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ヘルスケアにおけるAI市場規模
[300ページレポート] ヘルスケアにおけるAI市場は、2023年の146億米ドルから2028年には1,027億米ドルに成長すると予測されており、予測期間中の年平均成長率は47.6%と予測されています。
ヘルスケアにおけるAI市場シェア
患者と医療従事者の間の格差に起因する、改善された医療サービスに対するニーズの高まりが、今後数年間のヘルスケアにおけるAI市場の成長を促進する。医療費削減への取り組みの高まりと、大規模で複雑な医療データセットの生成が、AI in Healthcareの開発を可能にし、市場の成長をさらに強化している。医療業務にAI技術を組み込むことで、医療従事者へのデータ主導型のサポートが強化される。データとアルゴリズムを使用することで、AIは効率的にパターンを特定し、医療記録の管理、健康モニタリング、デジタル診察、治療設計などのアプリケーションに自動化された洞察を提供する。
本レポートの目的は、ヘルスケアにおけるAI産業を、提供、技術、用途、エンドユーザー、地域に基づいて定義、記述、予測することである。
ヘルスケアにおけるAI市場のダイナミクス
ドライバー大規模かつ複雑なヘルスケアデータセットの生成
ヘルスケア業界では、しばしばビッグデータと呼ばれる大規模で複雑なデータは、クリックストリームやウェブ・ソーシャルメディアのインタラクションから生成される情報、センサー、心電図（ECG）、X線、パルスオキシメーターなどの医療機器からの読み取り値、医療費請求やその他の請求記録、電子カルテ（EMR）、処方箋、生体データなどで構成される。医療提供者が電子カルテ（EHR）、デジタル化された検査スライド、高解像度の放射線画像に目を向けるにつれ、ビッグデータと新たな分析ソリューションは、過去10年間で飛躍的に洗練され、採用が拡大しました。医療業界におけるデジタル化と情報システムの導入が進むにつれ、医療提供プロセスのさまざまな段階でビッグデータが生成されるようになった。その結果、特に米国では、医療はビッグデータ産業のトップ5に入る。ヘルスケアにおけるAIイノベーションを加速させる政府の取り組みが増加することで、米国での市場成長がさらに促進される。2021年6月、全米科学財団（NSF）とホワイトハウスの科学技術政策局（OSTP）は、全国的なAIイノベーションを促進する教育ツールや重要なリソースの拡充のロードマップに取り組む「全米人工知能（AI）研究リソース・タスクフォース」の設立を発表した。
制約：熟練したAI人材の不足と、電子医療ソフトウェアに関する曖昧な規制ガイドライン
AIは複雑なシステムであり、AIシステムを開発、管理、導入するためには、企業は特定のスキルセットを持つ人材を必要とする。例えば、AIシステムを扱う人材は、コグニティブ・コンピューティング、ML・機械知能、ディープラーニング、画像認識などの技術を知っている必要がある。さらに、AIソリューションを既存のシステムに統合することは、人間の脳の動作を再現するための大規模なデータ処理を必要とする困難な作業である。些細なミスでもシステム障害につながったり、望ましい結果に悪影響を及ぼす可能性がある。さらに、AI/ML技術に関する専門的な基準や認定が存在しないことが、AIの成長を抑制している。さらに、AIサービス・プロバイダーは、顧客先でのソリューションの展開／サービスに関しても課題に直面している。これは、技術に対する認識不足とAIの専門家が少ないためである。
機会：高齢者ケアのためのAIベースのツールの可能性の高まり
老年人口の増加に伴い、様々な加齢関連疾患の発生率は世界中で増加すると予想されている。これに対抗し、それぞれの医療制度における負担増を効率的に処理するため、数カ国の政府は斬新な技術の導入にますます力を入れている。AIはそのような技術の1つであり、リアルタイムでの患者データ収集や緊急医療のためのモニタリング、予防医療の提案など、強化されたサービスを提供する。さらに、AIベースのツールは、モバイル・アプリケーションなどの健康・ウェルネス・サービスを利用して、患者の動きや活動を監視することができる。また、AIベースのツールを導入することで、家庭内での健康モニタリングや健康情報へのアクセス、パーソナライズされた健康管理、治療機器（より良い補聴器や視覚補助機器など）や身体補助機器（インテリジェント歩行器など）の利用を効率的に実施することが可能になる。このように、高齢者の身体的、感情的、社会的、精神的な健康をサポートするために、AIベースの技術を利用することへの関心が世界中で高まっている。
課題医療データの不足
AIアルゴリズムの性能は、データの質と入手可能性に大きく依存する。そのため、ヘルスケアにおけるデータへのアクセスが限られていることが、ヘルスケアにおけるAI市場の障壁となっている。医療データはアクセスや収集が困難な場合が多く、医療従事者はワークフローを中断させる可能性があるため、データ収集プロセスを好まない。そのため、データの収集が不完全になりがちである。
電子カルテ（EHR）システムは、さまざまな医療施設や病院にサービスを提供する政府認定のプロバイダーと互換性がないことがほとんどである。そのため、患者の病歴を医療提供者間で統合するのではなく、局所的なデータ収集になってしまう。高品質で大規模なデータセットがなければ、有用なAIアルゴリズムを構築するのは容易ではない。
ヘルスケアAI市場で最も需要が高まるサービス
AIは、患者データとリスク分析、ライフスタイル管理とモニタリング、精密医療、入院患者ケアと病院管理、医療画像と診断、創薬、バーチャルアシスタントなど、幅広い用途に高度なアルゴリズムを実装する必要があるため、複雑な手法である。したがって、AIの展開を成功させるためには、展開と統合、そしてサポートとメンテナンス・サービスが必要となる。
AIシステムやソフトウェアを製造・開発する企業の多くは、用途に応じてオンラインとオフラインの両方のサポートを提供している。ヘルスケアにおけるAIサービス市場で事業を展開している企業には、マイクロソフト（米国）、ジョンソン・エンド・ジョンソン・サービス社（米国）、メドトロニック（米国）、シーメンス・ヘルティニアーズ（ドイツ）、Koninklijke Philips（オランダ）などがある。これらの企業は、AIシステムのインストール、トレーニング、サポートに加え、オンラインアシスタンスやソフトウェアの事後保守を支援し、必要なサービスを提供している。
