グローバル・ジェネラティブAIインバイオロジー・マーケット、アプリケーション（メディカルイメージング、ゲノミクス＆プロテオミクス、その他）、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、バリエーショナル・オートエンコーダー、その他）、エンドユーザー、地域別、企業別 - インダストリーセグメントの見通し、市場評価、競争状況、トレンド、および2023年から2032年までの予測

レポートの概要

グローバル・バイオロジー分野におけるジェネラティブAIの市場規模は、2022年の72.0百万米ドルから2032年には346.9百万米ドルに達する見込みであり、年平均成長率（CAGR）は17.50％です。2023年から2032年の予測期間中に成長する予定です。

バイオロジーにおけるジェネラティブAIとは、人工知能の技術、具体的にはジェネラティブモデルを生物学の分野で問題を解決し、新たな洞察を生み出すために活用することを指します。ジェネラティブモデルとは、新しいデータサンプルを生成できる機械学習アルゴリズムのことです。バイオロジーの文脈でのジェネラティブAIは、これらのモデルを利用して新しい生物学的エンティティを生成したり、複雑な生物学的システムをシミュレートしたりすることに活用されます。これは、豊富なバイオロジカルデータを活用して、新しい分子、タンパク質、DNA配列を生成したり、さらには生物学的プロセスをシミュレートしたりすることです。

既存のバイオロジカルデータから学習することで、ジェネラティブAIアルゴリズムはさらに探索や生物学的研究や応用で検証される可能性のある新しいインスタンスを生成することができます。ジェネラティブAIは、研究を迅速化し、バイオロジカルな課題への潜在的な解決策の特定、そして複雑な生物学的システムの理解に貢献するという重要な約束を持っています。

ドライビングファクター

コンピュータのパワーとインフラストラクチャ

高性能なコンピューティングクラスターやクラウドベースのインフラストラクチャを含む強力な計算リソースの利用により、複雑な生成型AIモデルのトレーニングが可能になりました。これらのリソースにより、研究者や実践者は大量の生物学データを処理・分析し、高度な生成型モデルの開発を容易にすることができます。

深層学習と生成型モデルの進歩と開発

深層学習アルゴリズムや変分オートエンコーダー（VAE）や敵対的生成ネットワーク（GAN）などの生成型モデルの急速な進歩が、生物学市場における洗練された生成型AIアプリケーションの道を開きました。

薬剤探索プロセスの加速

薬剤探索プロセスは費用がかかり、時間がかかり、高い失敗率に直面することが多いです。生物学における生成型AIは、新しい分子の生成、薬物とターゲットの相互作用の予測、最適化などにより、薬剤探索パイプラインの迅速化の機会を提供し、製薬およびバイオテクノロジー産業における生成型AIアプリケーションへの注目と投資を引き付けています。

レストレインファクター

データクオリティとアベイラビリティ

ジェネレーティブAIモデルは、トレーニングに大量かつ高品質のデータセットを必要とします。しかし、生物学においては、実験上の制約、データプライバシーの懸念、データ共有の制限など、さまざまな要因により、高品質なデータの入手が困難な場合があります。ドライバーやよく整備された生物学のデータセットへのアクセスの制約は、ジェネレーティブAIモデルのトレーニングとパフォーマンスに支障をきたす可能性があります。

計算要件とインフラの不足

生物学における複雑なジェネレーティブAIモデルのトレーニングと展開には、大量の計算リソースとインフラストラクチャが必要となることがあります。特に、小規模な研究機関やリソースに制約のある環境では、計算要件が障壁となる場合があります。高性能コンピューティングインフラストラクチャへの制限されたアクセスと関連するコストは、生物学市場におけるジェネレーティブAIの普及を妨げる可能性があります。

専門知識とトレーニング

生物学においてジェネレーティブAIの力を効果的に活用するには、AI技術と生物学のドメイン知識の両方に精通している専門家が必要です。ジェネレーティブAIモデルの開発と展開には、生物学者、計算科学者、AI専門家の間での学際的な協力が必要です。両方の領域に精通した人材の限られた供給は、ジェネレーティブAIの生物学市場における普及と実装を妨げる可能性があります。

コビド-19 インパクトカイセキ

COVID-19 パンデミックは、生物学を含むさまざまな産業に大きな影響を与えています。COVID-19 の効果的な治療法やワクチンの開発の緊急性により、創発的 AI を薬物探索に加速させる動きがあります。COVID-19 パンデミックは、計算リソースとインフラストラクチャへの需要の増加につながっています。生物学の研究者は、薬物探索、タンパク質エンジニアリング、分子設計など、さまざまなアプリケーションで AI の技術を活用しており、複雑な創発的 AI モデルのトレーニングと実行に必要な計算要件が増加しています。

