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創薬における人工知能 (AI) の市場規模、シェア、新型コロナウイルス感染症の影響分析、医薬品の種類別 (低分子および高分子)、提供内容別 (ソフトウェアおよびサービス)、テクノロジー別 (機械学習、自然言語処理、その他) )、アプリケーション別 (内分泌学、心臓病学、腫瘍学、神経学など)、エンドユーザー別 (製薬およびバイオテクノロジー企業、学術研究機関など)、および地域予測、2023 ~ 2030 年

最終更新: April 15, 2024 | フォーマット: PDF | 報告-ID: FBI105354

 

重要な市場の洞察

世界の人工知能 (AI) 創薬市場規模は 2022 年に 30 億米ドルと評価され、2023 年の 35 億 4000 万米ドルから 2030 年までに 79 億 4000 万米ドルに成長すると予測されており、予測期間中 12.2% の CAGR を示しました。

人工知能は創薬プロセスにおいて重要な役割を果たしており、製薬部門の成長を促進しています。創薬と開発のプロセスには時間と費用がかかります。しかし、人工知能の助けを借りて、この問題に対処することができます。人工知能はヒット化合物とリード化合物を認識し、薬物標的の迅速な検証と薬物構造設計の最適化を実現します。製薬会社は、遺伝子、変異体、受容体標的、疾患事象、臨床研究に関するデータを活用して、薬剤と疾患の関連性を確立するために、人工知能に焦点を当てたシステムを急速に導入しています。

慢性疾患の患者数が増加しているため、効果的な医療介入に対する需要が急増しています。これは、より低い製造コストで新しい処理アプローチを導入することにメーカーが重点を置くことに影響を与えています。クラウドベースのサービスとアプリケーションの統合により、この市場の成長に向けた新たな十分な機会が生まれることが期待されています。創薬プロセスの時間とコストを削減するためのコラボレーションやパートナーシップの拡大により、予測期間中にこれらの製品やサービスの導入が促進されると予想されます。


  • たとえば、2022 年 1 月、サノフィは英国の新興企業 Exscientia の人工知能プラットフォームを使用して代謝疾患治療のための研究研究を実施する契約を締結しました。ほとんどの大手バイオ医薬品企業は同様の提携を結んでいるため、市場の成長が促進される可能性があります。


新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の影響


パンデミック中の人工知能導入の急増は市場に好影響を与えました

新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の発生は、2020 年の創薬市場の成長における世界的な人工知能にプラスの影響を与えました。製薬業界は、新型コロナウイルス(COVID-19)の出現に対処するため、予防的介入と治療的介入の両方の導入と開発に焦点を当てていました。いくつかの製薬会社は、新型コロナウイルス感染症のパンデミックと戦うためのより正確な標的治療法を特定する手段として人工知能ツールを導入しました。これらの人工知能ベースのツールは、新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) に対するより優れたワクチンや薬剤を設計するために、薬剤/ペプチドと感染患者の標的配列との親和性をテストするのに役立ちました。世界中の研究者が、人工知能ベースのアプローチを利用して、新型コロナウイルス感染症に対するいくつかのワクチンや治療薬を提案しました。


  • たとえば、2022 年 4 月、ファイザーは人工知能を採用してワクチンの治験を実施し、配布を加速することに成功しました。ファイザーは人工知能を活用して、新型コロナウイルス感染症ワクチンが個人のニーズに合ったものであることを確認しました。ファイザーは、パンデミックの前から、業務システムに人工知能を組み込むことで研究開発活動の自動化を開始しました。


このプラスの影響は、製薬業界にこれらのプラットフォームとサービスを提供する企業の収益に観察されました。


  • シュレディンガー社は、2020 年にソフトウェア部門の売上高が前年比 85.6% 増加しました。このソフトウェア部門は、バイオ医薬品会社に物理ベースのプラットフォームを提供し、新しい治療法の開発時間を短縮します。

  • この成長は 2021 年も続き、ソフトウェア部門では前年比 82.1% の成長を遂げました。 2022 会計年度では、ソフトウェア ビジネス セグメントから得られた収益はパンデミック前の年度と同様の成長を示しました。


