第1章：はじめに
1.1. レポート概要
1.2. 主要市場セグメント
1.3. ステークホルダーへの主な利点
1.4. 調査方法論
1.4.1. 一次調査
1.4.2. 二次調査
1.4.3. アナリストツールとモデル
第2章：エグゼクティブサマリー
2.1. CXOの視点
第3章：市場概要
3.1. 市場定義と範囲
3.2. 主な調査結果
3.2.1. 主要な影響要因
3.2.2. 主要な投資分野
3.3. ポーターの5つの力分析
3.3.1. 供給者の交渉力の弱さ
3.3.2. 新規参入の脅威が低い
3.3.3. 代替品の脅威が低い
3.3.4. 競争の激しさが低い
3.3.5. 購買者の交渉力が低い
3.4. 市場ダイナミクス
3.4.1. 推進要因
3.4.1.1. バイオシミュレーションソフトウェアの採用拡大
3.4.1.2. バイオシミュレーションソフトウェアの技術的進歩
3.4.1.3. 創薬・開発コスト削減需要の増加
3.4.2. 抑制要因
3.4.2.1. 標準化と相互運用性の欠如
3.4.3. 機会
3.4.3.1. バイオシミュレーションの応用拡大と個別化医療需要の増加
3.5. 市場へのCOVID-19影響分析
第4章：製品別バイオシミュレーション市場
4.1. 概要
4.1.1. 市場規模と予測
4.2. ソフトウェア
4.2.1. 主要市場動向、成長要因および機会
4.2.2. 地域別市場規模と予測
4.2.3. 国別市場シェア分析
4.3. サービス
4.3.1. 主要市場動向、成長要因および機会
4.3.2. 地域別市場規模と予測
4.3.3. 国別市場シェア分析
第5章：バイオシミュレーション市場、用途別
5.1. 概要
5.1.1. 市場規模と予測
5.2. 医薬品開発
5.2.1. 主要市場動向、成長要因および機会
5.2.2. 地域別市場規模と予測
5.2.3. 国別市場シェア分析
5.3. 創薬
5.3.1. 主要市場動向、成長要因および機会
5.3.2. 地域別市場規模と予測
5.3.3. 国別市場シェア分析
5.4. その他
5.4.1. 主要市場動向、成長要因および機会
5.4.2. 地域別市場規模と予測
5.4.3. 国別市場シェア分析
第6章：デリバリーモデル別バイオシミュレーション市場
6.1. 概要
6.1.1. 市場規模と予測
6.2. サブスクリプションモデル
6.2.1. 主要市場動向、成長要因および機会
6.2.2. 地域別市場規模と予測
6.2.3. 国別市場シェア分析
6.3. 所有モデル
6.3.1. 主要市場動向、成長要因および機会
6.3.2. 地域別市場規模と予測
6.3.3. 国別市場シェア分析
第7章：エンドユーザー別バイオシミュレーション市場
7.1. 概要
7.1.1. 市場規模と予測
7.2. 製薬・バイオテクノロジー企業
7.2.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.2.2. 地域別市場規模と予測
7.2.3. 国別市場シェア分析
7.3. 受託研究機関（CRO）
7.3.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.3.2. 地域別市場規模と予測
7.3.3. 国別市場シェア分析
7.4. 学術・研究機関
7.4.1. 主要市場動向、成長要因および機会
7.4.2. 地域別市場規模と予測
7.4.3. 国別市場シェア分析
第8章：バイオシミュレーション市場（地域別）
8.1. 概要
8.1.1. 地域別市場規模と予測
8.2. 北米
8.2.1. 主要市場動向、成長要因および機会
8.2.2. 製品別市場規模と予測
8.2.3. 用途別市場規模と予測
8.2.4. 提供モデル別市場規模と予測
8.2.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.2.6. 国別市場規模と予測
8.2.6.1. 米国
