医薬品探索市場規模とシェア

医薬品探索市場(2026年~2031年)
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Mordor Intelligenceによる医薬品探索市場分析

医薬品探索市場の規模は、2025年にUSD 1,071億7,000万、2026年にUSD 1,132億4,000万と予測され、2026年から2031年にかけて6.13%のCAGRで成長し、2031年までにUSD 1,527億3,000万に達する見込みである。

Xaira TherapeuticsへのUSD 10億のシリーズA投資を筆頭とする大規模ベンチャー資金の流入は、投資家が外部委託による探索と生成AIを検証済み候補化合物への最速ルートと見なしていることを裏付けている。これは特に、バイオロジクスパイプラインが社内チームの処理能力を超えつつある状況において顕著である。米国FDAは2024年に希少疾患資産に対して45件のファストトラック指定を付与し、2023年の37件から増加した。これはファネルの早期段階でより優れた前臨床候補を選定できるスポンサーを評価するものである。一方、DNAエンコードライブラリーと高スループット自動化によりヒットからリードへのタイムラインが短縮され、Eli LillyのTuneLabなどのAIプラットフォームはサイクルタイムを30%から50%削減することを示している。サイバーバイオセキュリティインシデントとマクロインフレにより、2023年以降の探索コストは最大12%上昇しており、多くの中堅スポンサーが統合サービスとゼロトラストアーキテクチャを提供する医薬品受託研究機関へのシフトを余儀なくされている。

主要レポートの要点

  • プロセスフェーズ別では、ヒット生成および高スループットスクリーニングが2025年の医薬品探索市場シェアの36.02%を占めてトップとなり、前臨床候補選定はプロセスフェーズの中で最も高い7.06%のCAGRで2031年まで拡大すると予測されている。 
  • 技術別では、高スループットスクリーニングが2025年の収益の34.27%を占め、AIおよび機械学習プラットフォームは2026年から2031年にかけて9.63%の成長が見込まれている。 
  • 薬剤タイプ別では、低分子プログラムが2025年の収益の61.72%を占め、バイオロジクスおよび高分子は8.18%のCAGRで拡大している。 
  • 治療領域別では、腫瘍学が2025年の支出の27.78%を占め、代謝性疾患は2031年まで8.41%のCAGRで成長する見込みである。 
  • エンドユーザー別では、製薬・バイオテクノロジー企業が2025年の収益の65.08%を占め、医薬品受託研究機関は年率8.52%で成長している。 
  • 地域別では、北米が2025年の収益の43.78%を占めているが、アジア太平洋は11.27%のCAGRで拡大すると予測されている。

注記:本レポートの市場規模および予測値は、Mordor Intelligence の独自推定フレームワークを使用して算出され、2026年時点で入手可能な最新のデータと洞察に基づいて更新されています。

セグメント分析

プロセスフェーズ別:前臨床バリデーションが焦点に

ヒット生成および高スループットスクリーニングは2025年の収益の36.02%を占め、初期探索を支配するロボット液体ハンドラーと化合物ウェアハウスの資本集約性を示している。しかしスポンサーは、物理的アッセイだけでは医薬品探索市場のスピードを維持できないと認識しており、試薬消費前にバーチャルスクリーニングでライブラリーをフィルタリングするようになっている。支出の約22%を占める標的同定・バリデーションは、検証済みケミカルプローブを公開するコンソーシアムの恩恵を受け、冗長な実験を削減している。予算の約28%を占めるリード最適化は、下流の失敗リスクを軽減するためにAI主導のADMETプロファイリングと構造活性相関を組み合わせるようになっている。 

前臨床候補選定は、より高い確信を持って臨床入りするプレッシャーを反映し、7.06%のCAGRで医薬品探索市場全体を上回ると予測される唯一のフェーズである。Charles River Laboratoriesは英国と中国のキャパシティを15%拡大し、統合された毒性学、薬物動態、製剤パッケージを提供している。Thermo Fisher Scientificはインビトロスクリーニングとインシリコファーマコフォアモデリングを統合するクラウド連携最適化ツールキットを導入し、リード精製時間を20%短縮した。スポンサーはフェーズIIでのUSD 5,000万の失敗を回避するためにこの段階で追加のUSD 200万から500万を投資することが多く、このトレードオフが後期探索サービスへの予算配分を傾けている。

医薬品探索市場:プロセスフェーズ別市場シェア
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注記: 全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

