サマリー

世界の医療コーディングにおけるAI市場は、2022年に約20億6000万米ドルと評価され、予測期間2023年から2030年にかけて13.7％以上の健全な成長率で成長すると予測されている。医療コーディングにおける人工知能（AI）とは、医療コーディングのプロセスにAI技術を組み込むことを指す。医療コーディングは、医療診断、治療、サービスをコードに標準化するプロセスである。これらのコードは、医療分野におけるデータ分析、請求、償還に必要です。医療コーディングでは、AI技術の活用が進んでおり、コーディングプロセスのさまざまな側面を自動化・強化することで、正確性、効率性、費用対効果の向上につながっている。したがって、保険請求の不正や誤解を減らすための標準化された言語に対する需要の増加や、病院の請求およびコーディング業務の有効性を高めることへの注目の高まりが、主に世界市場の拡大に寄与している。さらに、効率的な医療ソリューションの急速な浸透と医療データ量の増加が、推定期間中の医療コーディングAI市場の成長を促進している。

リモートワークや遠隔医療サービスへの急速なシフトは、リモートコーダーが効果的に医療記録にアクセスし、分析することを可能にし、これらのサービスへの需要を推進している。AIアルゴリズムは、コーディングプロセスを加速し、適切なデータを迅速に取得し、人間のプログラマーの作業負荷を軽減する上で不可欠である。Statistaによると、2019年、遠隔医療分野は世界中で約499億米ドルの価値があると推定されている。また、今後も成長が見込まれ、2025年には約2,779億米ドルに達すると予想されている。さらに、自然言語処理（NLP）の進歩や、電子カルテ（EHR）との統合が進むことで、予測期間中にさまざまな有利な機会がもたらされる。しかし、医療費請求と収益サイクル管理における非効率性の増大、プライバシーに関する懸念の高まりが、2023年から2030年の予測期間を通じて市場成長に挑戦している。

医療コーディングにおけるAIの世界市場調査において考慮した主要地域は、アジア太平洋、北米、ヨーロッパ、ラテンアメリカ、中東＆アフリカです。北米は、様々な国における慢性疾患の負担増と医療インフラの拡大により、2022年の市場を支配した。また、競争力を維持するために革新的なソリューションやサービスを打ち出す主要企業が増えていることも、この地域の市場拡大に貢献している。一方、アジア太平洋地域は予測期間中に最も高いCAGRで成長すると予想される。同地域の市場は、医療費の増加、政府によるイニシアチブの高まり、慢性疾患の負担増、アウトソーシングの機会などを背景に拡大している。APACは、医療システムの強化、AIなどの先端技術の採用、新しい医療施設の設立に重点を置くようになっているため、医療コーディングの堅調な市場に発展している。

本レポートに含まれる主な市場プレイヤーは以下の通り：
インターナショナル・ビジネス・マシーンズ（IBM）社
Fathom, Inc.
エピック・システムズ・コーポレーション
クリニオン
BUDDI.AI
サーナー・コーポレーション
コーダメトリックス
ニュアンス・コミュニケーションズ
aidéoテクノロジーズLLC
オプタム社

市場における最近の動き
 2023年5月、CodametrixとHenry Ford Healthは共同でAutonomous Bedside Pro（ABP）医療コーディングシステムを発表した。ABP技術により、医師は臨床文書をリアルタイムで記録することができ、その後、AIアルゴリズムによって検査され、正確な法的コードが提供される。この斬新なテクノロジーは、手作業によるコーディングの必要性をなくし、ワークフローを最適化することで、コーディングの滞りを減らし、生産性を高め、コーディングの精度を向上させる。
 2023年3月、ヘルスケアテクノロジー事業を展開するクリニオンは、AIを活用した臨床試験医療コーディングシステムを発表した。このソリューションは、臨床試験医療コーディングの有効性、精度、スピードを向上させる。高度なAIアルゴリズムは、多数の臨床試験データを迅速に分析・解釈し、適切な情報を抽出し、適切なコードを割り当てることが可能で、コーディングに必要な時間と労力を大幅に削減する。

医療コーディングにおける世界のAI市場レポートスコープ：
 過去データ - 2020年 - 2021年
 推計基準年 - 2022年
 予測期間 - 2023-2030
 レポート対象 - 売上予測、企業ランキング、競合環境、成長要因、動向
 対象セグメント - コンポーネント, 地域
 地域範囲 - 北米; 欧州; アジア太平洋; 中南米; 中東 & アフリカ
 カスタマイズ範囲 - レポートのカスタマイズは無料（アナリストの作業時間8時間分まで）。国、地域、セグメントスコープの追加または変更*。

本調査の目的は、近年における様々なセグメントおよび国の市場規模を定義し、今後数年間の市場価値を予測することです。本レポートは、調査対象国における産業の質的・量的側面の両方を盛り込むよう設計されています。

また、市場の将来的な成長を規定する推進要因や課題などの重要な側面に関する詳細情報も提供しています。さらに、主要企業の競争環境と製品提供の詳細な分析とともに、利害関係者が投資するためのミクロ市場における潜在的な機会も組み込んでいます。市場の詳細なセグメントとサブセグメントを以下に説明する：

