| ■ 英語タイトル：Computer Assisted Coding Market Size & Share Analysis - Growth Trends & Forecasts (2025 - 2030)
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 | ■ 発行会社/調査会社：Mordor Intelligence
■ 商品コード：MOR24MCH073
■ 発行日：2025年2月
■ 調査対象地域：グローバル
■ 産業分野：IT
■ ページ数：112
■ 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2-3営業日）
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■ 販売価格オプション
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| ★グローバルリサーチ資料[世界のコンピュータ支援コーディング市場規模とシェア分析 – 成長トレンドと予測（2025年 – 2030年）]についてメールでお問い合わせはこちら
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*** レポート概要（サマリー）***| コンピュータ支援コーディング市場レポートは、業界を製品別（ソフトウェア、サービス）、提供モード別（ウェブおよびクラウドベース、オンプレミス）、アプリケーション別（自動コンピュータ支援コーディング、管理報告および分析、臨床コーディング監査）、エンドユーザー別（病院、臨床検査室および診断センター、その他のエンドユーザー）、および地域別（北米、ヨーロッパ、アジア太平洋など）にセグメント化しています。 |
コンピュータ支援コーディング市場の規模とシェア
### 研究期間
2019年 – 2030年
### 市場規模（2025年）
63.6億米ドル
### 市場規模（2030年）
107.3億米ドル
### CAGR（2025年 – 2030年）
11.02%
### 最も成長が早い市場
アジア太平洋地域
### 最大の市場
北米
### 市場集中度
中程度
### 主要プレーヤー
*免責事項：主要プレーヤーは特に順不同で整理されています。
画像 © Mordor Intelligence. 再利用にはCC BY 4.0の下での帰属が必要です。
### コンピュータ支援コーディング市場の分析（モルドールインテリジェンスによる）
コンピュータ支援コーディング市場の規模は、2025年に63.6億米ドルと推定され、2030年までに107.3億米ドルに達する見込みです。この期間中の年平均成長率（CAGR）は11.02%です。
COVID-19パンデミックは、コンピュータ支援コーディング（CAC）市場に大きな影響を与えました。多くの医療機関がCACを導入し、パンデミック中に患者情報をより正確に翻訳することが可能になりました。例えば、2022年10月にPubMedに掲載された研究では、2021年10月に疾病管理センター（CDC）によって新しい診断コード（U09.9）が導入されたことが述べられています。このコードは、国際疾病分類第10版臨床修正（ICD-10-CM）に含まれており、ポストCOVID-19の状態を特定するために設計されています。ポストCOVID-19の状況において、病院でのコーディングシステムの採用が高まっているため、市場は安定した成長を遂げると予想されています。また、デジタルヘルスソリューションの普及も市場成長を促進しています。
市場成長を促す要因としては、電子健康記録（EHR）システムの導入の増加、上昇する医療コストを抑えるためのコンピュータ支援コーディング（CAC）ソリューションの利用増加、患者データ管理に関する規制要件の増加が挙げられます。例えば、2022年6月の欧州委員会の報告によると、欧州委員会は健康データの国境を越えた移転を可能にするための欧州電子健康記録交換基準に関する勧告を発表しました。これは、EU諸国が居住者がEU内の任意の場所から安全に健康データにアクセスし、交換できるようにする取り組みを支援することによって実現されます。このような医療の進展に関連する取り組みは、予測期間中の市場成長を促進すると考えられます。
