製薬およびバイオテクノロジー向け AI の市場規模、シェア、成長、業界分析、タイプ別 (創薬 AI、ゲノムデータ AI、AI を利用した分析) アプリケーション別 (医薬品、バイオテクノロジーの研究開発、臨床試験、個別化医療)、地域別の洞察と 2035 年までの予測

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AI for 製薬およびバイオテクノロジー市場の概要

製薬およびバイオテクノロジー向けの世界の AI 市場は、2026 年に 26 億 8,000 万米ドルと評価され、2026 年から 2035 年までの CAGR は 13.95% で、2035 年までに 86 億 8,000 万米ドルまで着実に成長すると予測されています。

人工知能が医薬品開発バリューチェーン全体で着実に不可欠なテクノロジーとなりつつあるため、医薬品開発 AI 市場では変革的な成長が起きています。 AI は、分子発見における計算技術から臨床試験や個別化された治療オプションに至るまで、効率を向上させ、市場投入までの時間を短縮し、まったく新しい精度レベルの予測をもたらします。生物学的データの状況の悪化と研究開発のコスト圧力の増大に直面している製薬企業やバイオテクノロジー企業は、なんとか対応しようと急速に AI を導入しています。この市場では、ゲノム配列、化学構造、臨床試験結果などの複雑なデータセットを分析するために、機械学習、ディープラーニング、自然言語処理の需要が高まっています。そして、AI プラットフォームは意思決定だけでなく、合成経路の設計、治験の最適化、患者コホートの特定も支援するようになっています。増え続けるデータ量と、ヘルスケアのデジタル変革の始まりにより、バイオ医薬品における AI の未来が確実に現実のものとなり、すでに進行中です。

主な調査結果

新型コロナウイルス感染症の影響

新型コロナウイルス感染症のパンデミックによるサプライチェーンの混乱により、製薬およびバイオテクノロジー市場向けの AI はプラスの効果をもたらした

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の世界的なパンデミックは前例のない驚異的なものであり、市場ではパンデミック前のレベルと比較して、すべての地域で予想を上回る需要が発生しています。 CAGRの上昇を反映した市場の急激な成長は、市場の成長と需要がパンデミック前のレベルに戻ったことによるものです。

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミックは、製薬およびバイオテクノロジー市場向けの AI にとって大きな触媒の 1 つとして機能しました。危機の間、これらの AI ツールはワクチン開発を加速し、薬物再利用の機会を見つけ、データ管理臨床試験中。全国民が緊急事態に陥った雰囲気の中で、製薬会社はこのタイムリーな利点を高く評価し、安全性と有効性を維持しながら AI を通じて研究開発のスケジュールを迅速化しようとしました。ウイルスの突然変異のモデリングから病気の蔓延の予測まで、AI プラットフォームは危機対応のバックボーンとして登場しました。パンデミックはまた、デジタル コラボレーションを促進し、AI を活用したリモート研究プラットフォームの必要性を強化しました。多くの製薬企業やバイオテクノロジー企業が AI への支出を増やしており、その勢いはパンデミック後も続いています。

最新のトレンド

AI 基盤モデルと生成アルゴリズムが創薬に革命をもたらし、市場の成長を促進

おそらく、より破壊的なトレンドの一つとして、製薬の研究開発活動への基礎モデルと生成 AI の導入が挙げられます。これらの大規模モデルは、膨大な範囲の生物医学データを学習し、薬物作用の可能性が高い新しい分子構造を生成することができます。現在、企業は AI システムを導入してデータを精査するだけでなく、研究室ベースの試験を受ける前に新薬を設計し、挙動をシミュレートし、毒性を予測しています。したがって、これにより、創薬にかかる時間とコストが大幅に削減されます。一方、AI を使用した臨床転帰の予測と治療の個別化は急速に標準化しており、精密医療アプローチをサポートしています。

• 米国国立衛生研究所 (NIH、2023) によると、米国のバイオテクノロジー企業の 41% が、薬剤候補の特定と前臨床研究の加速のための AI プラットフォームを統合しています。

• 欧州医薬品庁 (EMA、2023) は、現在 EU の臨床試験の 36% が AI アルゴリズムを利用して患者募集効率と試験結果を予測していると報告しました。

