アジア太平洋地域の創薬における人工知能 (AI) 市場、アプリケーション別 (新薬候補、薬物の最適化と転用、前臨床試験と承認、薬物モニタリング、新しい疾患関連ターゲットと経路の発見、疾患メカニズムの理解、情報の集約と統合、仮説の形成と適格性、デノボ薬物設計、古い薬物の薬物ターゲットの発見など)、テクノロジー別 (機械学習、ディープラーニング、自然言語処理など)、薬物タイプ別 (小分子と巨大分子)、提供内容別 (ソフトウェアとサービス)、適応症別 (免疫腫瘍学、神経変性疾患、心血管疾患、代謝性疾患など)、最終用途別 (開発業務受託機関 (CRO)、製薬およびバイオテクノロジー企業、研究センターと学術機関など) 業界動向と 2029 年までの予測。
アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）の分析と洞察
人工知能 (AI) は、ヘルスケア業界では利益を生む技術になると期待されています。AI の導入により、医薬品製造プロセスにおける研究開発ギャップが縮小し、ターゲットを絞った医薬品の製造に役立ちます。そのため、バイオ医薬品企業は市場シェアの拡大に AI を活用しています。医薬品発見のための AI は、機械を使用して人間の知能をシミュレートし、医薬品開発プロセスにおける複雑な課題を解決する技術です。
臨床試験プロセスに AI ソリューションを導入すると、起こり得る障害が排除され、臨床試験のサイクル時間が短縮され、臨床試験プロセスの生産性と精度が向上します。医薬品の発見における AI の技術的進歩と医薬品の発見プロセスにかかる総時間の短縮は、予測期間中の市場の成長を促進する他の要因です。ただし、利用可能なデータの品質が低く一貫性がない場合は、市場の成長が妨げられます。また、テクノロジーに関連するコストの高さと技術的な制限により、市場の成長が抑制されます。
データブリッジ市場調査は、アジア太平洋地域の創薬における人工知能（AI）市場は、予測期間中に50.9％のCAGRで成長し、2029年までに34億2,404万米ドルの価値に達すると予測しています。創薬市場でのAIの利用を商業化するための技術進歩が急速に進んでいるため、ソフトウェアは市場で最大の技術セグメントを占めています。この市場レポートでは、価格分析、特許分析、技術進歩についても詳細に取り上げています。
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レポートメトリック |
詳細 |
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予測期間 |
2022年から2029年 |
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基準年 |
2021 |
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歴史的な年 |
2020 (2019～2014 にカスタマイズ可能) |
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定量単位 |
売上高は百万米ドル、価格は米ドル |
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対象セグメント |
アプリケーション別（新薬候補、薬物の最適化と転用、前臨床試験と承認、薬物モニタリング、新しい疾患関連ターゲットと経路の発見、疾患メカニズムの理解、情報の集約と統合、仮説の形成と適格性、新規薬物設計、旧薬の薬物ターゲットの発見など）、テクノロジー別（機械学習、ディープラーニング、自然言語処理など）、薬物タイプ別（小分子と巨大分子）、提供内容別（ソフトウェアとサービス）、適応症別（免疫腫瘍学、神経変性疾患、心血管疾患、代謝性疾患など）、最終用途別（開発業務受託機関（CRO）、製薬・バイオテクノロジー企業、研究センターと学術機関など） |
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対象国 |
中国、日本、インド、韓国、シンガポール、タイ、マレーシア、オーストラリア、ニュージーランド、フィリピン、インドネシア、その他のアジア太平洋諸国 |
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対象となる市場プレーヤー |
市場で活動している主要企業としては、NVIDIA Corporation、IBM Corp.、Atomwise Inc.、Microsoft、Benevolent AI、Aria Pharmaceuticals, Inc.、DEEP GENOMICS、Exscientia、Cloud、Insilico Medicine、Cyclica、NuMedii, Inc.、Envisagenics、Owkin Inc.、BERG LLC、Schrödinger, Inc.、XtalPi Inc.、BIOAGE Inc.などが挙げられます。 |
アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）の定義
AI はここ数年、医療技術従事者の注目を集めており、多くの企業や大手研究機関がこれらの技術を臨床で使用できるよう完成させようと取り組んできました。AI (ディープラーニング (DL)、機械学習 (ML)、人工ニューラルネットワーク (ANN) とも呼ばれる) が臨床医をどのように支援できるかを示す最初の商用化デモが現在利用可能です。これらのシステムは、臨床医のワークフローにパラダイムシフトをもたらし、生産性を向上させると同時に、治療と患者のスループットを向上させる可能性があります。創薬のための AI は、機械を使用して人間の知能をシミュレートし、医薬品開発手順における複雑な課題を解決する技術です。臨床試験プロセスに AI ソリューションを採用すると、起こり得る障害が排除され、臨床試験のサイクルタイムが短縮され、臨床試験プロセスの生産性と精度が向上します。そのため、創薬プロセスにおけるこれらの高度な AI ソリューションの採用は、ライフサイエンス業界の関係者の間で人気が高まっています。製薬分野では、新しい化合物の発見、治療ターゲットの特定、カスタマイズされた医薬品の開発に役立ちます。創薬に使用される AI プラットフォームは、さまざまな慢性疾患を治療し、その重症度を最小限に抑える医薬品の発見に関する洞察を得るための実現可能な選択肢となる可能性があります。
アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）の動向
このセクションでは、市場の推進要因、利点、機会、制約、課題について理解します。これらについては、以下で詳しく説明します。
ドライバー
- 慢性疾患の発症率の上昇により、創薬におけるAIの必要性が高まっている
慢性疾患の発症率は世界中で急速に増加しています。米国疾病管理予防センター (CDC) によると、米国の成人 10 人中 6 人が慢性疾患を患っています。さらに、CDC は、心臓病や糖尿病などの慢性疾患が米国における主な死亡原因であることも強調しています。このような統計は、慢性疾患の蔓延が拡大していることと、これらの疾患による死亡率を下げる必要性を明らかにしています。
創薬に使用される AI プラットフォームは、さまざまな慢性疾患を治療し、その重症度を最小限に抑える医薬品の発見に関する洞察を得るための実現可能なオプションであることが証明されています。したがって、これらの要因は、予測期間中に市場の成長の原動力として機能することが期待されています。
- 戦略的コラボレーション、パートナーシップ、製品の発売
AI は、R&D のタイムラインを急速に加速し、医薬品開発をより安価かつ迅速にし、承認の可能性を高めることで、医薬品の発見を変革する可能性があります。AI は医薬品の再利用研究の有効性を高めることもできます。
業界間の提携や協力の増加が市場を牽引しています。医薬品の発見と開発における AI の重要性の高まり、医薬品研究分野における AI 技術を含む研究開発活動への資金の急増が、世界市場の成長を牽引すると予測されています。したがって、業界間の協力やパートナーシップの増加が市場を牽引しています。
拘束
- 技術に関連する高コストと技術的制限
現在のヘルスケア分野は、医薬品や治療法のコスト増加など、いくつかの複雑な課題に直面しており、社会はこの分野で具体的かつ大幅な変化を必要としています。AI の成功は、大量のデータが利用可能かどうかにかかっています。これらのデータは、システムに提供されるその後のトレーニングに使用されるためです。さまざまなデータベース プロバイダーのデータにアクセスすると、企業に追加コストが発生する可能性があります。臨床試験は、特定の病状に対する医薬品の安全性と有効性を人間で確立することを目的としており、6 ～ 7 年の歳月と多額の資金投資が必要です。ただし、これらの試験に参加する分子のうち、承認に成功するのは 10 個のうち 1 個のみであり、これは業界にとって大きな損失です。これらの失敗は、不適切な患者選択、技術要件の不足、インフラストラクチャの貧弱さが原因である可能性があります。したがって、テクノロジーのコスト増加は、市場の成長の抑制要因となっています。
