創薬・開発における機械学習の市場規模（2032年までに136億4,415万米ドル）：タイプ別（教師あり学習、半教師あり学習、教師なし学習、強化学習）、アプリケーション別（初期創薬、前臨床段階、臨床段階、規制当局の承認） 2032 年までの地域予測

創薬および開発における世界的な機械学習市場調査レポート 2023 の詳細な目次

1 レポートの概要
1.1 調査範囲
1.2 タイプ別の市場分析
1.2.1 タイプ別の世界の創薬および開発における機械学習市場規模成長率: 2018 VS 2022 VS 2029
1.2 .2 教師あり学習
1.2.3 半教師あり学習
1.2.4 教師なし学習
1.2.5強化学習
1.3 アプリケーション別市場
1.3.1 創薬および開発における世界の機械学習市場のアプリケーション別成長: 2018 VS 2022 VS 2029
1.3.2 早期創薬
1.3.3 前臨床段階
1.3.4 臨床段階
1.3.5 規制当局の承認
1.4 研究目標
1.5 年間検討
1.6 年間検討
2 世界的な成長傾向
2.1 創薬および開発における世界的な機械学習市場の展望 (2018-2029)
2.2 創薬および開発における機械学習地域別の成長傾向
2.2.1 地域別の創薬および開発における世界の機械学習市場規模：2018年VS2022年VS 2029 年
2.2.2 創薬および開発における機械学習の地域別過去の市場規模 (2018 ～ 2023 年)
2.2.3 創薬および開発における機械学習の地域別の予測市場規模 (2024 ～ 2029 年)
2.3 創薬および開発における機械学習の市場動向
2.3.1 創薬および開発における機械学習の業界動向
2.3.2 創薬および開発における機械学習創薬および開発市場の推進力
2.3.3 創薬および開発市場における機械学習の課題
2.3.4 創薬および開発市場における機械学習の制約
3 主要企業による競争環境
3.1 グローバル創薬および開発における機械学習の売上上位企業
3.1.1 創薬および開発における機械学習の世界の売上高上位企業(2018-2023)
3.1.2 企業別の創薬および開発における機械学習の世界収益市場シェア (2018-2023)
3.2 企業タイプ別の創薬および開発における世界の機械学習市場シェア (Tier 1、 Tier 2 および Tier 3)
3.3 対象となる企業: 創薬および開発収益における機械学習によるランキング
3.4 創薬および開発における世界的な機械学習開発市場集中率
3.4.1 創薬および開発における世界の機械学習市場集中率（CR5およびHHI）
3.4.2 2022年の創薬および開発における機械学習収益の世界トップ10およびトップ5企業
3.5 創薬および開発における機械学習の主要企業 本社およびサービス提供地域
3.6 創薬および開発における機械学習の主要企業 製品ソリューションおよびサービス
3.7創薬および開発市場における機械学習参入日
3.8 合併および買収、拡張計画
4 創薬および開発における機械学習のタイプ別内訳データ
4.1 創薬および開発における世界的な機械学習の歴史タイプ別の市場規模 (2018 ～ 2023 年)
4.2 創薬および開発における世界の機械学習のタイプ別予測市場規模 (2024 ～ 2029 年)
5創薬および開発における機械学習のアプリケーション別の内訳データ
5.1 創薬および開発における世界の機械学習のアプリケーション別過去の市場規模 (2018-2023)
5.2 創薬および開発における世界の機械学習のアプリケーション別予測市場規模(2024-2029)
6 北米
6.1 北米の創薬および開発における機械学習市場規模 (2018-2029)
6.2 北国別のアメリカの創薬および開発における機械学習市場の成長率: 2018 VS 2022 VS 2029
6.3 北米の創薬および開発における機械学習の国別市場規模 (2018-2023)
6.4 北米の機械学習国別の創薬および開発市場規模（2024-2029年）
6.5 米国
6.6 カナダ
7ヨーロッパ
7.1 ヨーロッパの創薬および開発における機械学習の市場規模（2018年から2029年）
7.2 ヨーロッパの創薬および開発における機械学習の市場成長率：2018年 VS 2022年 VS 2029年
