1 はじめに 26
1.1 調査目的 26
1.2 市場の定義 26
1.3 市場範囲 27
1.3.1 対象市場 27
1.3.2 対象範囲と対象外 28
1.3.3 考慮した年数 28
1.3.4 通貨
1.4 市場関係者 29
1.5 変更点のまとめ 30
2 調査方法 31
2.1 調査データ 31
2.1.1 二次データ 32
2.1.1.1 二次ソースからの主要データ 33
2.1.2 一次データ 33
2.1.2.1 主要な業界インサイト 35
2.2 市場規模の推定 36
2.3 市場の内訳とデータの三角測量 41
2.4 調査の前提 42
2.5 調査の限界 42
2.5.1 方法論に関連する限界 42
2.5.2 範囲に関する限界 43
2.6 リスク評価 43
3 エグゼクティブ・サマリー 44
4 プレミアムインサイト 48
4.1 病理検査におけるAI市場の概要 48
4.2 病理検査におけるAI市場：地域構成 49
4.3 アジア太平洋地域：病理検査におけるAI市場：エンドユーザー・国別 50
4.4 地理的成長機会 51
5 市場概要 52
5.1 はじめに 52
5.2 市場ダイナミクス
5.2.1 推進要因 53
5.2.1.1 CNNと高度AIモデルの開発 53
5.2.1.2 マルチプレックスイメージングへのAIの統合 53
5.2.1.3 患者の誤診事例の増加 54
5.2.1.4 AIを活用したテレパソロジーの利点 54
5.2.1.5 ディープラーニングと画像処理の進歩 55
5.2.2 阻害要因 55
5.2.2.1 デジタル病理システムの高コスト 55
5.2.2.2 AIの専門知識が限られており、医療用ソフトウェアの規制ガイドラインが多様 56
5.2.2.3 レガシーシステムとの不十分な相互運用性の問題 56
5.2.3 機会 57
5.2.3.1 個別化医療への需要の高まり 57
5.2.3.2 マルチオミクスデータの統合 57
5.2.3.3 疾患進行の予測分析 58
5.2.4 課題 58
5.2.4.1 AIアルゴリズムのためのデータ不足 58
5.2.4.2 データのプライバシーと倫理的懸念 58
5.2.4.3 AIモデルの解釈可能性に関する課題 59
5.3 顧客のビジネスに影響を与えるトレンド／混乱 60
5.4 業界動向 60
5.4.1 病理学におけるAIの進化 60
5.5 エコシステム分析 61
5.6 バリューチェーン分析 62
5.7 技術分析 64
5.7.1 主要技術 64
5.7.1.1 機械学習と人工知能 64
5.7.1.2 コンピュータビジョン 64
5.7.2 補完技術 64
5.7.2.1 クラウドコンピューティング 64
5.7.3 隣接技術 65
5.7.3.1 テレパソロジー 65
5.8 規制分析 65
5.8.1 規制機関、政府機関、
その他の組織 65
5.8.2 規制の状況 66
5.8.2.1 北米 66
5.8.2.1.1 米国 66
5.8.2.1.2 カナダ 67
5.8.2.2 欧州 67
5.8.2.3 アジア太平洋地域 69
5.8.2.3.1 日本 69
5.8.2.3.2 中国 69
5.9 価格分析 70
5.9.1 指標価格分析（製品別） 70
5.9.2 平均販売価格動向（地域別） 71
5.10 ポーターの5つの力分析 71
5.10.1 新規参入の脅威 72
5.10.2 代替品の脅威 72
5.10.3 供給者の交渉力 72
5.10.4 買い手の交渉力 72
5.10.5 競合の激しさ 73
5.11 特許分析 73
5.11.1 AI病理ソリューションの特許公開動向 73
5.11.2 管轄地域と上位出願人の分析 74
5.12 主要ステークホルダーと購買基準 75
5.12.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー 75
5.12.2 購入基準 76
5.13 エンドユーザー分析 77
5.13.1 エンドユーザーの満たされていないニーズ 77
5.13.2 エンドユーザーの期待 77
5.14 主要な会議とイベント（2024～2025年） 78
5.15 ケーススタディ分析 79
5.15.1 ケーススタディ1：AIを活用した病理検査で患者の予後を改善したパサイ社 79
5.15.2 ケーススタディ 2： AIによる子宮頸がん対策 79
5.16 投資と資金調達のシナリオ 79
5.17 病理学におけるAI市場：ビジネスモデル 80
5.18 AI／遺伝子AIが病理検査AI市場に与える影響 81
5.18.1 主な使用事例 82
5.18.2 AI/ジェネレーティブAIの導入事例 82
5.18.2.1 ケーススタディ： バイオマーカー探索と臨床試験の最適化の加速 82
5.18.3 AI／ジェネレーティブAIの相互接続された隣接エコシステムへの影響 83
5.18.3.1 創薬・医薬品開発市場 83
5.18.3.2 医療画像＆診断市場 83
5.18.4 ユーザーの準備と影響評価 84
5.18.4.1 ユーザー準備状況 84
5.18.4.1.1 製薬企業 84
5.18.4.1.2 バイオ医薬品企業 84
5.18.4.2 影響評価 84
5.18.4.2.1 ユーザーA：製薬会社 84
5.18.4.2.1.1 実施 84
5.18.4.2.1.2 影響 85
5.18.4.2.2 ユーザーB：バイオ製薬会社 85
5.18.4.2.2.1 実施 85
5.18.4.2.2 影響 85

