創薬開発用AIの市場規模、シェア、成長、業界分析、タイプ別（標的の同定、分子スクリーニング、デノボ医薬品設計と医薬品最適化、前臨床および臨床検査、その他）、アプリケーション別（腫瘍学、感染症、神経学、その他）および2035年までの地域予測

創薬および開発のための AI 市場規模

創薬・開発用AI市場は、2025年の13億4,000万米ドルから2026年には15億8,000万米ドルに成長し、2027年には18億7,000万米ドルに達し、2026年から2035年の間に18.2%のCAGRで2035年までに71億2,000万米ドルに急増すると予想されています。成長の原動力となっているのは、研究開発コストの上昇、医薬品パイプラインの高速化への需要、製薬業界やバイオテクノロジー業界全体での標的同定、化合物スクリーニング、臨床最適化のための機械学習の導入増加です。

米国の創薬開発用 AI 市場は、高度な医療インフラ、多額の RD 投資、大手 AI バイオテクノロジー企業や製薬会社の強い存在感により、急速な成長を遂げています。

主な調査結果

• 市場規模– 2025 年には 13 億 2,739 万米ドルと評価され、2033 年までに 69 億 5,209 万米ドルに達し、18.2% の CAGR で成長すると予想されます。
• 成長の原動力 –前臨床研究や薬剤標的の特定における AI の導入が増加しており、バイオテクノロジー企業での使用率は 42% 増加しています。
• トレンド– 分子スクリーニングにおける生成 AI の統合は 55% 急増し、製薬研究における自動化の導入は 48% 増加しました。
• 主要なプレーヤー –Alphabet、Microsoft、Insilico Medicine、Atomwise、Exscientia など。
• 地域の洞察– 北米が 38% のシェアで首位。アジア太平洋地域では、製薬研究開発部門全体で AI の導入が 62% 増加しています。
• 課題– データ統合の複雑さと規制上の懸念により、AI 製薬プロジェクトの 37% が影響を受け、創薬プロセスが遅れています。
• 業界への影響– AI を活用した発見により、初期段階の開発時間が 60% 短縮され、製薬会社の 51% で研究開発の生産性が向上しました。
• 最近の開発 –新しい AI プラットフォームにより、ターゲットの特定が 45% 加速され、自動ラボの使用量は 2023 ～ 2024 年に 58% 増加しました。

創薬および開発用 AI 市場は、より迅速で正確、かつコスト効率の高い医薬品研究を可能にすることで、製薬業界の状況を急速に変革しています。 AI テクノロジーは、データ分析の自動化、薬剤標的の特定、薬剤の挙動の予測により、従来の薬剤開発スケジュールを大幅に短縮します。複雑な疾患の症例が急増し、RD コストが上昇する中、製薬会社はプロセスを合理化し、臨床試験の失敗を減らすために AI をますます活用しています。この市場には、大手バイオ医薬品企業と、高度なアルゴリズムベースのプラットフォームに焦点を当てた新興企業の両方から強い関心が寄せられています。

創薬と開発のための AI 市場動向

創薬および開発用 AI 市場は、技術力の進化と医薬品パイプライン効率の改善という差し迫ったニーズによって、強力な勢いの変化を目の当たりにしています。最も重要な傾向の 1 つは、ゲノミクス、プロテオミクス、臨床試験から得られた膨大なデータセットを分析するために、機械学習および深層学習モデルへの依存が高まっていることです。創薬および開発のための AI は、疾患経路のモデル化、臨床転帰の予測、試験での成功確率が高い有望な分子の特定にますます使用されています。企業は、医薬品開発サイクルを 10 ～ 15 年から場合によっては 6 年未満に短縮するために、AI 主導のプラットフォームを導入しています。

