AIを活用した創薬市場の2034年までの予測―コンポーネント別、技術別、薬剤タイプ別、治療領域別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析

Stratistics MRCによると、世界のAIを活用した創薬市場は2026年に42億米ドル規模となり、予測期間中にCAGR17.5％で成長し、2034年までに161億米ドルに達すると見込まれています。

AIを活用した創薬とは、機械学習、深層学習、高度なデータ分析といった人工知能技術を応用し、新薬の開発を強化・加速させる取り組みです。これらの技術は、膨大な量の生物学的、化学的、臨床データを分析し、有望な創薬ターゲットの特定、分子化合物の設計・最適化、および薬剤の安全性と有効性の評価を行います。複雑な調査方法を自動化し、広範なデータセット内のパターンを解明することで、AIは従来の製薬研究開発に伴う時間、コスト、リスクの削減に貢献します。

研究開発のスピードアップとコスト圧力

製薬業界は、新薬を市場に投入するために必要な膨大な時間と資金の投資を削減するという多大な圧力に直面しています。従来、これには10年以上を要し、26億米ドル以上の費用がかかっていました。AIを活用したプラットフォームは、標的の特定を自動化し、薬剤の毒性を早期に予測し、臨床試験のデザインを最適化することで、この課題に直接取り組んでいます。機械学習アルゴリズムは、数年ではなく数日で膨大なデータセットを分析できるため、企業は有望でない候補を早期に排除し、最も有望な資産にリソースを集中させることができます。この研究開発の生産性向上という要請により、製薬大手各社は創薬パイプライン全体にAIソリューションを統合し、業務効率の変革を迫られています。

データの可用性と相互運用性の課題

AIモデルの有効性は、高品質で標準化され、アノテーションが施されたデータセットの入手可能性に大きく依存しています。しかし、生物医学データの状況はしばしば断片化しており、互換性を欠く、ばらばらの電子健康記録、独自の化学物質ライブラリ、および非構造化された研究論文で構成されています。データプライバシー、知的財産権、および独自データセットのサイロ化に関する懸念は、堅牢なアルゴリズムのトレーニングをさらに制限しています。包括的で、クリーンかつ調和のとれたデータへのアクセスがなければ、AIモデルは偏った予測や不正確な予測を生成するリスクがあり、その結果、その潜在能力を十分に発揮できず、業界全体での普及が遅れてしまいます。

新たな治療法や複雑な疾患への展開

AIアルゴリズムが高度化するにつれ、従来の低分子化合物を超えて、遺伝子治療、RNA治療薬、抗体薬物複合体（ADC）といった複雑な治療法に応用する大きな機会が生まれています。生成AIとディープラーニングは、新規バイオロジクスの設計や、神経変性疾患や希少遺伝性疾患のような多標的疾患の複雑さを解き明かす能力を開拓しています。マルチオミクスデータ（ゲノミクス、プロテオミクス）とAIの統合により、従来は治療が困難とされていた全く新しいクラスの薬剤の発見が可能になっています。この能力は、AIに注力する企業に広大な新たな収益源をもたらし、歴史的に困難とされてきた治療領域における治療法の開発を加速させます。

進化する規制および検証の枠組み

多くのAIアルゴリズムが持つ「ブラックボックス」的な性質は、その普及にとって重大な脅威となっています。FDAやEMAといった規制当局は、不透明なAIプロセスを通じて発見された医薬品をどのように検証し承認すべきか、その対応に苦慮しているからです。現在、AIによって生成された創薬候補の安全性、有効性、再現性を検証するための標準化されたガイドラインが欠如しています。AIによって発明された化合物の知的財産権をめぐる不確実性は、商業化戦略をさらに複雑にしています。市場が拡大する中、明確な規制経路の確立が遅れたり、後期臨床試験においてAIが予測した候補化合物が失敗したりすれば、投資家の信頼を損ない、市場の勢いを鈍らせる可能性があります。

COVID-19の影響

COVID-19のパンデミックは、研究者たちが迅速な解決策を緊急に求めたことで、AIを活用した創薬市場の触媒となりました。既存の薬剤の転用やSARS-CoV-2ウイルスに対する新規抗ウイルス薬の設計のためにAIプラットフォームが広く導入され、初期の創薬フェーズが大幅に短縮されました。この危機は、AIが前例のないスピードで機能する能力を実証し、ベンチャーキャピタルによる資金調達や戦略的提携の急増につながりました。しかし、サプライチェーンの混乱や臨床リソースの振り向けにより、当初は検証作業が妨げられました。パンデミック後、業界はより強靭な姿勢を取り入れ、AIの実証済みの成功を活用して、将来のパンデミックや慢性疾患に向けた堅牢かつ機敏な創薬パイプラインを構築しています。

予測期間中、機械学習セグメントが最大の市場規模を占めると予想されます

機械学習セグメントは、複雑な生物学的データセットの分析において基礎的な役割を果たすことから、予測期間中に最大の市場シェアを占めると予想されます。最も成熟したAI技術として、MLアルゴリズムはゲノミクス、タンパク質フォールディング、バイオマーカーの同定におけるパターン認識に広く活用されています。その汎用性により、ターゲットの検証から前臨床モデリングに至るまで、様々な段階で応用が可能です。

予測期間中、製薬企業セグメントが最も高いCAGRを示すと予想されます

予測期間中、製薬企業セグメントは、特許が切れた医薬品ポートフォリオを補充する緊急の必要性に後押しされ、最も高い成長率を示すと予測されています。大手製薬企業は、研究開発（R&D）のリスク低減、業務の効率化、および臨床試験に伴う高い失敗率の低減を図るため、AIを積極的に導入しています。社内での研究開発から、AIネイティブのスタートアップ企業を戦略的に買収するハイブリッドモデルへの移行が、AI導入を加速させています。

