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ヘルスケアにおける人工知能（AI）の世界市場規模は、2022年に151億米ドルと推定され、2022年から2030年の予測期間中にCAGR 37%で成長し、2030年には約1,879億5,000万米ドルを超えると予測されている。北米のヘルスケアAI市場は、2022年に68億米ドルと評価された。
重要なポイント
アジア太平洋地域は、予測期間中に年平均成長率30.7％で成長する見込みである。
コンポーネント別では、ソフトウェア・ソリューション・セグメントが2022年に最大の収益を上げ、40.5％のシェアを占めた。
ソフトウェア・ソリューション部門は、予測期間中に年平均成長率35.5％で成長している。
用途別では、臨床試験分野が2022年に24.6%以上の最大売上シェアを占めている。
北米地域は、2022年に59％以上の最も高い売上シェアを生み出している。
ヘルスケアにおける人工知能（AI ）市場の概要
人工知能（AI）とは、「知的エージェント」、すなわち、環境を理解し把握することができ、その結果、目的に到達する可能性を高めるために適切な行動を導き出すことができるあらゆる代表者やツールの研究として規定されている。AIは同様に、機械が学習や分析において人間の心を模倣し、それによって問題解決に取り組むことができる状況にも関連している。このような知能は機械学習としても知られている。通常、AIはソフトウェアとハードウェアの両方を支える方法を対象としている。ソフトウェアの観点からは、AIは特にアルゴリズムに関係している。人工ニューラルネットワークは、人間の脳をシミュレートするAIアルゴリズムを実行するための理論的フレームである。
医療は、AIの最も有望な応用分野の一つとして当初から決定されていた。20世紀半ば以来、研究者たちは臨床的な意思決定を支援するための複数のシステムを提案し、開発してきた。また、様々な専門家によって書かれた異なる知識の断片の間で高次の相互作用をコード化するのは困難であり、これまでの医療認識の全体性がネットワークの実行を制限していた。さらに、決定論的推論と確率論的推論を統合して、関連する臨床的背景を減らし、診断の仮定に優先順位をつけ、治療を推奨するシステムを実装することは困難であった。
Covid-19の大流行は、AI技術の必要性に影響を与え、これらの先端技術が持つ能力を明らかにした。医療手法は、さまざまなウイルス株の迅速な検出と診断においてこれらの技術を広く承認し、個人化されたデータを使用して大流行の運用を改善した。
したがって、AIアルゴリズムは、患者の健康の詳細を調べるために熟練することができ、さらに、状態を迅速に検出し、正しい治療スキームを作るためにケアサプライヤーを保持します。政府の取り組み、融合や購入の増加、技術協力、持続的なCovid-19パンデミックは、市場の成長をスケールアップし、医療における人工知能の承認値をスピードアップさせる顕著な役割を持っていた。医療用途における人工知能手法の参入が増加した結果、主要市場参加者は製品の新しさと技術的なつながりに集中し、商品ポートフォリオをエスカレートさせ、発生中の増加するニーズを満たし、迎えることになった。
成長因子
医療費を削減し、患者に質の高い医療サービスを提供する必要性が高まっていることから、医療分野でのデジタル技術の採用が拡大していることが、世界の医療用人工知能市場の成長を後押ししている顕著な要因となっている。様々な慢性疾患の急増と高齢者人口の増加は、病院における患者数の増加をもたらしている。患者の健康データは毎日大量に生成され、効果的に保存・管理する必要がある。個別化された医薬品に対する需要の高まりとデジタル健康記録の維持の必要性が、ヘルスケアにおける人工知能市場を大きく牽引している。人工知能や機械学習のような新しい技術は現在、医療システムに統合されつつあり、医療専門家が病気を早期に特定し、患者に強化されたケアサービスを提供することを可能にしている。さらに、データ分析、ディープラーニング技術、自然言語処理（NPL）、予測分析、コンテンツ分析は、早期診断とケアサービスで医療専門家をサポートしている。
