カテゴリー： P&S Intelligence, 世界, 医療/バイオ

医療診断におけるAIの世界市場：産業分析・成長予測（～2030）

◆英語タイトル：Artificial Intelligence in Medical Diagnostics Market Size and Share Analysis by Component (Software, Hardware, Services), Application (In-Vivo diagnostics, In-Vitro Diagnostics), End User (Hospitals, Diagnostic Imaging Centers, Diagnostic Laboratories)- Global Industry Demand Forecast to 2030
	◆商品コード：PS24JAN003 ◆発行会社（リサーチ会社）：P&S Intelligence ◆発行日：2023年10月最新版(2025年又は2026年)はお問い合わせください。 ◆ページ数：230 ◆レポート形式：英語 / PDF ◆納品方法：Eメール（受注後3営業日） ◆調査対象地域：グローバル ◆産業分野：医療

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※上記の日本語題名はH&Iグローバルリサーチが翻訳したものです。英語版原本には日本語表記はありません。
※為替レートは適宜修正・更新しております。リアルタイム更新ではありません。

❖ レポートの概要 ❖

医療診断におけるAI市場は、2023年に12億9,760万米ドルでしたが、2030年には年平均成長率23.1%で55億4,170万米ドルに拡大する見込みです。この成長の背景には、AI駆動技術の導入に向けた政府の取り組みが活発化していることと、放射線科医が作業負荷を軽減するためにAIソリューションを採用するケースが増えていることがあります。

2023年には、ソフトウェアが約5億米ドルでコンポーネントカテゴリをリードし、この10年間を通じてリードし続けるでしょう。これは、医療診断分野において、より短時間で正確な結果を提供するためのソフトウェアをベースとしたAIソリューションに対するニーズが高まっていることと、同様のソリューションを提供するITビジネスが急増しているためです。

2023年には、アプリケーションベースで生体内診断カテゴリーが60％の主要シェアを占めました。この背景には、感染症や慢性疾患の増加、出産時の問題があります。

さらに、がんや脳腫瘍のようないくつかの神経疾患の特定にAIが役立つため、生体内診断カテゴリーの神経学カテゴリーが最大のシェアを示しています。

さらに、今後数年間は超音波カテゴリーが注目すべきシェアを占めるでしょう。これは、さまざまな状態や障害を特定するための超音波画像診断のニーズが高まっていることに加え、AIによって超音波診断の高い精度が継承されているためです。
2023年、医療診断におけるAI市場において、エンドユーザー別では病院カテゴリーが約40%のシェアで最大の貢献者。これは、病院では標準的なプロセスとして数多くの画像診断治療が採用されていることに加え、ワークフローを強化するために開発された画像モダリティが受け入れられつつあるためです。

さらに、診断検査カテゴリーは業界第2位の市場貢献者でした。これは主に、診断と可視化のための実質的に専門化された診断センターが存在し、経験豊富な労働者がアクセスしやすいためと考えられます。
北米は2023年、業界への寄与が最も大きく、シェアは45%です。その背景には、研究開発費の高騰、グローバル企業の存在と先進的な医療診断技術への取り組み、そしてこの大陸で技術的に開発されたソリューションが受け入れられつつあることがあります。

APACは今後数年間、年間平均成長率約23.5%で最も高い成長を遂げる可能性があります。これは、医療診断インフラのデジタル化と、この地域における有益な政府イニシアチブの実施に伴うAI技術の受け入れの急増によるものです。
AI搭載技術の導入に向けた政府のイニシアティブの高まりにより、医療診断におけるAI産業は今後数年間で継続的に進歩するでしょう。

