公開日：2026.7.21
次世代シーケンサーは、核酸（DNAやRNA）の塩基配列を大量かつ高速に解析できる機器です。ゲノム解析や遺伝子発現解析などに広く利用されています。
しかし、解析目的によって適した手法や機器は異なり、導入や運用にはさまざまな検討が必要です。
本記事では、次世代シーケンサーの原理や解析フローなどの基礎知識から、運用も踏まえた機器選定の考え方まで、分かりやすく解説します。
次世代シーケンサーの基礎知識を整理したい方や、目的に適した機器を選定したい方は、ぜひ参考にしてください。
次世代シーケンサーについて相談してみる
目次
次世代シーケンサーとは
まずは、次世代シーケンサーの概要と特徴、従来のDNAシーケンサーとの違いについて説明します。
次世代シーケンサーの概要
次世代シーケンサーは、核酸（DNAやRNA）の塩基配列を大量かつ高速に解析できる機器です。Next Generation Sequencingの略称である「NGS」や、「次世代シークエンサー」とも呼ばれます。
NGSは、数百万～数十億ものDNA断片を同時並列で処理することにより、大量の塩基配列を高速に解読できる点が特徴です。
初期のDNAシーケンサーを用いたヒトゲノム解析では、約30億塩基のヒトゲノム配列を解読するために、約13年の期間と約30億ドル（当時で約4,300億円相当）もの費用が必要でした。
しかし、NGSの登場によって、解析速度は大きく向上し、現在では数日程度で解析できるようになり、コストも大幅に低減しています。
次世代シーケンサーとDNAシーケンサーの違い
サンガー法
DNAシーケンサーは、NGSと同様に、核酸の塩基配列を解析するための機器です。
DNAシーケンサーでは、「サンガー法」と呼ばれる手法が用いられます。この手法では、解析対象のDNA（鋳型DNA）に対して相補的なDNA断片が合成されます。
その過程で、通常のヌクレオチド（デオキシリボヌクレオチド三リン酸：dNTP）とは異なる、蛍光標識されたヌクレオチド（ジオデオキシリボヌクレオチド三リン酸：ddNTP）がランダムに取り込まれると、その時点でDNAの伸長が停止します。これにより、長さの異なるDNA断片が多数生成され、それらを検出・解析することで塩基配列を読み取る仕組みです。（上図参照）
DNAシーケンサーが局所的な塩基配列を高精度に解析する機器であるのに対し、NGSは膨大な量の塩基配列を同時並列で解析できる点が特徴です。そのため、広範囲の解析や多数サンプルの同時処理に適しています。
このように、両者は「塩基配列を解析する」という目的は共通している一方で、解析スケールや技術的アプローチが大きく異なります。
そこで、従来型のDNAシーケンサーを「第一世代」とし、それに対して「次世代シーケンサー」と呼ばれるようになりました。広い意味ではNGSもDNAシーケンサーの一種と言えますが、一般的には両者は区別して呼ばれます。
DNAシーケンサーは現在も広く使用されており、NGSとは解析規模や目的に応じて使い分けられています。
次世代シーケンサーの主な解析用途と活用分野
次世代シーケンサーは、核酸の塩基配列を大量かつ高速に解析できることから、基礎研究から産業利用まで幅広い分野で活用されています。
主な解析用途
遺伝子の変異解析（リシーケンス）
既知のゲノム配列と比較することで、DNA配列中の変異を検出する解析手法です。主に、がんや遺伝性疾患の研究において、原因となる遺伝子変異の特定などに利用されています。
新規ゲノム配列の決定（De novoアセンブリ）
既知の参照配列を用いずに、断片同士の重なり合いを利用して、一からゲノム配列を再構築する手法です。未知生物のゲノム解析や、新規遺伝子の発見などに利用されています。
個人差・集団差の解析（ゲノム多様性解析）
個体間や集団間の遺伝的な違いを解析し、形質や機能との関連を明らかにするために用いられます。疾患リスクの解析や薬剤応答の違いの解明、家畜における品種改良などに活用されています。
