バイオテクノロジーのAl市場：機能別（薬剤設計・最適化、バイオマーカー、SAR、臨床試験設計、データ評価、RWE、在庫、サプライチェーン、ロジスティクス、上市、価格設定、患者関与、有害事象）、エンドユーザー別 - 2029年までの世界予測

Al in Biotechnology Market by Function (Drug Design & Optimisation, Biomarker, SAR; Clinical Trial Design, Data Assessment, RWE, Inventory, Supply chain, Logistics; Launch, Pricing, Patient Engagement, Adverse Events), & End User - Global Forecast to 2029

バイオテクノロジーにおけるAIの世界市場は、予測期間中19.1%の高い年平均成長率で、2024年の32.3億米ドルから2029年には77.5億米ドルに達すると予測されている。同市場は、個別化治療や精密医薬品に対する需要の... もっと見る

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MarketsandMarkets マーケッツアンドマーケッツ	2025年2月1日	US$4,950 シングルユーザライセンスライセンス・価格情報注文方法はこちら	通常2営業日以内	397	525	英語

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サマリー

バイオテクノロジーにおけるAIの世界市場は、予測期間中19.1%の高い年平均成長率で、2024年の32.3億米ドルから2029年には77.5億米ドルに達すると予測されている。同市場は、個別化治療や精密医薬品に対する需要の高まりや、疾病の発生を予測する疫学モデルへのAIの応用が拡大していることから、成長が見込まれている。これは、公衆衛生当局が対応し、より良いワクチンを開発するのに役立ち、市場成長をさらに促進する。個別化治療と精密医療に対する需要の高まりは、臨床試験の実施件数の増加につながっている。例えば、2023年10月現在、Clincaltrials.govには、さまざまな疾患に対してAIを使用して実施された約1584件の臨床試験が報告されている。しかし、AIアルゴリズムの解釈可能性が限定的であること、導入コストが高いこと、データのプライバシーとセキュリティに関する懸念が市場成長の抑制要因となっている。
"機能別では、研究開発分野が2023年のバイオテクノロジーにおけるAI市場を支配"
バイオテクノロジーにおけるAI市場を機能別に見ると、研究・開発、規制対応、製造・サプライチェーン、上市・商業、市販後調査・患者サポートの6つのセグメントに大別される。2023年のバイオテクノロジーにおけるAI世界市場では、研究開発分野が最大のシェアを占めている。このセグメントの大きなシェアは、個別化医療に対する需要の高まり、ラボの自動化、予測分析の台頭、より迅速な創薬の必要性に起因している。例えば、AIネイティブのバイオテクノロジー企業や製薬業界のパートナー企業は、AI主導の臨床試験に参加する分子の数を増やしている（出典：Elsevier B.V.）。2023年には、約67件の進行中の臨床試験が報告されており、この数は2014年から前年比約60%の複合成長で増加している。

"2023年、製薬企業がエンドユーザーの中で最大の市場シェアを握る"
エンドユーザーに基づくと、製薬会社がバイオテクノロジーにおけるAI市場で最大のシェアを占めている。このような人口動態の変化に伴い、高い医療サービスや投薬需要につながる認知機能低下を筆頭に、新たな健康問題が生じている。平均寿命が延びるにつれて、製薬会社は巨大な成長機会を経験することになり、それによってこの高齢化人口の増加する医療需要を高めることになる。さらに、製薬会社は研究開発、特に創薬・薬剤開発プロセスに巨額の投資を行っており、AIは臨床試験における標的同定、リード最適化、患者層別化などのタスクに活用されている。

"2023年、欧州はバイオテクノロジー市場におけるAIの2番目に大きな地域市場であった。"

2023年、欧州はバイオテクノロジーにおけるAI市場で2番目に高いシェアを占めた。この優位性は、欧州におけるAIへの投資が大幅に増加し、バイオテクノロジー関連の医療技術の特許出願件数が増加していることに起因する。2022年、欧州特許庁（EPO）は1万件を超えるAI特許出願を公表し、バイオテクノロジーにおけるAIソリューションへの注目の高まりを浮き彫りにした。2023年3月、英国政府は研究開発を加速させるため、9つの有望なAIヘルスケア技術への投資を約束した。さらに、政府は2023年8月、ヘルスケアにおけるAIの応用を模索する22の新規プロジェクトを立ち上げた。これらの取り組みはすべて、バイオテクノロジー分野におけるAIの応用を先導するという欧州の決意を表している。

主な参加企業の内訳は以下の通り：
- 企業タイプ別 - ティア1：45％、ティア2：30％、ティア3：25
- 役職別 - Cレベル：42％、ディレクターレベル：31％、その他：27
- 地域別 - 北米：32%、欧州：32%、アジア太平洋地域：26%、中東・アフリカ：5%、中南米：5
NVIDIA Corporation（米国）、Illumina, Inc.（米国）、Exscientia plc（英国）、Schrödinger, Inc.（米国）、Recursion Pharmaceuticals, Inc.（米国）、SOPHiA GENETICS（スイス）、Predictive Oncology.(米国）、Deep Genomics.(カナダ）、Data4Cure, Inc.（米国）、Genoox（米国）、BenevolentAI（米国）、DNAnexus, Inc.（米国）などがバイオテクノロジーにおけるAI市場の主要プレーヤーである。
この調査には、バイオテクノロジーにおけるAI市場におけるこれらの主要プレイヤーの会社概要、最近の動向、主要市場戦略などの詳細な競合分析が含まれている。
調査範囲
この調査レポートは、バイオテクノロジーにおけるAI市場を分析しています。提供形態（エンドツーエンドソリューション、ニッチソリューション、技術プロバイダー、サービス）、機能（研究開発[R&D]、規制対応、製造＆サプライチェーン、上市＆商業、市販後調査＆患者サポート、企業）、導入形態（クラウドベース、オンプレミス）、エンドユーザー（製薬企業、バイオテクノロジー企業、研究機関・研究所、医療提供者、医薬品開発業務受託機関（CRO））、地域（北米、欧州、アジア太平洋地域、中南米、中東・アフリカ）を対象としています。
本レポートの範囲は、バイオテクノロジーにおけるAI市場の成長に影響を与える促進要因、阻害要因、課題、機会などの主要要因に関する詳細情報を網羅しています。主要な業界プレイヤーを詳細に分析し、事業概要、ソリューション、サービス、主要戦略、パートナーシップ、提携、買収、事業拡大、合意、投資、バイオテクノロジーにおけるAI市場に関連する製品発売などに関する洞察を提供しています。バイオテクノロジーにおけるAI市場のエコシステムにおける今後の新興企業の競争分析も本レポートでカバーしています。
レポートを購入する理由
本レポートは、既存企業や新規参入企業/小規模企業が市場の脈拍を測定するのに役立ち、ひいては市場シェアを拡大するのに役立ちます。本レポートを購入された企業は、以下の戦略を1つまたは組み合わせて使用し、市場での地位を強化することができます。
本レポートは以下の洞察を提供する：
主要推進要因の分析(主な推進要因（業界横断的な協力とパートナーシップの拡大、創薬と薬剤開発の時間とコストを削減するニーズの高まり、精密医療におけるAIの採用の高まり、コンピューティングパワーの向上、ハードウェアコストの低下）、阻害要因（AIの導入コストが高いため、特に中小企業や新興国でのバイオテクノロジーへの採用が制限される、バイオテクノロジーにおけるAIのデータプライバシーリスクとコンプライアンスの課題）、機会（バイオテクノロジーの進歩のための精密医療におけるAIとビッグデータの統合、バイオテクノロジー投資の急増が創薬イノベーションを加速するAIの機会を高める、世界的成長のためのヘルスケア、農業、環境科学にわたるイノベーション）、バイオテクノロジーにおけるAI市場の成長に影響を与える課題（AIの統合と信頼性を妨げるデータ品質と解釈可能性の問題、人材不足と進化する規制上の課題によって妨げられるバイオテクノロジーにおけるAI展開）。
 製品開発／イノベーション：バイオテクノロジーにおけるAI市場における今後の技術、研究開発活動、新製品発表に関する詳細な洞察。
 市場開発：有利な新興市場に関する包括的な情報を、提供、機能、展開モード、エンドユーザー、地域別に提供します。
 市場の多様化：バイオテクノロジーにおけるAI市場における製品ポートフォリオ、成長地域、最近の開発、投資に関する網羅的な情報。
 競合評価：NVIDIA Corporation（米国）、Illumina, Inc.（米国）、Exscientia（英国）、Schrödinger, Inc.（米国）、Recursion Pharmaceuticals, Inc.（米国）、SOPHiA GENETICS（スイス）、Predictive Oncology.(米国）、Deep Genomics.(カナダ）、Exscientia（米国）、Data4Cure, Inc.