市場関係者が短期間で製造コストを削減するために、医薬品開発プロセスに人工知能ベースのツールやサービスを導入しているため、製薬業界における人工知能の利用はパンデミック後の時代にさらに加速すると予想されています。さまざまな病気に対する潜在的な治療法や治療アプローチを導入するための市場関係者間の協力の拡大により、予測期間中の市場の成長が促進されると予想されます。

創薬市場における人工知能の動向


市場の成長を促進する人工知能対応の生物学モデリングとターゲット発見

製薬部門は研究、臨床、ビジネスの各レベルで活動しています。これらの営業セグメントは、人工知能とデータ テクノロジー、新しい計算ツール、インフラストラクチャ ソリューションの導入によって再定義されています。

創薬研究において、新しい薬物標的を特定することは、新しいファーストインクラスの治療薬を開発するための重要なステップです。従来、創薬におけるこのステップは、特定のタンパク質に影響を与えて標的の同定に適したポケットを作成するリガンド分子を使用して実行されます。 AI テクノロジーに基づく新しい計算アプローチは、新たな創薬可能なタンパク質ポケットを大規模に特定し、場合によってはプロテオーム全体にわたる仮想スクリーニングを提供します。

人工知能によって動かされる市場関係者は、サービスとしてのターゲット発見を他の組織に提供しています。これらのサービスは、新しいターゲットの検証、設計、発見に重点を置いています。市場関係者は、これらのプラットフォームやサービスが一緒に提供する影響を享受するために、積極的に戦略的提携を結んでいます。


  • たとえば、2022 年 11 月に、Insilico Medicine は、Insilico Medicine の Pharma.AI プラットフォームを活用して最大 6 つの新しいターゲットを発見するために、サノフィと 12 億米ドルの契約を締結しました。


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創薬市場の成長要因における人工知能


慢性疾患の患者数を増やして創薬における人工知能 (AI) の導入率を高める


インフルエンザや新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) などの流行病やパンデミックの出現、がんや心臓病などの重度の慢性疾患の蔓延により、新薬を発見する継続的なニーズが急増しています。慢性疾患の有病率の増加により、創薬市場ではすでに高まっている AI を活用したソリューションへの需要が高まっています。慢性疾患は医療サービスに多大な経済的負担を課しており、世界的に大きな公衆衛生問題となっています。国連年代記によると、世界の慢性疾患の負担は 2030 年までに 56% に増加すると予想されています。最も高い増加が見込まれるのはアフリカ、アジア、東地中海地域です。

斬新で効果的な治療法に対する需要の高まりに応えるため、業界関係者は人工知能の利点を組み込むことで創薬と開発のプロセスを加速するための戦略的協力を行っています。


  • 2023 年 7 月、BioNTech は人工知能と機械学習の分野の大手企業である InstaDeep Ltd. を買収しました。この買収は、AI主導の創薬と、満たされていない医療ニーズの高い疾患に対処するための次世代免疫療法とワクチンの開発プロセスにおけるBioNTechの能力を強化することを目的としていました。このような戦略的コラボレーションにより、人工知能製品の導入率が高まり、その後の市場の成長が促進されると予想されます。


市場の成長を促進する創薬プロセスにおける人工知能によってもたらされる利点

創薬は、標的の同定、ハイスループットスクリーニング、検証、安全性と有効性のプロトコル、動物実験、臨床試験、規制当局の承認を含む多段階のプロセスです。このプロセスは費用と時間がかかり、すべてのステップで失敗するリスクが高くなります。


  • タフツ センターが 2019 年に発表した研究によると、新薬の開発には約 14.6 年かかり、平均で約 26 億米ドルの費用がかかります。


新しい標的の同定、薬物と標的の相互作用の評価、疾患メカニズムの調査、分子の化合物の設計と最適化の改善など、このプロセスのいくつかの段階で人工知能ベースの手法を統合することで、製造コストが削減されます。人工知能は主要な業界の課題を解決し、発見プロセスを大幅にスピードアップして、企業が多額のコストを回収できるように支援します。創薬と開発に必要な時間とコストの削減において人工知能によってもたらされるこれらの利点は、市場の成長を促進すると予想されます。

