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. 主要な調査結果
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. 新規参入の脅威の低さ
3.3.3. 代替品の脅威の低さ
3.3.4. 競争の激しさの低さ
3.3.5. 購入者の交渉力の弱さ
3.4. 市場ダイナミクス
3.4.1. 推進要因
3.4.1.1. 慢性疾患の有病率の上昇
3.4.1.2. 高齢者人口の増加
3.4.1.3. デジタルバイオマーカーに関連する利点
3.4.2. 抑制要因
3.4.2.1. データセキュリティ問題
3.4.3. 機会
3.4.3.1. 市場プレイヤーによる製品承認数および製品発売数の増加
3.4.3.2. 市場プレイヤーの高い存在感
3.5. 市場に対するCOVID-19の影響分析
第4章：デジタルバイオマーカー市場（タイプ別）
4.1. 概要
4.1.1. 市場規模と予測
4.2. ウェアラブル
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. モバイルアプリケーション
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
4.4. その他
4.4.1. 主要市場動向、成長要因および機会
4.4.2. 地域別市場規模と予測
4.4.3. 国別市場シェア分析
第5章：デジタルバイオマーカー市場（用途別）
5.1. 概要
5.1.1. 市場規模と予測
5.2. 心血管疾患
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. 糖尿病
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. 神経疾患
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
5.5. 呼吸器疾患
5.5.1. 主要市場動向、成長要因および機会
5.5.2. 地域別市場規模と予測
5.5.3. 国別市場シェア分析
5.6. その他
5.6.1. 主要市場動向、成長要因および機会
5.6.2. 地域別市場規模と予測
5.6.3. 国別市場シェア分析
第6章：臨床実践別デジタルバイオマーカー市場
6.1. 概要
6.1.1. 市場規模と予測
6.2. モニタリング
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. 診断
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
6.4. 予後診断
6.4.1. 主要市場動向、成長要因および機会
6.4.2. 地域別市場規模と予測
6.4.3. 国別市場シェア分析
第7章：エンドユーザー別デジタルバイオマーカー市場
7.1. 概要
7.1.1. 市場規模と予測
7.2. 医療提供者
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. 医療消費者
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. その他
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：地域別デジタルバイオマーカー市場
8.1. 概要
8.1.1. 地域別市場規模と予測
8.2. 北米
8.2.1. 主要動向と機会
8.2.2. タイプ別市場規模と予測
8.2.3. 用途別市場規模と予測
8.2.4. 臨床実践別市場規模と予測
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. 主要市場動向、成長要因および機会
8.2.6.1.2. タイプ別市場規模と予測
8.2.6.1.3. 用途別市場規模と予測
8.2.6.1.4. 臨床診療分野別市場規模と予測
8.2.6.1.5. 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. 主要市場動向、成長要因および機会
8.2.6.2.2. タイプ別市場規模と予測
8.2.6.2.3. アプリケーション別市場規模と予測
8.2.6.2.4. 臨床診療別市場規模と予測
8.2.6.2.5. 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. 主要市場動向、成長要因および機会
8.2.6.3.2. タイプ別市場規模と予測
8.2.6.3.3. 用途別市場規模と予測
8.2.6.3.4. 臨床実践別市場規模と予測
8.2.6.3.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.3. 欧州
8.3.1. 主要トレンドと機会
8.3.2. タイプ別市場規模と予測
8.3.3. 用途別市場規模と予測
8.3.4. 臨床実践別市場規模と予測
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. 主要市場動向、成長要因、機会
8.3.6.1.2. タイプ別市場規模と予測
8.3.6.1.3. 用途別市場規模と予測
8.3.6.1.4. 臨床実践別市場規模と予測
8.3.6.1.5. 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. 主要な市場動向、成長要因および機会
8.3.6.2.2. タイプ別市場規模と予測
