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ラボオートメーションレポート：2030年までの動向、予測、競合分析Lab Automation Report: Trends, Forecast and Competitive Analysis to 2030 ラボオートメーションの動向と予測 世界のラボオートメーション市場の将来は、製薬・バイオテクノロジー企業、研究・診断ラボ市場におけるビジネスチャンスで有望視されている。世界のラボオートメーション市... もっと見る
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サマリーラボオートメーションの動向と予測世界のラボオートメーション市場の将来は、製薬・バイオテクノロジー企業、研究・診断ラボ市場におけるビジネスチャンスで有望視されている。世界のラボオートメーション市場は、2024年から2030年までのCAGRが6.2%で、2030年までに推定90億ドルに達すると予想されている。この市場の主な促進要因は、創薬における自動化機器の使用量の増加、プロセス自動化によって提供される利点の量の増加、および大量のサンプルを処理するためのラボにおける高スループット分析の需要の増加である。 - Lucintelの予測では、アプリケーションカテゴリーでは、人口動態、都市化、普及率、手頃な価格の治療の増加により、診断が予測期間中に最も高い成長を遂げる見込みである。 - エンドユースカテゴリーでは、製薬会社の地理的展開が世界的に拡大しているため、予測期間中も製薬会社やバイオテクノロジー会社がより大きなセグメントであり続けるだろう。 - 地域別では、北米は、確立された医療体制の存在、統合ラボシステムへの需要の増加、同地域の研究に対する政府の支援的な法規制により、予測期間中も最大地域であり続けると思われる。 150ページを超える包括的な本レポートで、ビジネス上の意思決定に役立つ貴重な洞察を得てください。 ラボオートメーション市場の新たな動向 ラボオートメーション市場は急速に進化しています。これらのトレンドは、ラボ環境における効率性、正確性、データ統合に対する需要の高まりを反映しています。革新は、人工知能やロボット工学などの技術の進歩と、多様な業界のニーズを満たすための拡張性のあるソリューションの必要性によって推進されている。ダイナミックな市場で競争力を維持することを目指す関係者にとって、こうしたトレンドを理解することは極めて重要である。 - AIと機械学習の統合：AIと機械学習は、予測分析とプロセスの最適化を強化するために、ラボオートメーションシステムへの統合が進んでいる。AIアルゴリズムは大規模なデータセットを分析し、機器の故障を予測し、ワークフローを最適化し、意思決定を改善する。この傾向により、より正確で効率的なラボ業務が可能になり、ダウンタイムの削減とスループットの向上が実現する。 - ロボットシステムの拡大：ロボットシステムは、より高度で多用途になりつつあり、新しい開発は、より高い精度と柔軟性に焦点を当てている。最新のロボットは、サンプルハンドリング、液体分注、ハイスループット・スクリーニングなどの複雑な作業を、より高い精度で行うことができる。このような拡大は、創薬やゲノミクスのようなアプリケーションにおける自動化の必要性によってもたらされている。 - クラウドベースのデータ統合：クラウドコンピューティングとラボオートメーションプラットフォームの統合により、データ管理とアクセシビリティが向上している。クラウドベースのソリューションは、リアルタイムのデータ共有、遠隔モニタリング、共同研究を可能にする。この傾向は、データ保存の効率を高め、研究チーム間での大規模なデータ解析と共有のニーズの高まりをサポートする。 - 持続可能性の重視：エネルギー消費を最小限に抑え、廃棄物を削減する持続可能なラボオートメーションソリューションの開発が重視されるようになってきている。革新的な技術には、環境への影響を低減するように設計されたエネルギー効率の高い機器やシステムが含まれます。この傾向は、科学界における持続可能性と環境責任への幅広いコミットメントを反映しています。 こうした新たなトレンドは、効率性、正確性、拡張性を強化することで、ラボオートメーション市場を再構築している。AIとロボティクスの統合は、データ管理と持続可能性の進歩と相まって、イノベーションを推進し、ラボのワークフローを変革している。これらのトレンドが進化を続けるにつれて、様々な分野におけるオートメーション・ソリューションの開発と導入にさらなる影響を与えるだろう。 