抗体発見におけるAIの市場規模は、2025年には5億4617万米ドルと評価され、2026年の6億6299万米ドルから2034年には31億6219万米ドルに成長すると予測されており、予測期間（2026年～2034年）中の年平均成長率（CAGR）は21.57%となる見込みです。北米は、2025年に43.72%の市場シェアを占め、抗体発見におけるAI市場を牽引しました。
抗体探索におけるAIとは、機械学習、深層学習、生成AIなどの人工知能技術を応用し、治療用抗体の発見、設計、最適化を加速させる手法を指します。これらのプラットフォームは、生物学的データや分子データを解析し、抗体と抗原の相互作用を予測し、結合親和性を向上させ、候補抗体の選定を支援します。腫瘍学、自己免疫疾患、感染症、希少疾患の研究において、生物製剤開発を促進するために広く活用されています。
抗体探索におけるAI市場の需要は、生物製剤研究の増加、創薬におけるAI導入の拡大、そしてより迅速な治療薬開発の必要性によって牽引されています。継続的な技術革新、戦略的提携の拡大、そして精密医療への取り組みの増加も、抗体探索におけるAI市場の成長に貢献しています。
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市場では、従来の抗体スクリーニングから、望ましい特性を持つ新規抗体配列を設計できる生成型AIモデルへの移行が進んでいます。研究者たちは、既存の抗体ライブラリだけに頼るのではなく、AIを用いて親和性、特異性、開発可能性が向上した候補を生成しています。この移行により、初期段階の発見が加速するとともに、実験の反復回数と開発期間が短縮されています。例えば、Generate:Biomedicinesは、生成型AIモデルを用いて、複数の疾患適応症に対する治療用タンパク質や抗体候補を設計しています。
もう一つの重要なトレンドは、タンパク質構造、抗原結合、配列機能の予測精度を高めるために、タンパク質言語モデルを抗体探索ワークフローに統合することです。これらのAIモデルは、膨大な生物学的配列データベースから学習し、有望な治療用抗体の迅速な特定と最適化を可能にします。データ駆動型分子設計への移行は、生物製剤開発全体における予測精度と研究効率を向上させています。例えば、Absci社はAI駆動型タンパク質設計と予測モデリングを活用して、抗体の発見とエンジニアリングを加速させています。
抗体発見市場におけるAIの動向は、生物製剤研究におけるAIの普及拡大、治療用抗体開発の迅速化に対する需要の高まり、バイオテクノロジー企業とテクノロジー投資家間の連携拡大を背景に、投資活動が継続すると予測している。投資家は、生成型AIプラットフォームや計算抗体工学技術を開発する企業を優先的に投資対象としている。戦略的な資金調達は、プラットフォームの拡張とAIを活用した抗体発見ソリューションの商業化も支援している。
抗体発見市場におけるAIへの主要な投資および資金調達活動、2025年～2026年
バイオ医薬品を生成する
4億米ドル（新規株式公開）
2026年2月、Generate BiomedicinesはナスダックIPOを通じて資金調達を行った。調達資金は、AIを活用したバイオ医薬品および抗体パイプラインの推進と、生成型AI創薬プラットフォームの継続的な拡大に充てられる。
チャイ・ディスカバリー
1億3000万米ドル（シリーズB）
2025年12月、Chai DiscoveryはGeneral CatalystとOak HC/FTが主導する資金調達に成功した。この資金は、抗体および分子設計のためのAIプラットフォームの拡張、商業化、研究インフラの整備を支援するものである。
AIを活用した創薬プラットフォームの普及拡大と治療用抗体への需要増加が市場を牽引
医薬品研究における人工知能（AI）の普及拡大は、治療用抗体候補の迅速な特定と最適化を可能にすることで、抗体探索におけるAIの需要を高めています。AIプラットフォームは、実験的なスクリーニング作業を削減し、予測精度を向上させ、探索期間を短縮することで、抗体開発の効率化を実現します。例えば、アストラゼネカはAbsciと提携し、腫瘍標的に対する治療用抗体の探索と開発に生成型AIを活用しています。このような連携は、研究生産性の向上、開発コストの削減、バイオ医薬品パイプラインの加速につながり、AIを活用した抗体探索プラットフォームへの需要を高めています。
