グローバル ジェネラティブ AI イン バイオテック マーケット バイ テクノロジー（ジェネレーティブ アドバーサリアル ネットワークス (GANs)、バリエーショナル オートエンコーダーズ (VAEs)、およびその他）、アプリケーション別（薬物探索、タンパク質エンジニアリング、およびその他）、エンドユーザー別（製薬会社、バイオテクノロジースタートアップ、およびその他）、地域別、および企業別 - インダストリーセグメントの見通し、市場評価、競争シナリオ、トレンド、および2023-2032 年の予測

レポートの概要

グローバルバイオテクノロジーにおけるジェネラティブAI市場の規模は、2022年の5400万ドルから2032年において約4億7200万ドルになると予想されており、年間成長率は24.9%です。予測期間は2023年から2032年までです。

バイオテクノロジーにおけるジェネラティブAI市場とは、バイオテクノロジー内でジェネラティブ人工知能の技術やモデルを応用することを指します。ジェネラティブAIは、既存のデータセット内のパターンに基づいて元のデータを生成するためのモデルを訓練することを意味します。具体的には、この分野では薬物探索、タンパク質エンジニアリング、診断、個別化医療ソリューションなどに応用されます。GANやVAEなどのジェネラティブAIモデルは、ゲノム配列、タンパク質構造、分子相互作用などの生物学的情報の大規模なデータセットを使用して訓練することができ、それらの中にあるパターンを学習し、訓練データ内に存在するようなシーケンスや構造を再現することができます。

訓練が完了した後、これらのジェネラティブAIモデルは、ニューラルネットワークを利用して訓練データに類似したシーケンスや構造を生成することができます。人工知能（AI）とバイオテクノロジーは、特にバイオテクノロジー市場におけるジェネラティブAIの応用に関して、近年革命的な進歩やイノベーションを生み出しています。ジェネラティブAIは、既存のデータセット内のパターンや例に基づいて元のデータを作成するための機械学習技術の一部であり、研究、薬物探索、診断、個別化医療の多くの分野を革新する可能性があります。

ドライビングファクター

バイオテク市場における生成型AIのドライビングファクターは次のとおりです

生成型AIアルゴリズムは、望ましい特性を持つ新しい分子を迅速に生成および最適化する能力を提供し、薬物探索をより速く、効率的に行うことができます。これらのアルゴリズムを利用することで、バイオテク企業は広範な化学的空間を探索し、有望な薬剤候補をより迅速に特定し、従来のスクリーニング方法に関連する時間とコストを削減することができます。生成型AIは、個々の遺伝的変異と疾患プロファイルを考慮に入れた個別化療法の設計を可能にします。

これらのアルゴリズムは患者データを分析し、関連するバイオマーカーを特定し、カスタマイズされた治療オプションを生成することができます。生成型AIは、患者の結果を改善し、医療の実践を革新することにより、医療を変革する可能性があります。生物学的データは頻繁に不完全、ノイズが多い、または少ない場合がありますが、生成型AIは利用可能なデータからパターンを学び、合成データの生成を使用して制約を克服することができます。

データの範囲を拡大することで、バイオテク応用においてより正確なモデリングと予測が可能となり、発酵、細胞培養、タンパク質工学などのバイオプロセスの最適化を向上させる豊かなデータセットを作成することができます。生成型AIアルゴリズムは、プロセスの結果に関する大量の実験データを分析し、それらから学習してプロセスの改善を提案し、コストを削減し、バイオテク製造プロセスの効率を向上させることができる発酵、細胞培養、タンパク質工学などのバイオプロセスを最適化することができます。

レストレイン要因

以下はバイオテック市場における生成型AIの制約要因です。

生成型AIは、薬剤探索、タンパク質工学、遺伝子研究のスピードアップによってバイオテック研究を変革する可能性を秘めています。しかし、いくつかの障壁がバイオテック内での広範な導入を妨げています。生成型AIモデルは、学習と有意義な出力の生成のために大規模で高品質なデータセットへのアクセスが必要です。バイオテックでのそのようなデータセットの入手は、多様な生物学的情報への制限的なアクセスのために困難な場合があります。さらに、データにはノイズ、バイアス、不完全な情報が含まれている可能性があり、これらは生成型AIモデルの性能と信頼性を損なう可能性があります。

