目次

第1章 方法論と範囲
1.1 市場セグメンテーションと範囲
1.1.1 用途
1.1.2 地域範囲
1.1.3 推定値と予測期間
1.2 調査方法論
1.3 情報調達
1.3.1 購入データベース
1.3.2 GVR社内データベース
1.3.3. 二次情報源
1.3.4. 一次調査
1.3.5. 一次調査の詳細
1.4. 情報・データ分析
1.5. 市場構築と検証
1.6. モデル詳細
1.7. 二次情報源リスト
1.8. 一次情報源リスト
1.9. 目的
第2章 エグゼクティブサマリー
2.1. 市場見通し
2.2. セグメント見通し
2.2.1. アプリケーション別見通し
2.2.2. 地域別見通し
2.3. 競争環境分析
第3章 ケモインフォマティクス市場の変数、動向及び範囲
3.1. 市場系統展望
3.1.1. 親市場展望
3.1.2. 関連/補助市場展望
3.2. 浸透率及び成長見通しマッピング
3.3. 産業バリューチェーン分析
3.3.1. 償還枠組み
3.4. 市場ダイナミクス
3.4.1. 市場推進要因分析
3.4.2. 市場抑制要因分析
3.5. ケモインフォマティクス市場分析ツール
3.5.1. 業界分析 – ポーターの
3.5.1.1. 供給者の交渉力
3.5.1.2. 購入者の交渉力
3.5.1.3. 代替品の脅威
3.5.1.4. 新規参入の脅威
3.5.1.5. 競争的対立
3.5.2. PESTEL分析
3.5.2.1. 政治的環境
3.5.2.2. 技術的環境
3.5.2.3. 経済的環境
第4章 ケモインフォマティクス：応用分野別推定値とトレンド分析
4.1. ケモインフォマティクス市場：主要ポイント
4.2. ケモインフォマティクス市場：動向と市場シェア分析（2022年および2030年）
4.3. 化学分析
4.3.1. 化学分析市場推定値と予測（2018年～2030年、百万米ドル）
4.4. 創薬
4.4.1. 創薬市場規模予測（2018年～2030年、百万米ドル）
4.5. 創薬検証
4.5.1. 創薬検証市場規模予測（2018年～2030年、百万米ドル）
4.6. その他
4.6.1. その他市場規模予測（2018年～2030年、百万米ドル）
第5章 ケモインフォマティクス市場：地域別予測と動向分析
5.1. 地域別展望
5.2. 地域別ケモインフォマティクス市場：主要市場動向
5.3. 北米
5.3.1. 市場規模予測（2018年～2030年、収益、百万米ドル）
5.3.2. 米国
5.3.2.1. 市場規模予測（2018年～2030年、収益、百万米ドル）
5.3.3. カナダ
5.3.3.1. 市場規模予測（2018年～2030年、収益、百万米ドル）
5.4. 欧州
5.4.1. 英国
5.4.1.1. 市場規模予測（2018年～2030年、収益、百万米ドル）
5.4.2. ドイツ
5.4.2.1. 市場推定値と予測、2018年～2030年（収益、百万米ドル）
5.4.3. フランス
5.4.3.1. 市場推定値と予測、2018年～2030年（収益、百万米ドル）
5.4.4. イタリア
5.4.4.1. 市場推定値と予測、2018年～2030年（収益、百万米ドル）
5.4.5. スペイン
5.4.5.1. 市場推定値と予測、2018年～2030年（収益、百万米ドル）
5.4.6. スウェーデン
5.4.6.1. 市場推定値と予測、2018年～2030年（収益、百万米ドル）
5.4.7. ノルウェー
5.4.7.1. 市場推定値と予測、2018年～2030年（収益、百万米ドル）
5.4.8. デンマーク
5.4.8.1. 市場推定値と予測、2018年～2030年（収益、百万米ドル）
5.5. アジア太平洋地域
5.5.1. 日本
5.5.1.1. 市場推定値と予測、2018年～2030年（収益、百万米ドル）
5.5.2. 中国
5.5.2.1. 市場推定値と予測、2018年～2030年（収益、百万米ドル）
5.5.3. インド
5.5.3.1. 市場推定値と予測、2018年～2030年（収益、百万米ドル）
