1 市場概要
1.1 実験データの自動化の定義
1.2 グローバル実験データの自動化の市場規模・予測
1.3 中国実験データの自動化の市場規模・予測
1.4 世界市場における中国実験データの自動化の市場シェア
1.5 実験データの自動化市場規模、中国VS世界、成長率(2019-2030)
1.6 実験データの自動化市場ダイナミックス
1.6.1 実験データの自動化の市場ドライバ
1.6.2 実験データの自動化市場の制約
1.6.3 実験データの自動化業界動向
1.6.4 実験データの自動化産業政策
2 世界主要会社市場シェアとランキング
2.1 会社別の世界実験データの自動化売上の市場シェア(2019~2024)
2.2 グローバル実験データの自動化のトップ会社、マーケットポジション(ティア1、ティア2、ティア3)
2.3 グローバル実験データの自動化の市場集中度
2.4 グローバル実験データの自動化の合併と買収、拡張計画
2.5 主要会社の実験データの自動化製品タイプ
2.6 主要会社の本社とサービスエリア
3 中国主要会社市場シェアとランキング
3.1 会社別の中国実験データの自動化売上の市場シェア(2019-2024年)
3.2 中国実験データの自動化のトップ会社、マーケットポジション(ティア1、ティア2、ティア3)
4 産業チェーン分析
4.1 実験データの自動化産業チェーン
4.2 上流産業分析
4.2.1 実験データの自動化の主な原材料
4.2.2 主な原材料の主要サプライヤー
4.3 中流産業分析
4.4 下流産業分析
4.5 生産モード
4.6 実験データの自動化調達モデル
4.7 実験データの自動化業界の販売モデルと販売チャネル
4.7.1 実験データの自動化販売モデル
4.7.2 実験データの自動化代表的なディストリビューター
5 製品別の実験データの自動化一覧
5.1 実験データの自動化分類
5.1.1 Data Tracking
5.1.2 Instruments Integration
5.1.3 Sample Management
5.1.4 Others
5.2 製品別のグローバル実験データの自動化の売上とCAGR、2019年 VS 2023年 VS 2030年
5.3 製品別のグローバル実験データの自動化の売上(2019~2030)
6 アプリケーション別の実験データの自動化一覧
6.1 実験データの自動化アプリケーション
6.1.1 Enterprise R & D
6.1.2 University & Institute
6.2 アプリケーション別のグローバル実験データの自動化の売上とCAGR、2019 VS 2024 VS 2030
6.3 アプリケーション別のグローバル実験データの自動化の売上(2019~2030)
7 地域別の実験データの自動化市場規模一覧
7.1 地域別のグローバル実験データの自動化の売上、2019 VS 2023 VS 2030
7.2 地域別のグローバル実験データの自動化の売上(2019~2030)
7.3 北米
7.3.1 北米実験データの自動化の市場規模・予測(2019~2030)
7.3.2 国別の北米実験データの自動化市場規模シェア
7.4 ヨーロッパ
7.4.1 ヨーロッパ実験データの自動化市場規模・予測(2019~2030)
7.4.2 国別のヨーロッパ実験データの自動化市場規模シェア
7.5 アジア太平洋地域
7.5.1 アジア太平洋地域実験データの自動化市場規模・予測(2019~2030)
7.5.2 国・地域別のアジア太平洋地域実験データの自動化市場規模シェア
7.6 南米
7.6.1 南米実験データの自動化の市場規模・予測(2019~2030)
7.6.2 国別の南米実験データの自動化市場規模シェア
7.7 中東・アフリカ
8 国別の実験データの自動化市場規模一覧
8.1 国別のグローバル実験データの自動化の市場規模&CAGR、2019年 VS 2023年 VS 2030年
8.2 国別のグローバル実験データの自動化の売上(2019~2030)
8.3 米国
8.3.1 米国実験データの自動化市場規模(2019~2030)
8.3.2 製品別の米国売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.3.3 “アプリケーション別の米国売上市場のシェア、2023年 VS 2030年
8.4 ヨーロッパ
8.4.1 ヨーロッパ実験データの自動化市場規模(2019~2030)
8.4.2 製品別のヨーロッパ実験データの自動化売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.4.3 アプリケーション別のヨーロッパ実験データの自動化売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.5 中国
8.5.1 中国実験データの自動化市場規模(2019~2030)
8.5.2 製品別の中国実験データの自動化売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.5.3 アプリケーション別の中国実験データの自動化売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.6 日本
