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ライフサイエンス分析におけるAI市場 サイズとシェア 2024 – 2032

レポートID: GMI11104
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発行日: August 2024
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ライフサイエンス分析におけるAI市場規模

ライフサイエンス分析におけるAI市場規模は、2023年に13億米ドルに達し、2024年から2032年にかけて年平均成長率(CAGR)11.5%で成長すると予測されている。AI技術に牽引されるライフサイエンス分析市場は、製薬およびバイオテクノロジーの研究開発プロセスを最適化する高度なデータ分析への需要の高まりを背景に、大幅な成長を遂げている。
 

ライフサイエンス分析におけるAI市場の主なポイント

2023年の市場規模
13億米ドル
2032年の予測市場規模
35億米ドル
年平均成長率(CAGR)(2024〜2032年)
11.5%
主要企業
  • AiCure LLC、Atomwise、Axtria、Databricks、IBM Corporation、Indegene、Lexalytics、Nuance communications、NuMedii、Oracle Corporation、Saama、SAS Institute, Inc.、Sisense、Sorcero、Tempus AI
主な市場成長要因
  • 効率的な医薬品創出に対する需要の高まり
  • 個別化医療ソリューション
  • AIアルゴリズムと計算能力の進歩
課題
  • データプライバシーとセキュリティに関する懸念
  • 初期投資コストの高さ

AIを活用した分析は、より正確なデータ解釈、創薬プロセスの高度化、臨床試験の最適化を可能にすることで、ライフサイエンス分野を変革している。例えば、自動機械学習アルゴリズムは、患者の転帰を予測し、潜在的な医薬品候補をより効率的に特定するために利用されている。さらに、自然言語処理(NLP)ツールは、科学文献や電子健康記録に含まれる非構造化データの分析に活用され、新規バイオマーカーや治療標的の特定に役立っている。
 

ライフサイエンス分野におけるAIの導入は、ゲノミクス、プロテオミクスなどのオミクス技術から生成されるデータ量の増加によって、さらに促進されている。こうしたデータから実行可能な知見を導き出すには、高度な分析ツールが必要となる。製薬企業は、医薬品開発の期間を短縮し、臨床試験に伴うコストを削減するため、AIに積極的に投資している。
 

さらに、AIはさまざまな治療に対する患者の反応を予測することで医療の個別化にも活用されており、患者の転帰の改善と副作用の軽減に寄与している。FDAなどの規制当局も、AIの利用に関するガイドラインを示して医薬品開発プロセスへのAI統合を促進しており、これがAI技術の導入拡大を後押ししている。
 

ライフサイエンス分析におけるAIとは、ライフサイエンス分野の膨大かつ複雑なデータセットを分析するために、人工知能技術を適用することを指す。これには、機械学習、自然言語処理、その他のAIツールを用いて、創薬を高度化し、臨床試験を最適化し、患者の転帰を予測するとともに、ゲノムデータやプロテオームデータを分析することが含まれる。AIを活用した分析により、製薬研究および医療における意思決定を、より正確かつ効率的、費用対効果の高いものにすることが可能となる。
 

ライフサイエンス分析におけるAI市場の動向

効率的な創薬への需要の高まりは、ライフサイエンス分析市場におけるAI導入の主要な成長要因である。従来の創薬プロセスは時間と費用がかかり、新薬を市場に投入するまでに10年以上を要することが多く、数十億米ドルの費用が発生する。疾患の複雑化と個別化医療の必要性が高まるなか、より効率的で費用対効果の高い創薬手法への需要が増加している。
 

  • AI技術、とりわけ機械学習とディープラーニングは、この分野における変革的なツールとして台頭している。これらの技術により、ゲノムデータ、化合物ライブラリ、臨床試験データなどの膨大なデータセットを迅速に分析し、従来の手法よりも短時間かつ高精度で潜在的な医薬品候補を特定できる。
     
