ジェネラティブAIインサイエンスマーケット、展開モデル（クラウドベース、オンプレミス）、アプリケーション（薬剤探索、材料科学、医療画像およびヘルスケア、その他）、エンドユーザー、地域別および企業別 - 業界セグメントの展望、市場評価、競争シナリオ、トレンド、および予測2023-2032

リポートの概要

ジェネラティブAI in Science市場の規模は、2022年の32億ドルから2032年には約459億ドルに達すると予想されており、2023年から2032年の予測期間中に31.4%のCAGRで成長する見込みです。

ジェネラティブAI in Science市場は、人工知能（AI）とジェネラティブモデリング技術を組み合わせて科学的研究と発見を革新する新興セクターです。ジェネラティブAIは、AIモデルを訓練して、訓練に使用された入力データに類似した新しいデータ、モデル、またはシミュレーションを生成することを含みます。この技術は、薬物探索、材料科学、画像および信号処理、自然言語処理（NLP）、シミュレーションおよびモデリングなど、さまざまな科学分野で大きな潜在能力を持っています。

ジェネラティブAIは、伝統的に時間とリソースがかかるタスクを自動化することで、科学的研究を促進し向上させる能力を持っています。たとえば、薬物探索では、ジェネラティブAIモデルは特定の特性を持つ新しい分子を生成することができ、潜在的な薬物候補を見つけるプロセスを大幅に加速することができます。同様に、材料科学では、ジェネラティブAIは望ましい特性（例：強度や導電性の向上）を持つ新しい材料の設計に役立つことができます。

トリビングファクターズ

アドバンスメントス イン アーティフィシャル インテリジェンス

ジェネラティブAIの能力は、ディープラーニングや生成モデリングの技術など、人工知能の持続的な進歩によって拡大しています。改良されたアルゴリズムとモデルにより、より正確かつリアルな出力の生成が可能となり、採用が増加しています。

リサーチ アンド ディベロプメントの加速

ジェネラティブAIの技術は、さまざまな科学的領域において、研究開発プロセスを大幅に加速する可能性を提供しています。分子生成、材料設計、データ合成などのタスクを自動化することにより、ジェネラティブAIは科学者がより大きな設計空間を探索し、新しい洞察をより迅速に発見することを可能にします。

改善された薬物探索

ジェネラティブAIは、薬物探索プロセスの加速に重要な役割を果たしています。所望の特性を持つ新しい分子を生成することで、潜在的な薬剤候補を特定するのに役立ち、従来の薬物開発手法にかかる時間とコストを削減します。この効率の向上は、医薬品中間体企業や研究者から大きな関心を集めています。

レストレインファクター

市場成長を抑制するデータ制約、計算リソース、倫理的および法的考慮事項

データ制約

ジェネラティブAIモデルは、トレーニングに大規模で多様なデータセットに依存しています。しかし、一部の科学領域では、データの利用可能性の制約、データプライバシーの懸念、またはデータ収集に関連するコストのために、十分な高品質なデータを入手することが困難な場合があります。不十分またはバイアスのあるデータは、AIモデルの生成能力に制約をもたらす可能性があります。

計算リソース

ジェネラティブAIモデルのトレーニングと展開には、高性能コンピューティングやグラフィックスプロセッシングユニット、テンソルプロセッシングユニットなど、大量の計算リソースが必要です。これらのリソースのコストと利用可能性は、予算制約がある小規模な研究機関や組織にとって課題となる可能性があります。

倫理的および法的考慮事項

科学におけるジェネラティブAIの利用は、倫理的および法的な懸念を引き起こすことがあります。合成データやシミュレーションの生成は、データの所有権、知的財産権、AIによって生成されたコンテンツの悪用の可能性に関連する問題を引き起こす可能性があります。科学研究における責任あるAI利用のための倫理指針と法的枠組みを確立することが重要です。

コビッド-19が科学分野の生成AIに与える影響

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）は、科学分野の生成AI市場に対して肯定的な影響だけでなく、否定的な影響も与えています。以下は、COVID-19が生成AIに与えた影響のいくつかです：

ドラッグ探索の加速、望ましい特性を持つ新しい分子を生成することにより、生成AI技術は潜在的な薬剤候補の同定プロセスを迅速化することができます。これにより、COVID-19や他の疾患に対する効果的な治療法の探求に役立ち、時間とリソースを節約することができます。ワクチン設計の最適化、生成AIはウイルス性タンパク質と免疫系の相互作用をシミュレートすることにより、最適化されたワクチン候補の設計を支援することができます。

これにより、免疫系の強力な反応を引き起こすワクチンの開発が可能となり、より効果的な免疫戦略につながる可能性があります。データ分析と洞察、生成AIはCOVID-19に関連する大規模なデータセット（ゲノム、臨床、疫学データなど）を分析し、パターンを特定し、洞察を生成し、予測を行うことができます。これにより、ウイルスの理解、伝播ダイナミクス、および潜在的な介入戦略を向上させることができます。生成AIは有望な技術ですが、実用化にはさらなる検証と厳密なテストが必要です。

