主なポイント
地域別では、アジア太平洋地域が予測期間中に最も高い年平均成長率(CAGR)を記録すると見込まれています。
製品別では、2025年に自動ワークステーションセグメントが40.2%という最大の市場シェアを占めました。
用途別では、2025年に創薬セグメントがラボオートメーション市場の39.0%を占めました。
エンドユーザー別では、2025年に病院・診断検査室セグメントが最大のシェアを占めました。
サーモフィッシャーサイエンティフィック社(アメリカ)、テカン・グループ(スイス)、ダナハー・コーポレーション(アメリカ)、アジレント・テクノロジーズ(アメリカ)、およびF.ホフマン・ラ・ロシュ社(スイス)は、強力なグローバル市場での存在感、幅広い製品ポートフォリオ、高度な研究開発能力、そして先進国および新興地域にわたる確立された流通ネットワークを背景に、ラボオートメーション市場における主要企業として挙げられます。
これらの企業は、産業内で独自のニッチ市場を開拓し始めた独自の製品を提供しています。他の有力なスタートアップ企業と比較しても、その事業および製品の優位性にはまだ追随できる企業はありません。このセグメントで最も成功している企業には、ユニバーサル・ロボッツ(デンマーク)、ABコントロールズ社(アメリカ)、BMGラボテック(ドイツ)などが挙げられます。
ハイスループットスクリーニングに対する需要の高まりが、ラボオートメーション市場の主な原動力となっています。この需要により、研究所は創薬や診断において、大量の検体をより効率的に処理できるようになります。自動化システムは人的介入を最小限に抑えるため、臨床および研究用途の両方において、エラーが減少し、より正確な結果が得られます。さらに、熟練した人材の不足により、最小限の監視で済むソリューションへのニーズが高まっており、これにより人件費を削減しつつ効率性を高めることが可能になります。ロボット工学、人工知能、機械学習の進歩により、自動化機能はさらに強化されています。この市場の成長に寄与するその他の要因としては、医薬品の個別化、研究開発への投資拡大、規制順守、および費用対効果などが挙げられます。
顧客の顧客に影響を与えるトレンドと変革
いくつかのトレンドとイノベーションが、ラボオートメーション分野を変革しています。第一に、検体前処理および分析のあらゆる側面を最適化するために、検査室プロセスの自動化と統合が進む傾向にあります。検査室では、効率の向上と手動作業に伴うエラーの削減を図るため、ロボット機器、自動化モジュール、および高度な液体ハンドリングシステムを徐々に導入しています。さらに、パフォーマンスを向上させるために、人工知能や検査室情報管理システムの導入も一般的になりつつあります。最後に、検査室におけるスピード、費用対効果、および標準化への需要の高まりが、検査室自動化の普及を後押ししています。
ドライバー:創薬における自動化の必要性
ラボの自動化は、複雑な作業を簡素化し、精度を高め、スピードを向上させることで、創薬において極めて重要な役割を果たしています。ハイスループットスクリーニングを自動化することで、数千もの化合物をはるかに迅速に評価することが可能となり、有望な創薬候補の特定が加速されます。さらに、自動化は大量のデータセットの管理を支援し、ワークフローを効率化することで、創薬プロセスの加速につながります。しかし、標的の特定や規制遵守のプロセスは、開発の初期段階において依然としてボトルネックとなっています。3D細胞モデルの活用は、ばらつきを低減し、安全性を向上させるのに役立ちます。オルガン・オン・チップ培養においては、マイクロ流体技術が不可欠です。これらの進歩は、将来の創薬に向けた、より効率的で信頼性の高い自動化ソリューションの開発に向けた重要な一歩となります。
制約要因:開発途上国における導入の遅れ
開発途上国がラボオートメーション技術を十分に活用できない主な要因には、財政的な制約が含まれます。ラボ情報システムの修理や保守に関連する費用は、多くの場合、ソフトウェアの初期購入価格よりも大幅に高くなります。専門家によると、ほとんどの場合、ITシステムの維持管理には、時間の経過に伴うニーズの変化に伴うアップグレードやその他の保守活動により、総所有コストの20~30%に相当する継続的な費用が発生する可能性があります。さらに、この技術のトレーニングや導入には、総コストの最大15%が追加される可能性があります。これは、中小規模の研究所にとって大きな財政的負担となります。加えて、自動化システムの費用対効果については、まだ明確に確立されていません。情報の不足は、潜在的な導入者におけるリスク回避の姿勢を助長しており、投資収益率(ROI)の具体的な証拠がない限り、多額の投資を躊躇する可能性があります。実験室環境における自動化の長期的な費用対効果については十分に実証されておらず、そのため発展途上市場での自動化の導入が遅れていることが、効率や生産性の向上といった関連するメリットの実現を遅らせています。