創薬と開発のための AI も、個別化医療の中心となりつつあります。アルゴリズムは、患者固有の遺伝子プロファイルに基づいて治療を設計するのに役立ち、画一的なアプローチからの転換を示しています。さらに、製薬大手は新しい治療法を共同開発するためにAIスタートアップと数百万ドル規模の提携を行っている。創薬および開発用 AI 市場におけるもう 1 つの主要なトレンドは、科学文献や特許をマイニングして隠れた治療上の洞察を発見するための自然言語処理 (NLP) の統合です。さらに、クラウドベースの AI プラットフォームは、リアルタイムの医薬品モデリングや共同研究において注目を集めています。北米は、強力なデジタル インフラストラクチャと初期の投資文化により、創薬と開発のための AI の導入でリードしています。一方、アジア太平洋地域は、バイオテクノロジー拠点の出現、政府の支援政策、医療インフラの拡大により、大幅な成長を見せています。創薬および開発のための AI は、ビッグデータ、計算生物学、現実世界の証拠の融合によって進化し続けており、製薬イノベーション エコシステムにおける重要な資産となっています。

創薬と開発の市場ダイナミクスのための AI

機会

個別化医療と精密治療の成長

個別化医療の台頭は、創薬および開発用 AI 市場に大きな機会をもたらします。個別化医療は、遺伝子プロファイル、ライフスタイル、バイオマーカーなどの個々の患者データに基づいて治療を調整しており、AI はこれらの複雑なデータセットの分析に独自に適しています。 Personalized Medicine Coalition の報告書によると、過去 5 年間に承認された新薬の 40% 以上が個別化医療として分類されています。 AI により、リアルタイムの患者層別化が可能になり、患者固有の薬物反応の特定が迅速化され、治療がより効果的になり、副作用が軽減されます。これは、AI ツールが腫瘍ゲノミクスに基づいて患者に最適な治療法を適合させるのに役立つ腫瘍学において特に有益です。さらに、ウェアラブル デバイスとデジタル ヘルス プラットフォームの導入の増加により、患者データの継続的なフローが生成され、個別化された治療における AI の役割がさらにサポートされています。製薬会社がより個別化された治療モデルに移行するにつれて、AI がこの変革の最前線に立つことになります。

ドライバー

医薬品の需要の高まり

新規かつ効果的な医薬品に対する世界的な需要の高まりは、創薬・開発用AI市場の主要な推進要因となっています。がん、糖尿病、心血管障害などの慢性疾患が増加しており、より迅速でより標的を絞った医薬品開発の必要性が高まっています。 WHO によると、世界の死亡者数の 71% 以上が非感染性疾患によって引き起こされており、高度な治療オプションが緊急に必要とされています。 AI for Drug Discovery and Development は、製薬会社が研究開発の試行錯誤の側面を軽減しながら、増加するワークロードを管理するのに役立ちます。さらに、7,000 を超える希少疾患が FDA の承認を受けた治療法を持たずに残っており、潜在的な治療法を特定するために AI テクノロジーを適用できる広大な領域が提供されています。 AI アルゴリズムの速度と精度により、医薬品を市場に出すまでに必要なリスクと時間が大幅に軽減され、タイムリーなイノベーションが重要な業界において重要なソリューションとなっています。

拘束

"データの品質と規制の複雑さ"

創薬および開発用 AI 市場における主な制約の 1 つは、AI モデルのトレーニングに使用される生物医学データの不一貫性と複雑さです。高品質でラベル付きのデータセットは、正確な予測モデルを構築するために不可欠ですが、データはさまざまなソースや形式にわたって断片化されていることがよくあります。 Deloitte の調査では、製薬会社幹部の 60% 以上が AI 導入の障壁としてデータ品質の低さを挙げています。さらに、医療における AI を取り巻く規制環境は依然として進化しており、不確実性が生じています。 FDA などの規制機関はガイドラインの作成に積極的に取り組んでいますが、これらのフレームワークが世界的に標準化されるまで、製薬会社は AI の本格的な導入には依然として慎重です。 HIPAA や GDPR などのデータ プライバシー規制により、特に複数地域の臨床試験において AI ソリューションの統合がさらに複雑になります。これらの要因が総合的に、医薬品開発のすべての段階にわたるシームレスな AI 導入に課題をもたらしています。

