ライフサイエンス分析の日本市場（～2035年までの市場規模）

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MRFRの分析によると、ライフサイエンス分析市場の規模は2024年に8億2080万米ドルと推定された。ライフサイエンス分析市場は、2025年の9億1,191万米ドルから2035年までに26億1,324万米ドルへ成長し、予測期間（2025年～2035年）において年平均成長率（CAGR）11.1％を示すと予測されている。

主要市場動向とハイライト

日本のライフサイエンス分析市場は、技術進歩と個別化医療への需要増加を背景に大幅な成長が見込まれる。

分析へのAI統合は、ライフサイエンス分野におけるデータ解釈と意思決定プロセスを変革している。
個別化医療の潮流が勢いを増し、患者に合わせた治療アプローチと治療成果の向上につながっている。
イノベーションに対する規制面の支援が、ライフサイエンス分析の研究開発に有利な環境を育んでいる。
データ処理の技術進歩とゲノム研究への需要の高まりが、市場成長を推進する主な要因となっています。

日本のライフサイエンス分析市場

CAGR

11.1

市場規模と予測

2024 年の市場規模 820.8 (百万米ドル) 2035 年の市場規模 2613.24 (百万米ドル)

主要企業

Thermo Fisher Scientific (米国)、Abbott Laboratories (米国)、Roche Holding AG (スイス)、Illumina Inc (米国)、PerkinElmer Inc (米国)、Agilent Technologies Inc (米国)、Merck KGaA (ドイツ)、Bio-Rad Laboratories Inc (米国)、Qiagen N.V. (オランダ)

日本のライフサイエンス分析市場の動向

ライフサイエンス分析市場は現在、技術の進歩と医療分野におけるデータに基づく意思決定の需要の高まりを背景に、著しい成長を遂げています。日本では、人工知能と機械学習を分析プラットフォームに統合することで、研究開発プロセスの効率が向上しているようです。この傾向は、新薬や新治療法の発見を促進し、ひいては患者の治療成果の向上につながる可能性があります。さらに、個別化医療への重点化により、より個別化された医療ソリューションへの移行が進んでおり、複雑な生物学的データを解釈するための分析への依存度が高まる可能性がある。加えて、日本の規制枠組みはライフサイエンス分野のイノベーションを支援する方向へ進化している。政府は学界と産業界の連携を促進する取り組みを推進しているようで、これによりより強固な分析エコシステムが構築される可能性がある。組織が戦略的意思決定を推進する上でのデータの価値をますます認識するにつれ、ライフサイエンス分析市場はさらなる拡大が見込まれる。データインサイトによる患者ケアの向上への注力は投資を呼び込み、市場全体の活性化につながる可能性がある。

分析へのAI統合

分析ツールへの人工知能（AI）の組み込みは、ライフサイエンス分析市場を変革している。この技術により予測精度と洞察力が向上し、研究成果を大幅に高められる。日本では、データ分析の効率化と業務効率向上のため、AI駆動型ソリューションの導入が進んでいる。

個別化医療の動向

個別化医療への移行は、ライフサイエンス分析市場を再構築している。分析を活用することで、医療提供者は個々の患者プロファイルに合わせた治療を設計でき、より良い健康成果につながる。日本では、関係者が遺伝的・臨床データに基づく治療戦略の最適化を模索する中、この傾向が勢いを増している。

イノベーションに対する規制支援

日本の規制当局は、ライフサイエンス分野におけるイノベーションを促進する環境を積極的に整えている。この支援は、高度な分析ソリューションの開発と導入を促進する可能性が高い。規制が進化するにつれ、企業は研究開発活動を強化する先端技術の導入をより容易に行えるようになるだろう。

日本のライフサイエンス分析市場の推進要因

ゲノム研究の需要増加

ライフサイエンス分析市場は、日本におけるゲノム研究の需要増加に大きく影響されている。個別化医療の登場により、複雑なゲノムデータを解釈できる分析技術へのニーズが高まっている。ゲノム解析市場は2026年までに20億ドル規模に達すると予測され、堅調な成長軌道を示している。この需要は、個別化治療の必要性と、遺伝情報に基づく疾患感受性の予測能力によって牽引されている。その結果、組織はゲノムデータに関する知見を提供できる解析プラットフォームに投資し、研究能力を強化している。この傾向は、医薬品開発や患者ケアにおけるゲノム知見の価値を認識する組織が増えるにつれ、ライフサイエンス分析市場を後押しする可能性が高い。

