 | • レポートコード：MRC360i24AR1290 • 出版社/出版日：360iResearch / 2024年4月 • レポート形態：英文、PDF、186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。
[186ページレポート】 ヘルスケアにおける人工知能市場規模は、2023年に259.1億米ドルと推定され、2024年には324.8億米ドルに達し、2030年にはCAGR 26.95％で1,377.4億米ドルに達すると予測される。
ヘルスケアにおける人工知能（AI）は、機械が感知、理解、行動、学習することを可能にする複数の技術の集合体である。これには、医療データの処理、転帰の予測、精密医療の支援、患者ケアの個別化が可能なアルゴリズムやモデルが含まれる。医療におけるAIの拡大を促進する主な要因は、医療データの膨大な増加、高騰する医療費削減の必要性、計算能力の進歩、AIアルゴリズムの改善である。これらの要因は、治療、創薬、患者ケア管理の効率向上に寄与する。しかし、データ・セキュリティ上の懸念、プライバシー侵害のリスク、AIインフラへの多額の投資が必要であることなどが、AIの幅広い普及を妨げている。これらの問題に対処するためには、強固なサイバーセキュリティ対策、AIアルゴリズムの透明なガバナンス、継続的なスタッフトレーニング、AIシステムの倫理的設計が不可欠である。同市場は、遠隔医療の進歩、予測分析、個別化された治療計画の策定、ゲノムや医療モノのインターネット（IoMT）などの新技術とAIの統合にAIを活用することで、大きな成長が見込まれている。
技術：創薬と個別化治療推奨のための機械学習パターンの急速な採用
コンピューター・ビジョン技術は、機械が視覚データを解釈し、行動化することを可能にする。医療分野では、X線、MRI、CTスキャンなどの医療画像データをアルゴリズムが分析し、診断に役立てることができる。コンテキスト・アウェア・コンピューティングとは、ユーザーの行動や環境条件などのデータのコンテキストを考慮し、よりパーソナライズされた適切なインタラクションを提供するAIシステムを指す。コンテキスト・アウェア・コンピューティングの必要性は、リアルタイムの調整やアラートによって患者ケアを最適化し、応答性と適応性に優れたヘルスケア環境を構築できる可能性にある。このようなパーソナライゼーションは、複雑な症例や集中治療シナリオにおいてますます必要とされている。機械学習（ML）は、ヘルスケアにおける多くのAIアプリケーションのバックボーンである。これは、データから学習して予測や決定を行うアルゴリズムを包含する。ヘルスケアにおける自然言語処理（NLP）は、人間の言語を理解、解釈、生成するのに役立つ。ヘルスケアにおいてNLPは、臨床記録や研究報告書などの非構造化データの分析を容易にする。AIにおけるクエリ手法とは、自然言語クエリを通じてデータベースから情報を抽出するために使用される技術を指す。
エンドユーザー：創薬・研究のためのAI活用の増加
保険会社や政府系支払者を含む医療支払者は、AIを活用して業務を最適化し、不正請求を最小限に抑え、コスト削減のための予防医療対策に取り組むことに既得権益を持っている。支払者は、リスク評価の強化、顧客サービスの向上、コスト抑制のための早期疾病予測に役立つAIソリューションを優先している。病院や医療提供者は、臨床成果を高め、患者ケアを改善し、業務を合理化するためのAIアプリケーションを求めている。これらの事業体は、診断、患者フローの最適化、個別化された治療計画を支援するAIソリューションを優先している。患者は、個人の健康管理とウェルネスに焦点を当て、ヘルスケアにおけるAIの直接的な消費者となりつつある。患者は、パーソナライズされた洞察、遠隔モニタリング、医療情報やサポートへのアクセス向上を提供するAIツールを求めている。製薬会社やバイオテクノロジー企業は、創薬を迅速化し、医薬品開発プロセスを強化し、より効率的な生産戦略を構築するためにAIを採用している。これらの企業は、研究開発の時間とコストを削減し、臨床試験を効率的に管理し、精密医療における意思決定をサポートできるAIツールを求めている。
地域別の洞察
アメリカ大陸、特に米国では、テクノロジーへの多額の投資、活気あるスタートアップエコシステム、デジタルヘルスイノベーションを奨励する政策イニシアチブを背景に、ヘルスケアにおけるAI市場が活況を呈している。米国はAI主導の診断、遠隔モニタリング、個別化医療のパイオニアであり、ハイテク大手やAIヘルスケア専門企業が進歩を推進している。中国や日本などに代表されるAPAC地域はAIを急速に取り入れており、医療技術革新に対する政府の支援も大きい。膨大な人口と医療アクセスの改善に向けた推進力から、その利用は大規模な集団健康イニシアチブと疾病パターン分析に重点が置かれる傾向にある。APACでは、国産新興企業の急増やグローバル企業のR&Dセンターの拡大により、生産がますます堅調になっている。欧州はGDPRがAI導入に影響を与えるなど規制の枠組みでリードしているが、中東はスマート病院やAI搭載の健康ツールでかなりの成長の可能性を示している。アフリカはまだ導入初期段階だが、感染症や医療サービスへのアクセスに対応するモバイルヘルスAIアプリケーションの可能性を示している。EMEAの企業はコンプライアンスと倫理的なAIの開発に注力しており、先進的なAIベースの画像処理と健康分析ソリューションを提供する大手企業もある。
