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ライフサイエンス分野における人工知能（AI）の世界市場規模は、2022年に15億米ドルと 評価され、 2023年から2032年までのCAGR（年平均成長率）は19.90％を記録し、2032年には約91億7000万米ドルに達すると予測されて いる。
今日に至るまで、ライフサイエンス業界へのテクノロジーの影響は、その潜在的な可能性の表面に達したに過ぎず、長い目で見れば、まだまだこれからである。テクノロジーが様々な産業の未来を形成し、今やほとんど全ての産業の重要な原動力となっているように、ライフサイエンスも例外ではない。人工知能（AI）と機械学習（ML）のライフサイエンスへの浸透は、業界成長の転換点であることを証明している。ライフサイエンスにおけるAIとMLの統合は 、 ライフサイエンス企業が期待する急速な採用とともに、従来のアプローチと比較して創薬をより簡単かつ迅速にした。
AIは、大量のデータを解釈し、処理することができる。また、AIは、毒性、生物活性、物理化学的特性に関する正しい予測と相まって、医薬品の正しい構造を設計するのに役立つ。さらに、AIはMLとともに、人間の脳では不可能な画像特性の識別にも役立つ。今後、AIは心臓病、癌、糖尿病などの重大な病気の診断にも役立つ。生命を脅かす重大な病気を早期に診断することで、人々は病気を治し、より長く健康的な生活を楽しむために必要かつ予防的な措置をとることができる。
成長因子
コストの上昇、生産性向上の必要性、さまざまな革新的技術による混乱など、さまざまな要因が、予測期間中にライフサイエンス分野の世界AI市場の成長を後押しすると予想される主な要因である。さらに、データに基づくAIの急速な成長、ロボット工学の自律性を獲得するニーズの高まり、ディープラーニングの進歩が、ライフサイエンスにおけるAIの世界市場の成長を大きく後押ししている。
ライフサイエンス業界の様々な市場プレーヤーは、市場での競争力を維持するためにAIベースの技術導入への投資を増やしており、これがライフサイエンス分野におけるAIの需要を押し上げている。小規模なシステム・オブ・インタレスト（systems-of-interest）特異的データセットの分析におけるAIの応用の高まりは、創薬・医薬品開発および個別化医薬品の開発を大幅に強化している。
さらに、がんのような複雑な疾患を治療するための治療薬に対する需要の高まりが、ライフサイエンス分野のAI市場の成長を後押ししている。創薬プロセスは、開発コストの高さ、臨床試験の成功率の低さ、投資収益率の低下、希少疾患への注目の高まりなど、さまざまな要因のために非効率的になりつつある。AIの採用は、臨床試験研究に関わる膨大な進捗を削減することができる。AIは予測分析を強化し、臨床試験に適した候補を迅速に特定することができる。
さらに、機械学習は、理想的なサンプルサイズの計算、エラーを最小化するための医療記録の使用、候補者の募集の促進、臨床試験プロセスの効率化などのタスクを促進することができる。ライフサイエンス分野におけるAIアプリケーションの数は今後増加すると予想され、ライフサイエンス業界の主要プレーヤーからの投資を大きく引き付けている。
COVID-19 影響分析
COVID-19パンデミックの突然の発生は、ヘルスケア、自動車、製造業、その他多くの産業を含むいくつかの産業の運営、販売、マーケティングに支障をきたしている。COVID-19が他の産業に悪影響を与えたにもかかわらず、ヘルスケアや薬局などの一部の産業は、期間中に飛躍的に成長した。COVID-19ウイルスの攻撃から迅速かつ早期に回復するための適切な薬剤の研究開発への医療費と投資は、医療部門の薬剤開発と研究部門も繁栄させている。これに伴い、医薬品開発や臨床試験に関連するライフサイエンス研究もCOVID-19の発生による影響を最も受けなかった。したがって、ライフサイエンス分野の人工知能（AI）市場は、パンデミック期間中に顕著な成長を目撃しており、今後数年間も同じ傾向が続くと予想される。
洞察の提供
2022年のライフサイエンス分野のAI世界市場は、ソフトウェア分野が圧倒的なシェアを占めている。創薬と開発、臨床試験におけるデータの保存、管理、分析、共有のニーズの高まりに起因するソフトウェアの浸透の高まりが、このセグメントの優位性につながっている。ビッグデータ分析に対するニーズの高まりが、世界のライフサイエンス分野におけるAIソフトウェアの需要を押し上げている。さらに、ソフトウェアは長期にわたって市場プレーヤーに経常的な収益源を生み出すため、世界中のライフサイエンス分野のAI市場で最大の収益貢献者となっている。
一方、サービスは予測期間中に最も急成長するセグメントとなる見込みである。ライフサイエンスの専門家の間では、AIベースのハードウェアやソフトウェアの操作に関する知識が不足しているため、高価なAIシステムを操作するための技術的装備を備えたスタッフを供給するサードパーティ・サービス・プロバイダーの需要が高まっている。この要因は、予測期間中、世界のライフサイエンス分野のAI市場におけるサービス分野の需要を促進している。
展開の洞察
2022年のライフサイエンス分野のAI世界市場は、クラウド分野が支配的であった。インターネットの普及拡大、革新的なクラウドベースのサービス開発、ITおよび通信インフラ開発への投資増加、クラウドベースのサーバーに関連する運用の容易さが、ライフサイエンス分野のAI世界市場におけるクラウド分野の成長をもたらした主な要因である。この分野は、バイオテクノロジーやライフサイエンスのトップ企業によるデジタル技術の導入への投資が増加していることから、予測期間中に最も急成長する分野となる見込みである。
アプリケーション・インサイト
2022年のライフサイエンス分野のAI世界市場は、用途によって、創薬分野が支配的であった。様々な慢性疾患や遺伝子関連疾患の有病率の上昇が、創薬・開発に向けた投資の成長を大きく後押ししている。大手製薬企業やバイオテクノロジー企業は、がん、糖尿病、心血管疾患、筋骨格系疾患、感染症など、さまざまな慢性疾患の治療のための革新的な新薬を開発するために、常に創薬活動に従事している。さらに、患者の間で高度で革新的な治療薬に対する需要が急増していることが、世界市場におけるこのセグメントの優位性につながっている。
予測期間中、臨床試験は最も好機的なセグメントとなる見込みである。創薬活動の急増により、世界中で臨床試験の数が増加しており、その結果、膨大な量のデータが生成されている。このような膨大な量のデータが生成され、これらのデータがパブリックドメインで利用可能になりつつあることで、様々な学術研究機関でもAIベースのソフトウェアの採用が加速している。したがって、臨床試験セグメントは予測期間中に急速な牽引力を得るだろう。
地域インサイト
2022年のライフサイエンス分野のAI世界市場は北米が独占。米国はライフサイエンス分野におけるAI市場の世界的リーダーである。この成長は、ライフサイエンスのあらゆる用途でAI技術に対する需要が高まっていることに起因している。さらに、米国には複数の大手製薬会社やバイオテクノロジー企業が進出している。米国を拠点とする製薬会社による創薬や臨床試験への巨額の投資が、ライフサイエンス分野におけるAIの大きな需要につながっている。米国は新たに開発された医薬品の大半の所有権を握っている。米国研究製薬工業協会（PhRMA）によると、2018年には世界中の製薬会社が研究開発に約800億米ドルを費やした。製薬会社は収益の約19％を研究開発に投資していることが浮き彫りになった。米国の様々な製薬会社や臨床研究会社は、AI技術の導入にますます投資しており、これは近い将来、ライフサイエンスにおける世界AI市場における北米の優位性を維持するだろう。
アジア太平洋地域は、予測期間中に最も高い成長率を示すと予想されている。これは、様々な研究会社が業務効率を高めるためにAIソフトウェアとハードウェアの採用に投資を増やしているためである。同地域には複数のトップ研究機関が存在し、市場の成長に拍車をかけている。
