全体要約
創薬AI市場は、2023年に9億XX米ドルから2028年には49億XX米ドルに達すると予測されており、予測期間中の年平均成長率（CAGR）は40.2%です。創薬AIは複雑な生物データを分析することで、潜在的な薬のターゲットの特定や検証を迅速化します。特に、機械学習技術は、薬剤候補の挙動を予測するモデルを作成し、成功の可能性が高い化合物を特定することに貢献します。また、2022年には北米が創薬AI市場の最大かつ最も成長している地域であり、製薬企業やバイオテクノロジーの革新者たちがAIの能力を活用しています。
提供内容別に見ると、創薬AI市場はソフトウェアとサービスに分かれますが、2022年にはサービスが最大の市場シェアを保持しました。さらに、利用ケース別では、2022年に小分子設計と最適化が最大のシェアを占めています。市場の主なプレイヤーには、NVIDIA Corporation、Exscientia、BenevolentAI、Recursionなどが含まれ、これらの企業は製品の発表や投資を通じて市場での競争力を高めています。
提供内容別に見ると、創薬AI市場はソフトウェアとサービスに分かれますが、2022年にはサービスが最大の市場シェアを保持しました。さらに、利用ケース別では、2022年に小分子設計と最適化が最大のシェアを占めています。市場の主なプレイヤーには、NVIDIA Corporation、Exscientia、BenevolentAI、Recursionなどが含まれ、これらの企業は製品の発表や投資を通じて市場での競争力を高めています。
関連する質問
49億USD (2028年)
40.2% (2023年から2028年)
NVIDIA Corporation, Exscientia, BenevolentAI, Recursion, Insilico Medicine, Schrödinger, Inc., Microsoft Corporation, Google, Atomwise Inc., Illumina, Inc., NuMedii, Inc., XtalPi Inc., Iktos, Tempus Labs, Deep Genomics, Inc., Verge Genomics, BenchSci, Insitro, Valo Health, BPGbio, Inc., IQVIA Inc, Labcorp, Tencent Holdings Limited, Predictive Oncology, Inc., Celsius Therapeutics, CytoReason, Owkin, Inc., Cloud Pharmaceuticals, Evaxion Biotech, Standigm, BIOAGE, Envisagenics, Aria Pharmaceuticals, Inc.
薬剤発見のコストと時間を削減する必要性, 薬の特許切れ, 跨業界のコラボレーションとパートナーシップの増加
概要
人工知能（AI）による創薬市場は、2023年の9億米ドルから2028年には49億米ドルに達すると予測されており、予測期間中の年平均成長率（CAGR）は40.2%です。AIは複雑な生物学的データを分析することで、潜在的な薬物ターゲットの特定と検証を迅速化します。これにより、治療介入のための生物学的に関連するターゲットの選択が加速されます。機械学習などのAI技術は迅速な分析と意思決定を可能にし、創薬プロセスに必要な時間と資源を削減します。この効率性は、急速に変化する製薬業界において競争優位性をもたらします。したがって、上述の要因がこの市場の成長を促進します。一方で、熟練労働者の十分な供給の不足が、予測期間中に市場の成長をある程度制約する主要な要因です。
「サービスセグメントは2022年に主要なシェアを占め、予測期間中に最も高い成長が期待されています。」
提供に基づいて、医薬品発見におけるAI市場はソフトウェアとサービスに二分されます。2022年にはこのセグメントが医薬品発見におけるAIサービス市場の最大の市場シェアを占め、予測期間中に最も速いCAGRで成長すると予想されています。サービスを通じてAI技術と専門知識にアクセスすることで、製薬会社が医薬品発見にAIを導入する際の障壁が減少します。これは、広範な社内AI能力を持たない小規模企業にとって特に有益であり、彼らが大きな初期投資を行うことなくAIの力を活用できるようにします。
「機械学習技術セグメントは、世界のAIによるドラッグディスカバリー市場で最大のシェアを占めました。」
