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創薬市場におけるAI：プロセス、ユースケース、治療分野、ツール、エンドユーザー別 ― 2031年までの世界市場予測

AI in Drug Discovery Market by Process, Use Case, Therapy, Tool, End User- Global Forecast to 2031

創薬分野におけるAI市場は、2026年の50億9000万米ドルから、2031年までに175億6000万米ドルへと成長し、予測期間中の年平均成長率（CAGR）は28.1％になると見込まれています。この市場の成長を牽引しているのは... もっと見る

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出版年月

2026年7月22日

電子版価格

US$4,950
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納期

通常2営業日以内

ページ数

630

図表数

767

言語

英語

英語原文をAIを使って翻訳しています。

目次
図表リスト

サマリー

創薬分野におけるAI市場は、2026年の50億9000万米ドルから、2031年までに175億6000万米ドルへと成長し、予測期間中の年平均成長率（CAGR）は28.1％になると見込まれています。この市場の成長を牽引しているのは、研究開発（R&D）の生産性向上に向けたAIの導入拡大、マルチモーダルな生物学的データセットの利用拡大、およびプレシジョン・メディシンや計算機支援創薬への投資増加である。『Drug Discovery Today』誌に掲載された2025年の総説によると、製薬研究開発の生産性低下は、バイオ医薬品業界全体のイノベーション戦略を再構築し続けており、企業は研究効率の向上と創薬の加速を図るため、AI駆動型プラットフォームの採用をますます進めている。しかし、データ品質、モデルの妥当性検証、規制上の不確実性、および既存の製薬研究開発ワークフローとの統合に関連する課題が、市場導入のペースに影響を与え続けている。

2026年から2031年にかけて、機械学習がAIツール分野で最も急速に成長するセグメントとなる見込み
AIツール別に見ると、製薬企業が創薬ワークフロー全体における意思決定を改善するために予測アルゴリズムをますます活用するにつれ、予測期間中は機械学習セグメントが最も急速な成長を記録すると予想される。機械学習により、複雑な生物学的、化学的、臨床的データセットの迅速な分析が可能となり、ターゲットの同定、ヒットの優先順位付け、分子特性の予測、リード化合物の最適化が大幅に向上します。ディープラーニング、グラフニューラルネットワーク、生成AIの継続的な進歩により、低分子創薬、バイオ医薬品開発、精密医療研究における機械学習の応用範囲はさらに拡大しています。この傾向を反映して、2026年3月、NVIDIAはバイオ分子研究と分子設計を加速させるため、次世代基盤モデルとエージェント型AI機能を備えてBioNeMoプラットフォームを拡張した。製薬各社が医薬品開発の迅速化と研究開発効率の向上を引き続き優先する中、機械学習は創薬分野におけるAI市場において、今後も最も急成長する技術分野であり続けると予想される。

2025年、創薬分野におけるAI市場で最大のシェアを占めたのは腫瘍学セグメントであった
治療領域別に見ると、世界的ながんの負担の大きさ、広範な腫瘍学研究パイプライン、および精密治療法への需要の高まりにより、2025年の創薬分野におけるAI市場で最大のシェアを占めたのは腫瘍学セグメントであった。国際がん研究機関（IARC）によると、世界のがん新規発症者数は、2024年の2,060万人から2050年には3,440万人に増加すると予測されており、これは腫瘍学分野の創薬を加速できる革新的な技術へのニーズが高まっていることを浮き彫りにしている。 AIは、新規治療標的の特定、バイオマーカーの予測、患者層別化の最適化、ならびに標的療法や免疫腫瘍学薬の発見を加速させるために広く採用されている。大規模なゲノム、トランスクリプトーム、プロテオーム、および臨床データセットが利用可能になったことで、腫瘍学は最もデータが豊富な治療領域の一つとなり、AIモデルがより正確で臨床的に意義のある知見を生み出すことが可能になっている。製薬各社は、がん領域の大きな商業的潜在力と、個別化がん治療に対する需要の高まりを背景に、研究開発ポートフォリオにおいて引き続きがん領域を優先している。AI企業とがん領域に特化したバイオ医薬品企業との連携が拡大していることは、イノベーションをさらに加速させ、創薬におけるAI市場においてがん領域が主導的な地位を強める要因となっている。

予測期間中、欧州は2番目に高いCAGRを記録する見込み
欧州は、医薬品イノベーションへの投資拡大、生物医学研究分野におけるAIの普及拡大、そして信頼性の高いAIを支える強固な規制枠組みに牽引され、予測期間中に2番目に高い成長率を記録すると予想される。同地域には、ターゲット発見、分子設計、精密医療へのAI統合を加速させている大手製薬企業、研究機関、およびAIネイティブなバイオテクノロジー企業が拠点を置いている。欧州健康データ空間（EHDS）およびEU AI法の導入により、健康データへの安全な国境を越えたアクセスが促進されると同時に、ライフサイエンス分野におけるAIアプリケーションのための調和のとれたガバナンスが確立されるものと見込まれる。これと並行して、提案されている「クラウド・AI開発法（CADA）」は、主権的なコンピューティング能力の拡大、高性能コンピューティングリソースへのアクセス改善、および医療・ライフサイエンスを含む戦略的セクター全体でのAIイノベーション開発の支援を通じて、欧州のクラウドおよびAIインフラの強化を目指しています。さらに、「革新的なヘルスイニシアチブ（IHI）」などの共同プログラムは、LIGAND-AIを含むAIを活用した創薬プロジェクトへの資金提供を継続しており、高品質な生物学的データセットと高度なAIモデルを通じて治療法の研究を加速させている。これらの取り組みが相まって、欧州は創薬分野におけるAI市場として、世界で2番目に急成長している地域としての地位をさらに強固なものにするものと期待されている。

主要参加企業の内訳は、以下の通りです：
・企業タイプ別 - ティア1：32%、ティア2：44%、ティア3：24%
・役職別 - ディレクター：30%、マネージャー：34%、その他：36%
・地域別 - 北米：40%、欧州：28%、アジア太平洋：20%、ラテンアメリカ：7%、中東・アフリカ：5%
Key Players
創薬におけるAI市場で事業を展開する主要企業には、NVIDIA Corporation（米国）、Schrödinger, Inc. （米国）、Recursion（米国）、Insilico Medicine（米国）、Google（米国）、Microsoft Corporation（米国）、Tempus AI, Inc.（米国）、Illumina, Inc.（米国）、XtalPi Inc.（中国）、およびIktos（フランス）。これらの企業は、市場での存在感を強化するために、戦略的提携、共同研究、製品発売、プラットフォームの機能強化、基盤モデルや生成AIへの投資、合併・買収、および事業地域の拡大といった戦略を採用している。
調査範囲
本レポートは、創薬分野におけるAI市場を分析しています。プロセス、ユースケース、治療領域、プレーヤータイプ、AIツール、導入モデル、エンドユーザー、および地域に基づいて、各市場セグメントの市場規模と将来の成長可能性を推定することを目的としています。また、本レポートでは、市場の成長に影響を与える推進要因、制約要因、機会、課題などの要因についても分析しています。AIを活用した創薬エコシステム全体にわたる機会を評価し、主要なステークホルダーの競争環境を評価しています。さらに本レポートでは、成長傾向、見通し、および創薬におけるAI市場全体への貢献度という観点から、マイクロマーケットを分析しています。主要地域ごとの市場収益を予測するとともに、主要市場参加者の企業概要、製品ポートフォリオ、最近の動向、主要な成長戦略を含む包括的な競合分析を提供します。
本レポートを購入する理由
本レポートは、既存企業だけでなく新規参入企業や中小企業にとっても、市場の動向を把握するための貴重な情報源となり、ひいては市場シェアの拡大に寄与するでしょう。本レポートを購入した企業は、以下の戦略のいずれか、あるいはその組み合わせを活用することで、市場における地位を強化することができます。
本レポートでは、以下の点について洞察を提供しています：
・主要推進要因（創薬・開発にかかる時間とコストを削減する必要性の高まり、がん治療における薬物標的相互作用予測へのAI活用の拡大）、制約要因（AIを活用した創薬に対応できる人材の不足および規制枠組みの未整備、世界的なHBM/DRAM/NAND不足によるAI計算基盤コストの上昇）、機会（バイオテック創薬の加速、バイオマーカーおよび疾患サブタイプ特定のためのAI駆動型シングルセル解析）、および課題（高品質な学習データセットの入手可能性の限界、AI由来の候補薬に対する実臨床での検証の乏しさ）が、AI創薬市場の成長に寄与する要因の分析
・製品開発／イノベーション：AI創薬市場における今後のトレンド、研究開発活動、ソフトウェア発売に関する詳細な洞察
・市場動向：プロセス、ユースケース、治療領域、プレイヤータイプ、AIツール、導入モデル、エンドユーザー、地域にわたる高成長市場セグメントに関する包括的な情報
・市場の多角化：AI創薬市場における製品ポートフォリオ、技術進歩、地理的展開の拡大、戦略的提携、投資、最近の動向に関する網羅的な情報
・競合分析：NVIDIA Corporation（米国）、Schrödinger, Inc.（米国）、Recursion（米国）、Insilico Medicine（米国）、Google（米国）、Microsoft Corporation（米国）、Tempus AI, Inc.（米国）、Illumina, Inc.（米国）、XtalPi Inc.（中国）、およびその他の主要な市場参加者を含む、世界のAI創薬市場における主要企業の市場シェア、成長戦略、製品展開、企業評価象限、技術力、競争優位性に関する詳細な評価

