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ゲノミクスにおける世界のAI市場は、収益ベースで2023年に5億ドル規模と推定され、2023年から2028年にかけて年平均成長率32.3％で成長し、2028年には20億ドルに達する見通しである。この新しい調査研究は、市場の業界動向分析から構成されています。この新しい調査研究は、業界動向、価格分析、特許分析、会議・ウェビナー資料、主要関係者、市場における購買行動で構成されています。医薬品開発・探索のコストと時間をコントロールする必要性、ゲノミクスにおけるAIへの公的・民間投資の増加、精密医療におけるAIソリューションの採用が、この市場の成長を促進している。市場成長の主な原動力は、プロセスとタイムラインを加速し、医薬品開発＆発見コストを削減する必要性と、プレーヤー間のパートナーシップとコラボレーションの増加、ゲノミクスにおけるAIへの投資の増加である。さらに、コンピューティングパワーの向上とハードウェアコストの低下、精密医療におけるAIの採用増加、バイオインフォマティクスデータとゲノムデータセットの爆発的増加などの要因も、市場成長に寄与している。
ゲノムAI市場のダイナミクス
ドライバー推進要因： プロセスとスケジュールを迅速化し、医薬品開発と創薬コストを削減する必要性
創薬は高価で時間のかかるプロセスであるため、新薬を発見するための代替ツールの必要性が生じている。創薬と薬剤開発は、一般的にin vivoやin vitroの手法で行われており、コストと時間がかかる。さらに、新薬が市場に出回るまでには平均10年かかり、そのコストは26億米ドルに上る。
特定の疾患に対する医薬品として承認されるのは、5,000〜10,000の化合物のうち1つだけである。発見段階で選ばれた薬剤候補のほとんどは、毒性やその他の薬物動態学的特性により、開発の後期段階で失敗する。機械学習技術は、発見段階での化合物の結果を予測し、初期の発見段階自体で可能性のない化合物を排除することで、この段階で役立つ。これにより、潜在的な医薬品候補を特定するためのダウンタイムと費用を大幅に削減することができる。
このプロセスにおける時間とコストの削減の可能性は、関係者の大きな注目を集め、多くの調査プロジェクトにつながった。例えば、2020年11月、ディープ・ゲノミクスとバイオマリン社は、バイオマリン社の広範な希少疾患に関する専門知識とディープ・ゲノミクス社のAI Workbenchプラットフォームを組み合わせ、4つの希少疾患に対するオリゴヌクレオチド医薬品候補を発見・開発するための協業を発表した。これにより、創薬のためのゲノミクスにおけるAIは、医薬品開発プロセスを大幅に加速し、コストを削減し、より標的を絞った効果的な医薬品の開発を可能にすることで患者の転帰を改善する可能性を秘めている。
抑制：熟練したAI労働力の不足と医療ソフトウェアに関する曖昧な規制ガイドライン
AIは複雑なシステムである。AIシステムを開発、管理、導入するためには、企業は一定のスキルセットを持った人材を必要とする。例えば、AIシステムに携わる人材は、画像認識、ディープラーニング、コグニティブ・コンピューティング、MLおよび機械知能に関する知識を持つ必要がある。人間の脳の行動をエミュレートするために、AI技術を現在のシステムに統合するのは、かなりのデータ処理が必要となる難しい作業だ。些細なミスでもシステムの故障につながったり、望ましい結果に悪影響を及ぼす可能性がある。さらに、AIの開発は、AI/ML技術に関する専門的な基準や資格の欠如によって制約を受けている。技術的な理解不足とAI専門家の不足のため、サービス・プロバイダーは、顧客の拠点でソリューションを提供し、維持する際に困難に遭遇する。
さらに、政府や規制機関は定期的に進歩に対応し、特に医療におけるAIシステムの導入を指導しなければならない。医療用AI技術の正確性、信頼性、安全性、臨床利用は、様々な基準や規制の対象とすることで確保される。しかし、医療ソフトウェアの規制はまだ動的で、ガイドラインの変更や規制当局の主観的解釈に依存している。米国では、FDAが医療機器の規制権限を持っている。FDAの認可を受けるには、医療に応用されるAIや機械学習ツールが、少なくとも人間と同程度の正確な結果を出せることを示す一連のテストに合格しなければならない。
同様に、EUではソフトウェアに対する一般的な除外規定はなく、ソフトウェアが医療目的を有する場合には、医療機器として規制される可能性がある。一般的には、製品の特性、使用形態、クレームなどを考慮したケースバイケースのアセスメントが必要となる。しかし、一般的な医療機器の分類とは異なり、ソフトウェアが人体に作用して身体機能を回復、修正、変更するわけではないことから、これらのパラメータがソフトウェアにどのように適用されるかはすぐにはわからないため、評価は特に複雑である。その結果、医療現場で使用されるソフトウェアは必ずしも医療機器ではない。このような曖昧な規制ガイドラインは、時に市場関係者に大きな障壁をもたらす。
