目次
第1章 創薬におけるグローバル人工知能市場 エグゼクティブサマリー
1.1. 市場規模および予測（2022年～2032年）
1.2. 地域別概要
1.3. 分野別概要
1.3.1. 用途別
1.3.2. 治療分野別
1.4. 主要トレンド
1.5. 不況の影響
1.6. アナリストの推奨事項および結論
第2章 グローバル創薬における人工知能市場の定義と調査仮説
2.1. 調査目的
2.2. 市場定義
2.3. 調査仮説
2.3.1. 対象範囲と除外範囲
2.3.2. 制限事項
2.3.3. 供給サイド分析
2.3.3.1. 供給量
2.3.3.2. インフラ
2.3.3.3. 規制環境
2.3.3.4. 市場競争
2.3.3.5. 経済的実現可能性（消費者視点
2.3.4. 需要側分析
2.3.4.1. 規制枠組み
2.3.4.2. 技術的進歩
2.3.4.3. 環境への配慮
2.3.4.4. 消費者意識と受容
2.4. 予測手法
2.5. 調査対象年
2.6. 通貨換算レート
第3章 グローバル創薬における人工知能市場力学
3.1. 市場推進要因
3.1.1. 新規治療に対する需要の高まり
3.1.2. 戦略的提携およびパートナーシップの拡大
3.1.3. コスト効率とより迅速な医薬品開発プロセス
3.2. 市場の課題
3.2.1. 規制順守と倫理的配慮
3.2.2. データ統合と標準化の問題
3.3. 市場機会
3.3.1. 新興市場におけるAIの採用拡大
3.3.2. データマイニングと機械学習アルゴリズムの進歩
第4章 グローバル創薬における人工知能市場の業界分析
4.1. ポーターのファイブフォースモデル
4.1.1. 供給業者の交渉力
4.1.2. 購入業者の交渉力
4.1.3. 新規参入の脅威
4.1.4. 代替品の脅威
4.1.5. 競争の激しさ
4.1.6. ポーターのファイブフォース影響分析
4.2. PESTEL分析
4.2.1. 政治
4.2.2. 経済
4.2.3. 社会
4.2.4. 技術
4.2.5. 環境
4.2.6. 法律
4.3. トップ投資機会
4.4. トップ勝利戦略
4.5. AI駆動型創薬における破壊的トレンド
4.6. アナリストの推奨事項と結論
第5章 用途別世界の創薬における人工知能市場規模および予測（2022年～2032年）
5.1. セグメントダッシュボード
5.2. 用途別収益分析
5.2.1. 薬の最適化と再目的化
5.2.2. 前臨床試験
5.2.3. その他
第6章 治療分野別世界の創薬AI市場規模・予測（2022年～2032年）
6.1. セグメントダッシュボード
6.2. 治療分野別収益分析
6.2.1. 腫瘍学
6.2.2. 神経変性疾患
6.2.3. 心血管疾患
6.2.4. 代謝性疾患
6.2.5. 感染症
6.2.6. その他
第7章 グローバル創薬における人工知能市場規模・予測（2022年～2032年）地域別
7.1. 北米
7.1.1. 米国
7.1.2. カナダ
7.1.3. メキシコ
7.2. ヨーロッパ
7.2.1. 英国
7.2.2. ドイツ
7.2.3. フランス
7.2.4. イタリア
7.2.5. スペイン
7.2.6. デンマーク
7.2.7. スウェーデン
7.2.8. ノルウェー
7.3. アジア太平洋地域
7.3.1. 日本
7.3.2. 中国
7.3.3. インド
7.3.4. 韓国
7.3.5. オーストラリア
7.4. ラテンアメリカ
7.4.1. ブラジル
7.4.2. アルゼンチン
7.5. 中東およびアフリカ
7.5.1. 南アフリカ
7.5.2. サウジアラビア
7.5.3. アラブ首長国連邦
7.5.4. クウェート
第8章 競合情報
8.1. 主要企業のSWOT分析
8.1.1. IBM
8.1.2. Exscientia
8.1.3. Insilico Medicine
8.2. トップ市場戦略
8.3. 企業プロフィール
IBM
Exscientia
Insilico Medicine
Google (DeepMind)
BenevolentAI
Atomwise Inc.
Berg Health (acquired by BPGbio Inc.)
BioSymetrics, Inc.
insitro
GNS Healthcare (rebranded as Aitia)
CYCLICA (acquired by Recursion)
Cloud Pharmaceuticals
BioAge Labs
Merck & Co.
