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レポート概要
創薬における人工知能の世界市場規模は、2022年に11億米ドルと評価され、2023年から2030年にかけて年平均成長率（CAGR）29.6％で拡大すると予想されている。 新規薬物療法の発見と開発に対する需要の高まりとライフサイエンス産業の製造能力の増加が、創薬プロセスにおける人工知能（AI）搭載ソリューションの需要を促進している。ライフサイエンス業界のメーカーは、大ヒット商品の大半が特許切れとなる中、製品パイプラインの補充に常に注力している。さらに、創薬・開発プロセスにおけるAI搭載ソリューションの採用を後押しする官民パートナーシップの増加が、市場を牽引している。フランス、米国、スペイン、日本などの国々が臨床試験分野を支配しており、英国は研究開発活動の強化に注力している。
創薬と医薬品開発は、コストと時間のかかるプロセスである。業界誌に掲載されたデータによると、新薬の発見と開発にかかる平均コストは26億米ドル、期間は10年以上である。臨床試験の初期段階、具体的には前臨床試験や第1相試験で候補となる治療法のほとんどが淘汰されるのは、開発試験のファネルが狭いためであり、このことがプロセスにかかる高コストと膨大なタイムラインの直接の原因となっている。
臨床試験プロセスにおけるAIソリューションの採用は、起こりうる障害を排除し、臨床試験サイクルタイムを短縮し、臨床試験プロセスの生産性と精度を向上させる。したがって、創薬プロセスにおけるこれらの高度なAIソリューションの採用は、ライフサイエンス業界の関係者の間で人気を集めている。Clinical Trials Arenaのデータによる2021年の推定によると、主要なAIベースの創薬企業と製薬企業との戦略的提携やパートナーシップは、2015年の4提携から2020年には27提携に増加した。
生物医学・臨床研究分野におけるデジタル化は、AIソリューションの導入に道を開いている。分子スクリーニング段階や前臨床試験などの創薬プロセスから生成される幅広いデータセットが、AIを活用したソリューションの採用を後押ししている。膨大なデータセットは、研究者が研究を正確に分析することを困難にしており、AIソリューションを導入することで、スクリーニングプロセスを加速し、納期を短縮することができる。さらに、現在進行中のCovid-19の大流行は、臨床試験に対する認識を劇的に変化させ、AIソリューションの浸透と活用を高めている。例えば、ファイザー、ノバルティス、バイエル、サノフィ、ジョンソン・エンド・ジョンソンなどの有名製薬会社は、AIベースの創薬ソリューション・プロバイダーと提携している。
創薬プロセスにおけるAIソリューションの採用において、データマイニングやパーソナライゼーション機能といった無数のオプションが利用可能であることが、市場を牽引している。さらに、AIプラットフォームにおける深層学習や機械学習アルゴリズムの統合により、薬剤の分子結合特性を特定する精度が向上する。さらに、電子データキャプチャ（EDC）などの先進技術の組み込みは、患者データ管理を改善し、モニタリングコストを削減する上でメーカーをサポートする。電子臨床結果評価（e-COA）をAIソリューションに統合することで、プロセスエラーを最小限に抑えることができる。最近では、高度なアナリティクスがこれらの高度なAIソリューションに統合されつつあり、関係者のデータマイニング、患者募集、医療・臨床記録管理を支援している。
臨床試験研究のさまざまな段階の中で、前臨床試験は収益が低く、最も高い収益損失を占めている。AIソリューションの採用により、前臨床試験段階を最適化し、コストを最小限に抑えることができる。AIベースのモデルを導入することで、ヒトの生理学的反応を正確に分析し、実験コストを排除することができる。世界中の規制当局が定める臨床試験に関する厳しい規制は、創薬プロセスにおけるAIソリューションの需要を促進すると予想される。その一方で、さまざまな先進国や新興国の政府当局は、AIソリューションの普及を促進し、臨床試験の件数を増加させるために、有利な取り組みを実施している 。
治療領域の洞察
