ライフサイエンスにおける機械学習の世界市場規模調査＆予測：コンポーネント別（ソフトウェア、サービス）、用途別（創薬・開発、精密医療、ゲノム・プロテオミクス、医療画像・診断、臨床研究・治験）、エンドユーザー別（製薬・バイオテクノロジー企業、学術・研究機関、ヘルスケアプロバイダー、CRO）、地域別分析、2023年～2030年

Global Machine Learning in the Life Sciences Market Size study & Forecast, by Component (Software, Services), by Application (Drug Discovery and Development, Precision Medicine, Genomics and Proteomics, Medical Imaging and Diagnostics, Clinical Research and Trials), by End User (Pharmaceutical and Biotechnology Companies, Academic and Research Institutions, Healthcare Providers, Contract Research Organizations (CROs)) and Regional Analysis, 2023-2030

ライフサイエンスにおける機械学習の世界市場は、2022年に約XX億米ドルと評価され、予測期間2023年から2030年にかけてXX％以上の健全な成長率で成長すると予測されている。ライフサイエンスにおける機械学習の世... もっと見る

出版社	出版年月	電子版価格	ページ数	言語
Bizwit Research & Consulting LLP ビズウィットリサーチ&コンサルティング	2023年6月27日	US$4,950 シングルユーザライセンス（印刷不可）ライセンス・価格情報注文方法はこちら	200	英語

サマリー

ライフサイエンスにおける機械学習の世界市場は、2022年に約XX億米ドルと評価され、予測期間2023年から2030年にかけてXX％以上の健全な成長率で成長すると予測されている。ライフサイエンスにおける機械学習の世界市場とは、ライフサイエンス産業の様々な分野における機械学習技術とアルゴリズムの応用を指す。機械学習は、明示的にプログラムされることなく、パターンやデータから学習し、予測や意思決定を行うことができるコンピュータアルゴリズムの使用を含む。ライフサイエンス分野における機械学習の世界市場は、AIや機械学習技術の進歩、大規模な生物学的データセットや臨床データセットの利用可能性の増加、個別化医療に対する需要の高まりといった要因の影響を受けている。さらに、効率的な創薬・開発プロセスへのニーズと主要市場プレイヤーによる取り組みの高まりが、予測期間2023-2030年にかけて市場に有利な成長機会を生み出している。

インドでは、医療のデジタル化の進展に伴い、ソフトウェアの採用が増加しており、市場の成長が見られる。例えば、インド臨床研究協会（ISCR）によると、2021年に臨床試験のデジタル導入が市場の成長を目撃しているとする報告書が発表された。これとともに、政府は同国の医療産業を支援しており、これが市場の成長を後押ししている。このような支援により、企業は患者のデータを適切に管理するための新しく高度な技術を開発することができる。例えば、インド政府は2021年6月、同国の医療インフラを強化するため、68億米ドル相当の信用奨励プログラムを導入する予定である。これとともに、日本では臨床試験のための研究開発活動が増加しており、これが市場の成長を後押ししている。例えば、2020年9月、医学研究評議会（MRC）と日本医療研究開発機構（AMED）は、8つの新しい再生医療研究パートナーシップを支援するために提携した。この協力関係において、MRCとAMEDは、再生アプローチを臨床利用に向けて前進させようとする共同プロジェクトを支援するために、約795万米ドルを提供することに合意した。しかし、ライフサイエンスにおける機械学習はコストが高いため、2023年から2030年の予測期間を通じて市場の成長が阻害される。

