創薬におけるAI市場は、2022年の6億米ドルから2027年には40億米ドルに達し、予測期間中のCAGRは45.7％と予測されています。創薬コストの抑制や創薬プロセスにかかる時間の短縮のニーズの高まり、クラウドベースのアプリケーションやサービスの採用の増加、ブロックバスター薬の特許切れが迫っていることなどが、この市場の成長を促進する主な要因となっています。
しかし、AIの人材不足、医療用ソフトウェアに関する曖昧な規制ガイドライン、この分野のデータセットの不足などが、今後数年間、この市場の成長を抑制する要因になると予想されます。
創薬は非常にコストがかかり、時間のかかるプロセスであるため、新薬を発見するための代替ツールが必要とされています。創薬および薬剤開発は、一般的にin vivoおよびin vitroの手法で行われますが、これらは非常にコストと時間がかかるものです。さらに、新薬が市場に出るまでに平均で〜10年かかり、そのコストは〜26億米ドルです（出典：Biopharmaceutical Research and Development.org）。この市場に参入している複数の企業が、迅速な創薬に役立つプラットフォームを開発しています。例えば、Insilico Medicine（米国）は、AIベースの創薬システム「GENTRL」を開発し、これを用いて21日以内に6つの実験的新規分子を開発することができました。
AIは複雑なシステムであり、企業はAIシステムを設計、管理、導入するために特定のスキルセットを持つ人材を必要とします。AIシステムを扱う人材は、機械知能、深層学習、認知コンピューティング、画像認識などのAI技術に精通し、認識している必要があります。また、AI技術を既存のシステムに組み込むことは、人間の脳の動きを再現するために膨大なデータ処理を必要とする困難な作業です。わずかな誤差でもシステム障害を引き起こし、望ましい結果に悪影響を及ぼす可能性があります。AI/ML技術に関する専門的な規格や認証が存在しないことが、AIの成長を抑制している。
インド、中国、中東諸国などの新興国は、創薬AI市場で活動するプレイヤーに潜在的な成長機会を提供すると予想されます。これらの国々の多くでは、慢性疾患や感染症の発生率の上昇、所得水準の向上、医療インフラの改善により、医薬品に対する需要が大幅に増加すると予想されています。その結果、成熟市場の停滞、医薬品の特許切れ、規制のハードル上昇によって利益率に影響を受けている企業にとって、これらの市場は非常に魅力的なものとなっています。
機械学習技術セグメントは、タイプ別に、深層学習、教師あり学習、強化学習、教師なし学習、その他の機械学習技術にさらに分類されます。2021年の市場では、深層学習セグメントが最大のシェアを占めており、このセグメントも予測期間中に最も高いCAGRで成長すると予測されています。ディープラーニングは、一貫した方法でデータを管理するのに役立ち、時間を節約し、創薬プロセスにおけるエラーの可能性を低減し、エンドユーザーの作業負荷を軽減することが、このセグメントの市場成長の主な要因の一部となっています。
提供形態に基づき、創薬におけるAI市場はソフトウェアとサービスに区分されます。サービスセグメントは、2022年の世界の創薬におけるAIサービス市場で最大の市場シェアを占めると予想され、また2022年から2027年にかけて最も高いCAGRで成長すると予想されます。AIサービスに関連する利点と、エンドユーザーのAIサービスに対する強い需要が、この市場セグメントの成長を促進する主な要因となっています。
創薬におけるAI市場は、アプリケーションに基づいて、神経変性疾患、免疫腫瘍学、心血管疾患、代謝性疾患、およびその他のアプリケーションに区分されます。神経変性疾患は、この市場で最も急速に成長しているアプリケーションセグメントを形成しています。複雑な疾患に対する薬剤を発見するAIの能力と、神経疾患に対するAIベースのプラットフォームの提供に市場プレーヤーが重点を置いていることが、神経変性疾患セグメントの高い成長率の原因となっている
