1 はじめに 32
1.1 調査目的 32
1.2 市場定義 32
1.3 調査範囲 33
1.3.1 対象市場および地域範囲 33
1.3.2 対象範囲および除外範囲 34
1.3.3 対象年 36
1.4 対象通貨 36
1.5 利害関係者 36
2 調査方法 38
2.1 調査データ 38
2.1.1 二次データ 39
2.1.1.1 二次情報源からの主要データ 40
2.1.2 一次データ 40
2.1.2.1 一次情報源からの主要データ 42
2.2 市場規模の推定 44
2.3 市場シェアの推定 47
2.4 データ・トライアングレーション 48
2.5 調査の前提条件 49
2.6 制限事項 49
2.6.1 方法論に関連する制限 49
2.6.2 範囲に関連する制限 49
2.7 リスク評価 50
3 エグゼクティブサマリー 51
4 プレミアムインサイト 57
4.1 プレシジョンメディシン市場における人工知能 市場概要 57
4.2 プレシジョン・メディシン市場における人工知能：地域別 58
4.3 北米：プレシジョン・メディシン市場における人工知能：エンドユーザーおよび地域別 59
4.4 プレシジョン・メディシン市場における人工知能：地域別概観 60
4.5 精密医療市場における人工知能：先進国市場と新興国市場 60
5 市場概要 61
5.1 はじめに 61
5.2 市場力学 61
5.3 市場力学 62
5.3.1 推進要因 62
5.3.1.1 研究開発への投資の増加と個別化医療への需要の高まり 62
5.3.1.2 ゲノム研究の進歩とデータの入手可能性 64
5.3.1.3 業界横断的なコラボレーションとパートナーシップの増加 64
5.3.1.4 医療におけるAIの採用を推進する規制環境の役割 66
5.3.2 抑制要因 68
5.3.2.1 データ侵害に対する懸念の高まり 68
5.3.2.2 精密医療ソリューションの導入コストの高さ 70
5.3.2.3 医療分野でのAI導入における正確性の課題 71
5.3.3 機会 71
5.3.3.1 医療用AIの進歩における予測分析の役割 71
5.3.3.2 医療用AIのための研究パイプラインと新薬開発の活用 72
5.3.4 課題 73
5.3.4.1 医療用AIにおける公平性と偏りの影響 73
5.3.4.2 AIソリューションの複雑性による相互運用性の課題 74
5.4 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／破壊的変化 74
5.5 業界トレンド 75
5.5.1 患者固有のデータ統合と分析におけるAIの役割の拡大 75
5.5.2 治療最適化に向けたAI搭載予測分析の進歩 76
5.6 生態系分析 76
5.7 バリューチェーン分析 79
5.8 技術分析 80
5.8.1 主要技術 80
5.8.1.1 予測分析 80
5.8.1.2 神経ネットワーク 81
5.8.1.3 知識グラフ 81
5.8.1.4 細胞療法＆遺伝子療法 81
5.8.1.5 AI駆動型単一細胞分析 82
5.8.2 補完技術 82
5.8.2.1 高性能コンピューティング（HPC） 82
5.8.2.2 次世代シーケンシング 82
5.8.2.3 実世界エビデンス/実世界データ 83
5.8.2.4 EHR統合 83
5.8.2.5 デジタルヘルスプラットフォーム 84
5.8.3 隣接テクノロジー 84
5.8.3.1 クラウドコンピューティング 84
5.8.3.2 ブロックチェーン技術 84
5.8.3.3 モノのインターネット（IoT）＆ウェアラブル 85
5.8.3.4 ロボット＆オートメーション 85
5.8.3.5 パーソナライズされたインプラントおよびデバイス向けの3Dプリンティング 85
5.9 規制分析 86
5.9.1 規制当局、政府機関、その他の組織 86
5.9.2 規制シナリオ 89
5.10 価格分析 93
5.10.1 主要企業の想定価格 93
5.10.2 主要コンポーネントの想定価格（地域別） 94
5.11 ポーターのファイブフォース分析 95
5.11.1 新規参入の脅威 96
5.11.2 代替品の脅威 96
5.11.3 サプライヤーの交渉力 96
5.11.4 バイヤーの交渉力 97
5.11.5 競争相手の激しさ 97
5.12 特許分析 97
5.12.1 特許公開の傾向 97
5.12.2 管轄区域分析：AI in Precision Medicineの用途別上位出願国 98
5.12.3 AI in Precision Medicine市場における主要特許 99
5.13 主要関係者と購買基準 102
5.13.1 購買プロセスにおける主要関係者 102
5.13.2 主要購買基準 103
5.14 エンドユーザー分析 104
5.14.1 未充足ニーズ 104
5.14.2 エンドユーザーの期待 105
5.15 主なカンファレンス＆イベント 106
5.16 ケーススタディ分析 107