ヘルスケアにおける人工知能（AI）市場のダイナミクス
市場 促進要因
AIベースの救済策とハードウェアは、患者ケアを向上させながら、医療機関が拡張プロセスを緩和するのを支援する。また、これらのソリューションは、全体的な有効性を高めながらコストを削減するのに役立ちます。
世界的な業界を牽引する要因としては、高齢化人口の増加、慢性疾患の急増、医療分野における技術進歩などが挙げられる。また、医療機関の業務効率化ニーズの高まり、ハイブリッド医療の拡大、膨大な情報の出現も市場拡大に寄与している。
量的医療から価値的医療への移行と、医療分野における顧客の増加が相まって、医療AIメーカーに収益機会をもたらすだろう。セキュリティ企業の急増も、今後の市場成長を後押しするだろう。消費者は、タイトなマーケティングアプローチを通じてバイオテクノロジーや製薬会社の利益を喚起する新たな試みは、今後数年間で市場をよりアップグレードする必要があります。
遠隔患者モニタリングシステムに対する要求の高まり
人工知能と組み合わされた遠隔患者モニタリングは、患者の継続的なモニタリングを可能にし、健康状態に関するリアルタイムの洞察を提供する。このパーソナライズされたアプローチにより、医療介入が各患者固有のニーズに合わせて行われ、治療効果が最適化される。人工知能アルゴリズムは、X線、CTスキャン、MRIなどの医療画像を遠隔で正確に分析することができる。この能力は、高度な医療施設へのアクセスが限られていたり、不足していたりする地域では特に価値がある。Covid-19の大流行により、特に高齢者に対する遠隔患者モニタリングの必要性が高まっている。遠隔患者モニタリングは、心臓病などの慢性疾患の管理に特に有益である。人工知能システムは患者の全体的な健康状態を追跡することができる。ヘルスケアプロバイダーが患者の遠隔アクセスを可能にする遠隔患者モニタリングの提供に注力するにつれて、人工知能の展開が拡大することが観察されている。
2023年3月、透明なAIソリューションを構築するゼファー社とKangarooHealth社は、遠隔患者監視システムで遠隔患者に個別化医療サービスを提供するため、人工知能と機械学習ベースのソリューションを統合する多層的パートナーシップを発表した。
診断プロセスの改善
AIアルゴリズムは、患者記録や遺伝子情報を含む膨大な医療データを分析する能力を実証してきた。この効率性により、医療従事者はより迅速かつ正確に病状を診断することができ、患者の予後改善につながる。AIを搭載した診断ツールは、病気の微妙なパターンや指標を検出することができるため、早期発見が可能となり、病気の早期予防にさらに効果を発揮する。AIシステムはまた、貴重なツールで医療専門家を支援するのに役立ち、診断プロセスの改善を提供するこれらすべての要因は、市場成長の推進力として作用する。
市場の阻害要因
AIベースのプロセスやツールの導入にはかなりの複雑さとコストがかかるため、患者データのセキュリティに関する懸念が高まっており、今後の市場成長の妨げとなる可能性がある。
AIシステム導入の複雑さ
ヘルスケア企業向けに人工知能システムを構築したり、導入したりするにはコストがかかる。この問題により、多くの医療従事者はこのようなサービスの採用を制限する可能性がある。変化への抵抗も市場の大きな阻害要因であり、医療従事者は既存のシステムを、より人的介入を必要としないAI操作のシステムに変更することに抵抗を示す可能性がある。さらに、AIモデルの標準化が進んでいないことも市場の大きな阻害要因となっている。医療データは構造化されていないことが多く、医療機関によって異なるため、堅牢で汎用性の高いAIソリューションを作成するのは困難である。これらすべての要因が、医療業界におけるAiソリューションの採用を制限し、市場の大きな阻害要因となっている。
規制上のハードル
