1 序文
2 調査範囲と方法論
2.1 調査の目的
2.2 ステークホルダー
2.3 データソース
2.3.1 一次情報源
2.3.2 二次情報源
2.4 市場推定
2.4.1 ボトムアップアプローチ
2.4.2 トップダウンアプローチ
2.5 予測方法
3 エグゼクティブ・サマリー
4 はじめに
4.1 概要
4.2 主要産業動向
5 世界の人体識別市場
5.1 市場概要
5.2 市場パフォーマンス
5.3 COVID-19の影響
5.4 市場予測
6 製品・サービス別市場内訳
6.1 インスツルメンツ
6.1.1 市場動向
6.1.2 市場予測
6.2 アッセイキットと試薬
6.2.1 市場動向
6.2.2 市場予測
6.3 ソフトウェアとサービス
6.3.1 市場動向
6.3.2 市場予測
7 技術別市場内訳
7.1 ポリメラーゼ連鎖反応（PCR）
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 次世代シーケンサー（NGS）
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
7.3 核酸精製と抽出
7.3.1 市場動向
7.3.2 市場予測
7.4 キャピラリー電気泳動
7.4.1 市場動向
7.4.2 市場予測
7.5 迅速DNA分析
7.5.1 市場動向
7.5.2 市場予測
7.6 その他
7.6.1 市場動向
7.6.2 市場予測
8 アプリケーション別市場
8.1 フォレンジック用途
8.1.1 市場動向
8.1.2 市場予測
8.2 親子鑑定
8.2.1 市場動向
8.2.2 市場予測
8.3 その他
8.3.1 市場動向
8.3.2 市場予測
9 エンドユーザー別市場内訳
9.1 法医学研究所
9.1.1 市場動向
9.1.2 市場予測
9.2 研究所、学術機関、政府機関
9.2.1 市場動向
9.2.2 市場予測
10 地域別市場内訳
10.1 北米
10.1.1 米国
10.1.1.1 市場動向
10.1.1.2 市場予測
10.1.2 カナダ
10.1.2.1 市場動向
10.1.2.2 市場予測
10.2 アジア太平洋
10.2.1 中国
10.2.1.1 市場動向
10.2.1.2 市場予測
10.2.2 日本
10.2.2.1 市場動向
10.2.2.2 市場予測
10.2.3 インド
10.2.3.1 市場動向
10.2.3.2 市場予測
10.2.4 韓国
10.2.4.1 市場動向
10.2.4.2 市場予測
10.2.5 オーストラリア
10.2.5.1 市場動向
10.2.5.2 市場予測
10.2.6 インドネシア
10.2.6.1 市場動向
10.2.6.2 市場予測
10.2.7 その他
10.2.7.1 市場動向
10.2.7.2 市場予測
10.3 欧州
10.3.1 ドイツ
10.3.1.1 市場動向
10.3.1.2 市場予測
10.3.2 フランス
10.3.2.1 市場動向
10.3.2.2 市場予測
10.3.3 イギリス
10.3.3.1 市場動向
10.3.3.2 市場予測
10.3.4 イタリア
10.3.4.1 市場動向
10.3.4.2 市場予測
10.3.5 スペイン
10.3.5.1 市場動向
10.3.5.2 市場予測
10.3.6 ロシア
10.3.6.1 市場動向
10.3.6.2 市場予測
10.3.7 その他
10.3.7.1 市場動向
10.3.7.2 市場予測
10.4 中南米
10.4.1 ブラジル
10.4.1.1 市場動向
10.4.1.2 市場予測
10.4.2 メキシコ
10.4.2.1 市場動向
10.4.2.2 市場予測
10.4.3 その他
10.4.3.1 市場動向
10.4.3.2 市場予測
10.5 中東・アフリカ
10.5.1 市場動向
10.5.2 国別市場内訳
10.5.3 市場予測
11 SWOT分析
11.1 概要
11.2 長所
11.3 弱点
11.4 機会
11.5 脅威
12 バリューチェーン分析
13 ポーターズファイブフォース分析
13.1 概要
13.2 買い手の交渉力
13.3 供給者の交渉力
13.4 競争の程度
13.5 新規参入の脅威
13.6 代替品の脅威
14 価格分析
15 競争環境
15.1 市場構造
15.2 主要プレーヤー
15.3 主要プレーヤーのプロフィール
15.3.1 アボット・ラボラトリーズ
15.3.1.1 会社概要
15.3.1.2 製品ポートフォリオ
15.3.1.3 財務
15.3.1.4 SWOT分析
15.3.2 Agilent Technologies Inc.
15.3.2.1 会社概要
15.3.2.2 製品ポートフォリオ
15.3.2.3 財務
15.3.2.4 SWOT分析
15.3.3 バイオ・ラッド・ラボラトリーズ Inc.
