医薬品市場における人工知能：コンポーネント別、技術別、治療領域別、用途別、導入形態別、エンドユーザー別－2025年から2032年までの世界予測

株式会社グローバルインフォメーション（所在地：神奈川県川崎市、代表者：樋口 荘祐、証券コード：東証スタンダード 4171）は、市場調査レポート「医薬品市場における人工知能：コンポーネント別、技術別、治療領域別、用途別、導入形態別、エンドユーザー別－2025年から2032年までの世界予測」（360iResearch LLP）の販売を12月5日より開始しました。グローバルインフォメーションは360iResearch (360iリサーチ)の日本における正規代理店です。

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医薬品市場における人工知能（AI）は、2032年までにCAGR27.61％で1,111億3,000万米ドル規模に成長すると予測されております。

人工知能はもはや製薬業務における実験的な補助手段ではなく、創薬科学、臨床開発、規制戦略、製造業務、商業的意思決定に至るまで影響を及ぼす、不可欠な戦略的能力へと進化しました。本導入部では、AIを単なる技術群ではなく、医薬品のライフサイクル全体において知識の創出方法、意思決定の自動化、リスク管理を再構築するシステムレベルの力として位置づけています。したがって、利害関係者はAIを複数の視点から捉える必要があります。すなわち、創薬における仮説生成の促進剤として、患者特定と臨床試験最適化の精密ツールとして、規制順守のための分析エンジンとして、そしてサプライチェーンのレジリエンスを実現する運用支援手段としてです。

この環境を適切にナビゲートするためには、リーダーは以下の三つの収束するダイナミクスを理解する必要があります。第一に、コンピューティング能力、データインフラ、モデルアーキテクチャの進歩により、解決可能な問題の範囲が拡大しています。第二に、ドメイン特化型プラットフォームと検証済みワークフローの成熟化により、調査チームと臨床チーム間の統合摩擦が低減しています。第三に、規制と倫理的期待が技術能力と共に進化し、再現性・説明可能性・堅牢な検証の重要性が増しています。その結果、製薬業界におけるAI導入は、技術そのものよりも、サイクルタイム・品質・患者中心性の測定可能な改善を重視する成果志向の導入によって推進される傾向が強まっています。

本導入分析は、研究開発責任者、臨床業務責任者、規制戦略担当者、製造責任者、営業幹部に対する実践的示唆を強調することで、より深い検討の基盤を整えます。部門横断的なガバナンス、明確な技術・データ統合ロードマップ、プラットフォーム開発と対象を絞った概念実証（PoC）イニシアチブを両立させる投資姿勢の必要性を確立します。要するに、技術的能力を臨床・規制目標と整合させる組織こそが、AIが新奇性から業務基盤へと移行する中で、格段の価値を獲得する立場にあるのです。

製薬業界の情勢は、技術的ブレークスルー、組織的マインドセットの変化、外部政策の影響により、変革的な転換期を迎えています。技術面では、モデルアーキテクチャ、トレーニング手法、ドメイン特化アルゴリズムの進歩により、自動化・予測可能な領域の境界が拡大しています。畳み込みニューラルネットワーク、生成的敵対ネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、トランスフォーマーにおける深層学習の革新は、教師あり学習、教師なし学習、強化学習といった実践的な機械学習手法と組み合わされ、複雑な生物医学的問題への対応を可能にしております。並行して、画像セグメンテーション、医療画像応用、物体検出を含むコンピュータビジョン技術は、診断や前臨床試験分析における新たなモダリティを開拓しています。一方、自然言語処理技術は、感情分析、音声認識、テキストマイニングなどの手法を通じて、診療記録、規制当局への申請書類、文献から実用的な知見を抽出することを可能にしています。

組織的には、孤立した概念実証から、ソフトウェアとサービス提供を統合した大規模展開への明確な移行が見られます。コンポーネントレベルのセグメンテーションは、臨床試験管理プラットフォームや診断ツールから創薬プラットフォーム、規制コンプライアンスツール、サプライチェーン管理ソリューションに至るソフトウェア領域が、マネージドサービスやプロフェッショナルサービスを含むサービスエコシステムによって補完されていることを示しています。このサービスとソフトウェアの統合は、技術的実装とドメイン専門知識を組み合わせることで、価値実現までの時間を加速させています。同時に、臨床試験、創薬、個別化ヘルスケア、サプライチェーン最適化といった応用領域も成熟しつつあります。臨床試験の自動化は患者募集、臨床データ管理、予測分析、リスクベースモニタリングへと拡大し、創薬ワークフローでは計算機支援創薬、リード化合物最適化、標的選択、エンドモデル検証が取り入れられています。

こうした変化は人材戦略やパートナーシップ戦略の再構築も促しています。ライフサイエンス企業は、生物医学研究者、データエンジニア、規制専門家を融合した学際的チームへの投資を進めています。CRO（受託研究機関）や技術ベンダーは製薬企業との連携を強化し、検証済みワークフローの共同開発や再現性の確保に取り組んでいます。技術面と組織面におけるこれらの変革が相まって、スピード、厳密性、規制準拠の検証が主要な差別化要因となる新たな競争環境が生まれています。

製薬分野においてAIが価値を生み出す場所と方法を理解するには、導入パターンと成果を形作る複数のセグメンテーション軸を統合的に捉える必要があります。コンポーネントに基づく情勢では、サービスとソフトウェアで構成されます。サービスはマネージドサービスとプロフェッショナルサービスに細分化され、ソフトウェアには臨床試験管理ソフトウェア、診断ソフトウェア、創薬プラットフォーム、規制コンプライアンスツール、サプライチェーン管理ソフトウェアが含まれます。このコンポーネントレベルの視点により、規制準拠の性能と業務継続性を確保するため、ソフトウェアプラットフォームと導入支援・運用管理サポートを組み合わせた実践的な導入が頻繁に行われていることが明らかになります。

第1章 序文
第2章 調査手法
第3章 エグゼクティブサマリー
第4章 市場の概要
第5章 市場洞察
第6章 米国の関税の累積的な影響, 2025
第7章 AIの累積的影響, 2025
第8章 医薬品市場：コンポーネント別
第9章 医薬品市場：技術別
第10章 医薬品市場：治癒領域別
第11章 医薬品市場：用途別
第12章 医薬品市場：展開タイプ別
第13章 医薬品市場：エンドユーザー別
第14章 医薬品市場：地域別
第15章 医薬品市場：グループ別
第16章 医薬品市場：国別
第17章 競合情勢

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