予測期間中、医療画像・診断分野がヘルスケアAI市場に有利な成長機会を創出
複数の大手テクノロジー企業やヘルスケア企業が、ヘルスケアへの応用を目的としたAIソリューションを開発している。フィリップス・ヘルスケア（オランダ）、アグファ・ゲバルト（ベルギー）、GEカンパニー（米国）、シーメンス・ヘルティニアーズ（ドイツ）は、医療用画像処理ソフトウェアシステムにAIを統合し始めている。例えば、GEはエヌビディア・コーポレーションと協力し、世界中で50万台の画像診断装置を使用している。これらの機器では、AIを使ってCTスキャンを解析するプロセスを高速化し、精度を向上させている。シーメンス・ヘルスイニアーズのAI-Rad Companion Chest CTは、CTにAIを使用したソフトウェア・アシスタントである。
このソフトウェアは、胸郭CTスキャンで臓器や病変を測定・識別し、定量的なレポートを自動生成することで、放射線診断の効率化と正しい診断に貢献する。従来の医療用画像処理方法にAIを組み込むことで、より高い自動化、生産性の向上、標準化されたプロセス、より正確な診断が実現できる。計算能力により、より高速で正確な画像処理を大規模に行うことができる。
病院・医療プロバイダーがAI市場シェアの大半を占める
介護提供者の環境では、AIは再入院の予測と予防、慢性疾患の管理、臨床意思決定支援ツールの推進、業務の改善に活用できる。音声認識ソフトウェアや臨床判断支援システムなどのAIベースのツールは、病院内のワークフロープロセスの合理化、コスト削減、ケア提供の改善、患者体験の向上に役立つ。臨床判断支援システム（CDSS）は、AIの最初の応用例として成功したもので、主に症状や人口統計情報に基づいて患者の状態を診断することに重点を置いている。
欧米の病院では、入院患者を支援するためにAIの利用が始まっている。これらのツールにより、患者は回復状況について定期的な検診を要求することができる。医療機関によるテクノロジー、特に電子カルテ（EMR）システムの導入が大幅に増加しており、その結果、膨大な患者データが生成されている。
ヘルスケア分野におけるAI市場は北米地域で最も高い需要が見込まれる
米国は、医療システムにAI技術を導入した世界有数の国であるため、北米市場の主要貢献国の1つと考えられている。ヘルスケア領域への異業種からの参入は、ベンチャーキャピタルからの投資の大幅な増加とともに、この地域のヘルスケアAI市場への新規参入を促している。例えば、2021年10月、プライマリ・ケアのためのAI主導型プラットフォームを開発する新興企業Navina（米国）は、シリーズA資金調達ラウンドで1,500万米ドルを確保した。現在までに同社は2,200万米ドルを調達している。これらの投資は、同社がAIとML技術の開発を加速させるのに役立っている。
主要市場プレイヤー
ヘルスケア分野におけるAI企業の主なベンダーには、インテル・コーポレーション（米国）、Koninklijke Philips N.V.（オランダ）、マイクロソフト（米国）、シーメンス・ヘルティニアーズ（ドイツ）、エヌビディア・コーポレーション（米国）などがある。
本レポートでは、ヘルスケアにおけるAI市場を、提供、技術、用途、エンドユーザー、地域に基づいて分類しています。
最近の動向
2023年1月、Amazon Web Services, Inc.はSlalom, LLCとの戦略的協業契約（SCA）を発表し、ヘルスケア、ライフサイエンス、金融サービス、エネルギー、メディア・エンターテインメント業界の顧客向けにAWS上で垂直ソリューションとアクセラレータを開発すると発表した。
2022年11月、GEヘルスケアは北米放射線学会（RSNA）の2021年年次総会において、診断、患者スクリーニング、ガイダンス、治療計画、モニタリングのための60の革新的な技術ソリューションを発表した。これにより、同社は人工知能（AI）とデジタルソリューションによるヘルスケアイノベーションを加速させた。
2022年11月、グーグル社はマンモグラフィ人工知能（AI）を展開するiCAD社との提携を発表した。この提携により、同社はAI技術をiCADの乳房画像AIソリューション・ポートフォリオに統合する。この戦略的な取り組みにより、同社はイノベーションを進め、クラウドベースのソリューションを通じてマンモグラフィ技術を拡大していく。
2022年10月、グーグル社は、放射線医学やその他の画像データのアクセシビリティと相互運用性を支援する新しいMedical Imaging Suiteの発売を発表した。このスイートは、クラウド・オンプレムまたはエッジ展開の柔軟なオプションを提供するように設計されており、組織は多様な主権、プライバシー要件、データセキュリティを達成することができる。
1 はじめに （ページ – 36）
1.1 研究目的
1.2 市場の定義
1.2.1 含まれるものと除外されるもの
1.3 調査範囲
1.3.1 対象市場
1.3.2 地理的範囲
1.3.3年
1.4 通貨
1.5単位を考慮
1.6 リミット
1.7 利害関係者
1.8 変更点の概要
2 研究方法 (ページ – 42)
2.1 調査データ
図1 ヘルスケアにおけるAI市場：調査デザイン
2.2 二次調査および一次調査
図2 ヘルスケア産業におけるAI：調査アプローチ
2.2.1 二次データ
2.2.1.1 主な二次資料のリスト
2.2.1.2 二次資料からの主要データ
2.2.2 一次データ
2.2.2.1 専門家への一次インタビュー
2.2.2.2 一次資料からの主要データ
2.2.2.3 主要業界インサイト
2.2.2.4 プライマリーの内訳
2.3 市場規模の推定
2.3.1 ボトムアップ・アプローチ
2.3.1.1 ボトムアップ・アプローチ（需要側）による市場規模の推定
図3 市場規模の推定方法：ボトムアップ・アプローチ
図4 市場規模推計方法：ボトムアップ（供給側）-ヘルスケア分野におけるaiの販売による企業の収益推計の図解
図5 市場規模推計方法：ボトムアップ（需要側）-エンドユーザー別ヘルスケアAI市場規模推計
2.3.2 トップダウン・アプローチ
