|
市場調査レポート
商品コード
1949655
人工知能（AI）を用いた予測毒性の世界市場レポート 2026年Artificial Intelligence (AI) In Predictive Toxicology Global Market Report 2026 |
||||||
カスタマイズ可能
適宜更新あり
|
|||||||
| 人工知能（AI）を用いた予測毒性の世界市場レポート 2026年 |
|
出版日: 2026年02月12日
発行: The Business Research Company
ページ情報: 英文 250 Pages
納期: 2～10営業日
|
概要
予測毒性学分野における人工知能（AI）の市場規模は、近年急激に拡大しております。2025年の6億4,000万米ドルから2026年には8億3,000万米ドルへと、CAGR29.3％で成長が見込まれております。過去数年間の成長は、より安全な化学物質への需要の高まり、医薬品研究開発の増加、化学物質安全性に対する規制圧力の強化、計算毒性学の早期導入、バイオインフォマティクスツールの進歩などに起因すると考えられます。
予測毒性学における人工知能（AI）の市場規模は、今後数年間で急激な成長が見込まれます。2030年には28.9％のCAGRで22億9,000万米ドルに達する見込みです。予測期間における成長要因としては、AI駆動型予測モデルの採用拡大、クラウドベース毒性学プラットフォームの拡充、ゲノムデータと化学データの統合、製薬企業とバイオテクノロジー企業間の連携強化、迅速な化学物質安全性評価への需要増加が挙げられます。予測期間の主要動向には、毒性予測のためのマルチオミクスデータ統合、インシリコ薬物毒性モデリング、ハイスループット毒性スクリーニング、AI駆動型化学物質優先順位付け、クラウドベース毒性学データ管理が含まれます。
効率的かつ倫理的な創薬プロセスへの需要の高まりは、今後数年間における予測毒性学分野における人工知能（AI）市場の成長を牽引すると予想されます。創薬とは、疾患の治療や健康増進に寄与する潜在的な治療薬を特定するため、化学化合物の体系的な探索、合成、評価を含む複雑かつ動的なプロセスです。効率的かつ倫理的な創薬プロセスは、先進技術を活用し、責任ある研究実践を優先することで新たな治療法を開発します。この需要は、慢性疾患の増加、個別化医療の動向の高まり、加齢関連疾患の増加によって促進されています。予測毒性学におけるAIは、大規模なデータセットを分析して潜在的な毒性学的結果を予測することで創薬を強化し、倫理基準を維持しながら医薬品開発を加速させます。例えば、2023年に英国政府機関である国家統計局が発表したところによりますと、英国政府の研究開発（R&D）への純支出額は、2022年の161億ポンド（204億5,000万米ドル）から174億ポンド（221億米ドル）へと増加し、8.2％の上昇を示しました。したがって、効率的かつ倫理的な創薬プロセスへの需要の高まりが、予測毒性学における人工知能（AI）市場の成長を牽引しております。
予測毒性学分野における人工知能（AI）市場の主要企業は、イノベーションの促進と市場での存在感強化を目的とした戦略的提携を進めております。これらの提携は、AIと機械学習を活用し、化学物質および医薬品の毒性予測・評価の精度向上を目指しております。例えば、2024年1月には、英国に拠点を置くAI研究開発企業で、AI駆動型創薬ソリューションを提供するSyntheticGestalt社は、ウクライナに拠点を置く化学ビルディングブロック、スクリーニング化合物、統合創薬サービスプロバイダーであるEnamine社と提携し、合成可能な生物活性化合物を生成すると同時に、それらの物理化学的特性およびADME（吸収、分布、代謝、排泄）または毒性（Tox）特性を最適化するAIモデルの開発に取り組みました。これらのモデルは、学術機関および製薬企業のお客様向けのSyntheticGestalt社の化合物探索サービスを支援します。エナミン社は、380億分子を含む自社の大規模データベース「Enamine REAL」へのアクセスを提供し、SyntheticGestalt社はこれを自社創薬サービスに統合し、物理化学的特性およびADMEまたはTox特性を予測するとともに、問題が発生した場合に改良された代替化合物を提案します。
よくあるご質問
目次
第1章 エグゼクティブサマリー
第2章 市場の特徴
- 市場定義と範囲
- 市場セグメンテーション
- 主要製品・サービスの概要
- 世界の人工知能（AI）を用いた予測毒性市場：魅力度スコアと分析
- 成長可能性分析、競合評価、戦略適合性評価、リスクプロファイル評価
第3章 市場サプライチェーン分析
- サプライチェーンとエコシステムの概要
- 一覧：主要原材料・資源・供給業者
- 一覧：主要な流通業者、チャネルパートナー
