「DNAコード化ライブラリ（DEL）の世界市場：製品・サービス別（製品、サービス）（2025～2030）」産業調査レポートを販売開始

2025年10月24日

H&Iグローバルリサーチ（株）

*****「DNAコード化ライブラリ（DEL）の世界市場：製品・サービス別（製品、サービス）（2025～2030）」産業調査レポートを販売開始 *****

H&Iグローバルリサーチ株式会社（本社：東京都中央区）は、この度、Grand View Research社が調査・発行した「DNAコード化ライブラリ（DEL）の世界市場：製品・サービス別（製品、サービス）（2025～2030）」市場調査レポートの販売を開始しました。DNAコード化ライブラリ（DEL）の世界市場規模、市場動向、市場予測、関連企業情報などが含まれています。

***** 調査レポートの概要 *****

1. 市場概要と定義

1.1 DNAエンコードライブラリとは
DNAエンコードライブラリ（DEL）は、化合物ライブラリとDNAバーコードを組み合わせ、各分子構造をDNAタグで識別可能にする創薬技術である。DNA配列によって化合物の構造情報を「記録」することで、従来のスクリーニング法と比べて桁違いの規模と効率を実現する。
数十億〜数兆個の化合物を同時に解析できることから、近年の創薬パイプラインにおける**「超高スループット・低コスト・早期探索」**を支える中核技術として急成長している。

1.2 市場の成長予測
2024年時点で世界のDEL市場規模はおよそ13億米ドルと推定される。今後、2030年までに約39億米ドルへと拡大する見通しで、年平均成長率（CAGR）18.2%前後が予測されている。
この成長を牽引する要素は以下の通り：

• 大手製薬企業によるDELプラットフォームの導入拡大
• AI・機械学習を活用したスクリーニング最適化
• 外部委託研究（CRO/CMO）によるDEL合成・解析受託の増加
• 小分子医薬の再興とターゲット領域の拡大

1.3 市場の定義と範囲
本市場には以下の製品・サービスが含まれる。

• DEL合成・構築：化合物ライブラリの作製、タグ付け、化学反応プロトコル
• DELスクリーニング：ターゲットタンパク質との結合評価、シーケンシング解析
• DELデータ解析：AI解析、アルゴリズム設計、構造-活性相関分析
• DELアウトソーシングサービス：受託スクリーニング・ライブラリ貸与など

1. 技術的基盤と市場進化の背景

2.1 従来手法からの進化
従来のハイスループットスクリーニング（HTS）では、数十万規模の化合物をロボットで個別評価する必要があった。一方、DELはDNAバーコードを介して化合物構造を識別するため、混合状態でも同時解析が可能である。これにより、スクリーニング効率は100〜1000倍に向上し、コスト削減・時間短縮が劇的に進んだ。

2.2 AIとデジタル創薬の融合
近年の市場成長を支える最大要因の一つが、AI創薬との統合である。DELで得られた数百万件の結合データを機械学習モデルに投入することで、化学空間全体の予測精度が向上。AIが有望化合物を事前選別する「in silico DEL」技術も登場している。

2.3 合成化学と自動化技術の進展
DNAタグを保持したまま多様な化学反応を行う技術（DNA-Compatible Chemistry）が開発され、より複雑な骨格を持つ化合物ライブラリが構築可能となった。ロボティクスとマイクロフルイディクス技術の融合により、自動合成・解析プラットフォームの普及が進んでいる。

1. 市場ドライバーと抑制要因

3.1 成長要因

• グローバル製薬企業（Novartis、Pfizer、Roche、GSKなど）がDELスクリーニングを標準導入
• 希少疾患・難治疾患向け創薬への需要増大
• CRO企業による低コスト・高精度スクリーニングサービスの拡充
• 大学・研究機関による共同研究の活発化

3.2 抑制要因

• 高度なDNA化学の専門知識とインフラ投資が必要
• 合成後のDNAバーコード劣化・錯誤解析リスク
• 一部化学反応でDNAタグが干渉する問題
• 標準化・知的財産の未整備

3.3 市場機会

• AI創薬との統合による「仮想DELスクリーニング」の商業化
• 新規疾患ターゲット（抗菌薬、免疫調整薬、神経疾患など）への応用
• 個別化医療・バイオマーカー連携創薬の拡大
• 中小バイオ企業向けクラウド型スクリーニングプラットフォーム