5.5.4. オーストラリア
5.5.4.1. 市場推定値と予測、2018年～2030年（収益、百万米ドル）
5.5.5. タイ
5.5.5.1. 市場推定値と予測、2018年～2030年（収益、百万米ドル）
5.5.6. 韓国
5.5.6.1. 市場推定値と予測、2018年～2030年（収益、百万米ドル）
5.6. ラテンアメリカ
5.6.1. ブラジル
5.6.1.1. 市場推定値と予測、2018年～2030年（収益、百万米ドル）
5.6.2. メキシコ
5.6.2.1. 市場推定値と予測、2018年～2030年（収益、百万米ドル）
5.6.3. アルゼンチン
5.6.3.1. 市場推定値と予測、2018年～2030年（収益、百万米ドル）
5.7. 中東・アフリカ（MEA）
5.7.1. サウジアラビア
5.7.1.1. 市場規模予測（2018年～2030年、収益、百万米ドル）
5.7.2. 南アフリカ
5.7.2.1. 市場規模予測（2018年～2030年、収益、百万米ドル）
5.7.3. UAE
5.7.3.1. 市場推定値と予測、2018年～2030年（収益、百万米ドル）
5.7.4. クウェート
5.7.4.1. 市場推定値と予測、2018年～2030年（収益、百万米ドル）
第6章 競争環境
6.1. 主要市場参加者別の最近の動向と影響分析
6.2. 市場参加者の分類
6.2.1. BIOVIA（旧Accelrys）
6.2.1.1. 会社概要
6.2.1.2. 財務実績
6.2.1.3. 製品ベンチマーク
6.2.1.4. 戦略的取り組み
6.2.2. ACD/Labs, Inc.
6.2.2.1. 会社概要
6.2.2.2. 財務実績
6.2.2.3. 製品ベンチマーク
6.2.2.4. 戦略的取り組み
6.2.3. Agilent Technologies, Inc.
6.2.3.1. 会社概要
6.2.3.2. 財務実績
6.2.3.3. 製品ベンチマーキング
6.2.3.4. 戦略的取り組み
6.2.4. Cambridgesoft Corp.
6.2.4.1. 会社概要
6.2.4.2. 財務実績
6.2.4.3. 製品ベンチマーキング
6.2.4.4. 戦略的取り組み
6.2.5. ChemAxon, Inc.
6.2.5.1. 会社概要
6.2.5.2. 財務実績
6.2.5.3. 製品ベンチマーキング
6.2.5.4. 戦略的取り組み
6.2.6. バイオ・ラッド・ラボラトリーズ社
6.2.6.1. 会社概要
6.2.6.2. 財務実績
6.2.6.3. 製品ベンチマーキング
6.2.6.4. 戦略的取り組み
6.2.7. シュレーディンガー社
6.2.7.1. 会社概要
6.2.7.2. 財務実績
6.2.7.3. 製品ベンチマーキング
6.2.7.4. 戦略的取り組み
6.2.8. Molecular Discovery Ltd.
6.2.8.1. 会社概要
6.2.8.2. 財務実績
6.2.8.3. 製品ベンチマーキング
6.2.8.4. 戦略的取り組み

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope
1.1. Market Segmentation & Scope
1.1.1. Application
1.1.2. Regional scope
1.1.3. Estimates and forecast timeline
1.2. Research Methodology
1.3. Information Procurement
1.3.1. Purchased database
1.3.2. GVR’s internal database
1.3.3. Secondary sources
1.3.4. Primary research
1.3.5. Details of primary research
1.4. Information or Data Analysis
1.5. Market Formulation & Validation
