創薬開発における世界的な機械学習市場調査レポート 2026 の詳細な目次
1 レポートの概要
1.1 調査範囲
1.2 タイプ別市場分析
1.2.1 世界の創薬および開発における機械学習市場規模のタイプ別成長率: 2020 VS 2026 VS 2035
1.2.2 教師あり学習
1.2.3 半教師あり学習
1.2.4 教師なし学習
1.2.5 強化学習
1.3 アプリケーション別の市場
1.3.1 アプリケーション別の創薬および開発における世界の機械学習市場の成長: 2020 VS 2026 VS 2035
1.3.2 早期創薬
1.3.3 前臨床段階
1.3.4 臨床段階
1.3.5 規制当局の承認
1.4 研究の目的
1年半検討
します。
1年半検討
します。
2 世界的な成長トレンド
2.1 創薬および開発における世界の機械学習市場の展望(2020-2035年)
2.2 地域別の創薬および開発における機械学習の成長傾向
2.2.1 地域別の創薬および開発における世界の機械学習市場規模: 2020 VS 2026 VS 2035
2.2.2 創薬および開発における機械学習の地域別過去の市場規模（2021年から2024年）
2.2.3 創薬および開発における機械学習の地域別市場規模予測(2026～2035年)
2.3 創薬および開発市場のダイナミクスにおける機械学習
2.3.1 創薬・開発業界における機械学習の動向
2.3.2 創薬および開発市場の推進力における機械学習
2.3.3 創薬および開発市場の課題における機械学習
2.3.4 創薬および開発市場の制約における機械学習
3 キープレーヤーによる競技風景
3.1 創薬および開発における機械学習の世界トップ企業の売上高
3.1.1 創薬および開発における機械学習の世界トップ企業（収益別）（2021年から2024年）
3.1.2 創薬および開発における世界の機械学習プレーヤー別収益市場シェア（2021年から2024年）
3.2 企業タイプ別 (ティア 1、ティア 2、ティア 3) の創薬および開発における世界の機械学習市場シェア
3.3 対象となるプレーヤー: 創薬および開発収益における機械学習によるランキング
3.4 世界の創薬および開発における機械学習市場集中率
3.4.1 創薬および開発における世界の機械学習市場集中率 (CR5 および HHI)
3.4.2 2022 年の創薬および開発収益における機械学習による世界トップ 10 およびトップ 5 企業
3.5 創薬および開発における機械学習の主要企業 本社および担当地域
3.6 創薬および開発製品ソリューションおよびサービスにおける機械学習の主要なプレーヤー
3.7 創薬・開発市場における機械学習参入日
3.8 合併と買収、拡張計画
4 創薬および開発における機械学習の種類別の内訳データ
4.1 創薬および開発における世界の機械学習タイプ別の歴史的市場規模(2021年から2024年)
4.2 創薬および開発における世界の機械学習タイプ別予測市場規模(2026-2035年)
5 創薬および開発における機械学習アプリケーション別内訳データ
5.1 創薬および開発における世界の機械学習アプリケーション別の歴史的市場規模（2021年から2024年）
5.2 創薬および開発における世界の機械学習アプリケーション別市場規模予測(2026-2035年)
6 北米
6.1 北米の創薬および開発における機械学習市場規模（2020年から2035年）
6.2 北米の創薬開発市場の機械学習国別成長率: 2020 VS 2026 VS 2035
6.3 北米の国別創薬開発における機械学習市場規模（2021年から2024年）
6.4 北米の国別創薬開発における機械学習市場規模(2026年から2035年)
6.5 アメリカ
6.6 カナダ
7 ヨーロッパ
7.1 ヨーロッパの創薬および開発における機械学習市場規模（2020年から2035年）
7.2 ヨーロッパの創薬および開発における機械学習市場の国別成長率: 2020 VS 2026 VS 2035
7.3 ヨーロッパの国別創薬開発における機械学習市場規模（2021年から2024年）
7.4 ヨーロッパの国別創薬開発における機械学習市場規模(2026年から2035年)
7.5 ドイツ
7.6 フランス
7.7 イギリス
7.8 イタリア
7.9 ロシア
7.10 北欧諸国
8 アジア太平洋
8.1 アジア太平洋地域の創薬および開発における機械学習市場規模(2020年から2035年)
8.2 アジア太平洋地域の創薬および開発における機械学習市場の地域別成長率:2020年 VS 2026年 VS 2035年
8.3 地域別のアジア太平洋地域の創薬および開発における機械学習市場規模（2021年から2024年）
8.4 アジア太平洋地域の創薬および開発における機械学習市場規模（2026年から2035年）
8.5 中国
8.6 日本
8.7 韓国
8.8 東南アジア
8.9 インド
8.10 オーストラリア
9 ラテンアメリカ
9.1 ラテンアメリカの創薬および開発における機械学習市場規模（2020年から2035年）
9.2 ラテンアメリカの創薬および開発における機械学習市場の国別成長率: 2020 VS 2026 VS 2035
9.3 ラテンアメリカの国別の創薬および開発における機械学習市場規模（2021年から2024年）
9.4 ラテンアメリカの創薬および開発における機械学習市場規模（国別）（2026年から2035年）
9.5 メキシコ
9.6 ブラジル
10 中東とアフリカ
10.1 中東およびアフリカの創薬および開発における機械学習の市場規模（2020年から2035年）