技術別:AIプラットフォームが勢力図を塗り替える

高スループットスクリーニングは2025年の技術別収益の34.27%を提供したが、機械学習によるトリアージが実験室スループットへの圧力を軽減するにつれて成長は鈍化している。AIプラットフォームに関連する医薬品探索市場規模は9.63%のCAGRで最も速く成長すると予測され、クラウドコンピューティングコストの増加を十分に相殺する。バイオインフォマティクスとインシリコモデリングは技術支出の24%を占め、現在はハイパースケールインフラ上で稼働している。AWSは生命科学向けに最適化されたインスタンスをリリースし、分子動力学シミュレーションのコストを40%削減した。コンビナトリアルケミストリーの復活は、各化合物に固有のオリゴヌクレオチドバーコードを割り当てるDNAエンコードライブラリーに顕著であり、スポンサーは1回の実験で数十億のバリアントをスクリーニングできる。 

HitGenのUSD 1億の資金調達ラウンドとDyNAbindの2024年のUSD 4,500万の資金注入により、グローバルなDNAエンコードライブラリーキャパシティが拡大した。Schrödinger物理ベースアルゴリズムは2024年に8件の前臨床候補を治験薬申請に導き、バーチャルスクリーニングの信頼性を概念実証を超えて高めるマイルストーンとなった。Exscientiaは2024年にAI設計分子で最初の患者に投与し、ソフトウェア主導の化学における画期的な瞬間を刻んだ。これらの成果はAIをプラットフォーム差別化の決定的な特徴として確立している。

薬剤タイプ別:バイオロジクスの複雑性が外部委託を促進

低分子は2025年の収益の61.72%を維持し、経口吸収性とコスト面での優位性で医薬品探索市場を支えている。しかし、バイオロジクスおよび高分子は抗体薬物複合体と二重特異性フォーマットが強力かつ選択的なメカニズムを提供することで8.18%のCAGRで最も急速な上昇を記録している。WuXi Biologicsは探索クライアントの78%が哺乳類細胞株のノウハウを持たない中小規模企業であることを確認している。 

標的タンパク質分解はモダリティの境界を曖昧にしている。Arvinasは2024年に3件のPROTAC候補をヒト試験に進め、Nurix Therapeuticsは最初の分子接着剤プログラムで投与を開始した。FDAはオンターゲットおよびオフターゲット分解の両方の特性評価を求めるドラフト要件を発行し、探索の分析的厳密性を高めた。その結果、プロテオミクスプラットフォームとユビキチン化アッセイを保有するCROが長期マスターサービス契約を確保し、予測期間を通じて安定した需要を確保している。

医薬品探索市場:薬剤タイプ別市場シェア
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治療領域別:代謝性疾患が新たな資本を引き付ける

腫瘍学は2025年の治療支出の27.78%を占め、薬剤をバイオマーカーに対応させる免疫腫瘍学と精密医療アプローチに牽引されている。しかし代謝性疾患は、GLP-1受容体アゴニストが糖尿病を超えて肥満症、非アルコール性脂肪性肝炎、心血管疾患へと適応を拡大するにつれて、8.41%のCAGRで最も速い成長が予測されている。 

Eli Lillyのチルゼパチドは2024年にUSD 52億の売上を記録し、二重インクレチンアゴニストの追加治療領域を開拓した。Novo Nordiskのセマグルチドは同年にUSD 210億を生み出し、ベンチャー資金を代謝パイプラインに向けさせる商業的ベンチマークを設定した。中枢神経系の医薬品探索は血液脳関門の障壁により依然として困難であるが、未充足ニーズが大きいためスポンサーは投資を継続している。心血管プログラムはインクリシランの実世界データの良好な結果を受けてRNA干渉とアンチセンスオリゴヌクレオチドを探索し、抗菌薬耐性イニシアチブはFDAのQIDP優遇措置を活用して独占権延長を確保している。

エンドユーザー別:CROが外部委託の波を活用

製薬・バイオテクノロジー企業は2025年のエンドユーザー収益の65.08%を占め、トップティアスポンサーにおける社内探索の継続的な優位性を示している。しかし医薬品受託研究機関は8.52%の成長が見込まれており、変動費構造を求める企業にとっての安全弁となっている。Charles River LaboratoriesはCognate BioServicesをUSD 8億7,500万で買収し、細胞療法能力を追加してエンドツーエンドのパッケージを提供している。 

