目次
第1章 調査方法と範囲
1.1 市場セグメンテーションと範囲
1.2 市場定義
1.3 調査方法
1.3.1 情報調達
1.3.1.1 購入したデータベース：
1.3.1.2 GVR社内データベース
1.3.2 一次調査：
1.4 調査範囲と前提条件
1.5 データソース一覧
第2章 エグゼクティブサマリー
2.1 市場展望
2.2 セグメント展望
2.3 競合分析
2.4 ヘルスケア分野における世界の人工知能（AI）のスナップショット
第3章 ヘルスケア分野における世界の人工知能（AI）市場の変数、トレンド、および範囲
3.1 ヘルスケア分野におけるAI市場の系統展望
3.1.1 親市場展望
3.1.2 関連市場／補助市場展望
3.2 普及率と成長見通しマッピング
3.3ユーザーの視点分析
3.3.1 消費者行動分析
3.3.2 市場インフルエンサー分析
3.4 主要エンドユーザーリスト
3.5 技術概要
3.6 規制枠組み
3.7 市場ダイナミクス
3.7.1 市場牽引要因分析
3.7.2 市場制約要因分析
3.7.3 業界の課題
3.8 ヘルスケア市場における人工知能（AI）のグローバル分析ツール
3.8.1 業界分析 – ポーター分析
3.8.1.1 サプライヤーの交渉力
3.8.1.2 バイヤーの交渉力
3.8.1.3 代替の脅威
3.8.1.4 新規参入者の脅威
3.8.1.5 競争環境
3.8.2 PESTEL分析
3.8.2.1 政治情勢
3.8.2.2 経済・社会情勢
3.8.2.3 テクノロジーの状況
3.8.2.4 法務の状況
3.8.2.5 テクノロジーの状況
3.9 主要取引と戦略的提携の分析
3.9.1 ジョイントベンチャー
3.9.2 合併と買収
3.9.3 ライセンスとパートナーシップ
3.9.4 テクノロジーコラボレーション
3.10 COVID-19パンデミックによるヘルスケアにおける人工知能市場への影響
第4章 ヘルスケアにおける人工知能市場：コンポーネントの推定とトレンド分析
4.1 定義と範囲
4.2 市場：コンポーネント市場シェア分析、2023年および2030年
4.3 ソフトウェアソリューション
4.3.1 市場推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
4.4 ハードウェア
4.4.1 市場推定と予測、2018年～2030年(百万米ドル)
4.5 サービス
4.5.1 市場推定と予測、2018年～2030年 (百万米ドル)
第5章 ヘルスケア市場における人工知能：アプリケーションの推定とトレンド分析
5.1 定義と範囲
5.2 市場：アプリケーションの市場シェア分析、2023年および2030年
5.3 ロボット支援手術
5.3.1 市場推定と予測、2018年～2030年 (百万米ドル)
5.4 バーチャルアシスタント
5.4.1 市場推定と予測、2018年～2030年 (百万米ドル)
5.5 管理ワークフローアシスタント
5.5.1 市場推定と予測、2018年～2030年 (百万米ドル)
5.6 コネクテッドマシン
5.6.1 市場推定と予測、2018年～2030年 (百万米ドル)百万米ドル）
5.7 診断
5.7.1 市場推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
5.8 臨床試験
5.8.1 市場推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
5.9 不正検出
5.9.1 市場推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
5.10 サイバーセキュリティ
5.10.1 市場推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
5.11 投薬ミス削減
5.11.1 市場推定と予測、2018年～2030年（百万米ドル）
第6章 ヘルスケア市場における人工知能：地域別推定とトレンド分析（コンポーネント別、アプリケーション別）
6.1 市場：地域動向分析
6.2 北米
6.2.1 部品別・用途別市場推定および予測 2018年～2030年（百万米ドル）
6.2.2 米国
6.2.2.1 部品別・用途別市場推定および予測 2018年～2030年（百万米ドル）
6.2.3 カナダ
6.2.3.1 部品別・用途別市場推定および予測 2018年～2030年（百万米ドル）
6.3 欧州
6.3.1 部品別・用途別市場推定および予測 2018年～2030年（百万米ドル）
6.3.2 英国
6.3.2.1 部品別・用途別市場推定および予測 2018年～2030年（百万米ドル）
6.3.3 ドイツ
6.3.3.1 部品別・用途別市場推定および予測 2018年～ 2030年（百万米ドル）
6.3.4 フランス
6.3.4.1 部品および用途別市場推定および予測 2018年～2030年（百万米ドル）
6.3.5 イタリア
6.3.5.1 部品および用途別市場推定および予測 2018年～2030年（百万米ドル）
6.3.6 スペイン
6.3.6.1 部品および用途別市場推定および予測 2018年～2030年（百万米ドル）
6.3.7 ロシア
6.3.7.1 部品および用途別市場推定および予測 2018年～2030年（百万米ドル）
6.4 アジア太平洋地域
6.4.1 部品および用途別市場推定および予測 2018年～2030年（百万米ドル）
6.4.2 日本
6.4.2.1 市場2018年～2030年の部品別および用途別市場推定および予測（百万米ドル）
6.4.3 中国
6.4.3.1 2018年～2030年の部品別および用途別市場推定および予測（百万米ドル）
6.4.4 インド
6.4.4.1 2018年～2030年の部品別および用途別市場推定および予測（百万米ドル）
6.4.5 オーストラリア
6.4.5.1 2018年～2030年の部品別および用途別市場推定および予測（百万米ドル）
6.4.6 韓国
6.4.6.1 2018年～2030年の部品別および用途別市場推定および予測（百万米ドル）
6.4.7 シンガポール
6.4.7.1 2018年～2030年の部品別および用途別市場推定および予測（百万米ドル）百万米ドル）
6.5 ラテンアメリカ
6.5.1 2018年～2030年におけるコンポーネントおよびアプリケーション別の市場推定と予測（百万米ドル）
6.5.2 ブラジル
6.5.2.1 2018年～2030年におけるコンポーネントおよびアプリケーション別の市場推定と予測（百万米ドル）
6.5.3 メキシコ
6.5.3.1 2018年～2030年におけるコンポーネントおよびアプリケーション別の市場推定と予測（百万米ドル）
6.5.4 アルゼンチン
6.5.4.1 2018年～2030年におけるコンポーネントおよびアプリケーション別の市場推定と予測（百万米ドル）
6.6 中東およびアフリカ（MEA）
6.6.1 2018年～2030年におけるコンポーネントおよびアプリケーション別の市場推定と予測（百万米ドル）
6.6.2 サウジアラビア
6.6.2.1 2018年～2030年におけるコンポーネントおよびアプリケーション別の市場推定と予測（百万米ドル） 2018年～2030年におけるコンポーネントおよびアプリケーション別の市場推定および予測（百万米ドル）
