化学市場における人工知能（AI） 規模とシェアの分析 - 成長傾向と予測 (2024-2031) 分析

化学市場規模の人工知能(AI)は、 US$ 1.40 Bn で 2024 そして到達する予定 US$ 12.51 バイ 2031、混合の年次成長率で育つ (CAGR) 2024年～2031年 36.7%お問い合わせ 人工知能(AI)は、プロセスや発見を改善するために、化学工業によって広く採用されています。 基礎研究から生産まで、さまざまな方法で化学者を支援しています。 研究では、AI技術のような 機械学習 ディープラーニングは、人間の知見を拡張しています。 製薬会社はAIを使ってスピードアップ 薬の発見 そして材料の開発。 AIは、有望な候補を識別するために分子と反応の巨大なデータベースを分析します。 科学者たちは、以前よりもはるかに効率的な化学空間を探索するのに役立ちます。

化学市場の地域洞察における人工知能(AI)

• 北アメリカ 40%の市場プレゼンスを持つ化学市場での人工知能(AI)の優勢地域として登場しました。 米国の大手化学会社やカナダでは、研究開発(R&D)や製造工程の効率性を発揮するAI技術を採用しています。 これらの企業は、新しいAIベースのツールやプラットフォームの開発に大きく投資しています。 たとえば、それらの多くは、高度なアルゴリズムとアプリケーションの作成にのみ焦点を合わせ、別の研究部門を設定しています。 AI主導のデジタルトランスフォーメーションを組み込むための強いコミットメントを示しています。
• アジアパシフィック 一方、地域は、最速成長を目撃し、大きな未開拓の可能性を秘めています。 中国、インド、日本、韓国などの国々は、先進技術を駆使して業界を横断して積極的に活用しています。 政府は、リベラルな資金調達と革新を促進するためのインセンティブを提供します。 また、アジアパシフィックに拠点を置く化学会社は、AIを活用し、競争力のある圧力とコストの上昇に対処することを目指しています。 これは、化学物質の垂直のためのカスタムAIソリューションに焦点を当てて、スタートアップの数が増えることから明らかです。 技術的な才能と低い投資コストの可用性は、開発センターを確立するために、グローバルテクノロジーの巨人にとって魅力的な地域になります。
• ジャパンズ ロボティクスの能力は、広範な化学物質市場でAIを搭載したロボティクスソリューションの採用を促進するプロジェクトです。 中国も、AIがサポートするスマート製造の取り組みを埋め込むために、その企業の集中的な努力により大幅に貢献することを期待しています。 インドでは、コンピューティング技術の巨大な才能プールの専門性の存在は、ローカルAI製品開発の需要を攪拌します。 医薬品や専門薬品のクラスターが、カスタマイズされたAIツールに適したアプリケーション環境を提供します。 一方、韓国は、予測検査や工場全体の診断のためのAIやインターネット・オブ・シング(IoT)に頼る高度な予測保全システムに頼る信頼性を提示しました。

プロフィール 1. 化学市場シェア(%)の人工知能(AI)、地域別、2024年

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アナリスト視点:

化学市場の人工知能(AI)は、近い将来に著しく成長することが期待されています。 成長の主要市場ドライバーは、より生産的で安全な化学プロセスの需要の増加を含みます。 機械学習やコンピュータビジョンなどのAI技術は、発見をスピードアップし、化学合成経路を最適化することができます。 また、化学物質の環境影響を削減し、持続可能性を向上させるための成長の必要性もあります。 AIは、よりグリーンな化学ソリューションを開発するのに役立ちます。 しかし、AIシステムに関連した高い投資・メンテナンスコストは、市場成長を初期に抑制する可能性があります。

北アメリカは、地域の主要なプレーヤーから広範な研究開発活動によって運転される化学市場での人工知能(AI)を今後も支配します。 しかし、アジアパシフィックは、最も急速に成長している地域市場として出現する見込みです。 中国やインドなどの国で国内のAIチャンピオンを発展させ、先進技術の普及、政府の普及が進んでいます。

化学物質、医薬品、バイオテクノロジーの分野では、AIにとって最も有利な機会を提供する予定です。 これはAIが薬の発見プロセスを大幅に加速し、コストを削減できるからです。 また、農薬、水処理薬品、コーティングなどの専門化学分野における利用状況が高まっています。 今後は、AI技術への投資がますます増加し、膨大なデータセットからインサイトを獲得し、競争力を維持していくことが期待されます。

化学市場ドライバーの人工知能(AI)

