コンピュータ生物学市場規模とシェア
市場概要
| 調査期間 | 2019 - 2030 |
|---|---|
| 市場規模 (2025) | 7.24 十億米ドル |
| 市場規模 (2030) | 13.36 十億米ドル |
| 成長率 (2025 - 2030) | 13.02% CAGR |
| 最も急速に成長している市場 | アジア太平洋 |
| 最大市場 | 北米 |
| 市場集中度 | 中 |
主要プレーヤー
*免責事項:主要選手の並び順不同 画像 © Mordor Intelligence。再利用にはCC BY 4.0の表示が必要です。 |
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Mordor Intelligenceによるコンピュータ生物学市場分析
コンピュータ生物学市場は現在72億4千万米ドルを生み出しており、2030年には133億6千万米ドルに達すると予測され、年平均成長率13.02%で推移しています。この見通しは、トランスフォーマーベースのゲノム言語モデル、合成生物学デジタルツイン、そしてより広範なAI採用が、コンピュータ生物学市場のあらゆる応用層をどのように形作っているかを示しています。マルチオミクスデータセットの急激な増加、受託研究サービスへの継続的なシフト、スケーラブルなクラウドインフラストラクチャの必要性が需要を押し上げ続けています。北米は成熟したバイオテクノロジー規制により依然としてコンピュータ生物学市場の中核を担っていますが、アジア太平洋地域のスーパーコンピュータ投資と拡大する医薬品製造基盤により、同地域は次の成長エンジンとしての地位を確立しています。一方、DotmaticsのSiemensによる51億米ドルでの買収などの戦略的買収は、コンピュータ生物学市場内でのプラットフォーム統合の激化を反映しています。
主要レポートポイント
- 用途別では、2024年にコンピュータ生物学市場シェアの32.52%を細胞・生物学的シミュレーションが占め、創薬・疾患モデリングは2030年まで年平均成長率15.64%で成長すると予測されています。
- ツール別では、2024年にデータベースがコンピュータ生物学市場規模の最大36.46%シェアを占めましたが、解析ソフトウェアとサービスは2030年まで年平均成長率14.77%で拡大すると予想されています。
- サービスモデル別では、2024年に受託契約がコンピュータ生物学市場シェアの52.45%を占め、2030年まで年平均成長率16.03%で推移しています。
- エンドユーザー別では、学術機関が2024年に44.53%の収益シェアを維持し、産業・商業ユーザーは2030年まで年平均成長率14.56%で成長すると予測されています。
- 地域別では、北米が2024年にコンピュータ生物学市場シェアの42.78%でリードし、アジア太平洋地域は2030年まで最も高い年平均成長率16.35%の見通しを示しています。
世界コンピュータ生物学市場トレンドと洞察
促進要因影響分析
| 促進要因 | 年平均成長率予測への影響（約%） | 地理的関連性 | 影響タイムライン |
|---|---|---|---|
| オミクスデータとバイオインフォマティクス研究の量的増加 | +2.8% | 世界、北米とEUに集中 | 中期（2-4年） |
| 創薬・疾患モデリングでの加速的利用 | +3.1% | 世界、北米主導、アジア太平洋地域に拡大 | 短期（2年以下） |
| 臨床薬理ゲノミクス・薬物動態研究の拡大 | +1.9% | 北米とEU、アジア太平洋地域で新興 | 中期（2-4年） |
| 迅速なアノテーションを可能にするトランスフォーマーベースゲノム言語モデル | +2.2% | 世界、研究機関による初期導入 | 短期（2年以下） |
| インシリコワークフローのための合成生物学デジタルツイン | +1.7% | 北米とEU、アジア太平洋地域でパイロット | 長期（4年以上） |
| オープンソース単一細胞系譜追跡アルゴリズム | +1.5% | 世界、学術主導で産業界が採用 | 中期（2-4年） |
| 情報源: Mordor Intelligence | |||
オミクスデータとバイオインフォマティクス研究の量的増加