- 一覧：主要エンドユーザー
第4章 世界の市場動向と戦略
- 主要技術と将来動向
- 人工知能（AI）と自律型AI
- バイオテクノロジー、ゲノミクス、精密医療
- デジタル化、クラウド、ビッグデータ、サイバーセキュリティ
- インダストリー4.0とインテリジェント製造
- IoT、スマートインフラストラクチャ、コネクテッド・エコシステム
- 主要動向
- 毒性予測のためのマルチオミクスデータの統合
- インシリコ薬物毒性モデリング
- ハイスループット毒性スクリーニング
- AIによる化学物質の優先順位付け
- クラウドベースの毒性学データ管理
第5章 最終用途産業の市場分析
- 製薬会社
- バイオテクノロジー企業
- 化学・化粧品メーカー
- 受託調査機関
- 学術・研究機関
第6章 市場：金利、インフレ、地政学、貿易戦争と関税の影響、関税戦争と貿易保護主義によるサプライチェーンへの影響、コロナ禍が市場に与える影響を含むマクロ経済シナリオ
第7章 世界の戦略分析フレームワーク、現在の市場規模、市場比較および成長率分析
- 世界の人工知能（AI）を用いた予測毒性市場：PESTEL分析（政治、社会、技術、環境、法的要因、促進要因と抑制要因）
- 世界の人工知能（AI）を用いた予測毒性市場規模、比較、成長率分析
- 世界の人工知能（AI）を用いた予測毒性市場の実績：規模と成長, 2020-2025
- 世界の人工知能（AI）を用いた予測毒性市場の予測：規模と成長, 2025-2030, 2035F
第8章 市場における世界の総潜在市場規模（TAM）
第9章 市場セグメンテーション
- コンポーネント別
- ソリューション、サービス
- 技術別
- 機械学習、その他の技術
- 毒性エンドポイント別
- 遺伝毒性、肝毒性、神経毒性、心毒性、その他の毒性エンドポイント
- エンドユーザー別
- 製薬・バイオテクノロジー企業、化学・化粧品企業、受託研究機関、その他のエンドユーザー
- サブセグメンテーション、タイプ別：ソリューション
- ソフトウェアプラットフォーム、データ分析ツール、予測モデリングソリューション、データベースおよび情報システム
- サブセグメンテーション、タイプ別：サービス
- コンサルティングサービス、トレーニングおよびサポートサービス、データ管理および統合サービス、研究開発サービス
第10章 地域別・国別分析
- 世界の人工知能（AI）を用いた予測毒性市場：地域別、実績と予測, 2020-2025, 2025-2030F, 2035F
- 世界の人工知能（AI）を用いた予測毒性市場：国別、実績と予測, 2020-2025, 2025-2030F, 2035F
第11章 アジア太平洋市場
第12章 中国市場
第13章 インド市場
第14章 日本市場
第15章 オーストラリア市場
第16章 インドネシア市場
第17章 韓国市場
第18章 台湾市場
第19章 東南アジア市場
第20章 西欧市場
第21章 英国市場
第22章 ドイツ市場
第23章 フランス市場
第24章 イタリア市場
第25章 スペイン市場
第26章 東欧市場
第27章 ロシア市場
第28章 北米市場
第29章 米国市場
第30章 カナダ市場
第31章 南米市場
第32章 ブラジル市場
第33章 中東市場
第34章 アフリカ市場
第35章 市場規制状況と投資環境
第36章 競合情勢と企業プロファイル
- 人工知能（AI）を用いた予測毒性市場：競合情勢と市場シェア、2024年
- 人工知能（AI）を用いた予測毒性市場：企業評価マトリクス
- 人工知能（AI）を用いた予測毒性市場：企業プロファイル
- Certara Inc
- Schrodinger Inc
- Instem plc
- Simulations Plus Inc
- Lhasa Limited
第37章 その他の大手企業と革新的企業
- Chemaxon Ltd, Algorithme Pharma, Benevolent AI, Berg Health, Biovista Inc, Recursion Pharmaceuticals Inc, Exscientia plc, Insilico Medicine Inc, Celsius Therapeutics Inc, ArisGlobal, Merative L.P., BioTeam Inc, Leadscope Inc, MultiCASE Inc, ACD Labs
第38章 世界の市場競合ベンチマーキングとダッシュボード
第39章 主要な合併と買収
第40章 市場の潜在力が高い国、セグメント、戦略
- 人工知能（AI）を用いた予測毒性市場2030：新たな機会を提供する国
- 人工知能（AI）を用いた予測毒性市場2030：新たな機会を提供するセグメント
- 人工知能（AI）を用いた予測毒性市場2030：成長戦略
- 市場動向に基づく戦略
- 競合の戦略
