医療診断におけるAIの世界市場規模は予測期間中のCAGR23.2%で、2028年までに37億ドルに達する見通し

医療診断におけるAIの世界市場は、収益ベースで2023年に13億ドル規模と推定され、2023年から2028年までの年平均成長率は23.2%で、2028年には37億ドルに達する見通しです。この調査レポートは、市場の業界動向分析から構成されています。この新しい調査研究は、業界動向、価格分析、特許分析、会議およびウェビナー資料、主要関係者、市場における購買行動で構成されています。この市場の成長の原動力は、ビッグデータの流入、業界を超えたパートナーシップとコラボレーションの増加、AIベースの技術を推進するための政府のイニシアチブの高まり、AIベースの新興企業への資金提供の可能性などです。

しかし、AIの労働力が不十分であることや、医療用ソフトウェアに関する規制ガイドラインが曖昧であることが、市場の成長を抑制する要因になると予想されます。

市場動向

促進要因放射線科医の作業負担を軽減するためのAIベースのソリューションに対する需要の増加
AIベースのソリューションは、医療画像診断において計り知れない可能性を秘めているため、診断業界では長年にわたり、AIベースのソリューションに対する需要が大幅に増加しています。診断画像の迅速な分析、放射線科医が見落としがちなわずかなデータの効率的な解釈、画像トリアージと臨床判断支援の改善などの利点があります。放射線技師はこれらのソリューションを使用することで、画像の解釈からより良い治療の提供へと重点を移すことができます。米国医科大学協会の調査によると、放射線科医の不足は2033年までに42,000人近くまで増加する可能性があります。米国では、人口100万人当たりの放射線科医の数は100人にも満たないのです。これを考えると、放射線科医は無制限の診断データを解釈するために多大なプレッシャーと仕事量を経験していることになります。

制約：不十分なAI労働力と医療ソフトウェアの曖昧な規制ガイドライン
AIは複雑なシステムであり、企業はAIシステムの開発、管理、実装のために特定のスキルセットを持つ労働力を必要としています。例えば、AIシステムを扱う人材は、コグニティブ・コンピューティング、MLおよび機械知能、ディープラーニング、画像認識などの技術に精通している必要があります。さらに、AIソリューションを既存のシステムに統合するには、人間の脳の動作を再現するための大規模なデータ処理が必要です。小さなエラーでさえ、システム障害につながったり、望ましい結果に悪影響を及ぼす可能性があります。さらに、AI/ML技術に関する専門的な基準や認定がないことが、医療におけるAIの成長を抑制しています。

課題：AIベースの技術採用への躊躇
デジタルヘルスの大幅な成長により、医療提供者は斬新な治療アプローチを通じて患者をサポートできるようになりました。AI技術は、医師が患者を診断し、より良い治療を行うためのツールを提供します。しかし、医師の間には新技術の受け入れに対するためらいが見られます。例えば、医療従事者は、AIが今後数年で医師に取って代わるという誤った印象を持っています。医師や放射線技師は、共感や説得といったスキルは人間のスキルであると信頼しており、したがって、テクノロジーが医師の存在を完全に排除することはできません。加えて、患者がこれらのテクノロジーに大きく傾倒し、必要な対面治療を見送る可能性もあり、長期的な医師と患者の関係にも問題が生じるかもしれないという懸念もあります。医療従事者の中には、患者の状態を正確に診断するAIの能力に疑問を持っている人もいます。そのため、AIを活用したソリューションが費用対効果に優れ、効率的で、信頼性の高いソリューションであり、医師を楽にし、より良い患者ケアを提供するものであることを医療提供者に証明することは困難です。しかし、医療提供者はAIベースのソリューションがもたらすであろうメリットを徐々に受け入れつつあります。したがって、今後数年間で、医師や放射線技師がヘルスケアにおけるAIベースの技術に傾倒する可能性があります。

チャンス未開拓の新興市場
インド、中国、ブラジルなどの新興市場は、医療診断AI市場で事業を展開するプレーヤーに大きな成長機会を提供すると予想されています。これは、これらの国々における患者人口の拡大によるものです。インドでは、National Institute of Health and Family Welfareによると、がん患者は常時200万人から250万人いると推定されています。さらに、インドや中国などの新興国の医療分野は、特に画像診断機器の進歩を中心とした新しい医療技術の導入により急速に拡大しています。これらの要因はすべて、これらの国々における人口の増加と相まって、それぞれの医療システムにおける医療画像データ量の増加が予想されます。このことは、新興国におけるAIベースのソリューションに未開拓の開発機会を与えています。

