目次

第1章. 方法論と範囲
1.1. 市場セグメンテーションとスコープ
1.1.1. テクノロジー
1.1.2. アプリケーション
1.1.3. モダリティ
1.1.4. 最終用途
1.1.5. 医用画像診断におけるAI
1.1.6. 地域範囲
1.1.7. 推定と予測のタイムライン
1.2. 調査方法
1.3. 情報調達
1.3.1. 購入データベース
1.3.2. GVRの内部データベース
1.3.3. 二次情報源
1.3.4. 一次調査
1.3.5. 一次調査の詳細
1.4. 情報またはデータ分析
1.4.1. データ分析モデル
1.5. 市場形成と検証
1.6. モデルの詳細
1.6.1. 商品フロー分析（モデル1）
1.6.2. アプローチ1：商品フローアプローチ
1.6.3. 出来高価格分析（モデル2）
1.6.4. アプローチ2：出来高価格分析
1.7. 二次資料リスト
1.8. 一次資料リスト
1.9. 目的
第2章. 要旨
2.1. 市場の展望
2.2. セグメントの展望
2.2.1. 技術展望
2.2.2. アプリケーション展望
2.2.3. モダリティの展望
2.2.4. 最終用途の展望
2.2.5. 地域別展望
2.3. 競合他社の洞察
第3章. 医用画像診断におけるAI市場の変数、動向、スコープ
3.1. 市場系統の展望
3.1.1. 親市場の展望
3.1.2. 関連・付随市場の展望
3.2. 市場ダイナミクス
3.2.1. 市場ドライバー分析
3.2.2. 市場阻害要因分析
3.3. 医用画像診断におけるAI市場分析ツール
3.3.1. 産業分析 – ポーターの分析
3.3.1.1. サプライヤーパワー
3.3.1.2. 買い手の力
3.3.1.3. 代替の脅威
3.3.1.4. 新規参入の脅威
3.3.1.5. 競争上のライバル
3.3.2. PESTEL分析
3.3.2.1. 政治情勢
3.3.2.2. 技術的ランドスケープ
3.3.2.3. 経済情勢
3.3.3. COVID-19の影響
第4章. 医用画像診断におけるAI市場 技術推計とトレンド分析
4.1. 技術市場シェア、2023年および2030年
4.2. セグメントダッシュボード
4.3. 医用画像診断におけるAI世界市場：技術別展望
4.4. ディープラーニング
4.4.1. 2018年から2030年までの市場推定と予測（USD Million）
4.5. 自然言語処理（NLP）
4.5.1. 2018～2030年の市場予測（百万米ドル）
4.6. その他
4.6.1. 2018年から2030年までの市場予測（USD Million）
第5章. 医用画像診断におけるAI市場 アプリケーションの推定と動向分析
5.1. アプリケーション市場シェア、2023年＆2030年
5.2. セグメントダッシュボード
5.3. 医用画像におけるAIの世界市場：アプリケーション別展望
5.4. 神経学
5.4.1. 2018年から2030年までの市場予測・推計（USD Million）
5.5. 呼吸器・肺
5.5.1. 2018〜2030年の市場予測（USD Million）
5.6. 循環器
5.6.1. 2018～2030年の市場予測（百万米ドル）
5.7. 乳房スクリーニング
5.7.1. 2018～2030年の市場予測（百万米ドル）
5.8. 整形外科
5.8.1. 2018〜2030年の市場予測（USD Million）
5.9. その他
5.9.1. 2018年から2030年までの市場予測（USD Million）
第6章. 医用画像診断におけるAI市場 モダリティの推定と動向分析
6.1. モダリティ市場シェア、2023年＆2030年
6.2. セグメントダッシュボード
6.3. 医用画像診断におけるAI世界市場のモダリティ別展望
6.4. CTスキャン
6.4.1. 2018年から2030年までの市場推定と予測（USD Million）
6.5. MRI
6.5.1. 2018～2030年の市場予測（USD Million）
