主なポイント

2025年、ライフサイエンス分野におけるAI市場において、北米が48.9％という最大のシェアを占めました。

2025年、ライフサイエンス分野におけるAI市場では、エンドツーエンドソリューションセグメントが最大のシェア（37.5％）を占めました。

2025年、ライフサイエンス分野におけるAI市場では、臨床応用セグメントが最大のシェアを占めました。

ライフサイエンス分野におけるAI市場では、ソフトウェアセグメントが最も高い成長率を記録すると予測されています。

2025年、ライフサイエンス分野におけるAI市場では、製薬会社セグメントが最大のシェア（37.5％）を占めました。

NVIDIA Corporation、Illumina, Inc.、およびTempus AI, Inc.は、その高い市場シェアと製品展開の広さから、ライフサイエンス分野におけるAI市場の主要企業として挙げられています。

Synthio Labs Ltd、Bioptimus、およびKaryon Bioは、専門的なニッチ分野で確固たる地位を築くことで、スタートアップや中小企業の中でも際立った存在となっており、新興の市場リーダーとしての潜在力を示しています。

ライフサイエンス分野におけるAI市場を形作る要因としては、臨床研究における実世界データの採用拡大、創薬および診断分野におけるAI／GenAIの活用拡大、そして患者中心型および精密医薬品モデルへの移行などが挙げられます。しかし、AIモデルに対する標準化された検証フレームワークの欠如、規制ガイドラインの変遷、データプライバシー、相互運用性、モデルの信頼性に関する懸念といった課題が、引き続き市場に影響を及ぼしています。

顧客の顧客に影響を与えるトレンドと変革

ライフサイエンス市場におけるAIは大きな変革期を迎えており、AI対応プラットフォームを通じた継続的な実世界データの生成や受動的なモニタリングへの注目が高まっています。コネクテッドデバイス、電子健康記録、およびデジタルヘルスツールの普及により、継続的なデータ収集が可能となり、AIモデルは患者の治療経過全体にわたって、より深く、より動的な知見を生み出すことが可能になっています。さらに、言語認識、患者の行動、活動レベル、および相互作用を網羅する、認知および行動に関するAI分析への注目が高まっています。このようなアプローチは、疾患の予測、患者の層別化、および長期的な医療モニタリングに新たな可能性を切り開きます。その結果、実世界での応用においてAIソリューションの利用へとシフトが進んでいます。具体的には、必ずしも医療機関への受診を必要としない病状のモニタリングや管理に、AIを活用できるようになったのです。

推進要因：創薬の加速

人工知能（AI）が創薬および医薬品開発にもたらす変革的な影響は、ライフサイエンス産業におけるAI導入の主要な推進要因となっています。従来型の創薬アプローチは、通常、時間がかかり、コストも高く、10年以上を要し、数千億ドルの費用がかかります。AIは、標的の迅速かつ正確な特定、分子の設計、および薬剤の有効性の予測を行うことで、これらの課題に対処します。製薬企業では、ゲノミクスやプロテオミクスといった大規模かつ複雑なデータセットを分析し、前臨床試験における最適化に適した理想的な候補を特定するために、AIアルゴリズムの利用がますます広がっています。市場投入までの期間が大幅に短縮されることで、関連するリスクを早期に特定できるほど早い段階で臨床試験を開始できるようになり、臨床試験の成功確率が高まります。コストを大幅に削減し、成果を向上させる可能性を秘めたAI主導の創薬は、ライフサイエンス分野におけるイノベーションの重要な原動力として台頭しており、多額の投資を呼び込み、市場の成長を加速させています。

制約要因：ライフサイエンスソリューションの導入コストの高さ

AI技術の導入コストが非常に高いことは、ライフサイエンス市場における採用の大きな障壁となっています。これらの技術を既存のインフラに統合するには、ハードウェア、ソフトウェア、および人材への先行投資が必要となります。高い先行投資コストは、小規模なライフサイエンス企業や、リソースが乏しい地域にある企業にとって、大きな負担となり得ます。高度なAI技術の導入コスト、そして何よりもその維持管理コストに加え、システムの継続的な更新や人材のトレーニングの必要性も、経費を大幅に押し上げています。こうした投資から即座に得られる見返りが限られている場合、ほとんどの組織は難しい決断を迫られます。したがって、AIには効率の向上、創薬の加速、そして患者ケアの革新という大きな可能性が秘められているものの、その導入コストは依然として大きな課題となっています。これらのコストが高すぎるため、特に予算が逼迫しており、長期にわたるAIへの投資判断がリスクが高すぎると見なされる場合、ライフサイエンス分野へのAIの広範な導入が遅れる可能性があります。