第1章. 調査範囲
1.1. 調査目的
1.2. 市場の定義
1.3. 分析期間
1.4. セグメント別市場規模
1.4.1. コンポーネント別市場規模内訳
1.4.2. 市場規模の内訳：用途別
1.4.3. 市場規模の内訳：エンドユーザー別
1.4.4. 市場規模の内訳：地域別
1.4.5. 市場規模の内訳：国別
1.5. 市場データの報告単位
1.5.1. 金額
1.6. 主要ステークホルダー
第2章. 調査方法
2.1. 二次調査
2.1.1. 有料
2.1.2. 無報酬
2.1.3. P&Sインテリジェンスデータベース
2.2. 一次調査
2.3. 市場規模の推定
2.4. データの三角測量
2.5. 通貨換算レート
2.6. 調査の前提条件
2.7. 注意事項
第3章. エグゼクティブサマリー
第4章. 市場指標
第5章. 産業動向
5.1. 市場動向
5.1.1. トレンド
5.1.2. 促進要因
5.1.3. 阻害要因／課題
5.1.4. 促進要因／阻害要因の影響分析
5.2. COVID-19の影響
5.3. ポーターのファイブフォース分析
5.3.1. 買い手の交渉力
5.3.2. サプライヤーの交渉力
5.3.3. 新規参入の脅威
5.3.4. ライバルの激しさ
5.3.5. 代替品の脅威
第6章世界市場
6.1. 概要
6.2. 市場収益：コンポーネント別（2017年～2030年）
6.3. 市場収益：用途別（2017年〜2030年）
6.4. 市場収益：エンドユーザー別（2017年〜2030年）
6.5. 市場収益：地域別（2017年〜2030年）
第7章北米市場
7.1. 概要
7.2. 市場収益：コンポーネント別（2017年～2030年）
7.3. 市場収益：用途別（2017年〜2030年）
7.4. 市場収益：エンドユーザー別（2017年〜2030年）
7.5. 市場収益：国別（2017年〜2030年）
第8章ヨーロッパ市場
8.1. 概要
8.2. 市場収益：コンポーネント別（2017年～2030年）
8.3. 市場収益：用途別（2017年〜2030年）
8.4. 市場収益：エンドユーザー別（2017年〜2030年）
8.5. 市場収益：国別（2017年〜2030年）
第9章. アジア太平洋市場
9.1. 概要
9.2. 市場収益：コンポーネント別（2017年～2030年）
9.3. 市場収益：用途別（2017年〜2030年）
9.4. 市場収益：エンドユーザー別（2017年〜2030年）
9.5. 市場収益：国別（2017年〜2030年）
第10章. 中南米市場
10.1. 概要
10.2. 市場収益：コンポーネント別（2017年～2030年）
10.3. 市場収益：用途別（2017年〜2030年）
10.4. 市場収益：エンドユーザー別（2017年〜2030年）
10.5. 市場収益：国別（2017年〜2030年）
第11章中東・アフリカ市場
11.1. 概要
11.2. 市場収益：コンポーネント別（2017年〜2030年）
11.3. 市場収益：用途別（2017年〜2030年）
11.4. 市場収益：エンドユーザー別（2017年〜2030年）
11.5. 市場収益：国別（2017年〜2030年）
第12章アメリカ市場
12.1. 概要
12.2. 市場収益：コンポーネント別（2017年～2030年）
12.3. 市場収益：用途別（2017年〜2030年）
12.4. 市場収益：エンドユーザー別（2017年〜2030年）
第13章カナダ市場
13.1. 概要
13.2. 市場収益：コンポーネント別（2017年～2030年）
13.3. 市場収益：用途別（2017年〜2030年）
13.4. 市場収益：エンドユーザー別（2017年〜2030年）
第14章ドイツ市場
14.1. 概要
14.2. 市場収益：コンポーネント別（2017年～2030年）
14.3. 市場収益：用途別（2017年〜2030年）
14.4. 市場収益：エンドユーザー別（2017年〜2030年）
第15章フランス市場