機会:製薬およびバイオテクノロジー産業の成長
世界中の医薬品に関する研究開発(R&D)の大部分はアメリカに拠点を置く企業によって行われており、これらの企業は世界中で発見された医薬品の大部分の特許も保有しています。バイオ医薬品産業は世界中で5,000種類以上の医薬品を生み出しており、現在アメリカでは約3,400の化合物が臨床試験段階にあり、これは他国を凌ぐ数です。この分野の新興勢力にはインドと中国が含まれ、両国ともそれぞれの製薬およびバイオテクノロジー分野を発展させています。インドの製薬業界は、各種ワクチンの世界需要の半分以上を満たしており、アメリカで消費されるジェネリック医薬品の40%を供給しています。さらに、中国政府は医薬品およびバイオテクノロジーの開発を加速させるために多大な努力を払っています。バイオテクノロジーは、「第13次五カ年計画」および「中国製造2025」イニシアチブの双方において、主要産業として位置付けられています。
課題:システム統合に関連する問題
ラボオートメーションにおける主な課題は、システム統合にあります。この困難は主に、互いに異なる技術やレガシーシステムに関連する統合上の問題に起因しており、これらは多くの場合、最新の自動化構成と互換性がありません。既存のラボ環境に新技術を導入する際、旧式のハードウェアやソフトウェアプラットフォームと、高度な自動化ツールとの間の通信不良により問題が生じます。ラボには通常、多数の機器やデータ管理システムが存在しますが、それらはすべて独自仕様であり、固有のプロトコルやフォーマットで動作しています。これにより、相互運用性に関する継続的な問題が発生します。シームレスな統合が行われない場合、遅延やデータの不正確さ、さらには異なるシステムを連携させるために必要な高額なカスタマイズが生じる可能性があります。その結果、効率性、正確性、処理能力の向上といった自動化の潜在的なメリットが、しばしば損なわれてしまいます。統合プロセスには、校正、バリデーション、そして潜在的なダウンタイムが伴い、特に専門的な知識が必要な場合、導入のスケジュールやコストをさらに延長させる可能性があります。統合され、効率的で、コンプライアンスに準拠した実験室自動化システムを維持するためには、多くの場合カスタマイズされたソリューションという形をとる戦略的な計画が不可欠です。さらに、自動化ソリューションを既存の機器にうまく組み込むためには、スタッフへのトレーニングも必要です。
市場エコシステム
ラボオートメーション市場の参加者は、オートメーション機器やソフトウェアのベンダー、部品や消耗品のサプライヤー、システムインテグレーター、ディストリビューター、そして製薬・バイオテクノロジー企業、病院、研究機関などのエンドユーザーなど、多岐にわたる役割を担っています。ラボオートメーション市場における焦点は、検体の処理・取り扱いおよび情報管理を強化する革新的なソリューションの開発にあります。この市場における主要企業には、サーモフィッシャーサイエンティフィック社(アメリカ)、ダナハー・コーポレーション(アメリカ)、アジレント・テクノロジーズ(アメリカ)、テカン・グループ(スイス)、F. ホフマン・ラ・ロシュ社(スイス)などが挙げられます。
地域
予測期間中、北米ラボオートメーション市場においてアメリカが最大のシェアを占める見込み
北米では、予測期間中、ラボオートメーション市場は主にアメリカが主導する見込みです。これは主に、同地域における製薬およびバイオテクノロジー企業の著しい存在感など、いくつかの重要な要因に起因しています。2025年1月、アジレント・テクノロジーズ(アメリカ)は、治療用核酸の生産能力を拡大するために7億2500万ドルの投資を発表しました。さらに、特に診断検査や医薬品開発の増加に伴う処理量の管理において、より効率的な実験室運営への需要が高まっていることが、市場の成長を牽引しています。医療イノベーションの促進と先進技術の導入を目的としたアメリカ政府の支援策も、自動化システムの普及を後押ししており、その結果、生産性と精度の向上が図られています。さらに、人工知能やロボットといった新技術の円滑な統合が、アメリカのラボオートメーション市場の地位を強化しています。その結果、アメリカは今後もこの分野における主導的な地位を維持し、業務効率の向上と処理時間の短縮を実現すると予想されます。
