ライフサイエンスにおける人工知能の市場規模、シェア、成長、業界分析、タイプ別（機械学習、深層学習、自然言語処理、ロボティクスとモノのインターネット）、アプリケーション別（標的発見、創薬、開発、承認後）および2035年までの地域予測

ライフサイエンスにおける人工知能市場レポートの概要

ライフサイエンスにおける世界の人工知能市場規模は、2026年に4億1億2,784万米ドルと推定され、2035年までに8億7億2,586万米ドルに達すると予測されており、2026年から2035年にかけて28.34%のCAGRで成長します。

AI の使用はまだ中年ですが、研究、診断、治療戦略を促進することで、すでに存在科学をより高度に変革しています。研究では、AI アルゴリズムは、ゲノム配列、タンパク質構造、さらには携帯電話の写真など、大量の有機データを最小限の時間で処理できます。この機能を知ることで、薬理学的目的が発見され、個別の治療が強化される速度が高まります。 AI 駆動の信頼性の高い予測は、待ち望まれている病気の蔓延、治療の結果、治療に対する患者の反応を含む予測を促進します。これらは、複雑な生物学的システムに対する人々の理解を高めるだけでなく、医療問題に対する超環境に優しい効率的な解決策も進歩させます。

 診断では、診断結果の精度と速度を向上させるために、人工知能ソリューションが医療画像と病理学に徐々に導入されています。たとえば、AI アルゴリズムは臨床写真を評価して腫瘍や骨折に似た側面を非常に高い精度で見つけることができ、通常は人間の効率を上回ることさえあります。また、病気を早期に発見し、患者の診断を強化する高精度の診断検査の作成における人工知能の応用も進んでいます。治療法としては、AI によって医師が治療を強化し、患者の特性を考慮して明確な治療計画を立てて治癒タグを強化し、悪影響を軽減できるようになりました。

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新型コロナウイルス感染症の影響：迅速かつ正確な検査の増加により、パンデミックにより市場の成長が加速

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の世界的なパンデミックは前例のない驚異的なものであり、市場ではパンデミック前のレベルと比較して、すべての地域で予想を上回る需要が発生しています。 CAGRの上昇を反映した市場の急激な成長は、市場の成長と需要がパンデミック前のレベルに戻ったことによるものです。

パンデミック中、AI はウイルスのゲノム配列を含む大規模なデータセットの迅速な評価において重要な機能を果たし、ウイルスの変異と展開を知るために不可欠なものとなりました。 AI アルゴリズムを採用して薬剤候補とワクチン製剤の能力を予測し、改善プロセスを迅速化しました。さらに、AI を活用した疫学モデルは、ウイルスの蔓延と公共のフィットネス介入の影響を予測するのに役立ち、情報に基づいた選択と援助の割り当てを強化するのに役立ちました。

診断においては、パンデミックにより、迅速かつ正確な検査の必要性が浮き彫りになり、AI 構造が科学的画像を分析し、新型コロナウイルス感染症の症例を高精度で特定する機能を確立しました。 AI を活用した診断装置が進歩し、胸部 X 線と CT スキャンの使用状況を患者に表示できるようになり、新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) の検出速度と精度が向上しました。さらに、AI により患者統計の追跡と制御が容易になり、医療従事者が病気の進行を追跡し、影響を受けた人の結果をより効果的に期待できるようになりました。パンデミックはまた、AI が個人の患者プロファイルに完全に基づいて治療を調整することをサポートし、それによって治療戦略を最適化する、個別化医療の重要性を強調しました。ライフサイエンスにおける世界の人工知能市場の成長は、パンデミック後に加速すると予想されます。

最新のトレンド

"AI による創薬の加速で市場の成長を促進"

診断においては、AI の進歩により、画像の読影精度と読影速度が向上しました。放射線科医がMRI、CTスキャン、X線などの医療画像から、がん以外の心血管疾患や神経疾患などの診断を支援するインテリジェント機器の導入が進んでいます。これらの歯車は、人間の目に頼っていると見逃してしまう可能性のある異常に焦点を当てることができます。したがって、早期診断が達成されます。さらに、AI 病理学技術の向上により、細胞レベルでの組織サンプルの検査も可能になり、病気の発症の理解を深め、正確な治療介入の強化にさらに役立ちました。