オンコロジーサブセグメントは、2022年に23.4％超の最大の収益シェアを占めた。病気の診断は人為的なミスが起こりやすいため、AIシステムを使用することで病気の早期発見に有益であることが証明される。近年、AIは病気の特定においてより正確になってきている。肺がんは、生存率が非常に低くなる後期段階で発見されることがほとんどである。このようなシナリオでは、AIシステムの助けを借りて早期発見することが財産となる。ノースウェスタン大学の研究者は、放射線科医が何も発見できないようなスキャンで肺がんを発見することに成功した。AIは、膨大なデータセットをスキャンして意味のある結論を導き出すように設計された既存のAIシステムを改良することによって、患者に個別化された治療を提供するために使用することができる。遺伝子配列や患者の病歴とともにスキャンを行うことで、がんを早期に発見し、患者のために特別に設計された医療を提供するための一定のパターンとすることができる。
感染症分野は、2023年から2030年にかけて最も急成長するアプリケーション分野として浮上すると予想されている。 現在、感染症やその伝播、感染メカニズムの理解、ワクチン設計の改善のために、AIやモノのインターネット（IoT）などの関連プラットフォームが導入されている。これらのプラットフォームは、スマートフォンやその他の医療機器のような接続されたデバイスのネットワークを使用し、これらのデバイスから収集されたデータは、病気の研究のための生活パターンや異常の理解に使用することができます。このような現状を受け、感染症の検出方法や治療方法の開発がより必要となってきている。
フランスのスタートアップ企業Clevy.ioは、フランス政府とWHOからの情報をもとにチャットボットを立ち上げ、ユーザーの症状を評価し、より良いリスク評価やCOVIDに対する政府の政策、その他感染症に関する様々な質問に誘導するために使用された。これにより、医療機関の負担が軽減されただけでなく、業界が感染症にどう対処するかという点で、AIをより活用する道が開かれた。ヨーロッパ中の多くの病院や医療機関が、COVID-19のより良い診断のためにAIを使おうと集まっている。彼らは、様々な情報源からの膨大な数の匿名データを入力してCTスキャンを読み取るアルゴリズムを設計し、放射線科医がCTスキャンに基づいて疾患の初期徴候を特定できないようなCOVIDの徴候を検出できるようにアルゴリズムを訓練することを計画している。
アプリケーション・インサイト
用途別では、薬剤最適化・再利用分野が2022年に53.9％超の最大収益シェアを占めた。ディープラーニング（DL）や薬剤モデリングなどの高度なAIシステムは、薬剤の副作用や薬剤全体の有効性を研究するために使用することができる。また、AI技術の進歩により、薬剤の研究や比較が容易になり、副作用を最小限に抑え、全体的な有効性を向上させるために、より効果的な形態に再利用できるようになった。製薬業界はこのアプローチを採用し、既存の医薬品を改良するとともに、従来とは異なる適応症に変更して使用することで、開発コストを削減している。
前臨床試験分野は、最も速いペースで成長している医薬品開発におけるAIのもう一つの応用である。既往歴や試験への適合性に基づいて手作業で患者を選択すると多くの時間がかかるため、AIシステムや関連技術を使用することで、医薬品の臨床スケジュール全体を短縮することができる。予測機械学習アルゴリズムは、ゲノム特異的データに基づいてリード分子や患者集団を選択する際にも役立つ。アンプリオンは、AIプラットフォームを使用してバイオマーカーを慎重に選択し、研究者が適切な患者をリクルートし、適切なバイオマーカーを選択できるように支援することで、臨床研究のタイムラインを短縮している。
地域インサイト
2022年には北米が58.0%以上の最大の売上シェアを占めた。AIが誕生して以来、米国はこの技術の先駆者であった。IBMは自社のスーパーコンピューター「ワトソン」を使って「ジェパディ」と呼ばれる雑学ゲームに勝利し、これをきっかけに同社はAIのアイデアを改良していった。それ以来、AIはハイテク産業の主要部分となり、製薬部門など多方面で頻繁に導入されている。米国の大手ハイテク企業はいずれも、創薬、設計、再利用を迅速に進めるために一流の研究機関と提携している。また、AIを使って疾病を研究し、有意義な結論を導き出すことで、疾病管理を改善している。