機会：個別化医薬品の拡大

ライフサイエンス市場におけるAI成長の主要な推進要因の一つは、個別化医薬品の利用拡大です。遺伝子情報、臨床情報、生活習慣情報を含む患者データが増加するにつれ、AI技術を用いて分析され、患者一人ひとりに合わせた治療法や療法の開発が進められています。AIはこれらの情報からパターン認識や相関分析を支援し、各患者の具体的なニーズに合った、より効率的で的を絞った医療ソリューションを開発するための基盤を築きます。こうした標的を絞ったアプローチは、患者の治療成果を向上させるだけでなく、従来の医薬品の多くに伴う試行錯誤のプロセスを削減することで、治療手順の効率化も図ります。さらに、これは新たなバイオマーカーや治療標的の開発に寄与し、精密医療の推進につながります。よりパーソナライズされた医療ソリューションへの需要が高まっており、創薬、診断、治療計画におけるAIの役割は、ライフサイエンス産業におけるイノベーションと成長のための大きな機会となっています。このパーソナライズド・メディシンへの移行は、医療提供をより効果的かつ費用対効果が高く、患者中心のものに変革し、ライフサイエンス産業全体でのAI技術の導入を加速させると期待されています。

課題：ライフサイエンス分野におけるAIのデータ品質と統合の課題

データ品質と統合は、ライフサイエンス市場におけるAI導入にとって最大の課題となっています。AIアルゴリズムが正確かつ有意義な知見を生み出すには大量のデータが必要ですが、ライフサイエンス分野で使用されるデータは、しばしば一貫性に欠け、断片化されています。つまり、サイロ化された電子カルテ、臨床試験、ゲノムデータ、および互換性のない形式のウェアラブルデバイスなどが存在するため、AIによるデータの集約や標準化が困難になっているのです。また、健康データにはノイズが含まれていたり、不完全であったり、偏りがあったりする場合があり、その結果、AIによる予測や判断が誤る可能性があります。質の低いデータは、特に医薬品開発、診断、患者の治療計画といったデリケートな分野において、AIが提供する効果的なソリューションの信頼性を損なう恐れがあります。ライフサイエンス分野でAIが普及するにつれ、豊富なデータがクリーンで標準化され、すべてのプラットフォームやシステム間で相互運用可能であることを確保することが不可欠です。こうしたデータ関連の課題に対処しなければ、ライフサイエンス市場におけるAIの潜在能力は十分に発揮されず、信頼性が高く実用的な知見の獲得が制限され、ひいては医療イノベーションにおけるAIの広範な影響力もさらに制限されることになります。

市場エコシステム

ライフサイエンス市場におけるAIのエコシステムは、技術、研究、医療にまたがる複数のステークホルダーグループで構成されています。これには、NVIDIA Corporation、Microsoft Corporation、Google Cloudなど、高度なコンピューティング技術、AIフレームワーク、クラウドソリューションを提供する企業が含まれます。また、AIを基盤とするライフサイエンス企業の中には、Insilico Medicine Ltd.、Recursion Pharmaceuticals, Inc.、Schrodinger, Inc.など、AIを活用した創薬や分子モデリングプラットフォームの開発を専門とする企業もあります。データの生成と統合を可能にする企業としては、AIモデルの学習に必要な構造化データや非構造化データを提供するゲノミクス企業、臨床データプラットフォーム、実世界エビデンス（RWE）プロバイダーなどが挙げられます。このエコシステムを完成させているのは、Amazon Web ServicesやGoogle Cloudといったクラウドおよびデータインフラプロバイダーであり、これらはAIソリューションの大規模な導入を促進しています。これらのサービスのエンドユーザーには、製薬会社やバイオテクノロジー企業に加え、契約研究機関（CRO）も含まれます。また、このエコシステムの主要な参加者には、アメリカ食品医薬品局（FDA）や欧州医薬品庁（EMA）などの規制当局が含まれます。

地域

予測期間中、ライフサイエンス分野におけるAI市場で最も高い年平均成長率（CAGR）を記録するのはアジア太平洋地域

アジア太平洋地域のライフサイエンス産業におけるAI市場は、同地域でのAIを活用した医療システムの導入により、急速な成長を見せています。同地域では、AIを活用した医療システムへの移行が進んでおり、各国はパイロット事業にとどまらず、医療システムへのAI導入を本格化させつつあります。こうした推進要因の一つとして、医療機関内での導入率の向上が挙げられます。IDC（2026年）によると、アジア太平洋地域の医療機関の約75％が、AIを活用したシステムによって生産性の向上が見込まれると予想しており、これは医療機関におけるAIの導入拡大を示唆しています。さらに、「フィリップス・フューチャー・ヘルス・インデックス2025」によると、アジア太平洋地域の医療従事者の89％が、AIには早期介入能力があるため、人命を救うことができると考えています。

