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의약품 제조용 AI 시장(-2040년) : 제공 제품 유형별, 도입 모드별, AI 솔루션 유형별, 기술 유형별, 응용 분야별, 의약품 제조 유용성별, 지역별, 주요 기업별 산업 동향 및 예측
AI in Pharma Manufacturing Market, till 2040: Distribution by Type of Offering, Mode of Deployment, Type of AI Solution, Type of Technology, Application Area, Utility in Drug Manufacturing, Geographical Regions and Key Players
상품코드 : 1919791
리서치사 : Roots Analysis
발행일 : 2026년 01월
페이지 정보 : 영문 201 Pages
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한글목차

의약품 제조용 AI 시장 전망

세계의 의약품 제조용 AI 시장 규모는 현재 12억 달러에서 2040년까지 347억 달러로 성장할 것으로 예측됩니다. 예측기간 중(-2040년) CAGR은 28%로 추정됩니다. 이 보고서는 시장 규모, 성장 시나리오, 업계 동향 및 예측을 제공합니다.

AI는 컴퓨터가 학습, 추론, 의사결정 등 인간의 지능을 필요로 하는 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 하는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 의료 분야에서 AI는 이미 창약, 임상시험, 진단, 맞춤형 의료, 데이터 관리 등 다양한 영역에서 응용되고 있습니다. 의약품 제조에서는 AI가 컴퓨터 비전, 머신러닝, 생성형 AI, 심층 학습 등의 기술을 활용하여 프로세스 모니터링 개선, 비효율성 식별, 생산 비용 절감, 제품 수율 향상을 실현하고 있습니다.

의약품 제조에는 비효율적인 워크플로우, 장비 가동 중지 시간, 품질 관리 문제, 공급망 혼란 등 수많은 비효율성이 존재합니다. 이러한 비효율성은 비용 증가, 생산 지연, 제품 품질 편차를 초래할 수 있습니다. AI는 프로세스 최적화, 플랜트 및 장비 성능 모니터링, 장비 고장 사전 예측, 공급망 관리, 품질 관리 프로세스 자동화 등을 가능하게 함으로써 이러한 과제를 해결합니다. Pfizer, Moderna, Novartis, Merck, Sanofi 등 여러 제약 기업들이 제약 업계가 'Pharma 4.0'으로 진화하면서 제조 업무에 AI를 통합하고 있습니다.

AI in Pharma Manufacturing Market-IMG1

임원을 위한 전략적 인사이트

의약품 제조에서 인공지능의 이용 사례란?

주요 제약 기업의 60% 이상이 제조 공정의 혁신, 효율성, 품질 및 유연성 향상을 목적으로 AI를 활용하고 있습니다. 대표적인 응용 예로는 실시간 모니터링, 자동 품질 검사, 예지 보전, 공급망 최적화 등이 있습니다.

예를 들어, Sanofi는 생산 수율과 공정 효율 향상에 AI를 적용합니다. Novartis는 공장의 실시간 모니터링와 의약품 제조에 있어서 AI를 활용한 공급망 최적화에 머신러닝 기술을 활용하고 있습니다. Merck는 품질 평가에서 잘못된 불합격률을 줄이기 위해 AI를 이용하고 있습니다. 또한 Moderna는 품질 관리 시스템을 개선하기 위해 AI 기반 도구를 활용합니다. 이러한 기술은 공정을 간소화할 뿐만 아니라 비용 절감과 의약품 제조 분야에서 AI의 규제 환경을 개선할 수 있습니다.

주요 제약 기업과 AI 솔루션 제공업체가 계속해서 능력 개발을 진행하는 동안, AI를 의약품 제조에 통합하는 것은 급변하는 업계에서 우수한 업무 운영을 실현하고 경쟁 우위를 유지하는 데 필수적입니다.

의약품 제조용 AI 시장 성장을 가속하는 주요 요인

의약품 제조용 AI의 성장은 공정 효율성 향상, 생산 비용 절감, 일관된 제품 품질 유지에 대한 수요 증가로 추진되고 있습니다. 또한, 규제면의 지원 강화와 제약 업계에서 디지털 전환의 진전이 최첨단 AI 기술의 채용을 더욱 촉진하고 있습니다.

