ケモインフォマティクス市場:市場規模・シェア分析、成長動向と予測(2025年~2030年)
市場レポートは、世界のケモインフォマティクス企業を網羅しており、アプリケーション別(化学分析(化学データベース、ケモメトリクス、分子モデリング、およびその他の化学分析)、創薬および検証、バーチャルスクリーニング、およびその他のアプリケーション)と地域別(北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東およびアフリカ、南米)にセグメント化されています。上記の各セグメントの金額は、百万米ドルで示されています。

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ケモインフォマティクス市場は、アプリケーション(化学分析(化学データベース、ケモメトリクス、分子モデリング、その他の化学分析)、創薬および検証、バーチャルスクリーニング、その他のアプリケーション)と地域(北米、欧州、アジア太平洋、中東・アフリカ、南米)によってセグメント化されています。本市場は、2025年には70.5億米ドルと推定され、2030年までに144.8億米ドルに達すると予測されており、予測期間(2025年~2030年)中の年平均成長率(CAGR)は15.5%と見込まれています。本市場調査は2019年から2030年を対象期間とし、最も急速に成長する市場はアジア太平洋地域、最大の市場は北米であり、市場集中度は中程度であると報告されています。
COVID-19パンデミックは、ケモインフォマティクス市場に肯定的な影響を与えました。パンデミックの発生は製薬業界を活性化させ、治療薬および予防薬の開発競争を加速させました。ケモインフォマティクスのアプローチは、治療薬発見に適用できる計算ツールの一つとして重要な役割を果たしました。例えば、2021年3月にJournal of Cheminformaticsが発表した報告書によると、計算化学およびケモインフォマティクスコミュニティはCOVID-19研究に積極的に関与し、計算研究の急速な立ち上がりが見られました。このような事例は、パンデミック中の市場の大幅な成長を示しています。COVID-19に関する研究は現在も進行中であるため、今後数年間もケモインフォマティクスの需要は継続すると予想されます。
市場の主要な推進要因としては、創薬プロセスの革新と進歩、および個別化医療への需要の増加が挙げられます。例えば、2021年6月にFrontiers in Chemistry誌に掲載された記事によると、ケモインフォマティクスは創薬の不可欠な部分となり、望ましい物理化学的、薬理学的、毒物学的、薬物動態学的特性を持つ新規化学物質の探索を加速させています。これらの進展は、予測期間中の市場成長を促進すると期待されています。
さらに、市場プレイヤー間の新たなコラボレーションもケモインフォマティクスの幅広い応用を増加させています。例えば、2021年3月には、ElsevierがLexisNexis Legal & Professionalと新たな提携を結び、化学R&D向け情報ソリューションであるReaxysにおける既存の特許カバレッジを強化しました。Reaxysのコンテンツ拡張は、企業や研究者が重要な競合インテリジェンスの洞察を見逃さないようにすることで、包括的なケモインフォマティクスソリューションとしての地位をさらに確固たるものにしています。これらの動きは、予測期間中に市場に大きな影響を与えると予想されます。
しかしながら、熟練労働者の不足が予測期間中の市場成長を阻害する要因となると見られています。
グローバルケモインフォマティクス市場のトレンドと洞察
バーチャルスクリーニングセグメントの成長
バーチャルスクリーニングセグメントは、予測期間中に市場で成長を遂げると予想されています。ケモインフォマティクスのアプローチを用いたバーチャルスクリーニングは、創薬におけるリード化合物の特定のための主要なツールとなっています。バーチャルスクリーニングは、溶解性やADMET特性などの基準に基づいて、ライブラリから不要な化合物をフィルタリングすることができます。また、大規模なin silicoライブラリをスクリーニングして望ましい特性を持つ化合物を特定し、実験的なハイスループットスクリーニングのための予備情報を収集するためにも使用されます。バーチャルスクリーニングの方法には、標的構造が既知の場合はドッキング計算、リガンドが既知で標的構造が不明の場合は構造類似性検索、どちらの構造も不明の場合は定量的構造活性相関(QSAR)モデリングが含まれます。
