AI 기반 생명과학 조달 플랫폼 글로벌 시장 규모, 점유율 및 트렌드 분석 보고서 – 산업 개요 및 2033년까지의 전망

AI 기반 생명과학 조달 플랫폼 시장 규모

• 전 세계 AI 기반 생명과학 조달 플랫폼 시장 규모는 2025년 2억 7,442만 달러 였으며, 예측 기간 동안 연평균 11.21%의 성장률을 기록하여 2033년에는 6억 4,206만 달러  에 이를 것으로 예상됩니다  .
• 시장 성장은 생명과학 조달 워크플로 전반에 걸쳐 인공지능 , 머신러닝 및 자동화 도입이 증가함에 따라 주로 주도되고 있으며, 이를 통해 조직은 데이터 기반 의사결정을 통해 소싱, 지출 관리, 공급업체 선정 및 규정 준수를 최적화할 수 있습니다.
• 더 나아가 제약 , 생명공학 및 연구 기관들이 운영 효율성을 개선하고, 규정 준수를 보장하며, 복잡한 글로벌 공급망을 관리해야 한다는 압력이 증가함에 따라 AI 기반 조달 플랫폼이 핵심 디지털 인프라로 자리매김하고 있으며, 이는 전반적인 시장 성장을 크게 가속화하고 있습니다.

AI 기반 생명과학 조달 플랫폼 시장 분석

• 인공지능, 머신러닝, 고급 분석 기술을 활용하여 소싱, 공급업체 관리, 조달 운영을 간소화하는 AI 기반 생명과학 조달 플랫폼은 제약, 생명공학, 연구 기관에서 점점 더 필수적인 디지털 도구로 자리 잡고 있습니다. 이러한 플랫폼은 복잡한 조달 환경 전반에서 효율성, 가시성, 규정 준수를 향상시키는 데 도움을 주기 때문입니다.
• 이러한 플랫폼의 도입이 증가하는 주된 이유는 생명과학 분야의 연구 개발, 임상 시험 및 제조 조달 활동 전반에 걸쳐 조달 비용을 최적화하고, 방대하고 다양한 공급업체 생태계를 관리하며, 의사 결정 정확도를 향상시키려는 필요성이 커지고 있기 때문입니다.
• 북미는 클라우드 기반 엔터프라이즈 솔루션의 강력한 도입, 첨단 AI 기능, 그리고 제약 및 생명공학 기업의 높은 집중도에 힘입어 2025년까지 AI 기반 생명과학 조달 플랫폼 시장에서 41.0%의 가장 큰 매출 점유율을 기록하며 주도적인 위치를 차지할 것으로 예상됩니다. 특히 미국은 대규모 생명과학 기업 전반에 걸쳐 플랫폼 구축을 선도하고 있습니다.
• 아시아 태평양 지역은 제약 및 생명공학 산업의 급속한 성장, 조달 프로세스의 디지털화 증가, 그리고 신흥 경제국 전반에 걸친 클라우드 기반 AI 조달 플랫폼 도입 확대에 힘입어 예측 기간 동안 가장 빠르게 성장하는 지역이 될 것으로 예상됩니다.
• AI 기반 조달 소프트웨어에 대한 강력한 수요에 힘입어 솔루션 부문은 2025년까지 매출의 64.5%를 차지하며 시장을 주도할 것으로 예상됩니다. 이러한 소프트웨어는 머신러닝, 자연어 처리, 예측 분석 기능을 통합하여 생명과학 기업의 조달 워크플로우를 자동화하고 실행 가능한 인사이트를 제공합니다.

