製薬R&DにおけるAI市場規模・シェア分析 - 成長トレンドと予測（2026年～2031年）

製薬R&DにおけるグローバルAI市場のトレンドと洞察

バイオファーマR&Dにおけるコストの急騰

JAMAの推計によると、資本コストおよびプログラムの脱落を考慮した医薬品の市場投入にかかる平均費用は13億1,000万米ドルです。中小バイオファーマ企業は上位20社と比較して37.6%のコストプレミアムに直面しており、医薬品開発のタイムラインを短縮する必要性が強調されています。^{[1]JAMAネットワーク、Mulcahyら、「臨床試験の特性を用いたコスト推計」、jamanetwork.com} AIプラットフォームは、フェーズ移行の成功率を向上させ、患者試験期間を短縮することでこの課題に対処しています。例えば、Insilico Medicineは従来の2.5年から4年というタイムフレームと比較して大幅に速い、わずか8か月で前臨床候補を特定しました。こうした進歩は、製薬R&DにおけるAIのコスト削減能力への信頼を高めており、取引構造には加速されたタイムラインに連動したマイルストーンが頻繁に組み込まれるようになっています。^{[2]欧州医薬品庁、「人工知能の使用に関するリフレクションペーパー」、ema.europa.eu}

バイオメディカルデータ量の急増

基盤モデルは、ゲノミクス、プロテオミクス、イメージング、電子健康記録（EHR）を含む多様なデータセットに依存しています。例えばRecursionは、2,000万ペタバイトのオンコロジーデータへの独占的アクセスを獲得し、総データ保有量を約5,000万ペタバイトに増加させました。同様に、IBMリサーチは10億を超える低分子化合物とタンパク質配列でモデルを訓練しており、XairaのX-Cellは2,560万の単一細胞トランスクリプトームから導出された49億のパラメータを活用しています。^{[3]IBMリサーチ、「バイオメディカル基盤モデル」、ibm.com} これらのデータセットの拡大と多様性はモデルの汎化能力を高め、これまで未検証のターゲットや経路に対する予測を可能にします。このトレンドはクラウドコンピューティングへの継続的な投資を促進し、AIを活用した製薬R&D市場における専門インフラプロバイダーの機会をさらに拡大しています。

製薬・AIコラボレーションと資金調達の急増

2024年には12件の取引が2億米ドルを超え、Isomorphic LabsがEli Lilly（17億4,500万米ドル）およびNovartis（12億3,800万米ドル）との契約でリードしました。Insilico Medicineは2026年1月にSerierとの8億8,800万米ドルのオンコロジー契約を締結し、3,200万米ドルの即時研究費用が含まれています。Absciもまた、2つの皮膚科ターゲットに焦点を当て、Almirallとのパートナーシップを6億5,000万米ドルに拡大しました。主流のリスク共有モデルでは、AI専門企業が創薬の責任を担い、製薬企業が臨床・商業リスクを管理します。これらの資金流入はプラットフォームの成長を促進し、製薬R&DにおけるAI市場の勢いを強化しています。

R&DにおけるAIへの規制上の受容

2026年1月、FDAとEMAはデータガバナンス、モデルライフサイクル管理、アルゴリズムの限界の透明なコミュニケーションを強調した共同原則を導入しました。これらのガイドラインは医療機器AIにおける確立された慣行と整合しており、医薬品開発者に明確なコンプライアンスの枠組みを提供しています。EMAの2024年リフレクションペーパーは高リスクのユースケースを概説し、テスト要件を規定しています。同様に、中国のNMPAは2026年3月に人間とAIの協調レビューおよび高度なリスク監視システムを推奨する指令を発出しました。地域間での規制原則の調和は重複を削減し、グローバル展開を促進することで、製薬R&DにおけるAIのアドレス可能な市場を大幅に拡大しています。

データ品質と標準化のギャップ

一貫性のないアノテーション、欠落したメタデータ、非標準の識別子はモデルの汎化能力を低下させます。規制当局は現在、すべてのデータ処理ステップに対して追跡可能なドキュメントと限界の明示的な認識を要求しています。連合プロジェクトなどの協調的な取り組みは、パートナー間でオントロジーを標準化することでこれらのギャップに対処しています。さらに、中国の2025年デジタル・インテリジェント変革計画などの国家戦略は、データ品質を向上させるための統一データ標準と地域データハブの確立を目指しています。しかし、時代遅れのアッセイや代表性の低い集団などの課題は、適切に対処されるまで製薬R&DにおけるAI市場の成長を制限する可能性のある重大な障害として残っています。

AIスキルを持つライフサイエンス人材の不足

ディープラーニングと医薬化学の両方に精通した専門家の需要は、利用可能な供給を大幅に上回っています。「二重の流暢さ」を持つ人材の不足は、この分野におけるAI展開の重大な制約として特定されています。一部の企業は人員を削減しているものの、パイプラインの進捗を維持するためにコアアルゴリズムの専門家の確保を優先しています。中国の2025年変革アジェンダなどの国家的取り組みは、人材プールを拡大するための学際的教育を強調しています。スポンサーとテクノロジープロバイダー間のパートナーシップも増加しており、企業は専門人材とハードウェアへのアクセスを確保するための戦略的投資を確保しています。トレーニングプログラムの急速な拡大がなければ、製薬R&DにおけるAI市場は成長軌道を鈍化させる可能性のある短期的な課題に直面するかもしれません。

*当社の予測では、推進要因および抑制要因の影響を加算的ではなく方向性のあるものとして扱います。影響予測は、ベースライン成長、構成効果、および変数間の相互作用を反映しています。

