| ◆英語タイトル：Global Artificial Intelligence in Pathology Market Research Report 2025
|
 | ◆商品コード：HNI25GQM09473
◆発行会社（リサーチ会社）：QYResearch
◆発行日：2025年3月
◆ページ数：約100
◆レポート形式：英語 / PDF
◆納品方法：Eメール（受注後2-3営業日）
◆調査対象地域：グローバル
◆産業分野：医療
|
◆販売価格オプション
（消費税別）
※
販売価格オプションの説明はこちらで、
ご利用ガイドはこちらでご確認いただけます。
※お支払金額は「換算金額（日本円）＋消費税＋配送料（Eメール納品は無料）」です。
※Eメールによる納品の場合、通常ご注文当日～2日以内に納品致します。
※レポート納品後、納品日＋5日以内に請求書を発行・送付致します。（請求書発行日より2ヶ月以内の銀行振込条件、カード払いに変更可）
※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。
病理学における人工知能（AI）の概念は、近年急速に発展している分野の一つであり、病理診断の効率性や精度を高めるための新しい技術として注目されています。AIは、機械学習や深層学習（ディープラーニング）を駆使して、大量のデータからパターンを学び、診断や分類を行うことができます。
AIの定義としては、一般に「人間の知能を模倣するシステム」を指しますが、病理学の文脈では特に、組織標本や細胞画像を解析するためのアルゴリズムを指すことが多いです。AIは、病理組織学において、顕微鏡で撮影された画像を解析し、腫瘍や炎症、感染症などの異常を特定する能力に優れています。
AIの特徴の一つは、その大量のデータを迅速に処理する能力です。病理学においては、病理医はしばしば数百〜数千枚の組織標本を解析しなければならず、その作業は非常に時間がかかります。しかし、AIを利用することで、これらの画像を瞬時に解析し、診断のための情報を提供することが可能です。この精度とスピードは、特に診断の初期段階や大量スクリーニングの際に重要です。
さらに、AIの強みの一つは、教示されたデータセットから学習し、新しいサンプルに適用できる適応能力です。これにより、AIシステムは継続的に改善され、自らの診断精度を高めていくことが可能です。特に、深層学習型のAIは大規模な画像データを用いて高い精度での分類や検出ができるため、病理医の補助としての役割を果たします。
AIの種類については、主に以下の2つに分類されます。一つは「教師あり学習」（Supervised Learning）であり、これは事前にラベル付けされたデータセットを使用して学習します。この手法は、がん細胞の有無や特定の病変の識別など、明確な目標がある場合に利用されます。もう一つは「教師なし学習」（Unsupervised Learning）で、こちらはラベルがないデータからパターンを見つけることを目的としています。この手法は、データのクラスタリングや異常検知などに利用され、未知の病理特性を発見する助けとなります。
用途として、AIはさまざまな病理学的な場面で利用されています。代表的なものには、組織診断、細胞診、病理画像の解析、そして予後予測があります。たとえば、AIを活用した画像解析システムは、乳がんや肺がんなどの特定のがんタイプに対して、高い精度で腫瘍の存在を検出することができます。また、AIは、腫瘍の分化度や浸潤の程度など、詳細な病理情報を提供することで、治療方針の決定に寄与します。
AI技術を用いた病理診断は、さまざまな関連技術によって支えられています。画像処理技術やコンピュータビジョン、ビッグデータ解析、クラウドコンピューティングなどが挙げられます。これらの技術が相互に作用することで、高精度な診断ツールが開発されています。特に、病理画像のデジタル化が進むことで、AIアルゴリズムは、より多様なデータに基づいて学習し、診断精度を向上させることが可能となります。
AIの導入により、病理学の分野では多くの利点がありますが、課題も存在します。最も重要なのは、AIの診断結果をどのように病理医が解釈し、使うかという点です。AIの結果が必ずしも正しいとは限らず、最終的な診断は病理医の経験や専門知識にかかっています。また、データの偏りやプライバシーの問題も懸念されています。AIを訓練するためのデータが特定の集団からのものである場合、他の人々には適用できない可能性もあります。
今後の展望としては、AIの進化が病理学に革命をもたらす可能性があります。AIと病理医が協力することで、より迅速で正確な診断が可能となり、患者にとっては最適な治療が提供されるでしょう。そのためには、技術面だけでなく、教育や倫理的な観点からもAIを病理学に取り入れるための取り組みが必要です。
病理学におけるAIの概念は、今後さらに発展し、医療現場において重要な役割を果たすと考えられています。新しい技術の導入によって、病理医はより高度な診断を行うことができ、患者の治療成果の向上に貢献することが期待されています。AIの可能性を最大限に引き出すためには、医療従事者、研究者、開発者が共に協力し、持続可能な方法で技術を進化させていくことが求められます。病理学の未来は、AIと共に新しい展開の扉を開くことで、さらなる医療の進歩を促すでしょう。 |
世界の病理学における人工知能市場は2023年にxxxxx米ドルと算出され、2025年から2031年の予測期間中にxxxxx％のCAGR（年平均成長率）を記録し、2031年にはxxxxx米ドルに達すると予測されています。
