創薬市場における人工知能（AI）は、機械 学習やデータ分析といった先進技術の活用により、医薬品開発プロセスを加速・強化することに重点を置いています。AIは、研究者が潜在的な医薬品候補を特定し、結果を予測し、臨床試験を効率化することで、従来の方法と比較して時間とコストを大幅に削減するのに役立ちます。この市場は、研究開発投資の増加、医薬品承認の迅速化への需要の高まり、そしてヘルスケアにおける技術の進歩により急速に成長しています。北米は、強力なインフラと早期導入により市場をリードしており、アジア太平洋地域などの地域も主要な成長地域として台頭しています。
Fortune Business Insightsによると、 創薬における人工知能（AI）の世界市場は 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）における年平均成長率（CAGR）は12.2%です。2022年には北米が69.33%という圧倒的なシェアで市場をリードしました。
市場のトップ企業
- 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、Cyclicaはビル＆メリンダ・ゲイツ財団から180万米ドルの助成金を獲得し、その独自のアプローチを用いて、データの少ない複数の生物学的標的を標的とする新規の非ホルモン性化合物にAI対応の創薬プラットフォームを適用しました。
市場の推進要因と制約
市場の推進要因
- 慢性疾患とパンデミックの増加： COVID-19、がん、心血管疾患、代謝疾患などの疾患の蔓延により、新薬候補の緊急の必要性が高まり、創薬におけるAIの需要が高まっています。
- 医薬品開発における時間とコストのプレッシャー: 分子を市場に出すには 10 年以上かかり、数十億ドルの費用がかかる可能性があるため、タイムラインを短縮し、経済的負担を軽減するために AI の導入は戦略的に不可欠です。
- 業界間のコラボレーション: BioNTech による InstaDeep の買収や Sanofi と Atomwise の契約などの戦略的パートナーシップにより、プラットフォームの導入が加速し、セクター全体でイノベーションが推進されています。
市場の制約
- データ品質と標準化の問題: 多くの医薬品データセットは、小さく、断片化されており、複数の形式があり、ラベル付けが不十分であるため、AI モデルのトレーニングと展開が妨げられています。
- 高い研究開発費と規制上のハードル: AI ベースの医薬品候補の開発には依然として広範な検証が必要であり、初期費用が増加し、導入が遅れます。
市場レポートの対象範囲
Fortune Business Insights レポートでは、以下の詳細なレビューが提供されています。
- 市場規模（過去および2023～2030年の予測）
- 医薬品の種類、提供内容、技術、用途、エンドユーザー、地域別のセグメント
- COVID-19の影響、主な傾向、満たされていないニーズ
- 競争ベンチマークと戦略的提携
競争環境
AI創薬市場は競争が激しく、先進的なテクノロジー企業やバイオテクノロジー企業が多数参入しています。Microsoft、IBM、Exscientia、Insilico Medicine、Atomwise、BenevolentAI、Alphabetといった大手企業は、製薬会社と戦略的提携を結び、AI設計による医薬品候補を臨床パイプラインに投入しています。
市場セグメント
薬剤の種類別
- 低分子： 臨床データが大量に利用可能になり、AI 統合が効率的かつ費用対効果の高いものになったため、2022 年に市場を独占しました。
- 巨大分子: 構造が複雑でデータが限られているためシェアは小さいが、投資の増加により将来的に拡大する可能性はある。
提供することで
- ソフトウェア: 分子スクリーニング、ターゲット特定、化合物最適化のための AI ツールの急速な導入により、2022 年に市場をリードしました。
- サービス: 訓練を受けた専門家と各クライアントサイトでのカスタマイズの必要性により、成長は緩やかになりました。
テクノロジー別
- 機械学習 (ML): 予測モデルの構築、分子の設計、化合物の優先順位付けに使用される主要なテクノロジー。
- 自然言語処理 (NLP): 市場シェアは小さいものの、生物医学文献や臨床試験レポートのマイニングで注目を集めています。
- その他 (例: コンピューター ビジョン、自動化): 新興だが初期段階。
アプリケーション別
- 腫瘍学: がんの罹患率の高さと革新的な治療法の緊急なニーズにより、2022 年にこの分野をリードしました。
- 神経学: 神経疾患および神経変性疾患における採用が拡大しています。
- 内分泌学や心血管疾患などの他の治療領域が続きます。
エンドユーザー別
- 製薬およびバイオテクノロジー企業: AI 創薬ツールの主な導入者であり、プラットフォーム開発の主要投資家。
- 学術研究機関は、初期段階の探索的研究に AI を導入し続けています。
- その他のエンドユーザーには、AI を発見パイプラインに統合する CRO や臨床研究組織が含まれます。
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
地域別インサイト
2022年には、 強力な製薬技術提携、堅調な研究開発費、有利な規制枠組みを反映して、北米が創薬におけるAI市場の69.33%のシェアを占め、トップを占めました。
ヨーロッパやアジア太平洋地域といった他の地域でも関心が高まっています。ヨーロッパは活発なバイオテクノロジー・エコシステムと国境を越えた連携の恩恵を受けており、アジア太平洋地域、特に中国とインドは、AI投資の増加と慢性疾患の負担増加により、最も急速な成長が見込まれています。
将来の市場展望
医薬品の発見における AI の将来は有望であるように思われます。
- 医薬品開発における時間とコストのプレッシャーを軽減するために AI の導入を加速します。
- 希少疾患や精密医療などの新たな治療領域への AI プラットフォームの拡大。
- バイオテクノロジー企業とテクノロジー企業間の新たなコラボレーションが、パイプラインのイノベーションを促進します。
- AI の潜在能力を最大限に引き出すために、データの標準化と品質を向上させる取り組み。
Fortune Business Insights の予測によれば、市場規模は 2030 年までに 79 億 4,000 万米ドル近くに達すると見込まれており、AI を活用した新薬発見の時代が到来する兆しとなっています。
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