目次
第1章 エグゼクティブサマリー
市場見通し
レポートの範囲
市場概要
市場動向と成長要因
新興技術
セグメント別分析
地域別分析
結論
第2章 市場概観
現在の市場概観
マクロ経済要因分析
政府政策と規制
技術インフラとデジタル対応度
国際貿易とサプライチェーン動向
米国関税の影響
ポーターの5つの力分析
新規参入の可能性（中～高）
供給者の交渉力（低～中）
購入者の交渉力（高）
代替製品・サービスの脅威（低～中）
業界競争レベル（高）
AIが医薬品バリューチェーンに与える影響
創薬と前臨床開発：イノベーションの加速
臨床試験：設計と実施の高度化
製造とサプライチェーン：インテリジェントな運用
規制対応とコンプライアンス：自動化と精度向上
商業化と市場アクセス：データ駆動型戦略
市販後調査：継続的学習と安全性モニタリング
ユースケース
ユースケース1：規制申請効率化のための生成AI
ユースケース2：合成経路のための生成AI搭載R&Dアシスタント
第3章 市場動向
市場動向
市場推進要因
迅速な創薬・開発
臨床試験におけるAI導入の増加
精密医療とAIアプリケーションへの需要
市場制約要因
規制・倫理上の懸念
データ課題
市場機会
連携と投資
新興国における創薬への注目の高まり
分子設計における生成AIの進歩
第4章 規制環境
概要
米国の規制シナリオ
欧州の規制シナリオ
日本の規制シナリオ
中国の規制シナリオ
その他の国々
第5章 新興トレンドとパイプライン分析
新興トレンド
製薬分野における生成AI
フェデレーテッドラーニング
自然言語処理
生成的敵対ネットワーク
パイプライン分析
要点
特許分析
調査結果
第6章 市場セグメント分析
セグメンテーション内訳
製品タイプ別市場内訳
要点
ソフトウェア
サービス
用途別市場内訳
要点
創薬・開発
臨床試験
個別化医療
その他の用途
地域別内訳
地域別市場内訳
要点
北米
欧州
アジア太平洋
その他地域（RoW）
第7章 競合インテリジェンス
要点
競合分析
戦略分析
投資環境
第8章 製薬業界におけるAIの持続可能性：ESGの視点
ESGの概要
持続可能性の動向と取り組み
ESGリスク評価
BCCリサーチによる総括
第9章 付録
調査方法論
情報源
略語一覧
企業プロファイル
AICURE
ATOMWISE INC.
BENEVOLENTAI
GOOGLE DEEPMIND
HEALX
IKTOS
INSILICO MEDICINE
INVENIAI LLC.
NVIDIA CORP.
PATHAI INC.
RECURSION
SCHRODINGER INC.
SYRENCLOUD INC.
TEMPUS AI INC.
XTALPI INC.
新興スタートアップ／市場変革企業
要約表：地域別AI医薬品市場（2030年まで）
表1：AIソフトウェア企業と製薬会社の提携事例
表2：FDAのAI/ML関連イニシアチブとマイルストーン（2014年および2025年）
表3：EMAのAI/ML規制開発タイムライン（2021年～2024年）
表4：医薬品分野におけるAIの臨床試験データ（2025年）
表5：医薬品分野におけるAI特許取得件数（2022年～2025年）
表6：製品タイプ別 医薬品分野におけるAIの世界市場（2030年まで）
表7：地域別 医薬品分野におけるAIソフトウェアの世界市場（2030年まで）
表8：地域別AI医薬品サービス世界市場（2030年まで）
表9：用途別AI医薬品世界市場（2030年まで）
表10：創薬に活用されるAIツール
表11：臨床段階へ移行するAI活用医薬品（2025年）
表12：2030年までの地域別医薬品開発におけるAIの世界市場規模
表13：2023～2025年の製薬企業とテクノロジー企業間の提携事例
表14：臨床試験におけるAI活用のメリットとデメリット
表15：2030年までの地域別臨床試験用途向け医薬品AIの世界市場規模
表16：薬理ゲノミクスにおける機械学習の応用
表17：個別化医療向け医薬品分野におけるAIの世界市場（地域別、2030年まで）
表18：医薬品分野におけるAIのその他の応用分野の世界市場（地域別、2030年まで）
表19：医薬品分野におけるAIの世界市場（地域別、2030年まで）
表20：北米における医薬品分野のAI市場（製品タイプ別、2030年まで）
表21：北米における医薬品分野のAI市場（用途別、2030年まで）
表22：北米における医薬品分野のAI市場（国別、2030年まで）
表23：欧州における医薬品分野のAI市場（製品タイプ別、2030年まで）
表24：欧州における医薬品分野のAI市場（用途別、2030年まで）
表25：欧州における医薬品分野のAI市場（国別、2030年まで）
表26：アジア太平洋地域における医薬品分野のAI市場（製品タイプ別、2030年まで）
表27：アジア太平洋地域における医薬品分野のAI市場（用途別、2030年まで）
表28：アジア太平洋地域における医薬品分野のAI市場（国別、2030年まで）
表29：その他の地域（RoW）における医薬品分野のAI市場（製品タイプ別、2030年まで）
表30：その他の地域（RoW）における医薬品分野のAI市場（用途別、2030年まで）
表31：その他の地域（RoW）における医薬品分野のAI市場（サブ地域別、2030年まで）
表32：2024年 世界の医薬品分野におけるAI市場における主要企業
表33：2022～2025年 医薬品分野におけるAI市場における契約・提携・パートナーシップ
表34：2024～2025年 医薬品分野におけるAI産業におけるM&A
表35：製薬業界におけるAIへの最近の投資動向（2024年および2025年）
表36：製薬AI企業のESGリスクランキング（2025年）*
表37：本レポートで使用した情報源
表38：本レポートで使用した略語
表39：AiCure：企業概要
表40：AiCure：製品ポートフォリオ
表41：AiCure：ニュース／主要動向、2024年
表42：Atomwise Inc.：企業概要
表43：Atomwise Inc.：製品ポートフォリオ
表44：Atomwise Inc.：ニュース／主要動向、2022年
