医薬品ディスカバリー市場規模、株式、トレンド分析レポートにおける中東・アフリカの人工知能(AI) – 業界概要と予測 2033

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医薬品ディスカバリー市場規模、株式、トレンド分析レポートにおける中東・アフリカの人工知能(AI) – 業界概要と予測 2033

医薬品市場における中東・アフリカの人工知能(AI)、アプリケーション(ノベル医薬品の候補、医薬品の最適化、医薬品の承認、医薬品のモニタリング、新疾患の関連ターゲットと病態の発見、病気のメカニズムの理解、集計・統合情報、処方・健康薬の処方、薬の解明、薬の解明、薬の解明、薬の解明、薬の解明、薬の解明、薬の解明、薬の解明、薬の解明、薬の解明、薬の解明、薬、薬の解明、薬、薬の解明、薬、薬、薬の解明、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、

  • Healthcare
  • Aug 2022
  • MEA
  • 350 ページ
  • テーブル数: 220
  • 図の数: 60

医薬品ディスカバリー市場規模、株式、トレンド分析レポートにおける中東・アフリカの人工知能(AI)

Market Size in USD Billion

CAGR :  % Diagram

Chart Image USD 117.20 Million USD 2,569.38 Million 2025 2033
Diagram 予測期間
2026 –2033
Diagram 市場規模(基準年)
USD 117.20 Million
Diagram Market Size (Forecast Year)
USD 2,569.38 Million
Diagram CAGR
%
Diagram Major Markets Players
  • Insilico Medicine(米国)、M42(米国)、G42 Healthcare(米国)、BenevolentAI(英国)、Exscientia(英国)

医薬品市場における中東・アフリカの人工知能(AI)、アプリケーション(ノベル医薬品の候補、医薬品の最適化、医薬品の承認、医薬品のモニタリング、新疾患の関連ターゲットと病態の発見、病気のメカニズムの理解、集計・統合情報、処方・健康薬の処方、薬の解明、薬の解明、薬の解明、薬の解明、薬の解明、薬の解明、薬の解明、薬の解明、薬の解明、薬の解明、薬の解明、薬、薬の解明、薬、薬の解明、薬、薬、薬の解明、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、薬、

薬物発見における中東とアフリカの人工知能(AI)市場概観

創薬市場における中東・アフリカの人工知能(AI)は、2025年のUSD 117.20百万そして、達するために写し出されます2033年までに2,569.38百万米ドル, 成長2026年から2033年にかけて47.1%のCAGR. 市場はヘルスケアのデジタル化への投資の増加によって運転される安定した拡張を目撃しています, 精密医学への関心を高める, 薬の発見の適性を加速し、研究開発コストを削減するためにAI対応プラットフォームの採用を増加.

製薬会社、研究機関、技術プロバイダがAI、機械学習、ビッグデータ分析を初期段階の医薬品開発に統合する協業を加速しています。 中東の政府は、積極的にヘルスケアイノベーションのイニシアチブをサポートしており、アフリカ市場を選択すると、高度の計算生物学ツールが徐々に採用されています。 慢性疾患の負担が増加し、より迅速で費用対効果の高い医薬品開発プロセスの必要性とともに、ステークホルダーがAIを活用した医薬品発見ソリューションに移行し、標的識別、リード最適化、臨床試験の効率性を高めています。

主な市場動向と洞察

  • サウジアラビアは、2025年に最大28.6%の創薬市場において、中東とアフリカの人工知能(AI)を投薬し、強力な政府主導の医療イノベーションプログラムとバイオテクノロジー研究インフラの急速な拡大により支援しました。
  • Novel Drug Candidatesのセグメントは、2025年に38.9%のシェアを持ち、初期段階の創薬におけるAIモデルの強力な採用によって駆動され、腫瘍学および代謝疾患の新たな治療分子を識別する
  • アラブ首長国連邦は、2026年から2033年までのCAGRで急速に成長する国であると予想され、AIを搭載したヘルスケアエコシステム、精密医療取り組み、グローバル製薬企業とのコラボレーションによる投資で燃料を供給しました。
  • 医薬品の最適化と再生は、最も急速に成長しているアプリケーションタイプであり、22.6%のCAGRを登録し、費用対効果の高い医薬品開発戦略の要求の急増を反映しています。
  • 機械学習セグメントは、パターン認識、分子スクリーニング、および薬物検出ワークフローの予測分析における強力な機能によって導かれる2025年に46.1%の収益シェアで技術カテゴリを支配しました。
  • 中小企業は、幅広い適用性、低開発コスト、AIモデルのトレーニング精度を高める強力な歴史データセットによって好まれる市場の47.5%のために考慮しました。
  • サービスセグメントは、AIコンサルティング、マネージドサービス、および薬物検出プロジェクトにおけるデータ分析サポートの需要の増加による、22.3%のCAGRで最速成長する製品カテゴリです。

市場規模と予測

  • グローバル市場価値(2025):米ドル117.20百万
  • 予想される市場価値(2033):USD 2,569.38,000,000
  • 予測CAGR (2026-2033): 47.1%
  • 2025年のリーディングカントリー:サウジアラビア
  • 最速成長国: アラブ首長国連邦

Middle East and Africa Artificial Intelligence (AI) in Drug Discovery Market

レポートスコープと医薬品ディスカバリー市場セグメントにおける中東・アフリカの人工知能(AI)

