目次
第1章.創薬における人工知能の世界市場 エグゼクティブサマリー
1.1.市場規模と予測（2022年～2032年）
1.2.地域別概要
1.3.セグメント別概要
1.3.1.用途別
1.3.2.治療領域別
1.4.主要動向
1.5.景気後退の影響
1.6.アナリストの提言と結論
第2章 創薬における人工知能世界の創薬人工知能市場の定義と調査前提
2.1.調査目的
2.2.市場の定義
2.3.調査の前提
2.3.1.包含と除外
2.3.2.限界
2.3.3.供給サイドの分析
2.3.3.1.入手可能性
2.3.3.2.インフラ
2.3.3.3.規制環境
2.3.3.4.市場競争
2.3.3.5.経済性（消費者の視点）
2.3.4.需要サイド分析
2.3.4.1.規制の枠組み
2.3.4.2.技術の進歩
2.3.4.3.環境への配慮
2.3.4.4.消費者の意識と受容
2.4.推定方法
2.5.調査対象年
2.6.通貨換算レート
第3章.創薬における人工知能の世界市場ダイナミクス
3.1.市場促進要因
3.1.1.新規治療に対する需要の高まり
3.1.2.戦略的提携とパートナーシップの拡大
3.1.3.コスト効率と医薬品開発プロセスの迅速化
3.2.市場の課題
3.2.1.規制遵守と倫理的配慮
3.2.2.データ統合と標準化の問題
3.3.市場機会
3.3.1.新興市場におけるAI導入の増加
3.3.2.データマイニングと機械学習アルゴリズムの進歩
第4章.世界の創薬人工知能市場産業分析
4.1.ポーターのファイブ・フォース・モデル
4.1.1.サプライヤーの交渉力
4.1.2.バイヤーの交渉力
4.1.3.新規参入者の脅威
4.1.4.代替品の脅威
4.1.5.競合他社との競争
4.1.6.ポーターのファイブフォース影響度分析
4.2.PESTEL分析
4.2.1.政治的要因
4.2.2.経済的
4.2.3.社会的
4.2.4.技術的
4.2.5.環境
4.2.6.法律
4.3.主な投資機会
4.4.トップ勝ち組戦略
4.5.AIを活用した創薬における破壊的トレンド
4.6.アナリストの提言と結論
第5章.創薬における人工知能の世界市場規模・用途別予測（2022年～2032年）
5.1.セグメントダッシュボード
5.2.用途別収益分析
5.2.1.薬剤の最適化と再利用
5.2.2.前臨床試験
5.2.3.その他
第6章 創薬における人工知能創薬における人工知能の世界市場規模・治療領域別予測（2022〜2032年）
6.1.セグメントダッシュボード
6.2.治療領域別収益分析
6.2.1.がん領域
6.2.2.神経変性疾患
6.2.3.心血管疾患
6.2.4.代謝性疾患
6.2.5.感染症
6.2.6.その他
第7章 創薬における人工知能創薬における人工知能の世界市場規模・地域別予測（2022～2032年）
7.1.北米
7.1.1.米国
7.1.2.カナダ
7.1.3.メキシコ
7.2.ヨーロッパ
7.2.1.イギリス
7.2.2.ドイツ
7.2.3.フランス
7.2.4.イタリア
7.2.5.スペイン
7.2.6.デンマーク
7.2.7.スウェーデン
7.2.8.ノルウェー
7.3.アジア太平洋
7.3.1.日本
7.3.2.中国
7.3.3.インド
7.3.4.韓国
7.3.5.オーストラリア
7.4.ラテンアメリカ
7.4.1.ブラジル
7.4.2.アルゼンチン
7.5.中東・アフリカ
7.5.1.南アフリカ
7.5.2.サウジアラビア
7.5.3.アラブ首長国連邦
7.5.4.クウェート
第8章.コンペティティブ・インテリジェンス
8.1.主要企業のSWOT分析
8.1.1.IBM
8.1.2.Exscientia
8.1.3.インシリコ・メディシン
8.2.トップ市場戦略
8.3.企業プロフィール
8.3.1.IBM
8.3.1.1.主要情報
8.3.1.2.概要
8.3.1.3.財務（データの入手可能性による）
8.3.1.4.製品概要
8.3.1.5.市場戦略
8.3.2.エクスセンティア
8.3.3.インシリコメディシン
第9章 研究プロセス研究プロセス
9.1.研究プロセス
9.1.1.データマイニング
9.1.2.分析
9.1.3.市場推定
9.1.4.バリデーション
9.1.5.出版
9.2.研究属性

表一覧
表1.創薬における人工知能の世界市場スコープ
表2.創薬における人工知能の世界市場 地域別推計・予測（2022年～2032年） （百万米ドル）
表3.創薬における人工知能の世界市場：用途別推定・予測（2022-2032年）（USD Million）
表4.創薬における人工知能の世界市場：治療分野別推定・予測（2022-2032年）（USD Million）
表5.北米の創薬における人工知能市場：国別（2022-2032年） （USD百万ドル）
表6.創薬における欧州の人工知能市場：国別市場規模予測（2022-2032年）（USD Million）
表7.アジア太平洋地域の創薬における人工知能市場：国別（2022-2032年） （USD百万ドル）
表8.ラテンアメリカの創薬における人工知能市場：国別（2022-2032年） （USD百万ドル）
表9.中東・アフリカの創薬における人工知能の国別市場（2022-2032年） （百万米ドル）
表10.創薬における人工知能市場におけるIBMのSWOT分析
表11.創薬における人工知能市場におけるExscientiaのSWOT分析
表12.創薬人工知能市場におけるインシリコ・メディシンのSWOT分析
表13.創薬における人工知能市場における主な投資動向（2023～2032年）
表14.創薬における人工知能市場の主要開発動向（2023～2032年）
表15.創薬における人工知能市場の成長促進要因と課題
このリストは完全ではありません。最終報告書には100以上の表が含まれます。リストは最終成果物で更新される可能性があります。