ライフサイエンス市場におけるAI：企業評価マトリックス

イルミナ社（Star Player）は、ゲノミクスおよびAIを活用したデータ分析におけるリーダーシップを活かし、ライフサイエンス市場におけるAI分野の主要プレイヤーです。同社のプラットフォームは、精密医薬品開発、バイオマーカーの発見、創薬に向けた大規模なゲノム解析を可能にし、データ駆動型イノベーションのベンチマークを確立しています。ダッソー・システムズ（新興リーダー）は、AIを活用したシミュレーションや、バーチャルヒューマンモデリングおよびインシリコ開発のための「3DEXPERIENCE」プラットフォームを通じて、市場での存在感を拡大しています。イルミナは強力なゲノミクス能力で業界をリードしていますが、ライフサイエンス分野におけるAIベースのシミュレーションを推進するダッソー・システムズなどの企業からの競争が激化しています。

主要市場プレイヤー

NVIDIA Corporation (US)
Illumina, Inc. (US)
Tempus AI, Inc. (US)
Recursion Pharmaceuticals, Inc. (US)
Dassault Systèmes SE (France)
Schrödinger, Inc. (US)
Data4Cure, Inc. (US)
Microsoft Corporation (US)
Insilico Medicine Ltd. (Hong Kong)
BenevolentAI Limited (UK)
Owkin, Inc. (France)
PathAI, Inc. (US)
Aidoc Medical Ltd. (Israel)
Qure.ai Technologies Pvt. Ltd. (India)
Deep Genomics Inc. (Canada)
SOPHiA GENETICS SA (Switzerland)

最近の動向

2024年6月：ダッソー・システムズのブランドであるメディデータは、臨床研究データ管理を強化する統合プラットフォーム「Medidata Clinical Data Studio」をリリースしました。この革新的なプラットフォームにより、関係者はデータ品質の向上を図り、患者にとってより安全な臨床試験の推進が可能となりました。

2024年4月：IQVIAと、AIを活用したCRMのリーダーであるセールスフォースは、ライフサイエンス分野向けの次世代顧客エンゲージメントプラットフォームである「Salesforce Life Sciences Cloud」を推進するため、パートナーシップの拡大を発表しました。

2024年3月：クラリベイト（Clarivate Plc）は、ライフサイエンス向けAIソリューションを専門とするシリコンバレーのスタートアップ企業、モーションホール（MotionHall）の資産の大部分を買収する合意に達したと発表しました。この動きは、生成AIや産業に特化した独自のソリューションを通じて、ライフサイエンスおよび医療分野のサービス強化を図るクラリベイトの戦略に沿ったものです。

