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컴퓨터 지원 합성 계획용 인공지능(AI) 시장
Artificial Intelligence (AI) in Computer Aided Synthesis Planning
상품코드 : 1757978
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 06월
페이지 정보 : 영문 267 Pages
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한글목차

세계의 컴퓨터 지원 합성 계획용 인공지능(AI) 시장은 2030년까지 미국에서 138억 달러에 달할 전망

2024년에 20억 달러로 추정되는 세계의 컴퓨터 지원 합성 계획용 인공지능(AI) 시장은 2024-2030년에 CAGR 38.5%로 성장하며, 2030년에는 138억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 리포트에서 분석한 부문의 하나인 유기 합성 애플리케이션은 CAGR 34.4%를 기록하며, 분석 기간 종료시에는 80억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 합성 설계 애플리케이션 분야의 성장률은 분석 기간 중 CAGR 45.9%로 추정됩니다.

미국 시장은 추정 5억 3,210만 달러, 중국은 CAGR 46.5%로 성장 예측

미국의 컴퓨터 지원 합성 계획용 인공지능(AI) 시장은 2024년에 5억 3,210만 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 2030년까지 32억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년의 CAGR은 46.5%입니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 32.8%와 35.8%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 33.8%로 성장할 것으로 예측됩니다.

컴퓨터 지원 합성 계획에서 세계의 인공지능(AI) 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

AI가 합성 화학 설계의 새로운 시대를 열 것인가?

인공지능(AI)은 컴퓨터 지원 합성 계획(CASP)에 혁명을 일으켜 화합물 설계, 분석 및 합성 방법을 변화시키고 있습니다. 전통적으로 합성 계획은 유기화학자의 전문 지식에 의존해 왔으며, 이들은 수십년간 축적된 지식과 직관을 활용하여 복잡한 반응 경로를 수작업으로 그려왔습니다. 그러나 AI는 현재 자율적이고 효율적으로 합성 경로를 예측할 수 있는 시스템을 구현함으로써 이 패러다임을 파괴하고 있습니다. 방대한 반응 데이터베이스로 훈련된 딥러닝 알고리즘은 분자 구조, 원하는 기능성, 시약의 가용성을 기반으로 역합성 경로를 제안할 수 있습니다. 수백만 개의 알려진 화학반응을 학습함으로써 AI 모델은 높은 수율, 적은 공정 수, 낮은 비용으로 최적화된 반응 순서를 제안할 수 있습니다. 신경 기호 시스템이나 그래프 기반 머신러닝 아키텍처와 같은 아키텍처는 AI 모델이 화학적 규칙을 이해하고 반응의 유형을 넘어 일반화할 수 있도록 돕습니다. 이러한 시스템에는 반응 조건 최적화, 부산물 예측, 환경 영향 평가도 포함되어 있으며, 보다 견고하고 친환경 화학의 목표에 적용할 수 있습니다. AI는 재합성뿐만 아니라 실험실 자동화와 점점 더 통합되어 제안된 합성 계획을 로봇 실험실에서 실행하고 검증할 수 있는 폐쇄형 루프 시스템을 가능하게 하고 있습니다. 이 긴밀한 피드백 루프는 신약 개발, 재료 과학 및 농약 혁신을 가속화하고, AI 시스템이 더 쉽게 설명하고 해석할 수 있게 됨에 따라 화학자들은 AI를 합성 설계 프로세스의 공동 창조자로 신뢰하고 채택하기 시작했으며, 이는 계산 화학의 새로운 시대를 열었습니다.

신약개발과 재료과학의 변화는 어떻게 수요를 촉진하고 있는가?

