生物学における生成 AI の市場規模とシェア、アプリケーション別 (創薬と開発、医用画像処理、ゲノミクスとプロテオミクス、タンパク質工学、合成生物学)、テクノロジー (敵対的生成ネットワーク、変分オートエンコーダー、強化学習)、エンドユース (医薬品およびバイオテクノロジー企業、医療提供者、研究機関) - 成長傾向、地域の洞察 (米国、日本、韓国、英国、ドイツ）、競争上の位置づけ、世界予測レポート 2025 ～ 2034 年

市場の見通し

生物学における生成 AI の市場規模は、2024 年の 1 億 111 万米ドルから 2034 年までに 4 億 9,019 万米ドルに増加し、2025 年から 2034 年までの CAGR は 17.1% を超えると予測されています。2025 年の業界収益は 1 億 1,667 万米ドルに達すると予想されています。

• 基準年値 (2024): USD 101.11 million
• 年平均成長率 (2025-2034): 17.1%
• 予測年値 (2034): USD 490.19 million
• 履歴データ期間: 2019-2024
• 最大の地域: North America
• 予測期間: 2025-2034

重要なポイント:

セグメンテーションの観点から、世界の生物学における生成AI市場は、生物学アプリケーション、テクノロジー、エンドユースにおける生成AIに基づいて分析されます。

市場動向

成長の原動力と機会:

生物学における生成 AI 市場の重要な成長ドライバーの 1 つは、生成される生物学的データの量の増加です。ゲノミクス、プロテオミクス、メタボロミクスの進歩により、研究者は現在、有意義な洞察を得るために高度な分析ツールを必要とする膨大なデータセットにアクセスできるようになりました。生成 AI は、仮説の生成、パターンの発見、生物学的機能の予測によってこの複雑さの管理を支援できるため、科学者は研究プロセスを加速し、発見の精度を高めることができます。

もう 1 つの主要な推進要"&"因は、個別化医療に対する需要の高まりです。医療業界がより個別化された治療アプローチに移行する中、Generative AI は患者固有のデータを分析して治療を効果的に調整する上で重要な役割を果たしています。 AI アルゴリズムを活用することで、研究者は独自の遺伝マーカーを特定し、医薬品設計を最適化し、患者の転帰を改善することができます。この傾向は、新しい治療法の開発における生成 AI の有用性を強調するだけでなく、医療専門家がこれらの高度な技術ソリューションをますます求めているため、市場の成長も促進します"&"。

さらに、バイオテクノロジーと合成生物学への関心の高まりにより、生物学分野における生成 AI の需要が高まっています。バイオエンジニアリングから持続可能なバイオ製品の開発に至るまで、さまざまな用途に AI を統合することで、プロセスを合理化し、コストを削減し、イノベーションを促進できます。企業や研究機関がバイオ製品の開発を加速し、効率を向上させるAI主導のソリューションの可能性を認識し始めているため、生物学における生成AI市場は大幅に拡大する準備ができています。

業界の制約:

その期待"&"にもかかわらず、生物学市場における生成 AI はいくつかの制約に直面しており、その 1 つはデータ使用をめぐる倫理的および規制上の課題です。 AI システムはトレーニングのために大量の生物学的データを必要とすることが多いため、データのプライバシー、同意、所有権に関する懸念が生じます。規制機関は AI モデルでのデータの利用方法をますます精査しており、生物学分野でのこれらのテクノロジーの導入が遅れる可能性があります。企業は、イノベーションや市場参入戦略を妨げる可能性がある複雑なコンプライアンスの状況を乗り越"&"える必要があります。

もう 1 つの注目すべき制約は、AI テクノロジー自体の現在の限界です。生成 AI は大幅な進歩を遂げましたが、依然としてアルゴリズムのバイアスや解釈可能性などの問題に取り組んでいます。根底にあるメカニズムを理解することが重要な生物学的応用では、AI モデルの不透明さが研究者や実務家の間で懐疑的な見方を引き起こす可能性があります。さらに、AI ツールの限界を包括的に把握せずに AI ツールに依存すると、不正確な結果が得られ、研究成果や患者の健康を危険にさらす可能性があり、その結"&"果、重要な生物学分野での広範な導入に対する障壁が生じます。

地域別予報

北米

北米の生物学における生成 AI 市場は、バイオテクノロジーと医薬品の研究開発に重点を置いている米国が独占しています。大手テクノロジー企業や新興企業は、創薬、ゲノミクス、個別化医療に AI テクノロジーをますます統合しています。公共部門と民間部門の両方からの投資がイノベーションを推進する一方、有利な規制環境がこれらのテクノロジーの迅速な導入をサポートしています。カナダも主要​​なプレーヤーとして台頭しており、その重要な学術機関や研究施設は生物学、特に健康関連のアプリケーションやバイオインフォマティ"&"クスにおける AI の進歩に貢献しています。

アジア太平洋地域

アジア太平洋地域では、中国が研究、投資、実装で先頭に立って、生物学における生成 AI 市場の急速な成長を目の当たりにしています。政府の取り組みは医療における AI テクノロジーを強力に推進しており、精密医療と農業バイオテクノロジーに多大な努力が払われています。日本でも高齢化が進み、先進的な医療ソリューションの需要が高まっています。韓国はテクノロジーエコシステムを活用して創薬やバイオテクノロジーにおけるAI応用を強化し、ハイテク企業と"&"研究機関との間でパートナーシップを築き、生成AI応用の進歩を推進している。

