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商品コード DB091271545FMM◆2025年9月版も出版されている時期ですので、お問い合わせ後すぐに確認いたします。
出版日 2022/9/1
英文 207 ページヨーロッパ

ヨーロッパの創薬向け人工知能(AI)市場:業界動向および市場予測(〜2029年)医薬品/生命科学市場

Europe Artificial Intelligence (AI) in Drug Discovery Market - Industry Trends and Forecast to 2029



全体要約

ヨーロッパの創薬向け人工知能(AI)市場は、2022年から2029年の予測期間中に52.0%の高い年平均成長率(CAGR)を記録する見込みです。市場のデータは2021年の過去の年を含んでおり、2022年が基準年です。市場は、用途別(新薬候補、薬剤最適化及び再利用、前臨床試験及び承認、など)、技術別(機械学習、深層学習、自然言語処理、など)、薬剤タイプ別(小分子、大分子)、提供内容別(ソフトウェア、サービス)などでセグメント化されています。

創薬向け人工知能(AI)市場の成長を促進する主な要因には、慢性疾患の発生率の増加や、戦略的な協力関係、パートナーシップ、製品の発表が含まれます。主要な市場プレーヤーには、NVIDIA Corporation、IBM Corp.、Atomwise Inc.、Microsoft、Envisagenics、Owkin Inc.、BERG LLC、Schrödinger, Inc.、XtalPi Inc.、BIOAGE Inc. がいます。

関連する質問

52.0%、2022年から2029年の予測期間

NVIDIA Corporation, IBM Corp., Atomwise Inc., Microsoft, Envisagenics, Owkin Inc., BERG LLC, Schrödinger, Inc., XtalPi Inc., BIOAGE Inc.

慢性疾患の罹患率増加、戦略的共同作業、製品のローンチ


概要

ヨーロッパの医薬品発見における人工知能(AI)市場は、2022年から2029年の予測期間において52.0%の substantial CAGRを記録する見込みです。新しい市場調査レポートには、歴史的な年である2021年のデータが含まれており、計算の基準年は2022年、予測期間は2022年から2029年です。
市場セグメンテーション
ヨーロッパにおける医薬品探索のための人工知能(AI)市場、アプリケーション別(新規薬剤候補、薬剤最適化および再目的化、前臨床試験と承認、薬剤モニタリング、新たな疾患関連ターゲットと経路の発見、疾患メカニズムの理解、情報の集約と統合、仮説の形成と検証、デノボ薬剤設計、古い薬剤の薬剤ターゲットの発見、その他)、技術(機械学習、深層学習、自然言語処理、その他)、薬剤タイプ(小分子および大型分子)、提供(ソフトウェアおよびサービス)、適応症(免疫腫瘍学、神経変性疾患、心血管疾患、代謝疾患、その他)、最終用途(受託研究機関(CRO)、製薬およびバイオテクノロジー企業、研究センターおよび学術機関、その他)、国(ドイツ、フランス、英国、イタリア、スペイン、ロシア、トルコ、ベルギー、オランダ、スイス、及びその他のヨーロッパ)の産業動向と2029年までの予測
ヨーロッパの医薬品発見市場における人工知能(AI)の成長に寄与する主要な要因のいくつかは次の通りです。
慢性疾患の発生率の上昇が、医薬品発見のためのAIの必要性を促進しています。
• 戦略的コラボレーション、パートナーシップ、製品の発売
市場参加者
欧州の人工知能(AI)を活用した医薬品発見市場で活動する主要な市場プレーヤーは以下の通りです:
・エヌビディアコーポレーション
• IBM株式会社
アトムワイズ社
マイクロソフト
エンビサジェニクス
・オウキン株式会社
・BERG LLC
シュレーディンガー社
• XtalPi株式会社
BIOAGE株式会社

※以下の目次にて、具体的なレポートの構成をご覧頂けます。ご購入、無料サンプルご請求、その他お問い合わせは、ページ上のボタンよりお進みください。

目次

  • 1 イントロダクション 33

    • 1.1 調査の目的 33
    • 1.2 市場の定義 33
    • 1.3 ヨーロッパの創薬向け人工知能(AI)市場の概要 33
    • 1.4 通貨・価格 35
    • 1.5 制約 35
    • 1.6 対象市場 36
  • 2 市場セグメンテーション 39

    • 2.1 対象市場 39
    • 2.2 地域の範囲 40
    • 2.3 調査対象年 41
    • 2.4 DBMR トライポッド・データ・バリデーションモデル 42
    • 2.5 主要オピニオンリーダーへの一次インタビュー 45
    • 2.6 多変量解析モデリング 46
    • 2.7 カバレッジグリッド 47
    • 2.8 ソースライフラインカーブ 48
    • 2.9 DBMR マーケットポジション・グリッド 49
    • 2.10 ベンダーのシェア分析 51
    • 2.11 二次情報 52
    • 2.12 前提 52
  • 3 エグゼクティブサマリー 53

  • 4 更なる考察 57

    • 4.1 PESTLE分析(外部環境) 58
    • 4.2 ポレッツァーの5フォース 59
  • 5 市場概要 60

    • 5.1 促進要因 62
    • 5.2 抑制要因 64
      • 5.2.1 技術的・技術的限界に伴う高いコスト 64
      • 5.2.2 創薬におけるAIのデメリットとリスクについて 64
      • 5.2.3 利用可能な品質データの欠如 64
    • 5.3 市場機会 65
      • 5.3.1 研究開発投資の増加 65
      • 5.3.2 高まる医療インフラ 65
      • 5.3.3 新規ツールの開発 66
    • 5.4 課題 66
  • 6 ヨーロッパの創薬向け人工知能(AI)市場、オファリング別 68

