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抗体探索におけるAI市場 - 世界および地域別分析:技術、ソリューション、用途、エンドユーザー、国別フォーカス:2025-2035年の分析と予測

抗体探索におけるAI市場 - 世界および地域別分析:技術、ソリューション、用途、エンドユーザー、国別フォーカス:2025-2035年の分析と予測


AI in Antibody Discovery Market - A Global and Regional Analysis: Focus on Technology, Solution, Application, End User, and Country - Analysis and Forecast, 2025-2035

このレポートは1営業日以内にお届けできます。 世界の抗体探索AI市場産業概要 世界の抗体探索AI市場は、2024年には約4億1,040万ドルと評価され、2035年には年平均成長率約24.76%で48億4,310万ドルの成長が... もっと見る

 

 

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BIS Research
ビーアイエスリサーチ
2025年12月11日 US$4,900
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サマリー

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世界の抗体探索AI市場産業概要

世界の抗体探索AI市場は、2024年には約4億1,040万ドルと評価され、2035年には年平均成長率約24.76%で48億4,310万ドルの成長が予測されている。成長の原動力となっているのは、コストと時間がかかり、失敗率が高い従来の抗体探索手法の限界である。ディープラーニング、ジェネレーティブAI、抗体固有の大規模言語モデル(LLM)を含むAI対応技術は、標的同定、リード探索、最適化のプロセスを変革し、開発期間を大幅に短縮して成功率を向上させている。

世界の抗体探索AI市場には、AI技術プロバイダー、製薬・バイオテクノロジー企業、医薬品開発業務受託機関(CRO)、学術・研究機関が含まれる。組織は、最小限の人的介入で設計-試験-最適化の反復サイクルを可能にする自律的探索プラットフォームを活用するようになってきている。ジェネレーティブAIとマルチオミクスの統合は、個別化抗体治療を促進し、クラウドベースのソリューション、コンサルティングサービス、オンプレミスのAIツールはアクセシビリティを拡大している。AI新興企業と既存の製薬企業との戦略的提携や資金調達は、プラットフォームのスケールアップ、臨床検証、商業化を加速する。これらの要因が相まって、急速なイノベーションが推進され、業務効率が向上し、市場が持続的に成長する体制が整いつつある。

世界の抗体探索AI市場のライフサイクルステージ

世界の抗体探索AI市場は、急速な採用、多額の投資、革新的新興企業と既存製薬企業との戦略的提携を特徴とする拡大期にある。従来の抗体探索に関連する高い離脱率と高騰するコストが、AI対応プラットフォームへの移行のきっかけとなっている。AIをウェットラボの実験に統合することで、効率を高め、失敗率を低減し、反復的な最適化サイクルをサポートします。抗体固有のLLMを使用することで、構造、結合親和性、免疫原性の予測精度が向上し、抗体候補の成功確率が高まる。

このような支援要因にもかかわらず、限られた高品質のデータセットによるデータのボトルネックや、実験的確認を必要とするバリデーションのギャップなど、いくつかの課題が残っている。しかし、この市場は、ジェネレーティブAI、自律的探索プラットフォーム、マルチオミクスの統合により、新規抗体や個別化治療薬の設計を可能にし、大きな成長機会をもたらしている。医療投資の増加、支持的な規制枠組み、研究開発イニシアチブの拡大を伴う新興地域への進出は、市場の持続的成長をさらに位置づける。関係者は、抗体探索の効率を最適化し、競争上の優位性を維持するために、技術の進歩、戦略的提携、拡張可能なソリューションにますます注力している。

市場の細分化

セグメンテーション1:技術別
- 構造予測
- エピトープ/パラトープ予測
- デノボ抗体デザイン
- アフィニティーの成熟と最適化
- その他

構造予測は、抗体のフォールディング、3D構造、安定性を正確にモデリングする上で重要な役割を果たすため、市場をリードすると予想される。正確な構造予測を可能にすることで、製薬企業やバイオテクノロジー企業は実験サイクルを短縮し、結合親和性を向上させ、効果的な抗体の発見を加速することができます。エピトープマッピングやde novoデザインなどの他のテクノロジーは、候補の選択を精緻化し、治療の可能性を最適化することにより、構造予測を補完します。

セグメンテーション2:ソリューション別
- AIソフトウェアプラットフォーム
- クラウドベースのソリューション
- オンプレミスAIツール
- コンサルティング&インテグレーション・サービス

AIソフトウェア・プラットフォームは、予測モデリング、ジェネレーティブAI、ウェットラボの互換性を統合し、抗体探索のための包括的なフレームワークを提供するため、市場をリードすると予測されている。スケーラビリティ、汎用性、研究ワークフローを加速する能力により、製薬・バイオテクノロジー企業にとって世界的に好ましい選択肢となっている。クラウドベースとオンプレミスのツールに加え、コンサルティングサービスも提供し、多様な研究環境での採用をサポートしています。

セグメンテーション3:アプリケーション別
- ターゲット同定
- リード抗体の探索
- リード抗体の最適化
- その他

ターゲット同定は、治療に関連する抗原を選択するための基本であるため、アプリケーション・セグメントをリードすると予想される。AIによる標的予測は精度を高め、探索期間を短縮し、下流の抗体開発効率を向上させる。リード探索と最適化により、候補化合物はさらに改良され、有効性、安定性、免疫原性が改善される。