ラボオートメーション市場:企業評価マトリックス
ラボオートメーション市場の主要企業には、サーモフィッシャーサイエンティフィック社、ダナハー・コーポレーション、アジレント・テクノロジーズ、テカン・グループ、F.ホフマン・ラ・ロシュ社などが挙げられます。これらの企業は、強力な市場リーダーシップ、多様な製品ポートフォリオ、研究開発への多額の投資、そして広範なグローバル流通ネットワークにより、業界での存在感を確立しています。これらの著名な企業に加え、LabVantage Solutions、SPT Labtech、Automata、Aurora Biomed Inc.、BMG Labtechなど、産業で存在感を示し始めている新興企業もいくつかあります。これらの新規参入企業は、専門性の高い製品、革新的なソリューション、コスト効率に優れた製品・サービスを提供することで人気を集めています。大手企業ほどの認知度はないかもしれませんが、独自の技術やソリューションを活用することで、効果的に競争力を発揮しています。
主要市場プレイヤー
Thermo Fisher Scientific (US)
Tecan Group (Switzerland)
Danaher Corporation (US)
Agilent Technologies (US)
F. Hoffmann-La Roche Ltd. (Switzerland)
Revvity (US)
Eppendorf AG (Germany)
Becton, Dickinson and Company (US)
Waters Corporation (US)
Siemens Healthineers (Germany)
Abbott Laboratories (US)
bioMérieux (France)
Hamilton Company (US)
Hudson Robotics (US)
最近の動向
2025年7月:Tecan Group(スイス)は、Singular Genomics Systems, Inc.(アメリカ)と提携し、ゲノム研究における効率化とワークフローの最適化を図るため、NGSライブラリ調製システム向けのカスタマイズされた試薬キットを設計しました。
2025年2月:Tecan(スイス)は、Element Biosciences, Inc.(アメリカ)と提携し、Tecanの自動化ソリューションとElementが提供する高度なシーケンシング技術を組み合わせました。
2023年12月:Danaher Corporation(アメリカ)は、プロテオミクス分野での存在感を示すため、Abcam plc(英国)を買収しました。買収額は56億ドルでした。
2022年4月:Revvity, Inc.(アメリカ)は、Scitera Corporation(アメリカ)と提携し、データ管理の改善と多分野の科学者間の連携を通じてラボの自動化を推進する新たなラボモデルを構築しました。
1 はじめに 32
1.1 調査の目的 32
1.2 市場の定義 32
1.3 調査範囲 33
1.3.1 対象市場 33
1.4 対象範囲と除外項目 34
1.4.1 対象期間 34
1.4.2 対象通貨 35
1.5 市場のステークホルダー 35
1.6 変更点の概要 35
1.7 生成AIの影響の追加 36
2 エグゼクティブ・サマリー 37
2.1 市場のハイライトと主要な洞察 37
2.2 主要市場参加者:戦略的展開のマッピング 39
2.3 ラボオートメーション市場における破壊的トレンド 39
2.4 高成長セグメント 40
3 プレミアムインサイト 42
3.1 ラボオートメーション市場の概要 42
3.2 地域別ラボオートメーション市場 43
3.3 アジア太平洋地域:国別およびエンドユーザー別のラボオートメーション市場 44
3.4 ラボオートメーション市場の地域別概況 45
4 市場の概要 46
4.1 はじめに 46
4.2 市場の動向 46
4.2.1 推進要因 47
4.2.1.1 創薬における自動化の必要性 47
4.2.1.2 人工知能およびロボットの進歩 48
4.2.1.3 食品安全のためのプロセス自動化に対する需要の拡大 49
4.2.1.4 法医学分野における自動化の需要の高まり 49
4.2.2 制約要因 50
4.2.2.1 高い初期投資コスト 50
4.2.2.2 発展途上地域における導入の遅れ 50