アトリビュート

薬の発見のキーの中東とアフリカの人工知能(AI)マーケットインサイト

カバーされる区分

  • によってアプリケーション: ノベル医薬品の候補、薬物の最適化と前臨床検査および承認の除去、薬物の監視、新しい病気の関連ターゲットと経路の発見、疾患のメカニズムの理解、病気のメカニズムの解明と統合情報、処方とハイポテスの評価、デノポ薬の設計、古い医薬品の薬物標的の特定
  • 技術によって:機械学習、ディープラーニング、自然言語処理、その他
  • 医薬品の種類別: 小さな分子と大きな分子
  • 提供によって:ソフトウェア・サービス
  • 徴候によって:免疫腫瘍学、神経変性疾患、心血管疾患、代謝疾患、その他
  • エンド使用: 受託研究機関(CRO)、医薬品・バイオテクノロジー企業、研究センター、学術機関等

カバーされた国

中東・アフリカ

· サウジアラビア

・米国

・南アフリカ

· エジプト

・イスラエル

・中東・アフリカの残り

主要市場プレイヤー

インシリコ医学(アメリカ)

M42の特長(アメリカ)

G42 ヘルスケア(アメリカ)

ベンボレンティー(アメリカ)

科学研究(アメリカ)

・イソモルフィックラボ(U.K.)

・Schrödinger, Inc.(米国)

・Atomwise Inc.(米国)

・再帰医薬品(米国)

・Cyclica Inc.(カナダ)

・ヴァロヘルス(米国)

・オワキン(フランス)

・ CytoReason(イスラエル)

・ Quris AI(イスラエル)

・Teva Pharmaceutical Industries Ltd.(イスラエル)

・バイオセル治療薬(米国)

・XtalPi Inc.(中国)

・Deep Genomics Inc.(カナダ)

・Iktos(フランス)

・Verge Genomics(米国)

マーケットチャンス

・デノボ分子設計のための遺伝子AIの普及

・大規模ゲノム、臨床、および現実世界医療データセットの可用性の向上

・AI対応医薬品開発および承認経路の高速化規制対応

付加価値データインフォセットを追加

市場価値、成長率、セグメンテーション、地理的カバレッジ、主要なプレーヤーなどの市場シナリオに関する洞察に加えて、Data Bridge Market Researchがキュレーションした市場レポートには、詳細なエキスパート分析、患者疫学、パイプライン分析、価格設定分析、規制フレームワークも含まれています。

医薬品市場動向における中東・アフリカの人工知能(AI)

トレンド:AI主導の精密医療への取り組みの拡大

製薬企業や地域を横断した研究機関は、AIを搭載したプラットフォームを採用し、精密医療をサポートし、疾患バイオマーカーや患者固有の治療経路の早期識別を可能にしています。 政府は、国立ゲノムプログラムやデジタルヘルスインフラに投資し、初期段階の創薬ワークフローで機械学習の統合を加速しています。また、グローバルバイオテクノロジー企業とのコラボレーションにより、腫瘍学や希少疾患研究の計算的研究能力を強化しています。 例えば、イスラエルの国家ゲノムとAIの創薬プログラムは、大規模なバイオマーカーマッピングと標的療法開発をサポートしています。

医薬品ディスカバリー・マーケット・ダイナミクスの中東とアフリカの人工知能(AI)

主要市場ドライバー:ヘルスケアのデジタル化とバイオテクノロジーイノベーションにおけるライジング投資

医療の近代化とバイオテクノロジー開発に注力しているのは、特に湾岸諸国における医薬品の発見におけるAI導入を著しく推進しています。 政府と民間投資家は、AIベースの研究拠点に資金を供給し、製薬会社とテクノロジープロバイダー間のパートナーシップを促進し、医薬品開発サイクルを加速し、研究開発コストを削減します。 より速い治療ソリューションのための病気の負担と需要を高めることで、さらにサポートされます。 たとえば、サウジアラビアのVision 2030ヘルスケア変革プログラムでは、医薬品研究と創薬パイプラインにおけるAI統合を積極的に推進しています。

主要な拘束/チャレンジ:限られた研究インフラと高い実装コスト

強力な成長の可能性にもかかわらず、市場は、不均等な研究インフラ開発と高度なAI創薬プラットフォームの実装の高コストによる課題に直面しています。 アフリカの多くの国では、高性能コンピューティングシステム、熟練したデータサイエンティスト、および効果的なAIモデルのトレーニングに必要な大規模な生物医学データセットへのアクセスが欠如しています。 また、エンドツーエンドのAI対応創薬システムを採用し、より小規模なバイオテクノロジー企業が財務制約に直面しています。 たとえば、南アフリカのいくつかの研究機関は、高度なAIインフラストラクチャの限られた資金による伝統的な計算方法に依存しています。

主な市場機会:クラウドベースのAIドラッグディスカバリープラットフォームの拡張

クラウドコンピューティングとスケーラブルなAIプラットフォームの採用が増加し、MEA市場を横断するドラッグディスカバリー機能の拡大に大きなチャンスをもたらします。 クラウドベースのソリューションは、インフラコストを削減し、クロスボーダーコラボレーションを有効にし、スタートアップや研究機関向けの高度な計算ツールへのアクセスを提供します。 グローバルなクラウドサービスプロバイダと地域医療エコシステムとのパートナーシップをさらに強化し、データアクセシビリティと分析効率を高めています。 例えば、UAEに拠点を置くバイオテクノロジーアクセラレータは、クラウドAIプラットフォームを活用して早期の創薬とバーチャルスクリーニングプログラムをサポートしています。

医薬品市場規模における中東・アフリカの人工知能(AI)