10.2 中東およびアフリカの創薬および開発における機械学習市場の国別成長率: 2020 VS 2026 VS 2035
10.3 中東およびアフリカの国別の創薬および開発における機械学習市場規模（2021年から2024年）
10.4 中東およびアフリカの国別の創薬および開発における機械学習市場規模 (2026-2035)
10.5 トルコ
10.6 サウジアラビア
10.7 アラブ首長国連邦
11 人の主要選手プロフィール
11.1 IBM
11.1.1 IBM 会社概要
11.1.2 IBMの事業概要
11.1.3 創薬および開発における IBM 機械学習の概要
11.1.4 IBMの創薬開発ビジネスにおける機械学習の収益（2021年から2024年）
11.1.5 IBM の最近の開発
11.2 エクスシェンティア
11.2.1 エクスシエンシアの会社概要
11.2.2 エクスシェンティア事業概要
11.2.3 創薬および開発における Exscientia 機械学習の概要
11.2.4 創薬開発事業における機械学習におけるExscientiaの収益（2021-2024年）
11.2.5 Exscientia の最近の開発
11.3 Google(アルファベット)
11.3.1 Google(Alphabet) 会社概要
11.3.2 Google(Alphabet)の事業概要
11.3.3 創薬および開発における Google(Alphabet) 機械学習の概要
11.3.4 Google(Alphabet) 創薬開発ビジネスにおける機械学習の収益 (2021-2024)
11.3.5 Google(Alphabet)の最近の開発
11.4 マイクロソフト
11.4.1 マイクロソフト社の詳細
11.4.2 マイクロソフトのビジネス概要
11.4.3 創薬および開発における Microsoft 機械学習の概要
11.4.4 創薬開発ビジネスにおける機械学習における Microsoft の収益 (2021 ～ 2024 年)
11.4.5 Microsoft の最近の開発
11.5 アトムワイズ
11.5.1 Atomwise 会社概要
11.5.2 Atomwise ビジネス概要
11.5.3 創薬および開発における Atomwise 機械学習の概要
11.5.4 創薬開発ビジネスにおける機械学習のAtomwise収益（2021年から2024年）
11.5.5 Atomwiseの最近の開発
11.6 シュレディンガー
11.6.1 シュレディンガー社の詳細
11.6.2 シュレディンガーの事業概要
11.6.3 創薬および開発におけるシュレーディンガー機械学習の概要
11.6.4 創薬開発ビジネスにおける機械学習におけるシュレーディンガーの収益 (2021-2024)
11.6.5 シュレディンガーの最近の展開
11.7 アイティア
11.7.1 アイティア会社概要
11.7.2 アイティア事業概要
11.7.3 創薬および開発における Aitia 機械学習の概要
11.7.4 Aitia 創薬開発ビジネスにおける機械学習の収益 (2021-2024)
11.7.5 アイチアの最近の発展
11.8 インシリコ医学
11.8.1 インシリコ・メディシン社の詳細
11.8.2 インシリコメディシン事業概要
11.8.3 創薬および開発における Insilico Medicine 機械学習の概要
11.8.4 創薬開発ビジネスにおける機械学習の Insilico Medicine 収益 (2021-2024)
11.8.5 インシリコ医学の最近の発展
11.9 エヌビディア
11.9.1 NVIDIA 会社概要
11.9.2 NVIDIA ビジネス概要
11.9.3 創薬および開発における NVIDIA 機械学習の概要
11.9.4 NVIDIA の創薬開発ビジネスにおける機械学習の収益 (2021 ～ 2024 年)
11.9.5 NVIDIA の最近の開発
11.10 エクスタルピ
11.10.1 XtalPi 会社概要
11.10.2 XtalPi事業概要
11.10.3 創薬および開発における XtalPi 機械学習の概要
11.10.4 創薬開発ビジネスにおける機械学習の XtalPi 収益 (2021-2024)
11.10.5 XtalPi の最近の開発
11.11 BPGビオ
11.11.1 BPGbio 会社概要
11.11.2 BPGbio事業概要
11.11.3 創薬および開発における BPGbio 機械学習の概要
11.11.4 創薬開発ビジネスにおける機械学習のBPGbio収益（2021-2024年）
11.11.5 BPGbio の最近の開発
11.12 オーキン
11.12.1 オーキン社の詳細
11.12.2 オーキンの事業概要
11.12.3 創薬および開発における Owkin 機械学習の概要
11.12.4 創薬開発ビジネスにおける機械学習におけるオーキンの収益 (2021-2024)
11.12.5 オーキンの最近の開発
11.13 サイトリーズン
11.13.1 CytoReason 会社概要
11.13.2 CytoReason事業概要
11.13.3 創薬および開発における CytoReason 機械学習の概要
11.13.4 CytoReason 創薬開発ビジネスにおける機械学習の収益 (2021-2024)
11.13.5 CytoReason の最近の開発
11.14 ディープゲノミクス
11.14.1 ディープゲノミクス会社詳細
11.14.2 ディープゲノミクス事業概要
