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化学分野における人工知能（ai）の世界市場規模は、2022年に10億7000万米ドルと評価され、2023年から2032年の予測期間で31.9％の著しい年平均成長率で、2032年までに約169億4000万米ドルになると予測されている。
重要なポイント
2022年には北米が最大のシェア40％を占めると予測されている。
ソフトウェア・タイプは2022年に37％の売上シェアを占めた。
ハードウェア・タイプ・セグメントは、2023年から2032年にかけて29.4％の著しい成長を遂げると予測されている。
市場の概要
一貫性のある効果的な製造プロセスに対する需要の急増、化学業界による革新的なデジタル技術の採用、より優れたバッチ生産スケジューリングに対する需要の高まり、AIソリューションに対する意識の高まりが、化学市場におけるAIの拡大を促進する主な要因となっている。
さらに、製造プロセスの最適化に対する政府の研究開発投資の増加は、予測期間中の市場展開を促進すると予想される。IoT、3Dプリンティング、VRのような先端技術の採用が増加していることから、研究開発活動が活発化し、業界全体のAI需要が促進されると予想される。
市場のダイナミクス：
ドライバー
新製品の設計と開発
AIは、プロセス開発と製品開発段階の間でイノベーションを加速させるために活用されている。機械学習だけでなく、過去のデータを使った高度な分析アルゴリズムを活用することで、化学業界はコストと性能を正確に策定できるようになる。多くの化学分野では、最適な化学物質の組み合わせを決定し、触媒の老化プロセスや複雑な染料の溶解度を予測するために、カスタマイズされた数学的アルゴリズムやモデルを使用しています。
例えば、ノバルティスのような企業では、マルチウェルプレート内の化合物の移送にロボットが使用されている。これらのロボットは、24時間365日体制で製品や物質の実験室試験を行う同社を支援し、創薬開発のプロセスを加速させている。
正確な予測
化学業界は、サプライチェーンを正確に調整するために需要を予測しなければならない。その結果、化学ビジネスはAIアルゴリズムを導入しなければならない。ディープラーニング・アルゴリズムは、製品需要に影響を与える変数を特定することができる。いくつかの化学業界では、この技術を利用して予測精度を高めている。
例えば、ブルー・ヨンダーのような組織は、AIやMLの手法をサポートし、予測や補充を改善すると同時に、価格設定も調整している。
研究開発サービスの進展
研究開発は、より効率的で迅速な成果を達成するために、どの企業にとっても成功するために最も重要なプロセスの一つである。コンピュータ化された組み合わせと順列の助けを借りて、機械学習戦略はあらゆる研究開発をより高速に実行する。機械学習ソリューションは、適切な分子を認識し、正しい数式を生成することで、企業の研究プロセスをスピードアップすることができる。
例えば、ファイザーはデータサイエンス、AI、そして実世界のデータを用いて、斬新でより正確な治療法を開発している。同社は人工知能を使って化学研究を再定義し、完了を早めている。
拘束
新技術の高コスト
AI技術を購入する際に考慮すべき重要な要素はコストである。社内に専門知識がない企業やAIを周知させる必要がある企業は、外注を余儀なくされることが多く、コストやメンテナンスの問題が加わる。スマート・テクノロジーはその複雑さゆえにコストがかかり、修理やメンテナンスのための追加費用が発生する可能性がある。さらに、データモデルを訓練するのに必要な計算などに関連するコストが発生する可能性もある。
ソフトウェア・プログラムは、進化するビジネス環境に適応するため、定期的に更新されなければならない。また、故障が発生した場合、復旧には時間とコストがかかることが多い。