8.2.6.1.1. 製品別市場規模と予測
8.2.6.1.2. 用途別市場規模と予測
8.2.6.1.3. 提供モデル別市場規模と予測
8.2.6.1.4. エンドユーザー別市場規模と予測
8.2.6.2. カナダ
8.2.6.2.1. 製品別市場規模と予測
8.2.6.2.2. 用途別市場規模と予測
8.2.6.2.3. 提供モデル別市場規模と予測
8.2.6.2.4. エンドユーザー別市場規模と予測
8.2.6.3. メキシコ
8.2.6.3.1. 製品別市場規模と予測
8.2.6.3.2. 用途別市場規模と予測
8.2.6.3.3. 提供モデル別市場規模と予測
8.2.6.3.4. エンドユーザー別市場規模と予測
8.3. ヨーロッパ
8.3.1. 主要市場動向、成長要因および機会
8.3.2. 製品別市場規模と予測
8.3.3. 用途別市場規模と予測
8.3.4. 提供モデル別市場規模と予測
8.3.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.3.6. 国別市場規模と予測
8.3.6.1. ドイツ
8.3.6.1.1. 製品別市場規模と予測
8.3.6.1.2. 用途別市場規模と予測
8.3.6.1.3. 提供モデル別市場規模と予測
8.3.6.1.4. エンドユーザー別市場規模と予測
8.3.6.2. フランス
8.3.6.2.1. 製品別市場規模と予測
8.3.6.2.2. 用途別市場規模と予測
8.3.6.2.3. 提供モデル別市場規模と予測
8.3.6.2.4. エンドユーザー別市場規模と予測
8.3.6.3. イギリス
8.3.6.3.1. 製品別市場規模と予測
8.3.6.3.2. 用途別市場規模と予測
8.3.6.3.3. 提供モデル別市場規模と予測
8.3.6.3.4. エンドユーザー別市場規模と予測
8.3.6.4. イタリア
8.3.6.4.1. 製品別市場規模と予測
8.3.6.4.2. 用途別市場規模と予測
8.3.6.4.3. 提供モデル別市場規模と予測
8.3.6.4.4. エンドユーザー別市場規模と予測
8.3.6.5. スペイン
8.3.6.5.1. 製品別市場規模と予測
8.3.6.5.2. 用途別市場規模と予測
8.3.6.5.3. 提供モデル別市場規模と予測
8.3.6.5.4. エンドユーザー別市場規模と予測
8.3.6.6. その他の欧州諸国
8.3.6.6.1. 製品別市場規模と予測
8.3.6.6.2. 用途別市場規模と予測
8.3.6.6.3. 提供モデル別市場規模と予測
8.3.6.6.4. エンドユーザー別市場規模と予測
8.4. アジア太平洋地域
8.4.1. 主要市場動向、成長要因および機会
8.4.2. 製品別市場規模と予測
8.4.3. 用途別市場規模と予測
8.4.4. 提供モデル別市場規模と予測
8.4.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.4.6. 国別市場規模と予測
8.4.6.1. 日本
8.4.6.1.1. 製品別市場規模と予測
8.4.6.1.2. 用途別市場規模と予測
8.4.6.1.3. 提供モデル別市場規模と予測
8.4.6.1.4. エンドユーザー別市場規模と予測
8.4.6.2. 中国
8.4.6.2.1. 製品別市場規模と予測
8.4.6.2.2. 用途別市場規模と予測
8.4.6.2.3. 提供モデル別市場規模と予測
8.4.6.2.4. エンドユーザー別市場規模と予測
8.4.6.3. オーストラリア
8.4.6.3.1. 製品別市場規模と予測
8.4.6.3.2. 用途別市場規模と予測
8.4.6.3.3. 提供モデル別市場規模と予測
8.4.6.3.4. エンドユーザー別市場規模と予測
8.4.6.4. インド
8.4.6.4.1. 製品別市場規模と予測
8.4.6.4.2. 用途別市場規模と予測
8.4.6.4.3. 提供モデル別市場規模と予測