  • 近年の事例は、医薬品探索における AI の大きな影響を示している。例えば 2023 年には、AI を活用した医薬品探索企業である Insilico Medicine が、AI により発見された特発性肺線維症治療薬候補を臨床試験へと進展させ、医薬品開発の迅速化における AI の可能性を示す節目となった。同様に、AI に注力する別の企業である Ex Scientia は、同社が AI で設計した強迫性障害治療薬が、業界平均の 4〜6 年を大幅に上回る速さで、12 か月未満で第 1 相臨床試験に到達したと報告した。これらの事例は、AI が医薬品探索の期間を短縮し、関連コストを削減できることを示しており、製薬業界が抱える最大の課題の一つへの対応につながる。
  • 複雑な生物学的データの分析、薬物と標的の相互作用の予測、臨床転帰のシミュレーションを可能にする AI は、現代の医薬品探索に不可欠なツールとなっている。医薬品探索パイプラインの強化を目的に、企業は AI プラットフォームへの投資を拡大しており、重要な協業や提携がその証左となっている。例えば、Pfizer は免疫腫瘍学研究に AI を活用するため IBM Watson と提携し、Bayer は線維症の新たな治療法の発見に AI を活用するため Recursion Pharmaceuticals と協業した。
     

ライフサイエンス分析における AI 市場分析

AI in Life Science Analytics Market, By Component, 2021 - 2032 (USD Billion)
AI in Life Science Analytics Market, By Component, 2021 - 2032 (USD Billion)

コンポーネント別に見ると、市場はサービス、ソフトウェア、ハードウェアに分類される。サービスセグメントは 2023 年に 5 億 7,160 万米ドルの最高売上高を計上した。
 

  • この成長の背景には、AI の導入・統合サービスに対する需要の高まり、AI 技術の複雑化、カスタマイズされた個別最適化ソリューションの必要性がある。多くの組織が、業務効率の向上、顧客エンゲージメントの強化、意思決定の改善に AI がもたらすメリットを認識するようになっている。一方で、こうした組織の多くは、AI ソリューションを効果的に導入・統合するための社内専門知識を欠いている。その結果、コンサルティング、導入、カスタマイズ、統合サービスを提供する AI サービスプロバイダーへの需要が高まっている。例えば、IBM Watson などの企業は AI アズ・ア・サービス(AI-as-a-Service)プラットフォームを提供しており、予測分析やバーチャルアシスタントなど、さまざまな用途向けの構築済み AI モデルやツールを企業が利用できるようにしている。こうしたプラットフォームは、すぐに利用できるソリューションと技術サポートを提供することで、企業による AI 導入を容易にしている。
     
  • さらに、企業は自社固有のニーズや業界標準に合わせて設計された AI ソリューションを求めている。AI サービスプロバイダーは、企業の目標、業務フロー、規制要件に AI の機能を適合させるためのカスタマイズサービスを提供している。その結果、サービスプロバイダーは AI 技術と実用的な応用の間にある隔たりを埋めるうえで重要な役割を果たし、市場の成長をさらに促進している。
     

用途別に見ると、ライフサイエンス分析における AI 市場は、営業・マーケティング支援、サプライチェーン分析、研究開発、その他の用途に分類される。営業・マーケティング支援セグメントは、2023 年に 5 億 1,640 万米ドルの最高売上高を計上した。
 

  • この成長は、ライフサイエンス分野において、営業効果、顧客エンゲージメント、市場インテリジェンスを高める AI 活用ソリューションの導入が拡大していることによる。AI により、企業は個々の顧客の嗜好、行動、過去データを活用し、顧客とのやり取りや戦略を個別に最適化できる。
  • 膨大なデータセット(顧客プロファイル、購買パターン、市場動向など)を分析することで、高度な分析技術とAIアルゴリズムは、オーディエンスのセグメンテーションと、ターゲットを高精度に絞り込んだマーケティングキャンペーンの策定を可能にします。
     

導入形態別に見ると、ライフサイエンス分析におけるAI市場は、クラウドベース型とオンプレミス型に二分されます。クラウドベース型セグメントは2023年に市場をリードし、2032年には20億米ドルに達すると予測されています。
 

  • この成長は、クラウドの拡張性、柔軟性、費用対効果によって促進されています。クラウドサービスプロバイダーは、ライフサイエンス分野における機械学習モデルの開発、トレーニング、導入を簡素化する、AIに特化したツールとサービスを提供しています。これらのプラットフォームにより、ユーザーは構築済みのAIアルゴリズム、モデル開発フレームワーク、自動化されたワークフローを利用でき、AIライフサイクル管理プロセスの効率化が図られます。
     
