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ヘルスケアにおける人工知能（AI）市場：提供（統合）、機能（診断、ゲノム、精密医療、放射線、免疫療法、薬局、サプライチェーン）、用途（臨床）、エンドユーザー（病院）、地域別-2030年までの世界予測Artificial Intelligence (AI) in Healthcare Market by Offering (Integrated), Function (Diagnosis, Genomic, Precision Medicine, Radiation, Immunotherapy, Pharmacy, Supply Chain), Application (Clinical), End User (Hospitals), Region- Global Forecast to 2030 世界のヘルスケアにおける人工知能（AI）市場は、予測期間中の年平均成長率49.1%で、2024年の149億2000万米ドルから2030年には1641億6000万米ドルに達すると予測される。官民組織による投資・資金調達の増加、医... もっと見る
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サマリー世界のヘルスケアにおける人工知能（AI）市場は、予測期間中の年平均成長率49.1%で、2024年の149億2000万米ドルから2030年には1641億6000万米ドルに達すると予測される。官民組織による投資・資金調達の増加、医療業界におけるAIの急速な普及、人間を意識したAIシステムの開発に注目が集まっていることから、市場の成長が見込まれている。さらに、医療従事者と患者数の比率が不均衡であるため、より充実したサービスに対する需要が高まっていることも、同市場の成長をもたらしている。しかし、ITインフラが不十分であること、新興国ではAIベースのヘルスケアソリューションの導入に消極的であることなどが、市場成長の課題となると予想される要因の一部である。"クラウドベースのセグメントが、予測期間中、展開別に最も高い成長を記録すると予想される" ヘルスケアソフトウェアにおける人工知能（AI）セグメントは、オンプレミス、クラウドベース、ハイブリッドモデルに区分される。2023年には、クラウドベースのセグメントが予測期間中に最も高い成長を記録すると予測されている。クラウド・セグメントの成長は、様々なサイロからのデータのシームレスな統合、遠隔地からの無制限のユーザー・アクセス、低いメンテナンス・コスト、高いセキュリティ、プライバシー、容易なアクセス性、ハードウェアへの先行投資が不要、極めて高い容量の柔軟性と最適化されたリソース利用など、このモデルが提供する多くの利点に起因している。さらに、遠隔医療サービスや遠隔医療ソリューションに対する需要の高まりが、画像処理ツールへの簡単なアクセスや医療従事者間でのデータ共有を容易にするクラウド技術の採用を加速し、このセグメントの成長にさらに貢献している。 "2023年の医療機関向け人工知能（AI）市場では、病院・診療所がエンドユーザー別市場を独占" 病院＆診療所、外来手術センター、在宅医療機関＆福祉施設、診断＆画像診断センター、薬局、その他の医療提供者が、ヘルスケアにおける人工知能（AI）市場のエンドユーザーにおける医療提供者セグメントを構成している。2023年、病院＆クリニックは、エンドユーザー別ヘルスケアにおける人工知能（AI）市場で大きなシェアを占めている。このセグメントが突出した地位を占めているのは、個別化医療の推進、正確な診断と手術計画の需要、低侵襲手術の増加、既存システムとの相互運用性の必要性によるものである。臨床意思決定支援システム、患者転帰の予測分析、自動化された管理ワークフローなどのAIアプリケーションは、労働力不足や患者数の増加といった重大な課題に対処する。さらに、医療用画像の進歩、EHRシステムとの統合、AI主導の医療変革に対する政府の支援は、採用をさらに後押しする。 "アジア太平洋地域は予測期間中に最も高い市場成長を記録すると予想される" ヘルスケアにおける人工知能（AI）市場は、北米、欧州、アジア太平洋地域、中南米、中東・アフリカに二分される。アジア太平洋地域は予測期間中に最も高い成長を記録すると予想されている。同地域の高成長の背景には、同地域における大規模かつ増加する患者人口の存在、革新的な治療に対するニーズの高まり、医療におけるビッグデータの出現、HCITインフラへの支出の増加、および同地域の新興国に対する様々な市場プレイヤーの焦点のシフトがある。また、医療業界全体でデジタル技術を駆使したソリューションの導入を促進する政府の取り組みや、ワークフロー全体で高度な技術を統合することへの注目も成長に寄与している。 主要参入企業の内訳は以下の通り： - 企業タイプ別 - ティア1：32%、ティア2：44%、ティア3：24 - 役職別 - 取締役30％、マネージャー34%、その他36% - 地域別 - 北米：40%、欧州：28%、アジア太平洋地域：20%、中南米：7%、中東・アフリカ：5 レポート掲載企業一覧 o Koninklijke Philips N.V.