構造生物学および分子モデリング技術市場：市場規模・シェア分析、成長トレンドと予測 (2025年～2030年)

構造生物学および分子モデリング技術市場の概要

構造生物学および分子モデリング技術市場は、2025年には103.1億米ドルと推定され、2030年までに213.2億米ドルに達し、予測期間（2025年～2030年）中に年平均成長率（CAGR）15.65%で成長すると予測されています。この市場の拡大は、人工知能（AI）と物理ベースのシミュレーションの急速な融合によって支えられており、製薬企業は創薬期間を短縮し、前臨床段階での費用を削減できるようになっています。

2025年1月に発表された米国食品医薬品局（FDA）のドラフトガイダンスでは、AIの出力が主要な証拠として認められ、計算結果が規制当局への提出資料として制度化されました。これにより、モデルに基づいた申請の道が開かれました。量子対応ソフトウェアスタックやクラウドネイティブプラットフォームへのベンチャー投資が商業化を加速させ、高解像度のクライオ電子顕微鏡（Cryo-EM）データストリームがより大規模なトレーニングセットを供給しています。競争環境においては、セキュアなサブスクリプションベースの提供を通じて、可視化スイート、シミュレーションエンジン、機械学習モデルを統合できるベンダーが優位に立っています。中規模のバイオテクノロジー企業や学術研究機関も、ウェブポータルを通じてエンタープライズグレードのリソースにアクセスできるようになり、イノベーションが民主化され、構造生物学および分子モデリング技術市場の対象範囲が拡大しています。

主要なレポートのポイント

* ツール別: 2024年にはSaaSプラットフォームが収益シェアの41.53%を占め、可視化および分析スイートは2030年までにCAGR 16.57%で拡大すると予測されています。
* アプリケーション別: 2024年には創薬が市場シェアの53.41%を占めましたが、医薬品開発およびリード最適化は2030年までにCAGR 16.82%で成長すると予測されています。
* エンドユーザー別: 2024年には製薬・バイオテクノロジー企業が市場規模の62.08%を占め、学術・政府機関はCAGR 17.28%で最も速い成長軌道を示しています。
* 地域別: 2024年には北米が市場の40.95%を占めましたが、アジア太平洋地域は2030年までにCAGR 16.68%で最も速い成長を遂げると予想されています。

世界の構造生物学および分子モデリング技術市場のトレンドと洞察

市場の成長を牽引する主な要因:

1. AI駆動型創薬プラットフォームの急速な採用:
イーライリリー社が量子化学スタートアップに10億米ドルを投資したことは、大手製薬企業が機械学習アンサンブルに創薬パイプライン全体を投入していることを示しています。AlphaFold 3やBoltz-2などのツールの広範な導入により、かつては数年かかったコンフォメーションランドスケープの並行探索が可能になりました。FDAの信頼性フレームワークは現在、仮想スクリーニングを意思決定品質の証拠として受け入れており、前臨床段階での脱落率を30～40%削減しています。ベンダーは、分子動力学、ドッキング、グラフニューラルネットワークを統合されたワークスペースに組み込み、化学者がリアルタイムで設計を反復できるようにしています。競争優位性は、単一の独自のエンジンに依存するのではなく、複数のAIモデルからの出力を調整することにますますかかっています。
2. 慢性疾患の有病率の増加:
神経変性疾患、腫瘍学、代謝性疾患には、構造ベースのモデリングのみがサポートできる多剤併用療法のアプローチが必要です。2024年に発表されたFDAの腫瘍学用量ガイダンスは、ヒト初回投与試験の前に予測的な曝露反応シミュレーションの必要性を強調しています。多標的アルゴリズムは、相互接続された経路全体で結合親和性を最適化し、オフターゲットリスクを監視します。アロステリックシフトやタンパク質間相互作用を細胞全体の文脈で追跡するプラットフォームへの需要が高まっています。慢性疾患の複雑さが増すにつれて、速度だけでなくシミュレーションの深さが重要になり、高精度なハイブリッド量子力学的手法のさらなる採用を促進しています。
3. クライオ電子顕微鏡（Cryo-EM）および高解像度イメージングの進歩:
2Å以下のクライオ電子顕微鏡再構築により、これまで推論的な結晶学的モデルに依存していた原子レベルの薬剤結合が明らかになりました。クラウドホスト型画像処理パイプラインは、サイクルタイムを数ヶ月から数日に短縮し、小規模なバイオテクノロジー企業がオンプレミスハードウェアなしで国立施設のデータを活用できるようにしています。AI強化された粒子ピッキングとマップ精製は、下流の分子動力学に直接供給され、シミュレーション入力がネイティブなコンフォメーションを反映していることを保証します。イメージングとモデリングのこの相乗効果は、ターゲット検証を強化し、費用のかかる後期段階での方向転換を削減します。
4. クラウドネイティブな共同研究環境の成長:
ハイパースケールプロバイダーからのオンデマンドインフラストラクチャは、数千の並行軌道をサポートし、かつて探索の深さを制限していた計算上の制約を取り除きます。セキュアなワークスペースにより、機関横断的なコンソーシアムは、きめ細かなアクセス制御の下で知的財産を保護しながら、リードシリーズを共同開発できます。弾力的なクラスターは、提出時にGPU加速型分子動力学を起動し、費用をワークロードに合わせ、予算に制約のある学術研究室の参加を拡大しています。