化学分析の自動化: 機械学習と人工知能技術の進歩により、ルーチンの化学分析タスクを自動化することで、高度に実現可能になりました。 ニューラルネットワークを搭載したAIシステムは、既存の分析データを活用して、化合物識別、プロパティ予測、および構造活性モデリングなどのタスクを実行できます。 これは、人間の専門家に対する信頼を減らし、より複雑な課題に焦点を当てるためにそれらを解放します。

分析結果のスキャン、スペクトラの分類、または分子を特徴付けるような反復的なジョブを自動化することにより、AIは化学ラボの生産性を著しく向上することを約束します。 各試験結果を手動で調べるよりも、化合物はスケールと異常な結果で急速に分析し、さらなる調査のためにフラグを立てることができます。 これにより、研究者は、ヒットの追求で、はるかに大きいライブラリをスクリーニングすることができます。 機関データベースで訓練されたシステムも、組織全体で知識を膨らませるのに役立ちます。これにより、スタッフが新しいプロジェクトを回転させながら、時間をかけて一貫した分析を保証します。 たとえば、2021年に国連経済社会評議会が提供したデータによると、初期採用者は自動化により30〜40%の生産性が向上しています。

生産プロセスの最適化: 大規模な化学製造では、AIは重要な効率と最適化を駆動するために実装されています。 神経ネットワークは、温度、圧力、材料特性、スループットなどの可変的な範囲で広大な生産データセットでパターンを学ぶことができます。 それらは最も影響力のある要因および相互作用を識別し、相互に依存しない単位操作を渡る理想的な動作条件を正確に決定します。 粗いルールベースのコントロールよりも、AIは、プロセスを最大限のパフォーマンスポイントで自律的に維持することができます。

出力品質を継続的に監視し、それに応じてパラメータを調整することにより、AIは、条件が必然的に時間をかけて漂流しても、製造の一貫性を保証します。 原材料の仕様や機器の摩耗の変化などのアップデートは、自動的に補正できます。 予測的なメンテナンスツールは、機器のテレメトリーを分析して、問題を特定し、計画されていないダウンタイムを削減します。 デジタルツインシミュレーションと組み合わせたAIは、需要や予期しない変化に対応して、工場全体を動的に再構成する方法を見つけます。 たとえば、2021年に、国連産業開発機構のハイライトによって提供されるレポートによると、予測保全のためのAI技術は、25%によって予期しないダウンタイムを減らすために主要なヨーロッパの化学メーカーを可能にしました。

化学市場の機会における人工知能(AI)

予測的な維持: 人工知能による予測的なメンテナンスは、化学業界におけるプラント性能、安全性、持続可能性の目標を最適化する重要な役割を果たします。 高度なセンサー、IoT機器、機械学習アルゴリズムの使用により、AIを活用した予測保守ソリューションは、リアルタイムで機器の動作を監視することができます。 複数の操作パラメータを分析し、異常を検知し、可視症状が生じる前にも機器の故障を正確に予測できます。 これは、生産能力と収益の重要な損失を引き起こす可能性がある予期しない故障や停電を回避するのに役立ちます。 AIに基づく予測保守戦略を実装することで、従来の反応や予防保守のアプローチから、より費用対効果の高い信頼性集中型モデルへの移行が可能です。 例えば、米国のAIソリューションのエネルギー省による研究によると、化学プラントは最大30%オフダウンタイムを削減するのに役立ちます。

新製品の発見: 新製品の発見は、AI化学産業におけるイノベーションと成長に大きな機会を提供できます。 C 新しい化学化合物の実験的発見と開発は、長く、高価で欠陥のあるプロセスです。 ケミストは、試験とエラーのアプローチに大きく依存し、化学ライブラリを確立しました。 しかし、AIや機械学習モデルは、既存のデータに予期しない接続を明らかにし、人間の単独で不可能な規模で潜在的な分子特性と反応をシミュレートすることにより、薬物と材料の発見をより効率的にしています。 化学構造と対応する特性の膨大なデータセットを分析することにより、AIシステムは、材料や医薬品の全く新しいクラスに望ましい、そして市場性のある特性を指すことができます。 これは、医薬品、農業、製造などの分野におけるイノベーションのペースを根本的に加速することができるパラダイムシフトを表しています。

すでにAIを活用した化学業界における新製品導入を推進しています。 約束を示す1つの領域は、持続可能な化学です。 植物および微生物種から得られる天然物構造のデータベースを調べることにより、AIは無毒な材料、プラスチックおよび他の混合物を作成するために予期しない生物刺激的な建築ブロックを明らかにしています。 もうひとつのアプリケーションはワクチンと治療設計です。 原子スケールでの分子ドッキングとタンパク質の折れをシミュレートすることにより、AIは、科学者エンジニアが、以前に有利な病気を治療できる免疫療法や遺伝子治療を正確に標的させることを支援しています。 AIの力と利用可能なデータ量が近い将来に指数関数的に成長するにつれて、最初の原則から革命的な新しい化学製品を発見または発明する能力も大幅に拡大します。 たとえば、国連環境計画(UNEP)によると、年間5兆米ドルで評価される2.3 Bnトンの現在の化学生産能力は、2030年までに2倍に投影される。

