2025年10月10日

H&Iグローバルリサーチ（株）

*****「ライフサイエンス分析のグローバル市場（2025年～2029年）：種類別（記述的分析、予測分析、処方分析、診断分析）」産業調査レポートを販売開始 *****

H&Iグローバルリサーチ株式会社（本社：東京都中央区）は、この度、Technavio社が調査・発行した「ライフサイエンス分析のグローバル市場（2025年～2029年）：種類別（記述的分析、予測分析、処方分析、診断分析）」市場調査レポートの販売を開始しました。ライフサイエンス分析の世界市場規模、市場動向、市場予測、関連企業情報などが含まれています。

***** 調査レポートの概要 *****

1. 市場の現状と成長性

1.1 市場規模と成長予測

ライフサイエンス分析市場は、医療・製薬・バイオテクノロジー分野におけるデータ活用の加速を背景に、今後数年間で急速な拡大が見込まれている。2024年から2029年にかけて市場規模は2,600億ドル規模に達すると推定され、年平均成長率は20％を超える見通しである。この急成長は、ビッグデータ解析やAI技術の導入拡大、価値重視型医療（Value-Based Healthcare）の浸透、そして臨床・リアルワールドデータの融合などが主要因となっている。

1.2 成長を支える主要ドライバー

市場の成長を牽引する要因は多岐にわたるが、特に以下の項目が顕著である。

• 医療ビッグデータと分析技術の融合：電子カルテ（EHR）、臨床試験、ウェアラブルデバイス、バイオマーカーなど多様な情報源から得られるデータが統合され、意思決定支援や創薬効率化に活用されている。
• マルチオミクス技術の進展：ゲノミクス、プロテオミクス、メタボロミクスなどの分野横断的データ解析が進み、個別化医療の基盤を支えている。
• 価値重視型医療の浸透：医療の質を維持しながらコストを削減するVBHCモデルが各国で採用され、データ分析による成果測定が不可欠となっている。
• リアルワールドデータ活用の拡大：従来の臨床試験データに加え、実臨床データを組み合わせることで、治療効果の実証や副作用リスクの予測が可能となっている。

1.3 成長を妨げる要素

市場拡大の一方で、導入・運用コストの高さやデータ管理の複雑さが課題として残る。特に中小規模の製薬・研究機関では、初期投資負担が大きくROIを明確に示しづらい点が普及を遅らせている。また、データの標準化不足やプライバシー保護への懸念も障壁となる可能性がある。

2. 市場構造とセグメント分析

2.1 導入形態別の特徴

ライフサイエンス分析ソリューションは、主にクラウド型とオンプレミス型に分類される。

• クラウド型 は、初期導入コストが低く、サブスクリプションモデルによる柔軟な利用が可能な点から、急速に採用が進んでいる。特に研究・開発チームが迅速にスケールできる利便性が評価されている。
• オンプレミス型 は、セキュリティやカスタマイズ性の高さが評価されているが、運用コストやシステム保守の負担が大きいことから、徐々にクラウドへの移行が進んでいる。

2.2 分析手法別の分類

市場は提供される分析機能のタイプによっても分類される。

1. 記述的分析（Descriptive Analytics）：過去データを整理・可視化し、現状を理解するための基礎的手法。
2. 予測分析（Predictive Analytics）：統計モデルや機械学習を用いて将来の傾向を推定する。創薬の成功確率や治療効果の予測に活用される。
3. 処方分析（Prescriptive Analytics）：最適な意思決定を導くための手法であり、治療方針や臨床試験設計の最適化に用いられる。
4. 診断分析（Diagnostic Analytics）：異常検出やリスク要因分析など、病態解明に向けた分析に活用される。