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1 はじめに 49
1.1 本調査の目的 49
1.2 市場の定義 49
1.3 市場の範囲 50
1.3.1 市場のセグメンテーション 50
1.3.2 地域範囲 51
1.3.3 調査対象の範囲（包含・除外） 51
1.3.4 調査対象期間 53
1.4 調査対象通貨 54
1.5 制限事項 54
1.6 ステークホルダー 55
1.7 変更点の概要 56
2 エグゼクティブ・サマリー 57
2.1 主要な洞察と市場のハイライト 57
2.2 主要市場参加者：市場洞察と戦略的動向 59
2.3 市場を形作る破壊的トレンド 60
2.4 高成長セグメントと新興フロンティア 61
2.5 概要：世界市場規模、成長率、および予測 62
3 プレミアムインサイト 64
3.1 創薬におけるAI市場の概要 64
3.2 創薬におけるAI市場：導入形態別・国別 65
3.3 創薬におけるAI市場：地域別概況 66
4 市場概要 67
4.1 はじめに 67
4.2 市場の動向 68
4.2.1 成長要因 68
4.2.1.1 業界横断的な提携やパートナーシップの増加 68
4.2.1.2 創薬・開発の時間とコストを削減する必要性の高まり 70
4.2.1.3 医薬品の特許満了と効果的な新規リード化合物の必要性 71
4.2.1.4 がん治療における薬物-標的相互作用の予測に向けたAIの活用拡大
71
4.2.1.5 創薬におけるAIを活用したマルチオミクスの統合 72
4.2.1.6 希少疾患治療への注目の高まりとオーファン
医薬品開発 73
4.2.2 制約要因 73
4.2.2.1 AI人材の不足と医療用ソフトウェアに関する曖昧な規制ガイドライン 73
4.2.3 機会 74
4.2.3.1 AIを活用したバイオテクノロジーによる創薬の加速 74
4.2.3.2 新興経済国における創薬への注目の高まり 75
4.2.3.3 人間を意識したAIシステムの開発への注力 76
4.2.3.4 単一細胞解析におけるAIの利用拡大 76
4.2.3.5 単一細胞データからのバイオマーカーおよび疾患サブタイプの容易な同定
77
4.2.3.6 精密医療および個別化医療への高い需要 78
4.2.4 課題 79
4.2.4.1 質の高いデータセットの入手困難さ 79
4.2.4.2 高度なAIツールおよびトレーニング用データセットの不足 79
4.2.4.3 高度なAIモデルの計算上の制約 80
4.2.4.4 モデル学習用の高品質なデータセットの不足 80
4.3 未解決のニーズと未開拓領域 81
4.4 相互に連携する市場とセクター横断的な機会 82
4.5 ティア1/2/3のプレーヤーによる戦略的動き 83
5 業界動向 84
5.1 ポーターの5つの力分析 84
5.1.1 供給者の交渉力 85
5.1.2 購入者の交渉力 85
5.1.3 代替品の脅威 85
5.1.4 新規参入者の脅威 85
5.1.5 競争の激しさ 85
5.2 マクロ経済指標 86
5.2.1 はじめに 86
5.2.2 GDPの推移と予測 86
5.2.3 世界の製薬業界における研究開発費と生産性の推移 87
5.3 バリューチェーン分析 88
5.3.1 研究、データ生成、および科学的インプット 89
5.3.2 データエンジニアリングおよびAIインフラ 89
5.3.3 AIモデルおよびプラットフォームの開発 90
5.3.4 AIワークフローの統合および展開 90
5.3.5 創薬サービスおよび実験の実施 90
5.3.6 検証、ラボ・イン・ザ・ループ、および継続的な最適化 90
5.4 エコシステム分析 91
5.5 価格分析 92
5.5.1 主要企業別、創薬プラットフォームにおけるAIの参考価格（2025年） 93
5.5.2 創薬ソフトウェアおよびサービスにおけるAIの参考価格（地域別、2025年） 94
5.6 主要な会議およびイベント（2026年～2027年） 96
5.7 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／ディスラプション 97
5.8 投資および資金調達のシナリオ 98
5.9 ケーススタディ分析 99
5.10 2025年の米国関税が創薬AI市場に与える影響 101
5.10.1 はじめに 101
5.10.2 主な関税率 101
5.10.3 価格への影響分析 102
5.10.4 国・地域への影響 102
5.10.4.1 米国 102
5.10.4.2 欧州 103
5.10.4.3 アジア太平洋地域 103
5.10.5 最終用途産業への影響 103
5.10.5.1 製薬企業 103
5.10.5.2 バイオテクノロジー企業 103
5.10.5.3 CROおよびCDMO 104
5.10.5.4 学術・研究機関 104
5.10.5.5 その他のエンドユーザー 104
6 技術、特許、デジタル、
およびAIの導入による戦略的変革 105
6.1 主要な新興技術 105
6.1.1 創薬のための生成AIおよびエージェント型AI 105
6.1.2 マルチモーダルAIおよびファウンデーションモデル 105
6.1.3 AIを活用した自律型実験室 106
6.2 補完的技術 106
6.2.1 クラウドコンピューティングとハイパフォーマンスコンピューティング 106
6.2.2 ハイスループットスクリーニングと実験室自動化 106
6.3 関連技術 106
6.3.1 マルチオミクスおよび単一細胞技術 107
6.3.2 デジタルツインおよびインシリコ臨床技術 107
6.4 技術・製品ロードマップ 107
6.5 特許分析 108
6.5.1 創薬市場におけるAI関連特許公開の動向 108
6.5.2 インサイト：管轄区域および主要出願人の分析 109
6.6 将来の応用 112
6.6.1 自律型エンドツーエンド創薬 112
6.6.2 AIを活用した精密創薬および患者個別化治療 113
6.6.3 AIを活用したデジタルおよびバーチャル創薬 113
7 規制環境 114
7.1 地域ごとの規制とコンプライアンス 114
7.1.1 規制当局、政府機関、およびその他の組織 115
7.1.2 規制の枠組み 121
7.1.2.1 北米 121
7.1.2.2 欧州 121
7.1.2.3 アジア太平洋地域 123
7.1.2.4 ラテンアメリカ 125
7.1.2.5 中東・アフリカ 126
7.1.3 業界標準 128
8 顧客環境と購買者の行動 129
8.1 はじめに 129
8.2 意思決定プロセス 129
8.3 購入関係者と購入評価基準 130
8.3.1 購買プロセスにおける主要なステークホルダー 130
8.3.2 購買基準 131
8.4 導入障壁と内部的課題 132
8.5 さまざまなエンドユーザーからの未充足ニーズ 133
8.5.1 未充足ニーズ 133
8.5.2 エンドユーザーの期待 134
8.6 市場の収益性 135
9 創薬市場におけるAIの活用：プロセス別 136
9.1 はじめに 137
9.2 ターゲットの同定と選定 137
9.2.1 個別化医療への需要の高まりと、医薬品研究開発への多額の投資が市場成長を牽引 137
9.3 ターゲットの検証 139
9.3.1 創薬における後期段階での失敗回避への重視が高まり、市場成長を後押し 139
9.4 HITの同定と優先順位付け 140
9.4.1 導入を促進するための大規模データ分析の必要性 140
9.5 HITからリードへの同定／リード創出 141
9.5.1 親油性を高めずに新薬の効力を向上させるためのHITからリードへの同定／リード創出 141
9.6 リードの最適化 142
9.6.1 市場成長を促進するための透明性の高い提示と分析の必要性
市場成長を促進するための透明性のある提示と分析の必要性 142
9.7 候補化合物の選定と検証 144
9.7.1 臨床試験での失敗の可能性の高さが、候補化合物検証サービスの採用を後押し 144
10 創薬市場におけるAI：AIツール別 146
10.1 はじめに 147
10.2 機械学習 148
10.2.1 複雑な生物学的・化学的データセットの利用可能性の拡大が導入を促進 148
10.2.2 ディープラーニング 150
10.2.2.1 マルチモーダルな生物学的・分子データにまたがる複雑な非線形関係を捉える能力 – 主要な推進要因 150
10.2.2.2 トランスフォーマーベースのアーキテクチャ 152
10.2.2.2.1 増加する時系列データ、マルチモーダルデータ、および非構造化科学データが市場を牽引 152
10.2.2.3 グラフニューラルネットワーク（GNN） 153
10.2.2.3.1 分子構造や複雑な生物学的関係性を理解する必要性が、GNNの導入を後押し 153
10.2.2.4 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） 154
10.2.2.4.1 画像ベースおよび3D構造解析の拡大が導入を促進 154
10.2.2.5 拡散および流れベースのモデル 155
10.2.2.5.1 新規分子およびタンパク質の制御された生成に対する需要の高まりが、セグメントの成長を加速させる 155
10.2.2.6 生成対立ネットワーク（GAN）および変分オートエンコーダー（VAE） 156
10.2.2.6.1 化学空間の計算機による探索に対する需要の高まりが成長を後押し 156
10.2.2.7 再帰型およびシーケンスモデル（RNN、LSTM） 157
10.2.2.7.1 連続的な化学・生物学的情報をモデル化する継続的なニーズが需要を支えている 157
10.2.2.8 その他の深層学習技術 158
10.2.2.8.1 特殊化されたニューラルアーキテクチャの登場により、複雑な創薬ワークフロー全体での応用が拡大 158
10.2.3 教師あり学習 159
10.2.3.1 実験的に検証されたデータセットの利用可能性の高まりが、この分野を支えている 159
10.2.4 自己教師あり学習および表現学習 160
10.2.4.1 ラベル付き生物データの不足と、ラベルなしデータセットの入手可能性の拡大が導入を促進 160
10.2.5 強化学習 161
10.2.5.1 複数の目的を横断して分子や実験上の意思決定を最適化する必要性が、採用を促進している 161
10.2.6 教師なし学習 162
10.2.6.1 生物学的データセットの複雑化が当該セグメントを後押し 162
10.2.7 その他の機械学習技術 163
10.2.7.1 部分的にラベル付けされた異種データセットから価値を抽出する必要性が当該セグメントを支える 163
10.3 生成AI 164
10.3.1 新規分子および生物学的構造を設計する能力が導入を加速 164
10.3.2 分子生成モデル 165
10.3.2.1 より広範な化学空間を探索し、複数の分子特性を同時に最適化する必要性 – セグメントの推進要因 165
10.3.3 タンパク質およびバイオ医薬品の生成モデル 166
10.3.3.1 設計タンパク質、抗体、その他のバイオ医薬品に対する需要の高まりが応用範囲を拡大 166
10.3.4 大規模言語モデル（LLM） 167
10.3.4.1 科学文献および非構造化研究データの急速な増加が需要を押し上げる 167
10.4 ファウンデーションモデル 168
10.4.1 大規模なマルチモーダル生物データセットから学習するための再利用可能なAIモデルの必要性が導入を後押ししている 168
10.4.2 化学基盤モデル 169
10.4.2.1 再利用可能な分子表現とスケーラブルな化学インテリジェンスへのニーズの高まりが市場を牽引 169
10.4.3 タンパク質言語モデル 170
10.4.3.1 タンパク質工学および機能予測に対する需要の高まりが導入を加速 170
10.4.4 生物学およびマルチオミクス基盤モデル 171
10.4.4.1 ゲノム、トランスクリプトーム、プロテオーム、細胞データの統合が進むこと――主要な推進要因 171
10.5 エージェント型AIおよびAI共同研究者 172
10.5.1 自律的な研究ワークフローと科学者の生産性向上への需要が成長を牽引 172
10.5.2 自律型研究エージェントとワークフローのオーケストレーション 173
10.5.2.1 複雑な多段階の研究プロセスの自動化ニーズが導入を促進 173
10.5.3 マルチエージェント推論システム 174
10.5.3.1 科学的問題の複雑化が需要を生み出す 174
10.5.4 ラボ・イン・ザ・ループと閉ループ実験 175
10.5.4.1 AIと自動化実験室の統合により、設計・構築・試験・学習の連続的なワークフローが可能になる 175
10.6 ナレッジグラフとセマンティック推論 176
10.6.1 断片化された科学情報を結びつけ、隠れた関係を特定する必要性がこの分野を牽引している 176
10.7 自然言語処理（NLP） 177
10.7.1 科学文献、特許、および非構造化研究開発情報の爆発的な増加がNLPの導入を推進している 177
10.8 コンピュータビジョンおよび画像解析 178
10.8.1 ハイコンテンツスクリーニング、顕微鏡検査、および表現型アッセイの利用拡大が応用範囲を広げる 178
10.9 物理ベースおよびハイブリッドAI手法 179
10.9.1 分子モデリングにおけるメカニズムの理解と精度向上の必要性がセグメントを牽引 179
11 創薬市場におけるAI：エンドユーザー別 182
11.1 はじめに 183
11.2 製薬・バイオテクノロジー企業 183
11.2.1 研究開発の生産性向上と創薬コスト削減への圧力の高まりがセグメントを牽引 183
11.2.2 大手製薬企業 185
11.2.2.1 高い研究開発費とパイプラインの生産性向上へのニーズの高まりが、AIの導入を加速 185
11.2.3 中小規模のバイオテクノロジー企業 186
11.2.3.1 社内のリソースが限られており、差別化されたパイプラインが求められることから、AIを活用した創薬への依存度が高まっている 186
11.3 委託研究機関（CRO）およびCDMO 187
11.3.1 創薬活動のアウトソーシング拡大が成長を牽引 187
11.4 研究センター、学術機関、および政府機関 188
11.4.1 研究資金の確保が容易になり、高度なAI能力の普及が進むことで成長が拡大 188
12 創薬市場におけるAIの活用事例別分析 190
12.1 はじめに 191
12.2 疾患の生物学的メカニズムの解明 192
12.2.1 研究データの質と量の向上に向けた疾患理解への注目の高まり 192
12.2.2 エビデンスの統合と科学文献の分析 194
12.2.2.1 迅速なデータ分析 – 需要の主要な推進要因 194
12.2.3 マルチオミクス統合と標的・疾患の関連性 195
12.2.3.1 ゲノム、トランスクリプトーム、プロテオーム、メタボローム、およびその他の生物学的データセットの統合が進み、市場を牽引 195
12.2.4 実験設計および試薬・モデルの選択 196
12.2.4.1 疾患の生物学的メカニズムおよび実験設計の複雑化が需要を押し上げる 196
12.3 タンパク質構造および相互作用予測 197
12.3.1 AIを活用したタンパク質相互作用予測の進歩が、構造ベース創薬を加速 197
12.4 薬剤の転用 198
12.4.1 体系的な薬剤の再利用に向けたAIプラットフォームの採用拡大 198
12.5 デ・ノボ創薬 199
12.5.1 低分子化合物の設計 200
12.5.1.1 成長を牽引するバーチャルスクリーニングおよびシミュレーション技術の活用拡大
200
12.5.2 ワクチン設計 201
12.5.2.1 市場成長を後押しする、十分に検証されたAIツールの利用可能性 201
12.5.3 抗体およびその他の生物製剤の設計 202
12.5.3.1 セグメントの成長を牽引するタンパク質モデリングの進歩 202
12.5.4 タンパク質および酵素の設計 203
12.5.4.1 セグメントの成長を牽引するタンパク質設計 203
12.6 創薬最適化 204
12.6.1 低分子化合物の最適化 205
12.6.1.1 市場成長を後押しする分子構造の潜在的修飾に関する生成モデル 205
12.6.2 ワクチンの最適化 206
12.6.2.1 成長を牽引するためのワクチン製剤の有効な予測と送達ベクターの調整 206
12.6.3 抗体およびその他の生物製剤の最適化 207
12.6.3.1 セグメントの成長を促進するためのタンパク質構造予測における機械学習の採用拡大 207
12.7 安全性および毒性 209
12.7.1 市場を牽引するための、高度なオフターゲット効果予測、PK/PDシミュレーション、およびQSPモデリングへの注力 209
13 創薬市場におけるAIの導入状況（導入形態別） 211
13.1 はじめに 212
13.2 オンプレミス型ソリューション 212
13.2.1 データ主権、知的財産の保護、および独自の研究開発データに対する管理に対する需要の高まりが、導入の拡大を後押し 212
13.3 クラウドベースのソリューション 213
13.3.1 スケーラブルなコンピューティング、AIの迅速な導入、および先進的なインフラへのコスト効率の高いアクセスへのニーズ — 主要な推進要因 213
13.3.2 パブリッククラウド 214
13.3.2.1 弾力的なコンピューティング能力と高度なAIインフラへのアクセスが導入を促進 214
13.3.3 プライベートクラウド／VPC／ソブリン展開 215
13.3.3.1 データセキュリティ、知的財産保護、およびデータ居住要件の強化が需要を後押し 215
13.4 ハイブリッドソリューション 216
13.4.1 計算スケーラビリティと機密性の高い研究開発データの管理とのバランスを取る必要性が導入を加速 216
14 創薬市場におけるAI：治療領域別 218
14.1 はじめに 219
14.2 腫瘍学 219
14.2.1 腫瘍学分野の高い有病率と有効な抗がん剤の不足が市場成長を牽引 219
14.3 感染症 220
14.3.1 抗菌薬耐性の増加と新規抗感染症療法へのニーズが成長を牽引 220
14.4 神経学 221
14.4.1 疾患の複雑さと治療選択肢の限られさが、AIを活用した創薬への需要を牽引 221
14.5 心血管疾患 223
14.5.1 心血管疾患の負担の増大と新規治療標的の必要性が成長を後押し 223
14.6 代謝性疾患 224
14.6.1 肥満および代謝性疾患の有病率の上昇が、革新的な治療法への需要を加速 224
14.7 免疫学 225
14.7.1 複雑な免疫メカニズムと標的療法への需要の高まりが、AIの導入を後押し 225
14.8 希少疾患および遺伝性疾患 226
14.8.1 限られた治療選択肢と断片的な疾患データが、
AIを活用した創薬を推進 226
14.9 精神疾患 227
14.9.1 満たされていないニーズの高さと疾患メカニズムに対する理解の不足が、このセグメントの成長を牽引 227
14.10 その他の治療領域 228
14.10.1 未開拓の疾患領域におけるAIの応用拡大が市場成長を牽引 228
15 創薬市場におけるAI：プレイヤータイプ別 230
15.1 はじめに 231
15.2 エンドツーエンドソリューションプロバイダー 231
15.2.1 創薬ワークフロー全体における統合型AIプラットフォームの採用拡大が成長を牽引 231
15.3 ニッチ／ポイントソリューションプロバイダー 232
15.3.1 複雑な創薬課題を対象とした専門的なAI機能への需要の高まりが成長を牽引 232
15.4 AIテクノロジープロバイダー 233
15.4.1 生成AI、基盤モデル、エージェント型AIの急速な進歩が需要を加速 233
15.5 コンピューティングおよびインフラストラクチャ・プロバイダー 234
15.5.1 高度なAIモデルにおける計算要件の高まりが需要を牽引 234
15.6 ビジネスプロセスサービスプロバイダー 235
15.6.1 AIを活用した専門的な探索活動のアウトソーシング増加が成長を牽引 235
16 地域別創薬市場におけるAI 237
16.1 はじめに 238
16.2 北米 238
16.2.1 北米のマクロ経済見通し 239
16.2.2 米国 248
16.2.2.1 強固な製薬・AIエコシステムと高い研究開発投資が
需要を牽引 248
16.2.3 カナダ 257
16.2.3.1 強固なAI研究基盤と拡大するバイオ医薬品分野のイノベーション
――主要な推進要因 257
16.3 欧州 265
16.3.1 欧州のマクロ経済見通し 265
16.3.2 ドイツ 274
16.3.2.1 高度なコンピューティングおよび研究インフラの整備
– 市場の主要な推進要因 274
16.3.3 英国 282
16.3.3.1 AIを活用した分子設計への投資拡大が需要を牽引 282
16.3.4 スイス 290
16.3.4.1 市場を後押しする強力な製薬・バイオテクノロジー・エコシステム 290
16.3.5 フランス 298
16.3.5.1 製薬企業による大規模なAI投資 – 主要な推進要因 298
16.3.6 イタリア 306
16.3.6.1 同国の強力な製薬・ライフ
サイエンス・エコシステムが市場を牽引 306
16.3.7 スペイン 314
16.3.7.1 AIを活用したバイオテクノロジー研究の拡大が需要を牽引 314
16.3.8 その他の欧州諸国 322
16.3.8.1 製薬分野の研究開発の拡大と公共部門におけるAIの導入拡大が
市場を牽引 322
16.4 アジア太平洋地域 330
16.4.1 アジア太平洋地域のマクロ経済見通し 331
16.4.2 日本 340
16.4.2.1 製薬業界におけるAIおよびロボティクスへの投資拡大が
需要を牽引 340
16.4.3 中国 348
16.4.3.1 AIネイティブのバイオテクノロジー企業の成長が需要を押し上げる 348
16.4.4 インド 357
16.4.4.1 大規模な製薬・バイオテクノロジーエコシステムが市場を牽引 357
16.4.5 韓国 365
16.4.5.1 AIを活用した創薬に対する政府の支援が市場を後押し 365
16.4.6 オーストラリア 374
16.4.6.1 AIおよび
医学研究に対する政府の強力な支援が市場を牽引 374
16.4.7 その他のアジア太平洋地域 382
16.4.7.1 地域の製薬・バイオテクノロジー能力の成長が市場を後押し 382
16.5 ラテンアメリカ 391
16.5.1 ラテンアメリカのマクロ経済見通し 392
16.5.2 ブラジル 400
16.5.2.1 拡大する製薬分野の研究開発と新興のAI・バイオテクノロジー・エコシステムが主要な推進力となる 400
16.5.3 メキシコ 408
16.5.3.1 多国籍製薬企業の活動と政府主導の研究が市場を牽引 408
16.5.4 その他のラテンアメリカ諸国 416
16.5.4.1 拡大するAI研究基盤が市場を牽引 416
16.6 中東・アフリカ 425
16.6.1 中東・アフリカのマクロ経済見通し 425
16.6.2 GCC諸国 434
16.6.2.1 各国のAI戦略と拡大する技術提携が主要な推進要因となる 434
16.6.3 サウジアラビア 442
16.6.3.1 バイオテクノロジーおよびライフサイエンスへの政府投資が市場を牽引 442
16.6.4 アラブ首長国連邦（UAE） 450
16.6.4.1 政府主導のAIおよびバイオテクノロジーへの投資が市場を後押し 450
16.6.5 その他のGCC諸国 459
16.6.5.1 国際的なAIを活用した創薬パートナーシップが需要を牽引 459
16.6.6 南アフリカ 467
16.6.6.1 強固な国内創薬研究基盤が市場を牽引 467
16.6.7 中東・アフリカのその他地域 475
16.6.7.1 現地の製薬およびバイオ製造能力の拡大が需要を牽引 475
17 競争環境 484
17.1 概要 484
17.2 主要企業の戦略／勝つための条件 484
17.2.1 創薬市場におけるAI分野の主要企業が採用する戦略の概要 485
17.3 主要市場プレーヤーの売上高シェア分析 488
17.4 2025年の市場シェア分析 489
17.5 ブランド比較 491
17.6 企業価値評価および財務指標 492
17.6.1 財務指標 492
17.6.2 企業価値評価 492
17.7 企業評価マトリックス 493
17.7.1 スター企業 493
17.7.2 新興リーダー企業 493
17.7.3 広範な事業展開企業 493
17.7.4 参入企業 494
17.7.5 企業の事業展開：主要プレイヤー、2025年 495
17.7.5.1 企業の事業展開 495
17.7.5.2 地域別の事業展開 496
17.8 企業評価マトリックス：スタートアップ／中小企業、2025年 502
17.8.1 進歩的な企業 502
17.8.2 対応力のある企業 502
17.8.3 ダイナミックな企業 502
17.8.4 スタートブロック 502
17.8.5 競争力ベンチマーク：スタートアップ／中小企業、2025年 504
17.8.5.1 主要なスタートアップ／中小企業の一覧 504
17.8.5.2 スタートアップ／中小企業の競争力ベンチマーク 505
17.9 競争シナリオ 505
17.9.1 製品・サービスの立ち上げ 505
17.9.2 取引 506
17.9.3 事業拡大 507
17.9.4 その他の動向 507
18 企業プロフィール 508
18.1 主要企業 508
18.1.1 NVIDIA CORPORATION 508
18.1.1.1 事業概要 508
18.1.1.2 提供製品・サービス 510
18.1.1.3 最近の動向 511
18.1.1.3.1 製品・サービスの発売および承認 511
18.1.1.3.2 取引 512
18.1.1.3.3 その他の動向 515
18.1.1.4 MnMの見解 515
18.1.1.4.1 勝利への権利 515
18.1.1.4.2 戦略的選択 516
18.1.1.4.3 弱点および競合上の脅威 516
18.1.2 アルファベット社 517
18.1.2.1 事業概要 517
18.1.2.2 提供製品・サービス 518
18.1.2.3 最近の動向 519
18.1.2.3.1 製品の発売および承認 519
18.1.2.3.2 取引 520
18.1.2.3.3 その他の動向 521
18.1.2.4 MnMの見解 521
18.1.2.4.1 勝利への権利 521
18.1.2.4.2 戦略的選択 521
18.1.2.4.3 弱点および競合上の脅威 521
18.1.3 RECURSION 522
18.1.3.1 事業概要 522
18.1.3.2 提供製品・サービス 523
18.1.3.3 最近の動向 524
18.1.3.3.1 製品・サービスの新規投入 524
18.1.3.3.2 取引 524
18.1.3.3.3 事業拡大 526
18.1.3.4 MnMの見解 527
18.1.3.4.1 勝つための強み 527
18.1.3.4.2 戦略的選択 527
18.1.3.4.3 弱点および競合上の脅威 527
18.1.4 INSILICO MEDICINE 528
18.1.4.1 事業概要 528
18.1.4.2 提供製品・サービス 529
18.1.4.3 最近の動向 530
18.1.4.3.1 製品・サービスの発売 530
18.1.4.3.2 取引 531
18.1.4.3.3 その他の動向 534
18.1.4.3.4 事業拡大 534
18.1.4.4 MnMの見解 534
18.1.4.4.1 勝利への権利 534
18.1.4.4.2 戦略的選択 535
18.1.4.4.3 弱点および競合上の脅威 535
18.1.5 SCHRÖDINGER, INC.536
18.1.5.1 事業概要 536
18.1.5.2 提供製品・サービス 537
18.1.5.3 最近の動向 538
18.1.5.3.1 取引 538
18.1.5.3.2 その他の動向 539
18.1.5.4 MnMの見解 540
18.1.5.4.1 勝利への権利 540
18.1.5.4.2 戦略的選択 540
18.1.5.4.3 弱点と競合上の脅威 540
18.1.6 BENEVOLENTAI 541
18.1.6.1 事業概要 541
18.1.6.2 提供製品・サービス 542
18.1.6.3 最近の動向 542
18.1.6.3.1 取引 542
18.1.7 マイクロソフト社 544
18.1.7.1 事業概要 544
18.1.7.2 提供製品・サービス 545
18.1.7.3 最近の動向 546
18.1.7.3.1 製品・サービスの発売および承認 546
18.1.7.3.2 取引 546
18.1.8 ヌメリオン・ラボズ 548
18.1.8.1 事業概要 548
18.1.8.2 提供製品・サービス 549
18.1.9 イルミナ社550
18.1.9.1 事業概要 550
18.1.9.2 提供製品・サービス 551
18.1.9.3 最近の動向 553
18.1.9.3.1 製品・サービスの発売 553
18.1.9.3.2 取引 554
18.1.10 XTALPI INC. 556
18.1.10.1 事業概要 556
18.1.10.2 提供製品・サービス 557
18.1.10.3 最近の動向 558
18.1.10.3.1 取引 558
18.1.11 IKTOS 560
18.1.11.1 事業概要 560
18.1.11.2 提供製品・サービス 561
18.1.11.3 最近の動向 562
18.1.11.3.1 取引 562
18.1.11.3.2 その他の動向 563
18.1.12 TEMPUS AI, INC. 564
18.1.12.1 事業概要 564
18.1.12.2 提供製品・サービス 565
18.1.12.3 最近の動向 566
18.1.12.3.1 製品・サービスのリリース 566
18.1.12.3.2 取引実績 567
18.1.13 DEEP GENOMICS, INC. 570
18.1.13.1 事業概要 570
18.1.13.2 提供製品・サービス 570
18.1.13.3 最近の動向 571
18.1.13.3.1 製品・サービスの発売および承認 571
18.1.14 VERGE LABS 572
18.1.14.1 事業概要 572
18.1.14.2 提供製品・サービス 573
18.1.14.3 最近の動向 573
18.1.14.3.1 取引実績 573
18.1.15 BENCHSCI 575
18.1.15.1 事業概要 575
18.1.15.2 提供製品・サービス 575
18.1.15.3 最近の動向 576
18.1.15.3.1 製品・サービスの発売および承認 576
18.1.15.3.2 取引 576
18.1.15.3.3 その他の動向 577
18.1.16 INSITRO 578
18.1.16.1 事業概要 578
18.1.16.2 提供製品・サービス 578
18.1.16.3 最近の動向 579
18.1.16.3.1 取引 579
18.1.16.3.2 その他の動向 579
18.1.17 VALO HEALTH 580
18.1.17.1 事業概要 580
18.1.17.2 提供製品・サービス 580
18.1.17.3 最近の動向 581
18.1.17.3.1 取引 581
18.1.17.3.2 その他の動向 582
18.1.18 BPGBIO, INC. 583
18.1.18.1 事業概要 583
18.1.18.2 提供製品・サービス 583
18.1.18.3 最近の動向 584
18.1.18.3.1 取引 584
18.1.19 GENERATE:BIOMEDICINES 585
18.1.19.1 事業概要 585
18.1.19.2 提供製品・サービス 585
18.1.19.3 最近の動向 586
18.1.19.3.1 製品・サービスの発売 586
18.1.19.3.2 取引 587
18.1.19.3.3 事業拡大 588
18.1.20 CERTARA, INC. 589
18.1.20.1 事業概要 589
18.1.20.2 提供製品・サービス 590
18.1.20.3 最近の動向 591
18.1.20.3.1 製品・サービスの発売および承認 591
18.1.20.3.2 取引 592
18.2 その他の新興企業 594
18.2.1 XAIRA THERAPEUTICS 594
18.2.2 IAMBIC THERAPEUTICS, INC. 595
18.2.3 ジェネシス・モレキュラー・AI 596
18.2.4 クレードル・バイオ 597
18.2.5 アイソモーフィック・ラボ 598
19 調査方法論 599
19.1 調査アプローチ 599
19.1.1 二次調査 600
19.1.1.1 二次資料からの主要データ 601
19.1.2 一次調査 601
19.1.2.1 一次情報源 602
19.1.2.2 一次情報源からの主要データ 603
19.1.2.3 一次調査の内訳 603
19.1.2.4 一次情報源である専門家からの知見 604
19.2 調査方法論の設計 604
19.3 市場規模の推計 606
19.4 市場セグメント別データの三角検証 612
19.5 市場シェアの推計 612
19.6 本調査の前提条件 613
19.7 調査の限界 613
19.7.1 調査方法に関連する限界 613
19.8 リスク評価 614
20 付録 615
20.1 ディスカッション・ガイド 615
20.2 ナレッジストア：MarketsandMarketsのサブスクリプション・ポータル 626
20.3 カスタマイズオプション 628
20.4 関連レポート 628
20.5 著者情報 629