表45：BenevolentAI：企業概要
表46：BenevolentAI：製品ポートフォリオ
表47：BenevolentAI：ニュース／主要動向（2022年～2025年）
表48：Google DeepMind：企業概要
表49：Google DeepMind：製品ポートフォリオ
表50：Google DeepMind：ニュース／主要動向、2024年および2025年
表51：Healx：会社概要
表52：Healx：製品ポートフォリオ
表53：Healx：ニュース／主要動向、2023年および2024年
表54：Iktos：会社概要
表55：Iktos：製品ポートフォリオ
表56：Iktos：ニュース／主要動向、2023年～2025年
表57：Insilico Medicine：会社概要
表58：Insilico Medicine：製品ポートフォリオ
表59：Insilico Medicine：ニュース／主要動向、2023年～2025年
表60：InveniAI LLC：会社概要
表61：InveniAI LLC：製品ポートフォリオ
表62：InveniAI LLC：ニュース／主要動向（2021年～2024年）
表63：Nvidia Corp.：会社概要
表64：Nvidia Corp.：財務実績（2023年度および2024年度）
表65：Nvidia Corp.：製品ポートフォリオ
表66：Nvidia Corp.：ニュース／主要動向、2023年～2025年
表67：PathAI Inc.：会社概要
表68：PathAI Inc.：製品ポートフォリオ
表69：PathAI Inc.：ニュース／主要動向、2024年および2025年
表70：Recursion：会社概要
表71：Recursion：財務実績、2023年度および2024年度
表72：Recursion：製品ポートフォリオ
表73：Recursion：ニュース／主要動向、2024年および2025年
表74：Schrödinger Inc.：会社概要
表75：シュレーディンガー社：財務実績、2023年度および2024年度
表76：シュレーディンガー社：製品ポートフォリオ
表77：シュレーディンガー社：ニュース／主要動向、2023年および2024年
表78：サイレンクラウド社：会社概要
表79：サイレンクラウド社： 製品ポートフォリオ
表80：テンパスAI株式会社：会社概要
表81：テンパスAI株式会社：財務実績（2023年度および2024年度）
表82：テンパスAI株式会社：製品ポートフォリオ
表83：テンパスAI株式会社：ニュース／主要動向（2023年～2025年）
表84：XtalPi株式会社： 会社概要
表85：XtalPi Inc.：財務実績（2023年度および2024年度）
表86：XtalPi Inc.：製品ポートフォリオ
表87：XtalPi Inc.：ニュース／主要動向（2024年および2025年）
表88：医薬品分野におけるAI市場の新興スタートアップ企業
図表一覧
概要図：地域別AI医薬品市場シェア（2024年）
図1：医薬品開発・流通ライフサイクルにおけるAIの応用
図2：ポーターの5つの力分析：医薬品市場におけるAI
図3：医薬品バリューチェーンにおけるAIの応用
図4：医薬品分野におけるAIの市場動向
図5：医薬品市場におけるAIの新興技術
図6：医薬品分野におけるAI特許取得件数（年別、2021-2025年）
図7：医薬品分野におけるAIの世界市場シェア（製品タイプ別、2024年）
図8：医薬品分野におけるAIソフトウェアの世界市場シェア（地域別、2024年）
図9：地域別AI医薬品サービス世界市場シェア（2024年）
図10：用途別AI医薬品世界市場シェア（2024年）
図11：創薬におけるAIの役割
図12：地域別創薬・開発向けAI世界市場シェア（2024年）
図13：臨床試験用途における医薬品分野のAI世界市場シェア（地域別、2024年）
図14：個別化医療向け医薬品分野のAI世界市場シェア（地域別、2024年）
図15：その他の用途における医薬品分野のAI世界市場シェア（地域別、2024年）
図16：地域別AI医薬品市場シェア（2024年）
図17：製品タイプ別北米AI医薬品市場シェア（2024年）
図18：用途別北米AI医薬品市場シェア（2024年）
図19：国別北米AI医薬品市場シェア（2024年）
図20：欧州における医薬品分野のAI市場シェア（製品タイプ別、2024年）
図21：欧州における医薬品分野のAI市場シェア（用途別、2024年）
図22：欧州における医薬品分野のAI市場シェア（国別、2024年）
図23：アジア太平洋地域における医薬品分野のAI市場シェア（製品タイプ別、2024年）
図24：アジア太平洋地域における医薬品分野のAI市場シェア（用途別、2024年）
図25：アジア太平洋地域における医薬品分野のAI市場シェア（国別、2024年）
図26：その他の地域（RoW）における医薬品分野のAI市場シェア（製品タイプ別、2024年）
図27：2024年 医薬品分野におけるAIのRoW市場シェア（用途別）
図28：2024年 医薬品分野におけるAIのRoW市場シェア（サブ地域別）
図29：2019-2024年 バイオ医薬品分野におけるAI投資額
図30：Nvidia Corp.：2024年度 事業部門別収益シェア
図31：Nvidia Corp.：国・地域別収益シェア、2024年度
図32：Schrödinger Inc.：事業部門別収益シェア、2024年度
図33：Schrödinger Inc.：国・地域別収益シェア、2024年度
図34：テンパスAI社：事業部門別売上高シェア、2024年度
図35：XtalPi社：事業部門別売上高シェア、2024年度
図36：XtalPi社：国・地域別売上高シェア、2024年度
Table of Contents
Chapter 1 Executive Summary
Market Outlook
Scope of Report
Market Summary
Market Dynamics and Growth Factors
Emerging Technologies