がん、自己免疫疾患、感染症、希少疾患の罹患率の上昇に伴い、治療用抗体への需要が高まり、より迅速かつ効率的な創薬プラットフォームの必要性が生じている。従来の抗体創薬方法は資源集約型で時間もかかるため、製薬会社やバイオテクノロジー企業は、候補物質の特定、最適化、検証を加速するAI技術の導入を進めている。これにより、研究効率が向上し、バイオ医薬品パイプラインの拡大が促進され、複数の疾患領域にわたる革新的な抗体治療薬の開発が加速される。
高品質な生物学的データの入手可能性の制限と高い導入コストが市場拡大を阻害している
AIモデルは、抗体構造と抗原相互作用を正確に予測するために、大量の高品質で注釈付きの生物学的および臨床的データセットに依存しています。しかし、データベースの断片化、データ形式の不整合、独自データセットへのアクセス制限、実験結果のばらつきなどが、モデルの信頼性と予測精度を低下させています。これらの課題は、堅牢なAIモデルの開発と検証を阻害し、製薬会社やバイオテクノロジー企業におけるAIの導入を遅らせ、AIを活用した抗体発見プラットフォームの広範な商業化を制限しています。
抗体探索のためのAIプラットフォームの導入には、計算インフラ、専用ソフトウェア、熟練したAI専門家、そして研究室ワークフローとの統合に多大な投資が必要です。さらに、AIによって生成された抗体候補は、臨床開発に先立ち、広範な実験的検証、規制当局による評価、および前臨床試験を経なければならず、時間とコストの両方が増加します。こうした財政的および技術的な障壁は、特に研究予算が限られている小規模バイオテクノロジー企業や学術研究機関における導入を阻害しています。
多特異性抗体および次世代抗体開発の成長と、インシリコ抗体開発可能性評価の採用拡大により、新たな収益源が開拓される
二重特異性抗体への注目の高まり、抗体薬物複合体多特異性生物製剤は、AIを活用した抗体創薬プラットフォームにとって大きなチャンスを生み出しています。これらの複雑な分子は、広範な配列最適化、構造予測、および結合解析を必要とするため、AIは設計を加速し、開発リスクを低減するための不可欠なツールとなります。例えば、BigHat Biosciencesは、AI駆動型のMillinerプラットフォームを活用して、機能性と開発性を向上させた次世代抗体治療薬を開発しています。
初期段階の開発可能性評価におけるAIの利用拡大は、市場参入企業にとって大きなチャンスとなる。AIモデルは、抗体の安定性、凝集傾向、免疫原性、製造可能性、製剤特性などを、ラボでの検証前に予測できる。これにより、製薬会社は候補物質を早期に排除し、コストのかかる失敗を減らし、開発効率を向上させ、治療用抗体の前臨床開発および臨床開発への進展を加速させることができる。
一貫した臨床的信頼性の維持と、AIモデルと独自の生物学的データの複雑な統合が市場成長の課題となる
市場にとって大きな課題は、多様な治療標的において、AIが生成する抗体候補に対する一貫した信頼性を確立することである。AIは有望な配列を迅速に特定できるものの、有効性、安全性、生物学的性能を確認するためには、実験的検証が不可欠である。計算による予測と実験結果のばらつきは、開発期間とコストを増加させることが多く、製薬会社はAI主導の抗体探索に過度に依存することに慎重である。
AIプラットフォームを独自の生物学的データセット、ラボ情報管理システム、既存の創薬ワークフローと統合することは、依然として大きな課題です。データ形式の違い、相互運用性の制限、断片化されたデータベース、厳格なデータガバナンスポリシーなどが、シームレスな実装を困難にしています。これらの技術的な障壁は、ワークフローの効率を低下させ、AIモデルの導入を遅らせ、データ統合、インフラストラクチャの近代化、部門横断的な専門知識への多大な投資を必要とします。
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提供内容別に見ると、ソフトウェアプラットフォーム分野が市場を席巻しており、収益シェアは37.84%に達しています。これは、独自の抗体基盤モデル、ラボ情報管理システムとのシームレスな統合、クラウドベースの計算ワークフローなどが要因です。これらのプラットフォームにより、迅速な配列解析と共同での生物製剤研究が可能になります。
抗体探索サービス分野は、AI支援型抗体探索のアウトソーシングの増加、社内における計算生物学能力の限界、および統合型ウェットラボ検証への需要の高まりにより、予測期間中に年平均成長率（CAGR）約21.79%で成長すると予想されています。サービスプロバイダーは、インフラ投資を削減し、開発期間を短縮する抗体探索ソリューションを提供しています。