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図表リスト

表1 米ドル為替レート 54.
表2 創薬におけるAI：共同研究・提携、2024年～2026年 69.
表3 2025年および2026年に特許が失効する医薬品の参考リスト 71.
表4 創薬におけるAI市場：エコシステムにおける役割 92.
表5 2025年の創薬AIプラットフォームの参考価格（主要企業別） 93.
表6 創薬AI市場の参考価格、地域別（2025年） 95.
表7 創薬分野におけるAI市場の主要な会議・イベント（2026年7月～2027年6月） 96.
表8 事例1：テラ・セラピューティクスによるNVIDIAの活用による、生成AIを活用した低分子創薬の加速 99.
表9 事例2：アステラス製薬によるNVIDIA AIの活用による生体分子創薬および化合物スクリーニングの加速 100.
表 10 事例 3：アムジェンと NVIDIA の提携による生成AIを活用したバイオロジクス創薬の加速 100.
表 11 米国の調整済み相互関税率 101.
表 12 創薬における AI 申請件数上位国の管轄区域別分析 109.
表13 創薬におけるAI市場：主要な特許／特許出願 111.
表14 北米：規制機関、政府機関、およびその他の組織 115.
表 15 ヨーロッパ：規制機関、政府機関、およびその他の組織 116.
表 16 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、およびその他の組織 117.
表17 ラテンアメリカ：規制機関、政府機関、およびその他の組織 118.
表18 中東・アフリカ：規制機関、政府機関、およびその他の組織 119.
表19 北米の規制シナリオ 121.
表 20 ヨーロッパの規制シナリオ 121.
表 21 アジア太平洋地域の規制シナリオ 123.
表 22 ラテンアメリカの規制シナリオ 125.
表23 中東・アフリカの規制シナリオ 126.
表24 上位3社のエンドユーザーにおける購買プロセスに対するステークホルダーの影響（%） 131.
表25 上位3つのエンドユーザーにおける主要な購入基準 132.
表26 創薬市場におけるAI：未充足ニーズ 133.
表27 創薬市場：エンドユーザーの期待 134.
表28 創薬市場におけるAI：プロセス別、2024年～2031年（百万米ドル） 137.
表29 創薬市場におけるAIのターゲット同定・選定分野、地域別、2024–2031年（百万米ドル） 138.
表30 創薬市場におけるAIのターゲット検証用途：地域別、2024年～2031年（百万米ドル） 140.
表31 2024年～2031年の地域別、創薬におけるAI市場（ヒット同定および優先順位付け）（百万米ドル） 141.
表32 2024年～2031年の地域別、ヒットからリードの同定／リード創出における創薬AI市場（百万米ドル） 142.
表33 リード最適化におけるAIを活用した創薬市場（地域別）、 2024–2031年（百万米ドル） 143.
表34 創薬におけるAI市場：候補化合物の選定および検証、地域別、2024–2031年（百万米ドル） 145.
表35 創薬におけるAI市場：AIツール別、2024年～2031年（百万米ドル） 147.
表36 機械学習：創薬におけるAI市場（タイプ別、2024年～2031年）（百万米ドル） 149.
表37 機械学習：創薬分野におけるAI市場、地域別、2024年～2031年（百万米ドル） 149.
表 38 ディープラーニング：創薬市場における AI、タイプ別、2024 年～2031 年（百万米ドル） 151.
表39 ディープラーニング：創薬分野におけるAI市場、地域別、2024年～2031年（百万米ドル） 151.
表 40 トランスフォーマーベースのアーキテクチャ：創薬市場における AI、地域別、2024～2031 年（百万米ドル） 152.
表 41 グラフニューラルネットワーク：創薬市場における AI、地域別、2024–2031 年（百万米ドル） 153.
表 42 畳み込みニューラルネットワーク：創薬分野における AI 市場（地域別、2024～2031年）（百万米ドル） 154.
表43 拡散およびフローベースモデル：創薬分野におけるAI市場（地域別、2024年～2031年）（百万米ドル） 155.
表 44 GAN および VAE：創薬分野における AI 市場、地域別、2024–2031 年（百万米ドル） 156.
表 45 リカレントモデルおよびシーケンスモデル：創薬分野におけるAI市場：地域別、2024年～2031年（百万米ドル） 157.
表46 その他の深層学習技術：創薬分野におけるAI市場、地域別、2024–2031年（百万米ドル） 158.
表47 教師あり学習：創薬分野におけるAI市場、地域別、2024–2031年（百万米ドル） 159.
表48 自己教師あり学習および表現学習：創薬分野におけるAI市場、地域別、2024–2031年（百万米ドル） 160.
表49 強化学習：創薬市場におけるAI、地域別、2024–2031年 (百万米ドル) 161.
表 50 教師なし学習：創薬市場におけるAI、地域別、2024年～2031年（百万米ドル） 162.
表51 その他の機械学習技術：創薬市場におけるAI、地域別、2024–2031年 (百万米ドル) 163.
表52 生成AI：創薬分野におけるAI市場、タイプ別、2024–2031年 (百万米ドル) 165.
表53 生成AI：創薬分野におけるAI、地域別、2024年～2031年（百万米ドル） 165.
表54 分子生成モデル：創薬におけるAI市場（地域別、2024～2031年）（百万米ドル） 166.
表 55 タンパク質および生物製剤生成モデル：創薬における AI 市場、地域別、2024–2031 年（百万米ドル） 167.
表 56 大規模言語モデル：創薬市場における AI、地域別、2024～2031 年（百万米ドル） 168.
表57 基盤モデル：創薬分野におけるAI市場、タイプ別、2024年～2031年（百万米ドル） 169.
表58 基盤モデル：創薬市場におけるAI、地域別、2024–2031年（百万米ドル） 169.
表59 化学ファウンデーションモデル：創薬市場におけるAI、地域別、 2024–2031年（百万米ドル） 170.
表60 タンパク質言語モデル：創薬におけるAI市場、地域別、2024–2031年（百万米ドル） 171.
表61 生物学およびマルチオミクス基盤モデル：創薬市場におけるAI、地域別、2024–2031年（百万米ドル） 172.
表 62 エージェント型 AI および共同研究者：創薬分野における AI 市場、タイプ別、2024–2031年（百万米ドル） 173.
表63 エージェント型AIおよび共同研究者：創薬市場におけるAI、地域別、2024年～2031年（百万米ドル） 173.
表 64 自律型研究エージェントおよびワークフローオーケストレーション：創薬分野における AI 市場、地域別、2024–2031 （百万米ドル） 174.
表 65 マルチエージェント推論システム：創薬市場における AI、地域別、2024–2031 年（百万米ドル） 175.
表 66 ラボ・イン・ザ・ループおよび閉ループ実験：創薬市場における AI、地域別、2024～2031 年 (百万米ドル) 176.
表 67 ナレッジグラフおよびセマンティック推論：創薬分野における AI 市場、地域別、2024–2031年（百万米ドル） 177.
表 68 自然言語処理：創薬分野における AI 市場、地域別、2024～2031 年（百万米ドル） 178.
表 69 コンピュータビジョンおよび画像解析：創薬分野における AI 市場（地域別、2024～2031 年）（百万米ドル） 179.
表 70 物理ベースおよびハイブリッド AI モデル：創薬分野における AI 市場、地域別、2024～2031 年（百万米ドル） 181.
表71 創薬におけるAI市場：エンドユーザー別、 2024–2031年（百万米ドル） 183.
表72 製薬・バイオテクノロジー企業：創薬におけるAI市場、企業タイプ別、 2024–2031年（百万米ドル） 184.
表73 製薬・バイオテクノロジー企業：創薬におけるAI市場、地域別、2024–2031年（百万米ドル） 184.
表74 大手製薬企業：創薬におけるAI市場、地域別、2024–2031年（百万米ドル） 185.
表75 中小バイオテクノロジー企業：創薬におけるAI市場、地域別、2024–2031年（百万米ドル） 186.
表76 CROSおよびCDMOS：創薬におけるAI市場、地域別、2024～2031年（百万米ドル） 188.
表77 研究センター、学術機関、政府機関：創薬におけるAI市場（地域別、2024年～2031年）（百万米ドル） 189.
表78 創薬におけるAI市場：ユースケース別、2024年～2031年（百万米ドル） 191.
表79 疾患の生物学的メカニズムの解明：創薬におけるAI市場、タイプ別、2024年～2031年（百万米ドル） 193.
表80 疾患の生物学的メカニズムの解明：創薬市場におけるAI：地域別、2024年～2031年（百万米ドル） 194.
表81 エビデンス統合および科学文献インテリジェンス：創薬市場におけるAI、地域別、2024年～2031年（百万米ドル） 195.
表82 マルチオミクス統合および標的疾患との関連性：創薬市場におけるAI、地域別、2024–2031年（百万米ドル） 196.
表 83 実験設計および試薬・モデルの選択：創薬市場における AI、地域別、2024～2031 年（百万米ドル） 197.
表 84 タンパク質構造および相互作用予測：創薬分野における AI 市場、地域別、2024～2031年（百万米ドル） 198.
表 85 薬剤の転用：創薬市場における AI、地域別、2024–2031 年（百万米ドル） 199.
表 86 デ・ノボ創薬：創薬におけるAI市場：タイプ別、2024年～2031年（百万米ドル） 200.
表87 デ・ノボ創薬：創薬市場におけるAI、地域別、2024–2031年（百万米ドル） 200.
表88 低分子化合物設計：創薬市場におけるAIの活用、地域別、2024年～2031年（百万米ドル） 201.
表89 ワクチン設計：創薬におけるAI市場（地域別、2024年～2031年） (百万米ドル) 202.
表90 抗体およびその他の生物製剤の設計：創薬におけるAI市場、地域別、2024年～2031年（百万米ドル） 203.
表91 タンパク質および酵素の設計：創薬におけるAI市場の地域別推移（2024年～2031年）（単位：百万米ドル） 204.
表92 薬剤最適化：創薬におけるAI市場のタイプ別推移、 2024–2031年（百万米ドル） 205.
表93 創薬におけるAIを活用した薬剤最適化市場：地域別、2024–2031年（百万米ドル） 205.
表94 低分子化合物の最適化：創薬におけるAI市場、地域別、2024～2031年（百万米ドル） 206.
表95 ワクチンの最適化：創薬市場におけるAI、地域別、2024年～2031年（百万米ドル） 207.
表 96 抗体およびその他の生物製剤の最適化：創薬における AI 市場、地域別、2024–2031 年（百万米ドル） 208.
表 97 安全性および毒性：創薬市場における AI、地域別、2024～2031 年（百万米ドル） 210.
表 98 創薬市場における AI、導入形態別、2024–2031 年（百万米ドル） 212.
表 99 オンプレミス型ソリューション：創薬市場における AI、地域別、2024 年～2031 年（百万米ドル） 213.
表 100 クラウド型ソリューション：創薬における AI 市場、タイプ別、2024–2031 年（百万米ドル） 214.
表 101 クラウドベースのソリューション：創薬市場における AI、地域別、2024–2031 年 (百万米ドル) 214.
表102 パブリッククラウド導入：創薬分野におけるAI市場、地域別、2024年～2031年（百万米ドル） 215.
表 103 プライベートクラウド／VPC／ソブリン環境での導入：創薬市場における AI、地域別、2024–2031 年（百万米ドル） 216.
表 104 ハイブリッドソリューション：創薬市場における AI、地域別、2024 年～2031 年（百万米ドル） 217.
表 105 創薬における AI 市場：治療領域別、2024～2031 年（百万米ドル） 219.
表 106 腫瘍学：創薬における AI 市場、地域別、2024–2031 年（百万米ドル） 220.
表107 感染症：創薬におけるAI市場、地域別、2024年～2031年（百万米ドル） 221.
表108 神経学：創薬におけるAI市場（地域別、2024年～2031年）（百万米ドル） 222.
表109 心血管疾患：地域別AIを活用した創薬市場、2024年～2031年（百万米ドル） 224.
表110 代謝性疾患：創薬市場におけるAIの活用：地域別、2024～2031年（百万米ドル） 225.
表111 免疫学：創薬におけるAI市場（地域別、2024年～2031年）（百万米ドル） 226.
表112 希少疾患および遺伝性疾患：創薬市場におけるAIの活用、地域別、2024年～2031年（百万米ドル） 227.
表 113 精神疾患：創薬における AI 市場、地域別、2024 年～2031 年（百万米ドル） 228.
表 114 その他の治療領域：創薬市場における AI、地域別、2024 年～2031 年（百万米ドル） 229.
表 115 創薬市場における AI、事業者タイプ別、2024～2031年（百万米ドル） 231.
表116 エンドツーエンド・ソリューション・プロバイダー：創薬におけるAI市場、地域別、 2024–2031年（百万米ドル） 232.
表117 ニッチ／ポイントソリューションプロバイダー：創薬におけるAI市場、地域別、2024–2031年（百万米ドル） 233.
表118 AI技術プロバイダー：創薬市場におけるAI、地域別、2024–2031年（百万米ドル） 234.
表119 コンピューティング・インフラプロバイダー：創薬分野におけるAI市場、地域別、2024～2031年（百万米ドル） 235.
表120 ビジネスプロセスサービスプロバイダー：創薬におけるAI市場、地域別、2024年～2031年（百万米ドル） 236.
表121 創薬におけるAI市場、地域別2024–2031年（百万米ドル） 238.
表122 北米：創薬におけるAI市場、国別、2024–2031年（百万米ドル） 240.
表123 北米：創薬におけるAI市場、プロセス別、2024年～2031年（百万米ドル） 240.
表124 北米：創薬におけるAI市場（ユースケース別、2024年～2031年）（百万米ドル） 241.
表125 北米：疾患理解のための創薬におけるAI市場（タイプ別）、2024年～2031年（百万米ドル） 241.
表 126 北米：新規創薬のための創薬における AI 市場、タイプ別、2024–2031 年 (百万米ドル) 242.
表 127 北米：創薬における AI 市場（薬剤の最適化、タイプ別、2024 年～2031 年）（百万米ドル） 242.
表 128 北米：創薬における AI 市場、治療領域別、2024 年～2031 年（百万米ドル） 243.
表 129 北米：創薬における AI 市場、プレーヤータイプ別、2024～2031 年（百万米ドル） 243.
表130 北米：創薬におけるAI市場、AIツール別、2024年～2031年（百万米ドル） 244.
表 131 北米：創薬における AI 市場における機械学習、タイプ別、2024–2031 年（百万米ドル） 244.
表 132 北米：創薬における AI 市場におけるディープラーニング、タイプ別、2024–2031 年（百万米ドル） 245.
表 133 北米：創薬分野における AI 市場における生成型 AI、タイプ別、2024–2031 年（百万米ドル） 245.
表 134 北米：創薬分野における AI 市場におけるファウンデーションモデル、タイプ別、2024～2031 年（百万米ドル） 246.
表 135 北米：創薬分野における AI 市場の「エージェント型 AI」および「共同研究者型 AI」、タイプ別、2024–2031 年（百万米ドル） 246.
表 136 北米：創薬における AI 市場、導入形態別、2024～2031 年（百万米ドル） 247.
表137 北米：創薬分野におけるAI市場のクラウドベースソリューション、タイプ別、2024年～2031年（百万米ドル） 247.
表 138 北米：創薬における AI 市場、エンドユーザー別、2024～2031 年 (百万米ドル) 247.
表 139 北米：創薬における AI 市場における製薬・バイオテクノロジー企業、種類別、2024～2031年（百万米ドル） 248.
表140 米国：創薬におけるAI市場、プロセス別、2024–2031年（百万米ドル） 249.
表 141 米国：創薬における AI 市場、ユースケース別、2024–2031 年（百万米ドル） 250.
表 142 米国：疾患理解のための創薬における AI 市場、タイプ別、2024–2031年(百万米ドル) 250.
表143 米国：創薬におけるAI市場（デ・ノボ創薬）、タイプ別、2024年～2031年（百万米ドル） 251.
表144 米国：創薬におけるAI市場（薬剤最適化）、タイプ別、 2024–2031年（百万米ドル） 251.
表145 米国：創薬におけるAI市場、治療領域別、2024–2031年（百万米ドル） 252.
表146 米国：創薬におけるAI市場（プレイヤータイプ別）、2024–2031年（百万米ドル） 252.
表147 米国：創薬分野におけるAI市場、AIツール別、2024–2031年（百万米ドル） 253.
表148 米国：創薬におけるAI市場における機械学習、タイプ別、2024年～2031年（百万米ドル） 253.
表149 米国：創薬分野におけるAI市場におけるディープラーニング、タイプ別、2024–2031年（百万米ドル） 254.
表150 米国：創薬におけるAI市場における生成AI、タイプ別、2024年～2031年（百万米ドル） 254.
表 151 米国：創薬における AI 市場におけるファウンデーションモデル、タイプ別、2024～2031 年（百万米ドル） 255.
表152 米国：創薬分野におけるAI市場におけるエージェント型AIおよび共同研究者、タイプ別、2024–2031年（百万米ドル） 255.
表 153 米国：創薬における AI 市場、導入形態別、2024–2031 年（百万米ドル） 255.
表 154 米国：創薬における AI 市場のクラウドベースソリューション（タイプ別、2024～2031年）（百万米ドル） 256.
表155 米国：創薬分野におけるAI市場、エンドユーザー別、2024年～2031年（百万米ドル） 256.
表156 米国：創薬におけるAI市場における製薬・バイオテクノロジー企業（タイプ別、2024–2031年）（百万米ドル） 256.
表157 カナダ：創薬におけるAI市場、プロセス別、2024～2031年（百万米ドル） 257.
表158 カナダ：創薬におけるAI市場（ユースケース別、2024年～2031年）（百万米ドル） 258.
表 159 カナダ：疾患理解のための創薬における AI 市場、タイプ別、2024–2031 年（百万米ドル） 258.
表160 カナダ：新規創薬（デ・ノボ）におけるAIを活用した創薬市場（タイプ別、2024年～2031年）（百万米ドル） 259.
表161 カナダ：創薬におけるAI市場の薬剤最適化分野、タイプ別、2024年～2031年（百万米ドル） 259.
表162 カナダ：創薬におけるAI市場（治療領域別）、2024年～2031年（百万米ドル） 260.
表163 カナダ：創薬におけるAI市場（プレイヤー種別別、2024年～2031年）（百万米ドル） 260.
表164 カナダ：創薬市場におけるAI、AIツール別、2024年～2031年（百万米ドル） 261.
表 165 カナダ：創薬における AI 市場における機械学習、タイプ別、2024–2031年（百万米ドル） 261.
表 166 カナダ：創薬分野における AI 市場におけるディープラーニング、タイプ別、2024–2031年（百万米ドル） 262.
表167 カナダ：創薬分野におけるAI市場における生成AI、タイプ別、2024年～2031年（百万米ドル） 262.