遺伝子発現の解析（RNA-Seq）
RNAを網羅的に解析し、細胞内でどの遺伝子がどの程度発現しているかを調べる手法です。疾患研究や細胞機能の解明において、病態に応じた遺伝子発現の変化や細胞の状態を把握するために利用されています。
微生物群集の解析（メタゲノム解析）
腸内や口腔内、土壌、水環境などに存在する多様な微生物について、培養を行わずに、その構成や機能を網羅的に解析する手法です。腸内細菌解析や土壌・水環境中の微生物調査
などに利用されています。
環境DNA解析
水や土壌などの環境中に含まれるDNAを解析し、その環境に存在する生物種を推定する手法です。生態系のモニタリングや、希少種の生育調査などに利用されています。
産業分野での活用例
医薬品・バイオ分野の品質・安全性評価
バイオ医薬品や細胞・遺伝子治療の分野では、細胞株の特性評価や外来性不純物（混入ウイルスなど）の検出、品質管理などに利用されています。
食品・農業分野での活用
食品の原材料や産地の判別、作物や家畜の品種改良に関わる遺伝子解析、農業害虫の識別などに利用されています。
次世代シーケンサーの種類（原理と特徴）
※ 画像はイメージです
次世代シーケンサーは、その原理の違いによって、大きく以下のように分類されます。
- DNA増幅を利用した超並列ショートリードシーケンシング
- 単一分子のロングリードシーケンシング
① SMRT法
② ナノポア法
これらの手法はそれぞれ得意とする解析が異なるため、目的に応じた使い分けが重要です。ここでは、各手法の原理と特徴について説明します。
１．DNA増幅を利用した超並列ショートリードシーケンシング
原理
本手法では、DNAを酵素処理や物理的せん断により、ランダムに短い断片（ショートリード）に断片化します。続いて、各断片を個別に区画化したうえでPCR増幅し、蛍光や化学的変化などのシグナルを検出することで、塩基配列が読み取られます。また、多数の断片を同時並列に解析することで、高いスループットを実現します。
なお、上記の基本原理は共通していますが、メーカーごとに反応系やシグナルの検出法が異なるため、前処理・スループット・精度・誤読傾向・コストなどに違いがあります。
特徴
一回の解析（ラン）で取得できる総塩基数が多く、ハイスループット条件下における一塩基あたりの解析コスト効率に優れています。また、一塩基レベルでの読み取り精度が高く、一塩基多型（SNP）の検出や定量解析に適しています。
解析手法や関連データが多く蓄積されており、標準化された手順に基づく再現性の高い解析が行いやすい点も特徴です。
２-①．単一分子のロングリードシーケンシング（SMRT法）
原理
SMRT（Single Molecule, Real-Time sequencing）法は、PCR増幅を行わず、長いDNA断片（ロングリード）を単一分子のまま鋳型として、塩基配列を読み取る手法です。
SMRTセルと呼ばれるデバイス内に配置された多数の微小なウェルにサンプルDNAを導入し、各ウェル内でDNA合成反応を進行させます。その過程で塩基が取り込まれる際に生じる蛍光シグナルを逐次検出することで、塩基配列を決定します。
特徴
PCR増幅を行わないため、PCRに起因する配列依存的な増幅効率の差や、特定断片の過剰・過小増幅といった増幅由来のバイアスが生じません。
また、長いDNA断片をそのまま解析できるため、大きな欠失・挿入といった構造変異の検出や、繰り返し配列を含む領域の解析、ゲノムの再構築（アセンブリ ※）に適しています。
※ アセンブリ… DNA断片の情報をもとに、ゲノム全体の配列を再構築する解析手法のこと。
２-②．単一分子のロングリードシーケンシング（ナノポア法）
原理
ナノポア法は、DNAやRNA分子をナノスケールの微小な孔（ナノポア）に通過させ、その際に生じるイオン電流の変化を検出することで、塩基配列を読み取る手法です。本手法もPCR増幅は行わず、単一分子の塩基配列を直接解析します。
