カテゴリー： Grand View Research, 世界, 医療/バイオ

次世代シーケンスデータ解析の世界市場（2025年~2030年）：市場規模、シェア、動向分析

◆英語タイトル：Next-generation Sequencing Data Analysis Market Size, Share & Trends Analysis Report By Product (Services, NGS Commercial Software), By Workflow (Primary, Secondary), By Mode, By Read Length, By End Use, By Region, And Segment Forecasts, 2025 - 2030
	◆商品コード：GRV25JAN099 ◆発行会社（リサーチ会社）：Grand View Research ◆発行日：2024年11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：120 ◆レポート形式：英語 / PDF ◆納品方法：Eメール（受注後2営業日） ◆調査対象地域：グローバル ◆産業分野：バイオテクノロジー

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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 ❖

次世代シーケンスデータ解析市場の成長と動向
Grand View Research, Inc.の最新レポートによると、次世代シーケンスデータ解析の世界市場規模は、2025年から2030年にかけて年平均成長率23.10%で拡大し、2030年には34億5000万米ドルに達すると推定されています。この成長の背景には、臨床診断におけるNGS導入コストの大幅な低下があります。さらに、ゲノムおよびプロテオミクスデータへのアクセスが可能になることで、大きな成長機会が生まれると予測されています。さらに、シーケンスコストの削減がNGSの採用率を押し上げると予想され、これが業界をさらに牽引するでしょう。EpiGentek Group Inc.のTargeted Methyl-SeqプラットフォームやアジレントのHaloPlexキャプチャーシステムなどのツールが利用可能になり、個々のゲノムにおけるDNAメチル化プロファイルの決定に役立っています。COVID-19 パンデミックは、NGS の利用を促進し、大きな需要を生み出しました。

NGSツールは、科学者が解析し、病因を研究するための大量のデータを生成することができます。産学官の研究者は、データ解析技術を用いてSARS-CoV2の特徴、系統学、プロセスの解明に役立てています。NGS技術は、従来の技術ではまだ研究されていなかった生物学的情報の解明に役立っています。例えば、NGSは様々な生物学的プロセスやエピゲノミクスに関連するゲノムパターンの研究に役立っています。しかし、ストレージ管理へのアクセスやデータの解析に関する問題は、研究開発の大きな展望を提供し、業界の成長を促進すると予想されています。高スループットシーケンサーを使用する研究者は、シーケンス情報をアーカイブし処理するために、ラボ情報管理システム（LIMS）などのソフトウェアシステムを必要とします。

さらに、GalaxyやChipsterのようなワークフロー管理システムソリューションの導入は、データ保存と管理の技術的進歩に対する需要を促進します。データ生成から予備解析、より高度な解析まで、データ解析プロセスの流れを監視する技術的に高度なインフラに対する需要が高まっています。さらに、NGSデータ解析ツールは、効果的な結果と高い実用性を得るために常にアップグレードされています。例えば、Bionano Genomics社は2021年12月、ゲノム解析のためのBioDiscovery社のNxClinical Software Version 6.1を発表しました。このバージョンでは、がんや遺伝性疾患領域におけるNGSデータの可視化と解釈を強化することができます。このような開発が予測期間中の業界を牽引すると予想されます。

次世代シーケンスデータ解析市場レポートハイライト

– 2024年はサービス製品セグメントが業界を支配。NGSにはスピードと価格の面でいくつかの利点がありますが、熟練した専門家や十分な計算インフラがないため、多くの研究機関が導入できていません。

– NGSの複雑かつ重要なステップであり、結果の解釈につながるため、2024年には三次解析ワークフロー・セグメントが主要な収益シェアを獲得しました。

– 2024年の市場規模はインハウス・モード・セグメントが支配的であり、今後も支配的であると予測されます。しかし、時間とコストの優位性から、2025年から2030年にかけてはアウトソーシングモードセグメントが最も速い成長率を示すと予測されています。

– ショートリードシーケンス分野は、ショートリードシーケンス技術の高い採用率、費用対効果の高さ、DNA断片を扱う能力、複数のツールやアルゴリズムの利用可能性により、2024年に最大シェアを占めました。

– 2024年、学術研究エンドユースセグメントが市場を支配。NGS技術コストの削減が、データ解釈を必要とする研究のために、いくつかの研究センターや学術機関によるNGSソフトウェアプラットフォームの使用を促進しています。