Segmental Analysis
Regional Analysis
Conclusion
Chapter 2 Market Overview
Current Market Overview
Macroeconomic Factors Analysis
Government Policy and Regulation
Technological Infrastructure and Digital Readiness
Global Trade and Supply Chain Dynamics
Impact of U.S. Tariffs
Porter's Five Forces Analysis
Potential for New Entrants (Moderate to High)
Bargaining Power of Suppliers (Low to Moderate)
Bargaining Power of Buyers (High)
Threat of Substitute Products or Services (Low to Moderate)
Industry Level of Competitiveness (High)
AI's Impact on the Pharmaceutical Value Chain
Drug Discovery and Preclinical Development: Accelerated Innovation
Clinical Trials: Smarter Design and Execution
Manufacturing and Supply Chain: Intelligent Operations
Regulatory Affairs and Compliance: Automation and Accuracy
Commercialization and Market Access: Data-Driven Strategies
Post-Market Surveillance: Continuous Learning and Safety Monitoring
Use Cases
Use Case 1: Generative AI for Efficiency in Regulatory Submissions
Use Case 2: Generative AI-Enabled R&D Assistant for Synthesis Routes
Chapter 3 Market Dynamics
Market Dynamics
Market Drivers
Faster Drug Discovery and Development
Increasing Adoption of AI in Clinical Trials
Demand for Precision Medicine and AI Applications
Market Restraints
Regulatory and Ethical Concerns
Data Challenges
Market Opportunities
Collaborations and Investments
Increased Focus on Drug Discovery in Emerging Nations
Advances of Generative AI in Molecular Design
Chapter 4 Regulatory Landscape
Overview
Regulatory Scenario in the U.S.
Regulatory Scenario in Europe
Regulatory Scenario in Japan
Regulatory Scenario in China
Other Countries
Chapter 5 Emerging Trends and Pipeline Analysis
Emerging Trends
Generative AI in Pharma
Federated Learning
Natural Language Processing
Generative Adversarial Networks
Pipeline Analysis
Takeaways
Patent Analysis
Findings
Chapter 6 Market Segment Analysis
Segmentation Breakdown
Market Breakdown, by Product Type
Takeaways
Software
Services
Market Breakdown, by Application
Takeaways
Drug Discovery and Development
Clinical Trials
Personalized Medicine
Other Applications
Geographic Breakdown
Market Breakdown, by Region
Takeaways
North America
Europe
Asia-Pacific
Rest of the World (RoW)
Chapter 7 Competitive Intelligence
Takeaways
Competitive Analysis
Strategic Analysis
Investment Landscape
Chapter 8 Sustainability in AI in the Pharmaceutical Industry: ESG Perspective
Introduction to ESG
Sustainability Trends and Initiatives
ESG Risk Ratings
Concluding Remarks from BCC Research
Chapter 9 Appendix
Research Methodology
Sources
Abbreviations
Company Profiles
AICURE
ATOMWISE INC.
