世界のゲノミクスにおけるAI市場2023-2030:コンポーネント別(ハードウェア、ソフトウェア)、技術別(機械学習)、機能別、用途別、エンドユーザー別、地域別

【英語タイトル】AI In Genomics Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component (Hardware, Software), By Technology (Machine Learning), By Functionality, By Application, By End-use, By Region, And Segment Forecasts, 2023 - 2030

Grand View Researchが出版した調査資料(GRV23MR013)・商品コード:GRV23MR013
・発行会社(調査会社):Grand View Research
・発行日:2023年2月
   最新版(2025年又は2026年)はお問い合わせください。
・ページ数:90
・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3営業日)
・調査対象地域:グローバル
・産業分野:IT技術
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❖ レポートの概要 ❖

Grand View Research社の市場調査書によると、世界のゲノミクスにおけるAI市場規模が、2023年から2030年の間にCAGR 46.0%増加し、2030年までに99.9億ドルへ達すると見込まれています。本書では、ゲノミクスにおけるAIの世界市場を調査対象とし、調査手法・範囲、エグゼクティブサマリー、市場変動・動向・範囲、コンポーネント別(ハードウェア、ソフトウェア、サービス)分析、技術別(機械学習、コンピュータービジョン)分析、機能別(ゲノムシークエンス、ゲノム編集、その他)分析、用途別(創薬・開発、プレシジョンメディシン、診断、その他)分析、地域別(北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中南米、中東・アフリカ)分析、競合分析などについてまとめています。なお、こちらに掲載されている企業情報には、IBM、MICROSOFT、NVIDIA CORPORATION、DEEP GENOMICS、DATA4CURE, INC、FREENOME HOLDINGS, INC、THERMO FISHER SCIENTIFIC、ILLUMINA, INC、SOPHIA GENETICS、BENEVOLENTAI、FABRIC GENOMICSなどが含まれています。
・調査手法・範囲
・エグゼクティブサマリー
・市場変動・動向・範囲
・世界のゲノミクスにおけるAI市場規模:コンポーネント別
- ハードウェアの市場規模
- ソフトウェアの市場規模
- サービスの市場規模
・世界のゲノミクスにおけるAI市場規模:技術別
- 機械学習における市場規模
- コンピュータービジョンにおける市場規模
・世界のゲノミクスにおけるAI市場規模:機能別
- ゲノムシークエンスにおける市場規模
- ゲノム編集における市場規模
- その他機能における市場規模
・世界のゲノミクスにおけるAI市場規模:用途別
- 創薬・開発における市場規模
- プレシジョンメディシンにおける市場規模
- 診断における市場規模
- その他用途における市場規模
・世界のゲノミクスにおけるAI市場規模:地域別
- 北米のゲノミクスにおけるAI市場規模
- ヨーロッパのゲノミクスにおけるAI市場規模
- アジア太平洋のゲノミクスにおけるAI市場規模
- 中南米のゲノミクスにおけるAI市場規模
- 中東・アフリカのゲノミクスにおけるAI市場規模
・競合分析

ゲノミクスにおけるAI市場の成長と動向

Grand View Research, Inc.の最新レポートによると、世界のゲノミクスにおけるAI市場規模は2030年までに99億9000万米ドルに達し、2023年から2030年までのCAGRは46.0%で拡大すると予測されています。市場成長の背景には、ビッグデータ管理のニーズの高まり、精密医療への嗜好の高まり、精度と効率の向上、費用対効果、AI技術の進歩などがあります。これらの要因によって、ゲノム産業を発展させるために、大量のゲノムデータの管理と解析に役立つ革新的なソフトウェアソリューションに対する需要が生まれています。

この業界はCOVID-19の大流行により大きな影響を受け、投資の増加、個別化医療への注目、遠隔医療の成長につながりました。パンデミックは、政府、組織、民間企業がパンデミックの影響に対処する方法を模索する中で、AIとゲノミクスの分野への投資の増加につながりました。こうした動きは、ゲノミクス業界における新たなAIツールや技術の拡大を加速させました。

AIはゲノミクスの分野でほぼ無限の応用の可能性を秘めており、すでに医療に革命を起こし始めています。例えば、米国に本社を置くFreenome社は、患者の血液サンプルを検査し、がんの兆候を検出する技術として、AIをがん検出に活用しています。Mayo Clinicのような大手医療機関が同社の検査を使用しており、投資家から約1億米ドルを調達しています。

