❖本調査資料に関するお問い合わせはこちら❖
バイオテクノロジーにおける世界の人工知能（AI）市場は、2023年から2032年にかけて数億ドルの全体的な収益成長が見込まれ、急成長している。2022年には北米が世界市場を支配した。
重要なポイント
アジア太平洋地域は2023年から2032年にかけて最も速い速度で拡大すると予測されている。
ソフトウェア提供セグメントは2022年に主要な収益を生み出し、今後も支配的であると予測されている。
薬物標的同定アプリケーション分野は、2023年から2032年にかけて最大の収益シェアを拡大すると予想されている。
予測モデリング・アプリケーション分野は、2022年に最も速い成長が見込まれる。
農業バイオテクノロジーの利用分野は、2023年から2032年にかけて主要な収益を占めると予測されている。
医療バイオテクノロジーの利用分野は、2022年に最も速い成長が見込まれる。
市場の概要
バイオテクノロジー業界は今後数年間、人工知能とその関連アプリケーションを追求するだろう。メラニー・マテュー博士の論文によると、医薬品パイプラインに加わる次世代の治療薬には、AIスクリーニングによって特定された標的が含まれ、低分子の臨床試験失敗率86％を改善する可能性があるという。
バイオテクノロジーにおけるAIは、研究室での発明を促進し、医薬品や化合物のライフサイクル全体を通して重要である。AIベースのツールやアプリケーションは、標的市場ごとの分子構造の開発を支援する。人工知能のサブセットである機械学習は、異なる化合物の組み合わせや順列を推定し、ラボでの手作業による実験を必要とせずに最適な組み合わせを決定するのに役立つ。
バイオテクノロジーにおける人工知能の応用は、特定の医薬品や化学物質の市場需要を予測するための予測モデリングを支援するイノベーションをもたらす。バイオテクノロジーにおけるAIは、クラウド・コンピューティングを通じて、バイオテクノロジー部門が必要とする原材料のスマートな流通を支援することもできる。
市場のダイナミクス：
ドライバー
AI技術の進歩
人工知能のバイオテクノロジー市場において、技術の進歩は極めて重要な傾向である。人工知能市場の大手企業は、その地位を強化するために革新的な技術の開発に注力している。AIは大規模なデータセットにデータサイエンスと機械学習を活用することで研究開発に変革をもたらし、新規分子の迅速な発見を可能にしている。
治療法を特定するために、医薬品開発におけるAIは、執筆された科学文献と、学会抄録、臨床試験データ、未発表データ、公的データベースなどの追加情報源を相互参照することができる。例えば2023年、FDAはDiA Imaging Analysis社のAIプログラムを承認し、臨床医による心臓超音波検査を支援した。
バイオ医薬品業界におけるAIの導入拡大
製薬会社は、高コストでダイナミックな創薬プロセスを支援するためにAIを利用している。AIソリューションは、大規模なデータセットの中から病気のパターンを特定することに成功し、様々な病気の治療に適した製剤の決定を支援します。これにより、大量の化学データへの適切なアクセスと分析が支援され、ビジネスの成果とプロセスが強化される。例えば、アボット社は2021年4月、人工知能を搭載した新しい冠動脈画像診断システムをヨーロッパで発売した。
病気の診断
機械学習は一般的に病気の診断に使用され、診断手順を開発するために実世界の結果を使用する。AIはまた、放射線学と放射線治療のプロセスを合理化し、時間を節約し、患者のケアを向上させるのに役立っている。ある調査によると、胸部X線検査における対処可能な肺腫瘍の検出率は、AIなしの場合（0.25％）よりもAIの支援ありの場合（0.59％）の方が高いようだ。
拘束
賃金の低迷
ロボットは人工知能の応用であり、雇用を奪い、失業率を押し上げる（いくつかのケースでは）。その結果、チャットボットやロボットが人に取って代わることによって雇用が失われる可能性は常にあるという意見もある。例えば、日本のような技術先進国の生産部門では、ロボットが人材を排除するために頻繁に使用されている。
チャンス
個別化医療に関する意識の高まり。
個別化医療に対する意識は、癌を含む様々な疾患の発生率の増加を解決するための革新的な創薬に対する需要の高まりによるものである。さらに、研究者や市場関係者の間で複数の共同研究が行われていることも、成長を後押しすると予想される。個別化医療に好意的な政府の政策も、この市場の成長機会に拍車をかけている。
薬理ゲノミクスにおける大きな革新は、特定の患者または患者グループ向けに明確にデザインされた医薬品を開発するための許容可能なアプローチを生み出すと期待されている。アストラゼネカとレナリティックスAIは2020年8月、様々な代謝疾患に対する精密医療を導入するために提携した。
COVID-19の影響：
新型コロナウイルスのパンデミックでは、製薬会社が中心的な役割を果たした。その結果、バイオテクノロジー市場は急速に拡大し、この傾向は今後も続くと予想される。技術の進歩、高齢化人口の増加、発展途上国の医療ニーズへの注目、慢性疾患の増加、製薬企業による研究開発費の増加といった要因はすべて、市場の成長に寄与している。
セグメント・インサイト
洞察の提供
ソフトウェア分野は2022年に最も収益に貢献し、ヘルスケア業界のニーズを満たすソフトウェア革命が進行しているため、予測期間を通じて優位に立つと予想される。創薬・開発および臨床試験におけるデータの保存、管理、評価、共有のニーズの高まりによるソフトウェアの浸透が、この分野の優位性につながった。
ビッグデータ分析に対する需要の高まりが、世界のAIバイオテクノロジー市場におけるAIソフトウェアの必要性を後押ししている。さらに、ソフトウェアは市場参加者に定期的な収入チャネルを生み出すため、世界のバイオテクノロジー市場におけるAIの最も高い収益要因となっている。
一方、サービスは予測期間中に最も急成長する分野と予測されている。AIベースのハードウェアおよびソフトウェア活動に対するライフサイエンス専門家の理解を深める必要性が、高価なAIシステムを操作する技術訓練を受けた人材を供給する第三者サービスプロバイダーの必要性を高めている。予測期間中、この側面が世界のバイオテックAI市場のサービス部門の価格を押し上げている。
アプリケーション・インサイト
