ケモインフォマティクスのグローバル市場2023-2030:化学分析、創薬、医薬品検証、その他

■ 英語タイトル:Chemoinformatics Market Size, Share & Trends Analysis Report By Application (Chemical Analysis, Drug Discovery, Drug Validation, Others), By Region, And Segment Forecasts, 2023 - 2030

調査会社Grand View Research社が発行したリサーチレポート(データ管理コード:GRV23NOV072)■ 発行会社/調査会社:Grand View Research
■ 商品コード:GRV23NOV072
■ 発行日:2023年9月
   最新版(2025年又は2026年)はお問い合わせください。
■ 調査対象地域:グローバル
■ 産業分野:化学
■ ページ数:105
■ レポート言語:英語
■ レポート形式:PDF
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*** レポート概要(サマリー)***

ケモインフォマティクス市場の成長と動向
Grand View Research, Inc.の最新レポートによると、世界のケモインフォマティクス市場規模は2030年までに94.1億ドルに達し、予測期間中のCAGRは15.5%を記録する見込みです。市場成長に影響を与える主な決定要因としては、最新の医薬品開発プロセスの絶え間ない改善、研究におけるインシリコ技術の使用の増加、医薬品開発プロセスにおける研究開発費全体の削減など、ケモインフォマティクスアプローチの採用に関連する利点などが挙げられます。

ケモインフォマティクスは、様々な段階での薬剤設計に数多く応用されているため、薬剤開発市場の成長はとどまるところを知らず、ケモインフォマティクスの需要を押し上げるでしょう。ターゲットの特定から潜在的な医薬品候補としての開発まで、ケモインフォマティクス・ツールは重要な役割を果たします。

ハイ・スループット・スクリーニング(HTS)プロセスによるヒット化合物の生成、ターゲット化合物の選択、仮想構造の生成、化合物の薬物動態学的特性および毒性の予測、定量的構造関係の決定において、さまざまなインシリコ・ツールが大きく貢献していることが、ケモインフォマティクス市場の成長の主な原動力となっています。

ケモインフォマティクス技術の統合は、創薬プロセスに投資される長いスパンとともに発生する大きなコストによって、研究活動に不可欠なものとなっています。ケモインフォマティクスは、科学者や化学研究者が創薬やその他の関連研究に関連するより良い意思決定を行う際に役立ちます。さらに、効率的で効果的な医薬品に対する需要の増加、研究開発への投資の増加、高齢者人口の増加、生活習慣病患者の急増は、市場の成長を積極的に促進すると予想されます。ケモインフォマティクス・ツールとソフトウェアの主な用途は、薬剤設計と創薬で、最大の用途となっており、創薬プロセスのさらなる進歩に伴い、さらなる成長が見込まれています。

ケモインフォマティクスは、化学医薬品の開発と研究の分野に著しい貢献をしています。この分野の成長は、スクリーニング作業や研究調査において継続的に生成される生データが原動力となっています。ケモインフォマティクスのインシリコツールは、効果的なデータ管理を支援し、データの検索と解析を容易にすることで、医薬品開発プロセスやその他の研究に関連する研究に携わる科学者に、アクセス可能な情報の大規模データベースを提供します。

三次元化学構造データベースの開発は、ケモインフォマティクスの分野において、研究プロセスを大幅に支援した重要な成果です。コンピュータ支援合成設計、コンピュータ支援構造解明、ケモメトリックスにおけるケモインフォマティクス・プラットフォームの応用は、市場の成長にさらに貢献しています。

計算技術の進歩は、市場成長にとってインパクトの大きいレンダリングドライバーとなっています。この方向では、計算、3D構造生成、分子グラフィックス、複雑なデータ表示のためのスーパーコンピュータやシリコングラフィックスコンピュータの開発が、ケモインフォマティクス市場の成長を推進する上で極めて重要です。先進的なWEB技術の登場とインシリコ計算技術への取り込みにより、この分野は完全に変革されました。

より良い結果を得るための高度で効率的な技術に対するニーズの高まりにより、ケモインフォマティクス分野は製薬業界にとって不可欠なものとなっています。治療効果の高い医薬品に対するニーズの高まりと、研究開発分野への投資の増加、コンピュータ技術の進歩が相まって、近い将来に市場が成長し、繁栄するための有利な機会がもたらされます。