機会
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研究開発への投資の増加
研究開発活動の増加とクラウドベースのサービスおよびアプリケーションの採用の増加は、市場の成長に有益な機会をもたらすでしょう。
The industry of AI in biopharma continues to grow after a long period of sepsis. This is reflected in the ongoing flow of investments and increase in the number of collaborations between pharmaceutical corporations and AI companies in 2021 to the previous years. The Biopharma industry’s growth is largely influenced by the active engagement of leading pharmaceutical corporations in AI-related investments. The number of scientific publications in the field of AI in Biopharma, and research collaborations between pharma companies and AI-expertise vendors are rapidly increasing, yet, some pharma corporations are still critical of AI applications. ML and AI applications in the pharmaceutical and healthcare industries lead to the formation of a new interdisciplinary field of data-driven drug discovery in healthcare. Thus, rise in investment in R&D activities is acting as an opportunity for market growth.
Challenge
- Lack of skilled professionals
The shortage of skilled professionals is expected to hamper the market growth. The employees have to re-train or learn new skill sets to work efficiently on the complex AI machines to get the desired results for the drug. This challenge that prevents full-fledged adoption of AI in the pharmaceutical industry includes the lack of skilled personnel to operate AI-based platforms, limited budget for small organizations, apprehension of replacing humans leading to job loss, skepticism about the data generated by AI, and the black box phenomenon (that is, how the conclusions are reached by the AI platform). The shortage of skills acts as a major hindrance to drug discovery through AI, discouraging companies to adopt AI-based machines for drug discovery.
As skill demands are too high, it has manifested as a challenge to retain and manage skill-specified professionals. Moreover, technological advancement is another aspect that leads to the increased demand for skilled professionals. There is an urgent need for the education of professionals for AI-based technology. Lack of trained and experienced professionals and persistent skill gaps limit the employability prospects and access to quality jobs. It is therefore apparent that the availability of professionals equipped with adequate skills is challenging the market growth.
Post-COVID-19 Impact on Asia-Pacific Artificial Intelligence (AI) in Drug Discovery Market
The COVID-19 outbreak had a beneficial impact on the expansion of AI in drug discovery industry due to its widespread use by various organizations for the identification as well as screening of existing medicines used in the treatment of COVID-19. AI is useful in detecting active chemicals for the prevention of SARS-CoV, HIV, SARS-CoV-2, influenza virus, and others. During the pandemic, economies all over the world relied on AI-based medication discovery rather than traditional vaccine detection processes, which take years to create and are equally expensive, contributing to the growth of the market.
Manufacturers are making various strategic decisions to bounce back post-COVID-19. The players are conducting multiple R&D activities to improve the technology involved in the Wireless microphone. With this, the companies will bring advanced and accurate AI software to the market.
Recent Developments
- In March 2022, NVIDIA Corporation launched Clara Holoscan MGX to develop and deploy real-time AI applications. Clara Holoscan MGX expands the Clara Holoscan platform to provide an all-in-one, medical-grade reference architecture, as well as long-term software support, to accelerate innovation in the medical device industry. This will help the company for better AI performance in health sector for surgery, diagnostics, and drug discovery.
