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米国の医療画像診断におけるAI市場規模、シェア、動向分析レポート:技術別(ディープラーニング)、用途別(神経学)、モダリティ別(MRI)、最終用途別(病院)、およびセグメント別予測、2024年~2030年


U.S. AI In Medical Imaging Market Size, Share & Trends Analysis Report By Technology (Deep Learning), By Application (Neurology), By Modality (MRI), By End-use (Hospitals), And Segment Forecasts, 2024 - 2030

米国の医療画像診断におけるAI市場の成長と動向 Grand View Research, Inc.の最新レポートによると、米国の医療用画像処理におけるAI市場は2030年までに29億3000万米ドルに達すると予測され、予測期間中の年平... もっと見る

 

 

出版社 出版年月 電子版価格 ページ数 言語
Grand View Research
グランドビューリサーチ
2024年2月21日 US$5,950
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90 英語

1-3営業日


 

サマリー

米国の医療画像診断におけるAI市場の成長と動向

Grand View Research, Inc.の最新レポートによると、米国の医療用画像処理におけるAI市場は2030年までに29億3000万米ドルに達すると予測され、予測期間中の年平均成長率は33.2%で拡大すると予測されている。広範で複雑なデータセットを管理する需要の増加が、米国の医療画像処理における人工知能(AI)市場成長の主な要因である。例えば、2023年9月、キネティカは高度なアーキテクチャに統合された大規模言語モデル(LLM)を発表した。これにより、ユーザーは外部APIコールを必要とせずに、構造化されたデータ上で自然言語を使用したリアルタイムのアドホックデータ分析を行うことができる。データは顧客の環境内に留まり、パブリックなLLMとは一線を画す。今回の発表は、OpenAIと統合するためのKineticaの分析データベースを基盤としている。

ヘルスケアにおける人工知能ベースの技術の統合を支持する政府のイニシアチブの高まりは、予測期間中、米国の医療用画像処理市場におけるAIの需要を促進すると予測されている。例えば、2023年2月、米国一般調達庁(GSA)は、医療の質を高めるために連邦政府機関に多様なソリューションを奨励するコンペティション「Applied AI Healthcare Challenge」を開始した。このチャレンジは、AI技術によるメンタルヘルス、依存症、公平性、サプライチェーンの安全性、がん検知に取り組み、Challenge.govやCenters of Excellenceと協力してイノベーションとオープンサイエンス年への参加を促進している。

米国の医療画像診断におけるAI市場レポートのハイライト

- 技術別では、ディープラーニング分野が2023年の収益シェアで58.6%を占め、市場を支配している。これは、トレーニング目的の広範な医療画像データセットの利用可能性が高まっているため、洗練されたディープラーニングモデルの開発が容易になっているためである。一方、自然言語処理(NLP)セグメントは予測期間中に最も速いCAGRで成長すると予測されている。

- アプリケーションに基づくと、神経学セグメントは、より良い患者ケアを提供し、より高い精度と高い効率を可能にするため、神経学におけるAIの使用の増加に起因して、2023年に37.9%の収益シェアで市場を支配した。乳房スクリーニング分野は予測期間中に最も速いCAGRで成長すると予想される

- モダリティ別では、CTスキャン分野が2023年に35.2%のシェアを占め、市場を支配した。X線セグメントは予測期間中最も速いCAGRで成長する見込みである。

- エンドユースに基づくと、病院セグメントが2023年に52.8%のシェアで市場を支配し、予測期間中に最も速いCAGRで成長すると予測されている。

- 2023年9月、マイクロソフトとヘルスケア・テクノロジー企業のペイジは、デジタル病理学と腫瘍学のための最も広範な画像ベースの人工知能(AI)モデルを世界的に開発するために協力した。この構想は、がん診断に革命をもたらし、患者ケアの向上を目指すものである。この分野の進歩を活用することで、このパートナーシップは、がんの診断と治療の方法に変革をもたらし、最終的には医療技術の進歩に貢献することを目指しています。

