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患者エンゲージメントにおけるAIの世界市場2024年-2030年：市場規模、シェア、動向分析

■ 英語タイトル：AI In Patient Engagement Market Size, Share & Trends Analysis Report By Technology (NLP), By Delivery Type (Cloud-based, On-premise), By Functionality (Enhanced Communication, Predictive Analytics), By Therapeutic Area, By End Use, By Region, And Segment Forecasts, 2024 - 2030
	■ 発行会社/調査会社：Grand View Research ■ 商品コード：GRV24SEP0027 ■ 発行日：2024年7月最新版(2025年又は2026年)はお問い合わせください。 ■ 調査対象地域：グローバル ■ 産業分野：IT ■ ページ数：150 ■ レポート言語：英語 ■ レポート形式：PDF ■ 納品方式：Eメール（受注後2営業日）

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*** レポート概要（サマリー）***

患者エンゲージメントにおけるAI市場の成長と動向
Grand View Research, Inc.の最新レポートによると、患者エンゲージメントにおける世界のAI市場規模は、2024年から2030年にかけて年平均成長率21.2％を記録し、2030年までに231億米ドルに達する見込みです。市場を牽引しているのは、AIベースのパーソナライズされた治療計画や医療体験に対する需要の高まりと、デジタルプラットフォームの出現とオムニチャネルアプローチの必要性です。また、薬局の効率向上やサプライチェーンの複雑性の管理、市場プレイヤーの事業戦略における人工知能（AI）の役割の増大も市場成長の原動力となっています。例えば、2024年5月、EmpiRx Health社は、確立された技術を組み込んだ新しいAI搭載プラットフォーム「Clinically」を発表しました。このプラットフォームは薬局の請求処理と臨床評価を強化し、独自の集団健康エンジンを搭載することで、エンピレックス・ヘルス社の臨床重視の薬局給付管理（PBM）アプローチを強化します。

さらに、糖尿病や高血圧などの慢性疾患の増加により、継続的な患者関与と管理が必要となっており、AIはこれを効果的に促進することができます。さらに、機械学習や自然言語処理（NLP）などのAI技術は、パーソナライズされたサポートと介入を提供することで、患者エンゲージメントを大幅に強化することができます。これらの技術は、患者データを分析してオーダーメイドの推奨、リマインダー、教育コンテンツを提供し、服薬アドヒアランスと健康アウトカムを改善します。例えば、ユニフォアは2022年3月、デジタル患者エンゲージメント・ソリューションのプロバイダーであるSpinSci Technologiesと戦略的パートナーシップを締結し、患者の医療機関へのアクセスと医療従事者との対話を改善しました。この提携は、ユニフォアの会話AIと自動化技術を、電子カルテ（EHR）システムと互換性のあるSpinSci Technologiesの患者アクセスケアソリューションに統合したものです。この統合は、コンタクトセンターのエージェントの効率を高め、患者のセルフサービス・ワークフローを合理化することを目的としています。

AIの統合により、医療機関は個々の患者の嗜好、ヘルスリテラシーレベル、言語習熟度に基づいてオーダーメイドの教育コンテンツを提供できるようになり、それによって患者のエンゲージメントと治療計画のアドヒアランスが向上します。例えば、2024年2月、Accolade Groupが支援する新興プラットフォームAscendは、AIを活用して特定の要件に合わせた教育・医療サービスを提供する意向を発表しました。このような取り組みの結果、患者教育機能分野は大幅な成長が見込まれ、今後数年間は市場全体の拡大を牽引することになるでしょう。

また、北米市場はAIの統合によって、医療機関が個々の患者の嗜好、健康リテラシーレベル、言語能力に基づいてオーダーメイドの教育コンテンツを提供できるようになり、それによって患者のエンゲージメントと治療計画へのアドヒアランスが向上することが原動力となっています。例えば、2024年2月には、Accolade Groupが支援する新興プラットフォームAscendが、AIを活用して特定の要件に合わせた教育・医療サービスを提供する意向を発表しました。このような取り組みの結果、患者教育機能セグメントは大幅な成長が見込まれ、今後数年間における市場全体の拡大を牽引していくでしょう。

AI In Patient Engagement市場のレポートハイライト

– 提供形態別では、クラウドベースのセグメントが市場を支配し、2023年の収益シェアは72.37%。クラウドベースのソリューションはスケーラブルなリソースを提供するため、医療機関は需要の変動に応じてキャパシティを調整することが可能