適切な検証なしでAI生成の出力に過度に頼ることは、誤った結論や効果のない介入を引き起こす可能性があります。リソース要件、生成AIシステムの展開とメンテナンスには、計算能力と専門知識が必要であり、リソースが制約された環境やリソースへのアクセスが制限された研究者にとっては課題となる可能性があります。

バイデプロイメントモデル分析に基づく

クラウドベースセグメントは、ジェネラティブAIサイエンス市場のデプロイメントモデルセグメントを支配しています。

デプロイメントモデルに基づいて、支配的なデプロイメントモデルはクラウドベースのものであり、オンプレミスよりも一般的です。ジェネラティブAI inサイエンスの文脈では、クラウドベースのデプロイメントがより一般的である理由はいくつかあります。スケーラビリティ、リソースの利用可能性、アクセシビリティ、およびコスト効率性がそれに含まれます。

クラウドベースのデプロイメントは、クラウドサービスプロバイダが提供するリモートサーバ上でAIモデルおよびアルゴリズムを実行することを指します。一方、オンプレミスのデプロイメントは、組織のインフラ内でモデルを実行することを意味します。これらの状況は通常、データプライバシーやセキュリティ要件などにより、データとAIプロセスを組織のインフラ内に保持する必要がある場合に発生します。特定の規制や機密データの種類によっては、より厳格なデータストレージテクノロジーや処理制御が必要となり、オンプレミスのデプロイメントアプローチが採用されることもあります。

バイアプリケーション分析

ドラッグディスカバリーは、ジェネラティブAIサイエンス市場のアプリケーションセグメントで主導権を握っています。

ジェネラティブAIは、ドラッグディスカバリーの分野で大きな注目を集めています。ジェネラティブAIモデルが特定のターゲットのために分子を設計し最適化する能力は、新しい治療法を開発するプロセスを革新する可能性があります。ドラッグディスカバリーは、ジェネラティブAIが重要な研究と投資が行われている分野の一つです。ジェネラティブAIは、材料科学でも注目すべき進歩を遂げています。

望ましい特性を持つ新しい材料を生成し、その特性を最適化する能力は、材料の発見とイノベーションを加速する可能性を秘めています。材料科学におけるジェネラティブAIの応用はまだ新興ですが、有望な結果を示しています。ジェネラティブAIの技術は、医療画像や医療アプリケーションにもますます適用されています。これらの技術は、合成的な医療画像を生成し、画像の再構成、セグメンテーション、分析を支援し、臨床の意思決定をサポートすることができます。医療産業は、ジェネラティブAI技術を積極的に探求し、採用しています。

バイ エンドユーザー アナリシス

製薬およびバイオテクノロジー企業が、ジェネラティブAIにおいてエンドユーザーセグメントを主導しています。

製薬およびバイオテクノロジー企業のジェネラティブAIは、製薬およびバイオテクノロジー企業で大きな注目を集めています。これらの組織は、薬剤の発見、最適化、分子設計に特化した研究開発チームを持っています。これらの企業は、AIの研究開発に投資するための必要なリソースとインフラを持っていることが多いです。その結果、彼らはジェネラティブAIの技術を採用し、薬剤の開発を加速するために応用する先頭に立ってきました。研究機関や学術機関は、科学的知識の推進と革新的な研究の実施において重要な役割を果たしています。

ジェネラティブAIは、これらの機関でさまざまな科学分野で利用されるようになっています。研究者や学者は、材料科学、分子生物学、天体物理学などの分野でジェネラティブAIの応用を探求しています。医療機関に比べてジェネラティブAIはヘルスケアプロバイダーにおいては主導的ではないかもしれませんが、このセクターでも新たな応用が出てきています。ヘルスケアプロバイダーは、医療画像、臨床的意思決定支援システム、個別化医療、患者モニタリングにおいてジェネラティブAIの利用を探求しています。医療業界が引き続きAI技術を採用するにつれて、ジェネラティブAIのヘルスケアでの利用は拡大すると予想されています。

キー・マーケット・セグメント

デプロイメント・モデルに基づいて

• クラウドベース
• オンプレミス

アプリケーションに基づいて

• ドラッグ・ディスカバリー
• マテリアル・サイエンス
• メディカル・イメージング・アンド・ヘルスケア
• アストロ物理学・天文学
• 分子生物学
• その他のアプリケーション