ライフサイエンスにおける機械学習の世界市場調査において考慮した主要地域は、アジア太平洋、北米、欧州、中南米、中東・アフリカである。北米、特に米国は、ライフサイエンス市場における機械学習の主要地域である。大手テクノロジー企業、研究機関、製薬会社の存在が市場の成長に寄与している。同地域には、確立された医療制度、高度な研究インフラ、ライフサイエンス分野におけるAIと機械学習の応用を促進する政府の支援イニシアティブがある。アジア太平洋地域は、ライフサイエンス分野における機械学習市場の著しい成長を目の当たりにしている。中国、日本、インドなどの国々は、医療制度を発展させ、研究活動を支援するために、AIと機械学習技術に投資している。この地域は人口が多く、医療費が増加しており、精密医療や個別化医療への注目が高まっているため、ライフサイエンス分野での機械学習の採用が進んでいる。同地域の政府や業界関係者は、政策、協力、研究イニシアティブを通じて、ヘルスケアやライフサイエンスにおけるAIや機械学習を積極的に推進している。

本レポートに含まれる主な市場プレイヤーは以下の通り：
IBM Corporation
マイクロソフト株式会社
アルファベット（グーグル）
エヌビディア株式会社
アマゾンウェブサービス（AWS）
インテル株式会社
メドトロニック
ジョンソン・エンド・ジョンソン・サービス
Koninklijke Philips N.V.
ロシュ・ホールディングAG

市場における最近の動き
 2020年2月、IBMワトソンヘルスは、免疫学と腫瘍学における創薬を加速するために機械学習を利用するファイザーとの協業を発表した。
 2021年9月、ベリリーは機械学習を活用してパーソナライズされた健康管理のための洞察を生み出すことを目的としたProject Baseline Health System Consortiumを立ち上げた。
 2020年12月、マイクロソフト・リサーチはバイオテクノロジー企業のアダプティブ・バイオテクノロジーズと協業し、機械学習を利用してヒトの免疫システムを解読し、パーソナライズされた診断法や治療法を開発する。

ライフサイエンスにおける機械学習の世界市場レポートスコープ：
 過去データ - 2020 - 2021
 推計基準年 - 2022年
 予測期間 - 2023-2030
 レポート対象 - 売上予測、企業ランキング、競合環境、成長要因、動向
 対象セグメント - コンポーネント、アプリケーション、エンドユーザー、地域
 地域範囲 - 北米; 欧州; アジア太平洋; 中南米; 中東 & アフリカ
 カスタマイズ範囲 - レポートのカスタマイズは無料（アナリストの作業時間8時間分まで）。国、地域、セグメントスコープの追加または変更*。

本調査の目的は、近年における様々なセグメントおよび国の市場規模を定義し、今後数年間の値を予測することである。本レポートは、調査対象国における産業の質的・量的側面の両方を盛り込むよう設計されています。

また、市場の将来的な成長を規定する推進要因や課題などの重要な側面に関する詳細情報も提供しています。さらに、主要企業の競争環境とコンポーネント提供の詳細な分析とともに、関係者が投資するためのミクロ市場における潜在的な機会も組み込んでいます。市場の詳細なセグメントとサブセグメントを以下に説明する：

コンポーネント別
ソフトウェア
サービス
アプリケーション別
創薬・医薬品開発
精密医療
ゲノミクス・プロテオミクス
メディカルイメージングと診断
臨床研究・治験
エンドユーザー別
製薬・バイオテクノロジー企業
学術・研究機関
ヘルスケアプロバイダー
医薬品開発業務受託機関（CRO）