7.3 ヨーロッパの機械学習国別の創薬および開発市場規模（2018-2023）
7.4 欧州 国別の創薬および開発における機械学習市場規模(2024-2029)
7.5 ドイツ
7.6 フランス
7.7 英国
7.8 イタリア
7.9 ロシア
7.10 北欧諸国
8 アジア太平洋
8.1 アジア太平洋創薬および開発における機械学習の市場規模（2018年から2029年）
8.2 アジア太平洋地域の創薬および開発における機械学習の市場成長率別地域: 2018 VS 2022 VS 2029
8.3 地域別のアジア太平洋の創薬および開発における機械学習の市場規模 (2018-2023)
8.4 地域別のアジア太平洋の創薬および開発における機械学習の市場規模 (2024) -2029)
8.5 中国
8.6 日本
8.7 韓国
8.8 東南アジア
8.9 インド
8.10 オーストラリア
9 ラテンアメリカ
9.1 創薬および開発におけるラテンアメリカの機械学習市場規模（2018-2029年）
9.2 創薬および開発におけるラテンアメリカの機械学習国別の市場成長率：2018年 VS 2022年 VS 2029年
9.3 ラテンアメリカの創薬および開発における機械学習の国別市場規模(2018-2023)
9.4 ラテンアメリカの創薬および開発における機械学習の国別市場規模 (2024-2029)
9.5 メキシコ
9.6 ブラジル
10 中東およびアフリカ
10.1 中東およびアフリカの創薬および開発における機械学習の市場規模（2018-2029年）
10.2 中東およびアフリカの創薬および開発における機械学習の市場成長率国別: 2018 VS 2022 VS 2029
10.3 国別の中東およびアフリカの創薬および開発における機械学習の市場規模 (2018-2023)
10.4 国別の中東およびアフリカの創薬および開発における機械学習の市場規模国 (2024-2029)
10.5 トルコ
10.6 サウジアラビア
10.7アラブ首長国連邦
11 人の主要企業プロフィール
11.1 IBM
11.1.1 IBM 会社概要
11.1.2 IBM ビジネス概要
11.1.3 創薬および開発における IBM 機械学習の概要
11.1 .4 IBM の創薬開発ビジネスにおける機械学習の収益 (2018 ～ 2023 年)
11.1.5 IBM の最近の開発
11.2 Exscientia
11.2.1 Exscientia 会社概要
11.2.2 Exscientia ビジネス概要
11.2.3 創薬および開発における Exscientia 機械学習の概要
11.2.4 創薬および開発における機械学習における Exscientia の収益ビジネス (2018-2023)
11.2.5 Exscientia の最近の開発
11.3 Google(Alphabet)
11.3.1 Google(Alphabet) 会社概要
11.3.2 Google(Alphabet) ビジネス概要
11.3.3 創薬および開発における Google(Alphabet) 機械学習の概要
11.3 .4 Google(Alphabet) 創薬開発ビジネスにおける機械学習の収益 (2018 ～ 2023 年)
11.3.5 Google(Alphabet) の最近の展開
11.4 マイクロソフト
11.4.1 マイクロソフトの会社概要
11.4.2 マイクロソフトの事業概要
11.4.3 創薬および開発におけるマイクロソフト機械学習の概要
11.4.4創薬開発ビジネスにおける機械学習における Microsoft の収益 (2018 ～ 2023 年)
11.4.5 Microsoft の最近の開発
11.5 Atomwise
11.5.1 Atomwise 会社詳細
11.5.2 Atomwise 事業概要
11.5.3 創薬および開発における Atomwise 機械学習の概要
11.5.4 創薬および開発における機械学習における Atomwise の収益ビジネス (2018-2023)
11.5.5 Atomwise の最近の開発
11.6シュレーディンガー
11.6.1 シュレーディンガーの会社概要
11.6.2 シュレーディンガーの事業概要
11.6.3 創薬および開発におけるシュレーディンガー機械学習の概要