技術に基づいて、医薬品発見市場は機械学習、自然言語処理（NLP）、コンテキスト対応処理、その他の技術に分かれています。機械学習セグメントは2022年に全球市場の中で最大のシェアを占め、予測期間中に最も高いCAGRで成長すると予想されています。機械学習は、人体内での潜在的な医薬品候補の挙動を予測するモデルの作成を可能にします。これにより、成功の可能性が最も高い化合物の特定が支援され、失敗した候補に関連するコストと時間の削減が実現します。機械学習は、患者データを分析して個々の薬に対する反応を予測することで、個別化医療戦略の開発にも貢献します。これにより、遺伝的、分子的、臨床的情報に基づいて治療を調整できるため、より効果的な結果が得られ、医薬品発見プロセスの加速にもつながり、このセグメントの市場成長を支える要因となっています。
「小分子設計と最適化セグメントは、2022年に市場のユースケースセグメントで最大のシェアを占めると予想されています。」
使用ケースに基づいて、医薬品発見市場におけるAIは、小分子設計と最適化、病気の理解、安全性と毒性、ワクチン設計と最適化、抗体およびその他の生物製剤の設計と最適化に分かれています。2022年には、小分子設計と最適化セグメントが医薬品発見市場において最も大きなシェアを占めていました。AIは、小分子設計と最適化において主に二つの目的で活用されています。第一に、既存の化学ライブラリをスクリーニングしたり、生成的なデ・ノボ設計を通じて、ヒット類似化合物やリード類似化合物の特定を支援します。第二に、AIは特定されたヒットを最適化し、結合親和性、毒性、合成などの望ましい特性を確保し、最終的にはより効果的で安全な医薬品候補の開発につながります。これらの要因は、医薬品発見の使用ケースに特化したAIアルゴリズムの開発と洗練に寄与しています。
「北米が2022年の医薬品発見におけるAI市場を支配する」
世界のAIによる医薬品発見市場は、北米、ヨーロッパ、APAC、その他の地域という4つの主要地域に分かれています。2022年、北米はAIによる医薬品発見の地域市場で最も大きく、最も成長の速い地域でした。北米には、多くの製薬大手やバイオテクノロジーの革新者が集まり、AIの医薬品発見における能力を積極的に探求しています。これらの業界リーダーは、AI駆動の研究開発に大規模な投資を行い、市場の成長を促進しています。北米の医薬品とヘルスケアに関する確立された規制フレームワークは、業界の基準やガイドラインに準拠しながら、AI技術の統合を促進しています。これらの要因が、北米におけるAIによる医薬品発見市場を牽引するでしょう。
供給側、需要側、主要インタビューの内訳、企業の種類、職位、地域別：
・会社タイプ別：
供給サイド別：Tier 1 (31％)、Tier 2 (28％)、Tier 3 (41％)
• 需要側によると：購買マネージャー（45％）、人工知能、機械学習、薬物発見、計算分子設計の責任者（30％）、研究科学者（25％）。
• 職種別：Cレベル（31％）、ディレクター級（25％）、その他（44％）
地域別: 北米 (45%), 欧州 (20%), アジア太平洋 (28%), 南米 (4%), 中東 & アフリカ (3%)。
この市場の主要なプレーヤーは、NVIDIA Corporation（米国）、Exscientia（英国）、BenevolentAI（英国）、Recursion（米国）、Insilico Medicine（米国）、Schrödinger, Inc.（米国）、Microsoft Corporation（米国）、Google（米国）、Atomwise Inc.（米国）、Illumina, Inc.（米国）、NuMedii, Inc.（米国）、XtalPi Inc.（米国）、Iktos（フランス）、Tempus Labs（米国）、Deep Genomics, Inc.（カナダ）、Verge Genomics（米国）、BenchSci（カナダ）、Insitro（米国）、Valo Health（米国）、BPGbio, Inc.（米国）、IQVIA Inc（米国）、Labcorp（米国）、Tencent Holdings Limited（中国）、Predictive Oncology, Inc.（米国）、Celsius Therapeutics（米国）、CytoReason（イスラエル）、Owkin, Inc.（米国）、Cloud Pharmaceuticals（米国）、Evaxion Biotech（デンマーク）、Standigm（韓国）、BIOAGE（米国）、Envisagenics（米国）、およびAria Pharmaceuticals, Inc.（米国）です。プレーヤーは、新製品の発表や強化、投資、パートナーシップ、協力、合弁事業、資金調達、買収、拡張、契約、販売契約、及びアライアンスなど、有機的及び無機的な成長戦略を採用して、提供内容を増やし、顧客の未充足なニーズに応え、収益性を高め、グローバル市場での存在感を拡大しています。
