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 ライフサイエンスにおけるAI市場 - 世界の産業規模、シェア、動向、機会、予測、提供形態別（ソフトウェア、ハードウェア、サービス）、展開形態別（オンプレミス、クラウド）、用途別（医療診断、創薬、精密医療、個別化医療、バイオテクノロジー、臨床試験、特許モニタリング）、地域別、競合別、2020-2030FAI in Life Science Market - Global Industry Size, Share, Trends, Opportunity, and Forecast, Segmented By Offering (Software, Hardware, and Services), By Deployment (On-Premises and Cloud), By Application (Medical Diagnosis, Drug Discovery, Precision & Personalized Medicine, Biotechnology, Clinical Trials, and Patent Monitoring), By Region and Competition, 2020-2030F ライフサイエンスにおけるAI世界市場は、2024年には124億3,000万米ドルと評価され、予測期間中の年平均成長率は15.32%で、2030年には293億米ドルに達すると予測されている。ライフサイエンスにおけるAI世界市場は... もっと見る
サマリーライフサイエンスにおけるAI世界市場は、2024年には124億3,000万米ドルと評価され、予測期間中の年平均成長率は15.32%で、2030年には293億米ドルに達すると予測されている。ライフサイエンスにおけるAI世界市場は、より迅速で正確な創薬、個別化医療、臨床試験の最適化に対する需要の高まりによって牽引されている。AI技術は、ライフサイエンス企業が膨大なデータセットを分析することを可能にし、潜在的な新薬候補の特定を加速させ、研究効率を向上させる。また、ゲノムデータ、臨床データ、医療データから隠れたパターンを発見するAIの能力は、個別化された治療計画の開発を促進し、患者の転帰を向上させる。AIによる自動化は研究開発のワークフローを変革し、新治療法のコストと市場投入までの時間を削減する。慢性疾患の増加と世界人口の高齢化は、革新的なソリューションの必要性をさらに高めている。機械学習とデータ分析の継続的な進歩により、AIはライフサイエンス業界の変革に重要な役割を果たしている。主な市場促進要因 個別化医療への需要の高まり 個別化医療に対するニーズの高まりは、ライフサイエンスにおけるAI世界市場の主要な推進要因の1つである。医療がより個別化された治療アプローチへとシフトし続ける中、AIはこの変革を可能にする上で極めて重要な役割を果たしている。個別化医療は、遺伝子プロフィール、ライフスタイル、環境など、患者一人ひとりの特性に合わせた医療を提供する。このアプローチにより、患者はそれぞれの状態に最も効果的と思われる治療法を受けられるようになり、従来の医療の特徴であった試行錯誤のプロセスを最小限に抑えることができる。 AIは、人間の研究者よりもはるかに効率的に膨大な医療データを分析・解釈できるため、このプロセスには不可欠である。これにはゲノムデータ、臨床データ、ライフスタイル・データなどが含まれ、臨床医が手作業で検出するのが困難なパターンや相関関係をAIが特定できる。例えば、AIモデルは、特定の疾患に関連する遺伝子マーカーを発見したり、患者固有の遺伝子構成に基づいて、患者の身体が特定の薬物にどのように反応するかを予測したりすることができる。AIはまた、遺伝子プロファイルと疾患の特徴に基づいて適切な候補者を特定することで、臨床試験デザインを最適化し、臨床試験の精度とスピードを向上させることができる。 個別化医療の需要が高まるにつれて、複雑なデータを分析し、より的を絞った治療のための洞察を提供するAIの能力は、さらに重要になる。この技術は、より効果的で効率的な医療を可能にするだけでなく、医療費を大幅に削減し、副作用を最小限に抑え、患者の転帰全体を改善する可能性を秘めている。AIアルゴリズムとデータ分析の継続的な進歩により、個別化医療は主流となり、ライフサイエンス分野のAI市場の成長を促進すると予想される。 精密診断と画像診断のためのAI 精密診断と画像診断は、AI技術の統合によってより洗練されつつあり、ライフサイエンスにおけるAI世界市場をさらに牽引している。特に精密医療の要である医療画像診断では、診断精度を高めるためにAIアルゴリズムの利用が進んでいる。MRIスキャン、CTスキャン、X線などの医療画像を分析するAIの能力により、医療提供者は病気を早期かつ正確に発見することができ、人間の放射線科医が見過ごす可能性のある問題を特定することも多い。