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市場調査レポート
商品コード
1863444

次世代シーケンシング情報学市場:用途別、コンポーネント別、エンドユーザー別、技術別、展開モード別、ワークフロータイプ別-2025~2032年の世界予測

NGS Informatics Market by Application, Component, End User, Technology, Deployment Mode, Workflow Type - Global Forecast 2025-2032


出版日
発行
360iResearch
ページ情報
英文 199 Pages
納期
即日から翌営業日
カスタマイズ可能
適宜更新あり
次世代シーケンシング情報学市場:用途別、コンポーネント別、エンドユーザー別、技術別、展開モード別、ワークフロータイプ別-2025~2032年の世界予測
出版日: 2025年09月30日
発行: 360iResearch
ページ情報: 英文 199 Pages
納期: 即日から翌営業日
GIIご利用のメリット
  • 概要

次世代シーケンシング情報学市場は、2032年までにCAGR17.84%で62億8,000万米ドル規模に成長すると予測されております。

主要市場の統計
基準年 2024年 16億9,000万米ドル
推定年 2025年 19億9,000万米ドル
予測年 2032年 62億8,000万米ドル
CAGR(%) 17.84%

次世代シーケンシング情報学が、研究機関、診断機関、バイオテクノロジー企業にとって戦略的な業務基盤として機能するようになった理由についての簡潔な概要

次世代シーケンシング情報学は現在、急速な技術革新、臨床現場での採用拡大、厳格化する規制モニタリングの交点に位置しています。シーケンスのスループットが継続的に向上し、用途セグメントが多様な基礎調査から臨床診断へと広がりを見せる中、情報学は単なる支援機能から戦略的差別化要因へと進化を遂げました。本稿では、情報学への投資を組織目標と整合させる際に意思決定者が直面すべき中核機能、新たな圧力、運用上の現実について概説します。

計算技術の進歩、クラウドの成熟、規制当局のモニタリング強化、人材の進化がどのように収束し、次世代シーケンス(NGS)情報学のバリューチェーンと競合力学を再定義しているか

NGS情報学の領域は、技術・規制・商業的要因の収束によって変革的な変化を遂げつつあります。機械学習やグラフベース手法を含むアルゴリズム的アプローチの進歩により、変異検出、アノテーション精度、解釈処理能力が大幅に向上し、複雑なゲノムシグナルのより精緻な解釈が可能となりました。同時に、ロングリードシーケンスや単一細胞分析手法の進展により、インフォマティクスが対応すべき生物学的課題タイプが拡大し、高次元性と豊富なメタデータを処理可能なアーキテクチャが求められています。

2025年の関税がシーケンシング情報学の利害関係者全体において、サプライチェーン戦略、調達モデル、運用計画をどのように再構築したかに関するエビデンスによる検証

2025年に導入された関税は、輸入ハードウェア、試薬、専門的な情報処理機器に依存する組織の調達と運用計画に構造的な複雑さを加えました。関税は主に有形財を対象としていますが、その下流効果はソフトウェアを活用したワークフローにも浸透し、エッジコンピューティング、シーケンス機器、コロケーションインフラの導入に関連する資本コストと運用コストを増加させています。このため調達チームは、輸入関税の増加、輸送の変動性、通関関連の遅延を考慮に入れ、総所有コストをより厳密に評価しています。

用途のニーズ、コンポーネントの役割、エンドユーザーの要求、技術選択、導入形態の好み、ワークフロー段階が、情報科学の優先順位を総合的に決定する仕組みを明らかにするセグメントレベルの知見

市場を精緻に理解するには、用途のニーズ、コンポーネントの役割、エンドユーザーの要求、技術レイヤー、導入形態の選好、ワークフロー段階といった差異を反映したセグメントベース洞察が不可欠です。用途主導の要件は、がん研究、遺伝性疾患調査、感染症調査、生殖医療プログラムによって異なり、がん研究内でも血液がんと固形腫瘍では変異プロファイルや臨床的解釈の必要性が異なるため、分析手法を区別する必要があります。感染症用途には独自の分岐が存在します。細菌ゲノム分析ワークフローはアセンブリと抗菌薬耐性検出を優先する一方、ウイルスゲノム分析は迅速なコンセンサス生成と系統発生学に焦点を当てます。生殖医療用途は親子鑑定と出生前スクリーニングにと、それぞれが特定の感度と報告規約を要求します。

地域による規制枠組み、インフラの成熟度、南北アメリカ、欧州、中東、アフリカ、アジア太平洋の投資パターンが、次世代シーケンス(NGS)情報学の導入と調達にどのような独自の道筋を形成しているか