1 はじめに 36
1.1 本調査の目的 36
1.2 市場の定義 36
1.3 調査範囲 37
1.3.1 市場のセグメンテーションおよび地域範囲 37
1.3.2 調査対象の範囲および除外項目 38
1.3.3 調査対象期間 39
1.4 調査対象通貨 39
1.5 ステークホルダー 40
2 エグゼクティブ・サマリー 41
2.1 主な洞察と市場のハイライト 41
2.2 主要な市場参加者：シェアに関する洞察と戦略的動向 42
2.3 市場を形作る破壊的トレンド 43
2.4 高成長セグメントおよび新興市場 44
2.5 概要：世界の市場規模、成長率、および予測 45
3 プレミアムインサイト 46
3.1 ライフサイエンス市場におけるAIの概要 46
3.2 ライフサイエンス市場におけるAI：用途別・地域別 47
3.3 ライフサイエンス市場におけるAI：地域別概況 47
4 市場概要 48
4.1 はじめに 48
4.2 市場の動向 49
4.2.1 推進要因 49
4.2.1.1 創薬の加速および研究開発パイプラインの最適化に対する需要の急増 49
4.2.1.2 産業横断的な提携の拡大 50
4.2.1.3 臨床試験の設計、被験者の募集、および業務効率化におけるAIの応用拡大 51
4.2.1.4 大規模な生物医学データセットの利用可能性の拡大と、コンピューティングインフラの進歩 51
4.2.1.5 支援的な政府政策、資金提供イニシアチブ、および規制の枠組み 52
4.2.2 制約要因 52
4.2.2.1 データプライバシーおよびサイバーセキュリティに関する懸念 52
4.2.2.2 アルゴリズムのバイアスと臨床医の信頼の欠如 52
4.2.2.3 導入コストの高さ、技術的な複雑さ、およびレガシーITシステムとの統合における課題 53
4.2.3 機会 53
4.2.3.1 新規創薬のための生成AIおよび基盤モデル 53
4.2.3.2 希少疾患治療への注目の高まり 54
4.2.3.3 精密医薬品および個別化医薬品への需要の高まり 54
4.2.3.4 学術機関および政府支援の生物医学イノベーションプログラムにおけるAIの統合 55
4.2.4 課題 55
4.2.4.1 データの断片化が少なく、相互運用性に欠ける 55
4.2.4.2 人材不足と組織の準備態勢 56
4.3 未充足ニーズと未開拓領域 56
4.4 相互に関連する市場とセクター横断的な機会 56
4.5 ティア1/2/3の主要企業による戦略的動き 57
5 産業動向 58
5.1 ポーターの5つの力分析 58
5.1.1 供給者の交渉力 59
5.1.2 購入者の交渉力 59
5.1.3 代替品の脅威 59
5.1.4 新規参入の脅威 59
5.1.5 競争の激しさ 59
5.2 マクロ経済指標 60
5.2.1 はじめに 60
5.2.2 GDPの推移と予測 60
5.2.3 世界の医療IT産業の動向 60
5.3 バリューチェーン分析 60
5.4 エコシステム分析 62
5.5 価格設定分析 64
5.5.1 ライフサイエンス市場におけるAIの参考価格（2025年） 64
5.5.2 地域別ライフサイエンス市場におけるAIの参考価格（2025年） 64
5.6 主要な会議およびイベント（2026年～2027年） 65
5.7 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／ディスラプション 66
5.8 投資および資金調達のシナリオ 67
5.9 ケーススタディ分析 67
5.10 2025年のアメリカ関税がライフサイエンス市場におけるAIに与える影響 69
5.10.1 はじめに 69
5.10.2 主な関税率 70
5.10.3 価格への影響分析 71
5.10.4 国・地域への影響 71
5.10.4.1 アメリカ 71
5.10.4.2 ヨーロッパ 71
5.10.4.3 アジア太平洋地域 71

5.10.5 エンドユーザーへの影響 72
5.10.5.1 CRO および CDMO 72
5.10.5.2 製薬およびバイオテクノロジー企業 72
5.10.5.3 研究センターおよび学術機関 72
5.10.5.4 診断薬メーカー 72
6 規制の動向 73
6.1 地域ごとの規制およびコンプライアンス 73
6.1.1 規制当局、政府機関、およびその他の組織 73
6.1.2 北米 76
6.1.3 ヨーロッパ 77
6.1.4 アジア太平洋地域 78
6.1.5 中東・アフリカ 79
6.1.6 南米アメリカ 79
6.1.7 産業標準 80
7 技術、特許、デジタル、
およびAIの導入による戦略的変革 81
7.1 主要な新興技術 81
7.1.1 グラフニューラルネットワーク 81
7.1.2 コンピュータビジョン 81
7.1.3 予測分析 81
7.2 補完的技術 81
7.2.1 次世代シーケンシング 82
7.2.2 実世界エビデンス／実世界データ 82
7.2.3 パーソナライゼーション・エンジン 82
7.3 関連技術 82
7.3.1 クラウドコンピューティング 82
7.3.2 ブロックチェーン 83
7.3.3 ビッグデータおよび高度な分析 83
7.4 技術・製品ロードマップ 83
7.5 特許分析 84
7.5.1 インサイト：管轄区域および主要出願人の分析 84
7.6 将来の応用 86
7.6.1 AIを活用した創薬 86
7.6.2 ゲノム解析 87
7.6.3 精密医薬品 87
7.6.4 仮想創薬スクリーニング 87

