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商品コード DB091271545FMP
出版日 2022/9/1
Data Bridge Market Research
英文177 ページ北米

北米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)

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


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商品コード DB091271545FMP◆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
Data Bridge Market Research
英文 177 ページ北米

北米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)

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



全体要約

北米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53.3%という高い年平均成長率(CAGR)を記録すると見込まれています。市場は2021年の過去データを基に、2022年を基準年とし、アプリケーション分野では新薬候補、ドラッグ最適化、前臨床試験などが含まれます。また、技術分野では機械学習、深層学習、自然言語処理などの手法が採用されます。

この市場の成長を促進する要因としては、慢性疾患の増加が創薬におけるAIの必要性を高めていることや、戦略的な協力関係や製品の投入が挙げられます。北米市場の主なプレーヤーには、NVIDIA Corporation、IBM Corp.、Atomwise Inc.、Microsoft、Owkin Inc.、BERG LLC、Schrödinger, Inc.、XtalPi Inc.が含まれます。

関連する質問

2022年から2029年までのCAGRは53.3%

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

慢性疾患の発生率の上昇、戦略的提携・パートナーシップ、製品の発表


概要

北米の医薬品発見における人工知能(AI)市場は、2022年から2029年の予測期間中に53.3%の著しいCAGRを登録する見込みです。新しい市場調査レポートには、2021年の過去データ、計算の基準年は2022年、予測期間は2022年から2029年までのデータが含まれています。
市場セグメンテーション
北米における医薬品開発における人工知能(AI)市場、アプリケーション別(新規薬剤候補、薬物最適化および再利用、前臨床試験および承認、薬物モニタリング、新しい疾患関連ターゲットおよび経路の発見、疾患メカニズムの理解、情報の集約と合成、仮説の形成と評価、デノボ薬物設計、旧薬の薬物ターゲットの発見など)、技術別(機械学習、深層学習、自然言語処理など)、薬剤の種類別(小分子および大分子)、提供内容別(ソフトウェアおよびサービス)、適応症別(免疫腫瘍学、神経変性疾患、心血管疾患、代謝疾患など)、最終用途別(契約研究機関(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など)、国別(アメリカ、カナダ、メキシコ)業界動向と2029年までの予測です。
北米の薬物探索における人工知能(AI)市場の成長に寄与している主要な要因には次のものがあります:
慢性疾患の発生率の増加が薬剤発見における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
市場プレーヤー
北米の薬剤発見における人工知能(AI)市場で活動している主要な市場プレーヤーは以下の通りです:
・NVIDIAコーポレーション
・IBM社
アトムワイズ株式会社
・マイクロソフト
・オウキン社
・BERG LLC
シュレーディンガー株式会社
・XtalPi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 北米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 56

    • 4.1 PESTLE分析(外部環境) 57
    • 4.2 ポレッツァーの5フォース 58
  • 5 市場概要 59

    • 5.1 促進要因 61
    • 5.2 抑制要因 63
      • 5.2.1 技術的・技術的限界に伴う高いコスト 63
      • 5.2.2 創薬におけるAIのデメリットとリスクについて 63
      • 5.2.3 利用可能な品質データの欠如 63
    • 5.3 市場機会 64
      • 5.3.1 研究開発投資の増加 64
      • 5.3.2 高まる医療インフラ 64
      • 5.3.3 新規ツールの開発 65
    • 5.4 課題 65
  • 6 北米の創薬向け人工知能(AI)市場、オファリング別 67

    • 6.1 概要 68
    • 6.2 ソフトウェア 71
      • 6.2.1 統合型 72
      • 6.2.2 スタンドアローン 72
    • 6.3 サービス 72
  • 7 北米の創薬向け人工知能(AI)市場、技術別 74

    • 7.1 概要 75
    • 7.2 機械学習 (ML) 78
      • 7.2.1 教師あり学習 79
      • 7.2.2 教師なし学習 79
      • 7.2.3 強化学習 79
    • 7.3 ディープラーニング 79
    • 7.4 自然言語処理(NLP) 80
    • 7.5 その他 81
  • 8 北米における創薬向け人工知能(AI)市場薬品タイプ別 82

    • 8.1 概要 83
    • 8.2 低分子化合物 86
    • 8.3 ラージモレキュール 86
  • 9 北米の創薬向け人工知能(AI)市場、用途別 88