APAC市場は、2023年から2030年にかけて最も速いCAGRで拡大すると予想されている。アジア太平洋地域の発展途上国でも、病気を理解し創薬を支援する手段としてAIの導入が進んでいる。インドのAI企業であるIntuition Systems社は、創薬とバイオマーカー同定のためにLantern Pharma社と提携している。NiramaiとSigtupleは、より迅速な創薬と標的タンパク質とバイオマーカーのより良い同定によってヘルスケアを改善することに専念している他のそのようなAI企業である。
主要企業と市場シェア
より良い薬をより早く開発する必要性から、製薬分野では病気の研究や薬の設計全体にAIの導入が進んでいる。大手ハイテク企業は、創薬分野の加速に向けた取り組みを進めている。世界市場でのシェアの大半は、IBM、マイクロソフト、アトムワイズ社、クラウド・ファーマシューティカルズ、ベネボレントAI、BIOAGEなどの企業が占めている。技術系企業と学術・研究機関とのコラボレーションは、製薬業界全体におけるAIの利用拡大に必要な拍車をかけている。AIや関連プラットフォームの助けを借りて、必要な治療法を見つけることができるように、より良い薬を最小限の副作用で調合し、病気をはるかに迅速かつ優れた方法で研究することができます。世界の人工知能による創薬市場には、以下のような有力企業がある：
IBMワトソン
エクスセンティア
GNSヘルスケア
アルファベット（ディープマインド）
慈悲深いAI
バイオサイメトリクス
エウレトス
ベルク・ヘルス
アトムワイズ
インシトロ
サイリカ
創薬における人工知能の 世界 市場 セグメンテーション
本レポートでは、世界、地域、国レベルでの収益成長を予測し、2016年から2030年までの各サブセグメントにおける最新の業界動向とビジネスチャンスの分析を提供しています。この調査に関してGrand View Research, Inc.は、世界の創薬における人工知能市場レポートを用途、治療分野、地域別に分類しています：
アプリケーションの展望（売上高、百万米ドル、2016年～2030年）
薬剤の最適化と再利用
前臨床試験
その他
治療領域の展望 （売上高、 百万 米ドル 、2016年～2030年）
腫瘍学
神経変性疾患
心血管疾患
代謝性疾患
感染症
その他
コンポーネントの展望（売上高、百万米ドル、2016年～2030年）
ソフトウェア
ハードウェア
サービス
地域別展望 （売上高、 百万 米ドル、2016年～2030年）
北米
米国
カナダ
ヨーロッパ
英国
ドイツ
フランス
イタリア
スペイン
ロシア
アジア太平洋
日本
中国
インド
韓国
オーストラリア
シンガポール
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
アルゼンチン
MEA
南アフリカ
サウジアラビア
アラブ首長国連邦
第1章 創薬における人工知能市場：調査方法と調査範囲
1.1 調査方法
1.1.1 情報収集
1.2 情報またはデータ分析
1.3 市場の形成と検証
1.4 セグメントシェアの算出
1.5 二次情報源のリスト
第2章 創薬における人工知能市場：エグゼクティブサマリー
2.1 市場の概要
第3章 創薬における人工知能市場：変数、動向、スコープ
3.1 市場セグメンテーション
3.2 創薬における人工知能市場のダイナミクス
3.2.1 市場促進要因分析
3.2.2 市場抑制要因分析
3.2.4 創薬における人工知能の世界市場：杵柄分析
3.2.5 創薬における人工知能の世界市場：ポーター分析
第4章 創薬における人工知能の世界市場：用途別推定と動向分析
4.1 創薬における人工知能市場：アプリケーション動向分析
4.2 薬剤の最適化と再利用
4.2.1 薬剤の最適化と再利用市場の推定と予測、2016年〜2030年（百万米ドル）
4.3 前臨床試験
4.3.1 前臨床試験市場の推定と予測、2016年〜2030年（USD Million）
4.4 その他の用途
4.4.1 その他のアプリケーション市場の推定と予測、2016年～2030年（USD Million）
