第1章：序論
1.1. レポートの概要
1.2. 主要市場セグメント
1.3. ステークホルダーにとっての主なメリット
1.4. 調査方法
1.4.1. 一次調査
1.4.2. 二次調査
1.4.3. アナリストツールとモデル
第2章：エグゼクティブサマリー
2.1. CXOの視点
第3章：市場概要
3.1. 市場の定義と範囲
3.2. 主な調査結果
3.2.1. 主要な影響要因
3.2.2. 主要な投資対象地域
3.3. ポーターの5つの力分析
3.3.1. サプライヤーの交渉力の低さ
3.3.2. 新規参入の脅威の低さ
3.3.3. 代替品の脅威の低さ
3.3.4. 競争の激しさの低さ
3.3.5.買い手の交渉力の低さ
3.4. 市場ダイナミクス
3.4.1. 推進要因
3.4.1.1. 医療分野における生成AIの医用画像診断への導入急増
3.4.1.2. ワークフローおよび管理業務における生成AIの効率性
3.4.1.3. 個別化医療における生成AIの活用
3.4.2. 制約
3.4.2.1. データプライバシーとセキュリティリスク
3.4.3. 機会
3.4.3.1. 創薬開発における生成AIの活用
第4章：医療分野における生成AI市場（用途別）
4.1. 概要
4.1.1. 市場規模と予測
4.2. 治療
4.2.1. 主要な市場動向、成長要因、機会
4.2.2.地域別市場規模と予測
4.2.3. 国別市場シェア分析
4.3. 診断
4.3.1. 主要市場動向、成長要因、機会
4.3.2. 地域別市場規模と予測
4.3.3. 国別市場シェア分析
4.4. 創薬
4.4.1. 主要市場動向、成長要因、機会
4.4.2. 地域別市場規模と予測
4.4.3. 国別市場シェア分析
4.5. 調査
4.5.1. 主要市場動向、成長要因、機会
4.5.2. 地域別市場規模と予測
4.5.3. 国別市場シェア分析
第5章：ヘルスケア市場における生成AI（エンドユーザー別）
5.1. 概要
5.1.1. 市場規模と予測
5.2. 病院と診療所
5.2.1.主要市場動向、成長要因、機会
5.2.2. 地域別市場規模と予測
5.2.3. 国別市場シェア分析
5.3. 医療機関
5.3.1. 主要市場動向、成長要因、機会
5.3.2. 地域別市場規模と予測
5.3.3. 国別市場シェア分析
5.4. その他
5.4.1. 主要市場動向、成長要因、機会
5.4.2. 地域別市場規模と予測
5.4.3. 国別市場シェア分析
第6章：ヘルスケアにおける生成AI市場（地域別）
6.1. 概要
6.1.1. 地域別市場規模と予測
6.2. 北米
6.2.1. 主要市場動向、成長要因、機会
6.2.2. アプリケーション別市場規模と予測
6.2.3.市場規模と予測（エンドユーザー別）
6.2.4. 市場規模と予測（国別）
6.2.4.1. 米国
6.2.4.1.1. 市場規模と予測（アプリケーション別）
6.2.4.1.2. 市場規模と予測（エンドユーザー別）
6.2.4.2. カナダ
6.2.4.2.1. 市場規模と予測（アプリケーション別）
6.2.4.2.2. 市場規模と予測（エンドユーザー別）
6.2.4.3. メキシコ
6.2.4.3.1. 市場規模と予測（アプリケーション別）
6.2.4.3.2. 市場規模と予測（エンドユーザー別）
6.3. 欧州
6.3.1. 主要な市場動向、成長要因、および機会
6.3.2. 市場規模と予測（アプリケーション別）
6.3.3. 市場規模と予測（エンドユーザー別）
6.3.4.国別市場規模および予測
6.3.4.1. ドイツ
6.3.4.1.1. アプリケーション別市場規模および予測
6.3.4.1.2. エンドユーザー別市場規模および予測
6.3.4.2. フランス
6.3.4.2.1. アプリケーション別市場規模および予測
6.3.4.2.2. エンドユーザー別市場規模および予測
6.3.4.3. 英国
6.3.4.3.1. アプリケーション別市場規模および予測
6.3.4.3.2. エンドユーザー別市場規模および予測
6.3.4.4. イタリア
6.3.4.4.1. アプリケーション別市場規模および予測
6.3.4.4.2. エンドユーザー別市場規模および予測
6.3.4.5. スペイン
6.3.4.5.1.市場規模と予測（アプリケーション別）
6.3.4.5.2. 市場規模と予測（エンドユーザー別）
6.3.4.6. その他ヨーロッパ
6.3.4.6.1. 市場規模と予測（アプリケーション別）
6.3.4.6.2. 市場規模と予測（エンドユーザー別）
6.4. アジア太平洋地域
6.4.1. 主要な市場動向、成長要因、機会
6.4.2. 市場規模と予測（アプリケーション別）
6.4.3. 市場規模と予測（エンドユーザー別）
6.4.4. 市場規模と予測（国別）
6.4.4.1. 日本
6.4.4.1.1. 市場規模と予測（アプリケーション別）
6.4.4.1.2. 市場規模と予測（エンドユーザー別）
6.4.4.2. 中国
6.4.4.2.1. 市場規模と予測（アプリケーション別）
6.4.4.2.2.市場規模と予測（エンドユーザー別）
6.4.4.3. オーストラリア
6.4.4.3.1. 市場規模と予測（アプリケーション別）
6.4.4.3.2. 市場規模と予測（エンドユーザー別）
6.4.4.4. インド
6.4.4.4.1. 市場規模と予測（アプリケーション別）
6.4.4.4.2. 市場規模と予測（エンドユーザー別）
6.4.4.5. 韓国
6.4.4.5.1. 市場規模と予測（アプリケーション別）
6.4.4.5.2. 市場規模と予測（エンドユーザー別）
6.4.4.6. その他のアジア太平洋地域
6.4.4.6.1. 市場規模と予測（アプリケーション別）
6.4.4.6.2. 市場規模と予測（エンドユーザー別）
6.5. LAMEA
6.5.1.主要な市場動向、成長要因、および機会
6.5.2. 市場規模と予測（アプリケーション別）
6.5.3. 市場規模と予測（エンドユーザー別）
