医療における人工知能（AI）のグローバル市場予測2025年-2033年：ハードウェア、ソフトウェア、サービス

2025年9月2日 marketresearch1

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医療分野における人工知能（AI）市場は、2024年の257億4,000万ドルから、2033年までに4,195億6,000万ドルに達すると予測されています。
2025年から2033年までの年間平均成長率（CAGR）は36.36％と見込まれています。

医療分野におけるAIの主な推進要因としては、データ量の増加、技術の飛躍的進歩、精密医薬品の必要性、人材不足、そして慢性疾患の増加が挙げられます。AIを活用した診断支援、クラウドコンピューティング、個別化治療は、いずれも効率性を高め、世界中の医療システムがこれらをより広く導入することを可能にしています。

医療分野における人工知能（AI）市場の概要

医療分野における人工知能（AI）とは、機械学習、自然言語処理、コンピュータビジョンなどのAI技術を応用し、複雑な医療データを評価し、臨床成果を向上させる取り組みを指します。これは画像診断、個別化治療、創薬、診断支援、業務の自動化などに貢献します。臨床医はAI駆動ツールを活用することで、膨大なデータセットの理解を深め、疾患の早期発見を実現し、治療経路の最適化を図ることが可能となります。さらに、ロボットシステム、AIチャットボット、バーチャルナースは、医療従事者の負担を軽減すると同時に、患者の関与を向上させます。医療システムが増加する需要に対応する中、AIは心臓病学、放射線学、腫瘍学、精神保健など様々な医療領域において、精度、効率性、アクセシビリティを向上させるスケーラブルでデータ駆動型のソリューションを提供します。

医療領域におけるAI市場は、いくつかの重要な要因により成長しています。医療従事者は、医療データの可用性拡大と迅速かつ正確な診断への需要に応え、AIツールを活用しています。これらの技術は患者モニタリングとケア提供の強化、管理業務の自動化、臨床的意思決定の支援を実現します。クラウドコンピューティングとAIアルゴリズムの進歩により、導入はより拡張性と効果性を備えるようになりました。さらに、個別化医薬品への注目の高まりが、患者ごとに治療計画をカスタマイズするAIベースソリューションの必要性を促進しています。コスト削減、成果向上、資源制約の管理を目指すシステムにおいて、AIは現代の医療インフラの重要な構成要素となりつつあります。

医療分野におけるAI市場の成長要因

AIとクラウドコンピューティングの技術的進歩

AIとクラウドインフラの急速な発展により、よりスマートで高速、かつ拡張性の高いソリューションが可能となり、医療提供の在り方を根本から変革しています。大規模な医療データセットをAIアルゴリズムで処理することで、病院業務の管理、診断の自動化、異常値の検出が可能となります。Google Cloud、AWS、Microsoft Azureなどのクラウドコンピューティングシステムは、様々な医療現場における高度なAIアプリケーションに必要な処理能力を提供します。2025年2月には、Innovaccer社が「エージェント・オブ・ケア」を発表しました。これは、スケジュール管理や文書作成などの事務作業を自動化するAI搭載の仮想アシスタントです。これにより、医療従事者の疲労軽減と生産性向上に貢献します。これらの進展は、医療システムが正確で個別化された迅速なケアを提供しつつ運営負担を軽減することを可能にし、知能化・連携化された医療エコシステムへの大きな転換を示しています。

個別化医薬品の普及拡大

AIは臨床データ、生活習慣データ、ゲノムデータを評価し、患者ごとに治療法をカスタマイズすることで個別化医薬品を実現します。機械学習アルゴリズムは疾病リスクの特定、治療結果の予測、最適な薬剤組み合わせの提案が可能です。この傾向は、希少疾患管理、メンタルヘルス、腫瘍学の分野で特に顕著です。PieX AIは2025年1月、メンタルヘルス医療モニタリング用のオンデバイスAIネックレスの計画を発表しました。特許取得のセンシング技術を活用し、個別化された認知・感情の洞察を提供します。この開発は、AIが診療所を超えてウェアラブル技術へ拡張し、個別化されたリアルタイム介入を可能にする実例を示しています。人々がより個別化された治療を求める中、AIは画一的な医療から精密医薬品への転換において重要な役割を果たしています。