특필해야할 것은 의약품 제조용 AI의 응용 범위가, 품질 관리, 예지 보전, 프로세스 개발 및 최적화, 플랜트 및 설비의 성능 모니터링, 공급 체인 최적화 등 다방면에 이르는 것입니다. 이러한 응용 범위의 확대는 의약품 제조를 위해 특별히 설계된 AI 솔루션에 대한 시장 수요를 크게 밀어 올리고 있습니다.

의약품 제조용 AI 시장 : 산업 기업 경쟁 구도

현재 시장 환경에는 주요 기업, 대기업, 중견기업, 중소기업 등 약 130개의 참가 기업이 존재합니다. 이러한 조직은 다양한 지역에서 의약품 생산을 위한 AI 솔루션을 제공하는 데 필요한 기술을 보유하고 있습니다.

중요한 점은 의약품 제조용 AI에 종사하는 기업의 95% 이상이 고급 소프트웨어 솔루션을 제공합니다. 게다가, 이들 기업의 약 80%가 머신러닝을 도입해, 의약품 제조 공정의 각 단계의 디지털화를 진행하고 있습니다.

지역별 분석 : 향후 수년간 시장 성장을 견인하는 아시아태평양

당사의 예측에 따르면, 현재 북미가 시장의 대부분을 차지하고 있으며, 이 동향은 앞으로도 변하지 않을 전망입니다. 이는 첨단 의약품 제조 인프라의 존재, 의료 기술의 인공지능(AI)의 조기 도입, 그리고 지역 전반에 걸친 지원 규제 프레임워크 때문입니다.

그러나 아시아태평양 시장은 예측 기간 동안 높은 CAGR로 성장할 것으로 예측됩니다. 이는 도입 비용이 낮고, 디지털화를 촉진하는 정부의 지원 정책, 그리고 급속히 확대되는 제약 부문에 의해 견인되는 것입니다.

의약품 제조용 AI의 진화 : 업계의 새로운 동향

AI는 프로세스를 더욱 똑똑하고, 빠르고, 신뢰할 수 있는 것으로 전환하고, 의약품 제조를 변화시키고 있습니다. 새로운 동향으로는 머신러닝을 이용한 예지 보전을 들 수 있으며, 설비의 문제를 조기에 발견함으로써 다운타임과 비용을 절감합니다. AI 비전을 통한 실시간 품질 관리는 생산 라인의 균열 및 오염과 같은 결함을 즉시 감지하고 일관된 의약품 품질과 규제 준수를 보장합니다. 공정 최적화는 고도의 제어 기술과 디지털 트윈을 활용하여 온도 및 혼합과 같은 매개변수를 미세 조정함으로써 효율성 향상과 폐기물 감소를 실현합니다. AI와 로보틱스, IoT를 결합하여 미래의 자동화 실험실을 실현하여 지속적인 모니터링과 적응형 생산이 가능합니다. 이러한 혁신을 통해 제약 회사는 더욱 안전한 의약품을 신속하게 생산하는 동시에 비용 절감과 엄격한 기준을 달성할 수 있습니다.

주요 시장 과제

의약품 제조용 AI 시장의 보급에는 도입을 지연시키는 중대한 과제가 존재합니다. 주요 과제 중 하나는 데이터 문제이며, 품질 저하, 바이어스, 사일로화 및 가용성 제한으로 인해 정밀한 생산 작업에서 AI 모델의 신뢰성이 저하됩니다. 높은 도입 비용, 구 시스템과의 통합, 지속적인 유지 보수 비용은 특히 중소기업의 예산을 압박하고 이러한 기술의 채용을 방해하고 있습니다. 또한 GMP 및 FDA 규정과 같은 엄격한 규정은 검증, 투명성 및 규정 준수를 요구하지만 AI의 '블랙박스' 특성은 승인과 윤리 문제를 복잡하게 만듭니다. 또한 인공지능과 제약 전문 지식을 모두 갖춘 인력 부족은 의약품 제조 분야에서 AI의 효과적인 도입을 막고 있습니다.