6.6.3 南アフリカ
6.6.3.1 2018年～2030年におけるコンポーネントおよびアプリケーション別の市場推定および予測（百万米ドル）
6.6.4 UAE
6.6.4.1 2018年～2030年におけるコンポーネントおよびアプリケーション別の市場推定および予測（百万米ドル）
第7章 競合分析
7.1 主要市場参加者による最近の動向と影響分析
7.2 企業／競合の分類（主要イノベーター、市場リーダー、新興企業）
7.3 ベンダー情勢
7.3.1 主要販売代理店およびチャネルパートナー一覧
7.4 上場企業
7.4.1 企業の市場ポジション分析（地理的プレゼンス、製品ポートフォリオ、主要提携、業界経験）
7.5 非上場企業
7.5.1 主要新興企業一覧/テクノロジー・ディスラプター/イノベーター
7.5.2 企業の市場ポジション分析（地理的プレゼンス、製品ポートフォリオ、主要提携、業界経験）
第8章 ヘルスケア市場における人工知能：技術の定性トレンドと動的分析
8.1 定性トレンドと動的分析
8.1.1 機械学習
8.1.2 自然言語処理
8.1.3 コンピュータービジョン
8.1.4 コンテキストアウェアプロセッシング
第9章 企業プロファイル
9.1 IBM Corporation
9.1.1 会社概要
9.1.2 財務実績
9.1.3 製品ベンチマーク
9.1.4 戦略的取り組み
9.2 Microsoft
9.2.1 会社概要
9.2.2 財務実績
9.2.3 製品ベンチマーク
9.2.4 戦略的取り組み
9.3 Intel Corporation
9.3.1 会社概要
9.3.2 財務実績
9.3.3 製品ベンチマーク
9.3.4 戦略的取り組み
9.4 NVIDIA Corporation
9.4.1 会社概要
9.4.2 財務実績
9.4.3 製品ベンチマーク
9.4.4 戦略的取り組み
9.5 Nuance Communications, Inc.
9.5.1 会社概要
9.5.2 財務実績
9.5.3 製品ベンチマーク
9.5.4 戦略的取り組み
9.6 DeepMind Technologies Limited
9.6.1 会社概要
9.6.2 財務実績
9.6.3 製品ベンチマーク
9.6.4 戦略的取り組み
9.7 その他の企業一覧
Chapter 1 Research Methodology & Scope
1.1 Market Segmentation and Scope
1.2 Market Definition
1.3 Research Methodology
1.3.1 Information Procurement
1.3.1.1 Purchased database:
1.3.1.2 GVR’s internal database
1.3.2 Primary Research:
1.4 Research Scope and Assumptions
1.5 List of Data Sources
Chapter 2 Executive Summary
2.1 Market Outlook
2.2 Segment Outlook
2.3 Competitive Insights
2.4 Global Artificial Intelligence in Healthcare Snapshot
Chapter 3 Global Artificial Intelligence In Healthcare Market Variables, Trends, & Scope
3.1 Artificial Intelligence In Healthcare Market Lineage Outlook
3.1.1 Parent market outlook
3.1.2 Related/ancillary market outlook
3.2 Penetration and Growth Prospect Mapping
3.3 User Perspective Analysis
3.3.1 Consumer behavior analysis
3.3.2 Market influencer analysis
3.4 List of Key End-users
3.5 Technology Overview
3.6 Regulatory Framework
3.7 Market Dynamics
3.7.1 Market Driver Analysis
3.7.2 Market Restraint Analysis
3.7.3 Industry Challenges
3.8 Global Artificial Intelligence In Healthcare Market Analysis Tools
3.8.1 Industry Analysis - Porter’s
3.8.1.1 Bargaining power of the suppliers
3.8.1.2 Bargaining power of the buyers
3.8.1.3 Threats of substitution
3.8.1.4 Threats from new entrants
3.8.1.5 Competitive rivalry
3.8.2 PESTEL Analysis
3.8.2.1 Political landscape
3.8.2.2 Economic and Social landscape
3.8.2.3 Technology landscape
3.8.2.4 Legal landscape
3.8.2.5 Technology landscape
3.9 Major Deals & Strategic Alliances Analysis
3.9.1 Joint Ventures
3.9.2 Mergers & Acquisitions
3.9.3 Licensing & Partnership
3.9.4 Technology Collaborations
3.10 Impact of COVID-19 Pandemic on Artificial Intelligence In Healthcare Market
Chapter 4 Artificial Intelligence In Healthcare Market: Component Estimates & Trend Analysis
4.1 Definitions & Scope
4.2 Market: Component Market Share Analysis, 2023 and 2030
4.3 Software solutions
4.3.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
4.4 Hardware
4.4.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
4.5 Services
4.5.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
Chapter 5 Artificial Intelligence In Healthcare Market: Application Estimates & Trend Analysis
5.1 Definitions & Scope
5.2 Market: Application Market Share Analysis, 2023 and 2030
5.3 Robot assisted surgery
5.3.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