– 機能別では、コミュニケーション強化が2023年に25.84%の収益シェアを獲得。ヘルスケア分野におけるAI主導型ソリューションの統合の拡大が、コミュニケーション機能強化のニーズを促進しています。

– 技術別では、自然言語処理（NLP）が2023年に88.82％の最大収益シェアを占めました。このセグメントの成長は、オーダーメイドで理解しやすい健康情報の提供による患者エンゲージメントと教育の改善など、NLPモデルが提供するいくつかの利点に起因しています。

– 治療分野別では、慢性疾患管理が2023年に64.87%の最大売上シェアを占めました。この分野の成長は、糖尿病、高血圧、心臓病などの慢性疾患の有病率の増加に起因しています。

– 最終用途別では、医療提供者セグメントが2023年に38.31%の最大収益シェアを占めました。患者中心のケアへの注目の高まりに加え、リソースの有効活用の必要性の高まり、パーソナライズされた医療体験への需要の高まりが、医療提供者が患者エンゲージメントのためにAIを導入する原動力となっています。

– 2023年のシェアは43.60%で北米が市場を独占。この顕著なシェアの主な要因には、高度な技術を備えた確立された医療インフラの存在、AI対応患者エンゲージメント・ソリューションを統合する利点に対する意識の高まり、個別化された医療体験と治療計画への嗜好の高まりなどがあります。

– 複数のプレーヤーが存在するため、市場は断片化されています。このため、今後数年間は競争が激化すると予想されます。主要企業は、市場での地位を強化するために、新製品開発、提携、M&Aなどの戦略を採用するようになっています。2024年6月、MedAdvisor Solutionsは、AI対応プラットフォーム「Omnichannel Engagement for Pharmacy powered by THRiV」の発売を発表しました。このスイートにより、薬局はデジタル患者エンゲージメント戦略や既存のイニシアチブを強化することができます。

