計算生物学市場 規模・シェア分析：成長トレンドと予測 (2025年～2030年)
計算生物学市場レポートは、用途 (細胞・生物学的シミュレーション [計算ゲノミクスなど]、創薬・疾患モデリング [ターゲット同定など]、前臨床薬物開発 [薬物動態学など] など)、ツール (データベースなど)、サービス (インハウスなど)、エンドユーザー (学術機関など)、および地域別にセグメント化されています。市場予測は、金額 (米ドル) で提供されます。
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計算生物学市場は、2025年には72.4億米ドル、2030年には133.6億米ドルに達すると予測されており、予測期間（2025年～2030年）において13.02%の年平均成長率（CAGR）で成長する見込みです。この成長は、トランスフォーマーベースのゲノム言語モデル、合成生物学のデジタルツイン、AIの広範な導入によって牽引されています。また、マルチオミクスデータセットの急増、契約研究サービスへの移行、スケーラブルなクラウドインフラストラクチャの必要性も市場の需要を促進しています。地域別では、北米が最大の市場ですが、アジア太平洋地域が最も急速に成長する市場として注目されています。市場の集中度は中程度であり、シーメンスによるDotmaticsの買収のような戦略的買収は、プラットフォーム統合の動きを示しています。
市場成長の主要な推進要因
計算生物学市場の成長を牽引する主な要因は以下の通りです。
1. オミクスデータとバイオインフォマティクス研究の量の増加（CAGRへの影響：+2.8%）
テラバイト規模のシングルセルRNAシーケンシング、マルチオミクス統合、シーケンシングコストの低下により、計算生物学市場へのデータフローが拡大しています。RNAシーケンシングコストは50～70%削減され、精密医療データセットへのアクセスが広がっています。大規模言語モデル（LLM）は、一般的なデータ要素マッピングの94%を自動化し、相互運用性を促進しています。これにより、最大のデータリポジトリを管理するステークホルダーに先行者利益がもたらされ、クラウドバイオインフォマティクスプラットフォームが必須のインフラとなっています。
2. 創薬および疾患モデリングにおける利用の加速（CAGRへの影響：+3.1%）
ESM-3のようなタンパク質言語モデルは、進化プロセスをシミュレートし、数年前には不可能だったペースで新規タンパク質候補を生成しています。Model MedicinesのGALILEOに代表されるハイブリッドAI-量子システムは、抗ウイルススクリーニングで100%のヒット率を達成しています。デジタルツインは、研究者が数百万回の仮想実験を実行することを可能にし、仮説検証サイクルを短縮し、ウェットラボのコストを削減します。Recursion-Exscientiaの6.88億米ドルの合併のようなM&A活動は、企業がAIの利点を内部化し、プラットフォームを統合しようと競い合っていることを示しています。
3. 臨床薬理ゲノミクスおよび薬物動態研究の拡大（CAGRへの影響：+1.9%）
予防的薬理ゲノミクス検査は、精神科の有害薬物反応を34.1%、入院を41.2%削減しました。実際のデータでは、患者の60.4%が少なくとも1つの実行可能な処方を受けています。UCLAは34.2万人規模のバイオバンクを活用し、スタチン効果を調節する156の遺伝子を特定し、遺伝的多様性が投与精度を向上させることを証明しました。AI強化型PK/PDモデルは、アジア太平洋地域での薬理ゲノミクス採用の増加に伴い、集団固有のバリアントを考慮するようになっています。
4. 迅速なアノテーションを可能にするトランスフォーマーベースのゲノム言語モデル（CAGRへの影響：+2.2%）
オープンソースのタンパク質モデルは、汎用GPUのみでAlphaFoldクラスの性能を提供します。JanusDNAのような双方向DNA基盤モデルは、特殊なハードウェアなしで100万塩基対を処理します。LoRAのようなパラメータ効率の良いファインチューニング手法は、トレーニングコストを削減しつつ、下流の予測精度を維持または向上させます。これらの進歩は、高度な分析を民主化し、参入障壁を下げ、従来のバイオインフォマティクスセンターを超えて計算生物学市場を拡大しています。
市場成長の主な阻害要因
市場の成長を妨げる主な要因は以下の通りです。
1. 多分野にわたる人材の不足（CAGRへの影響：-1.8%）
生物学、ソフトウェア工学、統計学の専門知識を持つ人材の需要が供給を上回っています。ライフサイエンス分野の雇用主は、2030年までに35%の人材不足を予測しており、採用需要は年間11.75%の割合で増加すると見込まれています。これにより、特にこの分野に参入する大手テクノロジー企業と競合する中規模のバイオテクノロジー企業において、給与の高騰やプロジェクトの遅延が発生しています。スキルベースの採用、徒弟制度、異業種からの採用が暫定的な緩和戦略となっています。
