目次
第1章 エグゼクティブサマリー
市場見通し
レポートの範囲
市場概要
第2章 市場概観
概要
将来展望
マクロ経済要因
世界GDP成長率
人口動態要因
米国関税の影響
ポーターの5つの力分析
AI導入が臨床試験市場に与える影響
概要
ユースケース／事例研究
ユースケース1：腫瘍学患者リクルート
ユースケース2：感染症ワクチン試験におけるデータ処理の加速
ユースケース3：アルツハイマー病試験における患者維持率の向上
AI導入：臨床試験
地域/国レベルでの導入動向
AIによる破壊的変化の傾向
AIが業界セグメントに与える影響
AIがバリューチェーンに与える影響
市場支出と投資
市場支出と予測分析
臨床試験向けAIへのベンチャーキャピタル投資
第3章 市場動向
市場推進要因
迅速な医薬品開発プロセスの必要性
AI駆動型臨床試験
複雑な臨床データ入力のための高度なデータ処理
市場抑制要因
データプライバシーとセキュリティ上の懸念
規制上の不確実性
高コストと技術的複雑性
市場機会
適応型AI設計による試験の加速化
AI強化型遠隔患者モニタリング
第4章 規制環境
規制の枠組み
第5章 新興技術
概要
新興技術
予測分析と層別化のための機械学習
デジタルツイン技術
非構造化データからの知見抽出のためのNLP
AIを活用した試験設計と最適化
安全な臨床データ管理のためのブロックチェーン
分散型および仮想試験プラットフォーム
ウェアラブル技術による遠隔モニタリング
プロトコル作成のための生成AI
臨床試験における実世界データの統合
スケーラブルな展開のためのクラウドベースAIプラットフォーム
臨床試験分析
要点
第6章 市場セグメンテーション分析
セグメンテーション内訳
コンポーネント別 臨床試験向けAIの世界市場
要点
ソフトウェア
サービス
フェーズ別 臨床試験向けAIの世界市場
要点
第III相
第II相試験
第I相
第IV相臨床試験
展開モード別 臨床試験向けAIの世界市場
要点
クラウド
オンプレミス
ハイブリッド展開
治療領域別 臨床試験向けAIの世界市場
要点
腫瘍学
感染症臨床試験
神経疾患
その他の疾患
エンドユーザー別 臨床試験向けAIの世界市場
主なポイント
製薬・バイオテクノロジー企業
CRO（医薬品開発業務受託機関）
研究機関・学術機関
その他のエンドユーザー
地域別内訳
北米
欧州
アジア太平洋
中東・アフリカ
南米
第7章 競合分析
概要
第8章 臨床試験におけるAIの持続可能性：ESG視点
持続可能性の動向とAIイニシアチブ
まとめ
第9章 付録
調査方法論
情報源
略語一覧
企業プロファイル
AICURE
CONCERTAI
DNANEXUS INC.
INSILICO MEDICINE
INTELLIGENCIA AI
IQVIA
MEDIDATA
MERATIVE
NVIDIA CORP.
PHESI
SAAMA
TEMPUS
TRINETX LLC
TRIOMICS
UNLEARN.AI INC.