（オランダ） マイクロソフト（米国） o Siemens Healthineers AG （ドイツ） o エヌビディア・コーポレーション（米国） o Epic Systems Corporation（米国） o GEヘルスケア（米国） o メドトロニック（米国） o オラクル（米国） o チェンジ・ヘルスケア（米国） o Veradigm LLC（米国） o メラティブ（IBM）（米国） o グーグル（米国） o コグニザント（米国） o ジョンソンズ＆ジョンソンズ（米国） o アマゾンウェブサービス（米国） o SOPHiA GENETICS（米国） o リベリアン・テクノロジーズ（米国） o テラレコン（ConcertAI）（米国） o 3M（米国） o Tempus（米国） o Viz.ai（米国） o リカージョン（米国） o Qure.ai（インド） o Atomwise Inc. o Entilic（米国） o Personify Health（米国） 調査範囲 当レポートでは、ヘルスケアにおける人工知能（AI）市場を分析し、提供、ソリューションタイプ、画像モダリティ、アプリケーション、エンドユーザー、地域に基づいて、様々な市場セグメントの市場規模や今後の成長可能性を推定することを目的としています。また、市場成長に影響を与える要因（促進要因、機会、課題など）を分析しています。ステークホルダーにとっての市場の機会と課題を評価しています。また、ミクロ市場の成長動向、展望、ヘルスケアにおける人工知能（AI）市場全体への貢献についても調査しています。レポートでは、主要5地域に関して市場セグメントの収益を予測しています。また、同市場で事業を展開する主要企業の競合分析も行っており、企業プロフィール、製品提供、最近の開発状況、主要市場戦略などを掲載しています。 レポート購入の理由 本レポートは、既存企業だけでなく、新規参入企業や小規模企業にとっても、市場の動向を把握する上で有益であり、ひいては市場シェアを拡大する上で役立つものと思われる。本レポートを購入された企業は、以下の戦略の1つまたは組み合わせを使用して、市場での地位を強化することができます。 本レポートは以下の洞察を提供します： - 主な促進要因（デジタル技術の急速な導入によるデータ量と複雑性の急激な増加、慢性疾患の増加による医療サービス提供者への大きなコスト圧力、医療分野におけるAIの急速な普及、改良された医療サービスへのニーズの高まり）、阻害要因（医療従事者のAIベースの技術導入への消極的姿勢、AI搭載ソリューションを扱う熟練したAI専門家の不足、ALおよびML技術のための標準化された枠組みの欠如）の分析、機会（高齢者ケアにおけるAI搭載ソリューションの利用の増加、人間を意識したAIシステムの開発への注目の高まり、製薬業界における技術利用の高まり、ヘルスケア企業とAI技術プロバイダー間の戦略的提携や協業）、課題（質の高いヘルスケアデータの不足による不正確な予測、データプライバシーに関する懸念、異なるベンダーが提供するAIソリューション間の相互運用性の欠如）は、ヘルスケアにおける人工知能（AI）市場の成長に寄与する要因である。 - 製品開発/イノベーション：ヘルスケアにおける人工知能（AI）市場における今後の動向、研究開発活動、新しいソフトウェアの発売に関する詳細な洞察。 - 市場開発：有利な新興市場、ソリューションのタイプ、コンポーネント、展開モデル、産業、地域に関する包括的な情報。 - 市場の多様化：ヘルスケアにおける人工知能（AI）市場におけるソフトウェアポートフォリオ、成長地域、最近の開発、投資に関する詳細な情報。 - 競合評価：Koninklijke Philips N.V.（オランダ）、Microsoft（米国）、Siemens Healthineers AG（ドイツ）、NVIDIA Corporation（米国）、Epic Systems Corporation（米国）など、世界のヘルスケアにおける人工知能（AI）市場における主要企業の市場シェア、成長戦略、製品提供、企業評価象限、能力などを詳細に評価。 目次1 はじめに 571.1 調査目的 1.2 市場の定義 57 1.3 調査範囲 58 1.3.1 対象市場と地域範囲 58 1.3.2 対象範囲と除外項目 59 1.3.3 考慮した年数 62 1.4 考慮した通貨 63 1.5 利害関係者 63 1.6 変更点のまとめ 64 2 調査方法 65 2.1 調査データ 2.1.1 二次データ 2.1.1.1 二次資料からの主要データ 67 2.1.2 主要データ 2.1.2.1 主要業界インサイト 69 2.2 市場規模の推定 70 2.3 市場の内訳と三角測量 75 2.4 市場シェアの推定 2.5 調査の前提 2.6 制限事項 2.6.1 方法論に関する限界 2.6.2 範囲に関する限界 2.7 リスク評価 3 エグゼクティブ・サマリー 4 プレミアムインサイト 4.1 ヘルスケアにおけるAI市場の概要 85 4.2 アジア太平洋地域：ヘルスケアにおけるAI：サービス別、国別（2024年） 86 4.3 AIヘルスケア市場：地理的成長機会 87 4.4 ヘルスケアAI市場：地域ミックス（2022-2030年） 87 4.5 ヘルスケアにおけるAI：先進国vs.新興市場 88 5 市場の概要 89 5.1 はじめに 5.2 市場のダイナミクス 5.2.1 推進要因 91 5.2.1.1 早期発見・診断ニーズの高まり 91 5.2.1.2 デジタル技術の急速な導入によるデータ量の急激な増大と複雑化 91 5.2.1.3 慢性疾患の蔓延に伴う医療サービス提供者への大幅なコスト圧力 92 5.2.1.4 ヘルスケア分野におけるAIの急速な普及 92 5.2.1.5 即効性のある医療サービスへのニーズの高まり 93 5.2.2 阻害要因 93 5.2.2.1 医療従事者のAIベースの技術導入への消極性 93 5.2.2.2 AIを活用したソリューションを扱う熟練したAI専門家の不足 94 5.2.2.3 ALとML技術のための標準化されたフレームワークの欠如 95 5.2.3 機会 95 5.2.3.1 高齢者介護におけるAIソリューションの利用の増加 95 5.2.3.2 人間を意識したAIシステム開発への注目の高まり 95 5.2.3.3 ヘルスケア企業とAI技術プロバイダーとの戦略的提携・協力関係 96 5.2.4 課題 98 5.2.4.1 高品質なヘルスケアデータの不足による不正確な予測 98 5.2.4.2 