1 当調査分析レポートの紹介
・AIによる創薬市場の定義
・市場セグメント
タイプ別：低分子医薬品、生物モデリング、構造生物学、その他
用途別：製薬＆バイオ企業、研究所
・世界のAIによる創薬市場概観
・本レポートの特徴とメリット
・調査方法と情報源
調査方法
調査プロセス
基準年
レポートの前提条件と注意点
2 AIによる創薬の世界市場規模
・AIによる創薬の世界市場規模：2023年VS2030年
・AIによる創薬のグローバル売上高、展望、予測：2019年～2030年
・AIによる創薬のグローバル売上高：2019年～2030年
3 企業の概況
・グローバル市場におけるAIによる創薬上位企業
・グローバル市場におけるAIによる創薬の売上高上位企業ランキング
・グローバル市場におけるAIによる創薬の企業別売上高ランキング
・世界の企業別AIによる創薬の売上高
・世界のAIによる創薬のメーカー別価格（2019年～2024年）
・グローバル市場におけるAIによる創薬の売上高上位3社および上位5社、2023年
・グローバル主要メーカーのAIによる創薬の製品タイプ
・グローバル市場におけるAIによる創薬のティア1、ティア2、ティア3メーカー
グローバルAIによる創薬のティア1企業リスト
グローバルAIによる創薬のティア2、ティア3企業リスト
4 製品タイプ別分析
・概要
タイプ別 – AIによる創薬の世界市場規模、2023年・2030年
低分子医薬品、生物モデリング、構造生物学、その他
・タイプ別 – AIによる創薬のグローバル売上高と予測
タイプ別 – AIによる創薬のグローバル売上高、2019年～2024年
タイプ別 – AIによる創薬のグローバル売上高、2025年～2030年
タイプ別-AIによる創薬の売上高シェア、2019年～2030年
・タイプ別 – AIによる創薬の価格（メーカー販売価格）、2019年～2030年
5 用途別分析
・概要
用途別 – AIによる創薬の世界市場規模、2023年・2030年
製薬＆バイオ企業、研究所
・用途別 – AIによる創薬のグローバル売上高と予測
用途別 – AIによる創薬のグローバル売上高、2019年～2024年
用途別 – AIによる創薬のグローバル売上高、2025年～2030年
用途別 – AIによる創薬のグローバル売上高シェア、2019年～2030年
・用途別 – AIによる創薬の価格（メーカー販売価格）、2019年～2030年
6 地域別分析
・地域別 – AIによる創薬の市場規模、2023年・2030年
・地域別 – AIによる創薬の売上高と予測
地域別 – AIによる創薬の売上高、2019年～2024年
地域別 – AIによる創薬の売上高、2025年～2030年
地域別 – AIによる創薬の売上高シェア、2019年～2030年
・北米
北米のAIによる創薬売上高・販売量、2019年～2030年
米国のAIによる創薬市場規模、2019年～2030年
カナダのAIによる創薬市場規模、2019年～2030年
メキシコのAIによる創薬市場規模、2019年～2030年
・ヨーロッパ
ヨーロッパのAIによる創薬売上高・販売量、2019年〜2030年
ドイツのAIによる創薬市場規模、2019年～2030年
フランスのAIによる創薬市場規模、2019年～2030年
イギリスのAIによる創薬市場規模、2019年～2030年
イタリアのAIによる創薬市場規模、2019年～2030年
ロシアのAIによる創薬市場規模、2019年～2030年
・アジア
アジアのAIによる創薬売上高・販売量、2019年～2030年
中国のAIによる創薬市場規模、2019年～2030年
日本のAIによる創薬市場規模、2019年～2030年
韓国のAIによる創薬市場規模、2019年～2030年
東南アジアのAIによる創薬市場規模、2019年～2030年
インドのAIによる創薬市場規模、2019年～2030年
・南米
南米のAIによる創薬売上高・販売量、2019年～2030年
ブラジルのAIによる創薬市場規模、2019年～2030年
アルゼンチンのAIによる創薬市場規模、2019年～2030年
・中東・アフリカ
中東・アフリカのAIによる創薬売上高・販売量、2019年～2030年
トルコのAIによる創薬市場規模、2019年～2030年
イスラエルのAIによる創薬市場規模、2019年～2030年
サウジアラビアのAIによる創薬市場規模、2019年～2030年
UAEAIによる創薬の市場規模、2019年～2030年
7 主要メーカーのプロフィール
