ライフサイエンスにおける人工知能 (AI) 市場の規模、シェア、トレンド分析レポート 技術別 (機械学習 (ML)、深層学習 (DL)、自然言語処理 (NLP)、その他)、用途別 (創薬、医療診断、バイオテクノロジー、臨床試験、精密医療および個別化医療、患者モニタリング、新規薬剤候補、薬剤最適化および用途変更、前臨床試験および承認、薬剤モニタリング、新規疾患関連ターゲットおよび経路の発見、疾患メカニズムの理解、情報の集約および統合、仮説の形成および検証、新規薬剤設計、既存薬剤の薬剤ターゲットの発見)、薬剤タイプ別 (小分子、大分子)、提供形態別 (ソフトウェア、サービス)、適応症別 (免疫腫瘍学、神経変性疾患、心血管疾患、代謝性疾患、その他)、エンドユーザー別 (製薬会社およびバイオテクノロジー企業、受託研究機関) （CRO）、研究センターおよび学術機関、その他）地域別予測、2025年～2033年

ライフサイエンス分野における人工知能（AI）市場の推進要因

研究開発分野におけるAIの導入拡大

ライフサイエンスを含むほとんどの産業において、コスト圧力の高まり、生産性向上への要求の高まり、そして革新的で新しい市場参入企業による破壊的変化により、変革が進行しています。最先端の研究の実施、新薬の開発、最新機器の獲得競争における優位性の維持など、ライフサイエンス企業のバリューチェーンを現在のビジネス要件に合わせて調整する上で、テクノロジーは最も重要な推進力となっています。人工知能（AI）、機械学習（ML）、自然言語処理（NLP）に対する認識はますます高まっており、中でもAIはライフサイエンス分野全体で最も議論されているテクノロジーの一つです。

現状では、AIはこの業界でまだ発展途上の段階にあり、創薬・開発分野での応用が拡大している。しかし、企業は製品ライフサイクル全体にわたってAIの活用範囲を広げている。ライフサイエンス業界は膨大な量の構造化データと非構造化データを扱っており、AIはこのデータを効率的に管理するためのリソースとして機能している。したがって、研究開発におけるAIの導入拡大は、市場の成長に大きく貢献するだろう。

精密医療と個別化医薬品の開発に重点を置く

AIは医薬品開発と個別化医療にプラスの影響を与えています。AIは、特定の疾患に焦点を当てた小規模なデータセットを分析する能力を備えているため、メカニズムに基づく仮説や予測モデリングとは異なり、実際の実験データに基づいて効果的で最適な薬剤の組み合わせを合理的に設計するのに役立ちます。さらに、機械学習と予測分析を用いて、個々の患者の健康履歴に合わせた治療をカスタマイズする研究も進められています。現時点では、教師あり学習に重点が置かれており、臨床医は遺伝情報と症状を利用して診断の選択肢を絞り込んだり、患者のリスクについて十分な情報に基づいた判断を下したりすることで、最終的にはより効果的な予防策につながる可能性があります。

多くのスタートアップ企業は、行動変容を考慮したアプリケーションの開発にも投資している。例えば、ジェスチャー検出ソフトウェアであるSomatixは、ウェアラブルテクノロジー禁煙を支援するために、また、SkinVision は皮膚がんのリスクを監視するために使用されています。さらに、イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校 (UIUC) と Infosys の新たな戦略的パートナーシップは、高度な機械学習ツールと高度なバイオコンピューティングおよびゲノムアプリケーションを組み合わせて、精密医療と予防医療を強化します。両組織は精密医療のための新しい技術とシステムを開発し、医療従事者が患者の病気を予測し、医療費を管理できるようにします。このパートナーシップは、潜在的な病気の治療結果の予測可能性を向上させることを目的としています。その結果、重要な臨床ドメイン知識を組み込みながら、異種生物学的および臨床的測定値の大規模なデータセットを同時に分析する能力は、精密医療の未来にとって重要であり、各患者に合わせて診断と治療を調整して結果を最適化します。このようなニーズの高まりにより、AI の機能は拡大すると予測されています。

市場抑制

初期費用が高額であることと、人材の代替に関する懸念

本格的なAI製品を市場に投入するには莫大な資金が必要であり、AI分野は短期間で容易に収益化できる分野ではありません。これらの製品には、研究開発チームや機械学習に特化したエンジニアが必要となることが多く、どちらも高額です。ライフサイエンス企業は、ソフトウェアの初期費用やクラウドサポート費用だけでなく、業務プロセスの変更に伴うAIシステムのトレーニング費用も負担しなければなりません。さらに、特にプロジェクト開始当初における投資対効果（ROI）の予測の難しさも、課題となっています。

さらに、人材確保は確かに大きな課題ではあるものの、実際の企業環境への適応に向けた研究開発を伴う構造的な課題ほど重要ではありません。AIを活用して医療費を削減し、患者の治療成績を向上させる大きな可能性を秘めているにもかかわらず、成功への道のりには依然として大きな障害が存在します。複雑な病態をマッピングして対処するには、コンピュータの処理能力と容量をさらに向上させる必要があります。信頼できる結果を得るためには、膨大な量の医療および医学研究データを綿密に精査する必要があります。なぜなら、データの質が結果の質を左右するからです。この手順だけでも、多くの時間と費用がかかります。これらの問題は、ライフサイエンス分野におけるAI導入の経済性に影響を与えます。

