治験適格性スクリーニングにおける AI 市場規模、シェアおよび業界分析、コンポーネント別 (ソフトウェア/プラットフォームおよびサービス)、展開別 (クラウドベース、オンプレミス、およびハイブリッド)、テクノロジー別 (NLP、機械学習および深層学習、および生成 AI/LLM)、フェーズ別 (フェーズ I、フェーズ II、フェーズ III、およびフェーズ IV)、機能別 (プロトコル基準抽出、患者と治験のマッチング、およびEHR/EMRスクリーニング自動化）、治療分野別（腫瘍学、希少疾患、神経学）、エンドユーザー別（製薬会社およびバイオテクノロジー企業、CRO、病院および治験施設）、および地域予測、2026～2034年

世界のAI治験適格性スクリーニング市場は、2025年に6億5,000万米ドルと評価されています。市場は2026年の8億1,000万米ドルから2034年までに48億米ドルに成長すると予測されており、予測期間中に24.9%のCAGRを示します。

世界市場は、臨床試験技術の高成長分野として浮上しています。特に腫瘍学、希少疾患、神経学、精密医療において、臨床試験プロトコルがより複雑になるにつれて、手作業によるスクリーニングは遅延や患者の見逃し、採用コストの上昇につながることがよくあります。 AI を活用した適格性スクリーニング ツールは、EHR データ、臨床記録、検査結果、ゲノム情報、プロトコル基準を分析して患者と治験のマッチングを改善することで、この課題に対処します。これにより、ライフ サイエンス企業や医療提供者は、自動スクリーニング、ワークフロー統合、AI 主導の採用ソリューションに投資して、登録を加速し治験のパフォーマンスを向上させることが奨励されています。

• たとえば、2025 年 8 月、クリーブランド クリニックは医療システム全体で Dyania Health の Synapsis AI プラットフォームを導入し、医療サービスの向上を加速しました。臨床試験このプラットフォームは、医学的に訓練された大規模な言語モデルを使用して、臨床記録、医療記録、画像、病理、臓器機能、および年齢関連情報を解釈し、複雑な症状に対する患者の識別を向上させ、手動によるスクリーニングの負担を軽減します。

さらに、主要事業会社による新製品の発売、EHR統合の強化、戦略的パートナーシップ、および新製品の発売により、市場での地位が強化され、市場全体の成長がサポートされます。

治験適格性スクリーニング市場における AIドライバ

製品導入を促進するためにトライアル登録の遅延が増加

臨床試験登録の遅れが市場の大きな要因となっています。スポンサーと CRO は、適格な患者が十分に迅速に特定されないために時間を浪費し続けています。治験プロトコルがより複雑になるにつれて、施設チームは医療記録、検査値、診断履歴、および包含/除外基準を手動でレビューすることに多くの労力を費やすようになりました。これにより、採用が遅れ、治験運営コストが増加し、医薬品の開発スケジュールが遅れる可能性があります。その結果、企業は患者データをより迅速に分析し、適格な参加者を早期に特定し、研究スタッフの手動負担を軽減できる AI ベースの適格性スクリーニング プラットフォームを導入しています。

• たとえば、2025 年 9 月には、部族的には 470 万米ドルの資金を確保し、マッチングした患者を参加者に変換することで治験登録を増やすエージェント AI ソリューション Margo を立ち上げました。この開発は、患者を臨床試験にマッチングし、参加させ、登録することで臨床試験の採用のボトルネックを解決することを目的としていました。

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2026年6月、WHOは、ほとんどのWHO地域でICTRPに登録された新規募集治験の数が着実に増加し、2021年にピークに達し、2024年に再びピークに達したと報告した。WHOの西太平洋および東南アジア地域で登録された治験の数は、他の地域よりもはるかに高い割合で増加している。たとえば、2025 年に西太平洋で登録された治験の数は 31,097 件で、これはアフリカの 30 倍以上です。新興国におけるこのような臨床試験の量の増加は、世界市場の成長を支える可能性があります。

