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スコープ
1.1.1. 治療用途
1.1.2. 臨床試験段階
1.1.3. 最終用途
1.1.4. 地域範囲
1.1.5. 推定と予測のタイムライン
1.2. 調査方法
1.3. 情報調達
1.3.1. 購入したデータベース
1.3.2. GVRの内部データベース
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. 市場形成と検証
1.6. モデルの詳細
1.6.1. 商品フロー分析（モデル1）
1.6.2. アプローチ1：商品フローアプローチ
1.7. 二次資料リスト
1.8. 一次資料リスト
1.9. 目的
第2章. 要旨
2.1. 市場の展望
2.2. セグメントの展望
2.2.1. 治療用途の展望
2.2.2. 臨床試験段階の展望
2.2.3. 最終用途の展望
2.2.4. 地域別の展望
2.3. 競合他社の洞察
第3章. 市場変数、トレンド、スコープ
3.1. 市場系統の展望
3.1.1. 親市場の展望
3.1.2. 関連・付随市場の展望
3.2. 市場ダイナミクス
3.2.1. 市場ドライバー分析
3.2.2. 市場阻害要因分析
3.3. AIベース臨床試験ソリューションプロバイダー市場分析ツール
3.3.1. 産業分析 – ポーターの分析
3.3.1.1. サプライヤーパワー
3.3.1.2. 買い手の力
3.3.1.3. 代替の脅威
3.3.1.4. 新規参入の脅威
3.3.1.5. 競争上のライバル
3.3.2. PESTEL分析
3.3.2.1. 政治情勢
3.3.2.2. 経済情勢
3.3.2.3. 社会情勢
3.3.2.4. 技術的ランドスケープ
3.3.2.5. 環境的ランドスケープ
3.3.2.6. 法的景観
3.3.3. COVID-19の影響
3.4. ケーススタディ
第4章. AIベース臨床試験ソリューションプロバイダー市場 治療用途の推定と動向分析
4.1. セグメントダッシュボード
4.2. 治療アプリケーションの動きと市場シェア分析、2023年および2030年
4.3. AIベース臨床試験ソリューションプロバイダーの世界市場：治療用途別展望
4.4. がん領域
4.4.1. 2018年から2030年までの市場予測・推計（USD Million）
4.5. CVD
4.5.1. 2018～2030年の市場予測（百万米ドル） CVD
4.6. 神経疾患または病態
4.6.1. 2018〜2030年の市場予測（百万米ドル）
4.7. 代謝性疾患
4.7.1. 2018〜2030年の市場予測（百万米ドル）
4.8. 感染症
4.8.1. 2018〜2030年の市場予測（USD Million）
4.9. その他
4.9.1. 2018年から2030年までの市場予測（USD Million）
第5章. AIベース臨床試験ソリューションプロバイダー市場 臨床試験フェーズの推定と動向分析
5.1. セグメントダッシュボード
5.2. 臨床試験フェーズの動きと市場シェア分析、2023年・2030年
5.3. 臨床試験フェーズ別AIベース臨床試験ソリューションプロバイダーの世界市場展望
5.4. フェーズI
5.4.1. 2018年から2030年までの市場予測・推計（USD Million）
5.5. フェーズII
5.5.1. 2018～2030年の市場予測（百万米ドル）
5.6. フェーズIII
5.6.1. 2018年から2030年までの市場推定と予測（USD Million）
第6章. AIベース臨床試験ソリューションプロバイダー市場 エンドユースの推定と動向分析
6.1. セグメントダッシュボード
