医薬品市場における生成AI - 2018年～2028年の世界産業規模、シェア、トレンド、機会、予測、薬物タイプ別（低分子、高分子）、アプリケーション別（臨床試験研究、創薬、研究開発、その他）、テクノロジー別（ディープラーニング、自然言語処理、クエリ方法、コンテキスト認識処理、その他）、地域および競合状況

市場概要

医薬品市場における世界の生成AIは2022年に19億6,000万米ドルと評価され、2028年までの予測期間中に27.62%のCAGRで堅調な成長が見込まれています。 医薬品市場における世界の生成AIは、人工知能（AI）が製薬業界に革命を起こし続けているため、変革の波が起こっています。 AIのサブセットである生成AIは、高度なアルゴリズムとモデルを使用して新しい価値あるコンテンツを生成し、製薬分野ではゲームチェンジャーであることが証明されています。 この市場は、創薬、分子設計、およびさまざまな製薬プロセスの最適化における生成AIの応用を特徴としています。 この市場の主な推進力の1つは、革新的な医薬品開発の差し迫ったニーズと、創薬プロセスの加速の緊急性です。ジェネレーティブ AI は、潜在的な薬物候補を予測し、分子構造を最適化し、従来の方法に関連する時間とコストを大幅に削減することで、薬物発見に前例のない効率をもたらします。製薬会社は、新しい治療ターゲットを発見し、リード化合物の特定の迅速化におけるジェネレーティブ AI の可能性をますます認識しています。生物学的および化学的情報を含む膨大なデータセットを分析するこのテクノロジーの能力により、研究者はデータ主導の決定を下すことができ、薬物開発の全体的な成功率が向上します。

さらに、医薬品市場におけるグローバル ジェネレーティブ AI では、製薬会社と AI テクノロジー プロバイダーのコラボレーションとパートナーシップが見られます。これらのコラボレーションは、両方の分野の強みを活用し、製薬の専門知識と高度な AI 機能を組み合わせて、薬物の発見と開発における複雑な課題に対処することを目的としています。この市場では、医薬品向けのジェネレーティブ AI アプリケーションを専門とするスタートアップの出現も特徴付けられ、業界に革新と俊敏性をもたらしています。規制当局が医薬品開発プロセスを強化するための生成 AI の可能性をますます認めるにつれて、市場はさらに成長すると思われます。

ただし、データプライバシーの懸念、倫理的配慮、AI 生成結果の解釈可能性などの課題は、業界が広範な採用を促進するために対処しなければならない問題です。製薬会社が急速に進化する環境で競争力を維持しようとしているため、医薬品における世界の生成 AI 市場は大幅に拡大する態勢が整っています。生成 AI は、より迅速な医薬品発見、開発コストの削減、臨床試験の成功率の向上を約束し、医薬品研究開発の未来を一変させています。

主要な市場推進要因

医薬品の発見と開発の加速

医薬品における世界の生成 AI 市場の著しい成長のきっかけとして、医薬品の発見と開発の加速が浮上しています。従来の医薬品発見方法は、多くの場合、長期にわたるリソース集約型であり、かなりの数の潜在的な医薬品候補が開発のさまざまな段階を進むことができません。ジェネレーティブ AI は、高度なアルゴリズムの力を活用して膨大なデータセットを迅速に分析することで、このボトルネックに対処します。この加速は、ジェネレーティブ AI モデルが潜在的な薬剤候補を予測し、驚くべき速度と精度で分子構造を最適化する、創薬の初期段階で特に顕著です。ジェネレーティブ AI は、生物学的および化学的データの広大な領域を効率的にナビゲートすることで、製薬研究者が従来のアプローチでかかる時間のほんの一部で有望な化合物を特定できるようにします。この加速により、創薬プロセス全体が迅速化されるだけでなく、関連コストも大幅に削減されるため、ジェネレーティブ AI の採用は、ペースの速い業界で効率性と競争力を追求する製薬会社にとって魅力的な提案となります。

ジェネレーティブ AI は、医薬品開発の加速に貢献するだけでなく、医薬品開発ライフサイクル全体にわたる最適化と改良も網羅しています。このテクノロジーは臨床試験の設計に役立ち、研究者が最適な患者集団を特定し、包含基準を改良し、試験結果が成功する可能性を高めるのに役立ちます。ジェネレーティブ AI の洞察を活用することで、製薬会社はあらゆる段階でデータに基づく意思決定を行うことができ、臨床開発に必要な時間とリソースを削減できます。この加速は、特に緊急の医療ニーズに対処し、効果的な治療法へのタイムリーなアクセスが最も重要である新たな健康上の課題に迅速に対応する上で重要です。

