診断における人工知能の市場規模と展望、2025-2033

世界の診断における人工知能の市場規模は、2024年に13.5億米ドルと評価され、2025年に16.5億米ドルから2033年までに80.7億米ドルに成長すると予測されており、予測期間（2025-2033年）中に年平均成長率（CAGR）21.97%で成長すると見込まれています。市場の成長は、膨大で複雑なデータを管理する必要性の増加と、優れたセンサーやイメージングシステムの発展に起因しています。診断における人工知能は、患者の症状、過去の健康状態、検査結果を確認することで、病気の有無を判断するプロセスです。医療診断は、医療問題の根本原因を特定し、適切な治療を提供するための正確な診断を行うことを目的としています。これには、X線、MRI、CTスキャンなどのイメージング検査、血液検査、生検手順など、さまざまな診断技術が含まれる場合があります。これらの検査結果は、医師が患者に最適な治療法を選択するのに役立ちます。

現在のAI革命により、診断プロセスの予測可能性、速度、効率が向上することで、医療診断の分野が革新される可能性があります。AIアルゴリズムは、X線、MRI、超音波、CTスキャン、DXAなどの医療画像データを分析し、医師がより正確かつ迅速に病気を発見し診断するのを支援できます。これにより、医療専門家は患者ケアに関するより良い判断を下すことができるようになります。さらに、AIを活用した臨床意思決定支援システム（CDSS）は、患者ケアに関するより良い判断を下すための即時の支援とアシスタンスを提供することができます。

医療業界でのデジタル化と情報技術の利用が進む中で、ケア提供プロセスの多くの段階でビッグデータ（大規模かつ複雑なデータ）が生成されています。医療診断におけるビッグデータには、クリックストリーム、ウェブやソーシャルメディアとの相互作用、センサー、心電図、X線などの医療機器からの読み取りデータ、その他の請求記録、バイオメトリックデータが含まれます。過去数年で、電子健康記録（EHR）、デジタル化されたラボスライド、高解像度の放射線画像の受け入れが医療専門家の間で増加しています。その結果、ビッグデータと分析ソリューションは指数関数的に複雑化し、人気が高まっています。

また、患者がEMRSにデータや写真をアップロードできる双方向患者ポータルの採用が予測期間中に増加し、医療診断におけるビッグデータの量が増加すると予測されています。ヘルスケアセクターは、膨大で複雑な医療診断データの増加に効果的に対応するために、さまざまなAIベースのソリューションに目を向けています。高解像度の医療画像、分子イメージング、ウェアラブルデバイスは、AIシステムに豊富なデータを提供します。人工知能は、医療画像の解釈、小さな異常の検出、癌、心血管疾患、神経疾患などの重大な病気の診断を支援することができます。

これらの技術的進展は、診断環境でのAIの広範な採用を推進しています。AIアルゴリズムの分析能力と結びつけて、正確なデータを取得する能力は、診断の精度を高め、患者のアウトカムを向上させ、精密医療を進展させます。診断における人工知能の市場は、高い調達コスト、重要な初期資本要件、およびメンテナンスとアップグレードの支出を伴います。病院やその他の確立された金融プレーヤーが市場への主要な投資家です。AIベースの製品の作成と採用に関連するほとんどのコストは、これらの活動に対する政府支出が少ないため、主に民間消費者によって直接カバーされます。

例えば、欧州連合はAIベースの医療ソリューションに対する長期的な投資集約型戦略をまだ採用していません。システムの複雑なエンジニアリングのため、AIを医療環境に統合するためのハードウェアおよびソフトウェアソリューションの購入にはかなりの費用がかかります。さらに、AIベースのシステムの典型的な修理やメンテナンスは高額になる可能性があります。これらのシステムは、進化するシナリオに対応するために継続的な改善が必要であり、これに関連する費用も含まれます。また、トレーニングプログラムやデジタル化には重要な財政的コミットメントが必要です。電子健康記録システムの採用と、医療環境へのAI技術の取得と統合のプロセスには、すでに大規模な資本投資が必要とされています。

