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ラボ用ロボット市場の世界産業規模、シェア、動向、機会、予測、製品別（自動リキッドハンドリングロボット、自動プレートハンドラ）、用途別（創薬、臨床診断、微生物学ソリューション、ゲノミクスソリューション、プロテオミクスソリューション）、エンドユーザー別（臨床ラボ、研究ラボ）、地域別、競合別セグメント、2019-2029FLaboratory Robotics Market Global Industry Size, Share, Trends, Opportunity, & Forecast, Segmented By Product (Automated Liquid Handling Robots, Automated Plate Handlers), By Application (Drug Discovery, Clinical Diagnosis, Microbiology Solutions, Genomics Solutions, Proteomics Solutions), By End User (Clinical Laboratory, Research Laboratory), By Region and Competition, 2019-2029F 世界のラボ用ロボット市場は、2023年に23億米ドルと評価され、2029年までのCAGRは6.95%で、予測期間には目覚ましい成長が予測されている。世界のラボ用ロボット市場は、自動化技術の進歩、ラボ業務における精度と... もっと見る
サマリー世界のラボ用ロボット市場は、2023年に23億米ドルと評価され、2029年までのCAGRは6.95%で、予測期間には目覚ましい成長が予測されている。世界のラボ用ロボット市場は、自動化技術の進歩、ラボ業務における精度と効率性への要求の高まり、ハイスループットスクリーニングプロセスの必要性などを背景に、大きな成長を遂げている。ラボ用ロボティクスとは、サンプルハンドリング、検査、分析、データ管理など様々なラボ作業を自動化されたロボットシステムで行うことを指す。これらのシステムは生産性を高め、人的ミスを減らし、一貫した信頼性の高い結果を保証する。主な市場促進要因 自動化における技術の進歩 自動化における技術的進歩は、世界のラボ用ロボット市場の成長にとって極めて重要である。これらの技術革新は、ラボ業務の能力、効率、信頼性を向上させ、自動化を現代のラボに不可欠なコンポーネントにしている。 人工知能（AI）と機械学習（ML）により、ラボ用ロボットは膨大な量のデータをリアルタイムで処理・分析できるようになる。この機能により、ロボットは情報に基づいた意思決定を行い、ワークフローを最適化し、変化する状況に適応することができる。例えば、AI駆動ロボットは実験データのパターンを特定し、結果を予測し、それに応じてプロトコルを調整することができる。MLアルゴリズムは、実験ロボットに過去の経験から学習させ、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させる。これらの自己学習システムは、プロセスを改良し、エラーを減らし、生産性を向上させることができ、研究や診断における貴重な資産となる。最新のセンサーは、実験用ロボットの精度と正確さを向上させる。光学センサー、熱センサー、化学センサーなどの高度なセンサーは、様々なパラメーターに関する詳細なフィードバックを提供し、ロボットの動作が高い精度で実行されることを保証する。例えば、分注作業では、センサーが液面や粘度を検出することで、ロボットが正確な量を最小限の誤差で分注することができます。強化されたセンサー技術により、ラボプロセスのリアルタイムモニタリングと制御が可能になります。この機能により、望ましいパラメーターからの逸脱が即座に検出・修正され、実験結果の完全性と信頼性が維持される。 協働ロボット（コボット）は、人間のオペレーターと一緒に作業するように設計されており、実験室作業の全体的な効率を高める。コボットには安全機能が備わっており、人間のすぐそばで危険なく操作することができる。このコラボレーションは、ロボットの精度とスピードに、人間の作業者の問題解決能力と適応性を組み合わせたものである。コボットはユーザーフレンドリーで、最小限の専門知識でプログラミングが可能です。この使いやすさにより、ラボはコボットをワークフローに迅速に組み込むことができ、学習曲線が短縮され、迅速な導入が促進される。