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目次

目次

第1章.方法論とスコープ
1.1.市場セグメンテーションとスコープ
1.2.セグメントの定義
1.2.1.テクノロジー
1.2.2.アプリケーション
1.2.3.モダリティ
1.2.4.最終用途
1.3.研究方法
1.4.情報調達
1.4.1.購入データベース
1.4.2.GVRの内部データベース
1.4.3.二次情報源
1.4.4.一次調査
1.5.情報またはデータ分析
1.5.1.データ分析モデル
1.6.市場形成と検証
1.7.モデルの詳細
1.7.1.商品フロー分析(モデル1)
1.7.2.出来高価格分析(モデル2)
1.8.二次資料リスト
1.9.一次資料リスト
1.10.目的
第2章要旨
2.1.市場展望
2.2.セグメントの展望
2.2.1.技術展望
2.2.2.アプリケーション展望
2.2.3.モダリティの展望
2.2.4.最終用途の展望
2.3.競合他社の洞察
第3章 米国米国の医療用画像処理における人工知能市場の変数、動向、スコープ
3.1.市場の系譜の展望
3.1.1.親市場の展望
3.1.2.関連・付随市場の展望
3.2.市場ダイナミクス
3.2.1.市場ドライバー分析
3.2.2.市場阻害要因分析
3.3.米国の医療用画像処理における人工知能市場分析ツール
3.3.1.産業分析 - ポーターの分析
3.3.1.1.サプライヤーパワー
3.3.1.2.買い手の力
3.3.1.3.代替の脅威
3.3.1.4.新規参入の脅威
3.3.1.5.競争上のライバル
3.3.2.PESTEL分析
3.3.2.1.政治情勢
3.3.2.2.経済情勢
3.3.2.3.社会的景観
3.3.2.4.技術的景観
3.3.2.5.環境的ランドスケープ
3.3.2.6.法的景観
第4章.米国の医療用画像処理における人工知能市場技術推計とトレンド分析
4.1.技術市場シェア、2023年および2030年
4.2.医療用画像処理における人工知能の米国市場:技術別展望
4.3.以下の市場規模・予測および動向分析、2018年~2030年
4.3.1.ディープラーニング
4.3.1.1.2018年から2030年までの市場予測・推計(USD Million)
4.3.2.自然言語処理
4.3.2.1.2018~2030年の市場推定と予測(USD Million)
4.3.3.その他
4.3.3.1.2018年から2030年までの市場推定と予測(USD Million)
第5章.米国の医療用画像処理における人工知能市場用途別推定と動向分析
5.1.治療市場シェア、2023年および2030年
5.2.医療用画像処理における人工知能の米国市場:用途別展望
5.3.以下の市場規模・予測および動向分析、2018~2030年
5.3.1.神経学
5.3.1.1.2018年から2030年までの市場推定・予測(USD Million)
5.3.2.呼吸器・肺
5.3.2.1.2018年から2030年までの市場の推定と予測(USD Million)
5.3.3.循環器
5.3.3.1.2018年から2030年までの市場の推定と予測(USD Million)
5.3.4.乳房スクリーニング
5.3.4.1.2018~2030年の市場推定と予測(USD Million)
5.3.5.整形外科
5.3.5.1.2018年から2030年までの市場推定と予測(USD Million)
5.3.6.その他
5.3.6.1.2018年から2030年までの市場予測(USD Million)
第6章.米国の医療用画像処理における人工知能市場モダリティの推定と動向分析
6.1.アプリケーション市場シェア、2023年および2030年
6.2.米国の医療用画像処理における人工知能市場のモダリティ別展望
6.3.以下の市場規模・予測および動向分析、2018年~2030年
6.3.1.CTスキャン
6.3.1.1.2018年から2030年までの市場推定・予測(百万米ドル)
6.3.2.磁気共鳴画像法(MRI)
6.3.2.1.2018~2030年の市場推定と予測(百万米ドル)
6.3.3.X線
6.3.3.1.2018~2030年の市場予測(USD Million)
6.3.4.超音波
6.3.4.1.2018~2030年の市場予測(USD Million)
6.3.5.核医学イメージング
6.3.5.1.2018~2030年の市場予測(USD Million)
第7章.米国の医用画像診断における人工知能市場エンドユースの推定と動向分析
7.1.エンドユーザー市場シェア、2023年および2030年
7.2.米国の医療用画像処理における人工知能市場:エンドユーザー別展望
7.3.以下の市場規模・予測および動向分析、2018年~2030年
7.3.1.病院
7.3.1.1.2018年から2030年までの市場推定・予測(百万米ドル)
7.3.2.画像診断センター
7.3.2.1.2018~2030年の市場推定と予測(百万米ドル)
7.3.3.その他
7.3.3.1.2018年から2030年までの市場推定と予測(USD Million)
第8章 競争環境競争環境
8.1.主要市場参入企業別の最新動向と影響分析
8.2.企業/競合の分類
8.3.ベンダーランドスケープ
8.3.1.主要代理店およびチャネルパートナーのリスト
8.3.2.主要顧客
8.3.3.主要企業のヒートマップ分析、2023年
8.4.企業プロフィール
8.4.1.GEヘルスケア
8.4.1.1.会社概要
8.4.1.2.業績
8.4.1.3.製品ベンチマーク
8.4.1.4.戦略的イニシアティブ
8.4.2.マイクロソフト
8.4.2.1.会社概要
8.4.2.2.業績
8.4.2.3.製品ベンチマーク
8.4.2.4.戦略的イニシアティブ
8.4.3.デジタル・ダイアグノスティックス社
8.4.3.1.会社概要
8.4.3.2.業績
8.4.3.3.製品ベンチマーク
8.4.3.4.戦略的イニシアティブ
8.4.4.テンポス
8.4.4.1.会社概要
8.4.4.2.業績
8.4.4.3.製品ベンチマーク
8.4.4.4.戦略的イニシアティブ
8.4.5.バタフライ・ネットワーク
8.4.5.1.会社概要
8.4.5.2.業績
8.4.5.3.製品ベンチマーク
8.4.5.4.戦略的イニシアティブ
8.4.6.アドバンスト・マイクロ・デバイス
8.4.6.1.会社概要
8.4.6.2.業績
8.4.6.3.製品ベンチマーク
8.4.6.4.戦略的イニシアティブ
8.4.7.ハートフロー社
8.4.7.1.会社概要
8.4.7.2.業績
8.4.7.3.製品ベンチマーク
8.4.7.4.戦略的イニシアティブ
8.4.8.エンライティック社
8.4.8.1.会社概要
8.4.8.2.業績
8.4.8.3.製品ベンチマーク
8.4.8.4.戦略的イニシアティブ
8.4.9.キヤノンメディカルシステムズUSA
8.4.9.1.会社概要
8.4.9.2.業績
8.4.9.3.製品ベンチマーク
8.4.9.4.戦略的イニシアティブ
8.4.10.ヴィズアイ
8.4.10.1.会社概要
8.4.10.2.業績
8.4.10.3.製品ベンチマーク
8.4.10.4.戦略的イニシアティブ
8.4.11.エコノウス社
8.4.11.1.会社概要
8.4.11.2.業績
8.4.11.3.製品ベンチマーク
8.4.11.4.戦略的イニシアティブ
8.4.12.ハートビスタ
8.4.12.1.会社概要
8.4.12.2.業績
8.4.12.3.製品ベンチマーク
8.4.12.4.戦略的イニシアティブ
8.4.13.エクソ・イメージング社
8.4.13.1.会社概要
8.4.13.2.業績
8.4.13.3.製品ベンチマーク
8.4.13.4.戦略的イニシアティブ
8.4.14.ナノエックスイメージング
8.4.14.1.会社概要
8.4.14.2.業績
8.4.14.3.製品ベンチマーク
8.4.14.4.戦略的イニシアティブ