1. 応用領域別分析

4.1 医薬品探索
DNAエンコードライブラリ技術は、特に小分子医薬開発の早期探索段階で広く利用されている。GPCR、キナーゼ、プロテアーゼ、転写因子など、従来困難だったターゲットに対しても新しいリード化合物が見つかる例が増加している。

4.2 精密医療・個別化創薬
患者の遺伝情報と組み合わせたターゲット最適化スクリーニングが進行。特定の遺伝変異に対して選択的に作用する低分子化合物をDELで探索する取り組みが増加している。

4.3 学術研究・共同開発
学術機関では、DELを利用した化学空間マッピングやタンパク質構造解析など、基礎研究用途でも注目されている。企業との共同研究契約が多数成立しており、知財ライセンス収入も増加中である。

1. 地域別市場動向

5.1 北米
世界市場の約45%を占める最大地域。X-Chem、GSK、Pfizerなどが主導し、AI統合型DEL解析が商業化段階に入っている。政府の研究助成も強力で、NIH・NSFが創薬AI融合プロジェクトを支援している。

5.2 欧州
欧州は学術研究主導の市場構造。英国、ドイツ、スイスが中心で、バイオテックと製薬企業の連携が密。EUの規制整備により、データ共有・共同研究環境が整いつつある。

5.3 アジア太平洋
中国と日本が急成長。特に中国ではHitGen、WuXi AppTecがDEL事業を国際展開。日本では武田薬品や理研などがDEL応用研究を推進している。アジア市場全体で年率20%以上の成長が見込まれている。

5.4 その他地域
中南米・中東・アフリカでは研究導入期にあるが、外資製薬企業の臨床試験拠点として需要が拡大。

1. 主要企業分析

6.1 グローバル企業の動向

• X-Chem：世界最大級のDELライブラリを保有し、創薬共同開発契約多数。
• HitGen：数兆化合物スケールのDELを構築、中国で圧倒的リーダー。
• WuXi AppTec：CRO事業とDEL解析を融合し、グローバル受託モデルを確立。
• DyNAbind、Vipergen、Delugenなどが独自技術を展開。

6.2 競争要因

• ライブラリ規模と多様性
• DNAバーコード設計精度
• スクリーニング速度・再現性
• データ解析アルゴリズムの性能
• 知的財産ポートフォリオ

1. 課題とリスク

7.1 技術的限界
一部の化学反応はDNAタグを破壊するため、反応条件が制限される。また、DNA構造が標的タンパク質との結合に影響を与える場合があり、結果解釈が複雑になる。

7.2 データ管理と倫理
DELスクリーニングでは膨大な分子情報が生成される。機密保持・知財帰属・AI利用に関するルール整備が追いついていない。

7.3 標準化の欠如
化学命名法・配列データ形式の統一規格が未整備であり、企業間のデータ共有が難しい。

1. 今後の展望

8.1 AIとDELの完全統合
DELスクリーニングとAI創薬の融合が進み、**in silico DEL（仮想ライブラリ探索）**が主流化すると予測される。これにより、実験コストは50%以上削減され、ヒット化合物の発見速度が倍増する可能性がある。

8.2 オープン・コラボレーション時代
製薬大手がDELデータを外部バイオ企業・大学と共有するオープンイノベーション体制が進む。これにより、新規ターゲットの発見や再利用が加速。

8.3 パーソナライズド創薬への拡張
患者ゲノムデータとDELスクリーニングを組み合わせ、個々の患者に最適化した低分子薬を迅速に設計する時代が到来。

8.4 市場見通し
2030年にはDELが世界の創薬初期探索案件の40%以上で利用されると予測される。特にオンコロジー・免疫疾患・感染症分野での需要が顕著に拡大する見込み。

1. 結論

DNAエンコードライブラリ市場は、創薬産業のパラダイム転換を象徴する技術革新領域である。
高効率・低コスト・高精度のスクリーニングを可能にすることで、創薬のボトルネックを大幅に解消し、医薬品開発のスピードと成功率を飛躍的に高める。

