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創薬における人工知能（AI）の世界市場規模は、2022年に14億米ドルと推定され、2023年から2032年にかけて年平均成長率21.36％で推移し、2032年には約97億米ドルに達すると予測されている。
重要なポイント
治療分野別では、米国の創薬AI市場は2022年に4億8370万米ドルと評価された。
治療分野別では、がん分野が2022年に21％の売上シェアを占め、感染症分野は2023年から2032年にかけて最も速いCAGRで成長すると予測されている。
用途別では、薬剤の最適化・再利用分野が2022年に約51％の売上シェアを獲得し、前臨床試験分野の成長が加速している。
2022年の市場シェアは、北米が56％を占めた。
APAC市場は、2023年から2032年にかけて年平均成長率21.1％で成長すると予測されている。
人工頭脳はソフトウェア工学の一分野であり、賢明な行動様式を再現することを目的としている。それは、PCがそのエラーから利益を得ながら、個人や生き物のように考え、さまざまな運動をすることを可能にする。人工頭脳は、多くの場合、機械が小さな失敗を犯しながら、本当に仕事を達成することを可能にするための計算である。それは、さまざまな運動を実行しながら、例示された情報に深遠な学習とAI技術を適用します。
人工知能の推論は、病気を見分け、病気の治療法を開発し、どの生物の感染症が進行するかを推測することができるため、薬物研究において重要な意味を持つ。人工意識は、医薬品改良の研究開発をさらに発展させ、現在進行中の病気治療の発見において科学者を助けるために表示されている。処方箋の開示と改良は、薬学、薬理学、バイオテクノロジーにおける技術であり、化合物、タンパク質、品質、受容体のような自然の目的を見つけることによって薬を作り、計画し、手に入れるためのものである。薬は最近、慣習的な治療における動的な部分を認識することによって発見された。その結果、薬剤の開示は、考えられる創造的な処方とその有用な目的を追跡する際の基礎となる段階である。
バイオアベイラビリティ（生物学的利用能）、妥当性、パワー、有害性を調査するために、新しい投薬基準が作られつつある。人工意識は医療ビジネス、特に新薬の発見において広く利用されている。これは治療目標を見つけることができ、予想よりも早く小さな混合物を見つけ、作り、認識し、スクリーニングする上で重要な役割を担っている。その上、慣例的なサイクルよりもこれらの最先端の方法を取ることの利点のため、市場はゲージ期間を通じて傑出した速度で増加すると予想されている。さらに、この市場は、基本的に最新の結託と組織の量の拡大によって動いている。その上、コンピュータ化された推論は、市場開発をサポートする薬剤研究に費やす費用と時間を制限します。
成長因子
薬物開示サイクルに期待される絶対的な時間を短縮したいという渇望の拡大は、薬物開示における人工的な推論（AI）への関心を高め、市場の開発ペースをさらに押し上げるだろう。生物モデルでは、化合物の発見とアップグレードに3～5年かかるのが普通だが、AI制御の新企業は数日から数カ月で新薬を明らかにし、構築する可能性がある。さらに、医療費の限界の上昇と医療基盤の進歩は、市場拡大の重要な促進要因となるだろう。COVID-19の治療に使用される現行薬の鑑別証明とスクリーニングのために、多数の協会によって広く利用されていることを考慮すると、コロナウイルスの疫病は、薬物進歩領域における人工推論の発展を助けた。人工知能は、SARS-CoV、HIV、SARS-CoV-2、インフルエンザ感染症、その他の感染症を予測するための動的混合物を追跡するのに有用であると考えられている。
パンデミックの間、地球上のすべての経済は、作成に長い時間を必要とし、同様に高価である慣習的な予防接種の場所プロセスとは対照的に、人工頭脳に基づく処方啓示に依存し、薬物開示市場におけるコンピュータ化された推論（AI）の開発を追加しました。薬物活性を効果的に探索するための人工推論（AI）の利用拡大は、投薬改善産業における人工意識（AI）への関心を高めるだろう。さらに、薬物開示の費用の削減は、薬物開示市場における人工推論（AI）の開発ペースに影響を与える重要な要素であろう。ショーケースの改良を加えるもう一つの重要な視点は、機械的進歩である。急速な都市化と、発生国や敷設国における余分な現金レベルの上昇は、薬物暴露ビジネスにおける人工意識（AI）の開発ペースに影響を与えるだろう。
さらに、研究開発活動の拡大、クラウドベースの管理およびアプリケーションの使用の増加は、薬剤開示における人工頭脳市場の拡大に価値ある可能性を与えるだろう。新興国からの関心の高まりとバイオテクノロジー分野の拡大は、医薬品情報開示AI市場の今後の発展率を押し上げるだろう。
タイプ・インサイト
