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 臨床試験におけるAIの世界市場規模調査＆予測、コンポーネント、テクノロジー、アプリケーション、エンドユーザー別、地域別予測2025-2035年Global AI in Clinical Trials Market Size Study & Forecast, by Component, Technology, Application, End User and Regional Forecasts 2025-2035 臨床試験におけるAI世界市場の2024年の市場規模は約14億8000万米ドルであり、予測期間2025-2035年のCAGRは14.00%以上で堅調に拡大する見通しである。臨床研究のエコシステムがますますデータ主導の意思決定に依存... もっと見る
サマリー臨床試験におけるAI世界市場の2024年の市場規模は約14億8000万米ドルであり、予測期間2025-2035年のCAGRは14.00%以上で堅調に拡大する見通しである。臨床研究のエコシステムがますますデータ主導の意思決定に依存するようになる中、人工知能（AI）は創薬と臨床試験の実施における従来のパラダイムを再定義することができる変革的触媒として台頭してきた。AIツールを活用することで、関係者はプロトコールデザインを強化し、患者の転帰を予測し、リクルートを加速し、治験実施施設を最適化することができます。臨床開発の複雑性が増し、研究開発コスト削減のプレッシャーが高まる中、製薬スポンサーや医薬品開発業務受託機関（CRO）は、タイムラインを短縮し、成功率を高めるために、AIを活用したプラットフォームを積極的に導入している。臨床データの急激な増加は、治療法の市場投入までの時間を短縮する必要性と相まって、臨床試験におけるAIを活用したソリューションの需要を下支えしている。機械学習（ML）、自然言語処理（NLP）、コンピュータ・ビジョンなどのテクノロジーは、人による臨床試験が始まる前に、データ取得の合理化、異常の特定、患者の行動モデルをインシリコで行うために、ますます導入されるようになっている。例えば、コンテクスチュアル・ボットは現在、リアルタイムの患者エンゲージメントを促進し、臨床試験のロジスティクスを自動化することで、人的エラーと管理負担を最小限に抑えている。最近の業界分析によると、AIの導入により、特に腫瘍学や希少疾患の試験において、プロトコール開発のタイムラインが著しく短縮され、試験の継続性が向上している。さらに、サービスプロバイダーはエンドツーエンドのAI主導型臨床ソリューションを提供しており、スポンサーは複雑な規制環境をより効率的に乗り切ることができる。 地域別では、北米が2025年の臨床試験AI市場を支配した。その理由は、広範な臨床研究インフラ、先端技術の早期導入、デジタル治療薬に対する良好な規制環境にある。大手製薬企業やAIイノベーターが存在することも、主導的地位をさらに強固なものにしている。欧州は、ライフサイエンスにおけるAI統合の促進を目的としたヘルステック企業と公衆衛生機関の共同イニシアチブに牽引され、僅差でこれに続く。一方、アジア太平洋地域は、医療AIへの投資の増加、患者数の拡大、中国、インド、日本などの国々における臨床診療のデジタル変革に後押しされ、予測期間中に最も速い成長が見込まれる。政府が支援するイノベーションハブや国際的なパートナーシップが、この地域の世界的な臨床試験大国への進化を加速させている。 本レポートに含まれる主な市場プレイヤー - IBMワトソンヘルス - グーグルヘルス - IQVIA - メディデータ・ソリューションズ（ダッソー・システムズ） - オラクル - マイクロソフト株式会社 - パレクセル・インターナショナル・コーポレーション - ベリスタット - バイオエクセル・セラピューティクス - ディープ6 AI - サーマ・テクノロジーズ - Trials.ai - コンチェルト・ヘルスAI - Tempus - PathAI 臨床試験における世界のAI市場レポートスコープ： - 過去データ - 2023年、2024年 - 予測基準年 - 2024年 - 予測期間 - 2025年〜2035年 - レポート対象範囲：収益予測、企業ランキング、競合環境、成長要因、動向 - 地域範囲 - 北米; 欧州; アジア太平洋; 中南米; 中東・アフリカ - カスタマイズ範囲 - レポートのカスタマイズは無料（アナリストの作業時間8時間相当まで）。