「医療における人工知能（AI）のグローバル市場予測：製品別（統合）（～2030年）」産業調査レポートを販売開始

H&Iグローバルリサーチ株式会社

更新日：2025/9/9

*****「医療における人工知能（AI）のグローバル市場予測：製品別（統合）（～2030年）」産業調査レポートを販売開始 *****

2025年7月10日

H&Iグローバルリサーチ（株）

*****「医療における人工知能（AI）のグローバル市場予測：製品別（統合）（～2030年）」産業調査レポートを販売開始 *****

H&Iグローバルリサーチ株式会社（本社：東京都中央区）は、この度、MarketsandMarkets社が調査・発行した「医療における人工知能（AI）のグローバル市場予測：製品別（統合）（～2030年）」市場調査レポートの販売を開始しました。医療における人工知能（AI）の世界市場規模、市場動向、市場予測、関連企業情報などが含まれています。

***** 調査レポートの概要 *****

1. 市場規模と予測サマリー
・2024年市場規模：88億米ドル
・2025年予測市場規模：105億米ドル
・2030年予測市場規模：340億米ドル
・2025–2030年CAGR：26.5％

医療向けAI市場は、2024年に約88億米ドルと評価され、2025年には105億米ドルに拡大すると見込まれています。以降も急速に成長を続け、年平均成長率（CAGR）26.5％で推移し、2030年には約340億米ドル規模に達すると予測されます。米国を中心とした北米市場が最大シェアを占め、欧州とアジア太平洋がそれに続く構図です。

1. 調査スコープとセグメンテーション

本レポートでは、以下の各視点から市場を多面的に分析・予測しています。

1. 提供形態別（Offering）
・ソフトウェア（オンプレミス／クラウド）
・ハードウェア（AIアクセラレータ、ロボティクス、画像診断装置）
・サービス（コンサルティング、導入支援、トレーニング、システム統合）

技術別（Technology）

・機械学習（ML）
・自然言語処理（NLP）
・コンピュータビジョン（画像認識、病理解析、放射線画像診断）
・コンテキストアウェアコンピューティング（ウェアラブル・遠隔モニタリング）

用途別（Application）

・診断支援（画像診断、病理診断、臨床デシジョンサポート）
・治療最適化（ロボティック手術、放射線治療計画）
・病院ワークフロー（患者トリアージ、スケジューリング、文書管理）
・バーチャルヘルスアシスタント（チャットボット、遠隔問診、患者エンゲージメント）

エンドユーザー別（End User）

・病院・クリニック
・ラボ・診断センター
・製薬・バイオテクノロジー企業
・在宅医療・介護事業者

導入モデル別（Deployment Model）

・オンプレミス型
・クラウド型（SaaS, PaaS, IaaS）
・ハイブリッド型

1. 成長を牽引する主な要因
1. 医療データ量の爆発的増加電子カルテ（EHR）、医用画像、ゲノムデータなど、多様かつ膨大なデータが蓄積される中、AIによるビッグデータ解析が臨床ノウハウの高度化と予測精度向上を実現します。
2. 労働力不足・業務効率化ニーズ医師・看護師の人手不足が深刻化する中、AIによる自動トリアージ、レポート作成支援、患者モニタリング自動化が医療現場の生産性向上とミス低減を両立します。
3. 高精度画像診断・バイオマーカー探索コンピュータビジョン技術を活用したがん病理解析、放射線画像異常検出、MRI・CT画像の定量解析が、早期発見・個別化医療の採用拡大を後押しします。
4. 遠隔医療・在宅ケアの普及COVID-19以降、遠隔モニタリングやバーチャルアシスタントを利用した在宅医療サービスの需要が高まり、AI搭載ウェアラブルデバイスやスマホアプリとの連携が進行しています。
5. 規制緩和・政府支援策FDAのAI/ML医療機器ガイダンス公表、EUのCEマーキングガイドライン改定、各国政府によるデジタルヘルス推進策が、市場環境を追い風としています。

1. 市場抑制要因・課題
・データプライバシーとセキュリティ患者データ保護規制（HIPAA、GDPRなど）への適合とサイバーセキュリティ対策強化が、クラウド型AIソリューション導入のハードルとなっています。
・検証・承認プロセスの複雑性AIモデルの臨床有効性・安全性を証明するための臨床試験デザインや規制当局への提出ドキュメント作成が開発コストと期間を増大させます。
・専門人材不足AI開発エンジニア、データサイエンティスト、臨床情報学者などの高度専門職が不足し、プロジェクト推進体制の構築が困難です。
・ワークフロー統合の難易度既存EHR、PACS、LIS、RISなど多様な医療ITシステムとのインターフェース開発が必要で、導入プロセスの複雑化とコスト増を招きます。

