 | • レポートコード：MRC360i24AP1632 • 出版社/出版日：360iResearch / 2024年1月 • レポート形態：英文、PDF、199ページ • 納品方法：Eメール（受注後2-3日） • 産業分類：産業未分類 |
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レポート概要
※当レポートは英文です。下記の日本語概要・目次はAI自動翻訳を利用し作成されました。正確な概要・目次はお問い合わせフォームからサンプルを請求してご確認ください。
[199ページレポート] ヘルスケアとライフサイエンスにおけるNLPの市場規模は2023年に34億米ドルと推定され、2024年には42億1000万米ドルに達し、2030年には年平均成長率24.98%で162億米ドルに達すると予測されています。
ヘルスケアとライフサイエンスにおける自然言語処理（NLP）は、計算言語学、人工知能、データサイエンスを活用し、デバイスが意味のある有用な方法で人間の言語を理解、解釈、生成できるようにする学際的な分野である。ヘルスケアでは、臨床記録、電子カルテ（EHR）、研究論文、患者調査などを分析し、患者の転帰の改善、意思決定の強化、効率化を目指します。医療データのデジタル化の進展、個別化医療サービスに対する需要の高まり、AIや機械学習の進歩が市場の需要を高めている。しかし、患者データに関連するプライバシーやセキュリティの懸念、高品質で多様な注釈付きデータセットの不足が、市場の成長を阻害する可能性がある。とはいえ、ヘルスケアおよびライフサイエンス・ソリューションのためのNLPの継続的な進歩と、患者ケアのための予測分析の改善は、ヘルスケアおよびライフサイエンス市場におけるNLPの成長に潜在的な機会を生み出すと期待されている。
地域別インサイト
ヘルスケアとライフサイエンスにおける自然言語処理（NLP）市場は、アメリカ大陸で発展している。その理由は、投資が主にAI主導の新興企業や、大手ハイテク企業や一流大学による研究イニシアチブに向けられているからである。一般データ保護規則（GDPR）規制は、NLP技術におけるデータセキュリティとプライバシーの高度化を促進し、コンプライアンスに準拠したソリューションやAI研究のための戦略的パートナーシップや資金調達を好む購買行動に影響を与え、EMEA地域での市場成長をさらに高めている。一方、中東諸国では、医療におけるNLPは、医療サービスを多言語で提供し、遠隔地でのアクセシビリティを向上させる必要性によって大きく後押しされている。アジア太平洋地域では、主要な市場プレーヤーがAIヘルスケアサービスに多額の投資を行っており、モバイルヘルスアプリケーションやオンラインヘルスケアサービスへのシフトに伴い、大規模な人口に対応するソリューションに注力している。また、アジア太平洋地域では、各国政府がAIとNLPの研究を積極的に推進しており、テクノロジーを活用したヘルスケアソリューションを通じて高齢化社会への対応に注力している。
FPNVポジショニング・マトリックス
FPNVポジショニング・マトリックスは、ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP市場を評価する上で極めて重要です。事業戦略と製品満足度に関連する主要指標を調査し、ベンダーを包括的に評価します。この詳細な分析により、ユーザーは自らの要件に沿った十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。評価に基づき、ベンダーは成功の度合いが異なる4つの象限に分類されます：フォアフロント（F）、パスファインダー（P）、ニッチ（N）、バイタル（V）である。
市場シェア分析
市場シェア分析は、ヘルスケア＆ライフサイエンスNLP市場におけるベンダーの現状を洞察的かつ詳細に調査する包括的なツールです。全体的な収益、顧客ベース、その他の主要指標についてベンダーの貢献度を綿密に比較分析することで、各社の業績や市場シェア争いの際に直面する課題について、より深い理解を提供することができます。さらに、この分析により、調査対象基準年に観察された蓄積、断片化の優位性、合併の特徴などの要因を含む、この分野の競争特性に関する貴重な洞察が得られます。このように詳細な情報を得ることで、ベンダーはより多くの情報に基づいた意思決定を行い、市場での競争力を得るための効果的な戦略を考案することができます。
主要企業のプロファイル
