薬物発見および開発における人工知能の市場規模と見通し、2022-2030

世界の薬物発見および開発における人工知能の市場規模は、2021年に7億1000万米ドルと評価され、2030年までに85億2000万米ドルに達すると予測されており、予測期間（2022年から2030年）の間に31.8%のCAGRを記録しています。人工知能（AI）は、特に知的なコンピュータプログラムを生成するための科学と工学です。AIは、推論、学習、問題解決能力などの人間の知能に基づく様々な機能を結びつけるスマートシステムを指し、生物学、コンピュータサイエンス、心理学、数学、言語学、工学など多分野にわたります。AIは、医薬品管理、治療プログラムの作成、新薬の発見など、医療分野で有用です。新薬の発見と開発には多くのステップとフェーズがあり、多くの費用がかかります。また、市場での使用承認を得ることや臨床試験を受けることも困難な場合があります。この業界を牽引する主な要因は、AIプロバイダーと製薬・バイオテクノロジー企業との間の提携の増加です。市場成長に影響を与える重要な要因は、薬物発見と開発においてAIがどれほどの時間とコストを削減するかです。研究者が迅速かつ正確に医薬品を作成するのを助けるクラウドベースのソフトウェアへの需要が市場拡大を促進すると予想されています。さらに、ライフサイエンスの研究開発産業は、AIと機械学習技術の統合により、時間とコストの面でより革新的で効率的になっています。

薬物発見および開発における人工知能の市場は、特に製薬業界と医療業界において重要な技術の一つです。新技術を求める多くの医療産業が、薬物発見のための人工知能を提供するIT業界と協力しています。IT企業は、独自のAI駆動プロセスを使用して、薬物ターゲットの特性に合わせた新しい分子を提供することにより、薬物発見と設計を加速させています。例えば、2018年6月にグラクソ・スミスクライン（GSK）は、クラウドファーマシューティカルズとの協力を通じて薬物発見の取り組みを向上させるためにAI技術を適用することを決定しました。さらに、2018年にはファイザーとIBMが免疫腫瘍学における薬物発見を加速するための提携を発表しました。こうしたパートナーシップは、新規の小分子の特定、新しい治療法の発見、ウェアラブル技術を通じた健康データのモニタリングなど、いくつかの研究分野を網羅しています。これらの発展は、医療サービスの進歩、臨床試験の効率向上などに貢献すると予測されています。例えば、バイオファーマ企業への大手プレイヤーによる投資の増加と、IT産業とのR&D活動のための公的および私的パートナーシップの増加が、市場の成長を後押しする要因と考えられています。

主要製薬およびバイオテクノロジー企業はデジタルトランスフォーメーションを採用しています。彼らは薬物発見、R&D、臨床試験、前臨床試験、販売・マーケティング、規制遵守、サプライチェーン分析、薬局の監視などにおいて、先進的なAIを使用して運用の卓越性とより良い成果を達成しています。人工知能は、新薬発見に必要な高コストと時間を大幅に削減できる先進技術として注目されています。バイオメディカルジャーナルによると、2016年の伝統的な薬物発見には平均で10年以上の時間と26億ドルが必要です。例えば、AIは主に薬物発見の初期段階で、候補化合物の検索に使用されますが、新薬の発見にかかるコストと時間を劇的に削減するためにさまざまな目的で使用されることで、市場成長を促進します。

人工知能の進歩は、薬物発見のいくつかの側面を近代化しています。過去の薬物開発における問題を回避し、大規模なデータセットの分析、化合物の長期的なスクリーニング、標準誤差の削減、25億ドルを超えるR&Dコスト、大きな時間の長さ（10年以上）などの課題を人工知能の方法で解決できます。人工知能は、薬物発見の手続きを完了するために特定のデータセットを大量に必要とします。データセットは機械学習に不可欠ですが、機械学習やデータサイエンスプロジェクトに適したデータセットを見つけることは時折非常に困難です。いくつかの組織、研究者、個人が彼らの仕事を共有し、専門家が彼らのプロジェクトを構築するためにデータセットを使用することができます。しかし、これらのデータセットは薬物発見には十分ではなく、薬物発見のための主要モデルを構築するためにはより具体的なデータセットが必要です。したがって、薬物発見におけるデータの不足が市場成長を妨げています。