    • 9.1 概要 89
    • 9.2 新薬候補 92
      • 9.2.1 低分子化合物の生物活性を予測 93
      • 9.2.2 生物学的製剤の標的を特定 93
      • 9.2.3 その他 93
    • 9.3 薬剤の最適化と再利用 前臨床試験と承認取得 93
    • 9.4 薬品モニタリング 94
    • 9.5 情報の集約と総合化 95
    • 9.6 デノボ・ドラッグデザイン 95
    • 9.7 古い薬物の標的を見つける 96
    • 9.8 仮説の形成と検証 97
    • 9.9 病気のメカニズムの解明 98
    • 9.10 新たな疾患関連ターゲットやパスウェイを発見 98
    • 9.11 その他 99
  • 10 北米の創薬向け人工知能(AI)市場、インディケーション別 101

    • 10.1 概要 102
    • 10.2 免疫腫瘍学 105
      • 10.2.1 乳がん 106
      • 10.2.2 肺がん 106
      • 10.2.3 大腸がん 106
      • 10.2.4 前立腺がん 106
      • 10.2.5 膵臓がん 106
      • 10.2.6 脳腫瘍 106
      • 10.2.7 白血病 107
      • 10.2.8 その他 107
    • 10.3 神経変性疾患 107
    • 10.4 循環器系疾患 108
    • 10.5 代謝性疾患 108
    • 10.6 その他 109
  • 11 北米における創薬向け人工知能(AI)市場最終用途別 110

    • 11.1 概要 111
    • 11.2 受託研究機関 114
    • 11.3 製薬会社・バイオテクノロジー企業 114
    • 11.4 研究センター・学術機関 115
    • 11.5 その他 116
  • 12 北米の創薬向け人工知能(AI)市場、地域別 117

    • 12.1 北米 118
      • 12.1.1 米国 126
      • 12.1.2 カナダ 130
      • 12.1.3 メキシコ 134
  • 13 創薬向け人工知能(AI)北米市場:企業の概況 138

    • 13.1 企業シェア分析:北米 138
  • 14 SWOT分析 139

  • 15 企業プロファイル 140

    • 15.1 NVIDIA CORPORATION 140
      • 15.1.1 企業情報 140
      • 15.1.2 収益分析 140
      • 15.1.3 企業シェア分析 141
      • 15.1.4 製品ポートフォリオ 141
      • 15.1.5 直近の動向 141
    • 15.2 MICROSOFT 142
    • 15.3 IBM CORP 144
    • 15.4 SCHRÖDINGER, INC. 146
    • 15.5 BERG LLC 149
    • 15.6 ARDIGEN 151
    • 15.7 EXSCIENTIA 152
    • 15.8 ARIA PHARMACEUTICALS, INC. 154
    • 15.9 ATOMWISE INC. 156
    • 15.10 BENEVOLENT AI 158
    • 15.11 BIOAGE INC., 160 15.11.1 COMPANY SNAPSHOT 160
    • 15.12 クラウド 161
    • 15.13 CYCLICA 162
    • 15.14 DEEP GENOMICS 164
    • 15.15 ENVISAGENICS 166
    • 15.16 INSILICO MEDICINE 168
    • 15.17 NUMEDII, INC. 170
    • 15.18 OWKIN INC. 171
    • 15.19 XTALPI INC. 172
  • 16 アンケート 174

  • 17 関連レポート 177

※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.”


Description

North America Artificial Intelligence (AI) in drug discovery market is projected to register a substantial CAGR of 53.3% in the forecast period of 2022 to 2029. The new market report contains data for the historic year 2021, the base year of calculation is 2022, and the forecast period is 2022 to 2029. Market Segmentation North America Artificial Intelligence (AI) in Drug Discovery Market, By Application (Novel Drug Candidates, Drug Optimization and Repurposing Preclinical Testing and Approval, Drug Monitoring, Finding New Diseases Associated Targets and Pathways, Understanding Disease Mechanisms, Aggregating and Synthesizing Information, Formation & Qualification of Hypotheses, De Novo Drug Design, Finding Drug Targets of an Old Drug, and Others), Technology (Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing, and Others), Drug Type (Small Molecule and Large Molecule), Offering (Software and Services.), Indication (Immuno-Oncology, Neurodegenerative Diseases, Cardiovascular Diseases, Metabolic Diseases, and Others), End Use (Contract Research Organizations (CROs), Pharmaceutical & Biotechnology Companies, Research Centers and Academic Institutes, and Others), Country (U.S., Canada, and Mexico) Industry Trends and Forecast to 2029 Some of the major factors contributing to the growth of the North America Artificial Intelligence (AI) in drug discovery market are: • Rise in incidence of chronic diseases propels need for AI in drug discovery • Strategic collaborations, partnerships and products launch Market Players The key market players operating in the North America Artificial Intelligence (AI) in drug discovery market are listed below: • NVIDIA Corporation • IBM Corp. • Atomwise Inc. • Microsoft • Owkin Inc. • BERG LLC • Schrödinger, Inc. • XtalPi Inc.