バーチャルスクリーニングの利点が、このセグメントの成長を促進しています。例えば、2021年4月にFrontiers in Chemistryが発表した報告書によると、バーチャルスクリーニング戦略は、in silicoで大規模な化合物ライブラリを評価し、その化学空間、薬力学、薬物動態学的特性の分析を促進することで、新規生理活性分子の発見を革新しました。これにより、新規化学物質の発見にかかる財政的負担、インフラ、時間を削減しました。
さらに、バーチャルスクリーニングにおける新たな進歩も市場セグメントの成長を後押しすると予想されます。例えば、2021年6月にIDTechExが発表した報告書では、構造ベースのバーチャルスクリーニングにおけるAIが、創薬におけるAIの主要な形態であるため、投資家から大きな注目を集めていると述べられています。このように、このセグメントにおける新たな進歩により、市場は調査期間中に成長すると予想されます。
北米市場の優位性
北米は、バイオテクノロジー分野への資金提供の増加、様々なプラットフォームの新規承認と発売、そして多くの主要プレイヤーの存在により、予測期間中に市場で大きなシェアを占めると予想されています。例えば、2022年7月には、Dotmaticsが米国で低分子創薬ソリューションを発表しました。これは、事前設定されたワークフローと拡張されたデータ管理機能を備えた統合科学R&Dプラットフォームであり、研究チーム間のコラボレーションと生産性を向上させ、運用効率を削減し、データから洞察、意思決定までのプロセスを加速させることが期待されています。
さらに、この地域における市場プレイヤー間の新たなコラボレーションと買収も、ケモインフォマティクスにおける様々な課題への対応に貢献しています。例えば、2022年12月には、カナダのモントリオールに本社を置くChemical Computing Group (CCG) がDiscngine SASを買収しました。Discngineの技術科学的能力とCCGの分子モデリングソフトウェアにおける市場リーダーシップを組み合わせることで、CCGは主要な顧客課題に対処するためのライフサイエンスソリューションの開発を加速させることが期待されており、市場の成長を促進すると見られています。
競争環境
ケモインフォマティクス市場は、研究機関、製薬会社、バイオテクノロジー産業、研究室、学術機関において大きな勢いを得ています。市場は少数の市場プレイヤーが存在し、中程度の競争状態にあります。主要な市場プレイヤーには、Dassault Systemes、Scilligence、BioSolveIT GmbH、Chemical Computing Group ULC、Jubilant Biosys Ltd、Collaborative Drug Discovery Inc.、Chemaxon Ltdなどが含まれます。
最近の業界動向
* 2023年10月、Cadence Molecular Sciences (OpenEye) はPfizer Inc.と、高度な分子設計のためのCadence製品およびプログラミングツールキットへのアクセスを拡大する契約を締結したと発表しました。Cadence Molecular Sciencesの物理ベースおよびAIベースのモデリングとケモインフォマティクス計算ソフトウェアは、初期段階の創薬イノベーションを可能にするものです。
* 2023年6月、Vox Biomedicalは、National Institute of General Medical Sciences (NIGMS) から、ガスクロマトグラフィーおよび差動移動度分光法(GC-DMS)技術を用いた揮発性有機化合物(VOCs)識別のためのAIベースの化学識別ライブラリを開発するプログラムを受領しました。
本レポートは、化学データの開発にコンピューターアプリケーションを活用する「ケモインフォマティクス市場」に関する詳細な分析を提供しています。ケモインフォマティクスは、化学構造の研究、化学データの保存、および分析を容易にする技術として定義されています。
市場規模は、2024年に59.6億米ドルと推定され、2025年には70.5億米ドルに達すると予測されています。さらに、2025年から2030年にかけて年平均成長率(CAGR)15.5%で成長し、2030年には144.8億米ドルに達すると見込まれています。
市場の成長を牽引する主な要因としては、医薬品開発プロセスにおける革新と進歩、および個別化医療への需要増加が挙げられます。一方で、熟練した労働者の不足が市場の成長を抑制する要因となっています。市場の競争環境を分析するために、ポーターのファイブフォース分析も実施されています。