2.3.2.1 トップダウン・アプローチによる市場規模の推定（供給側）
図 6 市場規模の推定方法：トップダウン・アプローチ
図7 市場規模の推定方法：（供給側）-ヘルスケア製品におけるAIから生み出される収益
2.4 市場の内訳とデータの三角測量
図8 データの三角測量
2.5 研究の前提
図9 調査研究の前提
2.6 不況の影響
2.7 リスク評価
表1 制限と関連リスク
2.8 限界
3 事業概要 （ページ – 57）
3.1 ヘルスケア市場のエコシステムにおけるAI：景気後退の影響
図10 景気後退の影響：主要国の2023年までのGDP成長率予測
図11 ヘルスケア分野のAIに対する景気後退の影響（2019～2028年）（百万米ドル
図12 2023年から2028年にかけて、ヘルスケア分野におけるAIはソフトウェア分野が第2位のシェアを占める
図13 2023年から2028年にかけて、医療分野におけるAIは機械学習分野が最大シェアを占める
図14 予測期間中、ヘルスケア分野で最も高いCAGRを記録するのは患者分野
図15 医療用画像＆診断アプリケーションは予測期間中、ヘルスケア分野で最も高い成長率を示す
図 16 2022 年のヘルスケア分野における AI 市場では、北米が最大のシェアを占めた
4 プレミアム・インサイト (ページ – 63)
4.1 医療業界におけるAIの魅力的な成長機会
図17 医療施設におけるAIベースのツール採用の増加が2023-2028年の市場成長を促進する
4.2 市場、製品別
図18 2023年から2028年にかけて、ヘルスケアエコシステムにおけるAIの最大シェアを占めるソフトウェア
4.3 技術別市場
図19 2023年から2028年にかけて、医療分野におけるAIの最大株主は機械学習技術になる
4.4 用途別市場
図20 2023年から2028年にかけて最も高い成長率を記録する医療用画像＆診断分野
4.5 市場、エンドユーザー別
図21 2023年から2028年にかけて、病院と医療プロバイダーが医療分野におけるAIの最大株主となる
4.6 市場、国別
図22 中国とメキシコのヘルスケア産業におけるAIは2023年から2028年にかけて最も高い成長率で成長する
5 市場概要（ページ – 66）
5.1 導入
5.2 市場ダイナミクス
図 23 ヘルスケアにおける AI 市場：促進要因、阻害要因、機会、課題
5.2.1 ドライバー
図24 医療システムにおけるAIへのドライバーの影響分析
5.2.1.1 大規模で複雑なヘルスケアデータセットの生成
5.2.1.2 医療費削減の必要性
5.2.1.3 計算能力の向上とハードウェアコストの低下
5.2.1.4 ヘルスケア分野における異なる領域間のパートナーシップやコラボレーションの増加
5.2.1.5 医療従事者と患者の不均衡による医療サービスの向上へのニーズの高まり
5.2.2 拘束
図25 ヘルスケアのAI市場における阻害要因の影響分析
5.2.2.1 医療従事者はAIベースの技術の導入に消極的
5.2.2.2 熟練したAI人材の不足と医療用ソフトウェアの曖昧な規制ガイドライン
5.2.3 機会
図26 ヘルスケアにおけるAI市場への機会の影響分析
5.2.3.1 高齢者ケアにおけるAIベースのツールの可能性の高まり
5.2.3.2 人間を認識するAIシステムの開発への注目の高まり
5.2.3.3 ゲノミクス、創薬、画像診断におけるAI技術の可能性の高まり
5.2.4 課題
図27 ヘルスケアAI市場における課題の影響分析
5.2.4.1 キュレーションされた医療データの欠如
5.2.4.2 データプライバシーに関する懸念
図28 米国保健福祉省に報告された医療侵害（2019年～2021年
5.2.4.3 異なるベンダーが提供するAIソリューション間の相互運用性の欠如
図29 医療データ相互運用性の課題
5.3 バリューチェーン分析
図30 市場バリューチェーン
5.4 ポーターの5つの力分析
表2 ヘルスケアにおけるAI市場：ポーターの5つの力分析
5.5 エコシステム分析
図31 ヘルスケアにおけるAIのエコシステム
表3 エコシステム：ヘルスケアにおけるAI市場
5.6 医療業界における収益のシフトと新たな収益ポケット
図32 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
5.7 ケーススタディ分析
5.7.1 使用例 – バイオビート（イスラエル）
5.7.2 ユースケース – クリーブランド・クリニックとマイクロソフト
5.7.3 ユースケース – トランスレーショナルゲノミクス研究所（Tgen）
5.8 技術分析
5.8.1 クラウド・コンピューティング
5.8.2 クラウドGPU
5.9 価格分析
図33 市場におけるプロセッサ部品の平均販売価格（2019～2028年）（米ドル
5.9.1 主要企業が提供する部品の平均販売価格（ASP）分析
図 34 主要企業が提供するプロセッサー・コンポーネントの平均販売価格
表4 プロセッサー・コンポーネントの価格帯（2019-2028年
表 5 サーバー・ソフトウェアの asp シリーズ
5.9.2 aspの動向
5.10 貿易分析
図35 市場の上位国におけるHSコード854231の輸出データ（2017-2021年）（千米ドル
図36 市場の上位国におけるHSコード854231の輸入データ（2017-2021年）（千米ドル
5.11 特許分析
図37 過去10年間に特許出願件数の多かった企業
表6 過去10年間の特許所有者トップ20
図38 年間特許付与数（2012-2021年
5.11.1 主要特許
表7 医療システムにおけるAIの主要特許
5.12 規制の状況
表8 米国が輸出するプロセッサーおよびコントローラーとしての電子集積回路の関税（2022年
表9 中国が輸出するプロセッサーおよびコントローラーとしての電子集積回路の関税（2022年
表10 ドイツが輸出するプロセッサーおよびコントローラーとしての電子集積回路の関税（2020年
5.12.1規定
5.12.1.1 輸出入規制
5.12.1.2 有害物質の使用制限（ROHS）および廃電気電子機器（WEEE）
5.12.1.3 化学物質の登録、評価、認可及び制限（REACH）
5.12.1.4 一般データ保護規則（GDPR）
