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、新薬の開発過程においてデータを活用し、効率的かつ科学的に医薬品の候補を見出すための学問分野です。生物学、化学、計算機科学などの複数の領域が交差する分野であり、膨大なデータの解析やモデリング、シミュレーションなどを通じて、新薬の発見や最適化をサポートします。 創薬インフォマティクスには多くの種類があります。その一部には、小分子創薬インフォマティクス、バイオ医薬品インフォマティクス、薬物動態インフォマティクス、毒性予測インフォマティクスなどがあります。それぞれの種類は、異なる目的やアプローチに基づいており、具体的には以下のような特徴があります。 小分子創薬インフォマティクスは、分子構造のデータを利用して新しい小分子化合物の設計や最適化を行います。化学構造の特徴を把握し、それに基づいたコンピューターモデリングを通じて、ヒット化合物を特定することが主な目的です。 バイオ医薬品インフォマティクスでは、抗体やワクチンなどの生物由来の医薬品に焦点を当てます。遺伝子情報やタンパク質構造の解析を行い、免疫応答や作用機序を理解することで、効果的なバイオ医薬品の設計を支援します。 薬物動態インフォマティクスは、薬物の体内での動きをモデル化し、吸収、分布、代謝、排泄（ADME）に関する予測を行います。これにより、候補化合物がどれだけ効果的に治療に寄与するかを事前に評価することが可能になります。 毒性予測インフォマティクスでは、化合物の安全性を予測するためのモデルを構築します。既存の毒性データや化学構造の情報をもとに、化合物がもたらす可能性のある有害効果を評価し、リード化合物を脂肪するリスクを低減します。 これらの創薬インフォマティクスのアプローチは、主にデータ解析技術に支えられています。特にビッグデータ解析、機械学習、深層学習といった技術は、創薬インフォマティクスの中心的な役割を果たしています。これらの技術を用いることで、膨大なデータの中から重要なパターンを発見し、効率的な化合物のスクリーニングや最適化が実現します。 また、分子動力学シミュレーション、構造ベースドラッグデザイン（SBDD）、リガンドベースドラッグデザイン（LBDD）といった技術も重要です。分子動力学シミュレーションは、分子の時間的変化やインタラクションを解析し、化合物の挙動を理解するのに役立ちます。SBDDやLBDDは、それぞれのアプローチに基づき、特定の標的に対する化合物のデザインを行う手法です。 創薬インフォマティクスは、新薬の発見プロセスを加速させるだけでなく、コスト削減にも寄与します。従来の手法では、数年から十年以上かかることが一般的ですが、インフォマティクス技術を活用することで、効率的なスクリーニングや最適化が可能となり、開発期間を短縮することが期待されています。 さらに、患者個別化医療の観点からも創薬インフォマティクスは重要です。遺伝子情報や病歴に基づき、患者に最適な治療法を提供するための研究が進んでおり、個別化医療の実現にはインフォマティクス技術が不可欠です。 このように、創薬インフォマティクスは近年の医薬品開発の現場において欠かせない役割を果たしており、今後ますます重要性を増していくと考えられています。科学技術の進展とともに、新しいアプローチやツールが登場することで、さらなる革新が期待される分野です。

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