 | • レポートコード：MRC2303G150 • 出版社/出版日：Mordor Intelligence / 2023年2月 2025年版があります。お問い合わせください。 • レポート形態：英文、PDF、115ページ • 納品方法：Eメール（受注後2-3営業日） • 産業分類：医薬品 |
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レポート概要
| Mordor Intelligence社の市場調査書によると、世界の医薬品における人工知能（AI）市場規模が、予測期間中（2022年-2027年）CAGR 29.46％で増加すると推測されています。本書では、医薬品における人工知能（AI）の世界市場について広く調査・分析を行い、イントロダクション、調査手法、エグゼクティブサマリー、市場動向、技術別（機械学習、その他）分析、種類別（ソフトウェア、サービス）分析、用途別（創薬、治験、ラボラトリーオートメーション、その他）分析、地域別（アメリカ、カナダ、メキシコ、ドイツ、イギリス、フランス、イタリア、スペイン、中国、日本、インド、オーストラリア、韓国、中東、南アフリカ、ブラジル、アルゼンチン）分析、競争状況、市場機会・将来動向などの項目について記載しています。並びに、本書に記載されている企業情報には、Alphabet Inc. (Isomorphic Laboratories)、BenevolentAI、XtalPi Inc.、Cloud Pharmaceuticals, Inc.などが含まれています。 ・イントロダクション ・調査手法 ・エグゼクティブサマリー ・市場動向 ・世界の医薬品における人工知能（AI）市場規模：技術別 - 機械学習における市場規模 - その他技術における市場規模 ・世界の医薬品における人工知能（AI）市場規模：種類別 - ソフトウェアの市場規模 - サービスの市場規模 ・世界の医薬品における人工知能（AI）市場規模：用途別 - 創薬における市場規模 - 治験における市場規模 - ラボラトリーオートメーションにおける市場規模 - その他用途における市場規模 ・世界の医薬品における人工知能（AI）市場規模：地域別 - 北米の医薬品における人工知能（AI）市場規模 アメリカの医薬品における人工知能（AI）市場規模 カナダの医薬品における人工知能（AI）市場規模 メキシコの医薬品における人工知能（AI）市場規模 … - ヨーロッパの医薬品における人工知能（AI）市場規模 ドイツの医薬品における人工知能（AI）市場規模 イギリスの医薬品における人工知能（AI）市場規模 フランスの医薬品における人工知能（AI）市場規模 … - アジア太平洋の医薬品における人工知能（AI）市場規模 中国の医薬品における人工知能（AI）市場規模 日本の医薬品における人工知能（AI）市場規模 インドの医薬品における人工知能（AI）市場規模 … - 南米/中東の医薬品における人工知能（AI）市場規模 ブラジルの医薬品における人工知能（AI）市場規模 アルゼンチンの医薬品における人工知能（AI）市場規模 サウジアラビアの医薬品における人工知能（AI）市場規模 ・競争状況 ・市場機会・将来動向 |
人工知能（AI）が医薬品市場において、2022年から2027年の予測期間中に年平均成長率（CAGR）29.46%を記録すると予測されています。
**COVID-19パンデミックの影響**
COVID-19パンデミックは、初期段階で医薬品市場におけるAIに大きな影響を与えました。厳格なロックダウンと政府規制により、R&D活動、臨床試験、創薬プロセスが一時停止または延期され、製薬業界でのAI導入に影響が出ました。しかし、AI技術は重要な非医療介入として、次世代のパンデミック対策を構築するための需要が高まりました。
例えば、2022年1月発行の「Using Artificial Intelligence Technology to Fight COVID-19: A Review」と題された記事によると、機械学習を利用してメディアチャネルに基づいたCOVID-19感染例を効果的に予測し、医師が画像認識（X線およびCT）の効率と精度を向上させるのに役立つことから、AI技術の需要が大幅に増加しました。AI技術はサンプル認識にも使用されました。この研究では、AI技術がCOVID-19の予測で93%以上、症状認識の精度で91%以上を達成できる、効果的な予防策として機能すると結論付けられています。このような市場内の進展は、パンデミック期間を通じて製薬業界におけるAIの需要を押し上げると期待されています。
