サマリー

主な調査結果
インドのヘルスケアにおける人工知能（AI）市場は、予測期間2024～2032年の間に年平均成長率37.86％で成長すると予測される。AI導入を支える大量の医療データ、AI・機械学習スタートアップ企業の増加、臨床意思決定のための検査における個別化医療の出現、AIによるリアルタイムモニタリングシステムの構築など、いくつかの要因が市場成長を促進している。
市場インサイト
インドのヘルスケアにおける人工知能（AI）市場では、ヘルスケアプロバイダーがAI技術の主要ユーザーとして中心的な役割を果たしている。AIツールの採用は、診断の改善や個別化された治療計画のためにテクノロジーを利用する、医療行為の根本的な進歩を意味する。AIは医療従事者の意思決定プロセスに不可欠な要素となり、患者のケアと転帰を最適化する。医療提供者によるAIの広範な採用は、医療行為を進歩させるための独創的なソリューションの統合に対する市場の献身を示すものである。
同時に、創薬におけるAIアプリケーションの需要も明らかに急増しており、AIが製薬研究に革命をもたらす可能性を認識していることが浮き彫りになっている。AIの統合は、潜在的な候補物質の迅速な特定、分子構造の最適化、有効性の予測によって創薬プロセスを加速する。創薬におけるAIの需要の高まりは、医薬品イノベーションにおける効率的で的を絞った進歩に市場が戦略的に焦点を当てていることを反映している。
さらに、AIに依存する医療提供者と創薬におけるAI需要の高まりの融合は、インドのヘルスケアにおける人工知能（AI）市場における包括的な革新を示すものである。臨床の実践を洗練させるだけでなく、この連携は医薬品の研究開発における大きな進歩を推進する可能性を秘めています。医療提供と創薬におけるAIの二重の役割により、AIはインドの医療制度という進化し続ける領域における進歩の極めて重要な推進力として浮上している。
競争に関する洞察
インドのヘルスケア分野における人工知能（AI）市場の主要企業には、NVIDIA Corporation、Google、IBM Corporation、Intel Corporation、Microsoft Corporationなどがあります。
弊社のレポート提供内容は以下の通りです：
- 市場全体の主要調査結果を探る
- 市場ダイナミクスの戦略的内訳（促進要因、抑制要因、機会、課題）
- 全セグメント、サブセグメント、地域の3年間の過去データとともに、最低9年間の市場予測
- 市場セグメンテーション：主要セグメントの徹底的な評価と市場予測
- 地域別分析：言及された地域と国レベルのセグメントを市場シェアとともに評価
- 主要分析：ポーターのファイブフォース分析、ベンダーランドスケープ、オポチュニティマトリックス、主要購買基準など。
- 競争環境は、要因、市場シェアなどに基づく主要企業の理論的説明である。
- 企業プロファイリング：詳細な会社概要、提供する製品・サービス、SCOT分析、最近の戦略的展開など

