製薬市場における機械学習 - グローバルな業界規模、シェア、トレンド、機会、予測、コンポーネント別（ソリューション、サービス）、企業規模別（中小企業、大企業）、展開別（クラウド、オンプレミス）、地域別、競合状況別 2019-2029

市場概要

医薬品市場における世界の機械学習は、2023年に20億8000万米ドルと評価され、2029年までの予測期間中に30.19％のCAGRで堅調な成長が見込まれています。

医薬品における機械学習とは、明示的なプログラミングなしでコンピューターがデータから学習して適応できるようにする人工知能（AI）技術の応用を指します。この文脈では、機械学習は、医薬品の発見、開発、個別化医療など、医薬品分野のさまざまな側面を変革する上で極めて重要な役割を果たしています。機械学習アルゴリズムは、遺伝情報、臨床試験結果、患者記録を含む膨大なデータセットを分析することで、パターンを識別し、結果を予測し、意思決定プロセスを最適化することができます。

創薬において、機械学習は潜在的な薬剤候補の特定、実験設計の最適化、安全性プロファイルの予測を迅速化します。さらに、患者の遺伝子構成と健康履歴に基づいて個々の患者に合わせた治療を行うことで、個別化医療を促進します。製薬業界は、機械学習を活用して研究開発の生産性を高め、臨床試験の効率を改善し、規制遵守を確保しています。

全体として、製薬市場における機械学習は従来のアプローチに革命をもたらし、複雑な課題に対する革新的なソリューションを提供し、より効率的でデータ主導型の患者中心の薬剤開発および医療提供のパラダイムを促進しています。

主要な市場推進要因

ML による薬剤の発見と開発の加速

機械学習 (ML) は製薬市場における変革の原動力として浮上し、従来の薬剤の発見と開発プロセスに革命をもたらしています。製薬市場における機械学習の世界的な導入の第一の原動力は、新薬の発見を大幅に加速する能力にあります。歴史的に、新薬開発は時間と費用のかかる取り組みであり、失敗率も高いものでした。ML アルゴリズムは、膨大なデータセットの分析、パターンの特定、潜在的な薬剤候補の予測に長けており、従来の方法よりも効率的に機能します。

製薬会社は、ML を活用することで、有望な薬剤候補の特定を効率化し、臨床試験の設計を最適化し、薬剤開発ライフサイクル全体を通じて意思決定を強化できます。この加速により、新薬の市場投入までの時間が短縮されるだけでなく、全体的な開発コストも削減されます。これは、新薬を市場に投入することがリソース集約型のプロセスである業界では重要な要素です。

さらに、ML モデルは開発プロセスの早い段階で潜在的な安全性の問題を予測できるため、副作用のリスクを最小限に抑え、患者の安全性を高めることができます。この加速と効率性の向上は、世界市場における製薬会社の競争力と持続可能性に大きく貢献します。

個別化医療と標的療法

製薬業界で機械学習が広く採用されている原動力の 1 つは、個別化医療と標的療法への移行です。薬物治療に対する従来の画一的なアプローチには限界があり、患者ごとに薬剤に対する反応が大きく異なる可能性があります。遺伝情報、患者の履歴、臨床結果を含む大規模なデータセットを分析できる ML は、個々の患者に合わせた治療を行う上で重要な役割を果たします。

ML アルゴリズムは、特定の治療に対する個人の反応に影響を与えるバイオマーカー、遺伝子変異、その他の要因を特定できます。これにより、より効果的であるだけでなく副作用が少ない標的療法の開発が可能になります。製薬業界がパーソナライズ医療の可能性を認識するにつれて、機械学習はイノベーションを推進し、より正確で患者中心のヘルスケア ソリューションを提供するための重要なツールになります。

R&D の生産性とコスト効率の向上

製薬業界は、研究開発 (R&D) における生産性とコスト効率の維持という大きな課題に直面しています。ML アプリケーションは、このジレンマに対する強力なソリューションを提供します。データ分析を自動化することで、ML は潜在的な薬剤候補を迅速に特定し、その成功率を予測し、実験設計を最適化することで、R&D の生産性を向上させることができます。