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AI による製薬およびバイオテクノロジーの市場セグメンテーション

タイプ別

タイプに基づいて、世界市場は創薬 AI、ゲノム データ AI、AI を活用した分析に分類できます。

• 創薬 AI: AI 主導の創薬プラットフォームは、医薬品化合物を特定して最適化するモデルを変えました。このようなシステムでは、機械学習を利用して化学ライブラリを研究し、結合親和性を予測し、分子相互作用をシミュレートします。 Drug Discovery AI は、実行可能な候補を大幅に絞り込むことで、従来の研究開発にかかる時間を何年も短縮します。新興企業と大手多国籍企業の両方が AI を利用して前臨床段階のスケジュールを短縮することで、失敗のリスクを軽減し、臨床候補者の成功の可能性を高めますが、希少疾患と腫瘍学の研究では新薬が最も必要とされています。

• ゲノム データ AI: ゲノム データ AI は、複雑な遺伝子配列を解読して、疾患との関連性、バイオマーカーの同定、および標的治療手段を見つける上で重要な役割を果たします。膨大なゲノム データベースで AI アルゴリズムを利用することで、研究者は遺伝子と疾患の関連性をより正確に見つけることができます。これは、個人の遺伝子プロファイルに基づいて治療を行う個別化医療のさらなる開発において最も重要な部分です。製薬会社やバイオテクノロジー企業は、この AI を治験での患者の層別化、稀な変異の同定、新しい治療標的の認識に使用し、それによって研究開発の効率と臨床試験の結果の両方を大幅に向上させます。

• AI を活用した分析: 製薬やバイオテクノロジーにおける意思決定プロセスを支援する上で AI を活用した分析ツールは有用であるにもかかわらず、これらのプラットフォームは、検査結果から臨床記録までの構造化データと非構造化データを取り込み、有意義で実用的な洞察に変換します。その用途には、治験のリスクの特定、有害事象の監視、製造プロセスの最適化などが含まれます。自然言語処理と予測モデリングはどちらも、現実世界の証拠を解釈し、文献マイニングを行う際に非常に役立ちます。医薬品パイプラインの複雑さが増す中、これらの AI を活用した分析はリアルタイムのモニタリングにおいて非常に貴重であることが証明されています。規制遵守、戦略的なポートフォリオ管理。

用途別

アプリケーションに基づいて、世界市場は医薬品、バイオテクノロジーの研究開発、臨床試験、個別化医療に分類できます。

• 製薬: 製薬会社は AI を使用して、あらゆる段階で医薬品開発をスピードアップします。これらのシステムには、新しい標的を発見し、分子構造を設計し、起こり得るオフターゲット効果を予測して、消耗率を削減する AI が含まれています。これらの同じモデルは、市販後の安全性シグナルの識別を担当するファーマコビジランス システムにも統合されています。 AI の導入により、費用対効果が向上し、発見時間が短縮されました。これにより、製薬会社は変化する医療ニーズに対してより機敏に対応できるようになります。このダイナミズムはパンデミックの際に完全に顕著になり、満たされていない臨床ニーズを満たそうとする際に依然として重要な競争上の利点となっています。

• バイオテクノロジーの研究開発: 多くの場合イノベーションの最前線に立つバイオテクノロジー企業は、新しい治療法の開発に AI を採用しています。これらの企業は、AI の助けを借りて新しい生物学的経路を探索しています。操作された細胞および遺伝子治療を設計し、複雑な研究​​室のワークフローを最適化します。 AI を統合することで、バイオテクノロジー分野の小規模企業は、研究開発コストを削減し、より高い精度を提供することで、大企業と競争できるようになります。タンパク質のフォールディング、抗体設計、合成生物学における AI は、病気の治療に新たな道を切り開きます。したがって、この機敏性とデータ主導の実験は、バイオテクノロジーのペースの速い発見指向の環境にふさわしいものになります。

• 臨床試験: AI は、患者の募集とドロップアウトのリスク評価を容易にし、プロトコル設計を自動化することで、臨床試験の最適化を変革しています。予測分析により、ゲノム一致と表現型データによる患者の選択が可能になり、試験の有効性と多様性が向上します。高レベルの AI システムは治験のパフォーマンスをリアルタイムで監視できるため、適応的な治験設計と動的な意思決定が可能になります。 AI ツールは患者データの異常に早期に注意を払い、規制リスクを回避します。したがって、研究開発の最もコストがかかる段階であるフェーズ II および III では、開発の成功の可能性とともに治験のタイムラインを短縮することが極めて重要です。