ヘルスケア産業向けのAIアプリケーションを開発・展開するには、通常、食品医薬品局（FDA）や欧州連合（EU）を含むさまざまな機関からの承認が必要だ。承認プロセスには時間とコストがかかる。プロセスが長期化することで、ヘルスケアにおけるAIの導入が遅れ、リソースの限られた中小企業の市場参入が抑止される可能性がある。この要因は市場の大きな阻害要因となっている。さらに、規制はデータのプライバシーとセキュリティの懸念のために重要であり、このような規制や変動するガイドラインは、ヘルスケア業界向けのAIシステムの開発を制限する可能性がある。
市場機会
ディープラーニングをベースとした人工知能を医療診断に活用することで、医療界の信頼を高め、持続的な成長が最も必要とされる局面において、主要な研究学会への回答を提供することができる。
患者の健康関連のデジタル情報セットの拡大、オーダーメイド医療への需要の増加、医療費削減への要求の高まりは、市場発展の重要な有力要因の一部である。世界的な高齢者人口の増加、ライフスタイルの変化、慢性疾患の有病率の増加が、初期段階の疾患に対する診断と理解の向上に対する需要の増加に寄与している。
ヘルスケア産業におけるAIの技術的進歩
複数の技術的進歩により、市場成長の機会が数多く開かれている。クラウド・コンピューティングはAIシステムとともにヘルスケア分野に導入され、AIアプリケーション向けにスケーラブルでコスト効率の高いストレージと処理能力を提供することを目的としている。これにより、医療機関は膨大なデータセットを安全に保存・分析できるようになる。IoTの浸透もAIソリューションの技術的進歩として観察される。ウェアラブル・ヘルス・トラッカーやモニターなどのIoTデバイスを人工知能と統合することで、Aiはこの継続的なデータの流れを分析して異常を検出し、潜在的な健康問題を予測し、患者の転帰を改善することができる。
市場の課題
AIを医療に利用する際の課題のひとつは、効率的に利用するためには大量のデータにアクセスする必要があることだ。もう一つの問題は、アルゴリズムを形成するために使用されるデータが母集団全体を代表していない場合のバイアスのリスクである。最後に、異なるAIシステム間でより標準化する必要があり、その結果、転帰を比較したり、複数のソースからのデータを組み合わせたりすることが困難になる可能性がある。
医療におけるAIの最大の課題は、その技術が十分な効果を発揮するかどうかではなく、日常臨床にどのように導入されるかである。時間の経過とともに、臨床医は人間特有のスキルと最高レベルの認知機能を必要とする業務に移行する可能性があり、医療におけるAIの能力をフルに発揮することから脱落する唯一の医療供給者は、AIとともに機能することを拒否する者かもしれない。
過疎地での普及の遅れ
医療分野に導入される人工知能システムは、開発、導入、維持にコストがかかる。未開発の地域では、こうしたサービスを採用するための財政的制約に直面することが多い。この要素が、ヘルスケア分野におけるAIソリューションの浸透を遅らせている。低開発地域では、ヘルスケア部門やインフラが不十分で、ヘルスケア施設、医療機器、訓練を受けたヘルスケア専門家へのアクセスが限られている場合がある。そのような環境に人工知能を組み込むことは、基本的な医療サービスが整備されるまでは不可能かもしれないし、実現不可能かもしれない。このように、未開発地域ではAIベースのサービスの導入が遅れており、市場の成長にとって課題となり得る。
コンポーネント・インサイト
コンポーネントに基づくと、ソフトウェアセグメントは2022年に最も高い収益ホルダーとなった。人工知能を搭載したソフトウェアソリューションの医療機関全体、医療専門家、患者、支払者の間での採用が増加したことが、このセグメントの急成長につながった。ヘルスケア部門におけるAIベースのソフトウェア技術の採用への投資の高まりが、ソフトウェアセグメントの成長を後押ししている。ヘルスケア分野のトップ企業は、ソフトウェア開発者と提携し、ヘルスケア分野で使用される人工知能ベースのソフトウェアを設計・開発している。
また、ソフトウェア分野は予測期間中に最も急成長する分野であると予測されている。この成長は、世界中の様々なヘルスケアアプリケーションにおけるAIおよび機械学習ベースのソフトウェアの浸透が増加していることに起因している。2020年のCOVID-19パンデミックの発生に起因する、世界のヘルスケアセクター全体における遠隔医療および遠隔医療技術の急速な出現と採用の増加は、ヘルスケアセクターにおける人工知能ソフトウェアソリューションの成長に大きく寄与しており、この傾向は今後も続くと予想される。