2.3 エンドユーザー別の構成

• 製薬企業：創薬・臨床開発の効率化、薬剤安全性分析、マーケティング活動の最適化などに広く分析を導入。
• バイオテクノロジー企業：新技術の探索、遺伝子解析、細胞挙動モデルの構築など、AI・MLを活用した先進的研究を展開。
• 医療機関・研究機関：臨床データの解析による診断支援や治療成果測定、医療政策評価などに利用。
• 保険者・行政機関：医療費抑制策や政策立案に必要な統計的分析を行うケースが増加。

3. 技術革新とトレンド

3.1 AI・機械学習の導入拡大

AIアルゴリズムと機械学習モデルの導入は、データ分析のスピードと精度を飛躍的に高めている。特に、自然言語処理（NLP）を用いた臨床文書解析、ディープラーニングによる画像診断、患者予後予測モデルの開発などが注目領域である。

3.2 統合型データプラットフォームの構築

複数のデータソースを連携させる統合型プラットフォームが求められている。臨床試験データ、リアルワールドデータ、ゲノム情報、医療画像などを一元的に処理できる環境を整えることで、研究効率と再現性が向上する。

3.3 自動化とリアルタイム分析

自動データ収集やリアルタイム可視化ツールの採用により、臨床現場や研究開発現場での迅速な意思決定が可能となっている。特にクラウド型BIツールやAIダッシュボードの導入が進み、非エンジニア層でもデータ駆動型の業務運営ができるようになっている。

3.4 患者中心型アプローチの拡大

従来の製薬企業中心のモデルから、患者アウトカムを中心とする分析モデルへと移行している。患者満足度、生活の質（QoL）、服薬遵守率などの非臨床データも重要な評価指標として活用されつつある。

4. 地域別市場動向

4.1 北米市場

ライフサイエンス分析の最大市場であり、医療データの電子化率が高い。技術基盤の充実と規制対応の整備が進み、主要企業が集中している。大手ソフトウェアベンダーやクラウドプロバイダーが製薬企業と提携し、研究開発のデジタル化を推進している。

4.2 欧州市場

GDPRなどのデータ保護規制が厳格であり、プライバシー保護を前提とした分析ソリューションの需要が強い。特に英国、ドイツ、フランスが中心的な市場であり、医療DX（デジタルトランスフォーメーション）の一環としてデータ分析の導入が進む。

4.3 アジア太平洋地域

世界で最も成長率の高い市場とされ、中国、インド、日本、韓国が主導的な役割を果たす。医療インフラ整備とデジタル化政策の進展により、データ利活用が急速に拡大している。特に製薬・バイオ企業の研究開発投資が増加し、国際共同研究も盛んである。

4.4 中南米・中東・アフリカ地域

経済成長とともに医療データ活用の需要が高まっているが、ITインフラや専門人材の不足が課題となる。政府支援や国際的な医療プロジェクトを通じて、市場基盤が徐々に整いつつある。

5. 課題とリスク要因

5.1 データプライバシーと規制対応

医療データは個人情報保護の対象であり、各国の法制度に適合するガバナンス体制が求められる。法的整備が不十分な新興国市場では、データ流通や国際共同研究に制約が残る。

5.2 高コスト構造

高度な分析ソフトウェアやインフラ導入には大きな初期費用が発生する。クラウドの普及で軽減傾向にはあるが、依然として中小規模組織にとっては大きな負担である。

5.3 データ品質・統合の課題

多様なデータソースが存在するため、欠損データや非構造化データの標準化が難しい。データ品質のばらつきが解析精度を下げ、誤判断を招くリスクがある。

5.4 専門人材の不足

データサイエンティスト、バイオインフォマティシャン、臨床統計家などの専門職が慢性的に不足しており、導入後の運用や解析を外部委託に頼るケースが多い。

6. 成功戦略と競争優位性

6.1 成功要因の分析

市場での成功には、コスト効率、データ統合力、セキュリティ信頼性、技術革新力の4つが重要要素とされる。特に、クラウドベースのモジュール設計とAI自動解析機能を組み合わせたソリューションが支持を集めている。