リサーチカバレッジ
この報告書は、提供、技術、治療領域、使用例、プロセス、エンドユーザー、および地域に基づいて、薬物発見におけるAI市場を調査しています。
この報告書は、市場成長に影響を与える要因（推進要因、抑制要因、機会、課題など）を分析しています。
このレポートは、利害関係者にとっての市場での機会と課題を評価し、市場のリーダーに対する競争環境の詳細を提供。
この報告書は、医薬品発見におけるAI市場全体への成長動向、展望、貢献に関連してマイクロ市場を調査しています。
レポートでは、5つの主要地域に関する市場セグメントの収益を予測しています。
レポートを購入する理由
この報告書は、確立された企業だけでなく、新規参入企業や小規模企業が市場の動向を把握するのに役立ち、それによってより大きなシェアを獲得する手助けとなります。報告書を購入する企業は、以下に挙げる5つの戦略の1つまたは組み合わせを使用することができます。
このレポートは以下のポイントに関する洞察を提供します：
AIによる医薬品発見市場の成長に影響を与える主要な要因（産業間コラボレーションとパートナーシップの増加、医薬品発見と開発コストの制御ニーズの高まり、いくつかの医薬品の特許満了）、制約（AI労働力の不足および医療ソフトウェアに関するあいまいな規制ガイドライン）、機会（バイオテクノロジー産業の成長、新興市場、人間を意識したAIシステムの開発に焦点を当てること、COVID-19パンデミックにもかかわらず医薬品および生物学的製品市場の成長）、そして課題（データセットの限られた利用可能性）。
製品開発／イノベーション：医薬品発見市場における今後の技術、研究開発活動、製品発売に関する詳細な洞察。
市場の発展：収益性の高い新興市場に関する包括的な情報。レポートでは、地域ごとの医薬品発見ソリューションにおけるさまざまな種類のAI市場を分析しています。
市場の多様化：製品、未開発地域、最近の動向、そして薬剤発見におけるAIに関する投資に関する詳細な情報。
競争評価：AIによる薬剤発見市場における主要プレーヤーの市場シェア、戦略、製品、流通ネットワーク、製造能力の詳細な評価です。
※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。
「サービスセグメントは2022年に主要なシェアを占め、予測期間中に最も高い成長が期待されています。」
提供に基づいて、医薬品発見におけるAI市場はソフトウェアとサービスに二分されます。2022年にはこのセグメントが医薬品発見におけるAIサービス市場の最大の市場シェアを占め、予測期間中に最も速いCAGRで成長すると予想されています。サービスを通じてAI技術と専門知識にアクセスすることで、製薬会社が医薬品発見にAIを導入する際の障壁が減少します。これは、広範な社内AI能力を持たない小規模企業にとって特に有益であり、彼らが大きな初期投資を行うことなくAIの力を活用できるようにします。
「機械学習技術セグメントは、世界のAIによるドラッグディスカバリー市場で最大のシェアを占めました。」
技術に基づいて、医薬品発見市場は機械学習、自然言語処理（NLP）、コンテキスト対応処理、その他の技術に分かれています。機械学習セグメントは2022年に全球市場の中で最大のシェアを占め、予測期間中に最も高いCAGRで成長すると予想されています。機械学習は、人体内での潜在的な医薬品候補の挙動を予測するモデルの作成を可能にします。これにより、成功の可能性が最も高い化合物の特定が支援され、失敗した候補に関連するコストと時間の削減が実現します。機械学習は、患者データを分析して個々の薬に対する反応を予測することで、個別化医療戦略の開発にも貢献します。これにより、遺伝的、分子的、臨床的情報に基づいて治療を調整できるため、より効果的な結果が得られ、医薬品発見プロセスの加速にもつながり、このセグメントの市場成長を支える要因となっています。
「小分子設計と最適化セグメントは、2022年に市場のユースケースセグメントで最大のシェアを占めると予想されています。」