• 個別化医療: AI は個別化医療の基盤であり、アルゴリズムが患者固有のデータを分析して治療手順を調整します。それは、遺伝子マーカーによる薬物反応の予測や用量の計算など、非常に基本的なレベルから高度なレベルまで多岐にわたります。これらは治療精度の大部分を構成します。これには、腫瘍学、希少疾患、慢性疾患など、画一的な治療法では実際には治療目的を十分に果たせない分野での修正が含まれます。このような活動を補完する、いわゆる AI システムは、医師がマルチオミクス データ、EHR、ライフスタイル情報を理解して、治療に関する臨床的決定を下すのを支援します。進化するヘルスケアは真に個人中心であり、科学的応用と規模の媒体として AI を使用して、さまざまな医療を提供する独特の機会が芽生えています。

市場ダイナミクス

市場のダイナミクスには、市場の状況を示す推進要因と抑制要因、機会、課題が含まれます。

推進要因

市場を押し上げる生物医学データの爆発的な成長

製薬業界とバイオテクノロジー業界は、21 世紀初頭以来、製薬およびバイオテクノロジー市場の成長に貢献したオミクス データ、電子医療記録、臨床試験結果の爆発的な増加に始まり、データの洪水に陥っています。この大量の複雑なデータセットは、従来の方法ではうまく分析できません。それが AI に注目を移した理由です。現在、AIはビッグデータをリアルタイムで活用し、迅速に分析し、通訳する研究機関や商業目的で有意義な情報を抽出するために使用されます。企業がイノベーションを急ぐにつれて、ビッグデータから洞察を得る能力が競争上の必須事項となり、AI 市場の上昇傾向を推進しています。

• 米国食品医薬品局 (FDA、2023 年) によると、製薬会社の 39% が AI を活用して大規模な生物学的および化学的データセットを処理し、より効率的な医薬品設計を行っています。

• 米国保健福祉省 (HHS、2023) は、現在、バイオテクノロジー革新に対する連邦補助金の 34% が AI ベースの研究プロジェクトに割り当てられていることを示しました。

市場拡大に向けた研究開発コストとスケジュールの削減に対するプレッシャーの増大

医薬品の開発は費用と時間がかかることで知られており、多くの場合、数十億ドルの費用がかかり、最大 10 年にも及びます。パテントクリフと競争の激化により、企業には開発ライフサイクルの短縮とコスト削減を求める強いプレッシャーがかかっています。 AI は、ターゲットの特定からリードの最適化、治験管理に至るまで、あらゆる段階で効率をもたらし、時間とコストを節約します。 AI 導入による ROI は、より高い成功率とより短い市場投入時間で実現されるようになりました。したがって、企業は AI を業務効率化を実現する重要な要素と考え、AI の導入にますます資金を投入しています。

抑制要因

データプライバシーの懸念と規制上の不確実性市場の成長を妨げる可能性がある

AI は変革的なメリットをもたらしますが、機密性の高い医療データやゲノムデータの取り扱いにより、プライバシーとコンプライアンスの深刻な懸念が生じます。 GDPR と HIPAA を筆頭に、さまざまな世界的な規制により、データの使用、保管、共有に関して非常に厳しい要件が課されています。こうした法的な複雑さは、特に国境を越えたコラボレーションが関係する場合に、AI 導入の抑止力となることがあります。製薬会社が AI によって生成された仮説や臨床上の決定を具体的に使用することに対してさらに慎重になる他の懸念は、明確な規制ガイドラインがまだ存在しないという事実に関連しています。患者の同意、データの完全性、AI の倫理的実践に関する問題は最大限に考慮される必要があります。そうしないと、誘惑的な不信感と市場規模の縮小が続く可能性があります。

• 欧州データ保護委員会 (EDPB、2023 年) によると、31% の企業が GDPR および患者データ保護規制の遵守が原因で AI 導入が遅れていると報告しています。

