創薬における人工知能市場：用途、技術、治療領域、エンドユーザー、展開モード別-2025～2032年の世界予測

株式会社グローバルインフォメーション（所在地：神奈川県川崎市、代表者：樋口 荘祐、証券コード：東証スタンダード 4171）は、市場調査レポート「創薬における人工知能市場：用途、技術、治療領域、エンドユーザー、展開モード別-2025～2032年の世界予測」（360iResearch LLP）の販売を12月18日より開始しました。グローバルインフォメーションは360iResearch (360iリサーチ)の日本における正規代理店です。

【当レポートの詳細目次】
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創薬における人工知能市場は、2032年までにCAGR 28.19%で99億米ドルの成長が予測されています。

人工知能は、研究上の好奇心から、治療薬候補の発見、最適化、リスク回避の方法を再構築する中核能力へと進化しました。このイントロダクションでは、アルゴリズムの進歩、拡大する生物学的データ、計算化学のブレークスルーが収束し、生成モデル、予測分析、構造シミュレーションが工業的ワークフローで実用化されつつある現在を位置づける。製薬会社、バイオテクノロジー新興企業、受託研究機関、学術研究所の利害関係者は、創薬バリューチェーン全体でAIを統合し、設計サイクルの短縮、トランスレーショナル精度の向上、戦略的ポートフォリオの選択に役立てています。

組織の適応に伴い、中心的な問題は、AIが価値を付加できるかどうかから、AIをどのように管理し、検証し、規模を拡大すべきかどうかに軸足を移しています。現在、重要な検討事項には、AIイニシアチブを実験スループットと整合させること、インシリコ予測の現実的なベンチマークを定義すること、AI出力をウェットラボパイプラインと統合し、人間の専門知識と計算モデルが互いに補完し合うようにすることなどが含まれます。さらに、リーダーシップは、迅速な反復をサポートするクラウドネイティブプラットフォームと、厳しいデータガバナンス要件を満たすオンプレミスデプロイメントの間で、運用上のトレードオフと戦わなければならないです。つまり、創薬におけるAIの次のフェーズでは、規律ある統合、再現可能な検証、AIが測定可能な価値を生み出す候補の戦略的優先順位付けが重視されます。

本調査では、創薬におけるAIの応用についてバランスの取れた見解を得るために、複数のエビデンスの流れを統合しています。1次調査として、製薬企業、バイオテクノロジー企業、委託研究機関、学術研究センターにおける専門家への構造化インタビュー、査読付き文献のテクニカルレビュー、および方法論の進歩を記録したプレプリントを実施しました。二次インプットとしては、公開されている規制ガイダンスの分析、プラットフォーム導入に関する企業の開示、AIとウェットラボプロセスの統合の成功例を示すケーススタディがあります。方法論的主張の定量的検証は、技術情報源で報告されている再現性評価と、独立したベンチマークデータセットが利用可能な比較評価を参考にしました。

分析手法では、三角測量（triangulation）を重視しました。専門家の視点を文献的証拠や文書化された事例と組み合わせることで、単一の研究結果に頼るのではなく、確実なパターンを浮かび上がらせた。独自のデータセットやベンダーの主張が資料に引用されている場合は、可能な限り、独立した技術評価や再現結果と照合しました。調査には、非公開会社からの詳細なパフォーマンス指標の入手が困難であること、機関によってデータセットの標準にばらつきがあること、静的な報告を凌駕するような急速なペースで方法論が変化していることなどの限界があることを認識しています。これらの制約を緩和するため、分析では複数の情報源から裏付けされた繰り返し見られるテーマを強調し、さらなる一次調査や技術的ベンチマークが必要な分野を明確に指摘しています。

創薬におけるAIは、創薬スピードとトランスレーショナル精度の向上を目指す組織にとって、もはやオプションではないです。再現性のある結果を得るためには、実験デザインとの意図的な統合、強固なデータガバナンス、段階的な検証戦略が必要となります。価値の高い使用事例に焦点を当て、データ・スチュワードシップに投資し、部門横断的なチームを設立するリーダーは、エンド・ツー・エンドの統合を行わずに孤立したパイロット研究を追求するリーダーに比べ、不釣り合いな利益を実現すると思われます。

さらに、関税に起因するサプライチェーンの調整や地域による規制の違いなど、地政学的・政策的要因も、柔軟なインフラと多様なパートナーシップの重要性を強調しています。成功するかどうかは、技術的な卓越性と、明確な評価基準、透明性のある検証、知的財産、倫理、規制上の期待に対応するガバナンスの枠組みといった業務規律を結びつけるかどうかにかかっています。これらの要素に優先順位をつけることで、企業はアルゴリズミックな有望性を、治療法の発見を加速し、患者の転帰を改善する持続可能な能力へと転換することができます。

創薬における人工知能市場の市場規模はどのように予測されていますか？
2024年に13億5,000万米ドル、2025年には17億4,000万米ドル、2032年には99億米ドルに達すると予測されています。CAGRは28.19%です。

創薬における人工知能の変革の可能性について教えてください。

人工知能は、治療薬候補の発見、最適化、リスク回避の方法を再構築する中核能力へと進化しました。製薬会社やバイオテクノロジー新興企業は、AIを統合し、設計サイクルの短縮やトランスレーショナル精度の向上に役立てています。

創薬エコシステムを再構築する基礎的な技術シフトは何ですか？
タンパク質構造予測の進歩、ジェネレイティブケミストリーの成熟、マルチモーダルデータの統合が、創薬の状況を変化させています。

米国における2025年の関税環境はどのように影響しますか？
関税政策は、バイオ医薬品のサプライチェーンやAI主導の発見をサポートするソフトウェア・ハードウェアスタック全体に不安と調整をもたらしました。

AIが最も影響力を持つ場所はどこですか？
ADMETと毒性予測、臨床試験の最適化、ヒット化合物同定、リード化合物の最適化、タンパク質構造予測の分野でAIが影響を持っています。

地域ごとのAIを活用した創薬の導入・拡大方法はどのように異なりますか？
アメリカ大陸ではベンチャーキャピタルが支え、欧州は官民コンソーシアムが多様で、アジア太平洋地域は官民の投資が急速に進んでいます。

競合情勢はどのようになっていますか？
既存の製薬会社は深い領域知識を活用し、AIネイティブの新興企業は専門的なモデリングの専門知識を提供しています。

リーダーが今すぐ実行すべき戦略的動きは何ですか？
明確に定義された科学的・ビジネス的目標にAIイニシアチブを合わせ、高品質なデータ基盤に投資し、学際的チームを構築することが重要です。

調査手法の透明性について教えてください。

製薬企業やバイオテクノロジー企業への構造化インタビューや査読付き文献のレビューを通じて、複数のエビデンスの流れを統合しました。

創薬におけるAIの核心的な意味は何ですか？
再現性のある結果を得るためには、実験デザインとの意図的な統合、強固なデータガバナンス、段階的な検証戦略が必要です。

第1章 序文
第2章 調査手法
第3章 エグゼクティブサマリー
第4章 市場の概要
第5章 市場洞察
第6章 米国の関税の累積的な影響, 2025
第7章 AIの累積的影響, 2025
第8章 創薬における人工知能市場：用途別
第9章 創薬における人工知能市場：技術別
第10章 創薬における人工知能市場：治療領域別
第11章 創薬における人工知能市場：エンドユーザー別
第12章 創薬における人工知能市場：展開モード別
第13章 創薬における人工知能市場：地域別
第14章 創薬における人工知能市場：グループ別
第15章 創薬における人工知能市場：国別
第16章 競合情勢

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