小型化の進歩により、場所をとらないコンパクトなロボットシステムが開発され、ベンチスペースが限られている検査室に適している。これらの小型ロボットは、複雑な作業を高い効率で行うことができ、研究室のレイアウトやワークフローを最適化する。マイクロ流体工学とラボ用ロボットの統合により、少量の液体を正確に取り扱うことができる。この技術は、微量サンプルの正確な操作が重要なゲノミクス、プロテオミクス、創薬において特に有益である。 クラウド・コンピューティングとIoT技術により、実験用ロボットの遠隔アクセスと制御が可能になる。研究者や研究室の管理者は、どこからでもロボットシステムを監視・管理することができ、継続的な操作と必要な時のタイムリーな介入が保証される。IoTデバイスは、様々なセンサーやロボットコンポーネントからデータを収集し、クラウドベースのプラットフォームに送信する。このデータは統合・分析され、ラボのオペレーションに関する包括的な洞察を提供する。このようなリアルタイムのデータ分析は、プロセスの最適化、メンテナンスの必要性の予測、全体的な効率の向上に役立つ。 ハイスループット・スクリーニングの需要増加 ハイスループット・スクリーニング（HTS）への需要の高まりは、世界のラボ用ロボット市場の成長の大きな原動力となっている。ハイスループット・スクリーニングは、様々な科学的・産業的アプリケーション、特に創薬・開発、ゲノム、プロテオミクスにおいて重要なプロセスである。 製薬業界では、HTSによって数千から数百万の化合物を迅速にスクリーニングし、潜在的な薬剤候補を同定することができる。ラボ用ロボット・システムはスクリーニング・プロセスを自動化し、創薬のスピードと効率を大幅に向上させる。ロボットは大量のサンプルを処理し、高精度で反復作業を行い、複数のアッセイを同時に処理することができるため、有望な化合物の同定に要する時間を短縮することができる。HTSにおける自動化は、スクリーニングから得られた最初のヒット化合物をさらに試験し最適化する、ヒット・トゥ・リード・プロセスを強化する。ラボ用ロボットは、二次的なアッセイを迅速かつ正確に実施し、リード化合物を最適化することで、開発パイプラインを加速し、医薬品開発の成功確率を向上させる。ゲノミクス研究では、遺伝子の機能と相互作用を理解するために、膨大な遺伝子データを分析する。HTSはゲノムのハイスループットシークエンシングを可能にし、研究者は遺伝的変異とそれが健康や病気に及ぼす影響を研究することができる。ラボ用ロボットシステムはシーケンスプロセスを自動化し、大量のサンプルを高い精度と一貫性で処理する。プロテオミクスでは、HTSはタンパク質の相互作用、機能、修飾の解析に使用される。ラボ用ロボットは質量分析法やその他のプロテオミクス技術を自動化し、バイオマーカーや治療標的の同定を容易にする。プロテオミクス研究と個別化医療の発展には、多数のサンプルを迅速かつ確実に処理する能力が不可欠です。 HTSには反復的で複雑な作業が含まれ、手作業では人為的ミスが起こりやすい。ラボ用ロボットは、サンプルのハンドリング、試薬の分注、データ収集の精度と一貫性を確保し、エラーのリスクを低減し、結果の信頼性を高めます。この精度は、再現性のある科学研究と医薬品開発における規制遵守のために極めて重要です。HTSにおいて信頼性の高いデータを得るためには、一貫したアッセイ性能が不可欠です。ラボ用ロボットはアッセイの実施を標準化し、均一な条件を確保し、ばらつきを最小限に抑える。この均一性は、異なる実験間で結果を比較し、発見を検証するために不可欠である。HTSの自動化は、手作業による介入の必要性を最小限にすることで、人件費を削減する。ロボットは連続運転が可能で、疲労することなく大きな作業量を処理できるため、労働集約的なスクリーニング・プロセスの大幅なコスト削減につながる。さらに、ロボットによる試薬やサンプルの効率的な使用は無駄を省き、運用コストをさらに削減する。ラボ用ロボットは、ラボのスペースとリソースの利用を最適化する。複数の作業を同時にこなすロボットの能力は、スループットを最大化し、ダウンタイムを最小化する。この最適化は、リソースの制約により生産性が制限されるような、需要の高いラボにとって特に有益である。 製薬業界やバイオテクノロジー業界は、医薬品開発や臨床試験において厳しい規制要件にさらされています。ラボ用ロボットは、アッセイの正確で正確な実行、詳細な記録の維持、サンプルと試薬のトレーサビリティを保証することで、コンプライアンスを強化します。