1 市場概要
1.1 創薬における人工知能の定義
1.2 グローバル創薬における人工知能の市場規模・予測
1.3 中国創薬における人工知能の市場規模・予測
1.4 世界市場における中国創薬における人工知能の市場シェア
1.5 創薬における人工知能市場規模、中国VS世界、成長率（2019-2030）
1.6 創薬における人工知能市場ダイナミックス
1.6.1 創薬における人工知能の市場ドライバ
1.6.2 創薬における人工知能市場の制約
1.6.3 創薬における人工知能業界動向
1.6.4 創薬における人工知能産業政策
2 世界主要会社市場シェアとランキング
2.1 会社別の世界創薬における人工知能売上の市場シェア（2019～2024）
2.2 グローバル創薬における人工知能のトップ会社、マーケットポジション（ティア1、ティア2、ティア3）
2.3 グローバル創薬における人工知能の市場集中度
2.4 グローバル創薬における人工知能の合併と買収、拡張計画
2.5 主要会社の創薬における人工知能製品タイプ
2.6 主要会社の本社とサービスエリア
3 中国主要会社市場シェアとランキング
3.1 会社別の中国創薬における人工知能売上の市場シェア（2019-2024年）
3.2 中国創薬における人工知能のトップ会社、マーケットポジション（ティア1、ティア2、ティア3）
4 産業チェーン分析
4.1 創薬における人工知能産業チェーン
4.2 上流産業分析
4.2.1 創薬における人工知能の主な原材料
4.2.2 主な原材料の主要サプライヤー
4.3 中流産業分析
4.4 下流産業分析
4.5 生産モード
4.6 創薬における人工知能調達モデル
4.7 創薬における人工知能業界の販売モデルと販売チャネル
4.7.1 創薬における人工知能販売モデル
4.7.2 創薬における人工知能代表的なディストリビューター
5 製品別の創薬における人工知能一覧
5.1 創薬における人工知能分類
5.1.1 Hardware
5.1.2 Software
5.1.3 Service
5.2 製品別のグローバル創薬における人工知能の売上とCAGR、2019年 VS 2023年 VS 2030年
5.3 製品別のグローバル創薬における人工知能の売上（2019～2030）
6 アプリケーション別の創薬における人工知能一覧
6.1 創薬における人工知能アプリケーション
6.1.1 Early Drug Discovery
6.1.2 Preclinical Phase
6.1.3 Clinical Phase
6.1.4 Regulatory Approval
6.2 アプリケーション別のグローバル創薬における人工知能の売上とCAGR、2019 VS 2024 VS 2030
6.3 アプリケーション別のグローバル創薬における人工知能の売上（2019～2030）
7 地域別の創薬における人工知能市場規模一覧
7.1 地域別のグローバル創薬における人工知能の売上、2019 VS 2023 VS 2030
7.2 地域別のグローバル創薬における人工知能の売上（2019～2030）
7.3 北米
7.3.1 北米創薬における人工知能の市場規模・予測（2019～2030）
7.3.2 国別の北米創薬における人工知能市場規模シェア
7.4 ヨーロッパ
7.4.1 ヨーロッパ創薬における人工知能市場規模・予測（2019～2030）
7.4.2 国別のヨーロッパ創薬における人工知能市場規模シェア
7.5 アジア太平洋地域
7.5.1 アジア太平洋地域創薬における人工知能市場規模・予測（2019～2030）
7.5.2 国・地域別のアジア太平洋地域創薬における人工知能市場規模シェア
7.6 南米
7.6.1 南米創薬における人工知能の市場規模・予測（2019～2030）
7.6.2 国別の南米創薬における人工知能市場規模シェア
7.7 中東・アフリカ
8 国別の創薬における人工知能市場規模一覧
8.1 国別のグローバル創薬における人工知能の市場規模＆CAGR、2019年 VS 2023年 VS 2030年
8.2 国別のグローバル創薬における人工知能の売上（2019～2030）
8.3 米国
8.3.1 米国創薬における人工知能市場規模（2019～2030）
8.3.2 製品別の米国売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.3.3 “アプリケーション別の米国売上市場のシェア、2023年 VS 2030年
8.4 ヨーロッパ
8.4.1 ヨーロッパ創薬における人工知能市場規模（2019～2030）
8.4.2 製品別のヨーロッパ創薬における人工知能売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.4.3 アプリケーション別のヨーロッパ創薬における人工知能売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.5 中国
8.5.1 中国創薬における人工知能市場規模（2019～2030）
8.5.2 製品別の中国創薬における人工知能売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.5.3 アプリケーション別の中国創薬における人工知能売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.6 日本
8.6.1 日本創薬における人工知能市場規模（2019～2030）
8.6.2 製品別の日本創薬における人工知能売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.6.3 アプリケーション別の日本創薬における人工知能売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.7 韓国
8.7.1 韓国創薬における人工知能市場規模（2019～2030）
8.7.2 製品別の韓国創薬における人工知能売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.7.3 アプリケーション別の韓国創薬における人工知能売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.8 東南アジア
8.8.1 東南アジア創薬における人工知能市場規模（2019～2030）
8.8.2 製品別の東南アジア創薬における人工知能売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.8.3 アプリケーション別の東南アジア創薬における人工知能売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.9 インド
8.9.1 インド創薬における人工知能市場規模（2019～2030）
8.9.2 製品別のインド創薬における人工知能売上の市場シェア、2023 VS 2030年
8.9.3 アプリケーション別のインド創薬における人工知能売上の市場シェア、2023 VS 2030年
8.10 中東・アフリカ
8.10.1 中東・アフリカ創薬における人工知能市場規模（2019～2030）
8.10.2 製品別の中東・アフリカ創薬における人工知能売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.10.3 アプリケーション別の中東・アフリカ創薬における人工知能売上の市場シェア、2023 VS 2030年