AI・自動化・クラウド技術との融合により、今後5〜10年でDELは創薬プロセスの標準インフラとなる可能性が高い。
特にアジア市場の成長と大学発ベンチャーの参入がグローバル競争をさらに活性化させるだろう。

/***** 調査レポートの目次(一部抜粋) *****

第1章　レポート概要と調査設計

1.1　調査の目的・範囲
1.2　市場定義：DNAエンコードライブラリ（DEL）の概念と特徴
1.3　対象セグメント
　- 技術別（合成・スクリーニング・解析・アウトソーシング）
　- 応用分野別（医薬品探索・研究・学術・バイオ技術応用）
　- エンドユーザー別（製薬企業、CRO/CMO、研究機関、大学）
1.4　市場予測期間（基準年・履歴年・予測年）
1.5　地域スコープ：北米・欧州・アジア太平洋・中南米・中東アフリカ
1.6　調査方法・データソース（一次・二次情報、検証プロセス）
1.7　仮定条件・制約事項
1.8　通貨単位と換算基準

第2章　エグゼクティブサマリー

2.1　世界市場の概要（2024年規模、2030年予測）
2.2　市場成長率（CAGR）および市場構造の概観
2.3　主要トレンド
　- 創薬におけるDEL技術の標準化
　- AI・機械学習との統合
　- 外部委託スクリーニング需要の拡大
2.4　主要市場ドライバー
2.5　課題・制約・リスク要因
2.6　主要機会（オポチュニティ）
2.7　市場構造・競争の概要
2.8　今後の展望サマリー

第3章　DNAエンコードライブラリの概要と技術的基盤

3.1　DNAエンコードライブラリ技術の原理
3.2　従来のハイスループットスクリーニング（HTS）との比較
3.3　DNAタグ付け化学（DNA-Compatible Chemistry）の発展
3.4　化合物ライブラリ設計と構造最適化
3.5　バーコードシーケンシングとデータ解読技術
3.6　合成の自動化・マイクロフルイディクス技術
3.7　AI・機械学習によるヒット化合物予測
3.8　データ解析プラットフォームとバイオインフォマティクスの役割
3.9　DEL技術の標準化と知的財産（IP）動向

第4章　市場背景と成長ドライバー

4.1　創薬エコシステムにおけるDELの位置づけ
4.2　医薬品開発におけるスループット向上ニーズ
4.3　AI創薬・デジタル創薬との統合拡大
4.4　精密医療・個別化創薬の進展
4.5　製薬企業による外部共同開発・委託研究の増加
4.6　コスト削減・開発期間短縮への圧力
4.7　アカデミア・CRO間の連携強化
4.8　規制・承認環境の変化

第5章　市場ダイナミクス

5.1　市場推進要因の詳細分析
　- 高スループット・低コストスクリーニングの実現
　- 新規疾患ターゲットの発見増加
　- CRO/CMOによるサービス提供強化
5.2　市場抑制要因
　- 技術導入コストと熟練人材の不足
　- DNA損傷・誤差解析の課題
　- 知財とデータ共有の制約
5.3　市場機会
　- 仮想DEL（in silico DEL）技術の商業化
　- 新領域応用（抗菌薬、免疫、神経疾患）
　- AI統合による創薬効率化
5.4　課題・リスク分析
5.5　ファイブフォース分析（Porter’s Five Forces）
5.6　産業ライフサイクル分析

第6章　技術別市場分析

6.1　DEL合成・構築技術
　- 固相合成／液相合成
　- 自動化・ロボット化プロセス
6.2　スクリーニング技術
　- 結合アッセイ、フロー解析、ハイブリッド評価
6.3　シーケンシング・解析技術
　- 次世代シーケンサー（NGS）導入動向
　- データ処理・解析アルゴリズム
6.4　アウトソーシングサービス
　- CRO企業による受託スクリーニング
　- クラウド型DEL解析プラットフォーム
6.5　技術別の市場シェア（2024–2030年予測）

第7章　応用分野別市場分析

7.1　医薬品探索・開発（Drug Discovery）
　- 小分子化合物スクリーニング
　- バイオマーカー同定・構造最適化
7.2　精密医療・個別化創薬
　- 遺伝情報連携スクリーニング
　- 適応型薬物設計
7.3　学術・研究用途
　- タンパク質構造解析
　- 基礎化学・酵素研究
7.4　バイオテクノロジー応用
　- 合成生物学・酵素改変
　- 環境・農薬分野への展開
7.5　応用分野別市場規模（2018–2030年）