さらに、バイオテックは高度に規制されており、このようなシステムの導入には倫理的な考慮事項や規制上の課題が存在します。AIによって生成された結果の透明性と解釈可能性、バイアスや差別を引き起こす可能性、薬剤開発や患者ケアなどの重要な意思決定プロセスでのAIの使用に関して懸念が表明されています。

生成型AIモデルは、意思決定プロセスと結果を明確に説明せずに出力を生成するため、ブラックボックスのように動作する傾向があります。バイオテックの研究者は、説明がないためにAIパワードソリューションを信頼し、解釈するのが難しいと感じることがよくあります。透明性の欠如により、結果の理解が困難になります。解釈可能性と説明可能性はバイオテック研究の重要な要素であり、規制要件はこれらのソリューションの安全性と有効性を保証します。

COVID-19 アインパクト アナリシス

ザ・COVID-19 パンデミック ハズ プロファウンドリー アフェクテッド バイオテック アンド AI マーケッツ, パーティキュラリー ウィズィン ジェネレイティブ AI. ギヴン ザ アージェント ニード フォー トリートメンツ, ワクシンズ, アンド ソリューションズ アゲインスト ザ・COVID-19 ヴァイラス, ジェネレイティブ AI ハズ エマージド アズ アン インディスペンサブル アセット イン ドラッグ ディスカバリー アンド ディベロプメント プロセッセス. ジェネレイティブ AI ハズ ヘルプド アクセレレート COVID-19 ファーマシューティカル ディベロプメンツ バイ クイックリー クリエイティング ポテンシャル ドラッグ キャンディデイツ アンド デザイニング セラピューティック アンティバディーズ.

ファーザー, AI ハズ プレイド アン インディスペンサブル ロール イン ワクシン デザイン アンド オプティミゼーション, エイディング ウィズ エージェンティック リージョン アイデンティフィケーション アンド プロバイディング ステーブル ワクシン キャンディデイツ. ジェネレイティブ AI ハズ プルーヴン インバリュアブル イン ザ サーチ フォー イフェクティブ トリートメンツ, ヘルピング ヴァーチュアル スクリーニング アンド ドラッグ リパーパシング ティームズ ラピッドリー アイデンティファイ エクシスティング メディケーションズ ウィズ ポテンシャル エフィカシー アゲインスト COVID-19. アディショナリー, ザ パンデミック ハズ プロモートド グレーター コラボレーション アンド データ シェアリング ウィズィン ザ バイオテック コミュニティ, ウィズ ジェネレイティブ AI モデルズ エイディング イン アナライジング ヴァリアス データセッツ.

ハウエバー, チャレンジーズ スティル イグジスト イン ヴァリデーティング アンド レギュラトリー コンプライアンス オブ AI-ジェネレイティド ソリューションズ; ノンレス, ザ COVID-19 パンデミック ハズ シグニフィカントリー アクセレレーテッド ザ アドプション アンド インプリメンテーション オブ ジェネレイティブ AI テクノロジー イントゥ バイオテック マーケッツ, ショーウィング イッツ ポテンシャル トゥ レボリューショナイズ ヘルスケア アンド アドレス アージェント ヘルスケア ニーズ.