5.16.1 サノフィはAI駆動型の精密医療を活用し、炎症性腸疾患の患者サブタイプと新規ターゲットを特定しました。
5.16.2 IBMのAI主導型ソリューションは、患者のマッチングを強化することでメイヨークリニックの臨床試験登録を改善しました。
5.16.3 ゲノムテストと戦略的提携を通じて、希少腫瘍バイオマーカーの患者識別を強化しました。
5.17 投資と資金調達シナリオ 109
5.18 ビジネスモデル 109
5.19 プレシジョン・メディシン市場におけるAI/ジェネレーティブAIの影響 111
5.19.1 主なユースケース 112
5.19.2 AI/ジェネレーティブAIの実装事例 112
5.19.2.1 ジョンズ・ホプキンス病院におけるAI主導の予測分析による患者の治療結果の改善 112
5.19.3 相互接続されたエコシステムおよび隣接するエコシステムに対するAI/GEN AIの影響 113
5.19.3.1 創薬市場におけるAI 113
5.19.3.2 ゲノミクス市場 113
5.19.3.3 人工知能市場 114
5.19.3.4 薬理ゲノミクス市場 114
5.19.4 ユーザーの準備状況と影響評価 114
5.19.4.1 ユーザーの準備状況 114
5.19.4.1.1 医療提供者 114
5.19.4.1.2 製薬およびバイオテクノロジー企業 114
6 精密医療市場における人工知能、
用途別 115
6.1 はじめに 116
6.2 創薬および開発 116
6.2.1 創薬 117
6.2.2 疾患の理解 117
6.2.2.1 ターゲットと疾患を関連付けるデータマイニングの増加 117
6.2.3 薬剤の再目的化 118
6.2.3.1 グラフを使用したターゲットアプローチによる期間短縮とコスト削減 118
6.2.4 ゼロからの新薬設計 119
6.2.4.1 大規模な生物医学データセットの利用可能性と、複雑な疾患に対する新規治療法への緊急の需要 119
6.2.5 新薬の最適化 120
6.2.5.1 分子特性、標的相互作用、臨床結果に関する広範なデータを処理する必要性 120
6.2.6 安全性と毒性 121
6.2.6.1 毒性とオフターゲット効果予測のための一般化可能なモデルの構築 121
6.2.7 臨床開発 122
6.2.7.1 個別投与量、標的療法のための臨床試験の設計と実施 122
6.3 診断とスクリーニング 124
6.3.1 リスク評価と患者層別化 124
6.3.1.1 治療計画の個別化に向けたAIの活用 124
6.3.2 疾患スクリーニング 125
6.3.2.1 複雑な患者データの調査と解決に機械学習を活用する 125
6.3.3 疾患診断 126
6.3.3.1 精密治療のためのバイオマーカーの特定 126
6.3.4 疾患の進行、病期分類、予後 127
6.3.4.1 疾患状態の追跡にAIを使用する 127
6.4 治療 128
6.4.1 治療の選択と計画 129
6.4.1.1 生成モデルを活用して適切な治療を予測し設計する 129
6.4.2 治療のモニタリング 130
6.4.2.1 治療の安全性と有効性を効果的に追跡する必要性 130
6.4.3 治療後の監視とフォローアップ 131
6.4.3.1 データ内の微妙なパターンを特定するAIアルゴリズムにより、潜在的な問題の早期発見が可能に 131
7 精密医療市場における人工知能、
治療分野別 133
7.1 はじめに 134
7.2 腫瘍学 134
7.2.1 がんの罹患率の高さと有効ながん治療薬の不足 134
7.3 希少疾患 136
7.3.1 希少疾患の複雑かつ多様な性質による困難な治療への取り組み 136
7.4 感染症 137
7.4.1 感染症治療におけるイノベーションの必要性、特にCOVID-19の影響を受けて 137
7.5 神経学 139
7.5.1 神経変性疾患の不足と複雑性 139
7.6 循環器学 141
7.6.1 心血管系疾患の広範な範囲と発生率 141
7.7 血液学 142
7.7.1 血液サンプル、画像データ、
ゲノムプロファイルを分析し、異常を検出するAI駆動アルゴリズム 142
7.8 その他の治療分野 143
8 精密医療市場における人工知能、
コンポーネント別 145
8.1 はじめに 146
8.2 ソフトウェア 146
8.2.1 臨床ワークフローの効率を高めるAIソフトウェアの拡張性と柔軟性 146
8.3 サービス 148
8.3.1 医療機関におけるAI技術の導入と最適化における専門家の支援ニーズ 148
9 精密医療市場におけるツール別AI 150
9.1 はじめに 151
9.2 機械学習 151
9.2.1 ディープラーニング 153
9.2.1.1 畳み込みニューラルネットワーク 154
9.2.1.1.1 複雑な生物学的データを解釈して医療のパーソナライズを可能にする 154
9.2.1.2 再帰型ニューラルネットワーク（RNN） 155
9.2.1.2.1 縦断的データを分析して患者の軌跡をモデル化するために臨床データを最適化する 155