6.2. エンドユースの動きと市場シェア分析、2023年および2030年
6.3. AIベース臨床試験ソリューションプロバイダーの世界市場：エンドユース別展望
6.4. 製薬企業
6.4.1. 2018年から2030年までの市場推定と予測（USD Million）
6.5. 学術機関
6.5.1. 2018年から2030年までの市場予測（百万米ドル）
6.6. その他
6.6.1. 2018年から2030年までの市場予測（USD Million）
第7章. AIベース臨床試験ソリューションプロバイダー市場 地域別推計と動向分析、治療用途別、臨床試験フェーズ別、エンドユース別
7.1. 地域別市場シェア分析、2023年・2030年
7.2. 地域別市場ダッシュボード
7.3. 世界の地域別市場スナップショット
7.4. 市場規模、および予測トレンド分析、2018〜2030年
7.5. 北米
7.5.1. 米国
7.5.1.1. 主なカントリーダイナミクス
7.5.1.2. 規制の枠組み／償還構造
7.5.1.3. 競争シナリオ
7.5.1.4. 米国市場の2018～2030年の推定と予測（百万米ドル）
7.5.2. カナダ
7.5.2.1. 主要国のダイナミクス
7.5.2.2. 規制の枠組み／償還構造
7.5.2.3. 競争シナリオ
7.5.2.4. カナダ市場の2018～2030年の推定と予測（百万米ドル）
7.6. 欧州
7.6.1. 英国
7.6.1.1. 主なカントリーダイナミクス
7.6.1.2. 規制の枠組み／償還構造
7.6.1.3. 競争シナリオ
7.6.1.4. 英国市場の2018～2030年の推定と予測（百万米ドル）
7.6.2. ドイツ
7.6.2.1. 主要国のダイナミクス
7.6.2.2. 規制の枠組み／償還構造
7.6.2.3. 競争シナリオ
7.6.2.4. ドイツ市場の2018～2030年の推定と予測（百万米ドル）
7.6.3. フランス
7.6.3.1. 主要国のダイナミクス
7.6.3.2. 規制の枠組み／償還構造
7.6.3.3. 競争シナリオ
7.6.3.4. フランス市場の2018～2030年予測 （百万米ドル）
7.6.4. イタリア
7.6.4.1. 主要国の市場動向
7.6.4.2. 規制の枠組み／償還構造
7.6.4.3. 競争シナリオ
7.6.4.4. イタリア市場の2018～2030年予測 （百万米ドル）
7.6.5. スペイン
7.6.5.1. 主要国のダイナミクス
7.6.5.2. 規制の枠組み／償還構造
7.6.5.3. 競争シナリオ
7.6.5.4. スペイン市場の2018～2030年予測 （百万米ドル）
7.6.6. ノルウェー
7.6.6.1. 主要国の市場動向
7.6.6.2. 規制の枠組み／償還構造
7.6.6.3. 競争シナリオ
7.6.6.4. ノルウェー市場の推定と予測 2018～2030 (百万米ドル)
7.6.7. スウェーデン
7.6.7.1. 主要国の動向
7.6.7.2. 規制の枠組み／償還構造
7.6.7.3. 競争シナリオ
7.6.7.4. スウェーデン市場の2018～2030年予測 （百万米ドル）
7.6.8. デンマーク
7.6.8.1. 主要国の市場動向
7.6.8.2. 規制の枠組み／償還構造
7.6.8.3. 競争シナリオ
7.6.8.4. デンマーク市場の推定と予測 2018～2030 (百万米ドル)
7.7. アジア太平洋地域
7.7.1. 日本
7.7.1.1. 主なカントリーダイナミクス
7.7.1.2. 規制の枠組み／償還構造
7.7.1.3. 競争シナリオ
7.7.1.4. 2018年から2030年までの日本市場の推定と予測（USD Million）
7.7.2. 中国
7.7.2.1. 主要国のダイナミクス
7.7.2.2. 規制の枠組み／償還構造
