医療不正検出市場の規模・シェア分析 ー 成長動向と予測 (2025年～2030年)

医療詐欺検出市場の概要：2030年までの成長トレンドと予測

本レポートは、医療詐欺検出市場の規模、シェア、成長トレンド、および2025年から2030年までの予測を詳細に分析したものです。分析タイプ、コンポーネント、展開モード、アプリケーション、エンドユーザー、地域別に市場をセグメント化し、市場予測は米ドル建てで提供されています。

# 市場規模と予測

医療詐欺検出市場は、2025年には26.9億米ドルの規模に達し、2030年には67.4億米ドルに成長すると予測されており、予測期間中の年平均成長率（CAGR）は20.11%と堅調な伸びが見込まれています。この成長は、年間推定1,000億米ドルに上る不正損失に対応するため、支払者およびプロバイダーがデータ駆動型の不正および支払い整合性プログラムを拡大していることに起因します。

市場は北米が最大のシェアを占めていますが、アジア太平洋地域が最も速い成長率を示すと予測されています。市場の集中度は中程度です。

# 市場分析と主要な洞察

リアルタイム分析、クラウドインフラストラクチャ、FHIRベースの相互運用性の普及により、不正検出は事後的なレビューから、より積極的なリスク管理へと変化しています。政府による監査の強化（例：CMSが医療記録レビュー担当者を40人から2,000人に増員）も、テクノロジーベンダーが機械学習（ML）や生成AIを請求ワークフローに組み込む動きを加速させています。競争上の差別化は、迅速なモデル展開、パートナーエコシステム、非構造化臨床データを大規模に処理する能力にかかっています。データ統合、透明性に関する義務、スタッフの変更管理といった課題は残るものの、費用対効果の観点から、自動化された不正検出は「あれば良い」機能ではなく、「必須」の機能として認識されつつあります。

主要なレポートのポイント：

* 分析タイプ別: 予測分析が2024年に44.37%の収益シェアを占め、市場を牽引しました。一方、リアルタイムストリーミング分析は2030年までに24.56%のCAGRで成長すると予測されています。
* コンポーネント別: ソフトウェアプラットフォームが2024年に59.86%の市場シェアを占めましたが、クラウドサービスは2030年までに23.73%のCAGRで拡大しています。
* 展開モード別: クラウド展開が2024年に57.85%の市場規模を占め、2030年までに23.05%のCAGRで進展すると見込まれています。
* アプリケーション別: 保険金請求審査が2024年に50.53%の市場規模を占めましたが、薬局給付管理（PBM）は22.14%のCAGRで加速しています。
* エンドユーザー別: 民間保険会社が2024年に47.69%の収益シェアを占めましたが、政府機関が22.89%の最速CAGRを記録しています。
* 地域別: 北米が2024年に41.78%のシェアで市場をリードしましたが、アジア太平洋地域は2030年までに21.34%のCAGRを記録すると予測されています。

# グローバル医療詐欺検出市場のトレンドと洞察

促進要因：

* 医療費の増加: 医療費の伸びは、不正行為による損失が数十億ドルに上るため、不正対策への関心を高めています。CMSは2025会計年度に不正および乱用対策に9億4,100万米ドルを計上しており、分析駆動型の予防がコスト抑制の中心となっています。
* 医療における不正行為の増加: 不正行為者は、従来のルールベースのシステムよりも速くテクノロジーを悪用するため、AI対応の監視への移行が不可欠です。ディープラーニングアプローチは、過剰利用された処置コードの特定において高い精度を達成しています。
* 医療費削減への圧力: コスト抑制の義務化により、不正分析は裁量的支出から運用上の必要性へと変化しています。予測モデルは、高リスクのケースを早期に特定し、高額な処置を回避するのに役立ちます。
* 健康保険加入者と請求件数の急増: 急速な加入者増加は、従来のバッチシステムでは処理しきれないほどの日常的な請求件数を生み出しています。インドのAyushman Bharat Digital Missionのように5億人以上の健康IDが発行されるなど、スケーラブルな分析が求められています。
* FHIR APIを介したリアルタイム請求裁定: リアルタイムでのデータ処理と裁定が、不正検出の効率を向上させています。
* 機関横断的な検出のための合成データ生成: 複数の機関にまたがる不正パターンを特定するために、合成データの活用が進んでいます。

