ゲノミクスにおける人工知能の世界市場規模 - 提供内容（ソフトウェア、サービス）、技術（機械学習、コンピュータービジョン）、機能（ゲノムシーケンシング、遺伝子編集、遺伝子マッピング）、地理的範囲と予測別

ゲノミクスにおける人工知能の市場規模と予測

ゲノミクスにおける人工知能の市場規模は、2024 年に 6 億 5,531 万米ドルと評価され、2031 年までに 7 億 3,6531 万米ドルに達すると予測されており、2024 年から 2031 年にかけて CAGR 41.23% で成長します。

• ゲノミクスは、さまざまな生物における遺伝子の役割、構造、進化、ゲノム マッピングなど、遺伝子を研究する科学の分野です。この分野には、構造および機能分析、DNA配列決定、バイオインフォマティクスの読み取りおよび組み換えDNA技術への応用が含まれます。
• ゲノミクスにおける人工知能（AI）の使用は、ゲノムマッピングなどの複雑なタスクをより効率的に実行できるコンピュータシステムを作成することで、この分野を変革しています。
• AIは、人間の労働のみで可能な範囲を超えて構造、進化、機能の調査を迅速化することで、遺伝物質の研究を大幅に改善しますが、
• AIアルゴリズムは一般に人間の知能をエミュレートしようとしますが、ゲノム注釈、バリアント呼び出し、表現型と遺伝子型の相関、包括的なゲノム注釈などのタスクでは臨床ゲノミクスでも不可欠です。
• さらに、AIアプローチにより、手動の特徴エンジニアリングを最小限に抑えて、タンパク質構造とDNAデータを正確に予測できます。
• ゲノムの洞察は個別化医療の分野で重要であり、人工知能はその進歩に重要な役割を果たします。 AI はゲノム医療機能を改善することで、カスタマイズされた医薬品の製造を効率化します。
• ゲノミクスにおける AI は、オンプレミス、クラウド、または Web ベースのプラットフォーム経由で提供できるツールとサービスのコレクションです。
• AI の統合は、ゲノム配列決定、ゲノム編集、薬理ゲノミクス、遺伝子検査など、さまざまな機能領域にわたってゲノミクスに大きな影響を与えています。
• AI はゲノミクスの用途を広げ、医薬品の発見と開発、精密医療、診断、薬理学、動物の健康の進歩を促進しています。
• これらの技術開発により、AI はゲノム研究とアプリケーションの迅速化と精度向上を可能にし、現代の健康とイノベーションの状況を変えています。

ゲノミクスにおける人工知能の世界市場のダイナミクス

ゲノミクスにおける人工知能の世界市場を形成する主要な市場ダイナミクスは次のとおりです。

主要な市場推進要因

• データの増加は指数関数的 ゲノム配列決定技術は、前例のない速度で膨大な量のデータを生み出しています。 AI は巨大で複雑なデータセットの評価に優れているため、ゲノムデータから有用な洞察を引き出すための効果的なツールになります。 このスキルは、病気の診断、薬物の発見、および個別化された治療に大きな進歩をもたらす可能性があります。
• 分析精度の向上 ゲノムデータを評価する従来の方法は時間がかかり、人為的エラーが発生しやすいです。しかし、AI システムはデータをより迅速かつ正確に調べることができるため、より信頼性の高い結果が得られます。この精度は、疾患に関連する遺伝子変異を検出し、個人の治療への反応を予測するために重要です。
• 隠れたパターンの解明 人間の脳には、大規模なデータセット内の複雑なパターンを見つけるのに限界があります。AI は微妙なパターンを識別することができます。従来のアプローチでは、遺伝子データ内のパターンや関連性を検出できない場合があります。このスキルは、新しい疾患関連遺伝子の発見や、より効果的な治療戦略の作成につながる可能性があります。
• 個別化医療の進歩人工知能は、各個人の固有のゲノムを評価し、それに応じて医療をカスタマイズできます。このカスタマイズされた戦略は、副作用を最小限に抑えながら治療結果を向上させる大きな可能性を秘めています。AI は、人が特定の疾患にかかる可能性を推定し、予防策を提案することもできます。
• 新薬の発見と開発の加速 従来の新薬の発見は時間がかかり、費用もかかります。 AI は、ゲノムデータと化合物の膨大なライブラリを調べて、可能性のある薬物ターゲットを見つけることができ、新しい治療法の開発を加速させる可能性があります。この方法により、副作用が少なく、よりターゲットを絞った効果的な薬物が構築される可能性があります。