 

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Summary

U.S. AI in Medical Imaging Market Growth & Trends

The U.S. AI in medical imaging market is anticipated to reach USD 2.93 billion by 2030 and is anticipated to expand at a CAGR of 33.2% during the forecast period, according to a new report by Grand View Research, Inc. The increasing demand for managing extensive and complex datasets are the major factors contributing to the U.S. artificial intelligence (AI) in medical imaging market growth. For instance, in September 2023, Kinetica announced a Large Language Model (LLM) integrated with its advanced architecture. It enables users to conduct real-time, ad-hoc data analysis using natural language on structured data without needing external API calls. Data remains within the customer's environment, differentiating it from public LLMs. This announcement builds on Kinetica's analytic database to integrate with OpenAI.

The rising government initiatives endorsing the integration of artificial intelligence-based technologies in healthcare, is projected to drive the demand for AI in medical imaging market in the U.S. during the forecast period. For instance, in February 2023, the U.S. General Services Administration (GSA) initiated the Applied AI Healthcare Challenge, a competition encouraging diverse solutions for federal agencies to enhance medical care quality. This challenge addresses mental health, addiction, equity, supply chain safety, and cancer detection through AI technologies, fostering innovation and participation in the Year of Open Science in collaboration with Challenge.gov and the Centers of Excellence.