加えて、多くの学術および研究グループが、COVID-19パンデミックと闘うためのより精密な標的治療法を特定するためにAIツールを好んで使用するようになりました。例えば、2022年1月に発行された「An integrated Artificial Intelligence Model for Efficiency Assessment in Pharmaceutical Companies during the COVID-19 Pandemic」と題された記事では、COVID-19パンデミック中の製薬会社の生産性と効率を測定するために、最適化と機械学習からなるAI手法とデータ包絡分析（DEA）が提示されました。このように、医薬品業界におけるAIの新たな応用は、今後数年間の市場成長を促進すると予想されます。したがって、COVID-19の発生は初期段階で市場成長に影響を与えましたが、その後は製薬業界の様々な側面でAIの利用が増加しているため、市場は牽引力を得ると期待されています。
**市場成長の主要な推進要因**
さらに、臨床試験におけるAIの採用増加、クラウドベースのアプリケーションとサービスの利用拡大、および創薬・開発コストと期間を削減する必要性が、予測期間中の当市場の成長を主に牽引する要因となっています。
市場内で活動するいくつかの企業は、臨床試験プロセスを加速し、完了に必要な時間を短縮するためにAIを採用しています。例えば、2022年4月には、香港を拠点とするInsilico Medicine社が、自社の人工知能プラットフォーム「Pharma.AI」を用いて発見した新規標的の抗線維症薬候補でフェーズ0臨床研究を完了し、フェーズI臨床試験に移行しました。標的発見プログラム開始からフェーズI開始までの期間が30ヶ月未満であったことは、製薬業界における治療薬開発速度の新記録を意味します。さらに、2021年10月には、Amazon Web Services Inc. (AWS) とIsrael Biotech Fund (IBF) がイスラエルにAION Labsを立ち上げました。これにより、製薬開発者はAI技術と計算科学を活用して治療上の課題を解決できるようになります。このラボの設立は、AstraZeneca、Merck、Pfizer、Teva Pharmaceuticalsといった企業とそのライフサイエンスエコシステムによって支援されました。したがって、創薬プロセスを加速する資産としてのAIの採用は将来的に増加し、予測期間中に当市場の成長を牽引すると予想されます。
**市場成長の阻害要因**
一方で、熟練した専門家の不足や、製薬研究センターにおける医療ITインフラの不適合性が、予測期間中の市場成長を阻害すると予想されます。
**人工知能が医薬品市場のトレンド**
**創薬セグメントが予測期間中に顕著な成長を予測**
アプリケーション別では、創薬セグメントが分析期間を通じて市場のかなりのシェアを占めると予想されます。創薬は、慢性疾患や希少疾患の有病率の上昇、および製薬分野における研究開発活動の活発化により、その重要性が増しています。創薬プロセスは完了までに数年を要し、標的同定と検証を含む標的発見、ヒット生成、リード同定など、戦略的かつ探索的研究段階の様々なフェーズを含みます。例えば、2021年6月に発行された「An Updated Review of Computer-Aided Drug Design and Its Application to COVID-19」と題された記事によると、創薬は10～15年かかり、企業が製品を市場に出すまでに約25億ドルを要するとされています。平均して、新しい医薬品が初期発見から市場に出るまでに少なくとも10年かかり、臨床試験だけで約6～7年を要し、時間、資源、エネルギー、コストを大幅に消費します。
しかし、創薬におけるAIの利用はプロセス全体を改善・加速させ、研究者や大手製薬会社は現在、創薬プラットフォームでのAIの応用に着目しています。例えば、2021年6月には、データ駆動型疾患・創薬研究への転換に注力する企業であるEuretosが、自社のAIプラットフォームへの無料アクセスをすべての学術ユーザーに提供しました。さらに、2022年1月には、SanofiがAIと人間の創造力を活用して、より安全で洗練された医薬品を開発することに注力する企業であるExscientiaとライセンスおよび研究協力契約を締結しました。この提携を通じて、SanofiはExscientiaのAIベースのプラットフォームに基づき、腫瘍学および免疫学の適応症において最大15の新規低分子候補を開発する予定です。したがって、市場内の主要プレイヤーによるこのような開発は、予測期間中のこのセグメントの成長を促進するでしょう。