本レポートでは、ヘルスケア＆ライフサイエンス分野におけるNLP市場の最近の重要な動向を掘り下げ、主要ベンダーとその革新的なプロフィールを紹介しています。これらには、3M Company、Amazon Web Services, Inc.、Apixio Inc.、Averbis、Cerner Corporation、Dolbey Systems Inc.、Gnani.a、Google LLC by Alphabet Inc.、Heath Fidelity、Hewlett Packard Enterprise Development LP、Inovalon、International Business Machines Corporation、Lexalytics by InMoment、Linguamatics by IQVIA、Microsoft Corporationなどが含まれます。
市場区分と対象範囲
この調査レポートは、ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP市場を分類し、以下の各サブ市場における収益予測と動向分析を掲載しています：
コンポーネント ● サービス ● マネージドサービス
プロフェッショナルサービス
ソリューション ● 臨床変動管理
不正対策管理
ポピュレーションヘルス管理
リスク調整とクレーム管理
NLPタイプ ● ハイブリッド
ニューラル
ルールベース
統計的
自然言語処理技法 ● 画像・パターン認識
名前実体認識
光学的文字認識
感情分析
テキスト分類
トピックモデリング
アプリケーション ● IVR
パターン・画像認識
リスク予測分析
レポーティングと可視化
要約と分類
テキスト・音声分析
導入形態 ● オンクラウド
オンプレミス
組織規模 ● 大企業
中小企業
エンドユーザー ● 医療従事者向けNLP
患者向けNLP
医師向けNLP
研究者向けNLP
地域 ● 南北アメリカ ● アルゼンチン
ブラジル
カナダ
メキシコ
アメリカ ● カリフォルニア州
フロリダ州
イリノイ州
ニューヨーク
オハイオ州
ペンシルバニア
テキサス
アジア太平洋 ● オーストラリア
中国
インド
インドネシア
日本
マレーシア
フィリピン
シンガポール
韓国
台湾
タイ
ベトナム
ヨーロッパ・中東・アフリカ ● デンマーク
エジプト
フィンランド
フランス
ドイツ
イスラエル
イタリア
オランダ
ナイジェリア
ノルウェー
ポーランド
カタール
ロシア
サウジアラビア
南アフリカ
スペイン
スウェーデン
スイス
トルコ
アラブ首長国連邦
イギリス
本レポートは、以下の点について貴重な洞察を提供している：
1.市場浸透度：主要企業が提供する市場に関する包括的な情報を掲載しています。
2.市場の発展：有利な新興市場を深く掘り下げ、成熟した市場セグメントにおける浸透度を分析します。
3.市場の多様化：新製品の発売、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する詳細な情報を提供します。
4.競合評価とインテリジェンス：主要企業の市場シェア、戦略、製品、認証、規制当局の承認、特許状況、製造能力などを網羅的に評価します。
5.製品開発とイノベーション：将来の技術、研究開発活動、画期的な製品開発に関する知的洞察を提供しています。
本レポートは、以下のような主要な質問に対応しています：
1.ヘルスケアとライフサイエンスにおけるNLP市場の市場規模と予測は？
2.ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP市場において、予測期間中に投資を検討すべき製品、セグメント、アプリケーション、分野は何か？
3.医療・ライフサイエンス分野のNLP市場における技術動向と規制の枠組みは？
4.医療・ライフサイエンス分野のNLP市場における主要ベンダーの市場シェアは？
5.医療・ライフサイエンス分野のNLP市場に参入するには、どのような形態や戦略的動きが適しているか？
1.序文
1.1.研究の目的
1.2.市場細分化とカバー範囲
1.3.調査対象年
1.4.通貨と価格
1.5.言語
1.6.制限事項
1.7.前提条件
1.8.ステークホルダー
2.調査方法
2.1.定義調査目的
2.2.決定する研究デザイン
2.3.準備調査手段
2.4.収集するデータソース
2.5.分析する：データの解釈
2.6.定式化するデータの検証
2.7.発表研究報告書
2.8.リピート：レポート更新
3.エグゼクティブ・サマリー
4.市場概要
4.1.はじめに
4.2.ヘルスケア・ライフサイエンス分野のNLP市場、地域別
5.市場インサイト
5.1.市場ダイナミクス
5.1.1.促進要因
5.1.1.1.非構造化データの管理と相まって、膨大な医療記録を扱う潜在的需要
5.1.1.2.世界的な医療システムの品質向上の必要性の高まり
5.1.1.3.ヘルスケアとライフサイエンスにおける人工知能の採用の増加
5.1.2.阻害要因
5.1.2.1.熟練した医療専門家の不足と相まって、NLPの認知度に関する懸念
5.1.3.機会
5.1.3.1.ヘルスケアおよびライフサイエンスソリューションにおけるNLPの継続的な進歩