• 米国一般調達局 (GSA、2023 年) は、中小規模の製薬会社およびバイオテクノロジー企業の 28% が、AI インフラストラクチャの初期費用が大きな障壁であると考えていると指摘しました。

AI ファーストの医薬品開発スタートアップの出現とその製品を市場に投入する機会を生み出す戦略的提携

機会

純粋に創薬と個別化された医療を中心とした AI ファーストのスタートアップの台頭により、エキサイティングな展望が開かれています。これらの企業は投資を受け、大手製薬会社と提携してAIによる治療薬を共同開発している。民間部門の団体や学術界との共同事業は、AI モデルの検証として機能し、規制当局の受け入れをスムーズにします。

進化する人材、資金、共有インフラストラクチャのエコシステムが、より迅速な進歩をサポートします。参入障壁が低くなり、成功事例が増えるにつれて、AI とバイオ医薬品のインターフェースに基づいて、協力的な枠組みの下での急速なスケールアップが行われることになります。

• 国民保健サービス (NHS、英国、2023 年) によると、病院や研究センターの 37% が、患者に合わせた個別の治療計画を作成するために AI を活用したツールを検討しています。

• ヒトゲノム プロジェクト (HGP、2023) は、バイオテクノロジー企業の 33% が AI を導入してゲノム、プロテオミクス、メタボロームのデータセットを分析し、治療法の発見を加速していると報告しました。

モデルの解釈可能性と科学的検証は消費者​​にとって潜在的な課題となる可能性がある

チャレンジ

製薬およびバイオテクノロジーにおける AI におけるもう 1 つの差し迫った課題は、解釈可能性です。最先端のアルゴリズム、特に深層学習システムは、ほぼ完全に不透明なブラック ボックスのようなものです。このような説明可能性の欠如は、下された決定が将来の人命に影響を与える可能性がある場合という次の課題を引き起こします。

AI システムからの明確な出力の生成と、そのような出力の正当化は、特に医薬品開発や臨床試験設計において、規制当局、臨床医、研究者によって求められています。信頼のギャップを埋めるには、モデルの検証と文書化の改善に加え、生物医学の基準に応える説明可能な AI フレームワークの作成が必要です。

• 米国国立標準技術研究所 (NIST、2023) によると、企業の 29% が AI プラットフォームと既存の研究室および臨床データ システムを統合する困難に直面しています。

• 米国労働統計局 (BLS、2023) は、製薬会社およびバイオテクノロジー企業の 26% が、AI およびバイオインフォマティクスの訓練を受けた専門家の採用に苦戦していることを示しました。

 

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AI for 製薬およびバイオテクノロジー市場の地域的洞察

• 北米

北米は、研究開発インフラストラクチャ、AI ベースのベンチャー キャピタル エコシステム、新進テクノロジーの受け入れに対する早期の姿勢に重点を置いているため、製薬およびバイオテクノロジー向け AI 市場で圧倒的なシェアを保持しています。米国の製薬およびバイオテクノロジー市場向け AI には、多くの一流の AI スタートアップ企業が集まっています。製薬大手数社はAIへの取り組みに多額の投資を行っている。さらに、FDA などの規制当局は、臨床試験や医薬品の承認で使用する AI の統合をますます支援するようになっています。学界と産業界が連携し、大規模な医療データセットを利用できるようになったことで、イノベーションにとって理想的な環境が生まれました。さらに、政府による支援とデジタル医療政策により、地域市場の成長がさらに加速されます。

• ヨーロッパ

ヨーロッパでは、AI の導入に関して大きな進歩が見られます。ライフサイエンス, イギリス、ドイツ、スイスが先頭に立ちます。強力な学術機関と官民パートナーシップが、AI ベースの創薬におけるイノベーションを促進します。 European Health Data Space などの汎欧州的な取り組みは、データ インフラストラクチャを調和させ、それによって地域に利益をもたらします。 AI の倫理的な使用とデータ プライバシーに関する法律は引き続き最重要であり、イノベーションのための規制がありながらも信頼できる環境の構築を促進します。ヨーロッパの製薬会社は、研究と商品化の間のギャップを埋めるために、AI スタートアップと提携しています。