  • 例えば、Microsoft Azureは、AIを活用した分析や機械学習ツールなど、ライフサイエンス向けの手頃な価格のAIソリューションを提供しています。Azureの柔軟な料金体系と包括的なクラウドサービスは、拡張性のあるAI導入を通じて、組織による研究予算の最適化と業務効率の向上を支援します。
     
ライフサイエンス分析におけるAI市場(最終用途別、2023年)
ライフサイエンス分析におけるAI市場(最終用途別、2023年)

最終用途別に見ると、ライフサイエンス分析におけるAI市場は、製薬・バイオテクノロジー企業、医療機器メーカー、開発業務受託機関、その他の最終用途企業に分類されます。製薬・バイオテクノロジー企業セグメントは2023年に市場をリードし、2032年には17億米ドルに達すると予測されています。
 

  • AIは、患者データ、遺伝子プロファイル、バイオマーカーを分析し、個人の特性や疾患の複雑性に基づく個別化治療計画を策定することで、製薬企業による精密医療の導入を支援しています。例えば、Insilico MedicineはAIを活用して新たな医薬品候補を発見し、分子構造を最適化することで、創薬プロセスを短縮しています。
     
  • 同社のAI駆動型プラットフォームは、有望な化合物の特定、前臨床試験の効率化、共同研究パートナーシップの促進を通じて、アンメット・メディカル・ニーズへの対応と患者アウトカムの改善に寄与しています。さらに、さまざまな政府機関が、製薬業界におけるAIの安全な利用を確保するための取り組みを進めています。例えば、2024年3月、世界保健機関(WHO)は、ワクチンおよび医薬品の開発・生産の各段階でAIの利用が拡大している状況を検討するため、ディスカッションペーパーを発表しました。
     
北米のライフサイエンス分析におけるAI市場、2021〜2032年(100万米ドル)
北米のライフサイエンス分析におけるAI市場、2021〜2032年(100万米ドル)

北米のライフサイエンス分析におけるAI市場は、2023年に4億9,000万米ドルの市場収益を計上し、2024年から2032年にかけて年平均成長率(CAGR)10.8%で成長すると予測されています。
 

  • この成長の主因は、創薬、臨床試験、個別化医療の高度化を目的としたAI導入の拡大です。企業はAIを活用して膨大なデータセットを分析し、知見を明らかにするとともに、研究開発を加速させています。例えば、PfizerはAIを利用して潜在的な薬物相互作用を予測し、臨床試験の設計を最適化することで、時間とコストを削減しています。  
     
  • さらに、IBM Watson HealthとPfizerの協業に代表される、テクノロジー企業と製薬企業のパートナーシップが、AIツールを研究プロセスに統合するために一般化しており、同地域の市場拡大を一段と後押ししています。
     

米国のライフサイエンス分析におけるAI市場は、2023年に4億4,920万米ドルの市場収益を計上し、2024年から2032年にかけて大きなシェアを占めると推定されています。
 

  • 米国のライフサイエンスにおけるAI市場は、ライフサイエンスのさまざまな領域でAIの活用が拡大していることから成長しています。例えば、2023年3月、NVIDIAはAI基盤モデルの強化を目的とした新たな生成AIクラウドサービスを導入しました。
     
  • これらのサービスは、ゲノミクス、化学、生物学、分子動力学などの分野における研究を進展させながら、タンパク質や治療薬の開発を加速することを目的としています。
     

英国のライフサイエンス分析におけるAI市場は、今後数年間で著しい成長が見込まれています。
 

  • 組織がイノベーションを促進するために高度な分析を活用しようとするなか、AIの利用が拡大しています。例えば、Benevolent AIはAIを活用して新たな医薬品候補を特定し、複雑な疾患に関する知見を明らかにしています。さらに、英国の国民保健サービス(NHS)は、患者ケアの向上と臨床ワークフローの効率化を目的に、AIを活用したツールを導入しています。
     
  • AstraZenecaとIBM Watsonの協業に代表されるテクノロジー企業とライフサイエンス企業のパートナーシップも、AIを研究開発プロセスに統合することで成長を促進しています。
     

日本は、アジア太平洋地域のライフサイエンス分析におけるAI市場で優位な地位を占めています。
 

  • 日本市場では、技術の進歩と研究投資の増加を背景に、急速な成長が見られます。企業は、医薬品開発、ゲノミクス研究、臨床試験の高度化に向けてAIを導入しています。例えば、武田薬品工業はAIを活用して創薬を加速し、臨床試験プロセスを最適化しています。
     
