1 序文
2 調査範囲と方法
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
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 世界の次世代シーケンシング市場
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 シーケンシングタイプ別市場内訳
6.1 全ゲノムシーケンシング
6.1.1 市場動向
6.1.2 市場予測
6.2 ターゲットリシーケンシング
6.2.1 市場動向
6.2.2 市場予測
6.3 全エクソームシーケンス
6.3.1 市場動向
6.3.2 市場予測
6.4 RNAシーケンス
6.4.1 市場動向
6.4.2 市場予測
6.5 CHIPシーケンス
6.5.1 市場動向
6.5.2 市場予測
6.6 デノボシーケンス
6.6.1 市場動向
6.6.2 市場予測
6.7 メチルシーケンス
6.7.1 市場動向
6.7.2 市場予測
6.8 その他
6.8.1 市場動向
6.8.2 市場予測
7 製品タイプ別市場内訳
7.1 機器
7.1.1 市場動向
7.1.2 市場予測
7.2 試薬および消耗品
7.2.1 市場動向
7.2.2 市場予測
7.3 ソフトウェアとサービス
7.3.1 市場動向
7.3.2 市場予測
8 技術別市場内訳
8.1 合成によるシーケンシング
8.1.1 市場動向
8.1.2 市場予測
8.2 イオン半導体シーケンシング
8.2.1 市場動向
8.2.2 市場予測
8.3 単分子リアルタイムシーケンシング
8.3.1 市場動向
8.3.2 市場予測
8.4 ナノポアシーケンシング
8.4.1 市場動向
8.4.2 市場予測
8.5 その他
8.5.1 市場動向
8.5.2 市場予測
9 アプリケーション別市場内訳
9.1 バイオマーカーとがん
9.1.1 市場動向
9.1.2 市場予測
9.2 創薬と個別化医療
9.2.1 市場動向
9.2.2 市場予測
9.3 遺伝子スクリーニング
9.3.1 市場動向
9.3.2 市場予測
9.4 診断
9.4.1 市場動向
9.4.2 市場予測
9.5 農業および動物研究
9.5.1 市場動向
9.5.2 市場予測
9.6 その他
9.6.1 市場動向
9.6.2 市場予測
10 エンドユーザー別市場内訳
10.1 学術機関および研究センター
10.1.1 市場動向
10.1.2 市場予測
10.2 病院および診療所
10.2.1 市場動向
10.2.2 市場予測
10.3 製薬・バイオテクノロジー企業
10.3.1 市場動向
10.3.2 市場予測
10.4 その他
10.4.1 市場動向
10.4.2 市場予測
11 地域別市場内訳
11.1 北米
11.1.1 アメリカ合衆国
11.1.1.1 市場動向
11.1.1.2 市場予測
11.1.2 カナダ
11.1.2.1 市場動向
11.1.2.2 市場予測
11.2 アジア太平洋地域
11.2.1 中国
11.2.1.1 市場動向
11.2.1.2 市場予測
11.2.2 日本
11.2.2.1 市場動向
11.2.2.2 市場予測
11.2.3 インド
11.2.3.1 市場動向
11.2.3.2 市場予測
11.2.4 韓国
11.2.4.1 市場動向
11.2.4.2 市場予測
11.2.5 オーストラリア
11.2.5.1 市場動向
11.2.5.2 市場予測
11.2.6 インドネシア
11.2.6.1 市場動向
11.2.6.2 市場予測
11.2.7 その他
11.2.7.1 市場動向
11.2.7.2 市場予測
11.3 ヨーロッパ
11.3.1 ドイツ
11.3.1.1 市場動向
11.3.1.2 市場予測
11.3.2 フランス
11.3.2.1 市場動向
11.3.2.2 市場予測
11.3.3 英国
11.3.3.1 市場動向
11.3.3.2 市場予測
11.3.4 イタリア
11.3.4.1 市場動向
11.3.4.2 市場予測
11.3.5 スペイン
11.3.5.1 市場動向
11.3.5.2 市場予測
11.3.6 ロシア
11.3.6.1 市場動向
11.3.6.2 市場予測
11.3.7 その他
11.3.7.1 市場動向
11.3.7.2 市場予測
11.4 ラテンアメリカ
11.4.1 ブラジル
11.4.1.1 市場動向
11.4.1.2 市場予測
11.4.2 メキシコ
11.4.2.1 市場動向
11.4.2.2 市場予測
11.4.3 その他
11.4.3.1 市場動向
11.4.3.2 市場予測
11.5 中東およびアフリカ
11.5.1 市場動向
11.5.2 国別市場内訳
11.5.3 市場予測
12 SWOT分析
12.1 概要
12.2 強み
12.3 弱み
12.4 機会
12.5 脅威
13 バリューチェーン分析
14 ポーターのファイブフォース分析
14.1 概要
14.2 バイヤーの交渉力
14.3 サプライヤーの交渉力
14.4 競争の度合い
14.5 新規参入の脅威
14.6 代替品の脅威
15 価格指標
16 競争環境
16.1 市場構造
16.2 主要プレーヤー
16.3 主要プレーヤーのプロフィール
16.3.1 Agilent Technologies Inc.
16.3.1.1 会社概要
16.3.1.2 製品ポートフォリオ
16.3.1.3 財務状況
16.3.1.4 SWOT分析
16.3.2 Becton Dickinson and Company
