手術室におけるAI市場規模と展望、2025-2033年

世界の「手術室におけるAI」市場は、2024年には3億3,141万米ドルの規模に達し、その後、急速な成長を遂げると予測されています。2025年には4億9,240万米ドルに拡大し、2033年には116億9,506万米ドルに達する見込みで、予測期間（2025年～2033年）における年平均成長率（CAGR）は48.58%という驚異的な数値を示すと予想されています。この著しい成長は、意思決定の強化、医療ミスの削減、術後転帰の改善を可能にするAI対応の外科ソリューションに対する需要の高まりと、スマートヘルスケア技術への投資増加によって強力に推進されています。

**市場概要**

人工知能（AI）は、コンピューターやコンピュータープログラムが人間の認知プロセスを模倣する技術であり、音声認識、マシンビジョン、自然言語処理、エキスパートシステムなどが含まれます。ヘルスケア分野におけるAIは、「複雑なアルゴリズムとソフトウェアの分析を通じて医療情報に機械学習を適用し、データ駆動型ソリューションを可能にする」ものと定義されます。「手術室におけるAI」は、このヘルスケアAIシステムの一部であり、アルゴリズム、ソフトウェア、AI対応デバイスが、外科手術プロセス、データ管理、診断、リハビリテーションなど、手術室に限定された様々な運用を強化するために利用されます。

「手術室におけるAI」の概念自体は以前から存在していましたが、商業製品やソリューションが市場に登場したのは2018年以降と比較的最近です。しかし、手術室における自動化とインテリジェンスは、間もなく標準的なヘルスケアパラダイムの一部となるでしょう。AIはすでに手術室のワークフローに何らかの形で貢献し始めていますが、そのさらなる普及は、ヘルスケア業界におけるAIベースソリューションの規制プロセスの標準化、3D可視化技術の進歩、そして手術室のワークフローを合理化するための高度な技術への選好の高まりによって加速されると期待されています。

将来的には、AI対応の人口分析があらゆるケア段階で手術を推進する可能性を秘めています。これは、患者固有または人口ベースのデータとマルチモーダルデータをAIと統合することで実現可能です。現在の市場参加者は、トレーニングや計画アプリケーション向けの製品開発に注力していますが、短期的には、外科医の意思決定を強化し、術中の体験を詳細にカバーするソリューションが設計されることが期待されます。また、リモートモニタリング技術を活用し、個人用/接続デバイスから術後データを収集し、入院中に収集されたデータと統合することで、包括的な患者管理が可能となるでしょう。

**市場成長要因（ドライバー）**

「手術室におけるAI」市場の成長を牽引する主な要因は多岐にわたります。

1. **意思決定の強化と医療ミスの削減**: AI対応の外科ソリューションは、外科医の意思決定能力を向上させ、手術中のヒューマンエラーを大幅に削減する可能性を秘めています。例えば、2018年にNational Center for Biotechnology Informationに掲載された「Artificial Intelligence in Surgery: Promises and Perils」と題された研究では、病理学者がAIを利用することで、癌陽性リンパ節の認識におけるエラー率を3.4%から0.5%にまで減少させることができたと報告されています。このような具体的なミスの削減は、患者の安全性と医療の質の向上に直結し、市場成長の強力な推進力となっています。
2. **術後転帰の改善**: AIは、手術の精度を高め、個別化された治療計画を可能にすることで、患者の術後転帰を向上させることが期待されています。これにより、回復期間の短縮や合併症のリスク低減に繋がり、医療機関と患者双方にとって大きなメリットとなります。
3. **スマートヘルスケア技術への投資増加**: 世界中でスマートヘルスケア技術への投資が活発化しており、これは「手術室におけるAI」市場の成長を後押しする重要な要因です。政府機関、確立された医療技術企業、独立系投資家からの資金流入は、AIベースのソリューション開発と普及を加速させています。例えば、オックスフォード大学のスピンアウト企業であるBrainomix Limitedは、2014年8月から2019年1月までの間に5回の資金調達ラウンドで累計3,320万米ドルの資金を確保し、急性期脳卒中ケア向けの画像ソフトウェアの拡張と臨床試験の支援に活用しています。
4. **全体的な費用対効果とヘルスケアコストの削減**: 医療ミスの削減や術後合併症の減少は、結果として医療システム全体のコスト削減に繋がります。AIの導入は初期投資を伴うものの、長期的には医療資源の効率的な利用を促進し、持続可能なヘルスケアシステムの構築に貢献すると期待されています。
5. **3D可視化技術の進歩と高度な技術への選好**: 3D可視化技術の継続的な進歩は、外科医が手術計画をより詳細に行い、術中のガイダンスを向上させることを可能にします。また、手術室のワークフローを合理化し、効率性を高めるための高度な技術への医療従事者の選好が高まっていることも、AI導入を加速させる要因です。
6. **新しい市場参加者と製品の多様化**: AIヘルスケア産業はまだ初期段階にあり、新しい市場参加者が革新的な製品やソリューションを次々と投入しています。これにより、AIの機能と役割が拡大し、市場全体の活性化に貢献しています。