1. 主要市場機会
1. 新興国市場のデジタルヘルス投資中国、インド、ブラジルなどでEHR普及率とデジタルインフラ整備が進展しており、AIソリューションの潜在需要が急拡大しています。
2. AIプラットフォームのオープン化オープンAPIやSDKを公開することで、各種研究機関やスタートアップが独自アルゴリズムをAIプラットフォーム上に展開しやすくなるエコシステムが形成されています。
3. コンパニオン診断連携トランスレーショナルリサーチで得られたバイオマーカーデータとAI解析を組み合わせることで、新薬開発の効率化や適応患者群の特定が進展します。
4. 遠隔医療規制緩和の追い風免許外遠隔診療の規制緩和や保険償還適用拡大により、バーチャルアシスタントやAI問診ツールへの投資が活発化しています。
5. マルチモーダルAIの進化画像・テキスト・バイタルデータを統合解析するマルチモーダルAIモデルが、従来の単一データ解析を超えた高精度診断・予測を可能としています。

1. 調査手法概要

本レポートでは、以下の手法を組み合わせて市場規模推計および動向分析を実施しています。

1. 二次データ収集公的統計（WHO、IDF、OECD）、業界団体レポート、企業年次報告書、専門誌、オンラインデータベース
2. 一次データ収集キーパーソンインタビュー（AIベンダー、医療機関IT部門、研究機関、規制当局）、専門家パネル調査
3. 市場規模推定トップダウン方式（マクロ経済指標・ヘルスケア支出データからの算定）ボトムアップ方式（製品・サービス別売上積上げ）の相互検証
4. 予測モデル構築CAGR算出、ベースケース／楽観ケース／悲観ケースによるシナリオ分析を併用し、2030年までの市場動向を高精度に予測

***** 調査レポートの目次(一部抜粋) *****

 はじめに
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.3 調査範囲
1.3.1 対象市場
1.3.2 調査対象および除外項目
1.3.3 考慮した年数
1.4 考慮した通貨
1.5 利害関係者

 調査方法
2.1 調査データ
2.1.1 二次データ
2.1.1.1 二次資料からの主要データ
2.1.2 一次データ
2.1.2.1 主要産業インサイト
2.2 市場規模の推定
2.3 データ三角測量
2.4 市場シェアの推定
2.5 調査の前提条件
2.6 制限事項
2.6.1 方法論に関連する限界
2.6.2 範囲に関する限界
2.7 リスク評価

 エグゼクティブ・サマリー

 プレミアムインサイト
4.1 医療におけるAI市場の概要
4.2 アジア太平洋地域：サービス別・国別
4.3 地理的成長機会
4.4 地域ミックス分析
4.5 先進国と新興国の比較