さらに、機械学習は新しい薬剤ターゲットの特定や、さまざまな適応症に対する既存の薬剤の再利用を支援し、既存のリソースの有用性を最大化します。これらの進歩は、製薬会社にとって大幅なコスト削減に貢献し、特に革新的な治療法の開発の複雑さを乗り越える上で、研究開発プロセスの持続可能性を高めます。

医薬品の安全性と医薬品安全性監視の改善

医薬品の安全性の確保は製薬業界にとって最も重要であり、ML テクノロジーは医薬品安全性監視の取り組みを強化する上で重要な役割を果たしています。製薬市場における機械学習の世界的な導入を推進する 4 番目の要因は、実世界のデータの分析を通じて医薬品の安全性を向上させる能力にあります。

ML アルゴリズムは、電子医療記録、ソーシャル メディア、その他の医療データベースなど、さまざまなソースからの膨大な量の情報を処理し、特定の医薬品に関連する潜在的な副作用や安全性の問題を特定できます。安全性に関する懸念を早期に検出することで、製薬会社は薬剤の処方変更や推奨投与量の調整などの予防的措置を講じ、患者の安全性と規制遵守を確保できます。

世界中の規制当局が市販後調査をますます重視するにつれて、医薬品安全性監視における機械学習の役割は、医薬品の安全性に関する複雑な状況を切り抜けようとしている製薬会社にとって不可欠なものになりつつあります。

最適化された臨床試験と患者募集

臨床試験は医薬品開発の重要な段階であり、その成功は効率的な患者募集と試験設計にかかっています。機械学習は、臨床試験のこれらの側面を最適化することで、製薬業界の第 5 の推進力として機能します。

ML アルゴリズムは患者データを分析して、特定の基準に基づいて臨床試験に適した候補者を特定し、募集プロセスを加速して遅延を最小限に抑えることができます。さらに、機械学習は、より効率的で適応性の高い臨床試験プロトコルの設計、リソースの割り当ての最適化、試験結果の成功の可能性の向上に役立ちます。

臨床試験で ML を活用することで、製薬会社は研究設計の堅牢性を高め、患者募集に関連するコストを削減し、医薬品開発プロセス全体を迅速化できます。

規制遵守と品質管理

製薬市場における機械学習の 6 番目の推進要因は、規制遵守と品質管理です。規制要件がますます厳しくなるにつれて、製薬会社にとってコンプライアンスを確保し、高品質の基準を維持することが不可欠です。

ML アプリケーションは、ドキュメント分析、有害事象報告、品質管理プロセスなど、規制遵守のさまざまな側面を自動化および最適化する上で重要な役割を果たします。機械学習は、日常的なタスクを自動化し、大規模なデータセットを分析することで、規制申請の精度と効率を高め、エラーのリスクを減らし、タイムリーな承認を確保することができます。

さらに、ML は製造プロセスを監視し、異常を検出し、潜在的な問題を製品の品質に影響を与える前に予測することで、品質管理に貢献します。このプロアクティブなアプローチは、患者の健康を守るだけでなく、製薬会社が市場での好評価を維持するのにも役立ちます。

製薬市場における機械学習の採用は、新薬発見の加速、個別化医療の実現、研究開発の生産性の向上、医薬品の安全性の向上、臨床試験の最適化、規制遵守の確保の可能性によって推進されています。これらの推進要因は、より革新的で効率的、かつ患者中心の製薬業界の発展に総合的に寄与し、最終的には業界の利害関係者と世界の医療成果の両方に利益をもたらします。

政府の政策が市場を推進する可能性が高い

共同研究のためのデータ共有の促進

急速に進化する製薬業界の環境において、最初の重要な政府政策は共同研究のためのデータ共有の促進を目指しています。世界中の政府は、医薬品の発見と開発における機械学習 (ML) の変革の可能性を認識し、製薬会社、研究機関、医療提供者が関連データを共有することを奨励する政策を実施しています。

データ共有は、堅牢な ML モデルのトレーニングに極めて重要であり、多様なデータセットを分析して有意義な洞察を抽出できるようにします。コラボレーションを促進し、データ サイロを解体することで、政府はより効率的で迅速な医薬品発見プロセスに貢献しています。これらのポリシーには、患者のプライバシーと知的財産を保護し、オープンなコラボレーションと機密情報の保護のバランスをとるためのガイドラインが含まれることがよくあります。