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1 はじめに
1.1 調査目的 37
1.2 市場の定義 37
1.3 調査範囲 38
1.3.1 対象市場と地域範囲 38
1.3.2 対象範囲と除外範囲 39
1.3.3 考慮した年数 40
1.4 考慮した通貨 41
1.5 制限事項 41
1.6 利害関係者
2 調査方法 43
2.1 調査データ 43
2.1.1 二次データ 44
2.1.1.1 二次資料からの主要データ 45
2.1.2 一次データ
2.1.2.1 一次資料からの主要データ 47
2.1.2.2 一次専門家による洞察 48
2.2 市場規模の推定 49
2.3 データの三角測量 53
2.4 市場シェアの推定 54
2.5 リサーチの前提 54
2.6 制限事項 54
2.6.1 方法論に関する限界 54
2.6.2 範囲に関する限界 54
2.7 リスク評価
3 エグゼクティブ・サマリー 56
4 プレミアムインサイト 60
4.1 バイオテクノロジーにおけるAI市場の概要 60
4.2 バイオテクノロジーにおけるAI市場：地域別 61
4.3 北米：バイオテクノロジーにおけるAI市場：エンドユーザー・地域別 62
4.4 バイオテクノロジーにおけるAI市場：地理的スナップショット 63
4.5 バイオテクノロジーにおけるAI市場：先進国vs.新興国 63

5 市場の概要
5.1 はじめに
5.2 市場のダイナミクス
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 業界を超えた共同研究やパートナーシップの増加 65
5.2.1.2 創薬・開発にかかる時間とコストの削減ニーズの高まり 66
5.2.1.3 精密医療におけるAIの採用増加 66
5.2.1.4 コンピューティング能力の向上とハードウェアコストの低下 67
5.2.2 阻害要因 68
5.2.2.1 AI導入コストの高さが、特に中小企業や新興国におけるバイオテクノロジー分野での採用を制限する 68
5.2.2.2 バイオテクノロジーにおけるAIのデータプライバシー・リスクとコンプライアンス上の課題 68
5.2.3 機会 69
5.2.3.1 バイオテクノロジー発展のための精密医療におけるAIとビッグデータの統合 69
5.2.3.2 バイオテクノロジー投資の急増が創薬イノベーションを加速するAIの機会を高める 70
5.2.3.3 世界的成長のためのヘルスケア、農業、環境科学にわたるイノベーション 70
5.2.4 課題 70
5.2.4.1 AIの統合と信頼性を阻害するデータ品質と解釈可能性の問題 70
5.2.4.2 人材不足と進化する規制上の課題が阻むバイオテクノロジーへのAI導入 71
5.3 エコシステム分析 72
5.4 ケーススタディ分析 73
5.4.1 タンパク質モデルの迅速なトレーニングのためにNVIDIA DGXクラウドを活用 73
5.4.2 効率的な遺伝子バリアント検出のためにエンドツーエンドのNGSワークフローを導入した 73
5.4.3 ジェネレーティブAIと合理化されたワークフローによる創薬の加速 74
5.5 バリューチェーン分析 74
5.6 ポーターの5つの力分析 76
5.6.1 供給者の交渉力 77
5.6.2 買い手の交渉力 77
5.6.3 代替品の脅威 77
5.6.4 新規参入企業の脅威 77
5.6.5 競合の激しさ 77
5.7 規制分析 78
5.7.1 規制情勢 78
5.7.1.1 北米 78
5.7.1.2 欧州 79
5.7.1.3 アジア太平洋地域 80
5.7.1.4 中南米 81
5.7.1.5 中東・アフリカ 81
5.7.2 規制機関、政府機関、その他の組織 81
5.8 特許分析 84
5.8.1 バイオテクノロジーにおけるAIの特許公開動向 84
5.8.2 出願管轄と上位出願人の分析 85
5.9 技術分析 89
5.9.1 主要技術 89
5.9.1.1 自然言語処理（NLP） 89
5.9.1.2 予測分析 89
5.9.2 補完的技術
5.9.2.1 クラウドコンピューティング
5.9.2.2 ビッグデータ分析
5.10 業界動向 90
5.10.1 バイオテクノロジーにおけるAIの進化 90
5.10.2 コンピューター支援薬剤設計とAI 91
5.11 価格分析 91
5.11.1 指標価格分析（創薬プロセス別） 92
5.11.2 平均販売価格、地域別（定性） 92
5.12 主要会議・イベント（2025-2026年） 92
5.13 主要ステークホルダーと購買基準 94
5.13.1 購入基準 95
5.14 顧客のビジネスに影響を与えるトレンドと混乱 96
5.15 エンドユーザー分析 97
5.15.1 満たされていないニーズ 97
5.15.2 エンドユーザーの期待 98
5.16 投資と資金調達のシナリオ 98
5.17 AI／遺伝子AIがバイオテクノロジーにおけるAI市場に与える影響 99
5.17.1 主要使用事例 100
5.17.2 AI／ジェネレーティブAIの導入事例 100
5.17.2.1 ケーススタディバイオマーカー探索と臨床試験の最適化の加速 100
5.17.3 AI／ジェネレーティブAIの相互接続と隣接エコシステムへの影響 101
5.17.3.1 創薬・医薬品開発市場 101
5.17.3.2 ゲノミクス・バイオインフォマティクス市場 101
5.17.3.3 医用画像・診断市場 102
5.17.4 ユーザーへの対応と影響評価 102
5.17.4.1 ユーザー準備状況 102
5.17.4.1.1 製薬会社 102
5.17.4.1.2 バイオテクノロジー企業 102

5.17.4.2 影響評価 103
5.17.4.2.1 ユーザーA：製薬会社 103
5.17.4.2.1.1 実施 103
5.17.4.2.1.2 影響 103
5.17.4.2.2 ユーザーB：バイオテクノロジー企業 103
5.17.4.2.2.1 実施 103
5.17.4.2.2.2 影響 103
6 バイオテクノロジーにおけるAI市場：提供製品別 104
6.1 導入 105
6.2 エンド・ツー・エンド・ソリューション 105
6.2.1 市場成長を後押しする精度と効率向上のための高度アルゴリズムの利用拡大 105
6.3 ニッチ・ソリューション 106
6.3.1 ニッチソリューションが創薬における特定の課題に対処できることが採用を後押し 106
6.4 テクノロジー 107
6.4.1 創薬、個別化医療、データ分析を強化する技術が成長を促進する 107
6.5 サービス 108
6.5.1 コンサルティングサービス 109
6.5.1.1 研究プロセスの効率化とコスト削減がコンサルティングサービスの採用を後押し 109
6.5.2 導入サービスと継続的ITサポート 110
6.5.2.1 ITサポートサービスの精度向上と効率化が需要を押し上げる 110
6.5.3 研修・教育サービス 110
6.5.3.1 熟練人材のニーズが市場成長を促進 110
6.5.4 ポストセールス＆保守サービス 111
6.5.4.1 AIシステムの複雑化とAIアルゴリズムの改善ニーズが市場を押し上げる 111
7 バイオテクノロジーにおけるAI市場（機能別） 113
7.1 導入 114
7.2 研究開発 114
7.2.1 創薬 116
7.2.1.1 分子設計と最適化 117
7.2.1.1.1 分子設計・最適化による創薬効率の向上が市場成長を牽引 117
7.2.1.2 バイオマーカー探索 118
7.2.1.2.1 AIを活用したバイオマーカー探索による大規模データセットの解析能力が需要を押し上げる 118