さらに、ソフトウェアの新規リリースや医療コーディングに関連する技術の進展も、研究期間中の市場成長を促進することが期待されています。例えば、2022年10月にNymは、米国の放射線科向けに放射線コーディングソリューションを発表しました。この拡張により、同社の自律的な医療コーディング技術が、収益サイクル管理（RCM）における業界をリードするソリューションへのアクセスを拡大します。さらに、コーディングプラットフォームの開発に対する研究資金の増加も、予測期間中の市場成長を促進すると期待されています。例えば、2022年11月に、AIを活用した医療コーディング自動化プラットフォームのFathomは、Alkeon CapitalとLightspeed Venture Partnersが共同で主導したシリーズB資金調達で4600万米ドルを調達しました。この資金は、提供者が直面する課題に対応するために、自動医療コーディングの基準を進めるために利用されました。このような研究資金の増加は、コーディングプラットフォームの開発と促進を強化し、市場成長を後押しすると期待されています。
したがって、デジタルヘルスケアを実施するための政府の取り組みや、主要プレーヤーによる戦略的活動の増加により、研究対象の市場は予測期間中に顕著な成長を遂げると予想されます。しかし、高い維持コストやシステムサポートのための熟練した専門家の不足は、市場成長を制約しています。
### グローバルコンピュータ支援コーディング市場のトレンドと洞察
#### ウェブおよびクラウドベースのセグメントは、予測期間中に重要な市場シェアを保持すると予想されます。
ウェブベースの配信は、異なるサーバーコンピュータ上で動作し、インターネット、仮想プライベートネットワーク、無線ネットワークを介して通信するネットワークです。これは、ハイパーテキスト転送プロトコル（HTTP）、伝送制御プロトコル（TCP）、インターネットプロトコル（IP）またはその他のプロトコルを使用します。ウェブベースのコンピュータ支援コーディングシステムは、完全にウェブブラウザを通じてアクセスされ、デバイスにソフトウェアをインストールする必要はありません。すべてのデータとソフトウェアはリモートでホストされ、インターネットを介してアクセスされます。これは、ウェブベースのコンピュータ支援コーディングシステムの主な利点の一つです。
市場セグメントを推進する要因としては、コンピュータ支援コーディングの採用に向けた政府の取り組みの増加、技術の進展、医療機関の発展が挙げられます。例えば、2023年3月に富士通は、ユーザーが健康関連データを安全に収集し、医療分野のデジタルトランスフォーメーションを促進する新しいクラウドベースのプラットフォームを発表しました。「健康的な生活」という目標の一環として、富士通は持続可能な社会の構築を目指し、健康な社会の発展を促進しています。
同様に、2022年11月にGoogle Cloudは、Hackensack Meridian Health、Lifepoint Healthなどと共同で開発した3つの新しいヘルスケアデータエンジン（HDE）アクセラレーターを発表しました。これにより、組織は健康の公平性、患者の流れ、価値に基づくケアに関する一般的なユースケースに対処することができます。
さらに、さまざまな国の政府は、医療における情報技術の成長を支援するための取り組みを行っています。例えば、2021年2月、英国政府のプログラムの一環として、200万以上のNHSmailメールボックスがMicrosoftのAzure Cloudの一部であるExchange Onlineに移行されました。これにより、NHS組織や部門間でのコミュニケーションが円滑かつ効率的になり、情報へのアクセスが改善されました。これは、英国における健康情報技術（HCIT）変革管理サービスの利用を増加させ、このセグメントの成長を促進すると期待されています。
また、地域内の政府機関と市場プレーヤーによる共同の取り組みも市場の成長を促進しています。例えば、2021年9月に、ドイツテレコムのT-SystemsはGoogle Cloudと提携し、ドイツの企業、医療機関、公共機関に対して主権クラウドサービスを構築・提供しました。両社は、次世代の主権クラウドソリューションとインフラストラクチャの広範なスペクトルを共同開発しました。同社は、オーストリアとスイス向けにも同様の主権クラウドを構築する計画です。