北米の病理学における人工知能市場は2025年から2031年の予測期間中にxxxxx％のCAGRで2023年のxxxxx米ドルから2031年にはxxxxx米ドルに達すると推定されます。
病理学における人工知能のアジア太平洋市場は2025年から2031年の予測期間中にxxxxx％のCAGRで2023年のxxxxx米ドルから2031年までにxxxxx米ドルに達すると推定されます。
病理学における人工知能の主なグローバルメーカーには、PathAI、Proscia、Aiforia、Deep Bio、Hologic、Dipath、iDeepwise、LBP、F.Q pathtech、CellaVision、AIRA Matrix、Syntropy、Indica Labs、DoMore Diagnostics、Mindpeak、Evidiumなどがあります。2023年には世界のトップ3メーカーが売上の約xxxxx％を占めています。
当レポートは、病理学における人工知能の世界市場を量的・質的分析の両面から包括的に紹介することで、お客様のビジネス/成長戦略の策定、市場競争状況の把握、現在の市場における自社のポジションの分析、病理学における人工知能に関する十分な情報に基づいたビジネス上の意思決定の一助となることを目的としています。
販売量と売上をベースに2023年を基準年とし2019年から2031年までの期間の病理学における人工知能の市場規模、推計、予想データを収録しています。本レポートでは、世界の病理学における人工知能市場を包括的に区分しています。タイプ別、用途別、プレイヤー別の製品に関する地域別市場規模も掲載しています。
市場のより詳細な理解のために、競合状況、主要競合企業のプロフィール、それぞれの市場ランクを掲載しています。また、技術動向や新製品開発についても論じています。
当レポートは、本市場における病理学における人工知能メーカー、新規参入企業、産業チェーン関連企業に対し、市場全体および企業別、タイプ別、用途別、地域別のサブセグメントにおける売上、販売量、平均価格に関する情報を提供します。
*** 市場セグメント ***
・世界の病理学における人工知能市場：タイプ別
診断支援、予測モデリング、パターン認識、画像解析＆検出、その他
・世界の病理学における人工知能市場：用途別
病院、診断センター、研究室・研究機関
・世界の病理学における人工知能市場：掲載企業
PathAI、Proscia、Aiforia、Deep Bio、Hologic、Dipath、iDeepwise、LBP、F.Q pathtech、CellaVision、AIRA Matrix、Syntropy、Indica Labs、DoMore Diagnostics、Mindpeak、Evidium
*** 各章の概要 ***
第1章：報告書のスコープ、市場セグメント別（地域別、製品タイプ別、用途別など）のエグゼクティブサマリー、各市場セグメントの市場規模、今後の発展可能性などを紹介。市場の現状と、短期・中期・長期的にどのような進化を遂げる可能性があるのかについてハイレベルな見解を提供。
第2章：病理学における人工知能メーカーの競争環境、価格、売上、市場シェアなどの詳細分析。
第3章：地域レベル、国レベルでの病理学における人工知能の販売と収益分析。各地域と主要国の市場規模と発展可能性を定量的に分析し、世界各国の市場発展、今後の発展展望、マーケットスペース、市場規模などを収録。
第4章：様々な市場セグメントをタイプ別に分析し、各市場セグメントの市場規模と発展可能性を網羅し、お客様が様々な市場セグメントにおけるブルーオーシャン市場を見つけるのに役立つ。
第5章：お客様が異なる川下市場におけるブルーオーシャン市場を見つけるのを助けるために各市場セグメントの市場規模と発展の可能性をカバー、アプリケーション別に様々な市場セグメントの分析を提供。
第6章：主要企業のプロフィールを提供し、製品の販売量、売上高、価格、粗利益率、製品紹介など、市場の主要企業の基本的な状況を詳しく紹介。
第7章：産業の上流と下流を含む産業チェーンを分析。
第8章：市場力学、市場の最新動向、市場の推進要因と制限要因、業界のメーカーが直面する課題とリスク、業界の関連政策の分析を掲載。
第9章：レポートの要点と結論。
１．病理学における人工知能の市場概要
製品の定義
病理学における人工知能：タイプ別
世界の病理学における人工知能のタイプ別市場価値比較（2025-2031）
※診断支援、予測モデリング、パターン認識、画像解析＆検出、その他
病理学における人工知能：用途別
世界の病理学における人工知能の用途別市場価値比較（2025-2031）
※病院、診断センター、研究室・研究機関
世界の病理学における人工知能市場規模の推定と予測
世界の病理学における人工知能の売上：2019-2031
世界の病理学における人工知能の販売量：2019-2031
世界の病理学における人工知能市場の平均価格（2019-2031）
前提条件と限界
２．病理学における人工知能市場のメーカー別競争
世界の病理学における人工知能市場：販売量のメーカー別市場シェア（2019-2025）
世界の病理学における人工知能市場：売上のメーカー別市場シェア（2019-2025）
世界の病理学における人工知能のメーカー別平均価格（2019-2025）
病理学における人工知能の世界主要プレイヤー、業界ランキング、2022 VS 2023 VS 2025
世界の病理学における人工知能市場の競争状況と動向
世界の病理学における人工知能市場集中率