製薬セクターは、薬物開発の高い離脱率を減らすのに苦労しています。製薬業界はAI業界と協力して課題を克服しています。人工知能は薬物開発プロセスの効率を向上させます。人工知能は、発病の分析、病気の治療法の開発、動物ウイルスが変異する可能性が高いものを予測するのに役立つため、薬物発見において巨大な応用があると認識されています。人工知能は、薬物発見における研究開発を向上させ、研究者が病気の治療薬を発見することを可能にしました。さらに、ビッグデータは臨床試験設計、薬物発見、副作用の検出などのさまざまなコンポーネントを改善できます。したがって、人工知能は薬物開発を強化し加速するためのより良い解決策となることができます。

地域別に見ると、世界の薬物発見および開発における人工知能の市場シェアは、ヨーロッパ、アジア太平洋、北米、LAMEAにわたって分析されています。北米は世界市場を支配し、30.8%のCAGRで成長すると見込まれています。精密医療の需要の急増、発達した医療インフラ、およびクロスインダストリーの提携の増加が、主に北米での市場成長を促進しています。また、先進的な薬物発見技術の採用の急増とR&D活動の増加が、北米での市場成長を促進しています。企業間の提携の増加は、北米市場での薬物発見および開発における人工知能市場の成長を促進すると予想されています。さらに、全体的なヘルスケアコストを削減し、医療サービスの質を向上させるための政府の取り組みの増加も、北米での市場成長に影響を与えています。

ヨーロッパは2番目に大きな地域です。2030年までに32億ドルの予測値に達し、32.4%のCAGRを登録すると予想されています。アルゴリズムの進化に伴う地域の小規模なスタートアップAI企業の買収の増加が、ヨーロッパでの市場成長を促進すると予想されています。例えば、Googleは2014年に英国を拠点とするAIスタートアップDeepMindを買収しました。ヨーロッパにおけるAIの進化のための投資の増加は、市場成長を促進すると期待されています。さらに、政府は薬物発見におけるAIの使用を進めるために重要なサポートを提供しており、市場成長をさらに支援しています。さらに、ヨーロッパのさまざまな製薬会社とAI会社がヨーロッパの市場成長を支援するために協力しています。例えば、2019年4月に英国を拠点とするBenevolentAIは、アストラゼネカと協力して、AIと機械学習を使用して慢性腎疾患（CKD）と特発性肺線維症（IPF）の新しい治療法を発見および開発することになっています。また、2020年1月には、バイエルは心血管および腫瘍性疾患の治療における潜在的な薬物候補のための新しいリード構造を特定し最適化するために、AI薬物発見会社Exscientiaとコラボレーション合意に入りました。

アジア太平洋は3番目に大きな地域です。アジア太平洋での市場成長は、医療分野を改善するためのいくつかの政府の取り組みの変化と、主に米国を拠点とする外国企業への投資の増加に起因しており、市場成長を促進すると予想されています。例えば、データ分析スタートアップのElucidateは、インドと米国に拠点を置くデータサイエンススタートアップで、ハイパープレーンベンチャーキャピタルが主導する170万ドルのシード資金を調達しました。同社は主に薬物発見のためのツールとソフトウェアソリューションの開発に焦点を当てています。さらに、重要なR&D投資の増加、医療インフラの改善、およびiCarbon X、WuXi NextCODE、Huawei、Tencent、Elucidate CorporationなどのAIプロバイダー企業の存在が、アジア太平洋での市場成長をさらに促進しています。更に、多くの企業がアジア太平洋地域で製薬企業と協力しており、AIの使用による臨床試験の強化や薬物発見の効率向上などの重要な利点により、市場の成長を促進すると予測されています。例えば、2019年10月にInsilicoは、中国のCTFH（チャイタィフェンタイ製薬）と200百万ドルのAI薬物発見パートナーシップを結び、主に三重陰性乳癌のターゲットに集中しています。AIの進化のための投資の増加は、アジア太平洋地域における薬物発見におけるAIの成長を促進すると予想されています。