バイテクノロジーアナリシス

テクノロジーに基づいて、自然言語処理セグメントが市場を39%のシェアで支配しています。

テクノロジーに基づいて、市場は生成的対抗ネットワーク、変分オートエンコーダ、強化学習、自然言語処理、その他の技術に分かれています。これらの技術の中で、自然言語処理セグメントが市場を支配しており、NLPパワードプラットフォームは科学文献や臨床試験情報などの大量の非構造化データを分析し理解する能力に優れています。また、電子健康記録の使用が増えることで、NLPプラットフォームを使用して処理できる非構造化データソースも追加されます。

最後に、個別化医療では大量の患者データセットを分析し、特定の治療に対して最も良い反応が見込まれる患者を特定する必要があります。これはNLPが確かにその存在感を示す可能性のある分野です。

ジェネラティブAIの中でディープラーニングセグメントが最も急成長しています。

ディープラーニングは、製薬市場におけるジェネラティブAIにおいてますます重要な要素となっており、高度なディープラーニングアルゴリズムの利用可能性の向上とより正確かつ効率的な薬物探索・開発技術への需要の増加により、その成長は加速するはずです。ディープラーニングアルゴリズムは、画像や分子構造などのさまざまな高次元データセットを処理する能力に優れており、これは薬物探索・開発プロセスの重要な要素です。

バイアプリケーション分析

アプリケーション別に、薬剤探索セグメントが市場の37%のシェアを占めています。

アプリケーションに基づいて、市場は薬剤探索、タンパク質エンジニアリング、ゲノミクス、バイオインフォマティクス、その他のアプリケーションに分かれています。その中でも、薬剤探索セグメントが市場を支配しており、AIが薬剤探索プラットフォームで重要な役割を果たしており、薬の開発プロセスを促進しています。AIを活用した薬剤探索プラットフォームは、潜在的な治療薬候補を特定し最適化することを目指しており、さまざまな疾患の治療になり得る可能性のある薬剤を設計するのに役立つモデルを作成し、有効性と安全性のプロファイルを予測し、さらなる研究の候補を特定するのにAIソフトウェアが役立っています。

タンパク質エンジニアリングは、バイオテック市場におけるジェネレーティブAIで最も成長しているセグメントです。

タンパク質エンジニアリングは、ジェネレーティブAIがタンパク質エンジニアリングにおいて重要な役割を果たしており、科学者が望ましい機能と特性を持つタンパク質を設計・最適化できるようにしています。ジェネレーティブモデルを用いることで、研究者は新しい酵素、抗体、治療タンパク質などのためのタンパク質の広範な配列および構造空間を探索することができ、それにより、需要がさらに拡大しています。

ジェネレーティブAIは、合成生物学、精密医学、バイオメディカルイメージングを含む、上記に挙げた以外の応用分野でも活用される可能性があります。ジェネレーティブAIの技術は、合成生物学システムの設計や個々の患者に合わせた治療法の開発、医療画像解析技術の改善において非常に有用とされています。これらの分野での研究開発の努力は、この技術への需要を促進する可能性があります。

バイ エンドユーザー 分析

エンドユーザーに基づいて、製薬会社セグメントが市場を36%のシェアで支配しています。

エンドユーザー別に、市場は製薬会社、バイオテクノロジー スタートアップ、学術機関、研究機関、その他のエンドユーザーに分かれています。その中で、製薬会社セグメントが市場を支配しており、製薬会社は研究開発への投資を促進するために必要なリソースと専門知識を備えているため、AIを活用した薬剤探索・開発プラットフォームの理想的なユーザーです。

さらに、製薬会社は、困難な薬剤開発プロセスを効果的に進めるために必要なスキルをすべて備えており、新しい薬剤の開発と商品化に成功するために重要です。

研究機関セグメントはバイオテック市場における生成的AIの最も急成長セグメントです。

研究機関セグメントは、CRO（受託研究機関）が薬剤開発に特化し、臨床試験の設計・管理、データ管理、規制支援、およびAIを活用した薬剤探索・開発プロセスの加速に関連するさまざまなサービスを提供しているため、最も急成長しています。

キー・マーケット・セグメント

ベース・オン・テクノロジー

• ジェネラティブ・アドバーサリアル・ネットワーク（GANs）
• バリアショナル・オートエンコーダー（VAEs）
• 強化学習
• 自然言語処理（NLP）
• その他のテクノロジー