特徴
SMRT法と同様にPCRに起因する増幅バイアスは生じず、構造変異の検出や繰り返し配列の解析、アセンブリ解析に適しています。特に、超長鎖DNAの解析が可能であり、長い配列情報を一続きで取得しやすい点が特徴です。
また、測定中に逐次データを取得できることに加え、小型で持ち運びが可能な機器も存在し、現場での解析にも利用されています。
次世代シーケンサーとマイクロアレイの違い
ここまでは、次世代シーケンサー（NGS）内部の手法の違いを説明しましたが、ここではNGSと比較されることのある「マイクロアレイ」との違いについて説明します。
どちらも遺伝子解析に用いられますが、解析の仕組みや得意とする用途が異なります。
マイクロアレイとは
マイクロアレイとは、アレイスライドと呼ばれる基板上に既知のDNA配列（DNAプローブ）を固定し、サンプル中のDNAやRNAとDNAプローブの結合（ハイブリダイズ）を調べる技術です。
サンプル中の核酸は蛍光標識されており、結合量に応じた蛍光シグナルを検出することで、DNAプローブに相補的な配列の有無や遺伝子の発現量を、網羅的に解析することが可能です。
なお、マイクロアレイは別名「DNAチップ」と呼ばれることもあります。
次世代シーケンサーとマイクロアレイの使い分け
マイクロアレイとNGSの大きな違いは、解析の仕組みにあります。
マイクロアレイは、既知の塩基配列とサンプルとの結合の有無や強さを利用して解析を行うため、あらかじめ解析対象となるターゲットの配列情報が必要です。そのため、既知の遺伝子の変異の有無や発現量を、低コストかつ効率的に解析したい場合に適しています。
一方、NGSは塩基配列そのものを直接読み取るため、既知配列だけでなく、未知の変異や新規配列も含めて解析できます。そのため、配列レベルで詳細な解析を行いたい場合や、新規変異の探索に利用されます。
このように、マイクロアレイとNGSは互いに置き換わる技術というよりも、解析目的に応じて使い分けられる技術です。
次世代シーケンサーの解析フロー
次世代シーケンサーの一般的な解析フローは以下の通りです。
サンプル準備
- サンプルから核酸（DNA/RNA）を抽出する
- （RNAの場合）逆転写によりcDNAを合成する
- ライブラリ調製
(1)DNAを断片化する
(2)アダプター配列（※1）を付加する
(3)（ショートリード型の場合 ※2）PCRで増幅する
(4)断片サイズの選択・精製を行う
- ライブラリの定量と品質評価
(1)定量：濃度を測定する
(2)品質評価：断片サイズ分布を確認する
測定
- 装置にライブラリをロードする
- 塩基配列データを取得する
解析
- データ前処理
(1)低品質リードの除去
(2)アダプター配列の除去
(3)品質評価（QC）の実施
- 配列解析
(1)（既知の配列の場合）リファレンス配列へのマッピング ※3
(2)変異検出（SNP、欠失・挿入など）
(3)（未知の配列やリファレンスがない場合）アセンブリを行う
- 目的に応じたデータ解釈を行う
※1 アダプター配列… 断片化したDNAが次世代シーケンサーに認識され、塩基配列を読み取れる状態にするために付加する配列のこと。
※2 例外… ショートリード型でもPCR-freeライブラリは存在する。また、ライブラリ量が十分な場合や解析条件によってはPCRを行わない場合もある。
※3 リファレンス配列へのマッピング… 得られた配列を、あらかじめわかっている基準となる配列（リファレンス）の中で「どの位置に由来するか」を対応づける処理のこと。
上記は一般的な手順であり、実際の解析フローは機器や試薬、解析目的によって異なる場合があります。ご注意ください。
解析精度に関わる4つの要素
次世代シーケンサーの解析精度は、サンプルやライブラリの品質、同一領域を何回読み取るか、シーケンス時の測定精度、データ処理の方法といった複数の要素によって決まります。
これらの要素はそれぞれ独立しているわけではなく、相互に影響し合うため、全体のバランスを考慮することも重要です。