U.S. AI in Medical Imaging Market Report Highlights

• Based on technology, the deep learning segment dominated the market in terms of revenue share of 58.6% in 2023 owing to the growing availability of extensive medical imaging datasets for training purposes facilitates the development of sophisticated deep learning models. On the other hand, the natural language processing (NLP) segment is expected to grow at the fastest CAGR over the forecast period

• Based on application, the neurology segment dominated the market in terms of revenue share of 37.9% in 2023 owing to the increased use of AI in neurology, as it provides better patient care and enables higher accuracy and high efficiency. The breast screening segment is expected to grow at the fastest CAGR over the forecast period

• Based on modalities, the CT scan segment dominated the market with 35.2% share in 2023 due to the higher standard imaging method for many clinical results. The X-Ray segment is expected to grow at the fastest CAGR over the forecast period

• Based on end use, the hospitals segment dominated the market with 52.8% share in 2023 and is expected to grow at the fastest CAGR over the forecast period, the growth is anticipated as patients prefer hospitals for the treatment process in terms of convenience and various product offerings in one place.

• In September 2023, Microsoft and healthcare technology company Paige collaborated to develop the most extensive image-based artificial intelligence (AI) models for digital pathology and oncology globally. This initiative seeks to revolutionize cancer diagnosis and enhance patient care. Leveraging advancements in the field, the partnership aspires to create a transformative impact on how cancer is diagnosed and treated, ultimately contributing to advancements in healthcare technology