研究を支援する政府の取り組み

日本の政府施策は、ライフサイエンス分析市場の形成において極めて重要な役割を果たしている。日本政府は資金援助や政策支援を通じて、ライフサイエンス分野の研究開発を積極的に推進している。例えば、政府は2025年に革新的な研究プロジェクトを支援するため約15億ドルを配分した。こうした取り組みは研究環境を強化するだけでなく、学術機関と民間企業間の連携も促進している。この協働環境は、ライフサイエンス分野のニーズに特化した高度な分析ソリューションの開発を促進します。結果として、政府の取り組みによる投資拡大とイノベーションが、ライフサイエンス分析市場に恩恵をもたらす可能性が高いです。

医薬品開発効率への注目の高まり

日本のライフサイエンス分析市場では、医薬品開発効率の向上への注目が高まっています。製薬企業は研究プロセスの効率化と新薬の市場投入期間短縮のため、分析技術の採用を加速させています。新薬開発の平均コストは約26億ドルに達しており、組織はより効率的な手法を模索している。アナリティクスを活用することで、企業は臨床試験設計の最適化や患者募集戦略の強化が可能となり、最終的に迅速かつ費用対効果の高い医薬品開発につながる。この効率性重視の傾向は、先進的なアナリティクスソリューションへの需要を促進すると予想され、厳しい環境下で競争力を維持しようとする組織の取り組みが、ライフサイエンス・アナリティクス市場の成長を後押しする。

データ処理技術の進歩

日本のライフサイエンス分析市場は、データ処理能力の急速な技術進歩により急成長している。ビッグデータ分析とクラウドコンピューティングの革新により、組織は膨大な生物学的・臨床データを効率的に処理できるようになった。これは特に重要であり、同市場は2025年から2030年にかけて年平均成長率（CAGR）12.5%で拡大すると予測されている。高度なデータ処理ツールはより正確な知見を可能にし、これは医薬品やバイオテクノロジーの研究開発において極めて重要です。その結果、企業は業務効率と意思決定プロセスの改善のために、高度な分析ソリューションへの投資を増加させています。この傾向は継続し、競争優位性を得るために技術を活用しようとする組織が増えるにつれ、ライフサイエンス分析市場のさらなる成長を促進するでしょう。

学界と産業界の連携強化

日本の学界と産業界の連携強化がライフサイエンス分析市場に好影響を与えている。大学や研究機関がバイオテクノロジー企業や製薬企業と提携し、分析能力を活用している。この連携はイノベーションを促進し、ライフサイエンス分野の特定ニーズに合わせた新たな分析ツールの開発を後押ししている。その結果、研究開発における特有の課題に対応する専門的な分析ソリューションの供給が増加している。共同研究により効果的で効率的な分析手法が創出されるため、この傾向はライフサイエンス分析市場全体の環境を強化するだろう。

市場セグメントの洞察

用途別：臨床試験（最大）対創薬（最速成長）

日本のライフサイエンス分析市場は、アプリケーションセグメント間で多様な分布を示しており、臨床試験が最大の市場シェアを占めています。このセグメントは、新薬開発に伴う複雑性と規制要件の高まりから恩恵を受け、試験管理、参加者募集、データ分析に特化した数多くの分析ソリューションを提供しています。一方、創薬分野は技術の進歩とバイオテクノロジー研究への投資拡大により勢いを増しており、分析領域で最も成長が速い分野として位置付けられています。成長トレンドは、医療分野におけるデータ駆動型意思決定、特に予測分析とリアルタイムデータモニタリングへの堅調な需要を示している。精密医療と個別化治療の推進が創薬分野をさらに牽引する一方、臨床試験は業務効率向上のためデジタルトランスフォーメーションを継続的に活用している。さらに、規制圧力とコンプライアンス対応の必要性が両分野における分析技術の統合を促進し、ライフサイエンス革新の未来を形作る役割を確固たるものにしている。

創薬（新興）対臨床試験（主流）

日本のライフサイエンス・アナリティクス市場における応用分野では、確立された枠組みと医薬品開発パイプラインにおける重要性から、臨床試験が主流と認識されている。この分野は、厳格な規制基準へのコンプライアンスを確保しつつ、患者の治療成果を最適化しプロセスを効率化するための厳密なアナリティクスによって発展している。一方、創薬分野は急速に台頭している。AIや機械学習といった先端技術を活用し、研究期間の短縮と創薬候補の特定精度向上を図る。創薬分野の革新性と臨床試験の伝統的な堅牢性がダイナミックに相互作用することで、競争的でありながら補完的な環境が形成され、両セグメントが医療ソリューションの進展に大きく貢献している。

