カテゴリー： 日本, 医療/バイオ, DataMIntelligence

日本のヘルスケアAI市場2025年-2033年

【英語タイトル】Japan AI in Healthcare Market - 2025-2033

DataM Intelligenceが出版した調査資料（DATM25AP006）・商品コード：DATM25AP006
・発行会社（調査会社）：DataM Intelligence
・発行日：2025年3月
・ページ数：176
・レポート言語：英語
・レポート形式：PDF
・納品方法：Eメール
・調査対象地域：日本
・産業分野：医療、バイオ
◆販売価格オプション（消費税別）
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❖ レポートの概要 ❖

概要 日本のヘルスケアにおけるAI市場は、2024年に14.2億米ドルに達し、2033年には148億米ドルに達すると予測され、予測期間2025-2033年のCAGRは36.5%で成長する見込みです。
日本のヘルスケア市場におけるAIは、人工知能（AI）技術を活用して診断、治療計画、医薬品開発、患者管理システムを強化することで、ヘルスケア分野を変革しています。AIはX線、CTスキャン、MRIスキャンなどの医療画像を解析し、診断精度とスピードを向上させます。LPixel社や富士フイルム株式会社などの企業がこの分野をリードしており、AIアルゴリズムは人間の目には見えない異常を検出することができます。
AIは医療画像のパターンを特定することでがんの早期発見に役立ち、診断結果を大幅に改善します。AIは、患者のデータや病歴を分析することで、病気の進行を予測し、予防医療に役立てることができます。この予測能力は、医療提供者が慢性疾患を管理するための事前対策を講じたり、遺伝的プロファイルや病歴に基づいて個々の患者に合わせた治療を行ったりするのに役立ち、治療効果と患者の転帰を向上させます。
市場ダイナミクス：促進要因と阻害要因
技術的進歩
技術的進歩は、予測期間における日本のAIヘルスケア市場の成長を促進すると予想されます。日本のAIヘルスケア・スタートアップ・シーンは急速に成長しており、がん、インフルエンザ、心臓病などの疾患の診断スピードと精度の向上を目指した新しいツールが登場しています。しかし、こうしたAIツールの統合は、新製品の承認プロセスに時間がかかるなどの課題に直面しています。このようなハードルがあるにもかかわらず、倫理的リスクを管理し、基準を設定するための世界的な取り組みは、障壁を克服し、日本の医療システムを強化するAIの役割を促進するのに役立つと期待されています。
日本の医療分野におけるAIの統合は、診断・治療プロセスを変革しつつあります。主な分野には、がんなどの病気を発見する精度を向上させる医療用画像処理、治療法を個別化し病気の進行を予測する予測分析、手術や看護支援を支援するヘルスケア・ロボットなどがあります。これらの技術は、日本の高齢化や労働力不足などの課題に対応するものです。成長促進要因としては、AIの進歩、政府の支援、市場の将来性などが挙げられ、2027年までに大幅な拡大が予測されています。AIは、精度、効率性、患者の治療成果を向上させることで、医療に革命をもたらしています。
さらに、業界の主要企業は、日本のヘルスケアにおけるAI市場の成長を促進する革新的な発売を開始する必要があります。例えば、2024年11月、日本は次世代薬剤設計、ヘルスケアロボット、デジタルヘルスプラットフォームに焦点を当て、ヘルスケア技術で急速に進歩しています。AIを活用することで、高齢化や医療従事者の不足といったさまざまな課題に取り組むとともに、医療の質の向上を目指しています。
また、ソフトバンクグループは2024年6月、AIを活用した精密医療を通じて日本の医療を変革することを目指し、テンポスAIとの合弁会社「SBテンポス」を設立。この提携では、AIを活用して遺伝子情報を含む個人の医療データを分析し、個人に合った治療計画を提供します。このベンチャーは当初、腫瘍学に重点を置き、標的療法を調整し、医療成果を向上させることを支援します。
データ・プライバシーに関する懸念
データプライバシーと規制上の課題は、日本のヘルスケア市場にAI技術を統合する上で大きな障壁となっています。診断、予測分析、個別化医療などの分野でAIの普及が進むにつれ、医療記録、遺伝子データ、患者履歴などの機密性の高い医療データのセキュリティと使用をめぐる新たなリスクが生じます。
個人情報の保護に関する法律（APPI）のような日本の厳格な個人情報保護法は、患者データが安全であり、患者の同意がある場合にのみ共有されることを保証するための重要な要件を医療提供者に課しています。しかし、AIシステムを効果的に機能させるためには、膨大な量のデータを必要とすることが多く、データ漏洩、個人情報の盗難、情報の悪用に対する懸念が生じます。したがって、上記の要因が日本のヘルスケアAI市場の潜在的成長を制限している可能性があります。
