予測毒性学における人工知能（AI）とは、化学物質や化合物の潜在的な毒性を予測するために、生物学的、化学的、環境的データを分析する人工知能技術の使用を指す。化学物質の安全性評価を迅速化し、薬物毒性を予測し、さらに試験を行う化学物質の優先順位を決定するために使用される。 予測毒性学における人工知能（AI）の主な構成要素には、ソリューションとサービスがある。ソリューションとは、データを分析し、毒性学的結果を予測するために設計されたソフトウェア・プラットフォームやシステムのことで、高度なアルゴリズムやモデルを利用して化学物質の潜在的リスクを評価し、毒性予測やリスク評価のための包括的なツールを提供し、医薬品開発や化学物質の安全性評価を支援する。これには、機械学習、自然言語処理、コンピュータビジョンなど、いくつかの種類の技術が含まれ、遺伝毒性、肝毒性、神経毒性、心毒性など、いくつかの毒性エンドポイントアプリケーションで使用されている。これらは、製薬・バイオテクノロジー企業、化学・化粧品企業、受託研究機関など、さまざまなエンドユーザーによって使用されている。 なお、この市場の見通しは、世界的な貿易関係や関税の急激な変化によって影響を受けている。本レポートは、改訂された予測や定量化された影響分析を含む最新の状況を反映するため、納品前に更新される予定である。報告書の「提言」と「結論」のセクションは、目まぐるしく変化する国際環境に対応する事業体の戦略を示すために更新される予定である。 2025年春、米国の関税の突然の引き上げとそれに伴う貿易摩擦は、製薬会社に深刻な影響を及ぼしている。薄利多売のジェネリック医薬品メーカーは特に脆弱で、低収益の医薬品の生産を縮小する企業もある。バイオテクノロジー企業は、関税に関連した特殊試薬の不足により、臨床試験の遅れに直面している。これに対応するため、業界はインドやヨーロッパでの原薬生産を拡大し、在庫備蓄を増やし、必須医薬品の貿易免除を推進している。 予測毒性学における人工知能（AI）市場規模は近年飛躍的に成長している。2024年の5億ドルから2025年には年平均成長率（CAGR）30％で6億ドルに成長する。歴史的な期間における成長は、毒性評価に対する規制圧力の高まり、化学物質の安全性に対する懸念の高まり、モデルトレーニングのための大規模なデータセットの利用可能性、動物実験に関連するコストと倫理的懸念の高まり、より迅速で費用対効果の高い毒性スクリーニング手法の需要に起因している。 予測毒性学における人工知能（AI）市場規模は、今後数年間で飛躍的な成長が見込まれる。2029年には年平均成長率（CAGR）30％で18億ドルに成長する。予測期間の成長は、毒性学的予測における説明可能な人工知能（AI）の出現、個別化された毒性評価の需要、AIベースの毒性予測の規制受容と標準化、予測毒性学アウトソーシングサービスの増加、創薬および開発におけるAIアプリケーションの拡大に起因すると考えられる。予測期間における主な動向には、毒性試験のための3D細胞培養モデルへのシフト、協調的毒性予測のための連合学習アプローチの台頭、化学物質の毒性経路予測のための生成モデルの適用、文献から毒性データを抽出するための自然言語処理の組み込み、化学物質試験の優先順位付けのための仮想スクリーニングプラットフォームの成長が含まれる。 今後5年間の成長率29.9%という予測は、前回の予測から0.1%の微減を反映している。この減少は主に米国と他国との間の関税の影響によるものである。貿易摩擦は、カナダやドイツで開発された人工知能を活用した毒性予測ソフトの価格をつり上げることで米国の前臨床研究を阻害し、その結果、製薬会社の安全性評価が遅れ、医薬品開発コストが上昇する可能性がある。また、相互関税や、貿易緊張の高まりと制限による世界経済と貿易への悪影響により、その影響はより広範囲に及ぶだろう。 市場は以下のように区分できる： コンポーネント別ソリューション; サービス テクノロジー別機械学習、自然言語処理、コンピュータビジョン、その他の技術 毒性エンドポイント別遺伝子毒性; 肝毒性; 神経毒性; 心毒性; その他の毒性エンドポイント エンドユーザー別: 製薬・バイオテクノロジー企業; 化学・化粧品; 委託研究機関; その他エンドユーザー 効率的かつ倫理的な創薬プロセスに対する需要の高まりが、予測毒性学における人工知能（AI）市場の今後の成長を促進すると予想される。一方、効率的かつ倫理的な創薬プロセスには、高度な技術を活用し、責任ある研究慣行を優先して新しい治療薬を開発することが含まれます。効率的かつ倫理的な創薬プロセスの需要は、慢性疾患の増加、個別化医療への傾向の高まり、加齢に関連する疾患の有病率の増加によって牽引されている。予測毒性学における人工知能（AI）は、膨大なデータセットを効率的に分析して潜在的な毒性学的結果を予測することにより創薬プロセスを強化し、倫理的基準を確実に満たしながら医薬品開発を加速する。例えば、ベルギーに本拠を置く製薬業界を代表する業界団体である欧州製薬団体連合会（EFPIA）によると、2023年6月、欧州における医薬品研究開発費の総額は2022年に495億ドル（445億ユーロ）を占め、2021年の465億ドル（425億3300万ユーロ）から約6.45％増加した。したがって、効率的かつ倫理的な創薬プロセスに対する需要の高まりが、予測毒性学における人工知能（AI）市場の成長を促進している。 人工知能（AI）予測毒物学市場で事業を展開する主要企業は、市場でのプレゼンスとイノベーションを強化するために戦略的な提携アプローチを採用している。これらの協業は、AIや機械学習技術を活用して、化学化合物や医薬品の毒性の予測と評価を改善することを目的としている。例えば、2024年1月、AI創薬ソリューションを提供する英国のAI研究開発企業SyntheticGestalt社は、ウクライナを拠点とする化学ビルディングブロック、スクリーニング化合物、統合創薬サービスのプロバイダーであるEnamine社と提携し、合成的にアクセス可能な生物学的に活性な化合物の生成を促進し、物理化学的特性とADMEまたはTox（吸収、分布、代謝、排泄または毒性）特性を最適化する一連のAIモデルを開発した。これらのモデルは、SyntheticGestalt社の化合物探索の取り組みに応用され、そのサービスを通じて学術的なユーザーと製薬会社の両方に対応します。Enamine社は、380億の分子を含む広範なEnamine REALデータベースへのアクセスを可能にしました。SyntheticGestalt社は、このデータベースを創薬サービスに統合し、独自のAIモデルを活用して化合物の物理化学的特性やADMEまたはTox特性を予測する。このサービスでは、問題のある化合物に対して、改善された代替化合物を速やかに提案する。 2024年10月、医薬品開発ソフトウェアとサービスを提供する米国の製薬会社Certara, Inc.は、Chemaxon Ltd.を非公開の金額で買収した。この買収により、Certara Inc.は、高度なケムインフォマティクス・ソフトウェアを統合して予測精度を向上させ、創薬プロセスを合理化することで、医薬品開発能力を強化することを目指しています。