エグゼクティブサマリー：世界のAIタンパク質設計市場

2.1. 研究目的

2.2. 製品概要

2.3. 市場セグメンテーション

2.4. 質的研究
2.4.1. 一次資料と二次資料

2.5. 定量調査
2.5.1. 一次資料と二次資料

2.6. 一次調査回答者の地域別内訳

2.7. 研究の前提

2.8. 市場規模の推定

2.9. データの三角測量

3.1. 業界バリューチェーン分析
3.1.1. タンパク質配列、構造、ゲノムデータプロバイダー
3.1.2. 基盤モデルおよび生成生物学アルゴリズム開発者
3.1.3. クラウド/GPUコンピューティングおよびAIタンパク質設計プラットフォームベンダー
3.1.4. ウェットラボ検証、CROおよび合成パートナー
3.1.5. エンドユーザー（バイオ医薬品、バイオテクノロジースタートアップ、学術研究機関、CRO）

3.2. 業界の展望
3.2.1. 世界のAIタンパク質設計および生成生物学業界の概要
3.2.2. デノボ設計、構造予測、および臨床パイプラインへの応用
3.2.3. バイオセキュリティスクリーニング、データ品質、およびモデル検証に関する考慮事項

3.3. PESTLE分析

3.4. ポーターの5つの競争要因分析
3.4.1. 供給者の交渉力
3.4.2. 買い手の交渉力
3.4.3. 代替品の脅威
3.4.4. 新規参入の脅威
3.4.5. 競争の度合い

3.5. 市場の成長と展望
3.5.1. 市場収益の推定と予測（百万米ドル）、2020～2035年
3.5.2. 提供製品別の価格動向分析

4.1. 競合ダッシュボード
4.1.1. 市場集中度
4.1.2. 企業別市場シェア分析（金額％）、2025年
4.1.3. 競合他社マッピングとベンチマーキング

5.1. 市場の動向とトレンド
5.1.1. 成長促進要因
5.1.2. 阻害要因
5.1.3. 機会
5.1.4. 主要トレンド

5.2. Market Size and Forecast, 2020-2035 (US$ Mn)
5.2.1. By Offering
5.2.1.1. Key Insights
5.2.1.1.1. Software/Platforms & Models
5.2.1.1.2. Services
5.2.2. By Technology
5.2.2.1. Key Insights
5.2.2.1.1. Generative AI Models
5.2.2.1.2. Deep-Learning Structure Prediction
5.2.2.1.3. Reinforcement Learning
5.2.2.1.4. Hybrid AI-Physics
5.2.3. By Application
5.2.3.1. Key Insights
5.2.3.1.1. Therapeutics
5.2.3.1.1.1. Antibody Design
5.2.3.1.1.2. ミニプロテイン/バインダー設計
5.2.3.1.2. 酵素工学
5.2.3.1.3. 細胞および遺伝子治療設計
5.2.3.1.4. ワクチン抗原設計
5.2.3.1.5. 工業用タンパク質
5.2.4. 展開別
5.2.4.1. 主要な洞察
5.2.4.1.1. クラウド/API
5.2.4.1.2. オンプレミス
5.2.5. エンドユーザー別
5.2.5.1. 主要な洞察 5.2.5.1.1.
バイオファーマ
5.2.5.1.2. バイオテクノロジー スタートアップ
5.2.5.1.3. 学術および研究
5.2.5.1.4. CRO
5.2.6. 地域別
5.2.6.1. 主要な洞察
5.2.6.1.1. 北米
5.2.6.1.1.1. The US
5.2.6.1.1.2. Canada
5.2.6.1.1.3. Mexico
5.2.6.1.2. Europe
5.2.6.1.2.1. Western Europe
5.2.6.1.2.1.1. The UK
5.2.6.1.2.1.2. Germany
5.2.6.1.2.1.3. France
5.2.6.1.2.1.4. Italy
5.2.6.1.2.1.5. Spain
5.2.6.1.2.1.6. Rest of Western Europe
5.2.6.1.2.2. Eastern Europe
5.2.6.1.2.2.1. Poland
5.2.6.1.2.2.2. Russia
5.2.6.1.2.2.3. Rest of Eastern Europe
5.2.6.1.3. アジア太平洋
5.2.6.1.3.1. 中国
5.2.6.1.3.2. インド
5.2.6.1.3.3. 日本
5.2.6.1.3.4. オーストラリアとニュージーランド
5.2.6.1.3.5. 韓国
5.2.6.1.3.6. ASEAN
5.2.6.1.3.7. その他のアジア太平洋
5.2.6.1.4. 中東とアフリカ (MEA)
5.2.6.1.4.1. サウジアラビア
5.2.6.1.4.2. 南アフリカ
UAE
5.2.6.1.4.4. その他のMEA
5.2.6.1.5. 南米
5.2.6.1.5.1. アルゼンチン
5.2.6.1.5.2.ブラジル
5.2.6.1.5.3. 南米のその他の地域

