目次
第1章 調査方法と範囲
1.1 市場セグメンテーションと範囲
1.2 市場定義
1.3 調査方法
1.3.1 情報調達
1.3.1.1 購入したデータベース：
1.3.1.2 GVR社内データベース
1.3.2 一次調査：
1.4 調査範囲と前提条件
1.5 データソース一覧
第2章 エグゼクティブサマリー
2.1 市場展望
2.2 セグメント展望
2.3 競合分析
2.4 ヘルスケア分野における世界の人工知能（AI）のスナップショット
第3章 ヘルスケア分野における世界の人工知能（AI）市場の変数、トレンド、および範囲
3.1 ヘルスケア分野におけるAI市場の系統展望
3.1.1 親市場展望
3.1.2 関連市場／補助市場展望
3.2 普及率と成長見通しマッピング
3.3ユーザーの視点分析
3.3.1 消費者行動分析
3.3.2 市場インフルエンサー分析
3.4 主要エンドユーザーリスト
3.5 技術概要
3.6 規制枠組み
3.7 市場ダイナミクス
3.7.1 市場牽引要因分析
3.7.2 市場制約要因分析
3.7.3 業界の課題
3.8 ヘルスケア市場における人工知能（AI）のグローバル分析ツール
3.8.1 業界分析 – ポーター分析
3.8.1.1 サプライヤーの交渉力
3.8.1.2 バイヤーの交渉力
3.8.1.3 代替の脅威
3.8.1.4 新規参入者の脅威
3.8.1.5 競争環境
3.8.2 PESTEL分析
3.8.2.1 政治情勢
3.8.2.2 経済・社会情勢
3.8.2.3 テクノロジーの状況
3.8.2.4 法務の状況
3.8.2.5 テクノロジーの状況
3.9 主要取引と戦略的提携の分析
3.9.1 ジョイントベンチャー
3.9.2 合併と買収
3.9.3 ライセンスとパートナーシップ
3.9.4 テクノロジーコラボレーション
3.10 COVID-19パンデミックによるヘルスケアにおける人工知能市場への影響
第4章 ヘルスケアにおける人工知能市場：コンポーネントの推定とトレンド分析
4.1 定義と範囲
4.2 市場：コンポーネント市場シェア分析、2023年および2030年
4.3 ソフトウェアソリューション
4.3.1 市場推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
4.4 ハードウェア
4.4.1 市場推定と予測、2018年～2030年(百万米ドル)
4.5 サービス
4.5.1 市場推定と予測、2018年～2030年 (百万米ドル)
第5章 ヘルスケア市場における人工知能：アプリケーションの推定とトレンド分析
5.1 定義と範囲
5.2 市場：アプリケーションの市場シェア分析、2023年および2030年
5.3 ロボット支援手術
5.3.1 市場推定と予測、2018年～2030年 (百万米ドル)
5.4 バーチャルアシスタント
5.4.1 市場推定と予測、2018年～2030年 (百万米ドル)
5.5 管理ワークフローアシスタント
5.5.1 市場推定と予測、2018年～2030年 (百万米ドル)
5.6 コネクテッドマシン
5.6.1 市場推定と予測、2018年～2030年 (百万米ドル)百万米ドル）
5.7 診断
5.7.1 市場推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
5.8 臨床試験
5.8.1 市場推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
5.9 不正検出
5.9.1 市場推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
5.10 サイバーセキュリティ
5.10.1 市場推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
5.11 投薬ミス削減
5.11.1 市場推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
第6章 ヘルスケア市場における人工知能：地域別推定とトレンド分析（コンポーネント別、アプリケーション別）
6.1 市場：地域動向分析
6.2 北米
6.2.1 部品別および用途別市場推定および予測 2018年～2030年（百万米ドル）
6.2.2 米国
6.2.2.1 部品別および用途別市場推定および予測 2018年～2030年（百万米ドル）
6.2.3 カナダ
6.2.3.1 部品別および用途別市場推定および予測 2018年～2030年（百万米ドル）
6.3 欧州
6.3.1 部品別および用途別市場推定および予測 2018年～2030年（百万米ドル）
6.3.2 英国
6.3.2.1 部品別および用途別市場推定および予測 2018年～2030年（百万米ドル）
6.3.3 ドイツ
6.3.3.1 部品別および用途別市場推定および予測 2018年～ 2030年（百万米ドル）
6.3.4 フランス
6.3.4.1 部品および用途別市場推定および予測 2018年～2030年（百万米ドル）
6.3.5 イタリア
6.3.5.1 部品および用途別市場推定および予測 2018年～2030年（百万米ドル）
6.3.6 スペイン
6.3.6.1 部品および用途別市場推定および予測 2018年～2030年（百万米ドル）
6.3.7 ロシア
6.3.7.1 部品および用途別市場推定および予測 2018年～2030年（百万米ドル）
6.4 アジア太平洋地域
6.4.1 部品および用途別市場推定および予測 2018年～2030年（百万米ドル）
6.4.2 日本
6.4.2.1 市場2018年～2030年の部品別・用途別市場推定および予測（百万米ドル）
6.4.3 中国
6.4.3.1 2018年～2030年の部品別・用途別市場推定および予測（百万米ドル）
6.4.4 インド
6.4.4.1 2018年～2030年の部品別・用途別市場推定および予測（百万米ドル）
6.4.5 オーストラリア
6.4.5.1 2018年～2030年の部品別・用途別市場推定および予測（百万米ドル）
6.4.6 韓国
6.4.6.1 2018年～2030年の部品別・用途別市場推定および予測（百万米ドル）
6.4.7 シンガポール
6.4.7.1 2018年～2030年の部品別・用途別市場推定および予測（百万米ドル）百万米ドル）
6.5 ラテンアメリカ
6.5.1 2018年～2030年におけるコンポーネントおよびアプリケーション別の市場推定と予測（百万米ドル）
6.5.2 ブラジル
6.5.2.1 2018年～2030年におけるコンポーネントおよびアプリケーション別の市場推定と予測（百万米ドル）
6.5.3 メキシコ
6.5.3.1 2018年～2030年におけるコンポーネントおよびアプリケーション別の市場推定と予測（百万米ドル）
6.5.4 アルゼンチン
6.5.4.1 2018年～2030年におけるコンポーネントおよびアプリケーション別の市場推定と予測（百万米ドル）
6.6 中東およびアフリカ（MEA）
6.6.1 2018年～2030年におけるコンポーネントおよびアプリケーション別の市場推定と予測（百万米ドル）
6.6.2 サウジアラビア
6.6.2.1 2018年～2030年におけるコンポーネントおよびアプリケーション別の市場推定と予測（百万米ドル） 2018年～2030年におけるコンポーネントおよびアプリケーション別の市場推定および予測（百万米ドル）
