創薬・医薬品開発におけるAI市場のダイナミクス： 促進要因と阻害要因
より迅速な医薬品開発のための人工知能の採用増加
世界の創薬・医薬品開発におけるAI市場は、複雑な生物学的データの解析、創薬ターゲットの同定、化合物の有効性と毒性の予測などの能力により、勢いを増しています。この技術は従来型の医薬品開発における時間とコストを削減します。製薬企業や研究機関は、機械学習アルゴリズムやディープラーニングツールを使用して候補化合物のスクリーニングを合理化し、臨床試験を最適化し、意思決定を強化することで、新薬の市場投入までの時間を短縮しています。
さらにAIは、治療結果の予測、臨床試験のデザイン、薬剤のリポジショニングを可能にすることで、臨床試験の効率を向上させます。しかし、強固なデータ共有の仕組みやアルゴリズムの包括的な知的財産保護などが課題となっています。AIを活用する製薬企業は、生物科学とアルゴリズムを効果的に統合し、ウェットラボ実験とドライラボ実験の融合を成功させなければなりません。
AI統合における規制上の課題
世界の創薬・医薬品開発におけるAI市場は、FDAやEMAといった機関がAI主導のツールに関するガイドラインを策定するなど、規制環境が進化していることによる課題に直面しています。データの取り扱い、モデルの検証、アルゴリズムの透明性に関する標準化されたプロトコルがないため、さらなるコンプライアンスの負担が生じます。データのプライバシー、倫理的配慮、AIの意思決定における説明可能性にまつわる懸念も、こうした不確実性に拍車をかけています。このような不確実性により、製品の上市が遅れたり、中小企業がAI技術を採用する意欲が減退したりして、市場の成長が制限される可能性があります。
創薬開発におけるAI市場のセグメント分析
世界の創薬・医薬品開発におけるAI市場は、技術、用途、地域によって区分されます。
技術
技術セグメントにおける機械学習は、予測期間において最も高いCAGRで成長する見込みです。
2022年、ソフトウェアセグメントは最も急成長しているセグメントの1つであり、 0.95億米ドルに達し、さらに 2023年には10.8億米ドルに増加 しました。
機械学習は、機械が人間の知的行動を模倣することを可能にする人工知能のサブ分野です。AIシステムは、人間の問題解決に似た複雑なタスクを実行するために使用されます。AIの目標は、視覚的シーンの認識、自然言語の理解、物理的動作の実行など、人間のような「知的行動」を示すコンピュータモデルを作成することです。CSAILの主任研究員であるボリス・カッツは、この目標を強調しています。
機械学習は、創薬・医薬品開発市場におけるグローバルAIの重要な推進力です。機械学習は、複雑な生物学的データをより迅速かつ正確に分析し、時間とコストを削減します。大規模なデータセットからパターンを認識することで、創薬ターゲットの特定と検証に役立ち、創薬開発の初期段階を支援します。MLはまた、薬剤の有効性と毒性を予測することで化合物のスクリーニングとリード化合物の最適化を合理化し、成功率を向上させます。また、患者の層別化やリアルタイムのデータ解析により、効率的な臨床試験デザインもサポートします。
例えば、2024年4月、Dr. Reddy’s Laboratories傘下のAurigene Pharmaceutical Services Limitedは、ヒット化合物の同定から候補化合物の指名までの創薬プロジェクトを迅速化するために設計されたAIおよびML支援プラットフォームであるAurigene.AIを発表しました。
AIによる創薬・医薬品開発市場の地理的分析
アジア太平洋地域は、AI創薬・開発市場において最も高い市場シェアで重要な位置を占める見込み
アジア太平洋地域は力強い成長を記録し、 2022年の4億3,000万 米ドルから 2023年には4億9,000万米ドルに増加しました 。
アジア太平洋地域の市場成長は、製薬技術革新の高まり、製薬会社やバイオ製薬会社による創薬・開発活動への投資の増加など、さまざまな要因によるものです。
例えば、アジア太平洋地域では日本が最も強力な製薬産業であり、絶え間ない高度な研究開発活動や斬新なイノベーションなどに支えられています。多くの製薬会社がグローバルに事業を展開し、産業界の巨人の一角を占めています。これらの企業は、創薬・開発活動に多額の投資を行い、AI技術のリーダーと戦略的提携を結んでいます。このような共同イニシアチブは、日本市場の主要な市場ドライバーです。