創薬におけるAI市場は、4つの主要地域-北米、欧州、APAC、およびRoW（Rest of the World）に区分される。先進技術の早期導入者である北米は、2021年の創薬におけるAI市場で最大のシェアを獲得し、欧州とAPACがこれに続いています。また、最も高いCAGRを記録すると予測されています。現在、北米には著名なAI技術プロバイダーや大手スタートアップ企業が多数進出しています。その他の市場促進要因としては、確立された製薬業界、研究開発への高い注力と充実した研究開発投資、ファイザー（米国）、アボット・ラボラトリーズ（米国）、ジョンソン＆ジョンソン（米国）などの大手製薬会社の同地域での強い存在感などが挙げられます。
主な市場参加者
主なプレイヤーとしては、Microsoft Corporation（米国）、Exscientia（英国）、NVIDIA Corporation（米国）、Schrödinger（米国）、Atomwise, Inc. (米国）、BenevolentAI（英国）、NuMedii（米国）、Google（米国）、Insilico Medicine（米国）、BERG LLC（米国）、Cloud Pharmaceuticals（米国）、Cyclica（カナダ）、Deep Genomics（カナダ）、IBM（米国）、BIOAGE（米国）、Valo Health（米国）、Envisagenics（米国）、twoXAR（米国）、XtalPi（米国）、Verge Genomics（ 米国）、Owkin，Inc. (米国）、Biovista（米国）、Evaxion Biotech（デンマーク）、Iktos（フランス）、Standigm（韓国）、BenchSci（カナダ）です。これらの企業は、世界市場での製品提供とプレゼンスを拡大するために、コラボレーション、パートナーシップ、買収、製品/サービスのアップグレードにますます注力しています。
目次
1 はじめに（ページ番号 – 26）
1.1 研究の目的
1.2 市場の定義
1.2.1 創薬における人工知能市場：除外項目と包含項目
1.3 マーケットスコープ
1.3.1 対象となる市場
図1 創薬における人工知能：市場細分化
1.3.2 調査対象年
1.4 通貨
1.5 制限
1.6 ステークホルダー
1.7 変更点のまとめ
2 研究方法 (ページ – 31)
2.1 調査データ
図2 リサーチデザイン
2.2 二次資料
2.2.1 二次資料からの主要データ
2.3 一次データ
2.3.1 一次資料
2.3.2 一次面接の内訳
図3 一次面接の内訳：需要側、供給側、指定、地域別
2.3.2.1 業界の主要な洞察
2.4 市場規模の推定
図 4 サプライサイドの市場推定：収益シェア分析
図 5 ボトムアップアプローチ：創薬における AI へのエンドユーザー支出
表1 因子分析
図6 創薬におけるAI市場のドライバー、阻害要因、機会、課題の分析によるCAGR予測（2022-2027年）
図 7 CAGR予測：供給側の分析
図8 トップダウンアプローチ
2.5 市場の内訳とデータの三角測量
図 9 データの三角測量の方法
表2 市場サイジングの前提
2.6 全体的な研究の前提
2.7 制限事項
2.8 リスクアセスメント
表 3 リスク評価：創薬における AI 市場
3 エグゼクティブサマリー (ページ – 45)
図 10 創薬における人工知能市場、提供製品別、2022 年対 2027 年 (百万米ドル)
図 11 創薬における人工知能市場、用途別、2022 年対 2027 年 (百万米ドル)
図12 創薬における人工知能市場、エンドユーザー別、2022年対2027年 (百万USドル)
図 13 創薬における人工知能市場の地域別スナップショット
4 プレミアムインサイト (Page No. – 48)
4.1 創薬における人工知能の市場概要
図 14 創薬・開発コスト抑制ニーズの高まりが、創薬ソリューションにおける AI 採用の主な要因
4.2 創薬における人工知能市場、提供製品別（2021-2027年）
図 15 サービス分野が予測期間中に最も高い成長を遂げる
4.3 機械学習による創薬の人工知能市場（タイプ別・地域別）（2021年
図 16 ディープラーニングセグメントが 2021 年に最大の市場シェアを占める
4.4 創薬における人工知能市場：地域別の成長機会
図 17 北米は創薬における AI の最も成長率の高い地域市場である
5 市場概要 (ページ – 52)
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
図 18 創薬における人工知能市場：促進要因、阻害要因、機会、および課題
5.2.1 市場ドライバー
