カテゴリー： Grand View Research, 世界, 部品/材料

ケモインフォマティクスの世界市場2023-2030：市場規模、シェア、動向分析

◆英語タイトル：Chemoinformatics Market Size, Share & Trends Analysis Report By Application (Chemical Analysis, Drug Discovery, Drug Validation, Others), By Region, And Segment Forecasts, 2023 - 2030

Grand View Researchが発行した調査報告書（GRV23NOV072）◆商品コード：GRV23NOV072
◆発行会社（リサーチ会社）：Grand View Research
◆発行日：2023年9月
   最新版(2025年又は2026年)はお問い合わせください。
◆ページ数：105
◆レポート形式：英語 / PDF
◆納品方法：Eメール（受注後3営業日）
◆調査対象地域：グローバル
◆産業分野：化学
◆販売価格オプション（消費税別）
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※上記の日本語題名はH&Iグローバルリサーチが翻訳したものです。英語版原本には日本語表記はありません。
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❖ レポートの概要 ❖

ケモインフォマティクス市場の成長と動向
Grand View Research, Inc.の最新レポートによると、世界のケモインフォマティクス市場規模は2030年までに94.1億ドルに達し、予測期間中のCAGRは15.5%を記録する見込みです。市場成長に影響を与える主な決定要因としては、最新の医薬品開発プロセスの絶え間ない改善、研究におけるインシリコ技術の使用の増加、医薬品開発プロセスにおける研究開発費全体の削減など、ケモインフォマティクスアプローチの採用に関連する利点などが挙げられます。

ケモインフォマティクスは、様々な段階での薬剤設計に数多く応用されているため、薬剤開発市場の成長はとどまるところを知らず、ケモインフォマティクスの需要を押し上げるでしょう。ターゲットの特定から潜在的な医薬品候補としての開発まで、ケモインフォマティクス・ツールは重要な役割を果たします。

ハイ・スループット・スクリーニング（HTS）プロセスによるヒット化合物の生成、ターゲット化合物の選択、仮想構造の生成、化合物の薬物動態学的特性および毒性の予測、定量的構造関係の決定において、さまざまなインシリコ・ツールが大きく貢献していることが、ケモインフォマティクス市場の成長の主な原動力となっています。

ケモインフォマティクス技術の統合は、創薬プロセスに投資される長いスパンとともに発生する大きなコストによって、研究活動に不可欠なものとなっています。ケモインフォマティクスは、科学者や化学研究者が創薬やその他の関連研究に関連するより良い意思決定を行う際に役立ちます。さらに、効率的で効果的な医薬品に対する需要の増加、研究開発への投資の増加、高齢者人口の増加、生活習慣病患者の急増は、市場の成長を積極的に促進すると予想されます。ケモインフォマティクス・ツールとソフトウェアの主な用途は、薬剤設計と創薬で、最大の用途となっており、創薬プロセスのさらなる進歩に伴い、さらなる成長が見込まれています。

ケモインフォマティクスは、化学医薬品の開発と研究の分野に著しい貢献をしています。この分野の成長は、スクリーニング作業や研究調査において継続的に生成される生データが原動力となっています。ケモインフォマティクスのインシリコツールは、効果的なデータ管理を支援し、データの検索と解析を容易にすることで、医薬品開発プロセスやその他の研究に関連する研究に携わる科学者に、アクセス可能な情報の大規模データベースを提供します。

三次元化学構造データベースの開発は、ケモインフォマティクスの分野において、研究プロセスを大幅に支援した重要な成果です。コンピュータ支援合成設計、コンピュータ支援構造解明、ケモメトリックスにおけるケモインフォマティクス・プラットフォームの応用は、市場の成長にさらに貢献しています。

計算技術の進歩は、市場成長にとってインパクトの大きいレンダリングドライバーとなっています。この方向では、計算、3D構造生成、分子グラフィックス、複雑なデータ表示のためのスーパーコンピュータやシリコングラフィックスコンピュータの開発が、ケモインフォマティクス市場の成長を推進する上で極めて重要です。先進的なWEB技術の登場とインシリコ計算技術への取り込みにより、この分野は完全に変革されました。