さらに、ジェネレーティブ AI が医薬品開発にもたらすスピードと効率は、業界の個別化医療の追求と一致しています。個々の患者のプロファイルに合わせて治療を調整するには、複雑な生物学的相互作用を微妙に理解する必要があり、ジェネレーティブ AI は膨大なデータセット内のこれらの複雑な関係を解読するのに優れています。この機能は、個別化治療オプションの特定を加速するだけでなく、各患者の固有の特性に合わせて治療法を細かく調整する精密医療の進化にも貢献します。

医薬品の処方と製造プロセスの最適化

医薬品市場におけるグローバル ジェネレーティブ AI は、医薬品の処方と製造プロセスの最適化における極めて重要な役割により、大幅な成長を遂げています。従来、医薬品の処方と製造は、慎重な実験と反復的な改良を必要とする複雑なプロセスでした。ジェネレーティブ AI は、高度なアルゴリズムを使用して医薬品処方内の複雑な相互作用を分析することで、この状況を変えています。このテクノロジーにより、前例のないスピードと精度で医薬品処方を予測および最適化できます。ジェネレーティブ AI モデルは、多数の変数とパラメーターを探索することで、医薬品の安定性、溶解性、および生物学的利用能を高める処方を提案できます。これにより、処方プロセスが迅速化されるだけでなく、より効果的で患者に優しい医薬品の開発にも貢献します。

製造プロセスでは、ジェネレーティブ AI は、生産条件の最適化、一貫性の確保、および変動の最小化に役立ちます。このテクノロジーは、原材料、製造装置、およびプロセス パラメーターに関する情報を含む大規模なデータセットを分析できるため、最適な製造設定を特定できます。この最適化により、医薬品の生産効率が向上し、コストが削減され、全体的な製造品質が向上します。ジェネレーティブ AI は、スケールアップに関連する課題に対処する上でも重要な役割を果たし、実験室規模で成功した製剤を、より大規模な生産規模にシームレスに移行できるようにします。

さらに、ジェネレーティブ AI は、ナノテクノロジーやパーソナライズされた薬物送達システムなど、革新的な薬物送達メカニズムの探索を促進します。ジェネレーティブ AI は、患者の特性と治療薬の性質に基づいて最も効果的な送達方法に関する洞察を生成することで、カスタマイズされた薬物送達ソリューションの開発に貢献します。このパーソナライズされたアプローチは、患者の服薬遵守と結果を改善するだけでなく、製薬業界における精密医療への高まりつつある傾向にも合致しています。

ジェネレーティブ AI によって推進される薬物の処方と製造プロセスの最適化は、製薬業界が継続的に追求している医薬品開発における効率、費用対効果、品質と一致しています。新しく改良された医薬品の需要が高まる中、ジェネレーティブ AI は、製剤と製造の実践を合理化し、強化するための強力なツールを提供します。

薬物の再利用と併用療法

薬物の再利用と併用療法の探求は、医薬品市場におけるグローバル ジェネレーティブ AI を推進する重要な原動力となっています。ジェネレーティブ AI は、膨大なデータセットを分析し、潜在的な治療用途を予測する能力を活用して、薬物の再利用として知られる既存の薬物の新しい用途を特定する上で重要な役割を果たしています。このアプローチは、承認された薬物、そのターゲット、および関連する生物学的経路に関する豊富な情報を活用するため、従来の薬物開発に代わる費用対効果が高く、時間効率の良い代替手段を提供します。生成 AI モデルは、既存の薬の新しい適応症を発見し、再利用可能な候補を迅速に特定し、臨床検証に必要な時間を短縮することができます。

さらに、市場では、複数の薬を戦略的に組み合わせて効能を高めたり副作用を軽減したりする併用療法の探索が急増しています。生成 AI は、生物システム内の複雑な相互作用に基づいて相乗的な薬の組み合わせを予測することで貢献しています。このテクノロジーは、薬物相互作用、分子経路、患者固有のデータに関連する広範なデータセットを分析し、治療効果を高める可能性のある組み合わせに関する洞察を提供します。このアプローチは、生成 AI が併用療法を個々の患者プロファイルに合わせて調整し、治療結果を最適化できるため、個別化医療への移行と一致しています。