4.2.3 機会 50
4.2.3.1 医療費の増加 50
4.2.3.2 製薬およびバイオテクノロジー産業の成長 51
4.2.4 課題 51
4.2.4.1 システム統合の問題 51
4.2.4.2 再生品の実験室自動化機器の入手可能性 52
4.3 未充足のニーズと未開拓分野 52
4.4 ティア1/2/3のプレーヤーによる戦略的動き 53
5 産業の動向 54
5.1 ポーターの5つの力分析 54
5.1.1 新規参入の脅威 55
5.1.2 代替品の脅威 55
5.1.3 供給者の交渉力 55
5.1.4 購入者の交渉力 55
5.1.5 競争の激しさ 55
5.2 マクロ経済の見通し 56
5.2.1 はじめに 56
5.2.2 北米のマクロ経済の見通し 56
5.2.3 ヨーロッパのマクロ経済の見通し 56
5.2.4 アジア太平洋地域のマクロ経済見通し 57
5.2.5 南米アメリカのマクロ経済見通し 57
5.2.6 中東・アフリカのマクロ経済見通し 58
5.2.7 世界の液体処理システム市場の動向 58
5.2.8 世界のマイクロプレートシステム市場の動向 58
5.3 バリューチェーン分析 59
5.3.1 研究開発 60
5.3.2 原材料調達および製造 60
5.3.3 流通、マーケティングおよび販売、ならびにアフターサービス 60
5.4 エコシステム分析 60
5.5 価格分析 61
5.5.1 地域別平均販売価格の推移 61
5.5.2 主要企業別ロボットアームの平均販売価格 64
5.6 貿易データ分析 65
5.6.1 輸入データ(HSコード8479) 65
5.6.2 輸出データ(HSコード8479) 66
5.7 主要な会議およびイベント(2026年~2027年) 67
5.8 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド/ディスラプション 68
5.9 投資および資金調達のシナリオ 68
5.10 ケーススタディ分析 70
5.10.1 臨床化学および血清学における労働生産性の向上のためのラボの完全自動化 70
5.10.2 製薬製造における検査室のデジタルトランスフォーメーションのための前分析段階の自動化とLIMS統合 71
5.10.3 微生物学ワークフローの最適化に向けた検査室の完全自動化とリーン原則 71
5.11 アメリカ関税の影響 72
5.11.1 はじめに 72
5.11.2 主な関税率 72
5.11.3 価格への影響分析 72
5.11.4 国・地域への影響 73
5.11.4.1 アメリカ 73
5.11.4.2 ヨーロッパ 73
5.11.4.3 アジア太平洋 73
5.11.5 エンドユーザーへの影響 73
6 技術の進歩、AIによる影響、特許、イノベーション、および将来の応用 74
6.1 主要技術 74
6.1.1 コボット 74
6.1.2 バイオバンキング 74
6.1.3 ハイスループットスクリーニング(HTS)技術 74
6.1.4 補完技術 75
6.1.4.1 クラウド接続 75
6.1.4.2 モノのインターネット (IoT) 75
6.1.4.3 デジタルツイン 76
6.1.5 関連技術 77
6.1.5.1 マイクロ流体技術 77
6.2 特許分析 77
6.3 将来の応用 79
6.4 AI/汎用AIがラボオートメーション市場に与える影響 80
6.4.1 主なユースケースと市場の可能性 80
6.4.2 企業が実践しているベストプラクティス 81
6.4.3 AI/汎用AIの導入に関するケーススタディ 81
6.4.4 相互接続されたエコシステムと市場プレイヤーへの影響 82
6.4.5 ラボオートメーション市場における AI/GEN AI 導入に対する顧客の準備状況 82
6.5 成功事例と実世界での応用 83
7 地域ごとの規制とコンプライアンス 84
7.1 規制環境 84
7.1.1 規制基準と承認 84
7.1.1.1 北米 84
7.1.1.1.1 アメリカ 84
7.1.1.1.2 カナダ 84
7.1.1.2 ヨーロッパ 85
7.1.1.3 アジア太平洋 85
7.1.1.3.1 日本 85
7.1.1.3.2 中国 86
7.1.1.3.3 インド 87
7.1.2 規制機関、政府機関、およびその他の組織 87
7.2 顧客環境と購買者の行動 89
7.2.1 意思決定プロセス 89
7.3 購買プロセスにおける主要なステークホルダーと評価基準 90
7.3.1 購買プロセスにおける主要なステークホルダー 90