地域別

北米
米国
カナダ

ヨーロッパ
英国
ドイツ
フランス
スペイン
イタリア
ROE

アジア太平洋
中国
インド
日本
オーストラリア
韓国
RoAPAC

ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ

中東・アフリカ
サウジアラビア
南アフリカ
その他の中東・アフリカ

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Chapter 1. Executive Summary
1.1. Market Snapshot
1.2. Global & Segmental Market Estimates & Forecasts, 2020-2030 (USD Billion)
1.2.1. Machine Learning in the Life Sciences Market, by Region, 2020-2030 (USD Billion)
1.2.2. Machine Learning in the Life Sciences Market, by Component, 2020-2030 (USD Billion)
1.2.3. Machine Learning in the Life Sciences Market, by Application, 2020-2030 (USD Billion)
1.2.4. Machine Learning in the Life Sciences Market, by End User, 2020-2030 (USD Billion)
1.3. Key Trends
1.4. Estimation Methodology
1.5. Research Assumption
Chapter 2. Global Machine Learning in the Life Sciences Market Definition and Scope
2.1. Objective of the Study
2.2. Market Definition & Scope
2.2.1. Industry Evolution
2.2.2. Scope of the Study
2.3. Years Considered for the Study
2.4. Currency Conversion Rates
Chapter 3. Global Machine Learning in the Life Sciences Market Dynamics
3.1. Machine Learning in the Life Sciences Market Impact Analysis (2020-2030)
3.1.1. Market Drivers
3.1.1.1. Advancements in AI and machine learning technologies
3.1.1.2. Increasing availability of large-scale biological and clinical datasets
3.1.1.3. Growing demand for personalized medicine
3.1.2. Market Challenges
3.1.2.1. High Cost of Machine Learning in the Life Sciences
3.1.3. Market Opportunities
3.1.3.1. Rising need for efficient drug discovery
3.1.3.2. Growing initiatives by key market players
Chapter 4. Global Machine Learning in the Life Sciences Market Industry Analysis
4.1. Porter’s 5 Force Model
4.1.1. Bargaining Power of Suppliers
4.1.2. Bargaining Power of Buyers
4.1.3. Threat of New Entrants
4.1.4. Threat of Substitutes
4.1.5. Competitive Rivalry
4.2. Porter’s 5 Force Impact Analysis
4.3. PEST Analysis
4.3.1. Political
4.3.2. Economical
4.3.3. Social
4.3.4. Technological
4.3.5. Environmental
4.3.6. Legal
4.4. Top investment opportunity
4.5. Top winning strategies
4.6. COVID-19 Impact Analysis
4.7. Disruptive Trends
4.8. Industry Expert Perspective
4.9. Analyst Recommendation & Conclusion
Chapter 5. Global Machine Learning in the Life Sciences Market, by Component
5.1. Market Snapshot
5.2. Global Machine Learning in the Life Sciences Market by Component, Performance - Potential Analysis
5.3. Global Machine Learning in the Life Sciences Market Estimates & Forecasts by Component 2020-2030 (USD Billion)
5.4. Machine Learning in the Life Sciences Market, Sub Segment Analysis
5.4.1. Software
5.4.2. Services
Chapter 6. Global Machine Learning in the Life Sciences Market, by Application
6.1. Market Snapshot
6.2. Global Machine Learning in the Life Sciences Market by Application, Performance - Potential Analysis
6.3. Global Machine Learning in the Life Sciences Market Estimates & Forecasts by Application 2020-2030 (USD Billion)
6.4. Machine Learning in the Life Sciences Market, Sub Segment Analysis
6.4.1. Drug Discovery and Development
6.4.2. Precision Medicine
6.4.3. Genomics and Proteomics
6.4.4. Medical Imaging and Diagnostics
6.4.5. Clinical Research and Trials
Chapter 7. Global Machine Learning in the Life Sciences Market, by End User
7.1. Market Snapshot
7.2. Global Machine Learning in the Life Sciences Market by End User, Performance - Potential Analysis
7.3. Global Machine Learning in the Life Sciences Market Estimates & Forecasts by End User 2020-2030 (USD Billion)
7.4. Machine Learning in the Life Sciences Market, Sub Segment Analysis
7.4.1. Pharmaceutical and Biotechnology Companies
7.4.2. Academic and Research Institutions
7.4.3. Healthcare Providers
7.4.4. Contract Research Organizations (CROs)
Chapter 8. Global Machine Learning in the Life Sciences Market, Regional Analysis
8.1. Top Leading Countries
8.2. Top Emerging Countries
8.3. Machine Learning in the Life Sciences Market, Regional Market Snapshot
8.4. North America Machine Learning in the Life Sciences Market
8.4.1. U.S. Machine Learning in the Life Sciences Market
8.4.1.1. Component breakdown estimates & forecasts, 2020-2030
8.4.1.2. Application breakdown estimates & forecasts, 2020-2030
8.4.1.3. End User breakdown estimates & forecasts, 2020-2030
8.4.2. Canada Machine Learning in the Life Sciences Market
8.5. Europe Machine Learning in the Life Sciences Market Snapshot
8.5.1. U.K. Machine Learning in the Life Sciences Market
8.5.2. Germany Machine Learning in the Life Sciences Market
8.5.3. France Machine Learning in the Life Sciences Market
8.5.4. Spain Machine Learning in the Life Sciences Market
8.5.5. Italy Machine Learning in the Life Sciences Market
8.5.6. Rest of Europe Machine Learning in the Life Sciences Market
8.6. Asia-Pacific Machine Learning in the Life Sciences Market Snapshot
8.6.1. China Machine Learning in the Life Sciences Market
8.6.2. India Machine Learning in the Life Sciences Market
8.6.3. Japan Machine Learning in the Life Sciences Market
8.6.4. Australia Machine Learning in the Life Sciences Market
8.6.5. South Korea Machine Learning in the Life Sciences Market
8.6.6. Rest of Asia Pacific Machine Learning in the Life Sciences Market
8.7. Latin America Machine Learning in the Life Sciences Market Snapshot
8.7.1. Brazil Machine Learning in the Life Sciences Market
8.7.2. Mexico Machine Learning in the Life Sciences Market
8.8. Middle East & Africa Machine Learning in the Life Sciences Market
8.8.1. Saudi Arabia Machine Learning in the Life Sciences Market
8.8.2. South Africa Machine Learning in the Life Sciences Market
8.8.3. Rest of Middle East & Africa Machine Learning in the Life Sciences Market