チャレンジ

"AI モデルの解釈可能性と臨床的信頼性の欠如"

創薬および開発用 AI 市場における大きな課題は、AI によって生成された結果の解釈可能性が限られていることです。これは研究者、臨床医、規制当局の信頼に影響を与えます。ブラックボックス アルゴリズム、特にディープ ラーニング モデルは、多くの場合、基礎となる推論の明確な説明がなくても正確な予測を提供します。 PwC の調査によると、医療専門家の 62% 以上が、透明性のない AI の決定に依存することに懐疑的です。この不透明さは、開発の各ステップの詳細な文書化が義務付けられている規制当局の承認プロセスにおいて障害となります。さらに、臨床医は、モデルのロジックが透明性と再現性がない限り、治療上の意思決定に AI 支援の洞察を採用することを躊躇します。世界市場全体で標準化された検証プロトコルが存在しないことも、AI の統合を複雑にしています。 Explainable AI (XAI) がさらに普及するまで、創薬パイプラインにおけるこれらのモデルの信頼性と有用性は依然として限定的であり、創薬のすべての段階で AI を拡大する上で大きな障壁となっています。

セグメンテーション分析

創薬および開発用 AI 市場は種類と用途に基づいて分割されており、さまざまな創薬段階や治療領域にわたって AI テクノロジーがどのように統合されているかを包括的に見ることができます。市場には、タイプ別に、標的の同定、分子スクリーニング、新規医薬品の設計と最適化、前臨床試験と臨床試験が含まれます。それぞれのタイプは、疾患関連のバイオマーカーの特定から治験での薬効の検証まで、AI が特化した価値を提供する独自のフェーズを表しています。応用面では、腫瘍学、感染症、神経学などの治療分野で AI が積極的に導入されており、治療経路の複雑さとイノベーションへの緊急の需要により、AI 主導のソリューションが必要とされています。このセグメント化されたアプローチにより、関係者は特定の AI 機能と、特定の医療および医薬品開発の課題との関連性に焦点を当てることができ、テクノロジー展開におけるより効果的かつ戦略的な投資が可能になります。

タイプ別

• ターゲットの識別:標的の特定は、疾患に関連する遺伝子やタンパク質の検出を含む、創薬および開発のための AI の基礎的なステップです。 AI プラットフォームは、ゲノミクス、プロテオミクス、臨床データベースからのビッグデータを使用して、新しいターゲットを特定します。 Nature Biotechnology に掲載された研究では、AI アルゴリズムによりターゲットの発見時間を 50% 短縮できると報告されています。 BenevolentAI や Atomwise などの企業はこのフェーズに特化しており、ターゲットの検証を合理化し、誤検知を減らすプラットフォームを提供しています。疾患関連データの量が増大しているため、特に腫瘍学や稀な遺伝性疾患などの分野では、ターゲットを正確に特定するために AI が不可欠となっています。
• 分子スクリーニング:AI を活用した分子スクリーニングは、数千の化合物を迅速に分析することで、薬剤候補を特定する効率を大幅に向上させます。従来のスクリーニング方法は労働集約的でコストがかかりますが、AI はターゲットとの化合物の相互作用をコンピュータでシミュレートできます。 Exscientia や Recursion Pharmaceuticals などのプラットフォームは、深層学習モデルを使用して、化合物の有効性、毒性、結合親和性を予測します。あるケーススタディでは、Exscientia は候補分子の前臨床スケジュールを 4.5 年から 12 か月未満に短縮しました。時間を節約し、臨床試験失敗のリスクを軽減するために、このアプローチは製薬パイプラインでますます採用されています。
• De Novo 医薬品設計と医薬品最適化:De novo 医薬品設計は AI を活用して、特定の生物学的標的に合わせて新しい分子をゼロから構築します。創薬および開発のためのこのタイプの AI は、望ましい薬物動態特性を持つ最適化された化合物を作成する生成アルゴリズムを使用します。 AI によって設計された分子は現在、腫瘍学および神経変性疾患における前臨床試験に入っています。たとえば、Insilico Medicine は、AI を使用して線維症の新規薬剤候補を 50 日以内に設計したと報告しました。 AI によって生成された分子設計のスピードと柔軟性により、この分野は創薬分野で最も急速に成長している分野の 1 つとなっています。
• 前臨床および臨床試験:創薬と開発のための AI は、薬物の毒性、患者の反応、治験の成功率を予測することにより、前臨床試験と臨床試験にも変革をもたらしています。 AI モデルは、現実世界のデータと過去の試験結果に基づいてトレーニングされ、結果を予測し、試験デザインを提案します。 2023 年の MIT の研究によると、AI の統合により、最適な患者グループと投与計画が特定され、治験の成功率が 20% 向上しました。これらの洞察は、コストの削減、スケジュールの短縮、規制当局の承認の可能性の向上に役立ち、最終段階の医薬品開発において AI が不可欠なものとなっています。
• その他:このカテゴリには、AI を活用した文献マイニング、特許分析、研究開発の優先順位付けのための意思決定支援システムなどのアプリケーションが含まれます。 NLP ツールは、膨大な科学データベースをスキャンし、病気と分子間の隠れた関係を特定するために使用されます。 IBM Watson Discovery やエルゼビアの AI ベースのプラットフォームなどのツールは、製薬研究者の戦略的計画と証拠に基づく意思決定をサポートします。この「その他」カテゴリは、医薬品開発における補助 AI ツールの需要が高まるにつれて成長すると予想されます。