アプリケーション・インサイト
用途別では、臨床試験分野が2022年に最も高い市場シェアを獲得し、世界のヘルスケアにおける人工知能市場を支配している。研究、創薬、医薬品開発、新開発医薬品の臨床試験への投資が増加していることが、ヘルスケアにおける人工知能市場における臨床試験セグメントの収益増につながっている。特許切れの増加、迅速な臨床試験結果に対するニーズの高まり、新薬開発に対するニーズの高まりが、世界中でこのセグメントの成長を促進している。さらに、患者募集プロセスにおける人工知能の利用が増加していることから、時間とコストの削減が期待され、これがヘルスケアにおける人工知能市場の需要をさらに押し上げている。さらに、臨床試験におけるAIの採用は、エラーを排除し、正確な結果を出し、時間を節約するのに役立ちます。有利な政府政策と様々なヘルスケア新興企業がAIの採用を後押ししており、このセグメントの成長を促進している。
バーチャルアシスタントは、予測期間中、最も好機的なセグメントになると予測されている。バーチャルアシスタント分野でのAIの統合は、熟練した専門家の不足、インターネットへのアクセスの向上、スマートデバイスの普及の増加によって推進されている。ヘルスケア分野での自動化技術の採用に対する投資の増加は、バーチャルアシスタント分野の成長を促進すると予想される。
地域インサイト
2022年の市場シェアは、北米地域が最も高かった。北米の特徴は、先進的で最新のデジタル技術への傾斜が強まっていることである。北米の強力で発展した医療、IT、通信インフラは、医療における人工知能市場の成長を支えている。さらに、医療分野での人工知能のようなデジタル技術や新技術の採用を奨励する政府の政策も好材料となっている。北米には膨大な数の患者が存在する。米国では人口の半数以上が1つ以上の慢性疾患に苦しんでいると推定されている。その結果、病院における患者数が増加している。こうした患者の健康データは、政府の規制に従ってデジタル形式で保存・管理する必要がある。これがヘルスケア分野における人工知能の需要を促進する大きな要因となっている。
アジア太平洋地域は、予測期間中に最も急成長する市場と推定される。これは、スマート病院の開発に対する政府投資の増加、医療・ITインフラ開発への投資の増加、同地域の患者数の増加などに起因している。アジア太平洋地域では、スマートフォンの普及が進み、インターネットの浸透が進んでいる。ヘルスケア分野におけるデータ・セキュリティとデータ・プライバシーのニーズに対応するためのデジタル技術の技術的進歩は、この地域におけるヘルスケアにおける人工知能の採用を促進すると予想される。この地域には膨大な人口が存在し、老年人口が増加し、生活習慣病の有病率が上昇していることが、ヘルスケア分野でのデジタル技術の採用を促進している。
主な市場動向
ヘルスケアにおける人工知能市場は、多数の主要な市場プレイヤーの存在により、非常に断片化されている。これらの主要プレーヤーは、その地位を強化し、市場シェアを拡大するために、合併、買収、パートナーシップ、コラボレーション、新製品の発売などの様々な開発戦略に絶えず従事している。
2023年1月、テルモとシーメンス・ヘルスイニアーズ・インディアは、インドにおける心臓医療の強化に向けて協力しました。この協力の結果、より多くの人々がより良い心臓医療を受けられるようになる。
2022年11月、ニュアンス・コミュニケーションズとエヌビディアは、医療用画像診断のAIモデルを臨床の場に正しく統合する。ニュアンスとエヌビディアの戦略的パートナーシップは、既存の大規模臨床アプリケーションで訓練された画像診断AIモデルの展開を促進します。
2021年8月、フィリップスは医療システムと情報技術の統合を促進する2つのHealthSuiteソリューションを発表した。
2021年5月、IBMはナノメートルチップ技術を発表した。人工知能とクラウド技術の融合により、チップの効率と性能は向上する。