最大のシェアを占める地域：

予測期間中、北米地域は、成熟した製薬エコシステムとAI技術企業の高い集中度を背景に、最大の市場シェアを占めると予想されます。米国は、NIHを通じた強力な政府資金と好条件のベンチャーキャピタル投資に支えられ、研究開発費において主導的な立場にあります。創薬プラットフォームで協力する大手製薬会社やテックジャイアントの存在が、強固なイノベーションハブを形成しています。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、アジア太平洋地域は、急速なデジタル化と成長を続けるCRO（医薬品開発受託機関）セクターに支えられ、最も高いCAGRを示すと予想されます。中国、インド、韓国などの国々は、製造コストの削減とジェネリック医薬品開発の加速を図るため、AIインフラやバイオインフォマティクスに多額の投資を行っています。「AI forヘルスケア」を推進する政府の取り組みは、現地のスタートアップエコシステムを育成し、海外からの投資を呼び込んでいます。

無料カスタマイズサービス：

本レポートをご購入いただいたすべてのお客様は、以下の無料カスタマイズオプションのいずれか1つをご利用いただけます：

• 企業プロファイリング
  • 追加の市場プレイヤー（最大3社）に関する包括的なプロファイリング
  • 主要企業（最大3社）のSWOT分析
• 地域別セグメンテーション
  • お客様のご要望に応じて、主要な国・地域の市場推計・予測、およびCAGR（注：実現可能性の確認次第となります）
• 競合ベンチマーキング
  • 製品ポートフォリオ、地理的展開、および戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーク

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

• 市場概況と主なハイライト
• 促進要因、課題、機会
• 競合情勢の概要
• 戦略的洞察と提言

第2章 調査フレームワーク

• 調査目的と範囲
• 利害関係者分析
• 調査前提条件と制約
• 調査手法

第3章 市場力学と動向分析

• 市場定義と構造
• 主要な市場促進要因
• 市場抑制要因と課題
• 成長機会と投資の注目分野
• 業界の脅威とリスク評価
• 技術とイノベーションの見通し
• 新興市場・高成長市場
• 規制および政策環境
• COVID-19の影響と回復展望

第4章 競合環境と戦略的評価

• ポーターのファイブフォース分析
  • 供給企業の交渉力
  • 買い手の交渉力
  • 代替品の脅威
  • 新規参入業者の脅威
  • 競争企業間の敵対関係
• 主要企業の市場シェア分析
• 製品のベンチマークと性能比較

第5章 世界のAIを活用した創薬市場：コンポーネント別

• ソフトウェア
  • AI創薬プラットフォーム
  • データ分析・モデリングソフトウェア
  • 分子モデリング・シミュレーションツール
• サービス
  • AIコンサルティングサービス
  • データ処理・統合サービス
  • 創薬支援サービス

第6章 世界のAIを活用した創薬市場：技術別

• 機械学習
• ディープラーニング
• 自然言語処理（NLP）
• 生成AI
• コンピュータビジョン
• その他のAI技術

第7章 世界のAIを活用した創薬市場：薬剤タイプ別

• 低分子化合物
• 高分子化合物/バイオ医薬品

第8章 世界のAIを活用した創薬市場：治療領域別

• 腫瘍学
• 神経変性疾患
• 心血管疾患
• 感染症
• 代謝性疾患
• 免疫学
• 呼吸器疾患
• その他の治療領域

第9章 世界のAIを活用した創薬市場：用途別

• ターゲットの同定と検証
• ヒット同定/分子スクリーニング
• リード創出
• リード最適化
• 薬剤の転用
• 前臨床試験
• 臨床試験の最適化

第10章 世界のAIを活用した創薬市場：エンドユーザー別

• 製薬会社
• バイオテクノロジー企業
• 受託研究機関（CRO）
• 学術研究機関
• その他のエンドユーザー

第11章 世界のAIを活用した創薬市場：地域別

• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 欧州
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • イタリア
  • スペイン
  • オランダ
  • ベルギー
  • スウェーデン
  • スイス
  • ポーランド
  • その他の欧州諸国
• アジア太平洋地域
  • 中国
  • 日本
  • インド
  • 韓国
  • オーストラリア
  • インドネシア
  • タイ
  • マレーシア
  • シンガポール
  • ベトナム
  • その他のアジア太平洋諸国
• 南アメリカ
  • ブラジル
  • アルゼンチン
  • コロンビア
  • チリ
  • ペルー
  • その他の南米諸国
• 世界のその他の地域（RoW）
  • 中東
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • カタール
    • イスラエル
    • その他の中東諸国
  • アフリカ
    • 南アフリカ
    • エジプト
    • モロッコ
    • その他のアフリカ諸国

第12章 戦略的市場情報

• 産業価値ネットワークとサプライチェーン評価
• 空白領域と機会マッピング
• 製品進化と市場ライフサイクル分析
• チャネル、流通業者、市場参入戦略の評価

第13章 業界動向と戦略的取り組み

• 合併・買収
• パートナーシップ、提携、合弁事業
• 新製品発売と認証
• 生産能力の拡大と投資
• その他の戦略的取り組み

第14章 企業プロファイル

• Insilico Medicine
• BenevolentAI
• Exscientia plc
• Recursion Pharmaceuticals
• Atomwise Inc.
• Deep Genomics
• Schrodinger, Inc.
• Evotec SE
• Valo Health
• Verge Genomics
• Healx
• XtalPi
• Standigm
• Cyclica Inc.
• Iktos