| 調査期間 | 2019 - 2029 |
| 市場規模 (2024) | 245.60 十億米ドル |
| 市場規模 (2029) | 697.08 十億米ドル |
| CAGR (2024 - 2029) | 23.20% |
| 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 | ミディアム |
主要プレーヤー
*免責事項:主要選手の並び順不同 |
臨床試験におけるジェネレーティブAIの市場分析
臨床試験におけるジェネレーティブAIの市場規模は、2024ではUSD 199.35 billionと推定され、2029までにはUSD 565.18 billionに達すると予測され、予測期間中（2024-2029）には23.20%のCAGRで成長する見込みです。
AI主導のイノベーションによる創薬・薬剤開発の強化、臨床研究におけるAIの役割、技術進歩の拡大などの要因が、予測期間中の市場成長を後押しすると予想される。
慢性疾患の世界的な蔓延は、洗練された臨床試験管理システムの緊急需要を浮き彫りにしている。これらのシステムは、ますます複雑化する臨床試験のプロセスを効率的にナビゲートし、最適化するために不可欠であり、それによって臨床試験におけるジェネレーティブAI市場の成長を促進する。
例えば、2024年1月のClinicalTrials.govの記事によると、登録された臨床試験数は世界全体で2022年の399,484件から2024年には478,855件へと大幅に増加している。この増加は、臨床研究の規模と重要性が拡大していることを強調している。このように臨床試験が急激に増加していることから、AI生成ツールに対する需要の急増が予想される。これらのツールは、患者募集、データ分析、試験デザインなど、さまざまな臨床試験のフェーズを合理化する上で極めて重要である。臨床試験の量が増えるにつれて、こうした効率化の緊急性が高まり、市場の拡大にさらに拍車がかかる。
人工知能、特にジェネレーティブAI（GenAI）の急速な進歩は、技術の採用を加速し、医療業界を変革している。このようにAI機能が広く利用できるようになることで、臨床試験や医薬品開発における革新への道が開かれ、これまでの技術的進歩からの転換が図られる。
例えば、Clinical Research誌の2024年7月の記事では、臨床試験のデザインと実施を迅速化するGenAIの価値が強調されている。過去の試験データを分析することで、GenAIは迅速にプロトコルを起草し、文書作成を自動化し、新しいデータに基づいてリアルタイムで試験を調整することができる。さらに、臨床試験のライフサイクルを通じて、情報に基づいたデータ主導の意思決定を促進する。このような利点を考えると、臨床研究および臨床試験におけるGenAI採用の急増が予想され、今後数年間で市場の大幅な成長が見込まれる。
さらに、創薬および薬剤開発におけるジェネレーティブAIの採用拡大が、予測期間中の市場成長を牽引することになるでしょう。例えば、2023年6月、ジェネレーティブAIを活用する臨床段階のバイオテクノロジー企業であるインシリコ・メディシンは、INS018_055の第II相臨床試験で最初の投与を行った。このマイルストーンは、ジェネレイティブAIによって発見・設計された初の抗線維化低分子阻害剤が、さらなる評価のために第II相臨床試験に入ったことを示すものであった。
さらに、同じ情報源は、インシリコのAIによって発見され、AIによって生成された薬剤であるINS018_055が、米国と中国の両方で多地域にわたる第II相臨床試験を実施中であることを報告している。したがって、創薬および薬剤開発におけるジェネレーティブAIの進歩は、予測期間中に臨床試験におけるジェネレーティブAIの市場を大幅に強化する見通しである。
したがって、慢性疾患の負担の増加により、大量の臨床試験データを管理するためのジェネレーティブAIツールのニーズが生まれ、新薬の発見と開発のための臨床試験でジェネレーティブAIの採用が増加しているため、臨床試験デザインは市場の成長を後押しすると予想されます。しかし、データプライバシー、セキュリティ、規制遵守の要件が、予測期間中の臨床試験におけるジェネレーティブAI市場の成長を妨げる可能性が高い。
臨床試験におけるジェネレーティブAIの市場動向
臨床試験デザイン部門は予測期間中に大幅な成長が見込まれる
AIのサブセットである機械学習は臨床研究を変革しつつあり、これらの分野には臨床試験デザイン、デジタルヘルス技術、実世界データ分析が含まれる。戦略的計画と実行段階を強化する能力により、臨床試験デザイン分野は臨床試験市場におけるジェネレーティブAIの成長を牽引する態勢を整えている。さらに、研究プロトコルを合理化し、健康結果の精度を高めるために、AI主導の方法論への依存が高まっている。
