日本の医療分析市場（2025年~2033年）：種類別（記述的分析、予測分析、処方分析、診断分析）

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概要
日本の医療分析市場は2024年に24億米ドルに達し、2033年には151億米ドルに達すると予測されており、2025年から2033年の予測期間中は19.8%のCAGRで成長すると予想されています。
医療分析とは、データ分析と統計モデルを用いて意思決定を改善し、医療の成果を最適化することです。これには、患者記録、治療結果、業務指標、財務データなど、さまざまな種類のデータを収集、処理、分析して、患者ケアの改善、コストの削減、医療体験全体の向上に役立つ洞察を導き出すことが含まれます。
医療分析には、記述的分析、規範的分析、予測分析、その他の 2 種類があります。記述的分析は、患者の人口統計、治療効果、病院のパフォーマンスなどの過去の傾向やパターンを理解することに重点を置いています。予測分析は、過去のデータと統計的手法を用いて、特定の疾患を発症するリスクのある患者の特定や、再入院の予測など、将来の結果を予測します。
医療分析は、人工知能（AI）、機械学習、クラウドコンピューティングなどの高度なテクノロジーを活用して、大量のデータを処理することで、臨床実践、業務効率、医療管理の改善に重要な役割を果たしています。

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市場動向：推進要因と抑制要因

技術の進歩

技術の進歩は、日本の医療分析市場の成長の重要な推進要因となっています。人工知能（AI）、機械学習、クラウドコンピューティングなどの最先端技術の統合は、医療データの分析に革命をもたらしています。この変革により、患者ケア、業務プロセス、財務管理について、より効率的で正確な洞察を得ることが可能になります。

AI と機械学習は、特に予測分析機能を強化し、医療従事者がハイリスク患者を特定し、病気の流行を予測し、治療計画を最適化することを可能にしています。これらの技術は、早期介入と個別化された治療戦略を可能にし、予防的な医療管理を促進します。

クラウドベースのソリューションも日本で普及が進んでおり、医療機関は多額のインフラコストを負担することなく、分析機能を柔軟に拡張することができます。この拡張性により、さまざまなソースからのデータをシームレスに統合することができ、意思決定の改善と医療成果の向上につながります。

さらに、自然言語処理（NLP）などの進歩により、医療記録や報告書などの非構造化データの分析が改善され、患者の健康状態をより包括的に把握することが可能になっています。こうしたテクノロジーの進化に伴い、日本の医療分野では、業務効率の向上、コスト削減、患者ケアの全体的な質の向上などがさらに期待されます。

例えば、2023年3月、富士通は、個別化医療と医薬品開発の推進を目的とした、新しいクラウドベースの医療プラットフォームを日本で開始しました。このプラットフォームは、クラウドコンピューティング、AI、HL7 FHIR（Fast Healthcare Interoperability Resources）などの相互運用性標準を利用して、医療機関間のデータポータビリティと統合を強化しています。

また、2024年6月、ソフトバンクグループはテンパスAIとの合弁会社「SB TEMPUS」を設立し、人工知能（AI）を活用して個人医療データの分析と治療方針の提案を行うことを目的とした取り組みを発表しました。この取り組みは、東京でのブリーフィングでCEOの孫正義氏が発表し、ソフトバンクが相対的な活動休止期を経てAI投資に再注力する重要な一歩をマークしました。

データプライバシーの懸念

データプライバシーの懸念は、日本の医療分析市場における大きな制約要因となっています。医療データは機密性が高いため、その収集、処理、共有は、日本の個人情報保護法（APPI）などの厳格な規制基準に準拠する必要があります。患者の機密性を保護し、データのセキュリティを確保する必要性から、医療データの共有や活用が制限される場合が多く、高度な分析の潜在能力を十分に発揮できない状況にあります。

さらに、データ漏洩のリスクも懸念されており、医療組織に多大な経済的損失や評判の低下をもたらすおそれがあります。このリスクは、サイバー攻撃を受けやすいクラウドベースのソリューションやサードパーティのプラットフォームの利用の増加に伴い、特に高まっています。

