 | • レポートコード：MRC2606C7978 • 出版社/出版日：GlobalInfoResearch / 2026年4月 • レポート形態：英文、PDF、124ページ • 納品方法：Eメール • 産業分類：サービス |
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レポート概要
世界の人工知能薬剤発見プラットフォーム市場の規模は、2025年に21億6100万米ドルと評価され、2032年には51億8900万米ドルに再調整される見込みで、2026年から2032年の期間中に年平均成長率（CAGR）が12.7%となる予測です。
人工知能薬剤発見プラットフォームとは、機械学習/生成AIと計算化学/生物学を適用して初期の薬剤研究開発を産業化するための統合ソフトウェア・データ・（しばしば）自動化スタックです。実際には、(1) データの取り込みとキュレーション（マルチオミクス、化学ライブラリ、アッセイ/表現型データ、文献/知識グラフ）、(2) ターゲットの特定/優先順位付け、分子の生成またはスクリーニング、主要特性（効力、選択性、ADMET、開発可能性）の予測を行う計算エンジン、(3) インシリコ設計とウェットラボの「構築-テスト-学習」サイクルを接続するワークフローツールを統合しています。これにより、実験結果がモデルと意思決定を継続的に改善します。一部のプラットフォームはエンドツーエンドであり、生物学→化学→前臨床意思決定支援（「プラットフォームバイオテクノロジー」アプローチによって特徴付けられる）を網羅していますが、他のプラットフォームは物理ベースの分子モデリングや生物学のための基盤モデルの開発/展開などのコア層に焦点を当てており、パートナーが自社のパイプラインに統合しています。
人工知能薬剤発見プラットフォームの産業チェーンには、コンピューティングインフラ、クラウドサービス、GPU、アルゴリズムツールキット、バイオメディカルデータベース、化学ライブラリ、アッセイ結果、データラベリング/キュレーションリソースなどの上流要素が含まれます。中流では、プラットフォームの開発と統合に焦点を当てており、データエンジニアリング、モデルのトレーニング、生成設計モジュール、ワークフローのオーケストレーション、セキュリティ、コンプライアンス機能が含まれます。下流のユーザーには、製薬会社、バイオテクノロジー企業、研究機関、サービス組織が含まれ、これらのプラットフォームを利用して薬剤候補の発見と最適化を行います。サポートサービスには、実装、カスタマイズ、モデルの監視、検証、トレーニング、継続的な技術サポートが含まれます。
このレポートは、世界の人工知能薬剤発見プラットフォーム市場に関する詳細かつ包括的な分析を提供します。企業別、地域・国別、タイプ別、アプリケーション別に定量的および定性的な分析が示されています。市場は常に変化しているため、このレポートでは競争、供給と需要のトレンド、さらには多くの市場における需要の変化に寄与する主要な要因を探ります。選定された競合他社の企業プロフィールや製品例、2025年の一部の主要企業の市場シェア推定も提供されています。
【主な特徴】
– 世界の人工知能薬剤発見プラットフォーム市場の規模と予測（消費価値：百万ドル）、2021-2032年
– 地域別および国別の世界の人工知能薬剤発見プラットフォーム市場の規模と予測（消費価値：百万ドル）、2021-2032年
– タイプ別およびアプリケーション別の世界の人工知能薬剤発見プラットフォーム市場の規模と予測（消費価値：百万ドル）、2021-2032年
– 主要プレイヤーの世界の人工知能薬剤発見プラットフォーム市場シェア（収益：百万ドル）、2021-2026年
【このレポートの主な目的】
– グローバルおよび主要国の市場機会の総規模を特定すること
– 人工知能薬剤発見プラットフォームの成長可能性を評価すること
– 各製品および最終用途市場における将来の成長を予測すること
– 市場に影響を与える競争要因を評価すること
このレポートでは、企業概要、収益、粗利益、製品ポートフォリオ、地理的存在、主要な開発状況に基づいて、世界の人工知能薬剤発見プラットフォーム市場の主要プレイヤーをプロファイルしています。この研究に含まれる主要企業には、BenevolentAI、Schrödinger、Numerion Labs、XtalPi、Tencent、NVIDIA、Insilico Medicine、Iambic Therapeutics、insitro、Valo Healthなどが含まれています。
このレポートは、市場の推進要因、制約、機会、新製品の発売または承認に関する重要な洞察も提供します。
【市場セグメンテーション】
人工知能薬剤発見プラットフォーム市場は、タイプ別およびアプリケーション別に分かれています。2021年から2032年の期間において、セグメント間の成長は、タイプ別およびアプリケーション別の消費価値に関する正確な計算と予測を提供します。この分析は、特定のニッチ市場をターゲットにすることでビジネスを拡大するのに役立ちます。
タイプ別の市場セグメント
小分子プラットフォーム
バイオマクロ分子プラットフォーム
その他
アルゴリズム別の市場セグメント
生成AIプラットフォーム
予測AIプラットフォーム
その他
アプリケーション別の市場セグメント
製薬会社
研究機関
その他
プレイヤー別の市場セグメント、このレポートでは以下の企業をカバーしています
BenevolentAI
Schrödinger
Numerion Labs
XtalPi
Tencent
NVIDIA
Insilico Medicine
Iambic Therapeutics
insitro
Valo Health
Genesis
DeepCure
Nimbus Therapeutics
Absci
Owkin
Eli Lilly
Recursion
地域別の市場セグメント、地域分析は以下をカバーしています
北アメリカ（アメリカ合衆国、カナダ、メキシコ）
ヨーロッパ（ドイツ、フランス、イギリス、ロシア、イタリアおよびその他のヨーロッパ）
アジア太平洋（中国、日本、韓国、インド、東南アジアおよびその他のアジア太平洋地域）
南アメリカ（ブラジル、南アメリカのその他の地域）
中東およびアフリカ（トルコ、サウジアラビア、UAE、中東およびアフリカのその他の地域）
研究対象の内容は、合計13章で構成されています：
第1章では、人工知能薬剤発見プラットフォームの製品範囲、市場の概要、市場推定の注意点および基準年について説明します。
第2章では、2021年から2026年までの人工知能薬剤発見プラットフォームの収益、粗利益率、世界市場シェアを持つ主要プレイヤーをプロファイルします。