市場は、アプリケーションと地域によってセグメント化されています。
アプリケーション別では、化学分析(化学データベース、ケモメトリクス、分子モデリング、その他の化学分析を含む)、創薬および検証、バーチャルスクリーニング、その他のアプリケーションに分類されます。
地域別では、北米(米国、カナダ、メキシコ)、欧州(ドイツ、英国、フランス、イタリア、スペイン、その他欧州)、アジア太平洋(中国、日本、インド、オーストラリア、韓国、その他アジア太平洋)、中東・アフリカ(GCC、南アフリカ、その他中東・アフリカ)、南米(ブラジル、アルゼンチン、その他南米)に細分化されています。
地域別の動向としては、2025年において北米が最大の市場シェアを占めると予測されています。一方、アジア太平洋地域は予測期間(2025年~2030年)において最も高いCAGRで成長すると見込まれています。
主要な市場プレイヤーには、Dassault Systemes、BioSolveIT GmbH、Collaborative Drug Discovery Inc.、Chemaxon Ltd、Scilligence、Chemical Computing Group ULC、Jubilant Biosys Ltd、Molecular Discovery Ltd、Cadence Design Systems, Inc (OpenEye Scientific Software, Inc.)、Schrödinger, Inc.などが挙げられます。これらの企業の事業概要、財務状況、製品と戦略、最近の動向が競争環境のセクションでカバーされています。
本レポートでは、市場の機会と将来のトレンドについても言及されており、ケモインフォマティクス市場の全体像を把握するための重要な情報が提供されています。


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. 市場の動向
- 4.1 市場概要
-
4.2 市場の推進要因
- 4.2.1 医薬品開発プロセスにおける革新と進歩
- 4.2.2 個別化医療の需要増加
-
4.3 市場の阻害要因
- 4.3.1 熟練労働者の不足
-
4.4 ポーターの5つの力分析
- 4.4.1 供給者の交渉力
- 4.4.2 買い手/消費者の交渉力
- 4.4.3 新規参入の脅威
- 4.4.4 代替品の脅威
- 4.4.5 競争の激しさ
5. 市場セグメンテーション(金額別市場規模 – 米ドル)
-
5.1 アプリケーション別
- 5.1.1 化学分析
- 5.1.1.1 化学データベース
- 5.1.1.2 ケモメトリックス
- 5.1.1.3 分子モデリング
- 5.1.1.4 その他の化学分析
- 5.1.2 創薬と検証
- 5.1.3 バーチャルスクリーニング
- 5.1.4 その他のアプリケーション
-
5.2 地域別
- 5.2.1 北米
- 5.2.1.1 米国
- 5.2.1.2 カナダ
- 5.2.1.3 メキシコ
- 5.2.2 ヨーロッパ
- 5.2.2.1 ドイツ
- 5.2.2.2 イギリス
- 5.2.2.3 フランス
- 5.2.2.4 イタリア
- 5.2.2.5 スペイン
- 5.2.2.6 その他のヨーロッパ
- 5.2.3 アジア太平洋
- 5.2.3.1 中国
- 5.2.3.2 日本
- 5.2.3.3 インド
- 5.2.3.4 オーストラリア
- 5.2.3.5 韓国
- 5.2.3.6 その他のアジア太平洋
- 5.2.4 中東およびアフリカ
- 5.2.4.1 GCC
- 5.2.4.2 南アフリカ
- 5.2.4.3 その他の中東およびアフリカ
- 5.2.5 南米
- 5.2.5.1 ブラジル
- 5.2.5.2 アルゼンチン
- 5.2.5.3 その他の南米
6. 競争環境
-
6.1 企業プロフィール
- 6.1.1 Dassault Systemes
- 6.1.2 BioSolveIT GmbH
- 6.1.3 Collaborative Drug Discovery Inc.
- 6.1.4 Chemaxon Ltd
- 6.1.5 Scilligence
- 6.1.6 Chemical Computing Group ULC
- 6.1.7 Jubilant Biosys Ltd
- 6.1.8 Molecular Discovery Ltd
- 6.1.9 Cadence Design Systems, Inc (OpenEye Scientific Software, Inc.)
- 6.1.10 Schrödinger, Inc.