米国国立衛生研究所の国立先端医療科学センターは2024年に18件のプロジェクトに資金を提供し、大学が基礎研究を前臨床候補に進めるためにUSD 1億2,000万を配分した。WuXi AppTecは標的同定からフェーズIII臨床供給までをカバーする統合スイートを提供し、Evotecはマルチパートナー契約でマイルストーンのアップサイドを共有している。BIOSECURE法により多くの米国スポンサーが中国本土からの業務移転を進め、SyngeneやJubilant BiosysなどのインドのCROに機会をもたらし、両社は2024年に25%以上の収益成長を記録した。

医薬品探索市場:エンドユーザー別市場シェア
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地域分析

北米は2025年の医薬品探索市場収益の43.78%を占め、ベンチャーキャピタルの集積、豊富な人材プール、FDAへの近接性に牽引されている。しかしコストインフレと人材不足がさらなる加速を制約し、外部委託を魅力的にしている。 

アジア太平洋は最も速い地域成長率である11.27%のCAGRで拡大すると予測されており、インドの40%から50%のコスト優位性とBIOSECURE法制裁後の中国の国内需要に牽引されている。インドのプレーヤーは2024年だけで2,200名の科学者を追加採用し、実験室スペースを111,484平方メートル拡大した。日本は産学連携プロジェクトを支えるバイオテクイノベーションハブに資金を提供し、シンガポールはバイオロジクス投資に対する税制優遇を提供して地域競争力を強化している。 

医薬品探索市場CAGR(%)、地域別成長率
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規制環境

医薬品発見プログラムは、計算的エビデンスや新規試験方法がどのように生成、管理、文書化されるかについて、規制当局主導の期待にますます直面している。欧州連合では、欧州医薬品庁(EMA)が2024年9月に医薬品ライフサイクルにおける人工知能(AI)および機械学習の使用に関するリフレクションペーパーを最終化し、研究開発および品質活動全体で使用されるAI/MLツールについてリスク分析を実施するようスポンサーに求めた。

米国では、FDAがガイダンスや国際的な調和を通じて、発見からIND申請パッケージに影響を与える経路を正式化してきた。2026年3月、FDAは医薬品開発における新規アプローチ法(NAM)に関するドラフトガイダンスを発出し、in silicoモデルやオルガノイドベースの手法といった非動物アプローチの妥当性確認と使用について取り扱った。2026年6月、FDAはモデルインフォームド医薬品開発(MIDD)に関する最終版ICH M15ガイダンスを発出し、モデルの計画、評価、文書化に関する共通の、世界的に調和されたフレームワークを強化した。これらの動きは、地域を超えて活動するスポンサーおよびCROパートナーにとって、トレーサブルなデータの出所、モデルの信頼性評価、標準化された報告の遵守価値を高めている。

競合ランドスケープ

上位10社のサービスプロバイダーは2025年に外部委託収益の相当部分を支配しており、医薬品探索市場は中程度に分散している。したがって買収活動はマージン圧縮に対するヘッジとして機能している。Charles River LaboratoriesはCognate BioServicesを買収し、Thermo Fisher ScientificはCorEvitasをUSD 9億1,200万で買収して探索にリアルワールドエビデンス分析を注入した。 

技術統合が主要な差別化要因である。Evotecのスポンサーと共同投資するモデルは2024年にEUR 6億8,000万を生み出し、リスク共有が純粋なフィーフォーサービス契約を上回る収益を生み出せることを示している。AI基盤の探索ツールに関する特許出願は2022年から2024年にかけて120%増加し、Schrödinger、Exscientia、Recursionが合計340件の出願を提出した。データ系譜を文書化するプラットフォームは、AI生成候補に関するFDAドラフトガイダンスの下で規制上の優位性を享受している。 

Xaira Therapeutics、Chai Discovery、Genesis Therapeuticsなどの市場新規参入者は生成アルゴリズムを活用してタイムラインを短縮しているが、インシリコ予測が臨床的成功に転換することをまだ証明しなければならない。希少疾患探索には白地が残っており、小規模な患者コホートが大手製薬企業の社内プログラム追求を妨げている。スポンサーが創薬から治験薬申請までの一貫した能力を求めるにつれて、バイオインフォマティクス、ウェットラボ自動化、規制専門知識を組み合わせたベンダーが予測期間にわたってシェアを統合する可能性が高い。