第3章では、人工知能薬剤発見プラットフォームの競争状況、収益、主要プレーヤーの世界市場シェアを、景観の対比によって重点的に分析します。
第4章と第5章では、2021年から2032年までのタイプ別およびアプリケーション別の市場規模をセグメント化し、タイプ別およびアプリケーション別の消費価値と成長率を示します。
第6章から第10章では、2021年から2026年までの国レベルでの市場規模データを分解し、世界の主要国の収益と市場シェアを示します。また、2027年から2032年までの地域別、タイプ別、アプリケーション別の人工知能薬剤発見プラットフォーム市場予測と消費価値も含まれます。
第11章では、市場の動態、ドライバー、制約、トレンド、ポーターのファイブフォース分析を扱います。
第12章では、人工知能薬剤発見プラットフォームの主要原材料と主要サプライヤー、そして業界チェーンについて説明します。
第13章では、人工知能薬剤発見プラットフォームの研究結果と結論を述べます。
1 市場概要
1.1 製品概要と範囲
1.2 市場推定の注意点と基準年
1.3 人工知能薬剤発見プラットフォームのタイプ別分類
1.3.1 概要：タイプ別の世界人工知能薬剤発見プラットフォーム市場規模：2021年対2025年対2032年
1.3.2 2025年におけるタイプ別の世界人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値市場シェア
1.3.3 小分子プラットフォーム
1.3.4 バイオマクロ分子プラットフォーム
1.3.5 その他
1.4 人工知能薬剤発見プラットフォームのアルゴリズム別分類
1.4.1 概要：アルゴリズム別の世界人工知能薬剤発見プラットフォーム市場規模：2021年対2025年対2032年
1.4.2 2025年におけるアルゴリズム別の世界人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値市場シェア
1.4.3 生成AIプラットフォーム
1.4.4 予測AIプラットフォーム
1.4.5 その他
1.5 アプリケーション別の世界人工知能薬剤発見プラットフォーム市場
1.5.1 概要：アプリケーション別の世界人工知能薬剤発見プラットフォーム市場規模：2021年対2025年対2032年
1.5.2 製薬会社
1.5.3 研究機関
1.5.4 その他
1.6 世界人工知能薬剤発見プラットフォーム市場規模と予測
1.7 地域別の世界人工知能薬剤発見プラットフォーム市場規模と予測
1.7.1 地域別の世界人工知能薬剤発見プラットフォーム市場規模：2021年対2025年対2032年
1.7.2 地域別の世界人工知能薬剤発見プラットフォーム市場規模（2021年-2032年）
1.7.3 北米の人工知能薬剤発見プラットフォーム市場規模と展望（2021年-2032年）
1.7.4 ヨーロッパの人工知能薬剤発見プラットフォーム市場規模と展望（2021年-2032年）
1.7.5 アジア太平洋の人工知能薬剤発見プラットフォーム市場規模と展望（2021年-2032年）
1.7.6 南米の人工知能薬剤発見プラットフォーム市場規模と展望（2021年-2032年）
1.7.7 中東およびアフリカの人工知能薬剤発見プラットフォーム市場規模と展望（2021-2032）
2 企業プロフィール
2.1 BenevolentAI
2.1.1 BenevolentAIの詳細
2.1.2 BenevolentAIの主要事業
2.1.3 BenevolentAIの人工知能薬剤発見プラットフォーム製品とソリューション
2.1.4 BenevolentAIの人工知能薬剤発見プラットフォームの収益、粗利益率、市場シェア（2021-2026）
2.1.5 BenevolentAIの最近の動向と今後の計画
2.2 Schrödinger
2.2.1 Schrödingerの詳細
2.2.2 Schrödingerの主要事業
2.2.3 Schrödingerの人工知能薬剤発見プラットフォーム製品とソリューション
2.2.4 Schrödingerの人工知能薬剤発見プラットフォームの収益、粗利益率、市場シェア（2021-2026）
2.2.5 Schrödingerの最近の動向と今後の計画
2.3 Numerion Labs
2.3.1 Numerion Labsの詳細
2.3.2 Numerion Labsの主要事業
2.3.3 Numerion Labsの人工知能薬剤発見プラットフォーム製品とソリューション
2.3.4 Numerion Labsの人工知能薬剤発見プラットフォームの収益、粗利益率、市場シェア（2021-2026）
2.3.5 Numerion Labsの最近の動向と今後の計画
2.4 XtalPi
2.4.1 XtalPiの詳細
2.4.2 XtalPiの主要事業
2.4.3 XtalPiの人工知能薬剤発見プラットフォーム製品とソリューション
2.4.4 XtalPiの人工知能薬剤発見プラットフォームの収益、粗利益率、市場シェア（2021-2026）
2.4.5 XtalPiの最近の動向と今後の計画
2.5 Tencent
2.5.1 Tencentの詳細
2.5.2 Tencentの主要事業
2.5.3 Tencentの人工知能薬剤発見プラットフォーム製品とソリューション
2.5.4 Tencentの人工知能薬剤発見プラットフォームの収益、粗利益率、市場シェア（2021-2026）
2.5.5 Tencentの最近の動向と今後の計画
2.6 NVIDIA
2.6.1 NVIDIAの詳細
2.6.2 NVIDIAの主要事業
2.6.3 NVIDIAの人工知能薬剤発見プラットフォーム製品とソリューション
2.6.4 NVIDIAの人工知能薬剤発見プラットフォームの収益、粗利益率、市場シェア（2021-2026）
2.6.5 NVIDIAの最近の動向と今後の計画
2.7 インシリコメディスン
2.7.1 インシリコメディスンの詳細
2.7.2 インシリコメディスンの主要事業
2.7.3 インシリコメディスンの人工知能薬剤発見プラットフォームの製品とソリューション
2.7.4 インシリコメディスンの人工知能薬剤発見プラットフォームの収益、粗利益率、市場シェア（2021-2026）
2.7.5 インシリコメディスンの最近の動向と今後の計画
2.8 アイアンビックセラピューティクス
2.8.1 アイアンビックセラピューティクスの詳細
2.8.2 アイアンビックセラピューティクスの主要事業
2.8.3 アイアンビックセラピューティクスの人工知能薬剤発見プラットフォームの製品とソリューション