6 ヘルスケアにおける人工知能市場, 分野別 (ページ数 – 98)
6.1 はじめに
図 39 ヘルスケアにおける AI 市場（提供サービス別
図40：予測期間中、ヘルスケアエコシステムにおけるAIの最大シェアはソフトウェアが占める
表11 市場、提供サービス別、2019-2022年（百万米ドル）
表12：市場（オファリング別）、2023-2028年（百万米ドル
6.2 ハードウェア
表13 ハードウェア：ヘルスケアにおけるAI市場、タイプ別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 14 ハードウェア：市場：タイプ別、2023-2028 年（百万米ドル）
表15 ハードウェア：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表 16 ハードウェア：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
6.2.1 プロセッサー
6.2.1.1 インテル（米）、エヌビディア（米）、ザイリンクス（米）がAIアプリケーション向けハードウェアコンポーネントの主要プロバイダー
表17 プロセッサー：ヘルスケア産業におけるAI（タイプ別）、2019～2022年（百万台
表18 プロセッサ：タイプ別市場、2023年～2028年（百万台）
表19 プロセッサ：市場、タイプ別、2019-2022年（百万米ドル）
表 20 プロセッサ：市場、タイプ別、2023-2028 年（百万米ドル）
6.2.1.2 mpu/cpu
表21 ケーススタディ：ダイナライフとオルタムルの結腸ポリープ・プロジェクト
6.2.1.3 GPU
表22 ケーススタディ：シドニー大学、ブレイン・アンド・マインド・センター（Snac）とエヌビディア株式会社
6.2.1.4 FPGA
表23 fpga：最近の動向
6.2.1.5 GPU
表 24 ケーススタディ：ザイリンクスとスプライン。AI
6.2.1.6 ASIC
6.2.1.7 GPU
表25 ケーススタディ：ロンドン医療画像＆AIセンター＆ラン：AI
6.2.2 メモリ
6.2.2.1 AIアプリケーション向け広帯域メモリの開発が市場を牽引する
表 26 メモリ：最近の動向
表27 ケーススタディ：インテル、デル、フロリダ大学
6.2.3 ネットワーク
6.2.3.1 AIアプリケーション向けネットワーク・インターコネクト・アダプタの主要プロバイダーのうち、エヌビディア・コーポレーション（米国）とインテル・コーポレーション（米国
表28 ネットワーク：ヘルスケアにおけるAI市場、タイプ別、2019年～2022年（百万台）
表29 ネットワーク：タイプ別市場、2023-2028年（百万台）
表30 ネットワーク：市場、タイプ別、2019-2022年（百万米ドル）
表 31 ネットワーク：タイプ別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
6.3 ソフトウェア
表 32 ソフトウェア：市場、タイプ別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 33 ソフトウェア：市場、タイプ別、2023-2028 年（百万米ドル）
表34 ソフトウェア：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表 35：ソフトウェア：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
6.3.1 AIソリューション
6.3.1.1 AIソリューションにおける非手順言語の統合がセグメント成長を促進する
表36 ケーススタディ：フィリップスとAWS
表37 ソフトウェア：Aiソリューション市場、展開タイプ別、2019年～2022年（百万米ドル）
表38 ソフトウェア：Aiソリューション市場、展開タイプ別、2023年～2028年（百万米ドル）
6.3.1.2 オンプレミス
表 39 オンプレミス：最近の動向
6.3.1.3 クラウド
6.3.2 AIプラットフォーム
6.3.2.1 意思決定とデータ管理のためのAIプラットフォームの利用が増加し、セグメントの成長を後押しする
表40 ソフトウェア：Aiプラットフォーム向けヘルスケアシステム、タイプ別、2019年～2022年（百万米ドル）
表41 ソフトウェア：Aiプラットフォーム市場、タイプ別、2023-2028年（百万米ドル）
6.3.2.2 機械学習のフレームワーク
6.3.2.3 アプリケーション・プログラム・インターフェース
6.4 サービス
表42 サービス：ヘルスケアにおけるAI市場、タイプ別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 43 サービス：市場、タイプ別、2023-2028 年（百万米ドル）
表44 サービス：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表 45 サービス：市場、地域別、2023-2028 年（百万米ドル）
6.4.1 展開と統合
6.4.1.1 ヘルスケアのAIシステムを構成するための主要サービス
6.4.2 サポート＆メンテナンス
6.4.2.1 設置後のシステムの性能維持の支援
7 ヘルスケアにおける人工知能市場, 技術別 (ページ – 118)
7.1 はじめに
図 41 ヘルスケアにおける AI 市場、テクノロジー別
図42 予測期間中、機械学習技術が市場の最大シェアを占める
表46 技術別市場、2019-2022年（百万米ドル）
表 47：技術別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
7.2 機械学習
表48 ケーススタディ：ヘルスマネジメントアカデミー（アカデミー）とニュアンス
表49 キャストスタディ：マヨ・クリニックとグーグル社
表50 機械学習：市場、タイプ別、2019-2022年（百万米ドル）
表51 機械学習：ヘルスケアエコシステムにおけるAI、タイプ別、2023年～2028年（百万米ドル）
7.2.1 ディープラーニング
7.2.1.1 マシンが階層表現を構築できるようにする
表 52 ケーススタディ：サブトル・メディカルとバイエル
