目次
第1章. 方法論と範囲
1.1. 市場セグメンテーションとスコープ
1.2. 市場の定義
1.2.1. 製品セグメント
1.2.2. アプリケーションセグメント
1.2.3. 治療領域セグメント
1.2.4. 展開モデルセグメント
1.2.5. 価格モデルセグメント
1.2.6. エンドユースセグメント
1.3. 情報分析
1.3.1. 市場形成とデータの可視化
1.4. データの検証・公開
1.5. 情報調達
1.5.1. 一次調査
1.6. 情報・データ分析
1.7. 市場形成と検証
1.8. 市場モデル
1.9. 市場全体 CAGR計算
1.10. 目的
1.10.1. 目標1
1.10.2. 目的2
第2章 要旨
2.1. 市場の展望
2.2. セグメント・スナップショット
2.3. 競合他社の動向
第3章. バイオシミュレーション市場の変数、動向、スコープ
3.1. 市場系統の展望
3.1.1. 親市場の展望
3.1.2. 関連・付随市場の展望
3.2. 市場ダイナミクス
3.2.1. 市場ドライバー分析
3.2.1.1. 慢性疾患の増加
3.2.1.2. 個別化医療に対する需要の高まり
3.2.1.3. 技術の進歩
3.2.2. 市場阻害要因分析
3.2.2.1. バイオシミュレーション技術とソフトウェアに関連する高コスト
3.2.2.2. 厳しい規制要件
3.3. バイオシミュレーション市場の分析ツール
3.3.1. 産業分析 – ポーターの分析
3.3.1.1. サプライヤーの力
3.3.1.2. 買い手の力
3.3.1.3. 代替の脅威
3.3.1.4. 新規参入の脅威
3.3.1.5. 競争上のライバル
3.3.2. PESTEL分析
3.3.2.1. 政治情勢
3.3.2.2. 技術的ランドスケープ
3.3.2.3. 経済情勢
3.3.2.4. 環境的景観
3.3.2.5. 法的景観
3.3.2.6. 社会的ランドスケープ
3.4. COVID-19の影響分析
第4章. バイオシミュレーション市場 製品の推定と動向分析
4.1. セグメントダッシュボード
4.2. 世界のバイオシミュレーション市場の製品動向分析
4.3. バイオシミュレーションの世界市場規模・動向分析、製品別、2018年〜2030年 （百万米ドル）
4.4. ソフトウェア
4.4.1. 2018〜2030年の市場予測・推計（USD Million）
4.4.2. 分子モデリング＆シミュレーションソフトウェア
4.4.2.1. 市場の予測および予測 2018 – 2030 (USD Million)
4.4.3. 臨床試験デザインソフトウェア
4.4.3.1. 市場の予測および予測 2018年～2030年 （百万米ドル）
4.4.4. PK/PDモデリングおよびシミュレーションソフトウェア
4.4.4.1. 市場の予測および予測 2018 – 2030 (USD Million)
4.4.5. Pbpkモデリングおよびシミュレーションソフトウェア
4.4.5.1. 市場予測：2018～2030年（百万米ドル）
4.4.6. 毒性予測ソフトウェア
4.4.6.1. 市場の予測および予測 2018 – 2030 (USD Million)
4.4.7. その他のソフトウェア
4.4.7.1. 市場の予測および予測 2018 – 2030 (USD Million)
4.5. サービス
4.5.1. 市場の予測および予測 2018年～2030年 (百万米ドル)
4.5.2. 契約サービス
4.5.2.1. 2018年～2030年の市場推定と予測（USD Million）
4.5.3. コンサルティング
4.5.3.1. 市場の予測および予測 2018 – 2030 (USD Million)
4.5.4. その他（インプリメンテーション、トレーニング、サポートなど）
4.5.4.1. 2018年～2030年の市場予測（百万米ドル）
第5章. バイオシミュレーション市場 アプリケーションの推定と動向分析
5.1. セグメントダッシュボード
5.2. 世界のバイオシミュレーション市場のアプリケーション動向分析
5.3. バイオシミュレーションの世界市場規模・動向分析、用途別、2018年〜2030年（百万米ドル）
5.4. 創薬・医薬品開発
5.4.1. 2018〜2030年の市場予測・推計（USD Million）
5.5. 疾患モデリング
5.5.1. 市場の予測および予測 2018 – 2030 (USD Million)
5.6. その他（プレシジョン・メディシン、トキシコロジーなど）
5.6.1. 2018年～2030年の市場推定と予測（USD Million）
第6章. バイオシミュレーション市場 治療領域の推定と動向分析
6.1. セグメントダッシュボード
6.2. バイオシミュレーションの世界市場：治療領域の動向分析