遠隔患者モニタリング

遠隔患者モニタリングにより、人々は自宅の快適な環境で自身の健康状態を監視できるため、定期的に医療機関へ足を運ぶ必要がなくなりました。移動や待合室での待機時間、その他の医療関連の煩わしさが軽減されることで、患者満足度が向上します。特に地方や発展途上地域にお住まいの方々の医療アクセスを改善し、患者様がどこにいても医療専門家と通信し、最先端の治療を受けられるようにします。一例として、オーストラリアのmCare Digital社とジョージア州のIoTスタートアップKORE社が2024年7月に発表した仮想患者モニタリングスマートウォッチ「mCareWatch 241」が挙げられます。本製品の主な機能には、ジオフェンス警報、歩数計、通話機能、GPS追跡、リマインダー、心拍数モニター、スピードダイヤル、転倒検知、無動作検知機能、モバイルアプリ、ウェブダッシュボードが含まれます。SOSボタンを搭載しているため、ユーザーは緊急支援を要請することが可能です。

医療分野におけるAI市場の課題

データプライバシーとセキュリティ上の懸念

医療分野におけるAIは、遺伝子プロファイル、画像診断、電子健康記録など、患者の個人情報を主に依存しています。これは、GDPR（EU）やHIPAA（米国）などの法律を踏まえると、データプライバシーに関する深刻な問題を引き起こします。不適切なデータ処理や漏洩は、深刻な被害、法的責任、患者信頼の低下を招く可能性があります。医療事業者は、厳格なアクセス制限、暗号化、匿名化、安全なデータ共有を必須要件として求められます。さらに、第三者のAIプロバイダーも厳格なコンプライアンスガイドラインを遵守する必要があります。患者のプライバシーと倫理的なデータ利用を維持しつつイノベーションを管理することは、医療分野におけるAIの長期的な持続可能な活用における最大の障壁の一つであり続けています。

導入コストの高さ

医療産業でAIソリューションを導入するには、インフラ、データ統合、有資格スタッフ、継続的なモデルトレーニングへの多額の投資が必要です。病院や診療所がAI専用ソフトウェア、セキュアなクラウドサービス、互換性のある電子健康記録（EHR）システムを導入することで、運営費と資本支出が増加します。さらに、AIモデルが良好に機能し続けるためには、大規模で高品質なデータセットと継続的なメンテナンスが必要です。小規模な医療機関や地方の医療提供者にとって、こうした財政的・技術的要件は特に負担が大きくなります。投資回収に数年を要する可能性があるため、早期導入が妨げられる恐れがあります。医療分野におけるAIアクセスの拡大は、連携によるコスト削減、政府補助金、スケーラブルなクラウドベースソリューションに依存することになるでしょう。

米国医療AI市場

米国は、強固な技術セクター、高度なデジタルインフラ、そして友好的な規制枠組みにより、世界の医療AI市場を主導しています。マイクロソフトとNVIDIAは2024年3月、Azureのグローバルな展開範囲とNVIDIAのDGX CloudおよびClara Suiteを活用し、AIイノベーションを推進することで、診断コンピューティングと患者ケアの提供を加速させるため提携しました。放射線撮影、集団健康管理、遠隔モニタリング、業務効率化の各分野では、AIが幅広く活用されています。臨床医の不足と医療費の増加により、AI駆動型自動化も重要性を増しています。米国は、豊富なベンチャー資金、研究開発投資、FDA承認済みAIツールにより、AI開発と医療変革において世界をリードしています。

ドイツの医療分野におけるAI市場

強固な医療システム、信頼性の高い研究機関、活発な官民連携により、ドイツの医療分野におけるAIセクターは着実に拡大しています。バイオテクノロジー企業や病院が臨床ワークフローの改善、医薬品の個別化、診断精度向上を目的としてAI技術の利用を拡大していることからも、同国がデジタルヘルス分野の革新を強く重視していることが伺えます。規制面の支援とデータプライバシーへの重点的な取り組みにより、責任あるAI導入が確保されています。主要な医療企業では近年、AIを活用した画像診断、予測分析、疾病管理技術の導入が始まっています。さらに、デジタル企業と医療機関との連携により、神経学、心臓学、腫瘍学などの分野におけるAIの研究開発が加速しています。こうした環境の変化により、ドイツはヨーロッパにおけるAIを活用した医療への移行において主要なリーダーとしての地位を確立しています。