チャンス人間を意識したAIシステムの開発に注力
AI技術開発の目的は、人間を認識する、あるいは人間の思考パターンを可能にすることだった。しかし、インタラクティブでスケーラブルなマシンを作ることは、AIマシンの開発者にとって依然として課題である。さらに、AI技術に対する人間の干渉が増加することで、自動化された部品との相互作用の問題や、クラウドソーシング部品の知的制御といった、解釈とプレゼンテーションの課題という新たな研究課題が導入された。解釈の課題には、知識や具体的な指示など、人間の入力を理解する際にAIマシンが直面する課題が含まれる。プレゼンテーションの課題には、AIシステムの出力やフィードバックの提供に関する問題が含まれる。このように、人間を意識したAIシステムの開発は、AI開発者にとって依然として最大のチャンスである。
課題ゲノムデータの不足
データは、完全で堅牢なAIシステムを訓練し開発するために不可欠な情報源である。以前は、データセットはほとんどが構造化され、手作業で入力されていた。しかし、ヘルスケアやライフサイエンスにおけるIoTなど、デジタルの足跡やテクノロジーの導入が進むにつれ、構造化されていない（そしてテキスト、音声、画像の）大量のデータが存在するようになった。
機械学習ツールをトレーニングするためには、開発者は熟練した人間のトレーナーとともに、高品質のラベル付きデータを必要とする。非構造化データの抽出とラベル付けには、大規模で熟練した労働力と時間が必要である。さらに、患者情報は非常に機密性が高く、厳しいプライバシー規範の対象となる。例えば、HIPAA（1996年に米国で施行）やHITECH法（2003年に米国で施行）などの法律は、機密性の高い医療情報に責任を持つ事業体に対し、そのプライバシーとセキュリティを確保するための一定の対策を実施するよう求めている。このため、プライバシーに関する懸念、記録の識別に関する懸念、およびセキュリティ要件により、管理されたデータにアクセスすることが困難になっている。
したがって、構造化データは効率的なAIシステムを開発する上で極めて重要な役割を果たす。企業は現在、グループ化や階層化による情報を可能にする半構造化データ（構造化データと非構造化データの組み合わせ）から洞察を深めることを実践している。しかし、半構造化データ用の分析ツールやソリューションは、まだ初期段階にある。
この市場では、AIゲノミクス・システムやプラットフォームを製造する、財務的に安定した有名企業が有力なプレーヤーとなっている。これらの企業は以前から事業を展開しており、幅広い製品群、最先端技術、強固な国際販売・マーケティング網を有している。この市場の主要企業には、NVIDIA Corporation（米国）、Microsoft Corporation（米国）、Google, Inc.（米国）、Intel Corporation（米国）、Illumina, Inc.（米国）、SOPHiA GENETICS（スイス）などがある。
ゲノムAI市場、技術別では機械学習が最大規模を獲得
技術に基づき、市場は機械学習とその他の技術に区分される。2022年には、製薬会社、CRO、バイオテクノロジー企業が医薬品ゲノミクス用途に機械学習を広く採用していることから、機械学習分野がこの市場を支配した。これは、機械学習がデータセットから洞察を抽出し、ゲノム研究を加速することができるためである。
用途別では、診断分野がゲノムAI市場を支配すると予測される
用途別では、診断、創薬・医薬品開発、精密医療、農業・動物研究、その他の用途に区分される。2022年の市場規模では、診断が最大の応用分野であった。このセグメントの大きなシェアは、疾患に関する研究の増加とシーケンスのコスト低下に起因している。
エンドユーザー別では、病院・ヘルスケアプロバイダーがゲノムAI市場の第2位のシェアを占めている。
エンドユーザーに基づき、市場は製薬・バイオテクノロジー企業、病院・医療提供者、研究センター・学術機関・政府機関、その他のエンドユーザーに大別される。2022年の市場シェアは、病院・医療機関が第2位を占めた。医薬品開発の時間とコストを削減するソリューションに対する需要の高まりなどが、市場成長の原動力となっている。
2022年のゲノムAI市場は北米が最大シェアを占める見込み
地域別に見ると、世界市場は北米、欧州、アジア太平洋、その他の地域に区分される。2022年には、北米が最大の市場シェアを占め、次いで欧州が続いた。北米の大きなシェアは、米国で精密医療を推進するための研究資金や政府の取り組みが増加していることに起因している。
ゲノムAI市場は、NVIDIA Corporation（米国）、Microsoft Corporation（米国）、Google, Inc.（米国）、Intel Corporation（米国）、BenevolentAI（英国）、SOPHiA GENETICS（スイス）、Illumina, Inc.
