【英語タイトル】Artificial Intelligence (AI) In Pharmaceutical Market Size & Share Analysis - Growth Trends and Forecast (2026 - 2031)
	・商品コード：MOR23MH150 ・発行会社（調査会社）：Mordor Intelligence ・発行日：2026年2月 ・ページ数：115 ・レポート言語：英語 ・レポート形式：PDF ・納品方法：Eメール（受注後2-3営業日） ・調査対象地域：アメリカ、カナダ、メキシコ、ドイツ、イギリス、フランス、イタリア、スペイン、中国、日本、インド、オーストラリア、韓国、中東、南アフリカ、ブラジル、アルゼンチン ・産業分野：医薬品

人工知能（AI）と製薬市場の規模とシェア

## 市場概要

### 研究期間
2020年 – 2031年

### 市場規模（2026年）
61.6億米ドル

### 市場規模（2031年）
349.9億米ドル

### 成長率（2026年 – 2031年）
年平均成長率（CAGR）41.52%

### 最も成長が早い市場
アジア太平洋地域

### 最大の市場
北米

### 市場集中度
中程度

### 主要プレーヤー
*免責事項：主要プレーヤーは特に順不同で整理されています。

画像 © Mordor Intelligence. 再利用にはCC BY 4.0の下での帰属が必要です。

### 人工知能（AI）と製薬市場の分析
Mordor Intelligenceによると、人工知能（AI）を活用した製薬市場の規模は、2025年に43.5億米ドル、2026年に61.6億米ドル、2031年には349.9億米ドルに達すると予測されています。この期間中、2026年から2031年にかけての年平均成長率（CAGR）は41.52%となります。

ベンチャー資金の流入、規制当局の承認、生成的タンパク質折り畳みモデルの急速な進展が、研究開発（R&D）資本を漸進的な化学的改良からデータ中心のプラットフォームへと向け直しています。適応試験アルゴリズムは、登録期間を約40%短縮し、薬剤監視エンジンは電子健康記録をほぼリアルタイムで掘り起こし、市場後監視の義務を果たしています。2025年12月、FDAは初の機械学習バイオマーカーであるAIM-NASHを承認し、アルゴリズムによる薬剤開発ツールの積極的な支持への移行を確認しました。同時に、資本市場はXaira TherapeuticsやIsomorphic Labsなどの新興企業に対して10億ドル規模の資金調達を行い、AI優先のパイプラインが従来のウェットラボアプローチを上回るとの投資家の信念を示しています。

## 主要な報告書の要点

– **技術別**：2025年には、機械学習が人工知能（AI）を活用した製薬市場の38.21%を占め、生成的AIは2031年までに42.31%のCAGRで拡大する見込みです。
– **提供形態別**：2025年には、ソフトウェアプラットフォームが人工知能（AI）を活用した製薬市場の45.32%を占め、AI-as-a-Serviceは43.78%のCAGRで進展しています。
– **アプリケーション別**：2025年には、薬剤発見と前臨床開発が人工知能（AI）を活用した製薬市場の34.42%を占め、薬剤監視と安全性モニタリングは43.65%のCAGRで進行中です。
– **展開モード別**：2025年には、クラウド実装が人工知能（AI）を活用した製薬市場の67.72%を占め、オンプレミスおよびハイブリッドソリューションは42.76%のCAGRで成長すると予測されています。
– **地理別**：2025年には、北米が人工知能（AI）を活用した製薬市場の41.52%のシェアを維持し、アジア太平洋地域が42.54%のCAGRで最も成長が早い地域となる見込みです。

注：本報告書の市場規模および予測数値は、Mordor Intelligenceの独自の推定フレームワークを使用して生成されており、2026年時点での最新のデータと洞察を反映しています。

## グローバルな人工知能（AI）と製薬市場のトレンドと洞察

### ドライバー影響分析

– **ドライバー**：
– 業界間のコラボレーションとパートナーシップの増加：+6.5%
– 地理的関連性：グローバル、北米とヨーロッパに集中
– 影響のタイムライン：中期（2-4年）

– 薬剤発見コストとタイムライン削減への圧力の高まり：+8.0%
– 地理的関連性：グローバル、特に北米とアジア太平洋地域で顕著
– 影響のタイムライン：短期（≤ 2年）

– AI駆動の適応臨床試験デザインの加速的採用：+5.5%
– 地理的関連性：北米とヨーロッパ、アジア太平洋地域にも波及
– 影響のタイムライン：中期（2-4年）