2.8.4 アイアンビックセラピューティクスの人工知能薬剤発見プラットフォームの収益、粗利益率、市場シェア（2021-2026）
2.8.5 アイアンビックセラピューティクスの最近の動向と今後の計画
2.9 インシトロ
2.9.1 インシトロの詳細
2.9.2 インシトロの主要事業
2.9.3 インシトロの人工知能薬剤発見プラットフォームの製品とソリューション
2.9.4 インシトロの人工知能薬剤発見プラットフォームの収益、粗利益率、市場シェア（2021-2026）
2.9.5 インシトロの最近の動向と今後の計画
2.10 ヴァロヘルス
2.10.1 ヴァロヘルスの詳細
2.10.2 ヴァロヘルスの主要事業
2.10.3 ヴァロヘルスの人工知能薬剤発見プラットフォームの製品とソリューション
2.10.4 ヴァロヘルスの人工知能薬剤発見プラットフォームの収益、粗利益率、市場シェア（2021-2026）
2.10.5 ヴァロヘルスの最近の動向と今後の計画
2.11 ジェネシス
2.11.1 ジェネシスの詳細
2.11.2 ジェネシスの主要事業
2.11.3 ジェネシスの人工知能薬剤発見プラットフォームの製品とソリューション
2.11.4 ジェネシスの人工知能薬剤発見プラットフォームの収益、粗利益率、市場シェア（2021-2026）
2.11.5 ジェネシスの最近の動向と今後の計画
2.12 ディープキュア
2.12.1 ディープキュアの詳細
2.12.2 ディープキュアの主要事業
2.12.3 DeepCure人工知能薬剤発見プラットフォームの製品とソリューション
2.12.4 DeepCure人工知能薬剤発見プラットフォームの収益、粗利益率、市場シェア（2021-2026）
2.12.5 DeepCureの最近の動向と今後の計画
2.13 Nimbus Therapeutics
2.13.1 Nimbus Therapeuticsの詳細
2.13.2 Nimbus Therapeuticsの主要事業
2.13.3 Nimbus Therapeutics人工知能薬剤発見プラットフォームの製品とソリューション
2.13.4 Nimbus Therapeutics人工知能薬剤発見プラットフォームの収益、粗利益率、市場シェア（2021-2026）
2.13.5 Nimbus Therapeuticsの最近の動向と今後の計画
2.14 Absci
2.14.1 Absciの詳細
2.14.2 Absciの主要事業
2.14.3 Absci人工知能薬剤発見プラットフォームの製品とソリューション
2.14.4 Absci人工知能薬剤発見プラットフォームの収益、粗利益率、市場シェア（2021-2026）
2.14.5 Absciの最近の動向と今後の計画
2.15 Owkin
2.15.1 Owkinの詳細
2.15.2 Owkinの主要事業
2.15.3 Owkin人工知能薬剤発見プラットフォームの製品とソリューション
2.15.4 Owkin人工知能薬剤発見プラットフォームの収益、粗利益率、市場シェア（2021-2026）
2.15.5 Owkinの最近の動向と今後の計画
2.16 Eli Lilly
2.16.1 Eli Lillyの詳細
2.16.2 Eli Lillyの主要事業
2.16.3 Eli Lilly人工知能薬剤発見プラットフォームの製品とソリューション
2.16.4 Eli Lilly人工知能薬剤発見プラットフォームの収益、粗利益率、市場シェア（2021-2026）
2.16.5 Eli Lillyの最近の動向と今後の計画
2.17 Recursion
2.17.1 Recursionの詳細
2.17.2 Recursionの主要事業
2.17.3 Recursion人工知能薬剤発見プラットフォームの製品とソリューション
2.17.4 Recursion人工知能薬剤発見プラットフォームの収益、粗利益率、市場シェア（2021-2026）
2.17.5 Recursionの最近の動向と今後の計画
3 市場競争、プレイヤー別
3.1 グローバル人工知能薬剤発見プラットフォームの収益とプレイヤー別シェア（2021-2026年）
3.2 市場シェア分析（2025年）
3.2.1 企業収益別の人工知能薬剤発見プラットフォームの市場シェア
3.2.2 2025年のトップ3人工知能薬剤発見プラットフォームプレイヤーの市場シェア
3.2.3 2025年のトップ6人工知能薬剤発見プラットフォームプレイヤーの市場シェア
3.3 人工知能薬剤発見プラットフォーム市場：全体的な企業の足跡分析
3.3.1 人工知能薬剤発見プラットフォーム市場：地域別の足跡
3.3.2 人工知能薬剤発見プラットフォーム市場：企業製品タイプ別の足跡
3.3.3 人工知能薬剤発見プラットフォーム市場：企業製品アプリケーション別の足跡
3.4 新規市場参入者と市場参入の障壁
3.5 合併、買収、契約、及び協力
4 タイプ別の市場規模セグメント
4.1 タイプ別のグローバル人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値と市場シェア（2021-2026年）
4.2 タイプ別のグローバル人工知能薬剤発見プラットフォーム市場予測（2027-2032年）
5 アプリケーション別の市場規模セグメント
5.1 アプリケーション別のグローバル人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値市場シェア（2021-2026年）
5.2 アプリケーション別のグローバル人工知能薬剤発見プラットフォーム市場予測（2027-2032年）
6 北アメリカ
6.1 タイプ別の北アメリカ人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値（2021-2032年）
6.2 アプリケーション別の北アメリカ人工知能薬剤発見プラットフォーム市場規模（2021-2032年）
6.3 国別の北アメリカ人工知能薬剤発見プラットフォーム市場規模
6.3.1 国別の北アメリカ人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値（2021-2032年）
6.3.2 アメリカ合衆国の人工知能薬剤発見プラットフォーム市場規模と予測（2021-2032年）
6.3.3 カナダの人工知能薬剤発見プラットフォーム市場規模と予測（2021-2032）
6.3.4 メキシコの人工知能薬剤発見プラットフォーム市場規模と予測（2021-2032）
7 ヨーロッパ
7.1 ヨーロッパの人工知能薬剤発見プラットフォームの消費価値（タイプ別）（2021-2032）
7.2 ヨーロッパの人工知能薬剤発見プラットフォームの消費価値（アプリケーション別）（2021-2032）
