パーソナライズ医療市場における生成AI - 2018年～2028年の世界産業規模、シェア、トレンド、機会、予測、パーソナライズ医療治療薬（医薬品、ゲノム医療、デバイス）、導入モデル（オンプレミス、クラウドベース）、エンドユーザー（病院や診療所、外来手術センター、その他）地域と競合状況別

市場概要

パーソナライズ医療における世界の生成AI市場は、2022年に1億5,212万米ドルと評価され、2028年までの予測期間中に25.62%のCAGRで堅調な成長が見込まれています。パーソナライズ医療における世界の生成AI市場は、人工知能（AI）とヘルスケアが交わるダイナミックで急速に進化する分野です。パーソナライズ医療が注目を集めるにつれて、生成AIを活用することが、個々の患者に合わせた医療を施す上で変革をもたらす力となっています。この市場は、ゲノミクス、プロテオミクス、患者記録などの膨大なデータセットを分析するための高度なアルゴリズムと機械学習技術の応用を特徴としています。主な目標は、臨床医が個別化された治療計画を設計する上で役立つ複雑なパターンと相関関係を解読することです。

生成 AI は、新しい分子構造をシミュレートして生成し、その生物学的効果を予測することで、新薬の発見、治療の最適化、疾患の予測において極めて重要な役割を果たします。複雑な疾患の蔓延が増加し、従来の画一的な医療アプローチの限界が認識されるようになったため、市場では需要が急増しています。この分野の企業は、診断精度を高め、特定の治療法に対する患者の反応を予測し、最終的に臨床結果を改善するための革新的な AI ソリューションを積極的に開発しています。

生成 AI を医療システムに統合することで、テクノロジー企業、製薬会社、医療提供者間のコラボレーションも促進されています。規制当局は、個別化医療における AI の使用に関連する倫理的影響とデータプライバシーの懸念を注意深く監視しており、市場内でのガイドラインと基準の確立に貢献しています。パーソナライズ医療における生成 AI の世界市場が拡大を続ける中、マルチオミクス データの組み込み、信頼性と透明性を高める説明可能な AI の台頭、分散型臨床試験の出現などが主要なトレンドとなっています。

利害関係者が、ヘルスケアの提供に革命を起こし、各患者の固有の遺伝子構成と特性に合わせて治療が調整される、真にパーソナライズされた医療の時代を先導する生成 AI の可能性を認識しているため、市場は大幅な成長を遂げようとしています。相互運用性、規制遵守、倫理的配慮などの課題は依然として残っていますが、AI テクノロジーの継続的な進歩と業界全体の共同作業により、精密医療が世界中の医療実践の基礎となる未来に向けて市場が推進されています。

主要な市場推進要因

複雑な疾患の罹患率の上昇

複雑な疾患の罹患率の上昇は、パーソナライズ医療における生成 AI の世界市場の急成長のきっかけとなっています。 21 世紀は医療のパラダイム シフトを目の当たりにし、個人のユニークな遺伝子構成に合わせた治療にますます重点が置かれるようになりました。多面的な病因と複雑な分子メカニズムを特徴とする複雑な疾患は、従来の治療法にとって大きな課題となります。がん、心血管疾患、神経疾患などの疾患の発生率が世界中で増加し続ける中、疾患の進行に影響を与える遺伝的、環境的、および生活習慣的要因の複雑な相互作用を解明できる革新的なソリューションが緊急に必要とされています。

生成型人工知能 (AI) は、データ分析、パターン認識、および予測において前例のない機能を提供する変革の力として登場しました。ゲノム情報、臨床記録、および患者の転帰を含む膨大なデータセットをふるいにかける生成型 AI アルゴリズムの能力により、従来の分析方法では見つけられない微妙なパターンと相関関係を特定できます。これにより、医療従事者は病気の根本的なメカニズムに関する貴重な洞察を得ることができ、より正確でパーソナライズされた治療介入への道が開かれます。

パーソナライズ医療の需要は、複雑な病気の増加と密接に関連しています。従来の画一的なアプローチでは、個々の患者の固有の遺伝的変異や分子プロファイルに対処するのに不十分であることが多いためです。ジェネレーティブ AI は、バイオマーカーの特定、特定の治療に対する患者の反応の予測、個別データに基づく治療計画の最適化を支援することで、パーソナライズ医療への移行において重要な役割を果たします。AI 主導のテクノロジーをヘルスケアの領域に統合することで、診断の精度が向上するだけでなく、新薬の発見と開発のプロセスが合理化され、最終的にはより効果的でターゲットを絞った治療につながります。

パーソナライズ医療市場におけるジェネレーティブ AI の世界的規模では、投資とイノベーションが急増しており、製薬会社、研究機関、テクノロジー企業がその成長に積極的に貢献しています。ヘルスケア業界が、疾患の複雑さを解き明かし、パーソナライズされた治療戦略を提供するための生成 AI の可能性を受け入れているため、市場は大幅に拡大する準備ができています。

