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ゲノミクスにおける人工知能の世界市場規模は、2022年には4億米ドルと評価され、2032年には約116.9億米ドルに達すると予想され、2023年から2032年までの年平均成長率は40.2%で推移する見通しである。
地域インサイト
地域別では、北米が2022年のゲノムAI世界市場を支配した。北米には複数の大手製薬会社やバイオテクノロジー会社があり、ゲノムAI市場の成長に大きく貢献している。北米の製薬セクターにおけるAI技術導入への巨額の投資が、市場の巨大成長につながった。さらに、老年人口が多く、慢性疾患の有病率が高いため、膨大な患者人口が存在することが、ヘルスケア分野でのAIベースの技術の大規模な採用につながった。米国では人口の半数以上が1つ以上の慢性疾患に罹患していると推定されている。さらに、2060年までに米国人口の約24％が65歳以上になると予想されている。このため、革新的な医薬品や迅速な治療サービスに対する需要の高まりが、北米のゲノムAI市場の成長を後押しすると予想される。
予測期間中、アジア太平洋地域が最も急成長する市場になると予想されている。農業、動物研究、診断、創薬など様々な用途でAIの利用が急増していることが、市場の成長を大きく促進している。さらに、同地域には複数のトップ研究機関が存在し、それらの間でAI技術に対する需要が高まっていることが、アジア太平洋地域におけるゲノムAI市場の成長を促進している。
成長因子
製薬会社による創薬・薬剤開発活動への投資の増加は、予測期間中のゲノム人工知能市場の需要を押し上げると予想される。創薬や医薬品開発に関連するコストは非常に高いため、これらの活動にかかるコストを抑制する必要性が急速に高まっている。ゲノム分野における人工知能技術の導入により、業務の強化、品質の向上、コストの削減が期待される。精密医療におけるAIの採用拡大が、ゲノム分野におけるAI市場の成長を大きく後押ししている。
創薬はコストと時間のかかる活動である。創薬に使用されるin-vivoやin-vitroの方法は時間がかかり、非常にコストがかかる。そのため、AIに対する需要は、ゲノミクス産業において近い将来大幅に増加すると予想される。創薬と医薬品開発には、広範な調査とデータの収集、データの保存、データの有意義な解釈が必要であり、これには多くの時間がかかる。また、データの保存や分析には多大なコストがかかる。この後、医薬品開発や臨床試験が行われるが、これにも莫大なコストがかかる。
さらに、候補者の選定、配置、維持は複雑でコストのかかる作業である。ゲノミクスにAIを導入することで、データ収集、分析、データ保存、データろ過など、多くの作業が自動化され、作業の質が向上する。さらに、人口の間で様々な慢性疾患や感染症が蔓延していることが、製薬会社の成長を著しく後押ししており、それによって創薬や医薬品開発活動への巨額の投資が集まっている。このことは、今後世界のゲノムAI市場の成長を大きく促進すると予想される。
洞察の提供
オファリングに基づくと、2022年にはソフトウェア分野が世界のゲノムAI市場を支配した。この成長は、創薬および薬剤開発活動の研究開発段階におけるAIベースのソフトウェアの採用増加によるものである。さらに、多数の受託研究機関とともに数多くの大手製薬会社が存在し、データの収集、保存、分析のためのソフトウェアの採用が増加していることが、世界のゲノムAI市場におけるソフトウェア分野の成長につながった。契約研究機関、バイオテクノロジー企業、ヘルスケアプロバイダーの数の増加とAI技術の採用の高まりは、今後数年間、ソフトウェアセグメントの成長に重要かつプラスの影響を与えると予想される。
一方、サービスは予測期間中に最も急成長するセグメントとなる見込みである。AI熟練労働者の不足が、市場におけるサービス需要の高まりの主な要因である。AIベースのシステムの運用には、この最新技術に関する特別なスキルと理解が必要であるため、サービスに対する需要は予測期間中に大きく伸びると予想される。
アプリケーション・インサイト