6.3. バイオシミュレーションの世界市場規模・動向分析、治療領域別、2018年〜2030年（百万米ドル）
6.4. がん領域
6.4.1. 市場の予測および予測：2018年～2030年（百万米ドル）
6.5. 心血管疾患
6.5.1. 市場の予測および予測 2018年～2030年 （USD百万ドル）
6.6. 感染症
6.6.1. 市場の予測および予測 2018 – 2030 (USD Million)
6.7. 神経疾患
6.7.1. 市場の予測および予測 2018年～2030年 （百万米ドル）
6.8. その他
6.8.1. 市場の推定と予測 2018 – 2030 (USD Million)
第7章. バイオシミュレーション市場 展開モデルの推定と動向分析
7.1. セグメントダッシュボード
7.2. バイオシミュレーション世界市場の展開モデル動向分析
7.3. バイオシミュレーションの世界市場規模・動向分析、展開モデル別、2018年〜2030年（百万米ドル）
7.4. クラウドベース
7.4.1. 市場の予測および予測：2018年～2030年（百万米ドル）
7.5. オンプレミス型
7.5.1. 2018～2030年の市場予測（百万米ドル）
7.6. ハイブリッドモデル
7.6.1. 2018～2030年の市場予測（USD Million）
第8章. バイオシミュレーション市場 価格モデルの推定と動向分析
8.1. セグメントダッシュボード
8.2. バイオシミュレーション世界市場の価格モデルの動向分析
8.3. バイオシミュレーションの世界市場規模・動向分析、価格設定モデル別、2018年〜2030年 (百万米ドル)
8.4. ライセンスベースモデル
8.4.1. 市場の予測および予測：2018年～2030年（百万米ドル）
8.5. サブスクリプションモデル
8.5.1. 2018～2030年の市場予測（百万米ドル）
8.6. サービスベースモデル
8.6.1. 2018～2030年の市場予測（百万米ドル）
8.7. ペイ・パー・ユース・モデル
8.7.1. 2018～2030年の市場予測（百万米ドル）
第9章. バイオシミュレーション市場 エンドユースの推定と動向分析
9.1. セグメントダッシュボード
9.2. 世界のバイオシミュレーション市場のエンドユーザー動向分析
9.3. バイオシミュレーションの世界市場規模・動向分析、エンドユース別、2018年〜2030年 （百万米ドル）
9.4. ライフサイエンス企業
9.4.1. 2018〜2030年の市場予測・推計（USD Million）
9.4.2. 製薬企業
9.4.2.1. 2018年～2030年の市場予測（百万米ドル）
9.4.3. バイオ医薬品企業
9.4.3.1. 2018年～2030年の市場予測（百万米ドル）
9.4.4. 医療機器企業
9.4.4.1. 市場の予測および予測 2018 – 2030 (USD Million)
9.4.5. CRO/CDMO（医薬品開発業務受託機関
9.4.5.1. 2018年～2030年の市場推定と予測（百万米ドル）
9.5. 学術研究機関
9.5.1. 2018年～2030年の市場予測（百万米ドル）
9.6. その他（規制当局など）
9.6.1. 2018年～2030年の市場予測（百万米ドル）
第10章. バイオシミュレーション市場 地域別推定と動向分析
10.1. 地域別市場シェア分析、2024年および2030年
10.2. 地域別市場ダッシュボード
10.3. 市場規模＆予測トレンド分析、2018年～2030年
10.4. 北米
10.4.1. 米国
10.4.1.1. 主なカントリーダイナミクス
10.4.1.2. 規制の枠組み
10.4.1.3. 競争シナリオ
10.4.1.4. 米国市場の予測および予測 2018 – 2030 (USD Million)
10.4.2. カナダ
10.4.2.1. 主要国のダイナミクス
10.4.2.2. 規制の枠組み
10.4.2.3. 競争シナリオ
10.4.2.4. カナダ市場の推定と予測 2018年～2030年 (百万米ドル)
10.4.3. メキシコ
10.4.3.1. 主要国のダイナミクス
10.4.3.2. 規制の枠組み
10.4.3.3. 競争シナリオ
10.4.3.4. メキシコ市場の推定と予測 2018～2030 (百万米ドル)
10.5. 欧州
10.5.1. 英国
10.5.1.1. 主なカントリーダイナミクス
10.5.1.2. 規制の枠組み
10.5.1.3. 競争シナリオ
10.5.1.4. イギリス市場の推定と予測 2018年～2030年 (百万米ドル)
10.5.2. ドイツ
10.5.2.1. 主要国のダイナミクス
10.5.2.2. 規制の枠組み
10.5.2.3. 競争シナリオ
10.5.2.4. ドイツ市場の推定と予測 2018年～2030年 (百万米ドル)
10.5.3. フランス
