生命科学におけるAI市場規模とシェア

生命科学におけるAI市場（2025 - 2030）

Mordor IntelligenceによるAI生命科学市場分析

生命科学におけるAI市場は2025年に36億1,000万米ドルと評価され、2030年までに111億1,000万米ドルに拡大し、年平均成長率25.23%を記録すると予測されています。規制当局がAI由来のバイオマーカーを正当な証拠として認めるようになったことと、連合データネットワークが従来サイロ化されていた臨床データセットをモデル訓練に利用可能にしていることから、導入が加速しています。ハイパースケーラーと製薬会社の提携により分子当たりの計算コストが70%削減され、大規模シミュレーションへのアクセスが拡大している一方、生成的タンパク質設計プラットフォームへのベンチャー資本流入は2024年以降3倍に増加しています。同時に、バイオ医薬品データのわずか6%がFAIR基準を満たしているに過ぎず、データ品質ソリューションの並行的機会を浮き彫りにしています。地域的には、北米が人材とインフラにおいて規模の優位性を維持していますが、アジア政府プログラムが最速の成長見通しにつながっています。

主要レポートの要点

  • 提供形態別では、ソフトウェアが2024年のAI生命科学市場シェアの55%を占めて主導し、サービスは2030年まで年平均成長率23%を記録すると予測されています。
  • 導入モデル別では、クラウドプラットフォームが2024年の収益ベースの51%を占め、オンプレミスソリューションは2025年〜2030年にかけて年平均成長率17%のペースです。
  • 分析タイプ別では、予測システムが2024年をリードしていますが、生成モデルは2030年まで年平均成長率27%で最も急激な上昇を示すと予想されています。
  • 用途別では、創薬が2024年に26%の収益シェアを獲得した一方、臨床試験最適化は予測期間中に年平均成長率21%で上昇しています。
  • エンドユーザー別では、製薬・バイオテクノロジー企業が2024年の需要の46%を支配し、CROは2030年まで年平均成長率18%で最速の拡大経路を代表しています。
  • 地域別では、北米が2024年に49%の収益シェアを支配し、アジアは2030年まで地域最高の年平均成長率22%の準備が整っています。

セグメント分析

提供形態別：ソフトウェアが支配、サービスが加速

ソフトウェア コンポーネントは2024年の収益ベースの55%を生成し、生命科学におけるAI市場内の主要価値推進要因としてコードライブラリとアルゴリズム スイートを確立しました。主要プラットフォームは、オミクスデータを分析し、候補分子を提案し、試験登録実現可能性を予測して、製薬パイプラインに直接組み込まれています。ベンダーは、監査人向けにモデル系統を文書化する説明可能性モジュールを通じて差別化を図ることが増えています。サービスは、小さなスライスを表しているものの、顧客がAI出力を規制されたワークフローに整合させることができる統合専門家を求めるため、2025年～2030年にかけて年平均成長率23%で拡大しています。ソフトウェア ライセンスと検証プロトコルおよび市販後性能監視をバンドルする管理サービス契約は、スポンサーからベンダーへコンプライアンス オーバーヘッドを移転するため牽引力を得ています。

ハードウェアは、収益シェアでは控えめですが、戦略的に重要です。確率微分方程式ソルバーと高スループット ドッキング向けに設計された特殊化アクセラレータ ボードは、現在のGPU供給制約に対処しています。企業は、データ主権ルールを強制し供給変動性をヘッジするために、機密データ用のオンプレミス クラスターと大規模スクリーニング ジョブ用のクラウドへのバースト容量という混合インフラ戦略を採用しています。新しい半導体新規参入者がドメイン固有アーキテクチャをリリースする中、ハードウェア セグメントに付随する生命科学におけるAI市場規模は、10%台半ばの率で成長すると予測されています。

生命科学におけるAI市場：提供形態別市場シェア

注記: 個別セグメントのすべてのセグメント シェアはレポート購入時に利用可能

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導入モデル別：クラウド プラットフォームがコラボレーションを実現

