1. エグゼクティブサマリー

1.1. 世界市場の展望

1.2. 需要サイドの動向

1.3. 供給サイドの動向

1.4. 技術ロードマップ分析

1.5. 分析と提言

2. 市場概要

2.1. 市場カバレッジ／分類

2.2. 市場の定義／範囲／限界

3. 市場の背景

3.1. 市場ダイナミクス

3.1.1. 促進要因

3.1.2. 阻害要因

3.1.3. 機会

3.1.4. トレンド

3.2. シナリオ予測

3.2.1. 楽観シナリオにおける需要

3.2.2. 可能性の高いシナリオにおける需要

3.2.3. 保守的シナリオにおける需要

3.3. 機会マップ分析

3.4. 製品ライフサイクル分析

3.5. 投資可能性マトリックス

3.6. PESTLE分析とポーター分析

3.7. 規制情勢

3.7.1. 主要地域別

3.7.2. 主要国別

3.8. 地域別親市場展望

4. 世界市場の分析2018～2022年および予測2023～2033年

4.1. 過去の市場規模金額（百万米ドル）分析、2018年～2022年

4.2. 現在と将来の市場規模金額（百万米ドル）予測、2023年～2033年

4.2.1. 前年比成長トレンド分析

4.2.2. 絶対額機会分析

5. 技術別の世界市場分析2018～2022年および予測2023～2033年

5.1. イントロダクション／主な調査結果

5.2. 2018年から2022年までの技術別過去市場規模金額（百万米ドル）分析

5.3. 技術別の現在および将来の市場規模金額（百万米ドル）分析と予測、2023年～2033年

5.3.1. ディスカバリーインフォマティクス

5.3.1.1. 同定、バリデーション、アッセイ開発インフォマティクス

5.3.1.2. リードジェネレーション

5.3.1.3. 酵素

5.3.1.4. その他の洗浄

5.3.2. 開発情報学

5.3.2.1. リードの最適化

5.3.2.2. FHD準備

5.3.2.3. フェーズIA

5.3.2.4. フェーズIB/2

5.4. 技術別の前年比成長トレンド分析（2018年～2022年

5.5. 技術別の絶対価格機会分析、2023～2033年

6. モード別世界市場分析2018～2022年および予測2023～2033年

6.1. イントロダクション／主な調査結果

6.2. 2018年から2022年までのモード別市場規模推移（百万米ドル）分析

6.3. モード別の現在および将来の市場規模金額（百万米ドル）分析と予測、2023年～2033年

6.3.1. アウトソーシング

6.3.2. インハウス

6.4. 2018年から2022年までのモード別前年比成長トレンド分析

6.5. モード別絶対額機会分析、2023～2033年

7. サービス別の世界市場分析2018～2022年および予測2023～2033年

7.1. はじめに / 主要な調査結果

7.2. 2018年から2022年までのサービス別過去市場規模金額（百万米ドル）分析

7.3. サービス別の現在および将来市場規模金額（百万米ドル）分析と予測、2023年～2033年

7.3.1. シーケンス解析プラットフォーム

7.3.2. 分子モデリング

7.3.3. ドッキング

7.3.4. 臨床試験データ管理

7.3.5. その他のサービス

7.4. サービス別前年比成長トレンド分析（2018年～2022年

7.5. サービス別絶対額機会分析、2023～2033年

8. 世界市場分析 2018～2022年および予測 2023～2033年、地域別

8.1. はじめに

8.2. 2018年から2022年までの地域別過去市場規模金額（百万米ドル）分析

8.3. 地域別の現在の市場規模金額（百万米ドル）分析と予測、2023年～2033年

8.3.1. 北米

8.3.2. 中南米

8.3.3. ヨーロッパ

8.3.4. アジア太平洋

8.3.5. 中東・アフリカ

8.4. 地域別市場魅力度分析

9. 北米市場分析2018〜2022年および予測2023〜2033年：国別

9.1. 2018年から2022年までの市場分類別過去市場規模金額（百万米ドル）動向分析

9.2. 市場分類別市場規模金額（百万米ドル）予測、2023年～2033年

9.2.1. 国別

9.2.1.1. 米国

9.2.1.2. カナダ

9.2.2. 技術別

9.2.3. モード別

9.2.4. サービス別

9.3. 市場魅力度分析

9.3.1. 国別

9.3.2. 技術別

9.3.3. モード別

9.3.4. サービス別

9.4. 主要項目

10. ラテンアメリカ市場分析 2018～2022年および予測 2023～2033年：国別

10.1. 2018年から2022年までの市場分類別過去市場規模金額（百万米ドル）動向分析

10.2. 市場分類別市場規模金額（百万米ドル）予測、2023年～2033年

10.2.1. 国別

10.2.1.1. ブラジル

10.2.1.2. メキシコ

10.2.1.3. その他のラテンアメリカ

10.2.2. 技術別

10.2.3. モード別

10.2.4. サービス別

10.3. 市場魅力度分析

10.3.1. 国別

10.3.2. 技術別

10.3.3. モード別

10.3.4. サービス別

10.4. 主要項目

11. 欧州市場の2018〜2022年分析と2023〜2033年予測（国別

11.1. 2018年から2022年までの市場分類別過去市場規模金額（百万米ドル）動向分析

11.2. 市場分類別市場規模金額（百万米ドル）予測、2023年～2033年