セグメンテーション4:エンドユーザー別
- 製薬、バイオテクノロジー、プラットフォーム開発企業
- 医薬品開発業務受託機関(CRO)
- 学術・研究機関
- その他

製薬、バイオテクノロジー、プラットフォーム開発企業は、研究開発を加速し、パイプラインを最適化し、新規抗体を市場に投入するためにAI対応プラットフォームを多く採用しているため、市場をリードすると予想される。CROや学術機関も、特に初期段階の探索と検証において大きく貢献している。

セグメンテーション5:地域別
- 北米
- 欧州
- アジア太平洋
- その他の地域

北米は、確立された医療インフラ、大規模な研究開発投資、強力な規制支援、抗体探索におけるAIプラットフォームの早期導入で市場をリードしている。欧州は、強固な共同研究と臨床導入により成熟した市場となっている。アジア太平洋地域は、バイオテクノロジー研究開発の増加、AI企業の台頭、医療アクセスの改善を背景に急成長を遂げている。ラテンアメリカ、中東、アフリカを含む世界のその他の地域は、ヘルスケアとバイオテクノロジーへの投資の増加により、さらなる成長機会を提供しています。

需要 - 推進要因と限界

世界の抗体探索AI市場の需要促進要因

- 従来の抗体探索手法に関連する高い枯渇率とコスト
- 抗体探索を加速するウェットラボとのAI統合

世界の抗体探索におけるAI市場の限界:

- AIを活用した抗体探索のイノベーションを阻むデータボトルネック
- AIを活用した抗体探索における検証ギャップ

本レポートは組織にどのような付加価値をもたらすのか?

製品/イノベーション本レポートにより、企業は生成AI、自律型プラットフォーム、抗体特異的LLMなど、世界の抗体探索AI市場における価値の高い機会を特定することができます。本レポートは、研究開発投資の意思決定、パイプラインの最適化、技術導入の指針となり、リードの同定と抗体の最適化を加速するイニシアチブの優先順位付けを支援します。本レポートは、プラットフォームの拡張性、ウェットラボとの統合、予測モデリングの精度に関する実用的な洞察を提供し、関係者が開発コストを削減し、成功率を向上させ、急速に進化する抗体探索市場で競争優位性を維持できるようにします。

成長/マーケティング本レポートは、各地域の採用動向、新興市場、提携機会に関する詳細な洞察を提供し、戦略的な市場参入と商業化計画をサポートします。企業は、技術、ソリューション、アプリケーション、エンドユーザーの各セグメントにおける成長の可能性を見極めることができます。各地域の研究開発投資、規制の枠組み、技術採用率を理解することで、企業はマーケティング、ライセンシング、コラボレーション戦略を洗練させ、可視性を最大化し、競争の激しいグローバルな環境における投資収益率を高めることができます。

競争力本レポートは、包括的な企業プロファイリング、競合ベンチマーキング、戦略的提携のハイライト、資金調達活動、M&A、技術採用動向を提供します。ステークホルダーは、競合の注力分野、研究開発の優先順位、市場でのポジショニングを明確に理解することができます。このインテリジェンスにより、企業はギャップを特定し、市場シフトを予測し、差別化を図り、市場参入を最適化し、AI主導の抗体探索エコシステムにおけるリーダーシップを維持するための戦略を策定することができます。

主要市場プレイヤーと競合状況

世界の抗体探索AI市場は、革新的なバイオテクノロジー新興企業、既存の製薬企業、AI技術プロバイダーが参入しており、競争が激しく進化しているのが特徴です。主なプレーヤーは以下の通り:

- LabGenius Therapeutics
- BigHat Biosciences, Inc.
- ジェネレートバイオメディシンズ社
- アロイ・セラピューティクス社
- インベニAI LLC
- アンチバース・リミテッド
- EVQLV, Inc.
- チャイ・ディスカバリー社
- クレイドル・バイオB.V.
- マブシルコ

競合ベンチマーキングでは、イノベーションと市場投入スピードの重視の高まりを反映し、製薬企業との合併・買収、資金調達活動、ライセンス契約、提携に焦点を当てています。企業は市場での存在感、技術力、戦略的イニシアティブ、製品ポートフォリオに基づいて評価される。詳細な企業プロフィールは、ターゲットとするエンドユーザー、技術的重点分野、専門アナリストの視点を網羅し、投資機会、市場でのポジショニング、戦略的成長経路に関する実用的な洞察を関係者に提供します。このインテリジェンスにより、企業は世界の抗体探索AI市場の新たな市場ダイナミクスに合わせて、研究開発および商業化戦略を効果的に調整することができます。