7.3 ヨーロッパの人工知能薬剤発見プラットフォーム市場規模（国別）
7.3.1 ヨーロッパの人工知能薬剤発見プラットフォームの消費価値（国別）（2021-2032）
7.3.2 ドイツの人工知能薬剤発見プラットフォーム市場規模と予測（2021-2032）
7.3.3 フランスの人工知能薬剤発見プラットフォーム市場規模と予測（2021-2032）
7.3.4 イギリスの人工知能薬剤発見プラットフォーム市場規模と予測（2021-2032）
7.3.5 ロシアの人工知能薬剤発見プラットフォーム市場規模と予測（2021-2032）
7.3.6 イタリアの人工知能薬剤発見プラットフォーム市場規模と予測（2021-2032）
8 アジア太平洋
8.1 アジア太平洋の人工知能薬剤発見プラットフォームの消費価値（タイプ別）（2021-2032）
8.2 アジア太平洋の人工知能薬剤発見プラットフォームの消費価値（アプリケーション別）（2021-2032）
8.3 アジア太平洋の人工知能薬剤発見プラットフォーム市場規模（地域別）
8.3.1 アジア太平洋の人工知能薬剤発見プラットフォームの消費価値（地域別）（2021-2032）
8.3.2 中国の人工知能薬剤発見プラットフォーム市場規模と予測（2021-2032）
8.3.3 日本の人工知能薬剤発見プラットフォーム市場規模と予測（2021-2032）
8.3.4 韓国の人工知能薬剤発見プラットフォーム市場規模と予測（2021-2032）
8.3.5 インドの人工知能薬剤発見プラットフォーム市場規模と予測（2021-2032）
8.3.6 東南アジアの人工知能薬剤発見プラットフォーム市場規模と予測（2021-2032）
8.3.7 オーストラリアの人工知能薬剤発見プラットフォーム市場規模と予測（2021-2032）
9 南アメリカ
9.1 南アメリカの人工知能薬剤発見プラットフォームの消費価値（タイプ別）（2021-2032）
9.2 南アメリカの人工知能薬剤発見プラットフォームの消費価値（アプリケーション別）（2021-2032）
9.3 南アメリカの人工知能薬剤発見プラットフォーム市場規模（国別）
9.3.1 南アメリカの人工知能薬剤発見プラットフォームの消費価値（国別）（2021-2032）
9.3.2 ブラジルの人工知能薬剤発見プラットフォーム市場規模と予測（2021-2032）
9.3.3 アルゼンチンの人工知能薬剤発見プラットフォーム市場規模と予測（2021-2032）
10 中東およびアフリカ
10.1 中東およびアフリカの人工知能薬剤発見プラットフォームの消費価値（タイプ別）（2021-2032）
10.2 中東およびアフリカの人工知能薬剤発見プラットフォームの消費価値（アプリケーション別）（2021-2032）
10.3 中東およびアフリカの人工知能薬剤発見プラットフォーム市場規模（国別）
10.3.1 中東およびアフリカの人工知能薬剤発見プラットフォームの消費価値（国別）（2021-2032）
10.3.2 トルコの人工知能薬剤発見プラットフォーム市場規模と予測（2021-2032）
10.3.3 サウジアラビアの人工知能薬剤発見プラットフォーム市場規模と予測（2021-2032）
10.3.4 UAEの人工知能薬剤発見プラットフォーム市場規模と予測（2021-2032）
11 市場動向
11.1 人工知能薬剤発見プラットフォーム市場の推進要因
11.2 人工知能薬剤発見プラットフォーム市場の制約要因
11.3 人工知能薬剤発見プラットフォームのトレンド分析
11.4 ポーターのファイブフォース分析
11.4.1 新規参入者の脅威
11.4.2 供給者の交渉力
11.4.3 バイヤーの交渉力
11.4.4 代替品の脅威
11.4.5 競争の激しさ
12 業界チェーン分析
12.1 人工知能薬物発見プラットフォーム業界チェーン
12.2 人工知能薬物発見プラットフォームの上流分析
12.3 人工知能薬物発見プラットフォームの中流分析
12.4 人工知能薬物発見プラットフォームの下流分析
13 研究結果と結論
14 付録
14.1 方法論
14.2 研究プロセスとデータソース
14.3 免責事項
表1. 世界の人工知能薬剤発見プラットフォームの消費価値（タイプ別、百万米ドル）、2021年、2025年、2032年
表2. 世界の人工知能薬剤発見プラットフォームの消費価値（アルゴリズム別、百万米ドル）、2021年、2025年、2032年
表3. 世界の人工知能薬剤発見プラットフォームの消費価値（アプリケーション別、百万米ドル）、2021年、2025年、2032年
表4. 世界の人工知能薬剤発見プラットフォームの消費価値（地域別、2021-2026年）および（百万米ドル）
表5. 世界の人工知能薬剤発見プラットフォームの消費価値（地域別、2027-2032年）および（百万米ドル）
表6. BenevolentAI 会社情報、本社、主要競合他社
表7. BenevolentAI 主要事業
表8. BenevolentAI 人工知能薬剤発見プラットフォームの製品とソリューション
表9. BenevolentAI 人工知能薬剤発見プラットフォームの収益（百万米ドル）、粗利益率および市場シェア（2021-2026年）
表10. BenevolentAI 最近の動向と今後の計画
表11. Schrödinger 会社情報、本社、主要競合他社
表12. Schrödinger 主要事業
表13. Schrödinger 人工知能薬剤発見プラットフォームの製品とソリューション
表14. Schrödinger 人工知能薬剤発見プラットフォームの収益（百万米ドル）、粗利益率および市場シェア（2021-2026年）
表15. Schrödinger 最近の動向と今後の計画
表16. Numerion Labs 会社情報、本社、主要競合他社
表17. Numerion Labs 主要事業
表18. Numerion Labs 人工知能薬剤発見プラットフォームの製品とソリューション
表19. Numerion Labs 人工知能薬剤発見プラットフォームの収益（百万米ドル）、粗利益率および市場シェア（2021-2026年）
表20. XtalPi 会社情報、本社、主要競合他社
表21. XtalPi 主要事業
テーブル22. XtalPi人工知能薬剤発見プラットフォームの製品とソリューション
テーブル23. XtalPi人工知能薬剤発見プラットフォームの収益（百万米ドル）、粗利益率および市場シェア（2021-2026）
テーブル24. XtalPiの最近の開発と今後の計画
テーブル25. テンセント会社情報、本社および主要競合他社
テーブル26. テンセントの主要事業
