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予測毒性学におけるAIの世界市場規模調査、コンポーネント別（ソリューション、サービス）、技術別（機械学習、自然言語処理、コンピュータビジョン、その他）、毒性エンドポイント別（遺伝毒性、肝毒性、神経毒性、心毒性、その他）、エンドユーザー別（製薬・バイオ企業、化学・化粧品、受託研究機関、その他）、地域別予測 2022-2032年Global AI in Predictive Toxicology Market Size study, by Component (Solution, Services) by Technology (Machine Learning, Natural Language Processing, Computer Vision, Others) by Toxicity Endpoints (Genotoxicity, Hepatotoxicity, Neurotoxicity, Cardiotoxicity, Others) by End User (Pharmaceutical & Biotechnology Companies, Chemical & Cosmetics, Contract Research Organizations, Others) and Regional Forecasts 2022-2032 予測毒性学におけるAI世界市場は、2023年に約3億6,406万米ドルと評価され、2024年から2032年までの予測期間中に29.56%以上の大幅な成長率が見込まれている。予測毒性学におけるAIは、高度な機械学習アルゴリズム... もっと見る
サマリー予測毒性学におけるAI世界市場は、2023年に約3億6,406万米ドルと評価され、2024年から2032年までの予測期間中に29.56%以上の大幅な成長率が見込まれている。予測毒性学におけるAIは、高度な機械学習アルゴリズムと計算モデルを利用して、生物系に対する様々な化学物質の毒性影響を予測する。化学的特性と生物学的反応を網羅する広範なデータセットを処理することで、AIはパターンを識別し、正確な毒性予測を提供することができ、それによって大規模な動物実験とヒト試験への依存を最小限に抑えることができる。この方法論は、医薬品開発と安全性評価の効率を高め、従来のアプローチに代わる、より迅速で費用対効果の高い、より倫理的な選択肢を提示する。AI主導の予測毒性学の統合は、信頼性が高くスケーラブルなソリューションを提供することで、この分野に変革をもたらしつつある。予測毒性学におけるAI世界市場の成長は、主に、機械学習や予測モデリングなどの最先端技術の開発と展開を促進する製薬AI新興企業への投資の増加によってもたらされる。これらの進歩は、化学化合物の毒性学的評価を大幅に改善し、効率的な医薬品開発プロセスに対する需要の増加に対応する。さらに、化学化合物の効果的なスクリーニングに対するニーズの高まりと、化学物質の安全性に対する懸念の高まりが、市場の成長をさらに後押ししている。しかし、予測モデルの精度を損なう可能性のあるデータの不足や質の低さ、AIモデルの統合に伴う複雑さなどの課題が、市場の大きな阻害要因となっている。 予測毒性学におけるAIの世界市場調査において考慮された主要地域には、アジア太平洋地域、北米、欧州、中南米、およびその他の地域が含まれる。2023年には、北米地域が最大の収益シェアを占めたが、これは同地域における製薬業界の強固な存在が、予測毒性学におけるAI技術の採用を後押ししているためである。北米の製薬会社は、効率的な医薬品開発プロセスの必要性をますます認識しつつある。AI技術を採用することで、これらの企業は創薬を迅速化し、研究開発努力を最適化し、全体的なコストを削減することができる。競争環境と製薬部門における革新的ソリューションの絶え間ない追求は、北米における予測毒性学における高度なAIアプリケーションの需要に大きく寄与している。さらに、アジア太平洋地域の市場は、予測期間2024年から2032年にかけて最も速い速度で発展すると予測されています。 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： ベネボレントAI ベルグヘルス バイオビスタ セルシウス・セラピューティクス Chemaxon Ltd. サイリカ Exscientia PLC インシリコメディシン インステム ラサ・リミテッド リカーシオン・ファーマシューティカルズ 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 - ソリューション - サービス別 テクノロジー別 - 機械学習 - 自然言語処理 - コンピュータビジョン - その他 毒性エンドポイント別 - 遺伝毒性 - 肝毒性 - 神経毒性 - 心毒性 - その他 エンドユーザー別 - 製薬・バイオテクノロジー企業 - 化学・化粧品 - 受託研究機関 - その他 地域別 北米 - 米国 - カナダ 欧州 - 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 - ロサンゼルス ラテンアメリカ - ブラジル - メキシコ - RoLA 中東・アフリカ - サウジアラビア - 南アフリカ - RoMEA 調査対象年は以下の通り： - 過去年 - 2022年 - 基準年 - 2023年 - 予測期間 - 2024年から2032年 主な内容 - 2022年から2032年までの10年間の市場推定と予測。 - 各市場セグメントの年換算収益と地域レベル分析。 - 主要地域の国レベル分析による地理的展望の詳細分析。 - 市場の主要プレーヤーに関する情報を含む競争状況。 - 主要事業戦略の分析と今後の市場アプローチに関する提言。 - 市場の競争構造の分析 - 市場の需要側と供給側の分析 目次第1章.予測毒性学における世界のAI市場 エグゼクティブサマリー1.1.予測毒性学におけるAIの世界市場規模・予測（2022-2032年） 1.2.地域別概要 1.3.セグメント別概要 1.3.1.コンポーネント別 1.3.2.技術別 1.3.3.毒性エンドポイント別 1.3.4.エンドユーザー別 1.4.主要動向 1.5.不況の影響 1.6.アナリストの推奨と結論 第2章.予測毒性学におけるAI世界市場の定義と調査前提条件 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.予測毒性学におけるAI世界市場ダイナミクス 3.1.市場促進要因 3.1.1.製薬AIスタートアップへの投資の増加 3.1.2.効率的な医薬品開発への需要の高まり 3.1.3.AI技術の進歩 3.1.4.化合物スクリーニングの効率化ニーズの高まり 3.1.5.化学物質の安全性に対する懸念の高まり 3.2.市場の課題 3.2.1.予測モデルの精度を損なう不十分または質の低いデータ 3.2.2.AIモデルの統合における複雑さ 3.3.市場機会 3.3.1.製薬会社とAI技術プロバイダーとのコラボレーションの増加 3.3.2.予測毒性学におけるAI応用の他産業への拡大 3.3.3.AIによる毒性評価のための標準化されたプロトコルの開発 第4章.予測毒性学における世界のAI市場産業分析 4.1.ポーターの5フォースモデル 4.1.1.サプライヤーの交渉力 4.1.2.買い手の交渉力 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5フォースモデルへの未来的アプローチ 4.1.7.ポーター5フォースの影響分析 4.2.PESTEL分析 4.2.1.政治的要因 4.2.2.経済的 4.2.3.社会 4.2.4.技術的 4.2.5.環境 4.2.6.法律 4.3.最高の投資機会 4.4.トップ勝ち組戦略 4.5.破壊的トレンド 4.6.業界専門家の視点 4.7.アナリストの推奨と結論 第5章.予測毒性学におけるAIの世界市場規模・予測（コンポーネント別） 2022年～2032年 5.1.セグメントダッシュボード 5.2.予測毒性学におけるAIの世界市場ソリューション収益動向分析、2022年・2032年（百万米ドル） 5.2.1.ソリューション 5.2.1.サービス 第6章.予測毒性学におけるAIの世界市場規模・予測（技術別） 2022年～2032年 6.1.セグメントダッシュボード 6.2.予測毒性学におけるAIの世界市場機械学習の収益動向分析、2022年・2032年（百万米ドル） 6.3.1.機械学習 6.3.2.自然言語処理 6.3.3.コンピュータビジョン 6.3.4.その他 第7章.予測毒性学におけるAI世界市場規模・予測：毒性エンドポイント別 2022-2032年 7.1.セグメントダッシュボード 7.2.予測毒性学におけるAIの世界市場遺伝毒性収益動向分析、2022年・2032年（百万米ドル） 7.3.1.遺伝毒性 7.3.2.肝毒性 7.3.3.神経毒性 7.3.4.心毒性 7.3.5.その他 第8章.予測毒性学におけるAI世界市場規模・予測：エンドユーザー別2022-2032年 8.1.セグメントダッシュボード 8.2.予測毒性学におけるAIの世界市場製薬企業・バイオテクノロジー企業の収益動向分析、2022年・2032年（百万米ドル） 8.3.1.製薬・バイオテクノロジー企業 8.3.2.化学・化粧品 8.3.3.受託研究機関 8.3.4.その他 第9章.予測毒性学におけるAIの世界市場規模・地域別予測 2022-2032 9.1.北米の予測毒性学におけるAI市場 9.1.1.予測毒性学における米国AI市場 9.1.1.1.コンポーネント別 9.1.1.2.技術別 9.1.1.3.毒性エンドポイント別 9.1.1.4.エンドユーザー別 9.1.2.