의약품 제조용 AI 시장 : 주요 시장 세분화

제공 제품 유형

배포 모드

AI 솔루션 유형

기술 유형

응용 분야

의약품 제조 유용성

지리적 지역

의약품 제조용 AI 시장 : 주요 시장 점유율에 대한 인사이트

제공 제품 유형별 시장 점유율

세계 시장은 제공 제품 유형에 따라 하드웨어, 소프트웨어 및 서비스로 구분됩니다. 당사의 추정에 따르면, 현재 소프트웨어는 시장의 대부분을 차지하고 있습니다. 이는 예측 분석 및 프로세스 최적화와 같은 첨단 기술을 통합한 소프트웨어 기반 솔루션의 도입이 증가하고 있기 때문에 의약품 제조 업무 효율의 향상과 혁신의 촉진을 도모하고 있습니다.

AI 솔루션 유형별 시장 점유율

세계 시장은 AI 솔루션 유형에 따라 표준 및 기성품 AI 솔루션과 개별 지원 AI 솔루션으로 구분됩니다. 당사의 추계에 따르면 현재 표준 및 기성품 AI 솔루션이 시장의 대부분을 차지하고 있습니다. 이는 주로 업계가 사전 검증된 컴플라이언스 대응, 신속하게 도입 및 확장 가능한 솔루션을 선호하는 경향 때문입니다.

의약품 제조용 AI 시장의 대표적인 진출기업

의약품 제조용 AI 시장 : 보고서의 대상 범위

이 보고서는 의약품 제조용 AI 시장에 대한 다음 섹션을 다룹니다.

목차

제1장 배경

제2장 조사 방법

제3장 시장 역학

제4장 거시경제 지표

제5장 주요 요약

제6장 소개

제7장 시장 상황 : 의약품 제조 솔루션 제공업체의 AI

제8장 기업 경쟁력 분석

제9장 기업 프로파일 : 북미의 의약품 제조용 AI 솔루션 제공업체

제10장 기업 프로파일 : 유럽의 의약품 제조용 AI 솔루션 제공업체

제11장 기업 프로파일 : 아시아태평양 및 기타 지역의 의약품 제조용 AI 솔루션 제공업체

제12장 파트너십 및 협업

제13장 자금 조달 및 투자 분석

제14장 스타트업의 건전성 지표

제15장 의약품 제조용 AI 시장 : 메가 트렌드 분석

제16장 시장 영향 분석 : 촉진요인, 억제요인, 기회, 과제

제17장 세계의 의약품 제조용 AI 시장

제18장 의약품 제조용 AI 시장(제공 제품 유형별)

제19장 의약품 제조용 AI 시장(도입 모드별)

제20장 의약품 제조용 AI 시장(AI 솔루션 유형별)

제21장 의약품 제조용 AI 시장(기술별)

제22장 의약품 제조용 AI 시장(응용 분야별)

제23장 의약품 제조용 AI 시장(의약품 제조 유용성별)

제24장 의약품 제조용 AI 시장(지역별)

제25장 의약품 제조용 AI 시장(주요 기업별)

제26장 시장 기회 분석 : 북미

제27장 시장 기회 분석 : 유럽

제28장 시장 기회 분석 : 아시아태평양

제29장 시장 기회 분석 : 중동 및 북아프리카

제30장 시장 기회 분석 : 라틴아메리카

제31장 결론

제32장 주요 인사이트

제33장 표 형식 데이터

제34장 기업 및 단체 일람

JHS
영문 목차

영문목차

AI in Pharma Manufacturing Market Outlook

As per Roots Analysis, the global AI in pharma manufacturing market size is estimated to grow from USD 1.20 billion in the current year to USD 34.7 billion by 2040, at a CAGR of 28% during the forecast period, till 2040. The new study provides market size, growth scenarios, industry trends and future forecasts.

Artificial Intelligence (AI) is a subdivision of computer science that enables computers to perform intricate tasks that usually require human intelligence, including learning, reasoning, and making decisions. In the healthcare sector, AI is already being applied in various areas such as drug discovery, clinical trials, diagnostics, personalized medicine, and data management. Within pharmaceutical manufacturing, AI utilizes technologies like computer vision, machine learning, generative AI, and deep learning to improve process monitoring, identify inefficiencies, lower production costs, and enhance product yield.