コンポーネント別
インハウス
アウトソーシング

地域別

北米
米国
カナダ

ヨーロッパ
英国
ドイツ
フランス
スペイン
イタリア
ROE

アジア太平洋
中国
インド
日本
オーストラリア
韓国
RoAPAC

ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ

中東・アフリカ
サウジアラビア
南アフリカ
その他の中東・アフリカ

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目次

Chapter 1. Executive Summary
1.1. Market Snapshot
1.2. Global & Segmental Market Estimates & Forecasts, 2020-2030 (USD Billion)
1.2.1. AI in Medical Coding Market, by Region, 2020-2030 (USD Billion)
1.2.2. AI in Medical Coding Market, by Component, 2020-2030 (USD Billion)
1.3. Key Trends
1.4. Estimation Methodology
1.5. Research Assumption
Chapter 2. Global AI in Medical Coding Market Definition and Scope
2.1. Objective of the Study
2.2. Market Definition & Scope
2.2.1. Industry Evolution
2.2.2. Scope of the Study
2.3. Years Considered for the Study
2.4. Currency Conversion Rates
Chapter 3. Global AI in Medical Coding Market Dynamics
3.1. AI in Medical Coding Market Impact Analysis (2020-2030)
3.1.1. Market Drivers
3.1.1.1. Increasing volume of healthcare data
3.1.1.2. Rapid shift towards remote work and telehealth services
3.1.2. Market Challenges
3.1.2.1. Growing inefficiency in medical billing and revenue cycle management
3.1.2.2. Regulatory and privacy concerns
3.1.3. Market Opportunities
3.1.3.1. Growing advancements in Natural Language Processing (NLP)
3.1.3.2. Rising integration with Electronic Health Records (EHRs)
Chapter 4. Global AI in Medical Coding Market Industry Analysis
4.1. Porter’s 5 Force Model
4.1.1. Bargaining Power of Suppliers
4.1.2. Bargaining Power of Buyers
4.1.3. Threat of New Entrants
4.1.4. Threat of Substitutes
4.1.5. Competitive Rivalry
4.2. Porter’s 5 Force Impact Analysis
4.3. PEST Analysis
4.3.1. Political
4.3.2. Economical
4.3.3. Social
4.3.4. Technological
4.3.5. Environmental
4.3.6. Legal
4.4. Top investment opportunity
4.5. Top winning strategies
4.6. COVID-19 Impact Analysis
4.7. Disruptive Trends
4.8. Industry Expert Perspective
4.9. Analyst Recommendation & Conclusion
Chapter 5. Global AI in Medical Coding Market, by Component
5.1. Market Snapshot
5.2. Global AI in Medical Coding Market by Component, Performance - Potential Analysis
5.3. Global AI in Medical Coding Market Estimates & Forecasts by Component 2020-2030 (USD Billion)
5.4. AI in Medical Coding Market, Sub Segment Analysis
5.4.1. In-house
5.4.2. Outsourced
Chapter 6. Global AI in Medical Coding Market, Regional Analysis
6.1. Top Leading Countries
6.2. Top Emerging Countries
6.3. AI in Medical Coding Market, Regional Market Snapshot
6.4. North America AI in Medical Coding Market
6.4.1. U.S. AI in Medical Coding Market
6.4.1.1. Component breakdown estimates & forecasts, 2020-2030
6.4.2. Canada AI in Medical Coding Market
6.5. Europe AI in Medical Coding Market Snapshot
6.5.1. U.K. AI in Medical Coding Market
6.5.2. Germany AI in Medical Coding Market
6.5.3. France AI in Medical Coding Market
6.5.4. Spain AI in Medical Coding Market
6.5.5. Italy AI in Medical Coding Market
6.5.6. Rest of Europe AI in Medical Coding Market
6.6. Asia-Pacific AI in Medical Coding Market Snapshot
6.6.1. China AI in Medical Coding Market
6.6.2. India AI in Medical Coding Market
6.6.3. Japan AI in Medical Coding Market
6.6.4. Australia AI in Medical Coding Market
6.6.5. South Korea AI in Medical Coding Market
6.6.6. Rest of Asia Pacific AI in Medical Coding Market
6.7. Latin America AI in Medical Coding Market Snapshot
6.7.1. Brazil AI in Medical Coding Market
6.7.2. Mexico AI in Medical Coding Market
6.8. Middle East & Africa AI in Medical Coding Market
6.8.1. Saudi Arabia AI in Medical Coding Market
6.8.2. South Africa AI in Medical Coding Market
6.8.3. Rest of Middle East & Africa AI in Medical Coding Market

Chapter 7. Competitive Intelligence
7.1. Key Company SWOT Analysis
7.1.1. Company 1
7.1.2. Company 2
7.1.3. Company 3
7.2. Top Market Strategies
7.3. Company Profiles
7.3.1. International Business Machines (IBM) Corporation
7.3.1.1. Key Information
7.3.1.2. Overview
7.3.1.3. Financial (Subject to Data Availability)
7.3.1.4. Product Summary
7.3.1.5. Recent Developments
7.3.2. Fathom, Inc.
7.3.3. Epic Systems Corporation
7.3.4. Clinion
7.3.5. BUDDI.AI
7.3.6. Cerner Corporation
7.3.7. CodaMetrix
7.3.8. Nuance Communications, Inc
7.3.9. aidéo technologies, LLC
7.3.10. Optum, Inc.
Chapter 8. Research Process
8.1. Research Process
8.1.1. Data Mining
8.1.2. Analysis
8.1.3. Market Estimation
8.1.4. Validation
8.1.5. Publishing
8.2. Research Attributes
8.3. Research Assumption