2024年4月、IQVIAとセールスフォースは、ライフサイエンス・クラウドの開発を加速するため、グローバル・パートナーシップを拡大しました。この提携により、IQVIAのOCEイノベーションとセールスフォースのプラットフォームが統合され、顧客に包括的なエンゲージメント・ソリューションが提供されます。IQVIAのデータ、専門知識、高度なアナリティクスを活用することで、セールスフォースのCRMソフトウェアは医療従事者（HCP）と患者とのやり取りを変革し、よりシームレスで効果的な体験を提供することを目指しています。 医療画像診断では、AIを活用したツールが画像解析を自動化し、腫瘍、プラーク、病変などの異常を検出し、臨床医を最も効果的な治療計画へと導く洞察を提供することができます。AIはまた、特に腫瘍学、心臓病学、神経学などの分野で、病気の早期発見において重要な役割を果たしている。AIアルゴリズムは膨大な画像データを分析し、治療オプションがより効果的で侵襲の少ない早期段階で、がんや心臓病などの疾患の存在を示すパターンを検出することができる。 AIベースの診断ツールは精度を向上させるだけでなく、時間のかかる作業を自動化することで効率性も高めている。例えば放射線科では、AIツールが大量の画像データを迅速に分析することで、放射線科医が複雑な症例に集中できるようになり、ワークフローの効率が向上している。迅速かつ正確な診断を提供するこの能力は、医療業界を変革し、患者の転帰を向上させ、医療費を削減している。 医療自動化への需要の高まり ヘルスケアの自動化に対する需要は急速に高まっており、AIはこの変革を実現する重要な手段となっている。ライフサイエンス業界における自動化は、管理業務、臨床ワークフロー、研究プロセスを合理化し、最終的に運用コストを削減し、全体的な効率を向上させることを目的としている。AI主導の自動化ツールはすでに、患者のデータ入力、カルテ管理、予約スケジューリング、さらには規制順守のモニタリングといった日常業務の処理に活用されています。メディデータは2024年6月、メディデータとメディデータ以外のソースからのデータを統合する統合プラットフォーム「Clinical Data Studio」を発表しました。この技術により、関係者はデータ品質のモニタリング、臨床試験プロセスの迅速化、より迅速で安全な意思決定を行うことができ、包括的なデータ・リスク管理戦略を支援することができます。AIは潜在的な問題や安全性シグナルを特定する上で重要な役割を果たします。 ラボの環境では、AIはハイスループットスクリーニング、データ収集、分析などのプロセスを自動化するために使用されている。これらの自動化ソリューションは時間を節約するだけでなく、人的ミスを減らし、より一貫性のある正確な結果を保証する。自動化におけるAIは、反復的で時間のかかる作業を機械が代行することで、様々な医療分野における熟練した専門家の不足に対処し、人間の労働者が患者のケアや研究など、より価値の高い作業に集中できるようにするのに役立つ。 世界中の医療システムが、より良いサービスをより低いコストで提供しなければならないというプレッシャーに直面する中、自動化におけるAIの役割は拡大し続け、ライフサイエンス企業に、より効率的でコスト効率の高い業務への道筋を提供することになるでしょう。 ゲノミクスと精密医療における応用の拡大 ゲノミクスにおけるAIの用途拡大は、ライフサイエンスにおけるAI世界市場の成長に大きく寄与している。遺伝子とその機能の研究であるゲノミクスは、個別化医療の最前線にある。AI技術は、膨大な量のゲノムデータを分析し、以前は手の届かなかった洞察を明らかにするために活用されている。大規模なゲノムデータセットを迅速かつ正確に処理するこの能力は、創薬、疾病診断、治療計画に革命をもたらしている。 AIアルゴリズムは、疾患に関連する遺伝的変異を特定し、特定の疾患を発症する可能性を予測し、さらには患者の遺伝的体質に基づいてパーソナライズされた治療法を推奨することができる。AIは、特に次世代シーケンサー（NGS）データの処理に有益である。次世代シーケンサーは、従来の計算手法では複雑すぎて分析できないような膨大な量の遺伝子情報を生成する。AIの能力を活用することで、研究者は疾患の新規バイオマーカーを特定することができ、これは早期発見や標的治療の開発に不可欠である。 AIとゲノミクスの相乗効果により、腫瘍学、心臓病学、神経学において、より効果的で正確な治療への道が開かれつつある。AIが進歩し続けるにつれて、ゲノミクスへの応用が拡大し、精密医療のイノベーションがさらに促進され、ライフサイエンスAI市場の成長に拍車がかかるだろう。 慢性疾患負担の増加 慢性疾患の世界的な増加は、ライフサイエンスAI市場のもう一つの主要な促進要因である。糖尿病、心血管疾患、がん、神経疾患などの疾患は、高齢化とライフスタイルの変化により、より蔓延しつつある。