前臨床試験と臨床試験の部分が2021年にタイプ別で最も大きな市場を占めたが、これは臨床試験と前臨床試験のための製薬会社とAIサプライヤーの間の協調的な取り組みの量の拡大に起因する。前臨床試験は、臨床試験の前に開始される試験段階であり、反復試験、重要な妥当性、医薬品改良のための薬物安全性情報を収集する。前臨床試験では、薬物研究の厳しい論理的規範を守り、臨床前臨床試験に向けてさらに発展した有用な可能性を認識するために、試験機器を利用する必要がある。デ・ノボ研究のためのAIの実行が拡大した結果、デ・ノボ薬物計画と薬物合理化クラスは、予測期間中に最も速い速度で拡大すると思われる。AIイノベーションの領域は、さらに深層学習と調整学習に分割される。その他のAIイノベーションには、サポート学習、補助なし学習、その他が含まれる。
深層学習は、2021年にパイの最良の部分を占め、さらに推定期間中に最も速い複合年間開発率で拡大すると予測されている。深層学習は、情報の予測可能な管理を支援し、時間を節約し、薬物改善プロセスにおける取り違えの確率を減少させ、エンドクライアントの重量を制限し、これらは、このクラスの市場拡大を促進する重要な視点の一部である。
テクノロジー・インサイト
2021年には、AI分野が市場全体の最多部分を占め、予測期間中に最も速い年平均成長率で拡大すると予測されている。深層学習、管理学習、サポート学習、単独学習、その他のAIイノベーションがAIイノベーションセグメントに分割される。深層学習は、2021年にパイの最良の部分を占め、さらに図期間中に最も速い複合年間成長率で拡大すると予測されている。
2021年には、AI分野が市場全体の最多部分を占め、予測期間中に最も速いCAGRで拡大すると予測されている。CRO、医薬品、バイオテクノロジー企業におけるAIイノベーションの高い利用率や、情報コレクションから経験を分離するためのこれらの進歩の限界は、投薬改善プロセスをサポートし、このセクションの市場開発を促進するドライバーの一部である。
アプリケーション・インサイト
薬剤開示におけるAI市場は、神経変性疾患、免疫腫瘍学、心血管疾患、代謝性疾患、その他の5つの用途に分割される。実行可能な悪性成長医薬品に対する要求が高まっているため、2021年には免疫腫瘍学分類が市場の最も注目すべき部分を占めることになる。予測期間中、神経変性疾患領域が最も優れた年間累積開発率を示すと思われる。神経学的投薬の進歩における勢いのある問題の解決におけるAIの重要性、および製薬会社と配置供給業者間の本質的な癒着は、この部分の急速な上昇を促進する重要な推進力である。
薬剤探索AI市場は、神経変性疾患、免疫腫瘍学、心血管疾患、代謝性疾患、その他の5つの用途に分類される。この市場で最も急速に発展している応用分野は神経変性疾患である。厄介な問題に対する医薬品を育成するためのAIの限界と、神経疾患のためのAIベースのステージを伝えることに市場メンバーが焦点を当てていることが、この断片の急速な上昇の答えとなっている。偽りなく抜け目のないPCフレームワークは、臨床検査で広く利用されている。通常の目的には、患者の結論、最初から最後までの薬の発見と改善、医師と患者の対応の拡大、薬のような臨床記録の解読、患者の遠隔治療などが含まれる。PCフレームワークが個人よりも成功裏に責任を果たすことは今も昔もあるが、クラス最高のPC計算は最近、臨床科学の分野で人間の専門家に匹敵する正確さを達成している。臨床科学のある領域で人が完全にいなくなるまでには、時間がかかるかもしれないという意見もある。本稿の目的は、コンピュータによる推論が臨床科学の現場をどのように変えつつあるかについて話すことによって、宣伝と真実を分けることである。
エンドユーザーの洞察
医薬品・バイオテクノロジー企業は、医薬品情報開示AI市場全体において最も高いシェアを占めている。医薬品情報開示AI市場は、医薬品・バイオテクノロジー企業、受託研究協会、研究フォーカス、大学・政府機関に分割される。2021年には、医薬品・バイオテクノロジー企業が医薬品情報開示AI産業のパイの最大部分を占め、研究フォーカスおよび大学・政府財団が予測期間中に最も速い速度で発展すると考えられている。このエンドクライアント・クラスが成長しているのは、薬物開示プロセス全体をより時間的・金銭的に有利にするAIベースのアレンジメントに対するアピールによるものである。
また、研究フォーカスや学術・政府財団は、予測期間を通じて最も速い速度で発展すると予測されている。薬物改良を加速し、その費用を削減するためのAIベースの技術革新に対する関心の高まりは、医薬品およびバイオテクノロジーのエンドクライアント業界にとって大きな発展要因である。
地理インサイト
北米は、2021年に薬剤暴露AI市場全体の最良部分を占めると予想され、予想される時間枠の間に最も高い構築年間開発率を示すと予想される。カナダ、メキシコ、米国を含む北米は、薬剤暴露におけるAIにとって最大の市場である。これらの国々は、薬剤の開示と改良にAI技術革新を迅速に取り入れた国の一つである。巨大な組織の存在、深く根ざした医薬品とバイオテクノロジーの分野、研究開発演習と重要な投機への堅実なアクセントは、この市場の大規模な提供と迅速な開発率に責任を負う本質的な理由の一部です。
アジア太平洋地域は、2022年から2030年にかけて本質的な発展を遂げると予測されている。本調査の国別部分には、現在および将来の市場パターンに影響を与える個々の市場影響要素や市場における規制の変化も組み込まれている。川下と川上の価値連鎖の調査、機械的パターンとドアマンの5つの力の調査、および文脈分析は、さまざまな国の市場状況を予想するために使用される情報の焦点の一部です。さらに、世界的なブランドの存在とアクセス性、近隣ブランドや国産ブランドとの競合が大きいか少ないかによって直面する問題も、国別情報の推定調査を行う際に考慮される。