– 北米は、発達した情報技術企業の存在、有利な償還ネットワーク、バイオテクノロジー部門における高い政府資金と高い公的・私的支出により、2024年に最も高い収益シェアを獲得。

❖ レポートの目次 ❖

第1章. 方法論と範囲
1.1. 市場セグメンテーションと範囲
1.1.1. 製品セグメント
1.1.2. ワークフローセグメント
1.1.3. モードセグメント
1.1.4. 読み取り長セグメント
1.1.5. エンドユーズセグメント
1.2. 地域範囲
1.3. 推定と予測スケジュール
1.4. 調査方法
1.5. 情報調達
1.5.1. 購入データベース
1.5.2. GVRの内部データベース
1.5.3. 一次調査
1.6. 情報またはデータの分析
1.6.1. データ分析モデル
1.7. 市場形成と検証
1.8. モデルの詳細
1.8.1. 商品フロー分析
1.9. 二次情報源のリスト
1.10. 略語リスト
1.11. 目的
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. 競合環境スナップショット
第3章. 市場変数、トレンド、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/補助市場の展望
3.2. 市場ダイナミクス
3.2.1. 市場促進要因分析
3.2.1.1. シーケンサーが生成する大量のデータを解析するための効率的なアルゴリズムとツールの需要
3.2.1.2. クラウドコンピューティングとデータ統合における技術進歩の導入
3.2.1.3. 個別化医療と精密診断におけるNGS技術の浸透の増加
3.2.1.4. NGSプロトコルに基づく学術研究の増加
3.2.2. 市場阻害要因分析
3.2.2.1. シーケンス圧縮とデータ保存における課題
3.2.2.2. 適切なアルゴリズムの選択と科学的ワークフローの並列化
3.2.2.3. 予算と時間の制約
3.3. 業界分析ツール
3.3.1. ポーターのファイブフォース分析
3.3.2. PESTEL分析
3.3.3. COVID-19インパクト分析
第4章. 製品グループ事業分析
4.1. 製品セグメントダッシュボード
4.2. 次世代シーケンスデータ解析市場の製品動向分析
4.3. 次世代シーケンスデータ解析市場規模・動向分析、製品別、2018年～2030年（百万米ドル）
4.4. サービス
4.4.1. サービス市場の推定と予測、2018年～2030年（USD Million）
4.5. NGS商用ソフトウェア
4.5.1. NGS商用ソフトウェア市場の推定と予測、2018年～2030年（USD Million）
4.5.2. プラットフォームOS/UI
4.5.2.1. プラットフォームOS/UI市場の推定と予測、2018年～2030年（USD Million）
4.5.3. 分析ソフトウェア
4.5.3.1. 分析ソフトウェア市場の推定と予測、2018年～2030年（USD Million）
4.5.3.2. QC/前処理ツール
4.5.3.2.1. QC/前処理ツール市場の推定と予測、2018年～2030年 (百万米ドル)
4.5.3.3. アライメントツール＆ソフトウェア
4.5.3.3.1. アライメントツール＆ソフトウェア市場の推定と予測、2018年～2030年 (USD Million)
4.5.3.3.2. DNAシーケンスアライメント
4.5.3.3.2.1. DNAシーケンスアライメント市場の予測および予測、2018年～2030年（百万米ドル）
4.5.3.3.3. RNAシーケンスアライメント
4.5.3.3.3.1. RNAシーケンスアライメント市場の予測および予測、2018年～2030年（USD Million）
4.5.3.3.4. タンパク質シーケンスアライメント
4.5.3.3.4.1. タンパク質シーケンスアライメント市場の予測および予測、2018年～2030年（百万米ドル）
4.5.3.4. その他
4.5.3.4.1. その他市場の推定と予測、2018年～2030年（USD Million）
第5章. ワークフローグループのビジネス分析
5.1. ワークフローセグメントダッシュボード
5.2. 次世代シーケンスデータ解析市場のワークフロー動向分析
5.3. 次世代シーケンスデータ解析市場規模・動向分析、ワークフロー別、2018年～2030年（百万米ドル）
5.4. プライマリ
5.4.1. プライマリ市場の予測・推計、2018年～2030年（百万米ドル）
5.5. セカンダリー
5.5.1. 二次市場の推定と予測、2018年～2030年（USD Million）
5.5.2. リードマッピング
5.5.2.1. リードマッピング市場の推定と予測、2018年～2030年（USD Million）
5.5.3. バリアントアライメント＆バリアントコーリング
5.5.3.1. バリアントアライメント＆バリアントコーリング市場の予測および予測、2018年～2030年（USD Million）
5.6. 三次
5.6.1. 三次産業市場の推定と予測、2018年～2030年（USD Million）
5.6.2. バリアントアノテーション