１．サンプルやライブラリの品質
サンプルやライブラリの品質は解析全体の土台となる要素です。品質に問題がある場合、その影響を後工程で完全に補うことは困難です。
DNAやRNAの分解、不純物の混入、GC含量やPCRに起因するバイアス、断片サイズのばらつきなどは、解析精度に大きく影響します。
これらの要因によって、特定の領域が十分に読み取れなかったり、特定の配列が偏って検出されたりする場合があります。また、解析結果の再現性が低下する原因にもなります。
２．繰り返し観測（データの重なり）
繰り返し観測とは、同一の塩基領域、あるいは同一配列由来の情報を複数回読み取ることで、誤読の影響を平均化し、結果の信頼性を高める考え方です。
ショートリード型では、異なるDNA分子を多数読み取ることで同一領域に対する観測回数を増やし、これをカバレッジ（リードの深さ）として表します。カバレッジとは、対象となるゲノム上の各塩基が平均して何回読み取られたかを示す指標であり、一般的にこの値が高いほど偶然の誤読の影響を受けにくくなります。
一方、ロングリード型では、同一分子の繰り返し読み取りや複数分子の統合処理によって精度を向上させます。
３．測定精度
測定精度は、各リードにおける塩基配列の正確さ、すなわち「1回1回の読み取りの正しさ」に関わる要素です。
酵素反応の正確性やシグナル検出の精度、装置由来のノイズなどが影響し、塩基の読み間違い（誤読）や、特定条件下で繰り返し発生する系統的エラーの原因となります。
４．データ処理
低品質リードやアダプター配列の除去、リファレンス配列へのマッピング精度、解析アルゴリズムの選択などのデータ処理も結果に影響します。
ノイズは適切な処理によって除去できる一方で、不適切な処理は必要なデータの誤除去や誤った位置への割り当てを引き起こします。その結果、偽陽性や偽陰性が生じる可能性があります。そのため、必要な情報の保持と誤りの除去を両立することが重要です。
次世代シーケンサーを選ぶ4つのポイント
ここでは、次世代シーケンサー（NGS）を選定する際のポイントについて説明します。最適なNGSを選ぶためには、解析目的を踏まえた総合的な判断が重要です。
池田理化では、多くのメーカーの製品の中から、お客様の用途に合わせたNGSをご提案しています。
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１．解析目的・サンプル数や条件
NGSを選定する際は、まず「何を知りたいのか」を明確にすることが重要です。たとえば、「一塩基変異を検出したい（SNP）」「構造変異（欠失・挿入）を把握したい」「新規配列を探索したい」など、解析目的によって求められる性能や適した手法は異なります。
また、一度に処理したいサンプル数も重要な要素です。サンプル数によって求められる処理能力が変わるため、適した機器の規模やコスト効率のよい運用条件も変わります。
さらに、解析対象となるサンプルの状態や量によっては、選択できる手法が制限される場合もあります。たとえば、DNAやRNAの量が限られている場合や分解が進んでいる場合には、適用可能な手法が限定されます。
このように、NGSの選定では、「何を知りたいか（解析目的）」「どのくらい処理したいか（サンプル数）」「サンプルの状態や量（サンプル条件）」を整理することが出発点となります。
２．必要な性能
「解析目的・サンプル数や条件」に応じて、機器に求められる性能も変わります。
ただし、NGSの性能は単純に高ければよいというものではありません。解析目的に応じて、どの性能を重視するかを考えることが重要です。
ここでは、機器選定の際に確認したい主な性能指標について説明します。
① リード長（ショートリード／ロングリード）
リード長は、一度に取得できる配列の長さであり、どのような情報を取得できるかに影響する要素です。
一般に、ショートリードは高い精度とスループットを活かした一塩基変異の検出や定量解析に適しています。