種類別：記述的分析（最大） vs. 予測分析（最速成長）

日本のライフサイエンス分析市場では、記述的分析が各種タイプの中で最大のシェアを占め、データ要約やレポート作成における広範な応用により支配的地位を維持している。一方、予測分析は急速に追い上げている。組織が過去のデータを活用して将来の傾向や結果を予測しようとする動きが強まっているためだ。データ駆動型の意思決定へのこの移行は、ライフサイエンス分野における分析の風景を変えつつあり、ダイナミックな競争環境の形成に寄与している。予測分析の成長は、機械学習とAI技術の進歩によって推進されており、これによりより正確な予測と洞察が可能となっている。患者の治療成果向上と費用対効果の高い医療ソリューションへの需要が、この分野の拡大をさらに後押ししている。ライフサイエンス分野の組織がより高度な分析ツールを採用するにつれ、予測分析の導入は堅調に増加すると予想される一方、記述分析は基本的なレポート作成ニーズの基盤として引き続き重要である。

記述的分析（主流）対認知的分析（新興）

記述的分析は、データ可視化ツールや統計分析を通じて過去のパフォーマンスを明確に把握できる特性から、日本のライフサイエンス分析市場において依然として主流を占めています。この分野は、組織が過去の傾向を理解する上で支援するため、規制順守と業務効率化に不可欠です。一方、コグニティブ分析はAIと機械学習を活用し、非構造化データを分析してより深く実用的な洞察を提供する新興セグメントである。普及段階にあるものの、リアルタイムデータ分析と自然言語処理に基づく予測的洞察を提供することで、ライフサイエンス分野の意思決定プロセスに革命をもたらす可能性を秘めている。組織は研究戦略や患者ケア戦略の強化におけるその価値を認識し始めている。

導入形態別：クラウドベース（最大）対ハイブリッド（急成長）

日本のライフサイエンス分析市場における導入形態セグメントは、多様な価値分布を示している。柔軟性とコスト効率に支えられたクラウドベースソリューションが現在最大のシェアを占め、幅広い組織に支持されている。オンプレミスシステムは、企業がより俊敏なクラウドソリューションへ移行する中で減少傾向にある一方、セキュリティと拡張性の両方のニーズに応えるバランスの取れたアプローチにより、ハイブリッドモデルが注目を集めている。成長トレンドとしては、クラウド技術への投資増加とリモートアクセスの需要拡大を背景に、クラウドベースの展開が優位性を維持すると予想される。組織がオンプレミスとクラウドシステムの両方の利点を組み合わせようとする中、ハイブリッドソリューションは最も成長が速いセグメントである。この成長は、ライフサイエンス分野におけるデータセキュリティとコンプライアンスへの需要高まりに後押しされており、ハイブリッド導入は多くの企業にとって魅力的なソリューションとなっている。

クラウドベース（主流） vs ハイブリッド（新興）

クラウドベース導入は、その拡張性、IT保守コストの削減、研究者や開発者間のグローバルな連携支援能力により、日本のライフサイエンス分析市場で主流モデルとなった。これらのソリューションは迅速な導入とリアルタイムデータへの容易なアクセスを可能にし、ライフサイエンスのようなダイナミックな分野で高い魅力を発揮している。一方、ハイブリッド導入はクラウドとオンプレミスシステムの優れた側面を融合させ、重要な選択肢として台頭している。柔軟性とセキュリティを強化し、機密データをオンサイトで管理しつつ、スケーラブルな分析タスクにクラウドを活用できる。このようなバランスの取れたソリューションの必要性を認識する企業が増えるにつれ、ハイブリッドモデルは急速な成長が見込まれる。