7.7.2.3. 競争シナリオ
7.7.2.4. 2018年から2030年までの中国市場の推定と予測（百万米ドル）
7.7.3. インド
7.7.3.1. 主要国のダイナミクス
7.7.3.2. 規制の枠組み／償還構造
7.7.3.3. 競争シナリオ
7.7.3.4. インド市場の2018～2030年の推定と予測（百万米ドル）
7.7.4. オーストラリア
7.7.4.1. 主要国のダイナミクス
7.7.4.2. 規制の枠組み／償還構造
7.7.4.3. 競争シナリオ
7.7.4.4. オーストラリア市場の2018～2030年の推定と予測（百万米ドル）
7.7.5. 韓国
7.7.5.1. 主要国のダイナミクス
7.7.5.2. 規制の枠組み／償還構造
7.7.5.3. 競争シナリオ
7.7.5.4. 韓国市場の2018～2030年予測 （百万米ドル）
7.7.6. タイ
7.7.6.1. 主要国の市場動向
7.7.6.2. 規制の枠組み／償還構造
7.7.6.3. 競争シナリオ
7.7.6.4. シンガポール市場の2018～2030年予測 （百万米ドル）
7.8. ラテンアメリカ
7.8.1. ブラジル
7.8.1.1. 主なカントリーダイナミクス
7.8.1.2. 規制の枠組み／償還構造
7.8.1.3. 競争シナリオ
7.8.1.4. ブラジル市場の2018～2030年予測 （百万米ドル）
7.8.2. メキシコ
7.8.2.1. 主要国の市場動向
7.8.2.2. 規制の枠組み／償還構造
7.8.2.3. 競争シナリオ
7.8.2.4. メキシコ市場の2018～2030年予測 （百万米ドル）
7.8.3. アルゼンチン
7.8.3.1. 主要国の市場動向
7.8.3.2. 規制の枠組み／償還構造
7.8.3.3. 競争シナリオ
7.8.3.4. アルゼンチン市場の推定と予測 2018～2030 (百万米ドル)
7.9. 中東・アフリカ
7.9.1. 南アフリカ
7.9.1.1. 主なカントリーダイナミクス
7.9.1.2. 規制の枠組み／償還構造
7.9.1.3. 競争シナリオ
7.9.1.4. 南アフリカ市場の2018～2030年の推定と予測（百万米ドル）
7.9.2. サウジアラビア
7.9.2.1. 主要国の市場動向
7.9.2.2. 規制の枠組み／償還構造
7.9.2.3. 競争シナリオ
7.9.2.4. サウジアラビアの市場予測2018～2030年 (百万米ドル)
7.9.3. アラブ首長国連邦
7.9.3.1. 主要国の市場動向
7.9.3.2. 規制の枠組み／償還構造
7.9.3.3. 競争シナリオ
7.9.3.4. UAE市場の2018～2030年予測 （百万米ドル）
7.9.4. クウェート
7.9.4.1. 主要国の市場動向
7.9.4.2. 規制の枠組み／償還構造
7.9.4.3. 競争シナリオ
7.9.4.4. クウェート市場の推定と予測 2018～2030 (百万米ドル)
第8章. 競合情勢
8.1. 主要市場参入企業別の最新動向と影響分析
8.2. 企業／競合の分類
8.3. 主要企業の市場シェア／ポジション分析、2023年
8.4. 企業プロフィール
Unlearn.ai, Inc.
Saama
Antidote Technologies, Inc.
Phesi
Deep6.ai
Innoplexus
Mendel Health Inc.
Intelligencia AI
Median Technologies
SymphonyAI
BioAge Labs, Inc.
AiCure
Consilx
DeepLens.AI
HaloHealth
PHARMASEAL
Ardigen
Trials.ai
Koneksa Health
Euretos
BioSymetrics, Inc.