*** レポート目次（コンテンツ）***

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. 治療領域
1.1.3. 機能性
1.1.4. デリバリータイプ
1.1.5. 最終用途
1.2. 調査方法
1.3. 情報調達
1.3.1. 購入したデータベース
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. 治療領域の展望
2.2.3. 機能性の展望
2.2.4. デリバリーの展望
2.2.5. 最終用途の見通し
2.2.6. 地域別の見通し
2.3. 競合他社の洞察
第3章. 患者エンゲージメントにおける人工知能（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. 患者エンゲージメントにおける人工知能（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
3.3.4. ケーススタディ
第4章. 患者エンゲージメントにおける人工知能（AI）市場のデリバリータイプ推定と動向分析
4.1. デリバリータイプ市場シェア、2023年・2030年
4.2. セグメントダッシュボード
4.3. 患者エンゲージメントにおける人工知能（AI）の世界市場：デリバリータイプ別展望
4.4. クラウドベース
4.4.1. 2018年から2030年までの市場推定と予測（USD Million）
4.5. オンプレミス型
4.5.1. 2018年から2030年までの市場推定と予測（USD Million）
第5章. 患者エンゲージメントにおける人工知能（AI）市場の機能推計と動向分析
5.1. 機能別市場シェア、2023年〜2030年
5.2. セグメントダッシュボード
5.3. 患者エンゲージメントにおける人工知能（AI）の世界市場：機能別展望
5.4. コミュニケーションの強化
5.4.1. 2018年から2030年までの市場推定と予測（USD Million）
5.5. 患者教育
5.5.1. 2018年から2030年までの市場予測（USD Million）
5.6. シャボ＆バーチャルヘルスアシスタント
5.6.1. 2018～2030年の市場予測（USD Million）
5.7. 予測分析
5.7.1. 2018～2030年の市場予測（USD Million）
5.8. 管理・合理化業務
5.8.1. 2018年から2030年までの市場予測（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. 患者エンゲージメントにおける人工知能（AI）市場の技術タイプ別推定と動向分析
6.1. 技術タイプ別市場シェア、2023年〜2030年
6.2. セグメントダッシュボード
6.3. 患者エンゲージメントにおける人工知能（AI）の世界市場：技術タイプ別展望
6.4. NLP
6.4.1. 2018年から2030年までの市場推定と予測（USD Million）
6.4.2. スマートアシスト
6.4.2.1. 2018〜2030年の市場予測（百万米ドル）
6.4.3. 光学式文字認識（OCR）
6.4.3.1. 2018～2030年の市場推定と予測（USD Million）
6.4.4. 自動コーディング
6.4.4.1. 2018～2030年の市場予測（USD Million）
6.4.5. テキスト分析
6.4.5.1. 2018～2030年の市場予測（百万米ドル）
6.4.6. 音声分析
6.4.6.1. 2018～2030年の市場予測（百万米ドル）
6.4.7. 分類とカテゴリー化
6.4.7.1. 2018～2030年の市場予測（百万米ドル）
6.5. その他
6.5.1. 2018～2030年の市場予測（百万米ドル）
6.5.1.1. 2018年から2030年までの市場推定と予測（USD Million）
第7章. 患者エンゲージメントにおける人工知能（AI）市場の治療分野別推計と動向分析
7.1. 治療領域市場シェア、2023年〜2030年
7.2. セグメントダッシュボード
7.3. 患者エンゲージメントにおける人工知能（AI）の世界市場：治療領域別展望
7.4. ヘルス＆ウェルネス
7.4.1. 2018年から2030年までの市場予測・推計（USD Million）
7.5. 慢性疾患管理
7.5.1. 2018年から2030年までの市場予測（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. 患者エンゲージメントにおける人工知能（AI）市場エンドユースの推定と動向分析
8.1. エンドユース市場シェア、2023年〜2030年
8.2. セグメントダッシュボード
8.3. 患者エンゲージメントにおける人工知能（AI）の世界市場：エンドユース別展望
8.4. 医療提供者
8.4.1. 2018年から2030年までの市場推定と予測（USD Million）
8.5. 医療費支払者
8.5.1. 2018年から2030年までの市場予測（USD Million）
8.6. その他
8.6.1. 製薬会社
8.6.1.1. 2018年から2030年までの市場推定と予測（USD Million）
8.6.2. 薬局
8.6.2.1. 2018年から2030年までの市場推定と予測（USD Million）
第9章. 患者エンゲージメントにおける人工知能（AI）市場の地域別推定と動向分析、コンポーネント別、技術タイプ別
9.1. 地域別市場シェア分析、2023年〜2030年
9.2. 地域別市場ダッシュボード
9.3. 世界の地域別市場スナップショット
9.4. 市場規模、および予測トレンド分析、2018〜2030年
9.5. 北米
9.5.1. 米国
9.5.1.1. 主なカントリーダイナミクス
9.5.1.2. 規制の枠組み／償還構造
9.5.1.3. 競争シナリオ
9.5.1.4. 米国市場の2018～2030年の推定と予測（百万米ドル）
9.5.2. カナダ
9.5.2.1. 主要国のダイナミクス
9.5.2.2. 規制の枠組み／償還構造
9.5.2.3. 競合シナリオ
9.5.2.4. カナダ市場の2018〜2030年の推定と予測（百万米ドル）
9.5.3. メキシコ