このコンプライアンスは、規制当局の承認を得て患者の安全を確保するために不可欠です。HTSでは、スクリーニング結果の妥当性を保証するために厳格な品質管理が要求されます。ラボ用ロボットは、高い再現性でタスクを実行し、一貫したアッセイ条件を維持することで、品質保証を容易にします。この品質管理は、信頼性の高い医薬品候補を同定し、開発パイプラインに進めるために不可欠です。 精度と正確さの必要性 精度と正確さは、現代のラボ業務において極めて重要な要件である。信頼性と再現性の高い結果を得る必要性から、製薬、バイオテクノロジー、臨床診断、研究など、さまざまな分野でラボ用ロボットの導入が進んでいます。多くのラボプロセスでは、ピペッティング、サンプル前処理、データ入力などの反復作業が行われます。これらの作業におけるヒューマンエラーは、大きなばらつきや信頼性の低い結果につながる可能性があります。ラボ用ロボットは、反復作業を高精度で行うことに優れており、一貫性を確保し、エラーのリスクを低減します。この自動化により、実験データ全体の質が向上し、研究結果の信頼性が高まります。ロボットは、複雑なプロトコルを事前に定義されたパラメーターに正確に忠実に実行することができ、手作業で起こりがちな不整合を排除することができます。このような信頼性は、科学実験や臨床試験の完全性を維持するために不可欠であり、特に医薬品開発や診断ラボのような重要度の高い環境では重要です。 ラボ用ロボットの最も重要な用途の一つは、自動液体ハンドリングです。アッセイ、滴定、サンプル調製において、液体分注の精度は極めて重要です。高度な分注システムを搭載したラボ用ロボットは、マイクロリットルの精度で液体を計量・分注することができ、各サンプルがプロトコルに従って正確に処理されることを保証します。この精度は、生化学的および臨床的アッセイにおいて再現性のある結果を得るために不可欠です。ロボット工学の進歩により、マイクロスケールやナノスケールまで、極めて少量のサンプルの取り扱いが可能になりました。この能力は、DNA、RNA、タンパク質の塩基配列決定、増幅、分析に微量サンプルの正確なハンドリングが必要なゲノミクスやプロテオミクスなどの分野で特に重要である。ラボ用ロボットは、標準化された条件下でのアッセイを確実に実行し、ばらつきを最小限に抑え、結果の再現性を向上させる。この標準化は、有効な結論を導き出すために複数のアッセイ間の一貫性が必要とされる比較研究や大規模スクリーニングにおいて極めて重要である。高度な検出・測定システムを搭載したロボットは、一貫性のある正確なデータ収集を実現します。マイクロプレートアッセイにおける蛍光、ルミネッセンス、吸光度の読み取りのいずれにおいても、ラボ用ロボットは定量分析とその後の意思決定プロセスに不可欠な信頼性の高い結果を提供します。 科学的な研究開発の基礎となる高品質なデータを生成するためには、実験手順の精度と正確さが不可欠です。正確なデータによって、研究者は仮説を検証し、新しい理論を開発し、効果的にイノベーションを起こすことができます。例えば医薬品開発では、精密なロボットシステムにより、早期発見から臨床試験までの各試験段階において、規制当局の承認や市場参入を早めることができる信頼性の高いデータを確実に得ることができる。質量分析計やクロマトグラフィーシステムなどの高精度分析機器とロボットを統合することで、定性・定量分析の精度が向上する。ロボットはサンプルの前処理を管理し、正確な精度でこれらの機器にサンプルを導入することができるため、分析結果の精度と信頼性が向上する。FDAやEMAなどの規制機関は、医薬品や医療機器の安全性と有効性を確保するために、ラボの業務に厳しいガイドラインを課しています。ラボ用ロボットは、プロトコルを正確かつ正確に実行し、詳細な記録を保持し、サンプルと試薬のトレーサビリティを確保することで、これらの基準を満たすのに役立ちます。このようなコンプライアンスは、規制当局の承認を得て、市場の信頼性を維持するために不可欠です。ロボットは、高い再現性と精度で作業を実行することで、品質保証において重要な役割を果たします。自動化されたシステムは、すべての工程が事前に定義された品質基準に準拠していることを保証し、逸脱のリスクを低減し、製品が規制および業界のベンチマークを満たすことを保証します。 主な市場課題 高い初期費用とROIの懸念 ラボ用ロボットシステムの導入には多額の資本投資が必要である。