セグメント分析

ソフトウェアがリードを取り、サービスが勢いを増す

2025年、ソフトウェアは製薬R&DにおけるAI市場の57.34%という支配的なシェアを獲得しました。RecursionOSのような統合プラットフォームは、ターゲット発見から臨床試験シミュレーションに至るプロセスを管理し、毎週数百万のフェノミクス画像を処理し、3,600万ペタバイトの独自データを保存しています。Exscientiaのプラットフォームは一次ヒト組織アッセイを設計ループに統合しており、経営陣は従来の動物モデルと比較して臨床的関連性が向上すると主張しています。この強力なプラットフォームロイヤルティは定期的なライセンス収益を促進し、製薬R&DにおけるAI市場の成長軌道を支えています。

サービスは現在より小さな市場シェアを保有していますが、2031年にかけて堅調な年平均成長率32.55%で成長すると予測されています。受託研究機関（CRO）は、AIを活用した患者リクルートメントモジュールと適応型試験デザインを組み込むことでサービスを差別化しています。スポンサーが固定費よりも変動費を好む傾向が強まるにつれ、アウトソーシングされたAI機能の採用が拡大し、製薬R&DにおけるAI市場への浸透が深まると予想されます。

注記: 個別セグメントのセグメントシェアはレポート購入時に入手可能

機械学習がリードし、生成モデルが台頭

2025年、機械学習は技術収益の45.45%を占め、ADME毒性予測、バイオマーカー発見、患者層別化などの主要プロセスを推進しました。教師あり学習アルゴリズムは、特にラベル付きデータが豊富な場合に引き続き信頼性が高いです。

生成学習は最も急成長するセグメントとして台頭しており、2031年にかけて注目すべき年平均成長率32.79%が予測されています。AlphaFold 3の革新的な拡散法はタンパク質・リガンド予測を大幅に向上させ、精度を50%改善しました。Exscientiaの6番目のAI生成分子は2023年に臨床試験に入り、この技術にとって重要な節目となりました。トランスフォーマーや拡散ネットワークが抗体、RNA治療薬、PROTACを設計するようになった進歩により、生成フレームワークは製薬R&DにおけるAI市場の景観を再定義する準備が整っています。

再利用がリードし、ヒット・トゥ・リードが牽引力を増す

2025年、薬剤最適化・再利用は市場支出の52.35%という相当なシェアを占めました。例えば、BenevolentAIは潰瘍性大腸炎の潜在的治療薬としてPDE10を特定し、2024年に第Ia相で陽性結果を達成しました。生物学的リスクの低減と規制経路の短縮の組み合わせがこの分野への投資を強化し、製薬R&DにおけるAI市場の成長の柱としての役割を固めています。

しかし、ヒット生成・リード最適化はさらに速い成長を示しており、注目すべき年平均成長率32.98%で拡大しています。AbsciやAlmirallなどの企業は、困難なターゲットに対して機能的な抗体を成功裏に製造し、複雑な生物学的問題に対処する生成AIの能力を示しています。AI設計分子がIND（治験薬申請）プロセスを通過する数が増えるにつれ、このステージへの傾向が高まり、製薬R&DにおけるAI市場をさらに活性化しています。

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製薬がリードし、CROがより多くの市場シェアを獲得

2025年、製薬・バイオテクノロジー企業は市場支出の59.45%という圧倒的なシェアを占めました。注目すべきコラボレーションには、RecursionとRoche-Genentech、Bayer、Merck KGaAとのパートナーシップが含まれており、合計で20億米ドルを超えるマイルストーンに達する可能性があります。さらに、SanofiとExscientiaとの52億米ドルという多額の契約は最大15のプログラムを包含しており、大手製薬企業の大規模AIプラットフォームへの高まる熱意を示しています。

受託研究機関（CRO）は2031年にかけて堅調な年平均成長率33.15%を達成する見込みです。スポンサーはCROをAIを活用した試験デザイン、リアルワールドエビデンス分析、患者層別化のための包括的なソリューションとして捉えるようになっています。拡大されたサービスの配列により、CROは製薬R&DにおけるAI市場のバリューチェーンにおける重要なゲートキーパーとしての役割を固めています。

地域分析

2025年、北米は収益の48.45%を占め、ボストンからサンディエゴに広がるバイオテククラスターとAIの信頼性に関するFDAの早期ガイダンスが牽引しました。2024年、ベンチャー投資家はAI創薬取引に約100億米ドルを投じ、5件の取引が10億米ドルを超えました。地域の計算能力を示すものとして、RecursionのBioHive-2スーパーコンピュータは504基のNVIDIA H100 GPUを搭載しています。これらの要因が総合的に、北米を製薬R&DにおけるAI主導のイノベーションのベンチマーク市場として確立しています。

欧州は北米に続くものの、強力な規制関与を示しています。MELLODYなどの連合学習イニシアチブはGDPR要件への準拠を重視しています。EMAのリフレクションペーパーは製品ライフサイクル全体にわたる詳細なガイダンスを提供しています。さらに、官民パートナーシップとホライズン・ヨーロッパの資金調達が初期段階のベンチャーを育成し、AI製薬R&D市場における欧州の関連性を維持しています。

アジア太平洋地域は最も急成長する地域であり、2031年にかけて年平均成長率34.00%が予測されています。中国のデジタル・インテリジェント変革計画は2030年までの完全実施を目指しており、100のパイロットデジタル医薬品工場と10の大規模モデルイノベーションハブが含まれています。インドは受託研究機関（CRO）向けにコスト効率の高いデータサイエンス人材を提供し、日本は精密医療助成金を活用して臨床インフラを近代化しています。ラテンアメリカと中東・アフリカ（MEA）は計算リソースと規制の枠組みで遅れをとっているものの、ブラジルとアラブ首長国連邦でのパイロットプロジェクトは段階的な進歩を示しており、製薬R&DにおけるAIのグローバルなフットプリントを拡大しています。