抑制要因


データ品質の標準化の欠如は、創薬プロセスにおける人工知能の導入を妨げる可能性があります

数多くの成功例があるにもかかわらず、製薬会社は創薬プロセスで人工知能 (AI) の利点を活用するために特定の課題に対処する必要があります。たとえば、より小さく複雑なデータ セットは、人工知能ベースのツールの実装の障害となります。通常、製薬データセットは小さく、患者数も患者ごとの観察数も少ないため、ほとんどの人工知能アルゴリズムは学習するために大きなデータセットを必要とするため、有意義な洞察を得ることがより困難になります。

さらに、病気の数が多く、それぞれの発生数が比較的少ないため、病状の種類ごとに大規模なデータを作成することは非常に困難です。

同様に、複数の形式のデータ セットが減り、各データセットの特徴がはるかに多くなります。医薬品開発用の AI システムには、デジタル イメージングおよび医療用通信 (DICOM) など、多様で複雑なデータをサポートする機能が必要です。標準形式で質の高いデータが入手できないことが、創薬プロセスに人工知能ツールを導入する際の障害となる可能性があります。したがって、市場の成長が制限されます。

創薬市場セグメンテーション分析における人工知能


薬剤の種類別分析


比較的低コストの低分子創薬で低分子セグメントの成長を促進

医薬品の種類によって、市場は低分子と高分子に分類されます。

小分子セグメントは、2022 年の創薬市場で圧倒的な人工知能 (AI) シェアを保持しました。このセグメントの成長は、これらの分子に関する多数の臨床データが利用可能になったことによるものです。これらのデータセットを分析するための人工知能の実装により、医薬品開発プロセスが加速され、医薬品承認プロセスが短縮されます。これらの分子は予測可能な特性を備えているため、創薬プロセスの費用対効果が高くなります。さらに、低分子創薬プロセスに焦点を当てている多くの企業が、人工知能ソリューションの効果的な実装に対する需要を急増させています。


  • 2021 年 3 月に Medicine in Drug Discovery Journal に掲載された研究論文によると、小分子は現在の世界の医薬品市場の 90% 以上を占めています。同様に、米国 FDA のデータによると、2017 年から 2022 年の間に承認された 293 の化学物質のうち、182 が低分子でした。この優位性は、製造プロセスとコストの面でこれらの分子によってもたらされる利点に起因しており、このセグメントの成長を促進すると期待されています。


2022 年の世界市場では、大型分子のシェアは相対的に低くなりました。プロセスが複雑であるため、大型分子の研究開発に焦点を当てている研究室の数は限られています。これにより、人工知能ソリューションを効果的に実装するための十分なデータの利用が制限され、市場シェア低下の原因となる重要な要因の 1 つとなります。ただし、手頃な価格でより優れた治療効果を提供するための大分子創薬と開発に対する市場関係者による投資の増加により、予測期間中に人工知能ソリューションの需要が急増すると予想されます。


  • たとえば、2022 年 11 月、血清生命科学研究所は 1 億 5,000 万ドルの融資を株式に転換することで、Biocon Biologics への投資を増やしました。これらの分子の開発への投資の増加により、予測期間中にこの部門の成長が促進される可能性があります。


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分析の提供による


ソフトウェア セグメントの成長を促進する新しいプラットフォームの紹介

提供することにより、市場はソフトウェアとサービスに分割されます。

市場関係者による高度な機能を備えた新しいソリューションの継続的な導入により、ソフトウェア部門が 2022 年の市場を支配しました。


  • たとえば、2023 年 2 月に、BenchSci は ASCEND を開始しました。この人工知能ソフトウェアは、疾患の根底にある生物学的洞察を抽出することで、医薬品開発の前臨床段階を迅速化することを目的としています。