治験適格性スクリーニング市場における AI拘束

データプライバシー、EHR統合の障壁、検証上の懸念が市場での採用を抑制する可能性がある

AI ベースの治験適格性スクリーニングは、医師の記録、検査結果、画像レポート、ゲノムデータ、診断履歴などの機密の患者記録へのアクセスに依存しているため、市場の成長は抑制されています。プライバシー ルール、同意要件、サイバーセキュリティ リスク、国境を越えたデータ規制によりプラットフォームの展開が遅れる可能性があるため、多くの病院や治験施設はこのデータの共有に慎重です。同時に、不正確な適格性の決定が患者の見逃し、不適切な紹介、プロトコールの逸脱、または研究コーディネーターの追加の審査負担につながる可能性があることを考慮して、AI スクリーニングツールを慎重に検証する必要があります。その結果、スポンサーが自動化に大きな価値を見出している場合でも、小規模な病院、規制の厳しい地域、EHR システムが断片化されている施設では導入が遅れる可能性があります。

• たとえば、myTomorrows は 2025 年 9 月に同社のプレスリリースで、第 III 相試験の平均期間が 13 ～ 18 か月、施設の 37% が登録不足、3 分の 1 が患者登録を行っておらず、医師の 72% が検索と事前スクリーニングに時間がかかりすぎると考えていることを考慮すると、臨床試験の募集は引き続き困難であると述べました。これは、AI 対応の採用ツールを使用しても、分断された紹介ワークフローと高い現場負担が、適格性審査プラットフォームの迅速な導入を妨げ続けていることを浮き彫りにしています。

治験適格性スクリーニング市場における AI機会

プロトコル解釈における生成 AI の利用を拡大し、新たな商機を開拓

臨床試験プロトコルが長期化し、より複雑になり、現場チームが手動でレビューすることが困難になる中、生成 AI は市場関係者に強力な成長の機会を生み出しています。多くの適格基準は、医師の記録、病理報告書、薬歴、画像概要、以前の治療の詳細などの非構造化情報に依存します。その結果、従来のキーワードベースのスクリーニングでは、適切な患者を見逃したり、追加の手動レビュー作業が発生したりすることがよくあります。生成AILLM ベースのツールは、プロトコル言語を解釈し、包含基準と除外基準を抽出し、それらを患者記録と比較し、コーディネーターのレビューに基準レベルの説明を提供できます。これにより、ベンダーは治験マッチングの精度を向上させ、施設の作業負荷を軽減し、複雑な研究​​の迅速な登録をサポートする、より高度なスクリーニング プラットフォームを提供する機会が生まれます。

• たとえば、2025 年 12 月、ブリガム陸軍大将は、臨床試験の適格性について患者をスクリーニングするために生成 AI を使用するソフトウェア プラットフォームを中心に構築された新会社 AIwithCare を立ち上げました。このプラットフォームには、診断、主要な健康指標、薬剤、臨床記録、レポートなどの EHR データをレビューして適格性を判断し、より迅速な患者募集をサポートする RAG 対応臨床試験インフラストラクチャ ツールである RECTIFIER が含まれていました。

セグメンテーション

重要な洞察

このレポートでは、次の重要な洞察がカバーされています。

• AI を活用した治験適格性スクリーニングにおける技術進歩の概要
• トライアルのコスト、スケジュール、登録効率に対する商業的影響の概要
• 主要国/地域別の規制シナリオ
• 主要企業による新製品の発表
• 主要な業界の発展 (戦略的パートナーシップ、買収、合併)
• 主要地域別の主要スタートアップ企業

成分別分析

コンポーネントに基づいて、治験適格性スクリーニング市場における世界の AI はソフトウェア/プラットフォームおよびサービスに分割されます。

ソフトウェア/プラットフォーム部門は、治験適格性スクリーニング市場における AI で最大のシェアを占めました。 AI ベースの適格性スクリーニングは、主にプロトコル基準の抽出、臨床データの読み取り、患者と治験のマッチング、採用ワークフローのサポートを行うデジタル プラットフォームを通じて提供されます。スポンサー、CRO、治験施設は、複数の研究にわたって拡張でき、EHR システムと統合でき、プロトコルの変更に応じて更新できるため、ソフトウェア主導のソリューションを好みます。その結果、サービスと比較してソフトウェア/プラットフォームがより大きな市場シェアを獲得します。