チャンス
生成モデリングの応用
ジェネレーティブ・モデリングは、治療効果のある新規分子や、環境に悪影響を及ぼす広く使用されている物質の代替物質を探している化学者にとって、ゲーム・チェンジャーとなりうる。機械学習技術は、科学者がさまざまな化学反応や組み合わせとその結果を効率的にスクリーニングするのに役立つ。
このようなスクリーニング／生成能力を持つMLアルゴリズムは、化学企業が石油製品やプラスチックに似た特性を持ちながら、より簡単に分解され、廃棄物や汚染を伴わない物質を製造できるようにすることで、より環境に優しい未来に近づく手助けにもなる。
ネイチャー・コミュニケーションズ誌によれば、人工知能サービスは、企業が約63％より環境に優しくなるよう支援する。
COVID-19の影響：
COVID-19の治療に使用される現在の薬剤の検出とスクリーニングのために多くの企業によって広く応用されているため、COVID-19の流行は化学産業におけるAIの成長にプラスの効果をもたらした。パンデミックを通じて、世界中の市場は、開発に数ヶ月を要し、同様にコストのかかる従来のワクチン認識手順の代わりに人工知能ベースの発見に依存し、市場拡大に貢献した。
COVID-19から回復するために、産業界はさまざまな戦略的決定を下している。技術を強化するために、プレーヤーによって複数の研究開発活動が行われている。AIは、HIV、SARS-CoV、SARS-インフルエンザウイルス、CoV-2、および他の病気を予防するために使用される活性化学物質を検出することができます。
地域インサイト
北米は、デジタル化アプローチに対する意識の高まりと、生産プロセス全体の進歩のための化学企業による研究開発資金の増加により、今後数年間は上記業界で最大のシェアを占めると予想されている。例えば、2019年、米国大統領は、人工知能のリーダーシップを後押しする国の戦略として「アメリカンAIプロジェクト」を立ち上げた。このアプローチの一環として、政府機関は、AIベースのプロセスの進歩や様々な分野にわたる実際の応用のためのガイダンスを提供することで、AIベースのプロセスに対する国民の信頼の構築に貢献している。
欧州は、化学産業設立のための政府資金や計画の増加、良好な規制環境、新興の化学産業により、予想される期間中に最も速いペースで拡大すると予測されている。欧州は世界第2位の化学品生産国である。
タイプ・インサイト
ソフトウェア – 化学分野のニーズに応えるソフトウェアの変革が進行しているため、ソフトウェア分野は2022年に最も大きなシェアを獲得し、予測期間を通じて引き続き優位を占めると予想される。医薬品の研究開発におけるデータの保存、管理、評価、共有の改善に対する需要が高まった結果、ソフトウェアの利用が増加し、この分野が優位を占める結果となった。さらに、ソフトウェアは長期にわたって市場プレイヤーのさまざまな収益源を生み出すため、世界の化学品市場におけるAIの売上高が最も高い要因となっている。例えば、MATLABは化学工学におけるデータのプロットや数値計算の実行に最適なソフトウェア製品のひとつである。
ハードウェア – ハードウェア分野は、複雑なメカニズムに対する人工知能アルゴリズムの利用が増加し、AIメモリやプロセッサなどの特殊なハードウェア部品に対する需要が高まっていることから、予測期間中に大きく成長する見込みである。人工知能プロセッサは、従来のプロセッサよりも効果的で高速なニューロモルフィック処理部品である。リアクター、セパレーター、高度な検出器など、効率的な化学プロセスのためのインテリジェントラボのハードウェアは、物理システムと呼ばれる。インライン／オンラインモニタリングを可能にするためには、リアルタイム情報を付加製造を使ってハウジングやケーシングに統合する必要がある。AIと機械学習は、増加するミッション記録をリアルタイムで生成・分析し、自律的なコグニティブ・デジタル・ウォーを可能にし、ハードウェア・セグメントを前進させる。