ゲノム研究の進歩

ゲノム研究の進歩は、パーソナライズされた医療市場における世界の生成 AI 市場の繁栄の原動力となっています。ヒトゲノムプロジェクトの完了は、人間の DNA の徹底的な青写真を提供し、画期的な瞬間となりました。それ以来、ゲノム技術の継続的な進歩により、発見される遺伝子データの量と複雑さは飛躍的に増加しています。洗練されたアルゴリズムを備えた生成 AI は、この広大なゲノム環境をナビゲートして有意義な洞察を引き出すための不可欠なツールとして登場しました。

生成 AI は、個々の遺伝的変異を迅速に分析および解釈することで、特定のバイオマーカー、疾患感受性、および治療ターゲットの特定に貢献します。この機能は、各患者の独自の遺伝子構成に合わせて医療治療を調整する上で極めて重要です。ゲノミクスの分野が進化を続け、精密医療などの取り組みが主流になるにつれ、パーソナライズ医療における生成 AI ソリューションの需要が高まっています。遺伝情報の複雑さを解読する生成 AI の能力は、パーソナライズされた治療計画の開発と実装の要として位置付けられています。

ゲノム研究の進歩と生成 AI の計算能力の相乗効果は、遺伝的複雑さの理解を促進するだけでなく、創薬、疾患予測、治療最適化におけるイノベーションを促進します。パーソナライズ医療市場における生成 AI がこれらの進歩を活用すると、AI を活用したゲノムの洞察が、よりターゲットを絞った効果的な患者ケアへのアプローチへの道を開く時代へとヘルスケアが推進されます。生成 AI とゲノム研究のシームレスな統合は、診断精度を高めるだけでなく、医療介入が各個人の固有の遺伝子プロファイルに合わせて調整される、真にパーソナライズされた医療の実現を加速します。本質的に、ゲノム研究の絶え間ない進歩と生成 AI の変革能力との共生関係は、このダイナミックなコンビが、パーソナライズされた医療の展望を再形成し、ヘルスケア業界をより個別化された効果的な未来へと導く上で極めて重要な役割を果たしていることを強調しています。

医薬品の発見と開発

従来の医薬品の発見は長い間、手間とリソースを大量に消費するプロセスであり、失敗率が高く、タイムラインが長期化していました。しかし、この領域に生成 AI を統合することで、効率と精度の新しい時代が到来しました。AI 駆動型アルゴリズムは、分子構造、生物学的経路、臨床試験の結果など、膨大なデータセットの分析に優れています。この分析能力により、研究者は従来の方法よりも迅速かつ正確に潜在的な薬剤候補を特定できるため、薬剤開発に関連する時間とコストが大幅に削減されます。

個々の患者の独自の遺伝子および分子プロファイルに合わせて治療を調整することに重点が置かれている個別化医療の分野では、生成 AI が極めて重要な役割を果たします。ゲノム データを分析し、複雑なパターンを識別する AI アルゴリズムの能力により、疾患に関連する特定のバイオマーカーを特定できます。この情報は標的療法の開発に役立ち、介入がより効果的であるだけでなく、各患者の遺伝的ニュアンスに合わせて調整されることを保証します。生成 AI はさまざまな薬剤に対する患者の反応を予測する際に精度を発揮するため、最も適切で効果的な治療戦略の選択が容易になり、全体的な治療結果が向上します。

製薬会社や研究機関は、薬剤の発見と開発プロセスを迅速化するために、生成 AI テクノロジーをますます活用しています。化合物の仮想スクリーニング、薬物相互作用の予測モデル化、新規ターゲットの特定など、AI が非常に役立つアプリケーションは数多くあります。生成 AI と医薬品開発の相乗効果は、画一的なアプローチから脱却し、各患者の遺伝子構成に合わせて微調整された治療を提供することを目標とする個別化医療へのパラダイム シフトと一致しています。

複雑な疾患の増加と精密医療への重点の高まりにより、個別化医療の需要が世界的に高まり続けているため、この分野の生成 AI 市場は力強い成長を遂げています。機械学習、ビッグデータ分析、ゲノミクスなどの最先端技術の融合により、生成 AI は、より効果的でパーソナライズされたターゲット治療を追求するための変革ツールとしての地位を確立しています。

主要な市場の課題

相互運用性の課題

相互運用性の課題は、グローバルなパーソナライズ医療における生成 AI 市場の道のりで大きな障害となっています。この革新的なセクターは、生成 AI の力を活用して個々の患者に合わせた医療処置を模索しており、医療情報のシームレスな交換が不可欠になっています。しかし、医療エコシステムは、多数のシステム、プラットフォーム、データ形式を特徴としており、その結果、効果的な相互運用性を阻害する断片化された環境が生じています。