第5章 創薬における人工知能の世界市場：治療分野の推定と動向分析
5.1 創薬における人工知能市場：治療領域の動向分析
5.2 がん領域
5.2.1 がん領域市場の推定と予測、2016年～2030年（百万米ドル）
5.3 神経変性疾患
5.3.1 神経変性疾患市場の推定と予測、2016年〜2030年（USD Million）
5.4 循環器疾患
5.4.1 循環器疾患市場の推定と予測、2016年〜2030年（USD Million）
5.5 代謝性疾患
5.5.1 代謝性疾患市場の推定と予測、2016年〜2030年（USD Million）
5.6 感染症
5.6.1 感染症市場の推定と予測、2016年〜2030年（USD Million）
5.7 その他
5.7.1 その他市場の推定と予測、2016年〜2030年（百万米ドル）
第6章 創薬における人工知能の世界市場：構成要素の推定と動向分析
6.1 創薬における人工知能市場：構成要素の動向分析
6.2 ソフトウェア
6.2.1 ソフトウェア市場の推定と予測、2016年～2030年（百万米ドル）
6.3 ハードウェア
6.3.1 2016〜2030年のハードウェア市場の推定と予測（USD Million）
6.4 サービス
6.4.1 サービス市場の推定と予測、2016年～2030年（USD Million）
第7章 創薬における人工知能の世界市場：地域別推計と動向分析
7.1 創薬における人工知能の世界市場動向分析：地域別
7.2 創薬における人工知能の世界市場シェア(地域別)、2022年・2030年
7.3 北米
7.3.1 北米の創薬における人工知能市場の推定と予測、2016年～2030年 （百万米ドル）
7.3.2 米国
7.3.2.1 米国創薬における人工知能市場の推定と予測、2016年～2030年（USD百万ドル）
7.3.3 カナダ
7.3.3.1 カナダ 創薬における人工知能市場の推定と予測、2016年～2030年 (百万米ドル)
7.4 欧州
7.4.1 欧州の創薬用人工知能市場の推定と予測、2016年～2030年 （百万米ドル）
7.4.2 英国
7.4.2.1 英国創薬における人工知能市場の推定と予測、2016年～2030年（百万米ドル）
7.4.3 ドイツ
7.4.3.1 ドイツ 創薬における人工知能市場の推定と予測、2016年～2030年 （USD百万ドル）
7.4.4 フランス
7.4.4.1 フランス 創薬における人工知能市場の推定と予測、2016年～2030年 (百万米ドル)
7.4.5 イタリア
7.4.5.1 イタリア 創薬における人工知能市場の推定と予測、2016年～2030年（USD Million）
7.4.6 スペイン
7.4.6.1 スペインの創薬分野における人工知能市場の推定と予測、2016年～2030年 （USD百万ドル）
7.4.7 デンマーク
7.4.7.1 デンマーク 創薬における人工知能市場の推定と予測、2016年～2030年（USD Million）
7.4.8 スウェーデン
7.4.8.1 スウェーデン 創薬における人工知能市場の推定と予測、2016年～2030年 (百万米ドル)
7.4.9 ノルウェー
7.4.9.1 ノルウェー 創薬における人工知能市場の推定と予測、2016年～2030年（USD Million）
7.5 アジア太平洋地域
7.5.1 アジア太平洋地域の創薬AI市場の推定と予測、2016年～2030年（USD Million）
7.5.2 日本
7.5.2.1 日本 創薬における人工知能市場の推定と予測、2016年～2030年 （百万米ドル）
7.5.3 中国
7.5.3.1 中国 創薬における人工知能市場の推定と予測、2016年～2030年 (百万米ドル)
7.5.4 インド
7.5.4.1 インド 創薬における人工知能市場の推定と予測、2016年～2030年 （百万米ドル）
7.5.5 オーストラリア
7.5.5.1 オーストラリア 創薬における人工知能市場の推定と予測、2016年～2030年 （百万米ドル）
7.5.6 韓国
7.5.6.1 韓国 創薬における人工知能市場の推定と予測、2016年～2030年（USD Million）