テーブル27. テンセント人工知能薬剤発見プラットフォームの製品とソリューション
テーブル28. テンセント人工知能薬剤発見プラットフォームの収益（百万米ドル）、粗利益率および市場シェア（2021-2026）
テーブル29. テンセントの最近の開発と今後の計画
テーブル30. NVIDIA会社情報、本社および主要競合他社
テーブル31. NVIDIAの主要事業
テーブル32. NVIDIA人工知能薬剤発見プラットフォームの製品とソリューション
テーブル33. NVIDIA人工知能薬剤発見プラットフォームの収益（百万米ドル）、粗利益率および市場シェア（2021-2026）
テーブル34. NVIDIAの最近の開発と今後の計画
テーブル35. Insilico Medicine会社情報、本社および主要競合他社
テーブル36. Insilico Medicineの主要事業
テーブル37. Insilico Medicine人工知能薬剤発見プラットフォームの製品とソリューション
テーブル38. Insilico Medicine人工知能薬剤発見プラットフォームの収益（百万米ドル）、粗利益率および市場シェア（2021-2026）
テーブル39. Insilico Medicineの最近の開発と今後の計画
テーブル40. Iambic Therapeutics会社情報、本社および主要競合他社
テーブル41. Iambic Therapeuticsの主要事業
テーブル42. Iambic Therapeutics人工知能薬剤発見プラットフォームの製品とソリューション
テーブル43. Iambic Therapeutics人工知能薬剤発見プラットフォームの収益（百万米ドル）、粗利益率および市場シェア（2021-2026）
テーブル44. Iambic Therapeuticsの最近の開発と今後の計画
テーブル45. insitro会社情報、本社および主要競合他社
テーブル46. insitroの主要事業
テーブル47. insitroの人工知能薬剤発見プラットフォームの製品とソリューション
テーブル48. insitroの人工知能薬剤発見プラットフォームの収益（百万米ドル）、粗利益率および市場シェア（2021-2026）
テーブル49. insitroの最近の開発と今後の計画
テーブル50. Valo Healthの会社情報、本社および主要競合他社
テーブル51. Valo Healthの主要事業
テーブル52. Valo Healthの人工知能薬剤発見プラットフォームの製品とソリューション
テーブル53. Valo Healthの人工知能薬剤発見プラットフォームの収益（百万米ドル）、粗利益率および市場シェア（2021-2026）
テーブル54. Valo Healthの最近の開発と今後の計画
テーブル55. Genesisの会社情報、本社および主要競合他社
テーブル56. Genesisの主要事業
テーブル57. Genesisの人工知能薬剤発見プラットフォームの製品とソリューション
テーブル58. Genesisの人工知能薬剤発見プラットフォームの収益（百万米ドル）、粗利益率および市場シェア（2021-2026）
テーブル59. Genesisの最近の開発と今後の計画
テーブル60. DeepCureの会社情報、本社および主要競合他社
テーブル61. DeepCureの主要事業
テーブル62. DeepCureの人工知能薬剤発見プラットフォームの製品とソリューション
テーブル63. DeepCureの人工知能薬剤発見プラットフォームの収益（百万米ドル）、粗利益率および市場シェア（2021-2026）
テーブル64. DeepCureの最近の開発と今後の計画
テーブル65. Nimbus Therapeuticsの会社情報、本社および主要競合他社
テーブル66. Nimbus Therapeuticsの主要事業
テーブル67. Nimbus Therapeuticsの人工知能薬剤発見プラットフォームの製品とソリューション
テーブル68. Nimbus Therapeuticsの人工知能薬剤発見プラットフォームの収益（百万米ドル）、粗利益率および市場シェア（2021-2026）
テーブル69. Nimbus Therapeuticsの最近の開発と今後の計画
テーブル70. Absci会社情報、本社、主要競合他社
テーブル71. Absciの主要事業
テーブル72. Absci人工知能薬剤発見プラットフォームの製品とソリューション
テーブル73. Absci人工知能薬剤発見プラットフォームの収益（百万米ドル）、粗利益率および市場シェア（2021-2026）
テーブル74. Absciの最近の動向と今後の計画
テーブル75. Owkin会社情報、本社、主要競合他社
テーブル76. Owkinの主要事業
テーブル77. Owkin人工知能薬剤発見プラットフォームの製品とソリューション
テーブル78. Owkin人工知能薬剤発見プラットフォームの収益（百万米ドル）、粗利益率および市場シェア（2021-2026）
テーブル79. Owkinの最近の動向と今後の計画
テーブル80. Eli Lilly会社情報、本社、主要競合他社
テーブル81. Eli Lillyの主要事業
テーブル82. Eli Lilly人工知能薬剤発見プラットフォームの製品とソリューション
テーブル83. Eli Lilly人工知能薬剤発見プラットフォームの収益（百万米ドル）、粗利益率および市場シェア（2021-2026）
テーブル84. Eli Lillyの最近の動向と今後の計画
テーブル85. Recursion会社情報、本社、主要競合他社
テーブル86. Recursionの主要事業
テーブル87. Recursion人工知能薬剤発見プラットフォームの製品とソリューション
テーブル88. Recursion人工知能薬剤発見プラットフォームの収益（百万米ドル）、粗利益率および市場シェア（2021-2026）
テーブル89. Recursionの最近の動向と今後の計画
テーブル90. グローバル人工知能薬剤発見プラットフォームの収益（百万米ドル）プレイヤー別（2021-2026）
テーブル91. グローバル人工知能薬剤発見プラットフォームの収益シェアプレイヤー別（2021-2026）
テーブル92. 会社タイプ別の人工知能薬剤発見プラットフォームの内訳（Tier 1、Tier 2、Tier 3）
テーブル93. 2025年の収益に基づく人工知能薬剤発見プラットフォームのプレイヤーの市場ポジション（ティア1、ティア2、ティア3）
テーブル94. 主要な人工知能薬剤発見プラットフォームプレイヤーの本社
テーブル95. 人工知能薬剤発見プラットフォーム市場：企業製品タイプのフットプリント