国、地域、セグメントスコープ*の追加または変更 本調査の目的は、近年における様々なセグメントおよび国の市場規模を定義し、今後数年間の値を予測することです。本レポートは、調査対象国における産業の質的・量的側面を盛り込むよう設計されています。また、市場の将来的な成長を規定する推進要因や課題などの重要な側面に関する詳細な情報も提供しています。さらに、主要企業の競争環境と製品提供の詳細な分析とともに、関係者が投資するためのミクロ市場における潜在的な機会も組み込んでいます。市場の詳細なセグメントとサブセグメントを以下に説明する： コンポーネント別 - ソフトウェア - サービス テクノロジー別 - 機械学習（ML） - 自然言語処理（NLP） - コンピューター・ビジョン - コンテクスチュアル・ボット アプリケーション別 - 臨床試験デザイン - 患者募集 - 施設選択 - リスクベースのモニタリング - その他 エンドユーザー別 - 製薬・バイオテクノロジー企業 - 開発業務受託機関（CRO） - 学術研究機関 - その他 地域別 北米 - 米国 - カナダ 欧州 - 英国 - ドイツ - フランス - スペイン - イタリア - ROE アジア太平洋 - 中国 - インド - 日本 - オーストラリア - 韓国 - ロサンゼルス ラテンアメリカ - ブラジル - メキシコ 中東・アフリカ - UAE - サウジアラビア - 南アフリカ - その他の中東・アフリカ 主な内容 - 2025年から2035年までの10年間の市場推定と予測。 - 各市場セグメントの年換算収益と地域レベル分析。 - 主要地域の国レベル分析による地理的展望の詳細分析。 - 市場の主要プレーヤーに関する情報を含む競争状況。 - 主要事業戦略の分析と今後の市場アプローチに関する提言。 - 市場の競争構造の分析 - 市場の需要サイドと供給サイドの分析 目次目次第1章.臨床試験における世界のAI市場レポート範囲と方法論 1.1.調査目的 1.2.調査方法 1.2.1.予測モデル 1.2.2.デスクリサーチ 1.2.3.トップダウン・アプローチとボトムアップ・アプローチ 1.3.リサーチの属性 1.4.研究の範囲 1.4.1.市場の定義 1.4.2.市場セグメンテーション 1.5.調査の前提 1.5.1.包含と除外 1.5.2.制限事項 1.5.3.調査対象年 第2章.要旨 2.1.CEO/CXOの立場 2.2.戦略的洞察 2.3.ESG分析 2.4.主な調査結果 第3章.臨床試験における世界のAI市場勢力分析 3.1.臨床試験におけるAI世界市場を形成する市場勢力（2024年～2035年） 3.2.推進要因 3.2.1.複雑化と研究開発コストの上昇 3.2.2.臨床データの急激な増加 3.3.阻害要因 3.3.1.規制遵守の複雑さ 3.3.2.データ・プライバシーとセキュリティへの懸念 3.4.機会 3.4.1.新興市場での拡大 3.4.2.リアルワールドエビデンスとデジタルヘルスプラットフォームとの統合 第4章 臨床試験におけるAI臨床試験における世界のAI産業分析 4.1.ポーターのファイブフォースモデル 4.1.1.買い手の交渉力 4.1.2.サプライヤーの交渉力 4.1.3.新規参入の脅威 4.1.4.代替品の脅威 4.1.5.競争上のライバル 4.2.ポーターのファイブフォース予測モデル（2024年～2035年） 4.3.PESTEL分析 4.3.1.政治的要因 4.3.2.経済 4.3.3.社会 4.3.4.技術 4.3.5.環境 4.3.6.法律 4.4.主な投資機会 4.5.トップ勝ち組戦略（2025年） 4.6.市場シェア分析（2024-2025） 4.7.世界の価格分析と動向（2025年 4.8.アナリストの推奨と結論 第5章 臨床試験におけるAI臨床試験におけるAIの世界市場規模・予測（コンポーネント別） 2025年～2035年 5.1.市場概要 5.2.臨床試験におけるAIの世界市場実績-ポテンシャル分析（2025年） 5.3.ソフトウェア 5.3.1.上位国の内訳推定と予測、2024年〜2035年 5.3.2.市場規模分析、地域別、2025-2035年 5.4.サービス 5.4.1.