創薬におけるAIの日本市場（2026年～2034年）、市場規模（前臨床試験、薬剤の最適化と再利用、標的の特定、候補スクリーニング）・分析レポートを発表

株式会社マーケットリサーチセンター（本社：東京都港区、世界の市場調査資料販売）では、「創薬におけるAIの日本市場（2026年～2034年）、英文タイトル：Japan AI in Drug Discovery Market 2026-2034」調査資料を発表しました。資料には、創薬におけるAIの日本市場規模、動向、予測、関連企業の情報などが盛り込まれています。

■主な掲載内容

2025年、日本のAI創薬市場規模は1億3,106万米ドルに達しました。本調査会社は、同市場が2034年までに7億9,609万米ドルに達し、2026年から2034年にかけて年平均成長率（CAGR）22.20%で成長すると予測しています。この市場は、製薬会社による主権AIインフラの進化、分子生成とドラッグライクネス最適化を加速する量子-AIハイブリッド技術の統合、そして国内のAIを活用したヘルスケアシステムを確立するための政府主導のデジタル変革イニシアティブによって牽引されています。さらに、製薬会社とAI技術プロバイダー間のファーストインクラスの医薬品開発に向けた連携の増加も、日本におけるAI創薬市場シェアの拡大を後押ししています。

日本のAI創薬市場では、以下のようなトレンドが見られます。まず、「主権AIインフラの開発と製薬企業による導入」です。日本は、製薬研究のために特別に設計された主権AIインフラの展開により、AIを活用した創薬における変革的な進歩を遂げています。アステラス製薬、第一三共、小野薬品工業などの日本の主要製薬会社は、高度な高性能コンピューティングプラットフォームを活用し、創薬アプリケーション向けに洗練されたAIモデルを構築しています。これらの企業は、生体分子データから生物学的インテリジェンスを生成するためのAIモデルの開発と展開を創薬研究者が行える専門プラットフォームを利用しています。このインフラは、タンパク質構造予測、分子ドッキングシミュレーション、標的分子と結合するように最適化された新規タンパク質構造の設計など、重要な計算タスクをサポートしています。カスタマイズ可能でモジュール式のプログラミングフレームワークと最適化されたAI推論機能の利用により、製薬研究者は創薬期間を大幅に短縮し、実現可能な治療候補を特定する可能性を高めることができます。これらの技術の採用は、従来の実験的アプローチでは効率的に解決できない複雑な生物学的課題に対処するために、計算能力と高度なアルゴリズムを活用する戦略的な転換を意味します。

次に、「量子-AIハイブリッド技術による創薬能力の向上」です。量子コンピューティングと人工知能の統合は、日本の創薬手法を再構築している最先端の技術進歩を表しています。日本の主要企業の製薬部門は、分子設計と薬剤候補識別のために大規模言語モデルの生成能力を向上させるために、量子ハイブリッド計算ワークフローの応用を先駆けて行っています。これらの量子強化型AIシステムは、従来の計算手法のみで生成された分子と比較して、改善された薬剤類似特性を示す新規分子構造を生成する上で優れた性能を発揮します。量子-AIハイブリッドアプローチは、有望な薬剤候補を特定するために必要な広大な化学空間探索を扱う際の古典的コンピューティングの根本的な限界に対処し、複雑な分子相互作用の計算を加速し、薬理学的特性のより正確な予測を提供します。この技術の融合により、研究者はより広範な分子特性と活性を探求することが可能になり、厳格な有効性と安全性の基準を満たす低分子化合物の発見空間を拡大します。この分野での概念実証研究は、量子強化AIが薬剤開発プロセスの質と速度の両方を促進する可能性を裏付けており、計算創薬の進化における重要なマイルストーンとなっています。

