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ストラティスティクスMRCによると、世界のバイオ医薬品市場における自動化は、予測期間中に年平均成長率（CAGR）8.4％で成長している。バイオ医薬品における自動化とは、バイオ医薬品の製造プロセスを合理化・最適化するための先進型技術とシステムの活用を指す。これには細胞培養、タンパク質生産、品質管理、データ分析、包装などのタスクの自動化が含まれる。ロボット工学、人工知能、機械学習を統合することで、自動化は効率性を高め、人的ミスを減らし、一貫性を向上させ、新薬の市場投入までの時間を短縮します。バイオ医薬品業界において、規制順守と費用対効果の高い製造を確保する上で重要な役割を果たしています。
市場動向：
推進要因：
個別化医療への需要拡大
個別化医療への需要拡大が市場の必要性を牽引している。個別化治療には、遺伝子治療やカスタマイズされた生物学的製剤など、個々の患者のニーズに応えるための高度に特定化され拡張可能な製造プロセスが求められる。自動化はこれらの複雑なプロセスの精密な制御を可能にし、一貫性と効率性を確保する。生産能力の強化と人的ミスの削減により、自動化はバイオ医薬品企業が高品質基準を維持しつつ、個別化治療への高まる需要に対応することを可能にする。
抑制要因：
データセキュリティとプライバシーへの懸念
バイオ医薬品自動化におけるデータセキュリティとプライバシーへの懸念は、機密性の高い患者情報への不正アクセス、知的財産の盗難、規制違反など、重大なリスクにつながる可能性があります。情報漏洩は、評判の毀損、高額な罰金、ステークホルダーからの信頼喪失を招く恐れがあります。不十分なデータ保護は、企業が重要な情報の共有を躊躇する原因となり、最終的に医薬品開発の遅延や市場競争力への影響を及ぼすため、イノベーションや協業の妨げにもなり得ます。
機会：
データ品質と一貫性の向上
市場におけるデータ品質と一貫性の向上は、意思決定、規制順守、業務効率を強化します。AIや機械学習などの先進技術を統合することで、企業は人的ミスを最小限に抑え、データ収集を効率化し、リアルタイムでのデータ精度を確保できます。これにより、より信頼性の高いプロセス、迅速な医薬品開発、最適化された製造が実現され、最終的には市場投入までの時間を短縮し、コストを削減しながら、高品質と安全性の高い基準を維持できます。
脅威：
初期投資コストの高さ
市場における初期投資コストの高さは、中小企業にとって大きな障壁となり得る。先進型技術、設備、インフラへの多額の先行投資は、導入の遅延や阻害要因となる。これによりイノベーションの鈍化、競争力の低下、財務的圧力の増大を招く可能性がある。中小企業は資金調達が困難となり、事業規模の拡大、効率性の向上、大手業界プレイヤーとの競争力維持が阻害される恐れがある。
COVID-19の影響：
COVID-19パンデミックは市場の採用を加速させ、より迅速で効率的な医薬品開発・製造プロセスの必要性を浮き彫りにした。自動化はワクチン生産、臨床試験、サプライチェーン管理の効率化に貢献した。しかしパンデミックはグローバルサプライチェーンを混乱させ、新技術導入の遅延や課題も招いた。こうした障壁にもかかわらず、この危機はバイオ医薬品事業における回復力と拡張性の強化において自動化が果たす役割を強調した。
予測期間中、自動化ソフトウェアセグメントが最大の規模を占める見込み
予測期間中、自動化ソフトウェアセグメントが最大の市場シェアを占めると予想される。AI、機械学習、データ分析などの技術を統合し、効率性向上、エラー削減、規制順守の確保を実現する。反復的なタスクを自動化することで、これらのソフトウェアソリューションはデータ収集の精度を高め、生産スケジュールを加速し、リアルタイム監視を支援します。これにより、バイオ医薬品業界においてコスト削減、市場投入期間の短縮、製品品質の向上が最終的に実現されます。