政府は、関係者がデータを共有するインセンティブを感じ、自分たちの貢献が製薬業界の進歩を共同で推進することを認識できる環境を作る上で重要な役割を果たします。このポリシーはイノベーションをサポートするだけでなく、新しい効果的な治療法の開発を促進することで公衆衛生を促進するというより広範な目標にも合致しています。

AI 主導の医薬品承認のための規制フレームワーク

2 つ目の重要な政府ポリシーは、人工知能 (AI) と機械学習を使用して開発された医薬品の承認に特化した規制フレームワークの必要性に対処しています。従来の規制経路は、AI 主導の医薬品の発見と開発の複雑さを評価するのに十分ではないことがよくあります。

政府は、製薬業界における ML アプリケーションによってもたらされる独自の課題と機会に対応する明確なガイドラインと規制フレームワークを確立するために積極的に取り組んでいます。これには、規制当局、業界の専門家、データ サイエンティストのコラボレーションが含まれ、ML アルゴリズムの検証、意思決定プロセスの透明性の確保、AI 開発医薬品の安全性と有効性の確立に関する標準の作成が求められます。

政府は、堅牢な規制の枠組みを策定することで、業界への信頼を育み、リスクを軽減し、厳格な安全基準を維持しながら革新的な ML 主導の治療法が効率的に市場に投入されることを目指しています。このポリシーは、世界的な規制慣行の調和に貢献し、AI 主導の医薬品イノベーションの国際的な受容を促進します。

AI と ML の研究開発に対するインセンティブ

製薬業界のイノベーションを刺激するため、政府は人工知能と機械学習の研究開発 (R&D) に金銭的なインセンティブを提供するポリシーを実施しています。政府は、これらの技術が医薬品の発見に革命を起こす可能性を認識し、AI および ML の研究開発に投資する企業に税額控除、助成金、その他のインセンティブを提供しています。

これらのインセンティブは、製薬会社が最先端の技術を採用し、データ サイエンスと機械学習の熟練した専門家を雇用し、これらの技術を効果的に活用するために必要なインフラストラクチャに投資することを奨励することを目的としています。イノベーションを促進する環境を育むことで、政府は製薬業界が技術進歩の最前線に留まるようにする上で重要な役割を果たします。

さらに、これらのポリシーには、AI および ML 研究に従事するスタートアップ企業や中小企業 (SME) を支援する措置が含まれることが多く、製薬業界内での多様なイノベーション エコシステムを育んでいます。目標は、業界に利益をもたらすだけでなく、一般の人々の医療成果の向上にもつながる持続可能なフレームワークを作成することです。

医療における AI の倫理ガイドライン

医療データの機密性と、AI と ML が患者の成果に及ぼす潜在的な影響を考慮して、政府は製薬業界でのこれらのテクノロジーの使用を管理するための包括的な倫理ガイドラインを策定しています。この 4 番目のポリシーは、医療現場での AI アプリケーションの開発、展開、監視に関する明確な倫理基準を確立することに重点を置いています。

倫理ガイドラインには、患者のプライバシー、インフォームド コンセント、アルゴリズムの透明性、バイアスの緩和などの問題が含まれます。政府は、業界の利害関係者、倫理学者、医療専門家と協力して、AI と ML テクノロジーが責任を持って、最高の倫理基準を維持する方法で展開されるように取り組んでいます。

政府は、明確な倫理ガイドラインを設定することで、医療における AI の使用に対する国民の信頼を築き、それによって製薬業界での機械学習テクノロジーの広範な採用を促進することを目指しています。このポリシーは、患者の権利や安全を損なうことなく AI のメリットが実現されるように、イノベーションと倫理的配慮のバランスを取ることの重要性を認識しています。

医療データ保護のためのサイバーセキュリティ標準

製薬業界が相互接続されたデジタル システムと機密性の高い医療データの交換にますます依存するようになるにつれて、政府はデータ侵害や不正アクセスから保護するためのサイバーセキュリティ ポリシーを実施しています。この 5 番目のポリシーは、特に機械学習アプリケーションに関連する医療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標準を確立することに重点を置いています。

