市場概要
2024年に149億2,000万米ドルと評価されたヘルスケアにおける世界の人工知能（AI）市場は、2025年には216億6,000万米ドルとなり、2025年から2030年にかけて年平均成長率38.6%で堅調に推移し、期間終了時には1,106億1,000万米ドルに達すると予測されています。老年人口の増加に伴う慢性疾患の罹患率の増加は、医療提供者に大きな経済的負担を強いています。認知症や心血管障害などの疾患の早期発見に対するニーズが高まっています。これは、画像データを分析してパターンを認識することで可能になり、個別化された治療計画の作成に役立ちます。
DRIVER: 早期発見・診断のニーズの高まり
疾病を早期に診断することで生存率が大幅に向上し、治療費も削減できるため、疾病の早期発見は死亡率の低下に極めて重要な役割を果たします。しかし、多くの資源に乏しい環境では、慢性疾患の診断が後期になることが多く、生存率の低下、罹患率の増加、治療費の増加につながります。医療制度が充実している国でも、がんなど多くの慢性疾患は診断が遅すぎます。診断の遅れに対処し、治療へのタイムリーなアクセスを確保することは、世界の疾病管理を改善する上で不可欠なステップです。
制約：医療従事者のAIベースのテクノロジー導入への消極性
医療分野では、雇用が奪われる可能性への懸念、AIシステムの信頼性への疑問、既存の診療にシームレスに統合することへの課題などから、AIソリューションの導入にハードルがあります。これらの懸念は、市場全体の拡大を妨げる要因となっています。この課題に対処するには、医療従事者のトレーニングやAIソリューションの採用を促すための多額の投資が必要です。医療におけるAIの可能性に対する理解と受容を促進するためには、技術開発者と医療機関の間の教育と協力に重点を置いた取り組みが不可欠です。この可能性には、診断や治療計画の改善、患者の転帰改善などが含まれます。
可能性：人間を意識したAIシステム開発への注目の高まり
国連経済社会局によると、世界の65歳以上の高齢者人口は2050年までに倍増すると予想されており、その結果、世界中の医療制度が大きな課題に直面することになります。そのため、ヘルスケア業界の政府や企業は、高齢者ケアを強化し、資源配分を改善し、コスト効率を高めるために、AIのような革新的な技術に注目しています。AIは、プロアクティブでパーソナライズされた費用対効果の高いソリューションを提供することで、高齢者ケアを変革することができます。
課題 質の高い医療データの不足による不正確な予測
ヘルスケアにおけるAIの導入は、質の高いヘルスケアデータの不足により、大きな後退に直面しています。このボトルネックはAIのパフォーマンスを妨げ、不正確な予測や患者への潜在的な危害につながります。データの断片化、プライバシーへの懸念、高コスト、専門知識の障壁など、いくつかの要因がこの課題を悪化させています。2023年11月、世界保健機関（WHO）は、AIを医療に応用するために不可欠な規制上の留意点をまとめたガイドラインを発表しました。このガイドラインは、安全性と有効性を重視し、健康データにおけるAIの使用に関連するリスクに対処するものです。
主要企業・市場シェア
ヘルスケアにおける人工知能（AI）市場のエコシステムは、ネットワーク接続およびハードウェアプロバイダー、AIソフトウェアおよびサービスプロバイダー、クラウドサービスプロバイダー、政府および規制機関、非営利団体、新興企業、およびエンドユーザーで構成されています。
2024年のヘルスケアにおける人工知能（AI）市場では、機械学習分野がツール別で最大のシェアを占めています。
ヘルスケアにおけるAI市場をツール別に分類すると、機械学習、自然言語処理、コンテキストアウェアコンピューティング、ジェネレーティブAI、コンピュータビジョン、画像解析。2024年には、予測分析、診断、個別化医療への幅広い応用により、機械学習分野が最大の市場シェアを獲得。MLにおけるAIの採用を促進する要因には、予測分析に対する需要の高まり、計算能力の進歩、データの利用可能性、規制遵守、コスト効率などがあります。
2024年のヘルスケアにおける人工知能（AI）市場では、診断・早期発見分野が機能別で最大のシェアを獲得
機能別では、診断・早期発見、治療計画・個別化、患者エンゲージメント・遠隔モニタリング、治療後サーベイランス・生存者ケア、薬局管理、データ管理・分析、管理機能に区分されます。診断・早期発見分野は、機械学習アルゴリズムの進歩、大規模な医療データセットの利用可能性の増加、予防医療に対する需要の高まり、医療費削減の必要性により、最大のシェアを占めています。