ゲノミクスにおけるAI市場レポートのハイライト

– ゲノムデータの利用可能性の増加、個別化医療の台頭、費用対効果の高いソリューションの必要性などを背景に、ゲノム分野におけるソフトウェアソリューションの採用が急速に進んでいます。

– 技術別では、機械学習分野が2022年に63.5%の収益シェアで市場を支配しました。これは、新たな洞察を提供し、精度を向上させ、個別化医療の開発を可能にすることから、ゲノム学における機械学習の需要が高まっているためです。

– 機能別では、ゲノムシークエンシングが市場の大半を占め、2022年の収益シェアは約44.2%でした。AIを搭載したソフトウェアソリューションは、ゲノムシーケンスに関わる多くの手作業を自動化するのに役立ち、人手による作業の必要性を減らし、プロセスをより費用対効果の高いものにします。

– 用途別では、創薬・医薬品開発分野が2022年に33.5%と市場シェアの大半を占めました。AIソリューションはビッグデータの管理と分析を支援し、研究者が創薬・医薬品開発の進展に利用できる新たな洞察や知識を発見できるようにします。

– エンドユーザー別に見ると、製薬・バイオテクノロジー企業が2022年に市場シェアの大半を占めました。これらの企業では、AIアルゴリズムが大量のゲノム・化学データを分析して新薬ターゲットを特定し、潜在的な医薬品の有効性と安全性を予測するために使用されているためです。

– 北米は、技術の進歩、大量のゲノムデータ、個別化医療への注目の高まり、研究開発への多額の投資など、いくつかの要因によってゲノミクスにおけるAIの需要が高まっているため、2022年には約29.3%の最大市場シェアを占めました。