薬剤標的同定は、2023年から2032年にかけて最も高い収益シェアで拡大すると予測されている。人工知能は、新規抗がん標的を同定し、新規薬剤を発見するための革新的な技術である。なぜなら、生物学ネットワークは、がんのようなヒト疾患に影響を及ぼす細胞システムの構成要素間の相互作用を効率的に保護し、評価するからである。ネットワークベースの生物学解析アルゴリズムは、がん標的を特定するための様々な革新的ネットワーク戦略を提供する。
薬物送達剤としてのAIベースのナノロボットは、衝突を回避し、標的を特定して付着し、体内から排泄するために使用される。ナノ／マイクロロボットの進歩により、pHを含む生理学的条件に従って目的のターゲットに移動することが可能になり、有効性が向上し、全身的な副作用を最小限に抑えることができる。
予測モデリング分野は2022年に最も速いペースで成長すると予想されている。機械学習と予測モデリングは、生化学的特性、薬理学的有効性、安全性プロファイルなど、様々な治療薬候補の挙動や相互作用の予測を支援することができる。機械学習は、投資、進歩、考え方の転換を必要とするが、より早く、より効率的に、より個別化された医薬品を患者に提供することを可能にする。
AIはタンパク質の3次元構造を予測することで、構造に基づく創薬を支援し、合成や製造の前に、標的に対する物質の効果や安全性を検討するのに役立つ。例えば2023年、グーグル子会社のディープマインド・アルゴリズムであるAlphaFoldは、アミノ酸の配列から3Dタンパク質システムのモデリングを大幅に改善した。
利用状況
用途別では、農業バイオテクノロジー分野が2023年から2032年にかけて最も高い収益を上げると予測されている。農業バイオテクノロジーは、作物の収量を増やしたり、既存の植物に新しい性質を導入したりするために、遺伝的に改良された植物を栽培する。これには、伝統的な植物飼育、組織培養、マイクロプロパゲーション、亜原子繁殖、植物遺伝設計が含まれる。バイオテクノロジー企業は現在、機械学習や人工知能の手法を活用し、作物採取などの重要な農業作業を人間よりはるかに速い速度で処理する自律型ロボットを開発・プログラミングしている。
オートマトンが捉えた情報は、PCビジョンとディープラーニングの計算を用いて処理され、検査される。これらは主に収穫と土壌の健康状態の評価に役立つ。AI計算は、収穫量に影響を与える気候の変化など、さまざまな生態学的変化の追跡と予測に役立つ。
さらに、医療バイオテクノロジーは2022年に最も速いペースで成長すると予想されている。メディカル・バイオテクノロジーは、医薬品や抗毒素を提供することによって人間の健康を改善するために生きた細胞を使用する。また、DNAを調べ、細胞を遺伝的に制限し、重要で有益な資質を生み出すことも含まれる。人工知能の認識と機械学習は、鎮静啓示に広く使用されている。
AIは、客観的な構造が実現すれば治療効果をもたらす可能性のある微粒子の発見を支援する。AIは、分析検査を強化するために実世界の結果を使用するため、すなわち、より決定的な検査を実行すればするほど、より正確な結果が可能になるため、疾病診断に一般的に使用されている。人工知能はまた、放射線治療の治療計画プロセスを短縮し、時間を節約し、患者のケアを向上させるのに役立っている。
地域インサイト
2022年、北米が世界のバイオテクノロジーAI市場を独占した。 米国は、バイオテクノロジー市場におけるAIの世界的リーダーである。この増加は、あらゆるライフサイエンス用途でAI技術に対する需要が増加していることに起因している。さらに、米国には大手製薬会社やバイオテクノロジー企業が数社ある。米国を拠点とする製薬企業が創薬や臨床試験に巨額の投資を行った結果、バイオテクノロジーにおけるAIの需要が大きく伸びた。
新しく開発された医薬品の大半は米国が所有している。製薬会社は総収入の約19％を研究開発に投資しているとされている。米国の様々な製薬会社や臨床研究機関は、AI技術の導入にますます投資しており、近い将来、北米がバイオテクノロジーにおける世界のAI市場で優位性を維持するのに役立つだろう。
アジア太平洋地域は、効率性と生産性を向上させるための人工知能ハードウェアとソフトウェアの展開における複数の研究企業による投資の増加により、予測期間中に最も速い速度で拡大すると予測されている。この地域の数多くのトップ研究機関が市場成長を牽引している。
AIの開発と統合では、日本、中国、韓国が最も進んだ国として浮上している。数多くの組織が、航空機産業における高度な人工知能ソフトウェア・アプリケーションを研究している。
最近の動向
グリーンマウンテン・バイオテック社とミーナウ社、2023年1月に古代中国医学に基づくスキンケアをAIで進化させるパートナーシップを発表。
インシリコ・メディシンは2023年、アブダビに大規模なAIを活用したバイオテクノロジー研究所を開設する。
ジンクフィンガーは、AIを活用した新しいバイオテクノロジー技術であり、2023年にゲノム疾患治療法を開発する際にCRISPRを上回る明確な利点を提供する。
2022年、サノフィはExscientiaと提携し、1億米ドルを現金で寄付し、がん治療と免疫学における15の革新的な低分子申請薬の開発を支援した。
2022年、ユタ州を拠点とするAIバイオテクノロジー企業Recursion社は、ロシュ社およびジェネンテック社と、がんや神経を適応症とするAIを用いた分子を発見する契約を結んだ。
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方程式を強化し、機械学習によって早期創薬を開始するための協業を明らかにした。
GSKとVir Biotechnology社は、人工知能を使ってコロナウイルスを治療する抗ウイルス分子を特定するために共同研究を行った。
主要市場プレイヤー
アストラゼネカ
ブリストル・マイヤーズ スクイブ
ギリアド・サイエンシズ社
サノフィ
アボット・ラボラトリーズ
バイオジェン
ファイザー
ノボ ノルディスク A/S
アムジェン社
メルクKGaA
ジョンソン・エンド・ジョンソン・サービス社
F.ホフマン・ラ・ロシュ社
ノバルティスAG
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。）
提供
ソフトウェア
ハードウェア
サービス
アプリケーション別
薬物標的の同定
薬物検査
イメージ上映
予測モデリング
利用方法
農業バイオテクノロジー
医療バイオテクノロジー
動物バイオテクノロジー
産業バイオテクノロジー
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 バイオテクノロジーにおける人工知能（AI）市場への影響