表168 カナダ：創薬分野におけるAI市場の基盤モデル（タイプ別）、2024–2031年 (百万米ドル) 263.
表169 カナダ：創薬分野におけるAI市場におけるエージェント型AIおよび共同研究者、タイプ別、2024–2031年 (百万米ドル) 263.
表170 カナダ：創薬分野におけるAI市場（導入形態別、2024–2031年）（百万米ドル） 263.
表171 カナダ：創薬におけるAI市場のクラウドベースソリューション（タイプ別）、2024年～2031年（百万米ドル） 264.
表172 カナダ：創薬分野におけるAI市場、エンドユーザー別、2024年～2031年（百万米ドル） 264.
表173 カナダ：創薬におけるAI市場の製薬・バイオテクノロジー企業（種類別）、 2024–2031年（百万米ドル） 264.
表174 欧州：創薬におけるAI市場、国別、2024–2031年（百万米ドル） 266.
表175 欧州：創薬におけるAI市場のプロセス別内訳、2024年～2031年（百万米ドル） 267.
表176 欧州：創薬におけるAI市場、ユースケース別、2024–2031年（百万米ドル） 267.
表177 欧州：疾患理解のための創薬におけるAI市場：タイプ別、2024–2031年 (百万米ドル) 268.
表178 欧州：新規創薬（デ・ノボ）におけるAIを活用した創薬市場、タイプ別、2024–2031年（百万米ドル） 268.
表179 欧州：創薬におけるAI市場：薬剤最適化別、2024–2031年（百万米ドル） 269.
表180 欧州：創薬におけるAI市場、治療領域別、 2024–2031年（百万米ドル） 269.
表181 欧州：創薬におけるAI市場（企業タイプ別）、2024–2031年（百万米ドル） 270.
表182 欧州：創薬におけるAI市場、AIツール別、2024–2031年（百万米ドル） 270.
表183 欧州：創薬におけるAI市場における機械学習、タイプ別、2024年～2031年（百万米ドル） 271.
表 184 欧州：創薬における AI 市場のディープラーニング、タイプ別、2024–2031 年（百万米ドル） 271.
表185 欧州：創薬分野におけるAIの生成AI市場（タイプ別、2024年～2031年）（百万米ドル） 272.
表 186 欧州：創薬分野における AI 市場におけるファウンデーションモデル、タイプ別、2024–2031年（百万米ドル） 272.
表 187 欧州：エージェント型AIおよびコ・サイエンティスト市場（タイプ別、2024–2031年）（百万米ドル） 272.
表188 欧州：創薬におけるAI市場（導入形態別、2024年～2031年）（百万米ドル） 273.
表189 欧州：創薬におけるAIのクラウドベースソリューション市場（タイプ別、2024年～2031年）（百万米ドル） 273.
表190 欧州：創薬におけるAI市場（エンドユーザー別、2024年～2031年）（百万米ドル） 273.
表191 欧州：創薬におけるAI市場における製薬・バイオテクノロジー企業（タイプ別、2024～2031年）（百万米ドル） 274.
表 192 ドイツ：創薬における AI 市場、プロセス別、2024–2031 年（百万米ドル） 275.
表 193 ドイツ：創薬市場における AI、用途別、2024–2031 年（百万米ドル） 275.
表 194 ドイツ：疾患理解のための創薬における AI 市場、タイプ別、2024 年～2031 年（百万米ドル） 276.
表195 ドイツ：新規創薬（デ・ノボ）におけるAI活用市場（タイプ別、2024–2031年）（百万米ドル） 276.
表 196 ドイツ：創薬における AI 市場（薬剤最適化）、タイプ別、2024–2031 年（百万米ドル） 277.
表 197 ドイツ：創薬における AI 市場（治療領域別）、2024–2031年（百万米ドル） 277.
表 198 ドイツ：創薬における AI 市場（企業タイプ別、2024–2031 年）（百万米ドル） 278.
表199 ドイツ：創薬市場におけるAI、AIツール別、2024年～2031年（百万米ドル） 278.
表200 ドイツ：創薬におけるAI市場における機械学習、タイプ別、2024年～2031年（百万米ドル） 279.
表 201 ドイツ：創薬分野におけるAI市場におけるディープラーニング、種類別、2024–2031年（百万米ドル） 279.
表202 ドイツ：創薬分野におけるAI市場における生成AI、タイプ別、2024～2031年（百万米ドル） 280.
表203 ドイツ：創薬分野におけるAI市場における基盤モデル、タイプ別、2024–2031年（百万米ドル） 280.
表204 ドイツ：エージェント型AIおよび共同研究者市場、タイプ別、2024–2031年（百万米ドル） 280.
表205 ドイツ：創薬におけるAI市場、導入形態別、2024–2031年（百万米ドル） 281.
表206 ドイツ：創薬におけるAI市場のクラウド型ソリューション、タイプ別、2024–2031年（百万米ドル） 281.
表 207 ドイツ：創薬分野におけるAI市場、エンドユーザー別、2024年～2031年（百万米ドル） 281.
表208 ドイツ：創薬におけるAI市場の製薬・バイオテクノロジー企業（種類別、2024年～2031年）（百万米ドル） 282.
表 209 英国：創薬におけるAI市場、プロセス別、2024–2031年（百万米ドル） 283.
表 210 英国：創薬市場における AI の活用、ユースケース別、2024 年～2031 年（百万米ドル） 283.
表 211 英国：疾患理解のための創薬における AI 市場（タイプ別）、2024–2031年（百万米ドル） 284.
表212 英国：新規創薬におけるAI市場（タイプ別、2024年～2031年）（百万米ドル） 284.
表 213 英国：創薬における AI 市場（薬剤最適化向け、タイプ別、2024–2031年）（百万米ドル） 285.
表 214 英国：創薬におけるAI市場の治療領域別内訳、2024年～2031年 (百万米ドル) 285.
表215 英国：創薬におけるAI市場、企業タイプ別、 2024–2031年（百万米ドル） 286.
表216 英国：創薬におけるAI市場、AIツール別、2024–2031年（百万米ドル） 286.
表217 英国：創薬におけるAI市場における機械学習、タイプ別、2024–2031年（百万米ドル） 287.
表218 英国：創薬分野におけるAI市場：ディープラーニング（タイプ別、2024年～2031年）（百万米ドル） 287.
表219 英国：創薬分野におけるAIのジェネレーティブAI市場（タイプ別、2024～2031年）（百万米ドル） 288.
表220 英国：創薬分野におけるAI市場のファウンデーションモデル：タイプ別、2024年～2031年（百万米ドル） 288.
表221 英国：エージェント型AIおよび共同研究者（Co-Scientists）市場、タイプ別、2024年～2031年（百万米ドル） 288.
表222 英国：創薬におけるAI市場、導入形態別、2024–2031年（百万米ドル） 289.
表223 英国：創薬分野におけるAIのクラウドベースソリューション市場、タイプ別、2024–2031年（百万米ドル） 289.
表 224 英国：創薬分野におけるAI市場、エンドユーザー別、2024年～2031年（百万米ドル） 289.
表 225 英国：創薬におけるAI市場における製薬・バイオテクノロジー企業（種類別）、2024年～2031年（百万米ドル） 290.
表 226 スイス：創薬における AI 市場、プロセス別、2024 年～2031 年（百万米ドル） 291.
表 227 スイス：創薬における AI 市場、用途別、2024 年～2031 年（百万米ドル） 291.
表 228 スイス：疾患理解のための創薬における AI 市場、タイプ別、2024 年～2031 年（百万米ドル） 292.
表229 スイス：創薬におけるAI市場（デ・ノボ創薬）、タイプ別、2024–2031年（百万米ドル） 292.
表 230 スイス：創薬におけるAI市場（薬剤最適化向け）、タイプ別、2024年～2031年（百万米ドル） 293.
表231 スイス：創薬におけるAI市場（治療領域別、2024年～2031年）（百万米ドル） 293.
表232 スイス：創薬におけるAI市場（プレーヤー種別別、2024–2031年）（百万米ドル） 294.
表233 スイス：創薬におけるAI市場（AIツール別）、2024～2031年（百万米ドル） 294.
表234 スイス：創薬におけるAI市場における機械学習、タイプ別、2024年～2031年（百万米ドル） 295.
表235 スイス：創薬分野におけるAI市場におけるディープラーニング、タイプ別、2024年～2031年（百万米ドル） 295.
表 236 スイス：創薬分野におけるAI市場における生成AI、タイプ別、2024–2031年（百万米ドル） 296.
表 237 スイス：創薬分野におけるAI市場の基盤モデル、タイプ別、2024年～2031年（百万米ドル） 296.
表 238 スイス：エージェント型AIおよび共同研究者市場、種類別、2024年～2031年（百万米ドル） 296.
表 239 スイス：創薬における AI 市場、導入形態別、2024–2031 年（百万米ドル） 297.
表 240 スイス：創薬における AI 市場のクラウドベースソリューション、タイプ別、2024～2031年 (百万米ドル) 297.
表 241 スイス：創薬における AI 市場、エンドユーザー別、2024 年～2031 年（百万米ドル） 297.
表 242 スイス：創薬における AI 市場における製薬・バイオテクノロジー企業、種類別、2024 年～2031 年（百万米ドル） 298.
表 243 フランス：創薬における AI 市場、プロセス別、2024 年～2031 年（百万米ドル） 299.
表 244 フランス：創薬における AI 市場、ユースケース別、2024 年～2031 年（百万米ドル） 299.
表 245 フランス：疾患理解のための創薬における AI 市場、タイプ別、2024–2031 年（百万米ドル） 300.
表246 フランス：創薬におけるAI市場（デ・ノボ創薬別、2024年～2031年）（百万米ドル） 300.
表247 フランス：創薬におけるAI市場（薬剤最適化向け）、タイプ別、2024年～2031年（百万米ドル） 301.
表248 フランス：創薬におけるAI市場（治療領域別、2024年～2031年）（百万米ドル） 301.
表249 フランス：創薬におけるAI市場（プレイヤータイプ別、2024年～2031年）（百万米ドル） 302.
表250 フランス：創薬分野におけるAI市場、AIツール別、2024年～2031年（百万米ドル） 302.
表 251 フランス：創薬における AI 市場における機械学習、タイプ別、2024–2031年（百万米ドル） 303.
表 252 フランス：創薬における AI 市場におけるディープラーニング、タイプ別、2024–2031年（百万米ドル） 303.
表253 フランス：創薬分野におけるAIの生成AI市場（タイプ別、2024年～2031年）（百万米ドル） 304.
表254 フランス：創薬市場におけるAIの基盤モデル（タイプ別、2024年～2031年）（単位：百万米ドル） 304.
表255 フランス：エージェント型AIおよび共同研究者市場（タイプ別、2024年～2031年）（百万米ドル） 304.
表 256 フランス：創薬における AI 市場（導入形態別、2024～2031年）（百万米ドル） 305.
表 257 フランス：創薬における AI クラウドベースソリューション市場、タイプ別、2024 年～2031 年（百万米ドル） 305.
表 258 フランス：創薬における AI 市場、エンドユーザー別、2024–2031 年（百万米ドル） 305.
表 259 フランス：創薬における AI 市場における製薬・バイオテクノロジー企業（種類別、2024–2031年）（百万米ドル） 306.
表 260 イタリア：創薬における AI 市場、プロセス別、2024～2031 年（百万米ドル） 307.
表 261 イタリア：創薬における AI 市場、ユースケース別、2024 年～2031 年（百万米ドル） 307.
表 262 イタリア：疾患理解のための創薬における AI 市場、タイプ別、2024 年～2031 年（百万米ドル） 308.
表263 イタリア：新規創薬（デ・ノボ）におけるAI市場（タイプ別、2024年～2031年）（百万米ドル） 308.
表 264 イタリア：創薬における AI 市場（薬剤の最適化）、種類別、2024 年～2031 年（百万米ドル） 309.
表 265 イタリア：創薬における AI 市場、治療分野別、2024 年～2031 年（百万米ドル） 309.
表 266 イタリア：創薬市場における AI、プレーヤータイプ別、2024–2031年（百万米ドル） 310.
表 267 イタリア：創薬市場における AI、AI ツール別、2024 年～2031 年（百万米ドル） 310.
表 268 イタリア：創薬における AI 市場における機械学習、タイプ別、2024 年～2031 年（百万米ドル） 311.
表 269 イタリア：創薬における AI 市場のディープラーニング、タイプ別、2024 年～2031 年（百万米ドル） 311.
表 270 イタリア：創薬における AI 市場における生成型 AI、タイプ別、2024～2031 年（百万米ドル） 312.
表 271 イタリア：創薬分野における AI 市場におけるファウンデーションモデル、タイプ別、2024–2031 年（百万米ドル） 312.
表 272 イタリア：エージェント型 AI およびコ・サイエンティスト市場、タイプ別、2024–2031 年（百万米ドル） 312.
表273 イタリア：創薬におけるAI市場、導入形態別、2024年～2031年（百万米ドル） 313.
表 274 イタリア：創薬における AI 市場におけるクラウドベースのソリューション、タイプ別、2024 年～2031 年（百万米ドル） 313.
表 275 イタリア：創薬における AI 市場、エンドユーザー別、2024–2031 年（百万米ドル） 313.
表 276 イタリア：創薬における AI 市場における製薬・バイオテクノロジー企業（種類別、2024–2031 年）（百万米ドル） 314.
表 277 スペイン：創薬における AI 市場、プロセス別、2024 年～2031 年（百万米ドル） 315.
表 278 スペイン：創薬市場における AI、ユースケース別、2024～2031 年（百万米ドル） 315.
表 279 スペイン：疾患理解のための創薬における AI 市場、タイプ別、2024–2031 年（百万米ドル） 316.
表 280 スペイン：新規創薬のための創薬分野における AI 市場、タイプ別、2024–2031 年（百万米ドル） 316.
表 281 スペイン：創薬における AI 市場（薬剤の最適化）、タイプ別、2024 年～2031 年（百万米ドル） 317.
表 282 スペイン：創薬における AI 市場（治療領域別、2024～2031 年）（百万米ドル） 317.
表283 スペイン：創薬におけるAI市場（プレイヤータイプ別、2024年～2031年）（百万米ドル） 318.
表 284 スペイン：創薬市場における AI、AI ツール別、2024 年～2031 年（百万米ドル） 318.
表 285 スペイン：創薬における AI 市場における機械学習、タイプ別、2024 年～2031 年（百万米ドル） 319.
表 286 スペイン：創薬における AI 市場におけるディープラーニング、タイプ別、2024 年～2031 年（百万米ドル） 319.
表 287 スペイン：創薬分野における AI の生成型 AI 市場、タイプ別、2024 年～2031 年（百万米ドル） 320.
表 288 スペイン：創薬分野における AI 市場におけるファウンデーションモデル、タイプ別、2024 年～2031 年（百万米ドル） 320.
表 289 スペイン：エージェント型 AI およびコ・サイエンティスト市場、タイプ別、2024–2031 年（百万米ドル） 320.
表 290 スペイン：創薬における AI 市場（導入形態別、2024–2031 年）（百万米ドル） 321.
表 291 スペイン：創薬における AI 市場におけるクラウドベースのソリューション、タイプ別、2024 年～2031 年（百万米ドル） 321.
表 292 スペイン：創薬における AI 市場、エンドユーザー別、2024–2031 年（百万米ドル） 321.
表 293 スペイン：創薬における AI 市場の製薬・バイオテクノロジー企業（種類別、2024–2031 年）（百万米ドル） 322.
表 294 その他のヨーロッパ諸国：創薬における AI 市場、プロセス別、2024～2031 年（百万米ドル） 323.
表 295 欧州その他：創薬における AI 市場、用途別、2024 年～2031 年（百万米ドル） 323.
表 296 欧州その他：疾患理解のための創薬における AI 市場、タイプ別、2024 年～2031 年（百万米ドル） 324.
表 297 欧州その他地域：デ・ノボ創薬における AI 市場（タイプ別、2024～2031 年）（百万米ドル） 324.
表 298 欧州その他の地域：創薬における AI 市場（薬剤最適化、種類別、2024 年～2031 年）（百万米ドル） 325.
表 299 欧州その他の地域：創薬における AI 市場、治療分野別、2024 年～2031 年（百万米ドル） 325.
表 300 ヨーロッパその他地域：創薬における AI 市場、プレーヤータイプ別、2024 年～2031 年（百万米ドル） 326.
表 301 その他のヨーロッパ諸国：創薬における AI 市場、AI ツール別、2024–2031 年（百万米ドル） 326.
表 302 欧州その他の地域：創薬における AI 市場における機械学習、タイプ別、2024～2031 年（百万米ドル） 327.
表 303 欧州その他の地域：創薬分野における AI 市場におけるディープラーニング、タイプ別、2024–2031 年（百万米ドル） 327.
表 304 欧州その他地域：創薬における AI 市場における生成AI、タイプ別、2024–2031 年（百万米ドル） 328.
表305 欧州その他地域：創薬分野におけるAI市場のファウンデーションモデル、タイプ別、2024年～2031年（百万米ドル） 328.
表 306 欧州その他地域：創薬におけるエージェント型 AI およびコ・サイエンティスト市場、タイプ別、2024–2031 年（百万米ドル） 328.
表 307 欧州その他地域：創薬におけるAI市場（導入形態別、2024年～2031年）（百万米ドル） 329.
表 308 欧州その他地域：創薬における AI 市場におけるクラウド型ソリューション、タイプ別、2024–2031年（百万米ドル） 329.
表 309 欧州その他地域：創薬における AI 市場、エンドユーザー別、2024–2031 年（百万米ドル） 329.
表 310 欧州その他の地域：創薬における AI 市場における製薬・バイオテクノロジー企業（種類別、2024～2031年）（百万米ドル） 330.
表 311 アジア太平洋地域：創薬における AI 市場、国別、2024～2031 年（百万米ドル） 332.
表 312 アジア太平洋地域：創薬における AI 市場、プロセス別、2024～2031 年（百万米ドル） 333.
表 313 アジア太平洋地域：創薬における AI 市場、ユースケース別、2024–2031 年（百万米ドル） 333.
表 314 アジア太平洋地域：疾患理解のための創薬における AI 市場、タイプ別、2024–2031 年（百万米ドル） 334.
表 315 アジア太平洋地域：新規創薬のための AI を活用した創薬市場、タイプ別、2024–2031 年（百万米ドル） 334.
表 316 アジア太平洋地域：創薬における AI 市場（薬剤最適化）、タイプ別、2024 年～2031 年（百万米ドル） 335.
表 317 アジア太平洋地域：創薬における AI 市場、治療分野別、2024 年～2031 年（百万米ドル） 335.
表 318 アジア太平洋地域：創薬における AI 市場（企業タイプ別）、2024～2031 年（百万米ドル） 336.
表319 アジア太平洋地域：創薬におけるAI市場、AIツール別、2024年～2031年（百万米ドル） 336.
表32