したがって、クラウド/ウェブベースの医療ソフトウェアの採用の増加や、主要プレーヤーによる戦略的活動の増加により、研究対象のセグメントは予測期間中に顕著な成長を遂げると期待されています。
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### 市場を形成する主要なトレンドを理解する
#### 北米は予測期間中に顕著な成長を遂げると予想されます。
北米は、病院におけるデジタルヘルスサービスの採用の増加、主要プレーヤーによる戦略的活動の増加、北米における医療のデジタル化に対する投資の増加により、コンピュータ支援コーディング市場で顕著な成長を遂げると予想されています。例えば、2022年11月にカナダ健康インフォウェイが実施した調査によると、94%のカナダ人がデジタルヘルスサービスへのアクセスに関心を持っていました。カナダ人は、検査結果や診断結果、予防接種履歴、現在の薬のリストや薬歴、専門医の相談ノートなど、個人の健康情報をオンラインでアクセスできるようになっています。このように、人々のデジタルヘルスサービスの採用が進んでいるため、研究対象の市場は予測期間中に顕著な成長を遂げると期待されています。
さらに、北米地域における主要プレーヤーによるコンピュータ支援コーディングの増加も、市場成長を後押しすることが期待されています。例えば、2022年7月に、健康情報技術サービスプロバイダーのGreenway Healthは、外来診療向けの最新の医療ソリューションであるGreenway Medical Codingサービスを発表しました。Greenway Medical Codingは、コスト効率を捉え、診療の収益性を向上させ、保険金の支払いを効率的に収集するためのサービスを提供します。
同様に、2022年9月に、リアルタイムの臨床文書、医療コーディング、ミッドレヴニューサイクルの提供者であるAQuity Solutionsは、フロリダ州タンパに拠点を置くCoding Services Group CSGのすべての資産を取得しました。このような主要プレーヤーによる戦略的活動により、コンピュータ支援コーディングの需要が増加し、北米全体で市場成長を促進する可能性があります。
したがって、医療環境におけるデジタルヘルスサービスの採用の増加や、北米における主要プレーヤーによる戦略的活動の増加により、市場は予測期間中に顕著な成長を遂げると予想されています。
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### 競争環境
コンピュータ支援コーディング市場は中程度に分散しており、競争が激しい性質を持っています。市場プレーヤーは、製品の発売、コラボレーション、買収などの戦略的活動に注力し、世界中でのポートフォリオとプレゼンスを拡大しています。市場の主要プレーヤーには、Oracle、Computer Programs and Systems, Inc.（TruCode LLC）、United Health Group（Optum Inc.）、Artificial Medical Intelligence Inc.、3Mなどが含まれます。
### コンピュータ支援コーディング業界のリーダー
– Artificial Medical Intelligence Inc.
– Oracle
– Computer Programs and Systems, Inc.（TruCode LLC）
– 3M
– UnitedHealth Group（Optum Inc.）
*免責事項：主要プレーヤーは特に順不同で整理されています。
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### 市場プレーヤーと競合に関する詳細が必要ですか？
#### 最近の業界の発展
– **2023年5月**: CodaMetrixは、医療収益サイクルを革新する影響力のあるAI技術プラットフォームであり、多専門分野の自律的な医療コーディングプラットフォームの拡張を発表しました。CodaMetrixと協力する非営利の学術医療機関であるヘンリーフォード健康は、収益サイクルチームを強化することを目指しています。この協力は、年間70万件以上のベッドサイドサービスの処理を効率化するためにAI駆動の自律的コーディングを活用することを目的としています。
