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. 競争の激化度合いが低い
3.3.5. 購入者の交渉力が低い
3.4. 市場ダイナミクス
3.4.1. 推進要因
3.4.1.1. 人物識別システムの技術進歩
3.4.1.2. 政府の積極的な施策と法科学プログラムへの資金増加
3.4.1.3. 次世代シーケンシング（NGS）の需要増加
3.4.2. 抑制要因
3.4.2.1. ゲノム解析装置の高コスト
3.4.2.2. 熟練した専門家および訓練を受けた人材の不足
3.4.3. 機会
3.4.3.1. 主要プレイヤーによる開発戦略の採用
3.5. 市場に対するCOVID-19の影響分析
第4章：製品別ヒト識別市場
4.1. 概要
4.1.1. 市場規模と予測
4.2. 機器
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
4.2.4. 機器別人間識別市場（タイプ別）
4.2.4.1. ポリメラーゼ連鎖反応（PCR）機器：地域別市場規模と予測
4.2.4.2. キャピラリー電気泳動機器：地域別市場規模と予測
4.2.4.3. 次世代シーケンシング機器：地域別市場規模と予測
4.2.4.4. その他機器：地域別市場規模と予測
4.3. アッセイキットおよび試薬
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. ソフトウェア
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：技術別ヒト識別市場
5.1. 概要
5.1.1. 市場規模と予測
5.2. ポリメラーゼ連鎖反応（PCR）
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. 次世代シーケンシング
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. キャピラリー電気泳動
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. その他
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
第6章：用途別ヒト識別市場
6.1. 概要
6.1.1. 市場規模と予測
6.2. 法科学用途
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. 親子鑑定
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. その他
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：エンドユーザー別人間識別市場
7.1. 概要
7.1.1. 市場規模と予測
7.2. 法科学研究所
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. 研究センターおよび学術・政府機関
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
第8章：地域別人間識別市場
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. 製品別市場規模と予測
8.2.2.1. 北米機器別人間識別市場（タイプ別）
8.2.3. 技術別市場規模と予測
8.2.4. 用途別市場規模と予測
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. 製品別市場規模と予測
8.2.6.1.3. 技術別市場規模と予測
8.2.6.1.4. 用途別市場規模と予測
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. 主要な市場動向、成長要因、および機会
8.2.6.2.2. 製品別市場規模と予測
8.2.6.2.3. 技術別市場規模と予測
8.2.6.2.4. 用途別市場規模と予測
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. 製品別市場規模と予測
8.2.6.3.3. 技術別市場規模と予測
8.2.6.3.4. 用途別市場規模と予測
8.2.6.3.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.3. ヨーロッパ
8.3.1. 主要動向と機会
8.3.2. 製品別市場規模と予測
8.3.2.1. ヨーロッパの人体識別機器市場（タイプ別）
8.3.3. 技術別市場規模と予測
8.3.4. 用途別市場規模と予測
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、成長要因および機会
8.3.6.1.2. 製品別市場規模と予測
8.3.6.1.3. 技術別市場規模と予測
8.3.6.1.4. 用途別市場規模と予測
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. 主要市場動向、成長要因および機会
8.3.6.2.2. 製品別市場規模と予測
8.3.6.2.3. 技術別市場規模と予測
8.3.6.2.4. 用途別市場規模と予測
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. 主要市場動向、成長要因および機会
8.3.6.3.2. 製品別市場規模と予測
8.3.6.3.3. 技術別市場規模と予測
8.3.6.3.4. 用途別市場規模と予測
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. 主要市場動向、成長要因および機会
8.3.6.4.2. 製品別市場規模と予測
8.3.6.4.3. 技術別市場規模と予測
8.3.6.4.4. 用途別市場規模と予測
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. 製品別市場規模と予測
8.3.6.5.3. 技術別市場規模と予測
8.3.6.5.4. 用途別市場規模と予測
8.3.6.5.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.3.6.6. ロシア
8.3.6.6.1. 主要な市場動向、成長要因および機会
8.3.6.6.2. 製品別市場規模と予測
8.3.6.6.3. 技術別市場規模と予測
8.3.6.6.4. 用途別市場規模と予測
8.3.6.6.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.3.6.7. その他の欧州
