ライフサイエンス市場における人工知能（AI） サイズと展望 2025-2033

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ライフサイエンス市場における人工知能（AI）の推進要因

研究開発分野におけるAI導入の増加

ライフサイエンスを含む多くの業界では、コスト圧力の高まり、生産性向上への要求の高まり、そして革新的で革新的な市場競合企業による破壊的変化により、移行期を迎​​えています。最先端の研究の実施、新薬の発見、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ニーズ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）、神経言語プログラミング（NLP）への認知度はますます高まっており、AIはライフサイエンス分野全体で最も議論されている技術の一つです。

現状では、AIはこの業界ではまだ発展途上の段階にあり、創薬・開発への応用は増加傾向にあります。しかしながら、企業は製品ライフサイクル全体にわたってAIの活用を拡大しています。ライフサイエンス業界では、膨大な量の構造化データと非構造化データが扱われており、AIはこれら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ます。そのため、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します。

精密医療と個別化医薬品の開発への重点的取り組み

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。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できるAIは、メカニズムの仮定や予測モデルとは異なり、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、個人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。現在、重点が置かれているのは教師あり学習です。教師あり学習では、臨床医が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、最終的にはより優れた予防策を講じることができます。

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ます。例えば、ジェスチャー検出ソフトウェアであるSomatixは、禁煙を支援するウェアラブル技術に利用されており、SkinVisionは皮膚がんのリスク監視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）とインフォシスの新たな戦略的提携では、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、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、医療費を抑制できるようにします。この提携は、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指しています。その結果、重要な臨床ドメイン知識を組み込みながら、異種の生物学的および臨床的指標の大規模なデータセットを同時に分析する能力は、各患者に合わせた診断と治療で最適な結果をもたらす精密医療の将来にとって極めて重要になります。このようなニーズの高まりに伴い、AIの機能は拡大すると予測されています。

市場の制約

高額な初期コストと人的資源の代替に対する懸念

堅牢なAI製品を軌道に乗せるには多額の資金投入が必要であり、AIは迅速かつ容易に収益化できる分野ではありません。これらの製品は、多くの場合、研究開発チームと機械学習に特化したエンジニアを必要としますが、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投資とクラウドサポート費用だけでなく、ビジネス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時にはROIを予測できないことも、課題の要因となっています。

さらに、人材は確かに重要な課題ですが、実際の企業環境にAIを適応させるための研究開発といった構造的な課題ほど顕著ではありません。 AIを活用することで医療費を削減し、患者の転帰を向上させる大きな機会があるにもかかわらず、成功への大きな障害が依然として存在します。複雑な疾患をマッピングし、対処するには、コンピューターの処理能力と容量をさらに向上させる必要があります。信頼できる知見を得るためには、膨大な量の医療・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、データの品質が結果の質を左右するからです。このプロセスだけでも多大な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ています。

市場機会

創薬におけるAI需要の高まり

創薬におけるコンピューターシミュレーション（インシリコスクリーニング、設計、試験とも呼ばれます）の利用は目新しいアプローチではありませんが、最新の予測分析ツールの開発により、インシリコの威力は大幅に向上しています。製薬会社は、疾患標的の特定、化合物スクリーニング、新薬設計、そして効力／毒性予測を強化するために、人工知能に投資しています。 ディープラーニングは、未処理の生データから、大規模データセットから小規模データセットまで、重要な特徴を抽出できるという比類のない能力を備えているため、創薬に非常に適しています。そのため、新たな疾患ターゲットの特定、新規リードの創出、薬剤の効果予測において非常に有利となります。

AIは、様々な新しい生物学・化学分野における予測を提供することで、創薬科学の進歩に貢献できます。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、薬剤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年間の筋萎縮性側索硬化症（ALS）の臨床試験50件において、患者の転帰をわずかに改善しただけの承認薬は、現在わずか2つしか市場に出ていません。したがって、AIは組織のコストを大幅に削減することで、創薬アプローチを大きく変革することができます。

