グローバル・ジェネラティブAI・イン・ドラッグ・ディスカバリー・マーケット・バイ・テクノロジー（マシン・ラーニング、リインフォースメント・ラーニング、その他）、バイ・エンドユーザー（製薬・バイオ技術企業、その他）、バイ・リージョン・アンド・カンパニーズー・インダストリー・セグメント・アウトルック、マーケット・アセスメント、コンペティション・シナリオ、トレンド・アンド・フォーキャスト・２０２３～２０３２

レポート概要

ジェネレーティブAIによる薬剤探索市場は、2032年までに約1129百万ドルに達すると予想されています。2022年の109百万ドルからは27.1％のCAGRで成長し、2023年から2032年の予測期間中に成長するでしょう。

ジェネレーティブAIによる薬剤探索市場とは、薬剤探索プロセスでのジェネレーティブ人工知能技術の利用に関する市場を指します。ジェネレーティブAIは、既存のデータから学習したパターンに基づいて、新しい分子などの新しいデータの形成を行う機械学習の一種です。薬剤探索の文脈では、ジェネレーティブAIアルゴリズムは、既知の薬剤分子とその特性の大規模なデータベースでトレーニングされ、治療効果が予測される新しい化合物を作成することができます。

ジェネレーティブAIによる薬剤探索市場は、効率的かつ効果的な価格の薬剤探索プロセスへの需要の最大化によって推進されています。従来の薬剤探索方法は時間と費用がかかり、有効でない可能性のある多数の化合物のスクリーニングを含むことがあります。特定の品質に最適化され、特定の状態の治療に成功する可能性が高い新しい薬剤候補を作成することで、ジェネレーティブAIは薬剤探索プロセスのスピードアップの可能性を提供します。

薬剤探索におけるジェネレーティブAIの市場は、製薬業界でのAI技術の採用の増加や化学化合物の大規模なデータセットの利用可能性の増加により、急速に拡大すると予想されています。市場は競争が激しく、一部の主要なプレーヤーが薬剤探索用のジェネレーティブAIプラットフォームを開発・提供しています。

ドライビングファクター

最も効率的かつ効果的な価格の薬剤探索プロセスの需要の最大化

薬剤探索における生成型AI市場は、いくつかの要因によって推進されています。重要な要因の1つは、最も効率的かつ効果的な価格の薬剤探索プロセスへの需要の最大化です。従来の薬剤探索プロセスは時間と費用がかかり、効果がないかもしれない大量の化合物のスクリーニングを含んでいます。生成型AIは、特定の特性に最適化され、特定の疾患の治療において最も効果的である可能性が高い新しい薬剤候補を生成することにより、薬剤探索プロセスを加速する可能性があります。もう1つのドライビングファクターは、化学化合物の大規模なデータセットの利用可能性の増加です。

製薬業界は、薬剤分子に関する広範なデータを生成しており、AIアルゴリズムを使用してこのデータを分析し、新しい薬剤候補を特定することができます。さらに、計算能力の向上とクラウドベースの計算により、リアルタイムで大規模な化学化合物のデータセットを処理および分析することが可能となり、生成型AIの薬剤探索市場の拡大をさらに推進しています。製薬業界におけるAI技術の採用の最大化も、別のドライビングファクターです。多くの製薬企業がAI技術に大きな投資を行い、薬剤探索プロセスの最適化や新しい治療法の市場投入までの時間と費用を最小化しています。生成型AIは、これらの企業の主要な焦点領域であり、その結果市場の拡大の可能性が非常に高いです。

レストレイン要因

熟練した専門家の不足と高コスト

薬剤探索における生成AIの潜在的な利点にもかかわらず、この市場の成長に影響を及ぼすいくつかのレストレイン要因があります。まず第一に、AIアルゴリズムの透明性の不足は、規制承認を得る上での障害となり得ます。規制当局は、AIシステムがどのように薬剤候補を生成しているのかを十分に理解していないため、不確実性や潜在的な安全上の懸念が生じる可能性があります。さらに、薬剤探索におけるAI技術の導入コストの高さは、特に小規模なバイオテクノロジーや製薬企業にとっての導入を制限する可能性があります。

