グローバル・ジェネラティブ・AI・イン・ファーマ市場、コンポーネント別（ソフトウェアとサービス）、アプリケーション別（薬剤発見、臨床試験、その他）、テクノロジー別（自然言語処理、コンテキストに基づく処理、その他）、導入別（オンプレミスとクラウドベース）、地域別および企業別 - 業界セグメントの見通し、市場評価、競争状況、トレンド、および予測2032年まで

レポート概要

グローバルな製薬業界における生成AIの市場規模は、2022年の159.9百万ドルから2032年までに2,258.1百万ドルに達する見込みであり、2023年から2032年の予測期間中に31.2％のCAGRで成長する予定です。

製薬業界における生成AI市場は、製薬業界における薬剤の発見・開発プロセスの加速と改善のための人工知能の利用を指します。AIパワードプラットフォームは、薬剤分子の設計と最適化、その有効性と安全性の予測、さらなる開発のための潜在的な薬剤の同定に使用することができます。これにより、新薬や治療法の開発に必要な時間とコストが大幅に削減され、成功率も向上します。市場はまだ新しいですが、製薬業界の成長、より効率的な薬剤の発見・開発技術への需要の増加、データと計算能力の利用可能性の増加などの要因により、今後数年間にわたって着実な成長が予測されています。

ドライビング・ファクター

より効率的かつ効果的な薬剤探索・開発技術の必要性

製薬市場における生成的AIの成長を推進するいくつかの要因があります。その一つは、より効率的かつ効果的な薬剤探索・開発技術の必要性です。AIパワードのプラットフォームは、新薬・治療法の開発に必要な時間とコストを大幅に削減することができるだけでなく、成功率も向上させることができます。もう一つの要因は、個別化医療への需要の増大です。AIを活用することで、特定の治療法の恩恵を最も受ける可能性のある患者を特定することができます。

さらに、がんや心血管疾患などの慢性疾患の増加により、AIパワードの薬剤探索・開発プラットフォームを用いた新薬や治療法の需要が大きな市場を形成しています。

最後に、データと計算能力の増加により、より高度で効果的なAIパワードのプラットフォームの開発が可能となり、さらなるイノベーションを促進しています。総じて、これらの要因により、企業や研究機関が薬剤探索・開発の効率と効果を向上させるためにAI技術をますます採用していく中で、生成的AIの製薬市場の成長が今後も推進されることが期待されています。

レストレイン・ファクター

高いコストと規制上の課題が市場の成長を妨げる可能性があります

製薬業界における生成型AIの市場は大きな成長ポテンシャルを持っていますが、制約も存在します。その一つは、AIを活用した薬剤探索・開発プラットフォームに関連する高い開発コストです。これらのコストは、中小企業やスタートアップに参入する障壁となり、市場における競争を制限することがあります。もう一つの制約は、AIを活用した薬剤探索・開発に関連する規制上の課題です。規制当局がAIを活用した治療法をどのように評価・承認するかについての不確実性があり、商業化への遅延や障壁を引き起こす可能性があります。

また、プライバシーやデータの所有権、アルゴリズムのバイアスなどに関する倫理的な考慮事項も懸念材料となり、市場での企業の法的および評判上のリスクを生み出します。最後に、製薬企業や研究機関におけるAI技術の理解が限定的である可能性があり、AIを活用したプラットフォームを採用する意欲やAIの研究開発への投資が不足していることがあります。これらの制約に対処することが、生成型AIを活用した製薬市場の持続的な成長と進化には不可欠です。

コビッド-19 インパクト アナリシス

ウイルスへの対処のため、新しい治療法とワクチンへの需要が増加しています

COVID-19 パンデミックは、製薬業界における生成型 AI の市場に大きな影響を与えています。その主な影響の一つは、ウイルスに対抗するための新しい治療法とワクチンへの需要の増加です。これにより、AI を活用した薬剤探索と開発により大きな注目が集まり、企業や研究機関が新しい治療法とワクチンの開発を加速させるために AI パワードのプラットフォームを活用しています。しかし、パンデミックは臨床試験に大きな混乱をもたらし、新薬や治療法の開発が遅れることもありました。これは、変動する状況に適応できるより効率的で柔軟な臨床試験設計の必要性を浮き彫りにしました。