ケモインフォマティクス市場レポートハイライト

- 創薬セグメントは予測期間中に有利なCAGRを記録する見込みです。同分野の高成長に寄与する主な要因としては、研究開発への投資の増加や、創薬分子としての潜在的リード化合物の成功率が比較的低いことなどが挙げられます。

- 2022年には、北米がケモインフォマティクス市場を支配し、43.6%以上の収益シェアを占めました。世界の研究開発費に関しては、北米が最大のシェアを占めています。また、ADME毒性学市場でも大きなシェアを占めており、ケモインフォマティクス市場の成長をさらに促進しています。

- アジア太平洋地域は、最も急速に成長している地域市場の1つであり、予測期間中にCAGR 20.3%で成長しています。この市場の成長は、インド、中国、シンガポールなどの経済圏で行われている研究活動の拡大に起因しています。これらの国々で研究活動を行う主な利点としては、製造コストや労働コストが低いこと、規制がそれほど厳しくないことなどが挙げられ、多くの多国籍企業がアジア太平洋地域に参入しています。さらに、R&Dインフラを改善するために投入される政府の取り組みや資金が、市場の成長をさらに後押しするでしょう。

第1章 調査方法・範囲
第2章 エグゼクティブサマリー
第3章 世界のケモインフォマティクス市場変数・傾向・範囲
第4章 世界のケモインフォマティクス市場:用途別予測・傾向分析
第5章 世界のケモインフォマティクス市場:地域別予測・傾向分析
第6章 競争状況