クラウド導入は2024年の支出の51%を獲得し、弾性コンピューティングと分散コラボレーションが初期セキュリティ懸念を上回るという業界の認識を反映しています。ハイパースケーラーは現在、事前構成監査ログを備えた健康データ準拠環境を提供し、21 CFR Part 11およびGDPRの検証サイクルを短縮しています。マルチテナント サンドボックスにより、学術コンソーシアムとバイオテック企業が非識別化コホートを共有でき、外部イノベーションを加速させています。しかし、ハイブリッド アーキテクチャがデフォルトになりつつあります。組織は、超機密ゲノム アーカイブをオンプレミスに保持しつつ、連合分析ワークロードをクラウドで実行し、主権を犠牲にすることなく利用率を改善しています。主権クラウド規制と遅延クリティカル ユースケースに支えられたオンプレミス ソリューションは、期間中に年平均成長率17%を記録すると予測されています。

持続的データサイロは障壁のままです：調査対象企業の81%が、単一環境内でEHR、画像、オミクスデータを調和させることの困難を挙げています。その結果、プラットフォーム ベンダーは、組み込み抽出-変換-ロード ユーティリティとオントロジー マッパーをパッケージしています。この動的は、ソフトウェア ライセンスからのサブスクリプション料金を補完するサービス主導収益ストリームを支援し、生命科学におけるAI市場内の長期更新率を固定化しています。

分析タイプ別：生成AIが創薬を再構築

予測分析は2024年にトップライン リーダーシップを維持し、毒性、患者反応、試験登録動態を予測する統計・機械学習モデルに支えられています。このような機能は、フェーズII成功確率を最大15パーセンテージ ポイント押し上げたと評価されています。記述的・処方的レイヤーは、特に製造品質管理ループ内で、データ可視化と運用意思決定の支援を継続しています。しかし、生成セグメントが最速でスケーリングしており、一部のベンダーは2030年まで年平均成長率27%を記録しています。深層拡散モデルとトランスフォーマー アーキテクチャは、多目的適応度関数に導かれた実行可能小分子ライブラリを提案できます。自動合成ロボットとリンクすると、創薬サイクルが四半期から数週間に圧縮され、ボトルネックがアイデア生成から生物学的検証に移行します。生成ユースケースを通じて流れる生命科学におけるAI市場規模は、全体のソフトウェア支出のシェアの増加を占めると予測されています。

用途別：臨床試験最適化が勢いを獲得

創薬アプリケーションは、マルチオミクス データセット全体のAI対応標的同定に牽引され、2024年の収益プールの26%を占めました。グラフニューラル ネットワークとケモインフォマティクス ルールの統合により、「ドラッグ不可能」標的の探索が拡大しています。臨床試験最適化の生命科学におけるAI市場シェアは、2025年～2030年にかけてセグメントが年平均成長率21%で成長するため上昇する構えです。実世界データをマイニングして包含基準を精製するアルゴリズムがスクリーン失敗率を削減している一方、遠隔監視ウェアラブルが安全性シグナル検出を改善する連続バイオマーカーを供給しています。製薬スポンサーは、適応試験設計がプロトコル修正をさらに削減する際の潜在的70%コスト節約を報告しています。画像ベース診断、バイオプロセス最適化、個別化医療意思決定支援は、基盤モデルがますますマルチモーダルになる中でそれぞれが恩恵を受ける、相当なニッチのままです。

エンドユーザー別：製薬が主導、CROが加速

製薬・バイオテクノロジー企業は、AIをR&D、規制、製造、商業運営に組み込む中で2024年の支出の46%を代表しました。デュアル戦略が一般的です：独自データセット用の内部エクセレンス センターと最先端アルゴリズム用の外部ライセンシングの組み合わせです。CROは、スポンサーが分析重点タスクを既にマルチスポンサー データ貯蔵庫を保有するパートナーにアウトソースするため、2030年まで年平均成長率18%で最速拡大顧客グループを形成しています。規制機関がクロススタディ洞察を倍増させるデータ標準化を奨励する中、CRO契約に結び付いた生命科学におけるAI市場規模は成長すると予測されています。医療機器製造業者、学術機関、支払者は需要の残りを構成し、集合的にエコシステムの相互運用性を推進しています。