使用ケースに基づいて、医薬品発見市場におけるAIは、小分子設計と最適化、病気の理解、安全性と毒性、ワクチン設計と最適化、抗体およびその他の生物製剤の設計と最適化に分かれています。2022年には、小分子設計と最適化セグメントが医薬品発見市場において最も大きなシェアを占めていました。AIは、小分子設計と最適化において主に二つの目的で活用されています。第一に、既存の化学ライブラリをスクリーニングしたり、生成的なデ・ノボ設計を通じて、ヒット類似化合物やリード類似化合物の特定を支援します。第二に、AIは特定されたヒットを最適化し、結合親和性、毒性、合成などの望ましい特性を確保し、最終的にはより効果的で安全な医薬品候補の開発につながります。これらの要因は、医薬品発見の使用ケースに特化したAIアルゴリズムの開発と洗練に寄与しています。
「北米が2022年の医薬品発見におけるAI市場を支配する」
世界のAIによる医薬品発見市場は、北米、ヨーロッパ、APAC、その他の地域という4つの主要地域に分かれています。2022年、北米はAIによる医薬品発見の地域市場で最も大きく、最も成長の速い地域でした。北米には、多くの製薬大手やバイオテクノロジーの革新者が集まり、AIの医薬品発見における能力を積極的に探求しています。これらの業界リーダーは、AI駆動の研究開発に大規模な投資を行い、市場の成長を促進しています。北米の医薬品とヘルスケアに関する確立された規制フレームワークは、業界の基準やガイドラインに準拠しながら、AI技術の統合を促進しています。これらの要因が、北米におけるAIによる医薬品発見市場を牽引するでしょう。
供給側、需要側、主要インタビューの内訳、企業の種類、職位、地域別：
・会社タイプ別：
供給サイド別：Tier 1 (31％)、Tier 2 (28％)、Tier 3 (41％)
• 需要側によると：購買マネージャー（45％）、人工知能、機械学習、薬物発見、計算分子設計の責任者（30％）、研究科学者（25％）。
• 職種別：Cレベル（31％）、ディレクター級（25％）、その他（44％）
地域別: 北米 (45%), 欧州 (20%), アジア太平洋 (28%), 南米 (4%), 中東 & アフリカ (3%)。
この市場の主要なプレーヤーは、NVIDIA Corporation（米国）、Exscientia（英国）、BenevolentAI（英国）、Recursion（米国）、Insilico Medicine（米国）、Schrödinger, Inc.（米国）、Microsoft Corporation（米国）、Google（米国）、Atomwise Inc.（米国）、Illumina, Inc.（米国）、NuMedii, Inc.（米国）、XtalPi Inc.（米国）、Iktos（フランス）、Tempus Labs（米国）、Deep Genomics, Inc.（カナダ）、Verge Genomics（米国）、BenchSci（カナダ）、Insitro（米国）、Valo Health（米国）、BPGbio, Inc.（米国）、IQVIA Inc（米国）、Labcorp（米国）、Tencent Holdings Limited（中国）、Predictive Oncology, Inc.（米国）、Celsius Therapeutics（米国）、CytoReason（イスラエル）、Owkin, Inc.（米国）、Cloud Pharmaceuticals（米国）、Evaxion Biotech（デンマーク）、Standigm（韓国）、BIOAGE（米国）、Envisagenics（米国）、およびAria Pharmaceuticals, Inc.（米国）です。プレーヤーは、新製品の発表や強化、投資、パートナーシップ、協力、合弁事業、資金調達、買収、拡張、契約、販売契約、及びアライアンスなど、有機的及び無機的な成長戦略を採用して、提供内容を増やし、顧客の未充足なニーズに応え、収益性を高め、グローバル市場での存在感を拡大しています。
リサーチカバレッジ
この報告書は、提供、技術、治療領域、使用例、プロセス、エンドユーザー、および地域に基づいて、薬物発見におけるAI市場を調査しています。
この報告書は、市場成長に影響を与える要因（推進要因、抑制要因、機会、課題など）を分析しています。
このレポートは、利害関係者にとっての市場での機会と課題を評価し、市場のリーダーに対する競争環境の詳細を提供。
この報告書は、医薬品発見におけるAI市場全体への成長動向、展望、貢献に関連してマイクロ市場を調査しています。
レポートでは、5つの主要地域に関する市場セグメントの収益を予測しています。
レポートを購入する理由
この報告書は、確立された企業だけでなく、新規参入企業や小規模企業が市場の動向を把握するのに役立ち、それによってより大きなシェアを獲得する手助けとなります。報告書を購入する企業は、以下に挙げる5つの戦略の1つまたは組み合わせを使用することができます。