15.1. 概要
15.2. 市場収益：コンポーネント別（2017年～2030年）
15.3. 市場収益：用途別（2017年〜2030年）
15.4. 市場収益：エンドユーザー別（2017年〜2030年）
第16章イギリス市場
16.1. 概要
16.2. 市場収益：コンポーネント別（2017年〜2030年）
16.3. 市場収益：用途別（2017年〜2030年）
16.4. 市場収益：エンドユーザー別（2017年〜2030年）
第17章イタリア市場
17.1. 概要
17.2. 市場収益：コンポーネント別（2017年〜2030年）
17.3. 市場収益：用途別（2017年〜2030年）
17.4. 市場収益：エンドユーザー別（2017年〜2030年）
第18章スペイン市場
18.1. 概要
18.2. 市場収益：コンポーネント別（2017年〜2030年）
18.3. 市場収益：用途別（2017年〜2030年）
18.4. 市場収益：エンドユーザー別（2017年〜2030年）
第19章. 日本市場
19.1. 概要
19.2. 市場収益：コンポーネント別（2017年〜2030年）
19.3. 市場収益：用途別（2017年〜2030年）
19.4. 市場収益：エンドユーザー別（2017年〜2030年）
第20章中国市場
20.1. 概要
20.2. 市場収益：コンポーネント別（2017年〜2030年）
20.3. 市場収益：用途別（2017年〜2030年）
20.4. 市場収益：エンドユーザー別（2017年〜2030年）
第21章インド市場
21.1. 概要
21.2. 市場収益：コンポーネント別（2017年～2030年）
21.3. 市場収益：用途別（2017年〜2030年）
21.4. 市場収益：エンドユーザー別（2017年〜2030年）
第22章オーストラリア市場
22.1. 概要
22.2. 市場収益：コンポーネント別（2017年〜2030年）
22.3. 市場収益：用途別（2017年〜2030年）
22.4. 市場収益：エンドユーザー別（2017年〜2030年）
第23章韓国市場
23.1. 概要
23.2. 市場収益：コンポーネント別（2017年〜2030年）
23.3. 市場収益：用途別（2017年〜2030年）
23.4. 市場収益：エンドユーザー別（2017年〜2030年）
第24章ブラジル市場
24.1. 概要
24.2. 市場収益：コンポーネント別（2017年～2030年）
24.3. 市場収益：用途別（2017年〜2030年）
24.4. 市場収益：エンドユーザー別（2017年〜2030年）
第25章メキシコ市場
25.1. 概要
25.2. 市場収益：コンポーネント別（2017年～2030年）
25.3. 市場収益：用途別（2017年〜2030年）
25.4. 市場収益：エンドユーザー別（2017年〜2030年）
第26章サウジアラビア市場
26.1. 概要
26.2. 市場収益：コンポーネント別（2017年～2030年）
26.3. 市場収益：用途別（2017年〜2030年）
26.4. 市場収益：エンドユーザー別（2017年〜2030年）
第27章南アフリカ市場
27.1. 概要
27.2. 市場収益：コンポーネント別（2017年〜2030年）
27.3. 市場収益：用途別（2017年〜2030年）
27.4. 市場収益：エンドユーザー別（2017年〜2030年）
第28章. アラブ首長国連邦市場
28.1. 概要
28.2. 市場収益：コンポーネント別（2017年〜2030年）
28.3. 市場収益：用途別（2017年〜2030年）
28.4. 市場収益：エンドユーザー別（2017年〜2030年）
第29章競争状況
29.1. 市場参入企業一覧と提供製品
29.2. 主要プレーヤーの競合ベンチマーキング
29.3. 主要プレーヤーの製品ベンチマーク
29.4. 最近の戦略的展開
第30章. 企業情報
第31章. 付録
31.1. 略語
31.2. 出典および参考文献
31.3. 関連報告書