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目次

エグゼクティブ・サマリー
範囲と定義
1 市場業界の展望
1.1 市場概要
1.1.1 次世代生物製剤の需要急増
1.1.2 抗体探索における個別化精密医療へのAIの活用
1.2 市場動向
1.2.1 抗体特異的大規模言語モデル(LLM)の採用
1.2.2 戦略的提携と投資の増加
1.3 規制情勢/コンプライアンス
1.3.1 米国
1.3.2 欧州
1.3.2.1 フランス
1.3.2.2 イタリア
1.3.3 アジア太平洋
1.3.3.1 中国
1.3.3.2 日本
1.3.4 世界の残り
1.3.4.1 ブラジル
1.3.4.2 U.A.E.
1.4 価格分析
1.5 実施戦略
1.5.1 AI主導のバイオマーカーとコンパニオン診断の統合
1.5.2 戦略的パートナーシップの活用
1.6 市場ダイナミクス
1.6.1 推進要因、課題、機会:現在と将来への影響評価、2024年〜2035年
1.6.2 市場促進要因
1.6.2.1 従来の抗体探索手法に伴う高い消耗率とコスト
1.6.2.2 抗体探索を加速するウェットラボとAIの統合
1.6.3 市場の課題
1.6.3.1 AIを活用した抗体探索のイノベーションを阻むデータのボトルネック
1.6.3.2 AI主導型抗体探索におけるバリデーションギャップ
1.6.4 市場機会
1.6.4.1 新規抗体設計のためのジェネレーティブAIとディープラーニング
1.6.4.2 自律的探索プラットフォームとAIエージェント
1.6.4.3 抗体データファウンドリーと共同研究ネットワークの構築
2 テクノロジー
2.1 技術の概要
2.2 構造予測
2.3 エピトープ/パラトープの予測
2.4 デノボ抗体デザイン
2.5 親和性成熟と最適化
2.6 その他
3 ソリューション
3.1 ソリューション概要
3.2 AIソフトウェアプラットフォーム
3.3 クラウドベースのソリューション
3.4 オンプレミスAIツール
3.5 コンサルティングおよびインテグレーション・サービス
4 アプリケーション
4.1 アプリケーションの概要
4.2 ターゲット同定
4.3 リード抗体の探索
4.4 リードの最適化
4.5 その他
5 エンドユーザー
5.1 エンドユーザーの概要
5.2 製薬、バイオテクノロジー、プラットフォーム開発企業
5.3 CRO(医薬品開発業務受託機関)
5.4 学術・研究機関
5.5 その他
6 地域
6.1 地域別概要
6.2 北米
6.2.1 地域概要
6.2.2 市場成長の推進要因
6.2.3 市場の課題要因
6.2.4 市場規模と予測
6.2.5 国別
6.2.5.1 米国
6.2.6 市場規模と予測
6.2.6.1 カナダ
6.2.7 市場規模と予測
6.3 ヨーロッパ
6.3.1 地域概要
6.3.2 市場成長の推進要因
6.3.3 市場の課題要因
6.3.4 市場規模と予測
6.3.5 国別
6.3.5.1 イギリス
6.3.6 市場規模と予測
6.3.6.1 ドイツ
6.3.7 市場規模と予測
6.3.7.1 フランス
6.3.8 市場規模と予測
6.3.8.1 イタリア
6.3.9 市場規模と予測
6.3.9.1 スペイン
6.3.10 市場規模と予測
6.3.10.1 欧州以外の地域
6.3.11 市場規模と予測
6.4 アジア太平洋
6.4.1 地域概要
6.4.2 市場成長の推進要因
6.4.3 市場の課題要因
6.4.4 市場規模と予測
6.4.5 国別
6.4.5.1 日本
6.4.6 市場規模と予測
6.4.6.1 中国
6.4.7 市場規模と予測
6.4.7.1 インド
6.4.8 市場規模と予測
6.4.8.1 オーストラリア
6.4.9 市場規模と予測
6.4.9.1 韓国
6.4.10 市場規模と予測
6.4.10.1 アジア太平洋地域以外
6.4.11 市場規模と予測
6.5 世界の残り
6.5.1 市場規模と予測
7 市場-競合ベンチマーキングと企業プロフィール
7.1 主要戦略と展開(企業別)
7.1.1 資金調達活動
7.1.2 合併と買収
7.1.3 製品上市
7.1.4 パートナーシップ、提携、事業拡大
7.2 企業プロフィール
7.2.1 LabGenius Therapeutics
7.2.1.1 概要
7.2.1.2 主要製品/製品ポートフォリオ
7.2.1.3 競合企業
7.2.1.4 ターゲット顧客
7.2.1.5 主要な個人
7.2.1.6 アナリストの見解
7.2.2 BigHat Biosciences, Inc.
7.2.2.1 概要
7.2.2.2 主要製品/製品ポートフォリオ
7.2.2.3 競合他社
7.2.2.4 ターゲット顧客
7.2.2.5 キーパーソン
7.2.2.6 アナリストの見解
7.2.3 ジェネレート・バイオメディシンズ社
7.2.3.1 概要
7.2.3.2 主要製品/製品ポートフォリオ
7.2.3.3 競合他社
7.2.3.4 ターゲット顧客
7.2.3.5 主要パーソナル
7.2.3.6 アナリストの見解
7.2.4 インベニアイ合同会社
7.2.4.1 概要
7.2.4.2 主要製品/製品ポートフォリオ
7.2.4.3 競合他社
7.2.4.4 ターゲット顧客
7.2.4.5 主要パーソナル
7.2.4.6 アナリストの見解
7.2.5 アンチバース
7.2.5.1 概要
7.2.5.2 主要製品/製品ポートフォリオ
7.2.5.3 競合他社
7.2.5.4 ターゲット顧客
7.2.5.5 主要パーソナル
7.2.5.6 アナリストの見解
7.2.6 EVQLV Inc.
7.2.6.1 概要
7.2.6.2 主要製品/製品ポートフォリオ
7.2.6.3 競合他社
7.2.6.4 ターゲット顧客
7.2.6.5 主要パーソナル
7.2.6.6 アナリストの見解
7.2.7 チャイ・ディスカバリー
7.2.7.1 概要
7.2.7.2 主要製品/製品ポートフォリオ
7.2.7.3 競合他社
7.2.7.4 ターゲット顧客
7.2.7.5 主要パーソナル
7.2.7.6 アナリストの見解
7.2.8 MAbSilico
7.2.8.1 概要
7.2.8.2 主要製品/製品ポートフォリオ
7.2.8.3 競合他社
7.2.8.4 ターゲット顧客
7.2.8.5 主要パーソナル
7.2.8.6 アナリストの見解
7.2.9 クレイドルバイオB.V.
7.2.9.1 概要
7.2.9.2 主要製品/製品ポートフォリオ
7.2.9.3 競合他社
7.2.9.4 ターゲット顧客
7.2.9.5 主要パーソナル
7.2.9.6 アナリストの見解
7.2.10 Alloy Therapeutics, Inc.
7.2.10.1 概要
7.2.10.2 主要製品/製品ポートフォリオ
7.2.10.3 競合他社
7.2.10.4 ターゲット顧客
7.2.10.5 主要パーソナル
7.2.10.6 アナリストの見解
8 調査方法
8.1 データソース
8.1.1 一次データソース
8.1.2 セカンダリー・データ・ソース
8.1.3 データ三角測量
8.2 市場の推定と予測