用途別

• 腫瘍学:腫瘍学は、がん治療の複雑さと緊急性により、創薬および開発用 AI 市場の主要なアプリケーション分野です。 AI テクノロジーは、腫瘍固有の標的の特定、薬剤反応の予測、個別化された治療の設計に広く使用されています。米国がん協会によると、2023年だけで米国では190万人を超える新たながん症例が診断されており、迅速なイノベーションの必要性が強化されている。 PathAI や Tempus などの AI プラットフォームは、バイオマーカーの発見とリアルタイムの意思決定のサポートを支援する、腫瘍学に焦点を当てたソリューションを提供します。がん治療におけるニーズが満たされていないため、この分野には引き続き多額の投資が行われています。
• 感染症:創薬および開発のための AI は、特にパンデミック後の感染症管理において注目を集めています。 AI モデルは、研究者が新しい抗ウイルス薬、抗生物質、ワクチンを特定するのに役立ちます。新型コロナウイルス感染症への対応として、DeepMind のような企業は AI を使用してウイルスタンパク質の 3D 構造を予測し、ワクチン開発を促進しました。抗生物質耐性株の増加により、新たな微生物標的を特定するための AI がさらに必要になっています。結核やマラリアなどの病気が世界的に再流行していることも、医療関係者に、アウトブレイクをより効率的に管理するための AI 支援治療ソリューションの探索を促しています。
• 神経内科:神経学では、創薬と開発のための AI が、アルツハイマー病、パーキンソン病、てんかんなどの複雑な疾患に対処するために使用されています。これらの症状には、AI が多様なデータセットから迅速に分析できる神経生物学とバイオマーカーについての深い理解が必要です。アルツハイマー病協会によると、600万人以上のアメリカ人がアルツハイマー病を抱えて暮らしているが、効果的な治療法は依然として限られている。 AI プラットフォームは、新しい薬剤標的を特定し、治療反応を予測するために、脳画像データ、ゲノミクス、患者の行動に基づいてトレーニングされています。 NeuroInitiative のような企業は、CNS 治療の次の波をもたらすことを目指し、AI を活用した神経学の研究に専念しています。
• その他:これら 3 つの主要なカテゴリを超えて、AI は心臓病、呼吸器疾患、自己免疫疾患などの分野にも適用されています。 AI ツールの適応性により、事実上あらゆる治療領域に合わせてカスタマイズすることができます。たとえば、糖尿病の場合、AI は有効性が向上したインスリン類似体の設計に役立ちます。データが不足している希少疾患では、AI モデルが疾患の進行と治療反応をシミュレートし、研究者が試験に優先順位を付けるのに役立ちます。この「その他」カテゴリは、複数の治療フロンティアを再構築する創薬および開発のための AI の幅広い可能性を反映しています。

