眼科PACS（医用画像管理システム）市場規模・シェア分析 – 成長トレンドと予測（2025年～2030年）

眼科PACS（画像保存通信システム）市場は、2025年から2030年の予測期間において、画像診断のデジタル化、AIツールの急速な導入、高齢者および糖尿病患者の増加を背景に、著しい成長が見込まれています。本レポートでは、この市場の規模、成長要因、抑制要因、主要なトレンド、および地域別の動向について詳細に分析いたします。

市場規模と成長予測
眼科PACS市場は、2025年には1億7,771万米ドルと推定され、2030年までに2億5,883万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7.81%です。地域別では、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なる見込みです。市場の集中度は中程度と評価されています。

主要な市場牽引要因
市場の成長を牽引する主な要因は以下の通りです。

* 慢性眼疾患の有病率上昇（CAGRへの影響：+1.8%）: 糖尿病性網膜症の世界的な症例数は2030年までに17.9%増加すると予測されており、これにより膨大な量の画像データが生成されます。最新のOCTアンギオグラフィーや眼底システムはギガバイトレベルのデータを出力するため、迅速な可視化と分析が可能なPACSプラットフォームが求められています。これらのシステムは、緑内障などの疾患における早期介入を可能にし、予防医療の推進役として認識されています。
* 高齢者および糖尿病人口の増加（CAGRへの影響：+1.5%）: 65歳以上の成人は若年層に比べて3～4倍の頻度で眼科検診を必要とし、特にアジア太平洋地域では高齢化が急速に進んでいます。また、糖尿病患者の増加も需要を促進しており、米国では糖尿病性眼疾患の管理に年間72億米ドルが費やされています。遠隔スクリーニングをサポートするPACSソリューションは、高リスク患者のトリアージとフォローアップを可能にし、予防的画像診断を促進する支払者インセンティブを強化します。
* 遠隔眼科医療の拡大と在宅モニタリング（CAGRへの影響：+1.2%）: 2024年には、一部の医療システムで仮想硝子体網膜相談が38倍に増加し、遠隔眼科医療が標準的なケアとして確立されました。在宅OCTデバイスから送られる高解像度画像は、病院のアーカイブに直接取り込む必要があります。エッジコンピューティング機能を備えたクラウドネイティブPACSは、断続的な接続にも対応し、地方の患者が移動せずに専門的な診断を受けられるようにします。AIトリアージを遠隔眼科ワークフローに追加することで、不要な紹介が43%減少したという報告もあります。
* AI対応クラウドPACSへの移行によるTCO（総所有コスト）の削減（CAGRへの影響：+1.0%）: 月間1,000件の検査を行う施設におけるクラウドPACSの5年間のTCOは平均41,250米ドルであるのに対し、オンプレミス展開では200,000～500,000米ドルかかります。自動位置決めチェック、品質スコアリング、ドラフトレポートなどのAI機能は、放射線科医の作業負荷を最大40%削減し、感度を向上させます。これにより、AIはクラウド導入に関するセキュリティ上の懸念を打ち消す差別化要因となっています。
* 手術ガイダンス統合（術中OCTフィード）（CAGRへの影響：+0.8%）: 米国、ドイツ、日本などの先進医療市場で、術中OCTフィードの統合が進んでいます。
* 画像分析を重視する価値ベースの償還制度（CAGRへの影響：+0.7%）: 主に北米で導入され、欧州にも拡大している価値ベースの償還制度は、画像分析の重要性を高めています。

市場の抑制要因
市場の成長を妨げる主な要因は以下の通りです。

* 高い導入および維持コスト（CAGRへの影響：-1.2%）: 包括的なPACS導入には、ケーブル、トレーニング、データ移行を含め300,000米ドルを超える費用がかかる場合があり、年間サポート費用は初期費用の15～20%に達します。複雑なOCTアンギオグラフィーのアーカイブは、独立系クリニックの予算を圧迫し、アップグレードを遅らせる原因となり、価格に敏感な地域での需要を抑制しています。
* サイバーセキュリティおよびデータ主権に関する懸念（CAGRへの影響：-0.8%）: 2024年には医療分野のサイバーセキュリティインシデントが42%増加し、ランサムウェアが画像アーカイブを標的としました。改訂されたFDAガイダンスでは、画像製品に対するソフトウェア部品表（SBOM）と継続的なパッチ適用体制が義務付けられています。欧州のプロバイダーは、国境を越えたクラウドストレージが一般データ保護規則（GDPR）の要件を遵守していることを証明する必要があり、調達サイクルが長期化します。
* 高解像度眼科画像の帯域幅制限（CAGRへの影響：-0.6%）: インターネットインフラが限られている地方や発展途上地域では、高解像度画像の転送における帯域幅の制限が課題となっています。
* 既存の眼科デバイスとの相互運用性のギャップ（CAGRへの影響：-0.5%）: 多様なベンダーエコシステムを持つ医療システムでは、既存の眼科デバイスとPACSとの間の相互運用性の問題が残っています。