2021年4月、エヌビディアはエンタープライズ・サーバー向けにA10とA30 GPUを発表した。また、サイバーセキュリティ開発者がAI技術を利用してサイバー侵害を検知できるMorpheusも発表した。
2021年4月、IBMはデータへのアクセスを簡素化し、人工知能やクラウドアプリケーションでの利用を容易にする高度なストレージシステムを発表した。
2019年9月、GEヘルスケアは中国のソフトウェア開発企業5社とパートナーシップを結び、エジソンAIプラットフォームの開発に取り組んでいる。
ヘルスケアにおける人工知能の世界市場における著名なプレーヤーには、以下のようなものがある：
インテル
フィリップス
マイクロソフト
IBM
シーメンス・ヘルスィニアーズ
エヌビディア
グーグル
ゼネラル・エレクトリック社
メドトロニック
マイクロンテクノロジー
アマゾン ウェブ サービス
ジョンソン・エンド・ジョンソン
一般的なビジョン
クラウドメディックス
オンコラ・メディカル
エンリチック
ルニット
レポート対象セグメント
コンポーネント別
ソフトウェア
ハードウェア
サービス
アプリケーション別
バーチャルアシスタント
診断
ロボット支援手術
臨床試験
ウェアラブル
事務ワークフローアシスタント
サイバーセキュリティ
投与量エラーの低減
不正行為の検出
コネクテッド・マシン
テクノロジー別
機械学習
自然言語処理
コンテキスト対応コンピューティング
コンピュータ・ビジョン
エンドユーザー別
病院・医療機関
患者
製薬・バイオテクノロジー企業
医療機関
地域別
北米
米国
カナダ
ヨーロッパ
英国
ドイツ
フランス
アジア太平洋
中国
インド
日本
韓国
マレーシア
フィリピン
ラテンアメリカ
ブラジル
その他のラテンアメリカ
中東・アフリカ（MEA）
GCC
北アフリカ
南アフリカ
その他の中東・アフリカ
第1章 はじめに
1.1. 研究目的
1.2. 調査の範囲
1.3. 定義
第2章 調査方法
2.1. 調査アプローチ
2.2. データソース
2.3. 前提条件と限界
第3章 エグゼクティブ・サマリー
3.1. 市場スナップショット
第4章 市場の変数とスコープ
4.1. はじめに
4.2. 市場の分類と範囲
4.3. 産業バリューチェーン分析
4.3.1. 原材料調達分析
4.3.2. 販売と流通経路の分析
4.3.3. 川下バイヤー分析
第5章 COVID 19 ヘルスケアにおける人工知能（AI）市場への影響
5.1. COVID-19 ランドスケープ：ヘルスケア産業における人工知能（AI）のインパクト
5.2. COVID 19 – 産業界への影響評価
5.3. COVID 19の影響：世界の主要な政府政策
5.4. COVID-19の市場動向とビジネスチャンス
第6章 市場ダイナミクスの分析と動向
6.1. 市場ダイナミクス
6.1.1. 市場促進要因
6.1.2. 市場の抑制要因
6.1.3. 市場機会
6.2. ポーターのファイブフォース分析
6.2.1. サプライヤーの交渉力
6.2.2. 買い手の交渉力
6.2.3. 代替品の脅威
6.2.4. 新規参入の脅威
6.2.5. 競争の度合い
第7章 競争環境
7.1.1. 会社市場シェア／ポジショニング分析
7.1.2. プレーヤーが採用した主要戦略
7.1.3. ベンダーの状況
7.1.3.1. サプライヤーのリスト
7.1.3.2. バイヤーリスト
第8章 ヘルスケアにおける人工知能（AI）の世界市場、コンポーネント別
8.1. ヘルスケアにおける人工知能（AI）市場、コンポーネントタイプ別、2022-2030年
8.1.1. ソフトウェア
8.1.1.1. 市場収入と予測（2017-2030年）
8.1.2. ハードウェア
8.1.2.1. 市場収入と予測（2017-2030年）
8.1.3. サービス
8.1.3.1. 市場収入と予測（2017-2030年）
第9章 ヘルスケアにおける人工知能（AI）の世界市場、用途別
9.1. ヘルスケアにおける人工知能（AI）市場、用途別、2022-2030年
9.1.1. バーチャルアシスタント
9.1.1.1. 市場収入と予測（2017-2030年）