セグメント分析
日本のヘルスケア分野におけるAI市場は、コンポーネント、テクノロジー、アプリケーション、エンドユーザーに基づいてセグメント化されています。
コンポーネント
コンポーネント：ソフトウェアソリューションセグメントが日本のヘルスケアAI市場シェアを独占する見込み
日本のヘルスケアAI市場におけるソフトウェアソリューション分野は、診断、治療計画、患者管理など、さまざまなヘルスケア機能の効率性、正確性、総合的な有効性を向上させるために設計されたAI搭載ソフトウェアの開発と導入を中心に展開されています。これらのソリューションは、患者の予後を改善し、医療プロセスを合理化する上で極めて重要です。
AI主導のアルゴリズムは、X線、CTスキャン、MRIなどの医療画像の解析を強化し、より迅速で正確な診断に役立ちます。LPixelや富士フイルム株式会社などの企業は、腫瘍や心血管疾患などの異常を検出するためにAIを適用する最前線にいます。AIツールは膨大な患者データを分析し、潜在的な疾患や健康リスクを予測します。患者の病歴、遺伝情報、その他の医療記録を活用することで、これらのシステムはパーソナライズされた治療計画と早期介入を可能にし、最終的に患者の治療成果を向上させます。
さらに、業界の主要企業は、日本のヘルスケアにおけるAI市場のこのセグメントの成長を促進する革新的な立ち上げを行っています。例えば、2023年11月、ヘルステック企業のRapidAIは、日本でクラスIIIのShoninクリアランスを取得し、Rapid Edge Cloudプラットフォームと脳卒中識別のための非造影CTツールの発売を許可されました。RapidAIの製品には、脳卒中、動脈瘤、肺塞栓症の診断ソリューションが含まれます。また、病院とEMSプロバイダー間の連携ケアのための技術プラットフォーム、病院運営のための分析ソフトウェア、スクリーニングと登録を合理化するための臨床試験プラットフォームも提供しています。これらの要因により、日本のヘルスケアAI市場における同セグメントの地位は確固たるものとなっています。
競争状況
IBM、富士通、マイクロソフト、Cyberdyne Care Robotics GmbH、LPIXEL、楽天グループ、モルキュア、メドメイン、AIメディカルサービスなど。
主な動向
– 2024年11月、エヌビディアはバイオファーマ分野のデジタルバイオロジーを加速するBioNeMoフレームワークを発表。このオープンソースプラットフォームは、生体分子研究のためのAIモデルを拡張することで、創薬や分子設計の研究者を支援するように設計されています。このフレームワークには、タンパク質構造予測のためのAlphaFold2や、より高速で正確な分子ドッキング予測のためのDiffDock 2.0など、大規模モデルの迅速な開発を可能にするツールが含まれています。このプラットフォームは、既存のハイパフォーマンス・コンピューティング・システムとの統合をサポートし、研究能力を大幅に向上させます。
レポートを購入する理由
– パイプラインとイノベーション進行中の臨床試験と製品パイプラインをレビューし、医療機器と医薬品における今後の進歩を予測します。
– 製品性能と市場ポジショニング：製品性能、市場でのポジショニング、成長の可能性を分析し、戦略を最適化します。
– 実際のエビデンス患者からのフィードバックやデータを製品開発に反映させ、治療成績の向上につなげます。
– 医師の嗜好と医療システムへの影響：医療提供者の行動や、医療システムの合併が採用戦略に与える影響を検証します。
– 市場の最新情報と業界の変化：最近の規制の変更、新しい政策、新たな技術などを取り上げます。
– 競合戦略：競合他社の戦略、市場シェア、新興プレーヤーを分析します。
– 価格設定と市場参入価格設定モデル、償還動向、市場参入戦略について検討します。
– 市場参入と拡大新規市場への参入とパートナーシップに関する最適な戦略を特定します。
– 地域の成長と投資高成長地域と投資機会を明らかにします。
– サプライチェーンの最適化効率的な製品供給のためのサプライチェーンのリスクと流通戦略を評価します。
– 持続可能性と規制への影響環境に配慮した実践とヘルスケアにおける規制の進化に焦点を当てます。
– 市販後調査製品の安全性とアクセスを向上させるために市販後のデータを活用します。
– 薬剤経済学と価値に基づく価格設定：研究開発における価値ベースの価格設定とデータ主導の意思決定への移行を分析します。
当レポートは、60以上の主要な表、50以上の視覚的にインパクトのある図、176ページの専門家の洞察による詳細な分析を提供し、市場展望の完全なビューを提供します。
対象読者
– メーカー製薬、医療機器、バイオテクノロジー企業、受託製造業者、流通業者、病院

