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 市場推計
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 予測方法論
3 エグゼクティブサマリー
4 はじめに
4.1 概要
4.2 主要な業界動向
5 世界のケモインフォマティクス市場
5.1 市場概要
5.2 市場実績
5.3 COVID-19の影響
5.4 市場予測
6 アプリケーション別市場内訳
6.1 化学分析
6.1.1 市場動向
6.1.2 市場予測
6.2 創薬
6.2.1 市場動向
6.2.2 市場予測
6.3 医薬品検証
6.3.1 市場動向
6.3.2 市場予測
6.4 その他
6.4.1 市場動向
6.4.2 市場予測
7 地域別市場内訳
7.1 北米
7.1.1 アメリカ合衆国
7.1.1.1 市場動向
7.1.1.2 市場予測
7.1.2 カナダ
7.1.2.1 市場動向
7.1.2.2 市場予測
7.2 アジア太平洋地域
7.2.1 中国
7.2.1.1 市場動向
7.2.1.2 市場予測
7.2.2 日本
7.2.2.1 市場動向
7.2.2.2 市場予測
7.2.3 インド
7.2.3.1 市場動向
7.2.3.2 市場予測
7.2.4 韓国
7.2.4.1 市場動向
7.2.4.2 市場予測
7.2.5 オーストラリア
7.2.5.1 市場動向
7.2.5.2 市場予測
7.2.6 インドネシア
7.2.6.1 市場動向
7.2.6.2 市場予測
7.2.7 その他
7.2.7.1 市場動向
7.2.7.2 市場予測
7.3 ヨーロッパ
7.3.1 ドイツ
7.3.1.1 市場動向
7.3.1.2 市場予測
7.3.2 フランス
7.3.2.1 市場動向
7.3.2.2 市場予測
7.3.3 イギリス
7.3.3.1 市場動向
7.3.3.2 市場予測
7.3.4イタリア
7.3.4.1 市場動向
7.3.4.2 市場予測
7.3.5 スペイン
7.3.5.1 市場動向
7.3.5.2 市場予測
7.3.6 ロシア
7.3.6.1 市場動向
7.3.6.2 市場予測
7.3.7 その他
7.3.7.1 市場動向
7.3.7.2 市場予測
7.4 ラテンアメリカ
7.4.1 ブラジル
7.4.1.1 市場動向
7.4.1.2 市場予測
7.4.2 メキシコ
7.4.2.1 市場動向
7.4.2.2 市場予測
7.4.3 その他
7.4.3.1 市場動向
7.4.3.2 市場予測
7.5 中東およびアフリカ
7.5.1 市場動向
7.5.2 国別市場内訳
7.5.3 市場予測
8 SWOT分析
8.1 概要
8.2 強み
8.3 弱み
8.4 機会
8.5 脅威
9 バリューチェーン分析
10 ポーターのファイブフォース分析
10.1 概要
10.2 買い手の交渉力
10.3 サプライヤーの交渉力
10.4 競争の度合い
10.5 新規参入の脅威
10.6 代替品の脅威
11 価格分析
12 競争環境
12.1 市場構造
12.2 主要プレーヤー
12.3 主要プレーヤーのプロフィール
12.3.1 アジレント・テクノロジーズ社
12.3.1.1 会社概要
12.3.1.2 製品ポートフォリオ
12.3.1.3 財務状況
12.3.1.4 SWOT分析
12.3.2 Bio-Rad Laboratories Inc.
12.3.2.1 会社概要
12.3.2.2 製品ポートフォリオ
12.3.2.3 財務状況
12.3.2.4 SWOT分析
12.3.3 BioSolveIT GmbH
12.3.3.1 会社概要
12.3.3.2 製品ポートフォリオ
12.3.3.3 財務状況
12.3.4 BIOVIA (Dassault Systèmes)
12.3.4.1 会社概要
12.3.4.2 製品ポートフォリオ
12.3.5 ChemAxon Inc.
12.3.5.1 会社概要
12.3.5.2 製品ポートフォリオ
12.3.6 Eurofins CEREP SA (Eurofins Panlabs Inc.)
12.3.6.1 会社概要
12.3.6.2 製品ポートフォリオ
12.3.7 Jubilant Biosys Inc.
12.3.7.1 会社概要
12.3.7.2 製品ポートフォリオ
12.3.8 Molecular Discovery Ltd.
12.3.8.1 会社概要
12.3.8.2 製品ポートフォリオ
12.3.8.3 財務状況
12.3.9 OpenEye Scientific Software Inc.
12.3.9.1 会社概要
12.3.9.2 製品ポートフォリオ
12.3.10 Schrödinger Inc.
12.3.10.1 会社概要
12.3.10.2 製品ポートフォリオ
12.3.10.3 財務状況
図2：世界：ケモインフォマティクス市場：売上高（10億米ドル）、2017年～2022年
図3：世界：ケモインフォマティクス市場予測：売上高（10億米ドル）、2023年～2028年
図4：世界：ケモインフォマティクス市場：用途別内訳（%）、2022年
図5：世界：ケモインフォマティクス市場：地域別内訳（%）、2022年
図6：世界：ケモインフォマティクス（化学分析）市場：売上高（100万米ドル）、2017年および2022年
図7：世界：ケモインフォマティクス（化学分析）市場予測：売上高（100万米ドル）、2023年～2028年
図8：世界：ケモインフォマティクス（創薬）市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図9：世界：ケモインフォマティクス（創薬）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図10：世界：ケモインフォマティクス（医薬品検証）市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図11：世界：ケモインフォマティクス（医薬品検証）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図12：世界：ケモインフォマティクス（その他の用途）市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図13：世界：ケモインフォマティクス（その他の用途）市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図14：北米：ケモインフォマティクス市場：売上高金額（百万米ドル）、2017年および2022年