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❖ レポートの目次 ❖

目次

第1章 方法論と範囲
1.1 市場セグメンテーションと範囲
1.1.1 コンポーネント
1.1.2 技術
1.1.3 機能別
1.1.4 用途別
1.1.5 最終用途別
1.1.6 地域別範囲
1.1.7 推定値と予測期間
1.2 調査方法論
1.3 情報調達
1.3.1 購入データベース
1.3.2 GVR社内データベース
1.3.3 二次情報源
1.3.4 一次調査
1.3.5 一次調査の詳細
1.4 情報またはデータ分析
1.4.1 データ分析モデル
1.5 市場策定と検証
1.6 モデル詳細
1.6.1 商品フロー分析(モデル1)
1.6.1.1 アプローチ1:商品フローアプローチ
1.6.2 数量価格分析(モデル2)
1.6.2.1 アプローチ2:数量価格分析
1.7 二次資料一覧
1.8 一次資料一覧
1.9 略語一覧
1.10 目的
1.10.1 目的1
1.10.2 目的2
1.10.3 目的3
1.10.4 目的4
第2章 エグゼクティブサマリー
2.1 市場展望
第3章 ゲノミクス市場におけるAIの変数、動向及び範囲
3.1 浸透率と成長見通しマッピング(2022年)
3.2 規制枠組み
3.3 市場動向
3.3.1 市場推進要因分析
3.3.1.1 デジタル医療・臨床健康記録への需要増加
3.3.1.2 ゲノミクス分野におけるAIの応用拡大
3.3.1.3 ゲノムシーケンシングのコストと時間削減
3.3.2 市場抑制要因分析
3.3.2.1 専門知識の不足
3.3.2.2 曖昧な規制枠組み
3.4 ゲノミクスにおけるAI:市場分析ツール
3.4.1 業界分析 – ポーターの五力分析
3.4.2 SWOT分析(PEST分析に基づく)
3.5 COVID-19の影響
第4章 ゲノミクス市場におけるAI:コンポーネント別セグメント分析、2018年~2030年(百万米ドル)
4.1 定義と範囲
4.2 コンポーネント別市場シェア分析、2022年及び2030年
4.3 ゲノミクス市場におけるAI、コンポーネント別、2018年から2030年
4.4 市場規模予測とトレンド分析
4.4.1 ハードウェア
4.4.1.1 ハードウェア市場、2018年~2030年(百万米ドル)
4.4.2 ソフトウェア
4.4.2.1 ソフトウェア市場、2018年~2030年(百万米ドル)
4.4.3 サービス
4.4.3.1 サービス市場、2018年~2030年(百万米ドル)
第5章 ゲノミクス市場におけるAI:技術別セグメント分析、2018年~2030年(百万米ドル)
5.1 定義と範囲
5.2 技術別市場シェア分析、2022年及び2030年
5.3 技術別ゲノミクス市場におけるAI、2018年から2030年
5.4 市場規模予測とトレンド分析
5.4.1 機械学習
5.4.1.1 機械学習市場、2018年~2030年(百万米ドル)
5.4.1.2 ディープラーニング市場、2018年~2030年(百万米ドル)
5.4.1.3 教師あり学習市場、2018年~2030年(百万米ドル)
5.4.1.4 教師なし学習市場、2018年~2030年(百万米ドル)
5.4.1.5 その他市場、2018年~2030年(百万米ドル)
5.4.2 コンピュータビジョン
5.4.2.1 コンピュータビジョン市場、2018年~2030年(百万米ドル)
第6章 ゲノミクス市場におけるAI:機能別セグメント分析、2018年~2030年(百万米ドル)
6.1 定義と範囲
6.2 機能別市場シェア分析、2022年及び2030年
6.3 機能別ゲノミクス市場におけるAI、2018年から2030年
6.4 市場規模予測とトレンド分析
6.4.1 ゲノムシーケンシング
6.4.1.1 ゲノムシーケンシング市場、2018年~2030年(百万米ドル)
6.4.2 遺伝子編集
6.4.2.1 遺伝子編集市場、2018年~2030年(百万米ドル)
6.4.3 その他の機能
6.4.3.1 その他の機能、2018年~2030年(百万米ドル)
第7章 ゲノミクス市場におけるAI:アプリケーション別セグメント分析、2018年~2030年(百万米ドル)
7.1 定義と範囲
7.2 アプリケーション別市場シェア分析、2022年及び2030年
7.3 ゲノミクス市場におけるAI、用途別、2018年~2030年
7.4 市場規模・予測およびトレンド分析、2018年~2030年
7.4.1 創薬・開発
7.4.1.1 創薬・開発市場、2018-2030年(百万米ドル)
7.4.2 精密医療
7.4.2.1 精密医療市場、2018-2030年(百万米ドル)
7.4.3 診断
7.4.3.1 診断市場、2018-2030年(百万米ドル)
7.4.4 その他の応用分野
7.3.4.1 その他の用途市場、2018-2030年(百万米ドル)
7.4.5 その他
7.3.5.1 その他市場、2018-2030年(百万米ドル)
第8章 ゲノミクス市場におけるAI:アプリケーション別セグメント分析、2018年~2030年(百万米ドル)
8.1 定義と範囲
8.2 アプリケーション別市場シェア分析、2020年及び2028年
8.3 ゲノミクス市場におけるAI、アプリケーション別、2018年から2030年
8.4 市場規模・予測およびトレンド分析、2018年から2030年
8.4.1 製薬・バイオテクノロジー企業
8.4.1.1 製薬・バイオテクノロジー企業市場、2018-2030年(百万米ドル)
8.4.2 医療提供者
8.4.2.1 医療提供者市場、2018-2030年(百万米ドル)
8.4.3 研究センター
