創薬における人工知能市場：技術別、治療領域別、用途別、エンドユーザー別、展開方式別 - 世界市場の予測（2026～2032年）

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：技術別、治療領域別、用途別、エンドユーザー別、展開方式別 - 世界市場の予測（2026～2032年）」（360iResearch LLP）の販売を6月9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（AI）市場は、2025年には15億5,000万米ドルと評価され、2026年には18億1,000万米ドルに成長すると予測されており、年平均成長率（CAGR）は17.90%で、2032年には49億3,000万米ドルに達すると見込まれています。

人工知能は、単なる調査上の関心事から、治療候補物質の発見、最適化、リスク低減のあり方を再構築する中核的な能力へと進化しました。本稿では、アルゴリズムの進歩、生物学的データの拡大、計算化学の飛躍的進歩が融合し、生成モデル、予測分析、構造シミュレーションが産業ワークフローにおいて実用化されるに至った、現在の状況をその軌跡の中に位置づけます。製薬企業、バイオテクノロジー系スタートアップ、CRO（医薬品開発受託機関）、および学術研究所の利害関係者は、設計サイクルの短縮、トランスレーショナル研究の精度向上、そして戦略的なポートフォリオ選択の指針とするため、創薬バリューチェーン全体にAIを統合しています。

本調査では、複数のエビデンスストリームを統合し、創薬におけるAIアプリケーションに関するバランスの取れた見解を提示します。主な入力情報には、製薬企業の研究開発部門、バイオテクノロジー企業、受託研究機関、および学術研究センターの各分野の専門家に対する構造化インタビューに加え、調査手法の進歩を記録した査読済み文献およびプレプリントの技術的レビューが含まれます。二次的な入力情報としては、公開されている規制ガイダンス、プラットフォーム導入に関する企業の開示情報、およびAIと実験室プロセスとの統合に成功した事例研究の分析が含まれます。調査手法に関する主張の定量的検証には、技術文献で報告された再現性評価や、独立したベンチマークデータセットが利用可能な場合の比較評価を活用しました。

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な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ありません。この技術の影響力は条件付きです。再現性のある成果を生み出すためには、実験設計との意図的な統合、堅牢なデータガバナンス、および段階的な検証戦略が必要となります。高付加価値の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構築するリーダーは、エンドツーエンドの統合を伴わない孤立したパイロットプロジェクトを追求する者たちと比較して、格段に大きな利益を得ることになるでしょう。

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？
2025年に15億5,000万米ドル、2026年には18億1,000万米ドル、2032年までには49億3,000万米ドルに達すると予測されています。CAGRは17.90%です。

創薬における人工知能の導入がもたらす戦略的転換点は何ですか？
人工知能は治療候補物質の発見、最適化、リスク低減のあり方を再構築する中核的な能力へと進化しました。

創薬におけるAIの技術的・組織的変化にはどのようなものがありますか？
タンパク質構造予測の進歩、生成化学モデルの成熟、マルチモーダルデータの統合が挙げられます。

2025年に施行された関税がAIを活用した創薬に与える影響は何ですか？
関税は調達戦略の複雑さを増大させ、企業はクラウド導入を加速させたり、現地調達に投資したりしました。

AIアプリケーションの投資が最も即効性のある領域はどこですか？
ADMETおよび毒性予測の分野で、薬力学予測、薬物動態予測、毒性予測の進歩が見られます。

各地域のAIを活用した創薬の実施状況はどうなっていますか？
アメリカ大陸ではベンチャーキャピタルエコシステムが支え、規制当局との対話が進んでいます。

競合情勢はどのように変化していますか？
老舗製薬企業とAIネイティブのスタートアップが相互補完的な役割を果たしています。

AIを責任を持って拡大するためのリーダー向けの優先事項は何ですか？
明確に定義された科学的およびビジネス上の目標にAIイニシアチブを整合させることが重要です。

調査アプローチにはどのような手法が含まれていますか？
専門家へのインタビュー、文献の統合、再現性チェック、透明性のある限界の明示が含まれます。

AI主導の能力を持続的な創薬上の優位性へと転換するための戦略的示唆は何ですか？
実験設計との意図的な統合、堅牢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 序論
第2章 分析手法
第3章 エグゼクティブサマリー
第4章 市場概要
第5章 市場洞察
第6章 米国の関税の累積的な影響（2025年）
第7章 人工知能（AI）の累積的影響（2025年）
第8章 創薬における人工知能市場：技術別
第9章 創薬における人工知能市場：治療領域別
第10章 創薬における人工知能市場：用途別
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：展開方式別
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 米国の創薬における人工知能市場
第17章 中国の創薬における人工知能市場
第18章 競合情勢

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