科学向けAI（AI for Science）の世界産業レポート2026：市場シェア、競争状況、成長率28.9%分析
科学向けAI（AI for Science）世界総市場規模
科学向けAIが変える科学研究のプロセス
科学向けAI（AI for Science、AI4Science）は、人工知能（AI）や機械学習（ML）を物理学、化学、生物学、材料科学などの研究領域に適用し、科学的発見、実験設計、データ解析、複雑な問題の解決を効率化する技術領域です。従来のシミュレーションや実験データに、データ駆動型モデルと専門知識を組み合わせることで、研究者が検証すべき仮説や候補物質をより効率的に絞り込める点が特徴です。
QYResearch調査チームの最新レポート「科学向けAI（AI for Science）―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、科学向けAI（AI for Science）の世界市場は、2025年に4538百万米ドルと推定され、2026年には5718百万米ドルに達すると予測されています。その後、2026年から2032年にかけて年平均成長率（CAGR）28.9%で推移し、2032年には26230百万米ドルに拡大すると見込まれています。
科学向けAI（AI for Science）市場｜研究開発の高度化と地域別成長シナリオ
▪AI for Science市場の地域別動向
世界のAI for Science市場では、北米、欧州、アジア太平洋が主要な研究・事業展開地域となっています。北米市場は2025年にUS$ millionと評価され、2026年から2032年までCAGR %で推移し、2032年にはUS$ millionに達すると予測されています。アジア太平洋市場は2025年のUS$ millionから2032年にはUS$ millionへ拡大し、同期間のCAGRは%と見込まれています。欧州市場も2025年のUS$ millionから2032年にはUS$ millionとなり、CAGR %で成長すると予測されています。
▪AI for Scienceの技術進化と研究用途
近年のAI for Scienceでは、単なるデータ分析から「仮説生成→実験設計→検証→再学習」までを支援する方向へ技術の重心が移っています。2026年には、複数のAIエージェントが仮説の生成・批判・改善を繰り返す研究システムが登場し、科学研究の一部を半自律的に実行するアプローチが注目されています。Google DeepMindのCo-Scientistに関する研究でも、AIが科学的仮説を生成し、実験による検証につなげる仕組みが示されています。
▪生物・医薬品分野で進むAI for Science
生物・医薬品分野は、AI for Scienceの実用化が特に進む領域です。AlphaFoldはタンパク質構造予測を大規模に支援し、現在では2億以上のタンパク質構造予測が研究基盤として利用されています。さらに2026年には、ヒトゲノム上の約90億個の一塩基変異について分子生物学的影響を予測するAlphaGenome Atlasも公開されました。これらの事例は、AI for Scienceが研究対象の探索範囲そのものを拡大していることを示しています。
▪材料・製造分野ではHPCとの融合が焦点
材料科学や産業製造では、AI for Scienceと高性能計算（HPC）の融合が重要になっています。2026年には、材料シミュレーションや化学計算などをGPU上で高速化するソフトウェアが相次いで発表され、研究計算の高速化が進展しています。一方、AIが生成した結果を実験で再現・検証する工程は依然として重要であり、データ品質、計算コスト、モデルの説明可能性、実験設備との接続が今後の技術課題となります。
▪AI for Science市場の主要企業と競争構造
世界市場の主要企業には、Google DeepMind、OpenAI、IBM、Cerebras Systems、Owkin、Schrödinger、BenevolentAI、SandboxAQ、NVIDIA、XtalPi、DP Technology、Altair、Westlake Omicsなどが含まれます。2025年には上位5社が市場売上高の約%を占めるとされています。競争軸はAIモデル単体の性能だけでなく、科学データ、HPC基盤、専門知識、実験環境をどこまで統合できるかへ広がっています。
▪AI for Science市場の区分と今後の展望
市場は、Closed-loop AIとHuman-in-the-loop AIに分類され、用途では生物・医薬品、産業製造、材料、その他に分けられます。地域別では北米、アジア太平洋、欧州、ラテンアメリカ、中東・アフリカを対象とし、米国、中国、日本、韓国、ドイツ、英国など主要国の動向を分析します。今後のAI for Scienceでは、AIが研究者を置き換えるというより、膨大な候補を探索し、研究者が検証すべき選択肢を効率的に提示する役割が重要になります。特にAIエージェント、HPC、ロボット実験設備の連携が進めば、科学研究のサイクルそのものがさらに高速化する可能性があります。
本記事は、QY Researchが発行したレポート「科学向けAI（AI for Science）―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」 を紹介しています。
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