コンピュータ支援コーディング市場規模・シェア分析：成長トレンドと予測 (2025-2030年)
コンピューター支援コーディング市場レポートは、製品別（ソフトウェア、サービス）、提供形態別（ウェブ・クラウドベース、オンプレミス）、用途別（自動コンピューター支援エンコーディング、経営報告・分析、臨床コーディング監査）、エンドユーザー別（病院、臨床検査機関・診断センター、その他のエンドユーザー）、および地域別（北米、ヨーロッパ、アジア太平洋など）に業界を分類しています。
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コンピュータ支援コーディング（CAC）市場の概要を以下にまとめました。
コンピュータ支援コーディング（CAC）市場の概要
コンピュータ支援コーディング（CAC）市場は、2025年には63.6億米ドルと推定され、2030年までに107.3億米ドルに達すると予測されており、予測期間（2025年～2030年）中の年平均成長率（CAGR）は11.02%が見込まれています。この市場は、製品（ソフトウェア、サービス）、提供モード（ウェブベースおよびクラウドベース、オンプレミス）、アプリケーション（自動コンピュータ支援エンコーディング、管理レポートおよび分析、臨床コーディング監査）、エンドユーザー（病院、臨床検査室および診断センター、その他のエンドユーザー）、および地域（北米、ヨーロッパ、アジア太平洋など）によってセグメント化されています。北米が最大の市場であり、アジア太平洋地域が最も急速に成長する市場とされています。市場の集中度は中程度です。
COVID-19パンデミックの影響
COVID-19パンデミックは、CAC市場に大きな影響を与えました。多くの医療機関がパンデミック中に患者情報をより正確に翻訳するためにCACを導入したためです。例えば、2022年10月にPubMedで発表された研究では、米国疾病対策センター（CDC）が2021年10月に導入した、COVID-19後の状態を特定するための新しい診断コード（U09.9）について議論されています。パンデミック後の状況において、病院でのコーディングシステムの採用増加や、ヘルスケアシステムにおけるデジタルヘルスソリューションの普及拡大により、市場は着実な成長を遂げると予想されています。
市場の推進要因
市場の成長を牽引する主な要因は以下の通りです。
* 電子健康記録（EHR）システムの導入拡大： 医療機関におけるEHRシステムの普及が、CACソリューションの需要を高めています。
* 医療費削減のためのCACソリューションの活用増加： CACは、コーディングプロセスを効率化し、エラーを減らすことで、医療費の削減に貢献します。
* 患者データ管理に関する規制要件の増加： 例えば、欧州委員会は2022年6月に、国境を越えた医療データ交換を可能にするための欧州電子健康記録交換標準に関する勧告を発表しました。このような医療分野の進歩に関連する取り組みは、市場の成長を促進すると期待されています。
* ソフトウェアの発表と医療コーディングにおける関連技術の進歩： 2022年10月には、Nymが米国の放射線科向けに放射線科コーディングソリューションを発表し、収益サイクル管理（RCM）のための自律型医療コーディング技術のアクセスを拡大しました。
* コーディングプラットフォーム開発への研究資金の増加： 2022年11月には、AIを活用した医療コーディング自動化プラットフォームであるFathomが、シリーズB資金調達で4,600万米ドルを調達しました。このような研究資金は、コーディングプラットフォームの開発と普及を促進し、市場成長を後押しすると予想されます。
政府によるデジタルヘルスケア導入の取り組みや、主要企業による戦略的活動の増加により、調査対象市場は予測期間中に顕著な成長を遂げると見込まれています。
市場の抑制要因
一方で、市場の成長を抑制する要因としては、高い維持費用と、システムサポートのための熟練した専門家不足が挙げられます。
主要な市場トレンドと洞察