1.6. Model Details
1.7. List of Secondary Sources
1.8. List of Primary Sources
1.9. Objectives
Chapter 2. Executive Summary
2.1. Market Outlook
2.2. Segment Outlook
2.2.1. Application outlook
2.2.2. Regional outlook
2.3. Competitive Insights
Chapter 3. Chemoinformatics Market Variables, Trends & Scope
3.1. Market Lineage Outlook
3.1.1. Parent market outlook
3.1.2. Related/ancillary market outlook
3.2. Penetration & Growth Prospect Mapping
3.3. Industry Value Chain Analysis
3.3.1. Reimbursement framework
3.4. Market Dynamics
3.4.1. Market driver analysis
3.4.2. Market restraint analysis
3.5. Chemoinformatics Market Analysis Tools
3.5.1. Industry Analysis - Porter’s
3.5.1.1. Supplier power
3.5.1.2. Buyer power
3.5.1.3. Substitution threat
3.5.1.4. Threat of new entrant
3.5.1.5. Competitive rivalry
3.5.2. PESTEL Analysis
3.5.2.1. Political landscape
3.5.2.2. Technological landscape
3.5.2.3. Economic landscape
Chapter 4. Chemoinformatics : Application Estimates & Trend Analysis
4.1. Chemoinformatics Market: Key Takeaways
4.2. Chemoinformatics Market: Movement & Market Share Analysis, 2022 & 2030
4.3. Chemical Analysis
4.3.1. Chemical analysis market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
4.4. Drug Discovery
4.4.1. Drug discovery market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
4.5. Drug Validation
4.5.1. Drug validation market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
4.6. Others
4.6.1. Others market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
Chapter 5. Chemoinformatics Market: Regional Estimates & Trend Analysis
5.1. Regional Outlook
5.2. Chemoinformatics Market by Region: Key Marketplace Takeaway
5.3. North America
5.3.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.3.2. U.S.
