臨床試験向け人工知能（AI）の世界市場：予測期間中（2023-2030）にCAGRは25.6%を記録する見込み

Stratistics MRCによると、臨床試験における世界の人工知能（AI）市場は2023年に18億8000万ドルを占め、予測期間中の年平均成長率は25.6%で、2030年には92億8000万ドルに達すると予測されている。臨床試験における人工知能（AI）とは、臨床試験や創薬プロセスにおける人工知能ツールやソリューションの使用を指し、これには試験計画の設計、試験実施施設の選択、患者募集やモニタリングシステムの計画などが含まれる。より迅速に結果を出し、臨床試験で使用する集団の多様性を高めることで、臨床試験におけるAI技術の使用は、従来の臨床試験手順の欠点を克服する助けとなる。

世界保健機関（WHO）によると、2021年、米国は臨床試験分野でリードしており、過去20年間で約15万7618件の臨床試験が登録されている。

遺伝子治療薬や腫瘍治療薬を開発する部門で行われている研究開発は、AIツールや技術を応用して、これらの疾患に対する新しい強力な治療法を生み出す機会を提示している。特定の疾患の原因を特定し、潜在的な治療法の有効性を検討するための試験計画を立案するプロセスを迅速化するためのAIベースの臨床試験の利用は、遺伝的背景や一部の希少疾患に関する研究の発展により、最近増加している。さらに、先進国、発展途上国ともに政府が臨床試験を推進し、患者を参加させることに力を入れており、市場が拡大している。

ヘルスケアにおけるAIの規制環境はまだ進化している。AIシステムが食品医薬品局（FDA）が定めるような規制要件を確実に満たすことが、導入の障壁となる可能性がある。AIソリューションの開発と導入には、高額な費用とリソースがかかる。さらに、小規模な研究機関や医療提供者は、資金や専門知識の面で課題に直面する可能性がある。

過去5年間で、臨床試験用のAIソフトウェアやサービスを提供する企業に対し、世界中に拠点を置く多くの投資家から25億ドル近くが投資されており、これはAIを活用した臨床試験市場に対する関心が高まっている証拠となっている。ベンチャー・ラウンドに続き、シード・ファイナンシング・ラウンドが資金の大半を調達した。さらに、ブリストル・マイヤーズスクイブ、メルク、ノバルティス、ファイザー、サノフィなどの大手製薬会社も、臨床試験用のAIソフトウェアやサービスプロバイダーに投資しており、幅広い市場機会が広がっている。
臨床試験におけるAI技術では、臨床試験の進展を助ける重要な洞察を得るために、膨大な既存のデータセットの分析が必要となる。コロナ・ウイルスのような新たに発見された、あるいは未確認の疾患に対する医薬品を開発するには、現在利用可能なデータセットでは不十分な場合がある。過去のデータが信頼できない場合、AIベースのソリューションの有効性は制約を受ける可能性がある。さらに、参照データセットのいずれかに偏りがあると、AIによってサポートされる臨床試験の結論や結果に偏りが生じる可能性がある。こうした状況は市場の拡大を制限するかもしれない。

COVID-19の流行は、AIベースの技術の利用増加を促した。AIベースの医薬品開発・治験ソリューションは、技術的に高度な創薬・開発ソリューションの採用の増加や、リクルートされた患者データの分析など、さまざまな要因により、より広く使用されるようになっている。また、COVID-19の結果、多くの治験が保留となり、多くの大手企業がこの期間にアクセス可能な患者データの集計に注力するようになったことから、分散型の医薬品治験も増加した。

がん治療に対する需要の高まりと、この分野で実施される薬剤試験の件数の多さが、この応用分野におけるAI対応技術の採用に影響を与えているため、予測期間中、がん領域が最大の市場シェアを占めると予想される。さらに、多くのプレーヤーが臨床試験のために腫瘍学に焦点を当てたAIツールを作成し活用しており、これがこのセグメントの拡大を促進している。

製薬企業セグメントは急速に拡大すると予想される。AI対応技術の採用が進むことで、臨床試験の生産性と有効性を高めることができる。さらに、AIを研究開発や開発プロセス全体のツールとして活用するために、業界を超えた提携や協力も行われている。こうした要素がこのセグメントの成長を後押ししている。

北米は現在、AIベースの臨床試験ソリューションのプロバイダー市場を支配しており、この優位性は予測期間中も続くと予想される。これは、同地域にAIベースの新興企業が複数存在することで説明できる。医薬品試験の結果を改善するためにAIベースの技術が採用され、これらの技術に対する認識が高まっていることが、この地域における市場成長の原動力となっている。また、同地域におけるAIベースの臨床試験ソリューションの需要は、政府の奨励的な取り組みや大手企業による戦略的イニシアチブの拡大によっても牽引されている。