ラボオートメーション市場における最近の動向 ラボオートメーションにおける最近の動向は、急速な技術進歩とラボ業務への影響の拡大を反映している。主な開発には、ロボットシステムの革新、AIとの統合、データ管理の進歩が含まれる。これらの開発は、ラボの効率性、正確性、拡張性を高め、現在の課題と将来のニーズの両方に対応する。 - AI主導のロボットシステム：近年の進歩により、AIとロボットシステムの統合が進み、より高度な自動化機能が実現されている。AI駆動型ロボットは、実験データの分析やメンテナンスの必要性の予測など、複雑な作業を高い精度で行うことができる。この開発により、ワークフローの効率が向上し、ヒューマンエラーが減少するため、ラボ全体のパフォーマンスが向上する。 - ハイスループット・スクリーニング技術：新しいハイスループットスクリーニング技術は、創薬やゲノム研究に革命をもたらしている。これらのシステムは、大量の化合物やサンプルの試験を自動化し、研究のスピードアップとスループットの向上を実現します。この分野の進歩は、科学的発見を加速するためのより迅速で効率的なスクリーニング・プロセスの必要性によってもたらされています。 - クラウドベースのラボラトリー情報管理システム（LIMS）：クラウドベースのLIMSの採用は、ラボのデータ管理に変革をもたらしつつある。これらのシステムはリアルタイムのデータアクセスを提供し、リモートコラボレーションを促進し、様々な自動化技術と統合する。クラウドベースのソリューションは、データの保存、アクセス、分析を強化し、より効率的で協力的な研究活動をサポートします。 - エネルギー効率の高い自動化ソリューション：運用コストと環境への影響を削減するため、エネルギー効率の高いラボ・オートメーション・システムの開発に注目が集まっています。革新的な技術には、廃棄物やエネルギー消費を最小限に抑える省エネ機器や手法が含まれる。この開発は、より広範な持続可能性の目標と一致し、ラボ環境における環境責任へのコミットメントを反映しています。 - モジュール式でスケーラブルなオートメーション・プラットフォーム：モジュール式でスケーラブルな自動化プラットフォームは、検査室が必要に応じて自動化システムをカスタマイズし、拡張できるようにすることで、人気を集めている。これらのプラットフォームは、設計と実装において柔軟性を提供し、様々なラボのサイズとアプリケーションに適している。この開発は、適応性と費用対効果をサポートし、多様な研究ニーズに応える。 ラボオートメーションにおける最近の発展は、効率性、正確性、スケーラビリティの改善を推進している。AI、ハイスループットスクリーニング、クラウドベースのLIMS、エネルギー効率、モジュラーシステムの進歩は、ラボのオペレーションを再構築している。これらの技術革新は研究能力を強化し、さまざまな分野で高度な自動化ソリューションに対する需要の高まりを支えている。 ラボオートメーション市場の戦略的成長機会 ラボ自動化市場は、技術の進歩とラボ環境における効率性と精度のニーズの高まりによって進化している。ラボの自動化は、人為的ミスを減らしながらスループットと精度を向上させることで、創薬から診断に至るまで主要なアプリケーションを変革している。組織が業務の合理化と生産性の向上を目指す中で、様々なアプリケーションに戦略的成長の機会が生まれつつある。これらの機会は、重要なニーズに対応し、新技術を活用することで、ラボオートメーションの未来を形作ることを約束する。 - 創薬と医薬品開発：創薬プロセスは、ハイスループットスクリーニングと自動アッセイシステムを通じて、ラボの自動化から大きな恩恵を受ける。このテクノロジーは、化合物のテストをより迅速かつ正確に行うことで、潜在的な医薬品候補の同定を加速します。自動化システムは、手作業によるミスを減らし、データ収集と分析の効率を高め、開発サイクルの短縮とコスト削減につながる。この成長機会は、新薬をより迅速かつコスト効率よく上市しようと努力する製薬企業にとって不可欠である。 - 臨床診断：臨床診断では、自動化によって検査プロセスのスピードと精度が向上する。自動分析装置やロボットシステムは、サンプルの取り扱い、処理、結果の解釈を合理化し、納期を短縮して診断の信頼性を向上させます。これは、タイムリーで正確な結果が患者のケアに不可欠な、病院や診断ラボのような高スループット環境では極めて重要です。診断の自動化はまた、大量のサンプルを効率的に管理し、リソースの有効活用と患者の転帰の改善につながります。 - ゲノミクスとプロテオミクスゲノミクスとプロテオミクスにおけるラボの自動化は、サンプル調製、データ収集、分析を自動化することで、DNAシーケンスやタンパク質アッセイなどの複雑な分析を容易にします。これにより、人的ミスを最小限に抑えながら、スループットと再現性が向上します。自動化されたシステムは、大規模なデータセットを扱い、バイオインフォマティクス・ツールとシームレスに統合できるため、個別化医療やゲノミクス研究の進歩を促進する。これらのプロセスを自動化する能力は、分子生物学の研究と発見を加速し、より正確で個別化された治療アプローチに貢献する。 - 環境検査：環境検査の自動化には、水、土壌、大気などの環境サンプルのモニタリングと分析に、ロボットシステムと自動分析機器を使用することが含まれる。自動化システムは、より頻繁で包括的な検査を可能にし、環境データの精度と信頼性を向上させる。これは、汚染物質や汚染物質のタイムリーな検出を確実にするため、規制遵守や環境保護の取り組みにとって極めて重要である。環境検査自動化の成長は、環境基準の維持と生態学的課題への対応において、規制機関や組織をサポートする。 - 食品・飲料検査：食品・飲料業界では、自動化によって品質管理試験の効率と精度が向上します。自動化システムは、サンプル調製、分析、結果報告などのプロセスを合理化し、製品の安全性を維持し、業界標準に準拠するために不可欠です。手作業を減らすことで、汚染や人為的ミスのリスクを最小限に抑え、一貫した製品品質を保証します。この成長機会は、食品・飲料製造におけるハイスループットで信頼性の高い検査ソリューションに対する需要の高まりに対応するものである。 ラボオートメーション市場における戦略的成長機会は、様々なアプリケーションにおいて、より効率的で正確かつスケーラブルなソリューションへのシフトを強調している。自動化を活用することで、組織は生産性を高め、エラーを減らし、プロセスを加速することができ、創薬、診断、ゲノミクス、環境試験、食品安全における成果の改善につながる。これらの進歩はイノベーションと効率性を促進し、自動化を現代のラボ業務における重要なイネーブラーとして位置づけています。 ラボ自動化市場の推進要因と課題 ラボオートメーション市場は、技術的、経済的、規制的要因の影響を受け、成長を促進し、課題を提起する。技術的進歩は技術革新を促進し、経済的圧力と規制要件は市場ダイナミクスを形成します。これらの推進要因と課題を理解することは、進化するラボオートメーションの展望を効果的にナビゲートすることを目指すステークホルダーにとって極めて重要である。 ラボオートメーション市場を牽引する要因は以下の通りである： - 技術の進歩：人工知能、機械学習、ロボット工学などの技術革新がラボオートメーションに革命をもたらしている。AI駆動システムはデータ分析と意思決定を強化し、ロボット工学は反復作業を合理化し精度を向上させる。これらの進歩は、ラボプロセスのスループットの向上、運用コストの削減、精度の向上につながります。技術の絶え間ない進化は、より洗練された効率的な自動化ソリューションを可能にし、市場を前進させる。 - ハイスループット・スクリーニングの需要増加：創薬や診断におけるハイスループットスクリーニングの必要性は、ラボ自動化の主要な促進要因である。研究者や医療提供者は、大量のサンプルを管理し、創薬・診断プロセスを加速するために、迅速かつ効率的な検査を必要としている。自動化は、膨大なデータとサンプルのスループットを処理するスケーラブルなソリューションを提供することで、このニーズに対応し、より迅速で正確な結果をサポートします。 - 運用コストの削減に注力組織は運用コストの削減にますます注力しており、自動化はこの目標を達成する上で重要な役割を果たしている。自動化されたシステムは、手作業の必要性を減らし、エラーを最小限に抑え、リソースの利用を最適化します。人件費を削減し、効率を高めることで、自動化は、高品質のアウトプットを維持しながら、収益改善を目指す検査室に費用対効果の高いソリューションを提供します。 - 規制遵守と品質管理：検査結果の正確性と一貫性に対する規制要件が、自動化の導入を後押ししています。自動化システムは、信頼性と再現性の高い結果を提供することで、厳しい規制へのコンプライアンスを保証します。自動化による品質管理の強化は、人為的ミスのリスクを低減し、業界標準の遵守を保証するため、規制のある環境で業務を行う検査室にとって不可欠な要素となっています。 - 個別化医療の成長：個々の遺伝子プロファイルに基づいて治療法を調整する個別化医療の台頭は、検査室自動化の重要な推進力である。