6.2 パートナーシップとエコシステム戦略

製薬企業・研究機関・ITベンダー間の提携が活発化しており、共同開発やデータ共有基盤の形成が競争優位につながっている。業界全体が“データ協働”型のエコシステムに移行しつつある。

6.3 製品差別化の方向性

ユーザーインターフェースの使いやすさ、分析レポートの自動生成、異種データ連携機能、AIによる意思決定支援などが製品差別化の主要ポイントとなっている。今後は、モバイル端末やウェアラブル機器との連動、クラウドAI診断補助機能の統合が期待される。

7. 今後の展望

ライフサイエンス分析は、医療分野だけでなくヘルスケア政策、保険、パーソナライズド・メディスン、臨床試験設計など、多方面への波及が見込まれる。特にAIによる自動解析、マルチモーダルデータ統合、デジタルツイン技術などが次の進化段階を形成するだろう。

***** 調査レポートの目次(一部抜粋) *****

第1章　エグゼクティブサマリー

1. 市場ハイライト
2. 主要な成長ドライバーと抑制要因
3. 主要な市場機会
4. 主要リスク要因
5. 市場構造とセグメント概要
6. 主要地域および国別見通し
7. 競合環境と主要企業動向
8. 将来展望および戦略的勧告

第2章　調査範囲・方法論

1. レポート目的と調査背景
2. 対象市場定義および用語解説
3. 調査手法とデータ収集プロセス
   1. 一次調査（インタビュー、アンケート等）
   2. 二次調査（公開資料、業界報告、企業資料等）
4. 三角比較法（トライアンギュレーション）とデータ妥当性確認
5. 市場推定モデルと成長予測手法
6. 仮定および制約条件
7. 調査範囲（地理区分、時間軸、セグメント軸）
8. 付録・略語一覧

第3章　市場動向・マクロ要因分析

1. グローバル経済動向と医療産業環境
2. 技術革新・デジタル化傾向
3. 規制・政策動向と医療データ保護法
4. 医療・ヘルスケア支出トレンド
5. 公衆衛生課題と疾病構造変化
6. 人口高齢化と慢性疾患負荷
7. COVID-19やパンデミックの影響と回復シナリオ
8. PESTEL 分析（政治・経済・社会・技術・環境・法的要因）

第4章　世界市場規模と成長動向

1. 実績市場規模（過去年実績：例 2019-2023年）
2. 基準年市場規模（例 2024年）
3. 将来予測（2025-2029年）における拡大シナリオ
4. 成長率（CAGR）および成長傾向評価
5. 総潜在市場（TAM：Total Addressable Market）
6. 成長に対する影響要因の感度分析
7. 成長パターンおよびトレンド評価（拡張トレンド vs 安定フェーズ）

第5章　セグメント別分析：導入形態

1. 導入形態別市場概況
   1. クラウド（Cloud）
   2. オンプレミス（On-Premises）
2. 各導入形態別の市場規模（過去実績、予測値）
3. 導入形態別成長率比較
4. 導入形態ごとの利点・課題分析
5. トレンド予測および普及率見通し
6. サブセグメント：ハイブリッドモデル、エッジ配置型、マルチクラウドなど

第6章　セグメント別分析：提供タイプ・構成要素

1. 構成タイプ別分類概要
   1. ソフトウェア（分析プラットフォーム、アルゴリズムモジュール、可視化ツール等）
   2. サービス（コンサルティング、実装支援、保守・運用サービス）
2. 各タイプ別市場規模・成長見通し
3. ソフトウェア vs サービス比率動向
4. 各構成要素の主要機能・用途と適用領域
5. 成長ドライバー・制約要因（コスト、カスタマイズ性、スケーラビリティ等）
6. 新興モデル：サブスクリプション型 SaaS、AIアルゴリズムライセンス、API型提供