新興スタートアップ／市場変革企業

表一覧
要約表：臨床試験におけるAIの世界市場（地域別、2030年まで）
表1：実質GDP成長率（国別、2022-2025年）
表2：臨床試験向けAI技術を持つ米国企業へのベンチャーキャピタル資金調達額
表3：臨床試験向けAI技術へのVC投資額
表4：臨床試験におけるAI関連規制
表5：臨床試験研究
表6：2030年までの臨床試験向けAIの世界市場（構成要素別）
表7：2030年までの臨床試験向けAIソフトウェアの世界市場（地域別）
表8：2030年までの臨床試験向けAI関連サービスの世界市場（地域別）
表9：臨床試験におけるAIの世界市場（フェーズ別、2030年まで）
表10：第III相臨床試験におけるAIの世界市場（地域別、2030年まで）
表11：第II相臨床試験におけるAIの世界市場（地域別、2030年まで）
表12：第I相臨床試験におけるAIの世界市場（地域別、2030年まで）
表13：2030年までの地域別第IV相臨床試験におけるAIの世界市場
表14：2030年までの導入形態別臨床試験におけるAIの世界市場
表15：2030年までの地域別クラウド導入型臨床試験AIの世界市場
表16：地域別臨床試験におけるAIオンプレミス導入の世界市場（2030年まで）
表17：地域別臨床試験におけるAIハイブリッド導入の世界市場（2030年まで）
表18：治療領域別臨床試験におけるAIの世界市場（2030年まで）
表19：2030年までの地域別がん臨床試験におけるAIの世界市場規模
表20：2030年までの地域別感染症臨床試験におけるAIの世界市場規模
表21：2030年までの地域別神経疾患臨床試験におけるAIの世界市場規模
表22：その他の疾患領域における臨床試験向けAIの世界市場（地域別、2030年まで）
表23：臨床試験向けAIの世界市場（エンドユーザー別、2030年まで）
表24：製薬・バイオテクノロジー企業による臨床試験向けAIの利用世界市場（地域別、2030年まで）
表25：地域別CROによる臨床試験向けAIの世界市場（2030年まで）
表26：地域別研究機関・学術機関による臨床試験向けAIの世界市場（2030年まで）
表27：地域別その他エンドユーザーによる臨床試験向けAIの世界市場（2030年まで）
表28：地域別臨床試験向けAI世界市場（2030年まで）
表29：コンポーネント別北米臨床試験向けAI市場（2030年まで）
表30：フェーズ別北米臨床試験向けAI市場（2030年まで）
表31：北米における臨床試験向けAI市場（導入形態別、2030年まで）
表32：北米における臨床試験向けAI市場（治療領域別、2030年まで）
表33：北米における臨床試験向けAI市場（エンドユーザー別、2030年まで）
表34：北米における臨床試験向けAI市場（国別、2030年まで）
表35：欧州における臨床試験向けAI市場（コンポーネント別、2030年まで）
表36：欧州における臨床試験向けAI市場（フェーズ別、2030年まで）
表37：欧州における臨床試験向けAI市場（導入モード別、2030年まで）
表38：欧州における臨床試験向けAI市場（治療領域別、2030年まで）
表39：欧州における臨床試験向けAI市場（エンドユーザー別、2030年まで）
表40：欧州における臨床試験向けAI市場（国別、2030年まで）
表41：アジア太平洋地域における臨床試験向けAI市場（構成要素別、2030年まで）
表42：アジア太平洋地域における臨床試験向けAI市場（フェーズ別、2030年まで）
表43：アジア太平洋地域における臨床試験向けAI市場（導入形態別、2030年まで）
表44：アジア太平洋地域における臨床試験向けAI市場（治療領域別、2030年まで）
表45：アジア太平洋地域における臨床試験向けAI市場（エンドユーザー別、2030年まで）
表46：アジア太平洋地域における臨床試験向けAI市場（国別、2030年まで）
表47：中東・アフリカ地域における臨床試験向けAI市場（構成要素別、2030年まで）
表48：中東・アフリカ地域における臨床試験向けAI市場（フェーズ別、2030年まで）
表49：中東・アフリカ地域における臨床試験向けAI市場（導入モード別、2030年まで）
表50：2030年までのMEA地域における臨床試験向けAI市場（治療領域別）
表51：2030年までのMEA地域における臨床試験向けAI市場（エンドユーザー別）
表52：2030年までのMEA地域における臨床試験向けAI市場（サブ地域別）
表53：南米における臨床試験向けAI市場、コンポーネント別、2030年まで
表54：南米における臨床試験向けAI市場、フェーズ別、2030年まで
表55：南米における臨床試験向けAI市場、導入モード別、2030年まで
表56：南米における臨床試験向けAI市場、治療領域別、2030年まで
表57：南米における臨床試験向けAI市場、エンドユーザー別、2030年まで
表58：南米における臨床試験向けAI市場、国別、2030年まで
表59：臨床試験におけるAI業界のグローバル企業ランキング、2024年
表60：戦略的イニシアチブ、2024年および2025年
表61：本レポート作成に使用した情報源
表62：本レポートで使用した略語
表63：AiCure：企業概要
表64：AiCure：製品ポートフォリオ
表65：AiCure：ニュース／主要動向、2022年
表66：ConcertAI：企業概要
表67：ConcertAI：製品ポートフォリオ
表68：ConcertAI：ニュース／主要動向、2023年および2024年
表69：DNAnexus Inc.：企業概要
表70：DNAnexus Inc.：製品ポートフォリオ
表71：DNAnexus Inc：ニュース／主要動向、2024年および2025年
表72：Insilico Medicine：会社概要
表73：Insilico Medicine：製品ポートフォリオ
