1. 方法論と範囲
1.1. 調査方法
1.2. 調査目的と調査範囲
2. 定義と概要
3. エグゼクティブ・サマリー
3.1. 製品タイプ別スニペット
3.2. 用途別スニペット
3.3. 構成別スニペット
3.4. エンドユーザー別スニペット
3.5. 地域別スニペット
4. ダイナミクス
4.1. 影響要因
4.1.1. 推進要因
4.1.1.1. 睡眠障害の有病率の上昇
4.1.1.2. デバイスの進歩の台頭
4.1.2. 阻害要因
4.1.2.1. 機器に関する課題
4.1.2.2. XX
4.1.3. 機会
4.1.4. 影響分析
5. 産業分析
5.1. ポーターのファイブフォース分析
5.2. サプライチェーン分析
5.3. 価格分析
5.4. 規制分析
5.5. 特許分析
5.6. PESTLE分析
5.7. SWOT分析
5.8. DMI意見
6. COVID-19分析
6.1. COVID-19の分析
6.1.1. COVID以前のシナリオ
6.1.2. COVID中のシナリオ
6.1.3. COVID後のシナリオ
6.2. COVID中の価格ダイナミクス-19
6.3. 需給スペクトラム
6.4. パンデミック時の市場に関連する政府の取り組み
6.5. メーカーの戦略的取り組み
6.6. 結論
7. 製品タイプ別
7.1. はじめに
7.1.1. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）, 製品タイプ別
7.1.2. 市場魅力度指数（製品タイプ別
7.2. アクチグラフセンサ
7.2.1. 序論
7.2.2. 市場規模分析と前年比成長率分析 (%)
7.3. 睡眠ポリグラフ装置
8. 用途別
8.1.1. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）, アプリケーション別
8.1.2. 市場魅力度指数、用途別
8.2. 睡眠モニタリング
8.2.1. はじめに
8.2.2. 市場規模分析と前年比成長率分析 (%)
8.3. フィットネスモニタリング
8.4. 疾病モニタリング
8.5. 臨床研究
8.6. その他
9. 構成別
9.1. はじめに
9.1.1. 市場規模分析と前年比成長率分析（%）, 構成別
9.1.2. 市場魅力度指数, 構成別
9.2. リストバンド
9.2.1. はじめに
9.2.2. 市場規模分析と前年比成長率分析(%)
9.3. ネック＆ヘッドバンド
9.4. センサーキャップ
9.5. その他
10. エンドユーザー別
10.1. はじめに
10.1.1. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）, エンドユーザー別
10.1.2. 市場魅力度指数、エンドユーザー別
10.2. 病院・クリニック*市場
10.2.1. 序論
10.2.1.1. 市場規模分析と前年比成長率分析(%)
10.3. ホームケア
10.4. 外来手術センター
10.5. その他
11. 地域別
11.1. はじめに
11.1.1. 地域別市場規模分析および前年比成長率分析(%)
