創薬・開発における人工知能市場の規模は、2025年には24億米ドルと評価され、2034年には253億5000万米ドルに達すると予測されており、予測期間中の年平均成長率（CAGR）は29.9%です。創薬における人工知能市場は、解釈性の向上とバイアスの最小化を目指した新たなAIモデルの開発に向けた研究開発イニシアチブの増加により、大幅な成長が見込まれています。このように、効率的な創薬に対する需要の高まりと、AI技術および医薬品イノベーションの進歩が相まって、AIを活用した創薬市場の成長を牽引しています。
人工知能（AI）は、新薬開発にかかる時間、コスト、複雑さを軽減することで、創薬のあり方を大きく変革しています。AIは、ヒット化合物の特定、標的の検証、分子の最適化を加速させ、研究から臨床開発への迅速な移行を可能にします。製薬会社は、遺伝子、分子、臨床データセットを分析し、疾患と薬剤の関係性を明らかにし、より効果的な候補薬を設計するために、AIへの依存度を高めています。慢性疾患の罹患率の上昇は、効率的な治療法開発への需要を高めており、製薬会社は革新的で費用対効果の高い研究開発モデルの採用を迫られています。
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市場における主要なトレンドの一つは、創薬プロセスを効率化するために機械学習と深層学習が急速に普及していることです。AIツールは、大規模なデータセットを分析し、分子間相互作用を予測し、従来の方法よりもはるかに高速かつ正確に有望な薬剤候補を特定します。これらの技術は、成功率を予測し、最適な患者グループを特定することで、よりスマートな臨床試験設計も支援します。
その結果、AIは開発リスクと開発期間を大幅に短縮しています。アルゴリズムに基づく知見の統合が進むにつれ、医薬品の研究開発のあり方が変革され、イノベーションが促進され、企業は満たされていない医療ニーズに、より効率的に対応できるようになり、最終的にはAIを活用した創薬ソリューションの普及が加速しています。
製薬会社は、研究開発（R&D）の加速とコスト削減のため、AIに特化した創薬企業との長期的なパートナーシップをますます強化している。こうした提携を通じて、製薬業界は、分子の迅速な設計、新たな標的の特定、治療効果の予測を可能にする高度な生成型AIモデル、機械学習プラットフォーム、計算化学ツールを利用できるようになる。一方、AI企業は、製薬会社が保有する独自のデータセットと臨床専門知識を活用できる。こうした提携は、腫瘍学、神経学、免疫学、希少疾患など、主要な治療分野全体に拡大している。
製薬業界における研究開発費の増加は、医薬品開発ワークフロー全体へのAI導入を促進している。企業は、初期段階の候補物質スクリーニングの加速、標的発見の改善、意思決定精度の向上を目的としてAIを統合している。ハイスループットAIツールは、膨大な化合物ライブラリを効率的にフィルタリングし、さらなる研究開発に最も有望な化合物を特定する。
さらに、AIはゲノムデータセット、臨床試験結果、患者の人口統計データを分析する能力を備えているため、新たな生物学的知見の発見に役立ちます。AIを活用した試験設計と被験者募集の改善は、業務効率の向上と開発期間の短縮にもつながります。これらの機能は総合的にパイプラインの生産性を強化し、AIを活用した研究開発ソリューションへの継続的な投資を支えます。
創薬にAIを導入するには、高性能コンピューティングインフラ、安全なデータストレージ、高度な分析ソフトウェアへの多額の初期投資が必要です。データサイエンティスト、AIエンジニア、バイオテクノロジー研究者などの熟練した専門家の採用は、運用コストをさらに増加させます。既存のレガシーR&DシステムにAIを統合するには、ワークフローの再設計、トレーニング、システム最適化への追加投資が必要です。継続的なメンテナンス、アルゴリズムの更新、ハードウェアのアップグレードは、長期的な財政負担となります。これらの経済的障壁は、AIを活用したソリューションの普及を阻害する可能性があります。
