目次
第1章 調査方法と調査範囲
1.1 調査方法
1.1.1 情報収集
1.2 情報またはデータ分析
1.3 市場形成と検証
1.4 セグメントシェアの算出
1.5 二次情報源のリスト
第2章 エグゼクティブサマリー
2.1 市場概要
第3章 創薬における人工知能（AI）の世界市場変数、動向、スコープ
3.1 市場セグメンテーション
3.2 創薬における人工知能（AI）市場のダイナミクス
3.2.1 市場促進要因分析
3.2.2 市場抑制要因分析
3.2.4 創薬における人工知能（AI）の世界市場 杵柄分析
3.2.5 創薬における人工知能（AI）の世界市場 ポーター分析
第4章 創薬における人工知能（AI）の世界市場 アプリケーションの推定と動向分析
4.1 創薬における人工知能（AI）市場： アプリケーションの動向分析
4.2 薬剤の最適化と再利用
4.2.1 薬剤の最適化と再利用市場の推定と予測、2018年〜2030年（百万米ドル）
4.3 前臨床試験
4.3.1 前臨床試験市場の推定と予測、2018年〜2030年（USD Million）
4.4 その他の用途
4.4.1 その他のアプリケーション市場の推定と予測、2018年～2030年（USD Million）
第5章 創薬における人工知能（AI）の世界市場 治療領域の推定と動向分析
5.1 創薬における人工知能（AI）市場： 治療領域の動向分析
5.2 がん領域
5.2.1 オンコロジー市場の推定と予測、2018年〜2030年（百万米ドル）
5.3 神経変性疾患
5.3.1 神経変性疾患市場の予測および予測、2018年〜2030年（百万米ドル）
5.4 循環器疾患
5.4.1 2018〜2030年の心血管疾患市場の推定と予測（百万米ドル）
5.5 代謝性疾患
5.5.1 代謝性疾患市場の推定と予測、2018年〜2030年（USD Million）
5.6 感染症
5.6.1 感染症市場の推定と予測、2018年〜2030年（USD Million）
5.7 その他
5.7.1 その他市場の推定と予測、2018年〜2030年（百万米ドル）
第6章 創薬における人工知能（AI）の世界市場 地域別推定と動向分析
6.1 創薬における人工知能（AI）の世界市場動向分析（地域別
6.2 創薬における人工知能（AI）の世界市場シェア（地域別、2021年・2030年
6.3 北米
6.3.1 北米の創薬における人工知能（AI）市場の推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
6.3.2 米国
6.3.2.1 創薬における人工知能（AI）市場の推定と予測、2018年～2030年（USD百万ドル）
6.3.3 カナダ
6.3.3.1 カナダ 創薬における人工知能（AI）市場の推定と予測、2018年～2030年 （百万米ドル）
6.3.4 メキシコ
6.3.4.1 メキシコ 創薬における人工知能（AI）市場の推定と予測、2018年～2030年 （USD百万ドル）
6.4 欧州
6.4.1 欧州 創薬における人工知能（AI）市場の推定と予測、2018年〜2030年 （USD百万ドル）
6.4.2 英国
6.4.2.1 イギリス 創薬における人工知能（AI）市場の推定と予測、2018年～2030年 （USD百万ドル）
6.4.3 ドイツ
6.4.3.1 ドイツ 創薬における人工知能（AI）市場の推定と予測、2018年～2030年 （百万米ドル）
6.4.4 フランス
6.4.4.1 フランス 創薬における人工知能（AI）市場の推定と予測、2018年～2030年 （USD百万ドル）
6.4.5 スペイン
6.4.5.1 スペインの創薬における人工知能（AI）市場の推定と予測、2018年～2030年 （USD百万ドル）
6.4.6 イタリア
6.4.6.1 イタリア 創薬における人工知能（AI）市場の推定と予測、2018年～2030年 （USD百万ドル）
6.4.7 デンマーク
6.4.7.1 デンマーク 創薬における人工知能（AI）市場の推定と予測、2018年～2030年 （USD百万ドル）
6.5 アジア太平洋地域
6.5.1 アジア太平洋地域の創薬における人工知能（AI）市場の推定と予測、2018年～2030年（USD百万ドル）
6.5.2 中国
6.5.2.1 中国 創薬における人工知能（AI）市場の推定と予測、2018年～2030年 （USD百万ドル）
6.5.3 インド
6.5.3.1 インド 創薬における人工知能（AI）市場の推定と予測、2018年～2030年 （百万米ドル）
6.5.4 日本
6.5.4.1 日本 創薬における人工知能（AI）市場の推定と予測、2018年～2030年 （USD百万ドル）
6.5.5 オーストラリア
6.5.5.1 オーストラリア 創薬における人工知能（AI）市場の推定と予測、2018年～2030年 （百万米ドル）
6.5.6 韓国
6.5.6.1 韓国 創薬における人工知能（AI）市場の推定と予測、2018年～2030年 （USD百万ドル）
6.6 中南米
6.6.1 中南米の創薬における人工知能（AI）市場の推定と予測、2018年～2030年（USD Million）
6.6.2 ブラジル
6.6.2.1 ブラジルの創薬における人工知能（AI）市場
6.6.3 アルゼンチン
6.6.3.1 アルゼンチン 創薬における人工知能（AI）市場の推定と予測、2018年～2030年 （百万米ドル）
6.7 MEA
6.7.1 MEA 創薬における人工知能（AI）市場の推定と予測、2018年～2030年（USD Million）
6.7.2 南アフリカ
6.7.2.1 南アフリカの創薬における人工知能（AI）市場の推定と予測、2018年～2030年 （百万米ドル）
6.7.3 サウジアラビア
6.7.3.1 サウジアラビアの創薬における人工知能（AI）市場の推定と予測、2018年～2030年 （USD百万ドル）
6.7.4 UAE
6.7.4.1 UAE 創薬における人工知能（AI）市場の推定と予測、2018年～2030年 （百万米ドル）
6.7.5 クウェート
6.7.5.1 クウェートの創薬分野における人工知能（AI）市場の推定と予測、2018年～2030年（USD百万ドル）
第7章 競合分析
7.1 主要市場参入企業別の最新動向と影響分析
7.2 企業/競合の分類（主要イノベーター、市場リーダー、新興プレイヤー）
7.3. 競合ダッシュボードと各社の市場ポジション分析
7.3.1 シナジー分析： 主要取引と戦略的提携
7.3.2 主要新興企業/技術破壊者/イノベーター一覧
第8章 競争環境
IBM
Exscientia
Insilico Medicine
GNS Healthcare (In January 2023, the company Rebranded as Aitia)
Google (DeepMind)
BenevolentAI
BioSymetrics, Inc.