보고서 범위 및 AI 기반 생명과학 조달 플랫폼 시장 세분화  

AI 기반 생명과학 조달 플랫폼 시장 동향

AI 기반 조달 인텔리전스 및 자동화의 도입 가속화

• 전 세계 AI 기반 생명과학 조달 플랫폼 시장에서 중요하고 빠르게 가속화되는 추세는 머신러닝, 자연어 처리, 예측 분석과 같은 고급 인공지능 기술의 통합이 증가하고 있다는 점입니다. 이는 생명과학 기업 전반에 걸쳐 조달 정보, 자동화 및 의사 결정 기능을 향상시키기 위한 것입니다.
• 이러한 플랫폼들은 점차 광범위한 디지털 생태계에 통합되어 전사적 자원 관리(ERP), 실험실 정보 관리 시스템(LIMS), 공급망 플랫폼과의 원활한 통합을 통해 통합적이고 데이터 기반의 조달 환경을 구축하고 있습니다.
  • 예를 들어, AI 기반 조달 플랫폼은 대량의 지출 및 공급업체 데이터를 자동으로 분석하고, 비용 절감 기회를 파악하고, 수요 변동을 예측하고, 잠재적인 공급업체 위험을 표시하여 조달 팀이 사후 대응이 아닌 사전 예방적으로 대응할 수 있도록 지원하기 위해 도입되고 있습니다.
• 자연어 처리 기능의 도입으로 자동화된 계약 검토, 핵심 용어 추출 및 규정 준수 확인이 가능해짐에 따라, 수작업 부담이 크게 줄어들고 규제가 엄격한 생명과학 조달 워크플로우에서 계약 정확도가 향상되고 있습니다.
• 또한 클라우드 기반 AI 조달 플랫폼은 전 세계 조달팀, 연구 개발 기관 및 제조 협력업체 간의 실시간 협업을 촉진하여 복잡하고 다지역적인 공급망에 대한 중앙 집중식 가시성과 제어를 지원합니다.
• 이처럼 지능화되고 자동화되고 통합된 조달 플랫폼으로의 추세는 생명과학 기업 내 조달 전략을 재편하고 있으며, 기업들은 효율성 향상, 규정 준수 보장, 공급망 복원력 강화를 위해 AI 기반 솔루션을 점점 더 우선시하고 있습니다.

AI 기반 생명과학 조달 플랫폼 시장 동향

운전사

비용 최적화, 규정 준수 및 공급망 가시성에 대한 요구 증가

• 제약, 생명공학 및 연구 기관들이 엄격한 규제 준수를 유지하면서 조달 비용을 최적화해야 한다는 압력이 증가함에 따라 AI 기반 생명과학 조달 플랫폼 도입이 가속화되고 있습니다.
  • 예를 들어, 생명과학 기업들은 공급업체 성과, 지출 패턴 및 조달 위험에 대한 실시간 가시성을 확보하기 위해 AI 기반 조달 솔루션을 점점 더 많이 활용하고 있으며, 이를 통해 연구 개발, 임상 시험 및 제조 운영 전반에 걸쳐 더 빠르고 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
• 점점 더 복잡해지는 글로벌 공급망과 잦은 공급 차질, 그리고 규제 당국의 엄격한 감시로 인해 예측 분석을 활용하여 공급 위험을 예측하고 핵심 자재 및 서비스에 대한 중단 없는 접근을 보장할 수 있는 플랫폼에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
• 더 나아가, 생명과학 기업의 지속적인 디지털 전환과 클라우드 기반 엔터프라이즈 솔루션으로의 전환은 확장 가능하고 미래 지향적인 조달 인프라를 추구하는 조직에게 AI 기반 조달 플랫폼을 전략적 투자 대상으로 만들고 있습니다.
• 인공지능 기반 플랫폼은 반복적인 구매 업무를 자동화하고, 수동 오류를 줄이며, 운영 효율성을 향상시킬 수 있는 능력을 갖추고 있어 대형 제약 회사뿐 아니라 중소 규모의 바이오 기술 기업 및 임상시험수탁기관(CRO)에서도 도입이 가속화되고 있습니다.
• 생명과학 공급망 내 지속가능성과 공급업체 투명성 개선에 대한 압력이 증가함에 따라 공급업체의 규정 준수, 윤리적 소싱 및 환경 지표를 추적할 수 있는 AI 기반 조달 플랫폼에 대한 수요도 증가하고 있습니다.
• CRO 및 CMO를 포함한 아웃소싱 모델의 도입이 증가함에 따라, 여러 파트너가 참여하는 조달 워크플로우를 효율적으로 관리할 수 있는 중앙 집중식 AI 기반 조달 플랫폼에 대한 수요가 더욱 가속화되고 있습니다.