- In May 2022, Benevolent AI, a leading clinical-stage AI-enabled drug discovery company, announced that AstraZeneca has selected an additional novel target for Idiopathic Pulmonary Fibrosis (IPF) for its drug development portfolio, resulting in a milestone payment to Benevolent AI. This is the third novel target from the collaboration that has been identified using the Benevolent Platform across two disease areas, IPF and chronic kidney disease, and subsequently validated and selected for portfolio entry by AstraZeneca. This builds upon the recent extension of the collaboration with AstraZeneca to include two new disease areas, systemic lupus erythematosus, and heart failure, signed in January 2022. This has helped the company to make its collaboration stronger.
Asia-Pacific Artificial Intelligence (AI) in Drug Discovery Market Scope
Asia-Pacific Artificial Intelligence (AI) in drug discovery market is segmented into application, technology, drug type, offering, indication, and end use. The growth among segments helps you analyze niche pockets of growth and strategies to approach the market and determine your core application areas and the difference in your target markets.
APPLICATION
- Novel Drug Candidates
- Drug Optimization and Repurposing Preclinical Testing and Approval
- Drug Monitoring
- Finding New Diseases Associated Targets and Pathways
- Understanding Disease Mechanisms
- Aggregating and Synthesizing Information
- Formation & Qualification of Hypotheses
- De Novo Drug Design
- Finding Drug Targets of an Old Drug
- Others
アプリケーションに基づいて、市場は、新薬候補、薬物の最適化と再利用、前臨床試験と承認、薬物モニタリング、新しい疾患関連ターゲットと経路の発見、疾患メカニズムの理解、情報の集約と統合、仮説の形成と認定、新規薬物設計、古い薬物の薬物ターゲットの発見、その他に分類されます。
テクノロジー
- 機械学習（ML）
- ディープラーニング（DL）
- 自然言語処理 (NLP)
- その他
テクノロジーに基づいて、市場は機械学習 (ML)、ディープラーニング (DL)、自然言語処理 (NLP) などに分類されます。
薬剤の種類
- 小分子
- 巨大分子
薬物の種類に基づいて、市場は低分子と高分子に分類されます。
提供
- ソフトウェア
- サービス
提供内容に基づいて、市場はソフトウェアとサービスに分類されます。
表示
- 免疫腫瘍学
- 神経変性疾患
- 心血管疾患
- 代謝性疾患
- その他
適応症に基づいて、市場は免疫腫瘍学、神経変性疾患、心血管疾患、代謝性疾患、その他に分類されます。
最終使用
- 製薬・バイオテクノロジー企業
- 契約研究機関（CRO）
- 研究センターおよび学術機関
- その他
最終用途に基づいて、市場は製薬およびバイオテクノロジー企業、契約研究機関（CRO）、研究センターおよび学術機関、その他に分類されます。
アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）の地域分析/洞察
アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能 (AI) が分析され、アプリケーション、テクノロジー、薬剤の種類、提供、適応症、最終用途別に市場規模の情報が提供されます。
この市場レポートで取り上げられている国は、中国、日本、インド、韓国、シンガポール、タイ、マレーシア、オーストラリアとニュージーランド、フィリピン、インドネシア、その他のアジア太平洋諸国です。
- 2022年には、患者数の増加と人々の意識の高まりにより感染症診断キットの需要が高まり、アジア太平洋地域が3番目に優勢な地域となります。中国は、創薬のためのAIの技術的進歩の高まりにより成長すると予想されています。
レポートの国別セクションでは、市場の現在および将来の傾向に影響を与える国内市場における個別の市場影響要因と規制の変更も提供しています。新規販売、交換販売、国の人口統計、規制行為、輸出入関税などのデータ ポイントは、各国の市場シナリオを予測するために使用される主要な指標の一部です。また、国別データの予測分析を提供する際には、アジア太平洋ブランドの存在と可用性、地元および国内ブランドとの競争が激しいか少ないために直面する課題、販売チャネルの影響も考慮されます。
創薬市場シェア分析における競争環境とアジア太平洋地域の人工知能（AI）
アジア太平洋地域の創薬における人工知能 (AI) 市場の競争状況では、競合他社ごとに詳細が提供されます。詳細には、会社概要、会社の財務状況、収益、市場の可能性、研究開発への投資、新しい市場への取り組み、生産拠点と施設、会社の強みと弱み、製品の発売、製品試験パイプライン、製品の承認、特許、製品の幅と幅、アプリケーションの優位性、技術ライフライン曲線が含まれます。上記のデータ ポイントは、アジア太平洋地域の創薬における人工知能 (AI) 市場への会社の重点にのみ関連しています。
この市場で活動している主要企業としては、NVIDIA Corporation、IBM Corp.、Atomwise Inc.、Microsoft、Benevolent AI、Aria Pharmaceuticals, Inc.、DEEP GENOMICS、Exscientia、Cloud、Insilico Medicine、Cyclica、NuMedii, Inc.、Envisagenics、Owkin Inc.、BERG LLC、Schrödinger, Inc.、XtalPi Inc.、BIOAGE Inc.などが挙げられます。
SKU-
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目次
1 はじめに
1.1 研究の目的
1.2 市場の定義
1.3 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）の概要
1.4 通貨と価格
1.5 制限
1.6 対象市場
2 市場セグメンテーション
2.1 対象市場
2.2 GEOGRAPHICAL SCOPE
2.3 YEARS CONSIDERED FOR THE STUDY
2.4 DBMR TRIPOD DATA VALIDATION MODEL
2.5 PRIMARY INTERVIEWS WITH KEY OPINION LEADERS
2.6 MULTIVARIATE MODELLING
2.7 MARKET APPLICATION COVERAGE GRID
2.8 SOURCE LIFELINE CURVE
2.9 DBMR MARKET POSITION GRID
2.1 VENDOR SHARE ANALYSIS
2.11 SECONDARY SOURCES
2.12 ASSUMPTIONS
3 EXECUTIVE SUMMARY
4 PREMIUM INSIGHT
4.1 PESTEL ANALYSIS
4.2 PORETSR’S FIVE FORCES
5 MARKET OVERVIEW
5.1 DRIVERS
5.1.1 THE RISE IN INCIDENCE OF CHRONIC DISEASES PROPELS NEED FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY
5.1.2 STRATEGIC COLLABORATIONS, PARTNERSHIPS, AND PRODUCTS LAUNCH
5.1.3 REDUCTION IN TOTAL TIME INVOLVED IN DRUG DISCOVERY PROCESS