アプリケーション・インサイト
新素材の発見
技術の進歩は新たな方法論をもたらし、材料科学の分野もそのような変革を経験している。材料探索における従来の手作業で時間のかかるアプローチは、人工知能（AI）、実験の自動化、シミュレーションによって推進される自動化、並列化、反復プロセスによって強化されつつある。膨大な材料文献が存在する一方で、既存の材料や仮説的な材料の包括的な特性データが不足しており、不完全です。しかし、物理的な実験からデジタルな実験への移行には、それなりの課題があります。そのような課題の1つは、適切なシミュレーションプロトコルを選択することである。不適切な選択は、当初から探索キャンペーンの成功を妨げる可能性があるからである。
さらに、これらのプロトコルを実行するための計算コストは、探索可能な設計空間の範囲に制限を課す可能性がある。このような課題に対処するため、AIやML支援シミュレーションの分野が近年大きな勢いを見せている。ニューラルネットワークの活用により、AIは、高エネルギー材料、固体材料、さらにはタンパク質構造など、ますます複雑化する特性を予測する能力を実証している。さらに、機械学習ポテンシャルの開発により、量子化学に近い精度をわずかな計算コストで達成することが可能になった。このようなAI支援シミュレーションの進歩は、材料科学に革命をもたらし、より効率的で正確な材料特性の探求を可能にし、新規材料の発見を加速している。
生産最適化
製品を最適化することは、化学品市場を含む業界全体に蔓延する課題である。この領域における人工知能（AI）の応用は、製品の最適化を推進する上で計り知れない可能性を秘めている。予測アルゴリズムやディープラーニングなどのAI技術を活用することで、化学業界はプロセスを強化し、大幅な改善を達成することができる。例えば、AIを活用することで、生産オペレーションを最適化し、コストを最小限に抑え、最高の品質基準を確保することができる。AI主導のシステムを通じて、化学メーカーは性能パラメーターを最適化し、エネルギー消費を削減することで、より効率的で持続可能なプロセスを実現できる。さらにAIは、リアルタイムのモニタリングとプロアクティブな管理を可能にすることで、化学プロセス制御において重要な役割を果たしている。コンピューター・ビジョンや予測型人工ニューラルネットワークのような技術は、連続フロー化学反応器の高速かつ正確な熱制御を可能にし、生産性を高め、ダウンタイムを最小限に抑える。さらに、ディープラーニングとサーマルイメージングの統合により、熱分解リアクターのモニタリングにおけるインテリジェントな故障検出が可能になり、安全性と信頼性の向上に貢献します。これらのアプリケーションは、化学市場におけるAIの変革的インパクトを強調し、最適化、効率化、プロアクティブモニタリングを推進し、パフォーマンスと競争力を向上させます。
最近の動向
バイエルとグーグル・クラウドは2023年1月、バイエルの量子化学分析を強化し、機械学習によって創薬を開始するための協業を明らかにした。
2023年、アラムコと香港のAI組織インシリコが環境に優しい燃料と素材の開発で協力。
2023年、新たな研究がアルファフォールドとAIを使って肝臓がんの新薬開発を後押しする。
ケミカル・エーアイは2023年1月16日、世界的な医薬品開発CRO企業であるNovAliX社との提携を発表した。
2022年、IIITデリーの研究者たちは、化学構造中の発がん性化合物を特定するAIベースの手法を開発した。
2022年、サノフィはエクセンティアと提携し、1億ドルを拠出し、がん治療と免疫学における15の新規低分子化合物の創出を支援した。
主要市場プレイヤー
マヌチャール・N.V
IMCD N.V.