8 顧客環境と購買行動 88
8.1 はじめに 88
8.2 意思決定プロセス 88
8.3 購入に関わるステークホルダーと購入評価基準 88
8.3.1 購入プロセスにおける主要なステークホルダー 88
8.3.2 購入基準 89
8.4 導入の障壁と内部的な課題 90
8.5 さまざまな最終用途産業における未充足のニーズ 91
8.5.1 未充足のニーズ 91
8.5.2 エンドユーザーの期待 92
8.6 市場の収益性 93
9 ライフサイエンス市場におけるAI：ツール別 94
9.1 はじめに 95
9.2 機械学習 95
9.2.1 ディープラーニング 97
9.2.1.1 畳み込みニューラルネットワーク 98
9.2.1.1.1 腫瘍学および放射線医学の分野における高感度医療画像AI – 主要な推進要因 98
9.2.1.2 リカレントニューラルネットワーク 99
9.2.1.2.1 生物学的データの逐次処理が、臨床およびゲノム応用分野での導入を促進 99
9.2.1.3 生成対抗ネットワーク 100
9.2.1.3.1 ライフサイエンス分野におけるデータ不足という障壁を克服するための合成データ生成が、導入を後押ししています 100
9.2.1.4 グラフニューラルネットワーク 101
9.2.1.4.1 分子間の相互作用をモデル化するグラフAIアーキテクチャが、標的および経路の発見を促進しています 101
9.2.1.5 その他 102
9.2.1.5.1 ライフサイエンス分野におけるディープラーニングのフロンティアを拡大するトランスフォーマーおよび拡散アーキテクチャ 102
9.2.2 教師あり学習 103
9.2.2.1 多様な化学系列にわたる化合物の効力および選択性の正確な予測によって牽引されるセグメント 103
9.2.3 強化学習 104
9.2.3.1 セグメントを牽引するための、最適化された薬剤投与量、試験設計、および自律型実験室システム 104
9.2.4 教師なし学習 105
9.2.4.1 高次元オミクスデータセット内の隠れた生物学的パターンを明らかにする教師なしAI 105
9.2.5 その他の機械学習技術 106
9.2.5.1 半教師あり学習およびフェデレーテッドラーニングによるデータ不足とプライバシーの制約の克服 106

9.3 自然言語処理 107
9.3.1 非構造化医療データからの知識抽出を自動化する、生物医学向けLLMおよび臨床NLP 107
9.4 コンテキスト認識型処理およびコンピューティング 108
9.4.1 臨床ワークフロー全体にわたる、患者ごとに異なる動的な知見に基づくセグメンテーション 108
9.5 コンピュータビジョン 109
9.5.1 病理学、皮膚科学、および医薬品製造検査プロセスの変革 – 主な推進要因 109
9.6 画像解析 110
9.6.1 導入促進に向けたデジタル病理学、検査室用画像処理、および文書処理の加速 110
9.7 その他のツール 111
10 ライフサイエンス市場におけるAI：用途別 113
10.1 はじめに 114
10.2 臨床応用 114
10.2.1 開発期間の短縮と臨床的成功率の向上によるセグメントの牽引 114
10.2.2 創薬 116
10.2.2.1 AIを活用した標的同定が、バイオ医薬品の研究開発の生産性と成功率を変革 116
10.2.3 医療画像・診断 117
10.2.3.1 FDAの承認取得の加速と放射線医学のデジタル化が、臨床AI画像診断の導入を推進 117
10.2.4 臨床試験 118
10.2.4.1 AIを活用した試験の最適化と分散型モデルが、患者中心の研究を加速 118
10.2.5 プレシジョン・医薬品 119
10.2.5.1 マルチオミクスAIの統合により、集団規模での個別化治療の選択が可能になります 119
10.2.6 その他の臨床応用 120
10.2.6.1 AIを活用した臨床意思決定支援が、医薬品安全性監視や希少疾患の分野へと拡大しています 120
10.3 非臨床応用 121
10.3.1 研究開発支援 122
10.3.1.1 AIを活用した文献マイニングと実験室の自動化により、研究開発の処理能力を大幅に向上 122
10.3.2 データ分析と報告 123
10.3.2.1 リアルワールド・エビデンスとAI分析が、組織全体の戦略的意思決定を変革しています 123
10.3.3 製造および品質保証 124
10.3.3.1 品質予測AIと連続製造により、ロット不良やコンプライアンスリスクを低減します 124

10.3.4 規制関連業務 125
10.3.4.1 FDAおよびEMAのAIガイダンスが、規制当局への申請の自動化と医薬品安全性監視の効率化を促進 125
11 ライフサイエンス市場におけるAI：コンポーネント別 126
11.1 はじめに 127
11.2 ソフトウェア 127
11.2.1 AIソフトウェアプラットフォームが、ライフサイエンス分野のデジタルトランスフォーメーションにおける中核インフラとなりつつあります 127
11.3 サービス 128
11.3.1 ライフサイエンス企業全体におけるバリデーションとコンプライアンスのギャップを埋める専門的なAIサービス 128
12 ライフサイエンス市場におけるAI：導入形態別 130
12.1 はじめに 131
12.2 クラウドベースのソリューション 131
12.2.1 ハイパースケール・クラウド・インフラストラクチャが、ライフサイエンス分野におけるAIのスケーラビリティと共同研究を加速 131
12.3 オンプレミス型ソリューション 132
12.3.1 データ主権とGXPコンプライアンスが、規制対象環境におけるオンプレミス型AIの導入を支えています 132
12.4 ハイブリッド型ソリューション 133
12.4.1 ハイブリッドアーキテクチャは、規制コンプライアンス、データセキュリティ、およびAIのスケーラビリティに対する要求のバランスを取ります 133
13 ライフサイエンス市場におけるAI：エンドユーザー別 135
13.1 はじめに 136
13.2 CROおよびCDMO 136
13.2.1 AIを活用したCROおよびCDMOは、スピード、品質、データインテリジェンスによる差別化で競争しています 136
13.3 製薬企業 137
13.3.1 AIは、創薬、 臨床試験、および商業運営の全領域にAIを広く組み込む 137
13.4 バイオテクノロジー企業 138
13.4.1 AIネイティブのバイオテクノロジーモデルが、創薬のタイムラインを「年」から「月」へと短縮 138
13.5 診断企業 139
13.5.1 AIを活用した診断技術により、分子診断および画像診断プラットフォーム全体で感度と処理能力が向上 139
13.6 学術・政府系研究所 140
13.6.1 公的AI研究プログラムおよびオープンサイエンス・イニシアチブが、ライフサイエンスの基盤インフラを構築 140
13.7 その他のエンドユーザー 141