– タンパク質折り畳みのための生成的AI基盤モデルの成熟：+7.0%
– 地理的関連性：グローバル、北米と中国が主導
– 影響のタイムライン：長期（≥ 4年）

– 分子シミュレーションのための量子強化コンピューティングの出現：+4.0%
– 地理的関連性：グローバル、北米とヨーロッパで初期パイロット
– 影響のタイムライン：長期（≥ 4年）

– アルゴリズム的試験デザインを促進する規制AIサンドボックスの拡大：+3.0%
– 地理的関連性：北米、ヨーロッパ、日本、オーストラリア
– 影響のタイムライン：短期～中期（≤ 4年）

### 業界間のコラボレーションとパートナーシップの増加
製薬業界の既存企業は、規制の専門知識をスタートアップのアルゴリズムのスピードと融合させています。2024年にPostEraがPfizerと結んだ6.1億米ドルの拡張契約は、腫瘍分子の低コストルートを計画する合成計画モデルを対象としています。2024年のRecursionとExscientiaの全株式合併は、230兆の観察データ湖に支えられた10の資産からなる臨床パイプラインを生み出し、スケールでのデータ集約の利点を示しました。Insilico MedicineのQilu Pharmaceuticalとの1.2億米ドルの契約は、国境を越えた提携がアジアでの患者アクセスと製造能力を確保する方法を示しています。このようなリスク共有モデルは、マイルストーン支払いを臨床結果にリンクさせることで、ビッグファーマの前払いR&Dリスクを低減し、AIベンダーに利益参加を許可します。FDAの2025年1月の草案ガイダンスは、共同開発契約を明示的に支持し、かつてはコラボレーションを妨げていたデータ共有と責任のルールを明確にしました。

### 薬剤発見コストとタイムライン削減への圧力の高まり
承認された資産あたりの平均的な自己負担R&D支出は26億米ドルに達し、サイクルタイムは10-15年に及び、企業のリターンを侵食しています。AIパイプラインは、ヒットの特定、リードの最適化、毒性予測を自動化し、コストと期間を約3分の1削減します。Insilico Medicineの線維症候補ISM001-055は、ターゲット発見からフェーズIIaの概念実証まで30ヶ月で進行し、効率性の向上を強調しています。FDAは2025年12月に内部エージェントAIを展開し、初期パイロットで新薬審査時間を22%短縮しました。単一の生成的化学モデルは500万米ドルの計算コストがかかりますが、BCGはプラットフォームがスケールに達すると、プログラムあたりの費用が40%低下し、タイムラインが30%短縮されると見積もっています。

### AI駆動の適応臨床試験デザインの加速的採用
適応試験は、途中データを使用してプロトコルを動的に洗練します。FDAの2025年5月のパイロットでは、自然言語処理を使用して12,000ページの研究報告を数時間で分析し、実際の効率を示しました。MHRAのAI Airlock Sandboxは、説明可能なアルゴリズムを展開するスポンサーに加速レビューを付与し、英国の承認サイクルを7ヶ月短縮しました。2025年のJAMA腫瘍学研究では、機械学習スクリーニングがスクリーニング失敗率を45%から18%に削減し、プログラムあたり800万米ドルを節約しました。FDAの2026年1月の「良好なAI実践の指針」は、バリデーション、バイアス監査、マーケット後モニタリングを法文化し、スポンサーに適応デザインが規制基準を満たすことを保証しました。明確性が高まるにつれて、スポンサーはリアルタイムの登録プラットフォームにより大きな予算を配分し、市場投入までの時間を圧縮しています。

### 生成的AI基盤モデルの成熟
2024年にリリースされたAlphaFold 3は、タンパク質-リガンドおよびタンパク質-核酸複合体の構造をサブアンストロームの精度で予測し、初期のヒット生成を効率化します。Isomorphic Labsは、AlphaFoldの派生物を活用して2025年1月に6億米ドルを確保し、Eli LillyおよびNovartisとのパートナーシップもそれぞれ4億米ドル以上の価値を持ちます。このアルゴリズムは2億以上のタンパク質の構造をマッピングし、結晶学の数ヶ月を回避しました。拡散ベースの生成器は、新規タンパク質設計にも拡張され、2025年に持続的な汚染物質を分解する酵素を作成したワシントン大学の研究者によって例示されました。FDAのAIM-NASH資格は、AIベースのバイオマーカーを検証し、臨床エンドポイントにおける生成的出力の規制経路をスムーズにしました。

### 制約影響分析

– **制約**：
– 熟練したAIバイオ製薬人材の不足：−4.5%
– 地理的関連性：グローバル、北米とヨーロッパで最も顕著
– 影響のタイムライン：短期（≤ 2年）