Pharmaceutical manufacturing faces numerous inefficiencies, including inefficient workflows, equipment downtime, quality control issues, and supply chain interruptions. These inefficiencies can result in higher costs, production delays, and variability in product quality. AI addresses these challenges by enabling process optimization, monitoring the performance of plants and equipment, anticipating equipment failures beforehand, managing supply chains, and automating quality control processes. Several pharmaceutical companies, including Pfizer, Moderna, Novartis, Merck, and Sanofi, are integrating AI into their manufacturing operations as the sector evolves towards Pharma 4.0.

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Strategic Insights for Senior Leaders

What are the Use Cases of Artificial Intelligence in Pharmaceutical Manufacturing?

More than 60% of major pharmaceutical companies are utilizing AI to revolutionize their manufacturing processes, improving efficiency, quality, and flexibility. Prominent applications include real-time monitoring, automated quality inspections, predictive maintenance, and optimization of the supply chain.

For example, Sanofi applies AI to enhance production yield and process effectiveness; Novartis uses machine learning techniques for real-time monitoring of plants and AI-powered supply chain optimization in drug production; Merck utilizes AI to decrease false reject rates in quality assessments; and Moderna leverages AI-based tools to improve quality control systems. These technologies not only streamline processes but also lead to cost savings and a better regulatory environment for AI in the drug manufacturing sector.

As top pharmaceutical firms and AI solution providers continue to develop their capabilities, incorporating AI into drug manufacturing has become essential for achieving operational excellence and sustaining a competitive advantage in this swiftly changing industry.

Key Drivers Propelling Growth of AI in Pharma Manufacturing Market

The growth of AI in the drug manufacturing sector is driven by an increasing demand for enhanced process efficiency, lower production costs, and the maintenance of consistent product quality. Additionally, rising regulatory support and the ongoing digital transformation within the pharmaceutical industry further promotes the adoption of cutting-edge AI technologies.

It is worth noting that AI applications in drug manufacturing encompass a range of functions, including quality control, predictive maintenance, process development and optimization, monitoring of plant and equipment performance, as well as supply chain optimization. The broadening range of these applications continues to propel substantial market demand for AI solutions specifically designed for pharmaceutical manufacturing.

AI in Pharma Manufacturing Market: Competitive Landscape of Companies in this Industry

The present market environment consists of approximately 130 participants, including major, large, medium, and small enterprises. These organizations possess the necessary skills to deliver AI solutions for drug production across various geographical areas.

Importantly, over 95% of the companies involved in AI for drug production provide advanced software solutions. Further, nearly 80% of these firms are implementing machine learning to digitize various phases of the drug manufacturing process.

Regional Analysis: Asia-Pacific to Propel the market growth in the Coming Years

According to our projections, currently North America captures the majority of the market, and this trend is unlikely to change in the future as well. This is due to the presence of advanced pharma manufacturing infrastructure, early adoption of artificial intelligence (AI) in healthcare technologies and supportive regulatory framework across the region.

However, it is worth highlighting that the market in Asia-Pacific is expected to grow at a higher CAGR during the forecast period. This is driven by the lower implementation costs, supportive government policies fostering digitalization, and rapidly expanding pharmaceutical sector.

AI in Pharma Manufacturing Evolution: Emerging Trends in the Industry

AI is transforming pharmaceutical manufacturing by making processes smarter, faster, and more reliable. Emerging trends include predictive maintenance using machine learning to spot equipment issues early, cutting downtime and costs. Real-time quality control with AI vision detects defects like cracks or contamination instantly in production lines, ensuring consistent drug quality and regulatory compliance. Process optimization employs advanced controls and digital twins to fine-tune parameters such as temperature and mixing, boosting efficiency and reducing waste. AI combined with robotics and IoT enables automated labs of the future for continuous monitoring and adaptive production. These innovations help pharma companies to produce safer medicines quicker while saving money and meeting strict standards.

Key Market Challenges

The market for AI in pharma manufacturing faces significant challenges that slow its adoption. One of the primary challenges is data issues, with poor quality, biases, silos, and limited availability making AI models unreliable for precise production tasks. High costs for setup, integration with old systems, and ongoing maintenance strain budgets, especially for smaller firms hindering the adoption of such technologies. Additionally, strict regulations like GMP and FDA rules demand validation, transparency, and compliance, but AI's "black box" nature complicates approvals and ethics. Moreover, shortage of personnel skilled in both AI and pharmaceutical expertise hampers effective deployment of AI in the pharmaceutical manufacturing domain.