データプライバシーに関する懸念 98 5.2.4.3 異なるベンダーが提供するAIソリューション間の相互運用性の欠如 100 5.3 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱 101 5.4 テクノロジー分析 101 5.4.1 主要テクノロジー 101 5.4.1.1 機械学習（ML）とディープラーニング 101 5.4.1.2 自然言語処理（NLP） 102 5.4.1.3 コンピュータビジョン（CV） 102 5.4.2 補足技術 102 5.4.2.1 クラウドコンピューティング 102 5.4.2.2 デジタルツイン 103 5.4.2.3 ロボットによるプロセス自動化（RPA） 103 5.4.3 隣接技術 103 5.4.3.1 ブロックチェーン 103 5.4.3.2 拡張現実と仮想現実（AR/VR） 103 5.4.3.3 モノのインターネット（IoT） 104 5.5 業界動向 104 5.5.1 個別化医療へのシフト 104 5.5.2 診断と画像診断におけるAI 104 5.6 価格分析 105 5.6.1 医療ソフトウェアにおけるAIの展開モデル別指標価格（定性） 106 5.6.2 指標価格の傾向（地域別） 106 5.7 バリューチェーン分析 107 5.8 エコシステム分析 109 5.9 特許分析 111 5.10 主要会議・イベント（2024-2025年） 115 5.11 ケーススタディ分析 118 5.11.1 バイオビート社はCovid-19の最盛期に在宅患者遠隔モニタリングキットを発売した 118 5.11.2 マイクロソフトはクリーブランド・クリニックと協力し、ICU治療中の潜在的なアトリスク患者を特定するために予測分析と高度分析を適用した 119 5.11.3 Tgen社がIntel CorporationおよびDell Technologiesと協業し、医師や研究者を支援し、低コストで診断と治療を加速 119 5.11.4 GEヘルスケアは医療画像データを使用してワークフロー処理時間を短縮し、患者の転帰を改善した 120 5.12 規制の状況 120 5.12.1 規制機関、政府機関、その他の組織 121 5.12.2 規制の枠組み 123 5.12.2.1 北米 123 5.12.2.2 欧州 125 5.12.2.3 アジア太平洋 125 5.12.2.4 中東・アフリカ 126 5.12.2.5 ラテンアメリカ 127 5.13 ポーターの5つの力分析 127 5.13.1 新規参入の脅威 128 5.13.2 代替品の脅威 129 5.13.3 供給者の交渉力 129 5.13.4 買い手の交渉力 129 5.13.5 競争上のライバルの激しさ 129 5.14 主要ステークホルダーと購買基準 130 5.14.1 購買プロセスにおける主要ステークホルダー 130 5.14.2 購入基準 131 5.15 エンドユーザー分析 132 5.15.1 満たされていないニーズ 132 5.15.2 エンドユーザーの期待 133 5.16 医療分野におけるAIビジネスモデル 134 5.16.1 Saas（Software-as-a-Service）モデル 134 5.16.2 ライセンスモデル 134 5.16.3 収益分配／アウトカムベースモデル 134 5.16.4 フリーミアムモデル 134 5.16.5 AIAS（アイ・アズ・ア・サービス）モデル 135 5.16.6 パートナーシップ／レベニューシェアモデル 135 5.16.7 ハイブリッド・モデル 135 5.16.8 ペイ・パー・ユース・モデル 135 5.17 投資と資金調達のシナリオ 135 5.18 ジェネレーティブAIがヘルスケアAI市場に与える影響 136 5.18.1 はじめに 136 5.18.2 ヘルスケアにおけるジェネレーティブAIの市場ポテンシャル 136 5.18.2.1 ジェネレーティブAIの主なユースケース 137 5.18.3 AI／ジェネレーティブAIの導入事例 138 5.18.3.1 ジェネレーティブAIを活用したエカケアによる健康アウトカムの改善 138 5.18.4 相互接続と隣接エコシステム 139 5.18.4.1 医療ITにおけるAI 139 5.18.4.2 医療診断におけるAI 140 5.18.4.3 腫瘍学におけるAI 140 5.18.4.4 臨床試験におけるAI 141 5.18.4.5 創薬におけるAI 141 5.18.5 ユーザーの準備と影響評価 141 5.18.5.1 ユーザーの準備 141 5.18.5.1.1 医療提供者 141 5.18.5.1.2 医療費支払者 142 5.18.5.1.3 患者 142 5.18.5.2 影響評価 143 5.18.5.2.1 ユーザーA：医療提供者 143 5.18.5.2.1.1 実施 143 5.18.5.2.1.2 影響 143 5.18.5.2.2 ユーザーB：医療費支払者 143 5.18.5.2.2.1 実施 143 5.18.5.2.2.2 影響 143 5.18.5.2.3 ユーザーC：患者 144 5.18.5.2.3.1 実施 144 5.18.5.2.3.2 影響 144 6 ヘルスケアにおけるAI市場（サービス別） 145 6.1 導入 146 6.2 統合ソリューション 146 6.2.1 労働力の課題とコスト圧力の高まりが採用を促進 146 6.3 ニッチ／ポイント・ソリューション 147 6.3.1 医療の精密ケアと効率化を変革する標的AIソリューションが市場を押し上げる 147 6.4 AIテクノロジー 148 6.4.1 正確性、効率性、イノベーションを促進するAI中核技術の能力が市場成長を支える 148 6.5 サービス 149 6.5.1 非臨床医療業務を強化するニーズが市場成長を加速 