地域の見通し

創薬開発用AI市場は、技術インフラ、投資能力、医療規制、研究開発エコシステムの違いによって推進され、地域全体で多様な成長軌道を示しています。北米は成熟した製薬産業と強力な AI 能力により、世界市場をリードしています。欧州も学術研究と臨床研究の強力な協力関係で緊密に追随しています。アジア太平洋地域は、特に中国、インド、日本での医療支出の増加とテクノロジー主導のバイオテクノロジーエコシステムにより、急成長するハブとして浮上しています。一方、中東およびアフリカ地域では、国家医療改革と研究投資の増加に支えられ、創薬分野で AI テクノロジーが徐々に導入されています。各地域は、進化する AI 主導の製薬イノベーション環境に独自に貢献しています。

北米

北米は、先進的な医療インフラ、AIの普及、多額の研究開発費のおかげで、創薬開発用AI市場を独占しています。米国には、Atomwise、Recursion Pharmaceuticals、Insilico Medicine などの主要な AI バイオテクノロジー企業の本拠地があり、ファイザー、ノバルティス、ジョンソン・エンド・ジョンソンなどの大手製薬会社と積極的に協力しています。 PhRMA によると、米国のバイオ医薬品企業は 2022 年だけで研究開発に 1,000 億ドル以上を投資しました。さらに、デジタルヘルスと AI イノベーションに対する FDA からの支援により、医薬品開発パイプラインにおける AI ツールの承認と統合が加速されます。カナダもまた、Vector Institute のような AI 研究センターがヘルスケアのイノベーションをサポートしており、その役割は増大しています。臨床試験や疾患モデリングでの機械学習の導入が増加しているため、北米は依然として医薬品開発における AI の中心地となっています。

ヨーロッパ

ヨーロッパは、共同研究ネットワーク、強力な資金調達、デジタルヘルスに対する政策支援によって推進され、創薬および開発用 AI 市場において強力なプレーヤーです。ドイツ、イギリス、フランスなどの国は、AI を活用したバイオテクノロジーのイノベーションをリードしています。英国政府は、医療分野の AI とデータ サイエンスに 2 億 5,000 万ポンド以上を投資し、創薬における AI 応用に重点を置いています。ヨーロッパの大学と製薬会社は、AI を活用して医薬品パイプラインを加速する官民パートナーシップに深く取り組んでいます。欧州医薬品庁 (EMA) も、規制プロセスに AI を統合するためのフレームワークを開発しています。 BenevolentAI (英国) や BioXcel (スイス) などの企業は、標的の発見と化合物のスクリーニングに使用される AI プラットフォームを開発しています。規制によるイノベーションと透明性の推進により、欧州は AI を活用した医薬品のブレークスルーの肥沃な土壌として浮上しつつあります。

アジア太平洋地域

アジア太平洋地域では、バイオテクノロジー分野の拡大、ヘルスケアへの投資の増加、デジタルインフラの成長によって、創薬開発用AI市場が急速に成長しています。中国は、「次世代AI発展計画」などの国家政策に支えられ、AIヘルスケアのスタートアップへの多額の投資で地域をリードしている。ファーウェイやiCarbonXなどの中国企業は研究機関と協力して、ゲノミクスや研究のためのAIプラットフォームを開発している。薬物スクリーニング。日本も保健省や武田薬品や富士通などの大手企業の支援を受けて、製薬研究のためのAIへの投資を行っている。強力なITと製薬基盤を持つインドは、希少疾患や感染症に対する低コストの創薬を促進するためにAIを活用している。この地域での臨床試験の数の増加と個別化医療の重視により、アジア太平洋地域は、AI 主導の医薬品開発という進化する世界情勢において重要な役割を果たしています。