7.2.2 教師付き学習
7.2.2.1 教師あり学習の主要分野である分類と回帰
7.2.3 強化学習
7.2.3.1 システムとソフトウェアが、システムのパフォーマンスを最大化するための理想的な動作を決定できるようにする。
7.2.4 教師なし学習
7.2.4.1 非ラベル化訓練データによるアルゴリズムからなるクラスタリング法を含む。
7.2.5 その他
7.3 自然言語処理
7.3.1 ヘルスケアの臨床および研究コミュニティで広く利用されている
表53 ケーススタディ：ロシュとジョン・スノー・ラボ
表54 自然言語処理：市場、タイプ別、2019-2022年（百万米ドル）
表 55 自然言語処理：タイプ別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
7.4 コンテキスト対応コンピューティング
7.4.1 コンテキスト対応コンピューティングの成長を加速させる、より高度なハードセンサーとソフトセンサーの開発
表 56 コンテキスト対応コンピューティング：最近の動向
表 57 コンテキスト対応コンピューティング：タイプ別市場、2019-2022 年（百万米ドル）
表58 コンテキストアウェアコンピューティング：ヘルスケアにおけるAI市場、タイプ別、2023年～2028年（百万米ドル）
7.5 コンピュータビジョン
7.5.1 手術や治療における重要な用途に使用される
8 ヘルスケアにおける人工知能市場, 用途別 (ページ – 129)
8.1 導入
図 43 市場、用途別
図44 2028年に最大のシェアを占めるのは医療用画像と診断機器
表59：用途別市場、2019-2022年（百万米ドル）
表60 ヘルスケアにおけるAI市場、用途別、2023-2028年（百万米ドル）
8.2 患者データとリスク分析
8.2.1 機械学習と自然言語処理アルゴリズムを使用して、患者の健康に関する予測的洞察を提供する。
表61 ケーススタディ：クリーブランド・クリニックとマイクロソフト
表62 患者データ＆リスク分析：ヘルスケア産業におけるAI、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表63 患者データ＆リスク分析：地域別市場、2023年～2028年（百万米ドル）
表64 患者データ＆リスク分析：市場、エンドユーザー別、2019-2022年（百万米ドル）
表 65 患者データ＆リスク分析：市場：エンドユーザー別 2023-2028 (百万米ドル)
8.3 入院患者ケアと病院管理
8.3.1 過剰な運営費を削減し、患者の治療費を下げるのに役立つ
表66 ケーススタディ：タイダルヘルス・アンド・リガード
表67 入院患者ケアと病院管理：医療システムにおけるAI：地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表68 入院患者ケアと病院管理：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
表69 入院患者ケアと病院管理：市場、エンドユーザー別、2019年～2022年（百万米ドル）
表70 入院患者ケアと病院管理：市場：エンドユーザー別、2023年～2028年（百万米ドル）
8.4 医療画像＆診断
8.4.1 高精度の画像データの生成に役立つ
表71 医療用画像診断：最近の動向
表72 医療用画像＆診断：地域別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表73 医療用画像＆診断：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表74 医療用画像＆診断：エンドユーザー別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表75 医療画像＆診断：ヘルスケアにおけるAI市場、エンドユーザー別、2023年～2028年（百万米ドル）
8.5 ライフスタイル管理と遠隔患者モニタリング
8.5.1 病院の負担軽減に貢献する
表76 ライフスタイル管理と遠隔患者モニタリング：最近の動向
表77 ライフスタイル管理＆遠隔患者モニタリング：地域別市場、2019-2022年（百万米ドル）
表78 ライフスタイル管理および遠隔患者モニタリング：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
表79 ライフスタイル管理および遠隔患者モニタリング：市場、エンドユーザー別、2019年～2022年（百万米ドル）
表80 ライフスタイル管理および遠隔患者モニタリング：市場：エンドユーザー別 2023-2028 (百万米ドル)
8.6 バーチャルアシスタント
8.6.1 脆弱な人々への正確な医療情報の普及を支援する。
表81 バーチャルアシスタント：最近の発展
表82 ケーススタディ：インド政府、アクセンチュア、マイクロソフト
表83 バーチャルアシスタント：ヘルスケアエコシステムにおけるAI、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表 84 バーチャルアシスタント：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
表 85 バーチャルアシスタント：市場、エンドユーザー別、2019-2022 年（百万米ドル）
表86 仮想アシスタント：エンドユーザー別市場、2023年～2028年（百万米ドル）
8.7 創薬
8.7.1 創薬にかかる時間とコストの削減が期待されるAI
表87 創薬：最近の開発
表88 創薬：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表 89 創薬：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
表90 創薬：市場、エンドユーザー別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 91 創薬市場：エンドユーザー別 2023-2028 (百万米ドル)
8.8 研究
8.8.1 バイオインフォマティクスの研究者がデータベースの分類とマイニングに使用するAIアルゴリズム