Verily (Google LLC)
Aitia
IBM
Exscientia
| ※参考情報 AIベース臨床試験ソリューションプロバイダーとは、人工知能技術を活用して臨床試験の効率性、精度、収益性を向上させるサービスを提供する企業や団体のことを指します。これらのプロバイダーは、データ解析、自動化、予測モデルなどを用いて、医薬品開発における研究者や製薬会社の作業を支援します。 AIベース臨床試験ソリューションプロバイダーの種類には、いくつかの異なるアプローチや機能があります。一つは、被験者選定をサポートするソリューションです。AIを活用して、電子カルテや他のデータソースから基準に合った被験者を迅速に特定し、適切な人選を行うことができます。これにより、臨床試験の開始が早まり、試験のブランクを減少させることが期待されます。 次に、データ解析を行うプロバイダーがあります。これらの企業は、大量のデータをリアルタイムで分析し、得られた情報をもとに治療法や薬の効果を評価します。機械学習アルゴリズムを用いることで、パターンを見つけ出し、予測を行うことが可能です。これにより、試験の途中での方針変更がしやすくなり、より良い結果を導く手助けとなります。 さらに、リモートモニタリング技術を提供するプロバイダーもあります。これらは、患者が自宅にいながら臨床試験に参加できる環境を整えることで、患者の負担を軽減し、参加率を向上させることを目的としています。AI技術を用いた遠隔データ収集は、患者の健康状態を定期的に監視し、異常があれば早期に報告することが可能です。 AIベース臨床試験ソリューションの用途は多岐にわたります。新薬の開発において、患者の適切な選定やデータ解析を通じて、臨床試験の成功率を高めることができます。また、医療機関におけるオンラインエビデンスの提供や、副作用のモニタリングなども重要な用途です。AIによるデータ分析は、医療従事者が迅速に有効な情報を引き出し、よりインフォームドな意思決定を行うために役立ちます。 関連技術としては、機械学習、自然言語処理、ビッグデータ解析などが挙げられます。機械学習は、過去のデータをもとに新たなパターンの認識を行う手法です。これにより、臨床試験の結果を予測するモデルの構築が可能になります。自然言語処理は、医療文献や報告書の自動分析に役立ち、重要な情報を効率的に抽出することができます。ビッグデータ解析は、膨大な医療データや患者データをより迅速かつ効果的に処理するための技術です。 AIベース臨床試験ソリューションは、臨床試験の設計や実施、データ解析、報告に至るまでの多くの段階でその効果を発揮します。これにより、製薬業界や医療機関は、新薬の市場投入を迅速化し、医療の質の向上につなげることが可能となります。現在、AI技術を駆使した臨床試験は、未来の医療に向けた重要なステップとして注目を集めています。医療の進歩や新しい治療法の発見において、これらのソリューションは重要な役割を果たすと考えられています。 今後もAIベースの臨床試験ソリューションプロバイダーは、技術の進化とともに新たな機能を提供していくことでしょう。それによって、私たちの健康を守り、より良い医療環境の実現に寄与することが期待されます。こうした取り組みが進む中、倫理的な課題やデータプライバシーの問題にも対処しながら、医療の未来を築いていくことが求められます。 |
❖ 世界のAIベース臨床試験ソリューションプロバイダー市場に関するよくある質問(FAQ) ❖
・AIベース臨床試験ソリューションプロバイダーの世界市場規模は？
→Grand View Research社は2023年のAIベース臨床試験ソリューションプロバイダーの世界市場規模をXX米ドルと推定しています。
・AIベース臨床試験ソリューションプロバイダーの世界市場予測は？
→Grand View Research社は2030年のAIベース臨床試験ソリューションプロバイダーの世界市場規模を78億米ドルと予測しています。
・AIベース臨床試験ソリューションプロバイダー市場の成長率は？
→Grand View Research社はAIベース臨床試験ソリューションプロバイダーの世界市場が2024年～2030年に年平均22.1%成長すると予測しています。
・世界のAIベース臨床試験ソリューションプロバイダー市場における主要企業は？
→Grand View Research社は「Unlearn.ai, Inc.、Saama、Antidote Technologies, Inc.、Phesi、Deep6.ai、Innoplexus、Mendel Health Inc.、Intelligencia AI、Median Technologies、SymphonyAI、BioAge Labs, Inc.、AiCure、Consilx、DeepLens.AI、HaloHealth、PHARMASEAL、Ardigen、Trials.ai、Koneksa Health、Euretos、BioSymetrics, Inc.、Verily (Google LLC)、Aitia、IBM、Exscientiaなど ...」をグローバルAIベース臨床試験ソリューションプロバイダー市場の主要企業として認識しています。
※上記FAQの市場規模、市場予測、成長率、主要企業に関する情報は本レポートの概要を作成した時点での情報であり、納品レポートの情報と少し異なる場合があります。