AIアルゴリズムは、医療記録、画像スキャン、検査結果、遺伝データなど、大量の患者データを分析できます。AIは、人間の観察者が見つけにくい微細なパターン、異常、または相関関係を見つけることで、診断の精度を飛躍的に向上させることができます。より早期で正確な診断を可能にすることで、診断の見逃しや遅延の可能性を低減し、患者のアウトカムを改善します。さらに、診断におけるAIは、反復的な操作を自動化し、医療スタッフの負担を軽減することで、ヘルスケアのワークフローを改善することができます。

AIアルゴリズムは、病理スライド、診断データ、医療画像を効果的に処理および分析し、より迅速かつ正確な解釈を可能にします。医療従事者は、ルーチン作業を自動化することで、効率を向上させ、対応時間を短縮し、困難な患者に知識を集中させることができます。同様に、AIアルゴリズムはフィードバックや新しいデータ入力から継続的に学習できます。この機会は、診断の精度と効果を時間とともに継続的に向上させることを可能にします。AIシステムは、ユーザーフィードバックや実世界のデータを活用して、性能を向上させ、医療知識の変化に対応するためにアルゴリズムを更新および改善することができます。

これらの要因は、予測期間中の市場成長の機会を創出すると予測されています。北アメリカは、世界の診断における人工知能の市場で最も重要なシェアを持ち、予測期間中に32.5%のCAGRを示すと見込まれています。確立された医療ITインフラストラクチャの存在、継続的な技術改善、デジタルリテラシーの向上、スタートアップの創出、支援的な政府の取り組み、拡大する資金調達の機会、地域の重要なプレーヤーがこの成長に寄与しています。さらに、検査コストの削減、患者ケアの向上、機器のダウンタイムの削減に対する需要の増加により、診断におけるAIの利用が加速しています。

Health IT Analyticsによれば、ケース・ウェスタン・リザーブ大学の研究者は、2017年5月に、AIの一種であるディープラーニングネットワークを使用して、病理写真での乳がんを正確に特定しました。ヨーロッパは、予測期間中に32.2%のCAGRを示すと予測されています。増加する費用、人口の高齢化、慢性疾患の増加、治療需要の上昇、停滞または減少する医療労働力などの重要な要因により、ヨーロッパの医療セクターの持続可能性が危機に瀕しています。さらに、一部のヨーロッパ諸国における構造的非効率性は、セクターにとって問題となっています。価値ベースの医療への移行は、より管理可能な価格での患者アウトカムの改善の必要性を高めると予想されています。

加えて、最先端の医療技術におけるAIの統合は、差し迫った医療問題を解決することができます。さらに、多くの医療AIアプリケーションが使用されているか展開されています。これらのアプリケーションは、病気の早期発見、診断の改善、新しい人間の生理学的パターンの発見、個別の診断や治療の作成を支援できます。例えば、2018年には、GDPRが医療機関における個人データの収集、処理、保護に関する要件を制定しました。このルールは、遺伝情報、生体情報、および健康関連データを対象としています。同様に、2019年4月にEUは、企業や政府に対する道徳的なAIに関する医療勧告を発行しました。プライバシーとデータガバナンス、透明性、技術的堅牢性と安全性、非差別、多様性と公正性、説明責任、人間のエージェンシーと監督、環境および社会的幸福が7つのAI要件です。これらの要因は、予測期間中の市場成長を促進すると予想されています。

アジア太平洋地域は、予測期間中に大幅な成長を登録すると予想されています。公的および民間の取り組みにより、AIベースの診断ソリューションの成長が進んでいます。スタートアップ、可視性、投資が地域の産業成長を促進しています。民間の資金調達やスタートアップインキュベーターも地域市場の成長に影響を与えています。急性および慢性疾患の増加と人口の高齢化が市場の成長を促進すると予想されています。さらに、患者数の増加、パンデミック、クラウドコンピューティング、政府のAIプログラムがアジア太平洋市場を牽引すると予想されています。AIは診断においてもバイオ医薬品会社によって薬剤研究の近代化に使用されています。例えば、2017年にTencentは、AI駆動の診断医療画像施設であるAI Medical Innovation System (AIMIS)を立ち上げました。最初の肺と食道がんの診断はそれぞれ90%と95%の精度で行われました。