11.2.1. 国別

11.2.1.1. ドイツ

11.2.1.2. イギリス

11.2.1.3. フランス

11.2.1.4. スペイン

11.2.1.5. イタリア

11.2.1.6. ロシア

11.2.1.7. その他のヨーロッパ

11.2.2. 技術別

11.2.3. モード別

11.2.4. サービス別

11.3. 市場魅力度分析

11.3.1. 国別

11.3.2. 技術別

11.3.3. モード別

11.3.4. サービス別

11.4. 主要項目

12. アジア太平洋地域の国別市場分析 2018〜2022年および予測 2023〜2033年

12.1. 2018年から2022年までの市場分類別過去市場規模金額（百万米ドル）動向分析

12.2. 市場分類別市場規模金額（百万米ドル）予測、2023年～2033年

12.2.1. 国別

12.2.1.1. 中国

12.2.1.2. 日本

12.2.1.3. インド

12.2.1.4. 韓国

12.2.1.5. オーストラリア

12.2.1.6. その他のAPAC地域

12.2.2. 技術別

12.2.3. モード別

12.2.4. サービス別

12.3. 市場魅力度分析

12.3.1. 国別

12.3.2. 技術別

12.3.3. モード別

12.3.4. サービス別

12.4. 主要課題

13. 中東・アフリカ市場の分析 2018～2022年および予測 2023～2033年：国別

13.1. 2018年から2022年までの市場分類別過去市場規模金額（百万米ドル）動向分析

13.2. 市場分類別市場規模金額（百万米ドル）予測：2023年～2033年

13.2.1. 国別

13.2.1.1. 南アフリカ

13.2.1.2. サウジアラビア

13.2.1.3. アラブ首長国連邦

13.2.1.4. イスラエル

13.2.1.5. その他の中東・アフリカ地域（MEA）

13.2.2. 技術別

13.2.3. モード別

13.2.4. サービス別

13.3. 市場魅力度分析

13.3.1. 国別

13.3.2. 技術別

13.3.3. モード別

13.3.4. サービス別

13.4. 主要項目

14. 主要国市場分析

14.1. 米国

14.1.1. 価格分析

14.1.2. 市場シェア分析、2022年

14.1.2.1. 技術別

14.1.2.2. モード別

14.1.2.3. サービス別

14.2. カナダ

14.2.1. 価格分析

14.2.2. 市場シェア分析、2022年

14.2.2.1. 技術別

14.2.2.2. モード別

14.2.2.3. サービス別

14.3. ブラジル

14.3.1. 価格分析

14.3.2. 市場シェア分析、2022年

14.3.2.1. 技術別

14.3.2.2. モード別

14.3.2.3. サービス別

14.4. メキシコ

14.4.1. 価格分析

14.4.2. 市場シェア分析、2022年

14.4.2.1. 技術別

14.4.2.2. モード別

14.4.2.3. サービス別

14.5. ドイツ

14.5.1. 価格分析

14.5.2. 市場シェア分析、2022年

14.5.2.1. 技術別

14.5.2.2. モード別

14.5.2.3. サービス別

14.6. イギリス

14.6.1. 価格分析

14.6.2. 市場シェア分析、2022年

14.6.2.1. 技術別

14.6.2.2. モード別

14.6.2.3. サービス別

14.7. フランス

14.7.1. 価格分析

14.7.2. 市場シェア分析、2022年

14.7.2.1. 技術別

14.7.2.2. モード別

14.7.2.3. サービス別

14.8. スペイン

14.8.1. 価格分析

14.8.2. 市場シェア分析、2022年

14.8.2.1. 技術別

14.8.2.2. モード別

14.8.2.3. サービス別

14.9. イタリア

14.9.1. 価格分析

14.9.2. 市場シェア分析、2022年

14.9.2.1. 技術別

14.9.2.2. モード別

14.9.2.3. サービス別

14.10. ロシア

14.10.1. 価格分析

14.10.2. 市場シェア分析、2022年

14.10.2.1. 技術別

14.10.2.2. モード別

14.10.2.3. サービス別

14.11. 中国

14.11.1. 価格分析

14.11.2. 市場シェア分析、2022年

14.11.2.1. 技術別

14.11.2.2. モード別

14.11.2.3. サービス別

14.12. 日本

14.12.1. 価格分析

14.12.2. 市場シェア分析、2022年

14.12.2.1. 技術別

14.12.2.2. モード別

14.12.2.3. サービス別

14.13. インド

14.13.1. 価格分析

14.13.2. 市場シェア分析、2022年

14.13.2.1. 技術別

14.13.2.2. モード別

14.13.2.3. サービス別

14.14. 韓国

14.14.1. 価格分析

14.14.2. 市場シェア分析、2022年

14.14.2.1. 技術別

14.14.2.2. モード別

14.14.2.3. サービス別

14.15. オーストラリア

14.15.1. 価格分析

14.15.2. 市場シェア分析、2022年

14.15.2.1. 技術別