– 臨床およびゲノムデータセットの断片化：−3.5%
– 地理的関連性：グローバル、アジア太平洋地域とヨーロッパで顕著
– 影響のタイムライン：中期（2-4年）

– R&D予算に対するクラウドコンピューティングコストの上昇：−2.0%
– 地理的関連性：グローバル、初期段階のバイオテクノロジー企業に最も影響
– 影響のタイムライン：短期（≤ 2年）

– アルゴリズムのバイアスと透明性に関する規制上の懸念：−2.5%
– 地理的関連性：グローバル、米国FDAおよび欧州EMAによって強調
– 影響のタイムライン：短期～中期（≤ 4年）

### 熟練したAIバイオ製薬人材の不足
機械学習、分子生物学、規制科学を組み合わせた専門家のグローバルな需要は供給を大きく上回っています。このプロファイルに適合する上級職の専門家は5,000人未満であり、2025年には中央値の給与が25万米ドルを超え、ソフトウェアエンジニアリングの役割に対して35%のプレミアムがついています。離職率は20%を超え、Meta、Google、OpenAIが科学者を株式や無制限の計算クレジットで引きつけています。学界では、計算薬剤発見の分野で年間200人未満の共同MD-PhD卒業生が生産されており、慢性的なパイプラインのギャップを生んでいます。製薬HRチームは、AI関連の求人の60%が6ヶ月以上開いたままであり、プラットフォームの展開を遅らせ、高い倍率の「アクイハイア」を促進しています。その主な価値はIPではなく人材の確保にあります。人材が不足しているため、資金が豊富なAI戦略であっても、実行の遅延が市場投入の優位性を侵食するリスクがあります。

### 臨床およびゲノムデータセットの断片化
データのサイロ化はアルゴリズムの性能を損ないます。Deloitteの2025年の調査によると、データサイエンティストはモデル構築ではなく、記録のクリーニングと調和に70%の時間を費やしています。米国の病院におけるFHIR相互運用性の採用率は30%であり、GDPRおよび中国のローカリゼーション法は国境を越えたデータの流れを制限し、冗長なインフラを強いる結果となっています。典型的な中堅製薬企業は、完全に注釈された患者記録を5万件未満しかアクセスできず、基盤モデルを訓練するために必要な閾値を大きく下回っています。フェデレーテッドラーニングはプライバシーの摩擦を減少させますが、中央訓練に対して8-12%の性能損失を引き起こし、バリデーションのタイムラインを延長します。政策立案者が統一スキーマを義務付けるか、データトラストフレームワークを確立するまで、断片化された入力はモデルの精度を制限し、規制の受け入れを遅らせるでしょう。

*私たちの更新された予測は、ドライバー/制約の影響を方向性のあるものとして扱い、加算的なものではありません。修正された影響予測は、ベースラインの成長、ミックス効果、変動する相互作用を反映しています。

## セグメント分析

### 技術別：生成的アーキテクチャが古典的MLを上回る
技術セグメントは、生成的AIプラットフォームが全体の人工知能（AI）を活用した製薬市場を上回る43.21%のCAGR予測を示す一方で、機械学習が2025年の売上の38.21%を占めました。この乖離は、R&Dの幹部が単に分子を分類するのではなく、生成するアルゴリズムを好むことに起因しています。NVIDIAのBioNeMoは、ミッドサイズのバイオテクノロジー企業がGPUファームを構築することなくタンパク質言語推論を実行できるようにしました。生成システムの人工知能（AI）を活用した製薬市場の規模は、Isomorphic Labsの拡散スタックのようなモデルがターゲットごとに1日あたり10,000のリガンドアイデアを生成するにつれて急激に拡大すると予測されています。

コンピュータビジョンと自然言語処理（NLP）は不可欠ですが、二次的な役割を果たしています。畳み込みニューラルネットワークは、組織病理学画像分類において95%以上の診断精度を超えていますが、NLPモジュールはFAERSのナarrativesから40%多くの安全信号を収集します。強化学習は投与計画を最適化しますが、その性能の脆弱性は狭い使用ケースに制限されます。シンボリックAIは規制文書を作成しますが、採用は控えめです。2026-2031年の間に、深層学習画像分析は人工知能（AI）を活用した製薬業界の平均に近い成長を示し、化合物の新規性を維持するタンパク質対応の拡散モデルにスポットライトを譲るでしょう。