8.4.6.4.4. エンドユーザー別市場規模と予測
8.4.6.5. 韓国
8.4.6.5.1. 製品別市場規模と予測
8.4.6.5.2. 用途別市場規模と予測
8.4.6.5.3. 提供モデル別市場規模と予測
8.4.6.5.4. エンドユーザー別市場規模と予測
8.4.6.6. アジア太平洋地域その他
8.4.6.6.1. 製品別市場規模と予測
8.4.6.6.2. 用途別市場規模と予測
8.4.6.6.3. 提供モデル別市場規模と予測
8.4.6.6.4. エンドユーザー別市場規模と予測
8.5. LAMEA地域
8.5.1. 主要市場動向、成長要因および機会
8.5.2. 製品別市場規模と予測
8.5.3. アプリケーション別市場規模と予測
8.5.4. デリバリーモデル別市場規模と予測
8.5.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.5.6. 国別市場規模と予測
8.5.6.1. ラテンアメリカ
8.5.6.1.1. 製品別市場規模と予測
8.5.6.1.2. アプリケーション別市場規模と予測
8.5.6.1.3. 提供モデル別市場規模と予測
8.5.6.1.4. エンドユーザー別市場規模と予測
8.5.6.2. 中東
8.5.6.2.1. 製品別市場規模と予測
8.5.6.2.2. 用途別市場規模と予測
8.5.6.2.3. 提供モデル別市場規模と予測
8.5.6.2.4. エンドユーザー別市場規模と予測
8.5.6.3. アフリカ
8.5.6.3.1. 製品別市場規模と予測
8.5.6.3.2. 用途別市場規模と予測
8.5.6.3.3. 提供モデル別市場規模と予測
8.5.6.3.4. エンドユーザー別市場規模と予測
第9章：競争環境
9.1. はじめに
9.2. 主な成功戦略
9.3. トップ10企業の製品マッピング
9.4. 競争ダッシュボード
9.5. 競争ヒートマップ
9.6. 2022年における主要企業のポジショニング
第10章：企業プロファイル
10.1. Certara, Inc.
10.1.1. 会社概要
10.1.2. 主要幹部
10.1.3. 会社概要
10.1.4. 事業セグメント
10.1.5. 製品ポートフォリオ
10.1.6. 業績
10.1.0. 主要な戦略的動向と展開
10.2. ダッソー・システムズ
10.2.1. 会社概要
10.2.2. 主要幹部
10.2.3. 会社概要
10.2.4. 事業セグメント
10.2.5. 製品ポートフォリオ
10.2.6. 業績
10.3. シミュレーションズ・プラス社
10.3.1. 会社概要
10.3.2. 主要幹部
10.3.3. 会社概要
10.3.4. 事業セグメント
10.3.5. 製品ポートフォリオ
10.3.6. 業績
10.3.0. 主要な戦略的動向と展開
10.4. Genedata AG
10.4.1. 会社概要
10.4.2. 主要幹部
10.4.3. 会社概要
10.4.4. 事業セグメント
10.4.5. 製品ポートフォリオ
10.4.0. 主要な戦略的動向と展開
10.5. SimBioSys
10.5.1. 会社概要
10.5.2. 主要幹部
10.5.3. 会社概要
10.5.4. 事業セグメント
10.5.5. 製品ポートフォリオ
10.6. フィジオミクス・プラクティス
10.6.1. 会社概要
10.6.2. 主要幹部
10.6.3. 会社概要
10.6.4. 事業セグメント
10.6.5. 製品ポートフォリオ
10.6.6. 業績
10.7. INOSIM Software GmbH
10.7.1. 会社概要
10.7.2. 主要幹部
10.7.3. 会社概要
10.7.4. 事業セグメント
10.7.5. 製品ポートフォリオ
10.8. VeriSIM Life
10.8.1. 会社概要
10.8.2. 主要幹部
10.8.3. 会社概要
10.8.4. 事業セグメント