図表リスト
図1.創薬における人工知能の世界市場調査手法
図2.創薬における人工知能の世界市場推定手法
図3.創薬における人工知能市場の主要動向（2023年～2032年）
図4.創薬における人工知能の世界市場規模推計・予測（2022年～2032年）
図5.創薬における人工知能市場の用途別売上高内訳（2023年～2032年）
図6.創薬における人工知能市場の治療分野別売上高内訳（2023年～2032年）
図7.創薬における人工知能市場の地域別スナップショット（2023年～2032年）
図8.北米の創薬における人工知能市場の用途別成長率（2023年～2032年）
図9.欧州の創薬における人工知能市場：治療分野別（2023年〜2032年）
図10.アジア太平洋地域の創薬における人工知能市場の地域別CAGR（2023年～2032年）
図11.創薬における人工知能市場のポーターのファイブフォース分析
図12.創薬における人工知能市場のPESTEL分析
図13.競争環境と市場シェア分析（2023年）
図14.AIを活用した創薬における最近の技術進歩
図15.人工知能による創薬市場における主なM&A（2023年～2032年）
このリストは完全ではない。最終報告書には50以上の図表が含まれる。リストは最終成果物で更新される可能性があります。

The Global Artificial Intelligence (AI) in Drug Discovery Market was valued at approximately USD 1.6 billion in 2023 and is projected to expand at a robust CAGR of 29.7% during the forecast period 2024-2032. This burgeoning growth is attributed to the increasing adoption of AI technologies, including machine learning and deep learning, across various phases of drug discovery, from initial compound screening to clinical trials. The rising need for innovative drug therapies and the integration of advanced analytics in preclinical testing processes drive the market's expansion. Furthermore, a surge in strategic collaborations between AI startups and pharmaceutical companies is reshaping the drug discovery landscape, optimizing processes, and reducing developmental timelines.
The digitalization of biomedical and clinical research is further propelling the implementation of AI-powered solutions. Large datasets generated during molecule screening and preclinical studies demand sophisticated tools for accurate analysis, making AI indispensable for researchers. Advanced machine learning algorithms not only enhance the precision of molecule binding predictions but also reduce errors, fostering significant cost efficiencies. Notably, government initiatives in emerging and developed economies are accelerating the penetration of AI technologies, enabling streamlined regulatory processes and fostering innovation.
Among applications, Drug Optimization and Repurposing leads the market, contributing the highest share of 53.7% in 2023. This dominance underscores the efficiency of AI in refining existing drug candidates and identifying novel therapeutic uses, thereby addressing unmet medical needs while maximizing investment returns. Meanwhile, the Preclinical Testing segment exhibits the fastest growth, with AI’s ability to optimize testing protocols, predict drug toxicity, and model biological interactions significantly enhancing its appeal to pharmaceutical companies.
Regionally, North America commands the largest market share at 57.7%, driven by substantial investments in healthcare technologies and a favorable regulatory landscape. The region’s robust research infrastructure and collaboration between technology giants and pharmaceutical companies amplify the adoption of AI in drug discovery. Simultaneously, Asia Pacific emerges as the fastest-growing region, fueled by advancements in AI applications across countries like China, Japan, and India. These nations prioritize AI integration to improve clinical trial efficiency and address complex healthcare challenges.
The industry is witnessing an influx of mergers, acquisitions, and strategic partnerships aimed at advancing AI capabilities in drug discovery. For instance, BioNTech's acquisition of InstaDeep highlights the industry's focus on leveraging AI for immunotherapy innovations. However, stringent regulations and ethical considerations surrounding AI applications pose challenges, emphasizing the importance of compliance with international standards to sustain market growth.
Major players shaping this market include IBM, Exscientia, Google (DeepMind), and Insilico Medicine, among others. These companies are continually driving innovation, underlining the transformative potential of AI in revolutionizing drug discovery processes.
Key Players Included in This Report:
• IBM
• Exscientia
• Insilico Medicine
• Google (DeepMind)
• BenevolentAI
• Atomwise Inc.
• Berg Health (acquired by BPGbio Inc.)
• BioSymetrics, Inc.
• insitro
• GNS Healthcare (rebranded as Aitia)
• CYCLICA (acquired by Recursion)
• Cloud Pharmaceuticals
• BioAge Labs
• Merck & Co.
• Fujitsu
The detailed segments and sub-segment of the market are explained below:
By Application:
• Drug Optimization and Repurposing
• Preclinical Testing
• Others
By Therapeutic Area:
• Oncology
• Neurodegenerative Diseases
• Cardiovascular Diseases
• Metabolic Diseases
• Infectious Diseases
• Others
By Region:
North America
• U.S.
• Canada
• Mexico
Europe
• U.K.
• Germany
• France
• Italy
• Spain
• Denmark
• Sweden
• Norway
Asia Pacific
• Japan
• China
• India
• South Korea
• Australia
Latin America
• Brazil
• Argentina
Middle East & Africa
• South Africa
• Saudi Arabia
• UAE
• Kuwait
Years considered for the study are as follows:
• Historical year – 2022
• Base year – 2023
• Forecast period – 2024 to 2032



Key Takeaways:
• Market Estimates & Forecast for 10 years from 2022 to 2032.
• Regional and segment-level analysis.
• Comprehensive competitive landscape and key player strategies.
• Supply-side and demand-side analysis of the market.


❖ 免責事項 ❖
http://www.globalresearch.jp/disclaimer