図15：北米：ケモインフォマティクス市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図16：米国：ケモインフォマティクス市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図17：米国：ケモインフォマティクス市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図18：カナダ：ケモインフォマティクス市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図19：カナダ：ケモインフォマティクス市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図20：アジア太平洋地域：ケモインフォマティクス市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図図21：アジア太平洋地域：ケモインフォマティクス市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図22：中国：ケモインフォマティクス市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図23：中国：ケモインフォマティクス市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図24：日本：ケモインフォマティクス市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図25：日本：ケモインフォマティクス市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図26：インド：ケモインフォマティクス市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図27：インド：ケモインフォマティクス市場予測：売上高（百万米ドル） 2023～2028年
図28：韓国：ケモインフォマティクス市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図29：韓国：ケモインフォマティクス市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図30：オーストラリア：ケモインフォマティクス市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図31：オーストラリア：ケモインフォマティクス市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図32：インドネシア：ケモインフォマティクス市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図33：インドネシア：ケモインフォマティクス市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図34：その他：ケモインフォマティクス市場：売上高(百万米ドル)、2017年および2022年
図35：その他：ケモインフォマティクス市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図36：欧州：ケモインフォマティクス市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図37：欧州：ケモインフォマティクス市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図38：ドイツ：ケモインフォマティクス市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図39：ドイツ：ケモインフォマティクス市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図40：フランス：ケモインフォマティクス市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図41：フランス：ケモインフォマティクス市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図42：英国：ケモインフォマティクス市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図43：英国：ケモインフォマティクス市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図44：イタリア：ケモインフォマティクス市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図45：イタリア：ケモインフォマティクス市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図46：スペイン：ケモインフォマティクス市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図47：スペイン：ケモインフォマティクス市場予測：売上高（百万米ドル） 2023～2028年