6.6.3 南アフリカ
6.6.3.1 2018年～2030年におけるコンポーネントおよびアプリケーション別の市場推定および予測（百万米ドル）
6.6.4 UAE
6.6.4.1 2018年～2030年におけるコンポーネントおよびアプリケーション別の市場推定および予測（百万米ドル）
第7章 競合分析
7.1 主要市場参加者による最近の動向と影響分析
7.2 企業／競合の分類（主要イノベーター、市場リーダー、新興企業）
7.3 ベンダー情勢
7.3.1 主要販売代理店およびチャネルパートナー一覧
7.4 上場企業
7.4.1 企業の市場ポジション分析（地理的プレゼンス、製品ポートフォリオ、主要提携、業界経験）
7.5 非上場企業
7.5.1 主要新興企業一覧/テクノロジー・ディスラプター/イノベーター
7.5.2 企業の市場ポジション分析（地理的プレゼンス、製品ポートフォリオ、主要提携、業界経験）
第8章 ヘルスケア市場における人工知能：技術の定性トレンドと動的分析
8.1 定性トレンドと動的分析
8.1.1 機械学習
8.1.2 自然言語処理
8.1.3 コンピュータービジョン
8.1.4 コンテキストアウェアプロセッシング
第9章 企業プロファイル
9.1 IBM Corporation
9.1.1 会社概要
9.1.2 財務実績
9.1.3 製品ベンチマーク
9.1.4 戦略的取り組み
9.2 Microsoft
9.2.1 会社概要
9.2.2 財務実績
9.2.3 製品ベンチマーク
9.2.4 戦略的取り組み
9.3 Intel Corporation
9.3.1 会社概要
9.3.2 財務実績
9.3.3 製品ベンチマーク
9.3.4 戦略的取り組み
9.4 NVIDIA Corporation
9.4.1 会社概要
9.4.2 財務実績
9.4.3 製品ベンチマーク
9.4.4 戦略的取り組み
9.5 Nuance Communications, Inc.
9.5.1 会社概要
9.5.2 財務実績
9.5.3 製品ベンチマーク
9.5.4 戦略的取り組み
9.6 DeepMind Technologies Limited
9.6.1 会社概要
9.6.2 財務実績
9.6.3 製品ベンチマーク
9.6.4 戦略的取り組み
9.7 その他の企業一覧
Chapter 1 Research Methodology & Scope
1.1 Market Segmentation and Scope
1.2 Market Definition
1.3 Research Methodology
1.3.1 Information Procurement
1.3.1.1 Purchased database:
1.3.1.2 GVR’s internal database
1.3.2 Primary Research:
1.4 Research Scope and Assumptions
1.5 List of Data Sources
Chapter 2 Executive Summary
2.1 Market Outlook
2.2 Segment Outlook
2.3 Competitive Insights
2.4 Global Artificial Intelligence in Healthcare Snapshot
Chapter 3 Global Artificial Intelligence In Healthcare Market Variables, Trends, & Scope
3.1 Artificial Intelligence In Healthcare Market Lineage Outlook
3.1.1 Parent market outlook
3.1.2 Related/ancillary market outlook
3.2 Penetration and Growth Prospect Mapping
3.3 User Perspective Analysis
3.3.1 Consumer behavior analysis
3.3.2 Market influencer analysis
3.4 List of Key End-users
3.5 Technology Overview
3.6 Regulatory Framework
3.7 Market Dynamics
3.7.1 Market Driver Analysis
3.7.2 Market Restraint Analysis
3.7.3 Industry Challenges
3.8 Global Artificial Intelligence In Healthcare Market Analysis Tools
3.8.1 Industry Analysis - Porter’s
3.8.1.1 Bargaining power of the suppliers
3.8.1.2 Bargaining power of the buyers
3.8.1.3 Threats of substitution
3.8.1.4 Threats from new entrants
3.8.1.5 Competitive rivalry
3.8.2 PESTEL Analysis
3.8.2.1 Political landscape
3.8.2.2 Economic and Social landscape
3.8.2.3 Technology landscape
3.8.2.4 Legal landscape
3.8.2.5 Technology landscape
3.9 Major Deals & Strategic Alliances Analysis
3.9.1 Joint Ventures
3.9.2 Mergers & Acquisitions
3.9.3 Licensing & Partnership
3.9.4 Technology Collaborations
3.10 Impact of COVID-19 Pandemic on Artificial Intelligence In Healthcare Market
Chapter 4 Artificial Intelligence In Healthcare Market: Component Estimates & Trend Analysis
4.1 Definitions & Scope
4.2 Market: Component Market Share Analysis, 2023 and 2030
4.3 Software solutions
4.3.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
4.4 Hardware
4.4.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
4.5 Services
4.5.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
Chapter 5 Artificial Intelligence In Healthcare Market: Application Estimates & Trend Analysis
5.1 Definitions & Scope
5.2 Market: Application Market Share Analysis, 2023 and 2030
5.3 Robot assisted surgery
5.3.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