5.19 貿易分析 86
5.19.1 輸入データ 86
5.19.2 輸出データ 87
6 病理学におけるAI市場：提供製品別 88
6.1 導入 89
6.2 エンドツーエンドソリューション 91
6.2.1 医療モデルにおける統合ワークフローへの需要の高まりが市場を牽引 91
6.3 ニッチポイントソリューション 92
6.3.1 精密医療と標的治療研究への関心の高まりが市場を促進 92
6.4 テクノロジー 93
6.4.1 高度なデータ管理ソリューションに対するニーズの高まりが
が高まる 93
6.5 ハードウェア 94
6.6 顕微鏡 95
6.6.1 効果的な結論を得るための組織サンプルの自動分析が普及を後押し 95
6.7 スキャナー 96
6.7.1 画質の向上と精密診断が需要を押し上げる 96
6.8 ストレージシステム 98
6.8.1 高解像度画像の構造化モデルを提供する能力が市場成長を後押し 98
7 病理学におけるAI市場：ニューラルネットワーク別 100
7.1 はじめに 101
7.2 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） 101
7.2.1 高品質の画像認識と異同検出が可能なことが市場を牽引 101
7.3 生成的敵対ネットワーク（Gans） 103
7.3.1 正確な合成病理画像の生成用に設計されたものが市場を牽引 103
7.4 リカレントニューラルネットワーク（Rnns） 104
7.4.1 逐次データと時間依存パターンの分析が普及を促進 104
7.5 その他のニューラルネットワーク 106
8 病理学におけるAI市場（機能別） 107
8.1 導入 108
8.2 画像解析 109
8.2.1 細胞の異常と疾患マーカーの検出が普及を促進 109

8.3 診断 110
8.3.1 自動化されたサンプルの迅速な処理が市場を牽引 110
8.4 ワークフロー管理 111
8.4.1 ハイスループット結果を得るためのラボリソースの最適化が普及を促進 111
8.5 データ管理 112
8.5.1 データ統合と処理の進歩が需要を押し上げる 112
8.6 予測分析 113
8.6.1 早期疾病診断への関心の高まりが市場を牽引 113
8.7 CDSS 114
8.7.1 リアルタイムインサイトの提供が市場を活性化 114
8.8 自動レポート作成 115
8.8.1 品質管理に対する需要の高まりが市場を牽引 115
8.9 品質保証ツール 116
8.9.1 規制上の要求の高まりが品質保証ツールの需要を加速 116
9 病理学におけるAI市場（ユースケース別） 117
9.1 導入 118
9.2 創薬 118
9.2.1 ターゲット同定と選択 121
9.2.1.1 バイオマーカー探索のための分子・組織学的データの分析が市場を活性化 121
9.2.2 ターゲットバリデーション 122
9.2.2.1 精密医療への需要の高まりが市場を牽引 122
9.2.3 ヒットの同定と優先順位付け 123
9.2.3.1 迅速な解析とコスト効率への要求の高まりが市場拡大に寄与 123
9.2.4 ヒットからリードへの同定 124
9.2.4.1 ML技術の進歩が市場成長を後押し 124
9.2.5 リード最適化 125
9.2.5.1 治療効果への関心の高まりが市場を後押し 125
9.2.6 候補化合物の選定とバリデーション 126
9.2.6.1 規制当局の承認要件が市場を牽引 126
9.3 病気の診断と予後 127
9.3.1 慢性疾患の罹患率の増加が市場を後押し 127
9.4 臨床ワークフロー 128
9.4.1 膨大なデータの構造化された自動化が市場を牽引 128
9.5 トレーニングと教育 129
9.5.1 学術機関におけるデジタル病理システムの活用が市場成長を後押し 129