6.6. X線
6.6.1. 2018～2030年の市場予測（百万米ドル）
6.7. 超音波
6.7.1. 2018～2030年の市場予測（USD Million）
6.8. 核医学イメージング
6.8.1. 2018～2030年の市場予測（USD Million）
第7章. 医用画像診断におけるAI市場 エンドユースの推定と動向分析
7.1. エンドユース市場シェア、2023年＆2030年
7.2. セグメントダッシュボード
7.3. 世界の医用画像診断におけるAI市場のモダリティ展望
7.4. 病院
7.4.1. 2018年から2030年までの市場推定と予測（USD Million）
7.5. 画像診断センター
7.5.1. 2018～2030年の市場予測（USD Million）
7.6. その他
7.6.1. 2018年から2030年までの市場予測（USD Million）
第8章. 医用画像診断におけるAI市場 地域別推計と動向分析, 技術別, 用途別, モダリティ別, エンドユース別, 医用画像診断におけるAI活用
8.1. 地域別市場シェア分析、2023年・2030年
8.2. 地域市場ダッシュボード
8.3. 世界の地域別市場スナップショット
8.4. 市場規模、および予測トレンド分析、2018〜2030年
8.5. 北米
8.5.1. 米国
8.5.1.1. 主なカントリーダイナミクス
8.5.1.2. 規制の枠組み／償還構造
8.5.1.3. 競争シナリオ
8.5.1.4. 米国市場の2018～2030年の推定と予測（百万米ドル）
8.5.2. カナダ
8.5.2.1. 主要国のダイナミクス
8.5.2.2. 規制の枠組み／償還構造
8.5.2.3. 競争シナリオ
8.5.2.4. カナダ市場の2018〜2030年の推定と予測（百万米ドル）
8.5.3. メキシコ
8.5.3.1. 主要国のダイナミクス
8.5.3.2. 規制の枠組み／償還構造
8.5.3.3. 競争シナリオ
8.5.3.4. メキシコ市場の2018～2030年予測（百万米ドル）
8.6. 欧州
8.6.1. 英国
8.6.1.1. 主なカントリーダイナミクス
8.6.1.2. 規制の枠組み／償還構造
8.6.1.3. 競争シナリオ
8.6.1.4. 英国市場の2018～2030年の推定と予測（百万米ドル）
8.6.2. ドイツ
8.6.2.1. 主要国のダイナミクス
8.6.2.2. 規制の枠組み／償還構造
8.6.2.3. 競争シナリオ
8.6.2.4. ドイツ市場の2018～2030年の推定と予測（百万米ドル）
8.6.3. フランス
8.6.3.1. 主要国のダイナミクス
8.6.3.2. 規制の枠組み／償還構造
8.6.3.3. 競争シナリオ
8.6.3.4. フランス市場の2018～2030年予測 （百万米ドル）
8.6.4. イタリア
8.6.4.1. 主要国の動向
8.6.4.2. 規制の枠組み／償還構造
8.6.4.3. 競争シナリオ
8.6.4.4. イタリア市場の2018～2030年の推定と予測（百万米ドル）
8.6.5. スペイン
8.6.5.1. 主要国の動向
8.6.5.2. 規制の枠組み／償還構造
8.6.5.3. 競争シナリオ
8.6.5.4. スペイン市場の2018～2030年の推定と予測（百万米ドル）
8.6.6. ノルウェー
8.6.6.1. 主要国の動向
8.6.6.2. 規制の枠組み／償還構造
8.6.6.3. 競争シナリオ
8.6.6.4. ノルウェー市場の推定と予測 2018～2030 (百万米ドル)
8.6.7. スウェーデン
8.6.7.1. 主要国の動向
8.6.7.2. 規制の枠組み／償還構造
8.6.7.3. 競争シナリオ
8.6.7.4. スウェーデン市場の2018～2030年予測 （百万米ドル）
8.6.8. デンマーク
8.6.8.1. 主要国の市場動向
8.6.8.2. 規制の枠組み／償還構造
8.6.8.3. 競争シナリオ