7.2.1.3 構造活性相関（SAR）モデリング 119
7.2.1.3.1 SARを活用したデータ解析、予測モデリング、医薬品候補化合物の最適化の向上が成長を促進 119
7.2.2 臨床開発 119
7.2.2.1 試験デザイン 121
7.2.2.1.1 シミュレーションと患者層別化により試験デザインを改善するAIの能力が市場を促進する 121
7.2.2.2 治験施設の選択 121
7.2.2.2.1 臨床試験実施施設の選定プロセスの最適化が成長を促進する 121
7.2.2.3 採用 122
7.2.2.3.1 臨床試験参加者の選定・登録プロセスの強化が需要を促進する 122
7.2.2.4 臨床データ評価 123
7.2.2.4.1 データ解釈の効率と精度を高める臨床データ評価能力が市場を促進する 123
7.2.2.5 毒性予測とリスクモニタリング 123
7.2.2.5.1 新薬候補の包括的なリスクプロファイルを作成するデータ統合と予測モデリングの能力が市場を支える 123
7.2.2.6 モニタリングと服薬アドヒアランス 124
7.2.2.6.1 モニタリングと服薬アドヒアランスによる患者のコンプライアンス向上が市場成長を促進する 124
7.2.2.7 リアルワールドエビデンス（RWE）分析 125
7.2.2.7.1 RWE分析による安全性モニタリングと経済評価の強化が成長を促進する 125
7.3 規制コンプライアンス 125
7.3.1 臨床試験における規制遵守を確保するaiの能力が成長を支える 125
7.4 製造とサプライチェーン 126
7.4.1 サプライチェーン計画 128
7.4.1.1 リアルタイムデータ分析への需要の高まりが市場成長を加速 128
7.4.2 在庫管理 128
7.4.2.1 高度な分析による在庫追跡と補充の自動化が成長を促進する 128
7.4.3 物流最適化 129
7.4.3.1 バイオテクノロジー物流における連携と透明性を促進するAIの能力が成長を後押し 129
7.4.4 需要予測 130
7.4.4.1 信頼性の高い需要予測のためのデータ統合能力が成長を促進する 130
7.4.5 予知保全 130
7.4.5.1 AIを活用した予知保全で設備の信頼性を高め、需要を促進する 130
7.4.6 その他の製造・サプライチェーン機能 131
7.5 ローンチ＆コマーシャル 132
7.5.1 発売調整 133
7.5.1.1 予測分析による製品上市成功率の向上が採用を後押し 133
7.5.2 患者エンゲージメント 133
7.5.2.1 成長を支える、より良い健康状態のためのリアルタイム患者フィードバックなどの利点 133
7.5.3 マーケティング業務 134
7.5.3.1 AIによるマーケティングパフォーマンスの強化が市場を押し上げる 134
7.5.4 予測価格設定 135
7.5.4.1 AIによるプライシング精度の向上が普及を促進 135
7.6 市販後調査と患者サポート 135
7.6.1 服薬アドヒアランス 136
7.6.1.1 個別化医療への需要の高まりが市場を牽引 136
7.6.2 有害事象報告 137
7.6.2.1 迅速な市販後調査や医薬品の安全性向上などの利点が需要を牽引 137
7.6.3 患者モニタリング 138
7.6.3.1 遠隔医療ソリューションの台頭が需要を押し上げる 138
7.6.4 コンプライアンスモニタリング 138
7.6.4.1 複雑化する規制要件が採用を促進 138
7.6.5 患者支援プログラム 139
7.6.5.1 患者中心のケアへの関心の高まりが成長を支える 139
7.7 企業 140
7.7.1 リスク管理 141
7.7.1.1 成長を支える医薬品開発費の増加 141
7.7.2 コンプライアンス・モニタリング 141
7.7.2.1 成長支援となる機関の厳格なガイドライン 141
7.7.3 営業部隊の最適化 142
7.7.3.1 データ主導の意思決定ニーズが営業力最適化の導入を後押し 142
7.7.4 その他の企業機能 143
8 バイオテクノロジーにおけるAI市場（展開モード別） 144
8.1 導入 145
8.2 クラウドベースのソリューション 145
8.2.1 パブリッククラウド 146
8.2.1.1 高額なオンプレミスインフラへの依存を減らす必要性が需要を押し上げる 146
8.2.2 プライベートクラウド 147
8.2.2.1 セキュリティ強化とデータ保護のニーズが市場成長を促進 147
8.2.3 マルチクラウド 148
8.2.3.1 柔軟性とコスト最適化の強化が市場成長を後押し 148
8.2.4 ハイブリッドクラウド 149
8.2.4.1 ハイブリッドクラウドのコスト効率と柔軟性が成長を促進 149
8.3 オンプレミス・ソリューション 150
8.3.1 データのセキュリティやプライバシー、規制への対応などの利点が成長を後押し 150
9 バイオテクノロジーにおけるAI市場（エンドユーザー別） 152
9.1 導入 153
9.2 製薬会社 153
9.2.1 創薬・開発におけるAI統合に伴うイノベーションと効率性が採用を後押し 153
9.3 バイオテクノロジー企業 154
9.3.1 個別化医療と創薬を加速させるAI主導のイノベーションが成長を支える 154
9.4 研究機関・研究所 155
9.4.1 研究機関・研究所におけるAIの進展を促進する戦略的投資と提携 155
9.5 医療機関 156
9.5.1 患者転帰の改善が導入を後押し 156
9.6 受託研究機関（CRO） 157
9.6.1 臨床試験を加速し、患者募集を改善するAI技術の能力が成長を促進する 157
10 バイオテクノロジーにおけるAI市場（地域別） 159
10.1 はじめに
10.2 北米 161
10.2.1 北米のマクロ経済見通し 167
10.2.2 米国 167
10.2.2.1 投資とパートナーシップの増加が市場を牽引 167
10.2.3 カナダ 173
10.2.3.1 先端施設の利用可能性と新薬候補の承認期間の短縮が市場を牽引 173
10.3 欧州 179
10.3.1 欧州のマクロ経済見通し 186
10.3.2 ドイツ 186
10.3.2.1 新興企業への資金提供の増加がバイオテクノロジーにおけるAIの普及を促進する 186
10.3.3 イギリス 192
10.3.3.1 投資と政府資金配分の増加が市場を牽引 192
10.3.4 フランス 197
10.3.4.1 市場成長を支えるフランス政府の取り組み 197
10.3.5 イタリア 203
10.3.5.1 投資の拡大が市場成長の機会を生み出す 203