14.15.2.2. モード別

14.15.2.3. サービス別

14.16. 南アフリカ

14.16.1. 価格分析

14.16.2. 市場シェア分析、2022年

14.16.2.1. 技術別

14.16.2.2. モード別

14.16.2.3. サービス別

14.17. サウジアラビア

14.17.1. 価格分析

14.17.2. 市場シェア分析、2022年

14.17.2.1. 技術別

14.17.2.2. モード別

14.17.2.3. サービス別

14.18. アラブ首長国連邦

14.18.1. 価格分析

14.18.2. 市場シェア分析、2022年

14.18.2.1. 技術別

14.18.2.2. モード別

14.18.2.3. サービス別

14.19. イスラエル

14.19.1. 価格分析

14.19.2. 市場シェア分析、2022年

14.19.2.1. 技術別

14.19.2.2. モード別

14.19.2.3. サービス別

15. 市場構造分析

15.1. 競合ダッシュボード

15.2. 競合ベンチマーキング

15.3. トッププレーヤーの市場シェア分析

15.3.1. 地域別

15.3.2. 技術別

15.3.3. モード別

15.3.4. サービス別

16. 競合分析

16.1. 競合のディープダイブ
16.1.1. PerkinElmer, Inc.
16.1.2. Thermo Fisher Scientific, Inc.
16.1.3. Certara, L.P.
16.1.4. Novo Informatics
16.1.5. Collaborative Drug Discovery Inc.
16.1.6. Jubilant Life Sciences Limited
16.1.7. Selvita
16.1.8. Charles River Laboratories International, Inc.
16.1.9. ChemBridge Corporation
16.1.10. Albany Molecular Research Inc.
16.1.11. GVK Biosciences
16.1.12. Agilent Technologies, Inc.

17. 前提条件と略語

18. 調査方法

※参考情報 創薬インフォマティクスは、薬物の発見、開発、最適化に関連するデータを処理し、分析するための学際的な分野です。この領域は、バイオインフォマティクス、計算化学、システム生物学、データ分析など多くの関連分野からの技術と手法を取り入れています。創薬インフォマティクスは、新しい薬剤を開発するための効率的なアプローチを提供し、時間とコストの削減に寄与しています。 創薬インフォマティクスの主な種類には、分子モデリング、シミュレーション、生物情報学、ケミカルインフォマティクスがあります。分子モデリングは、化合物の構造をコンピュータ上でシミュレートし、その物理的・化学的特性を推定します。シミュレーション技術を用いることで、分子の動きや生体内での相互作用を動的に観察できるため、ターゲットとの結合特性を評価することが可能です。 生物情報学は、ゲノム配列やタンパク質の構造情報を処理し、薬剤のターゲットとなる生物学的分子を特定するために活用されます。ケミカルインフォマティクスは、化学データの解析、化合物の特性評価、構造活性相関などに特化しており、新しい化合物のスクリーニングを迅速に行う手段を提供します。 これらの技術は、さまざまな用途に使用されます。例えば、ドラッグスクリーニングにおいては、膨大な数の化合物を迅速に評価し、最も有望な候補を特定するためのコンピュータ支援の手法が活用されています。また、ターゲット同定やバイオマーカーの発見においても、創薬インフォマティクスは重要な役割を果たします。その結果として、パーソナライズドメディスンや精密医療の発展にも貢献しています。 創薬インフォマティクスは、さまざまな関連技術とも密接に連携しています。機械学習は、創薬プロセスにおいてデータ駆動型の意思決定を行うために活用され、複雑なデータセットから有用な知見を抽出する能力を持っています。さらに、人工知能（AI）の進展により、新薬の候補を見つけるプロセスが大幅に加速されており、膨大な化合物ライブラリの分析が可能になります。 ビッグデータの技術も重要です。創薬インフォマティクスでは、様々なソースから得られた膨大なデータを扱います。このため、データ管理、情報検索、データ解析の手法が不可欠です。データベースの構築や、データの可視化は、研究者が迅速に情報を把握し、適切な判断を下すために役立ちます。 さらに、創薬インフォマティクスの活用は、製薬企業だけでなく、学術機関やバイオテクノロジー企業にも広がっています。特に、中小企業やスタートアップにとっては、限られた資源で効率的に新薬を開発する手法として、この分野の技術は重要な競争力を提供します。 創薬インフォマティクスは、今後ますます重要な分野として成長すると考えられます。新しい技術の発展とともに、薬剤の発見・開発プロセスはさらに効率化し、より多くの患者に対して効果的な治療法を提供できるようになるでしょう。また、創薬インフォマティクスの進展によって、より迅速かつ柔軟な研究が可能になることで、新しい疾患へのアプローチや、従来治療法の改善にも貢献することが期待されています。 このように、創薬インフォマティクスは、創薬プロセス全体をサポートする重要な役割を果たしており、今後の医療の進歩に大きな影響を与える分野です。研究者や製薬企業が共同で取り組むことで、より多くのイノベーションが生まれ、患者にとって利他の治療選択肢が拡大することが見込まれています。