– **2023年3月**: eClinicalソリューションの著名なプロバイダーであるClinionは、最新の進展である人工知能（AI）医療コーディングソリューションを発表しました。この革新的なソリューションは、医療データのコーディングという複雑な作業を自動化するために人工知能の能力を活用し、臨床試験の風景を再定義しました。これにより、Clinionは医療データのコーディングにおいて、非常に迅速で効率的かつ正確な方法を導入し、臨床試験手続きの新しい時代を切り開きました。
コンピュータ支援コーディング業界レポート目次
1. はじめに
1.1 研究の前提と市場の定義
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 市場の概要
4.2 市場の推進要因
4.2.1 電子健康記録（EHR）システムの導入の増加
4.2.2 医療コスト削減のためのコンピュータ支援コーディングソリューションの利用増加
4.2.3 患者データ管理に関する規制要件の増加
4.3 市場の制約
4.3.1 高い導入および維持コスト
4.3.2 現地サポートと社内専門知識の不足
4.4 ポーターの5つの力分析
4.4.1 バイヤー/消費者の交渉力
4.4.2 サプライヤーの交渉力
4.4.3 新規参入者の脅威
4.4.4 代替製品の脅威
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：価値 – USD）
5.1 製品別
5.1.1 ソフトウェア
5.1.1.1 スタンドアロンソフトウェア
5.1.1.2 統合ソフトウェア
5.1.2 サービス
5.2 提供方法別
5.2.1 ウェブおよびクラウドベース
5.2.2 オンプレミス
5.3 アプリケーション別
5.3.1 自動コンピュータ支援エンコーディング
5.3.2 管理報告および分析
5.3.3 臨床コーディング監査
5.4 エンドユーザー別
5.4.1 病院
5.4.2 臨床検査室および診断センター
5.4.3 その他のエンドユーザー
5.5 地域別
5.5.1 北米
5.5.1.1 アメリカ合衆国
5.5.1.2 カナダ
5.5.1.3 メキシコ
5.5.2 ヨーロッパ
5.5.2.1 ドイツ
5.5.2.2 イギリス
5.5.2.3 フランス
5.5.2.4 イタリア
5.5.2.5 スペイン
5.5.2.6 その他のヨーロッパ
5.5.3 アジア太平洋
5.5.3.1 中国
5.5.3.2 日本
5.5.3.3 インド
5.5.3.4 オーストラリア
5.5.3.5 韓国
5.5.3.6 その他のアジア太平洋
5.5.4 中東およびアフリカ
5.5.4.1 GCC
5.5.4.2 南アフリカ
5.5.4.3 その他の中東およびアフリカ
5.5.5 南アメリカ
5.5.5.1 ブラジル
5.5.5.2 アルゼンチン
5.5.5.3 その他の南アメリカ
6. 競争環境
6.1 企業プロフィール
6.1.1 3M
6.1.2 ユナイテッドヘルスグループ（オプタム社）
6.1.3 ニューアンス・コミュニケーションズ社
6.1.4 オラクル
6.1.5 コンピュータプログラムおよびシステム社（トルコードLLC）
6.1.6 アーティフィシャル・メディカル・インテリジェンス社
6.1.7 アセナヘルス社
6.1.8 ストリームライン・ヘルス・ソリューションズ社
6.1.9 エピック・システムズ社
6.1.10 ザイドック社
6.1.11 アルファII LLC
6.1.12 AGSヘルス
*リストは網羅的ではありません
7. 市場機会と将来のトレンド
**利用可能性に依存
**競争環境には、ビジネス概要、財務、製品および戦略、最近の動向が含まれます
Table of Contents for Computer-assisted Coding Industry Report
1. INTRODUCTION
1.1 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 Increasing Implementation of Electronic Health Record (EHR) Systems