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*** レポート目次(コンテンツ)***

目次

第1章 調査方法と範囲
1.1. 市場セグメンテーションと範囲
1.1.1. 適用範囲
1.1.2. 地域範囲
1.1.3. 推計と予測タイムライン
1.2. 調査方法
1.3. 情報調達
1.3.1. 購入データベース
1.3.2. GVR社内データベース
1.3.3. 二次資料
1.3.4. 一次調査
1.3.5. 一次調査の詳細
1.4. 情報またはデータ分析
1.5. 市場の定式化と検証
1.6. モデルの詳細
1.7. 二次資料一覧
1.8. 一次資料一覧
1.9. 目的
第2章 エグゼクティブサマリー
2.1. 市場見通し
2.2. セグメント見通し
2.2.1.アプリケーションの展望
2.2.2. 地域別展望
2.3. 競合分析
第3章 ケモインフォマティクス市場の変数、トレンド、および範囲
3.1. 市場系統の展望
3.1.1. 親市場の展望
3.1.2. 関連/補助市場の展望
3.2. 普及および成長見通しマッピング
3.3. 業界バリューチェーン分析
3.3.1. 保険償還枠組み
3.4. 市場ダイナミクス
3.4.1. 市場牽引要因分析
3.4.2. 市場制約要因分析
3.5. ケモインフォマティクス市場分析ツール
3.5.1. 業界分析 – ポーターズモデル
3.5.1.1. サプライヤーの力
3.5.1.2. バイヤーの力
3.5.1.3. 代替品の脅威
3.5.1.4. 新規参入の脅威
3.5.1.5.競争環境
3.5.2. PESTEL分析
3.5.2.1. 政治情勢
3.5.2.2. 技術情勢
3.5.2.3. 経済情勢
第4章 ケモインフォマティクス:アプリケーション予測とトレンド分析
4.1. ケモインフォマティクス市場:主なポイント
4.2. ケモインフォマティクス市場:2022年および2030年の動向と市場シェア分析
4.3. 化学分析
4.3.1. 化学分析市場の予測と予測、2018年~2030年(百万米ドル)
4.4. 創薬
4.4.1. 創薬市場の予測と予測、2018年~2030年(百万米ドル)
4.5. 医薬品バリデーション
4.5.1.医薬品検証市場の推定と予測、2018年~2030年(百万米ドル)
4.6. その他
4.6.1. その他市場の推定と予測、2018年~2030年(百万米ドル)
第5章 ケモインフォマティクス市場:地域別推定とトレンド分析
5.1. 地域別展望
5.2. 地域別ケモインフォマティクス市場:市場分析の主要ポイント
5.3. 北米
5.3.1. 市場推定と予測、2018年~2030年(売上高、百万米ドル)
5.3.2. 米国
5.3.2.1. 市場推定と予測、2018年~2030年(売上高、百万米ドル)
5.3.3. カナダ
5.3.3.1.市場推定と予測、2018年~2030年(売上高、百万米ドル)
5.4. ヨーロッパ
5.4.1. 英国
5.4.1.1. 市場推定と予測、2018年~2030年(売上高、百万米ドル)
5.4.2. ドイツ
5.4.2.1. 市場推定と予測、2018年~2030年(売上高、百万米ドル)
5.4.3. フランス
5.4.3.1. 市場推定と予測、2018年~2030年(売上高、百万米ドル)
5.4.4. イタリア
5.4.4.1. 市場推定と予測、2018年~2030年(売上高、百万米ドル)
5.4.5. スペイン
5.4.5.1.市場推定と予測、2018年~2030年(売上高、百万米ドル)
5.4.6. スウェーデン
5.4.6.1. 市場推定と予測、2018年~2030年(売上高、百万米ドル)
5.4.7. ノルウェー
5.4.7.1. 市場推定と予測、2018年~2030年(売上高、百万米ドル)
5.4.8. デンマーク
5.4.8.1. 市場推定と予測、2018年~2030年(売上高、百万米ドル)
5.5. アジア太平洋地域
5.5.1. 日本
5.5.1.1. 市場推定と予測、2018年~2030年(売上高、百万米ドル)
5.5.2. 中国
5.5.2.1.市場推定と予測、2018年~2030年(売上高、百万米ドル)
5.5.3. インド
5.5.3.1. 市場推定と予測、2018年~2030年(売上高、百万米ドル)
5.5.4. オーストラリア
5.5.4.1. 市場推定と予測、2018年~2030年(売上高、百万米ドル)
5.5.5. タイ
5.5.5.1. 市場推定と予測、2018年~2030年(売上高、百万米ドル)
5.5.6. 韓国
5.5.6.1. 市場推定と予測、2018年~2030年(売上高、百万米ドル)
5.6. ラテンアメリカ
5.6.1. ブラジル
5.6.1.1.市場推定と予測、2018年~2030年(売上高、百万米ドル)
5.6.2. メキシコ
5.6.2.1. 市場推定と予測、2018年~2030年(売上高、百万米ドル)
5.6.3. アルゼンチン
5.6.3.1. 市場推定と予測、2018年~2030年(売上高、百万米ドル)
5.7. 中東アフリカ(MEA)
5.7.1. サウジアラビア
5.7.1.1. 市場推定と予測、2018年~2030年(売上高、百万米ドル)
5.7.2. 南アフリカ
5.7.2.1. 市場推定と予測、2018年~2030年(売上高、百万米ドル)
5.7.3. UAE
5.7.3.1.市場推定と予測、2018年~2030年(売上高、百万米ドル)
5.7.4. クウェート
5.7.4.1. 市場推定と予測、2018年~2030年(売上高、百万米ドル)
第6章 競争環境
6.1. 主要市場参加者による最近の動向と影響分析
6.2. 市場参加者の分類
6.2.1. BIOVIA(旧Accelrys)
6.2.1.1. 会社概要
6.2.1.2. 財務実績
6.2.1.3. 製品ベンチマーク
6.2.1.4. 戦略的取り組み
6.2.2. ACD/Labs, Inc.
6.2.2.1. 会社概要
6.2.2.2. 財務実績
6.2.2.3.製品ベンチマーク
6.2.2.4. 戦略的取り組み
6.2.3. Agilent Technologies, Inc.
6.2.3.1. 会社概要
6.2.3.2. 財務実績
6.2.3.3. 製品ベンチマーク
6.2.3.4. 戦略的取り組み
6.2.4. Cambridgesoft Corp.
6.2.4.1. 会社概要
6.2.4.2. 財務実績
6.2.4.3. 製品ベンチマーク
6.2.4.4. 戦略的取り組み
6.2.5. ChemAxon, Inc.
6.2.5.1. 会社概要
6.2.5.2. 財務実績
6.2.5.3. 製品ベンチマーク
6.2.5.4. 戦略的取り組み
6.2.6.バイオ・ラッド・ラボラトリーズ社
6.2.6.1. 会社概要
6.2.6.2. 財務実績
6.2.6.3. 製品ベンチマーク
6.2.6.4. 戦略的取り組み
6.2.7. シュレーディンガー社
6.2.7.1. 会社概要
6.2.7.2. 財務実績
6.2.7.3. 製品ベンチマーク
6.2.7.4. 戦略的取り組み
6.2.8. モレキュラー・ディスカバリー社
6.2.8.1. 会社概要
6.2.8.2. 財務実績
6.2.8.3. 製品ベンチマーク
6.2.8.4. 戦略的取り組み