これらのセキュリティの問題により、医療提供者は新しいテクノロジーの導入や、医療データ分析システムの完全な統合を躊躇する可能性があります。さらに、これらの法的および倫理的枠組みを順守することは複雑であり、企業はコンプライアンス基準を確実に満たす必要があるため、テクノロジーの採用や分析ツールの導入のペースが鈍化する可能性があります。

セグメント分析

日本の医療分析市場は、種類、コンポーネント、提供形態、用途別に分類されます。

種類

この種類の予測分析セグメントは、日本の医療分析市場で最大のシェアを占めると予想されています。

日本の医療分析市場における予測分析セグメントは、患者ケアの改善、リソースの最適化、健康動向の予測のためのデータに基づく洞察の需要の高まりを背景に、急速に成長しています。予測分析は、過去のデータ、統計アルゴリズム、機械学習モデルを用いて将来の結果を予測するものであり、早期介入が患者の転帰に大きな影響を与える医療分野において特に有用です。

医療提供者は、予測モデルを使用して、糖尿病、心臓病、がんなどの特定の疾患や症状を発症するリスクのある患者を特定しています。これにより、医療システムは予防医療に重点を置くことができ、長期的なコストの削減と生活の質の向上につながります。予測分析は、医療組織が退院後に再入院する可能性が高い患者を特定するのに役立ちます。再入院のリスクを予測することで、病院は退院後のケアを改善するための積極的な措置を講じることができるため、医療費の削減と患者の治療結果の改善に不可欠です。

予測分析は、医療需要の予測にも活用されており、病院は人員配置の最適化、患者の流れの管理、必要なときに必要な場所にリソースを確実に提供することが可能になります。これにより、業務効率の向上とコスト削減につながります。こうした予測機能は、AI やクラウドコンピューティングなどのテクノロジーによってますますサポートされ、医療従事者は業務規模を拡大し、予測の精度を高めることができるようになっています。

例えば、2024年11月、電通は、Meta の Advanced Analytics （Meta AA） テクノロジーとファーストパーティデータを統合した「Tobiras」を発売しました。これは、データ駆動型の洞察を活用してマーケティング活動を最適化するための大きな一歩です。

このツールは、アルゴリズム時代の複雑さを乗り切る企業にとって特に有用です。これまでアクセスできなかった洞察に安全にアクセスできるため、よりターゲットを絞ったキャンペーンが可能になり、最終的には早期導入企業では ROI が 10% 向上します。これらの要因により、このセグメントは日本の医療分析市場における地位を固めています。

競争環境

日本の医療分析市場の主要企業には、MCKESSON CORPORATION、Inovalon、CitiusTech Inc.、Arcadia Solutions， LLC.、IBM、SAS Institute Inc.、Verisk Analytics， Inc.、Oracle Inc. などがあります。

主な動向

• 2025年2月、TriNetX は富士通と提携し、TriNetX Japan K.K. を設立しました。この合弁会社は、日本の患者から収集した匿名化された電子健康記録（EHR）データの活用に革命をもたらし、臨床試験の効率向上、医療研究の発展、医薬品開発期間の短縮を目指しています。
• 2023年11月、RapidAI は、脳卒中診断プラットフォームについて、日本でクラス III の製造販売承認を取得し、医療分野において大きな進歩を遂げました。この規制当局の承認により、RapidAI は、世界第 2 位の脳卒中市場である日本で、同社の高度な画像診断ソリューションを販売することが可能になりました。
• 2023年1月、富士通と札幌医科大学は、医療分野におけるデータポータビリティの実現を目的とした共同プロジェクトを開始しました。このプロジェクトは、患者がクラウドベースのプラットフォームを通じて、電子健康記録（EHR）や個人健康記録（PHR）などの医療データにアクセスし、管理できるようにすることに重点を置いています。

