製薬会社やバイオテクノロジー企業が研究開発を加速させるために人工知能（AI）に注目するにつれ、創薬におけるAI市場は急速 に成長しています。AIツールは、複雑な生物学的データの解析、有望な医薬品候補の特定、そしてより正確な成果予測を支援し、従来の創薬にかかる時間とコストを削減します。AIの応用範囲は、標的の特定や分子設計から臨床試験の最適化まで多岐にわたります。ヘルスケアとテクノロジーの融合が進むにつれ、AIは創薬の方法を変革し、イノベーションの加速とより個別化された治療の可能性を提供します。
Fortune Business Insightsによると、 創薬における人工知能（AI）市場は 2022年に30億米ドルと評価され、2023年の35億4,000万米ドルから2030年には79億4,000万米ドルに成長すると予測されています。予測期間（2023～2030年）中、年平均成長率（CAGR）は12.2%です。2022年には、北米が創薬におけるAI市場シェアの69.33%を占め、市場をリードしました。
市場トップ企業
- マイクロソフト（米国）
- シュレディンガー社（米国）
- クレセット（英国）
- IBM（米国）
- アトムワイズ社（米国）
- インシリコ・メディシン（米国）
- エクセンシア（英国）
- BenevolentAI（英国）
- アリア・ファーマシューティカルズ社（米国）
- インテグラル・バイオサイエンス（米国）
- アルファベット社（米国）
主要産業の発展
2022年11月、サイクリカはビル＆メリンダ・ゲイツ財団から180万ドルの助成金を獲得し、AI駆動型創薬プラットフォームの強化を図りました。これは、データの少ない生物学的標的を用いた非ホルモン性避妊薬の発見を目指した取り組みです。この助成金は、AIを基盤とした創薬技術への投資増加を裏付けています。
市場の推進要因と制約
ドライバー
- 慢性疾患の負担の増大: がん、心血管疾患、神経疾患などの慢性疾患が増加するにつれ、斬新で迅速な医薬品開発ソリューションに対する需要が急増しています。
- コストと時間の効率化： 従来の創薬プロセスは、1つの薬剤あたり平均14.6年と26億ドルにも及ぶ、非常に長く費用がかかることで知られています。AIは、標的の特定や化合物の最適化といった重要な段階を加速し、時間とコストを大幅に削減します。
- 製薬会社と AI のコラボレーションの増加: 大手製薬会社は、パイプラインのスループットを向上させるために AI スペシャリストと提携することが増えています。たとえば、Sanofi は Exscientia と、Insilico Medicine は Pharma.AI を介して Sanofi と提携しています。
- パンデミック後の勢い: COVID-19 パンデミックにより、ワクチンや治療法の開発における AI の導入が加速し、現代の創薬アプローチにおける AI の役割が強化されました。
拘束具
- データの制約： AIは大規模で高品質なデータセットで大きな力を発揮します。しかし、小規模な疾患や希少疾患の創薬ターゲットの多くは、データがまばらであったり一貫性がなかったりするため、AIの有効性が制限されます。
- 断片化されたデータ形式: ゲノムデータから臨床記録まで、多様なデータ タイプが標準化されていないため、統合と AI トレーニングが妨げられています。
市場レポートの対象範囲
市場分析の範囲は以下のとおりです。
- 薬物の種類：低分子と高分子
- 提供内容: ソフトウェア vs. サービス
- テクノロジー: 機械学習、NLP、その他
- 用途: 内分泌学、心臓学、腫瘍学、神経学など
- エンドユーザー: 製薬・バイオテクノロジー、学術・研究機関、その他
- 地域: 北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、ラテンアメリカ、中東、アフリカ
市場競争環境
市場は競争が激しく、戦略的提携が極めて重要です。MicrosoftやAlphabetといった巨大企業は学術界やバイオテクノロジー企業と提携し、Atomwise、Insilico Medicine、Exscientiaといった専門企業はニッチなAIソリューションを提供しています。
市場セグメント
薬剤の種類別
2022年には、豊富な臨床データと構造ベースの設計・最適化におけるAIの効率的な活用により、低 分子化合物セグメント が市場を牽引しました。承認医薬品の90%以上を低分子化合物が占めていることから、このセグメントの優位性は理にかなっています。一方、高分子化合物（バイオ医薬品）は、複雑でデータが乏しいものの、AI投資の増加を招いています。
提供することで
BenchSciのASCENDやExscientiaのAI技術といったプラットフォームの継続的なイノベーションにより、 ソフトウェアが主流となっています。サービスは コストと人材不足により成長が鈍化しています。
テクノロジー別
2022年は機械学習（ML） が市場を牽引し、ターゲット検証から再利用まで、予測モデリングの基盤となりました。 自然言語処理（NLP）は 科学文献のマイニングにおいて重要な役割を果たし、一方で、成熟度の低いAI技術は特殊な用途で活用されています。
アプリケーション別
2022年には、複雑な生物学的特性と高い未充足ニーズに支えられ、腫瘍学 がリードしました。神経学はそれに続き、心臓病学や内分泌学といった他の分野はパイプラインの少なさから後れを取っています。
エンドユーザー別
製薬会社とバイオテクノロジー企業は 、競争優位性確保のためのAI導入率の高さから、AI導入において優位を占めています。 学術研究機関 は、AIパイロットプロジェクトへの資金提供の増加に支えられ、AI導入が2位につけています。その他（受託製造業者、病院など）は、リソースの制約により、AI導入が遅れています。
地域別インサイト
北米
市場シェア約69.3%（2022年には20.8億米ドル）でトップに立っています。強力な製薬業界のプレゼンス、潤沢な資金、そしてAIを活用した創薬ツールの導入拡大が、市場を牽引しています。
ヨーロッパ
AIと製薬会社の連携と医薬品開発のコスト抑制によって支えられた、2番目に大きい企業です。
アジア太平洋
研究開発投資の増加、疾病負担、AI ツールの導入により、最高の CAGR を示すことが期待されます。
詳細な洞察と目次を含む完全な調査レポートをご覧ください: https://www.fortunebusinessinsights.com/jp/%E5%89%B5%E8%96%AC%E5%B8%82%E5%A0%B4%E3%81%AB%E3%81%8A%E3%81%91%E3%82%8B%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%9F%A5%E8%83%BD-105354
将来の市場展望
創薬市場における AI は、以下の要因により 2023 年から 2030 年にかけて 2 倍近くに成長することが予想されており、今後も急激な成長が続くと見込まれています。
- ターゲットマイニングからリード最適化まで、医薬品パイプライン全体にわたる AI 統合の拡張。
- 研究開発と AI 機能を連携させた、製薬業界とテクノロジー業界のパートナーシップの強化。
- 生成化学やマルチオミクスなどの AI の新たなサブフィールドにより、精密治療が可能になります。
- 連合学習と AI に適したフォーマット モデルによる生物医学データの標準化。
結論
創薬におけるAI市場は、製薬業界に革命をもたらしています。2023年の35億4000万米ドルから、2030年には約79億4000万米ドルに達すると予想されています。市場をリードする企業は、MicrosoftやAlphabetといった巨大テクノロジー企業、AtomwiseやInsilicoといったニッチなイノベーター、そして最先端のスタートアップ企業まで多岐にわたります。低分子化合物分野は、機械学習ツール、腫瘍学アプリケーション、そして製薬会社との連携に支えられ、依然として大きなシェアを占めています。データ品質と標準化には依然として課題が残っていますが、堅調な研究開発投資と世界的な市場拡大により、AIは次世代創薬の基盤として位置付けられています。
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