 もう 1 つの超発展は、個人の治療における人工知能の応用であり、このもう 1 つの進歩は、別の次元の完璧さをもたらします。機械学習は、大量の患者データ、ゲノム、プロテオミクス、臨床から個別の治療までの分析にますます適用されています。この方法では、患者の遺伝子型と健康状態に基づいて副作用を最小限に抑えながら、治療結果を可能な限りポジティブにすることを意図する必要があります。さらに、デジタルツールによって収集される目標測定可能な生理学的パラメータおよび行動パラメータとなり得る仮想バイオマーカーを強化するために、AIがますます適用されることが注目されています。

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ライフサイエンスにおける人工知能の市場セグメンテーション

タイプ別

種類に基づいて、世界市場は機械学習、深層学習、自然言語処理、ロボティクスとモノのインターネットに分類できます。

• 機械学習 (ML): ML は、コンピューター システムが統計から学習して予測に使用できるようにする製造学習アルゴリズムの分野を指します。困難でさまざまな問題を解決するために、教師あり学習、教師なし理解、強化理解などの多くのアプローチで構成されます。

• ディープ ラーニング (DL): ディープ ラーニングまたは DL は、大量のデータ セット内の複雑なパターンの新しいバリエーションを学習するために、より多くの層を持つニューラル ネットワーク (ディープ ネットワークと呼ばれます) を使用する ML のカテゴリです。画像や音声の識別、感情分析、自動運転などの操作に最適です。

• 自然言語処理 (NLP): NLP は、自然言語を介した人とコンピューター システムの間の対話に関与する AI の一部です。これには、機器が人間のコミュニケーションを認識、分析、解決できるようにするための、言語解釈、感情分析、テキストコンテンツの作成などの義務が含まれます。

• ロボット工学とモノのインターネット (IoT): ロボット工学とは、所有者の直接の介入なしに特定のタスクを完全または部分的に実行することを目的としたロボットの設計または開発の実践です。 IoT とは、デバイスと Web の間のパートナーシップであり、この用語により、物事がインターネットに到達して記録を組み立てたり、記録を共有したりできるようになります。これにより、システムがより精通し、さまざまな計画 (家庭内組織、産業技術など) においてさらに共感できるものになります。

用途別

アプリケーションに基づいて、世界市場はターゲットディスカバリー、創薬、開発、承認後に分類できます。

• ターゲットの発見: この最初のセクションには、次のことを理解することが含まれます。オーガニック疾患のプロセスに関与する可能性のある遺伝子またはタンパク質で構成される目標。研究者は、ゲノミクスとプロテオミクスからなる多様な戦略を使用して、能力カプセルを介して調整できる目標を正確に特定します。

• 創薬: この段階では、診断された目標と相互作用する化合物が特定され、最適化されます。ハイスループットのスクリーニング、計算モデリング、および医薬化学を使用して、望ましい治癒効果を持つ候補分子を認識し、改良します。

• 開発: このセグメントでは、医薬品候補の前臨床および科学的チェックを行い、その安全性、有効性、および薬物動態を評価します。これには、実験室および動物研究における厳密な検査が含まれており、人間における科学的試験のいくつかの段階が伴います。

• 承認後: 医薬品が規制当局を通じて認定された後、長期的な保護と有効性を確保するために継続的な追跡と評価が実行されます。このセクションには、出版マーケティングの監視、追加の研究、有害な結果や新たな警告サインの管理が含まれます。

推進要因

"市場を活性化するビッグデータの可用性"

ゲノミクス、電子フィットネス記録、ウェアラブル ガジェットなどのソースからの生物学的および臨床データの爆発的な増加により、AI アルゴリズムが調査して洞察を導き出すための豊富で有用なリソースが提供されます。深い研究と知識の強化を含む最先端のアルゴリズムの継続的な改善により、複雑な生物学的システムをモデル化し、結果を高精度で予測する能力が強化されます。カスタマイズされたヘルスケアの推進により、個人の遺伝、環境、ライフスタイルの要素に完全に基づいて治療を調整する AI の導入が推進され、治療効果が向上し、マイナスの結果が減少します。

"市場を拡大する計算能力の進歩"

GPU やクラウド コンピューティングの使用を含む計算能力の向上により、巨大なデータセットの処理と複雑な AI モデルの教育が可能になります。 AI は、創薬と改善のアプローチを迅速化し、臨床試験に関連する料金を削減し、診断手順を合理化し、医療提供をより効率的かつ低コストにします。規制当局からの支援の増加と、製薬企業や医療提供者からの大規模な投資により、研究、診断、治療戦略を装飾するために存在科学に AI を混合することが促進されています。