この調査レポートは、ゲノミクスにおけるAI市場を分類し、以下の各サブマーケットにおける収益予測と動向分析を掲載しています：
提供
ソフトウェア
サービス
テクノロジー別
機械学習
ディープラーニング
教師あり学習
強化学習
教師なし学習
その他の機械学習技術
その他の技術
機能別
ゲノム解読
遺伝子編集
臨床ワークフロー
予測遺伝子検査と予防医学
アプリケーション別
診断
創薬・医薬品開発
精密医療
農業・動物研究
その他の用途
エンドユーザー別
製薬・バイオテクノロジー企業
医療従事者
研究センター、学術機関、政府機関
その他のエンドユーザー
地域別
北米
米国
カナダ
ヨーロッパ
ドイツ
イギリス
フランス
その他の欧州
アジア太平洋
その他の地域
最近の動向
2022年12月、インテル研究所とペンシルバニア大学ペレルマン医学部（ペンシルバニア医科大学）は、国際的な医療・研究機関が悪性脳腫瘍を特定するための分散型機械学習（ML）と人工知能（AI）アプローチを用いた共同研究を完了した。
20222年9月、エヌビディア・コーポレーションは、マサチューセッツ工科大学（MIT）およびハーバード大学（Harvard）のブロード研究所（Broad Institute）と提携し、ゲノム解析ワークフローを加速し、標的治療の発見と開発のための大規模言語モデルの共同開発を支援する。この提携は、NVIDIAのAIに関する専門知識とヘルスケア・コンピューティング・プラットフォームを、ブロード研究所の研究者、科学者、オープン・プラットフォームと結びつけるもので、TerraプラットフォームでNVIDIA Clara Parabricksを利用可能にすること、大規模言語モデルを構築すること、ゲノム解析ツールキット（GATK）に改善されたディープラーニングを提供することに重点を置いています。
2021年8月、イルミナ社はGRAILを買収し、救命につながる可能性のある多発がん早期発見検査へのアクセスを患者に提供する。
2021年3月、SOPHiA GENETICSは日立製作所と提携した。この提携契約は、医療従事者、製薬・バイオテクノロジー企業に臨床、ゲノム、実臨床の知見を提供し、患者の利益のためにデータ駆動型プレシジョン・メディシンを国際的にさらに民主化するものである。
目次
1 はじめに （ページ – 32）
1.1 研究目的
1.2 市場の定義
1.3 含まれるものと除外されるもの
1.4 調査範囲
1.4.1 対象市場
図1 ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場のセグメンテーション
1.4.2 対象地域
1.5年を考慮
1.6 通貨
表1 通貨換算レート
1.7 限界
1.8 利害関係者
1.9 変更点の概要
2 研究方法 (ページ – 39)
2.1 調査データ
図2 調査デザイン
図3 調査アプローチ
2.1.1 二次調査
2.1.1.1 二次資料からの主要データ
2.1.2 一次調査
2.1.2.1 主要な一次情報源
2.1.2.2 一次資料からの主要データ
2.1.2.3 主要業界インサイト
2.1.2.4 一次インタビューの内訳
図4 一次インタビューの内訳：供給側と需要側の参加者
図5 一次面接の内訳：企業タイプ別、呼称別、地域別
2.2 市場規模の推定
図6 ゲノミクス市場における人工知能（AI）の供給を評価するための主要指標
図7 ゲノミクス・ソリューションにおける人工知能（AI）の販売から企業が得た収益
図8 収益シェア分析図
図9 ボトムアップ・アプローチ
図 10 採用に基づくゲノミクスにおける人工知能（AI）市場規模の推定
図11 トップダウン・アプローチ
表2 因子分析
2.3 市場の内訳とデータの三角測量
図12 データ三角測量の方法
2.4 リサーチの前提
図13 調査研究の前提
2.5 不況の影響
2.6 リスク評価
表3 制限と関連リスク
2.7 研究の限界
3 事業概要 （ページ – 57）
図14 ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場をリードするソフトウェア分野（提供別
図15 ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、技術別では機械学習が引き続き最大規模を獲得
図16 ゲノミクスにおける人工知能（AI）の機械学習市場では、ディープラーニングが最も急成長する分野となる
図 17 ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場で最も高い CAGR を記録するゲノムシーケンス（機能別
図18 ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場は診断学が用途別で優位を占める
図19 ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場で主導的地位を確保する製薬・バイオテクノロジー企業（エンドユーザー別
図 20 ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場（地域別
4 プレミアム・インサイト (ページ – 62)
4.1 ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場におけるプレーヤーにとっての魅力的な機会
図 21 創薬・開発と精密医療における人工知能（AI）ソリューションの採用増加が市場を牽引する
4.2 ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場（地域別
図22 ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場は予測期間中、北米が支配する
4.3 北米のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、エンドユーザー・国別、2022年
図23 2022年の北米市場は製薬・バイオテクノロジー企業と米国が独占
4.4 ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場（提供製品別
図24 2028年に市場シェアの大半を占めるのはソフトウェア・セグメント
4.5 ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、技術別
図25 2028年には機械学習が他の技術を上回る
4.6 ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、エンドユーザー別
図26 2028年に最大の市場シェアを占めるのは製薬・バイオテクノロジー企業
4.7 ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場（機能別
図 27 ゲノムシークエンシングは予測期間中に最も急成長する分野
4.8 ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、用途別
図28 2028年には診断薬が市場を支配する
5 市場概要（ページ – 68）
5.1 導入
5.2 市場ダイナミクス
5.2.1 ドライバー
5.2.1.1 プロセスとスケジュールを早め、医薬品開発・発見コストを削減する必要性
5.2.1.2 プレーヤー間のパートナーシップとコラボレーションの増加、ゲノムAIへの投資の増加
5.2.1.3 精密医療におけるAI導入の増加
5.2.1.4 バイオインフォマティクスデータとゲノムデータセットの爆発的増加
図 29 ゲノム解析のコストと生成された生データのレベル生成された生データのレベル、2003-2023年
5.2.1.5 コンピューティング能力の向上とハードウェアコストの低下
5.2.2 拘束
5.2.2.1 熟練したAI労働力の不足と医療ソフトウェアの曖昧な規制ガイドライン
5.2.3 機会
5.2.3.1 人間認識AIシステムの開発に注力
5.2.4 課題
5.2.4.1 キュレーションされたゲノムデータの欠如
5.2.4.2 データ・プライバシーに関する懸念
図30 米国保健社会福祉省に報告された医療侵害（2019-2021年
5.3 エコシステム分析
図31 ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場：エコシステム分析
6 ジェノミクスにおける人工知能（AI）市場：提供製品別（ページ数 – 75）
6.1 はじめに
図 32 2022 年にはソフトウェア・セグメントがより大きな市場シェアを占める
表4 ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、オファリング別、2021-2028年（百万米ドル）