149 7 ヘルスケアにおけるAI市場、機能別 151 7.1 導入 152 7.2 診断と早期発見 152 7.2.1 事前スクリーニング 154 7.2.1.1 事前スクリーニングに伴う早期発見、転帰の改善、費用対効果の高い治療が市場を押し上げる 154 7.2.2 IVD 154 7.2.2.1 IVD市場：技術別 155 7.2.2.1.1 免疫測定法 156 7.2.2.1.1.1 個別化治療への関心の高まりが市場を牽引 156 7.2.2.1.2 臨床化学 156 7.2.2.1.2.1 精密医療と効率的な医療システムへの需要の増加が市場を牽引 156 7.2.2.1.3 分子診断薬 157 7.2.2.1.3.1 疾患発見の改善、個別化治療、転帰の向上が成長を促進する 157 7.2.2.2 IVD市場アプリケーション別 158 7.2.2.2.1 画像解析と解釈 158 7.2.2.2.1.1 診断精度の向上、検出の迅速化、患者の転帰改善などの利点が成長を支える 158 7.2.2.2.2 バイオマーカー探索・分析 159 7.2.2.2.2.1 AIに基づくバイオマーカー発見能力により、疾病の発見、予後、個別化治療が促進される 159 7.2.2.2.3 その他のIVDアプリケーション 160 7.2.3 画像診断 160 7.2.3.1 画像診断市場：用途別 161 7.2.3.1.1 疾患解釈・レポート分析 162 7.2.3.1.1.1 診断、治療、転帰を加速するAI主導の疾病解釈能力が成長を促進する 162 7.2.3.1.2 画像キャプション＆アノテーション 162 7.2.3.1.2.1 画像キャプション＆アノテーションによる診断精度、効率性、一貫性の向上が市場を押し上げる 162 7.2.3.1.3 画像再構成 163 7.2.3.1.3.1 医療における診断精度、効率、画質の向上が市場を牽引 163 7.2.3.1.4 その他の画像診断アプリケーション 164 7.2.3.2 画像診断市場：モダリティ別 164 7.2.3.2.1 磁気共鳴イメージング（MRI） 165 7.2.3.2.1.1 技術進歩の高まりがMRIにおけるAI採用を促進 165 7.2.3.2.2 コンピュータ断層撮影（CT） 166 7.2.3.2.2.1 AIソリューションに対応した心臓CT機器の利用可能性の増加が市場を牽引 166 7.2.3.2.3 X線画像診断 167 7.2.3.2.3.1 主要企業によるX線画像診断の革新的AIソリューションが市場を牽引 167 7.2.3.2.4 超音波 168 7.2.3.2.4.1 卵巣がんの有病率増加が市場を牽引 168 7.2.3.2.5 核医学イメージング（PET＆SPECT） 169 7.2.3.2.5.1 PETとSPECTが代謝プロセスの可視化に果たす重要な役割が成長に寄与 169 7.2.3.2.6 その他の画像診断モダリティ 169 7.2.4 リスク評価と患者層別化 170 7.2.4.1 AIを活用したリスク評価と患者層別化により、医療効率、アウトカム、個別化医療が向上 170 7.2.5 薬物アレルギー警告 171 7.2.5.1 AIを活用した薬物アレルギー警告機能により、医療における正確性、患者の安全性、個別化ケアが向上し、市場を押し上げる 171 7.2.6 その他の診断・早期発見機能 172 7.3 治療計画と個別化 173 7.3.1 個別化された治療計画 174 7.3.1.1 精密医療とゲノム解析 175 7.3.1.1.1 正確な疾患予測や予後改善などの利点が需要を促進する 175 7.3.1.2 治療反応予測モデル 176 7.3.1.2.1 治療法を個別化し、転帰を改善し、副作用を最小化する能力が成長を促進する 176 7.3.1.3 治療推奨システム 177 7.3.1.3.1 治療推奨システムに伴う医療提供の最適化が成長を支える 177 7.3.2 薬物療法 178 7.3.2.1 薬物反応予測 179 7.3.2.1.1 副作用を最小化するための薬剤反応予測の利用拡大が成長を後押し 179 7.3.2.2 投与と投与 179 7.3.2.2.1 有効性と治療成績の向上が普及を促進する 179 7.3.2.3 その他の薬理療法機能 180 7.3.3 外科療法 181 7.3.3.1 術前画像診断と3Dモデリング 182 7.3.3.1.1 手術計画と精度の向上が市場を促進する 182 7.3.3.2 術中ガイダンスとロボット工学 182 7.3.3.2.1 回復時間の短縮が普及を後押しする 182 7.3.3.3 術後分析と回復 183 7.3.3.3.1 合併症の減少が市場を牽引する 183 7.3.4 放射線治療 184 7.3.4.1 動きの同期化と自動輪郭形成 185 7.3.4.1.1 運動同期と自動輪郭形成による放射線治療の最適化が市場を押し上げる 185 7.3.4.2 リアルタイム適応治療提供 186 7.3.4.2.1 副作用の低減が需要を促進する 186 7.3.4.3 反応評価と品質保証 186 7.3.4.3.1 反応評価と品質保証を強化するAIの能力が成長を促進する 186 7.3.4.4 その他の放射線治療機能 187 7.3.5 行動療法と心理療法 188 7.3.5.1 バーチャルカウンセリング＆チャットボット 189 7.3.5.1.1 患者と遠隔で関わる機能が市場の需要を促進 189 7.3.5.2 経過モニタリングとフィードバック 189 7.3.5.2.1 スマートウェアラブルやモバイルヘルスアプリの利用増加が市場を牽引 189 7.3.5.3 フォローアップと長期サポート 190 7.3.5.3.1 遠隔医療プラットフォームの普及が市場の需要を促進する 190 7.3.6 免疫療法 191 7.3.6.1 リアルタイムの患者データモニタリング 192 