抑制要因

"市場の成長を妨げる可能性がある高い導入コスト"

AI テクノロジーの開発と導入は高価であり、インフラストラクチャ、専門スキル、継続的な保護への多額の投資が必要となるため、中小企業にとっては法外な費用となる可能性があります。 AI の開発、検証、ライフスタイル科学への統合のための標準化されたプロトコルとフレームワークが存在しないため、特殊な構造や組織全体で不整合が生じ、相互運用性が妨げられます。現代のフレームワークには、AI を中心としたソリューションを評価および承認するための十分な機能が備わっておらず、AI の導入が遅れている可能性があるため、医療分野における AI の複雑な規制環境を乗り切るのは難しいかもしれません。

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ライフサイエンス市場における人工知能の地域的洞察

市場は主にヨーロッパ、ラテンアメリカ、アジア太平洋、北米、中東およびアフリカに分割されています。

"強力な研究開発エコシステムにより市場を支配する北米地域"

北米は、いくつかの要因により、世界のライフサイエンスにおける人工知能市場シェアで最も支配的な地域として浮上しています。 AI とバイオテクノロジーには、非公共部門と公的部門の両方から多額の資金が提供されています。 AIのスタートアップやタスクに対するベンチャーキャピタルの資金調達、当局の存在、企業の投資は特に高額です。この場所には、AI やライフスタイル科学の進歩の先駆けとなっているいくつかの有力な大学、研究施設、バイオテクノロジー企業による強力な研究開発インフラがあります。

主要な業界関係者

"イノベーションと市場拡大を通じて市場を形成する主要な業界プレーヤー"

ライフサイエンス市場における人工知能は、市場のダイナミクスを推進し、消費者の好みを形成する上で重要な役割を果たす主要な業界プレーヤーによって大きな影響を受けます。これらの主要企業は広範な小売ネットワークとオンライン プラットフォームを所有しており、消費者がさまざまなワードローブのオプションに簡単にアクセスできるようにしています。同社の強力な世界的存在感とブランド認知は、消費者の信頼とロイヤルティの向上に貢献し、製品の採用を促進します。さらに、これらの業界大手は研究開発に継続的に投資し、ライフサイエンス分野の人工知能に革新的なデザイン、素材、スマート機能を導入し、進化する消費者のニーズや好みに応えています。これらの主要企業の総合的な取り組みは、競争環境と市場の将来の軌道に大きな影響を与えます。

プロファイルされた市場参加者のリスト

• シャプス［アメリカ］
• マサチューセッツ工科大学 (MIT) [米国]
• インテル［米国］
• フラットアイアン・ヘルス社［アメリカ］
• XtalPi［米国］

産業の発展

2021 年 7 月: DeepMind は、ライフ サイエンス市場における人工知能において、先を行く重要な取り組みを行いました。彼らは最近、AlphaFold 2 を開発しました。タンパク質のフォールディングという長年の使命を解決することにより、AlphaFold 2 は有機研究と創薬を大幅に促進し、科学者がタンパク質の構造を迅速かつ効果的に理解できるようにします。この画期的な進歩は、病気の理解や最新の治療法の改善など、ライフサイエンスの多くの分野に大きな影響を及ぼします。

レポートの範囲

この調査には包括的な SWOT 分析が含まれており、市場内の将来の発展についての洞察が得られます。市場の成長に寄与するさまざまな要因を調査し、今後数年間の市場の軌道に影響を与える可能性のある幅広い市場カテゴリーと潜在的なアプリケーションを調査します。分析では、現在の傾向と歴史的な転換点の両方が考慮され、市場の構成要素を総合的に理解し、成長の可能性のある分野が特定されます。

調査レポートは、市場の細分化を掘り下げ、定性的および定量的な調査方法の両方を利用して徹底的な分析を提供します。また、財務的および戦略的観点が市場に与える影響も評価します。さらに、レポートは、市場の成長に影響を与える需要と供給の支配的な力を考慮した、国および地域の評価を示しています。主要な競合他社の市場シェアなど、競争環境が細心の注意を払って詳細に記載されています。このレポートには、予想される期間に合わせて調整された新しい調査方法とプレーヤー戦略が組み込まれています。全体として、市場のダイナミクスに関する貴重かつ包括的な洞察を、形式的でわかりやすい方法で提供します。