ヘルスケアにおけるAI市場を5つの主要地域について調査： 北米、ヨーロッパ、アジア太平洋地域、ラテンアメリカ、中東・アフリカ。2024年には、北米が世界のヘルスケアにおけるAI市場で最大のシェアを占めました。この地域セグメントの大きなシェアは、高度な医療インフラ、医療提供者間でのAI技術の高い採用率、政府の大きな支援、AI主導の医療ソリューションへの大幅な投資に起因しています。
2025年2月、Koninklijke Philips N.V.（オランダ）はMedtronic（アメリカ）と提携し、インドの循環器専門医と放射線科医を対象に、構造的な心臓病の高度な画像診断技術に関する教育と訓練を実施。この提携は、特に末期腎疾患（ESRD）患者を対象とした心エコーや磁気共鳴画像法（MRI）などのマルチモダリティイメージングについて、300人以上の臨床医のスキルアップを目指すもの。
2024年7月、マイクロソフトはマサチューセッツ総合病院（Mass General Brigham）およびウィスコンシン大学マディソン校（University of Wisconsin-Madison）と協力し、放射線技師の効率向上と患者の予後改善を目的に、2万3000以上の疾患に関連する医療画像診断のAIモデルを開発。
2024年1月、シーメンスとアマゾン ウェブ サービス（AWS）は、ソフトウェア開発におけるジェネレーティブAIの民主化を目指し、シーメンスのMendixローコードプラットフォームにAmazon Bedrockを統合しました。この協業は、先進的なジェネレーティブAIを使用してアプリケーションを簡単に作成および拡張できるよう、業界を超えたドメインエキスパートを支援することを目的としています。
2023年11月、Koninklijke Philips N.V.はノルウェーのVestre Viken Health Trustと協業し、放射線ワークフローを強化するためにAI Managerプラットフォームを導入しました。AIを活用した骨折アプリケーションにより診断が効率化され、放射線科医は複雑な症例に集中できるようになりました。この取り組みは30の病院にまたがり、約380万人にサービスを提供しています。
ヘルスケアにおける人工知能（AI）市場の主要プレーヤーは以下の通り。
Koninklijke Philips N.V. (Netherlands)
Microsoft Corporation (US)
Siemens Healthineers AG (Germany)
NVIDIA Corporation (US)
Epic Systems Corporation (US)
GE Healthcare (US)
Medtronic (US)
Oracle (US)
Veradigm LLC (US)
Merative (IBM) (US)
Google (US)
Cognizant (US)
Johnson & Johnson (US)
Amazon Web Services, Inc. (US)
SOPHiA GENETICS (US)
Riverian Technologies (US)
Terarecon (ConcertAI) (US)
Solventum Corporation (US)
Tempus (US)
Viz.ai (US)
【目次】
はじめに
1
研究方法論
34
要旨
65
プレミアムインサイト
81
市場概要
116
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス 推進要因 阻害要因 機会 課題
5.3 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱
5.4 業界動向
5.5 エコシステム分析
5.6 サプライチェーン分析
5.7 技術分析 主要技術：機械学習と深層学習、自然言語処理、コンピュータビジョン 補完技術：クラウドコンピューティング、デジタルツイン、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA） 隣接技術：ブロックチェーン、拡張現実／仮想現実、モノのインターネット（iot）
5.8 規制情勢 規制機関、政府機関、その他の組織 規制分析- 北米- ヨーロッパ- アジア太平洋- 中南米- 中東・アフリカ
5.9 価格分析 医療ソフトウェアにおけるAIの展開モデル別（定性） 医療ソフトウェアにおけるAIの地域別（定性） 価格分析