6.2 ソフトウェア
6.2.1 標準的な統計的アプローチによるエラーを減らすためのインテリジェントなソフトウェア
表5 ソフトウェア：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、地域別、2021～2028年（百万米ドル）
表6 ソフトウェア：北米のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021-2028年（百万米ドル）
表7 ソフトウェア：欧州のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021～2028年（百万米ドル）
6.3 サービス
6.3.1 様々な最終用途産業でAI技術の採用が増加し、市場を押し上げる
表8 サービス：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、地域別、2021年～2028年（百万米ドル）
表9 サービス：北米のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021年～2028年（百万米ドル）
表10 サービス：欧州のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021年～2028年（百万米ドル）
7 ジェノミクスにおける人工知能（AI）市場, 技術別 (ページ – 80)
7.1 はじめに
図33 2022年の市場シェアは機械学習部門が上回った
表11 ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、技術別、2021-2028年（百万米ドル）
7.2 機械学習
図34 ディープラーニング分野が2022年に最大の市場シェアを占める
表12 機械学習：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、タイプ別、2021～2028年（百万米ドル）
表13 機械学習：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、地域別、2021～2028年（百万米ドル）
表14 機械学習：北米のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021-2028年（百万米ドル）
表15 機械学習：欧州のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021～2028年（百万米ドル）
7.2.1 ディープラーニング
7.2.1.1 ゲノムシーケンス解析ワークフローの迅速化と遺伝子編集ツールの機能向上に対する需要の高まりが市場を促進する
表16 ディープラーニング：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、地域別、2021～2028年（百万米ドル）
表17 ディープラーニング：北米のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021～2028年（百万米ドル）
表18 ディープラーニング：欧州のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021～2028年（百万米ドル）
7.2.2 教師付き学習
7.2.2.1 集団健康管理のための予測モデルの作成を支援する。
表19 教師付き学習：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、地域別、2021年～2028年（百万米ドル）
表 20 教師付き学習：北米のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021～2028 年（百万米ドル）
表21 教師あり学習：欧州のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021～2028年（百万米ドル）
7.2.3 強化学習
7.2.3.1 ラベル付きトレーニングデータの収集にかかるコストを削減し、セグメントを促進する必要性
表22 強化学習：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、地域別、2021年～2028年（百万米ドル）
表23 強化学習：北米のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021～2028年（百万米ドル）
表24 強化学習：欧州のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021～2028年（百万米ドル）
7.2.4 教師なし学習
7.2.4.1 教師あり学習システムよりも複雑な処理タスクを実行して市場を牽引する能力
表25 教師なし学習：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、地域別、2021～2028年（百万米ドル）
表 26 教師なし学習：北米のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021～2028年（百万米ドル）
表27 教師なし学習：欧州のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021～2028年（百万米ドル）
7.2.5 その他の機械学習技術
表 28 その他の機械学習技術：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、地域別、2021年～2028年（百万米ドル）
表 29 その他の機械学習技術：北米のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021年～2028年（百万米ドル）
表 30 その他の機械学習技術：欧州のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021年～2028年（百万米ドル）
7.3 その他の技術
表 31 その他の技術：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、地域別、2021～2028年（百万米ドル）
表 32 その他の技術：北米のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021～2028年（百万米ドル）
表 33 その他の技術：欧州のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021～2028年（百万米ドル）
8 ジェノミクスにおける人工知能（AI）市場: 機能別 (ページ – 93)
8.1 導入
図 35 2022 年にはゲノム・シーケンス分野が最大の市場シェアを占める
表34 ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、機能別、2021-2028年（百万米ドル）
8.2 ゲノム配列決定
8.2.1 診断と創薬プロセスにおける機械学習と深層学習の採用が増加し、市場成長が促進される
表 35 ゲノムシーケンス：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、地域別、2021年～2028年（百万米ドル）
表 36 ゲノムシーケンス：北米のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021年～2028年（百万米ドル）
表 37 ゲノムシーケンス：欧州のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021～2028年（百万米ドル）
8.3 遺伝子編集
8.3.1 遺伝子編集機能を改善し、時間とコストを削減する。
表 38 遺伝子編集：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、地域別、2021～2028年（百万米ドル）
表 39 遺伝子編集：北米のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021～2028年（百万米ドル）
表 40 遺伝子編集：欧州のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021～2028年（百万米ドル）
8.4 臨床ワークフロー
8.4.1 臨床ワークフローの効率化を支援する
表 41 臨床ワークフロー：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、地域別、2021～2028年（百万米ドル）