生命科学におけるAI市場：エンドユーザー別市場シェア
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技術別：基盤モデルが能力を変革

機械学習フレームワーク-勾配ブースティング、ランダムフォレスト、古典的深層ネット-は、構造化データセットでのパターン認識のベースライン ツールを提供しています。NLPは現在、臨床物語、有害事象報告、規制ガイダンスを大規模に消化しています。コンピュータ ビジョンは、高コンテンツ スクリーニングと組織病理学をサポートし、分子予測に空間的コンテキストを追加しています。深層学習の進歩により、数億のタンパク質配列や分子グラフで事前訓練された基盤モデルが触媒され、新規標的のゼロショット能力を提供しています。転移学習により迅速な微調整が可能になり、ニッチ疾患のデータ要件を大幅削減しています。生成アーキテクチャは最急成長技術サブセットを構成します：化学ルールと合成可能性制約を統合する拡散・変分オートエンコーダー パイプラインが、現在in silicoでベンチレディ化合物を出力できます。能動学習ループと組み合わせると、各実験アッセイはモデルが自分自身にフィードバックする情報を返し、好循環の創薬サイクルを強化します。

地域分析

北米は2024年のグローバル収益の49%を支配し、深いベンチャー キャピタル ベース、デジタル診断の有利な償還コード、早期規制当局関与に固定されています。米国単独での生命科学におけるAI市場規模は、複数の開発プログラム全体で再利用可能になるAI対応バイオマーカーを検証するFDAのRTORプログラムによって押し上げられています。多州健康情報交換により豊富な訓練セットが可能になりますが、州間プライバシー ルールがデータ移植性を依然として複雑化しています。HIPAA整合青写真がコンプライアンス監査を短縮するため、中堅バイオテック企業が社内クラスターを構築することなくハイパースケール コンピューティングを活用できるクラウド サービス採用が他地域を上回っています。

欧州は第2位地域のままで、EHDS連合ネットワークがスケールすれば加速する構えです。学術医療センターと製薬スポンサーをリンクする業界コンソーシアムが、プライバシー保護クロスボーダー訓練をパイロット展開しており、ホーム市場規制熟知を活用する欧州ベンダーが獲得する生命科学におけるAI市場シェアを増加させる可能性があります。この勢いを相殺しているのは、AI法の高リスク分類が製品サイクルを延長しうる追加文書レイヤーを導入することです。企業は、早期反復を長期化しながらも後期段階修正コストを削減する実践である規制チェックポイントをアジャイル スプリントに統合することで対応しています。

アジアは2025年～2030年間で年平均成長率22%で最高成長軌道を示しています。中国は、協調産業政策を利用してAI対応創薬メガプロジェクトに資金提供し、省レベル バイオテック パークが税制優遇と国家レベル スーパーコンピューティングへのアクセスを提供しています。日本と韓国はロボティクスと自動化を専門としていますが、AI生成分子の残存IP曖昧性がライセンシング リスク プレミアムを生み出しています。インドの契約研究エコシステムは、大規模英語医療記録を活用し、アルゴリズム訓練・検証のアウトソーシング ハブとして国を位置付けています。多様な国家ルールが国別の市場参入を決定しますが、ローカライズされたクラウド地域と主権AI取り組みが以前はグローバル プレイヤーにアクセス不可能だった新データセットを解放する中、集合機会は魅力的です。

南米、中東・アフリカは今日は小規模ですが、重要なフロンティア セグメントを構成しています。ブラジルの国家ゲノミクス プログラムとサウジアラビアのゲノム プロジェクトは、訓練入力の多様性を求めるAI開発者を引き付ける人口固有データセットを生成しています。政府は多国籍パートナーシップを引き付けるイノベーション助成を配分しており、インフラとスキルが成熟すれば、今後10年間で地域の合算市場シェアを押し上げる可能性があるトレンドです。

生命科学におけるAI市場年平均成長率（%）、地域別成長率
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競争環境

