１．AIによる創薬の市場概要
製品の定義
AIによる創薬：タイプ別
世界のAIによる創薬のタイプ別市場価値比較（2024-2030）
※低分子医薬品、生物モデリング、構造生物学、その他
AIによる創薬：用途別
世界のAIによる創薬の用途別市場価値比較（2024-2030）
※製薬＆バイオ企業、研究所
世界のAIによる創薬市場規模の推定と予測
世界のAIによる創薬の売上：2019-2030
世界のAIによる創薬の販売量：2019-2030
世界のAIによる創薬市場の平均価格（2019-2030）
前提条件と限界
２．AIによる創薬市場のメーカー別競争
世界のAIによる創薬市場：販売量のメーカー別市場シェア（2019-2024）
世界のAIによる創薬市場：売上のメーカー別市場シェア（2019-2024）
世界のAIによる創薬のメーカー別平均価格（2019-2024）
AIによる創薬の世界主要プレイヤー、業界ランキング、2022 VS 2023 VS 2024
世界のAIによる創薬市場の競争状況と動向
世界のAIによる創薬市場集中率
世界のAIによる創薬上位3社と5社の売上シェア
世界のAIによる創薬市場：企業タイプ別シェア（ティア1、ティア2、ティア3）
３．AIによる創薬市場の地域別シナリオ
地域別AIによる創薬の市場規模：2019年VS2023年VS2030年
地域別AIによる創薬の販売量：2019-2030
地域別AIによる創薬の販売量：2019-2024
地域別AIによる創薬の販売量：2025-2030
地域別AIによる創薬の売上：2019-2030
地域別AIによる創薬の売上：2019-2024
地域別AIによる創薬の売上：2025-2030
北米の国別AIによる創薬市場概況
北米の国別AIによる創薬市場規模：2019年VS2023年VS2030年
北米の国別AIによる創薬販売量（2019-2030）
北米の国別AIによる創薬売上（2019-2030）
米国
カナダ
欧州の国別AIによる創薬市場概況
欧州の国別AIによる創薬市場規模：2019年VS2023年VS2030年
欧州の国別AIによる創薬販売量（2019-2030）
欧州の国別AIによる創薬売上（2019-2030）
ドイツ
フランス
イギリス
ロシア
イタリア
アジア太平洋の国別AIによる創薬市場概況
アジア太平洋の国別AIによる創薬市場規模：2019年VS2023年VS2030年
アジア太平洋の国別AIによる創薬販売量（2019-2030）
アジア太平洋の国別AIによる創薬売上（2019-2030）
中国
日本
韓国
インド
東南アジア
中南米の国別AIによる創薬市場概況
中南米の国別AIによる創薬市場規模：2019年VS2023年VS2030年
中南米の国別AIによる創薬販売量（2019-2030）
中南米の国別AIによる創薬売上
ブラジル
メキシコ
中東・アフリカの国別AIによる創薬市場概況
中東・アフリカの地域別AIによる創薬市場規模：2019年VS2023年VS2030年
中東・アフリカの地域別AIによる創薬販売量（2019-2030）
中東・アフリカの地域別AIによる創薬売上
中東
アフリカ
４．タイプ別セグメント
世界のタイプ別AIによる創薬販売量（2019-2030）
世界のタイプ別AIによる創薬販売量（2019-2024）
世界のタイプ別AIによる創薬販売量（2025-2030）
世界のAIによる創薬販売量のタイプ別市場シェア（2019-2030）
世界のタイプ別AIによる創薬の売上（2019-2030）
世界のタイプ別AIによる創薬売上（2019-2024）
世界のタイプ別AIによる創薬売上（2025-2030）
世界のAIによる創薬売上のタイプ別市場シェア（2019-2030）
世界のAIによる創薬のタイプ別価格（2019-2030）
５．用途別セグメント
世界の用途別AIによる創薬販売量（2019-2030）
世界の用途別AIによる創薬販売量（2019-2024）
世界の用途別AIによる創薬販売量（2025-2030）
世界のAIによる創薬販売量の用途別市場シェア（2019-2030）
世界の用途別AIによる創薬売上（2019-2030）
世界の用途別AIによる創薬の売上（2019-2024）