7.3.2 主要な購買基準 91
7.4 導入の障壁と内部的な課題 91
7.5 様々な用途における未充足のニーズ 92
8 用途別ラボオートメーション市場 93
8.1 はじめに 94
8.2 創薬 94
8.2.1 市場を牽引する創薬開発期間の短縮 94
8.2.2 ハイスループットスクリーニング 96
8.2.2.1 自動化技術との統合により、化合物の迅速な特定が可能 96
8.2.3 化合物管理 97
8.2.3.1 主要企業による製品・サービスの提供が成長を支えています 97
8.2.4 ADMEスクリーニング 98
8.2.4.1 創薬におけるADMEスクリーニングの需要拡大がセグメントを牽引 98
8.2.5 化合物の計量および溶出試験 99
8.2.5.1 ユーザーの介入なしに精度と業務効率を向上させ、成長を促進する可能性 99
8.2.6 その他の創薬アプリケーション 100
8.3 診断 101
8.3.1 診断における精度と効率化のための自動化機器の必要性 101
8.3.2 前処理/検体調製 102
8.3.2.1 自動化により、誤差を最小限に抑え、人件費を削減すると同時に、精度と生産性を向上させます 102
8.3.3 酵素免疫測定法 103
8.3.3.1 EIA プロセスの自動化に対する需要の高まり 103
8.3.4 検体の分配、分割、およびアーカイブ 104
8.3.4.1 相互作用のモニタリングの容易さと、この分野を牽引するためのチューブ操作の削減の必要性 104
8.4 ゲノミクス 105
8.4.1 成長を促進するゲノミクス分野における自動化の応用拡大 105
8.5 プロテオミクス 106
8.5.1 プロテオームデータセットの複雑さを軽減するためのロボット工学への需要 106
8.6 微生物学 107
8.6.1 精度と効率の向上が需要を支える 107
8.7 その他の用途 108
9 製品別ラボオートメーション市場 110
9.1 はじめに 111
9.2 自動ワークステーション 112
9.2.1 自動液体処理システム 114
9.2.1.1 自動統合ワークステーション 117
9.2.1.1.1 ワークステーションの用途の拡大 117
9.2.1.2 ピペッティングシステム 118
9.2.1.2.1 さまざまな分野における自動ピペッティングシステムの応用 118
9.2.1.3 試薬ディスペンサー 119
9.2.1.3.1 主要企業による先進技術の採用 119
9.2.1.4 マイクロプレートウォッシャー 120
9.2.1.4.1 マイクロプレートウォッシャーがもたらす複数の利点 120
9.2.2 マイクロプレートリーダー 120
9.2.2.1 マルチモードマイクロプレートリーダー 123
9.2.2.1.1 フィルター式リーダー 124
9.2.2.1.1.1 製品需要を高める高感度・高特異性 124
9.2.2.1.2 モノクロメーター式リーダー 125
9.2.2.1.2.1 成長を支える有力企業の存在 125
9.2.2.1.3 ハイブリッドリーダー 126
9.2.2.1.3.1 実験室にとっての高い柔軟性、感度、利便性 126
9.2.2.2 シングルモードマイクロプレートリーダー 127
9.2.2.2.1 蛍光リーダー 128
9.2.2.2.1.1 AIおよび機械学習の統合 128
9.2.2.2.2 吸光度リーダー 129
9.2.2.2.2.1 成長を促進する先進的な製品 129
9.2.2.2.3 発光測定装置 130
9.2.2.2.3.1 吸光度測定装置や蛍光測定装置よりも高い感度 130
9.2.3 自動ELISAシステム 131
9.2.3.1 ELISA システムへの自動化の統合により、さらなるメリットがもたらされます 131
9.2.4 自動核酸精製システム 133
9.2.4.1 自動核酸抽出システムの幅広い用途 133
9.3 既製の自動ワークセル 135
9.3.1 前処理の自動化 138
9.3.1.1 前処理自動化システムによる効率の向上 138
9.3.2 後処理の自動化 140
9.3.2.1 革新的な自動化製品の発売 140
9.3.3 ラボの完全自動化 142
9.3.3.1 その利点にもかかわらず、ほとんどのラボでは完全自動化の導入は困難 142
9.4 ソフトウェア 144
9.4.1 検査室情報管理システム 146
9.4.1.1 人為的ミスの最小化と効率の向上 146
9.4.2 電子実験ノート(ELN) 148