8.4.3.1 研究機関市場、2018-2030年(百万米ドル)
8.4.4 その他
8.3.4.1 その他市場、2018-2030年(百万米ドル)
第9章 ゲノミクス市場におけるAI:地域別市場分析、2018年~2030年(百万米ドル)
9.1 定義と範囲
9.2 地域別市場シェア分析、2022年及び2030年
9.3 地域別市場概要
9.4 市場規模、予測、数量およびトレンド分析、2022年から2030年
9.4.1 北米ゲノミクスにおけるAI市場、2018-2030年(百万米ドル)
9.4.2 米国
9.4.2.1 米国ゲノミクス分野におけるAI市場、2018年~2030年(百万米ドル)
9.4.3 カナダ
9.4.3.1 カナダにおけるゲノミクスAI市場、2018年~2030年(百万米ドル)
9.5 欧州
9.5.1 欧州ゲノミクス分野におけるAI市場規模(2018年~2030年、百万米ドル)
9.5.1 英国
9.5.1.1 イギリスにおけるゲノミクスAI市場、2018年~2030年(百万米ドル)
9.5.2 ドイツ
9.5.2.1 ドイツ ゲノミクス分野におけるAI市場、2018年~2030年(百万米ドル)
9.5.3 フランス
9.5.3.1 フランスにおけるゲノミクスAI市場、2018年~2030年(百万米ドル)
9.5.4 イタリア
9.5.4.1 イタリア ゲノミクス分野におけるAI市場規模、2018年~2030年(百万米ドル)
9.5.5 スペイン
9.5.5.1 スペイン ゲノミクス分野におけるAI市場規模、2018年~2030年(百万米ドル)
9.6 アジア太平洋地域
9.6.1 アジア太平洋地域におけるゲノミクス市場におけるAI、2018年~2030年(百万米ドル)
9.6.2 日本
9.6.2.1 日本におけるゲノミクス市場におけるAI、2018年~2030年(百万米ドル)
9.6.3 中国
9.6.3.1 中国におけるゲノミクス市場におけるAI、2018年~2030年(百万米ドル)
9.6.4 インド
9.6.4.1 インドのゲノミクス分野におけるAI市場規模(2018年~2030年、百万米ドル)
9.6.5 オーストラリア
9.6.5.1 オーストラリアのゲノミクス分野におけるAI市場規模(2018年~2030年、百万米ドル)
9.6.6 韓国
9.6.6.1 韓国ゲノミクス市場におけるAI、2018年~2030年(百万米ドル)
9.6.7 シンガポール
9.6.7.1 シンガポールゲノミクス医療市場におけるAI、2018年~2030年(百万米ドル)
9.7 ラテンアメリカ
9.7.1 ラテンアメリカにおけるゲノミクス市場におけるAI、2018年~2030年(百万米ドル)
9.7.2 ブラジル
9.7.2.1 ブラジルにおけるゲノム学分野のAI市場規模、2018年~2030年(百万米ドル)
9.7.3 メキシコ
9.7.3.1 メキシコにおけるゲノム学分野のAI市場規模、2018年~2030年(百万米ドル)
9.7.4 アルゼンチン
9.7.4.1 アルゼンチンにおけるゲノミクスAI市場、2018年~2030年(百万米ドル)
9.7.5 コロンビア
9.7.5.1 コロンビアにおけるゲノミクス市場におけるAI、2018年~2030年(百万米ドル)
9.8 中東・アフリカ地域(MEA)
9.8.1 MEAにおけるゲノミクス市場におけるAI、2018年~2030年(百万米ドル)
9.8.2 南アフリカ
9.8.2.1 南アフリカAIゲノミクス市場、2018年~2030年(百万米ドル)
9.8.3 サウジアラビア
9.8.3.1 サウジアラビアにおけるゲノミクス市場におけるAI、2018年~2030年(百万米ドル)
9.8.4 アラブ首長国連邦(UAE)
9.8.4.1 アラブ首長国連邦(UAE)におけるゲノミクスAI市場、2018年~2030年(百万米ドル)
9.8.5 イスラエル
9.8.5.1 イスラエルにおけるゲノミクスAI市場、2018年~2030年(百万米ドル)
第10章 ゲノミクス市場におけるAI – 競争分析
10.1 企業プロファイル
10.2 IBM
10.2.1 企業概要
10.2.2 財務実績
10.2.3 製品ベンチマーキング
10.2.4 戦略的取り組み
10.3 マイクロソフト
10.3.1 会社概要
10.3.2 財務実績
10.3.3 製品ベンチマーキング
10.3.4 戦略的取り組み
10.4 NVIDIA CORPORATION
10.4.1 会社概要
10.4.2 製品ベンチマーク
10.4.3 戦略的取り組み
10.5 DEEP GENOMICS
10.5.1 会社概要
10.5.2 製品ベンチマーク
10.5.3 戦略的取り組み
10.6 DATA4CURE, INC
10.6.1 会社概要
10.6.2 製品ベンチマーキング
10.6.3 戦略的取り組み
10.7 FREENOME HOLDINGS, INC
10.7.1 会社概要
10.7.2 財務実績
10.7.3 製品ベンチマーキング
10.7.4 戦略的取り組み
10.8 サーモフィッシャーサイエンティフィック
10.8.1 会社概要
10.8.2 製品ベンチマーキング
10.9 ILLUMINA, INC
10.9.1 会社概要
10.9.2 製品ベンチマーキング
10.9.3 戦略的取り組み
10.10 SOPHIA GENETICS
10.10.1 会社概要
10.10.2 製品ベンチマーキング
10.10.3 戦略的取り組み
10.11 ベネヴォレンタイ
10.11.1 会社概要
10.11.2 製品ベンチマーキング
10.11.3 戦略的取り組み
10.11 ファブリック・ゲノミクス
10.11.1 会社概要
10.11.2 製品ベンチマーキング
10.11.3 戦略的取り組み