9.5.3.1. 主要国のダイナミクス
9.5.3.2. 規制の枠組み／償還構造
9.5.3.3. 競合シナリオ
9.5.3.4. メキシコ市場の2018～2030年予測（百万米ドル）
9.6. 欧州
9.6.1. 英国
9.6.1.1. 主なカントリーダイナミクス
9.6.1.2. 規制の枠組み／償還構造
9.6.1.3. 競合シナリオ
9.6.1.4. 英国市場の2018年～2030年の推定と予測（百万米ドル）
9.6.2. ドイツ
9.6.2.1. 主要国のダイナミクス
9.6.2.2. 規制の枠組み／償還構造
9.6.2.3. 競合シナリオ
9.6.2.4. ドイツ市場の2018年～2030年の推定と予測（百万米ドル）
9.6.3. フランス
9.6.3.1. 主要国のダイナミクス
9.6.3.2. 規制の枠組み／償還構造
9.6.3.3. 競合シナリオ
9.6.3.4. フランス市場の予測および2018年～2030年予測 (百万米ドル)
9.6.4. イタリア
9.6.4.1. 主要国の市場動向
9.6.4.2. 規制の枠組み／償還構造
9.6.4.3. 競合シナリオ
9.6.4.4. イタリア市場の2018年～2030年の推定と予測（百万米ドル）
9.6.5. スペイン
9.6.5.1. 主要国の市場動向
9.6.5.2. 規制の枠組み／償還構造
9.6.5.3. 競合シナリオ
9.6.5.4. スペイン市場の2018～2030年予測（百万米ドル）
9.6.6. ノルウェー
9.6.6.1. 主要国の市場動向
9.6.6.2. 規制の枠組み／償還構造
9.6.6.3. 競合シナリオ
9.6.6.4. ノルウェー市場の予測および2018年～2030年予測 (百万米ドル)
9.6.7. スウェーデン
9.6.7.1. 主要国の市場動向
9.6.7.2. 規制の枠組み／償還構造
9.6.7.3. 競合シナリオ
9.6.7.4. スウェーデン市場の推定と予測 2018～2030 (百万米ドル)
9.6.8. デンマーク
9.6.8.1. 主要国の市場動向
9.6.8.2. 規制の枠組み／償還構造
9.6.8.3. 競合シナリオ
9.6.8.4. デンマーク市場の推定と予測 2018～2030 (百万米ドル)
9.7. アジア太平洋地域
9.7.1. 日本
9.7.1.1. 主なカントリーダイナミクス
9.7.1.2. 規制の枠組み／償還構造
9.7.1.3. 競争シナリオ
9.7.1.4. 2018年から2030年までの日本市場の推定と予測（USD Million）
9.7.2. 中国
9.7.2.1. 主要国のダイナミクス
9.7.2.2. 規制の枠組み／償還構造
9.7.2.3. 競争シナリオ
9.7.2.4. 中国市場の2018年～2030年の推定と予測（百万米ドル）
9.7.3. インド
9.7.3.1. 主要国のダイナミクス
9.7.3.2. 規制の枠組み／償還構造
9.7.3.3. 競争シナリオ
9.7.3.4. インド市場の2018年～2030年の推定と予測（百万米ドル）
9.7.4. オーストラリア
9.7.4.1. 主要国のダイナミクス
9.7.4.2. 規制の枠組み／償還構造
9.7.4.3. 競合シナリオ
9.7.4.4. オーストラリア市場の2018年～2030年の推定と予測（USD Million）
9.7.5. 韓国
9.7.5.1. 主要国のダイナミクス
9.7.5.2. 規制の枠組み／償還構造
9.7.5.3. 競合シナリオ
9.7.5.4. 韓国市場の2018～2030年予測（百万米ドル）
9.7.6. シンガポール
9.7.6.1. 主要国の動向
9.7.6.2. 規制の枠組み／償還構造
9.7.6.3. 競合シナリオ
9.7.6.4. シンガポール市場の予測および2018年～2030年予測 (百万米ドル)
9.8. ラテンアメリカ
9.8.1. ブラジル
9.8.1.1. 主なカントリーダイナミクス
9.8.1.2. 規制の枠組み／償還構造
9.8.1.3. 競争シナリオ
9.8.1.4. ブラジル市場の2018～2030年予測（百万米ドル）
9.8.2. アルゼンチン
9.8.2.1. 主要国の市場動向
9.8.2.2. 規制の枠組み／償還構造
9.8.2.3. 競争シナリオ
9.8.2.4. アルゼンチン市場の推定と予測 2018～2030 (百万米ドル)
9.9. 中東・アフリカ
9.9.1. 南アフリカ
9.9.1.1. 主要国の動向
9.9.1.2. 規制の枠組み／償還構造
9.9.1.3. 競合シナリオ
9.9.1.4. 南アフリカ市場の2018年～2030年の推定と予測（百万米ドル）
9.9.2. サウジアラビア
9.9.2.1. 主要国の市場動向
9.9.2.2. 規制の枠組み／償還構造
9.9.2.3. 競合シナリオ
9.9.2.4. サウジアラビアの市場予測2018～2030年 (百万米ドル)
9.9.3. アラブ首長国連邦
9.9.3.1. 主要国の市場動向
9.9.3.2. 規制の枠組み／償還構造
9.9.3.3. 競合シナリオ
9.9.3.4. UAE市場の予測および2018年～2030年予測 (百万米ドル)
9.9.4. クウェート
9.9.4.1. 主要国の市場動向
9.9.4.2. 規制の枠組み／償還構造
9.9.4.3. 競合シナリオ
9.9.4.4. クウェート市場の推定と予測 2018～2030 (百万米ドル)
第10章競争環境競合情勢
10.1. 主要市場参入企業別の最新動向と影響分析
10.2. 企業／競合の分類
10.3. イノベーター
10.4. ベンダーランドスケープ
10.4.1. 主要企業の市場ポジション分析、2023年
Medadvisor Solutions
Innovaccer Inc.
EnlivenHealth (Omnicell)
EmpiRx Health
IBM.
Huma
mPulse Mobile
AllazoHealth
P360
Brand Engagement Network, Inc.
Oracle
Nuance Communications Inc. (Microsoft)
Health Catalyst
Ada Health GmbH
Aiva Inc.
Claritas Rx
AiCure
UST Global Inc.
ZS
IQVIA, Inc.