AIベースのツールの採用が増加し、さまざまな医療分野でのAI採用に対する政府の取り組みが支持されていることから、アジア太平洋地域はAIベースの臨床試験ソリューションのプロバイダー向け市場の成長率が最も高いと予想される。広範な患者基盤と低い試験費用により、アジアでは臨床試験の募集が増加している。さらに、ノボテックのCEOによると、臨床段階のバイオテクノロジー企業は現在、特に感染症において、患者登録を加速するためにアジア太平洋地域を認識している。これらの要素により、AIベースの臨床試験分析・解釈ソリューションの採用が増加し、市場拡大につながると予測される。

市場の主要プレーヤー

臨床試験における人工知能（AI）市場の主要企業には、AiCure, LLC、Antidote Technologies、Ardigen、BioAge Labs, Inc、 BioSymetrics、CONSILX、Deep 6 AI、DEEP LENS AI、Euretos、Exscientia、GNS Healthcare、Verily、Halo Health Systems、IBM Watson、Innoplexus、Intelligencia、IQVIA、Koneksa Health、Median Technologies、Mendel.ai、Pharmaseal、Phesi、Saama Technologies、Signant Health、Symphony AI、Trials.ai、Unlearn.AI, Inc.

主な動向

2023年10月、予測的・生成的AIエンタープライズAI SaaSのリーダーであるシンフォニーAIは本日、金融機関を金融犯罪管理の未来へと導く生成的AI対応捜査・事件管理プラットフォーム「Sensa Investigation Hub」を発表した。

2023年8月、EYはSymphonyAIとの戦略的提携を発表し、ジェネレーティブAI対応の小売・金融サービスプラットフォームで組織のデジタル変革を支援します。この提携は、店舗運営を改善するためのコンピュータ・ビジョン・ベースのインテリジェンス機能など、小売業者向けのAIベースのソリューション提供の拡大もサポートする。また、運用、歩留まり、安全性を向上させることを目的とした資産管理と作業員接続ソリューションを通じて、顧客体験とデジタル産業製造の強化を支援する。

2022年2月、UnlearnとMerck KGaAは、患者の医療用デジタルツインを使って医薬品臨床試験を加速するための提携を発表した。Unlearnは、ディープラーニングの最近の発展を利用して、臨床試験における患者のデジタルツインを作成する。この新しい技術により、薬剤研究者は対照群のサイズを30％以上縮小し、信頼性の高い臨床エビデンスを短時間で作成することができる。メルクは当初、免疫薬の後期臨床試験に注力する計画だ。

対象となる試験フェーズ
– 第I相試験
– 第II相
– 第III相
– フェーズIV

対象技術
– 機械学習
– ディープラーニング
– 画像解析
– 自然言語処理（NLP）
– 予測分析
– 教師あり学習
– その他のテクノロジー

対象アプリケーション
– 心血管疾患
– 免疫疾患
– 感染症
– 代謝性疾患
– 神経疾患
– 腫瘍学
– その他の用途

対象エンドユーザー
– 製薬会社
– 医薬品開発業務受託機関（CRO）
– アカデミア
– その他のエンドユーザー

対象地域
– 北米
米国
カナダ
メキシコ
– ヨーロッパ
o ドイツ
イギリス
o イタリア
o フランス
o スペイン
o その他のヨーロッパ
– アジア太平洋
o 日本
o 中国
o インド
o オーストラリア
o ニュージーランド
o 韓国
o その他のアジア太平洋地域
– 南アメリカ
o アルゼンチン
o ブラジル
o チリ
o その他の南米諸国
– 中東・アフリカ
o サウジアラビア
o アラブ首長国連邦
o カタール
o 南アフリカ
o その他の中東・アフリカ

【目次】

1 エグゼクティブ・サマリー

2 序文
2.1 概要
2.2 ステークホルダー
2.3 調査範囲
2.4 調査方法
2.4.1 データマイニング
2.4.2 データ分析
2.4.3 データの検証
2.4.4 リサーチアプローチ
2.5 リサーチソース
2.5.1 一次調査ソース
2.5.2 セカンダリーリサーチソース
2.5.3 前提条件

3 市場動向分析
3.1 はじめに
3.2 推進要因
3.3 抑制要因
3.4 機会
3.5 脅威
3.6 技術分析
3.7 アプリケーション分析
3.8 エンドユーザー分析
3.9 新興市場
3.10 Covid-19の影響

4 ポーターズファイブフォース分析
4.1 供給者の交渉力
4.2 買い手の交渉力
4.3 代替品の脅威
4.4 新規参入の脅威
4.5 競争上のライバル関係

5 臨床試験における人工知能（AI）の世界市場（試験フェーズ別
5.1 はじめに
5.2 フェーズI
5.3 フェーズII
5.4 フェーズIII
5.5 第Ⅳ相

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