11.1.2. 市場魅力度指数、地域別
11.2. 北米
11.2.1. 序論
11.2.2. 主な地域別ダイナミクス
11.2.3. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）, 製品タイプ別
11.2.4. 市場規模分析とYoY成長率分析（%）, アプリケーション別
11.2.5. 市場規模分析および前年比成長率分析 (%)、構成別
11.2.6. 市場規模分析および前年比成長率分析 (%)、エンドユーザー別
11.2.7. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、国別
11.2.7.1. 米国
11.2.7.2. カナダ
11.2.7.3. メキシコ
11.3. ヨーロッパ
11.3.1. はじめに
11.3.2. 主な地域別動向
11.3.3. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）, 製品タイプ別
11.3.4. 市場規模分析および前年比成長率分析 (%)、用途別
11.3.5. 市場規模分析および前年比成長率分析 (%)、構成別
11.3.6. 市場規模分析および前年比成長率分析 (%)、エンドユーザー別
11.3.7. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、国別
11.3.7.1. ドイツ
11.3.7.2. イギリス
11.3.7.3. フランス
11.3.7.4. イタリア
11.3.7.5. スペイン
11.3.7.6. その他のヨーロッパ
11.4. 南米
11.4.1. はじめに
11.4.2. 地域別主要市場
11.4.3. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）, 製品タイプ別
11.4.4. 市場規模分析および前年比成長率分析 (%)、用途別
11.4.5. 市場規模分析および前年比成長率分析 (%)、構成別
11.4.6. 市場規模分析および前年比成長率分析 (%)、エンドユーザー別
11.4.7. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、国別
11.4.7.1. ブラジル
11.4.7.2. アルゼンチン
11.4.7.3. その他の南米諸国
11.5. アジア太平洋
11.5.1. はじめに
11.5.2. 主な地域別ダイナミクス
11.5.3. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）, 製品タイプ別
11.5.4. 市場規模分析とYoY成長率分析（%）, アプリケーション別
11.5.5. 市場規模分析および前年比成長率分析 (%)、構成別
11.5.6. 市場規模分析および前年比成長率分析 (%)、エンドユーザー別
11.5.7. 市場規模分析および前年比成長率分析(%)、国別
11.5.7.1. 中国
11.5.7.2. インド
11.5.7.3. 日本
11.5.7.4. 韓国
11.5.7.5. その他のアジア太平洋地域
11.6. 中東・アフリカ
11.6.1. 序論
11.6.2. 主な地域別ダイナミクス
11.6.3. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）, 製品タイプ別
11.6.4. 市場規模分析および前年比成長率分析 (%)、用途別
11.6.5. 市場規模分析および前年比成長率分析 (%)、構成別
11.6.6. 市場規模分析および前年比成長率分析 (%)、エンドユーザー別
12. 競合情勢
12.1. 競争シナリオ
12.2. 市場ポジショニング／シェア分析
12.3. M&A分析
13. 企業プロフィール
13.1. Koninklijke Philips N.V. *.
13.1.1. 会社概要
13.1.2. 製品ポートフォリオと内容
13.1.3. 財務概要
13.1.4. 主な展開
13.2. Neurocare Group
13.3. Cadwell Laboratories Inc.
13.4. SOMNOmedics GmbH
13.5. ActiGraph LLC
13.6. Advanced Brain Monitoring Inc.
13.7. Nox Medical
13.8. BMC
13.9. Cidelec
13.10. Compumedics
リストは網羅的ではありません
14. 付録
14.1. コンピュメディックスについて
14.2. お問い合わせ
| ※参考情報 アクチグラフセンサーとポリソムノグラフィー（PSG）デバイスは、睡眠や活動のモニタリングに用いられる重要な機器です。これらのデバイスは、臨床研究や日常生活での健康管理において大きな役割を果たしています。ここでは、これらのデバイスの定義、種類、用途、関連技術について詳しく説明します。 アクチグラフセンサーは、身体の動きを計測するためのデバイスです。主に加速度センサーを用いており、個人の活動レベルを定量化するのに適しています。アクチグラフセンサーは、小型で携帯性に優れた設計が特徴で、腕時計式やクリップ式のものが一般的です。このデバイスは、数日から数週間にわたり連続してデータを取得できるため、長期的な活動パターンの分析が可能です。 一方、ポリソムノグラフィー（PSG）デバイスは、睡眠の質を評価するための臨床機器です。PSGは、複数の生理学的データを同時に記録します。具体的には、脳波（EEG）、眼球運動（EOG）、筋電図（EMG）、呼吸パターン、酸素飽和度などを測定します。これにより、睡眠の段階や、無呼吸症候群などの睡眠障害の診断に供されます。PSGは通常、専門の睡眠クリニックで行われ、睡眠の状況を詳細に把握することができます。 アクチグラフセンサーとPSGデバイスは、それぞれに異なる用途があります。アクチグラフセンサーは、主にライフスタイルに関するデータを収集し、個人の運動量や活動パターンを評価するために使われます。このデータは、健康促進プログラムの効果を評価したり、肥満や生活習慣病のリスク要因を把握するために非常に有用です。また、アスリートのトレーニング効果や、リハビリテーションの進捗をモニタリングするためにも使用されます。 一方、PSGデバイスは、医学的な診断に特化しており、特に睡眠障害の特定と治療に用いられます。患者が睡眠中にさまざまな生理的データを記録することで、医師は睡眠の質を分析し、適切な治療法を提案することができます。また、睡眠研究においても、PSGは睡眠のメカニズムを理解するための重要な手段コアになります。 関連技術についても触れておきます。アクチグラフセンサーは、BluetoothやWi-Fiを用いてデータをスマートフォンやコンピュータに送信することができ、リアルタイムでのデータ解析やフィードバックが可能です。最近では、アプリケーションと連動した製品も多く、ユーザーは自分の健康状態を簡単に把握することができます。 PSGデバイスに関しても、テクノロジーの進化によって非侵襲的なモニタリングが進んでいます。ウェアラブルデバイスや、スマート枕などを使用することで、自宅での睡眠測定が可能になり、従来の病院での検査に頼らずに睡眠の質を把握できる選択肢が増えています。 さらに、機械学習や人工知能（AI）の技術が導入されることで、より精緻なデータ分析が可能になりつつあります。これにより、個別の健康状態に基づいたカスタマイズされた提案や、早期のアラート機能が実現してきています。 このように、アクチグラフセンサーとPSGデバイスは、異なる特徴と用途を持つものの、共に人々の健康管理や睡眠研究に寄与する重要な役割を果たしています。今後もこれらのデバイスは進化し、より多くの人々の生活の質を向上させるためのツールとして期待されています。 |