10.3.6 スペイン 209
10.3.6.1 個別化医療とデータ主導型医療へのニーズの高まりが市場導入率を高める 209
10.3.7 その他の欧州 214
10.4 アジア太平洋地域 220
10.4.1 アジア太平洋地域のマクロ経済見通し 228
10.4.2 日本 228
10.4.2.1 AI主導の創薬とバイオテクノロジー革新の加速が日本市場を牽引 228
10.4.3 中国 234
10.4.3.1 外国投資の増加が中国市場を牽引 234
10.4.4 インド 240
10.4.4.1 スタートアップ企業の増加と政府からの支援が市場を牽引 240
10.4.5 韓国 246
10.4.5.1 研究開発におけるAI統合の著しい進展が成長を促進 246
10.4.6 その他のアジア太平洋地域 252
10.5 ラテンアメリカ 258
10.5.1 ラテンアメリカのマクロ経済見通し 264
10.5.2 ブラジル 264
10.5.2.1 バイオテクノロジー企業の資金調達がブラジル市場を牽引 264
10.5.3 メキシコ 270
10.5.3.1 投資流入とAI関連教育の強化がメキシコ市場を牽引 270
10.5.4 その他のラテンアメリカ地域 276
10.6 中東・アフリカ 282
10.6.1 中東・アフリカのマクロ経済見通し 288
10.6.2 GCC諸国 288
10.6.2.1 市場成長を支える医療投資の増加 288
10.6.3 その他の中東・アフリカ 295
11 競争環境 302
11.1 はじめに 302
11.2 主要プレーヤーの戦略／勝利への権利 303
11.2.1 バイオテクノロジーAI市場で各社が採用した戦略の概要 303
11.3 収益分析（2019～2023年） 304
11.4 市場シェア分析、2023年 305
11.4.1 主要市場プレイヤーのランキング 308
11.5 企業評価マトリックス：主要プレイヤー、2023年 308
11.5.1 スター企業 308
11.5.2 新興リーダー 308
11.5.3 浸透型プレーヤー 309
11.5.4 参加企業 309
11.5.5 企業フットプリント：主要プレーヤー（2023年） 310
11.5.5.1 企業フットプリント
11.5.5.2 コンポーネントのフットプリント 311
11.5.5.3 アプリケーションフットプリント 312
11.5.5.4 エンドユーザーフットプリント 313
11.5.5.5 地域別フットプリント 314
11.6 企業評価マトリックス：新興企業／SM（2023年） 315
11.6.1 進歩的企業 315
11.6.2 反応する企業 315
11.6.3 ダイナミックな企業 315
11.6.4 スターティングブロック 315
11.6.5 競争ベンチマーク：新興企業／SM、2023年 317
11.7 企業の評価と財務指標 319
11.8 ブランド／製品の比較 320
11.9 競争シナリオ 321
11.9.1 製品の発売とアップグレード 321
11.9.2 取引 322
11.9.3 拡張 324
12 企業プロフィール 325
12.1 主要企業 325
12.1.1 エヌビディア・コーポレーション 325
12.1.1.1 事業概要
12.1.1.2 提供製品 326
12.1.1.3 最近の動向 327
12.1.1.3.1 製品発表 327
12.1.1.3.2 取引 327
12.1.1.4 MnMの見解 328
12.1.1.4.1 勝利への権利 328
12.1.1.4.2 戦略的選択 328
12.1.1.4.3 弱点と競争上の脅威 328
12.1.2 イルミナ・インク329
12.1.2.1 事業概要 329
12.1.2.2 提供製品 330
12.1.2.3 最近の動向 331
12.1.2.3.1 製品上市 331
12.1.2.3.2 取引 332
12.1.2.4 MnMの見解 333
12.1.2.4.1 勝利への権利 333
12.1.2.4.2 戦略的選択 334
12.1.2.4.3 弱点と競争上の脅威 334

12.1.3 エクスサイエンティア 335
12.1.3.1 事業概要 335
12.1.3.2 提供製品 336
12.1.3.3 最近の動向 336
12.1.3.3.1 製品上市 336
12.1.3.3.2 取引 336
12.1.3.3.3 その他の動向 339
12.1.3.4 MnMの見解 340
12.1.3.4.1 勝利への権利 340
12.1.3.4.2 戦略的選択 340
12.1.3.4.3 弱点と競争上の脅威 340
12.1.4 シュレーディンガー社341
12.1.4.1 事業概要 341
12.1.4.2 提供製品 342
12.1.4.3 最近の動向 343
12.1.4.3.1 製品のアップグレード 343
12.1.4.3.2 取引 343
12.1.5 リカーシオン・ファーマシューティカルズ・インク345
12.1.5.1 事業概要
12.1.5.2 提供製品 346
12.1.5.3 最近の動向 346
12.1.5.3.1 取引 346
12.1.5.3.2 事業拡大 347
12.1.5.3.3 その他の開発 347
12.1.6 ソフィア・ジェネティクス 348
12.1.6.1 事業概要 348
12.1.6.2 提供製品 349
12.1.6.3 最近の動向 349
12.1.6.3.1 製品上市 349
12.1.6.3.2 取引 350
12.1.7 プレディクティブ・オンコロジー 352
12.1.7.1 事業概要 352
12.1.7.2 提供製品 353
12.1.7.3 最近の動向 353
12.1.7.3.1 製品上市 353
12.1.7.3.2 取引 353
12.1.7.3.3 事業拡大 354

12.1.8 ベネベンタイ 355
12.1.8.1 事業概要 355
12.1.8.2 提供製品 356
12.1.8.3 近年の動き 356
12.1.8.3.1 取引 356
12.1.8.3.2 その他の動き 357
12.1.9 ユーロフィンズ・ディスカバリー 358
12.1.9.1 事業概要 358
12.1.9.2 提供製品 359
12.1.9.3 最近の動向 359
12.1.9.3.1 製品の上市 359
12.1.9.3.2 取引 360
12.1.9.3.3 事業拡大 361
12.1.10 xtalpi Inc.362
12.1.10.1 事業概要 362
12.1.10.2 提供製品 363
12.1.10.3 最近の動向 363
12.1.10.3.1 取引 363
12.1.11 DNanexus, Inc.365
12.1.11.1 事業概要 365
12.1.11.2 提供製品 365
12.1.11.3 最近の動向 366
12.1.11.3.1 取引 366
12.1.11.3.2 その他の動向 368
12.1.12 numedii, inc.369
12.1.12.1 事業概要 369
12.1.12.2 提供製品 369
12.1.13 BPGBIO, INC.370
12.1.13.1 事業概要 370
12.1.13.2 提供製品 370
12.1.13.3 最近の開発 371
12.1.13.3.1 製品の上市 371
12.1.13.3.2 取引 371
12.1.13.3.3 その他の動き 372
12.1.14 イクトス 373
12.1.14.1 事業概要 373
12.1.14.2 提供製品 373
12.1.14.3 最近の動向 374
12.1.14.3.1 取引 374
12.1.14.3.2 その他の動き 374

12.1.15 インシリコ・メディシン 375
12.1.15.1 事業概要 375
12.1.15.2 提供製品 375
12.1.15.3 最近の動向 376
12.1.15.3.1 製品承認 376
12.1.15.3.2 取引 376
12.1.15.3.3 その他の動向 376
12.1.16 ロジカ（チャールズリバー＋バローヘルス） 377
12.1.16.1 事業概要 377
12.1.16.2 提供製品 377
12.1.16.3 最近の動向 378
12.1.16.3.1 製品の発売 378
12.1.17 アメリカ化学会 379
12.1.17.1 事業概要 379
12.1.17.2 提供製品 379
12.1.18 株式会社アガニータ・アイ380
12.1.18.1 事業概要 380
12.1.18.2 提供製品 380
12.1.18.3 最近の動向 381
12.1.18.3.1 取引 381
12.1.18.3.2 その他の動き 381
12.2 新興／中堅企業 382
12.2.1 ベリシム・ライフ 382
12.2.2 バロ・ヘルス 382
12.2.3 テンパスアイ383
12.2.4 ライフビットバイオテック384
12.2.5 ジェノックス 384
12.2.6 データフォーキュア（株385
12.2.7 ディープ・ゲノミクス
13 付録 386
13.1 ディスカッションガイド 386
13.2 Knowledgestore：Marketsandmarketsの購読ポータル 393
13.3 カスタマイズオプション
13.4 関連レポート 395
13.5 著者の詳細 396

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Table of Contents

Summary

The global AI in biotechnology market is projected to reach USD 7.75 billion by 2029 from USD 3.23 billion in 2024, at a high CAGR of 19.1% during the forecast period. The market is expected to grow as a result of the increasing demand for personalized therapies and precision medicines, and the growing applications of AI in epidemiological models for predicting disease outbreaks. It helps public health officials to respond and develop better vaccines which further drives market growth. The increasing demand for personalized therapies and precision medicine has led to an increasing number of clinical trials performed. For instance, as of October 2023, around 1584 clinical trials performed using AI for various diseases were reported to Clincaltrials.gov. However, the limited interpretability of AI algorithms, high implementation cost and data privacy & security concerns are some of the restraining factors for the market growth.
“Based on function, research & development segment dominated the AI in biotechnology market in 2023”
The AI in biotechnology market by function is broadly divided into six segments: research & development, regulatory compliance, manufacturing & supply chain, launch & commercial, and post-market surveillance & patient support. The research & development segment accounted for the largest share of the global AI in biotechnology market in 2023. The large share of this segment can be attributed to the rising demand for personalized medicine, automation in labs, the rise of predictive analytics, and the need for faster drug discovery. an increase in the number of AI-discovered molecules in clinical trials significantly augments market growth. For instance, AI-native Biotechs and their partners in the pharmaceutical industry have entered an increasing number of molecules for AI-driven clinical trials (Source: Elsevier B.V.). In 2023, there were around 67 reported ongoing trials, and this number has increased from 2014 with around 60% year-over-year compound growth.