절제/도전

데이터 통합의 복잡성과 규제 검증 요구사항

• 인공지능 기반 조달 플랫폼을 기존 레거시 시스템, 서로 다른 데이터 소스 및 엔터프라이즈 애플리케이션과 통합하는 데 따르는 복잡성은 많은 생명과학 조직, 특히 고도로 맞춤화된 IT 환경을 가진 조직에 상당한 어려움을 야기합니다.
  • 예를 들어, 연구 개발, 임상 시험 및 제조 전반에 걸친 조달 데이터는 파편화되어 있는 경우가 많아 AI 모델이 정확하고 신뢰할 수 있는 통찰력을 제공하기 전에 광범위한 데이터 정제 및 표준화가 필요합니다.
• 또한, 엄격한 규제 기준 및 내부 품질 요구 사항에 따라 AI 기반 시스템을 검증해야 하는 필요성으로 인해 생명 과학 기관의 구현 기간이 길어지고 배포 비용이 증가할 수 있습니다.
• 데이터 보안, 지적 재산권 보호, 공급업체 및 가격 데이터의 기밀 유지와 관련된 우려는 특히 클라우드 기반 AI 조달 플랫폼을 도입할 때 도입 속도를 더욱 늦출 수 있습니다.
• 인공지능 모델을 관리하고 고급 조달 분석을 해석할 수 있는 숙련된 전문가의 부족은 특히 소규모 생명공학 기업 및 연구 기관에 장벽으로 작용할 수 있습니다.
• 데이터 거버넌스 프레임워크 개선, 사전 검증된 AI 모델, 강화된 사이버 보안 조치, 모듈형 플랫폼 아키텍처를 통해 이러한 과제를 극복하는 것은 AI 기반 생명과학 조달 플랫폼의 광범위한 도입과 지속적인 성장을 가능하게 하는 데 매우 중요할 것입니다.

AI 기반 생명과학 조달 플랫폼 시장 전망

시장은 구성 요소, 배포 모델, 기술 및 최종 사용자를 기준으로 세분화됩니다.

• 구성 요소별

구성 요소 기준으로 글로벌 AI 기반 생명과학 조달 플랫폼 시장은 솔루션과 서비스로 구분됩니다. 솔루션 부문은 제약, 생명공학 및 연구 기관 전반에 걸쳐 AI 기반 조달 소프트웨어 도입이 증가함에 따라 2025년까지 64.5%의 시장 점유율로 시장을 주도할 것으로 예상됩니다. 이러한 솔루션은 지출 분석, 공급업체 관리, 계약 수명주기 관리 및 규정 준수 모니터링과 같은 통합 기능을 단일 플랫폼 내에서 제공합니다. 생명과학 기관들은 복잡한 조달 워크플로우를 자동화하고 규정 준수를 보장할 수 있는 포괄적인 소프트웨어 솔루션을 점점 더 선호하고 있습니다. 클라우드 기반 AI 솔루션의 활용은 확장성과 실시간 의사 결정을 더욱 용이하게 합니다. 또한, 솔루션은 기관들이 머신러닝과 예측 분석을 활용하여 비용을 최적화하고 공급업체 위험을 완화할 수 있도록 지원합니다. 이러한 강력한 기능적 가치 덕분에 솔루션은 시장에서 주요 수익 창출 요소로 자리매김했습니다.

서비스 부문은 구현, 통합, 맞춤화 및 관리 서비스에 대한 수요 증가에 힘입어 예측 기간 동안 가장 빠른 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 생명과학 기업들은 고도의 규제 환경에서 운영되는 경우가 많아 플랫폼 배포 시 전문적인 컨설팅 및 검증 서비스가 필요합니다. 기존 시스템에서 데이터를 마이그레이션하는 과정이 점점 더 복잡해짐에 따라 전문 서비스에 대한 수요도 증가하고 있습니다. 또한, AI 모델 튜닝, 교육 및 규제 준수 지원에 대한 지속적인 요구가 서비스 도입을 가속화하고 있습니다. 중견 바이오테크 기업과 임상시험수탁기관(CRO)들이 AI 조달 플랫폼을 도입함에 따라 제3자 서비스 제공업체에 대한 의존도가 높아질 것으로 예상됩니다. 이러한 추세로 인해 서비스 부문은 빠르게 성장하고 있습니다.