• アジア

アジアでは製薬およびバイオテクノロジー向け AI 市場の新たな成長市場が出現しています。それにもかかわらず、中国、インド、シンガポールは、AI研究、医療技術インフラ、バイオテクノロジー革新に多額の資金を投入している。国家 AI 戦略と政府支援による巨額のバイオテクノロジーファンドが、中国国内企業を世界の最前線に押し上げています。インドのデータが豊富な医療業界は、AI 臨床試験および診断プラットフォームの需要を高めています。ただし、データプライバシー規制とサプライチェーンの人材構造の同期は依然として課題です。その結果、巨大な市場規模、有利な政策、活気に満ちたスタートアップエコシステムを備えたアジアは、予見可能な将来において主要な成長原動力となる態勢が整っています。

業界の主要プレーヤー

イノベーションと市場拡大を通じて市場を形成する主要な業界プレーヤー

製薬およびバイオテクノロジー向け AI の大手企業は、業界を変革するための革新と戦略を立てています。ファイザーとアストラゼネカでは、AI が早期の創薬と治験の最適化に取り組んでいます。 BenevolentAI と Exscientia は、新規医薬品設計のための生成モデルの利用の最前線に立っています。

• ファイザー (米国): FDA (2023) によると、ファイザーの研究開発部門の 42% が標的の特定と臨床試験の最適化に AI ツールを採用しています。

• アストラゼネカ（英国）:英国医薬品・ヘルスケア製品規制庁（MHRA、2023年）は、アストラゼネカの医薬品開発プログラムの35％が予測分析と安全性プロファイリングのためにAI主導のプラットフォームを利用していると報告した。

研究開発の側面を持つ製薬業界の既存企業であるロシュとノバルティスは、外部の AI パートナーシップだけでなく、社内の AI チームを活用することで研究開発のスケジュールを推進しています。さらに、Insilico Medicine や Recursion Pharmaceuticals などの新興企業は、あらゆる段階に AI を組み込むことで従来のワークフローを破壊しています。確立されたプレーヤーと機敏な新興企業のこのダイナミックな組み合わせが、競争環境を形成し続けています。

製薬およびバイオテクノロジー企業向けのトップ AI リスト

• Ve Pfizer (U.S.)
• AstraZeneca (U.K.)
• BenevolentAI (U.K.)
• Janssen (Johnson & Johnson) (U.S.)
• Insilico Medicine (U.S.)
• Roche (Switzerland)
• Exscientia (U.K.)
• Recursion Pharmaceuticals (U.S.)
• Novartis (Switzerland)
• GenBio AI (U.S.)

主要産業の発展

2025 年 6 月:アストラゼネカとBenevolentAIは、薬剤候補の特定に成功し、標的発見と化合物生成のためのAI発見プラットフォーム、つまり希少な自己免疫疾患に対する薬剤候補を提供したことを明らかにした。医薬品候補の開発はBeneficialAIの独自プラットフォームを通じて行われ、プロセスと検証はアストラゼネカの前臨床パイプラインを通じて行われました。したがって、これはおそらく、治療法の歴史の中で発見から前臨床への最も迅速な移行の 1 つです。このパートナーシップは、AI ファーストのプラットフォームが計算生物学と臨床実践の橋渡しをするためにますます増えていることを示しています。両社は、今後1年間、治療分野の拡大で協力することを楽しみにしています。

レポートの範囲

この調査には包括的な SWOT 分析が含まれており、市場内の将来の発展についての洞察が得られます。市場の成長に寄与するさまざまな要因を調査し、今後数年間の市場の軌道に影響を与える可能性のある幅広い市場カテゴリーと潜在的なアプリケーションを調査します。分析では、現在の傾向と歴史的な転換点の両方が考慮され、市場の構成要素を総合的に理解し、成長の可能性のある分野が特定されます。

調査レポートは、市場の細分化を掘り下げ、定性的および定量的な調査方法の両方を利用して徹底的な分析を提供します。また、財務的および戦略的観点が市場に与える影響も評価します。さらに、レポートは、市場の成長に影響を与える需要と供給の支配的な力を考慮した、国および地域の評価を示しています。主要な競合他社の市場シェアなど、競争環境が細心の注意を払って詳細に記載されています。このレポートには、予想される期間に合わせて調整された新しい調査手法とプレーヤー戦略が組み込まれています。全体として、市場の動向に関する貴重かつ包括的な洞察を、形式的でわかりやすい方法で提供します。