5.1.3.2.ヘルスケアおよびライフサイエンス・ソリューション向けNLPにおける様々な新興企業の出現
5.1.4.課題
5.1.4.1.NLPにおける特定亜言語の使用制限
5.2.市場セグメンテーション分析
5.2.1.コンポーネント：医療テキストからの洞察の抽出を自動化し、高度なデータ分析を可能にするため、NLPソリューションの利用が急増している。
5.2.2.NLP手法：治療の進捗状況を監視するため、画像およびパターン認識技術の採用が増加している。
5.2.3.展開モード： 自然言語処理(NLP)のクラウドベースの導入は、投資が少なくてすむという利点がある。
5.2.4.エンドユーザー: ヘルスケアおよびライフサイエンス分野の医師による自然言語処理（NLP）の利用が拡大中
5.3.市場動向分析
5.4.高インフレの累積的影響
5.5.ポーターのファイブフォース分析
5.5.1.新規参入の脅威
5.5.2.代替品の脅威
5.5.3.顧客の交渉力
5.5.4.サプライヤーの交渉力
5.5.5.業界のライバル関係
5.6.バリューチェーンとクリティカルパス分析
5.7.規制の枠組み
6.ヘルスケアとライフサイエンスにおけるNLP市場、コンポーネント別
6.1.はじめに
6.2.サービス
6.3.1.マネージド・サービス
6.3.2.プロフェッショナル・サービス
6.3.ソリューション
6.4.1.クリニカル・バリエーション・マネジメント
6.4.2.不正対策マネジメント
6.4.3.ポピュレーションヘルス管理
6.4.4.リスク調整と請求管理
7.ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP市場：NLPタイプ別
7.1.はじめに
7.2.ハイブリッド
7.3.ニューラル
7.4.ルールベース
7.5.統計的
8.ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP市場：NLP手法別
8.1.はじめに
8.2.画像・パターン認識
8.3.名前実体認識
8.4.光学文字認識
8.5.感情分析
8.6.テキスト分類
8.7.トピックモデリング
9.ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP市場、アプリケーション別
9.1.はじめに
9.2.IVR
9.3.パターンと画像認識
9.4.リスク予測分析
9.5.レポーティングと可視化
9.6.要約と分類
9.7.テキスト＆音声分析
10.ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP市場、展開モード別
10.1.導入
10.2.オンクラウド
10.3.オンプレミス
11.ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP市場：組織規模別
11.1.はじめに
11.2.大企業
11.3.中小企業
12.ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP市場：エンドユーザー別
12.1.はじめに
12.2.臨床オペレーター向けNLP
12.3.患者のためのNLP
12.4.医師のためのNLP
12.5.研究者のためのNLP
13.アメリカの医療・ライフサイエンス分野のNLP市場
13.1.はじめに
13.2.アルゼンチン
13.3.ブラジル
13.4.カナダ
13.5.メキシコ
13.6.アメリカ
14.アジア太平洋地域の医療・ライフサイエンス分野のNLP市場
14.1.はじめに
14.2.オーストラリア
14.3.中国
14.4.インド
14.5.インドネシア
14.6.日本
14.7.マレーシア
14.8.フィリピン
14.9.シンガポール
14.10.韓国
14.11.台湾
14.12.タイ
14.13.ベトナム
15.ヨーロッパ、中東、アフリカのヘルスケアとライフサイエンスにおけるNLP市場
15.1.はじめに
15.2.デンマーク
15.3.エジプト
15.4.フィンランド
15.5.フランス
15.6.ドイツ
15.7.イスラエル
15.8.イタリア
15.9.オランダ
15.10.ナイジェリア
15.11.ノルウェー
15.12.ポーランド
15.13.カタール
15.14.ロシア
15.15.サウジアラビア
15.16.南アフリカ
15.17.スペイン
15.18.スウェーデン
15.19.スイス
15.20.トルコ
15.21.アラブ首長国連邦
15.22.イギリス
16.競争環境
16.1.FPNV ポジショニングマトリックス
16.2.主要プレーヤー別市場シェア分析
16.3.競合シナリオ分析（主要プレーヤー別
16.3.1.合併と買収
16.3.1.1.Intelligent Medical Objects、Melax Technologies Inc.の買収を発表 16.3.2.