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図表リスト

図表一覧
図1:抗体探索におけるAI市場(シナリオ別)、百万ドル、2024年、2030年、2035年
図2:世界市場スナップショット、2024年
図3:抗体探索におけるAI市場、百万ドル、2024年、2035年
図4:抗体探索におけるAI市場(技術別)、百万ドル、2024年、2030年、2035年
図5:抗体探索におけるAI市場(ソリューション別)、100万ドル、2024年、2030年、2035年
図6:抗体探索におけるAI市場(用途別)、百万ドル、2024年、2030年、2035年
図7:抗体探索におけるAI市場(エンドユーザー別)、百万ドル、2024年、2030年、2035年
図8:抗体探索ワークフロー全体におけるAIの応用
図9:高度な抗体設計と最適化
図10:抗体探索におけるAI市場(構造予測)、百万ドル、2024年〜2035年
図11:抗体探索におけるAI市場(エピトープ/パラトープ予測)、百万ドル、2024-2035年
図12:抗体探索AI市場(デノボ抗体設計)、百万ドル、2024-2035年
図13:抗体探索におけるAI市場(親和性成熟と最適化)、百万ドル、2024-2035年
図14:抗体探索AI市場(その他)、百万ドル、2024-2035年
図15:抗体探索におけるAI市場(AIソフトウェアプラットフォーム)、百万ドル、2024-2035年
図16:抗体探索AI市場(クラウドベースソリューション)、百万ドル、2024-2035年
図17:抗体探索におけるAI市場(オンプレミスAIツール)、100万ドル、2024-2035年
図18:抗体探索におけるAI市場(コンサルティングおよび統合サービス)、百万ドル、2024年〜2035年
図19:抗体探索におけるAI市場(ターゲット同定)、百万ドル、2024-2035年
図20:抗体探索AI市場(リード抗体探索)、百万ドル、2024-2035年
図21:抗体探索におけるAI市場(リード抗体の最適化)、百万ドル、2024-2035年
図22:抗体探索AI市場(その他)、百万ドル、2024-2035年
図23:抗体探索AI市場(製薬、バイオテクノロジー、プラットフォーム開発企業)、百万ドル、2024-2035年
図24:抗体探索AI市場(医薬品開発業務受託機関(CRO))、百万ドル、2024-2035年
図25:抗体探索におけるAI市場(学術・研究機関)、百万ドル、2024-2035年
図26:抗体探索AI市場(その他)、百万ドル、2024-2035年
図27:北米の抗体探索AI市場、百万ドル、2024-2035年
図28:米国の抗体探索におけるAI市場、百万ドル、2024-2035年
図29:カナダ:抗体探索におけるAI市場、百万ドル、2024-2035年
図30:欧州の抗体探索におけるAI市場、百万ドル、2024-2035年
図31:英国:抗体探索におけるAI市場、百万ドル、2024-2035年
図32:ドイツの抗体探索におけるAI市場、百万ドル、2024-2035年
図33:フランス:抗体探索におけるAI市場、百万ドル、2024-2035年
図34:イタリアの抗体探索におけるAI市場、百万ドル、2024-2035年
図35:スペインの抗体探索におけるAI市場、百万ドル、2024-2035年
図36:抗体探索における欧州以外のAI市場、百万ドル、2024-2035年
図37:アジア太平洋地域の抗体探索AI市場、百万ドル、2024-2035年
図38:抗体探索における日本のAI市場、百万ドル、2024-2035年
図39:中国:抗体探索におけるAI市場、百万ドル、2024-2035年
図40:抗体探索におけるインドのAI市場、百万ドル、2024-2035年
図41:オーストラリア:抗体探索におけるAI市場、百万ドル、2024-2035年
図42:韓国:抗体探索におけるAI市場、百万ドル、2024-2035年
図43:アジア太平洋地域の抗体探索AI市場、百万ドル、2024-2035年
図44:抗体探索における世界のAI市場、百万ドル、2024-2035年
図45:データの三角測量
図46:トップダウンアプローチとボトムアップアプローチトップダウンアプローチとボトムアップアプローチ
図47:仮定と限界
表一覧
表1:市場スナップショット
表2:競合環境分析
表3:資金調達と提携に関わる企業
表4:主要プラットフォームとその価格モデル
表5:抗体探索におけるAI市場(地域別)、百万ドル、2024年〜2035年