コンポーネント別では、ソフトウェア・セグメントが世界の医療診断AI産業で最大のシェアを占めています。
コンポーネント別に見ると、医療診断用AI市場はソフトウェア、サービス、ハードウェアに二分されます。2022年の医療診断におけるAI世界市場で最大のシェアを占めたのはソフトウェア分野。このセグメントの大きなシェアは、人手不足や画像スキャン量の増加への挑戦という課題にもかかわらず、ソフトウェアソリューションが医療提供者の他者に対する競争力を高めるのに役立つためです。

エンドユーザー別では、病院セグメントが医療診断AI産業で最大のシェアを占めています。
エンドユーザーに基づくと、医療診断におけるAI市場は病院、画像診断センター、診断ラボ、その他のエンドユーザーに二分されます。2022年の医療診断用AI世界市場において、病院セグメントが最大シェアを占めています。その要因としては、放射線科の患者ワークフローの自動化とデジタル化に対する病院の傾斜の高まり、患者ケアの質の向上と患者中心のケアに重点を置くための病院や医療施設における低侵襲処置の採用拡大などが挙げられます。

地域別では、北米が2022年の医療診断におけるAI産業の世界最大シェアを占めています。
2022年、北米が医療診断におけるAI市場で最大の市場シェアを占めました。放射線科医の不足、慢性疾患の有病率の増加、診断ツールにおけるAIの倫理的実装に関する研究の改善、研究資金の増加などの要因が、この地域市場の成長を促進する主な要因です。

主要企業

この市場における著名なプレーヤーとしては、マイクロソフト（米国）、エヌビディア・コーポレーション（米国）、メラティブ（米国）、インテル・コーポレーション（米国）、グーグル（米国）、シーメンス・ヘルティニアーズ（ドイツ）、GEヘルスケア（米国）、デジタル・ダイアグノスティックス（米国）、アドバンスト・マイクロ・デバイセズ（米国）、インフォームAI（米国）、ハートフロー（米国）、エンリティック（米国）、アイコメトリックス（ベルギー）、エイデンス（オランダ）、バタフライ・ネットワーク（米国）、Nano-X Imaging LTD. (イスラエル）、Viz.ai, Inc（米国）、Quibim（スペイン）、Qure.ai（インド）、Therapixel（フランス）、Aidoc（米国）、Koninklijke Philips N.V.（オランダ）、Lunit, Inc.（韓国）、EchoNous, Inc.（米国）、Brainomix（英国）。

当調査では、医療診断におけるAI市場を以下のサブマーケットごとに分類し、収益予測や動向分析を行っています：

コンポーネント別
ソフトウェア
サービス
ハードウェア
プロセッサー
MPU
GPU
FPGA
ASIC
メモリ
ネットワーク
アダプタ
スイッチ
インターコネクト
アプリケーション別
生体内診断
専門分野別
放射線学
心臓病学
神経学
産婦人科
眼科
その他の専門分野
モダリティ別
コンピューター断層撮影
X線
磁気共鳴画像法
超音波
その他のモダリティ
体外診断
エンドユーザー別
病院
画像診断センター
診断研究所
その他のエンドユーザー
地域別
北米
米国
カナダ
欧州
ドイツ
英国
フランス
イタリア
スペイン
その他の地域
アジア太平洋
日本
中国
インド
その他のアジア太平洋地域（RoAPAC）
ラテンアメリカ
中東・アフリカ

2023年9月、メイヨークリニック（米国）とGEヘルスケア（米国）が、臨床医の診断と治療を支援するための研究・製品開発プログラムで提携。
2023年1月、インテル・コーポレーション（米国）が第4世代インテルXeonスケーラブル・プロセッサー（開発コード名：Sapphire Rapids）、インテルXeon CPU Maxシリーズ（開発コード名：Sapphire Rapids HBM）、インテル・データセンターGPU Maxシリーズ（開発コード名：Ponte Vecchio）を発表し、AI、クラウド、ネットワーク、エッジ、世界最強のスーパーコンピューター向けにデータセンターのパフォーマンス、効率性、セキュリティ、新機能の飛躍を実現。
2022年10月、Google Cloud（米国）は、画像医療データへのアクセス性、相互運用性、利便性を高める新しい業界ソリューション、Medical Imaging Suiteを発表しました。Google Cloudは、より迅速で正確な画像診断、医療従事者の生産性向上、医療アクセスと患者転帰の改善をサポートする画像診断用AIの開発を可能にします。
2022年1月、シーメンス・ヘルティニアーズ（ドイツ）とオハイオ州立ウェクスナー医療センター（米国）は、オハイオ州立大学の患者ケア、研究機関、および周辺地域に最先端の画像診断・治療技術を提供するために提携しました。この提携により、外来診療ウェストキャンパスで最先端の放射線腫瘍学および高度画像診断モダリティが提供されます。