このレポートは以下のポイントに関する洞察を提供します：
AIによる医薬品発見市場の成長に影響を与える主要な要因（産業間コラボレーションとパートナーシップの増加、医薬品発見と開発コストの制御ニーズの高まり、いくつかの医薬品の特許満了）、制約（AI労働力の不足および医療ソフトウェアに関するあいまいな規制ガイドライン）、機会（バイオテクノロジー産業の成長、新興市場、人間を意識したAIシステムの開発に焦点を当てること、COVID-19パンデミックにもかかわらず医薬品および生物学的製品市場の成長）、そして課題（データセットの限られた利用可能性）。
製品開発／イノベーション：医薬品発見市場における今後の技術、研究開発活動、製品発売に関する詳細な洞察。
市場の発展：収益性の高い新興市場に関する包括的な情報。レポートでは、地域ごとの医薬品発見ソリューションにおけるさまざまな種類のAI市場を分析しています。
市場の多様化：製品、未開発地域、最近の動向、そして薬剤発見におけるAIに関する投資に関する詳細な情報。
競争評価：AIによる薬剤発見市場における主要プレーヤーの市場シェア、戦略、製品、流通ネットワーク、製造能力の詳細な評価です。
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目次
1 イントロダクション 38
1.1 調査の目的 38
1.2 市場の定義 38
1.2.1 包含・除外事項 39
1.3 市場範囲 40
1.3.1 市場セグメンテーション 40
1.3.2 対象地域 41
1.3.3 対象年 41
1.3.4 通貨 42
1.4 ステークホルダー 42
1.5 変化のサマリー 43
1.5.1 リセッション時のインパクト 44
2 調査手法 45
2.1 リサーチデータ 45
2.2 二次情報 46
2.2.1 二次情報の主要データ 47
2.3 一次データ 47
2.3.1 一次情報 48
- 2.3.1.1 一次情報の主要データ 49
- 2.3.1.2 業界についての主な考察 50
2.3.2 一次インタビュー内訳 50
2.4 市場規模予測 51
2.5 市場の内訳とデータのトライアンギュレーション 58
2.6 前提 59
2.6.1 マーケットサイジングの前提 59
2.6.2 スタディ全体の前提条件 59
2.7 制約 60
2.8 リスク評価 60
2.9 リセッション時のインパクト分析 61
3 エグゼクティブサマリー 63
4 更なる考察 68
4.1 創薬AI市場におけるプレーヤーの魅力的な機会 68
4.2 創薬AI市場：地域情勢 69
4.3 創薬AI市場：地理的成長機会 69
4.4 北米の創薬AI市場：エンドユーザー・国別、2022年 70
4.5 創薬AI市場：製品別 70
4.6 創薬AI市場：技術別 71
4.7 創薬AI市場：治療分野別 71
4.8 創薬AI市場、プロセス別 72
4.9 創薬AI市場、ユースケース別 72
4.10 創薬AI市場、エンドユーザー別 73
5 市場概要 74
5.1 イントロダクション 74
5.2 市場力学 74
5.2.1 促進要因 75
5.2.2 抑制要因 78
5.2.3 市場機会 79
- 5.2.3.1 成長するバイオテクノロジー産業 79
- 5.2.3.2 エマージングマーケット 79
- 5.2.3.3 人間を意識したAIシステムの開発に注力 80
5.2.4 課題 80
- 5.2.4.1 利用可能なデータセットが限られている 80
- 5.2.4.2 必要なツールと使い勝手の欠如 80
6 業界の考察 82
6.1 主要業界動向の概要 82
6.1.1 創薬におけるAIの進化 82
6.1.2 コンピュータ支援ドラッグデザインとAI 84
6.2 サプライチェーン分析 84
6.3 ポーターのファイブフォース分析 85
6.3.1 競合・競争状況の激しさ 85
6.3.2 買い手の交渉力 85
6.3.3 サプライヤーの交渉力 86
6.3.4 代替品の脅威 86
6.3.5 新規参入の脅威 86
6.4 エコシステム/マーケットマップ 86
6.5 技術分析 87
6.5.1 ドライラボ・サービス 87
6.5.2 ウェットラボ・サービス 90
- 6.5.2.1 ケミストリーサービス 90
- 6.5.2.2 バイオロジカルサービス 91
- 6.5.2.2.1 シングルセル解析 92
6.6 価格分析 95
6.6.1 平均販売価格トレンド、地域別 95