5.1.4 ADVANCEMENT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE HEALTHCARE INDUSTRY
5.2 RESTRAINTS
5.2.1 HIGH COST ASSOCIATED WITH TECHNOLOGY AND TECHNICAL LIMITATIONS
5.2.2 DISADVANTAGES AND RISKS ASSOCIATED WITH AI IN DRUG DISCOVERY
5.2.3 LACK OF AVAILABLE QUALITY DATA
5.3 OPPORTUNITIES
5.3.1 RISE IN THE INVESTMENTS FOR R&D
5.3.2 RISING HEALTHCARE INFRASTRUCTURE
5.3.3 DEVELOPMENT OF NOVEL TOOLS
5.4 CHALLENGES
5.4.1 THE ASIA PACIFIC SHORTAGE OF AI TALENT
5.4.2 ETHICAL, LEGAL, AND REGULATORY ISSUES FOR AI ADOPTION IN THE PHARMACEUTICAL SCIENCES
6 ASIA PACIFIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY OFFERING
6.1 OVERVIEW
6.2 SOFTWARE
6.2.1 INTEGRATED
6.2.2 STANDALONE
6.3 SERVICES
7 ASIA PACIFIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TECHNOLOGY
7.1 OVERVIEW
7.2 MACHINE LEARNING (ML)
7.2.1 SUPERVISED LEARNING
7.2.2 UNSUPERVISED LEARNING
7.2.3 REINFORCEMENT LEARNING
7.3 DEEP LEARNING
7.4 NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP)
7.5 OTHERS
8 ASIA PACIFIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET , BY DRUG TYPE
8.1 OVERVIEW
8.2 SMALL MOLECULE
8.3 LARGE MOLECULE
9 ASIA PACIFIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY APPLICATION
9.1 OVERVIEW
9.2 NOVEL DRUG CANDIDATES
9.2.1 PREDICT BIOACTIVITY OF SMALL MOLECULE
9.2.2 IDENTIFY BIOLOGICS TARGET
9.2.3 OTHERS
9.3 DRUG OPTIMISATION AND RE-PURPOSING PRE-CLINICAL TESTING AND APPROVAL
9.4 DRUG MONITORING
9.5 AGGREGATING AND SYNTHESIZING INFORMATION
9.6 DE NOVO DRUG DESIGN
9.7 FINDING DRUG TARGETS OF AN OLD DRUG
9.8 FORMATION & QUALIFICATION OF HYPOTHESES
9.9 UNDERSTANDING DISEASE MECHANISMS
9.1 FINDING NEW DISEASE-ASSOCIATED TARGETS AND PATHWAYS
9.11 OTHERS
10 ASIA PACIFIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY INDICATION
10.1 OVERVIEW
10.2 IMMUNE-ONCOLOGY
10.2.1 BREAST CANCER
10.2.2 LUNG CANCER
10.2.3 COLORECTAL CANCER
10.2.4 PROSTATE CANCER
10.2.5 PANCREATIC CANCER
10.2.6 BRAIN CANCER
10.2.7 LEUKEMIA
10.2.8 OTHERS
10.3 NEURODEGENERATIVE DISEASES
10.4 CARDIOVASCULAR DISEASES
10.5 METABOLIC DISEASES
10.6 OTHERS
11 ASIA PACIFIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET , BY END USE
11.1 OVERVIEW
11.2 CONTRACT RESEARCH ORGANIZATIONS
11.3 PHARMACEUTICAL & BIOTECHNOLOGY COMPANIES
11.4 RESEARCH CENTERS AND ACADEMIC INSTITUTES
11.5 OTHERS
12 ASIA PACIFIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION
12.1 ASIA-PACIFIC
12.1.1 中国
12.1.2 日本
12.1.3 韓国
12.1.4 インド
12.1.5 オーストラリアとニュージーランド
12.1.6 シンガポール
12.1.7 タイ
12.1.8 マレーシア
12.1.9 インドネシア
12.1.10 フィリピン
12.1.11 その他のアジア太平洋地域
13 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）：企業の状況
13.1 企業シェア分析: アジア太平洋
14 SWOT分析
15 企業プロフィール
15.1 NVIDIA 株式会社
15.1.1 会社概要
15.1.2 収益分析
15.1.3 企業株式分析
15.1.4 製品ポートフォリオ
15.1.5 最近の動向
15.2 マイクロソフト
15.2.1 会社概要
15.2.2 収益分析
15.2.3 企業株式分析
15.2.4 製品ポートフォリオ
15.2.5 最近の開発
15.3 IBM株式会社
15.3.1 会社のスナップショット
15.3.2 収益分析
15.3.3 企業株式分析
15.3.4 製品ポートフォリオ
15.3.5 最近の開発
15.4 シュレディンガー株式会社
15.4.1 会社のスナップショット
15.4.2 収益分析
15.4.3 企業株式分析
15.4.4 製品ポートフォリオ
15.4.5 最近の動向
15.5 バーグ合同会社
15.5.1 会社のスナップショット
15.5.2 企業株式分析
15.5.3 製品ポートフォリオ
15.5.4 最近の動向
15.6 アルディゲン
15.6.1 会社のスナップショット
15.6.2 製品ポートフォリオ
15.6.3 最近の動向
15.7 エクスシエンシア
15.7.1 会社のスナップショット
15.7.2 収益分析
15.7.3 製品ポートフォリオ
15.7.4 最近の動向
15.8 アリアファーマシューティカルズ株式会社
15.8.1 会社のスナップショット
15.8.2 製品ポートフォリオ
15.8.3 最近の動向
15.9 アトムワイズ株式会社
15.9.1 会社のスナップショット
15.9.2 製品ポートフォリオ
15.9.3 最近の動向
15.1 善意のAI
15.10.1 会社のスナップショット
15.10.2 収益分析
15.10.3 製品ポートフォリオ
15.10.4 最近の動向
15.11 バイオエイジ株式会社
15.11.1 会社のスナップショット
15.11.2 製品ポートフォリオ
15.11.3 最近の動向
15.12 クラウド
15.12.1 会社のスナップショット
15.12.2 製品ポートフォリオ
15.12.3 最近の開発
15.13 サイクリカ
15.13.1 会社概要
15.13.2 製品ポートフォリオ
15.13.3 最近の動向
15.14 ディープゲノミクス
15.14.1 会社概要
15.14.2 製品ポートフォリオ
15.14.3 最近の動向
15.15 エンヴィサジェニックス
15.15.1 会社概要
15.15.2 製品ポートフォリオ
15.15.3 最近の動向
15.16 インシリコメディシン
15.16.1 会社概要
15.16.2 製品ポートフォリオ
15.16.3 最近の動向
15.17 株式会社ニューメディ
15.17.1 会社概要
15.17.2 製品ポートフォリオ
15.17.3 最近の開発
15.18 株式会社オーキン
15.18.1 会社概要
15.18.2 製品ポートフォリオ
15.18.3 最近の開発
15.19 株式会社XTALPI
15.19.1 会社概要
15.19.2 製品ポートフォリオ
15.19.3 最近の動向
16 アンケート
17 関連レポート
表のリスト
表 1 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能 (AI)、提供別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表2 アジア太平洋地域における創薬市場における人工知能（AI）ソフトウェア、地域別、2020年～2029年（百万米ドル）