創薬プロセスのステップを削減し、候補物質の開発プロセスを迅速化するための新しいソリューションを導入するための市場関係者による投資の増加が、このセグメントの成長を促進すると考えられます。

サービス部門は、予測期間中に比較的低い CAGR で成長すると予測されています。人工知能ソリューションの提供とインストールについて訓練を受けた熟練した専門家が不足しているため、全体的な支出が増加しています。さらに、一部の企業は、創薬のプロセス全体ではなく、特定のステップを処理するサービスを提供しています。これらの要因が、このセグメントの成長鈍化の一因となっています。

テクノロジー分析による


機械学習への選好の高まりがセグメントの優位性をもたらした

市場はテクノロジーに基づいて、機械学習、自然言語処理などに分類されます。

機械学習への関心の高まりにより、予測期間中に機械学習が市場を支配するようになりました。機械学習は、前臨床研究の前の段階で非常に重要になっている予測モデルを作成します。機械学習 (ML) アプローチは、豊富で高品質のデータを使用して、明確に指定された質問に対する発見と意思決定を向上させる一連のツールを提供します。


  • 2023 年 2 月に Cell Reports Methods によって発表された研究論文によると、機械学習は、FDA の承認予測、臨床試験の設計、薬物の再利用、さらには新しい治療標的の生成など、医薬品開発において多くの応用が見出されています。

自然言語処理セグメントは、2022 年にかなりの市場シェアを占めました。このテクノロジーは、テキストベースのドキュメントから構造化情報を抽出できます。膨大な情報から具体的な洞察を導き出すこのテクノロジーのメリットが、この分野の成長に貢献しています。その他のテクノロジーには、マシン ビジョン、オートメーション、ロボティクスなどが含まれます。このセグメントは、予測期間中に比較的低い CAGR で成長すると予想されます。これらのテクノロジーはまだ開発の初期段階にあり、処理して望ましい結果を得るには大量のデータセットが必要です。たとえば、自然言語処理は、科学文献、臨床試験レポート、患者記録などの大量の非構造化データから貴重な洞察を抽出します。

アプリケーション分析による


腫瘍分野の臨床試験の増加が腫瘍分野の成長を促進

アプリケーションに基づいて、市場は内分泌学、心臓学、腫瘍学、神経学などに分類されます。

2022 年の世界市場は、腫瘍学分野が独占しました。この分野の成長は、がんの罹患率の増加と、それに対処するための効果的な治療手段を導入する必要性の高まりによるものと考えられます。これにより、この治療分野への投資と臨床試験が増加しました。さらに、人工知能支援の抗がん剤設計において強力なツールを提供する、人工知能ベースのアルゴリズムが多数存在します。これらの要因が累積的にこのセグメントの成長に貢献しています。

神経学分野は、2022 年に注目すべき市場シェアを占めました。この分野には、神経変性疾患、神経因性疼痛、精神疾患が含まれます。市場関係者による神経学創薬への投資の増加により、人工知能統合の需要が急増し、セグメントの成長につながると予想されます。


  • たとえば、2022 年 6 月、バイオジェンは Alectos の前臨床経口パーキンソン病候補 AL01811 に 7 億ドル以上を投資しました。


循環器科のシェアは比較的低く、内分泌科がそれに続きました。これらの治療領域の臨床試験中の候補パイプラインが限られていることが、予測期間中の成長鈍化の一因となっています。利用可能なデータセットが限られていることと、他の疾患への投資が、予測期間中の他のセグメントの成長の鈍化の原因となっています。

エンドユーザー分析による


コラボレーションの拡大により、製薬およびバイオテクノロジー企業セグメントの優位性がもたらされました

エンドユーザーごとに、市場は製薬企業およびバイオテクノロジー企業、学術研究機関、その他に分類されます。

製薬およびバイオテクノロジー企業セグメントは、2022 年に圧倒的なシェアを占めました。このセグメントの成長は、戦略的提携を通じた創薬プログラムへの人工知能製品の統合に向けた製薬業界の注目の高まりによるものであり、これが需要を押し上げています。これらのソリューションのために。たとえば、Exscientia は、2021 年に新しいがん治療法を開発するためにドイツの生物医学企業 Evotec と提携しました。A2a 受容体拮抗薬候補薬は、プロジェクト開始から 8 か月以内に発見されました。このようなコラボレーションにより、製造コストが削減され、プログラムの完了に必要な期間も最小限に抑えられ、その後のセグメントの成長が促進されます。