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope
1.1. Market Segmentation & Scope
1.1.1. Application
1.1.2. Regional scope
1.1.3. Estimates and forecast timeline
1.2. Research Methodology
1.3. Information Procurement
1.3.1. Purchased database
1.3.2. GVR’s internal database
1.3.3. Secondary sources
1.3.4. Primary research
1.3.5. Details of primary research
1.4. Information or Data Analysis
1.5. Market Formulation & Validation
1.6. Model Details
1.7. List of Secondary Sources
1.8. List of Primary Sources
1.9. Objectives
Chapter 2. Executive Summary
2.1. Market Outlook
2.2. Segment Outlook
2.2.1. Application outlook
2.2.2. Regional outlook
2.3. Competitive Insights
Chapter 3. Chemoinformatics Market Variables, Trends & Scope
3.1. Market Lineage Outlook
3.1.1. Parent market outlook
3.1.2. Related/ancillary market outlook
3.2. Penetration & Growth Prospect Mapping
3.3. Industry Value Chain Analysis
3.3.1. Reimbursement framework
3.4. Market Dynamics
3.4.1. Market driver analysis
3.4.2. Market restraint analysis
3.5. Chemoinformatics Market Analysis Tools
3.5.1. Industry Analysis - Porter’s
3.5.1.1. Supplier power
3.5.1.2. Buyer power
3.5.1.3. Substitution threat
3.5.1.4. Threat of new entrant
3.5.1.5. Competitive rivalry
3.5.2. PESTEL Analysis
3.5.2.1. Political landscape
3.5.2.2. Technological landscape
3.5.2.3. Economic landscape
Chapter 4. Chemoinformatics : Application Estimates & Trend Analysis
4.1. Chemoinformatics Market: Key Takeaways
4.2. Chemoinformatics Market: Movement & Market Share Analysis, 2022 & 2030
4.3. Chemical Analysis
4.3.1. Chemical analysis market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
4.4. Drug Discovery
4.4.1. Drug discovery market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
4.5. Drug Validation
4.5.1. Drug validation market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
4.6. Others
4.6.1. Others market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
Chapter 5. Chemoinformatics Market: Regional Estimates & Trend Analysis
5.1. Regional Outlook
5.2. Chemoinformatics Market by Region: Key Marketplace Takeaway
5.3. North America
5.3.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.3.2. U.S.
5.3.2.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.3.3. Canada
5.3.3.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.4. Europe
5.4.1. UK
5.4.1.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.4.2. Germany
5.4.2.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.4.3. France
5.4.3.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.4.4. Italy
5.4.4.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.4.5. Spain
5.4.5.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.4.6. Sweden
5.4.6.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.4.7. Norway
5.4.7.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.4.8. Denmark
5.4.8.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.5. Asia Pacific
5.5.1. Japan
5.5.1.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.5.2. China
5.5.2.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.5.3. India
5.5.3.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.5.4. Australia
5.5.4.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.5.5. Thailand
5.5.5.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.5.6. South Korea
5.5.6.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.6. Latin America
5.6.1. Brazil
5.6.1.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.6.2. Mexico
5.6.2.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.6.3. Argentina
5.6.3.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.7. MEA
5.7.1. Saudi Arabia
5.7.1.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.7.2. South Africa
5.7.2.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.7.3. UAE
5.7.3.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.7.4. Kuwait
5.7.4.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
Chapter 6. Competitive Landscape
6.1. Recent Developments & Impact Analysis, By Key Market Participants
6.2. Market Participant Categorization
6.2.1. BIOVIA (formerly Accelrys)
6.2.1.1. Company overview
6.2.1.2. Financial performance
6.2.1.3. Product benchmarking
6.2.1.4. Strategic initiatives
6.2.2. ACD/Labs, Inc.
6.2.2.1. Company overview
6.2.2.2. Financial performance
6.2.2.3. Product benchmarking
6.2.2.4. Strategic initiatives
6.2.3. Agilent Technologies, Inc.
6.2.3.1. Company overview
6.2.3.2. Financial performance
6.2.3.3. Product benchmarking
6.2.3.4. Strategic initiatives
6.2.4. Cambridgesoft Corp.
6.2.4.1. Company overview
6.2.4.2. Financial performance
6.2.4.3. Product benchmarking
6.2.4.4. Strategic initiatives
6.2.5. ChemAxon, Inc.
6.2.5.1. Company overview
6.2.5.2. Financial performance
6.2.5.3. Product benchmarking
6.2.5.4. Strategic initiatives
6.2.6. Bio-Rad Laboratories, Inc.
6.2.6.1. Company overview
6.2.6.2. Financial performance
6.2.6.3. Product benchmarking
6.2.6.4. Strategic initiatives
6.2.7. Schrödinger, LLC
6.2.7.1. Company overview
6.2.7.2. Financial performance
6.2.7.3. Product benchmarking
6.2.7.4. Strategic initiatives
6.2.8. Molecular Discovery Ltd.
6.2.8.1. Company overview
6.2.8.2. Financial performance
6.2.8.3. Product benchmarking
6.2.8.4. Strategic initiatives
※参考情報

