ライフサイエンス市場における人工知能

市場の概要：

2023年における世界のライフサイエンス分野における人工知能市場規模は24億米ドルに達しました。今後、IMARCグループは、この市場が2032年までに154億米ドルに達し、2024年から2032年の期間中に22.4%の年平均成長率（CAGR）を示すと予測しています。複雑な疾患の有病率の上昇、医療画像解析におけるAIの採用の増加、ゲノム研究・解析へのAIの統合、AIと新興技術の融合などが、市場を推進している主な要因の一部である。

ライフサイエンス分野の人工知能市場分析：

• 主な市場促進要因: ライフサイエンス分野における人工知能は、主にゲノム配列や電子カルテから得られる生物医学データ量の増加により、効果的な管理と分析のために強力なAIツールの導入が必要となっている。これに伴い、人工知能は創薬・開発プロセスを加速させ、時間とコストを大幅に削減するのに役立っている。さらに、臨床現場でのAI統合に対する規制当局のサポートや、機械学習と計算アルゴリズムの進歩が、ライフサイエンス分野における人工知能市場の成長をさらに後押ししている。
• 主な市場動向：ライフサイエンス分野における人工知能の主な市場動向には、クラウドコンピューティングやモノのインターネット（IoT）機器とともに人工知能を統合することで、データへのアクセス性とリアルタイム分析をさらに強化することが含まれる。また、病気の進行や患者の転帰を予測し、臨床上の意思決定を向上させるAI主導の予測モデルの開発傾向も顕著である。これに伴い、AI技術企業と製薬企業との間で、主に医薬品開発や患者モニタリングにAIを活用することを目的とした協力的な取り組みが増加している。患者データの安全性とプライバシー遵守を確保するために、倫理的なAIと透明性の高いアルゴリズムへの注目が高まっていることも、注目すべき傾向である。さらに、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）におけるAIの利用は、医療における管理業務の合理化であり、ライフサイエンス分野における人工知能市場の成長をさらに促進している。
• 地理的動向：地理的には、北米が人工知能・ライフサイエンス市場をリードしており、その主な要因は、高度な技術インフラ、人工知能とヘルスケアへの多額の投資、規制機関からの強力なサポートである。欧州は、ヘルスケア・システムにおけるAI導入の増加や、AI研究およびデータ保護に関する政府政策からの支援により、大幅な成長を遂げている。アジア太平洋地域は、主に医療需要の増加、技術の進歩、中国、日本、インドなどの国々におけるAIを推進する政府の取り組みによって大きな成長を遂げている。
• 競争環境：ライフサイエンス業界における人工知能の主要市場プレイヤーには、AiCure LLC, Apixio Inc. (Centene Corporation), Atomwise Inc, Enlitic Inc., International Business Machines Corporation, Insilico Medicine Inc., Nuance Communications Inc., NuMedii Inc., Sensely Inc. Sophia Genetics SA., など多数。
• 課題と機会：人工知能・ライフサイエンス市場は、導入コストの高さ、より熟練した人工知能の専門家の必要性、データのプライバシーとセキュリティに対する懸念の高まりなど、さまざまな課題に直面している。生物学的データは複雑であるため、より洗練された人工知能モデルが必要となるが、その開発は困難である。ビジネスチャンスの面では、人工知能は医薬品開発の効率化、コスト削減、個別化された患者ケアにおいて可能性を示している。さらに、AIが医療サービスの格差に対処できる新興市場にも大きな成長の可能性がある。
   

ライフサイエンス分野における人工知能市場の動向／促進要因：

創薬と開発の加速

従来の医薬品開発プロセスでは、新薬の上市までに10年以上を要するなど、長くてコストがかかり、非効率的な取り組みであることが多い。AIは医薬品開発の様々な段階を迅速化することで、この状況を一変させる。例えば、2023年、コグニザントはサンフランシスコに先進人工知能（AI）ラボを立ち上げ、主にAIのコア研究、イノベーション、最先端AIシステムの開発に注力している。このラボには、専任のAI研究者と開発者のチームが配属され、すでに75件の発行済み特許と出願中特許を生み出し、研究機関、顧客、新興企業と協力する。機械学習アルゴリズムは、生物学的・化学的情報、臨床試験データ、既存の医薬品データベースなどの膨大なデータセットを分析し、前例のないスピードと精度で潜在的な医薬品候補を特定する。これにより、研究者は有望な化合物をピンポイントで特定し、その有効性を予測し、特性を最適化することが可能となり、創薬に必要な時間とコストを大幅に削減することで、ライフサイエンス分野における人工知能市場の成長を後押ししている。