Chapter 9. Competitive Intelligence
9.1. Key Company SWOT Analysis
9.1.1. Company 1
9.1.2. Company 2
9.1.3. Company 3
9.2. Top Market Strategies
9.3. Company Profiles
9.3.1. IBM Corporation
9.3.1.1. Key Information
9.3.1.2. Overview
9.3.1.3. Financial (Subject to Data Availability)
9.3.1.4. Product Summary
9.3.1.5. Recent Developments
9.3.2. Microsoft Corporation
9.3.3. Alphabet Inc. (Google)
9.3.4. NVIDIA Corporation
9.3.5. Amazon Web Services (AWS)
9.3.6. Intel Corporation
9.3.7. Medtronic plc
9.3.8. Johnson & Johnson Services, Inc.
9.3.9. Koninklijke Philips N.V.
9.3.10. Roche Holding AG
Chapter 10. Research Process
10.1. Research Process
10.1.1. Data Mining
10.1.2. Analysis
10.1.3. Market Estimation
10.1.4. Validation
10.1.5. Publishing
10.2. Research Attributes
10.3. Research Assumption

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Table of Contents

Summary

Global Machine Learning in the Life Sciences Market is valued approximately USD XX billion in 2022 and is anticipated to grow with a healthy growth rate of more than XX% over the forecast period 2023-2030. The global machine learning in the life sciences market refers to the application of machine learning techniques and algorithms in various areas of the life sciences industry. Machine learning involves the use of computer algorithms that can learn from and make predictions or decisions based on patterns and data, without being explicitly programmed. The global machine learning in the life sciences market is influenced by factors such as advancements in AI and machine learning technologies, increasing availability of large-scale biological and clinical datasets, growing demand for personalized medicine. Moreover, the need for efficient drug discovery and development processes and rising initatives by key market players is creating lucrative growth opportunity for the market over the forecast period 2023-2030.