表74：Insilico Medicine：ニュース／主要動向、2023年～2025年
表75：Intelligencia AI：会社概要
表76：Intelligencia AI：製品ポートフォリオ
表77：IQVIA：会社概要
表78：IQVIA：財務実績、2023年度および2024年度
表79：IQVIA：製品ポートフォリオ
表80：IQVIA：ニュース／主要動向、2025年
表81：Medidata：会社概要
表82：メディデータ：製品ポートフォリオ
表83：メディデータ：ニュース／主要動向、2023-2025年
表84：メラティブ：企業概要
表85：メラティブ：製品ポートフォリオ
表86：NVIDIA社：企業概要
表87：NVIDIA社：財務実績、2023年度および2024年度
表88：Nvidia Corp.：製品ポートフォリオ
表89：Nvidia Corp.：ニュース／主要動向、2023–2025年
表90：Phesi：会社概要
表91：Phesi：製品ポートフォリオ
表92：Phesi：ニュース／主要動向、2022-2025年
表93：Saama：会社概要
表94：Saama：製品ポートフォリオ
表95：Saama：ニュース／主要動向、2023年および2024年
表96：Tempus：会社概要
表97：Tempus：製品ポートフォリオ
表98：Tempus：ニュース／主要動向、2022年～2025年
表99：TriNetX LLC：企業概要
表100：TriNetX LLC：製品ポートフォリオ
表101：TriNetX LLC：ニュース／主要動向、2025年
表102：Triomics：企業概要
表103：Triomics：製品ポートフォリオ
表104：Unlearn.ai Inc.：企業概要
表105：Unlearn.ai Inc.：製品ポートフォリオ
表106：Unlearn.ai Inc.：ニュース／主要動向、2022年および2025年
表107：新興スタートアップ企業

図一覧
要約図：臨床試験におけるAIの世界市場シェア（地域別、2024年）
図1：ポーターの5つの力分析
図2：臨床試験市場における人工知能の市場動向
図3：臨床試験におけるAIの世界市場シェア（構成要素別、2024年）
図4：地域別臨床試験向けAIソフトウェアの世界市場シェア、2024年
図5：地域別臨床試験向けAI関連サービスの世界市場シェア、2024年
図6：段階別臨床試験向けAIの世界市場シェア、2024年
図7：地域別第III相臨床試験におけるAIの世界市場シェア（2024年）
図8：地域別第II相臨床試験におけるAIの世界市場シェア（2024年）
図9：地域別第I相臨床試験におけるAIの世界市場シェア（2024年）
図10：地域別AIのフェーズIV臨床試験における世界市場シェア、2024年
図11：導入形態別AIの臨床試験における世界市場シェア、2024年
図12：地域別クラウド導入型AIの臨床試験における世界市場シェア、2024年
図13：地域別AIオンプレミス導入の臨床試験における世界市場シェア（2024年）
図14：地域別AIハイブリッド導入の臨床試験における世界市場シェア（2024年）
図15：治療領域別AIの臨床試験における世界市場シェア（2024年）
図16：地域別AIが導入される腫瘍学臨床試験の世界市場シェア、2024年
図17：地域別AIが導入される感染症臨床試験の世界市場シェア、2024年
図18：地域別AIが導入される神経疾患臨床試験の世界市場シェア、2024年
図19：その他の疾患領域における臨床試験でのAIの世界市場シェア（地域別、2024年）
図20：臨床試験におけるAIの世界市場シェア（エンドユーザー別、2024年）
図21：製薬・バイオテクノロジー企業による臨床試験でのAI利用の世界市場シェア（地域別、2024年）
図22：地域別CROによる臨床試験向けAIの世界市場シェア（2024年）
図23：地域別研究機関・学術機関による臨床試験向けAIの世界市場シェア（2024年）
図24：地域別その他エンドユーザーによる臨床試験向けAIの世界市場シェア（2024年）
図25：地域別臨床試験におけるAIの世界市場シェア、2024年
図26：国別臨床試験におけるAIの北米市場シェア、2024年
図27：国別臨床試験におけるAIの欧州市場シェア、2024年
図28：アジア太平洋地域における臨床試験向けAIの国別市場シェア（2024年）
図29：中東・アフリカ地域における臨床試験向けAIのサブ地域別市場シェア（2024年）
図30：南米地域における臨床試験向けAIの国別市場シェア（2024年）
図31：IQVIA：事業部門別収益シェア、2024年度
図32：IQVIA：国・地域別収益シェア、2024年度
図33：Nvidia Corp.：事業部門別収益シェア、2024年度
図34：Nvidia Corp.：国・地域別収益シェア、2024年度

Table of Contents
Chapter 1 Executive Summary
Market Outlook
Scope of Report
Market Summary
Chapter 2 Market Overview
Overview
Future Outlook
Macroeconomic Factors
Global GDP Growth
Demographic Factors
Impact of U.S. Tariffs
Porter's Five Forces Analysis
Impact of AI Adoption on Clinical Trials Market
Overview
Use Cases/Case Studies
Use Case 1: Oncology Patient Recruitment
Use Case 2: Accelerating Data Processing in Infectious Disease Vaccine Trials