一方、ロングリードは長い配列を一続きで読み取れるため、繰り返し配列を含む領域の解析や構造変異の検出、ゲノムアセンブリなどに適しています。
ただし、これらはあくまで一般的な傾向であり、近年はロングリードの精度向上など技術の進展により差は縮まりつつあります。そのため、リード長だけでなく、他の性能も含めて総合的に判断することが重要です。
② スループット（処理能力）
スループットとは、一定時間内に取得できるデータ量（総塩基数やリード数）を指します。
一度に多くのサンプルを処理したい場合や、多くのデータ量が必要な解析では、高いスループットが求められます。
必要なスループットは、処理するサンプル数やデータ量によって異なります。必要以上に高いスループットは、運用効率やコスト効率の面で不利になる場合もあるため、想定するサンプル数や解析規模に応じて、過不足のないスループットを選択することが重要です。
③ 精度（読み取りの正確さ）
精度とは、各リードにおける塩基の読み取りがどれだけ正確かを示す指標です。一般に、精度が高いほど塩基の読み間違いは少なくなります。
ただし、必要とされる精度の水準は解析目的によって異なります。たとえば、医療用途では非常に高い精度が求められる一方、スクリーニングではある程度の誤差が許容される場合もあります。また、SNP解析では一塩基レベルの正確性が重要ですが、網羅的な傾向解析では相対的な変化を安定して取得できることが重視されます。
このように、解析目的によって求められる精度は異なるため、目的に応じた性能を選択することが重要です。
３．コスト
NGSにおけるコストは、機器導入にかかる初期投資だけではありません。試薬や保守・運用にかかるランニングコストについても、考慮する必要があります。
ランニングコストを検討する際は、「1サンプルあたりのコスト」や「1塩基あたりのコスト」といった観点も重要です。どの指標を重視するかによって、最適な手法や機器は変わります。たとえば、少数サンプルの解析では初期投資の小さい機器が有利な場合がある一方、大量のサンプルを継続的に処理する場合には、1サンプルあたりのコストを抑えられる機器の方が適していることもあります。
このように、コストは単純な機器の価格比較ではなく、解析目的や運用規模を踏まえた費用対効果で判断することが重要です。
４．解析基盤と運用体制
NGSを選定する際は、機器の性能やコストだけでなく、解析基盤や運用体制についても確認しておくことが重要です。
① 解析手法・解析環境の構築
新しい解析手法や特殊な解析では、解析フローが十分に確立されていない場合もあります。
一方で、既に広く利用されている解析手法であれば、対応する試薬キットや解析ソフトウェア、解析ワークフローが整備されていることが多く、導入や運用を進めやすくなります。
文献や実績の蓄積状況、メーカーによるサポートの有無なども確認しておくとよいでしょう。既存の知見や支援を活用できる環境は、運用負荷の低減につながります。
② 解析基盤・データ管理
NGSでは大量のデータが生成されるため、解析に必要なPCスペックやデータ保存環境を確認しておくことが重要です。サーバやストレージの容量、データ管理体制など、必要な環境が用意できるかどうか、事前に検討しておきましょう。
③ サポート体制・運用方法
データ解析の難易度や必要な運用負荷は、解析内容によって異なります。そのため、アプリケーションの充実度やセミナーの有無など、メーカーによるサポート体制を確認しておくことが重要です。
また、自施設での解析基盤整備や運用が難しい場合には、受託解析サービスを利用する方法もあります。受託解析では、ライブラリ調製からシーケンス、データ解析までを一括して依頼できる場合もあり、設備投資や運用負荷を抑えることが可能です。
一方で、コストや納期、解析条件の自由度などに制約が生じる場合もあるため、目的や体制、サービス内容に応じて選択する必要があります。