市場の成長を抑制する主な要因:

1. 高度な機器の高コスト:
高度なクライオ電子顕微鏡システムや高性能コンピューティングクラスターには、1,000万米ドルを超える設備投資が必要であり、小規模な研究機関や新興市場の機関にとって大きな障壁となっています。運用コストは初期の機器購入だけでなく、専門的な施設要件、保守契約、継続的なソフトウェアライセンス料にも及び、年間研究予算の40～50%を消費する可能性があります。クラウドベースの代替手段はこれらの課題を部分的に解決しますが、データ転送コストとレイテンシの問題がリアルタイムの共同研究における有効性を制限しています。高度な機器が資金豊富な機関に集中しているため、研究の不平等が生じ、画期的な発見が少数のエリート機関からますます生まれるようになっています。この力学は、研究アプローチの多様性を制限し、創薬イノベーションにおける積極的な参加者の数を減らすことで、市場全体の成長を遅らせる可能性があります。
2. 学際的な熟練人材の不足:
構造生物学、計算化学、人工知能の融合は、分子メカニズムと高度なコンピューティング手法の両方を理解する専門家に対する前例のない需要を生み出しています。大学は、タンパク質生化学、機械学習アルゴリズム、規制科学の専門知識を同時に必要とする役割のために卒業生を適切に準備するカリキュラムの開発に苦慮しています。この人材不足は、特にこれらの分野の境界で働くことができる研究者の採用と維持を困難にしています。既存の研究者は、新しい技術や手法に適応するために継続的な再教育とスキルアップを必要としていますが、これには時間とリソースがかかります。結果として、革新的な研究プロジェクトの立ち上げが遅れ、創薬パイプラインのボトルネックとなっています。このギャップを埋めるためには、大学、産業界、政府が連携し、学際的なトレーニングプログラムや共同研究イニシアチブを開発することが不可欠です。しかし、そのような取り組みはまだ初期段階にあり、現在の需要を満たすには至っていません。

3. データ統合と標準化の課題:
構造生物学、計算化学、AIの各分野は、それぞれ異なるデータ形式、データベース、解析ツールを使用しています。これらの異種データを統合し、意味のある洞察を引き出すことは、創薬研究における大きな課題です。例えば、X線結晶構造解析データ、クライオ電子顕微鏡データ、NMRデータ、分子動力学シミュレーション結果、化合物ライブラリ情報、遺伝子発現データ、臨床試験データなど、膨大な量の多様なデータが存在します。これらのデータをシームレスに連携させ、AIモデルが学習できる統一された形式に標準化することは、技術的にも組織的にも複雑な作業です。データサイロは、異なる研究グループ間や機関間での情報共有を妨げ、共同研究の効率を著しく低下させます。また、データの品質、完全性、および相互運用性の欠如は、AIモデルのトレーニングにおけるバイアスや誤った予測につながる可能性があり、その信頼性を損ないます。標準化されたデータプロトコルとオープンアクセスデータベースの欠如は、研究の再現性を困難にし、新しい発見の検証を遅らせる要因となっています。