  • さらに、AIを活用して患者の転帰を改善し、革新的な治療法を開発するため、富士通とAstellas Pharmaの協業に代表される、日本のテクノロジー企業と世界のライフサイエンス企業とのパートナーシップが拡大しています。これらの動向は、AIイノベーションを通じてライフサイエンス研究を発展させる日本の取り組みを示しています。
     

ライフサイエンス分析におけるAI市場のシェア

市場には複数の主要企業が参入しており、技術革新と戦略的パートナーシップが重視されています。企業は、ライフサイエンスに関するより深い知見を提供する、AIを活用した分析プラットフォームに投資しています。
 

ライフサイエンス分析におけるAI市場の企業

ライフサイエンス分析におけるAI業界で事業を展開する主な企業は以下のとおりです。

  • AiCure LLC
  • Atomwise
  • Axtria
  • Databricks
  • IBM Corporation
  • Indegene
  • Lexalytics
  • Nuance communications
  • NuMedii
  • Oracle Corporation
  • Saama
  • SAS Institute, Inc.
  • Sisense
  • Sorcero
  • Tempus AI
     

ライフサイエンス分析におけるAI業界のニュース:

  • 2024年6月、Medidataは、Medidataと外部ソースの双方からデータを統合する包括的なプラットフォーム「Clinical Data Studio」を導入しました。この技術により、関係者はデータの全体像とリスク戦略を把握し、データ品質を効果的に管理するとともに、試験プロセスを迅速化し、より迅速な意思決定を行うことができます。AIは、潜在的な問題や安全性シグナルの検出において重要な役割を果たします。
     
  • 2023年9月、SASは、健康保険会社、医療提供者、公衆衛生機関向けに設計された新たなAI・分析プラットフォーム「SAS Health」を開始しました。このソリューションは、これらの組織がヘルスケアイノベーションを促進するために必要な柔軟性と機動性を提供し、健康アウトカムと患者体験の向上に寄与します。
     

ライフサイエンス分析向けAI市場調査レポートでは、以下のセグメントについて、2021〜2032年の売上高(100万米ドル単位)に基づく推計・予測を含む業界の詳細な分析を提供しています。

市場:コンポーネント別

  • サービス
  • ソフトウェア
  • ハードウェア

市場:用途別

  • 販売・マーケティング支援
  • サプライチェーン分析
  • 研究開発
  • その他の用途

市場:導入形態別

  • クラウドベース
  • オンプレミス

市場:最終用途別

  • 製薬・バイオテクノロジー企業
  • 医療機器メーカー
  • 受託研究機関
  • その他の最終ユーザー

上記の情報は、以下の地域および国を対象としています:

  • 北米
    • 米国
    • カナダ
  • 欧州
    • ドイツ
    • 英国
    • フランス
    • スペイン
    • イタリア
    • オランダ
    • その他の欧州
  • アジア太平洋
    • 中国
    • 日本
    • インド
    • オーストラリア
    • 韓国
    • その他のアジア太平洋地域
  • ラテンアメリカ
    • ブラジル
    • メキシコ
    • アルゼンチン
    • その他のラテンアメリカ
  • 中東・アフリカ
    • 南アフリカ
    • サウジアラビア
    • UAE
    • その他の中東・アフリカ
著者:  Monali Tayade , Sampada Kulkarni

よくある質問 (FAQs):

世界のライフサイエンス分析向けAI業界の市場規模は2023年に13億米ドルに達し、AIアルゴリズムと計算能力の進展が進んでいることを背景に、2024年から2032年にかけて年平均成長率(CAGR)11.5%で成長すると予測される。
生命科学分野で営業活動の効果、顧客エンゲージメント、ターゲットを絞ったマーケティングを強化するためのAI活用が拡大したことを背景に、市場の販売・マーケティングセグメントは2023年に5億1,640万米ドルを占めた。
北米のライフサイエンス分析におけるAI市場は、創薬、臨床試験、個別化医療の高度化を目的としたAI導入の拡大を背景に、2032年までの期間に年平均成長率(CAGR)10.8%を記録すると予測される。
AiCure LLC、Atomwise、Axtria、Databricks、IBM Corporation、Indegene、Lexalytics、Nuance communications、NuMediiなど。