さらに、パンデミックはリモートワークへの移行を加速させ、AI パワードの薬剤探索と開発の分野でクラウドベースのプラットフォームやリモートコラボレーションツールの採用が増加しました。

最後に、パンデミックへの対応として政府は AI 研究と開発への支援を拡充し、この分野で取り組む企業や機関に資金やその他のインセンティブを提供しています。全体的には、COVID-19 パンデミックは生成型 AI の製薬市場に重大な課題をもたらしましたが、同時に新たな機会を創出し、グローバルな健康危機への対応における AI パワードの薬剤探索と開発の重要性を示しました。

バイコンポーネント分析

ソフトウェアセグメントが2022年の製薬市場における生成AIの最大の収益シェアを占めました。

コンポーネントに基づいて、市場はソフトウェアとサービスに分かれています。このうち、ソフトウェアセグメントがグローバルな製薬市場において最も収益性が高いと予想されており、予測期間中の収益シェアは62.7%、予測CAGRは31.7%となっています。AIパワードソフトウェアは、大量のデータを迅速かつ効率的に分析して有望な薬剤候補を特定するために、薬剤の発見・開発プロセスで必須です。

さらに、高度な機械学習およびディープラーニングアルゴリズムの利用可能性の向上により、薬剤の発見・開発がより正確かつ効率的になりました。最後に、AIパワードソフトウェアのスケーラビリティと柔軟性により、AIパワード薬剤発見・開発プラットフォームを採用する企業や研究機関にとって魅力的なオプションとなっています。

サービスセグメントは生成AIの製薬市場における成長速度が最も速いコンポーネントセグメントです。

サービスセグメントも重要なコンポーネントセグメントであり、生成AIの製薬市場において成長速度が最も速く、CAGRは32.2%と予測されています。これは、AIパワード薬剤発見・開発プラットフォームを採用している企業や研究機関からの実装、コンサルティング、サポートサービスの需要が増加しているためです。これらのプラットフォームの複雑さは、データ分析、アルゴリズム開発、既存の薬剤発見ワークフローとの統合など、特定の専門知識を必要とします。

バイアプリケーション分析

2022年、ドラッグディスカバリーセグメントがジェネレーティブAI in Pharma市場の最大の収益シェアを占めました。

アプリケーションに基づいて、市場はドラッグディスカバリー、臨床試験、個別化医薬品、疾患診断に分かれています。これらのタイプの中で、ドラッグディスカバリーセグメントがグローバルジェネレーティブAI in Pharma市場で最も収益性の高いセグメントであり、予測期間中の収益シェアの44.7％と31.8％のCAGRを見込んでいます。

このため、ドラッグ開発プロセスで重要な役割を果たしているため、AIパワードのドラッグディスカバリープラットフォームは、さまざまな疾患の潜在的な治療法にさらに発展させることができる有望な薬剤候補を特定し、最適化するために設計されています。このプロセスには、AIパワードのソフトウェアを使用して、薬剤分子の設計と最適化、その有効性と安全性の予測、さらなる開発のための潜在的な薬剤候補の特定が含まれます。

臨床試験セグメントはジェネレーティブAI in Pharma市場で最も急成長しているタイプのセグメントです。

臨床試験セグメントは、2022年から2031年までのジェネレーティブAI in Pharma市場で最も急成長しているアプリケーションセグメントと予測されています。COVID-19パンデミックによる混乱を考慮した、より効率的かつ柔軟な臨床試験デザインへの需要の増加によります。