予測期間中、製薬企業セグメントが最高のCAGR（年平均成長率）を示すと予想される
予測期間中、製薬会社セグメントは最も高い成長率を示すと予測される。ロボティクス、AI、機械学習などの自動化ツールを統合することで、精度向上、人的ミスの削減、生産プロセスの迅速化を実現する。これらの企業はサプライチェーン、臨床試験、品質管理の最適化に注力している。自動化は運用コストを削減するだけでなく、イノベーションを加速させ、重要な治療法や治療薬の市場投入期間短縮を保証する。
最大のシェアを占める地域：
予測期間中、北米地域は技術進歩と効率的な医薬品生産・開発プロセスの必要性により、最大の市場シェアを維持すると予想される。AI、ロボティクス、データ分析への強力な投資により、北米企業は製造の最適化、品質管理の強化、規制順守の確保を進めている。同地域のイノベーションへの注力と強固な医療インフラが相まって、バイオ医薬品自動化分野における世界的リーダーとしての地位を確立している。
最高CAGR地域：
予測期間中、アジア太平洋地域が最高のCAGRを示すと予想される。生物学的製剤、バイオシミラー、先進治療法への需要拡大が、バイオ医薬品企業に自動化技術の導入を促している。これにより生産プロセスの合理化、一貫性の向上、大量生産への対応が可能となる。さらに先進技術の発展により自動化システムが強化され、バイオ医薬品業界への適用性と普及性が向上している。
市場の主要企業
バイオ医薬品市場における自動化の主要企業には、Thermo Fisher Scientific Inc., Siemens Healthineers AG, Danaher Corporation, GE HealthCare Technologies Inc., PerkinElmer, Inc., Tecan Group Ltd., Sartorius AG, Agilent Technologies, Inc., Hamilton Company, Bio-Rad Laboratories, Inc., Eppendorf AG, Bruker Corporation, Honeywell International Inc., Parker Hannifin Corporation, Rockwell Automation, Inc., Waters Corporation and Yokogawa Electric Corporationなどが挙げられます。
主な展開：
2024年12月、シーメンス・ヘルスケアーズは、陽電子放出断層撮影（PET）スキャン用の診断用放射性医薬品の欧州における製造・流通ネットワークである、ノバルティス社からアドバンスト・アクセラレータ・アプリケーションズ・モレキュラー・イメージング社の買収を完了しました。買収された会社は、シーメンス・ヘルスケアーズ社の子会社として、アドバンスト・アクセラレータ・アプリケーションズ社として知られることになります。
2024年6月、科学分野における世界的なリーダーであるサーモフィッシャーサイエンティフィック社は、完全自動化された最大規模のプラスミドDNA（pDNA）精製システムとして唯一無二の「サーモサイエンティフィック™ キングフィッシャー™ プラスミドプロ マキシプロセッサー*（PlasmidPro）」を発表した。PlasmidProは、ミニスケールからマキシスケールまでの精製工程を完全に自動化し、手動によるカラム準備や介入なしに高純度のプラスミドを提供することで、大規模なイノベーションを実現します。