11.6.4 創薬および開発における機械学習におけるシュレーディンガーの収益ビジネス (2018-2023)
11.6.5 シュレディンガーの最近の展開
11.7 Aitia
11.7.1 Aitia 会社概要
11.7.2 Aitia 事業概要
11.7.3 創薬および開発における Aitia 機械学習の概要
11.7.4 創薬および開発における Aitia 機械学習の収益ビジネス (2018-2023)
11.7.5 アイチアの最近の発展
11.8 インシリコ医学
11.8.1 Insilico Medicine 会社の詳細
11.8.2 Insilico Medicine ビジネス概要
11.8.3 Insilico Medicine 創薬および開発における機械学習の概要
11.8.4 Insilico Medicine の機械学習における収益創薬開発事業（2018-2023）
11.8.5 インシリコ医学の最近の開発
11.9 NVIDIA
11.9.1 NVIDIA 会社概要
11.9.2 NVIDIA ビジネス概要
11.9.3 創薬および開発における NVIDIA 機械学習の概要
11.9.4 創薬および開発における機械学習における NVIDIA の収益ビジネス (2018-2023)
11.9.5 NVIDIA の最近の開発
11.10 XtalPi
11.10.1 XtalPi 会社概要
11.10.2 XtalPi ビジネス概要
11.10.3 創薬および開発における XtalPi 機械学習の概要
11.10.4 創薬および開発における機械学習における XtalPi の収益ビジネス (2018-2023)
11.10.5 XtalPi の最近の開発
11.11 BPGbio
11.11.1 BPGbio 会社概要
11.11.2 BPGbio 事業概要
11.11.3 創薬および開発における BPGbio 機械学習の概要
11.11.4 創薬および開発における機械学習における BPGbio の収益ビジネス (2018-2023)
11.11.5 BPGbio 最近の開発
11.12 Owkin
11.12.1 Owkin の会社詳細
11.12.2 Owkin ビジネス概要
11.12.3 創薬および開発における Owkin 機械学習 はじめに
11.12.4 機械学習における Owkin の収益創薬開発事業 (2018-2023) で
11.12.5 オーキンの最近開発
11.13 CytoReason
11.13.1 CytoReason 会社概要
11.13.2 CytoReason ビジネス概要
11.13.3 創薬および開発における CytoReason 機械学習 はじめに
11.13.4 CytoReason 機械学習における収益創薬開発事業 (2018-2023)
11.13.5 CytoReason 最近の開発
11.14 ディープ ゲノミクス
11.14.1 ディープ ゲノミクスの会社詳細
11.14.2 ディープ ゲノミクス ビジネスの概要
11.14.3 創薬および開発におけるディープ ゲノミクス機械学習の概要
11.14.4 ディープ創薬開発ビジネスにおける機械学習のゲノミクス収益 (2018-2023)
11.14.5 ディープ ゲノミクス最近の開発
11.15 クラウド製薬
11.15.1 クラウド製薬の会社概要
11.15.2 クラウド製薬の事業概要
11.15.3 創薬および開発におけるクラウド製薬の機械学習の概要
11.15.4創薬開発ビジネスにおける機械学習におけるクラウド製薬の収益 (2018-2023)
11.15.5 クラウド製薬の最近開発
11.16 BenevolentAI
11.16.1 BenevolentAI 会社概要
11.16.2 BenevolentAI ビジネス概要
11.16.3 創薬および開発における BenevolentAI 機械学習の概要
11.16.4 機械学習における BenevolentAI の収益創薬・開発事業における(2018-2023)
11.16.5 BenevolentAI の最近の開発
11.17 Cyclica
11.17.1 Cyclica 会社概要
11.17.2 Cyclica ビジネス概要
11.17.3 創薬および創薬における Cyclica 機械学習開発紹介
11.17.4 創薬開発事業における機械学習におけるサイクリカの収益(2018-2023)