薬物検出市場での中東とアフリカの人工知能(AI)は、アプリケーション、技術、薬の種類、提供、表示、エンドの使用に基づいてセグメント化されます。

  • 用途別

適用に基づいて、医薬品の発見市場での中東とアフリカの人工知能(AI)は、新規の薬物候補、薬物の最適化および再浄化、前方テストおよび承認、薬物監視、標的および経路識別、病気のメカニズムの理解、データ集計および仮説生成、およびデノボ薬の設計に分けられます。 Novel Drug Candidates は、2025 年に 38.9% シェアで市場を支配し、初期段階の薬物発見における AI モデルの強力な採用によって運転され、腫瘍学および代謝疾患のまわりで新しい治療分子を識別します。 イスラエルとサウジアラビアの製薬会社は、AI主導のスクリーニングプラットフォームを使用して、ヒットした識別を加速し、実験コストを削減しています。 ゲノム、プロテオミック、および化学データセットの入手可能性をさらに強化し、モデルの精度を強化します。 AI対応のプラットフォームは、薬様や毒性プロファイルの予測も改善しています。 イノベーション主導の医薬品パイプラインの拡大は、セグメント優位性をサポートしています。 バイオテクノロジー企業と学術機関とのコラボレーションを拡大し、さらなる発見効率を高めています。

2026年から2033年までの22.6%の最も速いCAGRで成長し、費用効果が大きいおよび時間の有効な薬剤の開発の作戦のための上昇の要求によって運転される薬物の最適化および除去の区分は期待されます。 AIアルゴリズムは、既存の医薬品の新しい治療用途を特定し、開発リスクや規制のタイムラインを大幅に削減するために使用されます。 UAEや南アフリカなどの国々は、薬の補給を積極的に支援し、医療ニーズに対処しています。 機械学習モデルは、分子変更と投与量の最適化プロセスを改善しています。 希少疾患や慢性疾患に重点を置き、さらなる採用を加速する。 実際のデータ統合の拡大は、このセグメントにおける予測機能を強化しています。

  • テクノロジー

技術に基づき、機械学習、深層学習、自然言語処理(NLP)、その他に市場をセグメント化。 マシン学習セグメントは、パターン認識、分子スクリーニング、および薬物検出ワークフローの予測分析における強力な機能によって駆動され、2025年に46.1%のシェアで市場を支配しました。 MLモデルは、医薬品パイプラインのターゲット識別、化合物スクリーニング、および毒性予測で広く使用されています。 サウジアラビアやイスラエルなどの国々は、ML対応のリサーチプラットフォームに投資しています。 構造化された生物医学的なデータセットの拡大の可用性はモデル性能を高めます。 クラウドベースのコンピューティングシステムとの統合により、スケーラビリティが向上します。 早期創薬段階における継続的な採用により、持続的なリーダーシップが保証されます。

ディープラーニングのセグメントは、タンパク質フォールディング、ゲノムシーケンス、マルチオミクスデータセットなどの複雑な生物学的データを分析する能力によって駆動され、2026から2033までの21.9%の最速のCAGRで成長することが期待されます。 深層学習モデルは、構造ベースの薬物設計とバイオマーカーの発見でますます使用されています。 UAEとイスラエルの計算力とクラウドインフラの拡大により、高度なモデルのトレーニングが可能になります。 AIスタートアップと製薬企業とのコラボレーションが加速するイノベーションです。 高精度予測モデルの需要が高まり、さらなる採用が高まっています。 セグメントは、次世代創薬ワークフローに不可欠になっています。

  • 医薬品の種類別

薬の種類に基づいて、市場は小さな分子と大きな分子(生物学)に分けられます。 小型分子セグメントは、2025年に47.5%のシェアを持つ市場を支配し、幅広い適用性、低開発コスト、AIモデルのトレーニング精度を高める強力な歴史データセットによって駆動しました。 サウジアラビアおよび南アフリカの製薬会社では、慢性疾患治療の開発のための小さな分子パイプラインを好む。 分子の最適化、結合の類縁の予測および毒性評価のためにAIのツールが広く使用されています。 ジェネリック医薬品開発に注力し、採用を強化。 計算式化学プラットフォームとの強力な統合により、優位性が向上します。 腫瘍学および心血管疾患の継続的な需要は、市場リーダーシップを維持します。

2026年から2033年までの20.8%の最も速いCAGRで成長し、ターゲット療法および精密医学のための要求の増加によって運転される大きい分子(生物学)の区分は期待されます。 抗体設計、タンパク質工学、バイオロジックの最適化において、AIは重要な役割を果たしています。 イスラエルやUAEなどの国々は、バイオロジックに焦点を当てた研究エコシステムに投資しています。 がんおよび自己免疫疾患の有望性を加速する要求です。 高度なシミュレーションツールは、生物学的安定性と有効性予測を改善しています。 世界的な製薬会社と地域バイオテクノロジー企業とのパートナーシップを拡大し、さらなる成長を加速しています。

  • 提供サービス

提供に基づいて、市場はソフトウェアおよびサービスに分けられます。 ソフトウェアセグメントは、AIプラットフォームの広範な導入、予測モデリングツール、製薬企業全体のクラウドベースの創薬ソフトウェアによって駆動され、2025年に58.2%のシェアで市場を支配しました。 ソフトウェアソリューションは、大規模な生物医学データセットのスケーラブルな解析とマルチオミクスデータの統合を可能にします。 サウジアラビアやイスラエルなどの国々は、研究機関におけるAIソフトウェアプラットフォームを急速に展開しています。 創薬ワークフローにおける自動化の需要増加が、さらなる採用を強化しています。 AIアルゴリズムの継続的なアップグレードとコンピューティング機能が優れている。 バイオテクノロジーハブの強力なエコシステム開発により、ソフトウェアの普及率を高めます。