10.5.3.1. 主要国のダイナミクス
10.5.3.2. 規制の枠組み
10.5.3.3. 競争シナリオ
10.5.3.4. フランス市場の推定と予測 2018年～2030年 (百万米ドル)
10.5.4. イタリア
10.5.4.1. 主要国の動向
10.5.4.2. 規制の枠組み
10.5.4.3. 競争シナリオ
10.5.4.4. イタリア市場の推定と予測 2018年～2030年 (百万米ドル)
10.5.5. スペイン
10.5.5.1. 主要国のダイナミクス
10.5.5.2. 規制の枠組み
10.5.5.3. 競争シナリオ
10.5.5.4. スペイン市場の推定と予測 2018～2030 (百万米ドル)
10.5.6. ノルウェー
10.5.6.1. 主要国の動向
10.5.6.2. 規制の枠組み
10.5.6.3. 競争シナリオ
10.5.6.4. ノルウェー市場の推定と予測 2018～2030 (百万米ドル)
10.5.7. スウェーデン
10.5.7.1. 主要国の動向
10.5.7.2. 規制の枠組み
10.5.7.3. 競争シナリオ
10.5.7.4. スウェーデン市場の推定と予測 2018～2030 (USD Million)
10.5.8. デンマーク
10.5.8.1. 主要国の動向
10.5.8.2. 規制の枠組み
10.5.8.3. 競争シナリオ
10.5.8.4. デンマーク市場の推定と予測 2018～2030 (USD Million)
10.6. アジア太平洋地域
10.6.1. 日本
10.6.1.1. 主要国の動向
10.6.1.2. 規制の枠組み
10.6.1.3. 競争シナリオ
10.6.1.4. 日本市場の予測および予測 2018年～2030年 （百万米ドル）
10.6.2. 中国
10.6.2.1. 主要国のダイナミクス
10.6.2.2. 規制の枠組み
10.6.2.3. 競争シナリオ
10.6.2.4. 中国市場の推定と予測 2018年～2030年 （百万米ドル）
10.6.3. インド
10.6.3.1. 主要国のダイナミクス
10.6.3.2. 規制の枠組み
10.6.3.3. 競争シナリオ
10.6.3.4. インド市場の推定と予測 2018年～2030年 (百万米ドル)
10.6.4. オーストラリア
10.6.4.1. 主要国の動向
10.6.4.2. 規制の枠組み
10.6.4.3. 競争シナリオ
10.6.4.4. オーストラリア市場の推定と予測 2018 – 2030 (USD Million)
10.6.5. 韓国
10.6.5.1. 主要国のダイナミクス
10.6.5.2. 規制の枠組み
10.6.5.3. 競争シナリオ
10.6.5.4. 韓国市場の予測および予測 2018年～2030年 (百万米ドル)
10.6.6. タイ
10.6.6.1. 主要国の動向
10.6.6.2. 規制の枠組み
10.6.6.3. 競争シナリオ
10.6.6.4. タイ市場の推定と予測 2018～2030 (百万米ドル)
10.7. ラテンアメリカ
10.7.1. ブラジル
10.7.1.1. 主なカントリーダイナミクス
10.7.1.2. 規制の枠組み
10.7.1.3. 競争シナリオ
10.7.1.4. ブラジル市場の推定と予測 2018～2030 (百万米ドル)
10.7.2. アルゼンチン
10.7.2.1. 主要国の市場動向
10.7.2.2. 規制の枠組み
10.7.2.3. 競争シナリオ
10.7.2.4. アルゼンチン市場の推定と予測 2018～2030 (百万米ドル)
10.8. 中東・アフリカ
10.8.1. 南アフリカ
10.8.1.1. 主要カントリーダイナミクス
10.8.1.2. 規制の枠組み
10.8.1.3. 競争シナリオ
10.8.1.4. 南アフリカ市場の推定と予測 2018年～2030年 (百万米ドル)
10.8.2. サウジアラビア
10.8.2.1. 主要国の市場動向
10.8.2.2. 規制の枠組み
10.8.2.3. 競争シナリオ
10.8.2.4. サウジアラビアの市場予測 2018年～2030年 (百万米ドル)
10.8.3. アラブ首長国連邦
10.8.3.1. 主要国の市場動向
10.8.3.2. 規制の枠組み
10.8.3.3. 競争シナリオ
10.8.3.4. UAE市場の推定と予測 2018～2030 (百万米ドル)
10.8.4. クウェート
10.8.4.1. 主要国の市場動向
10.8.4.2. 規制の枠組み
10.8.4.3. 競争シナリオ
10.8.4.4. クウェート市場の推定と予測 2018～2030 (百万米ドル)
第11章. 競合情勢
11.1. 企業/競合の分類
11.2. 戦略マッピング
11.3. 各社の市場ポジション／シェア分析、2024年
11.4. 企業プロフィール/リスト
Certara, USA.
