第1章 概要1.1. 市場の概要
1.2. 2020年～2030年の世界およびセグメント別市場規模の推計と予測（10億米ドル）
1.2.1. 創薬インフォマティクス市場：地域別、2020年～2030年（10億米ドル）
1.2.2. 創薬インフォマティクス市場：ワークフロー別、2020-2030年（10億米ドル）
1.2.3. 創薬インフォマティクス市場：サービス別、2020-2030年（10億米ドル）
1.3. 主な動向
1.4. 推計方法
1.5. 調査の前提
第2章 世界の創薬インフォマティクス市場の定義と範囲
2.1. 本調査の目的
2.2. 市場の定義と範囲
2.2.1. 業界の変遷
2.2.2. 本調査の範囲
2.3. 調査対象期間
2.4. 為替レート
第3章 世界の創薬インフォマティクス市場の動向
3.1. 創薬インフォマティクス市場への影響分析（2020-2030年）
3.1.1. 市場の推進要因
3.1.1.1. 製薬およびバイオテクノロジー企業による高い研究開発費
3.1.1.2. 創薬プラットフォームにおける技術進歩の加速
3.1.1.3. 前臨床研究開発の増加
3.1.2. 市場の課題
3.1.2.1. 創薬インフォマティクスの高コスト
3.1.2.2. データセキュリティおよびプライバシーに関する懸念
3.1.3. 市場の機会
3.1.3.1. データマイニングおよび分析技術の進歩
3.1.3.2. 創薬活動の増加
第4章. 世界の創薬インフォマティクス市場：業界分析
4.1. ポーターの5つの力モデル
第4章 世界の創薬インフォマティクス市場：業界分析 4.1. ポーターの5つの力モデル4.1.1. 供給者の交渉力
4.1.2. 購入者の交渉力
4.1.3. 新規参入の脅威
4.1.4. 代替品の脅威
4.1.5. 競合他社間の競争
4.2. ポーターの5つの力による影響分析
4.3. PEST分析
4.3.1. 政治的
4.3.2. 経済的
4.3.3. 社会的
4.3.4. 技術的
4.3.5. 環境的
4.3.6. 法的
4.4. 主要な投資機会
4.5. 主要な成功戦略
4.6. COVID-19の影響分析
4.7. 破壊的トレンド
4.8. 業界専門家の見解
4.9. アナリストの推奨事項および結論
第5章 ワークフロー別 世界の創薬インフォマティクス市場
5.1. 市場の概要
5.2. ワークフロー別 世界の創薬インフォマティクス市場：パフォーマンス・潜在力分析
5.3. ワークフロー別 世界の創薬インフォマティクス市場の推定値および予測（2020年～2030年、10億米ドル）
5.4. 創薬インフォマティクス市場：サブセグメント分析
5.4.1. 創薬インフォマティクス
5.4.2. バイオコンテンツ管理
第6章 サービス別世界創薬インフォマティクス市場
6.1. 市場の概要
6.2. サービス別世界創薬インフォマティクス市場：実績・潜在分析
6.3. サービス別世界創薬インフォマティクス市場の推定値および予測（2020-2030年、10億米ドル）
6.4. 創薬インフォマティクス市場、サブセグメント分析
6.4.1. 配列解析プラットフォーム
6.4.2. 分子モデリング
6.4.3. ドッキング
6.4.4. 臨床試験データ管理
6.4.5. その他
第7章. 世界の創薬インフォマティクス市場、地域別分析
7.1. 主要先進国
7.2. 主要新興国
7.3. 創薬インフォマティクス市場、地域別市場の概要
7.4. 北米創薬インフォマティクス市場
7.4.1. 米国創薬インフォマティクス市場
7.4.1.1. ワークフロー別推定値および予測、2020-2030年
7.4.1.2. サービス別推定値および予測、2020-2030年
7.4.2. カナダの創薬インフォマティクス市場
7.5. 欧州の創薬インフォマティクス市場の概要
7.5.1. 英国の創薬インフォマティクス市場
7.5.2. ドイツの創薬インフォマティクス市場
7.5.3. フランスの創薬インフォマティクス市場
7.5.4. スペインの創薬インフォマティクス市場
7.5.5. イタリアの創薬インフォマティクス市場
7.5.6. その他の欧州の創薬インフォマティクス市場
7.6. アジア太平洋地域の創薬インフォマティクス市場の概要
7.6.1. 中国の創薬インフォマティクス市場
7.6.2. インドの創薬インフォマティクス市場
7.6.3. 日本の創薬インフォマティクス市場
7.6.4. オーストラリアの創薬インフォマティクス市場
7.6.5. 韓国の創薬インフォマティクス市場
7.6.6. アジア太平洋地域その他 創薬インフォマティクス市場
7.7. ラテンアメリカ 創薬インフォマティクス市場の概要