このレポートは、「構造生物学および分子モデリング技術の世界市場」に焦点を当てています。分子モデリングは、生物学的巨大分子の三次元構造を分析するための強力な手法であり、NMR分光法やX線結晶構造解析による構造決定に不可欠な要素であると定義されています。

市場は、ツール、アプリケーション、エンドユーザー、および地域別に詳細にセグメント化されています。ツール別では、SaaSおよびスタンドアロンのモデリングプラットフォーム（ホモロジーモデリング、スレッディング/フォールド認識、分子動力学シミュレーション、量子力学/ハイブリッド法など）、視覚化および分析スイート、その他のツールが含まれます。アプリケーション別では、創薬、医薬品開発/リード最適化、タンパク質工学および合成生物学、その他のアプリケーションが挙げられます。エンドユーザー別では、製薬・バイオテクノロジー企業、受託研究機関（CRO）、学術・政府機関、ソフトウェアベンダー・プラットフォームプロバイダーが分析対象です。地域別では、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東・アフリカ、南米の主要地域と、その中の17カ国における市場規模とトレンドがUSD百万単位で提供されています。

市場の成長を牽引する主な要因としては、AI駆動型創薬プラットフォームの急速な採用、慢性疾患の有病率の上昇、クライオ電子顕微鏡（Cryo-EM）および高解像度イメージングの進歩、クラウドネイティブな共同研究環境の拡大、インシリコ毒性スクリーニングにおけるデジタルツインタンパク質の利用増加、分散型イノベーションを可能にするオープンアクセス構造データベースの存在が挙げられます。

一方で、市場の成長を抑制する要因も存在します。これには、高度な計測機器の高コスト、分野横断的なスキルを持つ人材の不足、国境を越えた共同研究におけるデータ主権の制限、AIベースの分子モデリングにおけるアルゴリズムバイアスなどが含まれます。規制環境、技術的展望、ポーターのファイブフォース分析も詳細に検討されています。

市場規模と成長予測に関して、構造生物学および分子モデリング技術市場は、2025年には103.1億米ドルと評価され、2030年までに213.2億米ドルに達すると予測されています。特に、視覚化および分析スイートは2030年まで年平均成長率（CAGR）16.57%で最も急速に成長するツールセグメントです。エンドユーザー別では、製薬・バイオテクノロジー企業が2024年の総支出の62.08%を占め、最大のシェアを保持しています。地域別では、アジア太平洋地域が政府主導の量子コンピューティング投資とクライオ電子顕微鏡能力の拡大により、CAGR 16.68%で最も速い成長を遂げています。

規制当局の動向として、FDAおよびEMAは2024年から2025年にかけて発行されたガイダンス文書で、検証済みのAI出力が提出書類における許容可能な主要証拠として位置付けられることを示しています。また、ソフトウェアベンダーと医薬品開発企業の間では、SchrödingerとNovartisの23億米ドル規模の契約に見られるような、複数年にわたる成果ベースのパートナーシップが一般的になりつつあり、ソフトウェアチームが創薬プログラムに組み込まれ、パイプラインのマイルストーンを共同で所有するモデルが採用されています。

競争環境のセクションでは、市場集中度、市場シェア分析、およびSchrödinger Inc.、Dassault Systèmes (BIOVIA)、Thermo Fisher Scientific Inc.、Agilent Technologies, Inc.、Illumina Inc.、Bruker Corporationなど、主要企業の詳細な企業プロファイルが提供されています。これには、グローバルおよび市場レベルの概要、主要セグメント、財務情報、戦略情報、市場ランク/シェア、製品・サービス、最近の動向が含まれます。