テーブル96. 人工知能薬剤発見プラットフォーム市場：企業製品アプリケーションのフットプリント
テーブル97. 人工知能薬剤発見プラットフォームの新規市場参入者と市場参入の障壁
テーブル98. 人工知能薬剤発見プラットフォームの合併、買収、契約、及びコラボレーション
テーブル99. タイプ別の世界の人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値（百万米ドル）（2021-2026）
テーブル100. タイプ別の世界の人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値シェア（2021-2026）
テーブル101. タイプ別の世界の人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値予測（2027-2032）
テーブル102. アプリケーション別の世界の人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値（2021-2026）
テーブル103. アプリケーション別の世界の人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値予測（2027-2032）
テーブル104. 北米の人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値（タイプ別）（2021-2026）＆（百万米ドル）
テーブル105. 北米の人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値（タイプ別）（2027-2032）＆（百万米ドル）
テーブル106. 北米の人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値（アプリケーション別）（2021-2026）＆（百万米ドル）
テーブル107. 北米の人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値（アプリケーション別）（2027-2032）＆（百万米ドル）
テーブル108. 北米の人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値（国別）（2021-2026）＆（百万米ドル）
テーブル109. 北米における人工知能薬剤発見プラットフォームの国別消費価値（2027-2032年）＆（百万米ドル）
テーブル110. ヨーロッパにおける人工知能薬剤発見プラットフォームのタイプ別消費価値（2021-2026年）＆（百万米ドル）
テーブル111. ヨーロッパにおける人工知能薬剤発見プラットフォームのタイプ別消費価値（2027-2032年）＆（百万米ドル）
テーブル112. ヨーロッパにおける人工知能薬剤発見プラットフォームのアプリケーション別消費価値（2021-2026年）＆（百万米ドル）
テーブル113. ヨーロッパにおける人工知能薬剤発見プラットフォームのアプリケーション別消費価値（2027-2032年）＆（百万米ドル）
テーブル114. ヨーロッパにおける人工知能薬剤発見プラットフォームの国別消費価値（2021-2026年）＆（百万米ドル）
テーブル115. ヨーロッパにおける人工知能薬剤発見プラットフォームの国別消費価値（2027-2032年）＆（百万米ドル）
テーブル116. アジア太平洋地域における人工知能薬剤発見プラットフォームのタイプ別消費価値（2021-2026年）＆（百万米ドル）
テーブル117. アジア太平洋地域における人工知能薬剤発見プラットフォームのタイプ別消費価値（2027-2032年）＆（百万米ドル）
テーブル118. アジア太平洋地域における人工知能薬剤発見プラットフォームのアプリケーション別消費価値（2021-2026年）＆（百万米ドル）
テーブル119. アジア太平洋地域における人工知能薬剤発見プラットフォームのアプリケーション別消費価値（2027-2032年）＆（百万米ドル）
テーブル120. アジア太平洋地域における人工知能薬剤発見プラットフォームの地域別消費価値（2021-2026年）＆（百万米ドル）
テーブル121. アジア太平洋地域における人工知能薬剤発見プラットフォームの地域別消費価値（2027-2032年）＆（百万米ドル）
テーブル122. 南米における人工知能薬剤発見プラットフォームのタイプ別消費価値（2021-2026年）＆（百万米ドル）
テーブル123. 南米における人工知能薬剤発見プラットフォームのタイプ別消費価値（2027-2032年）＆（百万米ドル）
テーブル124. 南アメリカにおける人工知能薬剤発見プラットフォームの用途別消費価値（2021-2026年）＆（百万米ドル）
テーブル125. 南アメリカにおける人工知能薬剤発見プラットフォームの用途別消費価値（2027-2032年）＆（百万米ドル）
テーブル126. 南アメリカにおける人工知能薬剤発見プラットフォームの国別消費価値（2021-2026年）＆（百万米ドル）
テーブル127. 南アメリカにおける人工知能薬剤発見プラットフォームの国別消費価値（2027-2032年）＆（百万米ドル）
テーブル128. 中東およびアフリカにおける人工知能薬剤発見プラットフォームの種類別消費価値（2021-2026年）＆（百万米ドル）
テーブル129. 中東およびアフリカにおける人工知能薬剤発見プラットフォームの種類別消費価値（2027-2032年）＆（百万米ドル）
テーブル130. 中東およびアフリカにおける人工知能薬剤発見プラットフォームの用途別消費価値（2021-2026年）＆（百万米ドル）
テーブル131. 中東およびアフリカにおける人工知能薬剤発見プラットフォームの用途別消費価値（2027-2032年）＆（百万米ドル）
テーブル132. 中東およびアフリカにおける人工知能薬剤発見プラットフォームの国別消費価値（2021-2026年）＆（百万米ドル）
テーブル133. 中東およびアフリカにおける人工知能薬剤発見プラットフォームの国別消費価値（2027-2032年）＆（百万米ドル）
テーブル134. 人工知能薬剤発見プラットフォームのグローバル主要プレーヤー（原材料）
テーブル135. グローバル人工知能薬剤発見プラットフォームの典型的な顧客
図のリスト
図1. 人工知能薬剤発見プラットフォームの画像
図2. グローバル人工知能薬剤発見プラットフォームの種類別消費価値（百万米ドル）、2021年、2025年、2032年
図3. 2025年における人工知能薬剤発見プラットフォームの種類別消費価値市場シェア