【目次】

1 はじめに（ページ – 45）
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.2.1 包含と除外
1.3 市場範囲
1.3.1 対象市場
1.3.2 考慮した年
1.3.3 通貨
1.4 利害関係者
1.5 変化の概要
1.6 景気後退の影響

2 調査方法 (ページ – 49)
2.1 調査データ
図1 調査デザイン
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
図2 一次資料
2.1.2.1 一次資料からの主要データ
2.1.2.2 主要な業界インサイト
図3 一次インタビューの内訳：企業タイプ別、呼称別、地域別
2.2 市場規模の推定
図4 調査手法：仮説構築
図5 市場規模の推定
表1 要因分析
図6 医療診断におけるAI市場：促進要因、阻害要因、機会、課題の分析によるCAGR予測（2023年～2028年）
図7 CAGR予測：サプライサイド分析
図8 トップダウンアプローチ
2.3 市場データの推定と三角測量
図9 データ三角測量の方法
2.4 前提条件
2.5 制限
2.5.1 範囲に関する限界
2.5.2 方法論に関連する限界
2.6 リスク評価
表2 リスク評価医療診断におけるAI市場
2.7 医療診断におけるAI市場：景気後退の影響分析

3 EXECUTIVE SUMMARY（ページ番号 – 62）
図10 医療診断におけるAI市場、コンポーネント別、2023年対2028年（百万米ドル）
図11 医療診断におけるAI市場、用途別、2023年対2028年（百万米ドル）
図12 医療診断におけるAI市場、エンドユーザー別、2023年対2028年（百万米ドル）
図13 医療診断におけるAI市場の地理的スナップショット

4 PREMIUM INSIGHTS （ページ数 – 65）
4.1 医療診断におけるAI市場の概要
図14 画像診断件数の増加とビッグデータの流入が市場を牽引
4.2 北米：医療診断におけるAI市場：用途別、国別（2022年）
図15 2022年、生体内診断が北米で最大シェアを占める
4.3 医療診断におけるAI市場：地理的成長機会
図 16 アジア太平洋諸国が最も高い成長率を記録
4.4 医療診断におけるAI市場：地域ミックス
図17 予測期間中に最も高い成長率を記録するアジア太平洋市場
4.5 医療診断におけるAI市場：先進国市場vs. 新興国
図 18 新興国が予測期間中に高い成長率を記録