“In 2023, the pharmaceutical companies held the largest market share among end users.”
Based on end user, pharmaceutical companies hold the largest share of the AI in biotechnology market. There are emerging health problems, notably cognitive decline that led to high healthcare services and medication demands, associated with such demographic shifts. Pharmaceutical companies will experience huge growth opportunities as life expectancy increases, thereby raising the increasing healthcare demands of this aging population. Additionally, massive investments are being made by pharmaceutical companies into research and development, particularly drug discovery and development processes wherein AI is utilized for tasks like target identification, lead optimization, and patient stratification in clinical trials.

“In 2023, Europe was the second largest regional market for AI in the biotechnology market.”

In 2023, Europe held the second-highest share of the AI in biotechnology market. This dominance is attributed to a substantial increase in investment in Europe for AI, with a growing number of patent filings for biotechnology-related medical technology. In the year 2022, the European Patent Office (EPO) published over 10,000 AI patent applications, which highlights an increased focus on AI solutions in biotechnology. In March 2023, the UK government pledged investment in nine promising AI healthcare technologies to speed up research and development. Moreover, in August 2023, the government launched 22 new projects to explore the application of AI in healthcare. All these initiatives represent Europe's determination to spearhead applications of AI in the biotechnology sector.

The break-down of primary participants is as mentioned below:
• By Company Type - Tier 1: 45%, Tier 2: 30%, and Tier 3: 25%
• By Designation - C-level: 42%, Director-level: 31%, and Others: 27%
• By Region - North America: 32%, Europe: 32%, Asia Pacific: 26%, Middle East & Africa: 5%, Latin America: 5%
NVIDIA Corporation (US), Illumina, Inc. (US), Exscientia plc (UK), Schrödinger, Inc. (US), Recursion Pharmaceuticals, Inc. (US), SOPHiA GENETICS (Switzerland), Predictive Oncology. (US), Deep Genomics. (Canada), ), Data4Cure, Inc. (US), Genoox (US), BenevolentAI (US), and DNAnexus, Inc. (US) are some of the key players in the AI in biotechnology market.
The study includes an in-depth competitive analysis of these key players in AI in biotechnology market, with their company profiles, recent developments, and key market strategies.
Research Coverage:
The report analyses the AI in biotechnology market. It aims to estimate the market size and future growth potential of various market segments based on offering (end-to-end solutions, niche solutions, technology providers, and services), function (research & development [R&D], regulatory compliance, manufacturing & supply chain, launch & commercial, post-market surveillance & patient support, and corporate), deployment mode (cloud-based, and on-premise), end-user (pharmaceutical companies, biotechnology companies, research institutes and labs, healthcare providers, and contract research organizations [CRO]), and region (North America, Europe, Asia Pacific, Latin America and Middle East & Africa).
The scope of the report covers detailed information regarding the major factors, such as drivers, restraints, challenges, and opportunities, influencing the growth of the AI in biotechnology market. A detailed analysis of the key industry players has been done to provide insights into their business overview, solutions, and services; key strategies; partnerships, collaborations, acquisitions, expansion, agreements, investment, and product launches associated with the AI in biotechnology market. Competitive analysis of upcoming startups in the AI in biotechnology market ecosystem is covered in this report.
Reasons to Buy the Report
This report will enrich established firms and new entrants/smaller firms to gauge the market's pulse, which, in turn, would help them garner a greater share of the market. Firms purchasing the report could use one or a combination of the below-mentioned strategies to strengthen their positions in the market.
This report provides insights on:
Analysis of key drivers: (growing cross-industry collaborations and partnerships, growing need to reduce the time and cost of drug discovery and development, rising adoption of AI in precision medicine, improving computing power, and declining hardware cost), restraints (high implementation costs of AI limit adoption in biotechnology, especially for SMEs and emerging economies, data privacy risks and compliance challenges for AI in biotechnology), opportunities (integrating AI and big data in precision medicine for biotechnology advancement, surge in biotechnology investments enhances opportunities for AI to accelerate drug discovery innovations, innovation across healthcare, agriculture, and environmental science for global growth), and challenges (data quality and interpretability issues that hinder AI integration and trustworthiness, AI deployment in biotechnology hindered by talent shortages and evolving regulatory challenges) influencing the growth of the AI in biotechnology market.
 Product Development/Innovation: Detailed insights on upcoming technologies, research & development activities, and new product launches in the AI in biotechnology market.
 Market Development: Comprehensive information on the lucrative emerging markets, by offering, function, deployment mode, end-user, and region.
 Market Diversification: Exhaustive information about the product portfolios, growing geographies, recent developments, and investments in the AI in biotechnology market.
 Competitive Assessment: In-depth assessment of market shares, growth strategies, product offerings, and capabilities of the leading players in the AI in biotechnology market including NVIDIA Corporation (US), Illumina, Inc. (US), Exscientia (UK), Schrödinger, Inc. (US), Recursion Pharmaceuticals, Inc. (US), SOPHiA GENETICS (Switzerland), Predictive Oncology. (US),Deep Genomics. (Canada), Exscientia (US), and Data4Cure, Inc.

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1 INTRODUCTION 37
1.1 STUDY OBJECTIVES 37
1.2 MARKET DEFINITION 37
1.3 STUDY SCOPE 38
1.3.1 MARKETS COVERED & REGIONAL SCOPE 38
1.3.2 INCLUSIONS & EXCLUSIONS 39
1.3.3 YEARS CONSIDERED 40
1.4 CURRENCY CONSIDERED 41
1.5 LIMITATIONS 41
1.6 STAKEHOLDERS 42
2 RESEARCH METHODOLOGY 43
2.1 RESEARCH DATA 43
2.1.1 SECONDARY DATA 44
2.1.1.1 Key data from secondary sources 45
2.1.2 PRIMARY DATA 45
2.1.2.1 Key data from primary sources 47
2.1.2.2 Insights from primary experts 48
2.2 MARKET SIZE ESTIMATION 49
2.3 DATA TRIANGULATION 53
2.4 MARKET SHARE ESTIMATION 54
2.5 RESEARCH ASSUMPTIONS 54
2.6 LIMITATIONS 54
2.6.1 METHODOLOGY-RELATED LIMITATIONS 54
2.6.2 SCOPE-RELATED LIMITATIONS 54
2.7 RISK ASSESSMENT 55
3 EXECUTIVE SUMMARY 56
4 PREMIUM INSIGHTS 60
4.1 AI IN BIOTECHNOLOGY MARKET OVERVIEW 60
4.2 AI IN BIOTECHNOLOGY MARKET, BY REGION 61
4.3 NORTH AMERICA: AI IN BIOTECHNOLOGY MARKET, BY END USER & REGION 62
4.4 AI IN BIOTECHNOLOGY MARKET: GEOGRAPHIC SNAPSHOT 63
4.5 AI IN BIOTECHNOLOGY MARKET: DEVELOPED VS. EMERGING ECONOMIES 63