エンドユーザーに基づいて

• 製薬・バイオテクノロジー企業
• 研究機関・学術機関
• 医療機関
• 政府機関
• その他のエンドユーザー

グロースオポチュニティー

ジェネラティブAIは、科学の分野において成長の可能性と機会として確かに現れています。ジェネラティブAIとは、パターンに基づいて新しいデータ、コンテンツ、およびソリューションを生成するために機械学習の技術を使用することを指します。ジェネラティブAIは、薬剤探索、材料科学、画像合成、分子設計など、さまざまな領域を革新する可能性を秘めています。ジェネラティブAIは、望ましい性質を持つ新しい分子を生成することにより、薬剤探索プロセスを加速し、より効果的で安全な薬剤の開発につながる可能性があります。分子構造と特性の大規模なデータベースでモデルをトレーニングすることにより、ジェネラティブAIはさらなる探索のための新しい化学化合物を提案することができます。

レイテスト トレンズ

インクリーズド アドプション イン ファーマシューティカル インダストリー: ザ ファーマシューティカル インダストリー ハズ ショーン ア グローイング インタレスト イン レバレージング ジェネレーティブ AI フォー ドラッグ ディスカヴァリー アンド デヴェロップメント. ジェネレーティブ AI モデルズ カン アシスト イン アイデンティファイング ポテンシャル ドラッグ カンディデーツ, オプティマイズ モレキュラー ストラクチャーズ, アンド プリディクティング ドラッグ プロパティーズ, リーディング トゥ モア イフィシェント アンド コスト-エフェクティブ ドラッグ デヴェロップメント プロセッセズ.

エクスパンション イントゥ マテリアル サイエンス: ジェネレーティブ AI テクニークズ アー ゲイニング トラクション イン マテリアル サイエンス. リサーチャーズ ユーズ ジェネレーティブ モデルズ トゥ デザイン ニュー マテリアルズ ウィズ デザイアド プロパティーズ, オプティマイズ マテリアル ストラクチャーズ, アンド アクセレレイト ザ ディスカヴァリー オブ マテリアルズ. ディス トレンド ハズ ザ ポテンシャル トゥ インパクト バリアス インダストリーズ, インクルーディング エアロスペース.

レギオナル・アナリシス

北米は2022年の科学市場でジェネレーティブAIの最大シェアを占めています。

特にアメリカ合衆国を含む北米は、科学のジェネレーティブAIの応用においてリーダーとなっています。スタンフォード大学、マサチューセッツ工科大学（MIT）、カリフォルニア大学バークレー校などの有名な研究機関は、科学領域でのジェネレーティブモデルの探求において先駆者となっています。シリコンバレーの多くのテクノロジー企業や他の主要なテックハブも、薬物探索や材料設計、気候モデリング、ゲノミクスなど、科学におけるジェネレーティブAIの応用に積極的に取り組んでいます。

ヨーロッパも科学のジェネレーティブAIに重要な貢献をしています。イギリス、ドイツ、フランスなどの国々の研究機関や大学は、さまざまな科学分野で先端的な研究を行っています。欧州連合は、欧州AI基金や欧州オープンサイエンスクラウドなどのイニシアチブを通じてAIの研究開発に投資しており、ジェネレーティブAIにおいて協力し、イノベーションを促進しています。

主要な地域と国

北米

• 米国
• カナダ
• メキシコ

西ヨーロッパ

• ドイツ
• フランス
• 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
• ベネルクス
• ノルディック
• 西ヨーロッパその他

東ヨーロッパ

• ロシア
• ポーランド
• チェコ共和国
• ギリシャ
• 東ヨーロッパその他

アジア太平洋地域（APAC）

• 中国
• 日本
• 韓国
• インド
• 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
• アジア太平洋地域その他

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
• ラテンアメリカその他

中東・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
• 南アフリカ
• トルコ
• アラブ首長国連邦
• 中東・アフリカその他

マーケットシェア＆主要プレーヤー分析

Insilico Medicine（インシリコメディシン）は、創発型AI技術を活用した薬剤探索と開発を行う会社です。彼らは深層学習モデルと強化学習アルゴリズムを使用して、薬剤探索プロセスを加速させています。Insilico Medicineは、創発型AI手法を用いて新しい薬剤候補を特定し、薬剤設計を最適化することを目指しています。NVIDIA（エヌビディア）はAI業界でリーディングプレーヤーであり、創発型AIへの重要な貢献をしてきました。彼らのGPU（グラフィックス処理ユニット）は、創発モデルを含むAIモデルのトレーニングと実行に広く使用されています。NVIDIAの主な焦点はハードウェアソリューションの提供ですが、その技術は科学の創発型AIの進展に重要な役割を果たしています。

科学分野における創発型AIの主要プレーヤー

• NVIDIA
• Insilico Medicine（インシリコメディシン）
• Atomwise（アトムワイズ）
• Recursion Pharmaceuticals（リカーションファーマシューティカルズ）
• Intel（インテル）
• Yseop（イーセオプ）
• BenevolentAI（ベネボレントエーアイ）
• その他の主要プレーヤー

リーセント デベロップメント

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