世界の薬物発見および開発における人工知能の市場は、タイプ、適応症、エンドユーザー、および地域によってセグメント化されています。タイプ別に見ると、世界の薬物発見および開発における人工知能の市場は、ターゲット特定、分子スクリーニング、新規薬物設計および薬物最適化、および前臨床および臨床試験に分かれています。前臨床および臨床試験セグメントは市場への最大の貢献者であり、予測期間中に32.6%のCAGRで成長すると見込まれています。過去数年で、新しい薬物を発見するための革新的なアプローチを用いたAI企業の数が急速に増加しています。動物モデルはしばしば人間の生理学的反応を正確に予測するのに抵抗します。良好な前臨床モデリングの欠如が低いR&Dリターンの主な理由です。オルガンオンチップや3D細胞培養など、より良い予測前臨床技術を見つけることに焦点を当てた研究が数多く行われていますが、AIアルゴリズムは特定の病気に対してどの動物モデルがより正確であるかを特定するのに役立つかもしれません。「翻訳で発見」と呼ばれる新しい統計技術は、マウスと人間の間の遺伝子発現プロファイルの一致を特定し、種間の違いをより良く予測するためにML（機械学習）アルゴリズムを使用します。分子スクリーニングセグメントは2番目に大きいものです。市場は主に製薬会社とAIプロバイダー間のリーダーシップ開発契約の増加により拡大しています。例えば、2019年にAtomwise Inc.は、世界最大の化学サプライヤーであるEnamine Ltd.と協力して、100億化合物のAI駆動バーチャルドラッグスクリーニングイニシアチブを開始しました。このプロジェクトを通じて、小児腫瘍を治療するためのより安全な小分子薬物が大幅に多く発見されることが期待されています。さらに、2019年にはヤンセンファーマシューティカルが、IktosのAI技術を使用して小分子薬物発見を加速するための協力契約を開始しました。協力の下で、ヤンセンは複数のプロジェクトに対してIktosのバーチャルデザイン技術を実装します。

Report Coverage & Structure

薬物発見および開発における人工知能に関するレポートの構造概要

このレポートは、薬物発見および開発における人工知能の市場を包括的に分析し、その構造は以下のように整理されています。

序論

• セグメンテーション
• 研究方法論

エグゼクティブサマリー

このセクションでは、レポート全体の要約が提供され、重要なポイントと結論が示されています。

研究の範囲と目的

• 研究の目的
• 制限と仮定
• 市場範囲とセグメンテーション
• 考慮した通貨と価格設定

市場機会の評価

• 新興地域/国
• 新興企業
• 新興の用途/エンドユース

市場動向

• 市場の推進要因
• 市場の警告要因
• 最新のマクロ経済指標
• 地政学的影響
• 技術的要因

市場評価

• ポーターの5フォース分析
• バリューチェーン分析

規制の枠組み

• 北アメリカ
• ヨーロッパ
• APAC
• 中東とアフリカ
• LATAM

ESGトレンド

環境・社会・ガバナンス（ESG）に関する最近のトレンドを分析しています。

グローバル市場分析

薬物発見および開発における人工知能の市場規模を、タイプ別、適応症別、エンドユーザー別に詳細に分析しています。

地域別市場分析

• 北アメリカ市場分析（米国、カナダ）
• ヨーロッパ市場分析（英国、ドイツ、フランスなど）
• APAC市場分析（中国、韓国、日本など）
• 中東とアフリカ市場分析（UAEなど）

各地域市場分析では、タイプ別、適応症別、エンドユーザー別に詳細な市場データが提供されています。