全体要約
創薬AI市場は、2023年から2030年にかけて、29.83%のCAGRを記録すると見込まれています。この成長は、創薬における人工知能の採用拡大、主要な取り組みの増加、AIを活用した新たな創薬企業の増加によって推進されます。製薬業界やバイオテクノロジー企業での創薬AIの利用が進み、医薬品分子の発見を加速させています。特に、慢性疾患や精密医療の増加が、AIの導入を促進しています。
創薬AIの市場は、ソフトウェアやサービス、分子タイプによる大分子と小分子、技術別に機械学習や深層学習などに分類されます。2022年において、北米が最大の市場シェアを占めており、慢性疾患の増加と研究開発投資の増加が要因です。続いてヨーロッパが二番目のシェアを持ち、アジア太平洋地域も2023年から大きな成長が見込まれます。主な企業には、IBM、Alphabet Inc、Atomwise Incなどが含まれます。
創薬AIの市場は、ソフトウェアやサービス、分子タイプによる大分子と小分子、技術別に機械学習や深層学習などに分類されます。2022年において、北米が最大の市場シェアを占めており、慢性疾患の増加と研究開発投資の増加が要因です。続いてヨーロッパが二番目のシェアを持ち、アジア太平洋地域も2023年から大きな成長が見込まれます。主な企業には、IBM、Alphabet Inc、Atomwise Incなどが含まれます。
関連する質問
創薬AI市場の予測期間は2023年から2030年で、CAGRは29.83%です。
IBM, Alphabet Inc, Atomwise Inc, Deep Genomics, Cloud Pharmaceuticals, Inc, Microsoft corporation, Insilico Medicine, Cyclica, BenevolentAI, Exscientia
薬剤発見におけるシミュレーション技術の採用、慢性疾患及び精密医療の増加、AI駆動の薬剤発見プラットフォームへの需要の高まり
概要
医薬品開発における人工知能市場調査報告書 2030年までの予測
市場の概要
医薬品発見における人工知能市場は、予測期間中に29.83%の著しいCAGRを記録すると予測されています。医薬品発見における人工知能の受け入れの増加、医薬品発見における人工知能のための重要な取り組みの増加、そして人工知能を活用した医薬品発見の新興企業の増加が市場の成長を促進しています。
医薬品発見におけるシミュレーテッドインテリジェンスの受容は、医薬品やバイオテクノロジーの組織を含む業界の間で高まっています。これは、人工知能が医薬品分子の発見に進んだ利点を提供し、医薬品発見プロセスを加速させるためです。さらに、人工知能は医薬品の設計、最適化、合成を改善するための重要な洞察を提供します。医薬品発見における人工知能の受容を高めている要因はいくつかあります。最も顕著な要因のいくつかには、慢性疾患と精密医療の増加があり、これは疾病の予防および治療に対する新たなアプローチによるものです。さらに、いくつかの市場参加者は、自社の医薬品ポートフォリオの精度を高めており、このプロセスは人工知能技術の受容の増加を示すものとされています。
市場セグメンテーション
製品およびサービスに基づく医薬品発見における人工知能は、ソフトウェアとサービスに分類されます。分子タイプに基づき、市場は大分子と小分子に分かれています。技術に基づく医薬品発見における人工知能の市場は、機械学習、深層学習、およびその他に分かれています。
市場は、免疫腫瘍学、神経変性疾患、心血管疾患、代謝疾患、およびその他に分類されます。市場は、ターゲット同定、候補スクリーニング、新規薬剤設計、薬剤最適化およびリポジショニング、前臨床試験にカテゴライズされます。
地域の洞察
2022年の北米の医薬品発見における人工知能市場は、最も大きな部分を占めていました。これは、慢性疾患の増加、新興企業の増加、地域における医薬品研究開発投資の増加によるものです。
ヨーロッパの医薬品発見市場における人工知能は、ヨーロッパ全体での希少疾病の広がりと、医薬品発見のための人工知能駆動プラットフォームの需要増加により、2番目に大きなシェアを占めています。また、ドイツの人工知能市場は
アジア太平洋地域の医薬品発見における人工知能市場は、2023年から2030年にかけて大きな成長が期待されています。これは、病気の増加とアジア太平洋地域でコンピュータベースの知能能力を採用するバイオ医薬品産業の数が膨大であることが理由です。
