製薬における人工知能（AI）のグローバル市場予測2025年-2033年：機械学習、深層学習、自然言語処理、コンピュータビジョン、生成AI、その他

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製薬産業における人工知能（AI）市場は、2024年までに32億4,000万ドルに達すると予測されており、2033年までに658億3,000万ドルへと大幅に成長する見込みです。

製薬産業は、2025年から2033年までの予測期間において、39.74％を超える年平均成長率（CAGR）を記録すると見込まれています。
AI技術の統合は、創薬の革新、患者アウトカムの改善、製薬セクターにおける業務効率の向上をもたらす可能性を秘めています。

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医薬品市場における人工知能の展望

医薬品分野における人工知能（AI）とは、高度な計算処置を応用し、創薬・医薬品開発および患者ケアの向上を図る取り組みを指します。機械学習、自然言語処理、データ分析といった手法を活用することで、AIは研究者に対し、薬物相互作用の予測、臨床試験の効率化、治療計画の個別化を支援します。

この分野におけるAIの主要な用途の一つは創薬であり、膨大なデータセットや生物学的情報を分析することで有望な薬剤候補の特定を加速し、関連する時間とコストを大幅に削減します。また、臨床試験管理においても重要な役割を果たし、適切な患者集団の特定や試験設計の最適化を支援することで、成功の可能性を高めます。

医療分野におけるイノベーションの圧力とデータ利用可能性の向上に伴い、製薬分野でのAI活用は急速に普及しつつあります。製薬企業がこの技術を導入することで、治療効果の向上、効率化、そして最終的には患者ケアの革新が期待されます。

医薬品市場における人工知能の成長要因

迅速な創薬と開発

AIは、有望な薬剤候補の特定にかかる時間と費用を削減することで、創薬に革命をもたらしています。機械学習アルゴリズムは、膨大なデータセットを処理し、分子間相互作用を予測し、薬剤設計の精度を高めることが可能です。これにより前臨床研究が加速され、臨床試験への移行が迅速化されます。研究開発費の増加とタイムライン短縮の要求が高まる中、AIベースのプラットフォームは広く普及しつつあります。大手製薬企業はAI企業と連携し、創薬パイプラインの最適化を進めています。AIの速度、予測能力、コスト削減効果は、その活用を強力に促進する要因であり、将来の製薬イノベーションに不可欠なツールとなっています。2025年1月、ロシュグループの一員であるジェネンテック社は、人工知能（AI）と機械学習（ML）を活用して医薬品創薬プロセスを変革する転換点に到達しました。「『Lab in a loop』とは、医薬品創薬研究開発に生成AIを導入する仕組みです。

個別化医薬品の進展

個別化医薬品への関心の高まりが、製薬業界におけるAI導入を促進しています。AIは、遺伝情報、臨床情報、生活習慣情報を統合・解釈し、適切な個別化医薬品を決定することを可能にします。患者様の薬剤反応を予測することで、AIは有効性を高め毒性を低減した標的医薬品の開発を可能にします。これは特に、がん治療、希少疾患、慢性疾患において有用です。患者様や規制当局が個人に合わせた治療に注目する中、AIは製薬企業が精密医薬品とコンパニオン診断を開発することを可能にします。個別化医療ソリューションへの推進は、世界的な製薬イノベーションの原動力としてAIの重要性を確固たるものにしております。2024年10月、BioNTech社とその人工知能子会社InstaDeep社は「AI Day」と題したイベントにおいて、AI計画を発表いたしました。両社は新たなモデルとスーパーコンピューターを活用し、ワクチン及びがん治療薬の開発を加速させる方針です。 InstaDeepを社内のAI専門家として擁するBioNTechは、カスタムワクチンや精密治療の開発におけるAIの応用拡大を目指しています。特に重点を置いているのは、薬物設計において多様なオミクスデータを活用するDeepChainプラットフォームです。

協業と投資の拡大

製薬企業、AIスタートアップ、技術ベンダーは、事業成長とイノベーションを推進するため戦略的に連携しています。世界中の大手製薬企業は、臨床試験の効率化、バイオマーカーの特定、データ処理の改善を目的として、AIプラットフォームに多額の投資を行っています。ベンチャーキャピタルや政府支援プログラムも、ライフサイエンス分野におけるAIベースのソリューション開発を促進しています。例えば、大量のゲノムシーケンスデータや臨床研究で生成されるデータの管理にAIを活用するためのパートナーシップが構築されています。こうした投資はAI導入を促進するだけでなく、新薬の商業化を加速させます。こうした強固なパートナーシップと資金調達のエコシステムは、AI製薬市場にとって重要な成長エンジンです。2022年3月には、インシリコ・医薬品社がEQRx社と戦略的提携を結び、新規低分子設計と商業化における各社の専門知識を統合することを目指しています。