AIは、高度な予測モデリングを通じて臨床試験の効率性を向上させる大きな機会を提供します。アルゴリズムは、最適なサンプルサイズ、エンドポイント、治療パラメータを決定することで試験設計を最適化し、試験の堅牢性を向上させます。AIは、電子カルテと患者データを分析することで、参加者の正確な選定を支援し、被験者の募集を加速させ、コホートの質を向上させます。予測ツールは、試験の成功を予測し、プロトコルの調整が必要となる時期を特定します。AIによるモニタリングは、脱落リスクのある参加者を検出し、参加者を維持するための介入策を提案できます。これらの機能により、試験の実施が効率化され、遅延が削減され、運用コストが大幅に削減されるため、AIは次世代臨床研究の重要な推進力となります。
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医薬品の最適化と用途転換の分野は、その高い効率性と費用対効果の高さから、2025年には市場シェアの55.7%を占め、最大の市場シェアを獲得しました。最適化は、有効性、安全性、投与量を改善することで既存の候補薬を強化し、企業が研究開発費を削減しながら承認までの期間を短縮することを可能にします。より迅速かつ手頃な価格の治療法を提供する必要性が高まる中、AIを活用した最適化と用途転換は、創薬において最も広く採用されているアプリケーションであり続けています。
前臨床試験分野は、医薬品開発におけるAIの応用分野の中でも、最も急速に成長している分野の一つです。この急速な拡大は、薬剤毒性の予測、候補薬の選定最適化、生物学的相互作用のモデリングなど、前臨床試験の様々な側面を強化できるAIの能力によって推進されています。有望な候補薬を迅速に特定し、後の段階で失敗する可能性のある候補薬を排除することで、AIは開発プロセスを効率化し、研究開発全体の効率を高め、この分野の急速な成長を後押ししています。
がん治療薬分野は、世界的な疾病負担の高さと、がん治療薬に対する継続的な研究開発（R&D）投資を背景に、2025年には市場全体の25.4%を占める見込みです。AIは、多次元データセットの分析、新規薬剤標的の発見、治療反応の予測、個別化治療設計の実現において重要な役割を果たします。AIの活用により、バイオマーカーの発見が改善され、候補薬の選定が加速し、臨床試験の設計が強化されます。
感染症分野は、AIとIoTの進歩に牽引され、年平均成長率（CAGR）34.0%という最も速い成長が見込まれています。AIモデルは、感染経路、免疫反応、病原体の挙動の分析に役立ち、IoTデバイスは、疾病モニタリングのために患者とその環境に関するリアルタイムデータを生成できます。世界的な備えと監視システムが拡大するにつれ、AIを活用したプラットフォームは感染症対策においてますます不可欠なものとなり、この分野の力強い成長を加速させています。
製薬・バイオテクノロジー企業は2025年に市場の54.2%を占め、これは創薬・開発ワークフロー全体にわたるAIの広範な活用を反映している。AIは、ゲノム編集化学ゲノミクス、リード最適化、ADMET解析、前臨床から臨床へのプロセスなどにおいて、手作業を削減し、精度を向上させる。こうした効率化とイノベーション加速への推進力は、主要な医薬品開発企業の間で引き続き大きな支持を集めている。
医薬品開発業務受託機関（CRO）は、年間平均成長率（CAGR）58.6%と予測される、最も急速に成長しているエンドユーザーセグメントです。CROは、より迅速でコスト効率の高い研究サービスを提供するため、化合物スクリーニング、予測モデリング、臨床試験管理にAIを急速に統合しています。AIは試験設計を強化し、被験者募集の精度を向上させ、運用上のボトルネックを軽減することで、CROが顧客に質の高いデータ駆動型の知見を提供することを可能にします。
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北米は、2025年の創薬における人工知能市場を牽引し、60.7%のシェアを占めました。これは、ヘルスケア技術への多額の投資と、製薬会社とテクノロジーリーダー間の強固なパートナーシップによって支えられています。世界トップクラスの研究機関の存在と、それを支援する規制枠組みが相まって、この地域のイノベーションをさらに促進しています。企業は、創薬ワークフロー全体の効率化、研究開発コストの削減、新薬の上市加速のために、AIの活用をますます進めています。