7.3.6.1.1 情報に基づいた意思決定を行うためのリアルタイムデータ分析の必要性が市場成長を促進 192 7.3.6.2 反応と副作用の予測 193 7.3.6.2.1 治療における試行錯誤を減らす能力が市場成長を促進する 193 7.3.6.3 再発予測・長期管理 193 7.3.6.3.1 長期的ケアに対する積極的アプローチの必要性が市場成長を促進する 193 7.3.7 その他の治療計画・個別化機能 194 7.4 患者エンゲージメントと遠隔モニタリング 195 7.4.1 症状管理とバーチャルアシスタンス 196 7.4.1.1 慢性疾患の蔓延が市場成長を促進する 196 7.4.2 遠隔医療と遠隔患者モニタリング 197 7.4.2.1 患者を遠隔でモニタリング・評価する能力が市場需要を押し上げる 197 7.4.3 医療支援ロボット 197 7.4.3.1 ロボット工学と人工知能（AI）の進歩が市場需要を押し上げる 197 7.4.4 投薬リマインダー 198 7.4.4.1 スマートフォンアプリケーションとIoTデバイスの採用増加で市場需要が急増 198 7.4.5 患者教育とエンパワーメント 199 7.4.5.1 治療アドヒアランスの向上と自己管理強化の必要性が市場成長を促進する 199 7.4.6 その他の患者エンゲージメント＆遠隔モニタリング機能 200 7.5 治療後のサーベイランスとサバイバーシップケア 201 7.5.1 再発モニタリング 202 7.5.1.1 癌の再発予測の必要性が市場を牽引する 202 7.5.2 長期転帰予測 202 7.5.2.1 長期的な健康転帰を予測し、患者のケアを強化する能力が市場を牽引する 202 7.5.3 メンタルヘルス＆サポートシステム 203 7.5.3.1 患者の精神的負担への対処を支援するニーズが市場を牽引する 203 7.6 薬局管理 204 7.6.1 EPR処方 205 7.6.1.1 処方の安全性と効率性の向上が市場を牽引する 205 7.6.2 薬剤管理 205 7.6.2.1 患者データ分析による副作用予測能力が市場を牽引する 205 7.6.3 薬局監査・分析 206 7.6.3.1 効果的・効率的な薬局運営が市場を牽引する 206 7.6.4 その他の薬局管理機能 207 7.7 データ管理・分析 208 7.7.1 医療機関が情報に基づいた意思決定を行うためのデータ管理・分析機能が市場を押し上げる 208 7.8 管理業務 208 7.8.1 患者登録とスケジューリング 210 7.8.1.1 患者登録プロセスの最適化が市場を牽引 210 7.8.2 患者の適格性と承認 211 7.8.2.1 管理負担の軽減が市場を牽引する 211 7.8.3 請求・クレーム管理 212 7.8.3.1 請求プロセスの正確性、効率性、透明性が市場を牽引する 212 7.8.4 労働力管理 213 7.8.4.1 効果的な人員管理が市場を牽引する 213 7.8.5 サプライチェーンと在庫管理 214 7.8.5.1 市場牽引のためのより良い調達決定能力 214 7.8.6 コンプライアンスと文書化 215 7.8.6.1 市場を牽引する手作業による事務処理とミスの削減ニーズ 215 7.8.7 医療ワークフロー管理 216 7.8.7.1 医療施設内のプロセスの最適化と自動化が市場を牽引 216 7.8.8 資産管理 217 7.8.8.1 リソースの使用と割り当てを最適化する能力が市場を牽引 217 7.8.9 顧客関係管理 218 7.8.9.1 AI主導のCRMシステムによる患者エンゲージメントとリテンションの強化が市場を押し上げる 218 7.8.10 不正検知とリスク管理 219 7.8.10.1 医療システムのセキュリティ強化ニーズが市場需要を牽引 219 7.8.11 サイバーセキュリティ 220 7.8.11.1 AIを活用した脅威検知とリスク管理による医療サイバーセキュリティの強化が成長を促進 220 7.8.12 その他の管理機能 221 8 ヘルスケアにおけるAI市場（用途別） 222 8.1 はじめに 223 8.2 臨床応用 223 8.2.1 診断、治療、患者ケアを改善するAIの能力が市場成長を促進する 223 8.3 非臨床用途 225 8.3.1 管理負担を軽減し、より良い資源配分を可能にするAIの能力が成長を促進する 225 9 医療分野におけるAI市場：展開モデル別 227 9.1 導入 228 9.2 オンプレミスモデル 228 9.2.1 データセキュリティとコンプライアンスの強化がオンプレミス型AIモデルの採用を促進 228 9.3 クラウドベースのモデル 229 9.3.1 クラウドベースのAIプラットフォームによる拡張性と自動化が、世界の医療提供体制を再構築する 229 9.4 ハイブリッドモデル 231 9.4.1 多様なアプリケーションへの柔軟性がハイブリッドモデルの需要を高める 231 10 ヘルスケアにおける人工知能市場：ツール別 232 10.1 導入 233 10.2 機械学習 233 10.2.1 ディープラーニング 235 10.2.1.1 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） 237 10.2.1.1.1 先進的な医療画像と診断に対する需要の高まりが市場成長を牽引 237 10.2.1.2 リカレントニューラルネットワーク（RNN） 238 10.2.1.2.1 医療における予測分析を強化するRNNの能力が市場を押し上げる 238 10.2.1.3 生成敵対ネットワーク（GAN） 238 10.2.1.3.1 AI主導のヘルスケアにおけるデータ不足とプライバシーを変革する能力がGANの需要を促進 238 10.2.1.4 グラフニューラルネットワーク（GNN） 239 10.2.1.4.1 