5.10 ポーターのファイブフォース分析
5.11 特許分析
5.12 主要ステークホルダーと購入基準 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 購入基準
5.13 エンドユーザー分析 満たされていないニーズ エンドユーザーの期待
5.14 2025-2026年の主要会議・イベント
5.15 ケーススタディ分析
5.16 AIヘルスケア市場：投資と資金調達シナリオ
5.17 AIヘルスケア市場：ビジネスモデル
5.18 AIヘルスケア市場におけるAI/Gen AIの影響
5.19 2025年米国関税の影響 – AIヘルスケア市場導入 主要関税率 価格影響分析 国・地域への影響 – アメリカ – ヨーロッパ – アジア太平洋 用途産業への影響
ヘルスケアにおけるAI市場、提供製品別
145
6.1 導入
6.2 統合ソリューション
6.3 ニッチ／ポイントソリューション
6.4 AIテクノロジー
6.5 サービス
ヘルスケアにおけるAI市場、機能別
178
7.1 はじめに
7.2 診断と早期発見 事前スクリーニング IVD – 技術別 – アプリケーション別 診断 画像診断 – アプリケーション別 – モダリティ別 リスク評価と患者層別化 薬物アレルギー警告 その他
7.3 治療計画と個別化 – 精密医療とゲノム解析 – 治療反応予測モデル – 治療推奨システム 薬物療法 – 薬物反応予測 – 投与と投与 – その他 外科療法 – 術前画像診断と3Dモデリング – 術中ガイダンスとロボット – 術後分析と回復 放射線療法 – 術前画像診断と3Dモデリング – 術中ガイダンスとロボット – その他 術後解析と回復 放射線療法 – モーションシンクロと自動輪郭補正 – リアルタイム適応治療 – 反応評価と品質保証 – その他 行動療法と精神療法 – バーチャルカウンセリングとチャットボット – 経過モニタリングとフィードバック – フォローアップと長期サポート 免疫療法 – リアルタイム患者データモニタリング（画像スキャン、 免疫療法- リアルタイム患者データモニタリング（画像スキャン、血液バイオマーカー、バイタル）- 反応・副作用予測- 再発予測・長期管理 その他
7.4 患者エンゲージメント＆遠隔モニタリング 症状管理＆バーチャルアシスタンス 遠隔医療＆遠隔患者モニタリング ヘルスケアアシスタンスロボット 服薬リマインダー 患者教育＆エンパワーメント その他 患者エンゲージメント＆遠隔モニタリング
7.5 治療後のサーベイランスとサバイバーシップケア
7.6 薬局管理
7.7 データ管理と分析
7.8 管理患者登録・スケジューリング 患者資格・承認 請求・クレーム管理 ワークフォース管理 サプライチェーン・在庫管理 コンプライアンス・文書化 医療ワークフロー管理 資産管理 顧客関係管理 不正検知・リスク管理 サイバーセキュリティ その他
ヘルスケアにおけるAI市場、用途別
208
8.1 導入
8.2 臨床アプリケーション
8.3 非臨床アプリケーション
ヘルスケアにおけるAI市場、展開モデル別
333
9.1 導入
9.2 オンプレミスモデル
9.3 クラウドベースモデル
9.4 ハイブリッドモデル
ヘルスケアAI市場：ツール別
410
10.1 導入
10.2 機械学習 深層学習 – 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） – リカレントニューラルネットワーク（RNN） – 生成敵対ネットワーク（GAN） – グラフニューラルネットワーク（GNN） – その他 教師あり学習 強化学習 教師なし学習 その他の機械学習ツール
10.3 自然言語処理 センチメント分析 音声認識
10.4 コンテキスト認識コンピューティング 装置のコンテキスト ユーザーのコンテキスト 物理的コンテキスト
10.5 生成AI
10.6 コンピュータビジョン
10.7 画像解析
ヘルスケアにおけるAI市場、エンドユーザー別
450
11.1 導入
11.2 医療提供者 病院・診療所 外来診療センター 在宅医療機関・福祉施設 診断・画像診断センター 薬局 その他医療提供者
11.3 医療費支払者 公的支払者 民間支払者
11.4 患者
11.5 その他エンドユーザー
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レポートコード：HIT 9226