パーソナライズ医療における生成 AI 市場における相互運用性を妨げる主な問題の 1 つは、医療データを共有するための標準化された形式とプロトコルが不足していることです。電子健康記録（EHR）、検査結果、ゲノム情報は、異なる標準で動作するサイロ化されたシステムに存在することがよくあります。この断片化により、これらの多様なデータセットを統合することが困難になり、生成AIアプリケーションに必要な情報の効率的な流れが妨げられます。標準化されたデータ形式がないと、医療提供者、研究機関、技術開発者間のシームレスなコラボレーションの障壁になります。

さらに、相互運用性の課題は、医療現場で使用されるさまざまなデバイスとテクノロジーにまで及びます。診断機器から患者が生成したデータを収集するウェアラブルデバイスまで、これらのテクノロジーと生成AIプラットフォームの統合は、通信プロトコルとデータ構造が異なるため複雑になります。これらのデバイス間の相互運用性を可能にする標準化されたフレームワークがないと、生成AIがパーソナライズ医療でその可能性を最大限に発揮するために必要な包括的なデータ交換が妨げられます。

データプライバシーとセキュリティの懸念

急成長しているパーソナライズ医療におけるグローバル生成AI市場は、データプライバシーとセキュリティの懸念という大きな障害に直面しています。ヘルスケアにおけるジェネレーティブ AI テクノロジーの統合が広まるにつれ、患者の記録やゲノム情報を含む膨大で機密性の高いデータセットへの依存が、個人の健康情報の保護に関する倫理的な疑問や課題を引き起こしています。

パーソナライズ医療市場におけるジェネレーティブ AI の主な懸念事項の 1 つは、ヘルスケア データの繊細な性質に関するものです。患者情報には、病状、遺伝的素因、治療履歴に関する非常に機密性の高い詳細が含まれることが多く、サイバー脅威の主な標的となります。このような情報への不正アクセスは、個人のプライバシーを危険にさらすだけでなく、ジェネレーティブ AI アプリケーションの開発における患者データの責任ある使用に関する倫理的な課題も生じます。

患者の同意を確保し、データの所有権を維持することは、ジェネレーティブ AI のコンテキストにおけるデータ プライバシーの複雑な状況を乗り越える上で重要な側面になります。ジェネレーティブ AI はトレーニングと分析に広範な健康関連データセットに依存しているため、患者の同意を得てデータの所有権を明確に定義するための透明性と倫理性を備えたフレームワークを確立することが最も重要になります。研究目的でのデータ アクセスを容易にすることと、患者のプライバシーを保護することのバランスを取ることは、パーソナライズ医療における生成 AI 市場が取り組む必要のある継続的な課題です。

主要な市場動向

マルチオミクス データの統合

マルチオミクス データの統合は、パーソナライズ医療における生成 AI 市場をグローバルに新たな高みへと押し上げる極めて重要な要素であることが証明されています。ゲノミクスの分野が拡大し進化するにつれて、ゲノミクス、トランスクリプトミクス、プロテオミクス、メタボロミクスなど、さまざまな生物学的層の複雑な相互作用を包括的に理解する必要性がますます明らかになっています。マルチオミクス データ統合では、さまざまな分子レベルからの情報を融合し、個人内の分子地形の全体像を提供します。この統合は、各患者の固有の遺伝子および分子構成に基づいて医療介入をカスタマイズすることを目的とする個別化医療の文脈では特に重要です。

高度なパターン認識と複雑なデータ分析の機能を備えた生成 AI は、マルチオミクス データによってもたらされる課題に取り組むのに最適です。さまざまなオミクス技術によって生成される情報の膨大な量と複雑さから意味のある洞察を引き出すには、高度な計算手法が必要です。生成 AI アルゴリズムは、これらの多次元データセット内のパターンと関係性を解読するのに優れており、病気のメカニズムを理解し、治療に対する個々の反応を予測する上で極めて重要な隠れた相関関係を明らかにします。

マルチオミクス データ統合と生成 AI の相乗効果により、病気をより正確かつ包括的に理解できるようになり、個別化医療の状況が一変しています。複数のオミクス レイヤーにわたるバイオマーカーの特定により、病気の微妙な特徴付けが可能になり、標的療法の開発が容易になります。生成 AI を活用することで、研究者は病気のサブタイプ、進行の軌跡、潜在的な治療ターゲットを示す複雑な分子シグネチャを識別できます。