7.5.7 タイ
7.5.7.1 タイ 創薬における人工知能市場の推定と予測、2016年～2030年（USD Million）
7.6 中南米
7.6.1 中南米の創薬分野における人工知能市場の推定と予測、2016年～2030年 （USD百万ドル）
7.6.2 ブラジル
7.6.2.1 ブラジルの創薬用人工知能市場の推定と予測、2016年～2030年 （百万米ドル）
7.6.3 メキシコ
7.6.3.1 メキシコ 創薬における人工知能市場の推定と予測、2016年～2030年 （USD百万ドル）
7.6.4 アルゼンチン
7.6.4.1 アルゼンチン 創薬における人工知能市場の推定と予測、2016年～2030年 （USD百万ドル）
7.7 MEA
7.7.1 MEAの創薬における人工知能市場の推定と予測、2016年～2030年（USD Million）
7.7.2 南アフリカ
7.7.2.1 南アフリカの創薬における人工知能市場の推定と予測、2016年～2030年 （USD百万ドル）
7.7.3 サウジアラビア
7.7.3.1 サウジアラビアの創薬用人工知能市場の推定と予測、2016年～2030年 (百万米ドル)
7.7.4 UAE
7.7.4.1 UAE 創薬分野における人工知能市場の推定と予測、2016年～2030年（USD Million）
7.7.5 クウェート
7.7.5.1 クウェートの創薬分野における人工知能市場の推定と予測、2016年～2030年 （USD百万ドル）
第8章 競争分析
8.1 主要市場参入企業別の最新動向と影響分析
8.2 企業／競合の分類（主要イノベーター、市場リーダー、新興プレイヤー）
8.3 競合ダッシュボードと各社の市場ポジション分析
8.3.1 シナジー分析：主要取引と戦略的提携
8.3.2 主要新興企業／技術破壊者／革新者のリスト
第9章 競争環境
9.1 IBMワトソン
9.1.1 会社概要
9.1.2 財務パフォーマンス
9.1.3 オファリング
9.1.4 戦略的取り組み
9.2 Exscientia
9.2.1 会社概要
9.2.2 財務業績
9.2.3 オファリング
9.2.4 戦略的イニシアティブ
9.3 GNSヘルスケア
9.3.1 会社概要
9.3.2 財務業績
9.3.3 オファリング
9.3.4 戦略的イニシアティブ
9.4 アルファベット（ディープマインド）
9.4.1 会社概要
9.4.2 財務業績
9.4.3 オファリング
9.4.4 戦略的イニシアティブ
9.5 ベネボレントAI
9.5.1 会社概要
9.5.2 財務業績
9.5.3 オファリング
9.5.4 戦略的イニシアティブ
9.6 バイオシンメトリックス
9.6.1 会社概要
9.6.2 財務業績
9.6.3 オファリング
9.6.4 戦略的イニシアティブ
9.7 ユーレイトス
9.7.1 会社概要
9.7.2 業績
9.7.3 オファリング
9.7.4 戦略的イニシアティブ
9.8 ベルグヘルス
9.8.1 会社概要
9.8.2 財務業績
9.8.3 オファリング
9.8.4 戦略的イニシアティブ
9.9 アトムワイズ
9.9.1 会社概要
9.9.2 財務パフォーマンス
9.9.3 オファリング
9.9.4 戦略的イニシアティブ
9.10 インシトロ
9.10.1 会社概要
9.10.2 業績
9.10.3 オファリング
9.10.4 戦略的イニシアティブ
9.11 サイリカ
9.11.1 会社概要
9.11.2 財務業績
9.11.3 オファリング
9.11.4 戦略的イニシアティブ
テーブル一覧
表1 二次情報源の一部リスト
表2 北米の人工知能創薬市場、用途別、2016年～2030年（百万米ドル）
表3 北米の人工知能創薬市場、治療分野別、2016年～2030年（百万米ドル）
表4 北米の人工知能創薬市場、成分別、2016年～2030年（百万米ドル）
表5 米国の人工知能創薬市場、用途別、2016年～2030年（百万米ドル）
表6 米国の人工知能創薬市場、治療領域別、2016年～2030年（百万米ドル）
表7 米国の人工知能創薬市場、成分別、2016年～2030年（百万米ドル）
表8 カナダの人工知能創薬市場、用途別、2016年～2030年（百万米ドル）