ベース・オン・アプリケーション

• 薬物発見
• タンパク質工学
• ゲノミクス
• バイオインフォマティクス
• その他のアプリケーション

ベース・オン・組織の種類

• 製薬会社
• バイオテクノロジー・スタートアップ
• 学術機関
• 研究機関
• その他のエンドユーザー

グロースオポチュニティ

バイオテック市場におけるジェネレーティブAIの成長機会について以下に示します。

Generative AIは、潜在的な候補薬の膨大なライブラリを迅速に作成し、スクリーニングすることで、薬物探索において貴重な役割を果たすことができます。この技術により、研究者はより広範な化学空間を探索し、所望の特性を持つ分子を見つけ、リード化合物を最適化することができます。結果として、より効率的で費用効果の高い薬物開発が可能となります。Generative AIは、ゲノミック情報、医療記録、臨床情報などの大規模な患者データの分析により、個別の患者に合わせた個別治療戦略の生成、患者の反応の予測、特定の患者に特化した治療法の提案などに役立ちます。

AIモデルを使用して患者データを分析することで、新しいバイオ分子（ペプチド、抗体、酵素など）の創出も効率的に行うことができます。研究者は、深層学習アルゴリズムと生成モデルを使用して、特定の特性（安定性の向上、標的特異性、免疫原性の低減など）を持つバイオ分子の生成と最適化を行うことができます。

AIによるGenerativeモデルは、新しい治療法やバイオエンジニアリングソリューションの創造に新たな可能性を提供します。AIはまた、臨床試験の設計と効率性を改善することもできます。歴史的な臨床試験データと患者の特性を分析することで、これらのモデルは試験プロトコルを最適化し、患者集団を特定し、より正確に結果を予測することができます。これにより、費用の削減、期間の短縮、およびバイオテック産業における臨床試験の成功率の向上が期待できます。

レイテスト トレンズ

ジェネラティブAIの最新トレンドには、バイオテック市場でのいくつかのトレンドがあります。

ジェネラティブAIは、望ましい特性を持つ分子をより迅速に生成することにより、薬物探索の効率的な手法として大きな約束を持っています。ディープラーニングアルゴリズムによって、ジェネラティブモデルは仮想的な化合物を生成し、それらを最適化して試験することができます。これにより、従来の薬物探索手法に関連する時間とコストを削減する可能性があります。ジェネラティブAIの技術は、タンパク質エンジニアリングにも適用されており、さまざまな応用に向けたタンパク質の設計と最適化を行っています。

ジェネラティブモデルを利用することで、研究者は膨大な量のタンパク質の配列と構造にアクセスし、新しい酵素、抗体、タンパク質ベースの治療薬を作り出すことができます。ジェネラティブAIはまた、合成生物学的なシステムの設計にも役立ちます。特定の機能をエンコードするDNA配列を利用する研究者は、代謝経路を最適化し、特定の用途のために生物を設計し、価値のある化合物の生産を増やすことができます。

GANなどのジェネラティブ人工知能技術は、バイオメディカルイメージングの進歩に活用されています。GANは、実際の患者データに非常に似た合成画像を生成し、データ拡張、欠損の補完、欠損データの補完などの機会を提供します。これにより、医療画像の解釈や診断の支援に役立ちます。

リージョナルアナリシス

2022年のジェネレーティブAIインバイオテック市場において、北米は最大の収益シェアを占めました。

北米、特に米国は、バイオテクノロジーの進歩の最前線に立ち、Generative AIの中で重要な位置を占めています。ボストン、サンフランシスコ、サンディエゴは世界の主要なバイオテクノロジーハブであり、薬剤探索、タンパク質エンジニアリング、ゲノム研究の手法としてGenerative AIを実験している多くの企業や研究機関の本拠地です。ヨーロッパは、ベンチャーキャピタルの資金調達、学術的な協力関係、支持的な規制枠組みを含むバイオテクノロジーの広範なエコシステムを誇っています。