10.8.5. 製品ポートフォリオ
10.8.0. 主要な戦略的動向と展開
10.9. Schrodinger, Inc.
10.9.1. 会社概要
10.9.2. 主要幹部
10.9.3. 会社概要
10.9.4. 事業セグメント
10.9.5. 製品ポートフォリオ
10.9.6. 業績
10.9.0. 主要な戦略的動向と進展
10.10. Cadence Design Systems, Inc.
10.10.1. 会社概要
10.10.2. 主要幹部
10.10.3. 会社概要
10.10.4. 事業セグメント
10.10.5. 製品ポートフォリオ
10.10.6. 業績
10.10.0. 主要な戦略的動向と展開
| ※参考情報 バイオシミュレーションとは、生物学的プロセスや現象をコンピュータ上でモデル化し、シミュレーションを通じて理解や予測を行う技術です。この手法は、薬剤開発、疾病メカニズムの解明、バイオテクノロジーの研究など、さまざまな分野で活用されています。バイオシミュレーションは、複雑な生物システムを数学的にモデル化することから始まり、シミュレーションを通じてその挙動を予測したり、実験結果を確認したりすることで、理論的な理解を深めることを目指します。 バイオシミュレーションの主な概念として、「モデリング」と「シミュレーション」があります。モデリングは、生物現象を数学的あるいは計算機科学的手法で表現する過程です。この段階では、対象となるシステムの構成要素や相互作用を特定し、それを数式やアルゴリズムとして表します。一方、シミュレーションは、作成したモデルをもとにコンピュータ上で実行し、時間の進行とともにどのように変化するかを観察する過程です。 バイオシミュレーションには、さまざまな種類があります。例えば、分子動力学シミュレーションは、分子の動きを原子レベルで解析する手法であり、特に薬剤とターゲットの相互作用を理解するのに役立ちます。さらに、マルコフ過程やオミクスデータを用いたシステム生物学的アプローチも存在します。これらは、細胞や組織の動的な相互作用を捉えるのに適しています。また、人口動態モデルや疫学モデルもバイオシミュレーションの一環であり、集団の健康や病気の広がりを予測する際に利用されます。 バイオシミュレーションの用途は多岐にわたります。薬剤開発では、候補化合物の効果や副作用を予測し、臨床試験に進む前にリスクを評価します。また、疾患の理解を深めるために、シミュレーションを利用して疾患の進行や治療効果を予測することも可能です。バイオテクノロジーの分野では、遺伝子編集技術などの新しい手法の効果を事前に評価するために、シミュレーションが利用されています。 バイオシミュレーションに関連する技術も重要です。高性能計算技術やビッグデータ解析技術の進化により、より複雑なモデルを扱えるようになり、よりリアルなシミュレーション結果が得られるようになっています。さらに、機械学習や人工知能の技術を取り入れることで、モデルの精度向上や新しい知見の発見が促進されています。これにより、未知の生物現象を探求したり、大量のデータから有用なパターンを導き出したりすることが可能になります。 しかし、バイオシミュレーションには課題も存在します。一つは、生物システムの複雑さに起因するもので、モデルの不確実性や限界があります。生物は単なる数式で完全に表現できないため、シミュレーション結果には一定の誤差が含まれます。また、実験結果との整合性が求められるため、実際のデータとモデルの調整が重要です。このため、科学者や研究者はシミュレーションを行う際、実験データとの比較を行い、モデルの妥当性を保持する必要があります。 バイオシミュレーションは、今後ますますその重要性を増すと考えられています。生物学的な現象の理解と応用に貢献し、新しい治療法や技術の開発を加速させることが期待されています。そのため、バイオシミュレーション技術の発展は、医学、薬学、生物学、環境科学など、さまざまな分野での研究や実用化において重要な役割を果たしています。 |