高度なロボットシステムを購入し、既存のラボのインフラに統合し、要員を訓練するコストは、多くの機関、特に小規模の研究所、新興企業、教育機関にとっては法外に高いことがある。この経済的障壁は、ロボット技術の採用を遅らせたり、抑止したりする。 自動化の長期的な利点にもかかわらず、多くの研究室は、このような多額の投資のROIに関して不確実性に直面している。コスト削減と生産性向上を達成するのに必要な時間は、特定のアプリケーションとオペレーションの規模によって異なる。この不確実性により、意思決定者は、特に予算が逼迫し、優先順位が競合する環境において、初期支出を正当化することが難しくなる。 初期購入だけでなく、メンテナンス、修理、ソフトウェア・アップグレードに関連する継続的コストは、経済的負担を増大させる。研究所は、ロボットシステムへの投資の実現可能性を評価する際、これらの経常的経費を考慮する必要がある。 技術的複雑さと統合の問題 ロボットシステムを既存の検査室のワークフローに組み込むことは、技術的に複雑で時間がかかる。特定のラボの要求に合うようにロボットをカスタマイズし、設定するには、専門的な知識と専門知識が必要になることが多い。導入プロセスには、ラボのレイアウトの再設計、標準操作手順の変更、既存のラボ情報管理システム（LIMS）との互換性の確保などが含まれる。 検査室では多くの場合、多様な機器やシステムが使用されており、必ずしも新しいロボットソリューションと互換性があるとは限らない。異なるテクノロジー間の相互運用性を確保することは、大規模なプログラミングやトラブルシューティングを必要とする、重要な課題です。このような複雑さは、統合段階での遅延や追加コストにつながる可能性がある。 実験室用ロボットの効果的な使用には、このような高度なシステムの操作と保守ができる熟練した労働力が必要である。特に技術教育や訓練プログラムへのアクセスが制限されている地域では、専門的な訓練や技能開発の必要性が大きな障壁となりうる。さらに、既存のスタッフは、急な学習曲線に直面する可能性があり、これは移行期間中の生産性に影響を与える可能性がある。 変化への抵抗と規制上のハードル 変化への抵抗は多くの産業で共通の課題であり、ラボ環境も例外ではない。ロボットシステムの導入は、職の移動、職務の役割の変化、確立されたワークフローの崩壊などの懸念につながる可能性がある。このような抵抗は、従業員や経営陣が大きな変化を受け入れることを躊躇するため、新技術の採用を遅らせる可能性がある。 ロボットシステムの採用は、しばしば既存のワークフローやプロセスの変更を必要とする。検査室は新しい作業方法に適応しなければならないが、従来の方法に慣れたスタッフからは抵抗があるかもしれない。新しい標準作業手順書（SOP）やプロトコルを開発し、実施する必要性は、時間がかかり、困難であるため、ロボット導入の妨げになる可能性がある。 規制遵守と承認：検査室運営に関する規制は厳しく、新技術の検証や使用を規定する厳しいガイドラインが存在する。ロボットシステムがこれらの規制に適合していることを確認するのは、複雑でコストのかかるプロセスです。規制当局の承認プロセスには時間がかかり、新しいロボットソリューションの導入に必要な時間がさらに長くなる可能性があります。さらに、規制が変更された場合、既存のシステムをさらに修正する必要が生じる可能性があり、さらなる課題が生じる。 主な市場動向 人工知能と機械学習の統合 人工知能（AI）および機械学習（ML）とラボ用ロボットの統合は、ラボの運営方法に変革をもたらしつつある。AIとMLのアルゴリズムは、ロボットシステムによって生成された膨大な量のデータを分析し、人間の分析では見落とされる可能性のあるパターンや洞察を特定することができる。この機能により、より多くの情報に基づいた意思決定と検査室プロセスの最適化が可能になる。 AI駆動ロボットは、過去のデータから学習し、時間の経過とともにパフォーマンスを最適化することができる。例えば創薬では、AIは過去のスクリーニング結果に基づいて有効性や潜在的な副作用を予測することで、有望な化合物をより早く特定することができる。この自動化されたプロセスの最適化により、研究開発にかかる時間とコストが削減される。 AIとMLは、ロボットシステムの予知保全にも利用できる。使用パターンと性能指標を分析することで、AIはロボットにメンテナンスが必要になる時期を予測することができ、ダウンタイムを減らし、運用効率を高めることができる。この予測能力により、実験用ロボットが常に最適に機能し、全体的な生産性が向上する。 