Table of Contents

  • 1 INTRODUCTION 33

    • 1.1 OBJECTIVES OF THE STUDY 33
    • 1.2 MARKET DEFINITION 33
    • 1.3 OVERVIEW OF NORTH AMERICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET 33
    • 1.4 CURRENCY AND PRICING 35
    • 1.5 LIMITATIONS 35
    • 1.6 MARKETS COVERED 36
  • 2 MARKET SEGMENTATION 39

    • 2.1 MARKETS COVERED 39
    • 2.2 GEOGRAPHICAL SCOPE 40
    • 2.3 YEARS CONSIDERED FOR THE STUDY 41
    • 2.4 DBMR TRIPOD DATA VALIDATION MODEL 42
    • 2.5 PRIMARY INTERVIEWS WITH KEY OPINION LEADERS 45
    • 2.6 MULTIVARIATE MODELLING 46
    • 2.7 MARKET APPLICATION COVERAGE GRID 47
    • 2.8 SOURCE LIFELINE CURVE 48
    • 2.9 DBMR MARKET POSITION GRID 49
    • 2.10 VENDOR SHARE ANALYSIS 51
    • 2.11 SECONDARY SOURCES 52
    • 2.12 ASSUMPTIONS 52
  • 3 EXECUTIVE SUMMARY 53

  • 4 PREMIUM INSIGHT 56

    • 4.1 PESTEL ANALYSIS 57
    • 4.2 PORETSR’S FIVE FORCES 58
  • 5 MARKET OVERVIEW 59

    • 5.1 DRIVERS 61
      • 5.1.1 THE RISE IN INCIDENCE OF CHRONIC DISEASES PROPELS NEED FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY 61
      • 5.1.2 STRATEGIC COLLABORATIONS, PARTNERSHIPS, AND PRODUCTS LAUNCH 61
      • 5.1.3 REDUCTION IN TOTAL TIME INVOLVED IN DRUG DISCOVERY PROCESS 62
      • 5.1.4 ADVANCEMENT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE HEALTHCARE INDUSTRY 62
    • 5.2 RESTRAINTS 63
      • 5.2.1 HIGH COST ASSOCIATED WITH TECHNOLOGY AND TECHNICAL LIMITATIONS 63
      • 5.2.2 DISADVANTAGES AND RISKS ASSOCIATED WITH AI IN DRUG DISCOVERY 63
      • 5.2.3 LACK OF AVAILABLE QUALITY DATA 63
    • 5.3 OPPORTUNITIES 64
      • 5.3.1 RISE IN THE INVESTMENTS FOR R&D 64
      • 5.3.2 RISING HEALTHCARE INFRASTRUCTURE 64
      • 5.3.3 DEVELOPMENT OF NOVEL TOOLS 65
    • 5.4 CHALLENGES 65
      • 5.4.1 THE NORTH AMERICA SHORTAGE OF AI TALENT 65
      • 5.4.2 ETHICAL, LEGAL, AND REGULATORY ISSUES FOR AI ADOPTION IN THE PHARMACEUTICAL SCIENCES 66
  • 6 NORTH AMERICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY OFFERING 67

    • 6.1 OVERVIEW 68
    • 6.2 SOFTWARE 71
      • 6.2.1 INTEGRATED 72
      • 6.2.2 STANDALONE 72
    • 6.3 SERVICES 72
  • 7 NORTH AMERICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TECHNOLOGY 74