エンドユーザー別：製薬企業（最大）対バイオテクノロジー企業（急成長）

日本のライフサイエンス分析市場において、主要エンドユーザー間の市場シェア分布を見ると、製薬企業が最大の割合を占めており、これは同業者の大規模な研究開発活動に起因する。このセグメントは、創薬・開発プロセスおよび規制順守の強化に向けた分析技術への多額の投資の恩恵を受けている。一方、バイオテクノロジー企業は様々な治療領域で革新を進め、業務効率化と生産性向上のための高度な分析ソリューションを求めることで、急速にシェアを拡大している。エンドユーザーセグメント内の成長傾向は、複雑な生物学的データを処理するために最先端技術と分析を活用するバイオテクノロジー企業の堅調な拡大を示している。この成長は、バイオテック企業と研究機関間の共同研究の急増、および革新的治療法への資金増加によって推進されている。一方、製薬企業は分析能力の強化を継続し、進化する市場ニーズや規制課題への適応を通じて主導的地位の維持を図っている。

製薬企業：主導的 vs. バイオテクノロジー企業：新興

製薬企業は日本のライフサイエンス分析市場におけるエンドユーザーセグメントの主導的勢力であり、膨大なリソースと確立されたインフラを活用して、業務効率を向上させる高度な分析プラットフォームを導入している。これらの企業は、医薬品開発の促進や規制要件への準拠を可能にする知見を得るため、データ分析に多額の投資を行っている。一方、新興プレイヤーと見なされるバイオテクノロジー企業は、革新的治療法や個別化医療に焦点を当て、複雑な生物学的データを効果的に解読するための高度な分析技術を活用することで、急速に存在感を確立している。最新技術を適用する俊敏性により、継続的な進化を遂げているため、市場構造において影響力を増す重要な存在となっている。

主要プレイヤーと競争環境

日本のライフサイエンス分析市場は、急速な技術進歩と医療・研究分野におけるデータ駆動型インサイトへの需要増大により、ダイナミックな競争環境が特徴である。サーモフィッシャーサイエンティフィック（米国）、ロシュ・ホールディングAG（スイス）、イルミナ社（米国）などの主要プレイヤーが最前線に立ち、各社独自の戦略で市場ポジションの強化を図っている。例えば、Thermo Fisher Scientific（米国）は次世代シーケンシング技術と統合型ラボソリューションに焦点を当て、研究開発への継続的投資を通じたイノベーションを重視している。一方、Roche Holding AG（スイス）は診断薬・医薬品分野の強固なポートフォリオを活かし、分析技術を個別化医療に統合することで患者アウトカムの向上を目指している。Illumina Inc（米国）もゲノムデータ分析分野への積極的な進出が顕著であり、これは現在の市場において重要な成長領域と見なされている。

これらの企業が採用する事業戦略は、業務の最適化と市場プレゼンス強化に向けた協調的な取り組みを反映している。特に地域的な需要変動に対応するため、製造の現地化とサプライチェーンの最適化が一般的な戦略として採用されている。市場構造は中程度の分散状態にあり、既存企業と新興企業が混在する競争環境が、イノベーションと協業を促進している。

2025年8月、ロシュ・ホールディングAG（スイス）は、臨床試験向けリアルタイムデータ分析能力強化のため、日本の主要バイオテクノロジー企業との戦略的提携を発表した。この連携により医薬品開発プロセスが効率化され、新治療法の市場投入期間短縮が期待される。こうした提携は、規制環境への対応や業務効率向上のため現地の専門知識を活用する傾向を示している。

2025年9月、イルミナ社（米国）は研究者と医療提供者間のゲノムデータ共有を促進する新たなクラウドベースプラットフォームを立ち上げた。この取り組みは協業強化に加え、イルミナ社をライフサイエンス分野におけるAIとビッグデータ分析統合のリーダーとして位置づける。本施策の戦略的重要性は、研究加速と個別化治療オプションを通じた患者ケアの向上に潜在する可能性にある。

2025年10月、サーモフィッシャーサイエンティフィック（米国）はバイオ製造に特化した最新鋭施設を開設し、日本での事業拡大を図った。同施設は現地バイオ医薬品企業の生産能力拡大を支援することを目的としており、地域成長へのコミットメントと、現代市場で重要性を増すサプライチェーン信頼性強化戦略を裏付けるものである。

2025年11月現在、ライフサイエンス分析市場における競争動向は、デジタル化、持続可能性、AI技術の統合によって大きく左右されている。企業間では、イノベーション推進とサービス提供強化における協業の価値が認識され、戦略的提携がより一般的になりつつある。今後、競争上の差別化は、従来の価格競争から、技術革新、サプライチェーンの回復力、包括的でデータ駆動型のソリューション提供能力への焦点へと移行していく可能性が高い。