さらに、「政府主導のヘルスケアデジタル変革とAI病院イニシアティブ」も市場を牽引しています。日本政府は、高齢化と医療従事者の不足という課題に対処するため、AIを活用したヘルスケアインフラの確立に多額の投資を行い、ヘルスケア分野全体で包括的なデジタル変革イニシアティブを実施しています。これらのイニシアティブは、急速に高齢化する日本の人口（約30%が65歳以上）に質の高い医療を提供する必要性と、数十万人の医療従事者の不足が予測される中で推進されています。政府のヘルスケア革新へのコミットメントは、技術統合型社会を envisionするSociety 5.0ビジョンに表れており、デジタルと物理のヘルスケア領域が融合して患者ケアと医療研究の進歩を推進します。日本のAI創薬市場の成長は、技術企業、製薬会社、学術機関が協力して、ヘルスケア提供と研究の様々な側面をサポートするAI拡張システムを開発する大規模な官民パートナーシップによって推進されています。これらのシステムには、AI支援創薬プラットフォーム、精密治療のためのゲノム医療アプリケーション、高度な医療画像ソリューション、臨床ワークフローを強化するために設計されたヘルスケアロボティクスが含まれます。患者管理、診断サポート、治療最適化のための自律システムを備えた専門的なAI病院の設立は、政府のヘルスケア近代化への包括的なアプローチを示しています。

本調査会社は、市場の各セグメントにおける主要なトレンドを分析し、2026年から2034年までの国および地域レベルでの予測を提供しています。本レポートでは、市場を「提供製品」、「アプリケーション」、「治療分野」、「エンドユーザー」に基づいて分類しています。

提供製品別では、市場は「ソフトウェア」と「サービス」に詳細に分類され、分析が提供されています。

アプリケーション別では、市場は「前臨床試験」、「薬剤最適化と再利用」、「標的特定」、「候補スクリーニング」、および「その他」に詳細に分類され、分析が提供されています。

治療分野別では、市場は「腫瘍学」、「神経変性疾患」、「心血管疾患」、「代謝性疾患」、および「その他」に詳細に分類され、分析が提供されています。

エンドユーザー別では、市場は「製薬・バイオテクノロジー企業」、「受託研究機関（CRO）」、および「研究センター・学術機関」に詳細に分類され、分析が提供されています。

地域別では、本レポートは「関東地方」、「関西/近畿地方」、「中部地方」、「九州・沖縄地方」、「東北地方」、「中国地方」、「北海道地方」、および「四国地方」を含むすべての主要な地域市場の包括的な分析も提供しています。

競争状況については、本市場調査レポートは、市場構造、主要企業のポジショニング、トップの勝利戦略、競合ダッシュボード、および企業評価象限などの包括的な分析を提供しています。また、すべての主要企業の詳細なプロフィールも提供されています。

本レポートで回答される主な質問は以下の通りです。日本におけるAI創薬市場はこれまでどのように推移し、今後どのように推移するのか。提供製品別、アプリケーション別、治療分野別、エンドユーザー別、地域別で日本におけるAI創薬市場の細分化はどうなっているのか。日本におけるAI創薬市場のバリューチェーンにおける様々な段階は何か。日本におけるAI創薬市場の主要な推進要因と課題は何か。日本におけるAI創薬市場の構造と主要プレイヤーは誰か。日本におけるAI創薬市場の競争度はどの程度か。

第1章には本レポートの序文が記載されている。
第2章には調査の範囲と方法論、すなわち研究の目的、ステークホルダー、データソース（一次および二次）、市場推定手法（ボトムアップおよびトップダウン）、および予測方法論が記載されている。
第3章にはエグゼクティブサマリーが記載されている。
第4章には日本におけるAI創薬市場の概要、市場のダイナミクス、業界のトレンド、および競合インテリジェンスが記載されている。
第5章には日本におけるAI創薬市場の歴史的および現在の市場動向（2020-2025年）と市場予測（2026-2034年）が記載されている。
第6章には日本におけるAI創薬市場のオファリング別（ソフトウェア、サービス）の内訳、その概要、歴史的および現在の市場動向（2020-2025年）、および市場予測（2026-2034年）が記載されている。
第7章には日本におけるAI創薬市場のアプリケーション別（前臨床試験、薬剤の最適化と再利用、ターゲット同定、候補スクリーニング、その他）の内訳、その概要、歴史的および現在の市場動向（2020-2025年）、および市場予測（2026-2034年）が記載されている。
第8章には日本におけるAI創薬市場の治療領域別（腫瘍学、神経変性疾患、心血管疾患、代謝性疾患、その他）の内訳、その概要、歴史的および現在の市場動向（2020-2025年）、および市場予測（2026-2034年）が記載されている。
第9章には日本におけるAI創薬市場のエンドユーザー別（製薬・バイオテクノロジー企業、医薬品開発業務受託機関（CRO）、研究センター・学術機関）の内訳、その概要、歴史的および現在の市場動向（2020-2025年）、および市場予測（2026-2034年）が記載されている。
第10章には日本におけるAI創薬市場の地域別（関東地方、関西/近畿地方、中部地方、九州・沖縄地方、東北地方、中国地方、北海道地方、四国地方）の内訳が記載されており、各地域における概要、歴史的および現在の市場動向（2020-2025年）、オファリング別、アプリケーション別、治療領域別、エンドユーザー別の市場内訳、主要プレイヤー、および市場予測（2026-2034年）が含まれている。
第11章には日本におけるAI創薬市場の競合情勢、市場構造、プレイヤーのポジショニング、主要な勝利戦略、競合ダッシュボード、および企業評価象限が記載されている。
第12章には主要プレイヤー（企業A～E）のプロファイル、その事業概要、提供されるサービス、事業戦略、SWOT分析、および主要なニュースとイベントが記載されている。
第13章には日本におけるAI創薬市場の業界分析、具体的にはドライバー、抑制要因、機会、ポーターの5つの競争要因分析、およびバリューチェーン分析が記載されている。
第14章には付録が記載されている。