4.2.2 Rising Utilization of Computer Assisted Coding Solutions to Curtail the Rising Healthcare Costs
4.2.3 Increasing Regulatory Requirements for Patient Data Management
4.3 Market Restraints
4.3.1 High Implementation and Maintenance Costs
4.3.2 Lack of On-site Support and In-house Domain Knowledge
4.4 Porter's Five Forces Analysis
4.4.1 Bargaining Power of Buyers/Consumers
4.4.2 Bargaining Power of Suppliers
4.4.3 Threat of New Entrants
4.4.4 Threat of Substitute Products
4.4.5 Intensity of Competitive Rivalry
5. MARKET SEGMENTATION (Market Size by Value - USD)
5.1 By Product
5.1.1 Software
5.1.1.1 Standalone Software
5.1.1.2 Integrated Software
5.1.2 Services
5.2 By Mode of Delivery
5.2.1 Web and Cloud Based
5.2.2 On-premise
5.3 By Application
5.3.1 Automated Computer-assisted Encoding
5.3.2 Management Reporting and Analytics
5.3.3 Clinical Coding Auditing
5.4 By End-User
5.4.1 Hospitals
5.4.2 Clinical Laboratories and Diagnostic Centers
5.4.3 Other End-Users
5.5 Geography
5.5.1 North America
5.5.1.1 United States
5.5.1.2 Canada
5.5.1.3 Mexico
5.5.2 Europe
5.5.2.1 Germany
5.5.2.2 United Kingdom
5.5.2.3 France
5.5.2.4 Italy
5.5.2.5 Spain
5.5.2.6 Rest of Europe
5.5.3 Asia-Pacific
5.5.3.1 China
5.5.3.2 Japan
5.5.3.3 India
5.5.3.4 Australia
5.5.3.5 South Korea
5.5.3.6 Rest of Asia-Pacific
5.5.4 Middle East and Africa
5.5.4.1 GCC
5.5.4.2 South Africa
5.5.4.3 Rest of Middle East and Africa
5.5.5 South America
5.5.5.1 Brazil
5.5.5.2 Argentina
5.5.5.3 Rest of South America
6. COMPETITIVE LANDSCAPE
6.1 Company Profiles
6.1.1 3M
6.1.2 UnitedHealth Group (Optum Inc.)
6.1.3 Nuance Communications Inc.
6.1.4 Oracle
6.1.5 Computer Programs and Systems, Inc. (TruCode LLC)
6.1.6 Artificial Medical Intelligence Inc.
6.1.7 Athenahealth Inc.
6.1.8 Streamline Health Solutions Inc.
6.1.9 Epic Systems Corporation
6.1.10 ZyDoc Corporation
6.1.11 Alpha II LLC
6.1.12 AGS Health
*List Not Exhaustive
7. MARKET OPPORTUNITIES AND FUTURE TRENDS
**Subject to Availability
**Competitive Landscape covers- Business Overview, Financials, Products and Strategies and Recent Developments
※参考情報
コンピュータ支援コーディング（Computer Assisted Coding、CAC）とは、医療データのコーディングを支援する技術のことです。医療現場では診療行為や手技、病名などを正確に記録し、請求や統計に必要な形式に変換することが求められています。このプロセスは、専門的な知識を必要とし、時間がかかるため、CACはその効率化を図るための手段として導入されています。
CACにはいくつかの種類があります。一つは、ルールベースのCACです。このシステムは、あらかじめ設定されたルールに従って、医療文書から特定の情報を抽出し、それに基づいてコーディングを行います。たとえば、診断名や処置名などのキーワードを探し、それに相応しいコードを自動的に提案する機能があります。
次に、機械学習を用いたCACがあります。このアプローチでは、過去のコーディング事例を学習させることによって、より高精度なコーディングを実現します。機械学習のモデルは、データからパターンを学び、新たに入力された医療情報に対して適切なコードを出力することが可能です。この方法は、特に複雑なケースに対して有効です。
CACの主要な用途には、医療請求、電子カルテの管理、統計分析などがあります。医療請求においては、保険会社への請求を行う際に必要なコーディングを迅速に作成するため、CACが広く利用されています。特に、診療報酬を受け取るための正確なコーディングは不可欠であり、CACはその精度を向上させる手助けをします。
電子カルテの管理においても、CACは重要な役割を果たします。多くの医療機関では、電子カルテを使用して患者情報を管理していますが、これには正確なコーディングが必要です。CACは、電子カルテに記載された診療情報を自動的に解析し、適切なコードを提案することで、医療従事者の負担を軽減します。
統計分析の用途としては、患者の診断や治療の傾向を把握するために、蓄積された医療データのコーディングが必要です。CACは、膨大な医療データから必要な情報を迅速に抽出し、統計分析を行うための基盤を提供します。このように、CACは医療の質の向上だけでなく、効率化にも寄与しています。
CACに関連する技術としては、自然言語処理（NLP）があります。NLPは、コンピュータが人間の言語を理解し、処理する技術であり、医療文書の解読やコーディングにおいて非常に重要です。NLPを活用することで、自由記述された医療データから必要な情報を抽出し、その情報に基づいてコーディングを行うことが可能になります。
さらに、データベース技術やクラウドコンピューティングもCACの発展に寄与しています。データベース技術により、大量の医療データを効率的に管理・検索できるようになり、クラウドコンピューティングを使用することで、さまざまな医療機関がリアルタイムでデータにアクセスしやすくなっています。
CACは、医療現場において多くの利点を提供していますが、一方で課題も存在します。たとえば、コーディングの精度をどのように維持するか、専門家の判断をどのように取り入れるかが重要なテーマです。また、システムが誤った情報を提案した場合に、それを訂正するのは医療従事者の責任であるため、十分な教育とトレーニングが必要です。
これらの技術と方法論の融合により、コンピュータ支援コーディングは進化し続けており、今後も医療現場での重要性は高まると考えられます。効率的かつ正確なコーディングは、医療提供の質を高めるために不可欠な要素となっています。ACには将来的にさらなる発展の余地があり、医療業界における役割はより一層重要になるでしょう。 |
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