**市場抑制要因（制約）**

一方で、「手術室におけるAI」市場の成長にはいくつかの重要な障壁が存在します。

1. **規制枠組みの未整備と進化の遅れ**: AIベースのソリューションは急速に進化しているため、その安全性、有効性、倫理的側面を評価するための規制枠組みがまだ完全に確立されていません。各国政府や規制機関は、新しい製品やAIの役割の拡大に対応するため、規制プロセスの絶え間ない開発とアップグレードを求められており、この遅れが市場導入の障壁となることがあります。
2. **AIの潜在能力に対する理解の曖昧さと高いリスク認識**: AIの能力や限界に対する医療従事者や一般市民の理解はまだ曖昧な部分が多く、手術のような極めて重要な分野へのAI技術の適用は、非常に高いリスクを伴うものと認識されがちです。この認識は、AIの採用を阻む主要な要因の一つとなっています。
3. **完全自律型ロボット手術の不在**: 現在のところ、完全に自律的なロボット手術は実現していません。外科用ロボットは、特定のタスクを実行するために外科医の指示に基づいて動作しており、手術室で医師に取って代わることを目的とはしていません。この技術は、人間の耐久性、精度、周術期経験を向上させるための研究開発が進められていますが、完全自律化への道のりは長く、これが普及を妨げる一因となっています。
4. **技術的課題と効果研究の不足**: 自動化および機械学習を手術に適用する際の技術的な問題や、手術におけるAIの有効性に関する研究が不足していることも、導入の障壁となります。特に欧州では、MDR（医療機器規則）の実施に関する問題が指摘されており、標準化された規制ガイドラインの欠如も広範な採用を妨げています。
5. **データセキュリティの懸念とキュレートされた医療データの不足**: 特にラテンアメリカなどの地域では、AIの利用に関する知識不足に加え、機密性の高い医療データのセキュリティに関する懸念、そしてAIのトレーニングに必要な高品質で整理された医療データ（キュレートされたデータ）の不足が市場成長の障壁となっています。

**市場機会（オポチュニティ）**

「手術室におけるAI」市場は、初期段階にあるがゆえに、数多くの成長機会を秘めています。

1. **早期開発段階がもたらす巨大な成長潜在力**: 手術およびOR関連アプリケーション向けのAI開発はまだ初期段階にあり、市場参加者や医療技術企業にとって強力な成長機会を提供しています。未開拓の領域が多く、イノベーションの余地が大きいです。
2. **合併・買収（M&A）による市場拡大とイノベーション促進**: 「手術室におけるAI」を開発する企業の多くは、特定の市場セグメントで事業を展開するスタートアップ企業であり、確立された企業とのM&Aを通じて市場での存在感を高めています。これらのM&Aは、競争とイノベーションを促進し、企業の地理的リーチを拡大する効果があります。例えば、2021年2月にはStryker NeurovascularとBrainomix Limitedが提携し、脳卒中治療技術のEMEA地域での普及を強化しました。このような提携は、AI対応技術が未開拓の地域に進出することを可能にします。
3. **大規模な患者人口を抱える未開拓地域**: 中国、インド、日本、ラテンアメリカ、MEA地域など、大規模な患者人口を抱える国々では、「手術室におけるAI」の利用拡大に大きな余地があります。これらの地域では、特に脳神経外科分野における満たされていない需要が多く、産業参加者はこれらの地域での事業拡大に注力すべきです。
4. **政府の取り組みと資金提供の増加**: 世界各国政府がAI技術の導入を奨励するイニシアチブを立ち上げ、医療分野への投資を増やしています。例えば、ドバイ・フューチャー・ファウンデーションは、UAE AI and Robotics Prize for GoodのようなAI推進プログラムに多額の投資を行っており、これが市場の成長を後押ししています。
5. **臨床意思決定の複雑化とAIソリューションへの需要**: 医療の高度化に伴い、臨床意思決定の複雑性が増しており、これを支援するAIベースのソリューションへの需要が高まっています。AIは、膨大な医療データを分析し、より正確で迅速な意思決定を支援することで、医療従事者の負担を軽減し、治療の質を向上させます。
6. **ヘルスインフォマティクスにおけるAIアプリケーションの拡大**: AI技術の発展とヘルスインフォマティクスにおけるAIアプリケーションの拡大は、市場に新たな機会をもたらします。これにより、データ管理、分析、予測モデリングなど、より幅広い領域でAIの活用が進むでしょう。

