創薬における人工知能(AI)の世界市場:技術別(ML、DL)、用途別(神経変性疾患、免疫腫瘍、その他)


創薬における人工知能/AI市場は、2022年の6億米ドルから2027年には40億米ドルに達すると予測され、予測期間中のCAGRは45.7%となります。この市場の成長は主に、創薬・開発コストの抑制やこのプロセスにかかる全体時間の短縮の必要性、クラウドベースのアプリケーションやサービスの採用が増加していることなどの要因によってもたらされています。一方、熟練労働者の不足は、予測期間中、市場の成長をある程度抑制する主な要因となっています。.

サービス分野は、2022年の世界の創薬AIサービス市場で最大の市場シェアを占めると予想され、予測期間中に最も速いCAGRで成長することが期待されています。これらのサービスに関連する利点と利益、およびエンドユーザーのAIサービスに対する強い需要が、このセグメントの成長の主な要因となっています。

技術に基づいて、創薬におけるAI市場は、機械学習とその他の技術に区分されます。機械学習セグメントは、2021年の世界市場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ます。CRO、製薬、バイオテクノロジー企業における機械学習技術の高い採用率と、データセットからインサイトを抽出するこれらの技術の能力により、創薬プロセスの加速に役立つことが、このセグメントの市場成長を支える要因の1つとなっています。

エンドユーザー別に見ると、創薬におけるAI市場は、製薬&バイオテクノロジー企業、CRO、研究所や学術・政府機関に分けられます。2021年の創薬におけるAI市場では、製薬&バイオテクノロジー企業分野が最大のシェアを占めています。一方、リサーチセンターと学術&政府機関は、予測期間中に最も高いCAGRを記録すると予想されます。創薬プロセス全体をより時間的・コスト的に効率化するためのAIベースのツールに対する強い需要が、製薬・バイオテクノロジーエンドユーザーセグメントの主要な成長要因となっています。

世界の創薬におけるAI市場は、北米、欧州、APAC、その他の地域の4つの主要地域に区分されます。2021年、北米は創薬におけるAIで最大かつ最も成長率の高い地域市場を占めた。米国、カナダ、メキシコで構成される北米は、創薬におけるAIの最大の市場を形成しています。これらの国々は、創薬と開発におけるAI技術の早期採用者である。主要な既存プレイヤーの存在、確立された製薬・バイオテクノロジー産業、研究開発への高い注力と多額の投資は、この市場の大きなシェアと高い成長率の主な要因の一部である。

サプライサイドの一次面接の内訳、企業タイプ別、呼称別、地域別:
企業タイプ別 ティア1 (31%)、ティア2 (28%)、ティア3 (41%)
役職別 Cレベル(31%)、ディレクターレベル(25%)、その他(44%)
地域別 北米 (45%)、ヨーロッパ (20%)、アジア太平洋 (28%)、RoW (7%)
本市場における主なプレイヤーは、NVIDIA Corporation(米国)、Microsoft Corporation(米国)、Google(米国)、Exscientia(英国)、Schrödinger(米国)、Atomwise,Inc. (米国)、BenevolentAI(英国)、NuMedii(米国)、BERG LLC(米国)、Cloud Pharmaceuticals(米国)、Insilico Medicine(米国)、Cyclica(カナダ)、Deep Genomics(カナダ)、IBM(米国)、BIOAGE(米国)、Valo Health(米国)、Envisagenics(米国)、2XAR(米国)、Owkin,inc. (米国)、XtalPi(米国)、Verge Genomics(米国)、Biovista(米国)、Evaxion Biotech(デンマーク)、Iktos(フランス)、Standigm(韓国)およびBenchSci(カナダ)。プレイヤーは、製品のアップグレード、コラボレーション、契約、パートナーシップ、買収などの有機的および無機的な成長戦略を採用し、オファリングの増加、顧客の満たされていないニーズへの対応、収益性の向上、世界市場でのプレゼンスの拡大を図っています。

 

調査対象範囲

 

当レポートでは、創薬におけるAI市場を、提供、技術、用途、エンドユーザー、地域に基づいて調査しています。
市場の成長に影響を与える要因(ドライバー、阻害要因、機会、課題など)を分析しています。
利害関係者向けに市場の機会と課題を評価し、市場リーダー向けに競争環境の詳細を提供します。
ミクロ市場の成長動向、展望、創薬におけるAI市場全体への貢献度に関して調査しています。
5つの主要地域に関して、市場セグメントの収益を予測しています。

 

レポート購入の主なメリット

 