1. ウェブベースおよびクラウドベースセグメントの重要性
ウェブベースの配信は、インターネット、仮想プライベートネットワーク、ワイヤレスネットワークを介して通信し、ウェブブラウザから完全にアクセスできるため、デバイスにソフトウェアをインストールする必要がありません。データとソフトウェアはすべてリモートでホストされ、インターネットを介してアクセスされる点が主な利点です。
このセグメントは、政府によるコンピュータ支援コーディング導入の取り組み、技術の進歩、医療機関の発展などにより成長しています。例えば、2023年3月には富士通が医療分野のデジタルトランスフォーメーションを促進するための新しいクラウドベースプラットフォームを発表しました。また、2022年11月にはGoogle Cloudが、医療公平性、患者フロー、価値ベースケアなどの一般的なユースケースに対応する3つの新しいHealthcare Data Engine（HDE）アクセラレーターを立ち上げました。さらに、英国政府は2021年2月に、NHSmailのメールボックスをMicrosoftのAzure Cloudに移行するプログラムを実施し、医療情報技術（HCIT）変更管理サービスの利用を促進しました。
政府機関と市場プレイヤーによる共同イニシアチブもこの市場の成長を牽引しており、例えば、2021年9月にはドイツテレコムのT-SystemsがGoogle Cloudと提携し、ドイツの企業、医療機関、公共部門向けにソブリンクラウドサービスを構築・提供しています。
このように、クラウド/ウェブベースのヘルスケアソフトウェアの採用増加と主要企業による戦略的活動の増加により、このセグメントは調査期間中に顕著な成長を遂げると予想されます。
2. 北米地域の顕著な成長
北米地域は、病院におけるデジタルヘルスケアサービスの採用増加、主要企業による戦略的活動の活発化、およびヘルスケアのデジタル化への投資増加により、コンピュータ支援コーディング市場で顕著な成長を遂げると予想されています。
例えば、カナダ保健情報局が2022年11月に実施した調査では、カナダ人の94%がデジタルヘルスサービスへのアクセスに関心を示しており、オンラインで個人の健康情報にアクセスできることが示されました。
さらに、北米地域の主要企業によるコンピュータ支援コーディングの増加も市場成長を後押ししています。2022年7月には、ヘルスケア情報技術サービスプロバイダーであるGreenway Healthが、外来診療所向けの最新ヘルスケアソリューションであるGreenway Medical Codingサービスを開始しました。また、2022年9月には、リアルタイム臨床文書、医療コーディング、および中途収益サイクル提供のための仮想ソリューションプロバイダーであるAQuity Solutionsが、Tampa, FLを拠点とするCoding Services Group CSGの全資産を買収しました。
したがって、ヘルスケア現場でのデジタルヘルスサービスの採用増加と北米の主要企業による戦略的活動の増加により、市場は予測期間中に著しい成長を遂げると予測されます。
競争環境
コンピュータ支援コーディング市場は、中程度に細分化されており、競争が激しい性質を持っています。市場プレイヤーは、製品の発売、コラボレーション、買収などの戦略的活動に注力し、ポートフォリオと世界的なプレゼンスを拡大しています。主要な市場プレイヤーには、Oracle、Computer Programs and Systems, Inc. (TruCode LLC)、United Health Group (Optum Inc.)、Artificial Medical Intelligence Inc.、および3Mなどが含まれます。
最近の業界動向
* 2023年5月：CodaMetrix
ヘルスケア収益サイクルを革新するAI技術プラットフォームであるCodaMetrixは、多専門分野の自律型医療コーディングプラットフォームをベッドサイド専門コーディングにまで拡大すると発表しました。非営利の学術医療機関であるHenry Ford Healthとの提携により、AIを活用した自律型コーディングを活用して、年間70万件以上のベッドサイドサービス処理を効率化することを目指しています。