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、ヘルスケアにおける人工知能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、ベンダーの包括的な評価を提供します。この詳細な分析により、ユーザーは自分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、ベンダーは成功のレベルを表す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、ヘルスケアにおける人工知能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、各社の業績と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、ヘルスケアにおける人工知能市場における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、Ada Health GmbH、AiCure, LLC、AllStripes Research Inc.、Aspen Technology Inc. by Emerson Electric Co.、Atomwise Inc.、Augmedix, Inc.、Babylon Healthcare Services Ltd.、Behold.ai Technologies Limited、Binah.ai、BioSymetrics Inc.、BPGbio Inc、Butterfly Network, Inc.、Clarius Mobile Health Corp.、Clinithink Limited、ClosedLoop.ai Inc.、Corti ApS、Cyrcardia Asia Limited、Datature.io、Deep Genomics Incorporated、Diabeloop SA、Enlitic, Inc.、GE Healthcare、General Vision Inc.、Google, LLC by Alphabet, Inc、iCarbonX、Intel Corporation、International Business Machines Corporation、Koninklijke Philips N.V.、Medasense Biometrics Ltd.、Microsoft Corporation、Modernizing Medicine, Inc.、Nanox Imaging Ltd.、NetBase Quid, Inc.、Novo Nordisk A/S、NVIDIA Corporation、Oncora Medical、Oracle Corporation、Owkin, Inc、Oxipit.ai、R1 RCM, Inc.、Recursion Pharmaceuticals、Sanofi SA、Sensely, Inc.、Shanghai Yitu Technology Co.Ltd.、Siemens Healthineers AG、SkinvVision B.V.、Subtle Medical, Inc.、Tempus Labs, Inc.、Turbine Ltd.、Woebot Health。
市場区分と調査範囲
この調査レポートは、ヘルスケアにおける人工知能市場を分類し、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：
技術 ● コンピュータビジョン
コンテキストアウェアコンピューティング
機械学習
自然言語処理
クエリ方法
ハードウェア ● メモリ
ネットワーク
プロセッサ ● 特定用途向け集積回路
フィールドプログラマブルゲートアレイ
グラフィックス・プロセッシング・ユニット
メモリ保護ユニット
サービス ● 展開と統合
サポート＆メンテナンス
ソフトウェア
アプリケーション ● 臨床試験参加者識別子
サイバーセキュリティ
創薬
緊急治療室とロボット支援手術
不正検知
医療支援ロボット
入院患者ケアと病院管理
生活習慣管理・モニタリング
医療画像・診断
患者データ・リスク分析
プレシジョン・メディシン
研究
バーチャルアシスタント
ウェアラブル
エンドユーザー
病院・医療機関
患者
製薬・バイオテクノロジー企業
地域 ● 米州 ● 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.ヘルスケアにおける人工知能市場の市場規模および予測は？
2.ヘルスケアにおける人工知能市場の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.ヘルスケアにおける人工知能市場の技術動向と規制枠組みは？
4.ヘルスケアにおける人工知能市場における主要ベンダーの市場シェアは？
5.ヘルスケアにおける人工知能市場への参入には、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.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
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.医療記録のデジタル化重視の高まり
5.1.1.2.医療におけるAIの利用を奨励する政府の取り組み
5.1.1.3.個別化医療への嗜好の高まり
5.1.2.阻害要因
5.1.2.1.医療におけるAIの技術的な複雑さ
5.1.3.機会
5.1.3.1.医療を改善するためのAIアルゴリズムと技術の進歩
5.1.3.2.魅力的な資金調達の可能性を秘めた新興企業エコシステム
5.1.4.課題
5.1.4.1.データのプライバシーとセキュリティに関する懸念
5.2.市場セグメンテーション分析
5.2.1.技術：創薬と個別化治療推奨のための機械学習パターンの急速な採用
5.2.2.エンドユーザー：創薬・研究のためのAI活用の増加
5.3.市場破壊分析
5.4.ポーターのファイブフォース分析
5.4.1.新規参入の脅威
5.4.2.代替品の脅威
5.4.3.顧客の交渉力
5.4.4.サプライヤーの交渉力
5.4.5.業界のライバル関係
5.5.バリューチェーンとクリティカルパス分析
5.6.価格分析
5.7.技術分析
5.8.特許分析
5.9.貿易分析
5.10.規制枠組み分析
6.ヘルスケアにおける人工知能市場、技術別
6.1.はじめに
6.2.コンピュータビジョン
6.3.コンテキスト・アウェア・コンピューティング
6.4.機械学習
6.5.自然言語処理
6.6.問い合わせ方法
7.ヘルスケアにおける人工知能市場、提供物別
7.1.はじめに
7.2.ハードウェア
7.3.サービス
7.4.ソフトウェア
8.ヘルスケアにおける人工知能市場、用途別