自動化は複雑な遺伝子・分子解析を容易にし、個別化治療や診断検査の開発を可能にする。この成長機会は、カスタマイズされたヘルスケアソリューションに対する需要の高まりと一致し、精密医療の進歩を支えている。 ラボ自動化市場の課題は以下の通り： - 高い初期投資コスト：高度なラボ自動化システムに必要な初期投資は多額になる可能性があり、一部の組織にとって障壁となる。自動化機器の購入と導入に伴う高額なコストは、小規模ラボや予算に制約のあるラボの利用を制限する可能性がある。長期的な節約と利点があるにもかかわらず、先行的な財政負担は依然として大きな課題である。 - 既存システムとの統合：新しい自動化技術を既存のラボ・インフラと統合することは、複雑で困難な場合がある。互換性の問題、データの統合、システムの相互運用性などが生じ、ラボの運営に混乱をきたす可能性がある。効果的な統合には、シームレスな機能を確保し、自動化の利点を最大化するための慎重な計画と調整が必要である。 - データのセキュリティとプライバシーに関する懸念：クラウドベースやAI主導のソリューションの採用により、データのセキュリティとプライバシーが重要な懸念事項となっている。自動化システムは、臨床診断における患者データなど、機密情報を扱うことが多い。機密情報を保護し、自動化システムに対する信頼を維持するためには、データ・セキュリティの確保とプライバシー規制の遵守が不可欠である。 - 限られたカスタマイズオプション：自動化ソリューションの中には、限られたカスタマイズ・オプションを提供するものもあり、すべての検査室の特定のニーズを満たさない場合がある。独自の、あるいは特殊なワークフローを持つ検査室は、標準化された自動化ソリューションをその要件に適合させることが困難であると感じるかもしれない。この制限は、多様なラボのアプリケーションに合わせることができる柔軟でモジュール化された自動化プラットフォームの必要性を強調している。 ラボオートメーション市場は、技術の進歩、ハイスループット要求、コスト削減ニーズ、規制遵守、個別化医療によって牽引されている。しかし、初期コストの高さ、統合の複雑さ、データセキュリティの懸念、カスタマイズの制限といった課題が、採用率に影響を与えている。これらの課題に対処することは、自動化のメリットを最大化し、ラボ部門の成長可能性を引き出すために不可欠である。 ラボオートメーション企業リスト 同市場の企業は、提供する製品の品質で競争している。この市場の主要企業は、製造施設の拡大、研究開発投資、インフラ整備、バリューチェーン全体にわたる統合機会の活用に注力している。これらの戦略により、ラボオートメーション企業は需要の増加に対応し、競争力を確保し、革新的な製品と技術を開発し、生産コストを削減し、顧客基盤を拡大している。本レポートで紹介するラボオートメーション企業は以下の通りです。 - テカングループ - サーモフィッシャーサイエンティフィック - ダナハーコーポレーション - ハミルトン - F・ホフマン・ラ・ロシュ - キアゲン - アボット・ラボラトリーズ - シーメンス - パーキンエルマー - アジレント・テクノロジー セグメント別ラボオートメーション この調査には、装置のタイプ、アプリケーション、エンドユース産業、地域別の世界のラボオートメーションの予測が含まれています。 ラボオートメーションの機器タイプ別市場【2018年から2030年までの金額別分析 - 自動リキッドハンドリングシステム - 自動マイクロプレートリーダー - 自動サンプリングシステム - 分析装置 - 自動保管・検索システム（ASRS） - その他 ラボオートメーションの用途別市場【2018年から2030年までの金額別分析 - 診断 - ゲノムソリューション - 微生物学 - 創薬 - プロテオミクスソリューション - その他 エンドユース産業別ラボオートメーション市場【2018年から2030年までの金額別分析 - 製薬・バイオテクノロジー企業 - 研究・診断ラボ - その他 ラボオートメーション市場：地域別【2018〜2030年の金額別分析 - 北米 - 欧州 - アジア太平洋 - その他の地域 ラボオートメーション市場の国別展望 ラボオートメーション市場は、技術革新と進化する業界ニーズによって大きな進歩を遂げている。世界中の検査室がより高い効率性、正確性、スループットを求める中、自動化ソリューションはますます不可欠になってきている。米国、中国、ドイツ、インド、日本のような国々は、このような開発の最前線にあり、それぞれの技術力と市場の需要を反映した独自の進歩に貢献しています。