2025年には、抗体発見におけるAI市場において、構造予測が32.12%のシェアを占める見込みです。これは、抗体抗原結合コンフォメーションの正確なモデリング、合理的な分子設計の実現、そして実験室での検証前の候補選定の改善において、構造予測が重要な役割を果たすためです。高い予測精度は、実験の反復回数を削減すると同時に、効率的な治療用抗体の最適化を支援します。
生成型AIおよびタンパク質言語モデル分野は、新規抗体配列生成、生物学的配列学習、および継続的な自己改善型分子予測機能に牽引され、予測期間中に年平均成長率（CAGR）22.33%で成長すると予想されています。これらの技術は、治療設計の可能性を大幅に拡大し、創薬におけるイノベーションを加速させます。
用途別に見ると、標的同定・検証は、AIを活用したバイオマーカーの優先順位付けと疾患関連治療標的の効率的な同定により、2025年には全体の29.68%を占める見込みです。早期の標的検証は、下流の抗体発見の成功率を高めると同時に、生物製剤開発における高額な研究失敗を減らします。
リード最適化・エンジニアリング分野は、計算機による親和性成熟、配列の脆弱性予測、安定性と製造可能性の同時最適化を原動力として、予測期間中に年平均成長率（CAGR）22.50%で成長すると予想されています。AIは、治療効果を向上させながら、実験室での再設計サイクルを最小限に抑える精密な分子改良を可能にします。
抗体の種類別に見ると、モノクローナル抗体は2025年に市場シェアの54.41%を占め、最大のシェアを獲得すると予測されています。これは、確立された臨床開発経路、AIモデル開発のための豊富なトレーニングデータセット、そして複数の疾患適応症にわたる幅広い治療適用性を備えているためです。モノクローナル抗体の商業的な成功は、AIを活用した最適化と発見活動の継続を促進しています。
抗体薬物複合体（ADC）分野は、リンカー化学、ペイロード結合部位、および腫瘍標的特異性の計算最適化の進展により、予測期間中に年平均成長率（CAGR）22.76%を記録すると予想されています。AIは、治療効果を高めるための複数の分子特性を同時に最適化することで、複雑なADC設計を加速させ、この分野の成長を促進します。
製薬企業セグメントは、豊富なバイオ医薬品パイプラインと、計算科学的発見と臨床開発を統合する強力な能力により、2025年には32.30%という圧倒的なシェアを占めると予測されています。大手企業は、ポートフォリオの生産性向上と治療法の革新加速のために、AIプラットフォームの導入をますます進めています。
CRO（医薬品開発業務受託機関）およびCDMO（医薬品受託製造開発機関）セグメントは、統合的な研究開発サービスにおいてAIを活用した抗体探索を契約組織がますます活用するようになることを背景に、予測期間中に年平均成長率（CAGR）22.85%で成長すると予測されています。柔軟なアウトソーシングと専門的な計算技術に対する需要の高まりも、このセグメントの成長を後押ししています。
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北米：強力なAIバイオテクノロジーエコシステムと高水準のバイオ医薬品研究開発投資が市場支配を牽引
北米の抗体発見におけるAI市場は、2025年には地域別シェア43.72%と最大規模となり、これは主要なAIバイオテクノロジー企業の存在、製薬研究開発への多額の投資、そして生物製剤発見における人工知能の急速な導入によって牽引されている。この地域は、高度な計算インフラ、豊富な生物医学データセット、そして技術開発者と製薬企業間の強力な連携といった恩恵を受けている。バイオテクノロジーイノベーション機構（BIO）によると、米国は依然として世界最大のバイオテクノロジー市場であり、AIを活用した治療用抗体発見における継続的なイノベーションを支えている。
米国の抗体発見におけるAI市場は、生物製剤研究のための生成型AIへの投資増加、製薬会社とAIプラットフォーム開発者間の連携拡大、抗体開発の加速化に対する需要の高まりを背景に、2025年には2億870万米ドルと評価された。創薬企業は、計算抗体工学におけるイノベーションを継続的に強化している。強力なベンチャーキャピタルからの資金調達と、商業化を支援する環境が、AIを活用した抗体発見技術の普及をさらに促進している。
カナダの抗体発見におけるAI市場規模は、2025年には3,009万米ドルと評価されており、これは同国のバイオテクノロジーエコシステムの成長、AIを活用したライフサイエンス研究への投資増加、そして学術機関とバイオテクノロジー企業間の連携によって支えられています。Vector InstituteやMila—Quebec AI Instituteをはじめとするカナダの強力なAI研究インフラは、高度な機械学習アプリケーションの開発を支援しています。