第8章　エンドユーザー別市場

8.1　製薬企業（グローバル大手・中堅）
8.2　バイオテクノロジー企業
8.3　受託研究機関（CRO/CMO）
8.4　大学・研究機関
8.5　スタートアップ・アカデミア連携モデル
8.6　ユーザー別市場動向と需要構造

第9章　地域別市場分析

9.1　北米（米国・カナダ）
　- 研究助成・政府支援
　- X-Chem、GSK、Pfizer等の導入事例
9.2　欧州（英国・ドイツ・フランス・スイスなど）
　- 学術・産学連携の拡大
　- 規制環境とEU研究プログラム
9.3　アジア太平洋（中国・日本・韓国・インドなど）
　- HitGen・WuXi AppTecの市場支配
　- 日本の研究機関（理研・京大等）の貢献
9.4　中南米
　- 研究導入期にある新興市場
9.5　中東・アフリカ
　- 医療・研究インフラ拡大と初期導入段階
9.6　地域別市場規模・CAGR・機会比較

第10章　競争環境と主要企業プロファイル

10.1　市場集中度（CR4・CR8）と企業シェア
10.2　主要企業一覧
　- X-Chem（米国）
　- HitGen（中国）
　- WuXi AppTec（中国）
　- Vipergen（デンマーク）
　- DyNAbind（ドイツ）
　- Delugen（米国）
　- GlaxoSmithKline（英国）
10.3　企業別プロファイル
　- 事業概要
　- 製品・サービスライン
　- 研究開発投資
　- 提携・買収・技術ライセンス戦略
10.4　競争戦略：技術差別化・データ解析能力・提携ネットワーク
10.5　主要M&A・共同開発事例（2019–2025年）
10.6　スタートアップ・学術発スピンオフの台頭

第11章　コスト構造・収益分析

11.1　ライブラリ合成コスト構成
11.2　スクリーニング・解析コストの推移
11.3　受託研究モデルの収益構造
11.4　価格帯分析（地域別・用途別）
11.5　利益率構造とコスト最適化動向

第12章　規制・標準化と政策環境

12.1　臨床試験・前臨床段階での利用規制
12.2　知的財産・データ保護（DNA配列・タグ情報）
12.3　倫理的・法的考慮事項（AI創薬・バイオ情報利用）
12.4　国際標準化（OECD、ISO、ICHなど）
12.5　主要国の政策比較（米国・EU・中国・日本）

第13章　市場予測（2025–2030年）

13.1　世界市場総計（数量・金額ベース）
13.2　技術別・用途別・地域別の予測
13.3　CAGRおよび成長寄与度分析
13.4　シナリオ分析（基準／楽観／保守）
13.5　長期的展望：AI統合・仮想DELの普及予測

第14章　課題とリスク分析

14.1　技術的課題（化学的安定性・バーコード干渉）
14.2　標準化・再現性・品質管理の問題
14.3　データ管理・セキュリティ・知財保護
14.4　人材不足・教育体制の遅れ
14.5　法的・倫理的リスク
14.6　市場成熟度と競争過多リスク

第15章　今後の展望と戦略提言

15.1　短期（2025年まで）：導入促進とコスト最適化
15.2　中期（2026–2028年）：AI統合・自動化プラットフォームの構築
15.3　長期（2029年以降）：in silico DEL・パーソナライズド創薬への進化
15.4　有望分野：オンコロジー・免疫疾患・感染症創薬
15.5　産学連携・オープンデータ戦略
15.6　投資・パートナーシップの最適化提言

第16章　ケーススタディ

16.1　X-ChemとGSKの共同研究モデル
16.2　HitGenとPfizerのDEL創薬事例
16.3　AI×DELの実証（WuXi AppTec）
16.4　アカデミア連携による基礎研究事例
16.5　成果と課題の比較分析

第17章　図表・付録

17.1　主要図表リスト（市場マップ、構造図、CAGR分析）
17.2　用語集・略語一覧
17.3　参考文献・出典リスト
17.4　調査手法詳細
17.5　免責事項

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