表9 カナダの人工知能創薬市場、治療分野別、2016年～2030年（百万米ドル）
表10 カナダの人工知能創薬市場、成分別、2016年～2030年（百万米ドル）
表11 欧州の人工知能創薬市場、用途別、2016年～2030年（百万米ドル）
表12 欧州の人工知能創薬市場、治療分野別、2016年～2030年（百万米ドル）
表13 欧州の人工知能創薬市場、成分別、2016年～2030年（百万米ドル）
表14 英国 人工知能創薬市場、用途別、2016年～2030年 （百万米ドル）
表15 英国人工知能創薬市場、治療領域別、2016年～2030年（百万米ドル）
表16 イギリスの人工知能創薬市場、成分別、2016年～2030年（百万米ドル）
表17 ドイツの人工知能創薬市場、用途別、2016年～2030年（百万米ドル）
表18 ドイツ人工知能創薬市場、治療分野別、2016年～2030年（百万米ドル）
表19 ドイツ人工知能創薬市場、成分別、2016年～2030年（百万米ドル）
表20 フランス 人工知能創薬市場：用途別、2016年～2030年（百万米ドル）
表21 フランスの人工知能創薬市場：治療分野別：2016～2030年（百万米ドル）
表22 フランスの人工知能創薬市場：成分別、2016年～2030年（百万米ドル）
表23 イタリア 人工知能創薬市場：用途別、2016年～2030年（百万米ドル）
表24 イタリアの人工知能創薬市場：治療分野別、2016年～2030年（百万米ドル）
表25 イタリア 人工知能創薬市場：成分別、2016年～2030年（百万米ドル）
表26 スペインの人工知能創薬市場：用途別、2016年～2030年（百万米ドル）
表27 スペインの人工知能創薬市場：治療分野別：2016～2030年（百万米ドル）
表28 スペインの人工知能創薬市場：成分別、2016～2030年（百万米ドル）
表29 デンマークの人工知能創薬市場：用途別、2016～2030年（百万米ドル）
表30 デンマークの人工知能創薬市場：治療領域別：2016～2030年（百万米ドル）
表31 デンマークの人工知能創薬市場：成分別、2016～2030年（百万米ドル）
表32 スウェーデンの人工知能創薬市場：用途別、2016～2030年（百万米ドル）
表33 スウェーデンの人工知能創薬市場：治療分野別：2016～2030年（百万米ドル）
表34 スウェーデンの人工知能創薬市場：成分別、2016年～2030年（百万米ドル）
表35 ノルウェー 人工知能創薬市場：用途別、2016～2030年（百万米ドル）
表36 ノルウェー 人工知能創薬市場：治療領域別：2016～2030年（百万米ドル）
表37 ノルウェー 人工知能創薬市場：成分別、2016～2030年（百万米ドル）
表38 アジア太平洋地域の人工知能創薬市場：用途別、2016年～2030年（百万米ドル）
表39 アジア太平洋地域の人工知能創薬市場：治療分野別、2016年～2030年（百万米ドル）
表40 アジア太平洋地域の人工知能創薬市場、成分別、2016年～2030年（百万米ドル）
表41 日本の人工知能創薬市場、用途別、2016年～2030年（百万米ドル）
表42 日本の人工知能創薬市場：治療領域別、2016年～2030年（百万米ドル）
表43 日本の人工知能創薬市場：成分別、2016年～2030年（百万米ドル）
表44 中国 人工知能創薬市場、用途別、2016年～2030年 （百万米ドル）
表45 中国の人工知能創薬市場：治療分野別、2016年～2030年（百万米ドル）
表46 中国の人工知能創薬市場：成分別、2016年～2030年（百万米ドル）
表47 インド人工知能創薬市場：用途別、2016年～2030年（百万米ドル）
表48 インド人工知能創薬市場：治療分野別：2016～2030年（百万米ドル）
表49 インド人工知能創薬市場：成分別、2016年～2030年（百万米ドル）
表50 オーストラリア 人工知能創薬市場：用途別、2016年～2030年（百万米ドル）
表51 オーストラリア 人工知能創薬市場：治療分野別：2016～2030年（百万米ドル）
表52 オーストラリア 人工知能創薬市場：成分別、2016年～2030年（百万米ドル）
表53 韓国 人工知能創薬市場：用途別、2016～2030年（百万米ドル）