抑制要因：

* 分析ソリューション導入への抵抗: 中小規模のプロバイダーは、高度な不正プラットフォームが既存のワークフローを混乱させ、技術スキルを要求することを懸念しています。検出されていない不正のROIを定量化することが困難な場合もあります。
* 高い導入・統合コスト: ライセンス料だけでなく、データウェアハウスの近代化、クラウド移行、ユーザー研修など、導入には多額の費用がかかります。専門人材の確保も課題です。
* データプライバシーとコンプライアンスの懸念（HIPAA / GDPR）: 厳格なデータ保護規制（HIPAAやGDPRなど）は、分析ソリューションの導入において重要な考慮事項となります。
* AIモデルのバイアスと誤検知: AIモデルのバイアスや誤検知は、規制当局の監視を引き起こし、導入の障壁となる可能性があります。

# セグメント別分析

* 分析タイプ別: 予測分析が市場をリードしていますが、進化する不正スキームを阻止するために、ミリ秒レベルのスコアリングが不可欠であるとの認識から、リアルタイムストリーミング分析への需要が高まっています。
* コンポーネント別: ソフトウェアスイートが主流ですが、弾力的なスケーリング、低い初期費用、迅速な更新サイクルといった利点から、クラウドサービスが最も速く成長しています。
* 展開モード別: クラウド展開が市場の大部分を占めていますが、厳格なデータ主権の要件を持つ組織ではオンプレミス導入も依然として存在します。ハイブリッドアーキテクチャは、これらのニーズを調和させる役割を果たしています。
* アプリケーション別: 保険金請求審査が主要なアプリケーションですが、処方薬の支出増加と高額治療への監視強化を背景に、薬局給付管理（PBM）ソリューションが急速に拡大しています。
* エンドユーザー別: 民間保険会社が最大の需要を占めていますが、メディケアやメディケイドが機械学習監査を拡大するにつれて、政府機関が最も速い成長率を示しています。

# 地域別分析

* 北米: 強固な執行フレームワークと資金提供、高いEHR普及率により、最大の市場シェアを維持しています。
* アジア太平洋: 全国的なデジタルヘルスミッション、保険加入者の拡大、クラウドファーストのIT戦略に牽引され、最も速い成長地域となっています。インドの健康ID発行や日本の生成AIパイロットなどがその勢いを象徴しています。
* ヨーロッパ: GDPRに準拠したプライバシー保護を基盤に堅調な成長を続けています。プライバシー保護分析や合成データが、不正防止と厳格なデータ保護規範を両立させるために活用されています。
* 南米、中東・アフリカ: 民間保険の普及と政府のe-ヘルスアジェンダの進展により、新興ながら魅力的な市場となっています。

# 競争環境

競争は、グローバルなテクノロジー企業、従来のヘルスケアITベンダー、機敏なスタートアップが提供する統合されたAI駆動型プラットフォームを中心に展開されています。市場リーダーは、能力のギャップを埋め、クラウドおよび分析の深さを強化するために、買収や提携を積極的に行っています。新興のディスラプターは、クラウドネイティブなマイクロサービスアーキテクチャを通じて、展開時間の短縮とアルゴリズムの迅速な反復を可能にすることで差別化を図っています。合成データ生成、バイアス監査ツールキット、支払い前の「Point-Zero」整合性モデルなどが新たな機会として注目されています。購入者は、初期のソフトウェアコストよりも、ベンダーのロードマップ、説明可能性機能、マルチチャネルデータ取り込み能力を重視する傾向にあります。

主要プレイヤー: CGI Inc.、DXC Technology Company、Mckesson、IBM、Exl Serviceなどが挙げられます。

最近の業界動向:

* 2025年5月：Codoxoが不適切な支払いを防ぐための事前請求介入モデル「Point Zero Payment Integrity」を発表。
* 2025年4月：PerfiosがIHXを買収し、健康データ洞察と大規模な請求交換ネットワークを統合。
* 2025年4月：CGI Federalが、支払い前に不適切な支払いを阻止するための連邦政府向け不正・無駄・乱用防止プラットフォームをリリース。
* 2025年2月：CommureとAthelasがAugmedixを買収することに合意し、拒否された請求の自動化を広範に提供する最大のヘルスケアAIソフトウェアプロバイダーを形成。