医薬品探索産業のリーダー企業

  1. Eli Lilly and Company

  2. Bristol-Myers Squibb Company

  3. Novartis AG

  4. Bayer AG

  5. AbbVie Inc.

  6. *免責事項:主要選手の並び順不同
医薬品探索市場の集中度
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市場機会と将来展望

最も明確な短期的機会は、AIおよびNAM由来のエビデンスに関する出所、信頼性、リスク管理への厳格化する期待に沿って、標的同定から前臨床候補選定までをつなぐ、規制対応かつ監査対応可能なAI・モデリング基盤の構築である。この方向性は、FDAがISTANDパイロットプログラムを恒久化したこと(2025年7月)、および現代化された開発アプローチに関する早期の関与を支援する2026年の動きによって強化されている。妥当性確認済みのNAMツールチェーン、安全なデータパイプライン、複数地域への申請に対応する文書化サービスをパッケージ化するベンダーが有利な立場にある。

2026年の取引活動もまた、標的タンパク質分解、多重特異性バイオ医薬品、抗体薬物複合体といったモダリティ特化型の能力を発見エンジンと組み合わせるプラットフォームに商業的な余地があることを示している。ロシュとNurix Therapeuticsは2026年6月にBTK分解薬プログラムに関する世界的提携を発表し、Insilico MedicineとSK Biopharmaceuticalsは2026年6月に神経免疫疾患を対象としたAI活用型発見提携を締結し、差別化された発見手法に大規模にコミットする買い手側の意欲を反映している。並行して、2026年1月に発表されたNVIDIAとイーライリリーの共同イノベーションAIラボ(5年間で最大10億米ドル)は、拡張されたコンピュートおよび精選されたバイオメディカルデータセットへの継続的な需要を支え、サービスプロバイダーやソフトウェアプラットフォームが高スループットかつマルチモーダルな出力を規制当局が利用可能なエビデンスへパッケージ化することを支援している。

最近の業界動向

  • 2026年7月:ブリストル・マイヤーズ スクイブは、アダグラシブ(Krazati)とイーライリリーのアービタックスとの併用による転移性大腸癌を対象とした第3相KRYSTAL-10試験が主要評価項目を達成しなかったことを開示した。この結果は、加速された発見およびバイオマーカー主導の選定が依然として転換リスクに直面していることを浮き立たせ、ファネルの早期段階における高信頼度の標的検証および患者層別化ツールへの注目を強めている。
  • 2026年6月:アッビィは、抗IL-13抗体プログラムを核とする免疫学パイプラインを追加するため、約109.0億米ドルでApogee Therapeuticsを買収することに合意した。この取引は、差別化されたバイオ医薬品資産およびプラットフォームの知見に対して支払う意欲が継続していることを示し、抗体エンジニアリング、開発可能性、翻訳免疫学に関連する発見サービスへの需要を支えている。
  • 2025年4月:マウントサイナイは、腫瘍学および神経変性標的向けの分子設計を加速するため、AI低分子医薬品発見センターを開設した。同センターは、AI活用型発見ワークフローのための機関の能力を高め、学術から産業への翻訳パイプラインを支援するソフトウェア、データ、スクリーニングパートナーとの協業機会を拡大する。

医薬品探索産業レポートの目次

1. はじめに

  • 1.1 研究の前提と市場定義
  • 1.2 研究の範囲

2. 調査方法論

3. エグゼクティブサマリー

4. 市場ランドスケープ

  • 4.1 市場概要
  • 4.2 市場促進要因
    • 4.2.1 AI主導の標的同定がメインストリームに普及
    • 4.2.2 バイオロジクスパイプラインの複雑化が外部委託探索を促進
    • 4.2.3 プラットフォームバイオテクへのベンチャーキャピタル資金急増(2025年以降)
    • 4.2.4 希少疾患資産に対するFDAファストトラック指定の加速
    • 4.2.5 DNAエンコードライブラリーが初期段階のサイクルタイムを短縮
    • 4.2.6 前競争的空間におけるIPバリアを低下させるオープンサイエンスコンソーシアム
  • 4.3 市場抑制要因
    • 4.3.1 マクロインフレ圧力の中での探索コストの上昇
    • 4.3.2 新規モダリティにおける臨床移行の失敗
    • 4.3.3 AIトレーニングセットにおけるデータ整合性のギャップ
    • 4.3.4 独自パイプラインに対するサイバーバイオセキュリティ脅威の増大
  • 4.4 規制環境
  • 4.5 技術的展望
  • 4.6 ポーターのファイブフォース分析
    • 4.6.1 新規参入者の脅威
    • 4.6.2 買い手の交渉力
    • 4.6.3 売り手の交渉力
    • 4.6.4 代替製品の脅威
    • 4.6.5 競合の激しさ