6.5.4. 市場規模と予測（国別）
6.5.4.1. ブラジル
6.5.4.1.1. 市場規模と予測（アプリケーション別）
6.5.4.1.2. 市場規模と予測（エンドユーザー別）
6.5.4.2. サウジアラビア
6.5.4.2.1. 市場規模と予測（アプリケーション別）
6.5.4.2.2. 市場規模と予測（エンドユーザー別）
6.5.4.3. 南アフリカ
6.5.4.3.1. 市場規模と予測（アプリケーション別）
6.5.4.3.2. 市場規模と予測（エンドユーザー別）
6.5.4.4. LAMEAのその他の国
6.5.4.4.1.市場規模と予測（アプリケーション別）
6.5.4.4.2. 市場規模と予測（エンドユーザー別）
第7章：競合状況
7.1. はじめに
7.2. 成功戦略
7.3. 上位10社の製品マッピング
7.4. 競合ダッシュボード
7.5. 競合ヒートマップ
7.6. 2022年における上位プレーヤーのポジショニング
第8章：企業プロフィール
8.1. Syntegra
8.1.1. 会社概要
8.1.2. 主要役員
8.1.3. 会社概要
8.1.4. 事業セグメント
8.1.5. 製品ポートフォリオ
8.1.6. 主要な戦略的動きと展開
8.2. IBM Watson Health Corporation
8.2.1. 会社概要
8.2.2. 主要役員
8.2.3. 会社概要
8.2.4.事業セグメント
8.2.5. 製品ポートフォリオ
8.2.6. 業績
8.3. Google LLC
8.3.1. 会社概要
8.3.2. 主要役員
8.3.3. 会社概要
8.3.4. 事業セグメント
8.3.5. 製品ポートフォリオ
8.3.6. 業績
8.3.7. 主要な戦略的動きと展開
8.4. Amazon
8.4.1. 会社概要
8.4.2. 主要役員
8.4.3. 会社概要
8.4.4. 事業セグメント
8.4.5. 製品ポートフォリオ
8.4.6. 業績
8.5. Oracle
8.5.1. 会社概要
8.5.2. 主要役員
8.5.3. 会社概要
8.5.4. 事業セグメント
8.5.5. 製品ポートフォリオ
8.5.6.業績
8.6. マイクロソフト
8.6.1. 会社概要
8.6.2. 主要役員
8.6.3. 会社概要
8.6.4. 事業セグメント
8.6.5. 製品ポートフォリオ
8.6.6. 業績
8.6.7. 主要な戦略的動きと展開
8.7. NVIDIA Corporation
8.7.1. 会社概要
8.7.2. 主要役員
8.7.3. 会社概要
8.7.4. 事業セグメント
8.7.5. 製品ポートフォリオ
8.7.6. 業績
8.7.7. 主要な戦略的動きと展開
8.8. インシリコ・メディシン
8.8.1. 会社概要
8.8.2. 主要役員
8.8.3. 会社概要
8.8.4. 事業セグメント
8.8.5. 製品ポートフォリオ
8.9. Abridge AI株式会社
8.9.1. 会社概要
8.9.2. 主要役員
8.9.3. 会社概要
8.9.4. 事業セグメント
8.9.5. 製品ポートフォリオ
8.10. Open AI株式会社
8.10.1. 会社概要
8.10.2. 主要役員
8.10.3. 会社概要
8.10.4. 事業セグメント
8.10.5. 製品ポートフォリオ
1.1. Report description
1.2. Key market segments
1.3. Key benefits to the stakeholders
1.4. Research methodology
1.4.1. Primary research
1.4.2. Secondary research
1.4.3. Analyst tools and models
CHAPTER 2: EXECUTIVE SUMMARY
2.1. CXO Perspective
CHAPTER 3: MARKET OVERVIEW
3.1. Market definition and scope
3.2. Key findings
3.2.1. Top impacting factors
3.2.2. Top investment pockets
3.3. Porter’s five forces analysis
3.3.1. Low bargaining power of suppliers
3.3.2. Low threat of new entrants
3.3.3. Low threat of substitutes
3.3.4. Low intensity of rivalry
3.3.5. Low bargaining power of buyers
3.4. Market dynamics
3.4.1. Drivers
3.4.1.1. Surge in adoption of generative AI in healthcare in medical imaging.
3.4.1.2. Efficiency of generative AI in workflow and administrative tasks.
3.4.1.3. Use of generative AI in personalized medicine.
3.4.2. Restraints
3.4.2.1. Data privacy and security risk.
3.4.3. Opportunities
3.4.3.1. Use of generative AI in drug discovery development
CHAPTER 4: GENERATIVE AI IN HEALTHCARE MARKET, BY APPLICATION
4.1. Overview
4.1.1. Market size and forecast
4.2. Treatment
4.2.1. Key market trends, growth factors and opportunities