これらの計算要件を満たすことは、創発的 AI を生物学市場で効果的に実装するために重要となっています。COVID-19 パンデミックは、世界経済に混乱をもたらし、研究資金の優先順位に変化をもたらしました。一部の資金源は、COVID-19 関連の研究に再配分されたことにより、生物学の創発的 AI を含む他の分野の資金の入手可能性に影響を及ぼしている可能性があります。

ただし、パンデミックに対する健康とバイオテクノロジー研究への重点の増加は、長期的には新たな資金調達の機会をもたらす可能性もあります。パンデミックは、研究活動に混乱をもたらし、実験室の閉鎖、対面実験への制限、研究資材の供給チェーンの混乱などが起きました。これらの混乱は、生物学的データの収集や創発的 AI モデルのトレーニングと検証に必要な実験的な検証へのアクセスを制限しました。

バイアプリケーション分析

薬物探索と開発は、バイオロジー市場における生成AIのアプリケーションセグメントで優勢です

生成AIの薬物探索と開発への応用は、大きな注目と投資を受けています。この応用は、生成AIのバイオロジー市場内で主要な領域の一つになる可能性があります。AIによる生成モデルは、分子構造の予測や広範な化学ライブラリのスクリーニングによって、薬物探索プロセスの加速化の可能性を持っています。ゲノミクスとプロテオミクスは、生物科学の重要な研究領域です。生成AI技術を統合することで、これらの分野でのデータ分析、解釈、予測を向上させることができます。

AIモデルを使用して遺伝的変異を理解し、大規模なゲノミックおよびプロテオミックデータセットを分析する能力には、大きな可能性があります。この応用は、研究だけでなく臨床設定でも広範な適用性を持つため、相当な市場シェアを占める可能性があります。画像再構築などの生成AI技術は、医療画像アプリケーションで有望な成果を示しています。AIモデルは、高品質の医療画像を生成し、診断を支援し、個別化された治療計画の開発に役立つことができます。

バイ テクノロジー アナリシス

アプリケーション セグメントにおいて、Generative AI in Biology 市場における Generative Adversarial Networks セグメントは重要なシェアを占めています。

GANs は、生成的 AI において人気のあるテクノロジーです。GANs は、ジェネレータとディスクリミネータの2つのニューラルネットワークで構成されており、競争的なプロセスで共同作業を行います。GANs は、現実的な画像の生成、薬物探索、タンパク質構造予測、合成生物学などのタスクに適用されています。VAEs は、生成的 AI においてもよく使用されるテクノロジーです。VAEs は、入力データの基本的な分布を学習し、新しいサンプルを生成する確率モデルです。

VAEs は、分子構造の生成、薬物設計、ゲノムデータの解析などのタスクに適用されています。強化学習は、主に人工知能の分野のタスクに関連していますが、生物学においても生成的 AI に応用されています。強化学習アルゴリズムは、生物学的システムの最適化、最適な治療計画の設計、生物学的プロセスのシミュレーションに使用することができます。

バイ エンドユーザー

2022ネン ノ ジェネレーティブ エーアイ アイエン バイオロジー シジョウ ニ オイテ、セイヤク オヨビ バイオテクノロジー セグメント ワ エンドユーザー セグメント デ ユウセイ デス。

製薬およびバイオテクノロジー企業は、この分野で顕著なエンドユーザーです。これらの企業は、薬剤探索、新たな治療分子の設計、薬剤開発プロセスの最適化、分子相互作用の予測などにおいて、広範にGenerative AIの技術を使用しています。大学や学術センターなどの研究機関も、ジェネレーティブ エーアイ イン バイオロジー シジョウ ニ オケル ジュウヨウナ エンドユーザー デス

彼らは、タンパク質構造予測、ゲノミクス研究、合成生物学など、さまざまなアプリケーションにこれらの技術を活用しています。病院やクリニックを含む医療提供者は、疾患診断、個別化医療、治療最適化などのアプリケーションにおいて、ジェネレーティブ エーアイ イン バイオロジー ヲ リヨウ スル コト ガ アリマス。シンダン オヨビ イメージング キギョウ ワ、ジェネレーティブ エーアイ オ カツヨウ シテ イリョウ ガゾウ カイセキ ノ カイシン ヤ アタラシイ シンダン ツール ノ カイハツ ニ タスケル コト ガ デキマス。