5 MARKET OVERVIEW 64
5.1 INTRODUCTION 64
5.2 MARKET DYNAMICS 64
5.2.1 DRIVERS 65
5.2.1.1 Growing cross-industry collaborations and partnerships 65
5.2.1.2 Growing need to reduce time and cost of drug discovery and development 66
5.2.1.3 Rising adoption of AI in precision medicine 66
5.2.1.4 Improving computing power and declining hardware cost 67
5.2.2 RESTRAINTS 68
5.2.2.1 High implementation costs of AI limit adoption in biotechnology, especially for SMEs and emerging economies 68
5.2.2.2 Data privacy risks and compliance challenges for AI in biotechnology 68
5.2.3 OPPORTUNITIES 69
5.2.3.1 Integrating AI and big data in precision medicine for biotechnology advancement 69
5.2.3.2 Surge in biotechnology investments enhances opportunities for AI to accelerate drug discovery innovations 70
5.2.3.3 Innovation across healthcare, agriculture, and environmental science for global growth 70
5.2.4 CHALLENGES 70
5.2.4.1 Data quality and interpretability issues that hinder AI integration and trustworthiness 70
5.2.4.2 AI deployment in biotechnology hindered by talent shortages and evolving regulatory challenges 71
5.3 ECOSYSTEM ANALYSIS 72
5.4 CASE STUDY ANALYSIS 73
5.4.1 LEVERAGED NVIDIA DGX CLOUD FOR RAPID TRAINING OF PROTEIN MODELS 73
5.4.2 IMPLEMENTED END-TO-END NGS WORKFLOW FOR EFFICIENT GENETIC VARIANT DETECTION 73
5.4.3 ACCELERATED DRUG DISCOVERY WITH GENERATIVE AI AND STREAMLINED WORKFLOWS 74
5.5 VALUE CHAIN ANALYSIS 74
5.6 PORTER'S FIVE FORCES ANALYSIS 76
5.6.1 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 77
5.6.2 BARGAINING POWER OF BUYERS 77
5.6.3 THREAT OF SUBSTITUTES 77
5.6.4 THREAT OF NEW ENTRANTS 77
5.6.5 INTENSITY OF COMPETITIVE RIVALRY 77
5.7 REGULATORY ANALYSIS 78
5.7.1 REGULATORY LANDSCAPE 78
5.7.1.1 North America 78
5.7.1.2 Europe 79
5.7.1.3 Asia Pacific 80
5.7.1.4 Latin America 81
5.7.1.5 Middle East & Africa 81
5.7.2 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 81
5.8 PATENT ANALYSIS 84
5.8.1 PATENT PUBLICATION TRENDS FOR AI IN BIOTECHNOLOGY 84
5.8.2 JURISDICTION AND TOP APPLICANT ANALYSIS 85
5.9 TECHNOLOGY ANALYSIS 89
5.9.1 KEY TECHNOLOGIES 89
5.9.1.1 Natural language processing (NLP) 89
5.9.1.2 Predictive analytics 89
5.9.2 COMPLEMENTARY TECHNOLOGIES 89
5.9.2.1 Cloud computing 89
5.9.2.2 Big data analytics 89
5.10 INDUSTRY TRENDS 90
5.10.1 EVOLUTION OF AI IN BIOTECHNOLOGY 90
5.10.2 COMPUTER-AIDED DRUG DESIGN AND AI 91
5.11 PRICING ANALYSIS 91
5.11.1 INDICATIVE PRICING ANALYSIS, BY DRUG DISCOVERY PROCESS 92
5.11.2 AVERAGE SELLING PRICE, BY REGION (QUALITATIVE) 92
5.12 KEY CONFERENCES & EVENTS, 2025–2026 92
5.13 KEY STAKEHOLDERS & BUYING CRITERIA 94
5.13.1 BUYING CRITERIA 95
5.14 TRENDS & DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMERS’ BUSINESSES 96
5.15 END-USER ANALYSIS 97
5.15.1 UNMET NEEDS 97
5.15.2 END-USER EXPECTATIONS 98
5.16 INVESTMENT & FUNDING SCENARIO 98
5.17 IMPACT OF AI/GEN AI ON AI IN BIOTECHNOLOGY MARKET 99
5.17.1 KEY USE CASES 100
5.17.2 CASE STUDIES OF AI/GENERATIVE AI IMPLEMENTATION 100
5.17.2.1 Case study: Accelerated biomarker discovery and clinical trial optimization 100
5.17.3 IMPACT OF AI/GEN AI ON INTERCONNECTED AND ADJACENT ECOSYSTEMS 101
5.17.3.1 Drug discovery and development market 101
5.17.3.2 Genomics and bioinformatics market 101
5.17.3.3 Medical imaging & diagnostics market 102
5.17.4 USER READINESS & IMPACT ASSESSMENT 102
5.17.4.1 User readiness 102
5.17.4.1.1 Pharmaceutical companies 102
5.17.4.1.2 Biotechnology companies 102

5.17.4.2 Impact assessment 103
5.17.4.2.1 User A: Pharmaceutical companies 103
5.17.4.2.1.1 Implementation 103
5.17.4.2.1.2 Impact 103
5.17.4.2.2 User B: Biotechnology companies 103
5.17.4.2.2.1 Implementation 103
5.17.4.2.2.2 Impact 103
6 AI IN BIOTECHNOLOGY MARKET, BY OFFERING 104
6.1 INTRODUCTION 105
6.2 END-TO-END SOLUTIONS 105
6.2.1 GROWING USE OF ADVANCED ALGORITHMS TO IMPROVE PRECISION AND EFFICIENCY TO BOOST MARKET GROWTH 105
6.3 NICHE SOLUTIONS 106
6.3.1 ABILITY OF NICHE SOLUTIONS TO ADDRESS SPECIFIC CHALLENGES WITHIN DRUG DISCOVERY TO SUPPORT ADOPTION 106
6.4 TECHNOLOGIES 107
6.4.1 ABILITY OF TECHNOLOGIES TO ENHANCE DRUG DISCOVERY, PERSONALIZED MEDICINE, AND DATA ANALYTICS TO FUEL GROWTH 107
6.5 SERVICES 108
6.5.1 CONSULTING SERVICES 109
6.5.1.1 Increasing efficiency of research processes and cost savings to boost adoption of consulting services 109
6.5.2 IMPLEMENTATION SERVICES & ONGOING IT SUPPORT 110
6.5.2.1 Increasing precision and efficiency in IT support services to boost demand 110
6.5.3 TRAINING & EDUCATION SERVICES 110
6.5.3.1 Need for skilled talent to drive market growth 110
6.5.4 POST-SALES & MAINTENANCE SERVICES 111
6.5.4.1 Complexity of AI systems and need for improvement in AI algorithms to boost market 111
7 AI IN BIOTECHNOLOGY MARKET, BY FUNCTION 113
7.1 INTRODUCTION 114
7.2 RESEARCH & DEVELOPMENT 114
7.2.1 DRUG DISCOVERY 116
7.2.1.1 Molecular design & optimization 117
7.2.1.1.1 Increased efficiency in drug discovery with molecular design & optimization to drive market growth 117
7.2.1.2 Biomarker discovery 118
7.2.1.2.1 Ability to analyze large data sets with AI-enabled biomarker discovery to boost demand for 118