世界の残りの地域は、中央東部、アフリカ、ラテンアメリカに分かれています。前述の地域における医薬品発見市場における人工知能は、慢性疾患や感染症の発生率の増加に伴う医薬品の需要の高まりにより、成長が見込まれています。
主要プレーヤー
医薬品発見市場における主要企業には、IBM（アメリカ）、Alphabet Inc（アメリカ）、Atomwise Inc（アメリカ）、Deep Genomics（カナダ）、Cloud Pharmaceuticals, Inc（アメリカ）、Microsoft Corporation（アメリカ）、Insilico Medicine（中国）、Cyclica（カナダ）、BenevolentAI（イギリス）、およびExscientia（イギリス）が含まれます。
※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。
市場の概要
医薬品発見における人工知能市場は、予測期間中に29.83%の著しいCAGRを記録すると予測されています。医薬品発見における人工知能の受け入れの増加、医薬品発見における人工知能のための重要な取り組みの増加、そして人工知能を活用した医薬品発見の新興企業の増加が市場の成長を促進しています。
医薬品発見におけるシミュレーテッドインテリジェンスの受容は、医薬品やバイオテクノロジーの組織を含む業界の間で高まっています。これは、人工知能が医薬品分子の発見に進んだ利点を提供し、医薬品発見プロセスを加速させるためです。さらに、人工知能は医薬品の設計、最適化、合成を改善するための重要な洞察を提供します。医薬品発見における人工知能の受容を高めている要因はいくつかあります。最も顕著な要因のいくつかには、慢性疾患と精密医療の増加があり、これは疾病の予防および治療に対する新たなアプローチによるものです。さらに、いくつかの市場参加者は、自社の医薬品ポートフォリオの精度を高めており、このプロセスは人工知能技術の受容の増加を示すものとされています。
市場セグメンテーション
製品およびサービスに基づく医薬品発見における人工知能は、ソフトウェアとサービスに分類されます。分子タイプに基づき、市場は大分子と小分子に分かれています。技術に基づく医薬品発見における人工知能の市場は、機械学習、深層学習、およびその他に分かれています。
市場は、免疫腫瘍学、神経変性疾患、心血管疾患、代謝疾患、およびその他に分類されます。市場は、ターゲット同定、候補スクリーニング、新規薬剤設計、薬剤最適化およびリポジショニング、前臨床試験にカテゴライズされます。
地域の洞察
2022年の北米の医薬品発見における人工知能市場は、最も大きな部分を占めていました。これは、慢性疾患の増加、新興企業の増加、地域における医薬品研究開発投資の増加によるものです。
ヨーロッパの医薬品発見市場における人工知能は、ヨーロッパ全体での希少疾病の広がりと、医薬品発見のための人工知能駆動プラットフォームの需要増加により、2番目に大きなシェアを占めています。また、ドイツの人工知能市場は
アジア太平洋地域の医薬品発見における人工知能市場は、2023年から2030年にかけて大きな成長が期待されています。これは、病気の増加とアジア太平洋地域でコンピュータベースの知能能力を採用するバイオ医薬品産業の数が膨大であることが理由です。
世界の残りの地域は、中央東部、アフリカ、ラテンアメリカに分かれています。前述の地域における医薬品発見市場における人工知能は、慢性疾患や感染症の発生率の増加に伴う医薬品の需要の高まりにより、成長が見込まれています。
主要プレーヤー
医薬品発見市場における主要企業には、IBM（アメリカ）、Alphabet Inc（アメリカ）、Atomwise Inc（アメリカ）、Deep Genomics（カナダ）、Cloud Pharmaceuticals, Inc（アメリカ）、Microsoft Corporation（アメリカ）、Insilico Medicine（中国）、Cyclica（カナダ）、BenevolentAI（イギリス）、およびExscientia（イギリス）が含まれます。
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目次
1 エグゼクティブサマリー
1.1 概要
1.1.1 市場概要