最後に、レポートは市場の機会と将来の展望、特に未開拓領域と満たされていないニーズの評価についても言及しています。

1. はじめに

• 1.1 調査の前提と市場の定義

• 1.2 調査範囲

2. 調査方法

3. エグゼクティブサマリー

4. 市場概況

• 4.1 市場概要

• 4.2 市場の推進要因
  • 4.2.1 AI駆動型創薬プラットフォームの急速な導入

  • 4.2.2 慢性疾患の有病率の上昇

  • 4.2.3 クライオ電子顕微鏡および高解像度イメージングの進歩

  • 4.2.4 クラウドネイティブな共同研究環境の成長

  • 4.2.5 インシリコ毒性スクリーニングにおけるデジタルツインタンパク質の利用増加

  • 4.2.6 分散型イノベーションを可能にするオープンアクセス構造データベース

• 4.3 市場の阻害要因
  • 4.3.1 高度な計測機器の高コスト

  • 4.3.2 分野横断的な熟練人材の不足

  • 4.3.3 国境を越えた共同研究におけるデータ主権の制限

  • 4.3.4 AIベースの分子モデリングにおけるアルゴリズムバイアス

• 4.4 規制環境

• 4.5 技術的展望

• 4.6 ポーターの5つの力分析
  • 4.6.1 新規参入者の脅威

  • 4.6.2 買い手の交渉力

  • 4.6.3 供給者の交渉力

  • 4.6.4 代替品の脅威

  • 4.6.5 競争の激しさ

5. 市場規模と成長予測（金額）

• 5.1 ツール別
  • 5.1.1 サービスとしてのソフトウェア (SaaS) & スタンドアロンプラットフォーム

  • 5.1.1.1 ホモロジーモデリング

  • 5.1.1.2 スレッディング / フォールド認識

  • 5.1.1.3 分子動力学シミュレーション

  • 5.1.1.4 量子力学 / ハイブリッド法

  • 5.1.2 可視化 & 分析スイート

  • 5.1.3 その他のツール

• 5.2 アプリケーション別
  • 5.2.1 創薬

  • 5.2.2 医薬品開発 / リード最適化

  • 5.2.3 タンパク質工学 & 合成生物学

  • 5.2.4 その他のアプリケーション

• 5.3 エンドユーザー別
  • 5.3.1 製薬 & バイオテクノロジー企業

  • 5.3.2 受託研究機関

  • 5.3.3 学術 & 政府機関

  • 5.3.4 ソフトウェアベンダー & プラットフォームプロバイダー

• 5.4 地域別
  • 5.4.1 北米

  • 5.4.1.1 米国

  • 5.4.1.2 カナダ

  • 5.4.1.3 メキシコ

  • 5.4.2 ヨーロッパ

  • 5.4.2.1 ドイツ

  • 5.4.2.2 イギリス

  • 5.4.2.3 フランス

  • 5.4.2.4 イタリア

  • 5.4.2.5 スペイン

  • 5.4.2.6 その他のヨーロッパ

  • 5.4.3 アジア太平洋

  • 5.4.3.1 中国

  • 5.4.3.2 日本

  • 5.4.3.3 インド

  • 5.4.3.4 オーストラリア

  • 5.4.3.5 韓国

  • 5.4.3.6 その他のアジア太平洋

  • 5.4.4 中東およびアフリカ

  • 5.4.4.1 GCC

  • 5.4.4.2 南アフリカ

  • 5.4.4.3 その他の中東およびアフリカ

  • 5.4.5 南米

  • 5.4.5.1 ブラジル

  • 5.4.5.2 アルゼンチン

  • 5.4.5.3 その他の南米

6. 競合情勢

• 6.1 市場集中度

• 6.2 市場シェア分析

• 6.3 企業プロファイル (グローバル概要、市場概要、主要セグメント、利用可能な財務情報、戦略情報、主要企業の市場ランク/シェア、製品・サービス、および最近の動向を含む)
  • 6.3.1 Schrödinger Inc.

  • 6.3.2 Dassault Systèmes (BIOVIA)

  • 6.3.3 Thermo Fisher Scientific Inc.

  • 6.3.4 Agilent Technologies, Inc.

  • 6.3.5 Illumina Inc.

  • 6.3.6 Bruker Corporation

  • 6.3.7 Chemical Computing Group

  • 6.3.8 PerkinElmer Informatics

  • 6.3.9 Certara

  • 6.3.10 OpenEye Scientific

  • 6.3.11 Acellera Ltd.

  • 6.3.12 Biomax Informatics AG

  • 6.3.13 Charles River Laboratories

  • 6.3.14 Horiba Ltd.

  • 6.3.15 CD BioSciences

  • 6.3.16 Agile Molecule

  • 6.3.17 BioSolveIT GmbH

  • 6.3.18 Simulations Plus

  • 6.3.19 Genedata AG

  • 6.3.20 Q-Chem Inc.

7. 市場機会と将来展望