7.2.1.3 Structure-activity relationship (SAR) modeling 119
7.2.1.3.1 Improved data analysis, predictive modeling, and compound optimization for drug candidates with SAR to fuel growth 119
7.2.2 CLINICAL DEVELOPMENT 119
7.2.2.1 Trial design 121
7.2.2.1.1 Ability of AI to improve trial design through simulations and patient stratification to favor market 121
7.2.2.2 Site selection 121
7.2.2.2.1 Optimized process of selecting clinical trial sites to fuel growth 121
7.2.2.3 Recruitment 122
7.2.2.3.1 Enhanced process of selecting and enrolling participants for clinical trials to drive demand 122
7.2.2.4 Clinical data assessment 123
7.2.2.4.1 Ability of clinical data assessment to enhance efficiency and accuracy of data interpretation to propel market 123
7.2.2.5 Predictive toxicity & risk monitoring 123
7.2.2.5.1 Ability of data integration and predictive modeling to create comprehensive risk profiles for drug candidates to support market 123
7.2.2.6 Monitoring & drug adherence 124
7.2.2.6.1 Enhanced patient compliance with monitoring & drug adherence to drive market growth 124
7.2.2.7 Real-world evidence (RWE) analysis 125
7.2.2.7.1 Enhanced safety monitoring & economic evaluation with RWE analysis to propel growth 125
7.3 REGULATORY COMPLIANCE 125
7.3.1 ABILITY OF AI TO ENSURE REGULATORY COMPLIANCE IN CLINICAL TRIALS TO SUPPORT GROWTH 125
7.4 MANUFACTURING & SUPPLY CHAIN 126
7.4.1 SUPPLY CHAIN PLANNING 128
7.4.1.1 Increasing demand for real-time data analytics to accelerate market growth 128
7.4.2 INVENTORY MANAGEMENT 128
7.4.2.1 Automating stock tracking and replenishment with advanced analytics to fuel growth 128
7.4.3 LOGISTICS OPTIMIZATION 129
7.4.3.1 Ability of AI to drive collaboration and transparency in biotechnology logistics to aid growth 129
7.4.4 DEMAND FORECASTING 130
7.4.4.1 Ability to integrate data for reliable demand forecasts to fuel growth 130
7.4.5 PREDICTIVE MAINTENANCE 130
7.4.5.1 Boosting equipment reliability with AI-powered predictive maintenance to drive demand 130
7.4.6 OTHER MANUFACTURING & SUPPLY CHAIN FUNCTIONS 131
7.5 LAUNCH & COMMERCIAL 132
7.5.1 LAUNCH COORDINATION 133
7.5.1.1 Growing product launch success rates through predictive analytics to boost adoption 133
7.5.2 PATIENT ENGAGEMENT 133
7.5.2.1 Advantages such as real-time patient feedback for better health outcomes to support growth 133
7.5.3 MARKETING OPERATIONS 134
7.5.3.1 Enhanced marketing performance with AI to boost market 134
7.5.4 PREDICTIVE PRICING 135
7.5.4.1 Ability of AI to enhance pricing accuracy to drive adoption 135
7.6 POST-MARKETING SURVEILLANCE & PATIENT SUPPORT 135
7.6.1 MEDICATION ADHERENCE 136
7.6.1.1 Growing demand for personalized healthcare to drive market 136
7.6.2 ADVERSE EVENT REPORTING 137
7.6.2.1 Advantages such as faster post-market surveillance and enhanced drug safety to drive demand 137
7.6.3 PATIENT MONITORING 138
7.6.3.1 Rise of remote healthcare solutions to boost demand 138
7.6.4 COMPLIANCE MONITORING 138
7.6.4.1 Increasing complexity of regulatory requirements to drive adoption 138
7.6.5 PATIENT SUPPORT PROGRAMS 139
7.6.5.1 Growing interest in patient-centered care to support growth 139
7.7 CORPORATE 140
7.7.1 RISK MANAGEMENT 141
7.7.1.1 Rising expenditure for drug development to support growth 141
7.7.2 COMPLIANCE MONITORING 141
7.7.2.1 Strict guidelines from bodies to aid growth 141
7.7.3 SALES FORCE OPTIMIZATION 142
7.7.3.1 Need for data-driven decision-making to boost adoption of sales force optimization 142
7.7.4 OTHER CORPORATE FUNCTIONS 143
8 AI IN BIOTECHNOLOGY MARKET, BY DEPLOYMENT MODE 144
8.1 INTRODUCTION 145
8.2 CLOUD-BASED SOLUTIONS 145
8.2.1 PUBLIC CLOUD 146
8.2.1.1 Need to reduce dependency on expensive on-premise infrastructure to boost demand 146
8.2.2 PRIVATE CLOUD 147
8.2.2.1 Need for enhanced security and data protection to drive market growth 147
8.2.3 MULTI-CLOUD 148
8.2.3.1 Enhanced flexibility & cost optimization to support market growth 148
8.2.4 HYBRID CLOUD 149
8.2.4.1 Cost efficiency and flexibility of hybrid cloud to fuel growth 149
8.3 ON-PREMISE SOLUTIONS 150
8.3.1 ADVANTAGES SUCH AS DATA SECURITY AND PRIVACY AND COMPLIANCE WITH REGULATIONS TO FAVOR GROWTH 150
9 AI IN BIOTECHNOLOGY MARKET, BY END USER 152
9.1 INTRODUCTION 153
9.2 PHARMACEUTICAL COMPANIES 153
9.2.1 INNOVATION AND EFFICIENCY ASSOCIATED WITH AI INTEGRATION IN DRUG DISCOVERY & DEVELOPMENT TO BOOST ADOPTION 153
9.3 BIOTECHNOLOGY COMPANIES 154
9.3.1 ABILITY OF AI-DRIVEN INNOVATIONS TO ACCELERATE PERSONALIZED MEDICINE AND DRUG DISCOVERY TO SUPPORT GROWTH 154
9.4 RESEARCH INSTITUTES & LABS 155
9.4.1 STRATEGIC INVESTMENTS AND COLLABORATIONS TO PROPEL AI ADVANCEMENTS IN RESEARCH INSTITUTES AND LABS 155
9.5 HEALTHCARE PROVIDERS 156
9.5.1 IMPROVED PATIENT OUTCOMES TO SUPPORT ADOPTION 156
9.6 CONTRACT RESEARCH ORGANIZATIONS (CROS) 157
9.6.1 ABILITY OF AI TECHNOLOGIES TO ACCELERATE CLINICAL TRIALS AND IMPROVE PATIENT RECRUITMENT TO FUEL GROWTH 157
10 AI IN BIOTECHNOLOGY MARKET, BY REGION 159
10.1 INTRODUCTION 160
10.2 NORTH AMERICA 161
10.2.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR NORTH AMERICA 167
10.2.2 US 167
10.2.2.1 Increasing investments and partnerships to drive market 167
10.2.3 CANADA 173
10.2.3.1 Availability of advanced facilities and shorter approval times for drug candidates to drive market 173
10.3 EUROPE 179
10.3.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR EUROPE 186
10.3.2 GERMANY 186
10.3.2.1 Increased funding in start-ups to drive uptake of AI in biotechnology 186
10.3.3 UK 192
10.3.3.1 Increasing investments and government fund allocations to drive market 192
10.3.4 FRANCE 197
10.3.4.1 Government initiatives in France to support market growth 197
10.3.5 ITALY 203
10.3.5.1 Growing investments to create opportunities for market growth 203

