創薬における人工知能の最新調査：市場規模、動向、成長予測2026-2032
創薬における人工知能市場概要
創薬における人工知能（AI）とは、機械学習、深層学習、自然言語処理などの人工知能技術を活用し、医薬品研究開発の各段階を高度化・効率化する技術体系を指します。標的分子探索、ヒット化合物同定、リード最適化、毒性および薬物動態予測、さらには臨床試験設計に至るまで、創薬における人工知能は膨大な生命科学データを解析し、新規仮説の創出や意思決定の高度化を可能にします。これにより、創薬期間の短縮、研究コストの削減、成功確率の向上が期待されています。
QYResearchが発表した新たな市場調査レポート「創薬における人工知能―グローバル市場シェアとランキング、全体の売上と需要予測、2026～2032」 によると、世界の創薬における人工知能市場規模は2025年の約2911百万米ドルから2026年の3715百万米ドルへと順調に拡大すると見込まれ、予測期間中は年平均成長率（CAGR）30.7%で成長し、2032年には18520百万米ドルに達すると予測されています。
図. グローバル創薬における人工知能市場規模（百万米ドル）、2025-2032年
上記データはQYResearchのレポートに基づいています： 創薬における人工知能、全体の売上と需要予測、2026～2032（2026年発行）。
市場ドライバー
① 研究開発コスト増大への対応
医薬品開発においては、前臨床から臨床後期に至るまで膨大な資金投入が必要とされます。創薬における人工知能は、初期段階において不適切な標的や化合物を高精度で排除することにより、失敗案件への投資を最小化します。特に仮想スクリーニングやインシリコ毒性予測の活用は、実験コスト削減に直結し、研究開発全体の費用構造を抜本的に改善します。
② 生命科学ビッグデータの蓄積
次世代シーケンス技術の進展や医療データのデジタル化により、創薬分野では前例のない規模でデータが蓄積されています。創薬における人工知能は、これら異種・多次元データを統合的に解析し、単一データでは把握できない複雑な生物学的関係性を抽出します。データ量の増大は、AIモデルの学習精度を高める重要な基盤となっています。
③ 創薬成功確率の改善
従来の創薬は試行錯誤型であり、成功確率が極めて低い点が課題でした。創薬における人工知能は、分子構造情報、生物活性データ、既存薬の知見を統合的に解析し、成功可能性の高い研究仮説を優先的に提示します。これにより、研究者は限られた資源をより合理的に配分できるようになります。
④ 希少疾患および個別化医療への適合
患者数が限られる希少疾患や、患者ごとに治療反応が異なる個別化医療領域では、従来型の大規模臨床データに依存した創薬が困難でした。創薬における人工知能は、少数症例データや分子レベル情報を活用し、特定患者集団に最適化された治療候補の探索を可能にします。
⑤ 産学・異業種連携の進展
近年、製薬企業とAIスタートアップ、大学研究機関との連携が加速しています。創薬における人工知能は、異分野技術を結節点として機能し、基礎研究成果を迅速に応用研究へと展開する役割を担っています。この連携構造は、創薬エコシステム全体の競争力向上につながっています。
発展機会
① 創薬プロセスの高度自動化
将来的に創薬における人工知能は、標的探索、化合物設計、評価までを一貫して自動化する方向へ進展すると考えられます。自動化は研究速度の向上だけでなく、人的判断のばらつきを低減し、研究結果の再現性向上にも寄与します。
② マルチオミクス統合解析との融合
ゲノム、プロテオーム、メタボロームなどのマルチオミクスデータを統合的に解析することで、疾患の分子機構理解は飛躍的に深化します。創薬における人工知能は、この複雑なデータ統合を可能にする中核技術として重要性を増しています。
③ 臨床試験設計および運用の最適化
臨床試験は創薬工程の中でも特に失敗リスクが高い段階です。創薬における人工知能は、患者層の層別化や試験条件最適化を通じて、試験成功確率の向上と期間短縮を同時に実現します。
④ 生成AIによる分子設計
生成AIを用いた分子設計は、人間の経験則を超えた化学空間探索を可能にします。創薬における人工知能は、既存データに基づきながらも、新規性の高い分子構造を提案できる点で、革新的医薬品創出への貢献が期待されています。
⑤ グローバル研究環境への適用
クラウド技術と連携した創薬における人工知能は、地理的制約を超えた研究協働を可能にします。これにより、国や地域による研究格差の縮小が期待されます。
発展阻害要因
① データ品質および標準化の不足
創薬における人工知能の性能はデータ品質に大きく左右されますが、実験条件の差異や記録形式の不統一が、モデルの汎用性を低下させる要因となっています。
② 判断根拠の不透明性
AIモデルの判断過程が不透明である場合、研究者や規制当局による結果解釈が困難になります。創薬における人工知能では、説明可能性の確保が重要な課題です。
③ 複合領域専門人材の不足
創薬知識とAI技術の双方を理解する人材は依然として限られており、人材育成が重要な課題となっています。
④ 規制および評価枠組みの未成熟
AIを活用した創薬成果の評価方法や承認基準は国際的に統一されておらず、不確実性が残されています。
⑤ 投資回収評価の困難性
創薬における人工知能導入の効果は中長期的に現れることが多く、短期的なROI評価が難しい点が普及の障壁となっています。
本記事は、QYResearch発行の「創薬における人工知能―グローバル市場シェアとランキング、全体の売上と需要予測、2026～2032」を基に作成しています。
【レポートの詳細内容・無料サンプルお申込みはこちら】
https://www.qyresearch.co.jp/reports/1625310/artificial-intelligence-in-drug-discovery
QYResearch 会社概要
QYResearch（QYリサーチ）は、2007年の創業以来、グローバルな市場調査とコンサルティングを提供する企業として、業界での信頼を築いてきました。提供するサービスは、市場調査レポート、F/S（フィージビリティスタディ）、委託調査、IPOコンサルティング、事業計画書作成など、幅広い分野にわたります。当社はアメリカ、日本、韓国、中国、ドイツ、インド、スイス、ポルトガルの国に拠点を構え、160カ国以上、6万社以上の企業に情報提供を行い、信頼されています。特に、日本国内では業界分析、競合分析、市場規模分析といったサービスが高く評価されています。当社は特に自動車、医療、IT、消費財、エネルギー、製造業など幅広い分野での市場動向把握に強みを持ち、各市場の最新トレンドや競合環境を的確に分析します。
本件に関するお問い合わせ先
QY Research株式会社：https://www.qyresearch.co.jp/
日本現地法人の住所： 〒104-0061東京都中央区銀座 6-13-16 銀座 Wall ビル UCF５階
TEL：050-5893-6232（JP）；0081-5058936232
マーケティング担当 japan@qyresearch.com