上位国別内訳の推定と予測、2024-2035年 5.4.2.市場規模分析、地域別、2025-2035年 第6章 臨床試験におけるAIの世界市場臨床試験におけるAIの世界市場規模＆予測：技術別、2025年〜2035年 6.1.市場概要 6.2.臨床試験におけるAIの世界市場実績-ポテンシャル分析（2025年） 6.3.機械学習（ML） 6.3.1.上位国の内訳推定と予測、2024年〜2035年 6.3.2.市場規模分析、地域別、2025-2035年 6.4.自然言語処理（NLP） 6.4.1.上位国の内訳推定と予測、2024-2035年 6.4.2.市場規模分析、地域別、2025-2035年 6.5.コンピュータビジョン 6.5.1.上位国の内訳推定と予測、2024年～2035年 6.5.2.市場規模分析、地域別、2025-2035年 6.6.コンテクスチュアルボット 6.6.1.上位国の内訳推定と予測、2024年〜2035年 6.6.2.市場規模分析、地域別、2025年～2035年 第7章 臨床試験におけるAI臨床試験におけるAIの世界市場規模＆地域別予測、2025年〜2035年 7.1.臨床試験におけるAI市場、地域別市場スナップショット 7.2.主要国と新興国 7.3.北米の臨床試験におけるAI市場 7.3.1.米国の臨床試験におけるAI市場 7.3.1.1.2025年〜2035年のコンポーネント内訳の規模と予測 7.3.1.2.技術の内訳、規模および予測、2025-2035年 7.3.2.カナダの臨床試験におけるAI市場 7.3.2.1.コンポーネントの内訳規模と予測、2025年～2035年 7.3.2.2.技術内訳の規模および予測、2025年～2035年 7.4.欧州の臨床試験におけるAI市場 7.4.1.英国の臨床試験におけるAI市場 7.4.1.1.コンポーネント内訳の規模と予測、2025年〜2035年 7.4.1.2.技術の内訳規模と予測、2025年～2035年 7.4.2.ドイツの臨床試験におけるAI市場 7.4.2.1.コンポーネントの内訳規模と予測、2025年～2035年 7.4.2.2.技術の内訳規模と予測、2025年〜2035年 7.4.3.フランスの臨床試験におけるAI市場 7.4.3.1.コンポーネントの内訳規模と予測、2025年～2035年 7.4.3.2.技術の内訳規模と予測、2025年〜2035年 7.4.4.スペインの臨床試験におけるAI市場 7.4.4.1.コンポーネントの内訳規模と予測、2025年〜2035年 7.4.4.2.技術内訳の規模と予測、2025年〜2035年 7.4.5.イタリアの臨床試験におけるAI市場 7.4.5.1.コンポーネントの内訳規模と予測、2025年〜2035年 7.4.5.2.技術内訳の規模および予測、2025年〜2035年 7.4.6.その他の欧州の臨床試験AI市場 7.4.6.1.コンポーネントの内訳規模と予測、2025年〜2035年 7.4.6.2.技術の内訳、規模および予測、2025-2035年 7.5.アジア太平洋地域の臨床試験におけるAI市場 7.5.1.中国の臨床試験におけるAI市場 7.5.1.1.2025年〜2035年のコンポーネント内訳の規模と予測 7.5.1.2.技術の内訳規模と予測、2025年〜2035年 7.5.2.インドの臨床試験におけるAI市場 7.5.2.1.コンポーネントの内訳規模と予測、2025年～2035年 7.5.2.2.技術内訳の規模と予測、2025年〜2035年 7.5.3.日本の臨床試験におけるAI市場 7.5.3.1.コンポーネントの内訳規模と予測、2025年〜2035年 7.5.3.2.技術内訳の規模および予測、2025年〜2035年 7.5.4.オーストラリアの臨床試験におけるAI市場 7.5.4.1.コンポーネントの内訳規模と予測、2025年〜2035年 7.5.4.2.技術内訳の規模と予測、2025年〜2035年 7.5.5.韓国の臨床試験におけるAI市場 7.5.5.1.コンポーネントの内訳規模と予測、2025年～2035年 7.5.5.2.技術内訳の規模および予測、2025年〜2035年 7.5.6.その他のAPAC地域の臨床試験AI市場 7.5.6.1.コンポーネントの内訳と予測、2025年〜2035年 7.5.6.2.技術内訳の規模と予測、2025年〜2035年 7.6.