さらに、2021年1月に発行された「Artificial intelligence in Drug Discovery and Development」と題された記事では、創薬中に薬物分子の毒性を予測することが毒性作用を避けるために不可欠であると述べられています。主に、細胞ベースのin vitroアッセイが頻繁に使用され、その後動物実験が行われ、化合物の毒性が特定されますが、これは創薬の費用を増加させます。そのため、LimTox、pkCSM、admetSAR、Toxtreeなどのいくつかのウェブベースツールが現在、毒性予測に利用可能であり、全体のコスト削減に役立っています。また、上記の研究では、高度なAIベースのアプローチが化合物間の類似性を探し、入力特徴に基づいて化合物の毒性を予測すると述べられています。創薬分野におけるこのような研究開発の増加と、さまざまな段階でのAIの応用拡大が、分析期間中の当該セグメントの成長を後押ししています。
加えて、創薬分野における臨床試験と資金調達の増加も、セグメントの成長に好影響を与えると予想されます。例えば、生体医薬品パートナーと協力して、高リスクレベルで実験薬に最もよく反応する可能性のある患者を特定しているフランスのAIスタートアップであるOwkinは、2020年6月にシリーズA資金調達ラウンドの一環として総額7,000万ドルの資金を調達しました。したがって、上記の要因により、創薬セグメントは予測期間中に成長すると予想されます。
**北米が予測期間中に市場を支配すると予測**
北米は予測期間中に顕著な成長を遂げると予想されます。治験の増加、創薬・開発の増加、慢性疾患の有病率の増加、およびこの地域の製薬業界における技術進歩などが、北米における当市場の成長を牽引する主な要因です。
さらに、多数の市場プレイヤーの存在と、業界横断的なコラボレーションおよび提携の増加が、米国における医薬品市場でのAIの成長に大きく影響しています。例えば、2022年3月には、臨床段階のエンドツーエンドのAI駆動型創薬企業であるInsilico Medicineが、革新的な医薬品を劇的に低い価格で患者に提供することにコミットする企業であるEQRxと戦略的提携を締結しました。この提携は、InsilicoのPharma.AIプラットフォームをEQRxの臨床開発と商業化の専門知識と組み合わせ、デノボ低分子設計と生成を進めます。同様に、2021年12月には、Amazon Web Services, Inc. (AWS) がPfizerと協力し、新しい医薬品の開発、製造、臨床試験での配布方法を改善する可能性のある革新的なクラウドベースのソリューションを作成しました。したがって、主要プレイヤーによって継続的に行われている戦略的活動により、米国における市場の成長は予測期間中に拡大すると予想されます。
さらに、国立がん研究所（NCI）の学内研究プログラムの科学者は、子宮頸がんおよび前立腺がんのがんスクリーニングを改善するためにAIの能力を支援しています。NCIの研究者たちは、デジタル画像から前がん性子宮頸部病変を自動検出するためのディープラーニングアプローチも開発しました。米国における腫瘍学におけるAIのこれらの新たな応用は、当国の当市場の成長を促進すると考えられています。
したがって、上記の要因により、北米地域は予測期間中に顕著な成長を遂げると予想されます。
**人工知能が医薬品市場の競合分析**
現在のシナリオでは、医薬品市場における人工知能（AI）は、競争の激しい市場空間で差別化を図ることに注力するグローバルプレイヤーで構成されています。加えて、最近では新規参入企業も登場し、市場での牽引力を得ています。全体として、業界内の競争は予測期間中に高くなると予想されます。調査対象となる主要企業には、Alphabet Inc.、Atomwise, Inc.、BenevolentAI、Biosymetrics、Cloud Pharmaceuticals, Inc.、Deep Genomics、Euretos、Exscientia、IBM Corporation、Insilico Medicine、Microsoft Corporation、およびNVIDIA Corporationなどが含まれます。