表 42 臨床ワークフロー：北米のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021～2028年（百万米ドル）
表 43 臨床ワークフロー：欧州のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021～2028年（百万米ドル）
8.5 遺伝学的検査と予防医療
8.5.1 入手可能なデータに基づいて遺伝性疾患の治癒に関連する転帰とリスクを予測するゲノミクスの知識
表44 遺伝学的検査と予防医学：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、地域別、2021-2028年（百万米ドル）
表45 遺伝学的検査と予防医学：北米のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021-2028年（百万米ドル）
表46 遺伝学的検査と予防医学：欧州のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021年～2028年（百万米ドル）
9 ジェノミクスにおける人工知能（AI）市場：用途別（ページ番号 – 101）
9.1 はじめに
図36 2022年に最大の市場シェアを占めた診断分野
表47 ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、用途別、2021-2028年（百万米ドル）
9.2 診断
9.2.1 染色体異常、異形症候群、催奇形性疾患、単一遺伝子異常の同定に役立つ診断用ゲノミクスの分野
表 48 診断アプリケーションの開発リスト
表49 診断：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、地域別、2021年～2028年（百万米ドル）
表50 診断：北米のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021-2028年（百万米ドル）
表51 診断：欧州のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021年～2028年（百万米ドル）
9.3 創薬・医薬品開発
9.3.1 創薬・医薬品開発におけるゲノミクスAIの応用拡大が市場を促進する
表52 ドラッグデリバリー＆ディスカバリー・アプリケーションの開発リスト
表53 創薬・開発：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、地域別、2021年～2028年（百万米ドル）
表54 創薬・医薬品開発：北米のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021年～2028年（百万米ドル）
表55 創薬・医薬品開発：欧州のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021年～2028年（百万米ドル）
9.4 精密医療
9.4.1 患者への効果的な治療法の特定が市場を牽引する
表56 精密医療アプリケーションの開発リスト
表57 精密医療：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、地域別、2021年～2028年（百万米ドル）
表58 精密医療：北米のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021-2028年（百万米ドル）
表59 精密医療：欧州のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021～2028年（百万米ドル）
9.5 農業・動物研究
9.5.1 作物・家畜の生産性向上に貢献するゲノミクス技術
表60 農業・動物研究：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、地域別、2021年～2028年（百万米ドル）
表61 農業・動物研究：北米のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021年～2028年（百万米ドル）
表62 農業・動物研究：欧州のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021年～2028年（百万米ドル）
9.6 その他の用途
表63 その他の用途：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、地域別、2021年～2028年（百万米ドル）
表64 その他の用途：北米のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021年～2028年（百万米ドル）
表65 その他の用途：欧州のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021年～2028年（百万米ドル）
10 ジェノミクスにおける人工知能（AI）市場：エンドユーザー別 (ページ – 113)
10.1 導入
図 37 2022 年には製薬・バイオテクノロジー企業が最大の市場シェアを占めた
表66 ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、エンドユーザー別、2021-2028年（百万米ドル）
10.2 製薬・バイオテクノロジー企業
10.2.1 医薬品開発の時間とコストを削減するソリューションへの需要の高まり
表67 製薬・バイオテクノロジー企業：主な動き
表 68 製薬・バイオテクノロジー企業：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、地域別、2021年～2028年（百万米ドル）
表 69 製薬・バイオテクノロジー企業：北米のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021年～2028年（百万米ドル）
表70 製薬・バイオテクノロジー企業：欧州のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021年～2028年（百万米ドル）
10.3 研究センター、学術機関、政府機関
10.3.1 学術機関や政府機関におけるゲノミクスにおけるAiの利用を促進するための研究活動の増加
表 71 研究センター、学術機関、政府機関：指標となる動き
表72 研究センター、学術機関、政府機関：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、地域別、2021年～2028年（百万米ドル）
表73 研究センター、学術機関、政府機関：北米のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021年～2028年（百万米ドル）
表74 研究センター、学術機関、政府機関：欧州のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021年～2028年（百万米ドル）
10.4 病院・医療機関
10.4.1 薬理ゲノミクスに対する需要の高まりが、病院におけるNGSの受け入れを促進する
表75 病院と医療提供者: 指標的展開
表76 病院・医療機関：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、地域別、2021年～2028年（百万米ドル）
表77 病院・医療機関：北米のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021年～2028年（百万米ドル）
表78 病院・医療機関：欧州のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021年～2028年（百万米ドル）
10.5 その他のエンドユーザー
表79 その他のエンドユーザー：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、地域別、2021年～2028年（百万米ドル）
表80 その他のエンドユーザー：北米のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021年～2028年（百万米ドル）
表81 その他のエンドユーザー：欧州のゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021年～2028年（百万米ドル）
11 ジェノミクスにおける人工知能（AI）市場, 地域別 (ページ – 122)