11.17.5 Cyclica の最近の開発
11.18 Verge Genomics
11.18.1 Verge Genomics 会社概要
11.18.2 Verge Genomics 事業概要
11.18.3 Verge Genomics 機械学習創薬および開発の基礎知識
11.18.4 機械学習における Verge Genomics の収益創薬開発事業 (2018-2023)
11.18.5 Verge Genomics の最近の開発
11.19 Valo Health
11.19.1 Valo Health 会社概要
11.19.2 Valo Health ビジネス概要
11.19.3 創薬および開発における Valo Health 機械学習の概要
11.19.4 医薬品における機械学習における Valo Health の収益創薬開発事業（2018-2023）
11.19.5 Valo Healthの最近の開発
11.20 エンビサジェニクス
11.20.1 エンビサジェニクスの会社詳細
11.20.2 エンビサジェニクスの事業概要
11.20.3 エンビサジェニクスマシン創薬と開発における学習 はじめに
11.20.4 Envisagenics創薬開発ビジネスにおける機械学習の収益 (2018-2023)
11.20.5 Envisagenics の最近の開発
11.21 ユーレトス
11.21.1 ユーレトスの会社概要
11.21.2 ユーレトスの事業概要
11.21.3 創薬および開発における Euretos 機械学習の概要
11.21.4創薬開発ビジネスにおける機械学習における Euretos の収益 (2018-2023)
11.21.5 Euretos の最近の開発
11.22 BioAge Labs
11.22.1 BioAge Labs の会社概要
11.22.2 BioAge Labs の事業概要
11.22.3 BioAge Labs 創薬および開発における機械学習はじめに
11.22.4 BioAge Labs の創薬開発ビジネスにおける機械学習の収益 (2018 ～ 2023 年)
11.22.5 BioAge Labs の最近の開発
11.23 Iktos
11.23.1 Iktos 会社詳細
>11.23.2 Iktos ビジネス概要
11.23.3 Iktos 機械学習創薬および開発の概要
11.23.4 創薬および開発ビジネスにおける機械学習における Iktos の収益 (2018 ～ 2023 年)
11.23.5 Iktos の最近の開発
11.24 BioSymetrics
11.24.1 BioSymetrics 会社詳細
11.24.2 BioSymetrics ビジネスの概要
11.24.3創薬および開発における BioSymetrics 機械学習の概要
11.24.4 創薬および開発ビジネスにおける機械学習における BioSymetrics の収益 (2018 ～ 2023 年)
11.24.5 BioSymetrics の最近の開発
11.25 Evaxion Biotech
11.25 .1 Evaxion Biotech 会社の詳細
11.25.2 Evaxion Biotech ビジネス概要
11.25.3 Evaxion Biotech 創薬開発ビジネスにおける機械学習の概要
11.25.4 Evaxion Biotech 創薬開発ビジネスにおける機械学習の収益 (2018-2023)
11.25.5 Evaxion Biotech の最近の開発
11.26 アリア ファーマシューティカルズ株式会社
11.26.1 アリア ファーマシューティカルズ株式会社詳細
11.26.2 Aria Pharmaceuticals, Inc のビジネス概要
11.26.3 Aria Pharmaceuticals, Inc 創薬および開発における機械学習 はじめに
11.26.4 Aria Pharmaceuticals, Inc 創薬および開発における機械学習の収益ビジネス (2018-2023)
11.26.5 Aria Pharmaceuticals, Inc 最近の動向
12 アナリスト視点/結論
13 付録
13.1 研究方法
13.1.1 方法/研究アプローチ
13.1.2 データソース
13.2 免責事項
13.3 著者の詳細