※掲載企業：Entos、Selvita、Benevolent、Exscientia、Euretos、Illumina with AstraZeneca、Novo Nordisk with Microsoft、Iktos、Aqemia、Zephyr AI、Cyclicarx、Eli Lilly、Terray Therapeutics、Ardigen、ReviveMed、Insilico Medicine、XtalPi、MindRank、DP Technology
・Company A
Company Aの会社概要
Company Aの事業概要
Company AのAIによる創薬の主要製品
Company AのAIによる創薬のグローバル販売量・売上
Company Aの主要ニュース＆最新動向
・Company B
Company Bの会社概要
Company Bの事業概要
Company BのAIによる創薬の主要製品
Company BのAIによる創薬のグローバル販売量・売上
Company Bの主要ニュース＆最新動向
…
…
8 世界のAIによる創薬生産能力分析
・世界のAIによる創薬生産能力
・グローバルにおける主要メーカーのAIによる創薬生産能力
・グローバルにおけるAIによる創薬の地域別生産量
9 主な市場動向、機会、促進要因、抑制要因
・市場の機会と動向
・市場の促進要因
・市場の抑制要因
10 AIによる創薬のサプライチェーン分析
・AIによる創薬産業のバリューチェーン
・AIによる創薬の上流市場
・AIによる創薬の下流市場と顧客リスト
・マーケティングチャネル分析
マーケティングチャネル
世界のAIによる創薬の販売業者と販売代理店
11 まとめ
12 付録
・注記
・クライアントの例
・免責事項
・AIによる創薬のタイプ別セグメント
・AIによる創薬の用途別セグメント
・AIによる創薬の世界市場概要、2023年
・主な注意点
・AIによる創薬の世界市場規模：2023年VS2030年
・AIによる創薬のグローバル売上高：2019年～2030年
・AIによる創薬のグローバル販売量：2019年～2030年
・AIによる創薬の売上高上位3社および5社の市場シェア、2023年
・タイプ別-AIによる創薬のグローバル売上高
・タイプ別-AIによる創薬のグローバル売上高シェア、2019年～2030年
・タイプ別-AIによる創薬のグローバル売上高シェア、2019年～2030年
・タイプ別-AIによる創薬のグローバル価格
・用途別-AIによる創薬のグローバル売上高
・用途別-AIによる創薬のグローバル売上高シェア、2019年～2030年
・用途別-AIによる創薬のグローバル売上高シェア、2019年～2030年
・用途別-AIによる創薬のグローバル価格
・地域別-AIによる創薬のグローバル売上高、2023年・2030年
・地域別-AIによる創薬のグローバル売上高シェア、2019年 VS 2023年 VS 2030年
・地域別-AIによる創薬のグローバル売上高シェア、2019年～2030年
・国別-北米のAIによる創薬市場シェア、2019年～2030年
・米国のAIによる創薬の売上高
・カナダのAIによる創薬の売上高
・メキシコのAIによる創薬の売上高
・国別-ヨーロッパのAIによる創薬市場シェア、2019年～2030年
・ドイツのAIによる創薬の売上高
・フランスのAIによる創薬の売上高
・英国のAIによる創薬の売上高
・イタリアのAIによる創薬の売上高
・ロシアのAIによる創薬の売上高
・地域別-アジアのAIによる創薬市場シェア、2019年～2030年
・中国のAIによる創薬の売上高
・日本のAIによる創薬の売上高
・韓国のAIによる創薬の売上高
・東南アジアのAIによる創薬の売上高
・インドのAIによる創薬の売上高
・国別-南米のAIによる創薬市場シェア、2019年～2030年
・ブラジルのAIによる創薬の売上高
・アルゼンチンのAIによる創薬の売上高
・国別-中東・アフリカAIによる創薬市場シェア、2019年～2030年
・トルコのAIによる創薬の売上高
・イスラエルのAIによる創薬の売上高
・サウジアラビアのAIによる創薬の売上高
・UAEのAIによる創薬の売上高
・世界のAIによる創薬の生産能力
・地域別AIによる創薬の生産割合（2023年対2030年）
・AIによる創薬産業のバリューチェーン
・マーケティングチャネル