10 病理学におけるAI市場（エンドユーザー別） 131
10.1 導入 132
10.2 製薬・バイオ医薬品企業 132
10.2.1 毒物学的検査への関心の高まりが市場を促進 132
10.3 病院・標準検査機関 133
10.3.1 感染症診断の増加が市場を牽引 133
10.4 学術・研究機関 135
10.4.1 ライフサイエンス研究への投資の増加が市場成長を後押し 135
11 病理学におけるAI市場（地域別） 136
11.1 はじめに 137
11.2 北米 137
11.2.1 北米のマクロ経済見通し 137
11.2.2 米国 141
11.2.2.1 高い医療費とクラウドコンピューティングプラットフォームの改善が市場を促進 141
11.2.3 カナダ 145
11.2.3.1 先端医療診断へのディープラーニング採用の増加が市場を牽引 145
11.3 欧州 147
11.3.1 欧州のマクロ経済見通し 148
11.3.2 英国 151
11.3.2.1 創薬・開発への注力の高まりが需要を押し上げる 151
11.3.3 ドイツ 153
11.3.3.1 AIイニシアチブのための資金調達が可能で普及が加速 153
11.3.4 フランス 156
11.3.4.1 ヘルスケアコンピューティングにおけるビッグデータ導入の増加が普及を促進 156
11.3.5 イタリア 159
11.3.5.1 ヘルスケアのデジタルトランスフォーメーションとイノベーションが市場成長を支える 159
11.3.6 スペイン 161
11.3.6.1 労働力不足が市場を活性化 161
11.3.7 その他のヨーロッパ 164
11.4 アジア太平洋地域 167
11.4.1 アジア太平洋地域のマクロ経済見通し 167
11.4.2 中国 171
11.4.2.1 感染症・慢性疾患の罹患率が上昇し、普及が加速 171
11.4.3 日本 174
11.4.3.1 高度な医療インフラが市場を促進 174
11.4.4 インド 177
11.4.4.1 医療のデジタル化に対する注目の高まりが需要を後押し 177
11.4.5 その他のアジア太平洋地域 180
11.5 ラテンアメリカ 183
11.5.1 ラテンアメリカのマクロ経済見通し 183
11.5.2 ブラジル 186
11.5.2.1 市場成長を支えるAI導入のための戦略的投資 186
11.5.3 メキシコ 189
11.5.3.1 医薬品研究開発の成長が市場を牽引 189
11.5.4 その他のラテンアメリカ 191
11.6 中東・アフリカ 194
11.6.1 中東・アフリカのマクロ経済見通し 194
11.6.2 GCC諸国 197
11.6.2.1 市場成長を支える技術的専門知識の拡大への投資の増加 197
11.6.3 その他の中東・アフリカ地域 200
12 競争環境 204
12.1 はじめに 204
12.2 主要プレーヤーの戦略／勝利への権利 204
12.2.1 病理学におけるAI市場でプレーヤーが採用した戦略の概要 205
12.3 収益分析、2019年～2023年 207
12.4 市場シェア分析、2023年 207
12.5 企業評価マトリックス：主要プレイヤー、2023年 210
12.5.1 スター企業 210
12.5.2 新興リーダー 210
12.5.3 浸透型プレーヤー 210
12.5.4 参加企業 210
12.5.5 企業フットプリント：主要プレーヤー、2023年 212
12.5.5.1 企業フットプリント 212
12.5.5.2 オファリングのフットプリント 213
12.5.5.3 ユースケース・フットプリント 214
12.5.5.4 エンドユーザーフットプリント 215
12.5.5.5 地域別フットプリント 216
12.6 企業評価マトリクス：新興企業／中小企業（2023年） 217
12.6.1 進歩的企業 217
12.6.2 対応力のある企業 217
12.6.3 ダイナミックな企業 217
12.6.4 スタートアップ・ブロック 217
12.6.5 競争ベンチマーキング：新興企業／SM（2023年） 219
12.7 企業評価と財務指標 220
12.7.1 企業評価 220
12.7.2 財務指標 220
12.7.3 ブランド／ソフトウェア比較分析 221
12.8 競争シナリオ 222
12.8.1 製品／サービスの上市と承認 222
12.8.2 取引 223
12.8.3 その他の開発 224
13 企業プロフィール 225
Koninklijke Philips N.V. (Netherlands)
F. Hoffmann-La Roche Ltd (Switzerland)
Hologic Inc. (US).
14 付録 281
14.1 ディスカッションガイド 281
14.2 Knowledgestore： Marketsandmarketsの購読ポータル 288
14.3 カスタマイズオプション 290
14.4 関連レポート 290
14.5 著者の詳細 291