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Table of Contents

Table of Contents

Chapter 1. Methodology and Scope
1.1. Market Segmentation & Scope
1.2. Segment Definitions
1.2.1. Technology
1.2.2. Application
1.2.3. Modalities
1.2.4. End use
1.3. Research Methodology
1.4. Information Procurement
1.4.1. Purchased database
1.4.2. GVR’s internal database
1.4.3. Secondary sources
1.4.4. Primary research
1.5. Information or Data Analysis
1.5.1. Data analysis models
1.6. Market Formulation & Validation
1.7. Model Details
1.7.1. Commodity flow analysis (Model 1)
1.7.2. Volume price analysis (Model 2)
1.8. List of Secondary Sources
1.9. List of Primary Sources
1.10. Objectives
Chapter 2. Executive Summary
2.1. Market Outlook
2.2. Segment Outlook
2.2.1. Technology outlook
2.2.2. Application outlook
2.2.3. Modalities outlook
2.2.4. End use outlook
2.3. Competitive Insights
Chapter 3. U.S. Artificial Intelligence in Medical Imaging Market Variables, Trends & Scope
3.1. Market Lineage Outlook
3.1.1. Parent market outlook
3.1.2. Related/ancillary market outlook
3.2. Market Dynamics
3.2.1. Market driver analysis
3.2.2. Market restraint analysis
3.3. U.S. Artificial Intelligence in Medical Imaging Market Analysis Tools
3.3.1. Industry Analysis - Porter’s
3.3.1.1. Supplier power
3.3.1.2. Buyer power
3.3.1.3. Substitution threat
3.3.1.4. Threat of new entrant
3.3.1.5. Competitive rivalry
3.3.2. PESTEL Analysis
3.3.2.1. Political landscape
3.3.2.2. Economic landscape
3.3.2.3. Social Landscape
3.3.2.4. Technological landscape
3.3.2.5. Environmental landscape
3.3.2.6. Legal Landscape
Chapter 4. U.S. Artificial Intelligence in Medical Imaging Market: Technology Estimates & Trend Analysis
4.1. Technology Market Share, 2023 & 2030
4.2. U.S. Artificial Intelligence in Medical Imaging Market by Technology Outlook
4.3. Market Size & Forecasts and Trend Analyses, 2018 to 2030 for the following
4.3.1. Deep learning
4.3.1.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
4.3.2. Natural language processing
4.3.2.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
4.3.3. Others
4.3.3.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
Chapter 5. U.S. Artificial Intelligence in Medical Imaging Market: Application Estimates & Trend Analysis
5.1. Treatment Market Share, 2023 & 2030
5.2. U.S. Artificial Intelligence in Medical Imaging Market by Application Outlook
5.3. Market Size & Forecasts and Trend Analyses, 2018 to 2030 for the following
5.3.1. Neurology
5.3.1.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
5.3.2. Respiratory and pulmonary
5.3.2.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
5.3.3. Cardiology
5.3.3.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
5.3.4. Breast screening
5.3.4.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
5.3.5. Orthopedics
5.3.5.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
5.3.6. Others
5.3.6.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
Chapter 6. U.S. Artificial Intelligence in Medical Imaging Market: Modalities Estimates & Trend Analysis
6.1. Application Market Share, 2023 & 2030
6.2. U.S. Artificial Intelligence in Medical Imaging Market by Modalities Outlook
6.3. Market Size & Forecasts and Trend Analyses, 2018 to 2030 for the following
6.3.1. CT scan
6.3.1.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD million)
6.3.2. Magnetic resonance imaging (MRI)
6.3.2.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
6.3.3. X-Rays
6.3.3.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
6.3.4. Ultrasound
6.3.4.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
6.3.5. Nuclear imaging
6.3.5.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
Chapter 7. U.S. Artificial Intelligence in Medical Imaging Market: End-Use Estimates & Trend Analysis
7.1. End-Use Market Share, 2023 & 2030
7.2. U.S. Artificial Intelligence in Medical Imaging Market by End-Use Outlook
7.3. Market Size & Forecasts and Trend Analyses, 2018 to 2030 for the following
7.3.1. Hospitals
7.3.1.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD million)
7.3.2. Diagnostic Imaging Centers
7.3.2.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
7.3.3. Others
7.3.3.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million)
Chapter 8. Competitive Landscape
8.1. Recent Developments & Impact Analysis, By Key Market Participants
8.2. Company/Competition Categorization
8.3. Vendor Landscape
8.3.1. List of key distributors and channel partners
8.3.2. Key customers
8.3.3. Key companies heat map analysis, 2023
8.4. Company Profiles
8.4.1. GE HealthCare
8.4.1.1. Company overview
8.4.1.2. Financial performance
8.4.1.3. Product benchmarking
8.4.1.4. Strategic initiatives
8.4.2. Microsoft
8.4.2.1. Company overview
8.4.2.2. Financial performance
8.4.2.3. Product benchmarking
8.4.2.4. Strategic initiatives
8.4.3. Digital Diagnostics Inc.
8.4.3.1. Company overview
8.4.3.2. Financial performance
8.4.3.3. Product benchmarking
8.4.3.4. Strategic initiatives
8.4.4. TEMPUS
8.4.4.1. Company overview
8.4.4.2. Financial performance
8.4.4.3. Product benchmarking
8.4.4.4. Strategic initiatives
8.4.5. Butterfly Network, Inc.
8.4.5.1. Company overview
8.4.5.2. Financial performance
8.4.5.3. Product benchmarking
8.4.5.4. Strategic initiatives
8.4.6. Advanced Micro Devices, Inc.
8.4.6.1. Company overview
8.4.6.2. Financial performance
8.4.6.3. Product benchmarking
8.4.6.4. Strategic initiatives
8.4.7. HeartFlow, Inc.
8.4.7.1. Company overview
8.4.7.2. Financial performance
8.4.7.3. Product benchmarking
8.4.7.4. Strategic initiatives
8.4.8. Enlitic, Inc.
8.4.8.1. Company overview
8.4.8.2. Financial performance
8.4.8.3. Product benchmarking
8.4.8.4. Strategic initiatives
8.4.9. Canon Medical Systems USA, Inc.
8.4.9.1. Company overview
8.4.9.2. Financial performance
8.4.9.3. Product benchmarking
8.4.9.4. Strategic initiatives
8.4.10. Viz.ai, Inc.
8.4.10.1. Company overview
8.4.10.2. Financial performance
8.4.10.3. Product benchmarking
8.4.10.4. Strategic initiatives
8.4.11. EchoNous, Inc.
8.4.11.1. Company overview
8.4.11.2. Financial performance
8.4.11.3. Product benchmarking
8.4.11.4. Strategic initiatives
8.4.12. HeartVista Inc.
8.4.12.1. Company overview
8.4.12.2. Financial performance
8.4.12.3. Product benchmarking
8.4.12.4. Strategic initiatives
8.4.13. Exo Imaging, Inc
8.4.13.1. Company overview
8.4.13.2. Financial performance
8.4.13.3. Product benchmarking
8.4.13.4. Strategic initiatives
8.4.14. NANO-X IMAGING LTD
8.4.14.1. Company overview
8.4.14.2. Financial performance
8.4.14.3. Product benchmarking
8.4.14.4. Strategic initiatives

 

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