8.3.6.7.1. 主要市場動向、成長要因および機会
8.3.6.7.2. 製品別市場規模と予測
8.3.6.7.3. 技術別市場規模と予測
8.3.6.7.4. 用途別市場規模と予測
8.3.6.7.5. 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. 製品別市場規模と予測
8.4.2.1. アジア太平洋地域における生体認証機器市場（タイプ別）
8.4.3. 技術別市場規模と予測
8.4.4. 用途別市場規模と予測
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. 主要市場動向、成長要因および機会
8.4.6.1.2. 製品別市場規模と予測
8.4.6.1.3. 技術別市場規模と予測
8.4.6.1.4. 用途別市場規模と予測
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. 製品別市場規模と予測
8.4.6.2.3. 技術別市場規模と予測
8.4.6.2.4. 用途別市場規模と予測
8.4.6.2.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.4.6.3. オーストラリア
8.4.6.3.1. 主要市場動向、成長要因および機会
8.4.6.3.2. 製品別市場規模と予測
8.4.6.3.3. 技術別市場規模と予測
8.4.6.3.4. 用途別市場規模と予測
8.4.6.3.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.4.6.4. インド
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. 製品別市場規模と予測
8.4.6.4.3. 技術別市場規模と予測
8.4.6.4.4. 用途別市場規模と予測
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. 製品別市場規模と予測
8.4.6.5.3. 技術別市場規模と予測
8.4.6.5.4. 用途別市場規模と予測
8.4.6.5.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.4.6.6. タイ
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. 製品別市場規模と予測
8.4.6.6.3. 技術別市場規模と予測
8.4.6.6.4. 用途別市場規模と予測
8.4.6.6.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.4.6.7. マレーシア
8.4.6.7.1. 主要市場動向、成長要因および機会
8.4.6.7.2. 製品別市場規模と予測
8.4.6.7.3. 技術別市場規模と予測
8.4.6.7.4. アプリケーション別市場規模と予測
8.4.6.7.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.4.6.8. インドネシア
8.4.6.8.1. 主要市場動向、成長要因および機会
8.4.6.8.2. 製品別市場規模と予測
8.4.6.8.3. 技術別市場規模と予測
8.4.6.8.4. 用途別市場規模と予測
8.4.6.8.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.4.6.9. アジア太平洋地域その他
8.4.6.9.1. 主要市場動向、成長要因および機会
8.4.6.9.2. 製品別市場規模と予測
8.4.6.9.3. 技術別市場規模と予測
8.4.6.9.4. 用途別市場規模と予測
8.4.6.9.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.5. LAMEA地域
8.5.1. 主要動向と機会
8.5.2. 製品別市場規模と予測
8.5.2.1. LAMEA地域における生体認証機器市場（タイプ別）
8.5.3. 技術別市場規模と予測
8.5.4. 用途別市場規模と予測
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. 製品別市場規模と予測
8.5.6.1.3. 技術別市場規模と予測
8.5.6.1.4. 用途別市場規模と予測
8.5.6.1.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.5.6.2. サウジアラビア
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. 製品別市場規模と予測
8.5.6.2.3. 技術別市場規模と予測
8.5.6.2.4. 用途別市場規模と予測
8.5.6.2.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.5.6.3. 南アフリカ
8.5.6.3.1. 主要市場動向、成長要因および機会
8.5.6.3.2. 製品別市場規模と予測
8.5.6.3.3. 技術別市場規模と予測
8.5.6.3.4. 用途別市場規模と予測
8.5.6.3.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.5.6.4. アラブ首長国連邦（UAE）
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. 製品別市場規模と予測
8.5.6.4.3. 技術別市場規模と予測
8.5.6.4.4. 用途別市場規模と予測
8.5.6.4.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.5.6.5. アルゼンチン
8.5.6.5.1. 主要市場動向、成長要因および機会
8.5.6.5.2. 製品別市場規模と予測
8.5.6.5.3. 技術別市場規模と予測
8.5.6.5.4. 用途別市場規模と予測
8.5.6.5.5. エンドユーザー別市場規模と予測
8.5.6.6. LAMEA地域その他
8.5.6.6.1. 主要市場動向、成長要因および機会
8.5.6.6.2. 製品別市場規模と予測
8.5.6.6.3. 技術別市場規模と予測
8.5.6.6.4. 用途別市場規模と予測
8.5.6.6.5. 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. AutoGen 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. 主要戦略的動向と開発