個別化医療とゲノミクスの拡大 ゲノム解析技術の進歩や個別化医療の需要の高まりにより、ゲノミクスの分野は急速に拡大している。ラボ用ロボットはハイスループットのゲノムシーケンスにおいて、大量のサンプルを高精度で処理する重要な役割を担っています。自動化されたシステムは、サンプルの準備、シーケンス反応の実行、データ解析の管理を行い、ゲノム研究のプロセスを大幅にスピードアップすることができる。 個別化医療は、遺伝子プロファイルに基づいて個々の患者に合わせた治療を行うことに依存している。ラボ用ロボットは、遺伝子変異とその健康への影響を特定するために必要なハイスループットのスクリーニングと分析を可能にする。このカスタマイズには、生物学的サンプルの正確で精密なハンドリングが必要であり、この作業はロボットシステムに理想的に適している。 CRISPRや他の遺伝子編集技術の採用は、研究室の自動化に対する需要を促進している。ロボットは、試薬の調製から編集細胞の分析まで、遺伝子編集に関わる複雑な手順を自動化することができる。この統合は遺伝子編集ワークフローの効率と精度を高め、新しい治療法の開発を加速する。 共同作業で使いやすいロボットの開発 協働ロボット（コボット）は、人間のオペレーターと一緒に作業し、生産性と安全性を高めるように設計されている。従来の産業用ロボットとは異なり、コボットは高度なセンサーと安全機能を備えており、人間のすぐそばで作業することができる。このコラボレーションにより、より柔軟で効率的なラボ環境が実現し、ロボットが反復作業を支援することで、人間の作業者はより複雑な分析作業に集中することができる。 直感的なユーザー・インターフェースと簡素化されたプログラミング・ツールの開発により、研究室用ロボットは専門家以外のユーザーにも利用しやすくなっている。ユーザーフレンドリーなソフトウェアにより、研究者や技術者は幅広い専門知識を必要とせずに、ロボットシステムを簡単にプログラムし、操作することができる。このアクセシビリティの高さが、様々な研究室環境におけるロボット技術の幅広い採用を後押ししている。 スケーラブルでモジュール化されたロボットシステムの傾向もまた、支持を集めている。検査室は、基本的なロボット・ソリューションから始め、必要に応じてモジュールや機能を追加することで、徐々にその能力を拡大していくことができる。この拡張性により、研究室は進化する研究ニーズや予算制約に自動化戦略を適応させることができ、ロボットシステムはより柔軟で魅力的な投資となる。 セグメント別インサイト 製品別インサイト 製品のカテゴリーに基づくと、2023年のラボ用ロボットの世界市場では、自動リキッドハンドリングロボットセグメントが優位を占めている。自動リキッドハンドリングロボットは、液体サンプルの分注、サンプリング、混合、分注を正確かつ効率的に行うように設計されており、実験室環境において極めて重要である。様々な量の液体を扱うことができるこれらのロボットは、反復作業を高精度で実行するため、現代の研究室では不可欠なツールとなっている。これらのロボット市場は、いくつかの重要な要因によって牽引されている。研究開発、特に製薬やバイオテクノロジーの分野では高い需要があり、ハイスループット・スクリーニング、創薬、ゲノム研究において正確なリキッドハンドリングが不可欠である。精度の向上、ソフトウェアの統合、高度なピペッティング機能など、継続的な技術進歩がこれらのロボットの採用を大幅に後押ししている。これらのロボットによる反復作業の自動化は、大幅な人件費削減につながり、人的ミスを最小限に抑え、スループットを向上させる。さらに、COVID-19パンデミックは、特にワクチン開発、診断テスト、関連研究目的での自動リキッドハンドリングシステムに対する需要をさらに増幅させている。これらの要因がこのセグメントの成長を促進すると予想される。 地域別洞察 北米は、2023年の世界ラボラトリーロボット市場で支配的な地域に浮上し、金額ベースで最大の市場シェアを占めている。北米、特に米国は、世界のラボ用ロボット市場で支配的な地位を占めている。このリーダーシップには、技術革新、経済力、強力な研究インフラ、支持的な規制環境など、いくつかの要因が寄与している。 北米には、世界をリードするテクノロジー企業や研究機関がある。この地域は、研究開発に多額の投資が行われ、技術革新の強力なエコシステムの恩恵を受けている。このような環境がラボ用ロボット技術の急速な進歩を促し、高度で効率的なロボットシステムの開発を可能にしている。