4.2.2. Market size and forecast, by region
4.2.3. Market share analysis by country
4.3. Diagnosis
4.3.1. Key market trends, growth factors and opportunities
4.3.2. Market size and forecast, by region
4.3.3. Market share analysis by country
4.4. Drug Discovery
4.4.1. Key market trends, growth factors and opportunities
4.4.2. Market size and forecast, by region
4.4.3. Market share analysis by country
4.5. Research
4.5.1. Key market trends, growth factors and opportunities
4.5.2. Market size and forecast, by region
4.5.3. Market share analysis by country
CHAPTER 5: GENERATIVE AI IN HEALTHCARE MARKET, BY END USER
5.1. Overview
5.1.1. Market size and forecast
5.2. Hospitals and clinics
5.2.1. Key market trends, growth factors and opportunities
5.2.2. Market size and forecast, by region
5.2.3. Market share analysis by country
5.3. Healthcare Organizations
5.3.1. Key market trends, growth factors and opportunities
5.3.2. Market size and forecast, by region
5.3.3. Market share analysis by country
5.4. Others
5.4.1. Key market trends, growth factors and opportunities
5.4.2. Market size and forecast, by region
5.4.3. Market share analysis by country
CHAPTER 6: GENERATIVE AI IN HEALTHCARE MARKET, BY REGION
6.1. Overview
6.1.1. Market size and forecast By Region
6.2. North America
6.2.1. Key market trends, growth factors and opportunities
6.2.2. Market size and forecast, by Application
6.2.3. Market size and forecast, by End User
6.2.4. Market size and forecast, by country
6.2.4.1. U.S.
6.2.4.1.1. Market size and forecast, by Application
6.2.4.1.2. Market size and forecast, by End User
6.2.4.2. Canada
6.2.4.2.1. Market size and forecast, by Application
6.2.4.2.2. Market size and forecast, by End User
6.2.4.3. Mexico
6.2.4.3.1. Market size and forecast, by Application
6.2.4.3.2. Market size and forecast, by End User
6.3. Europe
6.3.1. Key market trends, growth factors and opportunities
6.3.2. Market size and forecast, by Application
6.3.3. Market size and forecast, by End User
6.3.4. Market size and forecast, by country
6.3.4.1. Germany
6.3.4.1.1. Market size and forecast, by Application
6.3.4.1.2. Market size and forecast, by End User
6.3.4.2. France
6.3.4.2.1. Market size and forecast, by Application
6.3.4.2.2. Market size and forecast, by End User
6.3.4.3. UK
6.3.4.3.1. Market size and forecast, by Application
6.3.4.3.2. Market size and forecast, by End User
6.3.4.4. Italy
6.3.4.4.1. Market size and forecast, by Application
6.3.4.4.2. Market size and forecast, by End User
6.3.4.5. Spain
6.3.4.5.1. Market size and forecast, by Application
6.3.4.5.2. Market size and forecast, by End User