用途別では、創薬・開発分野が2022年のゲノムAI世界市場を支配した。世界人口の間で様々な慢性疾患、感染症、遺伝子関連疾患の有病率が上昇しており、創薬・開発活動への投資が著しく集まっている。コストを抑制し、効率を高め、望ましい結果を提供する必要性が高まっているため、ゲノミクスにおけるAIの採用は過去10年間で大幅に促進された。創薬・医薬品開発は、ゲノミクス産業においてAI技術を最も多く採用する分野となった。さらに、医療費削減に対する政府や企業の取り組みが活発化していることも、創薬・開発活動におけるAIの採用につながった。
予測期間中、精密医療は最も好機的なセグメントとなる見込みである。腫瘍学と癌生物製剤における進歩の高まりが精密医療セグメントの成長を促進している。がんの予防と管理における精密医療におけるAIの採用の高まりは、世界のゲノムAI市場における精密医療セグメントの成長を大きく促進すると予想される。
エンドユーザーの洞察
エンドユーザーに基づくと、製薬企業およびバイオテクノロジー企業セグメントが2022年の世界のゲノムAI市場を支配した。世界中の大手製薬会社の存在が、AI技術を用いた精密医療、創薬、医薬品開発、診断機器製造などの様々な活動に対するAI技術の需要を大きく促進している。さらに、世界中で急成長しているバイオテクノロジー企業は、AI技術の採用が増加しているため、ゲノミクスにおけるAI市場の成長に大きく貢献している。
ヘルスケアプロバイダーは、予測期間中に最も急成長するセグメントであると予想される。老年人口の増加と疾病の蔓延が入院患者数を大幅に押し上げている。医療提供者は、患者に迅速かつ充実したサービスを低コストで提供することを強く求められている。そのため、ヘルスケア部門は、ヘルスケアコストの削減、ケアの質の向上、患者への迅速な治療サービスの提供を目的として、AIベースのサービスやソフトウェアの導入に大きく投資している。
主な市場動向
2020年2月、IBMワトソンヘルスはハーバード大学およびマサチューセッツ工科大学ブロード研究所と提携し、内在性の感受性を理解するためにゲノムデータを探索・分析した。
ゲノミクスにおけるAI市場の プレーヤー
IBM
エヌビディア・コーポレーション
慈悲深いAI
ヴァージ・ゲノミクス
モレキュラー・マッチ社
ソフィア・ジェネティクス
プレシジョンライフ
ライフビット
FDNA社
経験的論理
マイクロソフト
ディープ・ゲノミクス
ファブリック・ジェノミクス社
Freenomeホールディングス
ケンブリッジ・キャンサー・ゲノミクス
データ4キュア
エンジン・バイオサイエンス社Ltd.
ジェノックス社
二倍体
DNAnexus株式会社
市場セグメンテーション
(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
サービス
アプリケーション別
創薬・医薬品開発
精密医療
診断
動物研究と農業
その他
エンドユーザー別
製薬・バイオテクノロジー企業
政府機関
研究機関
その他
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
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
地域別
北米
米国
カナダ
ヨーロッパ
英国
ドイツ
フランス
アジア太平洋
中国
インド
日本
韓国
マレーシア
フィリピン
ラテンアメリカ
ブラジル
その他のラテンアメリカ
中東・アフリカ（MEA）
GCC
北アフリカ
南アフリカ
その他の中東・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 ゲノミクスにおける人工知能市場への影響
5.1.COVID-19の展望：ゲノム産業における人工知能のインパクト
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.ゲノミクスにおける人工知能の世界市場、オファリング別
8.1.ゲノミクスにおける人工知能市場、オファリング別、2023～2032年
8.1.1.ソフトウェア
8.1.1.1.市場収入と予測（2021-2032年）
8.1.2.サービス
8.1.2.1.市場収益と予測（2021-2032年）
第9章.ゲノミクスにおける人工知能の世界市場、用途別
9.1.ゲノミクスにおける人工知能市場、用途別、2023～2032年
9.1.1.創薬と医薬品開発