5. 市場規模と成長予測

  • 5.1 プロセスフェーズ別
    • 5.1.1 標的同定・バリデーション
    • 5.1.2 ヒット生成・高スループットスクリーニング
    • 5.1.3 リード最適化
    • 5.1.4 前臨床候補選定
  • 5.2 技術別
    • 5.2.1 高スループットスクリーニング
    • 5.2.2 バイオインフォマティクスとインシリコモデリング
    • 5.2.3 人工知能と機械学習
    • 5.2.4 コンビナトリアルケミストリー
    • 5.2.5 DNAエンコードライブラリーおよびその他の新興技術
  • 5.3 薬剤タイプ別
    • 5.3.1 低分子
    • 5.3.2 バイオロジクスおよび高分子
  • 5.4 治療領域別
    • 5.4.1 腫瘍学
    • 5.4.2 中枢神経系疾患
    • 5.4.3 心血管疾患
    • 5.4.4 感染症
    • 5.4.5 代謝性疾患
    • 5.4.6 その他の治療領域
  • 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 医薬品受託研究機関
    • 5.5.3 学術・研究機関
  • 5.6 地域別
    • 5.6.1 北米
    • 5.6.1.1 米国
    • 5.6.1.2 カナダ
    • 5.6.1.3 メキシコ
    • 5.6.2 欧州
    • 5.6.2.1 ドイツ
    • 5.6.2.2 英国
    • 5.6.2.3 フランス
    • 5.6.2.4 イタリア
    • 5.6.2.5 スペイン
    • 5.6.2.6 その他の欧州
    • 5.6.3 アジア太平洋
    • 5.6.3.1 中国
    • 5.6.3.2 日本
    • 5.6.3.3 インド
    • 5.6.3.4 オーストラリア
    • 5.6.3.5 韓国
    • 5.6.3.6 その他のアジア太平洋
    • 5.6.4 中東・アフリカ
    • 5.6.4.1 湾岸協力会議
    • 5.6.4.2 南アフリカ
    • 5.6.4.3 その他の中東・アフリカ
    • 5.6.5 南米
    • 5.6.5.1 ブラジル
    • 5.6.5.2 アルゼンチン
    • 5.6.5.3 その他の南米

6. 競合ランドスケープ

  • 6.1 市場集中度
  • 6.2 市場シェア分析
  • 6.3 企業プロファイル(グローバルレベルの概要、市場レベルの概要、コアセグメント、入手可能な財務情報、戦略情報、主要企業の市場ランク・シェア、製品・サービス、最近の動向を含む)
    • 6.3.1 AbbVie Inc.
    • 6.3.2 Amgen Inc.
    • 6.3.3 AstraZeneca PLC
    • 6.3.4 Bayer AG
    • 6.3.5 BeiGene Ltd.
    • 6.3.6 Becton, Dickinson and Company
    • 6.3.7 Boehringer Ingelheim GmbH
    • 6.3.8 Bristol-Myers Squibb Company
    • 6.3.9 Charles River Laboratories International Inc.
    • 6.3.10 Daiichi Sankyo Company, Limited
    • 6.3.11 Eli Lilly and Company
    • 6.3.12 Exscientia plc
    • 6.3.13 Gilead Sciences, Inc.
    • 6.3.14 GlaxoSmithKline plc
    • 6.3.15 Johnson & Johnson
    • 6.3.16 Merck & Co., Inc.
    • 6.3.17 Novartis AG
    • 6.3.18 Pfizer Inc.
    • 6.3.19 Regeneron Pharmaceuticals Inc.
    • 6.3.20 Roche Holding AG
    • 6.3.21 Sanofi S.A.
    • 6.3.22 Schrödinger Inc.
    • 6.3.23 Takeda Pharmaceutical Company Limited
    • 6.3.24 Thermo Fisher Scientific Inc.
    • 6.3.25 Vertex Pharmaceuticals Incorporated
    • 6.3.26 WuXi AppTec