製薬市場における人工知能の課題

データプライバシーと規制順守

製薬分野におけるAI活用の主要な課題の一つは、データプライバシーの保証と高い規制基準への順守です。医薬品研究は、HIPAAやGDPRなどの規制を満たす必要がある、機密性の高い患者の健康情報やゲノム情報に依存しています。データの不正アクセスや悪用は、重大な法的・倫理的問題を引き起こす可能性があります。さらに、規制当局は医薬品開発におけるAI利用に関する明確なガイドラインをまだ策定中であり、関係者に不確実性をもたらしています。透明性、説明可能性、そして優れたAI実践を維持することは、これらの課題を克服し、規制当局、医療提供者、患者双方の信頼を得るために不可欠です。

導入コストの高さと複雑さ

しかしながら、製薬産業におけるAI導入は、初期コストの高さ、インフラ要件、技術的複雑さによって遅れています。AIプラットフォームの構築と統合には、計算能力、技術的専門知識、データ管理システムへの多大な投資が必要です。中小規模の製薬企業は、財政的・技術的な観点から導入に困難を伴う可能性があります。さらに、レガシーシステムや非標準化されたプロセスが原因で、既存のワークフローへのAI統合が困難な場合もあります。

これらの課題は、特に発展途上国における大規模導入の障壁となります。コスト問題の解決と統合の容易化は、製薬分野におけるAIの潜在能力を最大限に引き出す上で重要となるでしょう。

製薬市場における人工知能

製薬産業におけるAIは急速に成長しています。企業は創薬、臨床試験、製造プロセスの効率化を図るため、高度な技術を導入しているからです。AIは大量データの処理、薬物相互作用の予測、患者アウトカムの向上など、高度な手段を提供します。製薬企業は、コストを抑えつつ新医薬品の市場投入期間を短縮するため、AI連携への投資を進めています。バイオマーカーの特定から臨床試験の患者募集まで用途は多岐にわたり、AIはバリューチェーン全体の効率化を促進します。データ保護や導入コストといった障壁があるにもかかわらず、強力な規制支援と投資が普及を後押しし、AIは製薬イノベーションの重要な柱となりつつありま

す。

医薬品市場における生成AI

生成AIは、特に創薬と分子モデリングにおいて、製薬産業に革命をもたらす武器となりつつあります。数百万もの分子構造の可能性を模倣することで、生成AIは従来の手段よりもはるかに迅速に新化合物のスクリーニングを可能にします。この技術は創薬期間を短縮し、有望な薬剤候補を発見する可能性を最大化します。生成AIはタンパク質フォールディング、製剤設計、臨床試験設計にも活用されています。こうした進展を活用するため、ますます多くの製薬企業がAI企業との提携を進めています。生成AIが発展するにつれ、イノベーションを変革し研究開発費を削減するその能力が、市場の大幅な成長を促進するでしょう。

ディープラーニング製薬市場

ディープラーニングは、詳細なデータ分析とパターン検出を支援することで、製薬研究に変革をもたらしています。ゲノミクス、薬剤転用、試験データの画像ベース分析などで広く活用されています。深層学習アルゴリズムは、医療画像、電子健康記録、研究論文などの非構造化データを処理し、創薬開発に有益な知見を導き出す能力を有しています。腫瘍学や希少疾患分野では、これらのアルゴリズムが早期診断と個別化治療の進展に貢献しています。製薬企業は、薬効や安全性の予測分析に深層学習をますます活用しています。データが拡大し続ける中、深層学習は今後も製薬イノベーションの重要な推進力であり続けるでしょう。

製薬ソフトウェアプラットフォーム市場における人工知能

人工知能を搭載したソフトウェアプラットフォームは、製薬業界のデジタル化の核を成しています。創薬、臨床試験管理、規制コンプライアンスツールを幅広く統合することで、ソフトウェアプラットフォームは研究開発パイプラインをエンドツーエンドでカバーします。ビッグデータ分析と機械学習モデルを一元化することで、プロセスを最適化し、冗長性を排除し、意思決定を強化します。製薬企業は、特定の治療領域における拡張性とカスタマイズ性を備えたソリューションとして、これらのプラットフォームを広く採用しています。クラウド統合、相互運用性、リアルタイムインテリジェンスへの要求が高まる中、AIソフトウェアプラットフォームは不可欠な存在です。研究効率の加速とコスト削減への貢献が、世界中の製薬企業における確固たる採用を後押ししています。