2. 相互運用性とデータ標準化のギャップ（CAGRへの影響：-1.2%）
MAMS（Matrix and Analysis Metadata Standards）がシングルセルデータセットの整合性を図り始めていますが、広範な調和は依然として困難です。セマンティックマッピングツールは非構造化された医療記録を統合できますが、導入の負担がその採用を遅らせています。連合学習のパイロットプロジェクトはプライバシーを保護しますが、依然として規制上の不確実性に直面しており、多国籍研究は手動でのデータクリーンアップに依存しています。
3. クラウドおよびコンピューティングコストの高騰（CAGRへの影響：-0.9%）
クラウドおよびコンピューティングコストの上昇は、特にコストに敏感な市場において最も強い影響を与えています。
4. バイオセキュリティおよびデュアルユース規制の監視（CAGRへの影響：-0.7%）
主に北米とEUで顕著ですが、世界的に拡大しているバイオセキュリティおよびデュアルユース規制の監視も市場の阻害要因となっています。
セグメント分析
計算生物学市場は、アプリケーション、ツール、サービス、エンドユーザーの各セグメントで分析されています。
1. アプリケーション別
2024年において、細胞および生物学的シミュレーションが市場シェアの32.52%を占めました。一方、創薬および疾患モデリングは、2030年までに15.64%という最も速いCAGRで成長すると予測されています。
計算生物学市場レポートの概要
本レポートは、計算生物学市場に関する詳細な分析を提供しています。計算生物学市場は、創薬、疾患モデリング、ゲノミクス、プロテオミクスなどのワークフローにおいて、生物学的、化学的、臨床的データセットを解析するために、数理モデリング、データ分析、シミュレーション技術を展開するすべてのソフトウェアプラットフォーム、インフラストラクチャツール、および専門データベースを指します。ただし、収益化されたサポートなしで配布される学術フリーウェアやオープンソースコードは本調査の範囲外です。
市場規模と成長予測
Mordor Intelligenceの調査によると、計算生物学市場は2025年に72.4億米ドルの規模に達し、2030年までには133.6億米ドルに成長すると予測されています。
市場の推進要因
市場の成長を牽引する主な要因としては、以下の点が挙げられます。
* オミクスデータおよびバイオインフォマティクス研究量の増加
* 創薬および疾患モデリングにおける利用の加速
* 臨床薬理ゲノミクスおよび薬物動態研究の拡大
* 迅速なアノテーションを可能にするトランスフォーマーベースのゲノム言語モデルの登場
* インシリコでのベンチ・トゥ・ベッドサイドワークフローのための合成生物学デジタルツインの活用
* オープンソースの単一細胞系統追跡アルゴリズムの利用
市場の阻害要因
一方で、市場の成長を妨げる要因も存在します。
* 学際的な人材の不足
* 相互運用性とデータ標準化におけるギャップ
* 大規模シミュレーションにおけるクラウドおよび計算コストの増加
* バイオセキュリティおよびデュアルユース規制の厳格化
市場セグメンテーション
本レポートでは、市場を以下の主要なセグメントに分けて分析しています。
* 用途別: 細胞・生物シミュレーション（計算ゲノミクス、計算プロテオミクス、薬理ゲノミクスなど）、創薬・疾患モデリング（ターゲット特定、リード最適化など）、前臨床薬物開発（薬物動態、薬力学）、臨床試験（フェーズI、II、III）、人体シミュレーションソフトウェア。
* ツール別: データベース、インフラストラクチャ（ハードウェア）、分析ソフトウェア＆サービス。
* サービス別: インハウス、契約。
* エンドユーザー別: 学術機関、産業・商業。
* 地域別: 北米（米国、カナダ、メキシコ）、欧州（ドイツ、英国、フランスなど）、アジア太平洋（中国、日本、インドなど）、中東・アフリカ、南米。
主要な成長分野
* 用途別: 創薬および疾患モデリング分野は、AIを活用したターゲット特定やデジタルツインワークフローに牽引され、2030年まで年間平均成長率15.64%で最も急速に拡大すると見込まれています。
* サービス別: 製薬企業がデータ集約型モデリングを専門のCRO（医薬品開発業務受託機関）に外部委託する傾向が強いため、契約サービスが市場の52.45%を占め、16.03%の成長率を示しています。
* 地域別: アジア太平洋地域は、政府のスーパーコンピュータープロジェクトや急速に拡大する製薬製造業により、年間平均成長率16.35%で最も高い成長を牽引すると予測されています。
競争環境
レポートでは、市場集中度、市場シェア分析、およびDassault Systèmes SE、Certara、Schrödinger Inc.、Illumina Inc.、Thermo Fisher Scientific Inc.、QIAGEN N.V.など、主要21社の企業プロファイルが詳細に分析されています。
調査方法論