• 배포 모델별

배포 모델을 기준으로 시장은 클라우드, 온프레미스 및 하이브리드로 구분됩니다. 클라우드 배포 모델은 확장성, 비용 효율성 및 기업 시스템과의 손쉬운 통합 덕분에 2025년까지 시장을 주도할 것으로 예상됩니다. 클라우드 기반 플랫폼을 통해 지리적으로 분산된 팀과 파트너는 조달 데이터에 실시간으로 접근할 수 있습니다. 생명과학 기업들은 빠른 배포 일정과 지속적인 소프트웨어 업데이트로 인해 클라우드 솔루션을 점점 더 선호하고 있습니다. 이러한 플랫폼은 대규모 온프레미스 인프라 구축 없이도 고급 AI 처리 기능을 지원합니다. 클라우드 제공업체가 제공하는 강화된 데이터 보안 조치와 규정 준수 인증은 신뢰도를 더욱 높였습니다. 결과적으로 클라우드 배포는 대부분의 조직에서 선호하는 선택지가 되었습니다.

하이브리드 구축 모델은 데이터 제어와 확장성의 균형에 대한 요구에 힘입어 예측 기간 동안 가장 빠르게 성장하는 부문이 될 것으로 예상됩니다. 하이브리드 모델을 통해 기업은 민감한 조달 및 규정 준수 데이터를 온프레미스에 유지하면서 클라우드 기반 AI 분석을 활용할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 엄격한 내부 데이터 관리 정책을 가진 대형 제약 회사에 특히 매력적입니다. 하이브리드 구축은 시스템을 완전히 개편하지 않고도 점진적인 디지털 전환을 지원합니다. 또한, 기업은 클라우드 혁신의 이점을 누리면서 지역별 데이터 상주 규정을 준수할 수 있습니다. 이러한 장점들이 하이브리드 조달 플랫폼의 도입을 가속화하고 있습니다.

• 기술에 의해

기술을 기준으로 시장은 머신러닝, 자연어 처리, 로봇 프로세스 자동화, 생성형 인공지능, 예측 분석으로 세분화됩니다. 머신러닝 부문은 지출 분석, 공급업체 평가, 수요 예측 등 다양한 분야에서 널리 활용되면서 2025년까지 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 머신러닝 알고리즘은 조달 플랫폼이 대규모 데이터 세트에서 숨겨진 패턴을 식별하고 시간이 지남에 따라 의사 결정 정확도를 향상시킬 수 있도록 지원합니다. 생명과학 분야 기업들은 비용 최적화 및 공급업체 성과 평가를 위해 머신러닝에 크게 의존하고 있습니다. 이러한 기능은 수천 개의 공급업체가 관련된 복잡한 조달 생태계를 관리하는 데 매우 중요합니다. 과거 조달 데이터를 통한 지속적인 학습은 운영 효율성을 더욱 향상시킵니다. 이러한 광범위한 적용 가능성 덕분에 머신러닝은 시장을 주도하는 기술 부문으로 자리매김했습니다.

생성형 AI 분야는 지능형 자동화 및 의사결정 지원에 대한 관심 증가에 힘입어 예측 기간 동안 가장 빠른 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 생성형 AI는 계약서, 공급업체 커뮤니케이션, 조달 보고서의 자동 작성을 가능하게 합니다. 또한 조달팀이 자연어 쿼리를 사용하여 시스템과 상호 작용할 수 있는 대화형 인터페이스를 지원합니다. 생명과학 분야 기업들은 수작업 부담을 줄이고 생산성을 향상시키기 위해 생성형 AI 도입을 점점 더 적극적으로 검토하고 있습니다. 생성형 AI를 조달 분석과 통합하면 전략 계획 및 시나리오 모델링을 강화할 수 있습니다. 이러한 혁신은 생성형 AI 기술의 빠른 도입을 촉진하고 있습니다.