世界の用途別AIによる創薬の売上（2025-2030）
世界のAIによる創薬売上の用途別市場シェア（2019-2030）
世界のAIによる創薬の用途別価格（2019-2030）
６．主要企業のプロファイル
※掲載企業：Entos、Selvita、Benevolent、Exscientia、Euretos、Illumina with AstraZeneca、Novo Nordisk with Microsoft、Iktos、Aqemia、Zephyr AI、Cyclicarx、Eli Lilly、Terray Therapeutics、Ardigen、ReviveMed、Insilico Medicine、XtalPi、MindRank、DP Technology
Company A
Company Aの企業情報
Company Aの概要と事業概要
Company AのAIによる創薬の販売量、売上、売上総利益率（2019-2024）
Company Aの製品ポートフォリオ
Company B
Company Bの会社情報
Company Bの概要と事業概要
Company BのAIによる創薬の販売量、売上、売上総利益率（2019-2024）
Company Bの製品ポートフォリオ
…
…
７．産業チェーンと販売チャネルの分析
AIによる創薬の産業チェーン分析
AIによる創薬の主要原材料
AIによる創薬の生産方式とプロセス
AIによる創薬の販売とマーケティング
AIによる創薬の販売チャネル
AIによる創薬の販売業者
AIによる創薬の需要先
８．AIによる創薬の市場動向
AIによる創薬の産業動向
AIによる創薬市場の促進要因
AIによる創薬市場の課題
AIによる創薬市場の抑制要因
９．調査結果と結論
１０．方法論とデータソース
方法論／調査アプローチ
調査プログラム／設計
市場規模の推定方法
市場分解とデータ三角法
データソース
二次情報源
一次情報源
著者リスト
免責事項
・AIによる創薬の世界市場タイプ別価値比較（2024年-2030年）
・AIによる創薬の世界市場規模比較：用途別（2024年-2030年）
・2023年のAIによる創薬の世界市場メーカー別競争状況
・グローバル主要メーカーのAIによる創薬の売上（2019年-2024年）
・グローバル主要メーカー別AIによる創薬の売上シェア（2019年-2024年）
・世界のメーカー別AIによる創薬売上（2019年-2024年）
・世界のメーカー別AIによる創薬売上シェア（2019年-2024年）
・AIによる創薬の世界主要メーカーの平均価格（2019年-2024年）
・AIによる創薬の世界主要メーカーの業界ランキング、2022年 VS 2023年 VS 2024年
・グローバル主要メーカーの市場集中率（CR5とHHI）
・企業タイプ別世界のAIによる創薬市場（ティア1、ティア2、ティア3）
・地域別AIによる創薬の市場規模：2019年 VS 2023年 VS 2030年
・地域別AIによる創薬の販売量（2019年-2024年）
・地域別AIによる創薬の販売量シェア（2019年-2024年）
・地域別AIによる創薬の販売量（2025年-2030年）
・地域別AIによる創薬の販売量シェア（2025年-2030年）
・地域別AIによる創薬の売上（2019年-2024年）
・地域別AIによる創薬の売上シェア（2019年-2024年）
・地域別AIによる創薬の売上（2025年-2030年）
・地域別AIによる創薬の売上シェア（2025-2030年）
・北米の国別AIによる創薬収益：2019年 VS 2023年 VS 2030年
・北米の国別AIによる創薬販売量（2019年-2024年）
・北米の国別AIによる創薬販売量シェア（2019年-2024年）
・北米の国別AIによる創薬販売量（2025年-2030年）
・北米の国別AIによる創薬販売量シェア（2025-2030年）
・北米の国別AIによる創薬売上（2019年-2024年）
・北米の国別AIによる創薬売上シェア（2019年-2024年）
・北米の国別AIによる創薬売上（2025年-2030年）
・北米の国別AIによる創薬の売上シェア（2025-2030年）