Use Case 3: Enhancing Patient Retention in Alzheimer's Disease Trials
AI Adoption: Clinical Trials
Adoption Trends at Regional/Country Levels
AI Disruption Trends
Impact of AI on Industry Verticals
Impact of AI on the Value Chain
Market Spending and Investment
Market Spending and Forecasting Analysis
Venture Capital Investment in AI Focused on Clinical Trials
Chapter 3 Market Dynamics
Market Drivers
Need for a Faster Drug Development Process
AI-driven Clinical Trials
Advanced Data Handling for Complex Clinical Input
Market Restraints
Data Privacy and Security Concerns
Regulatory Uncertainties
High Costs and Technical Complexity
Market Opportunities
Accelerated Trials Through Adaptive AI Design
AI-Augmented Remote Patient Monitoring
Chapter 4 Regulatory Landscape
Regulatory Framework
Chapter 5 Emerging Technologies
Overview
Emerging Technologies
Machine Learning for Predictive Analytics and Stratification
Digital Twin Technology
NLP for Extracting Insights from Unstructured Data
AI-Powered Trial Design and Optimization
Blockchain for Secure Clinical Data Management
Decentralized and Virtual Trial Platforms
Remote Monitoring Via Wearable Technologies
Generative AI for Protocol Authoring
Real-World Evidence Integration in Clinical Trials
Cloud-based AI Platforms for Scalable Deployment
Clinical Trial Analysis
Takeaways
Chapter 6 Market Segmentation Analysis
Segmentation Breakdown
Global Market for AI in Clinical Trials, by Component
Takeaways
Software
Services
Global AI in Clinical Trials Market, by Phase
Takeaways
Phase III
Phase II Trials
Phase I
Phase IV Clinical Trials
Global Market for AI in Clinical Trials, by Deployment Mode
Takeaways
Cloud
On-premise
Hybrid Deployments
Global Market for AI in Clinical Trials, by Therapeutic Area
Takeaways
Oncology
Infectious Disease Clinical Trials
Neurological Diseases
Other Conditions
Global Market for AI in Clinical Trials, by End User
Takeaways
Pharmaceutical and Biotech Companies
Contract Research Organizations
Research and Academic Institutes
Other End Users
Geographic Breakdown
North America
Europe
Asia-Pacific
Middle East and Africa
South America
Chapter 7 Competitive Intelligence
Overview
Chapter 8 Sustainability in AI in Clinical Trials: ESG Perspective
Sustainability Trends and AI Initiatives
Concluding Remarks
Chapter 9 Appendix
Methodology
Sources
Abbreviations
Company Profiles
AICURE
CONCERTAI
DNANEXUS INC.
INSILICO MEDICINE
INTELLIGENCIA AI
IQVIA
MEDIDATA
MERATIVE
NVIDIA CORP.
PHESI
SAAMA
TEMPUS
TRINETX LLC
TRIOMICS
UNLEARN.AI INC.