7.7.1. ブラジル 創薬インフォマティクス市場
7.7.2. メキシコ 創薬インフォマティクス市場
7.8. 中東・アフリカ 創薬インフォマティクス市場
7.8.1. サウジアラビア 創薬インフォマティクス市場
7.8.2. 南アフリカ 創薬インフォマティクス市場
7.8.3. 中東・アフリカその他の地域における創薬インフォマティクス市場
第8章 競合分析
8.1. 主要企業のSWOT分析
8.1.1. 企業1
8.1.2. 企業2
8.1.3. 企業3
8.2. 主要市場戦略
8.3. 企業概要
8.3.1. パーキンエルマー社
8.3.1.1. 主要情報
8.3.1.2. 概要
8.3.1.3. 財務情報（データの入手状況による）
8.3.1.4. 製品概要
8.3.1.5. 最近の動向
8.3.2. チャールズ・リバー
8.3.3. インフォシス・リミテッド
8.3.4. インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション（IBM）
8.3.5. タタ・コンサルタンシー・サービシズ・リミテッド
8.3.6. アマゾン・ウェブ・サービス
8.3.7. シュレーディンガーLLC
8.3.8. ベーリンガーインゲルハイム・インターナショナルGmbH
8.3.9. CORE INFORMATICS
8.3.10. インフォマティクス・マターズ社,
第9章 調査プロセス
9.1. 調査プロセス
9.1.1. データマイニング
9.1.2. 分析
9.1.3. 市場規模の推定
9.1.4. 検証
9.1.5. 公表
9.2. 調査の属性
9.3. 調査の前提
| ※参考情報 創薬インフォマティクスとは、創薬プロセスにおけるデータ管理、解析、モデル化を行う学際的な分野です。生物学、化学、計算科学、情報科学などの技術を統合し、新薬の発見、開発、および最適化に役立てることを目的としています。この分野は、創薬の効率を高めるために必須のツールとなっており、特に膨大なデータの取り扱いが求められる現代の創薬において、その重要性が増しています。 創薬インフォマティクスにはいくつかの種類があります。一つ目は、コンピュータ支援薬剤設計（Computer-Aided Drug Design: CADD）です。これは、計算機モデルを用いて分子の相互作用を予測し、候補化合物の設計を行う手法です。二つ目は、構造バイオインフォマティクスです。これは、タンパク質や他の生体分子の立体構造情報を解析し、創薬ターゲットの同定やその機能理解を深めるために利用されます。 三つ目は、化合物ライブラリ管理です。これは、化合物のデータベースを構築し、その特性や活性を体系的に管理する手法です。四つ目は、ゲノムインフォマティクスやトランスクリプトミクスなどの技術を用いて、遺伝子やタンパク質の関連情報を解析し、病態の理解や新たな治療薬のターゲット探索に利用するアプローチです。 これらの技術は、様々な用途に応じて活用されます。新薬開発の初期段階では、ターゲットの特定やリード化合物の探索が重要です。創薬インフォマティクスを用いることで、これらのプロセスを加速し、人為的なエラーを減少させることができます。また、既存の薬剤の再利用（リポジショニング）にも役立ちます。特に、特定の疾患における既存薬の新たな適応証明を行う際に、データ駆動型のアプローチが重要です。 さらに、機械学習や人工知能（AI）を駆使したアプローチも、創薬インフォマティクスの中で注目されています。膨大なデータセットから意味のあるパターンを抽出し、予測モデルを構築することで、効率的なスクリーニングや最適化を可能にします。AIを用いた化合物の活性予測や毒性評価は、創薬の迅速化と成功率の向上に寄与しています。 関連技術としては、バイオインフォマティクス、データマイニング、計算化学、シミュレーション技術などが挙げられます。これらの技術は、データの可視化や解析、分子シミュレーションなどを行う際に不可欠なツールです。バイオインフォマティクスは、特に生物データの解析に特化しており、創薬における生体分子間の相互作用やシグナル伝達経路の理解に寄与します。 全体として、創薬インフォマティクスは、医薬品の発見と開発に革命をもたらす可能性を秘めています。計算技術の進展により、より早く、より安価に、新薬を見つけ出し、開発することができるようになっています。また、今後の薬剤開発は、ますますデータ駆動型になっていくと考えられており、その中で創薬インフォマティクスは中心的な役割を果たしています。この分野の進化により、より多くの人々に対して新たな治療法が提供される日が待たれています。 |
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