テラバイト規模の単一細胞RNA-シーケンシング、マルチオミクス統合、シーケンシングコストの低下により、コンピュータ生物学市場へのデータフローが拡大し続けています。RNA-seqコストを50-70%削減し、精密医療データセットへのアクセスが拡大しています。大規模言語モデルは現在、共通データ要素マッピングの94%を自動化し、相互運用性を推進しています。[1]Rodney Alan Long, Jordan Klebanoff, and Vince D. Calhoun, "A New AI-Assisted Data Standard Accelerates Interoperability in Biomedical Research," medRxiv, medrxiv.org結果として生じるデータネットワーク効果は、最大のリポジトリを制御するステークホルダーの先行者利益を強化しています。そのため、クラウドバイオインフォマティクスプラットフォームは、オンプレミスの高性能コンピューティングを持たない組織にとって必須のインフラストラクチャとなっています。
創薬・疾患モデリングでの加速的利用
ESM-3などのタンパク質言語モデルは進化プロセスをシミュレートし、創薬開発者が数年前には到達できなかったペースで新規タンパク質候補を作成しています。Model MedicinesのGALILEOに例示されるハイブリッドAI-量子システムは、現在100%のヒット率抗ウイルススクリーンを提供しています。[2]Model Medicines Communications Team, "The Future of Drug Discovery: 2025 as the Inflection Year for Hybrid AI and Quantum Computing," Model Medicines, modelmedicines.comデジタルツインにより研究者は数百万の仮想実験を実行でき、仮説検証サイクルを圧縮し、ウェットラボコストを削減しています。479,000試験の機械学習ベンチマークは、試験設計最適化のための前例のない訓練データを提供しています。RecursionとExscientiaの6億8800万米ドルでの合併など、M&A活動は既存企業がこれらのAI優位性統合プラットフォームを内部化する競争を示しています。
臨床薬理ゲノミクス・薬物動態研究の拡大
予防的薬理ゲノミクス検査は、精神科薬物有害反応を34.1%、入院を41.2%削減しました。[3]Maria Skokou, Konstantinos Tziomalos, and Georgios Papazisis, "Clinical Implementation of Preemptive Pharmacogenomics in Psychiatry," eBioMedicine, thelancet.com 実世界パネルでは、患者の60.4%が少なくとも1つの実用的な処方を受けています。UCLAは342,000人のバイオバンクを活用してスタチン効果を調節する156遺伝子を同定し、遺伝的多様性が用量精度を改善することを証明しました。AI強化PK/PDモデルは現在、集団特異的変異を考慮しており、アジア太平洋地域の薬理ゲノミクス導入が増加する中で必要な要件となっています。
迅速なアノテーションを可能にするトランスフォーマーベースゲノム言語モデル
オープンソースタンパク質モデルは、汎用GPUのみを必要としながらAlphaFoldクラスの性能を提供しています。JanusDNAなどの双方向DNA基盤モデルは、専用ハードウェアなしで100万塩基対を処理します。LoRAなどのパラメータ効率的ファインチューニング手法は訓練コストを削減しながら、下流予測精度を向上させます。これらの改善により高度な解析が民主化され、参入障壁が下がり、従来のバイオインフォマティクスセンターを超えてコンピュータ生物学市場が大幅に拡張されています。
阻害要因影響分析
| 阻害要因 | 年平均成長率予測への影響（約%） | 地理的関連性 | 影響タイムライン |
|---|---|---|---|
| 学際的人材不足 | -1.8% | 世界、北米とEUで深刻 | 短期（2年以下） |
| 相互運用性・データ標準化ギャップ | -1.2% | 世界、特に国境を越えた協力 | 中期（2-4年） |
| クラウド・コンピュートコストの上昇 | -0.9% | 世界、コスト感応性市場で最も強い影響 | 短期（2年以下） |
| バイオセキュリティ・二重使用規制監視 | -0.7% | 主に北米とEU、世界に拡大 | 長期（4年以上） |
| 情報源: Mordor Intelligence | |||
学際的人材不足
生物学、ソフトウェアエンジニアリング、統計学に精通した専門家の需要が供給を上回っています。ライフサイエンス雇用者は2030年までに35%の人材不足を予想し、採用需要は年率11.75%で増加しています。特に、この分野に参入するテック巨大企業と競争する中規模バイオテック企業では、給与インフレとプロジェクト遅延が続いています。スキルベース採用、見習い制度、業界横断的採用が暫定的な軽減戦略です。
相互運用性・データ標準化ギャップ