9.1.1.1.市場収入と予測（2021-2032年）
9.1.2.精密医療
9.1.2.1.市場収益と予測（2021-2032年）
9.1.3.診断
9.1.3.1.市場収入と予測（2021-2032年）
9.1.4.動物研究と農業
9.1.4.1.市場収益と予測（2021-2032年）
9.1.5.その他
9.1.5.1.市場収益と予測（2021-2032年）
第10章.ゲノミクスにおける人工知能の世界市場、エンドユーザー別
10.1.ゲノミクスにおける人工知能市場、エンドユーザー別、2023～2032年
10.1.1.製薬・バイオテクノロジー企業
10.1.1.1.市場収入と予測（2021-2032年）
10.1.2.政府機関
10.1.2.1.市場収入と予測（2021-2032年）
10.1.3.研究機関
10.1.3.1.市場収入と予測（2021-2032年）
10.1.6.その他
10.1.6.1.市場収入と予測（2021-2032年）
第11章.ゲノム学における人工知能の世界市場、技術別
11.1.ゲノミクスにおける人工知能市場、技術別、2023～2032年
11.1.1.機械学習
11.1.1.1.市場収入と予測（2021-2032年）
11.1.2.その他のテクノロジー
11.1.2.1.市場収入と予測（2021-2032年）
第12章.ゲノム学における人工知能の世界市場、機能別
12.1.ゲノミクスにおける人工知能市場、機能別、2023～2032年
12.1.1.ゲノム配列決定
12.1.1.1.市場収入と予測（2021-2032年）
12.1.2.遺伝子編集
12.1.2.1.市場収入と予測（2021-2032年）
12.1.3.臨床ワークフロー
12.1.3.1.市場収入と予測（2021-2032年）
12.1.4.予測遺伝子検査と予防医学
12.1.4.1.市場収入と予測（2021-2032年）
第13章.ゲノム学における人工知能の世界市場、地域別推定と動向予測
13.1.北米
13.1.1.市場収益と予測、オファリング別（2021-2032年）
13.1.2.市場収入と予測、用途別（2021-2032年）
13.1.3.市場収益と予測、エンドユーザー別（2021～2032年）
13.1.4.市場収入と予測、技術別（2021～2032年）
13.1.5.機能別市場収入と予測（2021-2032年）
13.1.6.米国
13.1.6.1.市場収入と予測、オファリング別（2021～2032年）
13.1.6.2.市場収入と予測、用途別（2021～2032年）
13.1.6.3.市場収益と予測、エンドユーザー別（2021～2032年）
13.1.6.4.市場収入と予測、技術別（2021～2032年）
13.1.7.機能別市場収益と予測（2021-2032年）
13.1.8.北米以外の地域
13.1.8.1.市場収益と予測、オファリング別（2021～2032年）
13.1.8.2.市場収入と予測、用途別（2021～2032年）
13.1.8.3.市場収益と予測、エンドユーザー別（2021～2032年）
13.1.8.4.市場収入と予測、技術別（2021～2032年）
13.1.8.5.機能別市場収益と予測（2021-2032年）
13.2.ヨーロッパ
13.2.1.市場収益と予測、オファリング別（2021-2032年）
13.2.2.市場収入と予測、用途別（2021-2032年）
13.2.3.市場収益と予測、エンドユーザー別（2021～2032年）
13.2.4.市場収入と予測、技術別（2021～2032年）
13.2.5.機能別市場収入と予測（2021-2032年）
13.2.6.英国
13.2.6.1.市場収益と予測、オファリング別（2021～2032年）
13.2.6.2.市場収入と予測、用途別（2021～2032年）
13.2.6.3.市場収益と予測、エンドユーザー別（2021～2032年）
13.2.7.市場収入と予測、技術別（2021～2032年）
13.2.8.機能別市場収益と予測（2021-2032年）
13.2.9.ドイツ
13.2.9.1.市場収益と予測、オファリング別（2021～2032年）
13.2.9.2.市場収入と予測、用途別（2021～2032年）