競争環境
ライフサイエンスAI業界の市場プレイヤーは、AIやMLを利用した様々な身体部位の研究調査の強化にますます注力している。加えて、開発・研究活動は、市場プレーヤーが採用する主要戦略であり、世界規模での市場地位の維持に役立っている。
主な市場動向
2020年9月、Pharmaspectra社とIBM Watson Health社は戦略的提携を結ぶことを発表した。両社の新たな協業は、デジタルトランスフォーメーションを活用したIBMのライフサイエンス分野の顧客を支援・サポートするイノベーションと新戦略への注力を強化することで、IBM Watson Healthの製品ポートフォリオを合理化することを目的としている。
2020年7月、NuMedii Inc.は、イェール大学医学部、ブリガム・アンド・ウィメンズ病院、ベイラー医科大学との戦略的共同研究により、特発性肺線維症（IPF）に対する世界初のシングルセルシーケンスのアトラスを発表した。この新しい研究は、AIを用いて肺線維症の理解を深めることを目的としている。
2020年6月、ケンタッキー大学は、COVID-19病に対する治療法の可能性を探るため、低分子化合物探索のための人工知能（AI）のリーディングユーザーであるAtomwise社と共同研究を開始した。
2020年3月、IBMとEBSCOは、医療提供者と医療システムのための臨床意思決定支援を改善するための戦略的協力関係を締結した。
世界のライフサイエンス分野の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
アトムワイズ社
ニュアンス・コミュニケーションズ
ニューメディイ社
アイキュア・エルエルシー
株式会社アピクシオ
インシリコ・メディシン社
エンライティック社
株式会社センセリー
ゼブラ・メディカル・ビジョン
レポート対象セグメント
(注*：サブセグメントに基づくレポートも提供しています。ご興味のある方はお知らせください。）
提供
ソフトウェア
ハードウェア
サービス
配備別
敷地内
クラウド
アプリケーション別
医療診断
創薬
精密医療と個別化医療
バイオテクノロジー
臨床試験
患者モニタリング
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
マレーシア
フィリピン
ラテンアメリカ
ブラジル
その他のラテンアメリカ
中東・アフリカ（MEA）
GCC
北アフリカ
南アフリカ
その他の中東・アフリカ
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 ライフサイエンス分野における人工知能（AI）市場への影響
5.1.COVID-19 ランドスケープライフサイエンス産業における人工知能（AI）のインパクト
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.ライフサイエンスにおける人工知能（AI）の世界市場、提供製品別
8.1.ライフサイエンスにおける人工知能（AI）市場、オファリング別、2023～2032年
8.1.1ソフトウェア
8.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.2.ハードウェア
8.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.3.サービス
8.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
第9章.ライフサイエンスにおける人工知能（AI）の世界市場、デプロイメント別
9.1.ライフサイエンスにおける人工知能（AI）市場、展開別、2023～2032年
9.1.1.敷地内
9.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.2.クラウド
9.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
第10章.ライフサイエンスにおける人工知能（AI）の世界市場、用途別
10.1.ライフサイエンスにおける人工知能（AI）市場、用途別、2023～2032年
10.1.1.医学的診断
10.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.2.創薬
10.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.3.精密医療と個別化医療
10.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.4.バイオテクノロジー
10.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.5.臨床試験
10.1.5.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.6.患者モニタリング
10.1.6.1.市場収益と予測（2020-2032）
第11章.ライフサイエンスにおける人工知能（AI）の世界市場、地域別推定と動向予測
11.1.北米
11.1.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
11.1.2.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.1.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.1.4.米国
11.1.4.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
11.1.4.2.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.1.4.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.1.5.北米以外の地域
11.1.5.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
11.1.5.2.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.1.5.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.ヨーロッパ
11.2.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
11.2.2.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.2.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.4.英国
11.2.4.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
11.2.4.2.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.2.4.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.5.ドイツ
11.2.5.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
11.2.5.2.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.2.5.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.6.フランス
11.2.6.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