5.2.1.1 異業種間のコラボレーションやパートナーシップの増加
表4 コラボレーションとパートナーシップの指標リスト（2019年～2021年）
5.2.1.2 創薬・開発コストの抑制と開発期間の短縮の必要性の高まり
5.2.1.3 複数の医薬品の特許切れ
表5 2022年に特許を失う医薬品のリスト（参考値
5.2.2 市場の抑制要因
5.2.2.1 AI人材の不足と医療用ソフトの曖昧な規制指針
5.2.3 市場機会
5.2.3.1 成長するバイオテクノロジー産業
5.2.3.2 新興国市場
5.2.3.3 人間を意識したAIシステムの開発への注力
5.2.3.4 COVID-19の大流行にもかかわらず、医薬品・生物製剤市場は成長する
5.2.4 市場の課題
5.2.4.1 データセットの利用可能性の制限
5.3 バリューチェーン分析
図 19 創薬における AI 市場：バリューチェーン分析（2021 年）
5.4 ポーターズファイブフォース分析
表 6 創薬における AI 市場：ポーターズファイブフォース分析
5.5 ECOSYSTEM
図 20 創薬における AI 市場のエコシステム
5.6 技術分析
5.7 価格分析
5.8 ビジネスモデル
図 21 ライフサイエンスにおける Ai：ビジネスモデル
図 22 ハイブリッドビジネスモデルの利点
図 23 Ai 企業の専門性の経時変化
5.9 規定
5.10 コンファレンスとウェビナー
5.11 ケーススタディ分析
5.11.1 ケーススタディ1
5.11.2 ケーススタディ2
6 医薬品探索における人工知能市場, 事業別 (ページ番号 – 66)
6.1 はじめに
表7 創薬における人工知能市場、提供製品別、2020-2027年（百万USドル）
6.2 ソフトウエア
6.2.1 創薬ソフトウェアがもたらすメリットとエンドユーザーの強い需要がセグメント成長を牽引
表8 ソフトウェアの創薬における人工知能市場：地域別、2020-2027年（百万米ドル）
表9 北米：創薬における人工知能のソフトウェア市場（国別）2020-2027年（百万USドル
表10 ヨーロッパ：ソフトウェア向け創薬人工知能市場、国別、2020-2027年（百万USドル）
表11 Apac：ソフトウェアの創薬における人工知能市場（国別）、2020-2027年（百万USドル
6.3 SERVICES
6.3.1 サービス分野が予測期間中に最も高い成長率を示す
表12 サービスにおける人工知能の創薬市場、地域別、2020-2027年（百万USドル）
表13 北米：サービス向け人工知能市場（国別）、2020-2027年（百万USドル
表 14 ヨーロッパ：サービス向け人工知能市場（国別）、2020-2027 年（百万 US ドル
表15 Apac：サービス向け人工知能市場（国別）、2020-2027年（百万USドル
7 医薬品探索における人工知能市場, 技術別 (ページ番号 – 72)
7.1 はじめに
表16 創薬における人工知能市場、技術別、2020-2027 (百万米ドル)
7.2 機械学習
表17 機械学習による創薬における人工知能市場、タイプ別、2020-2027年（百万USドル）
表18 機械学習による創薬における人工知能市場、地域別、2020-2027年（百万USドル）
表19 北米：機械学習のための創薬における人工知能市場、国別、2020-2027年（百万USドル）
表20 ヨーロッパ：機械学習のための創薬における人工知能市場、国別、2020-2027年（百万USドル）
表21 Apac：機械学習のための創薬における人工知能市場、国別、2020-2027年（百万USドル）
7.2.1 ディープラーニング
7.2.1.1 ディープラーニングが救命薬や精密医療の発見プロセスを加速させる
表22 ディープラーニングの創薬における人工知能市場、地域別、2020-2027 (百万米ドル)
表23 北米：ディープラーニングの創薬における人工知能市場（国別）、2020-2027年（百万USドル
表24 ヨーロッパ：ディープラーニングの創薬における人工知能市場、国別、2020-2027年（百万米ドル）
表25 Apac：ディープラーニングの創薬における人工知能市場（国別）、2020-2027年（百万USドル
7.2.2 教師付き学習
7.2.2.1 教師付き学習はドラッグリポジショニングに適用できる
表 26 教師付き学習の創薬における人工知能市場：地域別、2020-2027 (百万米ドル)