11.1 イントロダクション
図 38 アジア太平洋地域が予測期間中に新たなホットスポットとして浮上する
図39 北米が2022年に最大の市場シェアを占める
表82 ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、地域別、2021～2028年（百万米ドル）
11.2 北米
11.2.1 北米：景気後退の影響
図 40 北米：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場のスナップショット
表83 北米：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021年～2028年（百万米ドル）
表84 北米：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、提供製品別、2021年～2028年（百万米ドル）
表 85 北米：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、技術別、2021-2028年（百万米ドル）
表86 北米：ゲノミクスにおける人工知能（AI）の機械学習市場、タイプ別、2021-2028年（百万米ドル）
表87 北米：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、機能別、2021-2028年（百万米ドル）
表 88 北米：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、用途別、2021-2028年（百万米ドル）
表89 北米：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、エンドユーザー別、2021年～2028年（百万米ドル）
11.2.2 米国
11.2.2.1 ゲノム研究を加速させる取り組みとAIの導入拡大が市場を強化する
表90 米国：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、オファリング別、2021～2028年（百万米ドル）
表91 米国：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、技術別、2021年～2028年（百万米ドル）
表92 米国：ゲノミクスにおける人工知能（AI）の機械学習市場、タイプ別、2021年～2028年（百万米ドル）
表93 米国：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、機能別、2021-2028年（百万米ドル）
表94 米国：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、用途別、2021-2028年（百万米ドル）
表95 米国：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、エンドユーザー別、2021年～2028年（百万米ドル）
11.2.3 カナダ
11.2.3.1 ゲノミクス研究の増加が市場を牽引する
表96 カナダ：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、提供品目別、2021～2028年（百万米ドル）
表 97 カナダ：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、技術別、2021～2028年（百万米ドル）
表98 カナダ：ゲノミクスにおける人工知能（AI）の機械学習市場、タイプ別、2021年～2028年（百万米ドル）
表99 カナダ：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、機能別、2021-2028年（百万米ドル）
表100 カナダ：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、用途別、2021-2028年（百万米ドル）
表101 カナダ：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、エンドユーザー別、2021～2028年（百万米ドル）
11.3 ヨーロッパ
11.3.1 欧州：景気後退の影響
表 102 欧州：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、国別、2021～2028年（百万米ドル）
表103 欧州：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、オファリング別、2021～2028年（百万米ドル）
表104 欧州：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、技術別、2021年～2028年（百万米ドル）
表105 欧州：機械学習におけるゲノミクス分野の人工知能（AI）市場、タイプ別、2021-2028年（百万米ドル）
表 106 欧州：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、機能別、2021～2028年（百万米ドル）
表 107 欧州：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、用途別、2021～2028年（百万米ドル）
表108 欧州：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、エンドユーザー別、2021年～2028年（百万米ドル）
11.3.2 英国
11.3.2.1 創薬のためのゲノミクスへのAIの導入が市場を活性化する
表 109 英国：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、提供品目別、2021～2028年（百万米ドル）
表110 英国：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、技術別、2021年～2028年（百万米ドル）
表111 英国：機械学習におけるゲノミクス分野の人工知能（AI）市場、タイプ別、2021～2028年（百万米ドル）
表112 英国：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、機能別、2021～2028年（百万米ドル）
表113 英国：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、用途別、2021～2028年（百万米ドル）
表114 英国：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、エンドユーザー別、2021年～2028年（百万米ドル）
11.3.3 ドイツ
11.3.3.1 AIイニシアチブのための資金供給が市場を押し上げる
表115 ドイツ：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、オファリング別、2021年～2028年（百万米ドル）
表116 ドイツ：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、技術別、2021年～2028年（百万米ドル）
表117 ドイツ：機械学習における人工知能（AI）市場、タイプ別、2021～2028年（百万米ドル）
表118 ドイツ：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、機能別、2021～2028年（百万米ドル）
表119 ドイツ：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、用途別、2021～2028年（百万米ドル）
表120 ドイツ：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、エンドユーザー別、2021年～2028年（百万米ドル）
11.3.4 フランス
11.3.4.1 NGSへの政府投資の増加が市場を押し上げる
表121 フランス：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、オファリング別、2021～2028年（百万米ドル）
表122 フランス：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、技術別、2021年～2028年（百万米ドル）
表123 フランス：機械学習におけるゲノミクス分野の人工知能（AI）市場、タイプ別、2021～2028年（百万米ドル）