主な課題

• 限られた高品質データ利用可能な遺伝子データは豊富であるにもかかわらず、データの品質とアクセス性の違いによる問題が存在します。一貫性のないデータ形式、プライバシーの問題、機関間での断片化されたデータセットはすべて、ゲノミクス分析における AI アルゴリズムの有用性を低下させる可能性があります。
• AI 結果の説明可能性と解釈可能性ディープラーニングアルゴリズムなどの複雑な AI モデルは、ブラックボックスとして機能することが多く、意思決定を理解することが困難です。正確な解釈が医療上の決定に不可欠なゲノミクスでは、AI 生成データの透明性の欠如により、その妥当性と信頼性に疑問が生じます。
• 倫理的考慮事項とデータ プライバシー ゲノミクスへの AI の応用は、データ プライバシーとセキュリティに関する倫理的な懸念を引き起こします。患者データのプライバシーと遺伝情報の潜在的な悪用に関するより厳しい制限は、AI がゲノミクス研究と臨床診療において責任を持って開発および導入されるようにするために対処する必要があります。
• 熟練したスタッフの不足ゲノミクスで AI を効果的に使用するには、ゲノミクスと AI の両方の経験を持つ専門スタッフが必要です。ただし、現在、この統合されたスキル セットを持つ人材が不足しているため、ゲノミクス研究と臨床アプリケーションでの AI の主流の使用が制限されています。
• 高い計算コスト 遺伝子データ処理用の高度な AI アルゴリズムのトレーニングと導入には、多くの場合、かなりの計算リソースが必要になります。これは、コンピューティング リソースや財務リソースが限られている小規模な研究組織や医療施設にとっては大きな障害となる可能性があります。

主なトレンド

• 説明可能な AI (XAI) への重点 解釈可能で透明性のある AI モデルの作成に重点が置かれるようになります。説明可能な AI (XAI) への重点は、研究者や医師が遺伝子データを評価しながら AI アルゴリズムが決定を下す方法を理解するのに役立ちます。この透明性は、AI 主導の結果に対する信頼を構築し、知識に基づいた医療上の決定を下すために不可欠です。
• 電子健康記録 (EHR) との統合AI と EHR の統合がより一般的になり、患者データの完全な研究が可能になります。臨床医は、ゲノム データと病歴、ライフスタイル要因、環境曝露を組み合わせることで、患者の健康に関するより包括的な知識を得ることができます。この統合アプローチにより、より正確な診断、個別化された治療戦略、そして最終的には患者の治療結果が改善される可能性があります。
• AI を活用した創薬プラットフォームの台頭AI は、ゲノム データベース、化学ライブラリ、臨床試験データを使用することで、創薬プラットフォームの開発において重要な役割を果たします。AI は、高度な分析を行うことで、興味深い治療ターゲットを特定し、創薬パイプラインを合理化するのに役立ちます。この加速により、創薬プロセスを合理化し、新薬の市場投入を加速できる可能性があります。
• 非侵襲的出生前検査 (NIPT) 向け AI NIPT データ分析の精度を向上させるために、人工知能 (AI) 技術が開発されています。AI テクノロジーを使用することで、医療提供者は赤ちゃんの遺伝的問題を早期に検出できるため、出生前ケアの改善と、妊婦のより情報に基づいた意思決定が可能になります。
• AI を活用した予防医療個人のゲノム データを分析して、特定の病気を発症するリスクを判断します。個人のリスク プロファイルに基づいて早期に検出し、予防措置を実行すると、健康状態が改善されると同時に、長期的な医療費の削減につながる可能性があります。