Emerging Start-ups/ Market Disruptors

※参考情報 臨床試験における人工知能（Artificial Intelligence in Clinical Trials）とは、創薬から市販後調査に至るまでの臨床開発プロセスのさまざまな段階でAI技術を活用することを指します。AIは、データ解析、意思決定支援、プロセス最適化を通じて、臨床試験の効率、精度、そして最終的な成功率を向上させることを目的としています。従来の臨床試験は時間とコストがかかる上に、高い失敗率が課題でしたが、AIの導入により、これらのボトルネックを解消し、より迅速かつ安価に新薬や治療法を患者に届けることが可能になると期待されています。 AI技術の主要な種類としては、機械学習（Machine Learning: ML）や深層学習（Deep Learning: DL）が中心となります。特に、パターン認識、予測モデリング、自然言語処理（Natural Language Processing: NLP）、コンピュータビジョンなどが広く利用されています。機械学習モデルは、大量の臨床データやゲノムデータ、リアルワールドデータ（RWD）などを学習し、特定のタスク（例えば、疾患の進行予測や最適な治療法の選択）を自動で実行します。深層学習は、特に画像診断や複雑なデータセットからの特徴抽出において強力な能力を発揮します。 臨床試験におけるAIの用途は多岐にわたります。まず、試験デザインと計画の段階では、AIは過去の試験データや文献を分析し、最適なエンドポイントの選定やサンプルサイズの計算、試験期間の予測を支援します。これにより、非効率な試験計画を避け、成功確率を高めることができます。 次に、被験者募集（Patient Recruitment）はAIの最も重要な応用分野の一つです。AIは電子カルテやその他のデータベースから、試験基準に適合する可能性の高い患者を迅速に特定します。これにより、募集期間の短縮と、試験の代表性・質の向上が図られます。また、患者維持（Patient Retention）の面でも、AIは脱落リスクの高い被験者を予測し、適切な介入を行うことで試験完遂率を向上させます。 データ管理と解析の分野では、AIはデータ入力のエラーチェック、クリーニング、そして複雑な統計解析を自動化します。自然言語処理（NLP）は、医師のメモや報告書などの非構造化データから重要な情報を抽出し、解析に組み込むことを可能にします。さらに、リアルタイムでデータをモニタリングし、安全性シグナルや有効性トレンドを早期に検出するのにも役立ちます。 イメージング技術を伴う試験、例えば癌治療や神経疾患の試験では、AIベースのコンピュータビジョンが画像データ（MRI、CT、病理スライドなど）の自動解析を行い、診断の客観性を高め、ヒューマンエラーを減少させます。 ファーマコビジランス（安全性監視）においてもAIは不可欠です。市販後および臨床試験中の副作用報告やソーシャルメディアデータなどを継続的に監視し、新たな安全性リスクを迅速に特定することで、患者の安全を確保します。 関連技術としては、まず「ビッグデータ解析基盤」が挙げられます。臨床試験におけるAIは、ゲノミクス、トランスクリプトミクス、プロテオミクスなどのオミクスデータ、電子カルテデータ、ウェアラブルデバイスからの生理学的データなど、巨大で多様なデータセットを扱うため、堅牢なデータウェアハウスと高速な処理能力が必須です。 次に、「分散型臨床試験（Decentralized Clinical Trials: DCT）」との組み合わせが重要です。DCTは、被験者が自宅などから試験に参加できるようにするもので、AIはリモートセンシングデータや仮想訪問の管理、データ統合をサポートし、DCTの実現を可能にしています。 さらに、「デジタルバイオマーカー」の開発も関連技術として注目されます。これは、ウェアラブルデバイスなどで収集されるデータ（活動量、心拍数など）から、疾患の状態や治療効果を客観的に示す指標をAIが抽出し、臨床的評価に役立てるものです。 AI技術が臨床試験に完全に統合されるためには、データプライバシーとセキュリティの確保、規制当局の承認、そしてアルゴリズムの透明性（説明可能なAI: Explainable AI, XAI）が課題となります。特に、AIの決定プロセスがブラックボックス化すると、規制当局や医師、患者からの信頼を得ることが難しいため、XAIの開発が進められています。 臨床試験におけるAIの導入は、単なる効率化ツールではなく、個別化医療の実現に向けた重要なステップと位置づけられています。AIが患者一人ひとりの特性に基づいた最適な治療法や試験プロトコルを提案することで、医薬品開発全体がよりパーソナライズされ、最終的に患者アウトカムの改善に大きく貢献すると期待されています。この分野は急速に進化しており、今後数年で臨床開発のあり方を根本から変える可能性を秘めていると言えます。

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