・欧州の国別AIによる創薬収益：2019年 VS 2023年 VS 2030年
・欧州の国別AIによる創薬販売量（2019年-2024年）
・欧州の国別AIによる創薬販売量シェア（2019年-2024年）
・欧州の国別AIによる創薬販売量（2025年-2030年）
・欧州の国別AIによる創薬販売量シェア（2025-2030年）
・欧州の国別AIによる創薬売上（2019年-2024年）
・欧州の国別AIによる創薬売上シェア（2019年-2024年）
・欧州の国別AIによる創薬売上（2025年-2030年）
・欧州の国別AIによる創薬の売上シェア（2025-2030年）
・アジア太平洋の国別AIによる創薬収益：2019年 VS 2023年 VS 2030年
・アジア太平洋の国別AIによる創薬販売量（2019年-2024年）
・アジア太平洋の国別AIによる創薬販売量シェア（2019年-2024年）
・アジア太平洋の国別AIによる創薬販売量（2025年-2030年）
・アジア太平洋の国別AIによる創薬販売量シェア（2025-2030年）
・アジア太平洋の国別AIによる創薬売上（2019年-2024年）
・アジア太平洋の国別AIによる創薬売上シェア（2019年-2024年）
・アジア太平洋の国別AIによる創薬売上（2025年-2030年）
・アジア太平洋の国別AIによる創薬の売上シェア（2025-2030年）
・中南米の国別AIによる創薬収益：2019年 VS 2023年 VS 2030年
・中南米の国別AIによる創薬販売量（2019年-2024年）
・中南米の国別AIによる創薬販売量シェア（2019年-2024年）
・中南米の国別AIによる創薬販売量（2025年-2030年）
・中南米の国別AIによる創薬販売量シェア（2025-2030年）
・中南米の国別AIによる創薬売上（2019年-2024年）
・中南米の国別AIによる創薬売上シェア（2019年-2024年）
・中南米の国別AIによる創薬売上（2025年-2030年）
・中南米の国別AIによる創薬の売上シェア（2025-2030年）
・中東・アフリカの国別AIによる創薬収益：2019年 VS 2023年 VS 2030年
・中東・アフリカの国別AIによる創薬販売量（2019年-2024年）
・中東・アフリカの国別AIによる創薬販売量シェア（2019年-2024年）
・中東・アフリカの国別AIによる創薬販売量（2025年-2030年）
・中東・アフリカの国別AIによる創薬販売量シェア（2025-2030年）
・中東・アフリカの国別AIによる創薬売上（2019年-2024年）
・中東・アフリカの国別AIによる創薬売上シェア（2019年-2024年）
・中東・アフリカの国別AIによる創薬売上（2025年-2030年）
・中東・アフリカの国別AIによる創薬の売上シェア（2025-2030年）
・世界のタイプ別AIによる創薬の販売量（2019年-2024年）
・世界のタイプ別AIによる創薬の販売量（2025-2030年）
・世界のタイプ別AIによる創薬の販売量シェア（2019年-2024年）
・世界のタイプ別AIによる創薬の販売量シェア（2025年-2030年）
・世界のタイプ別AIによる創薬の売上（2019年-2024年）
・世界のタイプ別AIによる創薬の売上（2025-2030年）
・世界のタイプ別AIによる創薬の売上シェア（2019年-2024年）
・世界のタイプ別AIによる創薬の売上シェア（2025年-2030年）
・世界のタイプ別AIによる創薬の価格（2019年-2024年）
・世界のタイプ別AIによる創薬の価格（2025-2030年）
・世界の用途別AIによる創薬の販売量（2019年-2024年）
・世界の用途別AIによる創薬の販売量（2025-2030年）
・世界の用途別AIによる創薬の販売量シェア（2019年-2024年）
・世界の用途別AIによる創薬の販売量シェア（2025年-2030年）
・世界の用途別AIによる創薬の売上（2019年-2024年）
・世界の用途別AIによる創薬の売上（2025-2030年）
・世界の用途別AIによる創薬の売上シェア（2019年-2024年）
・世界の用途別AIによる創薬の売上シェア（2025年-2030年）