セグメント分析

* PACSタイプ別: 統合ソリューションが市場統合を推進
2024年には統合システムが眼科PACS市場の60.21%を占め、スタンドアロンサーバーに取って代わりました。これは、シームレスなモダリティ接続と生涯サービスコストの削減が重視されているためです。このセグメントは2030年までに8.96%のCAGRで成長すると予測されており、将来の投資が単一ベンダーのエコシステムにさらに傾倒することを示しています。医療グループは、OCT、眼底カメラ、アンギオグラフィーユニットからの画像を単一のビューアに手動調整なしでアップロードできる統合環境を好みます。AIの迅速な導入も統合アーキテクチャへの決定を後押ししており、アルゴリズムプロバイダーは多くの独自フォーマットに適応するよりも単一の接続を認定するため、統合ソリューションが有利です。結果として、眼科PACS市場は、ハードウェア、クラウド、分析機能を単一の契約で提供するベンダーに報いる傾向にあります。

* 提供モデル別: オンプレミスが優勢もクラウド移行が進展
2024年にはオンプレミス展開が眼科PACS市場の58.95%を占めましたが、帯域幅の改善とCIOがサブスクリプション価格を求めるにつれて、クラウドシステムは年間8.63%で成長しています。複数拠点を持つネットワークは統一されたガバナンスのためにクラウドを好み、独立系クリニックは大規模なハードウェア更新を避けるためにクラウドを採用しています。10Mbpsのリンクが利用できない場所ではパフォーマンスのボトルネックが残りますが、次世代の圧縮技術により1Mbpsでも画像が利用可能になっています。継続的なAIモデルの更新も、新しいアルゴリズムがローカルインストールなしでどこでも利用できるため、意思決定者をクラウドへと向かわせ、長期的な成長経路を強化しています。

* エンドユーザー別: 外来手術への移行に伴うASCの成長
2024年には病院と統合された眼科医療ネットワークが61.84%のシェアを占め、その広範なモダリティ設備とトレーニングプログラムを反映しています。外来手術センター（ASC）は、白内障や網膜手術が運営コストが低く患者の回転率が速い外来施設に移行し続けているため、8.22%のCAGRを記録するでしょう。ASCの管理者は、術中のビューと術後の品質チェックをどのワークステーションからでもサポートするブラウザベースのPACSを重視しており、症例サイクル時間を短縮しています。新興のオフィスベースの手術室もこの需要を再現し、症例量に応じて拡張可能なコンパクトでサブスクリプション価格のアーカイブを好みます。

地域別分析

* 北米: 2024年には世界の収益の42.45%を占めました。成熟したITエコシステム、価値ベースの償還制度、退役軍人省（Department of Veterans Affairs）による厳格なDICOM義務化が、高い設備投資サイクルを維持しています。しかし、多くの大規模ネットワークがすでに主要なPACS導入を完了し、現在は段階的なAIアップグレードを優先しているため、成長は緩やかになっています。
* アジア太平洋: 高齢者人口の多さ、糖尿病発生率の高さ、中国やインドにおける国家的なe-ヘルスプログラムにより、2030年までに8.51%のCAGRで最大の増分収益を計上すると予測されています。各国政府はクラウドインフラと遠隔眼科医療のパイロットプログラムを助成しており、低帯域幅ソリューションを提供するベンダーにとって肥沃な土壌となっています。
* ヨーロッパ: 地域全体の相互運用性イニシアチブとGDPRに準拠したクラウド承認に支えられ、着実な導入が見られます。フィリップスは最近、地域全体でエンタープライズイメージングサービスを拡大し、コンプライアンスに準拠したプラットフォームがデータローカライゼーションのハードルを克服できることを示しています。
* 中東、アフリカ、南米: 新興の機会市場ですが、散発的なブロードバンド接続と眼科医の密度が限られているため、大規模なPACS導入は遅れています。ベンダーはしばしば慈善的なスクリーニングプログラムと商業的なパイロットプログラムを組み合わせて、投資収益率を検証するリファレンスサイトを構築しています。