ヨーロッパでは、バイオテクノロジーにGenerative AIのアプリケーションを適用することで大きな進展を遂げています。イギリス、ドイツ、フランスなどの国々では、薬剤探索、精密医療、バイオインフォマティクスなどに人工知能の技術を使用したスタートアップや研究グループの爆発的な増加が見られています。学術機関や政府の取り組みは、この分野での協力とイノベーションを支援する重要な役割を果たしています。

アジア太平洋地域は、ジェネレーティブAIインバイオテック市場で最も成長している地域です。

アジア太平洋地域は、特に中国、日本、韓国などの国々でバイオテクノロジーとGenerative AIの開発が急速に拡大しています。Generative AIは、薬剤探索、合成生物学、精密医療などの分野で応用されています。政府の支援、強力な研究基盤、拡大する人口基盤が、この地域での可能性を実現しています。

ラテンアメリカ、中東、アフリカも、先述の地域よりも限定的な範囲でGenerative AIをバイオテクノロジー市場で探求しています。いくつかの国でバイオテクノロジーエコシステムを強化する取り組みが進行中であり、研究協力の拡大やバイオテクノロジーイニシアティブへの投資資本の誘致が行われています。

ジェネレーティブAIの景観は常に変動しており、地域的な開発は急速に進展することがあります。さらに、バイオテクノロジーコミュニティ全体での協力と知識共有は一般的であり、相互に連携し協力する研究環境を創造しています。

キー地域

• 北米
  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
• 西ヨーロッパ
  • ドイツ
  • フランス
  • 英国
  • 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
  • 北欧
  • 他の西ヨーロッパ
• 東ヨーロッパ
  • ロシア
  • ポーランド
  • チェコ共和国
  • ギリシャ
  • 他の東ヨーロッパ
• 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
  • 他のAPAC
• 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
  • 他のラテンアメリカ
• 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
  • 他のMEA

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は、バイオテクノロジー産業において大きな潜在能力を持つ新興技術です。薬物発見、タンパク質エンジニアリング、精密医療、バイオインフォマティクスなど、さまざまな領域において、ますます応用されています。市場はまだ進化途中ですが、ジェネレーティブAIは、薬物発見プロセスの加速、タンパク質設計の最適化、個別化医療の実現において有望性を示しています。ジェネレーティブAIを活用したバイオテクノロジー市場には、多くの企業や組織が関心を示しています。景色のダイナミズムにも関わらず、以下は市場における主要プレーヤーの一部です：

市場の主要プレーヤー

• Insilico Medicine
• Recursion Pharmaceuticals
• Atomwise
• Deep Genomics
• BenevolentAI
• Numerate
• Ginkgo Bioworks
• Zymergen
• OpenAI
• DeepMind
• その他の主要プレーヤー

レーセント デベロプメンツ

• イン エイプリル 2021:スタンフォード ユニバーシティ アンド ノヴァルティス リサーチャーズ コラボレーテッド オン アン エクスペリメント ユージング ジェネレーティブ アーティフィシャル インテリジェンス トゥ ディスカバー アン エンタイアリー ニュー クラス オブ アンティバイオティクス。ゼイ パブリッシュド ディス ワーク イン ザ ネイチャー コミュニケーションズ ジャーナル。
• イン マーチ 2021:エクスシエンティア アンド バイエル アナウンスド ア ジョイント パートナーシップ トゥ ユーズ エクスシエンティアズ アーティフィシャル インテリジェンス プラットフォーム フォー ドラッグ ディスカバリー オブ カーディオバスキュラー アンド オンコロジー ディジーズズ。
• イン ジャヌアリ 2021:ベネボレントエーアイ アンド アストラゼネカ アナウンスド イン ジャヌアリ 2021 ア パートナーシップ トゥ ユーズ ベネボレントエーアイズ アーティフィシャル インテリジェンス プラットフォーム トゥ アイデンティファイ ポテンシャル ドラッグ ターゲッツ フォー クロニック キッドニー ディジーズ トリートメンツ アズ ウェル アズ ディスカバー イノベーティブ トリートメンツ スルー ドラッグ ディスカバリー エフォーツ。

レポートの範囲