AIは、これらの疾患の管理と治療を支援するために導入されることが増えており、患者の転帰を改善し、医療費を削減するソリューションを提供している。WHOによると、2021年には非感染性疾患（NCDs）が少なくとも4,300万人の死亡の原因となっており、パンデミックに関連しない世界の死亡者数の75％を占めている。このうち1,800万人が70歳になる前にNCDが原因で死亡し、その82％が中低所得国で発生している。全体として、NCD に関連した死亡の 73％がこれらの国々で起こっています。心血管疾患はNCD関連の死亡の主な原因であり、2021年には少なくとも1,900万人が死亡する。次いで、1,000万人が死亡したがん、400万人が死亡した慢性呼吸器疾患、糖尿病による腎臓病を含む200万人以上が死亡した糖尿病が続く。 AIツールは、医療データを分析して慢性疾患の初期兆候を検出し、疾患の進行を予測し、個別化された治療戦略を推奨することができる。例えば心臓病学では、AIは心臓の機能を評価し、心臓病の兆候を検出するために使用され、腫瘍学では、AIは早期の腫瘍を特定し、治療法を提案するために使用される。また、AIはリアルタイムで患者をモニタリングし、臨床医が継続的なデータに基づいて治療計画を調整したり、合併症を予防したりすることで、慢性疾患の管理にも役立っている。 慢性疾患の負担が増大するにつれて、予測分析と個別化ケアを提供するAIの能力はますます価値を増し、より良い疾病管理と患者の生活の質の向上をサポートする。 ライフサイエンスとヘルスケア・イノベーションへの投資拡大 ライフサイエンスとヘルスケアのイノベーションへの投資の増加は、業界におけるAIの成長の重要な原動力である。ベンチャーキャピタル、プライベートエクイティ企業、政府機関は、ライフサイエンス研究、技術開発、ヘルスケアイノベーションに多額の資金を投入している。この投資は、創薬、診断、患者ケアといった特定のヘルスケア課題に合わせたAIソリューションの開発に拍車をかけている。2024年3月、グーグル・クラウドはVertex AI Search for Healthcareの提供を開始した。これは、相互運用性の強化、より強固なデータ基盤の確立、患者の転帰を改善するためのジェネレーティブAIツールの活用において、ヘルスケアおよびライフサイエンス組織を支援することを目的としている。 AIがライフサイエンスの研究開発に不可欠な要素となりつつある中、こうした投資は、現実の医療問題を解決できるAI主導のツールやプラットフォームの開発を加速させている。より効率的で費用対効果の高いヘルスケアソリューションへの需要が高まる中、AI技術への投資は今後も拡大し、ライフサイエンス分野におけるAIの成長をさらに促進すると予想される。 主な市場課題 標準化の欠如 データ形式、臨床慣行、AIアルゴリズムにおける標準化の欠如は、ライフサイエンスにおけるAI世界市場の成長を妨げるもう1つの課題である。ヘルスケアおよびライフサイエンス業界は複雑かつ分断化されており、さまざまな利害関係者が異なるシステム、プラットフォーム、プロトコルを使用している。この標準化の欠如により、AIシステムが既存の医療インフラにシームレスに統合し、複数のソースからのデータを分析することが困難になっている。医療提供者、研究機関、AI企業の間でデータの収集、保存、共有方法に一貫性がないため、AIシステムのパフォーマンスが最適化されず、その結果に対する信頼が低下する可能性がある。 現在、ライフサイエンス分野におけるAIツールの有効性と信頼性を評価するための普遍的な基準は存在しない。共通のベンチマークや評価プロトコルがないため、医療提供者や規制機関がAIベースのソリューションの性能に不安を抱き、AIの導入が遅れる可能性がある。ライフサイエンス市場においてAIがより効果的になるためには、標準化されたデータ形式、プロトコル、AIモデルの評価フレームワークを開発することが不可欠である。よりまとまりのある標準化されたエコシステムを構築することで、AI技術の円滑な統合が促進され、ヘルスケア業界全体における効率性と影響力が向上する。 導入と統合にかかる高いコスト 既存のヘルスケアおよびライフサイエンス・システムにAIソリューションを導入・統合するための高いコストは、多くの組織にとって大きな障壁となっている。AIは効率化を促進し、長期的なコストを削減する可能性を秘めているが、AIツールの購入、スタッフのトレーニング、システムの互換性の確保に必要な初期投資は法外なものになる可能性がある。これには、高品質のデータセットの調達、高度なコンピューティング・インフラの設定、規制要件へのコンプライアンスの確保などのコストが含まれる。 小規模な医療機関や資源が限られた環境にある医療機関では、AIテクノロジーへの投資を正当化することが難しく、特に投資対効果がすぐに明らかでない場合はなおさらである。