Dassault Systèmes
Advanced Chemistry Development
Simulation Plus
Schrodinger, Inc.
Chemical Computing Group ULC
Physiomics Plc
Rosa & Co. LLC
BioSimulation Consulting Inc.
Genedata AG
Instem Group of Companies
PPD, Inc.
Yokogawa Insilico Biotechnology GmbH
| ※参考情報 バイオシミュレーションとは、生物学的、薬理学的、あるいは生化学的なプロセスをコンピュータ上で模擬する技術や手法のことを指します。特に医薬品の研究開発や病気の理解においてこの技術は重要な役割を果たしています。バイオシミュレーションは、実際の生物体での実験では得られないデータや洞察を得ることができるため、時間とコストの削減に寄与しています。 バイオシミュレーションには、いくつかの種類があります。主なものとしては、マルチスケールシミュレーション、システム生物学に基づくシミュレーション、薬物動態学/薬力学（PK/PD）シミュレーションなどが挙げられます。マルチスケールシミュレーションは、分子レベルから組織、全体の生物までをカバーするもので、異なるスケール間の相互作用を理解するのに役立ちます。システム生物学に基づくシミュレーションは、生物の複雑なネットワークをモデル化し、遺伝子、タンパク質、代謝経路の相互作用を解析することに重点を置いています。PK/PDシミュレーションは、薬物が体内でどのように分布し、効果を持続するかを予測するもので、薬剤の効果的な使用に向けた重要な情報を提供します。 バイオシミュレーションの用途は多岐にわたります。医薬品開発の初期段階では、新しい化合物の選定や最適化にバイオシミュレーションが活用されます。臨床試験のデザインや結果の予測においても、シミュレーションが行われ、リスクを最小化しつつ効果的な治療法を探る手段として用いられています。また、疾病メカニズムの理解や新しい治療法の開発においても、シミュレーションは重要な役割を果たします。最近では、COVID-19のような感染症に対する対策やワクチンの効果を評価するためのシミュレーションが広く行われています。 バイオシミュレーションには、いくつかの関連技術があります。一つは、計算生物学であり、これは生物学的データを解析するための数学モデルやアルゴリズムを開発する分野です。次に、バイオインフォマティクスは、遺伝子情報やタンパク質情報などの大規模データを扱う技術であり、バイオシミュレーションと密接に関連しています。さらに、マシンラーニングや人工知能技術の進展により、データの解析やモデルの最適化が迅速かつ効率的に行えるようになりました。 バイオシミュレーションは、その高い精度と汎用性から、今後ますます重要性を増していくと予測されます。特にパーソナライズドメディスン（個別化医療）の分野では、個々の患者の特性に応じた最適な治療法を見つけるために、シミュレーション技術が活用されることでしょう。さらに、惑星的な健康問題に対しても、シミュレーションを通じた途方もない可能性が開かれています。 このように、バイオシミュレーションは、さまざまな生物学的プロセスを理解し、新しい治療法の開発や医薬品の最適化に利用される貴重な工具です。医学、薬学、生物学の分野での応用が広がることで、より多くの人々の健康に寄与することが期待されています。 |
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