9.1.2. 診断
9.1.2.1. 市場収入と予測（2017-2030年）
9.1.3. ロボット支援手術
9.1.3.1. 市場収入と予測（2017-2030年）
9.1.4. 臨床試験
9.1.4.1. 市場収入と予測（2017-2030年）
9.1.5. ウェアラブル
9.1.5.1. 市場収入と予測（2017-2030年）
9.1.6. 事務ワークフローアシスタント
9.1.6.1. 市場収入と予測（2017-2030年）
9.1.7. サイバーセキュリティ
9.1.7.1. 市場収入と予測（2017-2030年）
9.1.8. 投与量の誤差軽減
9.1.8.1. 市場収入と予測（2017-2030年）
9.1.9. 不正検知
9.1.9.1. 市場収入と予測（2017-2030年）
9.1.10. コネクテッド・マシン
9.1.10.1. 市場収入と予測（2017-2030年）
第10章 ヘルスケアにおける人工知能（AI）の世界市場、技術タイプ別
10.1. ヘルスケアにおける人工知能（AI）市場、技術タイプ別、2022-2030年
10.1.1. 機械学習
10.1.1.1. 市場収益と予測（2017-2030年）
10.1.2. 自然言語処理
10.1.2.1. 市場収入と予測（2017-2030年）
10.1.3. コンテキスト対応コンピューティング
10.1.3.1. 市場収入と予測（2017-2030年）
10.1.4. コンピュータビジョン
10.1.4.1. 市場収入と予測（2017-2030年）
第11章 ヘルスケアにおける人工知能（AI）の世界市場、エンドユーザー・タイプ別
11.1. ヘルスケアにおける人工知能（AI）市場、エンドユーザー・タイプ別、2022-2030年
11.1.1. 病院・医療機関
11.1.1.1. 市場収入と予測（2017-2030年）
11.1.2. 患者
11.1.2.1. 市場収入と予測（2017-2030年）
11.1.3. 製薬・バイオテクノロジー企業
11.1.3.1. 市場収入と予測（2017-2030年）
11.1.4. 医療費支払者
第12章 ヘルスケアにおける人工知能（AI）の世界市場、地域別推定と動向予測
12.1. 北米
12.1.1. 市場収入と予測、コンポーネント別（2017-2030年）
12.1.2. 市場収益および予測、用途別（2017-2030年）
12.1.3. 市場収入と予測、技術タイプ別（2017～2030年）
12.1.4. 市場収益および予測、エンドユーザー・タイプ別 (2017-2030)
12.1.5. 米国
12.1.5.1. 市場収入と予測、コンポーネント別（2017～2030年）
12.1.5.2. 市場収益および予測、用途別 (2017-2030)
12.1.5.3. 市場収入と予測、技術タイプ別（2017～2030年）
12.1.5.4. 市場収益および予測、エンドユーザー・タイプ別 (2017-2030)
12.1.6. その他の北米地域
12.1.6.1. 市場収入と予測、コンポーネント別（2017～2030年）
12.1.6.2. 市場収益および予測、用途別 (2017-2030)
12.1.6.3. 市場収益と予測、技術タイプ別（2017～2030年）
12.1.6.4. 市場収益および予測、エンドユーザー・タイプ別 (2017-2030)
12.2. ヨーロッパ
12.2.1. 市場収入と予測、コンポーネント別（2017-2030年）
12.2.2. 市場収益および予測、用途別（2017-2030年）
12.2.3. 市場収入と予測、技術タイプ別（2017-2030年）
12.2.4. 市場収益および予測、エンドユーザー・タイプ別 (2017-2030)
12.2.5. 英国
12.2.5.1. 市場収入と予測、コンポーネント別（2017～2030年）
12.2.5.2. 市場収益および予測、用途別 (2017-2030)
12.2.5.3. 市場収入と予測、技術タイプ別（2017～2030年）
12.2.5.4. 市場収益および予測、エンドユーザー・タイプ別 (2017-2030)
12.2.6. ドイツ