表 27 北米：教師あり学習の創薬における人工知能市場、国別、2020-2027 年（百万米ドル）。
表28 ヨーロッパ：教師あり学習の創薬における人工知能市場、国別、2020-2027年（百万米ドル）
表 29 Apac：教師あり学習の創薬における人工知能市場（国別）：2020-2027 年（百万 US ドル
7.2.3 強化学習
7.2.3.1 インシリコ・メディシンは、創薬における強化学習応用のパイオニアである
表30 強化学習の創薬における人工知能市場、地域別、2020-2027 (百万米ドル)
表 31 北米：強化学習のための創薬における人工知能市場、国別、2020-2027 年（百万米ドル）
表 32 ヨーロッパ：強化学習のための創薬における人工知能市場、国別、2020 年～2027 年（百万米ドル）
表33 Apac：強化学習のための創薬における人工知能市場、国別、2020-2027年（百万USドル）
7.2.4 教師なし学習
7.2.4.1 教師なし学習は代替モデルよりも予測不可能なことがある
表 34 教師なし学習の創薬における人工知能市場、地域別、2020-2027 (百万米ドル)
表 35 北米：教師なし学習の創薬における人工知能市場（国別）、2020-2027 年（百万 US ドル
表 36 ヨーロッパ：教師なし学習の創薬における人工知能市場：国別、2020 年～2027 年（百万米ドル）
表 37 Apac：教師なし学習の創薬における人工知能市場（国別）、2020-2027 年（百万 US ドル
7.2.5 その他の機械学習技術
表38 その他の機械学習技術の創薬における人工知能市場：地域別、2020-2027年（百万米ドル）
表39 北米：その他の機械学習技術の創薬における人工知能市場、国別、2020-2027年（百万米ドル）
表40 ヨーロッパ：その他の機械学習技術の創薬における人工知能市場、国別、2020-2027年（百万米ドル）
表 41 Apac：その他の機械学習技術の創薬における人工知能市場、国別、2020-2027 (百万米ドル)
7.3 その他の技術
表 42 その他の技術の創薬における人工知能市場：地域別、2020-2027 (百万米ドル)
表43 北米：その他の技術の創薬における人工知能市場、国別、2020-2027年（百万米ドル）
表44 ヨーロッパ：その他の技術の創薬における人工知能市場、国別、2020-2027 (百万米ドル)
表 45 Apac：その他の技術における創薬用人工知能市場：国別、2020-2027 年（百万 US ドル）
8 薬物発見における人工知能市場, アプリケーション別 (ページ番号 – 87)
8.1 はじめに
表 46 創薬における人工知能市場、用途別、2020-2027 年 (百万米ドル)
8.2 イムノオンコロジー
8.2.1 高いがん罹患率と有効ながん治療薬の不足がセグメントの成長を促進する
表 47 免疫オンコロジー医薬品開発におけるイニシアチブの一覧（例
表48 免疫腫瘍学の創薬における人工知能市場：地域別、2020-2027年（百万米ドル）
表 49 北米：免疫腫瘍学の創薬における人工知能市場（国別）、2020-2027 年（百万 US ドル
表 50 ヨーロッパ。免疫腫瘍学の人工知能による創薬市場、国別、2020-2027年 (百万米ドル)
TABLE 51 APAC: 免疫腫瘍学の人工知能による創薬市場、国別、2020-2027年 (百万米ドル)
8.3 神経変性疾患
8.3.1 神経疾患治療薬開発における既存の課題を解決するためにAIが活用されている
表52 神経変性疾患の創薬における人工知能市場：地域別、2020-2027年（USD百万円）
表53 北米：神経変性疾患向け創薬における人工知能市場：国別、2020-2027年（百万USドル）
表 54 ヨーロッパ 神経変性疾患向け創薬における人工知能市場：国別、2020-2027年（百万米ドル）
TABLE 55 APAC: 神経変性疾患向け創薬における人工知能市場：国別、2020-2027年（百万米ドル）
8.4 循環器系疾患
8.4.1 CVD治療薬の需要増がセグメント成長の原動力
表 56 循環器系薬剤の開発に関する指標リスト
表 57 循環器疾患向け人工知能による創薬市場、地域別、2020-2027 年（百万米ドル）
表58 北米：心血管疾患向け人工知能による創薬市場、国別、2020-2027 (百万米ドル)