6.6.2 指標価格分析（プロセス別 96
6.7 ビジネスモデル 96
6.8 ケーススタディ分析 99
6.8.1 ケーススタディ1：ブリストル・マイヤーズ スクイブ社とエクセンティア社 99
6.8.2 ケーススタディ2：Apeiron LLCとExscientia 100
6.9 規制分析 101
6.9.1 創薬AI市場：地域別の規制状況 101
6.9.2 規制当局、政府機関、その他組織 103
6.10 特許分析 104
6.11 主要会議・イベント（2023年第1四半期～2024年第2四半期） 108
6.12 顧客事業にインパクトのあるトレンド/ディスラプション 109
6.13 主なステークホルダーと購入基準 109
6.13.1 購買プロセスにおける主要ステークホルダー 109
6.13.2 創薬AI市場の購入基準 110
6.14 Ai由来の臨床資産 110
6.15 アンメットニーズ 120
7 創薬AIの市場、オファリング別 123
7.1 イントロダクション 124
7.2 サービス 124
7.2.1 サービス部門が最大の成長を遂げる 124
7.3 ソフトウェア 125
8 創薬AIの市場、技術別 127
8.1 イントロダクション 128
8.2 機械学習 128
8.2.1 ディープラーニング 130
- 8.2.1.1 ディープラーニング、創薬への導入が進む 130
8.2.2 教師あり学習 131
- 8.2.2.1 医薬品リポジショニングへの応用が市場を牽引 131
8.2.3 強化学習 132
8.2.4 教師なし学習 133
- 8.2.4.1 エンドユーザーの採用に影響を与える予測不可能性 133
8.2.5 その他の機械学習技術 134
8.3 自然言語処理 135
8.3.1 成長を支えるデータ識別の可能性 135
8.4 コンテキスト認識処理とコンテキスト認識コンピューティング 136
8.4.1 処理能力の向上、コネクティビティの向上が利用を後押し 136
8.5 その他の技術 137
9 創薬AI市場
9.1 イントロダクション 140
9.2 オンコロジー 140
9.3 感染症 141
9.3.1 疫病の発生がドラッグディスカバリーを後押し 141
9.4 神経学 143
9.4.1 市場を牽引する研究開発の強化が必要 143
9.5 循環器系疾患 144
9.5.1 CVD治療薬の需要増加が同分野を牽引 144
9.6 免疫学 145
9.6.1 免疫疾患の治療薬パイプラインが増加し、市場成長を後押し 145
9.7 代謝性疾患 146
9.7.1 低分子治療薬の発見におけるAIの役割が採用を促進 146
9.8 その他治療エリア 148
10 創薬AI市場、プロセス別 149
10.1 イントロダクション 150
10.2 ターゲットの特定と選択 151
10.2.1 市場成長を支える新技術の開発 151
10.3 ターゲットバリデーション 152
10.3.1 後期段階での失敗を避けるため、ターゲット検証の重要性が高まっている 152
10.4 ヒットの特定と優先順位付け 154
10.4.1 採用を推進するための大規模データ分析の必要性 154
10.5 ヒット・トゥ・リードの同定／リードの生成 155
10.5.1 Hit-to-Lead Identificationが最大のマーケットシェアを占める 155
10.6 リードの最適化 156
10.7 候補者の選定と検証 158
11 創薬AI市場、ユースケース別 160
11.1 イントロダクション 161
11.2 低分子設計と最適化 162
11.2.1 十分に検証されたAIツールの利用が市場成長を後押し 162
11.3 病気の理解 164
11.4 安全性と毒性 165
11.5 ワクチンデザインと最適化 167
11.6 抗体およびその他の生物学的製剤の設計と最適化 169
12 創薬AIの市場、エンドユーザー別 171
12.1 イントロダクション 172
12.2 製薬会社・バイオテクノロジー企業 172
12.3 受託研究機関 175
12.4 研究センター、学術・政府機関 177
12.4.1 予測期間中に最も高いCAGRを記録するセグメント 177
13 創薬AIの市場、地域別 179
13.1 イントロダクション 180
13.2 北米 180
13.2.1 北米：リセッション時のインパクト 180
13.2.2 米国 185
13.2.3 カナダ 190
13.2.4 メキシコ 194
- 13.2.4.1 市場の成長を支える政府の取り組み 194