臨床試験は医薬品開発において極めて重要であり、新薬の安全性と有効性を検証するベンチマークとしての役割を果たしている。ジェネレーティブAI（Gen AI）は、臨床試験デザインを洗練させ、患者募集を最適化することで、臨床試験に革命をもたらす準備が整った変革的テクノロジーである。臨床試験デザインを洗練させ、患者募集を強化するジェネレーティブAIの可能性については、数多くの研究が掘り下げられている。
例えば、Clinical Research誌の2024年5月の記事では、ジェネレーティブAIが電子カルテ（EHR）、ソーシャルメディア活動、多様なデータソースを活用して最適な臨床試験候補者を特定し、リクルートすることが強調されている。さらに、AIアルゴリズムは患者プロファイルと臨床試験基準のマッチングにおいて従来の手法を凌駕し、採用率の向上と迅速な登録につながる。
前述の情報源によると、Gen AIモデルは多様な臨床試験デザインをシミュレーションし、最も効果的なプロトコルを特定する能力を有している。過去の臨床試験データを精査し、潜在的な結果を予測することで、AIは研究者に成功の可能性が高い臨床試験をデザインする力を与える。これには、最適なサンプルサイズ、治療レジメン、エンドポイントの決定が含まれる。このような機能は、より効率的で適応性の高い臨床試験を促進するだけでなく、予測期間中、臨床試験デザインにおけるジェネレーティブAIの予想成長を後押しすると期待されている。
さらに、臨床試験情報を進歩させ、維持するための新しいジェネレーティブAIプラットフォームの発売は、予測期間中の同分野の成長を強化すると予想される。例えば、クラリベイトPLCは、ジェネレーティブ人工知能（GenAI）を活用した新しい拡張検索プラットフォームを発表した。Clarivateの新サービスにより、創薬、前臨床、臨床、薬事、ポートフォリオ戦略の各チームは、自然言語を使用して複数の複雑なデータセットを操作し、即座に詳細な洞察を得ることができる。
そのため、臨床試験の設計におけるジェネレーティブAIの採用が増加しており、予測期間中に同分野の成長が拡大すると予想される。
この市場を形作る主な傾向を理解する
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予測期間中、北米が大きな市場シェアを占める見込み
北米は予測期間中に大きく成長する見込みである。この急成長は、新しい治療法を導入するための迅速かつ効率的な臨床試験プロセスに対する需要の高まり、強化された計算能力によって強化された高度なAIアルゴリズムの進歩、同地域におけるAI企業、研究機関、製薬企業間の協力関係の高まりなど、いくつかの要因に起因している。
臨床試験分野におけるジェネレーティブAI（GenAI）の台頭は、この市場成長の主な触媒として際立っている。例えば、Applied Clinical Trials誌の2024年4月の記事では、GenAIは臨床開発モデルをよりデータ主導で患者中心の方向へと舵を切る用意があると強調している。このシフトは、GenAIによって推進される新薬発見の急速なペースに対応して、特に容易に入手可能な実世界データの急増と臨床試験のリソース要求の高まりを考慮すると、現在の臨床開発アプローチに革命を起こすように設定されている。
さらに、意思決定のためのGenAIアルゴリズムは、バリデーションで実証され、創薬、前臨床試験から臨床試験に至る臨床開発のすべての機能と段階にわたって運用されるようになれば、より高い価値を生み出すでしょう。このように、現在の臨床開発モデルは、リアルタイムのエビデンスのための実世界データに支えられた、GenAIを補強したプロアクティブアプローチへとシフトしている。
臨床試験におけるGenAIの統合は、意思決定のタイムラグを短縮することが判明しており、臨床試験は、より高い効率性とパフォーマンス向上のために、関連する変数の全スペクトルがGenAIアルゴリズムに完全に組み込まれるため、臨床的文脈においてより洞察的となり、実質的なコスト削減とともに前臨床段階から臨床段階への臨床開発を加速する。したがって、このような開発は予測期間中の市場成長を後押しすると予想される。
さらに、臨床試験の迅速化を目的とした先進的なジェネレーティブAIツールの導入が増加していることから、その導入が促進され、予測期間中の市場成長が促進される見通しである。例えば、エイチワンは2023年10月、臨床試験インテリジェンスプラットフォーム「Trial Landscapeに統合された新しいジェネレーティブAIツール「GenosAIを発表した。このツールは、幅広い複雑な問い合わせを分析し、対処するように設計されている。Trial Landscapeは、スポンサーが新たな施設を特定し、卓越した施設を特定し、多様な患者背景を持つ治験責任医師を選択できるよう支援する。また、施設や治験責任医師のリクルート戦略の評価や、様々な試験における競合の評価にも役立ちます。