ヘルスケア分析における関係性の洞察を変革するGNNの能力が成長を促進 239 10.2.1.5 その他の深層学習ツール 240 10.2.2 教師付き学習 240 10.2.2.1 教師付き学習ツールの採用を支える、医療における精度と効率化の必要性 240 10.2.3 強化学習 241 10.2.3.1 リアルタイムかつ適応的なヘルスケアソリューションへの強化学習モデルの幅広い利用が市場成長を支える 241 10.2.4 教師なし学習 242 10.2.4.1 ヘルスケア分析のイノベーションを促進する教師なし学習の能力が市場を促進する 242 10.2.5 その他の機械学習ツール 243 10.3 自然言語処理（NLP） 244 10.3.1 センチメント分析 245 10.3.1.1 患者体験の向上と業務上の洞察がセンチメント分析の需要を促進 245 10.3.2 パターン・画像認識 246 10.3.2.1 パターン＆画像認識による臨床意思決定の精度向上が市場を後押し 246 10.3.3 自動コーディング 246 10.3.3.1 医療費請求の改善や管理効率の向上などの利点が市場を押し上げる 246 10.3.4 分類＆カテゴリー化 247 10.3.4.1 より良い結果を得るために医療データを整理する分類・カテゴリー化の能力が市場を促進する 247 10.3.5 テキスト分析 248 10.3.5.1 非構造化データを実用的なヘルスケアインサイトに変換する能力が成長を促進 248 10.3.6 音声認識 248 10.3.6.1 リアルタイムの文書化とアクセシビリティを高める音声認識の向上が需要を促進 248 10.4 コンテキスト対応コンピューティング 249 10.4.1 デバイスのコンテキスト 250 10.4.1.1 リアルタイムのモニタリングと意思決定が市場成長に寄与 250 10.4.2 ユーザーコンテキスト 251 10.4.2.1 個別化医療と適応型ワークフローが需要を牽引 251 10.4.3 物理的コンテキスト 252 10.4.3.1 物理的コンテキストに関連した位置情報サービスが需要を生む 252 10.5 ジェネレーティブAI 253 10.5.1 病気の進行を模倣するAIモデルの能力が市場を牽引 253 10.6 コンピュータビジョン 254 10.6.1 腫瘍などの異常を検出する能力が普及を促進する 254 10.7 画像解析 255 10.7.1 文書管理の合理化が市場を促進する 255 11 ヘルスケアにおけるAI市場（エンドユーザー別） 257 11.1 導入 258 11.2 医療機関 258 11.2.1 病院・診療所 261 11.2.1.1 医療の収益性向上ニーズの高まりが病院におけるAIベースのヘルスケアソリューションの利用を促進 261 11.2.2 外来医療センター 262 11.2.2.1 HCITソリューションとサービスに対する政府の支援規範とインセンティブが市場成長を促進 262 11.2.3 在宅医療機関・福祉施設 263 11.2.3.1 長期在宅ケアニーズの高まりが市場成長を牽引 263 11.2.4 診断センター・画像診断センター 264 11.2.4.1 様々な慢性疾患の負担増が市場成長を促進 264 11.2.5 薬局 266 11.2.5.1 ワークフロー改善とエラー削減のメリットが薬局におけるAIベースのヘルスケアソリューション採用を促進 266 11.2.6 その他の医療提供者 267 11.3 医療費支払者 267 11.3.1 公的支払者 268 11.3.1.1 成果に基づく支払いモデルの開発に注力し、支払者向けソリューションの需要を促進 268 11.3.2 民間支払者 269 11.3.2.1 業務効率の向上が民間支払機関の需要を押し上げる可能性 269 11.4 患者 270 11.4.1 チャットボットやバーチャルセラピストによるメンタルヘルス支援アプリ ケーションにおけるAI活用の増加が市場を押し上げる 270 11.5 その他のエンドユーザー 271 12 ヘルスケアにおけるAI市場、地域別 273 12.1 はじめに 274 12.2 北米 275 12.2.1 北米のマクロ経済見通し 277 12.2.2 米国 292 12.2.2.1 先端医療用画像の採用増加と規制当局の支援が市場を牽引 292 12.2.3 カナダ 307 12.2.3.1 慢性疾患の負担増とAI研究助成が市場成長を牽引 307 12.3 欧州 322 12.3.1 欧州のマクロ経済見通し 324 12.3.2 ドイツ 339 12.3.2.1 高度な医療制度と政府の取り組みが成長を牽引 339 12.3.3 イギリス 354 12.3.3.1 政府支援と新たなAIプラットフォームの出現が市場を後押し 354 12.3.4 フランス 369 12.3.4.1 AIエコシステムの繁栄と戦略的パートナーシップが医療イノベーションを後押し 369 12.3.5 イタリア 384 12.3.5.1 規制改革、戦略的投資、高齢化が成長を促進 384 12.3.6 スペイン 399 12.3.6.1 確立された研究センターネットワークが市場を牽引 399 12.3.7 その他の欧州 414 12.4 アジア太平洋地域 429 12.4.1 アジア太平洋地域のマクロ経済見通し 431 12.4.2 中国 446 12.4.2.1 医療画像診断におけるAIアプリケーションの拡大が市場成長を牽引 446 12.4.3 日本 461 12.4.3.1 強固な医療インフラが先進的AIの普及を促進 461 12.4.4 インド 476 12.4.4.1 研究開発投資に対する政府の積極的な取り組みが市場を牽引 476 12.4.5 その他のアジア太平洋地域 491 12.5 ラテンアメリカ 506 12.5.1 ラテンアメリカのマクロ経済見通し 507 