より良い結果を得るための高度で効率的な技術に対するニーズの高まりにより、ケモインフォマティクス分野は製薬業界にとって不可欠なものとなっています。治療効果の高い医薬品に対するニーズの高まりと、研究開発分野への投資の増加、コンピュータ技術の進歩が相まって、近い将来に市場が成長し、繁栄するための有利な機会がもたらされます。

ケモインフォマティクス市場レポートハイライト

- 創薬セグメントは予測期間中に有利なCAGRを記録する見込みです。同分野の高成長に寄与する主な要因としては、研究開発への投資の増加や、創薬分子としての潜在的リード化合物の成功率が比較的低いことなどが挙げられます。

- 2022年には、北米がケモインフォマティクス市場を支配し、43.6%以上の収益シェアを占めました。世界の研究開発費に関しては、北米が最大のシェアを占めています。また、ADME毒性学市場でも大きなシェアを占めており、ケモインフォマティクス市場の成長をさらに促進しています。

- アジア太平洋地域は、最も急速に成長している地域市場の1つであり、予測期間中にCAGR 20.3%で成長しています。この市場の成長は、インド、中国、シンガポールなどの経済圏で行われている研究活動の拡大に起因しています。これらの国々で研究活動を行う主な利点としては、製造コストや労働コストが低いこと、規制がそれほど厳しくないことなどが挙げられ、多くの多国籍企業がアジア太平洋地域に参入しています。さらに、R&Dインフラを改善するために投入される政府の取り組みや資金が、市場の成長をさらに後押しするでしょう。

第1章 調査方法・範囲
第2章 エグゼクティブサマリー
第3章 世界のケモインフォマティクス市場変数・傾向・範囲
第4章 世界のケモインフォマティクス市場：用途別予測・傾向分析
第5章 世界のケモインフォマティクス市場：地域別予測・傾向分析
第6章 競争状況