学術研究機関部門は、予測期間中に 2 番目に大きなシェアを占めると予想されます。パイロット研究を実施するための学術および研究機関レベルでの研究プロジェクトへの資金の増加が、予測期間中のこのセグメントの成長を促進すると予想されます。その他のセグメントには、コストの制約によりこれらのソリューションの統合が困難な可能性がある受託製薬メーカー、病院、診療所が含まれており、そのためセグメントの成長が制限されています。

地域に関する情報


世界の創薬市場における人工知能は地理的に、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、ラテンアメリカ、中東とアフリカに分割されています。

North America Artificial Intelligence in Drug Discovery Market Size, 2022 (USD Billion)

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北米の市場規模は 2022 年に 20 億 8,000 万米ドルと評価され、予測期間中に世界市場の主要地域として台頭すると予想されています。この地域の成長は、製薬会社の強い存在感と、人工知能ソリューションを提供する企業との戦略的提携によるものです。創薬と開発のコストを管理する必要性が高まっているため、この地域全体で人工知能ソリューションの需要が急増しています。さらに、慢性疾患の有病率の増加と創薬プロセスへの投資の増加が、その後、地域全体の市場の成長を推進しています。 Cushman & Wakefield が 2023 年 1 月に発表した記事によると、米国における 2022 年の資金調達の 72% を創薬とバイオテクノロジーが占めました。これにより、この地域全体の市場成長が促進されると予想されます。

創薬における人工知能の欧州市場は、2022 年に 2 番目に大きなシェアを占めました。製造プロセスを削減することで、手頃なコストで新しい治療介入を導入することにメーカーが注目を集めているため、人工知能の統合の必要性が高まっています。この地域全体で創薬と開発における人工知能の導入が増えており、市場の成長に貢献しています。

創薬における人工知能のアジア太平洋市場は、予測期間中に最高の CAGR で成長すると予想されます。この地域における慢性疾患の有病率の増加と製薬会社の強い存在感は、予測期間中のこの地域の成長に寄与する要因の一部です。

中東、アフリカ、ラテンアメリカでは、医療費が限られており、これらの地域では製造業者が存在しないため、予測期間中に比較的成長が鈍化すると予想されます。

創薬市場における人工知能の主要企業のリスト


市場での地位を強化するために主要企業が開始した戦略的提携が市場の成長を促進する

競争環境の観点から見ると、市場は非常に競争が激しく、複数の市場プレーヤーが強力な製品を提供しています。 Microsoft、Exscientia、Benevolent AI などの主要企業は、パイプライン候補の開発を加速するために製薬会社との戦略的提携に注力しています。たとえば、Exscientia は 2023 年 9 月に Merck KGaA と複数年にわたる提携を締結しました。この提携において、Merck KGaA は Exscientia の人工知能主導の高精度創薬機能を利用して、腫瘍学、神経炎症、免疫学にわたる新規低分子創薬候補の発見を行います。

Atomwise Inc.、Schrödinger, Inc.、Insilico Medicine、Alphabet Inc.、IBM Watson Health などの著名な企業は、市場での存在感を高めるためにポートフォリオを強化することに積極的に注力しています。 2021 年、Alphabet Inc. は DeepMind と共同で、創薬と基礎生物学に人工知能を応用する Isomorphic Labs を立ち上げました。

プロファイルされた主要企業のリスト:



  • マイクロソフト (米国)

  • シュレーディンガー社(米国)

  • クレセット (イギリス)

  • IBM (米国)

  • アトムワイズ社(米国)

  • インシリコ メディシン (米国)

  • Exscientia (英国)