| ※参考情報 近年、創薬の分野においてAI（人工知能）の活用が急速に進展しています。AIによる創薬、またはAI-driven Drug Discoveryは、人工知能技術を用いて新薬の発見および開発プロセスを効率化・加速させる手法を指します。このアプローチは、従来の薬剤発見プロセスが持つ多数の課題、例えば時間のかかる試行錯誤や高いコストに対する解決策として注目されています。以下に、AIによる創薬の概念、特徴、種類、用途、関連技術などについて詳述いたします。 AIによる創薬の定義は、比較的明確です。AIは大量のデータを解析し、パターンを見出す能力に優れています。これを創薬に応用することで、分子の構造や活性、病気に関連するバイオマーカーの識別などを行うことができます。AI技術は、機械学習（Machine Learning）、深層学習（Deep Learning）、自然言語処理（Natural Language Processing）などが含まれ、これらを駆使して創薬のプロセスを支援します。 AIによる創薬の特徴として、まず挙げられるのは、そのスピードと効率性です。従来の創薬プロセスでは、1つの新薬を市場に投入するまでに10年から15年かかることが一般的でしたが、AIを活用することでその時間を短縮することが可能とされています。特に、膨大な量の化合物データや生物データを迅速に解析し、有望な候補を特定する能力は、創薬プロセスの革新をもたらしています。 次に、正確性の向上が挙げられます。AI技術を用いることで、化合物の特性や副作用の予測精度が向上し、成功率が向上するとともに、臨床試験段階での失敗を減少させることができます。これにより、より少ないリソースで効率よく新薬を開発することが実現しています。 AIによる創薬の種類は多岐にわたります。例えば、構造ベースの創薬（Structure-Based Drug Design）は、既知のタンパク質の三次元構造情報を元に新しい化合物の設計を行います。AIは、分子の結合親和性や安定性を予測するタスクにおいて特に有効です。また、スクリーニングと呼ばれるプロセスでもAIは重要な役割を果たしており、数百万以上の化合物から目的の活性を持つものを特定する作業は、AIの助けにより加速されます。 さらに、データ主導のアプローチによって、既存の薬物の再利用を図るドラッグリポジショニング（Drug Repositioning）もAIの影響を受けています。新たな疾患に対して既存の治療薬を再評価し、有効性を見出すことが可能となります。これによって、新薬開発に要するコストや時間を大幅に削減できる可能性が広がっています。 AIによる創薬は、様々な用途に応じて展開されています。製薬企業は新薬候補の選定、最適化、変異株に対する有効性の評価など、幅広いプロジェクトにおいてAIを活用しています。特に、COVID-19のパンデミックにおいては、ウイルスのプロテアーゼの構造を基にした薬剤開発にAIが用いられ、その迅速な対応が国際的な注目を集めました。また、がん治療薬や難治性疾患に対するアプローチにおいても、AIの導入が進んでおり、より個別化された医療が期待されています。 関連技術としては、ゲノム解析やプロテオミクス、メタボロミクスなどのオミクス技術とAIの組み合わせが挙げられます。これにより、疾患に関連する生物学的マーキングを明らかにし、新薬のターゲットを特定するためのデータが得られます。また、このような解析から得られたビッグデータをAIが処理することで、予測モデルを構築し、新たな治療法の発見につなげることができます。 さらに、クラウドコンピューティングやビッグデータ技術もAIによる創薬には欠かせません。膨大な量のデータをリアルタイムで処理し、高速に解析するためには、こうした技術の支援が必要です。最近では、AIプラットフォームをクラウド上に構築し、リモートで共同研究やデータ共有を行う方法も普及しています。 AIによる創薬は、様々なメリットを提供する一方で、いくつかの課題にも直面しています。例えば、アルゴリズムの透明性や再現性に関する問題、AIの予測結果の解釈の難しさ、データの質やバイアスによる影響などが挙げられます。これらの課題を克服するためには、多様なデータソースからの情報収集や、人的専門知識との協働が重要とされます。 結論として、AIによる創薬は、現代の医薬品開発において革新的なアプローチをもたらす可能性を秘めています。今後の技術革新や新たなデータソースの活用により、創薬プロセスはさらに深化し、多くの疾患に対する新しい治療法の発見につながることが期待されます。AIの力を借りることで、医療の未来がより明るいものとなることを願っています。 |
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