世界の病理学における人工知能上位3社と5社の売上シェア
世界の病理学における人工知能市場：企業タイプ別シェア（ティア1、ティア2、ティア3）
３．病理学における人工知能市場の地域別シナリオ
地域別病理学における人工知能の市場規模：2019年VS2023年VS2031年
地域別病理学における人工知能の販売量：2019-2031
地域別病理学における人工知能の販売量：2019-2025
地域別病理学における人工知能の販売量：2025-2031
地域別病理学における人工知能の売上：2019-2031
地域別病理学における人工知能の売上：2019-2025
地域別病理学における人工知能の売上：2025-2031
北米の国別病理学における人工知能市場概況
北米の国別病理学における人工知能市場規模：2019年VS2023年VS2031年
北米の国別病理学における人工知能販売量（2019-2031）
北米の国別病理学における人工知能売上（2019-2031）
米国
カナダ
欧州の国別病理学における人工知能市場概況
欧州の国別病理学における人工知能市場規模：2019年VS2023年VS2031年
欧州の国別病理学における人工知能販売量（2019-2031）
欧州の国別病理学における人工知能売上（2019-2031）
ドイツ
フランス
イギリス
ロシア
イタリア
アジア太平洋の国別病理学における人工知能市場概況
アジア太平洋の国別病理学における人工知能市場規模：2019年VS2023年VS2031年
アジア太平洋の国別病理学における人工知能販売量（2019-2031）
アジア太平洋の国別病理学における人工知能売上（2019-2031）
中国
日本
韓国
インド
東南アジア
中南米の国別病理学における人工知能市場概況
中南米の国別病理学における人工知能市場規模：2019年VS2023年VS2031年
中南米の国別病理学における人工知能販売量（2019-2031）
中南米の国別病理学における人工知能売上
ブラジル
メキシコ
中東・アフリカの国別病理学における人工知能市場概況
中東・アフリカの地域別病理学における人工知能市場規模：2019年VS2023年VS2031年
中東・アフリカの地域別病理学における人工知能販売量（2019-2031）
中東・アフリカの地域別病理学における人工知能売上
中東
アフリカ
４．タイプ別セグメント
世界のタイプ別病理学における人工知能販売量（2019-2031）
世界のタイプ別病理学における人工知能販売量（2019-2025）
世界のタイプ別病理学における人工知能販売量（2025-2031）
世界の病理学における人工知能販売量のタイプ別市場シェア（2019-2031）
世界のタイプ別病理学における人工知能の売上（2019-2031）
世界のタイプ別病理学における人工知能売上（2019-2025）
世界のタイプ別病理学における人工知能売上（2025-2031）
世界の病理学における人工知能売上のタイプ別市場シェア（2019-2031）
世界の病理学における人工知能のタイプ別価格（2019-2031）
５．用途別セグメント
世界の用途別病理学における人工知能販売量（2019-2031）
世界の用途別病理学における人工知能販売量（2019-2025）
世界の用途別病理学における人工知能販売量（2025-2031）
世界の病理学における人工知能販売量の用途別市場シェア（2019-2031）
世界の用途別病理学における人工知能売上（2019-2031）
世界の用途別病理学における人工知能の売上（2019-2025）
世界の用途別病理学における人工知能の売上（2025-2031）
世界の病理学における人工知能売上の用途別市場シェア（2019-2031）
世界の病理学における人工知能の用途別価格（2019-2031）
６．主要企業のプロファイル
※掲載企業：PathAI、Proscia、Aiforia、Deep Bio、Hologic、Dipath、iDeepwise、LBP、F.Q pathtech、CellaVision、AIRA Matrix、Syntropy、Indica Labs、DoMore Diagnostics、Mindpeak、Evidium
Company A
Company Aの企業情報
Company Aの概要と事業概要
Company Aの病理学における人工知能の販売量、売上、売上総利益率（2019-2025）
Company Aの製品ポートフォリオ
Company B
Company Bの会社情報
Company Bの概要と事業概要
Company Bの病理学における人工知能の販売量、売上、売上総利益率（2019-2025）
Company Bの製品ポートフォリオ
…
…
７．産業チェーンと販売チャネルの分析
病理学における人工知能の産業チェーン分析
病理学における人工知能の主要原材料
病理学における人工知能の生産方式とプロセス
病理学における人工知能の販売とマーケティング
病理学における人工知能の販売チャネル
病理学における人工知能の販売業者
病理学における人工知能の需要先
８．病理学における人工知能の市場動向
病理学における人工知能の産業動向
病理学における人工知能市場の促進要因
病理学における人工知能市場の課題
病理学における人工知能市場の抑制要因
９．調査結果と結論
１０．方法論とデータソース
方法論／調査アプローチ
調査プログラム／設計
市場規模の推定方法
市場分解とデータ三角法
データソース
二次情報源
一次情報源
著者リスト
免責事項
❖ 免責事項 ❖http://www.globalresearch.jp/disclaimer