ケモインフォマティクスとは、化学情報に関するデータを扱う学際的な分野であり、化学の知識と情報科学の手法を組み合わせて、化学物質の特性や構造の理解を深めるための技術です。特に、データの分析・管理・可視化を通じて、化学関連の情報を効率的に利用できることが特徴です。
ケモインフォマティクスの基本的な概念には、化学情報の取得、整理、分析のプロセスが含まれます。化学物質の構造データや性質データをコンピュータ上で取り扱うことで、さまざまな予測や解析が可能になります。たとえば、化合物の物理化学的性質や生物活性を予測するモデルを構築し、新薬の開発に活用する場面が多く見られます。このように、ケモインフォマティクスは実験データの解釈だけでなく、新しい知見の発見にも寄与します。

ケモインフォマティクスの種類には、主に定量的構造活性相関(QSAR)、化合物ライブラリのスクリーニング、構造検索、相互作用解析などがあります。QSARは、化合物の構造とその生物活性との関連性をモデル化する手法であり、特に新薬候補の評価において重要な役割を担います。化合物ライブラリのスクリーニングとは、大量の化合物から特定のターゲットに対する活性を持つものを効率的に探索する手法であり、ドラッグディスカバリーにおいて非常に有益です。

ケモインフォマティクスの用途は幅広く、医薬品開発、環境科学、材料科学などさまざまな分野で利用されています。医薬品開発では、目的とする疾患に対して効果的な化合物を迅速に特定し、開発プロセスを効率化するために広く利用されています。また、環境科学においては、化学物質の環境への影響を予測するためのツールとしても活用されます。さらに、材料科学の分野では、新しい材料の設計や特性評価においてもケモインフォマティクスが重要な役割を果たしています。

関連技術としては、機械学習や人工知能(AI)の進展があります。これらの技術は、ケモインフォマティクスのデータ解析において非常に強力なツールとして利用されています。特に、大量の化合物データからパターンを学習し、予測モデルを構築するために、機械学習アルゴリズムが頻繁に使用されています。また、ビッグデータ解析技術と組み合わせることで、より大規模なデータセットの取り扱いや、新たな知見の発見を促進しています。

さらに、バイオインフォマティクスとの連携も重要です。ケモインフォマティクスとバイオインフォマティクスが組み合わさることで、化学物質と生物系の相互作用に関する洞察を深めることが可能となります。このような相互作用の理解は、ターゲットバイオロジーや薬物動態の研究においても非常に有効です。

最後に、ケモインフォマティクスは、化学の研究だけでなく、教育や産業界においても重要な役割を果たしています。教育機関では、学生に化学と情報科学を結びつけて考える力を養うためのカリキュラムが整備され、産業界ではケモインフォマティクスのノウハウを持つ人材が求められています。このように、ケモインフォマティクスは今後ますます重要性を増す分野であり、新しい技術の発展とともに進化していくことが期待されています。


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