8.3.6.2.3. 用途別市場規模と予測
8.3.6.2.4. 臨床実践別市場規模と予測
8.3.6.2.5. 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. 主要な市場動向、成長要因および機会
8.3.6.3.2. タイプ別市場規模と予測
8.3.6.3.3. 用途別市場規模と予測
8.3.6.3.4. 臨床実践別市場規模と予測
8.3.6.3.5. 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. 主要な市場動向、成長要因および機会
8.3.6.4.2. タイプ別市場規模と予測
8.3.6.4.3. 用途別市場規模と予測
8.3.6.4.4. 臨床実践別市場規模と予測
8.3.6.4.5. 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. 主要市場動向、成長要因および機会
8.3.6.5.2. タイプ別市場規模と予測
8.3.6.5.3. 用途別市場規模と予測
8.3.6.5.4. 臨床実践別市場規模と予測
8.3.6.5.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.3.6.6. その他の欧州地域
8.3.6.6.1. 主要市場動向、成長要因および機会
8.3.6.6.2. タイプ別市場規模と予測
8.3.6.6.3. 用途別市場規模と予測
8.3.6.6.4. 臨床実践別市場規模と予測
8.3.6.6.5. 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. 主要動向と機会
8.4.2. 市場規模と予測（タイプ別）
8.4.3. 市場規模と予測（用途別）
8.4.4. 市場規模と予測（臨床実践別）
8.4.5. 市場規模と予測（エンドユーザー別）
8.4.6. 市場規模と予測（国別）
8.4.6.1. 日本
8.4.6.1.1. 主要市場動向、成長要因および機会
8.4.6.1.2. タイプ別市場規模と予測
8.4.6.1.3. 用途別市場規模と予測
8.4.6.1.4. 臨床実践別市場規模と予測
8.4.6.1.5. 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. 主要市場動向、成長要因および機会
8.4.6.2.2. タイプ別市場規模と予測
8.4.6.2.3. 用途別市場規模と予測
8.4.6.2.4. 臨床実践別市場規模と予測
8.4.6.2.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.4.6.3. インド
8.4.6.3.1. 主要な市場動向、成長要因および機会
8.4.6.3.2. タイプ別市場規模と予測
8.4.6.3.3. 用途別市場規模と予測
8.4.6.3.4. 臨床実践別市場規模と予測
8.4.6.3.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.4.6.4. オーストラリア
8.4.6.4.1. 主要な市場動向、成長要因および機会
8.4.6.4.2. タイプ別市場規模と予測
8.4.6.4.3. 用途別市場規模と予測
8.4.6.4.4. 臨床実践別市場規模と予測
8.4.6.4.5. 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. 主要市場動向、成長要因および機会
8.4.6.5.2. タイプ別市場規模と予測
8.4.6.5.3. 用途別市場規模と予測
8.4.6.5.4. 臨床実践別市場規模と予測
8.4.6.5.5. 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. 主要市場動向、成長要因および機会
8.4.6.6.2. タイプ別市場規模と予測
8.4.6.6.3. 用途別市場規模と予測
8.4.6.6.4. 臨床診療分野別市場規模と予測
8.4.6.6.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.5. LAMEA地域
8.5.1. 主要トレンドと機会
8.5.2. タイプ別市場規模と予測
8.5.3. 用途別市場規模と予測
8.5.4. 臨床診療分野別市場規模と予測
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. ブラジル
8.5.6.1.1. 主要市場動向、成長要因および機会
8.5.6.1.2. タイプ別市場規模と予測
8.5.6.1.3. 用途別市場規模と予測
8.5.6.1.4. 臨床診療分野別市場規模と予測
8.5.6.1.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.5.6.2. 南アフリカ
8.5.6.2.1. 主要市場動向、成長要因および機会
8.5.6.2.2. タイプ別市場規模と予測
8.5.6.2.3. 用途別市場規模と予測
8.5.6.2.4. 臨床実践別市場規模と予測
8.5.6.2.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.5.6.3. サウジアラビア
8.5.6.3.1. 主要な市場動向、成長要因および機会
8.5.6.3.2. タイプ別市場規模と予測
8.5.6.3.3. 用途別市場規模と予測
8.5.6.3.4. 臨床実践別市場規模と予測