– 規制・政策コンプライアンス・オフィサー、政府、医療経済学者、市場参入スペシャリスト

– テクノロジー＆イノベーションAI/ロボティクス・プロバイダー、R&Dプロフェッショナル、臨床試験マネージャー、ファーマコビジランス・エキスパート。

– 投資家ヘルスケア投資家、ベンチャーファンド投資家、医薬品マーケティング＆セールス

– コンサルティング＆アドバイザリー：ヘルスケアコンサルタント、業界団体、アナリスト

– サプライチェーン流通、サプライチェーンマネージャー

– 消費者および擁護：患者、擁護団体、保険会社。

– 学術および研究：学術機関

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❖ レポートの目次 ❖

1.市場紹介とスコープ
1.1. レポートの目的
1.2. レポートの対象範囲と定義
1.3. レポートのスコープ
2.エグゼクティブインサイトと主要な要点
2.1. 市場ハイライトと戦略的要点
2.2. 主要動向と将来予測
2.3. コンポーネント別スニペット
2.4. 技術別スニペット
2.5. アプリケーション別スニペット
2.6. エンドユーザー別スニペット
3.ダイナミクス
3.1. 影響要因
3.1.1 推進要因
3.1.1.1. 技術の進歩
3.1.1.2. 高齢化人口の増加と医療ニーズ
3.1.1.3. XX
3.1.2.阻害要因
3.1.2.1. データプライバシーへの懸念
3.1.2.2. 厳しい規制環境
3.1.2.3.
3.1.3.機会
3.1.3.1. 精密医療への投資
3.1.3.2.
3.1.4.影響分析
4.戦略的洞察と業界展望
4.1.市場リーダーとパイオニア
4.1.1.新興パイオニアと有力プレイヤー
4.1.2.最も売れているブランドを持つ既存リーダー
4.1.3.確立された製品を持つ市場リーダー
4.2. CXOの視点
4.3.最新動向とブレークスルー
4.4. ケーススタディ／継続研究
4.5. 規制と償還の状況
4.5.1.
4.5.2.
4.5.3. アジア太平洋
4.5.4. 中南米
4.5.5. 中東・アフリカ
4.6.ポーターのファイブフォース分析
4.7. サプライチェーン分析
4.8. 特許分析
4.9. SWOT分析
4.10. 満たされていないニーズとギャップ
4.11. 市場参入と拡大のための推奨戦略
4.12. シナリオ分析：ベストケース、ベースケース、ワーストケース予測
4.13. 価格分析と価格ダイナミクス
4.14. 主要オピニオンリーダー
5.日本のヘルスケアAI市場：コンポーネント別
5.1 はじめに
5.1.1.分析および前年比成長率分析（％）、コンポーネント別
5.1.2.市場魅力度指数（コンポーネント別
5.2. ハードウェア*市場
5.2.1.
5.2.2.市場規模分析と前年比成長率分析(%)
5.3. ソフトウェアソリューション
5.4.サービス
6.日本のヘルスケアAI市場：技術別