10.2. Bio-Rad Laboratories, Inc.
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
10.2.7. 主要な戦略的動向と展開
10.3. カロライナ・バイオロジカル・サプライ・カンパニー
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
10.4. Genetek Biopharma GmbH
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
10.5. ハミルトン社
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
10.6. プロメガ社
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
10.7. Qiagen N.V
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
10.7.6. 業績
10.7.7. 主要な戦略的動向と展開
10.8. SecuriGene Technologies Inc.
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. Thermo Fisher Scientific 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
10.10. InnoGenomics Technologies
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. 主要な戦略的動向と展開
| ※参考情報 人体識別とは、人間の身体的特性や行動パターンを用いて個人を特定する技術や方法を指します。この分野は生体認証技術とも関連し、主に指紋、顔、虹彩、声、手のひらの静脈、歩行パターンなど、個々の特性を利用して個人を識別します。人体識別は、セキュリティ、アクセス制御、監視システム、金融取引、健康管理など多くの分野で利用されています。 人体識別の種類には、大きく分けて二つのカテゴリがあります。第一に、物理的な生体情報を基にした識別方法があります。これは指紋認証、顔認証、虹彩認証、静脈認証、DNA分析などが含まれます。指紋認証は、指先の皮膚に形成された独特な線やパターンを捉え、個人を識別する方法です。顔認証は、顔の特徴を分析して個人を特定する技術で、カメラで撮影された画像から自動的に特徴を抽出します。虹彩認証は、目の虹彩模様を用いて識別を行います。 第二に、行動的な特性を基にした識別方法があります。これには声紋認証や歩行パターンの識別が含まれます。声紋認証は、個人の声の特性を解析して特定の声の持ち主をしかるべきに識別します。歩行パターンは、個人が歩く際の姿勢やリズムを分析し、識別に利用する技術です。 人体識別技術の用途は広範囲にわたります。最も一般的な用途はセキュリティ関連で、安全なアクセス制御や不正行為の防止に役立っています。例えば、スマートフォンやノートパソコンにおいて、指紋や顔認証を利用してユーザーを識別し、デバイスのロック解除を行うことがあります。また、施設や空港のセキュリティチェックでも、顔認証や虹彩認証が活用されています。さらに、金融機関では、オンラインバンキングやクレジットカードの取引において、生体認証を導入することで不正利用のリスクを軽減しています。 健康管理の分野でも人体識別が利用されています。例えば、医療機関において患者の身元確認や記録の管理がスムーズに行えるようになります。また、プレシジョンメディスンの分野では、DNA分析が個人の遺伝的特性を特定するために使用され、新たな治療法や予防策の開発に寄与しています。 関連技術としては、AIや機械学習が挙げられます。これらの技術は人体識別システムの精度や速度を向上させるために用いられています。例えば、顔認識技術において、AIアルゴリズムは大量の顔画像データを学習し、リアルタイムでの識別能力を向上させます。また、深層学習を用いることで、複雑な特徴の抽出やパターン解析が可能となり、精度の高い識別結果を得られます。 さらに、センサー技術やIoT（モノのインターネット）との組み合わせも進んでいます。センサーを用いてリアルタイムで人体の情報を収集し、データ処理を行うことで、より高度な識別や監視が可能となります。これにより、リモートでの健康管理やセキュリティ監視が簡素化され、効率的なシステムが構築されます。 結論として、人体識別は私たちの日常生活に深く根ざし、多様な分野で活用されている重要な技術です。セキュリティや健康管理などの分野での応用は今後益々拡大するでしょう。そして、AIやIoTなどの新しい技術との融合により、より精密かつ効率的な人体識別システムの実現が期待されています。 |