7. 市場機会と将来の展望

  • 7.1 ホワイトスペースと未充足ニーズの評価

研究方法のフレームワークとレポートの範囲

市場定義と範囲

本レポートでは、医薬品発見市場を、正式な臨床開発の前段階で薬物候補を同定、スクリーニング、最適化するのに役立つ発見段階の活動、ツール、ソフトウェア、および外部委託サービスへの支出として定義する。

範囲外項目:製造スケールアップ、商業マーケティング、通常の臨床試験実施、承認後の医薬品安全性監視は市場総額から除外される。

セグメンテーション概要

  • プロセスフェーズ別
    • 標的同定・バリデーション
    • ヒット生成・高スループットスクリーニング
    • リード最適化
    • 前臨床候補選定
  • 技術別
    • 高スループットスクリーニング
    • バイオインフォマティクスとインシリコモデリング
    • 人工知能と機械学習
    • コンビナトリアルケミストリー
    • DNAエンコードライブラリーおよびその他の新興技術
  • 薬剤タイプ別
    • 低分子
    • バイオロジクスおよび高分子
  • 治療領域別
    • 腫瘍学
    • 中枢神経系疾患
    • 心血管疾患
    • 感染症
    • 代謝性疾患
    • その他の治療領域
  • エンドユーザー別
    • 製薬・バイオテクノロジー企業
    • 医薬品受託研究機関
    • 学術・研究機関
  • 地域別
    • 北米
      • 米国
      • カナダ
      • メキシコ
    • 欧州
      • ドイツ
      • 英国
      • フランス
      • イタリア
      • スペイン
      • その他の欧州
    • アジア太平洋
      • 中国
      • 日本
      • インド
      • オーストラリア
      • 韓国
      • その他のアジア太平洋
    • 中東・アフリカ
      • 湾岸協力会議
      • 南アフリカ
      • その他の中東・アフリカ
    • 南米
      • ブラジル
      • アルゼンチン
      • その他の南米

データソース、市場規模算定、および検証

デスクトップ調査

デスクトップ調査は、発見ワークフローを把握し、共通の用語を設定し、年ごとに追跡可能な公開情報を収集するために使用された。パイプラインおよび承認に関する背景情報については米国FDAおよび欧州医薬品庁、疾病負荷の方向性については世界保健機関、マクロおよび研究開発集約度の指標については世界銀行およびOECD、治療領域別の活動パターンについてはClinicalTrials.govなどの臨床試験登録簿を情報源として使用した。

仮定を検証するため、上場企業の開示文書、年次報告書、投資家向け説明資料、業界団体の刊行物、信頼性のある科学関連報道を確認し、発見戦略および外部委託への意欲の変化を捉えた。特許データベースも、スクリーニングプラットフォームおよび計算による発見における技術的な勢いを理解するために確認した。開示が限定的な場合に収益区分を調和させるため、サブスクリプション型の企業財務・インテリジェンスデータセットを選択的に参照した。これらのデスクトップ調査の出典は例示であり、データ収集、検証、明確化のために他の多数の公開文書も使用した。

一次インタビューおよび調査

一次的な作業は、発見サービスプロバイダー、機器・試薬サプライヤー、ソフトウェア重視のチーム、および製薬、バイオテクノロジー、研究機関の買い手側関係者とのインタビューおよび構造化された質問票を中心に行われた。回答者からの入力は、発見支出として計上されるものと隣接する臨床作業とを区別するために使用され、その後、主要地域全体での利用率、外部委託比率、価格変動の仮定を精緻化するために用いられた。インタビューの見解が分かれた場合には、追加の確認を行い、最終モデルが現実的な中位ケースを反映するようにした。

一次調査フィールドワーク回答者の分布

企業タイプ回答者の職位地域
トップティア:33% CXO:13%アジア太平洋地域:43%
ミドルティア:50% 機能・部門リーダー:34%欧州・中東・アフリカ:31%
小規模プレイヤー:17% マネージャー:53%南北アメリカ:26%

市場規模算定と予測

市場規模算定は、地域別に研究開発支出および発見段階への配分を再構築するトップダウンの構築から始まり、その後、観測されたパイプライン集約度と外部委託パターンに基づいて発見ワークフロー全体に分配される。これらの総額は、発見サービスラインからの抽出された収益実行率、ツール消耗品に関するチャネルチェック、スクリーニングまたは最適化サイクルごとの典型的な価格設定を含む、選択的なボトムアップの近似値と照合され、最終的な市場数値を調整するために使用される。