例えば、小野薬品工業株式会社は2024年2月、InveniAI LLCとの研究提携を発表し、InveniAIの最先端の人工知能（AI）および機械学習（ML）プラットフォームAlphaMeldおよびChatAlphaMeldを活用することで、新規治療標的を特定すると発表しました。
さらに、2024年2月、アティナリー・テクノロジーズ・インクは、日本および世界最大級の医薬品メーカーである武田薬品との提携を発表しました。この提携により、武田薬品はアティナリーのAI自動運転ラボ技術を、研究開発および創薬の専門知識と組み合わせて活用することになります。
加えて、アジア太平洋地域、特に日本では、いくつかの先進的な技術リーダーが足場を固めつつあり、日本の製薬メーカーがこれらの先進的なAI技術を創薬活動に活用する機会が生まれるでしょう。
創薬・医薬品開発におけるAI市場 世界の主要プレーヤー
創薬AI市場における主な世界的プレーヤーは、Alphabet（Google DeepMind）、Atomwise Inc.、BenevolentAI、BioMap、BioSymetrics、DEEP Genomics、Euretos、Exscientia、IBM、Iktos。その他
主要開発
- 2025年1月、InveniAI LLCは、医薬品開発プロセスに革命を起こすというコミットメントの一環として、最近の重要なマイルストーンを発表しました。InveniAIは、新規治療法開発のための人工知能（AI）、ジェネレーティブAI、機械学習技術を専門とする完全子会社AlphaMeld Corporationを立ち上げました。
- 2024年7月、Exscientia plcはAmazon Web Services（AWS）との協業を拡大し、クラウドプロバイダーの人工知能（AI）および機械学習（ML）サービスをExscientiaのエンドツーエンドの創薬および自動化のためのプラットフォームに活用することを発表しました。このプラットフォームは、生成的AIモデルとAWSのスケーラビリティ、ロボットによるラボ自動化を活用し、迅速かつ低コストで創薬候補化合物をデザインします。
レポートを購入する理由
- パイプラインとイノベーション 進行中の臨床試験、製品パイプラインをレビューし、今後の医薬品の進歩を予測します。
- 技術パフォーマンスと市場ポジショニング： 製品性能、市場ポジショニング、成長可能性を分析し、戦略を最適化します。
- 実際のエビデンス 患者からのフィードバックやデータを製品開発に統合し、治療成績の向上につなげます。
- 医師の嗜好と医療システムへの影響： 医療提供者の行動や、医療システムの合併が採用戦略に与える影響を検証します。
- 市場の最新情報と産業界の変化： 最近の規制変更、新しい政策、新たな技術を取り上げます。
- 競合戦略： 競合他社の戦略、市場シェア、新興プレーヤーを分析します。
- 価格設定と市場参入 価格設定モデル、償還動向、市場参入戦略を検証します。
- 市場参入と拡大 新規市場への参入とパートナーシップに関する最適な戦略を特定します。
- 地域の成長と投資 高成長地域と投資機会を明らかにします。
- サプライチェーンの最適化 効率的な技術提供のためのサプライチェーンリスクと流通戦略を評価します。
- サステナビリティと規制への影響： 医療におけるエコフレンドリーな実践と進化する規制に焦点を当てます。
- 市販後調査 製品の安全性とアクセスを向上させるために市販後のデータを活用します。
- 薬剤経済学と金額別価格設定： 研究開発における価値ベースの価格設定とデータ主導の意思決定への移行を分析します。
本レポートは、創薬・医薬品開発におけるAIの世界市場について、約54の表、47の図、180ページで構成しています。
2024年の技術オーディエンス
- メーカー 製薬会社、バイオテクノロジー企業、受託製造業者、流通業者、病院
- 規制と政策： コンプライアンス・オフィサー、政府、医療経済学者、市場参入スペシャリスト
- 技術＆イノベーション 研究開発専門家、臨床試験マネージャー、ファーマコビジランス専門家
- 投資家 医療投資家、ベンチャーファンド投資家、医薬品マーケティング＆セールス
- コンサルティング＆アドバイザリー： 医療コンサルタント、産業団体、アナリスト
- サプライチェーン 流通・サプライチェーンマネージャー
- 消費者および擁護： 患者、擁護団体、保険会社
- 学術・研究： 学術機関。
- 市場紹介とスコープ
- レポートの目的
- レポート範囲と定義
- レポートの範囲
- エグゼクティブインサイトと主要な要点
- 市場ハイライトと戦略的要点
- 主要動向と将来予測
- 技術別スニペット
- アプリケーション別スニペット
- 地域別スニペット