ラテンアメリカの臨床試験におけるAI市場 7.6.1.臨床試験におけるブラジルAI市場 7.6.1.1.コンポーネント内訳の規模と予測、2025年〜2035年 7.6.1.2.技術内訳の規模と予測、2025年～2035年 7.6.2.メキシコの臨床試験におけるAI市場 7.6.2.1.コンポーネントの内訳規模と予測、2025年～2035年 7.6.2.2.技術内訳の規模および予測、2025年～2035年 7.7.臨床試験における中東・アフリカのAI市場 7.7.1.UAEの臨床試験におけるAI市場 7.7.1.1.コンポーネントの内訳規模と予測、2025年～2035年 7.7.1.2.技術の内訳規模・予測、2025年～2035年 7.7.2.サウジアラビアの臨床試験におけるAI市場 7.7.2.1.コンポーネントの内訳規模・予測、2025年～2035年 7.7.2.2.技術の内訳規模・予測、2025年～2035年 7.7.3.南アフリカの臨床試験におけるAI市場 7.7.3.1.コンポーネントの内訳規模と予測、2025年～2035年 7.7.3.2.技術の内訳規模および予測、2025年～2035年 第8章 臨床試験におけるAIコンペティティブ・インテリジェンス 8.1.トップ市場戦略 8.2.IBMワトソンヘルス 8.2.1.会社概要 8.2.2.主要役員 8.2.3.会社概要 8.2.4.財務実績（データの入手可能性による） 8.2.5.製品/サービスポートフォリオ 8.2.6.最近の開発状況 8.2.7.市場戦略 8.2.8.SWOT分析 8.3.グーグルヘルス 8.4.IQVIA 8.5.メディデータ・ソリューションズ（ダッソー・システムズ） 8.6.オラクル 8.7.マイクロソフト株式会社 8.8.パレクセル・インターナショナル株式会社 8.9.ベリスタット 8.10.バイオエクセル・セラピューティクス 8.11.ディープ6 AI 8.12.サーマ・テクノロジーズ 8.13.トライアルズ 8.14.コンチェルト・ヘルスAI 8.15.テンポス 8.16.パスAI
SummaryThe Global AI in Clinical Trials Market is valued at approximately USD 1.48 billion in 2024 and is poised to expand at a robust CAGR of over 14.00% during the forecast period 2025-2035. As the clinical research ecosystem increasingly hinges on data-driven decision-making, artificial intelligence (AI) has emerged as a transformative catalyst capable of redefining traditional paradigms in drug discovery and trial execution. Leveraging AI tools allows stakeholders to enhance protocol design, predict patient outcomes, accelerate recruitment, and optimize site selection — all while maintaining regulatory compliance and ensuring data integrity. With rising complexity in clinical development and mounting pressure to reduce R&D costs, pharmaceutical sponsors and contract research organizations (CROs) are proactively integrating AI-driven platforms to compress timelines and amplify success rates. Table of ContentsTable of Contents
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