AI in Pharma Manufacturing Market: Key Market Segmentation

Type of Offering

Mode of Deployment

Type of AI Solution

Type of Technology

Application Area

Utility in Drug Manufacturing

Geographical Regions

AI in Pharma Manufacturing Market: Key Market Share Insights

Market Share by Type of Offering

Based on the type of offering, the global market is segmented into hardware, software, and services. According to our estimates, currently, software captures majority share of the market. This is driven by the increasing adoption of software-based solutions that integrate advanced techniques, such as predictive analytics, and process optimization, thereby improving operational efficiency and foster innovation in drug manufacturing.

Market Share by Type of AI Solution

Based on the type of AI solution, the global market is segmented into standard / off-the-shelf AI solutions and personalized AI solutions. According to our estimates, currently, standard / off-the-shelf AI solutions capture majority share of the market. This is primarily due to industry's preference towards pre-validated, compliant, and ready-to-deploy solutions that can be deployed and scaled rapidly.

Example Players in AI in Pharma Manufacturing Market

AI in Pharma Manufacturing Market: Report Coverage

The report on the AI in pharma manufacturing market features insights on various sections, including:

Key Questions Answered in this Report

Reasons to Buy this Report

Additional Benefits

TABLE OF CONTENTS

1. BACKGROUND

2. RESEARCH METHODOLOGY

3. MARKET DYNAMICS

4. MACRO-ECONOMIC INDICATORS

5. EXECUTIVE SUMMARY

6. INTRODUCTION

7. MARKET LANDSCAPE: AI IN PHARMA MANUFACTURING SOLUTION PROVIDERS

8. COMPANY COMPETITIVENESS ANALYSIS

9. COMPANY PROFILES: AI IN PHARMA MANUFACTURING SOLUTION PROVIDERS IN NORTH AMERICA

10. COMPANY PROFILES: AI IN PHARMA MANUFACTURING SOLUTION PROVIDERS IN EUROPE

11. COMPANY PROFILES: AI IN PHARMA MANUFACTURING SOLUTION PROVIDERS IN ASIA-PACIFIC AND REST OF THE WORLD

12. PARTNERSHIPS AND COLLABORATIONS

13. FUNDING AND INVESTMENT ANALYSIS

14. START-UP HEALTH INDEXING

15. AI IN PHARMA MANUFACTURING MARKET: MEGATRENDS ANALYSIS

16. MARKET IMPACT ANALYSIS: DRIVERS, RESTRAINTS, OPPORTUNITIES AND CHALLENGES

17. GLOBAL AI IN PHARMA MANUFACTURING MARKET

18. AI in Pharma Manufacturing MARKET, BY tYPE OF OFFERINg

19. AI IN PHARMA MANUFACTURING MARKET, BY MODe of deployment

20. AI IN PHARMA MANUFACTURING MARKET, BY TYPE OF AI solution

21. AI IN PHARMA MANUFACTURING MARKET, BY TYPE OF Technology

22. AI IN PHARMA MANUFACTURING MARKET, BY Application AREA

23. AI IN PHARMA MANUFACTURING MARKET, BY Utility in Drug Manufacturing

24. AI IN PHARMA MANUFACTURING MARKET, BY Geographical Regions

25. AI IN PHARMA MANUFACTURING MARKET, BY KEY Players

26. MARKET OPPORTUNITY ANALYSIS: NORTH AMERICA

27. MARKET OPPORTUNITY ANALYSIS: EUROPE

28. MARKET OPPORTUNITY ANALYSIS: ASIA-PACIFIC

29. MARKET OPPORTUNITY ANALYSIS: MIDDLE EAST AND NORTH AFRICA

30. MARKET OPPORTUNITY ANALYSIS: LATIN AMERICA

31. CONCLUDING INSIGHTS

32. EXECUTIVE INSIGHTS

33. TABULATED DATA

34. LIST OF COMPANIES AND ORGANIZATIONS

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