製薬ラボ自動化市場における人工知能

AIは、製薬研究における精度、効率性、拡張性を向上させることで、ラボ自動化を変革しています。AI搭載の自動化ラボは、ハイスループットスクリーニングの実施、複雑なデータセットの解釈、実験ワークフローの最適化が可能です。これにより人的リソースを最小化し、創薬を加速させ、エラーを減少させます。ピペッティング、サンプル処理、データ収集などの反復作業において、AIアルゴリズムを搭載したロボットプラットフォームが普及しつつあります。AIを活用したラボ自動化は生産性を向上させ、リアルタイムでの意思決定を促進します。製薬企業が効率性と再現性を重視する中、AI駆動型ラボ自動化は主要な投資領域となり、世界的な研究開発の進め方を変革しています。

製薬市場におけるクラウドベース人工知能

クラウドベースのAIソリューションは、その拡張性、柔軟性、コスト効率の高さから、製薬業界で注目を集めています。クラウドインフラを活用することで、製薬企業は現地のITインフラに多額の投資を行うことなく、膨大なデータセットの保存と分析が可能となります。クラウドプラットフォームは、世界中の研究チーム間のリアルタイムな共同作業を促進し、創薬と臨床試験のサイクルを加速させます。また、高度なAIツールとのシームレスな統合を提供し、大企業だけでなく中小のバイオテクノロジー企業にとっても利用可能性を高めています。サイバーセキュリティとコンプライアンス能力の向上も、成長を後押しする要因です。産業がデジタルトランスフォーメーションへ移行する中、クラウドベースのAIプラットフォームは、医薬品の効率性と革新性にとって必須の要件となる見込みです。

米国における医薬品市場向け人工知能

米国は、高い研究開発費、高度な医療インフラ、そして活気あるAIスタートアップエコシステムに支えられ、世界の医薬品向けAI市場をリードしています。大手製薬企業は、創薬と臨床試験の加速化を目的として、AI企業との協業を進めています。米国規制枠組みはAI活用を促進する方向で整備され、産業における地位をさらに確固たるものとしています。個別化医薬品への驚異的な需要と国内の膨大な患者数は、AIベースのソリューションにとって肥沃な土壌を形成しています。継続的なイノベーション、政府の奨励、そして強力なベンチャーキャピタル支援により、米国は製薬分野におけるAI導入推進のリーダー的存在です。

ドイツ 製薬市場における人工知能

ドイツは、強固な医療制度、研究集約型機関、デジタル化を促進する政府プログラムに支えられ、欧州における製薬産業のAI主要拠点です。ドイツの製薬企業は、創薬、臨床試験、生産の効率化のためにAIを積極的に導入しています。同国が精密医薬品とバイオテクノロジーを重視していることが、AIの応用をさらに促進しています。大学、AI企業、製薬大手企業間の連携が、ゲノミクスと標的療法の分野におけるイノベーションを推進しています。EU基準に準拠した規制システムが人道的なAI実践を保証しています。技術・研究面でのリーダーシップを背景に、ドイツは欧州のAI製薬市場発展の最前線に立っています。

インドの製薬市場における人工知能

インドの製薬市場におけるAIは、巨大な医療セクター、急成長中の製薬産業、政府によるデジタル医療プログラムの推進を背景に急速に拡大しています。インドの製薬企業は、薬剤の再利用、ジェネリック医薬品、臨床試験管理にAIを活用しています。コスト競争力とAI専門家の増加により、インドはAIを活用した医薬品研究の優れた拠点となっています。スタートアップ企業や多国籍企業は、データ分析と創薬を強化するための提携に投資を拡大しています。インフラ面での課題はあるものの、費用対効果の高い医療ソリューションとデジタル変革への関心の高まりが、インドを医薬品分野におけるAIの高成長市場にしています。

サウジアラビアの医薬品市場における人工知能

サウジアラビアは、経済多角化と医療システム強化を掲げる「ビジョン2030」の一環として、医薬品分野における人工知能の魅力的な市場となりつつあります。政府はデジタル医療インフラとAIを活用した研究プログラムに多額の投資を行っています。製薬企業は臨床試験の効率化、医薬品安全性の向上、精密医療の実現に向けてAIを導入しています。海外のAI企業との提携により、技術移転と知識移転が急速に進展しています。市場は成長途上ではありますが、増加する投資、支援的な政策、そして最先端の医療ソリューションに対する需要の高まりにより、サウジアラビアは世界のAI医薬品市場における今後のリーダーとなるでしょう。