❖ レポートの目次 ❖

Chapter 1. Research Scope

1.1. Research Objectives

1.2. Market Definition

1.3. Analysis Period

1.4. Market Size Breakdown by Segments

1.4.1. Market size breakdown, by component

1.4.2. Market size breakdown, by application

1.4.3. Market size breakdown, by end user

1.4.4. Market size breakdown, by region

1.4.5. Market size breakdown, by country

1.5. Market Data Reporting Unit

1.5.1. Value

1.6. Key Stakeholders

Chapter 2. Research Methodology

2.1. Secondary Research

2.1.1. Paid

2.1.2. Unpaid

2.1.3. P&S Intelligence database

2.2. Primary Research

2.3. Market Size Estimation

2.4. Data Triangulation

2.5. Currency Conversion Rates

2.6. Assumptions for the Study

2.7. Notes and Caveats

Chapter 3. Executive Summary

Chapter 4. Market Indicators

Chapter 5. Industry Outlook

5.1. Market Dynamics

5.1.1. Trends

5.1.2. Drivers

5.1.3. Restraints/challenges

5.1.4. Impact analysis of drivers/restraints

5.2. Impact of COVID-19

5.3. Porter’s Five Forces Analysis

5.3.1. Bargaining power of buyers

5.3.2. Bargaining power of suppliers

5.3.3. Threat of new entrants

5.3.4. Intensity of rivalry

5.3.5. Threat of substitutes

Chapter 6. Global Market

6.1. Overview

6.2. Market Revenue, by Component (2017–2030)

6.3. Market Revenue, by Application (2017–2030)

6.4. Market Revenue, by End User (2017–2030)

6.5. Market Revenue, by Region (2017–2030)

Chapter 7. North America Market

7.1. Overview

7.2. Market Revenue, by Component (2017–2030)

7.3. Market Revenue, by Application (2017–2030)

7.4. Market Revenue, by End User (2017–2030)

7.5. Market Revenue, by Country (2017–2030)

Chapter 8. Europe Market

8.1. Overview

8.2. Market Revenue, by Component (2017–2030)

8.3. Market Revenue, by Application (2017–2030)

8.4. Market Revenue, by End User (2017–2030)

8.5. Market Revenue, by Country (2017–2030)

Chapter 9. APAC Market

9.1. Overview

9.2. Market Revenue, by Component (2017–2030)

9.3. Market Revenue, by Application (2017–2030)

9.4. Market Revenue, by End User (2017–2030)

9.5. Market Revenue, by Country (2017–2030)

Chapter 10. LATAM Market

10.1. Overview

10.2. Market Revenue, by Component (2017–2030)

10.3. Market Revenue, by Application (2017–2030)

10.4. Market Revenue, by End User (2017–2030)

10.5. Market Revenue, by Country (2017–2030)

Chapter 11. MEA Market

11.1. Overview

11.2. Market Revenue, by Component (2017–2030)

11.3. Market Revenue, by Application (2017–2030)

11.4. Market Revenue, by End User (2017–2030)

11.5. Market Revenue, by Country (2017–2030)

Chapter 12. U.S. Market

12.1. Overview

12.2. Market Revenue, by Component (2017–2030)

12.3. Market Revenue, by Application (2017–2030)

12.4. Market Revenue, by End User (2017–2030)

Chapter 13. Canada Market

13.1. Overview

13.2. Market Revenue, by Component (2017–2030)

13.3. Market Revenue, by Application (2017–2030)

13.4. Market Revenue, by End User (2017–2030)

Chapter 14. Germany Market

14.1. Overview

14.2. Market Revenue, by Component (2017–2030)

14.3. Market Revenue, by Application (2017–2030)

14.4. Market Revenue, by End User (2017–2030)

Chapter 15. France Market

15.1. Overview

15.2. Market Revenue, by Component (2017–2030)

15.3. Market Revenue, by Application (2017–2030)

15.4. Market Revenue, by End User (2017–2030)

