市場概要
計算生物学の世界市場規模は2022年に50億5,000万米ドルとなり、2023年から2030年にかけて13.17%の複合年間成長率（CAGR）で成長すると予測されている。ゲノミクスとバイオインフォマティクスの進展、個別化医療、創薬・薬剤開発に対する需要の増加、ライフサイエンスにおける効率的なデータ解析の必要性が、計算生物学市場の成長を促進しています。加えて、人工知能と機械学習の計算生物学への応用の高まりが市場を押し上げると予想されています。
COVID-19の大流行は、特にワクチン発見・開発やウイルスゲノム研究において、計算生物学ソリューションの採用を加速させた。高性能コンピューティングと機械学習技術は、巨大なデータセットの分析、潜在的な薬剤の認識、ウイルスの遺伝子地図の理解に貢献した。このように、計算生物学分野はCOVID-19のパンデミック対策において重要な役割を果たし、パンデミック後のライフサイエンス研究において継続的な拡大が見込まれている。
医療、薬学、バイオテクノロジーを含むヘルスケア分野では、AIイノベーションの採用が増加しており、創薬・開発に大きな変革をもたらしている。2023年1月に発表されたニュース記事によると、1つの医薬品の創薬・開発コストは平均13億ドル近くであり、創薬におけるAIベースの技術に大きなチャンスを与えている。さらに、ネイチャー誌が2022年2月に発表した研究論文によると、創薬・医薬品開発にAIを導入することで、パイプラインは毎年ほぼ40％増加するという。さらに、あるヘルスケア投資家とのインタビューによると、様々な医薬品開発企業が、有効性と安全性を予測することで様々な医薬品の可能性を特定・検証するための機械学習アルゴリズムを含む複数の方法でAI技術を活用している。AI技術はさらに、有効性に応じて医薬品の設計を最適化する際にも利用されている。このように、医薬品開発におけるAIとMLの採用は有望な機会であり、創薬のプロセスを促進し、それによって予測期間中に計算生物学の市場成長を加速すると予想される。
さらに、2022年5月には、ドイツを拠点とする企業CureVacとベルギーを拠点とする企業myNEOが、がんワクチン用の新しいmRNA免疫療法を特定・開発するために、特定のがん抗原に取り組むために協力した。同様に、2023年4月、IBMとModermaは、ワクチンの発見と開発に使用される高度なmRNA技術を開発するために、量子コンピューティングとともにジェネレーティブAIを使用するために協力した。このように、ワクチン発見・開発のための組織間のこうしたコラボレーションは、今後数年間、計算生物学市場の成長を促進すると予想される。
サービス別では、ソフトウェアプラットフォーム分野が2022年に39.06％の最大市場シェアを占め、2023年から2030年にかけて最も速いCAGRで拡大すると予測されている。計算生物学におけるソフトウェアプラットフォームは、通常、バイオインフォマティクスソフトウェア、データ解析プラットフォーム、モデリング、シミュレーションソフトウェアなど、幅広いツールや技術を包含している。これらのツールは、ゲノム、プロテオミクス、構造生物学データなど、大量の生物学的データの管理と解析に不可欠である。さらに、個別化医薬品の需要増加や創薬・薬剤開発の拡大は、同分野の成長を後押しする主な要因のひとつである。例えば、2023年5月、計算精密医療を専門とするGenialis社は、Genialis Expressionsバージョン3.0の発売を発表した。このソフトウェアは、トランスレーショナルバイオマーカーや臨床バイオマーカーの発見プロセスを迅速化し、新規疾患治療アプローチのための複雑な生物学的メカニズムに光を当てるように設計されている。このように、個別化医療や医薬品開発における計算機技術の需要の高まりが、2023年から2030年にかけて同分野の市場成長を促進すると予測されている。
インフラ＆ハードウェア分野は、2023年から2030年にかけて年平均成長率12.22%という大幅な伸びが見込まれている。計算生物学では、複雑なシミュレーションやデータ解析タスクを実行するために、高性能コンピューティングリソースへのアクセスが必要となることが多い。これらの計算をサポートするためのより強力なハードウェアインフラストラクチャサービスに対する需要は、計算生物学研究がより優れたものになるにつれて増加すると予想される。さらに、2021年2月には、カリフォルニア州に本社を置き、ソフトウェア・プラットフォームとハードウェア・インフラを通じて科学的・工学的シミュレーションの発展に注力する新興企業Rescale社が、5,000万米ドルの資金を確保した。このように、様々な組織における投資の拡大が、この期間の同分野の成長を後押しすると予測されている。