さらに、医薬品開発のための革新的なジェネレーティブAIモデルの出現は、今後数年間の市場成長を促進する。例えば、2024年3月、スタンフォード医科大学とマクマスター大学の共同研究は、化学者のための合成レシピを生成するAIモデル、SyntheMolを開発した。このモデルは、実験室でアシネトバクター・バウマンニ（Acinetobacter baumannii）の耐性株と闘うために設計された6種類の新薬の創出を目標としている。このような進歩は、創薬のためのジェネレーティブAIモデルのさらなる革新への企業のモチベーションを高め、それによって市場の成長を加速させる可能性が高い。
したがって、技術の進歩、主要企業による新製品の発売、研究者による新規GenAIモデルの開発により、予測期間中に市場は成長すると予想される。
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臨床試験におけるジェネレーティブAI 産業概要
臨床試験におけるジェネレーティブAI市場は、少数の大手テクノロジー企業と専門特化した新興企業の存在により、一般的に断片化されている。複数の主要企業がAIを創薬と臨床試験に応用している。AI企業と製薬企業間の多額の投資と戦略的提携も市場の集中を後押ししている。一部のプレーヤーは、先進技術を創薬と臨床試験に活用している。市場の主要プレーヤーには、IBM、Tempus、Microsoft Corporation、H1、NVIDIA、Exscientiaなどがある。
臨床試験におけるジェネレーティブAI市場のリーダーたち
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IBM
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Tempus
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Exscientia
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NVIDA
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H1
- *免責事項:主要選手の並び順不同
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臨床試験におけるジェネレーティブAI市場ニュース
- 2024年7月Exscientia PLCは、アマゾン ウェブ サービス（AWS）との協業を深め、AWSの人工知能（AI）および機械学習（ML）サービスを活用して、包括的な創薬および自動化プラットフォームを強化した。生成AIモデルを活用するExscientiaのプラットフォームは、AWSのスケーラビリティと柔軟性を活用している。この協業により、迅速かつ安全で効率的な創薬候補化合物の設計が可能となり、特定の疾患や患者をより正確にターゲットとすることで、早期創薬とコスト削減が実現する。
- 2024年5月ConcertAIは、研究能力を強化し、複雑な臨床研究のワークフローをサポートするために、予測および生成AIソリューションと臨床腫瘍学スイートを発表しました。これらのソリューションは、綿密な研究のための強化されたデータ分析ツールを研究者に提供し、患者の転帰を改善する、より多くの情報に基づいたケア戦略に貢献する。同社のCARA AIは、マルチモーダルデータ管理、予測AI、生成AIプラットフォームであり、トランスレーショナルから臨床開発まで研究を加速し、複数当事者による共同研究をサポートすることができる。
臨床試験におけるジェネレーティブAIの業界セグメンテーション
報告書の範囲にあるように、ジェネレーティブAIは、新しいデータまたは既存のデータから派生したコンテンツを生成するためにアルゴリズムを利用する。これらのAIシステムは、広範なデータセットから学習し、臨床研究などの多様なアプリケーションを支援する予測モデルを設計する。ジェネレーティブAIは、臨床試験デザインとプロトコール開発の最適化を支援する。この技術は、患者の人口統計、治療レジメン、試験結果の潜在的な変動などの多様な要因を考慮して、さまざまな試験シナリオをシミュレートする。
臨床試験におけるジェネレーティブAI市場は、用途、技術、エンドユーザー、地域によって区分される。用途別では、データ生成、臨床試験デザイン、アウトカム予測、有害事象検出、その他の用途に区分される。その他の用途には、データインピュテーションとノイズ除去、アウトカム予測などが含まれる。技術別では、変分オートエンコーダ（VAE）、生成逆数ネットワーク（GAN）、深層畳み込みネットワーク（DCN）、転移学習、その他の技術に区分される。その他の技術は、機械学習と自然言語処理（NLP）で構成される。エンドユーザー別では、研究者・科学者、臨床試験スポンサー・CRO、その他のエンドユーザーに区分される。その他のエンドユーザーには、データアナリストや生物統計学者、医療専門家が含まれる。地域別では、北米、欧州、アジア太平洋、中東・アフリカ、南米に区分される。各セグメントについて、市場規模と予測は金額ベース（単位：米ドル）で行われている。
