世界的な人工知能 (AI) ライフサイエンスの市場規模は、2021 年に 16 億 2,200 万米ドルと評価されました。 2030年までに126億7,000万米ドルに達すると予想されており、予測期間（2022年から2030年）中に29.3％のCAGRで成長します。
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、疎結合データから有意義な洞察を提供するために、研究開発機能で一般的に使用されています。ライフサイエンス分野での AI 導入はまだ初期段階にありますが、早期導入者は、競争力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 から最も恩恵を受けることが予想されます。さまざまなライフ サイエンス企業が研究開発機能に投資し、AI を統合したソリューションや製品を市場に提供するために資金を調達しています。
さらに、AI テクノロジーは、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 ドメインへの進出がますます進んでいます。 Sensely などのモバイル アプリケーションは、そのようなアプリケーションの商業的成功の顕著な例です。このシナリオは、モバイル プラットフォームへの展開により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。音声認識および画像処理用の AI はモバイル プラットフォームでかなり普及していますが、ライフ サイエンス分野はこのテクノロジーから多大な恩恵を受けることが期待されています。
| レポート指標 | 詳細 |
|---|---|
| 基準年 | 2021 |
| 研究期間 | 2020-2030 |
| 予想期間 | 2024-2032 |
| 年平均成長率 | 29.3% |
| 市場規模 | 2021 |
| 急成長市場 | ヨーロッパ |
| 最大市場 | 北米 |
| レポート範囲 | 収益予測、競合環境、成長要因、環境＆ランプ、規制情勢と動向 |
| 対象地域 |
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コスト圧力の上昇、生産性への要求の高まり、新しく独創的な市場競合他社による破壊的要因により、ライフサイエンスを含むほとんどの業界で移行が起こっています。テクノロジーは、最先端の研究の実施、新薬の特定、最新機器の獲得競争で優位に立つなど、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最も重要な要素として浮上しています。人工知能 (AI)、機械学習 (ML)、および神経言語プログラミング (NLP) に対する意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。
現在のシナリオでは、この業界では AI がまだ発展途上にある印象があり、創薬および開発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 サイエンス業界には大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。
AI は医薬品開発と個別化医療にプラスの影響を与えます。 AI は、対象となる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ため、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な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も進行中です。現時点では教師あり学習に重点が置かれており、臨床医が遺伝情報と症状を利用して診断の選択肢を減らしたり、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、最終的により良い予防策につなげることができる。
多くの新興企業も、行動変容を考慮したアプリケーションの開発に投資しています。たとえば、ジェスチャー検出ソフトウェアの 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）とインフォシスとの新たな戦略的パートナーシップにより、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、精密医療と予防ケアを強化します。これらの組織は、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て医療費を管理できるようにする予定です。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、重要な臨床領域の知識を組み込みながら、異種の生物学的および臨床的測定の大規模なデータセットを同時に分析する能力は、各患者に合わせて診断と治療を調整して結果を最適化する精密医療の将来にとって極めて重要です。このようなニーズの高まりに伴い、AIの機能は今後も拡大すると予測されています。
堅牢な AI 製品を世に出すには巨額の資金注入が必要ですが、非常に迅速または簡単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と機械学習を中心としたエンジニアが必要になることが多く、どちらも高価です。ライフ サイエンス組織は、ソフトウェアの初期費用やクラウド サポートの費用だけでなく、ビジネス プロセスが変化した場合に AI システムをトレーニングするための継続的な費用もサポート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であることがわかります。
さらに、人材が重要な課題であることは間違いありませんが、人材を実際の企業環境に適応させ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、患者の転帰を向上させる大きな機会があるにもかかわらず、成功には依然として大きな障害があります。複雑な状況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処理能力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質を決定するため、信頼できる結果を得るためにデータを使用する前に、大量のヘルスケアおよび医学研究データを注意深く精査する必要があります。この手続きだけでもかなり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。