表54 韓国の人工知能創薬市場：治療分野別：2016～2030年（百万米ドル）
表55 韓国の人工知能創薬市場：成分別、2016年～2030年（百万米ドル）
表56 タイ 人工知能創薬市場：用途別、2016年～2030年（百万米ドル）
表57 タイの人工知能創薬市場：治療分野別：2016～2030年（百万米ドル）
表58 タイの人工知能創薬市場：成分別、2016年～2030年（百万米ドル）
表59 中南米の人工知能創薬市場：用途別、2016年～2030年（百万米ドル）
表60 中南米の人工知能創薬市場：治療分野別、2016年～2030年（百万米ドル）
表61 ラテンアメリカの人工知能創薬市場、成分別、2016年～2030年（百万米ドル）
表62 ブラジル人工知能創薬市場：用途別、2016年～2030年（百万米ドル）
表63 ブラジル人工知能創薬市場：治療分野別：2016～2030年（百万米ドル）
表64 ブラジル人工知能創薬市場：成分別、2016年～2030年（百万米ドル）
表65 メキシコの人工知能創薬市場：用途別、2016～2030年（百万米ドル）
表66 メキシコの人工知能創薬市場：治療分野別：2016～2030年（百万米ドル）
表67 メキシコの人工知能創薬市場：成分別、2016年～2030年（百万米ドル）
表68 アルゼンチンの人工知能創薬市場：用途別、2016～2030年（百万米ドル）
表69 アルゼンチンの人工知能創薬市場：治療分野別：2016～2030年（百万米ドル）
表70 アルゼンチンの人工知能創薬市場：成分別、2016年～2030年（百万米ドル）
表71 中東・アフリカ人工知能創薬市場、用途別、2016年～2030年（百万米ドル）
表72 中東・アフリカ 人工知能創薬市場：治療分野別、2016年～2030年（百万米ドル）
表73 中東・アフリカ 人工知能創薬市場：成分別、2016年～2030年（百万米ドル）
表74 南アフリカの人工知能創薬市場：用途別、2016年～2030年（百万米ドル）
表75 南アフリカの人工知能創薬市場：治療分野別：2016～2030年（百万米ドル）
表76 南アフリカの人工知能創薬市場、成分別、2016年～2030年（百万米ドル）
表77 サウジアラビアの人工知能創薬市場：用途別、2016～2030年（百万米ドル）
表78 サウジアラビアの人工知能創薬市場：治療分野別：2016～2030年（百万米ドル）
表79 サウジアラビアの人工知能創薬市場：成分別、2016～2030年（百万米ドル）
表80 UAE人工知能創薬市場：用途別、2016～2030年（百万米ドル）
表81 UAE人工知能創薬市場：治療分野別：2016～2030年（百万米ドル）
表82 UAE人工知能創薬市場：成分別、2016～2030年（百万米ドル）
表83 クウェートの人工知能創薬市場：用途別、2016～2030年（百万米ドル）
表84 クウェートの人工知能創薬市場：治療分野別：2016～2030年（百万米ドル）
表85 クウェートの人工知能創薬市場：成分別、2016～2030年（百万米ドル）
図表一覧
図1 市場調査のプロセス
図2 情報調達
図3 一次調査のパターン
図4 市場調査のアプローチ
図5 バリューチェーンに基づくサイジングと予測
図6 市場シェア評価のためのQFDモデリング
図7 市場形成と検証
図8 世界の創薬人工知能市場スナップショット、2022年（百万米ドル）
図9 世界の創薬人工知能市場のセグメンテーション
図10 世界の創薬人工知能市場のダイナミクス
図11 世界の創薬人工知能市場のドライバーインパクト
図12 創薬における人工知能の世界市場阻害要因インパクト
図13 世界の創薬人工知能市場 – PESTLE分析
図14 創薬における人工知能の世界市場-ポーター分析
図15 創薬における人工知能の世界市場 – アプリケーションの展望と要点
図16 創薬における人工知能の世界市場-アプリケーションの動き分析
図17 薬物の最適化と再利用市場の2016年～2030年の推定と予測（百万米ドル）
図18 前臨床試験市場の推定と予測、2016年～2030年（百万米ドル）
図19 その他市場の推定と予測、2016年～2030年（USD Million）