16.3.2.1 会社概要
16.3.2.2 製品ポートフォリオ
16.3.2.3 財務状況
16.3.2.4 SWOT分析
16.3.3 10x Genomics
16.3.3.1 会社概要
16.3.3.2 製品ポートフォリオ
16.3.4 BGIグループ
16.3.4.1 会社概要
16.3.4.2 製品ポートフォリオ
16.3.5 Eurofins Scientific
16.3.5.1 会社概要
16.3.5.2 製品ポートフォリオ
16.3.6 F. Hoffmann-La Roche AG
16.3.6.1 会社概要
16.3.6.2 製品ポートフォリオ
16.3.6.3 財務状況
16.3.7 Illumina Inc.
16.3.7.1 会社概要
16.3.7.2 製品ポートフォリオ
16.3.7.3 財務状況
16.3.7.4 SWOT分析
16.3.8 Genewiz
16.3.8.1 会社概要
16.3.8.2 製品ポートフォリオ
16.3.9 Macrogen Inc.
16.3.9.1 会社概要
16.3.9.2 製品ポートフォリオ
16.3.9.3 財務状況
16.3.10 オックスフォード・ナノポア・テクノロジーズ
16.3.10.1 会社概要
16.3.10.2 製品ポートフォリオ
16.3.10.3 財務状況
16.3.10.4 SWOT分析
16.3.11 パシフィック・バイオサイエンス
16.3.11.1 会社概要
16.3.11.2 製品ポートフォリオ
16.3.11.3 財務状況
16.3.12 パーキンエルマー社
16.3.12.1 会社概要
16.3.12.2 製品ポートフォリオ
16.3.12.3 財務状況
16.3.12.4 SWOT分析
16.3.13 サーモフィッシャーサイエンティフィック社
16.3.13.1 会社概要
16.3.13.2 製品ポートフォリオ
16.3.13.3 財務状況
16.3.13.4 SWOT分析
16.3.14 Qiagen N.V.
16.3.14.1 会社概要
16.3.14.2 製品ポートフォリオ
16.3.14.3 財務状況
16.3.14.4 SWOT分析
16.3.15 Genapsys Inc.
16.3.15.1 会社概要
16.3.15.2 製品ポートフォリオ
| ※参考情報 次世代シーケンシング（NGS）は、DNAやRNAの配列を大量かつ迅速に決定するための革新的な技術です。従来のシーケンシング技術と比較して、NGSは一度に数百万から数十億の分子を同時に解析できます。このため、コスト効率が高く、短期間で大量のデータを得ることが可能です。NGSは1990年代後半に登場し、その後急速に普及しました。 NGSの主な概念としては、「マスシーケンシング」と「パラレルシーケンシング」があります。マスシーケンシングでは、多数のサンプルを同時に処理することで、時間と労力を大幅に削減できます。一方、パラレルシーケンシングは、同時に多くのDNAフラグメントをシーケンスすることで、得られるデータの量を飛躍的に増加させます。これらの技術的進歩により、NGSは遺伝子研究、ゲノム解析、トランスクリプトーム解析、メタゲノム解析など、多岐にわたる分野で応用されています。 NGSの主な種類には、イルミナシーケンシング、454シーケンシング、SOLiDシーケンシング、またはより新しい技術であるパックバイオシーケンシングやONT（Oxford Nanopore Technologies）シーケンシングがあります。イルミナシーケンシングは、短いリードを生成することに優れ、特にコストパフォーマンスが高いことで知られています。454シーケンシングは、長いリードを取得できるため、複雑なエクソームや全ゲノム解析に適しています。SOLiDシーケンシングは、信号の解読精度が高く、ミスマッチの検出に強いのが特長です。一方、パックバイオやONTは、超長リードシーケンシングを実現することで、複雑な構造変化や反復配列の解析に優れています。 NGSの用途は極めて広範で、医療分野ではがんの遺伝子解析、希少疾患の診断、感染症の病原体特定などが行われています。がん研究においては、腫瘍の遺伝子変異やエピジェネティクスの解析により、個別化医療の実現が期待されています。また、微生物学的な研究では、メタゲノムシーケンシングを用いて環境中の微生物群の解析が進められています。さらには、農業分野においても、作物の改良や病害抵抗性の研究にNGSが活用されるようになっています。 関連技術としては、バイオインフォマティクスが挙げられます。NGSから得られる膨大なデータの分析には、高度な解析能力が求められ、バイオインフォマティクスのスキルが必要です。また、NGS技術は常に進化しており、新しいアプローチや改良版が登場しています。最近では、CRISPR技術を用いた遺伝子編集との組み合わせや、AI（人工知能）を用いたデータ解析の最適化が進められています。 その一方で、NGSの普及にはいくつかの課題も存在します。データの取り扱いや倫理的な問題、プライバシーの保護など、技術の進化に伴い新たな問題も浮上しています。これらの課題を解決するための研究や議論も盛んに行われています。 次世代シーケンシング（NGS）は、遺伝子解析や生物学的研究において革新的な技術であり、その進化は今後の医療や生物学の発展に大きな影響を与えると考えられています。この技術がもたらす新しい発見や可能性は、生命科学の未来を切り開く鍵となるでしょう。 |
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