13.2.9.3.市場収益と予測、エンドユーザー別（2021～2032年）
13.2.10.市場収入と予測、技術別（2021～2032年）
13.2.11.機能別市場収益と予測（2021～2032年）
13.2.12.フランス
13.2.12.1.市場収益と予測、オファリング別（2021～2032年）
13.2.12.2.市場収入と予測、用途別（2021～2032年）
13.2.12.3.市場収益と予測、エンドユーザー別（2021～2032年）
13.2.12.4.市場収入と予測、技術別（2021～2032年）
13.2.13.機能別市場収益と予測（2021～2032年）
13.2.14.その他のヨーロッパ
13.2.14.1.市場収益と予測、オファリング別（2021～2032年）
13.2.14.2.市場収入と予測、用途別（2021～2032年）
13.2.14.3.市場収益と予測、エンドユーザー別（2021～2032年）
13.2.14.4.市場収入と予測、技術別（2021～2032年）
13.2.15.機能別市場収入と予測（2021-2032年）
13.3.APAC
13.3.1.市場収益と予測、オファリング別（2021～2032年）
13.3.2.市場収入と予測、用途別（2021～2032年）
13.3.3.市場収益と予測、エンドユーザー別（2021～2032年）
13.3.4.市場収入と予測、技術別（2021～2032年）
13.3.5.機能別市場収益と予測（2021-2032年）
13.3.6.インド
13.3.6.1.市場収益と予測、オファリング別（2021～2032年）
13.3.6.2.市場収入と予測、用途別（2021～2032年）
13.3.6.3.市場収益と予測、エンドユーザー別（2021～2032年）
13.3.6.4.市場収入と予測、技術別（2021～2032年）
13.3.7.機能別市場収入と予測（2021-2032年）
13.3.8.中国
13.3.8.1.市場収益と予測、オファリング別（2021～2032年）
13.3.8.2.市場収入と予測、用途別（2021～2032年）
13.3.8.3.市場収益と予測、エンドユーザー別（2021～2032年）
13.3.8.4.市場収入と予測、技術別（2021～2032年）
13.3.9.機能別市場収益と予測（2021～2032年）
13.3.10.日本
13.3.10.1.市場収益と予測、オファリング別（2021～2032年）
13.3.10.2.市場収益と予測、用途別（2021～2032年）
13.3.10.3.市場収益と予測、エンドユーザー別（2021～2032年）
13.3.10.4.市場収入と予測、技術別（2021～2032年）
13.3.10.5.機能別市場収入と予測（2021-2032年）
13.3.11.その他のAPAC地域
13.3.11.1.市場収益と予測、オファリング別（2021～2032年）
13.3.11.2.市場収益と予測、用途別（2021～2032年）
13.3.11.3.市場収益と予測、エンドユーザー別（2021～2032年）
13.3.11.4.市場収入と予測、技術別（2021～2032年）
13.3.11.5.機能別市場収益と予測（2021～2032年）
13.4.MEA
13.4.1.市場収益と予測、オファリング別（2021～2032年）
13.4.2.市場収益と予測、用途別（2021～2032年）
13.4.3.市場収益と予測、エンドユーザー別（2021～2032年）
13.4.4.市場収入と予測、技術別（2021～2032年）
13.4.5.機能別市場収益と予測（2021～2032年）
13.4.6.GCC
13.4.6.1.市場収益と予測、オファリング別（2021～2032年）
13.4.6.2.市場収入と予測、用途別（2021～2032年）
13.4.6.3.市場収益と予測、エンドユーザー別（2021～2032年）
13.4.6.4.市場収入と予測、技術別（2021～2032年）
13.4.7.機能別市場収益と予測（2021～2032年）
13.4.8.北アフリカ
13.4.8.1.市場収益と予測、オファリング別（2021～2032年）
13.4.8.2.市場収益と予測、用途別（2021～2032年）
13.4.8.3.市場収益と予測、エンドユーザー別（2021～2032年）