対象コンポーネント：
• 自動化ハードウェア
• 自動化ソフトウェア
• サービス（プロジェクトフェーズ）
• サービス（運用フェーズ）
• 分析自動化
• その他のコンポーネント
対象自動化モード：
• 完全自動化システム
• 半自動化システム
対象技術：
• 自動化技術
• デジタル化技術
対象アプリケーション：
• 研究開発
• バイオ製造
• 臨床試験
• 品質管理・保証
• 診断
• その他の用途
対象エンドユーザー：
• 製薬企業
• バイオ医薬品企業
• 受託研究機関（CRO）
• 学術・研究機関
• 研究所
• その他のエンドユーザー
対象地域：
• 北米
o 米国
o カナダ
o メキシコ
• 欧州
o ドイツ
o 英国
o イタリア
o フランス
o スペイン
o その他の欧州
• アジア太平洋
o 日本
o 中国
o インド
o オーストラリア
o ニュージーランド
o 韓国
o アジア太平洋その他
• 南アメリカ
o アルゼンチン
o ブラジル
o チリ
o 南アメリカその他
• 中東・アフリカ
o サウジアラビア
o アラブ首長国連邦
o カタール
o 南アフリカ
o 中東・アフリカその他
目次
1 エグゼクティブサマリー
2 前書き
2.1 要約
2.2 ステークホルダー
2.3 研究範囲
2.4 研究方法論
2.4.1 データマイニング
2.4.2 データ分析
2.4.3 データ検証
2.4.4 研究アプローチ
2.5 研究情報源
2.5.1 一次情報源
2.5.2 二次情報源
2.5.3 前提条件
3 市場動向分析
3.1 はじめに
3.2 推進要因
3.3 抑制要因
3.4 機会
3.5 脅威
3.6 技術分析
3.7 アプリケーション分析
3.8 エンドユーザー分析
3.9 新興市場
3.10 Covid-19の影響
4 ポートの5つの力分析
4.1 供給者の交渉力
4.2 購入者の交渉力
4.3 代替品の脅威
4.4 新規参入の脅威
4.5 競合企業の競争
5 バイオ医薬品市場におけるグローバル自動化（構成要素別）
5.1 はじめに
5.2 自動化ハードウェア
5.3 自動化ソフトウェア
5.4 サービス（プロジェクト段階）
5.5 サービス（運用段階）
5.6 分析自動化
5.7 その他の構成要素
6 バイオ医薬品市場におけるグローバル自動化：自動化モード別
6.1 はじめに
6.2 完全自動化システム
6.3 半自動化システム
7 バイオ医薬品市場におけるグローバル自動化：技術別
7.1 はじめに
7.2 自動化技術
7.2.1 プロセス自動化
7.2.2 実験室自動化
7.2.3 ロボティクスと人工知能
7.2.4 制御システム
7.2.5 プログラマブルロジックコントローラ（PLC）
7.3 デジタル化技術
7.3.1 データ分析と可視化
7.3.2 電子実験ノート（ELN）
7.3.3 クラウドコンピューティング
7.3.4 モノのインターネット（IoT）
7.3.5 デジタルツイン技術
8 バイオ医薬品市場におけるグローバル自動化：用途別
8.1 はじめに
8.2 研究開発
8.2.1 創薬
8.2.2 ゲノミクスおよびプロテオミクス
8.3 バイオ製造
8.3.1 上流工程
8.3.2 下流工程
8.4 臨床試験
8.5 品質管理および保証
8.6 診断
8.7 その他の用途
9 エンドユーザー別グローバルバイオ医薬品市場における自動化
9.1 はじめに
9.2 製薬会社
9.3 バイオ医薬品企業
9.4 受託研究機関（CRO）
9.5 学術・研究機関
9.6 研究所
9.7 その他のエンドユーザー
10 バイオ医薬品市場におけるグローバル自動化、地域別
10.1 はじめに
10.2 北米
10.2.1 米国
10.2.2 カナダ
10.2.3 メキシコ
10.3 欧州
10.3.1 ドイツ
10.3.2 英国
10.3.3 イタリア
10.3.4 フランス
10.3.5 スペイン
10.3.6 その他の欧州諸国
10.4 アジア太平洋地域
10.4.1 日本
10.4.2 中国
10.4.3 インド
10.4.4 オーストラリア
10.4.5 ニュージーランド
10.4.6 韓国
10.4.7 アジア太平洋地域その他
10.5 南アメリカ
10.5.1 アルゼンチン
10.5.2 ブラジル
10.5.3 チリ
10.5.4 南アメリカその他
10.6 中東・アフリカ
10.6.1 サウジアラビア
10.6.2 UAE
10.6.3 カタール
10.6.4 南アフリカ
10.6.5 中東・アフリカその他
11 主要動向
11.1 契約・提携・共同事業
11.2 買収・合併
11.3 新製品発売
11.4 事業拡大
11.5 その他の主要戦略
12 企業プロファイル
12.1 Thermo Fisher Scientific Inc.
12.2 Siemens Healthineers AG
12.3 Danaher Corporation
12.4 GE HealthCare Technologies Inc.
12.5 PerkinElmer, Inc.
12.6 Tecan Group Ltd.
12.7 Sartorius AG
12.8 Agilent Technologies, Inc.
12.9 Hamilton Company
12.10 Bio-Rad Laboratories, Inc.
12.11 Eppendorf AG
12.12 Bruker Corporation
12.13 Honeywell International Inc.