本調査は、一次調査（ソフトウェアアーキテクト、CROバイオインフォマティシャン、学術機関のコア施設ディレクター、調達担当者へのインタビュー）とデスクリサーチ（米国NIH予算、FDA臨床試験登録、ユーロスタットR&D支出、企業10-K、査読付きジャーナル、特許件数などの公開情報）を組み合わせて実施されました。市場規模の算出と予測には、トップダウンアプローチとボトムアップ検証、多変量回帰、シナリオ分析が用いられ、データは3層レビューと年次更新、および主要な市場変動時の臨時更新によって検証されています。
市場機会と将来展望
レポートでは、未開拓分野や未充足ニーズの評価を通じて、市場の新たな機会と将来の展望についても言及されています。
以上以上、本レポートの概要でした。本調査結果は、市場参加者が戦略的な意思決定を行い、将来の成長機会を特定するための貴重な洞察を提供します。詳細な分析や特定の市場セグメントに関する情報については、レポート全文をご参照ください。
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 オミクスデータとバイオインフォマティクス研究量の増加
- 4.2.2 創薬と疾患モデリングにおける利用の加速
- 4.2.3 臨床薬理ゲノミクスおよび薬物動態研究の拡大
- 4.2.4 迅速なアノテーションを可能にするトランスフォーマーベースのゲノム言語モデル
- 4.2.5 インシリコでのベンチからベッドサイドへのワークフローのための合成生物学デジタルツイン
- 4.2.6 オープンソースの単一細胞系統追跡アルゴリズム
- 4.3 市場の阻害要因
- 4.3.1 学際的な人材の不足
- 4.3.2 相互運用性とデータ標準化のギャップ
- 4.3.3 大規模シミュレーションにおけるクラウドおよび計算コストの高騰
- 4.3.4 バイオセキュリティとデュアルユース規制の監視
- 4.4 バリュー/サプライチェーン分析
- 4.5 規制環境
- 4.6 テクノロジーの見通し
- 4.7 ポーターの5つの力分析
- 4.7.1 供給者の交渉力
- 4.7.2 買い手の交渉力
- 4.7.3 新規参入の脅威
- 4.7.4 代替品の脅威
- 4.7.5 競争の激しさ
5. 市場規模と成長予測（金額-米ドル）
- 5.1 アプリケーション別
- 5.1.1 細胞・生物シミュレーション
- 5.1.1.1 計算ゲノミクス
- 5.1.1.2 計算プロテオミクス
- 5.1.1.3 薬理ゲノミクス
- 5.1.1.4 その他のシミュレーション（トランスクリプトミクス/メタボロミクス）
- 5.1.2 創薬・疾患モデリング
- 5.1.2.1 標的同定
- 5.1.2.2 標的検証
- 5.1.2.3 リード化合物探索
- 5.1.2.4 リード化合物最適化
- 5.1.3 前臨床薬物開発
- 5.1.3.1 薬物動態
- 5.1.3.2 薬力学
- 5.1.4 臨床試験
- 5.1.4.1 第I相
- 5.1.4.2 第II相
- 5.1.4.3 第III相
- 5.1.5 人体シミュレーションソフトウェア
- 5.2 ツール別
- 5.2.1 データベース
- 5.2.2 インフラストラクチャ（ハードウェア）
- 5.2.3 分析ソフトウェア・サービス
- 5.3 サービス別
- 5.3.1 自社内
- 5.3.2 契約
- 5.4 エンドユーザー別
- 5.4.1 学術機関
- 5.4.2 産業・商業
- 5.5 地域別
- 5.5.1 北米
- 5.5.1.1 米国
- 5.5.1.2 カナダ
- 5.5.1.3 メキシコ
- 5.5.2 欧州
- 5.5.2.1 ドイツ
- 5.5.2.2 英国
- 5.5.2.3 フランス
- 5.5.2.4 イタリア
- 5.5.2.5 スペイン
- 5.5.2.6 その他の欧州
- 5.5.3 アジア太平洋
- 5.5.3.1 中国
- 5.5.3.2 日本
- 5.5.3.3 インド
- 5.5.3.4 オーストラリア
- 5.5.3.5 韓国
- 5.5.3.6 その他のアジア太平洋
- 5.5.4 中東・アフリカ
- 5.5.4.1 GCC
- 5.5.4.2 南アフリカ
- 5.5.4.3 その他の中東・アフリカ
- 5.5.5 南米
- 5.5.5.1 ブラジル
- 5.5.5.2 アルゼンチン
- 5.5.5.3 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、製品とサービス、および最近の動向を含む）
- 6.3.1 Dassault Systèmes SE
- 6.3.2 Certara
- 6.3.3 Chemical Computing Group ULC
- 6.3.4 Compugen Ltd
- 6.3.5 Rosa & Co. LLC
- 6.3.6 Genedata AG
- 6.3.7 Insilico Biotechnology AG
- 6.3.8 Instem Plc (Leadscope Inc.)