5.4 Virtual assistants
5.4.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
5.5 Administrative workflow assistants
5.5.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
5.6 Connected machines
5.6.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
5.7 Diagnosis
5.7.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
5.8 Clinical trials
5.8.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
5.9 Fraud detection
5.9.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
5.10 Cybersecurity
5.10.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
5.11 Dosage error reduction
5.11.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
Chapter 6 Artificial Intelligence In Healthcare Market: Regional Estimates & Trend Analysis, By Component, and Application
6.1 Market: Regional Movement Analysis
6.2 North America
6.2.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.2.2 U.S.
6.2.2.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.2.3 Canada
6.2.3.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.3 Europe
6.3.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.3.2 UK
6.3.2.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.3.3 Germany
6.3.3.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.3.4 France
6.3.4.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.3.5 Italy
6.3.5.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.3.6 Spain
6.3.6.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.3.7 Russia
6.3.7.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.4 Asia Pacific
6.4.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.4.2 Japan
6.4.2.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.4.3 China
6.4.3.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.4.4 India
6.4.4.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.4.5 Australia
6.4.5.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.4.6 South Korea
6.4.6.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.4.7 Singapore
6.4.7.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.5 Latin America
6.5.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.5.2 Brazil
6.5.2.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.5.3 Mexico
6.5.3.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.5.4 Argentina
6.5.4.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.6 MEA
6.6.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.6.2 Saudi Arabia
6.6.2.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.6.3 South Africa
6.6.3.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.6.4 UAE
6.6.4.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
Chapter 7 Competitive Analysis
7.1 Recent Developments & Impact Analysis, By Key Market Participants
7.2 Company/Competition Categorization (Key innovators, Market leaders, Emerging Players)
7.3 Vendor Landscape
7.3.1 List of key distributors and channel partners
7.4 Public Companies
7.4.1 Company Market Position Analysis (Geographic Presence, Product Portfolio, Key Alliance, Industry Experience)
7.5 Private Companies
7.5.1 List of Key Emerging Companies /Technology Disruptors/Innovators
7.5.2 Company Market Position Analysis (Geographic Presence, Product Portfolio, Key Alliance, Industry Experience)
Chapter 8 Artificial Intelligence In Healthcare Market: Technology Qualitative Trend & Dynamic Analysis