  • BenevolentAI (英国)

  • Aria Pharmaceuticals, Inc.(米国)

  • Integral BioSciences (米国)

  • アルファベット社 (米国)


主要な業界の発展:



  • 2022 年 11 月: Cyclica はビル & メリンダ ゲイツ財団から 180 万米ドルの助成金を受け取り、人工知能を活用した創薬プラットフォームを適用して、複数のローデータを活用して新しい非ホルモン契約を発見しました。生物学的ターゲット

  • 2022 年 10 月: 細胞プログラミングの水平プラットフォーム プロバイダーである Ginkgo Bioworks が Zymergen を買収しました。この買収により、強力な自動化機能とソフトウェア機能、および多様な生物工学アプローチにわたる豊富な経験を統合することにより、Ginkgo のプラットフォームが強化されることが期待されます。

  • 2022 年 9 月: イスラエルに本拠を置く生物学モデリング会社である CytoReason が、1 億 1,000 万米ドル相当でファイザーと提携しました。ファイザーは、免疫介在性疾患やがん免疫療法の新薬を開発する研究で CytoReason の生物学的モデルの使用を開始しました。

  • 2022 年 8 月: サノフィは、12 億米ドル相当の医薬品設計契約で Atomwise と提携しました。契約に従い、サノフィは米国企業の AtomNet プラットフォームを活用して最大 5 つの創薬標的の小分子を研究するために 2,000 万ドルを前払いしました。

  • 2022 年 5 月: アストラゼネカは、BenevolentAI と協力して、BenevolentAI の人工知能主導の創薬プラットフォームから 2 つ目の肺線維症ターゲットを収集しました。


レポートの対象範囲


調査レポートは、市場の詳細な分析を提供します。主要企業、製品、テクノロジー、アプリケーション、エンドユーザーなどの重要な側面に焦点を当てています。これに加えて、市場動向、新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) の影響、主要な慢性疾患の有病率などの重要な洞察も提供します。上記の要因に加えて、レポートには、近年の市場の成長に貢献したいくつかの要因が含まれています。

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レポートの範囲と分割




























































属性


詳細


学習期間


2017 ~ 2030 年


基準年


2022


推定年


2023


予測期間


2023 ~ 2030 年


歴史的期間


2017 ~ 2021 年


成長率


2023 年から 2030 年までの CAGR は 12.2%


ユニット


価値 (10 億米ドル)


セグメンテーション


医薬品の種類、製品、テクノロジー、用途、エンドユーザー、地域別


薬剤の種類別


  • 低分子

  • 高分子



オファーによる


  • ソフトウェア

  • サービス



テクノロジー別


  • 機械学習

  • 自然言語処理

  • その他



アプリケーション別


  • 内分泌学

  • 心臓病学

  • 腫瘍学

  • 神経内科

  • その他



エンドユーザーによる


  • 製薬会社およびバイオテクノロジー企業

  • 学術機関および研究機関

  • その他



地域別


  • 北米 (医薬品の種類、製品、テクノロジー、用途、エンドユーザー、国別)


    • 米国

    • カナダ


  • ヨーロッパ(医薬品の種類、製品、テクノロジー、用途、エンドユーザー、国/サブ地域別)


    • イギリス

    • ドイツ

    • フランス

    • イタリア

    • スペイン

    • スカンジナビア

    • ヨーロッパのその他の地域


  • アジア太平洋地域(医薬品の種類、製品、テクノロジー、用途、エンドユーザー、国/サブ地域別)


    • 日本

    • 中国

    • インド

    • オーストラリア

    • 東南アジア

    • その他のアジア太平洋地域


  • ラテンアメリカ(医薬品の種類、製品、テクノロジー、用途、エンドユーザー、国/サブ地域別)


    • ブラジル

    • メキシコ

    • ラテンアメリカのその他の地域


  • 中東とアフリカ(医薬品の種類、製品、テクノロジー、用途、エンドユーザー、国/サブ地域別)


    • GCC

    • 南アフリカ


  • その他の中東およびアフリカ



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