* 2023年3月：Clinion
eClinicalソリューションの主要プロバイダーであるClinionは、最新の進歩である人工知能（AI）医療コーディングソリューションを発表しました。この先駆的なソリューションは、AIの能力を活用して複雑な医療コーディング作業を自動化することで、臨床試験の状況を再定義しました。これにより、Clinionは医療データをコーディングするための著しく高速で、非常に効率的かつ正確な方法を導入し、臨床試験手順の新時代を切り開きました。
このレポートは、世界のコンピュータ支援コーディング（CAC）市場に関する詳細な分析を提供しています。コンピュータ支援コーディングシステムとは、医療文書を分析し、特定のフレーズや用語に対して適切な医療コードを生成するソフトウェアであり、医療機関の生産性向上と管理業務の処理時間短縮に貢献します。
市場の概要として、2024年の市場規模は56.6億米ドルと推定されており、2025年には63.6億米ドルに達すると予測されています。さらに、2025年から2030年にかけて年平均成長率（CAGR）11.02%で成長し、2030年には107.3億米ドルに達すると見込まれています。
市場の成長を牽引する主な要因は以下の通りです。
1. 電子カルテ（EHR）システムの導入拡大: 医療機関におけるEHRシステムの普及が進むことで、CACソリューションの需要が高まっています。
2. 医療費削減のためのCACソリューションの利用増加: 医療費の高騰を抑制するため、効率的なコーディングと請求処理を可能にするCACの導入が進んでいます。
3. 患者データ管理に関する規制要件の強化: 患者データの正確かつ効率的な管理に対する規制が厳しくなる中で、CACがその要件を満たすための重要なツールとなっています。
一方で、市場の成長を抑制する要因も存在します。
1. 高い導入および維持コスト: CACシステムの導入には初期費用が高く、その後の維持管理にもコストがかかる点が課題です。
2. オンサイトサポートおよび社内専門知識の不足: システムの運用には専門的な知識が必要であり、オンサイトでのサポート体制や社内の専門人材が不足していることが導入の障壁となる場合があります。
本レポートでは、市場を以下の主要なセグメントに分けて分析しています。
* 製品別: ソフトウェア（スタンドアロンソフトウェア、統合ソフトウェア）とサービスに分類されます。
* 提供形態別: ウェブおよびクラウドベース、オンプレミスに分けられます。
* 用途別: 自動コンピュータ支援エンコーディング、管理レポートおよび分析、臨床コーディング監査の各アプリケーションが含まれます。
* エンドユーザー別: 病院、臨床検査機関および診断センター、その他のエンドユーザーが対象となります。
* 地域別: 北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東およびアフリカ、南米の主要地域と、それぞれの主要国（米国、カナダ、メキシコ、ドイツ、英国、フランス、イタリア、スペイン、中国、日本、インド、オーストラリア、韓国、GCC、南アフリカ、ブラジル、アルゼンチンなど）について、市場規模とトレンドが推定されています。
地域別の分析では、北米がコンピュータ支援コーディング市場において最大の市場シェアを占めると予測されています。一方、アジア太平洋地域は予測期間（2025-2030年）において最も高いCAGRで成長すると見込まれており、今後の市場拡大が期待されます。