❖ レポートの目次 ❖

目次

第1章 調査方法と範囲
1.1. 市場セグメンテーションと範囲
1.1.1. 適用範囲
1.1.2. 地域範囲
1.1.3. 推計と予測タイムライン
1.2. 調査方法
1.3. 情報調達
1.3.1. 購入データベース
1.3.2. GVR社内データベース
1.3.3. 二次資料
1.3.4. 一次調査
1.3.5. 一次調査の詳細
1.4. 情報またはデータ分析
1.5. 市場の定式化と検証
1.6. モデルの詳細
1.7. 二次資料一覧
1.8. 一次資料一覧
1.9. 目的
第2章 エグゼクティブサマリー
2.1. 市場見通し
2.2. セグメント見通し
2.2.1.アプリケーションの展望
2.2.2. 地域別展望
2.3. 競合分析
第3章 ケモインフォマティクス市場の変数、トレンド、および範囲
3.1. 市場系統の展望
3.1.1. 親市場の展望
3.1.2. 関連／補助市場の展望
3.2. 普及および成長見通しマッピング
3.3. 業界バリューチェーン分析
3.3.1. 保険償還枠組み
3.4. 市場ダイナミクス
3.4.1. 市場牽引要因分析
3.4.2. 市場制約要因分析
3.5. ケモインフォマティクス市場分析ツール
3.5.1. 業界分析 – ポーターズモデル
3.5.1.1. サプライヤーの力
3.5.1.2. バイヤーの力
3.5.1.3. 代替品の脅威
3.5.1.4. 新規参入の脅威
3.5.1.5.競争環境
3.5.2. PESTEL分析
3.5.2.1. 政治情勢
3.5.2.2. 技術情勢
3.5.2.3. 経済情勢
第4章 ケモインフォマティクス：アプリケーション予測とトレンド分析
4.1. ケモインフォマティクス市場：主なポイント
4.2. ケモインフォマティクス市場：2022年および2030年の動向と市場シェア分析
4.3. 化学分析
4.3.1. 化学分析市場の予測と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
4.4. 創薬
4.4.1. 創薬市場の予測と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
4.5. 医薬品バリデーション
4.5.1.医薬品検証市場の推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
4.6. その他
4.6.1. その他市場の推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
第5章 ケモインフォマティクス市場：地域別推定とトレンド分析
5.1. 地域別展望
5.2. 地域別ケモインフォマティクス市場：市場分析の主要ポイント
5.3. 北米
5.3.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
5.3.2. 米国
5.3.2.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
5.3.3. カナダ
5.3.3.1.市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
5.4. ヨーロッパ
5.4.1. 英国
5.4.1.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
5.4.2. ドイツ
5.4.2.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
5.4.3. フランス
5.4.3.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
5.4.4. イタリア
5.4.4.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
5.4.5. スペイン
5.4.5.1.市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
5.4.6. スウェーデン
5.4.6.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
5.4.7. ノルウェー
5.4.7.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
5.4.8. デンマーク
5.4.8.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
5.5. アジア太平洋地域
5.5.1. 日本
5.5.1.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
5.5.2. 中国
5.5.2.1.市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
5.5.3. インド
5.5.3.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
5.5.4. オーストラリア
5.5.4.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
5.5.5. タイ
5.5.5.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
5.5.6. 韓国
5.5.6.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
5.6. ラテンアメリカ
5.6.1. ブラジル
5.6.1.1.市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
5.6.2. メキシコ
5.6.2.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
5.6.3. アルゼンチン
5.6.3.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
5.7. 中東アフリカ（MEA）
5.7.1. サウジアラビア
5.7.1.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
5.7.2. 南アフリカ
5.7.2.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
5.7.3. UAE
5.7.3.1.市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
5.7.4. クウェート
5.7.4.1. 市場推定と予測、2018年～2030年（売上高、百万米ドル）
第6章 競争環境
6.1. 主要市場参加者による最近の動向と影響分析
6.2. 市場参加者の分類
6.2.1. BIOVIA（旧Accelrys）
6.2.1.1. 会社概要
6.2.1.2. 財務実績
6.2.1.3. 製品ベンチマーク
6.2.1.4. 戦略的取り組み
6.2.2. ACD/Labs, Inc.
6.2.2.1. 会社概要
6.2.2.2. 財務実績
6.2.2.3.製品ベンチマーク
6.2.2.4. 戦略的取り組み
6.2.3. Agilent Technologies, Inc.
6.2.3.1. 会社概要
6.2.3.2. 財務実績
6.2.3.3. 製品ベンチマーク
6.2.3.4. 戦略的取り組み
6.2.4. Cambridgesoft Corp.
6.2.4.1. 会社概要
6.2.4.2. 財務実績
6.2.4.3. 製品ベンチマーク
6.2.4.4. 戦略的取り組み
6.2.5. ChemAxon, Inc.
6.2.5.1. 会社概要
6.2.5.2. 財務実績
6.2.5.3. 製品ベンチマーク
6.2.5.4. 戦略的取り組み
6.2.6.バイオ・ラッド・ラボラトリーズ社
6.2.6.1. 会社概要
6.2.6.2. 財務実績
6.2.6.3. 製品ベンチマーク
6.2.6.4. 戦略的取り組み
6.2.7. シュレーディンガー社
6.2.7.1. 会社概要
6.2.7.2. 財務実績
6.2.7.3. 製品ベンチマーク
6.2.7.4. 戦略的取り組み
6.2.8. モレキュラー・ディスカバリー社
6.2.8.1. 会社概要
6.2.8.2. 財務実績
6.2.8.3. 製品ベンチマーク
6.2.8.4. 戦略的取り組み