5.6.2.1. バリアントアノテーション市場の推定と予測、2018年～2030年（USD Million）
5.6.3. 特定用途向け
5.6.3.1. 用途別市場の推定と予測、2018年～2030年（USD Million）
5.6.3.2. ターゲットシーケンス／遺伝子パネル
5.6.3.2.1. ターゲットシーケンス/遺伝子パネル市場の予測および予測、2018年～2030年（USD Million）
5.6.3.3. エクソーム
5.6.3.3.1. エクソーム市場の推定と予測、2018年～2030年（USD Million）
5.6.3.4. RNAシーケンス
5.6.3.4.1. RNAシーケンス市場の推定と予測、2018年～2030年（USD Million）
5.6.3.5. 全ゲノム
5.6.3.5.1. 全ゲノム市場の推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
5.6.3.6. チップシーケンス
5.6.3.6.1. チップシーケンス市場の推定と予測、2018年～2030年（USD Million）
5.6.3.7. その他
5.6.3.7.1. その他市場の推定と予測、2018年～2030年（USD Million）
第6章. モードグループ事業分析
6.1. モードセグメントダッシュボード
6.2. 次世代シーケンスデータ解析市場のモード別動向分析
6.3. 次世代シーケンスデータ解析市場規模・動向分析、モード別、2018年～2030年（百万米ドル）
6.4. インハウスデータ解析
6.4.1. インハウスデータ解析市場の推定と予測、2018年〜2030年（USD Million）
6.5. アウトソーシングデータ分析
6.5.1. アウトソーシングデータ分析市場の推定と予測、2018年～2030年（USD Million）
第7章. リードレングスグループの事業分析
7.1. リードレングスセグメントダッシュボード
7.2. 次世代シーケンスデータ解析市場のリードレングス動向分析
7.3. 次世代シーケンスデータ解析市場規模＆動向分析、読み取り長別、2018年～2030年（百万米ドル）
7.4. ショートリードシーケンス
7.4.1. ショートリードシーケンス市場の推定と予測、2018年～2030年（USD Million）
7.5. ロングリードシーケンス
7.5.1. ロングリードシーケンス市場の推定と予測、2018年～2030年（USD Million）
7.6. 超ロングリードシーケンス
7.6.1. 超ロングリードシーケンス市場の推定と予測、2018年～2030年（USD Million）
第8章. エンドユースビジネス分析
8.1. エンドユースセグメントダッシュボード
8.2. 次世代シーケンスデータ解析市場のエンドユース動向分析
8.3. 次世代シーケンスデータ解析市場規模・動向分析、エンドユース別、2018年～2030年（百万米ドル）
8.4. 学術研究
8.4.1. 学術研究市場の推定と予測、2018年～2030年（USD Million）
8.5. 臨床研究
8.5.1. 臨床研究市場の推定と予測、2018年～2030年（USD Million）
8.6. 病院・診療所
8.6.1. 病院・診療所市場の推定と予測、2018年〜2030年（USD Million）
8.7. 製薬・バイオテクノロジー企業
8.7.1. 製薬＆バイオテクノロジー企業市場の推定と予測、2018年〜2030年（USD Million）
8.8. その他
8.8.1. その他市場の推定と予測、2018年～2030年（USD Million）
第9章. 製品別、ワークフロー別、モード別、読み取り長さ別、最終用途別の地域ビジネス分析
9.1. 地域ダッシュボード
9.2. 市場規模＆予測、トレンド分析、2024年＆2030年
9.3. 北米
9.3.1. 北米の次世代シーケンスデータ解析市場、2018年〜2030年（百万米ドル）
9.3.2. 米国
9.3.2.1. 主要国のダイナミクス
9.3.2.2. 競争シナリオ
9.3.2.3. 米国の次世代シーケンスデータ解析市場、2018年～2030年（百万米ドル）
9.3.3. カナダ
9.3.3.1. 主要国のダイナミクス
9.3.3.2. 競争シナリオ
9.3.3.3. カナダの次世代シーケンスデータ解析市場、2018年～2030年（百万米ドル）
9.3.4. メキシコ
9.3.4.1. 主要国のダイナミクス
9.3.4.2. 競争シナリオ
9.3.4.3. メキシコの次世代シーケンスデータ解析市場、2018年～2030年（百万米ドル）
9.4. 欧州
9.4.1. 欧州の次世代シーケンスデータ解析市場、2018年〜2030年（USD Million）
9.4.2. 英国
9.4.2.1. 主要国のダイナミクス
9.4.2.2. 競争シナリオ
9.4.2.3. イギリスの次世代シーケンスデータ解析市場、2018年～2030年（百万米ドル）
9.4.3. ドイツ
9.4.3.1. 主要国のダイナミクス
9.4.3.2. 競争シナリオ
9.4.3.3. ドイツの次世代シーケンスデータ解析市場、2018年～2030年（百万米ドル）