10.3.6 SPAIN 209
10.3.6.1 Increasing need for personalized medicine and data-driven healthcare to increase adoption rate in market 209
10.3.7 REST OF EUROPE 214
10.4 ASIA PACIFIC 220
10.4.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR ASIA PACIFIC 228
10.4.2 JAPAN 228
10.4.2.1 Accelerating AI-driven drug discovery and biotechnology innovation to drive market in Japan 228
10.4.3 CHINA 234
10.4.3.1 Rising foreign investments to drive market in China 234
10.4.4 INDIA 240
10.4.4.1 Increasing number of start-ups and support from government to propel market 240
10.4.5 SOUTH KOREA 246
10.4.5.1 Significant advances in AI integration for R&D to fuel growth 246
10.4.6 REST OF ASIA PACIFIC 252
10.5 LATIN AMERICA 258
10.5.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR LATIN AMERICA 264
10.5.2 BRAZIL 264
10.5.2.1 Funding of biotech companies to drive market in Brazil 264
10.5.3 MEXICO 270
10.5.3.1 Investment inflows and strengthening AI-related education to drive market in Mexico 270
10.5.4 REST OF LATIN AMERICA 276
10.6 MIDDLE EAST & AFRICA 282
10.6.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR MIDDLE EAST & AFRICA 288
10.6.2 GCC COUNTRIES 288
10.6.2.1 Increase in healthcare investments to support market growth 288
10.6.3 REST OF MIDDLE EAST & AFRICA 295
11 COMPETITIVE LANDSCAPE 302
11.1 INTRODUCTION 302
11.2 KEY PLAYER STRATEGY/RIGHT TO WIN 303
11.2.1 OVERVIEW OF STRATEGIES ADOPTED BY PLAYERS IN AI IN BIOTECHNOLOGY MARKET 303
11.3 REVENUE ANALYSIS, 2019–2023 304
11.4 MARKET SHARE ANALYSIS, 2023 305
11.4.1 RANKING OF KEY MARKET PLAYERS 308
11.5 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS, 2023 308
11.5.1 STARS 308
11.5.2 EMERGING LEADERS 308
11.5.3 PERVASIVE PLAYERS 309
11.5.4 PARTICIPANTS 309
11.5.5 COMPANY FOOTPRINT: KEY PLAYERS, 2023 310
11.5.5.1 Company footprint 310
11.5.5.2 Component footprint 311
11.5.5.3 Application footprint 312
11.5.5.4 End-user footprint 313
11.5.5.5 Region footprint 314
11.6 COMPANY EVALUATION MATRIX: START-UPS/SMES, 2023 315
11.6.1 PROGRESSIVE COMPANIES 315
11.6.2 RESPONSIVE COMPANIES 315
11.6.3 DYNAMIC COMPANIES 315
11.6.4 STARTING BLOCKS 315
11.6.5 COMPETITIVE BENCHMARKING: STARTUPS/SMES, 2023 317
11.7 COMPANY VALUATION & FINANCIAL METRICS 319
11.8 BRAND/PRODUCT COMPARISON 320
11.9 COMPETITIVE SCENARIO 321
11.9.1 PRODUCT LAUNCHES & UPGRADES 321
11.9.2 DEALS 322
11.9.3 EXPANSIONS 324
12 COMPANY PROFILES 325
12.1 KEY PLAYERS 325
12.1.1 NVIDIA CORPORATION 325
12.1.1.1 Business overview 325
12.1.1.2 Products offered 326
12.1.1.3 Recent developments 327
12.1.1.3.1 Product launches 327
12.1.1.3.2 Deals 327
12.1.1.4 MnM view 328
12.1.1.4.1 Right to win 328
12.1.1.4.2 Strategic choices 328
12.1.1.4.3 Weaknesses & competitive threats 328
12.1.2 ILLUMINA, INC. 329
12.1.2.1 Business overview 329
12.1.2.2 Products offered 330
12.1.2.3 Recent developments 331
12.1.2.3.1 Product launches 331
12.1.2.3.2 Deals 332
12.1.2.4 MnM view 333
12.1.2.4.1 Right to win 333
12.1.2.4.2 Strategic choices 334
12.1.2.4.3 Weaknesses & competitive threats 334

12.1.3 EXSCIENTIA 335
12.1.3.1 Business overview 335
12.1.3.2 Products offered 336
12.1.3.3 Recent developments 336
12.1.3.3.1 Product launches 336
12.1.3.3.2 Deals 336
12.1.3.3.3 Other developments 339
12.1.3.4 MnM view 340
12.1.3.4.1 Right to win 340
12.1.3.4.2 Strategic choices 340
12.1.3.4.3 Weaknesses & competitive threats 340
12.1.4 SCHRÖDINGER, INC. 341
12.1.4.1 Business overview 341
12.1.4.2 Products offered 342
12.1.4.3 Recent developments 343
12.1.4.3.1 Product upgrades 343
12.1.4.3.2 Deals 343
12.1.5 RECURSION PHARMACEUTICALS, INC. 345
12.1.5.1 Business overview 345
12.1.5.2 Products offered 346
12.1.5.3 Recent developments 346
12.1.5.3.1 Deals 346
12.1.5.3.2 Expansions 347
12.1.5.3.3 Other developments 347
12.1.6 SOPHIA GENETICS 348
12.1.6.1 Business overview 348
12.1.6.2 Products offered 349
12.1.6.3 Recent developments 349
12.1.6.3.1 Product launches 349
12.1.6.3.2 Deals 350
12.1.7 PREDICTIVE ONCOLOGY 352
12.1.7.1 Business overview 352
12.1.7.2 Products offered 353
12.1.7.3 Recent developments 353
12.1.7.3.1 Product launches 353
12.1.7.3.2 Deals 353
12.1.7.3.3 Expansions 354

12.1.8 BENEVOLENTAI 355
12.1.8.1 Business overview 355
12.1.8.2 Products offered 356
12.1.8.3 Recent developments 356
12.1.8.3.1 Deals 356
12.1.8.3.2 Other developments 357
12.1.9 EUROFINS DISCOVERY 358
12.1.9.1 Business overview 358
12.1.9.2 Products offered 359
12.1.9.3 Recent developments 359
12.1.9.3.1 Product launches 359
12.1.9.3.2 Deals 360
12.1.9.3.3 Expansions 361
12.1.10 XTALPI INC. 362
12.1.10.1 Business overview 362
12.1.10.2 Products offered 363
12.1.10.3 Recent developments 363
12.1.10.3.1 Deals 363
12.1.11 DNANEXUS, INC. 365
12.1.11.1 Business overview 365
12.1.11.2 Products offered 365
12.1.11.3 Recent developments 366
12.1.11.3.1 Deals 366
12.1.11.3.2 Other developments 368
12.1.12 NUMEDII, INC. 369
12.1.12.1 Business overview 369
12.1.12.2 Products offered 369
12.1.13 BPGBIO, INC. 370
12.1.13.1 Business overview 370
12.1.13.2 Products offered 370
12.1.13.3 Recent developments 371
12.1.13.3.1 Product launches 371
12.1.13.3.2 Deals 371
12.1.13.3.3 Other developments 372
12.1.14 IKTOS 373
12.1.14.1 Business overview 373
12.1.14.2 Products offered 373
12.1.14.3 Recent developments 374
12.1.14.3.1 Deals 374
12.1.14.3.2 Other developments 374

12.1.15 INSILICO MEDICINE 375
12.1.15.1 Business overview 375
12.1.15.2 Products offered 375
12.1.15.3 Recent developments 376
12.1.15.3.1 Product approvals 376
12.1.15.3.2 Deals 376
12.1.15.3.3 Other developments 376
12.1.16 LOGICA (CHARLES RIVER + VALO HEALTH) 377
12.1.16.1 Business overview 377
12.1.16.2 Products offered 377
12.1.16.3 Recent developments 378
12.1.16.3.1 Product launches 378
12.1.17 AMERICAN CHEMICAL SOCIETY 379
12.1.17.1 Business overview 379
12.1.17.2 Products offered 379
12.1.18 AGANITHA AI INC. 380
12.1.18.1 Business overview 380
12.1.18.2 Products offered 380
12.1.18.3 Recent developments 381
12.1.18.3.1 Deals 381
12.1.18.3.2 Other developments 381
12.2 START-UP/SME PLAYERS 382
12.2.1 VERISIM LIFE 382
12.2.2 VALO HEALTH 382
12.2.3 TEMPUS AI, INC. 383
12.2.4 LIFEBIT BIOTECH LTD. 384
12.2.5 GENOOX 384
12.2.6 DATA4CURE, INC. 385
12.2.7 DEEP GENOMICS 385
13 APPENDIX 386
13.1 DISCUSSION GUIDE 386
13.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS’ SUBSCRIPTION PORTAL 393
13.3 CUSTOMIZATION OPTIONS 395
13.4 RELATED REPORTS 395
13.5 AUTHOR DETAILS 396

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