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope
1.1. Market Segmentation & Scope
1.1.1. Application
1.1.2. Regional scope
1.1.3. Estimates and forecast timeline
1.2. Research Methodology
1.3. Information Procurement
1.3.1. Purchased database
1.3.2. GVR’s internal database
1.3.3. Secondary sources
1.3.4. Primary research
1.3.5. Details of primary research
1.4. Information or Data Analysis
1.5. Market Formulation & Validation
1.6. Model Details
1.7. List of Secondary Sources
1.8. List of Primary Sources
1.9. Objectives
Chapter 2. Executive Summary
2.1. Market Outlook
2.2. Segment Outlook
2.2.1. Application outlook
2.2.2. Regional outlook
2.3. Competitive Insights
Chapter 3. Chemoinformatics Market Variables, Trends & Scope
3.1. Market Lineage Outlook
3.1.1. Parent market outlook
3.1.2. Related/ancillary market outlook
3.2. Penetration & Growth Prospect Mapping
3.3. Industry Value Chain Analysis
3.3.1. Reimbursement framework
3.4. Market Dynamics
3.4.1. Market driver analysis
3.4.2. Market restraint analysis
3.5. Chemoinformatics Market Analysis Tools
3.5.1. Industry Analysis - Porter’s
3.5.1.1. Supplier power
3.5.1.2. Buyer power
3.5.1.3. Substitution threat
3.5.1.4. Threat of new entrant
3.5.1.5. Competitive rivalry
3.5.2. PESTEL Analysis
3.5.2.1. Political landscape
3.5.2.2. Technological landscape
3.5.2.3. Economic landscape
Chapter 4. Chemoinformatics : Application Estimates & Trend Analysis
4.1. Chemoinformatics Market: Key Takeaways
4.2. Chemoinformatics Market: Movement & Market Share Analysis, 2022 & 2030
4.3. Chemical Analysis
4.3.1. Chemical analysis market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
4.4. Drug Discovery
4.4.1. Drug discovery market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
4.5. Drug Validation
4.5.1. Drug validation market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
4.6. Others
4.6.1. Others market estimates and forecasts, 2018 to 2030 (USD Million)
Chapter 5. Chemoinformatics Market: Regional Estimates & Trend Analysis
5.1. Regional Outlook
5.2. Chemoinformatics Market by Region: Key Marketplace Takeaway
5.3. North America
5.3.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.3.2. U.S.
5.3.2.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.3.3. Canada
5.3.3.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.4. Europe
5.4.1. UK
5.4.1.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.4.2. Germany
5.4.2.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.4.3. France
5.4.3.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.4.4. Italy
5.4.4.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.4.5. Spain
5.4.5.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.4.6. Sweden
5.4.6.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.4.7. Norway
5.4.7.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.4.8. Denmark
5.4.8.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.5. Asia Pacific
5.5.1. Japan
5.5.1.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.5.2. China
5.5.2.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.5.3. India
5.5.3.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.5.4. Australia
5.5.4.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.5.5. Thailand
5.5.5.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.5.6. South Korea
5.5.6.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.6. Latin America
5.6.1. Brazil
5.6.1.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.6.2. Mexico
5.6.2.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.6.3. Argentina
5.6.3.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.7. MEA
5.7.1. Saudi Arabia
5.7.1.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.7.2. South Africa
5.7.2.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.7.3. UAE
5.7.3.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
5.7.4. Kuwait
5.7.4.1. Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (Revenue, USD Million)
Chapter 6. Competitive Landscape
6.1. Recent Developments & Impact Analysis, By Key Market Participants
6.2. Market Participant Categorization
6.2.1. BIOVIA (formerly Accelrys)
6.2.1.1. Company overview
6.2.1.2. Financial performance
6.2.1.3. Product benchmarking
6.2.1.4. Strategic initiatives
6.2.2. ACD/Labs, Inc.
6.2.2.1. Company overview
6.2.2.2. Financial performance
6.2.2.3. Product benchmarking
6.2.2.4. Strategic initiatives
6.2.3. Agilent Technologies, Inc.
6.2.3.1. Company overview
6.2.3.2. Financial performance
6.2.3.3. Product benchmarking
6.2.3.4. Strategic initiatives
6.2.4. Cambridgesoft Corp.
6.2.4.1. Company overview
6.2.4.2. Financial performance
6.2.4.3. Product benchmarking
6.2.4.4. Strategic initiatives
6.2.5. ChemAxon, Inc.
6.2.5.1. Company overview
6.2.5.2. Financial performance
6.2.5.3. Product benchmarking
6.2.5.4. Strategic initiatives
6.2.6. Bio-Rad Laboratories, Inc.
6.2.6.1. Company overview
6.2.6.2. Financial performance
6.2.6.3. Product benchmarking
6.2.6.4. Strategic initiatives
6.2.7. Schrödinger, LLC
6.2.7.1. Company overview
6.2.7.2. Financial performance
6.2.7.3. Product benchmarking
6.2.7.4. Strategic initiatives
6.2.8. Molecular Discovery Ltd.
6.2.8.1. Company overview
6.2.8.2. Financial performance
6.2.8.3. Product benchmarking
6.2.8.4. Strategic initiatives
※参考情報