Table of Contents

Chapter 1 Methodology and Scope
1.1 Market Segmentation and Scope
1.1.1 Component
1.1.2 Technology
1.1.3 Functionality
1.1.4 Application
1.1.5 End Use
1.1.6 regional scope
1.1.7 Estimates and forecast timeline
1.2 Research Methodology
1.3 Information procurement
1.3.1 Purchased database
1.3.2 GVR’s internal database
1.3.3 Secondary sources
1.3.4 Primary research
1.3.5 Details of primary research
1.4 Information or Data Analysis
1.4.1 Data analysis models
1.5 Market Formulation & Validation
1.6 Model Details
1.6.1 Commodity Flow Analysis (Model 1)
1.6.1.1 Approach 1: Commodity Flow Approach
1.6.2 Volume price analysis (Model 2)
1.6.2.1 Approach 2: Volume price analysis
1.7 List of Secondary Sources
1.8 List of Primary Sources
1.9 List of Abbreviations
1.10 Objectives
1.10.1 Objective 1
1.10.2 Objective 2
1.10.3 Objective 3
1.10.4 Objective 4
Chapter 2 Executive Summary
2.1 Market Outlook
Chapter 3 AI in Genomics Market Variables, Trends & Scope
3.1 Penetration & Growth Prospect Mapping, 2022
3.2 Regulatory Framework
3.3 Market Dynamics
3.3.1 Market driver analysis
3.3.1.1 Increase demand for Digital Healthcare Clinical Health Records
3.3.1.2 Increasing application of AI in genomics
3.3.1.3 Reduction in cost and time for genome sequencing
3.3.2 Market restraints analysis
3.3.2.1 Lack of expertise
3.3.2.2 Ambiguous regulatory framework
3.4 AI in Genomics: Market Analysis Tools
3.4.1 Industry analysis - Porter’s
3.4.2 SWOT analysis, By PEST
3.5 Impact of COVID-19
Chapter 4 AI in Genomics Market: Segment Analysis, By Component, 2018 - 2030 (USD Million)
4.1 Definitions & Scope
4.2 Component Market Share Analysis, 2022 & 2030
4.3 AI in Genomics Market, by Component, 2018 to 2030
4.4 Market Size Forecasts and Trend Analysis
4.4.1 Hardware
4.4.1.1 Hardware market, 2018 - 2030 (USD Million)
4.4.2 Software
4.4.2.1 Software market, 2018 - 2030 (USD Million)
4.4.3 Services
4.4.3.1 Services market, 2018 - 2030 (USD Million)
Chapter 5 AI in Genomics Market: Segment Analysis, By Technology, 2018 - 2030 (USD Million)
5.1 Definitions & Scope
5.2 Technology Market Share Analysis, 2022 & 2030
5.3 AI in Genomics Market, by Technology, 2018 to 2030
5.4 Market Size Forecasts and Trend Analysis
5.4.1 Machine Learning
5.4.1.1 Machine learning market, 2018 - 2030 (USD Million)
5.4.1.2 Deep learning market, 2018 - 2030 (USD Million)
5.4.1.3 Supervised learning market, 2018 - 2030 (USD Million)
5.4.1.4 Unsupervised learning market, 2018 - 2030 (USD Million)
5.4.1.5 Others market, 2018 - 2030 (USD Million)
5.4.2 Computer Vision
5.4.2.1 Computer Vision market, 2018 - 2030 (USD Million)
Chapter 6 AI in Genomics Market: Segment Analysis, By Functionality, 2018 - 2030 (USD Million)
6.1 Definitions & Scope
6.2 Functionality Market Share Analysis, 2022 & 2030
6.3 AI in Genomics Market, by Functionality, 2018 to 2030
6.4 Market Size Forecasts and Trend Analysis
6.4.1 Genome Sequencing
6.4.1.1 Genome Sequencing market, 2018 - 2030 (USD Million)
6.4.2 Gene Editing
6.4.2.1 Gene Editing market, 2018 - 2030 (USD Million)
6.4.3 Other Functionalities
6.4.3.1 Other Functionalities, 2018 - 2030 (USD Million)
Chapter 7 AI in Genomics Market: Segment Analysis, By Application, 2018 - 2030 (USD Million)
7.1 Definition and Scope
7.2 Application Market Share Analysis, 2022 & 2030
7.3 AI in Genomics Market, by Application, 2018 to 2030
7.4 Market Size & Forecasts and Trend Analyses, 2018 to 2030
7.4.1 Drug Discovery & Development
7.4.1.1 Drug discovery & development market, 2018-2030 (USD Million)
7.4.2 Precision Medicine
7.4.2.1 Precision medicine market, 2018-2030 (USD Million)
7.4.3 Diagnostics
7.4.3.1 Diagnostics market, 2018-2030 (USD Million)
7.4.4 Other Applications
7.3.4.1 Other applications market, 2018-2030 (USD Million)
7.4.5 Others
7.3.5.1 Others market, 2018-2030 (USD Million)
Chapter 8 AI in Genomics Market: Segment Analysis, By Application, 2018 - 2030 (USD Million)
8.1 Definition and Scope
8.2 Application Market Share Analysis, 2020 & 2028
8.3 AI in Genomics Market, by Application, 2018 to 2030