また、AIモデルを訓練するために大量のデータが必要とされることも課題となっており、最高品質のデータセットを入手・維持することが困難である場合があります。さらに、生成AIモデルの標準化された評価基準の不足は、異なるシステムのパフォーマンスを比較することを困難にする可能性があります。これらの要因により、薬剤探索における生成AIの普及が制限される可能性がありますが、継続的な研究・開発により、これらの課題は克服される可能性があります。

バイ テクノロジー アナリシス

テクノロジーセグメントにおいて、ディープラーニングセグメントが重要なシェアを保持しています。

テクノロジーに基づいて、市場は機械学習、強化学習、ディープ ラーニング、分子ドッキング、および量子コンピューティングに分けられます。これらの中で、ディープ ラーニング セグメントはジェネラティブ AI in Ecommerce マーケットにおけるテクノロジー セグメントで優勢であり、市場シェアは36%です。ディープ ラーニングは、複数の層を持つ人工ニューラルネットワークに焦点を当てた機械学習のサブセットであり、モデルがデータから複雑なパターンと特徴を学習して抽出することができます。人間の脳とその相互接続されたニューラルネットワークの構造と機能に触発されています。

ディープ ラーニングは、大規模で高次元のデータセットを扱う能力とデータの階層的な表現を自動的に学習する能力により、大きな注目と人気を集めています。相互接続されたニューロンの複数の層を利用することで、ディープ ラーニング モデルはデータの抽象的な階層的な表現を学習し、複雑なパターンと関係性を捉えることができます。

バイエンドユーザー分析

製薬およびバイオテクノロジーは、創薬AI市場のエンドユーザーセグメントで重要なシェアを占めています。

エンドユーザーに基づいて、市場は製薬およびバイオテクノロジー企業、学術および研究機関、契約研究機関、その他のエンドユーザーに分かれています。これらの中で、製薬およびバイオテクノロジーセグメントが予測期間中の市場を支配し、収益シェア42％を占めています。創薬AIを製薬およびバイオテクノロジー企業が主要なエンドユーザーとして利用しています。

彼らは創薬プロセスを加速させ、新しい薬剤候補を特定し、リード化合物を最適化し、ターゲット選択を改善するために、創薬AI技術を活用しています。製薬およびバイオテクノロジー企業は、研究開発能力を向上させ、革新的な薬剤を効率的に市場に提供するために、創薬AIプラットフォームとツールに投資しています。

ジェネラティブAIインドラッグディスカバリーマーケットセグメント

テクノロジーベース

• マシンラーニング
• 強化学習
• ディープラーニング
• 分子ドッキング
• 量子コンピューティング

エンドユーザーベース

• 製薬·バイオテクノロジー企業
• 学術·研究機関
• 契約研究機関（CRO）
• その他のエンドユーザー

グロース機会

薬剤開発の時間とコストを最小限に抑える

薬剤探索における生成型AIの利用は、製薬業界において重要な成長機会を提供します。AIの能力により、潜在的な薬剤候補を繰り返し生成しスクリーニングすることで、薬剤開発の時間とコストを大幅に削減することができます。また、多くの疾患に対する新たな治療オプションの可能性もあります。これらの疾患のいくつかは治療が困難であるか、有効な治療法が存在しません。AI生成型の利用により、これまで見過ごされていた薬剤標的を特定することが可能となります。これにより、新たな治療経路と薬剤クラスの開発につながります。これにより、患者の治療結果を改善し、利用可能な治療オプションの数を増やすことができます。

AIは新たな薬剤の発見に利用されるだけでなく、個別化医療にも使用されます。これは、患者の遺伝子構成やその他の要素に基づいて薬剤の配合をカスタマイズするものです。これにより、最も効果的な治療法と副作用の少ない治療法を実現することができます。さらに、薬剤探索における生成型AIの市場の成長は、AI技術の進歩によっても推進されています。最も先進的なアルゴリズムの開発や、より大規模かつ多様なデータセットの利用が可能になったことが挙げられます。これにより、最も正確な予測が可能となり、潜在的な薬剤候補のスクリーニングも向上します。

最新のトレンド

マキシマイズド ユーズ オブ ディープ ラーニング アルゴリズムズ

ジェネラティブ AI の利用は、薬物探索において繰り返し進化している分野であり、その発展を形成しているいくつかの最新のトレンドが存在します。1つのトレンドは、従来の機械学習アルゴリズムよりも大きくて複雑なデータセットを分析できるディープラーニングアルゴリズムの最大限の利用です。これにより、潜在的な薬剤候補や薬物標的の予測精度が向上しています。もう1つのトレンドは、既知の薬物と構造的に異なる新規化合物を生成できるジェネラティブアドバーサリアルネットワークの利用です。これにより、新しい治療経路や薬物クラスの特定が可能となり、より効果的な治療法の開発につながります。