ケモインフォマティクスは、化学情報を解析し、構造や性質、相互作用に関する知見を得るための学際的な分野です。この分野は、化学、情報科学、数学、統計学などの知識を統合し、有機化学、無機化学、生化学などのさまざまな化学分野で重要な役割を果たします。ケモインフォマティクスは、化合物の特性を予測したり、新しい化合物の設計を支援したりするために、コンピュータープログラムやアルゴリズムを活用します。
ケモインフォマティクスの基本的な概念は、分子の構造を数学的、計算的に表現することにあります。一般的には、分子の構造をグラフの形で表現し、原子や結合をノードやエッジとして扱います。これにより、分子間の相互作用や性質を定量的に評価することが可能になります。さらに、化学的性質のデータベースを構築し、分子の性質を予測するためのモデルを作成することも重要な活動の一つです。

ケモインフォマティクスにはいくつかの種類があり、それぞれ異なる目的や手法を持っています。例えば、構造活性相関（SAR）分析は、化合物の構造とその生物活性との関係を明らかにすることを目的としています。これにより、生物活性を持つ新しい化合物の発見が促進されます。また、薬物デザインや発見においても、ケモインフォマティクスは重要な役割を果たします。コンピュータを用いた分子モデリングやシミュレーションにより、薬物候補を迅速に特定し、効率的な開発が可能になります。

さらに、ケモインフォマティクスは、化合物の物理的および化学的性質の予測にも利用されます。QSAR（定量的構造-活性相関）モデルを用いて、化合物の特性を予測し、リード化合物の最適化に役立てます。この手法は、特に化合物の毒性や環境への影響を評価する際に非常に有用です。また、材料科学分野でも、ケモインフォマティクスは新しい材料の設計や特性の予測に活用されています。

ケモインフォマティクスの用途は多岐にわたります。製薬業界では、新薬の発見と開発、特に失敗率を下げるためのスクリーニングや最適化作業に用いられます。さらに、環境科学においては、化学物質のリスク評価や環境中の挙動の予測に役立っています。また、農薬やバイオテクノロジーにおいても、ケモインフォマティクスは新しい製品の開発を支援します。学術研究においても、分子の性質や相互作用メカニズムの解明に貢献しています。

関連技術としては、データベース管理や機械学習、人工知能（AI）、ビッグデータ解析などが挙げられます。データベースには化合物の構造や性質に関する情報が蓄積されており、これらの情報を効率的に検索・分析するための技術が求められます。また、機械学習アルゴリズムを用いることで、大量の化学データから有用なパターンや知見を導き出すことが可能になります。

このように、ケモインフォマティクスは、現代の化学研究や産業において欠かせないツールとなっています。化学の複雑な問題を解決するための強力な手段を提供し、分子の性質や相互作用を深く理解するための基盤を築いています。今後もこの分野は進化し続け、新たな化学的発見や技術革新をもたらすことが期待されています。


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