12.5.2 ブラジル 523 12.5.2.1 AIイニシアチブは医療イノベーションとアクセシビリティを促進する 523 12.5.3 メキシコ 537 12.5.3.1 AIが医療提供とアウトカムに革命をもたらす 537 12.5.4 その他のラテンアメリカ 552 12.6 中東・アフリカ 567 12.6.1 中東・アフリカのマクロ経済見通し 568 12.6.2 GCC諸国 583 12.6.2.1 AI主導のイノベーションと医療投資の増加が市場成長を促進 583 12.6.3 その他の中東・アフリカ地域 598 13 競争環境 614 13.1 はじめに 614 13.2 主要プレーヤーの戦略／勝利への権利 614 13.2.1 ヘルスケアAI市場で主要企業が採用した戦略の概要 614 13.3 収益分析、2019年～2023年 617 13.4 市場シェア分析、2023年 618 13.4.1 主要市場プレイヤーのランキング 621 13.5 企業評価マトリックス：主要プレイヤー、2023年 621 13.5.1 スター企業 13.5.2 新興リーダー 13.5.3 浸透型プレーヤー 13.5.4 参加企業 622 13.5.5 企業フットプリント：主要プレーヤー、2023年 623 13.5.5.1 企業フットプリント 623 13.5.5.2 地域別フットプリント 624 13.5.5.3 アプリケーションフットプリント 625 13.5.5.4 ツールのフットプリント 626 13.5.5.5 機能フットプリント 627 13.5.5.6 オファリングのフットプリント 628 13.5.5.7 デプロイメント・フットプリント 629 13.5.5.8 エンドユーザー・フットプリント 630 13.6 企業評価マトリクス：新興企業／SM（2023年） 631 13.6.1 進歩的企業 631 13.6.2 対応力のある企業 631 13.6.3 ダイナミックな企業 631 13.6.4 スタート・ブロック 631 13.6.5 競争ベンチマーキング：新興企業／SM、2023年 633 13.7 企業評価と財務指標 634 13.7.1 財務指標 634 13.7.2 企業評価 634 13.8 ブランド／製品の比較 635 13.9 競争シナリオ 636 13.9.1 製品発売 636 13.9.2 取引 637 13.9.3 その他の開発 638 14 企業プロフィール 640 14.1 主要プレーヤー 640 14.1.1 Koninklijke philips n.v.640 14.1.1.1 事業概要 640 14.1.1.2 提供する製品とサービス 641 14.1.1.3 最近の動向 644 14.1.1.3.1 製品の発売 644 14.1.1.3.2 取引 645 14.1.1.3.3 事業拡大 646 14.1.1.3.4 その他の動き 646 14.1.1.4 MnMの見解 647 14.1.1.4.1 勝利への権利 647 14.1.1.4.2 戦略的選択 647 14.1.1.4.3 弱点と競争上の脅威 647 14.1.2 マイクロソフト株式会社 648 14.1.2.1 事業概要 648 14.1.2.2 提供する製品とサービス 650 14.1.2.3 最近の動向 651 14.1.2.3.1 製品の発売 651 14.1.2.3.2 取引 652 14.1.2.4 MnMビュー 654 14.1.2.4.1 勝利への権利 654 14.1.2.4.2 戦略的選択 654 14.1.2.4.3 弱点と競争上の脅威 655 14.1.3 エヌビディア・コーポレーション 656 14.1.3.1 事業概要 656 14.1.3.2 提供する製品とサービス 657 14.1.3.3 最近の開発状況 658 14.1.3.3.1 製品発表 658 14.1.3.3.2 取引 659 14.1.3.4 MnMの見解 660 14.1.3.4.1 勝利への権利 660 14.1.3.4.2 戦略的選択 660 14.1.3.4.3 弱点と競争上の脅威 660 14.1.4 シーメンス・ヘルスィニアースAG 661 14.1.4.1 事業概要 661 14.1.4.2 提供する製品とサービス 663 14.1.4.3 最近の動向 664 14.1.4.3.1 製品の発売と機能強化 664 14.1.4.3.2 取引 664 14.1.4.3.3 その他の動向 665 14.1.4.4 MnMビュー 666 14.1.4.4.1 勝利への権利 666 14.1.4.4.2 戦略的選択 666 14.1.4.4.3 弱点と競争上の脅威 666 14.1.5 ジー・ヘルスケア 667 14.1.5.1 事業概要 667 14.1.5.2 提供する製品とサービス 669 14.1.5.3 最近の動向 670 14.1.5.3.1 取引 670 14.1.6 エピックシステムズ・コーポレーション 672 14.1.6.1 事業概要 672 14.1.6.2 提供する製品とサービス 672 14.1.6.3 近年の動向 673 14.1.6.3.1 取引 673 14.1.7 オラクル 674 14.1.7.1 事業概要 674 14.1.7.2 提供する製品とサービス 676 14.1.7.3 最近の動向 677 14.1.7.3.1 製品発表 677 14.1.7.3.2 取引 677 14.1.8 ベラディグム・エルエルシー 679 14.1.8.1 事業概要 679 14.1.8.2 提供する製品とサービス 680 14.1.8.3 最近の動向 681 14.1.8.3.1 取引 681 14.1.9 アマゾン ウェブ サービス（株682 14.1.9.1 事業概要 682 14.1.9.2 提供する製品とサービス 683 14.1.9.3 最近の動向 684 14.1.9.3.1 