AI を高スループットスクリーニングやラボオートメーションなど他の技術と統合することも増えています。これにより、薬物探索プロセスをさらに加速し、最新の治療法の開発にかかる時間と費用を最小限に抑えることができます。最後に、説明可能な AI の利用が薬物探索においてますます重要となっています。説明可能な AI は、AI モデルが予測を行っている方法についての洞察を提供することができ、透明性を高め、AI の薬物開発への利用に関する規制上の懸念を解決するのに役立ちます。

リージョナル・アナリシス

2022年、北米がジェネラティブAIにおける医薬品探索市場における最大の収益シェアを占めました。

北米は、グローバルなジェネラティブAIにおける医薬品探索市場でリーディングな地域です。主要な製薬会社の存在、確立された研究インフラストラクチャー、そして支援的な規制環境の存在が要因です。米国は、この地域で最も高い市場であり、医薬品探索および開発のためのAI技術への重要な投資が行われています。ヨーロッパも、医薬品産業における研究開発と革新的技術への政府の資金提供に重点を置いて、ジェネラティブAIにおける医薬品探索市場での大幅な成長が予想されています。

キーリージョン

• ノースアメリカ
  • ザ・アメリカ
  • カナダ
  • メキシコ
• ウェスタンヨーロッパ
  • ドイツ
  • フランス
  • ザ・イギリス
  • スペイン
  • イタリア
  • ポルトガル
  • アイルランド
  • オーストリア
  • スイス
  • ベネルックス
  • ノルディック
  • レスト・オブ・ウェスタンヨーロッパ
• イースタンヨーロッパ
  • ロシア
  • ポーランド
  • ザ・チェック・リパブリック
  • ギリシャ
  • レスト・オブ・イースタンヨーロッパ
• アジア・太平洋地域
  • チャイナ
  • ジャパン
  • サウス・コリア
  • インディア
  • オーストラリア・ニュージーランド
  • インドネシア
  • マレーシア
  • フィリピン
  • シンガポール
  • タイ
  • ベトナム
  • レスト・オブ・アジア・太平洋地域
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • コロンビア
  • チリ
  • アルゼンチン
  • コスタリカ
  • レスト・オブ・ラテンアメリカ
• ミドルイースト・アフリカ
  • アルジェリア
  • エジプト
  • イスラエル
  • クウェート
  • ナイジェリア
  • サウジアラビア
  • サウス・アフリカ
  • トルキー
  • ユナイテッド・アラブ・エミレーツ
  • レスト・オブ・ミドルイースト・アフリカ

マーケットシェア＆主要プレーヤー分析

ジェネレーティブAI（人工知能）を活用した医薬品探索の市場は、市場シェアを争う主要プレーヤー数社によって激しく競争しています。これらの企業は、高度なAIアルゴリズムを開発し、製品提供を拡大するために、研究開発に多額の投資を行っています。例えば、市場における主要プレーヤーの1つであるInsilico Medicineは、AIを使用して潜在的な薬剤候補を生成しスクリーニングするためのディープラーニングプラットフォームを開発しています。同社は、主要な製薬会社との提携関係を持ち、ベンチャーキャピタル企業からも大きな投資を受けています。

市場の主要プレーヤー

• Insilico Medicine
• Atomwise Inc.
• BenevolentAI
• XtalPi Inc
• Numerate Inc
• Cyclica Inc
• BioSymetrics
• その他の主要プレーヤー

リーセントディベロプメント

• エイプリル 2021、インシリコ メディシン は、ディープ ジェネレーティブ モデルを使用して、数週間で難しいタンパク質ターゲットのための新しい小分子を生成したことを発表しました。同社は、AI プラットフォームを使用して潜在的な薬剤候補を特定し、その後、実験的なアッセイを使用して検証しました。
• フェブラリー 2021、アトムワイズ は、ドラッグディスカバリーのためのAI プラットフォームを拡大するために、シリーズ B の資金調達で 1 億 2,300 万ドルを調達したことを発表しました。同社のプラットフォームは、COVID-19 を含むさまざまな疾患の潜在的な薬剤候補を特定するために使用されています。

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