India is witnessing market growth as the software’s adoption is increase with growing digitalization in healthcare by the region. For instance, according to the Indian Society for Clinical Research (ISCR), a report was published in 2021 which stated that the digital adoption of clinical trials is witnessing growth for the market. Along with this, the government is supporting the healthcare industry in the country which is driving the growth of the market. As owing to this support, the companies can develop new and advanced technology for the proper management of patient’s data. For instance, in June 2021, the Indian government is planning to introduce a USD 6.8 billion worth credit incentive program in order to boost the country’s healthcare infrastructure. Along with this, the research and development activities for the clinical trial is increasing in Japan which is driving the growth for the market. For instance, in September 2020, The Medical Research Council (MRC) and Japan Agency for Medical Research and Development (AMED) have joined forces in order to support eight new regenerative medicine research partnerships. In this collaboration, MRC and AMED agreed to make almost USD 7.95 million available for supporting the collaborative projects that seek to advance regenerative approaches towards clinical use. However, the high cost of Machine Learning in the Life Sciences stifles market growth throughout the forecast period of 2023-2030.

The key regions considered for the Global Machine Learning in the Life Sciences Market study includes Asia Pacific, North America, Europe, Latin America, and Middle East & Africa. North America, particularly the United States, is a leading region in the machine learning in the life sciences market. The presence of major technology companies, research institutions, and pharmaceutical companies contributes to the growth of the market. The region has a well-established healthcare system, advanced research infrastructure, and supportive government initiatives promoting AI and machine learning applications in the life sciences sector. The Asia Pacific region is witnessing significant growth in the machine learning in the life sciences market. Countries such as China, Japan, and India are investing in AI and machine learning technologies to advance their healthcare systems and support research activities. The region has a large population, increasing healthcare expenditure, and a growing focus on precision medicine and personalized healthcare, driving the adoption of machine learning in the life sciences sector. Governments and industry players in the region are actively promoting AI and machine learning in healthcare and life sciences through policies, collaborations, and research initiatives.

Major market player included in this report are:
IBM Corporation
Microsoft Corporation
Alphabet Inc. (Google)
NVIDIA Corporation
Amazon Web Services (AWS)
Intel Corporation
Medtronic plc
Johnson & Johnson Services, Inc.
Koninklijke Philips N.V.
Roche Holding AG

Recent Developments in the Market:
 In February 2020, IBM Watson Health announced a collaboration with Pfizer to use machine learning to accelerate drug discovery in immunology and oncology.
 In September 2021, Verily launched the Project Baseline Health System Consortium, which aims to leverage machine learning to generate insights for personalized health management.
 In December 2020, Microsoft Research collaborated with biotech company Adaptive Biotechnologies to use machine learning for decoding the human immune system and developing personalized diagnostics and therapeutics.

Global Machine Learning in the Life Sciences Market Report Scope:
 Historical Data – 2020 - 2021
 Base Year for Estimation – 2022
 Forecast period - 2023-2030
 Report Coverage - Revenue forecast, Company Ranking, Competitive Landscape, Growth factors, and Trends
 Segments Covered - Component, Application, End User, Region
 Regional Scope - North America; Europe; Asia Pacific; Latin America; Middle East & Africa
 Customization Scope - Free report customization (equivalent up to 8 analyst’s working hours) with purchase. Addition or alteration to country, regional & segment scope*

The objective of the study is to define market sizes of different segments & countries in recent years and to forecast the values to the coming years. The report is designed to incorporate both qualitative and quantitative aspects of the industry within countries involved in the study.

The report also caters detailed information about the crucial aspects such as driving factors & challenges which will define the future growth of the market. Additionally, it also incorporates potential opportunities in micro markets for stakeholders to invest along with the detailed analysis of competitive landscape and Component offerings of key players. The detailed segments and sub-segment of the market are explained below:

By Component:
Software
Services
By Application:
Drug Discovery and Development
Precision Medicine
Genomics and Proteomics
Medical Imaging and Diagnostics
Clinical Research and Trials
By End User:
Pharmaceutical and Biotechnology Companies
Academic and Research Institutions
Healthcare Providers
Contract Research Organizations (CROs)

By Region:

North America
U.S.
Canada

Europe
UK
Germany
France
Spain
Italy
ROE

Asia Pacific
China
India
Japan
Australia
South Korea
RoAPAC

Latin America
Brazil
Mexico

Middle East & Africa
Saudi Arabia
South Africa
Rest of Middle East & Africa

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