6.3.4.6. Rest of Europe
6.3.4.6.1. Market size and forecast, by Application
6.3.4.6.2. Market size and forecast, by End User
6.4. Asia-Pacific
6.4.1. Key market trends, growth factors and opportunities
6.4.2. Market size and forecast, by Application
6.4.3. Market size and forecast, by End User
6.4.4. Market size and forecast, by country
6.4.4.1. Japan
6.4.4.1.1. Market size and forecast, by Application
6.4.4.1.2. Market size and forecast, by End User
6.4.4.2. China
6.4.4.2.1. Market size and forecast, by Application
6.4.4.2.2. Market size and forecast, by End User
6.4.4.3. Australia
6.4.4.3.1. Market size and forecast, by Application
6.4.4.3.2. Market size and forecast, by End User
6.4.4.4. India
6.4.4.4.1. Market size and forecast, by Application
6.4.4.4.2. Market size and forecast, by End User
6.4.4.5. South Korea
6.4.4.5.1. Market size and forecast, by Application
6.4.4.5.2. Market size and forecast, by End User
6.4.4.6. Rest of Asia-Pacific
6.4.4.6.1. Market size and forecast, by Application
6.4.4.6.2. Market size and forecast, by End User
6.5. LAMEA
6.5.1. Key market trends, growth factors and opportunities
6.5.2. Market size and forecast, by Application
6.5.3. Market size and forecast, by End User
6.5.4. Market size and forecast, by country
6.5.4.1. Brazil
6.5.4.1.1. Market size and forecast, by Application
6.5.4.1.2. Market size and forecast, by End User
6.5.4.2. Saudi Arabia
6.5.4.2.1. Market size and forecast, by Application
6.5.4.2.2. Market size and forecast, by End User
6.5.4.3. South Africa
6.5.4.3.1. Market size and forecast, by Application
6.5.4.3.2. Market size and forecast, by End User
6.5.4.4. Rest of LAMEA
6.5.4.4.1. Market size and forecast, by Application
6.5.4.4.2. Market size and forecast, by End User
CHAPTER 7: COMPETITIVE LANDSCAPE
7.1. Introduction
7.2. Top winning strategies
7.3. Product mapping of top 10 player
7.4. Competitive dashboard
7.5. Competitive heatmap
7.6. Top player positioning, 2022
CHAPTER 8: COMPANY PROFILES
8.1. Syntegra
8.1.1. Company overview
8.1.2. Key executives
8.1.3. Company snapshot
8.1.4. Operating business segments
8.1.5. Product portfolio
8.1.6. Key strategic moves and developments
8.2. IBM Watson Health Corporation
8.2.1. Company overview
8.2.2. Key executives
8.2.3. Company snapshot
8.2.4. Operating business segments
8.2.5. Product portfolio
8.2.6. Business performance
8.3. Google LLC
8.3.1. Company overview
8.3.2. Key executives
8.3.3. Company snapshot
8.3.4. Operating business segments
8.3.5. Product portfolio
8.3.6. Business performance
8.3.7. Key strategic moves and developments