8.6.1 日本実験データの自動化市場規模(2019~2030)
8.6.2 製品別の日本実験データの自動化売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.6.3 アプリケーション別の日本実験データの自動化売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.7 韓国
8.7.1 韓国実験データの自動化市場規模(2019~2030)
8.7.2 製品別の韓国実験データの自動化売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.7.3 アプリケーション別の韓国実験データの自動化売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.8 東南アジア
8.8.1 東南アジア実験データの自動化市場規模(2019~2030)
8.8.2 製品別の東南アジア実験データの自動化売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.8.3 アプリケーション別の東南アジア実験データの自動化売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.9 インド
8.9.1 インド実験データの自動化市場規模(2019~2030)
8.9.2 製品別のインド実験データの自動化売上の市場シェア、2023 VS 2030年
8.9.3 アプリケーション別のインド実験データの自動化売上の市場シェア、2023 VS 2030年
8.10 中東・アフリカ
8.10.1 中東・アフリカ実験データの自動化市場規模(2019~2030)
8.10.2 製品別の中東・アフリカ実験データの自動化売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
8.10.3 アプリケーション別の中東・アフリカ実験データの自動化売上の市場シェア、2023 VS 2030年
9 会社概要
9.1 Dotmatics (BioBright)
9.1.1 Dotmatics (BioBright) 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.1.2 Dotmatics (BioBright) 会社紹介と事業概要
9.1.3 Dotmatics (BioBright) 実験データの自動化モデル、仕様、アプリケーション
9.1.4 Dotmatics (BioBright) 実験データの自動化売上と粗利益率(2019~2024、百万米ドル)
9.1.5 Dotmatics (BioBright) 最近の動向
9.2 EISC
9.2.1 EISC 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.2.2 EISC 会社紹介と事業概要
9.2.3 EISC 実験データの自動化モデル、仕様、アプリケーション
9.2.4 EISC 実験データの自動化売上と粗利益率(2019~2024、百万米ドル)
9.2.5 EISC 最近の動向
9.3 Thermofisher Scientific
9.3.1 Thermofisher Scientific 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.3.2 Thermofisher Scientific 会社紹介と事業概要
9.3.3 Thermofisher Scientific 実験データの自動化モデル、仕様、アプリケーション
9.3.4 Thermofisher Scientific 実験データの自動化売上と粗利益率(2019~2024、百万米ドル)
9.3.5 Thermofisher Scientific 最近の動向
9.4 Benchling
9.4.1 Benchling 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.4.2 Benchling 会社紹介と事業概要
9.4.3 Benchling 実験データの自動化モデル、仕様、アプリケーション
9.4.4 Benchling 実験データの自動化売上と粗利益率(2019~2024、百万米ドル)
9.4.5 Benchling 最近の動向
9.5 Labforward GmbH
9.5.1 Labforward GmbH 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.5.2 Labforward GmbH 会社紹介と事業概要
9.5.3 Labforward GmbH 実験データの自動化モデル、仕様、アプリケーション
9.5.4 Labforward GmbH 実験データの自動化売上と粗利益率(2019~2024、百万米ドル)
9.5.5 Labforward GmbH 最近の動向
9.6 XiTechniX
9.6.1 XiTechniX 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.6.2 XiTechniX 会社紹介と事業概要