Chapter 16. U.K. Market

16.1. Overview

16.2. Market Revenue, by Component (2017–2030)

16.3. Market Revenue, by Application (2017–2030)

16.4. Market Revenue, by End User (2017–2030)

Chapter 17. Italy Market

17.1. Overview

17.2. Market Revenue, by Component (2017–2030)

17.3. Market Revenue, by Application (2017–2030)

17.4. Market Revenue, by End User (2017–2030)

Chapter 18. Spain Market

18.1. Overview

18.2. Market Revenue, by Component (2017–2030)

18.3. Market Revenue, by Application (2017–2030)

18.4. Market Revenue, by End User (2017–2030)

Chapter 19. Japan Market

19.1. Overview

19.2. Market Revenue, by Component (2017–2030)

19.3. Market Revenue, by Application (2017–2030)

19.4. Market Revenue, by End User (2017–2030)

Chapter 20. China Market

20.1. Overview

20.2. Market Revenue, by Component (2017–2030)

20.3. Market Revenue, by Application (2017–2030)

20.4. Market Revenue, by End User (2017–2030)

Chapter 21. India Market

21.1. Overview

21.2. Market Revenue, by Component (2017–2030)

21.3. Market Revenue, by Application (2017–2030)

21.4. Market Revenue, by End User (2017–2030)

Chapter 22. Australia Market

22.1. Overview

22.2. Market Revenue, by Component (2017–2030)

22.3. Market Revenue, by Application (2017–2030)

22.4. Market Revenue, by End User (2017–2030)

Chapter 23. South Korea Market

23.1. Overview

23.2. Market Revenue, by Component (2017–2030)

23.3. Market Revenue, by Application (2017–2030)

23.4. Market Revenue, by End User (2017–2030)

Chapter 24. Brazil Market

24.1. Overview

24.2. Market Revenue, by Component (2017–2030)

24.3. Market Revenue, by Application (2017–2030)

24.4. Market Revenue, by End User (2017–2030)

Chapter 25. Mexico Market

25.1. Overview

25.2. Market Revenue, by Component (2017–2030)

25.3. Market Revenue, by Application (2017–2030)

25.4. Market Revenue, by End User (2017–2030)

Chapter 26. Saudi Arabia Market

26.1. Overview

26.2. Market Revenue, by Component (2017–2030)

26.3. Market Revenue, by Application (2017–2030)

26.4. Market Revenue, by End User (2017–2030)

Chapter 27. South Africa Market

27.1. Overview

27.2. Market Revenue, by Component (2017–2030)

27.3. Market Revenue, by Application (2017–2030)

27.4. Market Revenue, by End User (2017–2030)

Chapter 28. U.A.E. Market

28.1. Overview

28.2. Market Revenue, by Component (2017–2030)

28.3. Market Revenue, by Application (2017–2030)

28.4. Market Revenue, by End User (2017–2030)

Chapter 29. Competitive Landscape

29.1. List of Market Players and their Offerings

29.2. Competitive Benchmarking of Key Players

29.3. Product Benchmarking of Key Players

29.4. Recent Strategic Developments

Chapter 30. Company Profiles

30.1. Microsoft Corporation

30.1.1. Business overview

30.1.2. Product and service offerings

30.1.3. Key financial summary

30.2. NVIDIA Corporation

30.2.1. Business overview

30.2.2. Product and service offerings

30.2.3. Key financial summary

30.3. Siemens Healthineers AG

30.3.1. Business overview

30.3.2. Product and service offerings

30.3.3. Key financial summary

30.4. International Business Machines Corporation

30.4.1. Business overview

30.4.2. Product and service offerings

30.4.3. Key financial summary

30.5. Merative L.P.

30.5.1. Business overview