ユニバー・ソリューションズ
ブレンンターク社
双日株式会社
ICCインダストリーズ
アゼリス・グループ NV
トリコン・エナジー社
ビースターフェルドAG
オミヤAG
ヘルムAG
シノケン・コーポレーション
ペトロケム・ミドルイーストFZE
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
ハードウェア
ソフトウェア
サービス
アプリケーション別
新素材の発見
生産最適化
価格設定の最適化
原材料の負荷予測
製品ポートフォリオの最適化
原料の最適化
プロセス管理と制御
最終用途別
基礎化学品・石油化学品
特殊化学品
農薬
地域別
北米
ヨーロッパ
アジア太平洋
ラテンアメリカ
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.原材料調達分析
4.3.2.販売・流通チャネル分析
4.3.3.川下バイヤー分析
第5章.COVID 19 化学市場における人工知能（AI）のインパクト
5.1.COVID-19 ランドスケープ化学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の影響世界の主要な政府政策
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.化学分野における人工知能（AI）の世界市場、タイプ別
8.1.化学分野における人工知能（AI）市場、タイプ別、2023～2032年
8.1.1.ハードウェア
8.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.2.ソフトウェア
8.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.3.サービス
8.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
第9章.化学分野における人工知能（AI）の世界市場、用途別
9.1.化学分野における人工知能（AI）市場、用途別、2023～2032年
9.1.1.分子設計
9.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.2.逆合成
9.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.3.反応結果予測
9.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.4.反応条件の予測
9.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.5.化学反応の最適化
9.1.5.1.市場収益と予測（2020-2032）
第10章.化学分野における人工知能（AI）の世界市場、地域別推定と動向予測
10.1.北米
10.1.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
10.1.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
10.1.3.米国
10.1.3.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
10.1.3.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
10.1.4.北米以外の地域
10.1.4.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
10.1.4.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
10.2.ヨーロッパ
10.2.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
10.2.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
10.2.3.英国
10.2.3.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
10.2.3.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
10.2.4.ドイツ
10.2.4.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
10.2.4.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
10.2.5.フランス
10.2.5.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
10.2.5.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
10.2.6.その他のヨーロッパ
10.2.6.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
10.2.6.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
10.3.APAC
10.3.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
10.3.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
10.3.3.インド
10.3.3.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
10.3.3.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
10.3.4.中国
10.3.4.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
10.3.4.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
10.3.5.日本
10.3.5.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
10.3.5.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
10.3.6.その他のAPAC地域
10.3.6.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
10.3.6.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
10.4.MEA
10.4.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
10.4.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
10.4.3.GCC
10.4.3.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
10.4.3.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
10.4.4.北アフリカ
10.4.4.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
10.4.4.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
10.4.5.南アフリカ
10.4.5.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
10.4.5.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
10.4.6.その他のMEA諸国
10.4.6.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
10.4.6.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
10.5.ラテンアメリカ
10.5.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
10.5.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
10.5.3.ブラジル
10.5.3.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
10.5.3.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
10.5.4.その他のラタム諸国
10.5.4.1.市場収入と予測、タイプ別（2020～2032年）
10.5.4.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
第11章.企業プロフィール
11.1.マヌチャール・N.V.
11.1.1.会社概要
11.1.2.提供商品
11.1.3.財務パフォーマンス
11.1.4.最近の取り組み
11.2.IMCD N.V.
11.2.1.会社概要
11.2.2.提供商品
11.2.3.財務パフォーマンス
11.2.4.最近の取り組み
11.3.ユニバー・ソリューションズ
11.3.1.会社概要
11.3.2.提供商品
11.3.3.財務パフォーマンス
11.3.4.最近の取り組み
11.4.ブレンンターク S.E.
11.4.1.会社概要
11.4.2.提供商品
11.4.3.財務パフォーマンス
11.4.4.最近の取り組み
11.5.双日株式会社
11.5.1.会社概要
11.5.2.提供商品
11.5.3.財務パフォーマンス
11.5.4.最近の取り組み
11.6.ICCインダストリーズ社
11.6.1.会社概要
11.6.2.提供商品
11.6.3.財務パフォーマンス
11.6.4.最近の取り組み
11.7.アゼリス・グループ NV
11.7.1.会社概要
11.7.2.提供商品
11.7.3.財務パフォーマンス
11.7.4.最近の取り組み
11.8.トリコン・エナジー社
11.8.1.会社概要
11.8.2.提供商品
11.8.3.財務パフォーマンス
11.8.4.最近の取り組み
11.9.ビースターフェルドAG
11.9.1.会社概要
11.9.2.提供商品
11.9.3.財務パフォーマンス
11.9.4.最近の取り組み
11.10.オミヤAG
11.10.1.会社概要
11.10.2.提供商品
11.10.3.財務パフォーマンス
11.10.4.最近の取り組み
第12章 調査方法研究方法
12.1.一次調査
12.2.二次調査
12.3.前提条件
第13章付録
13.1.私たちについて
13.2.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❖