    • 7.1 OVERVIEW 75
    • 7.2 MACHINE LEARNING (ML) 78
      • 7.2.1 SUPERVISED LEARNING 79
      • 7.2.2 UNSUPERVISED LEARNING 79
      • 7.2.3 REINFORCEMENT LEARNING 79
    • 7.3 DEEP LEARNING 79
    • 7.4 NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP) 80
    • 7.5 OTHERS 81
  • 8 NORTH AMERICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET , BY DRUG TYPE 82

    • 8.1 OVERVIEW 83
    • 8.2 SMALL MOLECULE 86
    • 8.3 LARGE MOLECULE 86
  • 9 NORTH AMERICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY APPLICATION 88

    • 9.1 OVERVIEW 89
    • 9.2 NOVEL DRUG CANDIDATES 92
      • 9.2.1 PREDICT BIOACTIVITY OF SMALL MOLECULE 93
      • 9.2.2 IDENTIFY BIOLOGICS TARGET 93
      • 9.2.3 OTHERS 93
    • 9.3 DRUG OPTIMISATION AND RE-PURPOSING PRE-CLINICAL TESTING AND APPROVAL 93
    • 9.4 DRUG MONITORING 94
    • 9.5 AGGREGATING AND SYNTHESIZING INFORMATION 95
    • 9.6 DE NOVO DRUG DESIGN 95
    • 9.7 FINDING DRUG TARGETS OF AN OLD DRUG 96
    • 9.8 FORMATION & QUALIFICATION OF HYPOTHESES 97
    • 9.9 UNDERSTANDING DISEASE MECHANISMS 98
    • 9.10 FINDING NEW DISEASE-ASSOCIATED TARGETS AND PATHWAYS 98
    • 9.11 OTHERS 99
  • 10 NORTH AMERICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY INDICATION 101

    • 10.1 OVERVIEW 102
    • 10.2 IMMUNE-ONCOLOGY 105
      • 10.2.1 BREAST CANCER 106
      • 10.2.2 LUNG CANCER 106
      • 10.2.3 COLORECTAL CANCER 106
      • 10.2.4 PROSTATE CANCER 106
      • 10.2.5 PANCREATIC CANCER 106
      • 10.2.6 BRAIN CANCER 106
      • 10.2.7 LEUKEMIA 107
      • 10.2.8 OTHERS 107
    • 10.3 NEURODEGENERATIVE DISEASES 107
    • 10.4 CARDIOVASCULAR DISEASES 108
    • 10.5 METABOLIC DISEASES 108
    • 10.6 OTHERS 109
  • 11 NORTH AMERICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET , BY END USE 110

    • 11.1 OVERVIEW 111
    • 11.2 CONTRACT RESEARCH ORGANIZATIONS 114
    • 11.3 PHARMACEUTICAL & BIOTECHNOLOGY COMPANIES 114
    • 11.4 RESEARCH CENTERS AND ACADEMIC INSTITUTES 115
    • 11.5 OTHERS 116
  • 12 NORTH AMERICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION 117

    • 12.1 NORTH AMERICA 118
      • 12.1.1 U.S. 126
      • 12.1.2 CANADA 130
      • 12.1.3 MEXICO 134
  • 13 NORTH AMERICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: COMPANY LANDSCAPE 138