11.14.3 創薬および開発におけるディープゲノミクス機械学習の概要
11.14.4 創薬開発ビジネスにおける機械学習におけるディープゲノミクス収益 (2021-2024)
11.14.5 ディープゲノミクスの最近の開発
11.15 クラウド製薬
11.15.1 クラウド製薬会社の詳細
11.15.2 クラウド製薬事業の概要
11.15.3 創薬および開発におけるクラウド製薬機械学習の概要
11.15.4 創薬開発ビジネスにおける機械学習のクラウド医薬品収益 (2021-2024)
11.15.5 クラウド医薬品の最近の開発
11.16 ベネボレントAI
11.16.1 BenevolentAI 会社概要
11.16.2 BenevolentAI事業概要
11.16.3 創薬および開発におけるBenevolentAI機械学習の概要
11.16.4 創薬開発ビジネスにおける機械学習におけるBenevolentAIの収益（2021-2024年）
11.16.5 BenevolentAI の最近の開発
11.17 シクリカ
11.17.1 Cyclica会社概要
11.17.2 Cyclica事業概要
11.17.3 創薬および開発における Cyclica 機械学習の概要
11.17.4 創薬開発ビジネスにおける機械学習のCyclica収益（2021-2024年）
11.17.5 Cyclicaの最近の開発
11.18 ヴァージゲノミクス
11.18.1 Verge Genomics 会社概要
11.18.2 Verge Genomics事業概要
11.18.3 創薬および開発における Verge ゲノミクス機械学習の概要
11.18.4 創薬開発ビジネスにおける機械学習における Verge Genomics の収益 (2021-2024)
11.18.5 Verge Genomicsの最近の開発
11.19 ヴァロヘルス
11.19.1 Valo Health 会社概要
11.19.2 Valo Health事業概要
11.19.3 創薬および開発における Valo Health 機械学習の概要
11.19.4 創薬開発ビジネスにおける機械学習における Valo Health の収益 (2021 ～ 2024 年)
11.19.5 Valo Health の最近の開発
11.20 エンビサジェニクス
11.20.1 Envisagenics 会社概要
11.20.2 エンビサジェニクス事業概要
11.20.3 創薬および開発における Envisagenics 機械学習の概要
11.20.4 創薬開発事業における機械学習におけるEnvisagenicsの収益（2021-2024年）
11.20.5 Envisagenics の最近の開発
11.21 エウレトス
11.21.1 エウレトス会社概要
11.21.2 ユーレトス事業概要
11.21.3 創薬および開発における Euretos 機械学習の概要
11.21.4 創薬開発ビジネスにおける機械学習における Euretos の収益 (2021-2024)
11.21.5 エウレトスの最近の展開
11.22 バイオエイジ研究所
11.22.1 BioAge Labs 会社概要
11.22.2 BioAge Labs 事業概要
11.22.3 BioAge Labs の創薬および開発における機械学習の概要
11.22.4 BioAge Labs 創薬開発事業における機械学習の収益 (2021-2024)
11.22.5 BioAge Labs の最近の開発
11.23 イクトス
11.23.1 イクトス会社概要
11.23.2 イクトス事業概要
11.23.3 創薬および開発における Iktos 機械学習の概要
11.23.4 創薬開発ビジネスにおける機械学習におけるIktosの収益（2021-2024年）
11.23.5 イクトスの最近の開発
11.24 バイオシンメトリクス
11.24.1 BioSymetrics 会社概要
11.24.2 BioSymetrics事業概要
11.24.3 創薬および開発における BioSymetrics 機械学習の概要
11.24.4 創薬開発ビジネスにおける機械学習における BioSymetrics の収益 (2021-2024)
11.24.5 BioSymetrics の最近の開発
11.25 エヴァクシオン・バイオテック
11.25.1 Evaxion Biotech 会社詳細
11.25.2 Evaxionバイオテクノロジー事業概要
11.25.3 創薬および開発における Evaxion バイオテクノロジー機械学習の概要
11.25.4 創薬開発ビジネスにおける機械学習におけるエヴァキシオン・バイオテクノロジーの収益 (2021-2024)
11.25.5 Evaxion Biotechの最近の開発
11.26 アリア・ファーマシューティカルズ株式会社
11.26.1 Aria Pharmaceuticals, Inc 会社概要
11.26.2 Aria Pharmaceuticals, Inc 事業概要
11.26.3 Aria Pharmaceuticals, Inc 創薬および開発における機械学習の概要
11.26.4 Aria Pharmaceuticals, Inc 創薬開発事業における機械学習の収益 (2021-2024)
11.26.5 Aria Pharmaceuticals, Inc の最近の開発
12 アナリストの視点/結論
13 付録
13.1 研究方法
13.1.1 方法論/研究アプローチ
13.1.2 データソース
13.2 免責事項
13.3 著者の詳細