13.4.8.4.市場収入と予測、技術別（2021～2032年）
13.4.9.機能別市場収入と予測（2021～2032年）
13.4.10.南アフリカ
13.4.10.1.市場収益と予測、オファリング別（2021～2032年）
13.4.10.2.市場収入と予測、用途別（2021～2032年）
13.4.10.3.市場収益と予測、エンドユーザー別（2021～2032年）
13.4.10.4.市場収入と予測、技術別（2021～2032年）
13.4.10.5.機能別市場収益と予測（2021～2032年）
13.4.11.その他のMEA諸国
13.4.11.1.市場収益と予測、オファリング別（2021～2032年）
13.4.11.2.市場収益と予測、用途別（2021～2032年）
13.4.11.3.市場収益と予測、エンドユーザー別（2021～2032年）
13.4.11.4.市場収入と予測、技術別（2021～2032年）
13.4.11.5.機能別市場収益と予測（2021～2032年）
13.5.ラテンアメリカ
13.5.1.市場収益と予測、オファリング別（2021～2032年）
13.5.2.市場収入と予測、用途別（2021～2032年）
13.5.3.市場収益と予測、エンドユーザー別（2021～2032年）
13.5.4.市場収入と予測、技術別（2021～2032年）
13.5.5.機能別市場収益と予測（2021-2032年）
13.5.6.ブラジル
13.5.6.1.市場収益と予測、オファリング別（2021～2032年）
13.5.6.2.市場収益と予測、用途別（2021～2032年）
13.5.6.3.市場収益と予測、エンドユーザー別（2021～2032年）
13.5.6.4.市場収入と予測、技術別（2021～2032年）
13.5.7.機能別市場収益と予測（2021～2032年）
13.5.8.その他のラタム諸国
13.5.8.1.市場収益と予測、オファリング別（2021～2032年）
13.5.8.2.市場収益と予測、用途別（2021～2032年）
13.5.8.3.市場収益と予測、エンドユーザー別（2021～2032年）
13.5.8.4.市場収入と予測、技術別（2021～2032年）
13.5.8.5.市場収益と予測、機能別（2021～2032年）
第14章.企業プロフィール
14.1.IBM
14.1.1.会社概要
14.1.2.提供商品
14.1.3.財務パフォーマンス
14.1.4.最近の取り組み
14.2.エヌビディアコーポレーション
14.2.1.会社概要
14.2.2.提供商品
14.2.3.財務パフォーマンス
14.2.4.最近の取り組み
14.3.慈悲深いAI
14.3.1.会社概要
14.3.2.提供商品
14.3.3.財務パフォーマンス
14.3.4.最近の取り組み
14.4.ヴァージ・ゲノミクス
14.4.1.会社概要
14.4.2.提供商品
14.4.3.財務パフォーマンス
14.4.4.最近の取り組み
14.5.モレキュラーマッチ社
14.5.1.会社概要
14.5.2.提供商品
14.5.3.財務パフォーマンス
14.5.4.最近の取り組み
14.6.ソフィア・ジェネティクス
14.6.1.会社概要
14.6.2.提供商品
14.6.3.財務パフォーマンス
14.6.4.最近の取り組み
14.7.プレシジョンライフ
14.7.1.会社概要
14.7.2.提供商品
14.7.3.財務パフォーマンス
14.7.4.最近の取り組み
14.8.ライフビット
14.8.1.会社概要
14.8.2.提供商品
14.8.3.財務パフォーマンス
14.8.4.最近の取り組み
14.9.FDNA社
14.9.1.会社概要
14.9.2.提供商品
14.9.3.財務パフォーマンス
14.9.4.最近の取り組み
14.10.経験的論理
14.10.1.会社概要
14.10.2.提供商品
14.10.3.財務パフォーマンス
14.10.4.最近の取り組み
第15章 調査方法研究方法論
15.1.一次調査
15.2.二次調査
15.3.前提条件
第16章付録
16.1.私たちについて
16.2.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❖