• 최종 사용자에 의해

최종 사용자를 기준으로 시장은 제약 회사, 생명공학 회사, 연구 위탁 기관(CRO), 위탁 제조 기관(CMO), 의료기기 및 진단 회사, 연구 기관 및 학술 연구소로 세분화됩니다. 제약 회사 부문은 조달의 복잡성과 대규모 운영으로 인해 2025년까지 시장을 주도할 것으로 예상됩니다. 제약 회사는 연구 개발, 임상 시험 및 제조 전반에 걸쳐 광범위한 공급망을 관리합니다. AI 기반 조달 플랫폼은 이러한 조직이 비용을 최적화하고, 규정을 관리하며, 공급 연속성을 보장하는 데 도움을 줍니다. 실시간 조달 정보 및 위험 완화에 대한 필요성 또한 도입을 촉진합니다. 막대한 IT 예산과 디지털 기술의 조기 도입 또한 시장 지배력을 뒷받침합니다. 결과적으로 제약 회사는 가장 큰 최종 사용자 부문으로 남을 것입니다.

임상시험수탁기관(CRO) 부문은 임상 연구 활동의 아웃소싱 증가에 힘입어 예측 기간 동안 가장 빠른 성장세를 보일 것으로 예상됩니다. CRO는 여러 스폰서, 임상시험, 지역에 걸쳐 조달을 관리하기 때문에 중앙 집중식 AI 기반 플랫폼에 대한 수요가 높습니다. 이러한 플랫폼은 CRO가 공급업체와의 협업을 간소화하고 투명성을 향상시키는 데 도움을 줍니다. 임상시험 규모 증가와 글로벌 임상시험 확대는 이러한 플랫폼 도입을 더욱 촉진하고 있습니다. 또한 CRO는 확장성과 협업을 위해 클라우드 기반 조달 솔루션에 대한 의존도를 높여가고 있습니다. 이러한 요인들로 인해 CRO는 핵심적인 고성장 최종 사용자 부문으로 자리매김하고 있습니다.

AI 기반 생명과학 조달 플랫폼 시장 지역 분석

• 북미는 클라우드 기반 엔터프라이즈 솔루션의 강력한 도입, 첨단 AI 기능, 그리고 제약 및 생명공학 기업의 높은 집중도에 힘입어 2025년까지 AI 기반 생명과학 조달 플랫폼 시장에서 41.0%의 가장 큰 매출 점유율을 기록하며 주도적인 위치를 차지할 것으로 예상됩니다. 특히 미국은 대규모 생명과학 기업 전반에 걸쳐 플랫폼 구축을 선도하고 있습니다.
• 이 지역의 기업들은 AI 기반 지출 분석, 공급업체 위험 관리, 규정 준수 기능은 물론, 조달 플랫폼과 ERP 및 공급망 관리 솔루션과 같은 기업 시스템의 원활한 통합을 매우 중요하게 생각합니다.
• 이러한 강력한 도입세는 상당한 연구 개발 투자, 성숙한 생명 과학 생태계, 그리고 공급망 복원력 및 운영 효율성 개선에 대한 관심 증가에 힘입어 더욱 가속화되고 있으며, AI 기반 조달 플랫폼은 대기업과 성장하는 바이오테크 기업 모두에게 필수적인 디지털 솔루션으로 자리매김하고 있습니다.

미국 AI 기반 생명과학 조달 플랫폼 시장 분석

미국의 AI 기반 생명과학 조달 플랫폼 시장은 인공지능의 조기 도입, 고도로 성숙한 생명과학 생태계, 그리고 디지털 전환에 대한 강력한 투자에 힘입어 2025년 북미 지역에서 가장 큰 매출 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 미국 제약 및 생명공학 기업들은 지출 투명성 강화, 공급업체 위험 관리, 그리고 규정 준수를 위해 AI 기반 조달 솔루션을 점점 더 우선시하고 있습니다. 선도적인 생명과학 기업들의 존재, 선진적인 IT 인프라, 그리고 공급망 탄력성에 대한 높은 관심은 시장 성장을 더욱 가속화하고 있습니다. 또한, 클라우드 기반 엔터프라이즈 플랫폼의 도입 증가와 ERP 및 분석 시스템과의 통합은 미국 시장 확장에 크게 기여하고 있습니다.