AIパワードのプラットフォームは、臨床試験デザインの最適化と最も有望な薬剤候補と最も効果的な投与スケジュールの特定を可能にし、有害イベントのリスクを低減します。もう一つの理由は、個々の患者の特定のニーズに合わせて作成される治療法の開発を必要とする精密医療の採用の増加です。

バイ テクノロジー アナリシス

ナチュラル ランゲージ プロセッシング セグメントがファーマ市場におけるジェネレーティブ AI の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、市場はナチュラル ランゲージ プロセッシング、コンテクストに対応した処理、ディープ ラーニング、クエリング メソッド、その他のテクノロジーに分かれています。これらの中で、ナチュラル ランゲージ プロセッシング セグメントはファーマ市場におけるジェネレーティブ AI のテクノロジー セグメントで優勢であり、収益シェアは38.8%、CAGR は31.2%です。NLP パワード プラットフォームが科学文献や臨床試験データなどの非構造化データの大量の分析と理解に能力を発揮するためです。

もう一つの理由は、医療業界での電子健康記録の増加使用で、NLP パワード プラットフォームを使用して分析できる非構造化データの豊富な情報源です。最後に、個別化医療の需要の増加により、患者データの大量分析が必要とされるため、NLP セグメントは特定の治療に対して最も反応しやすい患者のサブグループを特定するために利用される可能性があります。

ディープ ラーニングが予測期間中に最も成長速度の高いテクノロジー セグメントとして特定されています。

ディープ ラーニングは、ジェネレーティブ AI のファーマ市場におけるテクノロジー セグメントでも重要です。CAGR は32.4%、市場価値は34.2 で、ジェネレーティブ AI のテクノロジー セグメントで成長が最も速いと予想されています。

これは、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増加と、より正確かつ効率的な薬剤探索および開発技術への需要の増加によるものです。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異なる高次元データの処理に効果的であり、これらは薬剤探索および開発プロセスの重要な要素です。

バイ エンドユーザー アナリシス

ファーマシューティカル カンパニーズ ホールド ザ シグニフィカント シェア オブ ジェネレーティブ AI イン ファーマ マーケット。

コンタクトリサーチオーガニゼーション イズ アイデンティファイド アズ ファステスト グローイング エンドユーザー セグメント イン プロジェクテッド ピリオド。

契約研究機関（CROs）も製薬市場におけるジェネレーティブAIのエンドユーザーセグメントで重要であり、CAGR 32.1％の成長率で急速に成長すると予想され、市場価値は31.2です。これは、CROsが薬の開発に特化した専門知識を提供し、臨床試験の設計と管理、データ管理、規制支援などの幅広いサービスを提供するためです。CROsはまた、薬の発見と開発に関連する幅広い技術にアクセスでき、これには薬の開発プロセスを加速するのに役立つAIを活用したプラットフォームも含まれます。

バイ デプロイメント アナリシス

オン プレミス セグメント が 2022 年 の ファーマ マーケット に おける ジェネラティブ AI の 最大 の 収益 シェア を 占め て いる。

デプロイメント に 基づいて, マーケット は オン プレミス と クラウド ベース に 分け られる。 その中 で, オン プレミス セグメント は ジェネラティブ AI の ファーマ マーケット における デプロイメント セグメント において 優勢 であり, 市場 価値 は 45.7% であり, 年間 複合成長率 (CAGR) は 31.6% である。 ドラッグ ディスカバリー & 開発 プロセス における 機密 データ の 増加 に 対する 需要 があるため。

オン プレミス ソリューション により, 企業 & 研究機関 は データ & インフラストラクチャ の 制御 を 維持 し, データ 漏洩 や その他 の セキュリティ 問題 の リスク を 軽減 することができる。 もう 1 つ の 理由 は, AI を 搭載 した ドラッグ ディスカバリー & 開発 プラットフォーム の 複雑さ であり, これら は しばしば 大きな 計算 能力 と 専門 の インフラストラクチャ を 必要 とする。