### 提供形態別：成果ベースの契約でサービスが急増
サービスは43.78%の成長を遂げ、プラットフォームソフトウェアを上回りますが、後者は2025年の収益シェアで45.32%を占めています。CIOは、臨床マイルストーンに合わせた変動価格を好み、Recursionの候補ごとの請求モデルは2025年に1.8億米ドルのリスクをシフトしました。ハイパースケーラーは、GPUクラスター、事前訓練されたモデル、コンプライアンスツールを組み合わせ、サービスサブセグメントの35%を占めています。クラウド管理されたLLMOpsの人工知能（AI）を活用した製薬市場のシェアは低二桁に達し、AWS、Azure、Google Cloudに対するベンダーロックインの利点を強化しています。

ソフトウェアプラットフォームは、データが豊富な製薬企業にとって不可欠です。Schrödinger、Benchling、Dotmaticsはそれぞれ2025年に500,000米ドル以上の企業ACVを確保しました。しかし、ライセンス重視のモデルは、CFOの現金保全の命令と対立し、成長が鈍化しています。カスタムプロジェクトの契約は前年比22%成長し、特に希少疾病パイプラインでの特注機能エンジニアリングが求められています。予測期間中、規制基準を満たす成果を保証するサービスプロバイダーがシェアを統合し、モノリシックライセンスはサブスクリプションまたはマイルストーンにリンクされた契約に移行するでしょう。

### アプリケーション別：薬剤監視が成長の最前線に浮上
薬剤発見と前臨床ワークフローは2025年に34.42%の収益を占めましたが、薬剤監視は43.65%で加速し、アプリケーション層の中で最も早い成長を遂げる見込みです。FDAのSentinel Initiativeは2億件の患者記録を使用して48時間以内に有害事象をフラグ付けし、手動レビューでは達成できない遅延を克服しています。その結果、2025年の安全性モニタリングにおける人工知能（AI）を活用した製薬市場の規模は、2031年までに数十億ドルの増収が見込まれています。OracleのNLPモジュールは定期的な安全報告サイクルを60%短縮し、薬剤監視チームを根本原因分析に集中させることができました。

製造AIは、予測的設備保全や視覚ベースのバイアル検査をカバーし、2025年の収益の12%を占め、継続的な製造が規制の支持を得るにつれて安定した成長が期待されています。ラボ自動化は2024年に4億米ドルのベンチャー資金を引き付け、ヒットからリードまでの期間を18ヶ月から6ヶ月に短縮する自動運転アッセイを提供します。営業最適化ツールは倫理的な精査の中でニッチな9%のシェアを維持しています。見通しの中で、アプリケーション予算は承認後の安全性分析や適応試験デザインにシフトし、人工知能（AI）を活用した製薬市場内での多様性を維持するでしょう。

### 展開モード別：主権命令の中でのオンプレミス復活
クラウドは2025年に67.72%のインフラ収益を保持し、化学者が10,000のGPUをスケールアップして72時間のドッキングキャンペーンを実行できる弾力性を反映しています。しかし、オンプレミスおよびエッジインストールは42.76%の成長が予測され、GDPRおよび中国のデータセキュリティ法が国境を越えたゲノム転送を禁止しています。その結果、人工知能（AI）を活用した製薬市場の主権クラウドおよびプライベートクラスターのシェアは2031年までに増加すると予測されています。

ハイブリッドバーストアーキテクチャは、基本的なワークロードのためのローカルコンピューティングとピーク需要のためのクラウドスパイクを組み合わせ、2025年の展開の18%を占めています。エッジ推論は5%未満ですが、製造QAにおいては重要であり、50ミリ秒の往復時間は許容されません。公共クラウドプロバイダーは現在、国境内で主権インスタンスを販売しており、従来のモードの境界を曖昧にしています。予測期間中、コンプライアンス、レイテンシ、コストのトレードオフが、クラウド専用のデフォルトではなく、多様なインフラミックスを形成するでしょう。

## 地理分析
北米は2025年に41.52%の収益を占め、42億米ドルのベンチャー資金流入とアルゴリズムの検証を加速するFDAのサンドボックスプログラムに支えられています。カリフォルニア州、マサチューセッツ州、ニューヨーク州が取引の流れを支配し、カナダはプライバシー法を満たすためのフェデレーテッドラーニングフレームワークを提供しましたが、地域資金のわずか4%を占めています。メキシコの契約製造工場は、コンピュータビジョンQAのパイロットを開始しましたが、多国籍企業以外の採用は限られています。FDAの2026年1月の良好なAIガイドラインは、地域の先行者優位性をさらに強化しています。

