ライフサイエンスにおける人工知能 (AI) の市場規模、シェア、トレンド分析レポート。テクノロジー別 (機械学習 (ML)、ディープラーニング (DL)、自然言語処理 (NLP)、その他)、アプリケーション別 (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、新薬候補、薬剤の最適化と転用、前臨床試験および承認、薬剤モニタリング、新しい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、情報の集約と統合、仮説の形成と適格性、新規薬剤設計、旧薬の薬剤タ

市場概況

ライフサイエンスにおける世界の人工知能 (AI) 市場規模は、2023 年に 27 億 2,000 万米ドルと評価されました。2032年には 273 億 4,000 万米ドルに達し、予測期間 (2024 ～ 2032 年) にわたって29.23% の CAGRで成長すると予想されています。AI を含むヘルスケア技術の継続的な進歩により、診断、創薬、個別化医療、患者ケアに革命が起きています。大規模なデータセットを迅速かつ正確に分析する AI の能力は、より効率的なヘルスケア ソリューションに貢献します。

人工知能 (AI) は、高度にデータ駆動型のテクノロジーとして認識されています。ライフサイエンス業界では、疎結合データから意味のある洞察を提供するために、一般的に R&D 機能で AI が採用されています。ライフサイエンス分野での AI の導入はまだ初期段階ですが、早期導入者は競争上の優位性を獲得するための戦略的な技術スキルの開発に役立つため、AI から最大の恩恵を受けることが期待されています。さまざまなライフサイエンス企業が、R&D 機能に投資し、市場に AI 統合ソリューションと製品を提供するために資金を調達しています。

さらに、AI 技術はモバイル ヘルスケア アプリケーションを通じてパブリック ドメインに浸透しつつあります。Sensely などのモバイル アプリケーションは、こうしたアプリケーションの商業的成功の優れた例です。このシナリオは、モバイル プラットフォームでの展開に適した人工知能の新しい領域につながる可能性があります。音声認識や画像処理における AI の普及はモバイル プラットフォームでかなり進んでいますが、ライフ サイエンス分野もこの技術から多大な恩恵を受けることが期待されています。

市場動向

ライフサイエンス市場における世界の人工知能（AI）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業界では、コスト圧力の高まり、生産性に対する要求の高まり、そして新しい独創的な市場競合企業による混乱により、移行が起こっています。最先端の研究の実施、新しい医薬品の発見、最新機器の獲得競争での優位性の維持など、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、テクノロジーが最も重要な推進力として浮上しています。人工知能 (AI)、機械学習 (ML)、神経言語プログラミング (NLP) に関する認識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テクノロジーの 1 つです。

現在の状況では、AI はこの業界ではまだ発展途上の印象しか残っておらず、医薬品の発見と開発のアプリケーションが増加しています。しかし、企業は製品ライフサイクル全体にわたって AI アプリケーションを拡大しています。ライフサイエンス業界では、かなりの量の構造化データと非構造化データが関係しており、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ます。したがって、研究開発における AI の採用の増加は、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に重点を置く

AI は医薬品開発や個別化医療にプラスの影響を及ぼします。特定の疾患に焦点を当てた小規模データセットを分析する能力を持つ AI は、メカニズムの仮定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、個人の固有の健康履歴に合わせて治療をカスタマイズするための機械学習と予測分析に関する研究が進行中です。現時点では、臨床医が遺伝情報と症状を利用して診断オプションを減らしたり、患者のリスクについて情報に基づいた判断を下したりできる教師あり学習に重点が置かれており、最終的にはより優れた予防策につながります。

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ます。たとえば、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使用され、SkinVision は皮膚がんのリスクを監視するために使用されます。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しい戦略的パートナーシップでは、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、介護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、異種の生物学的および臨床的尺度の大規模なデータセットを同時に分析する能力は、精密医療の将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する必要があります。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。

ライフサイエンス市場における世界的な人工知能（AI）の抑制

初期コストの高さと人的労働力の代替に対する懸念

堅牢な AI 製品を世に送り出すには巨額の資金投入が必要であり、この分野はすぐにも簡単にも収益化できるものではありません。これらの製品には、R&D チームと機械学習に特化したエンジニアが必要になることが多く、どちらも高額です。ライフ サイエンス組織は、ソフトウェアの初期投資とクラウド サポートのコストだけでなく、ビジネス プロセスの変更時に AI システムをトレーニングするための継続的なコストも負担する必要があります。さらに、特にプロジェクトの開始時に ROI を予測できないことも、摩擦の原因となります。

さらに、人材は間違いなく大きな課題ですが、実際の企業環境に適応するための研究開発を伴う構造的な課題ほど顕著ではありません。AI を使用して医療費を削減し、患者の転帰を改善す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まだあります。複雑な状態をマッピングして対処するには、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。データの品質が結果の品質を決定するため、信頼できる結果を生成するために使用される前に、大量のヘルスケアおよび医療研究データを綿密に精査する必要があります。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での AI 導入の経済性に影響を与えます。

