著者:
Monali Tayade, Jignesh Rawal
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臓器チップ市場 サイズとシェア 2025 - 2034
レポートID: GMI13832
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発行日: May 2025
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レポート形式: PDF/エクセル/ダッシュボード/プラットフォーム
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臓器チップ市場
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臓器チップ市場規模
世界の臓器チップ市場は、2024年に1億4,700万米ドルの規模に達した。市場規模は2025年の2億150万米ドルから2034年には21億米ドルに拡大し、予測期間中の年平均成長率(CAGR)は29.7%になると予測される。市場の高い成長率は、動物実験の代替に対する需要の高まり、マイクロ流体工学および組織工学の継続的な進歩、個別化医療と医薬品開発への関心の高まり、費用対効果が高く、より迅速な医薬品スクリーニングモデルへの需要の急増など、複数の要因によるものである。
オルガン・オン・チップ市場の主要ポイント
心血管疾患、悪性腫瘍、糖尿病、呼吸器疾患などの慢性疾患が世界的に増加していることは、より高度で個別化された医薬品試験や疾患モデリングツールの需要を生み出し、市場成長に大きく寄与している。こうした疾患の世界的な増加を背景に、研究基盤の高度化に向けて、ヒトの臓器を生体外で再現できる臓器チップ(OoC)など、より先進的な研究ツールの必要性が高まっている。世界保健機関(WHO)によると、非感染性疾患(NCDs)による年間死亡者数は4,100万人に上り、世界の全死亡者数の74%を占めている。毎年、30〜69歳の1,500万人以上がNCDsにより死亡しており、これらの早期死亡の85%は低・中所得国で発生している。
さらに、個別化医療への需要の高まりも、臓器チップ(OoC)技術の発展に大きく寄与している。これらのシステムは、医薬品への反応、患者固有の疾患メカニズム、急性反応を個別化して分析できるためである。個別化医療は、患者の遺伝的・分子的特性に合わせて治療戦略を最適化することを目指しており、OoCはヒトの臓器機能をより正確に再現することから、従来の生体外モデルよりも優れている。
臓器チップ(OoC)は、管理された条件下で培養したヒト細胞を用い、小規模ながらヒトの臓器の形態と機能を再現できる高度なマイクロ流体デバイスである。これらのチップは、血液循環、機械的圧力、細胞活動などの物理的挙動を模倣し、臓器機能、疾患の進行、薬剤が身体に及ぼす影響を精密に研究できる。臓器チップ技術は、生体を用いた試験に代わる新たなアプローチを提供し、医薬品の試験、毒性評価、生物医学研究のための、より実用性の高いプラットフォームを実現する。これにより、精度を向上させながら費用を削減できる可能性がある。
臓器チップ市場の動向
臓器チップ(OoC)市場では、研究開発における用途を広げ、導入を加速させる新たな動向が現れている。特に、医療における人工知能および機械学習の技術が継続的に進歩していることを背景に、臓器チップ技術は急速に発展している。現在では、自動化システムによって、微小な臓器システムにおける複雑な細胞活動を詳細に分析できるようになっており、特定の薬剤処置が各システムに及ぼす影響を科学者が評価・予測しやすくなっている。
トランプ政権による関税
オルガン・オン・チップ市場分析
タイプ別に見ると、市場は製品とサービスに分類される。製品セグメントはさらに、肝臓チップ、肺チップ、心臓チップ、腎臓チップ、その他の製品に細分化される。製品セグメントの 2024 年の売上高は 1 億 1,080 万米ドルで、最も高かった。
材料別に見ると、オルガン・オン・チップ市場はポリジメチルシロキサン(PDMS)、ポリマーガラス、その他の材料に分類される。ポリジメチルシロキサン(PDMS)セグメントは、2023年に 42.9%の市場シェアを占め、市場をリードした。
モデルタイプ別に見ると、オルガン・オン・チップ市場は単一臓器モデルと複数臓器モデルに区分される。単一臓器モデルセグメントは2024年に市場をリードし、予測期間終了時までに 11億米ドルに達すると予測される。
用途別に見ると、オルガン・オン・チップ市場は創薬、疾患モデリング、毒性試験、個別化医療、その他の用途に区分される。創薬セグメントは2024年に市場をリードし、予測期間終了時までに 6億5,730万米ドルに達すると予測される。
最終用途別に見ると、臓器チップ市場は、製薬・バイオテクノロジー企業、学術・研究機関、その他の最終用途企業に区分される。製薬・バイオテクノロジー企業セグメントは2024年に市場をリードし、予測期間末までに14億米ドルに達すると予測される。