主要なモデル入力には、治療領域別の医薬品パイプライン構成、前臨床に入る発見プログラムの数と速度、高スループットスクリーニングおよびin silico手法の採用、CRO型パートナーへの外部委託比率、発見サービスおよび消耗品の平均価格変動が含まれる。予測には、資金調達サイクル、バイオテクノロジー企業設立率、プラットフォーム採用速度に関する専門家の見解に基づくシナリオ分析が使用され、年々の成長が観測可能な活動と整合するように中心ケースに固定された。より小規模な地域でボトムアップの情報が不完全な場合には、研究開発集約度に関連する代理比率を用いてギャップを処理し、インタビューのフィードバックで検証した。

データ検証および更新サイクル

出力結果は、パイプライン数、前臨床活動指標、公開されている支出動向などの独立した情報と三角測量され、既知の事象と一致しない突発的な段差変化についても確認される。分散は複数の段階でレビューされ、地域別の分配、価格設定、外部委託比率が現実的な範囲を外れた場合には仮定が見直される。

レポートは年次で更新され、大きな政策変更、資金調達の急変、明確な技術採用の転換といった重要な変化が発生した場合には中間更新が行われる。提供前には、最終レビューが完了し、数値および仮定が最新の入手可能な公開データと直近の専門家からのフィードバックを反映していることを確認する。

Mordor Intelligenceの医薬品発見市場規模と他の公表推定値との比較

異なる情報源は、必ずしも同じワークフローの段階を数えているわけではなく、ツールとサービスを異なる方法で扱うことが多いため、異なる医薬品発見市場の値を示すことがある。タイミングも重要であり、一部の数値はより古い基準年に固定されている一方、他の数値は新たな資金調達サイクル、パイプラインの変化、または価格変動が明らかになった後に更新される。

主な差異は、発見が前臨床および初期臨床作業とどのように区別されているかから生じており、Mordor Intelligenceは発見段階の活動のみを計上し、総額を確定する前にパイプライン活動および外部委託比率のチェックを用いて区分を検証している。他の推定値は、より広範な開発サービスを組み込んだり、単一の世界平均価格上乗せを適用したり、異なる時点を用いて通貨換算を行うことがあり、これが成長率が似ていても総括的な数値を変動させることがある。

ベンチマーク比較

出典市場規模研究方法論のギャップ
Mordor Intelligence USD 113.24 B (2026)
業界誌A USD 93.91 B (2023)より古い基準年を使用しており、捕捉される支出範囲が狭い場合が多く、2023年以降に明確になった後の外部委託や価格変動の変化を見逃す可能性がある。
業界出版社B USD 106.70 B (2025)前臨床支援サービスに関するより広範な包含を適用している可能性があり、通貨換算やインフレ仮定に異なるタイミングを使用しているため、2025年の報告総額が変化する。

3つの数値の差異は、主に基準年の設定と、対象範囲内の発見支出として扱われるものと隣接する前臨床活動との区別によって説明される。観測可能なパイプライン情報、外部委託の動向、現実的な価格変動に入力を結び付けることで、結果として得られる市場規模は、市場の変化に応じて見直し・更新が可能な、再現性のある段階へと追跡可能な状態を維持する。

レポートで回答される主要な質問

外部委託探索への支出は2031年までにどの程度の速さで成長すると予測されているか?

医薬品受託研究機関は8.52%のCAGRを記録すると予測されており、医薬品探索市場全体を上回る成長が見込まれている。

最も速い収益成長を記録すると予測されている地域はどこか?

アジア太平洋はスポンサーがインドのコスト優位性と中国の国内キャパシティを活用することで11.27%のCAGRという最も速い成長軌道を示している。

最も急速に拡大している技術セグメントはどれか?

AIおよび機械学習プラットフォームは標的から候補化合物までのタイムラインを最大半分に短縮するため9.63%の成長を遂げている。

バイオロジクスプログラムがより大きな外部委託を促進しているのはなぜか?

抗体エンジニアリングと細胞株開発の複雑な要件により、特殊なインフラを持つ外部プロバイダーが社内ラボよりもコスト効率が高くなっている。

代謝性疾患プログラムの見通しはどうか?

GLP-1受容体アゴニストが肥満症および心血管適応症へと拡大するにつれて、代謝性疾患は8.41%のCAGRで成長すると予測されている。

最終更新日:

医薬品探索 レポートスナップショット