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、医療機器および医薬品の今後の進歩を予測します。
• 製品のパフォーマンスと市場での位置付け：製品のパフォーマンス、市場での位置付け、成長の可能性を分析し、戦略を最適化します。
• 実世界でのエビデンス：患者のフィードバックとデータを製品開発に統合し、成果の向上を図ります。
• 医師の好みと医療制度への影響：医療従事者の行動や、医療制度の統合が採用戦略に与える影響を検証します。
• 市場動向と業界の変化： 最近の規制変更、新規政策、新興技術についてカバーします。
• 競合戦略： 競合他社の戦略、市場シェア、新興プレイヤーを分析します。
• 価格設定と市場アクセス： 価格モデル、償還動向、市場アクセス戦略をレビューします。
• 市場参入と拡大： 新規市場参入とパートナーシップの最適な戦略を特定します。
• 地域成長と投資： 高成長地域と投資機会を強調します。
• サプライチェーンの最適化：サプライチェーンのリスクと流通戦略を評価し、効率的な製品配送を実現します。
• 持続可能性と規制の影響：医療分野における環境に配慮した取り組みと規制の動向に焦点を当てています。
• 市販後調査：市販後のデータを利用して、製品の安全性とアクセス性を向上させます。
• 薬事経済学と価値に基づく価格設定：研究開発における価値に基づく価格設定とデータに基づく意思決定への移行を分析します。

日本の医療分析市場レポートは、60 以上の主要表、50 以上の視覚的に印象的な図、176 ページにわたる専門家の洞察を含む詳細な分析を提供し、市場の概要を包括的に把握することができます。