 

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Summary

This report can be delivered within 1 working day.

Global AI in antibody discovery market: Industry Overview

The global AI in antibody discovery market was valued at approximately $410.4 million in 2024 and is projected to grow $4,843.1 million by 2035, at a CAGR of around 24.76%. Growth is driven by the limitations of conventional antibody discovery methods, which are costly, time-intensive, and prone to high failure rates. AI-enabled technologies, including deep learning, generative AI, and antibody-specific large language models (LLMs), are transforming the process of target identification, lead discovery, and optimization, significantly reducing development timelines and improving success rates.

The global AI in antibody discovery market encompasses AI technology providers, pharmaceutical and biotechnology companies, contract research organizations (CROs), and academic and research institutions. Organizations are increasingly leveraging autonomous discovery platforms to enable iterative design–test–optimize cycles with minimal human intervention. Generative AI and multi-omics integration are facilitating personalized antibody therapeutics, while cloud-based solutions, consulting services, and on-premise AI tools expand accessibility. Strategic collaborations and funding between AI startups and established pharmaceutical companies accelerate platform scale-up, clinical validation, and commercialization. Collectively, these factors are driving rapid innovation, improving operational efficiency, and positioning the market for sustained growth.

Global AI in Antibody Discovery Market Lifecycle Stage

The global AI in antibody discovery market is in the expansion phase, characterized by rapid adoption, substantial investment, and strategic collaborations between innovative startups and established pharmaceutical companies. High attrition rates and the escalating costs associated with traditional antibody discovery have catalysed the transition toward AI-enabled platforms. Integration of AI with wet lab experimentation enhances efficiency, reduces failure rates, and supports iterative optimization cycles. The use of antibody-specific LLMs improves predictive accuracy for structure, binding affinity, and immunogenicity, increasing the probability of successful antibody candidates.

Despite these supporting factors, several challenges remain, including data bottlenecks from limited high-quality datasets and validation gaps requiring experimental confirmation. However, the market presents substantial growth opportunities through generative AI, autonomous discovery platforms, and multi-omics integration, enabling the design of novel antibodies and personalized therapeutics. Expansion into emerging regions with increasing healthcare investments, supportive regulatory frameworks, and growing R&D initiatives further positions the market for sustained growth. Stakeholders are increasingly focusing on technological advancement, strategic alliances, and scalable solutions to optimize antibody discovery efficiency and maintain a competitive advantage.

Market Segmentation:

Segmentation 1: By Technology
• Structure Prediction
• Epitope/Paratope Prediction
• De Novo Antibody Design
• Affinity Maturation & Optimization
• Others

Structure Prediction is expected to lead the market due to its critical role in accurately modelling antibody folding, 3D structures, and stability. By enabling precise structural predictions, pharmaceutical and biotechnology companies can reduce experimental cycles, improve binding affinity, and accelerate the discovery of effective antibodies. Other technologies, such as epitope mapping and de novo design, complement structure prediction by refining candidate selection and optimizing therapeutic potential.

Segmentation 2: By Solution
• AI Software Platforms
• Cloud-Based Solutions
• On-Premise AI Tools
• Consulting & Integration Services

AI Software Platforms are projected to lead the market as they provide comprehensive frameworks for antibody discovery, integrating predictive modelling, generative AI, and wet lab compatibility. Their scalability, versatility, and ability to accelerate research workflows make them the preferred choice for pharmaceutical and biotechnology companies globally. Cloud-based and on-premise tools, along with consulting services, support adoption across diverse research settings.

Segmentation 3: By Application
• Target Identification
• Lead Antibody Discovery
• Lead Optimization
• Others

Target Identification is expected to lead the application segment because it is fundamental for selecting therapeutically relevant antigens. AI-driven target prediction improves precision, reduces discovery timelines, and enhances downstream antibody development efficiency. Lead discovery and optimization further refine candidates to improve efficacy, stability, and immunogenicity.

Segmentation 4: By End User
• Pharmaceutical, Biotechnology, and Platform Developing Companies
• Contract Research Organizations (CROs)
• Academic & Research Institutes
• Others

Pharmaceutical, biotechnology, and platform developing companies are expected to lead the market due to their high adoption of AI-enabled platforms to accelerate R&D, optimize pipelines, and bring novel antibodies to market. CROs and academic institutes also contribute significantly, particularly in early-stage discovery and validation.