インドの医療分野におけるAI市場

慢性疾患の増加、技術人材の育成、デジタルヘルス施策が、インドの医療分野におけるAI市場の急速な拡大を牽引しています。2025年3月、ウィプロGE医療は「メイク・イン・インディア」キャンペーンの一環として、AI搭載超音波装置「Versana Premier R3」を発表しました。これは診断精度とワークフロー効率の向上により、非感染性疾患治療における需要増に対応することを目的としています。膨大な人口データと低コスト開発環境を活かし、インドは医療AI研究開発の世界的拠点でもあります。政府主導の「アユシュマン・バーラト」計画や遠隔医療の利用拡大がAI導入を促進しています。スケーラブルなクラウドモデルや地方医療向けカスタマイズソリューションも、AIによる変革を支えています。

サウジアラビアの医療AI市場

サウジアラビアの医療AI市場は、国家規模のデジタル変革目標に沿って急速に発展しています。同国は遠隔医療、患者モニタリング、診断、病院運営など、医療分野におけるAI技術の導入に注力しています。医療は、政府の強力な支援のもと、特に地方地域において、患者のアクセス向上、業務プロセスの迅速化、臨床精度の向上を図るため、AI駆動型技術をより頻繁に活用しています。官民連携、国内のAI専門知識の向上、安全かつ倫理的な技術利用への注力により、市場は拡大しています。これによりサウジアラビアは、最先端のAIを活用した医療ソリューションにおける中東地域の主要拠点の一つとなりつつあります。

医療分野におけるAIの最新動向

診断精度向上と業務効率化を目的に、ウィプロGEヘルスケアは2025年3月、超音波診断装置「Versana Premier R3」を発表いたしました。「メイク・イン・インディア」構想のもと製造される本技術は、画像の鮮明度向上と柔軟なスキャン機能により、インドで増加する非感染性疾患の負担管理を支援します。
アムジェン社は2025年2月、ハイデラバードにバイオテクノロジー・イノベーションセンターを設立し、2億米ドルを投資すると発表しました。同センターはAI駆動型医療イノベーションに注力し、医薬品開発・創薬を推進します。2025年までに、インドのグローバルなバイオ医薬品イノベーションへの貢献度を高め、2,000人の新規雇用創出を目指す計画です。
2025年1月：MedMitra AIは、AIを活用したソリューションの導入による医療の改善を目的として、3000万ルピーのシード資金を獲得しました。患者ケアの非効率性の解消、診断の精度向上、マルチモーダルデータの統合を通じて、臨床意思決定の向上を目指しています。同社はインドにおける慢性疾患ケアと一般医薬品に焦点を当てています。
2024年11月：生成AI（GenAI）の概念実証（POC）段階から大規模な実用化ソリューションへの移行を加速するため、ボストン・コンサルティング・グループはアマゾンウェブサービス株式会社と提携いたしました。
アップステージとアマゾンウェブサービス株式会社は2024年6月に提携しました。最先端の安全なクラウド技術とサービスを活用し、顧客が新たな生成AI機能を活用できるようにすることを目的としたこの提携により、両社の協力関係が強化されました。
医療従事者が関連性が高く信頼性の高い臨床情報をより迅速に見つけられるよう支援するため、Google（Alphabet Inc.）は2023年10月に新たな生成AIツールを導入しました。