14 ライフサイエンス市場におけるAI：提供形態別 143
14.1 はじめに 144
14.2 エンドツーエンドのソリューション 144
14.2.1 バリューチェーン全体にわたって創薬期間を短縮する統合AIプラットフォーム 144
14.3 ニッチ／ポイントソリューション 145
14.3.1 疾患特化型AIツールが、ターゲットを絞った研究ワークフローにおいて測定可能な成果をもたらします 145
14.4 AI技術 146
14.4.1 基盤モデルと生成AIが、科学的な発見の中核となる能力を再定義します 146
14.5 サービス 147
14.5.1 専門的なAIサービスにより、規制の厳しいライフサイエンス環境全体でコンプライアンスに準拠した導入が可能になります 147
15 地域別ライフサイエンス市場におけるAI 149
15.1 はじめに 150
15.2 北米 151
15.2.1 北米のマクロ経済見通し 152
15.2.2 アメリカ 157
15.2.2.1 FDAによる過去最多の承認と連邦政府の資金提供が、AI医療機器の商用化を後押し 157
15.2.3 カナダ 163
15.2.3.1 連邦政府によるAI投資と国家コンピューティング戦略がライフサイエンスのイノベーションを促進 163
15.3 ヨーロッパ 168
15.3.1 ヨーロッパのマクロ経済見通し 168
15.3.2 ドイツ 174
15.3.2.1 処方箋対応のデジタルヘルスアプリに関する枠組みが市場を牽引 174
15.3.3 フランス 179
15.3.3.1 国家AI・ヘルスデータ戦略とヘルスデータハブが、データ駆動型のライフサイエンスを支える 179
15.3.4 英国 185
15.3.4.1 NHSの10カ年計画は、AIを国民医療変革の中核インフラとして位置づけています 185
15.3.5 イタリア 190
15.3.5.1 国家復興計画のデジタル化資金が、病院におけるAI導入の新たな道を開きます 190
15.3.6 スペイン 195
15.3.6.1 国家AI戦略とSNSのデジタル化により、ライフサイエンス分野がEUのAI目標と整合 195
15.3.7 その他のヨーロッパ諸国 200

15.4 アジア太平洋地域 206
15.4.1 アジア太平洋地域のマクロ経済見通し 206
15.4.2 中国 212
15.4.2.1 NMPAのハイエンド医療機器に関する政策とAI標準化機関が、AIの商用化を効率化 212
15.4.3 日本 217
15.4.3.1 PMDAの適応型AIフレームワークと医療DX改革が、SaMDの商用化を加速 217
15.4.4 インド 222
15.4.4.1 「IndiaAI」ミッションと国家保健データインフラが、国民規模でのAI導入を可能に 222
15.4.5 オーストラリア 228
15.4.5.1 「My Health Record」エコシステムとTGAのSaMD承認プロセスが、AI対応のデジタルインフラを支える 228
15.4.6 韓国 233
15.4.6.1 K-MedtechエコシステムとMFDSのAI規制ガイダンスが、スマート病院におけるAI導入を推進 233
15.4.7 その他のアジア太平洋地域 239
15.5 南米アメリカ 245
15.5.1 南米のマクロ経済見通し 245
15.5.2 ブラジル 250
15.5.2.1 RNDS国家保健ネットワークが、AI医療統合のためのデジタル基盤を提供 250
15.5.3 メキシコ 256
15.5.3.1 IMSSのデジタルトランスフォーメーションと国家AI戦略が、公的医療へのAI統合を推進 256
15.5.4 その他の南米アメリカ諸国 261
15.6 中東・アフリカ 267
15.6.1 中東・アフリカのマクロ経済見通し 267
15.6.2 GCC 273
15.6.3 サウジアラビア 278
15.6.3.1 「ビジョン2030」の医療セクター変革プログラムが、AIを活用した大規模な医療提供を推進 278
15.6.4 アラブ首長国連邦（UAE） 284
15.6.4.1 Malaffi、NABIDHの相互運用性、およびエミラティ・ゲノム・プログラムが、AI対応のデータ基盤を確立 284
15.6.5 GCCのその他の国々 289
15.6.5.1 遠隔医療およびバーチャルケアへの需要の高まりが市場を牽引 289
15.6.6 南アフリカ 294
15.6.6.1 国民健康保険の枠組みとデジタルヘルスプログラムが、AI市場の参入を促進 294
15.6.7 その他の中東・アフリカ地域 299