表 59 ヨーロッパ 心血管疾患向け人工知能による創薬市場、国別、2020-2027 (百万米ドル)
TABLE 60 APAC: 心血管疾患向け人工知能による創薬市場、国別、2020-2027 (百万米ドル)
8.5 代謝性疾患
8.5.1 低分子治療薬の発見におけるAIの役割が、この分野での採用を促進している
表61 代謝性疾患向け創薬における人工知能市場：地域別、2020-2027年（百万USドル）
表62 北米：代謝性疾患向け創薬における人工知能市場、国別、2020-2027年（百万USドル）
表 63 ヨーロッパ 代謝性疾患向け創薬における人工知能市場、国別、2020-2027 (百万米ドル)
TABLE 64 APAC: 代謝性疾患向け創薬における人工知能市場、国別、2020-2027 (百万米ドル)
8.6 その他のアプリケーション
表 65 その他の用途の創薬における人工知能市場：地域別、2020-2027 (百万米ドル)
表 66 北米：その他の用途の創薬における人工知能市場、国別、2020-2027 年（百万米ドル）。
表 67 ヨーロッパ その他の用途の創薬における人工知能市場、国別、2020-2027年 (百万米ドル)
TABLE 68 APAC: その他の用途の創薬における人工知能市場、国別、2020-2027年 (百万米ドル)
9 医薬品探索における人工知能市場、エンドユーザー別 (ページ番号 – 98)
9.1 はじめに
表69 創薬における人工知能市場、エンドユーザー別、2020-2027年（百万米ドル）
9.2 製薬・バイオテクノロジー企業
9.2.1 医薬品開発の時間とコストを削減するソリューションに対する需要の高まりが、エンドユーザーのAIへの関心を高めている。
表 70 製薬・バイオテクノロジー産業における AI 利用に関連する開発のリスト（参考値
表71 製薬・バイオテクノロジー企業の創薬における人工知能市場：地域別、2020-2027 (百万米ドル)
表72 北米：製薬・バイオテクノロジー企業の創薬における人工知能市場：国別、2020-2027年（百万米ドル）
表 73 ヨーロッパ 製薬・バイオテクノロジー企業の創薬における人工知能市場、国別、2020-2027 (百万米ドル)
TABLE 74 APAC: 製薬・バイオテクノロジー企業の創薬における人工知能市場、国別、2020-2027 (百万米ドル)
9.3 受託研究機関
9.3.1 アウトソーシングの増加傾向により、開発業務受託機関に大きなビジネスチャンスがもたらされる
表 75 Cros との共同研究リスト（参考値
表 76 受託研究機関の創薬における人工知能市場：地域別、2020-2027年（百万米ドル）
表77 北米：受託研究機関の創薬における人工知能市場：国別、2020-2027年（百万米ドル）
表 78 ヨーロッパ 受託研究機関の創薬における人工知能市場、国別、2020年〜2027年（百万USドル）
TABLE 79 APAC: 受託研究機関の創薬における人工知能市場、国別、2020年〜2027年（百万USドル）
9.4 研究所、学術・政府機関
9.4.1 当分野は予測期間中、最も高いCagrで成長する見込み
表 80 共同研究の指標となるリスト
表81 研究所、学術・政府機関向け創薬人工知能市場、地域別、2020-2027 (百万米ドル)
表82 北米：研究センター、学術・政府機関向けの創薬における人工知能市場（国別）、2020-2027年（百万USドル
表 83 ヨーロッパ 研究センター、学術・政府機関向け創薬人工知能市場、国別、2020-2027 (百万米ドル)
TABLE 84 APAC: 研究センター、学術・政府機関向け創薬人工知能市場、国別、2020-2027 (百万米ドル)
10 医薬品探索における人工知能市場, 地域別 (ページ番号 – 106)
10.1 はじめに
表85 創薬における人工知能市場、地域別、2020-2027年（百万米ドル）
10.2 北米
図 24 北米：創薬における人工知能市場のスナップショット
表86 北米：創薬における人工知能市場、国別、2020-2027 (百万米ドル)
表87 北米：創薬における人工知能市場、提供製品別、2020-2027年（百万USドル）
表 88 北米：創薬における人工知能市場、技術別、2020-2027 年 (百万 US ドル)