보다 빠르고 효율적인 의약품 개발 파이프라인에 대한 수요가 폭발적으로 증가함에 따라 컴퓨터 지원 합성 계획에서 AI의 채택이 확대되고 있습니다. AI 기반 합성 플래너를 통해 제약 화학자들은 구조적으로 새로운 분자, 합성학적으로 어려운 분자, 문헌에 잘 설명되지 않은 분자의 합성 경로를 제안함으로써 더 넓은 화학적 공간을 탐색할 수 있습니다. 경로를 제안함으로써 더 넓은 화학적 공간을 탐색할 수 있게 됩니다. 이를 통해 희귀질환 치료제 개발이나 신속한 대응이 중요한 맞춤의료에 새로운 길을 열었습니다. 마찬가지로 연구자들이 끊임없이 새로운 폴리머, 촉매, 전자 재료를 찾고 있는 재료과학 분야에서도 AI는 전례 없는 복잡한 화합물의 합성 경로를 예측하는 데 도움을 주고 있으며, AI 툴이 하이스루풋 스크리닝 플랫폼과 통합되어 반응 조건을 시뮬레이션할 수 있으므로 연구자들은 실험적 검증에서 앞서나갈 수 있습니다. 실험적 검증에서 앞서나갈 수 있습니다. 또한 생명공학 및 화학 산업이 지속가능한 혁신에 대한 압박에 직면하고 있는 가운데, AI 툴은 보다 환경 친화적이고 안전한 반응 경로를 식별하여 환경 영향과 규제 장벽을 줄일 수 있도록 지원합니다. 학계, 제약사, AI 개발자가 참여하는 컨소시엄이 협력하여 반응 데이터베이스를 확장하고 모델의 견고성을 향상시키는 등 업계 간 협업도 한몫을 하고 있습니다. 현대 분자 표적의 복잡성과 맞춤형 화학 물질에 대한 수요로 인해 AI 기반 합성 계획은 생명과학 및 첨단 소재 분야의 혁신에 도움이 될 뿐만 아니라 필수적인 요소로 자리 잡았습니다.

AI가 화학 합성의 경제성과 워크플로우를 바꿀 것인가?

합성 계획에 AI를 통합하는 것은 다양한 산업에서 화학 생산 공정의 경제성, 확장성, 효율성을 크게 변화시키고 있습니다. 기존 환경에서는 새로운 분자의 합성 경로를 계획하기 위해 전문가가 며칠에서 몇 주에 걸쳐 숙고해야 했습니다. 이제 AI 기반 플랫폼은 몇 분 안에 여러 개의 실행 가능한 합성 계획을 생성하고 비교하여 리드 타임을 획기적으로 단축할 수 있습니다. 이러한 능력은 CRO(임상시험 수탁기관), 학술연구소, 소규모 제약사 등 자금력이 풍부한 대기업과 경쟁하면서 자원 사용을 최적화해야 하는 기업에게 특히 유용합니다. 비용 효율적인 시약을 추천하고, 낭비를 최소화하며, 반응 조건을 최적화하는 AI의 능력은 원자재, 노동력, 에너지 절약과 직결됩니다. 또한 CASP 플랫폼을 디지털 랩노트, 반응 시뮬레이션 소프트웨어, 공급망 데이터베이스와 통합함으로써 기업은 분자 설계에서 화합물 전달에 이르는 엔드투엔드 워크플로우를 간소화할 수 있습니다. 이러한 엔드투엔드 디지털화는 의약품 및 정밀화학제품의 규제 승인에 필수적인 재현성과 문서 컴플라이언스도 지원합니다. 중요한 것은 AI가 화학 분야의 기술 격차를 해소하는 데 도움을 주어 비전문가나 다학제적 팀이 전문 지식 없이도 합성 계획에 참여할 수 있게 되었습니다는 점입니다. 일부 플랫폼은 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 구조적 입력과 타겟 특성을 AI가 처리하고 실시간 합성 제안을 생성하여 화학자, 데이터 사이언스자, 엔지니어 간의 협업을 촉진하는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하기도 합니다. AI는 진입 장벽을 낮추고 프로세스의 예측 가능성을 향상시킴으로써 합성 계획을 장인적 기술에서 확장 가능한 데이터베이스 기업 자산으로 바꾸고 있습니다.

CASP에서 AI를 가속화하는 주요 요인은 무엇인가?