洗練されたロボットシステムから高度なデータ統合ソリューションに至るまで、これらの開発は、製薬、バイオテクノロジー、環境試験を含む様々なセクターのラボ業務の将来を形成している。 - 米国：米国では、ラボの自動化における最近の開発は、人工知能（AI）と機械学習（ML）をロボットシステムに統合し、予知保全とデータ分析を強化することに重点を置いている。サーモフィッシャーサイエンティフィックやベックマン・コールターのような企業は、より正確で迅速な結果を得るために、AI駆動型ソフトウェアを搭載した自動化プラットフォームを進めている。さらに、個別化医療の拡大がハイスループットスクリーニングシステムの需要に拍車をかけ、ロボットによるサンプルハンドリングとデータ管理の革新につながっている。 - 中国中国のラボ・オートメーション市場は、バイオテクノロジーと製薬研究への多額の投資によって急速に拡大している。BGI GroupやWuXi AppTecなどの企業が、ゲノムや創薬のための高度な自動化ソリューションを開発している。最近の傾向としては、ハイスループット・スクリーニングのためのロボットシステムの使用増加や、研究プロセスを合理化し、データへのアクセス性を向上させるためのクラウドベースのデータシステムとの自動化の統合が挙げられる。 - ドイツ：ドイツは、ラボオートメーション分野における精度と品質でリードし続け、分析技術の向上と既存のラボインフラとの自動化の統合に重点を置いた進歩を遂げている。ザルトリウスやエッペンドルフのような企業が最前線で、液体ハンドリングとデータ統合の精度を高める新しいロボットプラットフォームを導入している。さらに、研究室運営におけるエネルギー消費の削減と廃棄物の最小化を目指した開発により、持続可能性が重視されるようになってきている。 - インドインドでは、ヘルスケアと製薬セクターへの投資の増加により、ラボオートメーション市場が成長を遂げている。主な開発には、診断検査や研究用の小型ロボットシステムなど、新興市場向けに調整された手頃な価格の自動化ソリューションの採用が含まれる。Lab IndiaやEurofinsのような企業は、研究室と臨床現場の両方のニーズに応えるスケーラブルな自動化技術を導入し、効率性と正確性を推進している。 - 日本：日本の検査室自動化の進歩は、ロボット工学と人工知能に焦点を当てていることが特徴である。島津製作所や日立ハイテクノロジーズのような企業は、科学研究や臨床診断における性能向上のために、洗練されたロボットシステムやAI主導の分析システムを開発している。最近のイノベーションには、ハイスループット分析用の自動化システムや、既存のラボのワークフローと統合して全体的な効率と精度を向上させる高度なデータ管理ソリューションなどがある。 世界のラボ自動化市場の特徴 市場規模の推定：ラボオートメーションの市場規模を金額（Bドル）で推定。 動向と予測分析：各種セグメント・地域別の市場動向（2018年～2023年）と予測（2024年～2030年）。 セグメンテーション分析：機器タイプ別、アプリケーション別、エンドユース産業別、地域別など、様々なセグメント別のラボオートメーション市場規模を金額（Bドル）で紹介。 地域別分析：ラボオートメーション市場の北米、欧州、アジア太平洋地域、その他の地域別の内訳。 成長機会：ラボオートメーション市場について、機器タイプ、アプリケーション、最終用途産業、地域別に成長機会を分析。 戦略分析：これには、ラボオートメーション市場のM&A、新製品開発、競争環境などが含まれます。 ポーターのファイブフォースモデルに基づく業界の競争激化の分析。 この市場または隣接市場での事業拡大をお考えなら、ぜひ弊社にご相談ください。当社は、市場参入、機会スクリーニング、デューデリジェンス、サプライチェーン分析、M＆Aなど、何百もの戦略的コンサルティング・プロジェクトを行ってきました。 本レポートは、以下の11の主要な質問に回答しています： Q.1.機器のタイプ（自動液体処理システム、自動マイクロプレートリーダー、自動サンプリングシステム、分析装置、自動保存・検索システム（ASRS）、その他）、アプリケーション（診断、ゲノムソリューション、微生物学、創薬、プロテオミクスソリューション、その他）、エンドユース産業（製薬・バイオテクノロジー企業、研究・診断ラボ、その他）、地域（北米、欧州、アジア太平洋地域、その他の地域）別に、ラボオートメーション市場で最も有望で高成長の機会にはどのようなものがあるか？ Q.2.今後成長が加速するセグメントとその理由は？ Q.3.今後成長が加速する地域とその理由は？ Q.4.市場ダイナミクスに影響を与える主な要因は何か？