主な市場動向
AIのワーキングステージであるChief.AIは、2021年7月に医薬品改良のためのAIステージを有料で提供することを報告した。このステージは、中小企業が最先端の技術革新に合理的にアクセスできるようにするもので、薬物改良のヒット・オア・ミスの性質を減少させ、迅速かつ正確に改良医薬品を認識する。
ビギニング・セラピューティクスとジェネンテックは2020年10月、ジェネシスのチャートAI能力を使って様々な疾患の改善候補を明らかにする、マルチターゲット薬剤改良の了解を宣言した。
主要市場プレーヤー
エヌビディア株式会社
マイクロソフト株式会社
インシリコメディシン株式会社
シュレーディンガー
エクシエンティア
クラウド製薬
クラウド製薬
トムワイズ
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。）
タイプ別
前臨床試験と臨床試験
分子スクリーニング
ターゲットの特定
デノボ薬物設計と薬物最適化
アプリケーション別
神経学
感染症
腫瘍学
その他
薬剤タイプ別
低分子
大きな分子
提供
ソフトウェア
サービス
テクノロジー別
機械学習
ディープラーニング
教師あり学習
強化学習
教師なし学習
その他の機械学習技術
その他の技術
エンドユーザー別
製薬・バイオテクノロジー企業
受託研究機関
学術・研究
その他
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.エンドユーザー調達分析
4.3.2.販売・流通分析
4.3.3.川下バイヤー分析
第5章.COVID 19 創薬における人工知能（AI）市場への影響
5.1.COVID-19の展望：創薬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.創薬における人工知能（AI）の世界市場、タイプ別
8.1.創薬における人工知能（AI）市場、タイプ別、2023〜2032年
8.1.1.前臨床試験と臨床試験
8.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.2.分子スクリーニング
8.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.3.ターゲットの特定
8.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.4.デノボ薬物設計と薬物最適化
8.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
第9章.創薬における人工知能（AI）の世界市場、用途別
9.1.創薬における人工知能（AI）市場、用途別、2023〜2032年
9.1.1.神経学
9.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.2.感染症
9.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.3.腫瘍学
9.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.4.その他
9.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
第10章.創薬における人工知能（AI）の世界市場、薬剤タイプ別
10.1.創薬における人工知能（AI）市場、薬物タイプ別、2023〜2032年
10.1.1.低分子
10.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.2.大きな分子
10.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
第11章.創薬における人工知能（AI）の世界市場、提供製品別
11.1.創薬における人工知能（AI）市場、オファリング別、2023～2032年
11.1.1.ソフトウェア
11.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
11.1.2.サービス
11.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
第12章.創薬における人工知能（AI）の世界市場、技術別
12.1.創薬における人工知能（AI）市場、技術別、2023～2032年
12.1.1.機械学習
12.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
12.1.2.その他のテクノロジー
12.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
第13章.創薬における人工知能（AI）の世界市場、エンドユーザー別
13.1.創薬における人工知能（AI）市場、エンドユーザー別、2023〜2032年