16 競争環境 305
16.1 概要 305
16.2 主要企業の戦略／勝つための条件 305
16.2.1 ライフサイエンス市場におけるAI分野の主要企業が採用する戦略の概要 306
16.3 収益分析 308
16.4 市場シェア分析（2025年） 309
16.5 企業評価マトリックス：主要プレイヤー（2025年） 311
16.5.1 スター企業 311
16.5.2 新興リーダー企業 311
16.5.3 広範な事業展開を行う企業 311
16.5.4 参入企業 312
16.5.5 企業の事業展開範囲：主要企業、2025年 313
16.5.5.1 企業の事業展開範囲 313
16.5.5.2 地域別の事業展開範囲 314
16.5.5.3 提供範囲 315
16.5.5.4 アプリケーションの展開範囲 316
16.5.5.5 エンドユーザーの展開範囲 317
16.5.5.6 ツールの展開範囲 318
16.6 企業評価マトリックス：スタートアップ／中小企業、2025年 319
16.6.1 先進的な企業 319
16.6.2 対応力のある企業 319
16.6.3 ダイナミックな企業 319
16.6.4 スタート地点にある企業 319
16.6.5 競合ベンチマーキング：スタートアップ／中小企業、2025年 321
16.6.5.1 主要なスタートアップ／中小企業の詳細リスト 321
16.6.5.2 スタートアップ／中小企業の競合ベンチマーキング 322
16.7 企業価値評価および財務指標 323
16.7.1 財務指標 323
16.7.2 企業価値評価 323
16.8 ブランド・ソフトウェアの比較 324
16.9 競争シナリオ 325
16.9.1 製品・サービスの発売および承認 325
16.9.2 取引 326
16.9.3 事業拡大 327

17 企業概要 328
17.1 主要企業 328
17.1.1 NVIDIA CORPORATION 328
17.1.1.1 事業概要 328
17.1.1.2 提供製品・ソリューション 329
17.1.1.3 最近の動向 330
17.1.1.3.1 製品の発売および機能強化 330
17.1.1.3.2 取引 331
17.1.1.3.3 その他の動向 334
17.1.1.4 MnMの見解 334
17.1.1.4.1 主な強み 334
17.1.1.4.2 戦略的選択 334
17.1.1.4.3 弱点および競合上の脅威 335
17.1.2 ILLUMINA, INC. 336
17.1.2.1 事業概要 336
17.1.2.2 提供製品・ソリューション 337
17.1.2.3 最近の動向 338
17.1.2.3.1 製品の発売および機能強化 338
17.1.2.3.2 取引 340
17.1.2.4 MnMの見解 341
17.1.2.4.1 主な強み 341
17.1.2.4.2 戦略的選択 341
17.1.2.4.3 弱点および競合上の脅威 342
17.1.3 TEMPUS AI, INC. 343
17.1.3.1 事業概要 343
17.1.3.2 提供製品 344
17.1.3.3 最近の動向 345
17.1.3.3.1 取引 345
17.1.3.3.2 その他の動向 345
17.1.4 RECURSION 346
17.1.4.1 事業概要 346
17.1.4.2 提供製品・ソリューション 347
17.1.4.3 最近の動向 348
17.1.4.3.1 製品の発売および機能強化 348
17.1.4.3.2 取引 348
17.1.4.3.3 事業拡大 350
17.1.4.4 MnMの見解 350
17.1.4.4.1 主な強み 350
17.1.4.4.2 戦略的選択 351
17.1.4.4.3 弱点および競合上の脅威 351