Matrix and Analysis Metadata Standards（MAMS）が単一細胞データセットの整合を開始していますが、広範な調和は依然として困難です。セマンティックマッピングツールは非構造化健康記録を統合できますが、実装負担が導入を遅らせています。連合学習パイロットはプライバシーを保護しますが、依然として規制上の不確実性に直面しており、多国籍研究は手動データクリーニングに依存し続けています。
セグメント分析
用途別：創薬・疾患モデリングが次世代ワークフローを牽引
創薬・疾患モデリングは既に最も高い年平均成長率15.64%を記録し、細胞・生物学的シミュレーションは2024年にコンピュータ生物学市場規模の32.52%シェアを維持しました。Insilico Medicineなどの企業は、AI強化標的同定とリード最適化により数百万の化合物をインシリコでスクリーニングできます。前臨床チームは現在、ゲノミクス、プロテオミクス、メタボロミクスデータセットを統合し、化合物から臨床への成功率を高めています。臨床試験運営は、97.9%の適格性スクリーニング精度に達する検索拡張システムを採用し、採用ボトルネックを削減しています。ますます多くの研究者がデジタルツインを活用して仮想用量反応研究を実行し、ウェットラボタイムラインを短縮しています。その結果、コンピュータ生物学市場はあらゆるR&Dゲートでより深い製薬関与を経験しています。
人体シミュレーションソフトウェアが高ポテンシャルサブセグメントとして登場しています。スタンフォードのAI駆動「仮想細胞」は、統合マルチオミクスと生物物理学モデルが個別化治療戦略のための経路摂動をマッピングできる方法を示しています。この開発により、コンピュータ生物学市場は最前線の精密医療臨床医に拡大されています。デジタルツイン忠実度が向上するにつれ、保険者はコンピュータ最適化治療計画の償還モデルを評価し始め、下流収益プールを示唆しています。
注記: 全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利用可能
ツール別：解析ソフトウェアがAI統合を加速
データベースは依然としてコンピュータ生物学市場シェアの36.46%を占めていますが、解析ソフトウェアとサービスは最も高い年平均成長率14.77%を記録しています。タンパク質・ゲノム言語モデルは、組織に静的アーカイブを維持するのではなく分析能力を購入するよう促しています。ベンダーはゲノミクス、プロテオミクス、臨床ストリームを融合するマルチモーダルデータパイプラインを組み込んでいます。このシフトはまた、オープンソーススタックを共同開発する学術-産業コンソーシアムを奨励しています。標準GPU上でのBoltz-1のAlphaFold匹敵精度は、コミュニティイノベーションがより広い採用を促進する方法を強調しています。
オンプレミス高性能コンピューティングは機密データセットにとって依然として重要ですが、クラウドコスト曲線とマネージドサービスの成熟が移行を奨励しています。プロバイダーは自動スケーリングアルゴリズムとセキュリティ認証で差別化しています。データベース既存企業は、インストールベースを守るためにリポジトリの上に分析レイヤーを構築することで対応しています。正味効果は競争を激化させながらも全体的なソフトウェア品質を向上させ、コンピュータ生物学市場の持続的成長を支援しています。
サービス別：受託モデルが成長を支配
受託研究サービスは、シェアと速度の両方でリード-2024年に52.45%、年平均成長率16.03%の見通し-製薬企業が複雑なインシリコワークフローを外注するためです。CROは現在、ゲノム解析、AIモデル開発、仮想スクリーニングを統一サブスクリプションでバンドルしています。社内チームは核心IP集約的アルゴリズムを維持しますが、コンピュート集約的シミュレーションは外部とパートナーシップを結んでいます。
ハイブリッドサービスフレームワークが牽引力を得ています。企業はオンプレミスでデータガバナンスノードを維持しながら、ピークワークロードのためにクラウドベースCROプラットフォームにバーストしています。戦略的提携はリスクを分散します：クライアントは使用量ベース料金を支払い、プロバイダーは規制サポートを含むサービスレベル合意を保証します。採用が増加するにつれ、コンピュータ生物学市場は従来の創薬開発バリューチェーンにさらに統合されています。
注記: 全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利用可能
エンドユーザー別：産業界採用が加速