クラウド ベース は 予測 期間 において 最も 成長 速度 が 速い デプロイメント セグメント として 識別 される。

クラウド ベース は もう 1 つ の 主要 な デプロイメント 領域 であり, ジェネラティブ AI の ファーマ マーケット における デプロイメント セグメント において 年間 複合成長率 (CAGR) が 32.1% で 成長 が 期待 されている。 異なる ドラッグ ディスカバリー プロジェクト の 要件 を 満たすために, クラウド ベース の ソリューション は 簡単に スケールアップ または スケールダウン することができる ため, スケーラビリティ & フレキシビリティ の ため である。 もう 1 つ の 理由 は, 小規模 企業 & 研究機関 の 予算 が 限られている場合, クラウド ベース の ソリューション が オン プレミス ソリューション よりも 手頃 な価格 である 可能性 が ある ため, コスト 効率 の ため である。

ジェネレーティブAIを用いた製薬分野の主要な市場セグメント

ベースのコンポーネントに基づいて

• ソフトウェア
• サービス

ベースのアプリケーションに基づいて

• 薬剤探索
• 臨床試験
• 個別化医薬品
• 疾病診断

ベースのテクノロジーに基づいて

• 自然言語処理
• コンテキスト重視処理
• ディープラーニング
• クエリングメソッド
• その他のテクノロジー

ベースのエンドユーザーに基づいて

• 製薬会社
• コントラクトリサーチ機関
• 学術研究所
• 政府機関

ベースの展開に基づいて

• オンプレミス
• クラウドベース

グロースチャンス

新薬および治療法の開発により、ジェネラティブAI in Pharma市場において機会が生まれます

ジェネラティブAIを用いた製薬市場には、数多くの機会が存在しています。その一つは、さまざまな疾患の新薬および治療法の開発にあります。AIを活用した薬剤探索および開発プラットフォームは、薬剤開発プロセスを劇的に加速させる可能性があり、新しい治療法の開発と商業化を迅速化することができます。

もう一つの機会は、AIを個別化医療に活用することです。これにより、個々の患者の特定のニーズに合わせたカスタマイズ治療が可能になり、医療を変革する可能性があります。さらに、AIを臨床試験に活用することは、臨床試験の効率および成功率を大幅に向上させる可能性があり、新薬の迅速かつ信頼性の高い適合性を実現しています。また、薬品製造におけるAIの活用は、薬品の生産効率および品質を改善し、コストを削減し、患者の結果を改善するための重要な機会を提供しています。

最後に、新興市場におけるより効率的かつ効果的な薬剤探索および開発技術への需要の増加は、ジェネラティブAIを用いた製薬市場に関わる企業にとって、事業拡大や新たな市場への参入の重要な機会を提供しています。全体的に見て、ジェネラティブAIを用いた製薬市場は、革新、成長、医療成果の向上のための多くの可能性を提供しています。

レーテスト トレンズ

クリニカル・トライアルにおけるAIの活用の増加とジェネレーティブAIの薬物探索への統合が市場で注目を集めています

薬品業界におけるジェネレーティブAIの市場は絶えず進化しており、市場を形作っているいくつかの最新トレンドが存在しています。その1つは、クリニカル・トライアルにおけるAIの活用が増加していることで、企業がジェネレーティブAIを使用してクリニカル・トライアルの設計、クリニカル・トライアルの結果の予測、患者募集の最適化を行っています。もう1つのトレンドは、カスタマイズド医療におけるジェネレーティブAIの活用であり、AIを使用して、患者のデータに基づいて特定の治療法から最も恩恵を受ける可能性の高い患者を特定します。さらに、既存の薬品を新たな用途に再利用するためにAIを使用することに対する関心が高まっており、これにより薬物開発にかかるコストと時間を大幅に削減することができます。