5 市場概要（ページ数 – 68）
5.1 はじめに
図19 医療診断におけるAI市場：促進要因、阻害要因、機会、課題
5.1.1 推進要因
5.1.1.1 ビッグデータの流入
5.1.1.2 業界を超えたパートナーシップとコラボレーションの拡大
5.1.1.3 放射線科医の業務負担を軽減するためのAIベースのソリューションに対する需要の高まり
5.1.1.4 AIベースの技術を支援する政府のイニシアチブの高まり
5.1.1.5 AIベースの新興企業に対する資金提供の可能性
5.1.2 阻害要因
5.1.2.1 不十分なAI労働力と医療ソフトウェアに関する曖昧な規制ガイドライン
5.1.3 機会
5.1.3.1 未開拓の新興市場
5.1.3.2 人間を意識したAIシステム開発への注目の高まり
5.1.4 課題
5.1.4.1 AIベースの技術採用への消極性
5.1.4.2 予算の制約
5.1.4.3 非構造化医療データ
5.1.4.4 データプライバシーに関する懸念
5.1.4.5 限られた相互運用性
5.2 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
図20 医療診断におけるAIの収益シフトと新たな収益ポケット
5.3 バリューチェーン分析
図21 医療診断におけるAI市場：バリューチェーン
5.3.1 アップストリーム
5.3.2 ミッドストリーム
5.3.3 ダウンストリーム
5.4 エコシステムのマッピング
図22 医療診断におけるAI市場：エコシステム
5.4.1 エコシステムにおける役割
5.5 ケーススタディ
5.5.1 マヨ・クリニック、AIを活用したデジタル診断を統合し、グーグル・クラウド・プラットフォームで医学研究を促進
5.5.2 人員不足と滞留の課題を解決する静脈性肺結節
5.5.3 NVIDIA AIエンタープライズ・ソフトウェアとGPUが腫瘍ターゲティングの性能と精度の向上に貢献
5.5.4 浙江大学と Zhejiang de Image Solutions 社が超音波処理にインテルの AI ソリューションを採用
5.5.5 ウェイトマタ地区保健委員会プロジェクトが精密主導型保健ソリューションを活用
5.6 技術分析
5.6.1 機械学習
5.6.2 自然言語処理
5.6.3 コンピュータビジョン
表3 主要ベンダーの技術開発
5.7 ポーターの5つの力分析
表4 医療診断におけるAI市場：ポーターの5つの力分析
5.7.1 新規参入の脅威
5.7.2 代替品の脅威
5.7.3 供給者の交渉力
5.7.4 買い手の交渉力
5.7.5 競合の激しさ
5.8 業界動向
5.8.1 ヘルスケアにおける人工知能
5.8.1.1 ヘルスケアにおけるAIの鍵：データ
5.8.1.2 医療現場におけるARとMR
5.8.1.3 2022年の医療プライバシーとセキュリティ
5.8.1.4 自宅での体外診断検査サービスを提供する企業の間で高まるAI需要
5.9 貿易分析
図23 2022年の医療診断用AI市場における上位国のHSコード854231の輸出データ（千米ドル）
図24 2022年医療診断用AIの上位国におけるHSコード854231の輸入データ（千米ドル）
5.10 関税と規制の分析
5.10.1 医療診断用AIハードウェアの関税
表5 米国が輸出するプロセッサおよびコントローラとしての電子集積回路の関税（2022年
表6 中国が輸出するプロセッサおよびコントローラとしての電子集積回路の関税（2022年
表7 ドイツが輸出するプロセッサーおよびコントローラーとしての電子集積回路の関税（2020年
5.10.2 規制機関、政府機関、その他の団体
表8 北米：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表 9 欧州：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表10 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
表11 その他の地域：規制機関、政府機関、その他の組織のリスト
5.10.3 北米
図25 米国FDAが承認したアルゴリズム（2008～2023年
5.10.3.1 1996年医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律（HIPAA）
5.10.3.2 2009年経済的および臨床的健康のための医療情報技術法（HITECH）
5.10.3.3 2017年消費者プライバシー保護法
5.10.3.4 2015年サイバーセキュリティ保護促進法（National Cybersecurity Protection Advancement Act of 2015
5.10.3.5 Future of Life InstituteのAsilomar AI原則
5.10.4 欧州
5.10.4.1 欧州医療機器規則（EU）2017/745および体外診断用医療機器規則（EU）2017/746、一般データ保護規則2016/679との組み合わせ
5.10.4.2 AI法（人工知能法）
5.10.5 アジア太平洋地域
5.10.5.1 中華人民共和国のサイバーセキュリティ法
5.10.6 その他の地域
5.10.6.1 個人情報保護法
5.11 価格分析
図26 主要プレイヤーの平均販売価格動向（ハードウェア（プロセッサ）別
表12 プロセッサの平均販売価格（タイプ別
5.11.1 平均販売価格の動向
5.12 特許分析
5.12.1 医療診断における人工知能の特許公開動向
図27 特許公開動向（2019年～2023年）
5.12.2 インサイト管轄と上位出願人の分析
図28 医療診断における人工知能の上位出願人と所有者（企業／機関）（2019～2023年）
表13 医療診断におけるAI市場の特許／特許出願リスト
5.13 主な学会・イベント（2023～2024年）
表14 医療診断におけるAI市場：会議・イベントの詳細リスト
5.14 主要ステークホルダーと購買基準
5.14.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
表15 医療診断におけるAIの購買プロセスにおける利害関係者の影響力
図29 エンドユーザーの購買プロセスにおける関係者の影響力
表16 エンドユーザーの購買プロセスにおける関係者の影響力
5.14.2 購入基準
図30 エンドユーザーの主な購買基準
表17 エンドユーザーの主な購買基準
5.15 アンメットニーズ医療診断におけるAI市場
表18 医療診断におけるAI市場：満たされていないニーズ
5.16 エンドユーザーの期待
表19 医療診断におけるAI市場：エンドユーザーの期待
5.17 保険償還シナリオ
表20 米国医療保険で償還される主なAI機器
表21 糖尿病網膜症診断のコーディングと償還
5.17.1 放射線学におけるAIソフトウェアの償還