表 89 北米：創薬における人工知能市場、用途別、2020-2027 年 (百万 US ドル)
表90 北米：創薬における人工知能市場、エンドユーザー別、2020-2027 (百万米ドル)
10.2.1.1 米国では好調な経済と技術の早期導入傾向が市場成長を牽引している
表 91 米国市場における戦略的展開の一覧表
TABLE 92 米国 創薬における人工知能市場、提供製品別、2020-2027 (百万USドル)
TABLE 93 米国: 創薬における人工知能市場、技術別、2020-2027年 (百万米ドル)
表 94 米国。創薬における人工知能市場、用途別、2020-2027年 (百万米ドル)
表 95 米国。創薬における人工知能市場、エンドユーザー別、2020-2027年 (百万米ドル)
10.2.2 カナダ
10.2.2.1 AI技術に関する研究の高まりと、AIを活用した新たなスタートアップ企業の出現がカナダでの市場成長を後押しする
表 96 カナダ 創薬における人工知能市場、提供製品別、2020-2027 (百万USドル)
表 97 カナダ 創薬における人工知能市場、技術別、2020-2027年 (百万米ドル)
表 98 カナダ 創薬における人工知能市場、用途別、2020-2027年 (百万米ドル)
表 99 カナダ 創薬における人工知能市場、エンドユーザー別、2020-2027年 (百万米ドル)
10.2.3 メキシコ
10.2.3.1 メキシコの市場成長を支える政府の取り組み
表100 メキシコ：創薬における人工知能市場（提供製品別）、2020-2027年（百万米ドル
表101 メキシコ：創薬における人工知能市場：技術別、2020年〜2027年（百万USドル）
表102 メキシコ：創薬における人工知能市場、用途別、2020-2027年（百万米ドル）
表103 メキシコ：創薬における人工知能市場：エンドユーザー別、2020-2027年（百万米ドル）
10.3 欧州
図 25 ヨーロッパ 創薬における人工知能市場のスナップショット
表 104 ヨーロッパ 創薬における人工知能市場、国別、2020-2027年 (百万米ドル)
表 105 ヨーロッパ 創薬における人工知能市場、提供製品別、2020-2027 (百万USドル)
表 106 ヨーロッパ 創薬における人工知能市場、技術別、2020-2027年 (百万米ドル)
表 107 ヨーロッパ 創薬における人工知能市場、用途別、2020-2027年 (百万米ドル)
表 108 ヨーロッパ 創薬における人工知能市場、エンドユーザー別、2020-2027年 (百万米ドル)
10.3.1 イギリス
10.3.1.1 英国が欧州市場で最大のシェアを占める
表 109 英国における戦略的開発の指標リスト
表 110 英国。創薬における人工知能市場、提供製品別、2020-2027 (百万USドル)
表 111 英国 創薬における人工知能市場、技術別、2020-2027年 (百万米ドル)
表 112 英国。創薬における人工知能市場、用途別、2020-2027年 (百万米ドル)
表 113 英国 創薬における人工知能市場、エンドユーザー別、2020-2027年 (百万米ドル)
10.3.2 ドイツ
10.3.2.1 ドイツでは政府の支援と有利なトレーニングプログラムが主な市場促進要因
表 114 ドイツ：創薬における人工知能市場、製品別、2020-2027 年 (百万米ドル)
表115 ドイツ：創薬における人工知能市場、技術別、2020-2027年（百万米ドル）
表 116 ドイツ：創薬における人工知能市場、用途別、2020-2027 年（百万米ドル）
表 117 ドイツ：創薬における人工知能市場、エンドユーザー別、2020 年～2027 年（百万 US ドル）
10.3.3 フランス
10.3.3.1 フランスでは政府の強力な支援と有利な戦略・イニシアティブが市場成長を促進する。
表 118 フランス：創薬における人工知能市場、製品別、2020-2027 年 (百万米ドル)
表 119 フランス：創薬における人工知能市場、技術別、2020 年～2027 年（百万 US ドル）
表120 フランス：創薬における人工知能市場、用途別、2020-2027年（百万米ドル）
表121 フランス：創薬における人工知能市場、エンドユーザー別、2020-2027年（百万米ドル）
10.3.4 イタリア
10.3.4.1 イタリアの強力な製薬産業の存在が市場成長を促進する