ヨーロッパ

ヨーロッパの生物学における生成 AI 市場は、各国間の協力的なアプローチが特徴です。英国はその最前線にあり、堅調なバイオ医薬品部門と AI 研究に重点を置いていることから恩恵を受けています。ドイツも、生物学における AI の学際的応用を促進する自動車およびエンジニアリング分野の進歩に後押しされ、これに続いています。フランスもまた、バイオテクノロジーにおける持続可能性のために AI を活用することに重点を置き、"&"特にヘルステクノロジーと農業において多大な貢献を行っています。欧州連合の規制枠組みは、倫理基準とデータプライバシーを確​​保しながらイノベーションを促進し、大陸全体の生物学における生成型 AI の成長に適した環境を形成しています。

セグメンテーション分析

  用途別

生物学における生成AI市場は、創薬と開発、医療画像処理、ゲノミクスとプロテオミクス、タンパク質工学、合成生物学などのさまざまなアプリケーションによって大きな影響を受けます。創薬開発部門は、創薬プロセスを合理化し、新しい治療薬の市場投入までの時間の短縮につながる能力により、かなりのシェアを保持すると予想されます。ジェネレーティブ AI が画像分析と解釈を強化し、診断精度の向上につながるにつれて、医用画像処理が注目を集めています。ゲノミクスとプロテオミクスでは、AI アルゴリズムにより複雑な生物"&"学的データの分析が容易になり、より個別化された効果的な治療オプションが可能になります。タンパク質工学は、特定の機能を持つ新規タンパク質の設計を通じて Generative AI の恩恵を受け、それによってバイオ医薬品の可能性を拡大します。合成生物学は革新的なアプリケーションとして際立っており、研究者が AI 駆動モデルを通じて新しい生物学的システムを作成できるようになり、バイオテクノロジーの革新を強化します。

テクノロジー別

生物学における生成 AI 市場のテクノロジーセグメントは、敵対的生成"&"ネットワーク (GAN)、変分オートエンコーダー (VAE)、および強化学習 (RL) で構成されます。 GAN は、リアルなデータ表現の作成に特に影響力があり、創薬および設計プロセスにおいて貴重なものとなっています。高品質の画像を生成する機能は、医療画像ソリューションにも役立ちます。一方、変分オートエンコーダーは、生物学的変動を効果的にモデル化できるため、ゲノミクスおよびプロテオミクスのアプリケーションで重要な役割を果たす複雑なデータ分布の理解に優れています。強化学習は、医薬品開発や個別化医療におけるワ"&"ークフローの最適化にますます利用されており、パフォーマンスの結果に基づいて適応するシステムを可能にします。 Generative AI 環境におけるこれらのテクノロジーの相乗効果により、生物学研究と医療応用におけるブレークスルーの可能性が増幅されます。

最終用途別

最終用途の観点からは、生物学市場における生成 AI は主に製薬企業、バイオテクノロジー企業、医療提供者、研究機関を対象としています。製薬企業とバイオテクノロジー企業が最大のセグメントを占めており、Generative AI を活用し"&"て研究コストを削減し、医薬品開発のイノベーションを加速しています。創薬の複雑さが増すにつれ、競争上の優位性を維持するには高度な AI ソリューションが必要になります。医療提供者は、改善された診断ツールやカスタマイズされた治療計画を通じて患者ケアを強化するために AI テクノロジーをますます取り入れており、この分野での需要が高まっています。研究機関は基礎的な研究開発を提供するため極めて重要であり、多くの場合、新しい生物学的現象を探索するために最先端の AI テクノロジーを早期に採用する役割を果たします。これ"&"らのエンドユーザー間のコラボレーションにより、さまざまな生物学分野にわたる生成 AI の適用を促進する堅牢なエコシステムが育成されます。

競争環境

多くの企業が創薬、ゲノミクス、個別化医療に人工知能の可能性を活用するために革新を進めているため、生物学における生成 AI 市場の競争環境は急速に進化しています。大手企業は、生物学的相互作用を予測し、分子構造を生成し、複雑な生物学的データセットを分析できるアルゴリズムの開発に注力しています。医療や研究におけるスケーラブルなソリューションに最先端の AI 機能を活用するために、テクノロジー企業とバイオテクノロジー企業とのコラボレーションが一般的になりつつあります。この市場は、研究開発への多額の投資が特徴であり"&"、その結果、従来のバイオテクノロジーのアプローチを破壊することを目指すスタートアップ企業が急増しています。医薬品開発における効率化への要求が高まるにつれ、競争分野では生成モデルと生物学的データ分析を統合するプラットフォームの出現が見られます。

トップマーケットプレーヤー

1. インシリコ医学

2. リカーション医薬品

3. アトムワイズ

4. シュレディンガー

5.ディープマインド

6.バイオリレート

7.8i

8. イチョウバイオワークス

9. バージゲノミクス"&"

10. カズマ・セラピューティクス