• たとえば、2025 年 2 月に、Inovalon は Clinical Research、Patient Finder を開始しました。この AI 対応ソリューションは EHR を自動的にスキャンし、研究固有の包含基準と除外基準に基づいて適格な患者を試験と継続的に照合します。この開発は、自動化された患者識別とデジタル スクリーニング ワークフローを通じて核となる価値が提供されることを考慮して、ソフトウェア/プラットフォームの優位性をサポートします。

導入による分析

導入に基づいて、市場はクラウドベース、オンプレミス、ハイブリッドに分類されます。

クラウドベースのセグメントが市場を支配する可能性があります。クラウド プラットフォームにより、治験基準の更新、複数サイトのワークフローの管理、大規模な分析の実行、分散した研究チームのリモート アクセスのサポートが容易になります。多くの新興 AI ベンダーが SaaS ベースのプラットフォームを提供しているため、顧客は大規模なオンプレミス インフラストラクチャを使用せずにソリューションをより迅速に導入できます。

• たとえば、2025 年 12 月に、Anova は AnovaOS プラットフォーム内で無料の AI 対応臨床試験患者マッチング ソリューションを開始し、患者を 200,000 件を超える公開臨床試験に接続し、世界的なジャストインタイム研究ネットワーク全体での自動スクリーニングをサポートしました。これは、クラウド/ネットワークベースのモデルがどのようにアクセスを拡大し、個々のサイトを超えて治験マッチングをスケールできるかを強調しています。

テクノロジーによる分析

テクノロジーに基づいて市場は次のように分類されます。自然言語処理 (NLP)、機械学習と深層学習、生成 AI / 大規模言語モデル (LLM)、コンピューター ビジョン / OCR ベースのドキュメント インテリジェンスなど。

自然言語処理 (NLP) セグメントは、治験適格性スクリーニング市場における AI を支配すると予想されています。資格に関連する情報のほとんどは、医師のメモ、病理レポート、放射線科の概要、薬歴、プロトコールのテキストなどの非構造化フォーマットで保存されており、これがこのセグメントの優位性を押し上げる重要な要因となっています。多くの包含基準および除外基準には臨床的解釈が必要であるため、治験チームは構造化された EHR フィールドだけに依存することはできません。 NLP は、この非構造化情報を検索可能なデータに変換するのに役立ちます。これにより、患者の識別が向上し、手作業によるカルテの確認が軽減されます。

• たとえば、Triomics は 2025 年 10 月に、世界をリードするがんセンターが AI を活用した臨床試験のマッチングおよびスクリーニング プラットフォームを統合すると発表しました。このプラットフォームは患者記録を解析し、項目別の基準ごとの根拠と出典引用とともに適格な試験を表示し、複雑な臨床記録の NLP 主導のスクリーニングを直接サポートします。

フェーズごとの分析

フェーズに基づいて、市場はフェーズI、フェーズII、フェーズIII、フェーズIVに分類されます。

これらの試験により、第 III 相セグメントが優勢になる可能性があります。通常、より多くの患者集団、より多くの施設、より広い募集地域、および厳格な登録スケジュールが必要となります。患者数が増加するにつれて、手動による適格性スクリーニングの費用はさらに高くなり、研究チームによる管理が困難になります。したがって、スポンサーは AI スクリーニング ツールを使用して、スクリーニングの失敗を減らし、施設の生産性を向上させ、大規模な治験ネットワーク全体で対象となる患者をより迅速に特定します。さらに、登録の遅れが発売スケジュールや開発コストに大きな影響を与える可能性があることを考慮すると、商業需要がさらに高まります。

• たとえば、2025 年 6 月、IQVIA はライフ サイエンスとヘルスケア向けの新しい AI エージェントを発表し、ヘルスケア固有の AI アプリケーションがワークフローの調整と洞察によって臨床試験を強化および合理化するのに役立つと述べました。これらのインスタンスはフェーズ III の優位性をサポートします。