用途別では、臨床試験が2022年の最大市場シェア26.84％を占めた。これは、創薬・薬剤開発、標的同定・検証、個別化医薬品の需要が急増していることに起因している。さらに、ゲノミクスや電子カルテを含む患者データの利用可能性が高まる中、情報に基づいた臨床試験の決定を行うために、これらの患者データを分析・解釈するために計算生物学が利用されている。2023年9月、OSE Immunotherapeutics SAは、Atalante-1として知られる第3相臨床試験に関する査読付き研究をAnnals of Oncology誌に発表した。この試験では、進行したHLA-A2陽性または転移性NSCLC患者を対象に、T細胞エピトープ腫瘍ワクチンTedopiを単剤療法として評価し、特に免疫チェックポイント阻害剤（ICI）に対する二次抵抗性を示すNSCLC症例に対する三次治療設定において評価した。したがって、これらの要因が予測期間中の同分野の成長を促進すると予想される。
コンピュテーショナルゲノミクス分野は、2023年から2030年にかけて最も速いCAGR 15.99％で拡大すると予想される。計算ゲノム学は、計算手法とツールを用いたゲノムデータの解析と解釈に焦点を当てた分野である。癌の罹患率の増加は、革新的な治療法の成長を促進し、その結果、腫瘍学研究における計算ゲノム学の需要を牽引している。世界がん研究基金インターナショナルによると、2020年には世界で約1,810万人のがん患者が報告され、そのうち930万人が男性、880万人が女性である。さらに、2023年1月には、Evaxion Biotech社が開発した個別化がんワクチンが、転移性黒色腫（MM）と診断された患者に対するキイトルーダとの併用療法として、FDAからファスト・トラック指定（FTD）を受けた。したがって、このセグメントは予測期間中に飛躍的な成長が見込まれる。
2022年の市場シェアは、産業分野が62.10％で最大であった。生物学的構造の高度な可視化と解析を強化する計算生物学における人工的手法の認知拡大が、産業セグメントの成長の主要な推進力となっている。製薬・バイオテクノロジー分野では、治療物質の代謝相互作用についてより深い洞察を得たいという需要が高まっており、企業は機械学習や人工知能のような先進技術の利用を増やすと予想される。これにより、医薬品研究開発の進展が加速し、この領域における実質的なイノベーションに貢献することが期待される。
学術・研究は、2023年から2030年にかけて最も速いCAGRで成長すると予想される。これは、さまざまな研究機関で行われる研究開発活動の高まりの中で、ゲノム解析を強化するための計算ソフトウェアに対するニーズが高まっていることに起因している。さらに、新しい研究機関を立ち上げるための官民間の共同作業や投資の増加は、このセグメントの拡大を加速すると予想される。
北米は、2022年の世界市場で48.93%の最大シェアを占めている。この圧倒的な市場シェアは、主に米国の堅調なバイオテクノロジーおよびバイオ医薬品産業、さまざまな創薬・薬剤開発のための研究・学術機関における計算生物学の需要増加、その他の要因によるものである。さらに、大手企業や組織の存在は、様々な用途への高度な計算生物学の採用を促進すると予想される。さらに、医療技術への多額の投資は、患者の転帰を改善する必要性を促進し、市場の成長を促進すると予測されている。このように、計算生物学の継続的な進歩と人工知能の手頃な価格での導入、投資の拡大が相まって、米国は世界で最も有利な市場として確固たる地位を築いている。
アジア太平洋市場は、2023年から2030年にかけてCAGR 15.65%の大幅な成長が見込まれている。この傾向は主に、中国やインドを含む同地域のバイオ医薬品分野の急成長によるもので、ヘルスケアIT＆ライフサイエンス分野への投資の増加につながる。さらに、バイオインフォマティクスに注力する新興企業の台頭も、同地域の市場成長を加速すると予想される。例えば、2022年4月、インドを拠点とするAI新興企業Algorithmic Biologics社は、RNA、DNA、その他様々なタンパク質を含む生物学的データを収集・分析する分子コンピューティング・アルゴリズムの構築を計画していた。加えて、より良いヘルスケアITへの政府投資の高まりが市場成長を後押ししている。従って、このような政府の取り組み、研究開発サービスの成長、新興企業の台頭は、アジア太平洋地域における計算生物学の採用を増加させると予想される。