化学市場動向における人工知能(AI)

機械学習および深い学習の技術の採用: 近年では、機械学習やディープラーニングなどの人工知能技術が一層進化しています。 化学物質の特性、構造、反応を含む膨大なデータセットを分析することにより、機械学習アルゴリズムは、研究や製品開発に役立つ複雑なパターンを発見することができます。 例えば、機械学習は製薬会社がより効率的に新しい薬剤の混合物を設計するのを助けました。 ラボでの試行錯誤よりも、AIは、分子構造が最も安全かつ効果的な薬である可能性があることを予測するのに役立ちます。 これは、かなり加速薬の発見のタイムライン. 同様に、新しいポリマー、触媒または専門化学薬品を開発する材料会社は目撃された機械学習が最適の公式を推薦しました。 過去の処方、実験および結果の巨大なライブラリを調べることにより、機械学習は、ターゲットのプロパティで新しい製品を処方するのに役立ちます相関を識別します。 たとえば、2021年、アメリカ化学評議会が実施した調査によると、米国大化学会社の80%以上は、AIプロジェクトを積極的に実施またはパイロット化し、5年前から最大30%の実績があります。

大手化学会社によるAIスタートアップへの投資の増加: 大手化学会社は、そのビジネスのさまざまな側面を変革し、効率性を促進するために、人工知能の可能性を認識しています。 化学業界に注力した技術を開発するAIのスタートアップに積極的に参入・投資をしています。 外部のイノベーターとの資金調達と提携に向けて、これらの大企業は、外部からの新しいアイデアを探求するために開いています。 早期に有望なAIスタートアップに投資することで、最新のAIアプリケーションを商品化するカーブを先取りすることを目指しています。 増加した投資は、多くのAIスタートアップが業界固有の課題を解決するという成功の認識です。

人工知能のスタートアップエコシステムにおける大きな化学選手の深い関与のこの傾向は、化学物質市場におけるAIの開発に積極的に影響を与えています。 スタートアップが新しいパートナーから資金と現実世界の産業データと問題の両方にアクセスできるため、セクターにおけるよりターゲットを絞った研究開発に満たすことができます。

化学市場拘束における人工知能(AI)

• 高い投資条件: 化学業界は、製造設備のセットアップに大きな資本投資を必要としています。 人工知能などの新しい技術を採用することで、先進的な機器やソフトウェアの購入、熟練した才能の採用、研究開発の実行、AIソリューションの既存プロセスへの統合など、大きな先行投資が求められます。 AIは、運用を最適化し、生産性を高め、化学分野での製品開発サイクルを加速する可能性が大きい一方で、その実装に関連する高いコストは、これらの技術を組み込むことから、多くの中小企業の選手を禁止しています。 大規模な化学データセットを収集し、処理するために必要な情報技術ITインフラストラクチャの設定、カスタムAIアルゴリズムの開発、および包括的な機械学習モデルのトレーニングには、ほとんどの中規模の化学会社がアクセスできない数百万ドルが必要です。 工場の品質検査や予期せぬメンテナンスのために、コンピュータビジョンを使用しても簡単なAIアプリケーションでも重要な資本準備が必要です。 十分な財務リソースがなければ、AIを活用したことは、これらの企業にとっては、信じられない選択肢となります。 広く化学的に多様な業界を横断するAIの普及に大きなロードブロックとして機能します。 たとえば、国連貿易開発会議(UNCTAD)によると、グローバル・インバウンド・ダイレクト・インベストメント(FDI)は、2020年の35%が、2020年のUS $ 1.5兆からUS $ 1兆に陥ります。
• カウンターバランス: パイロットプロジェクトで小さいスタート: 実質的な先行資本を必要としない投資(ROI)の潜在的なリターンを実証するために、より小さく、低リスクのパイロットプロジェクトを開始することは、拘束を相殺することができます。 実証済みの成功すると、これらのパイロットプロジェクトは徐々にスケールアップすることができます。
• 熟練した労働力の欠如: 熟練した労働力の欠如は、化学市場での人工知能の成長を抑制する主要なハードルです。 AIは、化学業界を横断するさまざまなプロセスと操作に革命をもたらす可能性がある一方で、コスト効率性を生成し、生産を最適化し、新しいイノベーションの扉を開きます。AIスキルを持つ専門家の不足は、これらの利点の完全な実現を防止しています。 テクノロジーとドメインの両面を把握するAIの専門家は、関連するAIソリューションの開発と実装に不可欠です。 しかし、世界中の化学会社は、化学産業のユニークなニーズに合わせてAIプロジェクトに取り組む専門知識を持つ人材の採用と保持の課題に直面しています。 2021年、世界経済フォーラムで行われた調査によると、AIを採用するための重要な障壁として、化学事業のリーダーの83%が利用可能なスキルの欠如を引用した。 AIの展開を促し、インパクトを最大限に発揮できる人力がなければ、化学企業がこの有望な領域に大きく投資するのは困難です。 また、既存の労働力の再訓練も難しくなります。 長年にわたりルーチンタスクを実行してきた化学プラントの従業員は、強力なデジタル能力を必要とするより戦略的役割への移行が困難である可能性があります。 世界中の化学専門家が、アクセス可能なプログラムを通じて、AI関連の分野において継続的にスキルアップする機会の不足があります。 業界、政府、教育者との間の協調的な努力を重んじない、この才能は、AIの採用をスケールアップし、高度な技術を活用して競争の激しい市場で繁栄する世界的な化学部門を妨げます。 たとえば、2021年に、世界経済フォーラムの調査によると、AIを採用するための重要な障壁として利用可能なスキルの欠如を引用した化学ビジネスリーダーの83%。
• カウンターバランス: データサイエンス、コンピュータサイエンス、プロセスエンジニアリングなどの隣接する分野における潜在的な候補を探しています。適用可能なスキルは、比較的少ない追加のトレーニングで化学業界に移行することができます。