アプリケーション別
| データ生成 |
| 臨床試験の設計 |
| 結果予測 |
| 有害事象検出 |
| その他のアプリケーション（データ補完とノイズ除去） |
テクノロジー別
| 変分オートエンコーダ (VAE) |
| 生成的敵対ネットワーク (GAN) |
| 深層畳み込みネットワーク (DCN) |
| 転移学習 |
| その他のテクノロジー（機械学習と自然言語処理（NLP）） |
エンドユーザー別
| 研究者と科学者 |
| 臨床試験スポンサーとCRO |
| その他のエンドユーザー（データアナリスト、生物統計学者、医療専門家） |
地理
| 北米 | アメリカ合衆国 |
| 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 | |
| その他のヨーロッパ | |
| 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地域 | |
| 中東およびアフリカ | 湾岸協力会議 |
| 南アフリカ | |
| その他の中東およびアフリカ | |
| 南アメリカ | ブラジル |
| アルゼンチン | |
| 南米のその他の地域 |
| アプリケーション別 | データ生成 | |
| 臨床試験の設計 | ||
| 結果予測 | ||
| 有害事象検出 | ||
| その他のアプリケーション（データ補完とノイズ除去） | ||
| テクノロジー別 | 変分オートエンコーダ (VAE) | |
| 生成的敵対ネットワーク (GAN) | ||
| 深層畳み込みネットワーク (DCN) | ||
| 転移学習 | ||
| その他のテクノロジー（機械学習と自然言語処理（NLP）） | ||
| エンドユーザー別 | 研究者と科学者 | |
| 臨床試験スポンサーとCRO | ||
| その他のエンドユーザー（データアナリスト、生物統計学者、医療専門家） | ||
| 地理 | 北米 | アメリカ合衆国 |
| 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 | ||
| その他のヨーロッパ | ||
| 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地域 | ||
| 中東およびアフリカ | 湾岸協力会議 | |
| 南アフリカ | ||
| その他の中東およびアフリカ | ||
| 南アメリカ | ブラジル | |
| アルゼンチン | ||
| 南米のその他の地域 | ||
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臨床試験におけるジェネレーティブAIの市場調査FAQ
臨床試験におけるジェネレーティブAIの市場規模は？
臨床試験におけるジェネレーティブAI市場規模は、2024年には1,993億5,000万米ドルに達し、CAGR 23.20%で成長し、2029年には5,651億8,000万米ドルに達すると予測される。
臨床試験におけるジェネレーティブAIの市場規模は？
2024年には、臨床試験におけるジェネレーティブAI市場規模は1,993億5,000万米ドルに達すると予測される。
臨床試験におけるジェネレーティブAI市場の主要プレーヤーは？
IBM、Tempus、Exscientia、NVIDA、H1は臨床試験におけるジェネレーティブAI市場で事業を展開する主要企業である。
臨床試験におけるジェネレーティブAI市場で最も成長している地域はどこか？
アジア太平洋地域は、予測期間（2024-2029年）に最も高いCAGRで成長すると推定される。
臨床試験におけるジェネレーティブAI市場で最大のシェアを占める地域は？
2024年、臨床試験におけるジェネレーティブAI市場で最大の市場シェアを占めるのは北米である。
この「臨床試験におけるジェネレーティブAI市場は何年を対象とし、2023年の市場規模は？
2023年の臨床試験におけるジェネレーティブAI市場規模は1531億米ドルと推定される。本レポートでは、臨床試験におけるジェネレーティブAI市場の過去の市場規模を2019年、2020年、2021年、2022年、2023年の各年について調査しています。また、2024年、2025年、2026年、2027年、2028年、2029年の臨床試験におけるジェネレーティブAI市場規模を予測しています。
最終更新日:
臨床試験におけるジェネレーティブAI 産業レポート
Mordor Intelligence™ Industry Reportsが作成した2024年の臨床試験におけるジェネレーティブAI市場シェア、規模、収益成長率の統計。臨床試験におけるジェネレーティブAIの分析には、2024年から2029年までの市場予測展望と過去の概要が含まれます。この産業分析のサンプルを無料レポートPDFダウンロードで入手できます。