9.4.2.1 ELNのデータセキュリティとユーザーフレンドリーなインターフェース 148
9.4.3 実験室実行システム 150
9.4.3.1 LES は、ペーパーレスで生産性の高い環境を提供します 150
9.4.4 科学データ管理システム 152
9.4.4.1 研究における SDMS の利用拡大 152
9.5 ロボットシステム 154
9.5.1 ロボットアーム 156
9.5.1.1 ロボットアームの柔軟性、精度、および機能強化により、その用途が拡大 156
9.5.2 トラックロボット 158
9.5.2.1 主要企業が提供する革新的な製品 158
9.5.3 協働ロボット 160
9.5.3.1 大きな市場の可能性を秘めた、急速に拡大するロボット技術 160
9.5.4 移動型ロボット 162
9.5.4.1 重要な技術動向とソフトウェアとの統合 162
9.6 自動倉庫システム 164
9.6.1 創薬において重要な役割を果たす自動倉庫システム 164
9.7 その他の実験室自動化機器 166
10 エンドユーザー別ラボオートメーション市場 168
10.1 はじめに 169
10.2 バイオテクノロジーおよび製薬企業 169
10.2.1 正確性へのニーズがオートメーションの需要を牽引 169
10.3 病院および診断検査室 170
10.3.1 迅速かつ正確な結果への需要に応える自動化 170
10.4 研究機関および学術機関 171
10.4.1 バイオテクノロジーおよびライフサイエンス研究の増加 171
10.5 環境試験研究所 172
10.5.1 効率向上のための環境試験研究所への自動化の導入 172
10.6 法科学研究所 173
10.6.1 より良い成果を得るための法科学分野における自動化の導入を進める主要企業 173
10.7 食品・飲料産業 174
10.7.1 食品・飲料産業におけるロボットアームの利用拡大 174
10.8 その他のエンドユーザー 175
11 地域別ラボオートメーション市場 177
11.1 はじめに 178
11.2 北米 178
11.2.1 アメリカ 186
11.2.1.1 主要企業が採用している戦略 186
11.2.2 カナダ 189
11.2.2.1 成長を促進するオートメーション関連の革新的な製品 189
11.3 ヨーロッパ 192
11.3.1 ドイツ 199
11.3.1.1 公的機関および民間組織の存在 199
11.3.2 フランス 202
11.3.2.1 製薬およびバイオテクノロジー企業による支出の増加 202
11.3.3 英国 205
11.3.3.1 高度な自動化ソリューション 205
11.3.4 イタリア 208
11.3.4.1 臨床診断におけるトータルラボオートメーションの拡大 208
11.3.5 スイス 211
11.3.5.1 成長を推進するオートメーションの最近の動向 211
11.3.6 オランダ 214
11.3.6.1 ラボオートメーションソリューションの研究開発においてオランダが主導的な役割を果たしています 214
11.3.7 その他のヨーロッパ諸国 217
11.4 アジア太平洋地域 220
11.4.1 中国 228
11.4.1.1 主要企業による高度な自動化ソリューション 228
11.4.2 日本 231
11.4.2.1 戦略的提携と事業拡大 231
11.4.3 インド 234
11.4.3.1 インドの診療所や病院で普及が進む自動化技術 234
11.4.4 オーストラリア 237
11.4.4.1 検査室の自動化および分析ワークフローの進歩 237
11.4.5 韓国 240
11.4.5.1 AIを活用した自動化検査室インフラへの投資の増加 240
11.4.6 その他のアジア太平洋地域 243
11.5 南米アメリカ 245
11.5.1 ブラジル 253
11.5.1.1 支出の増加と事業拡大 253
11.5.2 メキシコ 255
11.5.2.1 市場プレイヤーにとって好ましいビジネス環境 255
11.5.3 その他のラテンアメリカ 258
11.6 中東・アフリカ 261
11.6.1 中東・アフリカは世界市場で最も小さなシェアを占める見込み 261
11.6.2 GCC諸国 268
11.6.2.1 AI対応および自動化された検査室インフラの導入拡大 268
11.6.3 その他の中東・アフリカ地域 271
12 競争環境 275
12.1 概要 275
12.2 主要企業の戦略/勝つための権利 275
12.3 売上高分析、2021年~2025年 277