5.1.COVID-19 ランドスケープ：バイオテクノロジー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.バイオテクノロジーにおける人工知能（AI）の世界市場、提供製品別
8.1.バイオテクノロジーにおける人工知能（AI）市場、オファリング別、2023～2032年
8.1.1 ソフトウェア
8.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
8.1.2.ハードウェア
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.バイオテクノロジーにおける人工知能（AI）の世界市場、用途別
9.1.バイオテクノロジーにおける人工知能（AI）市場、用途別、2023～2032年
9.1.1.薬物標的の同定
9.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.2.薬物スクリーニング
9.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.3.画像スクリーニング
9.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
9.1.4.予測モデリング
9.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
第10章.バイオテクノロジーにおける人工知能（AI）の世界市場、用途別
10.1.バイオテクノロジーにおける人工知能（AI）市場、用途別、2023～2032年
10.1.1.農業バイオテクノロジー
10.1.1.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.2.メディカルバイオテクノロジー
10.1.2.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.3.動物バイオテクノロジー
10.1.3.1.市場収益と予測（2020-2032）
10.1.4.産業バイオテクノロジー
10.1.4.1.市場収益と予測（2020-2032）
第11章.バイオテクノロジーにおける人工知能（AI）の世界市場、地域別推定と動向予測
11.1.北米
11.1.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
11.1.2.市場収益と用途別予測（2020～2032年）
11.1.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.1.4.米国
11.1.4.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
11.1.4.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.1.4.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.1.5.北米以外の地域
11.1.5.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
11.1.5.2.市場収入と予測、用途別（2020～2032年）
11.1.5.3.市場収入と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.ヨーロッパ
11.2.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
11.2.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.3.市場収益と予測、用途別（2020-2032年）
11.2.4.英国
11.2.4.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
11.2.4.2.市場収入と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.4.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.5.ドイツ
11.2.5.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
11.2.5.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.5.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.6.フランス
11.2.6.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
11.2.6.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.6.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.7.その他のヨーロッパ
11.2.7.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
11.2.7.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.2.7.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.APAC
11.3.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
11.3.2.市場収益と用途別予測（2020～2032年）
11.3.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.4.インド
11.3.4.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
11.3.4.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.4.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.5.中国