主要企業・市場シェア
市場の主要企業は、コスト効率が高く技術的に先進的な製品を開発するため、広範な研究開発に取り組んでいる。新製品の発売やM&Aなど、いくつかの戦略は、予測期間中に大きな成長機会を創出すると予想される市場でのプレゼンスを拡大するために、これらのプレーヤーによって実施されている。例えば、2023年2月、アクセンチュアは、高度な計算プラットフォームに注力する米国のテクノロジー＆AI企業であるオーシャンジェノミクスに投資した。この投資は、バイオテクノロジー企業による個別化医薬品の発見・開発を支援するものと期待されている。このような企業による戦略的イニシアチブは、予測期間中の市場成長を促進すると予想される。世界の計算生物学市場で事業を展開する主要企業には、以下のような企業がある：
DNAnexus, Inc.
イルミナ社
サーモフィッシャーサイエンティフィック社
シュレディンガー社
コンピュジェン
アガニタAI社
ゲネデータ社
QIAGEN
シミュレーション・プラス社
フィオス・ジェノミクス
本レポートでは、2018年から2030年までの各サブセグメントにおける収益成長を予測し、最新動向の分析を提供しています。この調査において、Grand View Research社は世界の計算生物学市場をサービス、用途、最終用途、地域に基づいて区分しています：
サービス展望（売上高、百万米ドル、2018年〜2030年）
データベース
インフラとハードウェア
ソフトウェアプラットフォーム
アプリケーションの展望（売上高、百万米ドル、2018年～2030年）
創薬・疾患モデリング
ターゲット同定
ターゲットバリデーション
リード探索
リード最適化
前臨床医薬品開発
薬物動態学
薬力学
臨床試験
第I相試験
第II相試験
第III相試験
フェーズIV
ゲノミクス
計算プロテオミクス
その他
最終用途の展望（売上高、百万米ドル、2018年～2030年）
学術・研究
産業用
地域別展望（売上高、百万米ドル、2018年～2030年）
北米
米国
カナダ
欧州
英国
ドイツ
フランス
イタリア
スペイン
デンマーク
スウェーデン
ノルウェー
アジア太平洋
日本
中国
インド
オーストラリア
韓国
タイ
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
アルゼンチン
中東・アフリカ
南アフリカ
サウジアラビア
アラブ首長国連邦
クウェート
【目次】
第1章. 方法論とスコープ
1.1. 市場セグメンテーションとスコープ
1.2. 市場の定義
1.2.1. サービスセグメント
1.2.2. アプリケーション・セグメント
1.2.3. 最終用途セグメント
1.3. 研究の前提
1.4. 情報調達
1.4.1. 一次調査
1.5. 情報・データ分析
1.6. 市場形成と検証
1.7. 市場モデル
1.8. 世界市場 CAGR計算
1.9. 目的
1.9.1. 目的1
1.9.2. 目標2
1.9.3. 目標3
第2章 要旨
2.1. 市場概要
2.2. セグメント別スナップショット
2.3. 競合環境スナップショット
第3章. 変数、トレンド、スコープ
3.1. 市場系統の展望
3.1.1. 親市場の展望
3.1.2. 関連/補助市場の展望
3.2. 市場動向と展望
3.3. 市場ダイナミクス
3.3.1. バイオインフォマティクス技術の採用拡大
3.3.2. ゲノム研究の進歩
3.3.3. 個別化医薬品の需要の増加
3.4. 市場阻害要因分析
3.4.1. 熟練した専門家の不足
3.4.2. データプライバシーとセキュリティへの懸念
3.5. ビジネス環境分析
3.5.1. PESTEL分析
3.5.2. ポーターのファイブフォース分析
3.5.3. COVID-19インパクト分析
第4章. サービス事業分析
4.1. 計算生物学市場 サービス動向分析
4.2. データベース
4.2.1. データベース市場、2018年～2030年（百万米ドル）
4.3. インフラとハードウェア
4.3.1. インフラストラクチャ＆ハードウェア市場、2018年～2030年（百万米ドル）
4.4. ソフトウェアプラットフォーム
4.4.1. ソフトウェアプラットフォーム市場、2018年～2030年（USD Million）
第5章 アプリケーションビジネス分析 アプリケーションビジネス分析
5.1. 計算生物学市場 アプリケーション動向分析