※参考情報 病理学におけるAIは、主に機械学習や深層学習を活用して、生検や手術標本の画像を分析し、病変の有無やその性質を認識する技術です。これにより、医療の現場での診断精度や効率が向上することが期待されています。病理学は、組織や細胞の病変を研究する分野であり、AIの導入により、データの処理と分析が進化しています。 AIは病理学において、主に画像解析、診断支援、発見の自動化の3つの大きなカテゴリに分けられます。画像解析では、病理標本の顕微鏡画像を解析し、癌細胞の存在や分化度を評価することが可能です。例えば、深層学習アルゴリズムを利用して、スライド上の形態学的特徴を捉え、異常な組織を自動で特定することができます。 次に、診断支援の面では、AIが病理医に対して診断結果を提示することで、医師の判断を助ける役割を果たします。これにより、診断のばらつきを減少させ、標準化された結果を提供することが可能となります。また、医師が疲労やストレスから判断力を失うリスクを軽減する効果も期待されます。 自動化の発見は、AIによるスクリーニング技術が進歩した結果、特に病理学において顕著です。大量の症例を効率よく処理できるため、特に大規模な検査や研究において、時間とコストの節約が可能となります。AIが正確に病変を検出できる場合、より迅速な治療方針の決定が可能になります。 関連技術には、コンピュータビジョンや画像処理、自然言語処理（NLP）などが含まれます。特に、コンピュータビジョンは、AIが視覚情報を解析するために必要不可欠であり、画像から物体を認識したり、異常を検出する能力を持っています。また、NLPは臨床データや患者のカルテなどのテキストデータを解析し、対話型システムや診断支援ツールに役立てることができます。 AIの導入は、従来の病理診断に大きな変革をもたらします。特にワークフローの効率化が進むことで、病理医はより創造的な仕事に集中できるようになるでしょう。AIは全自動ではなくあくまで診断の補助ツールであるため、最終的な診断は病理医の判断に委ねられます。しかし、AIの進化により、病理医は新たな知見を得たり、より正確で早急な診断を行えるようになり、患者に対してより質の高い医療を提供できると期待されています。 さらに、AIの学習には多くのデータが必要であり、これにより多様な症例を学習することで、モデルの精度を向上させることが可能です。各病院や研究機関が保有するデータを集積し、共同でモデルを訓練することで、さらなる精度の向上が見込まれます。 しかし、AIの導入には課題も存在します。その一つが、説明可能性の欠如です。AIは複雑なアルゴリズムに基づいて動作しているため、その判断プロセスを説明することが難しい場合があります。このため、医師がAIの結果を正しく解釈するための教育が必要とされます。また、AIが偏ったデータに基づいて学習することで、誤った診断を行うリスクも考慮しなければなりません。 将来的には、病理学におけるAIは、より多くの診断分野に応用され、患者一人ひとりに対する個別化医療の推進に寄与すると予想されます。新たな技術と伝統的な医療の融合によって、より良い治療法を提供するための基盤が築かれるのです。病理学の進化は、効果的な癌治療や病気の早期発見に関する新しい可能性を提供し、患者の生活の質を向上させる期待が高まっています。

*** 病理学におけるAIの世界市場に関するよくある質問(FAQ) ***

・病理学におけるAIの世界市場規模は？
→MarketsandMarkets社は2024年の病理学におけるAIの世界市場規模を8,280万米ドルと推定しています。

・病理学におけるAIの世界市場予測は？
→MarketsandMarkets社は2029年の病理学におけるAIの世界市場規模を1億6,980万米ドルと予測しています。

・病理学におけるAI市場の成長率は？
→MarketsandMarkets社は病理学におけるAIの世界市場が2024年～2029年に年平均15.4%成長すると展望しています。

・世界の病理学におけるAI市場における主要プレイヤーは？
→「Koninklijke Philips N.V. (Netherlands)、F. Hoffmann-La Roche Ltd (Switzerland)、Hologic、Inc. (US).など ...」を病理学におけるAI市場のグローバル主要プレイヤーとして判断しています。

※上記FAQの市場規模、市場予測、成長率、主要企業に関する情報は本レポートの概要を作成した時点での情報であり、最終レポートの情報と少し異なる場合があります。

*** 免責事項 ***
https://www.globalresearch.co.jp/disclaimer/