6 医療診断における人工知能市場, コンポーネント別 (ページ数 – 106)
6.1 はじめに
表22 医療診断におけるAI市場、コンポーネント別、2017年～2021年（百万米ドル）
表23 医療診断におけるAI市場、コンポーネント別、2022〜2028年（百万米ドル）
6.2 ソフトウェア
6.2.1 意思決定の強化とワークフローの簡素化を目的としたソフトウェアにおけるAIプラットフォームの利用
表24 医療診断ソフトウェアにおけるAI市場、国別、2017-2021年（百万米ドル）
表25 医療診断ソフトウェアにおけるAI市場、国別、2022〜2028年（百万米ドル）
6.3 サービス
6.3.1 市場成長を支えるAIシステムの導入・統合ニーズの高まり
表26 医療診断サービスにおけるAI市場、国別、2017-2021年（百万米ドル）
表27 医療診断サービスにおけるAI市場、国別、2022〜2028年（百万米ドル）
6.4 ハードウェア
6.4.1 市場成長を支える最適使用のための頻繁なアップグレード
表28 医療診断におけるAIハードウェア市場、タイプ別、2017-2021年（百万米ドル）
表29 医療診断用AIのハードウェア市場、タイプ別、2022～2028年（百万米ドル）
表30 医療診断用ハードウェアにおけるAI市場、国別、2017-2021年（百万米ドル）
表31 医療診断用ハードウェアにおけるAI市場、国別、2022-2028年（百万米ドル）
6.4.2 プロセッサ
表32 プロセッサ市場、タイプ別、2017年～2021年（百万米ドル）
表33 プロセッサ市場、タイプ別、2022～2028年（百万米ドル）
表34 プロセッサ市場：国別、2017-2021年（百万米ドル）
表35 プロセッサ市場：国別、2022-2028年（百万米ドル）
6.4.2.1 MPU
6.4.2.1.1 プロセッサ市場でMPUが最大シェアを獲得
表36 MPU市場：国別、2017-2021年（百万米ドル）
表37 mpu市場、国別、2022-2028年（百万米ドル）
6.4.2.2 GPU
6.4.2.2.1 GPUは画像処理の精度と有効性の向上に重要な役割
表38 GPU市場：国別、2017～2021年（百万米ドル）
表39 GPU市場：国別、2022～2028年（百万米ドル）
6.4.2.3 FPGA
6.4.2.3.1 幅広い利用の可能性が需要を牽引
表40 FPGA市場：国別、2017-2021年（百万米ドル）
表41 FPGA市場：国別、2022～2028年（百万米ドル）
6.4.2.4 ASIC
6.4.2.4.1 エンドユーザーの需要を支える迅速な動作
表42 ASIC市場：国別、2017-2021年（百万米ドル）
表43 ASIC市場：国別、2022～2028年（百万米ドル）
6.4.3 メモリ
6.4.3.1 AIアプリケーション向け高帯域幅メモリの開発が市場を牽引
表44 医療診断用AIのメモリ市場、国別、2017～2021年（百万米ドル）
表45 医療診断用AIのメモリ市場：国別、2022～2028年（百万米ドル）
6.4.4 ネットワーク
表46 医療診断用AIのネットワーク市場、タイプ別、2017-2021年（百万米ドル）
表47 医療診断ネットワークにおけるAI市場、タイプ別、2022〜2028年（百万米ドル）
表48 医療診断ネットワークにおけるAI市場、国別、2017-2021年（百万米ドル）
表49 医療診断ネットワークにおけるAI市場、国別、2022〜2028年（百万米ドル）
6.4.4.1 アダプター
6.4.4.1.1 アダプタがネットワーク市場で最大シェアを獲得
表50 アダプタ市場：国別、2017～2021年（百万米ドル）
表51 アダプタ市場：国別、2022～2028年（百万米ドル）
6.4.4.2 スイッチ
表52 スイッチ市場：国別、2017-2021年（百万米ドル）
表53 スイッチ市場：国別、2022～2028年（百万米ドル）
6.4.4.3 インターコネクト
6.4.4.3.1 効率的なデータ伝送のニーズが市場を牽引
表54 相互接続市場：国別、2017～2021年（百万米ドル）
表55 相互接続市場：国別、2022～2028年（百万米ドル）

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レポートコード：HIT 7875