9.2.1.3 敵対的生成ネットワーク（GAN） 156
9.2.1.3.1 新規分子と生物学的データセットに焦点を当てるGAN 156
9.2.1.4 グラフニューラルネットワーク（GNN） 157
9.2.1.4.1 薬物相互作用を予測し、個別化治療を最適化 157
9.2.1.5 その他のディープラーニングツール 158
9.2.2 教師あり機械学習 158
9.2.3 強化学習 159
9.2.4 非教師あり機械学習 160
9.2.5 その他の機械学習ツール 161
9.3 自然言語処理 162
9.3.1 解釈が必要な臨床研究における非構造化データの豊富さ 162
9.4 文脈を認識した処理とコンピューティング 163
9.4.1 精密医療の向上に向けた患者ケアのリアルタイムでのカスタマイズ 163
9.5 コンピュータビジョン 164
9.5.1 手術の精度をサポートするイメージングバイオマーカーの利用拡大 164
9.6 画像解析 165
9.6.1 機械学習を活用した定量的イメージングやラジオミクスなどの処置の自動化 165
9.7 その他のツール 166
10 プレシジョンメディシン市場における人工知能、
導入別 168
10.1 はじめに 169
10.2 クラウドベースモデル 169
10.2.1 研究協力とクラウド展開の費用対効果 169
10.3 オンプレミスモデル 171
10.3.1 オンプレミスAI駆動型精密医療における患者データのセキュリティ確保とコンプライアンスの徹底が容易に 171
10.4 ハイブリッドモデル 172
10.4.1 柔軟性とセキュリティを強化するハイブリッドモデル 172
11 精密医療市場における人工知能、エンドユーザー別 174
11.1 はじめに 175
11.2 医療提供者 175
11.2.1 先進技術による患者ケアと治療の提供の変革 175
11.3 製薬・バイオテクノロジー企業 176
11.3.1 薬剤開発の効率化による適応型試験プロトコルの設計と治療の最適化 176
11.4 医療機器・設備企業 177
11.4.1 医療機器へのAIの統合による精度と個別化医療の向上 177
11.5 研究センター、学術機関、政府機関 178
11.5.1 学術機関および公共部門の連携によるイノベーションと研究の加速 178
11.6 その他のエンドユーザー 179
12 地域別、精密医療市場における人工知能 181
12.1 はじめに 182
12.2 北米 182
12.2.1 北米：マクロ経済の見通し 183
12.2.2 米国 187
12.2.2.1 先進的な規制システムにより、米国が北米市場を独占 187
12.2.3 カナダ 190
12.2.3.1 新たなAIベースのスタートアップ企業の台頭と医療費の高騰 190
12.3 ヨーロッパ 194
12.3.1 ヨーロッパ：マクロ経済の見通し 194
12.3.2 イギリス 198
12.3.2.1 創薬に焦点を当てた政府による研究開発投資と提携 198
12.3.3 ドイツ 201
12.3.3.1 製薬・バイオテクノロジー企業による研究開発投資の増加 201
12.3.4 フランス 204
12.3.4.1 政府によるイニシアティブへの投資を通じた強力な支援 204
12.3.5 イタリア 208
12.3.5.1 政府によるイニシアティブ：より広範な精密医療戦略を目的とした研究を通じて、地域医療の課題に取り組む 208
12.3.6 スペイン 211
12.3.6.1 製薬会社による高額投資 211
12.3.7 ヨーロッパのその他の地域 214
12.4 アジア太平洋地域 217
12.4.1 アジア太平洋地域：マクロ経済の見通し 217
12.4.2 日本 222
12.4.2.1 治療結果に焦点を当てた研究開発への多額の投資と政府主導の取り組み 222
12.4.3 中国 226
12.4.3.1 標的療法の開発に向けたデータ分析と国際協力の推進に対する政府資金援助 226
12.4.4 インド 229
12.4.4.1 医薬品および医療機器産業の著しい成長 229
12.4.5 アジア太平洋地域その他 233
12.5 ラテンアメリカ 236
12.5.1 ラテンアメリカ：マクロ経済の見通し 236
12.5.2 ブラジル 240
12.5.2.1 ブラジル人工知能計画などのイニシアティブを通じた政府支援の増加 240
12.5.3 メキシコ 243
12.5.3.1 テクノロジーの準備態勢という点でリーダーとなる可能性が高い 243
12.5.4 ラテンアメリカその他 246
12.6 中東・アフリカ 249
12.6.1 中東・アフリカ：マクロ経済の見通し 249
12.6.2 GCC諸国 253
12.6.2.1 個別化医療と医療インフラ整備への重点化 253
12.6.3 中東・アフリカのその他地域 257
13 競合状況 261
13.1 はじめに 261
13.2 主要企業の戦略/勝利への権利 261
13.3 収益分析、2019年～2023年 264
13.4 市場シェア分析、2023年 265