ページTOPに戻る

目次

TABLE OF CONTENTS
1. RESEARCH SCOPE & METHODOLOGY
1.1. STUDY OBJECTIVES
1.2. METHODOLOGY
1.3. ASSUMPTIONS & LIMITATIONS
2. EXECUTIVE SUMMARY
2.1. MARKET SIZE & ESTIMATES
2.2. COUNTRY SNAPSHOT
2.3. COUNTRY ANALYSIS
2.4. SCOPE OF STUDY
2.5. CRISIS SCENARIO ANALYSIS
2.6. MAJOR MARKET FINDINGS
2.6.1. SOFTWARE OFFERING IS LEADING THE ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET, DRIVING INNOVATION AND EFFICIENCY
2.6.2. NATURAL LANGUAGE PROCESSING DOMINATING ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE TECHNOLOGY
2.6.3. HEALTHCARE PROVIDERS ARE THE MAJOR USERS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE
2.6.4. DOSAGE ERROR REDUCTION IS THE FASTEST-GROWING APPLICATION
3. MARKET DYNAMICS
3.1. KEY DRIVERS
3.1.1. LARGE VOLUMES OF HEALTHCARE DATA SUPPORTING THE ADOPTION OF AI
3.1.2. GROWING NUMBER OF AI AND MACHINE LEARNING START-UPS
3.1.3. EMERGENCE OF PERSONALIZED MEDICINE IN TESTS FOR CLINICAL DECISION-MAKING
3.1.4. AI CREATING A REAL-TIME MONITORING SYSTEM
3.2. KEY RESTRAINTS
3.2.1. CHALLENGES IN MAINTAINING DATA SECURITY
3.2.2. COST CONSTRAINTS AND LOW RETURN ON INVESTMENT (ROI)
4. KEY ANALYTICS
4.1. KEY MARKET TRENDS
4.1.1. WIDENING APPLICATIONS OF AI IN THE HEALTHCARE INDUSTRY
4.1.2. INCREASING DEMAND FOR AI IN DRUG DISCOVERY
4.1.3. HIGH EMPHASIS ON THE DEVELOPMENT OF PRECISION MEDICINE AND PERSONALIZED DRUGS
4.1.4. INCREASING USE OF AI IN GENETICS
4.1.5. AI CREATING A REAL-TIME MONITORING SYSTEM
4.2. PESTLE ANALYSIS
4.2.1. POLITICAL
4.2.2. ECONOMICAL
4.2.3. SOCIAL
4.2.4. TECHNOLOGICAL
4.2.5. LEGAL
4.2.6. ENVIRONMENTAL
4.3. PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS
4.3.1. BUYERS POWER
4.3.2. SUPPLIERS POWER
4.3.3. SUBSTITUTION
4.3.4. NEW ENTRANTS
4.3.5. INDUSTRY RIVALRY
4.4. VALUE CHAIN ANALYSIS
4.4.1. DATA WAREHOUSE
4.4.2. ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) ANALYSIS
4.4.3. SOFTWARE DEVELOPMENT
4.5. KEY BUYING CRITERIA
4.5.1. APPLICATION
4.5.2. TECHNOLOGY
4.5.3. INTEGRATION WITH EXISTING INFRASTRUCTURE
5. MARKET BY OFFERING
5.1. SOFTWARE
5.1.1. MARKET FORECAST FIGURE
5.1.2. SEGMENT ANALYSIS
5.2. SERVICES
5.2.1. MARKET FORECAST FIGURE
5.2.2. SEGMENT ANALYSIS
5.3. HARDWARE
5.3.1. MARKET FORECAST FIGURE
5.3.2. SEGMENT ANALYSIS
6. MARKET BY TECHNOLOGY
6.1. NATURAL LANGUAGE PROCESSING
6.1.1. MARKET FORECAST FIGURE
6.1.2. SEGMENT ANALYSIS
6.2. QUERYING METHOD
6.2.1. MARKET FORECAST FIGURE
6.2.2. SEGMENT ANALYSIS
6.3. CONTEXT AWARE PROCESSING
6.3.1. MARKET FORECAST FIGURE
6.3.2. SEGMENT ANALYSIS
6.4. DEEP LEARNING
6.4.1. MARKET FORECAST FIGURE
6.4.2. SEGMENT ANALYSIS
7. MARKET BY END-USER
7.1. HEALTHCARE PROVIDERS
7.1.1. MARKET FORECAST FIGURE
7.1.2. SEGMENT ANALYSIS
7.2. PHARMACEUTICAL AND BIOTECHNOLOGY COMPANIES
7.2.1. MARKET FORECAST FIGURE
7.2.2. SEGMENT ANALYSIS
7.3. PAYERS
7.3.1. MARKET FORECAST FIGURE
7.3.2. SEGMENT ANALYSIS
7.4. ACOS AND MCOS
7.4.1. MARKET FORECAST FIGURE
7.4.2. SEGMENT ANALYSIS
7.5. PATIENTS
7.5.1. MARKET FORECAST FIGURE
7.5.2. SEGMENT ANALYSIS
8. MARKET BY APPLICATION
8.1. ROBOT-ASSISTED SURGERY
8.1.1. MARKET FORECAST FIGURE
8.1.2. SEGMENT ANALYSIS
8.2. VIRTUAL NURSING ASSISTANT
8.2.1. MARKET FORECAST FIGURE
8.2.2. SEGMENT ANALYSIS
8.3. ADMINISTRATIVE WORKFLOW ASSISTANCE
8.3.1. MARKET FORECAST FIGURE
8.3.2. SEGMENT ANALYSIS
8.4. FRAUD DETECTION
8.4.1. MARKET FORECAST FIGURE
8.4.2. SEGMENT ANALYSIS
8.5. DOSAGE ERROR REDUCTION
8.5.1. MARKET FORECAST FIGURE
8.5.2. SEGMENT ANALYSIS
8.6. CLINICAL TRIAL PARTICIPANT IDENTIFIER
8.6.1. MARKET FORECAST FIGURE
8.6.2. SEGMENT ANALYSIS
8.7. PRELIMINARY DIAGNOSIS
8.7.1. MARKET FORECAST FIGURE
8.7.2. SEGMENT ANALYSIS
8.8. OTHER APPLICATIONS
8.8.1. MARKET FORECAST FIGURE
8.8.2. SEGMENT ANALYSIS
9. COMPETITIVE LANDSCAPE
9.1. KEY STRATEGIC DEVELOPMENTS
9.1.1. MERGERS & ACQUISITIONS
9.1.2. PRODUCT LAUNCHES & DEVELOPMENTS
9.1.3. PARTNERSHIPS & AGREEMENTS
9.2. COMPANY PROFILES
9.2.1. GE HEALTHCARE
9.2.1.1. COMPANY OVERVIEW
9.2.1.2. PRODUCT LIST
9.2.1.3. STRENGTHS & CHALLENGES
9.2.2. GOOGLE
9.2.2.1. COMPANY OVERVIEW
9.2.2.2. PRODUCT LIST
9.2.2.3. STRENGTHS & CHALLENGES
9.2.3. IBM CORPORATION
9.2.3.1. COMPANY OVERVIEW
9.2.3.2. PRODUCT LIST
9.2.3.3. STRENGTHS & CHALLENGES
9.2.4. INTEL CORPORATION
9.2.4.1. COMPANY OVERVIEW
9.2.4.2. PRODUCT LIST
9.2.4.3. STRENGTHS & CHALLENGES
9.2.5. MEDTRONIC PLC
9.2.5.1. COMPANY OVERVIEW
9.2.5.2. PRODUCT LIST
9.2.5.3. STRENGTHS & CHALLENGES
9.2.6. MICROSOFT CORPORATION
9.2.6.1. COMPANY OVERVIEW
9.2.6.2. PRODUCT LIST
9.2.6.3. STRENGTHS & CHALLENGES
9.2.7. NVIDIA CORPORATION
9.2.7.1. COMPANY OVERVIEW
9.2.7.2. PRODUCT LIST
9.2.7.3. STRENGTHS & CHALLENGES
9.2.8. STRYKER CORPORATION
9.2.8.1. COMPANY OVERVIEW
9.2.8.2. PRODUCT LIST
9.2.8.3. STRENGTHS & CHALLENGES
9.2.9. SIEMENS HEALTHINEERS
9.2.9.1. COMPANY OVERVIEW
9.2.9.2. PRODUCT LIST
9.2.9.3. STRENGTHS & CHALLENGES