薬物の再利用と併用療法の利点は多面的であり、生成 AI はその可能性を最大限に引き出す最前線に立っています。既存の薬剤の新しい治療用途を特定することで、薬剤の再利用は、まったく新しい化合物の開発に伴うリスクを軽減し、薬剤が市場に出るまでの時間を短縮します。一方、併用療法は、単剤治療では十分に対処できない可能性のある疾患の複雑さに対処し、患者ケアへのより包括的なアプローチを提供します。これらの領域に生成 AI を適用すると、薬剤の再利用と併用療法の戦略の効率と成功率が向上し、革新的で効果的な治療ソリューションを求める製薬会社にとってより魅力的なものになります。

主要な市場の課題

データのプライバシーとセキュリティの問題

製薬市場における世界の生成 AI は、データのプライバシーとセキュリティの懸念という形で大きな障害に直面しています。製薬会社が生成 AI 技術を活用して薬剤の発見と開発プロセスを迅速化するにつれて、関連するデータの機密性が重大な課題になります。業界では、患者データ、独自の分子構造、臨床試験の結果など、膨大な機密情報を扱っています。このデータの潜在的な誤用や不正アクセスは大きな脅威となり、医薬品研究における生成 AI のシームレスな統合を妨げます。

データ プライバシーの観点における主な懸念事項の 1 つは、不注意によるデータ侵害のリスクです。生成 AI モデルで使用される膨大なデータセットには、個人情報や健康関連情報が含まれる場合があり、サイバー攻撃の格好の標的となります。このような情報への不正アクセスは、患者のプライバシーを危険にさらすだけでなく、製薬会社を法的および規制上の責任にさらします。その結果、生成 AI アプリケーションで使用される機密データの整合性と機密性を保護するための堅牢なサイバーセキュリティ対策の必要性が高まっています。

さらに、欧州の一般データ保護規則 (GDPR) や米国の医療保険の携行性と責任に関する法律 (HIPAA) などのデータ保護規制への準拠により、複雑さがさらに増します。医薬品における生成 AI アプリケーションは、これらの厳格な規制フレームワークをナビゲートして、機密データの収集、処理、および保存が確立されたガイドラインに準拠していることを確認する必要があります。これらの規制への準拠を達成し維持するには、AI テクノロジーとデータ保護法の複雑さの両方を包括的に理解する必要があります。

AI 生成結果の解釈可能性

生成 AI、特にディープラーニング モデルは、ブラック ボックスの性質を特徴とすることが多く、アルゴリズムの内部動作が複雑で、人間のオペレーターが簡単に理解できるものではありません。決定が患者の健康、規制遵守、ビジネス成果に重大な影響を及ぼす可能性がある製薬業界では、AI のブラック ボックスの性質が大きな課題となっています。研究者、臨床医、規制機関などの利害関係者は、これらのアルゴリズムによって生成された結果を信頼して解釈するのに苦労する可能性があります。

製薬業界は規制が厳しく、規制基準への準拠を確保することが最も重要です。しかし、AI 生成結果の解釈可能性の欠如は、規制要件を満たすことへの懸念を引き起こします。規制機関は、決定が倫理ガイドラインと安全基準に準拠していることを確認するために、AI モデルがどのように結論に達するかを理解する必要があります。 AI が生成した結果を解釈できないと、新薬や新治療法の規制承認を得るプロセスが複雑になり、医薬品研究開発における生成 AI の広範な導入が妨げられます。

信頼は、あらゆるテクノロジー統合の成功の要であり、解釈可能性の課題は、利害関係者が AI が生成した結果に置く信頼に直接影響します。研究者、臨床医、意思決定者は、システムがどのように結論に至ったかを理解できない場合、AI 主導の洞察に頼ることをためらう可能性があります。この限られた信頼は、透明性と説明責任が成功に不可欠な創薬などの重要な分野でのジェネレーティブ AI の導入を妨げる可能性があります。

主要な市場動向

個別化医療への注目の高まり

世界の医薬品市場は、個別化医療への注目の高まりに支えられ、革命的な変化を遂げています。この傾向は、ジェネレーティブ人工知能 (ジェネレーティブ AI) の導入を大幅に後押ししています。製薬業界が画一的な治療の限界を認識するにつれて、患者の独自の遺伝子構成、健康履歴、および特定の特性に基づいて個々の患者に合わせた治療法をカスタマイズすることがますます重要になっています。

ジェネレーティブ AI は、このパラダイムシフトの重要な推進役として登場し、広範かつ多様なデータセットを分析して個別化された治療オプションを生成できる高度なアルゴリズムを提供します。ジェネレーティブ AI を活用することで、製薬研究者は個々の患者の特定の遺伝子マーカーや生物学的マーカーと一致する最適な薬剤候補を特定できます。この傾向は治療効果を高めるだけでなく、潜在的な副作用を最小限に抑え、より的を絞った効率的な治療介入をもたらします。