Segmentation 5: By Region
• North America
• Europe
• Asia-Pacific
• Rest-of-the-World

North America leads the market with a well-established healthcare infrastructure, significant R&D investment, strong regulatory support, and early adoption of AI platforms in antibody discovery. Europe represents a mature market with robust collaborations and clinical adoption. The Asia-Pacific region is witnessing rapid growth driven by increasing biotech R&D, emerging AI companies, and improving healthcare access. Rest-of-the-world regions, including Latin America, the Middle East, and Africa, offer additional growth opportunities due to rising investments in healthcare and biotechnology.

Demand – Drivers and Limitations

Demand drivers for the global AI in antibody discovery market:

• High attrition rates and costs associated with traditional antibody discovery methods
• AI integration with wet labs accelerating antibody discovery

Limitations for the global AI in antibody discovery market:

• Data bottlenecks hindering innovation in AI-enabled antibody discovery
• Validation gap in AI-driven antibody discovery

How can this report add value to an organization?

Product/Innovation: This report enables organizations to identify high-value opportunities in global AI in antibody discovery market, including generative AI, autonomous platforms, and antibody-specific LLMs. It guides R&D investment decisions, pipeline optimization, and technology adoption, helping companies prioritize initiatives that accelerate lead identification and antibody optimization. The report provides actionable insights on platform scalability, wet lab integration, and predictive modelling accuracy, allowing stakeholders to reduce development costs, improve success rates, and maintain a competitive advantage in the rapidly evolving antibody discovery market.

Growth/Marketing: The report delivers in-depth insights into regional adoption trends, emerging markets, and partnership opportunities, supporting strategic market entry and commercialization planning. It enables companies to identify growth potential across technology, solution, application, and end-user segments. By understanding regional R&D investments, regulatory frameworks, and technology adoption rates, organizations can refine marketing, licensing, and collaboration strategies, maximize visibility, and increase return on investment in a competitive global landscape.

Competitive: This report provides comprehensive company profiling, competitive benchmarking, highlighting strategic collaborations, funding activities, mergers, acquisitions, and technology adoption trends. Stakeholders gain a clear understanding of competitor focus areas, R&D priorities, and market positioning. This intelligence allows organizations to identify gaps, anticipate market shifts, and formulate strategies to differentiate themselves, optimize market entry, and maintain leadership in the AI-driven antibody discovery ecosystem.

Key Market Players and Competitive Landscape

The global AI in antibody discovery market is characterized by a highly competitive and evolving landscape, with participation from innovative biotechnology startups, established pharmaceutical companies, and AI technology providers. Key players include:

• LabGenius Therapeutics
• BigHat Biosciences, Inc.
• Generate: Biomedicines, Inc.
• Alloy Therapeutics, Inc.
• InveniAI LLC
• Antiverse Ltd.
• EVQLV, Inc.
• Chai Discovery, Inc.
• Cradle Bio B.V.
• MAbsillco

Competitive benchmarking highlights mergers and acquisitions, funding activities, licensing deals, and collaborations with pharmaceutical organizations, reflecting the growing emphasis on innovation and speed-to-market. Companies are evaluated based on market presence, technological capabilities, strategic initiatives, and product portfolios. Detailed company profiles cover target end users, technological focus areas, and expert analyst perspectives, providing stakeholders with actionable insights into investment opportunities, market positioning, and strategic growth pathways. This intelligence enables organizations to effectively align their R&D and commercialization strategies with emerging market dynamics of the global AI in antibody discovery market.



