臨床試験における生成AI市場規模・シェア分析 - 成長、トレンド、および予測（2025年〜2030年）

グローバル臨床試験における生成AI市場のトレンドとインサイト

臨床試験デザインセグメント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、臨床研究を変革しており、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、およびリアルワールドデータ分析が含まれます。戦略的計画と実行フェーズを強化する能力により、臨床試験デザインセグメントは臨床試験市場における生成AIの成長を牽引すると見込まれています。さらに、研究プロトコルを合理化し、健康アウトカムの精度を高めるためのAI主導の方法論への依存が高まっています。

臨床試験は製薬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ためのベンチマークとして機能しています。生成AI（Gen AI）は、試験デザインを洗練させ、患者リクルートを最適化することで臨床試験に革命をもたらす変革的技術です。多くの研究が、試験デザインの洗練と患者リクルートの強化における生成AIの可能性を探求しています。

例えば、2024年5月のClinical Researchの記事では、生成AIが電子健康記録（EHR）、ソーシャルメディア活動、および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・リクルートすることが強調されました。さらに、AIアルゴリズムは患者プロファイルと試験基準のマッチングにおいて従来の方法を凌駕し、リクルート率の向上と登録の迅速化につながっています。

前述の情報源によると、Gen AIモデルは多様な試験デザインをシミュレートし、最も効果的なプロトコルを特定する能力を持っています。過去の試験データを精査し、潜在的なアウトカムを予測することで、AIは研究者がより高い成功確率で試験を設計できるよう支援します。これには、最適なサンプルサイズ、治療レジメン、およびエンドポイントに関する決定が含まれます。このような能力は、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、予測期間中の臨床試験デザインにおける生成AIの予測成長を後押しすることが期待されています。

さらに、臨床試験情報の推進・維持を目的とした新しい生成AIプラットフォームの発売が、予測期間中のセグメント成長を後押しすると見込まれています。例えば、Clarivate PLCは生成人工知能（GenAI）を活用した新しい強化検索プラットフォームを発売しました。この新しいClarivateのサービスにより、創薬、前臨床、臨床、規制業務、およびポートフォリオ戦略チームが自然言語を使用して複数の複雑なデータセットと対話し、即時かつ詳細なインサイトを得ることができます。

したがって、臨床試験デザインにおける生成AIの採用拡大が、予測期間中のセグメント成長を促進すると予測されています。

北米は予測期間中に大きな市場シェアを占めると予測される

北米は予測期間中に大幅な成長が見込まれています。この急増は、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への需要増大、強化された計算能力に支えられた高度なAIアルゴリズムの進歩、および同地域におけるAI企業、研究機関、製薬会社間の協力関係の拡大など、いくつかの要因に起因しています。

臨床試験分野における生成AI（GenAI）の台頭は、この市場成長の主要な触媒として際立っています。例えば、2024年4月のApplied Clinical Trialsの記事では、GenAIが臨床開発モデルをよりデータ駆動型かつ患者中心の方向へ導くと見込まれていることが強調されました。この転換は、特にGenAIによって牽引される新薬発見の急速なペースに対応して、容易に入手可能なリアルワールドデータの急増と臨床試験のエスカレートするリソース需要を踏まえ、現在の臨床開発アプローチに革命をもたらすと見込まれています。

さらに、意思決定のためのGenAIアルゴリズムは、検証において実証され、創薬・前臨床研究から臨床試験に至る臨床開発のすべての機能とステージにわたって運用されることで、より高い価値を生み出すでしょう。したがって、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リアルワールドデータに支えられた、GenAI強化型のプロアクティブなアプローチへと移行しています。

臨床試験へのGenAIの統合により、意思決定のラグタイムが短縮されることが判明しており、関連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ことで、臨床試験はより臨床的文脈において洞察力が高まり、効率性とパフォーマンスの向上が図られ、大幅なコスト削減とともに前臨床から臨床ステージへの臨床開発が加速されます。したがって、このような動向が予測期間中の市場成長を後押しすると予測されています。

さらに、臨床試験の迅速化を目的とした高度な生成AIツールの導入増加が、その採用を促進し、予測期間中の市場成長を牽引すると見込まれています。例えば、2023年10月、H1はその臨床試験インテリジェンスプラットフォームであるTrial Landscapeに統合された新しい生成AIツール、GenosAIを発表しました。このツールは、幅広い複雑な問い合わせを分析・対応するよう設計されています。Trial Landscapeは、スポンサーが新しいサイトの特定、卓越センターの特定、および多様な患者背景を持つ治験責任医師の選定を可能にします。また、サイトおよび主任治験責任医師のリクルート戦略の評価や、さまざまな試験における競合状況の評価も支援します。

さらに、創薬のための革新的な生成AIモデルの登場が、今後数年間の市場成長を促進すると見込まれています。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により、化学者向けの合成レシピを生成するAIモデルであるSyntheMolが開発されました。このモデルは、実験室環境においてAcinetobacter baumanniiの耐性株に対抗するよう設計された6種類の新規薬剤の創製を目標としています。このような進歩は、企業が創薬のための生成AIモデルをさらに革新する動機付けとなり、市場成長を加速させる可能性があります。

したがって、技術的進歩、主要プレーヤーによる新製品発売、および研究者による新しいGenAIモデルの開発により、市場は予測期間中に成長すると予測されています。