9.6.3 XiTechniX 実験データの自動化モデル、仕様、アプリケーション
9.6.4 XiTechniX 実験データの自動化売上と粗利益率(2019~2024、百万米ドル)
9.6.5 XiTechniX 最近の動向
9.7 LabWare LIMS
9.7.1 LabWare LIMS 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
9.7.2 LabWare LIMS 会社紹介と事業概要
9.7.3 LabWare LIMS 実験データの自動化モデル、仕様、アプリケーション
9.7.4 LabWare LIMS 実験データの自動化売上と粗利益率(2019~2024、百万米ドル)
9.7.5 LabWare LIMS 最近の動向
10 結論
11 方法論と情報源
11.1 研究方法論
11.2 データソース
11.2.1 二次資料
11.2.2 一次資料
11.3 データ クロスバリデーション
11.4 免責事項
表 2. 市場の制約
表 3. 市場動向
表 4. 業界方針
表 5. 世界の主要会社実験データの自動化の売上、2023年の収益に基づきランキング(2019-2024、百万米ドル)
表 6. グローバル実験データの自動化のメーカー市場集中率(CR3、HHI)
表 7. グローバル実験データの自動化の合併と買収、拡張計画
表 8. 主要会社の実験データの自動化製品タイプ
表 9. 主要会社の本社所在地とサービスエリア
表 10. 中国の主要会社実験データの自動化の売上、2023年の収益に基づきランキング(2019-2024、百万米ドル)
表 11. 中国の主要会社実験データの自動化の売上シェア、2019-2024
表 12. グローバル実験データの自動化の主な原材料の主要サプライヤー
表 13. グローバル実験データの自動化の代表的な顧客
表 14. 実験データの自動化代表的なディストリビューター
表 15. 製品別のグローバル実験データの自動化の売上とCAGR、2019 VS 2023 VS 2030、百万米ドル
表 16. アプリケーション別のグローバル実験データの自動化の売上とCAGR、2019 VS 2023 VS 2030、百万米ドル
表 17. 地域別のグローバル実験データの自動化の売上、2019 VS 2023 VS 2030、百万米ドル
表 18. 地域別のグローバル実験データの自動化の売上(2019~2030、百万米ドル)
表 19. 国別のグローバル実験データの自動化の売上とCAGR、2019 VS 2023 VS 2030、百万米ドル
表 20. 国別のグローバル実験データの自動化の売上(2019~2030、百万米ドル)
表 21. 国別のグローバル実験データの自動化売上の市場シェア(2019~2030)
表 22. Dotmatics (BioBright) 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 23. Dotmatics (BioBright) 会社紹介と事業概要
表 24. Dotmatics (BioBright) 実験データの自動化モデル、仕様、アプリケーション
表 25. Dotmatics (BioBright) 実験データの自動化売上と粗利益率(2019~2024、百万米ドル)
表 26. Dotmatics (BioBright) 最近の動向
表 27. EISC 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 28. EISC 会社紹介と事業概要
表 29. EISC 実験データの自動化モデル、仕様、アプリケーション
表 30. EISC 実験データの自動化売上と粗利益率(2019~2024、百万米ドル)
表 31. EISC 最近の動向
表 32. Thermofisher Scientific 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 33. Thermofisher Scientific 会社紹介と事業概要
表 34. Thermofisher Scientific 実験データの自動化モデル、仕様、アプリケーション
表 35. Thermofisher Scientific 実験データの自動化売上と粗利益率(2019~2024、百万米ドル)
表 36. Thermofisher Scientific 最近の動向
表 37. Benchling 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 38. Benchling 会社紹介と事業概要
表 39. Benchling 実験データの自動化モデル、仕様、アプリケーション
表 40. Benchling 実験データの自動化売上と粗利益率(2019~2024、百万米ドル)
表 41. Benchling 最近の動向
表 42. Labforward GmbH 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 43. Labforward GmbH 会社紹介と事業概要
表 44. Labforward GmbH 実験データの自動化モデル、仕様、アプリケーション