製品の発売 684 14.1.9.3.2 取引 685 14.1.10 メラティブ（IBM） 686 14.1.10.1 事業概要 686 14.1.10.2 提供する製品とサービス 687 14.1.10.3 最近の動向 688 14.1.10.3.1 製品発表 688 14.1.10.3.2 取引 689 14.1.11 メドトロニック 690 14.1.11.1 事業概要 690 14.1.11.2 提供する製品とサービス 691 14.1.11.3 最近の動向 692 14.1.11.3.1 取引 692 14.1.12 グーグル 693 14.1.12.1 事業概要 693 14.1.12.2 提供する製品とサービス 694 14.1.12.3 最近の動向 695 14.1.12.3.1 製品発表 695 14.1.12.3.2 取引 696 14.1.12.3.3 その他の進展 697 14.1.13 ソフィア・ジェネティクス 698 14.1.13.1 事業概要 698 14.1.13.2 提供する製品とサービス 699 14.1.13.3 最近の動向 699 14.1.13.3.1 取引 699 14.1.14 ジョンソン・エンド・ジョンソン・サービス（株700 14.1.14.1 事業概要 700 14.1.14.2 提供する製品とサービス 701 14.1.14.3 最近の動向 702 14.1.14.3.1 取引 702 14.1.15 テンポス 703 14.1.15.1 事業概要 703 14.1.15.2 提供する製品とサービス 704 14.1.15.3 近年の動き 705 14.1.15.3.1 製品の上市と承認 705 14.1.15.3.2 取引 705 14.1.16 テラレコン（コンサータイ） 706 14.1.16.1 事業概要 706 14.1.16.2 提供する製品とサービス 706 14.1.16.3 最近の動き 707 14.1.16.3.1 製品の発売とアップグレード 707 14.1.16.3.2 取引 708 14.1.17 3M 709 14.1.17.1 事業概要 709 14.1.17.2 提供する製品とサービス 710 14.1.17.3 最近の動き 710 14.1.17.3.1 取引 710 14.1.18 コグニザント 711 14.1.18.1 事業概要 711 14.1.18.2 提供する製品・サービス 712 14.1.18.3 最近の動向 713 14.1.18.3.1 製品の発売とアップグレード 713 14.1.18.3.2 取引 714 14.1.19 VIZ.AI, INC.715 14.1.19.1 事業概要 715 14.1.19.2 提供する製品とサービス 715 14.1.19.3 最近の動向 716 14.1.19.3.1 製品の発売 716 14.1.19.3.2 取引 716 14.1.19.3.3 その他の動き 718 14.1.20 リバーレイン・テクノロジーズ 719 14.1.20.1 事業概要 719 14.1.20.2 提供する製品とサービス 719 14.1.20.3 最近の動向 720 14.1.20.3.1 取引 720 14.2 その他のプレーヤー 721 14.2.1 QVENTUS 721 14.2.2 qure.ai 722 14.2.3 アトムワイズ723 14.2.4 エンライティック 724 14.2.5 セグメッド 725 15 付録 726 15.1 ディスカッションガイド 726 15.2 Knowledgestore：Marketsandmarketsの購読ポータル 734 15.3 カスタマイズオプション 736 15.4 関連レポート 736 15.5 著者の詳細 737
SummaryThe global Artificial Intelligence (AI) in healthcare market is projected to reach USD 164.16 billion by 2030 from USD 14.92 billion in 2024, at a CAGR of 49.1% during the forecast period. The market is expected to grow as a result of the increasing investments & funding by public-private organizations, the rapid proliferation of AI in the healthcare industry, and the increasing focus on developing human-aware AI systems. Moreover, the market has experienced growth due to rising demand for enhanced services due to a disproportionate ratio between the healthcare workforce and patient numbers. However, insufficient IT infrastructure, and reluctance towards adoption of AI-based healthcare solutions in emerging economies are some of the factors that are expected to pose a challenge to the market growth. Table of Contents1 INTRODUCTION 57
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