6.1 はじめに
6.1.1.市場規模分析とYoY成長率分析（%）（技術別
6.1.2.市場魅力度指数（技術別
6.2. 機械学習*分野
6.2.1.
6.2.2.市場規模分析と前年比成長率分析（%）（技術別
6.3. 自然言語処理
6.4. コンテキスト対応コンピューティング
6.5. コンピュータビジョン
7.日本のヘルスケアAI市場、用途別
7.1 はじめに
7.1.1.市場規模分析とYoY成長率分析（%）（用途別
7.1.2.市場魅力度指数（アプリケーション別
7.2. クリティカルケア*市場
7.2.1.
7.2.2.市場規模分析とYoY成長率分析(%)
7.3. ロボット支援手術
7.4. バーチャル看護アシスタント
7.5. 事務ワークフローアシスタント
7.6. 不正検知
7.7. サイバーセキュリティ
7.8. 投与ミス削減
7.9. 医療診断
7.10. 精密医療
7.11. 創薬・医薬品開発
7.12. 遠隔患者モニタリング
7.13. ウェアラブル
7.14. その他
8.日本のヘルスケアAI市場：エンドユーザー別
8.1 はじめに
8.1.1.市場規模分析および前年比成長率分析（%）（エンドユーザー別
8.1.2.市場魅力度指数（エンドユーザー別
8.2. ヘルスケアプロバイダー*市場
8.2.1.
8.2.2.市場規模分析および前年比成長率分析（%）、エンドユーザー別
8.3. 医療費支払者
8.4.ヘルスケア企業
8.5.患者
8.6.その他
9.競争環境と市場ポジショニング
9.1.競合の概要と主要市場プレイヤー
9.2. 市場シェア分析とポジショニングマトリックス
9.3. 戦略的パートナーシップ、M&A
9.4. 製品ポートフォリオとイノベーションにおける主な進展
9.5. 企業ベンチマーキング
10.企業プロフィール
10.1.
10.1.1. 会社概要
10.1.2. 製品ポートフォリオ
10.1.2.1. 製品の説明
10.1.2.2. 製品の主要業績評価指標（KPI）
10.1.2.3. 製品売上実績と予測
10.1.2.4. 製品販売量
10.1.3. 財務概要
10.1.3.1. 会社収益
10.1.3.2. 地域別売上高シェア
10.1.3.3. 収益予測
10.1.4. 主要な開発
10.1.4.1. M&A
10.1.4.2. 主要製品開発活動
10.1.4.3. 規制当局の承認など
10.1.5. SWOT分析
10.2. 富士通
10.3. マイクロソフト
10.4. サイバーダイン・ケア・ロボティクス社
10.5. LPIXEL.
10.6. 楽天グループ
10.7. モルキュア株式会社
10.8. 株式会社メドメイン
10.9. AIメディカルサービス株式会社
リストは網羅的ではありません。
11.前提条件と調査方法
11.1. データ収集方法
11.2.データの三角測量
11.3. 予測手法
11.4. データの検証と妥当性確認
12.付録
12.1. 会社概要とサービス
12.2. お問い合わせ