業界動向

ここ数ヶ月、日本のライフサイエンス分析市場では注目すべき進展が複数見られた。特に、精密医療と個別化医療への関心の高まりを背景に、高度な分析ソリューションへの需要増加が市場に影響を与えている。サーモフィッシャーサイエンティフィックやロシュといった企業は、分析能力の拡充に向け日本市場へ多額の投資を行っている。2023年7月には、キアジェンが日本の著名研究機関とゲノムデータ分析強化に向けた協業を発表。さらに同年8月には、ダナハー・コーポレーションがバイオ医薬品研究向けに特化した新分析プラットフォームを立ち上げ、日本市場へのコミットメントを強調した。

この著しい市場成長は企業価値にも反映され、イルミナとメルクグループはライフサイエンス分析分野における強固なポートフォリオを背景に、株価の大幅な上昇を記録した。さらに、2023年6月には、LabCorpが分析部門の強化のために日本のバイオテクノロジー企業を買収に成功し、市場における統合が継続していることを示す動きとなりました。この傾向は、2022年9月にアボット・ラボラトリーズが分析サービスの強化のために現地のスタートアップ企業を買収したことからも明らかなように、過去数年間の動向と一致しており、日本のライフサイエンス分析分野がダイナミックかつ急速に進化していることを示しています。

将来の見通し

日本のライフサイエンス分析市場の将来の見通し

日本のライフサイエンス分析市場は、技術の進歩とデータに基づく洞察に対する需要の高まりを背景に、2024 年から 2035 年にかけて年平均 11.1% の成長が見込まれています。

新たな機会は、以下の分野にあります。

個別化医療のための AI 駆動の予測分析ツールの開発。
研究機関向けクラウドベースデータ管理ソリューションの拡充
臨床試験向けリアルタイムデータ統合プラットフォームの導入