BENEVOLENTAI
GOOGLE DEEPMIND
HEALX
IKTOS
INSILICO MEDICINE
INVENIAI LLC.
NVIDIA CORP.
PATHAI INC.
RECURSION
SCHRODINGER INC.
SYRENCLOUD INC.
TEMPUS AI INC.
XTALPI INC.
Emerging Start-ups/Market Disruptors
| ※参考情報 Artificial Intelligence (AI) in Pharmaceuticalは、医薬品の研究開発、製造、臨床試験、営業活動など、製薬業界のバリューチェーン全体にわたって人工知能技術を応用することを指します。AIを活用することで、従来の手法では困難であった複雑な課題を効率的かつ高速に解決し、医薬品開発の期間短縮やコスト削減、成功率の向上を目指しています。 定義としては、機械学習（特に深層学習）、自然言語処理、コンピュータービジョンといったAIのサブセットを、創薬、疾患診断、治療法最適化、個別化医療の推進といった製薬分野特有の目的に適用することです。AIは、膨大な量のバイオロジーデータ、化学データ、臨床データを解析し、人間では見つけられないパターンや相関関係を発見する能力を持っています。 AIの主な種類と製薬分野での関連技術は多岐にわたります。最も中心となるのは機械学習であり、特にディープラーニング（深層学習）が重要です。ディープラーニングは、ニューラルネットワークを用いて大量の非構造化データや高次元データから特徴を自動的に学習します。例えば、新しい化合物の有効性や毒性を予測する際に使用されます。また、教師あり学習、教師なし学習、強化学習といった手法が、それぞれ特定のタスク（例：疾患予測、データクラスタリング、臨床試験デザインの最適化）に応じて使い分けられています。 自然言語処理（NLP）は、医学論文、特許文書、電子カルテ（EHR）などのテキストデータを解析し、有用な知見を抽出するために用いられます。これにより、研究者は最新の科学的知識を迅速に把握し、新たなターゲット分子や既存薬の新しい適応症を発見する手がかりを得ることができます。 コンピュータービジョンは、画像診断や細胞の顕微鏡画像解析に応用されます。例えば、病理画像からAIが自動で癌細胞を識別したり、ハイスループットスクリーニング（HTS）において細胞の変化を高速に評価したりする際に活用されます。 用途としては、主に以下の四つの領域でAIが革新をもたらしています。一つ目は創薬・標的同定です。AIは、疾患に関連する新しいタンパク質の標的を予測したり、その標的に対して効果的な作用を持つ可能性のある化合物を設計・選定したりします。これにより、従来の試行錯誤的なアプローチに比べ、より有望なリード化合物を迅速に見つけ出すことが可能です。 二つ目は前臨床・臨床開発です。前臨床段階では、AIが動物実験のデータを解析し、安全性や有効性の予測精度を高めます。臨床開発においては、臨床試験の参加者選定を最適化し、治験の成功率を高めるために利用されます。また、リアルワールドデータ（RWD）やリアルワールドエビデンス（RWE）の解析にもAIが不可欠であり、医薬品の市販後の効果や安全性を評価する上で重要な役割を果たします。 三つ目は製造・サプライチェーンの最適化です。AIは製造プロセスにおける品質管理を自動化したり、サプライチェーンの需要予測や在庫管理を効率化したりすることで、医薬品の安定供給とコスト効率の改善に貢献します。 四つ目は個別化医療と診断です。患者個人の遺伝情報、生活習慣、疾患データなどをAIが統合的に解析することで、最適な治療法や投薬量を推奨する個別化医療の実現を後押しします。AIはバイオマーカーの発見にも利用され、特定の患者群に対して特に効果的な薬剤を特定するのに役立ちます。 関連技術としては、ハイスループットスクリーニング（HTS）やゲノミクス、プロテオミクスといったオミクス解析技術から生み出される大量のデータとAIとの融合が進んでいます。特に、ディープラーニングモデルを効率的に訓練するための高性能な計算インフラストラクチャ（クラウドコンピューティングや高性能GPU）の進化は、製薬AIの進展を支える基盤技術です。さらに、データセキュリティとプライバシー保護を確保するための技術も、機密性の高い患者データを取り扱う製薬業界において重要な関連技術となっています。これらの技術的進歩により、AIは製薬業界におけるイノベーションのエンジンとして、今後ますますその重要性を増していくと考えられます。 |