12.4 市場シェア分析、2023年 277
12.4.1 主要市場プレーヤーのランキング 280
12.5 企業評価マトリックス:主要プレーヤー、2024年 280
12.5.1 スター企業 280
12.5.2 新興リーダー 280
12.5.3 広範なプレイヤー 280
12.5.4 参加者 281
12.5.5 企業の事業展開:主要プレイヤー、2024年 282
12.5.5.1 企業の事業展開 282
12.5.5.2 地域別事業展開 283
12.5.5.3 アプリケーションの展開状況 284
12.5.5.4 エンドユーザーの展開状況 285
12.6 企業評価マトリックス:スタートアップ/中小企業、2024年 286
12.6.1 先進的な企業 286
12.6.2 対応力のある企業 286
12.6.3 ダイナミックな企業 286
12.6.4 スタートブロック 286
12.6.5 企業ベンチマーキング:スタートアップ/中小企業、2024年 287
12.6.5.1 新興企業/スタートアップの競合ベンチマーキング 288
12.6.5.2 主要スタートアップ/中小企業の詳細リスト 289
12.7 企業評価および財務指標 290
12.8 製品/ブランド比較 291
12.9 競争シナリオ 292
12.9.1 製品の発売および承認 292
12.9.2 取引 293
13 企業概要 295
13.1 主要企業 295
13.1.1 サーモフィッシャーサイエンティフィック社 295
13.1.1.1 事業概要 295
13.1.1.2 提供製品 296
13.1.1.3 最近の動向 299
13.1.1.3.1 製品の発売および承認 299
13.1.1.3.2 取引 300
13.1.1.3.3 事業拡大 301
13.1.1.4 MnMの見解 301
13.1.1.4.1 勝利への権利 301
13.1.1.4.2 戦略的選択 301
13.1.1.4.3 弱点と競合上の脅威 302
13.1.2 TECAN TRADING AG 303
13.1.2.1 事業概要 303
13.1.2.2 提供製品 304
13.1.2.3 最近の動向 306
13.1.2.3.1 製品発売 306
13.1.2.3.2 取引 307
13.1.2.4 MnM の見解 308
13.1.2.4.1 勝利への権利 308
13.1.2.4.2 戦略的選択 308
13.1.2.4.3 弱点と競合上の脅威 308
13.1.3 ダナハー・コーポレーション 309
13.1.3.1 事業概要 309
13.1.3.2 提供製品 310
13.1.3.3 最近の動向 312
13.1.3.3.1 取引 312
13.1.3.4 MnMの見解 313
13.1.3.4.1 勝利への権利 313
13.1.3.4.2 戦略的選択 313
13.1.3.4.3 弱点と競合上の脅威 313
13.1.4 アジレント・テクノロジー 314
13.1.4.1 事業概要 314
13.1.4.2 提供製品 315
13.1.4.3 最近の動向 317
13.1.4.3.1 製品の発売および承認 317
13.1.4.3.2 取引 318
13.1.4.3.3 事業拡大 318
13.1.4.4 MnMの見解 319
13.1.4.4.1 勝利への権利 319
13.1.4.4.2 戦略的選択 319
13.1.4.4.3 弱点と競合上の脅威 319
13.1.5 F. HOFFMANN-LA ROCHE LTD. 320
13.1.5.1 事業概要 320
13.1.5.2 提供製品 321
13.1.5.3 最近の動向 322
13.1.5.3.1 製品の発売と承認 322
13.1.5.3.2 取引 322
13.1.5.3.3 事業拡大 323
13.1.5.4 MnM の見解 323
13.1.5.4.1 勝利への権利 323
13.1.5.4.2 戦略的選択 323
13.1.5.4.3 弱点と競合上の脅威 323
13.1.6 メトラー・トレド 324
13.1.6.1 事業概要 324
13.1.6.2 提供製品 325
13.1.6.3 最近の動向 326
13.1.6.3.1 製品の発売および承認 326
13.1.6.3.2 取引 326
13.1.7 REVVITY, INC. 327
13.1.7.1 事業概要 327
13.1.7.2 提供製品 328
13.1.7.3 最近の動向 330
13.1.7.3.1 製品の発売および承認 330
13.1.7.3.2 取引 331