8.6.8.4. デンマーク市場の推定と予測 2018～2030 (百万米ドル)
8.7. アジア太平洋地域
8.7.1. 日本
8.7.1.1. 主要国の動向
8.7.1.2. 規制の枠組み／償還構造
8.7.1.3. 競争シナリオ
8.7.1.4. 2018年から2030年までの日本市場の推定と予測（USD Million）
8.7.2. 中国
8.7.2.1. 主要国のダイナミクス
8.7.2.2. 規制の枠組み／償還構造
8.7.2.3. 競争シナリオ
8.7.2.4. 中国市場の2018～2030年の推定と予測（百万米ドル）
8.7.3. インド
8.7.3.1. 主要国のダイナミクス
8.7.3.2. 規制の枠組み／償還構造
8.7.3.3. 競争シナリオ
8.7.3.4. インド市場の2018～2030年の推定と予測（百万米ドル）
8.7.4. オーストラリア
8.7.4.1. 主要国のダイナミクス
8.7.4.2. 規制の枠組み／償還構造
8.7.4.3. 競争シナリオ
8.7.4.4. オーストラリア市場の2018〜2030年の推定と予測（百万米ドル）
8.7.5. 韓国
8.7.5.1. 主要国のダイナミクス
8.7.5.2. 規制の枠組み／償還構造
8.7.5.3. 競争シナリオ
8.7.5.4. 韓国市場の2018～2030年の推定と予測（百万米ドル）
8.7.6. タイ
8.7.6.1. 主要国の動向
8.7.6.2. 規制の枠組み／償還構造
8.7.6.3. 競争シナリオ
8.7.6.4. タイ市場の2018～2030年予測 （百万米ドル）
8.8. ラテンアメリカ
8.8.1. ブラジル
8.8.1.1. 主なカントリーダイナミクス
8.8.1.2. 規制の枠組み／償還構造
8.8.1.3. 競争シナリオ
8.8.1.4. ブラジル市場の2018～2030年予測 （百万米ドル）
8.8.2. アルゼンチン
8.8.2.1. 主要国の市場動向
8.8.2.2. 規制の枠組み／償還構造
8.8.2.3. 競争シナリオ
8.8.2.4. アルゼンチン市場の推定と予測 2018～2030 (百万米ドル)
8.9. 中東・アフリカ
8.9.1. 南アフリカ
8.9.1.1. 主要国の動向
8.9.1.2. 規制の枠組み／償還構造
8.9.1.3. 競争シナリオ
8.9.1.4. 南アフリカ市場の2018～2030年の推定と予測（百万米ドル）
8.9.2. サウジアラビア
8.9.2.1. 主要国の市場動向
8.9.2.2. 規制の枠組み／償還構造
8.9.2.3. 競争シナリオ
8.9.2.4. サウジアラビアの市場予測2018～2030年 (百万米ドル)
8.9.3. アラブ首長国連邦
8.9.3.1. 主要国の市場動向
8.9.3.2. 規制の枠組み／償還構造
8.9.3.3. 競争シナリオ
8.9.3.4. UAE市場の2018～2030年予測 （百万米ドル）
8.9.4. クウェート
8.9.4.1. 主要国の市場動向
8.9.4.2. 規制の枠組み／償還構造
8.9.4.3. 競争シナリオ
8.9.4.4. クウェート市場の推定と予測 2018～2030 (百万米ドル)
第9章. 競合情勢
9.1. 主要市場参入企業別の最新動向と影響分析
9.2. 企業／競合の分類
9.2.1. イノベーター
9.2.2. 主要代理店・チャネルパートナーのリスト
9.2.3. 主要顧客
9.2.4. 主要企業の市場シェア分析（2023年
GE Healthcare
Microsoft
Digital Diagnostics Inc.
Tempus
Butterfly Network Inc.
Advanced Micro Devices, Inc.
Heartflow Inc.
Enlitic, Inc.
Canon Medical Systems, Inc.
Viz.ai, Inc.
EchoNous, Inc.
HeartVista, Inc.
Exo Imaging, Inc.
NANO-X IMAGING LTD