5.3.2.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.3.3. Canada
5.3.3.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.4. Europe
5.4.1. UK
5.4.1.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.4.2. Germany
5.4.2.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.4.3. France
5.4.3.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.4.4. Italy
5.4.4.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.4.5. Spain
5.4.5.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.4.6. Sweden
5.4.6.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.4.7. Norway
5.4.7.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.4.8. Denmark
5.4.8.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.5. Asia Pacific
5.5.1. Japan
5.5.1.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.5.2. China
5.5.2.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.5.3. India
5.5.3.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.5.4. Australia
5.5.4.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.5.5. Thailand
5.5.5.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.5.6. South Korea
5.5.6.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.6. Latin America
5.6.1. Brazil
5.6.1.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.6.2. Mexico
5.6.2.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.6.3. Argentina
5.6.3.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.7. MEA
5.7.1. Saudi Arabia
5.7.1.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.7.2. South Africa
5.7.2.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.7.3. UAE
5.7.3.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.7.4. Kuwait
5.7.4.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
Chapter 6. Competitive Landscape
6.1. Recent Developments & Impact Analysis, By Key Market Participants
6.2. Market Participant Categorization
6.2.1. BIOVIA (formerly Accelrys)
6.2.1.1. Company overview
6.2.1.2. Financial performance
6.2.1.3. Product benchmarking
6.2.1.4. Strategic initiatives
6.2.2. ACD/Labs, Inc.
6.2.2.1. Company overview
6.2.2.2. Financial performance
6.2.2.3. Product benchmarking
6.2.2.4. Strategic initiatives
6.2.3. Agilent Technologies, Inc.
6.2.3.1. Company overview
6.2.3.2. Financial performance
6.2.3.3. Product benchmarking
6.2.3.4. Strategic initiatives
6.2.4. Cambridgesoft Corp.
6.2.4.1. Company overview
6.2.4.2. Financial performance
6.2.4.3. Product benchmarking
6.2.4.4. Strategic initiatives
6.2.5. ChemAxon, Inc.
6.2.5.1. Company overview
6.2.5.2. Financial performance
6.2.5.3. Product benchmarking
6.2.5.4. Strategic initiatives
6.2.6. Bio-Rad Laboratories, Inc.
6.2.6.1. Company overview
6.2.6.2. Financial performance
6.2.6.3. Product benchmarking
6.2.6.4. Strategic initiatives
6.2.7. Schrödinger, LLC
6.2.7.1. Company overview
6.2.7.2. Financial performance
6.2.7.3. Product benchmarking
6.2.7.4. Strategic initiatives
6.2.8. Molecular Discovery Ltd.
6.2.8.1. Company overview
6.2.8.2. Financial performance
6.2.8.3. Product benchmarking
6.2.8.4. Strategic initiatives

※参考情報 ケモインフォマティクスとは、化学情報学の一分野であり、化学データや化合物に関する情報を扱うための計算手法や方法論を提供する科学のことです。具体的には、化合物の構造、性質、反応経路、そして生物学的活性などの情報をデジタル化し、解析するための技術やツールを用いることを指します。ケモインフォマティクスは、情報科学、化学、統計学、計算科学などが交差する領域であり、これらの知識を統合することで、化学に関する問題を解決するための強力な手段となります。 この分野では、主に分子の構造情報を数値化し、コンピュータ上で解析可能なデータとして扱います。構造情報は、分子の立体構造や化学的性質を表すために重要な役割を果たします。ケモインフォマティクスでは、分子の特性を予測するためのモデル構築、データの可視化、データベースの管理、そして機械学習技術の応用などが行われます。 ケモインフォマティクスにはいくつかの主要な種類があります。まず、構造ベースのケモインフォマティクスは、分子の三次元構造や化学的構造を分析し、特定の性質や活動について予測を行います。次に、データベースとデータマイニングは、化学的なデータを蓄積したデータベースから有用な情報を抽出する技術です。さらに、QSAR（Quantitative Structure-Activity Relationship）モデルは、分子の構造とその生物学的活性との関係を定量的に表す手法で、化合物のスクリーニングや新薬の設計に利用されます。 ケモインフォマティクスの用途は多岐にわたります。製薬業界においては、新薬の発見や開発過程において重要な役割を果たしています。ケモインフォマティクスを活用することで、化合物の選別や作用機序の理解を迅速に行うことができ、労力とコストの削減につながります。また、環境科学においても、有害物質の予測や環境リスク評価に利用されています。さらに、化学研究の基礎データを整備し、新しい化合物の設計を可能にすることから、材料科学やバイオテクノロジーの分野でも広く応用されています。 関連技術としては、分子モデリングやシミュレーション、機械学習、人工知能（AI）、およびビッグデータ解析が挙げられます。分子モデリングは理論的な化学を基にした手法で、化合物のモデリングやシミュレーションを通じて、その性質を理解し予測するのに用いられます。機械学習やAIは、膨大な化学データからパターンを見つけ出し、予測モデルを生成するための強力なツールです。これにより、従来の方法では困難だった解析が可能となり、新たな知見を得る手助けをします。 現在、ケモインフォマティクスは急速に発展しており、新しいアルゴリズムやソフトウェア、データベースの開発が進められています。これにより、より高精度な予測が可能になり、膨大なデータを効率的に処理することができるようになっています。また、オープンサイエンスの推進により、研究結果やデータの共有が進んでおり、国際的な研究コラボレーションが活発化しています。 今後もケモインフォマティクスは、化学研究や産業において重要な役割を果たし続けると考えられています。新しい材料や医薬品の開発、環境問題の解決など、さまざまな課題に対して、ケモインフォマティクスの知見と技術が役立つことが期待されています。そのため、関連分野における専門知識の習得や、新たな技術の導入がますます重要になっていくでしょう。