競争環境については、3M、UnitedHealth Group（Optum Inc.）、Nuance Communications Inc.、Oracle、Computer Programs and Systems, Inc. (TruCode LLC)、Artificial Medical Intelligence Inc.、Athenahealth Inc.、Streamline Health Solutions Inc.、Epic Systems Corporation、ZyDoc Corporation、Alpha II LLC、AGS Healthといった主要企業のプロファイルが提供されています。これらの企業は、ビジネス概要、財務状況、製品と戦略、最近の動向などが詳細に分析されています。
その他、本レポートには、調査方法、市場の定義と仮定、研究範囲、ポーターのファイブフォース分析、市場機会と将来のトレンドに関するセクションも含まれており、市場の包括的な理解を深めるための情報が提供されています。
最終更新日は2024年11月18日です。
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
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4.2 市場の推進要因
- 4.2.1 電子カルテ（EHR）システムの導入増加
- 4.2.2 医療費高騰を抑制するためのコンピューター支援コーディングソリューションの利用増加
- 4.2.3 患者データ管理に関する規制要件の増加
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4.3 市場の阻害要因
- 4.3.1 高い導入費用と維持費用
- 4.3.2 オンサイトサポートと社内ドメイン知識の不足
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4.4 ポーターの5つの力分析
- 4.4.1 買い手/消費者の交渉力
- 4.4.2 供給者の交渉力
- 4.4.3 新規参入の脅威
- 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 製品別
- 5.1.1 ソフトウェア
- 5.1.1.1 スタンドアロンソフトウェア
- 5.1.1.2 統合ソフトウェア
- 5.1.2 サービス
-
5.2 提供形態別
- 5.2.1 ウェブおよびクラウドベース
- 5.2.2 オンプレミス
-
5.3 アプリケーション別
- 5.3.1 自動コンピュータ支援エンコーディング
- 5.3.2 管理レポートおよび分析
- 5.3.3 臨床コーディング監査
-
5.4 エンドユーザー別
- 5.4.1 病院
- 5.4.2 臨床検査室および診断センター
- 5.4.3 その他のエンドユーザー
-
5.5 地域別
- 5.5.1 北米
- 5.5.1.1 米国
- 5.5.1.2 カナダ
- 5.5.1.3 メキシコ
- 5.5.2 ヨーロッパ
- 5.5.2.1 ドイツ
- 5.5.2.2 イギリス
- 5.5.2.3 フランス
- 5.5.2.4 イタリア
- 5.5.2.5 スペイン
- 5.5.2.6 その他のヨーロッパ
- 5.5.3 アジア太平洋
- 5.5.3.1 中国
- 5.5.3.2 日本
- 5.5.3.3 インド
- 5.5.3.4 オーストラリア
- 5.5.3.5 韓国
- 5.5.3.6 その他のアジア太平洋
- 5.5.4 中東およびアフリカ
- 5.5.4.1 GCC
- 5.5.4.2 南アフリカ
- 5.5.4.3 その他の中東およびアフリカ
- 5.5.5 南米
- 5.5.5.1 ブラジル
- 5.5.5.2 アルゼンチン
- 5.5.5.3 その他の南米
6. 競合情勢
-
6.1 企業プロフィール
- 6.1.1 3M
- 6.1.2 ユナイテッドヘルス・グループ (Optum Inc.)
- 6.1.3 ニュアンス・コミュニケーションズ Inc.
- 6.1.4 オラクル
- 6.1.5 コンピューター・プログラムズ・アンド・システムズ Inc. (TruCode LLC)
- 6.1.6 アーティフィシャル・メディカル・インテリジェンス Inc.
- 6.1.7 アテナヘルス Inc.
- 6.1.8 ストリームライン・ヘルス・ソリューションズ Inc.