アプリケーションインサイト

アプリケーション別に見ると、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、予測期間中は30.2%のCAGR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したライフサイエンス分野の中で最も重要な分野です。例えば、Taconic Biosciencesの調査によると、医薬品の開発と市場投入には莫大な費用と時間がかかり、12年間で約28億米ドルの費用がかかっています。AIソリューションは、複数の大手製薬会社において、様々なパラメータと結果を分析して特定の創薬への投資判断を支援する意思決定支援システムの構築に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、競争の激しい市場において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、上記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で最もデータ集約的な業務の一つは、臨床試験の実施です。様々な患者特性をモニタリングしながら、膨大な量のデータを日々収集しています。研究者は、これらのデータセットをインテリジェントAIシステムに投入することで、関連性の薄いデータ間に意味のある関連性を見出すことができます。これが、多くの製薬会社や臨床研究機関が人工知能（AI）などの最先端ツールへの投資を後押ししています。世界中で毎年実施される臨床試験の50%以上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、田辺三菱製薬、ジェネンテックなど、多くの有名企業が、臨床試験コストの削減を目指し、AIを活用した臨床試験のスタートアップ企業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、多くの困難を軽減するソリューションへの需要も高まると予想されます。

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。チャットボットやモバイルアプリを作成し、いくつかの典型的な症状を診断するためのAIベースのソリューションの普及が、医療診断アプリケーションにおけるAIの急速な成長を牽引する主な要因です。大手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ています。医療画像と患者の症状から疾患を研究・特定するソリューションは、特に医療従事者の少ない地域において、診断アプリケーションにおいてますます普及しています。

地域分析

ライフサイエンス分野における世界の人工知能（AI）市場シェアは、北米、欧州、アジア太平洋、その他地域の4つの地域に区分されています。

北米は、ライフサイエンス分野における世界の人工知能（AI）市場において最大のシェアを占めており、予測期間中は年平均成長率（CAGR）26.6%で成長すると予測されています。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大きな需要があるため、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（米国食品医薬品局）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るのに対し、臨床試験参加者全体のうちアメリカ人はわずか40%でした。このシナリオにより、予測期間中にAI技術を活用し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ています。

アジア太平洋地域の市場動向

アジア太平洋地域は、予測期間中に年平均成長率30.2%で成長し、37億7,500万米ドルの規模に達すると予想されています。中国のバイオテクノロジー分野は2桁の成長を遂げており、導入率が最も低い国の一つから、最も高い国の一つへと躍進しました。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、中国における心血管疾患による年間死亡者数は2018年に251万人から397万人に増加しました。そのため、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分野における人工知能（AI）市場の成長を支えると予想されます。

ヨーロッパの市場動向

最も急速に成長している地域はヨーロッパであり、ライフサイエンス分野におけるAIの最大の地域市場はドイツです。ドイツは世界最高水準の研究施設を有しており、臨床試験の成長に適した環境を提供しています。Lymphoma Coalitionによると、2018年の臨床試験件数はドイツが120件と最も多く、これにイタリアが119件で僅差で続きました。ドイツ政府は、2025年までに30億ユーロに上る投資提案など、AIへの全国的な財政支援を通じてこの分野に積極的に取り組んでいます。また、技術進歩を社会や医療の向上に応用することも支援しています。ライフサイエンス庁によると、ドイツはヨーロッパで2番目に大きな国であり、最も生産性の高い医薬品製造部門を有しています。こうした要因により、ドイツにおける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ソリューションへの大きな需要が生まれると予想されます。

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ライフサイエンス市場における人工知能（AI）のトップ競合他社

1. NuMedii Inc.
2. Atomwise Inc.
3. IBM Corporation
4. AiCure LLC
5. Nuance Communications Inc.
6. Sensely Inc.
7. Sophia Genetics SA
8. Insilico Medicine Inc.
9. Enlitic Inc.
10. Apixio Inc.
11. Zebra Medical Vision
12. twoXAR Inc.

最近の開発状況

• 2025年7月 - IQVIAは「コラボレーティブ・インテリジェンス」に関するウェビナーを開催し、人間の専門知識とAIのギャップを埋めることの重要性を強調しました。このイベントでは、コラボレーティブ・インテリジェンスが人間の意思決定をどのように強化し、非技術者向けに複雑なデータを簡素化し、製薬業務全体の生産性を向上させるかに焦点を当てました。
• 2025年1月 - ロシュは、アクセラレーテッド・コンピューティングとソフトウェアを活用し、独自の機械学習アルゴリズムを強化するため、NVIDIAとの提携を発表しました。この提携は、強力なコンピューティング能力を活用して膨大な量のデータを処理し、AIアルゴリズムをトレーニングすることで、医薬品開発プロセスを迅速化し、研究開発の成功率を向上させることを目指しています。