2026年から2033年までの22.3%の最も速いCAGRでサービスセグメントを成長させ、AIコンサルティング、マネージドサービス、およびドラッグディスカバリープロジェクトにおけるデータ分析サポートの需要が高まっています。 製薬企業は、高度にAIの統合と専門サービスプロバイダへのモデル開発をアウトソーシングしています。 UAEや南アフリカなどの国々は、主要なサービスアウトソーシングハブとして誕生しています。 AIワークフローの複雑性を増大させ、エキスパートサービスに対する信頼度を高めています。 CROのパートナーシップの拡大は、さらなる成長を加速しています。 カスタマイズされたAIソリューションのためのライジングの必要性は、サービス導入を強化しています。

  • インディケーション

徴候に基づいて、市場は免疫腫瘍学、神経変性疾患、心血管疾患、代謝疾患、その他に分けられます。 免疫腫瘍学のセグメントは、2025年に41.2%のシェアで市場を支配し、高がんの罹患率とイスラエル、サウジアラビア、UAEを横断した精密腫瘍学研究の強力な投資によって駆動しました。 AIは腫瘍のプロファイリング、バイオマーカーの発見および免疫療法の最適化のために広く利用されています。 ゲノムシーケンシングの採用の増加は、治療ターゲティングを改善しています。 バイオテクノロジー企業と学術機関の連携が加速するイノベーション パーソナライズされたがんの治療に対する需要の高まりは、優位性を強化します。 腫瘍学研究のための継続的な資金調達は、市場リーダーシップをサポートしています。

神経変性疾患のセグメントは、アルツハイマー病、パーキンソン病、その他の神経障害の蔓延を増加させることにより、21.7%の最速CAGRで成長することが期待されます。 AIモデルは早期診断、バイオマーカーの識別、および薬物ターゲットの発見に使用されます。 イスラエルやUAEなどの国々は脳研究や神経情報学プログラムに投資しています。 成長する老化人口は、MEAの病気の負担が増加しています。 神経イメージングおよび計算生物学の進歩は研究の正確さを改善しています。 臨床研究のコラボレーションを拡大することで、さらなる成長をサポートします。

  • エンド使用

エンドユースをベースに、契約研究機関(CRO)、医薬品・バイオテクノロジー企業、研究センター、学術機関等に市場を区分しています。 製薬&バイオテクノロジー企業セグメントは、AI主導の創薬プラットフォームの強力な採用と研究開発のデジタル変革への投資の増加によって駆動され、2025年に50.4%のシェアで市場を支配しました。 サウジアラビア、イスラエル、UAEの企業は、ターゲット識別と分子最適化のためのAIツールを積極的に展開しています。 世界的な製薬イノベーションの競争を成長させ、採用を推進しています。 大規模な生物医学データセットの可用性は、効率性を高めます。 AIベンダーとの強力なパートナーシップにより、実装をサポートします。 デジタルR&Dパイプラインの継続的な拡張により、優位性が保証されます。

契約研究機関(CRO)セグメントは、2026年から2033年までの22.0%の最速のCAGRで成長すると予想され、薬物発見と臨床研究活動のアウトソーシングによって上昇しました。 CROは、AIツールの統合が進んでおり、グローバルファーマクライアントに迅速で費用対効果の高いサービスを提供するようになりました。 南アフリカやUAEなどの国々は、CROハブとして誕生しています。 予測精度を高め、運用コストを削減します。 エンドツーエンドの医薬品開発サービスの需要の増加が増加しています。 製薬会社との強固な連携が加速する。

医薬品市場地域分析における中東・アフリカの人工知能(AI)

サウジアラビアは、2025年に最大28.6%の収益シェアを誇るドラッグディスカバリー市場での中東とアフリカの人工知能(AI)を支配し、強力な政府主導のヘルスケアイノベーションプログラムとバイオテクノロジー研究インフラの急速な拡大を支援しました。 初期の創薬におけるAIの普及を加速するデジタルヘルス、精密医療、ゲノム研究に重点を置いた大規模な全国取り組みの恩恵。 政府機関、グローバル製薬会社、AI技術プロバイダの連携を強化し、さらなる研究力を強化しています。 腫瘍学、新陳代謝、希少疾患研究の焦点を育てるだけでなく、高度な計算薬の発見プラットフォームの需要を促進します。 機械学習の普及と研究機関の深い学習ツールの普及は、ターゲット識別と分子スクリーニングの効率性を改善しています。 長期国家開発戦略に基づくヘルスケアイノベーションへの継続的な投資は、サウジアラビアの地域市場における優位性を強化しています。

サウジアラビア 人工知能(AI) 医薬品ディスカバリー マーケット インサイト

サウジアラビアは、政府が支援する医療変革プログラムを主導し、バイオテクノロジーのインフラを拡大し、AI対応医薬品研究への投資を増加させ、医薬品ディスカバリー市場で中東とアフリカの人工知能(AI)を支配しています。 医薬品、ゲノム、デジタルヘルスのイノベーションに重点を置き、創薬ワークフローにおけるAIプラットフォームの採用を大幅に向上させます。 また、グローバル製薬企業やAI技術プロバイダーとのコラボレーションにより、研究開発力を強化し、イノベーションを加速しています。 国家開発戦略に基づく継続的な資金調達は、地域の市場でアラビアのサウジアラビアのリーダーシップを強化しています。

医薬品ディスカバリー市場インサイトにおけるアラブ首長国連邦人工知能(AI)

医薬品ディスカバリー市場でのアラブ首長国連邦の人工知能(AI)は、AI主導のヘルスケアエコシステム、スマートリサーチインフラ、バイオテクノロジーイノベーションハブの強力な投資により急速に成長しています。 クラウドベースのAIプラットフォームと高度な分析ツールの採用の増加は、より高速な薬物スクリーニングと開発プロセスをサポートしています。 グローバル製薬とテクノロジー企業との精密医薬品と戦略的パートナーシップを重視し、市場拡大を加速しています。 さらに、イノベーション主導のヘルスケア変革に注力する取り組みは、UAEを地域市場での主要新興拠点として位置づけています。