**追加特典：**
* Excel形式の市場推定（ME）シート
* 3ヶ月間のアナリストサポート
1 はじめに
1.1 研究の前提と市場定義
1.2 研究の範囲
2 研究方法論
3 エグゼクティブサマリー
4 市場ダイナミクス
4.1 市場の概要
4.2 市場の推進要因
4.2.1 業界横断的なコラボレーションとパートナーシップの増加
4.2.2 臨床試験における人工知能（AI）の採用の急増
4.2.3 薬剤発見・開発コストとタイムラインを削減する必要性の高まり
4.3 市場の制約要因
4.3.1 熟練した専門家の不十分な供給
4.3.2 互換性のないヘルスケアITインフラ
4.4 ポーターの5フォース分析
4.4.1 新規参入者の脅威
4.4.2 消費者の交渉力
4.4.3 供給者の交渉力
4.4.4 代替製品の脅威
4.4.5 競争の激化
5 市場セグメンテーション（市場規模の価値 – 米ドル百万）
5.1 技術別
5.1.1 機械学習
5.1.2 その他の技術
5.2 タイプ別
5.2.1 ソフトウェア
5.2.2 サービス
5.3 アプリケーション別
5.3.1 薬剤発見
5.3.2 臨床試験
5.3.3 実験室の自動化
5.3.4 その他
5.4 地域別
5.4.1 北米
5.4.1.1 アメリカ合衆国
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
5.4.4.1 GCC
5.4.4.2 南アフリカ
5.4.4.3 その他の中東
5.4.5 南アメリカ
5.4.5.1 ブラジル
5.4.5.2 アルゼンチン
5.4.5.3 その他の南アメリカ
6 競争環境
6.1 企業プロフィール
6.1.1 Alphabet Inc. (Isomorphic Laboratories)
6.1.2 BenevolentAI
6.1.3 XtalPi Inc.
6.1.4 Cloud Pharmaceuticals, Inc.
6.1.5 Deep Genomics
6.1.6 Euretos
6.1.7 Exscientia
6.1.8 IBM Corporation
6.1.9 Insilico Medicine
6.1.10 NVIDIA Corporation
7 市場機会と将来のトレンド
1 INTRODUCTION1.1 Study Assumptions and Market Definition
1.2 Scope of the Study
2 RESEARCH METHODOLOGY
3 EXECUTIVE SUMMARY
4 MARKET DYNAMICS
4.1 Market Overview
4.2 Market Drivers
4.2.1 Growing Number of Cross-industry Collaborations and Partnerships
4.2.2 Surge In Adoption of Artificial Intelligence (AI) for Clinical Trials
4.2.3 Increasing Need to Reduce Drug Discovery & Development Costs and Timelines
4.3 Market Restraints
4.3.1 Inadequate Availability of Skilled Professionals
4.3.2 Incompatible Healthcare IT Infrastructure
4.4 Porter's Five Forces Analysis
4.4.1 Threat of New Entrants
4.4.2 Bargaining Power of Buyers/Consumers
4.4.3 Bargaining Power of Suppliers
4.4.4 Threat of Substitute Products
4.4.5 Intensity of Competitive Rivalry
5 MARKET SEGMENTATION (Market Size by Value - USD million)
5.1 By Technology
5.1.1 Machine Learning
5.1.2 Other Technologies
5.2 By Type
5.2.1 Software
5.2.2 Services
5.3 By Application
5.3.1 Drug Discovery
5.3.2 Clinical Trial
5.3.3 Laboratory Automation
5.3.4 Others
5.4 Geography
5.4.1 North America
5.4.1.1 United States