30.5.2. Product and service offerings

30.6. GE HealthCare Technologies Inc.

30.6.1. Business overview

30.6.2. Product and service offerings

30.6.3. Key financial summary

30.7. Intel Corporation

30.7.1. Business overview

30.7.2. Product and service offerings

30.7.3. Key financial summary

30.8. Aidoc Medical Ltd.

30.8.1. Business overview

30.8.2. Product and service offerings

30.9. Alphabet Inc.

30.9.1. Business overview

30.9.2. Product and service offerings

30.9.3. Key financial summary

30.10. Digital Diagnostics Inc.

30.10.1. Business overview

30.10.2. Product and service offerings

30.11. Prognos Health Inc.

30.11.1. Business overview

30.11.2. Product and service offerings

30.12. Butterfly Network Inc.

30.12.1. Business overview

30.12.2. Product and service offerings

30.12.3. Key financial summary

30.13. EchoNous Inc.

30.13.1. Business overview

30.13.2. Product and service offerings

30.14. NeuraSignal Inc.

30.14.1. Business overview

30.14.2. Product and service offerings

30.15. Riverain Technologies

30.15.1. Business overview

30.15.2. Product and service offerings

Chapter 31. Appendix

31.1. Abbreviations

31.2. Sources and References

31.3. Related Reports

※参考情報

医療診断における人工知能（AI）は、医療現場での診断作業を支援するために開発された技術です。AIは、医療データを分析し、パターンを認識する能力に優れており、これにより早期の病気発見や診断精度の向上が期待されています。
医療診断に関連するAIの種類は大きく分けて、画像診断、バイオマーカーの解析、病歴データの分析、自動化システムなどがあります。画像診断は、X線、CT、MRIなどの医療画像を解析するAI技術で、特に腫瘍や心疾患の検出において優れた性能を示しています。この分野では、ディープラーニングという技術がよく利用されており、膨大な量の画像データを学習させることで、医師と同等以上の診断精度を持つAIシステムが開発されています。

バイオマーカーの解析では、血液検査や組織検査の結果をもとに、疾患のリスクや予後を評価するためにAIを用います。この技術により、個々の患者の特性に基づいたパーソナライズド医療の実現が可能になりつつあります。AIは、異常値や特定のパターンを検出する能力が高く、これにより疾患の早期発見が促進されます。

病歴データの分析においては、患者の過去のデータや診療履歴、家族歴など、さまざまな情報を統合して解析することで、診断や治療方針の決定をサポートします。AIは、これらのデータを用いて、疾患の可能性を予測するモデルを構築し、医師に有益な情報を提供します。

自動化システムというカテゴリーでは、AIは診療の流れを効率化するためのツールとして活用されます。例えば、予約管理や患者のトリアージ（優先順位付け）などの業務をAIが代替することで、医療従事者が本来の診療に集中できる環境を整えます。これにより、診断の質も向上することが期待されています。

AIの医療診断への応用には、いくつかの関連技術があります。まず、機械学習が挙げられます。これは、データからパターンや規則を学習し、予測や判断を行う技術です。また、自然言語処理（NLP）も重要な要素であり、医療文書や患者の発言を解析することで、より良い診断支援を行います。さらには、ビッグデータの解析技術も不可欠です。医療分野では膨大な量のデータが生成されるため、これを効果的に処理し、洞察を引き出す能力が求められます。

また、クラウドコンピューティングはAIシステムの運用を支える基盤技術として重要です。AIの計算には高い処理能力が必要ですが、クラウド技術を利用することで、大規模なデータセットを効率よく扱うことが可能になります。さらに、セキュリティやプライバシーへの配慮も重要です。患者の個人情報を扱うため、情報漏洩や不正アクセスに対する対策が求められます。

AIの持つ可能性は非常に大きいですが、実際の導入にはいくつかの課題も存在します。例えば、医療従事者とAIの信頼関係を築くことが必要です。医師がAIの出す診断結果を適切に解釈し、実際の診療にいかに活用できるかが重要なポイントになります。また、医法的な規制や倫理的問題もクリアしなければなりません。AIによる診断が発展することで、誤診や診断遅延を減少させることが期待されている一方で、AIに過度に依存することによるリスクも考慮する必要があります。

医療診断におけるAIは、今後ますます進化し、医療現場における役割が拡大すると予測されます。AIが医師のパートナーとして機能することで、診断精度の向上や医療の質の向上が期待されており、患者に対するより良いケアを提供するための強力なツールとなるでしょう。今後の研究開発と実践において、AIがどのように役立つかに注目が集まっています。

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★リサーチレポート[ 医療診断におけるAIの世界市場：産業分析・成長予測（～2030）(Artificial Intelligence in Medical Diagnostics Market Size and Share Analysis by Component (Software, Hardware, Services), Application (In-Vivo diagnostics, In-Vitro Diagnostics), End User (Hospitals, Diagnostic Imaging Centers, Diagnostic Laboratories)- Global Industry Demand Forecast to 2030)]についてメールでお問い合わせはこちらでお願いします。

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医療診断におけるAIの世界市場：産業分析・成長予測（～2030）

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