15.3.3.1 会社概要
15.3.3.2 製品ポートフォリオ
15.3.3.3 財務
15.3.3.4 SWOT分析
15.3.4 ユーロフィンズ・サイエンティフィック
15.3.4.1 会社概要
15.3.4.2 製品ポートフォリオ
15.3.4.3 財務
15.3.4.4 SWOT分析
15.3.5 ハミルトン社
15.3.5.1 会社概要
15.3.5.2 製品ポートフォリオ
15.3.6 イルミナ社
15.3.6.1 会社概要
15.3.6.2 製品ポートフォリオ
15.3.6.3 財務
15.3.6.4 SWOT分析
15.3.7 ラボラトリー・コーポレーション・オブ・アメリカ・ホールディングス
15.3.7.1 会社概要
15.3.7.2 製品ポートフォリオ
15.3.7.3 財務
15.3.7.4 SWOT分析
15.3.8 パーキンエルマー社
15.3.8.1 会社概要
15.3.8.2 製品ポートフォリオ
15.3.8.3 財務
15.3.8.4 SWOT分析
15.3.9 プロメガ・コーポレーション
15.3.9.1 会社概要
15.3.9.2 製品ポートフォリオ
15.3.10 Qiagen N.V.
15.3.10.1 会社概要
15.3.10.2 製品ポートフォリオ
15.3.10.3 財務
15.3.10.4 SWOT分析
15.3.11 シーメンスAG
15.3.11.1 会社概要
15.3.11.2 製品ポートフォリオ
15.3.11.3 財務
15.3.11.4 SWOT分析
15.3.12 サーモフィッシャーサイエンティフィック（Thermo Fisher Scientific Inc.
15.3.12.1 会社概要
15.3.12.2 製品ポートフォリオ
15.3.12.3 財務
15.3.12.4 SWOT分析
| ※参考情報 人体識別は、個人を特定するための技術や方法を指します。従来の身分証明書やパスポートに依存せず、身体的な特徴を利用して個人を識別することができるため、セキュリティや利便性の観点から注目されています。人体識別の技術は、主に指紋、顔、虹彩、声、歩行パターンなど、多岐にわたります。 指紋認証は、指の表面に存在する独特な模様を用いて個人を特定する方法です。指紋は一生変わらず、個人ごとに異なるため、高い精度を持っています。指紋リーダーは、スマートフォンや銀行のATMなどで広く使われており、手軽に利用できることが特長です。 顔認証は、顔の特徴を解析して個人を特定する技術です。顔の輪郭、目の位置、鼻の形など、様々な要素を基に顔を認識します。この技術は、セキュリティカメラやスマートフォンの解除機能に利用されることが多いです。近年では、AI技術の進展により、顔認証の精度が向上し、より多くの場面で実用化されています。 虹彩認証は、目の虹彩部分の模様を利用する方法です。虹彩は個人ごとに異なり、変化しにくいため、高いセキュリティを提供します。この技術は、銀行業務や空港のセキュリティチェックなど、高度な安全を求められる場面で利用されることが増えています。 声認証は、声の特定の特徴を解析することで個人を識別する技術です。声のトーン、ピッチ、発音の仕方などが解析対象になります。この技術は、電話バンキングや音声アシスタントにおいて利用されており、手を使わずに個人を確認する手段として便利です。 歩行パターン認証は、歩行の仕方やリズムを分析し、特定の個人を識別する方法です。この技術は、ビデオ監視や公共の場所でのセキュリティ強化を目的として研究されています。一般的な識別方法と比べるとまだ実用化は進んでいませんが、非接触での個人識別が可能だという利点があります。 人体識別の用途は多岐にわたります。まず、セキュリティ分野では、不正アクセスの防止や犯罪の抑止に役立っています。例えば、空港やコンサート会場など、大人数が集まる場所では、顔認証カメラを使って特定の人物を追跡することができます。また、金融機関では、顧客の本人確認が必要な場面で指紋や虹彩認証が導入されています。 さらに、医療分野でも人体識別技術は応用されています。患者の身元確認や、正しい情報の提供を確保するために、指紋や顔認証が活用されています。特に、患者の取り違えを防ぐための重要な手段となるでしょう。 また、マーケティングやホスピタリティ業界でも、顧客の顔を識別して個別のサービスを提供するために利用されるケースが増えています。店舗での顧客体験を向上させるために、リピート顧客を特定し、その情報をベースにパーソナライズされたサービスを提供できます。 関連技術に関しては、AI（人工知能）や機械学習が特に重要です。これらの技術は、大量のデータを解析し、識別精度を向上させるために不可欠な要素となっています。コンピュータビジョン技術を用いることで、顔認識の精度が向上し、従来の識別技術を超える可能性が開かれています。 人体識別技術は、今後さらに進化し、より多くの分野で利用されることが期待されています。それに伴い、プライバシーや倫理に関する議論も高まっており、安全かつ適切な運用が求められています。これらの技術が実社会でどのように利用されるかを考慮しながら、今後の発展を注視していく必要があります。 |
*** 人体識別の世界市場に関するよくある質問(FAQ) ***
・人体識別の世界市場規模は？
→IMARC社は2023年の人体識別の世界市場規模を19億米ドルと推定しています。
・人体識別の世界市場予測は？
→IMARC社は2032年の人体識別の世界市場規模を49億米ドルと予測しています。
・人体識別市場の成長率は？
→IMARC社は人体識別の世界市場が2024年〜2032年に年平均10.7%成長すると展望しています。
・世界の人体識別市場における主要プレイヤーは？
→「Abbott Laboratories、Agilent Technologies Inc.、Bio-Rad Laboratories Inc.、Eurofins Scientific、Hamilton Company、Illumina Inc.、Laboratory Corporation of America Holdings、PerkinElmer Inc.、Promega Corporation、Qiagen N.V.、Siemens AG and Thermo Fisher Scientific Inc.など ...」を人体識別市場のグローバル主要プレイヤーとして判断しています。
※上記FAQの市場規模、市場予測、成長率、主要企業に関する情報は本レポートの概要を作成した時点での情報であり、最終レポートの情報と少し異なる場合があります。
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