5.4 Virtual assistants
5.4.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
5.5 Administrative workflow assistants
5.5.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
5.6 Connected machines
5.6.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
5.7 Diagnosis
5.7.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
5.8 Clinical trials
5.8.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
5.9 Fraud detection
5.9.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
5.10 Cybersecurity
5.10.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
5.11 Dosage error reduction
5.11.1 Market estimates and forecasts, 2018 - 2030 (USD Million)
Chapter 6 Artificial Intelligence In Healthcare Market: Regional Estimates & Trend Analysis, By Component, and Application
6.1 Market: Regional Movement Analysis
6.2 North America
6.2.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.2.2 U.S.
6.2.2.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.2.3 Canada
6.2.3.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.3 Europe
6.3.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.3.2 UK
6.3.2.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.3.3 Germany
6.3.3.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.3.4 France
6.3.4.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.3.5 Italy
6.3.5.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.3.6 Spain
6.3.6.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.3.7 Russia
6.3.7.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.4 Asia Pacific
6.4.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.4.2 Japan
6.4.2.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.4.3 China
6.4.3.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.4.4 India
6.4.4.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.4.5 Australia
6.4.5.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.4.6 South Korea
6.4.6.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.4.7 Singapore
6.4.7.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.5 Latin America
6.5.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.5.2 Brazil
6.5.2.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.5.3 Mexico
6.5.3.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.5.4 Argentina
6.5.4.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.6 MEA
6.6.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.6.2 Saudi Arabia
6.6.2.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.6.3 South Africa
6.6.3.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
6.6.4 UAE
6.6.4.1 Market estimates and forecasts by component, and application 2018 - 2030 (USD Million)
Chapter 7 Competitive Analysis
7.1 Recent Developments & Impact Analysis, By Key Market Participants
7.2 Company/Competition Categorization (Key innovators, Market leaders, Emerging Players)
7.3 Vendor Landscape
7.3.1 List of key distributors and channel partners
7.4 Public Companies
7.4.1 Company Market Position Analysis (Geographic Presence, Product Portfolio, Key Alliance, Industry Experience)
7.5 Private Companies
7.5.1 List of Key Emerging Companies /Technology Disruptors/Innovators
7.5.2 Company Market Position Analysis (Geographic Presence, Product Portfolio, Key Alliance, Industry Experience)
Chapter 8 Artificial Intelligence In Healthcare Market: Technology Qualitative Trend & Dynamic Analysis