表 45. Labforward GmbH 実験データの自動化売上と粗利益率(2019~2024、百万米ドル)
表 46. Labforward GmbH 最近の動向
表 47. XiTechniX 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 48. XiTechniX 会社紹介と事業概要
表 49. XiTechniX 実験データの自動化モデル、仕様、アプリケーション
表 50. XiTechniX 実験データの自動化売上と粗利益率(2019~2024、百万米ドル)
表 51. XiTechniX 最近の動向
表 52. LabWare LIMS 企業情報、本社、サービスエリア、市場地位
表 53. LabWare LIMS 会社紹介と事業概要
表 54. LabWare LIMS 実験データの自動化モデル、仕様、アプリケーション
表 55. LabWare LIMS 実験データの自動化売上と粗利益率(2019~2024、百万米ドル)
表 56. LabWare LIMS 最近の動向
表 57. 調査対象範囲
図の一覧
図 1. 写真
図 2. グローバル実験データの自動化の売上、(2019-2030、百万米ドル)
図 3. 中国実験データの自動化の売上、(2019-2030、百万米ドル)
図 4. 世界における売上別の中国実験データの自動化市場シェア(2019-2030)
図 5. 会社別のグローバル実験データの自動化の市場シェア(ティア1、ティア2、ティア3)、2023年
図 6. ティア別の中国主要企業の市場シェア、2021年 VS 2023年 VS 2023年
図 7. 産業チェーン
図 8. 実験データの自動化調達モデル分析
図 9. 実験データの自動化販売モデル
図 10. 実験データの自動化販売チャネル:直販と流通
図 11. Data Tracking
図 12. Instruments Integration
図 13. Sample Management
図 14. Others
図 15. 製品別のグローバル実験データの自動化の売上(2019~2030、百万米ドル)
図 16. 製品別のグローバル実験データの自動化の売上市場シェア(2019~2030)
図 17. Enterprise R & D
図 18. University & Institute
図 19. アプリケーション別のグローバル実験データの自動化の売上(2019~2030、百万米ドル)
図 20. アプリケーション別のグローバル実験データの自動化の売上市場シェア(2019~2030)
図 21. 地域別のグローバル実験データの自動化の売上市場シェア(2019~2030)
図 22. 北米実験データの自動化の売上と予測(2019~2030、百万米ドル)
図 23. 国別の北米実験データの自動化売上の市場シェア、2023年
図 24. ヨーロッパ実験データの自動化の売上と予測(2019~2030、百万米ドル)
図 25. 国別のヨーロッパ実験データの自動化売上の市場シェア、2023年
図 26. アジア太平洋地域実験データの自動化の売上と予測(2019~2030、百万米ドル)
図 27. 国・地域別のアジア太平洋地域実験データの自動化売上の市場シェア、2023年
図 28. 南米実験データの自動化の売上と予測(2019~2030、百万米ドル)
図 29. 国別の南米実験データの自動化売上の市場シェア、2023年
図 30. 中東・アフリカ実験データの自動化の売上と予測(2019~2030、百万米ドル)
図 31. 米国の売上(2019~2030、百万米ドル)
図 32. 製品別の米国実験データの自動化売上市場シェア、2023年 VS 2030年
図 33. アプリケーション別の米国売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
図 34. ヨーロッパ売上(2019~2030、百万米ドル)
図 35. 製品別のヨーロッパ実験データの自動化売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
図 36. アプリケーション別のヨーロッパ実験データの自動化売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
図 37. 中国の売上(2019~2030、百万米ドル)
図 38. 製品別の中国実験データの自動化売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
図 39. アプリケーション別の中国実験データの自動化売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
図 40. 日本の売上(2019~2030、百万米ドル)
図 41. 製品別の日本実験データの自動化売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
図 42. アプリケーション別の日本実験データの自動化売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