9 会社概要
9.1 IBM
9.1.1 IBM 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.1.2 IBM 会社紹介と事業概要
9.1.3 IBM 創薬における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.1.4 IBM 創薬における人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.1.5 IBM 最近の動向
9.2 Exscientia
9.2.1 Exscientia 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.2.2 Exscientia 会社紹介と事業概要
9.2.3 Exscientia 創薬における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.2.4 Exscientia 創薬における人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.2.5 Exscientia 最近の動向
9.3 Google(Alphabet)
9.3.1 Google(Alphabet) 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.3.2 Google(Alphabet) 会社紹介と事業概要
9.3.3 Google(Alphabet) 創薬における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.3.4 Google(Alphabet) 創薬における人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.3.5 Google(Alphabet) 最近の動向
9.4 Microsoft
9.4.1 Microsoft 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.4.2 Microsoft 会社紹介と事業概要
9.4.3 Microsoft 創薬における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.4.4 Microsoft 創薬における人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.4.5 Microsoft 最近の動向
9.5 Atomwise
9.5.1 Atomwise 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.5.2 Atomwise 会社紹介と事業概要
9.5.3 Atomwise 創薬における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.5.4 Atomwise 創薬における人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.5.5 Atomwise 最近の動向
9.6 Schrodinger
9.6.1 Schrodinger 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.6.2 Schrodinger 会社紹介と事業概要
9.6.3 Schrodinger 創薬における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.6.4 Schrodinger 創薬における人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.6.5 Schrodinger 最近の動向
9.7 Aitia
9.7.1 Aitia 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.7.2 Aitia 会社紹介と事業概要
9.7.3 Aitia 創薬における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.7.4 Aitia 創薬における人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.7.5 Aitia 最近の動向
9.8 Insilico Medicine
9.8.1 Insilico Medicine 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.8.2 Insilico Medicine 会社紹介と事業概要
9.8.3 Insilico Medicine 創薬における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.8.4 Insilico Medicine 創薬における人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.8.5 Insilico Medicine 最近の動向
9.9 NVIDIA
9.9.1 NVIDIA 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.9.2 NVIDIA 会社紹介と事業概要
9.9.3 NVIDIA 創薬における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.9.4 NVIDIA 創薬における人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.9.5 NVIDIA 最近の動向
9.10 XtalPi
9.10.1 XtalPi 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.10.2 XtalPi 会社紹介と事業概要
9.10.3 XtalPi 創薬における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.10.4 XtalPi 創薬における人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.10.5 XtalPi 最近の動向
9.11 BPGbio
9.11.1 BPGbio 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.11.2 BPGbio 会社紹介と事業概要
9.11.3 BPGbio 創薬における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.11.4 BPGbio 創薬における人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.11.5 BPGbio 最近の動向
9.12 Owkin
9.12.1 Owkin 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.12.2 Owkin 会社紹介と事業概要