・世界の用途別AIによる創薬の価格（2019年-2024年）
・世界の用途別AIによる創薬の価格（2025-2030年）
・原材料の主要サプライヤーリスト
・AIによる創薬の販売業者リスト
・AIによる創薬の需要先リスト
・AIによる創薬の市場動向
・AIによる創薬市場の促進要因
・AIによる創薬市場の課題
・AIによる創薬市場の抑制要因
・本レポートの調査プログラム／設計
・二次情報源からの主要データ情報
・一次情報源からの主要データ情報
・本報告書の著者リスト
| ※参考情報 AIによる創薬は、人工知能（AI）を用いることで新薬の開発プロセスを加速し、効率化する手法です。従来の創薬プロセスは、膨大な時間とコストを要するため、治療薬の発見が困難な場合が多くあります。そのため、AIを活用することで、このプロセスを効率化し、革新的な薬剤の発見を促進することが期待されています。 AIによる創薬の基本的な定義は、データ解析と機械学習などのAI技術を利用して、薬物の候補となる化合物を特定したり、新しい生物学的メカニズムを発見したり、既存の薬剤の効果を改善したりするプロセスを指します。このアプローチは、従来の実験室での試行錯誤に比べて、時間的、経済的な効率を向上させることが可能です。 AI創薬の特徴の一つは、そのデータ駆動型のアプローチです。この手法では、大規模なデータセットを活用し、機械学習アルゴリズムを通じて、パターンや相関関係を見出すことができます。これにより、化合物の活性や副作用に関する洞察を得やすくなります。また、AIはモデリングやシミュレーションを通じて、化合物の特性を予測することも可能です。これにより、実際の試験を行う前に、候補化合物の有望性を評価できます。 AIによる創薬には、いくつかの主要な種類があります。まず、化合物のスクリーニングに特化したアプローチがあります。これは、特定のターゲットに対する活性を持つ化合物を迅速に探し出すことを目的としています。次に、ドラッグリポジショニング（既存薬の再利用）という手法では、既に知られている薬剤の別の適用領域を探すことができます。これにより、従来の薬剤開発にかかる時間を大幅に短縮することができます。 さらに、AIは生物学的データの解析にも活用されます。遺伝子やタンパク質の相互作用を解析することで、新たな病気のメカニズムを理解し、新薬のターゲットを特定する手助けをします。これにより、革新的な治療法が開発される可能性が高まります。 AIによる創薬の用途は多岐にわたります。新薬の発見はもちろんのこと、効率的なバイオマーカーの発見や、個別化医療の推進にも寄与します。また、副作用の予測や、臨床試験のデザインにおいてもAIの力が発揮されています。これらの用途によって、製薬業界は持続可能な成長を実現し、患者により良い医療を提供することができるようになります。 AIによる創薬の関連技術には、機械学習、深層学習、自然言語処理（NLP）、データマイニング等が含まれます。機械学習や深層学習は、化合物の特性や生物学的データから学習し、新たな知見を得るための基盤技術です。また、自然言語処理は論文や特許などの文献情報を自動で解析し、関連情報を抽出するために不可欠です。 これらの技術が組み合わさることで、AIは既存の知識を有効活用し、新たな発見を推進することが可能となります。これにより、創薬のプロセスはより迅速かつ効率的に進められるようになり、製薬企業の競争力を高める要因ともなります。 ただし、AIによる創薬には課題も存在します。データの質や量、バイアスの問題、倫理的な懸念などが挙げられます。特に、医療における意思決定は人間の生命に直接影響を与えるため、AIの導入には慎重な検討が必要です。また、AIを用いたモデルの透明性や解釈性が求められるため、これらの課題に対応する技術の開発も重要です。 総じて、AIによる創薬は、薬剤の発見と開発のプロセスを変革する可能性を秘めています。今後、AI技術の進展により、より多くの疾患に対する効果的かつ安全な治療法が生まれることが期待されています。医療とAIの融合は、患者に新たな希望をもたらし、未来の医療の在り方を変える鍵となるでしょう。 AI技術の進化に伴い、創薬における新たな可能性が広がっていくことは間違いありません。 |