中東とアフリカ

中東およびアフリカ地域では、創薬に AI が徐々に統合されており、UAE、サウジアラビア、南アフリカなどの国では導入の初期の兆候が見られます。政府は国家戦略において AI を優先しています。たとえば、UAE は人工知能担当の専任国務大臣を任命し、モハメド・ビン・ラシッド・イノベーション基金を通じて AI を活用した健康への取り組みを開始しました。サウジアラビアのビジョン 2030 には、ヘルスケア AI への大規模な投資が含まれています。南アフリカは、世界的組織とのパートナーシップに支えられ、医療データサイエンスの地域リーダーとして台頭しつつあります。しかし、この地域はクリーンデータへのアクセスの制限、研究開発予算の減少、インフラの不足などの課題に直面しています。これらのハードルにもかかわらず、医学研究協力と公衆衛生への取り組みの増加により、中東とアフリカ全体で創薬と開発のための AI の機会が開かれています。慢性疾患の有病率の増加と遠隔医療への関心により、この地域における AI 拡大の可能性がさらに高まっています。

プロファイルされた創薬および開発市場企業向けの主要 AI リスト

投資分析と機会

創薬および開発用 AI 市場では、製薬会社、ベンチャーキャピタリスト、政府の取り組みによって世界的な投資が急増しています。 2020年から2023年にかけて、投資家の信頼の高まりを反映して、AI主導の創薬スタートアップに対するベンチャーキャピタルの資金調達額は80億ドルを超えた。 2023年だけでも、Insilico Medicineのような企業はシリーズD資金で3億ドル以上を調達し、Exscientiaはサノフィやバイエルなどの大手製薬会社と複数のAI主導のパートナーシップを確保し、数百万ドルの前払いやマイルストンの支払いを行った。政府も成長を促進しており、中国はバイオテクノロジー分野の AI インフラ開発に 20 億ドル以上を割り当て、米国の NIH は医学における AI 研究を支援するために Bridge2AI のような取り組みを開始しています。

投資家は特に、従来の研究開発では需要に応えられなかった希少疾患、腫瘍学、神経疾患分野の機会に注目している。生成AIおよび機械学習ベースのプラットフォームを提供する初期段階のバイオテクノロジースタートアップ企業は、パイプラインの最新化を目指す大手製薬会社にとって主要な買収ターゲットとなっている。さらに、Nvidia や Microsoft などの AI 技術大手とバイオテクノロジー企業との業界を超えたコラボレーションは、コンピューティング能力と医薬品開発において相乗効果を生み出しています。精密医療と個別化された治療への移行により、創薬および開発用 AI 市場は、予見可能な将来において魅力的で潜在力の高い投資環境を提示します。

新製品の開発

創薬エコシステムでは AI を活用した新しい製品の開発が加速しており、より速く、より正確で、コスト効率の高い製薬イノベーションが可能になっています。企業は、標的の特定から臨床検査まですべてを合理化する特化したプラットフォームを立ち上げています。たとえば、Exscientia は、完全に自動化された AI 医薬品設計プラットフォーム「Centaur Chemist」を発表しました。これは、世界的な製薬会社と協力して 30 を超える医薬品候補の開発に使用されています。同様に、Insilico Medicine は、疾患モデリング、標的発見、分子生成を 1 つのパイプラインに統合する包括的なエンドツーエンドの創薬プラットフォームである「Pharma.AI」を導入しました。

2023 年、ディープ ゲノミクスは、遺伝子変異の影響を予測し、RNA ベースの薬剤候補を高精度で提案する新しい AI システムを発表しました。このイノベーションはすでに稀な遺伝性疾患でテストされています。一方、IBM Watson Health は精密医療ツールに進化し、研究者ががん患者の治療反応を予測できるように支援しています。新しい AI モデルは、コンピュータで数十億の化合物をスクリーニングできるようになり、前臨床研究の時間を 60% 以上削減できます。 AI は新興疾患に対する既存薬の再利用にも使用されており、製薬会社に新たな収益源を提供しています。