図 43. 韓国の売上(2019~2030、百万米ドル)
図 44. 製品別の韓国実験データの自動化売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
図 45. アプリケーション別の韓国実験データの自動化売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
図 46. 東南アジアの売上(2019~2030、百万米ドル)
図 47. 製品別の東南アジア実験データの自動化売上の市場シェア、2023年VS 2030年
図 48. アプリケーション別の東南アジア実験データの自動化売上の市場シェア、2023年VS 2030年
図 49. インドの売上(2019~2030、百万米ドル)
図 50. 製品別のインド実験データの自動化売上の市場シェア、2023 VS 2030年
図 51. アプリケーション別のインド実験データの自動化売上の市場シェア、2023 VS 2030年
図 52. 中東・アフリカの売上(2019~2030、百万米ドル)
図 53. 製品別の中東・アフリカ実験データの自動化売上の市場シェア、2023年 VS 2030年
図 54. アプリケーション別の中東・アフリカ実験データの自動化売上の市場シェア、2023 VS 2030年
図 55. インタビュイー
図 56. ボトムアップ・アプローチとトップダウン・アプローチ
図 57. データトライアングレーション
※参考情報 実験データの自動化、つまりLaboratory Data Automation(LDA)は、科学実験や研究の分野で収集されたデータの処理、管理、分析を自動的に行うための技術やプロセスを指します。この自動化は、実験におけるデータの正確性を向上させ、作業負担を軽減し、効率を高めることを目的としています。近年、研究機関や企業がデジタル化を進める中で、LDAの重要性はますます増しています。 LDAの概念にはいくつかの特徴があります。まず、実験データの収集や記録が自動化されることにより、人的エラーを減少させることができます。これにより、研究者はデータの正確性や信頼性を確保しやすくなります。また、データがリアルタイムで収集されるため、迅速な意思決定や柔軟な実験計画が可能となります。さらに、データの標準化や統一化が進むことで、異なる実験間での比較や相互検証が行いやすくなります。 LDAにはいくつかの種類があります。例えば、自動化されたデータ収集システムは、実験装置とコンピュータを連携させることによりデータをリアルタイムで収集します。このようなシステムは、センサーやアナライザーを活用して定期的にデータを取得し、そのデータを自動的に保存します。他にも、データ管理システムやデータ分析ソフトウェアもLDAの一部として考えられます。これらのシステムは、収集したデータを整理し、可視化する機能を持っています。さらに、機械学習や人工知能を活用したデータ解析技術は、より高度なデータの抽出や知見の発見を可能にします。 LDAの用途は多岐にわたります。生命科学、化学、物理学、工学など、さまざまな分野で活用されています。例えば、製薬業界では新薬の開発過程において、大量の実験データが生成されます。このデータを自動的に収集・管理することで、研究のスピードを向上させることができます。また、環境科学の分野では、環境モニタリングデータをリアルタイムで分析し、異常を早期に発見する取り組みが進められています。 LDAの関連技術についても触れておきたいと思います。まず、データベース技術は、実験データを効率的に保存および管理するために必須です。データの整合性を保つためのトランザクション管理や、データの検索・集計機能を持つことが求められます。また、クラウドコンピューティング技術の進展により、膨大なデータを効率よく処理することが可能になっています。これらの技術を活用することで、どこからでもデータにアクセスし、共同で作業することができる環境が整っています。 さらに、インターネット・オブ・シングス(IoT)の技術もLDAに大きな影響を与えています。研究室の装置がネットワークを介して接続され、リアルタイムでデータを送受信することで、効率的かつスピーディな実験が可能になります。このような接続は、研究者が遠隔地にいても迅速にデータを確認し、実験を調整することを可能にします。 最後に、LDAの導入に際しての課題についても触れておきたいと思います。自動化技術の導入は、初期投資や運用コストが高くなることがありますが、長期的な効率性や品質向上を考えると、十分に投資に見合うものであると考えられます。しかし、技術が進化する中で、新しい安全基準やデータプライバシーへの配慮など、新たな倫理的課題が浮上する可能性があります。このため、これらの課題に対して適切に対応することが、今後のLDAの発展には欠かせない要素となります。 結論として、実験データの自動化は、科学研究の効率を飛躍的に向上させる重要な技術であり、その進展によって、新たな発見やイノベーションが生まれることが期待されています。LDAは今後も、研究の現場での重要性を増し続けることでしょう。研究者はこの技術を積極的に取り入れ、さらなる高みを目指すことが求められています。 |
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