市場セグメンテーション

技術

• 機械学習
• 深層学習
• 自然言語処理
• コンピュータビジョン
• 生成AI
• その他のAI処置

提供形態

• ソフトウェアプラットフォーム
• サービス（ソフトウェア・アズ・ア・サービス、カスタムプロジェクト）

応用分野

• 創薬・前臨床開発
• 臨床試験デザイン・患者募集
• 製造・品質管理
• 医薬品安全性監視・安全性モニタリング
• 販売・マーケティング・商業分析
• 実験室自動化
• その他の応用

導入形態

• クラウドベース
• オンプレミス／ハイブリッド

国

北米

• アメリカ合衆国
• カナダ

ヨーロッパ

• フランス
• ドイツ
• イタリア
• スペイン
• イギリス
• ベルギー
• オランダ
• トルコ

アジア太平洋地域

• 中国
• 日本
• インド
• 韓国
• タイ
• マレーシア
• インドネシア
• オーストラリア
• ニュージーランド

ラテンアメリカ

• ブラジル
• メキシコ
• アルゼンチン

中東・アフリカ

• サウジアラビア
• アラブ首長国連邦
• 南アフリカ

全企業について、以下の5つの観点から分析しております

• 概要
• 主要人物
• 最近の動向
• SWOT分析
• 収益分析

主要企業分析

1. Alphabet Inc. (Isomorphic Labs)
2. Exscientia PLC
3. Recursion Pharmaceuticals
4. Insilico Medicine
5. BenevolentAI
6. Atomwise Inc.
7. XtalPi Inc.
8. Deep Genomics
9. Cloud Pharmaceuticals Inc.
10. Cyclica Inc.