12.2.6.1. 市場収入と予測、コンポーネント別（2017～2030年）
12.2.6.2. 市場収益および予測、用途別 (2017-2030)
12.2.6.3. 市場収入と予測、技術タイプ別（2017～2030年）
12.2.6.4. 市場収益および予測、エンドユーザー・タイプ別 (2017-2030)
12.2.7. フランス
12.2.7.1. 市場収入と予測、コンポーネント別（2017～2030年）
12.2.7.2. 市場収益および予測、用途別 (2017-2030)
12.2.7.3. 市場収入と予測、技術タイプ別（2017～2030年）
12.2.7.4. 市場収益および予測、エンドユーザー・タイプ別 (2017-2030)
12.2.8. 残りのヨーロッパ
12.2.8.1. 市場収入と予測、コンポーネント別（2017～2030年）
12.2.8.2. 市場収益および予測、用途別 (2017-2030)
12.2.8.3. 市場収入と予測、技術タイプ別（2017～2030年）
12.2.8.4. 市場収益および予測、エンドユーザー・タイプ別 (2017-2030)
12.3. APAC
12.3.1. 市場収入と予測、コンポーネント別（2017-2030年）
12.3.2. 市場収益および予測、用途別（2017-2030年）
12.3.3. 市場収入と予測、技術タイプ別（2017-2030年）
12.3.4. 市場収益および予測、エンドユーザー・タイプ別 (2017-2030)
12.3.5. インド
12.3.5.1. 市場収入と予測、コンポーネント別（2017～2030年）
12.3.5.2. 市場収益および予測、用途別 (2017-2030)
12.3.5.3. 市場収入と予測、技術タイプ別（2017～2030年）
12.3.5.4. 市場収益および予測、エンドユーザー・タイプ別 (2017-2030)
12.3.6. 中国
12.3.6.1. 市場収入と予測、コンポーネント別（2017～2030年）
12.3.6.2. 市場収益および予測、用途別 (2017-2030)
12.3.6.3. 市場収益と予測、技術タイプ別（2017～2030年）
12.3.6.4. 市場収益および予測、エンドユーザー・タイプ別 (2017-2030)
12.3.7. 日本
12.3.7.1. 市場収入と予測、コンポーネント別（2017～2030年）
12.3.7.2. 市場収益および予測、用途別 (2017-2030)
12.3.7.3. 市場収入と予測、技術タイプ別（2017～2030年）
12.3.7.4. 市場収益および予測、エンドユーザー・タイプ別 (2017-2030)
12.3.8. その他のアジア太平洋地域
12.3.8.1. 市場収入と予測、コンポーネント別（2017～2030年）
12.3.8.2. 市場収益および予測、用途別 (2017-2030)
12.3.8.3. 市場収入と予測、技術タイプ別（2017～2030年）
12.3.8.4. 市場収益および予測、エンドユーザー・タイプ別 (2017-2030)
12.4. MEA
12.4.1. 市場収入と予測、コンポーネント別（2017-2030年）
12.4.2. 市場収益および予測、用途別（2017-2030年）
12.4.3. 市場収入と予測、技術タイプ別（2017～2030年）
12.4.4. 市場収益および予測、エンドユーザー・タイプ別 (2017-2030)
12.4.5. GCC
12.4.5.1. 市場収入と予測、コンポーネント別（2017～2030年）
12.4.5.2. 市場収益および予測、用途別 (2017-2030)
12.4.5.3. 市場収入と予測、技術タイプ別（2017～2030年）
12.4.5.4. 市場収益および予測、エンドユーザー・タイプ別 (2017-2030)
12.4.6. 北アフリカ
12.4.6.1. 市場収入と予測、コンポーネント別（2017～2030年）
12.4.6.2. 市場収益および予測、用途別 (2017-2030)
12.4.6.3. 市場収入と予測、技術タイプ別（2017～2030年）