    • 6.1 概要 69
    • 6.2 ソフトウェア 72
      • 6.2.1 統合型 73
      • 6.2.2 スタンドアローン 73
    • 6.3 サービス 73
  • 7 ヨーロッパの創薬向け人工知能(AI)市場、技術別 75

    • 7.1 概要 76
    • 7.2 機械学習 (ML) 79
      • 7.2.1 教師あり学習 80
      • 7.2.2 教師なし学習 80
      • 7.2.3 強化学習 80
    • 7.3 ディープラーニング 80
    • 7.4 自然言語処理(NLP) 81
    • 7.5 その他 82
  • 8 ヨーロッパにおける創薬向け人工知能(AI)市場薬品タイプ別 83

    • 8.1 概要 84
    • 8.2 低分子化合物 87
    • 8.3 ラージモレキュール 87
  • 9 ヨーロッパの創薬向け人工知能(AI)市場、用途別 89

    • 9.1 概要 90
    • 9.2 新薬候補 93
      • 9.2.1 低分子化合物の生物活性を予測 94
      • 9.2.2 生物学的製剤の標的を特定 94
      • 9.2.3 その他 94
    • 9.3 薬剤の最適化と再利用 前臨床試験と承認取得 94
    • 9.4 薬品モニタリング 95
    • 9.5 情報の集約と総合化 96
    • 9.6 デノボ・ドラッグデザイン 96
    • 9.7 古い薬物の標的を見つける 97
    • 9.8 仮説の形成と検証 98
    • 9.9 病気のメカニズムの解明 99
    • 9.10 新たな疾患関連ターゲットやパスウェイを発見 99
    • 9.11 その他 100
  • 10 ヨーロッパの創薬向け人工知能(AI)市場、インディケーション別 102

    • 10.1 概要 103
    • 10.2 免疫腫瘍学 106
      • 10.2.1 乳がん 107
      • 10.2.2 肺がん 107
      • 10.2.3 大腸がん 107
      • 10.2.4 前立腺がん 107
      • 10.2.5 膵臓がん 107
      • 10.2.6 脳腫瘍 107
      • 10.2.7 白血病 108
      • 10.2.8 その他 108
    • 10.3 神経変性疾患 108
    • 10.4 循環器系疾患 109
    • 10.5 代謝性疾患 109
    • 10.6 その他 110
  • 11 ヨーロッパにおける創薬向け人工知能(AI)市場最終用途別 111

    • 11.1 概要 112
    • 11.2 受託研究機関 115
    • 11.3 製薬会社・バイオテクノロジー企業 115
    • 11.4 研究センター・学術機関 116
    • 11.5 その他 117
  • 12 ヨーロッパの創薬向け人工知能(AI)市場、地域別 118

    • 12.1 ヨーロッパ 119
      • 12.1.1 英国 127
      • 12.1.2 フランス 131
      • 12.1.3 ドイツ 135
      • 12.1.4 スペイン 139
      • 12.1.5 イタリア 143
      • 12.1.6 ロシア 147
      • 12.1.7 オランダ 151
      • 12.1.8 スイス 155
      • 12.1.9 トルコ 159
      • 12.1.10 ベルギー 163
      • 12.1.11 その他ヨーロッパ 167
  • 13 創薬向け人工知能(AI)の欧州市場:企業の概況 168

    • 13.1 企業シェア分析:ヨーロッパ 168
  • 14 SWOT分析 169

  • 15 企業プロファイル 170

    • 15.1 NVIDIA CORPORATION 170
      • 15.1.1 企業情報 170
      • 15.1.2 収益分析 170
      • 15.1.3 企業シェア分析 171
      • 15.1.4 製品ポートフォリオ 171
      • 15.1.5 直近の動向 171
    • 15.2 MICROSOFT 172
    • 15.3 IBM CORP 174
    • 15.4 SCHRÖDINGER, INC. 176
    • 15.5 BERG LLC 179
    • 15.6 ARDIGEN 181
    • 15.7 EXSCIENTIA 182
    • 15.8 ARIA PHARMACEUTICALS, INC. 184
    • 15.9 ATOMWISE INC. 186
    • 15.10 BENEVOLENT AI 188
    • 15.11 BIOAGE INC., 190 15.11.1 COMPANY SNAPSHOT 190
    • 15.12 クラウド 191
    • 15.13 CYCLICA 192
    • 15.14 DEEP GENOMICS 194
    • 15.15 ENVISAGENICS 196
    • 15.16 INSILICO MEDICINE 198
    • 15.17 NUMEDII, INC. 200
    • 15.18 OWKIN INC. 201
    • 15.19 XTALPI INC. 202
  • 16 アンケート 204

  • 17 関連レポート 207

※英文のレポートについての日本語表記のタイトルや紹介文などは、すべて生成AIや自動翻訳ソフトを使用して提供しております。それらはお客様の便宜のために提供するものであり、当社はその内容について責任を負いかねますので、何卒ご了承ください。適宜英語の原文をご参照ください。
“All Japanese titles, abstracts, and other descriptions of English-language reports were created using generative AI and/or machine translation. These are provided for your convenience only and may contain errors and inaccuracies. Please be sure to refer to the original English-language text. We disclaim all liability in relation to your reliance on such AI-generated and/or machine-translated content.”

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