Berg Health (In January 2023, Berg Health acquired by BPGbio Inc.)
Atomwise Inc.
insitro
CYCLICA (In May 2023, CYCLICA acquired by Recursion)
| ※参考情報 創薬における人工知能（AI）は、医薬品の開発プロセスを加速し、効率化するために使用される技術です。医薬品の発見から開発、製造に至るまで、多くの段階でAIが活用されています。AIは、大量のデータを迅速に分析し、新しい化合物の特性を予測したり、既存の薬剤の再利用を提案したりすることができます。 AIにおける主要な種類の一つは、機械学習です。これは、コンピュータがデータから学び、特定のタスクを遂行する能力を向上させる技術です。特に深層学習と呼ばれる手法は、ニューラルネットワークを用いたものであり、画像認識や自然言語処理など様々な分野で使用されています。創薬においては、化学構造の解析やタンパク質の立体構造予測に用いられます。 また、強化学習もAIの一つの形式で、エージェントが環境との相互作用を通じて最適な行動を学習していく方法です。この技術は、特に薬剤の投与量や治療プランの最適化に利用されています。さらに、生成モデルと呼ばれる技術も注目されています。これらのモデルは、新しい化合物の設計に特化しており、既存の化合物を元に未知の化合物を生成することができます。 AIの用途としては、化合物のスクリーニングと設計、バイオマーカーの発見、臨床試験の最適化などがあります。化合物のスクリーニングでは、AIが大量の化合物データを評価し、最も有望な候補を迅速に特定します。これにより、従来の手法に比べて時間とコストの削減が期待できます。 バイオマーカーの発見においては、AIが患者データを解析し、特定の病気や治療反応に関連するバイオマーカーの特定を支援します。これにより、個別化医療の実現がさらに加速されることが期待されます。 臨床試験の最適化については、AIが患者の選定、試験デザイン、データ解析などに利用されます。AIは、過去のデータを基にした予測モデルを構築し、より良い結果を得るための条件を見出すことができます。これにより、臨床試験の成功率向上や早期の結果取得が目指されています。 関連技術としては、データマイニング、自然言語処理（NLP）、シミュレーションなどがあります。データマイニングは、大量の生物学的データから有用な知見を抽出する技術であり、創薬の初期段階での情報収集に役立ちます。自然言語処理は、医学文献や研究結果から重要な情報を自動的に解析するための手法として、研究者の負担を軽減します。 さらに、シミュレーション技術を用いることで、分子の挙動をコンピュータ上で再現し、複雑な生物学的過程の理解を深めることも可能です。このような技術の組み合わせにより、創薬のプロセスがより迅速かつ効果的に進められるようになっています。 AIは今後も創薬の分野において重要な役割を果たすと期待されています。新薬の発見や効率的な臨床試験の設計など、多岐にわたる分野での応用が進むことにより、より多くの患者に安全で効果的な医療を提供することが可能になるでしょう。これにより、医薬品開発のコスト削減や期間短縮が実現し、結果として医療の質の向上につながると考えられます。創薬における人工知能は、医療の未来を変える重要な技術として、今後ますます注目されるでしょう。 |
*** 創薬における人工知能（AI）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（AI）の世界市場規模は？
→Grand View Research社は2024年の創薬における人工知能（AI）の世界市場規模をXXドルと推定しています。
・創薬における人工知能（AI）の世界市場予測は？
→Grand View Research社は2030年の創薬における人工知能（AI）の世界市場規模を91億米ドルと予測しています。
・創薬における人工知能（AI）市場の成長率は？
→Grand View Research社は創薬における人工知能（AI）の世界市場が2024年～2030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（AI）市場における主要プレイヤーは？
→「IBM、Exscientia、Insilico Medicine、GNS Healthcare (In January 2023, the company Rebranded as Aitia)、Google (DeepMind)、BenevolentAI、BioSymetrics, Inc.、Berg Health (In January 2023, Berg Health acquired by BPGbio Inc.)、Atomwise Inc.、insitro、CYCLICA (In May 2023, CYCLICA acquired by Recursion)など ...」を創薬における人工知能（AI）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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