個別化医療とヘルスケア

伝統的な医療は、多くの場合、幅広い集団平均に基づいて処方される薬や療法など、画一的なアプローチに従っている。AIはビッグデータと機械学習の力を活用し、個人の遺伝的体質、臨床歴、ライフスタイル要因、リアルタイムの健康データを分析し、高度にオーダーメイドの治療計画を策定する。2023年、OM1は、充実したヘルスケア・データセットとAI技術を活用した、個別化医療のためのAI搭載プラットフォームPhenOMを発表した。PhenOMは、縦断的な健康履歴データを用いてキャリブレーションされ、病状に関連するユニークなデジタル表現型を特定し、個別化医療に関する洞察を大規模に可能にする。慢性疾患に焦点を当て、OM1は革新的なRWE研究のパイオニアであり、患者の転帰に個別化されたインパクトを提供し、最先端のAIソリューションを通じてヘルスケアを前進させる。このレベルの個別化により、患者はより効果的であるだけでなく、副作用を引き起こしにくい治療を確実に受けることができる。また、AI主導の予測モデルは、特定の疾患のリスクが高い患者を特定するのに役立ち、早期介入や予防措置を可能にする。さらに腫瘍学では、AIは患者のがんを引き起こす特定の遺伝子変異をピンポイントで特定するのに役立ち、腫瘍医が成功する可能性の高い標的療法を推奨できるようにする。

疾病診断とバイオマーカー探索

AIアルゴリズムは、X線、MRI、CTスキャンなどの医療画像、患者の電子カルテ、ゲノムプロファイルなど、多様な医療データソースを卓越した精度と効率で解析することができる。放射線医学では、AIを活用した画像解析が放射線科医を支援し、微妙な異常の検出や潜在的な健康問題のフラグ立てを行い、早期診断と治療に役立てることができる。2024年、Rad AIはグーグルと提携し、AI技術を活用することで放射線科医の時間を節約し、燃え尽きを減らし、患者ケアの質を向上させることを目指し、放射線科報告を強化する。この提携により、ワークフローが合理化され、反復作業が自動化され、放射線科報告の効率性と正確性が向上する。さらに、AIは病気のバイオマーカーの発見にも役立っている。バイオマーカーは、病気を初期段階で特定し、その進行を監視する上で極めて重要である。機械学習モデルは、分子データの微妙なパターンを検出することができ、がん、アルツハイマー病、心血管疾患など様々な疾患に関連する特定のバイオマーカーを特定するのに役立つ。これらのバイオマーカーは早期の警告サインとして機能し、臨床医が患者の治療についてタイムリーで十分な情報に基づいた決定を下す際の指針となる。

ライフサイエンス業界における人工知能のセグメンテーション：

IMARC Groupは、ライフサイエンス分野における人工知能の世界市場レポートの各セグメントにおける主要動向の分析と、2024年から2032年までの世界、地域、国レベルでの予測を提供している。当レポートでは、市場を提供、展開、用途に基づいて分類している。

オファリング別内訳 :

• ソフトウェア
• ハードウェア
• サービス
   

ソフトウェアが市場を支配する

本レポートでは、提供するサービス別に市場を詳細に分類・分析している。これには、ソフトウェア、ハードウェア、サービスが含まれる。同レポートによると、ソフトウェアが最大のセグメントを占めている。

AIの文脈におけるソフトウェアは、ライフサイエンス研究で生成される膨大な量のデータを処理、分析、解釈するために特別に設計された、幅広いツール、プラットフォーム、アプリケーションを包含する。これらのソフトウェア・ソリューションは、機械学習アルゴリズム、自然言語処理、ディープラーニング、その他のAI技術を利用して、複雑な生物学的データセットをふるいにかけ、ゲノム、プロテオミクス、臨床データを理解する。AIソフトウェアの多用途性により、研究者は創薬、疾病診断、患者ケアの様々な側面を、かつてない精度と効率で探求することができる。さらに、AIソフトウェアのスケーラビリティと適応性により、ライフサイエンス領域で活動する組織にとって好ましい選択肢となっている。研究者は、創薬ターゲットの同定、バイオマーカーの発見、臨床試験のための患者層別化など、それぞれの研究ニーズに合わせてAIアルゴリズムをカスタマイズし、微調整することができる。この柔軟性により、科学者は進化する研究目的に適応し、ヘルスケアとライフサイエンスにおける新たな課題に迅速に対応することができる。さらに、AIソフトウェア製品は、この業界で最も差し迫った問題のいくつかに対処する最前線にある。