13.1.8 EPPENDORF SE 332
13.1.8.1 事業概要 332
13.1.8.2 提供製品 333
13.1.8.3 最近の動向 334
13.1.8.3.1 製品発売 334
13.1.8.3.2 取引 335
13.1.9 ベクトン・ディッキンソン・アンド・カンパニー 336
13.1.9.1 事業概要 336
13.1.9.2 提供製品 337
13.1.9.3 最近の動向 338
13.1.9.3.1 製品の発売および承認 338
13.1.9.3.2 取引 338
13.1.9.3.3 事業拡大 339
13.1.10 ウォーターズ・コーポレーション 340
13.1.10.1 事業概要 340
13.1.10.2 提供製品 341
13.1.10.3 最近の動向 342
13.1.10.3.1 製品の発売および承認 342
13.1.10.4 最近の動向 343
13.1.10.4.1 取引 343
13.1.10.4.2 事業拡大 343
13.1.11 SIEMENS HEALTHINEERS 344
13.1.11.1 事業概要 344
13.1.11.2 提供製品 345
13.1.11.3 最近の動向 346
13.1.11.3.1 製品の発売および承認 346
13.1.11.3.2 事業拡大 346
13.1.12 ABBOTT LABORATORIES 347
13.1.12.1 事業概要 347
13.1.12.2 提供製品 348
13.1.13 BIOMÉRIEUX 349
13.1.13.1 事業概要 349
13.1.13.2 提供製品 350
13.1.14 HAMILTON COMPANY 351
13.1.14.1 事業概要 351
13.1.14.2 提供製品 351
13.1.14.3 最近の動向 353
13.1.14.3.1 新製品の発売 353
13.1.14.3.2 取引 354
13.1.15 ハドソン・ラボ・オートメーション 356
13.1.15.1 事業概要 356
13.1.15.2 提供製品 356
13.1.15.3 最近の動向 357
13.1.15.3.1 取引 357
13.2 その他の企業 358
13.2.1 GILSON, INC. 358
13.2.2 BMG LABTECH 359
13.2.3 FESTO AG & CO. KG 360
13.2.4 AURORA BIOMED INC. 361
13.2.5 HIGHRES BIOSOLUTIONS 362
13.2.6 OPENTRONS LABWORKS INC. 363
13.2.7 PEAK ANALYSIS AND AUTOMATION 364
13.2.8 QIAGEN N.V. 365
13.2.9 LABVANTAGE SOLUTIONS, INC. 366
13.2.10 バイオ・ラッド・ラボラトリーズ社 367
13.2.11 ラボウェア 368
13.2.12 シスメックス株式会社 369
13.2.13 ユニバーサル・ロボッツ 370
13.2.14 ABコントロールズ社 371
13.2.15 AUTOMATA 372
13.2.16 SPT LABTECH 373
13.2.17 BIOSERO, INC. 374
14 調査方法論 375
14.1 調査データ 375
14.2 調査設計 376
14.2.1 二次調査 376
14.2.1.1 二次情報源からの主要データ 377
14.2.2 一次調査 378
14.2.2.1 一次情報源 378
14.2.2.2 主要な産業インサイト 379
14.3 市場規模の推定 380
14.3.1 ボトムアップアプローチ 381
14.3.1.1 アプローチ 1:企業収益の推定アプローチ 382
14.3.1.2 アプローチ 2:顧客ベースの市場推計 382
14.3.1.3 アプローチ 3:トップダウン・アプローチ 383
14.3.1.4 アプローチ 4:一次インタビュー 383
14.4 成長予測 384
14.5 データの三角測量 385
14.6 市場シェアの評価 385
14.7 調査の前提条件 386
14.8 調査の限界 386
14.8.1 リスク評価 387
15 付録 388
15.1 ディスカッション・ガイド 388
15.2 ナレッジストア:MarketsandMarketsのサブスクリプション・ポータル 393
15.3 カスタマイズ・オプション 395
15.4 関連レポート 395
15.5 著者詳細 397