キー マーケット セグメント

アプリケーションに基づく

• メディカル イメージング
• ゲノミクス および プロテオミクス
• 薬物探索 および 開発
• タンパク質 エンジニアリング
• 合成生物学
• その他のアプリケーション

技術に基づく

• 生成的 敵対的 ネットワーク
• 変分 自己符号化器
• 強化学習
• その他の技術

エンドユーザーに基づく

• 製薬 および バイオテクノロジー 企業
• 研究機関
• ヘルスケア プロバイダー
• その他のエンドユーザー

グロース・オポチュニティ

AI駆動ソリューションの需要増加

バイオロジー分野におけるAI駆動ソリューションの需要は急速に成長しています。生成型AIモデルは、生物学研究、薬剤探索、バイオモレキュラーデザイン、個別化医療など、さまざまな側面を革新する可能性を秘めています。生物学における効率的かつ革新的なソリューションの需要がますます高まるにつれて、生物学の中でのインテリジェントAIの市場は大幅な成長を見せる可能性があります。

機械学習とAI技術の進化

機械学習アルゴリズム、ディープラーニング技術、AI技術の継続的な進化が、生物学分野における生成型AIの成長を推進しています。研究者は常に新しい生物学的エンティティを生成し、複雑な生物学的システムをシミュレートし、生物学的プロセスを最適化する生成型モデルを開発および改良しています。これらの進歩により、生成型AIの応用範囲が拡大し、新たな可能性が開かれています。

トレンド

ジェネラティブアドバーサリーネットワークの進歩

ジェネラティブAIモデルの一種であるGANは、生物学の分野で注目を集めています。研究者は、細胞、組織、または分子の合成画像など、現実的かつ高品質な生物学データを生成するために、GANの異なるバリエーションやアーキテクチャを探求しています。GANの改善により、より正確で多様な生成能力が可能になっています。

転移学習と事前学習済みモデル

転移学習は、大規模なデータセット上で事前学習されたモデルの知識を活用する技術で、生物学の分野においても注目されています。事前学習済みモデルは、特定の生物学的タスクのために微調整や出発点として使用することができ、計算リソースを節約し、大規模な注釈付きデータセットの必要性を減らすことができます。

リージョナル アナリシス

北米が2022年の生物学における生成AIの市場の最大シェアを占めました。

北米は、生物学における生成AIの開発と採用においてリーディングな地域です。確立されたバイオテクノロジーおよび製薬会社、学術機関、研究機関の存在とAI研究への重要な投資が、この地域の市場の成長に寄与しています。

ヨーロッパも生物学における生成AIの市場で重要な役割を果たしています。イギリス、ドイツ、フランス、スイスなどの国々には、さまざまな生物学的応用において生成AI技術を積極的に活用しているバイオテクノロジー企業や研究機関が存在します。アジア太平洋地域は、生物学における生成AIの市場で急速な成長を遂げています。

中国、日本、韓国などの国々は、AIの研究開発に重要な投資を行い、生物学の分野で革新的な応用が生まれています。大きな人口と増加する医療ニーズも、この地域の市場の成長に寄与しています。

キーリージョン

• ノースアメリカ
  • アメリカ
  • 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
  • 北欧
  • 西ヨーロッパの残り
• 東ヨーロッパ
  • ロシア
  • ポーランド
  • チェコ共和国
  • ギリシャ
  • 東ヨーロッパの残り
• 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
  • APACの残り
• 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
  • ラテンアメリカの残り
• 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＆アフリカの残り

マーケットシェア＆主要プレーヤー分析

インシリコメディシンは、生物学の生成的AI分野で主要なプレーヤーです。彼らはAIを薬物探索や老化研究に活用しています。同社は独自の深層学習技術を開発し、新規分子を生成し、その特性を予測することができます。彼らは主要な製薬会社や学術機関との協力関係を持っています。アルファベットの子会社であるDeepMindは、生物学を含むさまざまな科学分野で生成的AI技術を活用しています。彼らはタンパク質の構造を正確に予測するAIシステムであるAlphaFoldを開発しました。AlphaFoldは構造生物学の分野に大きな貢献をし、広く認知されています。

市場の主要プレーヤー

• エヌビディア・コーポレーション
• IBMコーポレーション
• ベネボレントAI
• ディープマインドテクノロジーズリミテッド
• インシリコメディシン
• リカーションファーマシューティカルズ
• ザイマージェン
• その他の主要プレーヤー

レセント デベロップメント

• ジュン 15, 2023: データセットの処理において、インシリコは新しいマルチモーダル トランスフォーマーベースのエイジングクロックを導入しました。

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