 市場の概要
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 早期発見・診断ニーズの増加
5.2.1.2 デジタル技術採用急増によるデータ量と複雑性の増大
5.2.1.3 慢性疾患増加に伴う医療コスト圧力
5.2.1.4 AIの急速な普及
5.2.1.5 即効性医療サービスへの需要増
5.2.2 阻害要因
5.2.2.1 医療従事者の導入消極性
5.2.2.2 AI専門家の不足
5.2.2.3 標準化フレームワークの欠如
5.2.3 機会
5.2.3.1 高齢者ケア向けAIの利用増
5.2.3.2 ヒューマンセンシティブAI開発への注目
5.2.3.3 医療企業とAIプロバイダーの提携
5.2.4 課題
5.2.4.1 データ品質不足による予測精度低下
5.2.4.2 データプライバシー懸念
5.2.4.3 ソリューション間の相互運用性不足
5.3 顧客ビジネスへの影響を与えるトレンド／混乱
5.4 技術分析
5.4.1 主要技術
5.4.1.1 機械学習と深層学習
5.4.1.2 自然言語処理
5.4.1.3 コンピュータビジョン
5.4.2 補完技術
5.4.2.1 クラウドコンピューティング
5.4.2.2 デジタルツイン
5.4.2.3 RPA（ロボティックプロセス自動化）
5.4.3 隣接技術
5.4.3.1 ブロックチェーン
5.4.3.2 AR/VR
5.4.3.3 IoT
5.5 産業動向
5.5.1 個別化医薬品へのシフト
5.5.2 診断・画像診断分野でのAI活用
5.6 価格分析
5.6.1 展開モデル別指標価格（医療ソフトウェア）
5.6.2 地域別指標価格
5.7 バリューチェーン分析
5.8 エコシステム分析
5.9 特許分析
5.9.1 管轄・主要出願人分析
5.10 主要会議・イベント
5.11 ケーススタディ分析
5.11.1 在宅遠隔モニタリングキット導入事例
5.11.2 予測分析モデル適用事例
5.11.3 低コスト診断・治療加速事例
5.11.4 画像ワークフロー改善事例
5.12 規制の状況
5.12.1 規制機関・政府機関一覧
5.12.2 地域別規制枠組み
5.12.2.1 北米
5.12.2.2 ヨーロッパ
5.12.2.3 アジア太平洋
5.12.2.4 中東・アフリカ
5.12.2.5 南米
5.13 ポーターの5つの力分析
5.13.1 新規参入の脅威
5.13.2 代替品の脅威
5.13.3 供給者の交渉力
5.13.4 買い手の交渉力
5.13.5 競合の激しさ
5.14 主要ステークホルダーと購買基準
5.14.1 購入プロセスのステークホルダー
5.14.2 購入基準

 エンドユーザー分析
6.1 満たされていないニーズ
6.2 エンドユーザーの期待

 ビジネスモデル
7.1 SaaSモデル
7.2 ライセンスモデル
7.3 収益共有／アウトカムベースモデル
7.4 フリーミアムモデル
7.5 AI-as-a-Serviceモデル
7.6 パートナーシップ／レベニューシェアモデル
7.7 ハイブリッドモデル
7.8 その他有料モデル

 投資と資金調達シナリオ

 ジェネレーティブAIのインパクト
9.1 導入動向
9.2 市場ポテンシャルとユースケース
9.3 導入事例とエコシステム連携
9.4 ユーザー準備と影響評価
9.4.1 医療提供者
9.4.2 医療費支払者
9.4.3 患者

 関税影響分析：米国 2025年

 提供サービス別分析
11.1 統合ソリューション
11.2 ニッチ／ポイントソリューション
11.3 AI技術別動向
11.4 サービス別動向

 機能別分析
12.1 診断・早期発見
12.1.1 事前スクリーニング
12.1.2 IVD市場分析
12.2 治療計画・個別化
12.3 患者エンゲージメント・遠隔モニタリング
12.4 リスクサーベイランス・生存者ケア
12.5 薬局管理
12.6 データ管理・分析
12.7 管理機能

 地域別分析
13.1 北米
13.2 ヨーロッパ
13.3 アジア太平洋
13.4 南米
13.5 中東・アフリカ

 競合環境分析
14.1 主要プレーヤー市場シェア
14.2 競合ポジショニングマップ
14.3 M&A・提携動向
14.4 新製品ロードマップ
14.5 主要プレーヤー強み・弱み

 企業プロファイル
– Koninklijke Philips N.V.
– Microsoft Corporation
– Siemens Healthineers AG
– NVIDIA Corporation
– Epic Systems Corporation
– GE Healthcare
– …その他全20社

 ケーススタディと導入事例
16.1 大規模医療機関での遠隔AI診断導入
16.2 画像解析AIによる業務効率化事例
16.3 在宅モニタリングAI活用事例

 価格動向・コスト構造分析
17.1 モデル別ライセンス価格トレンド
17.2 サービス費用構造
17.3 TCO比較（クラウド vs. オンプレミス）

 バリューチェーン分析

 付録
19.1 用語集
19.2 略語一覧
19.3 調査手法詳細
19.4 図表リスト
19.5 参考文献・出典一覧
19.6 法的免責事項・著作権情報

※「医療における人工知能（AI）のグローバル市場予測：製品別（統合）（～2030年）」調査レポートの詳細紹介ページ

⇒https://www.marketreport.jp/artificial-intelligence-ai-in-healthcare-market

※その他、MarketsandMarkets社調査・発行の市場調査レポート一覧

⇒https://www.marketreport.jp/marketsandmarkets-reports-list

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