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Table of Contents

Executive Summary
Scope and Definition
1 Market: Industry Outlook
1.1 Market Overview
1.1.1 Surging Demand for Next-Generation Biologics
1.1.2 Leveraging AI for Personalized Precision Medicine in Antibody Discovery
1.2 Market Trends
1.2.1 Adoption of Antibody-Specific Large Language Models (LLMs)
1.2.2 Increasing Strategic Collaborations and Investments
1.3 Regulatory Landscape / Compliance
1.3.1 U.S.
1.3.2 E.U.
1.3.2.1 France
1.3.2.2 Italy
1.3.3 Asia-Pacific
1.3.3.1 China
1.3.3.2 Japan
1.3.4 Rest-of-the-World
1.3.4.1 Brazil
1.3.4.2 U.A.E.
1.4 Pricing Analysis
1.5 Implementation Strategies
1.5.1 AI-Driven Biomarker and Companion Diagnostic Integration
1.5.2 Leveraging Strategic Partnerships
1.6 Market Dynamics
1.6.1 Drivers, Challenges, and Opportunities: Current and Future Impact Assessment, 2024-2035
1.6.2 Market Drivers
1.6.2.1 High Attrition Rates and Costs Associated with Traditional Antibody Discovery Methods
1.6.2.2 AI Integration with Wet Labs Accelerating Antibody Discovery
1.6.3 Market Challenges
1.6.3.1 Data Bottlenecks Hindering Innovation in AI-Enabled Antibody Discovery
1.6.3.2 Validation Gap in AI-Driven Antibody Discovery
1.6.4 Market Opportunities
1.6.4.1 Generative AI and Deep Learning for Novel Antibody Design
1.6.4.2 Autonomous Discovery Platforms and AI Agents
1.6.4.3 Establishing Antibody Data Foundries and Collaborative Networks
2 Technology
2.1 Technology Summary
2.2 Structure Prediction
2.3 Epitope/Paratope Prediction
2.4 De Novo Antibody Design
2.5 Affinity Maturation and Optimization
2.6 Others
3 Solution
3.1 Solution Summary
3.2 AI Software Platforms
3.3 Cloud-Based Solutions
3.4 On-Premise AI Tools
3.5 Consulting and Integration Services
4 Application
4.1 Application Summary
4.2 Target Identification
4.3 Lead Antibody Discovery
4.4 Lead Optimization
4.5 Others
5 End User
5.1 End User Summary
5.2 Pharmaceutical, Biotechnology, and Platform Developing Companies
5.3 Contract Research Organizations (CROs)
5.4 Academic and Research Institutes
5.5 Others
6 Region
6.1 Regional Summary
6.2 North America
6.2.1 Regional Overview
6.2.2 Driving Factors for Market Growth
6.2.3 Factors Challenging the Market
6.2.4 Market Sizing and Forecast
6.2.5 By Country
6.2.5.1 U.S.
6.2.6 Market Sizing and Forecast
6.2.6.1 Canada
6.2.7 Market Sizing and Forecast
6.3 Europe
6.3.1 Regional Overview
6.3.2 Driving Factors for Market Growth
6.3.3 Factors Challenging the Market
6.3.4 Market Sizing and Forecast
6.3.5 By Country
6.3.5.1 U.K.
6.3.6 Market Sizing and Forecast
6.3.6.1 Germany
6.3.7 Market Sizing and Forecast
6.3.7.1 France
6.3.8 Market Sizing and Forecast
6.3.8.1 Italy
6.3.9 Market Sizing and Forecast
6.3.9.1 Spain
6.3.10 Market Sizing and Forecast
6.3.10.1 Rest-of-Europe
6.3.11 Market Sizing and Forecast
6.4 Asia-Pacific
6.4.1 Regional Overview
6.4.2 Driving Factors for Market Growth
6.4.3 Factors Challenging the Market
6.4.4 Market Sizing and Forecast
6.4.5 By Country
6.4.5.1 Japan
6.4.6 Market Sizing and Forecast
6.4.6.1 China
6.4.7 Market Sizing and Forecast
6.4.7.1 India
6.4.8 Market Sizing and Forecast
6.4.8.1 Australia
6.4.9 Market Sizing and Forecast
6.4.9.1 South Korea
6.4.10 Market Sizing and Forecast
6.4.10.1 Rest-of-the-Asia-Pacific
6.4.11 Market Sizing and Forecast
6.5 Rest-of-the-World
6.5.1 Market Sizing and Forecast
7 Markets - Competitive Benchmarking & Company Profiles
7.1 Key Strategies and Developments (by Company)
7.1.1 Funding Activities
7.1.2 Mergers and Acquisitions
7.1.3 Product Launches
7.1.4 Partnerships, Collaborations, and Business Expansions
7.2 Company Profiles
7.2.1 LabGenius Therapeutics
7.2.1.1 Overview
7.2.1.2 Top Products/Product Portfolio
7.2.1.3 Top Competitors
7.2.1.4 Target Customers
7.2.1.5 Key Personal
7.2.1.6 Analyst View
7.2.2 BigHat Biosciences, Inc.
7.2.2.1 Overview
7.2.2.2 Top Products/Product Portfolio
7.2.2.3 Top Competitors
7.2.2.4 Target Customers
7.2.2.5 Key Personal
7.2.2.6 Analyst View
7.2.3 Generate Biomedicines, Inc.
7.2.3.1 Overview
7.2.3.2 Top Products/Product Portfolio
7.2.3.3 Top Competitors
7.2.3.4 Target Customers
7.2.3.5 Key Personal
7.2.3.6 Analyst View
7.2.4 InveniAI LLC
7.2.4.1 Overview
7.2.4.2 Top Products/Product Portfolio
7.2.4.3 Top Competitors
7.2.4.4 Target Customers
7.2.4.5 Key Personal
7.2.4.6 Analyst View
7.2.5 Antiverse
7.2.5.1 Overview
7.2.5.2 Top Products/Product Portfolio
7.2.5.3 Top Competitors
7.2.5.4 Target Customers
7.2.5.5 Key Personal
7.2.5.6 Analyst View
7.2.6 EVQLV Inc.
7.2.6.1 Overview
7.2.6.2 Top Products/Product Portfolio
7.2.6.3 Top Competitors
7.2.6.4 Target Customers
7.2.6.5 Key Personal
7.2.6.6 Analyst View
7.2.7 Chai Discovery Inc.
7.2.7.1 Overview
7.2.7.2 Top Products/Product Portfolio
7.2.7.3 Top Competitors
7.2.7.4 Target Customers
7.2.7.5 Key Personal
7.2.7.6 Analyst View
7.2.8 MAbSilico
7.2.8.1 Overview
7.2.8.2 Top Products/Product Portfolio
7.2.8.3 Top Competitors
7.2.8.4 Target Customers
7.2.8.5 Key Personal
7.2.8.6 Analyst View
7.2.9 Cradle Bio B.V.
7.2.9.1 Overview
7.2.9.2 Top Products/Product Portfolio
7.2.9.3 Top Competitors
7.2.9.4 Target Customers
7.2.9.5 Key Personal
7.2.9.6 Analyst View
7.2.10 Alloy Therapeutics, Inc.
7.2.10.1 Overview
7.2.10.2 Top Products/Product Portfolio
7.2.10.3 Top Competitors
7.2.10.4 Target Customers
7.2.10.5 Key Personal
7.2.10.6 Analyst View
8 Research Methodology
8.1 Data Sources
8.1.1 Primary Data Sources
8.1.2 Secondary Data Sources
8.1.3 Data Triangulation
8.2 Market Estimation and Forecast