医療分野におけるAI市場セグメント：

提供内容

ハードウェア
ソフトウェア
サービス

技術

機械学習
コンテキスト認識コンピューティング
自然言語処理
その他

アプリケーション

ロボット支援手術
仮想看護アシスタント
管理業務ワークフロー支援
不正検知
投薬ミス削減
臨床試験参加者識別子
予備診断
その他

エンドユーザー

医療
製薬・バイオテクノロジー企業
患者
その他

国・地域別市場分析（25の視点）：

北米

アメリカ合衆国
カナダ

ヨーロッパ

フランス
ドイツ
イタリア
スペイン
イギリス
ベルギー
オランダ
トルコ

アジア太平洋地域

中国
日本
インド
オーストラリア
韓国
タイ
マレーシア
インドネシア
ニュージーランド

ラテンアメリカ

ブラジル
メキシコ
アルゼンチン

中東・アフリカ

南アフリカ
アラブ首長国連邦
サウジアラビア

全企業について、以下の5つの観点から調査を実施しております：

企業概要
主要人物
最近の動向と戦略
SWOT分析
売上分析

主要プレイヤー分析

Amazon Web Services Inc.
General Vision Inc.
Google Inc.
Intel Corporation
Medtronic
Micron Technology Inc.
Microsoft Corporation
Next It Corporation
Nvidia Corporation
Siemens Healthcare