8.4 Market Size & Forecasts and Trend Analyses, 2018 to 2030
8.4.1 Pharmaceutical and Biotech Companies
8.4.1.1 Pharmaceutical and biotech companies market, 2018-2030 (USD Million)
8.4.2 Healthcare Providers
8.4.2.1 Healthcare providers market, 2018-2030 (USD Million)
8.4.3 Research Centers
8.4.3.1 Research Centers market, 2018-2030 (USD Million)
8.4.4 Other
8.3.4.1 Other market, 2018-2030 (USD Million)
Chapter 9 AI in Genomics Market: Regional Market Analysis, 2018 - 2030 (USD Million)
9.1 Definition & Scope
9.2 Regional Market Share Analysis, 2022 & 2030
9.3 Regional Market Snapshot
9.4 Market Size, & Forecasts, Volume and Trend Analysis, 2022 to 2030
9.4.1 North America AI in genomics market, 2018-2030 (USD Million)
9.4.2 U.S.
9.4.2.1 U.S. AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.4.3 Canada
9.4.3.1 Canada AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.5 Europe
9.5.1 Europe AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.5.1 U.K.
9.5.1.1 U.K. AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.5.2 Germany
9.5.2.1 Germany AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.5.3 France
9.5.3.1 France AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.5.4 Italy
9.5.4.1 Italy AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.5.5 Spain
9.5.5.1 Spain AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.6 Asia Pacific
9.6.1 APAC AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.6.2 Japan
9.6.2.1 Japan AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.6.3 China
9.6.3.1 China AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.6.4 India
9.6.4.1 India AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.6.5 Australia
9.6.5.1 Australia AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.6.6 South Korea
9.6.6.1 South Korea AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.6.7 Singapore
9.6.7.1 Singapore AI in genomics medicine market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.7 Latin America
9.7.1 Latin america AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.7.2 Brazil
9.7.2.1 Brazil AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.7.3 Mexico
9.7.3.1 Mexico AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.7.4 Argentina
9.7.4.1 Argentina AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.7.5 Colombia
9.7.5.1 Colombia AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.8 Middle East and Africa
9.8.1 MEA AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.8.2 South Africa
9.8.2.1 South Africa AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.8.3 Saudi Arabia
9.8.3.1 Saudi Arabia AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.8.4 UAE
9.8.4.1 UAE AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million)
9.8.5 Israel
9.8.5.1 Israel AI in genomics market, 2018 - 2030 (USD Million)
Chapter 10 AI in Genomics Market - Competitive Analysis
10.1 Company Profiles
10.2 IBM
10.2.1 Company overview
10.2.2 Financial performance
10.2.3 Product Benchmarking
10.2.4 Strategic initiatives
10.3 MICROSOFT
10.3.1 Company overview
10.3.2 Financial performance
10.3.3 Product benchmarking
10.3.4 Strategic initiatives
10.4 NVIDIA CORPORATION
10.4.1 Company overview
10.4.2 Product Benchmarking
10.4.3 Strategic initiatives
10.5 DEEP GENOMICS
10.5.1 Company overview
10.5.2 product benchmarking
10.5.3 Strategic initiatives
10.6 DATA4CURE, INC
10.6.1 Company overview
10.6.2 Product benchmarking
10.6.3 strategic initiatives
10.7 FREENOME HOLDINGS, INC
10.7.1 Company overview
10.7.2 Financial performance
10.7.3 Product Benchmarking
10.7.4 Strategic initiatives
10.8 THERMO FISHER SCIENTIFIC
10.8.1 Company overview
10.8.2 Product benchmarking
10.9 ILLUMINA, INC
10.9.1 Company overview
10.9.2 Product benchmarking
10.9.3 Strategic initiatives
10.10 SOPHIA GENETICS
10.10.1 Company overview
10.10.2 Product benchmarking
10.10.3 Strategic initiatives
10.11 BENEVOLENTAI
10.11.1 Company overview
10.11.2 Product benchmarking
10.11.3 Strategic initiatives
10.11 FABRIC GENOMICS
10.11.1 Company overview
10.11.2 Product benchmarking
10.11.3 Strategic initiatives
※参考情報