機能別分析

機能に基づいて、市場はプロトコル基準の抽出、患者と治験のマッチング、EHR/EMR スクリーニングの自動化、紹介ワークフローの自動化などに分類されます。

患者と治験のマッチング部門が市場で最大のシェアを獲得する可能性が高い。これは、AI 適格性スクリーニングの中心的な商用ユースケースです。スポンサーと治験施設は主に、適格な患者をより迅速に見つけ、登録機会の逃しを減らし、採用変換を改善するためにこれらのツールを採用しています。その結果、臨床データ、適格性ロジック、バイオマーカー情報、紹介ワークフローを組み合わせることができるベンダーは、より大きな収益シェアを獲得できる有利な立場にあります。

• たとえば、2026 年 4 月、Massive Bio は、同社の神経象徴的なマルチエージェント AI プラットフォームが 3,804 人のがん患者を対象に、従来の方法より 4 倍の速さでがん患者を臨床試験にマッチングさせたことを示す前向き研究の発表を発表しました。このような事例は、患者と治験のマッチングが依然として市場において商業的に最も重要な機能である理由を浮き彫りにしています。

統合モデルによる分析

統合モデルに基づいて、市場はスタンドアロンと統合に分割されます。

統合ソリューション部門は、今後数年間で成長する準備が整っています。適格性スクリーニングは、EHR システム、病理システム、臨床試験管理ワークフロー、および施設紹介プロセスと直接接続すると、さらに便利になります。統合プラットフォームは、臨床記録を継続的にスキャンし、既存のワークフロー内で対象となる患者を表示することで、患者情報を手動でアップロードまたは入力する際のこの手間を軽減します。これにより、研究チームは大きな管理上の負担を加えることなく患者をスクリーニングできるため、病院や治験施設での導入が促進されます。

• たとえば、2026 年 6 月、Nexentis Technologies Inc. は PBC の Voltz と提携しました。この AI 研究ラボは、会社のパイプラインにとって関心のある選択された溶質キャリア (SLC) タンパク質をターゲットとする新しい小分子足場の同定を加速するために、生体分子基礎モデルと創薬ワークフローに焦点を当てています。

治療領域別の分析

治療領域に基づいて、市場は腫瘍学、希少疾患、神経学、免疫学/炎症など。

がんの治験には、腫瘍の種類、病期、変異状態、以前の治療法、バイオマーカーの結果、検査値、成績ステータスなど、最も複雑な適格基準が設定されることが多いため、腫瘍学セグメントが治験適格性スクリーニング市場でAIを支配する可能性が高い。これらの要件により、手動によるスクリーニングが遅くなり、適切な患者を見逃すリスクが高まります。 AI 適格性プラットフォームは、大規模な臨床記録を読み取り、バイオマーカーに基づく基準を解釈し、精密医療試験に患者を適合させることができるため、腫瘍学において特に価値があります。腫瘍学は臨床試験活動の最大の分野の 1 つでもあるため、他の多くの治療分野と比較して、AI ベースの治験マッチングに対する強い需要が生じています。

• たとえば、2025 年にメモリアル スローン ケタリングがんセンター (MSK) は、腫瘍学に焦点を当てた生成 AI 企業である Triomics と協力し、同社の AI を活用した臨床試験のマッチングおよびスクリーニング プラットフォームを MSK の現在進行中の臨床試験に導入しました。

エンドユーザーによる分析

エンドユーザーに基づいて、市場は製薬会社およびバイオテクノロジー企業、CRO、病院および治験施設、学術医療センターなどに分類されます。

製薬企業およびバイオテクノロジー企業セグメントが市場で圧倒的なシェアを占めると予想されます。登録の遅れを減らすための最も強力な経済的インセンティブが、セグメントの成長を促す重要な要素です。実現可能性計画を改善し、適格な集団を特定し、このセグメントの成長をサポートするために、AI 適格性スクリーニングへの投資を行っています。市場で活動する主要企業は、新製品の発売と世界市場の成長のサポートに積極的に注力しています。

• たとえば、メディデータは 2025 年 5 月に、プロトコル設計の改善、患者と施設の負担の軽減、採用の加速、臨床試験の効率の向上を目的として設計された AI 対応ソリューションである Medidata Protocol Optimization を開始しました。

地域分析

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地域に基づいて、市場は北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、ラテンアメリカ、中東およびアフリカにわたって分析されています。