2035年までに市場は大幅な成長を達成し、革新的な分析ソリューションのリーダーとしての地位を確立すると予想される。

市場セグメンテーション

日本ライフサイエンス分析市場タイプ別展望

記述的分析
予測分析
処方的分析
認知分析

日本ライフサイエンス分析市場エンドユーザー別展望

製薬会社
バイオテクノロジー企業
医薬品開発受託機関（CRO）
学術機関

日本ライフサイエンス分析市場用途別展望

創薬
臨床試験
ゲノムデータ分析
販売・マーケティング分析
規制コンプライアンス

日本ライフサイエンス分析市場導入形態別展望

オンプレミス
クラウドベース
ハイブリッド

セクションI：エグゼクティブサマリーと主なハイライト
1. 1.1 エグゼクティブサマリー
  1. 1.1.1 市場概要
  2. 1.1.2 主な調査結果
  3. 1.1.3 市場セグメンテーション
  4. 1.1.4 競争環境
  5. 1.1.5 課題と機会
  6. 1.1.6 今後の見通し 2
セクションII：調査範囲、方法論および市場構造
1. 2.1 市場導入
  1. 2.1.1 定義
  2. 2.1.2 調査範囲
    1. 2.1.2.1 調査目的
    2. 2.1.2.2 前提条件
    3. 2.1.2.3 制限事項
2. 2.2 調査方法論
  1. 2.2.1 概要
  2. 2.2.2 データマイニング
  3. 2.2.3 二次調査
  4. 2.2.4 一次調査
    1. 2.2.4.1 一次インタビュー及び情報収集プロセス
    2. 2.2.4.2 一次回答者の内訳
  5. 2.2.5 予測モデル
  6. 2.2.6 市場規模推定
    1. 2.2.6.1 ボトムアップアプローチ
    2. 2.2.6.2 トップダウンアプローチ
  7. 2.2.7 データの三角測量
  8. 2.2.8 検証 3
セクションIII：定性分析
1. 3.1 市場動向
  1. 3.1.1 概要
  2. 3.1.2 推進要因
  3. 3.1.3 抑制要因
  4. 3.1.4 機会
2. 3.2 市場要因分析
  1. 3.2.1 バリューチェーン分析
  2. 3.2.2 ポーターの5つの力分析
    1. 3.2.2.1 供給者の交渉力
    2. 3.2.2.2 購入者の交渉力
    3. 3.2.2.3 新規参入の脅威
    4. 3.2.2.4 代替品の脅威
    5. 3.2.2.5 競合の激しさ
  3. 3.2.3 COVID-19の影響分析
    1. 3.2.3.1 市場への影響分析
    2. 3.2.3.2 地域別影響
    3. 3.2.3.3 機会と脅威の分析 4
セクションIV：定量的分析
1. 4.1 構築、用途別（百万米ドル）
  1. 4.1.1 創薬
  2. 4.1.2 臨床試験
  3. 4.1.3 ゲノムデータ分析
  4. 4.1.4 販売・マーケティング分析
  5. 4.1.5 規制コンプライアンス
2. 4.2 構築、タイプ別（百万米ドル）
  1. 4.2.1 記述的分析
  2. 4.2.2 予測分析
  3. 4.2.3 処方的分析
  4. 4.2.4 認知分析
3. 4.3 構築、導入モード別（百万米ドル）
  1. 4.3.1 オンプレミス
  2. 4.3.2 クラウドベース
  3. 4.3.3 ハイブリッド
4. 4.4 構築、エンドユーザー別（百万米ドル）
  1. 4.4.1 製薬会社
  2. 4.4.2 バイオテクノロジー企業
  3. 4.4.3 受託研究機関
  4. 4.4.4 学術機関 5
セクションV：競合分析
1. 5.1 競合環境
  1. 5.1.1 概要
  2. 5.1.2 競合分析
  3. 5.1.3 市場シェア分析
  4. 5.1.4 建設分野における主要成長戦略
  5. 5.1.5 競合ベンチマーキング
  6. 5.1.6 開発件数に基づく建設分野の主要プレイヤー
  7. 5.1.7 主要な開発動向と成長戦略
    1. 5.1.7.1 新製品発売／サービス展開
    2. 5.1.7.2 合併・買収
    3. 5.1.7.3 ジョイントベンチャー
  8. 5.1.8 主要企業の財務マトリックス
    1. 5.1.8.1 売上高と営業利益
    2. 5.1.8.2 主要企業の研究開発費（2023年）
2. 5.2 企業プロフィール
  1. 5.2.1 Thermo Fisher Scientific (米国)
    1. 5.2.1.1 財務概要
    2. 5.2.1.2 提供製品
    3. 5.2.1.3 主な展開
    4. 5.2.1.4 SWOT 分析
    5. 5.2.1.5 主な戦略
  2. 5.2.2 Abbott Laboratories (米国)
    1. 5.2.2.1 財務概要
    2. 5.2.2.2 提供製品
    3. 5.2.2.3 主な展開
    4. 5.2.2.4 SWOT 分析
    5. 5.2.2.5 主な戦略
  3. 5.2.3 Roche Holding AG (スイス)
    1. 5.2.3.1 財務概要
    2. 5.2.3.2 提供製品
    3. 5.2.3.3 主な展開
    4. 5.2.3.4 SWOT 分析
    5. 5.2.3.5 主な戦略
  4. 5.2.4 Illumina Inc (米国)
    1. 5.2.4.1 財務概要
    2. 5.2.4.2 提供製品
    3. 5.2.4.3 主な展開
    4. 5.2.4.4 SWOT分析
    5. 5.2.4.5 主要戦略
  5. 5.2.5 PerkinElmer Inc (米国)
    1. 5.2.5.1 財務概要
    2. 5.2.5.2 提供製品
    3. 5.2.5.3 主要動向
    4. 5.2.5.4 SWOT分析
    5. 5.2.5.5 主要戦略
  6. 5.2.6 Agilent Technologies Inc（米国）
    1. 5.2.6.1 財務概要
    2. 5.2.6.2 提供製品
    3. 5.2.6.3 主要な動向
    4. 5.2.6.4 SWOT分析
    5. 5.2.6.5 主要戦略
  7. 5.2.7 Merck KGaA（ドイツ）
    1. 5.2.7.1 財務概要
    2. 5.2.7.2 提供製品
    3. 5.2.7.3 主要な動向
    4. 5.2.7.4 SWOT分析
    5. 5.2.7.5 主要戦略
  8. 5.2.8 Bio-Rad Laboratories Inc (米国)
    1. 5.2.8.1 財務概要
    2. 5.2.8.2 提供製品
    3. 5.2.8.3 主要な動向
    4. 5.2.8.4 SWOT分析
    5. 5.2.8.5 主要戦略
  9. 5.2.9 Qiagen N.V. (オランダ)
    1. 5.2.9.1 財務概要
    2. 5.2.9.2 提供製品
    3. 5.2.9.3 主要な進展
    4. 5.2.9.4 SWOT分析
    5. 5.2.9.5 主要戦略

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