13.1.1.製薬・バイオテクノロジー企業
13.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
13.1.2.契約研究機関
13.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
13.1.3.学術・研究
13.1.3.1.市場収益と予測（2020～2032年）
13.1.4.その他
13.1.4.1.市場収益と予測（2020～2032年）
第14章.創薬における人工知能（AI）の世界市場、地域別推定と動向予測
14.1.北米
14.1.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
14.1.2.市場収入と予測、用途別（2020～2032年）
14.1.3.医薬品タイプ別市場収益と予測（2020〜2032年）
14.1.4.オファリング別市場収益と予測（2020-2032年）
14.1.5.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
14.1.6.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
14.1.7.米国
14.1.7.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
14.1.7.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
14.1.7.3.市場収益と予測、薬剤タイプ別（2020～2032年）
14.1.7.4.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
14.1.8.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
14.1.8.1.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
14.1.9.北米以外の地域
14.1.9.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
14.1.9.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
14.1.9.3.医薬品タイプ別市場収益と予測（2020〜2032年）
14.1.9.4.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
14.1.10.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
14.1.11.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
14.1.11.1.
14.2.ヨーロッパ
14.2.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
14.2.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
14.2.3.医薬品タイプ別市場収益と予測（2020〜2032年）
14.2.4.オファリング別市場収益と予測（2020-2032年）
14.2.5.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
14.2.6.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
14.2.7.
14.2.8.英国
14.2.8.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
14.2.8.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
14.2.8.3.医薬品タイプ別市場収益と予測（2020-2032年）
14.2.9.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
14.2.10.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
14.2.10.1.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
14.2.11.ドイツ
14.2.11.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
14.2.11.2.市場収入と予測、用途別（2020～2032年）
14.2.11.3.医薬品タイプ別市場収益と予測（2020〜2032年）
14.2.12.オファリング別市場収益と予測（2020～2032年）
14.2.13.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
14.2.14.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
14.2.14.1.
