ライフサイエンスにおけるAI市場規模は、2023年に23億米ドルと推定され、予測期間（2023年～2028年）にCAGR 25.23%で成長し、2028年には70.9億米ドルに達すると予測されます。
COVID-19の大流行は、健康・ライフサイエンス業界に深く永続的な影響を与えた。COVID-19の発生により、ライフサイエンス企業はサプライチェーンや臨床開発の混乱、財務上の課題など、以前では考えられなかったような事態に直面することになった。近い将来、医療機関は危機に対応するためにイノベーションを加速させるだろう。こうした投資により、COVID-19後の医療機関は医療提供や資金調達について再考することが可能になり、ライフサイエンス業界へのAI導入の成長が促されることになる。
主要ハイライト
さらに、この業界は、コスト圧力の高まり、生産性の必要性の高まり、新しく革新的な市場プレーヤーによる混乱により、変革の時期を迎えている。人工知能（AI）の新たな分野、特に小規模な関心系に特化したデータセットの分析は、医薬品開発や個別化医療の改善に活用できる。
Science Translational Medicine誌に掲載された研究によると、AIプラットフォームであるQuadratic Phenotypic Optimization Platform（QPOP）は、ボルテゾミブ耐性多発性骨髄腫における併用療法を大幅に改善することができ、これは個々の多発性骨髄腫患者に最適な薬剤の組み合わせを特定するために使用される。
さらに、がんのような複雑な疾患では、治療効果を上げるために効果的な薬剤の併用が必要となることが多い。これらの併用療法の薬剤が分子標的に対してますます特異的になるにつれて、効果的な薬剤の組み合わせを設計し、適切な患者に適切な薬剤の組み合わせを選択することが難しくなっている。高い平均開発費（新たに承認された治療薬で約20億米ドル）、低い臨床試験成功率（12％以下）、医療費削減による投資利益率（ROI）の低さ、希少疾患への注力などにより、創薬は非効率的になりつつある。
臨床試験研究は大規模に進行しており、AIの助けを借りれば、数多くの方法でこれを削減することができる。一つは、幅広いデータに対して高度な予測分析を用いて、対象集団の臨床試験候補を迅速に特定することである。さらに、機械学習アプリケーションは、理想的なサンプルサイズの計算、患者募集の促進、データエラーを最小化するための医療記録の使用などのタスクを促進することで、臨床試験をより効率的にすることができる。
人工知能（AI）は、ライフサイエンス業界にとって最も有望で変革の可能性のある機会の一つである。AIは今後数年間で重要な投資対象となり、無数の組織がその可能性を活用することを望んでいる。アプリケーションの数は今後も増え続けることが予想され、投資家はAI産業に早期に参入することが期待される。
市場動向
臨床試験における人工知能利用の増加が市場を牽引
臨床試験は、ライフサイエンス業界で最もデータ集約的な業務の1つである。臨床試験では毎日膨大なデータセットが生成され、複数の患者変数が観察される。これらのデータセットをインテリジェントなAIアルゴリズムにかけることで、研究者は疎結合データ間の意味のある相関関係をスクリーニングすることができる。
このことは、多くの製薬会社や臨床研究機関が人工知能のような技術に投資することを後押ししている。現在の市場シナリオでは、AIの急速な導入は製薬セクターで広く見られ、製薬セクターは毎年世界中で実施される臨床試験のほぼ50％を担っている。
さらに、世界的な臨床試験の増加により、パブリックドメインで利用可能な膨大な量のデータが生成されます。予測期間中、これらの数は少なくとも11％増加すると予想され、特に欧州と北米で臨床試験アプリケーションにおけるAIの新たな機会が創出される。
このような臨床試験の急成長とデータの一般公開は、多くの研究機関が従来のソフトウェア・ソリューションよりもAIを選択することを後押ししている。さらに、中国、米国、欧州諸国のように、多くの国が臨床試験データの公開を進めており、AIソリューションの世界的な成長を支えている。
米国が市場の主要シェアを占める見込み
米国は、ライフサイエンス市場におけるAIソリューションの最大市場である。これは、米国のほぼすべてのライフサイエンス用途からAIソリューションに対する高い需要があるためである。加えて、製薬会社の存在感が大きく、米国の医薬品輸出に対する世界的な需要が、企業の研究開発活動への投資意欲をますます高めている。