11.2.6.2.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.2.6.3.市場収益と予測、用途別（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、オファリング別（2020～2032年）
11.2.7.2.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.2.7.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.APAC
11.3.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
11.3.2.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.3.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.4.インド
11.3.4.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
11.3.4.2.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.3.4.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.5.中国
11.3.5.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
11.3.5.2.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.3.5.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.6.日本
11.3.6.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
11.3.6.2.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.3.6.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.7.その他のAPAC地域
11.3.7.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
11.3.7.2.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.3.7.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.MEA
11.4.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
11.4.2.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.4.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.4.GCC
11.4.4.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
11.4.4.2.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.4.4.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.5.北アフリカ
11.4.5.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
11.4.5.2.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.4.5.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.6.南アフリカ
11.4.6.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
11.4.6.2.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.4.6.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.7.その他のMEA諸国
11.4.7.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
11.4.7.2.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.4.7.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.5.ラテンアメリカ
11.5.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
11.5.2.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.5.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.5.4.ブラジル
11.5.4.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
11.5.4.2.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.5.4.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.5.5.その他のラタム諸国
11.5.5.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
11.5.5.2.市場収益と予測、デプロイメント別（2020～2032年）
11.5.5.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
第12章.企業プロフィール
12.1.IBM株式会社
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.アトムワイズ社
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.ニュアンス・コミュニケーションズ
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.ニューメディイ社
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.アイキュア・エルエルシー
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.アピクシオ
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・メディシン社
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.エンライティック社
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.センセリー社
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.ゼブラメディカルビジョン
12.10.1.会社概要
12.10.2.提供商品
12.10.3.財務パフォーマンス
12.10.4.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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