表 92 調査：ヘルスケア産業における AI、地域別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 93 研究：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
表94 研究：市場、エンドユーザー別、2019-2022年（百万米ドル）
表 95 調査：ヘルスケアにおけるAI市場、エンドユーザー別、2023年～2028年（百万米ドル）
8.9 ヘルスケア支援ロボット
8.9.1 24時間体制の手作業による看護の必要性を大幅に削減する。
表 96 ヘルスケア支援ロボット：ヘルスケアシステムにおけるAI、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 97 ヘルスケア支援ロボット：地域別市場、2023-2028 年（百万米ドル）
表 98 ヘルスケア支援ロボット：市場、エンドユーザー別、2019-2022 年（百万米ドル）
表 99 医療支援ロボット：市場：エンドユーザー別 2023-2028 (百万米ドル)
8.10 精密医療
8.10.1 精度の高い医療により、患者一人ひとりに合わせた治療計画への需要が見込まれる
表100 精密医療：最近の動向
表101 精密医療：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表102 精密医療：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
表103 精密医療：市場、エンドユーザー別、2019-2022年（百万米ドル）
表104 精密医療：エンドユーザー別市場、2023-2028年（百万米ドル）
8.11 救急外来・手術室
8.11.1 救命救急センターにおける熟練労働力の不足がAIの導入を促進する
表105 救急外来・外科：地域別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表106 救急外来・外科：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
表107 救急外来・手術室：エンドユーザー別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表108 救急外来・外科：ヘルスケアにおけるAI市場、エンドユーザー別、2023年～2028年（百万米ドル）
8.12 ウェアラブル
8.12.1 改善されたリアルタイムの患者モニタリングの促進
表 109 ケーススタディ：ケンシー、マイクロソフト、連邦政府
表110 ウェアラブル：ヘルスケアエコシステムにおけるAI、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表111 ウェアラブル：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
表112 ウェアラブル：市場、エンドユーザー別、2019-2022年（百万米ドル）
表113 ウェアラブル：市場、エンドユーザー別、2023-2028年（百万米ドル）
8.13 メンタルヘルス
8.13.1 精神的苦痛および神経学的異常の診断に使用されるai
表114 メンタルヘルス：最近の動向
表115 メンタルヘルス：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表116 メンタルヘルス：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
表117 メンタルヘルス：市場、エンドユーザー別、2019年～2022年（百万米ドル）
表118 メンタルヘルス：市場：エンドユーザー別、2023-2028年（百万米ドル）
8.14 サイバーセキュリティ
8.14.1 医療サイバーセキュリティは現場システムの保護に不可欠になる
表119 サイバーセキュリティ：地域別市場、2019-2022年（百万米ドル）
表120 サイバーセキュリティ：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
表 121 サイバーセキュリティ：市場、エンドユーザー別、2019年～2022年（百万米ドル）
表122 サイバーセキュリティ：ヘルスケアにおけるAI市場、エンドユーザー別、2023年～2028年（百万米ドル）
9 ヘルスケアにおける人工知能市場：エンドユーザー別 (ページ数 – 160)
9.1 はじめに
図45 市場、エンドユーザー別
図46 予測期間中、病院・医療機関が最大の市場シェアを占める
表123：エンドユーザー別市場、2019-2022年（百万米ドル）
表124 2023-2028年エンドユーザー別市場（百万米ドル）
9.2 病院と医療機関
9.2.1 AIを活用して再入院を予測・予防し、業務を改善する
表125 病院・医療機関：最近の動向
表126 病院・医療機関：市場、用途別、2019年～2022年（百万米ドル）
表127 病院・医療機関：用途別市場、2023-2028年（百万米ドル）
表128 病院・医療機関：地域別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表129 病院・医療機関：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル)
9.3 患者
9.3.1 スマートフォンアプリやウェアラブルの普及が患者のi導入を促進する
表130 患者：最近の動向
表131 患者：市場、用途別、2019-2022年（百万米ドル）
表132 患者：用途別市場、2023-2028年（百万米ドル）
表133 患者：市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表134 患者：ヘルスケアにおけるAI市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
9.4 製薬・バイオテクノロジー企業
9.4.1 創薬、精密医療、研究用途でのAIの利用
表 135 製薬・バイオテクノロジー企業：最近の動向