11.3.5.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
11.3.5.2.市場収入と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.5.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.6.日本
11.3.6.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
11.3.6.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.6.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.7.その他のAPAC地域
11.3.7.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
11.3.7.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.3.7.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.MEA
11.4.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
11.4.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.3.市場収益と予測、用途別（2020-2032年）
11.4.4.GCC
11.4.4.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
11.4.4.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.4.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.5.北アフリカ
11.4.5.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
11.4.5.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.5.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.6.南アフリカ
11.4.6.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
11.4.6.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.6.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.7.その他のMEA諸国
11.4.7.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
11.4.7.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.4.7.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.5.ラテンアメリカ
11.5.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
11.5.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.5.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.5.4.ブラジル
11.5.4.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
11.5.4.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.5.4.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.5.5.その他のラタム諸国
11.5.5.1.市場収益と予測、オファリング別（2020～2032年）
11.5.5.2.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
11.5.5.3.市場収益と予測、用途別（2020～2032年）
第12章.企業プロフィール
12.1.アストラゼネカ
12.1.1.会社概要
12.1.2.提供商品
12.1.3.財務パフォーマンス
12.1.4.最近の取り組み
12.2.ブリストル・マイヤーズ スクイブ
12.2.1.会社概要
12.2.2.提供商品
12.2.3.財務パフォーマンス
12.2.4.最近の取り組み
12.3.ギリアド・サイエンシズ
12.3.1.会社概要
12.3.2.提供商品
12.3.3.財務パフォーマンス
12.3.4.最近の取り組み
12.4.サノフィ
12.4.1.会社概要
12.4.2.提供商品
12.4.3.財務パフォーマンス
12.4.4.最近の取り組み
12.5.アボット・ラボラトリーズ
12.5.1.会社概要
12.5.2.提供商品
12.5.3.財務パフォーマンス
12.5.4.最近の取り組み
12.6.バイオジェン
12.6.1.会社概要
12.6.2.提供商品
12.6.3.財務パフォーマンス
12.6.4.最近の取り組み
12.7.ファイザー
12.7.1.会社概要
12.7.2.提供商品
12.7.3.財務パフォーマンス
12.7.4.最近の取り組み
12.8.ノボ ノルディスク A/S
12.8.1.会社概要
12.8.2.提供商品
12.8.3.財務パフォーマンス
12.8.4.最近の取り組み
12.9.アムジェン社
12.9.1.会社概要
12.9.2.提供商品
12.9.3.財務パフォーマンス
12.9.4.最近の取り組み
12.10.メルクKGaA
12.10.1.会社概要
12.10.2.提供商品
12.10.3.財務パフォーマンス
12.10.4.最近の取り組み
第13章 調査方法研究方法論
13.1.一次調査
13.2.二次調査
13.3.前提条件
第14章.付録
14.1.私たちについて
14.2.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❖