既存の医療ワークフローにAIを組み込むことは、業務プロセスやインフラ、さらには組織文化に大きな変更を加える必要があるため、困難な場合がある。医療提供者は、AI導入の長期的なメリットを慎重に評価し、初期コストと患者の転帰改善、ワークフローの合理化、エラーの減少の可能性を天秤にかける必要がある。新興市場や医療制度に資金が不足している地域の病院や診療所にとっては、財政的な制約が特に厳しくなる可能性があり、ライフサイエンス分野でのAIの導入が世界規模で遅れる可能性がある。 主な市場動向 創薬・薬剤開発の進歩 AIは創薬・開発分野に革命をもたらし、ライフサイエンスにおけるAI世界市場の主要な触媒として機能している。従来、創薬プロセスは長く、費用がかかり、不確実性に満ちている。医薬品が市場に出回るまでには、研究、試験、規制当局の承認に何年もかかることが多く、その過程で多くの候補が失敗している。AIは、潜在的な新薬候補をより迅速かつ正確に特定することで、市場投入までの時間と開発コストを削減し、こうした課題に対処します。2023年10月、富士通株式会社と理化学研究所のHPC・AI活用創薬基盤事業部は、生成AIを活用して3D密度マップを作成し、電子顕微鏡画像からタンパク質の構造変化を予測できるAI技術を発表した。 ディープラーニング、機械学習、自然言語処理（NLP）アルゴリズムは、創薬において特に有効である。これらのAIツールは、化学ライブラリ、臨床試験データ、分子構造などの膨大なデータセットを迅速に解析し、特定の疾患の治療に成功する可能性が最も高い化合物を予測することができる。そうすることで、AIモデルは最も有望な候補に優先順位をつけてさらなる試験を行うことができ、実行不可能な選択肢に費やす時間とリソースを削減することができる。例えば、疾患プロセスに関与する標的タンパク質や酵素への結合親和性が高い新規分子を設計するためにAIを使用することができ、潜在的な薬剤候補の同定を加速することができる。 AIは、研究者が最も適切な患者集団を選択し、治療反応をモニタリングするためのバイオマーカーを特定し、潜在的な副作用を予測するのを支援することによって、臨床試験の設計を改善することができる。データ駆動型の意思決定にAIを活用することで、創薬の有効性が向上するだけでなく、新治療法の安全性プロファイルも向上する。AI技術が進歩し続ければ、医薬品開発プロセスがさらに合理化され、がん、アルツハイマー病、心血管疾患などの複雑な疾患に対する革新的な治療法の創出が促進されるとともに、費用対効果や効率性が向上する。 臨床試験と患者募集の強化 AIは、ライフサイエンスにおけるAI世界市場の重要な側面である臨床試験の効率性と有効性を高める上で、ますます重要な役割を果たしている。臨床試験は、新しい治療法の安全性と有効性を検証するために不可欠ですが、患者募集と試験デザインが複雑なため、費用と時間がかかる場合があります。AIはこれらのプロセスを合理化し、試験結果を改善する上でいくつかの利点を提供する。 AIが臨床試験を変革する主な方法の1つは、患者募集の最適化である。AIアルゴリズムは、電子カルテ（EHR）、臨床データベース、遺伝子プロファイルから患者データを分析し、特定の臨床試験適格基準を満たす個人を特定することができる。この的を絞ったアプローチにより、研究者はより迅速かつ正確に適切な候補者を見つけることができ、リクルート時間を短縮し、試験中の治療によく反応する患者を登録できる可能性が高まる。AIは、患者の登録率を予測し、脱落の可能性を特定し、リアルタイムのデータに基づいて募集戦略の調整を推奨するのに役立つ。 AIはまた、最適な投与レジメン、治療効果のバイオマーカーのモニタリング、起こりうる副作用の予測に関する洞察を提供することで、試験デザインを強化する。機械学習モデルの助けを借りて、研究者は実施前に臨床試験の結果をシミュレートしてモデル化できるため、試行錯誤の必要性が減り、成功の可能性が高まる。AIを搭載したプラットフォームは、臨床試験中の患者のリアルタイムモニタリングを可能にし、研究者は治療反応、副作用、全体的な健康転帰をより効果的に追跡することができる。これは、より効率的な試験と、新しい治療法の市場投入までの時間の短縮につながります。 セグメント別の洞察 製品別インサイト ライフサイエンス分野のAI世界市場は、オファリング別ではソフトウェアが圧倒的なシェアを占めている。ライフサイエンス分野における人工知能技術の急速な進歩は、主にソフトウェアソリューションが牽引してきた。AIを搭載したソフトウェアツールにより、ライフサイエンス企業は膨大な量の複雑な生物学的データ、臨床データ、ゲノムデータを活用できるようになり、これは創薬、精密医療、診断などの分野で大きな進歩を遂げる上で中心的な役割を果たす。特に機械学習（ML）、深層学習（DL）、自然言語処理（NLP）を活用したソフトウェア・ソリューションは、ライフサイエンスのバリューチェーン全体でますます導入が進んでいる。