※参考情報 医用画像におけるAIは、計算機が医療画像を分析し、解釈するための技術です。人工知能は、特にディープラーニングや機械学習を活用して、画像から有用な情報を抽出することが可能です。医療現場でのAIの導入は、診断精度の向上や作業の効率化、医師の負担軽減に寄与しています。 AIによる医用画像解析の種類は多岐にわたります。まず、画像分類があります。これは、X線やCTスキャン、MRIなどの画像を解析して、病変や異常を分類することです。次に、画像セグメンテーションがあります。これは、画像内の特定の領域、たとえば腫瘍や臓器の境界を特定する技術です。さらに、異常検出技術もあります。これは、正常な画像と比較して、異常を自動的に検出し、ハイライトする機能です。これらの技術は、がん検診や心血管疾患の診断など、多くの医療分野で活用されています。 医用画像におけるAIの主な用途は、早期診断や予後評価です。特にがん診断において、AIを用いた画像解析は、専門医による診断と比べて同等もしくはそれ以上の精度を持つことが示されています。AIは、処理速度が非常に速く、膨大な量のデータを分析することができるため、大規模なスクリーニングにも適しています。また、AIは過去のケースデータを学習することで、パターン認識を行い、医師が見落としがちな微細な病変を検出する能力も持っています。 関連技術としては、コンピュータービジョンや自然言語処理が挙げられます。コンピュータービジョンは、画像や映像を理解するための技術であり、医用画像解析においては、画像の前処理や特徴抽出を行います。一方、自然言語処理は、電子カルテの情報を解析し、医師が記述したテキストデータから洞察を得るために用いられます。これにより、診断や治療方針の決定に役立つ情報を提供することができます。 AIの医用画像への応用は進化しており、研究機関や医療機関においてさまざまなプロジェクトが進行中です。多くの大手製薬会社や医療機器メーカーもAI技術を取り入れ、製品やサービスを開発しています。これにより、AI技術が持つ可能性がますます広がり、医療分野における新たな価値の創出が期待されています。 しかし、AIの医用画像解析においては、いくつかの課題も存在します。一つは、データの質と量です。AIを効果的に学習させるためには、大量の高品質なデータが必要ですが、個人情報保護やデータの多様性に関する問題があります。また、AIの判定結果についての信頼性や解釈可能性も問題視されています。医師がAIの結果をどのように信頼し使用するかが、今後の課題の一つとなります。 さらに、AIを導入するための医療現場でのインフラや教育も必要です。医療従事者がAI技術を使いこなせるようにするための研修や、AIと医療の両方に精通した専門家の育成も重要です。これらの取り組みを通じて、AIが医用画像解析の現場での実践的なツールとして機能することが期待されています。 まとめると、医用画像におけるAIは、診断や治療の質を向上させる有力なツールであり、今後もその進展が見込まれます。技術の進化とともに、倫理的な問題や実践的な課題を解決しながら、より良い医療の提供に貢献できることを目指しています。AIと医療が融合することで、より多くの患者が恩恵を受けられる未来が待っています。

*** 医用画像におけるAIの世界市場に関するよくある質問(FAQ) ***

・医用画像におけるAIの世界市場規模は？
→Grand View Research社は2024年の医用画像におけるAIの世界市場規模をXXドルと推定しています。

・医用画像におけるAIの世界市場予測は？
→Grand View Research社は2030年の医用画像におけるAIの世界市場規模を81億8000万米ドルと予測しています。

・医用画像におけるAI市場の成長率は？
→Grand View Research社は医用画像におけるAIの世界市場が2024年～2030年に年平均34.8%成長すると展望しています。

・世界の医用画像におけるAI市場における主要プレイヤーは？
→「GE Healthcare、Microsoft、Digital Diagnostics Inc.、Tempus、Butterfly Network Inc.、Advanced Micro Devices, Inc.、Heartflow Inc.、Enlitic, Inc.、Canon Medical Systems, Inc.、Viz.ai, Inc.、EchoNous, Inc.、HeartVista, Inc.、Exo Imaging, Inc.、NANO-X IMAGING LTDなど ...」を医用画像における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。

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