表 122 イタリア：創薬における人工知能市場、提供製品別、2020-2027 年（百万 US ドル）
表 123 イタリア：創薬における人工知能市場、技術別、2020-2027 年 (百万米ドル)
表124 イタリア：創薬における人工知能市場、用途別、2020-2027年（百万米ドル）
表125 イタリア：創薬における人工知能市場、エンドユーザー別、2020-2027年（百万米ドル）
10.3.5 その他ヨーロッパ
表 126 ロエ：創薬における人工知能市場、製品別、2020 年～2027 年（百万 US ドル）
表 127 ロエ：創薬における人工知能市場、技術別、2020-2027 年 (百万米ドル)
表 128 ロエ：創薬における人工知能市場、用途別、2020-2027 年 (百万 US ドル)
表 129 ロエ：創薬における人工知能市場、エンドユーザー別、2020-2027 年 (百万 US ドル)
10.4 アジア太平洋地域
表 130 Apac: 創薬における人工知能市場、国別、2020-2027 (百万米ドル)
表 131 Apac: 創薬における人工知能市場、提供製品別、2020-2027 (百万USドル)
表 132 Apac: 創薬における人工知能市場、技術別、2020-2027年 (百万米ドル)
表 133 Apac: 創薬における人工知能市場、用途別、2020-2027年 (百万米ドル)
表 134 Apac: 創薬における人工知能市場、エンドユーザー別、2020-2027年 (百万米ドル)
10.4.1 日本
10.4.1.1 日本は創薬におけるAIでAPAC市場を支配する
表 135 日本：創薬における人工知能市場、製品別、2020-2027 年 (百万米ドル)
表 136 日本：創薬における人工知能市場、技術別、2020-2027 年 (百万米ドル)
表 137 日本：創薬における人工知能市場、用途別、2020-2027 年（百万米ドル）
表138 日本：創薬における人工知能市場：エンドユーザー別、2020-2027年（百万米ドル）
10.4.2 中国
10.4.2.1 中国ではCMO市場の拡大と異業種連携が市場成長の要因に
表 139 中国：創薬における人工知能市場、製品別、2020 年～2027 年（百万 US ドル）
表140 中国：創薬における人工知能市場、技術別、2020-2027年（百万米ドル）
表 141 中国：創薬における人工知能市場、用途別、2020-2027 年 (百万 US ドル)
表142 中国：創薬における人工知能市場、エンドユーザー別、2020年〜2027年（百万USドル）
10.4.3 インド
10.4.3.1 AI技術の着実な導入がインドでの市場成長を後押しする
表 143 インド 創薬における人工知能市場、提供製品別、2020-2027 (百万USドル)
表 144 インド 創薬における人工知能市場、技術別、2020-2027年 (百万米ドル)
表 145 インド 創薬における人工知能市場、用途別、2020-2027年 (百万米ドル)
表 146 インド 創薬における人工知能市場、エンドユーザー別、2020-2027年 (百万米ドル)
10.4.4 その他のアジア太平洋地域
表 147 ローパック: 創薬における人工知能市場、提供製品別、2020-2027 (百万USドル)
表 148 ローパック: 創薬における人工知能市場、技術別、2020-2027年 (百万米ドル)
表 149 ローパック: 創薬における人工知能市場、用途別、2020-2027年 (百万米ドル)
表 150 ローパック: 創薬における人工知能市場、エンドユーザー別、2020-2027年 (百万米ドル)
10.5 その他の地域
表 151 ロウ: 創薬における人工知能市場、提供製品別、2020-2027 (百万USドル)
TABLE 152 ROW: 創薬における人工知能市場、技術別、2020-2027年 (百万米ドル)
TABLE 153 ROW: 創薬における人工知能市場、用途別、2020-2027年 (百万米ドル)
表 154 ロウ: 創薬における人工知能市場、エンドユーザー別、2020-2027年 (百万米ドル)
11 競争力のあるランドスケープ (Page No. – 140)
11.1 概要
11.2 キープレーヤーの戦略／勝利への権利
11.2.1 創薬におけるAI市場でプレイヤーが採用した戦略の概要