Fujitsu
第9章 研究プロセス
9.1. 研究プロセス
9.1.1. データマイニング
9.1.2. 分析
9.1.3. 市場推定
9.1.4. 検証
9.1.5. 出版
9.2. 研究特性
| ※参考情報 人工知能（AI）は、創薬においてますます重要な役割を果たしています。創薬とは、新しい医薬品を開発するプロセスであり、多くの時間と費用がかかる複雑なものです。従来の方法では、多くの化合物を試験し、効果的なものを見つけ出すために大量の実験が必要になりますが、AIの活用によりこのプロセスが大幅に効率化されることが期待されています。 創薬におけるAIの定義は、「生物学的データや化学データを解析し、創薬のプロセスを支援するためにアルゴリズムを応用する技術」と言えます。この技術は、バイオインフォマティクス、機械学習、深層学習などの形式があり、それぞれ異なるデータを処理し、パターンを学習する能力があります。 AIにはいくつかの種類があります。まず、機械学習はデータを基にモデルを自動的に構築し、予測を行う技術です。これにより、薬剤候補の効果や副作用を予測することができます。また、深層学習は大規模なデータセットから情報を抽出し、複雑なパターンを認識する能力が高いです。これにより、化合物の構造から活性を予測することが可能になっています。 創薬におけるAIの用途は多岐にわたります。まず、最初のステップであるターゲット同定では、AIを使って病気に関与する可能性のあるタンパク質や遺伝子を特定することができます。次に、化合物のスクリーニングでは、シミュレーションを行って大量の化合物を迅速に評価することで、最も有望な候補を選別することが容易になります。 さらに、AIは化合物のリード最適化にも利用されます。これは、初期の候補化合物を改良し、より効果的で安全なものを生成するプロセスです。AIが化合物の特性を予測することで、実験の回数を減らし、効率的な改良が可能になります。また、臨床試験のデザインにもAIが使われており、副作用の予測や最適な患者群の選定に役立ちます。 関連技術にも言及する必要があります。創薬においては、ビッグデータ解析が不可欠です。大量の生物学的データや化学データを解析するために、AIはその力を発揮します。また、ゲノム編集技術やバイオマーカーの発見にもAIが利用されており、より精密な治療法の開発が進められています。 最近では、AIによる創薬の成功事例も増えてきました。例えば、AIが設計した化合物が新しい抗ウイルス薬として開発されたケースや、AIによって迅速に発見された薬剤の効果が裏付けられた例もあります。これにより、AI技術の信頼性が高まり、製薬業界全体での採用が進んでいます。 今後、AIは創薬のプロセスをさらに進化させ、個別化医療の実現にも寄与するでしょう。患者の遺伝子情報を元に、最適な治療薬を選択するためのシステムが構築される可能性があります。AIの進化に伴い、創薬のスピードと正確性が向上することが期待されています。具体的には、AIを利用した創薬では、新薬の開発にかかる時間を従来の数倍も短縮することが可能になる場合もあると言われています。 このように、AIは創薬において欠かせないツールとなりつつあります。効率性や精度を大幅に向上させることで、医薬品の開発における革命的な変化をもたらすでしょう。医療の未来がAIによって形作られる可能性は大いにあります。医薬品の発見から患者への提供までのプロセスが、ますます迅速かつ効果的に進化していくことが期待されています。今後もAIを活用した創薬の研究と開発が進むことで、より多くの命が救われることを願っています。 |
*** 創薬における人工知能の世界市場に関するよくある質問(FAQ) ***
・創薬における人工知能の世界市場規模は？
→Bizwit Research & Consulting社は2023年の創薬における人工知能の世界市場規模を16億米ドルと推定しています。
・創薬における人工知能の世界市場予測は？
→Bizwit Research & Consulting社は2032年の創薬における人工知能の世界市場規模をXX米ドルと予測しています。
・創薬における人工知能市場の成長率は？
→Bizwit Research & Consulting社は創薬における人工知能の世界市場が2024年～2032年に年平均29.7%成長すると展望しています。
・世界の創薬における人工知能市場における主要プレイヤーは？
→「IBM、Exscientia、Insilico Medicine、Google (DeepMind)、BenevolentAI、Atomwise Inc.、Berg Health (acquired by BPGbio Inc.)、BioSymetrics, Inc.、insitro、GNS Healthcare (rebranded as Aitia)、CYCLICA (acquired by Recursion)、Cloud Pharmaceuticals、BioAge Labs、Merck & Co.、Fujitsuなど ...」を創薬における人工知能市場のグローバル主要プレイヤーとして判断しています。
※上記FAQの市場規模、市場予測、成長率、主要企業に関する情報は本レポートの概要を作成した時点での情報であり、最終レポートの情報と少し異なる場合があります。
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