- 6.3.9 Nimbus Therapeutics LLC
- 6.3.10 Strand Life Sciences
- 6.3.11 Schrödinger Inc.
- 6.3.12 Simulation Plus Inc.
- 6.3.13 Illumina Inc.
- 6.3.14 Thermo Fisher Scientific Inc.
- 6.3.15 QIAGEN N.V.
- 6.3.16 Deep Genomics Inc.
- 6.3.17 BenevolentAI
- 6.3.18 Ginkgo Bioworks
- 6.3.19 Atomwise Inc.
- 6.3.20 DNAnexus Inc.
- 6.3.21 Bio-Rad Laboratories Inc.
7. 市場機会と将来展望
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計算生物学は、生物学、情報科学、数学、統計学といった複数の学術分野が融合した学際的な領域でございます。生命現象をデータとモデルの観点から理解し、予測することを目指します。具体的には、生物が持つ膨大な遺伝情報やタンパク質情報、細胞内の複雑なネットワークなどを、計算機を用いて解析し、そのメカニズムを解明したり、新たな知見を発見したりする学問でございます。実験生物学が「ウェットラボ」での実験を通じて生命現象を直接観察するのに対し、計算生物学は「ドライラボ」でデータ解析やシミュレーションを行うことで、実験では困難な大規模な解析や、仮説検証を効率的に進める役割を担っております。生命科学研究の加速、医療の進歩、さらには産業応用において不可欠な存在となっております。
計算生物学には多岐にわたる種類がございます。まず、ゲノム情報科学は、生物の全遺伝情報であるゲノム配列の解析を主に行います。次世代シーケンサーによって得られる膨大な配列データから、遺伝子の特定、変異の検出、遺伝子発現量の定量などを行い、疾患の原因遺伝子探索や進化の過程を解明します。プロテオミクスは、タンパク質の構造、機能、相互作用を解析する分野です。タンパク質の立体構造予測や、細胞内でのタンパク質ネットワークの解析を通じて、生命活動の根幹を理解しようとします。システム生物学は、細胞内の代謝経路やシグナル伝達経路といった複雑な生体システム全体を、数理モデルを用いてシミュレーションし、その動態や制御メカニズムを解明します。これにより、個々の分子の挙動だけでなく、システム全体としての振る舞いを予測することが可能になります。構造生物学では、分子ドッキングや分子動力学シミュレーションを用いて、薬剤候補分子と標的タンパク質の結合様式を予測するなど、分子レベルでの相互作用を詳細に解析します。また、進化生物学においては、系統樹解析や集団遺伝学的なアプローチを通じて、生物の進化の歴史や多様性の起源を探ります。これらの分野は相互に関連し、生命現象の多角的な理解に貢献しております。
計算生物学の用途は非常に広範にわたります。基礎研究においては、生命現象の未知のメカニズムを解明したり、疾患の原因となる遺伝子やタンパク質を特定したりするために不可欠です。例えば、がんの発生や進行に関わる遺伝子変異の特定、免疫応答の複雑な経路の解析などが挙げられます。医療・診断分野では、個別化医療の実現に大きく貢献しております。患者個人のゲノム情報や臨床データを解析することで、最適な治療法を選択したり、疾患の発症リスクを予測したりすることが可能になります。バイオマーカーの探索にも利用され、早期診断や治療効果のモニタリングに役立てられています。創薬分野では、新規薬剤ターゲットの同定、リード化合物の探索と最適化、薬物動態や毒性の予測など、創薬プロセスのあらゆる段階で活用されております。これにより、開発期間の短縮とコスト削減が期待されます。農業・食品分野では、作物の品種改良、病害抵抗性の向上、食品の安全性評価などに利用され、食料問題の解決に貢献しています。環境分野では、微生物群集の解析を通じて、バイオレメディエーション（生物による環境浄化）の効率化や、生態系の健全性評価に応用されております。さらに、バイオテクノロジー分野では、特定の機能を持つ酵素の設計や、バイオ燃料生産のための微生物の最適化などにも活用されております。