例えば、AIアルゴリズムは、大規模なデータセットの分析、バイオマーカーの特定、薬物相互作用のモデル化に使用され、創薬プロセスを大幅に加速している。こうしたAIツールにより、研究者はどの分子が病気の治療に最も効果的かを予測することができ、従来研究開発に必要だった時間とコストを削減することができる。AIを搭載したソフトウェアは、個人の遺伝子プロファイルや臨床データに基づいて個別化された治療計画を可能にする、精密医療の進歩に役立っている。 創薬や精密医療に加えて、AIソフトウェアは診断や画像診断にも変革をもたらしつつある。AI主導の診断プラットフォームは、MRI、CTスキャン、X線などの医療画像を解析し、腫瘍、骨折、病変などの異常を検出する。このソフトウェアは、診断精度の向上、ヒューマンエラーの低減、疾患の早期発見を可能にし、患者の転帰改善につながる大きな可能性を示している。AIソフトウェアは、患者募集から治療反応のモニタリングに至るまで、臨床試験の最適化に不可欠であり、より効率的な臨床試験と新治療法の迅速な承認を保証する。ライフサイエンス分野におけるAIソフトウェアの主な利点の1つは、その拡張性です。ソフトウェア・ソリューションは、ヘルスケア業界のさまざまな領域に容易に適応・展開できるため、研究機関や製薬会社から病院や診断センターまで、幅広い組織で利用することができます。AIソフトウェアの柔軟性は、さまざまな利害関係者の特定のニーズに合わせて調整できることを意味し、ライフサイエンスにおけるAI導入の重要な要素となっている。 アプリケーションの洞察 アプリケーション別では、創薬が世界のライフサイエンスAI市場を席巻している。より迅速で費用対効果が高く、効率的な医薬品開発に対するニーズの高まりが、この分野におけるAI技術の広範な採用を後押ししている。従来、創薬は時間とコストのかかるプロセスであり、研究者が新薬を特定し、試験し、市場に送り出すまでに数年を要することも少なくなかった。AIは、より効率的なデータ分析を可能にし、予測モデルを改善し、試行錯誤のテストへの依存を減らすことで、このプロセスを大きく変えました。AI主導の創薬では、機械学習（ML）や深層学習（DL）のアルゴリズムを活用して、遺伝子情報、分子構造、臨床試験データ、化学物質ライブラリーなどの膨大なデータセットを分析する。これにより、研究者は潜在的な新薬候補をより早く、より高い精度で特定することができる。創薬におけるAIの最も大きな利点のひとつは、分子が体内の特定のタンパク質や酵素とどのように相互作用するかを予測する能力であり、これは新しい治療法の開発に不可欠な要素である。また、AIアルゴリズムは、実験段階に移行する前に化合物の化学的特性を分析し、その有効性と毒性を予測することで、薬剤設計プロセスの最適化にも役立つ。 AIは薬剤の再利用（リパーポージング）のプロセスを加速させる。これは、既存の薬剤が異なる疾患に対して有効かどうかを検証するものである。これは、COVID-19パンデミックのような緊急の健康危機に対応する際に特に有用であり、AIモデルは、ウイルス治療に再利用できる可能性のある既存の医薬品を特定するために採用された。このような状況において、AIは大規模なデータセットを迅速に分析し、有望な候補を特定し、新たな治療戦略の設計を導く上で非常に有用であることが証明された。創薬におけるAIの役割は、単に薬剤候補を特定するだけにとどまらない。AIは、医薬品開発パイプラインの最適化、臨床試験の効率化、リスクの最小化においても極めて重要である。過去の臨床試験のデータを分析することで、AIはより効果的な臨床試験の設計、適切な患者コホートの選択、潜在的な副作用の予測に役立てることができる。AIツールは、臨床試験中の患者の反応をモニターするのにも役立ち、患者の安全性を高め、より信頼性の高いデータを確保することができる。AIがもたらす効率の向上は、新薬の市場投入期間の短縮につながり、競争の激しい製薬業界では大きなメリットとなる。 地域別洞察 ライフサイエンス分野のAI世界市場は北米が支配的である。同地域はライフサイエンス産業における存在感が強く、先進的な技術インフラや広範な研究能力と相まって、ライフサイエンス分野におけるAI技術の採用・開発の主要拠点となっている。北米、特に米国には、世界最大級の製薬会社、バイオテクノロジー企業、研究機関が多数あり、いずれもAIを活用して創薬、医療診断、個別化医療を強化している。 民間企業と政府機関の両方によるAIの研究開発（R&D）への多額の投資が、北米がこの市場で優位に立つ原動力となっている。米国国立衛生研究所（NIH）や米国食品医薬品局（FDA）などの組織は、ヘルスケアにおけるAIアプリケーションの進展を目的とした規制の枠組みや資金提供イニシアティブを構築することで、ライフサイエンス分野でのAI導入促進に貢献してきた。