市場における主な課題とビジネスリスクは？ Q.5.この市場におけるビジネスリスクと競争上の脅威は？ Q.6.この市場における新たなトレンドとその理由は？ Q.7.市場における顧客の需要の変化にはどのようなものがありますか？ Q.8.市場の新しい動きにはどのようなものがありますか？これらの開発をリードしている企業はどこですか？ Q.9.市場の主要プレーヤーは？主要プレーヤーは事業成長のためにどのような戦略的取り組みを進めていますか？ Q.10.この市場における競合製品にはどのようなものがあり、材料や製品の代替によって市場シェアを失う脅威はどの程度ありますか？ Q.11.過去5年間にどのようなM&Aが行われ、業界にどのような影響を与えましたか？ 目次目次1.要旨 2.ラボオートメーションの世界市場：市場ダイナミクス 2.1:序論、背景、分類 2.2:サプライチェーン 2.3: 産業の推進要因と課題 3.2018年から2030年までの市場動向と予測分析 3.1.マクロ経済動向（2018年～2023年）と予測（2024年～2030年） 3.2.ラボオートメーションの世界市場動向（2018年～2023年）と予測（2024年～2030年） 3.3：ラボオートメーションの世界市場：機器タイプ別 3.3.1:自動リキッドハンドリングシステム 3.3.2:自動マイクロプレートリーダー 3.3.3:自動サンプリングシステム 3.3.4:分析装置 3.3.5：自動保管・検索システム（ASRS） 3.3.6:その他 3.4:ラボオートメーションの世界市場：用途別 3.4.1:診断 3.4.2:ゲノムソリューション 3.4.3:微生物学 3.4.4:創薬 3.4.5: プロテオミクスソリューション 3.4.6:その他 3.5: エンドユース産業別ラボオートメーションの世界市場 3.5.1:製薬・バイオテクノロジー企業 3.5.2:研究・診断ラボ 3.5.3:その他 4.2018年から2030年までの地域別市場動向と予測分析 4.1:ラボオートメーションの世界市場：地域別 4.2：北米ラボオートメーション市場 4.2.1:北米の用途別市場診断、ゲノムソリューション、微生物学、創薬、プロテオミクスソリューション、その他 4.2.2:北米市場：エンドユース産業別製薬・バイオテクノロジー企業、研究・診断ラボ、その他 4.3:欧州ラボオートメーション市場 4.3.1:欧州市場：用途別診断学、ゲノムソリューション、微生物学、創薬、プロテオミクスソリューション、その他 4.3.2:欧州市場：エンドユース産業別製薬・バイオテクノロジー企業、研究・診断ラボ、その他 4.4:APACラボオートメーション市場 4.4.1:APAC市場：用途別診断、ゲノムソリューション、微生物学、創薬、プロテオミクスソリューション、その他 4.4.2:APAC市場：エンドユース産業別：製薬・バイオテクノロジー企業、研究・診断ラボ、その他 4.5: ROWラボオートメーション市場 4.5.1:ROW市場：用途別：診断、ゲノムソリューション、微生物学、創薬、プロテオミクスソリューション、その他 4.5.2:ROW市場：エンドユース産業別：製薬・バイオテクノロジー企業、研究・診断研究所、その他 5.競合分析 5.1: 製品ポートフォリオ分析 5.2: 経営統合 5.3:ポーターのファイブフォース分析 6.成長機会と戦略分析 6.1:成長機会分析 6.1.1:ラボオートメーションの世界市場における機器タイプ別の成長機会 6.1.2:ラボオートメーションの世界市場における成長機会：用途別 6.1.3：世界のラボ自動化市場の成長機会：エンドユース産業別 6.1.4:ラボラトリーオートメーションの世界市場：地域別成長機会 6.2：ラボオートメーションの世界市場における新たな動向 6.3: 戦略的分析 6.3.1:新製品開発 6.3.2:ラボオートメーションの世界市場における生産能力拡大 6.3.3:真空トラックの世界市場における合併、買収、合弁事業 6.3.4:認証とライセンス 7.主要企業のプロフィール 7.1:リバード 7.2:フロンマ 7.3: キース・フーバー 7.4：バコン 7.5: KOKS 7.6: 兼松エンジニアリング 7.7: カペロット 7.8: シーメンス 7.9: パーキンエルマー 7.10: アジレント・テクノロジー
SummaryLab Automation Trends and Forecast Table of ContentsTable of Contents
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