米国研究製薬工業協会(PhRMA)によれば。また、PhRMAが発表した米国製薬業界の研究開発費に関する保留中の報告書によると、前年度の総収入に占める割合は21.2％であった。
PhRMAはまた、同国のほとんどの製薬会社が平均して総収入の19％以上を研究開発活動に費やしていることも明らかにした。さらに、PhRMAの研究開発投資は2021年に過去最高の1023億米ドルに達する。
ファイザー、ジョンソン・エンド・ジョンソン、複数の臨床研究機関など、多くの製薬企業がA.I.ソリューションへの支出を増やしている。ClinicalTrials.govによると、2024年までにジョンソン・エンド・ジョンソンが製薬会社の中で最も多額の研究開発費を投じるだろうと予測されている。また、ファイザーのような企業は、複数のA.I.ベンダーと協業しているにもかかわらず、社内のA.I.業務の更新に投資し、現在進行中の複数の創薬と患者モニタリングのプロセスをサポートしている。
ライフサイエンス産業におけるAI
ライフサイエンス分野の人工知能市場は競争が激しく、複数の大手企業が参入している。市場は適度に集中している。同市場で圧倒的なシェアを誇る大手企業は、海外における顧客基盤の拡大に注力している。これらの企業は、市場シェアを拡大し収益性を高めるために、戦略的な共同イニシアティブを活用している。また、同市場で事業を展開する企業は、ライフサイエンス技術の人工知能に取り組む新興企業を買収し、製品力の強化を図っている。
2022年11月、XtalPi Inc.は、CK Life Sciences社との戦略的パートナーシップに期待していると発表した。腫瘍ワクチンの発見・設計技術を強化し、新種ワクチンの創製を加速させるため、この提携により、両社それぞれの専門知識を活用し、画期的なAI腫瘍ワクチン研究開発プラットフォームを確立する。2022年6月、アムジェンの研究開発部門はThe Scientistとの提携を発表した。この提携は、人工知能（AI）と機械学習を用いて真新しいタンパク質療法を生み出す最先端の創薬・開発手法を検討するものである。
【目次】
1 はじめに
1.1 前提条件と市場定義
1.2 調査範囲
2 調査方法
3 エグゼクティブサマリー
4 市場ダイナミクス
4.1 市場概要
4.2 産業の魅力度-ポーターファイブフォース
4.2.1 新規参入者の脅威
4.2.2 買い手／消費者の交渉力
4.2.3 サプライヤーの交渉力
4.2.4 代替製品の脅威
4.2.5 競争ライバルの激しさ
4.3 市場促進要因
4.3.1 研究開発領域におけるAIの採用拡大
4.3.2 精密医療と個別化医薬品の開発への高い関心
4.3.3 創薬におけるAI需要の増加
4.3.4 臨床試験における人工知能の利用の増加
4.4 市場の阻害要因
4.4.1 高い初期費用と人的労働力の代替に対する懸念
4.5 技術スナップショット
4.6 COVID-19の業界への影響
5 市場区分
5.1 用途
5.1.1 創薬
5.1.2 医療診断
5.1.3 バイオテクノロジー
5.1.4 臨床試験
5.1.5 精密医療と個別化医療
5.1.6 患者モニタリング
5.2 地理
5.2.1 北米
5.2.1.1 米国
5.2.1.2 カナダ
5.2.2 欧州
5.2.2.1 ドイツ
5.2.2.2 イギリス
5.2.2.3 フランス
5.2.2.4 その他のヨーロッパ
5.2.3 アジア太平洋
5.2.3.1 中国
5.2.3.2 日本
5.2.3.3 インド
5.2.3.4 韓国
5.2.3.5 その他のアジア太平洋地域
5.2.4 その他の地域
6 競争環境
6.1 企業プロファイル
6.1.1 IBMコーポレーション
6.1.2 NuMedii Inc.
6.1.3 Atomwise Inc.
6.1.4 アイキュアLLC
6.1.5 Nuance Communications Inc.
6.1.6 Sensely Inc.
6.1.7 ソフィア・ジェネティクス SA
6.1.8 インシリコ・メディシン社
6.1.9 Enlitic Inc.
6.1.10 Apixio Inc.
6.1.11 ゼブラ・メディカル・ビジョン
6.1.12 twoXAR Inc.
7 投資分析
8 市場の将来性
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