表3 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）ソフトウェア、タイプ別、2020年～2029年（百万米ドル）
表4 アジア太平洋地域における創薬市場における人工知能（AI）サービス、地域別、2020年～2029年（百万米ドル）
表5 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）、技術別、2020年～2029年（百万米ドル）
表6 アジア太平洋地域における機械学習（ML）と人工知能（AI）による創薬市場、地域別、2020年～2029年（百万米ドル）
表 7 アジア太平洋地域における創薬市場における機械学習 (ML) と人工知能 (AI)、技術別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表8 アジア太平洋地域における創薬市場における人工知能（AI）のディープラーニング、地域別、2020年～2029年（百万米ドル）
表9 アジア太平洋地域における自然言語処理（NLP）と人工知能（AI）による医薬品発見市場、地域別、2020年～2029年（百万米ドル）
表10 アジア太平洋地域における創薬市場における人工知能（AI）のその他、地域別、2020年～2029年（百万米ドル）
表11 アジア太平洋地域の医薬品発見市場における人工知能（AI）、医薬品タイプ別、2020年～2029年（百万米ドル）
表12 アジア太平洋地域における創薬市場における人工知能（AI）の小分子、地域別、2020年～2029年（百万米ドル）
表13 アジア太平洋地域における人工知能（AI）創薬市場における巨大分子、地域別、2020年～2029年（百万米ドル）
表14 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）、用途別、2020年～2029年（百万米ドル）
表15 アジア太平洋地域における人工知能（AI）創薬市場における新薬候補、地域別、2020年～2029年（百万米ドル）
表16 アジア太平洋地域における人工知能（AI）創薬市場における新薬候補、用途別、2020年～2029年（百万米ドル）
表17 アジア太平洋地域の医薬品最適化および再利用、創薬市場における人工知能（AI）の前臨床試験および承認、地域別、2020年～2029年（百万米ドル）
表18 アジア太平洋地域における医薬品モニタリングと人工知能（AI）による医薬品発見市場、地域別、2020年～2029年（百万米ドル）
表19 アジア太平洋地域における創薬市場における人工知能（AI）の情報集約と統合、地域別、2020年～2029年（百万米ドル）
表20 アジア太平洋地域における人工知能（AI）を活用した創薬市場における新規医薬品設計、地域別、2020年～2029年（百万米ドル）
表21 アジア太平洋地域における人工知能（AI）による新薬発見市場における旧薬の創薬ターゲットの発見、地域別、2020年～2029年（百万米ドル）
表22 アジア太平洋地域における創薬市場における人工知能（AI）の仮説形成と検証、地域別、2020年～2029年（百万米ドル）
表23 アジア太平洋地域における人工知能（AI）による創薬市場における疾患メカニズムの理解、地域別、2020年～2029年（百万米ドル）
表24 アジア太平洋地域における創薬市場における人工知能（AI）の新たな疾患関連ターゲットと経路の発見、地域別、2020年～2029年（百万米ドル）
表25 アジア太平洋地域における創薬市場における人工知能（AI）のその他、地域別、2020年～2029年（百万米ドル）
表26 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）、適応症別、2020年～2029年（百万米ドル）
表27 アジア太平洋地域における免疫腫瘍学の創薬市場における人工知能（AI） 地域別、2020年～2029年（百万米ドル）
表28 アジア太平洋地域における免疫腫瘍学の創薬市場における人工知能（AI）の適応症別、2020年～2029年（百万米ドル）
表29 アジア太平洋地域における神経変性疾患の創薬市場における人工知能（AI）の地域別、2020年～2029年（百万米ドル）
表30 アジア太平洋地域における人工知能（AI）創薬市場における心血管疾患、地域別、2020年～2029年（百万米ドル）
表31 アジア太平洋地域における代謝性疾患の創薬市場における人工知能（AI）地域別、2020年～2029年（百万米ドル）
表32 アジア太平洋地域における創薬市場における人工知能（AI）のその他、地域別、2020年～2029年（百万米ドル）
表 33 グローバル アジア太平洋地域 創薬市場における人工知能 (AI)、最終用途別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表34 アジア太平洋地域における創薬市場における人工知能（AI）の契約研究機関、地域別、2020年～2029年（百万米ドル）
表35 アジア太平洋地域の医薬品・バイオテクノロジー企業による創薬市場における人工知能（AI）の地域別、2020年～2029年（百万米ドル）
表36 アジア太平洋地域における創薬市場における人工知能（AI）研究センターおよび学術機関、地域別、2020年～2029年（百万米ドル）
表37 アジア太平洋地域における創薬市場における人工知能（AI）のその他、地域別、2020年～2029年（百万米ドル）
表38 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）、国別、2020年～2029年（百万米ドル）
表 39 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能 (AI)、提供別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表40 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）ソフトウェア、タイプ別、2020年～2029年（百万米ドル）
表41 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）、技術別、2020年～2029年（百万米ドル）
表42 アジア太平洋地域における創薬市場における人工知能（AI）の機械学習（ML）、技術別、2020年～2029年（百万米ドル）
表43 アジア太平洋地域の医薬品発見市場における人工知能（AI）、医薬品タイプ別、2020年～2029年（百万米ドル）
表44 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）、用途別、2020年～2029年（百万米ドル）
表45 アジア太平洋地域における人工知能（AI）創薬市場における新薬候補、用途別、2020年～2029年（百万米ドル）
表46 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）、適応症別、2020年～2029年（百万米ドル）
表47 アジア太平洋地域における免疫腫瘍学の創薬市場における人工知能（AI）の適応症別、2020年～2029年（百万米ドル）
表48 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）、最終用途別、2020年～2029年（百万米ドル）
表49 中国創薬市場における人工知能（AI）、提供別、2020年～2029年（百万米ドル）
表50 中国創薬市場における人工知能（AI）ソフトウェア、タイプ別、2020年～2029年（百万米ドル）
表51 中国の創薬市場における人工知能（AI）、技術別、2020年～2029年（百万米ドル）
表52 中国における創薬市場における人工知能（AI）の機械学習（ML）、技術別、2020年～2029年（百万米ドル）
表53 中国の医薬品発見市場における人工知能（AI）、医薬品タイプ別、2020年～2029年（百万米ドル）
表54 中国創薬市場における人工知能（AI）、用途別、2020年～2029年（百万米ドル）
表55 中国創薬市場における人工知能（AI）の新薬候補、用途別、2020年～2029年（百万米ドル）
表56 中国の創薬市場における人工知能（AI）、適応症別、2020年～2029年（百万米ドル）
表57 中国免疫腫瘍学の創薬市場における人工知能（AI）適応症別、2020年～2029年（百万米ドル）
表58 中国の創薬市場における人工知能（AI）、最終用途別、2020年～2029年（百万米ドル）
表59 日本創薬市場における人工知能（AI）、提供分野別、2020年～2029年（百万米ドル）
表60 日本における創薬市場における人工知能（AI）ソフトウェア、タイプ別、2020年～2029年（百万米ドル）
表61 日本創薬市場における人工知能（AI）、技術別、2020年～2029年（百万米ドル）
表62 日本における機械学習（ML）と人工知能（AI）の創薬市場、技術別、2020年～2029年（百万米ドル）
表63 日本における医薬品発見市場における人工知能（AI）、医薬品タイプ別、2020年～2029年（百万米ドル）
表64 日本における創薬市場における人工知能（AI）、用途別、2020年～2029年（百万米ドル）