ゲノミクスにおけるAIは、遺伝情報の解析や解釈を行うための強力なツールとして位置付けられています。ゲノムは生物の遺伝的設計図であり、その解析は多くの医学的、農業的、環境的な応用に直結しています。AIは、大量のデータを効率的に処理し、パターンを見つけ出す能力に優れているため、ゲノミクスの分野で次第に重要性が増しています。
まず、ゲノミクスにおけるAIの定義としては、人工知能技術を用いて遺伝子データを解析し、理解するプロセスを指します。このプロセスには、機械学習、深層学習、自然言語処理などの技術が含まれます。特に、機械学習は、データを学び取ることで新しい情報を予測したり、意思決定を支援する役割を果たします。

AIの主な種類としては、監視学習、非監視学習、強化学習が挙げられます。監視学習は、ラベル付きデータを用いてモデルを訓練し、新しいデータに対する予測を行います。非監視学習は、データの隠れた構造を見つけ出すために、ラベルなしデータからパターンを学びます。強化学習は、試行錯誤を通じて最適な行動を学ぶプロセスです。ゲノミクスでは、これらの技術が様々な形で利用されています。

AIの用途としては、主に以下のようなものが存在します。まず、遺伝子発現解析です。大量の遺伝子データを解析し、特定の条件下における遺伝子の発現状態を理解することが可能です。次に、疾患予測や診断への応用があります。AIは、患者の遺伝情報と病歴を比較し、疾患リスクを評価したり、早期診断を支援したりします。また、ゲノム編集技術の革新にも寄与しています。AIを用いることで、効率的にターゲット遺伝子を同定し、編集対象の選定を行うことができます。

さらに、農業や環境科学にもAIの応用が拡大しています。作物の遺伝子改良や、害虫抵抗性の向上などが例として挙げられます。植物の遺伝子を解析し、環境適応性を持った品種を開発することで、農業生産性を向上させることが期待されます。環境科学においては、生態系の遺伝的多様性を評価し、保護活動に役立てることが可能です。

AIをサポートする関連技術としては、ビッグデータ解析やバイオインフォマティクスがあります。ゲノムデータは膨大であり、効率的に解析するためには高度なデータ処理が求められます。また、バイオインフォマティクスは、生命科学と情報学の交差点であり、AIを駆使したデータ解析や可視化手法の開発に貢献しています。これにより、研究者は遺伝情報の理解を深め、実用的な応用を促進することができます。

AIはゲノミクスにおいて、真の革新をもたらしています。遺伝情報の解析が進むことで、医療分野では個別化医療が進展し、科学研究では新たな発見が期待されます。また、持続可能な農業や生態系の保全に向けた取り組みもAIによって加速されています。今後の技術の進歩により、AIとゲノミクスの関係がさらに深まり、多くの価値ある応用が実現することが期待されます。ゲノミクスにおけるAIは、単なる技術ではなく、未来の科学の進展に必要不可欠な要素となっているのです。


★調査レポート[世界のゲノミクスにおけるAI市場2023-2030:コンポーネント別(ハードウェア、ソフトウェア)、技術別(機械学習)、機能別、用途別、エンドユーザー別、地域別] (コード:GRV23MR013)販売に関する免責事項を必ずご確認ください。
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