8.5.6.3.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.5.6.4. その他のLAMEA地域
8.5.6.4.1. 主要市場動向、成長要因および機会
8.5.6.4.2. タイプ別市場規模と予測
8.5.6.4.3. 用途別市場規模と予測
8.5.6.4.4. 臨床実践別市場規模と予測
8.5.6.4.5. 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. ActiGraph LLC
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. 主要な戦略的動向と展開
10.2. Verily Life Sciences LLC
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
10.3. AliveCor
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. 主要な戦略的動向と展開
10.4. Koneksahealth
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
10.4.6. 主要な戦略的動向と進展
10.5. アムジェン社
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
10.5.6. 事業実績
10.6. エンパティカ
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. 主要な戦略的動向と進展
10.7. ソンデ・ヘルス社
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. クラリオ
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
10.9. フィール・セラピューティクス
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. 主要な戦略的動向と進展
10.10. ブレノミックス
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
| ※参考情報 デジタルバイオマーカーとは、健康状態や疾患の存在、進行、治療効果などを評価するために、デジタル技術を用いて収集された生物学的データのことです。従来のバイオマーカーが主に血液や組織サンプルなどの物理的なサンプルを基にしていたのに対し、デジタルバイオマーカーは、健康管理アプリ、ウェアラブルデバイス、リモートモニタリングシステムなどから取得されるデータを使用します。このようなデータは、身体の動き、心拍数、睡眠パターン、血糖値、血圧、さらには消費したカロリーなど、さまざまな生理的指標を含みます。 デジタルバイオマーカーは、主に二つのカテゴリに分けられます。一つは、フィジオロジカルデータに基づくバイオマーカーであり、身体の生理的な変化をリアルタイムで測定します。例えば、ウェアラブルデバイスによって計測される心拍数や歩数は、健康状態に関する重要な指標となります。もう一つは、行動データに基づくバイオマーカーであり、個人の習慣や行動パターンを分析することによって、より広範な健康情報を提供します。例えば、アプリでの食事管理や運動履歴から導き出される見解がこれに該当します。 デジタルバイオマーカーは、医療分野での用途が増えています。一つの例として、慢性疾患の管理があります。患者が日常的にデジタルバイオマーカーを使用することで、症状の変化を早期に察知し、医師とデータを共有することができ、より個別的な治療が可能になります。また、がんの治療においても、治療経過をリモートでモニタリングすることで、患者の状態に応じた迅速な治療法の変更が行えるようになります。 さらに、デジタルバイオマーカーは、臨床試験においても重要な役割を果たします。新しい治療法の効果をより正確に測定するために、デジタルデータを活用することで、従来の方法よりも高い精度でデータの収集と分析が可能になります。これにより、治療効果のレビューや新薬の承認プロセスも迅速化されることが期待されています。 関連技術としては、ビッグデータ解析や人工知能（AI）、機械学習などが挙げられます。これらの技術は、巨額のデータを効率的に処理し、パターンを見出すことで、デジタルバイオマーカーの解析を助けます。特にAIは、個々の患者に合わせた予測モデルを作成するために役立ち、よりパーソナライズされた医療を提供する可能性を秘めています。 また、セキュリティとプライバシーの観点からも、デジタルバイオマーカーの取り扱いには慎重な配慮が必要です。個人の健康情報がデジタル化されているため、これらのデータが不正に使用されたり漏洩したりするリスクがあります。そのため、データの匿名化や暗号化、アクセス制御などの技術が導入されています。 デジタルバイオマーカーは今後も、医療における重要なツールとして進化し続けるでしょう。特にテレメディスンやデジタルヘルスが拡大する中で、その利用はますます広がることが予想されます。例えば、遠隔診断の普及によって、地方や医療資源の少ない地域でも質の高い医療が受けられるようになることが期待されます。さらには、デジタルバイオマーカーの普及によって、健康管理の主体が医師から患者にシフトし、自己管理が進むことによって、全体的な健康状態の向上にも寄与するでしょう。これらの動向は、医療業界だけでなく、個々の生活スタイルや健康観にも大きな影響を与えると考えられています。 |