サーモフィッシャーサイエンティフィック、ベックマン・コールター、パーキンエルマーといった定評あるロボット企業と、数多くの革新的新興企業の存在が市場を牽引している。これらの企業は新製品の開発や既存技術の改良に継続的に投資しており、北米がラボ用ロボットの最前線であり続けることを保証している。北米の企業は、AIと機械学習をラボ用ロボットに統合したパイオニアである。この統合により、ロボットシステムの機能が強化され、よりインテリジェントな自動化、予知保全、高度なデータ分析が可能になる。北米におけるAIとロボット工学の相乗効果は、大きな競争優位性である。 北米市場は、公共部門と民間部門から多額の資金援助を受けている。政府補助金、ベンチャーキャピタル、プライベートエクイティ投資は、高度なラボ用ロボットの開発と展開に必要な財源を提供している。この強固な資金環境は、継続的な技術革新と新技術の商業化を支えている。この地域の経済力は、ラボ用ロボットの採用率の高さにつながっている。北米の検査室、特に製薬、バイオテクノロジー、臨床診断部門には、最先端の自動化ソリューションに投資する資金力がある。このような広範な採用が市場成長を促進し、北米をラボ用ロボットのリーダーとして位置づけている。北米には高度に発達した医療・製薬産業があり、ラボ用ロボットの主要な消費者である。創薬、臨床試験、診断において、効率的でハイスループットかつ正確なラボ業務への需要が、ロボットシステムの採用を後押ししている。 主要市場プレイヤー - パーキンエルマー社 - サーモフィッシャーサイエンティフィック - ハドソンロボティクス社 - アントンパール社 - ベックマン・コールター社 - シーメンス・ヘルスイニアスAG - ABコントロールズ社 - アボットラボラトリーズ社 - バイオメリューSA レポートの範囲 本レポートでは、ラボラトリーロボットの世界市場を以下のカテゴリーに分類し、さらに業界動向についても詳述しています： - ラボ用ロボット市場、製品別 o 自動リキッドハンドリングロボット o 自動プレートハンドラ - ラボラトリーロボット市場：用途別 o 創薬 o 臨床診断 o 微生物学ソリューション o ゲノミクスソリューション o プロテオミクスソリューション - 臨床検査ロボット市場、エンドユーザー別 o 臨床検査室 o 研究所 - ラボ用ロボットの市場：地域別 o 北米 § 米国 § カナダ § メキシコ o 欧州 § フランス § イギリス § イタリア § ドイツ § スペイン o アジア太平洋 § 中国 § インド § 日本 § オーストラリア § 韓国 o 南米 § ブラジル § アルゼンチン § コロンビア o 中東・アフリカ § 南アフリカ § サウジアラビア § アラブ首長国連邦 競合他社の状況 企業プロフィール：ラボ用ロボットの世界市場に参入している主要企業の詳細分析 利用可能なカスタマイズ Tech Sci Research社は、与えられた市場データを用いて、世界のラボラトリーロボット市場レポートにおいて、企業固有のニーズに応じたカスタマイズを提供しています。以下のカスタマイズオプションが可能です： 企業情報 - 追加市場参入企業（最大5社）の詳細分析とプロファイリング 目次1.製品概要1.1.市場の定義 1.2.市場の範囲 1.2.1.対象市場 1.2.2.調査対象年 1.2.3.主な市場セグメント 2.調査方法 2.1.調査の目的 2.2.ベースラインの方法 2.3.主要産業パートナー 2.4.主な協会と二次情報源 2.5.予測方法 2.6.データの三角測量と検証 2.7.仮定と限界 3.要旨 3.1.市場の概要 3.2.主要市場セグメントの概要 3.3.主要市場プレーヤーの概要 3.4.主要地域／国の概要 3.5.市場促進要因、課題、トレンドの概要 4.お客様の声 5.ラボ用ロボットの世界市場展望 5.1.市場規模と予測 5.1.1.金額ベース 5.2.市場シェアと予測 5.2.1.製品別（自動リキッドハンドリングロボット、自動プレートハンドラ） 5.2.2.用途別（ヘルスケア製品、医薬品、食品・飲料、飼料、パーソナルケア） 5.2.3.エンドユーザー別（臨床検査室、研究室） 5.2.4.地域別 5.2.5.企業別（2023年） 5.3.市場マップ 6.北米ラボ用ロボットの市場展望 6.1.市場規模と予測 6.1.1.金額ベース 6.2.市場シェアと予測 6.2.1.製品別 6.2.2.用途別 6.2.3.エンドユーザー別 6.2.4.国別 6.3.北米国別分析 6.3.1.