- *リストは網羅的ではありません
7. 市場機会と将来のトレンド
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ケモインフォマティクスは、化学と情報科学を融合した学際分野であり、化学物質の構造、物性、活性などの膨大なデータをコンピュータを用いて効率的に収集、管理、解析、予測する技術と科学を指します。この分野は、特に医薬品開発、材料科学、環境科学といった領域において、実験のみでは困難な複雑な化学情報を扱うための不可欠なツールとして発展してきました。化学情報学とも訳され、データ駆動型のアプローチを通じて、化学研究の効率化と新たな発見を加速させることを目的としています。
ケモインフォマティクスの主要な分野は多岐にわたります。まず、化学構造の表現と管理が挙げられます。SMILESやInChIといった標準的な表記法を用いて化学構造をコンピュータが理解できる形式に変換し、物性値や活性値と紐付けてデータベース化します。次に、構造活性相関(SAR)や構造物性相関(SPR)解析は、化合物の構造と生物学的活性や物理化学的性質との関係を統計的、あるいは機械学習的に解析し、特定の機能を持つ化合物の特徴を明らかにします。仮想スクリーニングも重要な分野であり、膨大な化合物ライブラリの中から、特定の標的に対して活性を持つ可能性のある化合物をコンピュータ上で予測・選別します。これには、リガンドベーススクリーニングや、タンパク質と化合物の結合をシミュレーションするドッキングシミュレーション(構造ベーススクリーニング)が含まれます。さらに、目的の特性を持つ化合物をコンピュータ上で設計し、合成候補を絞り込む分子設計と最適化、化学データに統計学的手法を適用してパターン認識や分類を行うケモメトリックス、そして化学反応の生成物を予測したり、目的の化合物を合成するための経路を探索したりする反応予測と合成経路設計なども、ケモインフォマティクスの重要な柱となっています。
ケモインフォマティクスは、様々な分野で幅広く応用されています。最も顕著なのは医薬品開発分野であり、リード化合物の探索と最適化、ADMET(吸収、分布、代謝、排泄、毒性)特性の予測、新薬候補の効率的な選定、さらには既存薬の新たな用途を発見するドラッグリポジショニングなどに活用されています。これにより、新薬開発にかかる時間とコストの大幅な削減が期待されています。材料科学分野では、高分子、触媒、電池材料といった新素材の設計と特性予測、材料データベースの構築と活用が進められています。環境科学においては、有害化学物質の毒性予測やリスク評価、環境中での化学物質の挙動予測に利用され、食品科学では食品添加物や香料の安全性評価、機能性食品成分の探索に貢献しています。農業科学においても、農薬や肥料の設計と最適化に応用され、持続可能な農業の実現に寄与しています。
関連する技術も多岐にわたり、ケモインフォマティクスの発展を支えています。大規模な化学構造データベースや物性データベースの構築と管理には、高度なデータベース技術が不可欠です。近年では、機械学習や深層学習といった人工知能(AI)技術が、SAR/SPRモデルの構築、ADMET予測、分子生成、反応予測において目覚ましい成果を上げており、特に化学構造を直接扱うグラフニューラルネットワーク(GNN)などの発展が注目されています。膨大な化学データから有用なパターンや知識を発見するためにはデータマイニング技術が用いられ、分子動力学シミュレーションや量子化学計算、ドッキングシミュレーションといった分子モデリング・シミュレーション技術は、化合物の挙動や相互作用を詳細に解析するために不可欠です。また、生物学的データ(ゲノム、プロテオームなど)と化学データを統合的に解析するバイオインフォマティクスとの連携も進んでおり、クラウドコンピューティングは、大規模な計算資源やデータストレージを提供することで、ケモインフォマティクス研究の基盤を強化しています。
市場背景としては、医薬品産業における新薬開発コストの高騰と開発期間の長期化が深刻な課題となっており、ケモインフォマティクスはこれらの課題を解決するための効率化とコスト削減の手段として、その重要性を増しています。高スループットスクリーニングや自動合成技術の進展により、化学データが爆発的に増加しており、その膨大なデータを効率的に管理・解析するニーズが高まっています。また、機械学習、特に深層学習の進歩は、ケモインフォマティクスの予測精度と応用範囲を大幅に拡大させ、新たな研究開発の可能性を切り開いています。オープンサイエンスの推進により化学データの共有と活用が進み、研究開発の加速に寄与していることも市場を後押ししています。医薬品産業だけでなく、化学、材料、食品など多様な産業での導入が進展しており、化学、情報科学、統計学の知識を併せ持つケモインフォマティクス専門人材の需要が世界的に高まっています。
将来展望として、ケモインフォマティクスはAIとのさらなる融合により、飛躍的な進化を遂げると予測されています。より高精度な予測モデルの構築はもちろんのこと、de novo分子設計(ゼロからの分子生成)の高度化が進み、特定の機能を持つ化合物をコンピュータが自律的に設計する時代が到来するでしょう。将来的には、AIが実験計画を立案し、ロボットが実験を実行し、その結果をAIが解析して次の実験に繋げるという、AI駆動型研究室の実現も視野に入っています。化学データだけでなく、生物学的データ、臨床データ、画像データなど、多様なデータを統合的に解析するマルチモーダルデータ解析のアプローチが強化され、より包括的な理解と予測が可能になります。材料開発においては、デジタルツインの概念が導入され、材料の設計から製造、評価までを一貫してデジタルで管理・最適化するマテリアルズインフォマティクスが発展するでしょう。さらに、量子コンピューティングの進展は、将来的には量子化学計算や分子シミュレーションの精度と速度を飛躍的に向上させる可能性を秘めています。一方で、AIが生成する分子の安全性評価、データプライバシー、アルゴリズムの透明性など、倫理的・法的課題への対応も重要になります。これらの技術革新を支えるため、ケモインフォマティクスを担う次世代の研究者・技術者の育成が喫緊の課題となっています。