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Table of Contents
List of Tables/Graphs

Summary

The AI in drug discovery market is anticipated to grow from USD 5.09 billion in 2026 to USD 17.56 billion by 2031, at a CAGR of 28.1% during the forecast period. The market is driven by the increasing adoption of AI to improve R&D productivity, expanding use of multimodal biological datasets, and growing investments in precision medicine and computational drug discovery. According to a 2025 review published in Drug Discovery Today, declining pharmaceutical R&D productivity continues to reshape innovation strategies across the biopharmaceutical industry, prompting companies to increasingly adopt AI-driven platforms to improve research efficiency and accelerate drug discovery. However, challenges related to data quality, model validation, regulatory uncertainty, and integration with existing pharmaceutical R&D workflows continue to influence the pace of market adoption.

Machine learning to be the fastest-growing AI tool segment between 2026 and 2031
By AI tool, the machine learning segment is expected to register the fastest growth during the forecast period as pharmaceutical companies increasingly leverage predictive algorithms to improve decision-making across the drug discovery workflow. Machine learning enables rapid analysis of complex biological, chemical, and clinical datasets, significantly enhancing target identification, hit prioritization, molecular property prediction, and lead optimization. Continuous advancements in deep learning, graph neural networks, and generative AI have further expanded the application of machine learning across small molecule discovery, biologics development, and precision medicine research. Reflecting this trend, in March 2026, NVIDIA expanded its BioNeMo platform with next-generation foundation models and agentic AI capabilities to accelerate biomolecular research and molecular design. As pharmaceutical companies continue to prioritize faster drug development and improved R&D efficiency, machine learning is expected to remain the fastest-growing technology segment in the AI in drug discovery market.

Oncology segment accounted for the largest share of the AI in drug discovery market in 2025
By therapeutic area, the oncology segment accounted for the largest share of the AI in drug discovery market in 2025 due to the high global cancer burden, extensive oncology research pipelines, and increasing demand for precision therapeutics. According to the International Agency for Research on Cancer (IARC), global cancer incidence is projected to increase from 20.6 million new cases in 2024 to 34.4 million by 2050, highlighting the growing need for innovative technologies that can accelerate oncology drug discovery. AI is widely adopted to identify novel therapeutic targets, predict biomarkers, optimize patient stratification, and accelerate the discovery of targeted therapies and immuno-oncology drugs. The availability of large genomic, transcriptomic, proteomic, and clinical datasets has made oncology one of the most data-rich therapeutic areas, enabling AI models to generate more accurate and clinically relevant insights. Pharmaceutical companies continue to prioritize oncology within their R&D portfolios due to its significant commercial potential and the growing demand for personalized cancer therapies. Increasing collaborations between AI companies and oncology-focused biopharmaceutical organizations are further accelerating innovation and reinforcing oncology’s leading position in the AI in drug discovery market.

Europe to exhibit the second-highest CAGR during the forecast period
Europe is expected to register the second-highest growth rate during the forecast period, driven by increasing investments in pharmaceutical innovation, expanding adoption of AI across biomedical research, and a strong regulatory framework supporting trustworthy AI. The region is home to leading pharmaceutical companies, research institutions, and AI-native biotechnology firms that are accelerating the integration of AI into target discovery, molecular design, and precision medicine. The implementation of the European Health Data Space (EHDS) and the EU AI Act is expected to facilitate secure cross-border access to health data while establishing harmonized governance for AI applications in life sciences. In parallel, the proposed Cloud and AI Development Act (CADA) aims to strengthen Europe’s cloud and AI infrastructure by expanding sovereign computing capacity, improving access to high-performance computing resources, and supporting the development of AI innovation across strategic sectors, including healthcare and life sciences. In addition, collaborative programs such as the Innovative Health Initiative (IHI) continue to fund AI-enabled drug discovery projects, including LIGAND-AI, to accelerate therapeutic research through high-quality biological datasets and advanced AI models. Collectively, these initiatives are expected to reinforce its position as the second-fastest-growing regional market for AI in drug discovery.

The breakdown of primary participants is as mentioned below:
・ By Company Type - Tier 1: 32%, Tier 2: 44%, and Tier 3: 24%
・ By Designation - Directors: 30%, Managers: 34%, and Others: 36%
・ By Region - North America: 40%, Europe: 28%, Asia Pacific: 20%, Latin America: 7%, and Middle East & Africa: 5%
Key Players
The key players operating in the AI in drug discovery market include NVIDIA Corporation (US), Schrödinger, Inc. (US), Recursion (US), Insilico Medicine (US), Google (US), Microsoft Corporation (US), Tempus AI, Inc. (US), Illumina, Inc. (US), XtalPi Inc. (China), and Iktos (France). These companies have adopted strategies such as strategic partnerships, collaborations, product launches, platform enhancements, investments in foundation models and generative AI, mergers and acquisitions, and geographic expansion to strengthen their market presence in the market.
Research Coverage
The report analyzes the AI in drug discovery market. It aims to estimate the market size and future growth potential of various market segments based on process, use case, therapeutic area, player type, AI tool, deployment model, end user, and region. The report also analyzes factors such as drivers, restraints, opportunities, and challenges influencing market growth. It evaluates opportunities across the AI-driven drug discovery ecosystem and assesses the competitive landscape for key stakeholders. The report further analyzes micro markets with respect to their growth trends, prospects, and contributions to the overall AI in drug discovery market. It forecasts market revenue across major regions and provides a comprehensive competitive analysis of leading market participants, including their company profiles, product portfolios, recent developments, and key growth strategies.
Reasons to Buy the Report
This report will enrich established firms as well as new entrants/smaller firms to gauge the pulse of the market, which, in turn, would help them garner a greater share of the market. Firms purchasing the report could use one or a combination of the following strategies to strengthen their positions in the market.
This report provides insights on:
・ Analysis of key drivers (Rising need to reduce time and cost of drug discovery and development, Growing utilization of AI to predict drug-target interactions for cancer therapy), restraints (Shortage of AI workforce and regulatory frameworks for AI-enabled drug discovery, Increasing AI compute infrastructure costs amid global HBM/DRAM/NAND shortage), opportunities (Accelerating biotech drug discovery, AI-driven single-cell analysis for biomarker and disease-subtype identification), and challenges (Limited availability of high-quality training datasets, Limited real-world clinical validation of AI-derived drug candidates) are factors contributing the growth of the AI in drug discovery market
・ Product Development/Innovation: Detailed insights on upcoming trends, research & development activities, and software launches in the AI in drug discovery market
・ Market Development: Comprehensive information on high-growth market segments across process, use case, therapeutic area, player type, AI tool, deployment model, end user, and region
・ Market Diversification: Exhaustive information on product portfolios, technology advancements, expanding geographic presence, strategic collaborations, investments, and recent developments in the AI in drug discovery market
・ Competitive Assessment: In-depth assessment of market shares, growth strategies, product offerings, company evaluation quadrant, technology capabilities, and competitive strengths of leading players in the global AI in drug discovery market, including NVIDIA Corporation (US), Schrödinger, Inc. (US), Recursion (US), Insilico Medicine (US), Google (US), Microsoft Corporation (US), Tempus AI, Inc. (US), Illumina, Inc. (US), XtalPi Inc. (China), and other major market participants