本レポートは、この市場のリーダー/新規参入者に、市場全体とサブセグメントの収益数値の最も近い近似値に関する情報を提供するのに役立ちます。本レポートは、利害関係者が競争環境を理解し、より良いビジネスの位置づけと適切な市場参入戦略を計画するためのより多くの洞察を得るのに役立ちます。また、本レポートは、ステークホルダーが創薬におけるAI市場の鼓動を理解し、主要な市場促進要因、阻害要因、課題、機会に関する情報を提供するのに役立ちます。

 

 

【目次】

 

1 はじめに
1.1 調査の目的
1.2 市場の定義
1.2.1 創薬における人工知能市場。包含と除外
1.3 市場範囲
1.3.1 対象となる市場
図1 創薬における人工知能: 市場細分化
1.3.2 調査対象年数
1.4 通貨
1.5 制限事項
1.6 ステークホルダー
1.7 変化のまとめ
2 調査方法
2.1 調査データ
図2 調査デザイン
2.2 二次情報源
2.2.1 二次資料の主要データ
2.3 一次資料
2.3.1 一次情報源
2.3.2 一次調査対象者の内訳
図3 プライマリーインタビューの内訳:需要側、供給側、職種別、地域別
2.3.2.1 主要な業界インサイト
2.4 市場規模の推定
図4 サプライサイドの市場推定。収益シェア分析
図5 ボトムアップアプローチ 創薬におけるAIへのエンドユーザー支出額
表1 ファクター分析
図6 創薬におけるAI市場の推進要因、抑制要因、機会、課題の分析によるCAGR予測(2022年~2027年)
図7 CAGR予測 サプライサイドの分析
図8 トップダウンアプローチ
2.5 市場の内訳とデータの三角測量
図9 データトライアングレーションの方法論
表2 市場規模の前提条件
2.6 スタディ全体の前提条件
2.7 制限事項
2.8 リスクアセスメント
表3 リスクアセスメント 創薬におけるAI市場
3 エグゼクティブサマリー
図 10 創薬における人工知能市場、オファリング別、2022 年対 2027 年 (USD Million)
図11 創薬における人工知能市場、アプリケーション別、2022年Vs.2027年(USD百万ドル)
図12 創薬における人工知能市場、エンドユーザー別、2022年対2027年(USD百万ドル)
図13 創薬における人工知能市場の地域別スナップショット
4 プレミアムインサイト
4.1 創薬における人工知能市場の概要
図14 創薬・開発コスト抑制ニーズの高まりが、創薬AIソリューションの採用を促進する主な要因
4.2 創薬における人工知能市場、オファリング別(2021-2027年)
図15 予測期間中に最も高い成長を遂げるのはサービスセグメント
4.3 機械学習による創薬人工知能市場:タイプ別・地域別(2021年)
図16 ディープラーニングセグメントが2021年に最も大きな市場シェアを占める
4.4 創薬における人工知能市場。地域別の成長機会
図17 創薬における人工知能の地域別市場規模は北米が最も成長著しい
5 市場の概要
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
図18 創薬における人工知能市場。推進要因、抑制要因、機会、課題
5.2.1 市場牽引要因
5.2.1.1 業界横断的なコラボレーションとパートナーシップの増加
表4 コラボレーションとパートナーシップの指標リスト(2019-2021年)
5.2.1.2 創薬・開発コストの抑制と医薬品開発にかかる時間短縮のニーズの高まり
5.2.1.3 いくつかの医薬品の特許失効
表5 2022年に特許切れを迎える医薬品リスト
5.2.2 市場の抑制要因
5.2.2.1 AI人材の不足と医療ソフトウェアに関する曖昧な規制指針
5.2.3 市場機会
5.2.3.1 成長するバイオテクノロジー産業
5.2.3.2 新興国市場
5.2.3.3 人間を意識したAIシステムの開発への注力
5.2.3.4 COVID-19パンデミックにもかかわらず、医薬品・生物製剤市場の成長
5.2.4 市場の課題
5.2.4.1 データセットの限られた利用可能性
5.3 バリューチェーン分析
図 19 創薬における AI 市場。バリューチェーン分析(2021年)
5.4 ポーターのファイブフォース分析
表6 創薬におけるAI市場。ポーターのファイブフォース分析
5.5 エコシステム
図 20 創薬における AI 市場のエコシステム
5.6 技術分析
5.7 価格設定分析
5.8 ビジネスモデル
図 21 ライフサイエンスにおけるAI ビジネスモデル
図 22 ハイブリッド型ビジネスモデルのメリット
図23 AI企業の時系列的な専門化
5.9 規制
5.10 コンファレンスとウェビナー
5.11 ケーススタディ分析
5.11.1 ケーススタディ1
5.11.2 ケーススタディ2

 

 

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