第7章　セグメント別分析：種類（分析手法別）

1. 分析種類分類の整理
   1. 記述的分析（Descriptive Analytics）
   2. 予測分析（Predictive Analytics）
   3. 処方分析（Prescriptive Analytics）
   4. 診断分析（Diagnostic Analytics）
2. 各種類別市場規模と成長性
3. 各種分析手法の応用事例と適用領域
4. 主な技術動向（機械学習モデル、AI、シミュレーション、最適化アルゴリズム）
5. 種類別競争優位要因と差別化ポイント
6. 将来予測：ミックス分析、ハイブリッド分析モデルへのシフト

第8章　セグメント別分析：エンドユーザー／用途別

1. エンドユーザー分類概要
   1. 製薬企業
   2. バイオテクノロジー企業
   3. 医療機関・病院・クリニック
   4. 研究機関・大学・公共研究所
   5. 保険会社・行政機関
   6. その他（デジタルヘルス・AI企業、診断サービス事業者など）
2. 各ユーザー別市場規模・成長予測
3. 各ユーザー別ニーズ・要求機能分析
4. 用途別応用領域（臨床開発、創薬、マーケティング最適化、薬剤安全性、治療最適化、患者アウトカム予測等）
5. 利用ペインと導入課題
6. 利用拡大シナリオと将来用途拡張予測

第9章　地域別および国別市場分析

1. 地域別概要と比較視点
   1. 北米
   2. ヨーロッパ
   3. アジア太平洋
   4. その他地域（中東・アフリカ、ラテンアメリカ）
2. 各地域別市場規模（実績／予測）
3. 地域別成長率および成長ドライバー
4. 地域別主要国分析
   – 北米：米国、カナダ
   – ヨーロッパ：英国、ドイツ、フランス、イタリア、その他東欧諸国
   – アジア太平洋：中国、インド、日本、韓国、東南アジア諸国
   – ラテンアメリカ・中東・アフリカの主要国例
5. 地域別市場特性、規制・インフラ要因、採用モダリティの違い
6. 地域間比較分析と成長ポテンシャル評価
7. 地域別リスク要因と対応策

第10章　競合環境および主要企業分析

1. 市場競争構造概況
2. 主要企業プロファイル（企業概要、製品・サービスポートフォリオ、戦略）
3. 企業別市場シェア動向
4. 主要競争戦略（M&A、提携、技術革新、地域拡張等）
5. 新興企業およびベンチャー動向
6. SWOT 分析（強み・弱み・機会・脅威）
7. 製品比較マトリックスおよび機能差別化マップ
8. 将来競争シナリオと業界再編予測

第11章　市場機会と将来シナリオ

1. 成長機会の浮上領域（技術融合、統合プラットフォーム、患者中心医療等）
2. 新興トレンド（AI/ML、リアルタイムデータ処理、デジタルツイン、説明可能なAI 等）
3. 参入戦略・進出戦略提案（ニッチ戦略、差別化戦略、地域戦略など）
4. リスクシナリオと対応戦略
   1. 規制変更リスク
   2. データセキュリティ・プライバシーリスク
   3. 技術変化リスク
   4. 投資回収性（ROI）不確実性
5. 将来予測シナリオ比較（楽観・現状維持・抑制シナリオ）
6. 戦略的示唆および成長ロードマップ

第12章　調査上の制限事項と免責事項

1. 調査上の仮定・前提条件
2. データ不確実性・限界要因
3. 予測モデルのリスクと注意点
4. 本レポートの利用上の留意事項
5. データ更新と将来改訂の可能性
6. 免責事項

付録

1. 用語集および略語一覧
   B. 調査対象企業リスト
   C. 追加データ表（市場規模、成長率、セグメント別データ等）
   D. インタビュー対象者・情報源一覧
   E. 図表リスト
   F. 参考文献・出典一覧

※「ライフサイエンス分析のグローバル市場（2025年～2029年）：種類別（記述的分析、予測分析、処方分析、診断分析）」調査レポートの詳細紹介ページ

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※その他、Technavio社調査・発行の市場調査レポート一覧

⇒https://www.marketreport.jp/technavio-reports-list

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