**セグメント分析**

「手術室におけるAI」市場は、コンポーネント、技術、用途、エンドユーザーに基づいて詳細に分析されています。

**コンポーネント別**

* **サービスとしてのソフトウェア (SaaS)**: このセグメントは市場シェアに最も大きく貢献しており、予測期間中に47.48%のCAGRで拡大すると予想されています。SaaSセグメントには、サブスクリプションモデルまたはケースごとの料金モデルを通じてソフトウェアサービスを提供するAI対応プラットフォームが含まれます。手術室で使用されるAIベースのソフトウェアは、画像パターン識別、ワークフロー改善、画像分析、意思決定支援、リモートモニタリング、予測分析、レポート作成、コミュニケーションなど、様々なアプリケーションのために膨大なデータセットや画像を使用して厳密にトレーニングされます。手術におけるAI技術の採用増加、高度な外科用ロボットの登場、臨床医の不足などが、このサービスセグメント成長の主要な推進力となっています。

**技術別**

* **機械学習 (ML) とディープラーニング**: このセグメントは最大の市場シェアを占め、予測期間中に45.49%のCAGRで成長すると予測されています。MLとディープラーニングは、外科的自動化、外科的スキル評価、ロボット手術材料の改善、外科的ワークフローモデリングなど、手術室における様々な外科的アプリケーションを支援します。これらは強力な市場成長ドライバーとなるでしょう。MLとディープラーニングは、大量の臨床データを処理し、関連する分析を実施し、手術の様々な側面に基づいた洞察を提供します。機械学習技術の進歩により、外科医がより深く正確な洞察をもって手術を事前計画する能力が強化されることが期待されます。利用可能なデータの継続的な増加と計算能力の向上は、MLの知識を絶えず推進しています。
* **自然言語処理 (NLP)**: このセグメントも市場の一部を構成しますが、詳細な成長率や具体的な貢献については本報告書では言及されていません。

**用途別**

* **消化器科**: このセグメントは市場への最も重要な貢献者であり、予測期間中に46.70%のCAGRで拡大すると推定されています。消化器科におけるAI技術には、疾患の自動検出、病理サブタイプと疾患重症度の鑑別が含まれます。消化器科の手術中に疾患特性評価にAIを導入することへの研究関心の高まりは、治療ソリューションの質を向上させ、最終的に消化器外科におけるAI市場の成長を促進します。
* **トレーニング**: このセグメントは市場において重要な位置を占めており、予測期間中に39.58%のCAGRで成長すると予測されています。トレーニングセグメントには、新しい脳神経外科医を訓練するためのステップバイステップの手術手順書やビデオを作成するアプリやソフトウェアが含まれます。手術中に実施された手術から収集されたデータは、外科医のさらなる手術のためのガイドを設計するのに役立ちます。このプラットフォームは、研修医が手順を学び、知識をテストし、手術のリハーサルを行うことを可能にします。ほとんどの新規市場参入企業は、より多くのユースケースに対応するためのアップグレードの開発を継続しながら、医療トレーニングと教育を製品の最初のアプリケーションの一つとしてターゲットにしています。

**エンドユーザー別**

* **病院**: 病院セグメントは市場を支配しており、予測期間中に48.44%のCAGRで成長すると予測されています。病院は、「手術室におけるAI」の導入において最前線に立っています。このセグメントは、発展途上国においても有望です。現在、発展途上国のティア1病院のごく一部しか、手術用のAIベースソリューションを統合するために必要なインフラと資本を持っていません。しかし、2024年以降は導入率が大幅に高まると予想されています。