컴퓨터 지원 합성 계획용 인공지능(AI) 시장의 성장은 기술 성숙도, 산업계의 요구, 연구 패러다임의 진화와 관련된 몇 가지 상호 연관된 요인에 의해 주도되고 있습니다. 주요 원동력은 Reaxys 및 PubChem과 같은 오픈 액세스 데이터베이스와 제약 및 화학 회사의 독점 데이터세트에 힘입어 사용 가능한 화학 반응 데이터의 급격한 증가입니다. 이러한 데이터세트는 새로운 반응 과제에 일반화 및 적응할 수 있는 AI 모델을 훈련하는 데 필요한 원재료가 됩니다. 동시에, 주의 기반 모델과 트랜스포머 네트워크와 같은 딥러닝 아키텍처의 발전으로 인해 시스템이 분자 그래프와 반응 규칙을 더 미묘하고 유연하게 처리할 수 있게 되었습니다. 또 다른 중요한 요소는 화학 실험실에서 자동화의 부상입니다. AI 기반 CASP 툴은 로봇 합성 및 자동 스크리닝 시스템과 결합하여 완전히 자율적인 연구 환경을 구축하고 있습니다. 이러한 추세는 화학 제조 분야의 디지털 실험실 및 인더스트리 4.0에 대한 광범위한 노력과 일치합니다. 또한 AI 기업과 화학 업계 리더들이 협업하여 특정 치료 분야, 재료 유형, 산업 규모에 맞는 맞춤형 CASP 툴을 개발하고 있는 것도 채택을 촉진하고 있습니다. 또한 R&D 비용의 상승과 혁신 주기를 단축해야 할 필요성이 합성 계획의 시행착오를 줄일 수 있는 AI 툴에 대한 투자를 촉진하고 있습니다. 규제 당국도 AI 지원 워크플로우, 특히 의약품 합성의 문서화 및 재현성을 지원하는 데 사용되는 경우 AI 지원 워크플로우를 인식하기 시작했으며, AI 모델의 투명성과 설명 가능성이 높아짐에 따라 표준 화학 워크플로우에 대한 통합이 가속화되고 있습니다. 이러한 힘을 종합하면 AI 기반 합성 계획은 차세대 화학 혁신의 초석으로 자리매김할 수 있습니다.

부문

용도(유기 합성 용도, 합성 설계 용도); 최종 용도(헬스케어 최종 용도, 화학 최종 용도, 기타 최종 용도)

조사 대상 기업의 예(주목 33사)

AI 통합

우리는 유효한 전문가 컨텐츠와 AI 툴에 의해 시장 정보와 경쟁 정보를 변혁하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 일반적인 LLM나 업계별 SLM 쿼리에 따르는 대신에, 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 대량 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등, 전 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사의 국가, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기반으로 기업의 경쟁력 변화를 예측했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 수입원가(COGS) 증가, 수익성 감소, 공급망 재편 등 미시적 및 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예측됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Artificial Intelligence (AI) in Computer Aided Synthesis Planning Market to Reach US$13.8 Billion by 2030

The global market for Artificial Intelligence (AI) in Computer Aided Synthesis Planning estimated at US$2.0 Billion in the year 2024, is expected to reach US$13.8 Billion by 2030, growing at a CAGR of 38.5% over the analysis period 2024-2030. Organic Synthesis Application, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 34.4% CAGR and reach US$8.0 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Synthesis Design Application segment is estimated at 45.9% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$532.1 Million While China is Forecast to Grow at 46.5% CAGR

The Artificial Intelligence (AI) in Computer Aided Synthesis Planning market in the U.S. is estimated at US$532.1 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$3.2 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 46.5% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 32.8% and 35.8% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 33.8% CAGR.

Global Artificial Intelligence (AI) in Computer-Aided Synthesis Planning Market - Key Trends & Drivers Summarized

Is AI Unlocking a New Era in Synthetic Chemistry Design?

Artificial Intelligence (AI) is revolutionizing computer-aided synthesis planning (CASP), offering a transformative approach to the way chemical compounds are designed, analyzed, and synthesized. Traditionally, synthesis planning has relied on the expertise of organic chemists, who manually chart complex reaction pathways using decades of accumulated knowledge and intuition. However, AI is now disrupting this paradigm by enabling systems that can predict synthetic routes autonomously and efficiently, often uncovering novel pathways that human experts might overlook. Deep learning algorithms trained on vast reaction databases are capable of suggesting retrosynthetic routes based on molecular structure, desired functionality, and reagent availability. By learning from millions of known chemical reactions, AI models can propose optimized reaction sequences with high yields, fewer steps, and lower cost. Tools such as neural-symbolic systems and graph-based machine learning architectures are helping AI models understand chemical rules and generalize across reaction types. These systems also incorporate reaction condition optimization, side product prediction, and environmental impact assessment, making them more robust and applicable to green chemistry goals. Beyond retrosynthesis, AI is increasingly integrated with laboratory automation, enabling closed-loop systems where suggested synthesis plans can be executed and validated in robotic labs. This tight feedback loop accelerates drug discovery, materials science, and agrochemical innovation. As AI systems become more explainable and interpretable, chemists are beginning to trust and adopt them as co-creators in the synthetic design process, heralding a new era in computational chemistry.

How Are Shifts in Drug Discovery and Materials Science Fueling Demand?