9.12.3 Owkin 創薬における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.12.4 Owkin 創薬における人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.12.5 Owkin 最近の動向
9.13 CytoReason
9.13.1 CytoReason 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.13.2 CytoReason 会社紹介と事業概要
9.13.3 CytoReason 創薬における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.13.4 CytoReason 創薬における人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.13.5 CytoReason 最近の動向
9.14 Deep Genomics
9.14.1 Deep Genomics 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.14.2 Deep Genomics 会社紹介と事業概要
9.14.3 Deep Genomics 創薬における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.14.4 Deep Genomics 創薬における人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.14.5 Deep Genomics 最近の動向
9.15 Cloud Pharmaceuticals
9.15.1 Cloud Pharmaceuticals 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.15.2 Cloud Pharmaceuticals 会社紹介と事業概要
9.15.3 Cloud Pharmaceuticals 創薬における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.15.4 Cloud Pharmaceuticals 創薬における人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.15.5 Cloud Pharmaceuticals 最近の動向
9.16 BenevolentAI
9.16.1 BenevolentAI 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.16.2 BenevolentAI 会社紹介と事業概要
9.16.3 BenevolentAI 創薬における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.16.4 BenevolentAI 創薬における人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.16.5 BenevolentAI 最近の動向
9.17 Cyclica
9.17.1 Cyclica 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.17.2 Cyclica 会社紹介と事業概要
9.17.3 Cyclica 創薬における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.17.4 Cyclica 創薬における人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.17.5 Cyclica 最近の動向
9.18 Verge Genomics
9.18.1 Verge Genomics 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.18.2 Verge Genomics 会社紹介と事業概要
9.18.3 Verge Genomics 創薬における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.18.4 Verge Genomics 創薬における人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.18.5 Verge Genomics 最近の動向
9.19 Valo Health
9.19.1 Valo Health 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.19.2 Valo Health 会社紹介と事業概要
9.19.3 Valo Health 創薬における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.19.4 Valo Health 創薬における人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.19.5 Valo Health 最近の動向
9.20 Envisagenics
9.20.1 Envisagenics 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.20.2 Envisagenics 会社紹介と事業概要
9.20.3 Envisagenics 創薬における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.20.4 Envisagenics 創薬における人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.20.5 Envisagenics 最近の動向
9.21 Euretos
9.21.1 Euretos 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.21.2 Euretos 会社紹介と事業概要
9.21.3 Euretos 創薬における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.21.4 Euretos 創薬における人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.21.5 Euretos 最近の動向
9.22 BioAge Labs
9.22.1 BioAge Labs 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.22.2 BioAge Labs 会社紹介と事業概要
9.22.3 BioAge Labs 創薬における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.22.4 BioAge Labs 創薬における人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.22.5 BioAge Labs 最近の動向
9.23 Iktos