アジア太平洋地域の創薬における人工知能市場は、中国、インド、日本、韓国といった主要経済圏における技術導入の加速を背景に、2034年までに年平均成長率（CAGR）32.4%という最速の成長率を記録すると予測されています。地域の製薬会社やバイオテクノロジー企業は、標的特定、分子設計、臨床試験最適化を加速させるため、AIを急速に導入しています。各国政府もAI研究、デジタルヘルスインフラ、精密医療イニシアチブに多額の投資を行い、イノベーションを支援するエコシステムを構築しています。世界の製薬会社、学術機関、AIスタートアップ企業間の連携強化も、市場成長をさらに後押ししています。
欧州は、強固なバイオ医薬品エコシステムと革新的な研究を促進する政府支援の取り組みのおかげで、創薬におけるAI活用をリードしている。ドイツ、英国、フランスをはじめとする国々は、分子モデリング、疾患予測、バイオマーカーの発見にAIを活用している。EUが資金提供する、国境を越えたイノベーションと共同研究を支援する規制枠組みも、市場浸透を後押ししている。責任あるAI利用とデジタル治療への欧州の注力も、製薬会社やバイオテクノロジー企業がAIを採用する上でメリットをもたらしている。
ラテンアメリカでは、特に各国政府が医療分野におけるデジタル変革の推進に注力する中で、創薬におけるAI市場が勢いを増している。ブラジル、メキシコ、アルゼンチンをはじめとするラテンアメリカ諸国は、AIベースの技術を活用して臨床研究の効率性を高めるとともに、患者のニーズにも応えている。大学、バイオテクノロジー企業、そして国際的なAIソリューションプロバイダー間の連携強化も、市場の成長を後押ししている。
中東・アフリカ地域では、医療投資の増加、デジタルヘルスとイノベーションを支援する政府の取り組み、そして地元の製薬会社とグローバルなテクノロジー企業との連携の拡大を背景に、創薬における人工知能の導入が急速に進んでいます。MEA地域が高度な研究インフラの構築と官民連携の促進に注力していることが、AIを活用した医薬品研究開発の主要市場としての地位確立に貢献しています。
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世界の創薬におけるAI市場は非常に細分化されており、さまざまな企業が標的の特定やヒット生成からリード最適化や前臨床サポートまで幅広いサービスを提供しています。この市場は、エンドツーエンドのAI機能を提供し、低分子化合物と高分子化合物の両方を扱う企業によって支配されています。生物製剤また、強力なデータ分析インフラ、予測モデリング、および資金的支援を有している。主な競争優位性としては、採用しているAI技術の幅広さ、サービス提供の包括性、大規模なオミクス、化学、臨床データセットを統合する能力などが挙げられる。
BenevolentAIは、ロンドンに本社を置き、ケンブリッジ（英国）に研究施設、ニューヨークにオフィスを構える、臨床段階のAIを活用した創薬企業です。BenevolentAIは、深い科学的知識、生物医学データ、高度なAI/機械学習を実験能力と組み合わせることで、「データ→医薬品」までの期間を短縮し、研究開発コストとリスクを削減するとともに、新規またはファーストインクラスの治療法を発見できる可能性を高めることを目指しています。
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著者の詳細
Healthcare Lead
Debashree Bora is a Healthcare Lead with over 7 years of industry experience, specializing in Healthcare IT. She provides comprehensive market insights on digital health, electronic medical records, telehealth, and healthcare analytics. Debashree’s research supports organizations in adopting technology-driven healthcare solutions, improving patient care, and achieving operational efficiency in a rapidly transforming healthcare ecosystem.
掲載実績：
sales@straitsresearch.com