16.3.2.新製品の発売と機能強化
16.3.2.1.MedCerts、会話型AI、ジェネレーティブAI、自然言語処理を組み合わせ、オンライン・ヘルスケア・トレーニングに画期的な新AIを追加
16.3.3.投資と資金調達
16.3.3.1.バイタル社、患者・病院・医療システム向けの人工知能主導型ソフトウエアを推進するため シリーズB資金調達で2470万米ドルを確保
17.競合ポートフォリオ
17.1.主要企業のプロフィール
17.1.1.3M社
17.1.2.アマゾン・ウェブ・サービス社
17.1.3.アピクシオ
17.1.4.アバービス
17.1.5.サーナー・コーポレーション
17.1.6.ドルビーシステムズ
17.1.7.グナニ
17.1.8.グーグル・エルエルシー by アルファベット・インク
17.1.9.ヒース・フィデリティ
17.1.10.ヒューレット・パッカード・エンタープライズ・ディベロップメントLP
17.1.11.イノバロン
17.1.12.インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
17.1.13.レクサリティクス・バイ・インモーメント
17.1.14.IQVIA社のLinguamatics
17.1.15.マイクロソフト株式会社
17.2.主要製品ポートフォリオ
18.付録
18.1.ディスカッションガイド
18.2.ライセンスと価格
図2.ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP市場規模、2023年対2030年
図3.ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP市場規模、2018年～2030年（百万米ドル）
図4.ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP市場規模、地域別、2023年対2030年(%)
図5. ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP市場規模、地域別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図6. ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP市場ダイナミクス
図7.ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP市場規模、コンポーネント別、2023年対2030年(%)
図8.ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP市場規模、コンポーネント別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図9.ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP市場規模、NLPタイプ別、2023年対2030年(%)
図10.ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLPの市場規模、NLPタイプ別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図11.ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP市場規模、NLP手法別、2023年対2030年(%)
図12.ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP市場規模、NLP手法別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図13.ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP市場規模、用途別、2023年対2030年(%)
図14.ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP市場規模、用途別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図15.ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP市場規模、展開モード別、2023年対2030年(%)
図16.ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP市場規模、展開モード別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図17.ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP市場規模、組織規模別、2023年対2030年(%)
図18.ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP市場規模、組織規模別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図19.ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP市場規模、エンドユーザー別、2023年対2030年(%)
図20.ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP市場規模、エンドユーザー別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図21.アメリカのヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図22. ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるアメリカのNLP市場規模、国別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図23.米国のヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP市場規模、州別、2023年対2030年(%)
図24.米国のヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP市場規模、州別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図25.アジア太平洋地域のヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図26.アジア太平洋地域のヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP市場規模、国別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図27.ヘルスケア＆ライフサイエンスにおける欧州、中東、アフリカのNLP市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図28.ヨーロッパ、中東、アフリカのヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP市場規模、国別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図29.ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP市場、FPNVポジショニングマトリックス、2023年
図30.ヘルスケア＆ライフサイエンスにおけるNLP市場シェア、主要プレーヤー別、2023年
• 日本語訳：ヘルスケア＆ライフサイエンス分野のNLP市場：コンポーネント別（サービス、ソリューション）、NLPタイプ別（ハイブリッド、ニューラル、ルールベース）、NLP手法別、用途別、展開形態別、組織規模別、エンドユーザー別 – 2024年～2030年の世界予測
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