ファイザー、ジョンソン・エンド・ジョンソン、メルクなどの大手製薬会社は、創薬の加速化、臨床試験の最適化、治療成績の向上のためにAI主導のソリューションに多額の投資を行っており、北米の主導的地位をさらに強固なものにしている。 北米はAI主導のイノベーションにとって非常に有利な環境にあり、豊富なベンチャーキャピタル資金がライフサイエンスに特化したAI新興企業を支援している。この地域には、IBMワトソン・ヘルス、グーグルヘルス、マイクロソフトなど、AIヘルスケアやライフサイエンス・アプリケーションに大きく関与している大手AIテクノロジー企業がある。ハイテク企業とライフサイエンス企業の連携により、ビッグデータを分析し、意思決定を強化し、患者ケアを改善する高度なAIソフトウェアやプラットフォームの開発が促進されている。この地域の確立された医療インフラもAIソリューションの統合をサポートしており、病院、診療所、診断センターでは、医療画像、診断、個別化された治療計画にAIツールの採用が進んでいる。 主要市場プレイヤー - IBMコーポレーション - アトムワイズ - ニュアンス・コミュニケーションズ - NuMedii, Inc. - アイキュア・エルエルシー - アピクシオ・ホールディングス・エルエルシー - インシリコメディシン - エンリティック社 - センセリー社 - シネクアグループ レポートの範囲 本レポートでは、ライフサイエンス分野のAI世界市場を、業界動向に加えて以下のカテゴリーに分類しています： - ライフサイエンス分野のAI市場：提供製品別 o ソフトウェア o ハードウェア o サービス - ライフサイエンス分野のAI市場：展開別 o オンプレミス クラウド - ライフサイエンス分野のAI市場：用途別 o 医療診断 o 創薬 精密・個別化医療 o バイオテクノロジー o 臨床試験 特許モニタリング - ライフサイエンスにおけるAI市場、地域別 o 北米 § 北米 § カナダ § メキシコ o 欧州 § フランス § イギリス § イタリア § ドイツ § スペイン o アジア太平洋 § 中国 § インド § 日本 § オーストラリア § 韓国 o 南米 § ブラジル § アルゼンチン § コロンビア o 中東・アフリカ § 南アフリカ § サウジアラビア § アラブ首長国連邦 競合他社の状況 企業プロフィール：ライフサイエンスにおけるAIの世界市場に参入している主要企業の詳細分析 利用可能なカスタマイズ TechSci Research社は、与えられた市場データを用いて、ライフサイエンスにおけるAIの世界市場レポートにおいて、企業固有のニーズに応じたカスタマイズを提供しています。このレポートでは以下のカスタマイズが可能です： 企業情報 - 追加市場参入企業（最大5社）の詳細分析とプロファイリング 目次1.製品概要1.1.市場の定義 1.2.市場の範囲 1.2.1.対象市場 1.2.2.調査対象年 1.2.3.主な市場セグメント 2.調査方法 2.1.調査の目的 2.2.ベースラインの方法 2.3.主要産業パートナー 2.4.主な協会と二次情報源 2.5.予測方法 2.6.データの三角測量と検証 2.7.仮定と限界 3.要旨 3.1.市場の概要 3.2.主要市場セグメントの概要 3.3.主要市場プレーヤーの概要 3.4.主要地域／国の概要 3.5.市場促進要因、課題、トレンドの概要 4.お客様の声 5.ライフサイエンス分野の世界AI市場展望 5.1.市場規模と予測 5.1.1.金額ベース 5.2.市場シェアと予測 5.2.1.オファリング別（ソフトウェア、ハードウェア、サービス） 5.2.2.デプロイメント別（オンプレミス、クラウド） 5.2.3.アプリケーション別（医療診断、創薬、精密・個別化医療、バイオテクノロジー、臨床試験、特許モニタリング） 5.2.4.地域別 5.2.5.企業別（2024年） 5.3.市場マップ 6.北米ライフサイエンス分野のAI市場展望 6.1.市場規模・予測 6.1.1.金額ベース 6.2.市場シェアと予測 6.2.1.オファリング別 6.2.2.展開別 6.2.3.アプリケーション別 6.2.4.国別 6.3.北米国別分析 6.3.1.米国のライフサイエンス分野のAI市場展望 6.3.1.1.市場規模・予測 6.3.1.1.1.金額ベース 6.3.1.2.市場シェアと予測 6.3.1.2.1.オファリング別 6.3.1.2.2.展開別 6.3.1.2.3.アプリケーション別 6.3.2.カナダのライフサイエンス分野のAI市場展望 6.3.2.1.市場規模・予測 6.3.2.1.1.金額ベース 6.3.2.2.市場シェアと予測 6.3.2.2.1.オファリング別 6.3.2.2.2.展開別 6.3.2.2.3.アプリケーション別 6.3.3.メキシコのライフサイエンス分野のAI市場展望 6.3.3.1.市場規模・予測 6.3.3.1.1.金額ベース 6.3.3.2.市場シェアと予測 6.3.3.2.1.オファリング別 6.3.3.2.2.