ナイジェリア 人工知能(AI) 医薬品ディスカバリー マーケット インサイト

製薬業界におけるナイジェリア・人工知能(AI)は、ヘルスケアイノベーションに重点を置き、病気の増大、デジタルヘルス技術への関心を高めることで、次第に発展しています。 学術・研究機関は、データ分析、薬の補充、初期段階の生体医学研究のためのAIベースのツールを採用し始めています。 国際機関やグローバル製薬会社とのコラボレーションにより、高度計算プラットフォームへのアクセスが向上します。 また、ヘルスケアインフラの強化に向けた政府の普及は、AI主導の研究ソリューションの早期採用を奨励しています。 医療技術のスタートアップへの投資拡大は、国における長期市場開拓を支援しています。

製薬ディスカバリー市場インサイトにおける南アフリカ人工知能(AI)

ドラッグディスカバリー市場における南アフリカの人工知能(AI)は、デジタルヘルス技術の採用、医薬品の研究開発活動の拡大、高病害対策に重点を置いています。 AIプラットフォームは、標的識別、薬の補充、データ主導の生物医学的研究のための学術および研究機関でますます使用されています。 しかし、一部の地域における限られたインフラは、国際的なコラボレーションや資金調達サポートの増加によって相殺されています。 ヘルスケアの成果や研究能力の向上に重点を置き、長期的な市場開拓をサポートします。

医薬品市場シェアにおける中東・アフリカの人工知能(AI)

薬の発見の企業の中東およびアフリカの人工的な知性(AI)は主に下記のものを含む確立された企業によって、導きます:

  • インシリコ薬(米国)
  • M42(アメリカ)
  • G42 ヘルスケア(米国)
  • BenevolentAI(アメリカ)
  • Exscientia(イギリス)
  • Isomorphic Labs(イギリス)
  • Schrödinger, Inc.(米国)
  • Atomwise Inc.(米国)
  • 医薬品(米国)
  • 株式会社シクリカ(カナダ)
  • ヴァロヘルス(米国)
  • Owkin(フランス)
  • CytoReason(イスラエル)
  • Quris AI(イスラエル)
  • Teva Pharmaceutical Industries Ltd.(イスラエル)
  • バイオセル治療薬(米国)
  • XtalPi Inc.(中国)
  • ディープゲノムズ株式会社(カナダ)
  • Iktos(フランス)
  • Verge Genomics(アメリカ)

医薬品市場における中東・アフリカの人工知能(AI)の最新動向

  • UAEのG42ヘルスケアは、2020年10月、グローバルテクノロジーとライフサイエンスのパートナーとのコラボレーションを拡大し、AIを活用した生体医学的研究と医薬品の発見能力を強化しました。 先進的な機械学習モデル、ゲノムデータセット、および高性能コンピューティングインフラストラクチャを活用し、ターゲット識別と医薬品開発プロセスを加速します。 この開発は、UAEの地域におけるAI主導の医療イノベーションにおけるリーダーシップを強化しています。 また、精密医薬品や大規模製薬研究を支える国の能力を高める
  • UAEに拠点を置く健康テクノロジー企業であるM42は、ゲノム、データ分析、AIを活用した医薬品発見ソリューションに重点を置いたパートナーシップを強化し、AIヘルスケアのエコシステムを拡大しました。 イニシアチブは機械学習モデルを大規模臨床および生物医学データセットと統合し、病気のターゲット同一証明および治療上の開発を改善します。 この拡張は、UAEの戦略的プッシュを強調し、デジタル主導の医療とライフサイエンスのエコシステムを構築します。 また、高度な計算プラットフォームを通じて、より迅速で効率的な医薬品開発をサポートしています
  • 2023年9月、インシリコ・メディーは、UAEのアブダビに新たな研究開発拠点を設立し、現地の医療・イノベーションパートナーと共同でAI主導の創薬能力の拡大を発表しました。 中心は、ターゲット識別、分子設計、早期発見プロセスを加速するための最適化のための遺伝子AIを活用することに焦点を当てています。 UAEは、バイオテクノロジーと計算薬の研究のための成長拠点として位置を強化しています。 また、AIを活用した精密医療・ライフサイエンスイノベーションにおける地域投資の拡大にも反映
  • 2022年3月、サウジアラビアのアブドゥラ大学(King Abdullah University of Science and Technology(KAUST)は、世界的な学術研究機関と共同研究機関とのコラボレーションを強化し、計算生物学とAI主導の創薬に関する研究活動を拡大しました。 人工知能と高性能コンピューティングを応用し、分子相互作用を研究し、生体医学的発見を加速する取り組みに焦点を当てています。 この開発は、サウジアラビアの広範な医療イノベーションと研究の多様化の目標をサポートしています。 また、精密医学および先端薬の研究の国民の機能を強化します
  • 2021年7月、イスラエルに拠点を置くTeva Pharmaceuticalsは、AIと高度な分析を統合し、その創薬と開発プロセスにデジタル変革戦略を進めました。 同社は、研究ワークフローの効率性を改善し、初期段階の医薬品開発における意思決定を強化するために、データ主導のプラットフォームを使用しています。 この取り組みは、イスラエルの医薬品イノベーションと計算生命科学の強い立場を反映しています。 また、新しい治療機会の迅速な識別をサポートし、研究開発の生産性を向上させる