市場は適度に統合されています。IBM、IQVIA、Oracleは、データ統一化、モデル訓練、検証、市販後サーベイランスを統合するフルスタック プラットフォームを提供しています。すべてのイノベーションを内部で追求するのではなく、ジョイント ベンチャーを形成しニッチ プロバイダーを買収して、バンドル オファリングを通じてネットワーク効果を創出しています。上位5社は集合的にグローバル収益の約45%をコントロールし、専門化チャレンジャーの余地を残しています。

フォーカス差別化は、台頭する競争相手の特徴です。AtomwiseとInsilico Medicineは、生成化学と自動ウェット ラボ検証を結合するクローズド ループ システムを展開し、初期段階タイムラインを年から月に圧縮しています。Owkinは、病院データがオンプレミスに残りながらモデル パラメータが移動する連合学習のパイオニアです-これは欧州のGDPRと類似制度下での重要要件です。ハイパースケーラー クラウド クレジット、株式出資、共同マーケティング契約は、迅速な概念実証結果に変換できる補助コンピューティングをスタートアップに提供するため、市場ポジショニングの中心となりました。

戦略的提携も市場参入を支配しています。製薬スポンサーは、前払い現金と段階的マイルストーンを組み合わせる複数標的・複数年契約に署名し、創薬・開発全体でインセンティブを整合させています。最近のメガディールは、検証済みリードを供給するAI パートナーが、従来のバイオテック ライセンシング契約に匹敵する経済性を獲得できることを確認しています。したがって、競争激化は純粋にアルゴリズム性能から、独自訓練データセット、コンピューティング アクセス、規制流暢性を包含するよう移行しています。

生命科学におけるAI業界リーダー

  1. IBM Corporation

  2. NuMedii Inc.

  3. Atomwise Inc

  4. AiCure LLC

  5. Nuance Communications Inc.

  6. *免責事項:主要選手の並び順不同
生命科学における人工知能市場集中度
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最近の業界動向

  • 2025年5月：IncyteとGenesis Therapeuticsは、小分子創薬にGEMS プラットフォームを展開する3,000万米ドルの前払い提携（標的あたり2億9,500万米ドルのマイルストーン）を締結しました。
  • 2025年4月：AstraZenecaとDaiichi SankyoはAI特定バイオマーカーに導かれた初の腫瘍非依存HER2療法Herceptinについて、FDAからPriority Reviewを獲得しました。
  • 2025年3月：Insilico Medicineは、データ機密性の高い製薬顧客向けにオンプレミス AI標的創薬を可能にするPandaOmics Boxをリリースしました。
  • 2025年2月：Eli LillyはOpenAIと提携し、大規模言語モデルを使用して抗菌薬創薬を加速させました。

生命科学におけるAI業界レポートの目次

1. はじめに

  • 1.1 研究前提と市場定義
  • 1.2 研究範囲

2. 研究手法

3. 要約

4. 市場環境

  • 4.1 市場概要
  • 4.2 市場推進要因
    • 4.2.1 FDA RTOR対応AIバイオマーカー承認の増加（米国）
    • 4.2.2 EU健康データ空間が連合AIモデル訓練を解放
    • 4.2.3 GenAIタンパク質設計プラットフォームへのVC急増（2024年以降3倍）
    • 4.2.4 14か国でのAI患者層別化を推進する分散化試験義務化
  • 4.3 市場抑制要因
    • 4.3.1 EU AI法が臨床AIシステムのCEマークタイムラインを遅延
    • 4.3.2 バイオ医薬品データの6%のみがFAIR準拠でモデル精度を制限
  • 4.4 バリューチェーン分析
  • 4.5 規制・技術見通し
    • 4.5.1 規制状況（米国、EU、中国、日本、中東・アフリカ）
    • 4.5.2 技術スナップショット（GenAI、基盤モデル、エッジAI）
  • 4.6 ポーターの五力分析
    • 4.6.1 新規参入の脅威
    • 4.6.2 買い手の交渉力
    • 4.6.3 売り手の交渉力
    • 4.6.4 代替品の脅威
    • 4.6.5 競争強度
  • 4.7 価格分析（ベースラインに含まれる場合）
  • 4.8 COVID-19の業界への影響
  • 4.9 投資分析