対象読者 2024

• 製造業者：製薬、医療機器、バイオテクノロジー企業、委託製造業者、販売業者、病院。

• 規制および政策：コンプライアンス担当者、政府、医療経済学者、市場アクセス専門家。

• コンポーネントおよびイノベーション：AI/ロボットプロバイダー、研究開発専門家、臨床試験マネージャー、医薬品安全性監視の専門家。

• 投資家：医療投資家、ベンチャーファンド投資家、製薬マーケティングおよび販売。

• コンサルティングおよびアドバイザリー：医療コンサルタント、業界団体、アナリスト。

• サプライチェーン：流通およびサプライチェーンマネージャー。

• 消費者および支援団体：患者、支援団体、保険会社。

• 学術および研究：学術機関。

目次

1. 市場の概要と範囲
   1. レポートの目的
   2. レポートの対象範囲と定義
   3. レポートの範囲
2. 経営陣の洞察と重要なポイント
   1. 市場のハイライトと戦略的ポイント
   2. 主な傾向と将来予測
   3. 種類別スニペット
   4. コンポーネント別スニペット
   5. 配信モード別スニペット
   6. 用途別スニペット
3. ダイナミクス
   1. 影響要因
      1. 推進要因
         1. 技術の進歩
         2. 予測分析の需要拡大
         3. XX
      2. 制約
         1. データプライバシーに関する懸念
         2. 厳格な規制
         3. XX
      3. 機会
         1. AI とビッグデータの統合
         2. XX
4. 影響分析
5. 戦略的洞察と業界の見通し
   1. 市場リーダーとパイオニア
      1. 新興のパイオニアと有力企業
      2. 最大販売ブランドを持つ確立されたリーダー
      3. 確立された製品を持つ市場リーダー
   2. CXO の視点
   3. 最新動向とブレークスルー
   4. ケーススタディ/進行中の調査
   5. 規制および償還の状況
   6. ポーターの 5 つの競争力分析
   7. サプライチェーン分析
   8. SWOT 分析
   9. 満たされていないニーズとギャップ
   10. 市場参入および拡大のための推奨戦略
   11. シナリオ分析：最良の場合、基本の場合、最悪の場合の予測
   12. 価格分析および価格動向
   13. 主要オピニオンリーダー
6. 日本の医療分析市場、種類別
   1. はじめに
      1. 分析および前年比成長率（%）、種類別
      2. 市場魅力度指数、種類別
   2. 記述的分析*
      1. 概要
      2. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）
   3. 予測分析
   4. 処方分析
   5. 診断分析
7. 日本の医療分析市場、コンポーネント別
   1. 概要
      1. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）、コンポーネント別
      2. 市場魅力度指数、コンポーネント別
   2. ソフトウェア*
      1. 概要
      2. 市場規模分析および前年比成長率分析（%）
   3. サービス
   4. ハードウェア
8. 日本の医療分析市場、提供形態別
   1. 概要
      1. 市場規模分析および前年比成長率（%）、提供形態別
      2. 市場魅力度指数、提供形態別
   2. オンプレミス*
      1. 概要
      2. 市場規模分析および前年比成長率（%）
   3. クラウドベース
9. 日本の医療分析市場、用途別
   1. 概要
      1. 市場規模分析および前年比成長率（%）、用途別
      2. 市場魅力度指数、用途別
   2. 業務管理*
      1. 概要
      2. 市場規模分析と前年比成長率分析（%）
   3. オペレーションズ・マネジメント
   4. ファイナンシャル・アナリティクス
   5. 人口健康管理
   6. 臨床アナリティクス
   7. その他
10. 競争環境と市場ポジション
    1. 競争概要と主要市場プレイヤー
    2. 市場シェア分析とポジショニング・マトリックス
    3. 戦略的提携、合併・買収
    4. 製品ポートフォリオとイノベーションの主要動向
    5. 企業ベンチマーク
11. 企業プロファイル
    1. MCKESSON CORPORATION*
       1. 企業概要
       2. 製品ポートフォリオ
          1. 製品説明
          2. 製品の主要業績評価指標 （KPI）
          3. 過去および予測製品売上高
          4. 製品販売数量
       3. 財務概要
          1. 会社収益
          2. 地域別収益シェア
          3. 収益予測
       4. 主な開発
          1. 合併および買収
          2. 主な製品開発活動
          3. 規制当局の承認など
       5. SWOT 分析
    2. Inovalon.
    3. CitiusTech Inc
    4. Arcadia Solutions， LLC.
    5. IBM
    6. SAS Institute Inc.
    7. Verisk Analytics， Inc.
    8. Oracle（リストは完全ではない）
12. 仮定および調査方法
    1. データ収集方法
    2. データ三角測量
    3. 予測手法
    4. データの検証および妥当性確認
13. 付録
    1. 弊社およびサービスについて
    2. お問い合わせ