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1 INTRODUCTION 49
1.1 STUDY OBJECTIVES 49
1.2 MARKET DEFINITION 49
1.3 MARKET SCOPE 50
1.3.1 MARKET SEGMENTATION 50
1.3.2 REGIONAL SCOPE 51
1.3.3 INCLUSIONS & EXCLUSIONS 51
1.3.4 YEARS CONSIDERED 53
1.4 CURRENCY CONSIDERED 54
1.5 LIMITATIONS 54
1.6 STAKEHOLDERS 55
1.7 SUMMARY OF CHANGES 56
2 EXECUTIVE SUMMARY 57
2.1 KEY INSIGHTS AND MARKET HIGHLIGHTS 57
2.2 KEY MARKET PARTICIPANTS: SHARE INSIGHTS AND STRATEGIC DEVELOPMENTS 59
2.3 DISRUPTIVE TRENDS SHAPING THE MARKET 60
2.4 HIGH-GROWTH SEGMENTS & EMERGING FRONTIERS 61
2.5 SNAPSHOT: GLOBAL MARKET SIZE, GROWTH RATE, AND FORECAST 62
3 PREMIUM INSIGHTS 64
3.1 AI IN DRUG DISCOVERY MARKET OVERVIEW 64
3.2 AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY DEPLOYMENT & COUNTRY 65
3.3 AI IN DRUG DISCOVERY MARKET: GEOGRAPHIC SNAPSHOT 66
4 MARKET OVERVIEW 67
4.1 INTRODUCTION 67
4.2 MARKET DYNAMICS 68
4.2.1 DRIVERS 68
4.2.1.1 Increasing number of cross-industry collaborations and partnerships 68
4.2.1.2 Rising need to reduce time and cost of drug discovery and development 70
4.2.1.3 Patent expiry of drugs and need for effective new leads 71
4.2.1.4 Growing utilization of AI to predict drug-target interactions for
cancer therapy 71
4.2.1.5 Integration of AI-assisted multiomics in drug discovery 72
4.2.1.6 Growing focus on rare disease treatments for orphan
drug development 73
4.2.2 RESTRAINTS 73
4.2.2.1 Shortage of AI workforce and ambiguous regulatory guidelines for medical software 73
4.2.3 OPPORTUNITIES 74
4.2.3.1 Leveraging AI for accelerated biotech drug discovery 74
4.2.3.2 Increased focus on drug discovery in emerging economies 75
4.2.3.3 Focus on developing human-aware AI systems 76
4.2.3.4 Growing use of AI in single-cell analysis 76
4.2.3.5 Easy identification of biomarker and disease subtypes from
single-cell data 77
4.2.3.6 High demand for precision and personalized medicines 78
4.2.4 CHALLENGES 79
4.2.4.1 Limited availability of quality data sets 79
4.2.4.2 Lack of advanced AI tools and training data sets 79
4.2.4.3 Computational constraints of advanced AI models 80
4.2.4.4 Lack of high-quality data sets for model training 80
4.3 UNMET NEEDS AND WHITE SPACES 81
4.4 INTERCONNECTED MARKETS AND CROSS-SECTOR OPPORTUNITIES 82
4.5 STRATEGIC MOVES BY TIER-1/2/3 PLAYERS 83
5 INDUSTRY TRENDS 84
5.1 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 84
5.1.1 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 85
5.1.2 BARGAINING POWER OF BUYERS 85
5.1.3 THREAT OF SUBSTITUTES 85
5.1.4 THREAT OF NEW ENTRANTS 85
5.1.5 INTENSITY OF COMPETITIVE RIVALRY 85
5.2 MACROECONOMIC INDICATORS 86
5.2.1 INTRODUCTION 86
5.2.2 GDP TRENDS AND FORECAST 86
5.2.3 GLOBAL PHARMACEUTICAL R&D EXPENDITURE AND PRODUCTIVITY TRENDS 87
5.3 VALUE CHAIN ANALYSIS 88
5.3.1 RESEARCH, DATA GENERATION, AND SCIENTIFIC INPUTS 89
5.3.2 DATA ENGINEERING & AI INFRASTRUCTURE 89
5.3.3 AI MODEL & PLATFORM DEVELOPMENT 90
5.3.4 AI WORKFLOW INTEGRATION & DEPLOYMENT 90
5.3.5 DRUG DISCOVERY SERVICES & EXPERIMENTAL EXECUTION 90
5.3.6 VALIDATION, LAB-IN-THE-LOOP, AND CONTINUOUS OPTIMIZATION 90
5.4 ECOSYSTEM ANALYSIS 91
5.5 PRICING ANALYSIS 92
5.5.1 INDICATIVE PRICE FOR AI IN DRUG DISCOVERY PLATFORMS, BY KEY PLAYERS (2025) 93
5.5.2 INDICATIVE PRICE FOR AI IN DRUG DISCOVERY SOFTWARE AND SERVICES, BY REGION (2025) 94
5.6 KEY CONFERENCES AND EVENTS, 2026–2027 96
5.7 TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMER BUSINESS 97
5.8 INVESTMENT AND FUNDING SCENARIO 98
5.9 CASE STUDY ANALYSIS 99
5.10 IMPACT OF 2025 US TARIFF – AI IN DRUG DISCOVERY MARKET 101
5.10.1 INTRODUCTION 101
5.10.2 KEY TARIFF RATES 101
5.10.3 PRICE IMPACT ANALYSIS 102
5.10.4 IMPACT ON COUNTRY/REGION 102
5.10.4.1 US 102
5.10.4.2 Europe 103
5.10.4.3 Asia-Pacific 103
5.10.5 IMPACT ON END-USE INDUSTRIES 103
5.10.5.1 Pharmaceutical companies 103
5.10.5.2 Biotechnology companies 103
5.10.5.3 CROs and CDMOs 104
5.10.5.4 Academic and research users 104
5.10.5.5 Other end users 104
6 STRATEGIC DISRUPTION THROUGH TECHNOLOGY, PATENTS, DIGITAL,
AND AI ADOPTION 105
6.1 KEY EMERGING TECHNOLOGIES 105
6.1.1 GENERATIVE AND AGENTIC AI FOR DRUG DISCOVERY 105
6.1.2 MULTIMODAL AI AND FOUNDATION MODELS 105
6.1.3 AI-ENABLED AUTONOMOUS LABORATORIES 106
6.2 COMPLEMENTARY TECHNOLOGIES 106
6.2.1 CLOUD COMPUTING AND HIGH-PERFORMANCE COMPUTING 106
6.2.2 HIGH-THROUGHPUT SCREENING AND LABORATORY AUTOMATION 106
6.3 ADJACENT TECHNOLOGIES 106
6.3.1 MULTIOMICS AND SINGLE-CELL TECHNOLOGIES 107
6.3.2 DIGITAL TWINS AND IN-SILICO CLINICAL TECHNOLOGIES 107
6.4 TECHNOLOGY/PRODUCT ROADMAP 107
6.5 PATENT ANALYSIS 108
6.5.1 PATENT PUBLICATION TRENDS FOR AI IN DRUG DISCOVERY MARKET 108
6.5.2 INSIGHTS: JURISDICTION AND TOP APPLICANT ANALYSIS 109
6.6 FUTURE APPLICATIONS 112
6.6.1 AUTONOMOUS END-TO-END DRUG DISCOVERY 112
6.6.2 AI-DRIVEN PRECISION DRUG DISCOVERY AND PATIENT-SPECIFIC THERAPEUTICS 113
6.6.3 AI-ENABLED DIGITAL AND VIRTUAL DRUG DEVELOPMENT 113
7 REGULATORY LANDSCAPE 114
7.1 REGIONAL REGULATIONS AND COMPLIANCE 114
7.1.1 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, & OTHER ORGANIZATIONS 115
7.1.2 REGULATORY FRAMEWORK 121
7.1.2.1 North America 121
7.1.2.2 Europe 121
7.1.2.3 Asia Pacific 123
7.1.2.4 Latin America 125
7.1.2.5 Middle East & Africa 126
7.1.3 INDUSTRY STANDARDS 128
8 CUSTOMER LANDSCAPE & BUYER BEHAVIOR 129
8.1 INTRODUCTION 129
8.2 DECISION-MAKING PROCESS 129
8.3 BUYER STAKEHOLDERS AND BUYING EVALUATION CRITERIA 130
8.3.1 KEY STAKEHOLDERS IN BUYING PROCESS 130
8.3.2 BUYING CRITERIA 131
8.4 ADOPTION BARRIERS & INTERNAL CHALLENGES 132
8.5 UNMET NEEDS FROM VARIOUS END USERS 133
8.5.1 UNMET NEEDS 133
8.5.2 END USER EXPECTATIONS 134
8.6 MARKET PROFITABILITY 135
9 AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY PROCESS 136
9.1 INTRODUCTION 137
9.2 TARGET IDENTIFICATION & SELECTION 137
9.2.1 INCREASED DEMAND FOR PERSONALIZED MEDICINES AND HIGH INVESTMENT IN PHARMACEUTICAL R&D TO FUEL MARKET GROWTH 137
9.3 TARGET VALIDATION 139
9.3.1 RISING EMPHASIS ON AVOIDING LATE-STAGE FAILURE IN DRUG DISCOVERY TO BOOST MARKET GROWTH 139
9.4 HIT IDENTIFICATION & PRIORITIZATION 140
9.4.1 NEED FOR LARGE-SCALE DATA ANALYSIS TO DRIVE ADOPTION 140
9.5 HIT-TO-LEAD IDENTIFICATION/LEAD GENERATION 141
9.5.1 HIT-TO-LEAD IDENTIFICATION/LEAD GENERATION TO IMPROVE NEW DRUG POTENCY WITHOUT INCREASING LIPOPHILICITY 141
9.6 LEAD OPTIMIZATION 142
9.6.1 NEED FOR TRANSPARENT PRESENTATION AND ANALYSIS TO BOOST
MARKET GROWTH 142
9.7 CANDIDATE SELECTION & VALIDATION 144
9.7.1 HIGH POSSIBILITY OF CLINICAL DRUG FAILURE TO SPUR ADOPTION OF CANDIDATE VALIDATION SERVICES 144
10 AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY AI TOOL 146
10.1 INTRODUCTION 147
10.2 MACHINE LEARNING 148
10.2.1 INCREASING AVAILABILITY OF COMPLEX BIOLOGICAL AND CHEMICAL DATASETS DRIVES ADOPTION 148
10.2.2 DEEP LEARNING 150
10.2.2.1 Ability to capture complex nonlinear relationships across multimodal biological and molecular data – key driver 150
10.2.2.2 Transformer-based architectures 152
10.2.2.2.1 Growing volumes of sequential, multimodal, and unstructured scientific data drives market 152
10.2.2.3 Graph neural networks (GNN) 153
10.2.2.3.1 Need to understand molecular structure and complex biological relationships supports GNN adoption 153
10.2.2.4 Convolutional neural networks (CNN) 154
10.2.2.4.1 Expansion of image-based and 3D structural analysis boosts adoption 154
10.2.2.5 Diffusion and flow-based models 155
10.2.2.5.1 Increasing demand for controlled generation of novel molecules and proteins accelerates segment growth 155
10.2.2.6 Generative adversarial networks (GAN) & variational autoencoders (VAE) 156
10.2.2.6.1 Growing demand for computational exploration of chemical space supports growth 156
10.2.2.7 Recurrent & Sequence Models (RNN, LSTM) 157
10.2.2.7.1 Continued need to model sequential chemical and biological information sustains demand 157
10.2.2.8 Other deep learning technologies 158
10.2.2.8.1 Emergence of specialized neural architectures expands applications across complex discovery workflows 158
10.2.3 SUPERVISED LEARNING 159
10.2.3.1 Growing availability of experimentally validated datasets supports segment 159
10.2.4 SELF-SUPERVISED & REPRESENTATION LEARNING 160
10.2.4.1 Shortage of labeled biological data and growing availability of unlabeled datasets drive adoption 160
10.2.5 REINFORCEMENT LEARNING 161
10.2.5.1 Need to optimize molecules and experimental decisions across multiple objectives drives adoption 161
10.2.6 UNSUPERVISED LEARNING 162
10.2.6.1 Increasing complexity of biological datasets to boost segment 162
10.2.7 OTHER MACHINE LEARNING TECHNOLOGIES 163
10.2.7.1 Need to extract value from partially labeled and heterogeneous datasets supports segment 163
10.3 GENERATIVE AI 164
10.3.1 ABILITY TO DESIGN NOVEL MOLECULES AND BIOLOGICAL STRUCTURES ACCELERATES ADOPTION 164
10.3.2 MOLECULAR GENERATIVE MODELS 165
10.3.2.1 Need to explore larger chemical spaces and simultaneously optimize multiple molecular properties – segment driver 165
10.3.3 PROTEIN & BIOLOGICS GENERATIVE MODELS 166
10.3.3.1 Growing demand for engineered proteins, antibodies, and other biologics expands applications 166
10.3.4 LARGE LANGUAGE MODELS (LLMS) 167
10.3.4.1 Rapid growth of scientific literature and unstructured research data increases demand 167
10.4 FOUNDATION MODELS 168
10.4.1 NEED FOR REUSABLE AI MODELS TO LEARN FROM LARGE-SCALE, MULTIMODAL BIOLOGICAL DATASETS DRIVES ADOPTION 168
10.4.2 CHEMISTRY FOUNDATION MODELS 169
10.4.2.1 Increasing need for reusable molecular representation and scalable chemical intelligence drives segment 169
10.4.3 PROTEIN LANGUAGE MODELS 170
10.4.3.1 Growing demand for protein engineering and functional prediction accelerates adoption 170
10.4.4 BIOLOGY AND MULTIOMICS FOUNDATION MODELS 171
10.4.4.1 Increasing integration of genomic, transcriptomic, proteomic, and cellular data – key driver 171
10.5 AGENTIC AI & AI CO-SCIENTISTS 172
10.5.1 GROWTH DRIVEN BY DEMAND FOR AUTONOMOUS RESEARCH WORKFLOWS AND IMPROVED SCIENTIST PRODUCTIVITY 172
10.5.2 AUTONOMOUS RESEARCH AGENTS & WORKFLOW ORCHESTRATION 173
10.5.2.1 Need to automate complex multi-step research processes drives adoption 173
10.5.3 MULTI-AGENT REASONING SYSTEMS 174
10.5.3.1 Increasing complexity of scientific problems creates demand 174
10.5.4 LAB-IN-THE-LOOP & CLOSED-LOOP EXPERIMENTATION 175
10.5.4.1 Integration of AI with automated laboratories enables continuous design–build–test–learn workflows 175
10.6 KNOWLEDGE GRAPHS AND SEMANTIC REASONING 176
10.6.1 NEED TO CONNECT FRAGMENTED SCIENTIFIC INFORMATION AND IDENTIFY HIDDEN RELATIONSHIPS DRIVES SEGMENT 176
10.7 NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP) 177
10.7.1 EXPLOSION OF SCIENTIFIC LITERATURE, PATENTS, AND UNSTRUCTURED R&D INFORMATION DRIVES NLP ADOPTION 177
10.8 COMPUTER VISION & IMAGE ANALYSIS 178
10.8.1 INCREASING USE OF HIGH-CONTENT SCREENING, MICROSCOPY, AND PHENOTYPIC ASSAYS EXPANDS APPLICATIONS 178
10.9 PHYSICS-BASED & HYBRID AI METHODS 179
10.9.1 NEED FOR MECHANISTIC UNDERSTANDING AND IMPROVED ACCURACY IN MOLECULAR MODELING DRIVES SEGMENT 179
11 AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY END USER 182
11.1 INTRODUCTION 183
11.2 PHARMACEUTICAL & BIOTECHNOLOGY COMPANIES 183
11.2.1 GROWING PRESSURE TO ACCELERATE R&D PRODUCTIVITY AND REDUCE DRUG DISCOVERY COSTS DRIVES SEGMENT 183
11.2.2 LARGE PHARMACEUTICAL COMPANIES 185
11.2.2.1 High R&D expenditure and increasing need to improve pipeline productivity accelerate AI adoption 185
11.2.3 SMALL & MID-SIZED BIOTECHNOLOGY COMPANIES 186
11.2.3.1 Limited internal resources and need for differentiated pipelines increase reliance on AI-enabled discovery 186
11.3 CONTRACT RESEARCH ORGANIZATIONS (CROS) & CDMOS 187
11.3.1 INCREASING OUTSOURCING OF DRUG DISCOVERY ACTIVITIES DRIVES GROWTH 187
11.4 RESEARCH CENTERS, ACADEMIC INSTITUTES, AND GOVERNMENT ORGANIZATIONS 188
11.4.1 GROWING AVAILABILITY OF RESEARCH FUNDING AND ADVANCED AI CAPABILITIES EXPANDS GROWTH 188
12 AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY USE CASE 190
12.1 INTRODUCTION 191
12.2 UNDERSTANDING DISEASE BIOLOGY 192
12.2.1 INCREASED FOCUS ON UNDERSTANDING DISEASES TO IMPROVE RESEARCH DATA QUALITY AND QUANTITY 192
12.2.2 EVIDENCE SYNTHESIS AND SCIENTIFIC LITERATURE INTELLIGENCE 194
12.2.2.1 Rapid data analysis – key demand driver 194
12.2.3 MULTIOMICS INTEGRATION & TARGET-DISEASE ASSOCIATION 195
12.2.3.1 Growing integration of genomic, transcriptomic, proteomic, metabolomic, and other biological datasets to drive market 195
12.2.4 EXPERIMENT DESIGN & REAGENT/MODEL SELECTION 196
12.2.4.1 Growing complexity of disease biology and experiment design boosts demand 196
12.3 PROTEIN STRUCTURE & INTERACTION PREDICTION 197
12.3.1 ADVANCES IN AI-POWERED PROTEIN INTERACTION PREDICTION ACCELERATE STRUCTURE-BASED DRUG DISCOVERY 197
12.4 DRUG REPURPOSING 198
12.4.1 INCREASING ADOPTION OF AI PLATFORMS FOR SYSTEMATIC DRUG REPURPOSING 198
12.5 DE NOVO DRUG DESIGN 199
12.5.1 SMALL MOLECULE DESIGN 200
12.5.1.1 Increasing use of virtual screening and simulation techniques to
drive growth 200
12.5.2 VACCINE DESIGN 201
12.5.2.1 Availability of well-validated AI tools to boost market growth 201
12.5.3 ANTIBODY & OTHER BIOLOGICS DESIGN 202
12.5.3.1 Advancements in protein modeling to propel segment growth 202