政府は、膨大な量の患者データを処理する AI と ML の使用に関連する潜在的なリスクを認識しています。そのため、政府は製薬会社や医療提供者に対して厳格なサイバーセキュリティの基準と要件を設定し、機械学習アプリケーションをサポートするデジタルインフラストラクチャのセキュリティを確保しています。

政府はサイバーセキュリティを優先することで、製薬業界で機械学習技術を展開するための回復力のある安全な基盤を構築することを目指しています。このポリシーは、患者の機密情報を保護するだけでなく、医療イノベーションの推進に不可欠な研究開発プロセスの整合性も保護します。

人材育成のための教育とトレーニングの取り組み

最後の政府ポリシーは、製薬市場で機械学習の可能性を活用できる熟練した労働力の必要性に取り組んでいます。世界中の政府は、データサイエンス、機械学習、人工知能に必要なスキルを備えた人材プールを開発するための教育とトレーニングの取り組みに投資しています。

このポリシーは、製薬業界が機械学習を最大限に活用するには、これらの技術を理解し、実装し、推進できる労働力が必要であることを認識しています。取り組みには、学術プログラム、職業訓練、業界の専門家とのパートナーシップが含まれており、製薬業界全体の専門家が、AI 主導の医薬品の発見と開発の進化する環境を乗り切るために必要なスキルを身に付けられるようにしています。

政府は、人材育成に投資することで、製薬業界の長期的な持続可能性と競争力に貢献しています。この政策は、機械学習技術を責任を持って効果的に使用することで、イノベーション、経済成長、医療成果の向上を促進するという、より広範な目標と一致しています。

主要な市場の課題

機械学習におけるデータのプライバシーとセキュリティの懸念

製薬業界における機械学習 (ML) のグローバル統合が直面している最大の課題の 1 つは、データのプライバシーとセキュリティの複雑な環境です。製薬会社が ML アルゴリズムを活用して、医薬品の発見、パーソナライズされた医療、その他のアプリケーション用の膨大なデータセットを分析するケースが増えるにつれて、患者の機密情報を責任を持って扱う必要性が極めて重要になります。

製薬業界は、患者の記録、ゲノム情報、臨床試験データなど、健康関連データの宝庫を扱っています。機械学習モデルは、有意義な洞察を生み出すためにこのようなデータに大きく依存していますが、この情報の利用はプライバシーに関する重大な懸念を引き起こします。世界中の政府や規制機関は、患者のプライバシーを保護するために設計された、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説明責任に関する法律 (HIPAA) などの厳格な規制を設けています。

データ主導のイノベーションの必要性と個人のプライバシーを保護する義務のバランスを取ることは、困難な課題です。データの匿名化と非識別化は不可欠な手順ですが、完璧ではなく、再識別のリスクが常に存在します。さらに、ML モデルがますます洗練されるにつれて、これらのモデルから得られるパターンや洞察を通じて機密情報が不注意に開示される可能性に対する懸念が高まっています。

製薬会社と利害関係者は、堅牢なデータ ガバナンス フレームワークを実装し、最先端の暗号化技術を採用し、進化するプライバシー規制を常に把握することで、この複雑な状況を切り抜けなければなりません。 ML の力を活用することと患者のプライバシーを保護することの間で微妙なバランスをとるには、業界、規制機関、データ セキュリティの専門家が継続的に協力してベスト プラクティスを確立し、実施する必要があります。

課題は、法令遵守と技術的保護手段にとどまりません。公衆の信頼を構築し維持することも同様に重要です。ML アプリケーションが医療で普及するにつれて、データの使用、セキュリティ対策、患者への具体的なメリットに関する透明性のあるコミュニケーションが不可欠になります。これらのプライバシーの懸念に効果的に対処しないと、世間の反発や規制上の制裁につながり、製薬業界での ML アプリケーションの進歩を妨げる可能性があります。

機械学習モデルの解釈可能性と説明可能性

製薬市場での機械学習の世界的な導入における 2 つ目の大きな課題は、ML モデルの解釈可能性と説明可能性にあります。 ML アルゴリズムがますます複雑になり、複雑なデータセットを処理して非常に正確な予測を行えるようになると、これらのモデルの「ブラック ボックス」という性質が大きな障害になります。