1. Market Introduction and Scope
1.1. Objectives of the Report
1.2. Report Coverage & Definitions
1.3. Report Scope
2. Executive Insights and Key Takeaways
2.1. Market Highlights and Strategic Takeaways
2.2. Key Trends and Future Projections
2.3. Snippet by Component
2.4. Snippet by Technology
2.5. Snippet by Application
2.6. Snippet by End-User
3. Dynamics
3.1. Impacting Factors
3.1.1. Drivers
3.1.1.1. Technological Advancements
3.1.1.2. Rising Aging Population and Healthcare Needs
3.1.1.3. XX
3.1.2. Restraints
3.1.2.1. Data Privacy Concerns
3.1.2.2. Stringent Regulatory Environment
3.1.2.3. XX
3.1.3. Opportunity
3.1.3.1. Investment in Precision Medicine
3.1.3.2. XX
3.1.4. Impact Analysis
4. Strategic Insights and Industry Outlook
4.1. Market Leaders and Pioneers
4.1.1. Emerging Pioneers and Prominent Players
4.1.2. Established leaders with largest-selling Brand
4.1.3. Market leaders with established Product
4.2. CXO Perspectives
4.3. Latest Developments and Breakthroughs
4.4. Case Studies/Ongoing Research
4.5. Regulatory and Reimbursement Landscape
4.5.1. North America
4.5.2. Europe
4.5.3. Asia Pacific
4.5.4. Latin America
4.5.5. Middle East & Africa
4.6. Porter’s Five Forces Analysis
4.7. Supply Chain Analysis
4.8. Patent Analysis
4.9. SWOT Analysis
4.10. Unmet Needs and Gaps
4.11. Recommended Strategies for Market Entry and Expansion
4.12. Scenario Analysis: Best-Case, Base-Case, and Worst-Case Forecasts
4.13. Pricing Analysis and Price Dynamics
4.14. Key Opinion Leaders
5. Japan AI in Healthcare Market, By Component
5.1. Introduction
5.1.1. Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Component
5.1.2. Market Attractiveness Index, By Component
5.2. Hardware*
5.2.1. Introduction
5.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
5.3. Software Solutions
5.4. Services
6. Japan AI in Healthcare Market, By Technology
6.1. Introduction
6.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Technology
6.1.2. Market Attractiveness Index, By Technology
6.2. Machine Learning*
6.2.1. Introduction
6.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
6.3. Natural Language Processing
6.4. Context-Aware Computing
6.5. Computer Vision
7. Japan AI in Healthcare Market, By Application
7.1. Introduction
7.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By Application
7.1.2. Market Attractiveness Index, By Application
7.2. Critical Care*
7.2.1. Introduction
7.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
7.3. Robot-Assisted Surgery
7.4. Virtual Nursing Assistants
7.5. Administrative Workflow Assistants
7.6. Fraud Detection
7.7. Cybersecurity
7.8. Dosage Error Reduction
7.9. Medical Diagnostics
7.10. Precision Medicine
7.11. Drug Discovery & Development
7.12. Remote Patient Monitoring
7.13. Wearables
7.14. Others
8. Japan AI in Healthcare Market, By End-User
8.1. Introduction
8.1.1. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%), By End-User
8.1.2. Market Attractiveness Index, By End-User
8.2. Healthcare Providers*
8.2.1. Introduction
8.2.2. Market Size Analysis and Y-o-Y Growth Analysis (%)
8.3. Healthcare Payers
8.4. Healthcare Companies
8.5. Patients
8.6. Others
9. Competitive Landscape and Market Positioning
9.1. Competitive Overview and Key Market Players
9.2. Market Share Analysis and Positioning Matrix
9.3. Strategic Partnerships, Mergers & Acquisitions
9.4. Key Developments in Product Portfolios and Innovations
9.5. Company Benchmarking
10. Company Profiles
10.1. IBM *
10.1.1. Company Overview
10.1.2. Product Portfolio
10.1.2.1. Product Description
10.1.2.2. Product Key Performance Indicators (KPIs)
10.1.2.3. Historic and Forecasted Product Sales
10.1.2.4. Product Sales Volume
10.1.3. Financial Overview
10.1.3.1. Company Revenue’s
10.1.3.2. Geographical Revenue Shares
10.1.3.3. Revenue Forecasts
10.1.4. Key Developments
10.1.4.1. Mergers & Acquisitions
10.1.4.2. Key Product Development Activities
10.1.4.3. Regulatory Approvals, etc.
10.1.5. SWOT Analysis
10.2. FUJITSU
10.3. Microsoft
10.4. Cyberdyne Care Robotics GmbH
10.5. LPIXEL.
10.6. Rakuten Group, Inc.
10.7. MOLCURE Inc.
10.8. Medmain Inc.
10.9. AI Medical Service Inc.
LIST NOT EXHAUSTIVE
11. Assumption and Research Methodology
11.1. Data Collection Methods
11.2. Data Triangulation
11.3. Forecasting Techniques
11.4. Data Verification and Validation
12. Appendix
12.1. About Us and Services
12.2. Contact Us

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