5.2. 創薬・疾患モデリング
5.2.1. 創薬・疾患モデリング市場、2018年〜2030年（百万米ドル）
5.2.2. 標的同定
5.2.2.1. 標的同定市場、2018年～2030年（百万米ドル）
5.2.3. ターゲットバリデーション
5.2.3.1. ターゲットバリデーション市場、2018年～2030年（百万米ドル）
5.2.4. リード探索
5.2.4.1. リード探索市場、2018年～2030年（百万米ドル）
5.2.5. リード最適化
5.2.5.1. リード最適化市場、2018年～2030年（百万米ドル）
5.3. 前臨床医薬品開発
5.3.1. 前臨床医薬品開発市場、2018年〜2030年（百万米ドル）
5.3.2. 薬物動態学
5.3.2.1. 薬物動態市場、2018年〜2030年（百万米ドル）
5.3.3. 薬力学
5.3.3.1. 薬力学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
5.4. 臨床試験
5.4.1. 臨床試験市場、2018年～2030年（百万米ドル）
5.4.2. 第I相試験
5.4.2.1. フェーズI市場、2018年～2030年（百万米ドル）
5.4.3. フェーズII
5.4.3.1. フェーズII市場、2018年～2030年（百万米ドル）
5.4.4. フェーズIII
5.4.4.1. フェーズIII市場、2018年～2030年（百万米ドル）
5.4.5. フェーズIV
5.4.5.1. フェーズIV市場、2018年～2030年（百万米ドル）
5.5. コンピュテーショナルゲノミクス
5.5.1. 計算ゲノム市場、2018年～2030年（USD Million）
5.6. 計算プロテオミクス
5.6.1. 計算プロテオミクス市場、2018年～2030年（USD Million）
5.7. その他
5.7.1. その他市場、2018年～2030年（百万米ドル）
第6章. 最終用途ビジネス分析
6.1. 計算生物学市場 エンドユーザー動向分析
6.2. 学術・研究
6.2.1. 学術・研究市場、2018年〜2030年（百万米ドル）
6.3. 産業用
6.3.1. 産業用市場、2018年～2030年（百万米ドル）
第7章. 地域ビジネス分析
7.1. 地域市場スナップショット
7.2. 北米
7.2.1. 北米の計算生物学市場、2018年〜2030年（百万米ドル）
7.2.2. 米国
7.2.2.1. 米国の計算生物学市場、2018年～2030年（USD Million）
7.2.2.2. 主要国のダイナミクス
7.2.2.3. 競争シナリオ
7.2.3. カナダ
7.2.3.1. カナダの計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.2.3.2. 主要国のダイナミクス
7.2.3.3. 競争シナリオ
7.3. 欧州
7.3.1. 欧州の計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.3.2. 英国
7.3.2.1. イギリスの計算生物学市場、2018年～2030年（USD Million）
7.3.2.2. 主要国のダイナミクス
7.3.2.3. 競争シナリオ
7.3.3. ドイツ
7.3.3.1. ドイツの計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.3.3.2. 主要国のダイナミクス
7.3.3.3. 競争シナリオ
7.3.4. スペイン
7.3.4.1. スペインの計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.3.4.2. 主要国のダイナミクス
7.3.4.3. 競争シナリオ
7.3.5. フランス
7.3.5.1. フランスの計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.3.5.2. 主要国のダイナミクス
7.3.5.3. 競争シナリオ
7.3.6. イタリア
7.3.6.1. イタリアの計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.3.6.2. 主要国のダイナミクス
7.3.6.3. 競争シナリオ
7.3.7. デンマーク
7.3.7.1. デンマークの計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.3.7.2. 主要国の動向
