AI創薬関連が株式テーマの銘柄一覧
製薬会社にとって年々増え続ける新薬の開発コストと期間をいかにして低減するかは大きな課題となっている。創薬において1剤当たりの研究開発費は米国で平均1400億円、開発期間は10年以上とされるが、その一方で成功率は3万分の1とも言われるハイリスク・ハイリターンのビジネスとなっている。この課題を克服する鍵として期待されるのが、人工知能(AI)の活用である。医療はデジタル化が進んでいる分野の一つだが、特に生体情報などビッグデータの収集、医薬品候補物質の探索、実験の積み重ねによる薬効・安全性の検証といった膨大なプロセスを要求される創薬においてAIは威力を発揮する。近年、機械学習やディープラーニングなどAIを巡る技術が飛躍的に進化したことで、新薬開発の効率化とともに上市の確率を大幅に高め得るツールとして注目を集め、医薬品業界での導入が広がっている。
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2025年03月31日 18:20現在 22銘柄
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ティッカー △ ▽ |
銘柄名
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株価 △ ▽ |
前日比 △ ▽ |
出来高 △ ▽ |
PER △ ▽ |
利回り △ ▽ |
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ABCL |
アブセレラ・バイオロジクス
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2.31 | -0.05 | -2.12% | 2,460,746 |
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ABSI |
アブサイ
|
2.70 | -0.11 | -3.91% | 1,620,168 |
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ACN |
アクセンチュア
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304.33 | -4.20 | -1.36% | 2,377,611 |
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ADAG |
アダジーンADR
|
1.55 | -0.11 | -6.61% | 22,886 |
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AZN |
アストラゼネカADR
|
73.79 | +0.95 | +1.30% | 2,596,369 |
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BNTX |
ビオンテック
|
94.95 | -0.45 | -0.47% | 472,145 |
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GOOG |
アルファベットC
|
156.06 | -8.02 | -4.89% | 24,069,808 |
|
|
GOOGL |
アルファベットA
|
154.33 | -7.91 | -4.88% | 34,991,079 |
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|
GSK |
GSK ADR
|
38.74 | +0.22 | +0.57% | 3,220,710 |
|
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HEPA |
ヘピオン・ファーマシューティカルズ
|
0.48 | -0.13 | -21.31% | 1,451,685 |
|
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IBIO |
アイバイオ
|
4.12 | -0.29 | -6.58% | 617,842 |
|
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IBM |
IBM
|
244.00 | -2.21 | -0.90% | 3,125,594 |
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LTRN |
ランタン・ファーマ
|
3.55 | -0.17 | -4.57% | 44,360 |
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MRK |
メルク
|
89.23 | +1.63 | +1.86% | 12,393,480 |
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MSFT |
マイクロソフト
|
378.80 | -11.78 | -3.02% | 16,283,483 |
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* PER欄において、黒色「-」はデータ未整備、赤色「-」はPERが赤字もしくは損益トントンであることを示しています。
* 米国株のPERはTTM(Trailing Twelve Months)EPS(希薄化後1株利益)を元に算出しています。
TTMは米国において一般的に用いられる業績の評価方法で、直近の12ヵ月(4四半期)の合計値を評価対象とします。
例えば、開示されている最も新しい業績が2020年度の第1四半期の場合、2019年度第2四半期 + 2019年度第3四半期 + 2019年度第4四半期 + 2020年度第1四半期を合計した値を直近1年間の業績として評価します。
EPSについては、決算書類に記載されている加重平均発行済株式数を元に算出しています。
* 米国株のPERはTTM(Trailing Twelve Months)EPS(希薄化後1株利益)を元に算出しています。
TTMは米国において一般的に用いられる業績の評価方法で、直近の12ヵ月(4四半期)の合計値を評価対象とします。
例えば、開示されている最も新しい業績が2020年度の第1四半期の場合、2019年度第2四半期 + 2019年度第3四半期 + 2019年度第4四半期 + 2020年度第1四半期を合計した値を直近1年間の業績として評価します。
EPSについては、決算書類に記載されている加重平均発行済株式数を元に算出しています。