13.4.1 主要市場プレイヤーのランキング 267
13.5 企業評価マトリクス：主要企業、2023年 268
13.5.1 星 268
13.5.2 新興のリーダー 268
13.5.3 普及している企業 268
13.5.4 参加者 268
13.5.5 企業フットプリント：主要企業、2023年 270
13.5.5.1 企業フットプリント 270
13.5.5.2 治療分野別フットプリント 271
13.5.5.3 エンドユーザー別フットプリント 272
13.5.5.4 コンポーネント別フットプリント 273
13.5.5.5 展開の足跡 274
13.5.5.6 地域の足跡 275
13.6 企業評価マトリクス：新興企業/中小企業、2023年 276
13.6.1 進歩的な企業 276
13.6.2 対応力のある企業 276
13.6.3 ダイナミックな企業 276
13.6.4 スタート地点 276
13.6.5 ベンチマークによる競争力：2023年の新興企業/中小企業 278
13.6.5.1 主な新興企業/中小企業のプレイヤーの詳細リスト 278
13.6.5.2 主な新興企業/新興企業、地域別の競争力ベンチマーク 279
13.7 企業評価および財務指標 279
13.7.1 企業評価 279
13.7.2 財務指標 280
13.8 ブランド/製品比較 281
13.9 競合シナリオ 282
13.9.1 製品発売 282
13.9.2 取引 283
13.9.3 拡張 285
13.9.4 その他の動向 286
14 企業プロフィール 287
NVIDIA Corporation (US)
Google, Inc. (US)
Microsoft (US)
IBM (US)
Illumina, Inc. (US)
Exscientia (UK)
Insilico Medicine (US)
GE Healthcare (US)
Tempus AI, Inc. (US)
Siemens Healthineers AG (Germany)
BioXcel Therapeutics, Inc. (US)
BenevolentAI (UK)
PathAI, Inc. (US)
Guardant Health (US)
GRAIL, Inc. (US)
FOUNDATION MEDICINE, INC. (US)
FLATIRON HEALTH (US)
Proscia Inc. (US)
DEEP GENOMICS. (Canada)
Verge Genomics (US)
Predictive Oncology (US)
Paige AI, Inc. (US)
Densitas Inc. (Canada)
Zephyr AI (US)
Iktos (France)
15 付録 393
15.1 ディスカッションガイド 393
15.2 KnowledgeStore: MarketsandMarketsの購読ポータル 399
15.3 カスタマイズオプション 401
15.4 関連レポート 401
15.5 執筆者詳細 402
The market for AI in precision medicine is propelled by the enhanced diagnostics as well as predictive analytics. Wearable devices monitor patient’s imaging and other related parameters and search for signs of disease, long before it shows itself, or the outcomes of treatments. Additionally, the movement towards cheaper healthcare provision is also the other factor. AI increases the productivity of conventional diagnosis and treatment procedures; thus, it makes precision medicine cheap and widely applicable. On the contrary, factors such as costs associated with implementation, inadequate access to high-quality data and issues with data security and privacy present challenges. Furthermore, the intricate nature of incorporating AI into already existing healthcare processes including regulatory requirements may also slow down its uptake.