# 結論

医療詐欺検出市場は、医療費の増加と不正行為の巧妙化を背景に、今後も高い成長が見込まれます。AI、クラウド、リアルタイム分析といった先進技術の導入が不可欠となり、市場は事後対応から事前予防へと大きくシフトしています。データ統合やコストといった課題は残るものの、その費用対効果の高さから、自動化された不正検出ソリューションは医療業界にとって不可欠なものとなるでしょう。

このレポートは、医療詐欺検出市場に関する詳細な分析を提供しています。

1. 市場定義と調査範囲
本調査における医療詐欺検出市場は、不正、無駄、乱用的な医療請求を支払い前または支払い後に特定、評価、防止するために、分析またはルールベースのロジックを適用するソフトウェアプラットフォームおよびサポートサービスと定義されています。公的医療保険、民間保険会社、医療提供者の請求環境における、提出から回収までの請求ライフサイクル全体を対象としています。一般的な支払い整合性BPO、広範な金融犯罪スイート、非医療保険詐欺ツールは対象外です。

2. エグゼクティブサマリーと市場規模予測
医療詐欺検出市場は、2025年には26.9億米ドルと評価され、2030年までに67.4億米ドルに達すると予測されており、予測期間中の年平均成長率（CAGR）は20.11%と高い成長が見込まれています。

3. 市場を牽引する要因
市場成長の主な要因としては、医療費の増加、医療分野における不正行為の増加、医療費削減への圧力の高まり、健康保険加入者数と請求件数の急増が挙げられます。また、FHIR APIを介したリアルタイムの請求裁定や、機関横断的なパターン検出のための合成データ生成といった技術的進歩も市場を後押ししています。

4. 市場の阻害要因
一方で、分析ソリューション導入への抵抗、高い導入・統合コスト、HIPAAやGDPRなどのデータプライバシーおよびコンプライアンスに関する懸念、AIモデルのバイアスや誤検知による精査が市場の成長を抑制する要因となっています。特に、中小規模の医療機関にとっては、高い導入・統合コストが最大の障壁です。

5. 市場セグメンテーション分析
* 分析タイプ別: 記述的、予測的、処方的、リアルタイム/ストリーミング分析に分類されます。リアルタイム/ストリーミング分析は、2030年までに24.56%のCAGRで最も急速に成長するセグメントと予測されています。
* コンポーネント別: ソフトウェアとサービスが含まれます。
* 展開モード別: オンプレミス、クラウド、ハイブリッドがあります。クラウドプラットフォームは、柔軟なスケーリング、低い初期費用、迅速な展開といった利点から、23.73%のCAGRで市場を牽引しています。
* アプリケーション別: 保険請求審査、支払い整合性、プロバイダー監査と収益回復、不正・無駄・乱用管理、薬局給付管理などが主要な用途です。
* エンドユーザー別: 民間保険会社、政府機関、医療提供者、雇用主と労働組合が含まれます。CMSなどの政府機関は監査と資金提供を強化しており、政府機関のエンドユーザーによるソリューション導入は22.89%のCAGRで成長すると予測されています。
* 地域別: 北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東・アフリカ、南米に分けられます。アジア太平洋地域は、大規模なデジタルヘルスプログラムと保険加入率の上昇に牽引され、21.34%のCAGRで最も急速な拡大が見込まれています。特に日本、中国、インド、オーストラリア、韓国などが含まれます。

6. 競争環境
市場の集中度、主要企業の市場シェア分析、およびUnitedHealth Group、SAS Institute Inc.、IBM Corporation、Cotiviti, Inc.、Fair Isaac Corporation (FICO)などを含む20社の企業プロファイルが提供されています。

7. 調査方法論
本調査は、一次調査（保険会社のSIU責任者、病院の収益サイクル担当者、州のメディケイド審査官、分析ベンダーへのインタビュー）と二次調査（CMS、NHCAA、米国司法省、OECDなどの公的データ、業界資料、企業決算、貿易グループのホワイトペーパー、Dow Jones Factiva、D&B Hooversなどのサブスクリプションソース）を組み合わせて実施されました。市場規模の算出には、トップダウン（地域ごとの総処理請求件数に過去の不正発生率と分析導入率を乗じる）とボトムアップ（ベンダーの収益と平均販売価格に稼働中の導入数を乗じる）の両方のアプローチが用いられています。データの検証と更新は、外部の不正損失調査、同業他社の提出書類、新たな一次フィードバックとの照合を通じて毎年行われ、主要な政策や不正イベントが発生した際には中間更新も実施され、常に最新の信頼性の高い情報が提供されています。