競争環境
眼科PACS市場は中程度の断片化が特徴です。Carl Zeiss MeditecやHeidelberg Engineeringは、ハードウェアとネイティブアーカイブをバンドルし、デバイス統合を活用して既存の顧客基盤を維持しています。Sectra、Visage Imaging、RamSoftは、キャプチャモダリティに関わらず相互運用可能なクラウドファースト戦略を追求し、ベンダーニュートラル性を求める複数拠点グループにアピールしています。
買収活動は市場の収束を示しています。フィリップスはAmazon Web Servicesを介してクラウド機能を強化しています。戦略的目標は、AIアルゴリズムをPACSビューア内に組み込み、臨床医が別のアプリケーションを必要としないようにすることに集中しています。
規制遵守とサイバーセキュリティは新たな競争の場となっています。NIST SP 1800-24リファレンスアーキテクチャで認定されたプラットフォームは、企業入札で優先されます。病院が調達基準を厳格化する中、継続的な監視、ゼロトラストネットワークセグメンテーション、ソフトウェア部品表（SBOM）の透明性を示すことができる企業が差別化を図っています。

主要企業
主要な市場プレイヤーには、Agfa-Gevaert N.V.、Carl Zeiss Meditec AG、Heidelberg Engineering GmbH、Visbion Limited、IBM (Merge PACS)などが挙げられます。（順不同）

最近の業界動向
* 2025年4月: Children’s Health Ireland (CHI)は、医療画像処理およびサイバーセキュリティ企業であるSectraと、カスタマイズされた眼科PACSを導入するための5年契約を締結しました。
* 2024年3月: INFINITTは、HIMSS24（Healthcare Information and Management Systems Society 2024）で、ワークステーションへのダウンロードが不要なHTML5ビューアを搭載したブラウザベースの眼科PACSを発表しました。

まとめ
眼科PACS市場は、技術革新と医療ニーズの変化に強く牽引され、今後も成長を続けるでしょう。特にAIとクラウド技術の進化は、市場の効率性とアクセス性を向上させ、患者ケアの質を高める重要な要素となるでしょう。これらの技術は、診断の精度向上、ワークフローの効率化、そして遠隔地からのアクセスを可能にし、眼科医療の提供方法を根本的に変革する可能性を秘めています。

本レポートは、眼科PACS（Picture Archiving and Communication Systems）市場に関する包括的な分析を提供しています。眼科PACSは、眼科画像処理、眼底写真、OCT（光干渉断層計）、血管造影などのモダリティに特化したソフトウェア中心のシステムと定義されており、DICOMストレージ、遠隔取得、ワークフローオーケストレーションを扱います。汎用画像ビューアや眼科向けにカスタマイズされていないVNA（Vendor Neutral Archive）、アーカイブモジュールを含まないスタンドアロンのサービス契約は、本調査の範囲外とされています。

市場の推進要因
眼科PACS市場の成長を牽引する主な要因は以下の通りです。
・慢性眼疾患の有病率上昇：緑内障、加齢黄斑変性症、糖尿病性網膜症などの慢性眼疾患の増加が、診断と管理のための高度な画像ソリューションの需要を高めています。
・高齢化および糖尿病人口の増加：これらの人口層は眼疾患のリスクが高く、眼科検査の頻度が増加しています。
・遠隔眼科医療の拡大と在宅モニタリング：遠隔地からの診断や在宅でのモニタリングの普及に伴い、画像データの効率的な管理と共有が不可欠となっています。
・AI対応クラウドPACSへの移行：AI機能を搭載したクラウドベースのPACSは、総所有コスト（TCO）を削減し、診断の精度と効率を向上させます。
・手術ガイダンスとの統合：術中OCTフィードなどの手術ガイダンスシステムとの統合により、手術の精度と安全性が向上します。
・画像分析を重視する価値ベースの償還制度：画像分析に基づく診断と治療計画が、医療費償還において有利に評価される傾向にあります。

市場の阻害要因
一方で、市場の成長を妨げる要因も存在します。
・高い導入・維持コスト：特にオンプレミス型システムの場合、初期導入費用と継続的なメンテナンス費用が高額になることがあります。
・サイバーセキュリティとデータ主権に関する懸念：機密性の高い患者データの保護と、各国のデータ主権規制への対応が課題となっています。
・高解像度眼科画像の帯域幅制限：高解像度の眼科画像を転送・保存するには、十分なネットワーク帯域幅が必要であり、これがボトルネックとなる場合があります。
・従来の眼科機器との相互運用性のギャップ：既存のレガシーシステムとの互換性の問題が、導入の障壁となることがあります。

