 | • レポートコード：MRC2303K068 • 出版社/出版日：Mordor Intelligence / 2023年2月 2025年版があります。お問い合わせください。 • レポート形態：英文、PDF、113ページ • 納品方法：Eメール（受注後2-3営業日） • 産業分類：IT |
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レポート概要
| Mordor Intelligence社の調査レポートでは、世界の医療不正利用検知市場規模が、予測期間中（2022年-2027年）、CAGR 24.59％で増大すると予測されています。本レポートでは、医療不正利用検知の世界市場を広く調査・分析し、イントロダクション、調査手法、エグゼクティブサマリー、市場動向、種類別（記述的分析、予測分析、処方的分析）分析、用途別（保険金請求見直し、ペイメントインテグリティ）分析、エンドユーザー別（民間保険料負担者、政府機関、その他）分析、地域別（アメリカ、カナダ、メキシコ、ドイツ、イギリス、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、中東、南アフリカ、ブラジル、アルゼンチン）分析、競争状況、市場機会・将来動向などについて調査・分析などの項目を掲載しています。並び、こちらのレポートには、CGI Inc.、DXC Technology Company、ExlService Holdings, Inc.、International Business Machines Corporation (IBM)、McKesson Corporation、Northrop Grumman、OSP Labs、SAS Institute Inc.、RELX Group plc、UnitedHealth Group. (Optum Inc.)などの企業情報が含まれています。 ・イントロダクション ・調査手法 ・エグゼクティブサマリー ・市場動向 ・世界の医療不正利用検知市場規模：種類別 - 記述的分析の市場規模 - 予測分析の市場規模 - 処方的分析の市場規模 ・世界の医療不正利用検知市場規模：用途別 - 保険金請求見直しにおける市場規模 - ペイメントインテグリティ ・世界の医療不正利用検知市場規模：エンドユーザー別 - 民間保険料負担者における市場規模 - 政府機関における市場規模 - その他エンドユーザーにおける市場規模 ・世界の医療不正利用検知市場規模：地域別 - 北米の医療不正利用検知市場規模 アメリカの医療不正利用検知市場規模 カナダの医療不正利用検知市場規模 メキシコの医療不正利用検知市場規模 … - ヨーロッパの医療不正利用検知市場規模 ドイツの医療不正利用検知市場規模 イギリスの医療不正利用検知市場規模 フランスの医療不正利用検知市場規模 … - アジア太平洋の医療不正利用検知市場規模 中国の医療不正利用検知市場規模 日本の医療不正利用検知市場規模 インドの医療不正利用検知市場規模 … - 南米/中東の医療不正利用検知市場規模 南アフリカの医療不正利用検知市場規模 ブラジルの医療不正利用検知市場規模 アルゼンチンの医療不正利用検知市場規模 … ・競争状況 ・市場機会・将来動向 |
医療詐欺検出市場は、予測期間（2022年〜2027年）中に年平均成長率（CAGR）24.59%で成長すると予想されています。
COVID-19パンデミックの発生以来、ヘルスケア業界は劇的な影響を受けており、一部の市場は低迷した一方で、成長を見せた市場もあります。パンデミック中には、患者、医師、医療従事者などによる数々の医療詐欺事件が報告されており、多くの医療提供者や専門家が利益のために不正行為に関与していることが明らかになりました。例えば、2021年には司法省による不正請求法に基づく和解金および判決が56億米ドルを超え、そのうち50億米ドル以上が医薬品・医療機器メーカー、管理医療プロバイダー、病院、薬局、ホスピス組織、検査機関、医師など、ヘルスケア業界に関連するものでした。これらの要因が、パンデミック期間中における医療詐欺検出ソリューションの採用を促進し、市場成長を牽引しました。
さらに、医療費の増加、健康保険加入者の増加、業務効率向上と医療費削減への圧力、世界的なヘルスケア分野での詐欺活動の急増が、市場成長の主要な推進要因となっています。
多くの医療提供者が、医学的に不必要なサービスや請求された通りに提供されていないサービスに対して、連邦医療プログラムに請求を行うケースが増加しています。具体例として、2021年5月にはSavaSeniorCare LLCとその子会社が、患者の臨床的ニーズを無視して積極的に企業目標を追求した結果として提供されたリハビリテーション治療サービスに関する不正請求疑惑に対し、1,120万米ドルの和解金を支払うことに合意しました。同様に、Alere社は、抗凝固剤服用患者の血液凝固監視に使用される欠陥のある迅速検査装置を請求し、また他者に請求させたとして、3,875万米ドルの和解金を支払いました。こうしたヘルスケア業界における詐欺活動の増加が、医療詐欺検出サービスとソリューションへの需要を高め、市場の成長に好影響を与えています。
