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世界の医薬品AI市場は、2022年に9億800万米ドルと評価され、2023年から2032年にかけて年平均成長率（CAGR）29.30％で成長し、2032年には1億1,815万6,000米ドル以上に達すると予測されている。
2023年から2032年までの米国の医薬品AI市場規模
米国の医薬品AI市場は、2022年に9億0591万米ドルに達し、2032年には92億4134万米ドルを超え、2023年から2032年にかけて年平均成長率29.30％で成長すると予測されている。
2022年の医薬品AI市場は、北米が約44％の市場シェアを獲得し、世界を席巻した。 北米では、医薬品分野におけるAIの導入が力強い成長を遂げている。北米には、製薬業界におけるAIの採用を促進する有利な規制枠組みがある。さらに、同地域には複数のトップ製薬企業が存在し、バイオ医薬品業界における地位強化のために多額の投資を行っている。バイオテクノロジーと生物製剤の急速な発展は、北米の市場成長にプラスの影響を与えている。
アジア太平洋地域は、予測期間中に最も好機的な市場になると推定される。アジア太平洋地域は、製薬業界におけるAIの採用を促進するいくつかのトップクラスの受託研究機関や受託製造機関の存在によって特徴付けられる。医薬品の生産を強化するためのAI導入への投資の増加は、アジア太平洋地域の市場成長を促進する主な要因である。さらに、同地域における医療費の増加と老年人口の急増は、バイオ医薬品の需要を促進しており、これが医薬品市場におけるAIの需要を増大させている。
成長因子
製薬業界において、人間の介入を最低限あるいは全く必要とせずに自動的に機能する自動化された相互接続技術は、製薬におけるAIと呼ばれている。AIは製造、臨床試験、研究開発に関連する業務を大幅に強化することができる。予測期間中、世界中のヘルスケア企業の60％以上が人工知能技術の導入を計画していると推定されている。バイオテクノロジーとヘルスケア産業におけるAIの採用の高まりは、市場の急成長を支える主要因になると予想されます。製薬業界のトップ企業は、AI業界のプレーヤーと手を結び、創薬、研究開発、医薬品製造にAI技術を導入している。ファイザー、サノフィ、GSK、アストラゼネカなどのトップ企業は、AI企業と提携したり、AI技術を買収したりしている。そのため、トップヘルスケア企業による多額の投資が、世界の医薬品AI市場の成長を飛躍的に促進している。
医薬品AI市場の成長は、医療費の増加、有利な政府政策、新興市場を中心とした過去数年間の力強い経済成長に起因している。医薬品AI市場は、COVID-19疾患の治療薬を発見するためのAIへの投資増加により、2020年に急拡大した。例えば、2020年4月、GSKはAIとCRISPRを通じてCOVID-19の創薬プロセスを強化するため、Vir Biotechnologyとパートナーシップを締結した。したがって、COVID-19疾患の発生は2020年の市場の成長をもたらし、この成長は予測期間中も持続し、市場の成長に大きな影響を与えると予想される。
テクノロジー・インサイト
ディープラーニングは世界の医薬品AI市場において支配的なセグメントであり、2022年には34％以上の市場シェアを獲得した。ディープラーニングは、体内で発症する特定の健康状態を効率的に特定し、健康状態に関して正確に予測することができる。ディープラーニング技術は、心血管疾患、敗血症、甲状腺切除術などの手技をカバーしており、このセグメントの成長を著しく促進している。健康状態の診断と予測におけるディープラーニング技術の使用量の増加が、このセグメントの優位性につながっている。
クエリ方式は、予測期間中最もオポチュニスティックなセグメントと推定される。これは、コミュニケーションツールとしてのクエリ方式の人気が高まっていることに起因する。デジタル・アプリケーションのアシスタントとしてますます利用されるようになっている。
薬剤タイプ別インサイト
2022年の市場シェアは低分子医薬品が66%以上を占めた。これは、世界中で低分子医薬品の需要が大きいためである。低分子医薬品は、アスピリンやジフェンヒドラミンのような最も一般的なタイプの医薬品であり、病気の予防や治療に広く使用されている。そのため、低分子医薬品の膨大な需要により、低分子医薬品の生産におけるAIの使用量が増加している。さらに、米国FDAは2018年に約59の医薬品を承認したが、そのうち71は低分子医薬品であった。
高分子は予測期間中に最も急成長するセグメントと予想される。生物製剤産業開発への投資の増加により、生物製剤の需要が急速に伸びていることが、高分子医薬品の需要に拍車をかけている。さらに、癌のような慢性疾患に対する生物学的製剤の開発は、高分子医薬品の需要を促進し、それによって高分子医薬品の生産におけるAIの使用の成長を促進すると予想される。
アプリケーション・インサイト
用途別では、創薬分野が2022年の市場シェアの約82％を占めている。AIは現在、新薬開発にますます利用されるようになっている。製薬メーカーは、AIプラットフォームを使って既存の医薬品や分子を再利用することができる。創薬は時間のかかるプロセスだが、創薬手順にAIを導入することで、創薬手法を強化し、時間とコストを大幅に削減できる。これがこのセグメントの成長を促進している。
臨床試験は、予測期間中に最も急成長するセグメントであると予想される。創薬活動の活発化が臨床試験件数の増加をもたらし、臨床試験におけるAIの需要を促進している。
主な動き
2021年4月、アボット社は人工知能を搭載した新しい冠動脈イメージングプラットフォームを欧州で発表した。また、欧州の関係当局からCEマークを取得した。
2020年4月、GSKはAIとCRISPRによってCOVID-19の創薬プロセスを強化するため、Vir Biotechnologyとパートナーシップを締結した。
2019年12月、スペインの製薬会社Almirall社はIktos社と新薬設計開発のための研究提携を締結した。
パートナーシップ、買収、提携、最新かつ革新的な機能を備えた新製品の発売など、さまざまな開発戦略が市場の成長を促進し、市場プレーヤーに有利な成長機会を提供する。
世界の医薬品AI市場における著名なプレーヤーには以下のようなものがある：
IBMコーポレーション
エクスセンティア
ディープ・ゲノミクス
クラウド・ファーマシューティカルズ
マイクロソフト株式会社
エヌビディア・コーポレーション
インシリコ医学
アルファベット
アトムワイズ社
バイオサイメトリクス
エウレトス
慈悲深いAI
レポート対象セグメント
テクノロジー別
自然言語処理
コンテキスト・アウェア・プロセッシング
ディープラーニング
問い合わせ方法
薬剤タイプ別
大きな分子
低分子