図20 世界の創薬人工知能市場 – 治療領域の展望と要点
図21 創薬における人工知能の世界市場 – 治療領域の動き分析
図22 がん領域の2016～2030年市場予測（百万米ドル）
図23 神経変性疾患市場の推定と予測、2016年～2030年（百万米ドル）
図24 循環器疾患市場の推定と予測、2016年～2030年（USD Million）
図25 代謝性疾患市場の推定と予測、2016年～2030年（百万米ドル）
図26 感染症市場の推定と予測、2016年～2030年（百万米ドル）
図27 その他市場の推定と予測、2016年～2030年（USD Million）
図28 創薬における人工知能の世界市場 – 構成要素の展望と要点
図29 創薬における人工知能の世界市場 – コンポーネントの動き分析
図30 ソフトウェア市場の推定と予測、2016年～2030年（USD Million）
図31 ハードウェア市場の推定と予測、2016年～2030年（百万米ドル）
図32 その他市場の推定と予測、2016年～2030年（USD Million）
図33：創薬における人工知能の世界市場 – 地域別の展望と要点
図34 創薬における人工知能の世界市場 – 地域別動向分析
図35 北米の創薬における人工知能の推定と予測、2016～2030年（百万米ドル）
図36 米国の創薬における人工知能の推計と予測、2016～2030年（百万米ドル）
図37 カナダ 創薬における人工知能の推計と予測、2016～2030年（百万米ドル）
図38 欧州 創薬における人工知能の推計と予測、2016～2030年（百万米ドル）
図39 イギリス 創薬における人工知能の推計と予測、2016～2030年（百万米ドル）
図40 ドイツ 創薬における人工知能の推計と予測、2016～2030年（百万米ドル）
図41 フランス 創薬における人工知能の推計と予測、2016～2030年（百万米ドル）
図42 イタリア 創薬における人工知能の推計と予測、2016～2030年（百万米ドル）
図43 スペイン 創薬における人工知能の推計と予測、2016～2030年（百万米ドル）
図44 デンマーク 創薬における人工知能の推計と予測、2016～2030年（百万米ドル）
図45 スウェーデン 創薬における人工知能の推計と予測、2016～2030年（百万米ドル）
図46 ノルウェー 創薬における人工知能の推計と予測、2016～2030年（百万米ドル）
図47 アジア太平洋地域の創薬における人工知能の推計と予測、2016～2030年（百万米ドル）
図48 日本 創薬における人工知能の推計と予測、2016～2030年（百万米ドル）
図49 中国 創薬における人工知能の推計と予測、2016～2030年（百万米ドル）
図50 インド 創薬における人工知能の推計と予測、2016～2030年（百万米ドル）
図51 オーストラリア 創薬における人工知能の推計と予測、2016～2030年（百万米ドル）
図 52 韓国 創薬における人工知能の推計と予測、2016～2030 年（百万米ドル）
図 53 タイ 創薬における人工知能の推計と予測、2016～2030 年（百万米ドル）
図54 中南米の創薬における人工知能の推計と予測、2016～2030年（百万米ドル）
図55 ブラジル 創薬における人工知能の推計と予測、2016～2030年（百万米ドル）
図56 メキシコ 創薬における人工知能の推計と予測、2016～2030年（百万米ドル）
図57 アルゼンチン 創薬における人工知能の推計と予測、2016～2030年（百万米ドル）
図58 中東・アフリカ 創薬における人工知能の推計と予測、2016～2030年（百万米ドル）
図59 南アフリカの創薬における人工知能の推計と予測、2016～2030年（百万米ドル）
図60 サウジアラビア 創薬における人工知能の推計と予測、2016～2030年（百万米ドル）
図61 UAE 創薬における人工知能の推計と予測、2016～2030年（百万米ドル）
図62 クウェート 創薬における人工知能の推計と予測、2016～2030年（百万米ドル）
図63 主要市場参入企業別の最近の動向と影響分析
図64 各社の市場ポジション分析（2022年
図65 戦略的提携と取引分析