Chemaxon Ltd. はハンガリーを拠点とする IT 企業で、創薬や予測毒性学に不可欠なケムインフォマティクス・ソリューションを専門としています。 予測毒性学における人工知能（AI）市場で事業を展開する主要企業は、Laboratory Corporation of America Holdings（LabCorp）、Eurofins Scientific SE、Wuxi AppTec、Charles River Laboratories International、Medidata Solutions Inc.、Certara Inc.、Schrödinger、Merative L.P、Molecular Devices LLC、Envigo (Inotiv Inc.)、Instem plc、Simulations Plus、Cyprotex、Recursion Pharmaceuticals、Exscientia PLC、BIOVIA Corporation、Lhasa Limited、Chemaxon Ltd.、Insilico Medicine Inc.、Algorithme Pharma、CiToxLAB、ArisGlobal、Benevolent AI、Berg Health、Cyclica Therapeutics Inc.、Celsius Therapeutics、Biovista Inc.、BioTeam Inc. 2024年の予測毒性学における人工知能（AI）市場で最大の地域は北米であった。アジア太平洋地域は予測期間中に最も急成長する地域となる見込みである。予測毒物学における人工知能（AI）市場レポート対象地域は、アジア太平洋、西欧、東欧、北米、南米、中東、アフリカである。 予測毒性学における人工知能（AI）市場レポート対象国は、オーストラリア、ブラジル、中国、フランス、ドイツ、インド、インドネシア、日本、ロシア、韓国、英国、米国、カナダ、イタリア、スペインです。

1.概要と重要な洞察 2.目次 3.表一覧 4.図表一覧 5.市場の定義と主要セグメント 6.世界市場の動向と戦略的アプローチ 7.世界の過去の市場規模および成長率（2019年～2024年）、金額（億ドル） 8.世界の予測市場規模・成長率（2024〜2034F）、金額（億ドル） 9.世界市場のセグメンテーション 9.1.世界市場のセグメンテーション（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 10.地域・国別市場分析 10.1.地域別の世界市場（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 10.2.国別の世界市場（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 11.アジア太平洋市場 11.1.アジア太平洋市場の分析 11.2.アジア太平洋地域の市場区分（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 12.中国市場 12.1.中国市場の分析 12.2.中国市場のセグメント（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 13.インド市場 13.3.インド市場のセグメント（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 14.日本市場 14.1.日本市場の分析 14.2.日本市場のセグメント（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 15.オーストラリア市場 15.1.オーストラリア市場のセグメント（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 16.インドネシア市場 16.1.インドネシア市場のセグメント（過去と予測）、2019年～2024年、2024年～2029年、2034年、金額（億ドル） 17.韓国市場 17.1.韓国市場の分析 17.2.韓国市場のセグメント化（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 18.西欧市場 18.1.西欧市場の分析 18.2.西欧市場のセグメント（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 19.イギリス市場 19.1.イギリス市場のセグメント（過去と予測）、2019年～2034F、金額（億ドル） 20.ドイツ市場 20.1.ドイツ市場のセグメント（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 21.フランス市場 21.1.フランス市場のセグメント（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 22.イタリア市場 22.1.イタリア市場のセグメント（過去と予測）、2019-2034F、金額（億ドル） 23.スペイン市場 23.1.スペイン市場のセグメント化（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 24.東欧市場 24.1.東欧市場の分析 24.2.東欧市場のセグメント（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 25.ロシア市場 25.1.ロシア市場のセグメント化（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 26.北米市場 26.1.北米市場の分析 26.2.北米市場のセグメント（過去と予測）、2019〜2034F、金額（億ドル） 27.アメリカ市場 27.1.米国市場の分析 27.2.米国市場のセグメント（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 28.カナダ市場 28.1.カナダ市場の分析 28.2.カナダ市場のセグメント化（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 29.南米市場 29.1.南米市場の分析 29.2.南米市場のセグメント化（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 30.ブラジル市場 30.1.ブラジル市場のセグメント化（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 31.中東市場 31.1.中東市場の分析 31.2.中東市場のセグメント化（過去と予測）, 2019～2034F, 金額（億ドル） 32.アフリカ市場 32.1.アフリカ市場の分析 32.2.アフリカ市場のセグメント（過去と予測）、2019～2034F、金額（億ドル） 33.市場の競争状況 33.上位企業のプロファイル 34.付録