地域的な動向は、情報学の導入パターン、規制姿勢、投資優先順位に強い影響を及ぼしており、アメリカ大陸、欧州・中東・アフリカ、アジア太平洋のにおいてそれぞれ異なる特徴が顕著です。アメリカ大陸では、民間セクタの強力な投資、成熟したクラウドエコシステム、密な参照ラボネットワークが、高度な情報学プラットフォームの迅速な導入を促進しています。ただし、管轄区域間の規制のばらつきや最近の関税環境により、ベンダー選定とサプライチェーンのリスクヘッジには慎重さが求められています。また南北アメリカでは、学術機関と産業の間の活発なトランスレーショナル・パイプラインが特徴であり、商用プラットフォームと並行して実験的な情報学手法の早期導入を支えています。

シーケンシング情報学エコシステムの競合構造と購買決定基準を定義する、戦略的なベンダー行動、パートナーシップモデル、機能ポートフォリオ

インフォマティクスの競合情勢は、確立されたエンタープライズソフトウェアベンダー、専門的なバイオインフォマティクスツールプロバイダ、クラウドハイパースケーラー、ソフトウェアエコシステムへ進出するシーケンスプラットフォームメーカー、狭く高付加価値なユースケースに特化した機敏なスタートアップなど、多様な参入企業によって定義されています。確立されたベンダーは統合スイート、検証サポート、エンタープライズグレードのSLAを提供し、コンプライアンスとベンダーの責任を優先する病院や大手製薬企業にとって魅力的です。専門ツールプロバイダやスタートアップ企業は、分析手法、可視化技術、ユーザー体験においてより迅速なイノベーションを実現する傾向があり、構造変異の検出、単一細胞分析、インタラクティブなコホート探索といった特定の課題解決に注力しています。

経営幹部や業務責任者が、長期的な優位性を確保するために、強靭なサプライチェーン、拡大可能な情報アーキテクチャ、人材能力を構築するために今すぐ実施できる実践的なステップ

競争優位性の確保を目指すリーダーは、能力投資を事業目標と整合させつつ、短期的な運用リスクに対処する一連の実践的行動を優先すべきです。第一に、サプライチェーンの多様化を図り、関税変動や納品不測の事態に対応できる柔軟性を備えた調達契約を交渉すること。資本設備については、適切な場合にリースやサブスクリプションモデルを検討し、初期負担を軽減することが重要です。次に、ハイブリッドクラウドアーキテクチャとコンテナ化されたワークフロー定義型パイプラインへの投資により、移植性、再現性、コスト管理を向上させるとともに、越境データフローとコンプライアンス義務を管理するためのデータガバナンスフレームワークを整備します。

エビデンスによる知見を確保するため、文献統合、利害関係者インタビュー、専門家による検証、反復的な品質管理を組み合わせた包括的な混合調査手法を採用しております

本分析の基盤となる調査手法は、多角的な証拠、専門家相談、体系的な検証を組み合わせ、確固たる実践的知見を確保しました。本アプローチは、技術文献、ベンダー文書、規制ガイダンス、査読付き研究紙製の包括的レビューから開始し、現在の技術的能力と調査手法の動向をマッピングしました。この二次分析は、バイオインフォマティシャン、検査部門責任者、調達担当者、ベンダー幹部、臨床エンドユーザーなど多様な利害関係者への一連の深層インタビューによって補完され、運用上の実態と戦略的意図を把握しました。

次世代シーケンシング情報学のポテンシャルを最大限に引き出すために、モジュール型アーキテクチャ、人材投資、強靭な調達体制が不可欠である理由を裏付ける戦略的統合

結論として、次世代シーケンスのインフォマティクス層は、運用経費から、科学的成果、臨床チャネル、商業的競合を形作る戦略的資産へと移行しました。アルゴリズムの改良、クラウドネイティブアーキテクチャ、より豊富なシーケンス手法といった技術的進歩は可能性を拡大する一方で、ガバナンス、検証、人材要件における複雑性も増大させています。関税の賦課や地域的な力学の変化は調達・導入判断をさらに複雑化させ、柔軟な調達モデルと強固なシナリオ計画の必要性を浮き彫りにしています。

よくあるご質問

  • 次世代シーケンシング情報学市場の市場規模はどのように予測されていますか?
  • 次世代シーケンシング情報学が研究機関、診断機関、バイオテクノロジー企業にとって戦略的な業務基盤として機能する理由は何ですか?
  • 計算技術の進歩が次世代シーケンシング情報学に与える影響は何ですか?
  • 2025年の関税がシーケンシング情報学の利害関係者に与える影響は何ですか?
  • 情報科学の優先順位を決定する要因は何ですか?
  • 地域による次世代シーケンシング情報学の導入パターンはどのように異なりますか?
  • シーケンシング情報学エコシステムの競合構造はどのようになっていますか?
  • 経営幹部が競争優位性を確保するために実施すべきステップは何ですか?
  • 次世代シーケンシング情報学のポテンシャルを最大限に引き出すために必要な要素は何ですか?
  • 次世代シーケンシング情報学市場に参入している主要企業はどこですか?