また、高所得国では医療費が均等に分配され、医療システム全体の発展に繋がっています。これに対し、低・中所得国では政府からの医療費への貢献が少ないため、人々は自己負担を強いられることが多く、これが医療詐欺の増加を招き、結果として医療詐欺検出ソリューションへの需要を比例的に増加させています。
これらの要因により、市場は予測期間中に成長を続けると予想されます。しかし、医療詐欺分析の採用不足が市場の成長を妨げる可能性があります。
**医療詐欺検出市場のトレンド**
**アプリケーションセグメントにおける保険金請求の審査が予測期間中に成長を牽引すると予想**
医療詐欺検出ソリューションは、保険金請求の審査において重要な役割を果たします。なぜなら、ほとんどの詐欺事件が保険金請求時に発生するからです。ヘルスケア保険詐欺では、保険会社から不当な給付を被保険者やサービス提供者に支払わせるために、虚偽の情報が提供されます。機械学習技術は、予測精度を向上させ、損失管理部門が低い誤検知率でより高いカバレッジを達成するのに役立ちます。また、アルゴリズムの品質に比べて、利用可能なデータの品質と量が予測精度に大きな影響を与えます。
国際的には、オーストラリア保険詐欺局（IFBA）、カナダ生命・健康保険協会（CLHIA）、NHS不正対策局（NHSCFA）、欧州ヘルスケア詐欺・腐敗ネットワーク（EHFCN）など、様々な組織が医療保険詐欺の削減を目指しています。個人および国家の費用削減のために、ヘルスケア保険請求の審査に対する政府および民間部門の関心が高まっていることが、このセグメントの成長を牽引しています。インド保険規制開発庁（IRDAI）の2021年年次報告書によると、世界の保険料総額における生命保険事業の割合は44.5%、非生命保険の割合は55.5%でしたが、インドでは生命保険事業の割合が75.24%と高く、非生命保険事業は24.76%でした。この高い生命保険請求件数が、保険請求審査セグメントにおけるソリューションへの需要を高めています。
したがって、患者、家族、企業などによる保険金請求件数の増加が、予測期間中に保険金請求審査セグメントの需要を増加させています。
**北米が市場を支配し、予測期間中も同様に支配を続けると予想**
北米は予測期間を通じて市場全体を支配すると予想されます。これは、医療費の増加、ヘルスケアITの採用拡大、およびヘルスケア業界における詐欺事件の増加によるものです。
全米医療不正対策協会（NHCAA）の消費者情報セクション（2021年更新）によると、米国では毎年2.27兆米ドル以上が医療費に費やされています。NHCAAの推定では、年間100億米ドルが医療詐欺によって失われ、540億米ドルが詐欺や違法行為によって盗まれているとされています。これらの活動と詐欺および違法活動による資産の損失は、医療詐欺を同国における最大の課題の一つにしています。これが予測期間中の医療詐欺検出ソリューションへの需要を促進すると予想されます。
さらに、2021年6月にはArtivaticが、ヘルスケア請求のエンドツーエンドの自動化と、30%以上の不正・悪用検出能力を持つALFRED-AI HEALTH CLAIMSプラットフォームを立ち上げました。このプラットフォームは、より良いリスク評価、詐欺検出、意思決定のためにシステムが自己学習し進化することも可能にしています。
このように、ヘルスケア詐欺検出に関連する多数の先進的なサービスとソリューションの利用可能性、および同国に存在する主要プレイヤーによる戦略的な取り組みにより、北米地域での医療詐欺検出市場は活況を呈すると予想されます。
**医療詐欺検出市場の競合分析**
医療詐欺検出市場は中程度の競争度であり、いくつかの主要プレイヤーで構成されています。市場シェアに関しては、ごく一部の主要プレイヤーが現在市場を支配しています。ヘルスケアITの採用拡大と詐欺事件の増加に伴い、今後数年間で他の小規模プレイヤーが市場に参入すると予想されます。市場の主要プレイヤーには、CGI Inc.、DXC Technology Company、ExlService Holdings, Inc.（Scio Health Analytics）、International Business Machines Corporation（IBM）、McKesson Corporation、Northrop Grumman、OSP Labs、SAS Institute Inc.、RELX Group plc、UnitedHealth Group（Optum Inc.）などが含まれます。
1 はじめに
1.1 研究の前提条件と市場定義
1.2 研究の範囲
2 研究方法論
3 エグゼクティブサマリー
4 市場動向
4.1 市場概要
4.2 市場推進要因
4.2.1 医療費支出の増加
4.2.2 健康保険を選択する患者数の増加
4.2.3 業務効率化と医療費削減への圧力増大
4.2.4 医療分野における不正行為の増加
4.3 市場抑制要因
4.3.1 医療不正分析導入への消極性
4.4 ポーターの5つの力分析
4.4.1 新規参入の脅威
4.4.2 購買者/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（市場規模：金額ベース – 百万米ドル）