展開別 6.3.3.2.3.アプリケーション別 7.欧州ライフサイエンスAI市場展望 7.1.市場規模と予測 7.1.1.金額ベース 7.2.市場シェアと予測 7.2.1.オファリング別 7.2.2.展開別 7.2.3.アプリケーション別 7.2.4.国別 7.3.ヨーロッパ国別分析 7.3.1.ドイツのライフサイエンス分野におけるAI市場の展望 7.3.1.1.市場規模と予測 7.3.1.1.1.金額ベース 7.3.1.2.市場シェアと予測 7.3.1.2.1.オファリング別 7.3.1.2.2.展開別 7.3.1.2.3.アプリケーション別 7.3.2.イギリスのライフサイエンス分野のAI市場展望 7.3.2.1.市場規模と予測 7.3.2.1.1.価値別 7.3.2.2.市場シェアと予測 7.3.2.2.1.オファリング別 7.3.2.2.2.展開別 7.3.2.2.3.アプリケーション別 7.3.3.イタリアのライフサイエンス分野のAI市場展望 7.3.3.1.市場規模・予測 7.3.3.1.1.金額ベース 7.3.3.2.市場シェアと予測 7.3.3.2.1.オファリング別 7.3.3.2.2.展開別 7.3.3.2.3.アプリケーション別 7.3.4.フランスのライフサイエンスAI市場展望 7.3.4.1.市場規模・予測 7.3.4.1.1.金額ベース 7.3.4.2.市場シェアと予測 7.3.4.2.1.オファリング別 7.3.4.2.2.展開別 7.3.4.2.3.アプリケーション別 7.3.5.スペインのライフサイエンス分野のAI市場展望 7.3.5.1.市場規模・予測 7.3.5.1.1.金額ベース 7.3.5.2.市場シェアと予測 7.3.5.2.1.オファリング別 7.3.5.2.2.展開別 7.3.5.2.3.アプリケーション別 8.アジア太平洋地域のライフサイエンスAI市場展望 8.1.市場規模と予測 8.1.1.金額ベース 8.2.市場シェアと予測 8.2.1.オファリング別 8.2.2.展開別 8.2.3.アプリケーション別 8.2.4.国別 8.3.アジア太平洋地域国別分析 8.3.1.中国 ライフサイエンス分野のAI市場展望 8.3.1.1.市場規模と予測 8.3.1.1.1.金額ベース 8.3.1.2.市場シェアと予測 8.3.1.2.1.オファリング別 8.3.1.2.2.展開別 8.3.1.2.3.アプリケーション別 8.3.2.インドのライフサイエンス分野のAI市場展望 8.3.2.1.市場規模・予測 8.3.2.1.1.金額ベース 8.3.2.2.市場シェアと予測 8.3.2.2.1.オファリング別 8.3.2.2.2.展開別 8.3.2.2.3.アプリケーション別 8.3.3.日本のライフサイエンスAI市場展望 8.3.3.1.市場規模・予測 8.3.3.1.1.金額ベース 8.3.3.2.市場シェアと予測 8.3.3.2.1.オファリング別 8.3.3.2.2.展開別 8.3.3.2.3.アプリケーション別 8.3.4.韓国のライフサイエンス分野のAI市場展望 8.3.4.1.市場規模・予測 8.3.4.1.1.金額ベース 8.3.4.2.市場シェアと予測 8.3.4.2.1.オファリング別 8.3.4.2.2.展開別 8.3.4.2.3.アプリケーション別 8.3.5.オーストラリアのライフサイエンスAI市場展望 8.3.5.1.市場規模・予測 8.3.5.1.1.金額ベース 8.3.5.2.市場シェアと予測 8.3.5.2.1.オファリング別 8.3.5.2.2.展開別 8.3.5.2.3.アプリケーション別 9.南米のライフサイエンス分野のAI市場展望 9.1.市場規模と予測 9.1.1.金額ベース 9.2.市場シェアと予測 9.2.1.オファリング別 9.2.2.展開別 9.2.3.アプリケーション別 9.2.4.国別 9.3.南アメリカ国別分析 9.3.1.ブラジルのライフサイエンス分野のAI市場展望 9.3.1.1.市場規模と予測 9.3.1.1.1.金額ベース 9.3.1.2.市場シェアと予測 9.3.1.2.1.オファリング別 9.3.1.2.2.展開別 9.3.1.2.3.アプリケーション別 9.3.2.アルゼンチンのライフサイエンス分野のAI市場展望 9.3.2.1.市場規模・予測 9.3.2.1.1.金額ベース 9.3.2.2.市場シェアと予測 9.3.2.2.1.オファリング別 9.3.2.2.2.展開別 9.3.2.2.3.アプリケーション別 9.3.3.コロンビアのライフサイエンスAI市場展望 9.3.3.1.市場規模・予測 9.3.3.1.1.金額ベース 9.3.3.2.市場シェアと予測 9.3.3.2.1.オファリング別 9.3.3.2.2.展開別 9.3.3.2.3.アプリケーション別 10.ライフサイエンス分野における中東・アフリカのAI市場展望 10.1.市場規模・予測 10.1.1.金額ベース 10.2.