17.1.5 DASSAULT SYSTÈMES SE 352
17.1.5.1 事業概要 352
17.1.5.2 提供製品 353
17.1.5.3 最近の動向 354
17.1.5.3.1 製品の発売および機能強化 354
17.1.5.3.2 契約 354
17.1.5.3.3 その他の動向 355
17.1.6 SCHRÖDINGER, INC. 356
17.1.6.1 事業概要 356
17.1.6.2 提供製品・ソリューション 357
17.1.6.3 最近の動向 358
17.1.6.3.1 取引 358
17.1.6.3.2 その他の動向 359
17.1.7 DATA4CURE, INC. 360
17.1.7.1 事業概要 360
17.1.7.2 提供製品 360
17.1.7.3 最近の動向 361
17.1.7.3.1 製品の発売および機能強化 361
17.1.7.3.2 その他の動向 361
17.1.8 マイクロソフト社 362
17.1.8.1 事業概要 362
17.1.8.2 提供製品 363
17.1.8.3 最近の動向 364
17.1.8.3.1 製品の発売および機能強化 364
17.1.8.3.2 取引 365
17.1.8.3.3 その他の動向 365
17.1.9 インシリコ・医薬品 366
17.1.9.1 事業概要 366
17.1.9.2 提供製品・サービス 366
17.1.9.3 最近の動向 367
17.1.9.3.1 製品の発売および機能強化 367
17.1.9.3.2 取引 368
17.1.9.3.3 その他の動向 370
17.1.9.3.4 事業拡大 370
17.1.10 ユーロフィン・ディスカバリー 371
17.1.10.1 事業概要 371
17.1.10.2 提供製品 371
17.1.10.3 最近の動向 372
17.1.10.3.1 製品の発売および承認 372
17.1.10.3.2 取引 372

17.1.11 ベネヴォレンタイ・リミテッド 373
17.1.11.1 事業概要 373
17.1.11.2 提供製品 373
17.1.11.3 最近の動向 374
17.1.11.3.1 取引 374
17.1.12 OWKIN 375
17.1.12.1 事業概要 375
17.1.12.2 提供製品 375
17.1.12.3 最近の動向 376
17.1.12.3.1 製品の発売および承認 376
17.1.12.3.2 取引 377
17.1.12.3.3 その他の動向 377
17.1.13 PATHAI 378
17.1.13.1 事業概要 378
17.1.13.2 提供製品 378
17.1.13.3 最近の動向 379
17.1.13.3.1 製品の発売および承認 379
17.1.13.3.2 取引 379
17.1.14 AIDOC MEDICAL LTD. 380
17.1.14.1 事業概要 380
17.1.14.2 提供製品 380
17.1.14.3 最近の動向 381
17.1.14.3.1 製品の発売および承認 381
17.1.14.3.2 その他の動向 382
17.1.15 QURE.AI 383
17.1.15.1 事業概要 383
17.1.15.2 提供製品 383
17.1.15.3 最近の動向 384
17.1.15.3.1 製品の発売および承認 384
17.1.16 DEEP GENOMICS 385
17.1.16.1 事業概要 385
17.1.16.2 提供製品 385
17.1.16.3 最近の動向 386
17.1.16.3.1 事業拡大 386
17.1.17 SOPHIA GENETICS SA 387
17.1.17.1 事業概要 387
17.1.17.2 提供製品 388
17.1.17.3 最近の動向 389
17.1.17.3.1 製品の発売および機能強化 389
17.1.17.3.2 取引 389

17.1.18 UNLEARN.AI 390
17.1.18.1 事業概要 390
17.1.18.2 提供製品 390
17.1.18.3 最近の動向 391
17.1.18.3.1 取引 391
17.1.19 VERGE GENOMICS 392
17.1.19.1 事業概要 392
17.1.19.2 提供製品 392
17.1.19.3 最近の動向 393
17.1.19.3.1 取引 393
17.2 その他の主要企業 394
17.2.1 SYNTHIO LABS LTD 394
17.2.2 BIOPTIMUS 394
17.2.3 KARYON BIO 395
17.2.4 COUNTERFORCE HEALTH 395
17.2.5 PROMISE BIO 396
18 調査方法 397
18.1 調査アプローチ 397
18.1.1 二次調査 398
18.1.1.1 二次資料からの主要データ 399
18.1.2 一次調査 399
18.1.2.1 一次情報源 400
18.1.2.2 一次情報源からの主要データ 401
18.1.2.3 一次インタビューの内訳 401
18.1.2.4 専門家への一次インタビューから得られた知見 402
18.2 調査方法論の設計 402
18.3 市場規模の推計 404
18.4 データの三角検証 409
18.5 調査の前提条件 410
18.6 調査の限界 410
18.6.1 方法論に関するもの 410
18.6.2 調査範囲に関するもの 411
18.7 リスク評価 411
19 付録 412
19.1 ディスカッション・ガイド 412
19.2 ナレッジストア：MarketsandMarketsのサブスクリプション・ポータル 418
19.3 カスタマイズオプション 420
19.4 関連レポート： 420
19.5 著者情報 421