技術的展望
AI、クラウド、エッジコンピューティングといった技術は、眼科PACS市場の進化において重要な役割を果たすと予測されています。特にAIは、自動画像品質チェックや網膜層セグメンテーションなどの診断支援ツールとして、生産性向上と診断精度の一貫性確保に貢献しています。

市場セグメンテーション
市場は以下の基準で詳細に分析されています。
・PACSタイプ別: 統合型PACSとスタンドアロン型PACS。
・提供モデル別: クラウドベースとオンプレミス。
・エンドユーザー別: 病院および眼科ネットワーク、外来手術センター、専門クリニック/単独診療所。
・地域別: 北米（米国、カナダ、メキシコ）、ヨーロッパ（ドイツ、英国、フランス、イタリア、スペインなど）、アジア太平洋（中国、日本、インド、オーストラリア、韓国など）、中東・アフリカ、南米（ブラジル、アルゼンチンなど）に分類され、各地域の市場規模と成長予測が提供されます。

調査方法
本レポートの調査は、一次調査と二次調査を組み合わせた厳格な方法論に基づいています。
・一次調査: 病院のCIO、画像ITディレクター、眼科医、製品マネージャーへのインタビューを通じて、価格帯、ワークステーション比率、クラウド移行ペース、更新サイクルなどの実地情報を収集し、机上調査の結果を検証しています。
・二次調査: WHO Vision Atlas、US Medicare Part B眼科請求ファイル、OECD Health Statistics、EU EUDAMEDデバイスリスト、UN Comtradeの貿易データなどの公開データセットに加え、企業報告書、FDA 510(k)概要、主要眼科協会のファクトシート、学術論文などを活用して、市場の全体像を把握しています。D&B HooversやDow Jones Factivaといった有料データベースも利用し、ベンダーの収益、顧客数、ASP（平均販売価格）の傾向、地域展開などを検証しています。
・市場規模算出と予測: 各国の眼科画像診断スイートの設置数にPACS普及率と平均年間ライセンス価値を乗じるトップダウンアプローチと、ベンダー収益の積み上げやASPと出荷台数に基づくボトムアップアプローチを併用しています。白内障や糖尿病性網膜症の手術件数、眼科医の密度、クラウドシェアの移行、平均5年間の交換サイクル、インフレ調整後のソフトウェア価格などの主要変数を考慮し、ARIMA予測モデルを用いて2030年までの需要を予測しています。
・データ検証と更新サイクル: 算出されたデータは、輸入データ、病院のIT設備投資、ベンダーの収益などと比較し、多層的な差異スキャンを経て検証されます。買収、主要な規制変更、価格変動など市場に大きな影響を与える事象が発生した場合には随時更新され、それ以外は毎年見直されます。

Mordor Intelligenceの眼科PACS市場予測は、眼科に特化したPACSのみを対象とし、サービスおよびアップグレード収益を含め、病院予算とベンダーの収益を照合することで、バランスの取れた監査可能なベースラインを提供しており、他社の推定値との比較においてもその信頼性が強調されています。

主要な質問への回答
レポートでは、市場に関する重要な疑問に答えています。
・統合型眼科PACSプラットフォームがスタンドアロンシステムよりも好まれる理由：ベンダーの断片化を解消し、マルチモダリティのワークフローを合理化し、AI分析をより良くサポートするため、病院や多施設眼科ネットワークで支持されています。
・クラウド導入が眼科診療にもたらす戦略的利点：初期費用を削減し、新しいAIモジュールへのアクセスを迅速化し、いつでも画像レビューを可能にすることで、小規模な診療所でもエンタープライズグレードの機能を利用できます。
・外来手術センターが眼科PACSの需要を形成する方法：白内障や網膜手術の外来化に伴い、術中閲覧や術後迅速レビューをサポートするブラウザベースのPACSへの需要が高まっています。
・新規PACS導入における購買決定に最も影響を与える技術的特徴：自動画像品質チェックや網膜層セグメンテーションなどのネイティブAIツールが、生産性向上と診断精度の一貫性確保の観点から決定的な要因となっています。
・規制地域でPACS導入を遅らせる主要なセキュリティ懸念：ランサムウェアやデータ主権コンプライアンスに関する懸念が大きく、ゼロトラストアーキテクチャと完全な監査証跡を示すベンダーが優位に立っています。
・遠隔眼科医療の拡大がPACS要件に与える影響：在宅OCTデバイスやバーチャル診察による分散型データ生成に対応するため、遠隔地からの画像を取り込み、診断の忠実度を維持できるクラウドネイティブアーカイブが求められています。