学術機関が2024年に44.53%の収益を制御しましたが、産業ユーザーは2030年まで年平均成長率14.56%で勢いを捉えています。シーケンシングコストの低下、検証済みAIパイプライン、緊急の治療タイムラインが製薬導入を推進しています。エンタープライズ購入者は監査証跡とGxPコンプライアンスを組み込んだターンキーソリューションを求めています。
学術機関は知識エンジンであり続け、後に商業的にライセンスされるアルゴリズムを先駆けています。予算制限に対抗するため、大学はテクノロジーベンダーが共著者権と早期アクセスフィードバックと引き換えにコンピュートクレジットを提供するパートナーシップモデルを拡大しています。このシンバイオシスは、コンピュータ生物学業界のイノベーションファネルを維持しています。
地域分析
2024年収益の42.78%を占める北米は、深いバイオテクベンチャーキャピタル、成熟した規制当局関与、密集した人材プールから恩恵を受けています。FDAの進化するAIフレームワークは、地元企業に多くの競合他社よりも明確な商業化パスを提供しています。Thermo Fisherの20億米ドルの複数年にわたる国内投資は、インフラストラクチャスケーラビリティへの信頼を強調しています。それにもかかわらず、労働力不足と上昇するクラウドコストが加速を抑制しています。
アジア太平洋地域は最も高い年平均成長率16.35%を記録しています。政府はエクサフロップスーパーコンピュータに資金を提供-韓国の計画は2025年の立ち上げを目標-中国の分散国家センターは既にマルチオミクスプロジェクトを推進しています。地域の製薬製造ブームと遺伝的多様性研究プログラムは、地元集団に合わせたAIモデルを調整し、他では入手できないエッジケースデータ資産を作成しています。分散臨床試験パイロットとmRNAプラットフォーム構築がコンピュータ生物学市場能力への長期需要を強化しています。
ヨーロッパは国境を越えたコンソーシアムと堅固なデータプライバシー保護に支えられた安定した成長を維持しています。倫理的AIイニシアチブはコンプライアンスオーバーヘッドを押し上げますが、支払者と規制当局の間の信頼も育みます。デジタルツインパイロットは、リソース使用を最適化する公衆衛生目標と整合しています。一方、ラテンアメリカ、アフリカ、中東は、インターネットインフラストラクチャとバイオインフォマティクスカリキュラムが拡大するにつれ、徐々に前進しています。多国籍製薬グループとのパートナーシップが地元の資金ギャップを補償し、段階的だが持続的なコンピュータ生物学市場浸透を確保しています。
競争環境
コンピュータ生物学市場は依然として中程度に分散していますが、明確なM&A上昇トレンドを示しています。SiemensのDotmaticsの51億米ドルでの買収は、ラボインフォマティクスと工業デジタルツインオファリングを統合し、購入者のエンドツーエンドスタックへの欲求を反映しています。DanaherはGenedataをポートフォリオに取り込み、同様のロジックを反映しています。IlluminaはNVIDIAと協力してGPU駆動オミクス解析を加速し、テック-バイオテク収束の例です。
スタートアップはオープンソースコミュニティを活用して規模を超えた力を発揮しています。EvolutionaryScaleは、既存企業の独自化学と直接競争するタンパク質生成AIを商業化するために1億4200万米ドルを調達しました。ハイブリッド量子-古典モデルと系譜追跡アルゴリズム周辺の特許出願は、激化するIP戦争を示しています。競争成功は、精選されたデータセット、スケーラブルコンピュート、スイッチングコストを最小化する統合ワークフローへのアクセスに依存するでしょう。
大手ベンダーは、サブスクリプションライセンシングとデータネットワーク効果を通じてエコシステムロックインを追求しています。中堅プレイヤーは垂直特化-単一細胞解析、デジタルツインエンジン、薬理ゲノミクスツールキット-で差別化しています。精度、規制コンプライアンス、ターンアラウンド速度が決定的な購入要因であり続けるため、価格競争は抑制されています。
コンピュータ生物学業界リーダー
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Dassault Systèmes SE
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Schrödinger Inc.
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Certara
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Simulation Plus Inc.
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Illumina Inc.