米国のラボ用ロボット市場の展望 6.3.1.1.市場規模と予測 6.3.1.1.1.金額ベース 6.3.1.2.市場シェアと予測 6.3.1.2.1.製品別 6.3.1.2.2.用途別 6.3.1.2.3.エンドユーザー別 6.3.2.カナダのラボ用ロボット市場の展望 6.3.2.1.市場規模・予測 6.3.2.1.1.金額ベース 6.3.2.2.市場シェアと予測 6.3.2.2.1.製品別 6.3.2.2.2.用途別 6.3.2.2.3.エンドユーザー別 6.3.3.メキシコのラボ用ロボット市場の展望 6.3.3.1.市場規模・予測 6.3.3.1.1.金額ベース 6.3.3.2.市場シェアと予測 6.3.3.2.1.製品別 6.3.3.2.2.用途別 6.3.3.2.3.エンドユーザー別 7.欧州ラボ用ロボットの市場展望 7.1.市場規模と予測 7.1.1.金額ベース 7.2.市場シェアと予測 7.2.1.製品別 7.2.2.用途別 7.2.3.エンドユーザー別 7.2.4.国別 7.3.ヨーロッパ国別分析 7.3.1.ドイツのラボ用ロボット市場の展望 7.3.1.1.市場規模と予測 7.3.1.1.1.金額ベース 7.3.1.2.市場シェアと予測 7.3.1.2.1.製品別 7.3.1.2.2.用途別 7.3.1.2.3.エンドユーザー別 7.3.2.英国ラボ用ロボットの市場展望 7.3.2.1.市場規模・予測 7.3.2.1.1.金額ベース 7.3.2.2.市場シェアと予測 7.3.2.2.1.製品別 7.3.2.2.2.用途別 7.3.2.2.3.エンドユーザー別 7.3.3.イタリアのラボ用ロボット市場の展望 7.3.3.1.市場規模と予測 7.3.3.1.1.金額ベース 7.3.3.2.市場シェアと予測 7.3.3.2.1.製品別 7.3.3.2.2.用途別 7.3.3.2.3.エンドユーザー別 7.3.4.フランス実験室用ロボットの市場展望 7.3.4.1.市場規模・予測 7.3.4.1.1.金額ベース 7.3.4.2.市場シェアと予測 7.3.4.2.1.製品別 7.3.4.2.2.用途別 7.3.4.2.3.エンドユーザー別 7.3.5.スペインのラボ用ロボット市場の展望 7.3.5.1.市場規模・予測 7.3.5.1.1.金額ベース 7.3.5.2.市場シェアと予測 7.3.5.2.1.製品別 7.3.5.2.2.用途別 7.3.5.2.3.エンドユーザー別 8.アジア太平洋地域のラボ用ロボットの市場展望 8.1.市場規模と予測 8.1.1.金額ベース 8.2.市場シェアと予測 8.2.1.製品別 8.2.2.用途別 8.2.3.エンドユーザー別 8.2.4.国別 8.3.アジア太平洋地域国別分析 8.3.1.中国ラボ用ロボット市場の展望 8.3.1.1.市場規模と予測 8.3.1.1.1.金額ベース 8.3.1.2.市場シェアと予測 8.3.1.2.1.製品別 8.3.1.2.2.用途別 8.3.1.2.3.エンドユーザー別 8.3.2.インドのラボ用ロボット市場の展望 8.3.2.1.市場規模・予測 8.3.2.1.1.金額ベース 8.3.2.2.市場シェアと予測 8.3.2.2.1.製品別 8.3.2.2.2.用途別 8.3.2.2.3.エンドユーザー別 8.3.3.ラボ用ロボットの日本市場展望 8.3.3.1.市場規模と予測 8.3.3.1.1.価値別 8.3.3.2.市場シェアと予測 8.3.3.2.1.製品別 8.3.3.2.2.用途別 8.3.3.2.3.エンドユーザー別 8.3.4.韓国ラボ用ロボットの市場展望 8.3.4.1.市場規模と予測 8.3.4.1.1.金額ベース 8.3.4.2.市場シェアと予測 8.3.4.2.1.製品別 8.3.4.2.2.用途別 8.3.4.2.3.エンドユーザー別 8.3.5.オーストラリアのラボ用ロボット市場の展望 8.3.5.1.市場規模と予測 8.3.5.1.1.金額ベース 8.3.5.2.市場シェアと予測 8.3.5.2.1.製品別 8.3.5.2.2.用途別 8.3.5.2.3.エンドユーザー別 9.南米ラボ用ロボットの市場展望 9.1.市場規模と予測 9.1.1.金額ベース 9.2.市場シェアと予測 9.2.1.製品別 9.2.2.用途別 9.2.3.エンドユーザー別 9.2.4.国別 9.3.南アメリカ国別分析 9.3.1.ブラジルのラボ用ロボット市場の展望 9.3.1.1.市場規模と予測 9.3.1.1.1.金額ベース 9.3.1.2.市場シェアと予測 9.3.1.2.1.