유럽 ​​AI 기반 생명과학 조달 플랫폼 시장 분석

유럽의 AI 기반 생명과학 조달 플랫폼 시장은 엄격한 규제 요건과 조달 투명성 및 규정 준수에 대한 강조 증가에 힘입어 예측 기간 동안 상당한 연평균 성장률(CAGR)을 기록하며 성장할 것으로 예상됩니다. 유럽의 탄탄한 제약 제조 기반과 디지털 조달 도구의 도입 증가는 시장 성장을 뒷받침하고 있습니다. 유럽 기업들은 복잡한 공급망을 관리하고 변화하는 규정을 준수하기 위해 AI 기반 플랫폼을 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 의료 및 생명과학 분야 전반에 걸친 디지털 전환 투자 증가는 이러한 플랫폼 도입을 더욱 촉진하고 있습니다. 제약, 생명공학 및 의료기기 회사들을 중심으로 시장이 크게 성장하고 있습니다.

영국 AI 기반 생명과학 조달 플랫폼 시장 분석

영국 AI 기반 생명과학 조달 플랫폼 시장은 조달 프로세스의 디지털화 증가와 활발한 생명과학 R&D 활동에 힘입어 예측 기간 동안 주목할 만한 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다. 영국 기업들은 조달 비용을 최적화하고 공급업체와의 협력을 강화하기 위해 AI 기반 플랫폼을 도입하고 있습니다. 주요 제약 회사와 임상시험수탁기관(CRO)의 존재는 중앙 집중식 조달 솔루션에 대한 수요를 견인하고 있습니다. 또한, 의료 및 생명과학 분야의 디지털 혁신을 장려하는 정부 정책도 시장 성장에 기여하고 있습니다. 클라우드 기반 플랫폼의 사용 증가 역시 도입 확대를 촉진하고 있습니다.

독일 AI 기반 생명과학 조달 플랫폼 시장 분석

독일의 AI 기반 생명과학 조달 플랫폼 시장은 강력한 제약 제조 기반과 프로세스 효율성 및 규정 준수에 대한 강조에 힘입어 예측 기간 동안 상당한 연평균 성장률(CAGR)을 기록하며 성장할 것으로 예상됩니다. 독일 기업들은 운영 투명성 및 공급업체 관리 개선을 위해 AI 기반 조달 플랫폼 도입을 확대하고 있습니다. 데이터 보안 및 규제 준수에 대한 관심은 첨단 AI 기반 솔루션과 잘 부합합니다. 또한, 대규모 제조업체들 사이에서 조달 플랫폼과 기업 시스템의 통합이 더욱 보편화되고 있습니다. 이러한 요인들이 종합적으로 독일 시장의 꾸준한 성장을 뒷받침하고 있습니다.

아시아 태평양 AI 기반 생명과학 조달 플랫폼 시장 분석

아시아 태평양 지역의 AI 기반 생명과학 조달 플랫폼 시장은 2026년부터 2033년까지 예측 기간 동안 가장 빠른 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다. 이는 해당 지역의 제약 및 생명공학 산업의 급속한 확장에 힘입은 결과입니다. 디지털 전환 이니셔티브 증가, 연구 개발 투자 확대, 클라우드 기반 엔터프라이즈 플랫폼 도입 증가 등이 시장 성장을 가속화하고 있습니다. 중국, 인도, 일본과 같은 국가에서는 복잡한 공급망 관리를 위한 AI 기반 조달 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 또한, 위탁 제조 및 연구 기관의 증가도 플랫폼 도입을 촉진하고 있습니다. 이러한 요인들로 인해 아시아 태평양 지역은 가장 빠르게 성장하는 지역 시장으로 자리매김하고 있습니다.

일본 AI 기반 생명과학 조달 플랫폼 시장 분석

일본의 AI 기반 생명과학 조달 플랫폼 시장은 선진 기술 환경과 자동화 및 효율성에 대한 높은 관심에 힘입어 성장세를 보이고 있습니다. 일본의 제약 및 생명공학 기업들은 조달 워크플로우를 최적화하고 공급 연속성을 확보하기 위해 AI 기반 플랫폼 도입을 확대하고 있습니다. AI 솔루션과 기존 기업 시스템의 통합은 데이터 기반 의사결정을 지원하고 있습니다. 정확성, 규정 준수 및 운영 효율성을 중시하는 일본의 분위기는 AI 플랫폼 도입을 더욱 촉진하고 있습니다. 또한, 디지털 헬스케어 인프라에 대한 투자 증가도 시장 성장에 기여하고 있습니다.