9.4.4. フランス
9.4.4.1. 主要国のダイナミクス
9.4.4.2. 競争シナリオ
9.4.4.3. フランスの次世代シーケンスデータ解析市場、2018年～2030年（百万米ドル）
9.4.5. イタリア
9.4.5.1. 主要国のダイナミクス
9.4.5.2. 競争シナリオ
9.4.5.3. イタリアの次世代シーケンスデータ解析市場、2018年～2030年（百万米ドル）
9.4.6. スペイン
9.4.6.1. 主要国のダイナミクス
9.4.6.2. 競争シナリオ
9.4.6.3. スペインの次世代シーケンスデータ解析市場、2018年～2030年（百万米ドル）
9.4.7. デンマーク
9.4.7.1. 主要国のダイナミクス
9.4.7.2. 競争シナリオ
9.4.7.3. デンマークの次世代シーケンスデータ解析市場、2018年～2030年（百万米ドル）
9.4.8. スウェーデン
9.4.8.1. 主要国のダイナミクス
9.4.8.2. 競争シナリオ
9.4.8.3. スウェーデンの次世代シーケンスデータ解析市場、2018年～2030年（百万米ドル）
9.4.9. ノルウェー
9.4.9.1. 主要国のダイナミクス
9.4.9.2. 競争シナリオ
9.4.9.3. ノルウェーの次世代シーケンスデータ解析市場、2018年～2030年（百万米ドル）
9.5. アジア太平洋地域
9.5.1. アジア太平洋地域の次世代シーケンスデータ解析市場、2018年〜2030年（USD Million）
9.5.2. 日本
9.5.2.1. 主要国のダイナミクス
9.5.2.2. 競争シナリオ
9.5.2.3. 日本の次世代シーケンスデータ解析市場、2018年～2030年（百万米ドル）
9.5.3. 中国
9.5.3.1. 主要国のダイナミクス
9.5.3.2. 競争シナリオ
9.5.3.3. 中国の次世代シーケンスデータ解析市場、2018年～2030年（百万米ドル）
9.5.4. インド
9.5.4.1. 主要国のダイナミクス
9.5.4.2. 競争シナリオ
9.5.4.3. インドの次世代シーケンスデータ解析市場、2018年～2030年（百万米ドル）
9.5.5. オーストラリア
9.5.5.1. 主要国のダイナミクス
9.5.5.2. 競争シナリオ
9.5.5.3. オーストラリアの次世代シーケンスデータ解析市場、2018年～2030年（百万米ドル）
9.5.6. タイ
9.5.6.1. 主要国のダイナミクス
9.5.6.2. 競争シナリオ
9.5.6.3. タイの次世代シーケンスデータ解析市場、2018年～2030年（百万米ドル）
9.5.7. 韓国
9.5.7.1. 主要国のダイナミクス
9.5.7.2. 競争シナリオ
9.5.7.3. 韓国の次世代シーケンスデータ解析市場、2018年～2030年（百万米ドル）
9.6. 中南米
9.6.1. 中南米の次世代シーケンスデータ解析市場、2018年〜2030年（USD Million）
9.6.2. ブラジル
9.6.2.1. 主要国のダイナミクス
9.6.2.2. 競争シナリオ
9.6.2.3. ブラジルの次世代シーケンスデータ解析市場、2018年～2030年（百万米ドル）
9.6.3. アルゼンチン
9.6.3.1. 主要国のダイナミクス
9.6.3.2. 競争シナリオ
9.6.3.3. アルゼンチンの次世代シーケンスデータ解析市場、2018年～2030年（百万米ドル）
9.7. 中東・アフリカ
9.7.1. MEAの次世代シーケンスデータ解析市場、2018年〜2030年（USD Million）
9.7.2. 南アフリカ
9.7.2.1. 主要国のダイナミクス
9.7.2.2. 競争シナリオ
9.7.2.3. 南アフリカの次世代シーケンスデータ解析市場、2018年～2030年（百万米ドル）
9.7.3. サウジアラビア
9.7.3.1. 主要国の動向
9.7.3.2. 競争シナリオ
9.7.3.3. サウジアラビアの次世代シーケンスデータ解析市場、2018年～2030年（百万米ドル）
9.7.4. アラブ首長国連邦
9.7.4.1. 主要国の動向
9.7.4.2. 競争シナリオ
9.7.4.3. UAEの次世代シーケンスデータ解析市場、2018年～2030年（百万米ドル）
9.7.5. クウェート
9.7.5.1. 主要国の動向
9.7.5.2. 競争シナリオ
9.7.5.3. クウェートの次世代シーケンスデータ解析市場、2018年～2030年（百万米ドル）
第10章. 競合情勢
10.1. 企業分類
10.2. 戦略マッピング
10.3. 企業の市場ポジション分析、2024年
10.4. 企業プロフィール/リスト
Thermo Fisher Scientific, Inc.
QIAGEN
Agilent Technologies Inc.
Bio-Rad Laboratories, Inc.
Pacific Biosciences of California, Inc.
Eurofins Scientific
Partek Incorporated
F. Hoffmann-La Roche Ltd.
Illumina, Inc.
DNASTAR, Inc.