13.3 ヨーロッパ 197
13.3.1 ヨーロッパ：リセッション時のインパクト 198
13.3.2 英国 202
- 13.3.2.1 英国が欧州で最大のシェアを占める 202
13.3.3 ドイツ 207
- 13.3.3.1 政府の支援と有利な研修制度が市場成長を促進 207
13.3.4 フランス 211
13.3.5 イタリア 214
- 13.3.5.1 市場の成長を支える強力な製薬業界 214
13.3.6 その他ヨーロッパ 218
13.4 アジア太平洋 222
13.4.1 アジア太平洋：リセッション時のインパクト 222
13.4.2 日本 226
- 13.4.2.1 日本がAPAC市場を支配 226
13.4.3 中国 230
- 13.4.3.1 成長するCMO市場と異業種コラボレーションが市場を牽引 230
13.4.4 インド 234
- 13.4.4.1 市場成長を支えるAI技術の着実な採用 234
13.4.5 その他アジア太平洋 238
13.5 南米 242
13.6 中東・アフリカ 246
14 競合情勢 251
14.1 主要企業の成功戦略 251
14.2 収益分析 256
14.3 市場シェア分析 257
14.4 企業評価マトリックス 260
14.4.1 STARS 260
14.4.2 EMERGING LEADERS 260
14.4.3 PERVASIVE PLAYERS 260
14.4.4 PARTICIPANTS 261
14.4.5 企業フットプリント 262
14.5 スタートアップ/中小企業評価マトリックス 266
14.5.1 PROGRESSIVE COMPANIES 266
14.5.2 RESPONSIVE COMPANIES 266
14.5.3 DYNAMIC COMPANIES 266
14.5.4 STARTING BLOCKS 266
14.5.5 AI IN DRUG DISCOVERY MARKET: COMPETITIVE BENCHMARKING 268
14.6 競合他社のシナリオと動向 271
14.6.1 製品ローンチ・改良 271
14.6.2 ディール 273
14.6.3 その他の展開 274
15 企業プロファイル 276
15.1 主要企業 276
15.1.1 NVIDIA CORPORATION 276
15.1.2 EXSCIENTIA 284
15.1.3 GOOGLE 294
15.1.4 BENEVOLENTAI 299
15.1.5 RECURSION 303
15.1.6 INSILICO MEDICINE 307
15.1.7 SCHRÖDINGER, INC 314
15.1.8 MICROSOFT CORPORATION 319
15.1.9 ATOMWISE INC 323
15.1.10 ILLUMINA, INC 325
15.1.11 NUMEDII, INC 330
15.1.12 XTALPI INC 332
15.1.13 IKTOS 335
15.1.14 TEMPUS LABS 341
15.1.15 DEEP GENOMICS, INC 345
15.1.16 VERGE GENOMICS 347
15.1.17 BENCHSCI 349
15.1.18 INSITRO 351
15.1.19 VALO HEALTH 353
15.1.20 BPGBIO, INC 356
15.2 OTHER EMERGING PLAYERS 358
15.2.1 プレディクティブ・オンコロジー社 358
15.2.2 ラボコープ 359
15.2.3 IQVIA社 360
15.2.4 テンセント・ホールディングス・リミテッド 361
15.2.5 セルシウス・セラピューティクス 362
15.2.6 サイトシーズン 363
15.2.7 株式会社オウキン 364
15.2.8 クラウド医薬品 364
15.2.9 エバクシオン・バイオテック 365
15.2.10 スタンディグム 365
15.2.11 バイオエイジ・ラボ 366
15.2.12 エンビサジェニックス 366
15.2.13 アリア・ファーマシューティカルズ 367
16 付録 368
16.1 ディスカッションガイド 368
16.2 ナレッジストア 375
16.3 カスタマイズオプション 377
16.4 関連レポート 378
16.5 執筆者の詳細 379
2023 VS.2028（百万米ドル） 65
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