8.4. Amazon
8.4.1. Company overview
8.4.2. Key executives
8.4.3. Company snapshot
8.4.4. Operating business segments
8.4.5. Product portfolio
8.4.6. Business performance
8.5. Oracle
8.5.1. Company overview
8.5.2. Key executives
8.5.3. Company snapshot
8.5.4. Operating business segments
8.5.5. Product portfolio
8.5.6. Business performance
8.6. Microsoft
8.6.1. Company overview
8.6.2. Key executives
8.6.3. Company snapshot
8.6.4. Operating business segments
8.6.5. Product portfolio
8.6.6. Business performance
8.6.7. Key strategic moves and developments
8.7. NVIDIA Corporation
8.7.1. Company overview
8.7.2. Key executives
8.7.3. Company snapshot
8.7.4. Operating business segments
8.7.5. Product portfolio
8.7.6. Business performance
8.7.7. Key strategic moves and developments
8.8. InSilico Medicine
8.8.1. Company overview
8.8.2. Key executives
8.8.3. Company snapshot
8.8.4. Operating business segments
8.8.5. Product portfolio
8.9. Abridge AI Inc.
8.9.1. Company overview
8.9.2. Key executives
8.9.3. Company snapshot
8.9.4. Operating business segments
8.9.5. Product portfolio
8.10. Open AI Inc.
8.10.1. Company overview
8.10.2. Key executives
8.10.3. Company snapshot
8.10.4. Operating business segments
8.10.5. Product portfolio
| ※参考情報 生成AIは医療分野においてもさまざまな形で利用されており、その定義や概念は多岐にわたります。生成AIとは、データをもとに新たな情報を生成する技術であり、特にディープラーニングの技術を活用することで、画像、テキスト、音声などの形式でさまざまなコンテンツを創出します。医療における生成AIは、診断支援、治療計画の策定、患者のケアなど、多くの用途で活用されています。 生成AIの主な種類としては、テキスト生成モデル、画像生成モデル、音声合成モデルなどがあります。テキスト生成モデルでは、特に自然言語処理技術が用いられ、医療文書の作成や患者への説明文の生成に活用されます。画像生成モデルは、CTスキャンやMRI画像の解析に用いられ、異常の検出や合併症のリスク評価に役立ちます。音声合成モデルは、医療現場での音声アシスタントや、患者とのコミュニケーションの補助に利用されます。 医療における生成AIの具体的な用途は多岐にわたります。例えば、病歴の記録や診療ガイドラインの作成において、テキスト生成AIを利用することで、医師の負担を軽減し、効率的な情報管理を実現できます。また、患者に対する説明や指示を自動生成することで、コミュニケーションの質を向上させることも可能です。画像診断においては、生成AIが異常な画像パターンを提示することで、医師の診断をサポートし、誤診のリスクを低減します。 また、生成AIは新薬の開発にも貢献しています。化合物の設計やシミュレーションにより、効率的な候補物質の提案が可能となり、研究開発のスピードを大幅に向上させることができます。さらに、患者のデータをもとに個別化医療を推進するために、生成AIが活用されることも増えています。患者ごとの特性に応じた治療法や薬剤の選択を行うために、膨大なデータを解析し、最適な結果を導き出す能力を持っています。 生成AIを支える関連技術としては、機械学習、ビッグデータ解析、自然言語処理、画像処理技術などがあります。これらの技術が組み合わさることで、より高度な医療支援が可能となります。機械学習は、大量の医療データを自動的に学習し、モデルを構築するための基盤技術であり、生成AIが直面する問題の解決に寄与します。ビッグデータ解析は、さまざまな情報源から大量のデータを統合し、関連性を見出すための技術で、診療や研究において重要な役割を果たします。 医療分野における生成AIの導入には、倫理面やプライバシーの問題も考慮する必要があります。患者のデータを扱う際には、データの匿名化や同意取得が重要であり、生成された情報の正確性や透明性を保障するための規制も求められます。これらの課題に対応しつつ、生成AIの利便性を最大限に引き出すためには、医療関係者や技術者の協力が欠かせません。 このように、生成AIは医療分野で革新をもたらす可能性を秘めています。その普及と発展により、医療の質が向上し、患者の安全性や満足度を高めることが期待されています。生成AIのさらなる進化により、将来的にはより多くの医療業務の効率化や新しい治療法の創出が実現することでしょう。 |
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