- 6.1.9 エピック・システムズ・コーポレーション
- 6.1.10 ザイドック・コーポレーション
- 6.1.11 アルファ II LLC
- 6.1.12 AGS ヘルス
- *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
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コンピュータ支援コーディング（CAC）は、医療機関における診療記録や臨床文書から、診断名、処置名、薬剤情報などの医療情報を抽出し、国際疾病分類（ICD）や医療処置分類（CPT、HCPCSなど）といった標準化された医療コードを自動的または半自動的に割り当てるための技術およびシステムを指します。この技術の主な目的は、医療コーディングプロセスの効率化、精度向上、そしてそれに伴うコスト削減にあります。具体的には、医師の診療記録や看護師の記録、検査結果、退院サマリーといった非構造化テキストデータから、自然言語処理（NLP）や機械学習（ML）といった人工知能（AI）技術を駆使して関連情報を抽出し、適切なコード候補を提示します。これにより、熟練した医療コーダーの作業負担を軽減し、より複雑なケースや監査業務に集中できる環境を提供することが期待されています。CACは、人間のコーダーの専門知識を補完し、彼らの意思決定を支援するツールとして位置づけられています。
コンピュータ支援コーディングシステムは、その技術的アプローチによっていくつかの種類に分類されます。第一に、ルールベース型CACがあります。これは、事前に定義されたキーワード、フレーズ、または特定のパターンに基づいてコードを提案する方式です。比較的実装が容易ですが、医療文書の多様な表現や文脈のニュアンスを捉えるのが難しい場合があります。第二に、自然言語処理（NLP）ベース型CACです。このタイプは、医療文書の非構造化テキストを解析し、単語の意味、文の構造、文脈を理解することで、より高度な情報抽出とコード提案を行います。例えば、医師の自由記述のメモから、診断名や症状、治療内容を正確に識別し、関連するコードを提示することが可能です。第三に、機械学習（ML）/深層学習（DL）ベース型CACです。これは、大量の過去のコーディングデータから学習し、パターンを認識してコードを予測するアプローチです。継続的な学習により精度が向上し、人間が気づきにくい複雑な関連性も発見できる可能性があります。特に、深層学習は、より複雑な言語モデルを構築し、高い精度を実現しています。最後に、これら複数のアプローチを組み合わせたハイブリッド型CACも存在します。これは、ルールベースの堅牢性とNLP/MLの柔軟性を融合させることで、それぞれの長所を活かし、より包括的で高精度なコーディング支援を実現します。
コンピュータ支援コーディングは、医療分野の多岐にわたる場面で活用されています。最も主要な用途は、病院や診療所における診療報酬請求です。正確な診断名や処置名のコーディングは、適切な診療報酬を受け取るために不可欠であり、CACは請求漏れや誤請求のリスクを低減し、収益の最大化に貢献します。また、医療保険会社では、提出された請求内容の審査プロセスを効率化し、不適切なコーディングや不正請求の検出に役立てられています。これにより、保険金の適正な支払いを確保し、運営コストを削減することが可能です。製薬会社や研究機関では、臨床試験データの分類や、疫学研究のための大規模な医療データからの情報抽出にCACが利用されます。これにより、研究の効率と精度が向上し、新たな知見の発見を加速させます。さらに、公衆衛生機関では、疾病サーベイランスや健康統計の作成において、医療記録から特定の疾病や症状に関するデータを効率的に収集・分析するためにCACが活用されています。監査およびコンプライアンスの観点からも重要です。医療記録の正確性を検証し、国の規制や業界標準への遵守を確認するプロセスにおいて、CACは強力な支援ツールとなります。最終的に、CACによって構造化された医療データは、医療の質向上、患者安全の確保、そして医療資源の最適配分といった、より広範なデータ分析や意思決定の基盤としても機能します。