表124 フランス：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、機能別、2021～2028年（百万米ドル）
表125 フランス：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、用途別、2021～2028年（百万米ドル）
表126 フランス：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、エンドユーザー別、2021年～2028年（百万米ドル）
11.3.5 その他のヨーロッパ
表127 欧州のその他地域：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、サービス別、2021～2028年（百万米ドル）
表128 その他のヨーロッパ：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、技術別、2021年～2028年（百万米ドル）
表129 欧州のその他地域：機械学習におけるゲノミクス分野の人工知能（AI）市場、タイプ別、2021年～2028年（百万米ドル）
表130 欧州のその他：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、機能別、2021年～2028年（百万米ドル）
表131 欧州のその他：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、用途別、2021年～2028年（百万米ドル）
表132 欧州のその他：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、エンドユーザー別、2021年～2028年（百万米ドル）
11.4 アジア太平洋
11.4.1 アジア太平洋地域：景気後退の影響
図 41 アジア太平洋地域：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場のスナップショット
表133 アジア太平洋地域：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、提供品目別、2021年～2028年（百万米ドル）
表134 アジア太平洋地域：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、技術別、2021年～2028年（百万米ドル）
表135 アジア太平洋地域：機械学習におけるゲノミクス分野の人工知能（AI）市場、タイプ別、2021年～2028年（百万米ドル）
表136 アジア太平洋地域：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、機能別、2021年～2028年（百万米ドル）
表 137 アジア太平洋地域：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、用途別、2021～2028年（百万米ドル）
表138 アジア太平洋地域：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、エンドユーザー別、2021年～2028年（百万米ドル）
11.5 その他の地域
11.5.1 その他の地域：景気後退の影響
表139 その他の地域：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、提供製品別、2021年～2028年（百万米ドル）
表140 その他の地域：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、技術別、2021年～2028年（百万米ドル）
表141 その他の地域：機械学習におけるゲノミクス分野の人工知能（AI）市場、タイプ別、2021年～2028年（百万米ドル）
表142 その他の地域：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、機能別、2021年～2028年（百万米ドル）
表143 その他の地域：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、用途別、2021年～2028年（百万米ドル）
表144 その他の地域：ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場、エンドユーザー別、2021年～2028年（百万米ドル）
12 競争力のある景観 (ページ – 161)
12.1 概要
12.2 主要市場プレーヤーの戦略／勝利への権利
表 145 ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場で主要企業が採用した戦略の概要
図42 2020年1月から2023年3月までの主要市場プレイヤーの主な動向
12.3 2022年における市場上位企業の収益シェア分析
図43 主要市場プレイヤーの収益シェア分析（2022年
12.4 市場ランキング分析（2022年
図44 ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場シェア分析（2022年
12.5 競争ベンチマーキング
表 146 企業フットプリント分析
表 147 製品フットプリント分析（26 社）
表 148 機能性フットプリント分析（26 社）
表 149 地域別フットプリント分析（26 社）
12.6 主要プレーヤーの企業評価象限
12.6.1 スターズ
12.6.2 浸透型プレーヤー
12.6.3 新進リーダー
12.6.4 参加者
図45 ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場：主要プレイヤーの企業評価象限（2022年
12.7 新興・中堅企業評価クワドラント
12.7.1 進歩的企業
12.7.2 ダイナミック・カンパニー
12.7.3 レスポンシブ企業
12.7.4 スタートブロック
図46 ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場：新興企業／MESの企業評価象限（2022年
12.8 競争シナリオとトレンド
12.8.1 製品の発売／強化
表150 ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場：製品の発売／強化（2020～2023年
12.8.2 ディールス
表151 ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場：取引（2020～2023年
12.8.3 その他の開発
表152 ゲノミクスにおける人工知能（AI）市場：その他の開発（2020～2023年
13 企業プロフィール （ページ – 179）
13.1 主要プレーヤー
(事業概要、提供製品、最近の動向、MnMビュー(主な強み/勝つための権利、行った戦略的選択、弱みと競争上の脅威))*。
13.1.1 エヌビディア・コーポレーション
表 153 エヌビディア・コーポレーション：会社概要
図 47 エヌビディア・コーポレーション：企業スナップショット
表 154 エヌビディア・コーポレーション：提供する製品／サービス
表 155 エヌビディア・コーポレーション：製品の発売／強化
表 156 エヌビディア・コーポレーション：取引実績
13.1.2 マイクロソフト
表157 マイクロソフト株式会社：会社概要
図 48 マイクロソフト株式会社：企業スナップショット
表158 マイクロソフト株式会社：提供する製品／サービス
表 159 マイクロソフト：取引
13.1.3 グーグル
表160 グーグル社：会社概要
図49 グーグル：企業スナップショット（2022年
表161 グーグル社：提供する製品／サービス
表162 グーグル社：製品の発売／強化
表163 グーグル社：取引
13.1.4 インテル株式会社
表 164 インテル株式会社：会社概要
図 50 インテル株式会社：企業スナップショット
表 165 インテル株式会社: 提供する製品/サービス
表 166 インテル コーポレーション：製品の発売／強化
表 167 インテル コーポレーション: 取引
13.1.5 ベネレンツ
表 168 ベネベンタイ：会社概要
図 51 ベネベンタイ：企業スナップショット
表 169 ベネゼンタイ：提供する製品／サービス
表 170 ベネゼンタイ：取引
13.1.6 ソフィア・ジェネティクス
171 ソフィア・ジェネティクス：会社概要
図 52 ソフィア・ジェネティクス：企業スナップショット
表172 ソフィア・ジェネティクス：提供する製品／サービス
表 173 ソフィア・ゲノミクス：取引実績
表 174 ソフィア・ジェネティクス：その他
13.1.7 illumina, inc.
