製薬業界における生成AI市場- 世界の産業規模、シェア、動向、機会、予測：薬剤タイプ別、用途別、技術別、地域別＆競合、2021年～2031年

世界の製薬分野における生成AI市場は、2025年の42億米ドルから2031年までに191億3,000万米ドルへと拡大し、CAGRは28.75％に達すると予測されています。

この分野において、生成AIとは、ディープラーニングアーキテクチャや大規模言語モデルといった高度な機械学習フレームワークを活用し、新規分子構造の自律的な設計、合成患者データの作成、および臨床文書の効率化を行うことを指します。この市場の主な促進要因は、創薬に内在する長期にわたるタイムラインを短縮するという切迫したニーズと、研究開発に伴う巨額の設備投資を削減しなければならないという要請です。この動向を裏付けるように、ピストイア・アライアンスは2024年に、ライフサイエンス分野の専門家の83％が研究において生成AIを利用していると報告しており、業務効率とイノベーション能力を向上させるためにこれらの技術が急速に採用されていることを浮き彫りにしています。

しかし、この市場は、データの品質や、知的財産に関する規制遵守の複雑さに関連する重大な課題に直面しています。生成モデルの出力の精度は、偏りのない高精度なデータセットに大きく依存していますが、製薬企業内では、こうしたデータセットが断片化されていたり、一貫性を欠いたりすることが頻繁にあります。さらに、世界的に統一された規制が存在しないため、データプライバシーや著作権の問題に関して不確実性が生じており、安全性と正確性が絶対条件となる重要な意思決定の場面において、これらのツールの大規模な適用を妨げる可能性があります。

市場促進要因

デ・ノボ分子設計を通じて創薬および開発のタイムラインを加速させる能力は、生成AIの導入における主要な推進力となっています。従来の創薬フェーズは長期化することが知られていますが、生成モデルは現在、分子間相互作用を極めて高い精度で予測することができ、有望な候補を特定するために必要な実験の反復回数を大幅に削減します。例えば、Google DeepMindは2024年5月、同社のAlphaFold 3モデルが、タンパク質とリガンドの相互作用を予測する従来の方法に比べて精度を50％向上させたことを発表しました。この計算精度の大幅な飛躍により、研究者は従来の実験上のボトルネックを克服できるようになり、開発サイクルの短縮や、新規治療薬の研究室から臨床試験への移行の加速につながっています。

さらに、老舗製薬企業と専門のAI技術企業との戦略的提携は、生物学的な専門知識と計算能力を融合させることで、市場の成長を牽引しています。大手製薬企業は、技術的リスクを軽減し、独自のアルゴリズムプラットフォームを利用するために、高付加価値のパートナーシップを通じてAIイノベーションの外部委託をますます増やしています。その代表的な例として、2024年1月にIsomorphic Labsがイーライリリーと最大17億米ドル規模の提携を結び、複数の標的に対する低分子治療薬の発見に取り組んだことが挙げられます。この巨額の資本投資の動向はエコシステム全体に見られ、2024年に10億米ドル以上の出資を約束して設立されたザイラ・セラピューティクス（Xaira Therapeutics）がその一例です。同社は創薬のためのエンドツーエンドのAIプラットフォームを構築しており、これは業界の変革に対する投資家の強い信頼を反映しています。

市場の課題

高精度で統合されたデータインフラストラクチャの欠如は、世界の製薬業界における生成AI市場の拡大を阻む大きな障壁となっています。分子特性を正確に予測したり、生物学的反応をシミュレートしたりするためには、生成モデルには構造化され、バイアスのない膨大なデータリポジトリが必要です。残念ながら、製薬データは非構造化形式で閉じ込められているか、あるいは異なるレガシーシステムに断片化されていることが多く、大規模な修正作業なしには、機械学習への即時適用には適していません。AIアーキテクチャの技術的要件と企業データの現状とのこの乖離により、組織は付加価値のあるイノベーションではなく、データクレンジングに多大なリソースを割かざるを得なくなり、市場の関心を駆り立てるべき効率性の向上が直接的に阻害されています。

その結果、こうしたデータの準備不足が広範囲に及ぶことでボトルネックが生じ、これらの技術のスケーラブルな導入が停滞しています。2024年のピストイア・アライアンスの調査によると、ライフサイエンス分野の専門家の52％が、AI導入の主な障害として、品質が低く、適切に管理されていないデータセットを挙げています。データの完全性が損なわれると、生成される出力の信頼性が低下し、利害関係者の間で、これらのツールを安全性が極めて重要なワークフローに統合することに対して大きな躊躇が生じます。その結果、市場は創薬期間の短縮という予測を実現するのに苦戦しており、事実上、このセクター全体の成長軌道を抑制しています。