12.4.6.4. 市場収益および予測、エンドユーザー・タイプ別 (2017-2030)
12.4.7. 南アフリカ
12.4.7.1. 市場収入と予測、コンポーネント別（2017～2030年）
12.4.7.2. 市場収益および予測、用途別 (2017-2030)
12.4.7.3. 市場収入と予測、技術タイプ別（2017～2030年）
12.4.7.4. 市場収益および予測、エンドユーザー・タイプ別 (2017-2030)
12.4.8. その他のMEA諸国
12.4.8.1. 市場収入と予測、コンポーネント別（2017～2030年）
12.4.8.2. 市場収益および予測、用途別 (2017-2030)
12.4.8.3. 市場収入と予測、技術タイプ別（2017～2030年）
12.4.8.4. 市場収益と予測、エンドユーザー・タイプ別 (2017-2030)
12.5. ラテンアメリカ
12.5.1. 市場収入と予測、コンポーネント別（2017-2030年）
12.5.2. 市場収益および予測、用途別（2017-2030年）
12.5.3. 市場収入と予測、技術タイプ別（2017-2030年）
12.5.4. 市場収益および予測、エンドユーザー・タイプ別 (2017-2030)
12.5.5. ブラジル
12.5.5.1. 市場収入と予測、コンポーネント別（2017～2030年）
12.5.5.2. 市場収益および予測、用途別 (2017-2030)
12.5.5.3. 市場収入と予測、技術タイプ別（2017～2030年）
12.5.5.4. 市場収益および予測、エンドユーザー・タイプ別 (2017-2030)
12.5.6. その他のラタム諸国
12.5.6.1. 市場収入と予測、コンポーネント別（2017～2030年）
12.5.6.2. 市場収益および予測、用途別 (2017-2030)
12.5.6.3. 市場収入と予測、技術タイプ別（2017～2030年）
12.5.6.4. 市場収益および予測、エンドユーザー・タイプ別 (2017-2030)
第13章 企業プロフィール
13.1. インテル
13.1.1. 会社概要
13.1.2. 提供製品
13.1.3. 業績
13.1.4. 最近の取り組み
13.2. Koninklijke Philips
13.2.1. 会社概要
13.2.2. 提供製品
13.2.3. 業績
13.2.4. 最近の取り組み
13.3. マイクロソフト
13.3.1. 会社概要
13.3.2. 提供製品
13.3.3. 業績
13.3.4. 最近の取り組み
13.4. IBM
13.4.1. 会社概要
13.4.2. 提供製品
13.4.3. 業績
13.4.4. 最近の取り組み
13.5. シーメンス・ヘルスィニアース
13.5.1. 会社概要
13.5.2. 提供製品
13.5.3. 業績
13.5.4. 最近の取り組み
13.6. Nvidia
13.6.1. 会社概要
13.6.2. 提供製品
13.6.3. 業績
13.6.4. 最近の取り組み
13.7. グーグル
13.7.1. 会社概要
13.7.2. 提供製品
13.7.3. 業績
13.7.4. 最近の取り組み
13.8. ゼネラル・エレクトリック・カンパニー
13.8.1. 会社概要
13.8.2. 提供製品
13.8.3. 業績
13.8.4. 最近の取り組み
13.9. メドトロニック
13.9.1. 会社概要
13.9.2. 提供製品
13.9.3. 業績
13.9.4. 最近の取り組み
13.10. マイクロン・テクノロジー
13.10.1. 会社概要
13.10.2. 提供製品
13.10.3. 業績
13.10.4. 最近の取り組み
13.11. アマゾン・ウェブ・サービス
13.11.1. 会社概要
13.11.2. 提供製品
13.11.3. 業績
13.11.4. 最近の取り組み
第14章 調査方法論
14.1. 一次調査
14.2. 二次調査
14.3. 前提条件
第15章 付録
15.1. 私たちについて
15.2. 用語集
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