アプリケーション別
創薬
臨床試験
研究開発
その他
地域別
北米
米国
カナダ
ヨーロッパ
英国
ドイツ
フランス
アジア太平洋
中国
インド
日本
韓国
その他の地域
第1章.はじめに
1.1.研究目的
1.2.調査の範囲
1.3.定義
第2章 調査方法調査方法
2.1.研究アプローチ
2.2.データソース
2.3.仮定と限界
第3章.エグゼクティブ・サマリー
3.1.市場スナップショット
第4章.市場の変数と範囲
4.1.はじめに
4.2.市場の分類と範囲
4.3.産業バリューチェーン分析
4.3.1.原材料調達分析
4.3.2.販売・流通チャネル分析
4.3.3.川下バイヤー分析
第5章.COVID 19 医薬品市場におけるAIへの影響
5.1.COVID-19の展望：製薬業界におけるAIの影響
5.2.COVID 19 – 業界への影響評価
5.3.COVID 19の影響世界の主要な政府政策
5.4.COVID-19を取り巻く市場動向と機会
第6章.市場ダイナミクスの分析と動向
6.1.市場ダイナミクス
6.1.1.市場ドライバー
6.1.2.市場の阻害要因
6.1.3.市場機会
6.2.ポーターのファイブフォース分析
6.2.1.サプライヤーの交渉力
6.2.2.買い手の交渉力
6.2.3.代替品の脅威
6.2.4.新規参入の脅威
6.2.5.競争の度合い
第7章 競争環境競争環境
7.1.1.各社の市場シェア／ポジショニング分析
7.1.2.プレーヤーが採用した主要戦略
7.1.3.ベンダーランドスケープ
7.1.3.1.サプライヤーリスト
7.1.3.2.バイヤーリスト
第8章.医薬品におけるAIの世界市場、テクノロジー別
8.1.医薬品におけるAI市場、技術タイプ別、2023～2032年
8.1.1.自然言語処理
8.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.2.コンテキストを考慮した処理
8.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.3.ディープラーニング
8.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.4.問い合わせ方法
8.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
第9章.医薬品におけるAIの世界市場、用途別
9.1.医薬品におけるAI市場、用途別、2023-2032年
9.1.1.創薬
9.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.2.臨床試験
9.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.3.研究開発
9.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.4.その他
9.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
第10章.医薬品におけるAIの世界市場、薬剤別
10.1.医薬品におけるAI市場、薬剤別、2023～2032年
10.1.1.大きな分子
10.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.2.低分子
10.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
第11章.医薬品におけるAIの世界市場、地域別推計と動向予測
11.1.北米
11.1.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.1.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.1.3.医薬品別市場収益と予測（2020-2032年）
11.1.4.米国
11.1.4.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
11.1.4.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.1.4.3.医薬品別市場収益と予測（2020～2032年）
11.1.5.北米以外の地域
11.1.5.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
11.1.5.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.1.5.3.医薬品別市場収益と予測（2020～2032年）
11.2.ヨーロッパ
11.2.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
11.2.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.3.医薬品別市場収益と予測（2020～2032年）
11.2.4.英国
11.2.4.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.2.4.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.4.3.医薬品別市場収益と予測（2020～2032年）
11.2.5.ドイツ
11.2.5.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
11.2.5.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.5.3.医薬品別市場収益と予測（2020～2032年）
11.2.6.フランス
11.2.6.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.2.6.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.6.3.医薬品別市場収益と予測（2020～2032年）
11.2.7.その他のヨーロッパ
11.2.7.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.2.7.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.7.3.医薬品別市場収益と予測（2020～2032年）
11.3.APAC
11.3.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.3.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.3.医薬品別市場収益と予測（2020～2032年）