計算生物学を支える関連技術は多岐にわたります。情報科学の分野からは、機械学習、特に深層学習（ディープラーニング）が大きな影響を与えています。タンパク質の立体構造予測におけるAlphaFoldの成功はその象徴であり、複雑な生命現象のパターン認識や予測に革命をもたらしました。データマイニング技術は、膨大な生物学的データの中から有用な情報を抽出するために不可欠です。また、データベース技術は、ゲノム配列やタンパク質情報、遺伝子発現データなどを効率的に管理・検索するために重要です。アルゴリズム開発は、これらのデータを高速かつ正確に解析するための基盤となります。数学・統計学からは、確率論、統計的推論、最適化手法、グラフ理論などが、生命現象のモモデリングやデータ解析に用いられます。高性能計算（HPC）技術、具体的にはスーパーコンピュータやクラウドコンピューティングは、膨大なデータセットの処理や複雑なシミュレーションを可能にするための計算資源を提供します。実験技術の進歩も計算生物学の発展を後押ししています。次世代シーケンサー（NGS）によるゲノムデータの爆発的な増加や、質量分析、クライオ電子顕微鏡などによる高精度な分子情報の取得が、計算生物学の解析対象を拡大させております。これらの技術が相互に連携することで、計算生物学は生命科学の最前線を切り開いております。
市場背景としましては、計算生物学を取り巻く環境は急速に変化し、その重要性は増すばかりでございます。まず、次世代シーケンサーの普及により、ゲノムデータやトランスクリプトーム、プロテオームといったオミックスデータが爆発的に増加しており、これらの膨大なデータを解析し、意味のある知見を引き出すためには計算生物学が不可欠です。また、個別化医療への需要の高まりも大きな要因です。患者一人ひとりの遺伝情報や病態に合わせた最適な治療法を提供する上で、計算生物学によるデータ解析は中心的な役割を担います。創薬分野においては、新薬開発の成功率の低さや開発コストの高騰が長年の課題となっており、計算生物学は、ターゲット探索からリード最適化、臨床試験の予測に至るまで、開発プロセスの効率化とコスト削減に貢献することで、この課題解決の一助となることが期待されています。近年では、AI技術、特に深層学習の目覚ましい発展が、計算生物学の応用範囲を大きく広げ、新たなブレークスルーを生み出しております。これにより、製薬企業やバイオベンチャー、IT企業など、様々な業界からの投資が活発化しており、学術機関との連携も強化されています。グローバルな競争が激化する中で、計算生物学は、生命科学分野におけるイノベーションの源泉として、その市場価値を高めております。
将来展望としましては、計算生物学は今後も生命科学と医療の未来を大きく変革していくと予想されます。最も期待される方向性の一つは、マルチオミクス解析の統合でございます。ゲノム、トランスクリプトーム、プロテオーム、メタボロームといった複数のオミックスデータを統合的に解析することで、生命現象をより包括的かつ多層的に理解することが可能になります。これにより、疾患の複雑なメカニズムの解明や、新たな治療法の開発が加速されるでしょう。また、個人の生体データを基にした「デジタルツイン」の構築も現実味を帯びてきております。個人のゲノム情報、生活習慣、医療記録などを統合し、仮想空間上にその人の「デジタルコピー」を作成することで、疾患の発症予測や、様々な治療法の効果をシミュレーションし、個別化された予防・治療戦略を立案できるようになるかもしれません。AI技術のさらなる進化は、より複雑な生命現象のモデリングや、未知の分子機能の予測、さらには新たな生命システムの設計といった、これまで想像もできなかった領域への応用を可能にするでしょう。一方で、倫理的・社会的課題への対応も重要となります。個人データのプライバシー保護、AIによる解析結果の透明性や公平性の確保、そして遺伝子編集技術など、計算生物学がもたらす技術の社会的な影響について、継続的な議論と適切なガバナンスの構築が求められます。教育・人材育成の面でも、計算生物学の専門家を育成し、学際的な知識とスキルを持つ研究者を増やすことが、この分野の持続的な発展には不可欠でございます。計算生物学は、人類の健康と福祉、そして持続可能な社会の実現に向けて、今後もその役割を拡大していくことでしょう。