創薬における生成 AI の市場規模とシェア、テクノロジー別 (機械学習、強化学習、深層学習、分子ドッキング、量子コンピューティング)、エンドユーザー別 (製薬およびバイオテクノロジー企業、学術および研究機関、受託研究機関、その他) - 成長トレンド、地域別の洞察 (米国、日本、韓国、英国、ドイツ)、競争上の位置付け、世界予測レポート2025～2034年

市場の見通し

創薬における生成 AI 市場規模は、2024 年の 2 億 313 万米ドルから 2034 年までに 22 億 3000 万米ドルに増加すると予測されており、これは 2025 年から 2034 年の予測期間で 27.1% 以上の CAGR を示します。業界の収益は 2025 年までに 2 億 5,267 万米ドルに達すると推定されています。

• 基準年値 (2024): USD 203.13 million
• 年平均成長率 (2025-2034): 27.1%
• 予測年値 (2034): USD 2.23 billion
• 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、世界の創薬における生成AI市場は、創薬技術、エンドユーザーにおける生成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:

創薬市場における生成 AI の主な成長原動力の 1 つは、より迅速な創薬プロセスに対する需要の増加です。従来の創薬方法は時間と費用がかかることが多く、新しい治療薬を市場に出すのが遅れます。生成 AI テクノロジーは、膨大なデータセットを分析して潜在的な薬剤候補を特定し、その有効性を迅速に予測することで、発見プロセスを合理化するのに役立ちます。この加速により、開発コストが削減されるだけでなく、緊急の医療ニーズにより効率的に対応できるため、研究開発能力の強化に努めている製薬会社での"&"採用が促進されます。

もう 1 つの重要な成長原動力は、個々の患者のプロフィールに合わせて治療を調整することに焦点を当てた個別化医療の台頭です。生成 AI は、患者集団に特有の遺伝的および生物学的マーカーを特異的に標的とする分子構造の設計を可能にすることで、この分野で極めて重要な役割を果たすことができます。 AI アルゴリズムを活用することで、研究者はさまざまな化合物が体内の特定の標的とどのように相互作用するかをシミュレーションおよび分析し、より効果的でカスタマイズされた薬剤ソリューションを導き出す"&"ことができます。企業が進化する市場で競争力を維持しようとする中、このパーソナライズされた治療への傾向により、生成 AI テクノロジーへの関心と投資が高まっています。

3 番目の主要な成長原動力は、AI テクノロジーと既存のバイオテクノロジーの進歩の統合です。ゲノミクスやプロテオミクスなどの分野でイノベーションが生まれ続ける中、これらの分野と生成 AI を組み合わせることで、新しい治療法を発見する新たな機会が生まれます。 AI 主導のアプローチは、研究者が生物学的データの複雑さを理解するのに役立ち、新"&"しい薬剤標的と治療法の特定を可能にします。この相乗効果は、画期的な発見の可能性を高めるだけでなく、AI企業とバイオテクノロジー企業間のコラボレーションを促進し、市場の成長をさらに推進します。

業界の制約:

創薬市場における生成 AI 市場における大きな制約の 1 つは、医療における AI テクノロジーの導入に関連する規制上の課題です。規制当局は、AI を活用した創薬手法を承認するためのガイドラインと枠組みを確立する過程にあります。この不確実性により、製薬会社は生成 AI を自社のワークフローに"&"完全に統合することに躊躇する可能性があります。規制当局の承認取得が遅れれば、財務上の損失や市場機会の逸失につながる可能性があるからです。この複雑な規制状況に対処することは、生成 AI ソリューションの広範な実装を妨げる可能性がある課題を引き起こします。

もう 1 つの大きな制約は、創薬プロセスにおけるデータの品質と可用性の問題です。生成 AI は、アルゴリズムを効果的にトレーニングするために、大規模で高品質のデータセットに大きく依存しています。多くの場合、包括的なデータセットにアクセスできないことや"&"データプライバシーに関する懸念により、創薬における AI テクノロジーの可能性が制限される可能性があります。データの品質が低いと、予測が不正確になり、モデル開発プロセスが妨げられる可能性があり、企業が生成 AI イニシアチブへの投資を阻害する可能性があります。これらのデータ関連の課題に対処することは、創薬の変革において AI の可能性を最大限に発揮するために重要です。

地域別予報

北米

北米の創薬市場における生成 AI は、急速な技術進歩と研究開発に重点を置いていることが特徴です。米国は、堅調な製薬産業、AI技術への大規模な投資、バイオテクノロジー企業とテクノロジー企業の連携により、市場をリードしています。 IBM Watson、Microsoft、NVIDIA などの大手企業は、創薬プロセスをサポートするためにプラットフォームを強化しています。さらに、政府の取り組みによる規制の支援と資金提供により、市場の成長がさらに促進されます。カナダも AI ベースのヘルスケア ソリューシ"&"ョンへの投資を増やして進歩していますが、規模の点では米国に遅れをとっています。