인도 AI 기반 생명과학 조달 플랫폼 시장 분석

인도의 AI 기반 생명과학 조달 플랫폼 시장은 제약 및 생명공학 부문의 빠른 성장에 힘입어 2025년 아시아 태평양 지역에서 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 인도 기업들은 대규모 공급업체 기반을 관리하고 비용 효율성을 개선하기 위해 AI 기반 조달 플랫폼을 점점 더 많이 도입하고 있습니다. 인도의 확장되는 위탁 제조 및 연구 생태계는 중앙 집중식 조달 솔루션에 대한 강력한 수요를 창출하고 있습니다. 디지털 전환 및 의료 현대화를 지원하는 정부 정책 또한 시장 성장을 촉진하고 있습니다. 비용 효율적인 클라우드 기반 플랫폼의 등장 또한 중대형 기업 전반에 걸쳐 플랫폼 도입을 가속화하고 있습니다.

AI 기반 생명과학 조달 플랫폼 시장 점유율

AI 기반 생명과학 조달 플랫폼 산업은 주로 다음과 같은 기존 기업들이 주도하고 있습니다.

• 라비바(미국)
• 쿼츠시(미국)
• 쿠파 소프트웨어 주식회사(미국)
• GEP(미국)
• SAP SE(독일)
• 이발루아 주식회사(미국)
• 재거(미국)
• 바스웨어 주식회사(핀란드)
• 프로큐리파이(캐나다)
• 무역 전환(미국)
• 디미터, 주식회사(미국)
• Vroozi, Inc. (미국)
• 제바 주식회사(미국)
• 키스플로우 주식회사(인도)
• 프리코로(미국)
• ProcurementExpress.com (캐나다)
• 레벨패스(미국)
• 글로벌리티 주식회사(미국)
• Tamr, Inc.(미국)
• 아키로랩스 GmbH(독일)

최근 글로벌 AI 기반 생명과학 조달 플랫폼 시장의 주요 동향은 무엇입니까?

• 2025년 6월, 바이엘 혁신 조달 부서는 Scientist.com의 AI 기반 플랫폼을 글로벌 R&D 조달 오케스트레이션에 확대 적용했습니다. 이를 통해 제약 및 작물 과학 분야의 바이엘 팀은 안전한 단일 환경에서 AI 도구를 활용하여 공급업체 발굴, 경쟁 입찰, 규정 준수 확인 및 지출 분석을 수행하고 연구를 가속화하며 효율성을 향상시킬 수 있게 되었습니다.
• 2025년 6월, Labviva는 제약 R&D 조달 및 소싱 서밋에서 자동화된 구매 및 재고 관리 혁신을 포함한 첨단 AI 조달 도구를 선보이며 생명 과학 기업들이 AI를 활용하여 비용 효율성을 높이고 과학 혁신을 가속화할 수 있는 방법을 시연했습니다.
• 2025년 6월, Labviva는 자사의 클라우드 기반 플랫폼 내에 HarperChem의 AI 기반 화학 물질 공급망 자동화 제품군을 출시했습니다. 이 제품군은 실험실용 원자재의 조달, 보관 및 보충을 자동화하여 제약 및 생명공학 연구 분야의 공급망 병목 현상을 해결하는 데 도움을 주도록 설계되었습니다.
• 2024년 9월, Labviva는 생명과학 분야 구매를 위한 실시간 재고 관리 시스템(IMS)을 출시했습니다. 이 시스템은 수백만 개의 SKU에 걸쳐 재고 워크플로, 예측 및 보충을 위한 AI 기반 자동화를 제공하여 연구원과 구매팀이 재고를 최적화하고 낭비를 줄일 수 있도록 지원합니다.
• 2024년 7월, Scientist.com은 임상 소싱 기능을 확장하기 위해 Clinical Labs Navigator™를 출시했습니다. 이 제품은 AI 기반 R&D 조달 플랫폼을 강화하여 실시간 임상 시험 정보와 더욱 폭넓은 소싱 옵션을 제공합니다.

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