世界のゲノミクスにおける人工知能市場の地域分析

世界のゲノミクスにおける人工知能市場のより詳細な地域分析は次のとおりです。

北米

• 北米は、ゲノミクスにおける人工知能市場をほぼ独占しています。
• 北米には強力な研究インフラストラクチャがあり、世界的に有名な研究所や大学が AI とゲノミクスの研究に積極的に取り組んでいます。
• これにより、ゲノム解析用の AI 技術の開発と実装中にコラボレーションとイノベーションが促進されます。
• さらに、この地域には早期に技術を採用する文化があり、ヘルスケアにおける AI を活用したゲノミクスツールにとって肥沃な土壌を提供しています。政府、特に米国は、AI とゲノミクス研究に多額の資金を提供し、進歩を促進し、発見を現実世界のアプリケーションに変換しています。
• 北米には、IBM Watson Health や Deep Genomics などの業界の大手企業が拠点を置いており、AI を活用した製品に積極的に投資しています。
• この地域ではカスタマイズされた医療を重視しており、個人のゲノムデータに基づいて治療プログラムをカスタマイズする AI の能力とうまく組み合わされています。これは、電子健康記録 (EHR) との統合によってさらに促進されます。
• AI を創薬や非侵襲的な出生前検査に活用することで、精度が向上し、診断が迅速化されます。
• さらに、ゲノムデータを分析して病気のリスクを予測し、早期介入を可能にする AI を活用した予防医療ソリューションが、この地域で人気を集めています。

アジア太平洋

• アジア太平洋は、予測期間中にゲノミクス市場における人工知能で最も急速に成長する地域になると予想されています。
• 人口が増加し、医療ニーズが拡大しているアジア太平洋（APAC）地域は、ゲノミクスにおけるAIの実装に理想的な環境です。
• この技術は、診断の改善、カスタマイズされた治療のカスタマイズ、予防ケアの強化の可能性を秘めており、革新的な医療ソリューションに対する高まるニーズに対応しています。
• この地域の政府、特に中国、インド、韓国は、AIの研究開発に多額の投資を行っており、イノベーションを刺激し、市場を加速させています。
• 医療を含むさまざまな業界でAI技術が受け入れられるようになっていることで、APAC地域のゲノミクスソリューションにAIをシームレスに統合する道が開かれています。
• 精密医療の重要性が高まる中、個々のゲノムデータを評価して治療アプローチをパーソナライズするAIの関与は、この地域の医療の優先事項と一致しています。
• さらに、シーケンシング技術の進歩により、アジア太平洋地域ではゲノムデータが過剰になっています。
• 電子健康記録（EHR）との統合は、AI機能によって強化されたAPAC地域での個別化医療と患者ケアの改善に大きな期待が寄せられています。
• さらに、AIを医薬品開発や非侵襲性出生前検査に使用することで、精度が向上し、胎児の遺伝的問題の早期診断が可能になります。
• 予防医療では、AIを活用したゲノムデータ分析により、予防的な疾患リスク評価が可能になり、早期治療や個人のニーズに合わせた予防ケア方法の改良が可能になります。

ゲノムにおける人工知能の世界市場：セグメンテーション分析

ゲノムにおける人工知能の世界市場は、提供、テクノロジー、機能、および地域に基づいてセグメント化されています。

ゲノムにおける人工知能市場、提供別

• ソフトウェア
• サービス

ベースオファリングに基づいて、市場はソフトウェアとサービスに分かれています。ソフトウェアセグメントは、ゲノミクス市場における人工知能で大きな優位性を示しています。遺伝子データが複雑になるにつれて、研究者は重要なパターンを検出するために人工知能と機械学習にますます依存するようになり、特定の状況では人間を上回っています。この急増は、医薬品の発見と開発プロジェクトの研究開発段階でのAIベースのテクノロジーの使用の増加によって推進されています。さらに、大手製薬会社や多数の契約研究機関の増加、およびデータ収集、保存、分析用のソフトウェアの採用の増加により、世界のゲノミクスにおけるAI市場におけるソフトウェアセグメントの成長が促進されています。