デプロイメント別内訳 :

• オンプレミス
• クラウドベース
   

クラウドベースが市場を支配しています

本レポートでは、展開に基づく市場の詳細な分類と分析を行っている。これにはオンプレミス型とクラウド型が含まれる。同レポートによると、クラウドベースが最大のセグメントを占めている。

クラウドベースの展開は、比類のないスケーラビリティと柔軟性を提供する。これは、ライフサイエンスにおけるAIアプリケーションのリソース集約的な性質にとって極めて重要である。研究者や組織は、必要に応じてクラウドのリソースを利用し、処理するデータの複雑さや量に応じてスケールアップやスケールダウンを行うことができる。この動的なスケーラビリティにより、計算リソースが最適に割り当てられ、オンプレミスのソリューションで発生しうる利用不足やリソースのボトルネックが回避される。さらに、クラウドベースの導入により、ハードウェアやインフラへの多額の先行投資が不要になる。この費用対効果の高さは、多額の設備投資の負担なしにAIを活用したいと考えている研究機関、製薬会社、ヘルスケアプロバイダーにとって特に魅力的だ。クラウド・サービスは従量制の価格設定モデルを提供しているため、企業は消費したコンピューティング・リソースに対してのみ料金を支払うことができ、コスト管理が最適化される。さらに、クラウドベースのデプロイメントには、アクセシビリティとコラボレーションという利点がある。研究者や科学者は、インターネット接続さえあればどこからでもAIツールやアプリケーションにアクセスできるため、地理的な境界を越えたコラボレーションが促進され、リアルタイムのデータ共有や分析が可能になる。

用途別内訳 :

• 創薬
• 医療診断
• バイオテクノロジー
• 臨床試験
• 精密医療と個別化医療
• 患者モニタリング
   

創薬が市場を支配する

同レポートでは、アプリケーション別に市場を詳細に分類・分析している。これには、創薬、医療診断、バイオテクノロジー、臨床試験、精密・個別化医療、患者モニタリングが含まれる。同レポートによると、創薬が最大のセグメントを占めている。

AIを活用した創薬は、ターゲットの同定だけにとどまらない。AIモデルは潜在的な薬剤の薬物動態と毒性プロファイルを予測することができ、研究者は開発パイプラインの早い段階で安全性と有効性を評価することができる。このリスク軽減は時間の節約になるだけでなく、製薬業界で一般的な課題である、コストのかかる後期段階での失敗の可能性を減らすことにもなる。さらにAIは、既存の薬剤を新たな治療用途に探索する薬剤再利用においても極めて重要な役割を果たしている。生物学的データを分析することで、AIアルゴリズムは薬剤と疾患の見過ごされていた関連性を特定することができ、新たな治療法を発見できる可能性がある。このアプローチは、様々な病状に対する治療法の提供を加速させるだけでなく、既存の知識やリソースをより効率的に活用する。さらに、個別化医療革命はAI主導の創薬と密接に結びついている。AIモデルが患者の遺伝子プロファイル、臨床歴、リアルタイムの健康データを分析することで、薬物反応に影響を与える特定の遺伝子マーカーや変異を特定することができる。

地域別内訳 :

• 北米
  • 米国
  • カナダ
• アジア太平洋
  • 中国
  • 日本
  • インド
  • 韓国
  • オーストラリア
  • インドネシア
  • その他
• ヨーロッパ
  • ドイツ
  • フランス
  • イギリス
  • イタリア
  • スペイン
  • ロシア
  • その他
• ラテンアメリカ
  • ブラジル
  • メキシコ
  • その他
• 中東・アフリカ
   

北米が明確な優位性を示し、ライフサイエンス分野の人工知能市場で最大のシェアを占める

この市場調査報告書は、北米（米国、カナダ）、アジア太平洋（中国、日本、インド、韓国、オーストラリア、インドネシア、その他）、欧州（ドイツ、フランス、英国、イタリア、スペイン、ロシア、その他）、中南米（ブラジル、メキシコ、その他）、中東・アフリカを含むすべての主要地域市場についても包括的な分析を行っている。報告書によると、北米が最大の市場シェアを占めている。