図4. 小分子プラットフォーム
図5. バイオマクロ分子プラットフォーム
図6. その他
図7. グローバル人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値（アルゴリズム別、百万米ドル）、2021年、2025年、2032年
図8. 2025年のアルゴリズム別グローバル人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値市場シェア
図9. 生成的AIプラットフォーム
図10. 予測的AIプラットフォーム
図11. その他
図12. グローバル人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値（アプリケーション別、百万米ドル）、2021年、2025年、2032年
図13. 2025年のアプリケーション別人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値市場シェア
図14. 製薬会社の画像
図15. 研究機関の画像
図16. その他の画像
図17. グローバル人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値（百万米ドル）：2021年、2025年、2032年
図18. グローバル人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値と予測（2021-2032年）および（百万米ドル）
図19. 地域別のグローバル市場人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値（百万米ドル）比較（2021年対2025年対2032年）
図20. 地域別グローバル人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値市場シェア（2021-2032年）
図21. 2025年の地域別グローバル人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値市場シェア
図22. 北米人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値（2021-2032年）および（百万米ドル）
図23. ヨーロッパ人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値（2021-2032年）および（百万米ドル）
図24. アジア太平洋人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値（2021-2032年）および（百万米ドル）
図25. 南米人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値（2021-2032年）および（百万米ドル）
図26. 中東およびアフリカ人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値（2021-2032年）および（百万米ドル）
図27. 企業の最近の3つの開発と今後の計画
図28. 2025年におけるグローバル人工知能薬剤発見プラットフォームのプレイヤー別収益シェア
図29. 2025年における人工知能薬剤発見プラットフォームの企業タイプ別市場シェア（ティア1、ティア2、ティア3）
図30. 2025年におけるプレイヤー収益別人工知能薬剤発見プラットフォームの市場シェア
図31. 2025年におけるトップ3の人工知能薬剤発見プラットフォームプレイヤーの市場シェア
図32. 2025年におけるトップ6の人工知能薬剤発見プラットフォームプレイヤーの市場シェア
図33. 2021年から2026年におけるタイプ別グローバル人工知能薬剤発見プラットフォームの消費価値シェア
図34. 2027年から2032年におけるタイプ別グローバル人工知能薬剤発見プラットフォームの市場シェア予測
図35. 2021年から2026年におけるアプリケーション別グローバル人工知能薬剤発見プラットフォームの消費価値シェア
図36. 2027年から2032年におけるアプリケーション別グローバル人工知能薬剤発見プラットフォームの市場シェア予測
図37. 2021年から2032年における北米人工知能薬剤発見プラットフォームの消費価値市場シェア（タイプ別）
図38. 2021年から2032年における北米人工知能薬剤発見プラットフォームの消費価値市場シェア（アプリケーション別）
図39. 2021年から2032年における北米人工知能薬剤発見プラットフォームの消費価値市場シェア（国別）
図40. 2021年から2032年におけるアメリカ合衆国の人工知能薬剤発見プラットフォームの消費価値（百万米ドル）
図41. 2021年から2032年におけるカナダの人工知能薬剤発見プラットフォームの消費価値（百万米ドル）
図42. 2021年から2032年におけるメキシコの人工知能薬剤発見プラットフォームの消費価値（百万米ドル）
図43. 2021年から2032年におけるヨーロッパの人工知能薬剤発見プラットフォームの消費価値市場シェア（タイプ別）
図44. 2021年から2032年におけるヨーロッパの人工知能薬剤発見プラットフォームの消費価値市場シェア（アプリケーション別）
図45. ヨーロッパの人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値市場シェア国別（2021-2032年）
図46. ドイツの人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値（2021-2032年）＆（百万米ドル）
図47. フランスの人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値（2021-2032年）＆（百万米ドル）
図48. イギリスの人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値（2021-2032年）＆（百万米ドル）
図49. ロシアの人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値（2021-2032年）＆（百万米ドル）
図50. イタリアの人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値（2021-2032年）＆（百万米ドル）
図51. アジア太平洋地域の人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値市場シェアタイプ別（2021-2032年）