XtalPi や Atomwise などのスタートアップ企業は、改良されたディープ ラーニング アーキテクチャと複合ライブラリでプラットフォームを継続的に更新し、新しい API とインターフェイスをリリースして、ユーザー エクスペリエンスと研究開発の生産性を向上させています。この AI を活用した製品イノベーションの波は、スピードと成功率の両方の点で医薬品開発プロセスを変革することになります。

創薬・開発市場向けAIにおけるメーカーの最近の展開

• Insilico Medicine の第 II 相進出 (2023 年): Insilico Medicine は、AI によって発見された線維症治療薬候補である INS018_055 を第 II 相臨床試験に進め、2023 年に話題になりました。これは、この段階に到達した最初の AI 生成薬の 1 つであり、AI が発見時間を 4 年以上からわずか 18 か月に大幅に短縮できることを示しました。

• Exscientia と Merck の提携 (2023 年): 2023 年半ばに、Exscientia は Merck KGaA と腫瘍学と免疫学に焦点を当てたマルチターゲット AI 創薬提携を締結しました。この契約には前払い金 2,000 万ドルが含まれており、業績に基づくマイルストーン支払いは 6 億 7,000 万ドルを超えると予想されており、過去 1 年間で最大規模の AI 製薬パートナーシップの 1 つとなりました。

• Atomwise が AtomNet® 2.0 を発売 (2024 年): 2024 年初頭、Atomwise は、超大規模化合物スクリーニング用に設計されたアップグレードされた深層学習プラットフォームである AtomNet® 2.0 を発売しました。毎週 160 億を超える分子を分析することができ、複数の治療分野にわたって劇的に高速なヒット特定とターゲット関与予測を提供します。

• XtalPi の AI を活用したラボ拡張 (2023 年): XtalPi は、自動合成、ロボット処理システム、AI ソフトウェアを備えた新しいスマート ラボを 2023 年後半に上海に開設しました。このラボでは、ハイスループットの分子テストと AI ガイドによるリード最適化が可能で、従来のセットアップと比較して 1 日あたり 10 倍多くの化合物を処理します。

• Microsoft と Novartis 共同イノベーション ラボ (2024 年): 2024 年、Microsoft は Novartis との協力を拡大し、スイスに共同イノベーション AI ラボを構築しました。このラボは、Azure AI と機械学習を使用して、自己免疫疾患の新しい薬剤標的を特定することに重点を置いています。この提携により、クラウド インフラストラクチャ、リアルタイム分析、ディープ ラーニング モデルがノバルティスの研究開発業務に統合され、プロジェクト サイクルが 40% 高速化されます。

レポートの範囲

創薬および開発用AI市場に関するレポートは、技術の進歩、地域の傾向、競争環境、タイプ別およびアプリケーション別のセグメンテーションをカバーする、業界の主要なコンポーネントの詳細な分析を提供します。これには、2020 年から 2024 年までの包括的なデータと 2030 年までの予測が含まれており、世界中の市場動向、投資傾向、製品イノベーション、戦略的コラボレーションを詳細に調査できます。このレポートは、Alphabet、Microsoft、Insilico Medicine、Atomwise、Exscientia、XtalPi などの主要企業を評価し、その製品提供、AI プラットフォーム、研究開発の取り組み、最近の開発に焦点を当てています。たとえば、Exscientia のパートナーシップと Insilico の臨床試験の進行は、市場への影響について特に分析されています。

この調査では、ターゲットの同定、分子スクリーニング、De Novo医薬品設計、医薬品の最適化、臨床検査などのソリューションの種類と、腫瘍学、神経学、感染症などのアプリケーション別に市場を細分化しています。技術導入率、投資フロー、創薬ライフサイクルにおける機械学習、深層学習、生成 AI の役割の増大を評価します。

さらに、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東、アフリカに関する地域的な洞察が提供されており、それぞれに独自の市場推進力と AI 導入パターンがあります。このレポートは、事実、リアルタイムのデータ分析、専門家の予測に基づいた実用的な洞察を提供することで、利害関係者の意思決定をサポートします。