表136 製薬・バイオテクノロジー企業：市場、用途別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 137 製薬・バイオテクノロジー企業：ヘルスケアシステムにおけるAI：用途別 2023-2028 (百万米ドル)
表 138 製薬・バイオテクノロジー企業：市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 139 製薬・バイオテクノロジー企業：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル)
9.5 医療費支払者
9.5.1 リスク管理、クレーム傾向の特定、および支払い精度の最大化のために、AI ツールを使用する。
表140 医療費支払者：最近の動向
表141 医療費支払者：市場、用途別、2019-2022年（百万米ドル）
表142 医療費支払者：市場、用途別、2023-2028年（百万米ドル）
表143 医療費支払者：市場、地域別、2019年～2022年（百万米ドル）
表144 医療費支払者：市場、地域別、2023年～2028年（百万米ドル）
9.6 その他
表 145 その他：ヘルスケア産業におけるAI、用途別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 146 その他：市場、用途別、2023-2028年（百万米ドル）
表147 その他：地域別市場、2019-2022年（百万米ドル）
表148 その他：地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
10 ヘルスケアにおける人工知能市場: 地域別 (ページ数 – 176)
10.1 導入
図47 中国とメキシコがヘルスケア分野におけるAI市場の新たなホットスポットとして台頭する
図 48 アジア太平洋地域は予測期間中に最も高い CAGR を記録する
表149 市場、地域別、2019-2022年（百万米ドル）
表150 地域別市場、2023-2028年（百万米ドル）
10.2 北米
図 49 北米：市場スナップショット
図50 2028年に北アメリカ市場を支配するのは米国
表151 北米：国別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表152 北米：市場：国別、2023-2028年（百万米ドル）
表153 北米：用途別市場、2019-2022年（百万米ドル）
表 154 北米：用途別市場 2023-2028 （百万米ドル）
10.2.1 米国
10.2.1.1 高い医療費と医療分野におけるAI需要の増加が市場成長を補完する
表155 米国：最近の動向
10.2.2 カナダ
10.2.2.1 カナダの研究機関や大学におけるNLPとMLの継続的な研究が市場を促進する
表156 カナダ：最近の発展
10.2.3 メキシコ
10.2.3.1 メキシコは予測期間中、北米市場で最小シェアを占める
表157 メキシコ：最近の動向
10.3 ヨーロッパ
図 51 欧州：ヘルスケアにおける AI 市場のスナップショット
図 52 2028 年、欧州のヘルスケア分野における AI エコシステムで最も高い成長率を示すのは欧州のその他地域
表158 欧州：国別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表 159 欧州：市場：国別、2023～2028年（百万米ドル）
表160 欧州：エンドユーザー別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表 161 欧州：エンドユーザー別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表 162 欧州：用途別市場、2019～2022年（百万米ドル）
表 163 欧州：用途別市場 2023-2028 （百万米ドル）
10.3.1 ドイツ
10.3.1.1 市場成長を支えるAI開発促進への政府の取り組み
表 164 ドイツ：最近の動向
10.3.2 英国
10.3.2.1 創薬分野におけるAIの採用が市場成長を促進する
表 165 英国：最近の発展
10.3.3 フランス
10.3.3.1 フランス政府の医療IT開発への取り組みが市場を支える可能性が高い
表 166 フランス：最近の動向
10.3.4 イタリア
10.3.4.1 電子カルテの発展と高齢化が市場を牽引する
表 167 イタリア：最近の動向
10.3.5 スペイン
10.3.5.1 スペインにおけるAIの認知度向上が市場成長を後押しする
表 168 スペイン：最近の動向
10.3.6 その他のヨーロッパ
10.4 アジア太平洋
図 53 アジア太平洋：市場スナップショット
図 54 2028 年、アジア太平洋地域のヘルスケアシステムにおける AI で最も高い成長率を示すのは中国
表169 アジア太平洋地域：国別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表170 アジア太平洋地域：国別市場、2023年～2028年（百万米ドル）
表 171 アジア太平洋地域：ヘルスケア産業におけるAI、エンドユーザー別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 172 アジア太平洋地域：エンドユーザー別市場 2023-2028 （百万米ドル）
表 173 アジア太平洋地域：ヘルスケアにおけるAI市場、用途別、2019年～2022年（百万米ドル）
表 174 アジア太平洋地域：用途別市場 2023-2028 (百万米ドル)
10.4.1 中国
10.4.1.1 AI開発を加速させる政府の具体的施策が市場の成長を促進する
表 175 中国：最近の動向
10.4.2 日本
10.4.2.1 創薬を促進するAIの導入が市場成長の原動力に
10.4.3 韓国
10.4.3.1 政府のAI国家戦略が韓国の市場成長を後押しする
表 176 韓国：最近の動向
10.4.4 インド
10.4.4.1 発展するITインフラとAIに優しい政府の取り組みが市場成長を促進する
表 177 インド：最近の動向
10.4.5 その他のアジア太平洋地域
表178 その他のアジア太平洋地域：最近の動向
10.5 その他の地域