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デモのリクエスト

目次

1 はじめに

1.1 研究の目的

1.2 市場の定義

1.3 中東およびアフリカ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 地理的範囲

研究期間2.3年

2.4 DBMR TRIPODデータ検証モデル

2.5 主要なオピニオンリーダーとの一次インタビュー

2.6 多変量モデリング

2.7 市場アプリケーションカバレッジグリッド

2.8 ソースライフライン曲線

2.9 DBMR市場ポジショングリッド

2.1 ベンダーシェア分析

2.11 二次資料

2.12 仮定

3 概要

4 プレミアムインサイト

4.1 PESTEL分析

4.2 ポレツルの5つの力

5 市場概要

5.1 ドライバー

5.1.1 慢性疾患の発症率の上昇により、創薬における人工知能(AI)の必要性が高まる

5.1.2 戦略的コラボレーション、パートナーシップ、製品の発売

5.1.3 創薬プロセスにかかる総時間の短縮

5.1.4 ヘルスケア業界における人工知能の進歩

5.2 拘束

5.2.1 技術に関連する高コストと技術的制限

5.2.2 創薬におけるAIのデメリットとリスク

5.2.3 利用可能な品質データの不足

5.3 機会

5.3.1 研究開発投資の増加

5.3.2 医療インフラの強化

5.3.3 新しいツールの開発

5.4 課題

5.4.1 中東・アフリカにおけるAI人材不足

5.4.2 製薬科学におけるAI導入に関する倫理的、法的、規制上の問題

6 中東・アフリカの創薬市場における人工知能(AI)の提供

6.1 概要

6.2 ソフトウェア

6.2.1 統合

6.2.2 スタンドアロン

6.3 サービス

7 中東・アフリカの創薬市場における人工知能(AI)の技術別動向

7.1 概要

7.2 機械学習(ML)

7.2.1 教師あり学習

7.2.2 教師なし学習

7.2.3 強化学習

7.3 ディープラーニング

7.4 自然言語処理(NLP)

7.5 その他

8 中東およびアフリカの医薬品発見市場における人工知能(AI)、医薬品タイプ別

8.1 概要

8.2 小分子

8.3 巨大分子

9 中東・アフリカの創薬市場における人工知能(AI)、用途別

9.1 概要

9.2 新規医薬品候補

9.2.1 小分子の生物活性を予測する

9.2.2 生物学的製剤のターゲットを特定する

9.2.3 その他

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 MIDDLE EAST & AFRICA 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 MIDDLE EAST & AFRICA 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 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION

12.1 MIDDLE EAST & AFRICA

12.1.1 SOUTH AFRICA

12.1.2 ISRAEL

12.1.3 SAUDI ARABIA

12.1.4 U.A.E

12.1.5 EGYPT

12.1.6 REST OF MIDDLE EAST AND AFRICA

13 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: COMPANY LANDSCAPE

13.1 COMPANY SHARE ANALYSIS: MIDDLE EAST & AFRICA

14 SWOT ANALYSIS

15 COMPANY PROFILES

15.1 NVIDIA CORPORATION

15.1.1 COMPANY SNAPSHOT

15.1.2 REVENUE ANALYSIS

15.1.3 COMPANY SHARE ANALYSIS

15.1.4 PRODUCT PORTFOLIO

15.1.5 RECENT DEVELOPMENTS

15.2 MICROSOFT

15.2.1 COMPANY SNAPSHOT

15.2.2 REVENUE ANALYSIS

15.2.3 COMPANY SHARE ANALYSIS

15.2.4 PRODUCT PORTFOLIO

15.2.5 RECENT DEVELOPMENT

15.3 IBM CORP

15.3.1 COMPANY SNAPSHOT

15.3.2 REVENUE ANALYSIS

15.3.3 COMPANY SHARE ANALYSIS

15.3.4 PRODUCT PORTFOLIO

15.3.5 RECENT DEVELOPMENT

15.4 SCHRÖDINGER, INC.

15.4.1 COMPANY SNAPSHOT

15.4.2 REVENUE ANALYSIS

15.4.3 COMPANY SHARE ANALYSIS

15.4.4 PRODUCT PORTFOLIO

15.4.5 RECENT DEVELOPMENTS

15.5 BERG LLC

15.5.1 COMPANY SNAPSHOT

15.5.2 COMPANY SHARE ANALYSIS

15.5.3 PRODUCT PORTFOLIO

15.5.4 RECENT DEVELOPMENTS

15.6 ARDIGEN

15.6.1 COMPANY SNAPSHOT

15.6.2 PRODUCT PORTFOLIO

15.6.3 RECENT DEVELOPMENTS

15.7 EXSCIENTIA

15.7.1 COMPANY SNAPSHOT

15.7.2 REVENUE ANALYSIS

15.7.3 PRODUCT PORTFOLIO

15.7.4 RECENT DEVELOPMENTS

15.8 ARIA PHARMACEUTICALS, INC.

15.8.1 COMPANY SNAPSHOT

15.8.2 PRODUCT PORTFOLIO

15.8.3 RECENT DEVELOPMENTS

15.9 ATOMWISE INC.

15.9.1 COMPANY SNAPSHOT

15.9.2 PRODUCT PORTFOLIO

15.9.3 RECENT DEVELOPMENTS

15.1 BENEVOLENT AI

15.10.1 COMPANY SNAPSHOT

15.10.2 REVENUE ANALYSIS

15.10.3 PRODUCT PORTFOLIO

15.10.4 RECENT DEVELOPMENTS

15.11 BIOAGE INC.,

15.11.1 COMPANY SNAPSHOT

15.11.2 PRODUCT PORTFOLIO

15.11.3 RECENT DEVELOPMENTS

15.12 CLOUD

15.12.1 COMPANY SNAPSHOT

15.12.2 PRODUCT PORTFOLIO

15.12.3 RECENT DEVELOPMENT

15.13 CYCLICA

15.13.1 COMPANY SNAPSHOT

15.13.2 PRODUCT PORTFOLIO

15.13.3 RECENT DEVELOPMENTS

15.14 DEEP GENOMICS

15.14.1 COMPANY SNAPSHOT

15.14.2 PRODUCT PORTFOLIO

15.14.3 RECENT DEVELOPMENTS

15.15 ENVISAGENICS

15.15.1 COMPANY SNAPSHOT

15.15.2 PRODUCT PORTFOLIO

15.15.3 RECENT DEVELOPMENTS

15.16 INSILICO MEDICINE

15.16.1 COMPANY SNAPSHOT

15.16.2 PRODUCT PORTFOLIO

15.16.3 RECENT DEVELOPMENTS

15.17 NUMEDII, INC.

15.17.1 COMPANY SNAPSHOT

15.17.2 PRODUCT PORTFOLIO

15.17.3 RECENT DEVELOPMENT

15.18 OWKIN INC.

15.18.1 COMPANY SNAPSHOT

15.18.2 PRODUCT PORTFOLIO

15.18.3 RECENT DEVELOPMENT

15.19 XTALPI INC.

15.19.1 COMPANY SNAPSHOT

15.19.2 PRODUCT PORTFOLIO

15.19.3 RECENT DEVELOPMENTS

16 QUESTIONNAIRE

17 RELATED REPORTS

表のリスト

表 1 中東およびアフリカ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2 中東およびアフリカの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 中東およびアフリカ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 中東およびアフリカの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 中東およびアフリカ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 中東およびアフリカの創薬市場における人工知能(AI)における機械学習(ML)、地域別、2020年~2029年(百万米ドル)

表 7 中東およびアフリカ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8 中東およびアフリカの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 中東およびアフリカの医薬品発見市場における自然言語処理(NLP)と人工知能(AI)、地域別、2020年~2029年(百万米ドル)

表10 中東・アフリカ地域別創薬市場における人工知能(AI)のその他、2020年~2029年(百万米ドル)

表11 中東およびアフリカ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 中東およびアフリカの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 中東およびアフリカの創薬市場における人工知能(AI)の巨大分子、地域別、2020年~2029年(百万米ドル)

表14 中東およびアフリカ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 中東およびアフリカの創薬市場における人工知能(AI)の新薬候補、地域別、2020年~2029年(百万米ドル)

表16 中東およびアフリカの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17 中東およびアフリカの医薬品最適化および転用前臨床試験および医薬品発見市場における人工知能(AI)の承認、地域別、2020年~2029年(百万米ドル)

表18 中東およびアフリカの医薬品モニタリングにおける人工知能(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 中東およびアフリカの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 中東およびアフリカの創薬市場における人工知能(AI)の新規医薬品設計、地域別、2020年~2029年(百万米ドル)

表21 中東およびアフリカにおける人工知能(AI)による新薬発見市場、地域別、2020年~2029年(百万米ドル)

表22 中東およびアフリカの創薬市場における人工知能(AI)に関する仮説の形成と検証、地域別、2020年~2029年(百万米ドル)

表23 中東およびアフリカの創薬市場における人工知能(AI)によ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 中東およびアフリカの創薬市場における人工知能(AI)による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 中東・アフリカ地域別創薬市場における人工知能(AI)のその他、2020年~2029年(百万米ドル)

表26 中東およびアフリカ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 中東およびアフリカの創薬市場における人工知能(AI)の免疫腫瘍学、地域別、2020年~2029年(百万米ドル)

表28 中東およびアフリカ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年~2029年(百万米ドル)

表29 中東およびアフリカの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 中東およびアフリカの人工知能(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 中東およびアフリカの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 中東・アフリカ地域別創薬市場における人工知能(AI)のその他、2020年~2029年(百万米ドル)

表 33 中東およびアフリカ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34 中東およびアフリカの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 中東およびアフリカの医薬品およびバイオテクノロジー企業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36 中東およびアフリカの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 中東・アフリカ地域別創薬市場における人工知能(AI)のその他、2020年~2029年(百万米ドル)

表38 中東およびアフリカの医薬品発見市場における人工知能(AI)、国別、2020年~2029年(百万米ドル)

表 39 中東およびアフリカ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 中東およびアフリカの創薬市場における人工知能(AI)の人工ソフトウェア、タイプ別、2020年~2029年(百万米ドル)

表41 中東およびアフリカ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 中東およびアフリカの創薬市場における人工知能(AI)における人工機械学習(ML)、技術別、2020年~2029年(百万米ドル)

表43 中東およびアフリカ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 中東およびアフリカの創薬市場における人工知能(AI)、アプリケーション別、2020年~2029年(百万米ドル)

表45 中東およびアフリカの創薬市場における人工知能(AI)の用途別人工新薬候補、2020年~2029年(百万米ドル)

表46 中東およびアフリカ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 中東およびアフリカの創薬市場における人工知能(AI)の人工免疫腫瘍学、適応症別、2020年~2029年(百万米ドル)

表48 中東およびアフリカ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 南アフリカ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50 南アフリカ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51 南アフリカ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 南アフリカ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53 南アフリカ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 南アフリカ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55 南アフリカの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 南アフリカ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 南アフリカの免疫腫瘍学における人工知能(AI)創薬市場、適応症別、2020年~2029年(百万米ドル)