12.5.4 PROTEIN & ENZYME DESIGN 203
12.5.4.1 Protein designing to propel segment growth 203
12.6 DRUG OPTIMIZATION 204
12.6.1 SMALL MOLECULE OPTIMIZATION 205
12.6.1.1 Generative models for potential modifications in molecular structures to aid market growth 205
12.6.2 VACCINE OPTIMIZATION 206
12.6.2.1 Effective prediction of vaccine formulations and adjustment of delivery vectors to drive growth 206
12.6.3 ANTIBODY & OTHER BIOLOGICS OPTIMIZATION 207
12.6.3.1 Increasing adoption of machine learning to predict protein structures to augment segment growth 207
12.7 SAFETY & TOXICITY 209
12.7.1 FOCUS ON ADVANCED OFF-TARGET EFFECT PREDICTION, PK/PD SIMULATION, AND QSP MODELING TO DRIVE MARKET 209
13 AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY DEPLOYMENT 211
13.1 INTRODUCTION 212
13.2 ON-PREMISE SOLUTIONS 212
13.2.1 GROWING DEMAND FOR DATA SOVEREIGNTY, IP PROTECTION, AND CONTROL OVER PROPRIETARY R&D DATA SUPPORTS GROWTH DEPLOYMENT 212
13.3 CLOUD-BASED SOLUTIONS 213
13.3.1 NEED FOR SCALABLE COMPUTING, RAPID AI DEPLOYMENT, AND COST-EFFICIENT ACCESS TO ADVANCED INFRASTRUCTURE - KEY DRIVERS 213
13.3.2 PUBLIC CLOUD 214
13.3.2.1 Elastic computing capacity and access to advanced AI infrastructure drive adoption 214
13.3.3 PRIVATE CLOUD/VPC/SOVEREIGN DEPLOYMENT 215
13.3.3.1 Increasing data-security, IP-protection, and data-residency requirements strengthen demand 215
13.4 HYBRID SOLUTIONS 216
13.4.1 NEED TO BALANCE COMPUTATIONAL SCALABILITY WITH CONTROL OVER SENSITIVE R&D DATA ACCELERATES ADOPTION 216
14 AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY THERAPEUTIC AREA 218
14.1 INTRODUCTION 219
14.2 ONCOLOGY 219
14.2.1 HIGH PREVALENCE OF ONCOLOGY AND SHORTAGE OF EFFECTIVE ONCOLOGY DRUGS TO DRIVE MARKET GROWTH 219
14.3 INFECTIOUS DISEASES 220
14.3.1 RISING ANTIMICROBIAL RESISTANCE AND NEED FOR NOVEL ANTI-INFECTIVE THERAPIES TO DRIVE GROWTH 220
14.4 NEUROLOGY 221
14.4.1 HIGH DISEASE COMPLEXITY AND LIMITED TREATMENT OPTIONS DRIVE DEMAND FOR AI-ENABLED DISCOVERY 221
14.5 CARDIOVASCULAR DISEASES 223
14.5.1 GROWING CARDIOVASCULAR DISEASE BURDEN AND NEED FOR NOVEL THERAPEUTIC TARGETS BOOST GROWTH 223
14.6 METABOLIC DISEASES 224
14.6.1 RISING PREVALENCE OF OBESITY AND METABOLIC DISORDERS ACCELERATES DEMAND FOR INNOVATIVE THERAPIES 224
14.7 IMMUNOLOGY 225
14.7.1 COMPLEX IMMUNE MECHANISMS AND GROWING DEMAND FOR TARGETED THERAPIES DRIVE AI ADOPTION 225
14.8 RARE & GENETIC DISORDERS 226
14.8.1 LIMITED TREATMENT OPTIONS AND FRAGMENTED DISEASE DATA DRIVE
AI-ENABLED DRUG DISCOVERY 226
14.9 MENTAL HEALTH DISORDERS 227
14.9.1 HIGH UNMET NEED AND LIMITED UNDERSTANDING OF DISEASE MECHANISMS DRIVE SEGMENT GROWTH 227
14.10 OTHER THERAPEUTIC AREAS 228
14.10.1 EXPANDING APPLICATION OF AI ACROSS UNDEREXPLORED DISEASE AREAS DRIVES MARKET GROWTH 228
15 AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY PLAYER TYPE 230
15.1 INTRODUCTION 231
15.2 END-TO-END SOLUTION PROVIDERS 231
15.2.1 INCREASING ADOPTION OF INTEGRATED AI PLATFORMS ACROSS DRUG DISCOVERY WORKFLOW DRIVES GROWTH 231
15.3 NICHE/POINT SOLUTION PROVIDERS 232
15.3.1 GROWING DEMAND FOR SPECIALIZED AI CAPABILITIES TARGETING COMPLEX DISCOVERY CHALLENGES TO DRIVE GROWTH 232
15.4 AI TECHNOLOGY PROVIDERS 233
15.4.1 RAPID ADVANCES IN GENERATIVE AI, FOUNDATION MODELS, AND AGENTIC AI ACCELERATE DEMAND 233
15.5 COMPUTE & INFRASTRUCTURE PROVIDERS 234
15.5.1 GROWING COMPUTATIONAL REQUIREMENTS OF ADVANCED AI MODELS DRIVE DEMAND 234
15.6 BUSINESS PROCESS SERVICE PROVIDERS 235
15.6.1 INCREASING OUTSOURCING OF SPECIALIZED AI-ENABLED DISCOVERY ACTIVITIES DRIVES GROWTH 235
16 AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION 237
16.1 INTRODUCTION 238
16.2 NORTH AMERICA 238
16.2.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR NORTH AMERICA 239
16.2.2 US 248
16.2.2.1 Strong pharma–AI ecosystem and high R&D investment
drives demand 248
16.2.3 CANADA 257
16.2.3.1 Strong AI research base and growing biopharma innovation
– key drivers 257
16.3 EUROPE 265
16.3.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR EUROPE 265
16.3.2 GERMANY 274
16.3.2.1 Availability of advanced computing and research infrastructure
– key market driver 274
16.3.3 UK 282
16.3.3.1 Increasing investment in AI-based molecular design drives demand 282
16.3.4 SWITZERLAND 290
16.3.4.1 Strong pharmaceutical and biotechnology ecosystem to boost market 290
16.3.5 FRANCE 298
16.3.5.1 Large-scale AI investment by pharmaceutical companies – key driver 298
16.3.6 ITALY 306
16.3.6.1 Market driven by country’s strong pharmaceutical and life
sciences ecosystem 306
16.3.7 SPAIN 314
16.3.7.1 Expansion of AI-enabled biotechnology research drives demand 314
16.3.8 REST OF EUROPE 322
16.3.8.1 Growing pharmaceutical R&D and public-sector AI adoption to
drive market 322
16.4 ASIA PACIFIC 330
16.4.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR ASIA PACIFIC 331
16.4.2 JAPAN 340
16.4.2.1 Increasing pharmaceutical investment in AI and robotics
drives demand 340
16.4.3 CHINA 348
16.4.3.1 Growth of AI-native biotech companies boosts demand 348
16.4.4 INDIA 357
16.4.4.1 Large pharmaceutical and biotechnology ecosystem to propel market 357
16.4.5 SOUTH KOREA 365
16.4.5.1 Government support for AI-based drug discovery to boost market 365
16.4.6 AUSTRALIA 374
16.4.6.1 Market driven by strong government support for AI and
medical research 374
16.4.7 REST OF ASIA PACIFIC 382
16.4.7.1 Growth of regional pharmaceutical and biotechnology capabilities to boost market 382
16.5 LATIN AMERICA 391
16.5.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR LATIN AMERICA 392
16.5.2 BRAZIL 400
16.5.2.1 Expanding pharmaceutical R&D and emerging AI-biotech ecosystem act as major drivers 400
16.5.3 MEXICO 408
16.5.3.1 Multinational pharmaceutical activity and government-backed research to drive market 408
16.5.4 REST OF LATIN AMERICA 416
16.5.4.1 Growing research base for AI to drive market 416
16.6 MIDDLE EAST & AFRICA 425
16.6.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR MIDDLE EAST & AFRICA 425
16.6.2 GCC COUNTRIES 434
16.6.2.1 National AI strategies and growing technology partnerships act as major drivers 434
16.6.3 SAUDI ARABIA 442
16.6.3.1 Government investment in biotechnology and life sciences propels market 442
16.6.4 UAE 450
16.6.4.1 Government-led AI and biotechnology investment boosts market 450
16.6.5 REST OF GCC 459
16.6.5.1 International AI-drug discovery partnerships drive demand 459
16.6.6 SOUTH AFRICA 467
16.6.6.1 Strong domestic drug-discovery research base drives market 467
16.6.7 REST OF MIDDLE EAST & AFRICA 475
16.6.7.1 Expansion of local pharmaceutical and biomanufacturing capabilities drives demand 475
17 COMPETITIVE LANDSCAPE 484
17.1 OVERVIEW 484
17.2 KEY PLAYER STRATEGIES/RIGHT TO WIN 484
17.2.1 OVERVIEW OF STRATEGIES ADOPTED BY KEY PLAYERS IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET 485
17.3 REVENUE SHARE ANALYSIS OF TOP MARKET PLAYERS 488
17.4 MARKET SHARE ANALYSIS, 2025 489
17.5 BRAND COMPARISON 491
17.6 VALUATION & FINANCIAL METRICS 492
17.6.1 FINANCIAL METRICS 492
17.6.2 COMPANY VALUATION 492
17.7 COMPANY EVALUATION MATRIX 493
17.7.1 STARS 493
17.7.2 EMERGING LEADERS 493
17.7.3 PERVASIVE PLAYERS 493
17.7.4 PARTICIPANTS 494
17.7.5 COMPANY FOOTPRINT: KEY PLAYERS, 2025 495
17.7.5.1 Company footprint 495
17.7.5.2 Region footprint 496
17.8 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS/SMES, 2025 502
17.8.1 PROGRESSIVE COMPANIES 502
17.8.2 RESPONSIVE COMPANIES 502
17.8.3 DYNAMIC COMPANIES 502
17.8.4 STARTING BLOCKS 502
17.8.5 COMPETITIVE BENCHMARKING: STARTUPS/SMES, 2025 504
17.8.5.1 Detailed list of key startups/SMEs 504
17.8.5.2 Competitive benchmarking of startups/SMEs 505
17.9 COMPETITIVE SCENARIO 505
17.9.1 PRODUCT/SERVICE LAUNCHES 505
17.9.2 DEALS 506
17.9.3 EXPANSIONS 507
17.9.4 OTHER DEVELOPMENTS 507
18 COMPANY PROFILES 508
18.1 KEY PLAYERS 508
18.1.1 NVIDIA CORPORATION 508
18.1.1.1 Business overview 508
18.1.1.2 Products/Services offered 510
18.1.1.3 Recent developments 511
18.1.1.3.1 Product/Service launches & approvals 511
18.1.1.3.2 Deals 512
18.1.1.3.3 Other developments 515
18.1.1.4 MnM view 515
18.1.1.4.1 Right to win 515
18.1.1.4.2 Strategic choices 516
18.1.1.4.3 Weaknesses & competitive threats 516
18.1.2 ALPHABET INC. 517
18.1.2.1 Business overview 517
18.1.2.2 Products/Services offered 518
18.1.2.3 Recent developments 519
18.1.2.3.1 Product launches & approvals 519
18.1.2.3.2 Deals 520
18.1.2.3.3 Other developments 521
18.1.2.4 MnM view 521
18.1.2.4.1 Right to win 521
18.1.2.4.2 Strategic choices 521
18.1.2.4.3 Weaknesses & competitive threats 521
18.1.3 RECURSION 522
18.1.3.1 Business overview 522
18.1.3.2 Products/Services offered 523
18.1.3.3 Recent developments 524
18.1.3.3.1 Product/Service launches 524
18.1.3.3.2 Deals 524
18.1.3.3.3 Expansions 526
18.1.3.4 MnM view 527
18.1.3.4.1 Right to win 527
18.1.3.4.2 Strategic choices 527
18.1.3.4.3 Weaknesses & competitive threats 527
18.1.4 INSILICO MEDICINE 528
18.1.4.1 Business overview 528
18.1.4.2 Products/Services offered 529
18.1.4.3 Recent developments 530
18.1.4.3.1 Product/Service launches 530
18.1.4.3.2 Deals 531
18.1.4.3.3 Other developments 534
18.1.4.3.4 expansions 534
18.1.4.4 MnM view 534
18.1.4.4.1 Right to win 534
18.1.4.4.2 Strategic choices 535
18.1.4.4.3 Weaknesses & competitive threats 535
18.1.5 SCHRÖDINGER, INC. 536
18.1.5.1 Business overview 536
18.1.5.2 Products/Services offered 537
18.1.5.3 Recent developments 538
18.1.5.3.1 Deals 538
18.1.5.3.2 Other developments 539
18.1.5.4 MnM view 540
18.1.5.4.1 Right to win 540
18.1.5.4.2 Strategic choices 540
18.1.5.4.3 Weaknesses & competitive threats 540
18.1.6 BENEVOLENTAI 541
18.1.6.1 Business overview 541
18.1.6.2 Products/Services offered 542
18.1.6.3 Recent developments 542
18.1.6.3.1 Deals 542
18.1.7 MICROSOFT CORPORATION 544
18.1.7.1 Business overview 544
18.1.7.2 Products /Services offered 545
18.1.7.3 Recent developments 546
18.1.7.3.1 Product/Service launches & approvals 546
18.1.7.3.2 Deals 546
18.1.8 NUMERION LABS 548
18.1.8.1 Business overview 548
18.1.8.2 Products/Services offered 549
18.1.9 ILLUMINA, INC. 550
18.1.9.1 Business overview 550
18.1.9.2 Products/Services offered 551
18.1.9.3 Recent developments 553
18.1.9.3.1 Product/Service launches 553
18.1.9.3.2 Deals 554
18.1.10 XTALPI INC. 556
18.1.10.1 Business overview 556
18.1.10.2 Products/Services offered 557
18.1.10.3 Recent developments 558
18.1.10.3.1 Deals 558
18.1.11 IKTOS 560
18.1.11.1 Business overview 560
18.1.11.2 Products/Services offered 561
18.1.11.3 Recent developments 562
18.1.11.3.1 Deals 562
18.1.11.3.2 Other developments 563
18.1.12 TEMPUS AI, INC. 564
18.1.12.1 Business overview 564
18.1.12.2 Products/Services offered 565
18.1.12.3 Recent developments 566
18.1.12.3.1 Product/Service launches 566
18.1.12.3.2 Deals 567
18.1.13 DEEP GENOMICS, INC. 570
18.1.13.1 Business overview 570
18.1.13.2 Products/Services offered 570
18.1.13.3 Recent developments 571
18.1.13.3.1 Product/Service launches & approvals 571
18.1.14 VERGE LABS 572
18.1.14.1 Business overview 572
18.1.14.2 Products /Services offered 573
18.1.14.3 Recent developments 573
18.1.14.3.1 Deals 573
18.1.15 BENCHSCI 575
18.1.15.1 Business overview 575
18.1.15.2 Products/Services offered 575
18.1.15.3 Recent developments 576
18.1.15.3.1 Product/Service launches & approvals 576
18.1.15.3.2 Deals 576
18.1.15.3.3 Other developments 577
18.1.16 INSITRO 578
18.1.16.1 Business overview 578
18.1.16.2 Products/Services offered 578
18.1.16.3 Recent developments 579
18.1.16.3.1 Deals 579
18.1.16.3.2 Other developments 579
18.1.17 VALO HEALTH 580
18.1.17.1 Business overview 580
18.1.17.2 Products/Services offered 580
18.1.17.3 Recent developments 581
18.1.17.3.1 Deals 581
18.1.17.3.2 Other developments 582
18.1.18 BPGBIO, INC. 583
18.1.18.1 Business overview 583
18.1.18.2 Products/Services offered 583
18.1.18.3 Recent developments 584
18.1.18.3.1 Deals 584
18.1.19 GENERATE:BIOMEDICINES 585
18.1.19.1 Business overview 585
18.1.19.2 Products/Services offered 585
18.1.19.3 Recent developments 586
18.1.19.3.1 Product/Service launches 586
18.1.19.3.2 Deals 587
18.1.19.3.3 Expansions 588
18.1.20 CERTARA, INC. 589
18.1.20.1 Business overview 589
18.1.20.2 Products/Services offered 590
18.1.20.3 Recent developments 591
18.1.20.3.1 Product/Service launches & approvals 591
18.1.20.3.2 Deals 592
18.2 OTHER EMERGING PLAYERS 594
18.2.1 XAIRA THERAPEUTICS 594
18.2.2 IAMBIC THERAPEUTICS, INC. 595
18.2.3 GENESIS MOLECULAR AI 596
18.2.4 CRADLE BIO 597
18.2.5 ISOMORPHIC LABS 598
19 RESEARCH METHODOLOGY 599
19.1 RESEARCH APPROACH 599
19.1.1 SECONDARY RESEARCH 600
19.1.1.1 Key data from secondary sources 601
19.1.2 PRIMARY RESEARCH 601
19.1.2.1 Primary sources 602
19.1.2.2 Key data from primary sources 603
19.1.2.3 Breakdown of primaries 603
19.1.2.4 Insights from primary experts 604
19.2 RESEARCH METHODOLOGY DESIGN 604
19.3 MARKET SIZE ESTIMATION 606
19.4 MARKET BREAKDOWN DATA TRIANGULATION 612
19.5 MARKET SHARE ESTIMATION 612
19.6 STUDY ASSUMPTIONS 613
19.7 RESEARCH LIMITATIONS 613
19.7.1 METHODOLOGY-RELATED LIMITATIONS 613
19.8 RISK ASSESSMENT 614
20 APPENDIX 615
20.1 DISCUSSION GUIDE 615
20.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS’ SUBSCRIPTION PORTAL 626
20.3 CUSTOMIZATION OPTIONS 628
20.4 RELATED REPORTS 628
20.5 AUTHOR DETAILS 629