図55 その他の地域：市場のスナップショット
図56 2028年には南米が列国市場を支配する
表 179 その他の地域：地域別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表 180 その他の地域：地域別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表181 その他の地域：エンドユーザー別市場、2019年～2022年（百万米ドル）
表182 その他の地域：エンドユーザー別市場 2023-2028 (百万米ドル)
表183 その他の地域：市場、用途別、2019年～2022年（百万米ドル）
表184 その他の地域：用途別市場 2023-2028 (百万米ドル)
10.5.1 南米
10.5.1.1 医療ITへの高い投資が市場成長を促す
10.5.2 中東・アフリカ
10.5.2.1 中東・北アフリカの医療費増大が医療AI市場の成長を促進する
表185 中東・アフリカ：最近の動向
11 競争力のある景観 (ページ – 211)
11.1 イントロダクション
11.2 市場評価の枠組み
表186 主要プレーヤーが市場で展開する戦略の概要
11.2.1 製品ポートフォリオ
11.2.2 地域の焦点
11.2.3 製造フットプリント
11.2.4 有機的／無機的成長戦略
11.3 市場上位プレーヤーの収益分析
図 57 ヘルスケアにおける AI 市場のトッププレイヤーの 5 年間の収益分析
11.4 市場シェア分析（2022年
表187 市場：競争の度合い
11.5 企業評価クワドラント
11.5.1 スターズ
11.5.2 浸透型プレーヤー
11.5.3 新進リーダー
11.5.4 参加者
図58 市場：企業評価象限（2022年
11.6 スタートアップ／私の評価象限
11.6.1 進歩的企業
11.6.2 対応する企業
11.6.3 ダイナミック・カンパニー
11.6.4 スタートブロック
図59 ヘルスケアにおけるAI市場：新興企業/MEの評価象限（2022年
11.7 市場：企業の足跡
表 188 会社のフットプリント
表189 会社が提供するフットプリント
表 190 各社のエンドユーザー・フットプリント
表 191 各社の地域別フットプリント
11.8 競争ベンチマーキング
表192 スタートアップ／MESマトリックス：主要スタートアップの詳細リスト
表 193 ヘルスケアのエコシステムにおけるAI：主要新興企業／MEの競合ベンチマーキング
11.9 競争シナリオとトレンド
11.9.1 製品の発売と開発
表 194 市場：製品の発売と開発（2019 年 1 月～2022 年 12 月
11.9.2 ディールス
表 195 ヘルスケア産業におけるAI：案件数（2019年1月～2022年12月
12 企業プロフィール（ページ番号 – 228）
12.1 主要プレーヤー
(事業概要、提供する製品/ソリューション/サービス、最近の動向、MnM View)*。
12.1.1 インテル株式会社
表 196 インテル コーポレーション：事業概要
図 60 インテル株式会社：企業スナップショット
12.1.2 Koninklijke philips n.v.
表 197 Koninklijke philips n.v.: 事業概要
図61 Koninklijke philips n.v.：会社概要
12.1.3 マイクロソフト
表 198 マイクロソフト：事業概要
図62 マイクロソフト：企業スナップショット
12.1.4 シーメンス・ヘルスィニアース
表 199 シーメンス・ヘルスィニアーズ：事業概要
図 63 シーメンス・ヘルスィニアーズ：企業スナップショット
12.1.5 エヌビディア・コーポレーション
表 200 エヌビディア・コーポレーション：事業概要
図 64 エヌビディア・コーポレーション：企業スナップショット
12.1.6 グーグル
表 201 グーグル社：事業概要
図65 グーグル：企業スナップショット
12.1.7 ゼネラル・エレクトリック・カンパニー
表 202 ゼネラル・エレクトリック・カンパニー：事業概要
図66 ゼネラル・エレクトリック・カンパニー：企業スナップショット
12.1.8 メドトロニック
表 203 メドトロニック：事業概要
図 67 メドトロニック：企業スナップショット
12.1.9 マイクロンテクノロジー（株
表204 マイクロン・テクノロジーズ・インク：事業概要
図 68 マイクロン・テクノロジーズ・インク：企業スナップショット
12.1.10 アマゾン ウェブ サービス（AWS）
表 205 アマゾン ウェブ サービス（AWS）：事業概要
図 69 アマゾン ウェブ サービス：企業スナップショット
12.1.11 JOHNSON & JOHNSON SERVICES, INC.
表206 ジョンソン・エンド・ジョンソン・サービス：事業概要
図70 JOHNSON & JOHNSON SERVICES, INC.
* 非上場企業の場合、事業概要、提供する製品／ソリューション／サービス、最近の動向、MnM Viewを把握できない可能性がある。
12.2 スタートアップ・エコシステム
12.2.1 メラティブ
12.2.2 一般的なビジョン
12.2.3 cloudmedx
12.2.4 オンコラ・メディカル
12.2.5 ENLITIC
12.2.6 株式会社ルニット
12.2.7 QURE.AI
12.2.8 アルテリス株式会社
12.2.9 COTA
12.2.10 FDNA Inc.
12.2.11 再帰
12.2.12 atomwise
12.2.13 バージン・パルス
12.2.14 バビロンヘルス
12.2.15 mdlive（エバーノース・グループ）
12.2.16 ストライカー
12.2.17 qventus
12.2.18 デスクトップ・ジェネティクス
12.2.19 シロナメディカル株式会社
12.2.20 ジンジャー
12.2.21 バイオビート
13 付録（ページ番号 – 292）
13.1 業界の専門家による洞察
13.2 ディスカッション・ガイド
13.3 Knowledgestore：Marketsandmarketsの購読ポータル
13.4 カスタマイズ・オプション
13.5 関連レポート
13.6 著者詳細