5. 市場規模・成長予測（価値）

  • 5.1 提供形態別
    • 5.1.1 ソフトウェア
    • 5.1.2 サービス
    • 5.1.3 ハードウェア
  • 5.2 導入モデル別
    • 5.2.1 クラウド / オンデマンド
    • 5.2.2 オンプレミス
  • 5.3 分析タイプ別
    • 5.3.1 記述的
    • 5.3.2 予測的
    • 5.3.3 処方的
    • 5.3.4 生成AI
  • 5.4 用途別
    • 5.4.1 創薬
    • 5.4.2 医学診断・画像診断
    • 5.4.3 臨床試験最適化
    • 5.4.4 バイオテクノロジー・バイオプロセシング
    • 5.4.5 精密・個別化医療
    • 5.4.6 患者監視・実世界エビデンス
  • 5.5 エンドユーザー別
    • 5.5.1 製薬・バイオテクノロジー企業
    • 5.5.2 医薬品開発業務受託機関（CRO）
    • 5.5.3 医療機器製造業者
    • 5.5.4 学術・研究機関
    • 5.5.5 医療提供者・支払者
  • 5.6 技術別
    • 5.6.1 機械学習
    • 5.6.2 自然言語処理
    • 5.6.3 コンピュータビジョン
    • 5.6.4 深層学習・ニューラルネットワーク
    • 5.6.5 生成AIモデル
  • 5.7 地域別
    • 5.7.1 北米
    • 5.7.1.1 米国
    • 5.7.1.2 カナダ
    • 5.7.2 欧州
    • 5.7.2.1 ドイツ
    • 5.7.2.2 英国
    • 5.7.2.3 フランス
    • 5.7.2.4 北欧諸国
    • 5.7.2.5 その他欧州
    • 5.7.3 アジア太平洋
    • 5.7.3.1 中国
    • 5.7.3.2 日本
    • 5.7.3.3 インド
    • 5.7.3.4 韓国
    • 5.7.3.5 その他アジア太平洋
    • 5.7.4 南米
    • 5.7.4.1 ブラジル
    • 5.7.4.2 その他南米
    • 5.7.5 中東・アフリカ
    • 5.7.5.1 サウジアラビア
    • 5.7.5.2 アラブ首長国連邦
    • 5.7.5.3 南アフリカ
    • 5.7.5.4 その他中東・アフリカ

6. 競争環境

  • 6.1 市場集中度
  • 6.2 戦略的動向
  • 6.3 市場シェア分析
  • 6.4 企業プロファイル（グローバル レベル概要、市場レベル概要、コア セグメント、財務、戦略情報、市場ランク/シェア、製品・サービス、最近の動向を含む）
    • 6.4.1 IBM Corporation
    • 6.4.2 IQVIA
    • 6.4.3 Oracle Corporation
    • 6.4.4 Atomwise Inc.
    • 6.4.5 Insilico Medicine Inc.
    • 6.4.6 NuMedii Inc.
    • 6.4.7 AiCure LLC
    • 6.4.8 Nuance Communications Inc.
    • 6.4.9 Insitro
    • 6.4.10 SOPHiA GENETICS SA
    • 6.4.11 Enlitic Inc.
    • 6.4.12 Valo Health
    • 6.4.13 Generate Biomedicines
    • 6.4.14 Recursion Pharmaceuticals
    • 6.4.15 Exscientia plc
    • 6.4.16 Owkin
    • 6.4.17 BenevolentAI
    • 6.4.18 Deep Genomics
    • 6.4.19 Generate Biomedicines
    • 6.4.20 CluePoints

7. 市場機会と将来見通し

  • 7.1 ホワイトスペース・未満足ニーズ評価
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グローバル生命科学におけるAI市場レポート範囲

生命科学業界における人工知能（AI）は、創薬、バイオテクノロジー、医学診断、臨床試験、精密・個別化医療、患者監視などの様々な用途で使用されます。本研究はまた、これらの用途の様々な地域への影響を分類しています。AIは高度にデータ駆動型の技術です。生命科学セクターでは、疎結合データから有意義な関係を作り出すために一般的に採用されています。AIの第3の波の導入により、高度なAIソリューションが新規アプリケーションを見つけると学習・進化できると予想されます。本研究はまた、COVID-19の業界への影響を評価しています。