【創薬におけるAIについて】

創薬におけるAIとは、人工知能技術、特に機械学習、深層学習、自然言語処理などを医薬品の研究開発プロセス全体に応用し、その効率性、速度、そして成功率を飛躍的に向上させるためのアプローチを指します。これは、疾患ターゲットの探索から化合物設計、前臨床・臨床試験、さらには製造プロセスに至るまで、創薬のあらゆる段階に変革をもたらすことを目的としています。

具体的には、まず疾患の治療標的を特定する段階において、AIはゲノム、プロテオーム、トランスクリプトーム、医療画像データといった膨大な生物学的情報を解析し、これまで見過ごされてきた疾患関連タンパク質、経路、バイオマーカーを特定する能力を発揮します。これにより、創薬の出発点となる標的の精度と発見速度が向上します。

次いで、候補化合物の探索と最適化フェーズでは、AIが数億から数兆に及ぶ仮想化合物ライブラリの中から、特定のターゲットに結合し、望ましい薬理活性を示す可能性のある化合物を高速で予測する「仮想スクリーニング」を実施します。さらに、化合物の吸収、分布、代謝、排泄、毒性（ADMET）といった薬物動態特性や毒性をin silicoで予測することで、前臨床試験での失敗リスクを大幅に低減することが可能です。リード化合物の構造最適化においても、AIは有効性、安全性、薬物動態プロファイルの改善に貢献し、最適化された候補分子の創出を加速させます。

既存薬の再活用（ドラッグリポジショニング）もAIの得意分野であり、既に安全性情報が確立された薬剤の中から、AIがデータ解析に基づいて新たな疾患への適用可能性を発見することで、開発期間とコストを大幅に短縮できます。

臨床試験においてもAIの活用は進んでおり、患者の遺伝子情報や病歴、ライフスタイルデータなどを統合的に解析し、治療効果が期待できる被験者群を特定したり、最適な治験デザインを立案したりすることで、試験の成功確率を高め、期間短縮に寄与します。また、リアルワールドデータ（RWD）の解析を通じた市販後評価への応用も進んでいます。医薬品製造プロセスにおいても、品質管理の最適化や生産効率向上にAIが寄与します。

このように、創薬におけるAIの導入は、開発期間の大幅な短縮、研究開発コストの削減、そしてこれまで困難であった新薬発見の成功確率向上という計り知れないメリットをもたらします。膨大なデータの中から人間が見つけ出すことが困難なパターンや相関関係を抽出し、客観的かつ効率的な意思決定を支援することで、創薬は「偶然の発見」から「設計された創造」へと変貌を遂げつつあります。

一方で、高品質なデータの確保、AIモデルの解釈性（Explainable AI）の向上、そして倫理的な側面への配慮といった課題も存在します。しかし、これらの課題を克服しながら、AIは今後も創薬のあり方を根本から変革し、より多くの患者に画期的な医薬品を迅速に届けるための不可欠なツールとして、その進化が期待されています。

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