機械学習モデルが特定の予測や決定にどのように到達するかを理解することは、特に、決定が患者の健康に重大な影響を及ぼす医薬品の発見と開発のコンテキストでは重要です。規制機関、医療従事者、エンド ユーザーは、説明責任、倫理的使用を確保し、テクノロジーへの信頼を構築するために、ML モデルの意思決定プロセスの透明性を要求しています。

ML モデルは非線形で複雑な性質を持つため、解釈が困難です。ディープ ニューラル ネットワークなどのモデルは特に不透明であることが知られており、特定の予測が行われた理由を説明することが困難です。この解釈可能性の欠如は、特に患者の診断や治療の選択などの重要な分野に適用される場合、ML 主導の意思決定の信頼性と安全性に関する懸念を引き起こします。

規制当局の承認が開発プロセスの理解と正当性に左右される製薬業界では、解釈可能性の欠如は大きな障害となります。規制当局は、特に臨床試験、個別化医療、薬物安全性への応用において、モデルが結論に到達する方法を明確に理解する必要があります。

特徴重要度分析、モデルに依存しない手法、解釈可能なモデルの統合など、ML モデルを説明および解釈するための方法を開発する取り組みが進行中です。ただし、モデルの複雑さと解釈可能性のバランスをとることは、依然として課題となっています。

この課題に対処するには、データ サイエンティスト、ドメイン エキスパート、規制機関が協力して、製薬業界におけるモデルの解釈可能性の標準を確立する必要があります。高度な ML モデルの予測力と透明性の必要性との間で適切なバランスをとることは、製薬業界で機械学習が広く受け入れられ、責任を持って展開されるために不可欠です。業界がこれらの課題を乗り越えていく中で、解釈可能な ML モデルと規制フレームワークの進歩は、機械学習テクノロジーの倫理的かつ効果的な統合を確保する上で極めて重要な役割を果たすでしょう。

セグメント別インサイト

コンポーネント別インサイト

2023 年には、製薬市場における機械学習において、ソリューションが支配的なセグメントが先頭に立って、予測期間を通じてその優位性を維持すると予想されます。この文脈におけるソリューションとは、製薬企業内での機械学習プロセスを促進するように調整されたソフトウェアベースのアプリケーションとプラットフォームを指します。このセグメントの優位性は、医薬品業界のさまざまな側面 (創薬、開発、個別化医療、臨床試験の最適化など) にわたって変革的な進歩を推進する上で機械学習ソリューションが果たす極めて重要な役割に由来しています。これらのソリューションにより、製薬会社はヘルスケア エコシステムにある膨大なデータを活用して、貴重な洞察を抽出し、潜在的な薬剤候補を特定し、治療プロトコルを最適化し、患者の転帰を向上させることができます。さらに、医薬品研究開発の複雑さが増していることと、進化する医療の課題に対処するための革新的な治療法の差し迫った必要性が相まって、運用効率の向上、新薬の市場投入までの時間の短縮、規制遵守の確保における機械学習ソリューションの重要性がさらに高まっています。製薬会社は競争の激しい環境で優位に立つために先進技術への投資を優先し続けているため、堅牢な機械学習ソリューションの需要は持続的な成長を遂げ、製薬市場における機械学習における支配的なセグメントとしての地位を固めると予想されます。

導入の洞察

2023年には、クラウドベースのソリューションが主流の導入セグメントが製薬市場における機械学習における支配的な勢力として浮上し、予測期間を通じてその優位性を維持する態勢が整っています。クラウドベースの導入では、インターネット上でホストされているリモートサーバーを活用してデータを保存、管理、処理し、製薬企業に比類のない拡張性、柔軟性、アクセシビリティを提供します。製薬分野でのクラウドベースの導入の優位性は、いくつかの要因によって推進されています。まず、クラウドベースのソリューションは、製薬会社に、進化する研究開発ニーズに基づいてコンピューティング リソースを迅速に拡張する俊敏性を提供し、それによって新薬の発見と開発サイクルのペースを加速します。さらに、クラウドベースのプラットフォームはシームレスなコラボレーション機能を提供し、地理的に分散したチームが複雑な機械学習プロジェクトでリアルタイムにコラボレーションできるようにし、イノベーションと部門間の相乗効果を促進します。さらに、従量課金制の価格モデルと初期のインフラストラクチャ投資の削減を特徴とするクラウド展開の固有のコスト効率は、運用効率の最適化と投資収益率の最大化を求める製薬会社にとって魅力的です。さらに、製薬業界におけるデータ セキュリティとコンプライアンスへの重点の高まりは、主要なクラウド サービス プロバイダーが支持する堅牢なセキュリティ対策と規制コンプライアンス基準を強調し、製薬関係者の信頼と自信を育んでいます。製薬企業がデジタル変革イニシアチブを採用し続け、業務における俊敏性、コラボレーション、コスト効率を優先するにつれて、製薬市場における機械学習におけるクラウドベースの展開の優位性が持続し、業界の将来の軌道を形作る態勢が整っています。