8.1 Qualitative Trend & Dynamic Analysis
8.1.1 Machine Learning
8.1.2 Natural Language Processing
8.1.3 Computer Vision
8.1.4 Context Aware Processing
Chapter 9 Company Profiles
9.1 IBM Corporation
9.1.1 Company overview
9.1.2 Financial performance
9.1.3 Product benchmarking
9.1.4 Strategic initiatives
9.2 Microsoft
9.2.1 Company overview
9.2.2 Financial performance
9.2.3 Product benchmarking
9.2.4 Strategic initiatives
9.3 Intel Corporation
9.3.1 Company overview
9.3.2 Financial performance
9.3.3 Product benchmarking
9.3.4 Strategic initiatives
9.4 NVIDIA Corporation
9.4.1 Company overview
9.4.2 Financial performance
9.4.3 Product benchmarking
9.4.4 Strategic initiatives
9.5 Nuance Communications, Inc.
9.5.1 Company overview
9.5.2 Financial performance
9.5.3 Product benchmarking
9.5.4 Strategic initiatives
9.6 DeepMind Technologies Limited
9.6.1 Company overview
9.6.2 Financial performance
9.6.3 Product benchmarking
9.6.4 Strategic initiatives
9.7 List of Other Players
| ※参考情報 医療におけるAIは、人工知能を用いて医療プロセスの改善、医療サービスの提供、患者ケアの向上を目指す技術の総称です。AIは医療のさまざまな分野で応用され、診断支援、治療計画、病歴管理、画像解析などに活用されています。AIは大きく、機械学習、自然言語処理、コンピュータビジョンといった技術に分類されます。 機械学習は、データを解析し、パターンを認識することで、予測や分類を行う技術です。医療分野では、患者の病歴や検査結果から疾患のリスクを予測するために用いられることが多いです。例えば、糖尿病のリスク評価や癌の発見において、機械学習は重要な役割を果たしています。 自然言語処理は、テキストデータを理解し、解析する技術です。医療文献や患者のカルテから有用な情報を抽出する際に使われます。これにより、医師は過去の症例や最新の研究結果に基づいて、効果的な治療法を選択しやすくなります。また、患者とのコミュニケーションを改善するために、チャットボットや仮想アシスタントとしても活用されています。 コンピュータビジョンは、画像データを解析する技術です。医療画像の診断支援において特に重要で、X線、CT、MRIなどの画像を解析し、異常を検出するのに役立ちます。AIは、これらの画像における微細な変化を把握し、早期の診断を助けることで、患者の治療結果を向上させることが期待されています。 AIの用途は多岐にわたり、診断支援以外にも多くの領域で利用されています。例えば、電子カルテの管理、自動化された処方のサポート、患者の健康管理アプリケーションなど、患者の医療体験を向上させるためのシステムが多数登場しています。これにより、医療従事者はより多くの時間を患者ケアに充てることができるようになります。 また、AIは臨床試験の効率化にも寄与します。データ分析を通じて患者選定を迅速に行ったり、治療効果を即座に評価したりすることが可能となり、新薬の開発や病気の治療法の発見を加速します。このように、AIは医療の研究開発においても重要な役割を果たしています。 加えて、AIを活用した健康管理や予防医療の分野にも注目が集まっています。ウェアラブルデバイスによって収集された生理データをAIが分析することで、個々の健康状態をモニタリングし、早期の健康リスクを把握することが可能になります。これにより、生活習慣病の予防や健康促進に寄与することが期待されています。 医療におけるAIの関連技術としては、ビッグデータ技術やクラウドコンピューティングがあります。ビッグデータは、大量の医療データを蓄積・解析する上で重要であり、AIが機能するための基盤を提供します。また、クラウドコンピューティングは、AIモデルや医療データを効率的に管理・共有する手段としても利用され、医療機関間の連携を促進します。 日本においても、AIを活用した医療サービスが急速に進展しています。医療の質向上と効率化のために、多くの技術が導入されており、特に高齢化社会における健康管理や予防医療の分野での活用が期待されています。しかし、AIの導入にはプライバシーや倫理的な課題も伴い、これらに対する対策を講じることが重要です。今後、AIが医療においてもたらす変革はさらなる進展が予想され、医療関係者や患者にとって有益なツールとしてさまざまな形で浸透していくことでしょう。 |
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