12.14 Parker Hannifin Corporation
12.15 Rockwell Automation, Inc.
12.16 Waters Corporation
12.17 Yokogawa Electric Corporation
表一覧
1 バイオ医薬品市場におけるグローバルな自動化の展望、地域別（2022-2030）（百万ドル）
2 バイオ医薬品市場における自動化の世界的展望、コンポーネント別（2022-2030年）（百万ドル）
3 バイオ医薬品市場における自動化の世界的展望、自動化ハードウェア別（2022-2030年）（百万ドル）
4 バイオ医薬品市場における自動化の世界的展望、自動化ソフトウェア別（2022-2030年）（百万ドル）
5 バイオ医薬品市場における自動化の世界的展望：サービスプロジェクト段階別（2022-2030年）（百万ドル）
6 バイオ医薬品市場における自動化の世界的展望：サービス運用段階別（2022-2030年）（百万ドル）
7 バイオ医薬品市場における自動化の世界的展望：分析自動化別（2022-2030年）（百万ドル）
8 バイオ医薬品市場における自動化の世界的展望、その他コンポーネント別（2022-2030年）（百万ドル）
9 バイオ医薬品市場における自動化の世界的展望、自動化モード別（2022-2030年）（百万ドル）
10 バイオ医薬品市場における自動化の世界的展望、完全自動化システム別（2022-2030年）（百万ドル）
11 バイオ医薬品市場における自動化の世界的展望：半自動化システム別（2022-2030年）（百万ドル）
12 バイオ医薬品市場における自動化の世界的展望：技術別（2022-2030年）（百万ドル）
13 バイオ医薬品市場における自動化の世界的展望：自動化技術別（2022-2030年）（百万ドル）
14 バイオ医薬品市場におけるグローバル自動化の見通し：プロセス自動化別（2022-2030年）（百万ドル）
15 バイオ医薬品市場におけるグローバル自動化の見通し：実験室自動化別（2022-2030年）（百万ドル）
16 バイオ医薬品市場におけるグローバル自動化の見通し：ロボティクスおよび人工知能別（2022-2030年）（百万ドル）
17 制御システム別グローバルバイオ医薬品自動化市場見通し（2022-2030年）（百万ドル）
18 プログラマブルロジックコントローラ（PLC）別グローバルバイオ医薬品自動化市場見通し（2022-2030年）（百万ドル）
19 バイオ医薬品市場におけるグローバル自動化の見通し：デジタル化技術別（2022-2030年）（百万ドル）
20 バイオ医薬品市場におけるグローバル自動化の見通し：データ分析・可視化別（2022-2030年）（百万ドル）
21 バイオ医薬品市場におけるグローバル自動化の見通し：電子実験ノート（ELN）別（2022-2030年）（百万ドル）
22 バイオ医薬品市場におけるグローバル自動化の見通し：クラウドコンピューティング別（2022-2030年）（百万ドル）
23 グローバルバイオ医薬品市場における自動化の見通し：モノのインターネット（IoT）別（2022-2030年）（百万ドル）
24 グローバルバイオ医薬品市場における自動化の見通し：デジタルツイン技術別（2022-2030年）（百万ドル）
25 バイオ医薬品におけるグローバル自動化市場見通し：用途別（2022-2030年）（百万ドル）
26 バイオ医薬品におけるグローバル自動化市場見通し：研究開発別（2022-2030年）（百万ドル）
27 バイオ医薬品におけるグローバル自動化市場見通し：創薬別（2022-2030年）（百万ドル）
28 バイオ医薬品市場におけるグローバル自動化の展望：ゲノミクスおよびプロテオミクス別（2022-2030年）（百万ドル）
29 バイオ医薬品市場におけるグローバル自動化の展望：バイオ製造別（2022-2030年）（百万ドル）
30 バイオ医薬品市場におけるグローバル自動化の展望：上流工程別（2022-2030年） （百万ドル）
31 バイオ医薬品市場におけるグローバル自動化の展望：下流工程別（2022-2030年）（百万ドル）
32 バイオ医薬品市場におけるグローバル自動化の展望：臨床試験別（2022-2030年）（百万ドル）
33 品質管理・保証別グローバルバイオ医薬品自動化市場見通し（2022-2030年）（百万ドル）
34 診断別グローバルバイオ医薬品自動化市場見通し（2022-2030年）（百万ドル）
35 バイオ医薬品市場における自動化のグローバル展望、その他の用途別（2022-2030年）（百万ドル）
36 バイオ医薬品市場における自動化のグローバル展望、エンドユーザー別（2022-2030年）（百万ドル）
37 バイオ医薬品市場における自動化のグローバル展望、製薬企業別（2022-2030年）（百万ドル）
38 バイオ医薬品企業別グローバル自動化市場見通し（2022-2030年）（百万ドル）
39 受託研究機関（CRO）別グローバル自動化市場見通し（2022-2030年）（百万ドル）
40 バイオ医薬品市場における自動化のグローバル展望：学術・研究機関別（2022-2030年）（百万ドル）
41 バイオ医薬品市場における自動化のグローバル展望：研究所別（2022-2030年）（百万ドル）
42 バイオ医薬品市場における自動化のグローバル展望：その他のエンドユーザー別（2022-2030年）（百万ドル）
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