※参考情報

次世代シーケンスデータ解析は、DNAやRNAの配列情報を高速かつ効率的に取得するための技術であり、今日の生物学研究や医療分野において欠かせないツールとなっています。NGS（Next-Generation Sequencing）は、従来のサンガーシーケンシングと比べて、はるかに多くの配列データを一度に生成することができ、コストや時間の面でも優れた利点があります。
次世代シーケンスの種類には、主にイルミナシーケンシング、454パイロシーケンシング、ABIソリッドシーケンシング、Ion Torrent法などがあります。これらの手法は、それぞれ異なる原理や技術を用いていますが、共通して高いスループットで長い配列データを取得することが可能です。イルミナシーケンシングは、現在最も広く普及している方式で、フローセル内でDNAライブラリを増幅させるとともに、それぞれの塩基を明示化する手法を用いています。

次世代シーケンスの用途は非常に多岐にわたります。まず、ゲノム解析においては、全ゲノムシーケンシング（WGS）を通じて様々な生物の遺伝子情報を解読することができます。これにより、進化学的研究や遺伝子マッピング、個体差の根本的な理解に貢献しています。

また、RNAシーケンシング（RNA-Seq）は、遺伝子の発現解析やバイオマーカーの発見に利用されます。特定の条件下での遺伝子発現の変動を調べることができ、疾患研究において新たな治療法の開発などにもつながっています。さらに、メチル化シーケンシングは、DNAメチル化のパターンを解析し、エピジェネティクスの研究に役立つツールとされています。

次世代シーケンスは医療分野にも多大な影響を与えています。がん研究においては、腫瘍のゲノム解析を通じて、特定の変異を持つがんの特定と治療法の選択が可能となります。その結果、個別化医療や精密医療が進展し、患者に最適な治療を提供する手助けとなっています。

次世代シーケンスデータの解析には、専門的なバイオインフォマティクス技術が必要です。これには、データクレンジング、配列のアラインメント、変異検出、発現解析、機械学習を用いたパターン解析などが含まれます。大量のデータを効率的に解析するためには、高性能なコンピュータやクラウドコンピューティングの利用が一般的となっています。

さらに、次世代シーケンスの解釈には、関連するデータベースや知識ベースの活用も重要です。たとえば、N_CBIやEnsemblなどの公共データベースは、シーケンスデータの比較や解析に役立ちます。また、オープンソースのバイオインフォマティクスツールも多数存在し、研究者が自分のニーズに合った解析を遂行できる環境が整っています。

次世代シーケンシングは、研究・医療における革新を促進し続けており、将来的にはさらなる技術革新が期待されています。これにより、より迅速かつ精密に生物学的な問いに答え、新たな可能性を切り開く道が開かれるでしょう。次世代シーケンシングデータ解析は、今後も多くの分野で重要な役割を果たし続けると考えられています。

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