市場の動向

クローズドループ型の「ラボ・イン・ザ・ループ」システムの統合は、生成AIモデルを自動化されたロボット実験室と直接連携させることで、創薬に革命をもたらしています。このワークフローでは、AIアルゴリズムが分子レベルの仮説を構築し、ロボットによって物理的に検証され、その結果得られたデータを用いてモデルを即座に再学習させ、その後の予測精度を向上させます。膨大な計算能力による創薬の産業化へのこの移行は、最近のインフラの進歩によって顕著に表れています。例えば、Recursion社は2024年5月、NVIDIAを搭載した「BioHive-2」スーパーコンピュータの完成を発表しました。これは製薬業界で最速のシステムであり、独自の基盤モデルを学習させるために、週に200万件以上の実験データを処理することが可能です。

同時に、臨床開発向けの合成データの活用も広がりを見せています。企業は生成AIを活用して、合成対照群で使用するための高精度な患者の「デジタルツイン」を作成しています。この応用は、希少疾患研究における被験者不足という課題に対処するものであり、はるかに少ない被験者数でも試験の統計的有意性を維持することを可能にします。この調査手法に対する市場の支持は、最近の資金調達動向からも明らかです。例えば、Unlearn.AIは2024年2月、生成モデルを活用して患者の健康転帰を予測し、臨床試験の被験者募集の負担を効果的に軽減する「TwinRCT」ソリューションの拡大に向け、シリーズCで5,000万米ドルの資金調達を行ったと発表しました。

よくあるご質問

• 世界の製薬分野における生成AI市場の市場規模はどのように予測されていますか？
  • 2025年に42億米ドル、2031年までに191億3,000万米ドルに達すると予測されています。CAGRは28.75%です。
• 生成AI市場の主な促進要因は何ですか？
  • 創薬に内在する長期にわたるタイムラインを短縮するニーズと、研究開発に伴う巨額の設備投資を削減する要請です。
• 生成AI市場が直面している課題は何ですか？
  • データの品質や知的財産に関する規制遵守の複雑さが課題です。
• 生成AIの導入における主要な推進力は何ですか？
  • デ・ノボ分子設計を通じて創薬および開発のタイムラインを加速させる能力です。
• 生成AIを活用した企業の例はありますか？
  • 2024年1月にIsomorphic Labsがイーライリリーと最大17億米ドル規模の提携を結びました。
• 生成AI市場の成長を牽引している企業はどこですか？
  • AstraZeneca Plc、Nvidia、Baidu、Johnson & Johnson、Sanofi、Adaptyv Bioなどです。
• クローズドループ型の「ラボ・イン・ザ・ループ」システムの役割は何ですか？
  • 生成AIモデルを自動化されたロボット実験室と直接連携させ、創薬に革命をもたらします。
• 臨床開発向けの合成データの活用はどのように進んでいますか？
  • 生成AIを活用して高精度な患者の「デジタルツイン」を作成し、希少疾患研究における被験者不足に対処しています。

目次

第1章 概要

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 顧客の声

第5章 世界の製薬業界における生成AI市場展望

• 市場規模・予測
  • 金額別
• 市場シェア・予測
  • 薬剤タイプ別（低分子、高分子）
  • 用途別（臨床試験研究、創薬、研究開発、その他）
  • 技術別（ディープラーニング、自然言語処理、クエリ手法、コンテキスト認識処理、その他）
  • 地域別
  • 企業別（2025）
• 市場マップ

第6章 北米の製薬業界における生成AI市場展望

• 市場規模・予測
• 市場シェア・予測
• 北米：国別分析
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ

第7章 欧州の製薬業界における生成AI市場展望

• 市場規模・予測
• 市場シェア・予測
• 欧州：国別分析
  • ドイツ
  • フランス
  • 英国
  • イタリア
  • スペイン

第8章 アジア太平洋地域の製薬業界における生成AI市場展望

• 市場規模・予測
• 市場シェア・予測
• アジア太平洋地域：国別分析
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • 韓国
  • オーストラリア

第9章 中東・アフリカの製薬業界における生成AI市場展望

• 市場規模・予測
• 市場シェア・予測
• 中東・アフリカ：国別分析
  • サウジアラビア
  • アラブ首長国連邦
  • 南アフリカ

第10章 南米の製薬業界における生成AI市場展望

• 市場規模・予測
• 市場シェア・予測
• 南米：国別分析
  • ブラジル
  • コロンビア
  • アルゼンチン

第11章 市場力学

• 促進要因
• 課題

第12章 市場動向と発展

• 合併と買収
• 製品上市
• 最近の動向

第13章 世界の製薬業界における生成AI市場：SWOT分析

第14章 ポーターのファイブフォース分析

• 業界内の競合
• 新規参入の可能性
• サプライヤーの力
• 顧客の力
• 代替品の脅威

第15章 競合情勢

• AstraZeneca Plc
• Nvidia
• Baidu
• Johnson & Johnson
• Sanofi
• Adaptyv Bio

第16章 戦略的提言

第17章 調査会社について・免責事項