市場機会

創薬におけるAIの需要増加

創薬におけるコンピュータシミュレーション（インシリコスクリーニング、設計、試験とも呼ばれる）の利用は目新しいアプローチではないものの、最新の予測分析ツールの開発により、インシリコの能力は飛躍的に向上した。製薬会社は、疾患標的の特定、化合物のスクリーニング、新薬設計、効力・毒性予測を強化するために、人工知能への投資を進めている。ディープラーニング未処理の生データから、大小さまざまなデータセットから重要な特徴を抽出する比類のない能力を持つため、創薬に非常に適しています。したがって、新たな疾患標的の特定、新規リード化合物の創出、および薬剤効果の予測において、非常に大きな利点となります。

AIは、さまざまな新しい生物学的および化学的分野における予測を提供することで、創薬科学の進歩を支援できます。AIは、科学論文からテキストを抽出することで、関連情報をより迅速に特定し、医薬品やタンパク質などの生物医学的実体間の関連性を確立するのに役立ちます。過去20年間で筋萎縮性側索硬化症（ALS）の50の臨床試験において、患者の転帰をわずかに改善した認可薬は現在わずか2種類しかありません。したがって、AIは組織のコストを大幅に削減することで、創薬のアプローチを大きく変革することができます。

地域分析

世界のライフサイエンス分野における人工知能（AI）市場シェアは、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、およびその他の地域という4つの地域に区分されます。

北米は世界のライフサイエンス分野の人工知能（AI）市場において最も重要な株主であり、年平均成長率（CAGR）26.6%予測期間中、米国は、ほぼすべてのライフサイエンス分野におけるAIソリューションへの需要が非常に高いため、最大の市場となっています。米国では、創薬、精密医療、バイオテクノロジー分野におけるAIソリューションへの需要が非常に高くなっています。FDAの「Drug Trail Snapshot Report-2019」によると、治験に参加した患者の27%以上がアジア系またはヒスパニック系であり、臨床試験参加者全体のわずか40%がアメリカ人でした。このような状況から、予測期間中、AI技術を用いた個別化医療のアプリケーションに対する需要が大幅に増加すると予想されます。

アジア太平洋地域の市場動向

アジア太平洋地域は、年平均成長率（CAGR）30.2%生成する37億7500万米ドル予測期間中、中国のバイオテクノロジー分野は二桁成長を遂げ、導入率が最も遅い国の一つから最も速い国の一つへと変化しました。また、主要企業は市場の成長に対応するため、中国に医薬品研究センターを設立することに注力しています。JAMA Cardiology誌に掲載された研究によると、2018年には中国の人口における心血管疾患による年間死亡者数が251万人から397万人に増加しました。したがって、AIによる患者モニタリングの需要が、予測期間中のライフサイエンスにおける人工知能（AI）市場の成長を支えると予想されます。

欧州の市場動向

最も急速に成長している地域はヨーロッパで、ドイツはライフサイエンス分野のAIの最大の地域市場となっています。ドイツには世界最高水準の研究施設があり、臨床試験の成長に適した環境を提供しています。リンパ腫連合によると、2018年に臨床試験を実施した国は120件で最多となり、イタリアが119件でそれに続きました。ドイツ政府は、2025年までに30億ユーロの投資を提案するなど、AIに対する全国的な財政支援を提供することで、この分野に関与しています。また、社会や医療の改善に技術進歩を応用することも支援しています。ライフサイエンス局によると、ドイツはヨーロッパで2番目に生産性の高い国です。医薬品製造こうした要因により、同国の創薬アプリケーションへの投資がさらに促進され、予測期間中にAIソリューションに対する相当な需要が生まれると予想される。

アプリケーションインサイト

用途に基づき、市場は創薬、バイオテクノロジー、臨床試験、医療診断、精密医療および個別化医療、患者モニタリングに分類されます。創薬分野は大きな市場シェアを占めており、予測期間中に年平均成長率（CAGR）30.2%で成長すると予測されています。創薬は、人工知能（AI）ソリューションを活用する最も重要なライフサイエンス分野です。例えば、Taconic Biosciencesの集計によると、医薬品の開発と市場投入には莫大な資金と時間が費やされており、12年間で約28億米ドルもの費用がかかっています。AIソリューションは、さまざまなパラメータと結果を分析して特定の創薬への投資を決定する意思決定支援システムを構築するために、多くの大手製薬会社にとって不可欠な要素になりつつあります。このような意思決定支援システムは、医薬品の市場投入までの時間を短縮し、競争の激しい分野でエンドユーザーに優位性をもたらすことができます。したがって、上述の要因が市場の成長に貢献しています。

ライフサイエンス分野における最もデータ集約的な業務の一つが、臨床試験の実施です。研究者は、様々な患者特性をモニタリングしながら、日々膨大な量のデータを収集しています。これらのデータセットを高度なAIシステムに通すことで、研究者は、関連性の低いデータ間の有意義な関連性を見出すことができます。このことが、多くの製薬会社や臨床研究機関が、人工知能のような最先端ツールへの投資を促しています。世界中で年間50%以上の臨床試験を実施している製薬業界は、現在の市場環境におけるAIの普及拡大を注視しています。グラクソ・スミスクライン、サノフィ、ファイザー、三菱田辺製薬、ジェネンテックなど、数多くの有名企業が、臨床試験のコスト削減を目指し、AIベースの臨床試験向けスタートアップやソリューションに投資しています。したがって、この分野における臨床試験の数が増加するにつれて、プロセスを迅速化し、多くの困難を軽減できるソリューションへの需要も高まることが予想されます。

医療診断は最も急速に成長する分野になると予想されています。AIベースのソリューションをチャットボットやモバイルアプリに活用して様々な典型的な症状を診断する用途が拡大していることが、医療診断アプリケーションにおけるAIの飛躍的な成長を牽引する主な要因となっています。主要なヘルスケア企業に必要なコアアプリケーションも、世界市場で高い需要が見られます。医用画像また、特に医療従事者が少ない地域では、患者の生きた症状を診断アプリケーションとして活用することがますます一般的になってきている。