北米はAIの研究開発に多額の投資を行っている。政府のイニシアティブ、民間企業の資金調達、ベンチャーキャピタルからの投資がAIプロジェクトや新興企業に注ぎ込まれ、イノベーションと技術的進歩に拍車をかけている。このような財政的支援により、創薬やゲノム解析からヘルスケア分析や個別化医療に至るまで、AI主導型ソリューションの成長が加速している。さらに、北米の強固な規制枠組みと知的財産権保護は、AIの開発と商業化を促進する環境を作り出している。いくつかの規制機関は、AIベースの医療機器や治療法に関する明確なガイドラインと承認プロセスを確立するために、AI開発者と積極的に関わってきた。このような規制の明確化により、企業はAIプロジェクトへの投資に自信を持つことができる。さらに、北米の医療インフラは世界的に見ても最も進んでおり、AIアプリケーションの格好の実験場となっている。この地域は患者数が多く、電子カルテシステムが充実しており、製薬・バイオテクノロジー産業が確立しているため、AIを活用したヘルスケアソリューションがその有効性と影響力を実証する機会が十分にある。

競争環境：

この市場には、AIを活用して創薬プロセスを加速させることに注力している企業が数多く存在する。これらの企業は、生物学的データを分析し、潜在的な薬剤候補を特定し、薬剤相互作用を予測し、薬剤設計を最適化するAIアルゴリズムやプラットフォームを開発しており、これらはすべて、新しい治療法をより迅速かつ効率的に市場に投入することを目的としている。また、ライフサイエンス分野のAI企業は、ゲノム解析のソリューションに取り組んでいる。遺伝子情報を解読・解釈し、疾患マーカーを特定し、疾患リスクを予測し、個人の遺伝子プロファイルに基づいて治療法を調整することで個別化医療を可能にするツールを開発している。さらに、X線、MRI、CTスキャンなどの医療画像を解釈する放射線科医や病理医を支援するAI主導型ソリューションの開発も進んでいる。これらのツールは、病気や異常をより早く、より正確に発見するのに役立つ。企業は予測分析にも積極的に取り組んでおり、AIを活用して疾患バイオマーカーを特定し、患者の転帰を予測し、臨床試験のために患者を層別化している。こうしたAI主導の洞察は、治療の意思決定に情報を提供し、患者のケアを改善することができる。

本レポートでは、市場の競争環境について包括的な分析を行っている。主要企業の詳細なプロフィールも掲載している。市場の主要企業には以下のようなものがある：

• AiCure LLC
• Apixio Inc. (Centene Corporation)
• Atomwise Inc
• Enlitic Inc.
• International Business Machines Corporation
• Insilico Medicine Inc.
• Nuance Communications Inc.
• NuMedii Inc.
• Sensely Inc.
• Sophia Genetics SA
   

(なお、これは企業の一部のリストであり、完全なリストは報告書に記載されている)

生命科学分野における人工知能市場の最近の動向：

• 2024年、AtomwiseのAIMSイニシアティブは、AtomNet AIプラットフォームが318のターゲットのうち235の新しい化学物質を発見する成功を示しました。これは、高スループットスクリーニングの代替手段としての可能性を示しています。この研究は『Nature Scientific Reports』に掲載され、AtomNetがさまざまなタンパク質クラスにわたってヒットを特定する能力を強調し、薬物発見における広範な適用性を示しました。
• 2024年、IBMはカナダ政府およびケベック州と協力し、カナダの半導体産業を強化するために約1億8700万カナダドルの大規模な投資を行う契約を締結しました。この取り組みは、チップパッケージング能力の向上と、IBMカナダのブロモン工場での研究開発の強化に焦点を当てています。ジャスティン・トルドー首相や業界リーダーが強調しているように、このイニシアチブは高給の雇用を創出し、サプライチェーンを強化し、カナダを半導体イノベーションの最前線に位置付けることを目指しています。

ステークホルダーにとっての主なメリット:

• IMARCの業界レポートは、2018-2032年のライフサイエンス分野の人工知能市場の様々な市場セグメント、過去と現在の市場動向、市場予測、ダイナミクスを包括的に定量分析します。
• この調査レポートは、世界のライフサイエンス分野の人工知能市場における市場促進要因、課題、機会に関する最新情報を提供しています。
• この調査レポートは、主要市場および急成長している地域市場をマッピングしています。さらに、関係者が各地域内の主要な国レベルの市場を特定できるようにしています。
• ポーターのファイブフォース分析は、関係者が新規参入の影響、競争上のライバル関係、供給者パワー、買い手パワー、代替の脅威を評価するのに役立ちます。関係者がライフサイエンス業界における人工知能の競争レベルとその魅力を分析するのに役立ちます。
• 競争環境は、利害関係者が競争環境を理解することを可能にし、市場における主要企業の現在のポジションについての洞察を提供します。