8. 市場機会と将来展望
レポートでは、市場における未開拓の領域や満たされていないニーズの評価、および将来の展望についても言及されています。

1. はじめに

• 1.1 調査の前提と市場の定義
• 1.2 調査範囲

2. 調査方法

3. エグゼクティブサマリー

4. 市場概況

• 4.1 市場概要
• 4.2 市場の推進要因
  • 4.2.1 医療費の増加
  • 4.2.2 医療における不正行為の増加
  • 4.2.3 医療費削減への圧力の高まり
  • 4.2.4 医療保険加入者数と請求件数の急増
  • 4.2.5 FHIR APIを介したリアルタイムの請求裁定
  • 4.2.6 機関横断的なパターン検出のための合成データ生成
• 4.3 市場の阻害要因
  • 4.3.1 分析ソリューション導入への消極性
  • 4.3.2 高い導入・統合コスト
  • 4.3.3 データプライバシーとコンプライアンスに関する懸念 (HIPAA / GDPR)
  • 4.3.4 AIモデルのバイアスと誤検知による精査の発生
• 4.4 バリュー/サプライチェーン分析
• 4.5 規制状況
• 4.6 テクノロジーの見通し
• 4.7 ポーターの5つの力分析
  • 4.7.1 供給者の交渉力
  • 4.7.2 買い手の交渉力
  • 4.7.3 新規参入の脅威
  • 4.7.4 代替品の脅威
  • 4.7.5 競争の激しさ

5. 市場規模と成長予測 (金額-米ドル)

• 5.1 分析タイプ別
  • 5.1.1 記述的分析
  • 5.1.2 予測分析
  • 5.1.3 処方的分析
  • 5.1.4 リアルタイム/ストリーミング分析
• 5.2 コンポーネント別
  • 5.2.1 ソフトウェア
  • 5.2.2 サービス
• 5.3 展開モード別
  • 5.3.1 オンプレミス
  • 5.3.2 クラウド
  • 5.3.3 ハイブリッド
• 5.4 アプリケーション別
  • 5.4.1 保険金請求の審査
  • 5.4.2 支払い整合性
  • 5.4.3 プロバイダー監査 & 収益回復
  • 5.4.4 不正、無駄、乱用管理
  • 5.4.5 薬局給付管理
• 5.5 エンドユーザー別
  • 5.5.1 民間保険支払者
  • 5.5.2 政府機関
  • 5.5.3 ヘルスケアプロバイダー
  • 5.5.4 雇用主 & 労働組合
• 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 ヨーロッパ
  • 5.6.2.1 ドイツ
  • 5.6.2.2 イギリス
  • 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 その他のヨーロッパ
  • 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 市場集中度
• 6.2 市場シェア分析
• 6.3 企業プロファイル（グローバルレベルの概要、市場レベルの概要、主要セグメント、利用可能な財務情報、戦略情報、主要企業の市場ランク/シェア、製品とサービス、および最近の動向を含む）
  • 6.3.1 UnitedHealth Group
  • 6.3.2 SAS Institute Inc.
  • 6.3.3 IBM Corporation
  • 6.3.4 Cotiviti, Inc.
  • 6.3.5 Fair Isaac Corporation (FICO)
  • 6.3.6 LexisNexis Risk Solutions
  • 6.3.7 BAE Systems plc
  • 6.3.8 DXC Technology
  • 6.3.9 CGI Inc.
  • 6.3.10 EXL Service Holdings
  • 6.3.11 McKesson Corporation
  • 6.3.12 Northrop Grumman
  • 6.3.13 Oracle Corporation
  • 6.3.14 ClarisHealth
  • 6.3.15 Change Healthcare
  • 6.3.16 Pegasystems Inc.
  • 6.3.17 Codoxo
  • 6.3.18 C3.ai
  • 6.3.19 OSP Labs
  • 6.3.20 SCIO Health Analytics

7. 市場機会と将来の見通し