**地域分析**

「手術室におけるAI」の世界市場は、地域によって異なる成長パターンとダイナミクスを示しています。

* **欧州**: 欧州は予測期間中に39.03%のCAGRで成長すると予想され、最も大きな市場シェアを占めています。欧州は早期導入者の主要市場の一つであり、「手術室におけるAI」のトップ市場の一つです。戦略的パートナーシップ、合併・買収、エンドユーザーからのAIベースソリューションに対する強い需要、およびユースケースにおけるイノベーションが、欧州市場にとってプラスの要因となることが予想されます。欧州の国々は技術的に高度に準備されており、AI導入をリードすると期待されています。AI対応ソリューションのメリットに対する認識の高まり、臨床意思決定の複雑さの増加、AI技術の導入を奨励する政府のイニシアチブの増加などにより、欧州における「手術室におけるAI」市場の採用は成長すると予想されます。ただし、MDRの実施に関する問題、手術における自動化と機械学習の使用に関する技術的な問題、手術におけるAIの有効性に関する研究の不足、および標準化された規制ガイドラインの欠如は、初期段階で成長の障壁となる可能性があります。

* **北米**: 北米は予測期間中に43.43%のCAGRで成長すると予想されています。この地域は、早期導入者の人口が多いため、「手術室におけるAI」のトップ市場であり続けると予測されています。業界の主要企業の多くがこの地域に主要オフィスを構えており、米国市場での存在感が大きいです。北米における「手術室におけるAI」市場は、資金調達活動とスタートアップ企業の増加により拡大すると予想されます。さらに、AI技術の開発、AI対応ソリューションの採用増加、ヘルスインフォマティクスにおけるAIアプリケーションの拡大など、いくつかの重要な要因が、予測期間を通じて北米の「手術室におけるAI」市場の発展を支えると予想されます。ほとんどの業界関係者は、「手術室におけるAI」の利用が従来の手術よりも多くの利点をもたらすことに同意しています。

* **アジア太平洋地域**: アジア太平洋地域は、予測期間を通じて「手術室におけるAI」市場に実質的な成長潜在力をもたらします。民間および公的機関による投資、スタートアップ企業の増加、業界参加者間のパートナーシップが市場成長の主要な推進力となると予想されます。中国はAI開発の最前線に立つ重要な国の一つです。マレーシアやシンガポールなどの東南アジア諸国は、「手術室におけるAI」の利用拡大に大きな機会を提供します。さらに、脳神経外科における満たされていない需要の大部分は、人口の多い低中所得国で発生しています。したがって、業界参加者はアジア太平洋地域での事業拡大に注力すべきです。

* **ラテンアメリカ**: ラテンアメリカでは、AIがヘルスケアおよび医学研究に一定の範囲で利用されています。2020年にSpringerから出版された「Machine Learning in Neurosurgery: A Global Study」という研究によると、ラテンアメリカにおける脳神経外科における機械学習の採用率は33.3%でした。南米諸国の大部分は新興経済国であり、これらの国々ではヘルスケアシステムと技術が劇的に改善されています。しかし、この地域の市場成長を妨げる障壁としては、AIの利用に関する知識不足、データセキュリティの問題、およびキュレートされたヘルスケアデータの不足が挙げられます。

* **中東およびアフリカ (MEA)**: 中東およびアフリカは、世界の「手術室におけるAI」市場にとって重要な中心地です。Microsoft Corporationが2019年に中東およびアフリカ地域の5カ国で実施した「Artificial Intelligence in the Middle East and Africa」という調査によると、AIは中東およびアフリカにおけるデジタルトランスフォーメーションを加速させており、将来的に新たなビジネス機会を創出すると予想されています。市場はまた、ヘルスケア分野向けのAIソリューション開発への継続的な投資によっても上昇すると予想されます。例えば、ドバイ・フューチャー・ファウンデーションは、UAE AI and Robotics Prize for Goodなど、AIの進歩のためのプログラムに多額の投資を行いました。

「手術室におけるAI」市場は、医療技術革新の最前線に位置しており、今後もその進化と普及が、世界のヘルスケアシステムに計り知れない影響を与え続けるでしょう。

Report Coverage & Structure

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      • 手術室におけるAI市場のプレーヤー別シェア
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      • Caresyntax Corp
      • Holo Surgical Inc.
      • DeepOR S.A.S
      • ExplORer Surgical Corp.
      • LeanTaaS Inc.
      • Medtronic Plc
      • Activ Surgical Inc.
      • Proximie
      • Scalpel Limited
      • Theator Inc.
    • 調査方法
      • 調査データ
        • 二次データ
        • 主要な二次情報源
        • 二次情報源からの主要データ
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