表65 日本における人工知能（AI）創薬市場における新薬候補、用途別、2020年～2029年（百万米ドル）
表66 日本における創薬市場における人工知能（AI）、適応症別、2020年～2029年（百万米ドル）
表67 日本免疫腫瘍学の創薬市場における人工知能（AI）の適応症別、2020年～2029年（百万米ドル）
表68 日本における創薬市場における人工知能（AI）、最終用途別、2020年～2029年（百万米ドル）
表69 韓国の創薬市場における人工知能（AI）、提供別、2020年～2029年（百万米ドル）
表 70 韓国の創薬市場における人工知能 (AI) ソフトウェア、タイプ別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 71 韓国の創薬市場における人工知能 (AI)、技術別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 72 韓国の創薬市場における人工知能 (AI) における機械学習 (ML)、技術別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 73 韓国の医薬品発見市場における人工知能 (AI)、医薬品タイプ別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 74 韓国の創薬市場における人工知能 (AI)、用途別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 75 韓国の創薬市場における人工知能 (AI) の新薬候補、用途別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 76 韓国の創薬市場における人工知能 (AI)、適応症別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 77 韓国の免疫腫瘍学における人工知能 (AI) による創薬市場、適応症別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 78 韓国の創薬市場における人工知能 (AI)、最終用途別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 79 インドの創薬市場における人工知能 (AI)、提供別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表80 インド 創薬市場における人工知能（AI）ソフトウェア、タイプ別、2020年～2029年（百万米ドル）
表81 インドの創薬市場における人工知能（AI）、技術別、2020年～2029年（百万米ドル）
表 82 インド 機械学習 (ML) と人工知能 (AI) による創薬市場、技術別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表83 インドの医薬品発見市場における人工知能（AI）、医薬品タイプ別、2020年～2029年（百万米ドル）
表84 インドの創薬市場における人工知能（AI）、用途別、2020年～2029年（百万米ドル）
表 85 インド 創薬市場における人工知能 (AI) の新薬候補、用途別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 86 インドの創薬市場における人工知能 (AI)、適応症別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 87 インドの免疫腫瘍学における人工知能 (AI) 創薬市場、適応症別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 88 インドの創薬市場における人工知能 (AI)、最終用途別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 89 オーストラリアとニュージーランドの創薬市場における人工知能 (AI)、提供別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表90 オーストラリアとニュージーランドの創薬市場における人工知能（AI）ソフトウェア、タイプ別、2020年～2029年（百万米ドル）
表91 オーストラリアとニュージーランドの創薬市場における人工知能（AI）、技術別、2020年～2029年（百万米ドル）
表92 オーストラリアとニュージーランドの創薬市場における人工知能（AI）における機械学習（ML）、技術別、2020年～2029年（百万米ドル）
表93 オーストラリアとニュージーランドの医薬品発見市場における人工知能（AI）、医薬品タイプ別、2020年～2029年（百万米ドル）
TABLE 94 AUSTRALIA & NEW ZEALAND ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY APPLICATION, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 95 AUSTRALIA & NEW ZEALAND NOVEL DRUG CANDIDATES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY APPLICATION, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 96 AUSTRALIA & NEW ZEALAND ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY INDICATION, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 97 AUSTRALIA & NEW ZEALAND IMMUNO-ONCOLOGY IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY INDICATION, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 98 AUSTRALIA & NEW ZEALAND ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY END USE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 99 SINGAPORE ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY OFFERING, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 100 SINGAPORE SOFTWARE IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 101 SINGAPORE ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TECHNOLOGY, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 102 SINGAPORE MACHINE LEARNING (ML) IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TECHNOLOGY, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 103 SINGAPORE ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY DRUG TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 104 SINGAPORE ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY APPLICATION, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 105 SINGAPORE NOVEL DRUG CANDIDATES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY APPLICATION, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 106 SINGAPORE ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY INDICATION, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 107 SINGAPORE IMMUNO-ONCOLOGY IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY INDICATION, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 108 SINGAPORE AARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY END USE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 109 THAILAND ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY OFFERING, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 110 THAILAND SOFTWARE IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 111 THAILAND ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TECHNOLOGY, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 112 THAILAND MACHINE LEARNING (ML) IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TECHNOLOGY, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 113 THAILAND ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY DRUG TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 114 THAILAND ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY APPLICATION, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 115 THAILAND NOVEL DRUG CANDIDATES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY APPLICATION, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 116 THAILAND ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY INDICATION, 2020-2029 (USD MILLION)
TABLE 117 THAILAND IMMUNO-ONCOLOGY IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY INDICATION, 2020-2029 (USD MILLION)
表 118 タイの創薬市場における人工知能 (AI)、最終用途別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 119 マレーシアの創薬市場における人工知能 (AI)、提供別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 120 マレーシアの創薬市場における人工知能 (AI) ソフトウェア、タイプ別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 121 マレーシアの創薬市場における人工知能 (AI)、技術別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 122 マレーシアの創薬市場における人工知能 (AI) における機械学習 (ML)、技術別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 123 マレーシアの医薬品発見市場における人工知能 (AI)、医薬品タイプ別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 124 マレーシアの創薬市場における人工知能 (AI)、用途別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 125 マレーシアの創薬市場における人工知能 (AI) の新薬候補、用途別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 126 マレーシアの創薬市場における人工知能 (AI)、適応症別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 127 マレーシアの免疫腫瘍学の創薬市場における人工知能 (AI)、適応症別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 128 マレーシアの創薬市場における人工知能 (AI)、最終用途別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 129 インドネシアの創薬市場における人工知能 (AI)、提供別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 130 インドネシアの創薬市場における人工知能 (AI) ソフトウェア、タイプ別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 131 インドネシアの創薬市場における人工知能 (AI)、技術別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 132 インドネシアの創薬市場における人工知能 (AI) における機械学習 (ML)、技術別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 133 インドネシアの医薬品発見市場における人工知能 (AI)、医薬品タイプ別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 134 インドネシアの創薬市場における人工知能 (AI)、用途別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 135 インドネシアの創薬市場における人工知能 (AI) の新薬候補、用途別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 136 インドネシアの創薬市場における人工知能 (AI)、適応症別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 137 インドネシアの創薬市場における人工知能 (AI) の免疫腫瘍学、適応症別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 138 インドネシアの創薬市場における人工知能 (AI)、最終用途別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 139 フィリピンの創薬市場における人工知能 (AI)、提供別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 140 フィリピンの創薬市場における人工知能 (AI) ソフトウェア、タイプ別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 141 フィリピンの創薬市場における人工知能 (AI)、技術別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 142 フィリピンの創薬市場における人工知能 (AI) における機械学習 (ML)、技術別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 143 フィリピンの医薬品発見市場における人工知能 (AI)、医薬品タイプ別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 144 フィリピンの創薬市場における人工知能 (AI)、用途別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 145 フィリピンの創薬市場における人工知能 (AI) の新薬候補、用途別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 146 フィリピンの創薬市場における人工知能 (AI)、適応症別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 147 フィリピンの免疫腫瘍学における人工知能 (AI) 創薬市場、適応症別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 148 フィリピンの創薬市場における人工知能 (AI)、最終用途別、2020-2029 年 (百万米ドル)
表 149 アジア太平洋地域のその他の地域における創薬市場における人工知能 (AI)、提供別、2020-2029 年 (百万米ドル)
図表一覧
図1 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）：セグメンテーション
図2 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）：データ三角測量