1. はじめに
2. 研究と方法論
2.1 データソース
2.1.1 一次情報源
2.1.2 二次情報源
2.2 研究アプローチ
2.2.1 トップダウンアプローチ
2.2.2 ボトムアップアプローチ
2.3 予測手法
3. エグゼクティブサマリー
4. 市場動向
4.1 成長要因
4.2 課題
5. グローバル医療AI市場
5.1 過去の市場動向
5.2 市場予測
6. 市場シェア分析
6.1 提供形態別
6.2 技術別
6.3 用途別
6.4 エンドユーザー別
6.5 国別
7. 提供形態
7.1 ハードウェア
7.1.1 市場分析
7.1.2 市場規模と予測
7.2 ソフトウェア
7.2.1 市場分析
7.2.2 市場規模と予測
7.3 サービス
7.3.1 市場分析
7.3.2 市場規模と予測
8. 技術
8.1 機械学習
8.1.1 市場分析
8.1.2 市場規模と予測
8.2 コンテキスト認識コンピューティング
8.2.1 市場分析
8.2.2 市場規模と予測
8.3 自然言語処理
8.3.1 市場分析
8.3.2 市場規模と予測
8.4 その他
8.4.1 市場分析
8.4.2 市場規模と予測
9. アプリケーション
9.1 ロボット支援手術
9.1.1 市場分析
9.1.2 市場規模と予測
9.2 仮想看護アシスタント
9.2.1 市場分析
9.2.2 市場規模と予測
9.3 事務ワークフロー支援
9.3.1 市場分析
9.3.2 市場規模と予測
9.4 不正検知
9.4.1 市場分析
9.4.2 市場規模と予測
9.5 投薬ミス削減
9.5.1 市場分析
9.5.2 市場規模と予測
9.6 臨床試験参加者識別子
9.6.1 市場分析
9.6.2 市場規模と予測
9.7 予備診断
9.7.1 市場分析
9.7.2 市場規模と予測
9.8 その他
9.8.1 市場分析
9.8.2 市場規模と予測
10. エンドユーザー
10.1 医療提供者
10.1.1 市場分析
10.1.2 市場規模と予測
10.2 製薬・バイオテクノロジー企業
10.2.1 市場分析
10.2.2 市場規模と予測
10.3 患者
10.3.1 市場分析
10.3.2 市場規模と予測
10.4 その他
10.4.1 市場分析
10.4.2 市場規模と予測
11. 国別
11.1 北米
11.1.1 アメリカ合衆国
11.1.1.1 市場分析
11.1.1.2 市場規模と予測
11.1.2 カナダ
11.1.2.1 市場分析
11.1.2.2 市場規模と予測
11.2 ヨーロッパ
11.2.1 フランス
11.2.1.1 市場分析
11.2.1.2 市場規模と予測
11.2.2 ドイツ
11.2.2.1 市場分析
11.2.2.2 市場規模と予測
11.2.3 イタリア
11.2.3.1 市場分析
11.2.3.2 市場規模と予測
11.2.4 スペイン
11.2.4.1 市場分析
11.2.4.2 市場規模と予測
11.2.5 イギリス
11.2.5.1 市場分析
11.2.5.2 市場規模と予測
11.2.6 ベルギー
11.2.6.1 市場分析
11.2.6.2 市場規模と予測
11.2.7 オランダ
11.2.7.1 市場分析
11.2.7.2 市場規模と予測
11.2.8 トルコ
11.2.8.1 市場分析
11.2.8.2 市場規模と予測
11.3 アジア太平洋
11.3.1 中国
11.3.1.1 市場分析
11.3.1.2 市場規模と予測
11.3.2 日本
11.3.2.1 市場分析
11.3.2.2 市場規模と予測
11.3.3 インド
11.3.3.1 市場分析
11.3.3.2 市場規模と予測
11.3.4 韓国
11.3.4.1 市場分析
11.3.4.2 市場規模と予測
11.3.5 タイ
11.3.5.1 市場分析
11.3.5.2 市場規模と予測
11.3.6 マレーシア
11.3.6.1 市場分析
11.3.6.2 市場規模と予測
11.3.7 インドネシア
11.3.7.1 市場分析
11.3.7.2 市場規模と予測
11.3.8 オーストラリア
11.3.8.1 市場分析
11.3.8.2 市場規模と予測
11.3.9 ニュージーランド
11.3.9.1 市場分析
11.3.9.2 市場規模と予測
11.4 ラテンアメリカ
11.4.1 ブラジル
11.4.1.1 市場分析
11.4.1.2 市場規模と予測
11.4.2 メキシコ
11.4.2.1 市場分析
11.4.2.2 市場規模と予測
11.4.3 アルゼンチン
11.4.3.1 市場分析
11.4.3.2 市場規模と予測
11.5 中東・アフリカ
11.5.1 サウジアラビア
11.5.1.1 市場分析
11.5.1.2 市場規模と予測
11.5.2 アラブ首長国連邦
11.5.2.1 市場分析
11.5.2.2 市場規模と予測
11.5.3 南アフリカ
11.5.3.1 市場分析
11.5.3.2 市場規模と予測
12. バリューチェーン分析
13. ポーターの5つの力分析
13.1 購買者の交渉力
13.2 供給者の交渉力
13.3 競争の度合い
13.4 新規参入の脅威
13.5 代替品の脅威
14. SWOT分析
14.1 強み
14.2 弱み
14.3 機会
14.4 脅威
15. 価格ベンチマーク分析
15.1 アマゾンウェブサービス株式会社
15.2 ジェネラル・ビジョン株式会社
15.3 グーグル株式会社
15.4 インテル株式会社
15.5 メドトロニック
15.6 マイクロン・テクノロジー株式会社
15.7 マイクロソフト株式会社
15.8 ネクスト・イット株式会社
15.9 エヌビディア・コーポレーション
15.10 シーメンス・医療
16. 主要企業分析
16.1 アマゾン・ウェブ・サービス株式会社
16.1.1 概要
16.1.2 主要人物
16.1.3 最近の動向
16.1.4 SWOT分析
16.1.5 収益分析
16.2 ジェネラル・ビジョン株式会社
16.2.1 概要
16.2.2 主要人物
16.2.3 最近の動向
16.2.4 SWOT分析
16.2.5 収益分析
16.3 Google Inc.
16.3.1 概要
16.3.2 主要人物
16.3.3 最近の動向
16.3.4 SWOT分析
16.3.5 収益分析
16.4 Intel Corporation
16.4.1 概要
16.4.2 主要人物
16.4.3 最近の動向
16.4.4 SWOT分析
16.4.5 収益分析
16.5 メドトロニック
16.5.1 概要
16.5.2 主要人物
16.5.3 最近の動向
16.5.4 SWOT分析
16.5.5 収益分析
16.6 マイクロン・技術社
16.6.1 概要
16.6.2 主要人物
16.6.3 最近の動向
16.6.4 SWOT分析
16.6.5 収益分析
16.7 マイクロソフト社
16.7.1 概要
16.7.2 主要人物
16.7.3 最近の動向
16.7.4 SWOT分析
16.7.5 収益分析
16.8 ネクスト株式会社
16.8.1 概要
16.8.2 主要人物
16.8.3 最近の動向
16.8.4 SWOT分析
16.8.5 収益分析
16.9 エヌビディア株式会社
16.9.1 概要
16.9.2 主要人物
16.9.3 最近の動向
16.9.4 SWOT分析
16.9.5 収益分析
16.10 シーメンス・医療
16.10.1 概要
16.10.2 主要人物
16.10.3 最近の動向
16.10.4 SWOT分析
16.10.5 収益分析

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