アジア太平洋地域

アジア太平洋地域では、主に中国の広大なバイオテクノロジー分野と日本の高度な製薬研究能力によって、創薬市場における生成AIが大幅に成長しています。中国はヘルスケアを含むさまざまな業界で AI テクノロジーを急速に導入しており、これにより創薬プロセスが大幅に強化されています。医療革新に対する政府の支援とバイオテクノロジーへの投資は、この成長にとって極めて重要です。人口の高齢化と医療上の重大な課題を抱え"&"る日本は、医薬品開発プロセスを合理化するために AI に焦点を当てています。韓国は、中国や日本との厳しい競争に直面しているものの、強力な技術インフラを活用して医薬品にAIを組み込むことで主要プレーヤーとして台頭しつつある。

ヨーロッパ

ヨーロッパでは、英国、ドイツ、フランスの多大な貢献により、創薬市場における生成 AI が進化しています。英国は依然としてバイオテクノロジーイノベーションのリーダーであり、数多くの新興企業や老舗企業がAIを採用して医薬品開発効率を向上させています。政府の支援と心強い"&"規制環境が市場をさらに活性化させています。ドイツも重要で、先進的な研究機関と製薬分野での AI 応用を促進する強力な産業基盤を擁しています。フランスは、創薬の強化を目的とした官民パートナーシップを推進し、医療分野への AI の統合に注力しています。大陸全体での協力的な取り組みと、AI の可能性に対する認識の高まりにより、ヨーロッパの市場の成長が促進されると予想されます。

セグメンテーション分析

  テクノロジー

創薬市場における生成AIは、主に機械学習、強化学習、深層学習、分子ドッキング、量子コンピューティングなどのテクノロジーによって分割されています。機械学習は、膨大なデータセットの処理と分析を可能にし、精度と速度を高めて潜在的な薬剤候補の特定を容易にするため、この分野での主要な力となっています。強化学習は新興ではありますが、医薬品設計における意思決定プロセスの最適化に大きな利点をもたらし、関心が高まっている分野となっています。ディープラーニングは、複雑な生物学的システムをモデル化し、分子相"&"互作用を予測する能力により注目を集めており、それによって発見プロセスを合理化します。分子ドッキングは引き続き重要なコンポーネントであり、研究者が化合物が特定の標的にどのように結合するかを視覚化できるため、候補薬の有効性が高まります。量子コンピューティングはまだ初期段階にありますが、前例のない速度と精度で分子相互作用のシミュレーションを可能にすることで、創薬に革命をもたらす可能性を秘めています。

エンドユーザー

創薬市場における生成AIのエンドユーザーセグメントには、製薬およびバイオテクノロジー"&"企業、学術および研究機関、受託研究組織などが含まれます。医薬品およびバイオテクノロジー企業が最大のシェアを占めており、医薬品開発パイプラインを促進し、コストを削減するための革新的なソリューションの必要性が原動力となっています。同社の豊富なリソースにより、従来の創薬の課題を克服するための高度な生成 AI テクノロジーへの投資が可能になります。学術機関や研究機関は、新しい方法論や基礎研究に重点を置くことが多いため、生成 AI アプリケーションの進歩において重要な役割を果たします。研究受託機関も重要なプレーヤー"&"であり、製薬会社に委託研究サービスを提供し、創薬プロジェクトの効率を高めるために生成 AI を活用しています。 「その他」カテゴリには、研究イニシアチブやコラボレーションをサポートする政府機関や非営利団体など、さまざまな追加の利害関係者が含まれており、創薬における生成 AI テクノロジーの導入をさらに推進しています。

競争環境

企業が高度な機械学習アルゴリズムとデータ分析を活用して創薬プロセスを加速するにつれて、創薬市場における生成AIの競争環境は急速に進化しています。大手製薬企業やバイオテクノロジー企業は、創薬の効率を高め、開発コストを削減し、分子相互作用や薬物動態特性の予測精度を向上させるために、生成型 AI テクノロジーの導入を進めています。新興企業や老舗テクノロジー企業もこの分野に参入し、ハイスループットのスクリーニングと新規化合物の生成を可能にする革新的なソリューションをもたらしています。 AI 中心の企業と研究機関の"&"コラボレーションにより、人材と専門知識の豊かなエコシステムが育成され、新しい治療標的と提供メカニズムの探求が推進されています。このダイナミックな環境は、プレーヤーが今後数年間で大幅な成長が見込まれる市場でリーダーとしての地位を確立しようとするため、激しい競争を特徴としています。

トップマーケットプレーヤー

1. インシリコ医学

2. アトムワイズ

3. リカーション医薬品

4. ベネボレントAI

5.サイクリカ

6. エボテック

7.ディープマインド

8. エクスシエンシア

9.無"&"錫AppTec

10.キュアメトリクス