    • 13.1 COMPANY SHARE ANALYSIS: NORTH AMERICA 138
  • 14 SWOT ANALYSIS 139

  • 15 COMPANY PROFILES 140

    • 15.1 NVIDIA CORPORATION 140
      • 15.1.1 COMPANY SNAPSHOT 140
      • 15.1.2 REVENUE ANALYSIS 140
      • 15.1.3 COMPANY SHARE ANALYSIS 141
      • 15.1.4 PRODUCT PORTFOLIO 141
      • 15.1.5 RECENT DEVELOPMENTS 141
    • 15.2 MICROSOFT 142
      • 15.2.1 COMPANY SNAPSHOT 142
      • 15.2.2 REVENUE ANALYSIS 142
      • 15.2.3 COMPANY SHARE ANALYSIS 143
      • 15.2.4 PRODUCT PORTFOLIO 143
      • 15.2.5 RECENT DEVELOPMENT 143
    • 15.3 IBM CORP 144
      • 15.3.1 COMPANY SNAPSHOT 144
      • 15.3.2 REVENUE ANALYSIS 144
      • 15.3.3 COMPANY SHARE ANALYSIS 145
      • 15.3.4 PRODUCT PORTFOLIO 145
      • 15.3.5 RECENT DEVELOPMENT 145
    • 15.4 SCHRÖDINGER, INC. 146
      • 15.4.1 COMPANY SNAPSHOT 146
      • 15.4.2 REVENUE ANALYSIS 146
      • 15.4.3 COMPANY SHARE ANALYSIS 147
      • 15.4.4 PRODUCT PORTFOLIO 147
      • 15.4.5 RECENT DEVELOPMENTS 147
    • 15.5 BERG LLC 149
      • 15.5.1 COMPANY SNAPSHOT 149
      • 15.5.2 COMPANY SHARE ANALYSIS 149
      • 15.5.3 PRODUCT PORTFOLIO 149
      • 15.5.4 RECENT DEVELOPMENTS 150
    • 15.6 ARDIGEN 151
      • 15.6.1 COMPANY SNAPSHOT 151
      • 15.6.2 PRODUCT PORTFOLIO 151
      • 15.6.3 RECENT DEVELOPMENTS 151
    • 15.7 EXSCIENTIA 152
      • 15.7.1 COMPANY SNAPSHOT 152
      • 15.7.2 REVENUE ANALYSIS 152
      • 15.7.3 PRODUCT PORTFOLIO 153
      • 15.7.4 RECENT DEVELOPMENTS 153
    • 15.8 ARIA PHARMACEUTICALS, INC. 154
      • 15.8.1 COMPANY SNAPSHOT 154
      • 15.8.2 PRODUCT PORTFOLIO 154
      • 15.8.3 RECENT DEVELOPMENTS 154
    • 15.9 ATOMWISE INC. 156
      • 15.9.1 COMPANY SNAPSHOT 156
      • 15.9.2 PRODUCT PORTFOLIO 156
      • 15.9.3 RECENT DEVELOPMENTS 156
    • 15.10 BENEVOLENT AI 158
      • 15.10.1 COMPANY SNAPSHOT 158
      • 15.10.2 REVENUE ANALYSIS 158
      • 15.10.3 PRODUCT PORTFOLIO 159
      • 15.10.4 RECENT DEVELOPMENTS 159
    • 15.11 BIOAGE INC., 160 15.11.1 COMPANY SNAPSHOT 160
      • 15.11.2 PRODUCT PORTFOLIO 160
      • 15.11.3 RECENT DEVELOPMENTS 160
    • 15.12 CLOUD 161
      • 15.12.1 COMPANY SNAPSHOT 161
      • 15.12.2 PRODUCT PORTFOLIO 161
      • 15.12.3 RECENT DEVELOPMENT 161
    • 15.13 CYCLICA 162
      • 15.13.1 COMPANY SNAPSHOT 162
      • 15.13.2 PRODUCT PORTFOLIO 162
      • 15.13.3 RECENT DEVELOPMENTS 162
    • 15.14 DEEP GENOMICS 164
      • 15.14.1 COMPANY SNAPSHOT 164
      • 15.14.2 PRODUCT PORTFOLIO 164
      • 15.14.3 RECENT DEVELOPMENTS 164
    • 15.15 ENVISAGENICS 166
      • 15.15.1 COMPANY SNAPSHOT 166
      • 15.15.2 PRODUCT PORTFOLIO 166
      • 15.15.3 RECENT DEVELOPMENTS 166
    • 15.16 INSILICO MEDICINE 168
      • 15.16.1 COMPANY SNAPSHOT 168
      • 15.16.2 PRODUCT PORTFOLIO 168
      • 15.16.3 RECENT DEVELOPMENTS 168
    • 15.17 NUMEDII, INC. 170
      • 15.17.1 COMPANY SNAPSHOT 170
      • 15.17.2 PRODUCT PORTFOLIO 170
      • 15.17.3 RECENT DEVELOPMENT 170
    • 15.18 OWKIN INC. 171
      • 15.18.1 COMPANY SNAPSHOT 171
      • 15.18.2 PRODUCT PORTFOLIO 171
      • 15.18.3 RECENT DEVELOPMENT 171
    • 15.19 XTALPI INC. 172
      • 15.19.1 COMPANY SNAPSHOT 172
      • 15.19.2 PRODUCT PORTFOLIO 172
      • 15.19.3 RECENT DEVELOPMENTS 172
  • 16 QUESTIONNAIRE 174

  • 17 RELATED REPORTS 177

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