アジア太平洋地域は42.54%のCAGRを記録する見込みで、最も成長が早い地域となります。中国は2025年にAI製薬コンソーシアムに150億元（21億米ドル）を投資し、XtalPiなどの国内のチャンピオンを高めています。日本のサンドボックスプログラムは、高齢者の有害事象予測を目指しており、人口の3分の1が65歳を超えています。インドはコスト効果の高い臨床試験インフラを活用して2024年に3.2億米ドルのAI資金を引き付け、主にジェネリックの最適化に使用されています。韓国とオーストラリアは合わせて5%未満のシェアを持っていますが、米国と中国のスタックへの依存を減らすための国家コンソーシアムを形成しました。

ヨーロッパは2025年に世界の売上の22%を占めました。ドイツのフラウンホーファー研究所は、BayerおよびBoehringerと提携し、EMAの監査要件に合わせた説明可能なモジュールを開発しています。英国のAI Airlock Sandboxは、適応試験の承認サイクルを7ヶ月短縮しました。フランスには6700万件の健康データハブがありますが、GDPRの同意制約により製薬企業がアクセスできるのは1000万件に制限され、大規模なモデル訓練を妨げています。ラテンアメリカ、中東、アフリカは合わせて2025年の収益の8%を提供しました。ブラジルとUAEはAIベースの薬剤監視を試行していますが、グローバルグレードのデータセットを生成するための十分な試験密度が不足しています。

画像 © Mordor Intelligence. 再利用にはCC BY 4.0の下での帰属が必要です。

## 競争環境
どのベンダーも8%を超える収益シェアを持たず、上位20社が約45%を所有しているため、ニッチな専門家にとってのホワイトスペースが残されています。プラットフォームアグリゲーターであるRecursionやBenevolentAIは、人工知能（AI）を活用した製薬市場が拡大する中で、マルチモーダルデータセットを1つのAPIの下に統合し、ネットワーク効果を目指しています。パートナーシップ中心のモデルであるExscientiaやAtomwiseは、資産の所有権を持たずに製薬R&Dにアルゴリズムを組み込み、マイルストーンやロイヤリティ構造を通じて収益化しています。垂直統合者であるAlphabetのIsomorphic LabsやNVIDIAのBioNeMoは、上流の計算上の利点を下流の治療収益に結びつけています。

投資家の熱意は利益の逆風にもかかわらず持続しています。Isomorphic Labsの2025年1月の6億米ドルのシリーズAは、スタートアップの評価を35億米ドルにし、AlphaFoldの優位性に対する信頼を示しています。RecursionとExscientiaの合併は230兆の観察データを集めましたが、2025年半ばまでにSPACのデビュー価格の40%下で取引され、パイプラインに依存した収益に対する懐疑的な見方を反映しています。量子コンピューティングベンダーであるIBM、Atom Computing、Pasqalは、古典的なスケールを超えた分子動力学シミュレーションを探求しており、商業利用は3〜5年後と見積もられています。

新興の破壊者は自律ラボとエッジ推論をターゲットにしています。Emerald Cloud Labやカーネギーメロンのロボティクスユニットは、人的監視なしで月に10,000の反応を実行し、ヒットからリードまでのサイクルを圧縮しています。HistoIndexのAIM-NASHマイルストーンは、単一のFDA認定バイオマーカーが事実上の基準を確立し、ニッチなサプライヤーへの顧客の流れを促進する方法を示しています。競争の激しさは、アルゴリズムの新規性と同様に、データ所有権、規制の検証、計算アクセスに依存しています。

## 人工知能（AI）を活用した製薬業界のリーダー
– Deep Genomics
– Exscientia
– Insilico Medicine
– Alphabet Inc.（Isomorphic Labs）
– Recursion Pharmaceuticals

*免責事項：主要プレーヤーは特に順不同で整理されています。

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## 最近の業界の動向
– 2026年1月：FDAは「良好なAI実践の指針」を発行し、必須のバリデーション、バイアス監査、監視プロトコルを定めました。
– 2026年1月：革新的健康イニシアティブプロジェクトLIGAND-AIが立ち上がり、オープンサイエンスのコラボレーションを促進することでAI駆動の薬剤発見を加速させることを目指しています。このイニシアティブは、先進的な人工知能技術を通じて製薬研究開発を強化することを目指しています。
– 2026年1月：NVIDIAとEli Lillyが協力して、薬剤発見、開発、製造を革新するためのAI共創ラボを設立します。このパートナーシップは、製薬の進展を加速させるために人工知能を活用することを目指しています。