表

表 1 2025 年、2029 年、2033 年の日本の医療分析市場規模（種類別）（10 億米ドル）

表 2 2025 年、2029 年、2033 年の日本の医療分析市場規模（コンポーネント別）（10 億米ドル）

表 3 2025 年、2029 年、2033 年の日本の医療分析市場規模（提供形態別）（10 億米ドル）

表 4 日本の医療分析市場規模、用途別、2025 年、2029 年、2033 年（10 億米ドル）

表 5 日本の医療分析市場規模、種類別、2025 年、2029 年、2033 年（10 億米ドル）

表 6 日本の医療分析市場規模、種類別、2022 年~2033 年（10 億米ドル）

表 7 2025 年、2029 年、2033 年の日本の医療分析市場規模（コンポーネント別）（10 億米ドル）

表 8 2022 年から 2033 年の日本の医療分析市場規模（コンポーネント別）（10 億米ドル）

表 9 2025 年、2029 年、2033 年の日本の医療分析市場規模（提供形態別）（10 億米ドル）

表 10 日本の医療分析市場規模、提供形態別、2022 年~2033 年（10 億米ドル）

表 11 日本の医療分析市場規模、用途別、2025 年、2029 年、2033 年（10 億米ドル）

表 12 日本の医療分析市場規模、用途別、2022 年~2033 年（10 億米ドル）

表13 MCKESSON CORPORATION： 概要

表14 MCKESSON CORPORATION： 製品ポートフォリオ

表15 MCKESSON CORPORATION： 主要な開発動向

表16 Inovalon.： 概要

表17 Inovalon.： 製品ポートフォリオ

表18 Inovalon.： 主要な開発動向

表19 CitiusTech Inc： 概要

表20 CitiusTech Inc： 製品ポートフォリオ

表21 CitiusTech Inc：主要な動向

表22 Arcadia Solutions， LLC：概要

表23 Arcadia Solutions， LLC：製品ポートフォリオ

表24 Arcadia Solutions， LLC：主要な動向

表25 IBM：概要

表26 IBM：製品ポートフォリオ

表27 IBM：主要な動向

表28 SAS Institute Inc：概要

表29 SAS Institute Inc.：製品ポートフォリオ

表30 SAS Institute Inc.：主要な動向

表31 Verisk Analytics， Inc.：概要

表32 Verisk Analytics， Inc.：製品ポートフォリオ

表33 Verisk Analytics， Inc.：主要な動向

表34 Oracle：概要

表35 Oracle：製品ポートフォリオ

表36 Oracle：主要な動向

図表一覧

図 1 2022 年から 2033 年の日本の医療分析市場規模（10 億米ドル）

図 2 2024 年および 2033 年の日本の医療分析市場シェア（種類別）（%）

図 3 2024 年および 2033 年の日本の医療分析市場シェア（コンポーネント別）（%）

図 4 2024 年および 2033 年の日本の医療分析市場シェア（提供形態別）（%）

図 5 2024 年および 2033 年の日本の医療分析市場シェア（用途別）（%）

図 6 2023 年から 2033 年までの日本の医療分析市場の前年比成長率（種類別）（%）

図 7 2022 年から 2033 年の記述的分析医療分析市場規模（10 億米ドル）

図 8 予測分析医療分析市場価値、2022 年~2033 年（10 億米ドル）

図 9 処方分析医療分析市場価値、2022 年~2033 年（10 億米ドル）

図 10 診断分析医療分析市場価値、2022 年~2033 年（10 億米ドル）

図 11 日本の医療分析市場の前年比成長率、コンポーネント別、2023 年~2033 年（%）

図 12 日本の医療分析市場におけるソフトウェアコンポーネントの市場価値、2022 年~2033 年（10 億米ドル）

図 13 日本の医療分析市場におけるサービスコンポーネントの市場価値、2022 年~2033 年（10 億米ドル）

図 14 2022 年から 2033 年までの日本の医療分析市場におけるハードウェアの市場価値（10 億米ドル）

図 15 2023 年から 2033 年までの日本の医療分析市場における提供形態別の前年比成長率（%）

図 16 2022 年から 2033 年までの日本の医療分析市場におけるオンプレミス型提供形態の市場価値（10 億米ドル）

図 17 2022 年から 2033 年までの日本の医療分析市場におけるクラウドベースの配信モードの市場価値（10 億米ドル）

図 18 2023 年から 2033 年までの日本の医療分析市場における用途別前年比成長率（%）

図 19 2022 年から 2033 年までの日本の医療分析市場における運用管理アプリケーションの市場価値（10 億米ドル）

図 20 2022 年から 2033 年までの日本の医療分析市場における財務分析アプリケーションの市場規模（10 億米ドル）

図 21 2022 年から 2033 年までの日本の医療分析市場における人口健康管理アプリケーションの市場規模（10 億米ドル）

図 22 2022 年から 2033 年までの日本の医療分析市場における臨床分析アプリケーションの市場規模（10 億米ドル）

図 23 2022 年から 2033 年までの日本の医療分析市場におけるその他のアプリケーションの市場規模（10 億米ドル）

図24 MCKESSON CORPORATION：財務状況

図25 Inovalon.：財務状況

図26 CitiusTech Inc：財務状況

図27 Arcadia Solutions， LLC.：財務状況

図28 IBM：財務状況

図29 SAS Institute Inc.：財務状況

図30 Verisk Analytics， Inc.：財務状況

図31 Oracle：財務状況

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