表 58 南アフリカ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 59 イスラエル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60 イスラエル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61 イスラエル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 62 イスラエル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63 イスラエル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64 イスラエル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65 イスラエルの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66 イスラエル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67 イスラエルの免疫腫瘍学における人工知能(AI)創薬市場、適応症別、2020年~2029年(百万米ドル)

表68 イスラエル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69 サウジアラビア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 サウジアラビ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 71 サウジアラビ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 72 サウジアラビ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 73 サウジアラビ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 74 サウジアラビ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 75 サウジアラビ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 76 サウジアラビ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 77 サウジアラビ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 年 - 2029 年 (百万米ドル)

表 78 サウジアラビ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 79 UAE 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 UAE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81 UAE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 UAE 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83 UAE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 UAE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 UAE 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 UAE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 87 UAE 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 88 UAE 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)

TABLE 89 EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY OFFERING, 2020-2029 (USD MILLION)

TABLE 90 EGYPT SOFTWARE IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)

TABLE 91 EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TECHNOLOGY, 2020-2029 (USD MILLION)

TABLE 92 EGYPT MACHINE LEARNING (ML) IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TECHNOLOGY, 2020-2029 (USD MILLION)

TABLE 93 EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY DRUG TYPE, 2020-2029 (USD MILLION)

TABLE 94 EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY APPLICATION, 2020-2029 (USD MILLION)

TABLE 95 EGYPT NOVEL DRUG CANDIDATES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY APPLICATION, 2020-2029 (USD MILLION)

TABLE 96 EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY INDICATION, 2020-2029 (USD MILLION)

TABLE 97 EGYPT IMMUNO-ONCOLOGY IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY INDICATION, 2020-2029 (USD MILLION)

TABLE 98 EGYPT ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY END USE, 2020-2029 (USD MILLION)

TABLE 99 REST OF MIDDLE EAST AND AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY OFFERING, 2020-2029 (USD MILLION)

図表一覧

FIGURE 1 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: SEGMENTATION

FIGURE 2 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: DATA TRIANGULATION

FIGURE 3 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: DROC ANALYSIS

FIGURE 4 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: MIDDLE EAST & AFRICA VS REGIONAL MARKET ANALYSIS

FIGURE 5 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: COMPANY RESEARCH ANALYSIS

FIGURE 6 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: INTERVIEW DEMOGRAPHICS

FIGURE 7 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: MARKET APPLICATION COVERAGE GRID

FIGURE 8 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: DBMR MARKET POSITION GRID

FIGURE 9 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: VENDOR SHARE ANALYSIS

FIGURE 10 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: SEGMENTATION

FIGURE 11 THE GROWING NEED TO CURB DRUG DISCOVERY COSTS AND REDUCE TIME INVOLVED IN THE DRUG DEVELOPMENT PROCESS, THE RISING ADOPTION OF CLOUD-BASED APPLICATIONS AND SERVICES, AND THE IMPENDING PATENT EXPIRY OF BLOCKBUSTER DRUGS ARE EXPECTED TO DRIVE THE GROWTH OF THE MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET IN THE FORECAST PERIOD OF 2022 TO 2029

FIGURE 12 SOFTWARE IS EXPECTED TO ACCOUNT FOR THE LARGEST SHARE OF THE MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET IN 2022 AND 2029

FIGURE 13 DRIVERS, RESTRAINTS, OPPORTUNITIES, AND CHALLENGES OF THE MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET

FIGURE 14 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: BY OFFERING, 2021

FIGURE 15 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: BY OFFERING, 2022-2029 (USD MILLION)

FIGURE 16 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: BY OFFERING, CAGR (2022-2029)

FIGURE 17 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: BY OFFERING, LIFELINE CURVE

FIGURE 18 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: BY TECHNOLOGY, 2021

FIGURE 19 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: BY TECHNOLOGY, 2022-2029 (USD MILLION)

FIGURE 20 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: BY TECHNOLOGY, CAGR (2022-2029)

FIGURE 21 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: BY TECHNOLOGY, LIFELINE CURVE

FIGURE 22 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET : BY DRUG TYPE, 2021

FIGURE 23 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET : BY DRUG TYPE, 2022-2029 (USD MILLION)

FIGURE 24 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET : BY DRUG TYPE, CAGR (2022-2029)

FIGURE 25 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET : BY DRUG TYPE, LIFELINE CURVE

FIGURE 26 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: BY APPLICATION, 2021

FIGURE 27 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: BY APPLICATION, 2020-2029 (USD MILLION)

FIGURE 28 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: BY APPLICATION, CAGR (2022-2029)

FIGURE 29 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: BY APPLICATION, LIFELINE CURVE

FIGURE 30 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: BY INDICATION, 2021

FIGURE 31 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: BY INDICATION, 2020-2029 (USD MILLION)

FIGURE 32 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: BY INDICATION, CAGR (2022-2029)

FIGURE 33 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: BY INDICATION, LIFELINE CURVE

FIGURE 34 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: BY END USE, 2021

FIGURE 35 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET: BY END USE, 2022-2029 (USD MILLION)

FIGURE 36 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET : BY END USE, CAGR (2022-2029)

FIGURE 37 MIDDLE EAST & AFRICA ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN DRUG DISCOVERY MARKET : BY END USE, LIFELINE CURVE

図 38 中東およびアフリカの創薬市場における人工知能 (AI): スナップショット (2021)

図39 中東およびアフリカの創薬市場における人工知能(AI):国別(2021年)

図40 中東およびアフリカ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 中東およびアフリカ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 中東およびアフリカの創薬市場における人工知能(AI):提供内容別(2022-2029年)

図43 中東およびアフリカの創薬市場における人工知能(AI):企業シェア2021(%)

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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。

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