アジア太平洋地域：バイオテクノロジー投資の増加と医薬品研究におけるAI導入の拡大により、最も急速な成長を遂げている。
アジア太平洋地域の抗体発見におけるAI市場は、予測期間中に年平均成長率（CAGR）23.26%で成長すると予想されており、地域別で最も速い成長率を示しています。この成長は、バイオテクノロジー投資の増加、AI研究インフラの拡大、生物製剤開発活動の活発化、および計算抗体工学プラットフォームの採用拡大によって支えられています。この地域は、大規模な製薬製造能力、臨床研究活動の増加、生物学的データセットの入手可能性の向上、および医療とライフサイエンスのイノベーションにおける人工知能統合を支援する政府の取り組みといった恩恵を受けています。
中国の抗体創薬におけるAI市場規模は、バイオテクノロジー企業の拡大、医薬品研究におけるAI導入の増加、抗体治療薬開発への投資増加に支えられ、2025年には3,071万米ドルと評価されています。中国は、大規模な生物医学データセットと高度な計算能力に支えられ、AIを活用した創薬企業の強力なエコシステムを構築してきました。例えば、中国を拠点とするAI医薬品技術企業であるXtalPiは、人工知能と計算プラットフォームを応用して、生物製剤研究アプリケーションを含む創薬と分子設計を加速させています。
インドの抗体発見におけるAI市場規模は、バイオテクノロジー系スタートアップ企業の拡大、医薬品アウトソーシング活動の増加、AIベースの研究ツールの普及拡大を背景に、2025年には1,570万米ドルに達すると予測されている。インドの強力な医薬品製造基盤とデジタルヘルスケア技術への投資増加は、生物製剤発見の機会を生み出している。学術機関、AI企業、バイオテクノロジー企業間の連携強化は、AIを活用した抗体発見ソリューションの普及を促進している。
日本の抗体創薬におけるAI市場は、2025年には1,812万米ドル規模に達すると予測されています。これは、高度な医薬品研究開発インフラ、強力な生物製剤研究能力、そして抗体工学および治療薬開発における人工知能の採用拡大に支えられています。日本が重視する精密医療、高品質な生物医学データセットの入手可能性、そしてライフサイエンス研究へのAIの統合は、計算創薬を加速させています。また、学術機関、テクノロジー企業、製薬企業間の連携強化も、AIを活用した抗体創薬の普及をさらに促進しています。
地域別インサイトを確認国別データと地域動向をご確認ください。
抗体創薬におけるAI市場の競争環境は、適度に細分化されており、AIネイティブのバイオテクノロジー企業、計算創薬企業、そして生物製剤研究に人工知能を統合する既存の製薬企業によって競争が展開されています。主要企業は、高度な機械学習アルゴリズム、生成AI機能、独自の生物学的データセット、そして製薬企業との戦略的提携を通じて、抗体開発を加速させています。抗体創薬におけるAI市場のエコシステムは、計算生物学の継続的な進歩、クラウドベースの研究インフラの拡大、AIを活用した治療法への投資の増加、そして進化する生物製剤パイプラインによって形成されています。
2025年9月：Absciは、生成型AI駆動型創薬を加速させるため、Oracle Cloud InfrastructureおよびAMDとの戦略的提携を発表した。
2025年8月：AbsciとAlmirallは、最初の標的に対するAI設計の機能性抗体候補の開発に成功したことを受け、皮膚科領域における2つ目の標的を追加することで、AIを用いた創薬に関する共同研究を拡大した。
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著者の詳細
Research Analyst
Pavan Warade is a Research Analyst with over 4 years of expertise in Technology and Aerospace & Defense markets. He delivers detailed market assessments, technology adoption studies, and strategic forecasts. Pavan’s work enables stakeholders to capitalize on innovation and stay competitive in high-tech and defense-related industries.
掲載実績：
sales@straitsresearch.com