図48：ロシア：ケモインフォマティクス市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図49：ロシア：ケモインフォマティクス市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図50：その他：ケモインフォマティクス市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図51：その他：ケモインフォマティクス市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図52：ラテンアメリカ：ケモインフォマティクス市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図53：ラテンアメリカ：ケモインフォマティクス市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図54：ブラジル：ケモインフォマティクス市場：売上高金額（百万米ドル）、2017年および2022年
図55：ブラジル：ケモインフォマティクス市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図56：メキシコ：ケモインフォマティクス市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図57：メキシコ：ケモインフォマティクス市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図58：その他：ケモインフォマティクス市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図59：その他：ケモインフォマティクス市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図60：中東およびアフリカ：ケモインフォマティクス市場：売上高（百万米ドル）、2017年および2022年
図61：中東・アフリカ：ケモインフォマティクス市場：国別内訳（％）、2022年
図62：中東・アフリカ：ケモインフォマティクス市場予測：売上高（百万米ドル）、2023～2028年
図63：世界：ケモインフォマティクス業界：SWOT分析
図64：世界：ケモインフォマティクス業界：バリューチェーン分析
図65：世界：ケモインフォマティクス業界：ポーターのファイブフォース分析
表1：世界：ケモインフォマティクス市場：主要産業のハイライト（2022年および2028年）
表2：世界：ケモインフォマティクス市場予測：用途別内訳（百万米ドル）、2023～2028年
表3：世界：ケモインフォマティクス市場予測：地域別内訳（百万米ドル）、2023～2028年
表4：世界：ケモインフォマティクス市場：競争構造
表5：世界：ケモインフォマティクス市場：主要プレーヤー
| ※参考情報 ケモインフォマティクスは、化学情報学とも呼ばれ、化学に関連するデータの取得、管理、分析、可視化を行うための情報科学の一分野です。この分野は、化学物質の特性や行動を理解するために、さまざまな計算技術や統計手法を駆使します。ケモインフォマティクスは、主に分子の構造情報や特性データ、実験結果を扱うことで、新しい化合物の設計や最適化、薬剤開発などに寄与しています。 ケモインフォマティクスの中心的な概念には、化学情報のデジタル化、データベース管理、計算モデリング、予測手法などがあります。最近では、特にビッグデータや機械学習を活用したアプローチが注目されています。多くの化合物が生成され続ける中で、それらを効率的に活用するための方法として、ケモインフォマティクスは欠かせない技術となっています。 ケモインフォマティクスの種類には、大きく分けて構造ベースの手法と性質ベースの手法があります。構造ベースの手法は、分子の構造データを解析することに焦点を当てています。これには、分子の3D構造を計算するための量子化学や分子動力学、分子間相互作用のモデル化が含まれます。一方、性質ベースの手法は、分子の物理的・化学的性質を統計的に解析することに重点を置いています。これには、QSAR（Quantitative Structure-Activity Relationship）モデルの構築や機械学習を用いた予測手法が含まれます。 ケモインフォマティクスの主な用途は、新薬の探索や開発、材料科学、環境科学など多岐にわたります。特に製薬分野では、薬物の作用メカニズムの理解や副作用の予測、新しい治療薬の候補化合物の発見に役立っています。具体的には、ターゲットタンパク質の構造に基づいてリガンド設計を行ったり、化合物の活性を予測するためのデータ駆動型手法を用いたりします。また、環境科学においても、有害物質の影響評価やリスクアセスメントにおいてケモインフォマティクスは重要な役割を果たしています。 関連技術としては、データベース管理システム、生物情報学、機械学習、人工知能、グラフィックス技術などがあります。例えば、化合物情報を格納するためのデータベースには、PubChemやChEMBLなどがあり、これらは広く利用されています。また、機械学習アルゴリズムを用いることで、過去のデータから新しいパターンを学び、新たな化合物の特性を予測することが可能になっています。さらに、可視化技術を用いて、複雑なデータを人間が理解しやすい形に変換することも重要な要素です。 ケモインフォマティクスの進展により、化学研究や開発のプロセスは大きく変化しています。従来は時間がかかり、人手による労力が多くかかる作業が多かったのですが、計算技術の発展により、大量のデータを迅速に処理して意思決定に役立てることができるようになりました。このように、ケモインフォマティクスは未来の科学技術の発展に不可欠な要素として位置づけられており、今後もその重要性は増すと考えられています。 以上のように、ケモインフォマティクスは化学データの分析や予測を通じて、多くの分野に貢献しており、科学技術の発展に欠かせない技術としての役割を果たしています。 |
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