目次

1. はじめに
2. 調査と方法論
2.1 データソース
2.1.1 一次情報源
2.1.2 二次情報源
2.2 調査アプローチ
2.2.1 トップダウンアプローチ
2.2.2 ボトムアップアプローチ
2.3 予測手法
3. エグゼクティブサマリー
4. 市場動向
4.1 成長要因
4.2 課題
5. 世界の医薬品市場における人工知能（AI）
5.1 過去の市場動向
5.2 市場予測
6. 市場シェア分析
6.1 技術別
6.2 提供形態別
6.3 用途別
6.4 導入形態別
6.5 国別
7. 技術
7.1 機械学習
7.1.1 市場分析
7.1.2 市場規模と予測
7.2 深層学習
7.2.1 市場分析
7.2.2 市場規模と予測
7.3 自然言語処理
7.3.1 市場分析
7.3.2 市場規模と予測
7.4 コンピュータビジョン
7.4.1 市場分析
7.4.2 市場規模と予測
7.5 生成AI
7.5.1 市場分析
7.5.2 市場規模と予測
7.6 その他のAI処置
7.6.1 市場分析
7.6.2 市場規模と予測
8. 提供内容
8.1 ソフトウェアプラットフォーム
8.1.1 市場分析
8.1.2 市場規模と予測
8.2 サービス（AI-aaS、カスタムプロジェクト）
8.2.1 市場分析
8.2.2 市場規模と予測
9. アプリケーション
9.1 創薬および前臨床開発
9.1.1 市場分析
9.1.2 市場規模と予測
9.2 臨床試験デザインと患者募集
9.2.1 市場分析
9.2.2 市場規模と予測
9.3 製造と品質管理
9.3.1 市場分析
9.3.2 市場規模と予測
9.4 医薬品安全性監視と安全性モニタリング
9.4.1 市場分析
9.4.2 市場規模と予測
9.5 販売、マーケティング、および商業分析
9.5.1 市場分析
9.5.2 市場規模と予測
9.6 実験室自動化
9.6.1 市場分析
9.6.2 市場規模と予測
9.7 その他の用途
9.7.1 市場分析
9.7.2 市場規模と予測
10. 導入形態
10.1 クラウドベース
10.1.1 市場分析
10.1.2 市場規模と予測
10.2 オンプレミス／ハイブリッド
10.2.1 市場分析
10.2.2 市場規模と予測
11. 国別
11.1 北米
11.1.1 アメリカ合衆国
11.1.1.1 市場分析
11.1.1.2 市場規模と予測
11.1.2 カナダ
11.1.2.1 市場分析
11.1.2.2 市場規模と予測
11.2 ヨーロッパ
11.2.1 フランス
11.2.1.1 市場分析
11.2.1.2 市場規模と予測
11.2.2 ドイツ
11.2.2.1 市場分析
11.2.2.2 市場規模と予測
11.2.3 イタリア
11.2.3.1 市場分析
11.2.3.2 市場規模と予測
11.2.4 スペイン
11.2.4.1 市場分析
11.2.4.2 市場規模と予測
11.2.5 英国
11.2.5.1 市場分析
11.2.5.2 市場規模と予測
11.2.6 ベルギー
11.2.6.1 市場分析
11.2.6.2 市場規模と予測
11.2.7 オランダ
11.2.7.1 市場分析
11.2.7.2 市場規模と予測
11.2.8 トルコ
11.2.8.1 市場分析
11.2.8.2 市場規模と予測
11.3 アジア太平洋地域
11.3.1 中国
11.3.1.1 市場分析
11.3.1.2 市場規模と予測
11.3.2 日本
11.3.2.1 市場分析
11.3.2.2 市場規模と予測
11.3.3 インド
11.3.3.1 市場分析
11.3.3.2 市場規模と予測
11.3.4 韓国
11.3.4.1 市場分析
11.3.4.2 市場規模と予測
11.3.5 タイ
11.3.5.1 市場分析
11.3.5.2 市場規模と予測
11.3.6 マレーシア
11.3.6.1 市場分析
11.3.6.2 市場規模と予測
11.3.7 インドネシア
11.3.7.1 市場分析
11.3.7.2 市場規模と予測
11.3.8 オーストラリア
11.3.8.1 市場分析
11.3.8.2 市場規模と予測
11.3.9 ニュージーランド
11.3.9.1 市場分析
11.3.9.2 市場規模と予測
11.4 ラテンアメリカ
11.4.1 ブラジル
11.4.1.1 市場分析
11.4.1.2 市場規模と予測
11.4.2 メキシコ
11.4.2.1 市場分析
11.4.2.2 市場規模と予測
11.4.3 アルゼンチン
11.4.3.1 市場分析
11.4.3.2 市場規模と予測
11.5 中東およびアフリカ
11.5.1 サウジアラビア
11.5.1.1 市場分析
11.5.1.2 市場規模と予測
11.5.2 アラブ首長国連邦
11.5.2.1 市場分析
11.5.2.2 市場規模と予測
11.5.3 南アフリカ
11.5.3.1 市場分析
11.5.3.2 市場規模と予測
12. バリューチェーン分析
13. ポーターの5つの力分析
13.1 購買者の交渉力
13.2 供給者の交渉力
13.3 競争の度合い
13.4 新規参入の脅威
13.5 代替品の脅威
14. SWOT分析
14.1 強み
14.2 弱み
14.3 機会
14.4 脅威
15. 価格ベンチマーク分析
15.1 アルファベット社（アイソモルフィック・ラボズ）
15.2 エクシエンティア社
15.3 リカージョン・ファーマシューティカルズ社
15.4 インシリコ・医薬品社
15.5 ベネヴォレントAI社
15.6 アトムワイズ社
15.7 XtalPi社
15.8 ディープ・ジェノミクス社
15.9 クラウド・ファーマシューティカルズ社
15.10 サイクリカ社
16. 主要企業分析
16.1 アルファベット社（アイソモルフィック・ラボズ）
16.1.1 概要
16.1.2 主要人物
16.1.3 最近の動向
16.1.4 SWOT分析
16.1.5 収益分析
16.2 エクシエンティア社
16.2.1 概要
16.2.2 主要人物
16.2.3 最近の動向
16.2.4 SWOT分析
16.2.5 収益分析
16.3 Recursion Pharmaceuticals
16.3.1 概要
16.3.2 主要人物
16.3.3 最近の動向
16.3.4 SWOT分析
16.3.5 収益分析
16.4 インシリコ・医薬品
16.4.1 概要
16.4.2 主要人物
16.4.3 最近の動向
16.4.4 SWOT分析
16.4.5 収益分析
16.5 ベネヴォレントAI
16.5.1 概要
16.5.2 主要人物
16.5.3 最近の動向
16.5.4 SWOT分析
16.5.5 収益分析
16.6 Atomwise Inc.
16.6.1 概要
16.6.2 主要人物
16.6.3 最近の動向
16.6.4 SWOT分析
16.6.5 収益分析
16.7 XtalPi Inc.
16.7.1 概要
16.7.2 主要人物
16.7.3 最近の動向
16.7.4 SWOT分析
16.7.5 収益分析
16.8 Deep Genomics
16.8.1 概要
16.8.2 主要人物
16.8.3 最近の動向
16.8.4 SWOT分析
16.8.5 収益分析
16.9 Cloud Pharmaceuticals Inc.
16.9.1 概要
16.9.2 主要人物
16.9.3 最近の動向
16.9.4 SWOT 分析
16.9.5 収益分析
16.10 Cyclica Inc.
16.10.1 概要
16.10.2 主要人物
16.10.3 最近の動向
16.10.4 SWOT 分析
16.10.5 収益分析

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