製品別 9.3.1.2.2.用途別 9.3.1.2.3.エンドユーザー別 9.3.2.アルゼンチンのラボ用ロボット市場展望 9.3.2.1.市場規模・予測 9.3.2.1.1.金額ベース 9.3.2.2.市場シェアと予測 9.3.2.2.1.製品別 9.3.2.2.2.用途別 9.3.2.2.3.エンドユーザー別 9.3.3.コロンビアのラボ用ロボット市場展望 9.3.3.1.市場規模・予測 9.3.3.1.1.金額ベース 9.3.3.2.市場シェアと予測 9.3.3.2.1.製品別 9.3.3.2.2.用途別 9.3.3.2.3.エンドユーザー別 10.中東・アフリカのラボ用ロボット市場展望 10.1.市場規模・予測 10.1.1.金額ベース 10.2.市場シェアと予測 10.2.1.製品別 10.2.2.用途別 10.2.3.エンドユーザー別 10.2.4.国別 10.3.MEA：国別分析 10.3.1.南アフリカのラボ用ロボット市場の展望 10.3.1.1.市場規模と予測 10.3.1.1.1.金額ベース 10.3.1.2.市場シェアと予測 10.3.1.2.1.製品別 10.3.1.2.2.用途別 10.3.1.2.3.エンドユーザー別 10.3.2.サウジアラビアのラボ用ロボット市場展望 10.3.2.1.市場規模・予測 10.3.2.1.1.金額ベース 10.3.2.2.市場シェアと予測 10.3.2.2.1.製品別 10.3.2.2.2.用途別 10.3.2.2.3.エンドユーザー別 10.3.3.UAEラボ用ロボットの市場展望 10.3.3.1.市場規模・予測 10.3.3.1.1.金額ベース 10.3.3.2.市場シェアと予測 10.3.3.2.1.製品別 10.3.3.2.2.用途別 10.3.3.2.3.エンドユーザー別 11.市場ダイナミクス 11.1.促進要因 11.2.課題 12.市場動向 12.1.最近の動向 12.2.製品発表 12.3.合併・買収 13.ラボ用ロボットの世界市場SWOT分析 14.競争環境 14.1.パーキンエルマー 14.1.1.事業概要 14.1.2.製品とサービス 14.1.3.財務状況（上場している場合） 14.1.4.最近の動向 14.1.5.キーパーソン 14.1.6.SWOT分析 14.2.サーモフィッシャーサイエンティフィック社 14.3.ハドソンロボティクス社 14.4.アントンパール社 14.5.ベックマン・コールター社 14.6.シーメンス・ヘルティニアス社 14.7.ABコントロールズ 14.8.アボット・ラボラトリーズ・インク 14.9.ビオメリューSA 15.戦略的提言 16.会社概要・免責事項
SummaryGlobal Laboratory Robotics Market was valued at USD 2.30 billion in 2023 and is anticipated to project impressive growth in the forecast period with a CAGR of 6.95% through 2029. The global laboratory robotics market is experiencing significant growth, driven by advancements in automation technology, increasing demand for precision and efficiency in laboratory operations, and the need for high-throughput screening processes. Laboratory robotics refers to the use of automated robotic systems to perform various laboratory tasks, such as sample handling, testing, analysis, and data management. These systems enhance productivity, reduce human error, and ensure consistent and reliable results. Table of Contents1. Product Overview
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