図52. アジア太平洋地域の人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値市場シェアアプリケーション別（2021-2032年）
図53. アジア太平洋地域の人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値市場シェア地域別（2021-2032年）
図54. 中国の人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値（2021-2032年）＆（百万米ドル）
図55. 日本の人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値（2021-2032年）＆（百万米ドル）
図56. 韓国の人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値（2021-2032年）＆（百万米ドル）
図57. インドの人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値（2021-2032年）＆（百万米ドル）
図58. 東南アジアの人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値（2021-2032年）＆（百万米ドル）
図59. オーストラリアの人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値（2021-2032年）＆（百万米ドル）
図60. 南アメリカの人工知能薬剤発見プラットフォーム消費価値市場シェアタイプ別（2021-2032年）
図61. 南アメリカにおける人工知能薬剤発見プラットフォームの消費価値市場シェア（アプリケーション別、2021-2032年）
図62. 南アメリカにおける人工知能薬剤発見プラットフォームの消費価値市場シェア（国別、2021-2032年）
図63. ブラジルにおける人工知能薬剤発見プラットフォームの消費価値（2021-2032年）および（百万米ドル）
図64. アルゼンチンにおける人工知能薬剤発見プラットフォームの消費価値（2021-2032年）および（百万米ドル）
図65. 中東およびアフリカにおける人工知能薬剤発見プラットフォームの消費価値市場シェア（タイプ別、2021-2032年）
図66. 中東およびアフリカにおける人工知能薬剤発見プラットフォームの消費価値市場シェア（アプリケーション別、2021-2032年）
図67. 中東およびアフリカにおける人工知能薬剤発見プラットフォームの消費価値市場シェア（国別、2021-2032年）
図68. トルコにおける人工知能薬剤発見プラットフォームの消費価値（2021-2032年）および（百万米ドル）
図69. サウジアラビアにおける人工知能薬剤発見プラットフォームの消費価値（2021-2032年）および（百万米ドル）
図70. UAEにおける人工知能薬剤発見プラットフォームの消費価値（2021-2032年）および（百万米ドル）
図71. 人工知能薬剤発見プラットフォームの市場推進要因
図72. 人工知能薬剤発見プラットフォームの市場制約要因
図73. 人工知能薬剤発見プラットフォームの市場動向
図74. ポーターのファイブフォース分析
図75. 人工知能薬剤発見プラットフォームの産業チェーン
図76. 方法論
図77. 研究プロセスとデータソース
| ※人工知能薬物発見プラットフォームは、医薬品の新しい候補を特定・設計するために人工知能（AI）技術を活用するシステムです。これらのプラットフォームは、従来の薬物発見プロセスに比べて、時間とコストを大幅に削減し、成功率を向上させることを目指しています。医薬品開発は従来、多くの時間とリソースを要し、時には成功率が非常に低いため、AIを用いることで効率性と効果を高めることが期待されています。 このようなプラットフォームには、いくつかの種類があります。第一に、化合物のスクリーニングを行うプラットフォームです。これにより、膨大な化学化合物の中からターゲットとなる生物活性を持つ候補を迅速に特定できます。第二に、構造ベースのドラッグデザインがある場合、AIは特定の生物標的に対して最適な分子設計を行うことができます。第三に、毒性や副作用を予測するためのプラットフォームも存在し、これにより開発中の薬物の安全性を先に評価することが可能です。 用途としては、主に新薬の発見が挙げられますが、創薬以外にも幅広い分野で利用されており、例えば既存薬の再活用や、特定の疾患に対する新たな治療法の探求なども行われています。また、AI技術は新規の治療法の開発だけでなく、個別化医療やパーソナライズドラッグにも応用されており、患者の遺伝情報や病歴に基づいた治療の最適化が進められています。 関連技術としては、機械学習や深層学習が主に利用され、これにより大量のデータからパターンや相関関係を学習し、未知の領域での予測を行うことが可能です。特に、グラフニューラルネットワーク（GNN）や強化学習は、分子構造や薬物-ターゲット相互作用の理解を深めるために重要な技術として注目されています。 また、バイオインフォマティクスの進展も、AIの成功に寄与しています。遺伝子配列やタンパク質構造の解析にAIを利用することで、生物学的な知見を得ながら薬物のメカニズムを解明することができます。さらに、オミクス技術（ゲノム、プロテオーム、メタボロームなど）が発展することで、多角的なデータを統合し、より精密な創薬が可能になっています。 AI薬物発見プラットフォームには、いくつかの課題も存在します。データの質や量、バイアスの影響、医療倫理などは慎重に考慮する必要があります。また、プラットフォームを通じて得られた予測結果が本当に信頼性のあるものであるか、臨床試験での成功率をどう高めるかといった点も重要な研究課題です。これらの課題に取り組むことで、AIを利用した薬物発見の信頼性と精度をさらに向上させることが求められています。 今後も、人工知能薬物発見プラットフォームは新たな医薬品開発の重要なツールとして進化し続けるでしょう。これにより、より多くの病気が効果的に治療される日が来ることを期待しています。全体として、AI技術は迅速な新薬発見を実現する鍵となっており、その可能性は日々広がっています。 |
• 日本語訳：世界の人工知能薬物発見プラットフォーム市場2026年～2032年予測：タイプ別（小分子プラットフォーム、バイオ高分子プラットフォーム、その他）
• レポートコード：MRC2606C7978 ▷ お問い合わせ（見積依頼・ご注文・質問）