※参考情報

AI（人工知能）は、患者エンゲージメントにおいて重要な役割を果たしています。患者エンゲージメントとは、患者が自身の健康管理に積極的に関与し、適切な意思決定を行うプロセスを指します。AI技術はこれを促進し、個別化された医療サービスの提供や患者と医療提供者とのコミュニケーションの効率化に貢献しています。
AIにおける患者エンゲージメントの定義は、患者が情報を得たり、健康に関する決定を下したりする際に、AIを活用してサポートを受けるプロセスです。これには、情報分析や予測、コミュニケーションの自動化などの技術が含まれます。

AIの種類として、主に以下のようなものがあります。まず一つ目は、自然言語処理（NLP）です。NLPは、患者とのコミュニケーションや問診の自動化に利用され、患者が入力したテキストを解析し、適切な情報を提供することができます。これにより、患者が抱える懸念や症状を迅速に理解し、適切なアドバイスを行うことが可能になります。

二つ目は、機械学習です。機械学習は、膨大なデータを基にしてパターンを学習し、予測を行う能力を持っています。医療データを解析することで、特定の疾患のリスクを評価したり、治療効果を予測したりすることができます。これにより、患者は自身の健康リスクを理解し、より良い健康管理を行えるようになります。

三つ目は、チャットボットやバーチャルアシスタントです。これらは患者とのリアルタイムコミュニケーションを行い、質問に答えたり、予約を手配したりすることができます。患者がいつでもどこでもサポートを受けられる環境を提供することで、エンゲージメントが高まります。

AIは患者エンゲージメントに多くの用途があります。まず、疾病予防の分野です。AIを活用して、個々の健康データを分析し、リスクが高い患者に対して予防的なアドバイスを提供することが可能です。これにより、患者は自分の健康状態を把握し、日常生活での注意点を知ることができます。

次に、治療過程の支援です。AIは、患者の治療歴や治療計画を分析し、最適な治療方法を提案することができます。患者は自身の治療に関与しながら、AIの情報を基に意思決定を行うことができるのです。

さらに、患者の精神的なエンゲージメントもAIが支援します。例えば、メンタルヘルスに関連するアプリやプラットフォームが開発されており、患者は簡単に心の状態をチェックし、必要なサポートを受けることができます。このように、AIは医療のあらゆる側面において患者の関与を促進しているのです。

関連技術としては、データ分析およびビッグデータ技術も挙げられます。AIは、大量の医療データを迅速に処理し、有用なインサイトを提供します。これによって、医療機関は患者のニーズに応じた対応を迅速に行うことが可能になります。さらには、IoT（モノのインターネット）技術とも連携し、医療デバイスからのリアルタイムデータを収集し、患者エンゲージメントをさらに向上させることができます。

AIによる患者エンゲージメントは、医療サービスの質を向上させるだけでなく、患者自身の健康管理能力を引き上げる効果があります。今後ますますAI技術の発展が期待され、患者と医療提供者の関係をより深め、効率的な医療が実現されることでしょう。このような取り組みが進むことで、患者自身がより主体的に健康を管理できる環境が整っていくことが重要です。

*** 患者エンゲージメントにおけるAIの世界市場に関するよくある質問(FAQ) ***

・患者エンゲージメントにおけるAIの世界市場規模は？
→Grand View Research社は2024年の患者エンゲージメントにおけるAIの世界市場規模をXXドルと推定しています。

・患者エンゲージメントにおけるAIの世界市場予測は？
→Grand View Research社は2030年の患者エンゲージメントにおけるAIの世界市場規模を231億米ドルと予測しています。

・患者エンゲージメントにおけるAI市場の成長率は？
→Grand View Research社は患者エンゲージメントにおけるAIの世界市場が2024年～2030年に年平均21.2%成長すると展望しています。

・世界の患者エンゲージメントにおけるAI市場における主要プレイヤーは？
→「Medadvisor Solutions、Innovaccer Inc.、EnlivenHealth (Omnicell)、EmpiRx Health、IBM.、Huma、mPulse Mobile、AllazoHealth、P360、Brand Engagement Network, Inc.、Oracle、Nuance Communications Inc. (Microsoft)、Health Catalyst、Ada Health GmbH、Aiva Inc.、Claritas Rx、AiCure、UST Global Inc.、ZS、IQVIA, Inc.など ...」を患者エンゲージメントにおける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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患者エンゲージメントにおけるAIの世界市場2024年-2030年：市場規模、シェア、動向分析

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