2 市場イントロダクション
2.1 定義
2.2 本調査の範囲
2.3 調査目的
2.4 市場構造
2.5 調査前提のリスト
3 調査手法
3.1 概要
3.2 データ採掘
3.3 二次調査
3.4 一次調査
3.4.1 一次取材と情報収集のプロセス
3.4.2 主な回答者の内訳
3.5 予測手法
3.6 市場規模推計のための調査方法
3.6.1 ボトムアップアプローチ
3.6.2 トップダウンアプローチ
3.7 データのトライアンギュレーション
3.8 バリデーション
4 市場力学
4.1 概要
4.2 促進要因
4.2.1 創薬におけるAIの導入拡大
4.2.2 創薬におけるAIの戦略的イニシアチブの高まり
4.2.3 AIを活用した創薬スタートアップ企業の増加
4.3 抑制要因
4.3.1 AI人材の不足
4.4 市場機会
4.4.1 エマージングマーケット
5 市場要因分析
5.1 バリューチェーン分析
5.1.1 研究開発
5.1.2 製造
5.1.3 流通・販売
5.1.4 ポスト・セールス・モニタリング
5.2 ポーターのファイブフォースモデル
5.2.1 新規参入の脅威
5.2.2 サプライヤーの交渉力
5.2.3 代替品の脅威
5.2.4 買い手の交渉力
5.2.5 競合度合い
5.3 COVID-19が世界の創薬AIに与える影響
5.3.1 サプライチェーンインパクト
5.3.2 サービス需要への影響
5.3.3 市場参入企業への影響
6 創薬AIの世界市場：製品・サービス別
6.1 概要
6.2 ソフトウェア
6.3 サービス
7 創薬AIの世界市場：分子タイプ別
7.1 概要
7.2 ラージモレキュール
7.3 低分子化合物
8 創薬AIの世界市場：技術別
8.1 概要
8.2 機械学習
8.3 ディープラーニング
8.4 その他
9 創薬AI市場の世界：適応症別
9.1 概要
9.2 がん免疫療法
9.3 神経変性疾患
9.4 循環器系疾患
9.5 代謝性疾患
9.6 その他
10 創薬AIの世界市場：用途別
10.1 概要
10.2 ターゲットの特定
10.3 候補者選考
10.4 デ・ノボ医薬品設計
10.5 薬剤の最適化と再利用
10.6 前臨床試験
11 創薬AIの世界市場：地域別
11.1 概要
11.2 北米
11.2.1 米国
11.2.2 カナダ
11.3 ヨーロッパ
11.3.1 ドイツ
11.3.2 フランス
11.3.3 英国
11.3.4 イタリア
11.3.5 スペイン
11.3.6 その他ヨーロッパ
11.4 アジア太平洋
11.4.1 中国
11.4.2 日本
11.4.3 インド
11.4.4 オーストラリア
11.4.5 韓国
11.4.6 その他アジア太平洋
11.5 その他地域
11.5.1 中東
11.5.2 アフリカ
11.5.3 ラテンアメリカ
12 競合情勢
12.1 概要
12.2 競合ベンチマーキング
12.3 MAJOR GROWTH STRATEGY IN THE GLOBAL AI IN DRUG DISCOVERY MARKET
12.4 THE LEADING PLAYER IN TERMS OF THE NUMBER OF DEVELOPMENTS IN THE GLOBAL AI IN DRUG DISCOVERY MARKET
12.5 KEY DEVELOPMENT ANALYSIS
12.6 主な展開と成長戦略
12.6.1 サービス/会社立ち上げ
12.6.2 合併・買収
12.6.3 提携・協力・合意
13 企業プロファイル
13.1 IBM
13.1.1 企業概要
13.1.2 財務概要
13.1.3 提供ソフトウェア/サービス
13.1.4 主な展開
13.1.5 SWOT分析
13.1.6 主要な戦略
13.2 ALPHABET INC
13.3 ATOMWISE INC
13.4 DEEP GENOMICS
13.5 CLOUD PHARMACEUTICALS, INC
13.6 MICROSOFT CORPORATION
13.7 INSILICO MEDICINE
13.8 CYCLICA
13.9 BENEVOLENTAI
13.10 EXSCIENTIA
14 付録
14.1 参考文献
14.2 関連レポート
※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.”