6.1. 市場の動向とトレンド
6.1.1. 成長促進要因
6.1.2. 阻害要因
6.1.3. 機会
6.1.4. 主要トレンド

6.2. 市場規模と予測、2020～2035年（百万米ドル）
6.2.1. 主要な洞察
6.2.1.1. 提供形態別
6.2.1.2. 技術別
6.2.1.3. アプリケーション別
6.2.1.4. 導入形態別
6.2.1.5. エンドユーザー別
6.2.1.6. 国別

7.1. 市場の動向とトレンド
7.1.1. 成長促進要因
7.1.2. 阻害要因
7.1.3. 機会
7.1.4. 主要トレンド

7.2. 市場規模と予測、2020～2035年（百万米ドル）
7.2.1. 主要な洞察
7.2.1.1. 提供形態別
7.2.1.2. 技術別
7.2.1.3. アプリケーション別
7.2.1.4. 導入形態別
7.2.1.5. エンドユーザー別
7.2.1.6. 国別

8.1. 市場の動向とトレンド
8.1.1. 成長促進要因
8.1.2. 阻害要因
8.1.3. 機会
8.1.4. 主要トレンド

8.2. 市場規模と予測、2020～2035年（百万米ドル）
8.2.1. 主要な洞察
8.2.1.1. 提供形態別
8.2.1.2. 技術別
8.2.1.3. アプリケーション別
8.2.1.4. 導入形態別
8.2.1.5. エンドユーザー別
8.2.1.6. 国別

9.1. 市場の動向とトレンド
9.1.1. 成長促進要因
9.1.2. 阻害要因
9.1.3. 機会
9.1.4. 主要トレンド

9.2. 市場規模と予測、2020～2035年（百万米ドル）
9.2.1. 主要な洞察
9.2.1.1. 提供形態別
9.2.1.2. 技術別
9.2.1.3. アプリケーション別
9.2.1.4. 導入形態別
9.2.1.5. エンドユーザー別
9.2.1.6. 国別

10.1. 市場の動向とトレンド
10.1.1. 成長促進要因
10.1.2. 阻害要因
10.1.3. 機会
10.1.4. 主要トレンド

10.2. 市場規模と予測、2020～2035年（百万米ドル）
10.2.1. 主要な洞察
10.2.1.1. 提供形態別
10.2.1.2. 技術別
10.2.1.3. アプリケーション別
10.2.1.4. 導入形態別
10.2.1.5. エンドユーザー別
10.2.1.6. 国別

11.1. DeepMind Technologies Limited
11.2. Generate: Biomedicines
11.3. Arzade Corp.
11.4. Insilico Medicine
11.5. Cradle
11.6. Profluent
11.7. A-Alpha Bio, inc.
11.8. Schrodinger, Inc.
11.9. DenevAI Biotrech
11.10. Symbio Technologies
11.11. その他の主要企業

12.1. 二次資料一覧
12.2. 主要国市場 - マクロ経済見通し/指標