予測毒性学におけるカナダのAI市場 9.2.予測毒性学における欧州AI市場 9.2.1.予測毒性学におけるイギリスのAI市場 9.2.2.予測毒性学におけるドイツのAI市場 9.2.3.予測毒性学におけるフランスAI市場 9.2.4.スペイン予測毒性学におけるAI市場 9.2.5.イタリアの毒性予測におけるAI市場 9.2.6.その他のヨーロッパの予測毒性学におけるAI市場 9.3.予測毒性学におけるアジア太平洋地域のAI市場 9.3.1.予測毒性学における中国AI市場 9.3.2.予測毒性学におけるインドのAI市場 9.3.3.毒性予測における日本のAI市場 9.3.4.予測毒性学におけるオーストラリアAI市場 9.3.5.韓国：予測毒性学におけるAI市場 9.3.6.その他のアジア太平洋地域の予測毒性学におけるAI市場 9.4.ラテンアメリカの予測毒性学におけるAI市場 9.4.1.毒物学予測におけるブラジルAI市場 9.4.2.メキシコの毒性予測におけるAI市場 9.4.3.その他のラテンアメリカの予測毒性学におけるAI市場 9.5.予測毒性学における中東・アフリカのAI市場 9.5.1.サウジアラビアの毒性予測におけるAI市場 9.5.2.南アフリカ共和国の予測毒性学におけるAI市場 9.5.3.予測毒性学におけるその他の中東・アフリカのAI市場 第10章.競合インテリジェンス 10.1.主要企業のSWOT分析 10.1.1.企業1 10.1.2.企業2 10.1.3.会社3 10.2.トップ市場戦略 10.3.企業プロフィール 10.3.1.ベネボレントAI 10.3.1.1.主要情報 10.3.1.2.概要 10.3.1.3.財務（データの入手可能性による） 10.3.1.4.製品概要 10.3.1.5.市場戦略 10.3.2.ベルグヘルス 10.3.3.バイオビスタ 10.3.4.セルシウス・セラピューティクス 10.3.5.ケマクソン社 10.3.6.サイリカ 10.3.7.エクスサイエンティアPLC 10.3.8.インシリコメディシン 10.3.9.インステム・ピーエルシー 10.3.10.ラサ・リミテッド 10.3.11.リカーシオン・ファーマシューティカルズ 第11章.研究プロセス 11.1.研究プロセス 11.1.1.データマイニング 11.1.2.分析 11.1.3.市場推定 11.1.4.バリデーション 11.1.5.出版 11.2.研究属性
SummaryGlobal AI in Predictive Toxicology Market was valued at approximately USD 364.06 million in 2023 and is expected to experience a significant growth rate of over 29.56% during the forecast period from 2024 to 2032. AI in Predictive Toxicology utilizes advanced machine learning algorithms and computational models to anticipate the toxic effects of various chemical substances on biological systems. By processing extensive datasets encompassing chemical properties and biological responses, AI can discern patterns and offer precise toxicity predictions, thereby minimizing the reliance on extensive animal testing and human trials. This methodology enhances the efficiency of drug development and safety evaluations, presenting a faster, cost-effective, and more ethical alternative to conventional approaches. The integration of AI-driven predictive toxicology is transforming the field by providing reliable and scalable solutions. Table of ContentsChapter 1. Global AI in Predictive Toxicology Market Executive Summary
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