ライフサイエンス市場における人工知能（AI）のグローバルな機会

創薬におけるAIの需要増加

創薬にコンピューター シミュレーションを使用する (インシリコ スクリーニング、設計、テストとも呼ばれる) こと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ました。製薬会社は、疾患ターゲットの特定、化合物のスクリーニング、新薬の設計、効力/毒性の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、大規模または小規模のデータ セットから重要な特徴を抽出できる前例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。したがって、これは新しい疾患ターゲットの特定、新しいリードの生成、および薬の成果の予測に非常に有利です。

AI は、さまざまな新しい生物学および化学の分野で予測を提供することで、新薬発見の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、薬物やタンパク質などの生物医学的実体間の関係を確立するのに役立ちます。現在、市場に出回っている認可薬のうち、過去 20 年間の筋萎縮性側索硬化症 (ALS) の 50 件の臨床試験で患者の転帰がわずかに改善しただけのものは 2 つだけです。したがって、AI は組織のコストを大幅に削減することで、新薬発見のアプローチを大幅に変革できます。

分析

ライフサイエンス市場における世界の人工知能 (AI) のシェアは、アプリケーション別に区分されています。

アプリケーション分析別

アプリケーションに基づいて、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。

創薬セグメントは大きな市場シェアを占めており、予測期間中に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）ソリューションを使用する最も重要なライフサイエンスアプリケーションです。たとえば、Taconic Biosciencesの集計によると、医薬品の開発と市場投入には膨大な金額と時間がかかり、12年間で約28億ドルの費用がかかります。AIソリューションは、さまざまなパラメーターと結果を分析して特定の創薬への投資を決定するのに役立つ意思決定支援システムを作成するために、いくつかの大手製薬会社にとってますます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、医薬品を市場に出すまでの時間を短縮し、競争の激しいセグメントでエンドユーザーに優位性を与えるのに役立ちます。したがって、上記の要因が市場の成長に貢献しています。

ライフサイエンス部門で最もデータ集約的な責任の 1 つは、臨床試験の実施です。さまざまな患者の特徴を監視しながら、膨大な量のデータを毎日収集します。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、緩く関連したデータ間の意味のある関連性を発見できる場合があります。これが、多くの製薬会社や臨床研究機関が人工知能などの最先端のツールに投資する動機となっています。世界中で毎年行われる臨床試験の 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 の導入の増加を注意深く監視しています。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 AI ベースの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、臨床試験のコストを削減しています。その結果、この分野での臨床試験の数が増えるにつれて、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て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高使用は、医療診断アプリケーションにおける AI の大幅な成長を推進する主な要因です。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ます。医療画像や患者の実際の症状から病気を研究および特定するソリューションは、特に医療専門家が少ない地域で、診断アプリケーションでますます人気が高まっています。

地域分析

ライフサイエンス市場における世界の人工知能 (AI) のシェアは、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、その他の地域の 4 つの地域に分割されています。

北米は、ライフサイエンス市場における世界の人工知能（AI）の最も重要な株主であり、予測期間中に26.6％のCAGRで成長すると予測されています。米国は、事実上すべてのライフサイエンスアプリケーションからのAIソリューションに対する大きな需要があるため、最大の市場です。米国では、創薬、精密医療、バイオテクノロジーアプリケーション向けのAIソリューションに対する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、薬物試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、臨床試験の参加者全体で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テクノロジーを使用したパーソナライズ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。

アジア太平洋地域は、予測期間中に30.2%のCAGRで成長し、 37億7,500万米ドルを生み出すと予想されています。中国のバイオテクノロジー部門は2桁の成長を遂げており、導入率が最も遅い国の一つから最も速い国の一つへと移行しています。また、主要企業は、市場の成長に対応する中国での医薬品研究センターの設立に注力しています。JAMA Cardiology誌に掲載された研究によると、中国人の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。したがって、予測期間中、AIによる患者モニタリングの需要がライフサイエンス市場の成長における人工知能（AI）を支えると予想されます。

最も急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で最大のAI市場となっています。ドイツには世界でも有数の研究施設があり、臨床試験の成長に適した環境が整っています。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、次いでイタリアが119件でした。ドイツ政府は、2025年までに30億ユーロに上る投資を提案するなど、AIに国全体で財政支援を行うなど、この分野に関与しています。また、技術進歩を社会や医療の改善に応用する支援も行っています。Office for Life Sciencesによると、ドイツはヨーロッパで2番目に大きい国で、医薬品製造部門の生産度が最も高い国です。このような要因により、同国の創薬アプリケーションへの投資がさらに増加し、予測期間中にAIソリューションに対する大きな需要が生まれると予想されます。

最近の動向

• 2024 年 1 月 - 深遠な生物学的発見をサポートする人工知能 (AI) を活用した単一細胞分析のリーダーであるDeepcell は、ライフ サイエンスにおける最先端のコンピューター ビジョン ソリューションの作成と導入を促進するために NVIDIA との研究パートナーシップを発表しました。
• 2024 年 3 月 - Klick Health は、ライフ サイエンス分野向けの初の人工知能搭載ソーシャル メディア コメント モデレーターである Klick Comment Moderator+AI (KCM+AI) を導入しました。Microsoft Azure AI と、約 40 万件の過去のコメントでトレーニングされた独自の Klick モデルを使用することで、KCM+AI は PV の識別とレポートを改善するとともに、コミュニティ管理の有効性とインタラクティブ性を高めます。