アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場 2024-2032ASIA-PACIFIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN HEALTHCARE MARKET 2024-2032 市場展望 Triton社のレポートによると、アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場は、2024年から2032年の予測期間中にCAGR 38.39%で収益成長を達成する見込みである。ASEAN諸国、インド、中国、... もっと見る
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サマリー市場展望Triton社のレポートによると、アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場は、2024年から2032年の予測期間中にCAGR 38.39%で収益成長を達成する見込みである。ASEAN諸国、インド、中国、オーストラリア&ニュージーランド、韓国、日本、その他のアジア太平洋地域がこの地域の市場として評価されている。 インドのヘルスケアAI分野は、ヘルスケア技術への多額の投資に後押しされ、急速に進化している。最近のデータでは、今後数年間で世界のヘルスケアIT産業の成長が加速すると予測されている。 注目すべきは、Sigtuple、Aindra、Niramai、Advenio Technosys、Touchkin、Predible Healthのような新興企業がインドで大きな進歩を遂げていることだ。これらの企業は、精密医療やゲノム検査に焦点を当てた革新的な技術や製品を開拓している。さらに、サルバムAIのような新興スタートアップは、広範な言語モデルのための音声ベースのインターフェイスを含む生成的AIを掘り下げている。 一方、韓国では電子カルテ(EMR)の導入が徐々に進んでいる。個人の医療機器からのデータとともに、すべての医療・健康記録が患者の医療アプリに統合されることが期待されている。この動きにより、患者は統一された記録を持ち、自分の健康データを完全に管理できるようになる。このような進展にもかかわらず、完全に包括的なEMRの導入率は約11.6%にとどまっている。この数字は、さらなるデジタル化への取り組みとヘルスケアAIの高度な研究の必要性を浮き彫りにしている。 競争見通し ヘルスケアAI市場の注目企業には、インテル・コーポレーション、オンコラ・メディカル、ストライカー・コーポレーション、マイクロソフト・コーポレーションなどがある。 目次目次1. アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場 - 概要 2. 産業展望 2.1. ポーターの5つの力分析 2.1.1. 買い手の力 2.1.2. 供給者パワー 2.1.3. 代替 2.1.4. 新規参入 2.1.5. 業界のライバル関係 2.2. 市場成熟度分析 2.3. バリューチェーン分析 2.3.1. データウェアハウス 2.3.2. 人工知能(AI)分析 2.3.3. ソフトウェア開発 2.4. 主要な購買基準 2.4.1. アプリケーション 2.4.2. テクノロジー 2.4.3. 既存のインフラとの統合 2.5. 規制の枠組み 2.6. 主要市場戦略 2.6.1. 買収 2.6.2. 製品上市 2.6.3. 共同研究 2.7. 市場促進要因 2.7.1. 大量の医療データによって支えられるAIの採用 2.7.2. 臨床上の意思決定のための検査における個別化医療 2.7.3. AI研究開発に対する政府の積極的な支援と投資の増加 2.7.4. AIと機械学習における新興企業の増加 2.8. 市場の課題 2.8.1. コスト制約と投資収益率(ROI)の低さ 2.8.2. データ・セキュリティの維持における課題 2.8.3. AIベースの技術採用の遅れ 2.9. 市場機会 2.9.1. ヘルスケア産業におけるAIの応用拡大 2.9.2. 創薬におけるAIの需要の高まり 2.9.3. 精密医療と個別化医薬品の開発への強い関心 2.9.4. リアルタイム・モニタリング・システムの構築に利用されるAI 2.10. アナリストの視点 3. アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場 - ソリューション別 3.1. ソフトウェア 3.2. サービス 3.3.ハードウェア 4. アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場 - テクノロジー別 4.1. 自然言語処理 4.2. クエリ方式 4.3. コンテキスト認識処理 4.4. ディープラーニング 5. アジア太平洋地域の医療分野における人工知能(AI)市場:タイプ別 5.1. ロボット支援手術 5.2. バーチャル看護アシスタント 5.3. 事務ワークフロー支援 5.4. 不正検知 5.5. 投与ミスの削減 5.6. 臨床試験参加者識別 5.7. 予備診断 5.8.その他のタイプ 6. アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場 - 業種別 6.1. ヘルスケアプロバイダー 6.2. 製薬・バイオテクノロジー企業 6.3. 支払者 6.4. acosおよびmcos 6.5.患者 7. アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場 - 国別展望 7.1.中国 7.中国:ヘルスケア分野における人工知能(AI)市場予測・展望 7.2.日本 7.日本のヘルスケア分野における人工知能(AI)市場の予測・展望 7.インド 7.インドのヘルスケア分野における人工知能(AI)市場の予測・展望 7.韓国 7.韓国のヘルスケア分野における人工知能(AI)市場の予測・展望 7.5. オーストラリアとニュージーランド 7.5.1. オーストラリア・ニュージーランド ヘルスケアにおける人工知能(AI)市場の予測・展望 7.6. アセアン諸国 7.6.1. アセアン諸国 ヘルスケアにおける人工知能(AI)市場の予測と展望 7.7. その他のアジア太平洋地域 7.7.1. その他のアジア太平洋地域のヘルスケア分野における人工知能(AI)市場の予測・展望 8. 競争環境 8.1. Geヘルスケア 8.概要 8.1.2. 製品リスト 8.1.3. 主要な強み 8.1.4. 主要課題 8.2. ジェネラルビジョン 8.2.1. 会社概要 8.2.2. 製品リスト 8.3.合同会社グーグル 8.3.1.概要 8.3.2. 製品リスト 8.3.3. 主要な強み 8.3.4. 主な課題 8.4. イブム・コーポレーション 8.4.1. 8.4.2. 製品リスト 8.4.3. 主要な強み 8.4.4. 主な課題 8.5. インテル株式会社 8.5.1. 8.5.2. 製品リスト 8.5.3. 主要な強み 8.5.4. 主要課題 8.6. コニンクライフ・フィリップスNV 8.6.1. 会社概要 8.6.2. 8.6.3. 主要な強み 8.6.4. 主要課題 8.7. メドトロニック 8.7.1. 会社概要 8.7.2. 製品リスト 8.7.3. 主要な強み 8.7.4. 主要課題 8.8. マイクロソフト 8.8.1. 会社概要 8.8.2. 製品リスト 8.8.3. 主要な強み 8.8.4. 主要課題 8.9. エヌビディア株式会社 8.9.1. 会社概要 8.9.2. 製品リスト 8.9.3. 主な強み 8.9.4. 主な課題 8.10. オンコラメディカル 8.10.1. 8.10.2. 製品リスト 8.11. リカーシオンファーマシューティカルズ 8.11.1. 8.11.2. 製品一覧 8.12. ストライカー 8.12.1. 8.12.2. 製品リスト 8.12.3. 主要な強み 8.12.4. 主要課題 8.13. ジーメンス・ヘルスイニアスAG 8.13.1. 8.13.2. 製品リスト 8.13.3. 主な強み 8.13.4. 主な課題 9. 調査方法と調査範囲 9.1. 調査範囲と成果物 9.1.1. 調査の目的 9.1.2. 調査範囲 9.2. データソース 9.2.1. 