14.2.15.フランス
14.2.15.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
14.2.15.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
14.2.15.3.医薬品タイプ別市場収益と予測（2020〜2032年）
14.2.15.4.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
14.2.16.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
14.2.16.1.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
14.2.17.その他のヨーロッパ
14.2.17.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
14.2.17.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
14.2.17.3.医薬品タイプ別市場収益と予測（2020〜2032年）
14.2.17.4.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
14.2.18.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
14.2.18.1.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
14.3.APAC
14.3.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
14.3.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
14.3.3.医薬品タイプ別市場収益と予測（2020〜2032年）
14.3.4.オファリング別市場収益と予測（2020-2032年）
14.3.5.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
14.3.6.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
14.3.7.インド
14.3.7.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
14.3.7.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
14.3.7.3.医薬品タイプ別市場収益と予測（2020-2032年）
14.3.7.4.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
14.3.8.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
14.3.9.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
14.3.10.中国
14.3.10.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
14.3.10.2.市場収入と予測、用途別（2020～2032年）
14.3.10.3.医薬品タイプ別市場収益と予測（2020〜2032年）
14.3.10.4.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
14.3.11.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
14.3.11.1.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
14.3.12.日本
14.3.12.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
14.3.12.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
14.3.12.3.医薬品タイプ別市場収益と予測（2020〜2032年）
14.3.12.4.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
14.3.12.5.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
14.3.12.6.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
14.3.13.その他のAPAC地域
14.3.13.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
14.3.13.2.市場収入と予測、用途別（2020～2032年）
14.3.13.3.医薬品タイプ別市場収益と予測（2020〜2032年）
14.3.13.4.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
14.3.13.5.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
14.3.13.6.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
14.4.MEA
14.4.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
14.4.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
14.4.3.医薬品タイプ別市場収益と予測（2020〜2032年）
14.4.4.オファリング別市場収益と予測（2020～2032年）
14.4.5.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
14.4.6.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
14.4.7.GCC
14.4.7.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
14.4.7.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
14.4.7.3.医薬品タイプ別市場収益と予測（2020〜2032年）
14.4.7.4.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
14.4.8.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
14.4.9.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
14.4.10.北アフリカ
14.4.10.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
14.4.10.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
14.4.10.3.医薬品タイプ別市場収益と予測（2020〜2032年）
14.4.10.4.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
14.4.11.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
14.4.12.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
14.4.13.南アフリカ
14.4.13.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
14.4.13.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
14.4.13.3.医薬品タイプ別市場収益と予測（2020〜2032年）
14.4.13.4.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
14.4.13.5.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
14.4.13.6.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
14.4.14.その他のMEA諸国
14.4.14.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
14.4.14.2.市場収入と予測、用途別（2020～2032年）
14.4.14.3.医薬品タイプ別市場収益と予測（2020〜2032年）
14.4.14.4.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
14.4.14.5.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
14.4.14.6.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
14.5.ラテンアメリカ
14.5.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
14.5.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
14.5.3.医薬品タイプ別市場収益と予測（2020〜2032年）
14.5.4.オファリング別市場収益と予測（2020-2032年）
14.5.5.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
14.5.6.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
14.5.7.ブラジル
14.5.7.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
14.5.7.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
14.5.7.3.医薬品タイプ別市場収益と予測（2020〜2032年）
14.5.7.4.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
14.5.8.市場収益と予測、技術別（2020～2032年）
14.5.8.1.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
14.5.9.その他のラタム諸国
14.5.9.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
14.5.9.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
14.5.9.3.医薬品タイプ別市場収益と予測（2020〜2032年）
14.5.9.4.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
14.5.9.5.市場収入と予測、技術別（2020～2032年）
14.5.9.6.市場収益と予測、エンドユーザー別（2020～2032年）
第15章.企業プロフィール
15.1.エヌビディア株式会社
15.1.1.会社概要
15.1.2.提供商品
15.1.3.財務パフォーマンス
15.1.4.最近の取り組み
15.2.マイクロソフト株式会社
15.2.1.会社概要
15.2.2.提供商品
15.2.3.財務パフォーマンス
15.2.4.最近の取り組み
15.3.インシリコメディシン
15.3.1.会社概要
15.3.2.提供商品
15.3.3.財務パフォーマンス
15.3.4.最近の取り組み
15.4.シュレーディンガー
15.4.1.会社概要
15.4.2.提供商品
15.4.3.財務パフォーマンス
15.4.4.最近の取り組み
15.5.エクシエンティア
15.5.1.会社概要
15.5.2.提供商品
15.5.3.財務パフォーマンス
15.5.4.最近の取り組み
15.6.クラウド医薬品
15.6.1.会社概要
15.6.2.提供商品
15.6.3.財務パフォーマンス
15.6.4.最近の取り組み
15.7.トムワイズ
15.7.1.会社概要
15.7.2.提供商品
15.7.3.財務パフォーマンス
15.7.4.最近の取り組み
第16章 調査方法研究方法論
16.1.一次調査
16.2.二次調査
16.3.前提条件
第17章.付録
17.1.私たちについて
17.2.用語集
❖本調査レポートの見積依頼/サンプル/購入/質問フォーム❖