目次

第1章 序文

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 市場概要

第5章 市場洞察

  • スケーラブルかつコスト効率に優れたNGSデータ処理ワークフロー用クラウドネイティブプラットフォームの導入
  • 臨床意思決定支援の精度向上に向けたAI駆動型バリアント優先順位付けモデルの開発
  • データ移動を伴わない機関横断的なゲノムデータ分析用フェデレーテッドラーニングフレームワークの導入
  • ブロックチェーン技術を活用したNGSデータセットのエンドツーエンド完全性とラボ間トレーサビリティの確保
  • 精密医療におけるNGS結果の包括的解釈用マルチオミクスデータ可視化ツールの統合
  • シーケンス実行時のリアルタイムエラー検出に機械学習を組み合わせた自動品質管理パイプラインの拡充
  • コンテナ化されたバイオインフォマティクスアプリケーションの登場により、NGS分析の再現性と移植性が効率化

第6章 米国の関税の累積的な影響、2025年

第7章 AIの累積的影響、2025年

第8章 次世代シーケンシング情報学市場:用途別

  • がん研究
    • 血液がん
    • 固形腫瘍
  • 遺伝性疾患研究
  • 感染症
    • 細菌ゲノミクス
    • ウイルスゲノミクス
  • 生殖医療
    • 親子鑑定
    • 出生前スクリーニング

第9章 次世代シーケンシング情報学市場:コンポーネント別

  • サービス
    • カスタムサービス
    • サブスクリプションサービス
  • ソフトウェアツール
    • データ管理ツール
    • シーケンスデータ分析ツール
    • 可視化ツール

第10章 次世代シーケンシング情報学市場:エンドユーザー別

  • 学術研究機関
    • 民間研究機関
    • 公立大学
  • CRO(受託研究機関)
    • 臨床検査機関
    • 前臨床検査施設
  • 医療提供者
    • 診断ラボ
    • 病院
  • 製薬バイオテクノロジー企業
    • 大手製薬企業
    • 中小バイオテクノロジー企業

第11章 次世代シーケンシング情報学市場:技術別

  • データ分析
    • アラインメントとマッピング
    • アノテーションと解釈
    • バリアントコール
  • データ管理
    • 電子データ収集システム
    • 実験室情報管理システム
  • データストレージ
    • クラウドストレージ
    • オンプレミスストレージ

第12章 次世代シーケンシング情報学市場:展開モード別

  • クラウド
    • プライベートクラウド
    • パブリッククラウド
  • オンプレミス
    • コロケーションデータセンター
    • 社内データセンター

第13章 次世代シーケンシング情報学市場:ワークフロータイプ別

  • 一次分析
    • 塩基決定
    • 画像処理
  • 二次分析
    • アラインメント
    • 品質管理
    • バリアントコール
  • 三次分析
    • データマイニング
    • レポート作成と可視化

第14章 次世代シーケンシング情報学市場:地域別

  • 南北アメリカ
    • 北米
    • ラテンアメリカ
  • 欧州・中東・アフリカ
    • 欧州
    • 中東
    • アフリカ
  • アジア太平洋

第15章 次世代シーケンシング情報学市場:グループ別

  • ASEAN
  • GCC
  • EU
  • BRICS
  • G7
  • NATO

第16章 次世代シーケンシング情報学市場:国別

  • 米国
  • カナダ
  • メキシコ
  • ブラジル
  • 英国
  • ドイツ
  • フランス
  • ロシア
  • イタリア
  • スペイン
  • 中国
  • インド
  • 日本
  • オーストラリア
  • 韓国

第17章 競合情勢

  • 市場シェア分析、2024年
  • FPNVポジショニングマトリックス、2024年
  • 競合分析
    • Illumina, Inc.
    • Thermo Fisher Scientific Inc.
    • QIAGEN N.V.
    • Roche Diagnostics International AG
    • Agilent Technologies, Inc.
    • PerkinElmer, Inc.
    • BGI Genomics Co., Ltd.
    • Bio-Rad Laboratories, Inc.
    • DNAnexus, Inc.
    • Genedata AG