“Natural language processing (NLP) had the fastest growth rate in the AI in precision medicine market during the forecast period, by tools.”
Natural Language Processing (NLP) is anticipated to register the highest growth rate within the AI in precision medicine market as a result of its efficiency in deriving meaning from adequate unstructured medical data which consist of clinical notes, research works, and patient records. NLP helps to integrate unstructured data with structured data helps to get a better view of patient’s history and suggestions regarding customizing treatment are improved. For instance, Tempus utilizes NLP techniques in fresh oncology treatment plans to find trends in the use of electronic health records. Furthermore, NLP-based applications are used to provide concise reports and help in making decisions very fast by shifting through a lot of scientific data and literature which hastens the process of drug invention and the diagnosis of diseases. The growing implementation of EHR systems alongside the rising need for precision medicine integrated solutions stimulates the market for NLP technology. Its applicability in dealing with different healthcare data and promise of better results makes it a game changer in the market.
“By end user, the healthcare providers to account for largest market share in 2023.”
By end user, AI in precision medicine market is bifurcated into healthcare providers, pharmaceutical & biotechnology companies, medical device/equipment companies, research centers, academic institutes, & government organizations, and others. The healthcare providers accounted for the largest share of the market for AI in precision medicine owing to the fact that they are the foremost practitioners of the AI tools used to enhance diagnosis, treatment planning and patient outcome. Hospitals and clinics employ AI platforms for patient data analysis, therapeutic mapping, and improving the quality of decision making. The current rampant deployment of the AI technology in the fields of medical imaging, genomics and custom care provision has made it possible for providers to give customized therapies in a quick and effective manner. In addition, the rising expenditure on AI solutions and the increasing demand for efficient and high quality healthcare systems are two factors that facilitate penetration of the market by healthcare providers.
"Asia Pacific is estimated to register the highest CAGR over the forecast period."
The AI in precision medicine market is geographically segmented into North America, Europe, Asia Pacific, Latin America, and Middle East & Africa. The Asia Pacific’s AI in precision medicine market is projected to register highest CAGR during the forecast period due to enhanced allocation of resources towards healthcare infrastructure facilities, promotion of adoption of AI technology, and growing initiatives in genomic research. Countries like China, Japan and India are turning towards advanced technologies like Artificial Intelligence to transform the health care systems in these nations, due to government and private organization efforts. At the same time, the aging population creates a high demand for precision therapeutics, especially for oncology and chronic illness management, which also promotes growth in this region. In addition, an influx of both global and local companies specializing in the technology in the region, stimulates speed of innovation and use of the technology.