ラテンアメリカは、政治、熟練労働力の不足、現代技術を導入する政府の開放性のため、診断における人工知能の業界にとって潜在的に有望な場所であると予想されています。国際開発研究センター（IDRC）とオックスフォード・インサイツは、AIの導入に関する政府の準備状況を評価し、ウルグアイ、メキシコ、ブラジルがトップ50に入っています。地域市場は、デジタル化の拡大、ITインフラストラクチャの成長、患者ケアの質を向上させる技術的改善、医療費削減のための技術的改善により推進されると予想されています。例えば、ブラジルのマルコス・ポンテス大臣は、2019年に資金提供および研究支援組織との提携を重点とした8つのAIラボを開設しました。Industry 4.0、スマートシティ、ヘルス、およびアグリビジネスが8つのラボの焦点分野でした。

中東およびアフリカ（MEA）では、慢性疾患の増加、心臓病、高齢化人口といった要因から、高度な医療施設の需要が増加すると予想されています。肥満、心血管疾患、糖尿病などの慢性疾患はますます一般的になっています。これは、座りがちな生活様式、高血圧、不適切な食習慣、身体活動の不足、十分な睡眠の不足など、いくつかの理由によるものです。政府、ビジネスステークホルダー、その他のヘルスケアイコシステムの投資家との協力により、地域市場は急速に拡大しています。

世界の診断における人工知能の市場は、ハードウェア、ソフトウェア、およびサービスに二分されています。ソフトウェアセグメントは、世界市場を支配しており、予測期間中に33.5%のCAGRを示すと予測されています。業界を前進させる主要な力の一つは、AI駆動およびクラウドベースの拡張診断ソリューションに対する需要の高まりであり、これは患者の医療画像を評価する際により高い診断精度を提供するのに役立ちます。さらに、COVID-19の継続的なパンデミックと、ゲノミクスやプロテオミクス、MRI、CT、患者データなどの複数のデータソースを含む診断における最先端のAIソフトウェアの導入が市場を牽引すると予想されています。

診断における人工知能の市場は、心臓病学、腫瘍学、病理学、放射線学、胸部と肺、神経学に分かれています。神経学セグメントは最も高い市場シェアを持ち、予測期間中に31.4%のCAGRで成長すると予想されています。高齢化する人口と、てんかん、アルツハイマー病、パーキンソン病などの特定の神経疾患の増加が、正確な診断の必要性を高め、市場拡大に好影響を与えています。国連の世界高齢化人口2017年の調査によれば、2050年までに60歳以上の人が21億人に達し、2017年の9億6200万人の2倍になると予測されています。

Report Coverage & Structure

診断における人工知能の市場レポート概要

このレポートは、診断における人工知能の市場を徹底的に分析したものです。以下にその構造を示します。

1. セグメンテーションと調査手法

• 調査範囲とセグメンテーション
• 調査の目的
• 制限事項と仮定
• 市場の範囲とセグメンテーション
• 考慮された通貨と価格設定

2. 市場機会評価

• 新興地域/国
• 新興企業
• 新興アプリケーション/エンドユース

3. 市場動向

• 推進要因
• 市場警告要因
• 最新のマクロ経済指標
• 地政学的影響
• 技術要因

4. 市場評価

• ポーターの5つの力分析
• バリューチェーン分析

5. 規制フレームワーク

• 北米
• ヨーロッパ
• APAC（アジア太平洋）
• 中東およびアフリカ
• LATAM（ラテンアメリカ）

6. ESGトレンド

7. グローバル市場サイズと診断における人工知能の導入

• コンポーネント別（ソフトウェア、ハードウェア、サービス）
• 診断タイプ別（心臓病学、腫瘍学、病理学、放射線学、胸部と肺、神経学）

8. 地域別市場分析

北米市場分析

• 米国とカナダのそれぞれの詳細な分析

ヨーロッパ市場分析

• イギリス、ドイツ、フランス、スペイン、イタリア、ロシア、北欧、ベネルクス、その他のヨーロッパ諸国

APAC市場分析

• 中国、韓国、日本、インド、オーストラリア、台湾、東南アジア、その他のアジア太平洋地域

中東およびアフリカ市場分析

• UAE、トルコ、サウジアラビア、南アフリカ、エジプト、ナイジェリア、その他のMEA地域

LATAM市場分析

• ブラジルおよびその他のラテンアメリカ諸国

このレポートは、診断における人工知能の市場の成長機会と課題を網羅的に分析しており、各地域やセグメントにおける詳細な情報を提供します。