11.3 市場ランキング分析
表 155 創薬における AI 市場のランキング分析（主要プレイヤー別）（2021 年
11.4 競合ベンチマーキング
表 156 創薬における AI 市場：主要プレイヤーの競争ベンチマーキング
表 157 創薬における AI 市場：主要プレイヤーのアプリケーションフットプリント
表158 創薬におけるAI市場：主要プレイヤーの地域別フットプリント
11.5 コンペティティブ・リーダーシップ・マッピング
11.5.1 STARS
11.5.2 エマージングリーダー
11.5.3 パーベイシブ・プレーヤー
11.5.4 参加者
図 26 創薬における AI 市場：グローバル企業評価マトリックス、2021 年
11.6 競争力のあるリーダーシップのマッピング – スタートアップ/メッシュ
11.6.1 プログレッシブ企業
11.6.2 スタートブロック
11.6.3 レスポンシブ企業
11.6.4 ダイナミック企業
図 27 創薬における AI 市場：新興企業／中小企業向け企業評価マトリクス（2021 年
11.7 競争状況およびトレンド
表 159 製品発表会
テーブル 160 取引
12 企業プロフィール (Page No. – 151)
(事業概要、提供する製品、最近の開発状況、MnM View 勝利への権利、行った戦略的選択、弱みと競争上の脅威）*。
12.1 主要プレイヤー
12.1.1 マイクロソフト
表 161 マイクロソフト：事業概要
図 28 マイクロソフト：企業スナップショット(2020 年)
表 162 マイクロソフト: 取引
12.1.2 NVIDIA
表 163 Nvidia: 事業概要
図 29 Nvidia: 企業スナップショット(2022年)
表 164 Nvidia: エクスパンションズ
表 165 Nvidia: DEALS
12.1.3 エクスシャインティア
表 166 エクシエンティア：事業概要
図 30 エクスサイエンティア 企業スナップショット(2021年)
12.1.4 グーグル
表 167 グーグル：事業概要
図 31 グーグル：企業スナップショット（2021 年）
12.1.5 慈悲深い人々
表 168 benevolentai: 事業概要
12.1.6 numedii, inc.
表 169 numedii: 事業概要
12.1.7 BERG、LLC
表170 バーグ、LLC 事業概要
12.1.8 アトムワイズ
表 171 アトムワイズ：事業概要
12.1.9 ディープゲノミクス
表 172 ディープゲノミクス：事業概要
12.1.10 インシリコメディスン
表 173 インシリコメディスン：事業概要
12.1.11 Schrödinger, inc.
表 174 シュレーディンガー：事業概要
図 32 シュレーディンガー：企業スナップショット(2021 年)
12.1.12 IBM
TABLE 175 IBM: 事業概要
図 33 IBM。企業スナップショット(2022年)
TABLE 176 IBM DEALS
表 177 IBM: たきょく
12.2 その他のプレーヤー
12.2.1 cyclica inc.
12.2.2 クラウド・ファーマシューティカルズ
12.2.3 バイオアージュ
12.2.4 エンビサジェニックス
12.2.5 twoxar, inc.（アリア・ファーマシューティカルズ社）
12.2.6 Owkin, inc.
12.2.7 xtalpi, inc.
12.2.8 ヴァージ・ゲノミクス
12.2.9 ICTOS
12.2.10 エヴァクシオン・バイオテック
12.2.11 スタンディグム
12.2.12 バロ・ヘルス
12.2.13 ビオビスタ
12.2.14 benchsci
*事業概要、提供製品、最近の開発状況、MnM View、Right to Win、戦略的選択、弱み、競合の脅威などの詳細は、非上場会社の場合、把握できない場合があります。
13 付録（ページ番号 – 192）
13.1 ディスカッションガイド
13.2 ナレッジストア marketsandmarkets’ subscription portal
13.3 利用可能なカスタマイズ
13.4 関連レポート
13.5 著者詳細
【本レポートのお問い合わせ先】
www.marketreport.jp/contact
レポートコード：HIT 7445