競争環境
市場集中度、市場シェア分析、主要企業のプロファイル（Agfa-Gevaert NV、Carl Zeiss Meditec AG、Heidelberg Engineering GmbH、IBM (Merge PACS)、Topcon Corporation、Philips Healthcare、GE Healthcare、Siemens Healthineers、Fujifilm Healthcare、Canon Medical Systemsなど）が含まれており、各企業のグローバルおよび市場レベルの概要、主要セグメント、財務情報、戦略情報、製品・サービス、最近の動向が詳述されています。

市場機会と将来展望
レポートは、未開拓領域（ホワイトスペース）と未充足ニーズの評価を通じて、市場の新たな機会と将来の展望についても分析しています。

最終更新日は2025年12月1日です。

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 慢性眼疾患の有病率の増加

  • 4.2.2 高齢化および糖尿病人口の増加

  • 4.2.3 遠隔眼科の拡大と在宅モニタリング

  • 4.2.4 AI対応クラウドPACSへの移行によるTCOの削減

  • 4.2.5 手術ガイダンスの統合（術中OCTフィード）

  • 4.2.6 画像解析を優遇する価値ベースの償還

• 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 サイバーセキュリティとデータ主権に関する懸念

  • 4.3.3 高解像度眼科画像の帯域幅制限

  • 4.3.4 従来の眼科機器との相互運用性のギャップ

• 4.4 規制環境

• 4.5 技術的展望（AI、クラウド、エッジ）

• 4.6 ポーターの5つの力分析
  • 4.6.1 新規参入の脅威

  • 4.6.2 買い手/消費者の交渉力

  • 4.6.3 供給者の交渉力

  • 4.6.4 代替品の脅威

  • 4.6.5 競争の激しさ

5. 市場規模と成長予測（金額）

• 5.1 PACSの種類別
  • 5.1.1 統合型PACS

  • 5.1.2 スタンドアロン型PACS

• 5.2 導入モデル別
  • 5.2.1 クラウドベース

  • 5.2.2 オンプレミス

• 5.3 エンドユーザー別
  • 5.3.1 病院および眼科ネットワーク

  • 5.3.2 外来手術センター

  • 5.3.3 専門クリニック / 個人診療所

• 5.4 地域別
  • 5.4.1 北米

  • 5.4.1.1 米国

  • 5.4.1.2 カナダ

  • 5.4.1.3 メキシコ

  • 5.4.2 欧州

  • 5.4.2.1 ドイツ

  • 5.4.2.2 英国

  • 5.4.2.3 フランス

  • 5.4.2.4 イタリア

  • 5.4.2.5 スペイン

  • 5.4.2.6 その他の欧州地域

  • 5.4.3 アジア太平洋

  • 5.4.3.1 中国

  • 5.4.3.2 日本

  • 5.4.3.3 インド

  • 5.4.3.4 オーストラリア

  • 5.4.3.5 韓国

  • 5.4.3.6 その他のアジア太平洋地域

  • 5.4.4 中東およびアフリカ

  • 5.4.4.1 GCC

  • 5.4.4.2 南アフリカ

  • 5.4.4.3 その他の中東およびアフリカ地域

  • 5.4.5 南米

  • 5.4.5.1 ブラジル

  • 5.4.5.2 アルゼンチン

  • 5.4.5.3 その他の南米地域

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（グローバル概要、市場概要、主要セグメント、利用可能な財務情報、戦略情報、主要企業の市場順位/シェア、製品・サービス、および最近の動向を含む）
  • 6.3.1 アグフア・ゲバルト NV

  • 6.3.2 カールツァイスメディテック AG

  • 6.3.3 ハイデルベルグエンジニアリング GmbH

  • 6.3.4 IBM (Merge PACS)

  • 6.3.5 トプコン株式会社

  • 6.3.6 フィリップス・ヘルスケア

  • 6.3.7 GEヘルスケア

  • 6.3.8 シーメンスヘルシニアーズ

  • 6.3.9 富士フイルムヘルスケア

  • 6.3.10 キヤノンメディカルシステムズ

  • 6.3.11 セクトラ AB

  • 6.3.12 ビサージュイメージング

  • 6.3.13 ラムソフト

  • 6.3.14 インフィニットヘルスケア

  • 6.3.15 アイPACS

  • 6.3.16 ソノメッド・エスカロン

  • 6.3.17 メディカルスタンダード株式会社

  • 6.3.18 ビスビオン・リミテッド

7. 市場機会と将来展望