- ダイナミクス
- 影響要因
- ドライバー
- より迅速な医薬品開発のための人工知能の採用増加
- 技術進歩の高まり
- XX
- 阻害要因
- 規制上の課題
- AI統合に伴う高コスト
- XX
- 機会
- 新興市場での拡大
- ドライバー
- 影響要因
- インパクト分析
- 戦略的洞察と産業展望
- 規制分析
- 市場リーダーとパイオニア
- 新興パイオニアと有力プレーヤー
- 最も売れているブランドを持つ確立されたリーダー
- 確立された製品を持つマーケットリーダー
- CXOの視点
- 最新動向とブレークスルー
- 規制と償還の状況
- 南米アメリカ
- ヨーロッパ
- アジア太平洋
- 南米アメリカ
- 中東・アフリカ
- ポーターのファイブフォース分析
- サプライチェーン分析
- 特許分析
- SWOT分析
- アンメット・ニーズとギャップ
- 市場参入と拡大のための推奨戦略
- シナリオ分析： ベストケース、ベースケース、ワーストケース予測
- 価格分析と価格ダイナミクス
- 主要オピニオンリーダー
- 創薬開発におけるAI市場：技術別
- 市場概要
- 市場規模分析とYoY成長率分析（%）：技術別
- 市場魅力度指数（技術別
- 機械学習
- 技術別
- 市場規模分析とYoY成長率分析（%）、技術別
- 自然言語処理
- ジェネレーティブAI
- その他
- 市場概要
- 創薬開発におけるAI市場、用途別
- はじめに
- 市場規模分析および前年比成長率分析（%）：用途別
- 市場魅力度指数（用途別
- ターゲット探索とバリデーション
- 市場導入
- 市場規模分析とYoY成長率分析(%)
- ヒット探索とバーチャルスクリーニング
- ヒット・ツー・リード
- リード最適化
- 前臨床試験
- 臨床試験
- その他
- はじめに
- 創薬開発におけるAI市場、地域別
- はじめに
- 市場規模分析およびYoY成長率分析（%）：地域別
- 市場魅力度指数（地域別
- 北米
- 市場紹介
- 地域別主要ダイナミクス
- 市場規模分析および前年比成長率分析（%）：技術別
- 市場規模分析およびYoY成長率分析（%）：アプリケーション別
- 市場規模分析およびYoY成長率分析（%）：国別
- 米国
- カナダ
- メキシコ
- ヨーロッパ
- 序論
- 地域別主要ダイナミクス
- 市場規模分析とYoY成長率分析（%）：技術別
- 市場規模分析とYoY成長率分析（%）：アプリケーション別
- 市場規模分析およびYoY成長率分析（%）：国別
- ドイツ
- イギリス
- フランス
- スペイン
- イタリア
- その他のヨーロッパ
- 南米アメリカ
- 序論
- 地域別主要ダイナミクス
- 市場規模分析およびYoY成長分析（%）：技術別
- 市場規模分析およびYoY成長率分析（%）：用途別
- 市場規模分析およびYoY成長率分析（%）：国別
- ブラジル
- アルゼンチン
- その他の南米アメリカ
- アジア太平洋地域
- 序論
- 地域別主要ダイナミクス
- 市場規模分析および前年比成長率分析（%）：技術別
- 市場規模分析およびYoY成長率分析（%）：用途別
- 市場規模分析およびYoY成長率分析（%）：国別
- 中国
- インド
- 日本
- 韓国
- その他のアジア太平洋地域
- 中東・アフリカ
- 主要な地域別動向
- 地域別主要ダイナミクス
- 市場規模分析および前年比成長率分析（%）：技術別
- 市場規模分析とYoY成長率分析（%）：用途別
- はじめに
- 競争環境と市場ポジショニング
- 競合の概要と主要市場プレイヤー
- 市場シェア分析とポジショニングマトリックス
- 戦略的パートナーシップ、M&A
- 製品ポートフォリオとイノベーションの主な展開
- 企業ベンチマーキング
- 企業プロフィール
- アルファベット（グーグルディープマインド
- 会社概要
- 製品ポートフォリオ
- 製品概要
- 製品の主要業績評価指標（KPI）
- 過去の製品売上高と予測
- 製品販売量
- アルファベット（グーグルディープマインド
- 財務概要
- 企業収益
- 地域別売上高シェア
- 売上予測
- 主要開発
- 合併・買収
- 主要製品開発活動
- 規制当局の承認など
- SWOT分析
- 地域別売上高シェア
- アトムワイズ
- ベネボレントAI
- バイオマップ
- バイオサイメトリクス
- ディープ・ジェノミクス
- ユーレトス
- Exscientia
- IBM
- イクトス (※リストは網羅的ではありません)
- 企業収益
- 付録
- アメリカとサービスについて
- アメリカ