一次データソース 9.2.2. 二次データソース 9.3. 調査方法 9.3.1. 提案された市場の評価 9.3.2. データソースの特定 9.3.3. 市場決定要因の評価 9.3.4. データ収集 9.3.5. データの検証と分析 表一覧 表1:アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場、国別展望、過去数年間、2020年~2023年(単位:百万ドル) 表2:アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場、国別展望、予測年度、2024-2032年(単位:百万ドル) 表3:買収リスト 表4:製品発表リスト 表5:提携一覧 表6:アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場、ソリューション別、予測年数、2024年~2032年(単位:百万ドル) 表7:アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場:技術別、2024年~2032年(単位:百万ドル) 表8:アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場、タイプ別、2024年~2032年(単位:百万ドル) 表9:アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場:産業別、2024年~2032年(単位:百万ドル) 表10:アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場、国別展望、2024年~2032年(単位:百万ドル) 図表一覧 図1:ポーターの5つの力分析 図2:市場の成熟度分析 図3:バリューチェーン分析 図4:アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場、ソリューション別、2023年・2032年(単位) 図5:アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場:ソフトウェア別、2024年~2032年(単位:百万ドル) 図6:アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場、サービス別、2024年~2032年(単位:百万ドル) 図7:アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場:ハードウェア別、2024年~2032年(単位:百万ドル) 図8:アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場、テクノロジー別、2023年・2032年(単位:百万ドル) 図9:アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場、自然言語処理別、2024年~2032年(単位:百万ドル) 図10:アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場、クエリ方法別、2024年~2032年(単位:百万ドル) 図11:アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場:コンテキスト認識処理別、2024年~2032年(単位:百万ドル) 図12:アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場:ディープラーニング別、2024年~2032年(単位:百万ドル) 図13:アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場、タイプ別、2023年・2032年(単位) 図14:アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場:ロボット支援手術別、2024年~2032年(単位:百万ドル) 図15:アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場:バーチャル看護アシスタント別、2024年~2032年(単位:百万ドル) 図16:アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場:管理ワークフロー支援別、2024年~2032年(単位:百万ドル) 図17:アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場:不正検知別、2024年~2032年(単位:百万ドル) 図18:アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場:投与エラー削減別、2024年~2032年(単位:百万ドル) 図19:アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場:臨床試験参加者識別子別、2024年~2032年(単位:百万ドル) 図20:アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場:予備診断別、2024年~2032年(単位:百万ドル) 図21:アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場:その他のタイプ別、2024年~2032年(単位:百万ドル) 図22:アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場:産業別、2023年・2032年(単位) 図23:アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場:ヘルスケアプロバイダー別、2024年~2032年(単位:百万ドル) 図24:アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場:製薬企業・バイオテクノロジー企業別、2024年~2032年(単位:百万ドル) 図25:アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場:支払者別、2024年~2032年(単位:百万ドル) 図26:アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場:ACOとMCOS別、2024年~2032年(単位:百万ドル) 図27:アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場:患者別、2024年~2032年(単位:百万ドル) 図28:アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場、国別展望、2023年・2032年(単位:百万ドル) 図29:中国のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場、2024年~2032年(単位:百万ドル) 図30:日本のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場 2024年~2032年(単位:百万ドル) 図31:インドのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場 2024-2032 (単位:百万ドル) 図32:韓国のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場 2024-2032 (単位:百万ドル) 図33:オーストラリアとニュージーランドのヘルスケアにおける人工知能(AI)市場 2024-2032 (単位:百万ドル) 図34:アセアン諸国のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場 2024-2032年(単位:百万ドル) 図35:その他のアジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能(AI)市場 2024-2032 (単位:百万ドル)
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