7.3.7.3. 競争シナリオ
7.3.8. スウェーデン
7.3.8.1. スウェーデンの計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.3.8.2. 主要国のダイナミクス
7.3.8.3. 競争シナリオ
7.3.9. ノルウェー
7.3.9.1. ノルウェーの計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.3.9.2. 主要国の動向
7.3.9.3. 競争シナリオ
7.4. アジア太平洋地域
7.4.1. アジア太平洋地域の計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.4.2. 日本
7.4.2.1. 日本の計算生物学市場、2018年～2030年（USD Million）
7.4.2.2. 主要国のダイナミクス
7.4.2.3. 競争シナリオ
7.4.3. 中国
7.4.3.1. 中国の計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.4.3.2. 主要国のダイナミクス
7.4.3.3. 競争シナリオ
7.4.4. インド
7.4.4.1. インドの計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.4.4.2. 主要国のダイナミクス
7.4.4.3. 競争シナリオ
7.4.5. 韓国
7.4.5.1. 韓国の計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.4.5.2. 主要国のダイナミクス
7.4.5.3. 競争シナリオ
7.4.6. タイ
7.4.6.1. タイの計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.4.6.2. 主要国のダイナミクス
7.4.6.3. 競争シナリオ
7.4.7. オーストラリア
7.4.7.1. オーストラリアの計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.4.7.2. 主要国のダイナミクス
7.4.7.3. 競争シナリオ
7.5. ラテンアメリカ
7.5.1. 中南米の計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.5.2. ブラジル
7.5.2.1. ブラジルの計算生物学市場、2018年～2030年（USD Million）
7.5.2.2. 主要国のダイナミクス
7.5.2.3. 競争シナリオ
7.5.3. メキシコ
7.5.3.1. メキシコの計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.5.3.2. 主要国のダイナミクス
7.5.3.3. 競争シナリオ
7.5.4. アルゼンチン
7.5.4.1. アルゼンチンの計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.5.4.2. 主要国のダイナミクス
7.5.4.3. 競争シナリオ
7.6. MEA
7.6.1. MEAの計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.6.2. 南アフリカ
7.6.2.1. 南アフリカの計算生物学市場、2018年～2030年（USD Million）
7.6.2.2. 主要国のダイナミクス
7.6.2.3. 競争シナリオ
7.6.3. サウジアラビア
7.6.3.1. サウジアラビアの計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.6.3.2. 主要国の市場動向
7.6.3.3. 競争シナリオ
7.6.4. アラブ首長国連邦
7.6.4.1. UAEの計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.6.4.2. 主要国のダイナミクス
7.6.4.3. 競争シナリオ
7.6.5. クウェート
7.6.5.1. クウェートの計算生物学市場、2018年～2030年（百万米ドル）
7.6.5.2. 主要国の動向
7.6.5.3. 競争シナリオ
…
【本レポートのお問い合わせ先】
www.marketreport.jp/contact
レポートコード：978-1-68038-212-9