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List of Tables/Graphs

TABLE 1 USD EXCHANGE RATES 54.
TABLE 2 AI IN DRUG DISCOVERY: COLLABORATIONS AND PARTNERSHIPS, 2024–2026 69.
TABLE 3 INDICATIVE LIST OF DRUGS LOSING PATENTS IN 2025 AND 2026 71.
TABLE 4 AI IN DRUG DISCOVERY MARKET: ROLE IN ECOSYSTEM 92.
TABLE 5 INDICATIVE PRICE FOR AI IN DRUG DISCOVERY PLATFORMS, BY KEY PLAYERS, 2025 93.
TABLE 6 INDICATIVE PRICE FOR AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION (2025) 95.
TABLE 7 KEY CONFERENCES & EVENTS IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, JULY 2026-JUNE 2027 96.
TABLE 8 CASE 1: TERRAY THERAPEUTICS’ USE OF NVIDIA TO ACCELERATE GENERATIVE AI-ENABLED SMALL-MOLECULE DRUG DISCOVERY 99.
TABLE 9 CASE 2: ASTELLAS PHARMA’S USE OF NVIDIA AI TO ACCELERATE BIOMOLECULAR DISCOVERY AND COMPOUND SCREENING 100.
TABLE 10 CASE 3: AMGEN–NVIDIA COLLABORATION ACCELERATES BIOLOGICS DISCOVERY THROUGH GENERATIVE AI 100.
TABLE 11 US ADJUSTED RECIPROCAL TARIFF RATES 101.
TABLE 12 JURISDICTION ANALYSIS OF TOP APPLICANT COUNTRIES FOR AI IN DRUG DISCOVERY 109.
TABLE 13 AI IN DRUG DISCOVERY MARKET: KEY PATENTS/PATENT APPLICATIONS 111.
TABLE 14 NORTH AMERICA: REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 115.
TABLE 15 EUROPE: REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 116.
TABLE 16 ASIA PACIFIC: REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 117.
TABLE 17 LATIN AMERICA: REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 118.
TABLE 18 MIDDLE EAST & AFRICA: REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 119.
TABLE 19 REGULATORY SCENARIO OF NORTH AMERICA 121.
TABLE 20 REGULATORY SCENARIO OF EUROPE 121.
TABLE 21 REGULATORY SCENARIO OF ASIA PACIFIC 123.
TABLE 22 REGULATORY SCENARIO OF LATIN AMERICA 125.
TABLE 23 REGULATORY SCENARIO OF MIDDLE EAST & AFRICA 126.
TABLE 24 INFLUENCE OF STAKEHOLDERS ON BUYING PROCESS OF TOP THREE END USERS (%) 131.
TABLE 25 KEY BUYING CRITERIA FOR TOP THREE END USERS 132.
TABLE 26 AI IN DRUG DISCOVERY MARKET: UNMET NEEDS 133.
TABLE 27 DRUG DISCOVERY MARKET: END USER EXPECTATIONS 134.
TABLE 28 AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY PROCESS, 2024–2031 (USD MILLION) 137.
TABLE 29 AI IN DRUG DISCOVERY MARKET FOR TARGET IDENTIFICATION & SELECTION, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 138.
TABLE 30 AI IN DRUG DISCOVERY MARKET FOR TARGET VALIDATION, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 140.
TABLE 31 AI IN DRUG DISCOVERY MARKET FOR HIT IDENTIFICATION & PRIORITIZATION, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 141.
TABLE 32 AI IN DRUG DISCOVERY MARKET FOR HIT TO LEAD IDENTIFICATION/LEAD GENERATION, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 142.
TABLE 33 AI IN DRUG DISCOVERY MARKET FOR LEAD OPTIMIZATION, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 143.
TABLE 34 AI IN DRUG DISCOVERY MARKET FOR CANDIDATE SELECTION & VALIDATION, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 145.
TABLE 35 AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY AI TOOL, 2024–2031 (USD MILLION) 147.
TABLE 36 MACHINE LEARNING: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 149.
TABLE 37 MACHINE LEARNING: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 149.
TABLE 38 DEEP LEARNING: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 151.
TABLE 39 DEEP LEARNING: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 151.
TABLE 40 TRANSFORMER-BASED ARCHITECTURE: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 152.
TABLE 41 GRAPH NEURAL NETWORKS: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 153.
TABLE 42 CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 154.
TABLE 43 DIFFUSION AND FLOW-BASED MODELS: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 155.
TABLE 44 GAN & VAE: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 156.
TABLE 45 RECURRENT & SEQUENCE MODELS: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 157.
TABLE 46 OTHER DEEP LEARNING TECHNOLOGIES: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 158.
TABLE 47 SUPERVISED LEARNING: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 159.
TABLE 48 SELF-SUPERVISED & REPRESENTATION LEARNING: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 160.
TABLE 49 REINFORCEMENT LEARNING: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 161.
TABLE 50 UNSUPERVISED LEARNING: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 162.
TABLE 51 OTHER MACHINE LEARNING TECHNOLOGIES: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 163.
TABLE 52 GENERATIVE AI: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 165.
TABLE 53 GENERATIVE AI: AI IN DRUG DISCOVERY, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 165.
TABLE 54 MOLECULAR GENERATIVE MODELS: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 166.
TABLE 55 PROTEIN & BIOLOGICS GENERATIVE MODELS: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 167.
TABLE 56 LARGE LANGUAGE MODELS: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 168.
TABLE 57 FOUNDATION MODELS: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 169.
TABLE 58 FOUNDATION MODELS: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 169.
TABLE 59 CHEMISTRY FOUNDATION MODELS: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 170.
TABLE 60 PROTEIN LANGUAGE MODELS: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 171.
TABLE 61 BIOLOGY AND MULTIOMICS FOUNDATION MODELS: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 172.
TABLE 62 AGENTIC AI & CO-SCIENTISTS: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 173.
TABLE 63 AGENTIC AI & CO-SCIENTISTS: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 173.
TABLE 64 AUTONOMOUS RESEARCH AGENTS & WORKFLOW ORCHESTRATION: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 174.
TABLE 65 MULTI-AGENT REASONING SYSTEMS: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 175.
TABLE 66 LAB-IN-THE-LOOP & CLOSED-LOOP EXPERIMENTATION: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 176.
TABLE 67 KNOWLEDGE GRAPHS AND SEMANTIC REASONING: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 177.
TABLE 68 NATURAL LANGUAGE PROCESSING: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 178.
TABLE 69 COMPUTER VISION & IMAGE ANALYSIS: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 179.
TABLE 70 PHYSICS-BASED & HYBRID AI MODELS: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 181.
TABLE 71 AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY END USER, 2024–2031 (USD MILLION) 183.
TABLE 72 PHARMACEUTICAL & BIOTECHNOLOGY COMPANIES: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 184.
TABLE 73 PHARMACEUTICAL & BIOTECHNOLOGY COMPANIES: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 184.
TABLE 74 LARGE PHARMACEUTICAL COMPANIES: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 185.
TABLE 75 SMALL & MID-SIZED BIOTECHNOLOGY COMPANIES: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 186.
TABLE 76 CROS & CDMOS: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 188.
TABLE 77 RESEARCH CENTERS, ACADEMIC INSTITUTES, AND GOVERNMENT ORGANIZATIONS: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 189.
TABLE 78 AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY USE CASE, 2024–2031 (USD MILLION) 191.
TABLE 79 UNDERSTANDING DISEASE BIOLOGY: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 193.
TABLE 80 UNDERSTANDING DISEASE BIOLOGY: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 194.
TABLE 81 EVIDENCE SYNTHESIS AND SCIENTIFIC LITERATURE INTELLIGENCE: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 195.
TABLE 82 MULTIOMICS INTEGRATION & TARGET DISEASE ASSOCIATION: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 196.
TABLE 83 EXPERIMENT DESIGN & REAGENT/MODEL SELECTION: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 197.
TABLE 84 PROTEIN STRUCTURE & INTERACTION PREDICTION: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 198.
TABLE 85 DRUG REPURPOSING: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 199.
TABLE 86 DE NOVO DRUG DESIGN: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 200.
TABLE 87 DE NOVO DRUG DESIGN: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 200.
TABLE 88 SMALL MOLECULE DESIGN: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 201.
TABLE 89 VACCINE DESIGN: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 202.
TABLE 90 ANTIBODY & OTHER BIOLOGICS DESIGN: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 203.
TABLE 91 PROTEIN & ENZYME DESIGN: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 204.
TABLE 92 DRUG OPTIMIZATION: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 205.
TABLE 93 DRUG OPTIMIZATION: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 205.
TABLE 94 SMALL MOLECULE OPTIMIZATION: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 206.
TABLE 95 VACCINE OPTIMIZATION: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 207.
TABLE 96 ANTIBODY & OTHER BIOLOGICS OPTIMIZATION: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 208.
TABLE 97 SAFETY & TOXICITY: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 210.
TABLE 98 AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY DEPLOYMENT, 2024–2031 (USD MILLION) 212.
TABLE 99 ON-PREMISE SOLUTIONS: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 213.
TABLE 100 CLOUD-BASED SOLUTIONS: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 214.
TABLE 101 CLOUD-BASED SOLUTIONS: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 214.
TABLE 102 PUBLIC DEPLOYMENT: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 215.
TABLE 103 PRIVATE CLOUD/VPC/SOVEREIGN DEPLOYMENT: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 216.
TABLE 104 HYBRID SOLUTIONS: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 217.
TABLE 105 AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY THERAPEUTIC AREA, 2024–2031 (USD MILLION) 219.
TABLE 106 ONCOLOGY: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 220.
TABLE 107 INFECTIOUS DISEASES: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 221.
TABLE 108 NEUROLOGY: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 222.
TABLE 109 CARDIOVASCULAR DISEASES: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 224.
TABLE 110 METABOLIC DISEASES: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 225.
TABLE 111 IMMUNOLOGY: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 226.
TABLE 112 RARE & GENETIC DISORDERS: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 227.
TABLE 113 MENTAL DISORDERS: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 228.
TABLE 114 OTHER THERAPEUTIC AREAS: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 229.
TABLE 115 AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY PLAYER TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 231.
TABLE 116 END-TO-END SOLUTION PROVIDERS: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 232.
TABLE 117 NICHE/POINT SOLUTION PROVIDERS: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 233.
TABLE 118 AI TECHNOLOGY PROVIDERS: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 234.
TABLE 119 COMPUTE & INFRASTRUCTURE PROVIDERS: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 235.
TABLE 120 BUSINESS PROCESS SERVICE PROVIDERS: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 236.
TABLE 121 AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY REGION, 2024–2031 (USD MILLION) 238.
TABLE 122 NORTH AMERICA: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY COUNTRY, 2024–2031 (USD MILLION) 240.
TABLE 123 NORTH AMERICA: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY PROCESS, 2024–2031 (USD MILLION) 240.
TABLE 124 NORTH AMERICA: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY USE CASE, 2024–2031 (USD MILLION) 241.
TABLE 125 NORTH AMERICA: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET FOR UNDERSTANDING DISEASES, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 241.
TABLE 126 NORTH AMERICA: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET FOR DE NOVO DRUG DESIGN, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 242.
TABLE 127 NORTH AMERICA: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET FOR DRUG OPTIMIZATION, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 242.
TABLE 128 NORTH AMERICA: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY THERAPEUTIC AREA, 2024–2031 (USD MILLION) 243.
TABLE 129 NORTH AMERICA: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY PLAYER TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 243.
TABLE 130 NORTH AMERICA: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY AI TOOL, 2024–2031 (USD MILLION) 244.
TABLE 131 NORTH AMERICA: MACHINE LEARNING IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 244.
TABLE 132 NORTH AMERICA: DEEP LEARNING IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 245.
TABLE 133 NORTH AMERICA: GENERATIVE AI IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 245.
TABLE 134 NORTH AMERICA: FOUNDATION MODELS IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 246.
TABLE 135 NORTH AMERICA: AGENTIC AI & CO-SCIENTISTS IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 246.
TABLE 136 NORTH AMERICA: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY DEPLOYMENT, 2024–2031 (USD MILLION) 247.
TABLE 137 NORTH AMERICA: CLOUD-BASED SOLUTIONS IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 247.
TABLE 138 NORTH AMERICA: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY END USER, 2024–2031 (USD MILLION) 247.
TABLE 139 NORTH AMERICA: PHARMACEUTICAL & BIOTECHNOLOGY COMPANIES IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 248.
TABLE 140 US: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY PROCESS, 2024–2031 (USD MILLION) 249.
TABLE 141 US: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY USE CASE, 2024–2031 (USD MILLION) 250.
TABLE 142 US: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET FOR UNDERSTANDING DISEASES, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 250.
TABLE 143 US: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET FOR DE NOVO DRUG DESIGN, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 251.
TABLE 144 US: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET FOR DRUG OPTIMIZATION, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 251.
TABLE 145 US: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY THERAPEUTIC AREA, 2024–2031 (USD MILLION) 252.
TABLE 146 US: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY PLAYER TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 252.
TABLE 147 US: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY AI TOOL, 2024–2031 (USD MILLION) 253.
TABLE 148 US: MACHINE LEARNING IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 253.
TABLE 149 US: DEEP LEARNING IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 254.
TABLE 150 US: GENERATIVE AI IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 254.
TABLE 151 US: FOUNDATION MODELS IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 255.
TABLE 152 US: AGENTIC AI & CO-SCIENTISTS IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 255.
TABLE 153 US: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY DEPLOYMENT, 2024–2031 (USD MILLION) 255.
TABLE 154 US: CLOUD-BASED SOLUTIONS IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 256.
TABLE 155 US: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY END USER, 2024–2031 (USD MILLION) 256.
TABLE 156 US: PHARMACEUTICAL & BIOTECHNOLOGY COMPANIES IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 256.
TABLE 157 CANADA: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY PROCESS, 2024–2031 (USD MILLION) 257.
TABLE 158 CANADA: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY USE CASE, 2024–2031 (USD MILLION) 258.
TABLE 159 CANADA: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET FOR UNDERSTANDING DISEASES, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 258.
TABLE 160 CANADA: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET FOR DE NOVO DRUG DESIGN, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 259.
TABLE 161 CANADA: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET FOR DRUG OPTIMIZATION, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 259.
TABLE 162 CANADA: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY THERAPEUTIC AREA, 2024–2031 (USD MILLION) 260.
TABLE 163 CANADA: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY PLAYER TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 260.
TABLE 164 CANADA: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY AI TOOL, 2024–2031 (USD MILLION) 261.
TABLE 165 CANADA: MACHINE LEARNING IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 261.
TABLE 166 CANADA: DEEP LEARNING IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 262.
TABLE 167 CANADA: GENERATIVE AI IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 262.
TABLE 168 CANADA: FOUNDATION MODELS IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 263.
TABLE 169 CANADA: AGENTIC AI & CO-SCIENTISTS IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 263.
TABLE 170 CANADA: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY DEPLOYMENT, 2024–2031 (USD MILLION) 263.
TABLE 171 CANADA: CLOUD-BASED SOLUTIONS IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 264.
TABLE 172 CANADA: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY END USER, 2024–2031 (USD MILLION) 264.
TABLE 173 CANADA: PHARMACEUTICAL & BIOTECHNOLOGY COMPANIES IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 264.
TABLE 174 EUROPE: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY COUNTRY, 2024–2031 (USD MILLION) 266.
TABLE 175 EUROPE: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY PROCESS, 2024–2031 (USD MILLION) 267.
TABLE 176 EUROPE: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY USE CASE, 2024–2031 (USD MILLION) 267.
TABLE 177 EUROPE: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET FOR UNDERSTANDING DISEASES, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 268.
TABLE 178 EUROPE: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET FOR DE NOVO DRUG DESIGN, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 268.
TABLE 179 EUROPE: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET FOR DRUG OPTIMIZATION, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 269.
TABLE 180 EUROPE: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY THERAPEUTIC AREA, 2024–2031 (USD MILLION) 269.
TABLE 181 EUROPE: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY PLAYER TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 270.
TABLE 182 EUROPE: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY AI TOOL, 2024–2031 (USD MILLION) 270.
TABLE 183 EUROPE: MACHINE LEARNING IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 271.
TABLE 184 EUROPE: DEEP LEARNING IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 271.
TABLE 185 EUROPE: GENERATIVE AI IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 272.
TABLE 186 EUROPE: FOUNDATION MODELS IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 272.
TABLE 187 EUROPE: AGENTIC AI & CO-SCIENTISTS MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 272.
TABLE 188 EUROPE: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY DEPLOYMENT, 2024–2031 (USD MILLION) 273.
TABLE 189 EUROPE: CLOUD-BASED SOLUTIONS IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 273.
TABLE 190 EUROPE: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY END USER, 2024–2031 (USD MILLION) 273.
TABLE 191 EUROPE: PHARMACEUTICAL & BIOTECHNOLOGY COMPANIES IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 274.
TABLE 192 GERMANY: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY PROCESS, 2024–2031 (USD MILLION) 275.
TABLE 193 GERMANY: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY USE CASE, 2024–2031 (USD MILLION) 275.
TABLE 194 GERMANY: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET FOR UNDERSTANDING DISEASES, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 276.
TABLE 195 GERMANY: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET FOR DE NOVO DRUG DESIGN, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 276.
TABLE 196 GERMANY: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET FOR DRUG OPTIMIZATION, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 277.
TABLE 197 GERMANY: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY THERAPEUTIC AREA, 2024–2031 (USD MILLION) 277.
TABLE 198 GERMANY: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY PLAYER TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 278.
TABLE 199 GERMANY: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY AI TOOL, 2024–2031 (USD MILLION) 278.
TABLE 200 GERMANY: MACHINE LEARNING IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 279.
TABLE 201 GERMANY: DEEP LEARNING IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 279.
TABLE 202 GERMANY: GENERATIVE AI IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 280.
TABLE 203 GERMANY: FOUNDATION MODELS IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 280.
TABLE 204 GERMANY: AGENTIC AI & CO-SCIENTISTS MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 280.
TABLE 205 GERMANY: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY DEPLOYMENT, 2024–2031 (USD MILLION) 281.
TABLE 206 GERMANY: CLOUD-BASED SOLUTIONS IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 281.
TABLE 207 GERMANY: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY END USER, 2024–2031 (USD MILLION) 281.
TABLE 208 GERMANY: PHARMACEUTICAL & BIOTECHNOLOGY COMPANIES IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 282.
TABLE 209 UK: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY PROCESS, 2024–2031 (USD MILLION) 283.
TABLE 210 UK: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY USE CASE, 2024–2031 (USD MILLION) 283.
TABLE 211 UK: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET FOR UNDERSTANDING DISEASES, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 284.
TABLE 212 UK: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET FOR DE NOVO DRUG DESIGN, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 284.
TABLE 213 UK: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET FOR DRUG OPTIMIZATION, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 285.
TABLE 214 UK: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY THERAPEUTIC AREA, 2024–2031 (USD MILLION) 285.
TABLE 215 UK: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY PLAYER TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 286.
TABLE 216 UK: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY AI TOOL, 2024–2031 (USD MILLION) 286.
TABLE 217 UK: MACHINE LEARNING IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 287.
TABLE 218 UK: DEEP LEARNING IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 287.
TABLE 219 UK: GENERATIVE AI IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 288.
TABLE 220 UK: FOUNDATION MODELS IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 288.
TABLE 221 UK: AGENTIC AI & CO-SCIENTISTS MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 288.
TABLE 222 UK: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY DEPLOYMENT, 2024–2031 (USD MILLION) 289.
TABLE 223 UK: CLOUD-BASED SOLUTIONS IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 289.
TABLE 224 UK: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY END USER, 2024–2031 (USD MILLION) 289.
TABLE 225 UK: PHARMACEUTICAL & BIOTECHNOLOGY COMPANIES IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 290.
TABLE 226 SWITZERLAND: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY PROCESS, 2024–2031 (USD MILLION) 291.
TABLE 227 SWITZERLAND: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY USE CASE, 2024–2031 (USD MILLION) 291.
TABLE 228 SWITZERLAND: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET FOR UNDERSTANDING DISEASES, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 292.
TABLE 229 SWITZERLAND: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET FOR DE NOVO DRUG DESIGN, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 292.
TABLE 230 SWITZERLAND: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET FOR DRUG OPTIMIZATION, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 293.
TABLE 231 SWITZERLAND: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY THERAPEUTIC AREA, 2024–2031 (USD MILLION) 293.
TABLE 232 SWITZERLAND: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY PLAYER TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 294.
TABLE 233 SWITZERLAND: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY AI TOOL, 2024–2031 (USD MILLION) 294.
TABLE 234 SWITZERLAND: MACHINE LEARNING IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 295.
TABLE 235 SWITZERLAND: DEEP LEARNING IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 295.
TABLE 236 SWITZERLAND: GENERATIVE AI IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 296.
TABLE 237 SWITZERLAND: FOUNDATION MODELS IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 296.
TABLE 238 SWITZERLAND: AGENTIC AI & CO-SCIENTISTS MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 296.
TABLE 239 SWITZERLAND: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY DEPLOYMENT, 2024–2031 (USD MILLION) 297.
TABLE 240 SWITZERLAND: CLOUD-BASED SOLUTIONS IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 297.
TABLE 241 SWITZERLAND: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY END USER, 2024–2031 (USD MILLION) 297.
TABLE 242 SWITZERLAND: PHARMACEUTICAL & BIOTECHNOLOGY COMPANIES IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 298.
TABLE 243 FRANCE: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY PROCESS, 2024–2031 (USD MILLION) 299.
TABLE 244 FRANCE: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY USE CASE, 2024–2031 (USD MILLION) 299.
TABLE 245 FRANCE: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET FOR UNDERSTANDING DISEASES, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 300.
TABLE 246 FRANCE: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET FOR DE NOVO DRUG DESIGN, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 300.
TABLE 247 FRANCE: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET FOR DRUG OPTIMIZATION, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 301.
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TABLE 262 ITALY: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET FOR UNDERSTANDING DISEASES, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 308.
TABLE 263 ITALY: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET FOR DE NOVO DRUG DESIGN, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 308.
TABLE 264 ITALY: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET FOR DRUG OPTIMIZATION, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 309.
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TABLE 266 ITALY: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY PLAYER TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 310.
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TABLE 276 ITALY: PHARMACEUTICAL & BIOTECHNOLOGY COMPANIES IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 314.
TABLE 277 SPAIN: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY PROCESS, 2024–2031 (USD MILLION) 315.
TABLE 278 SPAIN: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY USE CASE, 2024–2031 (USD MILLION) 315.
TABLE 279 SPAIN: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET FOR UNDERSTANDING DISEASES, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 316.
TABLE 280 SPAIN: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET FOR DE NOVO DRUG DESIGN, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 316.
TABLE 281 SPAIN: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET FOR DRUG OPTIMIZATION, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 317.
TABLE 282 SPAIN: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY THERAPEUTIC AREA, 2024–2031 (USD MILLION) 317.
TABLE 283 SPAIN: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY PLAYER TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 318.
TABLE 284 SPAIN: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY AI TOOL, 2024–2031 (USD MILLION) 318.
TABLE 285 SPAIN: MACHINE LEARNING IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 319.
TABLE 286 SPAIN: DEEP LEARNING IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 319.
TABLE 287 SPAIN: GENERATIVE AI IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 320.
TABLE 288 SPAIN: FOUNDATION MODELS IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 320.
TABLE 289 SPAIN: AGENTIC AI & CO-SCIENTISTS MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 320.
TABLE 290 SPAIN: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY DEPLOYMENT, 2024–2031 (USD MILLION) 321.
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TABLE 292 SPAIN: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY END USER, 2024–2031 (USD MILLION) 321.
TABLE 293 SPAIN: PHARMACEUTICAL & BIOTECHNOLOGY COMPANIES IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 322.
TABLE 294 REST OF EUROPE: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY PROCESS, 2024–2031 (USD MILLION) 323.
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TABLE 300 REST OF EUROPE: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY PLAYER TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 326.
TABLE 301 REST OF EUROPE: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY AI TOOL, 2024–2031 (USD MILLION) 326.
TABLE 302 REST OF EUROPE: MACHINE LEARNING IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 327.
TABLE 303 REST OF EUROPE: DEEP LEARNING IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 327.
TABLE 304 REST OF EUROPE: GENERATIVE AI IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 328.
TABLE 305 REST OF EUROPE: FOUNDATION MODELS IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 328.
TABLE 306 REST OF EUROPE: AGENTIC AI & CO-SCIENTISTS MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 328.
TABLE 307 REST OF EUROPE: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY DEPLOYMENT, 2024–2031 (USD MILLION) 329.
TABLE 308 REST OF EUROPE: CLOUD-BASED SOLUTIONS IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 329.
TABLE 309 REST OF EUROPE: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY END USER, 2024–2031 (USD MILLION) 329.
TABLE 310 REST OF EUROPE: PHARMACEUTICAL & BIOTECHNOLOGY COMPANIES IN AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 330.
TABLE 311 ASIA PACIFIC: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY COUNTRY, 2024–2031 (USD MILLION) 332.
TABLE 312 ASIA PACIFIC: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY PROCESS, 2024–2031 (USD MILLION) 333.
TABLE 313 ASIA PACIFIC: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY USE CASE, 2024–2031 (USD MILLION) 333.
TABLE 314 ASIA PACIFIC: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET FOR UNDERSTANDING DISEASES, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 334.
TABLE 315 ASIA PACIFIC: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET FOR DE NOVO DRUG DESIGN, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 334.
TABLE 316 ASIA PACIFIC: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET FOR DRUG OPTIMIZATION, BY TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 335.
TABLE 317 ASIA PACIFIC: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY THERAPEUTIC AREA, 2024–2031 (USD MILLION) 335.
TABLE 318 ASIA PACIFIC: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY PLAYER TYPE, 2024–2031 (USD MILLION) 336.
TABLE 319 ASIA PACIFIC: AI IN DRUG DISCOVERY MARKET, BY AI TOOL, 2024–2031 (USD MILLION) 336.
TABLE 32

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