、標的治療計画の策定を支援します。例えば腫瘍学では、AIモデルが腫瘍の挙動予測、薬剤選択の最適化、個別化治療法の設計に活用されています。さらにAIは、変異体の解釈精度向上や臨床的に有用なバイオマーカーの特定により、ゲノムデータの分析を加速させます。また放射線学や病理学における画像解析技術を通じて診断精度を高めます。これらの用途により、AIは精密医療の重要なイネーブラーとなっており、臨床判断の改良、試行錯誤による治療の削減、そして最終的には患者の治療成果向上に寄与しています。

当レポートでは、世界のゲノミクス向けAI市場について調査し、市場規模の推計と機会の分析、競合情勢、企業プロファイルなどの情報を提供しています。

目次

セクション1 レポートの概要

第1章 序文

第2章 調査手法

第3章 市場力学

第4章 マクロ経済指標

セクション2 定性的な知見

第5章 エグゼクティブサマリー

第6章 イントロダクション

第7章 規制シナリオ

セクション3 市場の概要

第8章 主要企業の包括的なデータベース

第9章 競合情勢

第10章 ホワイトスペースの分析

第11章 企業の競争力の分析

第12章 ゲノミクス向けAI市場におけるスタートアップエコシステム

セクション4 企業プロファイル

第13章 企業プロファイル

• 章の概要
• 23andMe
• Cradle Bio
• Deep Genomics
• DNAnexus
• DNAnexus
• Fabric Genomics
• Gencove
• Google DeepMind
• IBM Watson Health
• Immunai
• Recursion Pharmaceuticals
• Sophia Genetics
• Tempus AI
• Zebra Medical Vision

セクション5 市場動向

第14章 メガトレンドの分析

第15章 特許の分析

第16章 近年の発展

セクション6 市場機会の分析

第17章 世界のゲノミクス向けAI市場

第18章 市場機会：コンポーネントタイプ別

第19章 市場機会：技術タイプ別

第20章 市場機会：機能性タイプ別

第21章 市場機会：用途タイプ別

第22章 市場機会：エンドユーザータイプ別

第23章 北米のゲノミクス向けAI市場の市場機会

第24章 欧州のゲノミクス向けAI市場の市場機会

第25章 アジアのゲノミクス向けAI市場の市場機会

第26章 中東・北アフリカ（MENA）のゲノミクス向けAI市場の市場機会

第27章 ラテンアメリカのゲノミクス向けAI市場の市場機会

第28章 その他の地域のゲノミクス向けAI市場の市場機会

第29章 市場集中の分析：主要企業別

第30章 隣接市場の分析

セクション7 戦略的ツール

第31章 重要な成功戦略

第32章 ポーターのファイブフォース分析

第33章 SWOTの分析

第34章 Rootsの戦略的提言

セクション8 その他の独占的知見

第35章 1次調査からの知見

第36章 レポートの結論

セクション9 付録