もう1つの最新トレンドは、薬物製造におけるジェネレーティブAIの活用です。AIを使用して、薬物製造プロセスの最適化、廃棄物の削減、効率の向上を行っています。最後に、ジェネレーティブAIを薬物探索のワークフローに統合することがますます人気となっており、多くの企業が自社のAIパワードプラットフォームを開発・改善して薬物探索能力を向上させています。これらの最新トレンドは、薬品業界におけるジェネレーティブAIの持続的な成長と進化を示しており、今後数年間でこの分野における重要なイノベーションを推進することが期待されています。

リージョナルアナリシス

北米が2022年の製薬市場における生成AIの収益シェアの最大を占める。

北米はグローバルな製薬市場において主導的な地域となる見込みです。北米は最も高い収益シェアである45.2%を持つと予想されています。北米はまた、予測期間中に30.8%のCAGRを記録する見込みです。これは、AIを活用した薬剤探索・開発プラットフォームを開発・実装しているいくつかの主要な製薬会社、研究機関、テクノロジースタートアップが存在するためです。米国にはInsilico Medicine、Atomwise、Numerateなどの市場の主要プレーヤーが存在し、また、大規模で確立された製薬産業もAI技術を薬剤探索・開発に迅速に取り入れています。

アジア太平洋地域が予測期間中に最も成長する地域である。

APACは、生成AI in Pharma市場において予測期間中に最も成長する地域と予想されています。そのCAGRは31.5%です。成長の主な要因は、地域全体でのAI研究開発への投資の増加です。インド、日本、中国などの地域のいくつかの国々は、薬剤探索・開発の分野を含め、人工知能への投資を大幅に増やしています。さらに、地域の製薬産業の成長は、生成AIのようなより効率的かつ効果的な薬剤探索・開発技術への需要を推進しています。

主要な地域

• 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
  • ベネルクス
  • 北欧
  • その他の西ヨーロッパ
• 東ヨーロッパ
  • ロシア
  • ポーランド
  • チェコ共和国
  • ギリシャ
  • その他の東ヨーロッパ
• アジア太平洋地域
  • 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
  • その他のアジア太平洋地域
• 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
  • その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
  • その他の中東・アフリカ

マーケットシェア＆主要プレーヤーの分析

製薬業界における生成的AIの市場は、まだ比較的新しいものであり、一部の企業がこの領域で活動しています。しかし、これらの企業のいくつかは、分野のリーダーと見なされ、今後の市場の形成において重要な役割を果たす可能性があります。Insilico Medicine、Atomwise、BenevolentAI、Numerate、XtalPiは、市場の主要プレーヤーのいくつかであり、それぞれが独自のAIパワードプラットフォームとドラッグディスカバリーおよび開発のためのサービスを提供しています。市場シェアの分析はこの早い段階では制限されるかもしれませんが、これらの企業や他の企業が将来的にさらに成長し、製薬業界が生成的AI技術をますます採用することで、薬物開発の効率と効果を向上させることが予想されています。

市場の主要プレーヤー：

• Insilico Medicine株式会社
• Atomwise株式会社
• BenevolentAI株式会社
• Numerate株式会社
• XtalPi株式会社
• Berg Health株式会社
• その他の主要プレーヤー

リーセント デベロップメンツ

• イン エイプリル 2021, スタンフォード大学＆ノバルティスの研究者グループがジャーナル「ネイチャー コミュニケーションズ」にて、新しいクラスの抗生物質を発見するために生成型AIを使用した方法を示した研究を発表しました。
• イン マーチ 2021, エクスサイエンティアはバイエルとのコラボレーションを発表し、心血管疾患とがんの薬剤探索を加速するためにそのAIプラットフォームを使用することを発表しました。
• イン ジャヌアリ 2021, ベネヴォレントAIはアストラゼネカとのパートナーシップを発表し、そのAIプラットフォームを使用して潜在的な薬物標的を特定し、慢性腎臓病の新しい治療法を開発することを発表しました。

リポートの範囲