The explosion of demand for faster, more efficient drug development pipelines is a major catalyst behind the growing adoption of AI in computer-aided synthesis planning. In pharmaceutical R&D, the ability to rapidly identify and synthesize viable drug candidates can significantly cut down development timelines and costs. AI-powered synthesis planners enable medicinal chemists to explore a much larger chemical space by proposing routes for molecules that are structurally novel, synthetically challenging, or poorly documented in literature. This has opened up new avenues for orphan drug development and personalized medicine, where rapid turnaround is crucial. Similarly, in materials science, where researchers are constantly seeking novel polymers, catalysts, and electronic materials, AI assists in predicting synthetic pathways for complex compounds with little or no precedent. The ability of AI tools to integrate with high-throughput screening platforms and simulate reaction conditions gives researchers a head start in experimental validation. Additionally, as the biotech and chemical industries face pressure to innovate sustainably, AI tools help identify greener and safer reaction pathways, reducing environmental impact and regulatory hurdles. Cross-industry collaboration is also playing a role, with consortia involving academia, pharma companies, and AI developers working together to expand reaction databases and improve model robustness. The increasing complexity of modern molecular targets and the demand for customized chemical entities are making AI-driven synthesis planning not just helpful but essential for innovation in the life sciences and advanced materials domains.

Is AI Changing the Economics and Workflow of Chemical Synthesis?

AI's integration into synthesis planning is significantly reshaping the economics, scalability, and efficiency of chemical production processes across various industries. In a traditional setting, planning a synthetic route for a novel molecule could take days or even weeks of expert deliberation. Now, AI-enabled platforms can generate and compare multiple viable synthesis plans within minutes, dramatically compressing lead times. This capability is especially valuable for contract research organizations (CROs), academic labs, and smaller pharmaceutical firms that need to optimize resource use while competing against larger, better-funded entities. AI’s capacity to recommend cost-efficient reagents, minimize waste, and optimize reaction conditions translates directly into savings on raw materials, labor, and energy. Moreover, by integrating CASP platforms with digital lab notebooks, reaction simulation software, and supply chain databases, organizations are streamlining end-to-end workflows from molecular design to compound delivery. This end-to-end digitization also supports reproducibility and documentation compliance, which are critical for regulatory approval in pharmaceuticals and fine chemicals. Importantly, AI is helping bridge the skills gap in chemistry, enabling non-experts and interdisciplinary teams to participate in synthesis planning without deep domain expertise. Some platforms even offer user-friendly interfaces where structure input and target properties are processed by AI to produce real-time synthesis suggestions, increasing collaboration between chemists, data scientists, and engineers. By lowering the barriers to entry and improving process predictability, AI is transforming synthesis planning from an artisanal skill into a scalable, data-driven enterprise asset.

What Key Forces Are Driving the Acceleration of AI in CASP?

The growth in the artificial intelligence (AI) in computer-aided synthesis planning market is driven by several interconnected factors related to technological maturity, industrial needs, and evolving research paradigms. A primary driver is the exponential growth in available chemical reaction data, fueled by open-access databases like Reaxys, PubChem, and proprietary datasets from pharma and chemical firms. These datasets provide the raw material for training AI models that can generalize and adapt to new reaction challenges. Simultaneously, advancements in deep learning architectures, such as attention-based models and transformer networks, are enabling systems to process molecular graphs and reaction rules with greater nuance and flexibility. Another critical factor is the rise of automation in chemical laboratories, where AI-powered CASP tools are being paired with robotic synthesis and automated screening systems to create fully autonomous research environments. This trend aligns with the broader push toward digital labs and Industry 4.0 initiatives in chemical manufacturing. Increasing collaboration between AI firms and chemical industry leaders is also boosting adoption, as bespoke CASP tools are developed for specific therapeutic areas, material classes, or industrial scales. Furthermore, rising R&D costs and the need for faster innovation cycles are encouraging investment in AI tools that can reduce trial-and-error in synthetic planning. Regulatory bodies are also beginning to recognize AI-assisted workflows, particularly when used to support documentation and reproducibility in drug synthesis. As AI models become more transparent and explainable, their integration into standard chemistry workflows is accelerating. Collectively, these forces are positioning AI-driven synthesis planning as a cornerstone of next-generation chemical innovation.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Artificial Intelligence (AI) in Computer Aided Synthesis Planning market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Application (Organic Synthesis Application, Synthesis Design Application); End-Use (Healthcare End-Use, Chemicals End-Use, Other End-Uses)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; Spain; Russia; and Rest of Europe); Asia-Pacific (Australia; India; South Korea; and Rest of Asia-Pacific); Latin America (Argentina; Brazil; Mexico; and Rest of Latin America); Middle East (Iran; Israel; Saudi Arabia; United Arab Emirates; and Rest of Middle East); and Africa.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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