Breakdown of supply-side primary interviews by company type, designation, and region:
• By Company Type: Tier 1 (40%), Tier 2 (35%), and Tier 3 (25%)
• By Designation: Managers (40%), Directors (35%), and Others (25%)
• By Region: North America (40%), Europe (30%), Asia Pacific (20%), Latin America (5%) and Middle East Africa (5%)
List of Companies Profiled in the Report:
o NVIDIA Corporation (US)
o Google, Inc. (US)
o Microsoft (US)
o IBM (US)
o Illumina, Inc. (US)
o Exscientia (UK)
o Insilico Medicine (US)
o GE Healthcare (US)
o Tempus AI, Inc. (US)
o Siemens Healthineers AG (Germany)
o BioXcel Therapeutics, Inc. (US)
o BenevolentAI (UK)
o PathAI, Inc. (US)
o Guardant Health (US)
o GRAIL, Inc. (US)
o FOUNDATION MEDICINE, INC. (US)
o FLATIRON HEALTH (US)
o Proscia Inc. (US)
o DEEP GENOMICS. (Canada)
o Verge Genomics (US)
o Predictive Oncology (US)
o Paige AI, Inc. (US)
o Densitas Inc. (Canada)
o Zephyr AI (US)
o Iktos (France)
Research Coverage:
This research report categorizes the AI in precision medicine market by application (drug discovery & development, diagnostics & screening, and therapeutics), therapeutic area (oncology, rare diseases, infectious diseases, neurology, cardiology, haematology, and others), component (hardware, software, and services), tools (machine learning, natural language processing (NLP), context-aware processing and computing, computer vision, image analysis (including optical character recognition), and others), deployment (cloud-based model, on-premise model, and hybrid model), end user (healthcare providers, pharmaceutical & biotechnology companies, medical device/equipment companies, research centers, academic institutes, & government organizations, and others) and region. The scope of the report covers detailed information regarding the major factors, such as drivers, restraints, challenges, and opportunities, influencing the growth of the AI in precision medicine market. A thorough analysis of the key industry players has been done to provide insights into their business overview, offerings, and key strategies such as acquisitions, collaborations, partnerships, mergers, product/service launches & enhancements, and approvals in the AI in precision medicine market. Competitive analysis of upcoming startups in the AI in precision medicine market ecosystem is covered in this report.
Reasons to Buy the Report
The report will help market leaders/new entrants in this market with information on the closest approximations of the revenue numbers for the overall AI in precision medicine market and the subsegments. This report will help stakeholders understand the competitive landscape and gain more insights to better position their businesses and plan suitable go-to-market strategies. The report also helps stakeholders understand the market pulse and provides information on key market drivers, restraints, challenges, and opportunities.
The report provides insights on the following pointers:
• Analysis of key drivers: (Rising Demand for Personalized Healthcare), restraints (Limited access to high-quality data), opportunities (Expanding genomic research), and challenges (Regulatory and ethical complexities) influencing the growth of the AI in precision medicine market.
• Product Development/Innovation: Detailed insights on upcoming technologies, research & development activities, and new product & service launches in the AI in precision medicine market.
• Market Development: Comprehensive information about lucrative markets – the report analyses the AI in precision medicine market across varied regions.
• Market Diversification: Exhaustive information about new products & services, untapped geographies, recent developments, and investments in the AI in precision medicine market.
• Competitive Assessment: In-depth assessment of market shares, growth strategies, and service offerings of leading players such as NVIDIA Corporation (US), Google, Inc. (US), Microsoft (US), IBM (US), Illumina, Inc. (US), Exscientia (UK), etc. among others in AI in precision medicine market.
❖ 世界のAIによる個別化医療市場に関するよくある質問(FAQ) ❖
・AIによる個別化医療の世界市場規模は？
→MarketsandMarkets社は2024年のAIによる個別化医療の世界市場規模を1億7240万米ドルと推定しています。
・AIによる個別化医療の世界市場予測は？
→MarketsandMarkets社は2029年のAIによる個別化医療の世界市場規模を37億7100万米ドルと予測しています。
・AIによる個別化医療市場の成長率は？
→MarketsandMarkets社はAIによる個別化医療の世界市場が2024年～2029年に年平均17.2%成長すると予測しています。
・世界のAIによる個別化医療市場における主要企業は？
→MarketsandMarkets社は「NVIDIA Corporation (US)、Google, Inc. (US)、Microsoft (US)、IBM (US)、Illumina, Inc. (US)、Exscientia (UK)、Insilico Medicine (US)、GE Healthcare (US)、Tempus AI, Inc. (US)、Siemens Healthineers AG (Germany)、BioXcel Therapeutics, Inc. (US)、BenevolentAI (UK)、PathAI, Inc. (US)、Guardant Health (US)、GRAIL, Inc. (US)、FOUNDATION MEDICINE, INC. (US)、FLATIRON HEALTH (US)、Proscia Inc. (US)、DEEP GENOMICS. (Canada) 、Verge Genomics (US)、Predictive Oncology (US)、Paige AI, Inc. (US)、Densitas Inc. (Canada)、Zephyr AI (US)、Iktos (France)など ...」をグローバルAIによる個別化医療市場の主要企業として認識しています。
※上記FAQの市場規模、市場予測、成長率、主要企業に関する情報は本レポートの概要を作成した時点での情報であり、納品レポートの情報と少し異なる場合があります。