9.23.1 Iktos 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.23.2 Iktos 会社紹介と事業概要
9.23.3 Iktos 創薬における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.23.4 Iktos 創薬における人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.23.5 Iktos 最近の動向
9.24 BioSymetrics
9.24.1 BioSymetrics 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.24.2 BioSymetrics 会社紹介と事業概要
9.24.3 BioSymetrics 創薬における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.24.4 BioSymetrics 創薬における人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.24.5 BioSymetrics 最近の動向
9.25 Evaxion Biotech
9.25.1 Evaxion Biotech 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.25.2 Evaxion Biotech 会社紹介と事業概要
9.25.3 Evaxion Biotech 創薬における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.25.4 Evaxion Biotech 創薬における人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.25.5 Evaxion Biotech 最近の動向
9.26 Aria Pharmaceuticals, Inc
9.26.1 Aria Pharmaceuticals, Inc 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.26.2 Aria Pharmaceuticals, Inc 会社紹介と事業概要
9.26.3 Aria Pharmaceuticals, Inc 創薬における人工知能モデル、仕様、アプリケーション
9.26.4 Aria Pharmaceuticals, Inc 創薬における人工知能売上と粗利益率（2019～2024、百万米ドル）
9.26.5 Aria Pharmaceuticals, Inc 最近の動向
10 結論
11 方法論と情報源
11.1 研究方法論
11.2 データソース
11.2.1 二次資料
11.2.2 一次資料
11.3 データ クロスバリデーション
11.4 免責事項
| ※参考情報 人工知能（AI）は、近年の創薬分野において注目を集める重要な技術となっています。創薬プロセスは複雑で、多くの時間とリソースを必要とするため、AIの導入によって新薬の発見や開発が効率化される期待が高まっています。ここでは、AIの創薬における役割や可能性、関連技術について詳述いたします。 AIの定義として、一般的には機械学習や深層学習を用いてデータから学習し、特定のタスクを自動的に実行するシステムや技術を指します。創薬におけるAIは、化合物の設計やスクリーニング、薬効の予測、毒性の評価、臨床試験のデザインなど、多岐にわたるプロセスに応用されています。このようなAIの利用は、従来の手法よりも迅速かつ的確に新しい治療法を見つけ出す手助けをすることが期待されています。 AIの特徴として、一つにデータ処理能力が挙げられます。医療や生物学の領域では、膨大な量のデータが生成されており、これらを迅速に処理することが求められます。AIは、大量のデータを分析し、パターンを見つけ出す能力に優れています。また、AIは自動学習を通じて、より正確な予測を行うためのモデルを構築することが可能です。これは、さまざまな化合物や生物学的データに対する理解を深め、より良い結果を導き出します。 AIの種類としては、主に機械学習、深層学習、強化学習などがあります。機械学習は、過去のデータを基にモデルを構築し、未知のデータに対して予測を行う手法です。深層学習は、機械学習の一部であり、ニューラルネットワークを使って複雑なパターンを捉えることができます。強化学習は、エージェントが環境と相互作用しながら最適な行動を学ぶ方法で、創薬プロセスにおいて最適な治療戦略を見出すのに役立ちます。 創薬におけるAIの具体的な用途は多岐にわたります。まず、ターゲットの選定においてAIは重要な役割を果たします。病気のメカニズムを理解し、どの分子が治療の効果をもたらすかを特定するために、大量の遺伝子データやプロテオームデータを解析することが可能です。次に、化合物ライブラリのスクリーニングにAIを活用することで、候補化合物の選定が迅速化され、潜在的な候補を短時間で絞り込むことができます。 AIはまた、薬効予測や毒性評価にも利用されます。従来の方法では長い時間がかかる実験を通じて評価するところを、AIがデータを分析することで予測を行うことができ、スピードとコストの両方を削減することができます。加えて、臨床試験のデザインにおいても、AIは患者選択や試験設計の最適化を提案する役割を果たしています。これにより、臨床試験の成功率を向上させることが期待されています。 関連技術としては、バイオインフォマティクスや計算化学が挙げられます。バイオインフォマティクスは、生物学的データを解析し、理解するための技術であり、ゲノムデータやプロテオームデータの解析においてAIが利用されます。計算化学は、物質の性質を予測するために計算手法を用い、分子モデリングやシミュレーションが行われます。これらの技術が組み合わさることで、AIはさらに効果的に創薬プロセスを支援することができます。 AIの創薬プロセスへの応用は、今後ますます進化すると考えられています。特に、個別化医療の実現に向けて、AIは重要な役割を果たすでしょう。患者の遺伝情報や生物的データを基に、最適な治療法や薬剤を選定することが可能になるため、医療の精度が格段に向上します。さらに、AIの進化により、新しい治療法や薬剤の開発が加速され、患者に対する恩恵も増大することが期待されます。 一方で、AIの導入には課題も存在します。まず、データの質や量がAIの性能に大きく影響を及ぼすため、信頼性のあるデータを収集し、整理することが重要です。また、AIが生成する結果が必ずしも正確であるとは限らないため、その結果を盲目的に信じることは避けるべきです。倫理的な問題やガバナンスに関しても、AIを用いた創薬のプロセスにおいて留意する必要があります。特に、プライバシーの保護やデータの利用に関する法律や規制に対する理解が必要です。 要約すると、人工知能は創薬において革新的な力を発揮できる技術であり、その多様な応用は計り知れません。データ処理能力の高さや自動学習の特性を活かすことで、創薬プロセスがより効率的に進められることが期待され、新たな治療法の発見が加速するでしょう。ただし、AIの利用に際しては、倫理的視点やデータ管理の重要性を忘れずに、慎重に進めていくことが求められます。今後もAI技術の進展とともに、創薬の領域がどのように変化していくのかを注視していくことが重要です。 |