5.4.1.2 Canada
5.4.1.3 Mexico
5.4.2 Europe
5.4.2.1 Germany
5.4.2.2 United Kingdom
5.4.2.3 France
5.4.2.4 Italy
5.4.2.5 Spain
5.4.2.6 Rest of Europe
5.4.3 Asia-Pacific
5.4.3.1 China
5.4.3.2 Japan
5.4.3.3 India
5.4.3.4 Australia
5.4.3.5 South Korea
5.4.3.6 Rest of Asia-Pacific
5.4.4 Middle East
5.4.4.1 GCC
5.4.4.2 South Africa
5.4.4.3 Rest of Middle East
5.4.5 South America
5.4.5.1 Brazil
5.4.5.2 Argentina
5.4.5.3 Rest of South America
6 COMPETITIVE LANDSCAPE
6.1 Company Profiles
6.1.1 Alphabet Inc. (Isomorphic Laboratories)
6.1.2 BenevolentAI
6.1.3 XtalPi Inc.
6.1.4 Cloud Pharmaceuticals, Inc.
6.1.5 Deep Genomics
6.1.6 Euretos
6.1.7 Exscientia
6.1.8 IBM Corporation
6.1.9 Insilico Medicine
6.1.10 NVIDIA Corporation
7 MARKET OPPORTUNITIES AND FUTURE TRENDS
| ※人工知能（AI）は、医薬品の開発と応用において大きな変革をもたらしています。AIは、人間の知能を模倣することでデータを分析し、問題解決を行う技術の総称です。医薬品業界でのAIの活用は、多岐にわたる分野で進展しており、研究開発の効率化、コスト削減、新薬の発見や製造プロセスの向上などが期待されています。 医薬品におけるAIの活用は、主にいくつかのカテゴリーに分類されます。まず、薬剤設計や合成の分野では、AIは化合物の特性を予測し、新薬候補を特定するために用いられます。機械学習アルゴリズムは、過去のデータをもとに新しい薬剤の効果や安全性を予測し、実験の時間とコストを大幅に削減することができます。特にライブラリスクリーニングや分子モデリングにおいて、AIはの役割が注目されています。 次に、臨床試験の設計と管理においてもAIは重要な役割を果たしています。AIは、対象患者の選定や効果検証のデザインを効率化するために、ビッグデータを分析します。特に、患者の個別性に基づいた治療法の開発が進む中で、AIは遺伝子情報や病歴、生活習慣などの多様なデータを融合・解析することで、より効果的な治療法の模索を支援します。また、臨床試験における被験者のリクルートメントやデータマネジメントを自動化し、試験期間の短縮に貢献することも可能です。 さらに、AIは製品の製造過程にも活用されています。製造工程における異常検知や品質管理にAIを導入することで、生産性が向上し、製品の品質が保障されます。データ分析を通じて、製造中に発生する問題をリアルタイムで検出し、迅速に対応することができるため、最終製品の品質向上や製造コストの削減にも寄与しています。 また、医薬品のマーケティングや販売戦略においてもAIは重要です。消費者行動の分析によって、ターゲット市場や顧客ニーズを把握し、最適なマーケティング戦略を立案することができます。患者のフィードバックや市場トレンドをAIがリアルタイムで分析することで、製品の改良や新たなビジネスチャンスの発見につながる可能性があります。 AIを支える関連技術としては、機械学習や深層学習、自然言語処理（NLP）、コンピュータビジョンなどがあります。特に機械学習は、大量のデータからパターンを学習し、将来の予測を行うための技術です。深層学習は、十分なデータセットと計算資源を使用して高度な予測を行う手法で、医薬品の開発においても多くの実績があります。自然言語処理は、医療文献や患者の記録など、多様なテキスト情報を解析するために利用されます。一方、コンピュータビジョンは、画像データを解析する能力を持ち、例えば医療画像診断の分野でも応用が進んでいます。 今後の医薬品開発においてAIはさらなる進化を遂げ、新薬の発見や患者に対する治療法の個別化がより進むと予想されています。ただし、AIの医療分野への応用には倫理的な問題や規制の遵守も伴うため、この分野での技術開発は慎重に進められる必要があります。医療におけるAIの可能性は非常に大きく、今後の進展が期待されます。 |