5.1 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
5.2 用途別
5.2.1 保険金請求審査
5.2.2 支払いの適正性
5.3 エンドユーザー
5.3.1 民間保険支払者
5.3.2 政府機関
5.3.3 その他のエンドユーザー
5.4 地域別
5.4.1 北米
5.4.1.1 アメリカ合衆国
5.4.1.2 カナダ
5.4.1.3 メキシコ
5.4.2 ヨーロッパ
5.4.2.1 ドイツ
5.4.2.2 イギリス
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 その他のヨーロッパ
5.4.3 アジア太平洋地域
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 アジア太平洋その他
5.4.4 中東
5.4.4.1 GCC
5.4.4.2 南アフリカ
5.4.4.3 中東その他
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 南米その他
6 企業プロファイルと競争環境
6.1 企業プロファイル
6.1.1 CGI Inc.
6.1.2 DXC Technology Company
6.1.3 ExlService Holdings, Inc.
6.1.4 International Business Machines Corporation (IBM)
6.1.5 マッケソン・コーポレーション
6.1.6 ノースロップ・グラマン
6.1.7 OSPラボ
6.1.8 SASインスティテュート社
6.1.9 RELXグループ
6.1.10 ユナイテッドヘルスグループ（オプタム社）
7 市場機会と将来動向
1 INTRODUCTION1.1 Study Assumptions and Market Definition
1.2 Scope of the Study
2 RESEARCH METHODOLOGY
3 EXECUTIVE SUMMARY
4 MARKET DYNAMICS
4.1 Market Overview
4.2 Market Drivers
4.2.1 Rising Healthcare Expenditure
4.2.2 Rise in the Number of Patients Opting for Health Insurance
4.2.3 Growing Pressure to Increase Operational Efficiency and Reduce Healthcare Spending
4.2.4 Increasing Fraudulent Activities in Healthcare
4.3 Market Restraints
4.3.1 Unwillingness to Adopt Healthcare Fraud Analytics
4.4 Porter's Five Forces Analysis
4.4.1 Threat of New Entrants
4.4.2 Bargaining Power of Buyers/Consumers
4.4.3 Bargaining Power of Suppliers
4.4.4 Threat of Substitute Products
4.4.5 Intensity of Competitive Rivalry
5 MARKET SEGMENTATION (Market Size by Value - USD million)
5.1 By Type
5.1.1 Descriptive Analytics
5.1.2 Predictive Analytics
5.1.3 Prescriptive Analytics
5.2 By Application
5.2.1 Review of Insurance Claims
5.2.2 Payment Integrity
5.3 End User
5.3.1 Private Insurance Payers
5.3.2 Government Agencies
5.3.3 Other End Users
5.4 Geography
5.4.1 North America
5.4.1.1 United States
5.4.1.2 Canada
5.4.1.3 Mexico
5.4.2 Europe
5.4.2.1 Germany
5.4.2.2 United Kingdom
5.4.2.3 France
5.4.2.4 Italy
5.4.2.5 Spain