- *免責事項:主要選手の並び順不同
最近の業界動向
- 2025年6月：IlluminaがSomaLogicを最大4億2500万米ドルで買収し、プロテオミクスとバイオマーカー能力を拡大し、マルチオミクスポートフォリオを拡大しました。
- 2025年4月：SiemensがDotmaticsの51億米ドルでの買収を完了し、R&Dインフォマティクスと工業デジタルツインフレームワークを統合しました。
- 2025年2月：Illuminaが星座マップ読み取りと5塩基シーケンシングソリューションをリリースし、2026年の商業展開を予定しています。
- 2025年1月：IlluminaがNVIDIAとパートナーシップを結び、GPUを使用してマルチオミクスデータパイプラインを加速し、より迅速な治療発見を目標としました。
世界コンピュータ生物学市場レポート範囲
範囲によれば、コンピュータ生物学は生物学的、生態学的、行動的、社会的システムを研究するためのデータ解析・理論的手法、数学的モデリング、コンピュータシミュレーション技術の開発と応用を含みます。コンピュータ生物学は生物学的データを使用して生物学的システムと関係を理解するアルゴリズムを開発します。コンピュータ生物学市場は用途別（細胞・生物学的シミュレーション、創薬・疾患モデリング、前臨床薬物開発、臨床試験、人体シミュレーションソフトウェア）、ツール別（データベース、インフラストラクチャ（ハードウェア）、解析ソフトウェア・サービス）、サービス別（社内・受託）、エンドユーザー別（学術機関・産業・商業）、地域別（北米、ヨーロッパ、アジア太平洋地域、中東・アフリカ、南米）にセグメント化されています。レポートは世界の主要地域17か国の推定市場規模とトレンドもカバーしています。レポートは上記セグメントの価値（米ドル）を提供します。
| 細胞・生物学的シミュレーション | コンピュータゲノミクス |
| コンピュータプロテオミクス | |
| 薬理ゲノミクス | |
| その他シミュレーション（トランスクリプトミクス/メタボロミクス） | |
| 創薬・疾患モデリング | 標的同定 |
| 標的検証 | |
| リード発見 | |
| リード最適化 | |
| 前臨床薬物開発 | 薬物動態 |
| 薬力学 | |
| 臨床試験 | 第I相 |
| 第II相 | |
| 第III相 | |
| 人体シミュレーションソフトウェア |
| データベース |
| インフラストラクチャ（ハードウェア） |
| 解析ソフトウェア・サービス |
| 社内 |
| 受託 |
| 学術機関 |
| 産業・商業 |
| 北米 | アメリカ |
| カナダ | |
| メキシコ | |
| ヨーロッパ | ドイツ |
| イギリス | |
| フランス | |
| イタリア | |
| スペイン | |
| その他ヨーロッパ | |
| アジア太平洋地域 | 中国 |
| 日本 | |
| インド | |
| オーストラリア | |
| 韓国 | |
| その他アジア太平洋地域 | |
| 中東・アフリカ | GCC |
| 南アフリカ | |
| その他中東・アフリカ | |
| 南米 | ブラジル |
| アルゼンチン | |
| その他南米 |
| 用途別 | 細胞・生物学的シミュレーション | コンピュータゲノミクス |
| コンピュータプロテオミクス | ||
| 薬理ゲノミクス | ||
| その他シミュレーション（トランスクリプトミクス/メタボロミクス） | ||
| 創薬・疾患モデリング | 標的同定 | |
| 標的検証 | ||
| リード発見 | ||
| リード最適化 | ||
| 前臨床薬物開発 | 薬物動態 | |
| 薬力学 | ||
| 臨床試験 | 第I相 | |
| 第II相 | ||
| 第III相 | ||
| 人体シミュレーションソフトウェア | ||
| ツール別 | データベース | |
| インフラストラクチャ（ハードウェア） | ||
| 解析ソフトウェア・サービス | ||
| サービス別 | 社内 | |
| 受託 | ||
| エンドユーザー別 | 学術機関 | |
| 産業・商業 | ||
| 地域別 | 北米 | アメリカ |
| カナダ | ||
| メキシコ | ||
| ヨーロッパ | ドイツ | |
| イギリス | ||
| フランス | ||
| イタリア | ||
| スペイン | ||
| その他ヨーロッパ | ||
| アジア太平洋地域 | 中国 | |
| 日本 | ||
| インド | ||
| オーストラリア | ||
| 韓国 | ||
| その他アジア太平洋地域 | ||
| 中東・アフリカ | GCC | |
| 南アフリカ | ||
| その他中東・アフリカ | ||
| 南米 | ブラジル | |
| アルゼンチン | ||
| その他南米 | ||
レポートで答えられる主要質問
1. コンピュータ生物学市場の現在の規模は？
コンピュータ生物学市場は2025年に72億4千万米ドルを生み出し、2030年には133億6千万米ドルに達する軌道にあります。
2. どの応用分野が最も速く拡大していますか？
創薬・疾患モデリングは2030年まで最も高い年平均成長率15.64%を記録し、AI対応標的同定とデジタルツインワークフローに牽引されています。
3. 受託研究サービスが急速に成長しているのはなぜですか？
製薬企業がデータ集約的モデリングを専門CROに外注するため、受託サービスは52.45%のシェアと16.03%の成長率を示しています。
4. どの地域が将来の成長に最も貢献しますか？
アジア太平洋地域は政府のスーパーコンピュータプロジェクトと急速に拡大する製薬製造により年平均成長率16.35%でリードしています。
5. コンピュータ生物学プラットフォームのより広い採用を妨げているものは何ですか？
学際的人材不足、上昇するクラウドコンピュートコスト、進化するバイオセキュリティ規制が主な制約です。
最終更新日:
