市場調査レポート

臨床意思決定支援システム市場:規模・シェア分析、成長トレンド・予測 (2025年~2030年)

臨床意思決定支援システム市場レポートは、業界をモデル別(知識ベース型CDSS、非知識ベース型CDSS)、提供形態別(クラウドベース、オンプレミス)、コンポーネント別(ハードウェア、ソフトウェア、サービス)、製品別(統合型CDSS、スタンドアロン型CDSS)、アプリケーション別(医療診断、アラートとリマインダー、処方意思決定支援など)、および地域別(北米、欧州、アジア太平洋など)に分類しています。
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臨床意思決定支援システム(CDSS)市場の概要

市場規模、シェア、成長予測

臨床意思決定支援システム(CDSS)市場は、2025年には27.2億米ドルと推定され、2030年までに44.6億米ドルに達すると予測されています。予測期間(2025年~2030年)における年平均成長率(CAGR)は10.44%が見込まれています。この市場は、モデル別(知識ベースCDSS、非知識ベースCDSS)、提供形態別(クラウドベース、オンプレミス)、コンポーネント別(ハードウェア、ソフトウェア、サービス)、製品別(統合型CDSS、スタンドアロン型CDSS)、アプリケーション別(医療診断、アラートとリマインダー、処方意思決定支援など)、および地域別(北米、ヨーロッパ、アジア太平洋など)にセグメント化されています。

調査期間は2019年から2030年で、最も急速に成長する市場はアジア太平洋地域、最大の市場は北米とされています。市場の集中度は高く、少数の主要プレイヤーが市場を牽引しています。

CDSSによるヘルスケアの変革

臨床意思決定支援システム(CDSS)は、高度なヘルスケアITソリューションとヘルスケア分析を活用し、患者ケアを大幅に改善し、臨床ワークフローを効率化することで、ヘルスケアに革命をもたらしています。これらのシステムは、人工知能(AI)と機械学習(ML)を統合し、より正確な医療診断と個別化された治療計画を提供し、医療意思決定ツールおよびヘルスケア意思決定支援システムの要となっています。この技術的進化は、患者アウトカムの改善、ヘルスケアコストの削減、ケアの質の向上に対する需要の高まりによって推進されており、CDSSはヘルスインフォメーションテクノロジーにおける極めて重要な要素として位置づけられています。

市場成長の主要な推進要因

1. ヘルスケアITにおける技術進歩:
ヘルスケアITの急速な進歩は、市場成長の重要な推進力となっています。医療AI、機械学習(ML)、臨床データ分析などの革新はCDSSを強化し、よりユーザーフレンドリーで効率的なものにしています。主要な進展の一つは、これらのシステムと電子カルテ(EHR)の統合であり、シームレスなデータフローと臨床ワークフローソリューション管理を可能にしています。例えば、AI駆動型CDSSは患者の状態変化を予測し、早期介入を促進し、全体的なケアの質を向上させることができます。この統合は、医療専門家が情報に基づいた臨床意思決定を行う上で指針となる、エビデンスに基づいた医療ツールにとって特に重要です。

2. ヘルスケア支出削減への需要の高まり:
CDSSは、質を損なうことなく支出を削減するというヘルスケア分野における継続的な圧力に対処する上で重要な役割を果たしています。ヘルスケアプロバイダーにエビデンスに基づいた治療オプションを提供することで、CDSSは医療意思決定を強化し、エラーを最小限に抑えます。これらのシステムは、有害な臨床イベントの発生を減らすだけでなく、管理業務を効率化し、全体的なコストを大幅に削減します。ヘルスケア組織は、ヘルスケア業界における予測分析の可能性に牽引され、臨床ワークフローを最適化し、財務効率を高めるために、ヘルスケア分析を含むこれらのツールへの依存度を高めています。

3. ケアの質の向上とヒューマンエラーの削減:
質の高いヘルスケア提供への関心の高まりは、臨床精度を高め、ヒューマンエラーを最小限に抑えるシステムの必要性を増幅させています。高度な医療診断システムとして機能するCDSSは、ヘルスケアプロバイダーに重要な患者データ、臨床ガイドライン、エビデンスに基づいた実践へのリアルタイムアクセスを提供し、特に心血管疾患のような複雑な症例の管理において、より良い意思決定を可能にします。患者の安全性を向上させ、診断エラーの可能性を減らすことで、CDSSはより良い健康アウトカムに貢献し、最終的に患者管理システムを進歩させ、ヘルスケア機関全体での臨床意思決定支援市場の成長を支援しています。

グローバルCDSS市場のトレンドと洞察

統合型CDSS:ヘルスケア意思決定における効率性の推進

* セグメント概要: 統合型臨床意思決定支援システム(CDSS)は、現代のヘルスケアITインフラに不可欠なものとなっています。これらのシステムは、電子カルテ(EHR)やその他の病院情報システムと高い互換性を持ち、ケアの現場でリアルタイムのエビデンスに基づいた推奨事項を提供します。統合型CDSSツールは現在、CDSS市場シェアの約88%を占めており、臨床ワークフローの強化と医療診断システムのサポートにおけるその優位性を反映しています。
* 成長ドライバーと将来の期待: 統合型CDSSの採用は、ヘルスケア業界内のいくつかのメガトレンドによって加速しています。価値ベースのケアモデルへの移行と医療知識の複雑化は、高度な意思決定ツールの必要性を高め、臨床意思決定支援システム市場の成長を推進しています。AIとMLはCDSSの機能を向上させる上で極めて重要であり、より正確な予測分析と患者管理システムを提供します。ヘルスケアが質とアウトカムを優先し続けるにつれて、統合型CDSSは引き続き優位性を保ち、様々な臨床アプリケーションに拡大し、人口健康管理におけるその役割をさらに強化すると考えられます。
* 競争戦略とディスラプション: 統合型CDSS分野で競争優位性を獲得するために、CDSSベンダーは既存のヘルスケアITシステム、特にEHRプラットフォームとの相互運用性の強化に注力しています。AI駆動型意思決定ツールを通じてユーザーエクスペリエンスを向上させ、個別化された推奨事項を提供することが不可欠であり、CDSSベンダーは高度な技術への投資を促しています。注目すべき市場の変化は、クラウドベースのCDSSソリューションへの関心の高まりであり、スケーラビリティ、容易な更新、低いインフラコストを提供します。しかし、データセキュリティに関する懸念に対処し、規制遵守を確保することは、市場の信頼とリーダーシップを維持するために依然として重要です。

北米:臨床意思決定支援におけるイノベーションの先駆け

* 地域ダイナミクス: 北米は、強力なヘルスケアインフラと高い技術早期採用率に牽引され、世界の臨床意思決定支援システム(CDSS)市場をリードしています。ITベースの医療意思決定ツールを通じて患者アウトカムを改善し、ヘルスケアコストを削減することに焦点を当てているため、この地域は主要な市場として位置づけられています。2024年から2029年の間に、北米市場は約10%成長すると予想されており、ヘルスケアITソリューションとヘルスケアにおけるAI統合に対する政府の強力な支援によって後押しされています。
* 主要な成長要因: いくつかの要因が北米のCDSS市場を推進しています。この地域は、エビデンスに基づいた医療と医療エラーの削減を重視しており、CDSSの幅広い導入を奨励しています。ヘルスケアITプラットフォームへの高度なAIとMLの統合、および個別化医療への重点が、この成長に大きく貢献しています。デジタルヘルスケアの革新と遠隔医療統合を促進する政府の政策も、市場の拡大をさらに加速させています。
* 競争環境と将来の見通し: 北米では、主要な臨床意思決定支援ソフトウェア企業が、慢性疾患管理など、特定の臨床ニーズに対応する包括的なCDSSソリューションの提供に注力しています。CDSSベンダーとEHRベンダー間の戦略的パートナーシップにより、より統合され、ユーザーフレンドリーなソリューションが生まれています。市場はまた、特定の医療専門分野や疾患を対象とした専門CDSSツールへの関心が高まる可能性があります。競争力を維持するためには、企業は高度なデータ分析に投資し、増大する複雑なヘルスケアデータの量を管理できるシステムを確保する必要があります。

競争環境

このグローバル市場は、少数のグローバルプレイヤーによって支配されており、統合された構造を示しています。Oracle(Cerner Corporation)、Epic Systems Corporation、Koninklijke Philips N.V.などの主要なヘルスケアテクノロジー企業が、主要な臨床意思決定支援システムベンダーとして、かなりの市場シェアを占めています。これらの企業は、包括的なヘルスケアITプラットフォームと広範な技術リソースを活用して優位性を維持し、CDSSを既存のEHRシステムと接続する統合ソリューションを提供しています。

トッププレイヤー:統合ソリューションを持つテクノロジー大手

Oracle、Epic Systems、Koninklijke Philips N.V.などの主要なCDSSベンダーは、CDSSとEHRプラットフォームをシームレスに組み合わせる統合ソリューションで際立っており、よりまとまりのあるヘルスケアエコシステムを可能にしています。これらの企業は、AIとMLを活用して臨床推奨事項と予測分析を強化し、継続的なイノベーションを通じてリードしています。そのグローバルなリーチとヘルスケアソリューションプロバイダーとの確立された関係も、市場リーダーシップに貢献し、競争上の優位性を提供しています。

将来の成功のための戦略:イノベーションと統合

一貫した成長率を達成するためには、CDSSベンダーはいくつかの主要な戦略に焦点を当てる必要があります。第一に、より正確で個別化された意思決定ツールを開発するためには、AIとMLアルゴリズムにおける継続的なイノベーションが不可欠です。第二に、ヘルスケアITおよびEHRプラットフォームとのシステム相互運用性を改善することは、採用と統合を促進するために重要です。クラウドベースのCDSS提供を拡大することも、特に柔軟なソリューションを求めるヘルスケア組織にとって、スケーラビリティのメリットを提供できます。最後に、堅牢なデータセキュリティとプライバシー対策を確保することは、市場の信頼を維持し、ヘルスケア規制を遵守するために極めて重要です。

臨床意思決定支援システム業界のリーダー

* シーメンスヘルスケア
* Koninklijke Philips NV
* Change Healthcare
* IBM Corporation
* Oracle

最近の業界動向

* 2024年6月: インドのオンライン医療学習プラットフォームであるDocModeは、AI駆動型臨床意思決定支援システム「AIDE」を発表しました。この革新的なソリューションは、世界中の医師やヘルスケア専門家の臨床意思決定を強化し、患者アウトカムを改善することを目的としています。
* 2024年2月: Elsevier Healthは、米国で最先端の臨床意思決定支援ツール「ClinicalKey AI」を発表しました。この革新的なプラットフォームは、最も信頼性の高い医療コンテンツと生成型人工知能(AI)を融合させ、ケアの現場で臨床医を支援することを目的としています。ClinicalKey AIの発売は、医療におけるAIアプリケーションの専門知識で知られるOpenEvidenceとの協力によって実現しました。

このレポートは、臨床意思決定支援システム(CDSS)市場に関する詳細な分析を提供しています。CDSSは、医療従事者や医師の臨床意思決定を支援するために設計されたヘルスケアITシステムであり、臨床ワークフローの強化、コンピュータ化されたアラートとリマインダー、診療ガイドライン、患者データレポート、診断支援、文書テンプレートなど、多様なツールを提供します。

市場規模に関して、世界のCDSS市場は2025年に27.2億米ドルに達すると推定されており、2030年までには44.6億米ドルに成長し、2025年から2030年にかけて年平均成長率(CAGR)10.44%で拡大すると予測されています。

市場の成長を牽引する主な要因としては、病院におけるヘルスケアITの技術進歩、医療費削減への需要の高まり、そして医療の質の向上とヒューマンエラーの削減の必要性が挙げられます。

一方で、市場の成長を阻害する要因も存在します。特に、クラウドベースのCDSSに関連するプライバシーとデータセキュリティの懸念、熟練した専門家の不足、既存のヘルスケアITシステムとの相互運用性の問題、導入にかかる初期費用の高さ、および医療従事者の変化への抵抗が主な課題となっています。

レポートでは、市場を多角的にセグメント化して分析しています。具体的には、モデル(知識ベースCDSS、非知識ベースCDSS)、提供形態(クラウドベース、オンプレミス)、コンポーネント(ハードウェア、ソフトウェア、サービス)、製品(統合型CDSS、スタンドアロンCDSS)、アプリケーション(医療診断、アラートとリマインダー、処方意思決定支援、情報検索、その他のアプリケーション)、および地域(北米、欧州、アジア太平洋、中東・アフリカ、南米)に分類されています。さらに、主要地域内の17カ国における市場規模とトレンドも詳細にカバーされています。

CDSSの将来は非常に有望視されており、いくつかの重要なトレンドが市場を形成しています。これには、より洗練された分析を可能にする人工知能(AI)と機械学習の統合、患者中心のCDSSへの注力の増加、特に糖尿病ケアなどの慢性疾患管理における採用の拡大、遠隔患者モニタリングと遠隔医療機能の強化、そしてより高度な予測分析およびリスク評価ツールの開発が含まれます。また、アクセシビリティとデータ共有を向上させるためのクラウドベースCDSSの採用、電子カルテ(EHR)やその他のヘルスケアITシステムとの統合、ポイントオブケア意思決定支援のためのモバイルCDSSアプリケーションの開発も進んでいます。

CDSSの主なアプリケーションには、医療診断、患者ケアのためのアラートとリマインダー、処方意思決定支援、医療提供者のための情報検索、診療ガイドラインとベストプラクティス支援、疾患監視とアウトブレイク管理、臨床検査結果の解釈、リスク評価と予測モデリングなどがあります。

CDSSの主要なタイプは二つあり、医療専門知識とルールに依存する「知識ベースCDSS」と、機械学習や人工知能を用いてデータを分析し推奨事項を提供する「非知識ベースCDSS」です。

市場の主要企業としては、Oracle、Epic Systems Corporation、IBM、Change Healthcare、Medical Information Technology Inc.、Koninklijke Philips NV、Siemens Healthcare、Allscripts Healthcare Solutions Inc.、Wolters Kluwer NV、Mckesson Corporation、Zynx Health Inc.、Elsevier、NextGen Healthcare Inc.、Agfa-Gevaert Group、Athenahealth Inc.、VisualDxなどが挙げられます。

このレポートは、CDSS市場の全体像を把握し、将来の機会と課題を理解するための貴重な情報源となるでしょう。


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1. はじめに

  • 1.1 調査の前提条件と市場の定義

  • 1.2 調査範囲

2. 調査方法

3. エグゼクティブサマリー

4. 市場の動向

  • 4.1 市場概要

  • 4.2 市場の推進要因

    • 4.2.1 病院におけるヘルスケアITの技術進歩

    • 4.2.2 医療費削減への需要の高まり

    • 4.2.3 ケアの質の向上とヒューマンエラーの削減の必要性

  • 4.3 市場の阻害要因

    • 4.3.1 クラウドベースCDSSに関連するプライバシーとデータセキュリティの懸念

    • 4.3.2 熟練した専門家の不足

  • 4.4 ポーターのファイブフォース分析

    • 4.4.1 新規参入者の脅威

    • 4.4.2 買い手/消費者の交渉力

    • 4.4.3 供給者の交渉力

    • 4.4.4 代替品の脅威

    • 4.4.5 競争の激しさ

5. 市場セグメンテーション(金額別市場規模 – 米ドル)

  • 5.1 モデル別

    • 5.1.1 知識ベース型CDSS

    • 5.1.2 非知識型CDSS

  • 5.2 提供形態別

    • 5.2.1 クラウドベース

    • 5.2.2 オンプレミス

  • 5.3 コンポーネント別

    • 5.3.1 ハードウェア

    • 5.3.2 ソフトウェア

    • 5.3.3 サービス

  • 5.4 製品別

    • 5.4.1 統合型CDSS

    • 5.4.2 スタンドアロン型CDSS

  • 5.5 アプリケーション別

    • 5.5.1 医療診断

    • 5.5.2 アラートとリマインダー

    • 5.5.3 処方意思決定支援

    • 5.5.4 情報検索

    • 5.5.5 その他のアプリケーション

  • 5.6 地域別

    • 5.6.1 北米

    • 5.6.1.1 米国

    • 5.6.1.2 カナダ

    • 5.6.1.3 メキシコ

    • 5.6.2 欧州

    • 5.6.2.1 ドイツ

    • 5.6.2.2 英国

    • 5.6.2.3 フランス

    • 5.6.2.4 イタリア

    • 5.6.2.5 スペイン

    • 5.6.2.6 その他の欧州

    • 5.6.3 アジア太平洋

    • 5.6.3.1 中国

    • 5.6.3.2 日本

    • 5.6.3.3 インド

    • 5.6.3.4 オーストラリア

    • 5.6.3.5 韓国

    • 5.6.3.6 その他のアジア太平洋

    • 5.6.4 中東およびアフリカ

    • 5.6.4.1 GCC

    • 5.6.4.2 南アフリカ

    • 5.6.4.3 その他の中東およびアフリカ

    • 5.6.5 南米

    • 5.6.5.1 ブラジル

    • 5.6.5.2 アルゼンチン

    • 5.6.5.3 その他の南米

6. 競合情勢

  • 6.1 企業プロフィール

    • 6.1.1 オラクル

    • 6.1.2 エピックシステムズコーポレーション

    • 6.1.3 IBM

    • 6.1.4 チェンジヘルスケア

    • 6.1.5 メディカルインフォメーションテクノロジー株式会社

    • 6.1.6 コニンクライケ・フィリップスNV

    • 6.1.7 シーメンスヘルスケア

    • 6.1.8 オールスクリプツヘルスケアソリューションズ株式会社

    • 6.1.9 ウォルターズ・クルーワーNV

    • 6.1.10 マッケソンコーポレーション

    • 6.1.11 ジンクスヘルス株式会社

    • 6.1.12 エルゼビア

    • 6.1.13 ネクストジェンヘルスケア株式会社

    • 6.1.14 アグファ・ゲバルトグループ

    • 6.1.15 アテナヘルス株式会社

    • 6.1.16 ビジュアルDx

  • *※リストは網羅的ではありません

7. 市場機会と将来のトレンド

※利用可能性による
※競合情勢には、事業概要、財務、製品と戦略、および最近の動向が含まれます


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グローバル市場調査レポート販売と委託調査

[参考情報]
臨床意思決定支援システム(Clinical Decision Support System, CDSS)は、医療従事者が患者の診断、治療計画、投薬、予防などの意思決定を行う際に、関連情報や知識を提供し、判断を支援する情報システムでございます。その主な目的は、医療の質と安全性の向上、医療過誤の防止、医療の効率化、そしてエビデンスに基づいた医療(EBM)の実践支援にあります。複雑化する医療現場において、膨大な医学知識や患者情報を適切に処理し、最適な医療を提供するための重要なツールとして注目されています。

CDSSにはいくつかの種類がございます。一つは「知識ベース型」で、これは事前に定義されたルール、アルゴリズム、診療ガイドライン、医学文献などの知識ベースに基づいて機能します。例えば、薬剤の相互作用チェック、アレルギー情報に基づく警告、特定の症状に対する鑑別診断リストの提示などがこれに該当します。もう一つは「非知識ベース型」で、これは機械学習やデータマイニング、人工知能(AI)といった技術を活用し、大量の臨床データからパターンや予測モデルを自動的に学習・生成します。疾患リスク予測、治療効果予測、画像診断支援などがその例です。近年では、両者の利点を組み合わせた「ハイブリッド型」も登場しており、知識ベースで基本的なルールを適用しつつ、非知識ベースで個別化された予測や洞察を提供するシステムが増えております。機能面では、アラートやリマインダー、診断支援、治療計画支援、投薬支援、予防医療支援、情報提供など、多岐にわたる支援が可能です。

CDSSの用途は非常に広範にわたります。まず、診断支援においては、患者の症状や検査結果から可能性のある疾患リストを提示し、鑑別診断を支援します。これにより、診断の精度向上と時間の短縮が期待できます。次に、治療計画支援では、患者の病態や既往歴に基づき、最適な治療法や薬剤の選択を支援し、診療ガイドラインへの準拠を促します。薬剤管理においては、薬剤の相互作用、アレルギー、禁忌、適切な用量などを自動的にチェックし、投薬ミスを未然に防ぐことで、医療安全の向上に大きく貢献します。また、重篤な医療過誤につながる可能性のある状況を検知し、アラートを発することで、患者安全を確保する役割も担います。予防医療や健康管理の分野では、特定のリスク因子を持つ患者に対し、スクリーニング検査や生活習慣改善のアドバイスを推奨し、疾患の早期発見や発症予防を支援します。さらに、エビデンスに基づいた医療の実践を促し、医療機関全体での医療の質を均一化・向上させることにも寄与し、ひいては不要な検査や治療の削減を通じて医療費の適正化にも貢献すると期待されています。

CDSSの実現には、様々な関連技術が不可欠です。その基盤となるのは、患者の診療情報を電子的に記録・管理する電子カルテシステム(EHR/EMR)です。CDSSはEHRから患者データを取得し、その分析結果をEHRに反映させることで、医療従事者のワークフローに統合されます。異なるシステム間でのデータ連携を可能にするためには、HL7やDICOMといった医療情報標準化技術が重要です。また、自由記述形式のカルテ情報から症状や診断名などの非構造化データを抽出し、CDSSの入力情報として活用するためには、自然言語処理(NLP)技術が不可欠です。大量の臨床データから疾患予測モデルや画像診断支援モデルを構築するには、機械学習や深層学習といったAI技術が用いられます。さらに、膨大な医療データを解析し、新たな知見やパターンを発見してCDSSの知識ベースを強化するためには、ビッグデータ解析技術が活用されます。クラウドコンピューティングは、CDSSの計算資源やデータストレージを提供し、スケーラビリティとアクセス性を向上させます。近年では、ウェアラブルデバイスやIoTから得られる患者の生体データをリアルタイムでCDSSに連携することで、よりパーソナライズされた支援が可能になりつつあります。

CDSSの市場背景には、いくつかの重要な要因がございます。まず、高齢化社会の進展に伴う医療費の増大と、それに伴う医療提供の効率化への要求が挙げられます。また、医師不足や過重労働が深刻化する中で、医療従事者の負担軽減と業務効率化、そして意思決定支援の必要性が高まっています。医療の質の向上と安全確保は常に最重要課題であり、医療過誤の防止やエビデンスに基づいた医療の実践が強く求められています。電子カルテの普及やゲノム医療の発展により、医療データが豊富になり、その活用への期待が高まっていることも市場を牽引する要因です。特に、機械学習や深層学習といったAI技術の飛躍的な進歩は、CDSSの機能と性能を劇的に向上させ、新たな可能性を切り開いています。一方で、医療機器としての承認プロセス、AIの「ブラックボックス」問題、データプライバシー、責任の所在など、法規制や倫理的課題への対応が市場拡大の鍵となります。高額な導入コスト、既存システムとの連携問題、医療従事者のITリテラシー、運用体制の構築なども、導入における障壁として認識されています。

将来展望として、CDSSはさらなる進化を遂げると予想されます。最も期待されるのは、個別化医療の推進への貢献です。ゲノム情報、プロテオミクスデータ、リアルタイムの生体データなどを統合し、患者一人ひとりの特性に最適化された診断・治療計画を支援する方向へと進化していくでしょう。AIとの融合はさらに深化し、より高度な機械学習モデルが、診断精度の向上、治療効果予測、新薬開発支援など、多岐にわたる領域で活用されるようになります。予防医療や先制医療への貢献も期待されており、リスク予測モデルの精度向上により、疾患の発症前に介入する先制医療の実現に寄与すると考えられます。ウェアラブルデバイスやIoTとの連携も強化され、日常生活における健康データを継続的にモニタリングし、異常の早期発見や健康維持のアドバイスを自動的に提供するシステムが普及するでしょう。AIの判断根拠を医療従事者が理解できるよう、説明可能なAI(Explainable AI, XAI)の開発が進められ、信頼性の向上が図られることも重要な課題です。CDSSは医療従事者の代替ではなく、あくまで意思決定を支援するツールとして、人間とAIが協調する「ヒューマン・イン・ザ・ループ」モデルが主流となり、医療従事者の専門知識とAIの分析能力が融合することで、より質の高い医療が提供されるようになります。国際的な標準化と連携も進み、異なる医療システム間でのデータ共有やCDSSの相互運用性が高まることで、グローバルな医療連携が促進されるでしょう。しかし、AIの責任、データプライバシー、バイアス問題など、技術の進歩に伴う倫理的・法的課題に対する社会的な議論と制度設計は、今後も不可欠な要素となります。