8.1 Qualitative Trend & Dynamic Analysis
8.1.1 Machine Learning
8.1.2 Natural Language Processing
8.1.3 Computer Vision
8.1.4 Context Aware Processing
Chapter 9 Company Profiles
9.1 IBM Corporation
9.1.1 Company overview
9.1.2 Financial performance
9.1.3 Product benchmarking
9.1.4 Strategic initiatives
9.2 Microsoft
9.2.1 Company overview
9.2.2 Financial performance
9.2.3 Product benchmarking
9.2.4 Strategic initiatives
9.3 Intel Corporation
9.3.1 Company overview
9.3.2 Financial performance
9.3.3 Product benchmarking
9.3.4 Strategic initiatives
9.4 NVIDIA Corporation
9.4.1 Company overview
9.4.2 Financial performance
9.4.3 Product benchmarking
9.4.4 Strategic initiatives
9.5 Nuance Communications, Inc.
9.5.1 Company overview
9.5.2 Financial performance
9.5.3 Product benchmarking
9.5.4 Strategic initiatives
9.6 DeepMind Technologies Limited
9.6.1 Company overview
9.6.2 Financial performance
9.6.3 Product benchmarking
9.6.4 Strategic initiatives
9.7 List of Other Players
| ※参考情報 医療におけるAIとは、人工知能技術が医療の分野に応用されることを指します。これには、医療診断、治療支援、患者モニタリング、医療データの解析など、さまざまな領域が含まれます。AIは、従来の医学的知識や経験に基づく判断に加え、膨大なデータを迅速に解析・処理する能力を持っています。この能力は、医療従事者の多忙な業務を支援し、効率化を図ることができます。 医療におけるAIの概念は、主にデータドリブンなアプローチに基づいています。患者の健康に関する情報は、電子カルテや画像診断、遺伝子データなどを通じて常に生成されています。AIはこれらのデータからパターンを学習し、新たな知見を発見することができます。これにより、過去の症例を基にした診断がスピーディーかつ正確に行えるようになります。 医療におけるAIの種類としては、主に三つのカテゴリーがあります。第一に、機械学習です。これは、コンピュータがデータから自ら学び、経験を積むことで、予測や分類を行う技術です。医療では、例えば疾患の予測やリスク評価に用いられます。第二に、自然言語処理（NLP）です。これにより、医療文書や患者の会話を解析し、情報を取得することが可能です。患者の健康状態の把握や診療内容の記録に役立ちます。第三に、画像解析技術です。AIが医療画像を解析することで、がんやその他の疾患を早期に発見することが可能になり、放射線科医師の診断を支援します。 AIの用途は多岐に渡ります。診断支援が最も注目される領域で、AIは画像診断において高精度な結果を提供します。また、患者モニタリングにおいては、Wearableデバイスやリモートモニタリングにより、リアルタイムで健康状態をチェックすることができます。さらに、個別化医療の分野では、AIが遺伝情報や生活習慣を分析し、患者一人ひとりに適した治療法を提案することも可能です。加えて、バーチャルアシスタントやチャットボットを利用することで、患者に対する情報提供や問い合わせ対応が行われ、医療従事者の負担軽減にもつながります。 医療におけるAIの関連技術としては、ビッグデータ解析があります。医療現場では、膨大な量のデータが生成されていますが、これを有効活用するためには高度な解析技術が求められます。また、クラウドコンピューティングにより、医療機関間でのデータ共有が円滑に行われ、AIアルゴリズムのトレーニングが可能になります。加えて、ロボティクスも関連技術として挙げられます。手術支援ロボットや介護ロボットは、AIによる意思決定支援を受けながら、人間の医療従事者と連携して作業を行います。 医療におけるAIの導入には多くのメリットがありますが、同時に課題も存在します。データのプライバシーやセキュリティの確保、アルゴリズムの透明性、医療従事者とAIの役割分担に関する倫理的問題などが考慮されるべきです。これらの課題を克服することで、AIが医療の質を向上させる可能性が一層広がるでしょう。 今後、医療におけるAI技術はますます進化し、実用化が進むと考えられています。医療従事者とAIの協働によって、患者に対する質の高い医療提供が実現され、より良い健康状態が促進されることが期待されます。AIがもたらす医療の未来は、革新と成長を体現するものになるでしょう。 |
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