北米は、2025 年に世界の AI 臨床試験適格性スクリーニング市場の約 50.0% を占めました。この地域は、大規模な臨床試験拠点、高度な病院ネットワーク、強力な EHR の導入、製薬企業やバイオテクノロジー企業による高額支出の存在により、優位を占めています。この地域の臨床研究施設では、大量の患者を管理しています。その結果、病院やスポンサーは AI ベースのスクリーニング プラットフォームを導入して、コーディネーターの負担を軽減し、治験へのアクセスを改善し、ケア行程の早い段階で適格な患者を特定し、主要な運営関係者間の戦略的パートナーシップを促進しています。

• たとえば、2026 年 5 月、アドボケート ヘルスはリンドと提携し、より多くのがん患者を救命の可能性のある臨床試験につなげることを支援しました。このプラットフォームは EHR に組み込まれ、登録前に臨床医の監視を維持しながら、癌の臨床試験のために患者を自動的にスクリーニングします。 Advocate Health は、手動によるスクリーニングは手間がかかり、規模を拡大するのが難しいが、リンドの AI を活用したスクリーニングにより、適格性評価にかかる時間を患者 1 人あたり最大 1 時間から数分に短縮できる可能性があると述べています。

ヨーロッパ市場は、予測期間中に大幅なCAGRで成長すると予想されます。この地域の医療システムは、断片化されたデータ、多言語の医療記録、厳格なプライバシー要件を管理しながら、臨床試験への患者のアクセスを改善しようとしています。これにより、現地言語の記録にある大量の治験データを解釈し、適格性の証拠を抽出し、プライバシーを考慮した患者のマッチングをサポートできる AI ツールの需要が生まれます。

• たとえば、2026 年 3 月に、myTomorrows はナバラ大学付属の非公立大学病院であるナバラ大学クリニック (CUN) と提携しました。この提携を通じて、CUN は AI 支援の患者治験マッチングを導入し、電子医療記録 (EHR) に統合され、管理された臨床環境の一部として動作しました。

アジア太平洋市場は、予測期間中に安定したCAGRで成長すると予想されます。アジア太平洋地域は、患者数の多さ、腫瘍および希少疾患の負担の増大、病院ネットワークの拡大、精密医療への投資の増加などの理由から、多国籍臨床試験の重要な目的地となりつつあります。これにより、台湾、日本、韓国、シンガポール、オーストラリア、中国、インドなどの国々で強力な成長機会が生まれており、スポンサーはより迅速でターゲットを絞った登録経路を模索しています。主要企業間の戦略的提携により、市場に革新的な製品が生み出されていることが確認されています。 

• たとえば、2026 年 5 月、Precision Medicine Asia Limited は Lind と協力して、AI を活用した臨床試験スクリーニングをアジア太平洋地域全体に拡大しました。この合弁事業では、同社の地域臨床ゲノムインフラストラクチャとリンドの証拠主導型 AI プラットフォームを組み合わせて、多国籍試験の患者特定を加速し、地域における AI を活用した適格性スクリーニングの導入強化を支援しました。

主要なプレーヤーをカバー

治験適格性スクリーニングにおける世界の AI 市場は、適度に細分化されていますが、ますます統合されています。

このレポートには、次の主要人物のプロフィールが含まれています。

• Tempus AI, Inc.（米国）
• TriNetX, LLC (米国)
• IQVIA Inc.（米国）
• メディデータ・ソリューションズ社（米国）
• コモドヘルス社（米国）
• Trialbee AB (スウェーデン)
• Massive Bio, Inc.（米国）
• myTomorrows (オランダ)
• Antidote Technologies Ltd.（英国）
• TrialX, Inc.（米国）

主要な業界の発展

• 2026 年 5 月:SEQSTER PDM, Inc. は、研究チームが非常に短期間で適格な臨床試験参加者を特定するのに役立つ AI ソリューションである 1-Click Eligibility を開始しました。多くの初期導入により、医薬品開発スケジュールがすでに加速されています。
• 2026 年 5 月:Azra AI は、Agentic AI 臨床研究プラットフォームを開始しました。このプラットフォームには、断片化された EHR データを調和させて臨床試験のライフサイクル全体を強化する Unified Patient Intelligence Layer が導入されました。