ゲノミクス市場における人工知能、テクノロジー別

• 機械学習
• コンピュータービジョン

テクノロジーに基づいて、市場は機械学習とコンピュータービジョンに分かれています。機械学習セグメントは、ゲノミクス市場における人工知能で大きな優位性を示しています。製薬企業、契約研究機関、バイオテクノロジー企業では、薬剤ゲノムアプリケーションに機械学習を利用するケースが増えています。大規模なデータセットから洞察を収集する機械学習の能力により、遺伝子研究がスピードアップします。DNA シーケンシングやその他の生物学的手法により、データセットの量と複雑さが増すにつれて、ゲノミクス研究者は、これらの大規模なデータセットに隠された貴重な情報を管理、抽出、解読できる AI/ML ベースの計算ツールを必要としています。

機能別ゲノミクス市場における人工知能

• ゲノムシーケンシング
• 遺伝子編集
• 遺伝子マッピング

機能に基づいて、市場はゲノムシーケンシング、遺伝子編集、遺伝子マッピングに分かれています。遺伝子マッピングセグメントは、ゲノミクス市場における人工知能の大幅な成長を示しています。遺伝子治療の進歩により、従来の手術や医薬品が置き換えられ、医師は患者の細胞に遺伝子を挿入することで病気を治療できるようになると予想されています。遺伝子編集の出現は、繊細でありながら強力な組み合わせを反映しています。精査と論争にもかかわらず、それは興奮と革新の源であり続けています。科学者はゲノム配列解析を利用して生物やウイルスの遺伝子構造を解読します。異なるサンプルのウイルス配列を比較することで、研究者はウイルスの分布を追跡し、その変化を分析し、公衆衛生への潜在的な影響を推定することができます。

ゲノミクス市場における人工知能、地域別

• 北米
• ヨーロッパ
• アジア太平洋
• その他の地域

地理に基づいて、ゲノミクスにおける世界の人工知能市場は、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、その他の地域に分類されます。北米はゲノミクス市場における人工知能をほぼ独占しています。北米には堅牢な研究インフラストラクチャがあり、世界的に有名な研究所や大学がAIとゲノミクスの研究に積極的に取り組んでいます。これにより、ゲノム分析用のAIテクノロジーの開発と実装中にコラボレーションとイノベーションが促進されます。さらに、この地域には早期に技術を採用する文化があり、それが医療における AI を活用したゲノミクス ツールの肥沃な土壌となっています。特に米国の政府は、AI とゲノミクスの研究に多額の資金を提供し、進歩を促進し、発見を現実世界のアプリケーションに変換しています。

主要企業

「ゲノミクスにおける世界の人工知能市場」調査レポートは、世界市場に重点を置いた貴重な洞察を提供します。世界の主要企業には、Microsoft、Deep Genomics、Cambridge Cancer Genomics、BenevolentAI、Verge Genomics、MolecularMatch、Inc.、Fabric Genomics Inc.、Empiric Logic、Freenome Holdings、Inc.、Freenome Holdings、Inc.

当社の市場分析には、このような主要企業専用のセクションも含まれており、アナリストがすべての主要企業の財務諸表に関する洞察、製品のベンチマーク、SWOT 分析を提供しています。競争環境セクションには、上記のプレーヤーの主要な開発戦略、市場シェア、および市場ランキング分析も含まれています。

ゲノミクス市場における人工知能最近の開発

• 2023年1月、Caris Life Sciencesは、人工知能ソフトウェア会社ConcertAIとの提携を発表し、バイオ医薬品事業における分子癌の研究開発に役立つトランスレーショナルおよび臨床開発研究プラットフォームを構築しました。財務詳細は提供されていません。 Caris は、腫瘍生物学と分子バイオマーカーに関するマルチオミクス研究と、腫瘍学および血液学における ConcertAI のマルチモーダル臨床データ収集を統合し、新たな兆候、ターゲット、治療法を特定するための統合プラットフォームを提供します。
• 2022 年 12 月、バイオインフォマティクス企業の Envisagenics は、ロンドン大学クイーン・メアリー校および Cancer Research UK の技術移転部門と提携し、造血がんにおける「選択的」スプライシングの機能を調査すると発表しました。2014 年に設立されたコールド・スプリング・ハーバー研究所のスピンオフ企業である Envisagenics は、AI と機械学習を活用して RNA スプライシング疾患の治療法の開発に役立てています。アインシュタインは会うためにアップロードしています。

レポートの範囲

市場調査の研究方法：