ジェネレーティブ AI とパーソナライズ医療の融合は、医療における新しい時代への道を開き、治療は患者の個々のニーズに合わせて正確に調整され、前例のないレベルの有効性と患者ケアをもたらします。パーソナライズ医療への注目が高まるにつれて、製薬市場における世界のジェネレーティブ AI は持続的な成長に向けて準備が整っており、従来の医薬品開発の課題に革新的なソリューションを提供し、ヘルスケアの未来の礎としての地位を確立しています。

医薬品の再利用におけるジェネレーティブ AI の統合

医薬品の再利用におけるジェネレーティブ人工知能 (ジェネレーティブ AI) の統合は、製薬市場における世界のジェネレーティブ AI を大きく推進するダイナミックな傾向です。薬物の再利用、つまり既存の薬物を新しい治療用途に転用することは、さまざまな疾患の治療法の開発を加速させる戦略として注目を集めています。

ジェネレーティブ AI は、臨床試験結果、分子構造、生物学的経路などの広範なデータセットを分析する能力を活用して、このプロセスで極めて重要な役割を果たします。ジェネレーティブ AI は、洗練されたアルゴリズムを利用して、再利用の可能性のある薬物候補を特定し、従来の創薬方法よりも効率的で費用対効果の高い代替手段を提供します。この傾向は、緊急の医療ニーズに対処し、既存の医薬品リソースの利用を最適化する上で特に重要です。

膨大な量のデータを迅速にふるいにかけ、潜在的な薬物相互作用を予測し、新しい治療用途を提案するジェネレーティブ AI の能力は、医薬品開発の状況を再形成しています。この統合は、実行可能な候補の特定を迅速化するだけでなく、医薬品の研究開発の全体的な持続可能性にも貢献します。製薬業界が既存の医薬品を再利用して新たな健康課題に対処する価値を認識するにつれて、医薬品の再利用における生成 AI の統合により、イノベーション、効率、リソースの最適化の環境が促進されています。この傾向は、医薬品研究の未来を形作る上で極めて重要な役割を果たすことになり、複雑な医療問題に対する新しいソリューションを提供し、製薬分野における世界的な生成 AI 市場の継続的な成長に貢献します。

セグメント別インサイト

薬剤タイプ別インサイト

薬剤タイプ別では、小分子がグローバル市場で主要なセグメントとして浮上しました

アプリケーション別インサイト

アプリケーション別では、創薬がグローバル市場で主要なセグメントとして浮上しました 2022 年のグローバル医薬品における生成 AI 市場

地域別インサイト

北米は、2022 年にグローバル医薬品における生成 AI 市場で最大の市場シェアを占め、主要なプレーヤーとして浮上しました。北米、特に米国は、非常に先進的な技術インフラを有しています。この地域には、Generative AI などの最先端技術を早期に導入している製薬企業やバイオテクノロジー企業が数多くあります。確立された研究開発施設の存在は、Generative AI などの革新的なソリューションを製薬プロセスに組み込むことにおける北米のリーダーシップに貢献しています。北米の製薬企業は、Generative AI を専門とする企業を含むテクノロジー プロバイダーと戦略的なコラボレーションやパートナーシップを結ぶことがよくあります。これらのコラボレーションにより、専門知識、リソース、テクノロジーの交換が促進され、イノベーションが促進され、医薬品の発見、開発、製造における高度な AI ソリューションの統合が促進されます。

最近の開発

• 2022 年 1 月、サノフィと Exscientia は、Exscientia の AI 主導型プラットフォームを利用して、がんや免疫疾患を標的とする最大 15 の新しい低分子候補を共同で開発することを目的としたライセンスおよび研究パートナーシップ契約を締結しました。業界リーダーが実施したイニシアチブにより、予測期間中にこのセグメントで大幅な成長が促進されると予想されます。
• 2023 年 6 月、住友製薬株式会社は、生成 AI を搭載した会話ツールを発表しました。OpenAI Inc. の「ChatGPT」に似たこの対話型オンライン ツールは、OpenAI の AI エンジンを採用しており、OpenAI がデータを他の目的で使用できないように特定のパラメーターが設定されています。このツールは、社内のすべての従業員が使用できるように指定されています。

主要な市場プレーヤー

• AstraZenecaPlc
• Nvidia
• Baidu
• Johnson&ジョンソン
• サノフィ
• アダプティブ バイオ