最近の開発:

• 1月2023日 バイエル 量子化学研究の領域におけるバイエルの能力を高めることを目的として、Google Cloudとの戦略的パートナーシップに入りました。 このコラボレーションは、機械学習の高度な機能を利用して、創薬の新しい経路を開拓するように設計されています。 バイエルAGは、世界最大の製薬会社およびバイオメディカル企業であるドイツの多国籍医薬品・バイオテクノロジー企業です。 2022年度は、約101,000人の会社が雇用し、€50.7 Bnの売上高を占める
• バイエルは、持続可能な開発を推進し、イノベーションと成長を通じてプラスの影響を発生させることに取り組んでいます。 同社のブランドは、世界中の信頼、信頼性、品質を意味します。
• Google Cloudは、Googleが提供するクラウドコンピューティングサービススイートです これは、コンピューティング、ストレージ、データ分析、機械学習、およびより多くのGoogleクラウドプラットフォーム(GCP)を含むモジュラークラウドサービスの範囲を提供します。Googleは、Google検索、Gmail、およびGoogle Docsなどのエンドユーザー製品のために内部で使用している同じインフラストラクチャで動作します。
• 2023年1月、研究者は、アルファフォールドの力を利用して、肝臓がんを標的とした新たな治療薬の創出プロセスを加速する画期的な研究を開始しました。
• 2023年1月16日 AIは、医薬品開発に特化した世界有数のCROであるNovaliX社との協力協定を公表し、共同で大きな一歩を踏み出しました。
• 化学。 AIは、化学・製薬業界向けのツールの開発に注力する人工知能企業です。
• 2022年、IIIT-Delhiの学者が化学化合物内の潜在的癌性物質の検出のために意図した革新的なAI主導の技術を考案した際の著しい進歩。
• 2022年、Sanofi社と提携 科学研究、癌および免疫学的無秩序の処置のための15の新しい小さい分子の進歩のために示されるUS $ 100,000,000の投資によって印を付けられて、それによってヘルスケアの未来への献呈を示す。 Exscientiaは、人工知能(AI)を使用して、より良い薬をより迅速に発見する世界的な製薬会社です。 同社の使命は、最新のAI技術を実験的な革新と組み合わせることで、薬物設計と開発プロセスのすべての段階をエンコード、自動化、変換することです。 Exscientiaの検証プラットフォームは、臨床試験に入るために、最初の3つのAI設計薬を納入しました。

プロフィール 2. 化学市場シェア(%)の人工知能(AI)、タイプによって、2024年

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化学市場での人工知能(AI)のトップ企業

• マヌチャー N.V
• IMCD N.V.の特長
• ユニバー・ソリューションズ株式会社
• ブリンタグ S.E.
• 株式会社ソジッツ
• 株式会社ICCインダストリーズ
• AzelisグループNV
• 株式会社トライコンエナジー
• ビスターフェルトAG
• オムヤAG
• エルムAG
• シノケム株式会社
• 石油化学中東FZE.

定義: 化学企業がより迅速かつインテリジェントに動作させることができる効果的な機器は、人工知能です。 オートメーション、化学反応の洞察、および高められた産業環境は技術がより生産的な操作をする少数の方法です。