5.4.2.6 Rest of Europe
5.4.3 Asia-Pacific
5.4.3.1 China
5.4.3.2 Japan
5.4.3.3 India
5.4.3.4 Australia
5.4.3.5 South Korea
5.4.3.6 Rest of Asia-Pacific
5.4.4 Middle East
5.4.4.1 GCC
5.4.4.2 South Africa
5.4.4.3 Rest of Middle East
5.4.5 South America
5.4.5.1 Brazil
5.4.5.2 Argentina
5.4.5.3 Rest of South America
6 COMPANY PROFILES AND COMPETITIVE LANDSCAPE
6.1 Company Profiles
6.1.1 CGI Inc.
6.1.2 DXC Technology Company
6.1.3 ExlService Holdings, Inc.
6.1.4 International Business Machines Corporation (IBM)
6.1.5 McKesson Corporation
6.1.6 Northrop Grumman
6.1.7 OSP Labs
6.1.8 SAS Institute Inc.
6.1.9 RELX Group plc
6.1.10 UnitedHealth Group. (Optum Inc.)
7 MARKET OPPORTUNITIES AND FUTURE TRENDS
| ※医療不正利用検知は、医療サービスや保険請求の不正行為を特定し、予防するためのシステムやプロセスを指します。医療業界では、マルチプレイヤーの関与があり、医師、病院、保険会社、患者が相互に関わり合っています。この複雑な関係から、不正利用のリスクが高くなり、業界全体にとって重大な問題となっています。 医療不正利用にはいくつかの種類があります。まず、請求の不正があります。これは、実際には提供されていない医療サービスに対して請求を行う行為です。次に、過剰診療と呼ばれる不正があり、これは必要以上の医療サービスが提供され、それに対して請求が行われるケースです。さらに、医療機器や薬剤の不正使用もあり、これには不必要な処方や高額な医療機器の利用が含まれます。また、患者が意図的に虚偽の情報を提供することで、不正請求を助長する場合もあります。 このような不正行為は、医療費の増加や品質の低下を招くため、医療業界全体に悪影響を及ぼします。そのため、医療不正利用検知は重要な役割を果たします。このプロセスは、データ解析や監視を通じて不正行為の兆候を特定するための手法を利用します。これにより、不正利用の早期発見が可能となり、業界の健全性を保つことができます。 不正利用検知には、さまざまな用途があります。一つは保険会社が請求データを解析することです。適正な請求かを見極めるために、過去のデータと照らし合わせて異常値を見つけ出します。また、医療機関が自身の請求内容を監視することで、自社の不正を防止する役割も果たします。さらに、政府機関や監査機関は、より広範な視点から医療不正のトレンドを把握し、対策を講じる上で重要なデータを提供します。 関連技術としては、人工知能や機械学習がますます重要になっています。これらの技術は、大量のデータを迅速かつ正確に解析する能力を持ち、異常パターンや不正行為の兆候を自動的に特定する効果的な手段です。例えば、機械学習アルゴリズムは、通常の請求パターンを学習し、そこから逸脱した請求を知らせることができます。さらに、自然言語処理技術を使って電子カルテの記録を分析し、虚偽の情報や不正の可能性を評価することも可能です。 また、データマイニングやビッグデータ分析も重要な役割を果たします。医療データは多様であり、様々なソースから収集されているため、これらの技術を駆使して関連データを統合・解析することが求められます。データの整備と収集が進むことで、より精度の高い不正利用検知が実現します。 最後に、医療不正利用検知は技術的側面だけでなく、法的・倫理的側面も考慮する必要があります。不正利用の検知と同時に、プライバシーの保護や個人情報の管理についても慎重に扱うことが求められます。医療者と患者の信頼関係を損なわないようにするためには、適切なバランスを取ることが不可欠です。 医療不正利用検知は、医療の質と効率の向上に向けてますます重要な分野となっています。今後も技術の進展とともに、この領域での取り組みが期待されます。これにより、より健全な医療環境が実現することを目指すべきです。 |