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List of Tables/Graphs

List of Figures
Figure 1: AI in Antibody Discovery Market (by Scenario), $Million, 2024, 2030, and 2035
Figure 2: Global Market Snapshot, 2024
Figure 3: AI in Antibody Discovery Market, $Million, 2024 and 2035
Figure 4: AI in Antibody Discovery Market (by Technology), $Million, 2024, 2030, and 2035
Figure 5: AI in Antibody Discovery Market (by Solution), $Million, 2024, 2030, and 2035
Figure 6: AI in Antibody Discovery Market (by Application), $Million, 2024, 2030, and 2035
Figure 7: AI in Antibody Discovery Market (by End User), $Million, 2024, 2030, and 2035
Figure 8: AI application across the Antibody Discovery Workflow
Figure 9: Advanced Antibody Design and Optimization
Figure 10: AI in Antibody Discovery Market (Structure Prediction), $Million, 2024-2035
Figure 11: AI in Antibody Discovery Market (Epitope/Paratope Prediction), $Million, 2024-2035
Figure 12: AI in Antibody Discovery Market (De Novo Antibody Design), $Million, 2024-2035
Figure 13: AI in Antibody Discovery Market (Affinity Maturation and Optimization), $Million, 2024-2035
Figure 14: AI in Antibody Discovery Market (Others), $Million, 2024-2035
Figure 15: AI in Antibody Discovery Market (AI Software Platforms), $Million, 2024-2035
Figure 16: AI in Antibody Discovery Market (Cloud-Based Solutions), $Million, 2024-2035
Figure 17: AI in Antibody Discovery Market (On-Premise AI Tools), $Million, 2024-2035
Figure 18: AI in Antibody Discovery Market (Consulting and Integration Services), $Million, 2024-2035
Figure 19: AI in Antibody Discovery Market (Target Identification), $Million, 2024-2035
Figure 20: AI in Antibody Discovery Market (Lead Antibody Discovery), $Million, 2024-2035
Figure 21: AI in Antibody Discovery Market (Lead Optimization), $Million, 2024-2035
Figure 22: AI in Antibody Discovery Market (Others), $Million, 2024-2035
Figure 23: AI in Antibody Discovery Market (Pharmaceutical, Biotechnology, and Platform Developing Companies), $Million, 2024-2035
Figure 24: AI in Antibody Discovery Market (Contract Research Organizations (CROs), $Million, 2024-2035
Figure 25: AI in Antibody Discovery Market (Academic and Research Institutes), $Million, 2024-2035
Figure 26: AI in Antibody Discovery Market (Others), $Million, 2024-2035
Figure 27: North America AI in Antibody Discovery Market, $Million, 2024-2035
Figure 28: U.S. AI in Antibody Discovery Market, $Million, 2024-2035
Figure 29: Canada AI in Antibody Discovery Market, $Million, 2024-2035
Figure 30: Europe AI in Antibody Discovery Market, $Million, 2024-2035
Figure 31: U.K. AI in Antibody Discovery Market, $Million, 2024-2035
Figure 32: Germany AI in Antibody Discovery Market, $Million, 2024-2035
Figure 33: France AI in Antibody Discovery Market, $Million, 2024-2035
Figure 34: Italy AI in Antibody Discovery Market, $Million, 2024-2035
Figure 35: Spain AI in Antibody Discovery Market, $Million, 2024-2035
Figure 36: Rest-of-Europe AI in Antibody Discovery Market, $Million, 2024-2035
Figure 37: Asia-Pacific AI in Antibody Discovery Market, $Million, 2024-2035
Figure 38: Japan AI in Antibody Discovery Market, $Million, 2024-2035
Figure 39: China AI in Antibody Discovery Market, $Million, 2024-2035
Figure 40: India AI in Antibody Discovery Market, $Million, 2024-2035
Figure 41: Australia AI in Antibody Discovery Market, $Million, 2024-2035
Figure 42: South Korea AI in Antibody Discovery Market, $Million, 2024-2035
Figure 43: Rest-of-Asia-Pacific AI in Antibody Discovery Market, $Million, 2024-2035
Figure 44: Rest-of-the-World AI in Antibody Discovery Market, $Million, 2024-2035
Figure 45: Data Triangulation
Figure 46: Top-Down and Bottom-Up Approach
Figure 47: Assumptions and Limitations
List of Tables
Table 1: Market Snapshot
Table 2: Competitive Landscape Analysis
Table 3: Companies Involved in Funding and Collaboration
Table 4: Leading Platforms and their Pricing Model
Table 5: AI in Antibody Discovery Market (by Region), $Million, 2024-2035

 

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