図3 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）：DROC分析
図4 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）：アジア太平洋地域と地域市場の比較分析
図5 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）：企業調査分析
図6 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）：インタビュー人口統計
図7 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）：市場アプリケーションカバレッジグリッド
図 8 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能 (AI): DBMR 市場ポジション グリッド
図9 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）：ベンダーシェア分析
図10 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）：セグメンテーション
図11 医薬品開発コストの抑制と医薬品開発プロセスにかかる時間の短縮に対するニーズの高まり、クラウドベースのアプリケーションとサービスの採用の増加、そしてブロックバスター医薬品の特許切れが迫っていることが、2022年から2029年の予測期間におけるアジア太平洋の医薬品開発における人工知能（AI）市場の成長を牽引すると予想されています。
図12 2022年と2029年にアジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）ではソフトウェアが最大のシェアを占めると予想されている
図13 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）の推進要因、制約、機会、課題
図14 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）：提供内容別、2021年
図15 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）：提供分野別、2022年～2029年（百万米ドル）
図16 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）：提供分野別、CAGR（2022-2029年）
図17 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）：提供内容別、ライフライン曲線
図18 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）：技術別、2021年
図19 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）：技術別、2022年～2029年（百万米ドル）
図20 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）：技術別、CAGR（2022-2029年）
図21 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）：技術別、ライフライン曲線
図22 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）：医薬品タイプ別、2021年
図23 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）：医薬品タイプ別、2022年～2029年（百万米ドル）
図24 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）：医薬品タイプ別、CAGR（2022-2029年）
図25 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）：医薬品タイプ別、ライフライン曲線
図26 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）：用途別、2021年
図27 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）：用途別、2020年～2029年（百万米ドル）
図28 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）：アプリケーション別、CAGR（2022-2029年）
図29 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）：用途別、ライフライン曲線
図30 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）：適応症別、2021年
図31 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）：適応症別、2020年～2029年（百万米ドル）
図32 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）：適応症別、CAGR（2022-2029年）
図33 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）：適応症別、ライフライン曲線
図34 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）：最終用途別、2021年
図 35 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能 (AI): 最終用途別、2022-2029 年 (百万米ドル)
図 36 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能 (AI): 最終用途別、CAGR (2022-2029)
図37 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）：最終用途別、ライフライン曲線
図38 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）：スナップショット（2021年）
図39 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）：国別（2021年）
図40 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）：国別（2022年および2029年）
図41 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）：国別（2021年および2029年）
図42 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）：提供内容別（2022-2029年）
図43 アジア太平洋地域の創薬市場における人工知能（AI）：企業シェア2021（％）
調査方法
データ収集と基準年分析は、大規模なサンプル サイズのデータ収集モジュールを使用して行われます。この段階では、さまざまなソースと戦略を通じて市場情報または関連データを取得します。過去に取得したすべてのデータを事前に調査および計画することも含まれます。また、さまざまな情報ソース間で見られる情報の不一致の調査も含まれます。市場データは、市場統計モデルと一貫性モデルを使用して分析および推定されます。また、市場シェア分析と主要トレンド分析は、市場レポートの主要な成功要因です。詳細については、アナリストへの電話をリクエストするか、お問い合わせをドロップダウンしてください。
DBMR 調査チームが使用する主要な調査方法は、データ マイニング、データ変数が市場に与える影響の分析、および一次 (業界の専門家) 検証を含むデータ三角測量です。データ モデルには、ベンダー ポジショニング グリッド、市場タイムライン分析、市場概要とガイド、企業ポジショニング グリッド、特許分析、価格分析、企業市場シェア分析、測定基準、グローバルと地域、ベンダー シェア分析が含まれます。調査方法について詳しくは、お問い合わせフォームから当社の業界専門家にご相談ください。
カスタマイズ可能
Data Bridge Market Research は、高度な形成的調査のリーダーです。当社は、既存および新規のお客様に、お客様の目標に合致し、それに適したデータと分析を提供することに誇りを持っています。レポートは、対象ブランドの価格動向分析、追加国の市場理解 (国のリストをお問い合わせください)、臨床試験結果データ、文献レビュー、リファービッシュ市場および製品ベース分析を含めるようにカスタマイズできます。対象競合他社の市場分析は、技術ベースの分析から市場ポートフォリオ戦略まで分析できます。必要な競合他社のデータを、必要な形式とデータ スタイルでいくつでも追加できます。当社のアナリスト チームは、粗い生の Excel ファイル ピボット テーブル (ファクト ブック) でデータを提供したり、レポートで利用可能なデータ セットからプレゼンテーションを作成するお手伝いをしたりすることもできます。