コンピュータ支援コーディングの実現には、様々な先進技術が密接に関連しています。その中核をなすのが自然言語処理（NLP）です。医療文書の非構造化テキストから、患者の症状、診断、治療、薬剤などの重要な情報を正確に抽出し、構造化されたデータに変換するために不可欠な技術です。具体的には、固有表現認識（NER）、関係抽出、テキスト分類、要約などの技術が用いられます。次に、機械学習（ML）および深層学習（DL）が挙げられます。これらの技術は、過去のコーディングデータから学習し、新たな文書に対して最適なコードを予測するモデルを構築するために利用されます。特に、深層学習は、複雑な言語パターンや文脈を捉える能力に優れており、CACの精度向上に大きく貢献しています。また、医療用語の標準化と概念間の関係定義には、オントロジーやシソーラスが重要な役割を果たします。SNOMED CTやLOINCといった標準化された医療用語集は、CACシステムが医療概念を正確に理解し、適切なコードにマッピングするための基盤となります。大規模な医療データから有用なパターンや傾向を発見するためには、データマイニング技術が活用されます。これにより、コーディングの改善点や潜在的なエラーを特定することが可能になります。さらに、大量のデータを効率的に処理し、スケーラブルなサービスを提供するためには、クラウドコンピューティングが不可欠です。そして、最終的にシステムを利用する医療コーダーや医師が直感的に操作でき、提案されたコードを容易にレビュー・修正できるような、優れたユーザーインターフェース（UI）とユーザーエクスペリエンス（UX）の設計も、CACの実用性と普及において極めて重要です。
コンピュータ支援コーディング市場は、複数の要因によって成長を続けています。まず、世界的に医療費の高騰と医療機関における業務効率化の要求が高まっていることが挙げられます。CACは、コーディング作業の時間を短縮し、人的リソースを最適化することで、これらの課題に対応するソリューションとして注目されています。次に、医療コーディングの複雑化です。診断基準や治療法の多様化、そしてICDやCPTといったコード体系の頻繁な更新により、正確なコーディングはますます困難になっています。熟練した医療コーダーの専門知識が不可欠である一方で、そのコーダー不足が深刻化しており、CACは彼らの負担を軽減し、生産性を向上させる手段として期待されています。また、医療データの二次利用やリアルワールドデータ（RWD）の重要性が高まる中で、医療データの構造化と標準化が強く求められています。CACは、非構造化テキストデータを効率的に構造化し、データ分析や研究への活用を促進します。さらに、医療請求の正確性に対する規制強化と監査の厳格化も、CAC導入の大きな推進力となっています。不正確なコーディングは、罰金や保険償還の拒否につながる可能性があるため、CACによる精度向上はリスク管理の観点からも重要です。そして、近年におけるAI技術、特にNLPとMLの目覚ましい進化が、CACの実用性と性能を飛躍的に向上させています。COVID-19パンデミックは、医療分野におけるデジタル化と遠隔医療の推進を加速させ、CACのようなデジタルソリューションへの関心を一層高めました。
コンピュータ支援コーディングの将来は、さらなる技術革新と医療システムへの統合によって、大きく進化していくと予測されます。まず、精度と自動化レベルの飛躍的な向上が期待されます。AI技術、特に深層学習モデルの進化により、より複雑な医療文書の文脈を理解し、曖昧な表現や稀なケースにも対応できるようになるでしょう。これにより、自動コーディングの範囲が拡大し、人間の介入が必要なケースが減少する可能性があります。次に、リアルタイムコーディングの実現です。診療中に医師が電子カルテに情報を入力するのと同時に、CACシステムがリアルタイムでコード候補を提案し、医師の負担を軽減し、診療後のコーディング作業を大幅に効率化するシステムが登場するかもしれません。また、電子カルテ（EHR）や他の医療情報システムとのシームレスな統合がさらに進むでしょう。これにより、CACは医療ワークフローの不可欠な一部となり、データ入力から請求、分析までの一連のプロセスがより円滑になります。CACによって構造化された高品質な医療データは、予防医療や個別化医療の推進にも大きく貢献します。疾病の早期発見、リスク予測、患者一人ひとりに最適化された治療計画の策定など、データ駆動型医療の基盤となるでしょう。国際的な医療データ共有のニーズが高まる中で、異なる国や地域間でのコード体系の相互運用性向上も重要な課題となります。CACは、この標準化とマッピングのプロセスを支援する役割を果たす可能性があります。一方で、AIによるコーディングの倫理的課題とガバナンスへの対応も不可欠です。AIの判断におけるバイアスの問題、データプライバシーの保護、そして最終的なコーディングの責任の所在など、法整備やガイドラインの策定が求められます。最終的に、CACは人間のコーダーを完全に置き換えるのではなく、彼らの専門知識とAIの効率性を組み合わせた「拡張知能（Augmented Intelligence）」としての役割を強化し、医療現場における生産性と質の向上に貢献していくことでしょう。