米国のオルガン・オン・チップ市場は、2024年に 5,690万米ドルとなった。米国は、2022年の 3,080万米ドルから成長し、2023年には 4,260万米ドルで世界市場を主導した。2025年から2034年にかけては、年平均成長率(CAGR)28.6%で成長すると予測されている。
欧州における英国のオルガン・オン・チップ市場は、今後数年間にわたり大幅な成長が見込まれる。
中国は、アジア太平洋地域のオルガン・オン・チップ市場で主導的な地位を占めている。
中南米におけるブラジルのオルガン・オン・チップ市場は、今後数年間にわたり大幅な成長が見込まれる。
オルガン・オン・チップ市場のシェア
Emulate、Axosim、TissUse GmbH、MIMETAS、Nortis Inc.などの主要企業は、市場全体の約 60% のシェアを占めており、オルガン・オン・チップ(OoC)市場における強い影響力を示しています。同市場では、生理学的妥当性と研究効率の向上を目的とした技術の急速な進歩や、新製品の相次ぐ投入が見られます。製薬企業や研究機関は、創薬の精度向上、前臨床試験の迅速化、従来モデルでの失敗に伴う高コストの削減に向けて、OoCデバイスを業務フローに導入する動きを強めています。さらに、個別化医療への注目の高まりを背景に、個々の患者の生物学的特性を反映するカスタマイズ型OoCシステムへの需要が増加し、市場の対象範囲が一段と拡大しています。
オルガン・オン・チップ市場の企業
オルガン・オン・チップ業界で事業を展開する主な企業は、以下のとおりです。
オルガン・オン・チップ業界のニュース
オルガン・オン・チップ市場の調査レポートでは、2021年から2034年までの収益(百万米ドル)に基づく推計および予測とともに、以下のセグメントについて業界を詳細に分析しています。
タイプ別市場
素材別市場
モデルタイプ別市場
用途別市場
最終用途別市場
上記の情報は、以下の地域および国を対象としています。
よくある質問(FAQ):
研究方法論、データソース、検証プロセス
本レポートは、直接的な業界との対話、独自のモデリング、厳格な相互検証に基づく体系的な研究プロセスに基づいており、単なる机上調査ではありません。
6ステップの研究プロセス
1. 研究設計とアナリストの監督
GMIでは、私たちの研究方法論は人間の専門知識、厳格な検証、そして完全な透明性の基盤の上に構築されています。私たちのレポートにおけるすべての洞察、トレンド分析、予測は、お客様の市場の微妙なニュアンスを理解する経験豊富なアナリストによって開発されています。
私たちのアプローチは、業界の参加者や専門家との直接的な関わりを通じた広範な一次調査を統合し、検証済みのグローバルソースからの包括的な二次調査で補完しています。元のデータソースから最終的な洞察までの完全なトレーサビリティを維持しながら、信頼性の高い予測を提供するために定量化された影響分析を適用しています。
2. 一次研究
一次調査は私たちの方法論の根幹を形成し、全体的な洞察の約80%を貢献しています。分析の正確さと深さを確保するために、業界参加者との直接的な関わりが含まれます。私たちの構造化されたインタビュープログラムは、経営幹部、取締役、そして専門家からのインプットを得て、地域およびグローバル市場をカバーしています。これらのやり取りは、戦略的、運用的、技術的な視点を提供し、包括的な洞察と信頼性の高い市場予測を可能にします。
3. データマイニングと市場分析
データマイニングは私たちの研究プロセスの重要な部分であり、全体的な方法論の約20%を貢献しています。主要プレーヤーの収益シェア分析を通じて、市場構造の分析、業界トレンドの特定、マクロ経済要因の評価が含まれます。関連データは有料および無料のソースから収集され、信頼性の高いデータベースを構築します。この情報は、販売代理店、メーカー、協会などの主要ステークホルダーからの検証を受け、一次調査と市場規模の算定をサポートするために統合されます。
4. 市場規模算定
私たちの市場規模算定はボトムアップアプローチに基づいており、一次インタビューを通じて直接収集された企業の収益データから始まり、製造業者の生産量データや設置・展開統計が加わります。これらのインプットを地域市場全体でまとめ、実際の業界活動に基づいたグローバルな推定値を算出します。
5. 予測モデルと主要な前提条件
すべての予測には以下の明示的な文書化が含まれます:
✓ 主要な成長ドライバーとその代演内容
✓ 抑制要因と緩和シナリオ
✓ 規制上の代演内容と政策変更リスク
✓ 技術普及曲線パラメータ
✓ マクロ経済の代演内容(GDP成長、インフレ、通貨)
✓ 競争の動態と市場参入/椭退の見通し
6. 検証と品質保証
最終段階では人による検証が行われます。ドメイン専門家がフィルタリングされたデータを手動でレビューし、自動化システムには視点や文脈上の誤りを発見します。この専門家レビューにより、品質保証の重要な層が加わり、データが研究目標および分野固有の基準に沖していることが確保されます。
私たちの3層構造の検証プロセスは、データの信頼性を最大化します:
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