11.3.4.インド
11.3.4.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.3.4.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.4.3.医薬品別市場収益と予測（2020～2032年）
11.3.5.中国
11.3.5.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
11.3.5.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.5.3.医薬品別市場収益と予測（2020～2032年）
11.3.6.日本
11.3.6.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
11.3.6.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.6.3.医薬品別市場収益と予測（2020～2032年）
11.3.7.その他のAPAC地域
11.3.7.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.3.7.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.7.3.医薬品別市場収益と予測（2020～2032年）
11.4.MEA
11.4.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.4.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.3.医薬品別市場収益と予測（2020～2032年）
11.4.4.GCC
11.4.4.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.4.4.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.4.3.医薬品別市場収益と予測（2020～2032年）
11.4.5.北アフリカ
11.4.5.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.4.5.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.5.3.医薬品別市場収益と予測（2020～2032年）
11.4.6.南アフリカ
11.4.6.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.4.6.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.6.3.市場収益と予測、医薬品別（2020～2032年）
11.4.7.その他のMEA諸国
11.4.7.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.4.7.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.7.3.医薬品別市場収益と予測（2020～2032年）
11.5.ラテンアメリカ
11.5.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.5.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.5.3.医薬品別市場収益と予測（2020～2032年）
11.5.4.ブラジル
11.5.4.1.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
11.5.4.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.5.4.3.医薬品別市場収益と予測（2020～2032年）
11.5.5.その他のラタム諸国
11.5.5.1.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
11.5.5.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.5.5.3.医薬品別市場収益と予測（2020～2032年）
第12章.企業プロフィール
12.1.IBMコーポレーション
12.1.1.会社概要
12.1.2.提供商品
12.1.3.財務パフォーマンス
12.1.4.最近の取り組み
12.2.Exscientia
12.2.1.会社概要
12.2.2.提供商品
12.2.3.財務パフォーマンス
12.2.4.最近の取り組み
12.3.ディープゲノミクス
12.3.1.会社概要
12.3.2.提供商品
12.3.3.財務パフォーマンス
12.3.4.最近の取り組み
12.4.クラウド・ファーマシューティカルズ
12.4.1.会社概要
12.4.2.提供商品
12.4.3.財務パフォーマンス
12.4.4.最近の取り組み
12.5.マイクロソフト株式会社
12.5.1.会社概要
12.5.2.提供商品
12.5.3.財務パフォーマンス
12.5.4.最近の取り組み
12.6.エヌビディアコーポレーション
12.6.1.会社概要
12.6.2.提供商品
12.6.3.財務パフォーマンス
12.6.4.最近の取り組み
12.7.インシリコ医学
12.7.1.会社概要
12.7.2.提供商品
12.7.3.財務パフォーマンス
12.7.4.最近の取り組み
12.8.アルファベット
12.8.1.会社概要
12.8.2.提供商品
12.8.3.財務パフォーマンス
12.8.4.最近の取り組み
12.9.アトムワイズ社
12.9.1.会社概要
12.9.2.提供商品
12.9.3.財務パフォーマンス
12.9.4.最近の取り組み
12.10.バイオサイメトリクス
12.10.1.会社概要
12.10.2.提供製品
12.10.3.財務パフォーマンス
12.10.4.最近の取り組み
12.11.エウレトス
12.11.1.会社概要
12.11.2.提供商品
12.11.3.財務パフォーマンス
12.11.4.最近の取り組み
12.12.BenevolentAI
12.12.1.会社概要
12.12.2.提供製品
12.12.3.財務パフォーマンス
12.12.4.最近の取り組み
第13章 調査方法研究方法論
13.1.一次調査
13.2.二次調査
13.3.前提条件
第14章.付録
14.1.私たちについて
14.2.用語集
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