市場シェアと予測 10.2.1.オファリング別 10.2.2.展開別 10.2.3.アプリケーション別 10.2.4.国別 10.3.MEA：国別分析 10.3.1.南アフリカのライフサイエンス分野のAI市場展望 10.3.1.1.市場規模と予測 10.3.1.1.1.金額ベース 10.3.1.2.市場シェアと予測 10.3.1.2.1.オファリング別 10.3.1.2.2.展開別 10.3.1.2.3.アプリケーション別 10.3.2.サウジアラビアのライフサイエンスAI市場展望 10.3.2.1.市場規模・予測 10.3.2.1.1.金額ベース 10.3.2.2.市場シェアと予測 10.3.2.2.1.オファリング別 10.3.2.2.2.展開別 10.3.2.2.3.アプリケーション別 10.3.3.UAEのライフサイエンス分野のAI市場展望 10.3.3.1.市場規模・予測 10.3.3.1.1.金額ベース 10.3.3.2.市場シェアと予測 10.3.3.2.1.オファリング別 10.3.3.2.2.展開別 10.3.3.2.3.アプリケーション別 11.市場ダイナミクス 11.1.ドライバー 11.2.課題 12.市場動向 12.1.合併と買収（もしあれば） 12.2.製品上市（もしあれば） 12.3.最近の動向 13.ポーターのファイブフォース分析 13.1.業界内の競争 13.2.新規参入の可能性 13.3.サプライヤーの力 13.4.顧客の力 13.5.代替製品の脅威 14.競争環境 14.1.IBMコーポレーション 14.1.1.事業概要 14.1.2.会社概要 14.1.3.製品とサービス 14.1.4.財務（報告通り） 14.1.5.最近の動向 14.1.6.キーパーソンの詳細 14.1.7.SWOT分析 14.2.アトムワイズ社 14.3.ニュアンス・コミュニケーションズ 14.4.ニューメディイ社 14.5.アイキュア・エルエルシー 14.6.アピクシオ・ホールディングス・エルエルシー 14.7.インシリコメディシン 14.8.エンリチック・インク 14.9.株式会社センセリー 14.10.シネクアグループ 15.戦略的提言 16.会社概要・免責事項
SummaryGlobal AI In Life Science Market was valued at USD 12.43 Billion in 2024 and is expected to reach USD 29.30 Billion by 2030 with a CAGR of 15.32% during the forecast period. The Global AI in Life Science Market is being driven by the increasing demand for faster, more accurate drug discovery, personalized medicine, and optimized clinical trials. AI technologies enable life science companies to analyze vast datasets, accelerating the identification of potential drug candidates and improving research efficiency. AI's ability to uncover hidden patterns in genomic, clinical, and medical data also facilitates the development of personalized treatment plans, enhancing patient outcomes. AI-driven automation is transforming research and development workflows, reducing costs and time-to-market for new therapies. The rise in chronic diseases and an aging global population further amplify the need for innovative solutions. With continuous advancements in machine learning and data analytics, AI is playing a crucial role in revolutionizing the life sciences industry. Table of Contents1. Product Overview
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