インシリコのスクリーニング、設計、試験とも呼ばれる創薬にコンピューター シミュレーションを使用することは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能力が大幅に向上しました。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、効能/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、大小を問わず未処理の生データから主要な特徴を抽出する前例のない機能により、創薬に非常に適しています。したがって、これは、新しい疾患標的の特定、新たな手がかりの生成、薬の成果の予測において非常に有利となる可能性があります。
AI は、さまざまな新しい生物学的および化学分野で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、薬物やタンパク質などの生物医学的実体間のつながりを確立するのに役立ちます。過去 20 年間に実施された筋萎縮性側索硬化症 (ALS) の 50 件の臨床試験において、現在市販されている認可薬は 2 種類のみで、患者の転帰をわずかに改善しただけです。したがって、AI は組織のコストを大幅に節約し、創薬のアプローチを大きく変えることができます。
ライフサイエンスにおける世界の人工知能（AI）市場はアプリケーションごとに分割されています。
市場はアプリケーションに基づいて、創薬、バイオテクノロジー、臨床試験、医療診断、精密個別化医療、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保持しており、予測期間中に 30.2% の CAGR で成長すると推定されています。創薬は、人工知能 (AI) ソリューションを使用した最も重要なライフ 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信じられないほどの資金と時間が費やされており、12 年間で約 28 億米ドルかかります。 AI ソリューションは、いくつかの大手製薬会社の間で、特定の創薬への投資を決定するのに役立つさまざまなパラメーターと結果を分析する意思決定支援システムを構築するために、ますます不可欠なコンポーネント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与えることができます。したがって、上記の要因は市場の成長に貢献します。
ライフサイエンス分野で最もデータを重視する責任の 1 つは、臨床研究の実施です。彼らは、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 システムに通すことで、緩やかに接続されたデータ間の有意義な関連性を発見できる可能性があります。これにより、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ツールに投資するようになりました。世界中で毎年全臨床試験の 50% 以上を実施している製薬業界は、現在の市場状況における 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、ファイザー田辺三菱製薬、ジェネンテックなどの多くの有名企業が、臨床試験のコストを削減するために、新興企業やAIベースの臨床試験のソリューションに投資している。したがって、この分野での臨床試験の数が増加するにつれて、プロセスを迅速化し、その多くの困難を軽減するソリューション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であると予想されます。いくつかの典型的な症状を診断するためのチャットボットやモバイル アプリを作成するために AI ベースのソリューションを頻繁に使用することが、医療診断アプリケーションにおける AI の大幅な成長を促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を誇っています。医療画像や実際の患者の症状から病気を研究し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の診断用途でますます普及してきています。
ライフサイエンスにおける世界の人工知能 (AI) 市場は、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、世界のその他の地域の 4 つの地域に分割されています。
北米は、ライフサイエンスにおける世界の人工知能（AI）市場の最大の株主であり、予測期間中に26.6％のCAGRで成長すると推定されています。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 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。この国には、創薬、精密医療、バイオテクノロジー応用のための AI ソリューションに対する大きな需要があります。 FDAのDrug Trail Snapshot Report-2019によると、医薬品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ったのに対し、全臨床試験参加者のうちアメリカ人はわずか40％でした。このシナリオでは、予測期間中に AI テクノロジーを使用した個別化医療のアプリケーションの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30.2%のCAGRで成長し、予測期間中に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、導入率が最も遅い国の 1 つから最も速い国の 1 つに移行しました。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、中国の心臓血管疾患による年間死亡者数は、2018年には251万人から397万人に増加した。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に市場の成長を支えると予想される。
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における AI の最大の地域市場を代表しています。この国には世界最高の研究施設がいくつかあり、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年に最も多くの臨床試験数を記録したのはドイツの120件で、僅差でイタリアが119件の臨床試験を実施した。ドイツ政府は、2025 年までに 30 億ユーロに上る投資計画など、AI に対する国全体の財政支援を提供し、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ことも支援しています。生命科学局によると、ドイツはヨーロッパで 2 番目に大きな国であり、医薬品製造部門の生産性が最も高い国です。このような要因により、国内の創薬アプリケーションへの投資が増加し、予測期間中に AI ソリューションに対するかなりの需要が生じると予想されます。