マルチオミクス データの統合が精密医療の推進の礎となるにつれ、個別化医療における生成 AI の世界市場は大幅な成長を遂げています。製薬会社、研究機関、医療提供者は、ゲノム、プロテオーム、メタボロミクスの情報を組み合わせて個々の患者に合わせた治療を行うことの価値をますます認識しています。この統合により、診断の精度が向上するだけでなく、新薬の発見と開発におけるイノベーションが促進され、より効果的でパーソナライズされた治療介入への道が開かれます。

分散型臨床試験

分散型臨床試験 (DCT) の採用は、パーソナライズ医療における生成 AI の急成長する世界市場の原動力として浮上しています。従来の臨床試験モデルは、参加者募集のハードル、地理的制限、対面訪問の負担などの課題に直面することがよくあります。分散型臨床試験では、デジタル技術、ウェアラブル、リモート モニタリングを活用してこれらの障害を克服し、参加者の多様性と包括性を高めながらデータ収集の効率を高めます。ジェネレーティブ AI は、高度な分析とパターン認識の機能を備えており、これらの試験で生成される膨大なデータを処理することで、分散型アプローチを補完します。

ジェネレーティブ AI は、ウェアラブルやその他のリモート モニタリング デバイスから患者が生成したリアルタイムのデータの分析を容易にし、個々の健康パラメータに関する継続的な洞察を提供します。このデータをほぼリアルタイムで処理および解釈する機能により、治療に対する患者の反応をより動的かつ個別に理解できます。機械学習アルゴリズムは、膨大なデータセット内の微妙なパターンと相関関係を特定できるため、バイオマーカーの特定、介入に対する個々の反応の予測、および個別化された治療レジメンの最適化に役立ちます。

臨床試験の分散化は、より多様で代表的な参加者プールを含めることを可能にするため、個別化医療へのより広範な移行と一致しています。この多様性は、遺伝的、環境的、およびライフスタイルの要因に基づく治療反応の変動を捉えるために不可欠です。ジェネレーティブ AI は、患者が生成した膨大な量のデータを実用的な洞察に変換することで、この分散型パラダイムの要として機能します。 AI 主導の分析を分散型臨床試験に統合すると、データ分析のペースが加速するだけでなく、参加者から収集される情報の全体的な品質と深さも向上します。

製薬会社、開発業務受託機関 (CRO)、その他の関係者は、分散型臨床試験と生成 AI を組み合わせて医薬品開発プロセスを合理化し、よりパーソナライズされたヘルスケア ソリューションを提供することの価値をますます認識しています。パーソナライズ医療における生成 AI の世界市場は、この融合の結果として著しい上昇を見せており、革新的なアプリケーションは、遠隔患者モニタリングから治療結果の予測モデリングまで多岐にわたります。

セグメント別インサイト

パーソナライズ医療治療薬に関するインサイト

パーソナライズ医療治療薬に基づくと、医薬品は、グローバル

導入モデルに関するインサイト

導入モデルに基づくと、クラウド ベースは、2022 年のグローバル パーソナライズ医療における生成 AI 市場における世界市場の主要なセグメントとして浮上しました

地域別インサイト

北米は、2022 年にグローバル パーソナライズ医療における生成 AI 市場の主要なプレーヤーとして浮上し、最大の市場シェアを占めました。北米には、生成 AI を含む人工知能の状況を形成する上で極めて重要な役割を果たす著名なテクノロジー企業がいくつかあります。この地域の医療機関とテクノロジー企業の連携により、個別化医療アプリケーション向けの高度な AI ソリューションの開発と実装が促進されています。北米は一貫して GDP のかなりの割合を医療に割り当てています。医療費の高額化は、患者の転帰を改善し、診断精度を高め、個別化医療を進歩させることができる最先端の技術に投資する意欲を示しています。医療の実践に革命を起こす可能性を秘めた生成 AI は、高品質の患者ケアを提供するというこの地域の取り組みと一致しています...

最近の動向

• 2023 年 3 月、日本の著名なビジネス コングロマリットである三井物産株式会社は、NVIDIA と提携して東京 1 に参入しました。これは、日本の製薬業界のリーダーの技術力を強化することを目的とした取り組みです。このコラボレーションには、高解像度の分子動力学シミュレーションや、創薬に特化した生成 AI モデルなどの高度なテクノロジーの実装が含まれます。
• 2023 年 4 月、Microsoft Azure HealthServices は CueZen と連携してヘルスケア セクターを変革しました。この戦略的パートナーシップは、CueZen のヘルスケア向け生成 AI を Microsoft Azure のクラウド サービスと併せて活用し、ヘルスケア クライアントに対してよりパーソナライズされた患者エンゲージメントとケアを提供する能力を強化することを目指しています。

主要な市場プレーヤー

• Syntegra
• NioyaTech
• Saxon
• IBM Watson
• MicrosoftCorporation
• Google LLC
• TencentHoldings Ltd.
• NeuralinkCorporation
• Johnson& Johnson
• OpenAI
• Oracle