8.1.はじめに
8.2.臨床試験参加者識別
8.3.サイバーセキュリティ
8.4.創薬
8.5.救命救急とロボット支援手術
8.6.不正検知
8.7.医療支援ロボット
8.8.入院患者ケアと病院管理
8.9.生活習慣管理・モニタリング
8.10.医療画像診断
8.11.患者データとリスク分析
8.12.精密医療
8.13.研究
8.14.バーチャルアシスタント
8.15.ウェアラブル
9.ヘルスケアにおける人工知能市場、エンドユーザー別
9.1.はじめに
9.2.医療費支払者
9.3.病院とプロバイダー
9.4.患者
9.5.製薬・バイオテクノロジー企業
10.アメリカのヘルスケアにおける人工知能市場
10.1.はじめに
10.2.アルゼンチン
10.3.ブラジル
10.4.カナダ
10.5.メキシコ
10.6.アメリカ
11.アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能市場
11.1.はじめに
11.2.オーストラリア
11.3.中国
11.4.インド
11.5.インドネシア
11.6.日本
11.7.マレーシア
11.8.フィリピン
11.9.シンガポール
11.10.韓国
11.11.台湾
11.12.タイ
11.13.ベトナム
12.ヨーロッパ、中東、アフリカのヘルスケアにおける人工知能市場
12.1.はじめに
12.2.デンマーク
12.3.エジプト
12.4.フィンランド
12.5.フランス
12.6.ドイツ
12.7.イスラエル
12.8.イタリア
12.9.オランダ
12.10.ナイジェリア
12.11.ノルウェー
12.12.ポーランド
12.13.カタール
12.14.ロシア
12.15.サウジアラビア
12.16.南アフリカ
12.17.スペイン
12.18.スウェーデン
12.19.スイス
12.20.トルコ
12.21.アラブ首長国連邦
12.22.イギリス
13.競争環境
13.1.市場シェア分析、2023年
13.2.FPNVポジショニングマトリックス（2023年
13.3.競合シナリオ分析
13.3.1.GEヘルスケア、ヘルスケアの未来を形作るAI搭載イノベーションを発表
13.3.2.HEALWELL AI社がIntrahealth社を買収し、次世代のAI搭載EHRを構築へ
13.3.3.HEALWELL AI、ヘルスケアAIとデータサイエンスの会社「Pentavere」の買収を完了 13.3.3.
13.4.戦略分析と提言
14.競合ポートフォリオ
14.1.主要企業のプロフィール
14.2.主要製品ポートフォリオ
図2.ヘルスケアにおける人工知能市場規模、2023年対2030年
図3.ヘルスケアにおける人工知能の世界市場規模、2018年～2030年（百万米ドル）
図4.ヘルスケアにおける人工知能の世界市場規模、地域別、2023年対2030年(%)
図5. ヘルスケアにおける人工知能の世界市場規模、地域別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図6.ヘルスケアにおける人工知能市場のダイナミクス
図7.ヘルスケアにおける人工知能の世界市場規模、技術別、2023年対2030年(%)
図8.ヘルスケアにおける人工知能の世界市場規模、技術別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図9.ヘルスケアにおける人工知能の世界市場規模、オファリング別、2023年対2030年 (%)
図10.ヘルスケアにおける人工知能の世界市場規模、オファリング別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図11.ヘルスケアにおける人工知能の世界市場規模、用途別、2023年対2030年 (%)
図12.ヘルスケアにおける人工知能の世界市場規模、用途別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図13.ヘルスケアにおける人工知能の世界市場規模、エンドユーザー別、2023年対2030年 (%)
図14.ヘルスケアにおける人工知能の世界市場規模、エンドユーザー別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図15.アメリカのヘルスケアにおける人工知能市場規模、国別、2023年対2030年 (%)
図16.アメリカのヘルスケアにおける人工知能市場規模、国別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図17.米国のヘルスケアにおける人工知能市場規模、州別、2023年対2030年 (%)
図18.米国のヘルスケアにおける人工知能市場規模、州別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図19.アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能市場規模、国別、2023年対2030年 (%)
図20.アジア太平洋地域のヘルスケアにおける人工知能市場規模、国別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図21.欧州、中東、アフリカのヘルスケアにおける人工知能市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図22. ヘルスケアにおける欧州、中東、アフリカの人工知能市場規模、国別、2023年対2024年対2030年 (百万米ドル)
図23.ヘルスケアにおける人工知能市場シェア、主要プレイヤー別、2023年
図24.ヘルスケアにおける人工知能市場、FPNVポジショニングマトリックス、2023年
• 日本語訳：ヘルスケアにおける人工知能市場：技術（コンピュータビジョン、コンテキストアウェアコンピューティング、機械学習）、提供（ハードウェア、サービス、ソフトウェア）、用途、エンドユーザー別 – 2024-2030年の世界予測
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