生命科学における人工知能市場は、用途（創薬、医学診断、バイオテクノロジー、臨床試験、精密・個別化医療、患者監視）と地域（北米、欧州、アジア太平洋、ラテンアメリカ、中東・アフリカ）でセグメント化されています。

市場規模と予測は、上記すべてのセグメントについて価値（百万米ドル）で提供されています。

提供形態別
ソフトウェア
サービス
ハードウェア
導入モデル別
クラウド / オンデマンド
オンプレミス
分析タイプ別
記述的
予測的
処方的
生成AI
用途別
創薬
医学診断・画像診断
臨床試験最適化
バイオテクノロジー・バイオプロセシング
精密・個別化医療
患者監視・実世界エビデンス
エンドユーザー別
製薬・バイオテクノロジー企業
医薬品開発業務受託機関（CRO）
医療機器製造業者
学術・研究機関
医療提供者・支払者
技術別
機械学習
自然言語処理
コンピュータビジョン
深層学習・ニューラルネットワーク
生成AIモデル
地域別
北米 米国
カナダ
欧州 ドイツ
英国
フランス
北欧諸国
その他欧州
アジア太平洋 中国
日本
インド
韓国
その他アジア太平洋
南米 ブラジル
その他南米
中東・アフリカ サウジアラビア
アラブ首長国連邦
南アフリカ
その他中東・アフリカ
提供形態別 ソフトウェア
サービス
ハードウェア
導入モデル別 クラウド / オンデマンド
オンプレミス
分析タイプ別 記述的
予測的
処方的
生成AI
用途別 創薬
医学診断・画像診断
臨床試験最適化
バイオテクノロジー・バイオプロセシング
精密・個別化医療
患者監視・実世界エビデンス
エンドユーザー別 製薬・バイオテクノロジー企業
医薬品開発業務受託機関（CRO）
医療機器製造業者
学術・研究機関
医療提供者・支払者
技術別 機械学習
自然言語処理
コンピュータビジョン
深層学習・ニューラルネットワーク
生成AIモデル
地域別 北米 米国
カナダ
欧州 ドイツ
英国
フランス
北欧諸国
その他欧州
アジア太平洋 中国
日本
インド
韓国
その他アジア太平洋
南米 ブラジル
その他南米
中東・アフリカ サウジアラビア
アラブ首長国連邦
南アフリカ
その他中東・アフリカ
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レポートで回答される主要質問

生命科学におけるAI市場の現在の価値は？

市場は2025年に36億1,000万米ドルの価値があり、年平均成長率25.23%で2030年までに111億1,000万米ドルに拡大すると予測されています。

今日最高収益を生み出している地域は？

北米は、強力なベンチャー資金調達、FDA RTORなどの規制インセンティブ、成熟したクラウドインフラにより49%のシェアでリードしています。

臨床試験でのAI急速普及を推進しているものは？

包含基準を精製し、遠隔監視を可能にし、登録実現可能性を予測するアルゴリズムが、臨床試験最適化セグメントを2030年まで年平均成長率21%に押し上げています。

EU健康データ空間はAI採用にどのような影響を与えるか？

EHDSは27加盟国全体での連合学習を可能にし、プライバシーを維持しながらデータサイロを削減し、10年間で110億ユーロの効率性利得を追加すると予想されています。

ハイパースケーラーとのコンピューティング提携はなぜ重要か？

NVIDIAなどプロバイダーとのコラボレーションにより分子当たりコンピューティングコストが約70%削減され、創薬研究者が実用的予算内ではるかに大規模な仮想ライブラリをスクリーニングできるようになりました。

市場成長を遅らせる可能性のある課題は？

主要逆風には、EU AI法下でのCEマークタイムライン延長、限定されたFAIR準拠データセット、推論コストを高騰させる高性能GPU不足の継続が含まれます。

最終更新日:

医療における人工知能産業
スポーツにおける人工知能市場の成長予測
エンタープライズAI産業
説明可能AI産業レポート
人工知能産業の展望

ライフサイエンスにおけるAI レポートスナップショット