調査手法、データソース、検証プロセス

本レポートは、業界関係者への直接的なヒアリング、独自のモデル構築、厳格な相互検証を柱とする体系的な調査プロセスに基づいています。文献・公開情報の調査だけに依拠したものではありません。

当社の6段階の調査プロセス

  1. 1. 調査設計とアナリストによる監督

    GMIの調査手法は、専門家の知見、厳格な検証、徹底した透明性を基盤としています。当社のレポートに掲載される洞察、トレンド分析、予測はすべて、対象市場の特性を熟知した経験豊富なアナリストが作成しています。

    当社は、業界関係者や専門家との直接対話を通じた広範な一次調査と、信頼性を確認した世界各地の情報源に基づく包括的な二次調査を組み合わせています。定量的な影響分析を用いて信頼できる予測を提供するとともに、元のデータソースから最終的な分析結果までの追跡可能性を確保しています。

  2. 2. 一次調査

    一次調査は当社の調査手法の中核であり、分析上の知見全体の約80%を占めます。分析の正確性と深さを確保するため、業界関係者に直接ヒアリングを行います。体系的なインタビュープログラムは地域市場と世界市場を対象とし、経営幹部、取締役、各分野の専門家から情報を収集します。こうした対話から戦略面、事業運営面、技術面の見解を得ることで、多角的な分析と信頼性の高い市場予測につなげています。

  3. 3. データマイニングと市場分析

    データ収集・分析は当社の調査プロセスの重要な一部であり、調査手法全体の約20%を占めます。主要企業の売上高シェア分析を通じて、市場構造の分析、業界トレンドの特定、マクロ経済要因の評価を行います。有料・無料の情報源から関連データを収集し、信頼性の高いデータベースを構築します。その情報を一次調査と市場規模推計に活用し、販売代理店、メーカー、業界団体などの主要関係者による検証を受けます。

  4. 4. 市場規模の推計

    当社はボトムアップ方式で市場規模を推計します。一次インタビューで直接収集した企業の売上高データに加え、メーカーの生産量、設置件数または導入件数に関する統計を出発点とします。これらの情報を地域市場ごとに積み上げ、実際の業界活動に裏付けられた世界市場の推計値を算出します。

  5. 5. 予測モデルと主要な前提条件

    すべての予測には、以下の事項を明示しています。

    • ✓ 主な成長要因と、それぞれについて想定する影響

    • ✓ 成長抑制要因と、その影響を緩和するシナリオ

    • ✓ 規制に関する前提条件と政策変更リスク

    • ✓ 技術普及曲線のパラメーター

    • ✓ マクロ経済に関する前提条件(GDP成長率、インフレ率、為替)

    • ✓ 競争環境と市場への参入・撤退の見通し

  6. 6. 検証と品質保証

    最終段階では、各分野の専門家が選別済みデータを目視で確認し、自動化されたシステムでは見落とし得る微妙な差異や文脈上の誤りを特定します。この専門家によるレビューが品質保証の重要な層となり、データが調査目的と各分野の基準に合致していることを確認します。

    当社は3層の検証プロセスを通じて、データの信頼性を最大限に高めています。

    • ✓ 統計的検証

    • ✓ 専門家による検証

    • ✓ 市場実態との照合

信頼性と信用力

10+
事業年数
設立以来、継続してサービスを提供
A+
BBB認定
専門的な業務基準と顧客満足度
ISO
品質認証取得
ISO 9001:2015認証取得企業
150+
調査アナリスト
20以上の産業分野を担当
95%
顧客維持率
5年間の顧客関係の価値

検証済みのデータソース

  • 業界専門誌

    業界誌、専門誌、専門メディア

  • 業界データベース

    独自および第三者の市場データベース

  • 規制当局への提出書類

    政府の調達記録および政策文書

  • 学術研究

    大学の研究成果および専門研究機関のレポート

  • 企業レポート

    年次報告書、投資家向け説明資料、公的提出書類

  • 専門家へのインタビュー

    経営幹部、調達責任者、技術専門家

  • GMIの調査アーカイブ

    20以上の産業分野にわたる13,000件以上の公表済み調査

  • 貿易統計データ

    輸出入量、HSコード、通関記録

調査・評価対象の項目

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著者:  Monali Tayade, Sampada Kulkarni
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