表175 イルミナ社：会社概要
図53 イルミナ社：企業スナップショット
表176 イルミナ社：提供する製品／サービス
表177 イルミナ社：製品の発売／強化
表178 イルミナ社：取引実績
13.1.8 プレディクティブ・オンコロジー社
表179 プレディクティブ・オンコロジー社：会社概要
図54 予測腫瘍学株式会社：企業スナップショット
表180 プレディクティブ・オンコロジー社：提供する製品／サービス
表181 プレディクティブ・オンコロジー社：取引実績
13.1.9 株式会社インビタエ
表 182 invitae corporation: 会社概要
図55 Invitae Corporation: 企業スナップショット、2022年
表183 Invitae Corporation: 提供する製品/サービス
13.1.10 ディープ・ゲノミクス社
表184 ディープ・ゲノミクス社：会社概要
表185 ディープ・ゲノミクス社：提供する製品／サービス
表186 ディープ・ゲノミクス社：取引実績
表187 ディープ・ゲノミクス社：その他
13.1.11 fabric genomics, inc.
表188 ファブリック・ジェノミクス社：会社概要
表189 ファブリック・ゲノミクス社：提供する製品／サービス
表190 ファブリック・ジェノミクス社：製品の発売／強化
表191 ファブリック・ジェノミクス社：取引実績
13.1.12 ヴァージ・ゲノミクス
表192 ヴァージ・ゲノミクス：会社概要
表 193 ヴァージ・ゲノミクス：提供する製品／サービス
表 194 ヴァージ・ゲノミクス：取引実績
13.1.13 Freenome Holdings, Inc.
表195 フリーノーム・ホールディングス：会社概要
表196 Freenome Holdings, Inc.：提供する製品／サービス
表 197 フリーノーム・ホールディングス：取引実績
13.1.14 分子マッチ社
表 198 分子マッチ社：会社概要
表 199 分子マッチ社：提供する製品／サービス
13.1.15 ダンテ・ラボ
表 200 ダンテ・ラボ：会社概要
表 201 ダンテ・ラボ：提供する製品／サービス
表 202 ダンテラボ：製品の発売／強化
表 203 ダンテ・ラボ：取引
13.1.16 data4cure
表 204 data4cure: 会社概要
表 205 data4cure: 提供する製品/サービス
13.1.17 プレシジョンライフ
表 206 プレシジョンライフ社：会社概要
表 207 プレシジョンライフ社：提供する製品／サービス
表 208 プレシジョンライフ
13.1.18 ジェノックス
表 209 ジェノックス：会社概要
表 210 ジェノックス：提供する製品／サービス
表 211 ジェノックス：取引
13.1.19 ライフビット
表 212 ライフビット：会社概要
表 213 ライフビット：提供する製品／サービス
表 214 ライフビット：取引
表 215 ライフビット：その他
13.2 その他の新興プレーヤー
13.2.1 FDNA, INC.
13.2.2 dnanexus
13.2.3 エンジン・バイオサイエンス
13.2.4 テンパス・ラボ社
13.2.5 コンジェニカ社
13.2.6 エメドジーン社
13.2.7 セラゴン・ファーマシューティカルズ・インク
*非上場企業の場合、事業概要、提供製品、最近の動向、MnMビュー（主な強み／勝つための権利、戦略的選択、弱みと競争上の脅威）の詳細が把握されていない可能性がある。
14 付録（ページ数 – 240）
14.1 ディスカッション・ガイド
14.2 Knowledgestore: マーケッツの購読ポータル
14.3 カスタマイズ・オプション
14.4 関連レポート
14.5 著者詳細