地域別インサイト

北米、特に米国の製薬業界には、革新性で知られる大手企業が多数存在します。これらの企業は、機械学習などの最先端技術を採用し、医薬品の発見、開発、個別化医療イニシアチブに革命を起こす最前線に立っています。堅牢な医療インフラストラクチャに支えられた北米は、広範な電子健康記録 (EHR) システム、臨床データベース、世界クラスの医療研究施設の恩恵を受けています。この豊富なデータ環境は、機械学習モデルのトレーニング、医薬品の再利用、患者の層別化、臨床試験の最適化の進歩を促進する肥沃な土壌として機能します。名声ある学術研究機関の連携により、この地域の生物医学研究と計算生物学の取り組みがさらに推進されています。これらの機関は、製薬大手との相乗的なパートナーシップを通じて、新薬の発見、ターゲットの特定、予測モデリングなどの重要なタスクのための機械学習アルゴリズムの開発と応用を推進しています。国立衛生研究所 (NIH) などのイニシアチブに代表される政府の支援は、医薬品のイノベーションを促進するという北米の取り組みを強調しています。機械学習を活用した研究プロジェクトへの多額の資金提供により、新薬の発見、疾患モデリング、精密医療への取り組みが強化されています。北米の確立された規制枠組みにより、医薬品の承認プロセスと医療基準が厳格になっています。製薬会社は機械学習を巧みに活用して、規制遵守を合理化し、医薬品の開発スケジュールを迅速化し、患者の転帰を改善しています。データサイエンス、計算生物学、生物医学工学の各分野でトップクラスの才能を引き付けるこの地域の魅力は、イノベーションの原動力をさらに高めています。製薬会社は、機械学習に精通した熟練した専門家を多数抱えており、その専門知識を活用して高度なアルゴリズムを開発・導入し、新薬の発見と開発における画期的な進歩を推進しています。北米の製薬会社、テクノロジー企業、新興企業、研究機関間の共同事業は、この地域のイノベーションへの取り組みを例示しています。これらのパートナーシップを通じて、業界は機械学習技術の採用を加速し、継続的な進歩に向けて準備されたダイナミックなエコシステムを育んでいます。

最近の開発

• 2022年12月、Cyclica IncとSK Chemicals Co., Ltd.は、AI主導の新薬発見と開発を中心とした戦略的パートナーシップを結びました。このコラボレーションは、さまざまな疾患領域にわたる画期的な治療法の開拓を目指しています。この提携は、Cyclica の高度な独自の創薬プラットフォームを活用し、相互に特定された治療分野全体にわたって複雑な生物学的マーカーをターゲットとする革新的な医薬品候補を特定することを目指しています。
• 2022 年 10 月、Deerfield Management と BioSymetrics は、当初は心血管疾患と神経疾患に重点を置いた新規治療薬の開発を促進することを目的とした 5 年間の合弁事業を開始しました。この提携により、BioSymetrics の AI 駆動型ターゲット発見および検証プラットフォームと Deerfield の創薬および商業モデリングの専門知識が相乗効果を発揮し、新たな創薬イニシアチブの特定が先導されます。

主要市場プレーヤー

• International Business Machines Corporation
• Microsoft Corporation
• Google LLC
• Amazon.com, Inc.
• NVIDIA Corporation
• Intel Corporation
• Oracle Corporation
• SAS Institute Inc.
• Accenture plc
• PricewaterhouseCoopers International Limited